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PHILEAS (Untersuchung des Transport aus dem asiatischen Sommermonsun in hohe Breiten)

PHILEAS (Probing high latitude export of air from the Asian summer monsoon)Die asiatische Sommermonsun Antizyklone (AMA) während des Nordsommers wird als ein Haupttransportweg in die obere Troposphäre / untere Stratosphäre (UTLS) für troposphärische Luftmassen, die viel H2O und Aerosolvorläufergase und Verschmutzung enthalten, gesehen. Neuere Beobachtungen zeigen eine große Bedeutung des Transports von Ammoniumnitrat durch die AMA für das Aerosolbudget und die asiatische Tropopausenaerosolschicht (ATAL), wahrscheinlich auch mit Konsequenzen für die Zirrenbildung.Neuere flugzeuggetragene Messkampagnen konnten die Zusammensetzung und Aerosolgehalt im Inneren der AMA charakterisieren oder werden in unmittelbarer Nähe Messungen erheben. Im Gegensatz dazu wurde der Einfluss von monsungeprägten Luftmassen auf die Gesamtzusammensetzung der nördlichen untersten Stratosphäre, z.B. bei HALO Mesungen nachgewiesen. Allerdings gibt es bisher keine Studie, die den Übergang der AMA Luftmassen in die extratropische unterste Stratosphäre (LMS) und die Konsequenzen für Aerosolprozessierung und Zusammensetzung zeigt. Im Rahmen der früheren HALO Missionen TACTS/ESMVal und WISE hat sich gezeigt, dass der nördliche Zentralpazifik eine Schlüsselregion für diesen Übergang ist.Beobachtungen und Modelldaten zeigen eine besondere Bedeutung des sogenannten ‘eddy-sheddings‘ für die Befeuchtung der nördlichen UTLS an. Diese Eddies stellen isolierte dynamische Anomalien dar, die sich von der AMA gelöst haben und mit der Hintergrundströmung in der Atmosphäre zu zirkulieren beginnen. Die chemische Zusammensetzung der Eddies ist zunächst isoliert von ihrer Umgebung. Dynamische und diabatische Prozesse erodieren jedoch diese Anomalien und führen zu einer allmählichen Vermischung mit dem stratosphärischen Hintergrund.Weitere Transportpfade beeinflussen die Zusammensetzung der UTLS über dem Pazifik im Sommer: i) quasi-horizontales Mischen über den Subtropenjet ii) konvektiver Eintrag tropischer Taifune, die in die Extratropen wandern können iii) Wettersysteme der mittleren Breiten. Bei PHILEAS ist geplant, die relative Bedeutung verschiedener Prozesse für die Gasphasen und Aerosolzusammensetzung der UTLS zu untersuchen. Dabei soll insbesondere die dynamische und chemische Entwicklung ehemaliger AMA Filamente untersucht werden, die sich von der AMA abgespalten haben und über dem Pazifik aus der Troposphäre in die Stratosphäre übergehen.Insgesamt ergeben sich drei Hauptthemen, die die PHILEAS Mission motivieren:1) Welche Haupttransportpfade, Zeitskalen und Prozesse dominieren den Transport aus der AMA in die unterste Stratosphäre?2) Wie entwickeln sich Zusammensetzung der Gasphase und der Aerosole während des Transports speziell durch die 'shed eddies'?3) Welche Bedeutung hat der Prozess der Wirbelablösung für das globale Budget der UTLS speziell von H2O und infrarot-aktiven Substanzen?

GTS Bulletin: CSAA01 EDZW - Climatic data (details are described in the abstract)

The CSAA01 TTAAii Data Designators decode as: T1 (C): Climatic data T1T2 (CS): Monthly means (surface) A1A2 (AA): Antarctic (The bulletin collects reports from stations: 89002;GEORG VON NEUMAYER;)

Untersuchung mikrophysikalischer Prozesse bei der Schneefallformation in mittleren Breiten

Niederschlag ist eine wichtige, aber schlecht verstandene Komponente unseres Klimasystems. Die genauen Prozesse, durch die Eiskristalle, flüssiges Wasser, Wolkendynamik und Aerosolpartikel bei der Niederschlagsbildung zusammenwirken, sind nicht ausreichend verstanden. Da überall außer über den subtropischen Ozeanen der meiste Niederschlag in Wolken über die Eisphase gebildet wird, sind die Prozesse der Schneefallbildung nicht nur in den polaren, sondern auch in den mittleren Breiten von großer Bedeutung: Wachstum in übersättigter Luft führt zu unzähligen Kristallformen, die von Temperatur, Feuchtigkeit und deren turbulenten Schwankungen abhängen. Durch Aggregation verbinden sich einzelne Kristalle zu komplexen Schneeflocken. Bereifung beschreibt das Anfrieren kleiner Tröpfchen an den Eiskristallen, so dass diese schnell an Masse gewinnen. Dadurch ist die Form der Schneeteilchen - wenn sie beobachtet wird, bevor das Teilchen zu einem Regentropfen schmilzt - ein Fingerabdruck der vorherrschenden Prozesse während der Schneefallbildung. In EMPOS schlagen wir vor, diese Fingerabdrücke zu nutzen, um zu quantifizieren, wie die verschiedenen Prozesse der Schneefallbildung zu Masse oder Häufigkeit des Gesamtniederschlag beitragen. Zu diesem Zweck werden wir die Datenprodukte des innovativen Video In Situ Snowfall Sensors (VISSS) weiterentwickeln, um Riming und Aggregation während einer speziellen Messkampagne in Hyytiälä, Finnland, zu quantifizieren. Die Beobachtungen werden mit dem ICON-Modell verglichen, in welches das fortschrittliche P3 Mikrophysikschema (Predicted Particle Properties) mit einem neuartigen Ansatz zur Behandlung von bereiften Partikeln implementiert ist. Durch dieses kombinierte Beobachtungs- und Modellierungsprojekt wird es möglich zu quantifizieren, wie die einzelnen Wolkenprozesse an der Schneefallbildung beteiligt sind, und zwar in Bezug auf die Häufigkeit des Auftretens und die Gesamtschneemasse. Darüber hinaus werden wir diese Wolkenprozesse in Abhängigkeit von makrophysikalischen Wolkeneigenschaften wie Wolkentiefe und synoptischen Einflüssen analysieren. Auf der Grundlage von Vergleichen zwischen Modell und Beobachtungen, die sowohl mittels Fallstudien als auch für einen längeren Zeitraum durchgeführt werden, werden wir die Schneefallsimulation in ICON im Standard-Zweimomentenschema und im P3-Mikrophysikschema bewerten und verbessern.

Vulkanische Auswirkungen auf die Dynamik der Atmosphäre (VolDyn)

Eine Fülle an wissenschaftlichen Studien hat sich mit der Reaktion der stratosphärischen und troposphärischen Dynamik auf vulkanische Aerosole beschäftigt. Wegen der geringen Anzahl an gut beobachteten großen Eruptionen sowie der internen Variabilität des Systems gibt es zwar immer noch einige unbeantwortete Fragen, aber dennoch einen allgemeinen Konsens dass große Eruptionen insbesondere zu einer Beschleunigung der stratosphärischen Meridionalzirkulation, einer Verstärkung des stratosphärischen Polarwirbels und einer troposphärischen Reaktion auf diese stratosphärische Anomalien führen. Wenig ist hingegen über die Auswirkung auf die Mesosphäre bekannt. Es gibt indirekte Hinweise auf Temperaturanomalien durch die Beobachtung von polaren mesosphärischen Wolken (PMC) sowie direkte aus Lidarbeobachtungen nach der Pinatuboeruption. Der potenzielle Mechanismus dahinter ist allerdings weitgehend unbekannt. Unser Projekt möchte diese Wissenslücke schließen.In Phase I von VolDyn konnten wir zeigen, dass Daten des HALOE (Halogen Occultation Experiment) Satelliteninstruments, welches seine Beobachtung kurz nach dem Pinatuboausbruch aufnahm, auf positive Temperaturanomalien in der oberen Mesosphäre hindeuten, die möglicherweise mit dieser Eruption zusammenhängen. Erste Simulationen mit dem UA-ICON (upper atmosphere icosahedral non-hydrostatic) Modell zeigen für die Sommerhemisphäre einen starken Einfluss der stratosphärischen Zirkulationsanomalien auf die Mesosphäre. Derzeit untersuchen wir inter-hemisphärische Kopplungsprozesse.In Phase II von VolDyn werden wir weiterhin UA-ICON nutzen, um die Sensitivität der mesosphärischen Störung systematisch auf spezifische Charakteristika einer Eruption zu untersuchen, etwa die emittierte Schwefelmasse, den Breitengrad der Eruption oder die Jahreszeit während des Ausbruches.Da die mesosphärischen Anomalien wahrscheinlich sensitiv gegenüber der Charakteristik von stratosphärischen Zirkulationsanomalien sind, wollen wir die Pinatuboeruption (der größte Vulkanausbruch in der Satellitenära) und ihren Einfluss bis in die Mesosphäre so realistisch wie möglich simulieren und dabei auf ein Nudging der Stratosphäre zurückgreifen. Unser Ziel besteht darin, nicht nur einen qualitativen, sondern auch einen quantitativen Vergleich mit existierenden Beobachtungen zu ziehen – etwas, dass für andere massive Eruptionen wie die des Tambora oder Krakatau nicht möglich ist. Um die Simulationsergebnisse mit Beobachtungen zu vergleichen, werden wir praktisch alle verfügbaren Temperaturmessungen nutzen, welche die Mesosphäre zum Zeitpunkt des Pinatuboausbruches (oder kurz danach) erfasst haben.Nicht nur die Zirkulation, sondern auch Wasserdampfanomalien könnten zu den beobachteten PMC-Signalen beigetragen haben. Aus diesem Grund wollen wir den Transport von vulkanischem Wasserdampf bis in die polare Sommermesopausenregion in weiteren Modellstudien analysieren.

GTS Bulletin: ISCD10 UMRR - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISCD10 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISC): Climatic observations from land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 26346;ALUKSNE;26406;LIEPAJA;26544;DAUGAVPILS;) (Remarks from Volume-C: XXX)

GTS Bulletin: CSDL04 EDZW - Climatic data (details are described in the abstract)

The CSDL04 TTAAii Data Designators decode as: T1 (C): Climatic data T1T2 (CS): Monthly means (surface) A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: 10022;Leck;10028;Sankt Peter-Ording;10042;Schönhagen (Ostseebad);10093;Putbus;10097;Greifswalder Oie;10129;Bremerhaven;10130;Elpersbüttel;10139;Bremervörde;10142;Itzehoe;10146;Quickborn;10150;Dörnick;10152;Pelzerhaken;10156;Lübeck-Blankensee;)

GTS Bulletin: ISCD09 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISCD09 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISC): Climatic observations from land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (The bulletin collects reports from stations: 10756;Feuchtwangen-Heilbronn;10761;Weißenburg;10765;Roth;10771;Kümmersbruck;10777;Gelbelsee;10782;Waldmünchen;10796;Zwiesel;10803;Freiburg;10818;Klippeneck;10827;Meßstetten;10837;Laupheim;10840;Ulm-Mähringen;10850;Harburg;10853;Neuburg/Donau (Flugplatz);10856;Lechfeld;10857;Landsberg (Flugplatz);10860;Ingolstadt (Flugplatz);10863;Weihenstephan-Dürnast;10865;München-Stadt;10872;Gottfrieding;10875;Mühldorf;10945;Leutkirch-Herlazhofen;10954;Altenstadt;10963;Garmisch-Partenkirchen;10970;Bichl;10982;Chieming;)

GTS Bulletin: CSDL01 EDZW - Climatic data (details are described in the abstract)

The CSDL01 TTAAii Data Designators decode as: T1 (C): Climatic data T1T2 (CS): Monthly means (surface) A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: 10015;Helgoland;10020;List auf Sylt;10035;Schleswig;10055;Fehmarn;10147;Hamburg-Fuhlsbüttel;10162;Schwerin;10184;Greifswald;10200;Emden;10224;Bremen;10270;Neuruppin;10338;Hannover;10361;Magdeburg;10393;Lindenberg;10400;Düsseldorf;10469;Leipzig/Halle;10488;Dresden-Klotzsche;10506;Nürburg-Barweiler;10548;Meiningen;10637;Frankfurt/Main;10685;Hof;10738;Stuttgart-Echterdingen;10763;Nürnberg;10788;Straubing;10852;Augsburg;10946;Kempten;)

GTS Bulletin: ISCD01 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISCD01 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISC): Climatic observations from land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (The bulletin collects reports from stations: 10015;Helgoland;10020;List auf Sylt;10035;Schleswig;10055;Fehmarn;10147;Hamburg-Fuhlsbüttel;10162;Schwerin;10184;Greifswald;10200;Emden;10224;Bremen;10270;Neuruppin;10338;Hannover;10361;Magdeburg;10393;Lindenberg;10400;Düsseldorf;10469;Leipzig/Halle;10488;Dresden-Klotzsche;10506;Nürburg-Barweiler;10548;Meiningen;10637;Frankfurt/Main;10685;Hof;10738;Stuttgart-Echterdingen;10763;Nürnberg;10788;Straubing;10852;Augsburg;10946;Kempten;)

GTS Bulletin: CSDL02 EDZW - Climatic data (details are described in the abstract)

The CSDL02 TTAAii Data Designators decode as: T1 (C): Climatic data T1T2 (CS): Monthly means (surface) A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: 10046;Kiel-Holtenau;10091;Arkona;10113;Norderney;10131;Cuxhaven;10170;Rostock-Warnemünde;10264;Marnitz;10291;Angermünde;10315;Münster/Osnabrück;10379;Potsdam;10381;Berlin-Dahlem (FU);10382;Berlin-Tegel;10384;Berlin-Tempelhof;10427;Kahler Asten;10430;Lippspringe, Bad;10453;Brocken;10496;Cottbus;10499;Görlitz;10505;Aachen-Orsbach;10513;Köln-Bonn;10532;Gießen/Wettenberg;10544;Wasserkuppe;10554;Erfurt-Weimar;10567;Gera-Leumnitz;10578;Fichtelberg;)

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