- Titel
- Advances in Understanding of Exceptionally Strong Arctic Stratospheric Polar Vortex Dynamics and Associated Ozone Loss
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:15-qucosa2-1042663
- Schriftenreihe
- Exploring the impact of orographic and non-orographic gravity waves on arctic stratospheric polar vortex dynamics and springtime ozone loss#“A 45-Year Climatological Study of Arctic Stratospheric Polar Vortex Dynamics and Morphology using ERA5 Data (1979-2023)#A Novel Approach to Predict the Arctic Stratospheric Ozone from Stratospheric Polar Vortex Dynamics using Explainable Machine Learnings
- Datum der Einreichung
- 08.01.2026
- Datum der Verteidigung
- 23.04.2026
- Abstract (DE)
- Der stratosphärische Polarwirbel (Stratospheric Polar Vortex, SPV) übt über die Stratosphären–Troposphären-Kopplung einen starken Einfluss auf das bodennahe Wetter aus, während Prozesse an der Oberfläche und in der Troposphäre ihrerseits die Variabilität des SPV modulieren können. Während plötzliche stratosphärische Erwärmungen (Sudden Stratospheric Warmings, SSWs) umfassend untersucht wurden, ist die Forschung zu außergewöhnlich starken Polarwirbelereignissen (Exceptional Strong Vortex, ESV) über der Arktis vergleichsweise begrenzt. Diese Dissertation konzentriert sich darauf, das Verständnis der Dynamik von ESVs und des damit verbundenen Ozonverlusts mithilfe klimatologischer Analysen, Experimenten mit dem ICOsahedral Nonhydrostatic (ICON)-Modell sowie Methoden des maschinellen Lernens (Machine Learning, ML) zu erweitern. Diese Arbeit besteht aus drei wissenschaftlichen Publikationen. Die erste Arbeit präsentiert eine 45-jährige klimatologische Studie der Winter der Nordhemisphäre (NH) und zeigt eine ausgeprägte interannuelle sowie vertikale Variabilität der Morphologie und Dynamik des SPV. Sie untersucht das Auftreten, die Intensität und die Entwicklung sowohl von SSW- als auch von ESV-Ereignissen, hebt drei arktische ESV-Ereignisse während der NH-Winter 1996–97, 2010–11 und 2019–20 hervor und führt eine neue SPV-Metrik ein, die die Stärke des Polarwirbels im Vergleich zu traditionellen Maßzahlen effektiver charakterisiert. Die zweite Arbeit untersucht die aufwärtsgerichtete Ausbreitung troposphärischer Wellen und deren Rolle bei der Modulation der SPV-Variabilität über die Stratosphären–Troposphären-Kopplung. Idealiserte Simulationen mit dem ICON-Modell werden eingesetzt, um die Rolle von Schwerewellen (Gravity Waves, GWs) bei der Modulation des Auftretens von ESV-Ereignissen zu analysieren. Unter Verwendung der neuen SPV-Metrik wird eine formale Definition von ESV-Ereignissen entwickelt, die deren Identifikation sowie eine Bewertung ihrer Häufigkeit in idealisierten GW-Experimenten ermöglicht. Die Experimente zeigen, dass das Abschalten orographischer Schwerewellenaktivität die Häufigkeit und Persistenz von ESV-Ereignissen in der Arktis deutlich erhöht. Die ersten beiden Arbeiten zeigen zudem den Zusammenhang zwischen der Dynamik des SPV und der Variabilität des stratosphärischen Ozons. Aufbauend auf diesem Zusammenhang entwickelt die dritte Arbeit einen neuartigen, erklärbaren ML-Algorithmus zur Vorhersage von Ozonvariationen auf Basis der SPV-Dynamik. Das Modell erreicht ein Bestimmtheitsmaß von R2 =0,80 sowie eine Korrelation von 0,91, reproduziert effektiv die interannuelle Ozonvariabilität und liefert interpretierbare Einblicke mittels der SHapley Additive exPlanations (SHAP)-Analyse. Dieses Rahmenwerk weist ein hohes Potenzial für die Integration in Klimamodelle ohne interaktive Chemie-Module auf. Insgesamt erweitert diese Dissertation das Verständnis der Dynamik von ESV-Ereignissen und ihrer Rolle beim arktischen Ozonabbau. Sie unterstreicht die Bedeutung, ESVs neben SSWs zu berücksichtigen. Darüber hinaus bietet die Arbeit eine starke Perspektive für zukünftige Forschung zu ESVs im Kontext eines sich verändernden Klimas.
- Abstract (EN)
- The Stratospheric Polar Vortex (SPV) exerts a strong influence on surface weather through stratosphere–troposphere coupling, while surface and tropospheric processes can, in turn, modulate SPV variability. Although Sudden Stratospheric Warmings (SSWs) have been extensively studied, research on Exceptional Strong Vortex (ESV) events over Arctic remains comparatively limited. This dissertation focuses on advancing our understanding of ESVs dynamics and associated ozone loss using climatological analyses, ICOsahedral Nonhydrostatic (ICON) model experiments, and Machine Learning (ML). This thesis consists of three research papers. The first paper presents a 45-year climatological study of Northern Hemisphere (NH) winters, revealing substantial interannual and vertical variability in SPV morphology and dynamics. It examines the occurrence, intensity, and evolution of both SSW and ESV events, highlights three Arctic ESV events during the NH winters of 1996–97, 2010–11, and 2019–20, and introduces a new SPV metric that more effectively characterizes vortex strength compared to traditional measures. The second paper investigates the upward propagation of tropospheric waves and their role in modulating SPV variability through stratosphere–troposphere coupling. Idealized simulations using the ICON model are employed to examine the role of Gravity Waves (GWs) in modulating ESV occurrence. Using the new SPV metric, a formal definition of ESV events is developed, enabling their identification and an assessment of their frequency in idealized GW experiments. The experiments demonstrate that switching off orographic GW activity markedly enhances the frequency and persistence of ESV events in the Arctic. The first two papers also demonstrate the relationship between SPV dynamics and stratospheric ozone variability. Building on this relationship, the third paper develops a novel explainable ML algorithm to predict ozone variations based on SPV dynamics. The model achieves an R2 of 0.80 and a correlation of 0.91, effectively reproducing interannual ozone variability and providing interpretable insights through SHapley Additive exPlanations (SHAP) analysis. This framework shows strong potential for integration into climate models that lack interactive chemistry modules. Overall, this thesis advances understanding of ESV dynamics and their role in Arctic ozone depletion. It underscores the importance of considering ESVs alongside SSWs. Moreover, the dissertation provides the strong preceptive for future research of ESVs in the light of changing climate.
- Freie Schlagwörter (EN)
- Stratospheric Polar Vortex, Exceptional Strong Vortex, Ozone loss, Machine Learning, ICOsahedral Nonhydrostatic
- Klassifikation (DDC)
- 530
- Den akademischen Grad verleihende / prüfende Institution
- Universität Leipzig, Leipzig
- Version / Begutachtungsstatus
- angenommene Version / Postprint / Autorenversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:15-qucosa2-1042663
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 30.04.2026
- Dokumenttyp
- Dissertation
- Sprache des Dokumentes
- Englisch
- Deutsch
- Lizenz / Rechtehinweis
CC BY 4.0