Die Auswirkungen von Zirrus-Wolken auf die chemische Zusammensetzung der oberen Troposphäre und unteren Stratosphäre sind ein nur mit großen Unsicherheiten bekannter Faktor im globalen Klimawandel. Die Nukleation und das Wachstum von Eispartikeln in Zirren können die vertikale Umverteilung des wichtigsten Treibhausgases Wasserdampf (H2O) bewirken. Weiterhin sind Eispartikel in Zirren in der Lage, Salpetersäure (HNO3) und weitere Verbindungen aufzunehmen und vertikal umzuverteilen. Genaue Simulationen von Zirren und deren Auswirkungen auf die chemische Zusammensetzung der oberen Troposphäre und unteren Stratosphäre stellen eine Herausforderung für numerische Wettervorhersagemodelle und Chemie-Klima-Modelle dar. In dem vorgestellten Projekt sollen mittels Messungen des GLORIA-Spektrometers während der HALO-Mission (High Altitude and LOng range research aircraft) POLSTRACC/GW-LCYCLE/SALSA und Modell-Simulationen die Auswirkungen von Zirren auf die chemische Zusammensetzung der oberen Troposphäre und unteren Stratosphäre in hohen Breiten untersucht werden.
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 SISN01 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SI): Intermediate synoptic hour A1A2 (SN): Sweden (Remarks from Volume-C: NilReason)
The SISN30 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SI): Intermediate synoptic hour A1A2 (SN): Sweden (Remarks from Volume-C: NilReason)
Diese Daten stammen von den Stationen des DWD und rechtlich sowie qualitativ gleichgestellten Partnernetzen. Umfangreiche Stationsmetadaten (Stationsverlegungen, Instrumentenwechsel, Wechsel der Bezugszeit, Änderungen in den Algorithmen) werden beim Download mitgeliefert. Der Datensatz ist aufgeteilt in einen versionierten Teil mit abgeschlossener Qualitätsprüfung, im Verzeichnis ./historical/. Und einen sich kontinuierlich aktualisierenden Teil, für den die Qualitätsprüfung noch nicht abgeschlossen ist, im Verzeichnis ./recent/. In dem Ordner ./timeseries_overview/ stehen Angaben zu langen Zeitreihen zur Verfügung.
The SISN30 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SI): Intermediate synoptic hour A1A2 (SN): Sweden (Remarks from Volume-C: NilReason)
The FTRO31 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FT): Aerodrome (VT >= 12 hours) A1A2 (RO): Romania (The bulletin collects reports from stations: LRBS;BANEASA INT;LRCK;MIHAIL KOGALNICEANU INT;LROP;HENRI COANDA INT;LRSB;SIBIU INT ;LRTR;TIMISOARA TRAIAN VUIA;)
Passatwindkumuli spielen eine essentielle Rolle im Strahlungshaushalt der Erde und sind verantwortlich für bis zu 20 % des tropischen Niederschlags. Noch ist nicht bekannt, wie Passatwindkumuli auf die globale Erwärmung reagieren werden. Durch Niederschlag verändern sich Wolkeneigenschaften, aber auch die Grenzschichtstruktur und -dynamik. Aufgrund der Vielzahl der beteiligten Prozesse ist die Niederschlagsentwicklung in Modellen ist unsicher. Die Konfiguration der Simulationen und Wahl der Parameterisierung, wie das Autokonversionsschema, beeinflussen Niederschlagsfluss, Wolkenstruktur und â€Ìorganisation. Bisher konnten Vergleiche mit Beobachtungen noch nicht zur Reduktion der Unsicherheit des Autokonversionsschemas beitragen. Radarreflektivität, die mit Standardmethoden aus bodengebundenen Messungen abgeleitet wird, erkennt Niederschlag erst in einem fortgeschrittenen Stadium, was es schwierig macht, die verschiedenen, den Regen verursachenden Faktoren zu entflechten. Durch die Verdunstung des Niederschlags unterhalb der Wolkenunterkante (WUK) bestimmt dieser die Stärke der Coldpools und ist so bedeutend für die Organisation von Konvektion und somit die Klimasensitivität: Daher ist es essentiell Verdunstungsraten zu bestimmen und deren räumlich-zeitliche Variabilität zu verstehen. Zwar gibt es Parameterisierungen der Verdunstung unterhalb der WUK, allerdings sind diese von der Größe der Regentropfen abhängig, welche jedoch schlecht direkt zu beobachten ist.Ziel dieses Antrages ist die Bestimmung von Faktoren, welche die Niederschlagsformation in Passatwindkumuli beeinflussen. Dazu werden neuartige Radarbeobachtungen dieser Prozesse zur genaueren Beschreibung der Niederschlagsentwicklung in Grobstruktursimulationen (LES) herangezogen. Die räumlich-zeitliche Verdunstungsverteilung wird unterhalb der WUK in den Passatwindkumuli untersucht und treibende Faktoren identifiziert. Das Forschungsvorhaben ergänzt die bevorstehende EUREC4A (A Field Campaign to Elucidate the Couplings Between Clouds, Convection and Circulation) Kampagne und nutzt die langjährige Datenreihe des Barbados Cloud Observatory (BCO).Die synergetischen bodengebundenen Beobachtungen und der neue Ansatz, Niederschlag in Wolken mit Hilfe höherer Momente des Wolkenradardopplerspektrums zu bestimmen, werden erstmalig zur Beobachtungen von Passatwindkumuli und der Charakterisierung des Niederschlagslebenszyklus zu angewendet. Damit wird es möglich die Niederschlagsentwicklung in den hochauflösenden ICON-LEM und DHARMA-LES Modellen zu evaluieren. Für einen statistischen Vergleich der Simulationen und der Beobachtungen wird der Vorwärtsoperator PAMTRA verwendet, so dass im Beobachtungsraum untersucht werden kann, inwiefern die Modelle die beobachteten, mittleren Werte und Abhängigkeiten reproduzieren können und systematischen Fehler identifiziert werden. Damit trägt das Vorhaben zum Grand Challenge on Cloud Circulation and Climate Sensitivity des Weltklimaforschungsprogramm WRCP bei.
The SADL33 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SA): Aviation routine reports A1A2 (DL): Germany(The bulletin collects reports from stations: EDFE;FRANKFURT-EGELSBACH;EDFH;FRANKFURT-HAHN;EDFM;MANNHEIM-CITY;EDLV;NIEDERRHEIN;EDVK;KASSEL-CALDEN;EDWE;Emden;EDZO;)
The FCDL34 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FC): Aerodrome (VT < 12 hours) A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: EDAC;ALTENBURG-NOBITZ ;COCHSTEDT ;EDGS;SIEGERLAND ;EDHL;LUEBECK BLANKENSEE ;EDLN;MOENCHENGLADBACH ;EDMA;AUGSBURG ;EDQM;HOF-PLAUEN ;EDNY;FRIEDRICHSHAFEN;EDZO;)
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1344 |
| Europa | 37 |
| Global | 1 |
| Land | 268 |
| Weitere | 2 |
| Wirtschaft | 5 |
| Wissenschaft | 482 |
| Zivilgesellschaft | 4 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 6 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 966 |
| Hochwertiger Datensatz | 2 |
| Repositorium | 4 |
| Text | 3 |
| unbekannt | 374 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 3 |
| Offen | 978 |
| Unbekannt | 375 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 772 |
| Englisch | 770 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 3 |
| Datei | 3 |
| Dokument | 4 |
| Keine | 760 |
| Webseite | 589 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 765 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1100 |
| Luft | 1317 |
| Mensch und Umwelt | 1356 |
| Wasser | 730 |
| Weitere | 1353 |