Verlegungen von Klimastationen und Änderungen in der Beobachtungstechnik rufen Inhomogenitäten in den Temperaturzeitreihen hervor. Es gibt Hinweise darauf, dass solche Sprünge im Mittel negativ sind und somit einen negativen künstlichen Trend in die Daten einfügen. Darum werden standardmäßig Homogenisierungsverfahren angewendet, die diese künstlichen Anteile des Trends beseitigen sollen. Eine vollständige Korrektur ist allerdings aus prinzipiellen Gründen unmöglich, genau wie bei Regressionsverfahren, durch die auch nur ein bestimmter Anteil der Varianz erklärt werden kann. Vor allem bei niedrigen Signal-Rausch-Verhältnissen (SRV), wenn das Rauschen groß gegenüber der durch die Inhomogenitäten erzeugten Varianz ist, wird die tatsächlich notwendige Trendkorrektur bei weitem nicht erreicht. Niedrige SRV herrschen insbesondere in stationsarmen Gebieten der Welt, wo Vergleichsstationen weit entfernt sind. Bei der Berechnung globaler Mittelwerte erhalten aber gerade solche Stationen ein großes Gewicht, da sie weite Gebiete repräsentieren müssen. Wir nehmen daher an, dass der globale Temperaturtrend, auch wenn er aus homogenisierten Daten berechnet wird, deutlich unterkorrigiert ist. Mithilfe künstlicher Daten werden wir zunächst die beiden hauptsächlich verwendeten Korrekturmethoden untersuchen. Der Zusammenhang zwischen der erreichten und der eigentlich notwendigen Trendkorrektur wird für verschiedene realistische SRV bestimmt. Da auch die vorangegangene Identifizierung der Bruchpositionen eine indirekte Rolle spielen kann, werden insgesamt acht Prototypen gängiger Homogenisierungsverfahren getestet. Diese Information wird schließlich verwendet, um die Temperaturtrends eines realen, weitverbreiteten und bereits homogenisierten Datensatzes zu korrigieren und ihre Genauigkeit abzuschätzen.
Ziel ist es ein Netzwerk meteorologischer Stationen in der Atacama zu etablieren. Diese Arbeit wird aktiv von unseren Partnern in Chile unterstützt. Gegenwärtig gibt es nur vereinzelt meteorologische Stationen am Küstenstreifen und fast keine im Kern der Atacama Wüste. Ein weiteres Ziel ist die bodengestützten Observationen mit Fernerkundungsdaten zu vereinen. Beide Datensätze werden als Test für die Zuverlässigkeit von Klimamodellen dienen, die das heutige Klima beschreiben. Auf Basis dieser Tests werden Klimamodelle für das Klima in der Vergangenheit entwickelt. Letztere würden mit Klimaproxydaten anderer Teilprojekte verifiziert werden.
Die Ziele dieses Teilprojektes sind das bessere Verständnis der Ursachen extremere Hochwasserereignisse, die Einschätzung möglicher zukünftiger Hochwasserextremereignisse und die Untersuchung der Vorhersagbarkeit dieser Ereignisse. Dies soll aus der Perspektive der Vielzahl beteiligter atmosphärischer Prozesse und ihrer Skalenvielfalt durchgeführt werden. Daher wird dieses Teilprojekt wichtige Beiträge in der Forschergruppe SPATE liefern. Unter diesen generellen Zielen wollen wir folgende Forschungsfragen adressieren: 1. Was sind die großskaligen atmosphärischen Vorbedingungen für extreme Hochwasserereignisse? 2. Welche Prozesse verstärken den Niederschlag und die Niederschlagswirkung regional/lokal und verursachen dadurch extreme Hochwasserereignisse? 3. Was sind die raumzeitliche Variabilität und die Klimazukunft dieser atmosphärischen Faktoren und was sind ihre Antriebsfaktoren im Klimasystem? Die beiden ersten Fragen sollen in der ersten Phase (PH1, Monate 1 bis 36) der Forschergruppe SPATE bearbeitet werden. Die dritte Frage soll in Phase 2 bearbeitet werden. Zusätzlich sollen atmosphärische Felder, wie beispielsweise Niederschlag, und abgeleitete Indikatorzeitserien für andere Teilprojekte auf Basis einer über 100jährigen Reanalyse, meteorologischer Beobachtungen und Klimasimulation bereitgestellt werden. Der Forschungsplan der ersten Phase besteht aus drei Arbeitspaketen. Bevor die meteorologischen Ursachen extremer Hochwasserereignisse systematisch untersucht werden können, ist die Erstellung einer langzeitlichen (hier über 100-jährigen) vier-dimensionalen meteorologischen Referenz notwendig (Arbeitspaket 0). Die Referenz basiert auf aufbereiteten Niederschlagsdaten, raumzeitlich (mit dem Modell COSMO-CLM) verfeinerten (auf 12 km Gitterdistanz) Reanalysen (ERA-20C ab 1901, NOAA/NCEP 20 CR für den Zeitraum 1851 bis 1900). Diese Referenz erlaubt eine robuste Statistik der Hochwasser-Wetterlagen-Beziehungen und des Verfolgens der Feuchte im atmosphärischen System (Arbeitspaket 1). Regionale und lokale den Niederschlag verstärkende Faktoren (wie Bodenfeuchte-Niederschlagswechselwirkung, frontale/orographische Hebung mit/ohne konvektive Aktivität) werden in Arbeitspaket 2 mit konvektionserlaubenden Simulationen (Gitterdistanzen kleiner als 2 km) mit COSMO-CLM untersucht. In der zweiten Projektphase planen wir zwei Arbeitspakete. Ein Paket wird die klimatologischen Antriebsfaktoren und die multi-skalige Vorhersagbarkeit bearbeiten. In einem weiteren Arbeitspaket wird die Entwicklung von Hochwasserereignissen aus meteorologischer Perspektive bis in das Jahr 2100 betrachtet. Dieses Teilprojekt wird extreme Hochwasserereignisse und deren Eigenschaften den multiskaligen atmosphärischen Prozessen zuordnen und wird außerdem die Zuordnung hydrologischer Prozesse in der Forschergruppe SPATE unterstützen.
Grids of anomalies of monthly mean sunshine duration derived from CLIMAT bulletins on a 0.1x0.1 degree grid (reference period 1961-1990), provided by WMO RA VI Regional Climate Centre (RCC) on Climate Monitoring
Die FAWF betreibt 28 forstmeteorologische Messstationen in Waldgebieten von Rheinland-Pfalz. Kontinuierlich werden die Messreihen auf Plausibilität geprüft, ausgewertet und als Tageswerte sowie Datenplots aufbereitet und bereitzustellen. Die gemessenen Rohdaten der einzelnen Klimastationen wurden kontinuierlich in eine Datenbank (MEVIS - modulares Messwerterfassungs- Verarbeitungs- und Informationssystem für Umweltmessdaten) an der FAWF übernommen. Wenn lückenbehaftete Datenreihen auftreten, werden diese Datenlücken mit mathematisch fundierten Approximationsverfahren im Lückenersatzprogramm METEODATA (Vers. 2.4.1.) geschlossen. Zur Visualisierung der Klimadaten im Internet wurde eine webfähige Klimadatenbank entwickelt, die derzeit im Testbetrieb läuft.
Grids of monthly number of snowdays derived from SYNOP observations on a 0.1x0.1 degree grid, provided by WMO RA VI Regional Climate Centre (RCC) on Climate Monitoring WMO-RA6-RCC-CM
Die Radiookkultations-(RO)-Technik verwendet auf niedrigfliegenden (Low Earth Orbiter, LEO) Satelliten installierte Empfänger, um GPS/GNSS-Signale zu empfangen und Bogenmessungen der Erdatmosphäre und Ionosphäre durchzuführen. Aufgrund des Erfolgs der FormoSat-3/COSMIC- (Constellation Observing System for Meteorology, Ionosphere and Climate, FS3/COSMIC) -Mission, bestehend aus sechs Mikro-LEO-Satelliten, hat das gemeinsame US- und taiwanesische RO-Team beschlossen, eine COSMIC-Folgemission (sog. FS7/COSMIC2) voranzubringen. Die GNSS-RO-Nutzlast mit Namen Tri-G GNSS Radio-occultation System (TGRS) wird mehrkanalige GPS-, GLONASS- und Galileo-Satellitensignale empfangen und in der Lage sein, mehr als 10.000 RO-Beobachtungen täglich zu verfolgen, nachdem sowohl schwache als auch starke Bahnneigungs-Konstellationen vollständig abgedeckt worden sind. Man geht davon aus, die dichteren RO-Szintillationsbeobachtungen zu nutzen, um die Struktur der Erdatmosphäre und -ionosphäre genau zu analysieren und zu modellieren.Zusätzlich könnte die spezielle Art von GNSS-Multipfadverzögerungen, die von der Erdoberfläche reflektiert werden, verwendet werden, um Erdoberflächenumgebungsdaten, wie Ozeanhöhen und Seegang, zu erfassen. Die Empfindlichkeit dieser Signalcharakteristika gegenüber Ausbreitungseffekten ist für verschiedene Arten der Umweltfernerkundung geeignet. Dies hat einen Bedarf deutlich gemacht, geeignete Empfänger zu entwerfen und zu entwickeln, die reflektierte und gestreute GPS/GNSS-Signale in Echtzeit erfassen und verarbeiten können, um die Speicherung riesiger Mengen an Rohdaten zu vermeiden. Wir schlagen auch vor, das feldprogrammierbare Gatterfeld (Field Programmable Gate Array, FPGA) auf die GPS/GNSS-Reflektometrieinstrumente anzuwenden, wobei eine hohe Synchronität und ein größtmöglicher Nutzen aus den verfügbaren Hardware-Ressourcen zu erzielen wäre. Mittels Simulink/Matlab kann das FPGA auch komplexe Delay-Doppler-Map- (DDM) -Daten in Echtzeit durch Korrelation der phasengleichen und Quadraturkomponenten der Basisbandsignale berechnen. Diese Studie wird neue Ziele und Ergebnisse der GNSS-Fernerkundung der Atmosphäre, Ionosphäre, und der Ozeane sowie neue Möglichkeiten für die zukünftige FS7/COSMIC2-Mission aufzeigen.Das Projekt wird am Institut für Geodäsie und Geoinformationstechnik TU Berlin in enger Kooperation mit Wissenschaftlern des GFZ, Potsdam und des GPS Science and Application Research Center (GPSARC) der NCU, Taiwan durchgeführt.Die Ziele des Projekts lassen sich wie folgt zusammenfassen:(1) Nutzung von GPS/GNSS-RO-Atmosphärendaten und Entwicklung hochentwickelter Algorithmen für die untere Troposphäre und klimatologische Untersuchungen,(2) Erfassung und Überwachung der sporadischen E(Es)-Schicht, Szintillationen und damit zusammenhängender Effekte einschließlich vertikaler Kopplungen und(3) Entwicklung eines Echtzeit-FPGA-basierten GPS/GNSS-Reflektometers für Anwendungen im Bereich von Meereshöhen- und Seegangsmessungen.
Der Kartendienst (WMS-Gruppe) stellt Daten zu dem Thema Klimatologie/Meteorologie dar.:Der Kartendienst (WMS-Gruppe) stellt Daten zu dem Thema Klimatologie/Meteorologie dar.
In vielen Lebensräumen ist Wasser der bedeutendste limitierende Faktor für das Wachstum und die Verbreitung der Pflanzen. Neuere Arbeiten zeigen, dass auch Arten, die nicht über spezielle Blattorgane zur Aufnahme von Wasser verfügen, auf Tau mit einer Erhöhung des Wasserpotentials und der Photosynthese sowie mit gesteigertem Wurzelwachstum reagieren. Das Ziel des Projekts ist die Evaluierung des Einflusses und die Untersuchung der Wirkungsweise von Tau auf die Vegetation von Stipa tenacissima dominierten Hängen entlang eines Niederschlags-Tauniederschlags-Transekts in SO-Spanien. An S. tenacissima und an ausgewählten annuellen Arten wird der Einfluss von Tau auf den Wasserhaushalt, die Photosynthese und die Fähigkeit der Wurzeln zur Wasseraufnahme im Freiland und im Gewächshaus bestimmt. Seine Wirkungsweise, eventuelle Aufnahmewege, Verlagerungen im Boden sowie sein Einfluss auf die Nährstoffverfügbarkeit werden untersucht. Die Bestimmung der Taumenge und -häufigkeit, verbunden mit Mikroklimamessungen, ermöglicht eine Abschätzung des Beitrags von Tau zur Wasserbilanz der untersuchten Hänge. Das Projekt wird Fragen des Wasser- und Nährstoffhaushalts der Vegetation in ariden und semi-ariden Gebieten beantworten. Dies trägt zu einem besseren Verständnis der Ökologie und der Verbreitung der Pflanzen dieser Gebiete bei, welches für die zukünftige Bewirtschaftung und Rehabilitation von degradierten Flächen in diesen Ökosystemen wichtig ist.
Der Zukunftsbetrieb schafft es die Daten seines Betriebs und der Umwelt so zu erfassen, zu bündeln und als Entscheidungsgrundlage zu nutzen, dass er das ökologische, soziale und regionalökonomische Optimum erreicht. Dafür möchten wir mit diesem Projekt die Grundlage schaffen. Ziel ist es, auf dem potenziellen Zukunftsbetrieb, welcher mit seinem Standort in Brandenburg bereits jetzt spürbar vom Klimawandel betroffen ist, einen Prototypen für die integrierte Datenerhebung, -vernetzung und -auswertung zu entwickeln, welcher zukünftig auf andere Betriebe übertragbar ist. Dieses Ziel erreichen wir, indem wir die komplexen Zusammenhänge von Boden, Wasser, Biodiversität, (Mikro-)Klima, Tieren und Bewirtschaftungsformen mithilfe von digitalen Instrumenten messen, mittels Mobilfunks verfügbar machen, die Messungen u.a. durch künstliche Intelligenz (KI) auswerten und mithilfe geeigneter Bewertungssystematiken monetär bewerten. Die Erkenntnisse sollen für die zukünftige Landnutzung in Deutschland zugänglich gemacht und darüber hinaus öffentlich diskutiert werden, um die Basis für die weitere Transformation hin zu einer nachhaltigen Landwirtschaft zu schaffen. Derzeit gehen viele negative und positive Effekte der Land- und Ernährungswirtschaft als Externalitäten nicht in die betriebliche Kostenrechnung der Produzenten ein. So bilden die Marktpreise nicht die Realität für Mensch und Umwelt ab. Eine monetäre Bewertung der Externalitäten und die integrierte Darstellung mit allen wesentlichen Daten des Betriebs und seiner Umwelt hilft LandwirtInnen gute Entscheidungen zu treffen und gibt VerbraucherInnen die notwendige Transparenz bei der Kaufentscheidung, da zukünftig ein Preis alle wesentlichen Kosten und Wertbeiträge abbilden könnte. Das Projekt nutzt die Digitalisierung, um ökologisch vorteilhafte Anbausysteme bewert-, plan- und umsetzbar zu machen. Ein solcher integrativer Ansatz zahlt direkt auf die Empfehlungen der Zukunftskommission Landwirtschaft ein.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 380 |
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| Daten und Messstellen | 1 |
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| Boden | 283 |
| Lebewesen und Lebensräume | 310 |
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| Mensch und Umwelt | 427 |
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