Die von Gegenständen abgegebene Wärmestrahlung lässt sich mit Hilfe einer Infrarotkamera messen. Die Atmosphäre zwischen dem Gegenstand und dem Objektiv der Kamera beeinflusst die gemessene infrarote Strahlung [Becker and Li (1995)]. In diesem Artikel soll dieser Einfluss der Atmosphäre auf die langwellige Strahlung quantifiziert werden. Dabei wird die Strahlung aus dem oberen Halbraum gemessen, welche den Weg in das begrenzte Sichtfeld der Kamera findet. Die Temperaturstrahlung aus den einzelnen Winkelelementen der Atmosphäre ist abhängig von den Strahlungseigenschaften der einzelnen Luftschichten. Das verwendete Messgerät vom Typ Varioscan 3021-ST bestimmt die Strahlung im Wellenlängenbereich 8 – 14 μm. Verantwortlich für die Absorption der Strahlung ist der atmosphärische Wasserdampf in der Grenzschicht. Bei geringen Entfernungen unter einem Dekameter kann der Einfluss der Atmosphäre auf die Wärmestrahlung vernachlässigt werden. Es wird versucht die Absorptionskoeffizienten für die untere Troposphäre abzuschätzen. Es zeigt sich eine gute Übereinstimmung der Verteilung der Absorptionskoeffizienten mit der Verteilung des atmosphärischen Wasserdampfes. Nach Lozán (2005), befindet sich die Hälfte des atmosphärischen Wasserdampfes unterhalb von 1.5 km Höhe. Weiterhin sind nur 5 % oberhalb von 5 km angesiedelt und sogar nur 1 % in der Stratosphäre anzutreffen. Also lässt sich ein großer Teil des Wasserdampfes mit diesem Messgerät erfassen, wobei ein weiterer Vorteil in der einfachen Transportfähigkeit des Messgerätes zu sehen ist. / With the help of an infrared camera, one can measure the infrared radiation emitted by all bodies. However, the Earth’s atmosphere has a significant effect on the measurements of infrared radiation. In this article, the nature and quantification of these atmospheric effects will be discussed. Therefore we measure the radiation from the upper half space, which is coming to the camera during their field of view. The measurement of thermal radiation from the separate angels of the atmosphere depends on the properties of radiation in the different layers of the Earth’s atmosphere. The measurement Varioscan 3021-ST will account for all the radiation in the wavelength from 8 to 14 μm. The water vapor in the boundary layer is accountable for the absorption of this radiation. Only on small distances under about 100 m the effect of the atmosphere on the long wave radiation is untended. The coefficients of absorption can be estimated for the lower boundary layer. One can see a very good correlation with the atmospheric water vapor. By seeing Lozán (2005), approximately half of the atmospheric water vapor is located under 1.5 km height. Only 5 % are over 5 km and just 1 % is located in die stratosphere. That way a big part of the water vapor can comprise by the measurement. Another advantage is the easy way of transportability of the measurement.

The simplified approach of a turbid medium is commonly applied in theory of radiative transfer for vegetation media. Oriented planar model leaves are assumed whose normals are always confined to the upper half space. These orientations are described with the help of so-called leaf normal distribution functions (LNDFs) so that, within the scope of the turbid theory, a radiative transfer equation can be derived in which the so called Ross-Nilson function G occurs explicitly. This function, as introduced by J. Ross, is based on geometrical considerations and is therefore called geometry function, or shortly G-function (GF). To solve the latter equation G must be known. GF is calculated from the LNDF and was originally derived in an explicit and analytical form for strongly simplified LNDFs only. We demonstrated in a previous work that GF can be calculated also for other standard LNDFs. Based on the latter LNDFs we introduce here a generalised trigonometric LNDF and present the respective formula for G. / Die vereinfachte Annahme eines turbiden Mediums findet in der Theorie des Strahlungstransfers für Vegetationsmedien breite Anwendung. Darin werden orientierte ebene Modellblätter angenommen, deren Normalen stets in den oberen Halbraum weisen. Diese Orientierungen werden mittels sogenannter Blattnormalenverteilungen (BNV) beschrieben, so dass sich im Rahmen der turbiden Theorie eine Strahlungstransfergleichung ableiten lässt, in der die sogenannte Ross-Nilson-Funktion G explizit auftritt. Diese von J. Ross eingeführte Funktion basiert auf geometrischen Betrachtungen und wird daher auch Geometriefunktion genannt oder kurz G-Funktion. G muss zur Lösung der vorigen Gleichung bekannt sein. Es leitet sich aus der BNV ab und konnte in expliziter sowie analytischer Form bislang lediglich für stark vereinfachte BNV hergeleitet werden. Wie wir an dieser Stelle in einem früheren Beitrag gezeigt haben, lässt sich G darüber hinaus für andere standardisierte BNV berechnen. Auf letzteren aufbauend führen wir jetzt eine verallgemeinerte trigonometrische BNV ein und präsentieren die entsprechende Formel für G.

The practical handling and analysis of satellite data is outlined using the programming language Python. The limb sounding technique of the SABER instrument on board of the TIMED satellite delivers vertical profiles of kinematic temperature from the stratosphere (∼30 km) up to the lower thermosphere (∼120 km). The procedure may be summarised as follow: In the first step the level 2 data for one month are extracted from the netCDF format and arranged into a new altitude-latitude grid for the ascending and descending orbits. The longitudinal structure is rearranged applying the decomposition into zonal harmonics. Various cross sections of the data give a good overview of the thermal structure and dynamics of the atmosphere up to 120 km. The monthly values of the zonal averaged temperature are compared to the available data from stratospheric reanalyses up to 60 km as well as the initialized background climatology of general circulation models for the middle atmosphere. / In diesem Artikel soll der praktische Umgang mit Satellitendaten und deren Auswertung unter Verwendung der Programmiersprache Python skizziert werden. Auf der Basis der Horizontsondierungen des SABER Instruments auf dem TIMED Satelliten werden vertikale Profile wie die kinetischen Temperatur von der Stratosphäre (∼30 km) bis zur unteren Thermosphäre (∼120 km) gewonnen. Die Arbeitsschritte bei der Analyse lassen sich wie folgt gliedern: Als erstes werden die Level 2 Produkte eines Monats aus dem netCDF Format extrahiert und an ein neues Höhen-Breiten Gitter für jeden auf- und absteigenden Orbit angepasst. Die Längenstruktur wird mit Hilfe einer Zerlegung in harmonische Funktionen regularisiert. Diverse Querschnitte der Daten geben ein guten Überblick über die thermischen Struktur und Dynamik der Atmosphäre bis 120 km. Die Monatswerte des Zonalmittels der Temperatur werden mit denen aus operationellen Reanalysedaten (∼60 km) sowie der Hintergrundklimatologie von Zirkulationsmodellen der mittleren Atmosphäre verglichen.

Time series of monthly mean Collm mesosphere/lower thermosphere winds 1979 - 2008 are analyses with respect to a possible correlation with North Atlantic Oscillation (NAO) and Southern Oscillation (SO) indices. There is a positive correlation with both indices until the middle 1990s, but later the correlation decreases or even reverses. Owing to the coupling of the SO with the NAO the change of correlation occurs broadly at the same time. The change of correlation is probably connected with changes of the middle atmosphere mean dynamics. / Zeitreihen von Monatsmittelwerten des Windes in der Mesosphäre/unteren Thermosphäre über Collm werden auf mögliche Korrelationen mit der Nordatlantischen Oszillation (NAO) und der Südlichen Oszillation (SO) hin untersucht. Während eine positive Korrelation bis in die 1990er Jahre existiert, schwächt sich diese in der Folge ab und kehrt sich teilweise um. Da NAO und SO gekoppelt sind, erfolgen diese Änderungen etwa zur selben Zeit. Die Änderung der Kopplung steht wahrscheinlich in Verbindung mit einer generellen Änderung der Dynamik der mittleren Atmosphäre.

Die Nutzung von Riometern (Relative Ionospheric Opacity Meter) zur Messung relativer atmosphärischer Absorption (in dB) ist eine etablierte Methode. Hingegen ist die Messung atmosphärischer Absorption mit absolutkalibrierten Radaren in Form einer Rauschtemperatur eher selten durchgeführt worden. In dieser Arbeit werden die Möglichkeiten einer absoluten Radarkalibrierung für ein kommerzielles SKiYMET-System vorgestellt. Die gemessene QDC (Quiet Day Curve, eine Referenzkurve für ungestörte Tage) wird dabei mit Referenzdaten verglichen. Daran wird der Einfluss des Antennenmusters auf die QDC verdeutlicht und quantitativ dargestellt. Die erreichte Genauigkeit beträgt dabei ungefähr 600 K. Die kontinuierliche und stabile Beobachtung erlaubt es, die Kopplung der Ionosphäre mit der solaren Aktivität zu untersuchen, ohne den normalen Betrieb zur Meteoranalyse zu unterbrechen. / The observation of relative atmospheric absorption (in dB) using Riometers (Relative Ionospheric Opacity Meter) is a well established method. However, the measurement of atmospheric absorption as a noise temperature with absolutely calibrated radars has rarely been realized. This work demonstrates the possibilities to perform an absolute radar calibration for standard SKiYMET meteor radars. The measured QDC (Quiet Day Curve) and the comparison to a reference QDC illustrates the capability to quantify the effect of the antenna pattern. The achieved accuracy for a QDC is approximately 600 K. The high stability of the observation during normal meteor mode allows also to investigate the ionospheric response caused by the coupling of the solar activity.

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The meridional temperature gradient between middle and high latitudes is decreasing due to Arctic amplification, which enhances the warming in the Arctic region. This change in temperature is also influencing the circulation and the horizontal energy fluxes between the mid latitudes and the Arctic, which itself might influence the Arctic additionally. The horizontal energy flux, to our best knowledge, has never been analyzed using the up-to-date method called self-organizing map (SOM). The SOM is a simple unsupervised neural network that is used to extract patterns of high-dimensional data and presents the patterns in a two dimensional lattice, where similar (more different) patterns are closer together (farther apart) within the lattice. An advantage of using the SOM is that there are no underlying linear assumptions like in other methods that characterize the circulation, such as the Arctic Oscillation or the North Atlantic Oscillation index. The SOM has been used in this work to extract and analyze horizontal heat flux patterns from reanalysis data and climate model data. Using the SOM method, it was possible to find distinct horizontal heat flux patterns into the Arctic, that have been combined into heat flux pathways. The SOM made it possible to characterize the pathways' change in occurrence frequency throughout the last thirty years and the change between present-day climate model simulations and climate projections with increased greenhouse gas concentrations. Using reanalysis data, three distinct patterns have been extracted, which all show different features. They are named according to the main pathway the horizontal heat flux takes to reach the Arctic: the Atlantic pathway, the Pacific pathway, and the continental pathway. For the reanalysis data, it is shown that the Atlantic pathway, which is connected with positive temperature anomalies in the central Arctic, has become more frequent during the last three decades, while the Pacific pathway, that is connected to negative temperature anomalies around Svalbard, has become less frequent. This suggests that the circulation, which is connected to the temperature in the Arctic, is changing. The trends for the occurrence frequencies of the SOM horizontal heat flux pathways have, to our best knowledge, never been analyzed prior to this work. With respect to climate model results, the three distinct patterns were also identified in climate simulations of the second half of the twentieth century and climate projections of the second half of the twenty-first century from eight models. This demonstrates that these three pathways are an inherent part of the atmosphere. In comparison with the reanalysis data, the climate models show much stronger occurrence frequencies for the continental pathway. The reanalysis data of the continental pathway does not show such high occurrence frequencies. However, the multi model mean shows a clear decrease in these occurrence frequencies of the continental pathway between the present-day climate simulation and the climate projection with increased greenhouse gas concentrations. The continental pathway is mostly connected to strong zonal fluxes while there are only small meridional transports over Siberia or North America. This suggests that the fluxes become more meridional with an enhanced warming and thus increase the heat flux into the Arctic, which might influence the surface air temperature.:Bibliographische Beschreibung Bibliographic Description Acronyms 1. Introduction: Arctic Amplification, Circulation and Transport 1.1. Arctic Amplification 1.2. The (AC)3 project 1.3. Overview of General Circulation in Mid and High Latitudes 1.3.1. Drivers of the general circulation 1.3.2. Circulation impacts on high and mid latitudes 1.3.3. Atmospheric energy transport into the Arctic 1.4. Overview of the Thesis 2. The Self-organizing Map 2.1. Mathematical Description 2.2. SOM Parameters and their Effect on Clustering Meteorological Data 2.2.1. Map size 2.2.2. Neighborhood function 2.2.3. Iterations 2.2.4. Learning rate 2.2.5. Summary of the effect of learning parameters 2.3. Limits of SOM 2.4. Application of SOM in Atmospheric Sciences 2.5. Comparison with the K-Means Clustering Algorithm 2.6. A Practical Guide to SOM 3. Clustering of Atmospheric Energy Transport within ERA-Interim 3.1. Data and Method 3.1.1. ERA-Interim data 3.1.2. Analysis method 3.2. Results 3.2.1. Heat transport SOM 3.2.2. Temperature anomaly composites related to transport pathways 3.2.3. Mean meridional heat transport 3.2.4. Trend of transport pathways 3.2.5. Two-meter temperature trends 3.3. Discussion 3.4. Summary of ERA-Interim Analysis 4. Comparison of Flux Pathways in CMIP5 Model Analysis 4.1. Methods and Data 4.1.1. CMIP5 model data 4.1.2. Analysis using the SOM method 4.2. Results 4.2.1. Historical patterns 4.2.2. RCP8.5 patterns 4.2.3. Mean pathway occurrence frequencies 4.2.4. Pathway occurrence frequency trends during the historical and future time intervals 4.3. Discussion of CMIP5 Analysis 5. Summary and Conclusion of the Horizontal Energy Flux SOM Analysis References A. Appendix: ERA-Interim Self-Organizing Map Analysis B. Appendix: CMIP5 Self-Organizing Map Results Acknowledgments Curriculum Vitae Affirmation / Der meridionale Temperaturgradient zwischen mittleren und hohen Breiten nimmt aufgrund der arktischen Verstärkung ab. Diese Temperaturänderung beeinflusst auch die Zirkulation und die horizontalen Energieflüsse zwischen den mittleren Breiten und der Arktis, was die Arktis selbst zusätzlich beeinflussen könnte. Der horizontale Energietransport wurde, unserem bestem Wissen nach, nie mit der aktuellen Methode namens Self-Organizing Map (SOM) analysiert. Die SOM ist ein einfaches unüberwachtes neuronales Netzwerk, das zum Extrahieren von Mustern hoch dimensionaler Daten verwendet wird und die Muster in einem zweidimensionalen Gitter darstellt, in dem ähnliche (unterschiedliche) Muster innerhalb des Gitters näher beieinander (weiter voneinander entfernt) liegen. Ein Vorteil der SOM besteht darin, dass keine linearen Annahmen wie bei anderen Methoden vorliegen, die die Zirkulation charakterisieren, wie z. B. die Arktische Oszillation oder der Nordatlantische Oszillationsindex. Die SOM wurde im Rahmen dieser Arbeit verwendet, um horizontale Wärmetransportmuster aus Reanalysedaten und Klimamodelldaten zu extrahieren und zu analysieren. Mit der SOM-Methode konnten unterschiedliche horizontale Muster des Wärmetransports in die Arktis identifiziert werden, welche wiederum zu Pfaden zusammengefasst wurden. Die SOM ermöglichte es, die Veränderung der Auftrittshäufigkeit der Pfade in den letzten dreißig Jahren und die Veränderung der Muster zwischen einer Simulation des heutigen Zustandes und einer Klimaprojektion mit erhöhten Treibhausgaskonzentrationen zu charakterisieren. Unter Verwendung von Reanalysedaten konnten drei unterschiedliche Pfade extrahiert werden, die alle unterschiedliche Merkmale aufweisen. Sie wurden nach dem jeweiligen Hauptpfad benannt, den der horizontale Wärmetransport vollzieht, um in die Arktis zu gelangen: der Atlantikpfad, der Pazifikpfad und der Kontinentalpfad. Für die Reanalysedaten konnte gezeigt werden, dass die Auftretenshäufigkeit des Atlantikpfads, der mit positiven Temperaturanomalien in der Zentralarktis verbunden ist, in den letzten drei Jahrzehnten gestiegen ist. Demgegenüber ist die Auftretenshäufigkeit des pazifischen Pfads, der mit negativen Temperaturanomalien um Spitzbergen verbunden ist, in den letzten drei Jahrzehnten gesunken. Dies deutet darauf hin, dass sich die Zirkulation, die mit der Temperatur in der Arktis verbunden ist, ändert. Die Trends für die Auftrittshäufigkeiten der horizontalen SOM-Wärmetransportpfade wurden, nach bestem Wissen, vor dieser Arbeit noch nie analysiert. Auswertungen basierend auf acht Klimamodellen haben die drei unterschiedlichen Muster sowohl in Klimasimulationen für die zweite Hälfte des zwanzigsten Jahrhunderts, als auch in Klimaprojektionen der zweiten Hälfte des einundzwanzigsten Jahrhunderts gefunden. Dies zeigt, dass diese drei Pfade der Atmosphäre inhärent sind. Im Vergleich zu den Reanalysedaten zeigen die Klimamodelle viel stärkere Auftrittshäufigkeiten für den Kontinentalpfad. Die Reanalysedaten des Kontinentalpfads weisen keine hohen Auftrittshäufigkeiten auf. Der Multi-Modell-Mittelwert zeigt jedoch eine deutliche Abnahme dieser Auftrittshäufigkeiten des Kontinentalpfads zwischen der Simulation des heutigen Zustands und der Projektion mit erhöhten Treibhausgaskonzentrationen. Der Kontinentalpfad ist meist mit starken zonalen Transporten verbunden, während nur kleine meridionale Transporte über Sibirien oder Nordamerika erfolgen. Dies deutet darauf hin, dass mit zunehmender Erwärmung die Flüsse meridionaler werden sowie den Wärmetransport in die Arktis erhöhen und somit die Lufttemperatur in Bodennähe beeinflussen können.:Bibliographische Beschreibung Bibliographic Description Acronyms 1. Introduction: Arctic Amplification, Circulation and Transport 1.1. Arctic Amplification 1.2. The (AC)3 project 1.3. Overview of General Circulation in Mid and High Latitudes 1.3.1. Drivers of the general circulation 1.3.2. Circulation impacts on high and mid latitudes 1.3.3. Atmospheric energy transport into the Arctic 1.4. Overview of the Thesis 2. The Self-organizing Map 2.1. Mathematical Description 2.2. SOM Parameters and their Effect on Clustering Meteorological Data 2.2.1. Map size 2.2.2. Neighborhood function 2.2.3. Iterations 2.2.4. Learning rate 2.2.5. Summary of the effect of learning parameters 2.3. Limits of SOM 2.4. Application of SOM in Atmospheric Sciences 2.5. Comparison with the K-Means Clustering Algorithm 2.6. A Practical Guide to SOM 3. Clustering of Atmospheric Energy Transport within ERA-Interim 3.1. Data and Method 3.1.1. ERA-Interim data 3.1.2. Analysis method 3.2. Results 3.2.1. Heat transport SOM 3.2.2. Temperature anomaly composites related to transport pathways 3.2.3. Mean meridional heat transport 3.2.4. Trend of transport pathways 3.2.5. Two-meter temperature trends 3.3. Discussion 3.4. Summary of ERA-Interim Analysis 4. Comparison of Flux Pathways in CMIP5 Model Analysis 4.1. Methods and Data 4.1.1. CMIP5 model data 4.1.2. Analysis using the SOM method 4.2. Results 4.2.1. Historical patterns 4.2.2. RCP8.5 patterns 4.2.3. Mean pathway occurrence frequencies 4.2.4. Pathway occurrence frequency trends during the historical and future time intervals 4.3. Discussion of CMIP5 Analysis 5. Summary and Conclusion of the Horizontal Energy Flux SOM Analysis References A. Appendix: ERA-Interim Self-Organizing Map Analysis B. Appendix: CMIP5 Self-Organizing Map Results Acknowledgments Curriculum Vitae Affirmation

The research network “Basic Concepts for Convection Parameterization in Weather Forecast and Climate Models” was organized with European funding (COST Action ES0905) for the period of 2010–2014. Its extensive brainstorming suggests how the subgrid-scale parameterization problem in atmospheric modeling, especially for convection, can be examined and developed from the point of view of a robust theoretical basis. Our main cautions are current emphasis on massive observational data analyses and process studies. The closure and the entrainment–detrainment problems are identified as the two highest priorities for convection parameterization under the mass–flux formulation. The need for a drastic change of the current European research culture as concerns policies and funding in order not to further deplete the visions of the European researchers focusing on those basic issues is emphasized.

Um statistische Zusammenhänge zwischen Lufttemperatur und Wassertemperatur zu analysieren, wurden zunächst in einer Vorstudie alle kurzfristig verfügbaren Temperaturmessungen in Oberflächengewässern sowie im Boden-, Sicker- und Grundwasser gesammelt, fehlerbereinigt und in Datenbanken zusammengeführt. Die erzeugten 600.000 Datensätze können direkt mit Daten zu Lufttemperatur, Sonnenscheindauer oder globaler Strahlung aus naheliegenden Wetterstationen verknüpft und somit für künftige Auswertungen genutzt werden. Die Prüfung unterschiedlicher Wassertemperaturmodelle hat gezeigt, dass sich für eine sachsenweite Analyse zur Abschätzung der Auswirkung des Klimawandels auf Wassertemperaturen die einfacheren statistischen Methoden aufgrund ihrer Datenverfügbarkeit eher eignen als die fachlich genauer erscheinenden komplexen Modelle mit Berechnungen zu Energiehaushalt und Wärmeaustausch von Gewässern. In Heft 40/2011 der Schriftenreihe werden die Zusammenhänge der klimawandelbedingten Lufttemperaturänderungen auf die Wassertemperaturen analysiert und detailliert dargestellt.

Die Auswertung der statistischen Zusammenhänge zwischen Lufttemperatur und den Temperaturen der Fließgewässer lässt zukünftig einen signifikanten Anstieg der Wassertemperaturen aufgrund des projizierten Klimawandels erwarten. In den Unterläufen der Flüsse zeigt die statistische Auswertung eine 1:1-Beziehung der Temperaturen an. Die Veränderung der mittleren Lufttemperatur um 1 Kelvin hat eine Veränderung der Wassertemperatur um 1 Kelvin zur Folge. Die Oberläufe der Bäche in Quellnähe oder in höheren Lagen werden aufgrund des größeren Grundwassereinflusses voraussichtlich eine geringere Temperaturveränderung in Relation zur Lufttemperaturveränderung erfahren. Alle übrigen Fließgewässerabschnitte liegen hinsichtlich der Temperaturdynamik und Temperaturveränderung zwischen den beiden genannten Grenzfällen ohne auffällige regionale Unterschiede.