Das beantragte Projekt soll erstens zu verbesserter Qualität globaler Reanalysen durch Lieferung von Korrekturen von Wetterballonbeobachtungen zurück bis 1930 beitragen. Zweitens soll es bei der Berechnung von globalen Energie- und Wasserhaushaltsgrößen Nutzen aus der höheren Qualität der Reanalysen ziehen. Beide Vorhaben sind zentrale Ziele der Phase II des vom World Climate Research Programme (WCRP) initiierten Global Energy and Water cycle Experiments (GEWEX). Die Ergebnisse sollen auch zu den Zielen des Global Monitoring for Environment and Security (GMES) Programms beitragen, einer größeren Initiative zur Bildung europäischer Kompetenz im Bereich der Erdbeobachtung. Die homogenisierten Radiosondentemperaturdatensätze, die in zwei vorangegangenen FWF-Projekten entwickelt wurden, werden von allen größeren laufenden Reanalysen zur Korrektur systematischer Radiosondentemperaturbeobachtungsfehler verwendet, insbesondere von ERA-Interim, der Modern Era Retrospective Re-Analysis (MERRA) der NASA und der neuen japanischen Reanalyse (JRA-55). Die Temperaturdatensätze müssen allerdings weiter in die Vergangenheit bis vor 1958 und auf Wind und Feuchte ausgedehnt werden, damit sie ihre führende Position behalten können. Innerhalb eines noch laufenden FWF-Projektes wurden die technischen Grundlagen für die Homogenisierung dieser Daten gelegt, aber es konnte nur die Machbarkeit der Ausdehnung nachgewiesen werden. Für die in naher Zukunft geplanten Reanalysevorhaben, insbesondere im Rahmen des EU-7FP Projekts ERA-CLIM, wird eine ausgereifte Implementierung benötigt, die für die meisten der frühen Radiosondendatensätze funktioniert. Diese Implementierung ist eine Hauptaufgabe im beantragten Projekt. Die verbesserten Beobachtungen sollten zu verbesserten Reanalysen beitragen, die wiederum zuverlässigere atmosphärische Energie- und Wasserhaushalte liefern sollten. Es ist wichtig, dass man mehrjährige Schwankungen nicht nur der wichtigsten Klimavariablen wie Temperatur untersucht, sondern auch die von Energie- und Feuchteflüssen. Kürzlich wurden im Rahmen eines laufenden FWF-Projekts charakteristische Energieflussmuster während starker Auslenkungen des Southern Oscillation Index in der Satelliten-Era (1979-) festgestellt. Homogenere Eingangsdaten und verbesserte Datenassimilationsmethoden sollten zuverlässigere diagnostische Aussagen zurück bis zu den frühen 1940er Jahren ermöglichen, als ein starkes El Nino Ereignis sehr wahrscheinlich mit den extremen nordosteuropäischen Wintern während des zweiten Weltkrieges in Zusammenhang stand. Die Unsicherheiten in den diagnostizierten Flüssen und in deren Variabilität müssen sorgfältig abgeschätzt und reduziert werden, um für die Validierung von Klimamodellen geeignet zu sein.
As part of the Copernicus Space Component programme, ESA manages the coordinated access to the data procured from the various Contributing Missions and the Sentinels, in response to the Copernicus users requirements. The Data Access Portfolio documents the data offer and the access rights per user category. The CSCDA portal is the access point to all data, including Sentinel missions, for Copernicus Core Users as defined in the EU Copernicus Programme Regulation (e.g. Copernicus Services).The Copernicus Space Component (CSC) Data Access system is the interface for accessing the Earth Observation products from the Copernicus Space Component. The system overall space capacity relies on several EO missions contributing to Copernicus, and it is continuously evolving, with new missions becoming available along time and others ending and/or being replaced.
Zur Erreichung der von der neuen Bundesregierung gesteckten Ausbauziele in der Windenergie ist die Erschließung einer Vielzahl neuer Flächen für Windparks in kurzer Zeit erforderlich. Grundlage für die Windparkplanung an einem neuen Standort ist die Abschätzung der zu erwartenden Energieerträge sowie die Auswahl geeigneter Windenergieanlagen. Derzeit ist die Ertragsabschätzung mit hohen Unsicherheiten behaftet. Zudem ist sie insbesondere aufgrund der aktuell erforderlichen, einjährigen Windmessung zeit- und kostenintensiv. Ziel des Projektes ist es deshalb, durch Verbesserungen entlang der gesamten Prozesskette qualitativ bessere Ertragsabschätzungen in kürzerer Zeit und zu deutlich geringeren Kosten zu ermöglichen. Für die Zielerreichung werden Verfahren entwickelt, die eine bessere Datengrundlage (z.B.Reanalysen, Rauhigkeitsdaten) für die Windbranche liefern. Darüber hinaus werden an verschiedenen Stellen innovative Verfahren aus dem Bereich der Data Science wie maschinelles Lernen oder Modellensembles verwendet, um eine genaue Abschätzung der Energieerträge in kürzerer Zeit zu ermöglichen. Das Zusammenführen der verschiedenen Verfahren und Daten zu einem Gesamtprozess ermöglicht neben der Qualitätssteigerung einen hohen Grad an Automatisierung von Ertragsgutachten. Letztendlich schafft das Projekt damit die Grundlage für eine Senkung der Projektrisiken für Planer und Projektierer. Darüber hinaus können die entwickelten Verfahren auch für genauere regionale Potenzialabschätzungen verwendet werden und so einen Beitrag zur besseren Planung des Windenergieausbaus leisten. Das Fraunhofer IEE koordiniert das Verbundprojekt. Wissenschaftlich fokussiert sich das Fraunhofer IEE im Rahmen ihrer Forschungsarbeiten auf die Entwicklung von Verfahren zur Detektion von Rauhigkeitsänderungen auf Basis von Erdbeobachtungsdaten und entwickelt zeitreihenabhängige Verlustmodelle für verbesserte Ertragsabschätzungen.