API src

Found 166 results.

Related terms

Detection and Attribution des Klimawandels im Hochgebirge anhand der Kryosphäre: Auflösung der Prozessebene

Der menschliche Einfluss auf großräumige Änderungen des Klimas hat in den letzten Jahrzehnten stark zugenommen, sowohl in Atmosphäre, Ozean und Kryosphäre. Die genauen Eigenschaften physikalischer Prozesse und Mechanismen, die den menschlichen Einfluss von großräumigen auf lokale Skalen übertragen, sind allerdings kaum bekannt. Dies bedeutet eine erhebliche Unsicherheit für die Folgen des Klimawandels in der Zukunft. Das Problem der Übertragung betrifft auch den Gletscherrückgang im Hochgebirge, der überdies ein seltener Indikator für den Klimawandel in der mittleren Troposphäre ist. --- Das vorliegende Projekt hat das Ziel, unser Verständnis des Klimawandels in großer Höhe entscheidend zu verbessern. Das Fundament dafür legt eine neuartige und interdisziplinäre Methodik, mit der wir den menschlichen Anteil am Klimawandel in der großräumigen Klimadynamik, der regionalen Zirkulation über den ausgewählten Gebirgen sowie in der atmosphärischen Grenzschicht der dortigen Gletscher quantifizieren können. Die Verknüpfung prozessauflösender, physikalischer Modelle von globaler bis lokaler Skala sowie außergewöhnliche Messungen auf Gletschern in großer Höhe spannen diese Methodik auf. Sie wird letztlich ermöglichen, den menschlichen Anteil präzise zu erklären und die dafür verantwortlichen Mechanismen ausweisen zu können, inklusive der empfindlichsten Zusammenhänge im multiskaligen System ('Achillesfersen'). --- Der Einfluss des Projekts wird sich deutlich über die Glaziologie hinaus erstrecken. Unser Wissen über das globale Klimasystem wird durch den besser verstandenen Aspekt der Verknüpfung zwischen bodennahen Luftschichten und der mittleren Troposphäre profitieren. Auf regionalen und lokalen Skalen helfen die Ergebnisse für die Abschätzung von Klimafolgen, da Gletscheränderungen Wasserreserven und Naturgefahren beeinflussen. Und schließlich werden die Ergebnisse neue Wege für die Klimafolgenforschung allgemein aufzeigen, indem sie eine prozessauflösende und skalenübergreifende Methodik demonstrieren.

Die Rolle eines hoch-aufgelösten Ozeans und dessen Initialisierung sowie die Bestimmung von atmosphärischen Cold Pools für Wetter- und Klimavorhersagen sowie deren Implementierung in das gekoppelte Erdsystemmodell ICON

Chemie der belasteten Atmosphaere

Problemfeld: Aufklaerung der Chemie in der verschmutzten Atmosphaere, insbesondere der Chemie der Schwefel- und Stickstoffverbindungen. Aufgabenstellung: Fragen des NOx-Abbaus in der planetaren Grenzschicht werden untersucht. Besonders wichtig ist die Messung der SO2-Radikale mittels Matrixisolation und EPR-Nachweis.

Zur stochastischen Modellierung von Turbulenz in stabilen atmosphärischen Grenzschichten

Stabil geschichtete atmosphärische Strömungen sind typischerweise durch schwache, intermittierende und anisotrope Turbulenzen, Gravitationswellen, Low-Level-Jets und Kelvin-Helmholtz-Instabilitäten gekennzeichnet. Diese Phänomene erschweren maßgeblich sowohl zuverlässige numerische Simulationen als auch Messungen stabiler Grenzschichten (SBL). Auch wird die Physik der Intermittenz von Turbulenz nicht ausreichend verstanden. Das führt unter anderem zu speziellen Problemen in der Darstellung der stabilen atmosphärischen Grenzschicht in Wetter- oder Klimamodellen. Es ist das Ziel des Projekts, das physikalische Verständnis der Intermittenz von Turbulenz unter sehr stabilen Bedingungen zu verbessern. Dazu sollen neue statistische Methoden zur Analyse von existierenden Datensätzen mit stabil geschichtetem Hintergrund nebst neuen stochastischen Parametrisierungen für die SBL entwickelt und in Wetter- oder Klimamodellen genutzt werden. Die Identifikation spezifischer physikalischer Mechanismen intermittierender Turbulenz wird durch eine Vielzahl nichtturbulenter Bewegungen in stabil geschichteten atmosphärischen Strömungen erschwert. Letztere können beispielsweise Sägezahn-Konvektionsmuster, Wellen oder Mikrofronten aufweisen. Es gibt Hinweise darauf, dass solche Bewegungen Auslöser für Intermittenz von Turbulenz sein können, jedoch fehlen Kenntnisse über die Art der Bewegungen und in welchem Ausmaß sie turbulentes Mischen beeinflussen. Einige Fallstudien deuten darauf hin, dass es ein Wechselspiel zwischen großskaligen atmosphärischen Strömungsmerkmalen (auf sogenannten Submesoskalen) und dem Einsetzen von Turbulenz gibt. Um unterschiedliche physikalische Mechanismen turbulenten Mischens zu untersuchen, werden wir mit statistischen Methoden geeignete stochastische Parametrisierungen entwickeln. Ansätze wie Hidden-Markov-Modelle und nichtstationäre, multivariate, autoregressive Faktormodelle (VARX) sollen die Interaktion zwischen niederfrequenten und turbulenten Bewegungen bestimmen. Statistische Methoden erlauben eine Datentrennung in Hinblick auf metastabile Zustände, wie etwa ruhige und turbulente Perioden in einer geschichteten Atmosphäre. Unsere spezifischen Zielsetzungen sind:1. Neuartige Anwendung meteorologischer Zeitreihenanalysetechniken auf existierende Datensätze mit dem Ziel, die Nichtstationarität der Interaktion zwischen nichtturbulenten Bewegungen und Turbulenz in der sehr stabilen Grenzschicht zu untersuchen.2. Identifikation von Interaktions-Regimen zwischen verschiedenen Bewegungsskalen nebst Charakterisierung turbulenter Transporteigenschaften in verschiedenen Regimes.3. Entwicklung stochastischer Modelle für sehr stabile intermittierende Turbulenz. Hier sollen bisherige Erkenntnisse über physikalische Abhängigkeiten der Intermittenz verwendet werden.4. Verwendung der stochastischen Modelle zur Erzeugung realistischer Einströmungen als Eingabe von Large-Eddy-Simulationen mit dem Ziel intermittierende Turbulenz zu generieren.

High-resolution Earth System monitoring and diagnostics for sustainable applications

Sonderforschungsbereich Transregio 172 (SFB TRR): Arktische Verstärkung: Klimarelevante Atmosphären- und Oberflächenprozesse und Rückkopplungsmechanismen (AC)3, Teilprojekt D03: Wechselwirkungen zwischen Atmosphäre und Meereis in der Arktis

Die zentralen Zielstellungen dieses Teilprojekts sind (i) die Verbesserung im Verständnis von Rückkopplungsmechanismen zwischen der Atmosphäre und Meereis-Ozean in der Arktis, und (ii) eine Quantifizierung der einzelnen Beiträge der atmosphärischen Zirkulation, der atmosphärischen Grenzschicht (ABL) und Wolkenprozesse, sowie die Meereisveränderung in der der zeitlich beobachteten arktischen Klimaveränderung. Die Unterschiede zwischen dem beobachteten Meereisrückgang und Simulationsergebnissen von aktuellen regional gekoppelten Klimamodellen wird beurteilt. Ensemble-Simulationen mit einem gekoppelten regionalen Atmosphäre-Meereis-Ozean Modells des arktischen Klimasystems HIRHAM-NAOSIM werden mit neuen satellitenabgeleiteten Daten von Meereiskonzentrationen, Meereisdicken und Schneetiefe verglichen.

Spatial distribution of aerosol and meteorological parameters measured during flight SourceFFR_ALADINA_20241018_21 with the UAS ALADINA near Frankfurt airport in October 2024

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.

Spatial distribution of aerosol and meteorological parameters measured during flight SourceFFR_ALADINA_20241016_12 with the UAS ALADINA near Frankfurt airport in October 2024

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.

Spatial distribution of aerosol and meteorological parameters measured during flight SourceFFR_ALADINA_20241017_17 with the UAS ALADINA near Frankfurt airport in October 2024

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.

Spatial distribution of aerosol and meteorological parameters measured during flight SourceFFR_ALADINA_20241016_11 with the UAS ALADINA near Frankfurt airport in October 2024

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.

1 2 3 4 515 16 17