Objective weather types of Deutscher Wetterdienst derived from different Reanalysis and Global Climate Model simulations for the control run (1951-2000) and the projection period (2000-2100). On the one hand, the dataset is useful for evaluation of representative circulation statistics in Central Europe, on the other hand, for the analysis of future weather types due to climate change. Added temperature and precipitation data allow to study the weather type effectiveness for these important climate parameters.
Die Atmosphäre und die Vegetation der Erdoberfläche beeinflussen sich gegenseitig durch bidirektionale Austauschprozesse. Modelle zur Wetter- und Klimavorhersage basieren auf einem mechanistischen Verständnis dieser Interaktionen. Die Vorhersagen und die grundlegenden Theorien funktionieren allerdings nur im Falle einer gut durchmischten (turbulenten) atmosphärischen Grenzschicht. Wenn jedoch stabile atmosphärische Bedingungen vorherrschen, wie typischerweise nachts der Fall, dann sind die bisherigen Theorien nicht ausreichend, um zuverlässige Vorhersagen zu treffen. Um oberflächennahe turbulente Austauschprozesse während stabiler atmosphärischer Schichtung mechanistisch zu verstehen und neue Theorien zu entwickeln, sind zunächst neuartige Mess- und Analyse-Methoden notwendig. Ziel dieses Projekts ist die Beobachtung und Charakterisierung von oberflächennahen Prozessen in der stabilen atmosphärischen Grenzschicht durch eine neuartige Kombination von Mess- und Analysemethoden. Mit einem hochauflösenden in-situ Messkubus (20x20x5m), der sich innerhalb eines größeren mittels Fernerkundung überwachten Raumes (500x500x1000m) befindet, können Bewegung und Strukturen von Temperatur gleichzeitig in Raum und Zeit erfasst werden. Dieser skalenübergreifende Ansatz erlaubt es, nicht-periodische, nicht gut gemischte und räumlich heterogene Bewegungen der Luft nahe der Erdoberfläche zu erfassen. Die gewonnenen Daten werden mittels neuester stochastischer Auswerteverfahren analysiert, um die (nicht-)turbulenten Bedingungen und deren Durchmischung zu charakterisieren. Der wissenschaftliche Gewinn des Projektes liegt in einem wegweisenden innovativen Ansatz, um Modelle in den Bereichen Strömungsmechanik und Erd-System Wissenschaften zu validieren, und so zu einem verbesserten Verständnis unseres Lebensraums, der Schnittstelle zwischen Land und Atmosphäre, zu führen.
In diesem EDV Dienstleistungsprojekt werden eine zentrale Quelltextverwaltung, ein zentrales Datenarchiv und ein zentraler Webserver eingerichtet. Die Funktionsfähigkeit und Wartung der Systeme erstreckt sich nach der Inbetriebnahme über die gesamte W2W Laufzeit. Gleichzeitig gehört die Definition moderner Programmierungsstandards zum einfachen Datenaustausch und zur gemeinsamen Nutzung von numerischen Wettervorhersagemodellen zu den Kernaufgaben von Z2. Sobald verfügbar, werden neu entwickelte statistische Nachbearbeitungsverfahren und Visualisierungswerkzeuge in die Quelltextverwaltung integriert, um von allen Forschungsprojekten genutzt werden zu können.
The SMLV40 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SM): Main synoptic hour A1A2 (LV): Latvia (Remarks from Volume-C: NilReason)
The SMVX22 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SM): Main synoptic hour (Remarks from Volume-C: SHIP)
The SMVX01 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SM): Main synoptic hour (Remarks from Volume-C: SHIP)
The SNSN01 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SN): Non-standard synoptic hour A1A2 (SN): Sweden (Remarks from Volume-C: NilReason)
SWACI is a research project of DLR supported by the State Government of Mecklenburg-Vorpommern. Radio signals, transmitted by modern communication and navigation systems may be heavily disturbed by space weather hazards. Thus, severe temporal and spatial changes of the electron density in the ionosphere may significantly degrade the signal quality of various radio systems which even may lead to a complete loss of the signal. By providing specific space weather information, in particular now- and forecast of the ionospheric state, the accuracy and reliability of impacted communication and navigation systems shall be improved. According to the pioneer work of Sir E. Appleton the vertical structure of the terrestrial ionosphere may be divided into different layers (D, E, F1, F2) with different physical characteristics. The layers are primarily characterized by its height and peak electron density. The spatial plasma distribution is generated from actual TEC maps by applying a first version of the empirical electron density model NEDM-v1. In correspondence with the update rate of TEC maps the time resolution of the 3 D images is 5 minutes. For details see http://swaciweb.dlr.de/index.php?id=303&L=1 and http://presentations.copernicus.org/EGU2011-7324_presentation.pdf.
The SPNO98 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SP): Special aviation weather reports A1A2 (NO): Norway (Remarks from Volume-C: NilReason)
The ISND36 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)
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 1476 |
| Europa | 54 |
| Global | 2 |
| Kommune | 10 |
| Land | 540 |
| Wirtschaft | 18 |
| Wissenschaft | 177 |
| Zivilgesellschaft | 6 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 140 |
| Ereignis | 16 |
| Förderprogramm | 1022 |
| Hochwertiger Datensatz | 2 |
| Repositorium | 5 |
| Text | 158 |
| Umweltprüfung | 9 |
| unbekannt | 461 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 191 |
| offen | 1280 |
| unbekannt | 342 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1018 |
| Englisch | 950 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 35 |
| Bild | 26 |
| Datei | 136 |
| Dokument | 95 |
| Keine | 875 |
| Multimedia | 2 |
| Unbekannt | 4 |
| Webdienst | 12 |
| Webseite | 739 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1145 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1648 |
| Luft | 1806 |
| Mensch und Umwelt | 1812 |
| Wasser | 1087 |
| Weitere | 1702 |