TY  - THES
AB  - Eine der großen Herausforderungen bei der Lagrangeschen chemischen Transportmodellierung ist die präzise Darstellung von Schadstoffquellen und -senken. Diese Arbeit konzentriert sich auf die Entwicklung sowohl expliziter als auch impliziter Chemieschemata im MPTRAC-Modell. Das explizite Chemieschema behandelt Reaktionen erster Ordnung, wodurch es recheneffizient für großräumige und langfristige Simulationen ist, während das implizite Chemieschema komplexe, nichtlineare chemische Mechanismen mit flexiblen Benutzervorgaben verarbeitet. Die Arbeit umfasst Fallstudien zu zwei Vulkanausbrüchen – dem Ambae-Ausbruch 2018 und dem Raikoke-Ausbruch 2019 – zur Validierung der entwickelten Schemata. Durch Sensitivitätsanalysen gegenüber verschiedenen meteorologischen und chemischen Faktoren liefert die Dissertation Einblicke in die Variabilität der SO2-Lebensdauer in unterschiedlichen Höhenlagen und unter verschiedenen atmosphärischen Bedingungen. Sowohl das explizite als auch das implizite Chemieschema werden durch den Vergleich mit Satellitendaten getestet und bewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass der Abbau von vulkanischem SO2 einen stark nichtlinearen Effekt aufweist. Um die Fähigkeit des Modells zur Schätzung vulkanischer SO2-Emissionen weiter zu verbessern, wird ein inverses Modellierungsverfahren mit einem Partikelfilteralgorithmus entwickelt, der den nichtlinearen Abbau von SO2 berücksichtigt und eine genauere Schätzung der Emissionsquellen im Vergleich zu herkömmlichen Rückwärtstrajektorienmethoden ermöglicht. Durch die Kopplung der inversen Modellierungstechnik mit den entwickelten Chemieschemata wird die Fähigkeit verbessert, zeit- und höhenaufgelöste Quellparameter von Vulkanausbrüchen zu bestimmen. Die Dissertation zeigt damit die Bedeutung einer genauen Modellierung der Senken für die Quellschätzung auf.
AU  - Liu, Mingzhao
CY  - Wuppertal
DA  - 2024
DO  - 10.25926/BUW/0-799
DP  - Bergische Universität Wuppertal
LA  - eng
N1  - Universität Wuppertal, Dissertation, 2024
PB  - Veröffentlichungen der Universität
PY  - October, 2024
SP  - 1 Online-Ressource (113 Seiten)
T2  - Physik
TI  - Chemistry modeling and inverse reconstruction of emissions with a Lagrangian transport model
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:468-2-5221
Y2  - 2024-12-22T02:04:02
ER  -