Vorwärtstrajektorien der regionalen Kaltluftströmungssysteme. Die Daten sind Teil der landesweiten Planungshinweiskarte und zeigen gemeinsam mit den regionalen Kaltluftströmungssystemen die Bedeutung der überregionalen Betrachtung von Kaltluft. Die Trajektorien beschreiben den Pfad bestimmter kühler Luftpakete im Laufe der modellierten Nacht vom Entstehungsort bis hin zum Siedlungsraum.
Derzeitige radar-basierte Nowcastingverfahren basieren auf der Annahme, dass die zeitliche Entwicklung von Hagelereignissen in erster Linie durch Advektionsvorgänge gesteuert ist; die relevanten physikalischen Prozesse, die für die Entstehung und das Größenwachstum von Hagel entscheidend sind, bleiben dabei unberücksichtigt. In Verbindung mit der komplexen internen Struktur und Dynamik von Hagelstürmen ergeben sich daraus große Unsicherheiten bei der Vorhersage der Hagelgrößenverteilung und der von Hagel betroffenen Fläche am Boden. Das Ziel des Projekts LIFT (Large Hail Formation and Trajectories) ist es, die Hagelentstehung und Hageltrajektorien besser zu verstehen, um daraus als wichtige Komponenten eines physikalisch-basierten Nowcastings erstmals ein radar-basiertes Verfahren für das Hagelwachstums zu entwickeln. Zu diesem Zweck wird im Rahmen von LIFT eine Messkampagne Süddeutschland durchgeführt, wo die größte Hagelwahrscheinlichkeit in Deutschland auf vielfältige Beobachtungssysteme trifft, die im Rahmen der Messkampagne Swabian MOSES mit einem dichten Netzwerk betrieben werden. Zum ersten Mal werden im Rahmen von LIFT moderne Radargeräte, In-situ Messgeräte, Fotogrammetrie und numerische Modellierung synergistisch kombiniert und ein umfassender Datensatz zur Rekonstruktion der zeitlichen Entwicklung des Hagelwachstums erstellt. Betroffene Bürger werden aktiv in die Messaktivitäten mit einbezogen und aufgerufen, Hagelkörnern einschließlich ihrer Haupteigenschaften in die WarnWetter App des DWD zu melden. Die Messkampagne mit ihrem mobilen und flexiblen Konzept beinhaltet die Anwendung neuer, innovativer Messtechniken, darunter Lagrangesche Trajektorien mittels kleiner Messsysteme, die in die Wolken eingebracht werden, und dronengesteuerte Luftbildaufnahmen zur Bestimmung der Hagelspektren. Aus Fernerkundungsdaten gewonnene Signaturen von Hagelereignissen liefern Informationen über die Charakteristika der Hagelereignisse und werden mittels numerischer Simulationen sorgfältig auf Messungenauigkeiten und Sensitivitäten bzgl. atmosphärischer Umgebungsvariablen evaluiert. Indikatoren für die Hagelentstehung und das Hagelwachstum werden aus Beobachtungsdaten und Simulationen identifiziert, und liefern die Grundlage für ein beobachtungs-basiertes Hagelwachstumsmodell. Schließlich wird dieses Multi-Parameter Hagelwachstumsmodell mit den bestimmten Hageltrajektorien und Schmelzprozessen kombiniert, um zu bestimmen, welche Prozesse am wichtigsten sind für das Nowcasting von Hagel. Das Projekt LIFT liefert damit einen wichtigen Betrag für zukünftige radar-basierte Hagelwarnsysteme mit einer verbesserten Vorhersagezeit und Vorhersagequalität.
Die Entwicklung arktischer Luftmassen ist wichtig für die Entstehung und Beständigkeit von Wolken und Niederschlag. Zwei Phänomene – warme und feuchte Einflüsse aus dem Süden sowie kalte und trockene Strömungen aus dem Norden – verursachen besonders starke und schnelle Änderungen in den Luftmassen. Während dieser Ereignisse ändern sich die Zustände z.B. der Wolken, der Stabilität und des Feuchtebudgets sowohl räumlich als auch zeitlich. Aufgrund dieser schnellen Änderungen sowie den generellen arktischen Bedingungen mit niedrigen und oft starken Inversionen, ist es schwierig die Prozesse mit globalen Modellen mit einer groben Auflösung sinnvoll wiederzugeben. Um die entscheidenden Prozesse sowohl besser zu erfassen als auch zu parameterisieren, wird in diesem Projekt eine Kombination aus detaillierten Beobachtungen mit dem HALO Flugzeug und hoch-aufgelösten Simulationen mit dem ICON-LEM verwendet. Durch die lange Reichweite des HALO Flugzeuges wird es möglich sein dasselbe Ereignis mehrmals zu messen und dadurch einen breiten Einblick in die Struktur der Luftmasse zu bekommen. Darüber hinaus wird es durch die Lagrangsche, d.h. mit der Strömung mitbewegte, Flugstrategie möglich sein, die zeitliche Entwicklung der Luftmassen während der Ereignisse zu erfassen. Durch lokale Verfeinerungen um den tatsächlichen Flug herum wird die Auflösung des ICON-LEM Setups zwischen 1 km und 100 m variieren. Mit dieser einzigartige Kombination von Flugzeugbeobachtungen und hochauflösender Modellierung wird es möglich sein, das Feuchtebudget während der beobachteten warmen und kalten Einströmungen abzuschätzen. Anhang dieser Abschätzung können anschließend offene Fragen wie die Effizienz des Niederschlages sowie deren Einfluss auf die Beständigkeit der arktischen Mischphasenwolken untersucht werden. Während die Lagrangsche Flugstrategie es ermöglicht neue und einzigartige Forschungsfragen zu untersuchen, stellt sie die Flugplanung vor eine große Herausforderung, da eine gute Abschätzung der Luftströmungen unerlässlich sein wird. Teil dieses Projekts ist es deshalb auch die Flugplanung durch hochaufgelöste Vorhersagen und die Verfolgung bestimmter Luftmassen zu unterstützen. Insbesondere die Berechnung mehrerer Trajektorien wird es ermöglichen die verbleibenden Unsicherheiten abzuschätzen und sinnvolle Flugmuster vorzuschlagen. Die vorgeschlagene Kombination von Flugzeugbeobachtungen und hochauflösender Modellierung wird zu einem besseren Verständnis der Änderungen im Feuchtebudget und der Erhaltung von Mischphasenwolken während der feuchten sowie kalten Luftströmungen in der Arktis führen.
Die erste Antragsphase war auf die Bildungsraten und die Speicherung von anthropogenem Kohlenstoff (Cant) im Antarktischen Zwischenwasser (AAIW) fokussiert. Mit Hilfe von Freon (CFC) Daten konnten wir eine signifikante Reduktion der AAIW Bildungsrate von den 1990ern zu den 2000ern Jahren feststellen. Dies führte zu einer geringeren Steigerung der Cant Speicherung als vom atmosphärischen Cant Anstieg und einem unveränderten Ozean zu erwarten war. Um den Schwierigkeiten mit den Randbedingungen auszuweichen (Pazifisches AAIW strömt über die Drake Passage auch in den Atlantik und weiter in den Indischen Ozean) planen wir nun ein globales Vorgehen um in allen Ozeanen die Bildungsraten und Cant Speicherungen in den Zwischen- Tiefen- und Bodenwassermassen zu berechnen. Darüber hinaus wird der Zeitraum bis 2015 ausgedehnt, und wo immer die Datenlage es zulässt, Pentaden- anstatt Dekadenmittelwerte gebildet. Verwendet wird der aktualisierte GlODAPv2 Datensatz und eigene Daten.Die Berechnungen aus den Beobachtungen werden mit den Ergebnissen eines wirbelauflösenden globalen Ozeanmodells (1/10 Grad) kombiniert. Das POP Modell (Los Alamos Laboratory Parallel Ocean Program) mit eines horizontalen Auflösung von 0.1 Grad und 42 Tiefenstufen wird für die letzten 20 Jahre mit einem realistischen Forcing angetrieben und enthält außerdem die Freone als Tracer. Neben dem Vergleich mit einem klimatologischen Antrieb wird das Modell zur Weiterentwicklung der Tracer-Methode verwendet wir z.B. die Unsicherheit von zu wenig Datenpunkten und der Extrpolationsroutine auf die Bildungsraten / Cant Speicherungen. Ein weiterer wichtiger Punkt wird die Bestimmung der TTDs aus Lagrange Trajektorien und der Vergleich mit TTDs aus Tracermessungen sein, sowie die Untersuchung der Rolle der Wirbel, der Vermischung durch Wirbel und der vertikalen Vermischung.
Schwefelhexafluorid (SF6) und Stickstofftrifluorid (NF3) gehören zu den Stoffen mit dem höchsten Treibhauspotential (SF6-GWP= 23500, NF3-GWP= 16.100). Da SF6 im Focus der Politik ist (Verordnung (EU) 517/2014), wird häufig auf NF3 ausgewichen. In diesem zweiten Teil des Globalvorhabens soll eine Zuwendung auf Antrag vergeben werden. Es sind eine Trajektorie und eine Ausreißeranalyse aus SF6 und NF3-Messwerten dreier Luftmessstationen durchzuführen, mit dem Ziel Emissionsquellen in Europa zu ermitteln und die Erkenntnisse in die UNFCCC Berichterstattung einfließen zu lassen. Da dies bisher für diese Stoffe nicht durchgeführt wurde, sind Methoden und Analyseverfahren für die Auswertung zu erarbeiten. In einer Konferenz zu 'SF6 und NF3 als vergessene Treibhausgase' sollen die Ergebnisse beider Teilvorhaben mit Anwendern, Berichterstattern und Atmosphärenchemikern diskutiert und anschließend in einer peer reviewed Publikation in Zusammenarbeit mit den FG II 4.5 und V I.6 veröffentlicht werden.
Im Rahmen dieses Antrags werden neuartige hochaufgelöste Spurengasmessungen genutzt, um Mischungsprozesse auf verschiedenen Skalen zu untersuchen um:1)den Effekt der Tropopauseninversionsschicht auf Mischung und Austausch zu untersuchen 2) um den Zerfall von Filamenten zu untersuchen, die aus dem Monsumsystem stammen 3) um den Anteil von Luftmassen aus verschiedenen Quellregion zu quantifizieren, die die extratropische obere Troposphäre/ untere Stratosphäre (ExUTLS) beeinflussen. Zu diesem Zweck schlagen wir vor, der HALO Nutzlast ein neues Messinstrument hinzuzufügen. Dabei handelt es sich um ein Quantenkaskadenlaserabsorptionsspektrometer, das in der Lage ist, simultan CO und N2O mit einer Genauigkeit von 0.1 ppbv/Hz zu messen bei einer Messfrequenz von 3 Hz. Die hohe Präzision der Messungen erlaubt es, Mischungsprozesse mit beispielloser Genauigkeit zu vermessen und Mischung zwischen Luftmassen innerhalb der Stratosphäre zu identifizieren. Damit sollen die Mischungsprozesse, die beim Zerfall von monsunbeeinflussten Filamenten zu einem Spurenstoffaustauch innerhalb der Stratosphäre führen, untersucht werden. Neben den kleinskaligen Prozessen werden auch die großräumigen Verteilungen der Spurenstoffe untersucht. Hierzu sollen CLaMS Trajektorien und ein CO-basierter Budgetansatz kombiniert werden, um Luftmassenanteile aus verschiedenen Ursprungsregionen, die die Zusammensetzung der ExUTLS zur Monsunzeit bestimmen, zu quantifizieren. Dieser Ansatz soll auf die HALO Messungen bei POLSTRCC angewendet werden, um ein komplementäres Bild zur Winterjahreszeit zu erhalten und die Daten in einen jahreszeitlichen Kontext zu setzen.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 244 |
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| Wissenschaft | 56 |
| Type | Count |
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| Daten und Messstellen | 51 |
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| Lebewesen und Lebensräume | 234 |
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