Überblick: Teil 1: Eigenes Forschungsgebiet: Polarimetrisches Radar

Slides:



Advertisements
Ähnliche Präsentationen
AQUARadar-Workshop Oktober 2006 Integrative Radarvolumendeskriptoren Silke Trömel Teilprojekt B.
Advertisements

AQUARadar: Teilprojekte A/D
Masterstudiengang IE (Industrial Engineering)
Magnetische Resonanz Monika Thalmaier
Frequenzabhängige Leitfähigkeit des Elektronenglases Si:P Marc Scheffler, Boris Gorshunov und Martin Dressel 1. Physikalisches Institut, Universität Stuttgart.
Andreas Hense Meteorologisches Institut Universität Bonn
Statistical-dynamical methods for scale dependent model evaluation and short term precipitation forecasting (STAMPF / FU-Berlin) Zielsetzung von STAMPF:
Bonn, 10./11. April 2008 Matthias Zimmer, Heini Wernli – Institut für Physik der Atmosphäre, Universität Mainz Martin Hagen – Institut für Physik der Atmosphäre,
Seminar parallele Programmierung SS 2003
An Ideomotor Approach to Imitation
1. Warum ist „Kartenkunde“ für die Feuerwehr wichtig ?
Dipl.-Ing. (FH) Carsten Büttner, MSc.
Nachholung der Vorlesung vom Freitag
Vorlesung Die Vorlesung Statistische Methoden II nächste Woche vom 6. Juni ( nächste Woche ) wird auf den 4. Juni (Mittwoch) vorverlegt ! 14 – 16 Zeit:
Nachholung der Vorlesung vom Freitag
Konfidenzintervalle Intervallschätzung
Ab nächster Woche wird die Übungsgruppe Gruppe 2: Henrike Berg Di SR 222 wegen Personalmangel eingestellt.
Chi-Quadrat-Test auf Unabhängigkeit I
Kolmogorov-Smirnov-Test. A. N. Kolmogorov Geboren in Tambov, Russland. Begründer der modernen Wahrscheinlichkeitstheorie.
Achtung Vorlesung am Montag, den 21. Juni Zeit: Uhr Ort: Kiste.
Die Vorlesung am 14. Mai (Tag nach Himmelfahrt) wird auf Montag, den 17. Mai verlegt! Zeit: 16 Uhr Ort: Kiste Nächste Woche!!!!
Probeklausur Die Probeklausur findet am anstelle der Vorlesung statt. 13. Juni 2003 Nächste Woche!!
Test auf Normalverteilung
Klausur am :00 bis 13:00 Hörsaal Loefflerstraße und Hörsaal Makarenkostraße.
Dieter Bergmann, Lichtenfels
Seminarvortrag von Florian Senger
Binomialverteilung: Beispiel
Variationsformalismus für das freie Teilchen
Einführung in die Physik für LAK
Geschwindigkeit Beschleunigung
Zeit, Ort und Weg Geschwindigkeit Beschleunigung
Mastertextformat bearbeiten Zweite Ebene Dritte Ebene Vierte Ebene Fünfte Ebene Finanzcoaching Ausblick – Seminare Abenteuer eigene Wohnung.
Ausgleichungsrechnung II
Beschreibung der energetischen Zustände der Elektronen
Abschlussvortrag zur Studienarbeit
Quantenchemische Grundlagen (I)
Quantenchemische Grundlagen (I)
Quantum Computing Hartmut Klauck Universität Frankfurt WS 05/
Quantum Computing Hartmut Klauck Universität Frankfurt WS 04/
Erzeugung magnetischer Feldstärke im Vakuum
Geschwindigkeit Beschleunigung
Weg Geschwindigkeit Beschleunigung
Zeit, Ort, Weg und Geschwindigkeit
Bewegung auf der Kreisbahn: Die Zentripetalbeschleunigung
Beschleunigung.
Grundlagen der Messtechnik
1 (C) 2002, Hermann Knoll, HTW Chur, Fachhochschule Ostschweiz Wahrscheinlichkeitsverteilung Lernziele: Wahrscheinlichkeitsverteilung und der Wahrscheinlichkeitsdichte.
Klicken Sie, um die Formate des Gliederungstextes zu bearbeiten Zweite Gliederungsebene Dritte Gliederungsebene Vierte Gliederungsebene Fünfte Gliederungsebene.
Dr. Gerhard Zahler-Treiber ATTAC Österreich
Evangelische Jugend Wir steh‘n dazu!. Textmasterformat bearbeiten Zweite Ebene Dritte Ebene Vierte Ebene Fünfte Ebene Glaube und Hoffnung.
10 Aufgaben zu linearen Gleichungssystemen für die Klasse 8b
Mechanik I Lösungen.
10 Aufgaben zum Rechnen mit Einheiten für die Klasse 8e
K. Desch - Statistik und Datenanalyse SS05
Mechanik I Lösungen. 1.1 Bestimmung der Geschwindigkeit.
Der Wiener Prozess und seltene Ereignisse
Die Dynamik von abgeleiteten Preisen Stochastische Differentialgleichungen.
Von der Opferanode zum kathodischen Korrosionsschutz mit Strom
Zeit, Ort, Weg und Geschwindigkeit
Univ.-Prof. Dr.-Ing. H. Nacken Vorlesung Wasserwirtschaft & Hydrologie I Themen: Vorlesung 8 Statistik Dichtefunktionen Jährliche und partielle Serien.
Beobachtung mit MRR und Disdrometer Cluster: Räumliche und Zeitliche Variation von Niederschlagsparametern Wenchieh Yen, Susanne Crewell Institut für Geophysik.
Titellayout Untertitel.
Titel des Vortrages Name des Vortragenden
Titellayout Untertitel.
Titellayout Untertitel.
Titellayout Untertitel.
Titellayout Untertitel.
Titellayout Untertitel.
Folientitel über zwei Zeilen möglich
Untertitel Titellayout.
 Präsentation transkript:

Bodenmessungen von DSDs während der SOP Von Martin Leeb, DLR Oberpfaffenhofen

Überblick: Teil 1: Eigenes Forschungsgebiet: Polarimetrisches Radar Bestimmung der Regenrate Bestimmung von DSDs Normierung von DSDs Teil 2: Bodenmessungen von DSDs während der SOP Verwendete Geräte Korrekturmethoden Gerätevergleich Zusammenfassung

Bestimmung der Regenrate durch Polarimetrie Regression mit verschiedenen Ansätzen: Entwicklung eines Algorithmus zur Bestimmung der Regenrate mit polarimetrischem C-Band Radar: Dämpfungskorrektur durch KDP Identifikation verschiedener Hydrometeore durch LDR Qualitätskontrolle Operativer Einsatz

Bestimmung von DSDs durch Polarimetrie Berechnung der Parameter von DSD-Verteilungen (Marshall-Palmer, Gamma) aus polarimetrischen Größen. Aktuell: Normierung von DSDs: Sempere-Torres et. al. [1994,1998]: Darstellung von DSDs innerhalb eines Niederschlagsereignisses in Abhängigkeit von nur einer Referenzvariable (z.B. Z, R, LCW …) und einer für das ganze Ereignis gültigen Verteilungsfunktion (hier mit R als Referenzvariablen): Testud et. al. [2001]: Normierung der Parameter von DSD-Verteilungsfunktionen. Parameter bekommen physikalische Bedeutung bzw können leichter aus polarimetrischen Größen abgeleitet werden: Beispiel Gammaverteilung: N0, λ, μ -> N0* (Y-Abschnitt einer Exponentialverteilung mit gleichem LWC, Dm (mean particle size), μ (Beschreibung der Form der DSD)

Ausblick Zweifache Normierung von DSDs: DSDs können in Abhängigkeit von 2 Referenzvariablen bestimmt werden, die durch polarimetrische Radargrößen abgeleitet werden können. Normierte DSD ist allgemeingültig, d.h. unabhängig von Niederschlagsart. Literatur: Uijlenhoet et. al. [2003a][2003b], Lee et. al. [2004]

Bodenmessung von DSDs während der SOP

Gerätespezifikationen Joss-Waldvogel-Disdrometer (JWD): Mechanischer Sensor 20 Durchmesserklassen von 0.3 mm bis 5.6 mm Messfläche = 50 cm2 Parsivel: Optischer Sensor 32 Durchmesserklassen von 0 mm bis 26 mm 32 Geschwindigkeitsklassen von 0 bis 20.8 m/s Messfläche = 54 cm2

Korrekturmethoden Joss-Waldvogel-Disdrometer: Fehlerquellen: Totzeit: Löst ein Tropfen einen Impuls aus, kann in der Zeit, in der die Membran in die Ausgangsposition zurückkehrt, kein weiterer Tropfen registriert werden. Bei zu starkem Niederschlag bildet sich ein Wasserfilm auf der Membran, der kleine Tropfen „schluckt“. Korrektur: Totzeitkorrektur: Ein Tropfen der Klasse j erzeugt eine Totzeit für alle k Klassen, wenn

Korrekturmethoden Parsivel: Fehlerquelle: Spritzwasser vom Gehäuse fällt durch die Messzone Korrektur: Auswahl der Tropfen über die Fallgeschwindigkeit (Terminal Velocity nach Gunn und Kinzer) Beide Geräte: Zu kleine Messfläche/zu kleines Zeitintervall Zeitliche Mittelung über mehrere Messungen

Gerätevergleich

Zusammenfassung Insgesamt detektiert das Parsivel mehr Tropfen, vor allem für Durchmesser < 1 mm Zwischen 1 mm und 3 mm Durchmesser schätzt das JWD die Anzahl der Tropfen höher ein (Verschiebung in der Größenzuordnung) Bei moderatem Niederschlag ergibt sich aus den JWD-Messungen eine höhere Regenrate als beim Parsivel, vermutlich wegen Punkt vorher Für starke konvektive Niederschläge reichen die Durchmesserklassen des JWD nicht aus (alle Tropfen > 5.1 mm kommen in die gleiche Klasse) Bei starken konvektiven Niederschlägen werden beim JWD keine bzw. zu wenig kleinen Tropfen erkannt

Vielen Dank für Eure Aufmerksamkeit Ende

Normierung Grundlagen Darstellung von DSDs innerhalb eines Niederschlagsereignisses in Abhängigkeit von nur einer Referenzvariable (z.B. Z, R, LCW …) und einer für das ganze Ereignis gültigen Verteilungsfunktion (hier mit R als Referenzvariablen): Momente der Verteilung: An = Konstante, die auch die Einheit beinhaltet Jede integrale Größe (Moment) der DSD ist durch eine Exponential-Funktion mit der Referenzvariable korreliert (zahlreiche Beispiele in der Literatur):

Literatur Sekhon and Srivastava [1971] Battan [1973]

Mastertextformat bearbeiten Zweite Ebene Dritte Ebene Vierte Ebene Fünfte Ebene