Zur stochastischen Modellierung von Turbulenz in stabilen atmosphärischen Grenzschichten

Description: Stabil geschichtete atmosphärische Strömungen sind typischerweise durch schwache, intermittierende und anisotrope Turbulenzen, Gravitationswellen, Low-Level-Jets und Kelvin-Helmholtz-Instabilitäten gekennzeichnet. Diese Phänomene erschweren maßgeblich sowohl zuverlässige numerische Simulationen als auch Messungen stabiler Grenzschichten (SBL). Auch wird die Physik der Intermittenz von Turbulenz nicht ausreichend verstanden. Das führt unter anderem zu speziellen Problemen in der Darstellung der stabilen atmosphärischen Grenzschicht in Wetter- oder Klimamodellen. Es ist das Ziel des Projekts, das physikalische Verständnis der Intermittenz von Turbulenz unter sehr stabilen Bedingungen zu verbessern. Dazu sollen neue statistische Methoden zur Analyse von existierenden Datensätzen mit stabil geschichtetem Hintergrund nebst neuen stochastischen Parametrisierungen für die SBL entwickelt und in Wetter- oder Klimamodellen genutzt werden. Die Identifikation spezifischer physikalischer Mechanismen intermittierender Turbulenz wird durch eine Vielzahl nichtturbulenter Bewegungen in stabil geschichteten atmosphärischen Strömungen erschwert. Letztere können beispielsweise Sägezahn-Konvektionsmuster, Wellen oder Mikrofronten aufweisen. Es gibt Hinweise darauf, dass solche Bewegungen Auslöser für Intermittenz von Turbulenz sein können, jedoch fehlen Kenntnisse über die Art der Bewegungen und in welchem Ausmaß sie turbulentes Mischen beeinflussen. Einige Fallstudien deuten darauf hin, dass es ein Wechselspiel zwischen großskaligen atmosphärischen Strömungsmerkmalen (auf sogenannten Submesoskalen) und dem Einsetzen von Turbulenz gibt. Um unterschiedliche physikalische Mechanismen turbulenten Mischens zu untersuchen, werden wir mit statistischen Methoden geeignete stochastische Parametrisierungen entwickeln. Ansätze wie Hidden-Markov-Modelle und nichtstationäre, multivariate, autoregressive Faktormodelle (VARX) sollen die Interaktion zwischen niederfrequenten und turbulenten Bewegungen bestimmen. Statistische Methoden erlauben eine Datentrennung in Hinblick auf metastabile Zustände, wie etwa ruhige und turbulente Perioden in einer geschichteten Atmosphäre. Unsere spezifischen Zielsetzungen sind:1. Neuartige Anwendung meteorologischer Zeitreihenanalysetechniken auf existierende Datensätze mit dem Ziel, die Nichtstationarität der Interaktion zwischen nichtturbulenten Bewegungen und Turbulenz in der sehr stabilen Grenzschicht zu untersuchen.2. Identifikation von Interaktions-Regimen zwischen verschiedenen Bewegungsskalen nebst Charakterisierung turbulenter Transporteigenschaften in verschiedenen Regimes.3. Entwicklung stochastischer Modelle für sehr stabile intermittierende Turbulenz. Hier sollen bisherige Erkenntnisse über physikalische Abhängigkeiten der Intermittenz verwendet werden.4. Verwendung der stochastischen Modelle zur Erzeugung realistischer Einströmungen als Eingabe von Large-Eddy-Simulationen mit dem Ziel intermittierende Turbulenz zu generieren.

SupportProgram

Origins: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: Klimatologie ? Physik ? Atmosphärische Wissenschaften ? Statistische Daten ? Fallstudie ? Klimamodell ? Mathematisches Modell ? Simulation ? Simulationsmodell ? Statistische Analyse ? Strömungsmodell ? Witterung ? Modellierung ? Planetarische Grenzschicht ? Messung ? Meteorologische Analyse ? Atmosphäre ? Atmosphärische Schichtung ? Grenzschicht ? Wetter ? Physikalische Größe ? Turbulenz ? Auswertungsverfahren ? Konvektion ?

Region: Berlin

License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Deutsche Forschungsgemeinschaft (Finanzielle Förderung)
• Umweltbundesamt (Bereitstellung)
• Universität Berlin, Institut für Informatik (Projektverantwortung)

Time ranges: 2015-01-01 - 2025-11-16

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: Towards stochastic modeling of turbulence in the stable atmospheric boundary layer
  Description: Stably stratified atmospheric flows are typically characterized by weak and intermittent, anisotropic turbulence, gravity waves, low level jets and Kelvin-Helmholtz instability. All these phenomena greatly complicate the modeling and measurements of the stable boundary layer (SBL). Among these, the intermittency of turbulence clearly lacks physical understanding and that leads to specific problems in the stable atmospheric boundary layer (ABL) representation in weather or climate models. The overall goal of this project is to question the physical understanding of the intermittency of turbulence in very stable conditions by applying new statistical analysis tools to existing datasets collected in stably stratified conditions and to develop stochastic parameterization for the SBL for use in weather or climate models. Identifying specific physical mechanisms triggering intermittent turbulence is complicated by the fact that stably stratified atmospheric flows are home to a myriad of non-turbulent motions that can exhibit structure such as ramp-cliff convection patterns, waves or microfront. There is evidence that such motions could be among the causes for the observed intermittency of turbulence, however the scientific community clearly lacks understanding of what these motions are and of the extent to which they affect turbulent mixing in the SBL. Some case studies suggest that there is indeed interplay between larger scale atmospheric flow features (at the so-called submesoscales) and onset of turbulence. In front of the difficulties to distinguish between different physical mechanisms affecting turbulent mixing, we will investigate the use of statistical tools for developing appropriate stochastic parameterizations. Specifically, we will use tools such as hidden Markov models (HMM) and nonstationary multivariate autoregressive factor models (VARX) as a way to define the interactions between lower frequency modes and turbulence modes. The statistical techniques will allow for separation of the data according to metastable states, such as quiet and turbulent periods in a stratified atmosphere. The specific objectives are: 1. Apply meteorological timeseries analysis techniques as a novelty to several existing datasets of SBL turbulence to investigate the nonstationarity of the interaction between non-turbulent motions and turbulence in the very stable boundary layer.2. Identify regimes of interactions between scales of motions and characterize turbulent transport properties in the different regimes.3. Develop a stochastic model for very stable intermittent turbulence, based on the previous findings about the physical dependencies of intermittency.4. Generate realistic inflows with the stochastic model to use as input for Large Eddy Simulations of SBL flows, in order to force intermittent turbulence in the simulations. https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1073493

Status

Aktiv

Quality score

• Overall: 0.47
• Findability: 0.53

  • Title: 1.00
  • Description: 0.01
  • Identifier: false
  • Keywords: 0.92
  • Spatial: RegionOther (0.25)
  • Temporal: true
• Accessibility: 0.67

  • Landing page: Specific (1.00)
  • Direct access: false
  • Publicly accessible: true
• Interoperability: 0.00

  • Open file format: false
  • Media type: false
  • Machine-readable metadata: false
  • Machine-readable data: false
• Reusability: 0.67

  • License: ClearlySpecifiedAndFree (1.00)
  • Contact info: false
  • Publisher info: true

Accessed 2 times.