Neuere Forschungsergebnisse legen nahe, dass Ozon in der mittleren Atmosphäre (10 bis 90 km) von der oberen Atmosphäre beeinflusst werden kann, durch Absinken von NOx (N, NO, NO2) aus Quellregionen in der unteren Thermosphäre (90 bis 120 km) im polaren Winter. Da Ozon eine der wesentlichen strahlungsaktiven Substanzen in der mittleren Atmosphäre ist, können Änderungen im Ozonbudget Temperaturen und Zirkulation der Atmosphäre bis zum Erdboden herunter beeinflussen. Da die Stärke dieser thermosphärischen Einträge mit der geomagnetischen Aktivität variiert, stellen diese winterlichen NOx-Zunahmen einen möglichen Mechanismus der Sonne-Klimakopplung dar. Derzeit sind gängige Chemie-Klimamodelle aber nicht in der Lage, die Quellregion des NOx in der unteren Thermosphäre und den Transport in die mittlere Atmosphäre im polaren Winter realistisch zu simulieren. Um diese Kopplung von der oberen Atmosphäre in die mittlere und untere Atmosphäre in den Modellen realistisch darzustellen, ist eine gute Darstellung der primären Prozesse notwendig: Änderungen der chemischen Zusammensetzung durch präzipitierende Elektronen aus der Aurora, Joule-Heizen, und das daraus folgende Kühlen im infraroten Spektralbereich sowie die Anregung von Schwerewellen. Da in der unteren Thermosphäre angeregte Schwerewellen sich nach oben ausbreiten, kann der letztgenannte Prozess auch einen Einfluss auf die Umgebung von Satelliten in niedrigen Orbits haben. In dem hier vorgeschlagenen Projekt werden wir das gekoppelte Chemie-Klimamodell xEMAC verwenden, welches in seiner derzeitigen Konfiguration bis in die untere Thermosphäre (170 km) reicht, um den Einfluss der verschiedenen mit geomagnetischer Aktivität verbundenen Prozesse auf den Zustand der unteren Thermosphäre, und deren Darstellung in Chemie-Klimamodellen, zu untersuchen. Dazu wollen wir in Zusammenarbeit mit unserem Kooperationspartner an der Jacobs-Universität Bremen die zeitliche und räumliche Variation von Joule-Heizen und Teilchenniederschlag im Modell durch Beobachtungen des Swarm-Instrumentes vorgeben. Sowohl geomagnetisch ruhige als auch sehr aktive Zeiten sollen untersucht werden. Das Modell wird im Rahmen dieses Projektes weiter nach oben erweitert werden, um voraussichtlich in der zweiten Phase des SPPs auch den Einfluss auf die Umgebung von Satelliten zu untersuchen. Der modellierte Einfluss von geomagnetischer Aktivität soll durch adäquate Beobachtungen validiert werden, und Modellergebnisse werden analysiert, um den Einfluss von Joule-Heizen und Teilchenniederschlag auf die chemische Zusammensetzung, Temperatur, und Zirkulation der unteren Thermosphäre sowie deren Kopplung einerseits in die untere und mittlere Atmosphäre, andererseits in die obere Atmosphäre, zu untersuchen. Ziel dieses Projektes ist es, das Verständnis von Sonne-Klimakopplung und die Darstellung der beteiligten Prozesse in Chemie-Klimamodellen zu verbessern, sowie geomagnetische Einflüsse auf die Umgebung von Satelliten zu untersuchen.
Das Projekt C04 zielt darauf ab, ein Schneedaten-Assimilationsschema für das vollständig gekoppelte Erdsystemmodell zu entwickeln und zu implementieren, das Schnee-Beobachtungen optimal mit Modellsimulationen zusammenführt, um die kontinentalskaligen Schneeschätzungen zu verbessern. Außerdem werden wir die Auswirkungen der verbesserten Schneeschätzungen auf die hydrologischen Prozesse, als auch auf die Atmosphäre, durch den Schnee-Albedo-Effekt und die Bodenfeuchte-Niederschlags-Rückkopplungen untersuchen. Dieses Projekt trägt zur Entwicklung von Assimilationsstrategien auf der Basis von Fernerkundungsdaten bei, um die Schneeschätzungen in vollständig gekoppelten Modellen zu verbessern.
Die insbesondere durch Hitze und Trockenheit zunehmenden Störungen in den Wäldern Zentraleuropas lassen vermehrt Waldränder rund um Störungsflächen entstehen. Sogenannte temporäre Waldränder verschwinden zwar im Laufe der Zeit, ihre Auswirkungen können aber über die gestörten Flächen hinaus in angrenzende Wälder hineinreichen. Erhöhte Temperaturen, mehr Licht, größere Verdunstung, sowie Veränderungen der Waldstruktur und der Verjüngung sind die Folge. Angesichts derzeitiger Störungstrends werden temporäre Waldränder zum wichtigsten Waldrandtyp in Mitteleuropa und beeinflussen große Teile der Waldfläche. Unser Ziel ist es, die Auswirkungen von temporären Waldrändern auf die biophysikalischen Bedingungen und die Verjüngung im Waldinneren zu untersuchen. Auf lokaler Ebene streben wir ein mechanistisches Verständnis der Auswirkungen von temporären Waldrändern an. Dazu sollen in einer Modellregion (Fichtelgebirge, Bayern) entlang von Transekten Vegetationsstruktur, Temperatur und Verjüngung an temporären Waldrändern gemessen und miteinander in Beziehung gesetzt werden. Auf diese Weise können wir beurteilen, wie Wälder und ihr Mikroklima durch benachbarte Störungen beeinflusst werden und wie die Verjüngung im Waldinneren auf unterschiedliche biophysikalische Bedingungen reagiert. Auf großskaliger Ebene werden wir die Effekte temporärer Waldränder aufs Waldinnere mithilfe von Fernerkundungsdaten und nationalen Waldinventuren für ganz Deutschland untersuchen. Die flächendeckenden Auswertungen werden zeigen, wie sich die jüngsten Störungswellen auf die Waldstruktur und die mikroklimatischen Bedingungen ausgewirkt haben. Analog dazu werden wir analysieren, wie sich die Anzahl und Artenzusammensetzung der Waldverjüngung in Deutschland als Folge von Störungen und der damit verbundenen Zunahme von temporären Waldrändern entwickelt hat und wie diese Veränderungen im Hinblick auf die Baumarteneignung im Klimawandel zu bewerten sind. Unser Antrag adressiert die Auswirkungen des Klimawandels auf Waldökosysteme und deren Dynamik und die daraus resultierenden Implikationen für die Anpassungsfähigkeit zukünftiger Wälder in Europa.
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.
Light emerging from natural water bodies and measured by remote sensing radiometers contains information about the local type and concentrations of phytoplankton, non-algal particles and colored dissolved organic matter in the underlying waters. An increase in spectral resolution in forthcoming satellite and airborne remote sensing missions is expected to lead to new or improved capabilities to characterize aquatic ecosystems. Such upcoming missions include NASA's Plankton, Aerosol, Cloud, ocean Ecosystem (PACE) Mission; the NASA Surface Biology and Geology observable mission; and NASA Airborne Visible / Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS) - Next Generation airborne missions. In anticipation of these missions, we present an organized dataset of geographically diverse, quality-controlled, high spectral resolution inherent and apparent optical property (IOP/AOP) aquatic data. The data are intended to be of use to increase our understanding of aquatic optical properties, to develop aquatic remote sensing data product algorithms, and to perform calibration and validation activities for forthcoming aquatic-focused imaging spectrometry missions. The dataset is comprised of contributions from several investigators and investigating teams collected over a range of geographic areas and water types, including inland waters, estuaries and oceans. Specific in situ measurements include coefficients describing particulate absorption, particulate attenuation, non-algal particulate absorption, colored dissolved organic matter absorption, phytoplankton absorption, total absorption, total attenuation, particulate backscattering, and total backscattering, as well as remote sensing reflectance, and irradiance reflectance.
Im Teilvorhaben 3 wird im Modul 5 (Flächendeckendes satellitengestütztes Monitoring der Wachstumsreaktion) ein satellitenbasiertes räumliches Monitoring der Wachstumsreaktion der Bäume für die Testgebiete entwickelt. Als Wachstumsreaktion wird die Veränderung des Saftflusses sowie des Dickenwachstums als Reaktion auf extreme Hitze- und Trockenperioden definiert. Beide Variablen werden mittels DHC-Stationen in situ gemessen und durch die Kombination mit Satellitendaten in die Fläche überführt. Als Prädiktoren werden neuartige Daten der spektral hochaufgelösten ECOSTRESS (IR hyperspektral), OCO-3 und DESIS (Hyperspektralsensor) herangezogen, die alle auf der ISS installiert und damit optimal für eine solche Datenkombination geeignet sind. Die Daten der punktuellen DHC-Stationen werden verwendet, um maschinelle Lernmodelle auf der Basis der spektral hochaufgelösten neuen Fernerkundungsdaten unter normalen und extremen Klimabedingungen zu trainieren. Die Modelle können auf das Prädiktorgitter angewendet werden, sodass die Zielvariablen räumlich modelliert werden können. Aufgrund der schlechten zeitlichen Auflösung werden diese Daten wiederum als Prädiktoren verwendet, um die Zielvariablen auf konventionelle, zeitlich höher aufgelöste (Sentinel, MODIS) und Kronen auflösende Systeme (Planet) zu transferieren. Damit ist ein räumliches Monitoring unter verschiedenen Klimabedingungen möglich. ECOSTRESS liefert gegitterte Prädiktorvariablen zur Verdunstung, zum Evaporative Stress Index sowie zur Water Use Efficiency in 30 bis 70 m Auflösung, die mit DHC-Messungen des Saftflusses kombiniert werden. OCO-3 liefert Informationen zur fotosynthetischen Aktivität (SIF: solar-induced chlorophyll fluorescence) in etwa 2 km Auflösung, die mit den DHC-Messungen zum Dickenwachstum kombiniert werden. DESIS liefert hyperspektrale Daten in 30 m Auflösung und wird v.a. für die Erhöhung der räumlichen Auflösung der OCO-3 Daten verwendet.
Mit der NEED-Plattform werden die Prozesse eines Datenökosystems beschleunigt. Automatisiert werden heterogene energiebezogene Datenquellen zusammengeführt und mittels Ontologien konsistent über die verschiedenen Sektoren sowie zeitliche und räumliche Ebenen verknüpft. In diesem Zusammenhang sollen bestehenden Datenplattformen nicht ersetzt, sondern vielmehr als Quelle in das Ökosystem integriert werden. Neben konventionellen Datenquellen der verschiedenen Planungsebenen sollen dabei auch Möglichkeiten erforscht werden, um Lücken mit synthetischen Daten zu schließen. Die NEED-Plattform ist ein robustes, pflegeleichtes und flexibles Werkzeug zur Planung von Energiemaßnahmen auf verschiedenen räumlichen Ebenen, ohne das Gesamtbild aus dem Blick zu verlieren. Werkzeuge und Modelle der Partner sollen über semantische Anfragen auf die erforderlichen Daten zugreifen, um die jeweiligen (Planungs-)Aufgaben durchzuführen. Der NEED Ansatz für eine transparente Bereitstellung aktueller Daten wird an Anwendungsbeispielen evaluiert. Im Teilvorhaben Ermittlung und Explikation der konventionellen Datenquellen erfolgt die Aufschlüsselung, Kategorisierung und Systematisierung bestehender konventioneller Energiedatenquellen, mit dem Ziel der Schaffung einer Grundstruktur für eine darauf aufbauende Ontologie und der Evaluation ihrer Anwendbarkeit innerhalb der NEED-Plattform. Zudem werden seitens der TUDO bestehende Ontologien auf regionaler Ebene sowie Infrastrukturebene mit Bezügen zur Energiekartierung evaluiert, zwecks Identifikation von Schnittstellen mit Kompetenzfeldern der Raumplanung. Im Rahmen des Vorhabens zur Bestimmung und Erstellung synthetischer Daten erfolgt die Analyse und Auswertung von Fernerkundungsdaten zur Kartierung von energiebezogenen Strukturen sowie der Eignung der so erzeugten Daten als Grundlage zur Erstellung digitaler Zwillinge.
Das übergreifende Ziel des Oenotrace-Projekts ist es, einen ganzheitlichen digitalen Ansatz für die vollständige Transparenz nachhaltiger Praktiken im Weinbau zu bieten und damit deren breite Umsetzung zu fördern. Die Beiträge der Hochschule Geisenheim liegen dabei insbesondere in: (1) Beitrag zur Analyse der Wertschöpfungskette, um die Anforderungen hinsichtlich der Transparenz nachhaltiger Anbaumethoden und insbesondere der möglichen Nachhaltigkeitsindikatoren zu spezifizieren, benötigte Datenquellen, insbesondere im Weinberg, zu identifizieren und einen konkreten Anwendungsfall zur Evaluierung des integrierten Gesamtsystems zu definieren (2) Beitrag zum Aufbau eines IoT-Netzwerks und der Datenintegration auf einer web-basierten Plattform, um relevante Daten in den einzelnen saisonalen Phasen des Weinbaus sowie in den nachfolgenden Verarbeitungs- und Vertriebsschritten automatisiert erfassen zu können (3) Erhebung von relevanten agronomischen und Umwelt-Daten sowie Nah- und Fernerkundungsdaten in Versuchsweinbergen für die Nutzung in Umwelt- und Pflanzenmodellen sowie agronomischen Algorithmen (4) Entwicklung einer Datenerfassungs- und Verarbeitungspipeline zur automatisierten Erfassung und Analyse von Maschinen- und ergänzenden Sensordaten im Zusammenhang mit allen relevanten Vorgängen im Weinberg (5) Beitrag zur Evaluierung der integrierten Systemarchitektur (IoT Netzwerk, Datenplattform und Datenquellen) am vorab definierten Anwendungsfall sowie Beitrag zur Validierung von agronomischen Algorithmen, Umwelt- und Pflanzenmodellen, Precision Viticulture Praktiken und Nachhaltigkeitsindikatoren durch Feldversuche und Messungen in Versuchsweinbergen (6) Gesamtkoordination des Projekts.
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| Boden | 1122 |
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