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s/metorologie/Meteorologie/gi

Ein System zur Vorhersage von Dürren und zum Wassermanagement in der semiariden Region Ceará - Erkenntnistransfer-Projekt

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.

Relative Feuchte an RBSN Stationen

Messwerte der relativen Feuchte an den DWD Stationen im Regional Basic Synoptic Network der WMO. Erweitert um weitere Stationen der Grundversorgung.

Klimamodell Berlin - Analysekarten 2022

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Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/nutzung/gebaeudehoehen/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2020: Umweltatlas Berlin, Vegetationshöhen. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/biotope/vegetationshoehen/2020/methode/ (Zugriff 16.04.2025)

Modellierungsdaten durchschnittlicher sommerlicher Hitzestress für Freiburg i. Br.

Modellierungsdaten zur mittleren Anzahl an Stunden mit Hitzestress pro Jahr (Mittelwert der Jahre 2019-2022). Hitzestress wird hierbei mit dem Universal Thermal Climate Index (UTCI) dargestellt und 26°C UTCI als Grenzwert genutzt. Der UTCI kombiniert Daten der Lufttemperatur, -feuchte, Windgeschwindigkeit und Strahlung zu einem Werte der "gefühlten" Temperatur. Alle Variablen des UTCI wurden mit Hilfe von KI auf unterschiedlichen räumlichen Auflösungen berechnet und gegen ein Messnetz validiert. Mehr Informationen zu den Modellen und Daten unter https://doi.org/10.5194/gmd-17-1667-2024. Die Berechnung der Daten erfolgte 2024 - eine Aktualisierung ist nicht geplant. Die Daten sind OpenData - Namensnennung: "Professur für Meteorologie, Universität Freiburg".

The forecast data for u component of wind at 850hPa [m/s] from GPC_Offenbach (DWD).

This resource contains the monthly mean u component of wind at 850hPa [m/s] for 6 months. The format of resource is GRIB2. It is provided through the web site of WMO Lead Centre for LRF MME (Long Range Forecast Multi-Model Ensemble) on about the 15th of each month. The web site requests a user account. The Grade A(GPCs) and Grade B(NMHSs, RCCs) users can download the data USAGE: Menu: Data and Plot > Data Exchange > Search/Download. This forecast data is made by GPC_Offenbach (DWD) using an operational seasonal prediction system. For more detailed information about the seasonal forecasts of GPC_Offenbach (DWD) visit the web site http://www.dwd.de/EN/ourservices/seasonals_forecasts/start.html.

The forecast data for precipitation [kg/m^2] from GPC_Offenbach (DWD).

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The forecast data for sea surface temperature [K] from GPC_Offenbach (DWD).

This resource contains the monthly mean sea surface temperature [K] for 6 months. The format of resource is GRIB2. It is provided through the web site of WMO Lead Centre for LRF MME (Long Range Forecast Multi-Model Ensemble) on about the 15th of each month. The web site requests a user account. The Grade A(GPCs) and Grade B(NMHSs, RCCs) users can download the data USAGE: Menu: Data and Plot > Data Exchange > Search/Download. This forecast data is made by GPC_Offenbach (DWD) using an operational seasonal prediction system. For more detailed information about the seasonal forecasts of GPC_Offenbach (DWD) visit the web site http://www.dwd.de/EN/ourservices/seasonals_forecasts/start.html.

The hindcast data for 2m temperature [K] from GPC_Offenbach (DWD).

This resource contains the monthly mean 2m temperature [K] for 6 months. The period of hindcast data is January, 1993 - December, 2019. The format of resource is GRIB2. It is provided through the web site of WMO Lead Centre for LRF MME (Long Range Forecast Multi-Model Ensemble). The web site requests a user account. The Grade A(GPCs) and Grade B(NMHSs, RCCs) users can download the data USAGE: Menu: Data and Plot > Data Exchange > Search/Download. This hindcast data is made by GPC_Offenbach (DWD) using an operational seasonal prediction system. For more detailed information about the seasonal forecasts of GPC_Offenbach (DWD) visit the web site http://www.dwd.de/EN/ourservices/seasonals_forecasts/start.html.

The hindcast data for mean-sea level pressure [Pa] from GPC_Offenbach (DWD).

This resource contains the monthly mean mean-sea level pressure [Pa] for 6 months. The period of hindcast data is January, 1993 - December, 2019. The format of resource is GRIB2. It is provided through the web site of WMO Lead Centre for LRF MME (Long Range Forecast Multi-Model Ensemble). The web site requests a user account. The Grade A(GPCs) and Grade B(NMHSs, RCCs) users can download the data USAGE: Menu: Data and Plot > Data Exchange > Search/Download. This hindcast data is made by GPC_Offenbach (DWD) using an operational seasonal prediction system. For more detailed information about the seasonal forecasts of GPC_Offenbach (DWD) visit the web site http://www.dwd.de/EN/ourservices/seasonals_forecasts/start.html.

The hindcast data for 500hPa geopotential height [gpm] from GPC_Offenbach (DWD).

This resource contains the monthly mean 500hPa geopotential height [gpm] for 6 months. The period of hindcast data is January, 1993 - December, 2019. The format of resource is GRIB2. It is provided through the web site of WMO Lead Centre for LRF MME (Long Range Forecast Multi-Model Ensemble). The web site requests a user account. The Grade A(GPCs) and Grade B(NMHSs, RCCs) users can download the data USAGE: Menu: Data and Plot > Data Exchange > Search/Download. This hindcast data is made by GPC_Offenbach (DWD) using an operational seasonal prediction system. For more detailed information about the seasonal forecasts of GPC_Offenbach (DWD) visit the web site http://www.dwd.de/EN/ourservices/seasonals_forecasts/start.html.

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