Wolken bestehen aus einzelnen, mikroskopisch kleinen Wasserkügelchen oder Hydrometeoren, die sich je nach Umgebungsbedingungen und den Eigenschaften der Hydrometeorpopulation, wie Größe und Wasserphase: Flüssigkeit, Eis oder Dampf, verändern und miteinander interagieren.
Eine verbesserte Modellierung der Auswirkungen von Umweltbedingungen auf Hydrometeorpopulationen kann die kurz- und längerfristige Wettervorhersage verbessern und die Sonnenenergiegewinnung optimieren. Dieser Aufsatz beleuchtet wenig erforschte, aber vielversprechende Bereiche der Wolkenmikrophysik und -modellierung und skizziert die zukünftigen Herausforderungen und Richtungen dieses aufstrebenden Bereichs.
Die mikroskopisch kleinen Hydrometeore, aus denen Wolken bestehen, variieren je nach Größe und Wasserphase. Prozesse wie Kondensation und andere, weniger offensichtliche Prozesse wie Turbulenzen, Strahlungseffekte, Blitze und chemische Prozesse interagieren miteinander, um die Hydrometeorpopulation und die Eigenschaften einer Wolke auf mikroskopischer Ebene zu regulieren. Die Auswirkungen von Prozessen auf Hydrometeore einzeln und gemeinsam mit anderen Prozessen zu modellieren, ist eine enorme Herausforderung.
Ein Team führender Atmosphärenforscher, darunter Forscher vom Brookhaven National Laboratory, USA; McGill University, Kanada; Nanjing Universität für Informationswissenschaft und Technologie, China; und das National Center for Atmospheric Research, USA) identifizierte Bereiche, in denen mehr Forschung erforderlich ist, um Modellgleichungen zu verbessern, und Herausforderungen, die überwunden werden müssen, um Wettervorhersagen, Klimavorhersagen und Solarenergienutzung zu verbessern und die Nutzung erneuerbarer Energiequellen zu optimieren.
Das Forschungsteam veröffentlichte seine Rezension in Fortschritte in den Atmosphärenwissenschaften.
„Wir wollten einige Schlüsselaspekte der expliziten Modellierung und Darstellung in verschiedenen Computermodellen der Wolkenmikrophysik überprüfen, herausragende Herausforderungen identifizieren und zukünftige Forschungsrichtungen diskutieren“, sagte Yangang Liu, Erstautor der Teambesprechung und leitender Wissenschaftler im Bereich Umwelt und Klima Abteilung für Naturwissenschaften am Brookhaven National Laboratory in Upton, New York, USA.
„Diese Rezension integriert verschiedene Themen, zu denen jeder der Co-Autoren über Fachwissen verfügt, in einer zusammenhängenden Einheit, einschließlich verschiedener Ansätze zur Entwicklung von mikrophysikalischen Massenparametrisierungen (ungefähren Darstellungen), … expliziter Modellierung und theoretischen Formulierungen. Wir glauben, dass ein solcher integrierter Ansatz vorhanden ist.“ entscheidend für die weitere Weiterentwicklung des Feldes“, sagte Liu.
„Wolkenmikrophysik und ihre Darstellung werden immer wichtiger, da sich die Auflösungen numerischer Wettervorhersagen und Klimamodelle verbessern. Darüber hinaus bestehen nach wie vor erhebliche Wissenslücken, die in unserem physikalischen Verständnis der mikrophysikalischen Prozesse in Wolken geschlossen werden müssen.“ [such as] Turbulenz-Mikrophysik-Wechselwirkungen“, sagte Liu.
Über die Auswirkungen kleinräumiger Turbulenzen auf Hydrometeore und andere Prozesse in der Wolke ist relativ wenig bekannt. Insbesondere turbulenzbedingte Prozesse wurden in den meisten atmosphärischen Modellen nicht berücksichtigt, obwohl Turbulenzen in der Mikrophysik von Wolken eine wichtige Rolle spielen. Zusätzliche Forschung in diesem Bereich könnte die zukünftige Modellierung erheblich verbessern.
Liu und seine Kollegen identifizierten mehrere weitere Herausforderungen, deren Bewältigung das Verständnis der Fachwelt für Cloud-Prozesse erheblich verbessern und die Vorhersage verbessern wird. Wenn Sie beispielsweise die verschiedenen Modellierungsstrategien für die Cloud-Mikrophysik miteinander vergleichen und verstehen, wie und warum sie sich unterscheiden, könnte die Genauigkeit der einzelnen Plattformen verbessert werden. Darüber hinaus ist eine wirksame Bewertung und Integration von Modellen und Beobachtungen auf verschiedenen Skalen erforderlich, um Cloud-bezogene Probleme anzugehen.
Erhöhte Rechenleistung und der Einsatz künstlicher Intelligenz werden Forschern auch neue Werkzeuge bieten, um die Modellierung der Wolkenmikrophysik in Zukunft zu verbessern. Insbesondere direkte numerische Simulationen (DNSs) erfordern viel Rechenleistung zur Auflösung einzelner Hydrometeorpartikel, haben aber die Modellierung warmer Wolkenprozesse bereits deutlich vorangebracht.
„Wir planen, die spezifischen Bereiche jedes Einzelnen von uns weiter voranzutreiben [has] „Wir haben uns darauf konzentriert, über unsere Komfortzonen hinauszugehen und eine effektive Integration anzustreben, indem wir Fortschritte in anderen Disziplinen wie Computertechnologien, maschinellem Lernen und komplexer Systemwissenschaft nutzen, einschließlich der Entwicklung von Parametrisierungen für die Massenmikrophysik, expliziter Modellierung und theoretischen Formulierungen“, sagte Liu.
Mehr Informationen:
Yangang Liu et al., Parametrisierung und explizite Modellierung der Wolkenmikrophysik: Ansätze, Herausforderungen und zukünftige Richtungen, Fortschritte in den Atmosphärenwissenschaften (2023). DOI: 10.1007/s00376-022-2077-3