The FCGL45 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FC): Aerodrome (VT < 12 hours) A1A2 (GL): Greenland (Remarks from Volume-C: NilReason)
The SNVX81 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SN): Non-standard synoptic hour (Remarks from Volume-C: SHIP)
Aerosol-Wolken-Wechselwirkungen stellen einen der wesentlichen Unsicherheitsfaktoren bei Verständnis und Quantifizierung der geographischen Verteilung von Wolken- und Niederschlagseigenschaften, aber auch des Strahlungsantriebs des globalen Klimawandels dar. Die grundlegende Idee des Projekts ist es, regional unterschiedliche Trends in anthropogenenen Emissionen von Aerosolen zu nutzen, um deren Einfluss auf Trends in Wolken-, Niederschlags- und Strahlungsgrößen zu bestimmen. Hierzu sollen verschiedene Szenarien in Multi-Klimamodell-Ensembles ('historische' Simulationen mit allen Strahlungsantrieben und 'Aerosol'-Simulationen mit allen Antrieben außer anthropogenem Aerosol) analysiert werden und mit Beobachtungsdaten verglichen werden. Konkret werden vier Fragen untersucht:(i) Welche Beziehung besteht zwischen regionalen Trends in Aerosolemissionen und Wolken-Strahlungs-Effekten? - Diese Studien analysieren Simulationen aus dem Multi-Modell-Ensemble.(ii) Wie erfolgreich reproduzieren die Modelle beobachtete Trends? Hier werden die Klimamodelle mit Beobachtungsdaten verglichen.(iii) Welchen Einfluss haben Emissionstrends für Aerosole und resultierende Strahlungsantriebe auf die atmosphärische Zirkulation? Simulationen mit dem Aerosol-Klima-Modell ECHAM6-HAM2 sollen für drei Zeitscheiben durchgeführt und analysiert werden.(iv) Welche Rolle spielen Emissionstrends für Änderungen in Extremniederschlägen in Südost-Asien? - Mit speziellen Simulationen sollen die verschiedenen Hypothesen getestet werden.
The SNLV11 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SN): Non-standard synoptic hour A1A2 (LV): Latvia (Remarks from Volume-C: NilReason)
The FCSN01 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FC): Aerodrome (VT < 12 hours) A1A2 (SN): Sweden (Remarks from Volume-C: NilReason)
The ISND86 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)
The FCSN32 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FC): Aerodrome (VT < 12 hours) A1A2 (SN): Sweden (Remarks from Volume-C: NilReason)
Das Zusammenspiel von atmosphärischem Wasser und Zirkulation über Beeinflussung des Strahlungshaushalts, den Transport latenter Wärme und Rückkopplungsmechanismen von Wolken ist eines der bedeutendsten Hindernisse für das Verständnis des Klimasystems. Ein Vergleich zwischen Modellen verschiedener Auflösungen und Parameterisierungen kann wertvolle Einblicke in die Problematik geben. Jedoch werden für aussagekräftige Modelltests Messdaten benötigt. In diesem Zusammenhang können Isotopologen des troposphärischen Wasserdampfs eine wichtige Rolle spielen. Das Isotopologenverhältnis reflektiert die Bedingungen am Ort des Feuchteeintrags sowie verschiedene Umwandlungsprozesse (z.B. in Wolken). Während der letzten Jahre gab es großen Fortschritt beim Modellieren und Messen der Isotopologenverhältnisse, so dass kombinierte Untersuchungen nun global zeitlich und räumlich hochaufgelöst durchführbar sind. Das Ziel dieses Projektes ist es, Wasserdampfisotopologe als neue Methode zu etablieren, um modellierte atmosphärische Feuchteprozesse zu testen und damit einige der größten Herausforderungen der aktuellen Klimaforschung anzugehen. Um statistisch robuste Untersuchungen zu ermöglichen, werden wir eine große Anzahl von (H2O, deltaD)-Paaren messen (deltaD ist das standardisierte Verhältnis zwischen den Isotopologen HD16O und H216O). Zum ersten Mal wird dann ein validierter Beobachtungsdatensatz zur Verfügung stehen, der große Gebiete, lange Zeiträume und verschiedene Tageszeiten abdeckt. Gleichzeitig wird ein hochauflösendes meteorologisches Modell, welches die Isotopologe simuliert, benutzt, um zu untersuchen inwiefern sich Eintrag und Transport von Feuchte in den Isotopologen wiederspiegeln. Diese Kombination von Messung und Modell ist einzigartig zum Testen der Modellierung von Feuchteprozessen. Das Potential der Isotopologen wird anhand von drei klimatisch interessanten Regionen aufgezeigt. Für Europa wird unser Ansatz einen wertvollen Einblick in den Zusammenhang zwischen Feuchteeintrag und den Isotopologen im Falle hochvariablen Wettergeschehens geben. Über dem subtropischen Nordatlantik werden wir Mischprozessen zwischen der marinen Grenzschicht und der freien Troposphäre untersuchen. Die verschiedenartige Einbindung dieser Prozesse in Modelle ist sehr wahrscheinlich ein Grund für die große Unsicherheit bei Rückkopplungsmechanismen von Wolken. Über Westafrika wird die Modellierung des Monsuns getestet (horizontaler Feuchtetransport, Feuchterückfluss von Land in die Troposphäre, und Tagesgänge in Zusammenhang mit vertikalen Mischprozessen). Die Frage, wie organisierte Konvektion die Monsunzirkulation und die Feuchtetransportwege beeinflusst, wird dabei von besonderem Interesse sein. In Kombination werden die Ergebnisse helfen, Defizite in aktuellen Wetter- und Klimamodellen aufzuspüren und besser zu verstehen, und dadurch einen wichtigen Beitrag für zukünftige Modellverbesserungen liefern.
Der Klimawandel stellt eines der größten Probleme unserer Gesellschaft der nächsten Jahrzehnte dar. Verlässliche Klimaprognosen sind in diesem Zusammenhang von enormer politischer und sozioökonomischer Relevanz. Genaue Vorhersagen sind jedoch derzeit durch ein noch begrenztes Verständnis wichtiger atmosphärischer Parameter, wie zum Beispiel der chemischen Zusammensetzung der Atmosphäre, der Aerosolbelastung, den Zirruswolken und Zirkulationsrückkopplungen in der oberen Troposphäre/unteren Stratosphäre (OTUS) nur sehr eingeschränkt möglich. Insbesondere unser Wissen über die wichtigsten klimarelevanten atmosphärischen Bestandteile wie z.B. der Wasserdampf, Eis- und Aerosolpartikel ist unvollständig.Kürzlich wurden in der OTUS starke Partikelneubildungsereignisse beobachtet, in einer Region, in der Eisbildung und tiefe Konvektion vorherrschen. Es scheint, dass die Region überhalb troposphärischen Wolken ein günstiger Ort für die Bildung neuer Teilchen ist. Der zugrunde liegende Bildungsmechanismus ist jedoch nur sehr qualitativ verstanden. Diese Partikelneubildungsereignisse sind möglicherweise mit der Bildung von kondensierbaren Dämpfen in großer Höhe verbunden und nicht nur mit dem Aufsteigen verschmutzter Luftmassen, die diese enthalten. Partikelneubildung erfordert somit eine Quelle von atmosphärischen Oxidationsmitteln, die die Flüchtigkeit von Vorläufergasen reduzieren, um Partikel im unteren Nanometerbereich durch Gas-zu-Partikel-Umwandlung zu bilden. Diese Oxidationsmittelquelle muss stark genug sein, um mit den durch die bereits vorhandenen Partikel induzierten Kondensationssenken zu konkurrieren.Wir vermuten, dass die Bildung von Eispartikeln durch das Gefrieren von unterkühltem flüssigem Wasser, gefolgt von Wasserkondensation, Quellen von H2O2 oder HOx-Radikalen in der OTUS sind, die zur Partikelneubildung führen Es ist bekannt, dass das Gefrieren wässriger Lösungen elektrische Felder erzeugt (sogenannter Workman-Reynolds-Effekt). In ähnlicher Weise wurde kürzlich gezeigt, dass die bevorzugte Orientierung der Wassermoleküle an der Grenzfläche zwischen Luft und Wasser ein elektrisches Grenzflächenpotential induziert. Solche lokalisierten elektrischen Felder können elektrochemische Prozesse in oder auf den Eispartikeln induzieren, die H2O2 oder HOx produzieren und erheblich zur Oxidationskapazität der Atmosphäre beitragen, wodurch die Bildung neuer Partikel und Wolken und schließlich der Strahlungshaushalt und das Klima der Erde beeinflusst werden. Diese Hypothese wird durch einige sehr aktuelle aktuelle Messungen gestützt.Dieses Projekt hat zum Ziel, diese Oxidationsprozesse zu charakterisieren und quantifizieren.
Polarimetrische Radar Beobachtungen zeigen eine detaillierte und komplexe Sicht der Mikrophysik von Wolken und Niederschlag. Die Nutzung diese Daten ist jedoch immer noch eine große Herausforderung, z.B. aufgrund der zahllosen unterschiedlichen Formen und Größen von Eispartikeln und Schneeflocken. Dieses Wirrwarr zu entschlüsseln, ist das Ziel dieses Forschungsprojektes. Um dies zu erreichen, wird eine spezielle Messkampagne mit den modernsten polarimetrischen Radargeräten durchgeführt werden, um winterliche stratiforme Mischwolken zu vermessen. Durch die Kombination von Multifrequenz-Messung und spektraler Polarimetrie stellen diese Beobachtungen eine nie dagewesene Informationsfülle bereit. Der Detailreichtum diese Daten wird es erlauben, empirische Hypothesen für dominanten wolkenmikrophysikalische Prozessen in bestimmten Wolkenregionen zu entwickeln. Derartige Hypothesen werden auch polarimetrische Fingerabdrücke oder Signaturen genannt, deren Interpretation und Gültigkeit allerdings für Mischwolken noch recht unsicher ist. Um diese Hypothesen zu konkretisieren und zu quantifizieren, wird ein Lagrangesches Monte-Carlo Partikelmodell verwendet. Unter Verwendung einer Modellhierarchie vom 3d mesoskaligen Modell ICON mit parametrisierter Wolkenmikrophysik hin zum 1d spektral aufgelösten Monte-Carlo Prozessmodell, werden die beobachteten Fälle und Phänomene simuliert, mit dem Ziel die Interpretation auf ein solide physikalisch-theoretische Basis zu stellen. Das Testen von Hypothesen erfolgt natürlich auch in die andere Richtung, d.h. alternative Modellformulierungen und -annahmen können anhand der Beobachtungsdaten kritisch getestet und validiert bzw. falsifiziert werden. Um die Lücke zwischen Modell und Beobachtung zu schließen, ist ein verläßlicher polarimetrischer Radar-Vorwärtsoperator notwendig, der im Rahmen des Projekt entwickelt bzw. verbessert wird. So werden z.B. Streurechnungen für partiell bereifte Schneeflocken durchgeführt werden. Durch diese schlagkräftige Kombination von modernsten Beobachtungssystemen und detailierten Modellen mit einem konsistenten Vorwärtsoperator werden Prozesse wie Depositionswachstum, Aggregation, Bereifen und Eismultiplikation untersucht werden und unser derzeitiges Wissen über diese Prozesse wird kritisch hinterfragt, getestet und erweitert. Basierend auf diesem verbesserten Prozessverständnis erhoffen wir uns die Parametrisierungen von Wolken- und Niederschlagsprozessen in Wetter- und Klimamodellen verbessern zu können. Nur mit solch verbesserten Prozessparametrisierungen wird es mittelfristig möglich sein, die reichhaltige Information, die die modernen polarimetrischen Radarsysteme bieten, in Wettervorhersagesystemen zu assimilieren, um so die Vorhersagen von Wolken und Niederschlag weiter zu verbessern.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 1352 |
| Europa | 170 |
| Land | 375 |
| Wissenschaft | 10 |
| Zivilgesellschaft | 2 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 6 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 971 |
| Repositorium | 4 |
| Text | 8 |
| unbekannt | 374 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 8 |
| offen | 982 |
| unbekannt | 374 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 780 |
| Englisch | 769 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 3 |
| Datei | 6 |
| Dokument | 3 |
| Keine | 766 |
| Webseite | 591 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 748 |
| Lebewesen und Lebensräume | 963 |
| Luft | 1322 |
| Mensch und Umwelt | 1364 |
| Wasser | 740 |
| Weitere | 1357 |