Forschung

Unsere aktuellen Forschungshöhepunkte umfassen die Anwendung von gewonnenen Einsichten aus der Analyse der beobachteten Variabilität tiefliegender Wolken in der Passatwindregion zur Evaluation von Wettervorhersage- und Klimamodellen. Außerdem arbeiten wir an der besseren Charakterisierung und dem besseren Verständnis von Passatwindkumulus als wichtige niederschlagsbildende, flache Wolkensysteme, und tragen zur internationalen Beurteilung von Wolken, Aerosolen und Strahlung bei.

 

1. Verstehen und Eingrenzen der Rückkopplung von flacher Konvektion

 

Während hochreichende Konvektion bekanntlich nicht nur in Simulationen, sondern auch in Beobachtungen [1] häufig in Wolkenclustern organisiert ist und als solche den atmosphärischen Grundzustand beeinflusst, wurde eine der allgegenwärtigsten Wolken, der Passatwind-Kumulus, lange Zeit als zufällig verteilt angenommen.  Mit Beginn der Satelliten-Ära wurde jedoch klar, dass die flachen Passatwind-Kumuli auf der Mesoskala unterschiedliche Organisationsformen aufweisen und weitaus seltener zufällig verteilt sind.

Die Organisation der flachen Konvektion in den Passatwinden kann durch manuelle Beobachtungen in vier verschiedene Kategorien eingeteilt werden [2]. Ein auf diese Kategorien trainiertes neuronales Netz zeigte, dass diese Muster in allen großen Ozeanen unter verschiedenen meteorologischen Bedingungen auftreten [3].
Ihr unterschiedlicher Bedeckungsgrad, in erster Linie durch stratiforme Wolken verursacht,  wirkt sich auch auf ihr Strahlungsbudget am oberen Rand der Atmosphäre aus [4].

Während die mesoskaligen Muster eine starke Abhängigkeit von der Windgeschwindigkeit und der Stabilität der unteren Troposphäre zeigen [4], sind ihr Antriebsmechanismus und ihre detailierten Charakteristika derzeit unklar.

Die Kombination aus Satelliten- und In-situ-Messungen am Barbados Cloud Observatory, das repräsentative Beobachtungen der maritimen Passatwindatmosphäre sammelt, wird in einer aktuellen Studie genutzt, um das mesoskalige Erscheinungsbild mit hochauflösenden Messungen zu verbinden. Auf diese Weise gewinnen wir Erkenntnisse über die Wolken- und Atmosphärenbeschaffenheit, die sonst durch Satellitenmessungen allein nicht möglich sind [5] und gerade bei diesen kleinen Wolken entscheidene Hinweise auf ihre Entstehung geben können.


Die stratiforme Komponente der mesoskaligen Organisationstypen ist eines der Merkmale, die die Wolkenmuster voneinander unterscheidet. Während die Bewölkung an der Wolkenbasis (~700m) relativ konstant ist, wird die Strahlung am Rand der Atmosphäre durch den stratiformen Wolkenanteil verändert.  Hier ist der mit dem BCO-Wolkenradar gemessene Bedeckungsgrad während Perioden automatisch identifizierter mesoskaliger Organisation dargestellt.

Zusammen mit den Beobachtungen, die während der EUREC4A-Feldkampagne mit ihrer starken atmosphärischen und ozeanographischen Komponente gesammelt wurden, werden wir unser Verständnis über diese flachen, mesoskaligen Wolkenmuster, ihre Wechselwirkung mit dem Ozean und möglicherweise ihre Veränderung mit einem sich ändernden Klima verbessern.

[1] Schulz, H.; Stevens, B. Observing the Tropical Atmosphere in Moisture Space. J. Atmos. Sci.2018, 75 (10), 3313–3330. https://doi.org/10.1175/JAS-D-17-0375.1.

[2] Stevens, B.; Bony, S.; Brogniez, H.; Hentgen, L.; Hohenegger, C.; Kiemle, C.; L’Ecuyer, T. S.; Naumann, A. K.; Schulz, H.; Siebesma, P. A.; Vial, J.; Winker, D. M.; Zuidema, P. Sugar, Gravel, Fish, and Flowers: Mesoscale Cloud Patterns in the Tradewinds. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society0 (ja). https://doi.org/10.1002/qj.3662.

[3] Bony, S.; Schulz, H.; Vial, J.; Stevens, B. Sugar, Gravel, Fish, and Flowers: Dependence of Mesoscale Patterns of Trade-Wind Clouds on Environmental Conditions. Geophysical Research Letters2020, 47 (7), e2019GL085988. https://doi.org/10.1029/2019GL085988.

[4] Rasp, S.; Schulz, H.; Bony, S.; Stevens, B. Combining Crowd-Sourcing and Deep Learning to Explore the Meso-Scale Organization of Shallow Convection. Bull. Amer. Meteor. Soc.https://doi.org/10.1175/BAMS-D-19-0324.1.

[5] Schulz, H.; Ryan, E.; Stevens, B. Observing meso-scale organization in the trades: classification, characterization and evolution, in preparation

 

2. german version soon....

 

3. Aerosole im Klimasystem

 

Beobachtungen der tatsächlichen Zusammensetzung der Atmosphäre sind zur Beurteilung von Ergebnissen aus Modellen mit ihren Vereinfachungen von grosser Wichtigkeit. Dabei sind zur Beurteilung vorgeschriebener Prozesse und Wechselwirkungen in diesen Modellen auch beobachtete Zusammenhänge wichtiger atmosphärischer Eigenschaften von Bedeutung, wie zum Beispiel die von Aerosolen zu denen von Wolken, Niederschlag oder Wind. Für Klimamodelle, die global abdeckende und saisonal übergreifende Ergebnisse erzeugen, wird bevorzugt auf Datensätze von Satelliten zurückgegriffen. Allerdings hängt deren Nutzbarkeit stark von den Eigenschaften und Interpretationsmodellen messender Sensoren ab.

Zu (Weiterentwicklungen der) Intepretationen der Herleitungsmodelle in Satellitendatenanwendungen sind örtlich vergleichende Messungen hoher (oder höherer) Genauigkeit von grosser Wichtigkeit. Vom Boden ist dabei die erforderliche Referenz-Statistik atmosphärischer Eigenschaften meist auf kontinentale Stationen beschränkt. Um nun atmosphärische Referenzen über Ozeanen zu verbessern, wurden vom MPI-M Instrumente auf deutschen Forschungsschiffen eingesetzt: Zur Bestimmung der Menge und Teilchengrösse atmosphärischer Aerosole sowie des Gesamtwassers in der Atmosphäre werden seit 2008 auf Transitfahrten regelmässig Messungen auf deutschen Forschungsschiffen organisiert - in Zusammenarbeit mit der NASA, die geeichte Instrumente bereitstellt und die die gemessenen Daten über das Maritime Aerosol Network (MAN) bereitstellt. Dabei wurden in den letzten drei Jahren auf deutschen Forschungsschiffen die Aerosol und Wasserdampfmessungen durch begleitende Messungen von Wolkenuntergrenzen und von Wolkenstrukturen mit einen Ceilometer und abbildenden Kameras ergänzt.

In regelmässigen Anwendungen werden die gemessene Aerosol-Statistik über den Ozeanen mit der über Land verknüpft (In diesem Zusammenhang betreibt das MPI-M seit 2000 einen Aerosol-Roboter des AERONET Netzwerkes in Hamburg). Diese Daten sind die Grundlage bei der Entwicklung (und Weiterentwicklung) einer globalen Klimatologie von Aerosol-Eigenschaften am MPI-M (Kinne et al, 2013, Kinne 2019). Da diese monatliche Klimatologie nicht nur Menge sondern auch Grösse und Absorption von Aerosolen in der Troposphäre ansprechen, und über anteilige Komponenten die Strahlungsmodelleingabeparameter spektral festlegen, konnten mit Hilfsdaten zu Höhen-Verteilungen und zu anthropogenen Anteilen (von komplexen Aerosol-Modellen) der Aerosol-Einfluss auf ein sich verändertes Klima abgeschätzt werden (Kinne, 2019). Dabei werden auch Klima-Einflüsse von einzelnen Komponenten (wie Staub oder Russ) und von durch Aerosol veränderte Wasserwolken abgeschätzt.

The left panel presents annual average maps of the MACv2 aerosol climatology. Global distributions are presented for present day column properties of aerosol amount (AOD), absorption (AAOD*10), anthropogenic AOD and fine-mode effective radius (REf*2) in um. The left panels illustrate present-day climate impacts by anthropogenic aerosol in W/m2. Maps for annual averages compare direct radiative effects at clear-sky conditions (Dclr) and all-sky conditions (Dall), aerosol indirect (Twomey) effects through modified clouds (IND) and the combined (direct and indirect) effect (COM). Blue colors indicate ‘cooling’ net-flux losses and (rare) red colors indicate ‘warming’ net-flux gains. Values below the labels indicate global averages.
 

Weitere Anwendungen dieser Aerosol Klimatologie sind Vergleiche zu globalen Modellen mit komplexen Aerosol-Modulen in Rahmen der internationalen AeroCom Initiative (AeroCom Aktivitäten und jährliche Treffen werden vom MPI-M mitorganisiert) und Vergleiche zu and Anwendungen in der Fernerkundung von Aerosolen mit Satellitendaten im Rahmen von ESA’s Klima-Initiative über des CCI+ Aerosol Projektes.

 

[7] Kinne, S. (2019). Aerosol radiative effects with MACv2, ACP 19, 10919–10959.

[8] Kinne, S. (2019). The MACv2 Aerosol Climatology, Tellus B: Chemical and Physical Meteorology, 71, 1, 1-21.

[9] Kinne et al. (2013). MAC-v1: A new global aerosol climatology for climate studies. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 5, 704-740.