Wetenschap
Onderzoek onthult bevindingen in de parametrisering van stormmicrofysica
Onderzoek onder leiding van professor Ming Xue van het Center for Analysis and Prediction of Storms van de Universiteit van Oklahoma heeft nieuwe inzichten blootgelegd in microfysica-parametriseringsschema's (MP), waardoor ons begrip van ijshydrometeorrepresentaties in weermodellering aanzienlijk is verbeterd.
Gepubliceerd in Advances in Atmospheric Sciences , richtte het onderzoek zich op het onderzoeken van de complexiteit rond representaties van ijshydrometeoren en gerelateerde processen binnen MP-schema's.
Door geïdealiseerde supercelsimulaties uit te voeren met behulp van het Weather Research and Forecasting (WRF)-model, vergeleek en analyseerde het onderzoeksteam de prestaties van verschillende MP-schema's, met name het Hebrew University Cloud Model "full" spectral bin MP (HU-SBM) en NSSL en Thompson bulk MP (BMP)-programma's.
"In onze studie hebben we waargenomen dat de manier waarop HU-SBM stormen simuleerde, resulteerde in minder regenverdamping en zwakkere neerwaartse luchtbewegingen vergeleken met de NSSL- en Thompson-plannen", zei de eerste auteur, Dr. Marcus Johnson. "Verrassend genoeg regende het, hoewel het HU-SBM-schema meer wolkenijs, graupel en hagel produceerde, feitelijk minder op de grond. We ontdekten dat de methode van HU-SBM om met bepaalde soorten ijsdeeltjes om te gaan, leidde tot langzamer smeltend ijs in het algemeen vergeleken met de andere regelingen."
Wat volgens het team interessant is, is dat HU-SBM ook voorspelde dat meer sneeuw zou smelten tot regen, omdat ijskristallen en sneeuwvlokken samenklonterden en in botsing kwamen met andere ijsdeeltjes, wat anders was dan hoe andere schema's ijsdeeltjes simuleerden.
Xue merkte op:"Ons onderzoek benadrukt de gevoeligheid van neerslag voor verschillende factoren, zoals stormdynamiek, valsnelheid, hydrometeor-evolutie en microfysica-parametrisering van het ontwerp van de deeltjesgrootteverdeling. Deze bevindingen zullen aanzienlijk bijdragen aan het verbeteren van de nauwkeurigheid van weermodellen, vooral bij het voorspellen van ernstige gevolgen." weersomstandigheden."
"Computationeel veel duurdere BIN-schema's hebben veel minder aannames over de verdeling van de deeltjesgrootte van wolkenvloeistof en ijs en hebben het potentieel om nauwkeuriger te zijn dan bulk-MP-schema's, maar specifieke behandelingen van MP-processen zijn even belangrijk of zelfs belangrijker. In feite verbeterd behandeling van bepaalde processen is geïmplementeerd in recentere versies van het HU-SBM-schema, wat heeft geleid tot verbeterde simulaties."
De implicaties van dit onderzoek strekken zich uit tot het verbeteren van de nauwkeurigheid van voorspellingen en het begrijpen van de nuances van stormdynamiek, wat waardevolle inzichten oplevert voor meteorologen en klimaatwetenschappers wereldwijd.