Wattgebiete der deutschen Nordseekueste sollen mit Hilfe von digitalen Korrelationsverfahren auf ein gemeinsames Referenzbild entzerrt werden (unitemporale Korrelation). Zeitliche Aenderungen der Vegetation und der Topographie sollen durch multitemporale Korrelation entdeckt werden. Als Ausgangsdaten dienen digitalisierte Reihenmesskamerabilder, RADAR-Aufnahmen, sowie Magnetbaender des Erderkundungssatelliten LANDSAT und des M2S-Multispektralabtasters.
Mit der Initiierung des Europäischen Copernicus Programms zur Erdbeobachtung und dem damit verbundenen Start der Satelliten Sentinel-1A & B stehen erstmals zuverlässig und kostenfrei dichte C-Band Radardatenzeitserien zur Verfügung. Die Kombination beider Schwestersatelliten erlaubt die Datenakquisition mit einer zeitlichen Wiederholrate von sechs Tagen bei gleichbleibender Aufnahmegeometrie. Die nun zur Verfügung stehende zeitliche Dimension der SAR-Datensätze ermöglicht und erfordert innovative Datenauswertestrategien, die zum einen die Vorprozessierung der Daten und zum anderen die Extrahierung des Informationsgehaltes optimieren. Das übergeordnete Ziel dieses Vorhabens ist die Entwicklung und der Test eines geeigneten Verfahrens. Der vorgeschlagene Ansatz basiert auf der temporalen Dekomposition von SAR Zeitreihen. Die extrahierte raumzeitliche Information soll hinsichtlich ihrer Eignung als Datengrundlage für bestimmte Anwendungen untersucht werden. Parallel soll mittels temporaler Dekomposition ein neuartiger Speckle-Filter entwickelt werden. Der Speckle-Filter wird die Eigenschaft besitzen, ausschließlich über die Zeit zu filtern. Somit bleibt die geometrische Auflösung der Eingangsdaten vollständig erhalten. Eine Erweiterung des Filters zur raum-zeitlichen Filterung ist ebenso vorgesehen. Die Zerlegung des zeitlichen Signals erfolgt in einzelne Komponenten unterschiedlicher Frequenz. Komponenten hoher Frequenz bilden zufällige Rückstreuvariationen ab (Speckle, Niederschlagseinflüsse etc.), Komponenten mittlerer oder niedriger Frequenz werden durch biophysikalische Prozesse wie z.B. Bodenfeuchteänderungen oder Pflanzenwachstum dominiert. Welche Komponenten mit welchen biophysikalischen Prozessen zusammenhängen, und welche zeitliche Abtastungsdichte gegeben sein muss, um den Einfluss dieser Steuergrößen abbilden zu können, soll im Rahmen dieses Vorhabens analysiert werden. Bezüglich der Bodenfeuchteableitung soll zudem geprüft werden, inwieweit Sentinel-1 basierte Kohärenzen sowie Phasentriplets geeignete Proxys für die Ableitung von Bodenfeuchteindikatoren sein können. Entsprechend dieser Ergebnisse erfolgt die Erforschung der Nutzbarkeit der zeitlichen Komponenten hinsichtlich der Anwendungsentwicklung. Im Vordergrund stehende Anwendungsfälle sind hier die Kartierung der Landbedeckung und -nutzung inkl. REDD+ Fragestellungen, die Detektion von Landbedeckungsveränderungen, Analysen zur Dynamik von Feuchtgebieten sowie die Ableitung von Bodenfeuchteindikatoren.
Confronting Climate Change is one of the paramount societal challenges of our time. The main cause for global warming is the increase of anthropogenic greenhouse gases in the Earth's atmosphere. Together, carbon dioxide and methane, being the two most important greenhouse gases, globally contribute to about 81% of the anthropogenic radiative forcing. However, there are still significant deficits in the knowledge about the budgets of these two major greenhouse gases such that the ability to accurately predict our future climate remains substantially compromised. Different feedback mechanisms which are insufficiently understood have significant impact on the quality of climate projections. In order to accurately predict future climate of our planet and support observing emission targets in the framework of international agreements, the investigation of sources and sinks of the greenhouse gases and their feedback mechanisms is indispensable. In the past years, inverse modelling has emerged as a key method for obtaining quantitative information on the sources and sinks of the greenhouse gases. However, this technique requires the availability of sufficient amounts of precise and independent data on various spatial scales. Therefore, observing the atmospheric concentrations of the greenhouse gases is of significant importance for this purpose. In contrast to point measurements, airborne instruments are able to provide regional-scale data of greenhouse gases which are urgently required, though currently lacking. Providing such data from remote sensing instruments supported by the best currently available in-situ sensors, and additionally comparing the results of the greenhouse gas columns retrieved from aircraft to the network of ground-based stations is the mission goal of the HALO CoMet campaign. The overarching objective of HALO CoMet is to improve our understanding and to better quantify the carbon dioxide and methane cycles. Through analysing the CoMet data, scientists will accumulate new knowledge on the global distribution and temporal variation of the greenhouse gases. These findings will help to better understand the global carbon cycle and its influence on climate. These new findings will be utilized for predicting future climate change and assessing its impact. Within the frame of CoMet and due to the operational possibilities we will concentrate on small to sub-continental scales. This does not only allow to identify local emission sources of greenhouse gases, but also opens up the opportunity to use important remote sensing and in-situ data information for the inverse modelling approach for regional budgeting. The project also aims at developing new methodologies for greenhouse gas measurements, and promotes technological developments necessary for future Earth-observing satellites.
Hauptziel des Vorhabens der Universität Bremen ist es, im Rahmen der HALO COMET Mission Antworten auf die Frage zu geben, inwieweit sich starke lokale Quellen der Treibhausgase CO2 und CH4 bzgl. ihrer Emissionen mit Hilfe von Flugzeug-gestützten Fernerkundungsmethoden (aktiv und passive) quantifizieren lassen. Um dies zu erreichen, werden aktive (Lidar) und passive (Spektrometer) Fernerkundungsmethoden mit einander kombiniert. Dabei wird mit dem Sensor MAMAP die Region um die Quelle kleinskalig erfasst, während HALO-COMET den großräumigeren Kontext der atmosphärischen CO2 bzw. CH4 Verteilung in der Atmosphäre erfasst. Der Fokus des Beitrages der Universität Bremen liegt dabei in der kleinskaligen Befliegung der Quellregionen. Aussichtsreiche Quellregionen sind für CO2 die Stadt Berlin und den naheliegenden Kohlkraftwerken im Südosten. Für CH4 eignet sich die Region Oberschlesien in Polen mit ihren aktiven Kohlerevieren und den damit verbundenen starken Methanemissionen besonders. Die Daten der Messkampagne im Frühjahr 2017 werden ausgewertet und analysiert, um daraus mit unterschiedlichen Methoden die CO2-bzw. CH4 Emissionen in der Quellregion zu bestimmen. Dabei werden die Daten von MAMAP und HALO COMET auch synergistisch verwendet, wobei insbesondere den in-situ Messungen zur Verifizierung der Fernerkundungsdaten eine wichtige Rolle zukommt (vgl. auch HALO COMET White Paper). Unterstützt wird die Dateninterpretation zudem durch hochaufgelöste Modellierung in Zusammenarbeit mit dem MPI in Jena.Im Rahmen des Vorhabens wird zudem untersucht, inwieweit die im Rahmen von COMET eingesetzten Fernerkundungssensoren (MAMAP, CHARM-F) zur Validation von Satellitensensoren eignen. Dies erfolgt durch die koordinierte Planung der Messkampagne bzgl. der Satellitenüberflüge von OCO-2 (CO2) und Sentienl-5P (CH4).
Leuchtende Nachtwolken (NLCs, von engl. Noctilucent clouds) sind optisch dünne Wassereiswolken, die nahe der polaren Sommermesopause bei geographischen Breiten polwärts von etwa 50 Grad auftreten. NLCs wurden in den vergangenen Jahrzehnten intensiv untersucht, insbesondere aufgrund ihrer Rolle als Indikatoren der globalen Veränderung. Langzeitsatellitenmessungen der NLCs mit Hilfe der SBUV/2 Instrumente auf Nimbus-7 und der NOAA-Satellitenreihe zeigen eine signifikante Zunahme der NLC Albedo (DeLand et al., 2007) sowie der NLC Häufigkeit (Shettle et al., 2009). Dieser langfristige Trend wurde durch eine Studie von Stevens et al. (2007) in Frage gestellt, in der die Langzeittrends in SBUV/2 NLC Albedo und der NLC Eismasse bei einer konstanten Lokalzeit untersucht wurden. Erstaunlicherweise führte die ausschließliche Berücksichtigung von Messungen bei konstanter Lokalzeit dazu, dass der Langzeittrend in der NLC Albedo praktisch vollständig verschwand. Diese Ergebnisse suggerieren, dass die veränderlichen Lokalzeiten, die mit der langsamen Veränderung der Orbitparameter der NOAA Satelliten verbunden sind, den scheinbaren Langzeittrend in NLC Albedo und NLC Häufigkeiten in früheren Studien verursachen. Dieser Sachverhalt ist noch immer nicht verstanden, obwohl die Frage nach den tatsächlichen Langzeitvariationen in NLCs von entscheidender Bedeutung für das wissenschaftliche Verständnis des Klimawandels in der mittleren Atmosphäre ist. Das wissenschaftliche Hauptziel des hier vorgeschlagenen Projekts ist es die Ursachen für die oben skizzierten Diskrepanzen zwischen den verschiedenen Analysen der SBUV/2 Daten zu untersuchen, und festzustellen, ob NLC-Parameter einer Langzeitvariation unterliegen oder nicht. Zu diesem Zweck sollen Messungen der europäischen Nadir-Beobachtungsinstrumente GOME und SCIAMACHY zur Bestimmung von NLCs verwendet werden. Nadir-Messungen dieser Satelliteninstrumente sind hervorragend geeignet, um diese wissenschaftliche Fragestellung zu untersuchen, weil die Satelliten sich in Sonnen-synchronen Erdumlaufbahnen befinden, und somit Messungen bei einer bestimmten geographischen Breite stets zur selben Lokalzeit durchführt werden. Da die GOME und SCIAMACHY Nadir-Messungen bisher nicht zur Untersuchung von NLCs verwendet wurden, soll im Rahmen dieses Projekts ein NLC Auswertealgorithmus implementiert und auf den gesamten GOME und SCIAMACHY Datensatz angewandt werden. Die zu bestimmenden NLC Parameter umfassen NLC Albedo, NLC Häufigkeit sowie NLC Eismasse. Die abgeleiteten NLC Datenprodukte werden verwendet, und Sonnenzyklusvariationen und Langzeittrends in NLCs zu quantifizieren, sowie zur Untersuchung der Frage, ob die Langzeittrends in SBUV/2 NLC Messungen durch die veränderlichen Lokalzeiten dieser Satellitenmessungen beeinflusst oder gar maßgeblich verursacht werden.
Die Dynamik der Mesosphäre und unteren Thermosphäre wird zu großen Teilen von solaren Gezeiten dominiert. Eine davon ist die 6-stündige Gezeit (quarterdiurnal tide, QDT), die unter anderem in sporadischen E-Schichten und mit Hilfe von Radar- und Satellitenmessungen beobachtet wurde. Während allerdings die ganztägigen, halbtägigen, und auch 8-stündigen Gezeiten vergleichsweise gut dokumentiert und untersucht sind, sind Beobachtungen und Analysen der - weniger starken aber nichtsdestoweniger als ein Bestandteil der dynamischen Prozesse in ihrer Gesamtheit zu sehenden - 6-stündigen Komponente bislang selten. Um diese Lücke zu schließen, werden innerhalb des QuarTA-Projekts die 6-stündigen Gezeiten und ihre Antriebsmechanismen im Detail untersucht. Die Klimatologie der Gezeiten wir mit Hilfe von Meteorradarwindmessungen, vor allem der Langzeitreihe in Collm, ergänzt durch weitere Radarmessungen, erstellt. Die globale Verteilung der Gezeitenamplituden wird mit Hilfe von Ionosonden- und GPS-Radiookkultationsmessungen sporadischer E-Schichten untersucht, und die Beobachtungen in Verbindung mit Windscherungen aus Radarmessungen und numerischen Simulationen interpretiert. Um Einblick in die hauptsächlichen Anregungsmechanismen der 6-stündigen Gezeiten zu erhalten, wird ein nichtlineares mechanistisches Zirkulationsmodell, welches auch die Anregung durch Absorption solarer Strahlung enthält, verwendet. Hierbei wird, einzeln und in Kombination, die Anregung der 6-stündigen Gezeit durch Absorption solarer Strahlung und durch nichtlineare Wechselwirkung von Gezeiten in den Simulationen ausgeschaltet, so dass die Hauptantriebsquelle erkennbar wird. Innerhalb des QuarTA-Projekts wird daher, durch die Kombination von Beobachtungen und Modellsimulationen, ein vertiefter Einblick in die Klimatologie und die Anregung der 6-stündigen Gezeiten ermöglicht, der bislang noch nicht in ausreichendem Maße gegeben ist.
Stratosphärisches Sulphataerosol ist von großer Bedeutung für das Klimasystem, weil es solare Strahlung streut und damit die planetare Albedo der Erde erhöht. Es ist außerdem wichtig für die Chemie der Stratosphäre, weil die Aerosolpartikel an der Chloraktivierung - sogar außerhalb der Polarwirbel - sowie bekanntermaßen an der Bildung polarer stratosphärischer Wolken beteiligt sind. Darüber hinaus ist stratosphärisches Aerosol laut dem 5. Sachstandsbericht des Intergovernmental Panel on Climate Change mitverantwortlich für die gegenwärtige Erwärmungspause. Boden-gestützte Lidar-Beobachtungen stellen eine der genauesten Methoden zur Fernerkundung stratosphärischer Aerosole dar. Im Rahmen des hier vorgeschlagenen Forschungsprojekts sollen Lidar-Messungen an 3 unterschiedlichen Orten - die bisher noch nicht zur Untersuchung stratosphärischer Aerosole verwendet wurden - genutzt werden. Die Lidar Systeme werden vom Leibniz-Institut für Atmosphärenphysik (IAP) e.V. an der Universität Rostock in Kühlungsborn betrieben und befinden sich im ALOMAR Observatorium in Andenes (Norwegen), auf der Davis Forschungsstation (Antarktis), sowie in Kühlungsborn. Zwei der Lidar-Messreihen decken gegenwärtig einen Zeitraum von 20 Jahren ab und die Lidar-Messungen in Alomar werden bei mehreren Wellenlängen durchgeführt, was die Ableitung von Teilchengrößen der stratosphärischen Aerosolpartikel erlaubt. Ein Alleinstellungsmerkmal der Lidar-systeme ist ihre Tageslichtfähigkeit, d.h., die Messungen können nicht nur nachts durchgeführt werden, was erstmals die Messung stratosphärischer Aerosole im polaren Sommer erlaubt. Die Lidar-Rohdaten werden in der ersten Phase des Projekts in vertikale Profile des Rückstreukoeffizienten und/oder der Aerosolextinktion konvertiert. Darüber hinaus werden aus den Mehrfarbenmessungen in ALOMAR Aerosolteilchengrößen bestimmt. In der zweiten Projektphase werden die abgeleiteten Aerosolzeitreihen verwendet, um deren zeitliche Variabilität sowie Langzeittrends über einen Zeitraum von mehr als 20 Jahren zu untersuchen und zu quantifizieren. Hierbei spielen saisonale Variationen, Einflüsse der QBO (Quasi-Biennial-Oscillation) und von Vulkanausbrüchen eine entscheidende Rolle. Die abgeleiteten Aerosolteilchengrößen liefern außerdem dringend benötigte Randbedingungen für die Ableitung der stratosphärischen Aerosolextinktion aus Satellitenmessungen des Horizont-gestreuten Sonnenlichts. Diese Messmethode wurde in der Vergangenheit zur Auswertung verschiedener Satellitendatensätze (z.B. OSIRIS/Odin, SCIAMACHY/Envisat, OMPS-LP/Suomi) verwendet und basiert auf a priori Wissen der Größenverteilung stratosphärischer Aerosole. Die zu erwartenden Ergebnisse liefern wichtige neue Kenntnisse über die Variabilität und Langzeittrends stratosphärischer Aerosolparameter (Extinktion, optische Dichte und Teilchengröße) sowie des Strahlungsantriebs des stratosphärischen Aerosols in mittleren und hohen nördlichen Breiten und über dekadische Zeitskalen.
PACOG ist ein Projekt im Rahmen der Forschergruppe 'MS-GWaves', bei der es um die Erforschung von Schwerewellen geht. PACOG konzentriert sich dabei auf atmosphärenphysikalische Beobachtungen und Vergleich mit Modellrechnungen. Schwerewellen spielen für unser Verständnis der mittleren Atmosphäre eine entscheidende Rolle, da sie die Atmosphäre um mehr als 100 K vom strahlungsbedingten Zustand treiben können und drastische Veränderungen der Zirkulation und der Zusammensetzung bewirken können. Schwerewellen stellen den wichtigsten Kopplungsprozess zwischen unteren und oberen Schichten der Atmosphäre dar. Leider sind viele Einzelheiten bezüglich Schwerewellen unzureichend verstanden. Dies betrifft z. B. die Erzeugung, Ausbreitung, Filterung, Dissipation und die zeitliche und räumliche Variabilität. Wir möchten die Klimatologie von Schwerewellen auf regionalen und globalen Skalen untersuchen. Dabei wird eine Kombination von hochmodernen Instrumenten eingesetzt, z. B. Lidars und Radars. Die Interpretation der Ergebnisse wird mit Hilfe von Simulationen, die auf Reanalysen aufbauen, unterstützt. Das Ziel von MS-GWaves besteht letzten Endes darin, die Parametrisierung von Schwerewellen in globalen Modellen zu verbessern. Die in PACOG durchgeführten Beobachtungen sollen in allen Teilprojekten von MS-GWaves verwendet werden, z. B. beim Vergleich von lokalen und regionalen Messungen mit globalen Beobachtungen von Satelliten (Projekt SV) oder zur Validierung von Modellrechnungen in den Projekten 3DMSD und GWING.
Das Thermosphären/Ionosphären (T/I) System wird sowohl von oben (solar, geomagnetisch), als auch von unten stark beeinflusst. Einer der wichtigsten Einflüsse von unten sind Wellen (z.B. planetare Wellen, Gezeiten, oder Schwerewellen), die größtenteils in der Troposphäre bzw. an der Tropopause angeregt werden. Die vertikale Ausbreitung der Wellen bewirkt hierbei eine vertikale Kopplung der T/I mit der unteren und mittleren Atmosphäre. Vor allem der Einfluss von Schwerewellen (GW) ist hierbei weitestgehend unverstanden. Einer der Gründe hierfür ist, dass GW sehr kleinskalig sind (einige zehn bis zu wenigen tausend km) - eine Herausforderung, sowohl für Beobachtungen, als auch für Modelle. Wir werden GW Verteilungen in der T/I aus verschiedenen in situ Satelliten-Datensätzen ableiten (z.B., sowohl in Neutral-, als auch in Elektronendichten). Hierfür werden Datensätze der Satelliten(-konstellationen) SWARM, CHAMP, GOCE und GRACE verwendet werden. Es sollen charakteristische globale Verteilungen bestimmt, und die wichtigsten zeitlichen Variationen (z.B. Jahresgang, Halbjahresgang und solarer Zyklus) untersucht werden. Diese GW Verteilungen werden dann mit von den Satelliteninstrumenten HIRDLS und SABER gemessenen Datensätzen (GW Varianzen, GW Impulsflüssen und Windbeschleunigungen durch GW) in der Stratosphäre und Mesosphäre verglichen. Einige Datensätze (CHAMP, GRACE, SABER) sind mehr als 10 Jahre lang. Räumliche und zeitliche Korrelationen zwischen den GW Verteilungen in der T/I (250-500km Höhe) und den GW Verteilungen in der mittleren Atmosphäre (Stratosphäre und Mesosphäre) für den gesamten Höhenbereich 20-100km werden untersucht werden. Diese Korrelationen sollen Aufschluss darüber geben, welche Höhenbereiche und Regionen in der mittleren Atmosphäre den stärksten Einfluss auf die GW Verteilung in der T/I haben. Insbesondere Windbeschleunigungen durch GW, beobachtet von HIRDLS und SABER, können zusätzliche Hinweise darauf geben, ob Sekundär-GW, die mutmaßlich in Gebieten starker GW Dissipation angeregt werden, in entscheidendem Maße zur globalen GW Verteilung in der T/I beitragen. Zusätzlich wird der Versuch unternommen, sowohl GW Impulsfluss, als auch Windbeschleunigungen durch GW aus den Messungen in der T/I abzuleiten. Solche Datensätze sind von besonderem Interesse für einen direkten Vergleich mit von globalen Zirkulationsmodellen simulierten GW Verteilungen in der T/I. Diese werden für eine konsistente Simulation der T/I in Zirkulationsmodellen (GCM) benötigt, stellen dort aber auch eine Hauptunsicherheit dar, da eine Validierung der modellierten GW durch Messungen fehlt.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 111 |
| Europa | 20 |
| Land | 5 |
| Wirtschaft | 1 |
| Wissenschaft | 64 |
| Type | Count |
|---|---|
| Ereignis | 7 |
| Förderprogramm | 103 |
| Text | 4 |
| unbekannt | 9 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 3 |
| Offen | 120 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 72 |
| Englisch | 75 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Datei | 7 |
| Dokument | 1 |
| Keine | 85 |
| Webseite | 38 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 89 |
| Lebewesen und Lebensräume | 98 |
| Luft | 123 |
| Mensch und Umwelt | 123 |
| Wasser | 72 |
| Weitere | 120 |