The IUXD44 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IU): Upper air T1T2A1 (IUX): Other upper air reports A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10304;Meppen;) (Remarks from Volume-C: High resolution 2 sec., BUFR309057, Level 300) IUXD44 BUFR bulletin available 10304 Meppen from EDZW (Deutscher Wetterdienst) up to 300 hPa. at 05,09, 11 UTC Mon-Fri
Die Bestaendigkeit poroeser Baustoffe, die der Witterung und Atmosphaere sowie anderen korrosiven Einfluessen, wie z.B. bei Stahlbetonbruecken dem Einfluss von Streusalzen, ausgesetzt sind, wird massgebend von der Struktur des Stoffes und der Feuchtigkeitsaufnahme bzw. -abgabe bestimmt. Das Eindringen aggressiver Stoffe haengt nicht nur vom momentanen Feuchtigkeitsgehalt in den Poren des Baustoffs ab, sondern offenbar auch von instationaerem Wassertransport, der durch Aenderungen, vor allem der Feuchtigkeit in der Umgebung der Bauteiloberflaechen hervorgerufen wird. Bei Baustoffen, die hinsichtlich Diffusionswiderstand und thermodynamischem Verhalten aus unterschiedlichen Stoffen aufgebaut sind (Beispiel: Beton, Stahl- und Spannbeton, mit Kunststoffen beschichtete poroese Stoffe), ist eine theoretische Betrachtung dieser Vorgaenge im Mikrogefuege kaum moeglich. Mit der Mikrowellenmesstechnik sollen die Wassergehaltsaenderungen und damit der Wassertransport bei Einwirkung verschiedener Umgebungsbedingungen untersucht werden, um die Ablaeufe bei Korrosionsvorgaengen genauer verstehen bzw. Massnahmen fuer besseren Korrosionsschutz ableiten zu koennen.
The IUXD32 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IU): Upper air T1T2A1 (IUX): Other upper air reports A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10113;Norderney;) (Remarks from Volume-C: High resolution 2 sec., BUFR309057, Level 300) IUXD32 BUFR bulletin available 10113 Norderney from EDZW (Deutscher Wetterdienst) up to 300 hPa. at 00 UTC, 12 UTC, ON DEMAND 06 UTC, 18 UTC
The IUKD22 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IU): Upper air T1T2A1 (IUK): Radio soundings from fixed land stations (up to 100 hPa) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10113;Norderney;) (Remarks from Volume-C: High resolution 2 sec., BUFR309057) IUKD22 BUFR bulletin available 10113 Norderney from EDZW (Deutscher Wetterdienst) up to 100 hPa. at 00 UTC, 12 UTC, ON DEMAND 06 UTC, 18 UTC
The IUXD55 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IU): Upper air T1T2A1 (IUX): Other upper air reports A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10410;Essen-Bredeney;) (Remarks from Volume-C: High resolution 2 sec., BUFR309057, Level 500) IUXD55 BUFR bulletin available 10410 Essen from EDZW (Deutscher Wetterdienst) up to 500 hPa. at 00 UTC, 12 UTC, ON DEMAND 06 UTC, 18 UTC
The IUSD28 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IU): Upper air T1T2A1 (IUS): Radio soundings from fixed land stations (entire sounding) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10868;Oberschleißheim;) (Remarks from Volume-C: High resolution 2 sec., BUFR309057) IUSD28 BUFR bulletin available 10868 Oberschleißheim from EDZW (Deutscher Wetterdienst) at 00 UTC, 12 UTC, ON DEMAND 06 UTC, 18 UTC
Stabil geschichtete atmosphärische Strömungen sind typischerweise durch schwache, intermittierende und anisotrope Turbulenzen, Gravitationswellen, Low-Level-Jets und Kelvin-Helmholtz-Instabilitäten gekennzeichnet. Diese Phänomene erschweren maßgeblich sowohl zuverlässige numerische Simulationen als auch Messungen stabiler Grenzschichten (SBL). Auch wird die Physik der Intermittenz von Turbulenz nicht ausreichend verstanden. Das führt unter anderem zu speziellen Problemen in der Darstellung der stabilen atmosphärischen Grenzschicht in Wetter- oder Klimamodellen. Es ist das Ziel des Projekts, das physikalische Verständnis der Intermittenz von Turbulenz unter sehr stabilen Bedingungen zu verbessern. Dazu sollen neue statistische Methoden zur Analyse von existierenden Datensätzen mit stabil geschichtetem Hintergrund nebst neuen stochastischen Parametrisierungen für die SBL entwickelt und in Wetter- oder Klimamodellen genutzt werden. Die Identifikation spezifischer physikalischer Mechanismen intermittierender Turbulenz wird durch eine Vielzahl nichtturbulenter Bewegungen in stabil geschichteten atmosphärischen Strömungen erschwert. Letztere können beispielsweise Sägezahn-Konvektionsmuster, Wellen oder Mikrofronten aufweisen. Es gibt Hinweise darauf, dass solche Bewegungen Auslöser für Intermittenz von Turbulenz sein können, jedoch fehlen Kenntnisse über die Art der Bewegungen und in welchem Ausmaß sie turbulentes Mischen beeinflussen. Einige Fallstudien deuten darauf hin, dass es ein Wechselspiel zwischen großskaligen atmosphärischen Strömungsmerkmalen (auf sogenannten Submesoskalen) und dem Einsetzen von Turbulenz gibt. Um unterschiedliche physikalische Mechanismen turbulenten Mischens zu untersuchen, werden wir mit statistischen Methoden geeignete stochastische Parametrisierungen entwickeln. Ansätze wie Hidden-Markov-Modelle und nichtstationäre, multivariate, autoregressive Faktormodelle (VARX) sollen die Interaktion zwischen niederfrequenten und turbulenten Bewegungen bestimmen. Statistische Methoden erlauben eine Datentrennung in Hinblick auf metastabile Zustände, wie etwa ruhige und turbulente Perioden in einer geschichteten Atmosphäre. Unsere spezifischen Zielsetzungen sind:1. Neuartige Anwendung meteorologischer Zeitreihenanalysetechniken auf existierende Datensätze mit dem Ziel, die Nichtstationarität der Interaktion zwischen nichtturbulenten Bewegungen und Turbulenz in der sehr stabilen Grenzschicht zu untersuchen.2. Identifikation von Interaktions-Regimen zwischen verschiedenen Bewegungsskalen nebst Charakterisierung turbulenter Transporteigenschaften in verschiedenen Regimes.3. Entwicklung stochastischer Modelle für sehr stabile intermittierende Turbulenz. Hier sollen bisherige Erkenntnisse über physikalische Abhängigkeiten der Intermittenz verwendet werden.4. Verwendung der stochastischen Modelle zur Erzeugung realistischer Einströmungen als Eingabe von Large-Eddy-Simulationen mit dem Ziel intermittierende Turbulenz zu generieren.
Das Forschungsprojekt ist Teil einer in groesserem Rahmen erfolgenden systemanalytischen Betrachtung von Wildbacheinzugsgebieten. In diesem Kontext lautet die uebergeordnete Fragestellung: Wie reagieren hydrologische und geomorphologische Prozesse in Wildbacheinzugsgebieten auf Umwelt- und Klimaveraenderungen? Innerhalb des NFP 31 ergibt sich folgendes Konzept: In den fuer langfristige Beobachtungen und Messungen ausgeruesteten Wildbacheinzugsgebieten Rotenbach/Schwarzsee und Erlenbach/Alptal (WSL) sowie im vergleichsweise wesentlich steileren Einzugsgebiet Spissibach/Leissigen (GIUB) werden einerseits wichtige hydrologische und geomorphologische Prozesse in repraesentativen, verschieden ausgestatteten Hang- und Gerinnesequenzen gezielt untersucht und andererseits anhand bestehender Datensaetze kleinere und groessere Hochwasserereignisse mit ihrer Vorgeschichte ausgewertet. Bestehende Modellansaetze werden zur Entwicklung von Teilmodellen zur 'Abflussbildung' und zur 'Feststofflieferung' weitgehend uebernommen und wo noetig angepasst. Diese beiden Teilaspekte werden in der praktischen Durchfuehrung weitgehend gemeinsam und synoptisch bearbeitet. In der Synthese soll ein vorlaeufiges 'Gesamtmodell Wildbach' formuliert werden, das relevante Vorgaenge im Wildbachgeschehen unter heutigen Bedingungen beschreibt. Mit Hilfe dieses Modells und der einzelnen Teilmodelle soll die Sensitivitaet von Teilsystemen und des Gesamtsystems auf Aenderungen des Witterungsablaufs und der Umwelt untersucht werden, wobei auf vorzugebenden Klima- und Umweltszenarien basiert wird.
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 NO2 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 operational NO2 tropospheric column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x for NO2 [Valks et al. (2011)] integrated into the UPAS (Universal Processor for UV / VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. The total NO2 column is retrieved from GOME solar back-scattered measurements in the visible wavelength region using the DOAS method. An additional algorithm is applied to derive the tropospheric NO2 column: after subtracting the estimated stratospheric component from the total column, the tropospheric NO2 column is determined using an air mass factor based on monthly climatological NO2 profiles from the MOZART-2 model. 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/
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 1195 |
| Europa | 16 |
| Kommune | 1 |
| Land | 337 |
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| Wissenschaft | 28 |
| Zivilgesellschaft | 4 |
| Type | Count |
|---|---|
| Agrarwirtschaft | 1 |
| Ereignis | 2 |
| Förderprogramm | 955 |
| Taxon | 1 |
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|---|---|
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|---|---|
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|---|---|
| Archiv | 1 |
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| Boden | 959 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1026 |
| Luft | 1234 |
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