Development of a solar radiation sensor system with pyranometer

Solar energy is a result of the nuclear fusion process in the form of a series of thermonuclear events that occur in the Sun's core. Solar radiation has a significant impact on the lives of all living things on earth. The uses, as mentioned earlier, are when the solar radiation received requires a certain amount and vice versa. As a result, a more accurate instrument of solar radiation is required. A specific instrument is typically used to measure solar radiation parameters. There are four solar radiation parameters: diffusion radiation, global radiation, direct radiation, and solar radiation duration. Thus, it needs to use many devices to measure radiation data. The paper designs to measure all four-radiation data by pyranometer with particular modification and shading device. This design results have a high correlation with a global standard with a value of R=0.73, diffusion with a value of R=0.60 and a sufficiently strong direct correlation with a value of R=0.56. It can be said that the system is much simpler, making it easier to monitor and log the various solar radiation parameters

Simulation of long-term time series of solar photovoltaic power: is the ERA5-land reanalysis the next big step?

Modelling long time series of photovoltaic electricity generation in high temporal resolution using reanalysis data has become a commonly used alternative to assess the viability of systems with high shares of renewables, their risks of failure and probability of extreme events. While there is a considerable amount of literature evaluating the accuracy of the original solar radiation and temperature variables in these data sets, the validation of the calculated output of photovoltaic installations is scarce and usually limited to locations in Europe. This work combines the new ERA5-land reanalysis data set and PV_LIB to generate hourly time series of photovoltaic electricity generation for several years and validates the results using individual data of 57 large photovoltaic plants located in Chile. Results are also compared with PV output for these locations calculated using renewables.ninja, a platform relying on MERRA-2, a global reanalysis with five times lower spatial resolution. Accuracy and bias indicators are satisfactory for plants that do not present severe anomalies in their generation profiles and where basic plant characteristics such as size and orientation match our model assumptions. However, the improvements in indicators over results obtained with renewables.ninja from MERRA-2 are minor. The validation process serves not only to confirm the suitability of the proposed workflow to model the output of individual photovoltaic plants, but also to list and discuss data quality and availability issues. Efforts towards availability and standardization of data of individual installations are necessary to improve the basis for further developments.Comment: 16 pages, 6 figures, 3 Tables, Annex A and B with 1 additional table and 2 figure

How Well Does the ERA5 Reanalysis Capture the Extreme Climate Events Over China? Part II: Extreme Temperature

The fifth-generation atmospheric reanalysis of the European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ERA5) is the latest reanalysis product. However, the reliability of ERA5 to capture extreme temperatures is still unclear over China. Hence, based on conventional meteorological station data, a new criterion (DISO) was used to validate the ERA5 capturing extreme temperature indices derived from the Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI) across the six subregions of China on different timescales. The conclusions are as follows: the original daily temperatures (mean temperature, maximum temperature, and minimum temperature) can be well reproduced by ERA5 reanalysis over China. ERA5 tends to exhibit more misdetection for the duration of extreme temperature events than extreme temperature intensity and frequency. In addition, ERA5 performed best in the summer and worst in the winter, respectively. The trend of absolute indices (e.g., TXx and TNx), percentile-based indices (e.g., TX90p, TX10p, TN90p, and TN10p), and duration indices (e.g., WSDI, CSDI, and GSL) can be captured by ERA5, but ERA5 failed to capture the tendency of the diurnal temperature range (DTR) over China. Spatially, ERA5 performs well in southeastern China. However, it remains challenging to accurately recreate the extreme temperature events in the Tibetan Plateau. The elevation difference between the station and ERA5 grid point contributes to the main bias of reanalysis temperatures. The accuracy of ERA5 decreases with the increase in elevation discrepancy

Simulation of multi-annual time series of solar photovoltaic power: Is the ERA5-land reanalysis the next big step?

The simulation of multi-annual time series of photovoltaic electricity generation in high temporal resolution using reanalysis data has become a common approach. These time series are crucial to assess the viability of electricity systems with high shares of variable renewable generation. Our work combines the new ERA5-land reanalysis data set and PV_LIB to generate hourly time series of photovoltaic electricity generation for several years and validates the results using individual data of 23 large photovoltaic plants located in Chile. We use a clustering algorithm to differentiate between fixed and tracking systems, as meta-information on installation type was not available. Results are compared with photovoltaic output for these locations calculated using MERRA-2, a global reanalysis with five times lower spatial resolution, which is one established source for modelling photovoltaic generation time series. Accuracy and bias indicators are satisfactory for all plants, i.e. correlations are above 0.75 for all installations and above 0.9 for more than half of them, while the mean bias error is between -0.05 and 0.1 for all instalations. However, the improvements in simulation quality over results obtained with MERRA-2 are minor. From our assessment of generation data quality, we conclude that efforts towards availability and standardization of data of individual installations are necessary to improve the basis for future validation studies

Simulation of energy and water exchanges between vegetated surfaces and the atmosphere

Les échanges de chaleur et de vapeur d’eau ont lieu à l’interface terre-atmosphère. Une représentation précise de ces flux est nécessaire dans les modèles atmosphériques et hydrologiques, compte tenu de leur importance dans la régulation des cycles climatiques et hydrologiques. À cette fin, des modèles de surface terrestre (MST) ont été construits pour fournir des informations pertinentes sur les conditions de surface terrestre, et plus spécifiquement, sur les échanges d’énergie, d’eau et parfois de carbone. Dans cette thèse, l’objectif principal est de mieux comprendre les différents processus conduisant au transfert d’énergie et d’eau à travers l’interface sol-végétation-atmosphère, ainsi que d’évaluer la simulation des échanges d’énergie et d’eau par des MST pilotés par des forçages météorologiques de différentes sources. Premièrement, deux différentes philosophies de modélisation de la surface terrestre ont été contrastées sur des sites sans neige à travers le monde. Les performances d’une approche basée sur la répartition statistique de l’énergie de surface, le modèle « Maximum Entropy Production » (MEP), ont été comparées à celles d’un MST à base physique, le « Canadian Land Surface Scheme » (CLASS). Le modèle MEP propose une approche simplifiée pour estimer les flux thermiques de surface tout en imposant la conservation d’énergie. Par conséquent, ce modèle semble approprié pour une intégration dans les études hydrologiques et de télédétection, où les quelques données d’entrée requises peuvent être facilement récupérées, et lorsque l’estimation des flux de chaleur de surface est l’objectif principal. En général, l’approche MEP était comparable aux mesures in situ et aux résultats CLASS. Bien que MEP utilise une formulation simple et moins de variables d’entrée, le modèle était comparable ou même meilleur que les simulations du modèle CLASS. Cependant, le modèle de surface était moins performant pour simuler les flux turbulents nocturnes et le flux de chaleur du sol dans son ensemble. Deuxièmement, CLASS a été appliqué à une échelle locale pour évaluer ses performances lorsqu’il est piloté par les données de réanalyse ERA5. L’énergie de surface simulée et les flux d’eau, ainsi que le manteau neigeux et les propriétés du sol, ont été étudiés dans quatre sites différents distribués sur le biome boréal canadien. Les résultats de CLASS pilotés par ERA5 ont été comparés aux observations in situ disponibles, ainsi qu’aux résultats de CLASS pilotés par des observations; des simulations et des analyses supplémentaires ont été menées pour évaluer les effets des biais dans les précipitations d’ERA5. Cette analyse a mis en évidence la iii capacité de CLASS à représenter les variables de la surface terrestre des sites boréaux lorsqu’il est forcé par la réanalyse ERA5, montrant une grande similitude avec les observations et avec les résultats de CLASS pilotés par les observations. Bien que la réanalyse ERA5 ait une résolution relativement grossière, les données peuvent toujours être utilisées pour piloter un MST et produire des résultats cohérents à une échelle locale. Enfin, nous avons évalué la fiabilité du modèle CLASS dans la simulation de l’évapotranspiration (ET) et du ruissellement (ROF) lorsqu’il est forcé par des données stochastiques, produites par un modèle générateur de temps à l’échelle horaire, sur deux sites boréaux canadiens avec une disponibilité d’eau contrastée (un site sec et un site humide). Les résultats ont été comparés aux flux d’eau simulés par CLASS forcés avec des données de référence (ERA5). Cette étude s’est concentrée sur la variation interannuelle et saisonnière des flux d’eau, ainsi que sur leurs périodes de retour de valeurs journalières extrêmes. Sur le site sec, l’ET et le ROF simulés par CLASS forcé avec les données stochastiques et de référence étaient similaires les uns aux autres; les deux simulations ont montré que l’ET et le ROF annuels sont limités par la disponibilité en eau. Sur le site humide, cependant, les résultats des deux simulations ont montré des écarts importants. CLASS piloté par les données stochastiques n’a pas pu capturer la signature d’ET, qui se situe globalement entre 550 mm an−1 et 600 mm an−1 , et elle n’est pas limitée par l’eau. Les précipitations, la température et l’humidité spécifique se sont révélées être les variables critiques dans la simulation des flux d’eau. De plus, les événements journaliers extrêmes de précipitations stochastiques et de ROF simulés par CLASS forcé avec les données stochastiques se sont révélés fiables sur les deux sites, révélant une excellente occasion d’utiliser cette méthode pour évaluer les ressources en eau dans un scénario de changement climatique. En conclusion, cette thèse s’est concentrée sur la modélisation de la surface terrestre sur plusieurs sites végétalisés, en mettant l’accent sur les échanges d’énergie et d’eau entre la surface terrestre et l’atmosphère. Les résultats ont permis d’apporter des perspectives de travaux futurs en ce qui concerne (i) l’utilisation d’une approche simplifiée pour estimer les flux thermiques de surface ; (ii) l’utilisation de la réanalyse ERA5 comme forçage robuste des données aux MST dans les études à l’échelle locale sur la forêt boréale canadienne ; et (iii) l’utilisation d’ensembles de données stochastiques horaires pour forcer les données à des MST à base physique pour étudier les conditions hydrométéorologiques dans le climat actuel et les projections futures.Exchanges of heat and water vapor take place at the land-atmosphere interface. An accurate representation of water and energy fluxes is needed in atmospheric and hydrologic models, given their importance in the regulation of the climate and hydrological cycles. To this end, land surface models (LSMs) have been built to provide relevant information on the land surface conditions, and more specifically, on the exchanges of energy, water, and sometimes, carbon. In this thesis, the main objective is to better understand various processes driving the transfer of energy and water across the soil-vegetation-atmosphere interface, as well as to evaluate the simulation of energy and water exchanges by LSMs driven by meteorological forcings of different sources. Firstly, two different philosophies of land surface modeling were contrasted at snow-free sites across the world. The performance of a statistically based surface energy partitioning approach, the Maximum Entropy Production (MEP) model, was compared to that of a physically based LSM, the Canadian Land Surface Scheme (CLASS). The MEP model offers a simplified approach to estimate surface heat fluxes while imposing energy conservation. Therefore, this model seems suitable for integration into hydrological and remote sensing studies, where the few required input data can be easily retrieved, and when the estimation of the surface heat fluxes is the main objective. The MEP approach was comparable to in situ measurements and to CLASS results. Although MEP uses a simple formulation and fewer input variables, the model was comparable or even better than CLASS simulations. The surface model was, however, weak in simulating nocturnal turbulent fluxes and the soil heat flux overall. Secondly, CLASS was applied at a point scale to evaluate its performance when driven by the ERA5 reanalysis. Simulated surface energy and water fluxes, as well as snowpack and soil properties, were investigated at four different sites spread over the Canadian boreal biome. The results from CLASS driven by ERA5 were compared to available in situ measurements, as well as with results from CLASS driven by observations; additional simulations and analyses were conducted to evaluate the impacts of biases in the ERA5 precipitation. This analysis highlighted the ability of CLASS to represent the land surface variables of the boreal sites when forced by the ERA5 reanalysis, showing high similarity with the observations and with the results from CLASS driven by observations. Although this reanalysis has a relatively coarse v resolution, the data can still be used to drive an LSM and produce consistent results at a point scale. Lastly, we assessed the reliability of CLASS in simulating evapotranspiration (ET) and runoff (ROF) when driven by stochastic data produced by an hourly weather generator over two Canadian boreal sites with contrasting water availability (a dry and a wet site). The results were compared with simulated water fluxes from CLASS forced with reference data (ERA5). This study focused on the interannual and seasonal variation of the water fluxes, as well as on their return levels of extreme daily values. At the dry site, the simulated ET and ROF from CLASS driven by the stochastic and the reference data were similar to each other; both simulations showed that annual ET and ROF are limited by water availability. At the humid site, however, the results from both simulations showed significant discrepancies. CLASS driven by the stochastic data was not able to capture the ET signature, which overall ranges between 550 mm yr−1 and 600 mm yr−1 , and it is not water-limited. The precipitation, temperature, and specific humidity were found to be the critical variables in the simulation of the water fluxes. Moreover, the extreme daily events of stochastic precipitation and ROF from CLASS driven by the stochastic data proved to be reliable at both sites, revealing an excellent opportunity to use this framework to assess water resources under a changing climate scenario. In short, this thesis focused on land surface modeling over multiple vegetated sites, with an emphasis on the energy and water exchanges between the land surface and the atmosphere. The results brought some future work perspective in regards to (i) the use of a simplified approach for estimating the surface heat fluxes; (ii) the use of ERA5 reanalysis as robust forcing data to LSMs in local-scale studies over the Canadian boreal forest; and (iii) the use of hourly stochastic data sets as forcing data to physically based LSMs to investigate hydrometeorological conditions in the present climate and in future projections

Environmental Influences on Patterns of Atmospheric Particulate Matter: a QuantitativeStudy Using Ground- and Satellite-Based Observations

Luftverschmutzung, insbesondere hohe Konzentrationen von mikroskopischen Partikeln in der Atmosphäre, sogenannte Feinstaubpartikel (PM), haben schwerwiegende Auswirkungen auf die menschliche Gesundheit. Partikel mit einem aerodynamischen Durchmesser von weniger als 10$\mu$m (PM10) können in die Atemwege gelangen und bereits eine kurzzeitige Exposition gegenüber hohen PM-Konzentrationen kann zu unmittelbaren negativen Auswirkungen wie Asthmaanfällen führen. Sind Menschen über einen längeren Zeitraum erhöhten PM-Konzentrationen ausgesetzt, kann die Lunge geschädigt werden und das Risiko von Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Diabetes steigt. Diese gesundheitlichen Auswirkungen können die Lebenserwartung senken. Obwohl in den letzten Jahrzehnten ein rückläufiger Trend der PM-Konzentrationen in Europa zu verzeichnen ist, liegen die aktuellen PM-Konzentrationen in vielen Mitgliedsstaaten immer noch über den WHO-Empfehlungen, was zur Folge hat, dass die derzeitigen PM-Konzentrationen in vielen Gebieten Europas mit hoher Wahrscheinlichkeit für Menschen schädlich sind. Infolgedessen wurden bereits einige Maßnahmen gegen die Luftverschmutzung umgesetzt, darunter städtische Umweltzonen und andere Einschränkungen für den privaten Autoverkehr. Es sind jedoch weitere Anstrengungen erforderlich, um gesundheitlich unbedenkliche PM-Konzentrationen zu ermöglichen. Um effizientere Strategien für eine bessere Luftqualität zu entwickeln, müssen den Entscheidungsträgern zusammenhängende Informationen über räumlich-zeitliche Muster der PM-Konzentrationen zur Verfügung stehen. Die sogenannte Aerosol Optische Dicke (AOD), die aus satellitengestützten Messungen gewonnen wird, hat das Potenzial, diese Informationen zu liefern. Die AOD stellt das Integral der Partikelbelastung in einer Atmosphärensäule dar, die mit den bodennahen PM-Konzentrationen in Beziehung gesetzt werden kann. Dies ist notwendig, da bodennahe PM-Konzentrationen von besonderer Relevanz sind für die Bestimmung schädlicher Auswirkungen auf den Menschen. Die Verwendung der AOD zur Annäherung der PM-Konzentrationen in Bodennähe bringt jedoch einige Herausforderungen mit sich, da die Beziehung zwischen AOD und PM durch eine Reihe von meteorologischen Parametern beeinflusst wird. Daher wird in dieser Arbeit das Potenzial satellitengestützter AOD zur Bestimmung bodennaher PM-Konzentrationen analysiert und eine Grundlage für die genaue Ableitung zusammenhängender Informationen zur bodennahen Luftverschmutzung durch satellitengestützte AOD geschaffen. Darüber hinaus ist bekannt, dass verschiedene Umweltfaktoren PM-Konzentrationen beeinflussen und die Luftverschmutzung verstärken können. Um die Wirksamkeit von Strategien zur Verbesserung der Luftqualität wissenschaftlich beurteilen zu können, müssen die Auswirkungen von Umwelteinflüssen auf die PM-Konzentrationen von anthropogenen Emissionen getrennt werden. In dieser Arbeit wird das wissenschaftliche Verständnis der Umwelteinflüsse auf die PM-Konzentrationen und die Entwicklung von Phasen starker Verschmutzung in Bezug auf die atmosphärischen Umgebungsbedingungen erweitert. In dieser Arbeit werden drei zusammenhängende Studien vorgestellt, die sich jeweils mit einer Hauptforschungsfrage befassen. Diese Hauptforschungsfragen zusammen mit den Hauptergebnissen sind: Wie beeinflussen die meteorologischen Bedingungen die statistische Beziehung zwischen AOD und PM? Eine für den Nordosten Deutschlands durchgeführte Studie zeigt einen nichtlinearen Zusammenhang zwischen AOD und PM10 in Bodennähe auf, was auf den Einfluss der meteorologischen Parameter relative Luftfeuchtigkeit (RH), Grenzschichthöhe (BLH), Windrichtung und Windgeschwindigkeit zurückzuführen ist. Wenn eine relativ trockene Atmosphäre (30%80%) erhöht sich die AOD durch die Feuchtigkeitsaufnahme der Partikel und dem dadurch verursachten hygroskopischen Partikelwachstum. Dies führt zu einer relativen Überschätzung der trockenen Partikelkonzentration in Bodennähe, wenn diese auf Basis der AD approximiert wird. Dieser Effekt kann jedoch durch höhere PM10-Messwerte bei niedrigen Grenzschichten (<600m) kompensiert werden, was schließlich zu AOD- und PM10-Satellitenmessungen in ähnlicher Größenordnung führt. Die Windrichtung beeinflusst die Beziehung zwischen AOD und PM10 durch den Transport von Luftmassen mit unterschiedlichen Eigenschaften in das Untersuchungsgebiet. Unter Bedingungen, die von westlichen Luftmassen dominiert werden, ist die Wahrscheinlichkeit vergleichsweise hoch, dass die AOD bei Anwendung einer semiquantitativen Skala relativ höher ist als die PM10-Beobachtung. Dies deutet auf eine Überschätzung der PM10-Konzentrationen auf Basis der AOD hin. Westliche Luftmassen sind häufig marinen Ursprungs und haben damit tendenziell eine höhere RH und enthalten einen hohen Gehalt an Meersalzen. Meersalze sind hydrophil und fördern das hygroskopische Wachstum von Partikeln, wodurch wiederum die AOD erhöht wird. Die Analyse des Zusammenhangs zwischen AOD und PM10 zeigt, dass die Berücksichtigung der Parameter RH, BLH und Wind notwendig ist, wenn Schätzungen von PM10 auf Basis von satellitengestützter AOD angestrebt werden. Das in dieser Studie vorgestellte Konzept der Normalisierung der AOD / PM10-Datenpaare eignet sich für die Anwendung in anderen Untersuchungsgebieten. Die Erkenntnisse dieser Studie haben das Potenzial, zukünftige Abschätzungen bodennaher PM-Konzentrationen auf Basis von Satelliten-AOD zu verbessern. Was sind die bestimmenden Einflussfaktoren auf PM10-Konzentrationen, wenn diese auf Basis der vorherrschenden Umweltbedingungen und AOD abgeschätzt werden? Ein statistisches Modell wird zur Vorhersage in Deutschland gemessener PM10-Konzentrationen auf Basis satellitengestützter AOD und unter Berücksichtigung der Umweltbedingungen aufgesetzt. Sensitivitätsanalysen an diesem Modell zeigen, dass die wichtigsten Einflussfaktoren auf die modellierten PM10-Konzentrationen die Ost-West-Windströmung, die BLH und die Temperatur sind. Einströmung von Luftmassen aus östlichen Richtungen über mehrere Tage hinweg erhöht die modellierten PM10-Konzentrationen im Durchschnitt um $\sim$10$\mu$g/m$^3$ im Vergleich zu Situationen, die von westlichem Einstrom dominiert werden. Dies ist auf grenzüberschreitenden Partikeltransport aus Ländern östlich von Deutschland zurückzuführen. Modellierte PM10-Konzentrationen für niedrige BLHs (<800m) erhöhen sich um durchschnittlich $\sim$10$\mu$g/m$^3$ aufgrund der Akkumulation von Partikeln in Bodennähe. Dieser Mechanismus erweist sich im Winter und Herbst als besonders wichtig. Im Sommer zeigen die Modellergebnisse eine deutliche Erhöhung der PM10-Vorhersagen (bis zu $\sim$12$\mu$g/m$^3$ bei um 15K erhöhten Temperaturen). Dies ist auf eine verstärkte biogenene Aktivität und erhöhte Staubaufwirbelung aufgrund ausgetrockneter Böden zurückzuführen. Im gleichen Modell-Setup zeigen Sensitivitätsanalysen, dass die AOD positiv mit PM10 korreliert, aber BLH und die Ost-West-Windkomponente die Beziehung zwischen AOD und PM10 wesentlich beeinflussen. AOD und PM10 korrelieren im Sommer schwächer, da dann die Partikel innerhalb einer höheren Grenzschicht stärker verteilt sind und die AOD weitgehend von den höher in der Atmosphäre befindlichen Partikeln bestimmt wird. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die AOD zur Beurteilung der Luftqualität am Boden verwendet werden kann, wenn sie durch eine statistische Modellierung mit meteorologischen Umgebungsbedingungen verknüpft wird. Darüber hinaus wird der starke Einfluss der meteorologischen Bedingungen auf die PM10-Konzentrationen aufgezeigt. Wie bestimmen atmosphärische Prozesse die Konzentration verschiedener chemischer Bestandteile von PM1 auf lokaler Ebene? Atmosphärische Einflussfaktoren auf Konzentrationen von Feinstaubpartikeln, die kleiner als 1$\mu$m (PM1) sind, und deren chemischen Hauptbestandteile, werden analysiert. Der Fokus liegt dabei auf den Prozessen, die zu Phasen mit hoher Schadstoffbelastung führen. Ein statistisches Modell wird aufgestellt, um die täglichen Schwankungen der PM1-Konzentrationen unter Berücksichtigung der meteorologischen Bedingungen zu reproduzieren. Dafür werden Daten eines suburban-geprägten Standorts südwestlich von Paris, Frankreich, verwendet. Sensitivitätsanalysen des Modells deuten darauf hin, dass Spitzenkonzentrationen von PM1 im Winter durch die bodennahe Partikelakkumulation bei niedrigen BLHs in Kombination mit der Bildung neuer Partikel und erhöhten Heizungsemissionen bei niedrigen Temperaturen (<$\sim$5$^{\circ}$C) verursacht werden. Im Sommer sind die Spitzenkonzentrationen von PM1 im Allgemeinen niedriger als im Winter. Erhöhte PM1-Konzentrationen treten jedoch auf, wenn windstille Bedingungen mit hohen Temperaturen zusammentreffen, die zu photochemisch induzierten Partikelbildungsprozessen führen. Der Transport verschmutzter Luft aus der Pariser Region führt in beiden Jahreszeiten zu einem deutlichen Anstieg der PM1-Konzentrationen. Hochaufgelöste Fallstudien zeigen eine große Variabilität der Prozesse, die zu Phasen starker Verschmutzung führen. Die Prozesse variieren nicht nur zwischen, sondern auch innerhalb der Jahreszeiten. Die Modellergebnisse zeigen beispielsweise für eine Phase starker Luftverschmutzung im Januar 2016, dass diese durch einen Temperaturabfall verursacht wurde, was die modellierten PM1 Konzentrationen um bis zu 11$\mu$g/m$^3$ erhöht. Dies wird auf eine verstärkte Bildung von sekundären anorganischen Aerosolen (SIA) und einen Anstieg der lokalen Heizungsemissionen zurückgeführt. Im Gegensatz dazu werden im Dezember 2016 hohe PM1-Konzentrationen hauptsächlich durch eine niedrige BLH und Partikeladvektion aus dem Raum Paris verursacht. Ein beobachteter Rückgang der Schadstoffkonzentrationen während dieser Phase hängt mit einer Änderung der Windrichtung zusammen, die weniger belastete, maritime Luftmassen herantransportiert, was zu einem Rückgang der PM1-Konzentrationen von $\sim$4$\mu$g/m$^3$ führt. Obwohl sich diese Ergebnisse auf lokale Ereignisse beziehen, sind die Ergebnisse verallgemeinerbar und auch für andere Regionen relevant. Dies betrifft beispielsweise die Relevanz der Bildung neuer Partikel während kalter Temperaturen oder die Akkumulation von Partikeln in bodennahen Atmosphärenschichten durch eine niedrige BLH. Der Einfluss transportierter Partikel unterstreicht die Notwendigkeit großräumiger Maßnahmen zur Senkung des atmosphärischen Partikelgehalts. Diese Arbeit liefert ein quantitatives Verständnis der Beziehung zwischen AOD und PM10 und schafft damit eine Grundlage für Abschätzungen von PM auf Basis von AOD. Diese PM-Abschätzungen sind von großem Nutzen für die Identifizierung von stark verschmutzten Gebieten und zur langfristigen Beobachtung der Luftqualität auf großen räumlichen Skalen. Darüber hinaus ist das wissenschaftliche Verständnis der Umweltprozesse, die PM-Konzentrationen beeinflussen, wichtig, um atmosphärische Prozesse bei der Entwicklung von Strategien zur Schadstoffminderung berücksichtigen zu können