Neues zur tropischen Hochgebirgsklimatologie

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1 Neues zur tropischen Hochgebirgsklimatologie Beispiel Ecuador J. Bendix Universität Marburg FOR816: Biodiversity and Sustainable Management of a Megadiverse Mountain Ecosystem in South Ecuador ARGE-Tagung Bozen

2 Frage & Gliederung 1) Gibt es Neues zur tropischen Hochgebirgsklimatologie? 2) Gebiet und Methodenkonzept 3) Horizontale Klimagliederung Neues? 4) Wolken- & Niederschlagsbildung Bekannte Paradigmen 5) Besondere Befunde 6) Hypothesenbildung & Überprüfung 7) Ergebnisse und Herausforderung

3 2 Gebiet Colombia Amazon Gulf of Guayaquil ECSF Stark zergliedert Sechura desert Peru Andine Depression, Amotape-Huancabamba Zone < 3600 m Gradient Amazonas Sechura 60 km

4 2 Untersuchungsgebiet - Methoden GOES K - B a n d - R a d a r NOAA-AVHRR images Mesoscale models WRF, ARPS Radar profiler IR Cloud Scanner Scanning Radar 4 Raumdaten (AG Bendix) Höhentransekt (AGs Richter, Bendix, Fabian) Plataforma (2270 m) ECSF Met m Pasture 1960 m Rio 1800 m TS1, 2660 m Core area 2 pasture Cerro del Consue lo 3180 m = Fog gauges = Met. stations ECSF El Tiro, 2870 m Core area 1 forest

5 3 Klimagliederung horizontal Cloud frequency La Toma ECSF/Cerro = distance ~30 km: mm (rainfall only 6000 mm with cloud water) Easterlies El Tiro (Richter 2003, Bendix et al. 2004, Bendix et al. 2008) Frequency of wind direction W E 0.0 Jan Feb Mrz Apr Mai Jun Jul Aug Sep Okt Nov Dez

6 3 Klimagliederung horizontal Mittlerer Jahresniederschlag LAWR Offizielle Karte (INAMHI) Rollenbeck & Bendix 2011

7 4 Bekannte Paradigmen Niederschläge in andinen Durchbruchstälern der Ostabdachung (Troll 1959): Doppeltes Kondensationsniveau (~1800, ~3200 m, Lauer 1975)?

8 4 Bekannte Paradigmen Randschwellenmaximum (Weischet 1969) Wolken- und Niederschlagsdynamik = thermisches Tageszeiten-Phänomen?? Nachts stabil, Kaltluftabflüsse

9 5 Besondere Befunde 1 lokal (Regensammler)?? Thermal up-slope breeze Paradigma: Nachts stabil, Inversion, Kaltluftabflüsse?

10 5 Besondere Befunde 2 lokal (Vertikalradar) Cerro (Bendix et al. 2006)

11 5 Besondere Befunde 3 regional (Satellit NOAA-AVHRR) Mesoskalig konvektive Komplexe Klassifikation 10 Jahre Zeitreihe Afternoon MCC: Maximum in Amazon lowland Nocturnal MCC: Maximum in Andean foothill area concave terrain line, major katabatic drainage flow systems Target Area ECSF >50 m asl DEM >3,000 m asl 11 Cloud and rain dynamics ATBC 2008 Surinam Bendix et al Rio Marañon

12 5 Besondere Befunde 3 regional (Satellit GOES) Only 1 hit per time slot in target area MCC phenomenon of the relative dry season Coincides with morning maximum of rainfall Detection of convective cells and MCC (Mesoscale Convective Complexes) with connected component labeling relative rainy season relative dry season 12 decay Bendix et al decay resurgence

13 5 Besondere Befunde 4 regional (Horizontalradar) GOES blackbody temperature ECSF LAWR RADAR rainfall 13 Bendix et al. 2009

14 6 Hypothesenbildung?? Thermal up-slope breeze Meso Mikro MCC* MCC cloud - Seeder LLJ** LowStratus - Feeder 14 *Mesoscale Convective Complex **Low Level Jet

15 6 Überprüfung (Idealisiert) Modellzeit Idealisierte Modellstudien zur mikro- /mesoskaligen Modellparametrisierung (z. B. Turbulenzschema) Katabatische Flüsse und Terrain Pot. Temperatur Pot. Temperatur 15 Trachte et al (Boundary Layer Meteorol. ) Horizontal resolution of 250 m 55 vertical layers ( m)

16 6 Überprüfung Semi-idealisiert Katabatische Flüsse und Frontenbildung Pot. Temperatur Frontale Struktur Divergenz Konvergenz 16 Trachte & Bendix 2012

17 6 Überprüfung MCC and LLJ Semi-idealisiert: MCC Bildung und LLJ Einfluss Feuchtekonvergenz Feuchtekonvergenz 17 Trachte & Bendix 2012

18 6 Überprüfung: Lokale RCM Performanz Real Case (12-13 Oct. 2009), Validierung mit FE 280 km NCEP RCM (36 km) RCM (12 km) Satellit D3 D4 D3 RCM (4 km) D4 RCM (1 km) GOES-E brightness temperatures ( μm, K) (a, d, g), RCM brightness temperatures (D3, K) (b, e, h) RCM brightness temperatures (D4, K) (c, f, i) for 0115 UTC, 0215 UTC and 0315 UTC Hauptgrund: Katabatische Flüsse in 4 km (D3) zu schwach (Gelände)! Klimaläufe auf 1km Trachte et al (J. Geoph. Res. Meteorol.) Trachte et al JGR Horizontal / vertical resolution: -D3: dx = 4km, dz min = 100m -D4: dx = 1km, dz min = 25m

19 7 Ergebnisse 1) Es gibt Neues zur tropischen Hochgebirgsklimatologie! 2) Katabatische Flüsse MCS Nachtniederschläge 3) Besonders Mesoskala, bisher vernachlässigt 4) Modelle müssen gut angepasst sein 5) Seeder Feeder Prozess Modell 6) Bedeutung für Klimamodellierung in tropischen Hochgebirgen

20 7 Herausforderung: Der Klimawandel GCM Performanz Projected anomalies Auflösung 50 km Vorzeichen nicht klar! -200 bis mm >75% Übereinstimmung aller Modelle RCM GCM data (Reanalysis) 2.5 (~280 km) RCM (36 km) RCM PRECIS Dynamisches downsacling (nesting) bis 4-1 km möglich 19 GCM s A1B Szenario run for the period : BCCR-BCM2, CCCMA-CGCM3.1-T47, CCCMA-CGCM3.1-T63, CNRM-CM3, CONS-ECHO-G, CSIRO-MK3, GFDL-CM2, GFDL-CM2.1, INM-CM3, IPSL-CM4, LASG-FGOALS-G1.0, MPIM-ECHAM5, MRI-CGCM2.3.2, NASA-GISS-AOM, NASA-GISSEH, NCAR-CCSM3, NIES-MIROC3.2-HI, NIES-MIROC3.2-MED, UKMO-HADCM3, UKMO-HADGEM1 Buytaert et al RCM (12 km) RCM (4 km) 10-jährige Ensembles (Trend zu 30-Jahren) Aber Genauigkeit?

21 Danke für Ihre Aufmerksamkeit!? Radarantenne

22 Danke für die Aufmerksamkeit

23 3 Klimagliederung vertikal altitude [m asl] altitude [m asl] temp. [m/s] [ C] altitude [m asl] wind speed [hpa] [mm], [MJ/m²] Vapor pressure 2000 deficit Cloud Fr. cloud fraction [%] rainfall fog irradianc e Vapor pressure CO 2 pressure CO2 [hpa]] e E-e CO2 (Richter 2003, Bendix et al. 2007, Bendix et al. 2008) Timberline ecotone Transition zone

24 Beispiel 2: Bodengebundene Fernerkundung (BF) Wind: RASS, SODAR, RADAR Profiling Temperatur: IR und MW-Radiometer, SODAR Scanning devices Luftfeuchte: MW-Radiometer, GPS, LIDAR Niederschlag: Radar, Scatterometer Flüsse: Scintillometer Wolken und Aerosol: LIDAR, VIS-IR Scanner, Radar, Scatterometer Rollenbeck & Bendix 2006 LAWR = neues Instrument Experimentell: Keine Methode zur quantitativen Niederschlagserfassung Teilfrage 2: Gibt es den Seeder Feeder Effekt?

25 Result: Case study 5-6 October 2005 Fast and strong cooling after sunset Well-devopled cold air drainage flow in the valley 3,200 m asl 1,960 m asl ESE 1,960 m asl 25 Bendix et al. 2009

26 2) Results Global Climate Change effects Bendix et al NCAR/NCEP Reanalysis data grid cell S-Ecuador (~210 km res.) Warming (ECSF) Zamora Official data Bendix et al. 2009

27 altitude [m] cloud cover [%] Early morning rain caused by seeder-feeder effect Case study ; Total precip.: 17.9 mm Seeder METEK MRR-2 Nubiscan Cloud cover after rain event Feeder MEST cover main cloud base [%] altitude main cloud base [m] cover below main cloud base [%] :00 02:00 04:00 06:00 08:00 10:00 12:00 14:00 LT

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