Frank, G.

Giemsa, Esther

Hachinger, S.

Jacobeit, Jucundus

Meyer-Arnek, J.

Ries, L.

German

OPUS Augsburg

UFS – WISSENSCHAFTLICHE RESULTATE 2015 / 2016    74 TRAJEKTORIEN-BASIERTE CLUSTER- UND HERKUNFTSANALYSEN DER CO2-KONZENTRATIONEN AM SCHNEEFERNERHAUS _______________________________________________________________ ESTHER GIEMSA1 , JUCUNDUS JACOBEIT1, LUDWIG RIES2, GABRIELE FRANK3, STEPHAN HACHINGER4,5, JULIAN MEYER-ARNEK4,6 1UNIVERSITÄT AUGSBURG, INSTITUT FÜR GEOGRAPHIE, ALTER POSTWEG 118, 86159 AUGSBURG 2UMWELTBUNDESAMT, UMWELTFORSCHUNGSSTATION SCHNEEFERNERHAUS 3DEUTSCHER WETTERDIENST (DWD), RADIOAKTIVITÄTSÜBERWACHUNG 4KOLLABORATIONSPARTNER IM ALPINE ENVIRONMENTAL DATA ANALYSIS CENTRE (ALPENDAC) 5LEIBNIZ-RECHENZENTRUM (LRZ) 6DEUTSCHES ZENTRUM FÜR LUFT- UND RAUMFAHRT E.V. (DLR), DEUTSCHES FERNERKUNDUNGSDATENZENTRUM E-MAIL: ESTHER.GIEMSA@GEO.UNI-AUGSBURG.DE  Zusammenfassung: Das komplexe Zusam-menspiel von Biosphäre und Mensch als Absorber bzw. Emittenten in Verbindung mit der langen atmosphärischen Verweilzeit des Kohlendioxids (CO2) verhindert, dass atmosphärische CO2-Messungen unmittel-bar Auskunft über Änderungen der regiona-len Emissionssituation geben können. Für die Charakterisierung des CO2-Haushalts im Einzugsgebiet der UFS, verbunden mit der Detektion von Quellen und Senken des stärksten anthropogen beeinflussten Treib-hausgases, bedarf es der Relation der CO2-Konzentrationen zu synoptischskaligen atmosphärischen Transportprozessen. Abstract: Due to the complex interaction of biosphere and mankind as absorber or emit-ters in conjunction with the long atmos-pheric lifetime of CO2, the atmospheric CO2 concentrations are not able to directly pro-vide information about the changing re-gional emission situation. Therefore, the characterization of the CO2 budget covering the catchment area of the UFS together with the detection of sources and sinks of this most important contributor to in-creased radiative forcing requires the rela-tion of the CO2 measurements to atmos-pheric transport patterns on the synoptic scale.  Radon-Filterverfahren Der erste Schritt hin zu einer differenzierten Herkunftsanalyse von Luftmassen und den mit ihnen transportierten Gasen basiert auf Filtermethoden, die über die Identifizierung von lokalen Kontaminationen der Messgröße hinaus eine Klassifizierung in die Kategorien großräumige Hintergrundkonzentration und regionale Beeinflussung erlauben. Um eine fundierte Entscheidung für die standortspezi-fisch zuverlässigste Filtertechnik sicherzustel-len, wird ein breites Spektrum verschiedenar-tiger Filteransätze (meteorologische, statisti-sche, tageszeitliche, tracer- und trajektorien-basierte sowie kombinierte) auf die Klimagas-konzentrationen der Umweltforschungsstati-on angewandt.  Die endgültige Entscheidung für die stations-spezifisch beste Filtermethode erfolgt zu-sammen mit der Validierung der einzelnen Verfahren in der Gegenüberstellung der un-terschiedlich gefilterten Hintergrundkonzent-rationen mit den CO2-Konzentrationen der marinen Grenzschicht der Atmosphäre der National Oceanic and Atmospheric Administ-UFS – WISSENSCHAFTLICHE RESULTATE 2015 / 2016    75 ration (NOAA) (Dlugokencky et al., 2016). In diesem Vergleich mit den NOAA-Referenzwerten unbeeinflusster Luftmassen des entsprechenden Breitengrads, auf dem sich die Umweltforschungsstation befindet, erzielen die CO2-Hintergrundkonzentrationen des Radon-Filterverfahrens (Griffiths et al., 2014) die stärkste Übereinstimung mit Korre-lationskoeffizienten der Monatsmittelwerte von über 0,95. Demzufolge können 43 % der CO2-Messwerte, die während der Jahre 2011 - 2015 am Schneefernerhaus aufgezeichnet wurden, als repräsentativ für den großräumi-gen Hintergrund angesehen werden, während die restlichen 57 % regional beeinflusst sind. Schließlich lassen sich aus den Resultaten der Filterung die Wachstumsraten der nach ihrer (über-)regionalen Herkunft getrennten CO2-Messwerte ableiten. Gemittelt über den knapp fünfjährigen Untersuchungszeitraum weisen Messungen grenzschichtbeeinflusster Luftmassen eine 6 % stärkere Wachstumsrate verglichen mit dem Trend der unteren freien Troposphäre auf. Letzterer beläuft sich an Deutschlands höchstgelegener Messstation im Zeitraum 2011 – 2015 auf 1,86 ppm/Jahr, wohingegen die Kohlendioxidkonzentration regionaler Herkunft Jahr für Jahr im Mittel um 1,98 ppm zugenommen hat. Dieses Ergebnis stimmt exakt mit vergleichbaren Studien an-dernorts überein (Tsutsumi et al., 2006) und belegt damit einmal mehr die Funktionalität des Radon-basierten Filterverfahrens.  Trajektoriencluster Detaillierte Einblicke in die Emissionssituati-on, die den genannten Wachstumsraten zu-grunde liegt, können Trajektorien geben. Trajektorien aus der Dispersions- und Trans-portmodellierung haben sich als zuverlässiges Werkzeug zur Untersuchung dynamischer Prozesse in der Atmosphäre auf der synopti-schen Skala etabliert. Auf der Grundlage von meteorologischen Feldern numerischer Wet-tervorhersagemodelle verfolgen sie die Be-wegung eines Luftpakets in Raum und Zeit und lassen über die entstehenden Zugbahnen Strömungsmuster erkennen. Werden die Trajektorien ausgehend von einer Messstati-on rückwärts in der Zeit berechnet, geben sie Auskunft über die Transportwege und poten-tiellen Quellgebiete der detektierten Luft-massen (Stohl et al., 2005).  Um der eingeschränkten Zuverlässigkeit der Dispersionsrechnungen aufgrund von Unsi-cherheitsfaktoren wie der begrenzten Mo-dellauflösung der meteorologischen Felder und den Parametrisierungen des Parti-keltransportmodells Rechnung zu tragen, werden die Rückwärtssimulationen der Parti-keldispersion zunächst auf den Pfad ihrer Zentroide zusammengefasst und anschlie-ßend dem multivariaten statistischen Verfah-ren der Clusteranalyse (Brankov et al., 1998) unterworfen. Angewandt auf die Zentroide der zweistündlich berechneten Rückwärts-trajektorien des knapp fünfjährigen Untersu-chungszeitraums ermöglicht dieses struktur-entdeckende Verfahren die Identifikation bedeutsamer atmosphärischer Transportmus-ter und relevanter Quell- und Senkenregionen für die CO2-Messungen an der Zugspitze. Auf Basis der zuvor durchgeführten Filterung können einflussreiche Luftmassenströme separat für den regionalen Beitrag und denje-nigen der nordhemisphärischen Hintergrund-konzentration ermittelt werden, indem zwei voneinander unabhängige Clusteranalysen für beide Filterresultate erstellt werden.  Die resultierenden Cluster, die Luftmassen-ströme zur Zugspitze mit größtmöglicher interner Homogenität und zugleich stärkster Heterogenität untereinander zusammenfas-sen, werden schließlich mit den zugehörigen, um Saisonalität und langjährigen Trend be-reinigten CO2-Konzentrationen der Zugspitze in Relation gesetzt, um Auskünfte über die Zusammensetzung der Messwerte hinsicht-UFS – WISSENSCHAFTLICHE RESULTATE 2015 / 2016    76 lich ihres ferntransportierten bzw. regional emittierten Anteils zu erlangen.  Die Ergebnisse der Clusterung zeigen, dass die höchsten CO2-Konzentrationen (unter vorheriger Korrektur des Einflusses von Sai-sonalität und langjährigem Trend) im Winter-halbjahr bei nördlichen bzw. nordöstlichen Anströmungsrichtungen detektiert werden. Im Sommer hingegen übernehmen Luftmas-sentransporte aus südwestlicher Richtung (aus der industriell geprägten Po-Ebene Itali-ens und der nordwestlichen Mittelmeerregi-on, die für ihre hitzebedingten Feuer zu dieser Jahreszeit bekannt ist) maßgeblich die Verur-sacherrolle hoher CO2-Messwerte an der Umweltforschungsstation, bleiben jedoch in ihrer Einflussstärke hinter der des oben skiz-zierten Winter-Clusters zurück.  Potentielle Quellbeitragsfunktion Die Detektion geographischer Gebiete mit Einfluss auf die CO2-Konzentrationen eines Standorts erfolgt über die potentielle Quell-beitragsfunktion (Potential Source Contribu-tion Function, PSCF), die in bisherigen Stu-dien zur Quellzuordnung von Spurengasen an der Untersuchungsstation Zugspitze als bes-tes statistisches Verfahren aus dem Vergleich unterschiedlicher Methoden hervorgegangen ist (Kaiser et al., 2007). Wie zuvor die Cluster-analyse verknüpft auch die PSCF die an der Messstation ankommenden Pfade atmosphä-rischer Luftmassen in Form von Rückwärts-trajektorien mit den zeitgleich gemessenen CO2-Konzentrationen. In Erweiterung zur Clusterung der Rückwärtstrajektorien berück-sichtigt die PSCF die Aufenthaltsdauer der Luftpakete über geographischen Regionen im Vorfeld ihrer Ankunft und Aufzeichnung am Messstandort (Begum et al. 2005) und fun-giert nach Berücksichtigung der geringeren Aussagekraft schwach frequentierter Gitter-zellen und einer zusätzlichen Korrektur ent-sprechend des Konzentrationsniveaus der Messwerte als zuverlässiger Indikator für die Wahrscheinlichkeit, dass eine bestimmte Re-gion zu besonders hohen bzw. niedrigen CO2-Messergebnissen am Rezeptor Schneeferner-haus beiträgt (Carslaw & Ropkins, 2012).  In der resultierenden konzentrationsgewich-teten PSCF-Karte für die CO2-Konzentration über die Jahre 2011 - 2015 (Abb. 1) präzisieren sich die Ergebnisse der vorangegangenen Clusteranalyse, indem sich die zentrale Alpen-region - trotz der höchsten Trajektorienfre-quentierung im Zuge einer alpinen Station als Rezeptor - über den gesamten Untersu-chungszeitraum gemittelt als Kohlendio-xidsenke darstellt, wohingegen potentielle Quellgebiete sowohl nördlich der Alpen als auch südwestlich davon verortet werden. Abb.1: Konzentrationsgewichtete Potentielle Quellbei-tragsfunktion aller Rückwärtstrajektorien, die während des Untersuchungszeitraums 2011 – 2015 an der UFS ankamen, für die dortigen saison- und trendbereinigten CO2-Konzentrationen (in ppm) UFS – WISSENSCHAFTLICHE RESULTATE 2015 / 2016    77 Ergänzend wird die Potentielle Quellbeitrags-funktion explizit für die höchsten Messwerte während der knapp fünfjährigen Analyseperi-ode berechnet. Das Ergebnis der PSCF für CO2-Messwerte oberhalb des 95%-Perzentils (Abb. 2) verweist auf eine Region, in der die mitteleuropäischen Braunkohlereviere Lau-sitz, Most und Sokolov liegen, als Hauptverur-sacher höchster CO2-Konzentrationen selbst an Deutschlands höchstgelegener Messstati-on auf über 2650m Höhe und in mehr als 350km Entfernung.            Abb.2: Konzentrationsgewichtete Potentielle Quellbei-tragsfunktion aller Rückwärtstrajektorien, die während des Untersuchungszeitraums 2011 – 2015 an der UFS ankamen, für die dortigen saison- und trendbereinigten CO2-Konzentrationen (in ppm) oberhalb des 95%-Perzentils  Diese Forschungsarbeit ist Teil des Projekts “Vir-tuelles Alpenobservatorium (VAO): Ausbau und Internationalisierung des Virtuellen Alpenobserva-toriums (VAO II) an der Umweltforschungsstation Schneefernerhaus (UFS)“ und wird vom Bayeri-schen Staatsministerium für Umwelt und Verbrau-cherschutz gefördert. Die Trajektorienrechnungen nutzen das AlpEnDAC (Alpine Environmental Data Analysis Centre).   Literatur Begum B. A., Kim E., Jeong C.-H., Lee D.-W. und Hopke P. K.: Evaluation of the potential source contribution function using the 2002 Quebec for-est fire episode. Atmos. Environ., 39, 3719-3724, 2005.  Brankov E., Rao S. T. und Porter P. S.: A trajectory-clustering-correlation methodology for examining the long-range transport of air pollutants. Atmos. Environ., 32, 1525-1534, 1998.  Carslaw D. C. und Ropkins K.: openair – An R pack-age for air quality data analysis. Environ. Model. Softw., 27-28, 52-61, 2012.  Dlugokencky, E. J., Lang, P. M., Masarie, K. A., Crotwell, A. M. und Crotwell, M. J.: Atmospheric carbon dioxide dry air mole fractions from the NOAA ESRL Carbon Cycle Cooperative Global Air Sampling Network, 1968-2015, 2016.  Griffiths A. D., Conen F., Weingartner E., Zim-mermann L., Chambers S. D., Williams A. G. und Steinbacher M.: Surface-to-mountaintop transport characterized by radon observations at the Jung-fraujoch. Atmos. Chem. Phys., 14, 12763-12779, 2014.  Kaiser A., Scheifinger H., Spangl W., Weiss A., Gilge S., Fricke W., Ries L., Cemas D. und Jeseno-vec B.: Transport of nitrogen oxides, carbon mon-oxide and ozone to the Alpine Global Atmosphere Watch stations Jungfraujoch (Switzerland), Zug-spitze and Hohenpeissenberg (Germany), Sonnblick (Austria) and Mt. Krvavec (Slovenia). Atmos. Environ., 41, 9273-9287, 2007.  Stohl A., Forster C., Frank A., Seibert P. und Wotawa G.: Technical note: The Lagrangian parti-cle dispersion model FLEXPART version 6.2. At-mos. Chem. Phys., 5, 2461-2474, 2005.  Tsutsumi Y., Mori K., Ikegami M., Tashiro T. und Tsuboi K.: Long-term trends of greenhouse gases in regional and background events observed dur-ing 1998-2004 at Yonagunijima located to the east of the Asian continent. Atmos. Environ., 40, 2868-5879, 2006. 

Trajektorien-basierte Cluster- und Herkunftsanalysen der CO2-Konzentrationen am Schneefernerhaus

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