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Free Content Tracking Polar Lows in CLM

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Abstract:

Polar lows are severe cyclones in sub-polar oceans sized beyond the resolved scale of existing global reanalysis products. We used the NCEP/NCAR reanalyses data to drive a regional climate model (CLM) in order to reproduce finer resolved atmospheric fields over the North Atlantic over a two year period. In these fields we detected polar lows by means of a detection algorithm based on a spatial digital bandpass filter. CLM was run in two different ways, the conventional way and with additionally prescribing the analysed large scale situation. The resulting temporal and spatial distributions of polar lows between the different simulations are compared. A reasonable seasonal cycle and spatial distribution was found for all simulations. A lower number of polar lows in the spectral nudged simulation indicates a closer vicinity to reality. Higher temporal and spatial variability between the conventional simulations suggest a more random generation of polar lows. Frequency distributions of track-lengths reveal shorter tracks when nudging is applied. Maximum wind speeds reveal only minor, insignificant differences between all runs and are higher in conventional mode.

German
Polar Lows sind Sturmtiefs in subpolaren Meeresgebieten, die unterhalb der Skalen, die in den existierenden globalen Reanalysen noch aufgelöst werden, auftreten. Wir haben ein regionales Klimamodell (CLM) für zwei Jahre mit den globalen NCEP/NCAR Reanalysen angetrieben, um höher aufgelöste atmosphärische Felder über dem Nordatlantik zu erhalten. In den resultierenden Feldern haben wir mit einem Algorithmus, der auf einem räumlichen Band-pass Filter basiert, Polar Lows aufgespürt. Es wurden konventionelle Simulationen mit CLM durchgeführt und außerdem solche, bei denen zusätzlich der großskalige atmosphärische Zustand aus den Reanalysen während der Simulation aufgeprägt wurde ('spektrales Nudging'). Die zeitlichen und räumlichen Verteilungen von Polar Lows aus den verschiedenen Simulationen wurden miteinander verglichen. Eine wirklichkeitsnahe saisonale Verteilung und eine vernünftige räumliche Verteilung wurden in allen Simulationen gefunden. Eine niedrigere Anzahl an Polar Lows in den spektral genudgten Simulationen deutet eine größere Realitätsnähe an. Eine höhere zeitliche und räumliche Variabilität zwischen den konventionell angetriebenen Simulationen weisen auf eine eher zufällige Generierung von Polar Lows hin. Die Häufigkeitsverteilungen der Dauer der Polar Lows ergeben kürzere Zeiten, wenn spektrales Nudging angewendet wird. Die maximalen Windgeschwindigkeiten unterscheiden sich nur geringfügig in allen Simulationen.

Document Type: Research Article

DOI: http://dx.doi.org/10.1127/0941-2948/2008/0317

Publication date: August 1, 2008

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schweiz/mz/2008/00000017/00000004/art00009
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