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Investigating submeso motions with DTS

Investigating submeso motions with DTS

Karl Lapo (ORCID: 0000-0002-4637-2032)
  • Grant-DOI 10.55776/ESP214
  • Förderprogramm ESPRIT
  • Status laufend
  • Projektbeginn 17.10.2022
  • Projektende 16.02.2026
  • Bewilligungssumme 294.016 €

Wissenschaftsdisziplinen

Geowissenschaften (90%); Informatik (10%)

Keywords

    Boundary Layer Meteorology, Distributed Temperature Sensing, Stable Boundary Layer, Intermittent Turbulence, Complex Terrain, Submeso Motions

Abstract

Turbulenzen in der Atmosphäre vermischen die Luft und gleichen Inhomogenitäten in Temperatur und Gaskonzentration aus. Von besonderer Bedeutung ist, dass sie den Transport von Wärme und Gasen in der Nähe der Erdoberfläche steuern. Normalerweise ist die Atmosphäre tagsüber in Oberflächennähe wärmer und darüber kühler. In diesem Fall ist die Turbulenz stark und kann Gase und Wärme leicht vertikal von der Oberfläche wegbewegen, da die warme Luft darunter einen größeren Auftrieb hat als die Luft darüber. Wir verstehen diese Art von Turbulenz recht gut. In der Nacht, über reflektierenden Oberflächen wie Schnee und im polaren Winter sind die Turbulenzen dagegen oft nicht so stark. In diesen Fällen ist die Atmosphäre in der Nähe der Oberfläche kühler und in der Höhe wärmer. In diesem Fall hat die Luft in Oberflächennähe einen geringeren Auftrieb als die Luft darüber, wodurch stabile Bedingungen entstehen. Daher werden bei stabilen Bedingungen vertikale Bewegungen oft, aber nicht immer, unterdrückt, so dass die Turbulenzen nur eine schwache Durchmischung der Gase und einen geringen Wärmetransport bewirken. Diese Art von Turbulenzen hat starke Auswirkungen auf eine Reihe von Systemen wie Landwirtschaft, Hydrologie, Wettervorhersage, Nebelbildung und Luftqualität. Das Hauptproblem besteht darin, dass die Turbulenz unter stabilen Bedingungen nicht gut verstanden wird. Unter stabilen Bedingungen kann sich die atmosphärische Turbulenz plötzlich verstärken und die Atmosphäre durchmischen, zu anderen Zeiten findet kein turbulenter Transport statt, und manchmal liegt sie dazwischen. Die Theorie bildet diese Übergänge nicht ab. Infolgedessen haben Atmosphärenmodelle (z. B. für Wettervorhersagen) oft Schwierigkeiten, die Atmosphäre unter stabilen Bedingungen darzustellen. Es wird vermutet, dass gut organisierte Strömungen in der Atmosphäre, die in der Fachsprache "Submeso- Bewegungen" genannt werden, Turbulenzen verursachen, die zwischen diesen Zuständen wechseln. Diese Bewegungen sind jedoch mit den üblichen Beobachtungen und Theorien schwer zu untersuchen, da sie eine Größe haben, die zwischen dem liegt, was wir mit Wetterstationen beobachten können, und dem, was wir mit Techniken wie Satelliten beobachten können. Um unser Verständnis der Atmosphäre zu verbessern, brauchen wir einen neuen Ansatz. Wir haben einen völlig neuen Weg zur Untersuchung der Bewegungen der Atmosphäre beschritten und können Strömungsmuster aufdecken, die bisher nur vermutet werden konnten. Zunächst werden wir eine neue Technik namens Distributed Temperature Sensing (DTS) anwenden, die es uns ermöglicht, die Atmosphäre kontinuierlich entlang von in der Luft aufgehängten Glasfaserkabeln zu beobachten. Submeso-Bewegungen und andere Arten von Strömungen werden durch den Einsatz von DTS deutlich sichtbar. Diese Technik ist zwar neu, wurde aber schon früher eingesetzt. Die größte Einschränkung besteht in der Verwendung der DTS-Daten, da Tausende von Beobachtungen gleichzeitig entlang jedes Glasfaserkabels gemacht werden. Im zweiten Teil der Forschungsarbeit werden wir einen neuen mathematischen Rahmen schaffen, der diese Bewegungen in den DTS-Daten objektiv aufzeigt. Mit diesen beiden Techniken können wir alle Bewegungen der Atmosphäre, einschließlich Submeso-Bewegungen, identifizieren und charakterisieren, was einen technischen Durchbruch für geophysikalische Studien im Allgemeinen darstellen dürfte. Mit diesen Ergebnissen werden wir zum ersten Mal in der Lage sein, beliebige Submeso-Bewegungen direkt zu beschreiben und Rückschlüsse auf ihre Entstehung zu ziehen. Dieses Wissen wird uns helfen, die nächste Generation der Turbulenztheorie zu schreiben und Wettervorhersagen zu verbessern.

Forschungsstätte(n)
  • Universität Innsbruck - 100%
Nationale Projektbeteiligte
  • Ivana Stiperski, Universität Innsbruck , Mentor:in
  • Mathias Rotach, Universität Innsbruck , nationale:r Kooperationspartner:in

Research Output

  • 5 Zitationen
  • 2 Publikationen
Publikationen
  • 2025
    Titel Scale-Aware Evaluation of Complex Mountain Boundary Layer Flow From Observations and Simulations
    DOI 10.1029/2025gl116441
    Typ Journal Article
    Autor Lapo K
    Journal Geophysical Research Letters
    Link Publikation
  • 2025
    Titel A method for unsupervised learning of coherent spatiotemporal patterns in multiscale data
    DOI 10.1073/pnas.2415786122
    Typ Journal Article
    Autor Lapo K
    Journal Proceedings of the National Academy of Sciences
    Link Publikation

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