s/meereisdicke/Meereisdecke/gi
This dataset contains airborne radar data acquired using the AWI ultra-wideband microwave radar (UWBM) during the Arctic season of 2018. The profiles extend across the Greenland Ice Sheet over and upstream of 79°N Glacier (Nioghalvfjerdsbræ; northeast Greenland). Furthermore, one flight extends over sea ice northeast of the Greenland Ice Sheet. The data are available as netCDF files (including waveforms and metadata), KML files of the profile line locations, and quicklook images of the radargrams. For every profile we provide four radar products (img_01, img_02, img_03, img_04), which correspond to the four polarizations (VV, VH, HH, HV).
Der Klimawandel ist eine der Hauptherausforderungen für die Menschheit im 21. Jahrhundert. Seine Auswirkungen sind vielschichtig wobei der anwachsende Massenverlust von Gletschern außerhalb der großen Eisschilde sowie deren bedeutender Beitrag zum Meeresspiegelanstieg zu den am stärksten hervorstechenden zählt. Diesbezüglich sind die Gletscher und Eiskappen der Arktis aufgrund ihres großen Volumens und ihrer großen Oberfläche, die als Kontaktfläche zum Klima- und Ozeanantrieb und damit zum Klimawandel selber fungiert, von besonderer Bedeutung. Da die Arktis darüber hinaus diejenige Region der Erde mit dem höchsten, prognostizierten, zukünftigen Temperaturanstieg ist, wird erwartet, daß sich die Bedeutung der arktischen Eismassen für den Meeresspiegelanstieg auch in Zukunft fortsetzt oder sogar noch steigern wird.Die großen Gletscher der Nordpolarregion umgeben den arktischen Ozean in ähnlichen Breitenlagen, weisen aber in jüngster Zeit ein inhomogenes Verhalten auf. Diese Tatsache legt eine räumliche Variabilität der klimatischen und ozeanischen Antriebsmechanismen der Gletschermassenbilanz innerhalb der zirkumarktischen Regionen nahe und offenbart damit die Diversität der Einflüsse des Klimawandels. Bezüglich der Variabilität der Antriebsmechanismen weist Svalbard in der Arktis eine einzigartige Lage auf. Es liegt an der Grenze zwischen kalten, polaren Luftmassen und Ozeanwassern und den Einflüssen des Westspitzbergenstroms, welcher der hauptsächliche Warmwasserlieferant für das arktische Umweltsystem ist. Darum verspricht das Erforschen der Reaktionen der Gletscher auf Svalbard auf die Veränderlichkeit des Klima- und Ozeanantriebs bedeutende Einblicke in die komplexe Kausalkette zwischen Klimawandel, der Variabilität der Klima- und Ozeanbedingungen in der Arktis und der Reaktion der arktischen Landeismassen. Das Ziel des Projektes ist es eine zuverlässige Abschätzung der räumlichen und zeitlichen Variabilität der klimatischen Massenbilanz aller Gletscher und Eiskappen auf Svalbard zu erreichen und diese mit dem Klima- und Ozeanantrieb in Verbindung zu setzen. Dazu wird ein räumlich verteiltes, von statistisch downgescalten Klimadaten angetriebenes Model zur Berechnung der klimatischen Massenbilanz aufgesetzt. Die Massenbilanz aller Gletscherflächen auf Svalbard wird für den Zeitraum 1948-2013 modelliert und die zeitlich variablen Felder von Ablation, Akkumulation, wiedergefrorenem Schmelzwasser und klimatischer Massenbilanz für anschließende geostatistische Studien genutzt. Diese Studien werden potentielle Einflüsse der raumzeitlichen Variabilität von großräumigen Mustern des Luftdrucks, der Meereisbedeckung und der Meeresoberflächentemperatur auf die Variabilität der Gletschermassenbilanz auf Svalbard identifizieren und analysieren. Auch Telekonnektionen zu fernen Modi der atmosphärischen Zirkulation werden durch Studien bezüglich der potentiellen Einflüsse verschiedener atmosphärischer Zirkulationsindizes in die Betrachtungen einbezogen.
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 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.
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.
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.
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.
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 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 2018T53 (original name FMI_0503) installed on drifting sea ice in the Arctic Ocean during the expedition Fedorov Transdrift XXIV (TICE) in 2018. Data is available between 2018-09-11 22:35:00 and 2020-03-31 05:00:00. 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.
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. Bild: Berliner Forsten Auswirkungen des Klimawandels Berlin gehört mit schwankenden Jahresniederschlägen bundesweit zu den Regionen mit den geringsten Niederschlägen. Diese Trockenphasen gepaart mit steigenden durchschnittlichen Jahresmitteltemperaturen sind Auswirkungen des menschengemachten Klimawandels, die Berlin vor enorme Herausforderungen stellen. Weitere Informationen Bild: Dagmar Schwelle Berliner Klimaanpassungsgesetz Das Berliner Klimaanpassungsgesetz (KAnGBln) legt den Rahmen und die Zielsetzungen für eine ambitionierte Anpassung an die Folgen des Klimawandels im Land Berlin. Weitere Informationen Bild: GEO-NET Umweltconsulting GmbH / Karte: Geoportal Berlin Klimarisikoanalyse Berlin Die Klimarisikoanalyse Berlin dient als fachübergreifende und integrierte Entscheidungsgrundlage für die Entwicklung eines Klimaanpassungsprogramms sowie einer vorsorgenden Klimaanpassungsstrategie. Sie präsentiert zentrale Ergebnisse der systematischen und räumlich differenzierten Bewertung der klimawandelbedingten Risiken. Weitere Informationen Bild: Dagmar Schwelle Vorsorgende Klimaanpassungsstrategie und Klimaanpassungsprogramm Die sich aktuell im Erarbeitungsprozess befindliche vorsorgende Klimaanpassungsstrategie und das Klimaanpassungsprogramm werden den Rahmen für eine schnellere und integrierte Klimaanpassung im Land Berlin setzen. Weitere Informationen Bild: SenMVKU Klimafolgenmonitoring Im Berliner Energiewendegesetz (EWG Bln) ist die Einrichtung eines Klimafolgenmonitorings verpflichtend vorgeschrieben. Mit diesem Monitoring soll eine fundierte, empirisch unterlegte sowie ganzheitliche Berichterstattung zum Klimawandel in Berlin gewährleistet werden. 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 | 2 |
| Wissenschaft | 321 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 80 |
| Ereignis | 29 |
| Förderprogramm | 284 |
| Taxon | 13 |
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| unbekannt | 21 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 18 |
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| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 260 |
| Englisch | 208 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 29 |
| Bild | 2 |
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| Keine | 191 |
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| Webseite | 153 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 258 |
| Lebewesen und Lebensräume | 400 |
| Luft | 332 |
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| Wasser | 424 |
| Weitere | 393 |