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s/meereisdicke/Meereisdecke/gi

Collection of data sources for the Arctic CLoud Observations Using airborne measurements during polar Day (ACLOUD) campaign, North-West of Svalbard between 23 May - 26 June 2017

This data set unites the individual data of the Arctic CLoud Observations Using airborne measurements during polar Day (ACLOUD) campaign, which was carried out north-west of Svalbard (Norway) between 23 May and 6 June 2017. The objective of ACLOUD was to study Arctic boundary layer and mid-level clouds and their role in Arctic amplification. Two research aircraft (Polar 5 and 6) jointly performed 22 research flights over the transition zone between open ocean and closed sea ice. Both aircraft were equipped with identical instrumentation for measurements of basic meteorological parameters, as well as for turbulent and radiative energy fluxes. In addition, on Polar 5 active and passive remote sensing instruments were installed, while Polar 6 operated in situ instruments to characterize cloud and aerosol particles as well as trace gases.

Schwerpunktprogramm (SPP) 1158: Antarctic Research with Comparable Investigations in Arctic Sea Ice Areas; Bereich Infrastruktur - Antarktisforschung mit vergleichenden Untersuchungen in arktischen Eisgebieten, Austauschflüsse klimarelevanter Spurengase vor der Westlichen Antarktischen Halbinsel (EWARP)

Die Westliche Antarktische Halbinsel (engl. Western Antarctic Peninsula, WAP) umfasst ein hochproduktives Ökosystem und ist wohl eine der Regionen, die sich unter den Auswirkungen der globalen Erwärmung am schnellsten verändern. Natürliche zeitlich-räumliche Variabilitäten in Form von Meereis-Saisonalität, schelfübergreifendem Transport von warmem zirkumpolarem Wasser und submesoskaligen Wirbeln haben einen ausgeprägten Einfluss auf das chemische und biologische Umfeld des WAP. Daher könnten Umweltveränderungen wie das beschleunigte Abschmelzen der Gletscher, die verringerte Meereisbedeckung und die erhöhte Verfügbarkeit von UV-Licht enorme Auswirkungen auf die biogeochemischen Zyklen der Region haben. Die genaue Richtung der Veränderungen ist jedoch noch unklar, was vor allem auf den Mangel an Daten aufgrund des schwierigen Zugangs zurückzuführen ist. Klimarelevante Spurengase gehören zu hochrelevanten, noch nicht ausreichend untersuchten Verbindungen in den Polarregionen, insbesondere im WAP. Nicht nur mangelnde Datenerfassung, sondern auch ein detailliertes Verständnis der Kontrollmechanismen für den Transfer von Gasen aus der ozeanischen Mischschicht in die Atmosphäre macht es schwierig, ihre Gesamtemissionen in die Atmosphäre abzuschätzen. Die gemischte Wassermasse an der Oberfläche und die Atmosphäre sind durch natürlich vorkommende Oberflächenfilme getrennt, die die Austauschprozesse steuern. Daher ist bis heute nicht klar, ob der WAP eine Quelle oder Senke für Spurengase ist. Wir schlagen vor, eine ehrgeizige multidisziplinäre Studie durchzuführen, die darauf abzielt, die Produktion und die Austauschflüsse von Spurengasen in den Küstengewässern und im offenen Ozean des WAP zu quantifizieren. Insbesondere wollen wir: i) die Hauptproduktionswege von CH4, N2O, DMS und CO in der Region der Bransfield-Straße bewerten, ii) die Kontrollmechanismen für ihren Transfer über marine Oberflächenfilme in die Atmosphäre und ihre Variabilität während des Frühling-Sommer-Übergangs aufklären und iii) entschlüsseln, inwieweit submesoskalige Prozesse die Spurengaszyklen und Eigenschaften von Oberflächenfilmen beeinflussen. Zu diesem Zweck schlagen wir vor, verankerte Beobachtungen, saisonale Probenahmen an einer ortsfesten Station und eine Prozessstudie mit hochauflösenden physikalischen, chemischen und biologischen Messungen mit autonomen Plattformen (z.B. ferngesteuerte Katamaran und Drifter) zu verwenden. Das vorgeschlagene Projekt wird Einblicke in die Hauptkontrollen der Emissionen von Spurengasen in die Atmosphäre im WAP geben und zukünftigen Modellstudien helfen, die Darstellung der Auswirkungen der beschleunigten Gletscherschmelze in Ozean-Atmosphären-Modellen zu verbessern.

Regionalklima Mittelsibiriens und der Laptewsee

Untersuchung der interanuellen und dekadischen Variabilität des arktischen Regionalklimas in Verbindung mit der Meereisbedeckung.

Sonderforschungsbereich Transregio 172 (SFB TRR): Arktische Verstärkung: Klimarelevante Atmosphären- und Oberflächenprozesse und Rückkopplungsmechanismen (AC)3, Teilprojekt D03: Wechselwirkungen zwischen Atmosphäre und Meereis in der Arktis

Die zentralen Zielstellungen dieses Teilprojekts sind (i) die Verbesserung im Verständnis von Rückkopplungsmechanismen zwischen der Atmosphäre und Meereis-Ozean in der Arktis, und (ii) eine Quantifizierung der einzelnen Beiträge der atmosphärischen Zirkulation, der atmosphärischen Grenzschicht (ABL) und Wolkenprozesse, sowie die Meereisveränderung in der der zeitlich beobachteten arktischen Klimaveränderung. Die Unterschiede zwischen dem beobachteten Meereisrückgang und Simulationsergebnissen von aktuellen regional gekoppelten Klimamodellen wird beurteilt. Ensemble-Simulationen mit einem gekoppelten regionalen Atmosphäre-Meereis-Ozean Modells des arktischen Klimasystems HIRHAM-NAOSIM werden mit neuen satellitenabgeleiteten Daten von Meereiskonzentrationen, Meereisdicken und Schneetiefe verglichen.

Sonderforschungsbereich Transregio 172 (SFB TRR): Arktische Verstärkung: Klimarelevante Atmosphären- und Oberflächenprozesse und Rückkopplungsmechanismen (AC)3, Teilprojekt A03: Einfluss von tiefen Wolken auf die arktische atmosphärische Grenzschichtturbulenz und -Strahlung

Vertikalprofile von Strahlungsenergie- und Turbulenzenergieflüssen sowie Impulserhaltung werden untersucht durch (i) Verwendung vorheriger Schiffs- und Flugzeugkampagnen, und (ii) durch die Analyse neuer Messungen von zwei geplanten Flugzeugkampagnen über dem Arktischen Ozean. Die beiden neuen Kampagnen beziehen die AWI Forschungsflugzeuge Polar 5 & 6 ein um die vertikalen Flussprofile als Funktion von Wolken- und Meereisbedeckung unter verschiedenen synoptischen Bedingungen zu messen. Die Flugzeugbeobachtungen sind für Mai/Juni 2017 und März 2019 geplant und decken somit Zeiträume starker (Spätwinter) und schwacher (Frühsommer) arktischer Verstärkung ab.

Mikrowellen-Signaturforschung an Schnee, Meereis und landwirtschaftlichem Boden

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.

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).

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.

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.

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