Оценка осадков в прибрежных районах Антарктики в глобальной модели атмосферы LMDZ6 с использованием наземных радиолокационных наблюдений

В текущем тренде изменения климата на полюсах одна из задач проекта APRES3 (Дистанционное зондирование осадков в Антарктике с поверхности и из космоса) заключается в том, чтобы уточнить вертикальную структуру осадков и повысить качество их прогноза. Известные результаты моделирования осадков в Антарктиде базируются на данных с высокой степенью неопределенности и сильно разнятся. Исследование избирательной чувствительности расчета осадков проводилось на основе глобальной климатической модели и сопоставлялось с наблюдениями, полученными с помощью метеорадара (MRR) на береговой станции Дюмон-д’Юрвиль. Использовалась LMDz/IPSL-модель общей циркуляции с повышенной детализацией в районе станции Дюмон-д’Юрвиль. Была выполнена оценка вклада физических и численных параметров данной модели в расчет осадков. Вычислительные эксперименты показали, что изменения параметров седиментации и сублимации не влияют существенно на прогнозируемую скорость выпадения осадков. Однако диссипация, возникающая в модели LMDz в процессе вычислений, рассеивая пространственно избыточную энергию и обеспечивая устойчивость модели, хотя и косвенно, но очень сильно влияет на рассчитываемую величину осадков. Адекватная подгонка уровня рассеивания при моделировании значительно снижает количество осадков в периферийных районах Антарктики, обеспечивая таким образом лучшее согласование моделируемого профиля с данными метеорадарных наблюдений.

1. Church J.A., Clark P.U., Cazenave A., Gregory J.M., Jevrejeva S., Levermann A., Merrifield M. A., Milne G.A., Nerem, R.S., Nunn P. D., Payne A., Pfeffer W.T., Stammer D., Unnikrishnan A.S. Sea-level rise by 2100. Science. 2013, 342: 1445–1445.

2. Shepherd A., Ivins E., Rignot E., Smith B., Van Den Broeke M., Velicogna I., Whitehouse P., Briggs K., Joughin I., Krinner G., Nowicki S., Payne T., Scambos T., Schlegel N., Geruo A., Agosta C., Ahlstrøm A., Babonis G., Barletta V., ... Wouters B. Mass balance of the Antarctic Ice Sheet from 1992 to 2017. Nature. 2018, 558: 219–222.

3. Das I., Bell R.E., Scambos T.A., Wolovick M., Creyts T.T., Studinger M., Frearson N., Nicolas J.P., Lenaerts J.T., van den Broeke M.R. Influence of persistent wind scour on the surface mass balance of Antarctica. Nature Geoscience. 2013, 6 (5): 367–371.

4. Palerme C., Kay J., Genthon C., L’Ecuyer T., Wood N., Claud C. How much snow falls on the Antarctic ice sheet? The Cryosphere. 2014, 8: 1577–1587.

5. Souverijns N., Gossart A., Lhermitte S., Gorodetskaya I.V., Grazioli J., Berne A., Duran-Alarcon C., Boudevillain B., Genthon C., Scarchilli C., van Lipzig N.P.M. Evaluation of the CloudSat surface snowfall product over Antarctica using ground-based precipitation radars. The Cryosphere. 2018, 12: 3775–3789. https://doi.org/10.5194/tc-12-3775-2018.

6. Lemonnier F., Madeleine J., Claud C., Genthon C., Durán-Alarcón C., Palerme C., Berne A., Souverijns N., van Lipzig N., Gorodetskaya I., L’Ecuyer T., Wood N. Evaluation of CloudSat snowfall rate profiles by a comparison with in-situ micro rain radars observations in East Antarctica. The Cryosphere. 2019, 13 (3): 943–954.

7. Palerme C., Claud C., Wood N., L’Ecuyer T., Genthon C. How does ground clutter affect CloudSat snowfall retrievals over ice sheets? IEEE Geoscience And Remote Sensing Letters. 2019, 16: 342–346.

8. Eisen O., Frezzotti M., Genthon C., Isaksson E., Magand O., van den Broeke M.R., Dixon D.A., Ekaykin A., Holmlund P., Kameda T., Karlof L., Kaspari S., Lipenkov V.Y., Oerter H., Takahashi S., Vaughan D.G. Ground-based measurements of spatial and temporal variability of snow accumulation in East Antarctica. Reviews of Geophysics. 2008, 46(RG2001), doi:10.1029/2006RG000218.

9. Taylor K.E., Stouffer R.J., Meehl G.A. An overview of CMIP5 and the experiment design. Bulletin of the American Meteorological Society. 2012, 93: 485–498.

10. Krinner G., Guicherd B., Ox K., Genthon C., Magand O. Influence of oceanic boundary conditions in simulations of Antarctic climate and surface mass balance change during the coming century. Journal of Climate. 2008, 21: 938–962.

11. Palerme C., Genthon C., Claud C., Kay J.E., Wood N.B., L’Ecuyer T. Evaluation of current and projected Antarctic precipitation in CMIP5 models. Climate Dynamics. 2017, 48: 225–239.

12. Roussel M.-L., Lemonnier F., Genthon C., Krinner G. Evaluating Antarctic precipitation in ERA5 and CMIP6 10 against CloudSat observations. The Cryosphere. 2020, 14: 2715–2727.

13. Grazioli J., Genthon C., Boudevillain B., Duran-Alarcon C., Del Guasta M., Jean-Baptiste M., Berne A. Measurements of precipitation in Dumont d’Urville, Adélie Land, East Antarctica. The Cryosphere. 2017, 11: 1797–1811.

14. Grazioli J., Madeleine J.-B., Gallée H., Forbes R. M., Genthon C., Krinner G., Berne A. Katabatic winds diminish precipitation contribution to the Antarctic ice mass balance. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2017, 114: 10858–10863.

15. Durán-Alarcón C., Boudevillain B., Genthon C., Grazioli J., Souverijns N., van Lipzig N.P.M., Gorodetskaya I.V., Berne A. The vertical structure of precipitation at two stations in East Antarctica derived from micro rain radars. The Cryosphere. 2019, 13: 247–264.

16. Hourdin F., Rio C., Grandpeix J.-Y., Madeleine J.-B., Cheruy F., Rochetin N., Jam A., Musat I., Idelkadi A., Fairhead L., Foujols M.-A., Mellul L., Traore A.-K., Dufresne J.-L., Boucher O., Lefebvre M.-P., Millour E., Vignon E., Jouhaud J., Diallo F.B., Lott F., Gastineau G., Caubel A., Meurdesoif Y., Ghattas J. LMDZ6A: the atmospheric component of the IPSL climate model with improved and better tuned physics. Journal of Advances in Modeling Earth Systems. 2020, 12 (7): e2019MS001892.

17. Madeleine J.-B., Hourdin F., Grandpeix J.-Y., Rio C., Dufresne J.-L., Vignon E., Boucher O., Konsta D., Cheruy F., Musat I., Idelkadi A., Fairhead L., Millour E., Lefebvre M.-P., Mellul L., Rochetin N., Lemonnier F., Touzé-Peiffer L., Bonazzola M. Improved representation of clouds in the atmospheric component LMDZ6A of the IPSL-CM6A Earth System Model. Journal of Advances in Modeling Earth Systems. 2020, 12 (10): e2020MS002046.

18. Mlawer E.J., Taubman S.J., Brown P.D., Iacono M.J., Clough S.A. Radiative transfer for inhomogeneous atmospheres: RRTM, a validated correlated-k model for the longwave. Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 1997, 102: 16663–16682.

19. Zender C.S., Kiehl J. Sensitivity of climate simulations to radiative effects of tropical anvil structure. Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 1997, 102: 23793–23803.

20. Heymsfield A.J., Donner L.J. A scheme for parameterizing ice-cloud water content in general circulation models. Journal of the Atmospheric Sciences. 1990, 47: 1865–1877.

21. Vignon E., Hourdin F., Genthon C., Gallée H., Bazile E., Lefebvre M.-P., Madeleine J.-B., Van de Wiel B.J. Antarctic boundary layer parametrization in a general circulation model: 1-D simulations facing summer observations at Dome C. Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2017, 122: 6818–6843.

22. Coindreau O., Hourdin F., Haeffelin M., Mathieu A., Rio C. Assessment of physical parameterizations using a global climate model with stretchable grid and nudging. Monthly weather review. 2007, 135: 1474–1489.

23. Maahn M., Kollias P. Improved Micro Rain Radar snow measurements using Doppler spectra post-processing. Atmos. Meas. Tech. 2012, 5: 2661– 2673.

24. Jablonowski C., Williamson D.L. The pros and cons of diffusion, filters and fixers in atmospheric general circulation models. In: Lauritzen P., Jablonowski C., Taylor M., Nair R. (eds) Numerical Techniques for Global Atmospheric Models. Lecture Notes in Computational Science and Engineering, vol 80. Springer, Berlin, Heidelberg, 2011: 381–493.

25. Spiga A., Guerlet S., Millour E., Indurain M., Meurdesoif Y., Cabanes S., Dubos T., Leconte J., Boissinot A., Lebonnois S., Sylvestre M., Fouchet T. Global climate modeling of Saturn’s atmosphere. Part II: multi-annual high-resolution dynamical simulations. Icarus, Elsevier. 2020, 335: 113377. 10.1016/j.icarus.2019.07.011. hal-02278447.