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Zur stochastischen Modellierung von Turbulenz in stabilen atmosphärischen Grenzschichten

Stabil geschichtete atmosphärische Strömungen sind typischerweise durch schwache, intermittierende und anisotrope Turbulenzen, Gravitationswellen, Low-Level-Jets und Kelvin-Helmholtz-Instabilitäten gekennzeichnet. Diese Phänomene erschweren maßgeblich sowohl zuverlässige numerische Simulationen als auch Messungen stabiler Grenzschichten (SBL). Auch wird die Physik der Intermittenz von Turbulenz nicht ausreichend verstanden. Das führt unter anderem zu speziellen Problemen in der Darstellung der stabilen atmosphärischen Grenzschicht in Wetter- oder Klimamodellen. Es ist das Ziel des Projekts, das physikalische Verständnis der Intermittenz von Turbulenz unter sehr stabilen Bedingungen zu verbessern. Dazu sollen neue statistische Methoden zur Analyse von existierenden Datensätzen mit stabil geschichtetem Hintergrund nebst neuen stochastischen Parametrisierungen für die SBL entwickelt und in Wetter- oder Klimamodellen genutzt werden. Die Identifikation spezifischer physikalischer Mechanismen intermittierender Turbulenz wird durch eine Vielzahl nichtturbulenter Bewegungen in stabil geschichteten atmosphärischen Strömungen erschwert. Letztere können beispielsweise Sägezahn-Konvektionsmuster, Wellen oder Mikrofronten aufweisen. Es gibt Hinweise darauf, dass solche Bewegungen Auslöser für Intermittenz von Turbulenz sein können, jedoch fehlen Kenntnisse über die Art der Bewegungen und in welchem Ausmaß sie turbulentes Mischen beeinflussen. Einige Fallstudien deuten darauf hin, dass es ein Wechselspiel zwischen großskaligen atmosphärischen Strömungsmerkmalen (auf sogenannten Submesoskalen) und dem Einsetzen von Turbulenz gibt. Um unterschiedliche physikalische Mechanismen turbulenten Mischens zu untersuchen, werden wir mit statistischen Methoden geeignete stochastische Parametrisierungen entwickeln. Ansätze wie Hidden-Markov-Modelle und nichtstationäre, multivariate, autoregressive Faktormodelle (VARX) sollen die Interaktion zwischen niederfrequenten und turbulenten Bewegungen bestimmen. Statistische Methoden erlauben eine Datentrennung in Hinblick auf metastabile Zustände, wie etwa ruhige und turbulente Perioden in einer geschichteten Atmosphäre. Unsere spezifischen Zielsetzungen sind:1. Neuartige Anwendung meteorologischer Zeitreihenanalysetechniken auf existierende Datensätze mit dem Ziel, die Nichtstationarität der Interaktion zwischen nichtturbulenten Bewegungen und Turbulenz in der sehr stabilen Grenzschicht zu untersuchen.2. Identifikation von Interaktions-Regimen zwischen verschiedenen Bewegungsskalen nebst Charakterisierung turbulenter Transporteigenschaften in verschiedenen Regimes.3. Entwicklung stochastischer Modelle für sehr stabile intermittierende Turbulenz. Hier sollen bisherige Erkenntnisse über physikalische Abhängigkeiten der Intermittenz verwendet werden.4. Verwendung der stochastischen Modelle zur Erzeugung realistischer Einströmungen als Eingabe von Large-Eddy-Simulationen mit dem Ziel intermittierende Turbulenz zu generieren.

METOP GOME-2 - Tropospheric Nitrogen Dioxide (NO2) - Global

The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B, and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. The operational NO2 total column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x integrated into the UPAS (Universal Processor for UV / VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. The operational NO2 tropospheric column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x for NO2 [Valks et al. (2011)] integrated into the UPAS (Universal Processor for UV / VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. The total NO2 column is retrieved from GOME solar back-scattered measurements in the visible wavelength region using the DOAS method. An additional algorithm is applied to derive the tropospheric NO2 column: after subtracting the estimated stratospheric component from the total column, the tropospheric NO2 column is determined using an air mass factor based on monthly climatological NO2 profiles from the MOZART-2 model. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/

METOP GOME-2 - Formaldehyde (HCHO) - Global

The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B, and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. The operational HCHO total column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x integrated into the UPAS (Universal Processor for UV / VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/

WOLV30 bulletin available from UMRR (RIGA/SKULTE+FIR)

---- The bulletin collects TEXT reports. ---- The WOLV30 TTAAii Data Designators decode (2) as: T1 (W): Warnings. T2 (O): Other. A1A2 (LV): Latvia. (2: Refer to WMO No.386 - Manual on the GTS - Attachment II.5) ---- WMO No.9 - Volume C1 'Remarks' field: IRREGULAR

FPLV40 bulletin available from UMRR (RIGA/SKULTE+FIR)

---- The bulletin collects TEXT reports. ---- The FPLV40 TTAAii Data Designators decode (2) as: T1 (F): Forecast. T2 (P): Public. A1A2 (LV): Latvia. (2: Refer to WMO No.386 - Manual on the GTS - Attachment II.5) ---- WMO No.9 - Volume C1 'Remarks' field: WEATHER FORECAST

FELV40 bulletin available from UMRR (RIGA/SKULTE+FIR)

---- The bulletin collects TEXT reports. ---- The FELV40 TTAAii Data Designators decode (2) as: T1 (F): Forecast. T2 (E): Extended. A1A2 (LV): Latvia. (2: Refer to WMO No.386 - Manual on the GTS - Attachment II.5) ---- WMO No.9 - Volume C1 'Remarks' field: WEATHER FORECAST

Transportwege von Feuchte und Wasserdampfisotopologe

Das Zusammenspiel von atmosphärischem Wasser und Zirkulation über Beeinflussung des Strahlungshaushalts, den Transport latenter Wärme und Rückkopplungsmechanismen von Wolken ist eines der bedeutendsten Hindernisse für das Verständnis des Klimasystems. Ein Vergleich zwischen Modellen verschiedener Auflösungen und Parameterisierungen kann wertvolle Einblicke in die Problematik geben. Jedoch werden für aussagekräftige Modelltests Messdaten benötigt. In diesem Zusammenhang können Isotopologen des troposphärischen Wasserdampfs eine wichtige Rolle spielen. Das Isotopologenverhältnis reflektiert die Bedingungen am Ort des Feuchteeintrags sowie verschiedene Umwandlungsprozesse (z.B. in Wolken). Während der letzten Jahre gab es großen Fortschritt beim Modellieren und Messen der Isotopologenverhältnisse, so dass kombinierte Untersuchungen nun global zeitlich und räumlich hochaufgelöst durchführbar sind. Das Ziel dieses Projektes ist es, Wasserdampfisotopologe als neue Methode zu etablieren, um modellierte atmosphärische Feuchteprozesse zu testen und damit einige der größten Herausforderungen der aktuellen Klimaforschung anzugehen. Um statistisch robuste Untersuchungen zu ermöglichen, werden wir eine große Anzahl von (H2O, deltaD)-Paaren messen (deltaD ist das standardisierte Verhältnis zwischen den Isotopologen HD16O und H216O). Zum ersten Mal wird dann ein validierter Beobachtungsdatensatz zur Verfügung stehen, der große Gebiete, lange Zeiträume und verschiedene Tageszeiten abdeckt. Gleichzeitig wird ein hochauflösendes meteorologisches Modell, welches die Isotopologe simuliert, benutzt, um zu untersuchen inwiefern sich Eintrag und Transport von Feuchte in den Isotopologen wiederspiegeln. Diese Kombination von Messung und Modell ist einzigartig zum Testen der Modellierung von Feuchteprozessen. Das Potential der Isotopologen wird anhand von drei klimatisch interessanten Regionen aufgezeigt. Für Europa wird unser Ansatz einen wertvollen Einblick in den Zusammenhang zwischen Feuchteeintrag und den Isotopologen im Falle hochvariablen Wettergeschehens geben. Über dem subtropischen Nordatlantik werden wir Mischprozessen zwischen der marinen Grenzschicht und der freien Troposphäre untersuchen. Die verschiedenartige Einbindung dieser Prozesse in Modelle ist sehr wahrscheinlich ein Grund für die große Unsicherheit bei Rückkopplungsmechanismen von Wolken. Über Westafrika wird die Modellierung des Monsuns getestet (horizontaler Feuchtetransport, Feuchterückfluss von Land in die Troposphäre, und Tagesgänge in Zusammenhang mit vertikalen Mischprozessen). Die Frage, wie organisierte Konvektion die Monsunzirkulation und die Feuchtetransportwege beeinflusst, wird dabei von besonderem Interesse sein. In Kombination werden die Ergebnisse helfen, Defizite in aktuellen Wetter- und Klimamodellen aufzuspüren und besser zu verstehen, und dadurch einen wichtigen Beitrag für zukünftige Modellverbesserungen liefern.

Anpassung der N-Düngung an die Variation in Ertragspotential und Nachlieferung in der Teilfläche, Teilprojekt A

Extremereignisse im Ozean durch schmelzendes Grönlandeis

Mit dem hier vorgestellten Projekt wollen wir zwei Fragen beantworten, die momentan im Zusammenhang mit zunehmendem Schmelzen des grönländischen Eisschildes heiß diskutiert werden: der Zeitpunkt ersten Auftretens von Veränderungen im subpolaren Nordatlantik und die Wahrscheinlichkeit von Extremereignissen im Ozean jeweils hervorgerufen durch einen verstärkten bis außergewöhnlich starken Schmelzwassereintrag. Beides werden wir mit Hilfe von Simulationen mit dem neuen, bereits getesteten globalen Klimamodell FOCI-VIKING10 quantifizieren. Dieses einzigartige Modell ist für die Aufgabe besonders geeignet, weil es durch eingebettetes 2-Wege Nesting eine höhere Ozeangitterauflösung von 1/10° im Nordatlantik (30°-85°N) ermöglicht. In einer Reihe von multidekadischen Simulationen mit globaler Erwärmung von 1958-2050 schreiben wir unterschiedliche Projektionen des zukünftigen Schmelzwasserabflusses von Grönland vor, indem wir die lokalen, beobachteten Abflussraten bis 2016 verwenden und für die Folgejahre die lokalen Trends extrapolieren. Ergänzt werden die Trends durch stochastische Variabilität und systematisch eingefügte Extremwerte. Darüber hinaus werden wir neue Wege für die Modellvalidierung gehen, indem gezielt Satelliten- und Argo-float-Daten des meeresoberflächennahen Salzgehaltes auf räumliche und zeitliche Variabilität analysiert und verglichen werden. Als Hauptergebnis des Projektes werden wir Angaben zu Ort, Zeit und Größe der Veränderungen bereitstellen, mit denen der Ozean auf einen realistisch ansteigenden Schmelzwasserabfluss von Grönland reagiert, sowie Einblick in einen möglichen Einfluss auf das europäische Wetter und Klima geben.

GTS Bulletin: IUKD26 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The IUKD26 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IU): Upper air T1T2A1 (IUK): Radio soundings from fixed land stations (up to 100 hPa) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10548;Meiningen;) (Remarks from Volume-C: High resolution 2 sec., BUFR309057) IUKD26 BUFR bulletin available 10548 Meiningen from EDZW (Deutscher Wetterdienst) up to 100 hPa. at 00 UTC, 12 UTC, ON DEMAND 06 UTC, 18 UTC

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