The SMVX81 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SM): Main synoptic hour (Remarks from Volume-C: SHIP)
The ISND01 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 (The bulletin collects reports from stations: 10004;UFS TW Ems;10015;Helgoland;10020;List auf Sylt;10035;Schleswig;10055;Fehmarn;10147;Hamburg-Fuhlsbüttel;10162;Schwerin;10184;Greifswald;10200;Emden;10224;Bremen;10270;Neuruppin;10338;Hannover;10361;Magdeburg;10393;Lindenberg;10400;Düsseldorf;10469;Leipzig/Halle;10488;Dresden-Klotzsche;10506;Nürburg-Barweiler;10548;Meiningen;10637;Frankfurt/Main;10685;Hof;10738;Stuttgart-Echterdingen;10763;Nürnberg;10788;Straubing;10852;Augsburg;10946;Kempten;) (Remarks from Volume-C: SYNOP)
The SARO41 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SA): Aviation routine reports A1A2 (RO): Romania (The bulletin collects reports from stations: LRBC;BACAU;LRCV;CRAIOVA ;LRIA;IASI;LRSV;SUCEAVA STEFAN CEL MARE ;LRTC;TULCEA ;LRAR;ARAD INT ;LRBM;TAUTII MAGHERAUS ;LRCL;CLUJ-NAPOCA INT ;LROD;ORADEA INT ;LRSM;SATU MARE ;LRTM;TRANSILVANIA TARGU MURES INT;)
The SADL40 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SA): Aviation routine reports A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: EDOP;SCHWERIN PARCHIM ;EDVK;KASSEL-CALDEN ;EDMO;OBERPFAFFENHOFEN ;EDXW;WESTERLAND SYLT ;EDTL;LAHR ;EDDV;HANNOVER ;EDDW;BREMEN ;EDFH;FRANKFURT-HAHN ;EDDR;SAARBRUECKEN ;EDDS;STUTTGART ;EDDT;BERLIN-TEGEL INT ;EDDM;MUNICH INT ;EDTD;DONAUESCHINGEN-VILLINGEN ;EDDN;NUERNBERG;EDHI;HAMBURG-FINKENWERDER ;EDHL;LUEBECK BLANKENSEE ;EDDP;LEIPZIG HALLE ;EDFM;MANNHEIM-CITY ;EDHK;KIEL-HOLTENAU ;EDBC;COCHSTEDT ;EDVE;BRAUNSCHWEIG WOLFSBURG ;EDDK;COLOGNE BONN ;EDJA;MEMMINGEN ALLGAU ;EDDL;DUESSELDORF INT ;EDDE;ERFURT ;EDDF;FRANKFURT AM MAIN INT ;EDDG;MUENSTER OSNABRUECK ;EDDH;HAMBURG ;EDLW;DORTMUND ;EDDC;DRESDEN ;EDDB;BERLIN-Brandenburg INT ;EDLV;NIEDERRHEIN ;EDLP;PADERBORN LIPPSTADT ;EDLN;MOENCHENGLADBACH ;EDNY;FRIEDRICHSHAFEN ;EDSB;KARLSRUHE BADEN-BADEN ;EDMA;AUGSBURG ;EDQM;HOF-PLAUEN ;EDRZ;ZWEIBRUECKEN ;EDAC;ALTENBURG-NOBITZ ;EDTY;SCHWAEBISCH HALL ;EDAH;HERINGSDORF ;EDGS;SIEGERLAND ;) (Remarks from Volume-C: COMPILATION FOR REGIONAL EXCHANGE)
Die Verteilungen vieler Spurengase wie HNO3, O3 und ClONO2 im polaren Vortex werden durch polare Stratosphärenwolken (PSCs) beeinflusst. NAT (Nitric Acid Trihydrate)-Teilchen, die ein Typ von PSC-Teilchen sind, können auf Größen anwachsen, die zu einem Absinken der Teilchen führen und somit zu einer Umlagerung von NOy. In denitrifizierten Luftmassen dauert der Ozonabbau länger an, da die Chlordeaktivierung dort verlangsamt abläuft. Wenn man die Verteilung der wichtigen Spurengase möglichst genau simulieren möchte, muss man diese Prozesse verstanden und im Modell berücksichtigt haben. Vor allem Bildung und Wachstum der NAT-Teilchen ist dabei sehr wichtig, da diese Prozesse in Modellen nur auf Basis von Messungen parametrisiert, aber bis jetzt noch nicht komplett verstanden sind. Selbst bei verbesserten Parametrisierungen treten immer noch Abweichungen zwischen Simulation und Messung (z.B. Größenverteilung der NAT-Teilchen, NOy Umlagerung) auf.Messungen des flugzeuggetragenen Infrarot-Limbsounders CRISTA-NF (CRyogenic Infrared Spectrometers and Telescope for the Atmosphere - New Frontiers) werden verwendet, um mehr über die relevanten Prozesse zu lernen. CRISTA-NF misst Höhenprofile der thermischen Emission verschiedener Spurengase im mittleren Infrarot. Die Messungen ermöglichen die Herleitung 2-dimensionaler Vorhänge der Mischungsverhältnisse unterschiedlicher Spurengase (z.B. HNO3, CFC-11, O3, ClONO2) und zudem die Detektion verschiedener PSCs (NAT, STS (Supercooled Ternary Solution) und Eis). Kleine NAT-Teilchen (Radius größer als 3 mym) verursachen eine spektrale Signatur, die zur Detektion verwendet wird. Neue Ergebnisse zeigen, dass es zu einem Verschub der Signatur kommen kann und dass die Stärke des Verschubs von der Größenverteilung der Teilchen abhängt. In der bestehenden Detektionsmethode wird der Verschub nicht berücksichtigt und die Methode wird verbessert werden, um Fehlinterpretationen zu reduzieren. Zudem wird die neue Methode die Herleitung von Informationen über die Größenverteilung kleiner NAT-Teilchen ermöglichen. Weiterhin soll der Strahlungseinfluss aufgrund der PSCs im Retrieval berücksichtigt werden, was die Herleitung von Spurengasmischungsverhältnissen in der Gegenwart von PSCs deutlich verbessert.Innerhalb des Projekts werden Simulationen des Chemie-und-Transport-Modells ClaMS (Chemical Lagrangian Model of the Stratosphere) verwendet werden. Vergleiche zwischen den CRISTA-NF Beobachtungen und den Modellergebnissen werden genutzt, um die wichtigen Prozesse besser zu verstehen. Detaillierte Vergleiche ermöglichen die Untersuchung verschiedener Aspekte, wie den Einfluss eines möglichen Temperaturbias oder Temperaturschwankungen auf die NAT Bildung und den Einfluss der Modellauflösung (zeitlich und räumlich). Vor allem kann man aber die Bildung von und die HNO3-Aufnahme durch NAT- und STS-Teilchen, die zur selben Zeit vorhanden sind, untersuchen sowie die Konsequenzen auf die Größenverteilungen und NOy Umlagerung.
Die Entwicklung arktischer Luftmassen ist wichtig für die Entstehung und Beständigkeit von Wolken und Niederschlag. Zwei Phänomene – warme und feuchte Einflüsse aus dem Süden sowie kalte und trockene Strömungen aus dem Norden – verursachen besonders starke und schnelle Änderungen in den Luftmassen. Während dieser Ereignisse ändern sich die Zustände z.B. der Wolken, der Stabilität und des Feuchtebudgets sowohl räumlich als auch zeitlich. Aufgrund dieser schnellen Änderungen sowie den generellen arktischen Bedingungen mit niedrigen und oft starken Inversionen, ist es schwierig die Prozesse mit globalen Modellen mit einer groben Auflösung sinnvoll wiederzugeben. Um die entscheidenden Prozesse sowohl besser zu erfassen als auch zu parameterisieren, wird in diesem Projekt eine Kombination aus detaillierten Beobachtungen mit dem HALO Flugzeug und hoch-aufgelösten Simulationen mit dem ICON-LEM verwendet. Durch die lange Reichweite des HALO Flugzeuges wird es möglich sein dasselbe Ereignis mehrmals zu messen und dadurch einen breiten Einblick in die Struktur der Luftmasse zu bekommen. Darüber hinaus wird es durch die Lagrangsche, d.h. mit der Strömung mitbewegte, Flugstrategie möglich sein, die zeitliche Entwicklung der Luftmassen während der Ereignisse zu erfassen. Durch lokale Verfeinerungen um den tatsächlichen Flug herum wird die Auflösung des ICON-LEM Setups zwischen 1 km und 100 m variieren. Mit dieser einzigartige Kombination von Flugzeugbeobachtungen und hochauflösender Modellierung wird es möglich sein, das Feuchtebudget während der beobachteten warmen und kalten Einströmungen abzuschätzen. Anhang dieser Abschätzung können anschließend offene Fragen wie die Effizienz des Niederschlages sowie deren Einfluss auf die Beständigkeit der arktischen Mischphasenwolken untersucht werden. Während die Lagrangsche Flugstrategie es ermöglicht neue und einzigartige Forschungsfragen zu untersuchen, stellt sie die Flugplanung vor eine große Herausforderung, da eine gute Abschätzung der Luftströmungen unerlässlich sein wird. Teil dieses Projekts ist es deshalb auch die Flugplanung durch hochaufgelöste Vorhersagen und die Verfolgung bestimmter Luftmassen zu unterstützen. Insbesondere die Berechnung mehrerer Trajektorien wird es ermöglichen die verbleibenden Unsicherheiten abzuschätzen und sinnvolle Flugmuster vorzuschlagen. Die vorgeschlagene Kombination von Flugzeugbeobachtungen und hochauflösender Modellierung wird zu einem besseren Verständnis der Änderungen im Feuchtebudget und der Erhaltung von Mischphasenwolken während der feuchten sowie kalten Luftströmungen in der Arktis führen.
Mithilfe von klimatologischen Daten werden Hitzewellen über Europa definiert und charakterisiert. Die Verbindung zwischen Rossbywellenpaketen in der oberen Troposphäre, dem extratropischen Wellenleiter und Hitzewellen wird mit Hilfe einer Wavelet-Analyse sowie mit einer Diagnostik, die auf linearer Wellentheorie beruht, untersucht. Komplementär dazu wird die Rolle von lokalen Prozessen (zum Beispiel in der Grenzschicht) für das Auftreten und die Stärke von Hitzewellen quantifiziert. Zusammengenommen sollen die Untersuchungen die Frage klären, welche Prozesse und welche Skalen die Vorhersagbarkeit von Hitzewellen am stärksten beeinflussen.
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.
This data collection unites the individual data sets of the COMPEX-EC (Clouds over cOMPlEX environment - EarthCARE) campaign, carried out in Kiruna 2.-16.4.2025. COMPEX-EC has been designed as an EarthCARE validation campaign. For that purpose, Polar 5 (C-GAWI) has been equipped with instrumentation similar to the one operated on EarthCARE (W-band radar, lidar, radiometers, spectral imagers). Seven research flights (summing up to more than 30 flight hours) were conducted each of them underflying the EarthCARE satellite to validate its performance.
ICON-EPS 0.5º x 0.5º regular lat/lon grid, up to +180h every 6h, runs 00/12 UTC varios parameter, varios level, varios threshold
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1345 |
| Europa | 116 |
| Global | 1 |
| Kommune | 8 |
| Land | 386 |
| Weitere | 4 |
| Wirtschaft | 3 |
| Wissenschaft | 540 |
| Zivilgesellschaft | 3 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 6 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 967 |
| Repositorium | 4 |
| Text | 6 |
| unbekannt | 374 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 5 |
| Offen | 978 |
| Unbekannt | 375 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 774 |
| Englisch | 770 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 3 |
| Datei | 6 |
| Dokument | 2 |
| Keine | 761 |
| Webseite | 590 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 773 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1110 |
| Luft | 1358 |
| Mensch und Umwelt | 1358 |
| Wasser | 731 |
| Weitere | 1337 |