During cruise HE644 (joint campaign of MS FRITZ REUTER and RV HEINCKE), Lagrangian surface drifters (Meyerjürgens et al., 2019; Deyle et al., 2024) were deployed from MS FRITZ REUTER, following the near-surface water motion, therefore allowing for observations within a moving water mass over extended periods with minimal disturbance to the surrounding water. Coordinates of the drifter position were transmitted by a GPS satellite tracker (inReach® Messenger from Garmin Ltd.) at two-minute intervals. Position data was processed after Deyle et al. (2024) and is available on minutely resolution in this dataset. For original trajectories see "<DOI>". In addition, the drifters were equipped with (down to 1.75 m depth) instrument chains including temperature and lightweight CTD (conductivity, temperature, depth) sensors. Depth in water was only recorded by RBRbrevio³ sensors, for others the depth was measured during sensor chain preparation and saved in the data array as fixed depth. The in situ temperature was recorded at up to six different depths using RBRsolo³, RBRbrevio³ (both sample frequency 1-2 Hz) and Aqua TROLL® 100 sensors (sample frequency 1 min-1). Conductivity was measured at up to three different depths, using RBRbrevio³ and Aqua TROLL® 100 sensors. RBR sensors were calibrated to a measurement uncertainty of ± 0.002 °C and ± 0.003 mS cm-1, whereas the TROLL sensors have a measurement uncertainty of ± 0.1 °C and ± 0.5%. For details on the sensor data processing see the appropriate processing report.
During cruise HE644 (joint campaign of MS FRITZ REUTER and RV HEINCKE), Lagrangian surface drifters (Meyerjürgens et al., 2019; Deyle et al., 2024) were deployed from MS FRITZ REUTER, following the near-surface water motion, therefore allowing for observations within a moving water mass over extended periods with minimal disturbance to the surrounding water. Coordinates of the drifter position were transmitted by a GPS satellite tracker (inReach® Messenger from Garmin Ltd.) at two-minute intervals. Position data was processed after Deyle et al. (2024) and is available on minutely resolution in this dataset. For original trajectories see "<DOI>". In addition, the drifters were equipped with (down to 1.75 m depth) instrument chains including temperature and lightweight CTD (conductivity, temperature, depth) sensors. Depth in water was only recorded by RBRbrevio³ sensors, for others the depth was measured during sensor chain preparation and saved in the data array as fixed depth. The in situ temperature was recorded at up to six different depths using RBRsolo³, RBRbrevio³ (both sample frequency 1-2 Hz) and Aqua TROLL® 100 sensors (sample frequency 1 min-1). Conductivity was measured at up to three different depths, using RBRbrevio³ and Aqua TROLL® 100 sensors. RBR sensors were calibrated to a measurement uncertainty of ± 0.002 °C and ± 0.003 mS cm-1, whereas the TROLL sensors have a measurement uncertainty of ± 0.1 °C and ± 0.5%. For details on the sensor data processing see the appropriate processing report.
Das aktuelle Klima der Erde verändert sich schneller, als von den meisten wissenschaftlichen Prognosen vorhergesagt wurde. Dabei erwärmen sich die Polargebiete schnellsten von allen Regionen der Erde. Die Polargebiete haben auch starke globale Auswirkungen auf das Erdklima und beeinflussen daher das Leben und die Lebensgrundlagen auf der ganzen Welt. Trotz der großen Fortschritte der Polarforschung der letzten Jahre gibt es nach wie vor schlecht verstandene Prozesse; einer davon ist die Aerosol-Wolke-Klima-Wechselwirkung, die daher auch nicht zufriedenstellend modelliert werden können. Wolken und deren Wechselwirkungen im Klimasystem sind eine der schwierigsten Komponenten bei der Modellierung, insbesondere in den Polarregionen, da es dort besonders schwierig ist, qualitativ hochwertige Messungen zu erhalten. Die Verfügbarkeit hochwertiger Messungen ist daher von entscheidender Bedeutung, um die zugrunde liegenden Prozesse zu verstehen und in Modelle integrieren zu können. Im ersten Teil des hier vorgeschlagenen Projekts schlagen wir, d.h. TROPOS, vor, die bestehenden Aerosolmessungen an der Neumayer III-Station um in-situ Wolkenkondensationskern- (CCN) und Eiskeim- (INP) Messungen zu erweitern für einen Zeitraum von fast zwei Jahren. Die erfassten Daten wie Anzahl der Konzentrationen, Hygroskopizität, INP-Gefrierspektren usw. werden mit meteorologischen Informationen (z.B. Rückwärtstrajektorien) und Informationen über die chemische Zusammensetzung der vorherrschenden Aerosolpartikel verknüpft, um Quellen für INP und CCN über den gesamten Jahreszyklus zu identifizieren. In einem optionalen dritten Jahr wollen wir die Ergebnisse der südlichen Hemisphäre mit den TROPOS-Langzeitmessungen des CCN und INP aus der Arktis (Villum Research Station) vergleichen, welche uns im Rahmen dieses Projekts von DFG-finanzierten TR 172, AC3, Projekt B04 zur Verfügung stehen werden. Ein Ergebnis des beantragten Projekts wird ein tieferes Verständnis dafür sein, welche Prozesse die CCN- und INP-Population in hohen Breiten dominieren. Die im Rahmen des vorliegenden Projekts gesammelten quantitativen Informationen über CCN und INP in hohen Breiten werden öffentlich zugänglich veröffentlicht, z.B. für die Evaluierung globaler Modelle und Satellitenretrievals.
During cruise HE644 (joint campaign of MS FRITZ REUTER and RV HEINCKE), Lagrangian surface drifters (Meyerjürgens et al., 2019; Deyle et al., 2024) were deployed from MS FRITZ REUTER, following the near-surface water motion, therefore allowing for observations within a moving water mass over extended periods with minimal disturbance to the surrounding water. Coordinates of the drifter position were transmitted by a GPS satellite tracker (inReach® Messenger from Garmin Ltd.) at two-minute intervals. Position data was processed after Deyle et al. (2024) and is available on minutely resolution in this dataset. For original trajectories see "<DOI>". In addition, the drifters were equipped with (down to 1.75 m depth) instrument chains including temperature and lightweight CTD (conductivity, temperature, depth) sensors. Depth in water was only recorded by RBRbrevio³ sensors, for others the depth was measured during sensor chain preparation and saved in the data array as fixed depth. The in situ temperature was recorded at up to six different depths using RBRsolo³, RBRbrevio³ (both sample frequency 1-2 Hz) and Aqua TROLL® 100 sensors (sample frequency 1 min-1). Conductivity was measured at up to three different depths, using RBRbrevio³ and Aqua TROLL® 100 sensors. RBR sensors were calibrated to a measurement uncertainty of ± 0.002 °C and ± 0.003 mS cm-1, whereas the TROLL sensors have a measurement uncertainty of ± 0.1 °C and ± 0.5%. For details on the sensor data processing see the appropriate processing report.
During cruise HE644 (joint campaign of MS FRITZ REUTER and RV HEINCKE), Lagrangian surface drifters (Meyerjürgens et al., 2019; Deyle et al., 2024) were deployed from MS FRITZ REUTER, following the near-surface water motion, therefore allowing for observations within a moving water mass over extended periods with minimal disturbance to the surrounding water. Coordinates of the drifter position were transmitted by a GPS satellite tracker (inReach® Messenger from Garmin Ltd.) at two-minute intervals. Position data was processed after Deyle et al. (2024) and is available on minutely resolution in this dataset. For original trajectories see "<DOI>". In addition, the drifters were equipped with (down to 1.75 m depth) instrument chains including temperature and lightweight CTD (conductivity, temperature, depth) sensors. Depth in water was only recorded by RBRbrevio³ sensors, for others the depth was measured during sensor chain preparation and saved in the data array as fixed depth. The in situ temperature was recorded at up to six different depths using RBRsolo³, RBRbrevio³ (both sample frequency 1-2 Hz) and Aqua TROLL® 100 sensors (sample frequency 1 min-1). Conductivity was measured at up to three different depths, using RBRbrevio³ and Aqua TROLL® 100 sensors. RBR sensors were calibrated to a measurement uncertainty of ± 0.002 °C and ± 0.003 mS cm-1, whereas the TROLL sensors have a measurement uncertainty of ± 0.1 °C and ± 0.5%. For details on the sensor data processing see the appropriate processing report.
During cruise HE644 (joint campaign of MS FRITZ REUTER and RV HEINCKE), Lagrangian surface drifters (Meyerjürgens et al., 2019; Deyle et al., 2024) were deployed from MS FRITZ REUTER, following the near-surface water motion, therefore allowing for observations within a moving water mass over extended periods with minimal disturbance to the surrounding water. Coordinates of the drifter position were transmitted by a GPS satellite tracker (inReach® Messenger from Garmin Ltd.) at two-minute intervals. Position data was processed after Deyle et al. (2024) and is available on minutely resolution in this dataset. For original trajectories see "<DOI>". In addition, the drifters were equipped with (down to 1.75 m depth) instrument chains including temperature and lightweight CTD (conductivity, temperature, depth) sensors. Depth in water was only recorded by RBRbrevio³ sensors, for others the depth was measured during sensor chain preparation and saved in the data array as fixed depth. The in situ temperature was recorded at up to six different depths using RBRsolo³, RBRbrevio³ (both sample frequency 1-2 Hz) and Aqua TROLL® 100 sensors (sample frequency 1 min-1). Conductivity was measured at up to three different depths, using RBRbrevio³ and Aqua TROLL® 100 sensors. RBR sensors were calibrated to a measurement uncertainty of ± 0.002 °C and ± 0.003 mS cm-1, whereas the TROLL sensors have a measurement uncertainty of ± 0.1 °C and ± 0.5%. For details on the sensor data processing see the appropriate processing report.
During cruise HE644 (joint campaign of MS FRITZ REUTER and RV HEINCKE), Lagrangian surface drifters (Meyerjürgens et al., 2019; Deyle et al., 2024) were deployed from MS FRITZ REUTER, following the near-surface water motion, therefore allowing for observations within a moving water mass over extended periods with minimal disturbance to the surrounding water. Coordinates of the drifter position were transmitted by a GPS satellite tracker (inReach® Messenger from Garmin Ltd.) at two-minute intervals. Position data was processed after Deyle et al. (2024) and is available on minutely resolution in this dataset. For original trajectories see "<DOI>". In addition, the drifters were equipped with (down to 1.75 m depth) instrument chains including temperature and lightweight CTD (conductivity, temperature, depth) sensors. Depth in water was only recorded by RBRbrevio³ sensors, for others the depth was measured during sensor chain preparation and saved in the data array as fixed depth. The in situ temperature was recorded at up to six different depths using RBRsolo³, RBRbrevio³ (both sample frequency 1-2 Hz) and Aqua TROLL® 100 sensors (sample frequency 1 min-1). Conductivity was measured at up to three different depths, using RBRbrevio³ and Aqua TROLL® 100 sensors. RBR sensors were calibrated to a measurement uncertainty of ± 0.002 °C and ± 0.003 mS cm-1, whereas the TROLL sensors have a measurement uncertainty of ± 0.1 °C and ± 0.5%. For details on the sensor data processing see the appropriate processing report.
During cruise HE644 (joint campaign of MS FRITZ REUTER and RV HEINCKE), Lagrangian surface drifters (Meyerjürgens et al., 2019; Deyle et al., 2024) were deployed from MS FRITZ REUTER, following the near-surface water motion, therefore allowing for observations within a moving water mass over extended periods with minimal disturbance to the surrounding water. Coordinates of the drifter position were transmitted by a GPS satellite tracker (inReach® Messenger from Garmin Ltd.) at two-minute intervals. Position data was processed after Deyle et al. (2024) and is available on minutely resolution in this dataset. For original trajectories see "<DOI>". In addition, the drifters were equipped with (down to 1.75 m depth) instrument chains including temperature and lightweight CTD (conductivity, temperature, depth) sensors. Depth in water was only recorded by RBRbrevio³ sensors, for others the depth was measured during sensor chain preparation and saved in the data array as fixed depth. The in situ temperature was recorded at up to six different depths using RBRsolo³, RBRbrevio³ (both sample frequency 1-2 Hz) and Aqua TROLL® 100 sensors (sample frequency 1 min-1). Conductivity was measured at up to three different depths, using RBRbrevio³ and Aqua TROLL® 100 sensors. RBR sensors were calibrated to a measurement uncertainty of ± 0.002 °C and ± 0.003 mS cm-1, whereas the TROLL sensors have a measurement uncertainty of ± 0.1 °C and ± 0.5%. For details on the sensor data processing see the appropriate processing report.
Derzeitige radar-basierte Nowcastingverfahren basieren auf der Annahme, dass die zeitliche Entwicklung von Hagelereignissen in erster Linie durch Advektionsvorgänge gesteuert ist; die relevanten physikalischen Prozesse, die für die Entstehung und das Größenwachstum von Hagel entscheidend sind, bleiben dabei unberücksichtigt. In Verbindung mit der komplexen internen Struktur und Dynamik von Hagelstürmen ergeben sich daraus große Unsicherheiten bei der Vorhersage der Hagelgrößenverteilung und der von Hagel betroffenen Fläche am Boden. Das Ziel des Projekts LIFT (Large Hail Formation and Trajectories) ist es, die Hagelentstehung und Hageltrajektorien besser zu verstehen, um daraus als wichtige Komponenten eines physikalisch-basierten Nowcastings erstmals ein radar-basiertes Verfahren für das Hagelwachstums zu entwickeln. Zu diesem Zweck wird im Rahmen von LIFT eine Messkampagne Süddeutschland durchgeführt, wo die größte Hagelwahrscheinlichkeit in Deutschland auf vielfältige Beobachtungssysteme trifft, die im Rahmen der Messkampagne Swabian MOSES mit einem dichten Netzwerk betrieben werden. Zum ersten Mal werden im Rahmen von LIFT moderne Radargeräte, In-situ Messgeräte, Fotogrammetrie und numerische Modellierung synergistisch kombiniert und ein umfassender Datensatz zur Rekonstruktion der zeitlichen Entwicklung des Hagelwachstums erstellt. Betroffene Bürger werden aktiv in die Messaktivitäten mit einbezogen und aufgerufen, Hagelkörnern einschließlich ihrer Haupteigenschaften in die WarnWetter App des DWD zu melden. Die Messkampagne mit ihrem mobilen und flexiblen Konzept beinhaltet die Anwendung neuer, innovativer Messtechniken, darunter Lagrangesche Trajektorien mittels kleiner Messsysteme, die in die Wolken eingebracht werden, und dronengesteuerte Luftbildaufnahmen zur Bestimmung der Hagelspektren. Aus Fernerkundungsdaten gewonnene Signaturen von Hagelereignissen liefern Informationen über die Charakteristika der Hagelereignisse und werden mittels numerischer Simulationen sorgfältig auf Messungenauigkeiten und Sensitivitäten bzgl. atmosphärischer Umgebungsvariablen evaluiert. Indikatoren für die Hagelentstehung und das Hagelwachstum werden aus Beobachtungsdaten und Simulationen identifiziert, und liefern die Grundlage für ein beobachtungs-basiertes Hagelwachstumsmodell. Schließlich wird dieses Multi-Parameter Hagelwachstumsmodell mit den bestimmten Hageltrajektorien und Schmelzprozessen kombiniert, um zu bestimmen, welche Prozesse am wichtigsten sind für das Nowcasting von Hagel. Das Projekt LIFT liefert damit einen wichtigen Betrag für zukünftige radar-basierte Hagelwarnsysteme mit einer verbesserten Vorhersagezeit und Vorhersagequalität.
Ziel dieses Projektes ist es, ein teilchenbasiertes numerisches Modell für die Simulation der Staubemission im Rahmen des äolischen Sandtransports zu entwickeln. Die Quantifizierung dieser Emission ist für die zuverlässige Repräsentation des Staubzykluses in Klimamodellen wesentlich, da die Aufnahme von Staubpartikeln in die Atmosphäre hauptsächlich durch den Beschuss des Sedimentbettes mit Sandpartikeln verursacht wird. Um den vertikalen Fluss emittierter Staubteilchen als Funktion der Boden- und Windbedingungen vorherzusagen, wurden verschiedene empirische Staubparametrisierungsschemata erarbeitet. Die Physik interpartikulärer Wechselwirkungen ist jedoch durch weitgehend unverstandene stochastische Kräfte gekennzeichnet, was die Entwicklung eines zuverlässigen theoretischen Staubemissionsmodells erschwert. Deshalb soll im vorliegenden Projekt ein numerisches Simulationswerkzeug, welches numerische Strömungsmechanik mit einem auf der Diskrete-Elemente-Methode basierenden Modell für granulare Dynamik koppelt, entwickelt werden, um die Trajektorien äolischer Sand- sowie emittierter Staubpartikel zu berechnen. Dabei werden die Trajektorien aller Teilchen in Luft und im Sedimentbett aus der Wirkung der Schwerkraft sowie interpartikulärer bzw. Teilchen-Wind-Wechselwirkungen berechnet, sodass auf die Annahme einer Splash-Funktion verzichtet wird. Zunächst soll ein physikalisches Modell für die interpartikulären Wechselwirkungen --- welche sowohl Kontakt- als auch van-der-Waals-Kräfte einbeziehen --- unter Berücksichtigung deren stochastischer Natur entwickelt werden. Um die Parameter dieses Modells zu bestimmen, werden Windkanalmessungen von Staubemissionsraten aus einem Sedimentbett unter gegebenen Partikelgrößenverteilungen und Windgeschwindigkeiten mit Vorhersagen der Simulationen verglichen. Daraufhin soll die Staubemission unter verschiedenen Verfügbarkeitsbedingungen mobilisierbarer Sedimente untersucht werden. Dies ist wichtig, um ein Parametrisierungsschema für die Staubemission aus schwer erodierbaren Böden (z.B. Böden mit biogener Kruste) aufstellen zu können.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 276 |
| Europa | 3 |
| Land | 13 |
| Weitere | 2 |
| Wirtschaft | 2 |
| Wissenschaft | 359 |
| Zivilgesellschaft | 2 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 239 |
| Förderprogramm | 258 |
| Text | 14 |
| unbekannt | 24 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 17 |
| Offen | 347 |
| Unbekannt | 171 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 209 |
| Englisch | 355 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 12 |
| Datei | 60 |
| Dokument | 9 |
| Keine | 216 |
| Webseite | 243 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 277 |
| Lebewesen und Lebensräume | 479 |
| Luft | 256 |
| Mensch und Umwelt | 502 |
| Wasser | 453 |
| Weitere | 535 |