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.
Light emerging from natural water bodies and measured by remote sensing radiometers contains information about the local type and concentrations of phytoplankton, non-algal particles and colored dissolved organic matter in the underlying waters. An increase in spectral resolution in forthcoming satellite and airborne remote sensing missions is expected to lead to new or improved capabilities to characterize aquatic ecosystems. Such upcoming missions include NASA's Plankton, Aerosol, Cloud, ocean Ecosystem (PACE) Mission; the NASA Surface Biology and Geology observable mission; and NASA Airborne Visible / Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS) - Next Generation airborne missions. In anticipation of these missions, we present an organized dataset of geographically diverse, quality-controlled, high spectral resolution inherent and apparent optical property (IOP/AOP) aquatic data. The data are intended to be of use to increase our understanding of aquatic optical properties, to develop aquatic remote sensing data product algorithms, and to perform calibration and validation activities for forthcoming aquatic-focused imaging spectrometry missions. The dataset is comprised of contributions from several investigators and investigating teams collected over a range of geographic areas and water types, including inland waters, estuaries and oceans. Specific in situ measurements include coefficients describing particulate absorption, particulate attenuation, non-algal particulate absorption, colored dissolved organic matter absorption, phytoplankton absorption, total absorption, total attenuation, particulate backscattering, and total backscattering, as well as remote sensing reflectance, and irradiance reflectance.
This pre-study pilot project will be carried out in Kenya and Tanzania and is part of a more extensive remote sensing project (initiated by the European Space Agency, ESA) aiming to develop a monitoring system for the assessment of land cover change of farmlands, rangelands and forest standings (logging, fires, uncontrolled deforestation, new settlements, etc.) at a national regional level. An integrated approach of remote sensing techniques (both through the use of satellite and ground data), physical vegetation models and ground measurements will be adopted. Operatively, the execution will consist of a 6-month period (pre-study) consisting in a ground campaign along a north-south transect, which is almost unknown to the current vegetation cartography. Based on the field results of the pre-study and within an on-going 30 month period (extended study, see Annexed 3), new classification methods and algorithms will be developed for assessment of land use and cover change using ENVISAT-data. An outcoming of this research will be a system capable to monitor and plan the available agricultural food resources for those developing regions.
Im Teilvorhaben 3 wird im Modul 5 (Flächendeckendes satellitengestütztes Monitoring der Wachstumsreaktion) ein satellitenbasiertes räumliches Monitoring der Wachstumsreaktion der Bäume für die Testgebiete entwickelt. Als Wachstumsreaktion wird die Veränderung des Saftflusses sowie des Dickenwachstums als Reaktion auf extreme Hitze- und Trockenperioden definiert. Beide Variablen werden mittels DHC-Stationen in situ gemessen und durch die Kombination mit Satellitendaten in die Fläche überführt. Als Prädiktoren werden neuartige Daten der spektral hochaufgelösten ECOSTRESS (IR hyperspektral), OCO-3 und DESIS (Hyperspektralsensor) herangezogen, die alle auf der ISS installiert und damit optimal für eine solche Datenkombination geeignet sind. Die Daten der punktuellen DHC-Stationen werden verwendet, um maschinelle Lernmodelle auf der Basis der spektral hochaufgelösten neuen Fernerkundungsdaten unter normalen und extremen Klimabedingungen zu trainieren. Die Modelle können auf das Prädiktorgitter angewendet werden, sodass die Zielvariablen räumlich modelliert werden können. Aufgrund der schlechten zeitlichen Auflösung werden diese Daten wiederum als Prädiktoren verwendet, um die Zielvariablen auf konventionelle, zeitlich höher aufgelöste (Sentinel, MODIS) und Kronen auflösende Systeme (Planet) zu transferieren. Damit ist ein räumliches Monitoring unter verschiedenen Klimabedingungen möglich. ECOSTRESS liefert gegitterte Prädiktorvariablen zur Verdunstung, zum Evaporative Stress Index sowie zur Water Use Efficiency in 30 bis 70 m Auflösung, die mit DHC-Messungen des Saftflusses kombiniert werden. OCO-3 liefert Informationen zur fotosynthetischen Aktivität (SIF: solar-induced chlorophyll fluorescence) in etwa 2 km Auflösung, die mit den DHC-Messungen zum Dickenwachstum kombiniert werden. DESIS liefert hyperspektrale Daten in 30 m Auflösung und wird v.a. für die Erhöhung der räumlichen Auflösung der OCO-3 Daten verwendet.
Neue Ansätze in digitalem Wald-Monitoring, Aufbereitung und der digitalen Bereitstellung von räumlich und zeitlich hochaufgelösten Daten zu Wuchsleistung, Stress, und Waldschäden sind dringend erforderlich, um die Auswirkungen mehrerer und kombinierter Stressfaktoren auf das Funktionieren von Waldökosystemen und den damit verbundenen Ökosystemleistungen besser und auch schneller beurteilen zu können. Das Verbundvorhaben WALD-Puls setzt sich aus zwei integrierten Teilvorhaben zusammen. Ziel des ersten Teilvorhabens ist die Entwicklung und Erprobung eines Wald-Monitoring Systems, das in Nahe-Echtzeit und räumlich verteilt boden- als auch satellitengestützte Daten sammelt und verknüpft, um dadurch die Risikoabschätzung zu verbessern und langfristige Projektionen zu unterstützen - von der Wurzel bis zur Krone - vom Einzelbaum zum Bestand - vom Bestand zum Waldökosystem. Ziel des zweiten Teilvorhabens ist den bereits bestehenden Waldzustandsmonitor (WZM) bzgl. der räumlichen Auflösung und der zeitlichen Latenz zu verbessern, zusätzliche Produkte einschließlich Frühwarnindikatoren bereitzustellen um darauf basierend ein deutschlandweites, digitales Waldzustandsmonitoring aufzubauen. Beide TVs sollen durch ein integratives Arbeitspaket schließlich miteinander verknüpft werden, um durch iterative Optimierung maximale Synergien zu erzielen. Den traditionellen Blick von unten in die Baumkronen wird in WALD-Puls um den informierten Blick von oben erweitert. Echtzeitdaten des Baumwachstums werden mit Satellitendaten verschnitten, ermöglichen eine flächenhafte, hochaufgelöste Risikobewertung und werden direkt über eine Web-Plattform und ein gekoppeltes, automatisiertes Frühwarnsystem (z.B. SMS) Waldbewirtschafter*innen und anderen Interessent*innen zur Verfügung gestellt.
Neue Ansätze in digitalem Wald-Monitoring, Aufbereitung und der digitalen Bereitstellung von räumlich und zeitlich hochaufgelösten Daten zu Wuchsleistung, Stress, und Waldschäden sind dringend erforderlich, um die Auswirkungen mehrerer und kombinierter Stressfaktoren auf das Funktionieren von Waldökosystemen und den damit verbundenen Ökosystemleistungen besser und auch schneller beurteilen zu können. Das Verbundvorhaben WALD-Puls setzt sich aus zwei integrierten Teilvorhaben zusammen. Ziel des ersten Teilvorhabens ist die Entwicklung und Erprobung eines Wald-Monitoring Systems, das in Nahe-Echtzeit und räumlich verteilt boden- als auch satellitengestützte Daten sammelt und verknüpft, um dadurch die Risikoabschätzung zu verbessern und langfristige Projektionen zu unterstützen - von der Wurzel bis zur Krone - vom Einzelbaum zum Bestand - vom Bestand zum Waldökosystem. Ziel des zweiten Teilvorhabens ist den bereits bestehenden Waldzustandsmonitor (WZM) bzgl. der räumlichen Auflösung und der zeitlichen Latenz zu verbessern, zusätzliche Produkte einschließlich Frühwarnindikatoren bereitzustellen um darauf basierend ein deutschlandweites, digitales Waldzustandsmonitoring aufzubauen. Beide TVs sollen durch ein integratives Arbeitspaket schließlich miteinander verknüpft werden, um durch iterative Optimierung maximale Synergien zu erzielen. Den traditionellen Blick von unten in die Baumkronen wird in WALD-Puls um den informierten Blick von oben erweitert. Echtzeitdaten des Baumwachstums werden mit Satellitendaten verschnitten, ermöglichen eine flächenhafte, hochaufgelöste Risikobewertung und werden direkt über eine Web-Plattform und ein gekoppeltes, automatisiertes Frühwarnsystem (z.B. SMS) Waldbewirtschafter*innen und anderen Interessent*innen zur Verfügung gestellt.
Ziel ist es ein Netzwerk meteorologischer Stationen in der Atacama zu etablieren. Diese Arbeit wird aktiv von unseren Partnern in Chile unterstützt. Gegenwärtig gibt es nur vereinzelt meteorologische Stationen am Küstenstreifen und fast keine im Kern der Atacama Wüste. Ein weiteres Ziel ist die bodengestützten Observationen mit Fernerkundungsdaten zu vereinen. Beide Datensätze werden als Test für die Zuverlässigkeit von Klimamodellen dienen, die das heutige Klima beschreiben. Auf Basis dieser Tests werden Klimamodelle für das Klima in der Vergangenheit entwickelt. Letztere würden mit Klimaproxydaten anderer Teilprojekte verifiziert werden.
Die Wechselwirkung von Wolken und Aerosol und ihre Rolle im Strahlungshaushalt der Erde ist ein Feld offener Fragen. Der IPCC (2014) nennt große Unsicherheiten und den Bedarf an zusätzlichen wissenschaftlichen Bemühungen, um die Vielzahl der Prozesse und deren Rolle für ein sich wandelndes Klima besser zu verstehen. Dieser Antrag hat die Entwicklung neuartiger Fernerkundungskonzepte zur Beobachtung einiger dieser Prozesse zum Ziel. Aerosol hat direkten Einfluss auf den Strahlungshaushalt und löst eine Serie von indirekten Effekten aus, indem es die Wolken-Mikrophysik, die Wolken-Dynamik, -Lebensdauer, den Wasserkreislauf und sogar die großskalige Zirkulation beeinflusst. Eigenschaften und räumliche Verteilung des Aerosols selbst ändern sich durch die Prozesse während der Wolkenpartikelbildung und ihrer Auflösung. Die Konzentration aktivierter Wolkenkondensationskeime (CCNC) spielt dabei eine entscheidende Rolle. CCNC kann in-situ nur mit sehr begrenzter räumlicher Abdeckung vermessen werden. Gleichzeitig kann sie nicht quantitativ mit herkömmlichen Fernerkundungsmethoden bestimmt werden, da die typische CCN Größe mehr als eine Größenordnung unterhalb der Wellenlänge sichtbarer Strahlung liegt. Daher wurde ein alternativer Ansatz vorgeschlagen: Messungen der von Wolkenseiten reflektierten Solarstrahlung ermöglichen die Ableitung von Vertikalprofilen der Partikelphase sowie ihrer Größe. Es wurde hypothetisiert, dass der Einfluss des Aerosols auf die Entwicklung der Mikrophysik so beobachtbar wird ebenso wie die Ableitung der CCNC. Alternativ kann CCNC auch aus Messungen optischer Eigenschaften der Aerosole abgeleitet werden. Der Zusammenhang zwischen optischer Dicke des Aerosols und CCNC wurde identifiziert, allerdings verbunden mit Unsicherheiten. Der Vorschlag, diese beiden Ansätze zu verbinden und die damit verbundenen Hypothesen zu testen, ist Kern dieses Antrags. Hyper-spektrale Beobachtungen mittels eines schnellen Scanners sind entscheidend, da Wolken sich sehr schnell verändern. Dazu soll ein abbildendes Spektrometer mit Polarisationsfiltern erweitert werden. Mit demselben Messgerät können dann die Mikrophysik der Wolken und die Eigenschaften des Aerosols im umgebenden wolkenlosen Bereich abgeleitet werden. Das Projekt ist im Wesentlichen in zwei Doktorarbeiten aufgeteilt. Highlights: 1) Test zweier Hypothesen, die Kern kommender Flugzeug-Kampagnen und geplanter Satellitenmissionen sind: CCNC kann aus Fernerkundung der Aerosoleigenschaften und aus Profilen der Wolkenmikrophysik abgeleitet werden. 2) Schnelle hyper-spektrale Scanner-Messungen ermöglichen Mikrophysik-Messungen veränderlicher Wolken. Erlauben diese Daten Ableitungen der Veränderung der Mikrophysik abhängig von der Entfernung zur Wolkenseite? 3) Ableitung von Aerosol-Eigenschaften aus polarisierten spektralen Messungen auch in bewölkten Situationen.
Stratosphärisches Sulphataerosol ist von großer Bedeutung für das Klimasystem, weil es solare Strahlung streut und damit die planetare Albedo der Erde erhöht. Es ist außerdem wichtig für die Chemie der Stratosphäre, weil die Aerosolpartikel an der Chloraktivierung - sogar außerhalb der Polarwirbel - sowie bekanntermaßen an der Bildung polarer stratosphärischer Wolken beteiligt sind. Darüber hinaus ist stratosphärisches Aerosol laut dem 5. Sachstandsbericht des Intergovernmental Panel on Climate Change mitverantwortlich für die gegenwärtige Erwärmungspause. Boden-gestützte Lidar-Beobachtungen stellen eine der genauesten Methoden zur Fernerkundung stratosphärischer Aerosole dar. Im Rahmen des hier vorgeschlagenen Forschungsprojekts sollen Lidar-Messungen an 3 unterschiedlichen Orten - die bisher noch nicht zur Untersuchung stratosphärischer Aerosole verwendet wurden - genutzt werden. Die Lidar Systeme werden vom Leibniz-Institut für Atmosphärenphysik (IAP) e.V. an der Universität Rostock in Kühlungsborn betrieben und befinden sich im ALOMAR Observatorium in Andenes (Norwegen), auf der Davis Forschungsstation (Antarktis), sowie in Kühlungsborn. Zwei der Lidar-Messreihen decken gegenwärtig einen Zeitraum von 20 Jahren ab und die Lidar-Messungen in Alomar werden bei mehreren Wellenlängen durchgeführt, was die Ableitung von Teilchengrößen der stratosphärischen Aerosolpartikel erlaubt. Ein Alleinstellungsmerkmal der Lidar-systeme ist ihre Tageslichtfähigkeit, d.h., die Messungen können nicht nur nachts durchgeführt werden, was erstmals die Messung stratosphärischer Aerosole im polaren Sommer erlaubt. Die Lidar-Rohdaten werden in der ersten Phase des Projekts in vertikale Profile des Rückstreukoeffizienten und/oder der Aerosolextinktion konvertiert. Darüber hinaus werden aus den Mehrfarbenmessungen in ALOMAR Aerosolteilchengrößen bestimmt. In der zweiten Projektphase werden die abgeleiteten Aerosolzeitreihen verwendet, um deren zeitliche Variabilität sowie Langzeittrends über einen Zeitraum von mehr als 20 Jahren zu untersuchen und zu quantifizieren. Hierbei spielen saisonale Variationen, Einflüsse der QBO (Quasi-Biennial-Oscillation) und von Vulkanausbrüchen eine entscheidende Rolle. Die abgeleiteten Aerosolteilchengrößen liefern außerdem dringend benötigte Randbedingungen für die Ableitung der stratosphärischen Aerosolextinktion aus Satellitenmessungen des Horizont-gestreuten Sonnenlichts. Diese Messmethode wurde in der Vergangenheit zur Auswertung verschiedener Satellitendatensätze (z.B. OSIRIS/Odin, SCIAMACHY/Envisat, OMPS-LP/Suomi) verwendet und basiert auf a priori Wissen der Größenverteilung stratosphärischer Aerosole. Die zu erwartenden Ergebnisse liefern wichtige neue Kenntnisse über die Variabilität und Langzeittrends stratosphärischer Aerosolparameter (Extinktion, optische Dichte und Teilchengröße) sowie des Strahlungsantriebs des stratosphärischen Aerosols in mittleren und hohen nördlichen Breiten und über dekadische Zeitskalen.
Das Thermosphären/Ionosphären (T/I) System wird sowohl von oben (solar, geomagnetisch), als auch von unten stark beeinflusst. Einer der wichtigsten Einflüsse von unten sind Wellen (z.B. planetare Wellen, Gezeiten, oder Schwerewellen), die größtenteils in der Troposphäre bzw. an der Tropopause angeregt werden. Die vertikale Ausbreitung der Wellen bewirkt hierbei eine vertikale Kopplung der T/I mit der unteren und mittleren Atmosphäre. Vor allem der Einfluss von Schwerewellen (GW) ist hierbei weitestgehend unverstanden. Einer der Gründe hierfür ist, dass GW sehr kleinskalig sind (einige zehn bis zu wenigen tausend km) - eine Herausforderung, sowohl für Beobachtungen, als auch für Modelle. Wir werden GW Verteilungen in der T/I aus verschiedenen in situ Satelliten-Datensätzen ableiten (z.B., sowohl in Neutral-, als auch in Elektronendichten). Hierfür werden Datensätze der Satelliten(-konstellationen) SWARM, CHAMP, GOCE und GRACE verwendet werden. Es sollen charakteristische globale Verteilungen bestimmt, und die wichtigsten zeitlichen Variationen (z.B. Jahresgang, Halbjahresgang und solarer Zyklus) untersucht werden. Diese GW Verteilungen werden dann mit von den Satelliteninstrumenten HIRDLS und SABER gemessenen Datensätzen (GW Varianzen, GW Impulsflüssen und Windbeschleunigungen durch GW) in der Stratosphäre und Mesosphäre verglichen. Einige Datensätze (CHAMP, GRACE, SABER) sind mehr als 10 Jahre lang. Räumliche und zeitliche Korrelationen zwischen den GW Verteilungen in der T/I (250-500km Höhe) und den GW Verteilungen in der mittleren Atmosphäre (Stratosphäre und Mesosphäre) für den gesamten Höhenbereich 20-100km werden untersucht werden. Diese Korrelationen sollen Aufschluss darüber geben, welche Höhenbereiche und Regionen in der mittleren Atmosphäre den stärksten Einfluss auf die GW Verteilung in der T/I haben. Insbesondere Windbeschleunigungen durch GW, beobachtet von HIRDLS und SABER, können zusätzliche Hinweise darauf geben, ob Sekundär-GW, die mutmaßlich in Gebieten starker GW Dissipation angeregt werden, in entscheidendem Maße zur globalen GW Verteilung in der T/I beitragen. Zusätzlich wird der Versuch unternommen, sowohl GW Impulsfluss, als auch Windbeschleunigungen durch GW aus den Messungen in der T/I abzuleiten. Solche Datensätze sind von besonderem Interesse für einen direkten Vergleich mit von globalen Zirkulationsmodellen simulierten GW Verteilungen in der T/I. Diese werden für eine konsistente Simulation der T/I in Zirkulationsmodellen (GCM) benötigt, stellen dort aber auch eine Hauptunsicherheit dar, da eine Validierung der modellierten GW durch Messungen fehlt.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 837 |
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