Die Ausdehnung des antarktischen Meereises nahm im Laufe der letzten Jahre zu und steht damit im Gegensatz zur Abnahme in der Arktis. Die Gründe hierfür sind Gegenstand aktueller Forschungsprojekte. Wechselwirkungen mit der Atmosphäre und dem Ozean spielen sicherlich eine wesentliche Rolle, aber auch die dicke und heterogene Schneeauflage des Meereises hat einen große Einfluss auf das Meereis und seine Rolle im globalen Klima und Wettergeschehen. Zugleich erschwert die Schneeauflage flugzeug- und satellitenbasierte Messungen über Meereis, da sie die Oberflächeneigenschaften bestimmt und zu großen Unsicherheiten beiträgt. Entsprechend ist eine bessere Kenntnis der Schneeverteilung auf Meereis dringend erforderlich, um Veränderungen besser verstehen und simulieren zu können. Ziel des Projektes ist es die Menge und Verteilung von Schnee auf antarktischem Meereis sowie dessen physikalische Eigenschaften und deren zeitliche Variabilität zu quantifizieren. Die Entwicklung eines neuen und konsistenten Datenprodukts für Schnee auf antarktischem Meereis steht im Vordergrund des Projektes. Dieses soll die hohe Variabilität über unterschiedliche Größenskalen und Jahreszeiten abbilden. Mithilfe dieses Produktes sind wir dann in der Lage Fernerkundungsalgorithmen und Modellsimulationen zu verbessern und zu validieren. Schließlich wird unser Projekt das Gesamtverständnis der Massenbilanz und Dynamik antarktischen Meereises verbessern, und leistet so einen wichtigen Beitrag für die biologische und geochemische Erforschung des eisbedeckten Südozeans. Um diese Ziele zu erreichen, werden hochaufgelöste Modelle betrieben, die durch Feld- und Fernerkundungsdaten von antarktischem Schnee auf Meereis gestützt und geleitet werden. Im Rahmen einer neuen deutsch-schweizer Zusammenarbeit (D-A-CH Programm) werden die Meereisexpertisen aus Feldmessungen und Fernerkundung der deutschen Partner mit der Schneeexpertise aus Feldmessungen und Modellierung der Schweizer Partner kombiniert. Die Projektpartner verfügen über detaillierte Schneemessungen mehrerer erfolgreicher Feldkampagnen auf antarktischem Meereis, die durch autonome Messungen ergänzt werden. Daten der Satelliten AMSR-2, SMOS und CryoSat-2 sind verfügbar und werden genutzt, um neue Algorithmen für die Bestimmung von Schneeeigenschaften auf Meereis zu entwickeln. Diese Algorithmen und daraus resultierende Datensätze werden durch Beobachtungen validiert und verbessert. Durch die Kopplung der numerischen Schneemodelle SNOWPACK und MEMLS werden Schneedicke, -temperatur, -dichte und Mikrowellenemissivität simuliert. Das Projekt ist darauf ausgelegt drei junge Wissenschaftler für Ihre Arbeit in der Meereisforschung zu finanzieren. Zwei erfahrene Post-Doktoranden sind vorgesehen. Beide haben bereits ähnliche Methoden und Datensätze im Rahmen ihren Doktorarbeiten bearbeitet. Ein Doktorand wird dieses Projekt zur Promotion nutzen.
Veranlassung „Algenblüten“ sind deutlich sichtbare Zeichen für die multiplen Belastungen, denen unsere Binnengewässer ausgesetzt sind, wie z. B. Nährstoffeinträge, Folgen des Klimawandels – insbesondere Dürren und Starkregen – oder physische und biologische Strukturveränderungen. Diese können mit erheblichen Nutzungseinschränkungen einhergehen. Das massenhafte Fischsterben in der Oder 2022 hat eindrücklich gezeigt, welche Auswirkungen auf Ökosysteme durch das Freisetzen von Algentoxinen entstehen können, und dass dafür verantwortlichen Prozesse möglicherweise so schnell und großräumig ablaufen, dass klassische Monitoring-Strategien diese nicht erfassen. Die Gewässerfernerkundung bietet die Möglichkeit, Algenblüten über die Chlorophyll-a-Konzentration großflächig mittels Satellitendaten zu erheben und Informationen in nahe-Echtzeit bereitzustellen. Eine bundesweite Überwachung von Algen in Fließ- und Standgewässern ist aufgrund des umfassenden Copernicus-Programms der EU technisch möglich und inhaltlich notwendig, um den Behörden zukünftig ein effizientes Gewässermonitoring und z. B. eine Früherkennung kurzzeitig auftretender Ereignisse mit Algenmassenentwicklungen zu ermöglichen. Zudem bieten die Daten wichtige Informationen für die Bewirtschaftung von Trinkwassertalsperren und Badegewässern. Ziele - Automatisierte, skalierbare Ableitung von Chlorophyll-a-Konzentrationen und ergänzenden Gewässergüteparametern aus räumlich- und zeitlich hochaufgelösten, großflächig verfügbaren Satellitendaten für Beispielgewässer (Fließ- und Standgewässer). - Kalibrierung, Validierung und Qualitätssicherung der erzeugten Daten mittels vorhandener In-situ-Daten - Entwicklung und automatisierte Erzeugung anwendungsbezogener, maßgeschneiderter Indikatoren, Produkte und Visualisierungen - Entwicklung einer digitalen Anwendung auf der Cloud-Plattform CODE-DE inkl. Bereitstellung der erzeugten Daten und Produkte - Planspiele für konkrete Anwendungsfelder – u. a. zur Einbindung von Fernerkundung in die Berichterstattung Der Algenmonitor wird auf diesen Grundlagen eine wissenschaftlich fundierte Anwendung demonstrieren, die für den behördlichen Einsatz frei verfügbare, zeitlich hochaufgelöste Gewässerfernerkundungsdaten von Beispielgewässern zur Verfügung stellt. Da die Anwendung auf Open-Source-Bausteinen beruht, schafft dies eine Basis für eine Skalierung auf das ganze Bundesgebiet. Die Bundesanstalt für Gewässerkunde, das Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung und das Umweltbundesamt starteten im August 2024 das Verbundprojekt „Algenmonitor“, gefördert vom Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) und Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV).Grundlegende Ziele des Verbundprojektes sind, auf Basis von Satellitendaten räumlich- und zeitlich hochaufgelöste Chlorophyll-a-Konzentrationen, für die Anwendungen maßgeschneiderte Produkte und weitere spezifische Indikatoren für (schädliche) Algenblüten bereitzustellen. Die Anwendung des Algenmonitors soll in diesem Projekt anhand von Beispielgewässern erprobt werden; angestrebt sind je nach Verfügbarkeit von In-situ-Daten mindestens drei große Fließgewässer und drei Standgewässer. Die erforderlichen Prozessierungsschritte werden auf der cloudbasierten Prozessierungsplattform CODE-DE implementiert. Anhand der Beispielgewässer können dieprozessierten Gewässerfernerkundungsdaten von Flüsse und Seen mit In-situ-Daten des Bundes, der Bundesländer und aus wissenschaftlichen Messnetzen (z. B. eLTER) validiert und ergänzt werden. Durch die Einbeziehung der Copernicus-Daten und -Dienste entsteht eine Grundlage, die es den Behörden von Bund und Ländern potentiell ermöglicht, wichtige Wassergüte-Parameter für die bundesweite Gewässerüberwachung großflächig zu erheben und in Wert zu setzen. Ziel des Vorhabens ist es, Gewässerfernerkundungsdaten für die weitere Verwendung zu erschließen und konkrete Anwendungsmöglichkeiten aufzuzeigen.
Die Einflüsse von Bodenheterogenität und Managementpraktiken auf dynamische Veränderungen von ökophysiologischen Wachstumsmustern der wichtigen Kulturarten des Rur Einzugsgebiets werden charakterisiert. Auf einander abgestimmte experimentelle Ansätze, Modellierung und Skalierung werden angewandt, um die Vegetationscharakterisierung in TerrSysMP zu verbessern. Hierbei werden die Kopplung von Pflanzen- und Wurzelmodellen, Einflüsse von Landnutzungsänderung und Management auf Flussmuster, und die Einbeziehung von Fernerkundungsverfahren zur Bestimmung von funktionalen Pflanzentypparametern besonders berücksichtigt.
Wir entwickeln Theorie und Modelle für eine effiziente (sparse) Darstellung von Mustern in gekoppelten Systemen der Atmosphäre und Landoberfläche und untersuchen Wechselwirkungen zwischen Mustern. Wir analysieren, wie gut hierdurch Musterwechselwirkungen auf verschiedenen Skalen für verschiedene Größen beschrieben werden und sich physikalisch interpretieren lassen. Die Methodik wird auf Large-Eddy-Simulationen, Boden-basierte Fernerkundungsbeobachtungen und Satellitendaten angewendet. Die Ergebnisse eröffnen neue Möglichkeiten für stochastisch-dynamisches Skalieren für viele umweltwissenschaftliche Anwendungen.
Ziel dieser Arbeit ist es, ein Verfahren zu entwickeln, welches eine quantitative Erfassung von Diversitätskriterien auf großer Fläche erlaubt. Die Erhaltung der Wälder und ihr Schutz vor Überbenutzung sind von globaler Bedeutung. Auf der Rio-Konferenz der Vereinten Nationen über Umwelt und Entwicklung 1992 war dies ein wichtiger Themenbereich (s. auch 1993 sog. Helsinki-Prozess ). 1994 wurden in Genf sechs Kriterien und 27 Indikatoren politisch verbindlich beschlossen. Erhaltung, Schutz und angemessene Verbesserung der biologischen Diversität in Forstökosystemen stellt eines dieser Kriterien dar. Eine Operationalisierung dieses Indikators ist in unterschiedlicher Form möglich. In vorliegender Arbeit sollen Informationen aus 2-D und 3-D Fernerkundungsdaten (inklusive flugzeuggetragener Daten, wie Luftbild oder Laserscannerdaten) abgeleitet werden. Die Informationen aus Fernerkundungsdaten sollen im Rahmen eines GIS um Karteninformationen und terrestrische Daten ergänzt werden. Aus der flächendeckend vorliegenden 2-D und 3-D Information werden Maßzahlen und Indizes berechnet, die Nachbarschaftsbeziehungen, räumliche Muster und Vielfalt innerhalb und zwischen den ökologischen Bezugseinheiten (alpha und beta-Diversität) sowie des Gesamtlandschaftsausschnittes (gamma-Diversität) quantitativ beschreiben. Die hergeleiteten Diversitätswerte und Diversitätindizes sollen dabei in Bezug zur terrestrischen Ansprache gesetzt werden. Die Nutzbarkeit des entwickelten Modells für die Bewertung von Lebensräumen soll schließlich anhand einer sehr gut untersuchten Zielart überprüft werden. Es ist zu erwarten, dass mit Nutzung der genannten Informationstechnologien eine mehr quantitative Erfassung der Diversitätskriterien, bei höherer Effizienz möglich sein wird. Die Bewertung von Lebensräumen kann damit transparenter und besser nachvollziehbar werden. Des weiteren erlaubt das methodische Vorgehen eine flächige Charakterisierung von Lebensräumen, wie sie für system-analytische Ansätze und die Modellierung von räumlichen und zeitlichen Prozessen notwendig.
Core 3 liefert Umweltdaten über alle EPs. Es unterhält das Netzwerk von Klima- und Umweltstationen, deckt die Fernerkundung zur Erfassung von Plot- und Exploratorien-weiten Daten ab (von UAVs, Flugzeugen, Satelliten) und prozessiert die Daten bis zu Level 3 Information. Core 3 stellt spezifisch abgeleitete, räumlich explizite Daten zur Verfügung und unterstützt damit die Forschung zu Biodiversität und Ökosystemfunktionen und -dienstleistungen. Core 3 wird seine Dienstleistungen im Zusammenhang mit (i) der Wartung der 300 Klimastationen, (ii) der Bereitstellung von Fernerkundungsdaten (UAV, Luft, Satellit) und (iii) der Vor- und Nachprozessierung dieser Daten fortsetzen. Zudem erzeugt Core 3 (iv) räumlich explizite, Fernerkundungs-basierte Datensätze zur Landnutzung. Weiterhin (v) wird das Stationsnetz auf die neuen Waldplots erweitert und ergänzt durch die Aufnahme akustischer und fotografischer Daten. Dies erfordert die Erstellung (vi) einer neue Datenbank, für die Core 3 das Fachwissen der botanischen und zoologischen Projekten nutzt. (vii) Die vernetzten Sensoren und Fernerkundungsdaten dienen der Modellierung der abiotischen Plotheterogenität auf den Waldparzellen unter dem Kronendach und der Sukzessionsprozesse in den neuen Waldexperimenten. Core 3 wird (viii) Koordination und individuelle Beratung zu Umwelt- und Fernerkundungsdaten fortsetzen. Core 3 ist stark serviceorientiert und bietet eine grundlegende Infrastruktur für die Exploratorien. Ein hohes Maß an integrativer technischer und wissenschaftlicher Expertise ist erforderlich, um diese umfassenden Umwelt- und Fernerkundungsdaten für die Core und Contributing Projekte bereitzustellen.
In der Trockenwüste Namib an der Westküste Afrikas sind Nebelereignisse von großer Bedeutung nicht nur für die Pflanzen- und Tierwelt, sondern insbesondere auch für die Gewinnung von Trinkwasser mit Hilfe von Nebelwasserkollektoren. Um eine ökonomische Nutzung der Trinkwassergewinnung zu ermöglichen, sind genaue Kenntnisse der raumzeitlichen Entwicklung von Nebelereignissen unerlässlich. Aufgrund der komplexen topographischen Strukturen in der Namib Region lassen sich diese Kenntnisse flächendeckend nur mit Hilfe numerischer Simulationen gewinnen. Im vorliegenden Projekt soll, basierend auf dem mesoskaligen Wettervorhersagemodell COSMO des Deutschen Wetterdienstes, das dreidimensionale Nebelmodell COSMO-FOG entwickelt werden, mit dem Nebelereignisse in der Namib Region simuliert werden können. In COSMO-FOG sollen insbesondere die speziellen topographischen Gegebenheiten im Untersuchungsgebiet (Atlantischer Ozean, Küstenwüste, Große Randstufe) berücksichtigt werden, um das Auftreten der dort vorkommenden unterschiedlichen Nebelereignisse (Advektionsnebel, Strahlungsnebel, Hochnebel, etc.) realistisch simulieren zu können. Das beantragte Projekt ist Teil eines Paketantrags bestehend aus drei Einzelprojekten, zu denen neben NaFoLiCa-M auch bodengebundene Messungen (NaFoLiCa-F) sowie auf Fernerkundung basierende Nebelbeobachtungen (NaFoLiCa-S) gehören. Verknüpfungen zwischen den Teilprojekten bestehen in der gemeinsamen Prozessanalyse durch Verbindung der bodengebundenen und satellitengestützten Messungen sowie im Einsatz von COSMO-FOG zur Ermittlung der raumzeitlichen Nebelstrukturen.
Ziel ist es, die räumliche Verteilung und zeitliche Variabilität der Niederschlagsaktivität, der Niederschlagsmenge und der Verdunstung, des atmosphärischen Stoffeintrags, bedingt durch biogene und anthropogene Emissionen, der bestimmenden meteorologischen Parameter wie Wolkenbedeckungsgrad und -typ, Temperatur, Wind und turbulente Flüssein der planetaren Grenzschicht für zukünftige Zeiträume abzuschätzen, die durch den globalen Wandel und durch regionale Veränderungen bedingt sind. Die Ergebnisse dienen als Randbedingungen für hydrologische Modelluntersuchungen zum Wasserkreislauf und zur ökonomischen und ökologischen Bewertung der absehbaren oder angestrebten regionalen Entwicklung der Wasserbevorratung und -bewirtschaftung im mittleren Elbebereich. Die zu erwartenden Klimaänderungen sollen exemplarisch innerhalb der Zeiträume 2000 bis 2025 (Prognoseziel I) und 2026 bis 2050 (Prognoseziel II) beschrieben werden. Dabei soll in entsprechenden Szenarien der Strukturwandel im Elbe-, Havel-, Spree- und Unstrutraum berücksichtigt werden, der in dem gegebenen Zeitrahmen politisch, ökonomisch und ökologisch zu erwarten ist. Die absehbaren Veränderungen werden in kategorisierter Bodennutzung und in Schadstoffemissionskatastern festgehalten. Teilvorhaben: Bestimmung von Großwetterlagen und dynamischen Kenngrößen zur Klimacharakterisierung; Episodenrechnungen mit dem Lokalmodell des Deutschen Wetterdienstes; Synthese und Analyse von Wolkenarten, Niederschlag und Verdunstung aus Zeitreihen von Satellitenmessungen und konventionellen Beobachtungen; Nutzungszugang zu langjährigen Fernerkundungsdaten durch alle GLOWA-Projekte; Diagnose und Prognose der Deposition mit einem chemischen Transportmodell.
The CoASTS-BiOMaP data set comprises in situ near-surface inherent (e.g., absorption, scattering and backscattering coefficient s) and apparent (e.g., normalized-water leaving radiance and the corresponding remote sensing reflectance) optical properties of relevance for satellite ocean colour applications. The data were produced through the Coastal Atmosphere & Sea Time Series (CoASTS) and the Bio-Optical mapping of Marine optical Properties (BiOMaP) measurement programs implemented by the Marine Optical Laboratory of the Joint Research Center (JRC) in collaboration with a number of European institutions. Common to both CoASTS and BiOMaP is the standardization of instruments, measurement methods, quality control schemes and processing codes to enforce temporal and spatial consistency to data products. CoASTS measurements comprise 125 field campaigns and 637 stations performed from December 1998 up to March 2016 benefitting of the Acqua Alta Oceanographic Tower (AAOT) in the northern Adriatic Sea to generate time series data at a fixed coastal site. CoASTS data exhibit occurrence of waters with optical properties largely determined by phytoplankton, as well as diverse concentrations of suspended particulate matter (SPM) and of coloured organic matter (CDOM). BiOMaP measurements comprise 36 bio-optical oceanographic campaigns and 1915 stations performed between July 2000 and May 2022 using a variety of oceanographic vessels to produce spatially distributed data across various European Seas. BiOMaP measurement regions include: the Baltic Sea exhibiting waters dominated by a high concentration of CDOM; the Adriatic Sea, Black Sea, North Sea (comprising the English Channel), Ligurian Sea, Iberian Shelf and the Greenland Sea, characterized by a variety of optically complex waters determined by diverse concentrations of CDOM and SPM; the Eastern and Western Mediterranean oligotrophic and mesotrophic Seas.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1191 |
| Europa | 89 |
| Global | 4 |
| Kommune | 16 |
| Land | 142 |
| Schutzgebiete | 1 |
| Weitere | 12 |
| Wirtschaft | 18 |
| Wissenschaft | 790 |
| Zivilgesellschaft | 10 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 19 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 1134 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Repositorium | 5 |
| Text | 52 |
| unbekannt | 176 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 63 |
| Offen | 1313 |
| Unbekannt | 12 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1015 |
| Englisch | 551 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 14 |
| Bild | 5 |
| Datei | 12 |
| Dokument | 32 |
| Keine | 818 |
| Unbekannt | 1 |
| Webdienst | 5 |
| Webseite | 532 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1127 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1293 |
| Luft | 901 |
| Mensch und Umwelt | 1385 |
| Wasser | 893 |
| Weitere | 1388 |