Der Lattenpegel Basel, Rheinhalle wird seit 1958 als Wasserstandspegel betrieben. Es handelt sich um einen Schreibpegel (Messprinzip pneumatisch und radar). Vorgängerpegel in der näheren Umgebung sind die Pegel Basel, Schifflände (Fluss-km: ca. 167) und Basel, St. Alban (Fluss-km: ca. 166). Am Pegel Basel, Schifflände erfolgten ab 1808 regelmäßige Wasserstandsbeobachtungen und ab 1869 auch Durchflussmessungen. Aufgrund von Unsicherheiten der Messgenauigkeit, flussmorphologischen Veränderungen und der späteren Rückstaueinflüsse durch das Wasserkraftwerk Kembs (Inbetriebnahme 1932) wurden die Durchflussdaten für den Pegel Basel, Schifflände ab 1891 aus den ab 1933 erfolgenden Durchflussmessungen am Pegel Rheinfelden unter Berücksichtigung weiterer Messstationen rechnerisch ermittelt. Im Zeitraum 1945-1982 wurden die für den Rhein bei Basel berechneten und im Hydrologischen Jahrbuch der Schweiz veröffentlichten Durchflussdaten auf den Wasserstandspegel Basel, St. Alban bezogen, von 1983 bis 1996 wiederum auf den Pegel Basel, Schifflände. Da der Pegel Basel, Rheinhalle in geringerem Maße von den Rückstaueffekten des Kraftwerks Kembs beeinflusst wird, werden die Durchflussdaten für den Rhein bei Basel in jüngerer Zeit für den Pegel Basel, Rheinhalle berechnet und veröffentlicht. Diese Durchflussdaten sind seit Jahrgang 1997 im Hydrologischen Jahrbuch der Schweiz und im (DGJ) enthalten. Durch nachträgliche Bearbeitung entstand für den Rhein bei Basel eine bis 1808 zurückreichende Datenreihe von täglichen Durchflusswerten, die den hier vorgenommenen Auswertungen zugrunde liegt. Quellen: Centralbureau Meteorol. Hydrogr. Ghzgt. Baden (Hrsg.)(1884): Beitr. Hydrogr. Ghzgt. Baden 1 Spreafico, M. & Stadler, K. (1986): Hochwasserabflüsse in schweizer. Gewässern I. - Landeshydrol. -geol. Mitt. 7 Sprokkereef, E. (1989): Verzeichn. der für internat. Organisat. wichtigen Meßstellen im Rheingebiet. - Kat. 1 KHR Engel, H. et al. (1990): Abflußermittlung im Rheingebiet im Bereich der Landesgrenzen. - Ber. I-8 KHR
Veränderungen der Ozeanwärme sind eng mit dem Wärmefluss an der Ozean-Atmosphärengrenze verbunden und spielen daher eine wic--htige Rolle bei der Regulierung des Erdklimas. Allerdings weisen in-situ-Messungen immer noch hohe Ungenauigkeiten auf und sind nur in wenigen Regionen in ausreichender Anzahl vorhanden. ROCSTAR wird neue Einsichten in das Energiebudget der Erde durch die verbesserten Schätzungen der ozeanischen Temperatur (T) und des Salzgehalts (S) liefern. Durch die Kombination der geodätischen Raumverfahren mit Argo-Profilen, werden gleichzeitig die Temperatur, der Salzgehalt und regional variierende Meeresspiegelbeiträge ermittelt. Die daraus resultierenden Schätzungen umfassen die gesamte Ozeansäule und die zugehörigen sterischen Änderungen werden sowohl mit dem beobachteten Meeresbodendruck als auch mit den Meeresspiegelanomalien konsistent sein. Vor diesem Hintergrund verfolgt das Projekt folgende Ziele:1. Erhöhung der Genauigkeit der in sich konsistenten T- und S-Felder und Bereitstellung von realistischen Fehlerschätzungen2. Ermittlung der T- und S-Schätzungen in Regionen mit wenigen Beobachtungen und in den Tiefen des Ozeans3. Quantifizierung der Rolle, welche die flachen und tiefen Schichten des Ozeans in der Energiebilanz der Erde und im Meeresspiegel-Budget spielen4. Identifizierung und Untersuchung von Ozeanwärmehotspots und deren Verbindung zum terrestrischen Wasserkreislauf im Südosten Asiens. ROCSTAR wird innerhalb des SPP1189-Schwerpunkts WPA (Ursprung der regionalen Meeresspiegeländerungen) angesiedelt sein. Das Projekt befasst sich mit globalen Beobachtungen, führt aber intensive Untersuchungen im indischen Ozean und Westpazifik durch, welche die Hauptquellen für Feuchtigkeit, Zyklon und Taifun Entwicklung in der südostasiatischen Region darstellen. Darüber hinaus wird ROCSTAR aktiv an den Öffentlichkeitsarbeiten des SPPs teilnehmen und ein konzeptionelles Brettspiel entwickeln, um Nicht-Wissenschaftlern das regionale Meeresspiegelbudget näher zu bringen.
Radarbilder RW des operationellen DWD-Radarverbundes - Radar images RW from the operational DWD radar composite
Passatwindkumuli spielen eine essentielle Rolle im Strahlungshaushalt der Erde und sind verantwortlich für bis zu 20 % des tropischen Niederschlags. Noch ist nicht bekannt, wie Passatwindkumuli auf die globale Erwärmung reagieren werden. Durch Niederschlag verändern sich Wolkeneigenschaften, aber auch die Grenzschichtstruktur und -dynamik. Aufgrund der Vielzahl der beteiligten Prozesse ist die Niederschlagsentwicklung in Modellen ist unsicher. Die Konfiguration der Simulationen und Wahl der Parameterisierung, wie das Autokonversionsschema, beeinflussen Niederschlagsfluss, Wolkenstruktur und â€Ìorganisation. Bisher konnten Vergleiche mit Beobachtungen noch nicht zur Reduktion der Unsicherheit des Autokonversionsschemas beitragen. Radarreflektivität, die mit Standardmethoden aus bodengebundenen Messungen abgeleitet wird, erkennt Niederschlag erst in einem fortgeschrittenen Stadium, was es schwierig macht, die verschiedenen, den Regen verursachenden Faktoren zu entflechten. Durch die Verdunstung des Niederschlags unterhalb der Wolkenunterkante (WUK) bestimmt dieser die Stärke der Coldpools und ist so bedeutend für die Organisation von Konvektion und somit die Klimasensitivität: Daher ist es essentiell Verdunstungsraten zu bestimmen und deren räumlich-zeitliche Variabilität zu verstehen. Zwar gibt es Parameterisierungen der Verdunstung unterhalb der WUK, allerdings sind diese von der Größe der Regentropfen abhängig, welche jedoch schlecht direkt zu beobachten ist.Ziel dieses Antrages ist die Bestimmung von Faktoren, welche die Niederschlagsformation in Passatwindkumuli beeinflussen. Dazu werden neuartige Radarbeobachtungen dieser Prozesse zur genaueren Beschreibung der Niederschlagsentwicklung in Grobstruktursimulationen (LES) herangezogen. Die räumlich-zeitliche Verdunstungsverteilung wird unterhalb der WUK in den Passatwindkumuli untersucht und treibende Faktoren identifiziert. Das Forschungsvorhaben ergänzt die bevorstehende EUREC4A (A Field Campaign to Elucidate the Couplings Between Clouds, Convection and Circulation) Kampagne und nutzt die langjährige Datenreihe des Barbados Cloud Observatory (BCO).Die synergetischen bodengebundenen Beobachtungen und der neue Ansatz, Niederschlag in Wolken mit Hilfe höherer Momente des Wolkenradardopplerspektrums zu bestimmen, werden erstmalig zur Beobachtungen von Passatwindkumuli und der Charakterisierung des Niederschlagslebenszyklus zu angewendet. Damit wird es möglich die Niederschlagsentwicklung in den hochauflösenden ICON-LEM und DHARMA-LES Modellen zu evaluieren. Für einen statistischen Vergleich der Simulationen und der Beobachtungen wird der Vorwärtsoperator PAMTRA verwendet, so dass im Beobachtungsraum untersucht werden kann, inwiefern die Modelle die beobachteten, mittleren Werte und Abhängigkeiten reproduzieren können und systematischen Fehler identifiziert werden. Damit trägt das Vorhaben zum Grand Challenge on Cloud Circulation and Climate Sensitivity des Weltklimaforschungsprogramm WRCP bei.
In July 2022 we mapped the tidal area of the Elbe near Cuxhaven and Brunsbüttel. The data was gathered by UAV (Unmanned Aerial Vehicle) with a RBG camera and a PDGNSS-Rover (Precice Differential Global Navigation Satellite System) in three areas: 1) Otterndorf at low tidal level (beach area), 2) Neufelderkoog at low tidal level (wadden area), 3) Neufeld at high tidal level (flooded reed area). For each area we provide a digital orthophoto and the correlation of the measurement timing to the local sea level. The measurements were obtained at the same time as the radar satellite Sentinel 1 crossed the area. The data is structured in three zip-archives corresponding to the study areas: 1) 20220712_Tnw_Otterndorf.zip: provides the time series data as comma-separated text files (CSV) provides (a) a digital orthophoto at 1,5 cm resolution, (b) an overview jpg showing of the measurement times and the local sea level, (c) timing of the UAV-flightlines and (d) two PDGNSS measurement series collected simultaneously as csv. (downloadable as 10.4 GB zip archive), 2) 20220712_Tnw_NeufelderkoogPriel.zip: provides (a) a digital orthophoto at 2 cm resolution and (b) an overview jpg showing of the measurement times and the local sea level (downloadable as 6,3 GB zip archive), 3) 20220720_Thw_Neufeld.zip: provides (a) a digital orthophoto at 2 cm resolution and (b) an overview jpg showing of the measurement times and the local sea level (downloadable as 8,4 GB zip archive). The data is used in the frame of the project "satellite based water-land-boundary detection" (Sat-Land-Fluss), as validation for Sentinel-1 derived water-land determinations. Sat-Land-Fluss was a R&D project lasting from 2020-2024, funded by the German Federal Ministry for Digital and Transport in the 4th project call "National Copernicus Application" (50EW2015).
Das Vorhaben zielt auf die Verbesserung von geodätischen Gletschermassenbilanzen ab. Neben einer Verbesserung der absoluten Genauigkeit wird vor allem auch eine verbesserte Fehlerquantifizierung/-abschätzung angestrebt. Zunächst werden Höhen- und Volumenänderungen aus der Differenzierung von digitalen Geländemodellen unterschiedlicher Zeitpunkte und Quellen bestimmt. Diese werden durch verschieden Verfahren wie Photogrammetrie und SAR Interferometrie (insbesondere der deutschen TanDEM-X Mission) gewonnen. Die derzeitigen Schwierigkeiten der geodätischen Methode resultieren vor allem aus Unsicherheiten der Eindringtiefe des Radarsignals bei trockenem Schnee bzw. gefrorener Schneedecke sowie bei der anschließenden Konvertierung von Volumen- in Massenänderungen, durch die Annahme eines Dichtewertes oder Dichteprofils. Hier soll durch den Einsatz eines gekoppelten Gletschermassenhaushalt- und Firnkompaktionsmodell zusammen mit den Fernerkundungsergebnisse eine entscheidende Verbesserung erzielt werden. Um das Modell und die Untersuchungen zu initialisieren und zu validieren, sollen Felderhebungen durchgeführt werden sowie auf einen sehr umfangreichen Datenbestand des Antragstellers und der tschechischen und argentinischen Kooperationspartner zurückgegriffen werden. Um Effekte und mögliche Fehler durch das Eindringen des x-Band Radarsignals besser quantifizieren zu können, werden Aufnahmen mit Sommer und Wintersituationen untersucht und mit GNSS Referenzdaten aus Geländeerhebungen verifiziert. Ferner werden die Ergebnisse der geodätischen Methode mit dem sogenannten Input-Output Verfahren ('flux gate approach') verglichen, um eine zusätzliche Absicherung der Ergebnisse zu erzielen. Das Projekt wird in enger Kooperation mit tschechischen Wissenschaftlern der Universitäten in Brno und Prag sowie mit Kollegen des Argentinischen Antarktisinstituts durchgeführt. Als Testgebiet wurde James Ross Island, an der nordöstlichen Spitze der Antarktischen Halbinsel, ausgewählt. Auch wenn die Untersuchungsregion in der Antarktis liegt, so sollen primär methodische Entwicklungen durchgeführt werden, die auf andere Standorte übertragbar sind. Der vorgeschlagene Standort bietet aufgrund der vorhanden Datenlage und Vorarbeiten sowie der internationalen Kooperation und logistischen Möglichkeiten ideale Voraussetzungen, die zu keinen nennenswerten Mehrkosten gegenüber anderen Standorten mit vergleichbaren Gletschergrößen führen. Zudem zeigen Vorarbeiten, dass die beobachteten Höhenänderungen der Gletscher auf einem kleinen Gebiet sehr unterschiedlich sind und daher in einem Gebiet unterschiedliche Magnituden, Richtungen und Mechanismen der Änderungen sowie unterschiedliche meteorologische Bedingungen untersucht werden können. Eine Situation und Konstellation, die an kaum einem anderen Standort derart gut vorliegt.
During a 4-week measurement campaign (ISLAS2022) in March and April 2022, we collected a comprehensive dataset characterizing the atmospheric water vapour and precipitation isotope composition within weather systems in the European Arctic and sub-Arctic. Focusing on an area covering the Nordic Seas and Northern Scandinavia, stable water isotope measurements with cavity ring-down spectrometers (CRDS) were taken from a research aircraft stationed at Kiruna, Sweden; from a Research Vessel going from Tromsø to the western ice edge in Greenland, and from measurements at supersites at Andenes on the Lofoten archipelago, Abisko, and Kiruna. Water vapour and precipitation isotope measurements from different sites and platforms were complemented by additional instrumentation to characterize the atmospheric conditions. Advanced instrumentation included wind LIDAR, ground-based vertical-pointing rain radar, and aerosol measurements at Andenes, two-directional depolarising aerosol LIDAR and horizontal cloud RADAR on the aircraft. Controlled meteorological balloons were launched from Ny-Ålesund, Svalbard into cold-air outbreak conditions. Surface precipitation samples were collected from a surface network including Abisko, Andenes, Kiruna, Longyearbyen, Ny-Ålesund, Jan Mayen, Bjørnøya, Tarfala, Ålesund, and Bergen. Surface snow was repeatedly sampled along a detailed transect from Kiruna to Lofoten archipelago. Citizen science snow sampling contributed to distributed surface snow sampling in Northern Scandinavia. All stable water isotope measurements have been calibrated onto the VSMOW-SLAP scale. The data from the ISLAS2022 measurement campaign enables the comprehensive assessment of air mass transformation and water turnover during cold-air outbreak conditions using stable water isotopes as a constraint.
Die Bereifung (riming) ist ein Prozess, der unterkühlte Wassertröpfchen effizient in Eis umwandelt. Dieser Prozess hat daher einen signifikanten Einfluss auf die Bildung und Entwicklung von Niederschlag. Bereifung ist mit Fernerkundungsmethoden schwierig zu identifizieren und quantifizieren, und wird in Modellen noch unzureichend parametrisiert. Typischerweise werden nur intensive Bereifungsprozesse in Form von Graupel in Beobachtungs- und Modellstudien berücksichtigt Um ein besseres Verständnis über den Bereifungsprozess zu erhalten, werden in PROM-POMODORI operationelle polarimetrische Messungen aus dem C-Band Wetterradarverbund des DWD mit operationellen DWD ICON-D2 Wettervorhersagen und vertikalen Doppler-Messungen aus den hochauflösenden Wolkenradarmessungen aus JOYCE (Jülich) und vom Meteorologischen Institut der Ludwig-Maximilians-Universität in München, und auch von dem C-Band-Radarverbunds kombiniert. Aus vertikal sondierenden Doppler-Radarmessungen wird über die Fallgeschwindigkeit der Eispartikel der Bereifungsgrad quantifiziert. Der Bereifungsgrad auf Basis der JOYCE Wolkenradardaten wird dann mit den polarimetrischen Messungen aus dem Radarverbund und dem thermo(dynamischen) ICON-D2 Vorhersagen über ein maschinelles Lernverfahren korreliert. In dem man faktisch die Information aus (lokalen) Bereifungs-Retrievals von Doppler-Radarmessungen auf die räumlichen polarimetrischen und thermodynamischen Messfelder überträgt, wird die räumliche Variabilität der Bereifung in Niederschlagswolken für typische Niederschlagssituationen in Teilen Süddeutschlands untersucht. PROM-POMODORI wird die identifizierte Variabilität der Bereifung in Bezug zur ICON-D2-Gitterauflösung betrachten, und dabei untersuchen, wie significant die sub-skalige Bereifungsvariabilität ist. Darüber hinaus wird in PROM-POMODORI untersucht, ob die Güte des Bereifungs-Retrivals genutzt werden könnte, um als Indikator für kritische Flugzeug-Vereisungssituation zu dienen. Dabei werden die Retrieval-Ergebnisse, mit dem DWD ADWICE System verglichen, welches für die Luftfahrt Karten über Regionen mit potentiell kritischem Vereisungspotential zu Verfügung stellt.
Der Umsetzungsplan der COP27 enthält eine sehr klare Aussage. "Ein Drittel der Welt, darunter 60% von Afrika, hat keinen Zugang zu Frühwarn- und Klimainformationsdiensten". Dies gilt vor allem für niederschlagsbezogene Warnungen. Der Grund dafür ist das fast vollständige Fehlen von Wetterradaren auf in Afrika und die mangelnde Dichte von Niederschlagsmessstationen. Im Gegensatz dazu sind geostationäre Satelliten (GEOsat) und potentiell auch kommerzielle Richtfunkstrecken (CML) und Satelliten-Mikrowellenverbindungen (SML) nahezu in Echtzeit verfügbar und können zur Niederschlagsschätzung verwendet werden. Die quantitative Niederschlagsschätzung (QPE) aus GEOsat-Daten ist jedoch aufgrund der indirekten Beziehung zwischen der Niederschlagsmenge und den tatsächlichen Messungen, die im sichtbaren und infraroten Spektrum durchgeführt werden, eine Herausforderung. Für die QPE aus SML- und CML-Daten, insbesondere auf der Grundlage groß angelegter CML-Studien in Europa, wurde gezeigt, dass sie mit der QPE aus Radar- und Regenmessern gleichwertig sein kann. In Ermangelung von Referenzdaten, wie es in Entwicklungsländern häufig der Fall ist, sind die bestehenden maßgeschneiderten semi-empirischen Prozessierungsmethoden jedoch oft nicht direkt anwendbar. GEOsat-Daten haben das Potenzial, die CML/SML-Prozessierung in diesen Regionen zu unterstützen, und umgekehrt könnte die CML/SML-QPE zur Anpassung der GEOsat-QPE verwendet werden. Das übergeordnete Ziel des Projekts MERGOSAT ist daher die Entwicklung neuartiger Methoden zur Erstellung verbesserter Echtzeit-Niederschlagskarten für datenarme Regionen durch eine Kombination von GEOsat-Daten und CML/SML-QPE. Um dieses Ziel zu erreichen, werden wir uns auf drei Aspekte konzentrieren: 1) Schaffung einer Grundlage für allgemeinere CML/SML-QPE-Modelle durch Verbesserung des Verständnisses der Prozesse die die EM-Ausbreitung von CML und SML beeinflussen. 2) Entwicklung geeigneter CML/SML-QPE-Modelle, die in datenarmen Regionen anwendbar sind, aufbauend auf den neuen Erkenntnissen über WAA und DSD und unter innovativer Nutzung von GEOsat-Daten. 3) Verbesserung der GEOsat-QPE mit DeepLearning-Methoden und Entwicklung eines neuen Verfahrens, das die Zusammenführung mit CML/SML-Daten mit sub-stündlicher Auflösung ermöglicht. Wir werden unsere Forschung auf unser umfangreiches Archiv von CML-Daten, auch aus Afrika, und die zunehmende Verfügbarkeit von SML-Daten stützen. Zusätzliche Daten aus Feldexperimenten werden mit modernsten Simulationen der EM-Ausbreitung kombiniert. Darüber hinaus werden wir neueste Techniken des DeepLearnings und unsere Hochleistungs-Recheninfrastruktur nutzen. In Kombination mit den erweiterten Fähigkeiten des kürzlich gestarteten MTG GEOsat wird uns dies ermöglichen, unsere Ziele erfolgreich anzugehen und die methodische Grundlage zu schaffen, die erforderlich ist, um datenarme Regionen mit verbesserten und zuverlässigen Niederschlagsinformationen nahezu in Echtzeit zu versorgen.
Radarkomposit RX (Radardaten ohne Korrektur) des operationellen DWD-Radarverbundes - Radardata RX (Radardata without scaling) from the operational DWD radar composite
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 932 |
| Europa | 4 |
| Global | 1 |
| Kommune | 6 |
| Land | 223 |
| Weitere | 14 |
| Wirtschaft | 4 |
| Wissenschaft | 394 |
| Zivilgesellschaft | 4 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 23 |
| Ereignis | 3 |
| Förderprogramm | 701 |
| Hochwertiger Datensatz | 13 |
| Repositorium | 1 |
| Text | 36 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 224 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 56 |
| Offen | 766 |
| Unbekannt | 180 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 625 |
| Englisch | 467 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 8 |
| Bild | 4 |
| Datei | 28 |
| Dokument | 31 |
| Keine | 500 |
| Webseite | 462 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 567 |
| Lebewesen und Lebensräume | 753 |
| Luft | 626 |
| Mensch und Umwelt | 983 |
| Wasser | 455 |
| Weitere | 1002 |