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GTS Bulletin: ISND88 AMDN - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISND88 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)

Entwicklung einer selbstopt. Regelung zum effizienten und netzdienlichen Betrieb von (regenerativen) Energiesystemen unter Verwendung von maschinellem Lernen

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.

Master tracks in different resolutions during POLAR 5 campaign P5-256_COMPEX-EC_2025

Raw data acquired by GPS1 position sensors on board research aircraft Polar 5 during the campaign P5-256_COMPEX-EC_2025 were processed to receive a validated master track which can be used as reference of further expedition data. Novatel FlexPak6 GPS receiver was used as navigation sensors during the campaign. Data were downloaded from AWI Datamanagement System (https://dms.awi.de) with a resolution of 1 sec. Processed data are provided as a master track with 1 sec resolution and a generalized track with a reduced set of the most significant positions of the master track. A detailed report on processing is also available for each flight.

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: FTDL31 EDZO - Forecast (details are described in the abstract)

The FTDL31 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FT): Aerodrome (VT >= 12 hours) A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: EDDF;FRANKFURT AM MAIN INT ;EDDH;HAMBURG ;EDDK;COLOGNE BONN ;EDDL;DUESSELDORF INT ;EDDM;MUNICH INT ;EDZO;)

GTS Bulletin: ISND04 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISND04 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. 0100, 0200, 0400, 0500, ... UTC) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10022;Leck;10028;Sankt Peter-Ording;10042;Schönhagen (Ostseebad);10093;Putbus;10097;Greifswalder Oie;10129;Bremerhaven;10130;Elpersbüttel;10139;Bremervörde;10142;Itzehoe;10146;Quickborn;10150;Dörnick;10152;Pelzerhaken;10156;Lübeck-Blankensee;) (Remarks from Volume-C: SYNOP)

GTS Bulletin: ISMD01 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISMD01 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISM): Main synoptic observations from fixed land stations 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)

Entwicklung von tropischer hochreichender Konvektion abgeleitet aus bodengebundenen abbildenden Spektroradiometermessungen

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.

Phosphor Speziation in Mineral Staub und Marineaerosol Partikeln

Makronährstoffe, wie Phosphor, sind wichtig für das Wachstum von Meeresmikroorganismen, wie Phytoplankton. Diese sind sehr bedeutsam für die marine Nährstoffkette und Biologie. Verschiedene Phytoplanktonarten emittieren klimarelvante organische Verbindungen, z.B. DMS, welches in der Atmosphäre zu Schwefelsäure oxidiert wird und anschließend zur Bildung neuer Aerosolpartikel beiträgt. Diese können weiterhin als potentielle Wolkenkondensaktionskeime dienen. Informationen über die Verfügbarkeit von Phosphor für diese Mikroorganismen sind somit essentiell für ein besseres Verständnis der Ozean-Atmosphären-Wechselwirkung. Der Haupteintrag von Phosphor in den offenen Ozean erfolgt vorwiegend über atmosphärische Deposition. Informationen über atmosphärische Phosphorkonzentrationen, die Bioverfügbarkeit und Quellen sind notwendig, um den Verbleib in den Ozeanen zu verstehen. Dabei werden vor allem in den Regionen des tropischen Nord- und Südost-Atlantik immer noch Daten benötigt. Die wenigen verfügbaren Daten basieren zumeist auf kurzzeitigen Schiffsmessungen, die in ihrer Anwendung auf langfristige Prognosen und jahreszeitlichen Zyklen sehr begrenzt sind. Um das Verständnis über die Phosphorverfügbarkeit, -quellen, und -bioverfügbarkeit in diesen ozeanischen Gebieten zu verbessern, sollen größenaufgelöste Langzeitmessungen zur Bestimmung des Phosphorgehalts von Aerosolpartikeln durchgeführt werden. Weiterhin werden analytische Methoden entwickelt und optimiert (basierend auf der Kombination von drei Techniken). Diese sollen eine empfindliche Bestimmung von löslichem als auch dem Gesamtphosphor in feinen Partikeln ermöglichen, aufgrund der geringen Aerosolmasse in dieser Größenfraktion. Die ermittelten Daten werden benutzt, um wichtige Quellen des Phosphors in diesen Regionen zu charakterisieren, die Rolle von unterschiedlichen Quellen wie Mineralstaub, Biomassenverbrennung, sowie anthropogenen Verbrennungsaerosols auf die Speziation (organische und anorganische Zusammensetzung), Löslichkeit und atmosphärische Prozessierung des Phosphors, sowie ihre saisonale Variabilität zu untersuchen. Darüber hinaus soll eine regionale Staubmodellsimulation angewendet werden, um den Aerosoltransport und die Staupdeposition in diesen Regionen besser zu beschreiben. Die Ergebnisse sind wichtig für kombinierte Modelle zur Ozean-Atmosphäre Wechselwirkung und das Verständnis der wichtigsten Faktoren, die den Verbleib von atmosphärischem Phosphor im Ozean beeinflussen.

Sonderforschungsbereich Transregio 172 (SFB TRR): Arktische Verstärkung: Klimarelevante Atmosphären- und Oberflächenprozesse und Rückkopplungsmechanismen (AC)3, Teilprojekt A01: Arktische Aerosol-, Wolken- und Strahlungseigenschaften von bodengebundenen Beobachtungen und Modellen

Wolkenbeobachtungen werden mit Aerosolmessungen auf dem Forschungsschiff (FS) Polarstern und einer Eisstation synchronisiert um den direkten und indirekten Aerosoleffekt zu identifizieren und zu quantifizieren. Diese werden mit dem Zustand der Atmosphäre in Zusammenhang mit deren Strahlungsflüssen am Boden in Verbindung gebracht. Strahlungsschließungsstudien werden durchgeführt um die fernerkundeten Aerosol- und Wolkeneigenschaften mit den in-situ Messungen der Bodenstrahlungsflüsse zu verbinden

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