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Erweiterte experimentelle Untersuchungen der reaktiven Halogenchemie in Polarregionen (HALOPOLE III)

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.

Arctic PASSION - High Resolution Synthetic Aperture Radar based Risk Index Outcome (AP-RIO)

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.

Wechselwirkungen zwischen saisonale arktische Meereisprozessen und Stabilität der Halokline – auf dem Weg zum Verständnis arktischer Gas- und Stoffflüsse

In Folge des globalen Klimawandels hat sich die Meereisdecke in der Arktis dramatisch verändert. Im derzeitigen Zustand spielt die arktische Eisdecke eine wichtige Rolle; so schirmt sie das Oberflächenwasser, die sogenannte arktische Halokline (Salzgehaltsschichtung), von der Erwärmung durch die sommerliche Sonneneinstrahlung ab. Zudem wird die Halokline durch die Salze, welches beim Gefrierprozess des Meerwassers aus der Kristallstruktur austritt, gebildet und stabilisiert. Gleichzeitig wirkt die Halokline als Barriere zwischen der Eisdecke und dem darunter liegenden warmen atlantischen Wasser und trägt so zum Erhalt der arktischen Meereisdecke bei. Dieses Gleichgewicht ist nun durch die insgesamt wesentlich dünnere arktische Meereisdecke und ihre verringerte sommerliche Ausdehnung gestört. Im Meerwasser sind zudem Gase und biogeochemisch wichtige Spurenstoffen enthalten. Diese werden durch die Gefrierprozesse eingeschlossen, beeinflusst und wieder ausgestoßen. So beeinflusst die Meereisdecke die Gas- und Stoffflüsse zwischen Atmosphäre, Eis und oberer Wasserschicht. Durch die Eisbewegung findet außerdem ein Transport statt z.B. in der sogenannten Transpolarendrift von den sibirischen Schelfgebieten, über den Nordpol, südwärts bis ins europäische Nordmeer. Nun wird mit den weitreichenden Veränderungen des globalen und arktischen Klimawandels bereits von der „neuen Arktis“ gesprochen, da angenommen wird, dass sich die Arktis bereits in einem neuen Funktionsmodus befindet. Dabei ist jedoch weitgehend unbekannt wie dieses neue System funktioniert, sich weiterentwickelt und wie sich dies auf die Eisbildungsprozesse und damit die Stabilität der Halokline und die damit verbundenen Gas- und Stoffflüsse auswirkt. Für solche Untersuchungen werden über den Jahresverlauf Proben der oberen Wassersäule und der Eisdecke benötigt. Ermöglicht wird dies durch die wissenschaftliche Initiative MOSAiC. Mithilfe der stabilen Isotope des Wassers (?18O und ?D) aus dem Eis und der Wassersäule kann Rückschlüsse auf die Herkunftswässer und den Gefrierprozess gezogen werden und diese Ergebnisse sollen in direkten Zusammenhang mit Gas- und biogeochemischen Stoffuntersuchungen (aus Partnerprojekten) gesetzt werden. Dabei können z.B. Stürme, Schmelzprozesse, Schneebedeckung, Teichbildung und Alterungseffekte des Eises eine Rolle spielen. Untersucht wird parallel die Veränderung der Wassersäule welche z.B. durch Wärmetransport, wiederum die Eisdecke beeinflussen kann.Diese prozessorientierten Untersuchungen der saisonalen Eisbildungsprozesse in Eis und Wassersäule der zentralen Arktis, werden einen wichtigen Beitrag zum Verständnis der Stabilität der arktischen Halokline und der arktischen Gas- und Stoffflüsse liefern. Da sich die Gase und Stoffe nicht-konservativ verhalten, während die Isotope im Gefrierprozess konservativ sind, erwarten wir aus der Diskrepanz wiederum wichtige Informationen z. B. über wiederholtes Einfrieren von Süßwasserbeimengungen ableiten zu können.

Modellierung der Eisbergdrift im Weddellmeer zur Bestimmung des Süßwassereintrages durch Schmelzen und Zerfall

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.

Unified Airborne Active and Passive Microwave Measurements over Arctic Sea Ice and Ocean during the HALO-(AC)³ Campaign in Spring 2022 (v2.7)

The Halo Microwave Package (HAMP), deployed onboard the High Altitude and LOng range research aircraft (HALO), performed measurements over the Arctic ocean and sea-ice during the HALO-(AC)³ campaign in March and April 2022. After the transfer flight (RF01) from Oberpfaffenhofen (Germany), 17 research flight (RF) days started from Kiruna, Sweden and heading northwards to the Fram Strait and central Arctic. Here, HAMP measurements were taken in different weather conditions comprising high impact synoptic events such as warm air intrusions, atmospheric rivers, cold air outbreaks or polar lows. We provide a dataset of active and passive microwave HAMP measurements, i.e. from the cloud and precipitation radar and the radiometers respectively. The radar operates at a frequency of 35 GHz while the microwave radiometer measurements comprise 25 channels in the frequency range between 22 and 190 GHz. Our dataset delivers time-series of brightness temperatures from the radiometers, and the radar reflectivity factor and linear depolarization ratio from the radar in a unified format. The unified and processed dataset provides the post-calibrated and quality-controlled measurements from both devices in a collocated temporal 1 Hz resolution applicable for joint analysis. An adherent surface mask distinguishes between three predominant overpassed surface types (land, sea, and sea-ice). The radar measurements are further unified in a vertical grid having 30 m resolution. Our unified dataset allows for wide-spread analysis of evolving arctic cloud and moisture properties over the remote Arctic ocean.

Temperature measurements from SIMBA-type sea ice mass balance buoy 2022T97

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 2022T97 (original name NPOL_0803) installed on drifting sea ice in the Arctic Ocean during the expedition Kronprins Haakon AO22 in 2022. Data is available between 2022-08-06 10:38:00 and 2022-11-22 03:02:00. 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 Arctic Passion.

Temperature measurements from SIMBA-type sea ice mass balance buoy 2018T51

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).

Temperature measurements from SIMBA-type sea ice mass balance buoy 2018T55

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 2018T55 (original name FMI_0505) installed on drifting sea ice in the Arctic Ocean during the expedition Fedorov Transdrift XXIV (TICE) in 2018. Data is available between 2018-09-15 10:00:00 and 2020-04-04 03:00:00. 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.

Heating induced temperature difference measurements from SIMBA-type sea ice mass balance buoy 2019T57: 120 s after the start of the heating cycle

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 2019T57 (original name FMI05-08) installed on drifting sea ice in the Arctic Ocean during the expedition Polarstern PS122 (MOSAiC) in 2019/20. Data is available between 2019-10-07 03:00:00 and 2020-01-18 02:00:00. 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.

Heating induced temperature difference measurements from SIMBA-type sea ice mass balance buoy 2019T57: 30 s after the start of the heating cycle

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 2019T57 (original name FMI05-08) installed on drifting sea ice in the Arctic Ocean during the expedition Polarstern PS122 (MOSAiC) in 2019/20. Data is available between 2019-10-07 03:00:00 and 2020-01-18 02:00:00. 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.

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