The FTKN32 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FT): Aerodrome (VT >= 12 hours) A1A2 (KN): Kenya (Remarks from Volume-C: NilReason)
Der asiatische Monsun spielt eine wichtige Rolle beim Verständnis der chemischen und klimarelevanten Prozesse in der globalen Atmosphäre, nicht zuletzt wegen seines Einflusses auf die Aerosol- und Wolkeneigenschaften in der oberen Troposphäre und unteren Stratosphäre. Bereits seit einigen Jahren wird die sogenannte Asian Tropopause Aerosol Layer (ATAL) mit Fernerkundungsmethoden und Ballon-basierten Messungen untersucht. Es existieren allerdings nur wenige in-situ Beobachtungen innerhalb der ATAL, beziehungsweise in der Ausströmregion (Outflow) des asiatischen Monsuns in Richtung mittlere Breiten, die Informationen über die chemischen Zusammensetzung der Aerosolpartikel geben. Es wird davon ausgegangen, dass die Luftmassen im Outflow des asiatischen Monsuns Aerosolpartikel enthalten, die aufgrund von photochemischer Prozessierung und sekundärer Bildung während des Transports veränderte Eigenschaften aufweisen. Diese Prozesse haben einen Einfluss auf die Fähigkeit der Partikel zur Eisnukleation und damit wiederum auf den indirekten Klimaeffekt dieser Partikel. Dieser Antrag zielt daher auf die in-situ Untersuchung der chemischen Zusammensetzung der Aerosolpartikel im submikrometer Bereich ab. Wir schlagen vor, das Hybrid-Aerosolmassenspektrometer ERICA (ERC instrument for the chemical composition of aerosols) im Rahmen der PHILEAS Kampagne auf dem Forschungsflugzeug HALO einzusetzen. Das ERICA kombiniert zwei Typen von Aerosolmassenspektrometrie-Methoden und ermöglicht es somit, zeitgleich Einzelpartikel- und Ensemblemessungen zur chemischen Zusammensetzung durchzuführen. Zusätzlich wird die Messkapazität zum einen durch den Einbau eines Impaktors erweitert, welcher eine spätere offline-Analyse der Partikel mittels Röntgenstrahlung und Elektronenmikroskopie ermöglicht. Zum anderen wird ein neuer Messmodus zur quantitativen chemischen Analyse von Einzelpartikeln in das ERICA integriert. Dieser Datensatz, zusammen mit Spurengasmessungen und der lagrangeschen Modellierung der Luftmassenherkunft, wird somit die Untersuchung von Quellen, Bildungsprozessen sowie der photochemische Entwicklung der Aerosolpartikel während des Transports ermöglichen.
The ISND40 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 (Remarks from Volume-C: NilReason)
The FTKN64 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FT): Aerodrome (VT >= 12 hours) A1A2 (KN): Kenya (Remarks from Volume-C: NilReason)
The SARO40 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SA): Aviation routine reports A1A2 (RO): Romania (Remarks from Volume-C: NilReason)
The SABX60 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SA): Aviation routine reports A1A2 (BX): Belgium, Luxembourg (The bulletin collects reports from stations: ELLX;LUXEMBOURG-FINDEL INT ;EBBR;BRUSSELS ;) (Remarks from Volume-C: COMPILATION FOR REGIONAL EXCHANGE)
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.
The ISND41 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 (Remarks from Volume-C: NilReason)
The SAEU31 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SA): Aviation routine reports A1A2 (EU): Europe (Remarks from Volume-C: NilReason)
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1348 |
| Europa | 257 |
| Global | 1 |
| Kommune | 8 |
| Land | 387 |
| Weitere | 2 |
| Wirtschaft | 3 |
| Wissenschaft | 566 |
| 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 | 1113 |
| Luft | 1360 |
| Mensch und Umwelt | 1360 |
| Wasser | 736 |
| Weitere | 1337 |