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Aktivitäten und Publikationen des Instituts für Meteorologie für das Jahr 2006

Der Wasserdampfgehalt der Atmosphäre gehört zu den Hauptkontrolleuren des Treibhauseffektes und spielt eine Schlüsselrolle im globalen Energiekreislauf, wobei den Polargebieten als globale Wärmesenken eine besondere Bedeutung zukommt. Im Rahmen dieser Arbeit wurde aus Messungen des Global Positioning System (GPS) der integrierte Wasserdampfgehalt innerhalb der letzten Dekade bestimmt und analysiert. Die Untersuchungen stützen sich auf die Reprozessierung eines aus 195 Stationen bestehenden globalen GPS-Netzes. Die aus den geschätzten GPS-Troposphärenparameter bestimmten Wasserdampf- zeitreihen wurden hinsichtlich Genauigkeit und Homogenität untersucht. Nach Korrektion der Inhomogenit äten ist es möglich, mit GPS mehrjährige Schwankungen im potenziellen Niederschlagswasser mit einer Genauigkeit besser als 0,3 mm Höhe der Wassersäule zu erfassen. Als Ergebnis der Untersuchungen zeigen sich in Europa und großen Teilen Nordamerikas Anomalien des Wasserdampfgehaltes im Bereich eines Millimeters, welche sich vor allem auf thermodynamische Effekte zurückführen lassen. In den Tropen und im Südosten der USA können die Wasserdampfanomalien 3 bis 5 mm betragen. Sie sind durch dynamische Prozesse bedingt, die mit der Südlichen Oszillation im Zusammenhang stehen. Eine Anwendung der aus GPS-Beobachtungen bestimmten Wasserdampfzeitreihen ist die Validierung des Wasserdampfes im globalen Wettervorhersagemodell des National Center for Environmental Predicton (NCEP). Über Europa und großen Teilen Nordamerikas reproduziert NCEP die Schwankungen des Wasserdampfgehaltes sehr gut und stellt damit eine gute Datengrundlage für ?ächendeckende Untersuchungen langfristiger Veränderungen im Wasserdampfgehalt dar. In der Antarktis und den Tropen wird jedoch das saisonale und mehrjährige Signal des Wasserdampfes von NCEP um 25% bis 40% unterschätzt. Als zweite Anwendung der GPS-Wasserdampfzeitreihen erfolgt die Validierung satellitenbasierter Radiometermessungen über der Antarktis. Sie zeigt eine gute Übereinstimmung der Wasserdampfwerte aus GPSund Radiometermessungen. Die im Rahmen dieser Arbeit aus GPS-Beobachtungen bestimmten Wasserdampfzeitreihen bilden eine sehr gute Datengrundlage für weitergehende Untersuchungen der Wetter- und Klimaforschung. / The atmospheric water vapour is one of the main variables controlling the greenhouse effect and it plays a crucial role in the global energy cycle. In this context the polar regions which act as global heat sinks are especially important. This study uses observations from the Global Positioning System (GPS) to investigate changes of the integrated atmospheric water vapour. It is based on a reprocessing of a global GPS network consisting of 195 stations. A strong emphasis was placed on the investigation of the accuracy and the homogeneity of the GPS derived water vapour time series. After correcting the inhomogeneities interannual ?uctuations in the precipitable water can be determined from GPS data with an accuracy of 0.3 mm in water column height. As a result, the interannual variations in the water vapour content are in the order of one millimetre over Europe and over large areas of North America. They are mainly related to thermodynamic effects. In the tropics and in the south east of the USA water vapour anomalies can reach 3 to 5 mm caused by dynamic processes connected to the Southern Oscillation. As one application of the estimated GPS water vapour time series a validation of water vapour from the global numerical weather prediction model of the National Center for Environmental Prediction (NCEP) was carried out. Over Europe and large parts of North America the seasonal signal and the interannual variations of the water vapour are very well reproduced by NCEP. Hence, in these regions NCEP presents a good database for area-wide investigations of long-term changes in the water vapour content. However, in Antarctica and in the Tropics the seasonal and also the interannual signals of the NCEP water vapour are strongly underestimated by 25% to 40%. A second application of the estimated GPS water vapour time series is the validation of satellite-based radiometer measurements over Antarctica. A good agreement was found between the water vapour derived from GPS and radiometer data. The water vapour time series estimated in this study provide a good basis for further weather and climate related investigations.

To date, no observation-based proxy for climate change has been successful in quantifying the feedbacks between clouds and climate. The most promising, yet demanding, avenue to gain confi dence in cloud–climate feedback estimates is to utilize observations and large-eddy simulations (LES) or cloud-resolving modeling (CRM) to improve cloud process parameterizations in large-scale models. Sustained and improved satellite observations are essential to evaluate large-scale models. A reanalysis of numerical prediction models with assimilation of cloud, aerosol, and precipitation observations would provide a valuable dataset for examining cloud interactions. The link between climate modeling and numerical weather prediction (NWP) may be exploited by evaluating how accurate cloud characteristics are represented by the parameterization schemes in NWP models. A systematic simplifi cation of large-scale models is an important avenue to isolate key processes linked to cloud–climate feedbacks and would guide the formulation of testable hypotheses for fi eld studies. Analyses of observation-derived correlations between cloud and aerosol properties in combination with modeling studies may allow aerosol–cloud interactions to be detected and quantifi ed. Reliable representations of cloud dynamic and physical processes in large-scale models are a prerequisite to assess aerosol indirect effects on a large scale with confi dence. To include aerosol indirect effects in a consistent manner, we recommend that a “radiative fl ux perturbation” approach be considered as a complement to radiative forcing.

Les modèles de prévision opérationnelle du temps résolvent numériquement les équations de la mécanique des fluides en calculant l'évolution de champs (pression, température, humidité, vitesses) définis comme moyennes horizontales à l'échelle des mailles d'une grille (et à différents niveaux verticaux). Les processus d'échelle inférieure à la maille jouent néanmoins un rôle essentiel dans les transferts et les bilans de chaleur, humidité et quantité de mouvement. Les paramétrisations physiques visent à évaluer les termes de source correspondant à ces phénomènes, et apparaissant dans les équations des champs moyens aux points de grille. Lorsque l'on diminue la taille des mailles afin de représenter plus finement l'évolution des phénomènes atmosphériques, certaines hypothèses utilisées dans ces paramétrisations perdent leur validité. Le problème se pose surtout quand la taille des mailles passe en dessous d'une dizaine de kilomètres, se rapprochant de la taille des grands systèmes de nuages convectifs (systèmes orageux, lignes de grain). Ce travail s'inscrit dans le cadre des développements du modèle à mailles fines ARPÈGE ALADIN, utilisé par une douzaine de pays pour l'élaboration de prévisions à courte échéance (jusque 48 heures). Nous décrivons d'abord l'ensemble des paramétrisations physiques du modèle. Suit une analyse détaillée de la paramétrisation actuelle de la convection profonde. Nous présentons également notre contribution personnelle à celle ci, concernant l'entraînement de la quantité de mouvement horizontale dans le nuage convectif. Nous faisons ressortir les principaux points faibles ou hypothèses nécessitant des mailles de grandes dimensions, et dégageons les voies pour de nouveaux développements. Nous approfondissons ensuite deux des aspects sortis de cette discussion: l'usage de variables pronostiques de l'activité convective, et la prise en compte de différences entre l'environnement immédiat du nuage et les valeurs des champs à grande échelle. Ceci nous conduit à la réalisation et la mise en œuvre d'un schéma pronostique de la convection profonde. A ce schéma devraient encore s'ajouter une paramétrisation pronostique des phases condensées suspendues (actuellement en cours de développement par d'autres personnes) et quelques autres améliorations que nous proposons. Des tests de validation et de comportement du schéma pronostique ont été effectués en modèle à aire limitée à différentes résolutions et en modèle global. Dans ce dernier cas l'effet du nouveau schéma sur les bilans globaux est également examiné. Ces expériences apportent un éclairage supplémentaire sur le comportement du schéma convectif et les problèmes de partage entre la schéma de convection profonde et le schéma de précipitation de grande échelle. La présente étude fait donc le point sur le statut actuel des différentes paramétrisations du modèle, et propose des solutions pratiques pour améliorer la qualité de la représentation des phénomènes convectifs. L'utilisation de mailles plus petites que 5 km nécessite enfin de lever l'hypothèse hydrostatique dans les équations de grande échelle, et nous esquissons les raffinements supplémentaires de la paramétrisation possibles dans ce cas.

Aerosole dienen als Kondensationskerne (CCN) und verändern die Wolkentropfenkonzentration (Nd) und weitere Wolkeneigenschaften. Nd ist daher ein Schlüsselparameter von Aerosol-Wolken-Wechselwirkungen (ACI). ACI sind bezüglich ihrer Klimarelevanz nur unzureichend bestimmt. ACI wurden auf verschiedenen Skalen und mit unterschiedlichen Methoden von unterschiedlichen Perspektiven aus untersucht, was zu einer großen Variabilität von ACI Metriken in der Literatur führt. Für eine genauere Quantifizierung von ACI, wurden in dieser Arbeit damit verbundene, entscheidende Unsicherheiten diskutiert, u.a. das Einmischen trockener Luft, Unsicherheiten von Retrieval-Methoden und die Konsistenz von Schlüsselparametern auf verschiedenen Skalen. Um Nd und weitere Wolkeneigenschaften aus passiven Satellitenbeobachtungen für Flüssigwasserwolken abzuleiten, wird oft das adiabatische Modell herangezogen. Es wurde untersucht, inwiefern dieses Modell reale Bedingungen wiedergibt. Es wurde gezeigt, dass Wolken typischerweise subadiabatisch sind, mit stark reduziertem Flüssigwassergehalt nahe der Wolkenoberkante. Der Einmischprozess variiert zeitlich stark und erschwert die Quantizierung von ACI. Für unterschiedliche Cloudnet-Stationen variieren die Medianwerte des subadiabatischen Faktors von 0.35+/-0.12 bis 0.48+/-0.22. Dieser hängt stark von der geometrischen Wolkendicke ab, wobei dickere Wolken subadiabatischer sind. Die Ableitung von Nd aus bodenbasierten Radar-Radiometer-Beobachtungen ist sehr sensitiv gegenüber a-priori Annahmen. Um zusätzliche Beobachtungen und Unsicherheiten berücksichtigen zu können, wurde ein neuartiges Optimal Estimation (OE) Retrieval entwickelt und mittels synthetischer Wolkenprofile evaluiert. Mittels einer Sensitivitätsstudie konnte die Verbesserung der Retrieval-Genauigkeit für die OE Methode gezeigt werden, wenn die Beobachtungen der optischen Dicke mit berücksichtigt werden. Die Annahme einer typischen Breite der Tropfengrößenverteilung ist dabei eine der größten Unsicherheiten von Nd (Unsicherheit für die OE Methode etwa 150%, für die Radar-Radiometer-Methode etwa 200%). Desweiteren wurden aus unterschiedlichen Perspektiven abgeleitete wolkenmikrophysikalische Größen hinsichtlich ihrer Konsistenz untersucht. Beim Vergleich von Nd und des Effektivradius (re) vom bodengebundenen Retrieval mit in-situ Beobachtungen für einen Falltag wurde eine gute Übereinstimmung gefunden. Beim Vergleich der von SEVIRI und Bodenstationen abgeleiteten Wolkeneigenschaften haben sich mittlere quadratische Abweichungen des Flüssigwasserpfads und der optischen Dicke von jeweils 65 gm2 und 14 ohne signifikanten Bias gezeigt. Damit zeigt sich SEVIRI für großskalige, statistische ACI-Untersuchungen repräsentativ zur Bodenperspektive. Für individuelle Falltage traten jedoch teils größere Unterschiede auf, welche durch Inhomogenitäten und Auflösungseffekte erklärt werden können. Mit SEVIRI Beobachtungen und aus der MACC Reanalyse abgeleiteten CCN Konzentrationen wurde eine Quantifizierung von ACI für das Jahr 2012 durchgeführt. Dabei wurde für Europa ein deutlicher, mikrophysikalischer Effekt gefunden, d.h. eine Abnahme von re und eine Zunahme von Nd mit zunehmender CCN Konzentration. Im Gegensatz dazu wurde für die Wolkenalbedo kein eindeutiger Anstieg mit der CCN-Konzentration gefunden. Verwendet man die Aerosol-optische Dicke (AOD) anstelle der CCN-Konzentration, sind die Werte der ACI Metrik nur halb so groß. Dieses Ergebnis deutet darauf hin, dass die AOD kein optimaler CCN-Proxy ist.