Back-tracking Methode

Für die back-tracking Methode werden Daten von geostationären Satelliten wie dem Meteosat Second Generation (MSG) ausgewertet. Zur Identifizierung einzelner Staubwolken wird hierbei der Staubindex basierend auf 15-minütigen Messungen im infra-roten Wellenlängenspektrum ausgewertet. Erfolgreich identifiziert, werden die Staubwolken in der Zeit zurückverfolgt zum Punk des ersten Erscheinens. Aufgrund der mit 15 Minuten relativ hohen zeitlichen Auflösung kann diese Region als Quellregion angenommen werden. Auf diese Weise kann eine Karte von aktiven Staubquellen abgeleitet werden, z. B. auf 1°×1° Gitterauflösung mit einer zeitlichen Auflösung von 1 Stunde. Die Auswertung von individuellen Monaten, Jahreszeiten, oder mehrjährigen Zeiträumen veranschaulicht, wie oft einzelne Staubquellregionen aktiv (emittierend) sind. Ein Beispiel für den Zeitraum von März 2006 bis Februar 2010 ist in Abbildung 1 dargestellt. Neben der Bodélé Depression (Tschad), einem seit mehreren tausend Jahren ausgetrocknetem Seebett, treten die Ausläufer der Gebirgsregionen als häufig aktive Staubquellregionen hervor. Durch die stündliche Auflösung kann neben der räumlichen Verteilung aktiver Staubquellen auf eine zeitliche Verteilung geschlossen werden, und damit ein Tagesgang analysiert werden. Der Tagesgang lässt  des Weiteren Rückschlüsse auf die meteorologische Situationen, die zur Staubquellaktivierung führen, zu. Wie in Abbildung 2 dargestellt, wird der Großteil der Staubquellen in der ersten Tageshälfte aktiviert. Die Anzahl der Staubquellen, die während der zweiten Tageshälfte aktiviert werden, stellt nur einen geringen Anteil dar, der allerdings während der Monsunzeit von Juni bis August signifikant an Bedeutung gewinnt. Staubquellaktivierungen während der Morgenstunden werden im Wesentlichen durch das Heruntermischen des nächtlichen Grenzschichtstrahlstroms, einem bodennahen Windgeschwindigkeitsmaximum, initiiert. Staubquellaktivierungen während der zweiten Tageshälfte (12UTC-00UTC) treten im Wesentlichen im Zusammenhang mit Gewitterzellen und begleitenden Böen-Fronten auf.

  • Abb. 1: Häufigkeiten der Staubquellaktivierungen für den Zeitraum März 2006 bis Februar 2010. Windvektoren für 06 UTC auf dem 925 hPa Druckniveau geben zusätzliche Informationen zum Staubtransport. Kontourlinien spiegeln die Orographie wieder. Aus Schepanski et al. (2012).

  • Abb. 2: Saisonale Verteilung der abgeleiteten Häufigkeiten der Staubquellaktivierungen für Aktivierungen während der 1. Tageshälfte (links) und 2. Tageshälfte (rechts). Kontourlinien repräsentieren die Orographie. Nach Schepanski et al. (2009).

Grenzwert Methode

Die Grenzwert Methode basiert auf der Annahme, dass hohe atmosphärische Staubkonzentrationen häufig über aktiven Staubquellregionen auftreten. Daher werden Häufigkeiten im Auftreten von Staubkonzentrationen in der gesamten atmosphärischen Säule, z.B. ausgedrückt durch die Aerosol Optische Dicke (AOD) oder den Aerosol Index (AI), die einen vordefinierten Grenzwert überschreiten, als Indikator für Quellregionen herangezogen. Dabei wird der Grenzwert so gewählt, dass atmosphärische Hintergrundbelastungen durch Staub ausgeschlossen bzw. deren Einfluss auf die Häufigkeit minimiert wird. Produkte zur Ableitung des atmosphärischen Staubgehalts basierend auf Beobachtungen von sonnen-synchronen Satelliten eignen sich für diese Methode besonders, z.B. MODIS DeepBlue, OMI AI, oder TOMS AI. Wie für die back-tracking Methode, kann die räumliche Verteilung von häufig aktivierten Staubquellregionen unter der oben genannten Annahme anhand von Karten, wie in Abbildung 3 für OMI AI dargestellt, veranschaulicht werden. Dieser Ansatz hebt insbesondere topographische Becken wie die Erg Djouf Region in Mauretanien oder die Bodélé Depression in Tschad und Mali als häufig aktive Staubquellregion hervor.

  • Abb. 3: Staubquellregionen abgeleitet aus OMI AI Daten nach der Grenzwert Methode basierend auf dem Zeitraum März 2006 bis Februar 2010. Aus Schepanski et al. (2012).

Der Vergleich von Abbildung 1 und 3 zeigt eine deutliche Abweichung der räumlichen Verteilung der Staubquellregionen auf. Die geographische Lage von besonders häufig vorkommenden und aktiven Quellregionen weist eine Verschiebung auf, die mit der Hauptwindrichtung übereinstimmt. Dieser räumliche Unterschied kann mit der unterschiedlich zeitlichen Auflösung der Satellitendaten erklärt werden. So überfliegt der Aura Satellit auf dem das OMI Instrument  installiert ist, den Äquator um 13:45h. Wie die back-tracking Methode gezeigt hat, werden die meisten Staubquellen während der Morgenstunden aktiviert. Zum Beobachtungszeitpunkt des OMI Instruments sind die Staubwolken schon ein paar Stunden mit dem Wind in der vorherrschenden Windrichtung vom Quellort weg transportiert worden. Daher ist implizit eine Windtransportkomponente in der Staubquellkarte enthalten. Dies muss bei der Interpretation der räumlichen Verteilung von Staubquellen berücksichtigt werden.

Die jährlichen und saisonalen Mittel der Staubquellaktivierungen (dust source activation frequencies, DSAF) können hier runtergeladen werden.

Referenzen

Schepanski et al. (2007) Schepanski, K., I. Tegen, B. Laurent, B. Heinold, and A. Macke (2007), A new Saharan dust source activation frequency map derived from MSG-SEVIRI IR-channels, Geophys. Res. Lett., 34, 18803, doi:10.1029/2007GL030168.

Schepanski et al. (2009) Schepanski, K., I. Tegen, M. C. Todd, B. Heinold, G. Bönisch, B. Laurent, and A. Macke (2009), Meteorological processes forcing Saharan dust emission inferred from MSG-SEVIRI observations of sub-daily source activation and numerical models, J. Geophys. Res., 114, D10201, doi:10.1029/2008JD010325.

Schepanski et al. (2012) Schepanski, K., I. Tegen, and A. Macke (2012), Comparison of satellite based observations of Saharan dust source areas, Rem. Sens. Environm., 123, 90-97, doi:10.1016/j.rse.2012.03.019.