<p>Mit Hilfe von Doppler-Lidar-Systemen, lassen sich die Profile von Windgeschwindigkeit und -richtung in der Atmosph&#228;rischen Grenzschicht (AGS) auf der Basis klassischer Messstrategien wie einem VAD-24 Scan (Velocity Azimuth Display mit 24 Strahlrichtungen) zuverl&#228;ssig bestimmen (P&#228;schke et al., 2015). F&#252;r praktische Anwendungen von gro&#223;em Interesse sind jedoch neben dem mittleren Windprofil auch kurzzeitige Fluktuationen des Windes, wie sie zum Beispiel in Verbindung mit Windb&#246;en auftreten. Untersuchungen zu Windb&#246;en waren ein wesentlicher Aspekt der Messkampagne FESSTVaL (Field Experiment on Sub-Mesoscale Spatio-Temporal Variability in Lindenberg, www.fesstval.de).</p><p>Eine Studie von Suomi et al. (2017) hat gezeigt, dass eine Ableitung von Windb&#246;en aus Doppler Lidar Messungen prinzipiell m&#246;glich ist. Allerdings wird mit &#252;blichen Messstrategien die hierf&#252;r erforderliche hohe zeitliche Aufl&#246;sung in der Ermittlung des Windvektors nicht erreicht, so dass mit Skalierungsans&#228;tzen unter Verwendung von in-situ Windmessungen eine Korrektur der aus den Lidar-Daten abgeleiteten B&#246;enwerte erfolgen muss.</p><p>Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde eine alternative Messstrategie f&#252;r Doppler-Lidar-Systeme vom Typ &#8222;Streamline&#8220; (Halo Photonics) entwickelt und &#252;ber mehrere Monate in den Jahren 2020/21 auf dem Grenzschichtmessfeld Falkenberg des DWD erprobt. Die B&#246;enableitung basiert auf einem sog. Continous Scan Mode (CSM); dabei werden die w&#228;hrend einer vollst&#228;ndigen Rotation des Lidar-Scan-Kopfes kontinuierlich durchgef&#252;hrten Messungen 10-11 Strahlrichtungen zugeordnet und die Radialwindgeschwindigkeiten wiederum mit dem VAD-Verfahren ermittelt. Die Dauer eines Scans betr&#228;gt etwa 3.4s, damit kann eine Zeitaufl&#246;sung erreicht werden, die der heute weit verbreiteten Definition einer Windb&#246; entspricht (3s gleitendes Mittel; WMO (2018)).</p><p>Diese neue Konfiguration bringt Herausforderungen an die Datenverarbeitung mit sich. Im CSM muss mit vergleichsweise wenigen Lidar-Pulsen pro Messstrahl gearbeitet werden, so dass klassische Ans&#228;tze der Datenfilterung (Signal-to-Noise Schwellwert, Consensus Filterung) nicht verwendet werden k&#246;nnen. Es wird ein alternatives Verfahren f&#252;r die Prozessierung der Lidar-Rohdaten vorgeschlagen. Die Ergebnisse der Ableitung sowohl des mittleren Windvektors als auch der jeweiligen maximalen Windb&#246; in einem 10-Minuten-Mittelungsintervall werden mit Sonic-Messungen in 90m H&#246;he verglichen.&#160;</p><p>Im Rahmen des FESSTVaL Experimentes wurde diese neue Messkonfiguration an drei Standorten, die ein ann&#228;hernd gleichseitiges Dreieck mit einer Kantenl&#228;nge von etwa 5 km bildeten, genutzt. Es werden Fallbeispiele aus der FESSTVaL Kampagne f&#252;r die Variabilit&#228;t im Auftreten von Windb&#246;en gezeigt.</p><p><strong>Referenzen</strong></p><p>P&#228;schke, E., Leinweber, R., and Lehmann, V. (2015): An assessment of the performance of a 1.5 &#956;m Doppler lidar for operational vertical wind profiling based on a 1-year trial, Atmos. Meas. Tech., 8, 2251&#8211;2266, https://doi.org/10.5194/amt-8-2251-2015</p><p>Suomi, I., Gryning, S.&#8208;E., O'Connor, E.J. and Vihma, T. (2017): Methodology for obtaining wind gusts using Doppler lidar. Q.J.R. Meteorol. Soc., 143: 2061-2072. https://doi.org/10.1002/qj.3059</p><p>World Meteorological Organization (WMO) (2018): Measurement of surface wind. In Guide to Meteorological Instruments and Methods of Observation, Volume I -Measurement of Meteorological Variables, No.8: 196&#8211;213, URL: https://library.wmo.int/doc_num.php?explnum_id=10616 (accessed November 2021)</p>
Dynamics and flight control of a flapping-wing robotic insect in the presence of wind gusts