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Langzeitvariation der stratospherischen Aerosolextinktion und der Aerosolteilchengrößen bei mittleren und hohen nördlichen Breiten

Stratosphärisches Sulphataerosol ist von großer Bedeutung für das Klimasystem, weil es solare Strahlung streut und damit die planetare Albedo der Erde erhöht. Es ist außerdem wichtig für die Chemie der Stratosphäre, weil die Aerosolpartikel an der Chloraktivierung - sogar außerhalb der Polarwirbel - sowie bekanntermaßen an der Bildung polarer stratosphärischer Wolken beteiligt sind. Darüber hinaus ist stratosphärisches Aerosol laut dem 5. Sachstandsbericht des Intergovernmental Panel on Climate Change mitverantwortlich für die gegenwärtige Erwärmungspause. Boden-gestützte Lidar-Beobachtungen stellen eine der genauesten Methoden zur Fernerkundung stratosphärischer Aerosole dar. Im Rahmen des hier vorgeschlagenen Forschungsprojekts sollen Lidar-Messungen an 3 unterschiedlichen Orten - die bisher noch nicht zur Untersuchung stratosphärischer Aerosole verwendet wurden - genutzt werden. Die Lidar Systeme werden vom Leibniz-Institut für Atmosphärenphysik (IAP) e.V. an der Universität Rostock in Kühlungsborn betrieben und befinden sich im ALOMAR Observatorium in Andenes (Norwegen), auf der Davis Forschungsstation (Antarktis), sowie in Kühlungsborn. Zwei der Lidar-Messreihen decken gegenwärtig einen Zeitraum von 20 Jahren ab und die Lidar-Messungen in Alomar werden bei mehreren Wellenlängen durchgeführt, was die Ableitung von Teilchengrößen der stratosphärischen Aerosolpartikel erlaubt. Ein Alleinstellungsmerkmal der Lidar-systeme ist ihre Tageslichtfähigkeit, d.h., die Messungen können nicht nur nachts durchgeführt werden, was erstmals die Messung stratosphärischer Aerosole im polaren Sommer erlaubt. Die Lidar-Rohdaten werden in der ersten Phase des Projekts in vertikale Profile des Rückstreukoeffizienten und/oder der Aerosolextinktion konvertiert. Darüber hinaus werden aus den Mehrfarbenmessungen in ALOMAR Aerosolteilchengrößen bestimmt. In der zweiten Projektphase werden die abgeleiteten Aerosolzeitreihen verwendet, um deren zeitliche Variabilität sowie Langzeittrends über einen Zeitraum von mehr als 20 Jahren zu untersuchen und zu quantifizieren. Hierbei spielen saisonale Variationen, Einflüsse der QBO (Quasi-Biennial-Oscillation) und von Vulkanausbrüchen eine entscheidende Rolle. Die abgeleiteten Aerosolteilchengrößen liefern außerdem dringend benötigte Randbedingungen für die Ableitung der stratosphärischen Aerosolextinktion aus Satellitenmessungen des Horizont-gestreuten Sonnenlichts. Diese Messmethode wurde in der Vergangenheit zur Auswertung verschiedener Satellitendatensätze (z.B. OSIRIS/Odin, SCIAMACHY/Envisat, OMPS-LP/Suomi) verwendet und basiert auf a priori Wissen der Größenverteilung stratosphärischer Aerosole. Die zu erwartenden Ergebnisse liefern wichtige neue Kenntnisse über die Variabilität und Langzeittrends stratosphärischer Aerosolparameter (Extinktion, optische Dichte und Teilchengröße) sowie des Strahlungsantriebs des stratosphärischen Aerosols in mittleren und hohen nördlichen Breiten und über dekadische Zeitskalen.

H2020-EU.3.5. - Societal Challenges - Climate action, Environment, Resource Efficiency and Raw Materials - (H2020-EU.3.5. - Gesellschaftliche Herausforderungen - Klimaschutz, Umwelt, Ressourceneffizienz und Rohstoffe), Constraining uncertainty of multi decadal climate projections (CONSTRAIN)

CONSTRAIN will focus research on three climate science knowledge gaps and a policy-facing knowledge gap that can be resolved over the next 4-5 years to significantly improve our understanding of how natural and human factors affect multi-decadal regional climate change. This will cement EU science as the world-leader in understanding climate sensitivity and climate variability, deliver significantly improved capability to make climate projections for the next 20-50 years, and provide up-to-date scientific evidence for international climate policy in two phases: Phase 1 will deliver a timely characterisation of physical science uncertainty and how it affects projections and committed levels of warming to the 2021 IPCC sixth assessment report; Phase 2 will deliver constrained surface temperature projections for the 2023 UNFCCC Global Stocktake. CONSTRAIN will take full advantage of climate model integrations from the sixth Climate Model Intercomparison Project (CMIP6) and will leverage existing H2020 and ERC projects. Novel CMIP6 analyses will be combined with dedicated high resolution simulations and new observations to address identified knowledge gaps on radiative forcing, cloud feedbacks and the relationship between ocean variability and atmospheric change. A fourth identified knowledge gap is the effective translation of new physical science understanding into an improved evidence base for policy decisions. CONSTRAIN will address this by developing climate model emulators that integrate and operationalise learning from across the consortium to provide new capability to assess impacts of climate change under a broad range of emission scenarios. We will focus on the expected spatially resolved decadal changes until mid-century providing robust evidence on climate sensitivity, and regional temperature, precipitation and circulation changes, thereby enabling evidence-based policy decisions that will directly benefit the EU's adaptation and mitigation strategy.

GTS Bulletin: SMVX21 EDZW - Surface data (details are described in the abstract)

The SMVX21 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SM): Main synoptic hour (Remarks from Volume-C: SHIP)

GTS Bulletin: SMVX81 EDZW - Surface data (details are described in the abstract)

The SMVX81 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SM): Main synoptic hour (Remarks from Volume-C: SHIP)

GTS Bulletin: SMVX22 EDZW - Surface data (details are described in the abstract)

The SMVX22 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SM): Main synoptic hour (Remarks from Volume-C: SHIP)

GTS Bulletin: SILV40 UMRR - Surface data (details are described in the abstract)

The SILV40 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SI): Intermediate synoptic hour A1A2 (LV): Latvia (Remarks from Volume-C: NilReason)

GTS Bulletin: FTKN32 HKEL - Forecast (details are described in the abstract)

The FTKN32 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FT): Aerodrome (VT >= 12 hours) A1A2 (KN): Kenya (Remarks from Volume-C: NilReason)

GTS Bulletin: ISND83 AMDN - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISND83 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)

GTS Bulletin: ISND84 AMDN - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISND84 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)

GTS Bulletin: SADL43 EDZW - Surface data (details are described in the abstract)

The SADL43 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SA): Aviation routine reports A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: ETOU;WIESBADEN ARMY AIRFIELD;ETOR;COLEMAN ARMY AIR FIELD;ETIH;HOHENFELS ARMY AIR FIELD;ETIK;ILLESHEIM AIR BASE;ETAR;RAMSTEIN AIR BASE;ETAD;SPANGDAHLEM AIR BASE;) (Remarks from Volume-C: AUTO METAR)

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