s/meteorologische-untersuchung/Meteorologische Untersuchung/gi
Stabil geschichtete atmosphärische Strömungen sind typischerweise durch schwache, intermittierende und anisotrope Turbulenzen, Gravitationswellen, Low-Level-Jets und Kelvin-Helmholtz-Instabilitäten gekennzeichnet. Diese Phänomene erschweren maßgeblich sowohl zuverlässige numerische Simulationen als auch Messungen stabiler Grenzschichten (SBL). Auch wird die Physik der Intermittenz von Turbulenz nicht ausreichend verstanden. Das führt unter anderem zu speziellen Problemen in der Darstellung der stabilen atmosphärischen Grenzschicht in Wetter- oder Klimamodellen. Es ist das Ziel des Projekts, das physikalische Verständnis der Intermittenz von Turbulenz unter sehr stabilen Bedingungen zu verbessern. Dazu sollen neue statistische Methoden zur Analyse von existierenden Datensätzen mit stabil geschichtetem Hintergrund nebst neuen stochastischen Parametrisierungen für die SBL entwickelt und in Wetter- oder Klimamodellen genutzt werden. Die Identifikation spezifischer physikalischer Mechanismen intermittierender Turbulenz wird durch eine Vielzahl nichtturbulenter Bewegungen in stabil geschichteten atmosphärischen Strömungen erschwert. Letztere können beispielsweise Sägezahn-Konvektionsmuster, Wellen oder Mikrofronten aufweisen. Es gibt Hinweise darauf, dass solche Bewegungen Auslöser für Intermittenz von Turbulenz sein können, jedoch fehlen Kenntnisse über die Art der Bewegungen und in welchem Ausmaß sie turbulentes Mischen beeinflussen. Einige Fallstudien deuten darauf hin, dass es ein Wechselspiel zwischen großskaligen atmosphärischen Strömungsmerkmalen (auf sogenannten Submesoskalen) und dem Einsetzen von Turbulenz gibt. Um unterschiedliche physikalische Mechanismen turbulenten Mischens zu untersuchen, werden wir mit statistischen Methoden geeignete stochastische Parametrisierungen entwickeln. Ansätze wie Hidden-Markov-Modelle und nichtstationäre, multivariate, autoregressive Faktormodelle (VARX) sollen die Interaktion zwischen niederfrequenten und turbulenten Bewegungen bestimmen. Statistische Methoden erlauben eine Datentrennung in Hinblick auf metastabile Zustände, wie etwa ruhige und turbulente Perioden in einer geschichteten Atmosphäre. Unsere spezifischen Zielsetzungen sind:1. Neuartige Anwendung meteorologischer Zeitreihenanalysetechniken auf existierende Datensätze mit dem Ziel, die Nichtstationarität der Interaktion zwischen nichtturbulenten Bewegungen und Turbulenz in der sehr stabilen Grenzschicht zu untersuchen.2. Identifikation von Interaktions-Regimen zwischen verschiedenen Bewegungsskalen nebst Charakterisierung turbulenter Transporteigenschaften in verschiedenen Regimes.3. Entwicklung stochastischer Modelle für sehr stabile intermittierende Turbulenz. Hier sollen bisherige Erkenntnisse über physikalische Abhängigkeiten der Intermittenz verwendet werden.4. Verwendung der stochastischen Modelle zur Erzeugung realistischer Einströmungen als Eingabe von Large-Eddy-Simulationen mit dem Ziel intermittierende Turbulenz zu generieren.
Aufbau und Betrieb eines Farbdisplaysystems mit Videospeicher zur Darstellung und interaktiven Manipulation von Bildsequenzen und Einzelbildern. Meteorologische Satellitendaten (METEOSAT, GOES, TIROS-N) werden fuer die Untersuchung dynamischer Prozesse in der Atmosphaere quantitativ ausgewertet. Dafuer steht ein Programmsystem im Grossrechner Amdahl 470 V/6 zur Verfuegung, das interaktiv von der Bedienkonsole am Arbeitsplatz kommandiert wird und ueber einen Prozessrechner das gesamte Videosystem steuert. Dieses interaktive System fuer meteorologische Bilddatenverarbeitung (IMB) bietet das folgende Spektrum an Verarbeitungsmoeglichkeiten: a) Bilddaten-Eingabe von Digitalband, Aufgabe auf Digitalband, Videokassette oder Hardcopy, Bildschirm-Display. b) Schwarz/Weiss- und Farb-(Pseudo-/Falschfarben-)Display. c) Grafik-Ueberlagerung der Bilddaten. d) Navigation der Bilddaten fuer geostationaere Satelliten (METEOSAT, GOES). Zuordnung von geographischen Koordinaten zu Satelliten- und Bildschirm-Koordinaten. e) Windvektorberechnung und Wolkenhoehenbestimmung.
Das Klima, der Boden und die naturräumliche Gliederung bilden die Grundlage für die Bewertung und Beurteilung von landwirtschaftlichen Gebieten hinsichtlich ihrer Produktionsfaktoren und Ertragsfähigkeit. Das Material enthält Darstellungen der Standortfaktoren, gegliedert nach landwirtschaftlichen Vergleichsgebieten und Gemeinden aus betriebswirtschaftlicher Sicht. Für den Freistaat Sachsen werden die Einflüsse von Boden, Klima und Höhenlage auf Regionen bezogen dargestellt. Diese Regionen sollen "Landwirtschaftliche Vergleichsgebiete" sein, die auf der Grundlage von vergleichbaren Standortvoraussetzungen für die landwirtschaftliche Erzeugung basieren. Die Einteilung Sachsens in insgesamt zwölf landwirtschaftliche Vergleichsgebiete erfolgte in Anlehnung an die naturräumliche Gliederung Deutschlands. Des weiteren wurden auch meteorologische Daten auf der Basis langjähriger Mittel und die Ergebnisse der Reichsbodenschätzung, sowie die Hangneigungsklassen, Untersuchungen zur verfügbaren Feldkapazität und phänologische Daten bei der Einteilung berücksichtigt. Ausgewählte Angaben zur Entwicklung der Struktur der landwirtschaftlichen Unternehmen lassen im Hinblick auf das Zusammenwirken von Standortfaktoren und Faktorausstattungen weitere Aussagen im Sinne von Synergieeffekten innerhalb und zwischen den Regionen für eine differenzierte Betrachtung der wirtschaftlichen Tätigkeit erkennen.
Niedrige Wolken sind Schlüsselbestandteile vieler Klimazonen, aber in numerischen Modellen oft nicht gut dargestellt und schwer zu beobachten. Kürzlich wurde gezeigt, dass sich während der Haupttrockensaison im Juni und September im westlichen Zentralafrika eine ausgedehnte niedrige Wolkenbedeckung (engl. „low cloud cover“, LCC) entwickelt. Eine derart wolkige Haupttrockenzeit ist in den feuchten Tropen einzigartig und erklärt wahrscheinlich die dichtesten immergrünen Wälder in der Region. Da paläoklimatische Studien auf eine Instabilität hinweisen, kann jede Verringerung des LCC aufgrund des Klimawandels einen Kipppunkt für die Waldbedeckung darstellen. Daher besteht ein dringender Bedarf, das Auftreten, die Variabilität und die bioklimatischen Auswirkungen des LCC in westlichen Zentralafrika besser zu verstehen.Um diese Ziele zu erreichen, wurde ein Konsortium aus französischen, deutschen und gabunischen Partnern aufgebaut, zu dem Meteorologen, Klimatologen und Experten für Fernerkundung und Waldökologie gehören. Die meteorologischen Prozesse, welche die Bildung und Auflösung der LCC im Tagesgang steuern, werden anhand von zwei Ozean-Land-Transekten auf der Grundlage einer synergistischen Analyse von historischen In-situ Beobachtungen, von Daten einer Feldkampagne und anhand von atmosphärischen Modellsimulationen untersucht. Die Ergebnisse werden mit einem kürzlich entwickelten konzeptionellen Modell für LCC im südlichen Westafrika verglichen.Die intrasaisonale bis interannuale Variabilität des LCC wird durch die Analyse von In-Situ-Langzeitdaten und Satellitenschätzungen quantifiziert. Unterschiede im Jahresgang des LCC (d.h. jahreszeitlicher Beginn und Rückzug, wolkenarme Tage) und die Ausdehnung ins Inland werden dokumentiert. Ansätze, die auf Wettertypen und äquatorialen Wellen basieren, werden verwendet, um intrasaisonale Variationen des LCC zu verstehen. Die Auswirkungen lokaler und regionaler Meeresoberflächentemperaturen auf die LCC-Entwicklung und ihre Jahr-zu-Jahr Variabilität werden bewertet, wobei statistische Analysen und spezielle Sensitivitätsversuche mit einem regionalen Klimamodell verknüpft werden.Schließlich wird der Einfluss von LCC auf die Licht- und Wasserverfügbarkeit bzw. die Waldfunktion anhand von In-Situ-Messungen untersucht. Die Ergebnisse werden mit Messungen aus der nördlichen Republik Kongo, wo die Trockenzeit sonnig ist, sowie mit einem einfachen Wasserhaushaltsmodells, das an die Region angepasst ist, verglichen. Die Wasserhaushaltsanalysen sollen die Kompensations- oder Verstärkungseffekte von Regen im Vergleich zur potenziellen Evapotranspiration, beide moduliert durch die LCC, auf das Wasserdefizit aufzeigen.Die Ergebnisse von DYVALOCCA werden zum ersten konzeptionellen Modell für Wolkenbildung und -auflösung im westlichen Zentralafrika führen und eine Hilfestellung für die Bewertung von Klimawandel-Simulationen mit Blick auf potentielle Kipppunkte für die immergrünen Regenwälder in der Region geben.
In dem Vorhaben werden die Auswirkungen extrem trocken-warmer Witterungsverhältnisse auf das Wachstum von Fichten und Buchen unter Berücksichtigung des Baumalters und des Standorts retrospektiv untersucht. Dazu werden im Südschwarzwald Untersuchungsbäume entlang von Höhengradienten jeweils auf einem Sommer- und einem Winterhang ausgewählt. Um Unterschiede in den chemischen und physikalischen Bodeneigenschaften gering zu halten sollen alle Untersuchungsstandorte einen ähnlichen Substratcharakter besitzen. Das jährliche bzw. periodische Höhen- und Dickenwachstum der Untersuchungsbäume wird mittels Stammanalyse retrospektiv erhoben. Die auf diese Weise gewonnenen Radial- und Höhenzuwachsreihen werden zur statistischen Analyse der Wachstumsreaktionen einzeln und in Kombination untersucht. Die zur Analyse der Zusammenhänge zwischen Witterung und Zuwachs notwendigen meteorologischen Messreihen von geeigneten Stationen aus dem amt-lichen Messnetz werden vom Deutschen Wetterdienst bezogen. Der Einfluss des Baumalters bzw. -entwicklungsstandes auf die Sensitivität und das Regenerationsvermögen bezüglich Trockenstress wird anhand des Vergleichs zwischen jüngeren und älteren Untersuchungs-bäumen analysiert. Aus der Kenntnis baumarten- und standortspezifischer Zuwachsreaktionen auf Trockenstress ergeben sich erweiterte Interpretationsmöglichkeiten für die räumliche Differenzierung der Gefährdung von Wäldern. Die Untersuchung der zeitlichen Dynamik des Klima-Zuwachs-Systems auf der Grundlage langfristiger dendrometrischer Messreihen gewinnt angesichts der rasanten Umweltveränderungen zunehmend an Bedeutung.
Es sollen die Glieder der Wasserhaushaltsgleichung in dem unbelasteten Einzugsgebiet der Grossen Ohe/Bayer. Wald ermittelt werden mit meteorologischen, klimatologischen und hydrometrischen Untersuchungen; ebenso laufen standort- und bodenkundliche sowie biologische, quantitative und qualitative Gewaesseruntersuchungen. Das Einzugsgebiet dient langfristig als Repraesentativgebiet.
Arktischer Permafrost und sibirische Feuchtgebiete stellen global wichtige Quellen für das Treibhausgas Methan dar. Bei weiterer Klimaerwärmung werden die Emissionen zunehmen. Da nur sehr wenige kontinuierliche Methan-Messstationen in der russischen Arktis und Sibirien vorhanden sind, dienen sie als Ausgangspunkt für Schätzungen der Emissionen auf regionalen Skalen. Gleichzeitig tragen kleinskalige Heterogenitäten der Landschaft wesentlich an Unsicherheit zur Abschätzung von Methan-Flüssen bei. Zeitlich und räumlich hochaufgelöste Methanflüsse und Wärme- und Feuchtebilanzen sind nur mit einer Kombination von mehreren Messmethoden möglich. Dieser Mangel an hochaufgelösten Datensätzen behindert die Weiterentwicklung und Validierung der Simulation des Zusammenhangs von Landbedeckung und Emissionen.Das Projekt MICHAEL hat als Ziele i) die Erhebung eines zeitlich und räumlich hochaufgelösten Datensatzes von Methan-Emissionen, turbulenten Wärmeflüssen und der Methan-Isotopen-Verteilung mit neuen und traditionellen Beobachtungsmethoden und ii) die Weiterentwicklung von Land-Oberflächen-Modellen und Parametrisierungen zur besseren Berücksichtigung von Landschafts-Inhomogenitäten. Dafür werden an zwei Orten Messkampagnen durchgeführt, nämlich an der Samoylov-Station im Lena-Delta und Mukhrino, zentral in Westsibirien gelegen. Der besondere Fokus liegt auf kleinskaliger Variabilität und dem Einfluss von verschiedenen Landschafts-Strukturen auf die Atmosphäre. Bodengestützte Eddy-Kovarianz (EC)- und Kammer-Messungen werden ergänzt mit zusätzlichen boden- und fluggestützten Messungen mit unbemannten Flugsystemen (UAS) von meteorologischen Parametern und Bodeneigenschaften, Wärme- und Methanflüssen, sowie Profilen der Methankonzentration und –isotopie. Drei UAS werden eingesetzt: Ein Flächenflugzeug für meteorologische Messungen und Strahlung, ein Quadrocopter für Vertikalprofile der Methankonzentration und –isotopie durch Analyse von Luftproben, und ein Kipprotor-System für Methan-Flüsse. Die UAS werden abhängig von Windrichtung, Stabilität und Oberfläche in einem Radius von 10 km um die Observatorien eingesetzt. Damit werden die Genauigkeit von traditionellen EC- und Kammer-Messungen und Ansätze zur Skalierung bewertet.Mit numerischen Simulationen wird die 3D-Variabilität von Methan-Emissionen in die Atmosphäre berechnet. Die zusätzlich entwickelte Land-Oberflächen-Modellierung berücksichtigt Austauschprozesse über inhomogenen Oberflächen. Die Ergebnisse der Simulationen werden mit Messdaten bewertet, und der Einfluss von räumlichen Inhomogenitäten auf die Atmosphäre wird bestimmt.
Untersuchung klimarelevanter Prozesse im mesoskaligen Bereich durch die Erfassung meteorologischer Groessen und Spurenstoffe mit Hilfe von bodengebundenen, flugzeug-, ballon- oder satellitengetragenen Instrumenten. Dazu gehoeren die Entwicklung und Erprobung neuer Verfahren und Messgeraete zur Fernerkundung atmosphaerischer Parameter. Mit Ballonmessungen werden die photochemischen Umsetzungen und der Tagesgang von Spurenstoffen in der Atmosphaere verfolgt. Beitraege zu umweltrelevanten Problemen (z.B. Ozonloch) ergeben sich aus den bodengebundenen Spurengasmengen. Teilziele sind: Einsatz von Michelson-Interferometern, Erprobung bodengebundener Fernmessverfahren fuer Messungen in der Troposphaere (SODAR, RADAR, RASS), Verfahren zur Gewinnung von Landoberflaechenparametern, meteorologischen Vertikalprofilen und Spurengasverteilungen aus Satellitendaten, Untersuchung von Transportvorgaengen und zeitlichem Verlauf von Konzentrationsaenderungen und photo-chemischen Umsetzungen.
Die ständige Weiterentwicklung und Verbesserung der Wetter- und Klimamodelle stellt die Fernerkundung der Atmosphäre vor große Herausforderungen. Für die Evaluierung der Modelle werden immer besser aufgelöste Messungen und Methoden benötigt. Herkömmliche Ansätze scheitern hier vor allem an fehlenden kontinuierlichen Beobachtungen der Temperatur und Feuchte bei allen Wetterbedingungen und insbesondere bei Regen. Ein Windprofiler ist allerdings auch bei solchen Bedingungen in der Lage Vertikalinformationen der Temperatur- und Feuchtegradienten zu messen. Der hier vorgeschlagene neuartige Ansatz aus einer Synergie aus Windprofiler (inklusive Radio Acoustic Sounding System), Ramanlidar, Mikrowellenradiometer und Wolkenradar ermöglicht eine automatisierte und kontinuierliche Erstellung von Temperatur- und Feuchteprofilen sogar bei Niederschlägen. Die zu verwendende variationelle Methode (optimale Schätzung, in engl. â€Ìoptimal estimationâ€Ì) bietet dabei ein robustes Hilfsmittel für die Kombination mehrerer Messgeräte unter Einbeziehung der Unsicherheiten der einzelnen Systeme. Bei der optimalen Schätzung wird ein vorgegebener Anfangszustand (z.B. die Klimatologie des Standorts oder der letzte bekannte Zustand) so lange iterativ variiert, bis er mit den Beobachtungen der verschiedenen Messgeräte innerhalb der Unsicherheiten übereinstimmt. Die Methode ermöglicht auch eine ausführliche Analyse der Unsicherheiten der Resultate und eine Einschätzung der Beiträge der einzelnen Geräte.Die langen Zeitreihen an Daten und die Kombination an sich ergänzenden Messinstrumenten, insbesondere mit dem 482 MHz Windprofiler am Meteorologischen Observatorium Lindenberg â€Ì Richard Aßmann Observatorium (MOL-RAO), sind einzigartig. Der Antragsteller kann hier seine umfangreichen Erfahrungen mit Instrumentensynergie und der Entwicklung von Algorithmen zur Ableitung atmosphärischer Variablen einbringen, um eine kontinuierliche Zeitreihe von Temperatur- und Feuchteprofilen mit bisher nicht erreichter Genauigkeit innerhalb und oberhalb von Wolken und insbesondere bei Niederschlag zu erstellen. Die thermodynamischen Profile bieten die ideale Möglichkeit, die Verdunstungsraten und die daraus resultierende Abkühlung mit einer verbesserten Genauigkeit zu quantifizieren. Die Unsicherheiten, die durch ungenaue Profile der relativen Feuchte und Temperatur entstehen, werden mit Hilfe von Simulationen abgeschätzt. Langzeitbeobachtungen an MOL-RAO werden genutzt, um aussagekräfige Statistiken über die Verdunstungs- und Abkühlungsraten zu erstellen. Die Ergebnisse werden für verschiedene Bedingungen wie stratiformen und konvektiven Niederschlag und für verschiedenen Jahreszeiten evaluiert. Dies wird den Modellieren helfen, die Parametrisierungen der Verdunstungsraten in kleinskaligen Modellen zu evaluieren.
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