2 resultados para atmospheric convection
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Resumo:
Hochreichende Konvektion über Waldbränden ist eine der intensivsten Formen von atmosphärischer Konvektion. Die extreme Wolkendynamik mit hohen vertikalen Windgeschwindigkeiten (bis 20 m/s) bereits an der Wolkenbasis, hohen Wasserdampfübersättigungen (bis 1%) und die durch das Feuer hohen Anzahlkonzentration von Aerosolpartikeln (bis 100000 cm^-3) bilden einen besonderen Rahmen für Aerosol-Wolken Wechselwirkungen.Ein entscheidender Schritt in der mikrophysikalischen Entwicklung einer konvektiven Wolke ist die Aktivierung von Aerosolpartikeln zu Wolkentropfen. Dieser Aktivierungsprozess bestimmt die anfängliche Anzahl und Größe der Wolkentropfen und kann daher die Entwicklung einer konvektiven Wolke und deren Niederschlagsbildung beeinflussen. Die wichtigsten Faktoren, welche die anfängliche Anzahl und Größe der Wolkentropfen bestimmen, sind die Größe und Hygroskopizität der an der Wolkenbasis verfügbaren Aerosolpartikel sowie die vertikale Windgeschwindigkeit. Um den Einfluss dieser Faktoren unter pyro-konvektiven Bedingungen zu untersuchen, wurden numerische Simulationen mit Hilfe eines Wolkenpaketmodells mit detaillierter spektraler Beschreibung der Wolkenmikrophysik durchgeführt. Diese Ergebnisse können in drei unterschiedliche Bereiche abhängig vom Verhältnis zwischen vertikaler Windgeschwindigkeit und Aerosolanzahlkonzentration (w/NCN) eingeteilt werden: (1) ein durch die Aerosolkonzentration limitierter Bereich (hohes w/NCN), (2) ein durch die vertikale Windgeschwindigkeit limitierter Bereich (niedriges w/NCN) und (3) ein Übergangsbereich (mittleres w/NCN). Die Ergebnisse zeigen, dass die Variabilität der anfänglichen Anzahlkonzentration der Wolkentropfen in (pyro-) konvektiven Wolken hauptsächlich durch die Variabilität der vertikalen Windgeschwindigkeit und der Aerosolkonzentration bestimmt wird. rnUm die mikrophysikalischen Prozesse innerhalb der rauchigen Aufwindregion einer pyrokonvektiven Wolke mit einer detaillierten spektralen Mikrophysik zu untersuchen, wurde das Paketmodel entlang einer Trajektorie innerhalb der Aufwindregion initialisiert. Diese Trajektore wurde durch dreidimensionale Simulationen eines pyro-konvektiven Ereignisses durch das Model ATHAM berechnet. Es zeigt sich, dass die Anzahlkonzentration der Wolkentropfen mit steigender Aerosolkonzentration ansteigt. Auf der anderen Seite verringert sich die Größe der Wolkentropfen mit steigender Aerosolkonzentration. Die Reduzierung der Verbreiterung des Tropfenspektrums stimmt mit den Ergebnissen aus Messungen überein und unterstützt das Konzept der Unterdrückung von Niederschlag in stark verschmutzen Wolken.Mit Hilfe des Models ATHAM wurden die dynamischen und mikrophysikalischen Prozesse von pyro-konvektiven Wolken, aufbauend auf einer realistischen Parametrisierung der Aktivierung von Aerosolpartikeln durch die Ergebnisse der Aktivierungsstudie, mit zwei- und dreidimensionalen Simulationen untersucht. Ein modernes zweimomenten mikrophysikalisches Schema wurde in ATHAM implementiert, um den Einfluss der Anzahlkonzentration von Aerosolpartikeln auf die Entwicklung von idealisierten pyro-konvektiven Wolken in US Standardamtosphären für die mittleren Breiten und den Tropen zu untersuchen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Anzahlkonzentration der Aerosolpartikel die Bildung von Regen beeinflusst. Für geringe Aerosolkonzentrationen findet die rasche Regenbildung hauptsächlich durch warme mikrophysikalische Prozesse statt. Für höhere Aerosolkonzentrationen ist die Eisphase wichtiger für die Bildung von Regen. Dies führt zu einem verspäteten Einsetzen von Niederschlag für verunreinigtere Atmosphären. Außerdem wird gezeigt, dass die Zusammensetzung der Eisnukleationspartikel (IN) einen starken Einfluss auf die dynamische und mikrophysikalische Struktur solcher Wolken hat. Bei sehr effizienten IN bildet sich Regen früher. Die Untersuchung zum Einfluss des atmosphärischen Hintergrundprofils zeigt eine geringe Auswirkung der Meteorologie auf die Sensitivität der pyro-konvektiven Wolken auf diernAerosolkonzentration. Zum Abschluss wird gezeigt, dass die durch das Feuer emittierte Hitze einen deutlichen Einfluss auf die Entwicklung und die Wolkenobergrenze von pyro-konvektive Wolken hat. Zusammenfassend kann gesagt werden, dass in dieser Dissertation die Mikrophysik von pyrokonvektiven Wolken mit Hilfe von idealisierten Simulation eines Wolkenpaketmodell mit detaillierte spektraler Mikrophysik und eines 3D Modells mit einem zweimomenten Schema im Detail untersucht wurde. Es wird gezeigt, dass die extremen Bedingungen im Bezug auf die vertikale Windgeschwindigkeiten und Aerosolkonzentrationen einen deutlichen Einfluss auf die Entwicklung von pyro-konvektiven Wolken haben.
Resumo:
Allgemein erlaubt adaptive Gitterverfeinerung eine Steigerung der Effizienz numerischer Simulationen ohne dabei die Genauigkeit des Ergebnisses signifikant zu verschlechtern. Es ist jedoch noch nicht erforscht, in welchen Bereichen des Rechengebietes die räumliche Auflösung tatsächlich vergröbert werden kann, ohne die Genauigkeit des Ergebnisses signifikant zu beeinflussen. Diese Frage wird hier für ein konkretes Beispiel von trockener atmosphärischer Konvektion untersucht, nämlich der Simulation von warmen Luftblasen. Zu diesem Zweck wird ein neuartiges numerisches Modell entwickelt, das auf diese spezielle Anwendung ausgerichtet ist. Die kompressiblen Euler-Gleichungen werden mit einer unstetigen Galerkin Methode gelöst. Die Zeitintegration geschieht mit einer semi-implizite Methode und die dynamische Adaptivität verwendet raumfüllende Kurven mit Hilfe der Funktionsbibliothek AMATOS. Das numerische Modell wird validiert mit Hilfe einer Konvergenzstudie und fünf Standard-Testfällen. Eine Methode zum Vergleich der Genauigkeit von Simulationen mit verschiedenen Verfeinerungsgebieten wird eingeführt, die ohne das Vorhandensein einer exakten Lösung auskommt. Im Wesentlichen geschieht dies durch den Vergleich von Eigenschaften der Lösung, die stark von der verwendeten räumlichen Auflösung abhängen. Im Fall einer aufsteigenden Warmluftblase ist der zusätzliche numerische Fehler durch die Verwendung der Adaptivität kleiner als 1% des gesamten numerischen Fehlers, wenn die adaptive Simulation mehr als 50% der Elemente einer uniformen hoch-aufgelösten Simulation verwendet. Entsprechend ist die adaptive Simulation fast doppelt so schnell wie die uniforme Simulation.