O Modelo Eta/Noah-MP: Descrição e alguns resultados

O Modelo Eta/Noah-MP:
Descrição e alguns resultados
Isabel Lopes Pilotto Domingues
Grupo de Hidrologia e Desastres Naturais
São José dos Campos, 07 de abril de 2016
V WorkEta, 03 a 08 de abril de 2016
•  Apresentado na última
década (Niu et al., 2011)
•  Baseado no modelo Noah
•  Abrange mais processos
físicos e mais de 1 opção
para resolver cada
processo.
V WorkEta 03 a 08 de abril de 2016 Descrição do Modelo Noah-­‐MP 2 Estrutura das camadas
Noah
Noah-MP
3 camadas de neve
4 camadas de solo
4 camadas de solo
Aquífero
V WorkEta 03 a 08 de abril de 2016 1 camada de dossel
3 NIU ET AL.: NOAH‐MP, 1
D12109
D1
Fluxos de energia
Radiação solar
Canopy Radiative Transfer
Noah-MP uses a two-stream radiative transfer treatment through the
canopy based on Dickinson (1983) and Sellers (1985)
Fonte: Niu et al. (2011)
•  Esquema “two-stream” modificado (Niu
•  Canopye
morphology parameters:
Figure 1. Schematic diagram for the “semitile” subgrid scheme. (left) Net longwave (La), latent heat
Yang, 2004). (LE), sensible heat (H), and ground heat (G) fluxes are computed separately for bare soil (subscript
SWdn"
–  Canopy top and bottom
–  Crown radius, vertical and horizontal
–  Vegetation element density,
i.e., trees/grass leaves per unit area
–  Leaf and stem area per unit area
–  Leaf orientation
–  Leaf reflectance and transmittance for
direct/diffuse and visible/NIR radiation
“b”) and vegetated (subscript “v”) tiles following the “tile” approach, while (right) short‐wave radiation
fluxes (Sav and Sag) are computed over the entire grid cell considering gap probabilities.
•  Considera a estrutura 3-D do dossel e o
•  Multiple options for spatial
distribution
ângulo zenital solar
–  Full grid coverage
2.
The Baseline Noah Land Surface Model
e entre os dosséis.
[9] The Noah LSM has a long history of development
Parâmetros da
morfologia
do cooperation
dossel [Mahrt and Ek, 1984;
through
multiinstitutional
Sag – R
Sav – R
3.
Augmentations to the Noah LSM
V WorkEta 03 a 08 de abril de 2016 results and sensitivity tests with different–  options
atequals
some
Vegetation cover
prescribed weaker [e.g., Shanley and Chalmers, 1999; Lindström e
fractional vegetation
local sites. The second paper presents the testing
over
2002] than
that represented in most LSMs. The frozen
–  Random results
distribution with
slant shading
shaded fraction"
global
river
basins
mainly
at
monthly
time
scale
and
an
in
Noah
is
too impervious under most vegetation and
Fonte: http://www.rap.ucar.edu/~barlage/Noah-MP/presentations/
Distribuição uniforme das copas no ponto de
Barlage_GSWP3_26Feb2014.pdf
ensemble simulation of 36 members (36 models) [Yang
mate conditions, resulting in too much surface runo
grade.
et al., 2011].
spring or early summer and, hence, less infiltratio
snowmelt water into soil.
Sombreamento das folhas dentro do dossel
[11] To solve the above mentioned problems, we
Mahrt and Pan, 1984; Pan and Mahrt, 1987; Chen et al., introduced (1) a vegetation canopy layer to compute
1996; Schaake et al., 1996; Chen et al., 1997; Koren et al., canopy and the ground surface temperatures separately,
Ek et al., pelo
2003] solo
and has been widely used by the modified two‐stream radiation transfer scheme [Yang
solar 1999;
absorvida
National Centers for Environmental Prediction (NCEP) in Friedl, 2003; Niu and Yang, 2004] considering ca
solar operational
absorvida
pela
vegetação
weather
and climate
predictions, by the Weather gaps to compute fractions of sunlit and shaded leaves
Research Forecast (WRF) model community, and by the Air their absorbed solar radiation, (3) a Ball‐Berry type stom
Force Weather Agency. The development efforts have resistance scheme [Ball et al., 1987; Collatz et al., 1
improved the model performance in both offline [Mitchell 1992; Sellers et al., 1996; Bonan, 1996] that relates
4 stom
et al., 2004; Chen et al., 2007] and coupled modes [Ek resistance to photosynthesis of sunlit and shaded leaves
(4) a short‐term dynamic vegetation model [Dickinson e
et al., 2003].
[10] Noah version 3.0 (V3) has a combined surface layer 1998]. We also implemented in Noah a simple groundw
of vegetation and soil surface, over which surface
energy model with a TOPMODEL‐based runoff scheme [Niu e
Novo Progresso, PA (GoogleMaps)
fluxes are computed. Such a model structure impedes its 2005, 2007], a physically based three‐layer snow m
Fluxos de energia
Radiação de onda longa líquida, fluxos de
D12109
calor latente, sensível e do solo
NIU ET AL.: NOAH‐MP, 1
•  2 tiles: vegetação dominante e solo
exposto.
Fluxo total no ponto de grade:
Fonte: Niu et al. (2011)
V WorkEta 03 a 08 de abril de 2016 •  Esquema de subgrade “semi-tile” (Niu et
al., 2010).
Figure 1. Schematic diagram for the “semitile” subgrid scheme.
(LE), sensible heat (H), and ground heat (G) fluxes are compute
“b”) and vegetated (subscript “v”) tiles following the “tile” approac
fluxes (Sav and Sag) are computed over the entire grid cell consider
SH = (SHG+SHC)*GVF +
SHB*(1-GVF)
results
and sensitivity tests with different options at some
local sites. The second paper presents the testing results over
global river basins mainly at monthly time scale and an
ensemble simulation of 36 members (36 models) [Yang
et al., 2011].
2. The Baseline Noah Land Surface Model
weaker [e.g., S
2002] than th
in Noah is to
5 mate conditio
spring or ear
snowmelt wat
Resistência estomática
•  Esquema Jarvis (Jarvis, 1976)
•  Esquema Ball-Berry (Ball et
al., 1987)
•  f(taxa de fotossíntese)
F1 ~ radiação solar incidente
F2 ~ temperatura do ar
F3 ~ umidade do ar
F4 ~ umidade do solo
m: parâmetro empírico que relaciona a transpiração com o
fluxo de CO2
Ai: Taxa de fotossíntese de folha sombreada e iluminada
Cair: concentração de CO2 na spf da folha (355 x 10-6 * Pair
(Pa))
eair: pressão de vapor na spf da folha (Pa)
esat: pressão de vapor de saturação dentro da folha (Pa)
Pair: pressão do ar à spf (Pa)
gmin: condutância estomática mínima (µmol/m2.s)
V WorkEta 03 a 08 de abril de 2016 Rs min
Rc =
LAI F1 F2 F3 F4
6 Modelo de vegetação dinâmica
Stem mass
Wood
mass
•  Representa
o balanço de
a set of carbon mass
Root mass
carbono em partesDLM
da includes
2
(g C/m ) balance equations for:
Soil carbon pool (fast)
vegetação
(folha,
tronco
e raiz)
Soil carbon pool (slow)
1. 
Leaf mass
e no solo.
2. 
Stem mass
3. 
Wood mass
ocesses include:
•  Processos
4.  ,ORoot
mass
Photosynthesis
(S↓, T,incluídos:
θ, eair, CO
2
2, N …)
5. 
Soil
carbon pool (fast)
assimilação
de carbono
através
Carbon allocation
to carbon
pools
6. (T ,θ,
Soil
carbon pool (slow)
daoffotossíntese,
alocação
Respiration
each carbon pool
Tde
v
root)
carbono assimilado nos
Processes
include:
reservatórios de carbono
(folha,
tronco, raiz e solo),1.ePhotosynthesis
respiração (S↓, T, θ, eair, CO2,O2, N …)
2. Carbon allocation to carbon pools
de cada reservatório de
Fonte: http://www.rap.ucar.edu/~barlage/Noah-MP/presentations/
3. Respiration of each carbon
pool (Tv,θ, Troot)
Barlage_GSWP3_26Feb2014.pdf
carbono.
V WorkEta 03 a 08 de abril de 2016 M includes a set of carbon mass
Modeloequations
de vegetação
C/m2• ) balance
for: dinâmica
(Dickinson et al., 1998).
Leaf mass
Carbon
gain rate: photosythesis * fraction of carbon partition to leaf
Mleaf: Massa de carbono foliar (g/m2)
LAI = f(Mleaf)
Carbon
lossderate:
turnover (proportional to leaf mass)
Rgain: Taxa
ganho deleaf
carbono
7 Rloss: Taxa de perda derespiration:
carbono
maintenance & growth (proportional to leaf mass)
death: temperature & soil moisture
LAI = Mleaf * Carea where Carea is area per leaf mass (m2/g).
Dickinson
et al.
(1998)to leaf
Carbon gain rate: photosythesis * fraction
of carbon
partition
Escoamento
•  Cálculos do escoamento superficial e sub-superficial são baseados no
TOPMODEL (Niu e Yang, 2005)
Escoamento superficial
Fsat: fração de área saturada
Qwat: entrada de água
Imax: capacidade de infiltração do solo
Segundo Stieglitz et al. (1997) e Niu e Yang (2003), o
segundo termo é negligenciado quando se utiliza as
aproximações do TOPMODEL.
Escoamento sub-superficial
Rsb,max=5,0x10-4 mm/s (global, foi calibrado contra os dados
de escoamento global através de experimentos de sensibilidade)
f: fator de decaimento do escoamento (valor global = 6,0)
Z’bot=2m
Λ =10,46, derivado do λ do HYDRO1K de 1km
V WorkEta 03 a 08 de abril de 2016 •  TOPMODEL: Utiliza o conceito de área de contribuição variável para a
formação do escoamento por excesso de saturação.
8 Modelo de água subterrânea (Niu et al., 2007)
•  Aquífero não confinado que
considera a troca de água
entre o solo e o aquífero.
V WorkEta 03 a 08 de abril de 2016 •  Armazenamento de água no
aquíferostorage in an unconfined aquifer:
Water
Q: Taxa
de recarga Rate:
Recharge
Rsb: Taxa de descarga (escoamento subsuperficial)
Condutividade hidráulica na
camada de solo inferior
Potencial matricial da camada
de solo inferior
Profundidade do lençol freático
Ponto médio da camada
de solo inferior (1,5 m)
9 fmic: fração do conteúdo de microporos
Varia de 0 a 1
Fonte: Niu et al. (2011)
Ø  Tratamento de corpos de água
Ø  Tratamento de Neve
•  Modelo de neve de 3 camadas para representar a percolação, retenção e
o congelamento da água do degelo no snowpack.
•  Modelo de interceptação de neve que considera que a capacidade de
interceptação é maior para a precipitação de neve do que de água líquida,
e melhora os cálculos de sublimação e albedo à superfície.
•  Introduzido um solo congelado mais permeável através da separação das
caixas de grade em fração de áreas permeável e impermeável.
V WorkEta 03 a 08 de abril de 2016 Ø  Tratamento de áreas urbanas
10 opt_dveg = ? ! Vegetation model ( 1->prescribed [table LAI, shdfac=FVEG]; 2>dynamic; 3->table LAI, calculate FVEG 4->table LAI, shdfac=maximum)
opt_crs = ? ! Canopy stomatal resistance (1-> Ball-Berry; 2->Jarvis)
opt_btr = ? ! Soil moisture factor for stomatal resistance (1-> Noah; 2-> CLM; 3->
SSiB)
opt_run = ? ! Runoff and groundwater (1->SIMGM; 2->SIMTOP; 3->Schaake96; 4>BATS)
opt_sfc = ? ! Surface layer drag coeff (CH & CM) (1->M-O; 2->Chen97)
opt_frz = ? ! Supercooled liquid water (1-> NY06; 2->Koren99)
opt_inf = ? ! Frozen soil permeability (1-> NY06; 2->Koren99)
opt_rad = ? ! Radiation transfer (1->gap=F(3D,cosz); 2->gap=0; 3->gap=1--Fveg)
opt_alb = ? ! snow surface albedo (1->BATS; 2->CLASS)
opt_snf = ? ! rainfall & snowfall (1-Jordan91; 2->BATS; 3->Noah)
opt_tbot = ? ! lower boundary of soil temperature (1->zero-flux; 2->Noah)
opt_stc = ? ! snow/soil temperature time scheme (1->semi-implicit; 2->fully implicit
V WorkEta 03 a 08 de abril de 2016 Opções de parametrizações:
11 Resultados do Noah-­‐MP of7line para a Amazônia Torre LBA Km77
Torre LBA Km83
Rn (Wm-2)
H (Wm-2)
H (Wm-2)
LE (Wm-2)
LE (Wm-2)
Author's personal copy
Meteorol Atmos Phys
DOI 10.1007/s00703-015-0399-8
ORIGINAL PAPER
Comparisons of the Noah-MP land surface model simulations
with measurements of forest and crop sites in Amazonia
Isabel L. Pilotto1 • Daniel A. Rodrı́guez1 • Javier Tomasella1,2 • Gilvan Sampaio1
Sin Chan Chou1
•
Principais opções de parametrizações:
•  O modelo de veg dinâmica não foi usado:
LAI e FVEG foram prescritos
•  Esquema de Jarvis
•  Modelo de água subterrânea e
escoamento baseado no TOPMODEL
•  Ch baseado em Chen et al. (1997)
V WorkEta 03 a 08 de abril de 2016 Rn (Wm-2)
12 V WorkEta 03 a 08 de abril de 2016 Resultados do Eta/Noah-­‐MP para a Amazônia 13 Modelo Eta: versão de Tempo
Convecção:Betts-Miller, Microfísica: Ferrier
Principais opções de parametrizações:
•  O modelo de veg dinâmica não é usado: LAI e FVEG
são prescritos
•  Esquema de Jarvis
•  Modelo de água subterrânea e escoamento baseado
no TOPMODEL
•  Ch baseado em Chen et al. (1997)
V WorkEta 03 a 08 de abril de 2016 Configuração dos experimentos:
Domínio: parte do leste do Amazonas e do oeste do Pará
Resolução: 5 e 2 km
CC: Eta/Noah 15 km
Spin-up: 15 dias
Período: março e setembro de 2003
Mapa de vegetação: PROVEG-RADAM e TerraClass
+PRODES (LandSat)
Mapa de solo: Zobler
14 Eta/Noah 5km Eta/Noah-­‐MP 5km V WorkEta 03 a 08 de abril de 2016 Mapa de vegetação:
PROVEG-RADAM
Vegetação
dominante em
5km
15 Vegetação
dominante em
5km
Eta/Noah-MP 5km
Eta/Noah-MP 2km
Fluxo de calor latente (W/m2)
Eta/Noah-MP 5km
Eta/Noah-MP 2km
V WorkEta 03 a 08 de abril de 2016 Mapa de vegetação:TerraClass
+PRODES (LandSat)
Vegetação
dominante em
2km
Fluxo de calor sensível (W/m2)
16 Obrigada! Isabel Pilotto
CCST/INPE
Grupo de Hidrologia e Desastres Naturais
[email protected]