In Inner Mongolia the heterogeneity of rainfall patterns, differences in grazing intensity and topography lead to strong temporal and spatial variability of soil moisture which has great effects on vegetation growth and influences CO2 and water fluxes. The spatial and temporal distribution and variability of near surface soil moisture will be modelled with a new approach using the atmospheric boundary layer model HIRVAC and thermal imagery obtained during the 2009 field campaign within the MAGIM research group. Thermal imagery was collected using a microlite aircraft which emerged as an adequate platform particularly for remote areas. The resulting soil moisture grids will allow for the analysis of spatial soil moisture variability at field and local scale. The high geometrical resolution (1 m) closes the gap between point surface and satellite measurements.
Das Strahlungsbudget der Erde und die Sensitivität des Klimasystems gegenüber externen Antrieben werden stark durch den Wasserkreislauf und die Bildung von tiefliegenden Wolken in der marinen Grenzschicht der Passatwindzone beeinflusst. Die Darstellung dieser Prozesse in globalen Klimamodellen ist allerdings mit großen Unsicherheiten verbunden. Das Ziel dieses Projektes ist es, diese Unsicherheiten zu reduzieren und unser Verständnis von Wassertransport-Prozessen in der Passatwindzone zu verbessern. Dazu werden hoch entwickelte Transport-Diagnostiken in Klimasimulationen verwendet, die ein breites Spektrum an räumlichen Auflösungen abdecken (Gitterpunktsabstände von unter 1 km bis zu 100 km). Die Beiträge verschiedener Quellregionen und Transportwege zum Feuchtebudget in der marinen Grenzschicht werden mit Hilfe von numerischen Feuchte-Tracern quantifiziert. Diese passiven Tracer werden mit prognostischen Simulationen von Wasserisotopen kombiniert, um spezifische Fingerabdrücke der verschiedenen diagnostizierten Feuchte-Transportwege in der Isotopenzusammensetzung zu bestimmen. Schließlich wird die simulierte Isotopenzusammensetzung mit Messungen von der EUREC4A-Messkampagne im tropischen Nordatlantik verglichen. Auf diese Weise wird untersucht, inwiefern Beobachtungen von Wasserisotopen dazu dienen können, die simulierten Transportprozesse zu evaluieren. Durch diesen skalenübergreifenden Modellierungsansatz, in Kombination mit Beobachtungsdaten von der EUREC4A-Kampagne, werden wir in der Lage sein, die Darstellung des tropischen Wasserkreislaufs in Klimamodellen auf neuartige Art und Weise zu evaluieren und schlussendlich zu verbessern.
Die Atmosphäre und die Vegetation der Erdoberfläche beeinflussen sich gegenseitig durch bidirektionale Austauschprozesse. Modelle zur Wetter- und Klimavorhersage basieren auf einem mechanistischen Verständnis dieser Interaktionen. Die Vorhersagen und die grundlegenden Theorien funktionieren allerdings nur im Falle einer gut durchmischten (turbulenten) atmosphärischen Grenzschicht. Wenn jedoch stabile atmosphärische Bedingungen vorherrschen, wie typischerweise nachts der Fall, dann sind die bisherigen Theorien nicht ausreichend, um zuverlässige Vorhersagen zu treffen. Um oberflächennahe turbulente Austauschprozesse während stabiler atmosphärischer Schichtung mechanistisch zu verstehen und neue Theorien zu entwickeln, sind zunächst neuartige Mess- und Analyse-Methoden notwendig. Ziel dieses Projekts ist die Beobachtung und Charakterisierung von oberflächennahen Prozessen in der stabilen atmosphärischen Grenzschicht durch eine neuartige Kombination von Mess- und Analysemethoden. Mit einem hochauflösenden in-situ Messkubus (20x20x5m), der sich innerhalb eines größeren mittels Fernerkundung überwachten Raumes (500x500x1000m) befindet, können Bewegung und Strukturen von Temperatur gleichzeitig in Raum und Zeit erfasst werden. Dieser skalenübergreifende Ansatz erlaubt es, nicht-periodische, nicht gut gemischte und räumlich heterogene Bewegungen der Luft nahe der Erdoberfläche zu erfassen. Die gewonnenen Daten werden mittels neuester stochastischer Auswerteverfahren analysiert, um die (nicht-)turbulenten Bedingungen und deren Durchmischung zu charakterisieren. Der wissenschaftliche Gewinn des Projektes liegt in einem wegweisenden innovativen Ansatz, um Modelle in den Bereichen Strömungsmechanik und Erd-System Wissenschaften zu validieren, und so zu einem verbesserten Verständnis unseres Lebensraums, der Schnittstelle zwischen Land und Atmosphäre, zu führen.
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.
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.
Insbesondere der Einfluss der Eigenschaften von Vegetationskronen und ihrer räumlich-zeitlichen Dynamik auf Rückkopplungen zwischen der Landoberfläche und der Atmosphäre (d. h. Temperatur, Niederschlag, Luftfeuchtigkeit, Eigenschaften der atmosphärischen Grenzschicht) sind nicht abschließend geklärt. Ein Hauptgrund dafür ist, dass hochauflösende Beobachtungsdatenprodukte (z. B. zur Vegetationskronenfeuchte) noch nicht mit hoher räumlicher Auflösung (Dekameter-Skala) und für mehrjährige Zeitserien verfügbar sind: weder aus der Fernerkundung noch von Modellen. Darüber hinaus können Heterogenitäten der Landoberfläche (z. B. Vielfalt in der Vegetationsbedeckung) erhebliche Auswirkungen auf Rückkopplungsprozesse zwischen Baumkronen und benachbarter Atmosphäre haben, ihre Darstellung in Modellen reicht jedoch bei hohen räumlichen Auflösungen nicht aus. Um diese Lücken zu schließen, werden auf der Fernerkundung basierende Produkte entwickelt, um einige der vielfältigen unterschiedlichen Vegetationsbedingungen zu berücksichtigen. In diesem Sinne besteht die Idee von Projekt 2 darin, eine Reihe von Eigenschaften der Vegetationskrone zu überwachen, einschließlich Wassergehalt (z. B. Boden- und Vegetationsfeuchtigkeit) und Flüsse (z. B. Evapotranspiration) sowohl vor Ort (In-situ-Daten) als auch auf regionalen (Erdsystemmodelle) Skalen. Der Ansatz nutzt die potenziellen Synergien zwischen optischen, passiven und aktiven Mikrowellensensoren, die ergänzende Informationen bieten, um Fernerkundungssignale (z. B. Mikrowellendämpfung) in biophysikalische Variablen (z. B. gravimetrische Vegetationsfeuchtigkeit, Evapotranspiration oder Vegetationsstruktur und -dichte) umzuwandeln. Diese einzigartigen und beispiellosen Datensätze der satellitengestützten Multisensor-Fernerkundung werden in Land-Atmosphäre (L-A) Modelle eingespeist, um Grenzschichteigenschaften und L-A-Rückkopplungen zu bestimmen und zu analysieren. Alle diese Landoberflächenvariablen können synergetisch dazu beitragen, den Zusammenhang zwischen Boden, Vegetation und den Prozessen der atmosphärischen Grenzschicht zu verstehen und L-A-Modelle zu initialisieren. P2 konzentriert sich direkt auf die hochauflösende (Dekameter-Skala) Bestimmung von Zuständen und räumlich-zeitlichen Dynamiken der Feuchtigkeit, Temperatur und Topographie der Vegetationskrone, um Feuchtigkeits- und Temperaturverteilungen zur Beurteilung der Transpiration und der Form sowie der 3D-Dynamik der atmosphärischen Rauheitsunterschicht nach zu verfolgen. Dies wird durch die Kombination von Multisensor-Fernerkundungsbeobachtungen (z. B. Copernicus Sentinel-Satelliten und weltraumgestützte LiDARs) erreicht. Räumlich-zeitlich dynamische Informationen dieser Vegetationsvariablen werden für die Integration in die Reihe an Land-Atmosphäre-Modellen von LAFI vorbereitet, um Grenzschichteigenschaften zu bewerten und L-A-Rückkopplungen zu verstehen.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 139 |
| Europa | 1 |
| Land | 2 |
| Wissenschaft | 111 |
| Zivilgesellschaft | 4 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 27 |
| Förderprogramm | 134 |
| Text | 4 |
| unbekannt | 1 |
| 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 | 146 |
| Luft | 166 |
| Mensch und Umwelt | 166 |
| Wasser | 121 |
| Weitere | 160 |