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Vergleich globaler korrigierter Radiosondentemperaturdatensätze mit MSU-Satellitendaten

Christina Tavolato

Art der Arbeit

Diplomarbeit

Universität

Universität Wien

Fakultät

Fakultät für Geowissenschaften, Geographie und Astronomie

Betreuer*in

Michael Hantel

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DOI

10.25365/thesis.7594

URN

urn:nbn:at:at-ubw:1-30319.88853.838259-0

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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)

Abstracts

Abstract

(Deutsch)

Mit Radiosonden gewonnene Temperaturzeitreihen aus höheren Atmosphärenschichten sind eine wichtige Grundlage für die Herleitung klimatologischer Aussagen. Dabei stellt sich das Problem, dass viele Temperaturzeitreihen durch verschiedene Messinstrumente, Messfehler und die teilweise nicht genau dokumentierten Wechsel des Messsystems Sprungstellen aufweisen. Es wurde versucht diese Sprungstellen durch verschiedene Homogenisierungen aus den Datensätzen zu entfernen. Kürzlich wurde ein neuer mit Hilfe von ERA-40 Analysefeedbackdaten homogenisierter Radiosondentemperaturdatensatz . RAOBCORE (RAdiosonde OBservation COrrection using REanalysis, Haimberger 2005, Haimberger 2006) . fertiggestellt. Er wird in dieser Arbeit zunächst mit Radiosondenrohdaten und mit bereits bestehenden homogenisierten Temperaturdatensätzen (Angell, HadRT, HadAT, LKS, Rihmi) verglichen. Durch den anschliesenden Vergleich mit MSU (Microwave Sounding Unit) - Satellitendaten soll abgeschätzt werden, wie sehr die vorgenommenen Homogenisierungen zu einer Verbesserung der Konsistenz der Temperaturtrends untereinander geführt haben. Die verwendeten MSU-Satellitendatensätze werden von Remote Sensing Systems (RSS) und der University of Alabama in Huntsville (UAH) bereitgestellt. Diese beiden, aus den selben Rohdaten (MSU-Radianzen) gewonnenen Datensätze sollen auch untereinander verglichen werden. Dabei wird auch diskutiert, inwieweit die MSU-Daten mit den Radiosondendaten vergleichbar sind: Bei den Radiosondenmessungen handelt es sich um Punktmessungen der absoluten Temperatur in einem bestimmten Atmosphärenniveau, während die Satellitendaten Monatsmittel und monatliche Temperaturanomalien (indirekt bestimmt aus den gemessenen Radianzen) auf einem 2.5. mal 2.5. Gitter von vier verschiedenen Kanälen (repr äsentativ für vier Atmosphärenschichten) liefern. MSU-Satellitendaten, aus denen Temperaturen für die Schichten, die die Troposphäre repräsentieren, gewonnen werden, sind allerdings nicht mehr vollständig von der Temperatur der Erdoberfläche unabhängig. Neben den angeführten Datensätzen werden auch Zeitreihen von Backgroundvorhersagen (bg) untersucht. Die Backgroundvorhersagen sind Bestandteil des am EZMW verwendeten Datenassimilationsverfahrens. Sie stammen von 1958 - 2001 aus dem ERA- 40-Analysezyklus und danach aus dem operationellen EZMW-Analysezyklus. Als Ergebnis konnte in dieser Arbeit gezeigt werden, dass mit modernen Homogenisierungsmethoden und einer grosen Stationsdichte gewonnene Radiosondendatensätze Temperaturtrends haben, die näher an den Satellitendaten liegen als ältere Radiosondendatens ätze. Besonders konnte dabei die Verbesserung durch den RAOBCORE Datensatz gezeigt werden, der durch sein automatisches Homogenisierungsverfahren die gröste Stativii onsdichtealler betrachteten Radiosondendatensätze erreicht. Neben diesem Ergebnis konnten auch Verbesserungen an der Homogenisierungsmethode für die nächste Version des Datensatzes eingebracht werden. Ein weiteres Ergebnis dieser Arbeit war die Feststellung, dass auch die beiden Satellitendatensätze Differenzen aufweisen, die genauer betrachtet werden sollten und deren Herkunft untersucht werden muss. Ziel der Arbeit ist es, die Unsicherheiten in Temperaturtrends in höheren Atmosphärenschichten weiter zu reduzieren.

Abstract

(Englisch)

Upper air temperature datasets are an important basis for climatological research and climatological statements. One of the problems for this work is, that temperature time series are measured with different instrumentation and measuring errors or changes of instrumentation are not always well documented. This leads to breaks in time series which can cause a non representative trend. Homogenization tries to dispose these breaks in the time series. Special emphasis was put on the newly developed radiosonde dataset RAOBCORE (RAdiosonde OBservation COrrection using REanalysis, Haimberger 2005, Haimberger 2006) using ERA-40 analysisfeedbackdata for homogenization. First that dataset is compared to already knowen homogenized radiosonde datasets (Angell, HadRT, HadAT, LKS, Rihmi). By the following comparison with MSU (Microwave Sounding Unit) - satellite data the quality and improved consistency of the homogenized dataset shall be estimated. The used MSU-satellite temperature data are provided by Remote Sensing Systems (RSS) and from the University of Alabama in Huntsville (UAH). An intercomparison between those datasets derived from the same data source is made, too. Another point to discuss is wether radiosonde and satellite data are comparable to each other: Radiosonde measurements are single measurements of the temperature in certain atmospheric layers, while satellite data are monthly means of temperature anomalies on a 2.5. x 2.5. reticule in four different channels (representing four different thick atmospheric layers). Furthermore layers representative for the temperature in the troposphere measured by MSU-satellites are not totally independent of the surface temperature anymore. Beside those datasets the background (bg) temperature data are analysed and compared to the other datasets. This data are part of the ERA-40 reanalysis cycle and from 2001 onwards part of the operational ECMWF temperature analysis cycle. A result of this work is that new homogenization methods improve the upper air temperature datasets. Trends estimated from RAOBCORE are closer to MSU-trends than trends from former radiosonde datasets. Beside the new homogenization method there is also an improvement due to the large density of radiosonde stations in RAOBCORE. During this work suggestions for an improvement for the next version of RAOBCORE were made and they will be included in Version 1.2. Another result if this work was the identification of differences in the two MSU-satellite datasets. Those differences have to be examined closer to find out where they come from. The aim of this work is to reduce uncertainities in temperature trends in the upper atmosphere.

Autor*innen

Christina Tavolato

Haupttitel (Deutsch)

Vergleich globaler korrigierter Radiosondentemperaturdatensätze mit MSU-Satellitendaten

Publikationsjahr

2006

Umfangsangabe

106 Bl. : Ill., graph. Darst., Kt.

Sprache

Deutsch

Klassifikation

38 Geowissenschaften > 38.82 Klimatologie

AC Nummer

AC05843097

Utheses ID

6888

Studienkennzahl

UA | 415 | | |

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Schlagwörter