Franke, Philipp ORCID: 0000-0001-6298-164X (2018). Quantitative estimation of unexpected emissions in the atmosphere by stochastic inversion techniques. PhD thesis, Universität zu Köln.

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Abstract

Unexpected emission events like volcanic eruptions pose a threat to humans, climate, economy, and aviation. For decision makers, the estimation of volcanic ash in the atmosphere and its uncertainty is essential. These information enables them to take safety precautions as accurate as possible. Currently, there exists no method for estimating the emissions of volcanic ash and its uncertainty for longer lasting eruptions, in which the eruption strength varies temporally in dependence on the emission height. Therefore, an analysis system, which is able to estimate the emission strength of a volcanic eruption in a highly temporal and vertical resolution, is established in this study. This analysis system is integrated into the atmospheric chemical part of the Ensemble for Stochastic Integration of Atmospheric Simulations (ESIAS-chem) that comprises a particle smoother in combination with a discrete-grid ensemble extension of the Nelder-Mead minimization method. The extended Nelder-Mead method makes the temporal and vertical resolution of the emission strength possible. The particle smoother reduces the variance in the analysis ensemble in order to provide an accurate and reliable estimate of the emission profile. The system validation addresses the special challenge of ash cloud height analyses in case of observations restricted to bulk column mass loading information. This reflects the typical case of geostationary satellite data like thus obtained by the Spinning Enhanced Visible and InfraRed Imager (SEVIRI), while height resolving measurements like lidar data are only sparsely available. The EURopean Air pollution Dispersion – Inverse Model (EURAD-IM), which was generalized to an ensemble system, is integrated into ESIAS-chem. The performance of ESIAS-chem is tested by identical twin experiments. These tests show that for both, strong and weak wind conditions, the model is able to retrieve the observed column mass loadings of volcanic ash. The potential of the method becomes especially evident under strong wind conditions at the volcano, for which the temporal and vertical varying volcanic emissions are analyzed up to an error of only 10 % by assimilating column mass loadings. For weak wind conditions, the analysis accuracy of the emission profile is limited, because the volcanic ash emitted at different times and heights is not sufficiently separated. Increasing the assimilation window length proves to be the only possibility to improve the analysis for these weak wind conditions. The dependence of the analysis on the wind conditions is also confirmed by a statistical analysis in the context of identical twin experiments. The analysis is biased because of weak winds at the volcano as well as an insufficiently short assimilation window. The investigation of this statistical analysis shows that an error correction of volcanic ash concentrations using the observed column mass loadings can achieve highly improved estimates of the volcanic ash concentrations. Thereafter, the mean error of the column mass loadings vanishes. The mean error in estimating the height of the maximum volcanic ash concentration is lower than the vertical resolution of the model. This indicates a successful estimation of the temporal and vertical distribution of volcanic ash by assimilating column mass loadings. The efficiency in the calculation and the accuracy of the analysis of ESIAS-chem is demonstrated by a comparison with other methods for analyzing volcanic ash concentrations and its uncertainty. Especially for highly variable emissions, ESIAS-chem has more potential to estimate the emission profile and its uncertainty than currently existing methods. Besides volcanic eruptions, ESIAS-chem is applicable to various other emission scenarios. The special importance of risk assessment for unexpected emission scenarios makes ESIAS-chem most useful for these cases. The combination with a meteorological ensemble (e.g. ESIAS-met) allows for the consideration of the uncertainty of the meteorological variables.

Item Type: Thesis (PhD thesis)
Translated title:
TitleLanguage
Quantitative Schätzung von unerwarteten Emissionen in die Atmosphäre durch stochastische InversionstechnikenGerman
Translated abstract:
AbstractLanguage
Unerwartete Emissionen wie zum Beispiel durch Vulkaneruptionen, Waldbrände und Reaktorunfälle stellen eine Gefahr für den Menschen, das Klima, die Wirtschaft und den Flugverkehr dar. Eine Abschätzung der zu erwartenden Vulkanaschekonzentration sowie deren Unsicherheit ist für Entscheidungsträger von großer Bedeutung um mögliche Schutzvorkehrungen unter Berücksichtigung aller zur Verfügung stehenden Informationen zu ergreifen. Jedoch gibt es bisher keine Methode, die die Emissionen eines Vulkanausbruchs und deren Unsicherheit für einen längeren Ausbruch mit zeitlich variablen Emissionsstärken in Abhängigkeit der Emissionshöhe abschätzen kann. Daher wird in dieser Arbeit ein flexibles Analysesystem entwickelt, welches sowohl die Emissionsstärke in zeitlicher und vertikaler Auflösung als auch deren Unsicherheit ermittelt. Der hierfür neu entwickelte atmosphären-chemische Modellteil des Ensemble for Stochastic Integration of Atmospheric Simulations (ESIAS-chem) besteht aus einer Kombination aus einem "particle smoother'' und einer ensemble-basierten Erweiterung des Nelder-Mead-Simplex-Minimierungsalgorithmus auf einem diskreten Gitter im Lösungsraum. Mit Hilfe des erweiterten Nelder-Mead-Algorithmus können die Quellstärken zeitlich und vertikal aufgelöst werden. Der particle smoother dient der zuverlässigen Abschätzung der Analyseunsicherheit. Das System ermöglicht eine Abschätzung der Höhe der Vulkanasche unter Benutzung der Beobachtungen von vertikal-integrierten Säulenmassen. Dies spiegelt die Assimilation von geostationären Satellitendaten, wie sie zum Beispiel durch den Spinning Enhanced Visible and InfraRed Imager (SEVIRI) bereitgestellt werden, wieder. Diese Daten sind in einer hohen zeitlichen Auflösung verfügbar, wohingegen höhenauflösende Messungen wie die von Lidar-Geräten nur weit verstreut verfügbar sind. In ESIAS-chem ist das EURopean Air pollution Dispersion – Inverse Model (EURAD-IM) integriert, welches in ein Ensemblesystem erweitert wurde. ESIAS-chem ist erfolgreich im Rahmen eines "identical twin experiments'' getestet worden. Sowohl für starke als auch fr schwache Winde konnte ESIAS-chem die vertikal-integrierte Säulenmasse der Beobachtungen reproduzieren. Bei starken Winden wird das Potential des Modells voll ausgeschöpft und die Abschätzung der Emissionen ist bis auf eine leichte vertikale und zeitliche Glättung der Quellstärke bis auf 10 % genau. Die Grenzen der Analysefähigkeit von ESIAS-chem ist bei zu schwachen Winden gegeben. In diesen Fällen ist die Separation der Vulkanasche, die zu unterschiedlichen Zeiten und in unterschiedlichen Höhen emittiert wurde, zu gering, sodass von den vertikal-integrierten Säulenmassen der Vulkanasche nicht exakt auf die zeitliche und vertikale Verteilung der Emissionen zurückgeschlossen werden kann. Eine Erweiterung des Assimilationsfensters zeigt hier eine Verbesserung der Analyse. Die Anbhängigkeit der Analyse von den Windbedingungen wurde durch eine Fehlerabschätzung mittels statistischer Kenngrößen bestätigt. Die Analyse zeigt einen systematischen Fehler, verursacht durch schwache Winde am Vulkan und ein zu kurzes Assimilationsfenster. Durch eine Fehlerkorrektur der Vulkanaschekonzentration unter Berücksichtigung der assimilierten vertikal-integrierten Beobachtungen kann die Genauigkeit der Vorhersage der Vulkanaschekonzentration deutlich erhöht werden. Gemittelt über den Analysezeitraum zeigt nach der Fehlerkorrektur sowohl die abgeschätzte vertikal-integrierte Säulenmasse als auch die Vulkanaschekonzentration keinen Fehler bezüglich der Beobachtungen. Im Mittel liegt der Fehler bei der Abschätzung der Höhe der maximalen Vulkanaschekonzentration unterhalb der vertikalen Auflösung des Modells. Dies bestätigt die hohe Genauigkeit bei der Abschätzung der vertikalen und zeitlichen Verteilung der Vulkanaschekonzentration in der Atmosphäre. Ein Vergleich von ESIAS-chem mit weiteren Methoden zur Analyse von Vulkanaschekonzentrationen und deren Unsicherheit zeigt die Effizienz der Berechnung und Genauigkeit der Analyse durch ESIAS-chem. Gerade bei stark variablen Emissionen hat ESIAS-chem deutlich mehr Potenzial, das Emissionsprofile sowie dessen Unsicherheit abzuschätzen als zur Zeit existierende Methoden. Neben Vulkanausbrüchen ist das neu entwickelte ESIAS-chem System auf viele weitere Emissionsszenarien anwendbar. Besonders für unerwartete Emissionsereignisse aufgrund ihrer besonderen Bedeutung für die kurzfristige Risikobewertung ist die Benutzung von ESIAS-chem sinnvoll. Des Weiteren können Unsicherheiten in den meteorologischen Variablen durch Integration eines meteorologischen Ensemble (zum Beispiel von ESIAS-met) berücksichtigt werden.German
Creators:
CreatorsEmailORCID
Franke, Philippp.franke@fz-juelich.deorcid.org/0000-0001-6298-164X
URN: urn:nbn:de:hbz:38-84379
Subjects: Natural sciences and mathematics
Uncontrolled Keywords:
KeywordsLanguage
Stochastic inversion, uncertainty quantification, volcanic emissions, data assimilation, error estimationEnglish
Faculty: Faculty of Mathematics and Natural Sciences
Divisions: Faculty of Mathematics and Natural Sciences > Forschungszentrum Jülich
Language: English
Date: 2018
Date of oral exam: 20 December 2017
Referee:
NameAcademic Title
Elbern, HendrikPD Dr. rer. nat.
Shao, YapingProf. Dr. rer. nat.
Refereed: Yes
URI: http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/8437

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