Das Projekt "Sonderforschungsbereich Transregio 172 (SFB TRR): Arktische Verstärkung: Klimarelevante Atmosphären- und Oberflächenprozesse und Rückkopplungsmechanismen (AC)3, Teilprojekt E03: Prozessbasierte Einschätzungen von arktischen tiefen Wolken" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Köln, Institut für Geophysik und Meteorologie, Bereich Meteorologie, Arbeitsgruppe Integrierte Fernerkundung.Dieses Teilprojekt untersucht die Prozesse, die zur Entwicklung, Lebensdauer und Zerfall von arktischen tiefen Wolken führen. Dabei liegt der Fokus auf deren makro-, mikropysikalischen und dynamischen Eigenschaften als auch deren Wechselwirkung mit heterogenen Oberflächeneigenschaften. Unsere Forschungsstrategie besteht aus einem integrierten Ansatz von Large-Eddy aufgelösten Simulationen (LES) in Verbindung mit neuartigen bodengebundenen Fernerkundungsmethoden. Die Konfiguration des LES wird aus Eulerschen aber auch Lagrangschen Beschreibungen bestehen, wobei die Eulersche Darstellung Langzeit Perioden an einer bestimmten Stelle abdeckt, wohingegen die Lagrangsche Darstellung dafür entwickelt wird die Schiffsrouten mit den Flugzeugmessungen zusammenzuführen.
Das Projekt "Sonderforschungsbereich Transregio 165 (SFB TRR): Wellen, Wolken, Wetter; Waves to Weather - A Transregional Collaborative Research Center, Predictability of local Weather - C5: Forecast uncertainty for peak surface gusts associated with European cold-season cyclones" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Meteorologie und Klimaforschung, Department Troposphärenforschung.Predictions of the track and intensity of severe cyclones have substantially improved over recent decades but accurate predictions of the location, timing, and intensity of peak surface gusts remain challenging. Such information is of utmost importance for storm damage and warnings to the population. The general approach is to break down sources of uncertainty according to the different scales involved using appropriate modeling and observational datasets and methods: - On the synoptic scale the focus will be on the track and intensity of the cyclone associated with the extreme gusts over Germany. Forecast uncertainty will be quantified statistically for the top 2% of gust events using global ensemble prediction systems and objective tracking methods. Standard gust parameterizations will be applied to these datasets. (A) - For the investigation of mesoscale processes, suitable case studies will be selected from the sample identified under (A). Physical processes of main interest in this context are 'sting jets', descending wind speed maxima in the middle troposphere in the area of bent-back warm fronts, and moist convection, for example as occurring along cold fronts, and their associated cold pools. Observational datasets to be used in this context include gust measurements from the network of the German Weather Service (DWD), space-borne scatterometer data over the North and Baltic Seas, radiosondes, and wind profilers. Forecast uncertainty will be assessed on the basis of LEPSs, taking into account uncertainty resulting from the driving synoptic scale analyzed under (A). Targeted high-resolution simulations using the COSMO model will be conducted for detailed process studies, e.g., of sting jet formation. - Factors influencing the prediction of gusts, which are not resolved by current weather prediction models, include turbulent mixing of momentum into and across the boundary layer, particularly in areas of large shear at mid-levels as for example underneath sting jets. These aspects will be addressed with observations from ground-based and aircraft-borne wind lidar operated by the Karlsruhe Institute of Technology as well as wind towers and wind profilers, which will be compared to Large Eddy simulations. Selected cases will include existing data and new observations taken as part of the project. The final outcome from this project will be an integral assessment of the relative contributions from different scales and processes to forecast uncertainty of strong wind gusts over Germany during the winter half year as well as of the quality of widely used gust parameterizations. This will enable the provision of concrete guidance to operational forecasters and model developers.
Das Projekt "Teilprojekt 8: Fernerkundungsprodukte von polumlaufenden Satelliten^Teilprojekt 1: Schnittstelle Beobachtung - Modellierung / Teilprojekt 9: Satellitenfernerkundung von Wolkeneis^Teilprojekte 4 und 11: Beobachtungen der LACROS Supersite und Fernerkundungsdaten von METEOSAT^HD(CP)2_O, Teilprojekt 7: Beobachtungen der Supersite Schneefernerhaus" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Ludwig-Maxililians-Universität München, Meteorologisches Institut, Lehrstuhl für Experimentelle Meteorologie.
Das Projekt "Strömungsformen bei Vermischung in der Umgebung eines Rohrleitungs T-Stücks (KEK)" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Stuttgart, Institut für Kernenergetik und Energiesysteme.
Das Projekt "Wolken- und Niederschlagsprozesse im Klimasystem - HD(CP)2: Projekt M4 - Landoberfläche" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Meteorologie und Klimaforschung, Department Troposphärenforschung.Die Ziele dieses Projektes sind die Aufbereitung von hochaufgelösten Anfangsfeldern für Bodenfeuchte und -temperatur einschließlich ihrer Unsicherheit für die Benutzung durch die HD(CP)2 Gemeinschaft. Weiterhin werden die Sensitivität des Grenzschichtzustandes und des Lebenszyklus von Wolken und Niederschlag hinsichtlich der Landoberflächenparameter untersucht. Darüber hinaus werden die relevanten Skalen für die Anfangswerte des Landoberflächenzustandes in Bezug auf Wolken und Niederschlag herausgearbeitet. Oberflächenflüsse werden für die Nutzung in LES Modellen zur Verfügung gestellt, so dass ein Vergleich der Ergebnisse von verschiedenen Modellen (LES, hochaufgelöstes mesoskaliges Modell) Hinweise für die Wichtigkeit der Turbulenzparameterisierung im HD(CP)2 Modell liefern kann. Anpassung der Modelle TERRA-ML und HMRS für die vorgesehenen Experimente und Aufbereitung der Antriebsdaten mit der für die Simulationen notwendigen räumlichen Auflösung. Durchführung der TERRA-ML und HRMS Simulationen mit Bereitstellung von Bodenfeuchte, Bodentemperatur und Oberflächenflüssen (2-Jahresmeilenstein). Ermittlung der Skalen der Landoberflächeninhomogenitäten, die für Wolkenprozesse relevant sind. Bewertung, von welchen Oberflächenparametern Wolken- und Niederschlagsprozesse wesentlich abhängen.
Das Projekt "Wolken- und Niederschlagsprozesse im Klimasystem (HD(CP)2) - M2 - Benchmarking - Leistungsanalyse^Teilvorhaben 2, Teilvorhaben 1" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Max-Planck-Institut für Meteorologie.Ziel dieses Vorhabens ist die Entwicklung und Generierung einer Reihe von Benchmark-Fällen, die von der HD(CP)2-Gemeinschaft genutzt werden kann. Darüber hinaus soll erkundet werden, wie Unsicherheiten bei der Repräsentation von Landoberflächen, der Wolkenmikrophysik und des Aerosols die Interpretation der geplanten HC(CP)2-Simulationen beeinflussen können. Die Benchmark-Fälle werden aus einer Reihe von koordinierten Simulationen bestehen, bei denen zwei etablierte Large Eddy Simulation (LES)-Modelle zum Einsatz kommen. Diese Simulationen dienen als Referenz zum Testen des HC(CP)2-Modells und als Datenquelle zur Evaluierung von in anderen Teilprojekten eingesetzten Modellen. Das MPI-M arbeitet als Teil des HD(CP)2 Benchmarking Projektes. Dabei geht es um die Anwendung von zwei fein-skaligen (LES) Modellen, mit denen Benchmark-Fälle generiert und dann anderen Projektpartnern zur Beurteilung des HD(CP)2 Konzeptes bereitgestellt werden. Zusammen mit Projektpartnern aus Hannover wird auch ein Prototyp mit einem täglichen Zyklus entwickelt. Alle Modell Simulationen werden im Rahmen von Workshops vorgestellt und verfügbar gemacht. Ein wesentlicher Aspekt der Untersuchungen ist es, die Unsicherheit der parametrisierten Prozesse zu bestimmen, wie mikrophysikalische Annahmen bei der Wolkenbildung, wie Turbulenz-Schemata oder wie Wechsel-Wirkungen zwischen Aerosolen und Wolken. Dieses erfordert eine enge Zusammenarbeit mit anderen Teilprojekten des HD(CP)2.
Das Projekt "INFLOW-Noise: Bewertung relevanter Lärmquellen von Windenergieanlagen unter realen atmosphärischen Zuströmbedingungen^INFLOW-Noise: Bewertung relevanter Lärmquellen von Windenergieanlagen unter realen atmosphärischen Zuströmbedingungen, INFLOW-Noise: Bewertung relevanter Lärmquellen von Windenergieanlagen unter realen atmosphärischen Zuströmbedingungen" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, Bau und Reaktorsicherheit. Es wird/wurde ausgeführt durch: Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Institut für Physik, ForWind - Zentrum für Windenergieforschung.An Windenergieanlagen (WEA) tritt strömungsinduzierter Lärm aufgrund von verschiedenen Ursachen auf. Dieser Lärm spielt eine erheblich Rolle bei der Akzeptanz von WEA im Onshore-Bereich. In diesem Projekt wird versucht mögliche Ursachen von strömungsinduziertem Lärm zu erfassen und zu lokalisieren. Insbesondere im Hinblick auf durch die Anströmbedingungen ausgelöste Geräuschemission soll Untersucht werden, ob, mit welcher Quantität und wie turbulente Einströmungsbedingungen zu Lärmentwicklung von WEA beitragen. Zu diesem Zweck werden primär numerische Simulationen durchgeführt. Diese beinhalten aerodynamische Large Eddy Simulationen (LES) aus der Computational Fluid Dynamic (CFD), wie auch aufwendige aeroakustische Simulationen. Diese sollen unter unterschiedlichen turbulenten Einströmbedingungen in verschiedenem Detailierungsgrad durchgeführt werden. ForWind führt in dem Projekt zum Einen Validierungsmessungen im Windkanal durch. Zu diesem Zwecke werden aerodynamische Messungen an Blattprofilen hinter einem fraktalen Gitter durchgeführt. Dieses dient dazu, ein, der atmosphärischen Turbulenz möglichst nahe kommendes, intermittentes Windfeld zu erzeugen, welches auf das Blattprofil trifft. Zusätzlich sollen akustische Simulationsergebnisse mit Messergebnissen validiert werden. Zum Anderen, werden numerische Turbulenzmodelle, die intermittente Eigenschaften der Windströmung erfassen können in CFD-Codes implementiert, um die Windcharakteristik möglichst genau zu erfassen.
Das Projekt "Teilvorhaben 2^Wolken- und Niederschlagsprozesse im Klimasystem (HD(CP)2) - M1 - ModelDevelopment - Modellentwicklung^Teilvorhaben 4^Teilvorhaben 3^Teilvorhaben 5, Teilvorhaben 1" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Deutscher Wetterdienst, Geschäftsbereich Forschung und Entwicklung.Im Teilprojekt M1-1A wird der dynamische Kern des Modells ICON so erweitert, dass es auch für Large-Eddy-Simulationen einsetzbar sein wird. Hierzu ist insbesondere eine geeignete Parametrisierung subskaliger Turbulenz zu implementieren, die aufgrund der speziellen Gitterstruktur des ICON nicht einfach von anderen Modellen übernommen werden kann. Zudem sind weitere Optimierungen des dynamischen Kerns für die effiziente Nutzung massiv-paralleler Rechnerarchitekturen erforderlich. In Teilprojekt M1-1B werden Programme zur Bereitstellung externer Parameter (Topographie, Boden- und Landnutzungsdaten) sowie zur Generierung von Anfangs- und Randdaten so weiterentwickelt, dass Rohdaten mit einer Auflösung unter 100 m eingelesen werden können und Gebietsgrößen mit mehr als 50 Mio. Gitterpunkten verarbeitet werden können. In beiden Teilprojekten wird das ICON-Modell sowie die zugehörige Preprocessing-Software so erweitert und optimiert, dass sie den besonders hohen softwaretechnischen Anforderungen (v.a. Parallelisierung und Tauglichkeit bei sehr hohen Modellauflösungen) gerecht wird. Hierfür wird im Grundsatz auf bekannten Methoden aufgebaut, im Detail werden aber auch neuartige Ansätze erforderlich sein. Die Entwicklungen des Moduls M1 bilden die Grundlage für die zweite Projektphase von HD(CP)2 und somit für den Erfolg des Gesamtprojekts. Darüber hinaus kommen die Ergebnisse allen Nutzern des ICON-Modells zugute, das nach dem Erreichen eines hinreichenden Konsolidierungsgrades als Community-Modell den Universitäten und Forschungsinstituten zur Verfügung stehen wird.
Das Projekt "Improved wind energy assessment based on coupled wind, terrain and vegetation modeling (WindLand)" wird/wurde gefördert durch: Schweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL), Faculte ENAC, IIE, Laboratoire d'ingenierie eolienne et d'energie renouvelable.One of the main sources of uncertainty during the design and operation of wind energy projects is associated with our current limited ability to predict wind and turbulence at spatial and temporal scales relevant to wind turbine operation, particularly over complex terrain. Many mountainous regions with high wind energy potential (including the Jura region in Switzerland and the Carpathian Mountains in Romania) are characterized by multi-scale variability of land surface properties (topography and vegetation cover), which strongly affects the spatial distribution of wind and turbulence and, in turn, wind-turbine performance. Despite the recent efforts to develop high-resolution eddy-resolving flow simulation techniques such as Large-Eddy Simulation (LES) for assessing wind energy projects, their application to mountainous regions is still in its infancy. In order to be effective, LES needs to be properly coupled with high-resolution information of the relevant land surface properties, namely topography, aerodynamic surface roughness, and vegetation structure of tall canopies. This information could potentially be obtained using the latest advances in wavelet-based multi-resolution digital terrain modeling and vegetation modeling. The proposed research aims at developing and assessing a framework that integrates terrain and vegetation modeling concepts and tools in support of accurate wind modeling for wind energy applications over complex terrain. To achieve this, we propose a multidisciplinary approach that consists of coupling the following main modeling elements: (1) a new-generation tuning-free Large-Eddy Simulation technique for high-resolution predictions of wind and turbulence over complex terrain, with and without wind farms; (2) very high resolution Digital Elevation Models linked with novel, wavelet-based generalization and filtering techniques to provide description of the surface properties at the relevant scales; and (3) landscape and vegetation models to predict the potential feedbacks between atmospheric boundary layer processes (fluxes), as affected by the wind farms, and vegetation patterns. The resulting modeling framework will be applied to two case study areas for which high resolution terrain data will be available: one in the Swiss Jura region, and the other in the Romanian Carpathians. The proposed new modeling framework is expected to be a powerful tool for optimizing the design and operation of wind farms. In particular, it will be useful to maximize wind energy production and minimize fatigue loads (and associated maintenance costs) in wind farms. It will also allow us to study the effects of wind farms on land-atmosphere exchanges and fluxes of momentum, heat and water vapor, which are expected to affect the near-surface air temperature and moisture and, in general, the local meteorology. (...)
Das Projekt "Schwerpunktprogramm (SPP) 1276: Multiple Scales in Fluid Mechanics and Meteorology (Metström); Skalenübergreifende Modellierung in der Strömungsmechanik und Meteorologie, Turbulent Exchange processes between Forested areas and the Atmosphere' (TurbEFA)" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft / Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Technische Universität Dresden, Bereich Bau und Umwelt, Fachrichtung Hydrowissenschaften , Institut für Hydrologie und Meteorologie, Professur für Meteorologie.
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| Bund | 18 |
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