The magnetosphere of a planet is controlled by a number of factors such as the intrinsic magnetic field, the atmosphere and ionosphere, and the solar wind. Different combinations of these control factors are at work at the terrestrial planets Mercury, Venus, Earth, and Mars, hence they form a very suitable set for quantitative comparative studies. A significant intrinsic dipolar magnetic field is present only on Earth and on Mercury. However, the configuration at Mercury differs considerably from that at Earth because Mercury does not support an atmosphere and ionosphere, the dipolar field is much weaker, the solar wind denser, and the interplanetary magnetic field stronger. Both Mars and Venus have atmospheres but lack a global planetary magnetic field, with regional crustal magnetization being present on Mars. This proposal aims at investigating and comparing electrical current systems in the space environments of terrestrial planets using magnetic vector data collected by orbiting spacecraft such as Venus Express, Mars Global Surveyor, CHAMP (Earth), and MESSENGER (Mercury). We propose to construct data-driven and physically meaningful representations that reveal and quantify the influence of various control factors. To achieve this, we will tailor Empirical Orthogonal Function (EOF) analysis and other multivariate methods to the specifics of planetary magnetic field observations. In contrast to representations that build on predefined functions like spherical harmonics, basis functions in the EOF approach are derived directly from the data. EOFs are designed to extract dominant coherent variations for further interpretation in terms of known physical phenomena, and then, in a regression step, for modeling using suitable control variables. The EOF methodology thus allows quantifying the relative importance of control factors for each planet individually, and thus contributes to the solution of topical science questions. The resulting empirical models will facilitate comparative studies of current systems at the terrestrial planets.
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.
Das ionosphärische Plasma reagiert auf Änderungen der ionosphärischen EUV und UV-Strahlung auf der Zeitskala der solaren Rotation mit einer Verzögerung von 1-2 Tagen. Es wird angenommen, dass diese Verzögerung auf Transportprozesse von der unteren Ionosphäre in die F-Region zurück zu führen ist, doch wurden bislang nur begrenzte Modelluntersuchungen durchgeführt, um diesen Zusammenhang zu belegen. Innerhalb von DRIVAR sollen die Prozesse, die für die ionosphärische Verzögerung verantwortlich sind, durch umfassende Datenanalyse und Modellierung untersucht werden. Verschiedene solare Proxies sowie spektral aufgelöste EUV- und UV-Flüsse aus Satellitenmessungen werden verwendet und zusammen mit ionosphärischen Parametern analysiert, welche aus GPS-Radiookkultationsmessungen, Ionosondenmessungen und GPS-Gesamtelektronenmessungen stammen. Letztere haben sowohl den Vorteil einer globalen Abdeckung als auch einer z.T. räumlich hoher Auflösung. Die ionosphärsche Verzögerung wird auf verschiedenen Zeitskalen ionosphärischer Variation (Tage, solare Rotation, saisonal) untersucht, und regionale Abhängigkeiten werden analysiert.Wegen des komplexen Charakters der involvierten Prozesse in der Thermosphäre und Ionosphäre werden Experimente mit numerischen Modellen benötigt, um die der Verzögerung zugrundeliegenden Prozesse physikalisch zu untersuchen. Wir verwenden das Coupled Thermosphere Ionosphere Plasmasphere Electrodynamics (CTIPe), um die Verzögerung zu simulieren und führen Sensitivitätsstudien durch um die zur ionosphärischen Verzögerung führenden Prozesse im Detail zu analysieren. Zusätzliche Experimente werden mit dem Upper Atmosphere Model (UAM) durchgeführt.Die Ergebnisse von DRIVAR werden zu einem verbesserten Verständnis ionosphärischer Prozesse führen und werden insbesondere in der Vorhersage ionosphärischer Variabilität Anwendung finden, z.B. bei der Analyse und Vorhersage von GNSS- Positionsfehlern.
Eine der Standardmethoden zur Temperaturbestimmung in der Mesopausen-Region basiert auf spektroskopischen Messungen der Rotationstemperaturen von Hydroxyl-Molekülen. Eine wichtige Frage bei der Interpretation der gemessenen Rotationstemperaturen ist die Frage nach der Thermalisierung der Rotationszustände. Bisher gibt es jedoch nur wenige Untersuchungen zu diesem Thema.Das Ziel dieses Projektes ist, Hydroxyl-Moleküle in verschiedenen Rotations-Schwingungs-Zuständen in der oberen Mesosphäre und unteren Thermosphäre zu untersuchen. Zu diesem Zweck soll ein kinetisches Modell der Schwingungs- und Rotations-Anregungen von OH entwickelt werden. Das Modell soll verwendet werden, um die Konzentrationen von angeregten Hydroxyl-Molekülen und Emissionsraten in verschiedenen Höhen und für verschiedene atmosphärische Bedingungen zu simulieren. Insbesondere sollen die Besetzungen der Rotationszustände analysiert werden, um Abweichung vom lokalen thermodynamischen Gleichgewicht bewerten zu können. Die Modellergebnisse sollen mit bodengestüzten Messungen und Satelliten-Messungen verglichen werden.
Starkes Nachtleuchten tritt in der oberen Mesosphäre und der unteren Thermosphäre (MUT) der oberen Erdatmosphäre auf und enthält eine Emissionsschicht, die von angeregtem Stickstoffdioxid (NO2) hervorgerufen wird. Anregungsmechanismen, die zum angeregten Stickstoffdioxid in der MUT und Stratosphäre beitragen, stehen im Mittelpunkt dieses Projekts, da sie nicht gut verstanden sind. Stickstoffdioxid ist auch in der Stratosphäre wichtig, da es zum Ozonabbau beiträgt. Die Photochemie von reaktiven Stickstoffverbindungen (N, NO, NO2) wird in der MUT und der Stratosphäre auf der Grundlage der jetzt verfügbaren globalen Emissionsmessungen analysiert. Für diese Aufgabe wird das MAC-Modell (Multiple Airglow Chemie) erweitert, um Reaktionen mit reaktiven Sauerstoff- und Wasserstoffverbindungen (O(3P), O(1D), O3 und H, OH, HO2) zu berücksichtigen. Berechnungen mittels der aktuellen MAC Version ermöglichen die Berücksichtigung von reaktiven Sauerstoff- und Wasserstoff-verbindungen. Diese Berechnungen wurden auf der Grundlage von in situ Raketenmessungen in der MUT validiert. In Anbetracht früherer Studien zur Untersuchung der Stickstoffdioxid-emissionen wird die Berechnung der Konzentrationen der wichtigsten Repräsentanten von reaktiven Sauerstoff-, Wasserstoff- und Stickstoffverbindungen in der Stratosphäre unter Verwendung der erweiterten Version des MAC-Modells auf der Grundlage neuer Messungen durchgeführt. Reaktionen, die in der erweiterten Version des MAC-Modells berücksichtigt werden, können in ein photochemisches Modul eines GCM (general circulation model) übernommen werden.
Atomarer Sauerstoff (O) ist ein wichtiger Bestandteil der Erdatmosphäre. Er erstreckt sich von der Mesosphäre bis zur unteren Thermosphäre (Engl.: Mesosphere and Lower Thermosphere: MLT), d. h. von etwa 80 km bis über 500 km Höhe. O wird durch Photolyse von molekularem Sauerstoff durch UV-Strahlung erzeugt. Er ist die am häufigsten vorkommende Spezies in der MLT und eine wichtige Komponente in Bezug auf dessen Photochemie. Außerdem ist O wichtig für den Energiehaushalt der MLT, da CO2-Moleküle durch Stöße mit O angeregt werden und die angeregten CO2-Moleküle im Infraroten strahlen und die MLT kühlen. Dies bedeutet, dass sich der globale Klimawandel auch auf die MLT auswirkt, denn die Erhöhung der CO2-Konzentration in der MLT führt zu einer effizienteren Kühlung und damit zu deren Schrumpfen. Die O Konzentration wird außerdem durch dynamische Bewegungen, vertikalen Transport, Gezeiten und Winde beeinflusst. Daher ist eine genaue Kenntnis der globalen Verteilung von O und seines Konzentrationsprofils sowie der täglichen und jährlichen Schwankungen unerlässlich, um die Photochemie, den Energiehaushalt und die Dynamik der MLT zu verstehen. Das Ziel dieses Projekts ist es, Säulendichten und Konzentrationsprofile von O in der MLT durch Analyse der Feinstrukturübergänge bei 4,74 THz und 2,06 THz zu bestimmen. Die zu analysierenden Daten wurden mit dem Heterodynspektrometer GREAT/upGREAT (German REceiver for Astronomy at Terahertz frequencies) an Bord von SOFIA, dem Stratospheric Observatory for Infrared Astronomy, gemessen. Dies ist eine direkte Beobachtungsmethode, die genauere Ergebnisse liefern kann als existierende indirekte satellitengestützte Methoden, die photochemische Modelle benötigen, um O Konzentrationsprofile abzuleiten. Mit GREAT/upGREAT wurden seit Mai 2014 ca. 500.000 Spektren gemessen, die vier verschiedene Weltregionen abdecken, nämlich Nordamerika, Neuseeland, Europa und Tahiti/Pazifik. Zeitliche Variationen sowie der Einfluss von Sonnenzyklen, Winden und Schwerewellen werden ebenfalls im Rahmen des Projekts untersucht. Die Ergebnisse werden mit Satellitendaten, die für Höhen von 80 bis 100 km verfügbar sind, und mit Vorhersagen eines semi-empirischen Modells verglichen. Es sei darauf hingewiesen, dass diese Daten die ersten spektral aufgelösten direkte Messungen von O in der MLT sind. Dies ist eine vielversprechende Alternative zur Bestimmung der Konzentration von O im Vergleich mit indirekten satellitengestützten Methoden, die auf photochemischen Modellen beruhen.
Die Variabilität der oberen Atmosphäre der Erde wird durch die Schwankungen in der Absorption solarer UV- und EUV-Strahlung die Ionosphäre hervorgerufen. Dabei tritt jedoch eine Verzögerung auf, die durch das Zusammenspiel verschiedener physikalischer und chemischer Prozesse verursacht wird. So haben die bestimmenden Ionisations- und Rekombinationsprozesse in den verschiedenen Schichten der Ionosphäre, aber auch Transportprozesse einen entscheidenden Einfluss. Die Rolle dieser Prozesse wurde in verschiedenen Studien untersucht, jedoch haben sich diese Analysen bisher nur mit einzelnen Aspekten der Verzögerung beschäftigt.Im Projekt DRIVAR II werden jene Aspekte der Verzögerung untersucht werden, die bisher nicht in Studien aufgenommen wurden. Dies beinhaltet die Variation der Verzögerung in hohen und niedrigen Breiten und die Rolle von Kopplungsprozessen zwischen Thermosphäre und Ionosphäre. Aufbauend auf diesen Ergebnissen und vorangegangenen Studien wird im Rahmen des Projektes eine globale Beschreibung der Verzögerung bereitgestellt.Die Analyse wird dabei einerseits auf etablierten Datensätzen (z.B. SDO-EVE, GOES, GUVI, Ionosonde oder TEC-Karten) aufbauen, aber andererseits auch neue Daten berücksichtigen (z.B. GOLD und ICON). Diese Vielzahl an solaren, thermosphärischen und ionosphärischen Parametern wird eine detaillierte Beschreibung der ionosphärischen Verzögerung ermöglichen. Hinzu kommen Modelluntersuchungen mit dem Coupled Thermosphere Ionosphere Plasmasphere Electrodynamics (CTIPe) Modell und dem Thermosphere-Ionosphere- Electrodynamics General Circulation (TIE-GCM) Modell. Die Untersuchungen mithilfe dieser Modelle werden die verantwortlichen Prozesse ionosphärischer Variabilität zu bestimmen. Mit den Ergebnissen der Untersuchungen sollen dann ggf. auch Vorschläge für die Optimierung dieser Modelle formuliert werden und empirische Modelle ergänzt werden.Mit dem DRIVAR-II-Projekt werden die ionosphärischen und thermosphärischen Prozesse, welche die verzögerte Reaktion der Ionosphäre bestimmen umfassender und genauer analysiert. Diese Untersuchungen werden auch das generelle Verständnis von Prozessen in der oberen Atmosphäre verbessern und sind für das Vorhersagen von ionosphärischen Bedingungen interessant.Das Projekt ist eine Kooperation zwischen dem Institut für Solar-Terrestrische Physik in Neustrelitz und dem Institut für Meteorologie der Universität Leipzig.
Energetische Elektronen aus der Aurora und den Strahlungsgürteln sind bekannte Quellen von Stickoxiden in der Auroraregion der oberen Mesosphäre und unteren Thermosphäre (MLT, 60-140 km). Im polaren Winter können diese Stickoxide bis in die mittlere Stratosphäre (30—45 km) herunter transportiert werden; sie variieren dabei mit der geomagnetischen Aktivität und dem dynamischen Zustand der Atmosphäre. Hier tragen Stickoxide maßgeblich zum katalytischen Ozonabbau bei; da Ozon eine wesentliche Rolle in der Strahlungsheizung der Stratosphäre spielt, ändern sich durch den Abwärtstransport von auroralen Stickoxiden auch Temperaturen und Windfelder. Diese Änderungen der Atmosphärendynamik können die ganze Atmosphäre bis hinunter zu troposphärischen Wettersystemen betreffen. Aus diesem Grund wurde kürzlich zum ersten Mal empfohlen, geomagnetische Aktivität als Teil des solaren Forcings des Klimasystems in Klima-Chemiemodellstudien wie CMIP-6 zu berücksichtigen. Die atmosphärischen Ionisationsraten, welche verwendet werden, um solche Modellexperimente anzutreiben, basieren empirisch auf Flüssen von präzipitierenden Elektronen, welche jedoch mit großen Unsicherheiten behaftet sind; neue Studien legen nahe, daß es ernsthafte Probleme mit der Genauigkeit dieser Daten gibt. In diesem Projekt werden wir untersuchen, wie vom Sonnenwind getriebene Prozesse in der Magnetosphäre präzipitierende Elektronen verschiedener Energien beeinflussen, und welchen Einfluß diese präzipitierenden Elektronen auf die Zusammensetzung, Temperatur, und Windfelder in der mittleren Atmosphäre haben.Insbesondere werden wir untersuchen:• Wie beeinflussen vom Sonnenwind getriebene Prozesse in der Magnetosphäre das Präzipitieren von Strahlungsgürtelelektronen in die Atmosphäre?• Zu welchen Energien werden präzipitierende Elektronen in den unterschiedlichen geomagnetischen Stürmen in der Magnetosphäre beschleunigt? • Welcher Energiebereich der Präzipitierenden Elektronen hat den größten Einfluss auf die Zusammensetzung und Dynamik der mittleren Atmosphäre?Dazu werden Modellsimulationen mit dem neuentwickelten VERB-4D Modell durchgeführt, welches Elektronenbeschleunigung in die Atmosphäre durch Welle-Teilchen-Wechselwirkungen mit Chorus, Plasmaspheric hiss, hiss in plumes, und EMIC-Wellen berücksichtigt. Ergebnisse werden mit NOAA POES Daten validiert. Modellierte Elektronenflüsse am Oberrand des Modells werden als Input verwendet für das neuentwickelte Klima-Chemiemodells EMAC/EDITh (Boden bis 220km). Modellierte Temperaturen und der Stickoxid-Gehalt werden anhand von Beobachtungen validiert. Fallstudien werden durchgeführt werden für geomagnetische Stürme, die durch Korotating Interaction Regions (CIR) und solare koronale Massenauswürfe (CMEs) ausgelöst wurden, um zu untersuchen, wie die verschiedenen Prozesse unterschiedliche Bereiche der Atmosphäre beeinflussen.
The aim of this project is to co-estimate models of the core and ionosphere magnetic fields, with the longer-term view of building a 'comprehensive' model of the Earths magnetic field. In this first step we would like to take advantage of the progresses made in the understanding of the ionosphere by global M-I-T modelling to better separate the core and ionospheric signals in satellite data. The magnetic signal generated in the ionosphere is particularly difficult to handle because satellite data provide only information on a very narrow local time window at a time. To get around this difficulty, we would like to apply a technique derived from assimilation methods and that has been already successfully applied in outer-core flow studies. The technique relies on a theoretical model of the ionosphere such as the Upper Atmosphere Model (UAM), where statistics on the deviations from a simple background model are estimated. The derived statistics provided in a covariance matrix format can then be use directly in the magnetic data inversion process to obtain the expected core and ionospheric models. We plan to apply the technique on the German CHAMP satellite data selected for magnetically quiet times. As an output we should obtain a model of the ionospheric magnetic variation field tailored for the selected data and a core-lithosphere field model where possible leakage from ionospheric signals are avoided or at least reduced. The technique can in theory be easily extended to handle the large-scale field generated in the magnetosphere.
Die Beobachtungen der Radio Science Experimente Mars Express Radio Science, Mars Global Surveyor Radio Science und Venus Express Radio Science liefern eine sehr große Datenbasis für die Elektronendichteverteilung der Tagionosphäre von Mars und Venus. In der Laufzeit des Original-Antrags erfolgte die Ableitung von Profileigenschaften/Umgebungsparametern und die Entwicklung eines schnellen, flexiblen zeitunabhängigen photochemischen Modells der ionosphärischen Elektronendichte (IonA-1) für Mars (Neutralatmosphäre: Mars Climate Database) und Venus (Neutralatmosphäre: VenusGRAM). Der Vergleich der beobachteten und modellierten MaRS und VeRa Parameter des ionosphärischen Hauptmaximums (M2/V2) ergaben für Mars global eine exzellente Übereinstimmung, aber nicht für Venus (unrealistische VenusGRAM Neutralatmosphäre, Peter et al., 2014). Für die Modellierung kleinskaliger Ionosphärenmerkmale wird jedoch die individuelle Übereinstimmung der jeweiligen M2/V2 Höhen und Breiten benötigt, da dies auf Ähnlichkeiten zwischen realer und Modellatmosphäre zur Zeit der Beobachtung hinweist. Für die Modellierung von Meteorschichten unterhalb der Sekundärschicht M1/V1 wurden Fallstudien mit entsprechenden MaRS Profilen in Kombination mit einem Modell für Meteorschichten (IonA/MSDM) durchgeführt. MSDM berücksichtigt die Deponierung von Mg und Fe in eine Atmosphäre und simuliert die Bildung von Metallionen durch Photoionisation/Ladungsaustausch. Ein zusätzlich entwickeltes hydrostatisches 1D Modell der Neutralatmosphäre für ionosphärischen Höhen (NIA) bildet als flexiblere Neutralatmosphäre mit kleinskaligem Höhengitter die Basis für die Anwendung von IonA auf einen größeren Beobachtungsdatensatz. Die Weiterentwicklung von IonA-1 zu einem zeitabhängigen photochemischen Modell mit komplexem Reaktionsschema (Iona-2) ermöglicht die Modellierung von ionosphärischen Ionen. Der Fortsetzungsantrag soll NIA und IonA-2 koppeln, um ein detaillierteres Verständnis der Wechselwirkung zwischen den Ionosphären und Neutralatmosphären in ionosphärischen Höhen zu erreichen. Die Radio Science Beobachtungen der unteren Neutralatmosphäre erfolgen fast zeitgleich mit den Ionosphärenbeobachtungen und bietet so eine erste Abschätzung der Neutraldichte für NIA. Das gekoppelte Modell der Neutralatmosphäre/Ionosphäre mit konsistenter Berechnung der Neutral, Ionen- und Elektronentemperaturen (a) deckt den transportdominierten Bereich der Ionosphäre oberhalb von M2/V2 ab, (b) liefert eine realistischere Modellierung der Anomalien unterhalb von M1/V1, (c) schätzt den Beitrag der sekundären Ionisation in M1/V1/M2/V2 ab, (d) liefert Erklärungen für den sog. Bulge, eine anomale Anhäufung von Elektronen in der Topside und (e) stellt mögliche Zustände der Neutralatmosphäre in ionosphärischen Höhen während der Beobachtungen zur Verfügung. Der letzte Punkt dient der Weiterentwicklung von globalen Zirkulationsmodellen, besonders für Venus, da die Datenlage im entsprechenden Höhenbereich sehr schlecht ist.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 62 |
| Land | 13 |
| Wissenschaft | 61 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 49 |
| unbekannt | 23 |
| License | Count |
|---|---|
| Offen | 59 |
| Unbekannt | 13 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 38 |
| Englisch | 57 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Keine | 55 |
| Webseite | 17 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 44 |
| Lebewesen und Lebensräume | 47 |
| Luft | 72 |
| Mensch und Umwelt | 67 |
| Wasser | 28 |
| Weitere | 72 |