Neuere Forschungsergebnisse legen nahe, dass Ozon in der mittleren Atmosphäre (10 bis 90 km) von der oberen Atmosphäre beeinflusst werden kann, durch Absinken von NOx (N, NO, NO2) aus Quellregionen in der unteren Thermosphäre (90 bis 120 km) im polaren Winter. Da Ozon eine der wesentlichen strahlungsaktiven Substanzen in der mittleren Atmosphäre ist, können Änderungen im Ozonbudget Temperaturen und Zirkulation der Atmosphäre bis zum Erdboden herunter beeinflussen. Da die Stärke dieser thermosphärischen Einträge mit der geomagnetischen Aktivität variiert, stellen diese winterlichen NOx-Zunahmen einen möglichen Mechanismus der Sonne-Klimakopplung dar. Derzeit sind gängige Chemie-Klimamodelle aber nicht in der Lage, die Quellregion des NOx in der unteren Thermosphäre und den Transport in die mittlere Atmosphäre im polaren Winter realistisch zu simulieren. Um diese Kopplung von der oberen Atmosphäre in die mittlere und untere Atmosphäre in den Modellen realistisch darzustellen, ist eine gute Darstellung der primären Prozesse notwendig: Änderungen der chemischen Zusammensetzung durch präzipitierende Elektronen aus der Aurora, Joule-Heizen, und das daraus folgende Kühlen im infraroten Spektralbereich sowie die Anregung von Schwerewellen. Da in der unteren Thermosphäre angeregte Schwerewellen sich nach oben ausbreiten, kann der letztgenannte Prozess auch einen Einfluss auf die Umgebung von Satelliten in niedrigen Orbits haben. In dem hier vorgeschlagenen Projekt werden wir das gekoppelte Chemie-Klimamodell xEMAC verwenden, welches in seiner derzeitigen Konfiguration bis in die untere Thermosphäre (170 km) reicht, um den Einfluss der verschiedenen mit geomagnetischer Aktivität verbundenen Prozesse auf den Zustand der unteren Thermosphäre, und deren Darstellung in Chemie-Klimamodellen, zu untersuchen. Dazu wollen wir in Zusammenarbeit mit unserem Kooperationspartner an der Jacobs-Universität Bremen die zeitliche und räumliche Variation von Joule-Heizen und Teilchenniederschlag im Modell durch Beobachtungen des Swarm-Instrumentes vorgeben. Sowohl geomagnetisch ruhige als auch sehr aktive Zeiten sollen untersucht werden. Das Modell wird im Rahmen dieses Projektes weiter nach oben erweitert werden, um voraussichtlich in der zweiten Phase des SPPs auch den Einfluss auf die Umgebung von Satelliten zu untersuchen. Der modellierte Einfluss von geomagnetischer Aktivität soll durch adäquate Beobachtungen validiert werden, und Modellergebnisse werden analysiert, um den Einfluss von Joule-Heizen und Teilchenniederschlag auf die chemische Zusammensetzung, Temperatur, und Zirkulation der unteren Thermosphäre sowie deren Kopplung einerseits in die untere und mittlere Atmosphäre, andererseits in die obere Atmosphäre, zu untersuchen. Ziel dieses Projektes ist es, das Verständnis von Sonne-Klimakopplung und die Darstellung der beteiligten Prozesse in Chemie-Klimamodellen zu verbessern, sowie geomagnetische Einflüsse auf die Umgebung von Satelliten zu untersuchen.
Ziel ist es, die räumliche Verteilung und zeitliche Variabilität der Niederschlagsaktivität, der Niederschlagsmenge und der Verdunstung, des atmosphärischen Stoffeintrags, bedingt durch biogene und anthropogene Emissionen, der bestimmenden meteorologischen Parameter wie Wolkenbedeckungsgrad und -typ, Temperatur, Wind und turbulente Flüssein der planetaren Grenzschicht für zukünftige Zeiträume abzuschätzen, die durch den globalen Wandel und durch regionale Veränderungen bedingt sind. Die Ergebnisse dienen als Randbedingungen für hydrologische Modelluntersuchungen zum Wasserkreislauf und zur ökonomischen und ökologischen Bewertung der absehbaren oder angestrebten regionalen Entwicklung der Wasserbevorratung und -bewirtschaftung im mittleren Elbebereich. Die zu erwartenden Klimaänderungen sollen exemplarisch innerhalb der Zeiträume 2000 bis 2025 (Prognoseziel I) und 2026 bis 2050 (Prognoseziel II) beschrieben werden. Dabei soll in entsprechenden Szenarien der Strukturwandel im Elbe-, Havel-, Spree- und Unstrutraum berücksichtigt werden, der in dem gegebenen Zeitrahmen politisch, ökonomisch und ökologisch zu erwarten ist. Die absehbaren Veränderungen werden in kategorisierter Bodennutzung und in Schadstoffemissionskatastern festgehalten. Teilvorhaben: Bestimmung von Großwetterlagen und dynamischen Kenngrößen zur Klimacharakterisierung; Episodenrechnungen mit dem Lokalmodell des Deutschen Wetterdienstes; Synthese und Analyse von Wolkenarten, Niederschlag und Verdunstung aus Zeitreihen von Satellitenmessungen und konventionellen Beobachtungen; Nutzungszugang zu langjährigen Fernerkundungsdaten durch alle GLOWA-Projekte; Diagnose und Prognose der Deposition mit einem chemischen Transportmodell.
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.
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.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 841 |
| Global | 1 |
| Land | 25 |
| Wissenschaft | 27 |
| Zivilgesellschaft | 1 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 20 |
| Ereignis | 24 |
| Förderprogramm | 786 |
| Text | 37 |
| unbekannt | 21 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 45 |
| offen | 842 |
| unbekannt | 1 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 715 |
| Englisch | 274 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 3 |
| Datei | 47 |
| Dokument | 20 |
| Keine | 392 |
| Webdienst | 3 |
| Webseite | 461 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 666 |
| Lebewesen und Lebensräume | 621 |
| Luft | 660 |
| Mensch und Umwelt | 888 |
| Wasser | 534 |
| Weitere | 869 |