Dieses Projekt analysiert den Nutzen und Wert von passiven L-Band Satellitenbeobachtungen für die Ensemble-basierte Datenassimilation mit vollgekoppelten Erdsystemmodellen für mesoskalige Einzugsgebiete. Modellauflösungen sind dabei typischerweise in der Größenordnung von 100 m für die Landkomponenten und 1 km für die Atmosphärenkomponente des gekoppelten Modells; diese ist viel höher als die der Satellitenbeobachtungen, die typischerweise mehrere 10 Kilometer beträgt. Ensemble-basierte Datenassimilation erfordert die Erzeugung von synthetischen Beobachtungen aus dem Erdsystemmodell heraus mit Hilfe eines Beobachtungsoperators, der dann mit Beobachtungen verglichen wird um das Analyseensemble zu generieren. Da der Modellzustand nicht notwendigerweise alle Informationen enthält, die der Beobachtungsoperator benötigt (dieser ist im Wesentlichen ein Strahlungstransportmodell) muss die fehlende Information aus externen Datenquellen extrahiert werden. Die zentralen Projektziele sind die Weiterentwicklung einen geeigneten Beobachtungsoperators, der es erlaubt Satellitenbeobachtungen im L-Band zu erzeugen, sowie dessen Nutzung für die Datenassimilation mit Hilfe der Terrestrial Systems Modeling Platform (TerrSysMP, Shrestha et al. 2014) gekoppelt mit dem Parallelized Data Assimilation Framework (PDAF, Nerger et al. 2013). Während wir in Phase I hauptsächlich einen flexiblen Beobachtungsoperator erstellt und validiert haben, konzentrieren wir uns in Phase II, neben weiteren Verbesserungen des Operators bezüglich Vegetation und seiner Operationalisierung, auf die eigentliche Datenassimilation. Diese umfasst (a) die Bestimmung des Biases zwischen virtuellen Beobachtungen des Datenassimilationsmodells und solchen des virtuellen wie des realen Einzugsgebietes, (b) Datenassimilationsexperimente zur Quantifizierung des Wertes solcher Beobachtungen auch im Vergleich zu anderen Beobachtungen, sowie (c) Vorverarbeitungs- und Filterungsmethoden um die niedrig aufgelösten Messungen optimal für die Systemzustandsschätzung auszunutzen.
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.
Die Asian Tropopause Aerosol Layer (ATAL), eine Schicht mit erhöhtem Aerosolgehalt, tritt jedes Jahr von Juni bis September in 14-18 km Höhe in einem Gebiet auf, das sich vom Mittelmeer bis zum westlichen Pazifik erstreckt. Hinsichtlich der Zusammensetzung der Partikel, sowie ihrer Bedeutung für die Strahlungsbilanz in dieser klimasensitiven Höhenregion bestehen große Unsicherheiten. Die bisher einzigen Flugzeugmessungen aus dem Zentrum der ATAL wurden 2017 im Rahmen der StratoClim Kampagne von Kathmandu aus gewonnen. Dabei entdeckten wir mit Hilfe des Infrarotspektrometers GLORIA auf dem Forschungsflugzeug Geophysica, dass feste Ammoniumnitrat (AN) â€Ì Partikel einen beträchtlichen Teil der Aerosolmasse ausmachen. Diese zählen zu den effizientesten Eiskeimen in der Atmosphäre. Zudem zeigte die gleichzeitige Messung von Ammoniakgas (NH3) durch GLORIA, dass dieses Vorläufergas durch starke Konvektion in die obere Troposphäre verfrachtet wird. Im Rahmen der PHILEAS-Kampagne schlagen wir eine gemeinsamen Betrachtung von atmosphärischen Modellsimulationen und Messungen vor, um die Zusammensetzung, Ursprung, Auswirkungen und Verbleib der ATAL-Partikel zu untersuchen â€Ì insbesondere im Hinblick auf ihre Prozessierung sowie ihren Einfluss auf die obere Troposphäre und die untere Stratosphäre der nördlichen Hemisphäre. Messungen von monsunbeeinflussten Luftmassen über dem östlichen Mittelmeer sowie über dem nördlichen Pazifik werden es uns erlauben, Luft mit gealtertem Aerosol- und Spurengasgehalt zu analysieren und damit die StratoClim-Beobachtungen aus dem Inneren des Monsuns zu komplementieren. Um dabei die wahrscheinlich geringeren Konzentrationen an Aerosol und Spurengasen zu quantifizieren, schlagen wir vor, die GLORIA-Datenerfassung von NH3 und AN u.a. durch die Verwendung neuartiger spektroskopischer Daten zu verbessern. Ferner werden wir die Analyse der GLORIA-Spektren auf Sulfataerosole sowie deren Vorläufergas SO2 auszudehnen. Auf der Modellseite werden wir das globale Wetter- und Klimamodellsystem ICON-ART weiterentwickeln, um die ATAL unter Einbeziehung verschiedener Aerosoltypen (Nitrat, Ammonium, Sulfat, organische Partikel, Staub) zu simulieren â€Ì unter Berücksichtigung der hohen Eiskeimfähigkeit von festem AN. Modellläufe werden durchgeführt, um einerseits einen globalen Überblick über die Entwicklung der ATAL 2023 zu gewinnen und zudem detaillierte, auf die relevanten Kampagnenperioden zugeschnittene, wolkenauflösende Informationen über die Aerosol-Wolken-Strahlungs-Wechselwirkungen zu erhalten. Über die direkte Analyse der PHILEAS-Kampagne hinausgehend wird diese Arbeit die Grundlage für eine verbesserte Analyse von Aerosolparametern aus GLORIA-Beobachtungen früherer und zukünftiger HALO-Kampagnen sowie aus Satellitenbeobachtungen legen. Darüber hinaus wird sie ICON-ART, einem der zentralen Klimamodellsysteme in Deutschland die Simulation von Aerosolprozessen sowie Aerosol/Wolken-Wechselwirkungen im Zusammenhang mit der ATAL ermöglichen.
Das Projekt Quellvariabilität (Source Variability; SV) hat das Ziel zu verstehen wie Schwerewellenquellen zur globalen Verteilung von Schwerewellen beitragen. Hierfür kombinieren wir Beobachtungen und Modellierung: Beobachtungen bilden den Bezug zur Wirklichkeit. Um Verständnis zu erzielen, benötigen wir Theorie, und für quantitatives Verständnis, ein Prozessmodell das gegen die Daten getestet wird. Daher werden globale Verteilungen aus drei Datenquellen verglichen: 1.) Eine Kombination von dedizierten Modellen für Schwerewellenquellen mit Modellen für die Ausbreitung von Schwerewellen, 2.) Schwerewellen, die in UA-ICON explizit aufgelöst werden und 3.) Fernerkundungsdaten verschiedener Satelliten. Modellergebnisse von Quellen und Ausbreitung werden Messungen gegenübergestellt und so freie Parameter der Modelle bestimmt. Umgekehrt lässt sich anhand der Modelldaten bestimmen, in welchen Regionen und Höhenbereichen, bzw. zu welchen Jahreszeiten Schwerewellen aus welchen Quellen für den Impulsfluss und für die Beschleunigung des Hintergrundwindes überwiegen. Je feiner das Modellgitter wird, desto größer wird der Teil des Wellenspektrums, der von ICON aufgelöst wird. Ob die aufgelösten Schwerewellen tatsächlich realistisch sind, wird durch Vergleich mit Satellitendaten überprüft. Quellen in ICON lassen sich identifizieren, indem die Wellen anhand von Strahlverfolgung zu potentiellen Quellprozessen zurückverfolgt werden oder indem man mit Modellierung von Wellenquellen vergleicht. Mögliche Abweichungen der in ICON aufgelösten Schwerewellen von den Beobachtungen lassen sich so diagnostizieren und Ansätze für eine verbesserte Repräsentation entwickeln. Ein besonderer Schwerpunkt soll auf die Interaktion von Orographie und spontaner Imbalanz gelegt werden: Während der GW-LCycle Kampagne wurden einzigartige 3D Messungen mit dem GLORIA Instrument aufgenommen. In mehreren Forschungsflügen haben wir Anzeichen für das Zusammenwirken beider Quellen. Alle Vergleiche zwischen Modellierung und Messung im Projekt SV berücksichtigen den Beobachtungsfilter: insbesondere globale Messungen liefern eine Unterschätzung des Impulsflusses. Verglichen werden sowohl Mittelwerte des Impulsflusses und deren zeitliche Variation (z.B. Jahresgang), aber auch die Intermittenz, d.h. die Verteilung der Schwerewellen bzgl. Häufigkeit und Größe des Impulsflusses der einzelnen Wellen. Unser Ziel ist, für jede Auflösung von ICON die Effekte von Schwerewellen möglichst korrekt zu beschreiben, entweder durch die direkt vom Modell aufgelösten Wellen oder durch eine Parametrisierung von hier entwickelten und angepassten Wellenquellen in Kombination mit dem Ausbreitungsmodell MS-GWAM. MS-GWaM wird im Projekt 3DMSD entwickelt und in ICON integriert. Eine Besonderheit von MS-GWaM ist, dass direkte transiente Wechselwirkung mit dem Hintergrund berücksichtigt wird.
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.
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).
Meereis ist eine der Komponenten des Erdsystems, die die schnellsten Veränderungen während der letzten Dekaden zeigten. Zum Beispiel kontrolliert Meereis die Energie- und Gasflüsse zwischen Ozean und Atmosphäre in den Polargebieten. Aufgrund seines hohen Rückstrahlvermögens reflektiert es kurzwellige Strahlung effizient zurück in den Weltraum und beeinflusst das Ökosystem. Während die Meereisfläche in der Arktis mit etwa -4%/Dekade stark abnimmt, nimmt die Meereisfläche in der Antarktis leicht zu (etwa 1.5%/Dekade). Besonders ausgeprägt ist mit -13/Dekade die Abnahme von dickem, mehrjährigem Meereis in der Arktis. Die Fläche von mehrjährigem Eis in der Arktis kann mit Hilfe von satellitengestützten Mikrowellensensoren beobachtet werden. In der Antarktis ist die Fläche mehrjährigen Eises kleiner als in der Arktis aber mit 3 Millionen Quadratkilometern immer noch bedeutend. Zurzeit existiert keine Methode, um die Verteilung und zeitliche Entwicklung von mehrjährigem Eis in der Antarktis auf jahreszeitlichen oder dekadischen Zeitskalen zu beobachten. In diesem Projekt schlagen wir vor, eine Methode zur Bestimmung antarktischer Meereistypen, vor allem mehrjähriges Eis, zu entwickeln.Nach der Sommerschmelze nimmt der Salzgehalt von mehrjährigem Eis ab und damit ändern sich seine dielektrischen Eigenschaften und Porosität. Dadurch wird es möglich, es mit passiven und aktiven Mikrowellensensoren von anderen Eistypen zu unterscheiden. Die Bedingungen in der Antarktis, wie große Schneedicken, die Eis-Flutungen verursachen können, Schnee Schmelz-Gefrier-Zyklen und Meereisdynamik in der Eisrandzone (was zu verstärkter Rückenbildung, kleineren Schollen und Pfannkucheneis führt), erschweren die Unterscheidung von Meereistypen wie mehrjährigem von erstjährigem Eis. Für die Arktis wurden unlängst Methoden entwickelt, um solche Einflüsse, die zu falscher Eistyp-Klassifikation führen, zu verringern. Wir schlagen vor einen Algorithmus zur Bestimmung von Meereistypen inklusive zweier Korrekturmethoden, die schon an der Universität Bremen auf arktisches Meereis angewendet wurden, an die Bedingungen von antarktischem Meereis anzupassen und zu erweitern. Die vorgeschlagenen Methoden beruhen auf kombinierten Mikrowellen-Radiometer und -Scatterometer Beobachtungen für die Eistyp-Unterscheidung und auf Meereisdrift und atmosphärischen Reanalysedaten für die Korrekturmethoden. Das Ergebnis wir die erste zirkumpolare, langfristige Zeitserie von antarktischen Eistypen sein (mehrjähriges und erstjähriges Eis und potentiell auch junges Eis).
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.
Wattgebiete im Bereich der deutschen Nordseekueste, insbesondere im Raum Wilhelmshaven sollen mit Methoden der digitalen Bildverarbeitung moeglichst detailiert klassifiziert werden (Sand/ - Schlick/ - Mischwatt, verschiedene Vegetation etc.) als Ausgangsdaten dienen Magnetbaender des Erderkundungssatelliten LANDSAT (4 Kanaele), des M2S-Multispektralabtasters (11 Kanaele) sowie digitalisierte Reihenmesskammeraufnahmen.
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.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 111 |
| Europa | 2 |
| Land | 6 |
| Wirtschaft | 2 |
| Wissenschaft | 66 |
| Type | Count |
|---|---|
| Ereignis | 7 |
| Förderprogramm | 103 |
| Text | 6 |
| unbekannt | 8 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 4 |
| Offen | 120 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 73 |
| Englisch | 75 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 1 |
| Datei | 7 |
| Dokument | 4 |
| Keine | 85 |
| Webseite | 39 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 91 |
| Lebewesen und Lebensräume | 99 |
| Luft | 124 |
| Mensch und Umwelt | 124 |
| Wasser | 74 |
| Weitere | 121 |