FESSTVaL: Field Experiment on sub-mesoscale spatio-temporal variability in Lindenberg – Übersicht der Messkampagne und erste Ergebnisse

2021 ◽  
Author(s):  
Kristina Lundgren ◽  
Felix Ament ◽  
Cathy Hohenegger ◽  
Frank Beyrich ◽  
Ulrich Löhnert ◽  
...  
Keyword(s):  
Field Experiment ◽  
Data Center ◽  
Temporal Variability ◽  
Doppler Lidar ◽  
Climate Data ◽  
Cold Pools ◽  
X Band ◽  
Large Eddy ◽  
Erste Ergebnisse ◽  
Spatio Temporal

<p>Die FESSTVaL-Messkampagne (Field Experiment on sub-mesoscale spatio-temporal variability in Lindenberg) wurde im Sommer 2021 als eine große Kooperation mit gut zwei Dutzend Forschenden in der Umgebung des Meteorologischen Observatoriums Lindenberg des Deutschen Wetterdienstes durchgeführt. Im Rahmen des Projektes stehen sommerliche Wetterereignisse im Fokus, um die Entstehung von „Cold Pools“ und Windböen in der konvektiven Grenzschicht sowie deren Wechselwirkung besser zu verstehen. Aufgrund der kleinskaligen Natur dieser Wetterphänomene, können sie nur bedingt von konventionellen Bodenmessungen erfasst werden, können aber nichts-desto-trotz großen Schaden anrichten. Einzigartig für diese Kampagne ist daher die hohe Dichte der durchgeführten Bodenmessungen mit über 100 bodennahen Messungen hinsichtlich Temperatur und Druck und 20 automatischen Wetterstationen sowie ein dichtes Bodenfeuchtemessnetz. Ein X-Band Radar und mehrere Energiebilanzstationen wurden ebenfalls eingesetzt. Des Weiteren wurden in Kooperation mit externen Partnern am KIT und DLR neun Doppler-Lidar-Systeme für Messungen des Windprofils und von Turbulenzvariablen bis in mehrere Kilometer Höhe koordiniert getestet. Durch ein Messnetz von vier Mikrowellenradiometern und weiteren „Profilern“ wurden thermodynamische Eigenschaften der Grenzschicht sowie von Wolken und Niederschlag gemessen. Zusätzlich dazu wurden Messflüge mit unbemannten und ferngesteuerten Flugzeugen durch die Universität Tübingen und das DLR durchgeführt, um weitere Informationen in der Vertikalen zu erzielen und um die bodengebundene Fernerkundungssysteme zu evaluieren.</p> <p>Als Ergänzung zu diesen Messungen wird im Rahmen des Projektes der Informationsgewinn durch ein Citizen Science Messnetzes untersucht. Die Messungen werden außerdem durch hoch-aufgelöste large-eddy Simulationen (ICON-LES) ergänzt. Die Ergebnisse des Projektes sollen unter anderem dazu dienen, die Darstellung solcher kleinskaligen Prozesse in der numerischen Wettervorhersage zu verbessern und neue Messstrategien zu definieren. Die Datenprodukte der Kampagne werden unter dem FAIR-Prinzip behandelt und werden über einer Plattform am Integrated Climate Data Center der Universität Hamburg zur Verfügung gestellt. Dieser Beitrag wird die Messstrategie von FESSTVaL näher beleuchten, erste Erkenntnisse und Ergebnisse zusammenfassen sowie einen Einblick in die Datenverfügbarkeit und deren Verwertungsperspektive geben.</p>

Untersuchungen zur Ableitung von Windböen aus Doppler-Lidar-Messungen

2021 ◽  
Author(s):  
Carola Detring ◽  
Eileen Päschke ◽  
Julian Steinheuer ◽  
Ronny Leinweber ◽  
Markus Kayser ◽  
...  
Keyword(s):  
Field Experiment ◽  
Temporal Variability ◽  
Surface Wind ◽  
Doppler Lidar ◽  
Signal To Noise ◽  
Observation Volume ◽  
Wind Gusts ◽  
Die Profile ◽  
Spatio Temporal

<p>Mit Hilfe von Doppler-Lidar-Systemen, lassen sich die Profile von Windgeschwindigkeit und -richtung in der Atmosphärischen Grenzschicht (AGS) auf der Basis klassischer Messstrategien wie einem VAD-24 Scan (Velocity Azimuth Display mit 24 Strahlrichtungen) zuverlässig bestimmen (Päschke et al., 2015). Für praktische Anwendungen von großem Interesse sind jedoch neben dem mittleren Windprofil auch kurzzeitige Fluktuationen des Windes, wie sie zum Beispiel in Verbindung mit Windböen auftreten. Untersuchungen zu Windböen waren ein wesentlicher Aspekt der Messkampagne FESSTVaL (Field Experiment on Sub-Mesoscale Spatio-Temporal Variability in Lindenberg, www.fesstval.de).</p><p>Eine Studie von Suomi et al. (2017) hat gezeigt, dass eine Ableitung von Windböen aus Doppler Lidar Messungen prinzipiell möglich ist. Allerdings wird mit üblichen Messstrategien die hierfür erforderliche hohe zeitliche Auflösung in der Ermittlung des Windvektors nicht erreicht, so dass mit Skalierungsansätzen unter Verwendung von in-situ Windmessungen eine Korrektur der aus den Lidar-Daten abgeleiteten Böenwerte erfolgen muss.</p><p>Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde eine alternative Messstrategie für Doppler-Lidar-Systeme vom Typ „Streamline“ (Halo Photonics) entwickelt und über mehrere Monate in den Jahren 2020/21 auf dem Grenzschichtmessfeld Falkenberg des DWD erprobt. Die Böenableitung basiert auf einem sog. Continous Scan Mode (CSM); dabei werden die während einer vollständigen Rotation des Lidar-Scan-Kopfes kontinuierlich durchgeführten Messungen 10-11 Strahlrichtungen zugeordnet und die Radialwindgeschwindigkeiten wiederum mit dem VAD-Verfahren ermittelt. Die Dauer eines Scans beträgt etwa 3.4s, damit kann eine Zeitauflösung erreicht werden, die der heute weit verbreiteten Definition einer Windbö entspricht (3s gleitendes Mittel; WMO (2018)).</p><p>Diese neue Konfiguration bringt Herausforderungen an die Datenverarbeitung mit sich. Im CSM muss mit vergleichsweise wenigen Lidar-Pulsen pro Messstrahl gearbeitet werden, so dass klassische Ansätze der Datenfilterung (Signal-to-Noise Schwellwert, Consensus Filterung) nicht verwendet werden können. Es wird ein alternatives Verfahren für die Prozessierung der Lidar-Rohdaten vorgeschlagen. Die Ergebnisse der Ableitung sowohl des mittleren Windvektors als auch der jeweiligen maximalen Windbö in einem 10-Minuten-Mittelungsintervall werden mit Sonic-Messungen in 90m Höhe verglichen. </p><p>Im Rahmen des FESSTVaL Experimentes wurde diese neue Messkonfiguration an drei Standorten, die ein annähernd gleichseitiges Dreieck mit einer Kantenlänge von etwa 5 km bildeten, genutzt. Es werden Fallbeispiele aus der FESSTVaL Kampagne für die Variabilität im Auftreten von Windböen gezeigt.</p><p><strong>Referenzen</strong></p><p>Päschke, E., Leinweber, R., and Lehmann, V. (2015): An assessment of the performance of a 1.5 μm Doppler lidar for operational vertical wind profiling based on a 1-year trial, Atmos. Meas. Tech., 8, 2251–2266, https://doi.org/10.5194/amt-8-2251-2015</p><p>Suomi, I., Gryning, S.‐E., O'Connor, E.J. and Vihma, T. (2017): Methodology for obtaining wind gusts using Doppler lidar. Q.J.R. Meteorol. Soc., 143: 2061-2072. https://doi.org/10.1002/qj.3059</p><p>World Meteorological Organization (WMO) (2018): Measurement of surface wind. In Guide to Meteorological Instruments and Methods of Observation, Volume I -Measurement of Meteorological Variables, No.8: 196–213, URL: https://library.wmo.int/doc_num.php?explnum_id=10616 (accessed November 2021)</p>

scholarly journals FESSTVaL: Field Experiment on sub-mesoscale spatio-temporal variability in Lindenberg – the campaign 2021 an its predecessors

2021 ◽  
Author(s):  
Cathy Hohenegger ◽  
Felix Ament ◽  
Frank Beyrich ◽  
Ivan Bastak Duran ◽  
Ulrich Löhnert ◽  
...  
Keyword(s):  
Field Experiment ◽  
Temporal Variability ◽  
Low Cost ◽  
Unmanned Aerial Systems ◽  
Near Surface ◽  
Cold Pools ◽  
Measurement Strategy ◽  
Meteorological Observatory ◽  
Spatio Temporal ◽  
Aerial Systems

<p>Measuring submesoscale variability is the core task of the field campaign FESSTVaL (Field Experiment on Sub-Mesoscale Spatio-Temporal Variability in Lindenberg).  FESSTVaL focuses on three sources of submesoscale variability: cold pools, wind gusts and boundary layer pattern. It took place in the summer months of 2021 at the Meteorological Observatory Lindenberg – Richard-Aßmann-Observatory (MOL-RAO) of the German Weather Service (DWD) near Berlin and was initiated by the Hans-Ertel-Center for Weather Research (HErZ).</p><p>In order to capture phenomena at the submesoscale (500 m – 5 km), generally not captured by conventional measurement network, a hierarchical measurement strategy is adopted. This includes wind profiling stations with a coordinated scanning strategy of several Doppler Lidars, two mobile profilers to measure thermodynamic properties and precipitation, more than 100 stations with near-surface measurements of air temperature, pressure and soil moisture, more than 20 automatic weather stations, an X-Band radar, and a number of energy balance stations. This equipment is augmented by the extensive ground-based remote sensing array at the MOL-RAO, operated by DWD and by flights operated by Unmanned Aerial Systems. Complementing to this, the benefit of a citizen-science measurement network is investigated during the campaign with “Internet-of-things” based technology and low-cost sensors built and maintained by citizens. The measurements are supplemented by high-resolution large-eddy simulations (ICON-LES).</p><p>Originally planned for the summer 2020, FESSTVaL had to be postponed to 2021 and replaced by three local individual campaigns, conducted in Bayern, Lindenberg and Hamburg in 2020. Those three test campaigns demonstrated the ability of the envisionned measurement strategy and planned instruments to capture submesoscale variability and submesoscale weather phenomean. This talk will give a brief overview on the results of these three campaigns, as a foretaste to FESSTVaL, together with some of the very first measurements taken during FESSTVaL. </p>

Spatio-temporal Variability of Surface-layer Turbulent Fluxes Over the Bay of Bengal and Arabian sea During the ICARB Field Experiment

2007 ◽  
Vol 126 (2) ◽  
pp. 297-309 ◽  
Author(s):  
Denny P. Alappattu ◽  
D. Bala Subrahamanyam ◽  
P. K. Kunhikrishnan ◽  
Radhika Ramachandran ◽  
K. M. Somayaji ◽  
...  
Keyword(s):  
Surface Layer ◽  
Field Experiment ◽  
Bay Of Bengal ◽  
Temporal Variability ◽  
Arabian Sea ◽  
Turbulent Fluxes ◽  
Spatio Temporal

Spatio-temporal variability of X-band radar backscatter and coherence over the Lena River Delta, Siberia

2016 ◽  
Vol 182 ◽  
pp. 169-191 ◽  
Author(s):  
Sofia Antonova ◽  
Andreas Kääb ◽  
Birgit Heim ◽  
Moritz Langer ◽  
Julia Boike
Keyword(s):  
Temporal Variability ◽  
River Delta ◽  
Radar Backscatter ◽  
Lena River ◽  
X Band ◽  
Spatio Temporal ◽  
Lena River Delta

scholarly journals Climate drivers of plague epidemiology in British India, 1898–1949

2020 ◽  
Vol 287 (1928) ◽  
pp. 20200538
Author(s):  
Warren S. D. Tennant ◽  
Mike J. Tildesley ◽  
Simon E. F. Spencer ◽  
Matt J. Keeling
Keyword(s):  
Predictive Models ◽  
Control Measures ◽  
Climate Data ◽  
British India ◽  
Middle Income ◽  
Middle Income Countries ◽  
Complex Interactions ◽  
The World ◽  
Spatio Temporal

Plague, caused by Yersinia pestis infection, continues to threaten low- and middle-income countries throughout the world. The complex interactions between rodents and fleas with their respective environments challenge our understanding of human plague epidemiology. Historical long-term datasets of reported plague cases offer a unique opportunity to elucidate the effects of climate on plague outbreaks in detail. Here, we analyse monthly plague deaths and climate data from 25 provinces in British India from 1898 to 1949 to generate insights into the influence of temperature, rainfall and humidity on the occurrence, severity and timing of plague outbreaks. We find that moderate relative humidity levels of between 60% and 80% were strongly associated with outbreaks. Using wavelet analysis, we determine that the nationwide spread of plague was driven by changes in humidity, where, on average, a one-month delay in the onset of rising humidity translated into a one-month delay in the timing of plague outbreaks. This work can inform modern spatio-temporal predictive models for the disease and aid in the development of early-warning strategies for the deployment of prophylactic treatments and other control measures.

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