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Exploiting km-resolution climate models in the tropics to constrain climate change uncertainties (trCLIM)

English title Exploiting km-resolution climate models in the tropics to constrain climate change uncertainties (trCLIM)
Applicant Schär Christoph
Number 192133
Funding scheme Project funding (Div. I-III)
Research institution Institut für Atmosphäre und Klima ETH Zürich
Institution of higher education ETH Zurich - ETHZ
Main discipline Climatology. Atmospherical Chemistry, Aeronomy
Start/End 01.06.2020 - 30.11.2023
Approved amount 872'637.00
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Keywords (3)

Climate sensitivity; High-resolution climate modeling; Climate change

Lay Summary (German)

Lead
In diesem Projekt wird ein hochauflösendes regionales Klimamodell eingesetzt um die Rolle von tropischen und subtropischen Wolken auf den Klimawandel besser zu verstehen, und die aktuell bestehenden Unsicherheiten zu reduzieren.
Lay summary

Gegenwärtig gibt es weltweit enorme Anstrengungen, die horizontale Auflösung (Gitterabstand) von globalen und regionalen Klimamodellen auf zirka 1 km zu verfeinern. Es besteht die gut fundierte Hoffnung, dass feinere Rechengitter einen Quantensprung ermöglichen und insbesondere die Beschreibung von gewittrigen Niederschlägen (feuchte Konvektion) und deren Auswirkungen auf Wolkensysteme verbessert. Vorangehende Arbeiten haben die Gangbarkeit dieses Weges bereits aufgezeigt – insbesondere bei Untersuchungen des Sommerklimas der mittleren Breiten.

Untersuchungen zeigen auch, dass das Potential hoher Auflösung in den Tropen noch wichtiger ist als in den mittleren Breiten, da in den Tropen und Subtropen gewittrige Prozesse in allen Jahreszeiten dominieren. Bei den angestrebten Verbesserungen geht primär um die Auswirkungen des Klimawandels auf die Wolkenbildung. Die tropische Bewölkung gilt als die grösste Unsicherheit in gegenwärtigen Klimamodellen. Niedrige Bewölkung reflektiert einen beträchtlichen Anteil des einfallenden Sonnenlichts zurück in den Weltraum, und hat damit eine kühlende Wirkung auf das globale Klimasystem. Eine grosse Unsicherheit besteht, da man nicht weiss, wie die tropische Bewölkung auf den Klimawandel reagieren wird. Sollte der Klimawandel die räumliche Ausdehnung der tropischen Bewölkung reduzieren, so würde dies den Klimawandel beschleunigen (positiver Rückkopplungs-Effekt).

In der vorliegenden Studie wird ein hochauflösendes regionales Klimamodell über grossen Rechengebieten im tropischen und subtropischen Atlantik eingesetzt. Dabei kommt eine Version des COSMO-Modells zum Einsatz, welches in der Lage ist, die modernsten Supercomputer zu nutzen, welche auf GPUs (Graphics Processing Units) implementiert sind. Das COSMO-Modell ist derzeit das einzige atmosphärische Modell, welches vollständig auf GPUs läuft. Die Rechnungen werden auf einem Supercomputer des Centro Svizzero di Calcolo Scientifico (CSCS, Lugano) durchgeführt. Gegenwärtige Rechnungen zeigen vielversprechende Resultate.

Direct link to Lay Summary Last update: 10.05.2020

Responsible applicant and co-applicants

Employees

Project partner

Associated projects

Number Title Start Funding scheme
154486 Cloud-resolving climate modeling on future supercomputing platforms 01.05.2015 Sinergia

Abstract

Currently major efforts are underway towards refining the horizontal resolution (or grid spacing) of climate models to about 1 km, using both global and regional climate models (GCMs and RCMs). Several groups have succeeded in conducting km-scale multi-week GCM simulations, and decade-long continental-scale RCM simulations. There is the well-founded hope that this increase in resolution represents a step change in climate modeling, as it enables replacing the parameterization of moist convection by an explicit treatment. Studies in this area have mostly addressed the extratropics, and have found pronounced improvements in the representation of the summer climate, in particular related to the representation of cloud cover, precipitation and heavy precipitation events. More recent studies indicate that the potential of km-resolution models is even more promising in the tropics, where convection is one of the key processes throughout the seasonal cycle. This recognition is of importance not only for assessing climate impacts in the tropics, but also critical for constraining current projections of global climate change. First, the organization of subtropical shallow clouds can strongly influence the reflection of sunlight and thereby the global energy balance and the equilibrium climate sensitivity (ECS). Second, due to the presence of deep convection in the intertropical convergence zone (ITCZ), it is expected that km-resolution models will improve the representation of the tropical circulations and better constrain their sensitivity to climate change. These two factors are among the most important uncertainties in global climate change and ultimately also affect the extratropics. Indeed, in order to constrain climate change projections in the extratropics, uncertainties in the tropics need to be addressed. Here we propose exploiting an RCM to address the tropical climate on large computational domains covering most of the tropical Atlantic. The primary workhorse of the project is the limited-area COSMO model, which has been recently adapted to run entirely on Graphics Processing Units (GPUs). In addition, an advanced version of the next-generation ICON model will also be exploited. The main scientific objectives of the proposal are to (i) improve the understanding of seasonal and interannual variations in tropical cloud cover over the tropical and subtropical Atlantic, (ii) explore the potential of km-resolution models in representing multiscale aspects of the tropical climate (addressing the mesoscale organization of clouds and its role for the radiation budget), and (iii) assess the role of tropical clouds for climate change by conducting comprehensive limited-area climate-change experiments. Preliminary simulation results indicate that the spatial variations and organization of cloud cover and top-of-the-atmosphere radiative fluxes are surprisingly well represented using the targeted modeling approach. We thus expect that the results of the current proposal will improve the representation of tropical clouds and will contribute towards better constraining current estimates of climate sensitivity and climate projections.
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