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
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 ozone 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 new improved DOAS-style (Differential Optical Absorption Spectroscopy) algorithm called GDOAS, was selected as the basis for GDP version 4.0 in the framework of an ESA ITT. GDP 4.x performs a DOAS fit for ozone slant column and effective temperature followed by an iterative AMF / VCD computation using a single wavelength. 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/
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.
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/
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/
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.
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.
Das Projekt VolARC ist eines von fünf Projekten des Antrags für die zweite Phase der DFG Forschungsgruppe VolImpact (FOR 2820), deren erste Phase im Frühjahr 2019 begann. VolARC befasst sich mit wichtigen und offenen Fragen vulkanischer Effekte auf stratosphärische Aerosole und deren Einfluss auf die Strahlungsbilanz des Erdsystems. Basierend auf den Arbeiten der laufenden Phase I sollen in Phase II folgende drei Themen bearbeitet werden:(1) Konsolidierung des Verständnisses der Entwicklung stratosphärischer Aerosolparameter nach Vulkanausbrüchen und Untersuchung der Gründe für die verbleibenden Unterschiede zwischen beobachteten und modellierten stratosphärischen Aerosolparametern (Aerosolextinktionsprofile, optische Tiefe und insbesondere die Teilchengrößenverteilung stratosphärischer Aerosols), sowie Behebung der Ursachen für die Unterschiede. Insbesondere die zeitliche Entwicklung der Aerosolgrößenverteilung soll besser verstanden werden. (2) Untersuchung des Einflusses von Modellauflösung und Transport auf die Entwicklung vulkanischer Aerosolwolken in der Stratosphäre. In Phase II wird ein “Seamless Simulation”-Ansatz verwendet, der mittels mehrerer Nests eine konsistente Modellierung aller relevanten Prozesse auf den entsprechenden Skalen ermöglicht, von der initialen Entwicklung der Vulkanwolke bis hin zu globalen und längerfristigen Skalen. (3) Untersuchung der Fähigkeit von Limb- und Okkultationsinstrumenten, vulkanische Sulfataerosole in der Stratosphäre nach stärkeren Vulkanausbrüchen zu erfassen. Bereits bei relativ moderaten optischen Tiefen wird die Sichtlinie in Limb-Geometrie optisch dicht und eine robuste Bestimmung der Aerosolextinktion problematisch. Außerdem wird untersucht, ob aktuelle Satelliteninstrument in der Lage sind, eine im Rahmen von Geoengineering Aktivitäten künstliche verstärkte stratosphärische Aerosolschicht zu erfassen und zu überwachen. Diese Themen werden durch die Synergy globaler Satellitenbeobachtung stratosphärischer Aerosolparameter im optischen Spektralbereich und globaler Modellsimulationen mit expliziter Aerosolmikrophysik untersucht. Wir werden u.a. unsere eigenen Algorithmen verwenden um aus Messungen vergangener, aktueller und zukünftiger Satelliteninstrumente (bsp. OMPS-LP, SAGE III and SCIAMACHY) Aerosolparameter abzuleiten. Die Modellsimulationen werden hauptsächlich mit ICON-ART durchgeführt, aber auch MAECHAM-HAM-Simulationen werden zum Vergleich mit Messdaten und ICON-ART-Simulationen zum Einsatz kommen. Das VolARC-Projekt ist sehr gut mit den anderen vier VolImpact-Projekten vernetzt, insbesondere durch die definierten übergreifenden Forschungsthemen an denen jeweils mehrere VolImpact-Projekte beteiligt sind. Diese Themen sind: (1) die Aerosolteilchengrößenverteilung, (2) vulkanische H2O-Injektionen in die mittlere Atmosphäre und (3) Strahlungsantrieb durch vulkanische Effekte. Darüber hinaus wird VolARC alle Aktivitäten zur Seamless-Simulation in VolImpact koordinieren.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 1304 |
| Global | 3 |
| Kommune | 2 |
| Land | 115 |
| Wirtschaft | 4 |
| Wissenschaft | 440 |
| Zivilgesellschaft | 3 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 264 |
| Ereignis | 27 |
| Förderprogramm | 1169 |
| Hochwertiger Datensatz | 2 |
| Repositorium | 3 |
| Text | 50 |
| Umweltprüfung | 7 |
| unbekannt | 230 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 54 |
| offen | 1633 |
| unbekannt | 65 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 969 |
| Englisch | 880 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 21 |
| Bild | 3 |
| Datei | 282 |
| Dokument | 33 |
| Keine | 1029 |
| Webdienst | 28 |
| Webseite | 430 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1033 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1401 |
| Luft | 1752 |
| Mensch und Umwelt | 1752 |
| Wasser | 831 |
| Weitere | 1725 |