The FCSN34 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FC): Aerodrome (VT < 12 hours) A1A2 (SN): Sweden (Remarks from Volume-C: NilReason)
The FCDL40 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FC): Aerodrome (VT < 12 hours) A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: EDVK;KASSEL-CALDEN ;EDMO;OBERPFAFFENHOFEN ;EDLN;MOENCHENGLADBACH ;EDXW;WESTERLAND SYLT ;EDTL;LAHR ;EDTD;DONAUESCHINGEN-VILLINGEN ;EDHI;HAMBURG-FINKENWERDER ;EDHL;LUEBECK BLANKENSEE ;EDFM;MANNHEIM-CITY ;EDHK;KIEL-HOLTENAU ;EDBC;COCHSTEDT ;EDMA;AUGSBURG ;EDVE;BRAUNSCHWEIG WOLFSBURG ;EDQM;HOF-PLAUEN ;EDAC;ALTENBURG-NOBITZ ;EDJA;MEMMINGEN ALLGAU ;EDTY;SCHWAEBISCH HALL ;EDAH;HERINGSDORF ;EDGS;SIEGERLAND ;)
Heftige Niederschlagsereignisse sind für Schäden in Höhe von Milliarden Euros verantwortlich und verursachen jährlich Hunderte von Verletzten und Todesfällen in Europa und weltweit. Eisgewitter im Winter, Hagel, Eisregen, extreme Regenfälle aus Gewittern im Sommer sowie dadurch verursachtes Hochwasser und Erdrutsche sind die schädlichsten Wetterereignisse auf unserem Kontinent mit schweren ökologischen, ökonomischen und sozialen Folgen. Deshalb ist die kurzfristige Vorhersage von Form, Intensität und Verlagerung solcher konvektiven Wolken- und Niederschlagssysteme von großer Bedeutung. Numerische Wettermodelle und Fernerkundungsgeräte, wie z. B. der Niederschlagsradar, liefern fehlerbehaftete Wetterprognosen, da die Mikrophysik von Mischphasenwolken- und Niederschlagsteilchen nur unvollständig beschrieben sind. Vor allem wird eine korrekte Darstellung des Schmelzprozesses von Schnee, Hagel und Graupel für diese Wettersysteme benötigt. Das Ziel des HydroCOMET Projekts ist es, Parametrisierungen der wichtigsten physikalischen Eigenschaften von schmelzenden Eis-Hydrometeoren bereitzustellen. Diese beschreiben die kontinuierlich variierende Form, die Fallgeschwindigkeit und den Flüssigwasseranteil der Hydrometeore während ihres Schmelzens. Weiterhin werden die Auswirkungen von Turbulenz in der Luftströmung und von Kollisionen zwischen dem schmelzenden Hydrometeor und unterkühlten Wassertropfen untersucht. Die Experimente werden im Mainzer vertikalen Windkanal durchgeführt, der eine einzigartige Plattform zur Untersuchung einzelner Wolken- und Niederschlagsteilchen unter realen atmosphärischen Bedingungen darstellt. Die neuen Parametrisierungen der mikrophysikalischen Eigenschaften von schmelzenden Eis-Hydrometeoren aus den HydroCOMET Experimenten werden in Niederschlagsmodellen und Radaralgorithmen verwendet.
Subproject 3 will investigate the effect of shifting from continuously flooded rice cropping to crop rotation (including non-flooded systems) and diversified crops on the soil fauna communities and associated ecosystem functions. In both flooded and non-flooded systems, functional groups with a major impact on soil functions will be identified and their response to changing management regimes as well as their re-colonization capability after crop rotation will be quantified. Soil functions corresponding to specific functional groups, i.e. biogenic structural damage of the puddle layer, water loss and nutrient leaching, will be determined by correlating soil fauna data with soil service data of SP4, SP5 and SP7 and with data collected within this subproject (SP3). In addition to the field data acquired directly at the IRRI, microcosm experiments covering the broader range of environmental conditions expected under future climate conditions will be set up to determine the compositional and functional robustness of major components of the local soil fauna. Food webs will be modeled based on the soil animal data available to gain a thorough understanding of i) the factors shaping biological communities in rice cropping systems, and ii) C- and N-flow mediated by soil communities in rice fields. Advanced statistical modeling for quantification of species - environment relationships integrating all data subsets will specify the impact of crop diversification in rice agro-ecosystems on soil biota and on the related ecosystem services.
Die temperatur- und feuchteabhängige Eisnukleationseffizlenz von verschiedenen Aerosolen kann in Laborexperimenten genau charakterisiert und für die Beschreibung von primärer Eisbildung in numerischen Modellen auf verschiedensten Skalen parametrisiert werden. Wenn diese Effizienten als bekannt vorausgesetzt werden, unter welchen Bedingungen und wie oft tritt heterogene Eisnukleation in den verschiedenen Nukleationsmoden tatsächlich in typischen Mischphasenwolken auf? Dieser Frage wird in diesem Projekt mit dem Modell ICON-LES (der Large Eddy Version des neuen icosahedrischen nichthydrostatischen Modells, welches zurzeit am Deutschen Wetterdienst und dem Max-Planck-Institut für Meteorologie in Hamburg entwickelt wird) nachgegangen. Dieses Modell enthält ein Zwei-Momenten-Wolkenphysikschema und wird durch aerosolspezifische Eisnukleationsparameterisierungen ergänzt werden. Zusätzlich wird eine einfache Diagnostik von Aerosolen in Wolkentropfen eingeführt, um zwischen potentiellen Immersionseiskeimen und interstitiellen eisnukleierenden Partikeln, die als Kontakt- oder Depositionseiskeime dienen können, zu unterscheiden. In idealisierten Simulationen von verschiedenen Mischphasenwolkentypen, die in Europa häufig auftreten (Winternebel, Altostratus, orographische Wolken, hochreichende Konvektion) und unter Benutzung von klimatologischen Aerosolfeldern wird das Auftreten von Immersions-, Depositions- und Kontaktgefrieren und die Werte der Eiskeimkonzentrationen statistisch ausgewertet und mit den Sensitivitätsbereichen der INUIT Labor- und Feldmessgeräten verglichen. Zusätzlich wird das bevorzugte räumliche Auftreten dieser Prozesse (z. B. Kontaktgefrieren in den Einmischbereichen an den Wolkenrändern) analysiert und quantifiziert werden. Das Modellsetup für die Fallstudie der konvektiven Wolke wird mit RP3 abgestimmt, so dass ein Vergleich zwischen dem spektralen und dem Zwei-Momenten- Mikrophysikschema möglich ist. Außerdem wird in diesem Projekt zusammen mit WP-F und WP-L eine Schließungsstudie für die Messungen in der Mittelmeerkampagne durchgeführt. Dabei wird untersucht, welche Parameter zu den größten Unsicherheiten in der Vorwärtsberechnung von potentiellen Eiskeimen führen.
The FCSN32 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FC): Aerodrome (VT < 12 hours) A1A2 (SN): Sweden (Remarks from Volume-C: NilReason)
The FCSN33 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FC): Aerodrome (VT < 12 hours) A1A2 (SN): Sweden (Remarks from Volume-C: NilReason)
Das zukünftige Verhalten des Westantarktischen Eisschilds (WAIS) bleibt eines der kritischsten Unbekannten bei globalen Klima- und Meeresspiegelvorhersagen (IPCC, 2014). Vergangene Super-Warmperioden während des Plio- und Pleistozäns könnten als Analoga für Klimaszenarien dienen, die für die kommenden Jahrzehnte und Jahrhunderte vorhergesagt werden. Modellstudien legen nahe, dass Temperaturanomalien während dieser Zeiträume zu einem teilweisen oder vollständigen WAIS-Kollaps führten. Es fehlen jedoch noch eisproximale geologische Beweise solcher möglichen Zusammenbrüche. Während der IODP Exp. 379 konnten wir Bohrkerne von zwei Standorten bergen, die diese Intervalle abdecken. Insbesondere wird die Intensität der Eisentladung (Quantifizierung von Eisschutt; IRD) an 571 Proben untersucht. Ferner werden Indikatoren für die Sedimentherkunft und den möglichen Kollaps an ausgewählten Proben bestimmt, um die ost- und westantarktischen IRD-Quellen (Mineralogie und Ar-Ar-Datierung) zu unterscheiden. Die analytischen Arbeiten für das Projekt werden von studentischen Hilfskräften durchgeführt, die die Möglichkeit haben, Abschlussarbeiten zu verfassen. Die erzeugten Daten werden für die Datenintegration mit IODP-Projektpartnern, die Synthese und die endgültige Veröffentlichung verwendet.
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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| Civil society | 2 |
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| Chemical compound | 3 |
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