Modellsystem GCOAST
Darstellung modulares Modellsystem GCOAST (Grafik: Ha Hagemann / Hereon)
Modellsystem GCOAST (Geesthacht Coupled cOAstal model SysTem)
GCOAST (Geesthacht Coupled cOAstal model SysTem) basiert auf einem flexiblen und umfassenden gekoppelten Modellsystem, das die wichtigsten Schlüsselkomponenten des regionalen und küstennahen Systems integriert und zusätzlich die Einbeziehung von Informationen aus Beobachtungen ermöglicht. Insgesamt umfasst es drei große Modellpfade:
Das GCOAST-System wurde aufgrund des Bedarfs an neuartigen Modellierungskapazitäten entwickelt, um die Flüsse von Wasser und Energie zwischen Atmosphäre und Ozean zu untersuchen. Dabei wurden die dynamische Wellenschittstelle, Dynamik und Biogeochemie des Land-Ozean-Übergangs sowie marine Ökosysteme und die benthisch-pelagische Kopplung berücksichtigt sowie Transport und Umwandlung von Umweltschadstoffen.
Beispiele für die Anwendung von GCOAST
Wiese et al. (2019) untersuchten die Auswirkungen der gekoppelten COSMO-CLM/WAM-Modelle auf die atmosphärische planetarische Grenzschicht. Die verbesserte Vorhersage von Wellenhöhe und Oberflächenwinden durch die Anwendung eines gekoppelten Atmosphäre/Wellenmodells wurde von Wahle et al. (2017) gezeigt. Es wurde gezeigt, dass die Kopplung zwischen Wellen- und Ozeanmodellen den Meeresspiegel in den Küstengebieten erhöht (Staneva et al., 2017, Ponte et al., 2019), die Meerestemperatur und den Salzgehalt verändert (Alari et al., 2016, Schollen et al, 2017, Staneva et al., 2018), Durchmischung und Ozeanzirkulation (Staneva et al., 2017), Auftrieb (Wu et al., 2019), was zu einer besseren Übereinstimmung mit In-situ- und Satellitenmessungen führt (Staneva et al., 2017, Cavaleri et al., 2018; Staneva et al., 2019).
Vergleiche mit verfügbaren atmosphärischen und ozeanischen Beobachtungen zeigten auch, dass die Verwendung des gekoppelten Systems die Vorhersagefehler im Küstenozean insbesondere unter schweren Sturmbedingungen reduziert (Mey-Frémaux et al., 2019, Staneva et al., 2019, Lewis et al., 2019) und für Drifter-Simulationen von entscheidender Bedeutung ist (Staneva et al., 2018). Die interne Modellvariabilität wird bei Extremereignissen wie schweren Stürmen bei der Kopplung von Atmosphären-, Hydrologie-, Ozean- und Meereismodellen (Ho-Hagemann et al., 2020) oder bei der Kopplung von Atmosphären- und Wellenmodellen (Wiese et al., 2020) deutlich reduziert.
In einer Studie zu biogeochemischen Prozessen im Elbe-Ästuar demonstrierten Pein et al. (2019) die Fähigkeit des Systems, Prozesse in einem gekoppelten Hydrosphären-Biosphären-Modellierungsrahmen zu simulieren. Die von Lemmen et al. (2018) entwickelten Multimodell-Kopplungen wurden z. B. für die Bewertung der Auswirkungen von Offshore-Windparks auf das Ökosystem angewendet (Slavik et al. 2019).
GCOAST ist ein modulares System aus verschiedenen Modellen, die jeweils für ein bestimmtes Erdsystemkompartiment entwickelt wurden. Basierend auf spezifischen wissenschaftlichen Fragestellungen können verschiedene Modelle aus GCOAST zur Verwendung ausgewählt werden. Diese Modelle können durch Koppler (OASIS3-MCT, ESMF, FABM) auf verschiedenen Ebenen der Kopplungsgranularität zusammengesteckt werden, die den Austausch von Informationen zwischen Modellkombinationen, Einzelmodellen und Prozessen übernehmen.
GCOAST bündelt die Leistung einer Reihe von Arbeitsgruppen an den Instituten des Helmholtz-Forschungsbereichs Erde und Umwelt. Die Gruppen aus dem Institut für Küstensysteme entwickeln und verwenden verschiedene GCOAST-Modellkomponenten für ihre wissenschaftliche Forschung.
(Grafik: Ha Hagemann / Hereon)
Die Gruppe "Regionale Modellierung von Land und Atmosphäre" nutzt und entwickelt die regionalen Atmosphärenmodelle COSMO-CLM und ICON-CLM, das bereits eine Komponente für Land/Oberfläche/Boden und Seen enthält, sowie das hydrologische Abflussmodell HD.
Die Gruppe "Hydrodynamik und Datenassimilation" trägt zu den Ozeanmodellen NEMO und SCHISM, dem Wellenmodell WAM, WWM und Driftermodellen bei.
Die Gruppe "Ökosystemmodellierung" entwickelt und verwendet eine Multi-Level-Kopplungsinfrastruktur durch ESMF und FABM, ökologische Modelle für Schwebstoffe, die pelagische und benthische Domäne (MAECS, MSPEC) und den Meeresboden OMEXDIA für küstennahe und estuarine Forschung.
Die Gruppe "Stofftransport und Ökosystemdynamik" nutzt und entwickelt das Ökosystemmodell ECOSMO, das Ozean-Biogeochemiemodell ICON-COAST sowie Modelle für die Meereschemie und benthische Prozesse.
Die Gruppe "Sedimenttransport und Morphodynamik" nutzt SCHISM, um den Sedimenttransport und die Morphodynamik zu untersuchen sowie das gekoppelte ECOSMO-TOCMAIM, um den Einfluss der benthischen Biota auf die frühe Diagenese des partikulären organischen Kohlenstoffs (POC) abzuschätzen.
Die Gruppe "Chemietransportmodellierung" des Instituts für Umweltchemie des Küstenraums nutzt und entwickelt die Modelle CMAQ, HiMEMO und UNDYNE für atmosphärische Chemietransportprozesse.
(Grafik: Ha Hagemann / Hereon)
- Christiansen N, Carpenter JR, Daewel U, Suzuki N and Schrum C (2023). The large scale impact of anthropogenic mixing by offshore wind turbine foundations in the shallow North Sea Front . Mar. Sci . 10:1178330. https://doi.org/10.3389/fmars.2023.1178330
- Grayek, S., Wiese A. , Ho-Hagemann, H. T. M., Staneva, J., (2023): Added Value of Including Waves into Coupled Atmosphere-Ocean Model System within the North Sea Area, Frontiers in Marine Science, DOI 10.3389/fmars.2023.1104027
- Akhtar, N., Geyer, B. & Schrum, C. Impacts of accelerating deployment of offshore windfarms on near-surface climate. Sci Rep 12, 18307 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-22868-9
- Akhtar, N., Geyer, B., Rockel, B. et al. Accelerating deployment of offshore wind energy alter wind climate and reduce future power generation potentials. Sci Rep 11, 11826 (2021). https://doi.org/10.1038/s41598-021-91283-3
- Stacke, T. and Hagemann, S. (2021): HydroPy (v1.0): a new global hydrology model written in Python, Geosci. Model Dev., 14, 7795–7816, https://doi.org/10.5194/gmd-14-7795-2021
- Staneva, J., Grayek, S., Behrens, A., & Günther, H. (2021): GCOAST: Skill assessments of coupling wave and circulation models (NEMO-WAM). Journal of Physics: Conference Series, Vol. 1730, 01207I, doi:10.1088/1742-6596/1730/1/012071
- van de Wolfshaar KE, Daewel U, Hjøllo SS, Troost TA and others (2021) Sensitivity of the fish community to different prey fields and importance of spatial-seasonal patterns. Mar Ecol Prog Ser 680:79-95. https://doi.org/10.3354/meps13885
- Akhtar, Naveed; Chatterjee, Fabien (2020). Wind farm parametrization in COSMO5.0_clm15. World Data Center for Climate (WDCC) at DKRZ. https://doi.org/10.35089/WDCC/WindFarmPCOSMO5.0clm15
- Hagemann, S., T. Stacke and H. Ho-Hagemann (2020) High resolution discharge simulations over Europe and the Baltic Sea catchment. Front. Earth Sci., 8:12. https://doi.org/10.3389/feart.2020.00012
- Ho-Hagemann, H.T.M., Hagemann, S., Grayek, S., Petrik, R., Rockel, B., Staneva, J., Feser, F., & Schrum, C. (2020): Internal Model Variability of the Regional Coupled System Model GCOAST-AHOI. Atmosphere 2020, 11, 227, doi:10.3390/atmos11030227
- Wiese, A., Staneva, J., Ho-Hagemann, H.T.M., Grayek, S., Koch, W., & Schrum, C. (2020): Internal Model Variability of Ensemble Simulations With a Regional Coupled Wave-Atmosphere Model GCOAST. Front. Mar. Sci. 7:596843, doi:10.3389/fmars.2020.596843
- Daewel, U., Schrum, C., and Macdonald, J. I. (2019) Towards end-to-end (E2E) modelling in a consistent NPZD-F modelling framework (ECOSMO E2E_v1.0): application to the North Sea and Baltic Sea, Geosci. Model Dev., 12, 1765–1789, https://doi.org/10.5194/gmd-12-1765-2019
- Lewis, H.W., Castillo Sanchez, J.M., Siddorn, J., King, R.R., Tonani, M., Saulter, A., Sykes, P., Pequignet, A.-C., Weedon, G.P., Palmer, T., Staneva, J., & Bricheno, L. (2019): Can wave coupling improve operational regional ocean forecasts for the north-west European Shelf? Ocean Sci., 15, 669-690, doi:10.5194/os-15-669-2019
- Mey-Frémaux, P. de, Ayoub, N., Barth, A., Brewin, R., Charria, G., Campuzano, F., Ciavatta, S., Cirano, M., Edwards, C.A., Federico, I., Gao, S., Hermosa, I.G., Sotillo, M.G., Hewitt, H., Hole, L.R., Holt, J., King, R., Kourafalou, V., Lu, Y., Mourre, B., Pascual, A., Staneva, J., Stanev, E.V., Wang, H., & Zhu, X. (2019): Model-Observations Synergy in the Coastal Ocean. Front. Mar. Sci., 23 July 2019, doi:10.3389/fmars.2019.00436
- Pein, J., Eisele, A., Hofmeister, R., Sanders, T., Daewel, U., Stanev, E.V., van Beusekom, J., Staneva, J., & Schrum, C. (2019): Nitrogen cycling in the Elbe estuary from a joint 3D-modelling and observational perspective. Biogeosciences Discuss., (July), 1–34, doi:10.5194/bg-2019-265
- Ponte, R.M., Carson, M., Cirano, M., Domingues, C.M., Jevrejeva, S., Marcos, M., Mitchum, G., Wal, R.S.W. van de, Woodworth, P.L., Ablain, M., Ardhuin, F., Ballu, V., Becker, M., Benveniste, J., Birol, F., Bradshaw, E., Cazenave, A., Mey-Frémaux, P. de, Durand, F., Ezer, T., Fu, L.-L., Fukumori, I., Gordon, K., Gravelle, M., Griffies, S.M., Han, W., Hibbert, A., Hughes, C.W., Idier, D., Kourafalou, V.H., Little, C.M., Matthews, A., Melet, A., Merrifield, M., Meyssignac, B., Minobe, S., Penduff, T., Picot, N., Piecuch, C., Ray, R.D., Rickards, L., Santamaría-Gómez, A., Stammer, D., Staneva, J., Testut, L., Thompson, K., Thompson, P., Vignudelli, S., Williams, J., Williams, S.D.P., Wöppelmann, G., Zanna, L., & Zhang, X. (2019): Towards Comprehensive Observing and Modeling Systems for Monitoring and Predicting Regional to Coastal Sea Level. Front. Mar. Sci. 6:437, doi:10.3389/fmars.2019.00437
- Slavik, K., Lemmen, C., Zhang, W., Kerimoglu, O., Klingbeil, K., & Wirtz, K.W. (2019): The large scale impact of offshore windfarm structures on pelagic primary production in the southern North Sea. Hydrobiologia (2019) 845: 35, doi:10.1007/s10750-018-3653-5
- Staneva, J., Behrens, A., Gayer, G., & Aouf, L. (2019): Synergy between CMEMS products and newly available data from SENTINEL. In: Schuckmann, K., et al. (2019): Copernicus Marine Service Ocean State Report, Issue 3, Chapter 3.3, Journal of Operational Oceanography, doi:10.1080/1755876X.2019.1633075
- Wiese, A., Stanev, E., Koch, W., Behrens, A., Geyer, B., & Staneva, J. (2019): The Impact of the Two-Way Coupling between Wind Wave and Atmospheric Models on the Lower Atmosphere over the North Sea. Atmosphere 2019, 10, 386, doi:10.3390/atmos10070386
- Wu, L., Staneva, J., Breivik, Ø., Rutgersson, A., Nurser, A.J.G., Clementi, E., & Madec, G. (2019): Wave effects on coastal upwelling and water level. Ocean Modelling, Volume 140, doi:10.1016/j.ocemod.2019.101405
- Zhang, W., Wirtz, K., Daewel, U., Wrede, A., Kröncke, I., Kuhn, G., Neumann, A., Meyer, J., Ma, M., & Schrum, C. (2019): The budget of macrobenthic reworked organic carbon - a modelling case study of the North Sea. Journal of Geophysical Research-Biogeosciences, doi:10.1029/2019JG005109
- Cavaleri, L., Abdalla, S., Benetazzo, A., Bertotti, L., Bidlot, J.-R., Breivik, Ø., Carniel, S., Jensen, R.E., Portilla-Yandun, J., Rogers, W.E., Roland, A., Sanchez-Arcilla, A., Smith, J.M., Staneva, J., Toledo, Y., Vledder, G.Ph. van, & Westhuysen, A.J. van der (2018): Wave modelling in coastal and inner seas. Progress in Oceanography, doi:10.1016/j.pocean.2018.03.010
- Lemmen, C., Hofmeister, R., Klingbeil, K., Nasermoaddeli, M.H., Kerimoglu, O., Burchard, H., Kösters, F., & Wirtz, K.W. (2018): Modular System for Shelves and Coasts (MOSSCO v1.0) – a flexible and multi-component framework for coupled coastal ocean ecosystem modelling. Geosci. Model Dev., 11, 915-935, doi:10.5194/gmd-11-915-2018
- Staneva, J., Behrens, A., Ricker, M., Krüger, O., Wiesse, A., Carrasco, R., Breivik, Ø., & Schrum, C. (2018): Particle transport model sensitivity on wave-induced processes in the forecasting, coupled model system, Operational Oceanography serving Sustainable Marine Development. E. Buch, V. Fernández, D. Eparkhina, P. Gorringe and G. Nolan (Eds.). ISBN 978-2-9601883-3-2, 516 pp.
- Staneva, J., Schrum, C., Behrens, A., Grayek, S., Ho-Hagemann, H., Alari, V., Breivik, Ø., & Bidlot, J.-R. (2018): A North Sea - Baltic Sea regional coupled models: atmosphere, wind, waves and ocean. In: Buch, E., Fernández, V., Eparkhina, D., Gorringe, P., & Nolan, G. (Eds.): Operational Oceanography serving Sustainable Marine Development. Proceedings of the Eight EuroGOOS International Conference, 516 pp, ISBN 978-2-9601883-3-2
- Schloen, J., Stanev, E.V., & Grashorn, S. (2017): Wave-current interactions in the southern North Sea: The impact on salinity. Ocean Modelling 111 (2017) 19–37, doi:10.1016/j.ocemod.2017.01.003
- Wahle, K., Staneva, J., Koch, W., Fenoglio-Marc, L., Ho-Hagemann, H.T.M., & Stanev, E.V. (2017): An atmosphere–wave regional coupled model: improving predictions of wave heights and surface winds in the southern North Sea. Ocean Sci., 13, 289-301, doi:10.5194/os-13-289-2017
- Zhang, W., & Wirtz, K. (2017): Mutual dependence between sedimentary organic carbon and infaunal macrobenthos resolved by mechanistic modeling. Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 122, doi:10.1002/2017JG003909
- Staneva, J., Alari, V., Breivik, Ø., Bidlot, J.-R., & Mogensen, K. (2016): Effects of wave-induced forcing on a circulation model of the North Sea. Ocean Dynamics, doi:10.1007/s10236-016-1009-0
- Daewel, U. & Schrum, C. (2013) Simulating long-term dynamics of the coupled North Sea and Baltic Sea ecosystem with ECOSMO II: Model description and validation. Journal of Marine Systems 119–120, 30–49.
- Stacke, T. and S. Hagemann (2012) Development and validation of a global dynamical wetlands extent scheme. Hydrol. Earth Syst. Sci. 16, https://doi.org/10.5194/hess-16-2915-2012: 2915-2933