Die Atmosphäre und die Vegetation der Erdoberfläche beeinflussen sich gegenseitig durch bidirektionale Austauschprozesse. Modelle zur Wetter- und Klimavorhersage basieren auf einem mechanistischen Verständnis dieser Interaktionen. Die Vorhersagen und die grundlegenden Theorien funktionieren allerdings nur im Falle einer gut durchmischten (turbulenten) atmosphärischen Grenzschicht. Wenn jedoch stabile atmosphärische Bedingungen vorherrschen, wie typischerweise nachts der Fall, dann sind die bisherigen Theorien nicht ausreichend, um zuverlässige Vorhersagen zu treffen. Um oberflächennahe turbulente Austauschprozesse während stabiler atmosphärischer Schichtung mechanistisch zu verstehen und neue Theorien zu entwickeln, sind zunächst neuartige Mess- und Analyse-Methoden notwendig. Ziel dieses Projekts ist die Beobachtung und Charakterisierung von oberflächennahen Prozessen in der stabilen atmosphärischen Grenzschicht durch eine neuartige Kombination von Mess- und Analysemethoden. Mit einem hochauflösenden in-situ Messkubus (20x20x5m), der sich innerhalb eines größeren mittels Fernerkundung überwachten Raumes (500x500x1000m) befindet, können Bewegung und Strukturen von Temperatur gleichzeitig in Raum und Zeit erfasst werden. Dieser skalenübergreifende Ansatz erlaubt es, nicht-periodische, nicht gut gemischte und räumlich heterogene Bewegungen der Luft nahe der Erdoberfläche zu erfassen. Die gewonnenen Daten werden mittels neuester stochastischer Auswerteverfahren analysiert, um die (nicht-)turbulenten Bedingungen und deren Durchmischung zu charakterisieren. Der wissenschaftliche Gewinn des Projektes liegt in einem wegweisenden innovativen Ansatz, um Modelle in den Bereichen Strömungsmechanik und Erd-System Wissenschaften zu validieren, und so zu einem verbesserten Verständnis unseres Lebensraums, der Schnittstelle zwischen Land und Atmosphäre, zu führen.
Im Rahmen des Projekts soll aus bodengebundenen Wolkenseitenmessungen der reflektierten Strahlung mittels eines abbildenden Spektrometersystems von tropischer hochreichender Konvektion auf das Vertikalprofil der mikrophysikalischen Eigenschaften der Wolke geschlossen werden. Damit soll die vertikale Entwicklung von hochreichender Konvektion, die eine wesentliche klimarelevante Rolle spielt, unter Berücksichtigung des Einflusses von Aerosolpartikeln und von thermodynamischen Bedingungen auf das Tropfenwachstum charakterisiert werden. Die geplanten Messungen sollen auf einem 320 m hohen Messturm (ATTO: Amazonian Tall Tower Observatory), der kürzlich im brasilianischen Regenwald errichtet wurde, stattfinden. ATTO ist mit Messgeräten ausgestattet, die meteorologische, chemische und Aerosolparameter liefern. Die Messregion bietet ideale Beobachtungsbedingungen mit klar definierten Jahreszeiten (Regen- und Trockenzeit), täglicher Konvektion und variablen Aerosolbedingungen. Aus den Messungen eines neuen abbildenden Spektrometersystems, SPIRAS (SPectral Imaging Radiation System) sollen Vertikalprofile der thermodynamischen Phase und der Partikelgröße mit hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung und mit Hilfe von adaptierten Verfahren unter Verwendung von dreidimensionalen Strahlungstransportsimulationen abgeleitet werden. Damit sollen vertikale Bereiche, die das Tropfenwachstum beschreiben (Diffusion, Koaleszenz, Mischphasenbereich und Vereisung), identifiziert werden. Zusätzliche Messungen einer Infrarotkamera und eines scannenden Depolarisations-Lidars werden für die Höhen- und Temperaturbestimmung der beobachteten Wolkenelemente herangezogen. Zusätzlich werden die Polarisationsmessungen des Lidars zur Bestimmung der thermodynamischen Phase verwendet, um den wichtigen Phasenübergang zu identifizieren. Mit Hilfe der gewonnenen Daten werden außerdem Annahmen (Effektivradius als konservative Wolkeneigenschaft) wie sie von Ableitungsverfahren zur Bestimmung von mikrophysikalischen Wolkenprofilen aus Satellitenmessungen gemacht werden, überprüft.
Obwohl bisher schon viele Fortschritte im allgemeinen Verständnis von Mischungs- und Strahlungsprozessen in Stratocumulus (Sc) gemacht wurden, verursachen wolkenbedingte Rückkopplungseffekte von Sc Wolken erhebliche Unsicherheiten in Klimaprojektionen. Diese Probleme werden teilweise verursacht durch eine unrealistische Beschreibung der feinskaligen Mischungsprozesse, die hauptsächlich am Oberrand der Wolken stattfinden. Die Strahlungs-Abkühlung am Wolkenoberrand ist eng mit dynamischen und turbulenten Wolkenprozessen verbunden. Abkühlung am Oberrand der Wolken verursacht ein Absinken. Diese Vertikalbewegungen bedingen Turbulenz wodurch trockene und warme Umgebungsluft in die Wolke eingemischt wird, wodurch sich die damit verbundene Verdunstungsabkühlung erhöht. Zur Untersuchung dieser Vorgänge schlagen wir folgende wesentlichen Projektziele vor: (a) die Verbesserung des Verständnisses der feinskaligen Struktur der Einmischungsinversionszwischenschicht (entrainment interface layer, EIL), (b) die Quantifizierung des Einflusses der EIL auf die Einmischung trockener und warmer Umgebungsluft in Sc Wolken, (c) die Bewertung der Rolle von Strahlungserwärmungs- und Abkühlungsraten bei Einmischungsprozessen in Sc Wolken. Um diese Ziele erreichen zu können, werden Beobachtungen vorgeschlagen mit den zwei kombinierten, hubschraubergetragenen Messsystemen ACTOS (Airborne Cloud Turbulence Observation System) und SMART--HELIOS (Spectral Modular Airborne Radiation measurement sysTem). Die Messungen finden auf den Azoren statt. Beide Messsysteme werden durch einen langsamfliegenden Hubschrauber getragen. Das kombinierte Messsysteme-Paket ermöglicht in-situ Messungen von dynamischen, thermodynamischen, Wolken-mikrophysikalischen, und Strahlungsparametern mit hoher örtlicher Auflösung (überwiegend im cm-Bereich). Kein anderes Messsystem weltweit erreicht diese hohe Auflösung, die allerdings unabdingbar ist für die Erreichung der Projektziele ist. Dies trifft insbesondere auf die Vermessung der Vorgänge in der EIL zu, welche meist eine vertikale Dicke von nur 10 m aufweist.
Direkte Transportwege von der Troposphäre in die untere Stratosphäre von Wasserdampf und troposphärischen Spurengasen(z.B. ozonzerstörender Substanzen, wie beispielsweise sehr kurzlebige halogenierte Spurenstoffe)beeinflussen die chemische Zusammensetzung der oberen Troposphäre und unteren Stratosphäre außerhalb der Tropen (ExUTLS). Sogar relativ kleine Änderungen in Ozon und Wasserdampf in dieser Region, haben große Auswirkungen auf das Klima an der Erdoberfläche. Verschiedene direkte Transportwege werden derzeit diskutiert, wie z. B. quasi-horizontaler Transport aus der tropischen Tropopausen Region, horizontaler Transport aus dem Gebieten des asiatischen Monsuns und durch Konvektion induzierte Einträge. Jedoch ist unser derzeitiges Verständnis für diese Transportprozesse und ihre relativen Beiträge unvollständig. Im Rahmen unseres Projekts AMOS, möchten wir die zugrunde liegenden Transportprozesse für verschiedene vergangene (TACTS/ESMVal) und zukünftige HALO-Kampagnen (PGS, WISE) identifizieren und quantifizieren unter Berücksichtigung ihrer jahreszeitlichen und jährlichen Variabilität. Der Schwerpunkt unseres Projekts ist die WISE-Kampagne, die Transportvorgänge, die die chemische Zusammensetzung in der ExUTLS bestimmen, untersuchen wird. Im Rahmen unseres Projekts werden HALO Messungen mit mehrere (Kurz- und Langzeit-) Simulationen mit dem Lagrangen Modell CLaMS kombiniert. Die Implementierung von künstlichen Markern in CLaMS, mit denen man die Herkunft der Luftmassen bestimmen kann, zusammen mit hochaufgelösten HALO-Messungen von verschiedenen Kampagnen ist ein einzigartiges Werkzeug, um die verschiedenen Transportwege und Mischungsprozesse zu identifizieren. Im Rahmen von AMOS können deshalb die Auswirkungen dieser verschiedenen Transportprozesse auf die chemischen Zusammensetzung der unteren Stratosphäre quantifiziert werden.
Eine Hauptquelle der Vorhersageunsicherheit liegt in der Auslösung von Konvektion durch bodennahe Prozesse wie Grenzschichtturbulenz oder Strömung über Orographie. Für derlei Prozesse wird eine stochastische Beschreibung weiterentwickelt und implementiert. Die erweiterte Parameterisierung wird für unterschiedliche Wetterlagen mit Augenmerk auf die Charakteristika des Fehlerwachstums, die Wechselwirkung mit der großskaligen Strömung und der Güte von Ensemble-Vorhersage getestet. Die relative Bedeutung einzelner Prozesse und deren Wechselwirkung wird untersucht.
Die Einbeziehung von physikalischen Erhaltungsgesetzen ist bereits seit längerem als wichtiger Punkt bei der Entwicklung von numerischen Wettervorhersagemodellen bekannt. In Datenassimilation im weiteren Sinne ist die Berücksichtigung von Erhaltungsgesetzen und die Analyse deren Bedeutung erst seit kurzem ein zentraler Gegenstand der Forschung. Numerische Atmosphärenmodelle sind heute in der Lage, kleinräumige und deshalb hochgradig nichtlineare Dynamik und Physik aufzulösen. Vorhersagen hängen dabei sehr sensible von den Anfangs- und Randbedingungen ab. Die Datenassimilation für Modelle, die viele Skalen darstellen und in die sowohl zeitlich als auch räumlich hochaufgelöste Beobachtungen eingehen verlangt nach einer Überprüfung und der Weiterentwicklung der zur Zeit in numerischen Wettervorhersagemodelle genutzten, auf weniger nicht lineare Anwendungen ausgelegte Methoden. Das primäre Ziel dieses Projektes ist die Entwicklung von Ensemble-basierten Datenassimilations-Algorithmen welche Eigenschaften von nichtlinearen dynamischen Systemen, zum Beispiel die Erhaltung von Masse, Drehimpuls, Energie und Enstrophie berücksichtigen. Insbesondere werden die folgenden zwei Problemstellungen bearbeitet. Gemeinsam mit Kollegen haben wir kürzlich zeigen können, dass Erhaltung von Masse und Positivität wichtige Nebenbedingungen für Datenassimilations-Algorithmen sind. Beide Bedingungen sind in einem neuen Algorithmus, dem quadratic programming ensemble Kalman filter, umgesetzt worden. Tests an linearer Dynamik wurden ebenfalls bereits durchgeführt. Im Rahmen des vorgeschlagenen Projektes soll dieser Algorithmus in einer idealisierten Konfiguration für die Assimilation von Radarreflektivität mit dem nichthydrostatischen, konvektionsauflösenden COSMO-DE-Modell erweitert, implementiert und evaluiert werden. Zweitens, wird untersucht wie sich Datenassimilations-Algorithmen wie der Ensemble Kalman Filter und der quadratic programming ensemble Kalman filter auf die zu erhaltenden Größen im Fall von Experimenten mit einem idealisierten, nichtlinearen zweidimensionalen Flachwassermodell auswirken, sowie ob und wie diese Ensemble-basierten Algorithmen modifiziert werden können um Lösungen mit den vorgeschriebenen Eigenschaften zu erhalten. Es ist zu erwarten, dass Erhalt von Masse und Entropie die nicht lineare Energie Kaskade im System verbessert. Der mögliche Einfluss auf die Exaktheit von Vorhersagen wird auch untersucht.
Electrical conductivity is a key parameter in models of magnetic field generation in planetary interiors through magneto-hydrodynamic convection. Measurements of this key material parameter of liquid metals is not possible to date by experiments at relevant conditions, and dynamo models rely on extrapolations from low pressure/temperature experiments, or more recently on ab-initio calculations combining molecular dynamics and linear response calculations, using the Kubo-Greenwood formulation of transport coefficients. Such calculations have been performed for Fe, Fe-alloys, H, He and H-He mixtures to cover the interior of terrestrial and giant gas planets. These simulations are computationally expensive, and an efficient accurate scheme to determine electrical conductivities is desirable. Here we propose a model that can, at much lower computational costs, provide this information. It is based on Ziman theory of electrical conductivity that uses information on the liquid structure, combined with an internally consistent model of potentials for the electron-electron, electron-atom, and atom-atom interactions. In the proposal we formulate the theory and expand it to multi-component systems. We point out that fitting the liquid structure factor is the critical component in the process, and devise strategies on how this can be done efficiently. Fitting the structure factor in a thermodynamically consistent way and having a transferable electron-atom potential we can then relatively cheaply predict the electrical conductivity for a wide range of conditions. Only limited molecular dynamics simulations to obtain the structure factors are required.In the proposed project we will test and advance this model for liquid aluminum, a free-electron like metal, that we have studied with the Kubo-Greenwood method previously. We will then be able to predict the conductivities of Fe, Fe-light elements and H, He, as well as the H-He system that are relevant to the planetary interiors of terrestrial and giant gas planets, respectively.
Die Fähigkeit, das Wetter bis über eine Woche hinaus vorhersagen zu können, erspart unserer Gesellschaft jährlich Kosten in Milliardenhöhe und trägt entscheidend zum Schutz von Leben und Eigentum bei. Die zunehmende Leistungsfähigkeit unserer Computersysteme und neuartige Beobachtungen haben über die Jahre hinweg zu einer kontinuierlichen Verbesserung der Wettervorhersagequalität geführt. Dennoch kommt es immer noch gelegentlich zu erheblichen Fehlvorhersagen. Dies ist nicht allein auf Defizite in den Vorhersagemethoden zurückzuführen - in einem chaotischen System wie der Atmosphäre gibt es Wettersituationen, die per se schwer vorherzusagen sind. Die gegenwärtige Herausforderung ist daher die Vorhersagbarkeit und insbesondere deren Grenzen, abhängig von der jeweiligen Wettersituation, zu identifizieren um eine bestmögliche Vorhersage bereitstellen zu können. Der TRR 165 wird sich dieser Herausforderung stellen und hat sich zum Ziel gesetzt, durch die Beantwortung der zugrunde liegenden wissenschaftlichen Fragestellungen einer neuen Generation von Wettervorhersagesystemen den Weg zu ebnen. Die wichtigsten Ursachen für verbleibende Unsicherheiten in der derzeitigen numerischen Wettervorhersage sind: A das schnelle Wachstum von Fehlern, die durch nicht oder unzureichend dargestellte physikalische Prozesse wie Konvektion oder Mischung in der Grenzschicht entstehen und letztlich zu Veränderungen der Wellen auf synoptischer Skala führen können, B unser begrenztes Verständnis der physikalischen Prozesse in Wolken und C der relative Einfluss lokaler Faktoren und synoptisch-skaliger Wellen auf das Wetter und dessen Vorhersagbarkeit. Im Rahmen von 'Wellen, Wolken, Wetter' werden diese drei Fragestellungen gemeinsam von Experten der Disziplinen Atmosphärendynamik, Wolkenphysik, Statistik, Inverse Methoden und Visualisierung bearbeitet. Dabei wird TRR 165 eine Vielzahl von Methoden anwenden und neu entwickeln, wie etwa numerische Modelle mit detaillierter Darstellung von Wolkenprozessen und Aerosolen, aber auch Ensemblevorhersagen mit hochentwickelten statistischen Nachbearbeitungsverfahren zur mathematischen Beschreibung der Unsicherheit nutzen. Die zusätzliche Entwicklung neuer, interaktiver Visualisierungsmethoden erlaubt eine rasche und intuitive Erfassung komplexer Informationen, die in Ensemblevorhersagen sowohl zu den Ursachen als auch zur Entwicklung der Unsicherheit meteorologischer Strukturen enthalten sind. Die Gesamtziele von 'Wellen, Wolken, Wetter' sind nur durch die Zusammenführung der Expertise von drei renommierten Forschungsstandorten zu erreichen: München mit der LMU, der TUM, dem DLR; Mainz mit der JGU; und Karlsruhe mit dem KIT. Zudem wird im Rahmen dieses Konsortiums ein innovatives Programm geschaffen, das die Entwicklung von Nachwuchswissenschaftlern im Rahmen eines etablierten Netzwerks erfahrener Wissenschaftler fördern und die Chancengleichheit auf allen Karriereniveaus in den beteiligten Disziplinen verbessern soll.
Die mit der Systemgröße wachsende Vorhersageunsicherheit wird von der Konvektion im Kern eines Hurrikans bis zu dessen Gesamtgröße, mit speziellem Blick auf Einbeziehung von Umgebungsluft sowie der Wechselwirkung mit Höhentrögen stromaufwärts, untersucht. Konvektionsauflösende Ensemblesimulationen werden für ausgewählte Episoden durchgeführt. Mit neuen Data-Mining und Visualisierungsmethoden wird das Einmischen der Umgebungsluft diagnostiziert. Diese Ergebnisse gewähren neue Einblicke in die komplexe Dynamik der außertropischen Umwandlung und der damit verbundenen Vorhersagbarkeit.
Die genaue Vorhersage von Gewittern ist sowohl für die Wissenschaft als auch für die Öffentlichkeit ein wichtiges Anliegen, da konvektive Ereignisse im Sommer zu den größten Naturgefahren in unseren Breiten gehören. Um die Entstehungsprozesse von Gewittern genauer zu verstehen, ist eine Untersuchung von Konvektion auf einer hoch auflösenden Skala nötig. Nur damit kann man den heutigen Anforderungen an die Vorhersage (in Bezug auf Zeit, Raum und Intensität) gerecht werden. Zu diesem Zweck wird im nächsten Jahr im Rahmen von zwei internationalen Projekten (COPS und MAP D-PHASE) im Süden von Deutschland eine groß angelegte Messkampagne durchgeführt. Das Hauptziel dieser Kampagne ist die Erstellung eines hochwertigen Datensatzes für die Untersuchung konvektiver Prozesse, von der Auslösung von Konvektion über die Wolken- und Niederschlagsbildung bis hin zur Untersuchung von Wolkenchemie und Hydrometeoren. Damit sollen meteorologische (und hydrologische) Vorhersagen für konvektive Ereignisse verbessert werden. Sowohl bei COPS (Convective and Orographically-induced Precipitation Study; Teil des Priority Program SSP 1167 der Deutschen Forschungsgemeinschaft) als auch bei MAP D-PHASE (Mesoscale Alpine Program Demonstration of Probabilistic Hydrological and Atmospheric Simulation of flood Events in the Alpine region, ein von der Welt-Meteorologischen Organisation gefördertes Projekt) ist das Institut für Meteorologie und Geophysik in der Planungsphase vertreten. Im Rahmen des vorgeschlagenen Projektes soll die Messkampagne durch den Einsatz eines eigenen Meso-Messnetzes und Personal unterstützt werden, womit ein wichtiger Beitrag zu dem einmaligen Datensatz, der durch den Einsatz verschiedenster Messsysteme (Bodenstationen, Dopplerradar, Lidar, Satelliten, Flugzeuge, Radiosonden, ...) zu Stande kommt, geleistet wird. Mit Hilfe der Daten aus der Feldkampagne soll im Zuge des Projektes das Analyseverfahren VERA, das im Rahmen von FWF-Projekten am Institut entwickelt worden ist, einerseits für das Nowcasting von Gewittern, andererseits zur genaueren Niederschlagsanalyse, weiterentwickelt werden. Für beide Entwicklungsschritte wird dem Fingerprint-Ansatz, mit dem Zusatzinformation für das Downscaling meteorologischer Felder in die VERA-Analyse implementiert werden kann, eine wichtige Rolle zukommen. Dieser Ansatz wird für 3 Dimensionen, mehrere Fingerprints und höhere Auflösungen (bis 1km Gitterdistanz) erweitert. Mittels des Datensatzes werden neue Fingerprints entwickelt, die dazu beitragen werden, die Analysegenauigkeit für den Niederschlag und die Vorhersagbarkeit von Gewittern in Echtzeit mit Routinedaten zu verbessern. Das fertig entwickelte Analyseverfahren soll dann in einem weiteren Schritt zur Echtzeit-Validierung von hoch auflösenden Wettermodellen verwendet werden, wobei ein neuer Ansatz des Vergleiches zum Tragen kommt. Auch dadurch wird ein Beitrag zur besseren Vorhersagbarkeit von Gewittern geleistet.
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