Zur stochastischen Modellierung von Turbulenz in stabilen atmosphärischen Grenzschichten

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Rupert Klein, seit 4/2021
• Fachliche Zuordnung: Physik und Chemie der Atmosphäre
• Förderung: Förderung von 2015 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 310574835

Turbulenzen unter stabil geschichteten Bedingungen zeichnen sich durch ein instabiles Verhalten aus, welches durch die Wechselwirkungen von Prozessen auf mehreren Skalen verursacht wird. Die akkurate Parametrisierung atmosphärischer Modelle stellt daher nach wie vor eine enorme Herausforderung dar. Wenn der Wind zu schwach ist um Turbulenzen aufrechtzuerhalten, wird die Strömung hauptsächlich durch Schwerewellen, Dichteströme oder andere Arten von Bewegungen gesteuert, die zu einer lokalisierten Scherbeschleunigung auf den sogenannten Submesoskalen führen. Die instationären Quellterme führen zu intermittierenden turbulenten Bursts, die von der Oberfläche entkoppelt werden können. Dadurch werden Annahmen für die flächenbasierte Modellierung nicht gegeben. Ziel dieses Projekts ist es ein stochastisches Modell der Turbulenz abzuleiten, das nicht-stationäre Mechanismen zur Auslösung der Turbulenz darstellen kann. Seit Beginn der Förderperiode wurden Fließregime, die sich durch ihre Skalenwechselwirkung und Energieübertragungseigenschaften auszeichnen, systematisch klassifiziert. Insbesondere haben wir ein mangelndes Gleichgewicht der turbulenten Beobachtungen in sehr stabilen Strömungssystemen statistisch nachgewiesen, was die Notwendigkeit der Modellierung von sehr stabilen Grenzschichten mittels stochastische Prozessen höherer Ordnung hervorhebt. Das mangelnde Gleichgewicht zeigte sich desweiteren in der Dominanz hochanisotroper Turbulenzen, die in Strömungsregimen unter dem Einfluss von submesoskaligen Bewegungen auftreten. Zusätzlich haben wir Statistiken über nicht-turbulente oder hybride Strömungsstrukturen in klassifizierten Strömungsregimen vorgestellt und getestet.Basierend auf unserem Wissen aus der diversen Datenanalysen, sind die Entwicklung und die Erprobung von Modellen, welche nicht-stationäre Turbulenzen und SBL-Regime-Übergänge berücksichtigen, die Herausforderung für die Projektverlängerung. Stochastische Zuflüsse werden erzeugt, um eine submesoskalige Scherverbesserung in einem Large Eddy Simulation (LES) Tool darzustellen. Durch die Kontrolle der Topologie und des Umfangs der Zuflussstrukturen wird die Anpassung der Turbulenz an instationäre, stochastische Zuflüsse in numerischen Simulationen analysiert. Neuartige stochastisch erzwungene LES-Framework wird verwendet, um Regimeübergänge in Gegenwart von zufälligem Zufluss durch submesoskalige Bewegungen zu untersuchen. Dazu wird die zufälligen Auswirkungen des Zufluss auf die turbulente kinetische Energie quantifiziert, was für die Parametrisierung von atmosphärischen Modellen entscheidend ist. Schließlich werden die dynamischen Eigenschaften experimenteller Daten quantifiziert, um die Leistung eines kürzlich eingeführten konzeptionellen Modells von Regimeübergängen zu testen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Frankreich, Schweden, USA
• Kooperationspartner: Dr. Danijel Belusic; Professor Dr. Elie Bou-Zeid; Privatdozent Dr. Davide Faranda
• Ehemalige Antragstellerin: Professorin Dr. Nikki Vercauteren, bis 3/2021