Description: Die Bereifung (riming) ist ein Prozess, der unterkühlte Wassertröpfchen effizient in Eis umwandelt. Dieser Prozess hat daher einen signifikanten Einfluss auf die Bildung und Entwicklung von Niederschlag. Bereifung ist mit Fernerkundungsmethoden schwierig zu identifizieren und quantifizieren, und wird in Modellen noch unzureichend parametrisiert. Typischerweise werden nur intensive Bereifungsprozesse in Form von Graupel in Beobachtungs- und Modellstudien berücksichtigt Um ein besseres Verständnis über den Bereifungsprozess zu erhalten, werden in PROM-POMODORI operationelle polarimetrische Messungen aus dem C-Band Wetterradarverbund des DWD mit operationellen DWD ICON-D2 Wettervorhersagen und vertikalen Doppler-Messungen aus den hochauflösenden Wolkenradarmessungen aus JOYCE (Jülich) und vom Meteorologischen Institut der Ludwig-Maximilians-Universität in München, und auch von dem C-Band-Radarverbunds kombiniert. Aus vertikal sondierenden Doppler-Radarmessungen wird über die Fallgeschwindigkeit der Eispartikel der Bereifungsgrad quantifiziert. Der Bereifungsgrad auf Basis der JOYCE Wolkenradardaten wird dann mit den polarimetrischen Messungen aus dem Radarverbund und dem thermo(dynamischen) ICON-D2 Vorhersagen über ein maschinelles Lernverfahren korreliert. In dem man faktisch die Information aus (lokalen) Bereifungs-Retrievals von Doppler-Radarmessungen auf die räumlichen polarimetrischen und thermodynamischen Messfelder überträgt, wird die räumliche Variabilität der Bereifung in Niederschlagswolken für typische Niederschlagssituationen in Teilen Süddeutschlands untersucht. PROM-POMODORI wird die identifizierte Variabilität der Bereifung in Bezug zur ICON-D2-Gitterauflösung betrachten, und dabei untersuchen, wie significant die sub-skalige Bereifungsvariabilität ist. Darüber hinaus wird in PROM-POMODORI untersucht, ob die Güte des Bereifungs-Retrivals genutzt werden könnte, um als Indikator für kritische Flugzeug-Vereisungssituation zu dienen. Dabei werden die Retrieval-Ergebnisse, mit dem DWD ADWICE System verglichen, welches für die Luftfahrt Karten über Regionen mit potentiell kritischem Vereisungspotential zu Verfügung stellt.
Types:
SupportProgram
Origins:
/Bund/UBA/UFORDAT
Tags:
Jülich
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München
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Bewölkung
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Synergistische Wirkung
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Süddeutschland
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Fischer-Tropsch-Verfahren
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Messstellennetz
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Radar
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Bundesrepublik Deutschland
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Fahrzeugreifen
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Karte
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Atmosphärenmodell
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Daten
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Evolution
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Künstliche Intelligenz
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Luftfahrzeug
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Luftverkehr
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Prognosemodell
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Studie
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Wasseruntersuchung
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Wettervorhersage
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Wolke
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Modellierung
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Graupel
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Fernerkundung
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Niederschlag
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Partikel
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Standortbedingung
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Luftfahrt
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Bram-Verfahren
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Dopplereffekt
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Thermodynamik
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Region:
Nordrhein-Westfalen
Bounding boxes:
6.76339° .. 6.76339° x 51.21895° .. 51.21895°
License: cc-by-nc-nd/4.0
Language: Deutsch
Organisations
Time ranges:
2018-01-01 - 2025-07-31
Alternatives
-
Language: Englisch/English
Title: Combining radar POlarimetry, weather forecast MOdel outputs and DOppler radar observations for Riming analysis~(POMODORI)
Description: Riming can efficiently transform cloud supercooled liquid water into ice and therefore has a strong impact on the formation and evolution of precipitation. Yet, riming is difficult to identify, or even quantify, in remote sensing observations and to faithfully represent in atmospheric models. Commonly, only intense riming in the form of graupel is considered in observational and modeling studies. To gain a better quantitative understanding of the riming process, PROMPOMODORI will combine scanning polarimetric measurements from the German C-band weather radar network, operational short-term weather predictions from DWD’s ICON-D2 forecast model, and vertically pointing Doppler measurements from high-resolution cloud radars operated at JOYCE in Jülich and at the Meteorological Institute of the University of Munich, and, which is unique, also from the Cband radars of the German weather radar network. Vertically pointing Doppler radar measurements will be used to retrieve the degree of riming throughout a narrow atmospheric column above the radar by exploiting the effect of riming on particle terminal fall velocity. These riming retrievals will then be correlated with the spatial fields of CBand polarimetric moments and ICON-D2 (thermo)dynamic variables by employing a machine learning approach using JOYCE cloud radar data. By essentially transferring the (local) riming retrievals from Doppler radar measurements to the (spatial) fields of polarimetric and thermodynamic variables, PROM-POMODORI will investigate the spatial variability of riming in precipitating clouds for typical precipitation conditions over parts of southern Germany. PROM-POMODORI will investigate how the variability derived from the riming retrievals relates to the ICON-D2 grid resolution and whether significant spatial variability of riming is observed on a sub-grid scale. PROM-POMODORI will also explore whether the quantitative identification of riming has the potential to be used as an indicator of aircraft icing, by comparing the retrieval results with the DWD ADWICE system, which provides maps of regions with icing potentialcritical for air traffic.
https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1118004
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