Kurzfassungen der Meteorologentagung DACH
DACH2022-212, 2022
https://doi.org/10.5194/dach2022-212
DACH2022
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Automatische Schmelzschichterkennung mit einem Mikro-Regen-Radar

Finn Burgemeister1, Piet Markmann2, and Hans-Jürgen Kirtzel2
Finn Burgemeister et al.
  • 1Universität Hamburg, Meteorologisches Institut, Hamburg, Deutschland (finn.burgemeister@uni-hamburg.de)
  • 2METEK GmbH, Elmshorn, Deutschland

An zwei deutschen Flughäfen werden vom Deutschen Wetterdienst seit 2018 Mikro-Regen-Radare (MRR) betrieben, um zu erproben, welcher Nutzen daraus für die meteorologische Sicherung des Luftverkehrs gezogen werden kann. Ein wichtiger Parameter ist die automatische Detektion und Höhenbestimmung der Schmelzschicht, die zum Beispiel für die Erkennung und Bewertung von Vereisungssituationen genutzt werden kann. Zusätzlich kann die Kenntnis der Schmelzschichthöhe helfen, die Qualität der Niederschlagsmessungen mit Wetterradaren zu verbessern.

Das MRR ist ein vertikal blickendes Doppler-Radar. Es liefert damit zwar nur eine lokale Messung der Schmelzschichthöhe, diese aber mit großer Zuverlässigkeit, da die Messbedingungen bei vertikaler Strahlrichtung besonders günstig sind. Auch komplexe Strukturen, wie doppelte Schmelzschichten, können so erkannt werden. Sie kommen zwar nur selten vor, sind aber Indikatoren für besonders gefährliche Vereisungssituationen. In dem erprobten Verfahren werden zusätzlich zur Reflektivität, die in der Schmelzschicht das bekannte Maximum aufweist, auch die Dopplergeschwindigkeit und die Breite des Dopplerspektrums zur Detektion herangezogen. Diese Variablen werden bei vertikaler Strahlrichtung maßgeblich durch die Fallgeschwindigkeit beziehungsweise die Fallgeschwindigkeitsverteilung der Hydrometeore bestimmt, und weisen beim Übergang von der festen zur flüssigen Phasen charakteristische Signaturen auf. Damit ist eine zuverlässige Schmelzschichterkennung auch in Regenereignissen möglich, in denen das Reflexionsmaximum durch die allgemeine Variabilität des Reflexionsprofils maskiert wird.

Hier wird ein einjähriger Datensatz mit Radiosonden-Aufstiegen verglichen, um die Zuverlässigkeit des im MRR implementierten automatischen Detektionsalgorithmus zu analysieren.

How to cite: Burgemeister, F., Markmann, P., and Kirtzel, H.-J.: Automatische Schmelzschichterkennung mit einem Mikro-Regen-Radar, DACH2022, Leipzig, Deutschland, 21–25 Mar 2022, DACH2022-212, https://doi.org/10.5194/dach2022-212, 2022.