Zur Ermittlung von Profilen verschiedener Turbulenzvariablen aus Doppler-Lidar-Messungen
<p>Eine der wesentlichen Prozessvariablen zur Charakterisierung der atmosph&#228;rischen Grenzschicht (AGS) ist die turbulente kinetische Energie (TKE). In modernen Wettervorhersage-Modellen erfolgt die Simulation der TKE mit einer eigenen prognostischen Gleichung, hieraus ergibt sich zunehmend der Bedarf nach Messdaten zur Verifikation der Modellergebnisse auch f&#252;r diese Variable. Operationelle Messungen der TKE werden in der Praxis nur an wenigen Standorten mittels 3D-Ultraschall-Anemometern durchgef&#252;hrt und sind damit oft auf H&#246;hen in Bodenn&#228;he, in Einzelf&#228;llen auf Mastmessungen bis etwa 200 m H&#246;he beschr&#228;nkt. Am Meteorologischen Observatorium Lindenberg &#8211; Richard-A&#223;mann-Observatorium des DWD wurde in den letzten Jahren ein in der Literatur beschriebenes Verfahren (Smalikho und Banakh, 2017) zur Ableitung verschiedener Turbulenzvariablen aus Doppler-Lidar-Messungen implementiert, getestet und anhand mehrmonatiger Datens&#228;tze bewertet.</p> <p>Das Verfahren von Smalikho und Banakh (2017) zeichnet sich zum einen dadurch aus, dass es auf der Grundlage von nur einer Scankonfiguration sowohl die Bestimmung des mittleren Windvektors als auch eine kombinierte Absch&#228;tzung mehrerer Turbulenzvariablen (TKE, Impulsfluss, Dissipationsrate, integrale L&#228;ngenskala) erlaubt und damit ein in sich konsistenter Datensatz zur Charakterisierung turbulenter Prozesse gewonnen werden kann. Zum anderen ber&#252;cksichtigt das Verfahren verschiedene Korrekturm&#246;glichkeiten, um z.B. dem Mittelungseffekt &#252;ber das Doppler Lidar Pulsvolumen und der damit verbundenen begrenzten Aufl&#246;sbarkeit kleinr&#228;umiger turbulenter Fluktuationen Rechnung zu tragen. Das Verfahren basiert auf Messungen im sogenannten Continuous Scan Mode (CSM), dessen Anwendung eine vergleichsweise niedrige Anzahl von Lidar-Pulsen pro Messstrahl erfordert. Damit k&#246;nnen klassische Ans&#228;tze der Datenfilterung (Signal-to-Noise Schwellwert, Consensus Filterung) f&#252;r die Analyse dieser Messungen nicht verwendet werden.</p> <p>Der Beitrag beschreibt zun&#228;chst sowohl das Scan-Verfahren als auch die Methodik zur Ableitung der TKE, dabei wird auf alternative Ans&#228;tze zur Datenfilterung eingegangen. Ebenfalls implementiert wurde ein mehrstufiges Verfahren zur Charakterisierung der Qualit&#228;t der abgeleiteten Turbulenzvariablen. Eine Bewertung der ermittelten TKE erfolgt auf der Basis mehrmonatiger Messungen auf dem Grenzschichtmessfeld Falkenberg des DWD.</p> <p>Erste Vergleiche mit unabh&#228;ngigen Referenzmessungen (insb. Sonic Messungen in 90m H&#246;he) zeigen eine gute &#220;bereinstimmung. Bei gesamtheitlicher Betrachtung des Turbulenzdatensatzes k&#246;nnen des Weiteren hinreichend bekannte Effekte, wie z.B. die scherinduzierte Turbulenz unterhalb eines Low Level Jets nachgewiesen und gleichzeitig Gr&#246;&#223;enabsch&#228;tzungen f&#252;r die damit in Verbindung stehenden turbulenten Wirbel geliefert werden. Diese Einblicke zeigen m&#246;gliche Potentiale auf, Grenzschichtprozesse auf Grundlage eines umfangreichen Messdatensatzes bestehend aus Profilinformationen verschiedener Turbulenzvariablen genauer zu analysieren und damit besser verstehen zu lernen. Des Weiteren hat die Testphase deutlich gezeigt, dass die Ableitung eines belastbaren Daten-Produktes sehr stark von der G&#252;te der Lidar-Rohdaten abh&#228;ngt. Hierbei spielen nicht nur atmosph&#228;rische Bedingungen (z.B. der Aerosolgehalt der AGS), sondern auch die Leistungsmerkmale des Messsystems, eine Rolle. Die in diesem Zusammenhang gewonnenen Erfahrungen und Erkenntnisse zur Qualit&#228;t der abgeleiteten Produkte werden abschlie&#223;end diskutiert.</p>