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Hochaufgelöste numerische Untersuchungen des Turbulenzeffektes auf die Struktur von nächtlichen Strahlungsnebeln

Nebel als meteorologisches Phänomen kann große Auswirkungen für die Wirtschaft, aber auch auf die persönliche Sicherheit haben, indem er die Sichtweite in der atmosphärischen Grenzschicht reduziert. Wirtschaftliche Verluste für den Luft-, See-, und Landvekehr als Folge von Nebel sind dabei vergleichbar zu Verlusten durch Winterstürme. Trotz der Fülle an Literatur über Nebel bleibt unser Verständnis der physikalischen Prozesse die zu Nebelbildung und seiner Mikrophysik beitragen unvollständig. Dies ist dadurch begründet, dass mehrere komplexe Prozesse, wie z.B. Strahlungsabkühlung, turbulentes Durchmischen und die mikrophysikalischen Prozesse nichtlinear miteinander interagieren. Zusätzlich verkomplizieren Bodenheterogenitäten bezüglich Vegetation und Bodeneigenschaften die Vorhersagbarkeit von Nebel. Die Fähigkeit von numerischen Wettervorhersagemodellen Nebel vorherzusagen ist in Folge dessen noch dürftig. In diesem Projekt werden hochaufgelöste Grobstruktursimulationen (Large-Eddy Simulationen, LES) verwendet um den Effekt von Turbulenz auf nächtliche Strahlungsnebel zu untersuchen. Das LES Modell PALM wird dazu mit einer sehr hohen Auflösung von etwa 1 m verwendet. Dabei werden in den LES sowohl ein Euler'sches Bulk Wolkenphysikschema, als auch ein Lagrange'sches Partikelmodell, welches die explizite Behandlung von Aerosolen und Nebeltropfen erlaubt, verwendet. Dieser innovative Ansatz erlaubt die Nebeltropfen-Turbulenz-Interaktion zum ersten Mal mit LES zu untersuchen. Das Ziel dieser Studie ist es, einen umfassenden Überblick über die Schlüsselparameter zu erhalten, welche den Lebenszyklus sowie die dreidimensionale Makro- und Mikrostruktur von Strahlungsnebel bestimmen. Weiterhin wird der Effekt von nächtlichem Strahlungsnebel auf die morgendliche Übergangszeit und die Grenzschicht am Tag untersucht. Der Effekt von Bodenheterogenitäten auf nächtlichen Strahlungsnebel wird mit Hilfe von aufgeprägten regelmäßigen idealisierten und unregelmäßigen beobachteten Bodenheterogenitäten in den LES untersucht. Die LES Daten werden anhand von Messdaten der meteorologischen Messstandorte in Cabauw (Niederlande) und Lindenberg (Deutschland) validiert und mit Simulationsdaten des eindimensionalen Grenzschicht- und Nebelvorhersagemodells PAFOG (Universität Bonn) verglichen.

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.

Sentinel-5P TROPOMI - Aerosol Optical Depth (AOD), Level 3 - Global

Aerosol optical depth (AOD) as derived from TROPOMI observations. AOD describes the attenuation of the transmitted radiant power by the absence of aerosols. Attenuation can be caused by absorption and/or scattering. AOD is the primary parameter to evaluate the impact of aerosols on weather and climate. Daily AOD observations are binned onto a regular latitude-longitude grid. 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.

Entwicklung und Erprobung einer radiochemischen Methode zur Bestimmung starker Saeuren in Luft und Niederschlagswasser

Zielsetzung: Bestimmung starker Mineralsaeuren (speziell Schwefelsaeure) in Luft und Niederschlaegen. Kenntnis ueber 'Background'-Konzentrationen saurer atmosphaerischer Komponenten. Vorgehen: Untersuchung des Partikel- und Gasphasenanteils der Atmosphaere sowie von Regenproben. Bei Regenwasser 'voll'-Analysen und anschliessende Korrelation von Anionen und Kationen.

Bedeutung von Oberflaeche und Struktur feiner Arbeitsgueter der Gummiindustrie fuer die Technologie und Umwelt (Abgase, Staub)

Eigenschaften von Fuellstoffen; Untersuchung von Abgasen/Staeuben/Hydrosolen und Aerosolen bei der Verarbeitung; Entwicklung technologischer Untersuchungsverfahren; fachspezifische Methode: mineralogisch.

ACTRIS-D National Facilities, Phase 1, Teilprojekt 5 (LMU-NF): Implementierung der LMU National Facility für Aerosol- und Wolkenfernerkundung

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.

Charakterisierung von Schiffsemissionen und ihr Eintrag ins Meer

PlumeBaSe beschäftigt sich mit der detaillierten Analyse der Zusammensetzung organischer Aerosole, freigesetzt während der Verbrennung fossiler Treibstoffe durch Schiffe, und deren weiterem Weg in der marinen Umwelt. Durch die hochaufgelöste Beprobung der Aerosole und ihrer Transformationsprodukte vom Schiffsschornstein bis in die Ostsee wird eine Brücke zwischen Atmosphären- und Meeresforschung geschlagen. Der zunehmende globale Warentransport auf dem Wasserweg erhöht den Druck auf marine Ökosysteme. Große Schiffe emittieren, zusätzlich zu gasförmigen Schadstoffen, große Mengen an Partikeln reich an Spurenmetallen und organischen Schadstoffen zunächst in die Atmosphäre von wo aus die Schadstoffe ins Meer gelangen. Negative Auswirkungen saurer Oxide und organischer Schadstoffe sind bekannt, weniger hingegen wurde bisher die Deposition der Schiffsaerosole und deren Beitrag zur Meeresverschmutzung untersucht. Besonders lückenhaft ist das Verständnis für die Alterungsprozesse während des atmosphärischen Transports sowie in der Wassersäule, beispielweise durch UV-Strahlung oder reaktive Sauerstoffspezies, obwohl die Transformationsprodukte sehr unterschiedliche Auswirkungen auf Biota haben und die Molekülstruktur den weiteren Weg in der Umwelt maßgeblich beeinflussen können.Um diese Wissenslücken zu schließen, soll in PlumeBaSe durch eine vielschichtige Umweltbeprobung eine neuartige, umfassende Erhebung des Emissionstransports und der Aerosolalterung erreicht werden. Die Projektpartner des Leibniz Instituts für Ostseeforschung Warnemünde (IOW), der Universität Rostock (UR) und der Karls-Universität Prag (CU) befassen sich mit den folgenden zentralen Hypothesen: (H1) Schiffsemissionen tragen signifikant zur Verschmutzung des Oberflächenwassers bei, der Eintrag ist besonders hoch entlang der Hauptschifffahrtsrouten. (H2) Während des atmosphärischen und marinen Transports ändern sich die physikalischen (Partikelgrößenverteilung) und chemischen (molekulare Profile) Eigenschaften der emittierten Aerosole, was ihren weiteren Weg in der Umwelt beeinflusst. (H3) Die Veränderungen auf molekularer Ebene können verfolgt und genutzt werden um Schadstoffeinträge über die Atmosphäre von den über Nassabscheider eingebrachte Verschmutzungen zu unterscheiden.Diese angestrebten Zielsetzungen werden in drei Arbeitspaketen adressiert via I. Zeitlich und räumlich hochaufgelöster Analyse von Partikelgrößenverteilungen direkt in den Abgasfahnen der Schiffe unter Nutzung eines unbemannten Luftschiffes, kombiniert mit hochsensitiven gerichteten und ungerichteten chemischen Analysen der II. atmosphärischen Schadstoffe in Partikeln unterschiedlicher Größe, sowie der III. Schadstoffe im Meerwasser. Die Ostsee stellt durch die hohe Schiffsverkehrsdichte, gute Erreichbarkeit und Regulation der Schiffsemissionen ein ideales Untersuchungsgebiet dar, welches sich auch als Modellsystem für die Beeinflussung küstennaher Ozeane durch Schiffsverkehr weltweit eignet.

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