Das hier beantragte Wissenstransferprojekt soll die Anwendungsreife von Ergebnissen aus zwei früheren DFG-Forschungsprojekten zu Wasserbewirtschaftungsfragen in semi-ariden Regionen erreichen. Der Fokus wird dabei auf der Methodenübertragung und Ergebnisnutzung für die Entwicklung eines Dürrevorhersage und -managementsystems liegen. Die hier erwähnten DFG-Projekte sind: Sediment Export from large Semi-Arid catchments: Measurements and Modelling), und Generation, transport and retention of water and suspended sediments in large dryland catchments: Monitoring and integrated modelling of fluxes and connectivity phenomena. Der Praxispartner ist die Behörde für Meteorologie und Wasserressourcen des Bundesstaates Ceara (FUNCEME) im Nordosten Brasiliens. Diese führt auch Prognosen für das wasserwirtschaftliche System Cearas durch, welches durch eine stark negative klimatische Wasserbilanz und mehrere tausend (meist kleine) Stauseen gekennzeichnet ist. Es ist vorgesehen, das existierende Wasserbewirtschaftungssystem SIGA von FUNCEME mit dem prozessbasierten hydrologischen Modell WASA-SED zu kombinieren. Das WASA-SED Modell, welches aus den o.g. DFG-Projekten stammt, wurde spezifisch für semiaride meso-skalige Einzugsgebiete konzipiert und entwickelt. Damit werden die charakteristischen hydrologischen Prozesse, einschließlich von Transport- und Konnektivitätsphänomenen im Gewässernetz und den Stauseen simuliert. Die geplanten Arbeiten sind in verschiedene Ebenen gruppiert: (1) Integration des WASA-SED-Modells mit dem SIGA-System um den regionalen Wasserbehörden und Flussgebietskommissionen eine direkte Information über aktuelle und prognostizierte Werte der Stauseefüllungen, Abflüsse an bestimmten Flussabschnitten und anderen Wasserressourcen zu ermöglichen; (2) Effiziente Kommunikation der Ergebnisse mit verschiedenen Stakeholdergruppen und Möglichkeit zur Weiternutzung der Ergebnisse. (3) Anwendung von WASA-SED im Vorhersagemodus, d.h. Nutzung von kurzfristigen und saisonalen meteorologischen Vorhersagen zur Prognose der Wasserverfügbarkeit bei unterschiedlichen Vorhersagezeiträumen. (4) Nutzung der prozess-basierten Struktur von WASA-SED um Effekte sich ändernder Randbedingungen zu untersuchen, besonders bzgl. des dichten Netzes aus Stauanlagen. Wir erwarten aus dem Projekt auch Impulse für neue Forschungsfragen als Ergebnis der Integration der Wasserbewirtschaftung und -infrastruktur in das Modellsystems, so evtl.: (1) Untersuchung und Modellierung der saisonalen Dynamik der Verluste in semiariden Flusssystemen und Ableitung eines dafür geeigneten Abflussroutingansatzes; (2) Quantifizierung und Modellierung der hydro-sedimentologischen Konnektivität in komplexen, vom Menschen stark geformten Hydrosystemen, einschließlich der Effekte des dichten Stauseenetzes, Wasserüberleitungen und der teilweise künstlich verbundenen Teileinzugsgebiete.
The UAGL71 TTAAii Data Designators decode as: T1 (U): Upper air data T1T2 (UA): Aircraft reports A1A2 (GL): Greenland T1T2ii (UA71): Special aircraft reports, related to volcanic ash (Remarks from Volume-C: NilReason)
Dieses Projekt befasst sich mit der Einrichtung eines Datenmanagementsystems (aufbauend auf ein bereits bestehendes; im TR32). Dieses System ist in der Lage, große Mengen an Forschungsdaten zu speichern und zur Verfügung zu stellen. Es ermöglicht eine genaue Datencharakterisierung über eine flexible, jedoch standardisierte und benutzeroberflächenunabhängige Metadatenstruktur. Datensäte können Digitale Objekt Identifier (DOI) erhalten. Alle raumbezogenen Daten des SFB werden über ein WebGIS zugänglich sein. Die Daten der Wetterstationen (Z03) werden entsprechend gängiger Standards im System integriert. Eine weitere Aufgabe dieses Projekts besteht in der Analyse raumbezogener Daten für die gemeinsamen Forschungsgebiete des SFB.
The ISND33 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISN): Synoptic observations from fixed land stations at non-standard time (i.e. 01, 02, 04, 05, ... UTC) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (Remarks from Volume-C: NATIONAL AUTOMATIC SYNOP)
The ISND82 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISN): Synoptic observations from fixed land stations at non-standard time (i.e. 01, 02, 04, 05, ... UTC) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (Remarks from Volume-C: NATIONAL AUTOMATIC SYNOP)
DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]
Die Auswirkungen von flüchtigen organischen Verbindungen (VOC) auf die Luftqualität und damit auf die Gesundheit der Menschen auf lokaler oder regionaler Skala sind direkt offenkundig durch die schädlichen Effekte auf die Lebenswelt. Noch bedeutender ist die kritische Rolle, die VOC in chemischen Prozessen der Atmosphäre einnehmen. Die Bildung vieler sekundärer organischer Schadstoffe in der Atmosphäre wie Ozon, Peroxide, Aldehyde, Peroxyacetylnitrate und sekundäre organische Aerosole hängt entscheidend von der Verfügbarkeit der VOC und ihrer Vorläufersubstanzen ab. Wir planen die Messung von Isotopenverhältnissen und Konzentrationen spezifischer VOC in der Abluft großer Ballungszentren (MPC) in Europa und Asien durch Einsatz des Luftprobensammlers MIRAH auf den HALO-Missionen EMeRGe-EU und EMeRGe-Asia. Die Luftproben werden im Labor mittels Gaschromatographie-Verbrennungs-Isotopen-Massenspektrometrie analysiert. Isotopenverhältnisse in VOC sind wertvolle Indikatoren zur Untersuchung von Reaktionen, die derzeitigen Messverfahren nicht direkt zugänglich sind. Transport- und Mischungsprozesse in der Atmosphäre können damit visualisiert werden, wertvolle Information über dominante Prozesse, an denen VOC beteiligt sind, gewonnen werden. Bereits in den letzten HALO-Missionen, TACTS/ESMVal und den beiden OMO-Missionen, konnten wir zeigen, dass die beantragte Messmethode ein sensitives Werkzeug ist, z.B. für Quellstudien von VOC, zur Ableitung von Transportwegen und deren Einfluss auf die Verteilung der VOC, zur Abschätzung des Mischungsgrads, der Unterscheidung zwischen dynamischen und chemischen Prozessen, als auch zur Untersuchung atmosphärischer Umwandlung und Verweilzeit spezifischer VOC. Die Wertstellung dieser Ergebnisse wird sogar noch gesteigert durch den Vergleich mit Ergebnissen aus 3-dimensionalen Chemie-Transport-Modellen. Die folgenden geplanten wissenschaftlichen Zielsetzungen betten sich in die übergreifenden Ziele von EMeRGe-EU and EMeRGe-ASIA: (1) Messung der Zusammensetzung der in Europa und Asien entspringenden Schadstofffahnen und Bestimmung des Beitrags bestimmter VOC an der Zusammensetzung der Atmosphäre; (2) Bestimmung der weitreichenden Luftverschmutzung sowie deren Einfluss auf die Verteilung bestimmter VOC; (3) Identifizierung möglicher Unterschiede im Transport und der Umwandlung von VOC, die mit besonderen einzigartigen Charakteristiken europäischer und asiatischer MPCs verbunden sind; (4) Identifizierung von Oxidations- und Zwischenprodukten des VOC-Abbaus; (5) Informationsgewinnung über Oxidationswege durch Messung von Vorläufer- und Oxidationsprodukten; (6) Altersbestimmung von Luftmassen in unterschiedlichen Stadien der Schadstofffahnen; (7) Gegenüberstellung photochemischer Prozessierung gegen Transport und Mischung; (8) Verbindung der Informationen aus Isotopenverhältnissen mit bestimmten regionalen meteorologischen Daten; (9) Bereitstellung der Messdaten für Chemietransportmodelle.
DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]
postprocessed (downscaled an bias corrected) daily means of 2-meter-air-temperature, global radiation and daily amount of precipitation; based on regional climate projections; focussed on the period 1951-2100; gridded with 5 km horizontal spatial resolution; refers to Germany and hydrological catchment areas of Danube, Rhine, Elbe and Odra; was founded by KLIWAS (Impacts of climate change on Waterways and Navigation); provided by Department Climate and Environment Consultancy of Deutscher Wetterdienst
Global change not only affects the long-term mean temperature, but may also lead to further changes in the frequency distribution and especially in their tails. The study of the whole frequency distribution is important as, e.g., heat and cold waves are responsible for a considerable part of morbidity and mortality due to meteorological events. Daily datasets are essential for studying such extremes of weather and climate and therefore the basis for political decisions with enormous socio-economic consequences. Reliably assessing such changes requires homogeneous observational data of high quality. Unfortunately, however, the measurement record contains many non-climatic changes, e.g. homogeneities due to relocations, new weather screens or instruments. Such changes affect not only the means, but the whole frequency distribution. To increase the quality and reliability of global daily temperature records, we propose to develop an automatic homogenisation method for daily temperature data that corrects the frequency distribution. We propose to describe homogenisation as an optimisation problem and solve it using a genetic algorithm. In this way, entire temperature networks can be homogenised simultaneously leading to an increase in sensitivity, while avoiding setting false (spurious) breaks. By not homogenising the daily data directly, but by homogenising monthly indices (probably the monthly moments), the full power and understanding of monthly homogenization methods can be carried over to the homogenisation of daily data. Furthermore, in an optimisation framework, the optimal temporal correction scale can be determined objectively and straightforwardly, that is whether the corrections are best applied annually (all twelve months get the same correction), semi-annually, seasonally or monthly. All three aspects are new: the simultaneous homogenisation of an entire network, the objective selection of the degrees of freedom of the adjustments and of the temporal averaging scale of the correction model. This new method will be applied to homogenise the temperature datasets of the International Surface Temperature Initiative. This large dataset necessitates an automatic homogenisation method. To validate the method, we will generate an artificial climate dataset with known inhomogeneities. To be able to generate such a validation dataset with realistic inhomogeneities, we need to understand the nature of inhomogeneities in daily data much better. Therefore, we intend to collect and study parallel measurements (two set-ups at one location), which allow us to study the changes in the frequency distribution if one set-up is replaced by the other. Finally, we will study and quantify the uncertainties due to persistent errors remaining in the dataset after homogenisation and utilise this to improve the accuracy of the homogenisation algorithm. The knowledge of uncertainties is also indispensable for climatologists using the homogenised data.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 8224 |
| Europa | 291 |
| Global | 56 |
| Kommune | 3 |
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| Type | Count |
|---|---|
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