Universität zu Köln

Passive Mikrowellenbeobachtungen von polarumlaufenden Satelliten enthalten Informationen sowohl über das Meereis als auch über Wolken, die wesentliche Bestandteile des arktischen Klimasystems sind. Die Gewinnung dieser Informationen erfordert physikalische oder empirische Simulationen des Strahlungstransfers an der Oberfläche. Komplexe Prozesse des arktischen Klimasystems bestimmen die räumlich-zeitliche Variabilität der optischen Eigenschaften des Meereises und schränken die Möglichkeiten der Klimaaufzeichnung aus historischen Beobachtungen und der Nutzung kürzlich gestarteter Submillimeter-Missionen ein. Diese Arbeit nutzt suborbitale passive Mikrowellenbeobachtungen von mehreren Plattformen, um das Verständnis der räumlich-zeitlichen Variabilität der Emissivität von Meereis bei Millimeter- und Submillimeterwellen und deren Darstellung in physikalischen Strahlungstransfermodellen zu verbessern und die Genauigkeit der Ermittlung des Flüssigwasserpfads von Wolken über Meereis zu bewerten. Meereis und seine Schneebedeckung sind aufgrund der Eisverformung, der Drift und ihrer Entstehungsgeschichte räumlich heterogen. Daher ist zu erwarten, dass die Emissivität des Meereises auf kleinen räumlichen Skalen variiert, die von groben Satelliten-Footprints nicht aufgelöst werden. Luftgestützte Beobachtungen der Emissivität von Meereis, die im Rahmen von Feldkampagnen zwischen 89 und 340 GHz gewonnen wurden, ermöglichen eine Quantifizierung dieser kleinräumigen räumlichen Variabilität mit einer Auflösung im Hektometerbereich, die für neue Submillimeter-Satellitenmissionen relevant ist. Zur Identifizierung unterschiedlicher Emissivitätsspektren des Meereises wird eine Klassifizierungsmethode verwendet. Die vier identifizierten Spektren werden anhand von Bildern einer visuellen Kamera mit ähnlichen Meereis- und Schneeeigenschaften bestimmten Meereistypen zugeordnet. Jeder Cluster weist eine geringe spektrale Emissivitätsvariabilität von 183 bis 340 GHz auf. Die räumliche Variabilität hängt stark von der Auflösung ab und verringert sich um 50% von der Hektometerauflösung auf die typische Größe von Satellitenmessungen bei 340 GHz. Kollokationen mit Satellitenbeobachtungen zeigen geringe spektrale Gradienten von 89 bis 340 GHz auf der Skala der Satellitenmessungen, da kleinräumige Merkmale sich ausgleichen. Die Mikrowellenemissivität des Meereises variiert zeitlich aufgrund von Veränderungen seiner makro- und mikrophysikalischen Eigenschaften, insbesondere zu Beginn der Oberflächenvereisung am Ende des Sommers. Schiffsgestützte Beobachtungen über zwei Monate hinweg mit zwei abtastenden Mikrowellenradiometern zwischen 22 und 243 GHz erfassen diese zeitliche Entwicklung der Oberflächen-Emissivität im Meterbereich. Während der Neubildungsphase des Eises wandelt sich die Oberflächen-Emissivität von der Signatur offenen Wassers zu Nilas. Dieser Übergang wird kontinuierlich aufgelöst und weist eine hohe Korrelation über alle Frequenzen hinweg auf. Die anschließende Schneedeckenbildung und die damit verbundene Volumenstreuung durch Schneekörner reduzieren die Emissivität bei 183 und 243 GHz von 0,95 auf etwa 0,6, während bei niedrigeren Frequenzen (22 bis 51 GHz), bei denen die Streuung geringer ist, fast keine Veränderung auftritt. Es wird ein neuartiges Regressionsmodell angewendet, das die Emissivität bei 243 GHz aus Graustufen-Kamerabildern vorhersagt. Diese Methode unterstreicht die Rolle des Schneevorkommens für die Verringerung der Emissivität. Simulationen mit Strahlungstransfermodellen von blankem und schneebedecktem neuem Eis stimmten statistisch mit der entlang der Schiffsroute beobachteten frequenz-, winkel- und polarisationsabhängigen Emissivitätssignatur überein. Die Ermittlung des Wolkenflüssigwasserpfades (cloud liquid water path; CLWP) aus passiven Mikrowellenbeobachtungen über dem arktischen Meereis erfordert eine Trennung der Strahlungsbeiträge des Meereises und der Atmosphäre. Ein Optimal Estimation-Retrieval, das ein gekoppeltes physikalisches Meereis-Atmosphäre-Strahlungstransfermodell invertiert, wird auf Daten eines luftgestützten passiven Mikrowellenradiometers von 22 bis 183 GHz angewendet. Das Retrieval wird anhand von kollokierten luftgestützten Referenzbeobachtungen, wie z. B. der Erkennung von Wolkenflüssigkeitsschichten mittels Lidar, bewertet. Die Nachweisbarkeit des flüssigen Wasserpfads in Wolken, definiert als das 95. Perzentil des falsch-detektierten CLWP unter wolkenfreien Bedingungen, beträgt in der zentralen Arktis etwa 50 g/m2 und steigt in Richtung der Randzone des Meereises auf bis zu 350 g/m2 an. Die relative Genauigkeit des Retrievals verbessert sich mit zunehmendem CLWP auf unter 50% für CLWP über 100 g/m2. Die größte Herausforderung bei der CLWP-Ermittlung ist die Ähnlichkeit zwischen CLWP-Emission und Oberflächensignalen aufgrund von Streuung in der oberen Schneedecke und Emissionen durch Nilas in Rinnen. Darüber hinaus verursachen atmosphärische Ereignisse wie Schmelz-Gefrier-Zyklen während Warmlufteinbrüchen Unsicherheiten bei dem Retrieval, da sie die optischen Eigenschaften der Schneedecke verändern.

UNSPECIFIED