Detailansicht
Transport modelling of freenhouse gases in alpine terrain
Johannes Gerwinat
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Geowissenschaften, Geographie und Astronomie
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Meteorology and Climate Science
Betreuer*in
Andreas Stohl
DOI
10.25365/thesis.79857
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-27476.97150.253551-8
Link zu u:search
(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Kohlendioxid (CO2) und Methan (CH4) sind verantwortlich für über 80% des von Treibhausgasen verursachten atmosphärischen Strahlungsantriebs. Obwohl in den letzten Jahrzehnten einiges Wissen über ihre Quellen, Senken (sowohl menschenverursacht, als auch natürlich) und ihr Treibhauspotential gewonnen wurde, findet viel Forschung statt, um tiefere Einblicke in das regionale Verhalten dieser Stoffe zu gewinnen. In dieser Studie wird Österreich betrachtet. Trotz des Vorhandenseins von globalen bottom-up-Emissionsinventardatensätzen (räumlich aufgelöste Quantifizierungen von Quellen-/Senkenaktivitäten) ist eine Verfeinerung von deren Genauigkeit und Auflösung durch top-down-Methoden erstrebenswert. Ein wichtiger Schritt zu verbesserten top-down-Emissionsabschätzungen liegt in der akkuraten Berechnung von atmosphärischem Transport. Dafür werden häufig Lagrangesche Partikeldispersionsmodelle (LPDMs), wie beispielsweise FLEXPART (FLEXible PARTicle dispersion model), verwendet. FLEXPARTs Trajektorienberechnungen werden angetrieben von meteorologischen Eingangsdaten, die vom ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) stammen, wie zum Beispiel die ECMWF Reanalysis v5 (ERA5). Um das Verhalten von Treibhausgasen auf kleineren Skalen zu verstehen, insbesondere in Regionen, die komplexes Terrain beinhalten, kann jedoch ein Modellsetup vonnöten sein, das flexibler bezüglich räumlicher/zeitlicher Auflösungen ist (speziell diejenigen des meteorologischen Inputs). Daher wurde in dieser Studie ein anderes LPDM aus der FLEXPART-Modellfamilie herangezogen, um den atmosphärischen Transport von CH4 und CO2 zu berechnen; nämlich FLEXPART-WRF, welches meteorologische Eingangsdaten vom Weather Research and Forecast model (WRF) erhält. Zwei Ziele wurden in dieser Studie verfolgt. Erstens wurden neun verschiedene WRF-Modellläufe mit 1km horizontaler Auflösung (und verschiedenen Eigenschaften hinsichtlich Observationsund Gitter-Nudging), sowie ERA5-Reanalysen, mit Bodenbeobachtungen verglichen, um ihre jeweilige Fähigkeit zur Nachbildung des atmosphärischen Zustandes (und somit ihre Eignung, als meteorologischer Input für atmosphärische Transportmodellierung zu dienen) festzustellen. Bodendruck, 2m-Temperatur, die horizontalen Windkomponenten (sowie -stärke und -richtung) wurden berücksichtigt, und ihre Root Mean Square Errors (RMSE), Mean Absolute Errors (MAE), Pearson- und Spearman-Korrelationskoeffizienten, sowie Windstärke- und Windrichtungsverteilungen, wurden evaluiert (alles davon mit Beobachtungen als Referenzwerte). Grid-Nudging stellte sich als deutlich wichtiger für ein gutes Abschneiden von WRF heraus als Observations-Nudging, und die besten Resultate wurden mit der Kombination aus beiden erreicht. Es zeigte sich, dass die akkuratesten der WRF-Konfigurationen 2m-Temperatur und Bodendruck realistischer darstellen konnten als ERA5. WRF zeigte auch verbesserte Windrichtungsverteilungen sowie eine bessere Repräsentation der Variabilität von Windgeschwindigkeiten. Mit zunehmender Stationshöhe hingegen litt das Abschneiden von WRF an einer Überschätzung von Windgeschwindigkeiten. Als zweites Ziel dieser Studie wurde die Fähigkeit von FLEXPART-WRF untersucht, Konzentrationsmessungen von CO2 und CH4 an jenen österreichischen Standorten, wo diese vorhanden sind (Wien, Innsbruck, Sonnblick), zu reproduzieren. Für einen Modellzeitraum über das Jahr 2022 rechnete FLEXPART-WRF auf einem das Land Österreich abdeckenden Areal, und FLEXPART-ECMWF-Simulationen fanden auf einem europäischen Bereich statt. Am Standort Innsbruck konnte FLEXPART-WRF die beobachteten CO2- und CH4-Konzentrationen besser reproduzieren als FLEXPART-ECMWF, wobei sich der RMSE um 24.89ppb (für CH4) sowie um 8.1ppm (für CO2) reduzierte. Ein gegenteiliger Effekt war beobachtbar am Sonnblick, wo FLXPART-ECMWFs RMSEs um 4.39ppb (CH4), beziehungsweise 3.83ppm (CO2), niedriger lagen, wobei sich gleichzeitig für beide Gase die Korrelationen um über 35% höher zeigten. In Wien stimmte FLEXPART-WRF besser mit Messungen überein, aber seine Ergebnisse litten für CH4 unter um ungefähr 50ppb überschätzten Hintergrundkonzentrationen und unter einigen Ausreißern für CO2. Des Weiteren wurde eine Fehlfunktion in FLEXPART-WRFs Berechnungen von der Sensibilität von Konzentrationen zu Anfangsbedingungen auf nicht-globalen Bereichen entdeckt - in dieser Studie ist hierfür eine Methode zur Korrektur vorgeschlagen und umgesetzt.
Abstract
(Englisch)
The presence of carbon dioxide (CO2) and methane (CH4) accounts for over 80% of atmospheric radiative forcing by greenhouse gases. While throughout the past decades much knowledge has been acquired on their sources and sinks (both anthropogenic and natural), as well as their global warming potential, a vast amount of research is carried out to gain insight on regional behavior of these species. In this study, the nation of Austria is considered. Although global bottom-up emission inventory datasets (spatially disaggregated quantifications of source/sink activities) do exist, a refinement of accuracy and resolution of these, achieved by top-down methods, may be desired. Accurate computation of atmospheric transport is a substantial step towards improved top-down emission estimates. For this purpose, Lagrangian Particle Dispersion Models (LPDMs), such as FLEXPART (FLEXible PARTicle dispersion model), are commonly used. FLEXPART’s trajectory computations are driven by meteorological input stemming from ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) products, such as the ECMWF Reanalysis v5 (ERA5). However, understanding the behavior of greenhouse gases on smaller scales, particularly regions incorporating complex terrain, may require a model setup offering more flexibility on spatiotemporal resolutions (especially of its meteorological input). Thus, in this study, a different LPDM from the FLEXPART model family was employed to compute atmospheric transport of CH4 and CO2 - namely, FLEXPART-WRF, which receives meteorological information from the Weather Research and Forecast model (WRF). Two objectives were pursued in this study. First, nine WRF model runs with 1km horizontal resolution and different properties concerning observation and grid nudging, and ERA5 reanalyses, were compared with ground observations, to assess their capabilities in reproducing the observed atmospheric state (and thus their suitability to serve as meteorological input for atmospheric transport modelling). Surface pressure, 2m temperature, and horizontal wind components, speed and direction were considered, and their Root Mean Square Errors (RMSE), Mean Absolute Errors (MAE), Pearson and Spearman correlations, as well as wind speed and direction distributions, were evaluated (all with respect to observations). Grid nudging showed to be substantially more important to the overall performance of WRF than observation nudging, while the best results were achieved when combining the two. It was found that the most accurate WRF configurations represent 2m temperature and surface pressure more realistically than ERA5. Wind direction distributions tend to get improved by WRF, which also captured wind speed variability better than ERA5. However, with increasing station altitudes, WRF’s performance suffered from overestimated wind speeds. As a second objective of this study, FLEXPART-WRF’s ability to reproduce measured CO2 and CH4 concentration time series at all Austrian locations where these are available (Vienna, Innsbruck, Sonnblick) was investigated. FLEXPART-WRF was operated on a domain covering Austria, while FLEXPART-ECMWF simulations were conducted on a European domain, for a model period spanning 2022. In Innsbruck, FLEXPART-WRF was able to reproduce observed concentrations of both CO2 and CH4 better than FLEXPART-ECMWF, reducing RMSEs by 24.89ppb (CH4) and 8.1ppm (CO2). At Sonnblick, the opposite was true; where FLEXPART-ECMWF’s RMSEs were lower by 4.39ppb (CH4) and 3.83ppm (CO2), while improving correlations by over 35% for both species. In Vienna, FLEXPART-WRF matched observations better, but suffered from an overestimated baseline (by ˜50ppb) in CH4 and a number of outliers in CO2 simulations. Furthermore, a bug in FLEXPART-WRF’s computation of initial condition sensitivities on non-global domains was discovered, and a method of correction to the source code was proposed and implemented in this study.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Treibhausgas Kohlendioxid Methan FLEXPART Transportmodellierung alpines Terrain FLEXPART-WRF
Schlagwörter
(Englisch)
Greenhouse gas Carbon monoxide Methane FLEXPART Transport modelling Alpine terrain FLEXPART-WRF
Autor*innen
Johannes Gerwinat
Haupttitel (Englisch)
Transport modelling of freenhouse gases in alpine terrain
Publikationsjahr
2025
Umfangsangabe
viii, 51 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Andreas Stohl
AC Nummer
AC17732553
Utheses ID
78351
Studienkennzahl
UA | 066 | 614 | |