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Lagrangesche Transportschemata sind besonders gut für die Simulation von stratosphärischen Spurengasen geeignet, da sie die numerische Diffusion, die notwendigerweise in klassischen Eulerischen Modellen auftritt, deutlich reduzieren. So ist es möglich, starke Gradienten an Transportbarrieren aufrecht zu erhalten, so wie sie in der Atmosphäre beobachtet werden. Diese Arbeit präsentiert das neu entwickelte, gekoppelte Modell EMAC/CLaMS, bestehend aus dem Lagrangeschen Transportschema aus dem Chemical Lagrangian Model of the Stratosphere (CLaMS) integriert in das Chemie-Klima-Modell ECHAM/MESSy Atmospheric Chemistry Model (EMAC). Zur Validierung dieses Modellsystems werden Ergebnisse aus einem Zeitscheibenlauf über 10 Jahre analysiert. Modellierte und aus Messungen bestimmte Verteilungen des Alters der Luft werden miteinander verglichen und die gute Übereinstimmung zeigt, dass die stratosphärische Zirkulation im Modell insgesamt gut wiedergegeben wird. Klimatologien für langlebige Spurengase wie CFC-11 (CCl₃F), CFC-12 (CCl₂F₂), CH₄ und N₂O) wurden sowohl für das neue Lagrangesche CLaMS Transportschema, als auch für das Standard Semi-Lagrangesche Transportschema in Flussform (FFSL) erstellt. Diese Klimatologien werden miteinander und mit Spurengasklimatologien aus Satellitenmessungen verglichen. Die größten Unterschiede zwischen beiden Transportschemata zeigen sich in Regionen, in denen sich starke atmosphärische Transportbarrieren befinden, das heißt am subtropischen und polaren Jet, sowie an der Tropopause. Eine Analyse dieser Regionen zeigt, dass das Lagrangesche Transportschema hier verbesserte, d.h. stärkere Gradienten in den Spurengasverteilungen aufweist. Am Beispiel des Polarwirbels wird gezeigt, dass die stärkere und realistischere Transportbarriere mit dem Lagrangeschen Transportschema zu Altersunterschieden von bis zu einem Jahr im Arktischen Polarwirbel führt. Insgesamt zeigt die vorliegende Arbeit, dass das neue gekoppelte Modell EMAC/CLaMS realistische stratosphärische Spurengasverteilungen simuliert und daher für zukünftige Modellstudien verwendet werden kann.

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