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Global in situ upper air data for climate change research

Lorenzo Ramella Pralungo

Art der Arbeit

Dissertation

Universität

Universität Wien

Fakultät

Fakultät für Wirtschaftswissenschaften

Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)

Dr.-Studium der Naturwissenschaften (Dissertationsgebiet: Meteorologie)

Betreuer*in

Leopold Haimberger

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DOI

10.25365/thesis.35820

URN

urn:nbn:at:at-ubw:1-29750.27247.443062-0

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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)

Abstracts

Abstract

(Deutsch)

Die Verfügbarkeit langer und homogener Zeitreihen ist unverzichtbar für die Klimaforschung. Viele Studien beschäftigten sich bereits mit Boden- und Atmosphärendaten (ab den 1970er Jahren), aber eine große Zahl an Temperatur- und Winddaten von Drachen, PILOT-Ballonen und Radiosonden wurde erst in den letzten Jahren digitalisiert und veröffentlicht. Der Mangel an langen, homogenisierten Zeitreihen der freien Atmosphäre ist ein Hauptgrund für die Schwierigkeit der Detektion des Klimawandels. Die vorliegende Dissertation leistet einen Beitrag zur Verbesserung der Datenlage und besteht aus drei Teilen: (i) Sammeln und Zusammenfügen aller neu digitalisierten Daten in einem Archiv und nutzerfreundliche Verfügbarmachung als Zeitserien; (ii) Homogenisierung der Temperatur- und Winddaten; (iii) Analyse tropischer Temperaturtrends in der Schicht von 1000-100hPa mit Hilfe der thermischen Windgleichung unter Verwendung der homogenisierten Daten, um die Amplifizierung der bodennahen Temperaturtrends mit unabhängigen Daten nachzuweisen. Der erste Teil dieser Dissertation beschäftigt sich mit dem Sammeln und Zusammenfügen aller verfügbaren Archive von Daten der freien Atmosphäre. Das Zusammenfügen von Daten aus verschiedenen Quellen wurde automatisiert. Das Ergebnis ist das zur Zeit umfassendste Datenarchiv der freien Atmosphäre und beinhaltet Wind- (u- und v-Komponenten) sowie Temperaturdaten als Zeitreihen auf 16 Standarddruckflächen. Das Archiv umfasst 3217 Stationen und umfasst den Zeitraum 1905-2013. Obwohl diese Daten von großem Interesse für die Klimaforschung sind, können die Rohdaten artifizielle Sprünge und Trends aufweisen und dadurch für die Forschung unbrauchbar werden. Im zweiten Teil der vorliegenden Dissertation wird der aufwändige Vorgang des Auffindens und Homogenisierens der beschriebenden zeitlichen Inhomogenitäten dargestellt. Die entwickelte Homogenisierungsmethode kann artifizielle Sprünge durch Verwendung von Background-Information der National Oceanic and Atmospheric Administration 20th Century Reanalysis (NOAA - 20CR), welche ausschließlich Bodenbeobachtungen assimiliert hat, auffinden und korrigieren. Dieser Umstand sichert die vollständige Unabhängigkeit der analysierten Daten vom Background. Die größte Zahl an Sprüngen in den Windzeitreihen wurde in den Jahren vor 1960 gefunden, als die Nachverfolgung der Ballone noch manuell erfolgte. Die Temperaturzeitreihen weisen signifikante Bruchstellen verteilt über die gesamte untersuchte Periode auf. Der letzte Teil dieser Dissertation beschäftigt sich mit der Abschätzung des tropischen Temperaturtrends unter Verwendung der u-Windkomponente und der thermischen Windgleichung. Über den Temperaturtrend der tropischen Troposphäre wird seit vielen Jahren debattiert, da beträchtliche Diskrepanzen zwischen Modellvorhersagen und Beobachtungen von Radiosonden und Satelliten bestehen. Ein Vergleich zwischen Trends aus homogenisierten Winddaten und Trends aus homogenisierten Temperaturdaten zeigt, dass die Ergebnisse aus diesen unabhängigen Beobachtungen gut übereinstimmen. Trends aus Wind und Temperatur zeigen beide einen Amplifzierungsfaktor im Bereich von 1.4 bis 2.0 in 200hPa, in Übereinstimmung mit Ergebnissen der CMIP5-Modellergebnisse. Frühere Trenddiskrepanzen konnten nun also beseitigt werden. Das lange und homogenisierte Archiv der Wind- und Temperaturdaten der freien Atmosphäre, das gesamte 20. Jahrhundert umfassend, wird jedoch als wichtigster Beitrag dieser Dissertation für die wissenschaftliche Gemeinschaft angesehen. Diese Daten können für Klimaforschung und als Input für künftige Reanalyseprojekte verwendet werden.

Abstract

(Englisch)

Availability of long and homogenized time series plays a key role in climate understanding. While many studies already involve surface and upper air data (since the 1970s), an important fraction of kites, PILOT balloons and radiosondes, containing temperature and wind data, have only in the last few years been digitized and made available to the scientific community. The lack of long homogenized upper air records has been identified as a major source of uncertainty in global analyses, causing serious limitations in our ability to diagnose climate change. This thesis is an attempt to fill this gap and its approach can be summarized in three main steps: (i) collection of all the new digitized data and organization of these data in a global archive, structured in a convenient and user-friendly time series format; (ii) homogenization of temperature and wind records; and (iii) analysis of the tropical temperature trends in the layer 1000-100hPa, directly using temperature and wind data employing the thermal wind relation, to demonstrate that the amplification of the surface temperature trend is stable and source independent. The first part of this thesis focuses on the collection and merge of all available archives of upper air data. An automatic procedure has been developed to meld data from different sources. The result is in the most comprehensive archive of upper air temperature and wind (U and V components) data, organized in time series at 16 standard pressure levels. This archive contains data from 3217 stations, spanning from 1905 up to 2013. Although the data itself has an enormous potential for climate-related research, raw time series may be affected by many artificial shifts and jumps, which can limit their worth and interest. The second part of this thesis is devoted to the complex task of finding and adjusting the inhomogeneities affecting the raw temperature and wind time series. The homogenization procedure that has been developed is able to locate and repair artificial shifts by using background information from the National Oceanic and Atmospheric Administration 20th Century Reanalysis (NOAA - 20CR), which has been produced using surface data only. This guarantees the complete independence between analyzed data and the background. Regarding wind time series, the majority of the breaks detected occurred before 1960, when the procedure for tracking the balloons was manual. For temperature, several significant breaks have been detected and fixed in the early and in the recent years. The last part of this thesis is dedicated to the estimation of tropical temperature trends using zonal U-winds, employing the thermal-wind relationship. Tropical tropospheric trends have been a matter of debate in the last 20 years because of the significant discrepancies between climate models’ predictions and observations coming from radiosondes and satellites. A comparison between the above-mentioned homogenized wind data and the homogenized temperature archive has been performed. A good agreement of trends derived from temperature and inferred by wind was found. Specifically, both sources are showing a surface trend amplification factor in the range 1.4-2.0 at 200hPa that is fitting within the range of CIMP5 climate model predictions, reconciling previous trend discrepancies. The long and homogeneous archive that contains temperature and wind upper air data spanning the whole 20th century, is however, considered the main contribution of this thesis to the scientific community. This data set can be employed for climate studies and as input for global reanalysis efforts.

Autor*innen

Lorenzo Ramella Pralungo

Haupttitel (Englisch)

Global in situ upper air data for climate change research

Publikationsjahr

2014

Umfangsangabe

V, 108 S. : graph. Darst.

Sprache

Englisch

Beurteiler*innen

Stefan Brönnimann ,

Andrea Steiner

Klassifikation

30 Naturwissenschaften allgemein > 30.00 Naturwissenschaften allgemein: Allgemeines

AC Nummer

AC12223149

Utheses ID

31746

Studienkennzahl

UA | 791 | 415 | |

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