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Charakterisierung von Mineralstaub-Deposition mit hoher Zeitauflösung im Hinblick auf Partikelgröße, Zusammensetzung und atmosphärische Alterung an für ein atmosphärisch-ozeanisches Staubbudget relevanten Standorten

Nass- und Trockendeposition sind die wesentlichen Prozesse, die Mineralstaub aus der Atmosphäre entfernen. Teragramm Mineralstaub werden pro Jahr interkontinental verfrachtet. Erreicht Staub weitab von seiner Quelle wieder die Erdoberfläche, kann er erheblichen Einfluss auf Ökosysteme haben. Insbesondere ozeanische Ökosysteme sind in ihrer Bioproduktivität nährstofflimitiert. Diese Nährstoffe können durch Mineralstaub eingetragen werden. Trotz der Bedeutung der Deposition sind Messungen bislang rar, und Staubmodelle, die sich an den wenigen Messungen validieren, zeigen erhebliche Fehler. Hauptsächlich der Mangel an geeigneten Messdaten behindert im Moment das weitergehende Verständnis des Staubzyklus. Fehlende standardisierte Messtechnik zur Trockendepositionsmessung erschwert bislang gute Datenerfassung. Daher wird ein neuer automatisierter Nass- und Trockendepositionssammler entwickelt und charakterisiert. Der Sammler wird mit meteorologisch relevanter Zeitauflösung (Stunden bis Tage) betrieben und damit einen großen Nachteil vergangener Messungen beheben, nämlich eine Zeitauflösung von meist Wochen bis Monaten. Durch den Einsatz automatisierter rasterelektronenmikroskopischer Einzelpartikel-Analyse wird ein bisher unerreichter Daten-Detailreichtum für Partikelgrößen von 700 nm bis 100 mym zur Verfügung stehen, einschließlich Partikelgrößenverteilung, Elementzusammensetzung und Partikel-Mischungszustand. Besondere Aufmerksamkeit wird potentiellen Nährstoffen wie Fe, P, K, Mg und Ca gewidmet. Für ausgewählte Proben wird weiterhin Partikel-Hygroskopizität bestimmt.Nach der Testphase auf der Insel Frioul, Frankreich, während der der Sammler im Vergleich zur dort existierenden Zeitreihe validiert wird, werden drei Instrumente an Stationen in Betrieb genommen, die für Staubeintrag in die relevant Ozeane sind: Sao Vicente, Kap Verde und Barbados im Saharischen Ausfluss so wie Heimaey, Island, im arktischen Staub. In einer zweiten Phase (nach dem vorliegenden Projekt) soll das Netzwerk dann erweitert werden durch New Island, Falkland im südamerikanischen Ausfluss, Amakusa, Japan im asiatischen Ausfluss und die Insel Amsterdam zwischen dem südafrikanischen und dem australischen Ausfluss. Zum ersten Mal werden aus diesem Projekt kontinuierliche Zeitreihen der Nass- und Trockendeposition von Mineralstaub zur Verfügung stehen, die tägliche bzw. Ereignis-basierte Zeitauflösung und zudem Partikel-Größenauflösung bieten. Hieraus werden atmosphärische Schlüsselfaktoren abgeleitet, die zur Deposition führen. Weiterhin wird eine Partitionierung zwischen Nass- und Trockendeposition und ihr Größenverteilung von Nährstoffen - insbesondere P und Fe - untersucht. Partikel-Mischungszustand und Form werden durch ein Mischungsmodell und Bildanalyse bestimmt. Eine öffentliche Datenbank wird bereitgestellt, die z. B. für Modellvalidierung zu Verfügung steht. Es ist geplant, die Stationen nach Ende der DFG-Finanzierungphase weiter zu betreiben.

Making Energy-Efficiency Happen - From potential to reality

For WWF International Ecofys made an assessment of policies and measures in G8 plus 5 countries, with recommendations for decision makers at national and international level.

Technologieentwicklung, Zertifizierung und Capacity Building für den internationalen Markthochlauf von Grünem Wasserstoff und seiner Derivate in der SADC-Region am Beispiel des HyShiFT-Projektes in Südafrika, Teilvorhaben: Koordination & Materialanalyse

National Strategy Study South Africa

Optimierung der logistischen Funktion von UNESCO-Biosphärenreservaten zur Erreichung der globalen Nachhaltigkeitsziele – mit Fallstudien aus Südafrika, Lesotho und der Demokratischen Republik Kongo

Dieser Beitrag untersucht das Potenzial der logistischen Unterstützungsfunktion von Biosphärenreservaten der United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO) in Hinblick auf ihren Beitrag zur Erreichung der globalen Ziele für nachhaltige Entwicklung (Sustainable Development Goals – SDG). Der Schwerpunkt liegt dabei auf Forschung, Bildung und Jugendbeteiligung. Anhand einer Analyse ausgewählter Fallstudien aus der Republik Südafrika, dem Königreich Lesotho und der Demokratischen Republik Kongo wird aufgezeigt, dass Biosphärenreservate durch die Nutzung der logistischen Unterstützungsfunktion als Reallabore (living labs) für Forschung zu nachhaltiger Entwicklung, Bildung und Jugendbeteiligung dienen können und damit einen Beitrag zur Erreichung der SDG leisten. Dieses Potenzial wird jedoch häufig nicht hinreichend genutzt, u. a. weil Mittel und Kenntnisse hinsichtlich der Funktionen von Biosphärenreservaten begrenzt sind und geeignete Bildungs- und Partizipationsansätze nicht hinreichend genutzt werden. Basierend auf diesen Erkenntnissen schlagen wir vor, die Möglichkeiten von Biosphärenreservaten hinsichtlich inter- und transdisziplinärer Forschung, integrativer Bildung und Jugendpartizipation stärker zu nutzen.

Model Output Statistics for CAPE TOWN (INT. AIRPORT) (68816)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Model Output Statistics for BLOEMFONTEIN (HERTZOG AIRPORT) (68442)

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Model Output Statistics for MARION ISLAND (68994)

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Model Output Statistics for JOHANNESBURG (JAN SMUTS AIRPORT) (68368)

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Model Output Statistics for GOUGH ISLAND (68906)

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