Parametrizációk. Zsebeházi Gabriella. Numerikus előrejelzés /I. félév

Átírás

1 Parametrizációk Zsebeházi Gabriella Numerikus előrejelzés /I. félév

2 Bevezetés A HTER a légköri mozgások teljes spektrumát leírja A numerikus modellekben nem tudunk minden folyamatot figyelembe venni közelítéseket alkalmazunk (véges differencia séma, spektrális módszer) a dinamikai egyenletekkel a rácstávolságnál 2-7x nagyobb skálájú folyamatokat tudjuk jól leírni A kisebb skálájú folyamatok hatással vannak az átlagos áramlásra (pl. jelentős vízgőz, szenzibilis hő és momentum szállítódik a turbulencia, konvekció révén) hatásuk nem elhanyagolható Parametrizáció: a modell dinamikájával expliciten leírt áramlásra gyakorolt rácstávolságnál kisebb skálájú folyamatok statisztikai hatását jellemezzük a modell prognosztikus változóival kifejezve χҧ t = തV χ ҧ + F + ቤ ҧ χ t fizika χҧ 2

3 Bevezetés mikrofizika konvekció 3

4 Bevezetés sugárzás 4

5 Bevezetés Felszín-légkör kölcsönhatás turbulencia 5

6 Bevezetés Domborzat körüli áramlás 6

7 Bevezetés levegőkémia 7

8 A planetáris határréteg 8

9 A planetáris határréteg Lamináris réteg: a felszínnel közvetlen kapcsolatban álló réteg, ahol a transzport folyamatok kondukcióval (molekuláris diffúzióval) valósulnak meg Turbulens réteg: a lamináris réteg felett helyezkedik el, az átvitelt örvények végzik Felszíni réteg (Prandtl réteg): a planetáris határréteg legalsó része (kb. az alsó 10%-a), ahol a turbulencia inkább mechanikai mint termikus úton keletkezik és fogy. A turbulens áramok közel állandók ebben a rétegben. Ekman-réteg: szél a magassággal elfordul, turbulens fluxusok csökkennek. 9

10 A planetáris határréteg magassága parametrizálása Richardson szám alapján (pl. az ALADIN-Climate modellben): R i = g θ v θ v z തu 2 + vҧ 2 R crit[0,25 0,5] A modellben a Ri számot kiszámítjuk az egyes modellszintek és a felszín között. Ha a j és a (j-1) szintre teljesül, hogy R i (j) < R crit és R i (j-1) > R crit A két modellszint magasságának lineáris interpolációjával megkapjuk a határréteg magasságot. 10

11 Turbulencia a parametrizálás indoka Kvázi-random jelenség, determinisztikus leírása nehéz, helyette statisztikai módszereket alkalmazunk Létezik egy statisztikailag stabil (előrejelezhető) átlagos érték, amely körül a sebesség változik Egy adott helyen és időben csak meghatározott intervallumon belül tud változni a sebesség (szórás turbulencia intenzitása, kinetikus energia mérőszáma) Különböző méretű és frekvenciájú örvények Navier-Stokes egyenletek dinamikailag minden mozgást leírnak, de megoldásukhoz megfelelő kezdeti- és peremfeltételekre van szükség (minden skálán előállítani nehéz és költséges). 11

12 Turbulencia energia spektrum Adott méretű örvény kinetikus energiája a teljes kinetikus energiához képest A nagyobb méretű örvények felől a kisebb méretűek felé energia transzportálódik, végül molekuláris diffuzió révén disszipálódik Kb. 30 min 1h periódusidő között: spektrális hiány. Az energiaátadás a makroés mikroskála között nem hatékony. Frontok, időjárási rendszerek Mikroskálájú örvények Turbulencia analízise a skálák elkülönítése révén Pl. numerikus modellekben a modell felbontásának alsó határa De a mikroskálájú örvényeket is figyelembe kell venni (nagy energiát szállítanak) 12

13 ҧ ҧ Turbulencia matematikai leírás Az áramlást átlagos és turbulens (fluktuációk) részre bontjuk (a spektrális hiány miatt elkülöníthetők). 3D mozgás, változást okoz az állapothatározókban is U = ഥU + u V = തV + v W = ഥW + w θ = θ + θ q = തq + q c = c + c Átlagolási szabályok Reynolds átlagolás Variancia (turbulencia intenzitását adja meg) σ 2 A = 1 σ N 1 ҧ N i=0 A + a i A ҧ + a = a 2 A = A ҧ + a B = തB + b ഥa = 0 ഥB a = 0 AB = nemlineáris tag ҧ A തB + a b (ugyanígy: a 2, a b 2, a 2 b 2 ) Kovariancia (két változó közötti kapcsolat fokát adja meg) N 1 cov A, B = 1 N i=1 A i ҧ A B i തB = a b 13

14 ҧ Turbulencia A kormányzó egyenletek turbulens közegben d തu dt = തu t തu + തu x + vҧ തu തu + ഥw = 1 pҧ ρҧ x + fvҧ l ഥw 1 ρҧ ρu ҧ u x + ρu ҧ v + ρu ҧ w + F sx dvҧ dt = vҧ t ҧ + തu v x + v ҧ v ҧ ҧ + ഥw v = 1 pҧ ρҧ f തu 1 ρҧ ρv ҧ u x + ρv ҧ v + ρv ҧ w + F sy d ഥw dt = ഥw t ഥw + തu x + vҧ ഥw ഥw + ഥw = 1 pҧ ρҧ g + l തu 1 ρҧ ρw ҧ u x + ρw v ҧ + ρw ҧ w + F sy ρҧ t = ρu x + ρv + ρw dθҧ dt = θҧ t + തu θҧ x + vҧ θҧ + ഥw θҧ = 1 ρҧ ρθ ҧ u x = ρതu ҧ + ρθ ҧ v x + ρҧvҧ + ҧ + ( ρθ ҧ w ) ρ ഥw θ + ҧ തT തF + ഥD T + 1 തQ c R pm d തq dt = തq t തq + തu x + vҧ തq q + ഥw = 1 ρҧ ρq ҧ u x + ρq v ҧ + ( ρq ҧ w ) + 1 ρҧ S w + 1 S ρҧ ഥ i pҧ തα = തR തT 14

15 ҧ Turbulencia A kormányzó egyenletek turbulens közegben d തu dt = തu t തu + തu x + vҧ തu തu + ഥw = 1 pҧ ρҧ x + fvҧ l ഥw 1 ρҧ ρu ҧ u x + ρu ҧ v + ρu ҧ w + F sx dvҧ dt = vҧ t ҧ + തu v x + v ҧ v ҧ ҧ + ഥw v = 1 pҧ ρҧ f തu 1 ρҧ ρv ҧ u x + ρv ҧ v + ρv ҧ w + F sy d ഥw dt = ഥw t ഥw + തu x + vҧ ഥw ഥw + ഥw = 1 pҧ ρҧ g + l തu 1 ρҧ ρw ҧ u x + ρw v ҧ + ρw ҧ w + F sy ρҧ t = ρu x + ρv + ρw = ρതu ҧ x + ρҧvҧ + ҧ ρ ഥw dθҧ dt = θҧ t + തu θҧ x + vҧ θҧ + ഥw θҧ = 1 ρҧ ρθ ҧ u x + ρθ ҧ v + ρθ ҧ w θ + ҧ തT തF + ഥD T + 1 തQ c R pm d തq dt = തq t തq + തu x + vҧ തq q + ഥw = 1 ρҧ ρq ҧ u x + ρq v ҧ + ρq ҧ w + 1 ρҧ S w + 1 S ρҧ ഥ i pҧ തα = തR തT 15

16 ҧ ҧ ҧ Turbulencia A kormányzó egyenletek turbulens közegben d തu dt = തu t തu + തu x + vҧ തu തu + ഥw = 1 pҧ ρҧ x + fvҧ l ഥw 1 ρҧ ρu ҧ u x + ρu ҧ v + ρu ҧ w + F sx d ഥw dt dvҧ dt = vҧ + തu v ҧ t x + v ҧ v ҧ + ഥw v ҧ = 1 pҧ Lezárási probléma: ρҧ f തu 1 ρҧ ഥw ഥw = + തu t x + vҧ ഥw ഥw + ഥw = 1 pҧ ρҧ g + l തu 1 ρҧ ρv ҧ u x + ρv ҧ v + ρv ҧ w A turbulens fluxusok új ismeretlenek aρw HTER-ben, u + ρw v ҧ mellyel + ρw ҧ w az ismeretlenek száma meghaladja az egyenletek xszámát. Az ismeretlenek megoldásához újabb prognosztikus egyenleteket kell bevezetni, de ezzel ρҧ t = ρu x + ρv + ρw = ρതu ҧ x + ρҧvҧ + ρ ҧ ഥw új ismeretlenek keletkeznek a turbulencia teljes statisztikai leírásához végtelen számú egyenlet kell, véges számú egyenletek esetén a + F sy dθҧ dt = turbulencia θҧ t + തu θҧ x + v lezáratlan ҧ θҧ + ഥw θҧ = lezárási 1 ρθ u probléma. + ρθ ҧ v Az egyenleteket + ρθ ҧ w θ + ҧ le ρҧ x തT kell zárni തF + ഥD T + 1 തQ c R pm + F sy d തq dt = തq t തq + തu x + vҧ തq q + ഥw = 1 ρҧ ρq ҧ u x + ρq v ҧ + ρq ҧ w + 1 ρҧ S w + 1 S ρҧ ഥ i pҧ തα = തR തT 16

17 Turbulencia A turbulencia lezárása 1. Módszer: véges számú egyenleteket használunk, a fennmaradó ismeretleneket pedig diagnosztikus összefüggések felírásával közelítjük Lezárás foka: a legmagasabb rendű prognosztikus egyenlet amelyet még megtartunk Elsőrendű lezárás u j ഥU i t = u i x j Másodrendű lezárás u i u j x j = u i u j u k x j 1,5-es rendű lezárás: prognosztikai egyenlet a turbulens kinetikus energiára, a többi másodrendű momentumot parametrizáljuk 17

18 Turbulencia A turbulencia lezárása 2. 1,5-es rendű lezárás: prognosztikai egyenlet a turbulens kinetikus energiára, a többi másodrendű momentumot parametrizáljuk TKE: b 2 = 1 2 u u + v v + w w b 2 t = u w തu v w vҧ + g ഥΘ w Θ w u u + v v + w w 2 p w ρҧ ε I. II. III. IV. V. I. Szélnyírás vagy turbulens impulzus áram hatása II. Felhajtóerő hatása III. TKE turbulens transzportja (harmadrendű momentumok) IV. Nyomási fluktuációk hatása V. TKE disszipációja 18

19 ҧ Turbulencia Példa elsőrendű lezárásra [K-elmélet] u j ഥU i t = u i x j Legyen ξ valamely változó. Ekkor az u j ξ egy lehetséges közelítése: K-elmélet analógia: molekuláris diffúzió u j ξ = K ҧ ξ x j [K]=m 2 s -1 Turbulens tagok a HTER-ben: u w = K M തu θ w = K H ҧ θ (K H =1,35 K M ) v vҧ w = K M q w = K H തq Írja be az egyenletet ide ξ w K 2 ξ 2 K = const K ξҧ 19

20 Turbulencia Példa elsőrendű lezárásra [K-elmélet] A K jellemzői: neve: örvényes viszkozitás, örvényes diffuzivitás, turbulens átviteli együttható, Értelmezése: pozitív K esetén a turbulens fluxus lefelé szállítja ξ helyi gradiensét Nagyobb méretű örvények jelenlétében nem működik stabil esetben működik K-t az áramlás függvényében parametrizálni kell (stabilitás mértékétől függ) K = U l2 f(r i ) 20

21 Turbulencia Példa elsőrendű lezárásra [K-elmélet] A K jellemzői: neve: örvényes viszkozitás, örvényes diffuzivitás, turbulens átviteli együttható, Értelmezése: pozitív K esetén a turbulens fluxus lefelé szállítja ξ helyi gradiensét Nagyobb méretű örvények jelenlétében nem működik stabil esetben működik K-t az áramlás függvényében parametrizálni kell (stabilitás mértékétől függ) K = U l2 f(r i ) 21

22 Turbulencia Hasonlósági elmélet neutrális esetben A felszíni rétegben (konstans fluxus réteg) kis örvények szállítanak. Mechanizmus: súrlódás keltette mechanikai turbulencia főként Tulajdonság (u,, q) vertikális gradiense kifejezhető felszín feletti magasság és a felszíni fluxusok ismeretében Neutrális esetben a szél közel logaritmikusan változik a magassággal X tengely legyen párhuzamos az átlagos széliránnyal d തu dz = u kz u = u w s 2 + v w s 2 u * : surlódási sebesség z 0 : érdességi hossz paraméter. Ökölszabály: z 0 ~ 0,1 h c തu(z) = u k ln z z 0 Ez alapján megadható pl. a 10 m-es szélsebesség (hasonlóan megadható a hőmérsékleti profil is, amiből számítható pl. a 2 m-es hőmérséklet) 22

23 Turbulencia Monin-Obukhov-féle hasonlósági elmélet Cél: a neutrális esetre meghatározott összefüggéseket kiterjesszük, figyelembe véve a rétegződést (stabilitást) Monin-Obukhov: a felszíni rétegben a turbulencia által szállított tulajdonság (u,, q) vertikális gradiense a felszíni momentum fluxustól, a felhajtóerőtől és z magasságtól függ ζ = z/l stabilitási paraméter (dimenziótlan), ahol L = u 3 k g H Tρcp dഥu dz = u kz Φ m ζ dഥθ dz = θ kz Φ H(ζ) Monin-Obukhov hossz L>0 : stabil rétegződés L <0 : instabil rétegződés Φ ζ : stabilitási függvény 23

24 Turbulencia Monin-Obukhov-féle hasonlósági elmélet Cél: a neutrális esetre meghatározott összefüggéseket kiterjesszük, figyelembe véve a rétegződést (stabilitást) Monin-Obukhov: a felszíni rétegben a turbulencia által szállított tulajdonság (u,, q) vertikális gradiense a felszíni momentum fluxustól, a felhajtóerőtől és z magasságtól függ ζ = z/l stabilitási paraméter (dimenziótlan), ahol L = u 3 k g H Tρcp dഥu dz = u kz Φ m ζ dഥθ dz = θ kz Φ H(ζ) Monin-Obukhov hossz L>0 : stabil rétegződés L <0 : instabil rétegződés Φ ζ : stabilitási függvény 24

25 Turbulencia Lezárások Lokális lezárás: a tér valamely pontjában az ismeretlen változót ugyanabban a pontban ismert változók vagy gradiensük segítségével parametrizáljuk (azaz diagnosztikus összefüggést állítunk fel). E módszer a molekuláris diffúzió analógiájára épül. Nemlokális lezárás: a tér valamely pontjában az ismeretlen változót a tér számos pontjában ismert változók segítségével parametrizáljuk. E módszer azt feltételezi, hogy a turbulencia örvények szuperpozíciója, amely mennyiséget szállít ~ advekciós folyamat Magasabb rendű és nemlokális lezárás pontosabb eredményt ad, de bonyolultabb és költségesebb eljárás 25

26 Felszín-légkör kölcsönhatás 26

27 Felszín-légkör kölcsönhatás Felszíni modell feladatai a felszín és a légkör, valamint a felszín és a talaj közötti fizikai folyamatok leírása (az óceán és jégfelszín folyamataiért nem felelős) lezárja a felszíni energia- és vízegyenleget alsó határfeltételeket biztosít az időjárás előrejelző és klímamodelleknek 27

28 Felszín-légkör kölcsönhatás Felszíni modell feladatai 1. a felszín és a légkör, valamint a felszín és a talaj közötti fizikai folyamatok leírása Noah felszíni modell 28

29 Felszín-légkör kölcsönhatás Felszíni modell feladatai 2. Alsó határfeltételeket biztosít az időjárás előrejelző és klímamodelleknek Szenzibilis hőáram Látens hőáram Felfelé irányuló hosszúhullámú sugárzás (T skin, emisszivitás) Felfelé irányuló rövidhullámú sugárzás (albedo) Momentum-transzport Cserébe a légköri modell felső kényszereket biztosít a felszíni modell számára SW, LW, T, p, q, u, v, P Kétirányú kapcsolat a légköri mddell és a felszíni modell között 29

30 Felszín-légkör kölcsönhatás Felszíni modell feladatai 3. lezárja a felszíni energia- és vízegyenleget Felszíni energiaegyenleg Felszíni vízegyenleg R n = H + LE + G R n =SW net + LW net R n =(1-)R g +(R a -T s4 ) θ : térfogati t talajnedvességtartalom P: csapadék ET: evapotranszspiráció = P ET RO D RO: felszíni lefolyás D: felszíni beszivárgás 30

31 Felszín-légkör kölcsönhatás Transzport-folyamatok a felszínről a mélyebb rétegek felé. Hő terjedése a talajban Vertikális hőtranszport a talajban Jellemzően kondukció által (molekuláris diffúzió) Gradiens lefele irányul (negatív előjel) A hővezetés egyenlete (Fourier-törvény) G d = λ d T d d : Hővezető képesség [Wm -1 K -1 ]: függ a talaj összetételétől (talajnedvesség, talajtípus, porozitás) T T x d G d T, y Td z d T z d A hővezetés differenciálegyenlete G d = C T d d t C d : hőkapacitás [Jm -3 K -1 ]: függ a talaj összetételétől z T d t = λ d 2 T d C d 2 = K d 2 T d 2 K d : hőmérsékletvezetőképesség [m 2 s -1 ] 31

32 Felszín-légkör kölcsönhatás A Hővezetés parametrizálása a force-restore módszerrel T s t = C TG 2π τ T 2 t = 1 τ (T s T 2 ) T s T 2 force restore : relaxációs idő (1 nap) T 2 : átlagos talajhőmérséklet G = R n H LE C T = C G = veg C G π λc g τ + veg C V 1/2 Inercia-együttható C V = 10 3 Km 2 J 1 függ a talaj fizikai tulajdonságaitól ~1-2 h ~1-2 nap 32

33 Felszín-légkör kölcsönhatás Transzport-folyamatok a felszínről a mélyebb rétegek felé. Víz terjedése a talajban Talajnedvesség kifejezhető: talajnedvesség-tartalom (): aktuális víztartalom a talaj teljes térfogatához viszonyítva. Vízmérleg vizsgálatakor használjuk. Talajnedvességpotenciál (): a vízkivételhez szükséges energia [mértékegység: Pa, m vízoszlop magasság]. Vízmozgás vizsgálatakor illetve a növények számára rendelkezésre álló vízmennyiség meghatározásakor használjuk. f f w wk f wk K f f wg z Kapilláris + gravitációs erő Darcy törvénye f w : talajnedvesség vertikális árama (m/s) K f : talaj vízvezető képessége (m/s). Telítetlen állapotban függ a talajnedvességtartalomtól, talajnedvességpotenciáltól és a talaj tulajdonságaitól. Értéke nagy, ha a talaj nedves és porózus 33

34 Felszín-légkör kölcsönhatás Transzport-folyamatok a felszínről a mélyebb rétegek felé. Víz terjedése a talajban z K f f f f f wk wg wk w Kapilláris + gravitációs erő Darcy törvénye A talajvízmozgás differenciálegyenlete t z f w w z K z D z K z K z t w w C K K D w C: talaj specifikus vízkapacitása D w : talajvíz diffúziós együtthatója (felületi feszültséggel kapcsolatos) 34

35 Felszín-légkör kölcsönhatás A vízvezetés parametrizálása a force-restore módszerrel w g t = C 1 P ρ w d g E g C 2 1 τ force w g w geq restore 0 w g w sat w 2 t = 1 ρ w d 2 P g E g E tr 0 w 2 w sat P g : felszínt elérő csapadék E g : felszíni párolgás E tr : transzspiráció d 1 : 10 cm d 2 : talaj mélysége w geq : egyensúlyi felszíni talajnedvességtartalom (azaz F g =F k ) ~6-12 h ~10 nap 35

36 Felszín-légkör kölcsönhatás Az infiltráció parametrizálása W r t = vegp E v E tr R r Növény felszínén tározott víz Növényre hulló csapadék lefolyás R r = max 0, W r W rmax t W rmax = 0,2vegLAI [mm] 36

37 Felszín-légkör kölcsönhatás A SURFEX felszíni modell Rendkívül heterogén földfelszín Eltérő fizikai folyamatok a növényzetre, tóra, városra (egy rácscellába több felszíntípus eshet) Megoldás: tiling módszer F= F f1 + F f2 +F f3 +F f4 x=10km Fluxusok számítása külön-külön az egyes felszíntípusokra, majd átlagolásuk területarányosan 37

38 Felszín-légkör kölcsönhatás A SURFEX felszíni modell működése ALADIN legalsó modellszintje Albedo Emisszivitás Felszínhőmérséklet Momentum fluxus Szenzibilis hőfluxus Látens hőfluxus CO 2 fluxus Kémiai anyagok fluxusa Légköri kényszerek (T, p, u, v, q, P) Nap helyzete Lefelé irányuló sugárzási fluxus Város F(x) Természet F town F nature F lake F sea 38

39 A SURFEX felszíni modell Városi séma (TEB) Városi felszín közelítése utcakanyonokkal minden útirány lehetséges (Geometriai paraméterek: épületmagasság, tető/út, fal/út) Prognosztikus egyenlet a tetőre, falra, útra (energia- és nedvesség egyenleg) Felszín 3 részre osztott hővezetés leírása Sugárzás: Árnyékolás Rövid hullámú sugárzás visszaverődése Hosszúhullámú sugárzás csapdázódása Ipar, közlekedés hő- és nedvességkibocsátása Csapadék: Áthatolhatatlan felszínek De figyelembe veszi a víz elvezetését a csatornákba 1 rétegű hóséma Albedo prognosztikus változó T tető T fal T út 39

40 A SURFEX felszíni modell tenger felett több lehetőség rövid távú célokra (néhány nap) konstans SST Hosszabb modell futtatásokhoz, vagy ha tenger feletti határréteg és tengerfelszín között erős kapcsolat van (pl. hurrikánok idején) : 1-D óceáni modell Éghajlati modellszimulációkhoz: 3D óceáni modell kell külön modell komponens 40

41 A SURFEX felszíni modell Tó felett több lehetőség Turbulens fluxusok parametrizációja konstanst felszíni hőmérséklet mellett 1-d tóséma : FLAKE Termoklin zóna: előre definiált hőmérséklet profil Hasonlóan: tó alatti aktív felszíni réteg illetve a hóra és jégre (opcionális) Kis tavak esetén fontos a felszínhőmérséklet napi menetének leírása Fontos külső paraméter: tómélység (max. 60 m sekély tómodell) Termoklin zóna Kevert réteg 41

42 Technikai megvalósítás a modellekben 1. A dinamikai és parametrizációs számítások elkülönítve történnek a modellekben 1. A prognosztikus változók számítása HTER megoldása (dinamika) 2. A parametrizálandó folyamatok prognosztikus változókra tett statisztikai hatásainak (tendenciák) számítása (fizika) 2-féle módszer: Szekvenciális: a folyamatokat fizikai megfontolások alapján rangsoroljuk, s a parametrizációs sémák megoldását sorban egymás után végezzük el, úgy hogy az egyes lépésekben felhasználjuk a korábbi számítások eredményeit Parallel: a parametrizálandó folyamatokat párhuzamosan számítjuk ki, majd eredményüket a parametrizációs ciklus végén összegezzük. A számítások nem teljesen függetlenek egymástól, bizonyos sémák felhasználják más sémák által számított mennyiségeket. 42

43 Technikai megvalósítás a modellekben 2. A parametrizációs sémák megoldása a modellezésben nagy számításigényű (költséges) eljárás, ezért a különösen költséges sémák nem minden időlépésben és nem minden rácspontban kerülnek kiszámításra Bizonyos folyamatok pontos meghatározásához az alkalmazott integrálási időlépcső túl nagy (pl. csapadékképződésben a csapadékelemek esése) a megoldáshoz során köztes időlépcsőket vezetnek be Parametrizációs csomagok: a modellekbe a fizikai parametrizációs sémák gondosan összeválogatott csoportja kerül beépítésre (szempontok: kitűzött feladat, hatékonyság) 43

44 Irodalom Parametrizációról általában: Tiedtke, M., 1984: The general problem of parameterization. ECMWF Parameterization Training, Turbulencia: Stull, R. B., 1988: An introduction to boundary layer meteorology. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers. Felszín-légkör kölcsönhatás: Noilhan, J. and Mahfouf, J.-F., 1996: The ISBA land surface parameterization scheme. Global and Planetary change, 13, Masson, V., Le Moigne, P., Martin, E., Faroux, S., Alias, A., Alkama, R., Belamari, S., Barbu, A., Boone, A., Bouyssel, F., Brousseau, P., Brun, E., Calvet, J.-C., Carrer, D., Decharme, B., Delire, C., Donier, S., Essaouini, K., Gibelin, A.-L., Giordani, H., Habets, F., Jidane, M., Kerdraon, G., Kourzeneva, E., Lafaysse, M., Lafont, S., Lebeaupin Brossier, C., Lemonsu, A., Mahfouf, J.-F., Marguinaud, P., Mokhtari, M., Morin, S., Pigeon, G., Salgado, R., Seity, Y., Taillefer, F., Tanguy, G., Tulet, P., Vincendon, B., Vionnet, V., Voldoire, A., 2013: The SURFEXv7.2 land and ocean surface platform for coupled or offline simulation of earth surface variables and fluxes. Geoscientific Model Development, 6,