The ISID08 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISI): Intermediate synoptic observations from fixed land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10564;Schleiz;10565;Osterfeld;10569;Plauen;10574;Carlsfeld;10577;Chemnitz;10579;Marienberg;10582;Zinnwald-Georgenfeld;10591;Lichtenhain-Mittelndorf;10615;Deuselbach;10628;Geisenheim;10635;Kleiner Feldberg/Taunus;10646;Neuhütten/Spessart;10648;Michelstadt-Vielbrunn;10658;Kissingen, Bad;10671;Lautertal-Oberlauter;10686;Wunsiedel-Schönbrunn;10704;Berus;10706;Tholey;10724;Weinbiet;10733;Waibstadt;10736;Mühlacker;10739;Stuttgart (Schnarrenberg);10747;Kaisersbach-Cronhütte;) (Remarks from Volume-C: SYNOP)
Zahlreiche Prozesse sind an der Entwicklung von Wolkensystemen unter leicht unterkühlten Bedingungen bis zu -10°C beteiligt. Das Zusammenspiel von Thermodynamik, Wasserdampf und Aerosolpartikeln steuert die Verteilung von Flüssigwasser und Eis, die Niederschlagsbildung und die Strahlungseigenschaften. Das Projekt PolarCAP zielt darauf ab, die komplexen Zusammenhänge aufzulösen, indem die Entwicklung der Eisphase unter leicht unterkühlten Bedingungen in einer thermodynamisch und aerosol-kontrollierten natürlichen Umgebung mittels Radarpolarimetrie und Spectral-Bin Modellierung untersucht wird. Zielobjekt der Studie sind flüssigwasserdominierte, unterkühlte stratiforme Wolken, die sich im Winter häufig im Temperaturbereich von -10 bis 0°C über dem Schweizer Plateau bilden. Im Rahmen des externen ERC-Forschungsprojekts CLOUDLAB werden Drohnen eingesetzt, um diese Wolken mit definierten Mengen verschiedener Arten von eisnukleierenden Partikeln, wie Silberjodid oder Snowmax, zu impfen. Die anschließend gebildete Eisphase und die Auflösung der Flüssigphase werden im Rahmen von CLOUDLAB mit Hilfe von In-situ-Messungen und einem Standardsatz von Fernerkundungsinstrumenten wie Lidar und LDR-Wolkenradar charakterisiert. Konkretes Ziel von CLOUDLAB ist, die 1- und 2-Momenten-Parametrisierungen der Eisphase des Wettervorhersagemodells ICON zu verbessern. PolarCAP wird mit dem CLOUDLAB-Projekt zusammenarbeiten, um diesen einzigartigen Datensatz durch die Anwendung modernster polarimetrischer Radar- und Lidar-basierter Fernerkundungstechniken zur Bestimmung der mikrophysikalischen Eigenschaften von Wolken sowie durch die Anwendung wolkenauflösender Spektral-Bin Modellierung zu verbessern und zu nutzen. Synergistische, mehrwellenlängen- und polarimetrische bodengebundene Fernerkundung mit scannendem Radar und Lidar wird eingesetzt, um den Übergang von unterkühlten flüssigen stratiformen Wolken in Mischphasenwolken zu beobachten. Begleitet von wolkenauflösenden Modellsimulationen und Radar-Forward-Operatoren wird PolarCAP die Entwicklung und die beteiligten mikrophysikalischen Prozesse zwischen -10 und 0°C erfassen. Die kombinierten Beobachtungen werden neue Erkenntnisse über das Zusammenspiel von Kontakt- und Immersionsgefrieren, sekundärer Eisbildung und Eisvervielfachung liefern, indem Wolken in verschiedenen Temperaturregimen untersucht werden, von denen angenommen wird, dass sie entweder von spezifischen Eisphasenprozessen beeinflusst bzw. unbeeinflusst sind. PolarCAP wird das derzeitige Verständnis wolkenmikrophysikalischer Prozesse und deren Darstellung in atmosphärischen Modellen herausfordern und die wolkenauflösende Modellierung und deren Kopplung an Radarvorwärtsoperatoren vorantreiben. Insgesamt wird PolarCAP Fortschritte in unseren Fähigkeiten erzielen, die Effizienz verschiedener eisbildender Substanzen besser einschätzen zu können und die Zeitskalen von mikrophysikalischen Prozessen und dem Lebenszyklus von Stratusbewölkung zu verknüpfen.
Das aktuelle Klima der Erde verändert sich schneller, als von den meisten wissenschaftlichen Prognosen vorhergesagt wurde. Dabei erwärmen sich die Polargebiete schnellsten von allen Regionen der Erde. Die Polargebiete haben auch starke globale Auswirkungen auf das Erdklima und beeinflussen daher das Leben und die Lebensgrundlagen auf der ganzen Welt. Trotz der großen Fortschritte der Polarforschung der letzten Jahre gibt es nach wie vor schlecht verstandene Prozesse; einer davon ist die Aerosol-Wolke-Klima-Wechselwirkung, die daher auch nicht zufriedenstellend modelliert werden können. Wolken und deren Wechselwirkungen im Klimasystem sind eine der schwierigsten Komponenten bei der Modellierung, insbesondere in den Polarregionen, da es dort besonders schwierig ist, qualitativ hochwertige Messungen zu erhalten. Die Verfügbarkeit hochwertiger Messungen ist daher von entscheidender Bedeutung, um die zugrunde liegenden Prozesse zu verstehen und in Modelle integrieren zu können. Im ersten Teil des hier vorgeschlagenen Projekts schlagen wir, d.h. TROPOS, vor, die bestehenden Aerosolmessungen an der Neumayer III-Station um in-situ Wolkenkondensationskern- (CCN) und Eiskeim- (INP) Messungen zu erweitern für einen Zeitraum von fast zwei Jahren. Die erfassten Daten wie Anzahl der Konzentrationen, Hygroskopizität, INP-Gefrierspektren usw. werden mit meteorologischen Informationen (z.B. Rückwärtstrajektorien) und Informationen über die chemische Zusammensetzung der vorherrschenden Aerosolpartikel verknüpft, um Quellen für INP und CCN über den gesamten Jahreszyklus zu identifizieren. In einem optionalen dritten Jahr wollen wir die Ergebnisse der südlichen Hemisphäre mit den TROPOS-Langzeitmessungen des CCN und INP aus der Arktis (Villum Research Station) vergleichen, welche uns im Rahmen dieses Projekts von DFG-finanzierten TR 172, AC3, Projekt B04 zur Verfügung stehen werden. Ein Ergebnis des beantragten Projekts wird ein tieferes Verständnis dafür sein, welche Prozesse die CCN- und INP-Population in hohen Breiten dominieren. Die im Rahmen des vorliegenden Projekts gesammelten quantitativen Informationen über CCN und INP in hohen Breiten werden öffentlich zugänglich veröffentlicht, z.B. für die Evaluierung globaler Modelle und Satellitenretrievals.
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)
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.
Niederschlag ist eine wichtige, aber schlecht verstandene Komponente unseres Klimasystems. Die genauen Prozesse, durch die Eiskristalle, flüssiges Wasser, Wolkendynamik und Aerosolpartikel bei der Niederschlagsbildung zusammenwirken, sind nicht ausreichend verstanden. Da überall außer über den subtropischen Ozeanen der meiste Niederschlag in Wolken über die Eisphase gebildet wird, sind die Prozesse der Schneefallbildung nicht nur in den polaren, sondern auch in den mittleren Breiten von großer Bedeutung: Wachstum in übersättigter Luft führt zu unzähligen Kristallformen, die von Temperatur, Feuchtigkeit und deren turbulenten Schwankungen abhängen. Durch Aggregation verbinden sich einzelne Kristalle zu komplexen Schneeflocken. Bereifung beschreibt das Anfrieren kleiner Tröpfchen an den Eiskristallen, so dass diese schnell an Masse gewinnen. Dadurch ist die Form der Schneeteilchen - wenn sie beobachtet wird, bevor das Teilchen zu einem Regentropfen schmilzt - ein Fingerabdruck der vorherrschenden Prozesse während der Schneefallbildung. In EMPOS schlagen wir vor, diese Fingerabdrücke zu nutzen, um zu quantifizieren, wie die verschiedenen Prozesse der Schneefallbildung zu Masse oder Häufigkeit des Gesamtniederschlag beitragen. Zu diesem Zweck werden wir die Datenprodukte des innovativen Video In Situ Snowfall Sensors (VISSS) weiterentwickeln, um Riming und Aggregation während einer speziellen Messkampagne in Hyytiälä, Finnland, zu quantifizieren. Die Beobachtungen werden mit dem ICON-Modell verglichen, in welches das fortschrittliche P3 Mikrophysikschema (Predicted Particle Properties) mit einem neuartigen Ansatz zur Behandlung von bereiften Partikeln implementiert ist. Durch dieses kombinierte Beobachtungs- und Modellierungsprojekt wird es möglich zu quantifizieren, wie die einzelnen Wolkenprozesse an der Schneefallbildung beteiligt sind, und zwar in Bezug auf die Häufigkeit des Auftretens und die Gesamtschneemasse. Darüber hinaus werden wir diese Wolkenprozesse in Abhängigkeit von makrophysikalischen Wolkeneigenschaften wie Wolkentiefe und synoptischen Einflüssen analysieren. Auf der Grundlage von Vergleichen zwischen Modell und Beobachtungen, die sowohl mittels Fallstudien als auch für einen längeren Zeitraum durchgeführt werden, werden wir die Schneefallsimulation in ICON im Standard-Zweimomentenschema und im P3-Mikrophysikschema bewerten und verbessern.
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.
Nebel als meteorologisches Phänomen kann große Auswirkungen für die Wirtschaft, aber auch auf die persönliche Sicherheit haben, indem er die Sichtweite in der atmosphärischen Grenzschicht reduziert. Wirtschaftliche Verluste für den Luft-, See-, und Landvekehr als Folge von Nebel sind dabei vergleichbar zu Verlusten durch Winterstürme. Trotz der Fülle an Literatur über Nebel bleibt unser Verständnis der physikalischen Prozesse die zu Nebelbildung und seiner Mikrophysik beitragen unvollständig. Dies ist dadurch begründet, dass mehrere komplexe Prozesse, wie z.B. Strahlungsabkühlung, turbulentes Durchmischen und die mikrophysikalischen Prozesse nichtlinear miteinander interagieren. Zusätzlich verkomplizieren Bodenheterogenitäten bezüglich Vegetation und Bodeneigenschaften die Vorhersagbarkeit von Nebel. Die Fähigkeit von numerischen Wettervorhersagemodellen Nebel vorherzusagen ist in Folge dessen noch dürftig. In diesem Projekt werden hochaufgelöste Grobstruktursimulationen (Large-Eddy Simulationen, LES) verwendet um den Effekt von Turbulenz auf nächtliche Strahlungsnebel zu untersuchen. Das LES Modell PALM wird dazu mit einer sehr hohen Auflösung von etwa 1 m verwendet. Dabei werden in den LES sowohl ein Euler'sches Bulk Wolkenphysikschema, als auch ein Lagrange'sches Partikelmodell, welches die explizite Behandlung von Aerosolen und Nebeltropfen erlaubt, verwendet. Dieser innovative Ansatz erlaubt die Nebeltropfen-Turbulenz-Interaktion zum ersten Mal mit LES zu untersuchen. Das Ziel dieser Studie ist es, einen umfassenden Überblick über die Schlüsselparameter zu erhalten, welche den Lebenszyklus sowie die dreidimensionale Makro- und Mikrostruktur von Strahlungsnebel bestimmen. Weiterhin wird der Effekt von nächtlichem Strahlungsnebel auf die morgendliche Übergangszeit und die Grenzschicht am Tag untersucht. Der Effekt von Bodenheterogenitäten auf nächtlichen Strahlungsnebel wird mit Hilfe von aufgeprägten regelmäßigen idealisierten und unregelmäßigen beobachteten Bodenheterogenitäten in den LES untersucht. Die LES Daten werden anhand von Messdaten der meteorologischen Messstandorte in Cabauw (Niederlande) und Lindenberg (Deutschland) validiert und mit Simulationsdaten des eindimensionalen Grenzschicht- und Nebelvorhersagemodells PAFOG (Universität Bonn) verglichen.
Wolken und Aerosole beeinflussen den Energiehaushalt und den Wasserkreislauf der Erde. Die Wolkenphase – ob eine Wolke aus Wassertröpfchen oder Eispartikeln besteht – beeinflusst den Strahlungseffekt der Wolken, da Wolkentröpfchen zahlreicher und kleiner sind als Eispartikel und daher mehr Sonnenstrahlung reflektieren.Durch die Erwärmung der Erde und der Atmosphäre durch den Klimawandel werden in Mischphasewolken (die aus Wassertröpfchen und Eispartikel bestehen können) Eispartikel teilweise durch Wassertröpfchen ersetzt und die Wolkenalbedo nimmt zu. Das führt zu einer negativen Rückkopplung, der sogenannten Wolkenphasenrückkopplung. Die Stärke dieser Rückkopplung hängt in Klimamodellen von der Repräsentation der Eisnukleation ab. Es wird immer deutlicher, dass die Schwankungsbreite von Klimaprojektionen (+1,8 bis +6,5 K) in der neuen Generation von Klimamodellen stark von der simulierten Wolkenphasenrückkopplung abhängt. Der gesellschaftliche Nutzen einer Verbesserung der Genauigkeit von Klimaprojektionen wird auf über 10 Millionen Millionen US-Dollar geschätzt. Eine bessere Darstellung der Eisbildung im Mischphasenregime in Klimamodellen ist deshalb dringend erforderlich.Aerosole können als Eiskeime, die das Gefrieren von Tröpfchen bewirken, die Häufigkeit von Eiswolken erhöhen und die Wolkenbedeckung und den Wassergehalt verringern. Insbesondere Mineralstaub kontrolliert häufig die Eisbildung in Wolken.In früheren Studien habe ich wichtige Diskrepanzen bezüglich der staubgetriebenen Wolkenvereisung im ECHAM-HAM Klimamodell und Satellitenbeobachtungen identifiziert, die sehr wahrscheinlich auch in anderen Klimamodellen vorhanden sind. Um diese zu beheben, werde ich in ECHAM-HAM Eisprozesse implementieren, die für das staubgetriebene Gefrieren von Wolkentröpfchen relevant sind, aber derzeit noch fehlen: Erstens werde ich eine Nachverfolgung von Eiskeimen implementieren, insbesonders deren Entfernung durch Niederschlagsbildung nach dem Gefrieren von Wolkentröpfchen. Dies sollte die Überschätzung der staubgetriebenen Wolkenvereisung über dem Südpolarmeer im Modell verringern. Zweitens werde ich eine Kategorie für Staub-Eiskeime hinzufügen, die bei Temperaturen unter -35 °C voraktiviert werden. Dies soll zu einem verstärkten Gefrieren von Wolkentröpfchen in Mischphasenwolken führen, was die im Modell gefundene generelle Unterschätzung des staubgetriebenen Gefrierens von Tröpfchen erklären und reduzieren soll. Drittens werde ich das Recycling von Staub-Eiskeimen nach der Sublimation von Eiskristallen implementieren. Dies soll ebenfalls zu einer Verbesserung des Gefrierens von Tröpfchen führen und den im Modell beobachteten Bias zusammen mit den anderen neuen Prozessen beseitigen. Diese neuen Prozesse werden anhand weltraumgestützter Beobachtungen evaluiert und ihre Auswirkungen auf die Wolkenphasenrückkopplung und die Klimasensitivität werden untersucht werden.
Vulkanische Asche wurde vor kurzem als eines potenziellen Düngemittel für Ozeanoberfläche identifiziert worden. Jedoch werden die Prozesse, die Umwandlung von unlöslichen zu löslichen Eisen ermöglichen Fe-Verbindungen in der Asche wenig verstanden bisher. Diese Studie untersucht die vulkanische Wolke Kontrollen auf Asche Eisenlöslichkeit. Ich kombiniere Vulkanausbruch Spalte Modellierung mit hohen, mittleren und niedrigen Temperaturen chemische Reaktionen in Eruption Wolken, um besser einschränken Vulkanasche Eisen Mobilisierung unter Berücksichtigung der Wechselwirkung verschiedener Arten in einem Fest-Flüssig-Gas-System. Zuerst benutze ich ATHAM die Plum Dynamik und Mikrophysik lösen. Zweitens, entwickle ich eine Chemie und Thermodynamik Code, der die Umgebungsbedingungen (in-plume Temperatur, Druck, Feuchtigkeit usw.) bekommt von den ATHAM Ausgänge und simuliert die gas-ash/aerosol Interaktionen mit speziellem Fokus auf Eisen-Chemie. Dieses Modell basiert auf einer Reihe von gekoppelten Massenbilanzgleichungen für verschiedene Arten der Eruptionssäule. Begriffe, die in diesen Gleichungen basieren auf physikalisch-chemischen Wechselwirkungen von gasförmigen, flüssigen und festen Arten parametriert. Einige der wichtigsten Prozesse in dieser Studie nicht berücksichtigt sind: Gas-Scavenging durch Asche, Wasser und Eis, Auflösung von Asche in der flüssigen Phase und Eisen wässrigen Chemie. Eine Reihe von Laborexperimenten auf Asche wird auch als die Ergebnisse der Modellierung gegen echte Ascheproben und Beobachtung zu bewerten. Schließlich schlage ich die günstige vulkanischen Einstellung und in-plume Prozesse für Asche Eisen Mobilisierung.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1348 |
| Europa | 257 |
| Global | 1 |
| Kommune | 10 |
| Land | 387 |
| Weitere | 2 |
| Wirtschaft | 3 |
| Wissenschaft | 544 |
| Zivilgesellschaft | 3 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 6 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 969 |
| Hochwertiger Datensatz | 2 |
| Repositorium | 4 |
| Text | 4 |
| unbekannt | 374 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 3 |
| Offen | 982 |
| Unbekannt | 375 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 776 |
| Englisch | 771 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 3 |
| Datei | 5 |
| Dokument | 4 |
| Keine | 764 |
| Webseite | 589 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 774 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1115 |
| Luft | 1320 |
| Mensch und Umwelt | 1360 |
| Wasser | 735 |
| Weitere | 1356 |