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University of HoustonIMAQS
Trees and Heat Island Modeling for the Houston-Galveston Region:
Land Use, Meteorology, Air Quality Study(Preliminary Progress Report)
Daewon W. ByunUniversity of Houston
Institute for Multidimensional Air Quality Studies (IMAQS)
University of HoustonIMAQS
Research TeamUniversity of Houston (Prof. Daewon Byun)
San Jose State University (Prof. Bob Bornstein)GEM (Mr. Stephen Stetson)
TCEQ (Dr. Mark Estes)USDA (Dr. David Nowak)
Project supportHARC (sponsor), TCEQ, TFS (Pete Smith),
USDA, EPA (Eva Wong, Brian Timin, J. Edwards, S.T. Rao)
University of HoustonIMAQS
Objectives:Study of the effects of land use and land cover modification on the urban heat island development and on the air quality in the Houston-Galveston metropolitan area.
Methods:•Conduct meteorological, emissions, and
air quality sensitivity modeling •Improve meteorological simulations by
applying better physics•Incorporate most up-to-dated detailed
land use and land cover data
University of HoustonIMAQS
1. Ground heat budget model with multiple soil layers (5) 1, 2, 4, 8, 16cm thick
2. Improved version of a 2-layer force-restore surface energy balance model
3. Couples surface momentum, heat, and moisture fluxes
4. But, no treatment of evapotranspiration5. No moisture diffusion in the soil layer6. Requires good prescription of soil moisture7. Satellite skin temperature assimilation is a good way
to overcome items 4, 5, and 6.
Most Recent TAMU Base Simulation Uses“5-layer” slab model with Satellite Skin
Temperature Assimilation
University of HoustonIMAQS
• Standard LU/LC data used in MM5 simulation: USGS ~1-km resolution, aggregated up to 4-km.
• Higher resolution of LU/LC data available from Texas Forest Service
• MM5/slab with satellite data assimilation cannot reflect the effects of changes in the land use because it bypasses physical simulation of land-surface processes
• Test MM5/slab requires precise prescription of soil moisture
To study the effects of land use change on meteorology and air quality…
University of HoustonIMAQS
How to study the land use change effects in MM5?
• Use comprehensive land-surface model• NOAH LSM (N:National Center for
Environmental Prediction; O: Oregon State University; A: Air Force; H: Hydrological Research Lab.) (Ek et al., 2001).
• 4-layers (10, 30, 60, and 100 cm thick)• Predicts soil temperature, soil water, canopy
water, and snow/ice
University of HoustonIMAQS
Summary of problems with the MM5/NOAH simulation with default parameters.
1. Simulated daytime temperature too high, and nighttime temperature too low at urban sites.
2. The urban area was treated as if totally covered with impervious surfaces. Therefore, we have large diurnal variations in temp and very low latent/sensible heat flux ratio.
3. At rural sites, we have no daytime temperature bias, but serious nighttime temperature bias.
4. Serious delays in the development of diurnal wind speed build up – related to #3.
5. Initially, we thought it were soil moisture problem, but …?
Add canopy moisture (CM) in urban area
NOAHS3
Increase SM in urban area; Decrease SM in rural area;
(Dr. Nielsen-Gammon, J. W., 2002)
Treatment of Soil Moisture
NOAHSLABLSMS2S1 (TAMU)
Design of Meteorological Simulation
• Question: How to treat the evapotranspiration from 20% tree/vegetation coverage when the current dominant category of USGS 25-LU/LC is used?
• Experiment S3: We added new anthropogenic canopy water source in the urban area in the NOAH LSM to reflect Houston’s 20% urban vegetation and thus reduce the daytime temperature bias.
Addition of Canopy Moisture
is intercepted canopy water content
is green vegetation fraction
is input total precipitation
canopy evaporation
If exceeds S (maximum canopy capacity: 0.5 mm), the excess precipitation or drip, reaches the ground.
ucfc EEDPtW
+−−=∂∂
σ
cW
fσ
P
cE
cWD
uE is the anthropogenic contribution to the canopy water content. A reasonable value 3x10-6 (meter of available water per second) was picked for the simulation (* need to be justified).
Surface (2-m) Temp Analysis
Urban
Rural
• Now, temperature simulations at urban areas improved, not much change in rural sites.
• Minimum temperature problem still exists
•S3A ; fixed min. temperature problems by adding LU/LC dependent emissivity,…but
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82500 82512 82600 82612 82700 82712 82800 82812 82900 82912 83000 83012 83100 83112
(c)
urban_avg S1 S2 S3
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82500 82512 82600 82612 82700 82712 82800 82812 82900 82912 83000 83012 83100 83112
(c)
rural_avg S1 S2 S3
CST
Scattered Diagram of 2-m Temp2-m Temperature (S2--NOAH LSM)(Aug.29~31)
Observed (oC)20 25 30 35 40 45 50
Sim
ulat
ion
(S2)
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50s152(urban)s100(urban)s115(urban)s181(urban)s167(urban)s404(urban)s169(urban)s81(urban)s1(urban)s403(urban)s11s610s611s147s10s150s154s148s145s410s48s603s604s607s608
2-m Temperature (S3--NOAH_Modified CM)(Aug.29~31)
Observed (oC)20 25 30 35 40 45 50
Sim
ulat
ion
(S3)
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50s152(urban)s100(urban)s115(urban)s181(urban)s167(urban)s404(urban)s169(urban)s81(urban)s1(urban)s403(urban)s11s610s611s147s10s150s154s148s145s410s48s603s604s607s608
Scattered diagram of 2-m temperature with (a) S2; (b) S3 simulations.
(a) (b)
University of HoustonIMAQSMM5 sensitivity test continued to
correct minimum temperature problem: S3Aa. Add canopy water into urban area
b. Test emissivity value for different LU categories
(original emissivity in NOAH =1.0)
etemperaturairdailyaverageT
tconsBoltzmannStefansurfacetheofemissivitya
TaL surface
:
tan::
4
−
↑=
σ
σ
0.955Cropland0.982Dryland
0.9514Evergreen forest0.957Grassland
0.901UrbanEmissivityCategoryName
University of HoustonIMAQS
2-m temperature
UH_mod= (modified thermal conductivity + added canopy moisture + modified emissivity) for urban area+ modified emissivity in rural LU/LC
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82500 82512 82600 82612 82700 82712 82800 82812 82900 82912 83000 83012 83100 83112
(c)
urban_avg GOES NOAH_fei UH_modify
Urban CAMS site average
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82500 82512 82600 82612 82700 82712 82800 82812 82900 82912 83000 83012 83100 83112
(c)
rural_avg GOES NOAH_fei UH_modify
Rural CAMS site average
University of HoustonIMAQSScattered diagram of 2-m temperature the urban sites
A consistent low bias in the urban sites especially in s404 (in the boundary of urban and rural area) and s100 (close to coast area).
2-m Temperature (NOAH_UHmodify_urban)(Aug.25~31)
Observed (oC)20 25 30 35 40 45 50
Sim
ulat
ion
(UH
mod
ified
)
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s152s403s115s181s167s404s169s81s1s100
2-m Temperature (GOES_TAMU_urban)(Aug.25~31)
Observed (oC)20 25 30 35 40 45 50
Sim
ulat
ion
(TA
MU
)
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s152s403s115s181s167s404s169s81s1s100
UH_mod= (modified thermal conductivity + added canopy moisture + modified emissivity) for urban area+ modified emissivity in rural LU/LC
University of HoustonIMAQS
2-m Temperature (GOES_TAMU_rural)(Aug.29~31)
Observed (oC)20 25 30 35 40 45 50
Sim
ulat
ion
(TA
MU
)
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s11s610s611s147s10s150s154s148s145s410s48s603s604s607s608
2-m Temperature (NOAH_UHmodify_rural)(Aug.29~31)
Observed (oC)20 25 30 35 40 45 50
Sim
ulat
ion
(UH
mod
ified
)
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s11s610s611s147s10s150s154s148s145s410s48s603s604s607s608
Scattered diagram of 2-m temperature the rural sites
UH_mod= (modified thermal conductivity + added canopy moisture + modified emissivity) for urban area+ modified emissivity in rural LU/LC
University of HoustonIMAQS
Urban : 10 sites Rural : 18 sites
dominant landuse data used in MM5
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82500 82600 82700 82800 82900 83000 83100
1 GOES_1 UH_1
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82500 82600 82700 82800 82900 83000 83100
81 GOES_81 UH_81
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82500 82600 82700 82800 82900 83000 83100
167 GOES_167 UH_167
2-m temperature in the urban sites
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82500 82600 82700 82800 82900 83000 83100
115 GOES_115 UH_ 115
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82500 82600 82700 82800 82900 83000 83100
181 GOES_181 UH_181
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82500 82600 82700 82800 82900 83000 83100
404 GOES_404 UH_404
University of HoustonIMAQS
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82500 82600 82700 82800 82900 83000 83100
603 GOES_603 UH_603
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82500 82600 82700 82800 82900 83000 83100
48 GOES_48 UH_48
2-m temperature in the rural sites
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82500 82600 82700 82800 82900 83000 83100
65 GOES_65 UH_ 65
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82500 82600 82700 82800 82900 83000 83100
150 GOES_150 UH_150
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410 GOES_410 UH_ 410
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82500 82600 82700 82800 82900 83000 83100
51 GOES_51 UH_ 51
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2-m temperature in the coast sites
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82500 82600 82700 82800 82900 83000 83100
152 GOES_152 UH_152
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82500 82600 82700 82800 82900 83000 83100
100 GOES_100 UH_100
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82500 82600 82700 82800 82900 83000 83100
11 GOES_11 UH_11
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82500 82600 82700 82800 82900 83000 83100
10 GOES_10 UH_10
University of HoustonIMAQSPBL Height
Wind Profiler Sites (TexAQS-2000)Mostly on rural LU/LC
CST
S2_Aug. 25 PBl ht(m)
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
8:00 10:00 12:00 14:00 16:00 18:00
LM EL HS WH LBLMp Elp HSp WHp LBp
GOES_Aug. 25 PBl ht(m)
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
8:00 10:00 12:00 14:00 16:00 18:00
LM EL HS WH LBLMp Elp HSp WHp LBp
UHmod_Aug. 25 PBl ht(m)
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
8:00 10:00 12:00 14:00 16:00 18:00
LM EL HS WH LBLMp Elp HSp WHp LBp
PBL Height Analysis with slab/satellite data assimilation, S2 and S3A on Aug. 25, 2000
PBL Height Analysis with slab/satellite data assimilation, S2 and S3A on Aug. 27, 2000
S2_Aug. 27 PBl ht(m)
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
8:00 10:00 12:00 14:00 16:00 18:00
LM EL HS WH LBLMp Elp HSp WHp LBp
CST
UHmod_Aug. 27 PBl ht(m)
0
500
1000
1500
2000
2500
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8:00 10:00 12:00 14:00 16:00 18:00
LM EL HS WH LBLMp Elp HSp WHp LBp
GOES_Aug. 27 PBl ht(m)
0
500
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8:00 10:00 12:00 14:00 16:00 18:00
LM EL HS WH LBLMp Elp HSp WHp LBp
PBL Height Analysis with slab/satellite data assimilation, S2 and S3A on Aug. 30, 2000
CST
UHmod_Aug. 30 PBl ht(m)
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
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8:00 10:00 12:00 14:00 16:00 18:00
LM EL HS WH LBLMp Elp HSp WHp LBp
S2_Aug. 30 PBl ht(m)
0
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1000
1500
2000
2500
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8:00 10:00 12:00 14:00 16:00 18:00
LM EL HS WH LBLMp Elp HSp WHp LBp
GOES_Aug. 30 PBl ht(m)
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
8:00 10:00 12:00 14:00 16:00 18:00
LM EL HS WH LBLMp Elp HSp WHp LBp
Observed/Predicted Wind Direction (S1--SLAB)
060
120180240300360
8/24 8/25 8/26 8/27 8/28 8/29 8/30 8/31 9/ 1
deg
Obs P rdWndDir (S 1-S LAB)
Observed/Predicted Wind Direction (S2--NOAH)
060
120180240300360
8/24 8/25 8/26 8/27 8/28 8/29 8/30 8/31 9/ 1
deg
Obs P rdWndDir (S 2-NOAH)
10m Wind Direction from S1, S2 and S3 simulations:
Observed/Predicted Wind Direction (S3--NOAH_CM)
060
120180240300360
8/24 8/25 8/26 8/27 8/28 8/29 8/30 8/31 9/ 1
deg
ObsWndDir P rdWndDir
CST
10m Wind Direction from S1, S2 and S3 simulations:
CST
Observed/Predicted Windspeed (S2--NOAH)
0
2
4
6
8/24 8/25 8/26 8/27 8/28 8/29 8/30 8/31 9/ 1
m/s
Obs P rdWndS pd (S 2-NOAH)
Observed/Predicted Windspeed (S1--SLAB)
0
2
4
6
8/24 8/25 8/26 8/27 8/28 8/29 8/30 8/31 9/ 1
m/s
Obs P rdWndS pd (S 1-S LAB)
Observed/Predicted Windspeed (S3--NOAH_CM)
0
2
4
6
8/24 8/25 8/26 8/27 8/28 8/29 8/30 8/31 9/ 1
m/s
ObsWndS pd P rdWndS pd
Shows 2-hr delay in wind speed development during day time!
Summary of UH MM5/NOAH simulation with standard USGS LU/LC input
1. Bias in daytime temperature fixed with added canopy moisture in NOAH.
2. Still there are serious delays in the development of daytime wind speed build up.
3. Nighttime min. temperature bias issues addressed by applying the LU/LC dependent emissivity in NOAH
4. But, this DID NOT SOLVE the wind problem and made PBL height prediction somewhat worse
5. Started detailed land use and land cover data
- developed methods to incorporate TFS LU/LC effects
- estimate biogenic emissions for the new LU/LC data
University of HoustonIMAQS
Preliminary Simulation of CAMx 4.02 using TAMU-Satellite assimilation
and UH-S3A
University of HoustonIMAQS
UH MET TAMU MET
UH met case shows higher ozone in east Harris County.
University of HoustonIMAQS
Differences were higher later in the afternoon in this case.
UH met – TAMU met
University of HoustonIMAQS
UH MET TAMU MET
Higher ozone is observed closer to the source areas in the UH met case.
University of HoustonIMAQSUH met – TAMU met
University of HoustonIMAQSHourly Average O3 concentration (ppb) at Layer one (08/23/2000-09/01/2000)
Model3 CAMx: TAMU_met_CB4 vs UH_met_CB4
Station TLMC (EPA481671002, C10, Texas City, Galveston Co., TX)
0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 00
50
100
150
200
Station HLAC (EPA482010024, Aldine C08, Harris Co., TX)
0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 00
50
100
150
200
Station HWAA (EPA482010046, North Wayside S-13, Hampton, Harris Co., TX)
0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 00
50
100
150
200
Station HLAA (EPA482010047, Lang T-26, Hampton, Harris Co., TX)
0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 00
50
100
150
200
CAMSTAMU_metUH_met
08/23/00 08/24/00 08/25/00 08/26/00 08/27/00 08/28/00 08/29/00 08/30/00 08/31/00 09/01/00
University of HoustonIMAQSHourly Average O3 concentration (ppb) at Layer one (08/23/2000-09/01/2000)
Model3 CAMx: TAMU_met_CB4 vs UH_met_CB4
Station HROC (EPA482010070, Houston Reg OFC C81, Hampton, Harris Co., TX)
0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 00
50
100
150
200
Station HOEA (EPA482011034, Houston East C01, Hampton, Harris Co., TX)
0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 00
50
100
150
200
Station C35C (EPA482011035, Clinton, Hampton, Harris Co., TX)
0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 00
50
100
150
200
Station HCFA (EPA482011037, Crawford T-19, Hampton, Harris Co., TX)
0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 0 6 1218 00
50
100
150
200
CAMSTAMU_metUH_met
08/23/00 08/24/00 08/25/00 08/26/00 08/27/00 08/28/00 08/29/00 08/30/00 08/31/00 09/01/00
University of HoustonIMAQS
Simulated wind appears to lag in the UH met, giving higher ozone concentrations closer to the source.
Peak ozone values are similar (sometimes UH met is higher, sometimes TAMU met is higher). UH met shows higher ozone values overall.
Ozone variations (differences observed in specific locations) are very high due to the placement of the ozone plume.
Discussion
University of HoustonIMAQS
Current Other Efforts to Improve MM5 Simulations
AMS Conference, Seattle, January 10-15, 20041. Liu et al. – Different efinition of convective velocity, linkage with LSM, new
PBL height algorithms;
(MRF’s parameterized one vs. standard CBL similarity)
vs.
2. Lee et al. – Application of different parameterizations for momentum and heat diffusivity to improve nighttime and morning transition time (Monti et al, 2002)
3. Da-lin Zhang – Diurnal variation in surface temperature and wind generated by various boundary layer schemes
5.0* )( vavgCW θθ −=3/1
* ''
= vwTghW θ
2*22 aWUUc +=
02.02 )34.0(
//−= g
w
m RidzdV
Kσ
49.02 )08.0(
//−= g
w
h RidzdV
Kσ
University of HoustonIMAQS
Observed and Predicted Windspeed at a=1
0
2
4
6
1/ 0 8/25 8/26 8/27 8/28 8/29 8/30 8/31 9/ 1
m/s
ObsWndSpd PrdWndSpd
Observed and Predicted Windspeed at a=0.5
0
2
4
6
8/24 8/25 8/26 8/27 8/28 8/29 8/30 8/31 9/ 1
m/s
ObsWndSpd PrdWndSpd
Observed and Predicted Windspeed at a=0
0
2
4
6
8/24 8/25 8/26 8/27 8/28 8/29 8/30 8/31 9/ 1
m/s
ObsWndSpd PrdWndSpd
2*22 aWUUc +=
Additional UH-MM5 Sensitivity Study with different a(similar to Craig Trembeck’s experiment)
University of HoustonIMAQS
Use of new LU/LC data
Replace current USGS 25-category LU data with new LU datasets for the 8 counties in the Houston-Galveston area.
1. Change land use data definition inside TERRAIN output.
2. Using newly-generated TERRAIN file which contains newer land use definition to create initial condition for MM5.
3. Increase the LANDUSE table definition from original 25-category to 42-category.
4. Modify the code of MM5 modeling system to be able to compatible with the added LU categories.
5. Modify the code of MM5 modeling system to be able to feed in thegrid-based emissivity, albedo and roughness parameters.
Stephen Stetsen, GEMPete Smith, Texas Forest Service
Stephen Stetsen, GEMPete Smith, Texas Forest Service
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4km_USGS LU data# Urban# Dryland Cropland# Cropland/Grassland# Cropland/Woodland# Grassland# Shrubland# Savanna# Deciduous Broadleaf# Evergreen Needleleaf Forest# Water Bodies# Wooded Wetland
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4km_ New lu data# Urban# Dryland Cropland# Cropland/Grassland# Cropland/Woodland# Grassland# Shrubland# Savanna# Deciduous Broadleaf# Evergreen Needleleaf Forest# Water Bodies# Wooded Wetland# agriculture bare# airports_urban# forests# parks# rangeland# residential# rural impervious# urban commercial# urban forest# urban grass# urban industrial# water
University of HoustonIMAQS
I-km resolution albedo estimated from LANDSAT data
4-km resolution digitizedalbedo to be used with MM5 modeling
University of HoustonIMAQS
I-km resolution emissivityestimated from LANDSAT data
1/19/2004 35
Estimation of EmissivityRoughness length from the LANDSATland use and land cover data (Stephen Stetson)
University of HoustonIMAQS
I-km resolution roughness length estimated from LANDSAT data