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Schwermetalldepositionen

<p> <p>Bei den Schwermetallen Blei, Cadmium und Quecksilber ist ein Rückgang der atmosphärischen Einträge (Deposition) zu verzeichnen. In Deutschland liegen die Schwermetalleinträge aus der Atmosphäre an den UBA-Stationen im ländlichen Hintergrund im Jahr 2024 im Bereich von 0,19 – 0,47 kg Blei pro km², 7,9 – 14,0 g Cadmium pro km² und 3,1 – 8,1 g Quecksilber pro km².</p> </p><p>Bei den Schwermetallen Blei, Cadmium und Quecksilber ist ein Rückgang der atmosphärischen Einträge (Deposition) zu verzeichnen. In Deutschland liegen die Schwermetalleinträge aus der Atmosphäre an den UBA-Stationen im ländlichen Hintergrund im Jahr 2024 im Bereich von 0,19 – 0,47 kg Blei pro km², 7,9 – 14,0 g Cadmium pro km² und 3,1 – 8,1 g Quecksilber pro km².</p><p> Herkunft der Schwermetalle <p>Die Schwermetalle Blei (Pb), Cadmium (Cd) und Quecksilber (Hg) sind gekennzeichnet durch Toxizität und chemische Stabilität. Diese Eigenschaften führen dazu, dass sich diese Stoffe in der Umwelt anreichern, Schäden an Ökosystemen verursachen und auch schädliche Auswirkungen auf die menschliche Gesundheit zeigen können.</p> <p>Sie werden in erheblichem Umfang <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/anthropogen">anthropogen</a> (durch menschliche Tätigkeiten) in die <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/atmosphaere">Atmosphäre</a> ausgestoßen/abgegeben. In der Atmosphäre können sie weiträumig und grenzüberschreitend transportiert werden. Durch Depositionsvorgänge (Ablagerung) gelangen sie aus der Atmosphäre auch in andere Umweltmedien.</p> <p>Ein erheblicher Teil der Schwermetalle gelangt aber auch durch erneute Freisetzung bereits früher deponierter Mengen in die Atmosphäre. Es finden somit eine Resuspension (Blei, Cadmium) und Reemission (Quecksilber) statt.</p> <p>In Deutschland sind im Zeitraum 1990 bis 2023 grundsätzlich rückläufige <a href="https://www.umweltbundesamt.de/daten/umweltzustand-trends/luft/luftschadstoff-emissionen-in-deutschland/schwermetall-emissionen">Schwermetall-Emissionen</a> zu beobachten. Dies zeigt sich auch in den gemessenen und modellierten Depositionsdaten.</p> <p>Im Rahmen des europäischen Überwachungsprogramms&nbsp;<a href="http://www.emep.int/">EMEP&nbsp;</a>wird mittels atmosphärischer Chemie-Transportmodelle die gesamte Ablagerung (nasse und trockene <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/deposition">Deposition</a>) ausgewählter Schwermetalle flächendeckend für die&nbsp;EMEP-Region (Europa und Zentralasien) berechnet. Die Daten der Modellrechnungen werden in jährlichen Berichten durch das Meteorological Synthesizing Centre - East (<a href="https://www.msceast.org/publications/reports">MSC-E</a>) veröffentlicht.&nbsp;</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/zingst_messung_der_schwermetalldeposition.jpg"> </a> <strong> Messung der Schwermetalldeposition an der UBA-Luftmessstation Zingst </strong> Quelle: Hans-Udo Teuerkauf / Umweltbundesamt </p><p> Gesamtdepositionen von Blei <p>Die Gesamtdeposition von Blei in der EMEP-Region lag 2023 in der Größenordnung von 0,1 bis 1 kg/km²/Jahr mit den höchsten Werten in Zentraleuropa und niedrigsten im nördlichen Teil der EMEP-Region. Saisonale Änderungen in der Depositionsrate spiegeln den Einfluss von staubgetragener <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/deposition">Deposition</a> aus Afrika und Zentralasien wider, die am stärksten auf Südeuropa auswirkt. In Zentral-sowie Südeuropa dominieren außerdem die Depositionen aus EMEP-Regionen und primären anthropogenen Quellen, insbesondere in Ländern mit bedeutenden eigenen nationalen Emissionen wie Deutschland oder Polen. In kleineren Nachbarländern hingegen tragen grenzüberschreitende Transporte maßgeblich zu den Depositionen bei. Insgesamt beläuft sich der Anteil der grenzüberschreitenden Deposition in der EMEP-Region auf über 50 %.</p> <p>Innerhalb Deutschlands traten die niedrigsten Pb-Depositionen (&lt; 0,5 kg Pb/km²) vorwiegend im Norden und in der Mitte sowie am Alpenrand auf (siehe Karte „Modellierte geographische Verteilung der Gesamtdepositionen in der EMEP-Region, 2023“).</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/2_Karte_Modellierte-Gesamtdepo-EMEP_2026-04-08.png"> </a> <strong> Karte: Modellierte geographische Verteilung der Gesamtdepositionen in der EMEP-Region, 2023 </strong> Quelle: EMEP Downloads: <ul> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/2_Karte_Modellierte-Gesamtdepo-EMEP_2026-04-08.pdf">Karte als PDF (274,27 kB)</a></li> </ul> </p><p> Gesamtdepositionen von Cadmium <p>Die Cadmium-Gesamtdepositionen in der EMEP-Region variieren im Bereich von 5 bis 60 g Cd/km². In Deutschland traten die höchsten Cd-Depositionen (z. T. &gt;&nbsp;60&nbsp;g Cd/km²) in Westdeutschland (NRW), die niedrigsten Cd-Depositionen (z.&nbsp;T. &lt;&nbsp;15&nbsp;g Cd/km²) vorwiegend in Teilen Nord-, Süd und Mitteldeutschlands (MV, TH, BY) auf (siehe Karte „Modellierte geographische Verteilung der Gesamtdepositionen in der EMEP-Region, 2023“).</p> </p><p> Gesamtdepositionen von Quecksilber <p>Die Quecksilber-Gesamtdepositionen im EMEP-Gebiet lagen in 2023 größtenteils im Bereich von bis zu 25 g Hg/km² mit einzelnen Hotspots im Osten Europas. Die höchsten Hg-Depositionen in Deutschland traten großräumig in Westdeutschland (NRW), die niedrigsten Hg-Depositionen (&lt; 10 g Hg/km²) großräumig vorwiegend in der Mitte Süd- und (siehe Karte „Modellierte geographische Verteilung der Gesamtdepositionen in der EMEP-Region, 2023“).</p> </p><p> Messungen des Luftmessnetzes des Umweltbundesamtes <p>Schwermetalldepositionen werden auch im <a href="http://www.umweltbundesamt.de/luft/luftmessnetze/ubamessnetz.htm">Luftmessnetz des Umweltbundesamtes</a> (<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/uba">UBA</a>) bestimmt. Dabei wird die nasse <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/deposition">Deposition</a> erfasst, d. h. die mit Regen und Schnee eingetragenen Schwermetalle. Die nasse Deposition trägt ca. ¾ zur Gesamtdeposition bei.</p> <p>Die <a href="https://ebas-data.nilu.no/">„EBAS“ Datenbank</a> enthält unter anderem auch Schwermetalldeposition-Daten aller deutschen Messstationen. Die nasse Schwermetalldepositionen an sechs UBA-Luftmessstationen im Jahr 2024 sind in der Tabelle „Nasse Jahresdepositionssummen von Schwermetallen und Halbmetallen im Luftmessnetz des Umweltbundesamtes 2024“&nbsp;zusammengefasst. Die nassen Depositionen von Blei (0,19 – 0,47 kg/km²), Cadmium (7,9 – 14,0 g/km²) und QuecksilDie Tabelle zeigt die nassen Jahresdepositionssummen von Schwermetallen und Halbmetallen an sechs UBA-Messstationen im Jahr 2024.ber (3,1 – 8,1 g/km²) liegen meist unter den mit dem EMEP-Modell für Deutschland berechneten Gesamtdepositionen, welche zusätzlich die trockenen Depositionen beinhalten.&nbsp;</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/3_Tab_Nasse%20Depositionen-UBA-Luftmessnetz_2026-04-08.png"> </a> <strong> Nasse Jahresdepositionssummen von Schwermetallen und Halbmetallen im Luftmessnetz des UBA 2024 </strong> Quelle: Luftmessnetz des Umweltbundesamtes Downloads: <ul> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3_Tab_Nasse%20Depositionen-UBA-Luftmessnetz_2026-04-08.pdf">Tabelle als PDF (66,21 kB)</a></li> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3_Tab_Nasse%20Depositionen-UBA-Luftmessnetz_2026-04-08.xlsx">Tabelle als Excel (231,50 kB)</a></li> </ul> </p><p> </p><p>Informationen für...</p>

Überwachung der Gamma-Ortsdosisleistung

Überwachung der Gamma-Ortsdosisleistung https://odlinfo.bfs.de informiert über Radioaktivitätsmesswerte in Deutschland Das BfS betreibt ein bundesweites Messnetz zur großräumigen Ermittlung der äußeren Strahlenbelastung durch kontinuierliche Messung der Gamma-Ortsdosisleistung ( ODL ). Das ODL -Messnetz besteht aus 1.700 ortsfesten, automatisch arbeitenden Messstellen, die flächendeckend über Deutschland verteilt sind. Das ODL -Messnetz besitzt eine wichtige Frühwarnfunktion, um erhöhte radioaktive Kontaminationen in der Luft in Deutschland schnell zu erkennen. Auf https://odlinfo.bfs.de zeigt eine Karte aktuelle Radioaktivitäts-Messdaten des ODL -Messnetzes. Als eine der wichtigsten Messeinrichtungen betreibt das BfS auf Grundlage des Strahlenschutzgesetzes ( StrlSchG ) ein bundesweites Messnetz zur großräumigen Ermittlung der äußeren Strahlenbelastung durch kontinuierliche Messung der Gamma-Ortsdosisleistung ( ODL ). Bundesweit 1.700 Sonden umfasst das ODL-Messnetz Das ODL -Messnetz besteht aus 1.700 ortsfesten, automatisch arbeitenden Messstellen, die flächendeckend in einem Grundraster von rund 20 x 20 Kilometern über Deutschland verteilt sind. In einem Radius von 25 Kilometern beziehungsweise 100 Kilometern um kerntechnische Anlagen ist das Netz dichter angelegt. Messung der natürlichen Strahlenbelastung Im Routinebetrieb wird mit dem Messnetz die natürliche Strahlenbelastung gemessen, der der Mensch ständig ausgesetzt ist. Die Ortsdosisleistung erfasst die terristrische Komponente, die durch die überall im Boden vorkommenden natürlichen radioaktiven Stoffe ( Radionuklide ) verursacht wird. Ursache sind Spuren von Uran , Thorium und Kalium, die überall in Gesteinen, Böden und Baumaterialien vorkommen. In Gegenden mit alten Gesteinsarten (zum Beispiel Granit) sind diese Spuren ausgeprägter; deshalb ist in älteren Mittelgebirgen wie dem Schwarzwald und dem Erzgebirge die Bodenstrahlung höher als in Norddeutschland oder in den Kalkalpen. Ein Element in der natürlichen Zerfallskette des Uran -238 ist das Radon . Als Gas diffundiert es aus Böden und gelangt als natürlicher Strahler in die Atmosphäre. Daneben ist der Mensch einer natürlichen Strahlung ausgesetzt, die ihren Ursprung im Weltraum hat und abgeschwächt durch die Atmosphäre die Erdoberfläche erreicht (Höhenstrahlung, kosmische Strahlung). Die ODL wird in der Messgröße Umgebungs-Äquivalentdosisleistung bestimmt und in der Einheit Mikrosievert pro Stunde angegeben. Die natürliche ODL bewegt sich in Deutschland je nach örtlichen Gegebenheiten zwischen 0,05 und 0,2 Mikrosievert pro Stunde. Einfluss natürlicher Prozesse auf ODL -Werte Die äußere Strahlenbelastung ist an einem Ort weitgehend konstant. Allerdings spiegeln sich zwei natürliche Prozesse sehr deutlich in den Messdaten wider. Kurzzeitige Erhöhungen bis auf etwa das Dreifache des natürlichen Pegels treten auf, wenn radioaktive Folgeprodukte des natürlich vorkommenden radioaktiven Gases Radon durch Niederschläge aus der Atmosphäre ausgewaschen und am Boden abgelagert werden. Durch eine geschlossene Schneedecke kann es dagegen zu einer deutlichen Absenkung der zuvor gemessenen ODL kommen, weil die Bodenstrahlung teilweise durch den Schnee abgeschirmt wird. Messdaten Sonde zur Messung der Ortsdosisleistung (ODL) Die ODL -Messsonde, die in der Regel in ein Meter Höhe über Grasboden aufgebaut ist, erfasst die Umgebungsstrahlung im Zehnminuten-Takt. Die Messdaten werden in der Regel im Stundentakt automatisch an die Messnetzknoten übertragen. Sie werden durch ein automatisches Prüfverfahren analysiert. Bei Auffälligkeiten wird arbeitstäglich manuell geprüft, ob eine Störung vorliegt. Defekte Messgeräte können auf diese Weise frühzeitig identifiziert und ausgetauscht werden. Wichtige Frühwarnfunktion Das ODL -Messnetz ist wichtig für die Notfallvorsorge. Die Sonden befinden sich rund um die Uhr im Messbetrieb. Zusätzlich zu der regelmäßigen Datenübertragung sind die Sonden mit einer Benachrichtigungsfunktion ausgestattet: Sie übertragen die Messdaten an die Datenzentralen des BfS , sobald die gemessene ODL an einer Stelle den festgelegten Schwellenwert überschreitet. Falls ein internes Frühwarnkriterium ausgelöst wird, prüfen Fachleute des BfS umgehend die eingegangenen Messdaten. So wird sichergestellt, dass eine Erhöhung der Strahlung unverzüglich bemerkt wird. Die Schwellenwerte berücksichtigen dabei den natürlichen örtlichen Untergrund, die statistischen Schwankungen des Messsignals sowie Veränderungen durch natürliche Umwelteinflüsse auf die Messdaten (zum Beispiel bei einer Schneebedeckung des Bodens). Vorsorge für den Notfallschutz - betroffene Gebiete schnell erkennen Im Notfall ermöglicht das ODL -Messnetz, eine erhöhte Radioaktivität in der Luft schnell zu erkennen. Betroffene Gebiete, in denen die ODL angestiegen ist, werden rasch erkannt. Bei Bedarf können die Sonden alle 10 Minuten abgefragt werden. Dadurch sind Fachleute des BfS in der Lage, die Ausbreitung einer radioaktiven Schadstoffwolke nahezu in Echtzeit verfolgen. Die Messdaten ermöglichen eine erste grobe Dosisabschätzung in den betroffenen Gebieten. Um auf alle Szenarien vorbereitet zu sein, gibt das installierte System die Höhe der ODL in einem extrem weiten Messwerte-Bereich von 0,05 Mikrosievert pro Stunde bis 5 Sievert pro Stunde an. Erweiterung des Messnetzes durch spektroskopierende Sonden ODL-Doppelsonde im deutschen Grenzgebiet vor den Kühltürmen des Schweizer Kernkraftwerks Leibstadt (links: spektroskopierende Sonde mit eingebautem Lanthanbromid-Detektor) Ungefähr 20 Messstellen wurden in der Umgebung kerntechnischer Anlagen mit zusätzlichen spektroskopierenden Sonden ausgestattet. Diese Sonden verwenden Lanthanbromid-Detektoren, die im 10-Minuten-Takt ein Spektrum der Gammastrahlung aufnehmen. Selbst bei einer geringfügig erhöhten Gamma-Ortsdosisleistung kann zeitnah die Art der erhöhten Strahlung ermittelt werden. Damit lässt sich die Frühwarnfunktion des Messnetzes verbessern. Im Notfall können diese Messstellen frühzeitig Erkenntnisse zum Nuklidgemisch einer Freisetzung liefern. Prognosemodelle Im Falle eines nuklearen Notfalls in Deutschland könnte das BfS mit Hilfe von Prognosemodellen auf der Basis von Wettervorhersagen und Freisetzungsprognosen ermitteln, wie sich eine radioaktive Wolke in den kommenden drei Tagen ausbreiten wird und welche Strahlenbelastung für Menschen und Umwelt in betroffenen Gebieten daraus resultieren kann. Im Einzelnen sind folgende Informationen wichtig: Welche Gebiete sind betroffen? Welche Radionuklide spielen eine Rolle und wie hoch sind die Aktivitäten in der Umwelt? Wie hoch sind in den betroffenen Gebieten die aktuelle und die zu erwartende Strahlenbelastung der Menschen? Die zuständigen Behörden von Bund und Ländern könnten dann schnell entscheiden, welche Maßnahmen notwendig sind, um die Bevölkerung vor den schädlichen Auswirkungen der Radioaktivität zu schützen. Daten des ODL -Messnetzes können in derartigen Situationen schnell mit den Ergebnissen dieser Prognoserechnungen verknüpft werden. Damit lässt sich in einer Notfallsituation erkennen, ob bereits empfohlene Schutz- und Vorsorgemaßnahmen ausreichen. Aktuelle Messwerte online ansehen https://odlinfo.bfs.de informiert über Radioaktivitätsmesswerte in Deutschland Auf der BfS -Internetseite ODL -Info werden Daten des Messnetzes regelmäßig veröffentlicht. Verfügbar ist eine interaktive Kartendarstellung mit den aktuellen Messdaten sowie Zeitreihendarstellungen für die Gamma-Ortsdosisleistung : Für jeweils eine Woche werden die aktuellsten, teilweise noch ungeprüften Einstunden-Mittelwerte der ODL dargestellt. Zusammen mit der Information des Niederschlagradar-Systems des Deutschen Wetterdienstes lassen sich niederschlagsbedingt erhöhte ODL -Werte erkennen. Für einen Jahreszeitraum werden Tagesmittelwerte dargestellt. Zeitreihen von Messstellen, die in höheren Lagen aufgebaut sind, zeigen im Winter oft durch Schnee reduzierte ODL -Werte. Weitere Messnetze in Deutschland Neben dem bundesweiten ODL -Messnetz des BfS bestehen weitere Messnetze zur Überwachung der Umweltradioaktivität: Rund um ihre kerntechnischen Anlagen betreiben die betroffenen Bundesländer Messnetze, die von den Betreibern der kerntechnischen Anlagen bezahlt werden. Die Kernkraftwerksfernüberwachungen (KFÜ) veröffentlichen Ihre Messwerte auf eigenen Internet Seiten. Die Messwerte der ODL -Sonden des BfS -Messnetzes, die sich im Nahbereich der kerntechnischen Anlagen befinden, gehen ebenfalls in die Datenbanken der Kernkraftwerksfernüberwachung ein. Andererseits gehen auch die Daten der Kernkraftwerksfernüberwachung in die ODL -Datenbank des BfS ein. Europäische Informationsplattform Alle Europäischen Staaten betreiben eigene Messnetze zur Überwachung der Umweltradioaktivität. In Artikel 35 des EURATOM -Vertrags der Europäischen Atomgemeinschaft werden Einrichtungen zur ständigen Überwachung des Bodens, der Luft und des Wassers auf ihre Radioaktivität vorgeschrieben. In allen Mitgliedsstaaten sind entsprechende Messnetze installiert, die ihre erhobenen Daten in die zentrale Datenbank der EU ( EURDEP , EUropean Radiological Data Exchange Platform ) schicken. Auf der Webseite des EURDEP -Servers werden diese Daten veröffentlicht. Das BfS betreibt den Sicherungsserver der EURDEP -Datenbank. Im Fall eines Unfalls im Ausland würden auch diese Messnetze wichtige Informationen über das Notfallereignis liefern. Stand: 13.04.2026

The iron-snow regime in Fe-FeS cores: a numerical and experimental approach

In the Earth, the dynamo action is strongly linked to core freezing. There is a solid inner core, the growth of which provides a buoyancy flux that drives the dynamo. The buoyancy in this case derives from a difference in composition between the solid inner core and the fluid outer core. In planetary bodies smaller than the Earth, however, this core differentiation process may differ - Fe may precipitate at the core-mantle boundary (CMB) rather than in the center and may fall as iron snow and initially remelt with greater depth. A chemical stable sedimentation zone develops that comprises with time the entire core - at that time a solid inner core starts to grow. The dynamics of this system is not well understood and also whether it can generate a magnetic field or not. The Jovian moon Ganymede, which shows a present-day magnetic dipole field, is a candidate for which such a scenario has been suggested. We plan to study this Fe-snow regime with both a numerical and experimental approach. In the numerical study, we use a 2D/3D thermo-chemical convection model that considers crystallization and sinking of iron crystals together with the dynamics of the liquid core phase (for the 3D case the influence of the rotation of the Fe snow process is further studied).The numerical calculations will be complemented by two series of experiments: (1) investigations in metal alloys by means of X-ray radioscopy, and (2) measurements in transparent analogues by optical techniques. The experiments will examine typical features of the iron snow regime. On the one hand they will serve as a tool to validate the numerical approach and on the other hand they will yield important insight into sub-processes of the iron snow regime, which cannot be accessed within the numerical approach due to their complexity.

Klimawandel und Gletschergeschichte am Kilimanjaro

Gletscher haben im 20. Jh. weltweit starke Rückgänge erfahren, was auch für Gletscher in den Tropen gilt. Obwohl die Gletscher am Kilimanjaro (Tansania) ähnliche Charakteristika wie andere tropische Gletscher aufweisen (starke Empfindlichkeit auf Klimaelemente, die von der Luftfeuchtigkeit gesteuert werden), verlangt die Untersuchung ihres Verhaltens eine spezielle Sichtweise. Diese ist notwendig, da am Kilimanjaro zwei verschiedene Gletschersysteme existieren: die tafelförmigen Gletscher auf dem Gipfelplateau und die Hanggletscher unterhalb des Gipfelplateaus auf den steilen Flanken des Berges. Plateaugletscher sind von seitlich zurückweichenden, vertikalen Eiskliffs umrandet, die zu einer stetigen Abnahme der Ausdehnung von Plateaugletschern führen - selbst wenn sich auf deren horizontalen Oberflächen Schnee und folglich Gletschermasse ansammelt. Ein Vorprojekt konnte belegen, dass die klimatische Hauptursache für den seit 1880 andauernden Rückgang der Gletscher am Kilimanjaro ein regional trockeneres Klima seit dem späten 19. Jh. ist. Ebenso wurde klar, dass das gegenwärtige Klima die Gletscher nahe an das vollständige Verschwinden drängt. Dies wirft wiederum die Frage auf, unter welchen Klimabedingungen sie überhaupt existieren und sich bilden konnten. Das beantragte Projekt setzt sich daher das Ziel, eine mindestens 500 Jahre umfassende Zeitreihe des Gletscherverhaltens am Kilimanjaro zu rekonstruieren. Da andere Rekonstruktionen (v.a. Seespiegelstände) andeuten, dass die regionalen Klimaschwankungen vor 1880 größer als nachher waren, scheint es möglich, dass die Gletscher am Kilimanjaro eine relativ kurze Lebenszeit und daher ein zyklisches Verhalten aufweisen. Im vorgeschlagenen Projekt werden meteorologische Messungen im Gipfelbereich des Kilimanjaro dazu dienen, ein Massenbilanzmodell anzutreiben, zu kalibrieren und zu validieren. Dieses an der Physik der Gletscher orientierte Modell quantifiziert den Massenaustausch zwischen Gletscher und Atmosphäre. Input-Daten, die mehrere Jahrhunderte umfassen, sollen schließlich aus Simulationen des Paläoklimas mit gekoppelten Zirkulationsmodellen (globale Klimamodelle) kommen. Um den Klimamodell-Output auf die lokalen Verhältnisse am Kilimanjaro zu transferieren, ist eine Regionalisierungstechnik (statistisches Downscaling) notwendig. Durch die Anwendung des regionalisierten Datensatzes auf das Massenbilanzmodell entsteht im letzten Schritt eine mindestens 500-jährige Reihe des Gletscherverhaltens (und potenzieller Zyklizität) am Kilimanjaro, die mit (a) anderen Rekonstruktionen von klimaempfindlichen Umweltsystemen (Seestände, Eisbohrkerne) und (b) der großräumigen Klimadynamik im Zirkulationsmodell verglichen werden kann. Der experimentelle Teil des Projekts betrifft die Modellierung der vertikalen Eiskliffs sowie die Erzeugung zeitlich hochaufgelöster lokaler Daten aus dem globalen Klimamodell. usw.

GTS Bulletin: ISMD01 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISMD01 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISM): Main synoptic observations from fixed land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10004;UFS TW Ems;10015;Helgoland;10020;List auf Sylt;10035;Schleswig;10055;Fehmarn;10147;Hamburg-Fuhlsbüttel;10162;Schwerin;10184;Greifswald;10200;Emden;10224;Bremen;10270;Neuruppin;10338;Hannover;10361;Magdeburg;10393;Lindenberg;10400;Düsseldorf;10469;Leipzig/Halle;10488;Dresden-Klotzsche;10506;Nürburg-Barweiler;10548;Meiningen;10637;Frankfurt/Main;10685;Hof;10738;Stuttgart-Echterdingen;10763;Nürnberg;10788;Straubing;10852;Augsburg;10946;Kempten;) (Remarks from Volume-C: SYNOP)

Schwerpunktprogramm (SPP) 2115: Synergie von Polarimetrischen Radarbeobachtungen und Atmosphärenmodellierung (PROM) - Verschmelzung von Radarpolarimetrie und numerischer Atmosphärenmodellierung für ein verbessertes Verständnis von Wolken- und Niederschlagsprozessen; Polarimetric Radar Observations meet Atmospheric Modelling (PROM) - Fusion of Radar Polarimetry and Numerical Atmospheric ..., Untersuchung der Rolle von Fragmentierung von Eispartikeln durch Kombination von Superpartikelmodellierung, Laboruntersuchungen und polarimetrischen Radarbeobachtungen

Im Projekt FRAGILE beabsichtigen wir spektrale, polarimetrische Mehrfrequenzradarbeobachtungen mit neuartigen Lagrangen Superpartikelmodellen und Laborstudien zu kombinieren, um eismikrophysikalische Prozesse in Wolken zu untersuchen. Übereinstimmend mit früheren Studien, finden wir in polarimetrischen Radarbeobachtungen klare Hinweise auf die Bildung von neuen Eiskristallen, insbesondere innerhalb der Wachstumszone von dendritischen Partikeln. Die Fragmentierung von Eis- und Schneepartikeln wird seit vielen Jahren als potenzieller Kandidat für die Erklärung dieser Radarmerkmale diskutiert, aber unser derzeitiges Wissen über diesen Prozess ist immer noch sehr unzureichend. In FRAGILE möchten wir neue Laborexperimente durchführen, u.a. Kollisionsexperimente in einem Kälteraum und in einem gekühlten Windkanal, um eine mögliche Fragmentierung von Schneeflocken oder bereiften Partikeln direkt zu beobachten und zu quantifizieren. Die Ergebnisse der Laborexperimente werden dabei helfen Modellparametrisierungen zu verbessern. Die Modellsimulationen werden wir in synthetischen Radarsignaturen umwandeln, um sie dann mit unserem vorhandenen mehrmonatigen polarimetrischen Wolkenradarbeobachtungen realer Wolken vergleichen zu können. Sobald die numerisch teuren 1D-Lagrange-Superpartikelmodellierung ausreichen mit den Beobachtungen übereinstimmen, werden wir Methoden des maschinellen Lernens anwenden, um Parametrisierungen abzuleiten, welche dann in Wettervorhersagemodellen, wie dem ICON-Modell des Deutschen Wetterdienstes eingesetzt werden können. Falls Fragmentierung ein wesentlicher Mechanismus für die Entstehung kleiner Eiskristalle ist, erwarten wir, dass eine Implementierung von Fragmentierung in Modellen unsere Fähigkeit, die Entwicklung von Wolken und Niederschlag zu simulieren, erheblich verbessern wird.

GTS Bulletin: SILV41 UMRR - Surface data (details are described in the abstract)

The SILV41 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SI): Intermediate synoptic hour A1A2 (LV): Latvia (Remarks from Volume-C: NilReason)

Stationary cosmic ray neutron sensing soil moisture time series within SwabianMOSES 2023

Cosmic ray neutron sensing (CRNS) sensor, is an innovative technique used to measure soil moisture and snow water equivalent over large areas (Zreda et al., 2012). The advantage of CRNS over traditional point-based sensors is its ability to cover a large footprint of typically 10–20 ha (Köhli et al., 2015), making it ideal for monitoring hydrological processes at the field to landscape scales. In the present study, one CRNS Sensor, Model SP, made by StyX Neutronica GmbH was deployed in a stationary position to provide continuous, non-invasive measurements at the KITcube site near Villingen-Schwenningen.

Glacier mass balance Hallstätter Gletscher, Dachstein, Austria, 2024/2025

The annual glacier mass balance of Hallstätter Gletscher in Austria is measured since 1.10.2006 with the direct glaciological method in the fixed date system (1.10. to 30. 09. of the following year). The accumulation of snow is measured by determination of the water equivalent in 6 snow pits, the ice ablation is measured with 15 stakes drilled into the ice. Results are the annual net mass balance in kg, the total accumulation and ablation, the glacier area and the portions of the area which are subject to ablation and accumulation, the elevation of the equilibrium line and the specific mass balance in kg/m² (= mm w.e.). The accumulation during the winter is determined by the 1 May. The project is funded by the Federal Government of Upper Austria. The measurements are carried out the Institute for Interdisciplinary Mountain Research of the Austrian Academy of Sciences and the company Blue Sky in Gmunden, Austria.

Klimaerlebnisbaum - Ludwigkai - Tilia

Im Rahmen des Forschungsprojekts "Klimaerlebnis Würzburg" am Zentrum Stadtnatur und Klimaanpassung (ZSK) wurden im Jahr 2018 acht Messstationen in Würzburg und Gerbrunn eingerichtet. Diese zeichnen seitdem an jedem Standort das Wetter und/oder die Leistungen der dortigen Bäume auf. Das Forschungsprojekt endete im Jahr 2022. Die Messstationen, durch orangefarbene Baumfässer erkennbar, werden seitdem aber weitergeführt.Das Projekt sollte aufzeigen,inwieweit sich das Klima und die Leistung der Bäume an verschiedenen Standorten in der Stadt unterscheiden undinwieweit sich Stadtbäume und Klima an einem Standort gegenseitig beeinflussen.Die bis heute weiter aufgezeichneten Messergebnisse sollen verdeutlichen, wie mit Hilfe von Bäumen und ihrer Ökosystemdienstleistungen die nachhaltige Stadt der Zukunft an die Folgen des Klimawandels angepasst werden kann. Zudem kann die Öffentlichkeit mit diesen Datenreihen für das Thema Stadtklima und Stadtgrün sensibilisiert werden. Um dies voranzutreiben, werden davon ausgewählte Datenspalten seit November 2024, unbereinigt und zu stündlichen Daten automatisiert zusammengefasst, hier auf dem Open Data Portal Würzburg veröffentlicht.An der Station am Ludwigkai sind mehrere Linden der Art Tilia mit Sensoren versehen. Die Daten eines dieser Bäume stehen in diesem Datensatz in der oben beschriebenen, verarbeiteten Form zur Verfügung.Allgemeines zu den Standorten wie der grobe Messaufbau, Hinweise zur Datennutzung und Verlinkungen zu weiterführenden Papern finden Sie im Folgenden.Messaufbau des Baumlabors und der WetterstationMithilfe des Saftflusssensors (1) kann der Wasserverbrauch des Baums bestimmt werden. Davon lässt sich die Kühlleistung durch Verdunstung ableiten und der Trockenstress abschätzen. Im Kronenraum wird die Temperatur für den Vergleich mit der Klimastation gemessen (2), um die Abkühlwirkung des Baumes zu bestimmen. Das Dendrometer (3) misst das Dickenwachstum des Stammes. Dadurch kann man berechnen, wieviel der gesamte Baum an Biomasse zunimmt und an CO2speichert. Der Bodenfeuchtesensor (4) misst den Wassergehalt im Wurzelraum. Damit kann auf die Wasserversorgung des Baumes geschlossen werden.Der Temperatur- und Feuchtesensor (6) misst die Lufttemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit. Der Windsensor (7) erfasst Windrichtung und Windgeschwindigkeit. Mit diesen beiden Messgrößen kann der Frischlufteintrag, aber auch die Anströmungsrichtung festgestellt werden. Der Strahlungssensor (8) misst, wieviel Energie die Sonne am Erdboden freisetzt. Mit diesem Wert lässt sich feststellen, wie stark sich Flächen aufheizen. Ebenso lässt sich hiermit die photosynthetische Leistung des Baumes bestimmen. Aus Temperatur, Luftfeuchte, Windgeschwindigkeit und Solarstrahlung lässt sich die gefühlte Temperatur berechnen. Der Niederschlagssensor (9) erfasst Regen und Schnee.In den Datenloggern (10) werden die Messwerte gesammelt, gespeichert und alle 10 Minuten online versendet, um sie auf dem Smart City Hub Würzburg zu speichern und hier auf dem Open Data Portal stündlich aggregiert darzustellen. Bei einigen der Wetterstationen ist zudem ein Luftdruck-Barometer verbaut.Hinweis:Bei den zur Verfügung gestellten Daten handelt es sich um eine automatisiert abgeänderte Version der Rohdaten der einzelnen Stationen. Eine Qualitätskontrolle durch den Plattformbetreiber findet vorab nicht statt. Es ist daher punktuell mit Messfehlern und Messlücken zu rechnen. Für die Korrektheit der Daten wird keine Haftung übernommen. Quellenangabe:Quelle im Rohdatenformat: [Bis 13.11.2024 13 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/a879dea4-b157-4cac-9144-ce3d3e65e862?locale=en), [ab 13.11.2024 14 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/338fe900-beac-4406-bdb8-b32c0e058cdb?locale=en)Autor(en): Projekt Klimaerlebnis Würzburg (2018-2022), Stadt Würzburg (2023-jetzt)Hinweis: Es gelten keine zusätzlichen Bedingungen.Für weiterführende Informationen, lesen Sie die aus dem Projekt "Klimaerlebnis Würzburg" hervorgegangenen Paper:Hartmann, Christian, et al. "The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020; The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020." Meteorologische Zeitschrift 32.1 (2023): 49-65.Rahman, M.A., Franceschi, E., Pattnaik, N. et al. Spatial and temporal changes of outdoor thermal stress: influence of urban land cover types. Sci Rep 12, 671 (2022). [https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8](https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8)Rahman, Mohammad A., et al. "Tree cooling effects and human thermal comfort under contrasting species and sites." Agricultural and Forest Meteorology 287 (2020): 107947.Rötzer, T., et al. "Urban tree growth and ecosystem services under extreme drought." Agricultural and Forest Meteorology 308 (2021): 108532.Bildquelle und mehr Informationen zu den Messstationen: [Webarchiv: Klimaerlebnis Würzburg](https://webarchiv.it.ls.tum.de/klimaerlebnis.wzw.tum.de/das-projekt/index.html)

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