Exposure to ultrafine aerosol particles (UFPs) can cause adverse effects on human health, local environment and climate. Air traffic is associated with the emission of high numbers of UFPs, which results in increased UFP number concentrations close to airports. So far, the spatial distribution and variability of UFPs is poorly understood in the atmospheric boundary layer. The uncrewed aerial system (UAS) ALADINA (Application of Lightweight Aircraft for Detecting In-situ Aerosols, e.g. Altstädter et al., 2015) was operated close to the largest airport in Germany at Frankfurt airport (FRA) between 11 and 19 October 2024. The dataset provides airborne in-situ observations of the spatial distribution of aerosol particle number concentration with different sizes and meteorological parameters of temperature, humidity, wind, surface temperature and short-wave irradiance, as well as accurate position and orientation of ALADINA. Data are available from 26 measurement flights, comprising a number of 122 vertical profiles between ground and a maximum altitude of 750 m above mean sea level (ASL) and about 70 horizontal legs at different but constant altitude, e.g. in 100 m altitude intervals. Details about the ALADINA measurements will be provided in a publication (Harm-Altstädter et al., in prep.) soon.
Exposure to ultrafine aerosol particles (UFPs) can cause adverse effects on human health, local environment and climate. Air traffic is associated with the emission of high numbers of UFPs, which results in increased UFP number concentrations close to airports. So far, the spatial distribution and variability of UFPs is poorly understood in the atmospheric boundary layer. The uncrewed aerial system (UAS) ALADINA (Application of Lightweight Aircraft for Detecting In-situ Aerosols, e.g. Altstädter et al., 2015) was operated close to the largest airport in Germany at Frankfurt airport (FRA) between 11 and 19 October 2024. The dataset provides airborne in-situ observations of the spatial distribution of aerosol particle number concentration with different sizes and meteorological parameters of temperature, humidity, wind, surface temperature and short-wave irradiance, as well as accurate position and orientation of ALADINA. Data are available from 26 measurement flights, comprising a number of 122 vertical profiles between ground and a maximum altitude of 750 m above mean sea level (ASL) and about 70 horizontal legs at different but constant altitude, e.g. in 100 m altitude intervals. Details about the ALADINA measurements will be provided in a publication (Harm-Altstädter et al., in prep.) soon.
Ziel ist es, die räumliche Verteilung und zeitliche Variabilität der Niederschlagsaktivität, der Niederschlagsmenge und der Verdunstung, des atmosphärischen Stoffeintrags, bedingt durch biogene und anthropogene Emissionen, der bestimmenden meteorologischen Parameter wie Wolkenbedeckungsgrad und -typ, Temperatur, Wind und turbulente Flüssein der planetaren Grenzschicht für zukünftige Zeiträume abzuschätzen, die durch den globalen Wandel und durch regionale Veränderungen bedingt sind. Die Ergebnisse dienen als Randbedingungen für hydrologische Modelluntersuchungen zum Wasserkreislauf und zur ökonomischen und ökologischen Bewertung der absehbaren oder angestrebten regionalen Entwicklung der Wasserbevorratung und -bewirtschaftung im mittleren Elbebereich. Die zu erwartenden Klimaänderungen sollen exemplarisch innerhalb der Zeiträume 2000 bis 2025 (Prognoseziel I) und 2026 bis 2050 (Prognoseziel II) beschrieben werden. Dabei soll in entsprechenden Szenarien der Strukturwandel im Elbe-, Havel-, Spree- und Unstrutraum berücksichtigt werden, der in dem gegebenen Zeitrahmen politisch, ökonomisch und ökologisch zu erwarten ist. Die absehbaren Veränderungen werden in kategorisierter Bodennutzung und in Schadstoffemissionskatastern festgehalten. Teilvorhaben: Bestimmung von Großwetterlagen und dynamischen Kenngrößen zur Klimacharakterisierung; Episodenrechnungen mit dem Lokalmodell des Deutschen Wetterdienstes; Synthese und Analyse von Wolkenarten, Niederschlag und Verdunstung aus Zeitreihen von Satellitenmessungen und konventionellen Beobachtungen; Nutzungszugang zu langjährigen Fernerkundungsdaten durch alle GLOWA-Projekte; Diagnose und Prognose der Deposition mit einem chemischen Transportmodell.
Exposure to ultrafine aerosol particles (UFPs) can cause adverse effects on human health, local environment and climate. Air traffic is associated with the emission of high numbers of UFPs, which results in increased UFP number concentrations close to airports. So far, the spatial distribution and variability of UFPs is poorly understood in the atmospheric boundary layer. The uncrewed aerial system (UAS) ALADINA (Application of Lightweight Aircraft for Detecting In-situ Aerosols, e.g. Altstädter et al., 2015) was operated close to the largest airport in Germany at Frankfurt airport (FRA) between 11 and 19 October 2024. The dataset provides airborne in-situ observations of the spatial distribution of aerosol particle number concentration with different sizes and meteorological parameters of temperature, humidity, wind, surface temperature and short-wave irradiance, as well as accurate position and orientation of ALADINA. Data are available from 26 measurement flights, comprising a number of 122 vertical profiles between ground and a maximum altitude of 750 m above mean sea level (ASL) and about 70 horizontal legs at different but constant altitude, e.g. in 100 m altitude intervals. Details about the ALADINA measurements will be provided in a publication (Harm-Altstädter et al., in prep.) soon.
Exposure to ultrafine aerosol particles (UFPs) can cause adverse effects on human health, local environment and climate. Air traffic is associated with the emission of high numbers of UFPs, which results in increased UFP number concentrations close to airports. So far, the spatial distribution and variability of UFPs is poorly understood in the atmospheric boundary layer. The uncrewed aerial system (UAS) ALADINA (Application of Lightweight Aircraft for Detecting In-situ Aerosols, e.g. Altstädter et al., 2015) was operated close to the largest airport in Germany at Frankfurt airport (FRA) between 11 and 19 October 2024. The dataset provides airborne in-situ observations of the spatial distribution of aerosol particle number concentration with different sizes and meteorological parameters of temperature, humidity, wind, surface temperature and short-wave irradiance, as well as accurate position and orientation of ALADINA. Data are available from 26 measurement flights, comprising a number of 122 vertical profiles between ground and a maximum altitude of 750 m above mean sea level (ASL) and about 70 horizontal legs at different but constant altitude, e.g. in 100 m altitude intervals. Details about the ALADINA measurements will be provided in a publication (Harm-Altstädter et al., in prep.) soon.
Exposure to ultrafine aerosol particles (UFPs) can cause adverse effects on human health, local environment and climate. Air traffic is associated with the emission of high numbers of UFPs, which results in increased UFP number concentrations close to airports. So far, the spatial distribution and variability of UFPs is poorly understood in the atmospheric boundary layer. The uncrewed aerial system (UAS) ALADINA (Application of Lightweight Aircraft for Detecting In-situ Aerosols, e.g. Altstädter et al., 2015) was operated close to the largest airport in Germany at Frankfurt airport (FRA) between 11 and 19 October 2024. The dataset provides airborne in-situ observations of the spatial distribution of aerosol particle number concentration with different sizes and meteorological parameters of temperature, humidity, wind, surface temperature and short-wave irradiance, as well as accurate position and orientation of ALADINA. Data are available from 26 measurement flights, comprising a number of 122 vertical profiles between ground and a maximum altitude of 750 m above mean sea level (ASL) and about 70 horizontal legs at different but constant altitude, e.g. in 100 m altitude intervals. Details about the ALADINA measurements will be provided in a publication (Harm-Altstädter et al., in prep.) soon.
Das Projekt HELiPOD4ArtofMelt hat als übergeordnete Ziele, zum Verständnis des Einflusses von Warmluft-Einbrüchen auf die arktische Atmosphäre beizutragen, und Prozesse und Wechselwirkungsmechanismen zu verstehen, die zum räumlich inhomogenen Einsetzen des Schmelzprozesses von arktischem Meereis führen. Die Methode besteht in der Analyse von fluggestützten Messdaten, die während der Expedition Art of Melt des schwedischen Eisbrechers Oden im atlantischen Einflussbereich des Arktischen Ozeans im Mai/Juni 2023 erhoben werden. Dafür kommt die Hubschrauber-Schleppsonde HELiPOD zum Einsatz mit einer Vielzahl an Sensoren, um die räumliche Verteilung der Eigenschaften von Meereis, atmosphärischer Dynamik, Aerosol, Spurengasen und Strahlungsbudget in einem Radius von 100 km um die Oden zu charakterisieren. Zusätzlich werden weitere komplementäre Sensoren der internationalen Teilnehmer der Oden-Expedition in HELiPOD integriert, z.B. Messungen der Isotopenverteilung von Wasserdampf, um Evaporationsprozesse zu untersuchen, Bestimmung der Eiskeime, um ein Bindeglied zu Wolkeneigenschaften herzustellen, Sensoren für die Konzentration von Kohlenstoffmonoxid und Ruß, sowie Filtermessungen für zusätzliche mikroskopische Analysen im Labor. Es sind lange Flugabschnitte in niedrigen Höhen (ca. 15-20 m) geplant, um die Austauschprozesse zwischen Ozean, Meereis und Atmosphäre zu untersuchen, sowie Vertikalprofile zur Messung der atmosphärischen Stabilität und der vertikalen Verteilung und Variabilität der Parameter. Der Datensatz an gleichzeitig erhobenen Messgrößen ermöglicht es, Zusammenhänge und Wechselwirkungen zu quantifizieren. So kann z.B. eine Fläche mit einem größeren Anteil an Schmelztümpeln direkt in Zusammenhang gebracht werden mit Veränderungen bei fühlbaren und latenten Wärmeflüssen, Veränderungen bei der Größenverteilung und Anzahlkonzentration von Aerosolpartikeln und Veränderungen der Energiebilanz auf kleinen räumlichen Skalen. Nach der finalen Aufbereitung des großen Datensatzes wird die räumliche Variabilität der verschiedenen Parameter untersucht, um ein dreidimensionales Bild auf einer Skala von unter 1 km bis 100 km zu erhalten. Bei den Analysen mit den internationalen Partnern steht die Charakterisierung von sogenannten „Atmosphärischen Flüssen“ im Vordergrund, also von Zirkulationsmustern, die warme und feuchte Luftmassen in den arktischen Polarwirbel transportieren. Die damit assoziierten Eigenschaften und Veränderungen der Grenzschicht, wie z.B. die Veränderung der Temperaturprofile und Wärmeflüsse, werden untersucht, die letztendlich zum Abschmelzen des Meereises beitragen. Außerdem werden die Prozesse und Wechselwirkungen untersucht, die zum räumlich und zeitlich inhomogenen Einsetzen des Schmelzens von Meereis führen, basierend auf den fluggestützten Messungen, den kontinuierlichen Messungen auf der Oden, und unter Berücksichtigung des Netzwerks an Observatorien in der Arktis, wie in Spitzbergen, Grönland und Nordskandinavien.
Atmosphärische Modelle verwenden eine Schnittstelle zwischen dem Landoberflächenmodell und der Parametrisierung der Flüsse in der atmosphärischen Grenzschicht (ABL). Über eine Parameterisierung der Prandtlschicht (engl. surface layer scheme) werden Impuls-, Wärme- und Feuchtigkeitsflüsse zwischen der Oberfläche und der untersten atmosphärischen Modellschicht ausgetauscht. Bei diesem Ansatz wird eine „Blending Height“ eingeführt, bei der die Oberflächenflüsse über einer heterogenen Landoberfläche als homogen auf der Gitterskala betrachtet werden. In dieser Höhe, die innerhalb der untersten atmosphärischen Modellschicht angenommen wird, findet der Übergang zur ABL-Parametrisierung statt. Bei konvektionserlaubenden (CP) Modellsimulationen (Gitterskala < 3 km) über heterogener Vegetation können die unteren Modellschichten jedoch unterhalb der „Blending Height“ liegen, was zu Fehlern in den simulierten Flüssen führt. Eine große Herausforderung bei der atmosphärischen Modellierung ist die Parametrisierung der Schnittstelle zwischen heterogener dynamischer Vegetation und ABL unter instabilen, stabilen und neutralen Bedingungen mit Advektion aus verschiedenen Windrichtungen. Dementsprechend sind unsere Ziele die Identifizierung der „Blending Height“ in Abhängigkeit von der Heterogenität und dem Zustand der Vegetation sowie von den atmosphärischen Randbedingungen und die Quantifizierung des Einflusses der Vegetationsheterogenität auf die Energieflüsse in der „Blending Height“. Die Ergebnisse werden verwendet, um repräsentative, skalenabhängige Flüsse auf dieser Ebene für Land-Atmosphären (L-A) Rückkopplungsstudien und Turbulenzparametrisierungen abzuleiten. WRF-NoahMP-Gecros-Modellsimulationen von der CP- bis zur Large-Eddy-Skala werden mit Beobachtungen an den LAFO- und MOL-RAO-Standorten verglichen, um die „Blending Height“ und die effektiven Rauhigkeitsparameter der Vegetation für CP-Simulationen in Abhängigkeit von den atmosphärischen Rahmenbedingungen zu ermitteln. Die Simulationen werden über die Cross Cutting Working Group (CCWG)-MME in das Multi Model Experiment (MME) eingebettet. Die Auswirkungen der Heterogenität auf die Stärke der L-A-Rückkopplung werden untersucht und das Verständnis der Austauschprozesse zwischen Oberfläche und Atmosphäre sowie innerhalb der ABL verbessert. Die Synergie dieser Modellergebnisse und 3D-Beobachtungsdaten wird genutzt, um die skalenabhängigen Auswirkungen der dynamischen Vegetationsheterogenität auf die Energieflüsse in der „Blending Height“ zu untersuchen. Dieses Projekt befasst sich mit den LAFI-Hauptzielen 2, 3, 4, S und E. Es ist an der CCWG-MME und der CCWG-DL beteiligt. Die Simulationen werden in Zusammenarbeit mit den Projekten P6, P8 und P9 durchgeführt. P2 liefert den Blattflächenindex und den Anteil der Vegetationsdecke für die Initialisierung des Modells. Die LAFI-Beobachtungen von P1-P5 werden für die Modellevaluation verwendet.
Nebel als meteorologisches Phänomen kann große Auswirkungen für die Wirtschaft, aber auch auf die persönliche Sicherheit haben, indem er die Sichtweite in der atmosphärischen Grenzschicht reduziert. Wirtschaftliche Verluste für den Luft-, See-, und Landvekehr als Folge von Nebel sind dabei vergleichbar zu Verlusten durch Winterstürme. Trotz der Fülle an Literatur über Nebel bleibt unser Verständnis der physikalischen Prozesse die zu Nebelbildung und seiner Mikrophysik beitragen unvollständig. Dies ist dadurch begründet, dass mehrere komplexe Prozesse, wie z.B. Strahlungsabkühlung, turbulentes Durchmischen und die mikrophysikalischen Prozesse nichtlinear miteinander interagieren. Zusätzlich verkomplizieren Bodenheterogenitäten bezüglich Vegetation und Bodeneigenschaften die Vorhersagbarkeit von Nebel. Die Fähigkeit von numerischen Wettervorhersagemodellen Nebel vorherzusagen ist in Folge dessen noch dürftig. In diesem Projekt werden hochaufgelöste Grobstruktursimulationen (Large-Eddy Simulationen, LES) verwendet um den Effekt von Turbulenz auf nächtliche Strahlungsnebel zu untersuchen. Das LES Modell PALM wird dazu mit einer sehr hohen Auflösung von etwa 1 m verwendet. Dabei werden in den LES sowohl ein Euler'sches Bulk Wolkenphysikschema, als auch ein Lagrange'sches Partikelmodell, welches die explizite Behandlung von Aerosolen und Nebeltropfen erlaubt, verwendet. Dieser innovative Ansatz erlaubt die Nebeltropfen-Turbulenz-Interaktion zum ersten Mal mit LES zu untersuchen. Das Ziel dieser Studie ist es, einen umfassenden Überblick über die Schlüsselparameter zu erhalten, welche den Lebenszyklus sowie die dreidimensionale Makro- und Mikrostruktur von Strahlungsnebel bestimmen. Weiterhin wird der Effekt von nächtlichem Strahlungsnebel auf die morgendliche Übergangszeit und die Grenzschicht am Tag untersucht. Der Effekt von Bodenheterogenitäten auf nächtlichen Strahlungsnebel wird mit Hilfe von aufgeprägten regelmäßigen idealisierten und unregelmäßigen beobachteten Bodenheterogenitäten in den LES untersucht. Die LES Daten werden anhand von Messdaten der meteorologischen Messstandorte in Cabauw (Niederlande) und Lindenberg (Deutschland) validiert und mit Simulationsdaten des eindimensionalen Grenzschicht- und Nebelvorhersagemodells PAFOG (Universität Bonn) verglichen.
Exposure to ultrafine aerosol particles (UFPs) can cause adverse effects on human health, local environment and climate. Air traffic is associated with the emission of high numbers of UFPs, which results in increased UFP number concentrations close to airports. So far, the spatial distribution and variability of UFPs is poorly understood in the atmospheric boundary layer. The uncrewed aerial system (UAS) ALADINA (Application of Lightweight Aircraft for Detecting In-situ Aerosols, e.g. Altstädter et al., 2015) was operated close to the largest airport in Germany at Frankfurt airport (FRA) between 11 and 19 October 2024. The dataset provides airborne in-situ observations of the spatial distribution of aerosol particle number concentration with different sizes and meteorological parameters of temperature, humidity, wind, surface temperature and short-wave irradiance, as well as accurate position and orientation of ALADINA. Data are available from 26 measurement flights, comprising a number of 122 vertical profiles between ground and a maximum altitude of 750 m above mean sea level (ASL) and about 70 horizontal legs at different but constant altitude, e.g. in 100 m altitude intervals. Details about the ALADINA measurements will be provided in a publication (Harm-Altstädter et al., in prep.) soon.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 139 |
| Europa | 1 |
| Land | 2 |
| Wissenschaft | 132 |
| Zivilgesellschaft | 4 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 27 |
| Förderprogramm | 134 |
| unbekannt | 5 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 4 |
| Offen | 162 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 100 |
| Englisch | 97 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 6 |
| Datei | 21 |
| Dokument | 1 |
| Keine | 105 |
| Webseite | 33 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 124 |
| Lebewesen und Lebensräume | 147 |
| Luft | 166 |
| Mensch und Umwelt | 166 |
| Wasser | 121 |
| Weitere | 161 |