Diese Daten stammen von den Stationen des DWD und rechtlich sowie qualitativ gleichgestellten Partnernetzen. Umfangreiche Stationsmetadaten (Stationsverlegungen, Instrumentenwechsel, Wechsel der Bezugszeit, Änderungen in den Algorithmen) werden beim Download mitgeliefert. Der Datensatz ist aufgeteilt in einen versionierten Teil mit abgeschlossener Qualitätsprüfung, im Verzeichnis ./historical/. Und einen sich kontinuierlich aktualisierenden Teil, für den die Qualitätsprüfung noch nicht abgeschlossen ist, im Verzeichnis ./recent/. In dem Ordner ./timeseries_overview/ stehen Angaben zu langen Zeitreihen zur Verfügung.
Die Auswirkungen von Zirrus-Wolken auf die chemische Zusammensetzung der oberen Troposphäre und unteren Stratosphäre sind ein nur mit großen Unsicherheiten bekannter Faktor im globalen Klimawandel. Die Nukleation und das Wachstum von Eispartikeln in Zirren können die vertikale Umverteilung des wichtigsten Treibhausgases Wasserdampf (H2O) bewirken. Weiterhin sind Eispartikel in Zirren in der Lage, Salpetersäure (HNO3) und weitere Verbindungen aufzunehmen und vertikal umzuverteilen. Genaue Simulationen von Zirren und deren Auswirkungen auf die chemische Zusammensetzung der oberen Troposphäre und unteren Stratosphäre stellen eine Herausforderung für numerische Wettervorhersagemodelle und Chemie-Klima-Modelle dar. In dem vorgestellten Projekt sollen mittels Messungen des GLORIA-Spektrometers während der HALO-Mission (High Altitude and LOng range research aircraft) POLSTRACC/GW-LCYCLE/SALSA und Modell-Simulationen die Auswirkungen von Zirren auf die chemische Zusammensetzung der oberen Troposphäre und unteren Stratosphäre in hohen Breiten untersucht werden.
The SNSN30 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SN): Non-standard synoptic hour A1A2 (SN): Sweden (Remarks from Volume-C: NilReason)
The SISN01 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SI): Intermediate synoptic hour A1A2 (SN): Sweden (Remarks from Volume-C: NilReason)
Dieses Teilprojekt befasst sich mit der Rolle von Aerosolpartikeln im arktischen Klima und deren Änderung in den vergangenen aber auch in zukünftigen Jahrzehnten. Unter Verwendung eines allgemeinen Zirkulationsmodells der neuen Generation wird der Aerosoltransport und der Einfluss auf Strahlung und Wolken untersucht. Basierend auf Modellsimulationen wird der direkte Strahlungsantrieb und damit verbundene dynamische Rückkopplungsmechanismen für die arktische Region quantifiziert. Dies beinhaltet den Einfluss von Alterungs- und Mischungsprozessen auf mikrophysikalische und optische Eigenschaften als auch auf den Schnee/Eis-Albedoantrieb. Ein besonderer Fokus wird dabei auf Rußpartikel resultierend aus vermehrten Schiffs- und Waldbrandemissionen gelegt. Aerosol-Wolken-Wechselwirkungen und der Aerosol indirekte Strahlungsantrieb werden untersucht.
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.
Der Einfluss dreidimensionaler strahlungsbedingter Erwärmungs- und Abkühlungsraten wird systematisch mit Hilfe eines analytischen Wolkenmodells, eines Grobstrukturmodells und eines numerischen Wettervorhersagemodells untersucht. Neue Parametrisierungen werden für die beiden Skalen entwickelt, um zu quantifizieren, wie diese Prozesse die Wolkenbildung, die Wolkenmikrophysik und schließlich die Dynamik beeinflussen. Diese Untersuchungen werden dazu beitragen, das Verständnis der Strahlungs-Wolken-Wechselwirkung deutlich zu verbessern und die Strahlungsprozesse als diabatische Wärmequelle und -senke in der Atmosphäre zu quantifizieren.
The SNGL50 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SN): Non-standard synoptic hour A1A2 (GL): Greenland (Remarks from Volume-C: NilReason)
The SNVX22 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SN): Non-standard synoptic hour (Remarks from Volume-C: SHIP)
The SNVX81 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SN): Non-standard synoptic hour (Remarks from Volume-C: SHIP)
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1343 |
| Europa | 37 |
| Global | 1 |
| Land | 268 |
| Weitere | 2 |
| Wirtschaft | 5 |
| Wissenschaft | 480 |
| Zivilgesellschaft | 4 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 6 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 965 |
| Hochwertiger Datensatz | 2 |
| Repositorium | 4 |
| Text | 3 |
| unbekannt | 374 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 3 |
| Offen | 977 |
| Unbekannt | 375 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 771 |
| Englisch | 770 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 3 |
| Datei | 3 |
| Dokument | 4 |
| Keine | 759 |
| Webseite | 589 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 765 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1100 |
| Luft | 1316 |
| Mensch und Umwelt | 1355 |
| Wasser | 730 |
| Weitere | 1352 |