Climate Surface Interaction

Es ist schwer, auch nur einen Tag nicht an Niederschlag zu denken. Während es dabei im Allgemeinen um die banale Frage geht, ob man einen Regenschirm mitnehmen muss oder nicht, gefährdet Niederschlagsmangel die Existenz der Landökosysteme. Im Gegensatz zu den Lebewesen und Lebensräumen im Meer kann die terrestrische Biosphäre nicht auf ein unbegrenztes Reservoir an Wassermolekülen zurückgreifen, die für wichtige Prozesse benötigt werden. Der langfristige Mittelwert der räumlichen Verteilung des Niederschlags wird oft als gegeben angesehen. Aber mit der Erderwärmung bedrohen Veränderungen der Niederschlagsmuster die Ökosysteme. Um solche Veränderungen zu verstehen, muss man auch verstehen, welche Prozesse grundlegende Merkmale der Niederschlagsverteilung festsetzen. Das ist das Hauptziel der Gruppe. Der Schwerpunkt liegt hierbei auf der Frage, welche Rolle die Wechselwirkungen zwischen konvektiven Stürmen (z. B. Gewittern) und der darunterliegenden Oberfläche, sei es Land oder Ozean, spielen. Uns interessiert insbesondere: die Rolle der Landoberfläche bei der Festlegung der mittleren Niederschlagsmenge über Land und die Rolle der Wechselwirkungen zwischen Ozean und Atmosphäre bei der Bildung tropischer Regenbänder.

Obwohl es sichtbare Beispiele für den Einfluss der Landoberfläche auf den Niederschlag gibt, wie z. B. die Verstärkung des Niederschlags über Gebirgsregionen, ist die Stärke der Kopplung zwischen konvektiven Stürmen und der darunterliegenden Oberfläche de facto unbekannt. Stellen Sie sich vor, ein Landwirt bewässert sein Feld und ein paar Stunden später zieht ein schweres Gewitter auf. Ist das Gewitter eine Folge der Bewässerung? Oder war es reiner Zufall? Oder hat die Bewässerung das Gewitter vielleicht stärker werden lassen, als es sonst gewesen wäre? Können sich diese lokalen Wechselwirkungen zwischen der Oberfläche und der Atmosphäre auf die großräumige Verteilung der Niederschläge auswirken, und zwar sowohl in Bezug auf die Lage und Form der tropischen Regenbänder als auch auf die Niederschlagsmenge, die auf das Land fällt?

Zur Beantwortung solcher Fragen werden häufig Klimamodelle herangezogen, aber herkömmliche Klimamodelle scheinen in diesem Zusammenhang nicht zweckmäßig zu sein. Auf der globalen Skala verwenden Klimamodelle einen typischen Gitterabstand von O (100 km). Da die meisten Konvektionswolken kleiner sind, können sie durch die Lösung der zugrundeliegenden strömungsdynamischen Gleichungen an jedem Gitterpunkt nicht direkt dargestellt werden. Stattdessen müssen sie mit Hilfe einer Reihe vereinfachter Faustregeln, der sogenannten Parametrisierung, „abgeschätzt“ werden. Die Stärke der Kopplung zwischen konvektiven Stürmen und der darunterliegenden Oberfläche wird letztlich durch die Gestaltung solcher Parametrisierungen und nicht durch die zugrundeliegenden physikalischen Prozesse bestimmt. Auf kleinere geographische Domänen können Modelle mit Gitterabständen im Kilometermaßstab verwendet werden, die es ermöglichen, konvektive Stürme durch explizite Lösung der zugrundeliegenden strömungsdynamischen Gleichungen zu simulieren. Allerdings verhindern die benötigten festgelegten Bedingungen am Rand des simulierten Gebietes eine Wechselwirkung mit Skalen, die grösser als das Gebiet selbst sind.  Dies kann zur falschen Lösung innerhalb des Gebiets führen und zu falschen Rückschlüssen hinsichtlich der Wechselwirkung zwischen Oberfläche und Stürmen führen.

Angesichts unserer Interessen ist es für unsere Forschung von entscheidender Bedeutung, konvektive Stürme explizit auf globaler Skala und Oberflächen dynamisch darstellen zu können. Wir nehmen daher im institutsinternen Sapphire-Projekt, bei der Entwicklung eines gekoppelten konvektionsauflösenden Erdsystemmodells, das mit einem Gitterabstand von O (1 km) auf dekadischen Zeitskalen arbeitet, und bei der Entwicklung der ICON-Large-Eddy-Version (ICON-LEM) eine führende Rolle ein. Unser Interesse daran, wie Oberflächen konvektive Stürme beeinflussen, erstreckt sich natürlich auch auf die Dynamik dieser Oberflächen, sowohl auf das Land als auch auf den Ozean. Diese sogenannte Brute-Force-Modellierungsstrategie, bei der aufgrund der Anzahl benötigter Gitterpunkte die stärksten Rechner benutzt werden müssen, wird mit eher konzeptioneller Arbeit verbunden. Ein Beispiel dafür ist die Anwendung von konvektionsauflösenden Simulationen mit Strahlungs-Konvektions-Gleichgewicht (radiative convective equilibrium, RCE) auf Klimaprobleme. Das Strahlungs-Konvektions-Gleichgewicht beschreibt ein Konzept der Atmosphäre, das auf der Idee beruht, dass in der Atmosphäre in großem Maßstab ein Gleichgewicht zwischen der Destabilisierung der Atmosphäre durch Strahlung und ihrer Stabilisierung durch Konvektion besteht. Es ist ein nützliches Konzept, um die Wechselwirkungen zwischen konvektiven Stürmen, der Oberfläche und der daraus resultierenden räumlichen Verteilung des Niederschlags zu untersuchen. Erkenntnisse aus unseren konzeptionellen Arbeiten und unseren Modellierungsarbeiten werden auch benutzt, um entsprechende Feldkampagnen zu planen und zu gestalten, wie z. B. FESSTVaL in Deutschland oder einer Reihe von Schiffskampagnen (z.B. EUREC4A), die im tropischen Atlantik stattfinden.

Weiterführende Links:


Ergebnisse frühere Forschungsinteressen:

Im Folgenden finden Sie eine Zusammenfassung einiger unserer Ergebnisse im Zusammenhang mit unseren früheren Forschungsinteressen an der Organisation von Konvektion sowie mit unseren langjährigen Forschungsinteressen zu den Wechselwirkungen zwischen Land und Atmosphäre.

Organisation der Konvektion

Es ist bekannt, dass die Konvektion dazu neigt, sich zu organisieren und zu größeren Ansammlungen zusammenzuballen, was auf Satellitenbildern deutlich zu erkennen ist. Selbst unter rein einheitlichen Bedingungen, wie bei Untersuchungen zum Strahlungs-Konvektions-Gleichgewicht, organisiert sich die Konvektion oft spontan (Abb. 3). Dieser Prozess wird als konvektive Selbstaggregation bezeichnet. Unsere Forschung zur Organisation der Konvektion zielte darauf ab, die Mechanismen der Selbstaggregation besser zu verstehen und die Bedeutung der Konvektionsorganisation für das Klima zu untersuchen. Das Strahlungs-Konvektions-Gleichgewicht hilft uns, Mechanismen auszumachen, die die räumliche Verteilung der Konvektion in der realen Welt steuern können. Dadurch erhalten wir Hypothesen, die anhand von Beobachtungen oder komplexeren Simulationen überprüft werden können. Im Gegensatz zu den meisten anderen Studien über die Selbstaggregation der Konvektion haben wir das Strahlungs-Konvektions-Gleichgewicht auf weniger idealisierte untere Randbedingungen angewandt. Wir haben z. B. die Uneinheitlichkeiten (Heterogenitäten) der Meeresoberflächentemperatur [1], eine dynamische Landoberfläche [2] oder Inseln [3] mit einbezogen.

Unsere Forschung zeigt, dass die Konvektion grundsätzlich danach strebt, sich zu organisieren. Die daraus resultierende räumliche Verteilung wird dynamisch durch flache Zirkulationen in der planetarischen Grenzschicht, dem untersten Teil der Atmosphäre, bestimmt. Diese Zirkulationen werden durch räumliche Uneinheitlichkeiten in der Grenzschicht ausgelöst (Abb. 4), die zu räumlichen Schwankungen der Dichte führen. Sie verhalten sich wie Dichteströmungen, bei denen sich die dichtere Flüssigkeit in die weniger dichte bewegt. Die Uneinheitlichkeiten der Grenzschicht werden durch folgende Faktoren erzeugt:

  • die Konvektion selbst; sowohl durch Cold Pools, d. h. kleinräumige Gebiete kalter Luft, die durch Verdunstungsabkühlung unterhalb regnender Wolken entstehen und sich rasch am Boden ausbreiten, als auch durch Unregelmäßigkeiten in der Strahlungswärme, die zwischen konvektiven und nicht-konvektiven Regionen entstehen
  • die darunterliegende Oberfläche; durch räumliche Schwankungen der Meeresoberflächentemperatur oder der Bodenfeuchte

Die Zirkulationen stehen bei der räumlichen Verteilung der Konvektion im Wettbewerb miteinander. Dabei gewinnt jene Zirkulation die Oberhand, die den größten Dichteunterschied zwischen den beiden Fluiden aufweist. Um diesen Prozess zu verstehen, kann ein einheitliches Programmiergerüst der Dichtestromtheorie angewendet werden (siehe [1,2,4]). Dies hat zur Folge, dass die Konvektion über dem Ozean besser organisiert ist als über dem Land und dass stark dynamische Oberflächen eine gleichmäßigere Verteilung des Niederschlags bewirken [2]. Wir vermuten zudem, dass Unterschiede in der Strahlungserwärmung zwischen äquatorialen und subtropischen Regionen zu einer Verkleinerung der tropischen Regenzone führen [1], und dass Regenbänder über dem Land breiter sind als über dem Ozean [2]. Das ist eine beobachtete, aber noch nicht erklärte Tatsache.

In der theoretischen Welt des Strahlungs-Konvektions-Gleichgewichts ist die Organisation für das Klima wichtig, da sie eine Voraussetzung für ein stabiles Klima ist [5]. Die Veränderung dieser Organisation durch die Erwärmung erklärt zusammen mit den Veränderungen des Anteils der flachen Wolken — d. h. des Prozentsatzes jeder Gitterbox in einem Klimamodell, der mit Wolken bedeckt ist — auch mehr als 70 % der Variabilität in der geschätzten Klimasensitivität zwischen Klimamodellen [6].

In der realen Welt ist die Organisation für das Klima von Bedeutung, da der großräumige Organisationsgrad der tropischen Regenzone mit dem Grad der Trockenheit in den Subtropen zusammenhängt [7], wie aus den Ergebnissen der Studien zum Strahlungs-Konvektions-Gleichgewicht zu erwarten war. Überraschenderweise spielt die mesoskalige Organisation für die tropischen Niederschlagsmengen jedoch keine Rolle [8]. Selbst grob aufgelöste Simulationen mit expliziter Konvektion, mit einer Auflösung von bis zu 80 km, können immer noch viele grundlegende statistische Daten des Klimasystems erfassen [9].

Die Selbstaggregation der Konvektion passiert auf grossen Skalen, wie z. B. in den tropischen Regenbändern, die sich über Tausende von Kilometern erstrecken. Jedoch organisieren sich einzelne konvektive Zellen von einigen Kilometern Größe auch, und dies geschieht durch die Bildung von Cold Pools. Es wird angenommen, dass die Cold Pools eine Schlüsselrolle für die Lebensdauer der Konvektion spielen. Aber das meiste, das wir über sie wissen, stammt aus Modellsimulationen, bei denen die Eigenschaften der Cold Pools von den verwendeten Modellparametrisierungen abhängen. Um diese Lücke zu schließen, haben wir ein Feldexperiment namens FESSTVaL entwickelt und durchgeführt, das ein dichtes Netz von Oberflächenbeobachtungen nutzt und uns zum ersten Mal einen Einblick in die innere Struktur von Cold Pools ermöglichte (Abb. 5).

Wechselwirkungen zwischen Land und Atmosphäre

Dass die Landoberfläche den Niederschlag beeinflussen kann, wird schon lange vermutet. S. Aughey äußerte 1880 die Idee, dass die Bodenfeuchte die Niederschlagsmenge beeinflussen kann. Und schon 1686 erkannte Halley, dass die stärkere Erwärmung der kontinentalen Landmassen den Monsun verursacht. Die Bedeutung der Landoberfläche für die Lebensdauer, die Verteilung und die klimatischen Eigenschaften konvektiver Niederschläge ist jedoch nach wie vor umstritten. Dies ist insbesondere auf die Verwendung ungeeigneter Modellierungswerkzeuge zurückzuführen, die eine positive Rückkopplung zwischen der Landoberfläche und der Konvektion überbetonen können [10]. Mit unserer Forschung zu Wechselwirkungen zwischen Land und Atmosphäre wollten wir untersuchen, ob die Landoberfläche oder die Konvektion selbst Aspekte der Niederschlagsverteilung über dem Land bestimmt. Zu diesem Zweck nutzte unsere Gruppe Modelle, die keine Parametrisierung der Konvektion benötigen.

Wir konnten durch unsere Forschung zeigen, dass die Landoberfläche eine Schlüsseleigenschaft hat: Sie kann austrocknen. Im Gegensatz zum Ozean führt dies auf längeren Zeitskalen zu einer gleichmäßigeren Niederschlagsverteilung über Land (Abb. 6) [2]. Außerdem führt diese Schlüsseleigenschaft in den Tropen, durch das Vorhandensein von Inseln, zu einer leichten Abkühlung der troposphärischen Temperatur [3]. Neben der Fähigkeit des Landes auszutrocknen, können auch räumliche Uneinheitlichkeiten der Oberfläche, z. B. aufgrund unterschiedlicher Landbedeckungsarten, die tägliche Konvektionsbildung beeinflussen. Dies geschieht durch die Erzeugung von mesoskaligen Zirkulationen, die durch die Oberflächenheterogenität verursacht werden. Dies ist bekannt, aber nur wenige Studien haben die Rückkopplung der Konvektion auf die Zirkulation, die durch die Oberflächen verursacht wird, untersucht. Unsere Untersuchungen zeigen, dass die Konvektion, sobald sie sich an der Vorderseite der von der Oberfläche verursachten Zirkulation entwickelt, die Wirkung der anfänglichen Oberflächenheterogenität überdeckt. Sie bestimmt dann auch vollständig die endgültigen Eigenschaften der Zirkulation, wie z. B. ihre Ausbreitungsgeschwindigkeit. Dies ist zum Teil auf die Entstehung von Cold Pools zurückzuführen [11]. Das bedeutet, dass sich Verzerrungen bei der Darstellung der Konvektion auf die Eigenschaften einer von der Oberfläche verursachten Zirkulation bemerkbar machen [12]. Mit anderen Worten: Die Verwendung einer Parametrisierung der Konvektion verhindert eine korrekte Wechselwirkung zwischen Heterogenitäten der Landoberfläche und der Konvektion. Eine weitere Folge ist, dass die Änderungsrate des Niederschlags mit der Bodenfeuchte über einer heterogenen Oberfläche nicht von der Bodenfeuchte selbst abhängt [13].

Wir konnten zeigen, dass Simulationen, die konvektive Stürme durch eine Auflösung auf Kilometerskala explizit auflösen können, und Simulationen, die konvektive Stürme parametrisieren müssen, unterschiedliche Arten von Wechselwirkungen zwischen der Landoberfläche und der Konvektion aufweisen. Bei Simulationen mit parametrisierter Konvektion wird die Reaktionsstärke des Niederschlags auf eine Änderung der Evapotranspiration (Gesamtverdunstung) meist durch die Gestaltung der konvektiven Parametrisierung festgelegt. In solchen Simulationen führt ein Anstieg der Bodenfeuchte zu einem Anstieg der Niederschläge, was eine positive Rückkopplung zwischen Bodenfeuchte und Niederschlag aufrechterhält. Im Gegensatz dazu führt ein Anstieg der Bodenfeuchte in konvektionsauflösenden Simulationen zu einem Rückgang der Niederschläge, was auf eine wesentlich geringere Bedeutung der Bodenfeuchte für die Atmosphäre schließen lässt [10]. Parametrisierungen der Konvektion verhindern zudem durch ihre zu frühe Bildung von Konvektion und zu starker induzierter Zirkulation die Auslösung von Zirkulationen, die durch Heterogenitäten der Landoberfläche, wie z. B. Meeresbrisen, hervorgerufen werden [12]. Schließlich halten Parametrisierungen der Konvektion durch ihren konstanten Nieselregen die Böden feucht. Im Gegensatz dazu erzeugen konvektionsauflösende Simulationen vereinzelte konvektive Stürme, die dazu führen, dass eine erhebliche Menge des Niederschlags vom Boden abfließt und nicht versickert. Somit führen sie zu einer geringeren Wasserauffüllung des Bodens. Diese kleinräumige Interaktion zwischen Konvektion und Boden hat eine großräumige Auswirkung und führt zur unterschiedlicher Ausbreitung des Monsuns in Simulationen mit expliziter oder parametrisierter Konvektion [14].

[1] Müller, S. K. M. and C. Hohenegger, 2020:  Self-aggregation of convection in spatially-varying sea surface temperatures. J. Adv. Mod. Earth Systems, 12, e2019MS001698, doi:10.1029/2019MS001698.

[2] Hohenegger C. and B. Stevens, 2018: The role of the permanent wilting point in controlling the spatial distribution of precipitation. Proc. Natl. Acad. Sci., 115, 5692-5697, doi:10.1073/pnas.1718842115

[3] Leutwyler, D. and C. Hohenegger, 2021: Weak cooling of the troposphere by tropical islands in simulations of the radiative-convective equilibrium. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 147, 1788-1800, doi: 10.1002/qj.3995.

[4] Windmiller, J. and C. Hohenegger, 2019: Convection on the edge. J. Adv. Mod. Earth Systems, 11, 3959-3972, doi:10.1029/2019MS001820.

[5] Hohenegger C. and B. Stevens, 2016: Coupled radiative convective equilibrium simulations with explicit and parameterized convection. J. Adv. Mod. Earth Systems, 8, 1468-1482, doi: 10.1002/2016MS000666.

[6] Becker, T. and A. Wing, 2020: Understanding the extreme spread in climate sensitivity within the radiative-convective equilibrium model intercomparison project. J. Adv. Mod. Earth Systems, 12, e2020MS002165, doi:10.1029/2020MS002165.

[7] Hohenegger, C. and C. Jakob, 2020: A relationship between ITCZ organization and subtropical humidity. Geophys. Res. Let., 47, e2020GL088515, doi:10.1029/2020GL088515.

[8] Brueck, M., C. Hohenegger and B. Stevens, 2020: Mesoscale marine precipitation varies independently from the spatial arrangement from its convective cells. Quart. J. Roy. Meteor. Soc.,146, 1391-1402, doi:10.1002/qj.3742.

[9] Hohenegger, C., L. Kornblueh, D. Klocke, T. Becker, G. Cioni, J. F. Engels, U. Schulzweida and B. Stevens, 2020: Climate statistics in global simulations of the atmosphere, from 80 to 2.5 km grid spacing. J. Meteorol. Society Japan, 98, 73-91, doi:10.2151/jmsj.2020-005.

[10] Hohenegger C., P. Brockhaus, C. S. Bretherton, and C. Schär, 2009: The soil-moisture precipitation feedback in simulations with explicit and parameterized convection. J. Climate22, 5003-5020, doi: 10.1175/2009JCLI2604.1

[11] Rieck M., C. Hohenegger and P. Gentine, 2015: The effect of moist convection on thermally induced mesoscale circulations. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 141, 2418-2428, doi:10.1002/qj.2532

[12] Hohenegger C., L. Schlemmer and L. Silvers, 2015: Coupling of convection and circulation at various resolutions. Tellus A, 67, 26678, doi:10.3402/tellusa.v67.26678

[13] Cioni G. and C. Hohenegger, 2018: A simplified model of precipitation enhancement over a heterogeneous surface. Hydrol. Earth Syst. Sci., 22, 3197-3212,doi:10.5194/hess-22-3197-2018

[14] Jungandreas, L., C. Hohenegger and M. Claussen, 2021: Influence of the representation of convection on the mid-Holocene West African Monsoon. Clim. Past, 17, 1665-1684, doi:10.5194/cp-2020-162.

Gruppenmitglieder und Publikationen

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B 406
Wissenschaftler*in
B 417
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B 429
  • Lee, J. & Hohenegger, C. (2024). Weaker land-atmosphere coupling in storm-resolving simulation. Proceedings of the National Academy of Sciences, 121: e2314265121. doi:10.1073/pnas.231426512 [publisher-version]
  • Lee, J. & Hohenegger, Cathy (Climate Surface Interaction, Department Climate Physics, MPI for Meteorology, Max Planck Society), . (2024). Weaker land–atmosphere coupling in global storm-resolvingsimulation. PNAS, 121: 2314265121. doi:10.1073/pnas.2314265121 [publisher-version]
  • Yoon, A., Kim, J., Lee, J., Min Sung, H., Hong, J.-W., Min, S.-K., Lee, J. & Hong, J. (2024). Factor analysis of recent major heatwaves in East Asia. Geoscience Frontiers, 15: 101730. doi:10.1016/j.gsf.2023.101730 [publisher-version]
  • Hohenegger, C., Ament, F., Beyrich, F., Löhnert, U., Rust, H., Bange, J., Böck, T., Böttcher, C., Boventer, J., Burgemeister, F., Clemens, M., Detring, C., Detring, I., Dewani, N., Bastak-Duran, I., Fiedler, S., Göber, M., van Heerwaarden, C., Heusinkveld, B., Kirsch, B., Klocke, D., Knist, C., Lange, I., Lauermann, F., Lehmann, V., Lehmke, J., Leinweber, R., Lundgren, K., Masbou, M., Mauder, M., Mol, W., Nevermann, H., Nomokonova, T., Päschke, E., Platis, A., Reichardt, J., Rochette, L., Sakradzija, M., Schlemmer, L., Schmidli, J., Shokri, N., Sobottke, V., Speidel, J., Steinheuer, J., Turner, D., Vogelmann, H., Wedemeyer, C., Weide-Luiz, E., Wiesner, S., Wildmann, N., Wolz, K. & Wetz, T. (2023). FESSTVaL: The Field Experiment on Submesoscale Spatio-Temporal Variability in Lindenberg. Bulletin of the American Meteorological Society, 104, E1875-E1892. doi:10.1175/BAMS-D-21-0330.1 [publisher-version]
  • Hohenegger, C., Korn, P., Linardakis, L., Redler, R., Schnur, R., Adamidis, P., Bao, J., Bastin, S., Behravesh, M., Bergemann, M., Biercamp, J., Bockelmann, H., Brokopf, R., Brüggemann, N., Casaroli, L., Chegini, F., Datseris, G., Esch, M., George, G., Giorgetta, M., Gutjahr, O., Haak, H., Hanke, M., Ilyina, T., Jahns, T., Jungclaus, J., Kern, M., Klocke, D., Kluft, L., Kölling, T., Kornblueh, L., Kosukhin, S., Kroll, C., Lee, J., Mauritsen, T., Mehlmann, C., Mieslinger, T., Naumann, A., Paccini, L., Peinado, A., Praturi, D., Putrasahan, D., Rast, S., Riddick, T., Roeber, N., Schmidt, H., Schulzweida, U., Schütte, F., Segura, H., Shevchenko, R., Singh, V., Specht, M., Stephan, C., von Storch, J., Vogel, R., Wengel, C., Winkler, M., Ziemen, F., Marotzke, J. & Stevens, B. (2023). ICON-Sapphire: simulating the components of the Earth System and their interactions at kilometer and subkilometer scales. Geoscientific Model Development, 16, 779-811. doi:10.5194/gmd-16-779-2023 [publisher-version]
  • Jungandreas, L., Hohenegger, C. & Claussen, M. (2023). How does the explicit treatment of convection alters the precipitation-soil hydrology interaction in the mid-Holocene African humid period?. Climate of the Past, 19, 637-664. doi:10.5194/cp-19-637-2023 [publisher-version]
  • Keil, P., Schmidt, H., Stevens, B., Byrne, M., Segura, H. & Putrasahan, D. (2023). Tropical tropospheric warming pattern explained by shifts in convective heating in the Matsuno-Gill Model. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 149, 2678-2695. doi:10.1002/qj.4526 [publisher-version]
  • Kirsch, B., Hohenegger, C. & Ament, F. (2023). Morphology and growth of convective cold pools observed by a dense station network in Germany. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society: early view. doi:10.1002/qj.4626
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  • Lee, J., Lee, H.-J., Kim, K.-B., Shin, H., Lim, J.-M., Hong, J. & Lim, K.-S. (2023). Height correction method based on the Monin–Obukhov similarity theory for better prediction of near-surface wind fields. Atmospheric Research, 292: 106882. doi:10.1016/j.atmosres.2023.106882
  • Schmidt, L. & Hohenegger, C. (2023). Constraints on the ratio between tropical land and ocean precipitation derived from a conceptual water balance model. Journal of Hydrometeorology, 24, 1103-1117. doi:10.1175/JHM-D-22-0162.1 [code][publisher-version]
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  • Ban, N., Caillaud, C., Coppola, E., Pichelli, E., Sobolowski, S., Adinolfi, M., Ahrens, B., Alias, A., Anders, I., Bastin, S., Belušić, D., Berthou, S., Brisson, E., Cardoso, R., Chan, S., Christensen, O., Fernández, J., Fita, L., Frisius, T., Gašparac, G., Giorgi, F., Goergen, K., Haugen, J., Hodnebrog, Ø., Kartsios, S., Katragkou, E., Kendon, E., Keuler, K., Lavin-Gullon, A., Lenderink, G., Leutwyler, D., Lorenz, T., Maraun, D., Mercogliano, P., Milovac, J., Panitz, H.-J., Raffa, M., Remedio, A., Schär, C., Soares, P., Srnec, L., Steensen, B., Stocchi, P., Tölle, M., Truhetz, H., Vergara-Temprado, J., de Vries, H., Warrach-Sagi, K., Wulfmeyer, V. & Zander, M. (2021). The first multi-model ensemble of regional climate simulations at kilometer-scale resolution. Part I: Evaluation of precipitation. Climate Dynamics, 57, 275-302. doi:10.1007/s00382-021-05708-w [publisher-version]
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  • Judt, F., Klocke, D., Rios-Berrios, R., Vanniere, B., Ziemen, F., Auger, L., Biercamp, J., Bretherton, C., Chen, X., Düben, P., Hohenegger, C., Khairoutdinov, M., Kodama, C., Kornblueh, L., Lin, S.-J., Nakano, M., Neumann, P., Putman, W., Röber, N., Roberts, M., Satoh, M., Shibuya, R., Stevens, B., Vidale, P., Wedi, N. & Zhou, L. (2021). Tropical cyclones in global storm-resolving models. Journal of the Meteorological Society of Japan, 99, 579-602. doi:10.2151/jmsj.2021-029 [publisher-version]
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Kontakt

Dr. Cathy Hohenegger

Gruppenleiterin
Tel: +49 (0)40 41173-302
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