Abstract:
Der Süßwasserfluss stellt einen zentralen Steuerungsfaktor für die Nahrungsmittelproduktion, die Funktionsfähigkeit von Ökosystemen sowie die sozioökonomische Stabilität im vietnamesischen Mekongdelta dar, insbesondere auf der Ca-Mau-Halbinsel, die als wichtigste Aquakulturregion Vietnams gilt. In den vergangenen Jahrzehnten haben rasche Landnutzungs- und Landbedeckungsänderungen (Land Use and Land Cover Change, LULCC) die Wechselwirkungen zwischen Landoberfläche und Atmosphäre erheblich verändert und damit die Unsicherheiten bei der regionalen Abschätzung des Süßwasserflusses deutlich erhöht. ... mehrZiel dieser Dissertation ist es, die Simulation von Süßwasserflüssen über der Ca-Mau-Halbinsel zu verbessern, indem das Advanced Research Weather Research and Forecasting Modell (WRF-ARW) mit einer grauzonenspezifischen horizontalen Auflösung von 5 km für den Zeitraum 2007–2016 eingesetzt wird, unter expliziter Berücksichtigung physikalischer Parametrisierungsentscheidungen sowie der Effekte von LULCC.
Der Süßwasserfluss wird als Differenz zwischen Niederschlag und Evapotranspiration quantifiziert, wobei sowohl das Konzept der potenziellen Evapotranspiration (PET) als auch der tatsächlichen Evapotranspiration (AET) herangezogen wird. Die Arbeit verfolgt drei zentrale Zielsetzungen: (i) die Identifikation einer optimalen Konfiguration physikalischer Parametrisierungen im WRF-ARW-Modell für die Simulation von Süßwasserflüssen, (ii) die Bewertung der langfristigen Leistungsfähigkeit dieser optimierten Konfiguration hinsichtlich der Reproduktion des täglichen Niederschlags, seines diurnalen Zyklus sowie der täglichen PET und (iii) die Quantifizierung der Reaktion der einzelnen Komponenten des Süßwasserflusses auf aktualisierte, realistischere Landnutzungsdatensätze sowie auf hypothetische LULC-Szenarien.
Sensitivitätsexperimente zeigen, dass bei einer horizontalen Auflösung von 5 km die zuverlässigste Modellkonfiguration durch eine explizite Darstellung der Konvektion (ohne Kumulusparametrisierung), die Aktivierung der sst_skin-Option, die Verwendung des planetaren Grenzschichtschemas Mellor-Yamada-Nakanishi-Niino der Stufe 2.5 (MYNN2.5) sowie die dynamische Vegetationsdarstellung im Noah-Landoberflächenmodell mit Mehrfachparametrisierung (Noah-MP) erreicht wird. Diese Konfiguration liefert über verschiedene Zeitskalen hinweg – insbesondere für tägliche und tageszeitliche Zyklen von Niederschlag und täglicher PET – die insgesamt beste Modellleistung und übertrifft alternative Parametrisierungsansätze. Die Aktivierung der sst_skin-Option reduziert systematische Niederschlagsabweichungen und verbessert die Darstellung küstennaher diurnaler Niederschlagsmaxima, während das MYNN2.5-Grenzschichtschema eine ausgewogene Simulation sowohl des Niederschlags als auch der PET ermöglicht.
Langzeitsimulationen belegen, dass WRF-ARW die räumliche Verteilung sowie den saisonalen Kontrast des täglichen Niederschlags realistisch erfasst, mit erhöhten Niederschlagsmengen während der Regenzeit und deutlich geringeren Werten in der Trockenzeit. Das dominante Niederschlagsmaximum am frühen Nachmittag wird gut reproduziert, während die Niederschlagshäufigkeit sowie nächtliche Niederschläge tendenziell unterschätzt werden, was zu einem persistierenden Trockenbias im Vergleich zu CHIRPS-, TRMM-TMPA- und stationsbasierten Beobachtungen führt. Trotz dieser Einschränkungen bildet das Modell die Phasenlage und Struktur des diurnalen Niederschlagszyklus zuverlässig ab. Darüber hinaus zeigt WRF-ARW eine hohe Leistungsfähigkeit bei der Simulation der täglichen PET, mit guter Übereinstimmung zu DPET-Datensätzen, der ERA5-Reanalyse sowie stationsbasierten Referenzen. Ein systematischer negativer Bias der PET ist überwiegend auf Unsicherheiten in der Simulation der 10-m-Windgeschwindigkeit zurückzuführen, während die saisonale Entwicklung und die räumliche Homogenität der PET insgesamt gut reproduziert werden.
Die Analyse der Auswirkungen von LULCC zeigt, dass realistische, beobachtungsbasierte Landnutzungsdatensätze nur geringe Effekte auf domänenweite Niederschläge und PET aufweisen, wohingegen hypothetische Extremszenarien substanzielle Veränderungen hervorrufen, insbesondere hinsichtlich des zeitlichen Auftretens des Niederschlags sowie der Größenordnung der PET. Im Gegensatz dazu reagiert die AET äußerst sensitiv auf LULCC, wobei die Unterschiede primär durch Änderungen der Transpiration infolge variierender Vegetationsbedeckung bestimmt werden. Die Darstellung von Aquakulturflächen als permanente Feuchtgebiete erweist sich dabei als physikalisch konsistenter als ihre Behandlung als offene Wasserflächen, wenngleich die derzeitigen Feuchtgebietparametrisierungen im Noah-MP-Modell weiterhin vereinfacht sind.
Unter Verwendung des realistischsten beobachtungsbasierten LULC-Szenarios reproduziert das Modell einen physikalisch konsistenten saisonalen Zyklus des Süßwasserflusses, der eng mit Schätzungen aus TMPA- und DPET-Datensätzen übereinstimmt. Während die Effekte von LULCC auf den Süßwasserfluss, definiert als Niederschlag minus PET, auf regionaler Skala vernachlässigbar sind, gewinnen sie erheblich an Bedeutung, wenn der Süßwasserfluss als Niederschlag minus AET definiert wird, was die dominante Rolle der Transpiration unterstreicht.
Insgesamt zeigt diese Dissertation, dass WRF-ARW bei geeigneter Konfiguration ein robustes Instrument zur Analyse langfristiger Süßwasserflüsse über der Ca-Mau-Halbinsel unter Berücksichtigung von LULCC darstellt und damit eine fundierte Grundlage für wasserwirtschaftliche Anwendungen sowie für Klimafolgenstudien im vietnamesischen Mekongdelta liefert.
Abstract (englisch):
Freshwater flux is a critical controlling factor for food production, ecosystem functioning, and socioeconomic stability in the Vietnamese Mekong Delta, particularly over the Ca Mau Peninsula, which represents the country’s most important aquaculture region. Rapid land-use and land-cover change (LULCC) over recent decades has substantially altered land atmosphere interactions, increasing uncertainty in regional freshwater flux estimates. This dissertation aims to improve the simulation of freshwater fluxes over the Ca Mau Peninsula by applying the Advanced Research Weather Research and Forecasting (WRF-ARW) model at a 5-km gray-zone resolution for the period 2007–2016, explicitly accounting for physical parameterization choices and LULCC effects.
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Freshwater flux is assessed as the difference between precipitation and evapotranspiration, using both potential evapotranspiration (PET) and actual evapotranspiration (AET) concepts. The study pursues three main objectives: (i) identifying an optimal configuration of WRF-ARW physical parameterizations for freshwater flux simulation, (ii) evaluating the long-term performance of the optimized configuration in reproducing daily precipitation, its diurnal cycle, and daily PET, and (iii) quantifying the response of freshwater flux components to updated/more realistic LULC datasets and hypothetical LULC scenarios.
Sensitivity experiments indicate that, at a 5-km resolution, the most reliable physical parameterization combines explicit convection (without cumulus parameterization), activation of sst_skin option, the Mellor-Yamada-Nakanishi-Niino Level 2.5 (MYNN2.5) planetary boundary layer (PBL) scheme, and the dynamic vegetation option within the Noah Land Surface Model with Multiparameterization options (Noah-MP). This experiment consistently yields the best overall performance across daily and diurnal cycles of precipitation and daily PET, outperforming alternative schemes. Enabling the sst_skin option reduces precipitation biases and improves the representation of coastal diurnal rainfall peaks, while the MYNN2.5 PBL scheme provides the most balanced performance across precipitation and PET.
Long-term simulations demonstrate that WRF-ARW accurately captures the spatial distribution and seasonal contrast in daily precipitation, with higher rainfall during the rainy season and significantly lower rainfall during the dry season. The dominant early-afternoon rainfall peak is well-reproduced, although rainfall frequency and nighttime precipitation are generally underestimated, resulting in a persistent dry bias relative to Climate Hazard Infrared Precipitation with Stations (CHIRPS), Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Multisatellite Precipitation Analysis (TMPA), and station observations. Despite these limitations, the model reliably captures the phase and structure of the diurnal precipitation cycle. WRF-ARW also demonstrates strong capability for simulating daily PET, with good agreement with Daily Potential Evapotranspiration (DPET) data, the ECMWF fifth-generation reanalysis (ERA5), and station-based references. PET exhibits a systematic negative bias, primarily driven by uncertainties in the 10-m wind speed simulation, but the model successfully reproduces the seasonal evolution and spatial homogeneity of PET, supporting its use for freshwater flux assessment.
Analysis of LULCC impacts reveals that updated/more realistic LULC datasets exert only minor effects on domain-scale precipitation and PET, whereas extreme hypothetical scenarios induce substantial changes, particularly in precipitation timing and PET magnitude. In contrast, AET is highly sensitive to LULCC, with differences primarily controlled by changes in transpiration associated with altered vegetation cover. Representing aquaculture areas as permanent wetlands is found to be more physically defensible than treating them as open water bodies, although current wetland parameterizations in NoahMP remain simplified.
Using the most realistic observed LULC scenario, the model produces a physically consistent seasonal freshwater flux cycle, closely matching estimates from TMPA and DPET. While LULCC effects on freshwater flux, defined as precipitation minus PET, are negligible at the regional scale, they become critical when freshwater flux is defined as precipitation minus AET, highlighting the dominant role of transpiration.
Overall, this dissertation demonstrates that WRF-ARW, when properly configured, provides a robust tool for assessing long-term freshwater fluxes over the Ca Mau Peninsula under LULCC, offering valuable insights for water resource management and climate impact studies in the Vietnamese Mekong Delta.
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