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.
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.
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.
Die Asian Tropopause Aerosol Layer (ATAL), eine Schicht mit erhöhtem Aerosolgehalt, tritt jedes Jahr von Juni bis September in 14-18 km Höhe in einem Gebiet auf, das sich vom Mittelmeer bis zum westlichen Pazifik erstreckt. Hinsichtlich der Zusammensetzung der Partikel, sowie ihrer Bedeutung für die Strahlungsbilanz in dieser klimasensitiven Höhenregion bestehen große Unsicherheiten. Die bisher einzigen Flugzeugmessungen aus dem Zentrum der ATAL wurden 2017 im Rahmen der StratoClim Kampagne von Kathmandu aus gewonnen. Dabei entdeckten wir mit Hilfe des Infrarotspektrometers GLORIA auf dem Forschungsflugzeug Geophysica, dass feste Ammoniumnitrat (AN) â€Ì Partikel einen beträchtlichen Teil der Aerosolmasse ausmachen. Diese zählen zu den effizientesten Eiskeimen in der Atmosphäre. Zudem zeigte die gleichzeitige Messung von Ammoniakgas (NH3) durch GLORIA, dass dieses Vorläufergas durch starke Konvektion in die obere Troposphäre verfrachtet wird. Im Rahmen der PHILEAS-Kampagne schlagen wir eine gemeinsamen Betrachtung von atmosphärischen Modellsimulationen und Messungen vor, um die Zusammensetzung, Ursprung, Auswirkungen und Verbleib der ATAL-Partikel zu untersuchen â€Ì insbesondere im Hinblick auf ihre Prozessierung sowie ihren Einfluss auf die obere Troposphäre und die untere Stratosphäre der nördlichen Hemisphäre. Messungen von monsunbeeinflussten Luftmassen über dem östlichen Mittelmeer sowie über dem nördlichen Pazifik werden es uns erlauben, Luft mit gealtertem Aerosol- und Spurengasgehalt zu analysieren und damit die StratoClim-Beobachtungen aus dem Inneren des Monsuns zu komplementieren. Um dabei die wahrscheinlich geringeren Konzentrationen an Aerosol und Spurengasen zu quantifizieren, schlagen wir vor, die GLORIA-Datenerfassung von NH3 und AN u.a. durch die Verwendung neuartiger spektroskopischer Daten zu verbessern. Ferner werden wir die Analyse der GLORIA-Spektren auf Sulfataerosole sowie deren Vorläufergas SO2 auszudehnen. Auf der Modellseite werden wir das globale Wetter- und Klimamodellsystem ICON-ART weiterentwickeln, um die ATAL unter Einbeziehung verschiedener Aerosoltypen (Nitrat, Ammonium, Sulfat, organische Partikel, Staub) zu simulieren â€Ì unter Berücksichtigung der hohen Eiskeimfähigkeit von festem AN. Modellläufe werden durchgeführt, um einerseits einen globalen Überblick über die Entwicklung der ATAL 2023 zu gewinnen und zudem detaillierte, auf die relevanten Kampagnenperioden zugeschnittene, wolkenauflösende Informationen über die Aerosol-Wolken-Strahlungs-Wechselwirkungen zu erhalten. Über die direkte Analyse der PHILEAS-Kampagne hinausgehend wird diese Arbeit die Grundlage für eine verbesserte Analyse von Aerosolparametern aus GLORIA-Beobachtungen früherer und zukünftiger HALO-Kampagnen sowie aus Satellitenbeobachtungen legen. Darüber hinaus wird sie ICON-ART, einem der zentralen Klimamodellsysteme in Deutschland die Simulation von Aerosolprozessen sowie Aerosol/Wolken-Wechselwirkungen im Zusammenhang mit der ATAL ermöglichen.
Kopplungsprozesse zwischen der Ionosphäre und der neutralen Atmosphäre spielen eine wichtige Rolle für die dynamischen Prozesse in der oberen Atmosphäre. Neue Fortschritte im Verständnis dieser Prozesse wurden erreicht seitdem Satelliten im erdnahen Orbit kontinuierlich hochgenaue Daten der thermosphärischen und ionosphärischen Parameter (z.B. Massendichten, zonale Winde und Elektronendichteprofile) bereitstellen. Mit diesem Projekt planen wir die Beobachtung der Auftretenshäufigkeit und Eigenschaften sporadischer E Schichten auf globaler Skala. Die Untersuchungen basieren auf GPS Radiookkultationen der Satelliten CHAMP, GRACE, TerraSAR-X, TanDEM-X und FORMOSAT-3/COSMIC. Seit dem Start des Satelliten CHAMP im Jahre 2001 wurden mehr als 5 Millionen der Radiookkultationsprofile aufgezeichnet, was ermöglicht, dass das Auftreten und die Eigenschaften der sporadischen E Schichten in hoher räumlicher Auflösung analysiert werden können. Weiterhin ermöglicht die Zeitreihe erste statistische Trendanalysen der genannten Parameter. Während der Durchführung des Projektes soll der momentan genutzt numerischer Algorithmus zur Detektion von sporadischen E Schichten um ein Modul erweitert werden, der ermöglichen wird auch Rückschlüsse auf die Eigenschaften der Schichten zu ziehen. Globale Beobachtungen der Intensitäten sporadischer E Schichten existieren aktuell nicht und werden von uns zum erstmalig bereitgestellt werden. Diese Datenbasis kann genutzt werden, um statistische Änderungen im Verhalten der sporadischen E Schichten zu Untersuchen. Ebenfalls werden wir untersuchen, ob Abhängigkeit der sporadische Eigenschaften von anderen geophysikalischen Parametern, wie beispielsweise die Abnahme des Erdmagnetfeldes, der Solarzyklus, atmosphärische Gezeiten, Meteoreinfall oder Plamadichteabnahmen in der Ionosphäre zu finden sind.
Um Rückkopplungsstärken zu ermitteln wird die PRP-Methode (aus dem Englischen 'partial radiative perturbation') angewendet auf Simulationsergebnisse des verfügbaren Multi-Klimamodellensambles (CMIP5, und sobald diese verfügbar sind, CMIP6). Die geographische Verteilung der Rückkopplungsstärken in der Arktis wird abgeschätzt. Weiterhin werden Unsicherheiten aus der Modellspannbreite und der methodologischen Unsicherheit quantifiziert. Ein besonderer Fokus liegt auf der Wolkenrückkopplung. Wir werden die Wolkenparametrisierung im ICON Klimamodell gründlich abschätzen. Wolkenprozesse und Verteilungen im GCM werden in einer prozessorientierten Art und Weise mit aktiven Satellitenmessungen (Wolkenradar und -lidar) als Referenz beurteilt.
High-quality near-real time Quantitative Precipitation Estimation (QPE) and its prediction for the next hours (Quantitative Precipitation Nowcasting, QPN) is of high importance for many applications in meteorology, hydrology, agriculture, construction, water and sewer system management. Especially for the prediction of floods in small to meso-scale catchments and of intense precipitation over cities timely, the value of high-resolution, and high-quality QPE/QPN cannot be overrated. Polarimetric weather radars provide the undisputed core information for QPE/QPN due to their area-covering and high-resolution observations, which allow estimating precipitation intensity, hydrometeor types, and wind. Despite extensive investments in such weather radars, QPE is still based primarily on rain gauge measurements since more than 100 years and no operational flood forecasting system actually dares to employ radar observations for QPE. RealPEP will advance QPE/QPN to a stage, that it verifiably outperforms rain gauge observations when employed for flood predictions in small to medium-sized catchments. To this goal state-of-the?art radar polarimetry will be sided with attenuation estimates from commercial microwave link networks for QPE improvement, and information on convection initiation and evolution from satellites and lightning counts from surface networks will be exploited to improve QPN. With increasing forecast horizons the predictive power of observation-based nowcasting quickly deteriorates and is outperformed by Numerical Weather Prediction (NWP) based on data assimilation, which fails, however, for the first hours due to the lead time required for model integration and spin-up. Thus, RealPEP will merge observation-based QPN with NWP towards seamless prediction in order to provide optimal forecasts from the time of observation to days ahead. Despite recent advances in simulating surface and sub-surface hydrology with distributed, physicsbased models, hydrologic components for operational flood prediction are still conceptual, need calibration, and are unable to objectively digest observational information on the state of the catchments. RealPEP will prove that in combination with advanced QPE/QPN physics-based hydrological models sided with assimilation of catchment state observations will outperform traditional flood forecasting in small to meso-scale catchments.
Extreme Temperaturen und Wassermangel verursachen Trockenstress an landwirtschaftlichen Kulturen. Weltweit werden die Auswirkungen von Trockenstress auf wichtige Feldfrüchten untersucht und Methoden zur Überwachung und zur Früherkennung von Trockenstress und anderen Stressfaktoren untersucht. Damit soll der gezielte. Einsatz agrotechnischer Maßnahmen wie Fruchtwechsel, Düngung, Bodenbearbeitung und Bewässerungsplanung unterstützt werden, um Ernteeinbußen zu verhindern. Ein weiterer Aspekt sind mögliche Auswirkungen der globalen Erwärmung auf die landwirtschaftliche Produktion, die sich zu einem der Hauptthemen der Forschung auf dem Gebiet das Klimawandels entwickeln. Erdbeobachtung von Satelliten aus ermöglicht die rationelle Überwachung des Zustands landwirtschaftlicher Kulturen über große Flächen. lü jüngster Zeit wurden neue Sensorsysteme entwickelt und in Erdumlauf gebracht, die neue Möglichkeiten auch für das Monitoring von Trockenstress landwirtschaftlicher Kulturen eröffnen. Die wesentlichen Merkreale dieser neuen optischen Sensoren sind hohe spektrale Auflösung (kleine Bandbreiten bis 10 nm herunter, eine große Anzahl von Spektralkanälen - bis zu einigen hundert, was im Prinzip Spektroskopie vom Satelliten aus ermöglicht), hohe räumliche Auflösung (Bildelementgrößen am Boden bis 60 cm herunter), und hohe zeitliche Auflösung -(bis zu täglicher Aufnahmemöglichkeit jedes Punktes der Erdoberfläche). Das Ziel dieses Projekts ist es, unter Ausnützung der neuen Möglichkeiten optischer Fernerkundung und der synergistischen Effekte der unterschiedlich Sensortypen Fernerkundungsmethoden zur Erkennung und zur Überwachung von Trockenstress an landwirtschaftlichen Kulturen zu entwickeln. Dazu werden physikalische Vegetationsmodelle angepasst und verbessert, die den Zusammenhang zwischen der Trockenstressintensität und Reflexionseigenschaften von Pflanzenbeständen quantitativ beschreiben. Methoden zur Analyse von Fernerkundungsbilddaten unter Verwendung dieser Vegetationsmodelle werden entwickelt. Dabei werden sowohl reflektierte als auch emittierte (thermale) Infrarotstrahlung berücksichtigt. Da es keine Sensoren gibt, die gleichzeitig alle drei der oben angeführten Arten der hohen Auflösung (spektral, räumlich und zeitlich) erfüllen, kommt der Kombination von Daten unterschiedlicher Sensoren besondere Bedeutung zu (image information fusion). Die Methodenwerden für ausgewählte Fruchtarten (Weizen und Mais) unter Anbaubedingungen in Österreich und Deutschland entwickelt und getestet.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 841 |
| Global | 1 |
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| Wissenschaft | 27 |
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|---|---|
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| License | Count |
|---|---|
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| unbekannt | 1 |
| Language | Count |
|---|---|
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|---|---|
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| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 669 |
| Lebewesen und Lebensräume | 749 |
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| Wasser | 530 |
| Weitere | 877 |