Combining Aerosol Aging and Data Assimilation for Improving Volcanic Aerosol Forecast
Creators: name: Muser, Lukas Ole
Publisher: name: Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Year: 2022
Subjects: ICON-ART
aerosols
atmospheric composition
numerical weather prediction
NWP
volcanic ash
volcanic ash forecast
aerosol dynamic processes
aerosol aging
aerosol radiation interaction
Raikoke
data assimilation
En-Var
aerosol data assimilation

description: Der Ausbruch des Eyjafjallajökull in Island 2010 zeigte eindrucksvoll, welche Folgen ein Vulkanausbruch für den internationalen Luftverkehr haben kann. Mehr als 100.000 Flüge wurden gestrichen, da vulkanisches Aerosol eine Gefahr für Flugzeuge darstellt. Aus diesem Grund sind die Flugsicherung sowie Fluggesellschaften sehr an zuverlässigen Vorhersagen der Ausbreitung dieses Aerosols nach Vulkanausbrüchen interessiert. Die numerische Aerosolausbreitungsvorhersage ist ein klassisches Anfangswertproblem. Das bedeutet erstens, dass die Vorhersage mit einem möglichst genauen atmosphärischen Zustand sowie deren Zusammensetzung initialisiert werden muss. Zweitens muss das numerische Modell alle Prozesse und Rückkopplungsmechanismen berücksichtigen, welche für den Transport vulkanischer Aerosole relevant sind. Im Rahmen dieser Arbeit möchte ich die Ausbreitungsvorhersage vulkanischer Aerosole mit Hilfe einer En-Var Datenassimilation sowie durch die Berücksichtigung der Aerosol-Strahlung-Wechselwirkung von intern gemischtem Aerosol verbessern. Hierfür werden in das ICON-ART (ICOsahedral Nonhydrostatic - Aerosols and Reactive Trace gases) Modell aerosol-dynamische Prozesse wie die Koagulation, die Nukleation von Sulfatpartikeln und der Kondensation von gasförmigen Komponenten auf Aerosolpartikel implementiert. Diese mikrophysikalischen Prozesse bilden intern gemischte Partikel. Für diese intern gemischten Partikel bestimme ich optische Eigenschaften, welche eine Interaktion mit kurz- und langwelliger Strahlung ermöglichen. Darüber hinaus wird eine En-Var-Datenassimilationsmethode für vulkanisches Aerosol innerhalb der Datenassimilationsumgebung des DWD (Deutscher Wetterdienst) entwickelt. Die Datenassimilation liefert eine Schätzung des anfänglichen Zustands sowie der Zusammensetzung der Atmosphäre. Diese Neuentwicklungen werden für die ersten vier Tage nach dem Raikoke-Ausbruch 2019, einem der größten Vulkanausbrüche der vergangenen 30 Jahre, ausgewertet. Die Berücksichtigung aerosol-dynamischer Prozesse führt zu einer Zunahme der Partikelgröße, was deren Sedimentationsgeschwindigkeit erhöht. Meine Ergebnisse zeigen, dass die Sedimentation großer Partikel für die Beseitigung von etwa $50$% der Vulkanasche während der ersten $12$ h nach dem Ausbruch des Raikoke verantwortlich ist. In meinen Simulationen ist die Koagulation von grobkörnigen (coarse mode) Aschepartikeln mit sekundärem vulkanischem Aerosol, d.h. Sulfatpartikeln, eine der Hauptursachen für diese hohe Abnahme. Die Wechselwirkung von kurz- und langwelliger Strahlung mit intern gemischtem vulkanischem Aerosol führt zu einem Anheben von Teilen der Wolke aus vulkanischen Aerosolen. Meine Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Wolkenoberseite des vulkanischen Aerosols nach dem Ausbruch des Raikoke während der ersten $12$ h etwa $3$ km angehoben wird und nach vier Tagen eine Höhe von etwa $20$ km erreicht. Die Assimilation von Beobachtungsdaten mit der ART En-Var-Methode kann Rauschen in den Beobachtungsdaten herausfiltern. Die Ergebnisse dieser Arbeit verdeutlichen die Bedeutung der aerosol-dynamischen Prozesse sowie der Wechselwirkung von Aerosolen mit kurz- und langwelliger Strahlung für die operationelle Ausbreitungsvorhersage vulkanischer Aerosole. Darüber hinaus kann die Verwendung einer ensemblebasierten Assimilationsmethode für zukünftige Ausbreitungsvorhersagen vulkanischer Aerosole empfohlen werden.