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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.

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.

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.

Dispersion von Meereis unter Nutzung der Lagrangeschen Betrachtungsweise: Eine Studie dynamischer Systeme

Beobachtungen zeigen drastische Veränderungen in der Arktis bedingt durch den Klimawandel. In den Regionen, in denen der Anteil des mehrjährigen Eises an der Eisdecke abnimmt, weist das Meereis erhöhte Driftgeschwindigkeiten auf, da das dünnere und mechanisch schwächere einjährige Eis stärker auf den Windantrieb reagiert.Ein besseres Verständnis der Meereisdynamik ist daher notwendig um dessen Entwicklung und Variabilität im Zuge des Klimawandels besser vorhersagen zu können. Insbesondere auf lokaler Skala hängt die dynamische Entwicklung des Meereises von seiner Belastung und Deformation ab, welche umgekehrt wieder für die Veränderung des Eises, beispielsweise für das Aufbrechen der Eisdecke und für die Dispersion des Eises verantwortlich sind.In dieser Studie planen wir die Kinematik des Meereises anhand der Finite Scale Lyapunov Exponents (FSLEs) durch Beobachtungen von auf dem Meereis ausgebrachten Bojen zu untersuchen. Zunächst werden statistische Methoden zur Ausbreitung von Partikeln, wie Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen und Frequenzspektren, analysiert. Die FSLEs können beispielsweise für eine Charakterisierung von Dynamiken, welche eine vielskalige Natur besitzen, wie es bei Meereis der Fall ist, genutzt werden. Die Tatsache, dass die FSLEs die Einheit Hertz haben, lässt den Rückschluss zu, dass diese als Indikator für die Vorhersagbarkeit der Strömung genutzt werden können: Das Inverse stellt eine typische Zeitskala für die Separation von Teilchen und daher auch für die Deformierung von Meereis dar. FSLEs stehen außerdem in direktem Zusammenhang mit der horizontalen Dispersion von Teilchen (Bojen) und können anzeigen, ob die Separation der Bojen im Laufe der Zeit exponentiell (chaotisch) oder linear (diffusiv) verläuft oder ob sie einer anomalen Diffusion unterliegt. Die Wiederholung der Berechnungen für unterschiedliche Regionen und Jahre wird hoffentlich die Abhängigkeit der dynamischen Merkmale von unterschiedlichen klimatischen Bedingungen aufzeigen.

Rekonstruktion des marinen Karbonatsystems während des letzten glazial-interglazialen Überganges aus Bor-Isotopen und -Konzentrationen Foraminiferen.

Störungen des Kohlenstoffkreislaufs, sowohl natürlichen als auch anthropogenen Ursprungs, führen zu globale Erwärmung, Ozeanversauerung (OA) und Sauerstoffzehrung des Tiefenwassers. Natürliche Störungen des Kohlenstoffkreislaufs sind als Hauptursache von mindestens 4 von 5 Massensterben in der Erdgeschichte identifiziert wurden (z.B. Hönisch et al, 2009, Bijma et al.., 2013).Anthropogene Aktivitäten setzten CO2 zehnmal schneller frei als jedes andere Ereignis in den letzten 65 Mio. Jahren - vielleicht sogar während der letzten 300 Mio Jahren. Dies macht den heutigen CO2 Ausstoß zu einer der größten gesellschaftlichen Herausforderungen. Um die Auswirkungen der anthropogenen Störungen vorhersagen zu können, ist es zwingend erforderlich, die natürlichen Speicher und Dynamik des Kohlenstoffsystems zu verstehen. Dies erfordert die genaue Rekonstruktion der marinen Karbonatchemie für Zeiträume mit natürlichen Änderungen. In diesem Projekt wollen wir Veränderlichkeit am Übergang Glazial/Interglazial untersuchen weil die Änderungen der Karbonatchemie in der gleichen Größenordnung wie heute lagen. Da das Reservoir an anorganischem Kohlenstoff im Ozean ungefähr 60 mal größer ist als das der Atmosphäre, sind Rekonstruktionen der Veränderungen der Kohlenstoffsenke/-speicherung in der Tiefsee ein Schlüssel, um die glazialen/interglazialen Schwankungen im atmosphärischen CO2 - wie sie in Eisbohrkernen beobachtet werden - zu erklären. Prozesse im Südozean, wo der Großteil des Tiefenwassers ventiliert wird, spielen hierbei vermutlich eine zentrale Rolle. Man vermutet, dass der träge glaziale Süd Ozean mehr Kohlenstoff einlagern konnte, die Biologische Pumpe effektiver war und dass eine höhere Wassermassen-Stratifizierung das Entweichen von CO2 in die Atmosphäre verringert hat. Nach dem glazialen Maximum wird mit dem Rückzug des Meereises die Tiefsee Kohlenstoff - Pumpe wieder mit der Atmosphäre verbunden und führt zu einer erhöhten CO2-Freisetzung. Bislang ist dies, wenn auch von Indizienbeweisen unterstützt, nur eine Hypothese, zum Beweis bedarf es der Rekonstruktionen der glazialen/interglazialen variierenden Karbonatchemie. Dies ist das übergreifende Ziel unseres Antrags. Auf dem Weg zur Rekonstruktion des glazialen/interglazialen Kohlenstoffpools liegen 3 Zwischenziele: 1) Rekonstruktion von Oberflächenwasser-Tiefsee- CO2-Gradienten, glaziale Kohlenstoffspeicherung und deglaziale Entgasung mittels Bor-Isotopen und B/Ca fossiler Foraminiferen als Hauptvariablen. 2) Erstellen der ersten Kalibrationen von Bor-Isotopen und B/Ca Ratio für Cibicides wuellerstorfi (Tiefseeforaminifere) unter in-situ Druck. 3) Entwicklung von analytischen Methoden, welche die Analyse von einzelnen Foraminiferen Schalen erlauben.

Vergangene und zukünftige Entwicklung der Eismassen auf Svalbard - Klimaantrieb und Telekonnektionen

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.

Herkunft von Schelfwasser und Pazifischem Wasser in der arktischen Salzgehaltsschichtung abgeleitet von stabilen Sauerstoffisotopen

Ziel des Projektes ist eine Bestandsaufnahme der Wassermassenverteilung und der Zirkulation im Arktischen Ozean. Stabile Sauerstoffisotopen (delta18O) des Wassers ist ein konservativer Tracer und werden zusammen mit hydrochemischen Daten dazu verwendet das vom Schelf stammende Süßwasser (Flusswasser und Meereis-Schmelze oder Bildung) und die aus dem Pazifik stammende Komponente zu untersuchen. Auf diese Weise wird der Einfluss dieser Wassermassen in der arktischen Salzgehaltsschichtung (Halokline), dem Atlantischen Zwischenwasser und dem Tiefen- und Bodenwasser des Arktischen Ozeans quantifiziert werden. Es ist bekannt, dass die Verteilung der Pazifischen Komponente starken Veränderungen auf dekadischen Zeitskalen unterliegt aber auch in den Süßwasserverteilungen im Transpolaren Drift Strom wurden 2007 starke Variationen beobachtet welche somit auf zusätzliche jährliche Variationen hinweisen. Es ist nicht bekannt ob die 2007 beobachteten Variationen ein permanentes Phänomen sind und ob diese mit dem weitgehenden Fehlen des Pazifischen Wassers in diesem Zeitraum zusammenhängen. Die geplante flächendeckende und quantitative Erfassung der Süßwasserverteilung und des Pazifischen Wassers werden daher dazu beitragen, den Einfluss und die möglichen Rückkopplungsmechanismen der arktischen Hydrographie auf den arktischen und globalen Klimawandel weitergehend zu verstehen.

Schwerpunktprogramm (SPP) 1158: Antarctic Research with Comparable Investigations in Arctic Sea Ice Areas; Bereich Infrastruktur - Antarktisforschung mit vergleichenden Untersuchungen in arktischen Eisgebieten, Einflüsse von Schnee auf antarktisches Meereis (SCASI)

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.

Schwerpunktprogramm (SPP) 1158: Antarctic Research with Comparable Investigations in Arctic Sea Ice Areas; Bereich Infrastruktur - Antarktisforschung mit vergleichenden Untersuchungen in arktischen Eisgebieten, Zirkum-Antarktische Auftrittsfrequenz von Meereis-Rinnen und regionale Verteilung aus Satellitendaten

Ziel dieses Projektvorhabens ist es, einen Einblick in die räumliche und zeitliche Variabilität des Auftretens von Meereisrinnen im Antarktischen Meereis während der Wintermonate zu erhalten. Meereis-Rinnen zeichnen sich dadurch aus, dass es in ihrem Einflussbereich zu einem starken Austausch von Wärme, Feuchte und Impuls zwischen dem relativ warmen Ozean und der kalten Atmosphäre kommt. In Meereis-Rinnen bildet sich demnach neues, dünnes Eis und trägt damit zur Meereis-Massenbilanz bei. Wir beabsichtigen auf einer Methode aufzubauen, die entwickelt wurde, um Eisrinnen in der Arktis automatisch aus Thermal-Infrarot Satellitendaten zu identifizieren. Diese Methode muss für eine Anwendung auf Satellitendaten der Antarktis neu implementiert und erweitert werden. In diesem Rahmen gilt es auch, hemisphärische Besonderheiten in den Meereiseigenschaften und atmosphärischen Einflüssen zu berücksichtigen. Darum werden Anpassungen im ursprünglichen Algorithmus mit Hilfe detaillierter Fallstudien vorzunehmen sein. Als Ergebnis erwarten wir umfangreiche Erkenntnisse darüber, wann und wo Meereis-Rinnen gehäuft in der Antarktis auftreten, und wie diese Auftrittsmuster durch atmosphärische und ozeanische Antriebe gesteuert werden.

Schwerpunktprogramm (SPP) 1158: Antarctic Research with Comparable Investigations in Arctic Sea Ice Areas; Bereich Infrastruktur - Antarktisforschung mit vergleichenden Untersuchungen in arktischen Eisgebieten, Meereis-Typen in der Antarktis abgeleitet aus Beobachtungen von satellitengestützten Mikrowellensensoren (SITAnt)

Meereis ist eine der Komponenten des Erdsystems, die die schnellsten Veränderungen während der letzten Dekaden zeigten. Zum Beispiel kontrolliert Meereis die Energie- und Gasflüsse zwischen Ozean und Atmosphäre in den Polargebieten. Aufgrund seines hohen Rückstrahlvermögens reflektiert es kurzwellige Strahlung effizient zurück in den Weltraum und beeinflusst das Ökosystem. Während die Meereisfläche in der Arktis mit etwa -4%/Dekade stark abnimmt, nimmt die Meereisfläche in der Antarktis leicht zu (etwa 1.5%/Dekade). Besonders ausgeprägt ist mit -13/Dekade die Abnahme von dickem, mehrjährigem Meereis in der Arktis. Die Fläche von mehrjährigem Eis in der Arktis kann mit Hilfe von satellitengestützten Mikrowellensensoren beobachtet werden. In der Antarktis ist die Fläche mehrjährigen Eises kleiner als in der Arktis aber mit 3 Millionen Quadratkilometern immer noch bedeutend. Zurzeit existiert keine Methode, um die Verteilung und zeitliche Entwicklung von mehrjährigem Eis in der Antarktis auf jahreszeitlichen oder dekadischen Zeitskalen zu beobachten. In diesem Projekt schlagen wir vor, eine Methode zur Bestimmung antarktischer Meereistypen, vor allem mehrjähriges Eis, zu entwickeln.Nach der Sommerschmelze nimmt der Salzgehalt von mehrjährigem Eis ab und damit ändern sich seine dielektrischen Eigenschaften und Porosität. Dadurch wird es möglich, es mit passiven und aktiven Mikrowellensensoren von anderen Eistypen zu unterscheiden. Die Bedingungen in der Antarktis, wie große Schneedicken, die Eis-Flutungen verursachen können, Schnee Schmelz-Gefrier-Zyklen und Meereisdynamik in der Eisrandzone (was zu verstärkter Rückenbildung, kleineren Schollen und Pfannkucheneis führt), erschweren die Unterscheidung von Meereistypen wie mehrjährigem von erstjährigem Eis. Für die Arktis wurden unlängst Methoden entwickelt, um solche Einflüsse, die zu falscher Eistyp-Klassifikation führen, zu verringern. Wir schlagen vor einen Algorithmus zur Bestimmung von Meereistypen inklusive zweier Korrekturmethoden, die schon an der Universität Bremen auf arktisches Meereis angewendet wurden, an die Bedingungen von antarktischem Meereis anzupassen und zu erweitern. Die vorgeschlagenen Methoden beruhen auf kombinierten Mikrowellen-Radiometer und -Scatterometer Beobachtungen für die Eistyp-Unterscheidung und auf Meereisdrift und atmosphärischen Reanalysedaten für die Korrekturmethoden. Das Ergebnis wir die erste zirkumpolare, langfristige Zeitserie von antarktischen Eistypen sein (mehrjähriges und erstjähriges Eis und potentiell auch junges Eis).

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