Wissenschaftler erhalten ein leistungsstarkes Werkzeug, um sich ändernde Wettermuster in den USA zu untersuchen

Der Erdsystemwissenschaft steht nun ein außergewöhnlicher neuer Datensatz hochauflösender Wettersimulationen zur Verfügung, die sich über mehr als vier Jahrzehnte auf dem Kontinent der Vereinigten Staaten erstrecken.

Die beispiellose Ressource – deren Erstellung fast ein Jahr Supercomputing-Zeit erforderte und fast ein Petabyte groß ist – bietet neben vielen anderen Anwendungen vielfältige Möglichkeiten für Wissenschaftler und Interessengruppen, die sich dafür interessieren, wie sich Wettermuster möglicherweise bereits im Zuge der Klimaerwärmung verändert haben. Beispielsweise nutzen Wissenschaftler die Daten bereits, um neue Techniken zur Verbesserung langfristiger Vorhersagen, zur Planung der Wasserressourcenzuteilung und zum besseren Verständnis der Ursachen und Auswirkungen extremer und seltener Wetterereignisse zu erforschen.

Der als CONUS404 bekannte Datensatz ist das Ergebnis einer Zusammenarbeit zwischen dem National Center for Atmospheric Research (NCAR) und dem US Geological Survey (USGS).

„Um seltene und extreme Wetterereignisse zu untersuchen, an denen wir wirklich interessiert sind, braucht man Daten aus Jahrzehnten und diese Daten müssen eine hohe Auflösung haben“, sagte Roy Rasmussen, der leitende Wissenschaftler des NCAR, der das Projekt leitete. „Mit CONUS404 ist es möglich, sowohl langfristige Ereignisse, die sich über viele Jahre erstrecken können, wie Dürren, als auch seltene Ereignisse, die nicht lange anhalten, aber selten auftreten, wie extreme Überschwemmungen, zu untersuchen.“

Eine Lücke für Wassermanager schließen

Das Wetter in den Vereinigten Staaten lässt sich relativ gut von lokalen Wetterstationen, Flussmessgeräten, Schneedeckensensoren, Radargeräten, Wetterballons, Satelliten und mehr beobachten. Diese Beobachtungen allein können jedoch nicht immer ein klares Bild davon vermitteln, wie sich Wettermuster im Laufe der Zeit verändern könnten. Das liegt daran, dass die Daten oft regional verklumpt sind – mit spärlichen Informationen über die Bedingungen in abgelegenem und rauem Gelände – und unzuverlässig sind. Die Genauigkeit von Temperatur-, Luftfeuchtigkeits-, Wind- und anderen wichtigen Wetterdaten kann beispielsweise durch die Instrumentenleistung und die örtlichen Bedingungen beeinflusst werden. Und Messungen auf verschiedenen Beobachtungsplattformen stimmen nicht immer überein.

Aufgrund dieser Faktoren verlassen sich Wissenschaftler auf meteorologische „Reanalysen“, bei denen Beobachtungen und Modellierungen kombiniert werden, um Datensätze zu erstellen, die intern konsistente Wetterinformationen an festen Punkten in einem Raster über eine ganze Region oder den Globus liefern. Diese Reanalyseprodukte sind wichtige Werkzeuge für Wissenschaftler. Sie können beispielsweise verwendet werden, um zu überprüfen, wie gut Klimamodelle in der Lage sind, vergangene Bedingungen zu simulieren – ein entscheidender Test, um festzustellen, wie gut sie bei der Simulation der Zukunft abschneiden könnten. Wissenschaftler verwenden diese Produkte auch, um Modellsimulationen unter realen Bedingungen zu initialisieren oder zu „starten“.

Trotz der Bedeutung von Reanalyseprodukten weisen sie im Allgemeinen eine geringe Auflösung auf und liegen zwischen den Gitterpunkten etwa 30 Kilometer (19 Meilen) oder mehr – ein Abstand, der zu groß ist, um relativ feinskalige Wetterereignisse wie Sommergewitter und die lokale Topographie, die diese beeinflusst, zu erfassen Ereignisse wie Bergketten. Außerdem sind sie zu grob, um aussagekräftige Daten über den Niederschlag in einzelnen Wassereinzugsgebieten zu liefern, was für Wassermanager wichtige Informationen sind. Es ist dieser letzte Punkt, der für die USGS, die für die Sammlung und Verteilung von Informationen über Wasserressourcen, einschließlich Stromfluss- und Grundwasserdaten, an die Nation verantwortlich ist, besonders frustrierend war.

Um diese Lücke zu schließen, hat sich die USGS mit NCAR zusammengetan, um einen der am häufigsten verwendeten globalen Reanalyse-Datensätze namens ERA5 zu „verkleinern“, um mithilfe des Wetterforschungs- und Prognosemodells von NCAR einen hochauflösenden Datensatz für die angrenzenden Vereinigten Staaten (CONUS) zu erstellen ( WRF).

Der resultierende Datensatz deckt mehr als 40 Jahre (1980–2021) bei einem Rasterabstand von 4 Kilometern ab – daher der Name CONUS404.

Eine Wettersimulation, die ein so großes Gebiet über einen so langen Zeitraum mit einer so hohen Auflösung abdeckt, war noch nie zuvor möglich. Im letzten Jahrzehnt sind jedoch mehrere Faktoren zusammengekommen, die das Unterfangen praktikabel machten, darunter eine Weiterentwicklung der Fähigkeiten sowohl des Supercomputings als auch der Wettermodelle. Trotz der Fortschritte in der Computertechnik dauerte es immer noch mehr als 11 Monate, um die Simulation auf dem USGS-Supercomputersystem Denali abzuschließen.

Durch Verbesserungen in WRF in den letzten Jahren wurden mehrere Probleme behoben, die bei früheren Versuchen auftraten, das Modell mit hoher Auflösung über CONUS laufen zu lassen, wenn auch für kürzere Zeiträume. Ein Problem bestand darin, dass WRF dazu neigte, die zentralen USA zu heiß und zu trocken zu machen, was wiederum die Fähigkeit des Modells beeinträchtigte, Gewitter in der Region genau zu simulieren. Aber die aktualisierte Version von WRF enthält ein Grundwassermodul, das den Bereich sowohl kühlt als auch befeuchtet, was zu einer viel realistischeren Simulation führt. Die aktualisierte Version simuliert außerdem die westliche Schneedecke besser, was sich auf den Bachabfluss und die Oberflächentemperaturen auswirkt, und korrigiert eine Tendenz im Modell, die Wintertemperaturen in schneebedeckten Regionen zu kalt zu machen.

„Wir sind jetzt in der Lage, die Hauptfaktoren zu erfassen, die das Wetter in der realen Welt verursachen“, sagte Rasmssen. „Wir sind nicht perfekt und lernen ständig dazu, aber das Modell leistet hervorragende Arbeit darin, das historische Wetter richtig darzustellen.“

In die Daten eintauchen

Das Papier Die Einführung des Datensatzes wurde Anfang des Sommers im veröffentlicht Bulletin der American Meteorological Society, aber viele Wissenschaftler vertiefen sich bereits in die Daten, um ihre Forschungsfragen zu beantworten. Der CONUS404-Datensatz hat Forschern beispielsweise dabei geholfen, Muster während historischer Dürren aufzudecken, die jetzt zur Verbesserung saisonaler Dürrevorhersagen im Westen genutzt werden.

Wissenschaftler suchen auch nach subtilen Hinweisen auf veränderte Wettermuster in den letzten Jahrzehnten, darunter eine Studie, die eine Verschiebung in der Art und Weise festgestellt hat, wie Niederschläge fallen, von weniger Nieselregen und leichtem Regen zu mehr Regengüssen. Klimamodelle haben schon lange vorhergesagt, dass diese Änderung eintreten würde, aber die bis zu diesem Zeitpunkt vorhandenen niedrigaufgelösten Reanalyse-Datensätze waren nicht detailliert genug, um die Änderung genau zu bestimmen.

Forscher analysieren auch Veränderungen der schädlichen lokalen Winde, die manchmal mit Stürmen einhergehen. Andere Wissenschaftler befassen sich mit Extremen im Flussabfluss und der Frage, ob CONUS404-Daten als Eingabe in Pflanzenmodelle zur Simulation des Wasserverbrauchs und der Nahrungsmittelproduktion verwendet werden können.

Während die Nutzung des neuen Datensatzes gerade erst begonnen hat, arbeitet die NCAR-USGS-Zusammenarbeit bereits an Teil zwei des Projekts: einer weiteren über 40-jährigen Simulation des Wetters in den Vereinigten Staaten, dieses Mal in der Zukunft. Die Wissenschaftler werden die gleiche Methodik verwenden, aber anstatt eine Neuanalyse dessen, was in der Vergangenheit passiert ist, herunterzuskalieren, werden sie Daten aus NCARs Community Earth System Model, Version 2, (CESM2) verwenden, um zu prognostizieren, wie die Bedingungen ihrer Meinung nach sein werden wie in der Zukunft. Zusammen werden die beiden Datensätze mehr als 80 Jahre an simulierten Daten liefern, die einen beispiellosen Einblick in die weitere Veränderung unseres Wetters im Zuge der Klimaerwärmung geben werden.

„Die Verbindung dieser beiden Teile – der Klima- und Wettermodellierung von NCAR – ist äußerst wichtig“, sagte NCAR-Wissenschaftler Andreas Prein, einer der Mitautoren der Studie. „Wir müssen klug vorgehen, wie wir die Klimadaten nutzen, um sie auf einen sinnvollen Maßstab zu bringen.“

CONUS404-Daten sind frei zugänglich von Forschungsdatenarchiv des NCAR.