s/meereisdicke/Meereisdecke/gi
Temperature and heating-induced temperature difference profiles were measured through the atmosphere, sea ice, and ocean using a SIMBA-type sea ice mass balance buoy equipped with a several meter long thermistor chain. The present dataset was recorded by SIMBA 2019T59 (original name FMI05-10) installed on drifting sea ice in the Central Arctic Ocean during the expedition Polarstern PS122 (MOSAiC) in 2019/20. Data is available between 2019-10-07 07:30:00 and 2020-08-13 19:00:00. The thermistor chain was Variable 5 m long and included 241 sensors with a regular spacing of 2 cm. The resulting time series includes the evolution of temperature and temperature differences at 30 s and 120 s during a heating cycle of 120 s as a function of location, depth and time. The sampling intervals were usually between hourly and daily, but were most frequently configured to 6 hours for temperature, and 24 hours for temperature differences. In addition to temperatures and geographic location, barometric pressure, ~1 m air temperature, instrument tilt, and compass heading were measured. The present dataset was processed as follows: obvious inconsistencies (missing values) and unrealistic values of GPS position have been removed. This instrument was deployed as part of the project FMI.
Ziel der Arbeiten ist die Untersuchung der Drift kleinerer und mittlerer Eisberge im Weddellmeer und des damit verbundenen Süßwassereintrags mit Hilfe gemessener Driftbahnen und numerischer Modellrechnungen. Dabei soll die regionale Verteilung des Schmelzwassereintrags und dessen Bedeutung für die Stabilität der polaren Wassersäule untersucht werden. Ferner soll der Eintrag von Substanzen bestimmt werden, die das Algenwachstum beeinflussen können. Die Driftmessungen erfolgen durch eine tägliche Übertragung der Eisbergpositionen mittels ARGOS Sender. Das Driftmodell berücksichtigt neben der direkten Wirkung von Wind, Ozeanströmung, Meeresoberflächenneigung und Erdrotation auch die Kräfte, die bei einer geschlossenen Meereisbedeckung auftreten, und beinhaltet basales und laterales Schmelzen. Die Ergebnisse der Analyse der Driftbeobachtungen werden zur Validierung der Modellergebnisse und zur Optimierung der angewendeten Parametrisierungen herangezogen.
Die Ausdehnung des antarktischen Meereises nahm im Laufe der letzten Jahre zu und steht damit im Gegensatz zur Abnahme in der Arktis. Die Gründe hierfür sind Gegenstand aktueller Forschungsprojekte. Wechselwirkungen mit der Atmosphäre und dem Ozean spielen sicherlich eine wesentliche Rolle, aber auch die dicke und heterogene Schneeauflage des Meereises hat einen große Einfluss auf das Meereis und seine Rolle im globalen Klima und Wettergeschehen. Zugleich erschwert die Schneeauflage flugzeug- und satellitenbasierte Messungen über Meereis, da sie die Oberflächeneigenschaften bestimmt und zu großen Unsicherheiten beiträgt. Entsprechend ist eine bessere Kenntnis der Schneeverteilung auf Meereis dringend erforderlich, um Veränderungen besser verstehen und simulieren zu können. Ziel des Projektes ist es die Menge und Verteilung von Schnee auf antarktischem Meereis sowie dessen physikalische Eigenschaften und deren zeitliche Variabilität zu quantifizieren. Die Entwicklung eines neuen und konsistenten Datenprodukts für Schnee auf antarktischem Meereis steht im Vordergrund des Projektes. Dieses soll die hohe Variabilität über unterschiedliche Größenskalen und Jahreszeiten abbilden. Mithilfe dieses Produktes sind wir dann in der Lage Fernerkundungsalgorithmen und Modellsimulationen zu verbessern und zu validieren. Schließlich wird unser Projekt das Gesamtverständnis der Massenbilanz und Dynamik antarktischen Meereises verbessern, und leistet so einen wichtigen Beitrag für die biologische und geochemische Erforschung des eisbedeckten Südozeans. Um diese Ziele zu erreichen, werden hochaufgelöste Modelle betrieben, die durch Feld- und Fernerkundungsdaten von antarktischem Schnee auf Meereis gestützt und geleitet werden. Im Rahmen einer neuen deutsch-schweizer Zusammenarbeit (D-A-CH Programm) werden die Meereisexpertisen aus Feldmessungen und Fernerkundung der deutschen Partner mit der Schneeexpertise aus Feldmessungen und Modellierung der Schweizer Partner kombiniert. Die Projektpartner verfügen über detaillierte Schneemessungen mehrerer erfolgreicher Feldkampagnen auf antarktischem Meereis, die durch autonome Messungen ergänzt werden. Daten der Satelliten AMSR-2, SMOS und CryoSat-2 sind verfügbar und werden genutzt, um neue Algorithmen für die Bestimmung von Schneeeigenschaften auf Meereis zu entwickeln. Diese Algorithmen und daraus resultierende Datensätze werden durch Beobachtungen validiert und verbessert. Durch die Kopplung der numerischen Schneemodelle SNOWPACK und MEMLS werden Schneedicke, -temperatur, -dichte und Mikrowellenemissivität simuliert. Das Projekt ist darauf ausgelegt drei junge Wissenschaftler für Ihre Arbeit in der Meereisforschung zu finanzieren. Zwei erfahrene Post-Doktoranden sind vorgesehen. Beide haben bereits ähnliche Methoden und Datensätze im Rahmen ihren Doktorarbeiten bearbeitet. Ein Doktorand wird dieses Projekt zur Promotion nutzen.
Temperature and heating-induced temperature difference profiles were measured through the atmosphere, sea ice, and ocean using a SIMBA-type sea ice mass balance buoy equipped with a several meter long thermistor chain. The present dataset was recorded by SIMBA 2018T51 (original name Awi_33r) installed on drifting sea ice in the Arctic Ocean during the expedition Oden AO18 in 2018. Data is available between 2018-08-23 15:50:00 and 2019-03-30 13:31:00. The thermistor chain was Variable 5 m long and included 240 sensors with a regular spacing of 2 cm. The resulting time series includes the evolution of temperature and temperature differences at 30 s and 120 s during a heating cycle of 120 s as a function of location, depth and time. The sampling intervals were usually between hourly and daily, but were most frequently configured to 6 hours for temperature, and 24 hours for temperature differences. In addition to temperatures and geographic location, barometric pressure, ~1 m air temperature, instrument tilt, and compass heading were measured. The present dataset was processed as follows: obvious inconsistencies (missing values) and unrealistic values of GPS position have been removed. This instrument was deployed as part of the project Sea Ice Physics @ AWI (AWI_SeaIce).
The Risk Index Outcome (RIO) is a critical component of the Polar Operational Limit Assessment Risk Indexing System (POLARIS) developed by the International Maritime Organization (IMO, 2016). RIO evaluates the operational risks for ships navigating in ice-infested waters by evaluating ice conditions and offers a quantifiable measure of risk that aids in decision-making for safe navigation in polar regions based on ship ice class, sea ice type/stage of development (SOD) and sea ice concentration (SIC). The DMI-led Automated Sea Ice Products (DMI-ASIP; Wulf et al., 2024, dataset) provides daily maps of SOD and SIC based on Sentinel-1 SAR imagery, AMSR-2 Passive Microwave and Ice Charts from the Greenland and Canadian Ice Services, combined with novel AI retrieval and processing techniques. In the framework of EU funded Arctic PASSION project, we produced 10 years of satellite observation based weekly RIO maps referred as the Arctic PASSION-RIO (AP-RIO) by leveraging DMI-ASIP datasets. The AP-RIO dataset will provide weekly risk assessment maps for the given ship classes and will support the establishment of a 10 year climatology thereby enabling the assessment of RIO variability in the years covered by the input DMI-ASIP products. The AP-RIO dataset will enhance the safety and efficiency of maritime operations in the polar seas, providing a robust reference for evaluating normal and extreme ice conditions. AP-RIO is produced in the framework of the Arctic PASSION project (European Union's Horizon 2020 research and innovation program under grant agreement No. 101003472) and supported by the DMI-ASIP development team. Algorithm and Processing Scheme: SIC and SOD from ASIP are processed (by taking the mean and mode respectively) into a weekly field based on the daily files for that week. This is done for the time period of 3 Oct. 2014 - 3 Oct. 2024. The weekly SOD is used to find the Risk Value (RV) by looking at the lookup table (Dybkjær et al. 2025a). Risk Index Outcome (RIO) values are computed for each pixel in the field based on the RIO formula (RIO = SIC x RV) using the SIC from ASIP and the found RV. The meaning of the computed RIO values can be interpreted using the table in (Dybkjær et al. 2025b). The RIO field is finally saved to weekly NetCDF files.
Die jahreszeitliche Variabilität der globalen Meereisbedeckung ist eine wichtige Komponente des globalen Klimas. Jedoch ist der kleinskalige Einfluss des Meereises in globalen Klimamodellen bis heute nur unzureichend beschrieben. Dieser Antrag hat daher das Ziel, die physikalischen (P) und bio-geo-chemischen (BGC) Schlüsselprozesse im Meereis mit einem hochaufgelösten Zweiskalenmodell mathematisch zu beschreiben. Die Ergebnisse können dann parametrisiert in globale Klimamodelle (GCMs) einfließen, sodass eine verbesserte Prognosefähigkeit erreicht wird.Die Ozeanerwärmung wird die Mikrostruktur des Meereises erheblich verändern. Wir entwickeln daher ein P-BGC-Modell einer antarktischen Meereisscholle, um die komplexen gekoppelten Zusammenhänge zwischen Eisbildung, Nährstofftransport, Salinität und Solekanalverteilung, Photosynthese und Karbonatchemie mathematisch zu beschreiben. Damit simulieren wir verschiedene Szenarien der Meereisbildung und ihrer Auswirkungen auf das Wachstum von Meereisalgen, die einen großen Einfluss auf den vertikalen Kohlenstoff-Export (biologische Kohlenstoffpumpe) besitzen.Damit leistet dieses Projekt einen wesentlichen Beitrag zum Forschungsschwerpunkt ‘3.2.D - Verbessertes Verständnis der polaren Prozesse und Mechanismen’ bei. Im Einzelnen gehen wir auf drei übergeordnete Ziele ein:Schritt 1: Beschreibung der Meereisstruktur Wir verwenden ein gekoppeltes Zweiskalenmodell, mit dem relevante Aspekte des Gefrierens und Schmelzens im Zusammenhang mit Deformation, Salinität und Soletransport beschrieben werden. Auf der Makroebene dient dafür eine kontinuumsmechanische Beschreibung im Rahmen der erweiterten Theorie poröser Medien (eTPM). Damit können über einen gekoppelten Gleichungssatz partieller Differentialgleichungen (PDE) Deformations-, Transport und Reaktionsprozesse beschrieben werden. Für das physikalische Phänomen der Phasentransformation zwischen Wasser und Eis dient das Phasenfeldmodell (PF) als Mikromodell, welches ebenfalls aus gekoppelten PDEs besteht. Daraus resultiert eine PDE-PDE Kopplung.Schritt 2: Kopplung mit dem erweiterten RecoM2 Modul als Mikromodell Damit können die BGC Phänomene beschrieben werden. Das RecoM2 Modul besteht aus einem Gleichungssystem gewöhnlicher Differentialgleichungen, sodass hier eine PDE-ODE Kopplung zu einem P-BGC Modell erfolgt. Schritt 3: Bewertung der Modellansätze Dies beinhaltet die Verifizierung und Validierung des kombinierten P-BGC-Modells mittels Literatur- sowie experimenteller Daten. Für die Verwendung des hochaufgelösten zweiskaligen P-BGC Modells in globalen Klimamodellen muss die Berechnungseffizienz gesteigert werden. Zu diesem Zweck werden Reduzierte-Basis-Modell (ROM) zur Erzeugung von Surrogaten des Vollen-Basis-Modells (FOM) eingesetzt, die die Modellkomplexität verringern, z.B. durch datengetriebene Machine-Learning (ML)-Techniken oder “Generalized Proper Decomposition” (GPD).
Halogenradikale spielen eine Schlüsselrolle in der Chemie der polaren Grenzschicht. Alljährlich im Frühjahr beobachtet man riesige Flächen von mehreren Millionen Quadratkilometern mit stark erhöhten Konzentrationen von reaktivem Brom, welches von salzhaltigen Oberflächen in der Arktis und Antarktis emittiert werden. Dieses Phänomen ist auch als Bromexplosion bekannt. Des Weiteren detektieren sowohl boden- als auch satellitengestützte Messungen signifikante Mengen von Jodoxid über der Antarktis, jedoch nicht in der Arktis. Die Gründe für diese Asymmetrie sind nach wie vor unbekannt, aber das Vorhandensein von nur wenigen ppt reaktiven Jods in der antarktischen Grenzschicht sollte einen signifikanten Einfluss auf das chemische Gleichgewicht der Atmosphäre haben und zu einer Verstärkung des durch Brom katalysierten Ozonabbaus im polaren Frühjahr haben. Der Schwerpunkt der Aktivitäten im Rahmen von HALOPOLE III wird auf der Untersuchung von wichtigen Fragestellungen liegen, die im Rahmen der Vorgängerprojekte HALOPOLE I und II im Bezug auf die Quellen, Senken und Transformationsprozesse von reaktiven Halogenverbindungen in Polarregionen aufgetreten sind. Basierend sowohl auf der synergistischen Untersuchung der bislang gewonnen Daten aus Langzeit - und Feldmessungen sowie auf neuartigen Messungen in der Antarktis sind die wesentlichen Schwerpunkte: (1) Die Untersuchung einer im Rahmen von HALOPOLE II aufgetretenen eklatanten Diskrepanz zwischen aktiven und passiven Messungen DOAS Messungen von IO. (2) Eine eingehende Analyse der DOAS Langzeitmessungen von der Neumayer Station und Arrival Heights (Antarktis) sowie Alert (Kanada) bezüglich Meteorologie, Ursprung der Luftmassen, Vertikalverteilung, sowie des Einflusses von Schnee, Meereis und Eisblumen auf die Freisetzung von reaktiven Halogenverbindungen. (3) Die Untersuchung der kleinskaligen räumlicher und zeitlichen Variation von BrO auf der Basis einer detaillierten Analyse der flugzeuggebundenen MAX-DOAS Messungen während der BROMEX 2012 Kampagne in Barrow/Alaska. (4) Die Analyse der kürzlich in der marginalen Eiszone der Antarktis auf dem Forschungsschiff Polarstern durchgeführten Messungen im Hinblick auf die horizontale und vertikale Verteilung von BrO und IO, sowie den Einfluss der Halogenchemie auf den Ozon- und Quecksilberhaushalt. (5) Weitere detaillierte Untersuchungen des Einflusses von Halogenradikalen, insbesondere Chlor und Jod, auf das chemische Gleichgewicht der polaren Grenzschicht auf der Basis einer Messkampagne in Halley Bay, Antarktis. (6) Detailliertere Langzeit-Messungen von Halogenradikalen und weiteren Substanzen auf der Neumayer Station mittels eines neuen Langpfad-DOAS Instruments welches im Rahmen dieses Projektes entwickelt wird. Zusätzlich zu den bereits existierenden MAX-DOAS Messungen werden diese eine ganzjährige Messungen des vollen Tagesganges sowie die Untersuchung nicht nur der Brom- und Jodchemie, sondern auch der Chlorchemie ermöglichen.
Mit Mikrowellen-Radiometern und Scatterometern wird das Emissions- und Rueckstreuverhalten von Schnee, Meeres-Eis und landwirtschaftlichem Boden in allen Phasen der natuerlichen Entwicklung beobachtet und in theortischen Arbeiten fuer die Modellbeschreibung dieser Oberflaechenarten ausgewertet. Das zum Teil schon realisierte Ziel ist die quantitative Interpretation von Daten aus Flugzeug- und Satelliten getragenen Fernerkundungs-Experimenten mit Mikrowellenradiometern und Radar fuer grossraeumige, rasche (Tageszeit- und Wetterunabhaengige) Bestimmung der Schneedecke (Tiefe, Feuchtigkeit, Schmelzzustand), der Eisdecke auf dem Meer (Bedeckungsgrad, ein- oder mehrjaehriges Eis) sowie der Bodenfeuchtigkeit und Vegetationsmasse und -art sowie Entwicklungsstand.
Klimawandel bezeichnet eine längerfristige Temperaturänderung der Erdatmosphäre. In den vergangenen zwei bis drei Millionen Jahre gab es auf der Erde einen zyklischen Wechsel von Warm- und Kaltphasen. Das ist im Wesentlichen auf die Neigung der Erdachse und die elliptische Umlaufbahn der Erde um die Sonne und dem daraus resultierenden Abstand der Erde zur Sonne sowie dem Einstrahlungswinkel der Sonnenstrahlen auf die Erde zurückzuführen. Auch die ebenfalls zyklischen Veränderungen unterliegende Aktivität der Sonne hat Einfluss auf das Erdklima. Darüber hinaus gibt es weitere natürliche Faktoren wie beispielsweise Vulkanismus und durch Rückkopplungseffekte verursachte Veränderungen der Meeresströmungen, die das Klima beeinflussen. In den letzten 150 Jahren hat jedoch der Mensch entschieden dazu beigetragen, die Konzentration von Treibhausgasen in der Atmosphäre zu erhöhen und so eine globale Erwärmung voranzutreiben. Das ist auf die massive Nutzung fossiler Energieträger (Kohle, Erdöl und Erdgas) und eine veränderte Landnutzung, wie die Rodung von Wäldern und die Trockenlegung von Mooren zurückzuführen. Laut aktuellem IPCC-Bericht ist die globale atmosphärische Konzentration von CO₂ seit vorindustrieller Zeit um 40 % angestiegen. Die atmosphärischen Konzentrationen von CO₂, Methan und Stickstoffoxiden sind mittlerweile so hoch wie nie zuvor innerhalb der letzten 800.000 Jahre. In jeder der letzten drei Dekaden fand eine zunehmende Erwärmung der Erdoberfläche statt, die stärker war als in jeder zurückliegenden Dekade seit 1850. Die Folgen sind bereits deutlich erkennbar. Global findet eine Erwärmung der Atmosphäre und der Ozeane statt, Permafrostböden tauen auf und setzen Methan frei, das Meereis schmilzt, ebenso die Eisschilde des Festlandes, der Meeresspiegel steigt, und zwar schneller, als bisherige Modelle dies erwarten ließen. Regional kommt es vermehrt zu Extremwetterereignissen wie Hitzeperioden, Stürmen, Starkregenereignissen und Hagel. Berlin als dicht besiedelte Metropole mit einem hohen Versiegelungsgrad, sensiblen Infrastrukturen sowie sozialräumlich und demographisch unterschiedlichen Verwundbarkeiten ist in besonderer Weise von den Folgen des Klimawandels betroffen. Für eine systematische und räumlich differenzierte Analyse der klimawandelbedingten Risiken hat die GEO-NET Umweltconsulting GmbH im März 2026 eine durch die Senatsverwaltung für Mobilität, Verkehr, Klimaschutz und Umwelt in Auftrag gegebene Klimarisikoanalyse für das Land Berlin vorgelegt. Die Erarbeitung erfolgte im Rahmen eines partizipativen Prozesses, unter Einbindung aller erforderlichen fachverantwortlichen Stellen der Berliner Verwaltung, der Landeseigenen Unternehmen und anderen externen Stakeholdern, in deren Verantwortung Bereiche oder Infrastrukturen liegen, die von Klimawandelfolgen betroffen sind. Im Ergebnis wurden die bestehenden Klimarisiken für zwölf identifizierte Handlungsfelder beschrieben, bewertet und räumlich verortet. Neben den Klimarisiken wurde dabei das Zusammenspiel von Sensitivitäten, räumlichen Expositionen und komplexen Wechselwirkungen sowie die Abhängigkeiten zwischen Infrastrukturen, sozialen Faktoren und Ökosystemen berücksichtigt. Für jedes Handlungsfeld wurde mindestens eine Betroffenheitskarte, in der die wichtigsten klimatischen Gefährdungen und Sensitivitäten dargestellt sind, erstellt. Die zentralen Ergebnisse aus den Betroffenheitskarten wurden in eine Hotspot-Karte integriert. Alle Karten werden in das Geoportal des Landes Berlin überführt und dort als Arbeits- und Entscheidungsgrundlage zur Verfügung stehen. Die Klimarisikoanalyse bildet die wissenschaftlich fundierte Grundlage für die in der Erarbeitung befindliche Klimaanapassungsstrategie und das Klimaanpassungspragramm für das Land Berlin. Mit Hilfe eines Indikatoren basierten Klimafolgenmonitorings wird die Entwicklung klimatischer Parameter in der Vergangenheit und Gegenwart hinsichtlich erkennbarer Trends überwacht. Darüber hinaus sollen damit die eintretenden Klimafolgen frühzeitig erkannt werden, um Anpassungsmaßnahmen zielgerichtet planen und durchzuführen zu können. Auswirkungen des Klimawandels Weitere Informationen Klimafolgenmonitoring Weitere Informationen Klimarisikoanalyse Berlin Weitere Informationen Programm zur Anpassung an die Folgen des Klimawandels in Berlin Weitere Informationen Berliner Energie- und Klimaschutzprogramm 2030 (BEK 2030) Stadtentwicklungsplan (StEP) Klima Zentrum KlimaAnpassung IPCC-Berichte Global Change Institute
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 333 |
| Europa | 31 |
| Land | 7 |
| Weitere | 1 |
| Wirtschaft | 1 |
| Wissenschaft | 315 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 80 |
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| Förderprogramm | 284 |
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| unbekannt | 21 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 18 |
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| Language | Count |
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|---|---|
| Boden | 258 |
| Lebewesen und Lebensräume | 400 |
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| Weitere | 393 |