The CSDL07 TTAAii Data Designators decode as: T1 (C): Climatic data T1T2 (CS): Monthly means (surface) A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: 10454;Wernigerode;10458;Harzgerode;10460;Artern;10466;Halle-Kröllwitz;10471;Leipzig-Holzhausen;10474;Wittenberg;10480;Oschatz;10490;Doberlug-Kirchhain;10495;Hoyerswerda;10519;Bonn-Roleber;10520;Andernach;10526;Marienberg, Bad;10534;Hoherodskopf/Vogelsberg;10537;Neu-Ulrichstein;10540;Eisenach;10542;Hersfeld, Bad;10552;Schmücke;10557;Neuhaus am Rennweg;)
The CSDL02 TTAAii Data Designators decode as: T1 (C): Climatic data T1T2 (CS): Monthly means (surface) A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: 10046;Kiel-Holtenau;10091;Arkona;10113;Norderney;10131;Cuxhaven;10170;Rostock-Warnemünde;10264;Marnitz;10291;Angermünde;10315;Münster/Osnabrück;10379;Potsdam;10381;Berlin-Dahlem (FU);10382;Berlin-Tegel;10384;Berlin-Tempelhof;10427;Kahler Asten;10430;Lippspringe, Bad;10453;Brocken;10496;Cottbus;10499;Görlitz;10505;Aachen-Orsbach;10513;Köln-Bonn;10532;Gießen/Wettenberg;10544;Wasserkuppe;10554;Erfurt-Weimar;10567;Gera-Leumnitz;10578;Fichtelberg;)
The ISCD06 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISC): Climatic observations from land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (The bulletin collects reports from stations: 10321;Diepholz;10325;Salzuflen, Bad;10334;Wunstorf;10335;Bückeburg;10343;Celle;10348;Braunschweig;10356;Ummendorf;10359;Gardelegen;10365;Genthin;10368;Wiesenburg;10376;Baruth;10385;Berlin-Brandenburg;10396;Manschnow;10404;Kalkar;10410;Essen-Bredeney;10418;Lüdenscheid;10424;Werl;10433;Lügde-Paenbruch;10435;Warburg;10441;10442;Alfeld;10444;Göttingen;10449;Leinefelde;10452;Braunlage;)
The ISCD04 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISC): Climatic observations from land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (The bulletin collects reports from stations: 10022;Leck;10028;Sankt Peter-Ording;10033;Glücksburg-Meierwik;10037;Schleswig-Jagel;10038;Hohn;10042;Schönhagen (Ostseebad);10067;Marienleuchte;10093;Putbus;10097;Greifswalder Oie;10126;Wittmundhafen;10129;Bremerhaven;10130;Elpersbüttel;10136;Nordholz (Flugplatz);10139;Bremervörde;10142;Itzehoe;10146;Quickborn;10150;Dörnick;10152;Pelzerhaken;10156;Lübeck-Blankensee;)
Zahlreiche Prozesse sind an der Entwicklung von Wolkensystemen unter leicht unterkühlten Bedingungen bis zu -10°C beteiligt. Das Zusammenspiel von Thermodynamik, Wasserdampf und Aerosolpartikeln steuert die Verteilung von Flüssigwasser und Eis, die Niederschlagsbildung und die Strahlungseigenschaften. Das Projekt PolarCAP zielt darauf ab, die komplexen Zusammenhänge aufzulösen, indem die Entwicklung der Eisphase unter leicht unterkühlten Bedingungen in einer thermodynamisch und aerosol-kontrollierten natürlichen Umgebung mittels Radarpolarimetrie und Spectral-Bin Modellierung untersucht wird. Zielobjekt der Studie sind flüssigwasserdominierte, unterkühlte stratiforme Wolken, die sich im Winter häufig im Temperaturbereich von -10 bis 0°C über dem Schweizer Plateau bilden. Im Rahmen des externen ERC-Forschungsprojekts CLOUDLAB werden Drohnen eingesetzt, um diese Wolken mit definierten Mengen verschiedener Arten von eisnukleierenden Partikeln, wie Silberjodid oder Snowmax, zu impfen. Die anschließend gebildete Eisphase und die Auflösung der Flüssigphase werden im Rahmen von CLOUDLAB mit Hilfe von In-situ-Messungen und einem Standardsatz von Fernerkundungsinstrumenten wie Lidar und LDR-Wolkenradar charakterisiert. Konkretes Ziel von CLOUDLAB ist, die 1- und 2-Momenten-Parametrisierungen der Eisphase des Wettervorhersagemodells ICON zu verbessern. PolarCAP wird mit dem CLOUDLAB-Projekt zusammenarbeiten, um diesen einzigartigen Datensatz durch die Anwendung modernster polarimetrischer Radar- und Lidar-basierter Fernerkundungstechniken zur Bestimmung der mikrophysikalischen Eigenschaften von Wolken sowie durch die Anwendung wolkenauflösender Spektral-Bin Modellierung zu verbessern und zu nutzen. Synergistische, mehrwellenlängen- und polarimetrische bodengebundene Fernerkundung mit scannendem Radar und Lidar wird eingesetzt, um den Übergang von unterkühlten flüssigen stratiformen Wolken in Mischphasenwolken zu beobachten. Begleitet von wolkenauflösenden Modellsimulationen und Radar-Forward-Operatoren wird PolarCAP die Entwicklung und die beteiligten mikrophysikalischen Prozesse zwischen -10 und 0°C erfassen. Die kombinierten Beobachtungen werden neue Erkenntnisse über das Zusammenspiel von Kontakt- und Immersionsgefrieren, sekundärer Eisbildung und Eisvervielfachung liefern, indem Wolken in verschiedenen Temperaturregimen untersucht werden, von denen angenommen wird, dass sie entweder von spezifischen Eisphasenprozessen beeinflusst bzw. unbeeinflusst sind. PolarCAP wird das derzeitige Verständnis wolkenmikrophysikalischer Prozesse und deren Darstellung in atmosphärischen Modellen herausfordern und die wolkenauflösende Modellierung und deren Kopplung an Radarvorwärtsoperatoren vorantreiben. Insgesamt wird PolarCAP Fortschritte in unseren Fähigkeiten erzielen, die Effizienz verschiedener eisbildender Substanzen besser einschätzen zu können und die Zeitskalen von mikrophysikalischen Prozessen und dem Lebenszyklus von Stratusbewölkung zu verknüpfen.
Die Antarktis ist ein wesentlicher Bestandteil des Klimasystems: Die enorme Menge an Eis interagiert mit der Atmosphäre und dem Ozean und hat einen entscheidenden Einfluss auf das Strahlungsbudget der Erde und auf die ozeanische und atmosphärische Zirkulation. Aufgrund der verhältnismäßig kurzen Verfügbarkeit instrumenteller Aufzeichnungen, wird die Signatur des Klimawandels in der Zentralantarktis durch starke natürliche Klimavariabilität maskiert. Deutlich aussagekräftigere Werte kann die Auswertung von Eisbohrkernen liefern, in denen die gemessene Isotopenzusammensetzung belastbare Informationen über vergangene Klimaentwicklungen sowohl auf kurzen Zeitskalen (anthropogene Periode) wie langen Zeitskalen (Eis- / Warmzeitzyklen) zulässt. Dies ermöglicht es, die gegenwärtigen Temperaturschwankungen der Antarktis im Kontext der letzten Jahrtausende einzuordnen und vergleichbaren Szenarien gegenüberzustellen. Dabei wird die Interpretation des Wasserisotopensignals, insbesondere bei hoher zeitlicher Auflösung, durch bisher noch nicht vollständig verstandene Prozesse während der Deposition an der Oberfläche und Archivierung des Signals im Eis eingeschränkt. Diese Einflüsse spielen speziell bei Untersuchungen auf dem ostantarktischen Plateau eine erhebliche Rolle.Das hier vorgestellte Projekt untersucht die Archivierung des Klimasignals in der Isotopenzusammensetzung in der Region von Dome C, in der die längsten verfügbaren Eisbohrkerne der Welt vorliegen. Ziel ist es, die Fähigkeit zur Rekonstruktion früherer Klimaschwankungen zu verbessern, indem genauer untersucht wird, wie Klimaschwankungen die Isotopenzusammensetzung im Eis prägen. Dies wird erreicht, indem Rauschquellen identifiziert werden, welche das Klimasignal in der Eisisotopen-zusammensetzung maskieren und verzerren, hier insbesondere das stratigraphische Rauschen, das durch eine kleine (<5m) Dekorrelationslänge gekennzeichnet ist, und das Rauschen durch unregelmäßigen Niederschlag, welches durch eine große (>100km) örtliche Dekorrelationslänge gekennzeichnet ist. Die Untersuchung basiert dabei auf zwei Methoden. Einem mechanistischen Ansatz bei dem die Ergebnisse einer einjährigen Messung des Wasserdampf-Schnee Isotopenaustauschs verwendet werden, wird die statistische Analyse der Schneeisotopenvariablilität gegenübergestellt, die auf eine große Anzahl statistisch auswertbarer Daten aus der Dome C Umgebung zurückgreifen kann. Durch diese vergleichende Auswertung kann ein besseres Prozessverständnis erreicht werden, welches es erlaubt Wasserisotope als genaueren Indikator für Klimaentwicklungen nutzen zu können. Die Arbeit nutzt modernste Analyseverfahren der Infrarotspektroskopie sowie fortgeschrittene statistische Verfahren. Sie basiert auf der Zusammenarbeit mit anderen Instituten durch Wissensaustausch und gemeinsame Feldarbeiten. Das Projekt wird wesentliche Verbesserungen beim Verständnis der Prozesse ermöglichen, welche die Isotopensignale in Eisbohrkernen prägen.
Mit Hilfe des Sperbermonitorings werden in Zusammenarbeit mit den Bürger*innen Kölns Hinweise über den Sperber und seine Bruterfolge ermittelt, um bei negativen Entwicklungen Schutzmaßnahmen ergreifen zu können. Die Größe und die Zusammensetzung der Sperber-Bestände können Hinweise über den Zustand der in Köln lebenden Vögel geben. Die Beobachtung wird dabei helfen, den Zustand der Sperber-Population in Köln zu beurteilen. Den Link zur Übermittlung Ihrer Sichtungs-Angaben finden Sie auf der Website unter dem Punkt "Meldestelle Greifvögel". Im unteren Abschnitt der Seite finden Sie weitere interessante Informationen zum Sperber sowie eine detaillierte Beschreibung über das Erscheinungsbildes des kleinen Jägers in unserer großen Stadt.
The CSAA01 TTAAii Data Designators decode as: T1 (C): Climatic data T1T2 (CS): Monthly means (surface) A1A2 (AA): Antarctic (The bulletin collects reports from stations: 89002;GEORG VON NEUMAYER;)
The ISCD10 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISC): Climatic observations from land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 26346;ALUKSNE;26406;LIEPAJA;26544;DAUGAVPILS;) (Remarks from Volume-C: XXX)
The CSDL04 TTAAii Data Designators decode as: T1 (C): Climatic data T1T2 (CS): Monthly means (surface) A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: 10022;Leck;10028;Sankt Peter-Ording;10042;Schönhagen (Ostseebad);10093;Putbus;10097;Greifswalder Oie;10129;Bremerhaven;10130;Elpersbüttel;10139;Bremervörde;10142;Itzehoe;10146;Quickborn;10150;Dörnick;10152;Pelzerhaken;10156;Lübeck-Blankensee;)
| Organisation | Count |
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| Bund | 103 |
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| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 86 |
| Umweltprüfung | 3 |
| unbekannt | 20 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 6 |
| Offen | 85 |
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| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 67 |
| Englisch | 59 |
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|---|---|
| Archiv | 1 |
| Dokument | 4 |
| Keine | 70 |
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| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 105 |
| Lebewesen und Lebensräume | 109 |
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