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.
Das Thermosphären/Ionosphären (T/I) System wird sowohl von oben (solar, geomagnetisch), als auch von unten stark beeinflusst. Einer der wichtigsten Einflüsse von unten sind Wellen (z.B. planetare Wellen, Gezeiten, oder Schwerewellen), die größtenteils in der Troposphäre bzw. an der Tropopause angeregt werden. Die vertikale Ausbreitung der Wellen bewirkt hierbei eine vertikale Kopplung der T/I mit der unteren und mittleren Atmosphäre. Vor allem der Einfluss von Schwerewellen (GW) ist hierbei weitestgehend unverstanden. Einer der Gründe hierfür ist, dass GW sehr kleinskalig sind (einige zehn bis zu wenigen tausend km) - eine Herausforderung, sowohl für Beobachtungen, als auch für Modelle. Wir werden GW Verteilungen in der T/I aus verschiedenen in situ Satelliten-Datensätzen ableiten (z.B., sowohl in Neutral-, als auch in Elektronendichten). Hierfür werden Datensätze der Satelliten(-konstellationen) SWARM, CHAMP, GOCE und GRACE verwendet werden. Es sollen charakteristische globale Verteilungen bestimmt, und die wichtigsten zeitlichen Variationen (z.B. Jahresgang, Halbjahresgang und solarer Zyklus) untersucht werden. Diese GW Verteilungen werden dann mit von den Satelliteninstrumenten HIRDLS und SABER gemessenen Datensätzen (GW Varianzen, GW Impulsflüssen und Windbeschleunigungen durch GW) in der Stratosphäre und Mesosphäre verglichen. Einige Datensätze (CHAMP, GRACE, SABER) sind mehr als 10 Jahre lang. Räumliche und zeitliche Korrelationen zwischen den GW Verteilungen in der T/I (250-500km Höhe) und den GW Verteilungen in der mittleren Atmosphäre (Stratosphäre und Mesosphäre) für den gesamten Höhenbereich 20-100km werden untersucht werden. Diese Korrelationen sollen Aufschluss darüber geben, welche Höhenbereiche und Regionen in der mittleren Atmosphäre den stärksten Einfluss auf die GW Verteilung in der T/I haben. Insbesondere Windbeschleunigungen durch GW, beobachtet von HIRDLS und SABER, können zusätzliche Hinweise darauf geben, ob Sekundär-GW, die mutmaßlich in Gebieten starker GW Dissipation angeregt werden, in entscheidendem Maße zur globalen GW Verteilung in der T/I beitragen. Zusätzlich wird der Versuch unternommen, sowohl GW Impulsfluss, als auch Windbeschleunigungen durch GW aus den Messungen in der T/I abzuleiten. Solche Datensätze sind von besonderem Interesse für einen direkten Vergleich mit von globalen Zirkulationsmodellen simulierten GW Verteilungen in der T/I. Diese werden für eine konsistente Simulation der T/I in Zirkulationsmodellen (GCM) benötigt, stellen dort aber auch eine Hauptunsicherheit dar, da eine Validierung der modellierten GW durch Messungen fehlt.
Die Struktur und Zusammensetzung des Thermosphäre-Ionosphäre Systems (T-I) wird stark durch die solare EUV-Strahlung beeinflusst. Die andere wichtige externe Quelle von Variabilität in dieser Atmosphärenregion ist das geomagnetische Feld, das geladene Teilchen in die Atmosphäre leitet wo sie insbesondere um die Pole herum ihre Energie abgeben. Wie neue Daten zeigen, können auch interne Antriebsprozesse sowohl auf kurzen (Tage) als auch langen (Jahre) Zeitskalen die T-I Variabilität dominieren. Eine wesentliche Rolle wird dabei dem langsamen aber kontinuierlichen Anstieg von CO2 in der Mesosphäre und unteren Thermosphäre (MLT) zugeschrieben, der zu verstärkter Strahlungskühlung und damit einhergehender Kontraktion der Atmosphäre führt. Auch andere Treibhausgase können auf kürzeren Zeitskalen die T-I Variabilität stark modulieren, u.a. O3 und NO. Das Hauptziel dieses Projektes ist zu untersuchen, wie die räumliche Verteilung von Langzeittrends in MLT Treibhausgasen mit der T-I Langzeit Variabilität gekoppelt ist. Dabei sollen sowohl bodengebundene als auch Satellitendaten von CO2, O3, NO, H2O sowie Elektronendichten herangezogen werden. Durch Kombination von Daten der Satelliten CHAMP, GRACE, SWARM, COSMIC, GOMOS, ACE-FTS, MLS, SABER, MIPAS, HALOE und AIM soll eine nahezu globale Abdeckung über einen Zeitraum von 2 Sonnenzyklen erreicht werden. Aus diesen Daten soll eine globale Klimatologie erstellt werden als Grundlage für die Ableitung von Langzeittrends und ihrer Korrelation in Zeit, Raum und T-I Parametern, einschließlich der Untersuchung von möglichen zeitlichen Verzögerungen in der Variabilität. Ferner sollen chemische und dynamische Wirkmechanismen der T-I Reaktion auf diese Variabilität identifiziert sowie zum ersten Mal echte Abkühlungs- und Aufheizraten aus der globalen Klimatologie und ihre Korrelationen in der T-I Region berechnet werden. Diese können direkt in allgemeinen Zirkulationsmodellen anstatt der aus Volumenemissionsraten gewonnenen Abkühlraten verwendet werden.
Interne Schwerewellen (SW) verbinden verschiedene Schichten der Atmosphäre von der Troposphäre bis zur Thermosphäre und treiben die großskalige Zirkulation der mittleren Atmosphäre an. Viele der für SW relevanten Prozesse, von ihrer Entstehung über die Ausbreitung bis zur Dissipation sind jedoch unvollständig verstanden und, wegen der geringen typischen Wellenlänge, meist schlecht in numerischen Wettervorhersage- und Klimamodellen repräsentiert. GWING ist eines der Projekte der Forschergruppe MS-GWaves, die darauf abzielt, unser Verständnis der oben angesprochenen multi-skalaren dynamischen Schwerewellenprozesse zu verbessern, um letztendlich eine einheitliche Parametrisierung der in Atmosphärenmodellen nicht auflösbaren Schwerewellen (und ihrer Effekte) von der Entstehung bis zur Dissipation zu entwickeln. Um hierzu beizutragen, ist das zentrale Ziel von GWING die Entwicklung und Anwendung des atmosphärischen Zirkulationsmodells UA-ICON. Mit diesem Modell integriert GWING das in der Forschergruppe MS-GWaves entwickelte Wissen. In der zweiten Phase von GWING stehen zwei übergeordnete wissenschaftliche Fragen im Fokus: a) Welche Bedeutung haben Eigenschaften von Schwerewellen, die in klassischen Parametrisierungen nicht berücksichtigt werden, also insbesondere horizontale und nicht-inständige Propagation sowie die Wechselwirkung transienter Wellen mit dem Grundstrom? b) Welche Rolle spielen Schwerewellen für die globale Zirkulation und ihre Variabilität? Um diese Fragen zu beantworten, werden wir UA-ICON global sowohl mit einer Maschenweite von etwa 20 km (d.h. mit Auflösung von SW bis etwa 100 km Wellenlänge) als auch mit grober Auflösung, dafür aber mit der State-of-the-art Parametrisierung MS-GWaM nutzen. Weiterhin werden spezielle Beobachtungsepisoden mit sehr hoch (ca. 1,5 km) aufgelösten Nestern simuliert. Zur Evaluation und Analyse werden diese Modellsimulationen mit Beobachtungen der Partnerprojekte zusammengeführt. Die wesentlichen Entwicklungsziele für UA-ICON in Phase 2 des Projekts sind dementsprechend die Implementierung von MS-GWaM (entwickelt im Partnerprojekt 3DMSD), die Einführung physik-basierter Schwerewellenquellen (zusammen mit 3DMSD und SV) und eine verbesserte Behandlung von SW bei sehr hoher Modellauflösung. Die Nutzung der verschiedenen UA-ICON-Konfigurationen wird schließlich erlauben, die Bedeutung bisher vernachlässigter Eigenschaften von SW zu untersuchen, d.h. die erste der oben genannten Fragestellungen zu beantworten. Ein spezielles Ziel im Rahmen von GWING ist diese Untersuchung für Episoden plötzlicher Stratosphärenerwärmungen, die durch sich schnell ändernde und zonal nicht symmetrische Bedingungen des Grundstroms gekennzeichnet sind. Im Hinblick auf die zweite übergeordnete Fragestellung, wird sich GWING auf a) die Rolle der SW und einer hohen Modellausdehnung für die Simulation von Zirkulationsänderungen bei globaler Erwärmung und b) die Rolle für die Güte von Wettervorhersagen konzentrieren.
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.
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.
Nichtlineare, stochastische und dissipative geophysikalische Strömungen in Atmosphäre und Ozean sind Teil der Turbulenztheorie. Diese beeinflussen die Dynamik im Bereich von Zentimetern bis zu mehreren hundert Metern sowie die meso- und synoptischen Skalen. Ein Beispiel hierfür ist das Powerspektrum von mesoskaligen horizontalen Winden, das sich statistisch ähnlich wie Meterskalen verhält und mit den Vorhersagen der klassischen isotropen 3D Turbulenz übereinstimmt, wie sie in der Arbeit von Nastrom und Gage von 1984 gefunden wurde. Diese Erkenntnis machte neue Turbulenztheorien nötig, die eine Alternative zur klassischen Erklärung der Schwerewellen bieten könnten, um die Physik hinter der mesoskaligen Dynamik in geophysikalischen Strömungen zu verstehen, wie etwa die Theorie der stratifizierten (geschichteten) Turbulenz (ST). Ein leistungsfähiges Untersuchungsinstrument der ST-Theorie ist die Analyse von Statistikdaten höherer Ordnung von Zustandsvariablen, die das mittlere Strömungsverhalten beschreiben. Dies gilt insbesondere für die Strukturfunktion (SF), die Messungen der gleichen Parameter zu verschiedenen Zeitpunkten und an verschiedenen Orten auf einen einzigen Wert, durch die Schätzung von Ensemble-Mittelwerten, synthetisiert. Eine wesentliche Einschränkung bei der Untersuchung der mesoskaligen Dynamik der Winde durch die Abschätzung von SFs hoher Ordnung für verschiedene atmosphärische Höhen ist jedoch der Mangel an geeigneten Messmöglichkeiten, die die horizontalen Mesoskalen mit ausreichend hoher Auflösung und zeitkontinuierlich erfassen können. Im Bereich der Mesosphäre und der unteren Thermosphäre (MLT) haben multistatische Meteorradarsysteme (SMRs) kürzlich bewiesen, dass sie diese Anforderungen erfüllen. Im Rahmen dieses Projekts werden zwei Hauptthemen verfolgt. Das erste ist die umfassende Analyse und Charakterisierung von SFs zweiter Ordnung der horizontalen mesoskaligen Winde aus multistatischen SMRs Beobachtungen in der MLT-Region. Wir wollen die Gültigkeit der Eigenschaft der horizontalen Isotropie beurteilen und ihre Auswirkungen auf die Dynamik von Rotations- und Divergenzmoden bewerten. Für diese Aufgaben stehen Messungen in mittleren und hohen Breitengraden zur Verfügung. Das zweite Hauptthema ist die Anwendung von Wind-SFs höherer Ordnung, die über die zweite Ordnung hinausgehen, unter Verwendung von MST-Radarwinddaten an einem einzelnen Standort. Die Anwendung der Taylor-Approximation Methode wird die Untersuchung der räumlichen Verschiebungen erleichtern, die aus zeitlichen Verzögerungen bestimmt werden. Die Methode wird anhand von Winden in der oberen Troposphäre und der unteren Stratosphäre implementiert und dann auf die mesosphärischen Winde ausgedehnt. Die Ergebnisse dieses Projekts werden Erkenntnisse über die Unterschiede und Gemeinsamkeiten im statistischen Verhalten der mesoskaligen Winde in verschiedenen atmosphärischen Höhen liefern.
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.
a) Permanente Registrierung der zeitlichen Aenderungen des Erdmagnetfeldes mit Perioden von einigen Sekunden bis einigen Tagen (Aktivitaet des Erdmagnetfeldes). Die Aktivitaet wird durch Bewegungen in der hohen Atmosphaere (Ionosphaere und Magnetosphaere) erzeugt. Diese Phaenomene stehen im engen Zusammenhang mit dem Teil des Sonnenwindes, der die Erde trifft. Die permanente Registrierung der Aktivitaet des Erdmagnetfeldes ist eine der Methoden, mit der der Zustand der hohen Atmosphaere und der Sonne kontrolliert wird. b) Vermessung der absoluten Werte des Erdmagnetfeldes am Ort des Observatoriums und in Sueddeutschland mit einer Genauigkeit von etwa 10 hoch -5. Um die saekularen Aenderungen des Erdmagnetfeldes zu kontrollieren, werden die Messungen am Observatorium etwa alle 10 Tage und im gesamten sueddeutschen Raum etwa alle 10 Jahre wiederholt. Diese Messungen sind Grundlage fuer die Angabe der Deklination und gegebenenfalls der Inklination und der totalen Intensitaet des Erdmagnetfeldes wie sie in Landkarten, Flugplaetzen, Haefen, Labors etc. benoetigt werden.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 65 |
| Land | 13 |
| Wissenschaft | 23 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 50 |
| unbekannt | 25 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 2 |
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| unbekannt | 13 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 41 |
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| Resource type | Count |
|---|---|
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| Boden | 49 |
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