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Model Output Statistics for Saldenburg-Entschenreuth (P586)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Model Output Statistics for SAN CARLOS DE BARILOCHE AERO (87765)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

GTS Bulletin: FTDL34 EDZO - Forecast (details are described in the abstract)

The FTDL34 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FT): Aerodrome (VT >= 12 hours) A1A2 (DL): Germany(The bulletin collects reports from stations: EDLP;PADERBORN LIPPSTADT;EDLV;NIEDERRHEIN;EDLW;DORTMUND;EDRZ;ZWEIBRUECKEN;EDSB;KARLSRUHE BADEN-BADEN;EDZO;)

Nachverfolgung des Lebenszyklus von Eiskeimen zur Verbesserung von Klimaprojektionen

Wolken und Aerosole beeinflussen den Energiehaushalt und den Wasserkreislauf der Erde. Die Wolkenphase – ob eine Wolke aus Wassertröpfchen oder Eispartikeln besteht – beeinflusst den Strahlungseffekt der Wolken, da Wolkentröpfchen zahlreicher und kleiner sind als Eispartikel und daher mehr Sonnenstrahlung reflektieren.Durch die Erwärmung der Erde und der Atmosphäre durch den Klimawandel werden in Mischphasewolken (die aus Wassertröpfchen und Eispartikel bestehen können) Eispartikel teilweise durch Wassertröpfchen ersetzt und die Wolkenalbedo nimmt zu. Das führt zu einer negativen Rückkopplung, der sogenannten Wolkenphasenrückkopplung. Die Stärke dieser Rückkopplung hängt in Klimamodellen von der Repräsentation der Eisnukleation ab. Es wird immer deutlicher, dass die Schwankungsbreite von Klimaprojektionen (+1,8 bis +6,5 K) in der neuen Generation von Klimamodellen stark von der simulierten Wolkenphasenrückkopplung abhängt. Der gesellschaftliche Nutzen einer Verbesserung der Genauigkeit von Klimaprojektionen wird auf über 10 Millionen Millionen US-Dollar geschätzt. Eine bessere Darstellung der Eisbildung im Mischphasenregime in Klimamodellen ist deshalb dringend erforderlich.Aerosole können als Eiskeime, die das Gefrieren von Tröpfchen bewirken, die Häufigkeit von Eiswolken erhöhen und die Wolkenbedeckung und den Wassergehalt verringern. Insbesondere Mineralstaub kontrolliert häufig die Eisbildung in Wolken.In früheren Studien habe ich wichtige Diskrepanzen bezüglich der staubgetriebenen Wolkenvereisung im ECHAM-HAM Klimamodell und Satellitenbeobachtungen identifiziert, die sehr wahrscheinlich auch in anderen Klimamodellen vorhanden sind. Um diese zu beheben, werde ich in ECHAM-HAM Eisprozesse implementieren, die für das staubgetriebene Gefrieren von Wolkentröpfchen relevant sind, aber derzeit noch fehlen: Erstens werde ich eine Nachverfolgung von Eiskeimen implementieren, insbesonders deren Entfernung durch Niederschlagsbildung nach dem Gefrieren von Wolkentröpfchen. Dies sollte die Überschätzung der staubgetriebenen Wolkenvereisung über dem Südpolarmeer im Modell verringern. Zweitens werde ich eine Kategorie für Staub-Eiskeime hinzufügen, die bei Temperaturen unter -35 °C voraktiviert werden. Dies soll zu einem verstärkten Gefrieren von Wolkentröpfchen in Mischphasenwolken führen, was die im Modell gefundene generelle Unterschätzung des staubgetriebenen Gefrierens von Tröpfchen erklären und reduzieren soll. Drittens werde ich das Recycling von Staub-Eiskeimen nach der Sublimation von Eiskristallen implementieren. Dies soll ebenfalls zu einer Verbesserung des Gefrierens von Tröpfchen führen und den im Modell beobachteten Bias zusammen mit den anderen neuen Prozessen beseitigen. Diese neuen Prozesse werden anhand weltraumgestützter Beobachtungen evaluiert und ihre Auswirkungen auf die Wolkenphasenrückkopplung und die Klimasensitivität werden untersucht werden.

Modellierung von Wasser-Transportwegen und -Isotopen in der atmosphärischen Grenzschicht der Passatwindzone (MoWITrade)

Das Strahlungsbudget der Erde und die Sensitivität des Klimasystems gegenüber externen Antrieben werden stark durch den Wasserkreislauf und die Bildung von tiefliegenden Wolken in der marinen Grenzschicht der Passatwindzone beeinflusst. Die Darstellung dieser Prozesse in globalen Klimamodellen ist allerdings mit großen Unsicherheiten verbunden. Das Ziel dieses Projektes ist es, diese Unsicherheiten zu reduzieren und unser Verständnis von Wassertransport-Prozessen in der Passatwindzone zu verbessern. Dazu werden hoch entwickelte Transport-Diagnostiken in Klimasimulationen verwendet, die ein breites Spektrum an räumlichen Auflösungen abdecken (Gitterpunktsabstände von unter 1 km bis zu 100 km). Die Beiträge verschiedener Quellregionen und Transportwege zum Feuchtebudget in der marinen Grenzschicht werden mit Hilfe von numerischen Feuchte-Tracern quantifiziert. Diese passiven Tracer werden mit prognostischen Simulationen von Wasserisotopen kombiniert, um spezifische Fingerabdrücke der verschiedenen diagnostizierten Feuchte-Transportwege in der Isotopenzusammensetzung zu bestimmen. Schließlich wird die simulierte Isotopenzusammensetzung mit Messungen von der EUREC4A-Messkampagne im tropischen Nordatlantik verglichen. Auf diese Weise wird untersucht, inwiefern Beobachtungen von Wasserisotopen dazu dienen können, die simulierten Transportprozesse zu evaluieren. Durch diesen skalenübergreifenden Modellierungsansatz, in Kombination mit Beobachtungsdaten von der EUREC4A-Kampagne, werden wir in der Lage sein, die Darstellung des tropischen Wasserkreislaufs in Klimamodellen auf neuartige Art und Weise zu evaluieren und schlussendlich zu verbessern.

Direkte Beobachtung von Elementarprozessen bei der heterogenen Eis- Nukleation durch nichtlineare optische Spektroskopie: Die Rolle von Hydroxyl-Gruppen an den Oberflächen von mineralischen Aerosolpartikeln

Wolken beeinflussen den Energiehaushalt durch Streuung des Sonnenlichts und Absorption der Wärmestrahlung der Erde und gelten daher als wichtiger Faktor im Klimasystem. Die Untersuchung von atmosphärischen Prozessen im Allgemeinen und der Eisnukleation im Besonderen ist von grundlegender Bedeutung für unser Verständnis der mit Wolkenbildung, Niederschlagsentwicklung und Wechselwirkung mit der Strahlung zusammenhängenden Mechanismen. Mineralstaub, der den größten Teil der atmosphärischen Aerosole ausmacht, kann bei geringen Sättigungen und Temperaturen, die über dem homogenen Gefrierpunkt liegen, Eisbildung initiieren und auf diese Weise die Wolkendynamik und auch die Mikrophysik sowie die Eigenschaften der Wolken beeinflussen. Trotz zahlreicher Untersuchungen zum Einfluss von Partikelgröße und Oberflächeneigenschaften von Eiskeimen wissen wir über die heterogene Eisnukleation auf molekularer Ebene immer noch sehr wenig. Übergeordnetes Ziel des vorliegenden Projektverlängerungsantrags ist die Untersuchung der Bedeutung von OH-Gruppen an den Oberflächen mineralischer Aerosolpartikel in heterogenen Eisnukleationsprozessen mit Hilfe der nichtlinearen optischen (NLO-)Spektroskopie und insbesondere der Summenfrequenzspektroskopie bei tiefen Temperaturen. Im DFG-Projekt AB 604/1-1 wurde bereits der Grundstein für das neue Forschungsfeld (Atmosphärische Oberflächenwissenschaft) am IMK-AAF des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) gelegt. Das Projekt hat deutlich gezeigt, dass sich die NLO-Spektroskopie für die Untersuchung von heterogenen Eisnukleationsprozessen auf molekularer Ebene eignet. Im Rahmen des hier vorgeschlagenen Projekts sollen daher im Wesentlichen Wasser und Hydroxylgruppen an den Oberflächen zweier atmosphärisch relevanter Mineraloxide mit unterschiedlichem Eisnukleationsvermögen (Feldspat und Quarz) während des heterogenen Gefrierens untersucht werden. Mit Hilfe der Summenfrequenzspektroskopie bei tiefen Temperaturen sollen die Grenzflächenwasser (flüssig und Eis) auf mineralischen Oberflächen analysiert sowie der Einfluss der OH-Gruppen an der Oberfläche auf den heterogenen Gefrierprozess bestimmt werden. Die hier geplanten Untersuchungen werden als Grundlage für eine deterministische Beschreibung des Prozesses des heterogenen Gefrierens an atmosphärischen Aerosolpartikeln mineralischen Ursprungs dienen. Solche Studien sind für unser Verständnis der atmosphärischen Prozesse und somit auch des Klimasystems von großer Bedeutung und darüber hinaus auch im Hinblick auf die lokale Wettermodifikation (z.B. Wolkenimpfung, Hagelabwehr) und die Klimaschutzpolitik von besonderem Interesse.

Statistical-dynamical methods for scale dependent model evaluation and short term precipitation forecasting (STAMPF)

Das Ziel des Projektes ist die skalenabhängige Evaluierung von Niederschlagsprognosen der DWD-Modellkette (LM/GME) bezüglich dynamischer Parameter und Wolkeneigenschaften. Ein neu entwickelter dynamischer Zustandsindex (DSI), die mit der spezifischen Feuchte gewichtete Divergenz sowie Wolkentyp, Bedeckung und Höhe der Wolkenobergrenze sind die Evaluierungsparamater. Der DSI wurde aus den ursprünglichen Gleichungen abgeleitet und beschreibt die Abweichungen von einem verallgemeinerten dynamischen Gleichgewicht, verursacht durch Instationarität und diabatische Prozesse. Die Evaluierung konzentriert sich auf die Wechselwirkungen zwischen der synoptischen und konvektiven Skala, die häufig die Ursache für extreme Niederschlagsereignisse sind. Sie untersucht die Beziehung zwischen den synoptisch-skaligen Prozessen und der konvektiven Parameterisierung. Eine Voraussetzung der Evaluierung ist eine vom Modell unabhängige feldmäßige Analyse des täglichen Niederschlages und der Wolkenparameter in der Gitterauflösung des LM/GME. Ein schon existierendes Analyseschema der synoptischen Beobachtungen wird weiter verbessert und erweitert durch Satellitendaten. Diese liefern kontinuierliche Wolkendaten und Niederschlagsraten. Die Genauigkeit der analysierten Felder wird mit Hilfe moderner statistischer Methoden abgeschätzt. In einem weiteren Schritt werden die getesteten dynamischen Parameter zu einer quasi-prognostischen Niederschlagsvorhersage oder als Prediktoren für einen MOS-Ansatz verwendet.

GTS Bulletin: SIVX22 EDZW - Surface data (details are described in the abstract)

The SIVX22 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SI): Intermediate synoptic hour (Remarks from Volume-C: SHIP)

GTS Bulletin: SNVX21 EDZW - Surface data (details are described in the abstract)

The SNVX21 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SN): Non-standard synoptic hour (Remarks from Volume-C: SHIP)

Model Output Statistics for Wiesensteig (Q067)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

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