Intercomparison of Land Surface Models in WRF Version 3.6.1 for Predicting the Eurasian Snow

Abstract

Variability of large and synoptic scale circulations in Asia is strongly affected by the winter and spring Eurasian snow. Therefore, an accurate prediction of the Eurasian snow is of the utmost importance in predicting the climate and weather phenomena in Asia. The variables related to the land surface processes are mostly calculated by the land surface models (LSMs). Most global/regional models are coupled with several LSMs which have their own physical processes and parameterization schemes. Therefore, with the same initial and boundary conditions, each LSM brings about different result. In this study, using the Weather Research and Forecasting (WRF) model, we simulate the Eurasian snow and make intercomparision of LSMs. Simulations are carried out from 1 June 2009 to 31 August 2010, including a spin-up time of 6 months, by employing four different LSMs ― the Unified Noah LSM, the Noah LSM with multiparameterization options (Noah-MP), the Rapid Update Cycle (RUC) LSM, and the Community Land Model version 4 (CLM4). The NCEP Final (FNL) Operational Global Analysis data are used as initial and boundary conditions. To assess the results of all the LSMs, we used the Canadian Meteorological Centre Daily Snow Depth Analysis Data, the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)/Terra Snow Cover Monthly L3 Global 0.05Deg Climte Modeling Grid (CMG) Version 6, and the MODIS Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF)/Albedo Product. Although all the LSMs represent reasonable results, the Noah-MP represents the most accurate predictions in all three variables (snow depth, fractional snow cover, and albedo), in terms of not only quatitative aspects but also spatial correlation patterns.;동아시아의 대규모 및 종관규모 대기 순환은 유라시아 지역의 겨울과 봄철 적설에 크게 영향을 받는다. 따라서 유라시아 지역의 정확한 적설량 예측은 아시아의 다양한 기상/기후 현상에 대한 예측을 개선하는데 있어 매우 중요하다. 대부분의 전 지구/지역 모델은 지면 모델과 결합해 대기와 지면사이의 상호 작용을 고려하면서 보다 정확한 기상/기후 예측을 가능하게 하였다. 적설과 같이 지표면과 큰 상호작용을 보이는 변수들은 대개 지면모델에 의해 계산이 이루어지는데, 모든 지면 모델은 고유의 물리적 과정과 매개 변수를 지니고 있기 때문에 동일한 초기 및 경계조건에도 지면 모델에 따라 서로 다른 결과를 생산한다. 본 연구에서는 중규모 기상 예측 모델인 WRF (Weather Research and Forecasting)와 결합되어있는 여러 가지 지면 모델 (land surface models; LSMs) ― Unified Noah LSM, RUC LSM, Noah-MP, Community Land Model version 4 (CLM4) ― 을 사용하여 유라시아 지역의 적설을 모의하고, 각 모델에서 도출된 결과를 상호 비교 분석하였다. 모든 모의는 6개월의 스핀 업 (spin-up) 기간을 포함하여 2009년 6월부터 2010년 8월까지 총 14개월동안 수행되었다. 모든 모의의 초기장 및 배경장으로는 NCEP Final Operational Global Analysis data (FNL)가 사용되었다. 지면 모델에 대한 평가는 적설 깊이, 눈 덮임, 그리고 지표 알베도에 초점을 맞추어 수행되었고, 각 모의에서 도출된 결과를 분석하기 위해 Canadian Meteorological Centre Daily Snow Depth Analysis Data, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)/Terra Snow Cover Monthly L3 Global 0.05 Deg CMG Version 6, 그리고 MODIS Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF)/Albedo Product의 관측값을 사용하였다. 모든 지면 모델은 합리적인 결과를 도출했고, 특히 Noah-MP 지면 모델은 유라시아 지역의 적설에 대해 시공간적인 패턴과 정량적인 측면에서 관측값과 가장 유사하게 예측하였다.