Eiswolken und insbesondere hohe Zirruswolken bedecken im globalen jährlichen Mittel bis zu 30 % der Erde und haben deshalb einen signifikanten Einfluß auf das Klima. Eine Besonderheit hoher Eiswolken ist, dass sie einen wärmenden Effekt auf das System Erde und Atmosphäre besitzen können. Dieser wärmende Effekt wird u. a. durch tägliche und saisonale Variationen der optischen Eigenschaften beeinflußt.
Um genaue Messungen der optischen Eigenschaften von Aerosolen und Zirruswolken zu erhalten, wurde 2006 die "Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations" (CALIPSO)
Mission in einen polaren Orbit gestartet. Mit Hilfe des Hauptinstrumentes, des "Cloud-
Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization" (CALIOP), können nun optische Eigenschaften
von Aerosol- und dünnen Wolkenschichten mit bisher unerreichter Genauigkeit und Sensitivität bestimmt werden. Allerdings erlaubt dieser Orbit mit einer Wiederkehrdauer von mehr als zwei Wochen keine Ableitung von Tagesgängen der optischen Eigenschaften und des Bedeckungsgrades von Zirruswolken, weshalb in dieser Arbeit der Wolkensensor "Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager" (SEVIRI) auf dem geostationären
"METEOSAT Second Generation" (MSG) Satelliten benutzt wird. SEVIRI deckt mit seinen Messungen fast ein Drittel der Erde ab und reicht von 80 N bis 80 S und von 80 W bis 80 E bei einer räumlichen Auflösung von bis zu 3 km x 3 km im Nadir
und einer zeitlichen Auflösung von 15 Minuten.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein gänzlich neuer Ansatz verfolgt, um die Vorteile beider Instrumente (die hohe Sensitivität und Genauigkeit von CALIOP und die hohe zeitliche und räumliche Auflösung von SEVIRI) miteinander zu verbinden: Der "Cirrus Optical properties derived from CALIOP and SEVIRI during day and night" (COCS) Algorithmus basiert auf dem Prinzip künstlicher Neuronaler Netze und leitet die optischen Dicken von
Zirruswolken und deren Oberkantenhöhen aus Messungen der Infrarotkanäle des Instrumentes SEVIRI ab, was Beobachtungen sowohl in der Nacht als auch am Tage ermöglicht.
Dieses Neuronale Netz wurde mit gleichzeitigen Messungen der optischen Dicken und Höhen der Wolkenoberkante von CALIOP trainiert.
In dieser Arbeit wird die Entwicklung von COCS und die Validierung mit zwei unterschiedlichen Lidar-Messungen beschrieben, mit denen von CALIOP und mit denen des flugzeuggetragenen "High Spectral Resolution Lidar" (HSRL). Die Validierungen zeigen die hohe Genauigkeit des hier entwickelten
Algorithmus in der Ableitung der optischen Dicken und Höhen der Wolkenoberkante von Zirruswolken. Zusätzlich wurden auch Vergleiche der COCS-Ergebnisse mit zwei weiteren auf SEVIRI basierenden Algorithmen durchgeführt: Zum einen mit dem
"METEOSAT Cirrus Detection Algorithm 2" (MECiDA-2), welcher ebenfalls die thermischen
Infrarotkanäle benutzt, zum anderen mit dem
"Algorithm for the Physical Investigation
of Clouds with SEVIRI" (APICS), welcher zur Ableitung der optischen Eigenschaften von Wolken sowohl auf den Infrarotkanälen als auch auf Kanälen im sichtbaren Spektralbereich basiert.
Die Validierung zeigt hervorragende Ergebnisse für die Erkennung von Zirruswolken mit
einer Fehldetektionsrate von unter 5 % und einer Detektionseffizienz von bis zu 99 % ab einer optischen Dicke von 0.1. Ebenfalls wird eine Standardabweichung von 0.25 für die optische Dicke und 0.75 km für die Höhe der Wolkenoberkante nachgewiesen.
Basierend auf fünf Jahren prozessierter COCS-Daten werden die Tagesgänge von Zirruswolken
in verschiedenen Regionen der Erde analysiert und diskutiert. Die Ergebnisse zeigen ausgeprägte Tagesgänge des Zirrusbedeckungsgrades und der optischen Dicke, welche sich von den Vorhersagen des
"European Centre for Medium-range Weather Forecasts" (ECMWF) unterscheiden. Eine Betrachtung des Bedeckungsgrades hoher Wolken, vorhergesagt durch das ECMWF, und der Ergebnisse des COCS Algorithmus zeigt gut übereinstimmende Tagesgänge in konvektiven Regionen, während Unterschiede i