URN to cite this document: urn:nbn:de:bvb:703-epub-5700-5
Title data
Pfister, Lena:
Improving our Understanding of the Atmospheric Weak-wind Boundary Layer using Spatially Explicit Observations near the Ground Surface.
Bayreuth
,
2020
. - XVI, 125 P.
(
Doctoral thesis,
2020
, University of Bayreuth, Faculty of Biology, Chemistry and Earth Sciences)
|
|||||||
Download (34MB)
|
Project information
Project financing: |
ERC_Starting Grant - Metamech This doctoral thesis was done within the DarkMix project of Prof. Dr. Christoph Thomas (Micrometeorology) which received funding from the European Research Council (ERC) under the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No 724629. For this doctoral thesis the data set from the Shallow Cold Pool experiment was analyzed which received support from awards AGS-1115011, AGS-1614345, and AGS-0955444 by the National Science Foundation and contracts W911NF-10-1-0361 and W911NF-09-1-0271 by the Army Research Office, and the Earth Observing Laboratory of the National Center for Atmospheric Research which collected the sonic anemometer measurements. |
---|
Abstract
Within the atmospheric boundary layer energy and matter are most effectively exchanged with the earth’s surface by turbulence. Turbulence is the irregular almost random fluctuation in velocity, temperature, and scalars. Research accordingly focuses on turbulent exchange processes. While those processes are mostly understood during the day, we need to improve our understanding of the nocturnal boundary layer especially during calm winds. Correspondingly, this doctoral thesis investigated turbulence within the nocturnal boundary layer using spatially explicit observations near the ground surface. The observations were taken during the Shallow Cold Pool experiment (SCP) in Colorado, USA, in 2012. The data set had a unique combination of different techniques also featuring fiber-optic distributed sensing~(FODS) with spatial continuous measurements. The gentle terrain of the field site was chosen as it commonly is assumed to have a rather small impact on the nocturnal boundary layer and represents most of the earth's surface. For investigating turbulence, we developed a nighttime classification scheme based on a surface energy balance which determined static stability, wind regime, and longwave radiative forcing as the three forcing parameter. Not only each forcing parameter had a specific impact on turbulence but also the three selected night classes determined by the combination of them, hence, they were further investigated. The first night class represented conditions with strong dynamic forcing elevating near-surface temperature by topographically induced mixing at the North shoulder of the valley. The second night class was a concurrence of topographically induced mixing and cold air at the bottom of the valley due to strong radiative cooling. The third night class was characteristic of weak winds eroding the impact of mechanical mixing but enhancing the impact of cold air within the valley. Consequently, the proposed classification scheme is successful in sorting the experimental data into physically meaningful temperature and flow regimes representing turbulence within the boundary layer. The classification scheme, however, was not successful in detecting submeso-scales motions which also impact turbulence within the weak-wind boundary layer significantly. A follow up study showed that at three different field site including SCP the variability of temperature is significantly increased during the submeso scale and usually is larger than the nocturnal temperature trend. Accordingly, a case study of the SCP data featuring a submeso-scale motion was investigated in detail. During weak winds a transient cold-air pool developed within the valley which was displaced uphill towards the North shoulder by a South-Westerly flow. At the North shoulder temperatures were usually elevated due to turbulent mixing. Consequently, the two air masses created a sharp boundary which we refer to as thermal submeso-front (TSF) in the following studies. We anticipate that these interactions are globally common. Further investigations are necessary to fully understand the relation between temperature variability, wind speed and direction, the topography, and TSFs. Correspondingly, for the last two studies a detection algorithm was developed which accurately determined the TSF location. This was the first study being able to continuously track a submeso-scale motion. TSFs were frequently occurring within the nocturnal boundary emphasizing their relevance. TSFs consist of two layers which push against each other forcing the TSF up and down the valley side wall in a wave like motion. The warm-air layer is mechanically generated by topographically induced mixing at the plateau-edge, while the cold-air layer is thermo-dynamically driven by topographically induced cold-air drainage. TSFs vanish during strong wind speed and spatially homogeneous wind direction which most likely erodes any cold air. The key to these insights was FODS as we could conditionally average parameters depending on the occurrence and location of TSFs. TSFs impact the boundary layer significantly. During TSFs ergodicity assumptions are invalid as their advective velocity is an order of magnitude lower than the mean wind speed. The mean difference of the sensible heat flux between the air layers of TSFs is 30~Wm$^{-2}$, hence, the impact on turbulence is strong. At the valley bottom the air layers of TSFs are stacked which increases static stability beyond the capability of radiative forcing. Here, the decoupled cold-air layer also invalidates flux-gradient similarity theory. Unfortunately, no distinct forcing for TSFs nor a relation to a wind or thermal regime could be determined. FODS outperformed point observations as even the dense network of the SCP experiment missed TSFs most of the time. So far many submeso scale motions are detected, but their relation, interaction, and needed forcing is not well understood. We need to change from classification schemes using vertical forcing mechanism and focus on the relation between motions on multiple scales. Further, classification schemes and modeling studies need to incorporate the impacts of topography as well as horizontal advection to improve our understanding of the nocturnal boundary layer.
Abstract in another language
Innerhalb der atmosphärischen Grenzschicht werden Energie und Materie mit der Erdoberfläche am effektivsten durch Turbulenzen ausgetauscht. Turbulenz ist die unregelmäßige, fast zufällige Fluktuation von Geschwindigkeit, Temperatur und Skalaren. Die Forschung konzentriert sich dementsprechend auf turbulente Austauschprozesse. Während diese Prozesse während des Tages gut verstanden sind, müssen wir unser Verständnis der nächtlichen Grenzschicht vor allem bei schwachen Winden verbessern. Dementsprechend untersuchte diese Doktorarbeit die Turbulenz innerhalb der nächtlichen Grenzschicht anhand räumlich expliziter Beobachtungen nahe der Bodenoberfläche. Die Beobachtungen wurden während des Shallow Cold Pool Experiments (SCP) in Colorado, USA, im Jahr 2012 gemacht. Der Datensatz wies eine einzigartige Kombination verschiedener Techniken auf, die auch räumlich kontinuierliche Messungen mittels der Glasfasertechnik (fiber-optic distributed sensing - FODS) beinhaltete. Das sanfte Gelände des Feldstandortes wurde gewählt, da allgemein davon ausgegangen wird, dass es einen eher geringen Einfluss auf die nächtliche Grenzschicht hat und den größten Teil der Erdoberfläche darstellt. Für die Untersuchung von Turbulenzen entwickelten wir ein nächtliches Klassifikationsschema auf der Grundlage einer Oberflächenenergiebilanz, die die statische Stabilität, das Windregime und den langwelligen Strahlungsantrieb als die drei Antriebsparameter bestimmte. Nicht nur jeder Antriebsparameter hatte einen spezifischen Einfluss auf die Turbulenz, sondern auch die drei ausgewählten Nachtklassen, die durch die Kombination dieser Parameter bestimmt wurden. Entsprechend wurden die Nachtklassen weiter untersucht. Die erste Nachtklasse repräsentierte Bedingungen mit starkem dynamischem Antrieb, der die oberflächennahe Temperatur durch topographisch induzierte Vermischung an der Nordschulter des Tals erhöhte. Die zweite Nachtklasse war ein Zusammentreffen von topographisch induzierter Durchmischung und kalter Luft am Talboden aufgrund starker Strahlungskühlung. Die dritte Nachtlasse war charakteristisch für schwache Winde, die den Einfluss der mechanischen Durchmischung untergruben, aber den Einfluss der kalten Luft innerhalb des Tals verstärkten. Folglich ist das vorgeschlagene Klassifikationsschema erfolgreich bei der Sortierung der experimentellen Daten in physikalisch aussagekräftige Temperatur- und Strömungsregime, die charakteristisch für Turbulenzen innerhalb der Grenzschicht sind. Das Klassifizierungsschema war jedoch nicht erfolgreich bei der Erkennung von submeso-skaligen Bewegungen, die sich ebenfalls signifikant auf die Turbulenz gerade innerhalb der Schwachwindgrenzschicht auswirken. Eine Folgestudie zeigte, dass an drei verschiedenen Feldstandorten, einschließlich SCP, die Variabilität der Temperatur während der Submeso-Skala signifikant erhöht ist und gewöhnlich größer ist als der nächtliche Temperaturtrend. Dementsprechend wurde eine Fallstudie der SCP Daten mit einer submeso-skaligen Strömungen im Detail untersucht. Bei schwachen Winden entwickelte sich innerhalb des Tals ein transienter Kaltluftsee, der durch eine südwestliche Strömung bergauf zur Nordschulter hin verschoben wurde. An der Nordschulter waren die Temperaturen aufgrund der turbulenten Durchmischung meist erhöht. Dementsprechend schufen die beiden Luftmassen eine scharfe Grenze, die wir in der folgenden Studie als thermische Submesofront (TSF) bezeichnen. Wir gehen davon aus, dass diese Wechselwirkungen allgemein in seichtem Gelände üblich sind. Weitere Untersuchungen sind notwendig, um die Beziehung zwischen Temperaturvariabilität, Windgeschwindigkeit und -richtung, der Topographie und den TSFs vollständig zu verstehen. Dementsprechend wurde für die letzten beiden Studien ein Detektionsalgorithmus entwickelt, der die TSF-Lage genau bestimmt. Dies war die erste Studie, die in der Lage war, eine submeso-skalige Strömung kontinuierlich zu verfolgen. TSFs traten häufig innerhalb der nächtlichen Grenzschicht auf, was ihre Relevanz unterstreicht. TSFs bestehen aus zwei Schichten, die gegeneinanderdrücken und die TSF in einer wellenartigen Bewegung an der Talseitenwand auf und ab zwingen. Die Warmluftschicht wird mechanisch durch topographisch induzierte Durchmischung an der Plateaukante erzeugt, während die Kaltluftschicht thermodynamisch durch topographisch induzierte Kaltluftabfluss angetrieben wird. TSFs verschwinden bei starker Windgeschwindigkeit und räumlich homogener Windrichtung, was höchstwahrscheinlich zur Erosion der Kaltluft führt. Der Schlüssel zu diesen Erkenntnissen war FODS, da wir die Parameter in Abhängigkeit vom Vorkommen und der Lage von TSF mitteln und analysieren konnten. TSFs beeinflussen die atmosphärische Grenzschicht signifikant. Ergodizitätsannahmen sind während TSFs ungültig, da ihre advektive Geschwindigkeit eine Größenordnung niedriger ist als die mittlere Windgeschwindigkeit. Die mittlere Differenz des fühlbaren Wärmestroms zwischen den Luftschichten von TSFs beträgt 30~Wm$^{-2}$, daher ist der Einfluss auf die Turbulenz stark. In der Talsohle sind die Luftschichten von TSFs gestapelt, was die statische Stabilität über die Fähigkeit des Strahlungsantriebs hinaus erhöht. Hier entkräftet die entkoppelte Kaltluftschicht auch die Flussgradienten-Ähnlichkeitstheorie. Leider konnte weder ein eindeutiger Antriebsparameter für TSFs noch eine Beziehung zu einem Wind- oder thermischen Regime festgestellt werden. FODS übertraf die Punktbeobachtungen, da selbst das dichte Netzwerk des SCP-Experiments die TSFs die meiste Zeit nicht erkannte. Bisher sind viele submeso-skalige Strukturen entdeckt, aber ihre Beziehung, Wechselwirkung und der erforderliche Antrieb sind noch nicht gut verstanden. Wir müssen uns von Klassifizierungsschemata mittels vertikaler Antriebsmechanismen lösen und uns auf die Beziehung zwischen Bewegungen auf mehreren Skalen konzentrieren. Darüber hinaus müssen Klassifikationsschemata und Modellierungsstudien die Auswirkungen der Topographie sowie horizontale Advektion berücksichtigen, um unser Verständnis der nächtlichen Grenzschicht zu verbessern.