Das Projekt "Semi-operationelle Re-Prozessierung von MIPAS V7 Satellitendaten am IMK" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Meteorologie und Klimaforschung - Atmosphärische Spurenstoffe und Fernerkundung (IMK-ASF) durchgeführt. MIPAS-Level-1b Satellitendaten (Daten atmosphärischer Infrarot-Strahldichten) werden zurzeit durch ESA reprozessiert, um die Version 7 dieser Daten bereitzustellen. Es ist davon auszugehen, dass einige bisher identifizierter Fehler in diesen Daten in der neuen Version behoben sein werden, was zu deutlich verbesserten Level-2 Datenprodukten führen sollte. Ziel dieses Vorhabens ist es, das komplette Datenprodukt von MIPAS-Level-2 Daten des IMK (Temperatur, Wolkenparameter, ca. 30 Spurengase) basierend auf Level-1b-V7-Daten mit dem am KIT/IMK entwickelten semi-operationellen Forschungsprozessor zu reprozessieren. Weitere Spurengase werden abgeleitet. Zusätzlich zu den bisher für ältere Datenversionen erzeugten Datenprodukten, die durch a priori Information und variable vertikale Auflösung charakterisiert sind, wird ein zweiter kompletter Datensatz bereitgestellt, der auf der Maximum-Likelihood-Methode basiert, damit frei von a priori Information ist, und mit einer konstanten, den Chemie-Klima-Modellrechnungen angepassten vertikalen Auflösung zur Verfügung gestellt wird. Die endgueltigen Datensätze sollen einer Langzeitarchivierung am DLR/DFD (WDC-RSAT) und möglichst bei Obs4MIPS zugeführt werden. Die Arbeitsplanung gliedert sich in folgende Hauptarbeitspakete, die über den gesamten Projektzeitraum laufen: Arbeitspaket (AP) 1: Beschaffung und Qualitätssichtung der V7-Level-1b-Daten, Level-2 Prozessierung (Temperatur, Wolkenparameter, ca. 30 Spurengase) für den gesamten MIPAS-Datensatz, Level-2 Qualitätskontrolle, Versionierung und Archivierung auf Speichermedien des KIT. AP2: Entwicklung von Ableitungsstrategien für neue Datenprodukte (weitere Spurengase) und Prozessierung dieser Daten; AP3: Drift- und weitergehende Fehleranalyse der Level-2 Datenprodukte AP4: Repräsentation der Daten ohne a priori Information und mit fester vertikaler Auflösung; AP5: Aufbereitung der Daten für die Langzeitarchivierung und Datentransfer.
Das Projekt "Chinesisch-deutsches Gemeinschaftsprojekt 'Neue Konzepte der Regenwasserbewirtschaftung in Stadtgebieten' - Teilprojekt 2: Entwicklung von Planungsmethoden" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Dorsch Consult Ingenieurgesellschaft mbH durchgeführt. Im Rahmen des chinesisch-deutschen Gemeinschaftsprojektes 'Neue Konzepte der Regenwasserbewirtschaftung in Stadtgebieten' werden im Teilprojekt 2 Planungsmethoden zur Realisierung dieser Konzepte in zwei Entwässerungsgebieten in Beijing entwickelt. In einem ersten Schritt wird die Anpassung verschiedener Extremwertverteilungen an Regendaten aus dieser Region untersucht. Weiterhin werden verschiedene Methoden der mathematischen Statistik (Methode der kleinsten Quadrate, Maximum-Likelihood-Methode, Prinzip maximaler Entropie, mehr-dimensionale nicht-lineare Regression) auf ihre praktische Anwendbarkeit in China überprüft. Statt des bisher in China üblichen empirischen Fließzeitverfahrens zur Bemessung von Kanalnetzen wird eine Berechnungsmethode zur hydrodynamischen Abfluss- und Schmutzfrachtsimulation auf ihre Einsatzmöglichkeit bei tropischen Regenfällen mit langen Wiederkehrintervallen überprüft. Darüber hinaus wird die Durchführbarkeit einer Simulation der Überflutung des Geländes bei Extremereignissen untersucht.
Das Projekt "Inverse Modellierung in gekluefteten Grundwassertraegern" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Eidgenössische Technische Hochschule Zürich, Versuchsanstalt für Wasserbau, Hydrologie und Glaziologie durchgeführt. Fuer die Loesung von Entsorgungsproblemen spielt die Kenntnis der Stroemungsverhaeltnisse im Grundwasser eine zentrale Rolle. Fliesswege und Fliesszeiten lassen sich mit Hilfe von mathematischen Modellen vorhersagen. Im Normalfall sind diese Simulationsergebnisse jedoch mit Fehlern behaftet, die u.a. auf Unsicherheiten der eingebundenen Parameter zurueckzufuehren sind. Die Kalibrierung der Eingabeparameter eines Stroemungsmodells kann anhand gemessener Stroemungszustaende erfolgen: Die Parameter werden dabei auf iterativem Wege durch wiederholtes Loesen der Stroemungsgleichungen mit Hilfe der Methode der finiten Elemente bestimmt. Dieses inverse Problem der Grundwasserhydraulik wird im Rahmen der statistischen Maximum-Likelihood-Methode formuliert, wobei auch die Unsicherheit der gemessenen Groessen beruecksichtigt wird.