Die genaue Bestimmung des Schwerewellen-Impulsflusses in der Mesosphäre und unteren Thermosphäre über den nördlichen Skanden (67°N) und den südlichen Anden (54°S)

• Antragsteller: Dr. Robert Reichert
• Fachliche Zuordnung: Physik und Chemie der Atmosphäre
• Förderung: Förderung seit 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 526119858

Atmosphärische Schwerewellen (GW) sind eine der wichtigsten Antriebe für die globale Zirkulation in der mittleren Atmosphäre. Sobald sie angeregt werden, z. B. über Gebirgen, transportieren sie horizontalen Impuls vertikal über verschiedene atmosphärische Schichten, während ihre Amplituden aufgrund der Abnahme der Luftdichte und der Energieerhaltung stark zunehmen. Diese wachsenden Amplituden führen in der Regel in mesosphärischen Höhen zu konvektiver Instabilität und turbulentem Wellenbrechen, wobei der Impuls der GW auf die Hintergrundströmung übertragen wird. Durch diese Impulsabgabe wird die Hintergrundströmung in Richtung der Wellenausbreitung beschleunigt und sekundäre GWs (SGW) werden angeregt. Moderne globale Zirkulationsmodelle berücksichtigen die Existenz von SGWs nicht, was zu Windabweichungen in der Mesosphäre und unteren Thermosphäre (MLT) von bis zu 60 ms-1 führt. Es ist von hoher Priorität, Kenntnisse über SGWs in der MLT zu gewinnen, um die richtigen Anpassungen in Parametrisierungsschemata vorzunehmen. Beobachtungen mit großer Genauigkeit werden benötigt. Diese sind bereits vorhanden und warten darauf, analysiert zu werden. Die genaueste Methode zur Bestimmung des GW-Impulsflusses (GWMF) in der MLT besteht heute in der Kombination aus Lidar- und Airglow-Temperaturmessungen mit Windmessungen eines Meteorwindradars (MWR). Das MWR und das Lidar liefern gut definierte atmosphärische Hintergrundbedingungen, während der Airglow-Imager GWs mit hoher zeitlicher (~30s) und räumlicher (~0,7km) Auflösung detektiert. Solche kombinierten Beobachtungen wurden in Nordfinnland (2015/16) und Südargentinien (2017 bis heute) unter Verwendung eines Rayleigh-Lidars, eines OH-Temperatur-Mappers und MWRs durchgeführt. Die größte Herausforderung ist jedoch die GW-Identifikation und die anschließende GWMF-Berechnung auf automatisierte Weise, so dass statistisch robuste Ergebnisse abgeleitet werden können. Um dieses Problem anzugehen, werde ich ein Werkzeug zur Zerlegung von GW-Feldern entwickeln, das auf mehrdimensionalen kontinuierlichen Wavelet-Transformationen und einem dichtebasierten räumlichen Clustering-Algorithmus basiert. Dieses Werkzeug wird unabhängige GW-Pakete identifizieren, die zeitlich und räumlich lokalisiert sind und deren spektrale Eigenschaften Funktionen von Zeit und Raum sind. Dieses Werkzeug könnte auch in vielen anderen Anwendungen, die die Zerlegung von Wellenfeldern beinhalten, von großem Nutzen sein. Die identifizierten GW-Pakete werden von der größten zur kleinsten Skala analysiert und ihre skalenabhängigen GWMFs berechnet. Mit den identifizierten GW-Paketen wird nach Signaturen von SGWs gesucht und deren Impulsflüsse und Antrieb in der MLT abgeleitet. Die Statistiken, die über einem GW-Hotspot, Río Grande, und einer eher welleninaktiven Region, Sodankylä, gesammelt wurden, werden einen neuen Maßstab für Modelle setzen und dazu beitragen, GW-Parametrisierungen in Wetter- und Klimamodellen anzuleiten.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Finnland, Großbritannien, USA
• Kooperationspartner: Dr. Diego Janches; Dr. Alexander Kozlovsky; Professor Dr. Mark Lester; Dr. Pierre-Dominique Pautet