Team: Aerosole und Strahlung
Der Schwerpunkt der Arbeiten im Team liegt auf der Entwicklung von Algorithmen zur Auswertung von Satellitendaten für die Bestimmung der Verteilung und Eigenschaften atmosphärischer Aerosole und deren Anwendung für Fragen des Klimawandels, von Luftqualität und Gesundheit sowie der solaren Einstrahlung. Neue Entwicklungen untersuchen den Einsatz von „Machine Learning“ und Physik-basierten Ansätzen zur Kombination verschiedener Satelliteninstrumente, um mehr Informationen über Partikel in der Atmosphäre ableiten zu können. Diese Arbeiten im Team sind eng vernetzt mit den Copernicus-Diensten für Klimawandel (C3S) und Atmosphäre (CAMS) sowie ESA-Programmen zur Klimaforschung „Climate Change Initiative (CCI)“ und „CLIMATE-SPACE“. Die Federführung bei der kontinuierlichen Iteration mit Pilotnutzern zur Detail-Analyse von Nutzeranforderungen liegt zudem im Team, das damit zu Aufbau und Nutzer-bestimmter Weiterentwicklung des CAMS-Dienstes für behördliche und kommerzielle Nutzer beiträgt.
Das Team hat die wissenschaftliche Leitung der Arbeiten zu Aerosol-Algorithmen innerhalb des CCI-Programms und trägt damit zur Etablierung von internationalen Standards zur Erstellung von Aerosol-Klimazeitreihen aus verschiedenen Satellitensensoren mit unterschiedlichem Informationsgehalt bei. In dem auf dieser Basis 2013 gegründeten Austauschforum „International Satellite Aerosol Science Network AEROSAT“ (Co-Chair: T. Popp / DFD und R. Kahn / NASA)“ werden Ideen zur Weiterentwicklung der Retrievalverfahren für verschiedene Anwendungen entwickelt. Experimente in AEROSAT konnten zeigen, dass regionale Satelliten-basierte Aerosol-Zeitreihen verschiedener Instrumente je nach Sampling und Qualitäts-Filterung unterschiedliche Absolutwerte haben, aber in ihrer zeitlichen Abfolge große Ähnlichkeit aufweisen und somit für abgesicherte Trend-Analysen genutzt werden können.
Eingebettet in CCI und AEROSAT und in Kooperation mit Metrologie-Experten wird das Konzept von pixelweisen Fehlerbalken für Aerosolretrieval durch Fehlerfortpflanzungsmethoden weiterentwickelt und demonstriert. Hierbei ist eine genaue Berücksichtigung der räumlichen und zeitlichen Korrelationen aller Fehleranteile von großer Bedeutung. Für eine verbesserte Evaluierung von Satellitendatensätzen ist eine genaue Kenntnis der Vertikal-Verteilung von Aerosolen notwendig. Hierfür wird aufbauend auf einer Machbarkeitsstudie im Rahmen der Umweltforschungsstation Schneefernerhaus (UFS) eine Konzeption zur 3D-Vermessung mit Drohnen erarbeitet, das mittelfristig an der UFS und anderen Stationen des WMO-GAW-Netzwerkes umgesetzt werden soll.
Als Basis für die Erforschung des Klimawandels mit unabhängig erstellten Satellitendatensätzen verschiedener Klimavariablen muss deren „Consistency“ nachgewiesen werden. Dazu wurden CCI-Programm-übergreifende Arbeiten vom DFD koordiniert (umfassende Definition von „Consistency“ und Konzeption ihrer systematischen Überprüfung). Im DFD-Projekt „Timeline“ werden konsistente Zeitreihen für schnell veränderliche Wolkenparameter entwickelt, die Verschiebungen in der lokalen Tageszeit aufgrund von Orbitdrifts verschiedener Satelliten berücksichtigen.
Auf der Basis all dieser F&E-Arbeiten nimmt das DFD die Führung der Erzeugung von Klima-Zeitreihen der „Atmospheric Composition“ (Ozon, Treibhausgase, Aerosole) für den Copernicus-Klimawandel-Dienst (C3S) zur kontinuierlichen Beobachtung dieser „Essential Climate Variables“ wahr und erstellt eigene Zeitreihen (aus Daten der Sensoren IASI und OLCI, sowie Fehler-gewichtete Ensemble-Produkte zur bestmöglichen Kombination der Charakteristika mehrerer externer Algorithmen für denselben Sensor). Eine neue Bayes’sche Methode zur Analyse der Wechselwirkung von Aerosolen und Wolken (Klima-Strahlungsantrieb mit der größten Unsicherheit in den IPCC-Berichten) aus Satelliten- und Modell-Datensätzen wird im Rahmen des DLR-Projektes MABAK gemeinsam mit Kollegen des IPA entwickelt und angewendet. Derartige Ansätze und Aerosolzeitreihen sollen weiterhin für ihre Nutzung zur Überwachung des Paris-Abkommens (Global Stocktake) und als Klimaindikatoren (gegenläufige Kühlungswirkung zu den Treibhausgasen durch Aerosole und Wolken) untersucht werden.
