Atmosphärische Flüsse (Atmospheric Rivers, ARs) sind Filamente mit intensivem Feuchtigkeitstransport in der Atmosphäre. Diese Wettersysteme sind für einen großen Teil der extremen Niederschlagsereignisse über Küstenregionen verantwortlich. Aufgrund des Mangels an Windinformationen war die Erkennung von ARs bei Satellitenbeobachtungen lange Zeit eine schwierige Aufgabe. In einer im veröffentlichten Studie Zeitschrift für geophysikalische Forschung: Atmosphärenhaben die Wissenschaftler eine Näherung des dreidimensionalen (3D) Windfeldes basierend auf der räumlichen Verteilung der satellitengestützten Temperatur abgeleitet.
Durch die Kombination dieser angenäherten 3D-Daten mit der per Satellit beobachteten Feuchtigkeit entwickelten Wissenschaftler erstmals eine Methode zur Erkennung von ARs über Satellitenbeobachtungen. Mit dieser neu entwickelten Methode erstellten Wissenschaftler den ersten satellitengestützten nahezu globalen AR-Datensatz.
Wissenschaftler haben ARs längst mithilfe von Daten aus numerischen Modellsimulationen entdeckt. Der Einsatz von Satellitenbeobachtungen hätte ihnen eine weltweite Echtzeitansicht der ARs allein auf der Grundlage von Beobachtungen ermöglicht, was wünschenswerter gewesen wäre, aber solche Informationen waren aufgrund des Fehlens passender Winddaten unerreichbar.
Mithilfe einer neuartigen Methode zur Approximation der 3D-Winddaten über Satelliten können Wissenschaftler jetzt ARs mithilfe von Satellitenbeobachtungen automatisch erkennen und einen Benchmark-AR-Datensatz für nahezu den gesamten Globus erstellen. Darüber hinaus zeigt ihre Auswertung bestehender AR-Daten, dass Neuanalysen die Häufigkeit der in ARs erzeugten Niederschläge überschätzen, ihre Intensität jedoch unterschätzen.
In ihrer Studie entwickelten die Wissenschaftler einen nahezu globalen AR-Erkennungsalgorithmus, der 3D-Windinformationen aus Satellitenbeobachtungen einbezieht und so ein viel genaueres Bild drohender extremer Wetterereignisse auf der ganzen Welt liefert. Der neue Algorithmus kombiniert sowohl das Feuchtigkeitsfeld als auch die Windinformationen, also zwei Schlüsselfaktoren, die AR definieren, von Satelliten. Wissenschaftler nutzten die neue Erkennungsmethode, um den ersten satellitengestützten, nahezu globalen AR-Datensatz zu erstellen.
Anhand dieses neuen Datensatzes als Benchmark lernen Wissenschaftler die Defizite früherer AR-Analysen kennen, beispielsweise die Breite der ARs, und sie sagen, dass die Ergebnisse dazu beitragen können, die Darstellung von ARs und den damit verbundenen Niederschlägen in Neuanalysen und Klimamodellen zu verbessern. Da sich die Qualität von Satellitenbeobachtungen weiter verbessert, kann die hier vorgestellte Methodik auf andere Satellitenbeobachtungen angewendet werden, um AR-Statistiken mit höherer Auflösung oder höherer Frequenz zu entwickeln.
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Weiming Ma et al., Bewertung der Darstellungen atmosphärischer Flüsse und ihrer damit verbundenen Niederschläge in Reanalysen mit Satellitenbeobachtungen, Zeitschrift für geophysikalische Forschung: Atmosphären (2023). DOI: 10.1029/2023JD038937