Earth System Modeling 2.0: A Blueprint for Models That Learn From Observations and Targeted High-Resolution Simulations

Climate projections continue to be marred by large uncertainties, which originate in processes that need to be parameterized, such as clouds, convection, and ecosystems. But rapid progress is now within reach. New computational tools and methods from data assimilation and machine learning make it possible to integrate global observations and local high-resolution simulations in an Earth system model (ESM) that systematically learns from both. Here we propose a blueprint for such an ESM. We outline how parameterization schemes can learn from global observations and targeted high-resolution simulations, for example, of clouds and convection, through matching low-order statistics between ESMs, observations, and high-resolution simulations. We illustrate learning algorithms for ESMs with a simple dynamical system that shares characteristics of the climate system; and we discuss the opportunities the proposed framework presents and the challenges that remain to realize it.Comment: 32 pages, 3 figure

Synthesis of Satellite Microwave Observations for Monitoring Global Land-Atmosphere CO2 Exchange

This dissertation describes the estimation, error quantification, and incorporation of land surface information from microwave satellite remote sensing for modeling global ecosystem land-atmosphere net CO2 exchange. Retrieval algorithms were developed for estimating soil moisture, surface water, surface temperature, and vegetation phenology from microwave imagery timeseries. Soil moisture retrievals were merged with model-based soil moisture estimates and incorporated into a light-use efficiency model for vegetation productivity coupled to a soil decomposition model. Results, including state and uncertainty estimates, were evaluated with a global eddy covariance flux tower network and other independent global model- and remote-sensing based products

REMOTE SENSING DATA ASSIMILATION IN WATER QUALITY NUMERICAL MODELS FOR SIMULATION OF WATER COLUMN TEMPERATURE

Indiana University-Purdue University Indianapolis (IUPUI)Numerical models are important tools for simulating processes within complex natural systems, such as hydrodynamics and water quality processes within a water body. From decision makers’ perspectives, such models also serve as useful tools for predicting the impacts of water quality problems or develop early warning systems. However, accuracy of a numerical model developed for a specific site is dependent on multiple model parameters and variables whose values are attained via calibration processes and/or expert knowledge. Real time variations in the actual aquatic system at a site necessitate continuous monitoring of the system so that model parameters and variables are regularly updated to reflect accurate conditions. Multiple sources of observations can help adjust the model better by providing benefits of individual monitoring technology within the model updating process. For example, remote sensing data provide a spatially dense dataset of model variables at the surface of a water body, while in-situ monitoring technologies can provide data at multiple depths and at more frequent time intervals than remote sensing technologies. This research aims to present an overview of an integrated modeling and data assimilation framework that combines three-dimensional numerical model with multiple sources of observations to simulate water column temperature in a eutrophic reservoir in central Indiana. A variational data assimilation approach is investigated for incorporating spatially continuous remote sensing observations and spatially discrete in-situ observations to change initial conditions of the numerical model. This research addresses the challenge of improving the model performance by combining water temperature from multi-spectral remote sensing analysis and in-situ measurements. Results of the approach on a eutrophic reservoir in Central Indiana show that with four images of multi-spectral remote sensing data assimilated, the model results oscillate more from the in-situ measurements during the data assimilation period. For validation, the data assimilation has negative impacts on the root mean square error. According to quantitative analysis, more significant water temperature stratification leads to larger deviations. Sampling depth differences for remote sensing technology, in-situ measurements and model output are considered as possible error source

Atmospheric inverse modeling to constrain regional‐scale CO 2 budgets at high spatial and temporal resolution

Peer Reviewedhttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/95480/1/jgrd15697.pd

Numerical and Data-Driven Modelling in Coastal, Hydrological and Hydraulic Engineering

The book presents recent studies covering the aspects of challenges in predictive modelling and applications. Advanced numerical techniques for accurate and efficient real-time prediction and optimal management in coastal and hydraulic engineering are explored. For example, adaptive unstructured meshes are introduced to capture the important dynamics that operate over a range of length scales. Deep learning techniques enable rapid and accurate modelling simulations and pave the way towards both real-time forecasting and overall optimisation control over time, thus improving profitability and managing risk. The use of data assimilation techniques incorporates information from experiments and observations to reduce uncertainties in predictions and improve predictive accuracy. Targeted observation approaches can be used for identifying when, where, and what types of observations would provide the greatest improvement to specific model forecasts at a future time. Such targeted observations are important as they will allow the most effective use of available monitoring resources. The combination of deep learning and data assimilation enables a rapid and accurate response in emergencies. The technologies discussed here can be also used to determine the sensitivity of outputs to various operational conditions in engineering and management, thus providing reliable information to both the public and policy-maker

Book of Abstracts

no abstrac

Data Assimilation for Atmospheric CO2: Towards Improved Estimates of CO2 Concentrations and Fluxes.

The lack of a process-level understanding of the carbon cycle is a major contributor to our uncertainty in understanding future changes in the carbon cycle and its interplay with the climate system. Recent initiatives to reduce this uncertainty, including increases in data density and the estimation of emissions and uptake (a.k.a. fluxes) at fine spatiotemporal scales, presents computational challenges that call for numerically-efficient schemes. Often based on data assimilation (DA) approaches, these schemes are common within the numerical weather prediction community. The goal of this research is to identify fundamental gaps in our knowledge regarding the precision and accuracy of DA for CO2 applications, and develop suitable methods to fill these gaps. First, a new tool for characterizing background error statistics based on predictions from carbon flux and atmospheric transport models is shown to yield improved estimates of CO2 concentration fields within an operational DA system at the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Second, the impact of numerical approximations within existing DA approaches is explored using a simplified flux estimation problem. It is found that a complex interplay between the underlying numerical approximations and the observational characteristics regulates the performance of the DA methods. Third, a novel and versatile DA method called the geostatistical ensemble square root filter (GEnSRF) is developed to leverage the information content of atmospheric CO2 observations. The ability of GEnSRF to match the performance of a more traditional inverse modeling approach is confirmed using a series of synthetic data experiments over North America. Fourth, GEnSRF is used to assimilate high-density satellite observations from the recently launched GOSAT satellite, and deliver global data-driven estimates of fine-scale CO2 fluxes. Diagnostics tools are used to evaluate the benefit of satellite observations in constraining global surface fluxes, relative to a traditional surface monitoring network. Overall, this research has developed, applied, and evaluated a novel set of tools with unique capabilities that increase the credibility of DA methods for atmospheric CO2 applications. Such advancements are necessary if we are to accurately understand the critical controls over the atmospheric CO2 growth, and improve our understanding of carbon-climate feedbacks.PHDEnvironmental EngineeringUniversity of Michigan, Horace H. Rackham School of Graduate Studieshttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/96172/1/abhishch_1.pd

An assessment of the potential for atmospheric emission verification in The Netherlands

Doel van dit project was het ontwikkelen van een systeem voor het kwantificeren van het broeikasgasbudget op landelijke en regionale schaal. Het ME2 consortium heeft een ‘protocol’ ontwikkeld om een referentieschatting te maken ten behoeve van de verificatie van nationale emissies. Daarmee is het op termijn mogelijk de nauwkeurigheid en geloofwaardigheid van aan UNFCCC en Kyoto gerapporteerde emissies, en reducties daarvan, te verifiëren. Met verschillende inversie methoden, van data tot model gedreven, zijn emissieschattingen gemaakt. De data gedreven methoden kunnen schattingen maken voor alle drie de broeikasgassen voor NL als geheel en zijn representatief voor meerdere jaren. Met de meer model gedreven inversies zijn meer ruimtelijk en temporeel gedistribueerde schattingen te maken

Carbon dynamics and management in Canadian boreal forests : triplex-flux model development, validation, and applications

La forêt boréale, seconde aire biotique terrestre sur Terre, est actuellement considérée comme un réservoir important de carbone pour l'atmosphère. Les modèles basés sur le processus des écosystèmes terrestres jouent un rôle important dans l'écologie terrestre et dans la gestion des ressources naturelles. Cette thèse examine le développement, la validation et l'application aux pratiques de gestion des forêts d'un tel modèle. Tout d'abord, le module récemment développé d'échange du carbone TRIPLEX-Flux (avec des intervalles de temps d'une demi heure) est utilisé pour simuler les échanges de carbone des écosystèmes d'une forêt au peuplement boréal et mixte de 75 ans dans le nord est de l'Ontario, d'une forêt avec un peuplement d'épinette noire de 110 ans localisée dans le sud de Saskatchewan, et d'une forêt avec un peuplement d'épinette noire de 160 ans située au nord du Manitoba au Canada. Les résultats des échanges nets de l'écosystème (ENE) simulés par TRIPLEX-Flux sur l'année 2004 sont comparés à ceux mesurés par les "tours de mesures de covariance des turbulences" et montrent une bonne correspondance générale entre les simulations du modèle et les observations de terrain. Le coefficient de détermination moyen (R2) est approximativement de 0.77 pour le peuplement mixte boréal, et de 0.62 et 0.65 pour les deux forêts d'épinette noire situées au centre du Canada. Le modèle est capable d'intégrer les variations diurnes de l'échange net de l'écosystème (ENE) de la période de pousse (de mai à août) de 2004 sur les trois sites. Le peuplement boréal mixte ainsi que les peuplements d'épinette noire agissaient tous deux comme des réservoirs de carbone pour l'atmosphère durant la période de pousse de 2004. Cependant le peuplement boréal mixte montre une plus grande productivité de l'écosystème, un plus grand piégeage du carbone ainsi qu'un meilleur taux de carbone utilisé comparé aux peuplements d'épinette noire. L'analyse de la sensibilité a mis en évidence une différence de sensibilité entre le matin et le milieu de journée, ainsi qu'entre une concentration habituelle et une concentration doublée de CO2. De plus, la comparaison de différents algorithmes pour calculer la conductance stomatale a montré que la production nette de l'écosystème (PNE) modélisée, utilisant une itération d'algorithme est conforme avec les résultats utilisant des rapports Ci/Ca constants de 0.74 et de 0.81 respectivement pour les concentrations courantes et doublées de CO2. Une variation des paramètres et des données variables de plus ou moins 10% a entrainé, respectivement pour les concentrations courantes et doublées de CO2, une réponse du modèle inférieure ou égale à 27.6% et à 27.4%. La plupart des paramètres sont plus sensibles en milieu de journée que le matin excepté pour ceux en lien avec la température de l'air, ce qui suggère que la température a des effets considérables sur la sensibilité du modèle pour ces paramètres/variables. L'effet de la température de l'air était plus important dans une atmosphère dont la concentration de CO2 était doublée. En revanche, la sensibilité du modèle au CO2 qui diminuait lorsque la concentration de CO2 était doublée. \ud Sachant que, les incertitudes de prédiction des modèles proviennent majoritairement des hétérogénéités spatio-temporelles au cœur des écosystèmes terrestres, à la suite du développement du modèle et de l'analyse de sa sensibilité, sept sites forestiers à tour de mesures de flux (comportant trois forêts à feuilles caduques, trois forêts tempérées à feuillage persistant et une forêt boréale à feuillage persistant) ont été sélectionnés pour faciliter la compréhension des variations mensuelles des paramètres du modèle. La méthode de Monte Carlo par Markov Chain (MCMC) à été appliquée pour estimer les paramètres clefs de la sensibilité dans le modèle basé sur le processus de l'écosystème, TRIPLEX-Flux. Les quatre paramètres clefs sélectionnés comportent: un taux maximum de carboxylation photosynthétique à 25°C (Vmax), un taux du transport d'un électron (Jmax) saturé en lumière lors du cycle photosynthétique de réduction du carbone, un coefficient de conductance stomatale (m), et un taux de référence de respiration à 10°C (R10). Les mesures de covariance des flux turbulents du CO2 échangé ont été assimilées afin d'optimiser les paramètres pour tous les mois de l'année 2006. Après que l'optimisation et l'ajustement des paramètres ait été réalisée, la prédiction de la production nette de l'écosystème s'est améliorée significativement (d'environ 25%) en comparaison avec les mesures de flux de CO2 réalisés sur les sept sites d'écosystèmes forestiers. Les résultats suggèrent, dans le respect des paramètres sélectionnés, qu'une variabilité plus importante se produit dans les forêts à feuilles larges que dans les forêts d'arbres à aiguilles. De plus, les résultats montrent que l'approche par la fusion des données du modèle incorporant la méthode MCMC peut être utilisée pour estimer les paramètres basés sur les mesures de flux, et que des paramètres saisonniers optimisés peuvent considérablement améliorer la précision d'un modèle d'écosystème lors de la simulation de sa productivité nette et cela pour différents écosystèmes forestiers situés à travers l'Amérique du Nord. Finalement, quelques uns de ces paramètres et algorithmes testés ont été utilisés pour mettre à jour l'ancienne version de TRIPLEX comportant des intervalles de temps mensuels. En outre, le volume d'un peuplement et la quantité de carbone de la biomasse au dessus du sol des forêts d'épinette noire au Québec sont simulés en relation avec un peuplement des âges, cela à des fins de gestion forestière. Ce modèle a été validé en utilisant à la fois une tour de mesure de flux et des données d'un inventaire forestier. Les simulations se sont avérées réussies. Les corrélations entre les données observées et les données simulées (R2) étaient de 0.94, 0.93 et 0.71 respectivement pour le diamètre à l.3 m, la moyenne de la hauteur du peuplement et la productivité nette de l'écosystème. En se basant sur les résultats à long terme de la simulation, il est possible de déterminer l'âge de maturité du carbone du peuplement considéré comme prenant place à l'époque où le peuplement de la forêt prélève le maximum de carbone, avant que la récolte finale ne soit réalisée. Après avoir comparé l'âge de maturité du volume des peuplements considérés (d'environ 65 ans) et l'âge de maturité du carbone des peuplements considérés (d'environ 85 ans), les résultats suggèrent que la récolte d'un même peuplement à son âge de maturité de volume est prématuré. Décaler la récolte d'environ vingt ans et permettre au peuplement considéré d'atteindre l'âge auquel sa maturité du carbone prend place, mènera à la formation d'un réservoir potentiellement important de carbone. Aussi, un nouveau diagramme de la gestion de la densité du carbone du peuplement considéré, basé sur les résultats de la simulation, a été développé pour démontrer quantitativement les relations entre les densités de peuplement, le volume de peuplement et la quantité de carbone de la biomasse au dessus du sol à des stades de développement variés, dans le but d'établir des régimes de gestion de la densité optimaux pour le rendement de volume et le stockage du carbone. \ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : écosystème forestier, flux de CO2, production nette de l'écosystème, eddy covariance, TRIPLEX-Flux module, validation d'un modèle, Markov Chain Monte Carlo, estimation des paramètres, assimilation des données, maturité du carbone, diagramme de gestion de la densité de peuplemen