Kontinuierliche Messung des bodennahen Ozons in verschiedenen Hoehen ueber Grund (bis zu 30 m). Bestimmung der Jahres-, Monat- und Tagesgaenge. Erforschung des Zusammenhangs mit meterologischen Groessen. Untersuchung der Ursachen gefundener kurzzeitiger Extremwerte (bis 500 nb) des natuerlichen Ozons. Untersuchung der Zusammenhaenge zwischen bodennahem Ozon und anthropogenen Spurengasen (z.B. SO2).
Global Cloud Fraction (CF). Clouds play a crucial role in the Earth's climate system and have significant effects on trace gas retrievals. The radiometric cloud fraction is retrieved from the UV using the OCRA algorithm. Daily observations are binned onto a regular latitude-longitude grid. The TROPOMI instrument aboard the SENTINEL-5P space craft is a nadir-viewing, imaging spectrometer covering wavelength bands between the ultraviolet and the shortwave infra-red. TROPOMI's purpose is to measure atmospheric properties and constituents. It is contributing to monitoring air quality and providing critical information to services and decision makers. The instrument uses passive remote sensing techniques by measuring the Top Of Atmosphere (TOA) solar radiation reflected by and radiated from the earth and its atmosphere. The four spectrometers of TROPOMI cover the ultraviolet (UV), visible (VIS), Near Infra-Red (NIR) and Short Wavelength Infra-Red (SWIR) domains of the electromagnetic spectrum, allowing operational retrieval of the following trace gas constituents: Ozone (O3), Nitrogen Dioxide (NO2), Sulfur Dioxide (SO2), Formaldehyde (HCHO), Carbon Monoxide (CO) and Methane (CH4). Within the INPULS project, innovative algorithms and processors for the generation of Level 3 and Level 4 products, improved data discovery and access technologies as well as server-side analytics for the users are developed.
Global Cloud-Top Height (CTH) as derived from the Sentinel-5P/TROPOMI instrument. Clouds play a crucial role in the Earth's climate system and have significant effects on trace gas retrievals. The cloud-top height is retrieved from the O2-A band using the ROCINN algorithm. Daily observations are binned onto a regular latitude-longitude grid. The TROPOMI instrument aboard the SENTINEL-5P space craft is a nadir-viewing, imaging spectrometer covering wavelength bands between the ultraviolet and the shortwave infra-red. TROPOMI's purpose is to measure atmospheric properties and constituents. It is contributing to monitoring air quality and providing critical information to services and decision makers. The instrument uses passive remote sensing techniques by measuring the Top Of Atmosphere (TOA) solar radiation reflected by and radiated from the earth and its atmosphere. The four spectrometers of TROPOMI cover the ultraviolet (UV), visible (VIS), Near Infra-Red (NIR) and Short Wavelength Infra-Red (SWIR) domains of the electromagnetic spectrum, allowing operational retrieval of the following trace gas constituents: Ozone (O3), Nitrogen Dioxide (NO2), Sulfur Dioxide (SO2), Formaldehyde (HCHO), Carbon Monoxide (CO) and Methane (CH4). Within the INPULS project, innovative algorithms and processors for the generation of Level 3 and Level 4 products, improved data discovery and access technologies as well as server-side analytics for the users are developed.
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.
The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B, and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. The operational ozone total column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x integrated into the UPAS (Universal Processor for UV / VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. The new improved DOAS-style (Differential Optical Absorption Spectroscopy) algorithm called GDOAS, was selected as the basis for GDP version 4.0 in the framework of an ESA ITT. GDP 4.x performs a DOAS fit for ozone slant column and effective temperature followed by an iterative AMF / VCD computation using a single wavelength. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/
The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. OCRA (Optical Cloud Recognition Algorithm) and ROCINN (Retrieval of Cloud Information using Neural Networks) are used for retrieving the following geophysical cloud properties from GOME and GOME-2 data: cloud fraction (cloud cover), cloud-top pressure (cloud-top height), and cloud optical thickness (cloud-top albedo). OCRA is an optical sensor cloud detection algorithm that uses the PMD devices on GOME / GOME-2 to deliver cloud fractions for GOME / GOME-2 scenes. ROCINN takes the OCRA cloud fraction as input and uses a neural network training scheme to invert GOME / GOME-2 reflectivities in and around the O2-A band. VLIDORT [Spurr (2006)] templates of reflectances based on full polarization scattering of light are used to train the neural network. ROCINN retrieves cloud-top pressure and cloud-top albedo. The cloud-top pressure for GOME scenes is derived from the cloud-top height provided by ROCINN and an appropriate pressure profile. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/
Die aus der Emission von Schadstoffen aus Schweineställen resultierende Umweltbelastung ist vor allem auf Geruch, Staub, Methan, Kohlendioxid, Ammoniak, Schwefelwasserstoff und über 100 weitere Spurengase zurückzuführen. Zur Minderung dieser Emissionen dient eine Abgasreinigungsanlage, die modular aus einer chemischen Wäsche und einer Biofiltration im Pilotanlagen-Maßstab zusammengesetzt ist. In dem beantragten Projekt werden durch experimentelle und theoretische Untersuchungen die Erlangung von Kenntnissen über grundlegende Zusammenhänge dabei und die weiterführende Minimierung der Schad- und Geruchsstoffkonzentrationen im Abgas angestrebt. Die experimentellen Untersuchungen zur genaueren Charakterisierung des Anlagenverhaltens und der ablaufenden Prozesse gliedern sich in zwei Schwerpunktbereiche: Der erste umfasst die Prozesse im chemischen Wäscher, insbesondere Staubeintrag, -beschaffenheit, -Abscheidegrad und Adsorptionsvermögen des Staubes - dabei steht der Zusammenhang zwischen Staubeintrag und Geruchsminderungsgrad im Mittelpunkt - sowie die Parameterbestimmung für eine Modellierung und Simulation. Der zweite Schwerpunkt liegt auf dem Bereich Langzeitmonitoring der Abgasreinigungsanlage - insbesondere hinsichtlich der Wirkungsgradabhängigkeiten und der Einflussgrößen auf die Verfahrensstabilität. Die Modellierung und Simulation der gesamten Reinigungsanlage durch Adaption verfahrensspezifischer Zusammenhänge soll Vorhersagen für verschiedene apparative Ausgangssituationen und verfahrenstechnische Einstellungen liefern.
Im Rahmen des Forschungsvorhabens soll ein prozessorientiertes Modell zur Beschreibung von biogeochemischen Stoffumsetzungen in landwirtschaftlich genutzten Böden derart weiterentwickelt werden, daß es zur Prognose von CH4- und N2O-Spurengasemissionen aus dem Reisanbau eingesetzt werden kann. Insbesondere soll die numerische Beschreibung der in der CH4- und N2O-Produktion und Konsumption involvierten mikrobiologischen Prozesse Methanogenese, Methan-Oxidation, Nitrifikation und Denitrifikation und deren Abhängigkeit von Änderungen des Redoxpotentials im Boden implementiert bzw. verbessert werden. Zudem sollen die verschiedenen Mechanismen, die zur Emission von Spurengasen aus dem Reisanbau beitragen (Diffusion, Gasblasenbildung bei Überstauung, Pflanzentransport) sowie die Auswirkung von radialen Sauerstoffverlusten der Reiswurzeln auf die mikrobiologischen Prozesse in einer durch Anaerobiosis dominierten Umgebung in das Modell implementiert werden.
Die Erdatmosphäre unterliegt komplexen chemischen und dynamischen Prozessen, und eine genaue Kenntnis der Vertikalverteilung von Spurengasen und Aerosolen ist von größter Bedeutung für ein tiefgreifendes Verständnis des atmosphärischen Systems. Fernerkundungsmessungen sind bestens geeignet zur Bestimmung der atmosphärischen Vertikalstruktur. Boden- flugzeug- und satellitengebundene Fernerkundungsmessungen ermöglichen eine berührungslose Messung der atmosphärischen Zusammensetzung. Insbesondere stellt die Multi-Axiale Differentielle Absorptionsspektroskopie (MAX-DOAS) eine vielseitige und kostengünstige Methode zur Bestimmung der Vertikalverteilung zahlreicher Spurengase sowie von Aerosolen. Im Rahmen des beantragten Projektes wird ein neuartiger Auswertealgorithmus entwickelt, der eine vollständige Ausschöpfung des Informationsgehaltes von MAX-DOAS Streulichtmessungen zum Ziel hat. Im Gegensatz zu bisherigen Algorithmen erfolgen hierbei DOAS-Auswertung und Bestimmung des Vertikalprofils in einem einzigen Schritt. Von dieser gleichzeitigen Bestimmung von Vertikalprofilen von Spurengasen und Aerosolen direkt aus den gemessenen spektralen Radianzen erwarten wir eine signifikante Erhöhung des Gesamtinformationsgehaltes. Eine Simulation der breitbandigen spektralen Struktur, die in der traditionellen DOAS Analyse ignoriert wird, sowie eine explizite Modellierung der Rotations-Ramanstreuung (Ring-Effekt) liefern zusätzliche Informationen über den Zustand der Atmosphäre. Eine Kopplung eines T-Matrix- und/oder Mie-Streumodells an ein Strahlungstransportmodell ermöglicht in ähnlicher Weise wie bestehende Algorithmen für Aeronet Sonnenphotometermessungen die Bestimmung von mikrophysikalischen Aerosoleigenschaften, wie z.B. Größenverteilung und komplexer Brechungsindex, von Messungen im solaren Almukantarat. Dieser Algorithmus dient als Basis für eine eingehende Untersuchung des Gesamtinformationsgehaltes von MAX-DOAS Messungen bezüglich Spurengasen, Aerosolextinktion sowie mikrophysikalischen Aerosoleigenschaften. Messungen mittels eines polarisationssensitiven MAX-DOAS (PMAX-DOAS) Instruments, welches im Rahmen des Projektes entwickelt wird, ermöglichen eine weitere Erhöhung des Informationsgehaltes von Streulichtmessungen. Messungen des Himmelslicht bei verschiedenen Ausrichtungen eines rotierbaren Polarisationsfilters ermöglichen eine Rekonstruktion des Stokesvektors, und polarisationsabhängige Messungen der Intensität, der Spurengassäule sowie des Ringeffektes führen zu einer signifikanten Erhöhung der Genauigkeit von Aerosol- und Spurengasbestimmung. Zu einer vollständigen Nutzung des Informationsgehaltes von PMAX-DOAS-Messungen wird der Auswertealgorithmus auf der Basis eines vektorisierten Strahlungstransportmodells, das die Simulation des gesamten Stokes-Vektors ermöglicht, entwickelt.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 1450 |
| Land | 554 |
| Wissenschaft | 38 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 13 |
| Ereignis | 2 |
| Förderprogramm | 885 |
| Repositorium | 1 |
| Text | 7 |
| unbekannt | 560 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 17 |
| offen | 1440 |
| unbekannt | 11 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1308 |
| Englisch | 263 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 4 |
| Bild | 1 |
| Datei | 536 |
| Dokument | 136 |
| Keine | 686 |
| Webdienst | 20 |
| Webseite | 242 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 796 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1043 |
| Luft | 975 |
| Mensch und Umwelt | 1468 |
| Wasser | 1314 |
| Weitere | 1457 |