Erkennung atmosphärischer Flüsse mit Satellitenbeobachtungen

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Eine neuartige Methode umfasst einen neuen Algorithmus, um aus Satellitenbeobachtungen wichtige Informationen über atmosphärische Flüsse zu gewinnen

Die Wissenschaft

Atmosphärische Flüsse (Atmospheric Rivers, ARs) sind Filamente mit intensivem Feuchtigkeitstransport in der Atmosphäre. Diese Wettersysteme sind für einen großen Teil der extremen Niederschlagsereignisse über Küstenregionen verantwortlich. Aufgrund des Mangels an Windinformationen war die Erkennung von ARs bei Satellitenbeobachtungen lange Zeit eine schwierige Aufgabe. In neuen Forschungsarbeiten haben Wissenschaftler eine Annäherung an das dreidimensionale (3-D) Windfeld basierend auf der räumlichen Verteilung der satellitengestützten Temperatur abgeleitet. Durch die Kombination dieser angenäherten 3D-Daten mit der per Satellit beobachteten Feuchtigkeit haben Wissenschaftler erstmals eine Methode zur Erkennung von ARs über Satellitenbeobachtungen entwickelt. Mit dieser neu entwickelten Methode erstellten Wissenschaftler den ersten satellitengestützten nahezu globalen AR-Datensatz.

Der Aufprall

Wissenschaftler haben ARs längst mithilfe von Daten aus numerischen Modellsimulationen entdeckt. Der Einsatz von Satellitenbeobachtungen hätte ihnen eine weltweite Echtzeitansicht der ARs allein auf der Grundlage von Beobachtungen ermöglicht, was wünschenswerter gewesen wäre, aber solche Informationen waren aufgrund des Fehlens passender Winddaten unerreichbar.

Mithilfe einer neuartigen Methode zur Approximation der 3D-Winddaten über Satelliten können Wissenschaftler jetzt ARs mithilfe von Satellitenbeobachtungen automatisch erkennen und einen Benchmark-AR-Datensatz für nahezu den gesamten Globus erstellen. Darüber hinaus zeigt ihre Auswertung bestehender AR-Daten, dass Neuanalysen die Häufigkeit der in ARs erzeugten Niederschläge überschätzen, ihre Intensität jedoch unterschätzen.

Zusammenfassung

ARs sind Filamente mit intensivem horizontalem Feuchtigkeitstransport in der Atmosphäre. Sie sind für den größten Teil des polwärts gerichteten atmosphärischen Feuchtigkeitstransports in den mittleren Breiten verantwortlich und sind sehr effektiv bei der Förderung extremer Niederschläge. In der Vergangenheit wurden Analysen und Vorhersagen von ARs mithilfe von Produkten aus numerischen Modellen durchgeführt, die nur unvollständige Informationen aus Satelliten-, Radiosonden- und bodengestützten Beobachtungen als Eingabe berücksichtigen konnten. Darüber hinaus waren bestehende satellitengestützte AR-Erkennungsalgorithmen im Wesentlichen nur auf regionaler Ebene anwendbar. Jahrelang war es die beste auf Beobachtungen basierende Information, die Wissenschaftler hatten, als sie versuchten, solche extremen Wetterereignisse zu verfolgen und vorherzusagen.

In einer neuen Studie haben Wissenschaftler einen nahezu globalen AR-Erkennungsalgorithmus entwickelt, der 3D-Windinformationen aus Satellitenbeobachtungen einbezieht und so ein viel genaueres Bild drohender extremer Wetterereignisse auf der ganzen Welt liefert. Der neue Algorithmus kombiniert sowohl das Feuchtigkeitsfeld als auch die Windinformationen, also zwei Schlüsselfaktoren, die AR definieren, von Satelliten. Wissenschaftler nutzten die neue Erkennungsmethode, um den ersten satellitengestützten, nahezu globalen AR-Datensatz zu erstellen. Anhand dieses neuen Datensatzes als Benchmark lernen Wissenschaftler die Defizite früherer AR-Analysen kennen, wie etwa die Breite der ARs, und sie sagen, dass die Ergebnisse dazu beitragen können, die Darstellung von ARs und den damit verbundenen Niederschlägen in Neuanalysen und Klimamodellen zu verbessern. Da sich die Qualität von Satellitenbeobachtungen weiter verbessert, kann die hier vorgestellte Methodik auf andere Satellitenbeobachtungen angewendet werden, um AR-Statistiken mit höherer Auflösung oder höherer Frequenz zu entwickeln.

PNNL-Kontakt

Hailong Wang
[email protected]

Finanzierung

Diese Forschung wurde vom Department of Energy Office of Science Regional and Global Model Analysis im Rahmen des HiLAT-RASM-Projekts unterstützt.

Ma, W., G. Chen, B. Guan, CA Shields, B. Tian und E. Yanez. 2023. „Bewertung der Darstellungen atmosphärischer Flüsse und der damit verbundenen Niederschläge in Reanalysen mit Satellitenbeobachtungen.“ Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 128, e2023JD038937. https://doi.org/10.1029/2023JD038937

Mit freundlicher Genehmigung von PNNL.