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    DACAPO-PESO ist ein gemeinsames Projekt des Leibniz-Instituts für Troposphärenforschung (TROPOS), LIM, und der Universidad de Magallanes (UMAG). Ziel ist es, verschiedene Prozesse zu untersuchen, die an der Bildung von Wolken und Niederschlag beteiligt sind. Im Jahr 2019 fand eine einjährige Feldkampagne in Punta Arenas, Chile, an der südlichsten Spitze Südamerikas, statt. Diese Region wird hauptsächlich von reiner Meeresluft beeinflusst. Es werden verschiedene Fernerkundungsinstrumente eingesetzt, darunter LIMRAD94 und die TROPOS LACROS-Suite.


    EUREC4A



    Das Hauptziel der EUREC4A-Feldkampagne ist es, herauszufinden, wie die makrophysikalischen Eigenschaften von Trade-Wind-Cumuli von den dynamischen und thermodynamischen Eigenschaften der Umgebung abhängen, in der sich die Wolken bilden. Während der EUREC4A-Kampagne hat unsere Gruppe zwei Hauptziele:

    1. Kombination verschiedener bodengestützter Fernerkundungstechniken zur Weiterentwicklung von Algorithmen zur Bestimmung der Wolkentröpfchenzahlkonzentration, einer Schlüsselgröße zur Untersuchung der Wechselwirkung zwischen Wolken und Aerosolen

    2. Schätzung des Wolkenstrahlungsantriebs mit Hilfe von Strahlungstransfersimulationen und Messungen der spektralen, nach unten durchgelassenen Irradianz

    Die EUREC4A-Feldkampagne fand Anfang 2020 im unteren Atlantik, östlich von Barbados, statt.


    REmote Sensing for PowEr PrediCTions – RESPECT

    (In Kooperation mit: DWD – Deutscher Wetterdienst und LEM-Software Leipzig)


    Motivation Die wachsende Energieerzeugung aus erneuerbaren Energieanlagen geht mit einer Dezentralisierung der Energieerzeugung und einer gewissen Variabilität der erzeugten Mengen einher. Zu viel oder zu wenig Energie im elektrischen Netz muss ausgeglichen werden. Je größer die Differenz von Erzeugung und Verbrauch ist, desto größer (und damit teurer) muss der Ausgleich sein. Um die Schwankungen im Netz möglichst gering und damit das Netz stabil zu halten, werden zuverlässige Vorhersagen zur Stromerzeugung benötigt.

    Das Ziel von RESPECT ist es, die auf Großwettermodellen basierenden Stromvorhersagen zu verbessern, indem Fernerkundungsdaten aus Messungen in der Nähe der Wind-/Photovoltaikanlagen in das künstliche neuronale Netz, das die Stromvorhersage durchführt, assimiliert werden. Wir erwarten Verbesserungen insbesondere für Intraday-Vorhersagen.

    Erneuerbare Energieerzeugung im Kontext des Stromnetzes

    Unternehmen, die Anlagen zur Nutzung erneuerbarer Energien betreiben, müssen zu Beginn eines jeden Tages verbindliche Prognosen zur Stromerzeugung für den Folgetag abgeben. Sind diese einmal abgegeben, können sie während des laufenden Tages im Rahmen von Intraday-Prognosen leicht angepasst werden. Mehr Energie als prognostiziert in einem übersättigten Stromnetz zu erzeugen oder weniger Energie als prognostiziert in einem untersättigten Netz zu erzeugen, ist für das Unternehmen teuer [weniger als prognostiziert in einem übersättigten Netz zu erzeugen (oder umgekehrt), bringt sogar einen Gewinn]. Größere Differenzen im Netz werden durch den Übertragungsnetzbetreiber ausgeglichen. Mehr Energie zu erzeugen oder einen Überschuss an Energie kurzfristig zu verteilen ist teuer und meist ineffizient und muss minimiert werden.

    Fernerkundung für Leistungsprognosen

    RESPECT konzentriert sich auf zwei spezifische Arten der erneuerbaren Energieerzeugung - Windenergie und Photovoltaik. Das ist natürlich auch der Bereich, in dem sich das gewählte Messinstrumentarium auszeichnet. Das Projekt stützt sich auf den langjährigen Datensatz des MOL-RAO (Meteorologisches Observatorium Lindenberg - Richard-Aßmann-Observatorium) des Deutschen Wetterdienstes DWD. Darin enthalten sind Beobachtungen von Doppler-Lidar und Windprofilierungsradar für Windgeschwindigkeitsmessungen. Für Strahlungsdaten wird der Cloudnet-Datensatz (ab Apr. 2004) verwendet, der (vor allem) aus Doppler-Wolkenradar-, Mikrowellenradiometer- und Ceilometer-Messungen besteht.

    Feldversuch: Vergleichskampagne am MOL-RAO (Lindenberg, Deutschland)

    Im Frühjahr 2020 wird die LIM-Messsuite in Lindenberg sein, um eine Vergleichskampagne durchzuführen.

    LIMs Instrumentierung:

    Mehr Infos zum Feldexperiment später.


    Ein neuartiger synergistischer Retrievalansatz, der die Erstellung von troposphärischen Temperatur- und Feuchteprofilen unter allen Wetterbedingungen für eine verbesserte Quantifizierung der Verdunstungsraten ermöglicht

    (In Kooperation mit: DWD – Deutscher Wetterdienst und dem TROPOS - Leibniz Institut für Troposphärenforschung)


    Die ständige Weiterentwicklung und Verbesserung der Wetter- und Klimamodelle stellt die Fernerkundung der Atmosphäre vor große Herausforderungen. Für die Evaluierung der Modelle werden immer besser aufgelöste Messungen und Methoden benötigt. Herkömmliche Ansätze scheitern hier vor allem an fehlenden kontinuierlichen Beobachtungen der Temperatur und Feuchte bei allen Wetterbedingungen und insbesondere bei Regen. Ein Windprofiler ist allerdings auch bei solchen Bedingungen in der Lage Vertikalinformationen der Temperatur- und Feuchtegradienten zu messen. Der hier vorgeschlagene neuartige Ansatz aus einer Synergie aus Windprofiler (inklusive Radio Acoustic Sounding System), Ramanlidar, Mikrowellenradiometer und Wolkenradar ermöglicht eine automatisierte und kontinuierliche Erstellung von Temperatur- und Feuchteprofilen sogar bei Niederschlägen.

    Langzeitbeobachtungen an Meteorologischen Observatorium in Lindenberg werden genutzt, um aussagekräfige Statistiken über die Verdunstungs- und Abkühlungsraten zu erstellen. Die Ergebnisse werden für verschiedene Bedingungen wie stratiformen und konvektiven Niederschlag und für verschiedenen Jahreszeiten evaluiert. Dies wird den Modellieren helfen, die Parametrisierungen der Verdunstungsraten in kleinskaligen Modellen zu evaluieren.

    Letzte Aktualisierung am 26. Februar 2021 von A. Foth

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