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Aerosolpartikel in der Outflow-Region des Asiatischen Monsuns: Zusammensetzung und Bildungsprozesse

Der asiatische Monsun spielt eine wichtige Rolle beim Verständnis der chemischen und klimarelevanten Prozesse in der globalen Atmosphäre, nicht zuletzt wegen seines Einflusses auf die Aerosol- und Wolkeneigenschaften in der oberen Troposphäre und unteren Stratosphäre. Bereits seit einigen Jahren wird die sogenannte Asian Tropopause Aerosol Layer (ATAL) mit Fernerkundungsmethoden und Ballon-basierten Messungen untersucht. Es existieren allerdings nur wenige in-situ Beobachtungen innerhalb der ATAL, beziehungsweise in der Ausströmregion (Outflow) des asiatischen Monsuns in Richtung mittlere Breiten, die Informationen über die chemischen Zusammensetzung der Aerosolpartikel geben. Es wird davon ausgegangen, dass die Luftmassen im Outflow des asiatischen Monsuns Aerosolpartikel enthalten, die aufgrund von photochemischer Prozessierung und sekundärer Bildung während des Transports veränderte Eigenschaften aufweisen. Diese Prozesse haben einen Einfluss auf die Fähigkeit der Partikel zur Eisnukleation und damit wiederum auf den indirekten Klimaeffekt dieser Partikel. Dieser Antrag zielt daher auf die in-situ Untersuchung der chemischen Zusammensetzung der Aerosolpartikel im submikrometer Bereich ab. Wir schlagen vor, das Hybrid-Aerosolmassenspektrometer ERICA (ERC instrument for the chemical composition of aerosols) im Rahmen der PHILEAS Kampagne auf dem Forschungsflugzeug HALO einzusetzen. Das ERICA kombiniert zwei Typen von Aerosolmassenspektrometrie-Methoden und ermöglicht es somit, zeitgleich Einzelpartikel- und Ensemblemessungen zur chemischen Zusammensetzung durchzuführen. Zusätzlich wird die Messkapazität zum einen durch den Einbau eines Impaktors erweitert, welcher eine spätere offline-Analyse der Partikel mittels Röntgenstrahlung und Elektronenmikroskopie ermöglicht. Zum anderen wird ein neuer Messmodus zur quantitativen chemischen Analyse von Einzelpartikeln in das ERICA integriert. Dieser Datensatz, zusammen mit Spurengasmessungen und der lagrangeschen Modellierung der Luftmassenherkunft, wird somit die Untersuchung von Quellen, Bildungsprozessen sowie der photochemische Entwicklung der Aerosolpartikel während des Transports ermöglichen.

Sentinel-5P TROPOMI – Aerosol Index (AI), Level 3 – Global

Aerosol Index (AI) as derived from TROPOMI observations. AI is an indicator for episodic aerosol plumes from dust outbreaks, volcanic ash, and biomass burning. The TROPOMI instrument onboard the Copernicus SENTINEL-5 Precursor satellite is a nadir-viewing, imaging spectrometer that provides global measurements of atmospheric properties and constituents on a daily basis. It is contributing to monitoring air quality and climate, providing critical information to services and decision makers. The instrument uses passive remote sensing techniques by measuring the top of atmosphere solar radiation reflected by and radiated from the earth and its atmosphere. The four spectrometers of TROPOMI cover the ultraviolet (UV), visible (VIS), Near Infra-Red (NIR) and Short Wavelength Infra-Red (SWIR) domains of the electromagnetic spectrum. The operational trace gas products generated at DLR on behave ESA are: Ozone (O3), Nitrogen Dioxide (NO2), Sulfur Dioxide (SO2), Formaldehyde (HCHO), Carbon Monoxide (CO) and Methane (CH4), together with clouds and aerosol properties. This product is created in the scope of the project INPULS. It develops (a) innovative retrieval algorithms and processors for the generation of value-added products from the atmospheric Copernicus missions Sentinel-5 Precursor, Sentinel-4, and Sentinel-5, (b) cloud-based (re)processing systems, (c) improved data discovery and access technologies as well as server-side analytics for the users, and (d) data visualization services.

Vertikale Verteilung von Wolkenkondensationskernen in marinen und kontinentalen Luftmassen in Europa und ihre Verbindung zur Wolkentropfenanzahlkonzentration in warmen Wolken

Die Anzahl der verfügbaren Wolkenkondensationskerne (CCN) beeinflusst maßgeblich die mikrophysikalischen Wolkeneigenschaften, wie z.B. die Wolkentropfenanzahlkonzentration (CDNC) und deren Größenverteilung. CDNC und die Tropfengröße steuern sowohl die Strahlungseigenschaften als auch die Lebensdauer von Wolken. Dies wirkt sich komplex auf die Energiebilanz der Erde aus. Aktuelle Klimamodelle basieren häufig auf Annahmen über CCN Anzahlkonzentrationen und andere CCN bezogene Eigenschaften (z.B. Hygroskopizität), da für viele Regionen auf der Erde repräsentative Daten fehlen. Wenn vorhanden, handelt es sich bei diesen CCN Daten um bodengebundene Messungen, welche somit nicht - mit Ausnahme von Bergstationen - in der für Wolkenbildungsprozesse relevanten Höhe durchgeführt wurden. Für die Karibikregion wurde gezeigt, dass die bodengebundenen CCN Messungen für die gesamte marine Grenzschicht repräsentativ zu sein scheinen also auch für die Wolkenbildungsregionen. Im hier vorgeschlagenen Projekt wollen wir überprüfen, ob bodengebundene CCN Messungen auch in anderen Erdregionen repräsentativ sind für die CCN Anzahl in der Wolkenbildungsregion, und wenn ja, unter welchen Bedingungen. Dies würde die Anwendung von CCN Daten in Modellen stark vereinfachen. Dazu wird die Gültigkeit der Beobachtungen in der Karibik, in zwei gegensätzlichen Umgebungen getestet werden, einmal in einer marinen und einmal in einer kontinentalen Umgebung. Die Messkampagne zu marinen CCN soll auf den Azoren (Portugal) durchgeführt werden. Wir werden kontinuierlich verfügbare CCN Daten von der Azoren Eastern Nordatlantik (ENA) Station auf der Insel La Graciosa (auf Meereshöhe) mit Daten von der Bergstation Pico (Pico Island, 2225 m ü.d.M.) kombinieren. Ergänzend werden CCN und CDNC Messungen auf der Helikopter-Messplattform (ACTOS) durchgeführt, um die vertikale Lücke zwischen den Meeresspiegel- und Bergmessungen zu schließen. Die kontinentalen bodengebundenen CCN Messungen werden kontinuierlich an der ACTRIS Station Melpitz durchgeführt. Die vertikale CCN und CDNC Verteilung wird in Melpitz mit Hilfe eines Ballons in mehreren einwöchigen Kampagnen einmal pro Jahreszeit gemessen werden. Darüber hinaus werden wir mit Hilfe der Aerosol-Wolken-Wechselwirkungsmetrik (ACI) die in der Wolke in-situ gemessen CCN Eigenschaften (das heißt Anzahl und Hygroskopizität) mit den CDNC quantitativ verbinden. Es wird außerdem eine Sensitivitätsstudie mit einem Cloud-Parcel Model durchgeführt, welches durch die realen Messungen in der Atmosphäre angetrieben werden wird. Dies wird einen Einblick in das Übersättigungsregime von frisch gebildeten Wolken gewähren.Die CCN Daten selbst, die Erkenntnisse zu CCN Eigenschaften und ihrer vertikalen Verteilung sowie die quantitative Verbindung zwischen CCN und CDNC werden im Hinblick auf das Verständnis und die Modellierung der Wolkentropfenaktivierung sowie der mikrophysikalischen Wolkeneigenschaften von außerordentlichem Wert sein.

ACTRIS-D National Facilities, Phase 1, Teilprojekt 9 (GUF-NF): Ausbau des Taunusobservatoriums (TO) am Kleinen Feldberg im Hinblick auf umfassende in-situ-Messungen von Aerosolen und kurzlebigen Spurengasen im Rahmen von ACTRIS

METOP GOME-2 - Sulfur Dioxide (SO2) - Global

Gridded Level 3 SO2 total column densities derived from the Metop/GOME-2-instruments. Volcanoes are the largest soures of SO2 in the atmosphere, depending on the erruption the Sulfurous compounds can be injected into stratosphere but in most cases it stays within the troposphere. Another important source is the coal combustion. Desulfurisation facilities within the power stations have reduced the sulfur emissions around the globe. In the stratosphere sulfur is a key component for building up aerosols, which reflect parts of the solar irradiation. The total SO2 column is retrieved from GOME solar back-scattered measurements in the ultraviolet wavelength region [using the DOAS method]. Depending on the plume SO2 can be a very strong absorber, because of that the ODAS retrieval might have some smaller issues, they can be reduced by choosing different wavelenght ranges depending on the signal. We apply three different fitting windows between 310 and 360nm. For the AMF, we assume a plumeheight of 6 km altitude. The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Three instruments operate on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B, and -C, launched in 2006, 2012, and 2018, respectively. GOME-2 measures a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distribution. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Composition Monitoring (AC-SAF).

Kontinuierliche Ueberwachung der Schadstoffimmission der unteren Erdatmosphaere (bis 200 m Hoehe) mittels Fessel-Heissluftballon

Fuer Umweltschaeden haftet nach bestehendem Recht der Verursacher. Dieser ist insbesondere bei Luftverunreinigungen z.B. durch Verbrennung von Abfaellen bei Nacht in vielen Faellen nicht zu ermitteln, da wegen der geringen Sinkgeschwindigkeit staubfoermiger oder tropfenfoermiger Schadstoffe laengst alle Verbrennungsspuren o.ae. beseitigt sind, wenn am Erdboden die Immission erfolgt. Bei Ueberwachung der unteren 200 m der Atmosphaere koennen Emissionen aber sehr viel frueher bereits ermittelt werden. Bei radioaktiven Emissionen, z.B. bei Reaktorunfaellen, kann durch Messung in der unteren Atmosphaere die Konzentration schon so fruehzeitig erfasst werden, dass ggf. Raeumung der gefaehrdeten Gebiete noch moeglich ist.

Quellen von Sauerstoffhaltigen Polyzyklischen Aromatischen Kohlenwasserstoffen (OPAK) in Böden - ein substanzspezifischer Stabilisotopenansatz

Sauerstoffhaltige polyzyklische aromatischen Kohlenwasserstoffe (OPAK) können bei Verbrennungsprozessen oder durch sekundäre Transformation aus PAK in der Umwelt entstehen. Einige OPAKs zeigen eine höhere Toxizität, Bioverfügbarkeit und Mobilität in Böden als PAKs. Um das Umweltrisiko von PAKs und OPAKs einschätzen zu können, muss die OPAK-Entstehung verstanden werden. Dazu müssen primäre (aus Verbrennung) und sekundäre photochemische und mikrobielle Quellen von OPAKs unterschieden die Transformation von PAKs zu OPAKs besser verstanden werden. Unser Ziel ist, mithilfe von substanzspezifischen Stabilisotopenverhältnissen primäre und sekundäre OPAK-Quellen in Aerosolen und Böden am Beispiel des Muttersubstanz-Derivat-Paars Anthracen (ANTH) und 9,10-Anthrachinon (9,10-AQ), des oft häufigsten OPAK, zu unterscheiden. Wir prüfen fünf Hypothesen: (i) Primäres und sekundäres 9,10-AQ kann mithilfe der substanzspezifischen C- und H-Isotopenverhältnisse (d13C- und d2H-Werte) unterschieden werden. (ii) Photochemisch produziertes 9,10-AQ zeigt einen spezifischen d2H-Wert. (iii) Die Unterschiede der d13C- und d2H-Werte von 9,10-AQ aus den drei Quellen (primär, sekundär photochemisch und mikrobiell) ermöglichen die Lösung eines Drei-Komponenten-Mischungsmodells. (iv) Der Beitrag des biologisch produzierten 9,10-AQ steigt mit der mikrobiellen Aktivität im Boden, die wir als CO2-Freisetzung aus pflanzenfreien Mikrokosmen messen werden, und der Beitrag des photochemisch produzierten 9,10-AQ ist in ländlichen Böden höher als in städtischen. (v) Wenn die Bodenmikroorganismen vergiftet werden, werden keine OPAKs aus PAKs produziert. Um die fünf Hypothesen zu prüfen, werden wir drei Arbeitspakete (AP) realisieren. Jedes AP umfasst einen experimentellen und einen Beobachtungs-Teil. Im ersten AP werden wir d13C- und d2H-Werte von ANTH und 9,10-AQ sowie zum Vergleich auch von Benz(a)pyren (B(A)P) als reines Verbrennungsprodukt in den gesamten in der Atmosphäre suspendierten Partikeln (TSP) aus der Verbrennung von Biomasse und fossilen Energieträgern bestimmen. Im zweiten AP werden wir die d13C- und d2H-Werte von 9,10-AQ aus photochemischer Entstehung in der Atmosphäre und im dritten AP aus mikrobieller Entstehung im Boden bestimmen. Wir werden TSP aus den Emissionen einer experimentellen Verbrennung von Biomasse und fossilen Brennstoffen und städtischer und ländlicher Luft untersuchen. Wir werden an ein künstliches Aerosol sorbiertes ANTH der Sonneneinstrahlung in Glaskugeln aussetzen und mikrobielle Umsatz-Experimente in Mikrokosmen mit ländlichen Böden, zu denen wir ANTH hinzudotieren, durchführen. Außerdem werden wir die vertikale Verteilung von ANTH, B(A)P und 9,10-AQ und deren d13C- und d2H-Werte in Moder-Waldbodenauflagen, in denen der Abbaugrad der PAK mit der Tiefe zunimmt, untersuchen. In allen TSP- und Bodenproben werden wir PAK- und OPAK-Gehalte sowie d13C- und d2H-Werte von ANTH, 9,10-AQ und teilweise auch B(A)P bestimmen.

Untersuchung mikrophysikalischer Prozesse bei der Schneefallformation in mittleren Breiten

Niederschlag ist eine wichtige, aber schlecht verstandene Komponente unseres Klimasystems. Die genauen Prozesse, durch die Eiskristalle, flüssiges Wasser, Wolkendynamik und Aerosolpartikel bei der Niederschlagsbildung zusammenwirken, sind nicht ausreichend verstanden. Da überall außer über den subtropischen Ozeanen der meiste Niederschlag in Wolken über die Eisphase gebildet wird, sind die Prozesse der Schneefallbildung nicht nur in den polaren, sondern auch in den mittleren Breiten von großer Bedeutung: Wachstum in übersättigter Luft führt zu unzähligen Kristallformen, die von Temperatur, Feuchtigkeit und deren turbulenten Schwankungen abhängen. Durch Aggregation verbinden sich einzelne Kristalle zu komplexen Schneeflocken. Bereifung beschreibt das Anfrieren kleiner Tröpfchen an den Eiskristallen, so dass diese schnell an Masse gewinnen. Dadurch ist die Form der Schneeteilchen - wenn sie beobachtet wird, bevor das Teilchen zu einem Regentropfen schmilzt - ein Fingerabdruck der vorherrschenden Prozesse während der Schneefallbildung. In EMPOS schlagen wir vor, diese Fingerabdrücke zu nutzen, um zu quantifizieren, wie die verschiedenen Prozesse der Schneefallbildung zu Masse oder Häufigkeit des Gesamtniederschlag beitragen. Zu diesem Zweck werden wir die Datenprodukte des innovativen Video In Situ Snowfall Sensors (VISSS) weiterentwickeln, um Riming und Aggregation während einer speziellen Messkampagne in Hyytiälä, Finnland, zu quantifizieren. Die Beobachtungen werden mit dem ICON-Modell verglichen, in welches das fortschrittliche P3 Mikrophysikschema (Predicted Particle Properties) mit einem neuartigen Ansatz zur Behandlung von bereiften Partikeln implementiert ist. Durch dieses kombinierte Beobachtungs- und Modellierungsprojekt wird es möglich zu quantifizieren, wie die einzelnen Wolkenprozesse an der Schneefallbildung beteiligt sind, und zwar in Bezug auf die Häufigkeit des Auftretens und die Gesamtschneemasse. Darüber hinaus werden wir diese Wolkenprozesse in Abhängigkeit von makrophysikalischen Wolkeneigenschaften wie Wolkentiefe und synoptischen Einflüssen analysieren. Auf der Grundlage von Vergleichen zwischen Modell und Beobachtungen, die sowohl mittels Fallstudien als auch für einen längeren Zeitraum durchgeführt werden, werden wir die Schneefallsimulation in ICON im Standard-Zweimomentenschema und im P3-Mikrophysikschema bewerten und verbessern.

Regelmechanismen im Waldoekosystem

Wichtige Oekosysteme Mitteleuropas haben sich - ohne Eingriff des Menschen - in nahezu konstanter Zusammensetzung ueber viele Jahrtausende erhalten, obwohl sich gleichzeitig mehrere Klimaschwankungen ereignet hatten. Es scheint demnach so, als verfuegten diese Oekosysteme ueber recht wirksame Regelmechanismen. Diese koennten einerseits im Naehrstoffkreislauf, andererseits aber auch in den Besonderheiten des Bestandesklimas liegen. Wir bearbeiten die aufgeworfenen Fragen mit Hilfe eingehender Untersuchungen ueber den Umsatz anorganischer und organischer Substanzen des Aerosols und des Tropfwassers der Pflanzen selbst in verschiedenen Wald-Oekosystemen des Nordschwarzwaldes. Hinzu kommen Analysen ueber den Chemismus der Cuticulae wichtiger Holzarten, in Abhaengigkeit vom Lebensalter und vom Klimagebiet, sowie bestandesklimatologische Untersuchungen ueber den Einfluss der Bestandesart auf das Lokalklima.

Vorhersage urbaner atmosphärischer Anzahlkonzentrationen ultrafeiner Partikel mit Hilfe von Machine Learning- und Deep Learning-Algorithmen (ULTRAMADE)

Ultrafeine Partikel (UFP) mit einem aerodynamischen Durchmesser kleiner als 100 nm stehen unter dem Verdacht die menschliche Gesundheit zu schädigen, allerdings fehlt bisher die abschließende wissenschaftliche Evidenz aus epidemiologischen Studien. Zur Herleitung von Expositionskonzentrationen gegenüber UFP wurden zum Teil statistische Modellierungsverfahren genutzt um UFP-Anzahlkonzentrationen vorherzusagen. Ein häufig genutztes Verfahren ist eine auf Flächennutzung basierte lineare Regression („land-use regression“, LUR). Allerdings wurden in luftqualitativen Studien auch andere, ausgefeiltere Modellansätze benutzt, z.B. „machine learning“ (ML) oder „deep learning“ (DL), die eine bessere Vorhersagegenauigkeit versprechen. Das Ziel des Projekts ist die Modellierung von UFP-Anzahlkonzentration in urbanen Räumen basierend auf ML- und DL-Algorithmen. Diese Algorithmen versprechen eine bessere Vorhersagegenauigkeit gegenüber linearen Modellansätzen. Mit unserem Modellansatz wollen wir sowohl räumliche als auch zeitliche Variabilität der UFP-Anzahlkonzentrationen abbilden. In einem ersten Schritt werden die Messergebnisse aus mobilen Messkampagnen genutzt um ein ML-basiertes LUR Modell zu kalibrieren. Zusätzlich werden urbane Emissionen aus lokalen Quellen, abseits vom Straßenverkehr, identifiziert und explizit in das Modell einbezogen. In einem zweiten Schritt wird ein DL-Modellansatz basierend auf Langzeit-UFP-Messungen mit dem ML-Modell gekoppelt um die Repräsentierung der zeitlichen Variabilität zu verbessern. Unser vorgeschlagenes Arbeitsprogramm besteht aus fünf Arbeitspaketen (WP): WP 1 beinhaltet mobile Messungen mittels eines mobilen Labors und eines Messfahrads. WP 2 besteht aus stationären Messungen, die an Stationen des German Ultrafine Aerosol Network durchgeführt werden. In WP 3 werden wichtige UFP-Emissionsquellen, insbesondere Nicht-Verkehrsemissionen, mit Hilfe von zusätzlichen kurzzeitigen stationären Messungen identifiziert und quantifiziert. In WP 4 werden ML-Algorithmen genutzt um ein statistisches Modell aufzubauen. Als Kalibrierungsdatensatz werden die Messungen aus WP 1 benutzt. Das Modell wird UFP-Anzahlkonzentrationen mit Hilfe eines Datensatzes aus erklärenden Variablen, u.a. meteorologische Größen, Flächennutzung, urbaner Morphologie, Verkehrsmengen und zusätzlichen Informationen zu UFP-Quellen nach WP 3, vorhersagen. In WP 5 werden die UFP-Anzahlkonzentrationen aus WP 2 für einen DL-Modellansatz genutzt, der die zeitliche Variabilität repräsentieren wird. Dieser wird dann mit dem ML-Modell aus WP 4 gekoppelt. Der Nutzen der Modellkopplung wird mit dem Datensatz aus WP 3 validiert. Aus unserem Projekt wird ein Modell hervorgehen, das in der Lage ist die räumliche und zeitliche Variabilität urbaner UFP-Anzahlkonzentrationen in einer hohen Genauigkeit zu repräsentieren. Damit wird unsere Studie einen Beitrag zur Quantifizierung von Expositionskonzentrationen gegenüber UFP z.B. in epidemiologischen Studien leisten.

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