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.
Eine sichere Wasserversorgung ist eines der Nachhaltigkeitsziele der Vereinten Nationen in der Agenda 2030. In Mitteleuropa und Deutschland sind hohe Nährstoffeinträge in Grund- und Oberflächenwässer und schließlich auch in die marinen Systeme nach wie vor einem Problem für aquatische Ökosysteme und die Sicherung der Wasserversorgung. Auf der räumlichen Skala von Flusseinzugsgebieten interagieren dabei eine Vielzahl von Eintragspfaden und Prozessen, die ein mechanistisches Verständnis und klare Ursache-Wirkungs-Beziehungen erschweren. In den letzten Dekaden wurden große Anstrengungen unternommen, Kläranlage zu ertüchtigen und damit Einträge von Phosphor und Stickstoff deutlich zu reduzieren. Andererseits sind diffuse Einträge aus der Landwirtschaft immer noch bedeutend und aufgrund der langen Transportzeiten von der Quelle zur Vorflut schwer zu managen. Es ist momentan schwer abzuschätzen, wie schnell sich Maßnahmen zur Verringerung von Stickstoffüberschüssen in der Landwirtschaft auf die Wasserqualität und ihre zeitlich-räumliche Variabilität in der Vorflut auswirken. In diesem Antrag wird ein einzigartiger Datensatz von Wasserqualität und -quantität über ganz Deutschland hinweg verwendet und einer systematischen Daten-getriebenen Analyse unterzogen. Der Datensatz basiert auf dem langjährigen Monitoring von Wasserqualität der einzelnen Bundesländer und wurde vom UFZ zusammengestellt. In der Analyse dieser Daten werden Muster in der Konzentrationsvariabilität aber auch den Beziehungen zwischen Konzentration und Abfluss verwendet, um Rückschlüsse auf dominante Prozesse und Eintragspfade im Einzugsgebiet zu schließen. Die Arbeit ist dabei auf drei Ziele fokussiert: (a) Die Klassifikation der Einzugsgebiete hinsichtlich ihres Nährstoff-Exportregimes für Daten ab dem Jahr 2010. (b) Die zeitliche Entwicklung der Stickstoff:Phosphor-Stöchiometrie für längere Zeitreihen im Wechselspiel von Punkt- und diffusen Quellen. (c) Die Langzeit-Trajektorien des Nährstoffexports aus Einzugsgebieten und einer möglichen Entwicklung zu chemostatischen Verhältnissen mit geringer Konzentrationsvariabilität aufgrund flächiger landwirtschaftlicher Einträge. Dabei ermöglichen innovative daten-getriebene Methoden und der einzigartige Datensatz einen neuen Blick auf die Steuergrößen von Nährstoffexporten im mitteleuropäischen anthropogen überprägten Landschaftsbild. Die Ergebnisse ebnen zum einen den Weg für komplexitätsreduzierte Wasserqualitäts-Modelle auf der Skala von Einzugsgebieten. Zum anderen haben die Ergebnisse Relevanz für weitere Fachgebiete, wie der aquatischen Ökologie und des Umweltmanagements.
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.
Vorwärtstrajektorien der regionalen Kaltluftströmungssysteme. Die Daten sind Teil der landesweiten Planungshinweiskarte und zeigen gemeinsam mit den regionalen Kaltluftströmungssystemen die Bedeutung der überregionalen Betrachtung von Kaltluft. Die Trajektorien beschreiben den Pfad bestimmter kühler Luftpakete im Laufe der modellierten Nacht vom Entstehungsort bis hin zum Siedlungsraum.
In dem Forschungsprojekt soll aufgezeigt werden, in welchem Umfang Emissionen aus Binnenschiffen durch optimierte Fahrweise sowie schiffbauliche Innovationen bei Aufrechterhaltung der Wirtschaftlichkeit minimiert werden können. Dies soll am Beispiel typischer Randbedingungen auf dem Rhein in ausgewählten Musterstrecken geschehen. Aufgabenstellung und Ziel Im BMDV-Expertennetzwerk greifen sieben Ressortforschungseinrichtungen und Fachbehörden des Bundesministeriums für Digitales und Verkehr (BMDV) gemeinsam drängende Probleme der Verkehrsinfrastrukturen auf. Es beinhaltet Forschungsarbeiten zur Anpassung an den Klimawandel, zur umweltgerechten Gestaltung sowie zur Erhöhung der Zuverlässigkeit von Verkehr und Infrastruktur. Das Themenfeld 2 des BMDV-Expertennetzwerkes hat das Ziel, Verkehr und Infrastruktur umweltgerecht zu gestalten. In einem Schwerpunktthema werden stoffliche Belastungen durch die einzelnen Verkehrsträger Straße, Schiene und Wasserstraße erfasst und mögliche Maßnahmen zur Reduktion der Emissionen untersucht. Die BAW entwickelt Modelle und führt temporäre Onboard-Messungen an Binnenschiffen durch, um den Treibstoffverbrauch und den Ausstoß von Luftschadstoffen zu bestimmen. Darauf aufbauend soll gezeigt werden, inwieweit Treibstoffbedarf und Emissionen durch eine optimierte Fahrweise sowie technische Innovationen reduziert werden können. Bedeutung für die Wasserstraßen- und Schifffahrtsverwaltung des Bundes (WSV) Die Wasserstraßen- und Schifffahrtsverwaltung des Bundes (WSV), das Verkehrsministerium und die schifffahrtstreibende Wirtschaft werden Informationen über die Luftschadstoffemissionen der Binnenschifffahrt erhalten. Es werden Möglichkeiten aufgezeigt, wie durch betriebliche und technische Maßnahmen Reduktionen des Treibstoffbedarfs und der Emissionen erreicht werden können. Auf dieser Grundlage lassen sich die wirtschaftlichen Auswirkungen einzelner Maßnahmen auf den Verkehrsträger Binnenschifffahrt hinsichtlich seiner Wettbewerbsfähigkeit bewerten und Handlungsempfehlungen ableiten. Untersuchungsmethoden Zur Bestimmung des Treibstoffbedarfs und der Emissionen von Binnenschiffen werden Modelle mit einer hohen zeitlichen und räumlichen Auflösung entwickelt (BMDV 2023). Sie verknüpfen beobachtete bzw. modellierte Schiffsbewegungen mit Emissionsfaktoren. Zur Beschreibung des Schiffsverkehrs stehen Daten des automatischen Identifikationssystems (AIS) zur Verfügung, die über Empfängerstationen der Generaldirektion Wasserstraßen und Schifffahrt (GDWS) entlang der meisten Bundeswasserstraßen erfasst und aufgezeichnet werden. Sie enthalten genaue Positionen, Geschwindigkeiten und Abmessungen der Binnenschiffe. Zu den Wasserstraßen liefern zum einen Datenbanken der WSV Breiten, Tiefen und Profilformen der Kanäle. Zum anderen werden Bathymetrie und Strömungsbedingungen der Flüsse aus hydrodynamischen, numerischen Modellen genutzt, die zu den beobachteten Pegelständen Wassertiefen und Fließgeschwindigkeiten berechnen. Diese beeinflussen die auf ein im Flachwasser fahrendes Schiff wirkenden Kräfte und hydromechanischen Effekte, wie z. B. den Schiffstiefgang (Squat) oder die vom Schiff induzierte Rückströmung. Aus der Bewegung eines Schiffs durch das Wasser wird zunächst der Widerstand an jedem Punkt der gefahrenen Trajektorie bestimmt. Aus diesem werden mit Effizienzbeiwerten, u. a. zur Propulsion, die aufgebrachte Motorleistung und letztlich mit leistungsabhängigen Emissionsfaktoren die schiffsspezifischen Emissionsraten berechnet. Die ursprünglich für den Fast-Time-Simulator FaRAO (Fahrdynamische Routen-Analyse und -Optimierung, Schwarz-Beutel 2024) entwickelten fahrdynamischen Ansätze zur Widerstandsberechnung berücksichtigen explizit Flachwasserbedingungen und Querkräfte in Kurvenfahrten. Dies ermöglicht es, Emissionen möglichst präzise zu bestimmen, aber auch Einflüsse der Bathymetrie auf die Emissionsraten zu analysieren.
Der Webserver und Internetdienst INSEL, der von der BAW entwickelt wurde, stellt eine Datenbank, eine Webseite und eine API für Infrastruktur- und Strömungsdaten für die Binnenschifffahrt bereit. INSEL bietet bisher stationäre Strömungsdaten für den freifließenden Rhein, Informationen zu Pegelstationen sowie eine Stationierung und Rückstationierung auf der Wasserstraße. Alle Daten und Berechnungsabfragen sind über die Webseite und API zugänglich.
Dieser Datensatz enthält Trajektorien und die entlang dieser Routen berechnete Feinstaubaufnahme durch simulierte Radfahrten. Die vorliegenden Daten stammen aus der virtuellen Inbetriebnahme der im Projekt GOFFI [1] (Gesundheitliche Optimierung der Fußgänger- und Fahrradinfrastruktur zur Reduzierung der Feinstaubbelastung in den Ballungsgebieten) entwickelten Smartphone-App. Diese App dient der Ermittlung der individuellen Feinstaubaufnahme von Fußgängern und Radfahrenden auf Basis des persönlichen Atemvolumens sowie der orts- und zeitabhängigen Feinstaubkonzentration in der Atemluft. Zur Ermittlung der inhalierten Feinstaubmenge zeichnet die App die von den Nutzern zurückgelegte Route in Form von GPS-Koordinaten auf. Für jeden dieser Punkte wird die lokal herrschende Feinstaubkonzentration über einen Luftqualitätsdienst [2] abgerufen. Nach Abschluss der Aufzeichnung wird das individuelle Atemvolumen mithilfe einer im Projekt entwickelten Formel berechnet, die persönliche Parameter wie Körpergröße und Gewicht sowie streckenbezogene Merkmale wie Geschwindigkeit und Steigung berücksichtigt. Durch die Verknüpfung von Atemvolumen, Feinstaubkonzentration und Aufzeichnungsdauer wird schließlich die eingeatmete Feinstaubmenge bestimmt. Die Nutzung der App wurde über einen Zeitraum von einer Woche simuliert. Zu diesem Zweck wurden 100 synthetische Nutzer mit entsprechend generierten Profilen erstellt. Die Routen basieren auf einem Bikesharing-Datensatz aus der Stadt München [3], der für jede Ausleihe den Zeitpunkt sowie den Start- und Zielort enthält. Für jeden Eintrag wurde mithilfe eines Routing-Dienstes eine plausible Route zwischen Start und Ziel berechnet. Diese Routen wurden im Round-Robin-Verfahren auf die 100 synthetischen Nutzer verteilt. Als Startzeitpunkt der jeweiligen Fahrradfahrt wurde der Zeitpunkt der Ausleihe verwendet. Der hier verfügbare Datensatz enthählt dabei diese generierten Routen und die durch die App berechnete Feinstaubaufnahme pro Route sowie einige zusätzliche Parameter. Mögliche Nutzungsszenarien: - Testdaten für Geodaten-Visualisierungstools oder Dashboards zur Darstellung von Routen, zeitlichen Mustern und Belastungen in interaktiven Karten - Entwicklung von Proof-of-Concept-Anwendungen (z. B. Routing, Gesundheitsmonitoring, Verkehrsplanung) - Erstellung von Demo-Dashboards oder Visualisierungen für Kommunen, um die Relevanz von sauberer Luft im Alltag zu veranschaulichen [1] https://www.feinstaub-dosimetrie.de/ [2] Datenquelle: Google Maps Air Quality API. Diese Daten unterliegen den Google Maps Nutzungsbedingungen und sind deshalb nicht im Datensatz enthalten. [3] Datenquelle: dl-de/by-2-0: Landeshauptstadt München – opendata.muenchen.de
Im Projekt 'Circulation and Climate of the Indian Ocean' (CICIO) wird beantragt, die Zirkulation des westlichen Südindischen Ozeans mit profilierenden Tiefendriftern (Typ APEX) zu untersuchen, die auf flachen Trajektorien (200 m und 400 m) mit den Wassermassen mittreiben und alle 10 Tage Profile von Temperatur und Salzgehalt bis 2000 m messen und über Satelliten (ARGOS) absetzen. ... Die Arbeiten haben folgende Zielsetzungen: - Verbesserte Kenntnis der mittleren Zirkulation; Verfolgung des durch die Indonesischen Passagen eindringenden Pazifik-Wassers sowie des in der Südhemisphäre im Winter bei Abkühlung in die Sprungschicht eingetragenen (subduzierten) Wassers mit dem Südäquatorialstrom nach Westen, anteilige Aufspaltung in Somalistrom bzw. Verlassen des subtropischen Indischen Ozeans nach Süden und damit auch ein Beitrag zur Bestimmung der Ankopplung des Indischen Ozeans an das Weltmeer. - Untersuchung der Zusammenhänge zwischen Sprungschichtvariabilität im Auftrieb in der Auftriebszone bei 5-10 Grad S und deren Relevanz für die atmosphärische Variabilität. Diese Zone nimmt nach neuen Erkenntnissen eine Schlüsselrolle für die Niederschlagsvariabilität über Ostafrika ein. - Beitrag zu ARGO: Das Vorhaben soll auch ein deutscher Beitrag zum internationalen Programm ARGO ('Array for Real-time Geostrophic Oceanography') sein, mit dem in den kommenden drei Jahren derartige Floats alle Ozeane (mit einer geplanten Gesamtzahl von ca. 3000) abdecken sollen, um die Rolle des Ozeans für Klimaschwankungen besser verstehen zu können. Die Auswertung der Beobachtungen wird großteils in internationaler Absprache mit anderen ARGO-Gruppen des Indischen Ozeans (besonders USA und Frankreich) erfolgen.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 275 |
| Europa | 32 |
| Kommune | 2 |
| Land | 12 |
| Weitere | 3 |
| Wirtschaft | 2 |
| Wissenschaft | 276 |
| Zivilgesellschaft | 1 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 155 |
| Förderprogramm | 258 |
| Text | 4 |
| unbekannt | 29 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 16 |
| Offen | 330 |
| Unbekannt | 100 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 209 |
| Englisch | 266 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 10 |
| Datei | 47 |
| Dokument | 104 |
| Keine | 213 |
| Webdienst | 1 |
| Webseite | 72 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 262 |
| Lebewesen und Lebensräume | 392 |
| Luft | 242 |
| Mensch und Umwelt | 414 |
| Wasser | 370 |
| Weitere | 446 |