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Untersuchungen des Tagesgangs verschiedener Spurengase mit Hilfe der solaren Absorptionsspektroskopie im infraroten Spektralbereich im tropischen Westpazifik (TROPAC)

Der Ozean im Westpazifik ist mit Temperaturen von ganzjährig 30°C der wärmste Ozean der Welt. Im tropischen Westpazifik ist die Lufttemperatur der Grenzschicht weltweit am höchsten und die Ozonkonzentration am niedrigsten. Aufgrund der allgemeinen Advektion der Luftmassen in der unteren und mittleren Troposphäre aus dem Osten durch die Walker-Zirkulation über den Pazifik befindet sich die Luft über dem tropischen Westpazifik für längere Zeit in einer sauberen, warmen und feuchten Umgebung. Der Abbau von reaktiven Sauerstoff- und Ozonvorläufern wie NOx findet daher länger als anderswo in den Tropen, was zu sehr niedrigen Ozonkonzentrationen führte. Dies erhöht die Lebensdauer von kurzlebigen biogenen und anthropogenen Spurengasen. Darüber hinaus begünstigen hohe Meeresoberflächentemperaturen eine starke Konvektion im tropischen Westpazifik, was zu niedrigen Ozonmischungsverhältnissen in den konvektiven Ausflussgebieten in der oberen Troposphäre führen kann. Der Warmpool im Westpazifik ist auch eine wichtige Quellregion für stratosphärische Luft. Daher fallen die Region, in der die Lebensdauer kurzlebiger Spurengase erhöht ist, und die Quellregion der stratosphärischen Luft zusammen. Somit bestimmt die Zusammensetzung der troposphärischen Atmosphäre in dieser Region in hohem Maße auch die globale stratosphärische Zusammensetzung.Ozon ist aufgrund von Rückkopplungsprozessen zwischen Temperatur, Dynamik und Ozon ein wichtiges Spurengas in der Klimaforschung. Da der Warmpool im Westpazifik die Hauptquellenregion für stratosphärische Luft ist, ist die Kenntnis von Ozon und anderen kurzlebigen Spurengasen auch wichtig, um den Transport von Spurengasen in die Stratosphäre zu verstehen.Ziel unseres Projektes ist die Messung des Tagesgangs von Ozon und anderen Spurengasen mit Hilfe der hochauflösenden solaren Absorptions-FTIR-Spektroskopie. Die Messungen liefern die Gesamtsäulendichten von bis zu 20 Spurengasen. Für einige Spurengase erlaubt die Analyse der Spektrallinienform die Ableitung der Konzentrationsprofile in bis zu etwa vier atmosphärischen Höhenschichten. Ergänzt werden die Beobachtungen durch Ozonballonsondierungen, kontinuierliche Messungen der UV-Strahlung, und Modellrechnungen mit einem Chemie-Transport-Modell. Die Messungen sind für den Zeitraum August bis Oktober 2022 geplant, die Auswertung und Interpretation von November 2022 bis Januar 2023.

Biotopkartierung (SH4) Marine Daten

Der vorliegende Geodatensatz umfasst alle bis zum angegebenen Stand kartierten bzw. abgegrenzten FFH-Lebensraumtypen (= LRT) der Meeresgewässer und Gezeitenzonen (1110, 1130. 1140, 1160, 1170) ohne die LRT 1110 und 1170 der Ostsee, für die ein separater Datensatz bereitgestellt wird. Die Abgernzungen in der Nordsee wurden durch die zuständige Nationalparkverwaltung durchgeführt bzw. mit ihr abgestimmt und spiegeln den aktuellen Kenntnisstand wieder. Die Abgrenzungen in der Ostsee wurden in Abstimmung mit der Abteilung Wasserwirtschaft, Dezernat Küstengewässer z. T. anhand von Tiefenlinien und Exposition durchgeführt. Die Abgrenzungen erfolgten i. d. R. nicht durch tatsächliche Kartierung im klassischen Sinne durch Inaugenscheinnahme, sondern durch Detektion (z.B. Sonar) und dient in erster Linie der Abgrenzung LRT zur Erfüllung europarechtlicher Berichtspflichten. Die Anspache der z.T. flächenidentischen gesetzlichen Biotope sowie die Bewertung des Erhaltungsgrades der LRT wird in diesem Datensatz nicht abgebildet. Weitergehende Erläuterung zum Begriff "Wertbiotop": Im Rahmen der BK gehören zu den Wertbiotopen grundsätzlich alle Flächen, die entweder als gesetzlich geschützte Biotope gemäß § 30 BNatSchG i. V. m. § 21 LNatSchG gelten und/oder als Lebensraumtyp (LRT) gemäß Anhang I der FFH-Richtlinie (92/43/EWG, 21.05.1992) anzusprechen sind. Hinsichtlich des gesetzlichen Biotopschutzes ist der Stand nach der Novellierung des Landesnaturschutzgesetzes (LNatSchG) in 2016 (Veröffentlichung in dem GVO Nr. 7 vom 23.06.2016, Seite 162) berücksichtigt und schließt das „arten-und strukturreiche Dauergrünland“ mit ein. Auch die Änderungen aufgrund des § 21 Absatz 7 des Landesnaturschutzgesetzes (LNatSchG), zuletzt geändert durch Verordnung vom 27. März 2019 (GVOBl. Schl.-H. S. 85), sind berücksichtigt sowie - soweit bereits erhoben bzw. in Schleswig-Holstein überhaupt v.h. - auch die seit dem 1. März 2022 gem. § 30 Absatz 1 Nummer 7 BNatSchG neu erfassten gesetzlich geschützten Biotope. Zu den Wertbiotopen gehören im vorliegenden Geodatensatz sämtliche Flächen/ Geometrien, die in den Tabellenspalten „BTSCHUTZ_1“ und/oder „BTSCHUTZ_2“ der Attributtabelle einen Eintrag einer Biotopverordnungsnummer (VO) oder die in den Tabellenspalten „LRT_TYP_1“ und/oder „LRT_TYP_2“ einen Eintrag eines Natura 2000- bzw. EU-LRT-Codes aufweisen. Nachrichtlich weist das LfU darauf hin, dass der Schutz des § 30 BNatSchG i. V. m. § 21 LNatSchG aktiviert wird, wenn und sobald eine Fläche die charakteristischen Merkmale eines gesetzlich geschützten Biotopes erfüllt. Der in § 30 Abs. 7 thematisierten Registrierung, die sich nach Landesrecht richtet und zumeist in Biotopkartierungen, Listen oder Biotopverzeichnissen ihren Niederschlag findet, kommt daher eine lediglich deklaratorische Bedeutung zu. D.h. nicht erst durch die Kartierung bzw. Erfassung und Registrierung werden Flächen zum geschützten Biotop, sondern der Charakter als gesetzlich geschütztes Biotop ergibt sich unmittelbar aus dem Gesetz. Bei Fragen und in Zweifelsfällen ist mit der fachlich zuständigen Person im LfU Rücksprache zu halten. Hinweis: Daten der maritimen LRT 1110 und 1170 in der Ostsee, befinden sich in dem separaten Geodatensatz "Maritim_Daten_Ostsee_LRT_1110_und_1170".

GTS Bulletin: ISND76 AMDW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISND76 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISN): Synoptic observations from fixed land stations at non-standard time (i.e. 01, 02, 04, 05, ... UTC) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (Remarks from Volume-C: NATIONAL AUTOMATIC SYNOP)

GTS Bulletin: ISND82 AMDN - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISND82 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISN): Synoptic observations from fixed land stations at non-standard time (i.e. 01, 02, 04, 05, ... UTC) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (Remarks from Volume-C: NATIONAL AUTOMATIC SYNOP)

GTS Bulletin: ISND89 AMDN - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISND89 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISN): Synoptic observations from fixed land stations at non-standard time (i.e. 01, 02, 04, 05, ... UTC) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (Remarks from Volume-C: NATIONAL AUTOMATIC SYNOP)

GTS Bulletin: ISND09 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISND09 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISN): Synoptic observations from fixed land stations at non-standard time (i.e. 0100, 0200, 0400, 0500, ... UTC) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10756;Feuchtwangen-Heilbronn;10761;Weißenburg;10765;Roth;10771;Kümmersbruck;10777;Gelbelsee;10782;Waldmünchen;10796;Zwiesel;10803;Freiburg;10818;Klippeneck;10827;Meßstetten;10837;Laupheim;10840;Ulm-Mähringen;10850;Harburg;10853;Neuburg/Donau (Flugplatz);10856;Lechfeld;10857;Landsberg (Flugplatz);10860;Ingolstadt (Flugplatz);10863;Weihenstephan-Dürnast;10865;München-Stadt;10872;Gottfrieding;10875;Mühldorf;10945;Leutkirch-Herlazhofen;10954;Altenstadt;10963;Garmisch-Partenkirchen;10970;Bichl;10982;Chieming;) (Remarks from Volume-C: SYNOP)

GTS Bulletin: ISMD06 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISMD06 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: 10321;Diepholz;10325;Salzuflen, Bad;10348;Braunschweig;10356;Ummendorf;10359;Gardelegen;10365;Genthin;10368;Wiesenburg;10376;Baruth;10385;Berlin-Brandenburg;10396;Manschnow;10418;Lüdenscheid;10424;Werl;10433;Lügde-Paenbruch;10435;Warburg;10441;10442;Alfeld;10444;Göttingen;10449;Leinefelde;10452;Braunlage;) (Remarks from Volume-C: SYNOP)

GTS Bulletin: ISMD08 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISMD08 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: 10564;Schleiz;10565;Osterfeld;10569;Plauen;10574;Carlsfeld;10577;Chemnitz;10579;Marienberg;10582;Zinnwald-Georgenfeld;10591;Lichtenhain-Mittelndorf;10615;Deuselbach;10628;Geisenheim;10635;Kleiner Feldberg/Taunus;10646;Neuhütten/Spessart;10648;Michelstadt-Vielbrunn;10658;Kissingen, Bad;10671;Lautertal-Oberlauter;10686;Wunsiedel-Schönbrunn;10704;Berus;10706;Tholey;10724;Weinbiet;10733;Waibstadt;10736;Mühlacker;10739;Stuttgart (Schnarrenberg);10747;Kaisersbach-Cronhütte;) (Remarks from Volume-C: SYNOP)

GTS Bulletin: SMSN01 ESMT - Surface data (details are described in the abstract)

The SMSN01 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SM): Main synoptic hour A1A2 (SN): Sweden (Remarks from Volume-C: NilReason)

First-principles kinetic modeling for solar hydrogen production

The development of sustainable and efficient energy conversion processes at interfaces is at the center of the rapidly growing field of basic energy science. How successful this challenge can be addressed will ultimately depend on the acquired degree of molecular-level understanding. In this respect, the severe knowledge gap in electro- or photocatalytic conversions compared to corresponding thermal processes in heterogeneous catalysis is staggering. This discrepancy is most blatant in the present status of predictive-quality, viz. first-principles based modelling in the two fields, which largely owes to multifactorial methodological issues connected with the treatment of the electrochemical environment and the description of the surface redox chemistry driven by the photo-excited charges or external potentials.Successfully tackling these complexities will advance modelling methodology in (photo)electrocatalysis to a similar level as already established in heterogeneous catalysis, with an impact that likely even supersedes the one seen there in the last decade. A corresponding method development is the core objective of the present proposal, with particular emphasis on numerically efficient approaches that will ultimately allow to reach comprehensive microkinetic formulations. Synergistically combining the methodological expertise of the two participating groups we specifically aim to implement and advance implicit and mixed implicit/explicit solvation models, as well as QM/MM approaches to describe energy-related processes at solid-liquid interfaces. With the clear objective to develop general-purpose methodology we will illustrate their use with applications to hydrogen generation through water splitting. Disentangling the electro- resp. photocatalytic effect with respect to the corresponding dark reaction, this concerns both the hydrogen evolution reaction at metal electrodes like Pt and direct water splitting at oxide photocatalysts like TiO2. Through this we expect to arrive at a detailed mechanistic understanding that will culminate in the formulation of comprehensive microkinetic models of the light- or potential-driven redox process. Evaluating these models with kinetic Monte Carlo simulations will unambiguously identify the rate-determining and overpotential-creating steps and therewith provide the basis for a rational optimization of the overall process. As such our study will provide a key example of how systematic method development in computational approaches to basic energy sciences leads to breakthrough progress and serves both fundamental understanding and cutting-edge application.

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