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Gemeinsame nationale Initiative zur Validierung von EarthCARE, Teilvorhaben LMU München

Gemeinsame nationale Initiative zur Validierung von EarthCARE, Teilvorhaben Freie Universität Berlin

Statistical-dynamical methods for scale dependent model evaluation and short term precipitation forecasting (STAMPF)

Das Ziel des Projektes ist die skalenabhängige Evaluierung von Niederschlagsprognosen der DWD-Modellkette (LM/GME) bezüglich dynamischer Parameter und Wolkeneigenschaften. Ein neu entwickelter dynamischer Zustandsindex (DSI), die mit der spezifischen Feuchte gewichtete Divergenz sowie Wolkentyp, Bedeckung und Höhe der Wolkenobergrenze sind die Evaluierungsparamater. Der DSI wurde aus den ursprünglichen Gleichungen abgeleitet und beschreibt die Abweichungen von einem verallgemeinerten dynamischen Gleichgewicht, verursacht durch Instationarität und diabatische Prozesse. Die Evaluierung konzentriert sich auf die Wechselwirkungen zwischen der synoptischen und konvektiven Skala, die häufig die Ursache für extreme Niederschlagsereignisse sind. Sie untersucht die Beziehung zwischen den synoptisch-skaligen Prozessen und der konvektiven Parameterisierung. Eine Voraussetzung der Evaluierung ist eine vom Modell unabhängige feldmäßige Analyse des täglichen Niederschlages und der Wolkenparameter in der Gitterauflösung des LM/GME. Ein schon existierendes Analyseschema der synoptischen Beobachtungen wird weiter verbessert und erweitert durch Satellitendaten. Diese liefern kontinuierliche Wolkendaten und Niederschlagsraten. Die Genauigkeit der analysierten Felder wird mit Hilfe moderner statistischer Methoden abgeschätzt. In einem weiteren Schritt werden die getesteten dynamischen Parameter zu einer quasi-prognostischen Niederschlagsvorhersage oder als Prediktoren für einen MOS-Ansatz verwendet.

Sentinel-5P TROPOMI – Aerosol Index (AI), Level 3 – Global

Aerosol Index (AI) as derived from TROPOMI observations. AI is an indicator for episodic aerosol plumes from dust outbreaks, volcanic ash, and biomass burning. The TROPOMI instrument onboard the Copernicus SENTINEL-5 Precursor satellite is a nadir-viewing, imaging spectrometer that provides global measurements of atmospheric properties and constituents on a daily basis. It is contributing to monitoring air quality and climate, providing critical information to services and decision makers. The instrument uses passive remote sensing techniques by measuring the top of atmosphere solar radiation reflected by and radiated from the earth and its atmosphere. The four spectrometers of TROPOMI cover the ultraviolet (UV), visible (VIS), Near Infra-Red (NIR) and Short Wavelength Infra-Red (SWIR) domains of the electromagnetic spectrum. The operational trace gas products generated at DLR on behave ESA are: Ozone (O3), Nitrogen Dioxide (NO2), Sulfur Dioxide (SO2), Formaldehyde (HCHO), Carbon Monoxide (CO) and Methane (CH4), together with clouds and aerosol properties. This product is created in the scope of the project INPULS. It develops (a) innovative retrieval algorithms and processors for the generation of value-added products from the atmospheric Copernicus missions Sentinel-5 Precursor, Sentinel-4, and Sentinel-5, (b) cloud-based (re)processing systems, (c) improved data discovery and access technologies as well as server-side analytics for the users, and (d) data visualization services.

Projekte der Erkundungstechnik Bildverarbeitung METEOSAT

Aufbau und Betrieb eines Farbdisplaysystems mit Videospeicher zur Darstellung und interaktiven Manipulation von Bildsequenzen und Einzelbildern. Meteorologische Satellitendaten (METEOSAT, GOES, TIROS-N) werden fuer die Untersuchung dynamischer Prozesse in der Atmosphaere quantitativ ausgewertet. Dafuer steht ein Programmsystem im Grossrechner Amdahl 470 V/6 zur Verfuegung, das interaktiv von der Bedienkonsole am Arbeitsplatz kommandiert wird und ueber einen Prozessrechner das gesamte Videosystem steuert. Dieses interaktive System fuer meteorologische Bilddatenverarbeitung (IMB) bietet das folgende Spektrum an Verarbeitungsmoeglichkeiten: a) Bilddaten-Eingabe von Digitalband, Aufgabe auf Digitalband, Videokassette oder Hardcopy, Bildschirm-Display. b) Schwarz/Weiss- und Farb-(Pseudo-/Falschfarben-)Display. c) Grafik-Ueberlagerung der Bilddaten. d) Navigation der Bilddaten fuer geostationaere Satelliten (METEOSAT, GOES). Zuordnung von geographischen Koordinaten zu Satelliten- und Bildschirm-Koordinaten. e) Windvektorberechnung und Wolkenhoehenbestimmung.

Charakterisierung von Oberflächen in Trockengebieten aus Sentinel-1 Radardaten

Die Trockengebiete der Erde waren und sind besonders anfällig für klimatische Änderungen. Gleichzeitig sind sie der Lebensraum für mehr als 2 Milliarden Menschen. Aufgrund der Größe der Räume, der in weiten Teilen schlechten infrastrukturellen Ausstattung und den häufig widrigen Umweltbedingungen weist der Forschungsstand zu den Raten der Landschaftsveränderungen noch große Lücken auf. Schon seit mehreren Jahrzehnten werden Fernerkundungsdaten intensiv zum Monitoring von Trockenräumen eingesetzt. Aber gerade in Bezug auf geomorphologischen Prozesse und Prozessraten stoßen optische Fernerkundungsmethoden häufig an ihre Grenzen. Im Rahmen dieses Projektes wird daher die Eignung von Radardaten zur Charakterisierung von Oberflächen untersucht. Mit den beiden Satelliten der Sentinel-1 Reihe der ESA (European Space Agency) steht ein modernes SAR (Synthetic Aperture Radar) mit einer räumlichen Auflösung von unter 15 m pro Bildpunkt kostenfrei zu Verfügung. Trockenräume sind aufgrund der geringen Vegetationsbedeckung für den Einsatz von Radarfernerkundung besonders geeignet, da Vegetation zu Volumenstreuung des Signals führt und dieses somit verfälscht. Im Rahmen der Untersuchungen sollen sowohl die SAR-Intensitäten als auch interferometrischen Kohärenzen zur raumzeitlichen Charakterisierung von Landoberflächen getestet werden. Als Testgebiet wurde das Orog-Nuur-Becken im Süden der Mongolei ausgewählt. Die Region zeichnet sich durch eine Vielzahl von unterschiedlichen Landoberflächen und geomorphologischen Prozessen aus. Hierzu gehören u.a. ehemalige Seesedimente, welche durch aktuelle periglaziale Prozesse modifiziert werden, Dünen, große Strandwälle aus Kiesen und insbesondere eine Vielzahl unterschiedlicher Schwemmfächeroberflächen. Die verschiedenen Oberflächen werden vor Ort detailliert geomorphologisch erfasst und beschrieben. Ein Schwerpunkt der Arbeiten ist die Erstellung von hochgenauen Orthophotos und digitalen Geländemodellen aus Drohnenaufnahmen. Da die Oberflächenrauigkeit das Rückstreusignal des SAR Systems stark beeinflusst, können mit Hilfe der Geländemodelle detaillierte Rauigkeitsanalysen für unterschiedliche räumliche Skalen durchgeführt werden. Abschließend werden die Geländebefunde und die morphometrischen Analysen mit den Radardaten verglichen um eine genaue Charakterisierung der unterschiedlichen Oberflächen aus Fernerkundungsdaten zu erreichen. Stellt sich die Eignung der Radardaten für eine detaillierte Charakterisierung der Oberflächen in Trockenräumen heraus, bietet sich hier eine neue Methode für ein detailliertes Monitoring dieser sensiblen Landschaftsräume. Gerade in Gebieten mit einer hohen Variabilität, ist eine detaillierte und zeitlich dichte Beobachtungsreihe, wie sie das Sentinel-System bietet, von großer Bedeutung.

Neue Sichtweisen auf die Aerosol-Wolken-Strahlungs-Wechselwirkung mittels polarimetrischer und hyper-spektraler Messungen

Die Wechselwirkung von Wolken und Aerosol und ihre Rolle im Strahlungshaushalt der Erde ist ein Feld offener Fragen. Der IPCC (2014) nennt große Unsicherheiten und den Bedarf an zusätzlichen wissenschaftlichen Bemühungen, um die Vielzahl der Prozesse und deren Rolle für ein sich wandelndes Klima besser zu verstehen. Dieser Antrag hat die Entwicklung neuartiger Fernerkundungskonzepte zur Beobachtung einiger dieser Prozesse zum Ziel. Aerosol hat direkten Einfluss auf den Strahlungshaushalt und löst eine Serie von indirekten Effekten aus, indem es die Wolken-Mikrophysik, die Wolken-Dynamik, -Lebensdauer, den Wasserkreislauf und sogar die großskalige Zirkulation beeinflusst. Eigenschaften und räumliche Verteilung des Aerosols selbst ändern sich durch die Prozesse während der Wolkenpartikelbildung und ihrer Auflösung. Die Konzentration aktivierter Wolkenkondensationskeime (CCNC) spielt dabei eine entscheidende Rolle. CCNC kann in-situ nur mit sehr begrenzter räumlicher Abdeckung vermessen werden. Gleichzeitig kann sie nicht quantitativ mit herkömmlichen Fernerkundungsmethoden bestimmt werden, da die typische CCN Größe mehr als eine Größenordnung unterhalb der Wellenlänge sichtbarer Strahlung liegt. Daher wurde ein alternativer Ansatz vorgeschlagen: Messungen der von Wolkenseiten reflektierten Solarstrahlung ermöglichen die Ableitung von Vertikalprofilen der Partikelphase sowie ihrer Größe. Es wurde hypothetisiert, dass der Einfluss des Aerosols auf die Entwicklung der Mikrophysik so beobachtbar wird ebenso wie die Ableitung der CCNC. Alternativ kann CCNC auch aus Messungen optischer Eigenschaften der Aerosole abgeleitet werden. Der Zusammenhang zwischen optischer Dicke des Aerosols und CCNC wurde identifiziert, allerdings verbunden mit Unsicherheiten. Der Vorschlag, diese beiden Ansätze zu verbinden und die damit verbundenen Hypothesen zu testen, ist Kern dieses Antrags. Hyper-spektrale Beobachtungen mittels eines schnellen Scanners sind entscheidend, da Wolken sich sehr schnell verändern. Dazu soll ein abbildendes Spektrometer mit Polarisationsfiltern erweitert werden. Mit demselben Messgerät können dann die Mikrophysik der Wolken und die Eigenschaften des Aerosols im umgebenden wolkenlosen Bereich abgeleitet werden. Das Projekt ist im Wesentlichen in zwei Doktorarbeiten aufgeteilt. Highlights: 1) Test zweier Hypothesen, die Kern kommender Flugzeug-Kampagnen und geplanter Satellitenmissionen sind: CCNC kann aus Fernerkundung der Aerosoleigenschaften und aus Profilen der Wolkenmikrophysik abgeleitet werden. 2) Schnelle hyper-spektrale Scanner-Messungen ermöglichen Mikrophysik-Messungen veränderlicher Wolken. Erlauben diese Daten Ableitungen der Veränderung der Mikrophysik abhängig von der Entfernung zur Wolkenseite? 3) Ableitung von Aerosol-Eigenschaften aus polarisierten spektralen Messungen auch in bewölkten Situationen.

Dynamik, Variabilität und bioklimatische Effekte von niedrigen Wolken im westlichen Zentralafrika

Niedrige Wolken sind Schlüsselbestandteile vieler Klimazonen, aber in numerischen Modellen oft nicht gut dargestellt und schwer zu beobachten. Kürzlich wurde gezeigt, dass sich während der Haupttrockensaison im Juni und September im westlichen Zentralafrika eine ausgedehnte niedrige Wolkenbedeckung (engl. „low cloud cover“, LCC) entwickelt. Eine derart wolkige Haupttrockenzeit ist in den feuchten Tropen einzigartig und erklärt wahrscheinlich die dichtesten immergrünen Wälder in der Region. Da paläoklimatische Studien auf eine Instabilität hinweisen, kann jede Verringerung des LCC aufgrund des Klimawandels einen Kipppunkt für die Waldbedeckung darstellen. Daher besteht ein dringender Bedarf, das Auftreten, die Variabilität und die bioklimatischen Auswirkungen des LCC in westlichen Zentralafrika besser zu verstehen.Um diese Ziele zu erreichen, wurde ein Konsortium aus französischen, deutschen und gabunischen Partnern aufgebaut, zu dem Meteorologen, Klimatologen und Experten für Fernerkundung und Waldökologie gehören. Die meteorologischen Prozesse, welche die Bildung und Auflösung der LCC im Tagesgang steuern, werden anhand von zwei Ozean-Land-Transekten auf der Grundlage einer synergistischen Analyse von historischen In-situ Beobachtungen, von Daten einer Feldkampagne und anhand von atmosphärischen Modellsimulationen untersucht. Die Ergebnisse werden mit einem kürzlich entwickelten konzeptionellen Modell für LCC im südlichen Westafrika verglichen.Die intrasaisonale bis interannuale Variabilität des LCC wird durch die Analyse von In-Situ-Langzeitdaten und Satellitenschätzungen quantifiziert. Unterschiede im Jahresgang des LCC (d.h. jahreszeitlicher Beginn und Rückzug, wolkenarme Tage) und die Ausdehnung ins Inland werden dokumentiert. Ansätze, die auf Wettertypen und äquatorialen Wellen basieren, werden verwendet, um intrasaisonale Variationen des LCC zu verstehen. Die Auswirkungen lokaler und regionaler Meeresoberflächentemperaturen auf die LCC-Entwicklung und ihre Jahr-zu-Jahr Variabilität werden bewertet, wobei statistische Analysen und spezielle Sensitivitätsversuche mit einem regionalen Klimamodell verknüpft werden.Schließlich wird der Einfluss von LCC auf die Licht- und Wasserverfügbarkeit bzw. die Waldfunktion anhand von In-Situ-Messungen untersucht. Die Ergebnisse werden mit Messungen aus der nördlichen Republik Kongo, wo die Trockenzeit sonnig ist, sowie mit einem einfachen Wasserhaushaltsmodells, das an die Region angepasst ist, verglichen. Die Wasserhaushaltsanalysen sollen die Kompensations- oder Verstärkungseffekte von Regen im Vergleich zur potenziellen Evapotranspiration, beide moduliert durch die LCC, auf das Wasserdefizit aufzeigen.Die Ergebnisse von DYVALOCCA werden zum ersten konzeptionellen Modell für Wolkenbildung und -auflösung im westlichen Zentralafrika führen und eine Hilfestellung für die Bewertung von Klimawandel-Simulationen mit Blick auf potentielle Kipppunkte für die immergrünen Regenwälder in der Region geben.

Global assessment of vegetation photosynthesis and carbon assimilation through space measurements of chlorophyll fluorescence

The gross carbon uptake of terrestrial vegetation through photosynthesis is a crucial parameter in climate change research. A global, observation-based characterization of ecosystem gross primary production can only be performed with satellite measurements. However, the traditional description of vegetation from space is based on the so-called spectral vegetation indices, which are not able to provide a reliable indication of photosynthetic efficiency driving carbon assimilation by vegetation. This results in an inherent limitation of existing satellite products to provide an accurate description of ecosystem functioning. By contrast, ongoing developments in instrument design and modelling approaches have very recently made possible the retrieval of vegetation chlorophyll fluorescence from space measurements. A vast number of laboratory and field experiments have demonstrated that fluorescence is a direct proxy to vegetation light use efficiency which can therefore enable a much more accurate description of gross primary production. This project proposes the implementation of a research group with focus on the global monitoring and interpretation of chlorophyll fluorescence from existing and upcoming Earth Observation missions. This task will imply the development of a variety of atmospheric-surface radiative transfer modelling approaches, data processing, retrieval techniques and ecosystem modelling tools, with the ultimate objective of developing a new approach to the observation of carbon assimilation by vegetation from space.

METOP GOME-2 - Tropospheric Ozone (Trop-O3) - Tropical

GOME (Global Ozone Monitoring Experiment) stands for a family of satellite instruments named after the first GOME (https://wdc.dlr.de/sensors/gome/) instrument on ERS-2 launched in April 1995. Currently two GOME-2 instruments are operative on Metop-A and B (https://wdc.dlr.de/sensors/gome2/). The tropical tropospheric ozone is retrieved with convective cloud differential method (Valks et al., 2014 http://www.atmos-meas-tech.net/7/2513/2014/amt-7-2513-2014.html). The tropospheric column is retrieved by subtracting the stratospheric ozone column from the total column. The stratospheric ozone column is estimated as the column above high reaching convective clouds.

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