Hochaufgelöste Simulation von meteorologischen Feldern in urbanen Räumen mit dem Weather Research and Forecasting (WRF) Modell

<p><span>Städte und Kommunen sind für mehr als 70% </span><span>der globalen, fossilen CO2-Emissionen</span><span> verantwortlich, sodass hier ein enormes Mitigationspotential besteht. Informationen über (inner-)städtische CO2-Emissionen stehen allerdings oft nicht </span><span>in hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung</span><span> zur Verfügung und sind </span><span>meist</span><span> mit großen Unsicherheiten behaftet. Diese Umstände erschweren eine zielgerichtete und effiziente Mitigation im urbanen Raum. </span><span>Städtische Messnetzwerke können als unabhängige Informationsquelle einen Beitrag leisten, um CO2-Emissionen in Städten zu quantifizieren und Mitigation zu verifizieren</span><span>. </span><span>Verschiedene denkbare Beobachtungsstrategien sollten</span><span> im Vorfeld abgewägt werden, um urbane Emissionen bestmöglich, d.h. mit der erforderlichen Genauigkeit und </span><span>Kosteneffizienz</span><span> zu quantifizieren. So können Messnetzwerke die Basis für zielgerichtete und kosteneffiziente Mitigation legen.</span></p><p><span>Im Rahmen des Verbundvorhabens „Integrated Greenhouse Gas Monitoring System for Germany“ (ITMS) werden wir verschiedene Beobachtungsstrategien für urbane Räume entwerfen und mit Hilfe von Modellsimulation evaluieren und abwägen. Notwendige Voraussetzung für </span><span>die Evaluation der Strategien</span><span> ist eine akkurate Repräsentation des atmosphärischen Transports im Modell.</span></p><p><span>Diese Studie zeigt</span><span> erste Ergebnisse der hochauflösenden (1kmx1km) meteorologischen Simulationen für den Rhein-Neckar-Raum mit dem WRF Modell. </span><span>Die in WRF simulierten meteorologischen Größen werden für verschiedene Modellkonfigurationen mit </span><span>re-analysierten Daten des European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) und ausgewählten Messstationen verglichen. Damit evaluieren wir </span><span>den Einfluss unterschiedlicher Nudging-Strategien, Parametrisierungen physikalischer Prozesse und urbaner Interaktionen</span><span> auf </span><span>die Modellperformance</span> <span>von</span><span> Lufttemperatur, Windrichtung, Windgeschwindigkeit und Grenzschichthöhe. Durch diese Analysen gewährleisten wir, dass die Simulation der Beobachtungsstrategien auf robuste</span><span>m</span><span> und realistische</span><span>m</span><span> atmosphärischen Transport basieren und schlussendlich repräsentative Empfehlungen für den Aufbau von Messnetzwerken liefern können. </span></p>