Charakterisierung der Eyjafjallajökull-Aschewolke über München mittels Lidarmessungen

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1 Charakterisierung der Eyjafjallajökull-Aschewolke über München mittels Lidarmessungen Matthias Wiegner, Silke Groß, Volker Freudenthaler, Josef Gasteiger, Franziska Schnell Ludwig-Maximilians-Universität Meteorologisches Institut (MIM) DACH 2010, Bonn, 22.September 2010

2 Einordnung des Eyjafjallajökull-Ausbruchs unerwartetes Ereignis erheblicher Einfluß auf Wirtschaft (Flugverkehr) (wissenschafts)politisch heikel sofortige Reaktion erforderlich tatsächlich: Lidarmessungen existent Keine Wirkung auf das (globale) Klima

3 Das europäische Netzwerk EARLINET

4 Ausbreitung der Aschewolke Modellrechnungen: Position der Wolke am Freitag,16. April, 18 UTC v.l.n.r.: Flexpart (SO 2 ), EURAD (PM, 3 km), EURAD (PM, 5 km) später auch COSMO-ART für DWD

5 Die Münchner Lidarsysteme MULIS POLIS YALIS EARLINET EARLINET Wellenlänge [nm] 1064, 532, Depolarisation Raman-Kanäle 607, Reichweite 20 km 15 km 15 km Auflösung 7.5 m 7.5 m 15 m Betrieb Experte trainierte Person automatisch Entwickler MIM MIM JenOptik EARLINET: European Aerosol Research Lidar Network

6 Das Lidarpotenzial Höhe, Erstreckung, interne Struktur der Asche-Schicht Optische Eigenschaften (Extinktion, Streuung, Depolarisation, ) Physikalische Eigenschaften (Größe, Form, Masse, )

7 Ankunft über München 16. April, 17 Uhr UTC Zeitspanne: 17 UTC (16. April) bis 24 UTC (17. April); bis 13 km ü. Grd.

8 Ankunft über München oben: MULIS (Lidar) unten: YALIS (Ceilometer)

9 Optische Charakterisierung Rückstreukoeffizient: dafür Rayleigh-Kalibrierung erforderlich Extinktionskoeffizient: dafür Raman-Methode erforderlich Lidarverhältnis: Extinktionskoeffizient/Rückstreukoeffizient Depolarisationsverhältnis: dafür Kalibrierung erforderlich alle Größen sind wellenlängenabhängig!

10 Optische Charakterisierung 17. April: 2 Uhr und 7 Uhr

11 Optische Charakterisierung Auswertung: Silke Gross

12 Optische Charakterisierung Auswertung: Silke Gross

13 Aerosol-Klassifizierung Auswertung: Silke Gross

14 Aerosol-Klassifizierung Auswertung: Silke Gross

15 Mikrophysikalische Charakterisierung Größe der Partikel (Aerosolgrößenverteilung) Material der Partikel (Brechungsindex) Form der Partikel (kugelförmig/nicht-kugelförmig) Masse der Partikel (Masse pro Luftvolumen; PM10 ) Nicht direkt (per Fernerkundung) bestimmbar! Inversion aus optischen Parametern (nicht eindeutig!)

16 Mikrophysikalische Charakterisierung detailliert in Gasteiger et al. (fast fertig)

17 Mikrophysikalische Charakterisierung? = M/a p [in g/m2] Median: ca. M=1mg/m3 detailliert in Gasteiger et al. (fast fertig)

18 Nebenbemerkung: Sonnenfotometer AERONET 380 nm 532 nm 1020 nm

19 Nebenbemerkung: Sonnenfotometer AERONET 380 nm 532 nm 1020 nm

20 Erinnerung an die Lidarmessungen Auswertung: Silke Gross

21 Die europäische Skala EARLINET (European Aerosol Research Lidar Network) Messungen der Asche-Wolke an ca. 20 europäischen Stationen Bereitstellung von Quicklooks, fast in Echtzeit Tägliche Reports an das Volcanic Ash Advisory Center Präsentation weitergehender Ergebnisse auf zahlreichen Tagungen

22 Die globale Skala CALIPSO Satelliten-Lidar (Start: 4/2006) nachts: südwärts tags: nordwärts zeitl. Abstand: 100 min 1064 nm 532 nm (depol)

23 Die globale Skala Auswertung: Franziska Schnell

24 Die globale Skala Auswertung: Franziska Schnell

25 Vorletzte Folie Entwicklung der Aschewolke über München nachgewiesen Charakterisierung erfolgreich (nicht abgeschlossen) Abschätzung der Massekonzentration (im Maximum) Vergleich mit Flugzeugmessungen Verknüpfung Lidar Ceilometer sowie Lidar - Transportmodelle Bestimmung von Massenkonzentrationen

26 Vielen Dank für s Zuhören The financial support for the improvement of the EARLINET infrastructure by the European Commission under grant RICA is gratefully acknowledged. Ferner Dank für die Unterstützung der DFG im Rahmen der Forschergruppe SAMUM

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