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. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. 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 level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. The operational BrO (Bromine monoxide) total column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x integrated into the UPAS (Universal Processor for UV / VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. For more details please refer to https://atmos.eoc.dlr.de/app/missions/gome2
Die Oberflächen- und Grenzschichtschemata des nichthydrostatischen, konvektionserlaubenden COSMO-DE Modells werden abgeschätzt. Ziel ist die Reduktion der Unsicherheit in der Darstellung der Oberflächenflüsse, und damit auch derjenigen von konvektiven Wolken im Vorhersagemodell. Dazu werden verschiedene neu entwickelte Ensemblealgorithmen zur Parameterschätzung an einem gemeinsamen idealisierten Testfall erprobt. Das neuartige Vorgehen schätzt objektiv die Parameter zur Schließung des Turbulenzansatzes, die nicht direkt gemessenen werden können, und ermöglicht Einsichten auf deren Auswirkung zur modellhaften Darstellung von Wolken.
Regelmaessige, taegliche Messung des Gesamtozongehaltes der Atmosphaere, Messung des Vertikalprofils des Ozons mittels Ballonsondierungen mit Radiosonden. Erforschung des Verhaltens des atmosphaerischen Ozons und der Zusammenhaenge zwischen atmosphaerischem Ozon und meterologischen Groessen. Untersuchungen zur Frage einer Aenderung der Ozonschicht der freien Atmosphaere durch anthropogene Einfluesse, besonders durch Fluorkohlenwasserstoffe (hierfuer muss die Sondierungsfolge auf 3-2 mal pro Woche erhoeht werden).
Der Einfluss dreidimensionaler strahlungsbedingter Erwärmungs- und Abkühlungsraten wird systematisch mit Hilfe eines analytischen Wolkenmodells, eines Grobstrukturmodells und eines numerischen Wettervorhersagemodells untersucht. Neue Parametrisierungen werden für die beiden Skalen entwickelt, um zu quantifizieren, wie diese Prozesse die Wolkenbildung, die Wolkenmikrophysik und schließlich die Dynamik beeinflussen. Diese Untersuchungen werden dazu beitragen, das Verständnis der Strahlungs-Wolken-Wechselwirkung deutlich zu verbessern und die Strahlungsprozesse als diabatische Wärmequelle und -senke in der Atmosphäre zu quantifizieren.
Die erfolgreiche Durchführung des beantragten SFB/TRR benötigt eine gut strukturierte wissenschaftliche und organisatorische Koordination. Diese wichtige Arbeit wird durch eine/n Koordinationsassistent/in (CA) geleistet der/die eng mit dem Sprecher zusammenarbeiten wird. Der/die CA wird in Hamburg arbeiten und eng mit dem CEN-Büro in Hamburg und dem MARUM-Büro in Bremen kooperieren.
Genaue und konsistente Langzeit-Daten sind nötig, um Klimavariabilität und Klimawandel detektieren, verstehen, und zuordnen zu können. Unser Wissen über Veränderungen in der freien Atmosphäre ist immer noch begrenzt, da solche Daten bis jetzt nicht in ausreichender Qualität zur Verfügung stehen. Eine neue Datenquelle, mittels der man einige Probleme von etablierten Methoden überwinden kann, ist die Radiookkultations-Methode (RO). Mit ihr ist es im Prinzip möglich, eine absolute Referenz ('Benchmark') für die obere Troposphäre und untere Stratosphäre (engl. UTLS) zu erstellen, da die Daten auf einer Zeitmessung basieren, und damit an die internationale Definition der Sekunde gebunden sind. Tatsächlich konnten wir in früheren Arbeiten zeigen, dass RO Klimatologen von unterschiedlichen Satelliten erstaunlich gut übereinstimmen (besser als 0.1 K). Der Wert von RO Daten für die Klima-Beobachtung wird zunehmend erkannt, es existieren aber auch Bedenken, dass es systematische Fehler geben könnte, die Daten von unterschiedlichen Satelliten gemein sind. Wir haben eine Liste solcher möglicher systematischen Fehler zusammengestellt, und werden diese genau analysieren. Das wird zu einem besseren Verständnis dieser (kleinen) Restfehler führen, und es erlauben, sie zu vermeiden oder zu entfernen, oder aber, sie genau zu charakterisieren, falls sie unvermeidbar sind. Wir werden diese Erkenntnisse nützen, um die Methode zur Gewinnung von RO Daten zu verfeinern, und damit RO Klimatologien der Parameter Brechungswinkel, Refraktivität, Dichte, Druck, Geopotentielle Höhe und Temperatur in der UTLS, mit bisher unerreichter Genauigkeit und Konsistenz zu erstellen. Dank ihrer hohen Qualität und einer genauen Fehler-Charakterisierung darf man erwarten, dass diese Daten als absolute Referenz (Benchmark) für globale Klimatologien der UTLS dienen können. Durch die Kombination aus hoher Genauigkeit und guter vertikaler Auflösung eignen sich die Daten auch besonders gut für die Beobachtung von Klimavariabilität und Klimawandel in der UTLS, wie z. B. Änderungen der Tropopausenhöhe, Änderungen der Übergangshöhe zwischen troposphärischer Erwärmung und stratosphärischer Abkühlung, oder Temperaturänderungen, die nach einem größeren Vulkanausbruch zu erwarten sind. Das verbesserte Verständnis der systematischen Fehler wird auch im Bereich der numerischen Wettervorhersage nützlich sein, wo RO Daten jetzt schon mit Erfolg assimiliert werden. usw.
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. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B, and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. 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 level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. The operational NO2 total column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x integrated into the UPAS (Universal Processor for UV / VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. The operational NO2 tropospheric column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x for NO2 [Valks et al. (2011)] integrated into the UPAS (Universal Processor for UV / VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. The total NO2 column is retrieved from GOME solar back-scattered measurements in the visible wavelength region using the DOAS method. An additional algorithm is applied to derive the tropospheric NO2 column: after subtracting the estimated stratospheric component from the total column, the tropospheric NO2 column is determined using an air mass factor based on monthly climatological NO2 profiles from the MOZART-2 model. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/
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. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. 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 level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. The operational H2O total column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x integrated into the UPAS (Universal Processor for UV/VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. The total H2O column is retrieved from GOME solar backscattered measurements in the red wavelength region (614-683.2 nm), using the Differential Optical Absorption Spectroscopy (DOAS) method. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/
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. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B, and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. 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 level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. The operational ozone total column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x integrated into the UPAS (Universal Processor for UV / VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. The new improved DOAS-style (Differential Optical Absorption Spectroscopy) algorithm called GDOAS, was selected as the basis for GDP version 4.0 in the framework of an ESA ITT. GDP 4.x performs a DOAS fit for ozone slant column and effective temperature followed by an iterative AMF / VCD computation using a single wavelength. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/
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. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. 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 level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. OCRA (Optical Cloud Recognition Algorithm) and ROCINN (Retrieval of Cloud Information using Neural Networks) are used for retrieving the following geophysical cloud properties from GOME and GOME-2 data: cloud fraction (cloud cover), cloud-top pressure (cloud-top height), and cloud optical thickness (cloud-top albedo). OCRA is an optical sensor cloud detection algorithm that uses the PMD devices on GOME / GOME-2 to deliver cloud fractions for GOME / GOME-2 scenes. ROCINN takes the OCRA cloud fraction as input and uses a neural network training scheme to invert GOME / GOME-2 reflectivities in and around the O2-A band. VLIDORT [Spurr (2006)] templates of reflectances based on full polarization scattering of light are used to train the neural network. ROCINN retrieves cloud-top pressure and cloud-top albedo. The cloud-top pressure for GOME scenes is derived from the cloud-top height provided by ROCINN and an appropriate pressure profile. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 1101 |
| Land | 20 |
| Wissenschaft | 18 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 2 |
| Ereignis | 3 |
| Förderprogramm | 1070 |
| Sammlung | 4 |
| Taxon | 1 |
| Text | 13 |
| unbekannt | 25 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 25 |
| offen | 1081 |
| unbekannt | 11 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 818 |
| Englisch | 444 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 1 |
| Bild | 2 |
| Datei | 3 |
| Dokument | 4 |
| Keine | 875 |
| Unbekannt | 2 |
| Webdienst | 10 |
| Webseite | 238 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 877 |
| Lebewesen und Lebensräume | 870 |
| Luft | 1117 |
| Mensch und Umwelt | 1117 |
| Wasser | 880 |
| Weitere | 1090 |