Neuere Forschungsergebnisse legen nahe, dass Ozon in der mittleren Atmosphäre (10 bis 90 km) von der oberen Atmosphäre beeinflusst werden kann, durch Absinken von NOx (N, NO, NO2) aus Quellregionen in der unteren Thermosphäre (90 bis 120 km) im polaren Winter. Da Ozon eine der wesentlichen strahlungsaktiven Substanzen in der mittleren Atmosphäre ist, können Änderungen im Ozonbudget Temperaturen und Zirkulation der Atmosphäre bis zum Erdboden herunter beeinflussen. Da die Stärke dieser thermosphärischen Einträge mit der geomagnetischen Aktivität variiert, stellen diese winterlichen NOx-Zunahmen einen möglichen Mechanismus der Sonne-Klimakopplung dar. Derzeit sind gängige Chemie-Klimamodelle aber nicht in der Lage, die Quellregion des NOx in der unteren Thermosphäre und den Transport in die mittlere Atmosphäre im polaren Winter realistisch zu simulieren. Um diese Kopplung von der oberen Atmosphäre in die mittlere und untere Atmosphäre in den Modellen realistisch darzustellen, ist eine gute Darstellung der primären Prozesse notwendig: Änderungen der chemischen Zusammensetzung durch präzipitierende Elektronen aus der Aurora, Joule-Heizen, und das daraus folgende Kühlen im infraroten Spektralbereich sowie die Anregung von Schwerewellen. Da in der unteren Thermosphäre angeregte Schwerewellen sich nach oben ausbreiten, kann der letztgenannte Prozess auch einen Einfluss auf die Umgebung von Satelliten in niedrigen Orbits haben. In dem hier vorgeschlagenen Projekt werden wir das gekoppelte Chemie-Klimamodell xEMAC verwenden, welches in seiner derzeitigen Konfiguration bis in die untere Thermosphäre (170 km) reicht, um den Einfluss der verschiedenen mit geomagnetischer Aktivität verbundenen Prozesse auf den Zustand der unteren Thermosphäre, und deren Darstellung in Chemie-Klimamodellen, zu untersuchen. Dazu wollen wir in Zusammenarbeit mit unserem Kooperationspartner an der Jacobs-Universität Bremen die zeitliche und räumliche Variation von Joule-Heizen und Teilchenniederschlag im Modell durch Beobachtungen des Swarm-Instrumentes vorgeben. Sowohl geomagnetisch ruhige als auch sehr aktive Zeiten sollen untersucht werden. Das Modell wird im Rahmen dieses Projektes weiter nach oben erweitert werden, um voraussichtlich in der zweiten Phase des SPPs auch den Einfluss auf die Umgebung von Satelliten zu untersuchen. Der modellierte Einfluss von geomagnetischer Aktivität soll durch adäquate Beobachtungen validiert werden, und Modellergebnisse werden analysiert, um den Einfluss von Joule-Heizen und Teilchenniederschlag auf die chemische Zusammensetzung, Temperatur, und Zirkulation der unteren Thermosphäre sowie deren Kopplung einerseits in die untere und mittlere Atmosphäre, andererseits in die obere Atmosphäre, zu untersuchen. Ziel dieses Projektes ist es, das Verständnis von Sonne-Klimakopplung und die Darstellung der beteiligten Prozesse in Chemie-Klimamodellen zu verbessern, sowie geomagnetische Einflüsse auf die Umgebung von Satelliten zu untersuchen.
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.
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.
Änderungen der Verteilung von Spurenstoffen wie Wasserdampf und Ozon, sowie die Verteilung von Zirruspartikeln in der unteren Stratosphäre/oberen Troposphäre (UTLS) haben einen großen Einfluss auf den Strahlungsantrieb. Unsicherheiten in der Beschreibung von Mischungsprozessen führen zu großen Unsicherheiten der Abschätzung des Strahlungsantriebs und sind deshalb von großer Bedeutung für die Quantifizierung des Klimawandels. Deshalb ist es wichtig, physikalische und chemische Prozesse (z.B. Austauschprozesse von Luftmassen, Zirrusbildung) zu quantifizieren, die die Zusammensetzung der UTLS bestimmen. Die sogenannte 'overworld' oberhalb von Theta=380K beeinflusst unmittelbar die Zusammensetzung der extratropischen Stratosphäre im Sommer durch Luftmassen, die aus der Region der asiatischen Monsunzirkulation stammen. Brechende planetare Wellen transportieren Monsun beeinflusste Luft in höhere Breiten, wo sie zum dortigen Wasserdampf- und Spurenstoffbudget beitragen. Die untere Grenze der UTLS, die extratropische Tropopausenschicht (ExTL), wird durch schnellen und effizienten bidirektionalen (quasi-isentropen) Austausch mit der Troposphäre gekennzeichnet. Die obere Grenze der der ExTL korrespondiert mit der Lage der Tropopauseninversionsschicht (TIL), die eine Region erhöhter statischer Stabilität oberhalb der Tropopause darstellt. Der Einfluss infrarotaktiver Tracer wie Wasserdampf oder Ozon auf die Temperaturstruktur macht die TIL zu einem sensitiven Indikator für Änderungen des Wasserdampf- oder Ozongehaltes oder auch Änderungen der Tropopausen Temperatur. Diese wirkt auf den Wasserdampfgehalt, der wiederum die statische Stabilität beeinflusst. WISE untersucht den Zusammenhang zwischen Zusammensetzung und der dynamischen Struktur der UTLS innerhalb der folgenden vier Hauptthemen:- Zusammenhang zwischen TIL und Spurengasverteilung in der unteren Stratosphäre- Wellenbrechung von planetaren Wellen und Wasserdampftransport in die extratropische untere Stratosphäre - Halogenierte Substanzen und deren Effekt auf Ozon in der UTLS- Nichtsichtbare Zirruspartikel und deren Effekt auf die UTLSBei WISE werden diese Themen mit einer neuartigen Nutzlast untersucht, die 2D- und 3D-Messungen von Spurenstoffen und Temperatur, Dropsondendaten und hochaufgelöste in-situ Spurengasmessungen vereint. Eine einzigartige Kombination von Limb- und Nadirmessngen wird verwendet, um die Eigenschaften optisch dünner Zirren in der UTLS Region zu untersuchen. Hochpräzise in-situ Daten erlauben detaillierte Untersuchungen zu Mischungsprozessen mit hoher Auflösung, sowie Zeitskalen und Altersbestimmung der Luft. WISE wird im September / Oktober stattfinden, und daher unmittelbar den Einfluss des sich auflösenden Monsuns auf die extratropische UTLS vermessen. Durch die Kombination mit Lagrange'schen und prozessorientierten Modellen wird der relative Beitrag verschiedener Quellregionen als auch Transportzeitskalen und Prozesse quantifiziert.
Die Bemühungen um die Eindämmung des Klimawandels erfordern es mehr denn je, die atmosphärische Physik – einschließlich der Wind- und Temperaturverteilungen in der Atmosphäre – zu verstehen und zu überwachen. Nur so können Klimamodelle und Wettervorhersagen verbessert werden. Kommerzielle kompakte Windradare und LIDARe erreichen eine maximale Höhe von 5 km. Bei kontinuierlichen Messungen in darüber liegenden Höhen besteht daher eine Datenlücke. Das EU-finanzierte Projekt EULIAA wird ein LIDAR-Array entwickeln, das die Wind- und Temperaturverteilungen in der Atmosphäre großflächig und über einen langen Zeitraum hinweg ununterbrochen selbstständig messen kann. So wird es damit möglich sein, mehr als ein Jahr lang ohne Instandhaltung kontinuierliche Messungen in 5 km bis 50 km Höhe durchzuführen und dabei einen Beobachtungsbereich von bis zu 10 000 km2 abzudecken. Die angestrebten neuen LIDAR-Einheiten werden erschwinglich, kompakt, effizient und transportfreundlich sein und über Windturbinen oder Solarmodulen betrieben werden.
Flüchtige organische Verbindungen (VOC) werden in großen Mengen (1300 TgC pro Jahr) von biogenen und anthropogenen Quellen in die Atmosphäre emittiert. Die Oxidation solcher Verbindungen führt zur Bildung von semivolatilen Produkten, welche in die Partikelphase übergehen können und somit zur Bildung von sekundärem organischem Aerosol (SOA) beitragen. Die globale SOA Produktion anthropogenen Ursprungs beläuft sich auf 0,05 bis 9,7 Tg pro Jahr. Hingegen wird die biogene SOA Produktion mit bis zu 910 Tg pro Jahr beziffert, was einem Umsatz von 70% der emittierten biogenen VOCs entspricht. Ein solcher Umsatz ist unvereinbar mit den vergleichsweise niedrigen SOA Ausbeuten aus Aerosolkammerexperimenten. Die Ursache für diese Diskrepanz liegt vermutlich an zusätzlichen SOA Bildungswegen wie der Weiterreaktion von VOC Oxidationsprodukten, welche von den Umgebungsbedingungen wie dem Oxidationsmittel, der relativen Feuchte und der Art der vorhandenen Partikel abhängt. Somit sind zwar Tag- und Nachtchemie grundverschieden, allerdings auch eng miteinander verbunden, denn die Produkte der Nachtchemie werden durch die darauffolgende Tagchemie weiterprozessiert und umgekehrt. Dadurch wird das Partitionierungsverhalten der Produkte und somit die SOA Bildung stark beeinflusst. Daher soll im Rahmen des Projektes Dark Knight der Einfluss der Tagchemie auf die Nachtchemie und umgekehrt untersucht werden. Das Wissen über die Verschaltung von Tag- und Nachtchemie kann erheblich zum Verständnis über die an der SOA Bildung beteiligte Prozesse beitragen.
Rossbywellen sind von grundlegender Bedeutung für die Dynamik der Erdatmosphäre. Die Wettersysteme der mittleren Breiten sind häufig in deutlich ausgeprägten Rossbywellenpakete (RWP) eingebettet. Die Bedeutung dieser Wellenpakete für die Wettervorhersage wurde schon vor langem erkannt. Die Rolle der RWP als Vorläufer von Schwerwetterereignissen fand dabei besondere Beachtung. Im allgemeinen ist zu erwarten, dass RWP, da sie sich als großskalige Strömungsmerkmale gemäß balancierter Dynamik entwickeln, einen hohen Grad an Vorhersagbarkeit aufweisen, der sich auch günstig auf die Vorhersagbarkeit der eingelagerten, kleinskaligeren Wetterphänomene auswirkt. Andererseits hat eine Reihe von neueren Studien gezeigt, dass sich Vorhersagefehler und -unsicherheiten innerhalb von RWP ausbreiteten und anwachsen, was zu einer maßgeblichen Beeinträchtigung der Vorhersagbarkeit führen kann. Es steht damit die wichtige Frage im Raum: Unter welchen Bedingungen besitzen RWP eine hohe Vorhersagbarkeit und unter welchen Bedingungen besitzen sie eine geringe Vorhersagbarkeit? Die hier beantragte Arbeit wird zur Beantwortung dieser Frage einen wichtigen Beitrag leisten.Mithilfe dieses Antrags werden wir die Vorhersagbarkeit von RWP aus klimatologischer Sichtweise anhand von Ensemblevorhersagen über einen Zeitraum von 30 Jahren betrachten. Unser Ansatz betrachtet RWP als eigenständige, physikalisch aussagekräftige Einheiten, die durch spezifische Eigenschaften beschrieben werden können: Amplitude, Größe, Form und Lage. Die Vorhersagbarkeit dieser Eigenschaften werden wir aus den Ensembledaten bestimmen und ihre saisonale und regionale Abhängigkeit untersuchen, sowie die Abhängigkeit von der Dauer des RWP und der Phase im Lebenszyklus des RWP. Diese phänomenologische Untersuchung ergänzen wir durch eine prozess-basierte Untersuchung der RWP Dynamik. Das Ziel dabei ist es die Dynamik von RWP mit hoher bzw. niedriger Vorhersagbarkeit gegenüberzustellen, um dadurch ein besseres Verständnis der erheblichen Schwankung der RWP Vorhersagbarkeit zu gewinnen.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 344 |
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| Wissenschaft | 17 |
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| Ereignis | 1 |
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| Text | 3 |
| License | Count |
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| Boden | 251 |
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