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Nutzung von Satellitendaten zur Beurteilung der räumlich-zeitlichen Variabilität und Komplementarität des solaren Energieangebotes – eine Fallstudie für Deutschland
Authors: Behr Hein Dieter , Jung Christopher , Trentmann Jörg , Schindler Dirk
Published: December 2021

Die Einbindung der Solarenergie in den deutschen Energiemix hat sich in den vergangenen zwei Jahrzehnten vervielfacht. Daher wird es immer wichtiger, die räumlich-zeitlichen Schwankungen der Sonnenenergie zu quantifizieren, um die Ausbau von Photovoltaikanlagen in der Fläche effizient zu fördern und damit die Stromnetze zu stabilisieren. Nur umfassende Informationen über die langfristige kleinräumige Variabilität der am Boden eintreffenden Sonnenstrahlung liefern die gewünschten Angaben für den Ausbau der PV-Netze. Wolken und bis zu einem gewissen Grad Aerosole sind im Wesentlichen für die beobachteten Veränderungen des Angebotes an Sonnenenergie verantwortlich. Als Beispiel für diese Untersuchung wurde Deutschland herangezogen, wo die Solarenergie derzeit rund 8% der jährlichen Stromerzeugung ausmacht. Die Tageswerte eines 25-jährigen Datensatzes (1991-2015) aus Satellitenmessungen wurden analysiert. Sie zeigen die langfristige, großräumige Entwicklung des solaren Angebotes und der Dynamik der Bewölkung auf klein-räumlichen Maßstab (0,05° × 0,05°). Der deutlichste langfristige Anstieg der Sonneneinstrahlung wurde im Frühjahr beobachtet, beeinflusst vor allem durch die jahreszeitlichen Veränderungen der Bewölkung. Der ausgeprägte Jahreszyklus der Sonneneinstrahlung verstärkt den Bedarf an Speichersystemen, um die geerntete Sonnenenergie in Zeitabschnitte innerhalb des Jahres mit geringer Sonneneinstrahlung zu übertragen. Darüber hinaus gibt es in den verschiedenen Regionen kaum eine Komplementarität zwischen Solar und Solar, da ihre zwischenräumliche Dynamik keine signifikanten Unterschiede aufweist. Die vorgeschlagenen Methoden zur Bewertung der Komplementarität zeigen explizit die Bereiche auf, in denen das Solarenergiepotenzial noch nicht voll ausgeschöpft ist und zusätzliche PV-Kapazitäten gebaut werden sollten. Aus diesen Ergebnissen lässt sich schließen, dass es auf nationaler Ebene weitere Potenziale für die komplementäre Nutzung der Solarenergie in Deutschland gibt.
No evidence for a productive Hallett-Mossop process so far
Authors: Hartmann Susan , Keinert Alice , Kiselev Alexei , Seidel Johanna , Stratmann Frank
Published: December 2021

Mixed-phase clouds are essential elements in Earth’s weather and climate system. Atmospheric observation of mixed-phase clouds occasionally demonstrated a strong discrepancy between the observed ice particle and ice nucleating particle number concentration of one to four orders of magnitude at modest supercooling [1-3, 5, 7]. Different secondary ice production (SIP) mechanisms have been hypothesized which can increase the total ice particle number concentration by multiplication of primary ice particles and hence might explain the observed discrepancy [2, 4, 6].

In this study we focus on SIP as a result of droplet-ice collisions, commonly known as Hallett-Mossop [9] or rime-splintering process. Our main objectives are (i) to quantify secondary ice particles and (ii) to learn more about the underlying physics. Therefore, we develop a new experimental set-up (Ice Droplets splintEring on FreezIng eXperiment, IDEFIX) in which quasi-monodisperse supercooled droplets collide with a fixed ice particle. IDEFIX is designed to simulate atmospheric relevant conditions such as temperature, humidity, impact velocities and collision rates. The riming process is observed with high-speed video microscopy and an infrared measuring system. Further, the produced secondary ice particles are counted via impaction on a supercooled sugar solution. Preliminary results from a first measurement campaign suggest that we observed single SIP events but did not found evidence for a productive Hallett-Mossop process so far.  We plan to continue with rime-splintering experiment in order to gain better statistics and to expand the parameter space (e.g., droplet size distribution).

[1] Crosier, J., et al. 2011, DOI: 10.5194/acp-11-257-2011.

[2] Field, P.R., et al. 2016, DOI: 10.1175/amsmonographs-d-16-0014.1.

[3] Hogan, R.J., et al. 2002, DOI: 10.1256/003590002321042054.

[4] Korolev, A. and T. Leisner 2020, DOI: 10.5194/acp-20-11767-2020.

[5] Mossop, S.C. 1985, DOI: 10.1175/1520-0477(1985)066<0264:toacoi>2.0.co;2.

[6] Sotiropoulou, G., et al. 2020, DOI: 10.5194/acp-20-1301-2020.

[7] Taylor, J.W., et al. 2016, DOI: 10.5194/acp-16-799-2016.
Auswirkung von Dachbegrünung auf das Stadtklima am Beispiel der Stadt Essen
Authors: Skoryi Margarita , Buchholz Saskia
Published: December 2021

Die thermische Belastung in Städten während der Sommermonate stellt die Stadtplanung vor eine besondere Herausforderung. Eine Verdichtung der Bebauung und eine zunehmende Versiegelung verstärken den Effekt der städtischen Wärmeinsel und beeinflussen das Wohlbefinden der urbanen Bevölkerung. In der Zukunft wird mit dem Fortschritt des Klimawandels eine Steigerung an Häufigkeit, Intensität und Dauer von Extremereignissen wie Starkregen, Hitze- und Dürreperioden erwartet. Die Anpassung an die Folgen des Klimawandels sind somit elementar für eine zukunftsorientierte und klimaresiliente Stadtentwicklung.

Der Ausbau grüner Infrastruktur ist ein wichtiger Bestandteil möglicher Anpassungsmaßnahmen. Stadtgrün schafft nicht nur ein besseres optisches Wohlbefinden in der Stadt, sondern auch vorteilhafte klimatische Bedingungen. Die Verschattung durch Bäume, die Transpiration der Vegetation und die Ausweitung poröser Oberflächen für die Niederschlagsversickerung und Verdunstung sind Aspekte, die sich positiv auf das Umgebungsklima auswirken und die thermische Belastung senken können.

Eine Methode dieser grünen Infrastruktur bildet die Dachbegrünung und ist Gegenstand des von der Deutschen Bundesstiftung Umwelt geförderten Projektes ADAM (Analyse der thermischen Wirkung von Dachbegrünung mittels Stadtklimamodellierung). Mithilfe des mikroskaligen Stadtklimamodells MUKLIMO_3 werden drei verschiedene computerbasierte Modellrechnungen durchgeführt: ohne Dachbegrünung, mit dem aktuellen Gründachkataster und mit einem Gründachpotentialkataster. Ziel des Projektes ist es eine wissenschaftliche und stadtplanungsrelevante Analyse auf Quartiers- und Gesamtstadtebene durchzuführen. Dafür werden neben den Standardeingabedaten des Modells neue Eingangsdaten für die Dachbegrünung benötigt, die für die Stadt Essen auf der Basis von Befliegungsdaten erstellt wurden. Sie beinhalten die räumliche Verteilung von Dachbegrünung und der vorherrschenden Begrünungsart. Es wird zwischen zwei Dachbegrünungsarten unterschieden, extensiv und intensiv, die sich unterschiedlich auf den Feuchtehaushalt der umgebenden Luft auswirken und die Umgebungstemperatur senken können. Ausgewertet wird die potentielle Kühlwirkung in Bezug auf die Lufttemperatur und die Gefühlte Temperatur, sowie die Verteilung des sensiblen und latenten Wärmestromes. Die Gefühlte Temperatur wird mit dem Klima-Michel-Modell berechnet und ist eine Funktion aus der Lufttemperatur, Wasserdampfdruck, Windgeschwindigkeit, mittlere Strahlungstemperatur, der metabolischen Rate des Menschen und der Wärmeisolation der Bekleidung.
Simulationen des Einflusses verschiedener Anpassungsmaßnahmen auf die Luftqualität in Kurorten mit PALM-4U
Authors: Kniffka Anke , Gilge Stefan
Published: December 2021

Der Einfluss von Bebauung auf die Schadstoffverteilung in der innerörtlichen Atmosphäre und damit auf die Gesundheit des Menschen ist grundsätzlich von großem Interesse, insbesondere im Hinblick auf den Kurbetrieb und die Erfolgsaussichten einer medizinischen Behandlung bzw. Rehabilitation. Das Zentrum für Medizin-Meteorologische Forschung (ZMMF) des Deutschen Wetterdienstes stellt mit seinen Messreihen sicher, dass die Luftqualität in Kurorten entsprechend gut ist. Um die Ortschaften bei der Entwicklung von Strategien zur Luftqualitätsverbesserung noch besser unterstützen zu können sollen zukünftig auch Modellrechnungen mit  PALM-4U (PALM for urban applications) durchgeführt werden. Dieses Modell erlaubt die Simulation sehr genauer Strömungs- und Turbulenzverhältnisse in der Nähe von sehr komplexen Hindernissen unter Einbindung von urbanen Einflussfaktoren wie zum Beispiel Schadstoffquellen aus dem Verkehr oder der Beheizung.

In diesem Beitrag sollen die Anwendungsmöglichkeiten von PALM-4U am ZMMF aufgezeigt werden. Als Beispiel dient hierfür eine teilrealistische Ortschaft, welche teilweise dem Ort Prüm in der Eifel nachempfunden ist. Das Gelände ist stark orographisch gegliedert, die Bebauung wurde in der Genauigkeit LOD1 (level of detail 1) eingebunden. Es werden beispielhaft die Auswirkungen auf die Belastung durch NO2, PM10 und bodennahem O3 bei Änderungen der Verkehrsdichte und zusätzlich bei Einführung einer Umgehungsstraße untersucht. Des Weiteren werden Änderungen in der Schadstoffausbreitung bei Anpassungen in der Bebauung dargestellt sowie der Einfluss einzelner Schadstoffquellen auf die nähere Umgebung bei komplexer Bebauung.

Somit lässt sich das Potential zur Schadstoffreduktion bei verschiedenen städtebaulichen oder anderen Anpassungsmaßnahmen abschätzen.
Advanced open-source tools for detecting and analyzing peaks in cloud radar Doppler spectra
Authors: Vogl Teresa , Radenz Martin , Kalesse-Los Heike
Published: December 2021

Cloud radar Doppler spectra contain vertically highly resolved valuable information about the hydrometeors present in the cloud. A mixture of different hydrometeor types can lead to several peaks in the Doppler spectrum due to their different fall speeds, giving a hint about the size/ density/ number of the respective particles. Tools to separate and interpret peaks in cloud radar Doppler spectra have been developed in the past, but their application is often limited to certain radar settings, or the code not freely available to other users.

We here present the effort of joining two methods, which have been developed and published (Radenz et al., 2019; Kalesse et al., 2019) with the aim to make them insensitive to instrument type and settings, and available on GitHub, and applicable to all cloud radars which are part of the ACTRIS CloudNet network.

A supervised machine learning peak detection algorithm (PEAKO, Kalesse et al., 2019) is used to derive the optimal parameters to detect peaks in cloud radar Doppler spectra for each set of instrument settings. In the next step, these parameters are used by peakTree (Radenz et al., 2019), which is a tool for converting multi-peaked (cloud) radar Doppler spectra into a binary tree structure. PeakTree yields the (polarimetric) radar moments of each detected peak and can thus be used to classify the hydrometeor types. This allows us to analyze Doppler spectra of different cloud radars with respect to, e.g. the occurrence of supercooled liquid water or ice needles/columns with high linear depolarisation ratio (LDR).
Wolkenverfolgung: Vom Experiment zur Realität
Authors: Seelig Torsten , Müller Felix , Tesche Matthias
Published: December 2021

Die Wolkenverfolgung ist die einzige Möglichkeit zur Beobachtung der zeitlichen Entwicklung von Wolken und zur Quantifizierung der Veränderung ihrer physikalischen Eigenschaften während ihrer Lebensdauer (Seelig et al., 2021). Der Schlüssel dazu sind zeitaufgelöste Messungen von Instrumenten an Bord geostationärer Satelliten. Experimente mit atmosphärenähnlicher Konfiguration treiben die Entwicklung von Messmethoden und Alghoritmen unter Laborbedingungen voran. Heutzutage ist es z.B. möglich zweidimensionale, zeitlich und räumlich hochaufgelöste Geschwindigkeitsfelder auf Basis der Verschiebung kleinster Partikel zu messen (Seelig and Harlander, 2015; Seelig et al., 2018). Die Methodik der Partikelgeschwindigkeitsmessung dient als Anfangsbedingung zum Verfolgen dieser Partikel und kann auf troposphärische Wolken angewendet werden. Diese Präsentation stellt die Analogie von Experiment zur Realität vor, beschreibt das Verfahren der Partikelgeschwindigkeitsmessung und die Anwendung auf Daten geostationärer Satelliten.

Literatur:

Seelig, T., Deneke, H., Quaas, J., and Tesche, M.: Life cycle of shallow marine cumulus clouds from geostationary satellite observations, J. Geophys. Res.: Atmos., 126(22), e2021JD035577, https://doi.org/10.1029/2021JD035577, 2021.

Seelig, T., Harlander, U., and Gellert, M.: Experimental investigation of stratorotational instability using a thermally stratified system: instability, waves and associated momentum flux, Geophys. Astrophys. Fluid Dyn., 112, 239-264, https://doi.org/10.1080/03091929.2018.1488971, 2018.

Seelig, T. and Harlander, U.: Can zonally symmetric inertial waves drive an oscillating zonal mean flow?, Geophys. Astrophys. Fluid Dyn., 109, 541-566, https://doi.org/10.1080/03091929.2015.1094064, 2015.
Klimawirkung von Kondensstreifen-Zirren
Authors: Bickel Marius , Ponater Michael , Burkhardt Ulrike , Bock Lisa
Published: December 2021

Auch in aktuellen Bewertungsstudien wird angenommen, dass Kondensstreifen-Zirren den größten Beitrag zur Klimawirkung des Luftverkehrs liefern. Bisher wurde die Klimawirkung von Kondensstreifen allerdings fast ausschließlich anhand von Strahlungsantrieben bewertet. Dabei konnte bereits gezeigt werden, dass der seit einigen Jahren als Bewertungsmetrik empfohlene „Effektive Strahlungsantrieb“ in diesem Fall erheblich kleiner ausfällt als bisher verwendete klassische Strahlungsantriebe. Die zu erwartende Temperaturänderung am Boden sollte demnach ebenfalls deutlich schwächer ausgeprägt sein als bisher angenommen.

Hier präsentieren wir Ergebnisse von globalen Klimamodellsimulationen mit gekoppeltem Deckschichtozean zur Berechnung der tatsächlichen Bodentemperaturänderung aufgrund von Kondensstreifen-Zirren. Neben der Klimasensitivität wurde damit auch erstmalig die Klimawirkungseffizienz von Kondensstreifen-Zirren bestimmt. Insgesamt fällt die Bodenerwärmung durch Kondensstreifen-Zirren erheblich kleiner aus als für ein CO2 Erhöhungsexperiment mit vergleichbar großem klassischen Strahlungsantrieb. Die Klimawirkungseffizienz, basierend auf dem Effektiven Strahlungsantrieb, beträgt nur ca. ein Viertel des erwarteten Wertes. Somit wird die durch den Effektiven Strahlungsantrieb nahegelegte reduzierte Wirkung von Kondensstreifen-Zirren auf die bodennahe Temperatur sogar noch unterboten.

Zur Bestimmung der physikalischen Ursachen der verringerten Temperaturwirksamkeit wurden sowohl die schnellen als auch die langsamen Strahlungsrückkopplungen mit Hilfe einer Rückkopplungsanalyse nach dem „partial radiative perturbation“ Verfahren bestimmt. In beiden Fällen war die reduzierte Klimasensitivität der Kondensstreifen-Zirren vor allem auf eine negative Wolkenrückkopplung, bedingt durch die Reduktion von natürlicher Zirrusbewölkung, zurückzuführen.
Determination of the viscosity of levitated droplets at atmospheric temperatures in an electrodynamic trap
Authors: Jones Stephanie , Singh Mohit , Duft Denis , Kiselev Alexei , Leisner Thomas
Published: December 2021

The impact of atmospheric aerosol on the climate remains poorly understood. Organic aerosol makes up a significant fraction of total aerosol and is prevalent throughout the atmosphere. It can exist as a liquid, semi-solid or amorphous solid. The viscosity of organic aerosol will have an impact on transformations that organic aerosol will undergo during its lifetime such as evaporation and growth, heterogeneous and photochemical reactions as well as the ability to act as an ice nucleating particle.  Therefore, it is of key importance to be able to determine aerosol viscosity over a range of atmospherically relevant conditions in order to better understand the impact of organic aerosol on the climate.

Here we report proof of concept viscosity measurements of water droplets levitated in an electrodynamic balance over a range of temperatures. Charged droplets are levitated in a temperature and relative humidity-controlled environment allowing properties over a temperature range of 300 to 220 K to be studied. As the droplets evaporate they reach a point where Coulomb instabilities are induced resulting in droplet oscillations. The relaxation of these oscillations can then be probed to determine the droplet viscosity. Future work will involve determination of the viscosity of different types of organic aerosol over a broad temperature range.
Ein non-target Ansatz zur Identifizierung von Komplexbildnern in atmosphärischen Aerosolen und Regenwasser
Authors: Beck Jan , Brüggemann Martin , van Pinxteren Dominik , Herrmann Hartmut
Published: December 2021

Atmosphärische Aerosolproben aus der Gas- und Flüssigphase bestehen aus zahlreichen organischen Substanzen. So beinhaltet sekundäres organisches Aerosol (SOA) bis zu 100 000 verschiedene organische Substanzen, welche durch Oxidation von biogenen und anthropogenen volatilen organischen Verbindungen (VOC) gebildet werden. Einige davon können zusammen mit Metallkationen von Eisen, Kupfer oder Mangan Komplexe in Aerosolpartikeln ausbilden. Solche Komplexe können photochemische Umwandlungsreaktionen auslösen und tragen zur verbesserten Löslichkeit von Metallionen in die atmosphärische Flüssigphase bei. Komplexbildner sind deswegen wichtige, aber nur schwer identifizierbare, organische Bestandteile von Aerosolpartikeln. In dieser Studie haben wir eine Flüssigkeitschromatographie mit hochauflösender Massenspektrometrie (LC/HR-MS) gekoppelt um ein Non-Target-Screening (NTS) durchzuführen, der den selektiven Nachweis von Komplexbildnern in Aerosolpartikelextrakten ermöglicht. Hierfür wurde ein T-Stück zwischen LC Auslass und der Ionenquelle eingebaut um eine Nachtrennsäulen-Komplexierung mit einer 155 µM FeCl3 Lösung umzusetzen. Anschließend werden die erhaltenen Massenspektren auf die drei charakteristischen Eisenkomplexe [M-H+FeCl3]-, [M-2H+FeCl2]- und [M-3H+FeCl]- untersucht, dabei betragen die Massenunterschiede (∆m/z) zwischen dem Signal des jeweiligen Komplexbildners und des Eisenkomplexes 160,8416, 124,8648 und 89,8959. In Aerosolpartikelproben aus Deutschland und China konnten bis zu 29 verschiedene Di- und Tricarbonsäuren als Komplexbildner nachgewiesen werden, selbst bei niedrigen Extrakt Konzentrationen von nur 50 nM. Ohne Nachtrennsäulen-Komplexierung mit Eisen werden noch 13 Komplexbildner identifiziert, welche durch Hintergrund Eisenspuren aus dem Analysesystem komplexiert werden. Zumindest für die am höchsten konzentrierten Komplexbildner ist der vorgeschlagene Screening-Ansatz somit auch ohne Geräteumbau anwendbar, besonders attraktiv ist dies für den Einsatz in der Routineanalytik. Neben Carbonsäuren wurden 4-Nitrophenol und 4-Nitrocatechol als weitere Komplexbildner in Regenwasserproben entdeckt, was die Anwendbarkeit der Methode auf andere Matrices und auf eine Reihe verschiedener Komplexbildner zeigt. 
Untersuchung der Windverhältnisse in der Nordsee für Windenergieanlagen auf den Flächen N-3.5, N-3.6 und N-7.2
Authors: Brast Maren , Gehrke Michael , Hahn Johannes , Hüttl-Kabus Sabine , Möller Thomas , Outzen Olaf , Spangehl Thomas
Published: December 2021

Das Windenergie-auf-See-Gesetz (WindSeeG) schreibt vor, dass jährlich Windparkflächen in der Ausschließlichen Wirtschaftszone (AWZ) Deutschlands für die Bebauung mit Windenergieanlagen ausgeschrieben werden. Das Bundesamt für Seeschifffahrt und Hydrographie (BSH) führt auf diesen Flächen Voruntersuchungen zu den vorliegenden Umweltbedingungen durch. Diese umfassen unter anderem die Untersuchungen der Windverhältnisse auf der Fläche, um den Bietern Informationen für die Kalkulation ihres Gebots zu liefern. Die windbezogene Voruntersuchung erfolgt in enger Zusammenarbeit mit dem Deutschen Wetterdienst (DWD) und basiert auf drei wesentlichen Elementen: einer einjährigen in-situ Messkampagne, der Auswertung von Reanalysedaten durch den DWD und der Erstellung eines zusammenführenden Gesamtberichtes. Diese Berichte werden zusammen mit den meteorologischen Mess- und Modelldaten und den Ergebnissen der weiteren Voruntersuchungen auf dem Datenportal PINTA (https://pinta.bsh.de) als Teil der Ausschreibung veröffentlicht.

 

Die zu bebauenden Flächen werden im Flächenentwicklungsplan zusammen mit dem Jahr der Ausschreibung festgelegt. In den Jahren 2022 und 2023 werden die drei Flächen N-3.5, N-3.6 und N-7.2 in der Nordsee ausgeschrieben. Die Flächen liegen im südwestlichen Teil der deutschen AWZ. Auf und in unmittelbarer Nähe dieser Flächen wurden meteorologische Messungen durchgeführt. Mit Hilfe einer Lidarboje (Fläche N-7.2) sowie mit Scanning Lidaren auf bestehenden Windenergieanlagen (für alle drei Flächen) wurden einjährige Zeitserien von Vertikalprofilen der Windgeschwindigkeit und -richtung erfasst, die Aufschluss über die Windverhältnisse in den relevanten Höhen der zukünftigen Windenergieanlagen geben. Zusätzlich wurden Temperatur, Feuchte, Luftdruck und Wasseroberflächentemperatur gemessen.
Visualisierung meteorologischer Daten mit Python und Matplotlib
Authors: Dietzsch Felix
Published: December 2021

Die Programmiersprache Python hat mittlerweile Einzug gefunden in den wissenschaftlichen Programmieralltag. Ihre Vorzüge sind ihre leichte Erlernbarkeit und gleichzeitige Komplexität, die es erlaubt, eine Vielzahl verschiedener Problemstellungen zu lösen. Insbesondere ermöglicht Python neben der Verarbeitung wissenschaftlicher Daten die Darstellung selbiger, sodass sich in sich geschlossene Pakete zur Datenverarbeitung und -präsentation zusammenstellen lassen, für die man sonst mehrere Prozessierungsschritte mit verschiedener Software benötigen würde. Grundlage der Datenvisualisierung stellt dabei das Matplotlib-Paket dar. Dabei handelt es sich um ein umfangreiche Python-Erweiterung zur Visualisierung verschiedenster Arten von Daten.

In dieser Präsentation sollen die verschiedenen Möglichkeiten und Features des Matplotlib-Paketes aufgezeigt werden. Dabei kommen Beispieldatensätze zum Einsatz, deren Formate im Bereich der Meteorologie oft Verwendung finden, wie zum Beispiel Modell- und Fernerkundungsdaten. Neben der grundlegenden Methodik zur Darstellung der Daten als solches soll auch auf Aspekte des Layouts eingegangen um aufzuzeigen, wie sich mit Matplotlib erzeugte Plots für wissenschaftliche Publikationen und Präsentationen auf geeignete Art und Weise verwenden lassen.

Neben Matplotlib existieren noch weitere Python-Module, die für die Visualisierung meteorologischer Daten geeignet sind. An erster Stelle steht dabei das Modul Cartopy, welches insbesondere für die Darstellung von Geodaten auf entsprechenden Karten essentiell ist. Daneben sind auch weitere Pakete wie zum Beispiel MetPy verfügbar, die eine unkomplizierte Darstellung auch speziellerer und komplexerer Formate wie zum Beispiel von Soundings im Skew-T-Format ermöglichen.
Assessment of the impact of traffic volume on NO2 levels in Munich during the lock-down periods
Authors: Ye Sheng , Chan Ka Lok , Brunner Tamara , Zhang Hanlin , Geiß Alexander , Zhu Ying , Wenig Mark
Published: December 2021

The global pandemic has many negative economic, social and health impacts, but the lock-downs also led to a reduction of traffic volume which resulted in lower NO2 levels in some areas. Our study made use of different air quality measurement techniques (in-situ, on-road, satellite remote sensing) to monitor long-term NO2 levels in Munich. While comparing NO2 levels associate with traffic volume before and after a lock-down, other influences based on meteorological parameters should be considered as well. In addition to traffic data we used records of wind, mixing layer height, temperature, humidity and other meteorological parameters to analyze the impact on measured pollution levels using a Generalized Additive Model (GAM) regression. Our long-term study using data between 2018 and 2021 shows that the dominating factor is wind speed, followed by traffic volume as the main factors for impacting NO2 levels, while absolute humidity and wind direction show less effects. We utilized those findings to find best suited time periods comparable to the lockdown time in terms of meteorological conditions. In order to focus on the traffic volume factor, we applied these findings to minimize other impact factors to evaluate the NO2 variability of different years comparing to the data from the lockdown periods. A significant reduction of the ground level NO2 concentrations in Munich during the early stage of the lockdown period in March 2020 could clearly be associated with a significant reduction of traffic volume.
Arctic fog chemistry induces the unexpected growth of Aitken mode particles to CCN-active particles
Authors: Hoffmann Erik H. , Tilgner Andreas , Kecorius Simonas , Herrmann Hartmut
Published: December 2021

New particle formation (NPF) and early growth are efficient processes producing high concentrations of cloud condensation nuclei (CCNs) precursors in the Arctic marine boundary layer (AMBL). However, due to short lifetime and lack of condensable vapors, newly formed particles do often not grow beyond 50 nm and cause low CCN particle concentrations in the AMBL. Thus, even the smallest amount of Aitken mode particle growth is capable to significantly increase the CCN budget. However, the growth mechanism of Aitken-mode particles from NPF into CCN range in the Arctic is still rather unclear and was therefore investigated during the cruise campaign PASCAL in 2017.

During PASCAL, aerosol particles measurements were performed and an unexpected rapid growth of Aitken mode particles was observed right after fog episodes. Combined field data analyses and detailed multiphase chemistry box model simulations with the CAPRAM mechanism were performed to study the underlying processes. Resulting, a new mechanism is proposed explaining how particles with d < 50 nm are able to grow into CCN size range in the Arctic without requiring high water vapor supersaturation (SS). The investigations demonstrated that the rapid post-fog particle growth of Aitken mode is related to chemical processes within the Arctic fog. The redistribution of semi-volatile acidic (e.g., methanesulfonic acid) and basic (e.g., ammonia) compounds from processed CCN-active particles to smaller CCN-inactive particles can cause a rapid particle growth of Aitken mode particles after fog evaporation enabling them to grow towards CCN size. Comparisons of the model results with Berner impactor measurements supports the proposed growth mechanism.

Overall, this study provided new insights on how the increasing frequency of NPF and fog-related particle processing can increase in the number of CCNs and cloud droplets leading to an increased albedo of Arctic clouds and thus affect the radiative balance in the Arctic. Since fogs will occur more frequently in the Arctic as a result of climate change, this growth mechanism and a deeper knowledge on its feedbacks can be essential to understand Arctic warming.
Agrarmeteorologische Indikatoren im Klimaatlas des Deutschen Wetterdienstes
Authors: Leppelt Thomas , Posada Rafael
Published: December 2021

Die Abhängigkeit der Landwirtschaft vom Wettergeschehen ist regional sehr unterschiedlich und kann die Ernteerträge stark beeinflussen. Daher ist es wichtig, die zukünftigen Auswirkungen des Klimawandels auf die Landwirtschaft in Deutschland abschätzen zu können. Der Deutsche Wetterdienst (DWD) berechnet hierfür agrarmeteorologische Indikatoren für verschiedene Klimaszenarien und stellt diese der Allgemeinheit zur Verfügung. Diese ausgewählten Indikatoren sollen einen Überblick zu den drängendsten Klimawandelfolgen für die Landwirtschaft geben und als Entscheidungshilfe dienen. Sie umfassen Analysen zu Veränderungen des Vegetationsbeginns, der Waldbrandgefahr, Indikatoren zu Anbaubedingungen, bis hin zu Bodenfeuchteprognosen mit aufwendiger Anschlussmodellierung des Wasserhaushalts.

Als Grundlage für diese Indikatoren wurden die im Rahmen des BMVI-Expertennetzwerkes zusammengestellten Klimaprojektionen des DWD-Referenz-Ensembles verwendet. Diese Modellläufe beruhen auf den Ergebnissen des Coupled Model Intercomparison Project (CMIP) und werden als regionalisierte und Bias-adjustierte Klimamodellberechnungen für Deutschland bereitgestellt. Die Prognosen der repräsentativen Klimaszenarien basieren hierbei auf Annahmen über zukünftige gesellschaftliche und technologische Entwicklungen sowie die daraus resultierenden Treibhausgasemissionen. Um die damit verbundenen Unsicherheiten zu kommunizieren, wird die statistische Bandbreite über Perzentile der jeweiligen Modellläufe angegeben. Die aufbereiteten Ergebnisse werden anschließend im Klimaatlas-Portal veröffentlicht.

Grundsätzlich zeigen die agrarmeteorologischen Indikatoren deutliche Veränderungen der Anbaumöglichkeiten und die Zunahme von verschiedenen Extremereignissen, wie z. B. Dürren. Diese Veränderungen sind insbesondere in den Szenarien mit einer konstanten Zunahme der Treibhausgasemission stärker ausgeprägt, als wenn die Weltbevölkerung umfassende Klimaschutzmaßnahmen umsetzen würde. Dieses Verhältnis ist stabil und zeigt sich bei allen untersuchten Indikatoren sowohl für die nahe (2060), als auch für die ferne (2100) Zukunft. Diese Auswertungen zeigen, dass der Klimawandel einen deutlichen Effekt auf die Landwirtschaft in Deutschland haben wird. Die prognostizierten Veränderungen der Rahmenbedingungen können daher genutzt werden, um frühzeitig eine geeignete Strategie mit Anpassungsmaßnahmen zu entwickeln, um die Landwirtschaft auf den Klimawandel vorzubereiten.
Bestimmung optischer Dichten stratosphärischer Aerosole aus den Farbverhältnissen historischer Gemälde – kann das funktionieren?
Authors: von Savigny Christian , Lange Anna , Hoffmann Christoph , Rozanov Alexei
Published: December 2021

Die Möglichkeit, quantitative Information über die stratosphärische Aerosolbefrachtung – insbesondere in Zeiträumen vulkanisch verstärkter Aerosole – aus den Farbverhältnissen historischer Gemälde abzuleiten, erscheint auf den ersten Blick sehr vielversprechend. Tatsächlich wurde dieser Ansatz in einigen Studien verwendet, um die optische Dichte stratosphärischer Aerosole nach stärkeren Vulkanausbrüchen über einen Zeitraum von ca. 500 Jahren zu bestimmen. In diesem Vortrag evaluieren wir die Verlässlichkeit dieses Ansatzes mit Hilfe von Simulationen mit dem Strahlungstransfermodell SCIATRAN und schätzen die Fehler der abgeleiteten optischen Dichten basierend auf plausiblen Unsicherheiten relevanter Parameter ab. Wir zeigen, dass die Unsicherheiten in einigen wichtigen Parametern – die für historische Eruptionen typischerweise nur unzureichend bekannt sind – zu ähnlichen Veränderungen in den Rot-Grün-Farbverhältnissen führen können wie massive Vulkanausbrüche (z.B. des Tambora 1815 oder des Krakatao 1883). Von den untersuchten Effekten hat die angenommene Größenverteilung der stratosphärischen Aerosole den größten Einfluss auf die Farbverhältnisse und damit die abgeleiteten optischen Dichten. Für Sonnenzenitwinkel (SZA von engl. Solar Zenith Angle) von mehr als 80 Grad kann auch die angenommene stratosphärische Ozonmenge die abgeleiteten optischen Dichten signifikant beeinflussen. Für SZA größer als 90 Grad weisen die horizontnahen Farbverhältnisse eine dramatische Abhängigkeit vom SZA auf, so dass für diese Fälle eine Bestimmung optischer Dichten praktisch unmöglich ist. Abschließend gehen wir auf die Frage ein, wie stark die langfristige Veränderung der Farben eines Gemäldes die optischen Dichten beeinflussen kann.
Bereitstellung von Windinformationen für Ausschreibungen von Offshore-Windparks nach WindSeeG in der deutschen Nord- und Ostsee
Authors: Möller Thomas , Spangehl Thomas , Brast Maren , Andersson Axel , Tinz Birger
Published: December 2021

Die Errichtung von Offshore-Windparks in der Ausschließlichen Wirtschaftszone (AWZ) Deutschlands ist ein wichtiger Bestandteil für die erfolgreiche Durchführung der Energiewende. Seit Inkrafttreten des Gesetzes zur Förderung und Entwicklung der Windenergie auf See (WindSeeG) führt die Bundesnetzagentur hierzu Ausschreibungen von Flächen in Nord- und Ostsee in Zusammenarbeit mit dem Bundesamt für Seeschifffahrt und Hydrographie (BSH) durch. Der Deutsche Wetterdienst (DWD) unterstützt das BSH bei der Zusammenstellung von Windinformationen. Diese Informationen werden im Rahmen der Ausschreibungsverfahren vom BSH für Bieter öffentlich im PINTA-Portal (https://pinta.bsh.de) bereitgestellt.

Für die Gebotskalkulation der Bieter sind detaillierte Informationen über die Windverhältnisse auf den Flächen entscheidend. Diese werden in Zusammenarbeit zwischen BSH und DWD unter Beteiligung externer Auftragnehmer erstellt. Im Einzelnen handelt es sich um in-situ Messungen an den Forschungsplattformen in Nord- und Ostsee, FINO1, FINO2 und FINO3 (https://www.fino-offshore.de/de/index.html). Des Weiteren durch externe Auftragnehmer im Auftrag des BSH durchgeführten einjährigen LiDAR-Messungen auf den auszuschreibenden Flächen sowie vom DWD bereitgestellte Daten und Auswertungen der Reanalysen COSMO-REA6 und ERA5. Diese Datensätze sind Grundlage für die Erstellung zusammenfassender Gesamtberichte über die Windverhältnisse auf den Flächen.

Die bereitgestellten Reanalyse- und Messdaten ermöglichen eine detaillierte Untersuchung der saisonalen Variabilität sowie eine eingehende Beurteilung des aktuellen sowie des historischen Windfeldes auf der Fläche. Der Schwerpunkt der Messungen liegt hierbei in den für zukünftige Windenergieanlagentypen relevanten Höhen, d.h. im Bereich von 40 bis 200 Metern. Die Auswertung der Reanalysen erfolgt für die den Flächen nächstgelegenen sowie die jeweils umliegenden Gitterpunkte und wird anhand der vorhandenen Messdaten validiert. Bisherige Auswertungen zeigen eine sehr gute Korrelation auf, wodurch den Reanalysen eine hohe Aussagekraft für die Windverhältnisse auf den Flächen zukommt. Darüber hinaus sind auch Informationen zur interannuellen Variabilität von Bedeutung. Aussagen zu multidekadischen Schwankungen sind auf Grundlage langjähriger Zeitreihen des aus Luftdruckdaten von Küstenstationen abgeleiteten geostrophischen Windes möglich.
Sonne oder Treibhaus? Globale Erwärmung einfach und physikalisch nachgerechnet
Authors: Kleidon Axel
Published: December 2021

Klimamodelle simulieren klare Erwärmungsmuster als Folge des verstärkten Treibhauseffekts, der durch die Verbrennung fossiler Energie entsteht.  Sie liefern aber keine einfache Erklärung mit, was die grundlegenden Mechanismen sind, die diese verursachen.  Hier zeige ich mithilfe von einer einfachen, aber physikalisch basierten Formulierung der Energiebilanz der Erdoberfläche auf, dass Änderungen des Treibhauseffekts zu grundlegend anderen Erwärmungsmustern führen als Änderungen der Solarstrahlung.  So kann man mithilfe der Energiebilanz aufzeigen, dass Änderungen des Treibhauseffekts sich insbesondere dann bemerkbar machen, wenn die Solarstrahlung wenig zur Erwärmung der Erdoberfläche beiträgt.  Dies führt zu einer verstärkten Erwärmung in der Nacht über Land sowie in den hohen Breiten im Winter.  Mithilfe von Satellitendatensätzen von Strahlungsflüssen des gegenwärtigen Klimazustands (NASA-CERES) kann man diese unterschiedlichen Sensitivitäten bestimmen und zeigen, dass diese mit denen von Kllimamodellsimulationen sehr gut übereinstimmen.  Die grundlegenden Muster des Klimawandels lassen sich somit auch einfach und physikalisch verstehen und berechnen, und man ist dafür nicht auf komplexe Klimamodelle angewiesen.                                                                                
Locations for the best lidar view on mid-level and high clouds
Authors: Tesche Matthias , Noel Vincent
Published: December 2021

Mid-level altocumuls clouds (Ac) and high cirrus clouds (Ci) can be considered as natural observatories for studying cloud glaciation in the atmosphere. While their altitude makes them difficult to access with in-situ instruments, they can be conveniently observed from ground with active remote-sensing instruments such as lidar and radar. However, active remote sensing of Ac and Ci at visible wavelengths with lidar requires a clear line of sight between the instrument and the target cloud. It is therefore advisable to carefully assess potential locations for deploying ground-based lidar instruments in field experiments or for long-term observations that are focussed on mid-level or high clouds. Here, observations of clouds with two spaceborne lidars are used to assess where ground-based lidar measurements of mid- and upper level clouds are least affected by the light-attenuating effect of low-level clouds. It is found that cirrus can be best observed in the tropics, the Tibetan plateau, the western part of North America, the Atacama region, the southern tip of South America, Greenland, Antarctica, and parts of Western Europe. For the observation of altocumuls clouds, a ground-based lidar is best placed on Greenland, Antarctica, the western flank of the Andes and Rocky Mountains, the Amazon, central Asia, Siberia, Western Australia, or the southern half of Africa.
Wie genau sind universelle Funktionen bei stark stabiler Schichtung?
Authors: Foken Thomas , Lüpkes Christof , Handorf Dörthe
Published: December 2021

Der Datensatz des Surface Heat Budget of the Arctic Ocean (SHEBA) Experimentes 1997/98 wird häufig für die Berechnung von universellen Funktionen für stabile Schichtung herangezogen. Für eine nicht-iterative Modellierung (Louis-Ansatz) können diese Funktionen neu berechnet werden. Allerdings haben diese Funktionen viele empirische Faktoren, die sich aus der Anpassung an den ursprünglichen Datensatz ergeben. Ein interessantes Ergebnis bei der Analyse der Daten des SHEBA-Experimentes ist, dass die Daten für die oberen Messpunkte des Experiments einer lokalen Skalierung mit den klassischen universellen Funktionen folgen, während die Daten der unteren Messpunkte eine große Streuung aufweisen. Somit könnten für den oberen Teil des Profils ein allgemein üblicher Louis-Ansatz verwendet werden. Es ist davon auszugehen, dass unter besonderen Bedingungen der untere Teil des Profils vom oberen Teil entkoppelt ist, wie es bei anderen Experimenten bereits gezeigt werden konnte. Ein einfacher Test für die Entkopplung durch Vergleich der experimentellen Daten mit einem hydrodynamischen Modellansatzes wird in der Präsentation gezeigt. Es wird daher empfohlen, den SHEBA Datensatz auf Entkopplung zu testen und eine wahrscheinlich viel einfachere universelle Funktion zu erstellen. Allerdings ist der Umgang mit entkoppelten Situationen noch im Bereich der Forschung. Es ist allerdings für die meisten Fälle zu erwarten, dass bei Berücksichtigung der Entkopplung kleinere Flüsse bestimmt würden.
Automatische Schmelzschichterkennung mit einem Mikro-Regen-Radar
Authors: Burgemeister Finn , Markmann Piet , Kirtzel Hans-Jürgen
Published: December 2021

An zwei deutschen Flughäfen werden vom Deutschen Wetterdienst seit 2018 Mikro-Regen-Radare (MRR) betrieben, um zu erproben, welcher Nutzen daraus für die meteorologische Sicherung des Luftverkehrs gezogen werden kann. Ein wichtiger Parameter ist die automatische Detektion und Höhenbestimmung der Schmelzschicht, die zum Beispiel für die Erkennung und Bewertung von Vereisungssituationen genutzt werden kann. Zusätzlich kann die Kenntnis der Schmelzschichthöhe helfen, die Qualität der Niederschlagsmessungen mit Wetterradaren zu verbessern.

Das MRR ist ein vertikal blickendes Doppler-Radar. Es liefert damit zwar nur eine lokale Messung der Schmelzschichthöhe, diese aber mit großer Zuverlässigkeit, da die Messbedingungen bei vertikaler Strahlrichtung besonders günstig sind. Auch komplexe Strukturen, wie doppelte Schmelzschichten, können so erkannt werden. Sie kommen zwar nur selten vor, sind aber Indikatoren für besonders gefährliche Vereisungssituationen. In dem erprobten Verfahren werden zusätzlich zur Reflektivität, die in der Schmelzschicht das bekannte Maximum aufweist, auch die Dopplergeschwindigkeit und die Breite des Dopplerspektrums zur Detektion herangezogen. Diese Variablen werden bei vertikaler Strahlrichtung maßgeblich durch die Fallgeschwindigkeit beziehungsweise die Fallgeschwindigkeitsverteilung der Hydrometeore bestimmt, und weisen beim Übergang von der festen zur flüssigen Phasen charakteristische Signaturen auf. Damit ist eine zuverlässige Schmelzschichterkennung auch in Regenereignissen möglich, in denen das Reflexionsmaximum durch die allgemeine Variabilität des Reflexionsprofils maskiert wird.

Hier wird ein einjähriger Datensatz mit Radiosonden-Aufstiegen verglichen, um die Zuverlässigkeit des im MRR implementierten automatischen Detektionsalgorithmus zu analysieren.
Die CM SAF R Toolbox – Ein Werkzeug zur einfachen Analyse und Visualisierung von Klimadaten im NetCDF-Format
Authors: Kothe Steffen , Pfeifroth Uwe , Hollmann Rainer
Published: December 2021

Das Mandat der ‚Satellite Application Facility on Climate Monitoring‘ (CM SAF) besteht darin, hochwertige satellitengestützte Klimadatensätze von Variablen des Energie- und Wasserkreislaufs zu entwickeln, zu generieren, zu archivieren und zu verteilen, um die Überwachung, das Verständnis und die Anpassung an Klimavariabilität und Klimawandel zu unterstützen (www.cmsaf.eu). Ergänzend hat das CM SAF die CM SAF R Toolbox entwickelt, mit der sich CM SAF NetCDF-Daten aufbereiten, analysieren und visualisieren lassen. Das Ziel ist es, eine kostenfreie Open-Source-Software anzubieten, die einfach zu bedienenden ist und Nutzern hilft mit Klimadaten im NetCDF-Format zu arbeiten.
Die CM SAF R Toolbox basiert auf der Programmiersprache R, kann aufgrund der shiny-basierten Benutzeroberfläche aber auch von R-unerfahrenen Nutzern mühelos angewandt werden. Die Datenaufbereitung der Toolbox umfasst das Entpacken und Zusammenführen der Daten sowie eine optionale zeitliche und räumliche Auswahl. Für die Analyse und Manipulation von NetCDF-Daten stehen mehr als 100 Operatoren zur Verfügung. Diese umfassen einfache mathematische Operationen, diverse statistische Operatoren oder auch komplexe Klimaanalysen. Zur Visualisierung der Ergebnisse bietet die CM SAF R Toolbox eine Vielzahl von Möglichkeiten zur individuellen Anpassung von 2D-Karten oder 1D-Zeitserien. So stehen u.a. mehr als 75 Farbskalen zur Auswahl, es können eigene Orte markiert werden und die Verwendung von Shapedaten erlaubt es ausgewählte Länder oder Regionen abzubilden.
Mehr als 50.000 Downloads weltweit, als auch die Verwendung für Peer-Reviewed Publikationen, zeigen, dass die CM SAF R Toolbox vielseitig einsetzbar ist. So ist die Toolbox zum Beispiel eine wichtige Komponente bei EUMETSAT Trainingsworkshops oder Onlinekursen.  
Ein innovativer Ansatz um Temperatur und Feuchteprofile aus Radar-Windprofilermessungen zu bestimmen
Authors: Foth Andreas , Bühl Johannes , Radenz Martin , Lehmann Volker , Kalesse-Los Heike
Published: December 2021

Die ständige Weiterentwicklung und Verbesserung der Wetter- und Klimamodelle stellt die atmosphärische Fernerkundung vor eine große Herausforderung. Für die Evaluierung der Modelle werden immer besser aufgelöste Messungen und Methoden benötigt. Herkömmliche Ansätze scheitern hier vor allem an kontinuierlichen Beobachtungen der Temperatur und Feuchte bei allen Wetterbedingungen und insbesondere bei Regen.

Ein Radar-Windprofiler (RWP) ist allerdings auch bei solchen atmosphärischen Bedingungen in der Lage Vertikalinformationen der Temperatur- und Feuchtegradienten zu beobachten. Das Signal ist direkt proportional zu starken Änderungen in der Temperatur und der Feuchte. Hier lernen künstliche neuronale Netzwerke die Zusammenhänge aus dem RWP Dopplerspektrum und zeitgleichen atmosphärischen Profilen von Radiosonden. Es werden zwei unterschiedliche Ansätze aus dem maschinellen Lernen vorgestellt. Einmal als Vorwärtsmodell (multilayer perceptron) um das RWP Signal aus Radiosonden zu generieren und einmal andersherum, also aus RWP-Dopplerspektren Temperatur- und Feuchteprofile zu erzeugen (convolutional neural network).

Die langen Zeitreihen an Daten (seit 2010) und die Kombination an sich ergänzenden Messinstrumenten, insbesondere mit dem 482 MHz Windprofiler am Meteorologischen Observatorium Lindenberg – Richard Aßmann Observatorium (MOL-RAO), sind einzigartig. Daraus kann eine kontinuierliche Zeitreihe von Temperatur- und Feuchteprofilen mit bisher nicht erreichter Genauigkeit innerhalb und oberhalb von Wolken und insbesondere bei Niederschlag erstellt werden. Erste Ergebnisse bei wolkenlosen Fällen sind vielversprechend. In naher Zukunft können die Algorithmen als Vorwärtsmodelle für variationelle Methoden (optimale Schätzung) verwendet werden.
Die Farbe leuchtender Nachtwolken
Authors: Lange Anna , von Savigny Christian , Rozanov Alexei
Published: December 2021

Das Phänomen leuchtender Nachtwolken (engl. Noctilucent clouds, NLCs) zeichnet sich durch die silbrig-blau oder hell-blau schimmernde Farbe aus. Unter der Verwendung des Strahlungstransfermodells SCIATRAN lassen sich unter der Annahme sphärischer NLC-Partikel die Spektren der durch NLCs gestreuten solaren Strahlung für einen bodengestützten Beobachter simulieren. Um die resultierenden Farben der NLCs möglichst objektiv bestimmen und darstellen zu können, werden die CIE (International Comission on Illumination) Farbanpassungsfunktionen und die CIE-Farbwerte verwendet. Die Darstellung erfolgt in sogenannten 2-D CIE-Farbtafeln, welches eine Standardmethode zur Visualisierung von Farbinformationen ist. Verschiedene Prozesse und Parameter, die die Farbe der NLCs beeinflussen können, wie unter anderem die Größe der NLC-Partikel, stratosphärisches Ozon und die Bedeutung von Einfach- und Mehrfachstreuung werden untersucht und diskutiert. Die Simulationen zeigen, dass die Größe der NLC-Partikel die Farbe der Wolken wesentlich beeinflusst und dass unrealistisch große Wolkenpartikel zu einer rötlichen Färbung führen. Darüber hinaus kann gezeigt werden, dass Ozon bei einer ausreichend großen optischen Tiefe der NLCs und bei bestimmten Beobachtungsgeometrien nur eine untergeordnete Rolle für die bläuliche Farbe der NLCs spielt. Des Weiteren zeigen die Berechnungen, dass der Beitrag der Mehrfachstreuung zur Gesamtstreuung nur von geringer Bedeutung ist, was eine zusätzliche Rechtfertigung für frühere Studien zu diesem Thema darstellt, die alle auf der Näherung der Einfachstreuung basieren.
Einfluss der subtropischen Zirkulation auf äquatoriale Wellen: Numerische Simulationen mit einem Modell mittlerer Komplexität
Authors: Holube Katharina Meike , Lunkeit Frank , Žagar Nedjeljka
Published: December 2021

Wir untersuchen den Einfluss der subtropischen Zirkulation auf tropische Wellen in einem vereinfachten Rahmen und präsentieren Simulationen mit einem nichtlinearen numerischen Modell des tropischen Kanals. Das Modell löst die prognostischen Gleichungen für potentielle Temperatur und Wind für eine einzelne vertikale Mode auf der äquatorialen beta-Ebene. Unser Schwerpunkt liegt auf der Madden-Julian Oszillation (MJO), die ein wichtiger Teil der intrasaisonalen Variabilität ist. Die Anfangsbedingungen und lateralen Randbedingungen sind repräsentativ für die acht Phasen der MJO. Sie werden durch Projektion von Reanalyse-Daten auf Eigenfunktionen der linearisierten Grundgleichungen basierend auf der linearen Wellentheorie und anschließender Bestimmung der Korrelation mit einem MJO-Index erstellt. So wird ermöglicht, dass die Anfangs- und lateralen Randbedingungen der Simulationen alle oder nur eine Auswahl der äquatorialen Wellen enthalten.

In unseren Simulationen stellen die lateralen Randbedingungen nacheinander die acht Phasen der MJO dar. Auf kurzen Zeitskalen wird die Zirkulation von den Wellen dominiert, die in den Anfangsbedingungen enthaltenen sind. Auf längeren Zeitskalen wird der Einfluss der Anfangsbedingungen vernachlässigbar klein. Dann werden zusätzlich zu Rossby-Wellen, die sich nach Westen verlagern, auch nach Osten laufende Wellen mit kleiner Amplitude detektiert, welche die Phasengeschwindigkeit der Kelvin-Welle haben. Die Vergleichbarkeit der angeregten ostwärts laufenden Wellen mit der sich ebenfalls nach Osten bewegenden MJO ist zwar noch zu untersuchen, aber wir zeigen, dass solche Wellen durch zeitabhängige laterale Randbedingungen angeregt werden können.