Original paper
Testing the use of adjoints for parameter estimation in a simple GCM on climate time-scales
Kaminski, Thomas; Blessing, Simon; Giering, Ralf; Scholze, Marko; Vossbeck, Michael
published: 12/17/2007
DOI: 10.1127/0941-2948/2007/0259
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ArtNo.: ESP025011606006
Abstract
The paper presents a feasibility study for a Climate Prediction Data Assimilation System following the methodological approach of the Carbon Cycle Data Assimilation System (CCDAS). The usefulness of accurate gradient information for estimating process parameters of the spectral atmospheric circulation model PUMA on climate time-scales is investigated. Pseudo observations of the long-term mean surface temperature are generated by the model itself. The gradient of the model-data misfit computed by the tangent linear version of the model provides a good approximation for integration periods of 10 days and one year. In an identical twin experiment the correct parameter values can be retrieved by variational assimilation of the pseudo observations for an integration period of 10 days. For an integration period of 100 days this worked after adding pseudo observations of the seasonality of the surface temperature.
Abstract (German)
Der vorliegende Artikel beschreibt eine Studie zur Machbarkeit eines Datenassimilationssystems zur Klimavorhersage (CPDAS), das den im Datenassimilationssystem für den Kohlenstoffkreislauf (CCDAS) erprobten methodologischen Ansatz verfolgt. Es wird der Nutzen von akkurater Gradienteninformation zur Schätzung von Prozessparametern im spektralen Modell der atmosphärischen Zirkulation PUMA auf Klimazeitskalen untersucht. Dazu werden zunächst Pseudobeobachtungen der über die Integrationsperiode gemittelten Oberflächentemperatur mit dem Modell selbst generiert. Der mit dem tangentlinearen Modell berechnete Gradient der Modell-Daten-Differenz approximiert das Modell lokal gut für Integrationen über Perioden von 10 Tagen und einem Jahr. In einem Zwillingsexperiment mit einer Integratiosperiode von 10 Tagen werden durch variationelle Assimilation der Pseudodaten die korrekten Parameterwerte rekonstruiert. Mit einer Integrationsperiode von 100 Tagen ist das gleiche Experiment erfolgreich, wenn als zusätzlicher Pseudodatensatz der Jahresgang der Oberflächentemperatur assimiliert wird.