Hochaufgelöste numerische Untersuchungen des Turbulenzeffektes auf die Struktur von nächtlichen Strahlungsnebeln
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Eines der am meisten unterschätzten meteorologischen Phänomene ist Nebel. Gekennzeichnet ist Nebel durch das Vorhandensein von flüssigem Wasser in Bodennähe, was zu einer Verringerung der Sichtweite von weniger als 1km führt. Auch wenn im Nebel keine hohen Windgeschwindigkeiten oder starken Niederschläge auftreten, stellt diese Verringerung der Sichtweite eine erhebliche Gefahr für den Menschen dar, insbesondere im Verkehrswesen. Die gängigen numerischen Wettervorhersagemodelle haben jedoch immer noch enorme Schwierigkeiten, Nebel korrekt vorherzusagen. Dies ist insbesondere auf die Vielzahl von Prozessen wie Turbulenz, Wolkenmikrophysik, Strahlung und Landoberflächenrückkopplungen zurückzuführen, die auf verschiedenen Skalen miteinander interagieren. Die Forschung in diesem Projekt knüpft genau an dem Punkt an, die wesentlichen Prozesse während des Lebenszyklus von Nebel darzustellen, zu verstehen und zu quantifizieren. Zu diesem Zweck haben wir hoch- und turbulenzauflösende numerische Simulationen eingesetzt. In diesem Projekt wurde dies durch die Entwicklung und Anwendung des etablierten Modellsystems PALM erreicht. Durch den Einsatz von mehreren zehntausend Rechenkernen auf Hochleistungsrechnern (engl. high performance computing, HPC) und modernsten Modellierungsansätzen ist es uns gelungen, Nebel in einer neuen Detailtiefe darzustellen. Wir konnten zeigen, dass eine stärkere turbulente Durchmischung, d.h. die Stärke der Wirbel in der unteren Atmosphäre (der sogenannten Grenzschicht), zu dichterem Nebel führt. Wir konnten auch die Rolle der Landoberflächeneigenschaften quantifizieren: So zeigt unsere Forschung, dass Bodentemperatur und Bodenfeuchtigkeit bei der Nebelbildung eine Schlüsselrolle spielen. Darüber hinaus wurde festgestellt, dass die Anzahl der Wolkentröpfchen ein entscheidender Parameter ist, der die Stärke und damit die Zeit der Nebelauflösung bestimmt. Wie in den üblichen numerischen Wettervorhersagemodellen war dieser Parameter in PALM jedoch fest vorgegeben. Daher haben wir die Darstellung der Wolkenmikrophysik für die Anwendung von Nebel in numerischen Modellen verbessert. Nach umfangreicher Modellentwicklung konnten wir die Fehler der allgemein verwendeten Parametrisierungen quantifizieren und Empfehlungen geben, welche Schemata am besten geeignet sind. Dennoch sind diese mikrophysikalischen Wolkenmodelle nicht in der Lage, einige inhärente Einschränkungen zu überwinden, wie die Annahme einer bestimmten Größenverteilung der Wolkentröpfchen. Wir haben daher die fortschrittlichste Methode zur Wolkenmodellierung (dem so genannten partikelbasierten Ansatz) erstmals für die Simulation von Strahlungsnebel eingesetzt (was bis dahin aufgrund der enormen HPC-Anforderungen nicht möglich war). Wir konnten zeigen, dass sich die Größenverteilung der Wolkentröpfchen mit der Zeit im Nebel verändert und dass es eine große Menge an aufgequollenen, aber nicht aktivierten (d.h. nicht in der Lage, auf die Größe eines Wolkentröpfchens zu wachsen) Aerosolen gibt. Dies könnte ein Grund dafuür sein, dass die Anzahl der Wolkentröpfchen in den gängigen Nebelsimulationsverfahren häufig uüberschätzt wird. Der letzte Teil unserer Studie zeigt den Einfluss des nächtlichen Nebels auf die Entwicklung der Grenzschicht am Tage. Hierbei konnte gezeigt werden, dass nächtlich gebildeter Nebel die Grenzschicht am Tag über mehrere Stunden hinweg beeinflussen kann und wir konnten abschätzen, wie groß die Fehler in der Vorhersage sind, wenn der nächtliche Nebel nicht richtig dargestellt wird. Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass die Ergebnisse aus dem Projekt einen wichtigen Beitrag zu einem besseren Verständnis der Nebelprozesse geleistet haben.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- 2017: Key parameters for the life cycle of nocturnal radiation fog: a comprehensive large-eddy simulation study. Q.J.R. Meteorol. Soc., 143, 2463-2480
Maronga, B. and F.C. Bosveld
(Siehe online unter https://doi.org/10.1002/qj.3100) - 2019: Large-eddy simulation of radiation fog with comprehensive two-moment bulk microphysics: Impact of different aerosol activation and condensation parameterizations. Atmos. Chem. Phys., 19, 7165-7181
Schwenkel, J. and B. Maronga
(Siehe online unter https://doi.org/10.5194/acp-19-7165-2019) - 2020: Towards a better representation of fog microphysics in large-eddy simulations based on an embedded Lagrangian cloud model. Atmosphere, 11 (5), 466
Schwenkel, J. and B. Maronga
(Siehe online unter https://doi.org/10.3390/atmos11050466) - 2021: Demistify: an LES and SCM intercomparison of radiation fog. Atmos. Chem. Phys. Discuss.
Boutle, I., W. Angevine, J.-W. Bao, T. Bergot, R. Bhattacharya, A. Bott, L. Duconge, R. Forbes, T. Goecke, E. Grell, A. Hill, A. Igel, I. Kudzotsa, C. Lac, B. Maronga, S. Romakkaniemi, J. Schmidli, J. Schwenkel, G.-J. Steeneveld, and B. Vie
(Siehe online unter https://doi.org/10.5194/acp-2021-832) - 2021: Modeling of land–surface interactions in the PALM model system 6.0: land surface model description, first evaluation, and sensitivity to model parameters. Geosci. Model Dev., 14 (8), 5307–5329
Gehrke, K. F., Sühring, M., and B. Maronga
(Siehe online unter https://doi.org/10.5194/gmd-14-5307-2021)
