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Bildung partikulärer organischer Masse in Wolken: Kammer- und Laborstudien, Mechanismen, Modellierung und Integration

Labor- und Feldstudien zeigen, dass chemische Prozesse in Wolken zur organischen Aerosolpartikelmasse beitragen. Aus der HCCT-2010-Feldstudie und der CUMULUS-Kammerstudie geht hervor, dass die organische Massenproduktion beträchtlich sein kann und diese von der Konzentration der organischen Vorläuferverbindungen in der Gasphase abhängt. Es bestehen jedoch große Unsicherheiten, bei der Art der resultierenden Aerosolpartikel, welche metastabil sein können und einen Teil ihrer organischen Masse während der Evaporation der Wolkentropfen wieder verlieren. Ziel des Projekts PARAMOUNT ist die Untersuchung der Chemie in Wolkentropfen, welche organische Wolkeninhaltsstoffe prozessiert und zur Bildung organischer Aerosolpartikelmasse beiträgt. PARAMOUNT ist auf die Untersuchung der Multiphasenchemie relevanter Vorläuferverbindungen wie polyfunktioneller Carbonyle und Säuren fokussiert. Mit diesen Verbindungen sollen kombinierte Labor- und CESAM-Kammerstudien zur Multiphasenchemie durchgeführt werden. Dabei sollen die Untersuchung der Reaktionskinetik und der Produktverteilung in der wässrigen Phase zur Reaktionsmechanismusformulierung als Grundlage dienen. Die CESAM-Experimente stehen im Mittelpunkt des PARAMOUNT-Projektes und konzentrieren sich hauptsächlich auf die Untersuchung der organischen Masseproduktion durch chemische Wolkenprozesse. Zur Untersuchung der organischen Massenproduktion unter variierenden Umweltbedingungen werden die CESAM Kammerstudien mit verschiedenen Anfangsbedingungen durchgeführt. Die organische Massenzunahme soll während der künstlichen Wolkenepisoden in der CESAM-Kammer mit neusten analytischen Methoden untersucht werden. Ferner sollen mögliche Anreicherungen von organischen Carbonylverbindungen, welche in Feldproben während der Wolkenfeldmesskampagne HCCT-2010 beobachtet wurden, eruiert werden. Zwei Aerosol-Massenspektrometer dienen der Online-Bestimmung der organischen Aerosolfraktion. Des Weiteren erfolgt die Analyse prozessierter interstitieller Gasphasenverbindungen und deren Partitionierungverhalten zwischen Gas- und Flüssigphase unter Verwendung eines PTR-MS und eines mini CVI (counter virtual impactor) in Kombination mit Offline-Analytik.Abschließend werden die CESAM-Experimente mit dem komplexen MCM / CAPRAM Multiphasenchemiemechanismus modelliert. Die verknüpfte Modellierung soll den auf den experimentellen Ergebnissen basierenden Mechanismus validieren und die Interpretation der Kammermessungen unterstützen. Insgesamt stellt das hier vorgeschlagene Projekt PARAMOUNT einen wissenschaftlichen Durchbruch für das Verständnis von chemischen Wolkenprozessen dar, sowie deren Bedeutung für die Produktion von sekundärem organischem Aerosol.

Schwerpunktprogramm (SPP) 1158: Antarctic Research with Comparable Investigations in Arctic Sea Ice Areas; Bereich Infrastruktur - Antarktisforschung mit vergleichenden Untersuchungen in arktischen Eisgebieten, COALA – Kontinuierliche Beobachtungen von Aerosol-Wolken-Interaktion in der Antarktis

Das unvollständige Verständnis der Wechselwirkung von Aerosolpartikeln mit Strahlung, Wolken und Niederschlag ist eine Schlüsselfrage der Atmosphärenforschung. Detaillierte Beobachtungen sind erforderlich, um die komplexen Zusammenhänge zwischen den beteiligten Prozessen zu erfassen. Dies gilt insbesondere für die abgelegene Region der Antarktis, wo bodengestützte, vertikal aufgelöste Langzeitbeobachtungen von Aerosol, Wolken und Niederschlag selten sind und Satellitenbeobachtungen technischen Beschränkungen unterliegen. Um die Messlücke mit modernsten Beobachtungen zu schließen, wird TROPOS die Messplattform OCEANET-Atmosphere zwischen den Südsommern 2022/23 und 2023/24 an der Station Neumayer III (70,67°S, 8,27°W) einsetzen. OCEANET-Atmosphere ist ein autonomer, polar-erprobter, modifizierter 20-Fuss-Messcontainer, der erst kürzlich erfolgreich während MOSAiC (Multidisciplinary drifting Observatory for the Study of Arctic Climate) eingesetzt wurde. Die Instrumentierung während COALA umfasst ein Mehrwellenlängen-Polarisations- und ein Doppler-Lidar, ein 35-GHz-Wolkenradar, ein Mikrowellenradiometer sowie jeweils ein 1-d und 2-d-Niederschlags-Disdrometer. OCEANET ist die einzige polare Einzelcontainer-Plattform, die mit Mehrwellenlängen-Lidar, Radar und Mikrowellenradiometer Wolken und Niederschlag sowie mit Doppler-Lidar und -Radar turbulente Luftbewegungen in Wolken an verschiedenen Messstandorten beobachten kann.Die zeitliche und vertikale Auflösung des gewonnenen Datensatzes wird in der Größenordnung von 30 s (2 s für Vertikalgeschwindigkeitsbeobachtungen) und 30 m liegen. COALA ist ein 3-Jahres-Projekt. Ein Postdoktorand wird für den Einsatz von OCEANET-Atmosphere bei Neumayer III und die Datenanalyse verantwortlich sein und dabei von Experten am TROPOS unterstützt. Die Beobachtungen werden in erster Linie dazu dienen, die Schlüsselhypothese von COALA zu untersuchen, dass Aerosol aus dem Südlichen Ozean, den mittleren Breiten und den Subtropen der südlichen Hemisphäre in die Antarktis transportiert wird, wo es die Bildung und Entwicklung von Wolken und Niederschlag beeinflusst. Die Arbeiten konzentrieren sich auf (1) die Untersuchung des Ursprungs, der Häufigkeit und der Eigenschaften des Aerosols über der Station Neumayer III, (2) die Untersuchung des Einflusses von Oberflächen- und Grenzschicht-Kopplungseffekten auf die Eigenschaften und die Entwicklung von tiefen Wolken, (3) die Untersuchung des Beitrags von Dynamik (orographische Wellen), Aerosol und Meteorologie zur Verteilung der Eis- und Flüssigphase in Wolken über Neumayer III, (4) zur Untersuchung der vertikalen Struktur von Wolken und ihrer Beziehung zur Niederschlagsbildung und (5) zur Bewertung regionaler Kontraste in den Eigenschaften von Aerosolen und Wolken und den damit verbundenen Aerosol-Wolken-Wechselwirkungsprozessen, indem die Neumayer-III-Beobachtungen von vorhandenen Datensätzen aus Südchile, Zypern, Deutschland und der Arktis kontrastiert werden.

ACTRIS-D Central Facilities, Teilprojekt 1 (TROPOS-CF): Aufbau der zentralen ACTRIS Kalibriereinrichtungen des TROPOS und Koordination des Verbundvorhabens

Regelmechanismen im Waldoekosystem

Wichtige Oekosysteme Mitteleuropas haben sich - ohne Eingriff des Menschen - in nahezu konstanter Zusammensetzung ueber viele Jahrtausende erhalten, obwohl sich gleichzeitig mehrere Klimaschwankungen ereignet hatten. Es scheint demnach so, als verfuegten diese Oekosysteme ueber recht wirksame Regelmechanismen. Diese koennten einerseits im Naehrstoffkreislauf, andererseits aber auch in den Besonderheiten des Bestandesklimas liegen. Wir bearbeiten die aufgeworfenen Fragen mit Hilfe eingehender Untersuchungen ueber den Umsatz anorganischer und organischer Substanzen des Aerosols und des Tropfwassers der Pflanzen selbst in verschiedenen Wald-Oekosystemen des Nordschwarzwaldes. Hinzu kommen Analysen ueber den Chemismus der Cuticulae wichtiger Holzarten, in Abhaengigkeit vom Lebensalter und vom Klimagebiet, sowie bestandesklimatologische Untersuchungen ueber den Einfluss der Bestandesart auf das Lokalklima.

Vorhersage urbaner atmosphärischer Anzahlkonzentrationen ultrafeiner Partikel mit Hilfe von Machine Learning- und Deep Learning-Algorithmen (ULTRAMADE)

Ultrafeine Partikel (UFP) mit einem aerodynamischen Durchmesser kleiner als 100 nm stehen unter dem Verdacht die menschliche Gesundheit zu schädigen, allerdings fehlt bisher die abschließende wissenschaftliche Evidenz aus epidemiologischen Studien. Zur Herleitung von Expositionskonzentrationen gegenüber UFP wurden zum Teil statistische Modellierungsverfahren genutzt um UFP-Anzahlkonzentrationen vorherzusagen. Ein häufig genutztes Verfahren ist eine auf Flächennutzung basierte lineare Regression („land-use regression“, LUR). Allerdings wurden in luftqualitativen Studien auch andere, ausgefeiltere Modellansätze benutzt, z.B. „machine learning“ (ML) oder „deep learning“ (DL), die eine bessere Vorhersagegenauigkeit versprechen. Das Ziel des Projekts ist die Modellierung von UFP-Anzahlkonzentration in urbanen Räumen basierend auf ML- und DL-Algorithmen. Diese Algorithmen versprechen eine bessere Vorhersagegenauigkeit gegenüber linearen Modellansätzen. Mit unserem Modellansatz wollen wir sowohl räumliche als auch zeitliche Variabilität der UFP-Anzahlkonzentrationen abbilden. In einem ersten Schritt werden die Messergebnisse aus mobilen Messkampagnen genutzt um ein ML-basiertes LUR Modell zu kalibrieren. Zusätzlich werden urbane Emissionen aus lokalen Quellen, abseits vom Straßenverkehr, identifiziert und explizit in das Modell einbezogen. In einem zweiten Schritt wird ein DL-Modellansatz basierend auf Langzeit-UFP-Messungen mit dem ML-Modell gekoppelt um die Repräsentierung der zeitlichen Variabilität zu verbessern. Unser vorgeschlagenes Arbeitsprogramm besteht aus fünf Arbeitspaketen (WP): WP 1 beinhaltet mobile Messungen mittels eines mobilen Labors und eines Messfahrads. WP 2 besteht aus stationären Messungen, die an Stationen des German Ultrafine Aerosol Network durchgeführt werden. In WP 3 werden wichtige UFP-Emissionsquellen, insbesondere Nicht-Verkehrsemissionen, mit Hilfe von zusätzlichen kurzzeitigen stationären Messungen identifiziert und quantifiziert. In WP 4 werden ML-Algorithmen genutzt um ein statistisches Modell aufzubauen. Als Kalibrierungsdatensatz werden die Messungen aus WP 1 benutzt. Das Modell wird UFP-Anzahlkonzentrationen mit Hilfe eines Datensatzes aus erklärenden Variablen, u.a. meteorologische Größen, Flächennutzung, urbaner Morphologie, Verkehrsmengen und zusätzlichen Informationen zu UFP-Quellen nach WP 3, vorhersagen. In WP 5 werden die UFP-Anzahlkonzentrationen aus WP 2 für einen DL-Modellansatz genutzt, der die zeitliche Variabilität repräsentieren wird. Dieser wird dann mit dem ML-Modell aus WP 4 gekoppelt. Der Nutzen der Modellkopplung wird mit dem Datensatz aus WP 3 validiert. Aus unserem Projekt wird ein Modell hervorgehen, das in der Lage ist die räumliche und zeitliche Variabilität urbaner UFP-Anzahlkonzentrationen in einer hohen Genauigkeit zu repräsentieren. Damit wird unsere Studie einen Beitrag zur Quantifizierung von Expositionskonzentrationen gegenüber UFP z.B. in epidemiologischen Studien leisten.

Vertikale Verteilung von Wolkenkondensationskernen in marinen und kontinentalen Luftmassen in Europa und ihre Verbindung zur Wolkentropfenanzahlkonzentration in warmen Wolken

Die Anzahl der verfügbaren Wolkenkondensationskerne (CCN) beeinflusst maßgeblich die mikrophysikalischen Wolkeneigenschaften, wie z.B. die Wolkentropfenanzahlkonzentration (CDNC) und deren Größenverteilung. CDNC und die Tropfengröße steuern sowohl die Strahlungseigenschaften als auch die Lebensdauer von Wolken. Dies wirkt sich komplex auf die Energiebilanz der Erde aus. Aktuelle Klimamodelle basieren häufig auf Annahmen über CCN Anzahlkonzentrationen und andere CCN bezogene Eigenschaften (z.B. Hygroskopizität), da für viele Regionen auf der Erde repräsentative Daten fehlen. Wenn vorhanden, handelt es sich bei diesen CCN Daten um bodengebundene Messungen, welche somit nicht - mit Ausnahme von Bergstationen - in der für Wolkenbildungsprozesse relevanten Höhe durchgeführt wurden. Für die Karibikregion wurde gezeigt, dass die bodengebundenen CCN Messungen für die gesamte marine Grenzschicht repräsentativ zu sein scheinen also auch für die Wolkenbildungsregionen. Im hier vorgeschlagenen Projekt wollen wir überprüfen, ob bodengebundene CCN Messungen auch in anderen Erdregionen repräsentativ sind für die CCN Anzahl in der Wolkenbildungsregion, und wenn ja, unter welchen Bedingungen. Dies würde die Anwendung von CCN Daten in Modellen stark vereinfachen. Dazu wird die Gültigkeit der Beobachtungen in der Karibik, in zwei gegensätzlichen Umgebungen getestet werden, einmal in einer marinen und einmal in einer kontinentalen Umgebung. Die Messkampagne zu marinen CCN soll auf den Azoren (Portugal) durchgeführt werden. Wir werden kontinuierlich verfügbare CCN Daten von der Azoren Eastern Nordatlantik (ENA) Station auf der Insel La Graciosa (auf Meereshöhe) mit Daten von der Bergstation Pico (Pico Island, 2225 m ü.d.M.) kombinieren. Ergänzend werden CCN und CDNC Messungen auf der Helikopter-Messplattform (ACTOS) durchgeführt, um die vertikale Lücke zwischen den Meeresspiegel- und Bergmessungen zu schließen. Die kontinentalen bodengebundenen CCN Messungen werden kontinuierlich an der ACTRIS Station Melpitz durchgeführt. Die vertikale CCN und CDNC Verteilung wird in Melpitz mit Hilfe eines Ballons in mehreren einwöchigen Kampagnen einmal pro Jahreszeit gemessen werden. Darüber hinaus werden wir mit Hilfe der Aerosol-Wolken-Wechselwirkungsmetrik (ACI) die in der Wolke in-situ gemessen CCN Eigenschaften (das heißt Anzahl und Hygroskopizität) mit den CDNC quantitativ verbinden. Es wird außerdem eine Sensitivitätsstudie mit einem Cloud-Parcel Model durchgeführt, welches durch die realen Messungen in der Atmosphäre angetrieben werden wird. Dies wird einen Einblick in das Übersättigungsregime von frisch gebildeten Wolken gewähren.Die CCN Daten selbst, die Erkenntnisse zu CCN Eigenschaften und ihrer vertikalen Verteilung sowie die quantitative Verbindung zwischen CCN und CDNC werden im Hinblick auf das Verständnis und die Modellierung der Wolkentropfenaktivierung sowie der mikrophysikalischen Wolkeneigenschaften von außerordentlichem Wert sein.

Emissionen aus dem Straßenverkehr und städtische Lufthygiene: Neue Möglichkeiten aus zeitlich hoch aufgelöster Analyse

In diesem Projekt sollen zeitlich hoch aufgelöste Spurengasmessungen und Messungen der Größenspektren der Aerosolpartikel an einem Verkehrsstandort zu einer deutlichen Weiterentwicklung unseres Verständnisses der Dynamik der Konzentrationen von Luftschadstoffen im städtischen Umfeld sowie der Emissionen aus dem Straßenverkehr beitragen. Neue, schnelle Techniken sollen das bereits gut entwickelte Grundlagenwissen zu Emissionsverhältnissen NO / NO2 / NOx einzelner Fahrzeuge und Fahrzeuggruppen entwickeln, den Einfluss auf die Ozonchemie und die Interaktion mit dem vorhandenen Ozon studieren, Emissionsverhältnisse NH3 / CO2 und NOx / CO2 unter realen Bedingungen quantifizieren, und vor allem die Emissionen der Aerosopartikel in einem weiten Größenspektrum (einige nm bis über 1 mym Durchmesser) detailliert quantifizieren. Dies bedeutet und ermöglicht eine neuartige Analyse der Emissionen von Partikeln im echten Straßenverkehr. Die vorgeschlagenen Konzepte und Messungen ergänzen sich mit anderen modernen Konzepten der Analyse von Luftverschmutzung und Emissionen wie z.B. multi-Sensoren-Anwendungen, Einsatz mobiler Plattformen, oder Eddy-Kovarianz. Hier wird Grundlagenforschung vorgeschlagen, die in Ergänzung mit anderen Anwendungen und Konzepten einschließlich Modellierung zu einer deutlichen Verbesserung unseres Verständnisses der städtischen Umwelt führen wird. Das Herzstück der experimentellen Forschung ist eine 18-monatige Messreihe am Straßenrand, die allerdings von zwei Intensivmesskampagnen (IOPs) um Kenntnisse zur räumlichen Representativität und zur chemischen Zusammensetzung der Partikel im Größenspektrum ergänzt werden.

Verfahren zur kostenguenstigen Vermeidung und Verminderung von Aerosolen in Prozessen zur energetischen Nutzung von Biomassen und Abfaellen

Ziel des Verbundvorhabens ist die Entwicklung und Erprobung von Verfahrenskonzepten zur kostenguenstigen Vermeidung und Verminderung von Feinstpartikeln und Schadgasen in Prozessen zur energetischen Nutzung von Biomasse und Abfaellen. Das Vorhaben umfasst sowohl die Vermeidung der Aerosolbildung beim Verbrennungsprozess als auch die Verminderung von Schadstoffemissionen bei der Abgasreinigung. Im ersten Teil werden die Bildungs- und Umwandlungsmechanismen von Feinstpartikeln in Laborversuchen zur Verbrennung und Gasreinigung untersucht. Auf der Basis der experimentellen Daten werden bereits vorhandene Rechenmodelle weiterentwickelt. Diese Ergebnisse dienen zur Definition des optimalen Verfahrenskonzeptes, dessen wesentliche Schritte (Verbrennungsprozess und Aerosolabscheidung) im zweiten Teil des Vorhabens im Pilotmassstab an einer Holzfeuerungsanlage und einer Abfallverbrennungsanlage getestet werden. Unter Beruecksichtigung der Ergebnisse der anwendungsnahen Verfahrenstests werden die Rechenmodelle optimiert und die experimentellen Ergebnisse nachgerechnet. Die validierten Rechenmodelle dienen nach Abschluss des Vorhabens Anlagenbaufirmen zur Auslegung und zur Konstruktion der optimalen Verfahren zur Vermeidung und Verminderung von Aerosolen bei der energetischen Nutzung von Biomasse und Abfall.

Schwerpunktprogramm (SPP) 2115: Synergie von Polarimetrischen Radarbeobachtungen und Atmosphärenmodellierung (PROM) - Verschmelzung von Radarpolarimetrie und numerischer Atmosphärenmodellierung für ein verbessertes Verständnis von Wolken- und Niederschlagsprozessen; Polarimetric Radar Observations meet Atmospheric Modelling (PROM) - Fusion of Radar Polarimetry and Numerical Atmospheric ..., Charakterisierung von orographisch beeinflusster Bereifung und sekundärer Eisproduktion und deren Auswirkungen auf Niederschlagsraten mittels Radarpolarimetrie und Dopplerspektren (CORSIPP)

Niederschlag ist eine wichtige Komponente des hydrologischen Kreislaufs. Um zu verstehen, wie sich der Wasserhaushalt in einem sich erwärmenden Klima verändert, ist ein umfassendes Verständnis der Niederschlagsbildungsprozesse erforderlich. In den mittleren Breiten wird der meiste Niederschlag unter Beteiligung der Eisphase in Mischphasenwolken erzeugt, aber die genauen Interaktionen zwischen Eis, flüssigem Wasser, Wolkendynamik, orografischem Antrieb und Aerosolpartikeln während der Eis-, Schnee- und Regenbildung sind nicht gut verstanden. Dies gilt insbesondere für Bereifungs- und Sekundäre Eisproduktion (SIP) Prozesse, die mit den größten quantitative Unsicherheiten in Bezug auf die Schneefallbildung verbunden sind. Die Lücken in unserem Verständnis von SIP- und Bereifungsprozesse zu schließen, ist vor allem für Gebirgsregionen entscheidend, die besonders anfällig für Änderungen des Niederschlags und des Wasserhaushalts, wie z.B. des Verhältnisses zwischen Regen und Schneefall, sind. In diesem Antrag wird ein Forschungsprojekt vorgeschlagen, das sich dem Verständnis von Bereifungs- und SIP-Prozessen in komplexem Terrain widmet. Dazu werden wir ein innovatives, simultan sendendes und simultan empfangendes (STSR), scannendes W-Band-Wolkenradar zusammen mit einer neuartigen In-situ-Schneefallkamera eine ganze Wintersaison lang in den Rocky Mountains von Colorado, USA betreiben. Die Instrumente werden Teil der Atmospheric Radiation Measurement (ARM) Surface Atmosphere Integrated Field Laboratory (SAIL) Kampagne sein, bei der ein Ka-Band und ein X-Band Radar eingesetzt werden. Durch die Kombination von spektralen polarimetrischen und Multifrequenz-Doppler-Radarbeobachtungen mit empirischen und Bayes'schen Machine Learning Verfahren werden wir Bereifungs- und SIP-Ereignisse identifizieren und deren Einfluss auf die Schneefallrate quantifizieren. Dies erfordert die Erweiterung des Passive and Active Microwave radiative TRAnsfer Modells (PAMTRA) mit zusätzlichen polarimetrischen Variablen und modernsten Berechnungen von Streueigenschaften. Durch die Nutzung der umfangreichen kollokierten Messungen während SAIL wird es ermöglicht, die beobachteten Prozessraten mit Umweltbedingungen wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Flüssigwasserpfad sowie mit der Wolkendynamik in Beziehung zu setzen. Darüber hinaus werden wir einen besonderen Fokus auf den Einfluss von vertikalen Luftbewegungen legen, die unter orographischen Bedingungen häufig auftreten. Zusammengenommen wird das vorgeschlagene Projekt unser Verständnis von Bereifungs- und SIP-Prozessen in komplexem Gelände verbessern.

COMPoSE: Charakterisierung der Verteilung der Eis- und Flüssigphase in Mischphasenwolken

Mischphasenwolken, in denen unterkühltes Flüssigwasser und Eiskristalle gleichzeitig auftreten, sind bisher nur unzureichend beschrieben, denn die akkurate Messung von Mischphasenwolken stellt eine Herausforderung dar. Besonders das Fehlen der vollständigen vertikalen Charakterisierung der Flüssigwasserkomponente ist ein Problem der derzeitig angewendeten Beobachtungsmethoden. Im Rahmen des vorgeschlagenen Projekts soll diese Beobachtungslücke durch Entwicklung neuer Methoden und den Einsatz neuer Modelle geschlossen werden. Mischphasenwolken werden mit modernsten Fernerkundungsinstrumenten wie Doppler-Wolkenradar sowie Doppler- und Polarisationslidar beobachtet werden. Die derzeitig zur Erfassung von unterkühlten Flüssigwasserschichten angewendete synergistische Beobachtung mit Wolkenradar und Lidar ist normalerweise bis zur Höhe limitiert, in der das Signal des Lidars vollständig ausgelöscht ist, was bei einer durchquerten optischen Dicke von etwa 3 geschieht. Das erlaubt meist die Detektion von nur einer Flüssigwasserschicht. Im Gegensatz dazu können Wolkenradare die gesamte Mischphasenwolke auch beim Auftreten mehrerer Flüssigwasserschichten durchdringen. Sie können daher genutzt werden, um die Verteilung der Wolkenphase in der gesamten vertikalen Säule zu bestimmen, wenn geeignete Algorithmen zur Identifikation von Flüssigwasser aus Radarmessungen entwickelt werden. Dafür soll das komplette Radardopplerspektrum analysiert werden, dessen Struktur durch die Mikrophysik und die Dynamik der Wolke bestimmt ist. Zudem soll das Radardopplerspektrum genutzt werden, um Vertikalwinde abzuleiten. Der Fokus des Projekts wird auf der vollständigen Charakterisierung von Fallstudien liegen. Dabei wird insbesondere untersucht werden, wie Vertikalwinde und Lufttemperatur die zeitliche Entwicklung der Partitionierung der Wolkenphasen beeinflussen, um so Einblick in den Lebenszyklus von Mischphasenwolken zu erhalten. In diesem Zusammenhang wird auch der Einfluss von Aerosolpartikeln auf die Wolkenphasenpartitionierung bestimmt werden. Die beobachteten Wolken werden dabei durch Rückwärtstrajektorien in Luftmassenherkunftsklassen unterteilt und es werden Modellvorhersagen sowie eine lidarbasierte Charakterisierung der Aerosoleigenschaften durchgeführt. Das vorgeschlagene Projekt geht über die Entwicklung von Fernerkundungstechniken in Mischphasenwolken hinaus. Ergebnisse eines auf den Messungen basierenden 1D-Mikrophysikmodells sollen als Eingabewerte für einen Vorwärtssimulator für Radardopplerspektren genutzt werden. Dessen Ausgabewerte wiederrum werden mit den beobachteten Dopplerspektren verglichen werden. Dadurch ergibt sich ein geschlossener Kreislauf aus Beobachtung und Modellierung, der es uns möglich machen wird, bestimmte mikrophysikalische Prozesse in Mischphasenwolken, wie z.B. Reif- und Graupelbildung, genauer zu verstehen.

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