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Simulation von Treibhausgasen  in der Atmosphäre (Gruppe Vardag)

Unsere Gruppe beschäftigt sich mit der Verwendung und Verbesserung von atmosphärischen Transportmodellen, um unser Verständnis des Kohlenstoffkreislaufs zu verbessern und Mitigation fundiert zu unterstützen. Wir nutzen Transportmodelle um die Ausbreitung von Treibhausgasen  (insbesondere Kohlendioxid und Methan) zu simulieren und damit einen Vergleich zwischen berichteter Emission und gemessener Konzentration zu ermöglichen. Der Vergleich ermöglicht Rückschlüsse auf Ort, Zeit und Größe von Quellen und Senken im Einzugsgebiet.

Treibhausgase auf verschiedenen Skalen

Treibhausgase verteilen sich dynamisch in der globalen Atmosphäre. Die Treibhausgasverteilung wird daher stark von der Meteorologie beeinflusst. Gleichzeitig beeinflusst die Verteilung von Quellen und Senken die Konzentration. Prozesse, welche Meteorologie und damit Treibhausgasverteilungen beeinflussen, wirken auf Skalen von global über regional bis hin zu lokal. Wir nutzen daher unterschiedliche Modelle, um die relevanten Prozesse auf den jeweiligen Skalen abbilden zu können:

Von global....

Enhancements in Australian XCO<sub>2</sub> caused by transported fire CO<sub>2</sub> emissions from different regions.

Überhöhung des Gesamtsäulen-CO2 über Australien durch transportierte Feueremissionen aus anderen Regionen. Quelle: Eva Schoemann
 

Globale atmosphärische inverse Modelle transportieren a priori Oberflächenflüsse vorwärts und assimilieren Messungen, um globale modellierte atmosphärische Konzentrationen zu erzeugen.  Durch Variation der Oberflächenflüsse wird die Differenz zwischen gemessenen und modellierten Konzentrationen minimiert. In Zusammenarbeit mit Dr. Sourish Basu (Earth System Science Interdisciplinary Center, University of Maryland) verwenden wir das TM5-4DVAR-Transportmodell, um die CO2 Prozesse auf kontinentaler Ebene zu untersuchen. TM5-4DVar nutzt gemessene meteorologische Daten als Input und verwendet eine 4-D-Variationsmethode, um Flüsse auf einem Gitter von 6° × 4° Längen- und Breitengraden zu optimieren.

...über regional....

Comparison of total column XCO2 from OCO-2 overpass and WRF simulation.
Vergleich von gemessenen Gesamtsäulen-CO2
aus OCO-2 Satellitenüberflug mit WRF
simulation. Quelle: Lukas Pilz
 

 

Zur Untersuchung mesoskaliger Effekte, verwenden wir das Weather Research and Forecasting (WRF) Modell. WRF ist ein eulersches mesoskaliges Modell, welches den Transport von Treibhausgasen in der Atmosphäre simuliert. WRF simuliert die atmosphärische Dynamik auf Basis tatsächlicher oder idealisierter atmosphärischer Bedingungen. Eine Verschachtelung eines höher aufgelösten Bereichs  in einen gröberen Bereich ermöglicht es bestimmte Regionen in den Fokus zu nehmen. WRF-Chem simuliert CO2 Konzentrationen durch die Kopplung der atmosphärischen Dynamik mit CO2 Emissionen. In unserer Gruppe setzen wir das WRF-Modell mit hoher Auflösung ein, um kosteneffiziente Beobachtungsstrategien für fossile CO2-Emissionen aus deutschen Ballungsräumen zu entwickeln und zu bewerten. Durch Kopplung mit einem lagrangen Modell wird ein Inversionsschema entwickelt.

 

 

 

...zu lokal...

 

Dispersionssimulation einer Quelle durch das Modell GRAMM/GRAL
                                                                 
Dispersionssimulation einer Quelle mit dem Modell GRAMM-GRAL
Quelle: Sanam Vardag
              

Um politische EntscheidungsträgerInnen in ihren Mitigationsanstrengungen fundiert zu unterstützen, werden innerstädtisch-aufgelöste CO2 Informationen benötigt. Das hochaufgelöste Transportmodell GRAMM-GRAL setzt sich zusammen aus einem mesoskaligen Modell (GRAMM), das mit einem computational fluid dynamics (CFD) Modell (GRAL) gekoppelt wird. Es handelt sich dabei um ein Reynolds- Averaged Navier Stokes (RANS)-Modell, welches mit einer Auflösung von 10m x10m über lange Zeiträume von Monaten bis Jahre betrieben werden kann. Damit eignet sich das Modell für das Monitoring suburbaner Treibhausgasausbreitungen. Um die benötigte hohe räumliche und zeitliche Auflösung mit der zur Verfügung stehenden Rechenkapazität zu erreichen, nutzt das Modell GRAMM-GRAL einen sogenannten „Katalog-Ansatz“: Das Modell simuliert einen Katalog an stationären Windsituationen für verschiedene Stabilitätsklassen, Windgeschwindigkeiten und Windrichtungen. Diese über 1000 Katalogeinträge stellen ein hypothetisches, simuliertes Windfeld dar. Die Wahl des verwendeten Windfeldes erfolgt in einem Matching, also Minimierung der Unterschiede, zwischen beobachteter und simulierter Windgeschwindigkeit und -richtung. Die Gruppe arbeitet  mit der Arbeitsgruppe von Prof. Dr. Dominik Brunner (EMPA) zusammen.

 

...von Natur- zu Sozialwissenschaften und mit EntscheidungsträgerInnen!

Diurnal variation of NO2 concentration at Berliner Straße in Heidelberg (2017-2019).

Tagesgang der NO2 Konzentration an der Berliner Straße in Heidelberg (2017-2019). Quelle: Simone Wald
 

Die Arbeit in der Gruppe profitiert von der engen wissenschaftlichen Zusammenarbeit von ForscherInnen der Universität Heidelberg  und arbeitet dem übergeordneten Ziel zu Klimaforschung aktionsorientiert voranzubringen. Die übergreifenden Aktivitäten werden im Rahmen des Heidelberg Center for the Environment (HCE) gebündelt. Gleichzeitig besteht ein reger Austausch der Gruppe mit Entscheidungsträgern wie z.B. der Stadt Heidelberg. Dabei werden die Forschungsergebnisse bedürfnisorientiert angewandt.

Die Gruppe „Simulation von Treibhausgasen in der Atmosphäre “ ist Teil der Gruppe „Fernerkundung der Atmosphäre“ (Prof. André Butz). Zusammenarbeiten mit weiteren Gruppen, sowie mit anderen Instituten ist erwünscht.

 

Kontakt

Dr. Sanam Vardag
Universität Heidelberg
Institut für Umweltphysik
Im Neuenheimer Feld 229 (3rd floor, room 330)
69120 Heidelberg
Germany

Phone: +49 6221 54 6511
Email: svardag ( at ) iup.uni-heidelberg.de

Personen

Dr. Sanam Vardag (group leader)

Leonie Kemeter (Master candidate)

Christopher Lüken-Winkels (Master candidate)

Robert Maiwald (Master candidate)

Maximilian May (PhD candidate)

Eva-Marie Schoemann (PhD candidate)

Anna Sommani (PhD candidate)

Lukas Pilz (PhD candidate)


Ehemalige

Simone Wald (M. Sc)