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

Gridded Level 3 cloud top pressure derived from Metop/GOME observations. Cloud physical properties (cloud fraction, cloud top height, cloud optical thickness) are derived from GOME/GOME-2 observations using the OCRA (Optical Cloud Recognition Algorithm) and ROCINN (Retrieval of Cloud Information using Neural Networks). 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. Three instruments operate on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B, and -C, launched in 2006, 2012, and 2018, respectively. GOME-2 measures a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distribution. 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 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Composition Monitoring (AC-SAF).

Hochaufgelöste Satellitenbilder von XCO2 und XCH4, Teilprojekt 1: Observationen

Methoden der Radarfernerkundung zur Analyse anthropozoogener Muster der Landnutzung in periodisch überfluteten Gebieten des westafrikanischen Sahel

Radarfernerkundung auf Basis der SAR-Satellitendaten der ERS-Plattformen ermöglicht die Aufzeichnung von Boden- und Vegetationsparametern, die vor allem mit den Faktoren Rauhigkeit, Wassergehalt und Salinität korreliert sind. Landnutzung in semi-ariden Regionen Westafrikas wird durch Übernutzung der Böden, Versalzung von bewässertem Land und Dezimierung von Baum- und Strauchschichten der Vegetation geprägt. Geeignete Methoden der Analyse von multitemporalen SAR-Daten der satellitengestützten Radarfernerkundung sollen helfen, vor allem regressive Veränderungen der Landnutzung zu erkennen und zu untersuchen. Informationen zu Bodenbedeckung, horizontaler Struktur der Vegetation und Bodenqualität sollen nachhaltige Entwicklungskonzepte unterstützen.

Großräumige Analyse von Verbuschungsflächen mit NOAA-AVHRR-Daten in Namibia

Seit 1979 erfassen Satelliten der NOAA-Serie die Erde und liefern damit eine der längsten kontinuierlichen Bild-Datenreihen von Satelliten überhaupt. Durch ihre großflächige Abdeckung, ihre hohe zeitliche Auflösung und ihren kostengünstigen Empfang eignen sich diese Daten hervorragend zum Monitoring. Bislang werden diese langen Zeitreihen noch kaum herangezogen, um langfristige Veränderungen von Oberflächenphänomenen zu beschreiben, denn der Großteil der Fernerkundungsarbeiten beschäftigt sich mit neueren Sensoren und deren Anwendungen. Gerade vor dem Hintergrund der Landdegradierung durch unangepaßte Landnutzung in den Trockenräumen der Erde sollten die vorhandenen archivierten Datenreihen zur Langzeitanalyse aber genutzt werden und die Ergebnisse in Konzepte des Landmanagements einfließen. In Namibia vollzieht sich in den Nationalparks und dem Weideland die Landdegradierung durch eine massive Verbuschung, v.a. mit Acacia mellifera. Die Verbuschungsdynamik der letzten 20 Jahre soll in Etosha mit NOA-AVHRR-Daten erfasst werden. Die Ergebnisse aus dem Etosha-Nationalpark können dann zum Monitoring der Verbuschung in Namibia von örtlichen Institutionen eingesetzt werden. So ist die Inwertsetzung der Daten gewährleistet und durch die Weiterentwicklung der NOAA-Serie durch das MODIS-System auch für die Zukunft gewährleistet.

Forschergruppe (FOR) 1898: Mehrskalendynamik von Schwerewellen, Prozesse und Klimatologie von Schwerewellen

PACOG ist ein Projekt im Rahmen der Forschergruppe 'MS-GWaves', bei der es um die Erforschung von Schwerewellen geht. PACOG konzentriert sich dabei auf atmosphärenphysikalische Beobachtungen und Vergleich mit Modellrechnungen. Schwerewellen spielen für unser Verständnis der mittleren Atmosphäre eine entscheidende Rolle, da sie die Atmosphäre um mehr als 100 K vom strahlungsbedingten Zustand treiben können und drastische Veränderungen der Zirkulation und der Zusammensetzung bewirken können. Schwerewellen stellen den wichtigsten Kopplungsprozess zwischen unteren und oberen Schichten der Atmosphäre dar. Leider sind viele Einzelheiten bezüglich Schwerewellen unzureichend verstanden. Dies betrifft z. B. die Erzeugung, Ausbreitung, Filterung, Dissipation und die zeitliche und räumliche Variabilität. Wir möchten die Klimatologie von Schwerewellen auf regionalen und globalen Skalen untersuchen. Dabei wird eine Kombination von hochmodernen Instrumenten eingesetzt, z. B. Lidars und Radars. Die Interpretation der Ergebnisse wird mit Hilfe von Simulationen, die auf Reanalysen aufbauen, unterstützt. Das Ziel von MS-GWaves besteht letzten Endes darin, die Parametrisierung von Schwerewellen in globalen Modellen zu verbessern. Die in PACOG durchgeführten Beobachtungen sollen in allen Teilprojekten von MS-GWaves verwendet werden, z. B. beim Vergleich von lokalen und regionalen Messungen mit globalen Beobachtungen von Satelliten (Projekt SV) oder zur Validierung von Modellrechnungen in den Projekten 3DMSD und GWING.

Northern Eurasia Earth Science Partnership Initiative (NEESPI)

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)

Hochaufgelöste Satellitenbilder von XCO2 und XCH4, Teilprojekt 2: Simulationen

Erosionsprozesse in degradierten Arganbeständen in Südmarokko

Boden und Vegetation endemischer Arganbestände in Marokko werden durch Expansion und Intensivierung der Agrarwirtschaft sowie Überweidung zunehmend degradiert. Überschirmte Flächen nehmen ab, unbedeckte Flächenanteile zwischen den Arganien nehmen zu. Infolge verminderter Infiltration steigen Oberflächenabfluss- und Bodenabtragsraten stark an. Auf den degradierten Böden kann sich nur lückenhafter Unterwuchs (Krautige und Gras) und kein Jungwuchs mehr ausbilden. Durch Untersuchungen verschieden stark degradierter Arganbestände werden in diesem Vorhaben Grenzwerte herausgearbeitet, ab denen bodenerodierende Prozesse initiiert werden, sowie solche, ab denen von einer Dynamisierung der Prozesse, insbesondere Rinnen- und Gully-Erosion, auszugehen ist. Dazu werden in drei Testgebieten im Hohen und Anti-Atlas eingezäunte Aufforstungsflächen mit ungeschützten Flächen auf verschiedenen Hangneigungen verglichen. Die Entwicklung der Bestandsdichten wird mit hochauflösenden CORONA-Satellitenbildern aus dem Jahr 1968 und großmaßstäbigen Luftbildern von 2017/18 quantifiziert, welche mit unbemannten Fluggeräten (UAVs) aufgenommen werden. Die Wuchsform der Bäume wird mit Structure from Motion (SfM)-Verfahren (3D-Modelle aus Multikopter-Aufnahmen) dokumentiert und klassifiziert. Untersuchungen zur Korngrößenverteilung, Aggregatstabilität, organischen Bodensubstanz und Bodennährstoffen sollen hypothesengeleitet den - mit steigendem Abstand der Bäume - sinkenden Einfluss der baumüberschirmten Fläche auf die erweiterten Zwischenbaumflächen aufzeigen. Mit Beregnungsversuchen und Infiltrationsmessungen werden Erodibilität und Infiltrationsvermögen der Zwischenbaumflächen in verschiedenen Degradationsstadien untersucht. Der Sedimentaustrag aus linearen Erosionsformen wird durch ein SfM-Monitoring mittels 3D-Modellen quantifiziert. Steinbedeckung und Viehwege lassen sich aus den selbst erstellten Luftbildern ermitteln. Viehzählungen und Interviews mit Schlüsselinformanten ergänzen die Kenntnisse über den Beweidungsdruck durch Schafe und Ziegen auf die Arganbestände. Anhand der Untersuchungen zur Degradation von Bestandsdichten, Zwischenbaum- und baumüberschirmten Flächen können die Arganbestände in mit Werten unterfütterte Stabilitätsklassen unterteilt werden. Die durch das Multi-Methoden-Konzept erarbeiteten Grenzwerte zeigen die Dynamisierung der Bodenerosionsprozesse unter Arganbeständen und belegen, dass bestimmte Erosionsprozesse verschiedenen Degradationszuständen der Fläche sowie unterschiedlichen Bestandsdichten zugeordnet werden können. Dies ist eine notwendige Voraussetzung für die nachhaltige Bewirtschaftung der Arganbestandsflächen.

Shipboard Automated Meteorological and Oceanographic System (SAMOS) air-sea fluxes, version 2, 2005-2015

Along ship track bulk turbulent heat and momentum fluxes derived using one-minute interval data collected by the Shipboard Automated Meteorological and Oceanographic System (SAMOS) initiative. The fluxes are provided as three products derived using three widely accepted air-sea flux algorithms (Smith 1988, COARE 3.5, and a 2013 update of Bourassa 2006). Datasets are organized by ship and flux algorithm. The dataset uses SAMOS data from 19 research vessels with observations spanning 2005-2015. Data include heat and momentum fluxes, state variables adjusted to 10 meters, and multiple inputs and outputs from the flux algorithms. These data have wide use for satellite product and model evaluation; air-sea interaction, marine biology, chemistry and geoscience research activities; climate science, and marine geoinformatics. The data are concentrated in the oceans around North America, but select data are available from most ocean basins. Fluxes are derived from along cruise track navigational, meteorological, and oceanographic observations from 19 research vessels. Fluxes are derived at one-minute intervals (the same as the source observations) and take advantage of extensive quality control flags on the source SAMOS data. Additional QC flags are applied to the derived fluxes, height adjusted state variables, and other outputs of the flux algorithms. All data are provided in CF and ACDD compliant netCDF files, with extensive metadata. The uncompressed data volume is ca. 5 GB.

Trajectories and sensor data from drifter deployment number 10 during MS FRITZ REUTER and RV HEINCKE cruise HE644

During cruise HE644 (joint campaign of MS FRITZ REUTER and RV HEINCKE), Lagrangian surface drifters (Meyerjürgens et al., 2019; Deyle et al., 2024) were deployed from MS FRITZ REUTER, following the near-surface water motion, therefore allowing for observations within a moving water mass over extended periods with minimal disturbance to the surrounding water. Coordinates of the drifter position were transmitted by a GPS satellite tracker (inReach® Messenger from Garmin Ltd.) at two-minute intervals. Position data was processed after Deyle et al. (2024) and is available on minutely resolution in this dataset. For original trajectories see "<DOI>". In addition, the drifters were equipped with (down to 1.75 m depth) instrument chains including temperature and lightweight CTD (conductivity, temperature, depth) sensors. Depth in water was only recorded by RBRbrevio³ sensors, for others the depth was measured during sensor chain preparation and saved in the data array as fixed depth. The in situ temperature was recorded at up to six different depths using RBRsolo³, RBRbrevio³ (both sample frequency 1-2 Hz) and Aqua TROLL® 100 sensors (sample frequency 1 min-1). Conductivity was measured at up to three different depths, using RBRbrevio³ and Aqua TROLL® 100 sensors. RBR sensors were calibrated to a measurement uncertainty of ± 0.002 °C and ± 0.003 mS cm-1, whereas the TROLL sensors have a measurement uncertainty of ± 0.1 °C and ± 0.5%. For details on the sensor data processing see the appropriate processing report.

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