Im Rahmen des 'Mesoscale Alpine Programme' (MAP), einer internationalen kooperativen Forschungsinitiative zahlreicher Institutionen europäischen und außereuropäischer Länder zum Studium intensiver Wettervorgänge im Alpenraum, ist die Erforschung des Föhns als ein Schwerpunkt festgelegt worden. Das Alpenrheintal von seinem Ursprung an den Pässen des Alpenhauptkamms bis zum Bodensee, einschließlich der Seitentäler, wurde von den internationalen MAP Gremien zum Zielgebiet ausgewählt. Diese Region wird in einer gemeinsamen Aktion im kommenden Jahr von einem dichten Beobachtungsnetz überzogen um den Atmosphärenzustand während interessanter meteorologischer Situationen zu erfassen. Der vorliegende Forschungsantrag soll einer der österreichischen Beiträge zu dieser internationalen Initiative werden. Er ist so angelegt, dass er einerseits die Messungen der zahlreichen anderen Forschergruppen durch zusätzliche Messungen ergänzt, anderseits werden eigene Forschungsziele verfolgt. Die entsprechenden Fragestellungen sollen dann anhand des gemeinsamen MAP Datensatzes studiert werden. Das vorliegende Projekt verfolgt zwei Hauptziele, nämlich (1) die Erfassung der kleinskaligen räumlich zeitlichen Variabilität und des Lebenszyklus von Föhnepisoden in Bodennähe, und (2) die Beobachtung der Struktur der Föhnströmung in der unteren und mittleren Troposphäre, wobei vor allem auf die Wechselwirkung zwischen den Strömungsprozessen in Tälern verschiedener Länge, Breite und Richtung eingegangen werden soll. Als weiteres Ziel ist die Qualitäts-Evaluierung der erhobenen Messdaten zu nennen, die mittels eines ausgeklügelten Verfahrens durchgeführt werden soll, welches in der jüngsten Zeit von den Antragstellern entwickelt wurde. Die qualitätsgeprüften Messungen sollen schließlich dem internationalen MAP Datenzentrum für die weitere Bearbeitung zur Verfügung gestellt werden, von wo die Antragsteller dann als Gegenleistung auch die Beobachtungsdaten der anderen beteiligten Forschergruppen beziehen können. Das Alpenrheingebiet wurde deshalb als Zielgebiet ausgewählt, weil dort klimatologisch eine der höchsten Wahrscheinlichkeiten für Föhn im Alpenraum vorliegt und die Länder Österreich, Schweiz und Deutschland betroffen sind. Außer an wenigen langjährigen Klimastationen ist bisher wenig über die kleinräumige Struktur von Föhn in dem von den Antragstellern ausgewählten Gebiet bekannt, nämlich dem Walgau von Bludenz bis Feldkirch und dem Brandner Tal, südlich von Bludenz. Eine bessere Kenntnis und vor allem eine besser Vorhersage von Föhn in diesem Gebiet ist von großem praktischem Wert, da immer wieder Schäden durch Föhn (z. B. Sturmschäden) auftreten und plötzlich und unerwartet auftretende Windböen und Turbulenz eine beträchtliche Gefahr für die Luftfahrt, insbesondere für motorlose Fluggeräte darstellt. usw.
Heat Flow Quality Analysis Toolbox hfqa_tool is a Python package containing tools for validating and evaluating the quality of heat flow data. It is designed for researchers and professionals. hfqa_tool simplifies heat flow data analysis by providing standardized and reproducible quality checks. This is developed in compliance with the paper by Fuchs et al. (2023) titled "Quality-assurance of heat-flow data: The new structure and evaluation scheme of the IHFC Global Heat Flow Database," published in Tectonophysics 863: 229976. Also revised for the newer release 2024. There are mainly 2 functions defined in this tool with description as follows:
vocabulary_check(): This set of code has been developed to check whether all the values entered in a Heatflow database adhere to a controlled vocabulary and proper structure described in the aforementioned scientific paper. It generates an error message for each entry where the value entered is out of bounds and does not meet the assigned criteria. The code also enables checking the vocabulary for multiple values entered in a single column for a particular Heatflow data entry. It's a recommended prerequisite before calculating 'Quality Scores' for a given Heatflow dataset.
quality_scores(): This code has been developed to assess the quality of the Heatflow database in terms of U-score (Uncertainty quantification), M-Score (Methodological quality), and P-Flags (Perturbation effects) adhering to the data structure described in the aforementioned scientific paper.