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.
Die Charakterisierung der Land-Atmosphäre (L-A)-Rückkopplung erfordert detaillierte Untersuchungen des Bodens, der Landbedeckung und der Atmosphäre bis hin zur unteren freien Troposphäre. Fast alle aktuellen Observatorien und Beobachtungsnetzwerke konzentrieren sich nur auf Teilkomponenten des L-A-Systems. Ziel des Projekts P1 der Forschungsgruppe Land-Atmosphäre Feedback Initiative (LAFI) ist es, am Land-Atmosphäre Feedback Observatorium (LAFO) der Universität Hohenheim ein umfassendes Feldprogramm auf heterogenem Agrarland zu realisieren, das diese Beobachtungslücken schließt. Dieses wird durch die Messungen von Profilen der Schlüsselvariablen in allen drei Kompartimenten und die Charakterisierung ihrer horizontalen Strukturen in einer heterogenen Landschaft ermöglicht. Darüber hinaus werden wir einen 20-Jahres-Datensatz analysieren, der am MOL-RAO des DWD gesammelt wurde und die wichtigsten L-A-Systemvariablen für die Ableitung statistischer Metriken, Oberflächenflüsse und die Schließung des Energiehaushalts mit besonderem Schwerpunkt auf Hitzewellen und Dürren abdeckt. Am LAFO werden wir über mindestens eine Vegetationsperiode (Frühling-Herbst 2025) eine General Operations Period (GOP) in Kombination mit fünf Intensiven Observations Periods (IOPS) durchführen, um L-A-Feedbackprozesse zu charakterisieren. Neben etablierten Messtechniken wie Flusskammern und Eddy-Kovarianz-Systemen sowie Doppler-Lidar-Systemen werden wir neue Techniken einsetzen. Dazu gehören Isotopensensoren zur Unterscheidung zwischen Verdunstung und Transpiration, faseroptische Sensoren im Boden, in der Vegetation und in der Prandtl-Schicht für Temperatur- und Windmessungen, die Messung von Profilen der Strahlung, der Temperatur und Luftfeuchtigkeit in der Vegetation sowie unbemannte Luftfahrzeuge zur Kartierung von Landoberflächeneigenschaften und hochauflösende scannende Raman- und Differentialabsorptions-Lidarsysteme zusammen mit Doppler-Lidar-Systemen zur Ableitung dreidimensionaler turbulenter Eigenschaften der Oberflächenschicht und der atmosphärischen Grenzschicht mit besonderem Schwerpunkt auf Entrainment. P1 ist für alle anderen Projekte von unmittelbarer Bedeutung und dient als Schwerpunkt von LAFI. P2-P6 und P11 werden zur Sensorsynergie beitragen und die Daten unter verschiedenen wissenschaftlichen Aspekten analysieren. P7-P9 modellieren die gesamte GOP und verwenden die P1-Daten für Vergleiche von Feedback-Metriken und Prozessdarstellungen sowie für die Modellevaluation. P10 wird die P1-Daten mithilfe von Deep-Learning-Methoden analysieren. Die in P1 durchgeführten Messungen liefern die wesentliche Grundlage, um alle sechs Forschungsziele zu erreichen und alle Hypothesen von LAFI zu überprüfen. Ebenso stützen sich alle bereichsübergreifenden Arbeitsgruppen auf die Beobachtungen von P1. Durch das Design und die Durchführung der LAFI GOP und IOPs erwarten wir neue Erkenntnisse über L-A-Rückkopplungen und -Prozesse in Agrarlandschaften.
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.
Die Wechselwirkungen von solaren Strahlungsflüssen und biologischen Prozessen haben fundamentale Auswirkungen auf physikalische Prozesse, Verfügbarkeit von Nährstoffen und Primärproduktion in den oberen Ozeanschichten, sowie den Austausch von Gasen mit der atmosphärischen Grenzschicht. Durch die Absorption solarer Strahlung tragen optisch aktive Wasserinhaltsstoffe zur Erwärmung der oberflächennahen Ozeanschichten bei und beeinflussen so über die Temperaturabhängigkeit der Stoffwechselraten von marinem Phytoplankton Primärproduktion und Export von Biomasse. Aufgrund der im Vergleich mit dem offenen Ozean stärker variablen Konzentrationen von anorganischen Schwebstoffen und CDOM (coloured dissolved organic matter, im Folgenden als Gelbstoff bezeichnet) ist die Zusammensetzung der Wasserinhaltsstoffe in Küstengewässern und Schelfmeeren oftmals durch eine hohe Heterogenität gekennzeichnet. Die Bildung von Gelbstoff und Änderungen in dessen Zusammensetzung aufgrund nicht-konservativer Prozesse hängen dabei in hohem Maße von der Lichtverfügbarkeit, weiterer Umweltbedingungen sowie der Zusammensetzung des Phytoplanktons ab. Darüber hinaus haben heterogene Verteilungen von Phytoplanktonpigmenten und anderen Wasserinhaltsstoffen Auswirkungen auf sub-mesoskalige vertikale Mischungsprozesse und advektive Flüsse, und damit auch auf Wassertemperatur und dichte, sowie das oberflächennahe Nährstoffangebot. Ein gutes Verständnis der Energieflüsse an der Ozeanoberfläche und in den oberen Ozeanschichten sowie deren Auswirkungen auf den Wärmehaushalt in Küstengewässern und Schelfmeeren ist von großer Bedeutung für die Modellierung des regionalen ozeanischen Klimas. Das vorgeschlagene Projekt hat zum Ziel, den Beitrag von optisch aktiven Wasserinhaltsstoffen (einschließlich Phytoplankton, Gelbstoff und anorganischen Schwebstoffen) zu den Energieflüssen in den oberen Ozeanschichten und durch die Ozeanoberfläche hindurch zu quantifizieren. Es soll untersucht werden, inwieweit die heterogene Verteilung von Wasserinhaltsstoffen die sub-mesoskaligen vertikalen turbulenten Austauschvorgänge und advektiven Flüsse beeinflusst, und inwieweit die Lichtattenuation durch Gelbstoff Auswirkungen auf die Zusammensetzung des Phytoplanktons hat. Zu diesem Zweck soll ein gekoppeltes Atmosphäre Ozean Zirkulationsmodell mit integriertem bio-optischem Modul synchron mit einem Atmosphäre Ozean Strahlungstransportmodell betrieben werden, so dass Erwärmungsraten aufgrund hochvariabler Konzentrationen von optisch aktiven Inhaltsstoffen mit hoher Genauigkeit berechnet, und so deren Auswirkungen auf die biophysikalischen Prozesse im Ozean analysiert werden können.
Das Land-Atmosphäre Feedback Experiment (LAFE) kombiniert eine Vielzahl von passiven und abtastenden, aktiven Fernerkundungssystemen am Southern Great Plains (SGP)-Messstandort des US Atmospheric Radiation Measurement (ARM)-Programms. Diese Geräte erweitern die ARM-Messungen in eine Weise, dass Rückkopplungsprozesse zwischen der Landoberfläche und der Atmosphäre erforscht werden können. Die neuartige Synergie von Fernerkundungssystemen erfasst gleichzeitig Austauschprozesse an der Landoberfläche sowie horizontale und vertikale, turbulente Transportprozesse in der konvektiven atmosphärischen Grenzschicht (CBL). Der Einfluss der Heterogenität des Bodens und der Landbedeckung auf die Rückkopplungsprozesse wird mittels vertikaler Abtastungen untersucht. Das Experiment wird im August 2017 durchgeführt, da in diesem Zeitraum große Unterschiede zwischen den Flüssen über Feldern und unbewachsenem Boden beobachtet werden können. Insbesondere können aufgrund der hohen vertikalen und zeitlichen Auflösung dieser Gerätesynergie simultan mittlere Profile der Temperatur, der Feuchte und des Horizontalwinds, deren Gradienten, die Profile turbulenter Momente bis zur vierten Ordnung sowie fühlbare und latente Wärmeflussprofile nahe vom Boden bis zur Inversionsschicht gemessen werden. Im Rahmen dieses Land Atmosphären Feedback Analyse (LAFA)-Projekts soll der LAFE-Datensatz ausgewertet und für bestimmte Zeitperioden mit dem WRF-NOAHMP-Modellsystem um Ensemble-Simulationen in Bezug auf die Turbulenzparametrisierung bis zur Grobstruktur oder Large Eddy Simulation (LES)-Skala ergänzt werden. Basierend auf dieser Kombination von Beobachtungen und Modellsimulationen hat LAFA zwei Ziele: 1) Die Bestimmung von Profilen der turbulenten Momente der Feuchte, der Temperatur und des Vertikalwinds sowie von latenten Wärmeflussprofilen zur Erforschung neuer Ähnlichkeitsbeziehungen für Entrainmentflüsse und -varianzen. Dazu werden Zusammenhänge zwischen Flüssen, Varianzen und Gradienten untersucht. 2) Verifikation von LES und die Verbesserung von Turbulenzparametrisierungen in mesoskaligen Modellen. Dazu werden die LES direkt mit den LAFE-Daten in bisher unerreichter Detailliertheit verglichen. Die Resultate werden zeigen, unter welchen Bedingungen LES zur Analyse turbulenter Prozesse und für die Ableitung von Turbulenzparametrisierungen genutzt werden kann. Aus den Modellsimulationen auf der konvektiven Skala werden die Parameter und Variablen für die Turbulenzparametrisierung herausgezogen. Verschiedene lokale und nicht-lokale Parametrisierungen aus dem WRF-Physik-Paket werden verifiziert, spezifiziert und Verbesserungen vorgeschlagen bzw. entwickelt. Damit liefert LAFA neue Beiträge zum Prozessverständnis und zur genaueren Darstellung von Austauschprozessen und der Turbulenz in der nächsten Generation von Wettervorhersage-, Klima- und Erdsystemmodellen.
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.
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.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 138 |
| Europa | 1 |
| Land | 2 |
| Wissenschaft | 112 |
| Zivilgesellschaft | 4 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 27 |
| Förderprogramm | 133 |
| Text | 4 |
| unbekannt | 1 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 4 |
| Offen | 161 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 99 |
| Englisch | 97 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 6 |
| Datei | 21 |
| Dokument | 1 |
| Keine | 104 |
| Webseite | 33 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 124 |
| Lebewesen und Lebensräume | 145 |
| Luft | 165 |
| Mensch und Umwelt | 165 |
| Wasser | 120 |
| Weitere | 160 |