Optimale Parameter- und Zustandsschätzung der Land- und Biosphäre - Initialisierung eines globalen, gekoppelten Landmodells.

Vorhersagen des globalen Klimas hängen sowohl von den Startbedingungen des Klimamodells ab als auch von den angenommenen Änderungen in der Aerosol- und Treibhausgaskonzentration der Atmosphäre. Es ist anzunehmen, dass für einen Zeitraum von ungefähr zehn Jahren der Einfluss anthropogene Klimaveränderungen und die natürliche Variabilität in der gleichen Größenordnung liegt. Eine möglichst exakte Beschreibung des beobachteten Klimazustands in gekoppelten Modellen ist daher entscheidend für die Initialisierungen dekadischer Klimasimulationen. Die Vorhersagbarkeit in Simulation die über zwei Wochen hinaus gehen, ist  maßgeblich von Erdsystemkomponenten beeinflusst, die langfristiger als typische Wetterphänomene agieren. Solche Komponenten sind neben dem Ozean, Gletschern und Meereis der Bodenwassergehalt, die Schneebedeckungen und die Biosphäre.

MiKlip PastLand zielt auf eine umfassende Zustands und Parameterabschätzung globaler Landoberflächenmodelle ab. Der Schwerpunkt liegt dabei auf einer möglichst realistischen  Parameteroptimierung auf Gitterzellenebene, die die Vorhersagefähigkeit des Modells für saisonale und dekadische Zeitraume verbessern soll. Des weiteren wird ein Beobachtungssystem aufgebaut, welches auf satellitengestützten Landoberflächenbeobachtungen basiert. Für dieses Projekt wird das JSBACH Landoberflächenmodell benutzt. JSBACH ist Teil des ECHAM/MPI-OM/JSBACH Erdsystemmodells des MPI-M. Die Vorhersagefähigkeit des Modells wird getestet indem sowohl gekoppelte als auch ungekoppelte Modellsimulationen für vergangene Zeiträume gerechnet werden als auch durch den Vergleich mit unabhängigen Beobachtungsdaten.

Die Zustands- und Parameterabschätzung für JSBACH wird im ungekoppelten Modus durchgeführt; das heißt das Modell wird mit „beobachtetem“ atmosphärischem Antrieb genutzt. Das Projekt berücksichtigt trotzdem auch die Initialisierung des gekoppelten Modells indem mögliche Abweichungen – verursacht durch den ungekoppelten Modus – in den Flüssen zwischen Land und Atmosphäre analysiert und korrigiert werden. Die Entwicklung und Anwendung dieses Assimilationssystems stellt in sich bereits eine wissenschaftliche und technologische Herausforderung dar und ist ein wichtiger erster Schritt für die Initialisierung des gesamten MiKlip-Modells. 

Ziele

• Identifizierung von Regionen in denen das Gedächtnis der Landoberfläche einen Einfluss auf das Klima hat, sowie die Ermittlung der Zeitskalen dieses Einflusses.Anwendung neuer Satellitenbeobachtungen (z.B. SMOS, SENTINEL-2) für eine verbesserte Erkennung des Zustandes der Landoberfläche.

• Abschätzung des Einflusses von Beobachtungsdaten und Initialisationsverfahren auf saisonale und dekadische Klimaprojektionen.

• Entwicklung und Bewertung eines Programms zur kombinierten Modelloptimierung und Zustandsabschätzung zur Anwendung fuer die Initialisierung saisonaler und dekadischer Klimaprojektionen.

• Bewertung des Einflusses von Unsicherheiten in Beobachtungen auf die Modellinitialisierung und die Vorhersagefähigkeit des Modells. 

Schließlich wurde in einem Zwillingsexperiment die Zuverlässigkeit des entwickelten Prototypen demonstriert. Hierzu wurden mit dem Modell für Standardwerte der Kontrollvariablen halbstündige Werte von Kohlenstoff- und Wasserflüssen generiert. Im Anschluß wurde ein iterativer gradientenbasierter Minimimierungsalgorithmus mit gestörterten Werten der Kontrollvariablen zur Assimilation der generierten Beobachtungen gestartet. Nach etwa 30 Iterationen liefert das System die Standardparameterwerte, eine um 13 Grössenordnungen reduzierte Kostenfunktion mit einem um 8 Grössenordnungen reduzierten Gradienten.