Zusammenfassung. Die latenten (LHF) und sensiblen (SHF) Wärmeflüsse sind entscheidende Bestandteile des Oberflächen-Masse- und Energiehaushalts im Akkumulationsgebiet des Grönlandeises, was sie für präzise Prognosen des Meeresspiegels kritisch macht. Während Eddy-Kovarianz (EC) Systeme genaue Messungen des turbulenten Oberflächentransports von Masse und Energie in den Nieder- und Mittelbreiten liefern, führen häufig stabile Grenzschichtbedingungen in polaren Regionen zu Unsicherheiten in der EC-Methode. Zudem ist es entscheidend, Verzerrungen in den gebräuchlicheren Gesamtflüssen, die von automatischen Wetterstationen und Klimamodellen in polaren Gebieten gewonnen werden, zu charakterisieren, da EC-Messungen spärlich sind. In dieser Studie präsentieren wir einen Vergleich von drei unabhängigen EC-Systemen vom 28. Mai bis zum 31. Juli 2019 am EastGRIP Standort auf etwa 2700 m ü. N. N. auf dem Grönlandeis, um die Genauigkeit der LHF- und SHF-Messungen zu bewerten. Ein Vergleich der Flüsse der drei Systeme zeigt eine hervorragende Übereinstimmung mit einer absoluten Abweichung von 0,2 W m−2 und Steigungen zwischen 1,01 und 1,16 für die LHF sowie einer absoluten Abweichung von weniger als 0,5 W m−2 und einer Steigung von 1,0 für die SHF. Ein Vergleich der validierten EC-Flüsse mit der Gesamtmethode hebt die Empfindlichkeit gegenüber der standortspezifischen Rauhigkeitslänge z0,m und die Einschränkung üblicher Parametrisierung der Feuchtigkeits- und Temperaturrauhigkeitslängen z0,q und z0,t hervor. Mit verbesserten Werten für z0,m, z0,q und z0,t werden neu berechnete Gesamtflüsse mit den von regionalen Klimamodellen MAR, RACMO2.3p2 und RACMO2.4p1 für den Zeitraum von 2016 bis 2020 simulierten Flüssen verglichen. Wir finden insgesamt eine gute Übereinstimmung zwischen den gemessenen und modellierten turbulenten Flussgrößen für die Sommerperiode; jedoch simulieren alle bewerteten Modelle stärkere Near-Surface-Temperaturgradienten während des Winters im Vergleich zu Beobachtungen von automatischen Wetterstationen, was zu durchweg höheren modellierten SHF- und LHF-Werten im Winter führt.
Haven et al. (Thu,) haben diese Frage untersucht.