Forests play a relevant role in mitigation of climate change. A major issue, however, is the scientifically well founded, transparent and verifyable monitoring of achievements in forest carbon sequestration through reduction of deforestation and forest degradation, and through fostering sustainable forest management. Monitoring is particularly difficult in diverse and inaccessible humid tropical forest areas. The proposed research will contribute to the improvement of forest carbon monitoring under the challenging conditions of humid tropical forests. Sample based field observations and model based biomass predictions will be linked to area-wide satellite remote sensing imagery (RapidEye) and to strip samples of LiDAR imagery. Techniques of linking these data sources will be further developed and analysed with respect to (1) precision of carbon estimation and (2) accuracy of carbon regionalization. The proposed project implies research on methodological improvements of both sample based forest inventories (resampling techniques for biomass, imputation of non-response) and remote sensing application to forest monitoring (regionalization, sample based application of LiDAR data). At the core of this research is the analysis of the error variance components that each data source brings into the system. Such error analysis will allow identifying optimal resource allocation for the efficient improvement of forest carbon monitoring systems.
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 SO2 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. GDP 4.x performs a DOAS fit for SO2 slant column followed by an AMF / VCD computation using a single wavelength. Corrections are applied to the slant column for equatorial offset, interference of SO2 and SO2 absorption, and SZA dependence. 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/
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 NO2 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. The operational NO2 tropospheric column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x for NO2 [Valks et al. (2011)] integrated into the UPAS (Universal Processor for UV / VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. The total NO2 column is retrieved from GOME solar back-scattered measurements in the visible wavelength region using the DOAS method. An additional algorithm is applied to derive the tropospheric NO2 column: after subtracting the estimated stratospheric component from the total column, the tropospheric NO2 column is determined using an air mass factor based on monthly climatological NO2 profiles from the MOZART-2 model. 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/
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/
Especially during the last decades, the natural forests of Ethiopia have been heavily disturbed by human activities. Some forests have been totally cleared and converted into fields for agricultural use, other suffered from different influences, such as heavy grazing and selective logging. The ongoing research in the Shashemane-Munessa-study area (Gu 406/8-1,2) showed clearly that, in spite of interdiction and control, forests continue to be cleared and degraded. However, it is not yet sufficiently known, how and why these processes are still going on. Growing population pressure and economic constraints for the people living in and around the forests contribute to the actual situation but allow no final answers to the complex situation. Concerning a sustainable management of the forests there is to no solid basis for recommendations from the socioeconomic and socio-cultural view. Therefore, a comprehensive analysis of the traditional needs and forms of forest use, including all forest products, is necessary. The objective of this project is, to achieve this basis by carrying out intensive field observations, the consultation of aerial photographs, satellite imagery and above all semi-structured interviews with the population in the study area in order to contribute to the recommendations for a sustainable use of the Munessa Shasemane forests.
Neben Maßnahmen, die die Produktivität von Agrarflächen erhöhen, werden neue objektive Methoden zur kontinuierlichen Überwachung globaler landwirtschaftlicher Ressourcen dringend benötigt. Eine besondere Rolle nimmt dabei die Photosyntheseleistung (gemessen als Bruttoprimärproduktion) der Kulturpflanzen ein, da sie die maximal mögliche Menge an Nahrung und Treibstoff darstellt, die durch landwirtschaftliche Systeme bereit gestellt werden kann. Desweiteren ist sie ein guter Indikator für Ernteerträge und Stress. In den vergangenen Jahrzehnten wurden auf Reflektivitätsdaten beruhende optische Fernerkundungsmethoden benutzt um landwirtschaftliche Ressourcen abzuschätzen. Spektral aufgelöste Reflektivitätsdaten lassen auf biochemische und strukturelle Eigenschaften der Vegetation schließen, die wiederum auf die potentielle Photosyntheseleistung hindeuten, und sie sind die Grundlage zur Bewertung des Zustands der Pflanzen und ihrer phenologischen Entwicklungsstufe in hoher räumlicher Auflösung. Basierend auf diesem Messprinzip sollen die Sentinel-2 Satelliten (2015 gestartet) die Zugpferde der operationellen Agrarüberwachung in den kommenden Jahrzehnten werden. Es ist jedoch bekannt, dass Vegetationsparameter aus der Fernerkundung, die auf spektralen Reflektanzen beruhen, nicht die komplexen und hoch variablen physiologischen Abläufe der Photosynthese erfassen können. Ergänzend zu Reflektivitätsmessungen sind seit Kurzem globale weltraumgestützte Messungen von sonneninduzierter Chlorophyllfluoreszenz (Englisch sun-induced chlorophyll fluorescence, SIF) möglich. Wie gezeigt werden konnte, besitzt SIF eine höhere Sensitivität gegenüber der Photosyntheseaktivität auf Agrarflächen als andere Parameter oder Modelle. Das Instrument TROPOMI (Tropospheric Monitoring Instrument), das ab Mitte 2017 auf dem EU Copernicus Sentinel 5-Vorläufersatelliten fliegen wird, wird die Messung von SIF in einer sehr viel höheren räumlichen und zeitlichen Auflösung als alle bisherigen Instrumente/Missionen ermöglichen. Somit stellt TROPOMI einen Meilenstein für die Einschätzung von Photosynthese im Allgemeinen, und der Produktivität von Nutzpflanzen im Besonderen, dar. Die Kombination von TROPOMI und Sentinel-2 Daten wird eine auf Beobachtungen basierende, globale Beobachtung der Photosyntheseaktivität auf Agrar-, Gras- und Weideflächen mit einer bisher nie dagewesenen räumlichen und zeitlichen Auflösung und Genauigkeit erlauben. Das Projekt CropSIF wird Nutzen aus den besonderen Möglichkeiten ziehen, die diese Konstellation von Instrumenten in naher Zukunft bieten wird, um die Produktivität von Agrarpflanzen und klimatischer Einflüsse darauf abzuschätzen. Wir werden zeitlich aufgelöste Karten der Bruttoprimärproduktion der Nutzpflanzen erstellen, die dann der Analyse von Effekten extremer Klimaereignisse auf die Produktivität in verschiedenen Agrargebieten der Erde dienen werden.
The Northern Eurasia Earth Science Partnership Initiative, or NEESPI, is a currently active, yet strategically evolving program of internationally-supported Earth systems science research, which has as its foci issues in northern Eurasia that are relevant to regional and Global scientific and decision-making communities (see NEESPI Mission Statement). This part of the globe is undergoing significant changes - particularly those changes associated with a rapidly warming climate in this region and with important changes in governmental structures since the early 1990s and their associated influences on land use and the environment across this broad expanse. How this carbon-rich, cold region component of the Earth system functions as a regional entity and interacts with and feeds back to the greater Global system is to a large extent unknown. Thus, the capability to predict future changes that may be expected to occur within this region and the consequences of those changes with any acceptable accuracy is currently uncertain. One of the reasons for this lack of regional Earth system understanding is the relative paucity of well-coordinated, multidisciplinary and integrating studies of the critical physical and biological systems. By establishing a large-scale, multidisciplinary program of funded research, NEESPI is aimed at developing an enhanced understanding of the interactions between the ecosystem, atmosphere, and human dynamics in northern Eurasia. Specifically, the NEESPI strives to understand how the land ecosystems and continental water dynamics in northern Eurasia interact with and alter the climatic system, biosphere, atmosphere, and hydrosphere of the Earth. The contemporaneous changes in climate and land use are impacting the biological, chemical, and physical functions of the northern Eurasia, but little data and fewer models are available that can be used to understand the current status of this expansive regional system, much less the influence of the northern Eurasia region on the Global climate. NEESPI seeks to secure the necessary financial and related institutional support from an international cadre of sponsors for developing a viable understanding of the functioning of northern Eurasia and the impacts of extant changes on the regional and Earth systems. Many types of ground and integrative (e.g., satellite; GIS) data will be needed and many models must be applied, adapted or developed for properly understanding the functioning of this cold and diverse regional system. Mechanisms for obtaining the requisite data sets and models and sharing them among the participating scientists are essential and require international and active governmental participation. (abridged text)
The geomagnetic field shields our habitat against solar wind and radiation from space. Due to the geometry of the field, the shielding in general is weakest at high latitudes. It is also anomalously weak in a region around the south Atlantic known as South Atlantic Anomaly (SAA), and the global dipole moment has been decreasing by nearly 10 percent since direct measurements of field intensity became possible in 1832. Due to our limited understanding of the geodynamo processes in Earths core, it is impossible to reliably predict the future evolution of both dipole moment and SAA over the coming decades. However, lack of magnetic field shielding as would be a consequence of further weakening of dipole moment and SAA region field intensity would cause increasing problems for modern technology, in particular satellites, which are vulnerable to radiation damage. A better understanding of the underlying processes is required to estimate the future development of magnetic field characteristics. The study of the past evolution of such characteristics based on historical, archeo- and paleomagnetic data, on time-scales of centuries to millennia, is essential to detect any recurrences and periodicities and provide new insights in dynamo processes in comparison to or in combination with numerical dynamo simulations. We propose to develop two new global spherical harmonic geomagnetic field models, spanning 1 and 10 kyrs, respectively, and designed in particular to study how long the uninterrupted decay of the dipole moment has been going on prior to 1832, and if the SAA is a recurring structure of the field.We will combine for the first time all available historical and archeomagnetic data, both directions and intensities, in a spherical harmonic model spanning the past 1000 years. Existing modelling methods will be adapted accordingly, and existing data bases will be complemented with newly published data. We will further acquire some new archeomagnetic data from the Cape Verde islands from historical times to better constrain the early evolution of the present-day SAA. In order to study the long-term field evolution and possible recurrences of similar weak field structures in this region, we will produce new paleomagnetic records from available marine sediment cores off the coasts of West Africa, Brazil and Chile. This region is weakly constrained in previous millennial scale models. Apart from our main aim to gain better insights into the previous evolution of dipole moment and SAA, the models will be used to study relations between dipole and non-dipole field contributions, hemispheric symmetries and large-scale flux patterns at the core-mantle boundary. These observational findings will provide new insights into geodynamo processes when compared with numerical dynamo simulation results.Moreover, the models can be used to estimate past geomagnetic shielding above Earths surface against solar wind and for nuclide production from galactic cosmic rays.
Die Mission CIRRUS-HL – Zirren in hohen Breiten nutzt das Forschungsflugzeug HALO gemeinsam mit Modellen und Satelliten, um die Nukleation, den Lebenszyklus und die Klimawirkung von Eiswolken in hohen Breiten, einer Region mit massiven anthropogenen Klimaänderungen, genauer zu bestimmen. InhaltSchnellste und massivste anthropogen verursachte Änderungen der Erdoberflächentemperatur finden in hohen Breiten statt. Hier führen Eiswolken im Winter zu einem großen positiven Strahlungsantrieb. Direkte Messungen der mikrophysikalischen Eigenschaften von Eiswolken und ihrer Variabilität sind jedoch unvollständig und Eisanzahlkonzentrationen werden in Klimamodellen nicht adäquat repräsentiert, dies schränkt die Aussagekraft von Klimamodellen in hohen Breiten deutlich ein. Die Messkampagne CIRRUS-HL, in den letzten 6 Jahren die einzige HALO Messkampagne mit in situ Wolken-Instrumentierung nutzt neuere Wolkensonden gemeinsam mit umfangreichen Spurengas-, Aerosol- und Strahlungs-Messungen um die Nukleation, den Lebenszyklus und die Klimawirkung von Eiswolken in hohen Breiten genauer zu bestimmen. Die Flugzeugmessungen werden begleitet von Messaktivitäten von Bodenstationen und Satelliten, und liefern Daten für Prozessmodelle und die Evaluierung von globalen Klimamodellen. Die CIRRUS-HL Mission ist eingebunden in einen internationalen Verbund an Messaktivitäten in der Arktis und besitzt als Alleinstellungsmerkmal einen Fokus auf Eiswolken. Von Oktober bis Dezember 2020 werden in Nordeuropa und Kanada 20 Flüge mit dem Forschungsflugzeug HALO, stationiert in Oberpfaffenhofen und Keflavik, Island, durchgeführt, um die Eigenschaften von Eiswolken genau zu vermessen, die sich in verschiedenen dynamischen Regimes wie zum Beispiel Frontensystemen oder orographisch induzierten Hebungen von Luftmassen gebildet haben. Eigenschaften von Zirren, die sich entweder unterhalb von 238 K in situ homogen oder heterogen gebildet haben, oder die ihren Ursprung in einer flüssigen oder Mischphasen-Wolke bei Temperaturen oberhalb von 238 K haben werden differenziert. Die CIRRUS-HL Mission liefert 1.) einen neuen Datensatz der mikrophysikalischen Eigenschaften von Eiswolken in hohen Breiten zur Verbesserung des Prozessverständnisses der Eisnukleation und zum Vergleich mit Satellitenbeobachtungen und Klimamodellen, 2.) neue Einblicke in den Transport von Aerosolen in hohe Breiten und ihre Prozessierung in Mischphasen- und Eiswolken und 3.) umfassende Beobachtungen von Strahlungseigenschaften von Eiswolken in hohen Breiten im Frühwinter. Der umfangreiche Datensatz zu Eiswolken dient dazu, das Verständnis der Rolle von arktischen Zirren im Klimasystem zu erhöhen.
Klimamodelle sagen voraus, dass sich in naher Zukunft im Antarktischen Ozean signifikant die Temperatur und der PH-Wert ändern werden, bedingt durch den Anstieg der Konzentrationen troposphärischer Treibhausgase und vor allem durch den erhöhten Kohlenstoffdioxidausstoß aus fossilen Brennstoffen. Solche Änderungen wirken sich auf die Zusammensetzung des Phytoplanktons aus und damit auch auf die Stoffkreisläufe wichtiger Elemente (Kohlenstoff, Stickstoff, usw.). Ziel dieses interdisziplinären Projektes ist die genauere Bestimmung der räumlichen und zeitlichen Variabilität der Biomasse von unterschiedlichen Phytoplanktontypen im Antarktischen Ozean. Einerseits wird hiermit das Verständnis der Rolle des antarktischen Phytoplanktons für das Ökosystem vertieft und andererseits deren Beitrag für den globalen Kohlenstoffzyklus genauer quantifiziert. Durch die einzigartige Kombination von Satellitendaten zweier unterschiedlicher Instrumententypen soll die Konzentration verschiedener Phytoplankton-Typen im Antarktischen Ozean zum ersten Mal mit umfassender zeitlicher und räumlicher Abdeckung bestimmt werden. Die Gesamtbiomasse wird durch eine an die Antarktis angepasste Prozessierung mit Hilfe multispektraler Satellitenmessdaten berechnet. Der Anteil wesentlicher Phytoplanktontypen an der Gesamtbiomasse wird anhand der Auswertung charakteristischer Absorptionsstrukturen von hyperspektralen Messdaten (PhytoDOAS-Methode) ermittelt. Somit soll ein synergetisches Produkt aus sich ergänzenden Informationen multi- und hyperspektraler Satelliteninstrumente entwickelt werden, das auf ähnliche Satelliteninstrumente, deren Messungen in naher Zukunft starten, übertragbar sein wird. Damit kann dann ein Datensatz über die Verteilung von Phytoplanktontypen über Dekaden erstellt werden. Mit dem im Projekt entstehenden Datensatz über die Verteilung der Phytoplanktontypen soll deren Variabilität und Korrelation mit sich ändernden Umweltfaktoren im Antarktischen Ozean in den vergangenen untersucht werden. Darüber hinaus soll unser Datensatz genutzt werden, zur Verbesserung und Evaluierung eines Ökosystem-Models, welches die Biogeographie verschiedener Phytoplanktontypen durch Parametrisierung physiologischer Eigenschaften an ein Ozeanzirkulatonsmodell errechnet. Mit Hilfe des Langzeitdatensatz und dem damit verbundenen Wissen über die Variabilität der Phytoplanktontypen, wird ein Fundament geschaffen, um den Einfluss der Klimaveränderungen im Antarktischen Ozean zu bemessen.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 1300 |
| Global | 3 |
| Kommune | 3 |
| Land | 115 |
| Wirtschaft | 4 |
| Wissenschaft | 440 |
| Zivilgesellschaft | 4 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 264 |
| Ereignis | 27 |
| Förderprogramm | 1166 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Repositorium | 3 |
| Text | 50 |
| Umweltprüfung | 7 |
| unbekannt | 231 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 54 |
| offen | 1630 |
| unbekannt | 65 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 967 |
| Englisch | 880 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 21 |
| Bild | 3 |
| Datei | 282 |
| Dokument | 33 |
| Keine | 1027 |
| Webdienst | 27 |
| Webseite | 429 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1032 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1402 |
| Luft | 1749 |
| Mensch und Umwelt | 1749 |
| Wasser | 849 |
| Weitere | 1660 |