Brillouin-LIDAR: Eine empirische Relation zur simultanen Bestimmung von Temperatur- und Salzprofilen

Mit mehr als 70 % bedecken die Ozeane einen bedeutenden Teil der Oberfläche unseres Planeten. Ihre enorme thermische Masse macht sie zu einem wesentlichen Antrieb des globalen Klimas, wobei die größte thermische Kopplung an die Atmosphäre durch Wasser in der obersten Ozeanschicht, der Durchmischungszone, geschieht. Messinstrumente zur Bestimmung ihrer tiefenaufgelösten Temperatur erstrecken sich bisher auf kontaktbasierte Verfahren, die eine lokale Untersuchung akuter Wetterphänomene nicht einschließen. Ein kontaktloses Messverfahren zur Untersuchung der Temperatur in dieser Wasserschicht zur Ergänzung bisheriger Systeme ist daher erstrebenswert.

Ein solches Messsystem kann durch ein Brillouin-LIDAR realisiert werden, das von Laserlicht in Wasser erzeugte spontane Brillouin-Streuung als Temperaturindikator nutzt. Dazu wird die von der Temperatur abhängige Frequenzverschiebung des Rückstreusignals gemessen. Die Strahlquelle stellt dazu intensive Laserpulse von 10 ns Pulsdauer bei einer Wellenlänge von 543,3 nm bereit, die auf das Rubidium-Kantenfilter-basierte Detektorsystem (ESFADOF) angepasst ist. In seiner finalen Version soll ein solches System kompakt, robust und leicht genug sein, um von einem Helikopter aus verwendet werden zu können.

In der vorliegenden Arbeit wurden daher Schritte unternommen, um die Empfindlichkeit des vorhandenen Systems gegenüber äußeren Einflüssen weiter zu minimieren. Es wurde dazu eine vollständige Verspleißung der Strahlquelle voran getrieben, was ein Verspleißen von Doppelkernfasern beinhaltet. Zudem wurde die Empfangsoptik von Grund auf neu entwickelt, um ein möglichst effizientes Aufsammeln des Streusignals aus der gesamten Wassersäule zu gewährleisten.

Die Temperaturbestimmung ist durch ein Brillouin-LIDAR momentan nur unter Kenntnis des Salzgehaltes möglich, weshalb in einem letzten Schritt die spektrale Breite der Brillouin-Streuung in Abhängigkeit der Temperatur und des Salzgehaltes als zusätzlicher Parameter erprobt wurde. Aus den Daten wurde ein empirisches Polynom gewonnen, das für die Zukunft eine simultane Bestimmung von Temperatur und Salzgehalt ermöglicht.

Covering more than 70 % of our planet’s surface, the ocean with its enormous thermal mass is an essential motor for global climate. The vast majority of its thermal atmospheric coupling happens near the surface, in the mixed layer. Today, instruments to determine the temperature in the mixed layer are restricted to contact-based methods not capable of locally investigating acute weather phenomena. Hence the motivation to develop a remote sensing application for temperature determination in the mixed layer in addition to already existing methods.

Such a system can be implemented by using a Brillouin-LIDAR and exploiting spontaneous Brillouin scattering generated by laser light in the water as an indicator for temperature. This can be achieved by measuring the shift in frequency of the back scattered light. For this purpose, intense laser pulses of 10 ns duration at a wavelength of 543.3 nm are generated by the light source. This wavelength is matched to the rubidium-based edge-filter (ESFADOF) used to measure the frequency shift. In its final version such a system would be sufficiently compact, light and robust to be deployed from a helicopter.

In the work presented here steps were undertaken to further enhance the existing system’s robustness against external perturbations. The development of a fully spliced laser system was advanced, including the splicing of double-clad fibers. Additionally, the optical receiver was completely redesigned to achieve a highly efficient collection of the scattering signal from the full water pillar.

So far, the temperature can, however, only be determined with a Brillouin-LIDAR provided the water’s salinity is known. Due to this circumstance, the spectral width of the Brillouin signal was probed over a wide variety of temperatures and salinity to establish it as an additional parameter. From this data an empirical polynomial was generated to enable simultaneous detection of both temperature and salinity in the future.