0 5 10 15 20 25 30 35 40 45
0 5 10 15 20 25
PSVC (%) - SAGE II / 10.5 km
PISSR (%) - MLS / 215 hPa Daten lin. Regr.
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45
0 5 10 15 20 25
PSVC (%) - SAGE II / 12.5 km
PISSR (%) - MLS / 215 hPa Daten lin. Regr.
Abbildung 4.8: Korrelationen zwischen den globalen ISSR– und SVC–H¨aufigkeitsvertei-lungen (PISSR und PSVC) aus MLS– und SAGE II–Daten. Korrelation zwischen der ISSR–
Verteilung (MLS) von Druckschicht 215 hPa und der SVC–Verteilungen auf den Schichten 10.5 km (links) und 12.5 km (rechts).
Damit ist es sinnvoll, die PISSR–Verteilung der MLS–Druckschicht 147 hPa mit den PSVC– Verteilungen auf den Schichten 16.5 und 14.5 km zu vergleichen. Die Verteilung auf der tieferen MLS–Druckschicht 215 hPa wird dagegen mit den Verteilungen der Schichten 12.5 und 10.5 verglichen. Nachdem die H¨ohenschicht 12.5 km eigentlich in beide Druckschich-ten von MLS hineinragt, w¨are es auch m¨oglich, noch zus¨atzlich die PISSR–Verteilung der MLS–Druckschicht 147 hPa mit derPSVC–Verteilung auf der Schicht 12.5 km zu vergleichen.
Zum Vergleich bzw. Korrelation der Verteilungen werden die Werte vonPISSR und PSVC f¨ur jede Masche gegeneinander geplottet. F¨ur diese Datenwolke wird eine lineare Regression durchgef¨uhrt, d.h. es wird ein lineares Modell nach der Methode der kleinsten Quadrate angepasst. Dabei wird der Pearson’sche Regressionskoeffizient r f¨ur die G¨ute der Korre-lation bestimmt. In den Abbildungen 4.7 und 4.8 werden die KorreKorre-lationen gezeigt, die Koeffizienten bzw. die Parameter der linearen Modelle vom Typ f(x) = a·x+b werden in der Tabelle 4.5 zusammengestellt.
Außerdem ist es noch m¨oglich, f¨ur die Schichten 14.5 und 16.5 km sowie die Schichten 10.5 Tabelle 4.5: Korrelation zwischen den globalen ISSR–H¨aufigkeitsverteilungen aus den MLS–
Daten (PISSR) und den SVC–H¨aufigkeitsverteilungen aus den SAGE II–Daten (PSVC): Pear-son’sche Koeffizientenrund Parameter der ermittelten Regressionsgeraden vom Typa·x+b.
MLS/Druckschicht SAGE II/H¨ohenschicht r a b
147 hPa 16.5 km 0.95 1.20 -2.50
147 hPa 14.5 km 0.96 1.31 -0.56
147 hPa 12.5 km 0.71 0.60 7.42
147 hPa 14.5/16.5 km 0.97 1.25 -1.53
215 hPa 12.5 km 0.79 2.42 3.30
215 hPa 10.5 km 0.15 0.29 14.94
215 hPa 10.5/12.5 km 0.65 1.35 9.12
und 12.5 km die H¨aufigkeiten f¨ur subvisible cirrus zusammenzunehmen (via einfacher Mitte-lung) und nochmal mit den H¨aufigkeiten von ISSRs auf den vergleichbaren Druckschichten 147 bzw. 215 hPa vergleichen. Diese Korrelationen sind in Abbildung 4.9 zusammengestellt, die zugeh¨origen Koeffizienten und Parameter der Korrelationen sind ebenfalls in Tabelle 4.5 enthalten.
Ergebnis:
1. Vergleich der PISSR–Verteilung der Druckschicht 147 hPa mit den PSVC–Verteilungen der H¨ohenschichten 12.5, 14.5 und 16.5 km:
Insbesonders in den beiden h¨oheren Schichten 14.5 und 16.5 km ist die Korrelation sehr gut, die Korrelationskoeffizienten sind in beiden F¨allen gr¨oßer als 0.95. Außer-dem liegen die Steigungen der Geraden nahe bei 1, dies bedeutet eine sehr gute Ubereinstimmung. Man kann dieses Ergebnis auf folgende Weise interpretieren:¨ ISSRs und SVC sind sehr verwandt: Eiskristalle k¨onnen sich nach den Theorien (und auch Messungen) f¨ur heterogene und homogene Nukleation nur bei (zum Teil großen) Ubers¨attigungen bilden. Außerdem k¨onnen kleine Kristalle nur in ¨ubers¨attigten Luft-¨ massen ¨uberleben, ansonsten verdampfen sie innerhalb kurzer Zeit, anders als große Kristalle, die etwas l¨anger ¨uberleben k¨onnen. Etwas l¨angere Lebensdauern f¨ur kleine Kristalle k¨onnen sich in unters¨attigter Luft nur bei hohen Anzahldichten (= dicker, opaquer Zirrus) ergeben; hier dauert es etwas l¨anger bis sich die gesamte Wolke auf-gel¨ost hat. Subvisible cirrus besteht aber nur aus kleinen (Durchmesser<50µm) und vor allem aus wenigen (Anzahldichte<50L−1) Kristallen (die Werte sind ausLynch und Sassen, 2002 entnommen, erschienen in Lynch et al., 2002, Kap. 12). Damit kann er nur in ¨ubers¨attigter Luft ¨uberleben. Hierin besteht eben die Verwandtschaft von ISSRs und SVC, der ¨Ubergang zwischen wolkenfreier ISSR und SVC ist fließend.
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
PSVC (%) - SAGE II / 14.5-16.5 km
PISSR (%) - MLS / 147 hPa Daten
lin. Regr.
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45
0 5 10 15 20 25
PSVC (%) - SAGE II / 10.5-12.5 km
PISSR (%) - MLS / 215 hPa Daten lin. Regr.
Abbildung 4.9: Korrelationen zwischen den globalen ISSR– und SVC–H¨aufigkeitsvertei-lungen (PISSR und PSVC) aus MLS– und SAGE II–Daten. Links: Korrelation zwischen der ISSR–Verteilung (MLS) von Druckschicht 147 hPa und der SVC–Verteilungen auf den kom-binierten Schichten 14.5 km und 16.5 km; rechts: Korrelation zwischen der ISSR–Verteilung (MLS) von Druckschicht 215 hPa und der SVC–Verteilungen auf den kombinierten Schich-ten 10.5 km und 12.5 km.
Das Ergebnis dieser Korrelation best¨atigt den Zusammenhang von ISSRs und SVC.
Allerdings kann man mit dem Cloud–Clearing–Algorithmus nicht ausschließen, dass in den ¨ubers¨attigten Messungen von MLS nicht auch SVC zu finden ist (siehe dazu auch Abschnitt 4.1 oben). Besonders beeindruckend ist jedoch, dass die Steigung der Gera-denanahe 1 liegt und die Konstantebrelativ klein im Vergleich der (Maximal–)Werte ist; dies deutet insbesondere darauf hin, dass die globalen Verteilungen von ISSRs und SVC auch in den Gr¨oßenordnungen f¨ur die H¨aufigkeiten sehr gut ¨ubereinstimmen.
Es scheint außerdem so zu sein, dass die Messungen von MLS (insbesondere die
¨ubers¨attigten Messungen) durch die h¨oheren Schichten bestimmt werden. Dies sieht man an der etwas schlechteren Korrelation der PISSR–Verteilung mit der tiefsten Schicht (12.5 km) der PSVC–Verteilung, auch ist die Steigung etwas geringer, der Offset aber wesentlich h¨oher. Dies ist durch die Gewichtsfunktionen des MLS–
Satelliteninstrumentes zu erkl¨aren (sieheReadet al., 2001). Dadurch wird die Druck-schicht 147 hPa mehr durch die Messungen in den h¨oheren Schichten beeinflusst als durch die tieferen Schichten. Etwas ¨Ahnliches (nur wesentlich drastischer) sieht man bei der Korrelation der Druckschicht 215 hPa mit tiefen Schichten (siehe unten).
Beim Vergleich der PISSR–Verteilung mit der PSVC–Verteilung der kombinierten 14.5/16.5–Schicht erh¨alt man bei der Korrelation das beste Ergebnis – in dieser ge-mittelten Schicht werden Extrema noch einmal etwas abgefedert und damit Ausreißer etwas vermieden. Auch hier liegt die Steigung der Regressionsgeraden nahe bei 1.
Insgesamt ist die ¨Ubereinstimmung der Verteilungen sehr gut, sowohl qualitativ als auch quantitativ.
2. Vergleich der PISSR–Verteilung der Druckschicht 215 hPa mit den PSVC–Verteilungen der H¨ohenschichten 10.5 und 12.5 km:
Hier sind die Ergebnisse nicht ganz so gut, wie bei dem obigen Vergleich. Die Kor-relation der PISSR–Verteilung mit der PSVC–Verteilung der H¨ohenschicht 12.5 km ist noch einigermaßen gut, der Korrelationskoeffizient liegt bei 0.79, die Verteilungen sind damit korreliert. Interessant ist hierbei, dass zwar der Offset bei der normalen Regression relativ klein bleibt, die Steigung aber wesentlich gr¨oßer als die Steigun-gen zuvor ist (insbesondere gr¨oßer als 1). Dies bedeutet, dass auf den verglichenen Schichten die H¨aufigkeiten von SVC im Mittel wesentlich ¨uber den H¨aufigkeiten von ISSRs liegen.
Der Vergleich derPISSR–Verteilung mit derPSVC–Verteilung der H¨ohenschicht 10.5 km f¨allt dagegen sehr m¨aßig aus: Im wesentlichen sieht man eine relativ strukturlose Punktwolke, die lineare Regression kann keine Zusammenh¨ange erkennen (daher der Regressionskoeffizient nahe 0). Allerdings kann man dazu folgendes anmerken: Die Verteilung auf den Druckschichten werden insbesondere durch die Feuchten in hohen Schichten dominiert, dies h¨angt vermutlich mit den Gewichtsfunktionen des Satelli-tenretrievals zusammen, die die h¨oheren Schichten st¨arker gewichten (siehe Readet al., 2001). Dabei sieht man auch auf Plate 1 in Wang et al.(1996), dass die
Struktu-ren f¨ur die H¨aufigkeiten von SVC auf 12.5 km qualitativ wesentlich besser mit denen der PISSR–Verteilung auf 215 hPa ¨ubereinstimmen.
Das Bild wird wieder etwas besser, wenn man die PISSR–Verteilung mit der PSVC– Verteilung der kombinierten 10.5/12.5 km–Schicht korreliert; hier sind die Strukturen etwas besser wiedergegeben, die Korrelation wird besser (r= 0.67).
Es ist m¨oglich, dass diese Diskrepanz in den H¨aufigkeiten wieder durch die Pfadl¨angenstatistik erkl¨art werden kann (siehe auch Abschnitt 4.3): Auf der Druck-schicht 215 hPa k¨onnen von MLS nur die großen ISSRs entdeckt werden, dagegen kann SAGE II durch die Okkultationsmethodik auch horizontal weniger ausgedehnte SVCs finden, denn die Messungen von SAGE erfolgen in einem Luftvolumen der H¨ohe von 1 km, der Breite von 2.5 km und der L¨ange von 200 km. Damit k¨onnen selbst kleine SVCs sehr gut erfasst werden.
Wahrscheinlich ist diese Verzerrung f¨ur die Druckschicht 215 hPa wesentlich st¨arker als f¨ur die Druckschicht 147 hPa. Auf der h¨oheren Schicht wird ein großer Anteil der entdeckten ISSRs h¨ochstwahrscheinlich in der TTL gefunden (siehe dazu auch die genaueren Ausf¨uhrungen in Abschnitt 6.5). Aufgrund der dort vorherrschenden Dy-namik (Sherwood und Dessler, 2001) k¨onnen diese ISSRs sich wesentlich weiter horizontal ausdehnen. Diesen Effekt kann man auch bei den sehr weit ausgedehnten UTTCs in dieser Region sehen (Luoet al., 2003;Peteret al., 2003). Dadurch treten vermutlich in der Schicht 147 hPa keine großen Unterschiede in den H¨aufigkeiten f¨ur die ausgedehnten SVCs und ISSRs auf.
Ein weiterer Grund f¨ur die sehr unterschiedlichen Korrelationen auf den verschie-denen Druckschichten ist wohl auch in den unterschiedlichen Entstehungsformen zu sehen. Auf 147 hPa entstehen SVCs vor allem durch das Ausfließen von den dicken Zirrusschirmen, erzeugt durch starke Konvektion (fast alle SVCs werden in der Druck-schicht 147 hPa in den Tropen entdeckt) und durch langsame vertikale Bewegungen in der TTL (siehe oben bzw. die Ausf¨uhrungen in Abschnitt 6.5). Dadurch werden die SVCs horizontal und vertikal sehr weit ausgedehnt und haben aufgrund der sehr nied-rigen Temperaturen eine gr¨oßere Lebensdauer (sieheJensenet al., 1996; K¨archer, 2002). Auf den tieferen Schichten (das sind hier im wesentlichen Ereignisse in den extratropischen Breiten) entstehen die SVCs wahrscheinlich eher durch großr¨aumiges Aufgleiten von Luftmassen (¨ahnlich der Entstehung von ISSRs, siehe dazu auch die genaueren Ausf¨uhrungen in Abschnitt 6.5, Seite 125 ff.), die meisten SVCs werden in den mittleren Breiten gemessen. Aufgrund der h¨oheren Temperaturen werden die entstehenden Kristalle sehr groß und fallen bald aus, die Lebensdauer von SVC auf diesen Schichten (und insbesondere in den mittleren Breiten, siehe Jensen et al., 1996) ist daher wesentlich k¨urzer. Damit k¨onnen die verschiedenen Korrelationen auf den beiden Schichten plausibel gemacht werden.
Insgesamt kann man anhand der doch guten Korrelation zwischen den PISSR–Verteilungen und den PSVC–Verteilungen den theoretisch vermuteten Zusammenhang der verschiedenen Ph¨anomenen eindrucksvoll best¨atigen. Allerdings muss man beachten, dass die polaren
Gebiete bei diesen Korrelationen nicht ber¨ucksichtigt werden. Damit k¨onnen nur Aussa-gen ¨uber den Breitenbereich von 75◦N bis 75◦S getroffen werden. ¨Uber die interessanten Ph¨anomene in der Polarnacht, die gerade in den MLS–Messungen erscheinen, k¨onnen via SAGE II leider keine Vergleiche angestellt werden.
Eis¨ ubers¨ attigung ¨ uber Lindenberg
Wie schon in Abschnitt 2.3 bemerkt, ist es leider nicht m¨oglich anhand eines Radiosonden–
Aufstieges zu entscheiden, ob eine Messung in wolkenfreier Luft ausgef¨uhrt wurde, oder ob d¨unne und/oder dicke Zirren die Messung beeinflussten. Daher wurde die Sprachre-gelung von eis¨ubers¨attigten Schichten eingef¨uhrt (siehe Spichtinger et al., 2003a: ice–
supersaturated layers). Dieser Terminus umfasst dann wolkenfreie und wolkenbehaftete F¨alle (ISSRs und Zirren) von Eis¨ubers¨attigung.