Validierungsstudie zum Vergleich manuell und automatisch ausgewerteter PollyXT-Profile
Leipzig,
09.10.2026
– Julian Hofer
open-source Python für breitere Nutzerschaft
Die am TROPOS entwickelten PollyXT-Lidarsysteme (Engelmann et al., 2016) kommen zunehmend häufiger und in größerer Zahl bei weltweiten Langzeitbeobachtungen sowie im Dauerbetrieb zum Einsatz. Dies führt zu einem stark wachsenden Datenaufkommen innerhalb des Netzwerks von Systemen des Typs PollyXT (PollyNET; Baars et al., 2016). Daher sind zuverlässige – d. h. gut validierte – automatisierte Auswertewerkzeuge erforderlich, um den PollyXT-Nutzern Datenprodukte in nahezu Echtzeit zur Verfügung zu stellen.
In Hofer et al. (2026) stellen wir eine Validierungsstudie vor, in der manuell und automatisch analysierte Lidar-Profile aerosoloptischer Eigenschaften verglichen werden. Diese Profile stammen aus einer 18-monatigen Messkampagne mit einem PollyXT-Lidar in Duschanbe, Tadschikistan (Hofer et al., 2020a,b). Die manuelle Analyse erfolgte mithilfe einer eigens entwickelten LabVIEW-Software (namens „Verlauf“) in mehreren Analyseschritten auf der Grundlage einer visuellen Betrachtung der Lidar-Signale. Die Ergebnisse dieser manuellen Analyse dienen als Referenzdatensatz. Die automatische Analyse wurde mit der PollyNET Processing Chain (Version 4.0; Klamt et al., 2024) durchgeführt.
Abbildung 1 zeigt einen Vergleich von Schichtmittelwerten aerosoloptischer Eigenschaften aus den manuell und automatisch analysierten Profilen. Der Vergleich belegt eine gute Übereinstimmung der meisten direkt gemessenen und abgeleiteten Größen. Trotz Herausforderungen bei der automatischen Auswertung – wie etwa der Bestimmung der Referenzhöhe, der Depolarisationskalibrierung und der Wolkenerkennung – liegen die Abweichungen größtenteils innerhalb der Messunsicherheiten der betrachteten Größen. Dies stützt die Schlussfolgerung, dass die automatisch analysierten Profile aerosoloptischer Eigenschaften für gängige Anwendungen – wie Extinktionsstatistiken, Aerosolklassifizierung sowie die Ableitung mikrophysikalischer und wolkenrelevanter Aerosoleigenschaften – geeignet sind.
Die jüngste und bedeutendste Änderung an der PollyNET Processing Chain ist die Umstellung des Codes von proprietärem Matlab auf open-source Python (https://github.com/PollyNET/PicassoPy, letzter Zugriff: 9. September 2026), um einer breiteren Nutzerschaft die Beteiligung an der Entwicklung zu ermöglichen. Die Python-basierte Version soll in naher Zukunft in Betrieb genommen werden, sobald alle Funktionen der derzeit genutzten Matlab-basierten Version implementiert und getestet wurden.
Literatur:
https://polly.tropos.de/
Baars, H., et al.: An overview of the first decade of PollyNET: an emerging network of automated Raman-polarization lidars for continuous aerosol profiling, Atmos. Chem. Phys., 16, 5111–5137, https://doi.org/10.5194/acp-16-5111-2016 , 2016.
Engelmann, R., et al.: The automated multiwavelength Raman polarization and water-vapor lidar PollyXT: the neXT generation, Atmos. Meas. Tech., 9, 1767–1784, https://doi.org/10.5194/amt-9-1767-2016 , 2016.
Hofer, J., et al.: Long-term profiling of aerosol light extinction, particle mass, cloud condensation nuclei, and ice-nucleating particle concentration over Dushanbe, Tajikistan, in Central Asia, Atmos. Chem. Phys., 20, 4695–4711, https://doi.org/10.5194/acp-20-4695-2020 , 2020a.
Hofer, J., et al.: Optical properties of Central Asian aerosol relevant for spaceborne lidar applications and aerosol typing at 355 and 532 nm, Atmos. Chem. Phys., 20, 9265–9280, https://doi.org/10.5194/acp-20-9265-2020 , 2020b.
Hofer, J., et al.: Technical note: comparison of manually and automatically evaluated profiles of a PollyXT multiwavelength polarization Raman lidar, EGUsphere [preprint], https://doi.org/10.5194/egusphere-2026-3928 , 2026.
Klamt, A., Yin, Z., Floutsi, A. A., Griesche, H., Haarig, M., Radenz, M., Jimenez, C., Gast, B., and Baars, H.: PollyNET: Pollynet Processing Chain, Zenodo (software), https://doi.org/10.5281/zenodo.13379737 , 2024.
