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Schwerpunktprogramm (SPP) 1158: Antarctic Research with Comparable Investigations in Arctic Sea Ice Areas; Bereich Infrastruktur - Antarktisforschung mit vergleichenden Untersuchungen in arktischen Eisgebieten, Einflüsse von Schnee auf antarktisches Meereis (SCASI)

Die Ausdehnung des antarktischen Meereises nahm im Laufe der letzten Jahre zu und steht damit im Gegensatz zur Abnahme in der Arktis. Die Gründe hierfür sind Gegenstand aktueller Forschungsprojekte. Wechselwirkungen mit der Atmosphäre und dem Ozean spielen sicherlich eine wesentliche Rolle, aber auch die dicke und heterogene Schneeauflage des Meereises hat einen große Einfluss auf das Meereis und seine Rolle im globalen Klima und Wettergeschehen. Zugleich erschwert die Schneeauflage flugzeug- und satellitenbasierte Messungen über Meereis, da sie die Oberflächeneigenschaften bestimmt und zu großen Unsicherheiten beiträgt. Entsprechend ist eine bessere Kenntnis der Schneeverteilung auf Meereis dringend erforderlich, um Veränderungen besser verstehen und simulieren zu können. Ziel des Projektes ist es die Menge und Verteilung von Schnee auf antarktischem Meereis sowie dessen physikalische Eigenschaften und deren zeitliche Variabilität zu quantifizieren. Die Entwicklung eines neuen und konsistenten Datenprodukts für Schnee auf antarktischem Meereis steht im Vordergrund des Projektes. Dieses soll die hohe Variabilität über unterschiedliche Größenskalen und Jahreszeiten abbilden. Mithilfe dieses Produktes sind wir dann in der Lage Fernerkundungsalgorithmen und Modellsimulationen zu verbessern und zu validieren. Schließlich wird unser Projekt das Gesamtverständnis der Massenbilanz und Dynamik antarktischen Meereises verbessern, und leistet so einen wichtigen Beitrag für die biologische und geochemische Erforschung des eisbedeckten Südozeans. Um diese Ziele zu erreichen, werden hochaufgelöste Modelle betrieben, die durch Feld- und Fernerkundungsdaten von antarktischem Schnee auf Meereis gestützt und geleitet werden. Im Rahmen einer neuen deutsch-schweizer Zusammenarbeit (D-A-CH Programm) werden die Meereisexpertisen aus Feldmessungen und Fernerkundung der deutschen Partner mit der Schneeexpertise aus Feldmessungen und Modellierung der Schweizer Partner kombiniert. Die Projektpartner verfügen über detaillierte Schneemessungen mehrerer erfolgreicher Feldkampagnen auf antarktischem Meereis, die durch autonome Messungen ergänzt werden. Daten der Satelliten AMSR-2, SMOS und CryoSat-2 sind verfügbar und werden genutzt, um neue Algorithmen für die Bestimmung von Schneeeigenschaften auf Meereis zu entwickeln. Diese Algorithmen und daraus resultierende Datensätze werden durch Beobachtungen validiert und verbessert. Durch die Kopplung der numerischen Schneemodelle SNOWPACK und MEMLS werden Schneedicke, -temperatur, -dichte und Mikrowellenemissivität simuliert. Das Projekt ist darauf ausgelegt drei junge Wissenschaftler für Ihre Arbeit in der Meereisforschung zu finanzieren. Zwei erfahrene Post-Doktoranden sind vorgesehen. Beide haben bereits ähnliche Methoden und Datensätze im Rahmen ihren Doktorarbeiten bearbeitet. Ein Doktorand wird dieses Projekt zur Promotion nutzen.

Sentinel-5P TROPOMI - Aerosol Optical Depth (AOD), Level 3 - Global

Aerosol optical depth (AOD) as derived from TROPOMI observations. AOD describes the attenuation of the transmitted radiant power by the absence of aerosols. Attenuation can be caused by absorption and/or scattering. AOD is the primary parameter to evaluate the impact of aerosols on weather and climate. Daily AOD observations are binned onto a regular latitude-longitude grid. 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.

Sentinel-5P TROPOMI - Aerosol Single-Scattering Albedo (ASSA), Level 3 - Global

Aerosol single-scattering albedo (ASSA) as derived from TROPOMI observations. ASSA is a measure of how much light is scattered by aerosols compared to how much is absorbed. It is important for understanding the impact of aerosols on climate and radiative forcing. ASSA is unitless; a value of unity implies that extinction is completely due to scattering; conversely, a single-scattering albedo of zero implies that extinction is completely due to absorption. Daily ASSA observations are binned onto a regular latitude-longitude grid. 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.

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.

Sentinel-5P TROPOMI – Aerosol Layer Height (ALH), Level 3 – Global

Aerosols are an indicator for episodic aerosol plumes from dust outbreaks, volcanic ash, and biomass burning. Daily observations are binned onto a regular latitude-longitude grid. The Aerosol layer height is provided in kilometres. 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.

Optimierung einer zuverlässigen Methodik zur Bewertung der genetischen Bestimmtheit und Differenzierung der Anfälligkeit gegenüber Kolbenfusariose im Sortiment von Mais in Österreich

Im Rahmen des GEOTEC-Projektes der BGR sollen mit Hilfe von komplexen Fernerkundungsmethoden bruch- und senkungsgefährdete Bereiche im Raum Staßfurt, Schacht VI, Schacht VII erkannt werden. Die positiven FuE-Ergebnisse bedingen zielgerichtet eine Fortführung der bisherigen methodischen Ansätze mit der Maßgabe der Entwicklung eines fernerkundungsgestützen operationellen Systems zur Früherkennung von aus dem Bergbau/Altbergbau resultierenden Gefahrenmomenten. Mit Hilfe von hochauflösenden Satelliten- und Flugzeugdaten soll im Rahmen des Vorhabens ein anwendungsfähiges und industrienahes Fernerkundungsmonitoringsystem zur Untersuchung von Subrosionserscheinungen und Destabilisierungsvorgängen, die die Tagesoberfläche beeinflussen und ggf. das Gemeinwohl gefährden, im Bereich des Altbergbaus geschaffen werden. Die Erarbeitung, Erprobung und Bereitstellung eines operationellen Systems der Satelliten- und Flugzeugfernerkundung erfolgt beispielhaft für ausgewählte Kali- und Salzbergbaufelder des Staßfurter Sattels mit der Zielstellung der Früherkennung und Überwachung von Bruch- und Senkungsrisiken.

Indikatoren des Klimawandels mittels Radio-Okkultation

Die internationale wissenschaftliche Gemeinschaft unternimmt große Anstrengungen in der Erforschung des globalen Klimawandels. Dennoch bestehen immer noch Unsicherheiten und Widersprüche im Hinblick auf Detektion, Ursachenzuweisung und Vorhersage von Klimatrends. Ein Hauptgrund ist der Mangel an genauen und langfristig stabilen Klimabeobachtungen. Dieser Umstand war Anlass für das Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Aktionen höchster Priorität für die zukünftige Klimabeobachtung zu definieren. Eine viel versprechendes Werkzeug zur Bewältigung dieses Problems ist die Radio-Okkultationsmethode (RO), welche Signale von Navigationssatelliten (GNSS - Global Navigation Satellite System) verwendet. Die besondere Eignung für Klimabeobachtungen resultiert aus der einzigartigen Kombination von Genauigkeit, Langzeit-Stabilität, globaler Bedeckung und Allwetter-Tauglichkeit. Die größte Genauigkeit von Klimavariablen (wie Temperatur und Geopotentielle Höhe von Druckschichten) wird in der oberen Troposphäre und unteren Stratosphäre (UTLS) erzielt. Die Veränderung der thermischen Struktur in dieser Höhenregion ist ein sensitiver Indikator für den Klimawandel. Hauptziel des Projektes ist in diesem Kontext die Exploration und das Auffinden von Indikatoren des atmosphärischen Klimawandels für die UTLS Region unter Verwendung von RO-basierten Klimatologien, sowie von 'proxy' Re-analyse- und Klimamodelldaten zur Untersuchung des Langzeitverhaltens. Da die vorhandenen RO Klimatologien nur über einen beschränkten Zeitraum (kontinuierliche Beobachtungen gibt es erst seit 2002) zur Verfügung stehen, erweitern wir unseren Beobachtungsdatensatz mit Re-Analysedaten bis ins Jahr 1979 zurück. Simulationsdaten von globalen Klimamodellen, kürzlich für den vierten IPCC Assessment Report (AR4) fertig gestellt, werden als'proxy' Daten bis zum Jahr 2050 verwendet. Die systematische Datenexploration, um die robustesten und sensitivsten RO basierten Trendindikatoren zu finden, erfolgt einerseits mittels vordefinierter Indikatoren über einen Multi-Model/Multi-Ensemble Ansatz, andererseits durch eine neue visualisierungs-basierte Exploration von 4D Feldern. Auf Basis der 'besten' Indikatoren erfolgt eine Untersuchung der RO Klimatologien bezüglich Trenddetektierung mit Hilfe von 'optimal detection (fingerprinting)' Methoden. Zudem wird eine Validierung der Klimamodelle mit Hilfe der Beobachtungsdaten durchgeführt. Ziel von INDICATE ist es, mit der Bereitstellung von optimalen RO basierten UTLS Klimatrend-Indikatoren sowie mit der Validierung von Klimamodellen einen wesentlichen Beitrag zu Monitoring und Erforschung des Klimawandels zu leisten.

Updated global compilation of coccolithophore calcification measurements from unperturbed water samples including ancillary data

This database expands the Poulton et al., 2018 (doi:10.1594/PANGAEA.888182) database of pelagic calcium carbonate (CP) rate measurements from isotopic tracer uptake in incubated discrete water samples, as discussed in Daniels et al., 2018 (doi:10.5194/essd-10-1859-2018), and accompanies Marsh et al. (in prep.). The database now includes more CP (new data n = 400; complete database n = 3165), net primary production rate (PP) (new data n = 399; complete database n = 3150), total coccolithophore cell counts (new data n = 240; complete database n = 1512), and Emiliania huxleyi cell counts (new data n = 27; complete database n = 612). This expanded database maintains the record of data, including the principal investigator, expedition, OS region, doi reference (where available), collection date and year, sample ID, latitude, longitude, sampling and light depth, and method of measuring CP. We further expand the Poulton et al. (2018) data collection by including ancillary and environmental data, including: optical depth (OD, n = 3165), pHtotal (hereinafter referred to as pHT, n = 398), temperature (n = 1160), salinity (n = 1161), and the concentrations of chlorophyll a (n = 1363), NOx (NO3 or the sum of NO3 + NO2, n = 1161), silicic acid (Si(OH)4, n= 1156), phosphate (PO4, n = 1232), dissolved inorganic carbon (DIC, n = 318), total alkalinity (TA, n = 307), bicarbonate ion concentration (n = 349), and carbonate ion concentration (n = 352). All data was matched to CP, sample bottle identifiers (Niskin bottle numbers), and/or sampling depth values. This global database (81 °N - 64 °S, 132 °E - 174 °W) now covers expeditions and upper ocean measurements (0 - 193 m) from 1989 to 2024. Global in-situ geolocated data spanning time is valuable for modelling, satellite algorithms, and capturing calcium carbonate production in the global ocean. This expanded database, including the environmental, nutrient, chlorophyll a, and carbonate chemistry data, also allows for analysis of factors influencing calcium carbonate production on a global scale. This data amalgamation contributes to understanding the biogeochemistry of the oceans, global carbon cycle, and ocean acidification.

Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Stendal, Germany from 1985 – 2023

The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.

Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Fall, Germany from 1984 – 2023

The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.

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