Fiber-Optic Distributed Sensing : From Advancing Turbulent Flow Measurement through Experimental and Numerical Simulation to Applications in Forest Micrometeorology

Titelangaben

Abdoli, Mohammad:
Fiber-Optic Distributed Sensing : From Advancing Turbulent Flow Measurement through Experimental and Numerical Simulation to Applications in Forest Micrometeorology.
Bayreuth , 2026 . - XII, 112 S.
( Dissertation, 2026 , Universität Bayreuth, Bayreuther Graduiertenschule für Mathematik und Naturwissenschaften - BayNAT )

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Abstract

Turbulence is the principal mechanism governing the exchange and mixing of energy and matter in the atmospheric boundary layer (ABL), with implications ranging from leaf-scale processes to continental-scale interactions. While turbulence under strong winds and significant radiative forcing is well characterized, conditions under weak winds and stable stratification remain poorly understood, as they deviate from established theories such as Monin–Obukhov similarity, the Kolmogorov energy cascade, and Taylor’s frozen turbulence hypothesis. Weak-wind regimes, which are particularly prevalent in forested environments, require high-resolution spatial data to resolve the underlying physical processes. This PhD research addresses these gaps by advancing fiber-optic distributed sensing (FODS) techniques through a combination of experimental, numerical, and machine learning approaches. The work contributes to the conceptual and methodological advancement of boundary-layer meteorology by investigating the weak and intermittent turbulence, ultimately improving our understanding of energy and matter exchange under weak-wind and stable conditions. In the first part of this study, a novel FODS measurement technique (microstructure approach) was extended to enable the quantification of vertical turbulent wind and sensible heat flux. This approach uses directional temperature differences in a pair of fiber-optic (FO) cables with printed cone-shaped microstructures on them to determine wind direction and speed along the fiber. A key experimental innovation involved the use of cylindrical shrouds surrounding heated fiber-optic cables to suppress dominant horizontal wind speed fluctuations while preserving vertical turbulent signals. Among the tested configurations, a white cylindrical shroud with a 0.6 m diameter and rigid support structure exhibited optimal performance, reducing horizontal wind speed standard deviation by 35% without substantially attenuating vertical turbulence. Following optimization at ecological botanical garden (EBG) of the Bayreuth University, the method was deployed in the sub-canopy of a temperate forest to evaluate its effectiveness under natural weak-wind conditions. These measurements revealed coherent structures with clearly defined sweep and ejection phases, allowing for the detection of vertical turbulent airflow in over 60% of the data, increasing to 71% with conditional sampling. Importantly, this setup enabled the first direct estimation of sensible heat fluxes using FODS measurements, a methodological and computational advancement. The results of the first part of the thesis showed potential for improving and optimizing the microstructure approach. The second part of the thesis focuses on optimizing the microstructure geometry of FO cables to improve directional sensitivity and thermal response in turbulent flow measurements. Through extensive numerical simulations using COMSOL Multiphysics 6.0, a wider range of filled and hollow coned microstructures were evaluated for their impact on temperature differences (∆T) generated by electrically heated FO cables exposed to turbulent airflows. The hollow-cone design with a radius and height of 24 mm and 15 mm spacing was identified as the optimal configuration, outperforming filled cones by sustaining larger ∆T values (>2 K) across varying wind speeds and turbulence intensities. Notably, this design maintained ∆T of approximately 0.8 K even at 60° wind attack angles, underscoring its robustness for directional sensing. The findings highlight significant potential for improving FO cable design in atmospheric boundary layer research, enabling more accurate measurements of wind direction, vertical wind speed perturbations, and spatially distributed turbulent heat fluxes using FODS. Future work shall validate the findings under field conditions to assess the robustness and real-world applicability of the optimized design. The third part of the research integrates FODS measurement technology into micrometeorological and biogeochemical studies of forests, focusing on the spatial and temporal variability of greenhouse gas mixing ratios (CO₂, CH₄, and H₂O) in the sub-canopy. This is achieved by combining dense, high-resolution FODS arrays with complementary gas sampling network. To this end, we characterized wind regimes by sub- and above-canopy turbulence metrics. These metrics were used to differentiate between weak- and strong-wind conditions, which distinctly affect scalar gas variability. Using Random Forest modeling, turbulence-related variables including turbulent kinetic energy, vertical wind fluctuations, and dynamic stability were identified as primary drivers of scalar variability during strong-wind regimes, while temperature dominated the spatial variabilities under weak-wind conditions. CO2 variability under strong-wind conditions correlated strongly with vertical wind and dynamic stability, whereas CH4 was influenced by temperature consistently. H2O spatial variability was tightly coupled to temperature across regimes, reflecting effect of evapotranspiration dynamics in forest. Clustering of vertical potential temperature profiles from FODS using k-means algorithms classified thermal stratification regimes, showing unstable profiles enhance mixing and reduce scalar gradients, while stable stratification suppresses mixing and intensifies gradients. The potential temperature profile thus effectively integrated the influence of both turbulence and radiative processes on scalar mixing. Overall, this PhD research delivers a comprehensive advancement in fiber-optic distributed sensing technology and its application to forest sub-canopy micrometeorology. By combining experimental innovations, rigorous numerical modeling, and machine learning analyses, it enhances the capability to observe fine-scale turbulence, heat fluxes, and scalar gas dynamics with unprecedented spatial and temporal resolution. These contributions provide new tools and insights for atmospheric science, ecosystem monitoring, and climate research.

Abstract in weiterer Sprache

Turbulenz ist der zentrale Mechanismus für den Austausch und die Durchmischung von Energie und Materie in der atmosphärischen Grenzschicht (Atmospheric Boundary Layer, ABL) und beeinflusst Prozesse von der Blatt- bis zur Kontinentalebene. Während Turbulenz unter starkem Wind und ausgeprägtem Strahlungsantrieb gut beschrieben ist, bleiben Situationen mit schwachem Wind und stabiler Schichtung weitgehend unzureichend verstanden, da sie von etablierten Theorien wie der Monin–Obukhov-Ähnlichkeitstheorie, der Kolmogorow-Energiekaskade und Taylors Hypothese gefrorener Turbulenz abweichen. Schwachwindregime, die insbesondere in Waldökosystemen häufig auftreten, erfordern hochaufgelöste räumliche Messdaten, um die zugrunde liegenden physikalischen Prozesse zu erfassen. Diese Dissertation adressiert diese Forschungslücken durch die Weiterentwicklung faseroptischer, verteilter Messtechniken (Fiber-Optic Distributed Sensing, FODS) mittels experimenteller, numerischer und datengetriebener Ansätze einschließlich maschinellen Lernens. Die Arbeit leistet einen konzeptionellen und methodischen Beitrag zur Meteorologie der Grenzschicht, indem sie schwache und intermittierende Turbulenz charakterisiert und so das Verständnis von Energie- und Stoffaustausch unter stabilen Schwachwindbedingungen verbessert. Im ersten Teil dieser Arbeit wurde ein neuartiger FODS-Ansatz (Microstructure Approach) erweitert, um die Quantifizierung vertikaler turbulenter Wind- und fühlbarer Wärmeflüsse zu ermöglichen. Dabei werden gerichtete Temperaturdifferenzen zwischen einem Paar faseroptischer (FO) Kabel mit aufgedruckten, kegelförmigen Mikrostrukturen genutzt, um Windrichtung und -geschwindigkeit entlang der Faser zu bestimmen. Eine zentrale experimentelle Innovation war der Einsatz zylindrischer Ummantelungen um beheizte FO-Kabel, um dominante horizontale Windgeschwindigkeitsschwankungen zu dämpfen und gleichzeitig vertikale Turbulenzsignale zu erhalten. Unter den getesteten Konfigurationen zeigte sich eine weiße zylindrische Ummantelung mit 0,6 m Durchmesser und starrer Halterung als optimal: Sie reduzierte die Standardabweichung der horizontalen Windgeschwindigkeit um 35 %, ohne die vertikale Turbulenzsignatur wesentlich zu beeinflussen. Nach erfolgreicher Optimierung im Ökologisch-Botanischen Garten (EBG) der Universität Bayreuth wurde die Methode im Unterwuchs eines Nadelwaldes getestet, um ihre Eignung unter natürlichen Schwachwindbedingungen zu evaluieren. Die Messungen zeigten kohärente Strukturen mit klar ausgeprägten Sweep- und Ejektionsphasen. Vertikale turbulente Luftbewegungen konnten in über 60 % der Daten detektiert werden – mit bedingtem Sampling sogar in 71 %. Besonders hervorzuheben ist, dass mit diesem Aufbau erstmals eine direkte Bestimmung fühlbarer Wärmeflüsse aus FODS-Messungen möglich war, was einen methodischen und rechnerischen Fortschritt darstellt. Die Ergebnisse des ersten Teils verdeutlichen das Potenzial zur weiteren Verbesserung des Microstructure Approach. Der zweite Teil der Arbeit konzentriert sich auf die Optimierung der Mikrostrukturgeometrie von FO-Kabeln, um deren Richtungsempfindlichkeit und thermisches Ansprechverhalten in turbulenten Strömungen zu verbessern. Umfangreiche numerische Simulationen mit COMSOL Multiphysics 6.0 wurden durchgeführt, um verschiedene gefüllte und hohle Kegeldesigns hinsichtlich der erzeugten Temperaturdifferenzen (ΔT) zu analysieren, die durch elektrisch beheizte Kabel im turbulenten Luftstrom entstehen. Die hohle Kegelkonstruktion mit einem Radius und Höhe von 24 mm und einem Abstand von 15 mm erwies sich als optimal, da sie über ein breites Spektrum an Windgeschwindigkeiten und Turbulenzintensitäten hinweg ΔT-Werte von über 2 K aufrechterhielt. Auch bei Anströmwinkeln bis zu 60° zeigte diese Konfiguration stabile Temperaturdifferenzen von etwa 0,8 K und damit eine hohe Robustheit für Richtungsmessungen. Diese Ergebnisse verdeutlichen das große Potenzial zur Verbesserung faseroptischer Messsysteme in der Grenzschichtmeteorologie, insbesondere für präzisere Erfassungen von Windrichtung, vertikalen Windfluktuationen und turbulenten Wärmeflüssen mit FODS. Zukünftige Arbeiten sollten diese optimierte Geometrie unter Feldbedingungen validieren, um ihre Anwendbarkeit und Robustheit zu überprüfen. Der dritte Teil der Dissertation integriert die FODS-Messtechnik in mikrometeorologische und biogeochemische Untersuchungen von Wäldern und konzentriert sich auf die räumliche und zeitliche Variabilität der Mischungsverhältnisse von Treibhausgasen (CO₂, CH₄ und H₂O) im Unterwuchs. Hierzu wurden dichte, hochaufgelöste FODS-Arrays mit einem ergänzenden Gasprobennetzwerk kombiniert. Zur Charakterisierung der atmosphärischen Bedingungen wurden Windregime anhand turbulenter Kennwerte ober- und unterhalb des Kronendachs definiert. Diese Metriken dienten zur Unterscheidung zwischen Schwach- und Starkwindbedingungen, die sich deutlich auf die Variabilität der Skalarkonzentrationen auswirken. Mithilfe von Random-Forest-Modellen wurden turbulenzbezogene Variablen wie turbulente kinetische Energie, vertikale Windfluktuationen und dynamische Stabilität als Haupttreiber der Skalarvariabilität unter Starkwindbedingungen identifiziert, während bei Schwachwindbedingungen die Temperatur dominierte. Die CO₂-Variabilität korrelierte unter stark turbulenten Bedingungen stark mit der vertikalen Windgeschwindigkeit und dynamische Stabilität, während CH₄ überwiegend durch die Temperatur beeinflusst wurde. Die H₂O-Variabilität war in allen Regimen eng mit der Temperatur gekoppelt, was den Einfluss der Evapotranspiration widerspiegelt. Durch Clustering vertikaler Temperaturprofile aus den FODS-Daten mittels k-means-Algorithmus konnten atmosphärische Stratifizierungsregime identifiziert werden: Instabile Profile förderten die Durchmischung und reduzierten Skalargradienten, während stabile Schichtung die Durchmischung hemmte und Gradienten verstärkte. Das vertikale Temperaturprofil erwies sich somit als integraler Indikator für das Zusammenspiel von Turbulenz und Strahlungsprozessen bei der Skalarmischung. Insgesamt liefert diese Dissertation einen umfassenden Beitrag zur Weiterentwicklung der FODS-Technologie und ihrer Anwendung in der Mikrometeorologie bewaldeter Grenzschichten. Durch die Kombination experimenteller Innovationen, numerischer Modellierung und datengetriebener Analysen mittels maschinellen Lernens werden neue Möglichkeiten geschaffen, Turbulenz, Wärmeflüsse und Skalarkonzentrationen mit bisher unerreichter räumlicher und zeitlicher Auflösung zu erfassen. Diese Erkenntnisse liefern wertvolle Grundlagen für die Atmosphärenwissenschaft, das Ökosystemmonitoring und die Klimaforschung.