Die bodengebundene Fernerkundung ist ein wichtiges Werkzeug zur Erforschung von Prozessen in der Atmosphäre über lange Zeiträume. In der Atmosphärenforschung werden mehrere verschiedene Fernerkundungsmethoden eingesetzt. Sie können entweder aktiv oder passiv sein.

Bei der aktiven Fernerkundung (z. B. RADAR, LIDAR, SODAR) wird Strahlung vom Instrument ausgesendet und der Empfänger am Boden beobachtet die Menge der elektromagnetischen Strahlung, die von atmosphärischen Bestandteilen gestreut oder reflektiert wird. Bei der passiven Fernerkundung (z. B. Mikrowellenradiometer) wird nur die von der Sonne oder den atmosphärischen Bestandteilen wie Wasserdampf, Sauerstoff oder Spurengasen emittierte Strahlung erfasst. Bodengestützte Fernerkundungsmessungen können zur Validierung von in-situ-, flugzeug- und satellitengestützten Beobachtungen verwendet werden.

Wir konzentrieren uns hauptsächlich auf die Kombination verschiedener aktiver und passiver bodengestützter Fernerkundungsinstrumente, um umfassende Profilinformationen des atmosphärischen Zustands (Temperatur, Wasserdampf, Wolkenmikrophysik und Wolkendynamik, Wind, Niederschlag) und für Leistungsvorhersagen für Anlagen zur Nutzung erneuerbarer Energien zu erhalten. Wir nutzen diese hochmodernen Messungen in unseren Projekten, um Algorithmen zur Bestimmung des Atmosphärenzustands zu entwickeln oder zu verbessern. Zu diesem Zweck verwenden wir hochentwickelte Ansätze wie optimale Schätzverfahren und maschinelles Lernen. Da unsere Instrumente mobil sind, setzen wir sie in verschiedenen Regionen von hohem Interesse rund um den Globus ein, wie z. B. in den mittleren Breiten der südlichen Hemisphäre, der Passatwindregion der Karibik und in Zukunft möglicherweise auch in der Arktis.

Laufende Forschungsprojekte

Synergie von Polarimetrischen Radarbeobachtungen und Atmosphärenmodellierung (PROM) – Verschmelzung von Radarpolimetrie und numerischer Atmosphärenmodellierung für ein verbessertes Verständnis von Wolken und Niederschlagsprozessen.

Förderung: Deutsche Forschungsgemeinschaft

Wolken- und Niederschlagsprozesse sind seit Jahrzehnten die Hauptquelle von Unsicherheiten in der Wettervorhersage und in Projektionen zum Klimawandel. Ein Großteil dieser Unsicherheiten kann auf fehlende Beobachtungen zurückgeführt werden, die geeignet sind, die Darstellung von Wolken- und Niederschlagsprozessen in atmosphärischen Modellen zu hinterfragen. Die gesamte Atmosphäre über Deutschland wird seit kurzem von 17 hochmodernen polarimetrischen Doppler-Wetterradaren überwacht, die alle fünf Minuten 3D-Informationen über die flüssigen und gefrorenen Niederschlagsteilchen und deren Bewegungen mit einer Sub-Kilometer-Auflösung liefern, die auch von den Atmosphärenmodellen für Wettervorhersagen und Klimastudien herangezogen wird. Die Datenassimilation führt Beobachtungen und Modelle zur Zustandsschätzung als Voraussetzung für die Vorhersage zusammen und kann als intelligente Interpolation zwischen Beobachtungen betrachtet werden, wobei die physikalische Konsistenz der atmosphärischen Modelle als mathematische Randbedingung genutzt wird. Es bestehen jedoch erhebliche Wissenslücken sowohl in der Radarpolarimetrie als auch in den atmosphärischen Modellen, die die volle Ausnutzung des Dreiecks Radarpolarimetrie - atmosphärische Modelle - Datenassimilation behindern und eine koordinierte interdisziplinäre Anstrengung erfordern. Das Schwerpunktprogramm wird die Synergie der neuen Beobachtungen und modernster atmosphärischer Modelle nutzen, um feuchte Prozesse in der Atmosphäre besser zu verstehen und ihre Darstellung in Klima- und Wettervorhersagemodellen zu verbessern. Das Programm wird unser wissenschaftliches Verständnis an den Grenzen der drei Disziplinen für bessere Vorhersagen von niederschlagbringenden Wolkensystemen erweitern, indem es die folgenden Ziele anspricht.

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Teilprojekt: Charakterisierung von orographisch beeinflusster Bereifung und sekundärer Eisproduktion und deren Auswirkungen auf Niederschlagsraten mittels Radarpolarimetrie und Dopplerspektren (CORSIPP)

Laufzeit: 01.01.2022 – 31.05.2025

Team: Anton Kötsche, Jun.-Prof. Dr. Heike Kalesse-Los, Dr. Maximilian Maahn, Dr. Veronika Ettrichrätz

Motivation

In den gemäßigten Breiten entsteht der Großteil des Niederschlags in Form von Eis in Mischphasenwolken, aber die genauen Wege, durch die Eis, flüssiges Wasser, Wolkenbewegungen, orographische Einflüsse und Aerosolpartikel bei der Niederschlagsbildung interagieren, sind nicht gut verstanden. Dies gilt insbesondere für die Prozesse der Vereisung durch Bereifung und sekundäre Eisproduktion (SIP), die eine der größten Unsicherheiten in Bezug auf die quantitative Untersuchung von Schneefall darstellen. Das Schließen der Wissenslücken über SIP und Vereisung ist insbesondere wichtig für bergige Regionen, da diese besonders anfällig für Veränderungen im Verhältnis von Regen zu Schneefall sind.

Forschungsziele

Unsere Arbeit zielt darauf ab, Bereifungs- und SIP-Ereignisse in orographisch beeinflussten Regionen zu identifizieren und ihre Auswirkungen auf Schneefallraten zu quantifizieren.

• Ziel 1: Bestimmen der Häufigkeit von Bereifung- und sekundärer Eisproduktion an einem orographisch beeinflussten Standort

• Ziel 2: Ermitteln des Einflusses von Bereifung- und sekundärer Eisproduktion auf Schneefallraten an einem orographisch beeinflussten Standort

• Ziel 3: Charakterisierung externer Treiber für Bereifung- und sekundärer Eisproduktion sowie Schneefallraten

• Ziel 4: Weiterentwicklung des Vorwärtsoperators für das PAMTRA-Radar zur Verbesserung der polarimetrischen Modellierung von Eiskeimen.

zur Vergrößerungsansicht des Bildes: Das LIMRAD94-Wolkenradar montiert auf dem Scanner in den Rocky Mountains wärend der CORSIPP-Feldkampagne. Foto: Benno Schmatz
Das LIMRAD94-Wolkenradar montiert auf dem Scanner in den Rocky Mountains wärend der CORSIPP-Feldkampagne. Foto: Benno Schmatz

Daten

Im Winter 2022-2023 installierten wir ein scannendes W-Band Doppler Wolkenradar (LIMRAD94) zusammen mit einer neuartigen In-situ-Schneefallkamera (VISSS) in den Colorado Rocky Mountains. Unsere Beobachtungen ergänzten die umfangreichen Messungen der Surface Atmosphere Integrated Field Laboratory (SAIL)-Kampagne der Atmospheric Radiation Measurement (ARM), bei der Ka-Band- und X-Band-Radare eingesetzt wurden.

 

Die Schneefallforschung ist in einer bildreichen Story multimedial aufbereitetet.

Dem Schnee auf der Spur

Verbesserung der Leistungsprognose von Photovoltaikanlagen zur Unterstützung der Energiewende und Untersuchungen von Aerosol-Wolken-Wechselwirkungen PV-WOV

Laufzeit: 01.01.2023 – 31.12.2024

Förderung: Europäischen Sozialfonds Plus (ESF Plus)

Team:

Kooperationspartner:

  • Dr. Hartwig Deneke (Leibniz-Institut für Troposphärenforschung)
zur Vergrößerungsansicht des Bildes: Messungen mit dem Pyranometernetzwerk bei durchbrochener Bewölkung. Foto: Jonas Witthuhn / Universität Leipzig
Messungen mit dem Pyranometernetzwerk bei durchbrochener Bewölkung. Foto: Jonas Witthuhn / Universität Leipzig

Die bodengebundene und satellitengestützte Fernerkundung der Atmosphäre dient der angewandten Forschung im Bereich von Strahlung, Aerosolen und Wolken sowie deren Wechselwirkung. Sie liefert zudem wichtige Informationen für die Leistungsprognose erneuerbarer Energien. Die Art der Bewölkung moduliert den am Boden ankommenden Betrag der Solarstrahlung und beeinflusst damit die erzeugte Leistung von Photovoltaik (PV).

Anlagen. Situationen mit durchbrochener Bewölkung stellen dabei besondere Herausforderungen dar. Ursachen sind die extrem hohe Variabilität der Solarstrahlung, durch an Wolkenrändern reflektierte Strahlung sowie durch den Einfluss von Aerosolpartikeln in Wolkennähe. Mittels zeitlich hochaufgelöster Solarstrahlungsmessungen mit einem räumlich verteilten Pyranometer-Netzwerk können die Strahlungsvariabilität für verschiedene Situationen und insbesondere durchbrochene Bewölkung charakterisiert werden. Derartige Erkenntnisse sind für die Planung und Dimensionierung von PV-Standorten und Stromnetzen bedeutsam, und liefern zusätzlich wissenschaftlich relevante Einblicke in Aerosol-Wolken-Wechselwirkungen.

Die zu verwendenden zeitlich und räumlich hochaufgelösten Satellitenbeobachtungen ermöglichen zudem nie dagewesene Arbeiten zum Studium des Verhaltens von Wolkeneigenschaften über den Lebenszyklus einzelner Wolken sowie zum Einfluss von Aerosolpartikeln auf die Eigenschaften der betrachteten Wolken.

Atmende Natur

Förderung: Sächsisches Ministerium für Wissenschaft und Kultus

Laufzeit: 01.01.2023 – 31.12.2024

Die Natur atmet. Die biologische Vielfalt und das sich stark wandelnde Klima sind auf das Engste verbunden, etwa durch den Austausch von Wasser, Energie, CO2 und Aerosolpartikeln. Diese Wechselwirkungen sind der Grund, warum Biodiversität und Klimawandel direkt mit gesellschaftlichen Faktoren wie Landnutzung oder Energieproduktion verknüpft sind, aber auch mit indirekten Faktoren wie der Wertschätzung von Natur und unserer marktorientierten Wirtschaftsweise. Breathing Nature beabsichtigt, Brücken zwischen Biodiversität, Klima und sozioökonomischen Prozessen herzustellen.

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Detektion von Insekten in Wolkenradarsignalen

Team: Dr. Moritz LochmannJun.-Prof. Dr. Heike Kalesse-Los

Die Biomasse von Fluginsekten ist in Deutschland zwischen 1989 und 2016 um 76 % zurückgegangen (Hallmann et al., 2017). Insekten sind jedoch für die Ernährungssicherheit und ein funktionierendes Ökosystem lebenswichtig, und Trends in ihrer Menge oder Biomasse müssen weiträumig überwacht werden. In Wolken- und Wetterradar-Beobachtungen können Insekten-Signale erkannt werden - wenn auch meist als unerwünschtes Nebenprodukt (Clutter).

zur Vergrößerungsansicht des Bildes: Prinzip der Insektenerkennung bei vertikal ausgerichteten Wolkenradarbeobachtungen mit LIMRAD94. Insektensignale weisen charakteristische Punkt-Ziel-Merkmale auf, wie in der Abbildung des Dopplerspektrums zwischen Höhe und Radar (oben) dargestellt. Grafik: Moritz Lochmann / Universität Leipzig, Foto: Katrin Schandert / Universität Leipzig
Prinzip der Insektenerkennung bei vertikal ausgerichteten Wolkenradarbeobachtungen mit LIMRAD94. Insektensignale weisen charakteristische Punkt-Ziel-Merkmale auf, wie in der Abbildung des Dopplerspektrums zwischen Höhe…

In diesem Projekt werden Messungen unseres vertikal ausgerichteten 94-GHz-Wolkenradars LIMRAD94  in wolkenfreien Situationen genutzt, um das Auftreten von Fluginsekten zu bewerten. Es werden mehrere Ansätze zur Identifizierung von Insektensignalen in Wolkenradardaten verwendet und miteinander verglichen, um Unterschiede und Ähnlichkeiten zu untersuchen und eine bestmögliche Schätzung des Insektenvorkommens zu erstellen.

Hallmann, C. A. et al., 2017: PLOS ONE, 12 (10), e0185809, doi: 10.1371/journal.pone.0185809.

Dynamik, Aerosol-, Wolken- und Niederschlagsbeobachtungen in der unbelasteten Umgebung des südlichen Ozeans (DACAPO-PESO)

zur Vergrößerungsansicht des Bildes: Logo des Forschungsprojekts DACAPO-PESO. TROPOS
Logo - Dacapo-peso. TROPOS

DACAPO-PESO ist ein Gemeinschaftsprojekt des Leibniz-Instituts für Troposphärenforschung (TROPOS), des Leipziger Instituts für Meteorologie und der Universidad de Magallanes. Ziel ist es, verschiedene Prozesse zu untersuchen, die an der Bildung von Wolken und Niederschlag beteiligt sind.

Die dreijährige Feldmesskampagne am Südzipfel von Südamerika in Punta Arenas, Chile fand im Zeitraum 2019 – 2021 statt. Diese Region wird hauptsächlich von reiner Meeresluft beeinflusst. Es wurden verschiedene Fernerkundungsinstrumente eingesetzt, darunter LIMRAD94 und die TROPOS LACROS-Suite.

Weitere Informationen zum Project finden Sie auf den Seiten des Projekts EUREC4A.

Team: Teresa VoglJun.-Prof. Heike Kalesse-Los

zur Vergrößerungsansicht des Bildes: Die Messstation LACROS und das LIMRAD94 stationiert auf dem Campus der Universität Magallanes in Punta Arena im äußersten Süden von Chile. Foto: Heike Kalesse-Los / Universität Leipzig
Die Messstation LACROS und das LIMRAD94 stationiert auf dem Campus der Universität Magallanes in Punta Arena im äußersten Süden von Chile. Foto: Heike Kalesse-Los / Universität Leipzig

Beschreibung der Rolle der Wolken-Zirkulations-Kopplung im Klima (EUREC4A)

Entwicklung eines Retrievals der Wolkentröpfchenkonzentration basierend auf synergetischen Fernerkundungsbeobachtungen (innerhalb des EUREC4A-Feldexperiments) der bodengebundenen Fernerkundung der Atmosphäre zur Verbesserung der Charakterisierung mikrophysikalischer Wolkeneigenschaften und zur Verbesserung der Lastvorhersage erneuerbarer Energien

Team: Dr. Jonas Witthuhn, Anton Kötsche, Jun.-Prof. Heike Kalesse-Los

Funding: 

zur Vergrößerungsansicht des Bildes: Bodengestützte Fernerkundung: Das Wolkenradar LIMHAT und das Regenradar LIMRAD94 sind auf dem Forschungsschiff Meteor installiert. Foto: Heike Kalesse-Los / Universität Leipzig
Bodengestützte Fernerkundung: LIMHAT und LIMRAD94 auf dem Forschungsschiff Meteor während einer Kampagne in der Karibik im Jahr 2020. Foto: Heike Kalesse-Los / Universität Leipzig

Das Hauptziel der EUREC4A-Feldkampagne ist es, herauszufinden, wie die makrophysikalischen Eigenschaften von Passatwolken von den dynamischen und thermodynamischen Eigenschaften der Umgebung abhängen, in der sich die Wolken bilden. Die EUREC4A-Feldkampagne fand im Januar/Februar 2020 im tropischen Atlantik östlich von Barbados statt. An Bord des deutschen Forschungsschiffes (RV) "Meteor" führten wir Beobachtungen mit unserem Wolkenradar LIMRAD94 und unserem Mikrowellenradiometer LIMHAT durch. An Bord des Forschungsschiffes haben wir zum ersten Mal erfolgreich den Prototyp einer passiven Doppler-Wolkenradar-Horizontalstabilisierungsplattform in Kardanbauweise installiert und getestet, um die Zenitausrichtung des Instruments zu gewährleisten.

zur Vergrößerungsansicht des Bildes: Cumuluswolken in verschiedenen Entwicklungsstadien über Barbados kurz nach Sonnenaufgang. Heike Kalesse-Los / Universität Leipzig
Cumuluswolken in verschiedenen Entwicklungsstadien über Barbados kurz nach Sonnenaufgang. Foto: Heike Kalesse-Los / Universität Leipzig

Der Niederschlag von Flüssigwolken im tropischen Atlantik tritt im Allgemeinen als leichter Regen oder Nieselregen aus stratiformen Wolkenschichten oder als Schauer aus gut entwickelten Passatwolken auf. Der Regen verdunstet oft vollständig in der Unterwolkenatmosphäre, was zu Virga führt. Unsere Forschungsfrage war, wie häufig Virga in den Passatwolken vorkommen, die während EUREC4A beobachtet wurden. Auf der Grundlage kombinierter kontinuierlicher Beobachtungen unseres Wolkenradars und eines Ceilometers haben wir ein öffentlich zugängliches Werkzeug zur Erkennung von Virga entwickelt, den sogenannten Virga Sniffer (Witthuhn et al., 2022; Kalesse-Los et al., 2023).

Publikationen

  • Witthuhn, J. et al., 2022: Virga-Sniffer (v1.0.0). Zenodo, doi:10.5281/zenodo.7433405.
  • Kalesse-Los, H., Kötsche, A., Foth, A., Röttenbacher, J., Vogl, T., and Witthuhn, J.: The virga sniffer – a new tool to identify precipitation evaporation using ground-based remote-sensing observations. Atmospheric Measurement Techniques, 16(6):1683–1704 (2023), doi:10.5194/amt-16-1683-2023.

Ein neuartiger synergistischer Retrievalansatz, der die Erstellung von troposphärischen Temperatur- und Feuchteprofilen unter allen Wetterbedingungen für eine verbesserte Quantifizierung der Verdunstungsraten ermöglicht

Förderung: Deutsche Forschungsgemeinschaft

Laufzeit: 01.04.2020 – 30.06.2024

Projektleiter: Dr. Andreas Foth

Partner: JP Dr. Heike Kalesse-Los

Kooperationen:

  • Dr. Volker Lehmann and Jens Reichardt, PhDs, Deutscher Wetterdienst, Lindenberg, Germany
  • Dr. Johannes Bühl, PhD, Leibniz Institut für Tropsphärenforschung, Leipzig, Germany
  • Jun.-Prof. Heike Kalesse, Universität Leipzig, Leipzig, Germany

Vorhaben

Die ständige Weiterentwicklung und Verbesserung der Wetter- und Klimamodelle stellt die Fernerkundung der Atmosphäre vor große Herausforderungen. Für die Evaluierung der Modelle werden immer besser aufgelöste Messungen und Methoden benötigt. Herkömmliche Ansätze scheitern hier vor allem an fehlenden kontinuierlichen Beobachtungen der Temperatur und Feuchte bei allen Wetterbedingungen und insbesondere bei Regen. Ein Windprofiler ist allerdings auch bei solchen Bedingungen in der Lage Vertikalinformationen der Temperatur- und Feuchtegradienten zu messen. Der hier vorgeschlagene neuartige Ansatz aus einer Synergie aus Windprofiler (inklusive Radio Acoustic Sounding System), Ramanlidar, Mikrowellenradiometer und Wolkenradar ermöglicht eine automatisierte und kontinuierliche Erstellung von Temperatur- und Feuchteprofilen sogar bei Niederschlägen.

Langzeitbeobachtungen an Meteorologischen Observatorium in Lindenberg werden genutzt, um aussagekräftige Statistiken über die Verdunstungs- und Abkühlungsraten zu erstellen. Die Ergebnisse werden für verschiedene Bedingungen wie stratiformen und konvektiven Niederschlag und für verschiedenen Jahreszeiten evaluiert. Dies wird den Modellierern helfen, die Parametrisierungen der Verdunstungsraten in kleinskaligen Modellen zu evaluieren.

zur Vergrößerungsansicht des Bildes: Retrievalschema. Die Messungen der einzelnen Instrumente und ihrer Vorwärtsoperatoren werden im Rahmen der optimalen Schätzungstechnik zusammengeführt, was zu den Retrievalprodukten führt. Die Instrumente von links nach rechts sind Raman-Lidar (RL), Mikrowellenradiometer (MWR), Wolkenradar (CR), Radarwindprofiler (WPR) und Radio Acoustic Sounding System (RASS). Die Variablen in den Diagrammen sind Temperatur (T), absolute Feuchte (q), integrierter Wasserdampf (IWV), Helligkeitstemperatur (TB), Reflektivität (Ze), Flüssigwassergehalt (LWC), Temperatur- (dT) und Feuchtegradienten (dq), Turbulenz (w'), virtuelle Temperatur (Tv) und relative Feuchte (U). Andreas Foth
Retrievalschema. Die Messungen der einzelnen Instrumente und ihrer Vorwärtsoperatoren werden im Rahmen der optimalen Schätzungstechnik zusammengeführt, was zu den Retrievalprodukten führt. Grafik: Andreas Foth

Die Instrumente von links nach rechts sind Raman-Lidar (RL), Mikrowellenradiometer (MWR), Wolkenradar (CR), Radarwindprofiler (WPR) und Radio Acoustic Sounding System (RASS). Die Variablen in den Diagrammen sind Temperatur (T), absolute Feuchte (q), integrierter Wasserdampf (IWV), Helligkeitstemperatur (TB), Reflektivität (Ze), Flüssigwassergehalt (LWC), Temperatur- (dT) und Feuchtegradienten (dq), Turbulenz (w'), virtuelle Temperatur (Tv) und relative Feuchte (U).

Abgeschlossene Forschungsprojekte

Arktische Verstärkung: Klimarelevante Atmosphären- und Oberflächenprozesse und Rückkopplungsmechanismen

Laufzeit: 01.01.2020 – 31.12.2023

Förderung: Deutsche Forschungsgemeinschaft

Der Planet Erde hat sich in den letzten 150 Jahren im Durchschnitt um 0,87 K erwärmt. In der Arktis ist die Erwärmung viel stärker, was in den letzten Jahrzehnten besonders deutlich wurde. Derzeit übersteigt die Erwärmung der Arktis den Anstieg der oberflächennahen Lufttemperatur in den mittleren Breiten um etwa 2 – 3 K. Dieses Phänomen wird allgemein als arktische Verstärkung bezeichnet.

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zur Vergrößerungsansicht des Bildes: Niedrige flüssigkeitshaltige Wolken sind häufig über dem Kongsfjord in Ny Alesund, Spitzbergen. Foto: Heike Kalesse-Los / Universität Leipzig
Niedrige flüssigkeitshaltige Wolken sind häufig über dem Kongsfjord in Ny Alesund, Spitzbergen. Foto: Heike Kalesse-Los / Universität Leipzig

Teilprojekt B07: Einfluss von Meereisrinnen oder Polynyas auf arktische Wolkeneigenschaften

Team: Dr. Pablo Saveedra Garfías, Jun.-Prof. Dr. Heike Kalesse-Los

Das winterliche arktische Meereisgebiet ist durch unterschiedliche Grade der Frakturierung gekennzeichnet. Öffnungen im Meereis beginnen als schmale Risse, die sich zu größeren, Hunderte von Metern bis Kilometer breiten Spalten entwickeln können. Vor allem in Küstennähe und entlang des Inlandeises können sich ausgedehnte Bereiche mit offenem Wasser (Polynyas) entwickeln. Merreisrinnen und Polynyas führen zu einem erheblichen Wärme- und Feuchtigkeitsfluss vom relativ warmen Ozean in die kalte Atmosphäre. Sie verändern somit die Struktur der atmosphärischen Grenzschicht, die Bewölkung und den Energiehaushalt der Oberfläche und beeinflussen auch den chemischen Austausch zwischen Atmosphäre und Ozean. In einer sich erwärmenden Arktis, die durch eine dünnere und mobilere Meereisbedeckung gekennzeichnet ist, wird erwartet, dass sich die Verteilung von Meereinsrinnen oder Polynyas ändern wird, doch ihre Wechselwirkungen mit der Atmosphäre sind nicht vollständig verstanden. In diesem Projekt quantifizieren wir den Einfluss von Meereisrinnen oder Polynyas auf Wolkeneigenschaften wie Wolkenanteil, -höhe, -dicke, -phase und ihre Strahlungseffekte im arktischen Winter. Resultate für die MOSAiC Feldmesskampagne in die zentrale Arktis werden in Saavedra Garfias et al., 2023 vorgestellt.

Saavedra Garfias, P., Kalesse-Los, H., von Albedyll, L., Griesche, H., Spreen, G.: Asymmetries in winter cloud microphysical properties ascribed to sea ice leads in the central Arctic. Atmos. Chem. Phys. Discuss., submitted on April 6, 2023, in revision, doi:10.5194/egusphere-2023-623

zur Vergrößerungsansicht des Bildes: Heike Kalesse lernt das Schneeschuhlaufen bei eisigen Schneeverhältnissen in der Arktis während der Vorbereitungen für das MOSAiC-Feldexperiment. Foto: Holger Deckelmann / Alfred-Wegener-Institut
Heike Kalesse lernt das Schneeschuhlaufen bei eisigen Schneeverhältnissen in der Arktis während der Vorbereitungen für das MOSAiC-Feldexperiment. Foto: Holger Deckelmann / Alfred-Wegener-Institut
zur Vergrößerungsansicht des Bildes: steht in der Wintersachen vor den Messgeräten. Foto: Paul Bashor / CSS
Pablo Saavedra Gafías während der GCPEx Feldkampagne. Foto: Paul Bashor / CSS

Synergie von Polarimetrischen Radarbeobachtungen und Atmosphärenmodellierung (PROM) – Verschmelzung von Radarpolimetrie und numerischer Atmosphärenmodellierung für ein verbessertes Verständnis von Wolken und Niederschlagsprozessen.

Förderung: Deutsche Forschungsgemeinschaft

Wolken- und Niederschlagsprozesse sind seit Jahrzehnten die Hauptquelle von Unsicherheiten in der Wettervorhersage und in Projektionen zum Klimawandel. Ein Großteil dieser Unsicherheiten kann auf fehlende Beobachtungen zurückgeführt werden, die geeignet sind, die Darstellung von Wolken- und Niederschlagsprozessen in atmosphärischen Modellen zu hinterfragen. Die gesamte Atmosphäre über Deutschland wird seit kurzem von 17 hochmodernen polarimetrischen Doppler-Wetterradaren überwacht, die alle fünf Minuten 3D-Informationen über die flüssigen und gefrorenen Niederschlagsteilchen und deren Bewegungen mit einer Sub-Kilometer-Auflösung liefern, die auch von den Atmosphärenmodellen für Wettervorhersagen und Klimastudien herangezogen wird. Die Datenassimilation führt Beobachtungen und Modelle zur Zustandsschätzung als Voraussetzung für die Vorhersage zusammen und kann als intelligente Interpolation zwischen Beobachtungen betrachtet werden, wobei die physikalische Konsistenz der atmosphärischen Modelle als mathematische Randbedingung genutzt wird. Es bestehen jedoch erhebliche Wissenslücken sowohl in der Radarpolarimetrie als auch in den atmosphärischen Modellen, die die volle Ausnutzung des Dreiecks Radarpolarimetrie - atmosphärische Modelle - Datenassimilation behindern und eine koordinierte interdisziplinäre Anstrengung erfordern. Das Schwerpunktprogramm wird die Synergie der neuen Beobachtungen und modernster atmosphärischer Modelle nutzen, um feuchte Prozesse in der Atmosphäre besser zu verstehen und ihre Darstellung in Klima- und Wettervorhersagemodellen zu verbessern. Das Programm wird unser wissenschaftliches Verständnis an den Grenzen der drei Disziplinen für bessere Vorhersagen von niederschlagbringenden Wolkensystemen erweitern, indem es die folgenden Ziele anspricht.

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Teilprojekt: Polarimetrie unter dem Einfluss von CCN aNd INP in Zypern und Chile (PICNICC)

Laufzeit: 01.01.2019 – 31.12.2023

Team: Teresa Vogl, Jun.-Prof. Dr. Heike Kalesse-Los

Das Ziel von PICNICC ist es, unser Verständnis der Aerosoleffekte auf mikrophysikalische Wachstumsprozesse in Mischphasenwolken zu verbessern. Zu diesem Zweck werden Dopplerradar-und Lidarbeobachtungen von einem sauberen, unberührten Standort in Punta Arenas (Chile, 53°S, 71°W) und einem aerosolbelasteten Standort in Leipzig (Deutschland, 51°N, 12°E) verglichen und die Kontraste in den mikrophysikalischen Fingerabdrücken von Mischphasenwolken, insbesondere von unberührter Eisbildung, Riming und Aggregation, untersucht.
Im ersten Schritt wurde ein neuartiges Retrieval zur Erkennung von Bereifung auch an orographisch beeinflussten Standorten entwickelt (Vogl et al., 2022), und ein Software-Toolkit zur Analyse von Peaks in Wolkenradar-Doppler-Spektren (Kalesse et al., 2019), wurde weiterentwickelt und verbessert (Vogl und Radenz et al., 2023, in prep.). In der verbleibenden Zeit des Projekts werden diese Techniken auf die beiden Datensätze aus Punta Arenas und Leipzig angewendet und die Ergebnisse ausgewertet.
Unsere Haupthypothese ist, dass die Verfügbarkeit von Eisnukleationspartikeln (INP) den Prozess antreibt, durch den Eis in Wolken im Temperaturbereich zwischen 0°C und -40°C wächst, wo flüssiges Wasser vorhanden sein kann. Wenn hohe Konzentrationen von INPs verfügbar sind, erwarten wir, dass Wolken bei höheren Temperaturen vereisen (Seifert et al., 2010; Kanitz et al., 2011), was dazu führt, dass Aggregation der dominierende Wachstumsprozess ist. Im Gegensatz dazu werden bei einer Knappheit an INP die Flüssigwasserschichten persistenter sein. Infolgedessen wird Bereifung häufiger auftreten als bei Bedingungen mit hohem INP-Konzentrationen.

zur Vergrößerungsansicht des Bildes: Schematische Darstellung der PICNICC-Hypothese: Große Konzentrationen an INP (hauptsächlich Staub) führen zu einem höheren Eisanteil in den Wolken und fördern so das Wachstum durch Aggregation. Bei niedrigen INP-Konzentrationen ist mehr unterkühltes flüssiges Wasser in den Wolken vorhanden, und Riming tritt häufiger auf. Grafik: Patric Seifert
Schematische Darstellung der PICNICC-Hypothese: Große Konzentrationen an INP (hauptsächlich Staub) führen zu einem höheren Eisanteil in den Wolken und fördern so das Wachstum durch Aggregation. Bei niedrigen…

Verbesserung der Leistungsprognose von Windkraftanlagen zur Unterstützung der Energiewende

Laufzeit: 01.03.2022 – 31.12.2022

Förderung: Europäischer Sozialfond in Sachsen 2014 bis 2020 (REACT-EU: Als Teil der Reaktion der EU auf die COVID-19-Pandemie finanziert)

Team:

  • Nachwuchswissenschaftler: Dr. Elena Ruiz Donoso, Moritz Lochmann, Willi Schimmel, Dr. Jonas Witthuhn
  • Projektleitung: Jun.-Prof. Dr. Heike Kalesse

Kooperationspartner:

Ziel des geplanten Vorhabens ist die Verbindung von Fernerkundung der Atmosphäre, maschinellem Lernen und Modellierung zur Verbesserung der Windkraftleistungsprognose sowie zur Charakterisierung von Wolkeneigenschaften und des atmosphärischen Wasserkreislaufs.

  • Der Fokus von Arbeitspaket (AP) 1 liegt auf der Entwicklung eines eigenen künstlichen neuronalen Netzes (KNN) zur Leistungsprognose von Windkraftanlagen. Dieses KNN wird mittels Informations- und Sensitivitätsanalyse charakterisiert, um herauszufinden, welche Kombination von Observations- oder Wettermodelleingangsvariablen die beste Leistungsprognose erzielt.
  • Im AP2 wird der Wolkenstrahlungseffekt für den Standort Punta Arenas in Chile für zwei Hydrometeortargetklassifikationen mittels Strahlungstransfermodellierung bestimmt. Der Vergleich wird auf der herkömmlichen Cloudnet Hydrometeormaske und auf der des neu entwickelten KNN-basierten Wolkentröpfchendetektionsalgorithmus „VOODOO“ basieren. Letzterer soll als Langfristziel in die Cloudnetsoftware implementiert werden.
  • Desweiteren ist im Projekt geplant, den atmosphärischen Wasserkreislauf im subtropischen Atlantik mittels Nutzung von Messgerätesynergien von Radar-Lidardaten zu verdunstendem Niederschlag (Virga) der internationalen EUREC4A-Feldmesskampagne zu studieren (AP3).
  • Der vierte Teilfokus liegt auf der Bestimmung des Wolkenstrahlungseffekt von Passatwindkumuli mittels Strahlungstransferrechnungen.

Untersuchung des Einflusses zusätzlicher Messdaten von Wetterstationen und bodengebundener Fernerkundung auf die Leistungsprognose von PV- und Windkraftanlagen mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze (ANN) – RESPECT

Arbeitspaket 1 der bodengestützten Fernerkundung der Atmosphäre zur Verbesserung der Charakterisierung mikrophysikalischer Wolkeneigenschaften und zur Verbesserung der Lastvorhersage von erneuerbaren Energien

Team: Moritz Lochmann, Jun.-Prof. Heike Kalesse-Los

Kooperationen:

Motivation

Die wachsende Energieerzeugung aus erneuerbaren Energieanlagen geht mit einer Dezentralisierung der Energieerzeugung und einer gewissen Variabilität der erzeugten Mengen einher. Zu viel oder zu wenig Energie im elektrischen Netz muss ausgeglichen werden. Je größer die Differenz von Erzeugung und Verbrauch ist, desto größer (und damit teurer) muss der Ausgleich sein. Um die Schwankungen im Netz möglichst gering und damit das Netz stabil zu halten, werden zuverlässige Vorhersagen zur Stromerzeugung benötigt.

Das Ziel von RESPECT ist es, die auf Großwettermodellen basierenden Stromvorhersagen zu verbessern, indem Fernerkundungsdaten aus Messungen in der Nähe der Wind-/Photovoltaikanlagen in das künstliche neuronale Netz, das die Stromvorhersage durchführt, assimiliert werden. Wir erwarten Verbesserungen insbesondere für Innertages-Vorhersagen.

Erneuerbare Energieerzeugung im Kontext des elektrischen Netzes

Unternehmen, die Anlagen für erneuerbare Energien betreiben, müssen zu Beginn eines jeden Tages verbindliche Stromerzeugungsprognosen für den Folgetag abgeben. Sind diese einmal abgegeben, können sie während des laufenden Tages im Rahmen von Innertages-Prognosen leicht angepasst werden. Mehr Energie als prognostiziert in einem übersättigten Stromnetz zu erzeugen oder weniger Energie als prognostiziert in einem untersättigten Netz zu erzeugen, ist für das Unternehmen teuer [weniger als prognostiziert in einem übersättigten Netz zu erzeugen (oder umgekehrt), bringt sogar einen Gewinn]. Größere Differenzen im Netz werden durch den Übertragungsnetzbetreiber ausgeglichen. Mehr Energie zu erzeugen oder einen Überschuss an Energie kurzfristig zu verteilen ist teuer und meist ineffizient und muss minimiert werden.

Fernerkundung für Leistungsvorhersagen

RESPECT konzentriert sich auf zwei spezifische Arten der erneuerbaren Energieerzeugung - Windenergie und Photovoltaik. Natürlich ist das auch der Bereich, in dem sich die gewählte Messtechnik auszeichnet. Das Projekt stützt sich auf den langjährigen Datensatz des MOL-RAO (Meteorologisches Observatorium Lindenberg - Richard-Aßmann-Observatorium) des Deutschen Wetterdienstes DWD. Darin enthalten sind Beobachtungen von Doppler-Lidar und Windprofilierungsradar für Windgeschwindigkeitsmessungen. Für Strahlungsdaten wird der Cloudnet-Datensatz (ab Apr. 2004) verwendet, der (vor allem) aus Doppler-Wolkenradar-, Mikrowellenradiometer- und Ceilometer-Messungen besteht.

zur Vergrößerungsansicht des Bildes: RPG Mikrowellenradiometer LIMHAT auf der Messstation beim DWD in Lindenberg. Foto: Johannes Röttenbacher / Universität Leipzig
RPG Mikrowellenradiometer LIMHAT auf der Messstation beim DWD in Lindenberg. Foto: Johannes Röttenbacher / Universität Leipzig

Feldexperiment: Vergleichende Kampagne bei am MOL-RAO (Lindenberg, Germany)

Im Sommer/Herbst 2020 war der Messplatz des Leipziger Institut für Meteorologie in Lindenberg für eine Vergleichskampagne.

Messtechnik des Leipziger Institut für Meteorologie

zur Vergrößerungsansicht des Bildes: Kalibrierung des RPG FMCW Wolkenradradars LIMRAD94 in Lindenberg. Foto: A. Trosits
Kalibrierung des RPG FMCW Wolkenradradars LIMRAD94 in Lindenberg. Foto: Anna Trosits

Publikationen

Lochmann, M., Kalesse-Los, H., Schäfer, M., Heinrich, I. Leinweber, R.: Analysing wind power ramp events and improving very short-term wind power predictions by including wind speed observations. Wind Energy, 26(6):573–388 (2023), doi.org/10.1002/we.2816

Entwicklung eines auf Wolkenradar- und Lidar basierendem künstlichem neuronalen Netz zur Detektion von Flüssigwasser in Wolken

Arbeitspaket 2 des Projekts: Bodengebundene Fernerkundung der Atmosphäre zur Verbesserung der Charakterisierung mikrophysikalischer Wolkeneigenschaften sowie der Leistungsprognose erneuerbarer Energien

Team: Willi Schimmel, Jun.-Prof. Heike Kalesse-Los

Kooperationen

Motivation

Die vollständige Charakterisierung der Verteilung von Flüssigwasser und Eis in Wolken ist entscheidend, um Lebensdauer, Niederschlagseffizienz und Strahlungseffekt der Wolken zu bestimmen. Die Identifikation von Flüssigwasserschichten in der gesamten vertikalen Säule in Mischphasenwolken ist auch mit synergistischen Messungen mittels bodengebundenen hochauflösenden Wolkenradar und Polarisationslidar weiterhin eine große Herausforderung. Ursache dafür ist, dass sich Polarisationslidarmessungen zwar sehr gut für die Unterscheidung von Eis und Flüssigwasser eignen, aber das Lidarsignal optisch dicke Wolken nicht vollständig durchdringen kann. Falls Flüssigwasserschichten im unteren Teil der Wolke auftreten bzw. tiefere Flüssigwasserwolken das Lidarsignal komplett attenuieren, stehen im oberen Teil von Wolken nur noch Wolkenradarmessungen zur Verfügung, die jedoch nur wenig sensitiv auf kleine Wolkentröpfchen sind. Neuartige synergistische Auswertetechniken können allerdings dazu beitragen, rein aus Wolkenradarmessungen die Existenz von Flüssigwasserschichten abzuleiten.

Ziel

Ziel ist die Entwicklung eines künstlichen neuronalen Netzes (KNN), das durch parallele Wolkenradar- und Lidarmessungen in dünnen oder den unteren Schichten dicker Mischphasenwolken trainiert wird. Durch die Prognose von Lidarrückstreusignal gibt es anschließend Auskunft über die Existenz von Flüssigwasser in höheren Wolkenschichten.

Langfristiges Ziel des Projekts ist die Verbesserung der Wolkenphasenklassifizierung innerhalb des europäischen „Cloudnet“-Wolkenfernerkundungsverbundes, welcher wiederum in das europäische Forschungsinfrastrukturprojekt „ACTRIS“ (Aerosols, Clouds, and Trace gases InfraStructure Network) eingebettet ist. 

Messdaten

Datenbasis bilden die Wolkenradar- und Lidarmessungen der mobilen „Leipzig Aerosol and Cloud Remote Observations System“ (LACROS)-Fernerkundungsstation des TROPOS. Messungen werden im Rahmen der Messkampagne DACAPO-PESO in Punta Arenas, Chile erhoben. Durch diese Messkampagne wird ein einmaliger Wolkendatensatz in den wenig erforschten mittleren Breiten der Südhemisphäre gewonnen werden. Genutz werden Daten von folgenden Messgeräten:

Publikationen

Bodengebundene Fernerkundung der Atmosphäre zur Verbesserung der Charakterisierung mikrophysikalischer Wolkeneigenschaften sowie der Leistungsprognose erneuerbarer Energien

Laufzeit: 01.09.2018 – 28.02.2022

Förderung: Europäischer Sozialfond in Sachsen 2014 bis 2020

Team:

Kooperationspartner:

Ziele:

Die bodengebundene Fernerkundung von Wolken dient der Erforschung der Wolkenbildung und der Verbesserung der Niederschlagsvorhersage, was sehr wichtig für die Leistungsprognose erneuerbarer Energien ist. Bisher liegt diesbezüglich in Deutschland ein starker Fokus auf den Niederschlagsradargeräten des Deutschen Wetterdienstes (DWD), die für die Beobachtung und Kürzestfristprognose von Niederschlag genutzt werden. Erst seit wenigen Jahren sind Netzwerke von weiterentwickelten Fernerkundungsmethoden im Aufbau, die weitaus vielfältigere atmosphärische Messungen erlauben (CLOUDNET). Daraus ergeben sich zwei Hauptziele des Projektes: Zum einen wird analysiert werden, wie künstliche neuronale Netze für die Leistungsprognose von Photovoltaik- und Windkraftanlagen optimiert werden können, wenn zusätzliche Daten von Wetterstationen und bodengebundenen Fernerkundungsmessungen implementiert werden. Zum anderen sollen für Wolkenbeobachtungen Ableitungsalgorithmen weiterentwickelt werden, um die Bestimmung der Wolkeneigenschaften zu verbessern. Dabei stehen Messgerätesynergien sowie die Entwicklung anwendungsspezifischer künstlicher neuronaler Netze zur Charakterisierung von Flüssigwasser in Mischphasenwolken im Vordergrund.

  • AP1: Untersuchung des Einflusses zusätzlicher Messdaten von Wetterstationen und bodengebundener Fernerkundung auf die Leistungsprognose von PV- und Windkraftanlagen mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze (ANN) – RESEPCT
  • AP2: Entwicklung eines auf Wolkenradar- und Lidar basierendem KNN zur Detektion von Flüssigwasser in Wolken – VODOO
  • AP3: Entwicklung einer auf synergistischen Fernerkundungsmessungen basierenden Methode zur Ableitung der Wolkentröpfchenkonzentration – EUREC4A

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