Eine hocheffiziente Ozon (O3)-Parametrisierung für Klimasensitivitätssimulationen

Projekt-ID: O3PCSS

Einleitung

Ozon ist ein wichtiges strahlungsaktives Spurengas in der Atmosphäre. Es ist auf komplizierte Weise mit Temperatur- und Zirkulationsänderungen im Zuge des Klimawandels gekoppelt, doch viele Klimamodelle schreiben Ozon auf statische Weise vor, weil es rechenintensiv ist, es korrekt zu modellieren. Wir wissen jedoch, dass diese Modelle, die Ozon vorschreiben ("nicht interaktives Ozon"), einige wesentliche Rückkopplungen nicht vollständig erfassen. Daher schlagen wir einen rechnerisch günstigen Weg vor, um "interaktives Ozon" in moderne Klimamodelle einzubeziehen. Das von uns vorgeschlagene, rechnerisch günstige Ozonchemie-Modul wird auf der Proof-of-Concept-Studie von Nowack et al. (2018) basieren. Dieses Schema wird in eine Klimakonfiguration des ICON-ART-Modells (z.B. Schröter et al., 2018) implementiert und das resultierende Modellsystem wird charakterisiert, z.B. im Hinblick auf die Klimasensitivität (CS). CS ist ein Schlüsselparameter, der erklärt, wie viel oberflächennahe Erwärmung wir erwarten sollten, wenn die Treibhausgase ansteigen, und es ist bekannt, dass CS von Ozonrückkopplungen abhängt (z. B. Nowack et al., 2015).

Abbildung: Indikative Darstellung, wie verschiedene Klimazustände in den für WP1 erworbenen CCM-Daten abgetastet werden könnten. In Anbetracht der gemeinschaftlichen Annahmen für "wahrscheinliche Klimaszenarien" werden einige Klimazustände im Datensatz besser vertreten sein als andere. Ziel ist es, eine quasi-kontinuierliche Darstellung der Klimazustände zu ermöglichen. Darüber hinaus wird die Chlorbelastung (als Maß für den Schweregrad des Ozonverlustes) unterschiedliche Größenordnungen haben. Dadurch wird die Größe des Ozonlochs bestimmt.

Projektbeschreibung

Ozon ist ein wichtiges strahlungsaktives Spurengas in der Atmosphäre. Es ist auf komplizierte Weise mit Temperatur- und Zirkulationsänderungen im Zuge des Klimawandels gekoppelt, doch viele Klimamodelle schreiben Ozon auf statische Weise vor, weil es rechenintensiv ist, es korrekt zu modellieren. Hier werden wir uns der Herausforderung stellen, ein rechnerisch günstiges, übertragbares und gut getestetes Modul für die Ozonchemie zu entwickeln. Die Herausforderung im Bereich der Erdsystemwissenschaft (ESS) besteht darin, die Rückkopplungen im Klimasystem zwischen Zusammensetzung, Temperatur und Zirkulation zu verstehen. Die rechnerische Herausforderung besteht darin, ein solches Modell effizient auf vorhandenen Daten (Hunderte von Terabytes) zu trainieren und das daraus resultierende Modul effizient in ein modernes Chemie-Klima-Modell für mehrere Plattformen zu implementieren. Obwohl eine umfassende Atmosphärenchemie rechenintensiv ist (z. B. Esentürk et al., 2018), wurden in den letzten Jahren viele lange (dekadische bis hundertjährige) Integrationen in internationaler Zusammenarbeit durchgeführt - viele davon sind in Institutionen wie z. B. CEDA (Großbritannien) und DKRZ (Deutschland) erhalten. Diese beeindruckende Datenbank von Chemie-Klima-Integrationen wird verwendet, um ein maschinelles Lernmodell zu trainieren (Nowack et al., 2018), um eine rechnerisch günstige "Ersatzchemie" für Klimamodelle zu generieren. Dabei werden eine Reihe von domänenbasierten und rechnerischen Herausforderungen angegangen: Das Schema basiert auf der Temperatur als Eingangsvariable - um es jedoch übertragbar zu machen, müssen systematische Verzerrungen beseitigt werden (Nowack et al., 2019). Daher enthält das Proof-of-Concept-Schema eine Option für eine PCA-basierte Dimensionsreduktion. Hier muss der Kompromiss zwischen der (sehr großen) Größe der Datensätze (auf denen wir lernen) und den zusätzlichen Kosten für die Durchführung der PCA (um die Datenmengen zu reduzieren und die Korrektur von Verzerrungen zu erleichtern) untersucht werden. Darüber hinaus wird unsere Implementierung des Schemas die so genannte "Chlorbelastung" als Parameter berücksichtigen. Dies ist ein Maß für das Ausmaß der anthropogenen Ozonzerstörung durch Halogene (einschließlich - als Phänomen - des bekannten Ozonlochs auf der Südhalbkugel). Es gibt verschiedene Möglichkeiten, diese Parameterabhängigkeit zu implementieren, z.B. durch Klassifizierung der Eingabedaten und Erstellung "verschiedener" Modelle für verschiedene Regime, mit einer Bereitstellung von Gültigkeitsgrenzen (dieser Ansatz ist dafür bekannt, dass er funktioniert), oder alternativ dazu, den Parameter der Chlorbelastung als zusätzliches Eingabemerkmal ergänzend zur Temperatur zu verwenden (diese zweite Möglichkeit muss in diesem Projekt noch getestet werden - mit einer direkten Verbindung zu HAICU/AIM haben wir jedoch die Möglichkeit, Gutscheine für zusätzliche Unterstützungsmaßnahmen zu erstellen - ein Mechanismus, der in PB-Instituten gut getestet wurde).

Angesichts der Proof-of-Concept-Ergebnisse besteht kein Zweifel daran, dass ein ausgewogenes - billiges, genaues und tragbares - Ozonchemie-Modul erreicht werden wird. Die Implementierung eines solchen Schemas in ein bestehendes Chemie-Klimamodell wird jedoch einen neuen Aspekt in das Projekt einbringen. Im weiteren Verlauf des Projekts wird dieses Ozonchemiemodul (das im Rahmen eines umfassenden Klimamodells als Parametrisierungsmodul eingestuft wird und daher kurz O3P genannt wird) in ICON-ART implementiert werden. ICON-ART ist ein umfassendes (atmosphärisches) Chemie-Klimamodell, das von einem Konsortium von Partnern entwickelt wird (das ICON-Konsortium: DWD, MPI-M, DKRZ, KIT - wobei das KIT für das umfassende Kompositionsmodul ART verantwortlich ist). Schröter et al. (2018) gibt einen Überblick über Aspekte der ICON-ART-Implementierung für erste klimatische Anwendungen und Weimer et al. (2021) beschreibt die Verwendung von Nested Grids für das Downscaling einer umfassenden Chemie auf regionale Skalen. Hier wollen wir sicherstellen, dass das O3P in beiden Konfigurationen - global und regional - nahtlos läuft. Auch hier sind Fach- und Berechnungswissen unerlässlich, um eine gute Implementierung zu erreichen, so dass das System auch bei Verwendung unterschiedlicher Gitter rechnerisch günstig und genau bleibt. Zu den Herausforderungen, die während der Implementierungsphase zu bewältigen sind, gehören: Das System für den Betrieb auf hybriden Architekturen fit zu machen (klassische CPU- versus GPU-basierte Berechnungen - diese Aufgabe ist offensichtlich Teil eines größeren Ganzen, da das ICON-Modell selbst derzeit auf GPUs portiert wird - die Herausforderung besteht also darin, die ICON-Entwicklungen so zu verfolgen, dass das O3P in mehreren Umgebungen (CPU- und GPU-basiert) laufen kann - um diesen Prozess zu unterstützen, wird der ICON-Gatekeeper am IMK-ASF auch diese Arbeit unterstützen). Auch der Umgang mit großen Datensätzen für die Validierung der Ergebnisse und die Beurteilung der Qualität der Ergebnisse (z.B. Definition der geeigneten Tests und Metriken) wird eine lohnende Aufgabe sein (hier werden Initiativen wie NFDI4Earth und Erfahrungen aus anderen Projekten wie EOSC Synergy und dem Helmholtz Analytics Framework (HAF) zur Verfügung stehen).

Zum Abschluss des Projekts wird die für die ESS relevante Frage nach der Klimasensitivität und der Rolle von interaktivem Ozon im Klimasystem in (mindestens) zwei längeren Integrationen behandelt, die die Klimamodellreaktionen für interaktive und nicht-interaktive Integrationen vergleichen - und damit die meteorologische Motivation dieses Vorschlags aufgreifen. Dabei werden die Rückkopplungen zwischen Ozon, Temperatur und Zirkulation analysiert - und Veränderungen, die auf der direkten Kopplung zwischen Ozon und Temperatur (über die Strahlung) beruhen, werden identifiziert und quantifiziert. O3P wird auch für andere Modelle offen zugänglich sein.