Schwerewellen stellen eine wichtige Komponente im Atmosphärensystem dar. Sie beeinflussen den vertikalen Impuls- und Energietransport und tragen damit entscheidend für verschiedene Zirkulationsmuster bei. Schwerewellen entstehen hauptsächlich in der Troposphäre und propagieren dann durch die Tropopausen Region in die höhere Atmosphäre. Dabei werden ihre Eigenschaften zum Teil verändert. Außerdem können sie durch die induzierten Vertikalgeschwindigkeiten einen großen Einfluss auf die Bildung und Entwicklung von Eiswolken in der Tropopausen Region haben. In diesem Projekt soll die Interaktion von Schwerewellen und Eiswolken in der Tropopausen Region untersucht werden. Dabei soll das in der ersten Phase von MS-GWaves entwickelte WKB-Modell durch Wolkenphysik erweitert werden und dann zur Untersuchung der Wechselwirkung Wellen-Eiswolken benutzt werden. Zusätzlich werden schwerewelleninduzierte Eiswolken mit Hilfe eines Large Eddy Simulation (LES) Modells untersucht. Mögliche Rückkopplungen der Eiswolken auf die Tropopausen Dynamik durch diabatische Effekte werden ebenfalls untersucht. Die Strahlungseffekt der simulierten Eiswolken (WKB Modell oder LES) wird mit Hilfe eines Strahlungstransportmodells abgeschätzt. Damit wird es möglich sein, den Einfluss der Schwerewellen auf Eiswolken und deren Strahlungsbilanz zu untersuchen, mögliche Wechselwirkungen mit der Tropopause abzuschätzen, und genauere Abschätzungen für die Energiebilanz der schwerewelleninduzierten Eiswolken anzugeben.
In diesem Projekt sollen gemessene spektrale aktinische UV/VIS-Strahlungsflussdichten von sechs HALO-Missionen verwendet werden, um Strahlungstransportmodell-Vorhersagen zu überprüfen, die auf der Grundlage von Wolkeneigenschaften aus Satellitenbeobachtungen durchgeführt werden. Fünf der HALO-Missionen wurden bereits durchgeführt: TECHNO (2010), NARVAL-I (2014), OMO (2015), EMERGE (2017/2018) und CAFE-Africa (2018), mit einer Gesamtzahl von etwa 75 Forschungsflügen. Zudem sollen die Daten von CAFE-Brazil (2020) in die Auswertung einfließen. Der Hauptzweck der Messungen der aktinischen Strahlungsflussdichten ist die anschließende Berechnung von Photolysefrequenzen, die wichtige Größen in der Photochemie darstellen. Die HALO-Messungen bieten eine seltene Gelegenheit satelliten-gestützte Strahlungstransportmodell-Vorhersagen von Photolysefrequenzen zu überprüfen, da sie hochaufgelöste Stichproben aus verschiedenen Höhen und global verteilten Einsatzgebieten liefern. Zudem wurden während TECHNO, NARVAL und OMO durch einen Missionspartner spektrale Strahldichtemessungen in Nadir-Richtung durchgeführt. Diese Messungen umfassen den gesamten solaren Spektralbereich und bieten daher unabhängige lokale Informationen über Wolken unter dem Flugzeug, was die Interpretation und korrekte Anwendung der verfügbaren Wolkeneigenschaften erleichtern wird. Das Hauptziel des Projektes ist es herauszufinden, ob gemessene und durch ein Strahlungstransportmodell vorhergesagte Photolysefrequenzen durch den Einsatz der Satellitendaten in akzeptable Übereinstimmung gebracht werden können. Sollte dies gelingen, dann könnten auf der Grundlage satellitengestützter Wolkeninformationen nutzer-definierte 3D Felder von Photolysefrequenzen berechnet werden. Diese Felder können genutzt werden, um Vorhersagen von Chemie-Transportmodellen zu überprüfen, oder sie können in zukünftigen Anwendungen direkt in diese Modelle einfließen. Eine entsprechende Fallstudie soll im Rahmen dieses Projektes durchgeführt werden. Davon würden auch zukünftige HALO-Missionen und deren wissenschaftliche Interpretationen profitieren.
Das "Non-Target Screening im Rheineinzugsgebiet" ist eine Initiative, deren Ziel es ist, die Non-Target Screening (NTS) Methodik zwischen den Umweltüberwachungsbehörden im Rheineinzugsgebiet zu harmonisieren. Das Ziel dieser Harmonisierung ist es, eine hohe Vergleichbarkeit der NTS-Daten aus verschiedenen Laboren zu erreichen, um neu auftretende Schadstoffe über die Überwachungsstationen entlang des Rheins und seiner Nebenflüsse hinweg zu detektieren und zu verfolgen. Das Projekt wird von der Internationalen Kommission zum Schutz des Rheins koordiniert und umfasst derzeit Institutionen aus fünf europäischen Ländern. Ein Vorgängerprojekt, genannt "Rhein-Projekt NTS", lief von 2021 bis 2024 und wurde von der Europäischen Union über das LIFE-Programm finanziert. Während dieser frühen Phase wurde eine Plattform für die schnelle, automatisierte, zentralisierte Auswertung und Speicherung von NTS-Daten entwickelt. Diese Plattform wird als NTS-Tool bezeichnet und wird von der deutschen Landesbehörde IT Baden-Württemberg gehostet. Das NTS-Tool umfasst derzeit eine harmonisierte Analysemethode auf Basis der Flüssigchromatographie gekoppelt mit hochauflösender Massenspektrometrie (LC-HRMS), IT-Infrastruktur (Cloud, Terminalserver), die Software enviMass zur Auswertung von NTS-Daten, Qualitätskontrollmaßnahmen basierend auf isotopenmarkierten Standardverbindungen sowie das Datenaggregierungs- und Visualisierungstool (DAV-Tool). Das DAV-Tool ermöglicht es Laborpersonal, nach neuartigen Schadstoffen in allen beteiligten Überwachungsstationen zu suchen. Das NTS-Tool wird im Rahmen des Internationalen Warn- und Alarmplans Rhein (IWAP Rhein) für Warnzwecke genutzt, da die zentrale Datenauswertung es ermöglicht, Schadstoffe schnell zu identifizieren, sodass geeignete Maßnahmen ergriffen werden können, um die öffentliche Gesundheit und die Umwelt zu schützen. Ein weiteres Ziel des Projekts ist der Wissenstransfer über bekannte und unbekannte neuartige Schadstoffe an Expertengruppen und Trinkwasserversorger im Rheineinzugsgebiet. Die Ergebnisse, die mit dem NTS-Tool gewonnen werden, sollen zur Überwachung der im "Rhein 2040"-Programm formulierten Ziele beitragen, einschließlich des 30%-Reduktionsziels für Mikroverunreinigungen, den Zielen des "Null-Schadstoff-Aktionsplans" der EU sowie den individuellen Strategien der Staaten im Rheineinzugsgebiet. Das Rheinüberwachungsprogramm und das Programm „Rhein 2040“ stützen sich auf die NTS-Methode, um neu auftretende chemische Substanzen zu identifizieren.
Leuchtende Nachtwolken (NLCs, von engl. Noctilucent clouds) sind optisch dünne Wassereiswolken, die nahe der polaren Sommermesopause bei geographischen Breiten polwärts von etwa 50 Grad auftreten. NLCs wurden in den vergangenen Jahrzehnten intensiv untersucht, insbesondere aufgrund ihrer Rolle als Indikatoren der globalen Veränderung. Langzeitsatellitenmessungen der NLCs mit Hilfe der SBUV/2 Instrumente auf Nimbus-7 und der NOAA-Satellitenreihe zeigen eine signifikante Zunahme der NLC Albedo (DeLand et al., 2007) sowie der NLC Häufigkeit (Shettle et al., 2009). Dieser langfristige Trend wurde durch eine Studie von Stevens et al. (2007) in Frage gestellt, in der die Langzeittrends in SBUV/2 NLC Albedo und der NLC Eismasse bei einer konstanten Lokalzeit untersucht wurden. Erstaunlicherweise führte die ausschließliche Berücksichtigung von Messungen bei konstanter Lokalzeit dazu, dass der Langzeittrend in der NLC Albedo praktisch vollständig verschwand. Diese Ergebnisse suggerieren, dass die veränderlichen Lokalzeiten, die mit der langsamen Veränderung der Orbitparameter der NOAA Satelliten verbunden sind, den scheinbaren Langzeittrend in NLC Albedo und NLC Häufigkeiten in früheren Studien verursachen. Dieser Sachverhalt ist noch immer nicht verstanden, obwohl die Frage nach den tatsächlichen Langzeitvariationen in NLCs von entscheidender Bedeutung für das wissenschaftliche Verständnis des Klimawandels in der mittleren Atmosphäre ist. Das wissenschaftliche Hauptziel des hier vorgeschlagenen Projekts ist es die Ursachen für die oben skizzierten Diskrepanzen zwischen den verschiedenen Analysen der SBUV/2 Daten zu untersuchen, und festzustellen, ob NLC-Parameter einer Langzeitvariation unterliegen oder nicht. Zu diesem Zweck sollen Messungen der europäischen Nadir-Beobachtungsinstrumente GOME und SCIAMACHY zur Bestimmung von NLCs verwendet werden. Nadir-Messungen dieser Satelliteninstrumente sind hervorragend geeignet, um diese wissenschaftliche Fragestellung zu untersuchen, weil die Satelliten sich in Sonnen-synchronen Erdumlaufbahnen befinden, und somit Messungen bei einer bestimmten geographischen Breite stets zur selben Lokalzeit durchführt werden. Da die GOME und SCIAMACHY Nadir-Messungen bisher nicht zur Untersuchung von NLCs verwendet wurden, soll im Rahmen dieses Projekts ein NLC Auswertealgorithmus implementiert und auf den gesamten GOME und SCIAMACHY Datensatz angewandt werden. Die zu bestimmenden NLC Parameter umfassen NLC Albedo, NLC Häufigkeit sowie NLC Eismasse. Die abgeleiteten NLC Datenprodukte werden verwendet, und Sonnenzyklusvariationen und Langzeittrends in NLCs zu quantifizieren, sowie zur Untersuchung der Frage, ob die Langzeittrends in SBUV/2 NLC Messungen durch die veränderlichen Lokalzeiten dieser Satellitenmessungen beeinflusst oder gar maßgeblich verursacht werden.
Die Anzahl der verfügbaren Wolkenkondensationskerne (CCN) beeinflusst maßgeblich die mikrophysikalischen Wolkeneigenschaften, wie z.B. die Wolkentropfenanzahlkonzentration (CDNC) und deren Größenverteilung. CDNC und die Tropfengröße steuern sowohl die Strahlungseigenschaften als auch die Lebensdauer von Wolken. Dies wirkt sich komplex auf die Energiebilanz der Erde aus. Aktuelle Klimamodelle basieren häufig auf Annahmen über CCN Anzahlkonzentrationen und andere CCN bezogene Eigenschaften (z.B. Hygroskopizität), da für viele Regionen auf der Erde repräsentative Daten fehlen. Wenn vorhanden, handelt es sich bei diesen CCN Daten um bodengebundene Messungen, welche somit nicht - mit Ausnahme von Bergstationen - in der für Wolkenbildungsprozesse relevanten Höhe durchgeführt wurden. Für die Karibikregion wurde gezeigt, dass die bodengebundenen CCN Messungen für die gesamte marine Grenzschicht repräsentativ zu sein scheinen also auch für die Wolkenbildungsregionen. Im hier vorgeschlagenen Projekt wollen wir überprüfen, ob bodengebundene CCN Messungen auch in anderen Erdregionen repräsentativ sind für die CCN Anzahl in der Wolkenbildungsregion, und wenn ja, unter welchen Bedingungen. Dies würde die Anwendung von CCN Daten in Modellen stark vereinfachen. Dazu wird die Gültigkeit der Beobachtungen in der Karibik, in zwei gegensätzlichen Umgebungen getestet werden, einmal in einer marinen und einmal in einer kontinentalen Umgebung. Die Messkampagne zu marinen CCN soll auf den Azoren (Portugal) durchgeführt werden. Wir werden kontinuierlich verfügbare CCN Daten von der Azoren Eastern Nordatlantik (ENA) Station auf der Insel La Graciosa (auf Meereshöhe) mit Daten von der Bergstation Pico (Pico Island, 2225 m ü.d.M.) kombinieren. Ergänzend werden CCN und CDNC Messungen auf der Helikopter-Messplattform (ACTOS) durchgeführt, um die vertikale Lücke zwischen den Meeresspiegel- und Bergmessungen zu schließen. Die kontinentalen bodengebundenen CCN Messungen werden kontinuierlich an der ACTRIS Station Melpitz durchgeführt. Die vertikale CCN und CDNC Verteilung wird in Melpitz mit Hilfe eines Ballons in mehreren einwöchigen Kampagnen einmal pro Jahreszeit gemessen werden. Darüber hinaus werden wir mit Hilfe der Aerosol-Wolken-Wechselwirkungsmetrik (ACI) die in der Wolke in-situ gemessen CCN Eigenschaften (das heißt Anzahl und Hygroskopizität) mit den CDNC quantitativ verbinden. Es wird außerdem eine Sensitivitätsstudie mit einem Cloud-Parcel Model durchgeführt, welches durch die realen Messungen in der Atmosphäre angetrieben werden wird. Dies wird einen Einblick in das Übersättigungsregime von frisch gebildeten Wolken gewähren.Die CCN Daten selbst, die Erkenntnisse zu CCN Eigenschaften und ihrer vertikalen Verteilung sowie die quantitative Verbindung zwischen CCN und CDNC werden im Hinblick auf das Verständnis und die Modellierung der Wolkentropfenaktivierung sowie der mikrophysikalischen Wolkeneigenschaften von außerordentlichem Wert sein.
Abweichend von konventionellen Standardverfahren zur Regelung von Wärmeerzeuger sollen in dem Projekt eine Vielzahl von internen und externen Eingangsgrößen zur Regelung verwendet werden. Hierbei handelt es sich unter anderem um Wetterdaten, Strompreise, Stromerzeugung und Korrelationsgrößen für die Belegung. In die Entscheidungsfindung zur Regelung fließen nicht nur aktuelle Zustandsgrößen ein, sondern auch zukünftige Werte. Es erfolgt somit eine prädiktive und vorausschauende Regelung anstelle einer reaktiven Standardregelung. Für solch eine Optimierungsaufgabe mit einer Vielzahl an Eingangsgrößen und einem längeren Betrachtungshorizont eigenen sich Methoden des maschinellen Lernens wie z.B. dem Reinforcement Learning. Der Vorteil dieser Methode ist eine bedarfsgenaue und wirtschaftliche Wärmebereitstellung. Mit Hilfe von Simulationsmodellen kann eine Vielzahl von Szenarien nachgebildet und als Trainingsdaten verwendet werden. Ziel des Forschungsprojektes ist es, die Optimierung von sektorübergreifenden Energiesystemen zu automatisieren und mit Hilfe von maschinellem Lernen und Metadaten die Anlagenparameter kontinuierlich anzupassen. Durch Transfer Learning können Messdaten anderer Gebäude als Trainingsdaten verwendet werden. Der Heizenergiebedarf wird mit Hilfe von neuronalen Netzen prognostiziert. Die entwickelten Prognose- und Regelungsmodelle werden in Kombination mit der Kommunikationsschnittstelle bei mehreren Gebäuden angewendet. Hierdurch sollen Generalisierungsmöglichkeiten gefunden werden, durch die das Trainieren bei neuen Gebäuden schneller erfolgen kann. Das Alleinstellungsmerkmal der Projektidee ist die Symbiose der Algorithmenentwicklung und ihre unmittelbare Validierung im Praxiskontext. Der Arbeitsschwerpunkt für Green Fusion liegt hierbei in der Entwicklung einer modularen Simulationsbibliothek des Energiesystems im Gebäude sowie der Anbindung der Objekte an die Kommunikationsschnittstelle durch die Cloud.
Die Bildung neuer Partikel und ihr anschließendes Wachstum in der Troposphäre sind wichtige Prozesse, die die Zusammensetzung der Atmosphäre und den globalen Klimawandel beeinflussen. Nach der Entstehung der Nanopartikel durch Keimbildung wird ihr Wachstum von organischen Molekülen bestimmt. Zurzeit wird die Bildung der extrem geringflüchtigen Verbindungen, die für das Wachstum von Nanopartikeln benötigt werden, ausschließlich auf Basis von Gasphasenchemie diskutiert. Die Partikelembryonen selbst bieten jedoch eine einzigartige nanoskalige Umgebung, die chemische Reaktionen innerhalb der neu gebildeten kondensierten Phase beeinflussen können. Eine physikalisch-chemische Besonderheit von Nanometerpartikeln ist der zunehmende Innendruck (Laplace pressure). Da bindungsbildende chemische Reaktionen (z. B. Oligomerisierung) bei höheren Drücken begünstigt werden, gewinnen solche Reaktionen in kleinen Partikeln an Bedeutung. Daher könnten Partikelgrößen-abhängige chemische Reaktionen eine entscheidende Rolle im Lebenszyklus von atmosphärischen Aerosolen spielen, indem sie die Lücke zwischen der anfänglichen Bildung von Partikelembryonen und ihrem Wachstum in Größen schließen, in denen ihre Überlebenswahrscheinlichkeit größer wird und sie schließlich als Wolkenkondensationskeime dienen können. Obwohl motiviert durch atmosphärenchemische Fragestellungen, kann das erarbeitete Wissen über größenabhängige chemische Reaktionen auch zu einem besseren Verständnis von Gleichgewichtsreaktionen in organischen Nanoreaktoren führen sowie - in einem sehr allgemeinen Sinn - ebenfalls Beiträge zum Verständnis der Entstehung des Lebens liefern.
In Wüstenökosystemen wird die zeitliche Dynamik durch Nass-Trocken-Zyklen bestimmt, und diese werden durch den Klimawandel zunehmend gestört. Niederschläge in Wüstenökosystemen lösen einen unmittelbaren CO2-Anstieg aus, verbunden mit erheblichen Emissionen von Petrichor, dem "Geruch von Regen". Dieser erdige Geruch setzt sich aus verschiedenen flüchtigen organischen Verbindungen (VOC) zusammen, die mit dem Wind über große Entfernungen transportiert werden. Die Wassertröpfchen, die mit trockenen Böden in Berührung kommen, setzen zuvor gebundene VOCs frei und regen Bakterien und Pilze zur Neuproduktion von VOCs an. Sechzig Jahre nach der ersten Beschreibung von Petrichor ist immer noch wenig über seine Rolle in der Bodenökologie und seine Bedeutung für die Atmosphärenchemie bekannt.Biotische Interaktionen zwischen Mitgliedern mikrobieller Gemeinschaften im Boden erfolgen durch den Austausch von Signalmolekülen. Flüchtige Signale wirken auf einer größeren räumlichen Skala als lösliche Verbindungen und werden zunehmend als entscheidende Infochemikalien zur Vermittlung von intra- und interspezifischen Interaktionen zwischen Bodenmikrobiota anerkannt. Dennoch ist wenig über die spezifischen Funktionen von VOCs und ihre Rolle bei der Vermittlung von Wechselwirkungen zwischen Organismen bekannt, insbesondere in Trockengebieten.Die Emissionen von Petrichor aus Trockengebieten wie der Negev-Wüste (Israel) werden sich in naher Zukunft verändern, da die Niederschlagsmenge bis 2050 voraussichtlich um ~40 % zunehmen wird. Biogene flüchtige organische Verbindungen (VOC) - insbesondere Terpenoide und Benzoide - sind als wesentliche Akteure der Atmosphärenchemie bekannt und beeinflussen das Klima durch Wolkenbildung und die Entstehung sekundärer organischer Aerosole die Strahlungsenergie absorbieren und streuen. Mikrobielle Bodengemeinschaften dominieren die Wüstenökosysteme, die sich über 20 % der Erdoberfläche erstrecken. Daher ist es dringend erforderlich, die Rolle der mikrobiellen Gemeinschaften im Wüstenboden für die Chemie der Atmosphäre zu untersuchen. Unser Ziel ist es, die Quellen, Regulierungsmechanismen und Kontrollfaktoren der VOC-Emissionen in Wüstenökosystemen zu verstehen, was für die Erstellung umfassender globaler Klimaprojektionsmodelle von größter Bedeutung ist. Zu diesem Zweck wollen wir Veränderungen in der Petrichor-Zusammensetzung entlang eines Trockenheitsgradienten in der Negev-Wüste (Israel) quantifizieren und charakterisieren, die gesamte aktive mikrobielle Gemeinschaft (Eukaryonten, Prokaryonten, Archaeen) nach Niederschlagsereignissen in den Biokrusten der Wüste und in tieferen Bodenschichten identifizieren, mit Hilfe von Netzwerkanalysen Kandidaten für die Produktion von und die Reaktion auf VOC ermitteln und die Rolle der VOC durch Experimente mit mikrobiellen Isolaten und durch die Anwendung von Inhibitoren der wichtigsten Petrichor-VOC in Böden verifizieren und die globalen Auswirkungen der Petrichor-Emissionen hochskalieren.
Im Rahmen des Projekts soll aus bodengebundenen Wolkenseitenmessungen der reflektierten Strahlung mittels eines abbildenden Spektrometersystems von tropischer hochreichender Konvektion auf das Vertikalprofil der mikrophysikalischen Eigenschaften der Wolke geschlossen werden. Damit soll die vertikale Entwicklung von hochreichender Konvektion, die eine wesentliche klimarelevante Rolle spielt, unter Berücksichtigung des Einflusses von Aerosolpartikeln und von thermodynamischen Bedingungen auf das Tropfenwachstum charakterisiert werden. Die geplanten Messungen sollen auf einem 320 m hohen Messturm (ATTO: Amazonian Tall Tower Observatory), der kürzlich im brasilianischen Regenwald errichtet wurde, stattfinden. ATTO ist mit Messgeräten ausgestattet, die meteorologische, chemische und Aerosolparameter liefern. Die Messregion bietet ideale Beobachtungsbedingungen mit klar definierten Jahreszeiten (Regen- und Trockenzeit), täglicher Konvektion und variablen Aerosolbedingungen. Aus den Messungen eines neuen abbildenden Spektrometersystems, SPIRAS (SPectral Imaging Radiation System) sollen Vertikalprofile der thermodynamischen Phase und der Partikelgröße mit hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung und mit Hilfe von adaptierten Verfahren unter Verwendung von dreidimensionalen Strahlungstransportsimulationen abgeleitet werden. Damit sollen vertikale Bereiche, die das Tropfenwachstum beschreiben (Diffusion, Koaleszenz, Mischphasenbereich und Vereisung), identifiziert werden. Zusätzliche Messungen einer Infrarotkamera und eines scannenden Depolarisations-Lidars werden für die Höhen- und Temperaturbestimmung der beobachteten Wolkenelemente herangezogen. Zusätzlich werden die Polarisationsmessungen des Lidars zur Bestimmung der thermodynamischen Phase verwendet, um den wichtigen Phasenübergang zu identifizieren. Mit Hilfe der gewonnenen Daten werden außerdem Annahmen (Effektivradius als konservative Wolkeneigenschaft) wie sie von Ableitungsverfahren zur Bestimmung von mikrophysikalischen Wolkenprofilen aus Satellitenmessungen gemacht werden, überprüft.
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