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s/kolke/Wolke/gi

Dynamik, Variabilität und bioklimatische Effekte von niedrigen Wolken im westlichen Zentralafrika

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.

Alterierung von Wüstenaerosol in belasteten Umgebungen und ihr Einfluss auf die optischen Eigenschaften

Die Strahlungsabsorption des atmosphärischen Aerosols ist einer seiner Haupteffekte im Einfluss auf die solar-terrestrische Energiebilanz und damit auf das Klima. Die Absorption wird im Wesentlichen durch drei Komponenten verursacht: Ruß, Mineralstaub und absorbierende Organika. Allerdings sind die relativen Beiträge dieser Stoffe aus anthropogenen und natürlichen Quellen nicht gut bekannt. Der vorliegende Antrag zielt daher auf eine Quantifizierung Ruß-, Staub- und organischen Anteils, basierend auf der Analyse der chemischen Zusammensetzung und Struktur viele einzelner Partikel mittels Elektronenmikroskopie. Das östliche Mittelmeer wurde als Fokusregion ausgewählt, da hier im Frühjahr eine komplexe Mischung von Aerosol aus der Biomassenverbrennung, anthropogenen Emissionen, marinem Aerosol und afrikanischem sowie asiatischem Wüstenstaub entsteht. Die vorgeschlagenen Arbeiten werden in Verbindung mit einer von dritter Seite finanzierten großen Flug- und Bodenmesskampagne durchgeführt. Hierbei ergibt sich die einmalige Gelegenheit, Messungen aus der Fokusregion in Verbindung mit einer Vielzahl anderer atmosphärischer Messungen sowie Aerosol- und Wolkenmessungen zu erhalten. Hauptziele des Projektes sind: A) Charakterisierung der Aerosolzusammensetzung: Aerosoltypen werden an Hand chemischer Merkmale identifiziert und quantifiziert. Größenverteilungen der chemischen Zusammensetzung werden erstellt für Partikel kleiner 2.5 mym aus der relativen Zusammensetzung und externen Größenverteilungsmessungen, für größere Partikel direkt aus spezialisierten Sammelverfahren. B) Aufteilung in volatile / nichtvolatile Komponenten: entsprechende Komponenten werden auf Einzelpartikelbasis identifiziert und quantifiziert. Typen nichtvolatiler Komponenten werden unterschieden. C) Aufteilung nach Staub- / Ruß-Absorption für Einzelpartikel: Der absorbierende Anteil im atmosphärisch alterierten Aerosol wird an Hand chemischer und morphologischer Kriterien identifiziert. Durch Bildanalyse wird der jeweilige Volumenbeitrag bestimmt. Die Konzentration absorbierender Anteile wird dann zur Bestimmung der relativen Beiträge von Staub und Ruß genutzt. Rußmikrosktruktur und chemische Zusammensetzung werden genutzt, um Haupt-Rußquellen zu identifizieren. D) Ermittlung des Einflusses der Staubquelle auf die Staubabsorption: Die Absorption, modelliert durch die Staubzusammensetzung, wird im Hinblick auf die jeweilige Quelle untersucht; basierend auf einer Jahreszeitreihe können so systematische Zusammenhänge aufgedeckt werden. Insgesamt wird das vorgeschlagene Projekt neue und detailreiche Einsichten in die Beiträge zur Absorption und den Mineralstaub-Beitrag zum Strahlungsantrieb in einer belasteten und gemischten Umgebung liefern, möglicher Zusammenhänge zwischen Staubquelle und Absorption aufdecken und Information über die Haupt-Rußquellen liefern.

Schwerpunktprogramm (SPP) 2115: Synergie von Polarimetrischen Radarbeobachtungen und Atmosphärenmodellierung (PROM) - Verschmelzung von Radarpolarimetrie und numerischer Atmosphärenmodellierung für ein verbessertes Verständnis von Wolken- und Niederschlagsprozessen; Polarimetric Radar Observations meet Atmospheric Modelling (PROM) - Fusion of Radar Polarimetry and Numerical Atmospheric ..., Charakterisierung von orographisch beeinflusster Bereifung und sekundärer Eisproduktion und deren Auswirkungen auf Niederschlagsraten mittels Radarpolarimetrie und Dopplerspektren (CORSIPP)

Niederschlag ist eine wichtige Komponente des hydrologischen Kreislaufs. Um zu verstehen, wie sich der Wasserhaushalt in einem sich erwärmenden Klima verändert, ist ein umfassendes Verständnis der Niederschlagsbildungsprozesse erforderlich. In den mittleren Breiten wird der meiste Niederschlag unter Beteiligung der Eisphase in Mischphasenwolken erzeugt, aber die genauen Interaktionen zwischen Eis, flüssigem Wasser, Wolkendynamik, orografischem Antrieb und Aerosolpartikeln während der Eis-, Schnee- und Regenbildung sind nicht gut verstanden. Dies gilt insbesondere für Bereifungs- und Sekundäre Eisproduktion (SIP) Prozesse, die mit den größten quantitative Unsicherheiten in Bezug auf die Schneefallbildung verbunden sind. Die Lücken in unserem Verständnis von SIP- und Bereifungsprozesse zu schließen, ist vor allem für Gebirgsregionen entscheidend, die besonders anfällig für Änderungen des Niederschlags und des Wasserhaushalts, wie z.B. des Verhältnisses zwischen Regen und Schneefall, sind. In diesem Antrag wird ein Forschungsprojekt vorgeschlagen, das sich dem Verständnis von Bereifungs- und SIP-Prozessen in komplexem Terrain widmet. Dazu werden wir ein innovatives, simultan sendendes und simultan empfangendes (STSR), scannendes W-Band-Wolkenradar zusammen mit einer neuartigen In-situ-Schneefallkamera eine ganze Wintersaison lang in den Rocky Mountains von Colorado, USA betreiben. Die Instrumente werden Teil der Atmospheric Radiation Measurement (ARM) Surface Atmosphere Integrated Field Laboratory (SAIL) Kampagne sein, bei der ein Ka-Band und ein X-Band Radar eingesetzt werden. Durch die Kombination von spektralen polarimetrischen und Multifrequenz-Doppler-Radarbeobachtungen mit empirischen und Bayes'schen Machine Learning Verfahren werden wir Bereifungs- und SIP-Ereignisse identifizieren und deren Einfluss auf die Schneefallrate quantifizieren. Dies erfordert die Erweiterung des Passive and Active Microwave radiative TRAnsfer Modells (PAMTRA) mit zusätzlichen polarimetrischen Variablen und modernsten Berechnungen von Streueigenschaften. Durch die Nutzung der umfangreichen kollokierten Messungen während SAIL wird es ermöglicht, die beobachteten Prozessraten mit Umweltbedingungen wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Flüssigwasserpfad sowie mit der Wolkendynamik in Beziehung zu setzen. Darüber hinaus werden wir einen besonderen Fokus auf den Einfluss von vertikalen Luftbewegungen legen, die unter orographischen Bedingungen häufig auftreten. Zusammengenommen wird das vorgeschlagene Projekt unser Verständnis von Bereifungs- und SIP-Prozessen in komplexem Gelände verbessern.

Sonderforschungsbereich Transregio 172 (SFB TRR): Arktische Verstärkung: Klimarelevante Atmosphären- und Oberflächenprozesse und Rückkopplungsmechanismen (AC)3, Teilprojekt C01: Einfluss von Bodenheterogenität auf den Strahlungsantrieb und Ableitung von Aerosol- und Wolkeneigenschaften in der Arktis

Für die Arktis ist ein diskontinuierlicher Albedo Unterschied zwischen hoch reflektierenden Schnee/Eisoberfächen und meist stark absorbierenden Meeresoberflächen typisch. In diesem Teilprojekt wird quantifiziert inwiefern diese Heterogenität der Reflektionseigenschaften der Erdoberfläche (i) den Strahlungsantrieb von Wolken (Erwärmung/Abkühlung), und (ii) die Fernerkundungsprodukte von Wolken und Aerosolpartikeln beeinflussen. Aus diesem Grund werden flugzeuggetragene Messungen und Strahlungstransfermodellierungen vorgeschlagen.

GTS Bulletin: ISND20 UMRR - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISND20 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISN): Synoptic observations from fixed land stations at non-standard time (i.e. 0100, 0200, 0400, 0500, ... UTC) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (Remarks from Volume-C: NilReason)

GTS Bulletin: SMLV21 UMRR - Surface data (details are described in the abstract)

The SMLV21 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SM): Main synoptic hour A1A2 (LV): Latvia (Remarks from Volume-C: NilReason)

GTS Bulletin: SMLV40 UMRR - Surface data (details are described in the abstract)

The SMLV40 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SM): Main synoptic hour A1A2 (LV): Latvia (Remarks from Volume-C: NilReason)

GTS Bulletin: SMLV41 UMRR - Surface data (details are described in the abstract)

The SMLV41 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SM): Main synoptic hour A1A2 (LV): Latvia (Remarks from Volume-C: NilReason)

GTS Bulletin: SMVX81 EDZW - Surface data (details are described in the abstract)

The SMVX81 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SM): Main synoptic hour (Remarks from Volume-C: SHIP)

GTS Bulletin: SMVX21 EDZW - Surface data (details are described in the abstract)

The SMVX21 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SM): Main synoptic hour (Remarks from Volume-C: SHIP)

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