Finding optimal Noah-MP parameterizations for the characterization of surface heat fluxes in the Iberian Peninsula

Abstract

Los modelos de superficie terrestre (LSMs) desempeñan un papel crucial en la caracterización de las interacciones tierra-atmósfera al proporcionar condiciones de contorno a un modelo climático regional (RCM). Esto es particularmente cierto sobre la península ibérica (PI), una región donde un régimen limitado por el agua gobierna la mayor parte del territorio. Este trabajo tiene como objetivo optimizar la configuración del modelo Noah LSM con opciones de multiparametrización (Noah-MP) para la caracterización de los flujos de calor en la PI cuando se utiliza el modelo Weather Research and Forecasting (WRF) v3.9.1 como RCM. Para ello, se ha completado un conjunto de 70 experimentos de un año de duración utilizando 35 combinaciones de parametrizaciones de Noah-MP, tanto para un año con condiciones secas en la PI (año 2005) como para un año con condiciones húmedas (año 2010). Los flujos de calor en la superficie terrestre y la humedad del suelo simulados con Noah-MP acoplado a WRF (WRF/Noah-MP) han sido evaluados utilizando como referencia los datos disponibles de estaciones FLUXNET y datos de reanálisis CERRA-Land. En general, los resultados indican que WRF/Noah-MP simula con precisión la humedad del suelo y los flujos de calor superficiales sobre la PI, especialmente para condiciones climáticas más húmedas. El método de agrupamiento ha presentado una configuración óptima a partir de 10 grupos (Clústeres de la A a la J), lo cual mostró que las parametrizaciones de WRF/Noah-MP con mayor influencia en la simulación de los flujos de calor superficiales sobre la PI son: resistencia estomática del dosel (CRS), coeficiente de intercambio superficial para el calor (SFC), factor de humedad del suelo que controla la resistencia estomática (BTR), escorrentía y aguas subterráneas (RUN), y resistencia superficial a la evaporación/sublimación (RSF). Además, la vegetación dinámica (DVEG) parece influir en las simulaciones. Aunque varios clústeres/configuraciones mostraron resultados razonables, el experimento s27I del Clúster I, con CRS de tipo Jarvis, SFC de Chen97, BTR tipo CLM, RUN de tipo BATS y RSF de tipo Sellers ajustado para disminuir RSURF en suelo húmedo, parece ser más adecuado para simular los flujos de calor superficiales en la PI.

Land surface models (LSMs) play a crucial role in the characterization of land-atmosphere interactions by providing boundary conditions to a regional climate model (RCM). This is particularly true over the Iberian Peninsula (IP), a region where a water-limited regime governs most of the territory. This work aims to optimize the Noah LSM with multiparameterization options (Noah-MP) configuration for characterizing heat fluxes in the IP when the Weather Research and Forecasting (WRF) model v3.9.1 is used as RCM. To do that, a set of 70 experiments with a 1-year length has been completed using 35 combinations of Noah-MP parameterizations, both for a year with dry conditions in the IP (2005 year) and for a year with wet conditions (2010 year). Land surface heat fluxes and soil moisture simulated with Noah-MP coupled to WRF (WRF/Noah-MP) have been evaluated using as reference the available FLUXNET station data and CERRA-Land reanalysis data. In general, the results indicate that WRF/Noah-MP accurately simulates soil moisture and surface heat fluxes over the IP, especially for wetter climate conditions. The clustering method has presented an optimal configuration from 10 groups (Clusters from A to J), which showed that the WRF/Noah-MP parameterizations with the greatest influence on the simulation of surface heat fluxes over the IP are canopy stomatal resistance (CRS), surface exchange coefficient for heat (SFC), soil moisture factor controlling stomatal resistance (BTR), runoff and groundwater (RUN), and surface resistance to evaporation/sublimation (RSF). In addition, dynamic vegetation (DVEG) seems to influence simulations. Although several clusters/configurations showed reasonable results, experiment s27I in Cluster I with Jarvis CRS, Chen97 SFC, CLM-Type BTR, BATS RUN, and Adjusted Sellers to decrease RSURF for wet soil for RSF seem to be more adequate to simulate surface heat fluxes in the IP.