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