The dataset is about temporal variability of dissolved methane along the freshwater-sea continuum in northern Germany. Sensors were installed at fixed stations at in total three sites at different water depths. This dataset is from the station in Cuxhaven (53.8771 N, 8.7048 E) taken at about 2-7m depth (depending on the tide). The data was obtained between 11 April and 28 August 2021 in high frequency measurements (1 min) with a methane sensor from Kongsberg (4H Jena model CONTROS HydroC CH4). Methane concentrations were calculated according to manufacturer's instructions, based on temperature and salinity values from COSYNA Container Cuxhaven. For the quality control of the data a local range of 0.1 – 1000 nmol/L was set, a technical range for the pump power 2 – 8 Watt, a spike and gradient value of 1. Due to heavy biofouling the external pump of the sensor failed, resulting in data gaps. For a more detailed description see the article cited in References.
The dataset contains temperature, salinity, oxygen saturation, chlorophyll a and turbidity data from the Helgoland MarGate underwater observatory from the year 2019 in a temporal resolution of 1 hour. The cabled observatory is located in 10m water depth and comprises single or multiple sensors for a specific parameter (see https://www.awi.de/en/science/biosciences/shelf-sea-system-ecology/main-research-focus/cosyna/underwater-node-helgoland.html). For a detailed description of the data see associated metadatafile "metadata_heluwobs_2019_hydrography.pdf"
Im Klimasystem der Arktis spielen Aerosolpartikel eine bedeutende Rolle für das Verständnis der schnellen Erwärmung. Durch die niedrige Hintergrundkonzentration sind lokale Neubildungs-Ereignisse eine wichtige Quelle, und können signifikant zu Wolkenkondensationskeimen beitragen. Aufgrund der schweren Erreichbarkeit gibt es insbesondere wenig Messungen zur vertikalen Verteilung von Aerosolpartikeln in der Arktis. Die Aerosol-Konzentration ist stark variabel in Raum und Zeit, und daher schwierig in Modellen abzubilden. Räumliche Verteilung und zeitliche Variabilität auf kleinen Skalen hängen von den Umgebungsbedingungen ab, wie der Stabilität der Atmosphäre, Wolken, Orographie und Oberflächeneigenschaften. Daher untersucht das Projekt AIDA (Aerosol-Variabilität und Interaktion mit Umgebungsbedingungen basierend auf der kleinskaligen vertikalen und horizontalen Verteilung bei Messungen in der Arktis) die kleinskalige Variabilität am Standort Ny-Alesund in Spitzbergen, einem natürlichen Labor von kleinskaligen Kontrasten in den Umgebungsbedingungen, mit einer Kombination von zeitgleichen Fesselballon- und Drohnen-Messungen, die in die bestehenden, kontinuierlich messenden Observatorien in Ny-Alesund und auf dem Zeppelinberg eingebettet werden. Die Messungen sind für die Übergangszeit zwischen Arktischem Dunst mit überwiegend Ferntransport im Frühling und überwiegend lokal gebildeten Aerosolpartikeln im Sommer geplant. Drohne und Fesselballon sind mit ähnlichen Aerosol-Sensoren ausgerüstet: Die wichtigsten Messgeräte sind dabei jeweils zwei parallel betriebene Kondensationskernzähler mit unterschiedlicher unterer Nachweisgrenze im Größenbereich 3-20 nm, um neu gebildete Aerosolpartikel nachzuweisen. Ein leichtes Aerosol-Größenspektrometer kommt zum ersten Mal auf dem Ballon zum Einsatz, um die Aerosol-Größenverteilung zwischen 8 und 300 nm zu messen. Außerdem sind Sensoren für größere Aerosolpartikel implementiert, um die Neubildung von Aerosolpartikeln in Abhängigkeit von bereits existierendem Aerosol und dem Beitrag von Ferntransport zu untersuchen. Temperatur und Feuchte werden mit hoher zeitlicher Auflösung gemessen, um den Einfluss von Stabilität und vertikaler Durchmischung zu charakterisieren. Der dreidimensionale Windvektor wird gemessen, da das lokale Windfeld sehr stark von der lokalen Orographie geprägt ist. Es wird erwartet, dass die kleinskalige Variabilität der thermodynamischen Bedingungen einen signifikanten Einfluss auf die Neubildung und das Wachstum von neu gebildeten Aerosolpartikeln hat. Die Daten der horizontalen und vertikalen Verteilung der Aerosol-Partikel werden anschließend analysiert in Zusammenarbeit mit den Partnern, die komplementäre Mess-Systeme in Ny-Alesund, auf dem Zeppelin-Berg und an anderen arktischen Standorten betreiben. Die Ergebnisse tragen bei zu einem besseren Verständnis der kleinskaligen Verteilung von Aerosolpartikeln, deren Entstehung, Wachstum und vertikalen Transportprozesse.
Änderungen der Verteilung von Spurenstoffen wie Wasserdampf und Ozon, sowie die Verteilung von Zirruspartikeln in der unteren Stratosphäre/oberen Troposphäre (UTLS) haben einen großen Einfluss auf den Strahlungsantrieb. Unsicherheiten in der Beschreibung von Mischungsprozessen führen zu großen Unsicherheiten der Abschätzung des Strahlungsantriebs und sind deshalb von großer Bedeutung für die Quantifizierung des Klimawandels. Deshalb ist es wichtig, physikalische und chemische Prozesse (z.B. Austauschprozesse von Luftmassen, Zirrusbildung) zu quantifizieren, die die Zusammensetzung der UTLS bestimmen. Die sogenannte 'overworld' oberhalb von Theta=380K beeinflusst unmittelbar die Zusammensetzung der extratropischen Stratosphäre im Sommer durch Luftmassen, die aus der Region der asiatischen Monsunzirkulation stammen. Brechende planetare Wellen transportieren Monsun beeinflusste Luft in höhere Breiten, wo sie zum dortigen Wasserdampf- und Spurenstoffbudget beitragen. Die untere Grenze der UTLS, die extratropische Tropopausenschicht (ExTL), wird durch schnellen und effizienten bidirektionalen (quasi-isentropen) Austausch mit der Troposphäre gekennzeichnet. Die obere Grenze der der ExTL korrespondiert mit der Lage der Tropopauseninversionsschicht (TIL), die eine Region erhöhter statischer Stabilität oberhalb der Tropopause darstellt. Der Einfluss infrarotaktiver Tracer wie Wasserdampf oder Ozon auf die Temperaturstruktur macht die TIL zu einem sensitiven Indikator für Änderungen des Wasserdampf- oder Ozongehaltes oder auch Änderungen der Tropopausen Temperatur. Diese wirkt auf den Wasserdampfgehalt, der wiederum die statische Stabilität beeinflusst. WISE untersucht den Zusammenhang zwischen Zusammensetzung und der dynamischen Struktur der UTLS innerhalb der folgenden vier Hauptthemen:- Zusammenhang zwischen TIL und Spurengasverteilung in der unteren Stratosphäre- Wellenbrechung von planetaren Wellen und Wasserdampftransport in die extratropische untere Stratosphäre - Halogenierte Substanzen und deren Effekt auf Ozon in der UTLS- Nichtsichtbare Zirruspartikel und deren Effekt auf die UTLSBei WISE werden diese Themen mit einer neuartigen Nutzlast untersucht, die 2D- und 3D-Messungen von Spurenstoffen und Temperatur, Dropsondendaten und hochaufgelöste in-situ Spurengasmessungen vereint. Eine einzigartige Kombination von Limb- und Nadirmessngen wird verwendet, um die Eigenschaften optisch dünner Zirren in der UTLS Region zu untersuchen. Hochpräzise in-situ Daten erlauben detaillierte Untersuchungen zu Mischungsprozessen mit hoher Auflösung, sowie Zeitskalen und Altersbestimmung der Luft. WISE wird im September / Oktober stattfinden, und daher unmittelbar den Einfluss des sich auflösenden Monsuns auf die extratropische UTLS vermessen. Durch die Kombination mit Lagrange'schen und prozessorientierten Modellen wird der relative Beitrag verschiedener Quellregionen als auch Transportzeitskalen und Prozesse quantifiziert.
Niedrige Wolken sind Schlüsselbestandteile vieler Klimazonen, aber in numerischen Modellen oft nicht gut dargestellt und schwer zu beobachten. Kürzlich wurde gezeigt, dass sich während der Haupttrockensaison im Juni und September im westlichen Zentralafrika eine ausgedehnte niedrige Wolkenbedeckung (engl. „low cloud cover“, LCC) entwickelt. Eine derart wolkige Haupttrockenzeit ist in den feuchten Tropen einzigartig und erklärt wahrscheinlich die dichtesten immergrünen Wälder in der Region. Da paläoklimatische Studien auf eine Instabilität hinweisen, kann jede Verringerung des LCC aufgrund des Klimawandels einen Kipppunkt für die Waldbedeckung darstellen. Daher besteht ein dringender Bedarf, das Auftreten, die Variabilität und die bioklimatischen Auswirkungen des LCC in westlichen Zentralafrika besser zu verstehen.Um diese Ziele zu erreichen, wurde ein Konsortium aus französischen, deutschen und gabunischen Partnern aufgebaut, zu dem Meteorologen, Klimatologen und Experten für Fernerkundung und Waldökologie gehören. Die meteorologischen Prozesse, welche die Bildung und Auflösung der LCC im Tagesgang steuern, werden anhand von zwei Ozean-Land-Transekten auf der Grundlage einer synergistischen Analyse von historischen In-situ Beobachtungen, von Daten einer Feldkampagne und anhand von atmosphärischen Modellsimulationen untersucht. Die Ergebnisse werden mit einem kürzlich entwickelten konzeptionellen Modell für LCC im südlichen Westafrika verglichen.Die intrasaisonale bis interannuale Variabilität des LCC wird durch die Analyse von In-Situ-Langzeitdaten und Satellitenschätzungen quantifiziert. Unterschiede im Jahresgang des LCC (d.h. jahreszeitlicher Beginn und Rückzug, wolkenarme Tage) und die Ausdehnung ins Inland werden dokumentiert. Ansätze, die auf Wettertypen und äquatorialen Wellen basieren, werden verwendet, um intrasaisonale Variationen des LCC zu verstehen. Die Auswirkungen lokaler und regionaler Meeresoberflächentemperaturen auf die LCC-Entwicklung und ihre Jahr-zu-Jahr Variabilität werden bewertet, wobei statistische Analysen und spezielle Sensitivitätsversuche mit einem regionalen Klimamodell verknüpft werden.Schließlich wird der Einfluss von LCC auf die Licht- und Wasserverfügbarkeit bzw. die Waldfunktion anhand von In-Situ-Messungen untersucht. Die Ergebnisse werden mit Messungen aus der nördlichen Republik Kongo, wo die Trockenzeit sonnig ist, sowie mit einem einfachen Wasserhaushaltsmodells, das an die Region angepasst ist, verglichen. Die Wasserhaushaltsanalysen sollen die Kompensations- oder Verstärkungseffekte von Regen im Vergleich zur potenziellen Evapotranspiration, beide moduliert durch die LCC, auf das Wasserdefizit aufzeigen.Die Ergebnisse von DYVALOCCA werden zum ersten konzeptionellen Modell für Wolkenbildung und -auflösung im westlichen Zentralafrika führen und eine Hilfestellung für die Bewertung von Klimawandel-Simulationen mit Blick auf potentielle Kipppunkte für die immergrünen Regenwälder in der Region geben.
Das sogenannte Retracking von Einzelwellenformen in der Satellitenaltimetrie über Küstenzonen und Binnengewässern hat seine Grenzen erreicht und bietet im Durchschnitt eine Genauigkeit im Dezimeterbereich. Durch die Analyse von Variationen der Rückstreuleistung entlang der Bin-Koordinate suchen die vorhandenen Retracking-Methoden nach einem Retracker-Offset in der Wellenform. Dies führt zu einer starken Abhängigkeit des Retrackingverfahrens von Messrauschen. Mit dem Start der operativen Sentinel-3-Serie sind wesentlich robustere Algorithmen erforderlich, um hochpräzise Wasserstandsschätzungen über Binnen- und Küstengewässern zu erhalten. Daher ist das Hauptziel dieses Forschungsprojekts, einen solchen robusten Algorithmus zu entwickeln und damit die altimetrische Wasserstandsbestimmung über Binnengewässern und Küstenregionen zu verbessern. Um ein robustes Wellenform-Retracker zu erhalten, ist es unser Ziel, das einen Stapel von benachbarten Wellenform erzeugen (das sogenannte Radargram) und schließlich einen Stapel von Radargrammen in der Zeit zu verwenden, den sogenannten Radargrammstapel, für den wir der raum-zeitlichen Variation der zurückgestreuten Leistung profitieren. Der Radargrammstapel erleichtert die Erkennung von Mustern wie Retracking-Gate, Off-Nadir-Muster (z.B. Parabel), oder Küstenlinien. Anstelle eines Retracking-Gates, als Punkt in einer einzelnen Wellenform, kann in einem Radargrammstapel eine Oberfläche, die sogenannte Retracker-Fläche/Mannigfaltigkeit, bestimmt werden. In diesem Forschungsprojekt wird zunächst die raumzeitliche Entwicklung von Satellitenaltimeterbeobachtungen über Wasserobjekten analysiert und werden Muster in Radargrammstapeln charakterisiert. Um ein Retracker-Fläche und die zugehörige Unsicherheit zu definieren, wird anschließend ein Conditional Random Fields (CRF)-Modell entwickelt. Das CRF-Modell profitiert von bedingten Modellen in den Querschnitten Bin-Raum, Bin-Zeit und Raum-Zeit. Anschließend wird eine maximale a-posteriori-Lösung gefunden, die die Retracking- Fläche ergibt. Zu diesem Zweck wird das Problem als Minimierung einer Energiefunktion formuliert, für die die Leistung verschiedener Klassen von Optimierungstechniken untersucht wird. Schließlich werden Wasserstandszeitreihen mit In-situ-Daten validiert und mit der Leistung bestehender Retrackers verglichen. Im Rahmen dieser Studie werden die Altimetrie-Daten aus den drei Missionen Jason-2&3 und Sentinel 3 verwendet. Zur Validierung werden mehrere Fallstudien ausgewählt. Die Idee des Wellenform-Retracking durch Analyse des raumzeitlichen Verhaltens in einer 3D-Datenstruktur wird in diesem Vorschlag zum ersten Mal formuliert und wurde in der Altimetrieforschung bisher nicht berücksichtigt. Dies eröffnet neue Wege für eine wesentlich genauere Abschätzung des Wasserspiegels für operative Missionen und für künftige Missionen über Binnen- und Küstengewässern.
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.
Underway bio-optical sensor measurements of chlorophyll a and turbidity were acquired along the cruise track of RV MARIA S. MERIAN cruise MSM97/2. Measurements were collected with two autonomous measurement systems (RSWS), which are located at 6.5 m below the sea surface. Usually, the RWS-System with measuring container 1 and 2 (MC1 and MC2) interchanged after 6 hours. Only en route data was collected and quality controlled. No data from stationary measurements (in situ) were included. Quality Control specifically for biogeochemical measurements had been applied. For details to all processing steps see Data Processing Report.
Ground reference data are a prerequisite for the calibration, update and validation of land data assimilation systems facilitating large-scale crop monitoring based on Earth Observation data. Here, we provide a comprehensive database which was elaborated to test and validate the recently developed Earth Observation Land Data Assimilation System (EO-LDAS). In situ data was collected for seven crop types cultivated on the agricultural Gebesee test site (central Germany) in 2013 and 2014, i.e., winter barley, winter wheat, spring wheat, durum, winter rape, potato and sugar beet. The database contains information on the evolution of biophysical and biochemical plant parameters, phenology, leaf structure, soil moisture, atmospheric states and illumination conditions. In addition, surface reflectance was recorded with a field spectrometer. Data was collected with an approximately weekly resolution throughout the growing season. In addition, it was attempted to schedule days of field work according to the acquisition plans of RapidEye, SPOT5, Landsat 7 and 8, and on days with a high probability of low cloud coverage. Data was collected on up to three elementary sampling units (ESUs) per acreage. ESUs represent squares with a diagonal length of 24 m and consist of five secondary sampling points (SSPs). This experimental design permits an assessment of spatio-temporal variations of the investigated parameters. Coordinates of survey sites, nearby ground control points (GCPs) and check points (CPs) were recorded with a differential Global Navigation Satellite System (dGNSS) which supports accurate geo-referencing of satellite images. The experimental design of the field campaigns, methods employed in the determination of all parameters, and meteorological conditions in the measurement period are described in detail in Truckenbrodt & Schmullius, 2017.
The dataset contains temperature, salinity, oxygen saturation, chlorophyll a and turbidity data from the Helgoland MarGate underwater observatory from the year 2020 in a temporal resolution of 1 hour. The cabled observatory is located in 10m water depth and comprises single or multiple sensors for a specific parameter (see https://www.awi.de/en/science/biosciences/shelf-sea-system-ecology/main-research-focus/cosyna/underwater-node-helgoland.html). For a detailed description of the data see associated metadatafile "Metadata_description_heluwobs_data_2020.pdf"
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 107 |
| Europa | 9 |
| Global | 3 |
| Land | 4 |
| Schutzgebiete | 1 |
| Wirtschaft | 2 |
| Wissenschaft | 83 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 30 |
| Förderprogramm | 87 |
| Text | 18 |
| unbekannt | 21 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 18 |
| Offen | 128 |
| Unbekannt | 10 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 66 |
| Englisch | 102 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 4 |
| Datei | 29 |
| Dokument | 1 |
| Keine | 83 |
| Webseite | 42 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 136 |
| Lebewesen und Lebensräume | 134 |
| Luft | 106 |
| Mensch und Umwelt | 156 |
| Wasser | 131 |
| Weitere | 156 |