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s/edis/Eis/gi

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GTS Bulletin: FTGL32 BGGH - Forecast (details are described in the abstract)

The FTGL32 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FT): Aerodrome (VT >= 12 hours) A1A2 (GL): Greenland (Remarks from Volume-C: NilReason)

GTS Bulletin: FTKN32 HKJK - Forecast (details are described in the abstract)

The FTKN32 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FT): Aerodrome (VT >= 12 hours) A1A2 (KN): Kenya (Remarks from Volume-C: NilReason)

GTS Bulletin: FCDL33 EDZO - Forecast (details are described in the abstract)

The FCDL33 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FC): Aerodrome (VT < 12 hours) A1A2 (DL): Germany(The bulletin collects reports from stations: EDFM;MANNHEIM-CITY;EDVK;KASSEL-CALDEN;EDWE;Emden;EDZO;)

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;)

GTS Bulletin: FCRO32 LROM - Forecast (details are described in the abstract)

The FCRO32 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FC): Aerodrome (VT < 12 hours) A1A2 (RO): Romania (The bulletin collects reports from stations: LRAR;ARAD INT ;LRBM;TAUTII MAGHERAUS ;LRCL;CLUJ-NAPOCA INT ;LROD;ORADEA INT ;LRSM;SATU MARE ;LRTM;TRANSILVANIA TARGU MURES INT;)

GTS Bulletin: SADL40 EDZW - Surface data (details are described in the abstract)

The SADL40 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SA): Aviation routine reports A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: EDOP;SCHWERIN PARCHIM ;EDVK;KASSEL-CALDEN ;EDMO;OBERPFAFFENHOFEN ;EDXW;WESTERLAND SYLT ;EDTL;LAHR ;EDDV;HANNOVER ;EDDW;BREMEN ;EDFH;FRANKFURT-HAHN ;EDDR;SAARBRUECKEN ;EDDS;STUTTGART ;EDDT;BERLIN-TEGEL INT ;EDDM;MUNICH INT ;EDTD;DONAUESCHINGEN-VILLINGEN ;EDDN;NUERNBERG;EDHI;HAMBURG-FINKENWERDER ;EDHL;LUEBECK BLANKENSEE ;EDDP;LEIPZIG HALLE ;EDFM;MANNHEIM-CITY ;EDHK;KIEL-HOLTENAU ;EDBC;COCHSTEDT ;EDVE;BRAUNSCHWEIG WOLFSBURG ;EDDK;COLOGNE BONN ;EDJA;MEMMINGEN ALLGAU ;EDDL;DUESSELDORF INT ;EDDE;ERFURT ;EDDF;FRANKFURT AM MAIN INT ;EDDG;MUENSTER OSNABRUECK ;EDDH;HAMBURG ;EDLW;DORTMUND ;EDDC;DRESDEN ;EDDB;BERLIN-Brandenburg INT ;EDLV;NIEDERRHEIN ;EDLP;PADERBORN LIPPSTADT ;EDLN;MOENCHENGLADBACH ;EDNY;FRIEDRICHSHAFEN ;EDSB;KARLSRUHE BADEN-BADEN ;EDMA;AUGSBURG ;EDQM;HOF-PLAUEN ;EDRZ;ZWEIBRUECKEN ;EDAC;ALTENBURG-NOBITZ ;EDTY;SCHWAEBISCH HALL ;EDAH;HERINGSDORF ;EDGS;SIEGERLAND ;) (Remarks from Volume-C: COMPILATION FOR REGIONAL EXCHANGE)

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.

Forschergruppe (FOR) 1898: Mehrskalendynamik von Schwerewellen, Einfluss von Schwerewellen auf Eiswolken in der Tropopausenregion (GW-ICE)

Schwerewellen stellen eine wichtige Komponente im Atmosphärensystem dar. Sie beeinflussen den vertikalen Impuls- und Energietransport und tragen damit entscheidend für verschiedene Zirkulationsmuster bei. Schwerewellen entstehen hauptsächlich in der Troposphäre und propagieren dann durch die Tropopausen Region in die höhere Atmosphäre. Dabei werden ihre Eigenschaften zum Teil verändert. Außerdem können sie durch die induzierten Vertikalgeschwindigkeiten einen großen Einfluss auf die Bildung und Entwicklung von Eiswolken in der Tropopausen Region haben. In diesem Projekt soll die Interaktion von Schwerewellen und Eiswolken in der Tropopausen Region untersucht werden. Dabei soll das in der ersten Phase von MS-GWaves entwickelte WKB-Modell durch Wolkenphysik erweitert werden und dann zur Untersuchung der Wechselwirkung Wellen-Eiswolken benutzt werden. Zusätzlich werden schwerewelleninduzierte Eiswolken mit Hilfe eines Large Eddy Simulation (LES) Modells untersucht. Mögliche Rückkopplungen der Eiswolken auf die Tropopausen Dynamik durch diabatische Effekte werden ebenfalls untersucht. Die Strahlungseffekt der simulierten Eiswolken (WKB Modell oder LES) wird mit Hilfe eines Strahlungstransportmodells abgeschätzt. Damit wird es möglich sein, den Einfluss der Schwerewellen auf Eiswolken und deren Strahlungsbilanz zu untersuchen, mögliche Wechselwirkungen mit der Tropopause abzuschätzen, und genauere Abschätzungen für die Energiebilanz der schwerewelleninduzierten Eiswolken anzugeben.

Ein verbessertes Verständnis der Phasenzusammensetzung von Mischphasenwolken in hohen Breiten durch den Einsatz einer neuartigen, flugzeuggetragenen Messmethode zur Unterscheidung von Eispartikeln und Flüssigtröpfchen

Die unzureichende Darstellung der Eis- und Flüssigphase in polaren Mischphasenwolken stellt eine der größten Unsicherheiten im Verständnis der beobachteten, starken klimatischen Veränderungen in hohen Breiten dar. Abweichungen in den modellierten und beobachteten Eispartikelkonzentrationen führen zu ungenauen Vorhersagen der makroskopischen Eigenschaften der Wolken und können falsche Berechnung der deponierten solaren Energie zur Folge haben. Um diese Situation zu verbessern und zu verlässlicheren Aussagen über die klimatische Entwicklung in hohen Breiten zu kommen, müssen verstärkt in-situ Messdaten insbesondere der Eisphase erhoben werden. Solche Messungen können aufgrund der geographischen Lage allerdings nur unter erheblichem Aufwand durchgeführt werden und scheitern meist daran, dass herkömmliche Messmethoden den Phasenzustand von kleinen (kleiner als 50 Mikrometer) Wolkenpartikeln nicht verlässlich bestimmen können.Die zuverlässige Bestimmung der Phasenzusammensetzung und insbesondere die Frage nach der Rolle kleiner Eispartikeln in polarer Mischphasenwolken, ist die Motivation des vorliegenden Projektantrags. Es sollen die Existenz und Konzentration kleiner Eispartikel in anstehenden Messkampagnen in der Arktis sowie im Südpolarmeer untersucht werden, wodurch gleichzeitig ein vertiefter Einblick in die mikrophysikalischen und optischen Eigenschaften kleiner Eispartikel gewonnen wird. Um dies zu erreichen, soll die neuartige Flugzeugmesssonde PHIPS (Particle Habit and Polar Scattering) zum Einsatz kommen, die stereomikroskopische Aufnahmen mit Streulichtmessungen an einzelnen Wolkenpartikeln kombiniert. Auf Basis dieser Messdaten soll ein neues Datenprodukt entwickelt werden, das zuverlässig Eispartikel von Flüssigtröpfchen unterscheidet.Die Hauptziele, die in diesem Projekt erreicht werden sollen, sind a) die selektive Detektion von Eispartikel mit Größen unterhalb 50 Mikrometer in polaren Mischphasenwolken, b) die mikrophysikalische Charakterisierung dieser Eispartikel hinsichtlich ihrer Form, Struktur und Oberflächenbeschaffenheit und c) die Quantifizierung der solaren Winkelstreufunktion von Eispartikeln in Mischphasenwolken. Die Analyse der Daten, welche in drei Feldmesskampagnen in der Arktis und im Südpolarmeer sowie in Wolkensimulations- experimenten gewonnen werden, wird einen wichtigen Beitrag zum Verständnis der klimatischen Veränderungen in den hohen Breiten und deren Modellierung liefern.

Schwerpunktprogramm (SPP) 1158: Antarctic Research with Comparable Investigations in Arctic Sea Ice Areas; Bereich Infrastruktur - Antarktisforschung mit vergleichenden Untersuchungen in arktischen Eisgebieten, Modellierung kleinskaliger Prozesse im antarktischen Meereis und ihre Auswirkungen auf die biologische Kohlenstoffpumpe im zukünftigen Südpolarmeer - ein physikalisch-biologischer gekoppelter zweiskalen Ansatz

Die jahreszeitliche Variabilität der globalen Meereisbedeckung ist eine wichtige Komponente des globalen Klimas. Jedoch ist der kleinskalige Einfluss des Meereises in globalen Klimamodellen bis heute nur unzureichend beschrieben. Dieser Antrag hat daher das Ziel, die physikalischen (P) und bio-geo-chemischen (BGC) Schlüsselprozesse im Meereis mit einem hochaufgelösten Zweiskalenmodell mathematisch zu beschreiben. Die Ergebnisse können dann parametrisiert in globale Klimamodelle (GCMs) einfließen, sodass eine verbesserte Prognosefähigkeit erreicht wird.Die Ozeanerwärmung wird die Mikrostruktur des Meereises erheblich verändern. Wir entwickeln daher ein P-BGC-Modell einer antarktischen Meereisscholle, um die komplexen gekoppelten Zusammenhänge zwischen Eisbildung, Nährstofftransport, Salinität und Solekanalverteilung, Photosynthese und Karbonatchemie mathematisch zu beschreiben. Damit simulieren wir verschiedene Szenarien der Meereisbildung und ihrer Auswirkungen auf das Wachstum von Meereisalgen, die einen großen Einfluss auf den vertikalen Kohlenstoff-Export (biologische Kohlenstoffpumpe) besitzen.Damit leistet dieses Projekt einen wesentlichen Beitrag zum Forschungsschwerpunkt ‘3.2.D - Verbessertes Verständnis der polaren Prozesse und Mechanismen’ bei. Im Einzelnen gehen wir auf drei übergeordnete Ziele ein:Schritt 1: Beschreibung der Meereisstruktur Wir verwenden ein gekoppeltes Zweiskalenmodell, mit dem relevante Aspekte des Gefrierens und Schmelzens im Zusammenhang mit Deformation, Salinität und Soletransport beschrieben werden. Auf der Makroebene dient dafür eine kontinuumsmechanische Beschreibung im Rahmen der erweiterten Theorie poröser Medien (eTPM). Damit können über einen gekoppelten Gleichungssatz partieller Differentialgleichungen (PDE) Deformations-, Transport und Reaktionsprozesse beschrieben werden. Für das physikalische Phänomen der Phasentransformation zwischen Wasser und Eis dient das Phasenfeldmodell (PF) als Mikromodell, welches ebenfalls aus gekoppelten PDEs besteht. Daraus resultiert eine PDE-PDE Kopplung.Schritt 2: Kopplung mit dem erweiterten RecoM2 Modul als Mikromodell Damit können die BGC Phänomene beschrieben werden. Das RecoM2 Modul besteht aus einem Gleichungssystem gewöhnlicher Differentialgleichungen, sodass hier eine PDE-ODE Kopplung zu einem P-BGC Modell erfolgt. Schritt 3: Bewertung der Modellansätze Dies beinhaltet die Verifizierung und Validierung des kombinierten P-BGC-Modells mittels Literatur- sowie experimenteller Daten. Für die Verwendung des hochaufgelösten zweiskaligen P-BGC Modells in globalen Klimamodellen muss die Berechnungseffizienz gesteigert werden. Zu diesem Zweck werden Reduzierte-Basis-Modell (ROM) zur Erzeugung von Surrogaten des Vollen-Basis-Modells (FOM) eingesetzt, die die Modellkomplexität verringern, z.B. durch datengetriebene Machine-Learning (ML)-Techniken oder “Generalized Proper Decomposition” (GPD).

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