Sonderforschungsbereich Transregio 165 (SFB TRR): Wellen, Wolken, Wetter; Waves to Weather - A Transregional Collaborative Research Center, Teilprojekt B07: Identifizierung von robusten Wolkenstrukturen durch inverse Methoden

Description: Untersucht wird die Auswirkung der Variation von Kenngrößen in Wolkenparameterisierungen sowie von Umgebungsbedingungen auf die Wolkenentwicklung, im dem Hauptaugenmerk auf Eigenschaften, die sich als robust erweisen. Unsicherheiten in den Wolkenparametern werden mit einem Bayesischen Ansatz untersucht. Zur Bestimmung des Einflusses variabler Umgebungsbedingungen werden sich ergänzende inverse Methoden benutzt. In einer Synthese wird zuletzt die Variabilität von Wolken und deren robusten Eigenschaften in Abhängigkeit von den Modellparametern und den Umgebungsbedingungen bestimmt.

SupportProgram

Origins: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: Bewölkung ? Klimatologie ? Meteorologie ? Atmosphärische Wissenschaften ? Bestimmungsmethode ? Wolke ? Modellierung ? Atmosphärenchemie ? Forschung ? Kenngröße ? Wetter ? Wolkenbildung ? Chemie der Atmosphäre ? Physik der Atmosphäre ? Synthese ?

Region: Rheinland-Pfalz

Bounding boxes: 7.5° .. 7.5° x 49.66667° .. 49.66667°

License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Deutsche Forschungsgemeinschaft (Finanzielle Förderung)
• Johannes Gutenberg-Universität Mainz, Institut für Physik der Atmosphäre (Projektverantwortung)
• Ludwig-Maximilians-Universität München (Mitwirkung)
• Umweltbundesamt (Bereitstellung)
• Universität Mainz, Fachbereich Physik, Mathematik und Informatik, Institut für Mathematik (Mitwirkung)

Time ranges: 2015-01-01 - 2025-08-18

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: Special research area Transregio 165 (SFB TRR): Waves to Weather; Sub project B07: Identification of robust cloud patterns via inverse methods
  Description: The impact of variations in parameters of cloud parameterizations as well as in environmental conditions on cloud evolution will be investigated, with a focus on features which are robust to changes in parameter values. For assessing the impact of uncertain parameters in cloud models, a Bayesian approach will be used. The impact of variations in cloud environmental conditions will be investigated using different but complementary inverse methods. In a synthesis, we will determine the variability and robustness of cloud patterns with respect to both parameter and environmental variations. https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1067826

Status

Aktiv

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