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Modeling and data analysis of large-scale atmosphere dynamics associated with extreme weather

  • In the last decades the frequency and intensity of extreme weather events like heat waves and heavy rainfall have increased and are at least partly linked to global warming. These events can have a strong impact on agricultural and economic production and, thereby, on society. Thus, it is important to improve our understanding of the physical processes leading to those extreme events in order to provide accurate near-term and long-term forecasts. Thermodynamic drivers associated with global warming are well understood, but dynamical aspects of the atmosphere much less so. The dynamical aspects, while less important than the thermodynamic drivers in regards to large-scale and long-time averaged effects, play a critical role in the formation of extremes. The overall aim of this thesis is to improve our understanding of patterns, variability and trends in the global atmospheric circulation under a changing climate. In particular, in this dissertation I developed two new data-driven methods to quantitatively describe the dynamics ofIn the last decades the frequency and intensity of extreme weather events like heat waves and heavy rainfall have increased and are at least partly linked to global warming. These events can have a strong impact on agricultural and economic production and, thereby, on society. Thus, it is important to improve our understanding of the physical processes leading to those extreme events in order to provide accurate near-term and long-term forecasts. Thermodynamic drivers associated with global warming are well understood, but dynamical aspects of the atmosphere much less so. The dynamical aspects, while less important than the thermodynamic drivers in regards to large-scale and long-time averaged effects, play a critical role in the formation of extremes. The overall aim of this thesis is to improve our understanding of patterns, variability and trends in the global atmospheric circulation under a changing climate. In particular, in this dissertation I developed two new data-driven methods to quantitatively describe the dynamics of jet streams, Hadley cells and storm tracks. In addition, I introduce and validate a new statistical-dynamical atmosphere model that can be used to efficiently model the large-scale circulation. First, I developed a scheme based on the Dijkstra ‘shortest-path’ algorithm to identify jet stream cores. Using reanalysis data, I found a significant change in jet stream strength and position over the last decades: Specifically, a decrease in wind speeds and a spatial shift toward the poles. This work also shows that the splitting or merging of the polar front jet stream and the subtropical jet stream depends on the season and longitudinal position. In a follow-up study, I analyzed trends in the latitudinal position of the poleward edge of the Hadley cell and subtropical jet stream core for all longitudes. These trends depend strongly on longitude and thus the impacts of tropical expansion might be pronounced in some regions and absent in others. The second approach was to develop an empirical forecast method for European and Mediterranean winter precipitation. This prediction algorithm innovatively incorporates the spatial patterns of predictors in autumn using clustering analyses. I identified the most important precursors (snow cover in Eurasia, Barents and Kara sea ice concentrations as well as sea surface temperature in the Atlantic and Mediterranean region) for the precipitation prediction. This forecast algorithm had higher forecast skills than conventionally employed methods such as Canonical Correlation Analysis or operational systems using climate models. The last approach was to examine the atmospheric circulation using the novel statisticaldynamical atmosphere model Aeolus. First, I validated the model’s depiction of the largescale circulation in terms of Hadley circulation, jet streams, storm tracks and planetary waves. To do so, I performed a parameter optimization using simulated annealing. Next, I investigated the sensitivity of the large-scale circulation to three different temperature components: global mean temperature, meridional temperature gradient and zonal temperature gradient. The model experiment showed that the strength of the Hadley cell, storm tracks and jet streams depend almost linearly on both the global mean temperature and the meridional temperature gradient, whereas the zonal temperature gradient is shown to have little or no influence. The magnitude of planetary waves is clearly affected by all three temperature components. Finally, the width of the Hadley cell behaves nonlinearly with respect to all three temperature components. These findings might have profound consequences for climate modeling of the Mediterranean region. The latitudinal poleward trend of the Hadley cell edge position might become stronger under climate change according to the results with Aeolus. These changes would lead to a substantial reduction of the winter precipitation in the Mediterranean region. In this case seasonal empirical forecast methods, like the clustering-based prediction scheme, will play an important role for forecasting seasonal droughts in advance such that water managers and politicians can mitigate impacts.show moreshow less
  • In den letzten Jahren konnte ein Anstieg bei der Frequenz und Häufigkeit von Extremwetterereignissen wie Hitze- und Niederschlagsextreme beobachtet werden. Diese Ereignisse können einen massiven Einfluss auf die Landwirtschaft und ökonomische Produktion, und somit auf die gesamte Gesellschaft haben. Daher ist es wichtig, die zugrundeliegenden physikalischen Prozesse, die zu diesen Extremwetterereignissen führen, besser zu verstehen, um exakte Vorhersagen in naher und ferner Zukunft zu erstellen. Der Einfluss der thermodynamischen Kräfte auf den Klimawandel sind weitgehend bekannt, aber atmosphärischdynamische Aspekte weniger. Dynamische Aspekte, obwohl weniger wichtig bei großräumigen und langzeitgemittelten Effekten, spielen eine entscheidende Rolle zur Entstehung von Extremwetterereignissen. Das übergeordnete Ziel dieser Dissertation ist es das Verständnis der Muster, Variabilität und Entwicklungen der globalen Atmosphärenzirkulation unter dem Klimawandel zu verbessern. Im Einzelnen entwickle ich in dieser Dissertation zwei neueIn den letzten Jahren konnte ein Anstieg bei der Frequenz und Häufigkeit von Extremwetterereignissen wie Hitze- und Niederschlagsextreme beobachtet werden. Diese Ereignisse können einen massiven Einfluss auf die Landwirtschaft und ökonomische Produktion, und somit auf die gesamte Gesellschaft haben. Daher ist es wichtig, die zugrundeliegenden physikalischen Prozesse, die zu diesen Extremwetterereignissen führen, besser zu verstehen, um exakte Vorhersagen in naher und ferner Zukunft zu erstellen. Der Einfluss der thermodynamischen Kräfte auf den Klimawandel sind weitgehend bekannt, aber atmosphärischdynamische Aspekte weniger. Dynamische Aspekte, obwohl weniger wichtig bei großräumigen und langzeitgemittelten Effekten, spielen eine entscheidende Rolle zur Entstehung von Extremwetterereignissen. Das übergeordnete Ziel dieser Dissertation ist es das Verständnis der Muster, Variabilität und Entwicklungen der globalen Atmosphärenzirkulation unter dem Klimawandel zu verbessern. Im Einzelnen entwickle ich in dieser Dissertation zwei neue datengetriebene Methoden, um quantitativ die Dynamik der Jetstreams, Hadley-Zellen und Sturmbahnen zu untersuchen. Außerdem wird ein neues statistisch-dynamisches Atmosphärenmodell vorgestellt und verifiziert, um effizient großräumige Zirkulationen zu simulieren. Zunächst habe ich ein Programm basierend auf dem „kürzester Pfad“- Algorithmus von Dijkstra zur Detektion von Jetstreampfaden entwickelt. Unter Verwendung von Reanalysedaten lässt sich eine signifikante Änderung in der Stärke und dem Ort des Jetstreams über die letzten Jahrzehnte feststellen: Eine Abnahme der Windgeschwindigkeiten und eine räumliche Verschiebung in Richtung der Pole. Außerdem habe ich gezeigt, dass sich der polare und subtropische Jetstream je nach Jahreszeit und Längengrad vereinigen oder in zwei Jetstreams aufteilen. Weiterhin habe ich die Entwicklung der breitengradabhängigen Lage von Hadley-Zellen und der subtropischen Jetstreampfade analysiert. Die Trends hängen sehr stark vom Längengrad ab und daher sind die Auswirkungen der tropischen Ausdehnung in einigen Regionen sehr ausgeprägt und in anderen bleiben sie aus. Ein zweiter Zugang umfasst die Entwicklung einer empirischen Vorhersagemethode für den winterlichen Niederschlag im Mittelmeer- und im europäischen Gebiet. Dieses Vorhersageprogramm bezieht innovativ die räumliche Verteilung von Prädiktoren im Herbst unter Verwendung der Clusteranalyse ein. Die wichtigsten Faktoren zur Niederschlagsvorhersage sind Schnee in Eurasien, Barents und Kara Eiskonzentrationen sowie Oberflächentemperatur des Meeres im Atlantik und im Mittelmeerraum. Dieses Vorhersageprogramm hat eine höhere Vorhersagegenauigkeit als herkömmliche Methoden wie beispielsweise Canonical Correlation Analysis oder operative Systeme unter Verwendung von Klimamodellen. Der dritte Ansatz ist eine Untersuchung der Atmosphärenzirkulation mit dem statistischdynamischen Atmosphärenmodell Aeolus. Zunächst habe ich die Modelldarstellung der großräumigen Zirkulation in Bezug auf die Hadley Zirkulation, Jetstreams, Sturmbahnen und planetare Wellen validiert. Dafür führte ich eine Parameteroptimierung unter Verwendung von „Simulated Annealing“ durch. Im nächsten Schritt untersuchte ich die Sensitivität der großräumigen Zirkulation in Bezug auf drei verschiedene Temperaturkomponenten: globale mittlere Temperatur, meridionaler und zonaler Temperaturgradient. Das Modell zeigte, dass die Intensität der Hadley-Zelle, der Sturmaktivität, und der Jetstreams fast ausschließlich von der globalen Temperatur und dem meridionalen Temperaturgradienten abhängt, während der zonale Temperaturgradient kaum Einfluss hat. Die Stärke der planetaren Wellen wird von allen drei Komponenten beeinflusst. Auch die Breite der Hadley-Zelle verhält sich nichtlinear in Abhängigkeit der drei Temperaturkomponenten. Diese Ergebnisse könnten weitreichende Konsequenzen für die Klimamodellierung des Mittelmeerraums haben. Der breitengradabhängige Trend der Hadley-Zellenflanke könnte unter dem Klimawandel steigen, gemäß den Ergebnissen von Aeolus. Diese Änderungen können zu einer deutlichen Reduktion des winterlichen Niederschlages im Mittelmeerraum führen. In diesem Fall werden saisonale empirische Vorhersagemodelle wie das Clusterbasierte Vorhersageprogramm eine große Rolle spielen, um saisonale Dürren frühzeitig vorhersagen zu können, damit Manager und Politiker frühzeitig Maßnahmen ergreifen können.show moreshow less

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Metadaten
Author:Sonja Juliana Totz
Referee:Stefan RahmstorfORCiDGND, Frank Selten
Advisor:Dim Coumou
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Year of first Publication:2018
Year of Completion:2018
Publishing Institution:Universität Potsdam
Granting Institution:Universität Potsdam
Date of final exam:2018/08/23
Release Date:2018/11/21
Tag:climate
Pagenumber:xii, 166
Organizational units:Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät / Institut für Physik und Astronomie
Dewey Decimal Classification:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 55 Geowissenschaften, Geologie / 550 Geowissenschaften
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