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METOP GOME-2 - Bromine Monoxide (BrO) - Global

The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. The operational BrO (Bromine monoxide) total column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x integrated into the UPAS (Universal Processor for UV / VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. For more details please refer to https://atmos.eoc.dlr.de/app/missions/gome2

METOP GOME-2 - Cloud Top Pressure (CTP) - Global

The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. OCRA (Optical Cloud Recognition Algorithm) and ROCINN (Retrieval of Cloud Information using Neural Networks) are used for retrieving the following geophysical cloud properties from GOME and GOME-2 data: cloud fraction (cloud cover), cloud-top pressure (cloud-top height), and cloud optical thickness (cloud-top albedo). OCRA is an optical sensor cloud detection algorithm that uses the PMD devices on GOME / GOME-2 to deliver cloud fractions for GOME / GOME-2 scenes. ROCINN takes the OCRA cloud fraction as input and uses a neural network training scheme to invert GOME / GOME-2 reflectivities in and around the O2-A band. VLIDORT [Spurr (2006)] templates of reflectances based on full polarization scattering of light are used to train the neural network. ROCINN retrieves cloud-top pressure and cloud-top albedo. The cloud-top pressure for GOME scenes is derived from the cloud-top height provided by ROCINN and an appropriate pressure profile. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/

METOP GOME-2 - Cloud Optical Thickness (COT) - Global

The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. OCRA (Optical Cloud Recognition Algorithm) and ROCINN (Retrieval of Cloud Information using Neural Networks) are used for retrieving the following geophysical cloud properties from GOME and GOME-2 data: cloud fraction (cloud cover), cloud-top pressure (cloud-top height), and cloud optical thickness (cloud-top albedo). OCRA is an optical sensor cloud detection algorithm that uses the PMD devices on GOME / GOME-2 to deliver cloud fractions for GOME / GOME-2 scenes. ROCINN takes the OCRA cloud fraction as input and uses a neural network training scheme to invert GOME / GOME-2 reflectivities in and around the O2-A band. VLIDORT [Spurr (2006)] templates of reflectances based on full polarization scattering of light are used to train the neural network. ROCINN retrieves cloud-top pressure and cloud-top albedo. The cloud optical thickness is computed using libRadtran [Mayer and Kylling (2005)] radiative transfer simulations taking as input the cloud-top albedo retrieved with ROCINN. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/

Global filtered tropospheric NO2 slant column densities derived from 6-year averages of TROPOMI measurements over water for shipping signal detection

This dataset contains 6-year averages of global filtered tropospheric NO2 slant column densities (tSCDs) retrieved from the Sentinel-5 Precursor (S5P) satellite sensor TROPOMI (Tropospheric Monitoring Instrument) for the period from 1 May 2018 to 30 April 2024. All data are available on a 0.03° x 0.03° grid. The NO2 tSCDs are derived from the total slant columns by subtracting the across-track NO2 slant column stripe offset and spatially averaged stratospheric vertical column densities (VCDs) multiplied with the stratospheric air mass factor (AMF), provided in the TROPOMI NO2 product. The filtered NO2 tSCDs are developed to detect global shipping signals in the NO2 TROPOMI data. Therefore, only pixels over water are available in this dataset. The filtering methods include a high-pass filter with different box sizes (1°, 0.5°, 0.25°) and a Fourier filter. In addition, different flagging criteria are applied to the data with the standard box size of 1° for the high-pass filtering: no flagging, quality (qa) flagging, cloud fraction (CF) flagging, cloud height (CH) flagging, wind speed (wind) flagging, and sun glint (sg) flagging.

Sentinel-2 Sachsen-Anhalt

Bei dem Datensatz handelt es sich um Fernerkundungsdaten aus dem Copernicus-Programm der Europäischen Kommission und der Europäischen Weltraumorganisation, die für das Gebiet von Sachsen-Anhalt aufbereitet wurden. Die Sentinel-2 Satelliten des Copernicus-Programm liefern multispektrale Aufnahmen im Wellenlängenbereich des sichtbaren Licht (VIS) und nahen Infrarotbereich (NIR) aus denen nahezu wolkenfreie Mosaikbilder erstellt werden. Diese Daten finden insbesondere in der Forst-, Wasser-, und Agrarwirtschaft Anwendung um z.B. zeitliche Veränderungen zu beobachten.

Gemeinsame nationale Initiative zur Validierung von EarthCARE, Teilvorhaben FZ Jülich

Messung der horizontalen und vertikalen Verteilung von Luftschadstoffen in Wien

Das übergeordnete Ziel des geplanten Projektes besteht darin, vom Menschen verursachte Luftverschmutzung in Ballungsräumen besser zu verstehen. Die Untersuchung von Stickstoffdioxid (NO2) und Aerosolen wird sich dabei auf spektrale Messungen mit zwei MAX-DOAS (Multi-Axiale Differentielle Optische Absorptionsspektroskopie) Instrumenten an zwei verschiedenen Standorten in Wien stützen. Die MAX-DOAS Methode wird zur Messung von Streulicht in verschiedenen Blickrichtungen verwendet, aus denen die horizontale und vertikale Verteilung von Spurengasen und Aerosolen in der Troposphäre abgeleitet werden kann. Die Datenauswertung wird sich auf eine schnelle geometrische Annäherung sowie die exaktere Methode der Optimal Estimation stützen und troposphärische Säulen und Vertikalprofile von NO2 und Aerosolen ergeben. Die Vertikalprofile liefern eine wichtige Datengrundlage, die für den Vergleich mit bestehenden in-situ Messungen verwendet werden kann. Die aus den MAX-DOAS Messungen abgeleiteten troposphärischen Vertikalsäulen ermöglichen zusammen mit meteorologischen Messungen (z.B. Windgeschwindigkeit, Windrichtung) die Überwachung von Luftschadstoffen über städtischem Hintergrund, stark befahrenen Straßen, und industriellen Punktquellen auf horizontaler Ebene. Die geplanten Langzeitmessungen (über zwei Jahre) liefern einen wertvollen Datensatz für die Analyse der zeitlichen Variabilität von Luftschadstoffen (NO2 und Aerosole) über Wien. Ein Vergleich der in Wien erhobenen Daten mit vergleichbaren MAX-DOAS Messungen in Athen, Griechenland, oder Bremen, Deutschland, wird Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen den verschmutzten Standorten mit andersartigen meteorologischen und photochemischen Bedingungen aufzeigen. Die troposphärischen NO2-Säulen ermöglichen die Validierung von Satellitenmessungen der OMI, GOME-2, und TROPOMI Instrumente sowie den Vergleich mit Modellsimulationen (z.B. aus dem COPERNICUS Atmosphärenbeobachtungsdienst). Da sich bei den beiden Messgeräten Blickfelder einzelner azimutaler Richtungen teilweise überschneiden und die ergänzenden Messungen von in-situ Instrumenten eine Vielzahl an Information zur räumlichen Ausbreitung von NO2 bieten, soll versucht werden, ein räumlich aufgelöstes Bild der Luftverschmutzung über Wien mit Hilfe der tomographischen Darstellung zu entwickeln. Die Ergebnisse des Projektes werden wichtige Erkenntnisse zur horizontalen und vertikalen Ausbreitung von NO2 und Aerosolen liefern. Neben der Verbesserung der troposphärischen NO2 Auswertung werden die Ergebnisse wichtige Daten für Atmosphärenmodelle bereitstellen, da die Vertikalprofile von NO2 und Aerosolen eine nützliche Ergänzung zu den Punktmessungen von in-situ Messgeräten darstellen.

Einfluss der solaren Flareaktivität auf die Qualität des GPS-Empfangs

Es ist durch neuere Untersuchungen bekannt, das Sekundäreffekte sehr starker solarer Eruptionen (Flares), so genannte 'radio bursts', die Empfangsqualität des 'Global Positioning System' (GPS) negativ beeinflussen. Das vorliegende Langzeitprojekt vergleicht die Flare-Aktivität, repräsentiert durch die permanent zur Verfügung stehenden Röntgenmessungen der NOAA-Satelliten GEOS-11 und -12 (siehe http://www.ut-wetter.fh-wiesbaden.de:8080/space.htm), mit der in Rüsselsheim und Locarno ebenfalls permanent gemessenen Empfangsqualität zweier handelsüblicher GPS-Empfänger. Die Untersuchungsdauer soll den gesamten gerade beginnenden 11-Jahres-Aktivitäts-Zyklus der Sonne umfassen.

Schwerpunktprogramm (SPP) 1889: Regional Sea Level Change and Society (SeaLevel), Teilprojekt: Ableitung von Ozeanmassenverteilung und glazial-isostatischem Ausgleich aus Satellitengravimetrie und Satellitenaltimetrie (OMCG-2)

Massenbedingte Veränderungen des Meeresspiegels (MVM) sind eine wichtige Komponente des Meeresspiegelbudgets. Ist die MVM bekannt, ist es möglich aus der Kombination mit Daten der Satellitenaltimetrie Informationen zum Wärmehaushalt des Ozeans und damit zum globalen Energiehaushalt zu gewinnen. Neuere MVM Schätzungen basieren maßgeblich auf der Schwerefeld-Satellitenmission GRACE. Diese findet zunehmend auch Anwendung für regionale Studien. Allerdings bestehen zwischen publizierten MVM-Schätzungen aus praktisch identischen GRACE-Daten Diskrepanzen selbst auf der globalen Skale. Jüngere Studien veröffentlichen MVM-Trends zwischen 1,2 und 2,0 mm/a mit unrealistischen Fehlern und beanspruchen die Schließung des Meeresspiegelbudgets im Bereich 0,1-0,2 mm/a. Diese ungeklärten Diskrepanzen beeinträchtigen die Ermittlung gegenwärtiger Änderungen des Ozeanwärmegehalts aus Altimetrie, und in der Folge z. B. die Lokalisierung von Wärmesenken und Wärmetransport. Das Problem ist ebenfalls für das Verständnis und die Prädiktion regionaler Meeresspiegeländerungen in Südost-Asien besonders kritisch. Die zentrale Hypothese dieses Projekts, wie auch bei der ersten Phase des SPP, besteht darin, dass diese Diskrepanzen vor allem aus zwei Ursachen entstehen: (1) methodische Probleme in der Analyse der GRACE-Daten und (2) das ungelöste Problem, glazial-isostatische Ausgleichsbewegungen (GIA) aus den GRACE-Daten zu korrigieren. In der ersten Phase (OMCG-1) wurden zentrale methodische Unterschiede zwischen direkten und inversen MVM Schätzern untersucht. Darüber hinaus hat OMCG-1 das Verständnis über die wichtigsten Schritte zur Trennung des regionalen GIA-Effekts aus der Kombination satellitengeodätischer Verfahren verbessert. OMCG-1 wird den globalen Inversionsansatz weiterentwickeln und beginnen, die Ergebnisse der regionalen GIA-Separation in den globalen Rahmen einzubinden. Die zweite Phase (OMCG-2) soll a) verbesserte Methoden zur Definition von räumlichen Mustern aus Modellensembles untersuchen, b) die unabhängige Schätzung flacher sowie tiefer sterischer Komponenten untersuchen, c) den möglichen Zugewinn durch Einbindung von In-situ-Argo-Daten untersuchen, d) einen zeitreihenbasierten Parameterschätzungsansatz für die regionale Trennung von GIA und Eismassenänderungen implementieren, f) mögliche Biase in regionalen GIA-Schätzungen erklären sowie beheben unter Verwendung zusätzlicher GNSS-Beobachtungen und g) schließlich die Altimetrie über Eisschilden in die globale Inversion einbinden, um die Bestimmung von GIA zu verbessern. OMCG-2 wird physikalische Prozesse direkt quantifizieren, die zur Meeresspiegeländerung auf globaler und regionaler Skale beitragen. Außerdem werden Datensätze für die Modellierung für Projekte innerhalb und außerhalb des SPP bereitgestellt. Insbesondere unsere regionalisierten Daten für Nordeuropa und Südost-Asien werden helfen, Vorhersagen zu verbessern.

Natural Forest Management in Caracarai, Roraima, Brazil

Objectives: Sustainable management of tropical moist forests through private forest owners will become increasingly important. Media report that in Brazil, particularly in Amazonia, approx. 80 percent of the timber harvested is from illegal sources. Private management of forests according to internationally acknowledged standards offers an opportunity to significantly lower the portion of illegally cut timber. Moreover, it contributes significantly to the conservation of the Amazon forest. Private forest owners show a clear long-term commitment towards the implementation of management standards according that is ecologically compatible, socially acceptable and economically viable. The project area, a pristine forest in legal Amazonia in the transition zone between moist tropical forests and savannas (cerrado), is extremely diverse in floristic and faunistic terms. The institute cooperates with the private forest owner. Main tasks are to document the faunistic and floristic diversity, to calculate the Annual Allowable Cut and to elaborate concepts for site-specific silviculture. Results: To date (Oct. 2006) the following activities were started: - a comprehensive inventory system for planning at the FMU-level has been successfully introduced; - the inventory system for the annual coupe area has been designed and data for the first coupe are being processed; - the annual allowable cut is currently calculated based on the results of the above described inventories; - two fauna surveys are completed; one focusing on large mammals and one on the avi-fauna. A long-term monitoring concept to assess the influence of forest management on the faunistic diversity is currently under development; - forest zoning is completed applying terrestrial surveys and interpreting high-resolution satellite images; - a study on the use of Bethollethia excelsa-fruits (Brazil nuts) is currently implemented; - a study on timber properties of lesser known species is currently implemented.

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