Die Brewer-Dobson Zirkulation (BDC) spielt eine Schlüsselrolle für das globale Klima, da sie die Konzentrationen von Ozon, Wasserdampf und Aerosol in der oberen Troposphäre und unteren Stratosphäre (UTLS) beeinflusst. Diese Spurengase wiederum wirken sich über Strahlungsprozesse auf das Klima aus. Insbesondere bewirken Änderungen in der BDC Änderungen im Ozonfluss aus der Stratosphäre in die Troposphäre und haben darüber einen Einfluss auf Klima und Gesundheit. Das Verständnis der Variabilität der BDC auf saisonalen bis dekadischen Zeitskalen ist Voraussetzung für eine verläßliche Detektion von anthropogen bedingten Langzeit-Änderungen (Trends). Allerdings ist die Variabilität der BDC in den Klimamodellen nur unzureichend repräsentiert, und nicht in Übereinstimmung mit Spurengas-Messungen.Der Projektantrag zielt auf eine Abschätzung der Einflüsse von natürlicher Variabilität und Trends der BDC auf die Spurengaskonzentrationen in der UTLS ab. Insbesondere sollen diejenigen dynamischen Mechanismen untersucht werden, die die Unterschiede zwischen Modellen und Beobachtungen bewirken. Das Projekt verbindet etablierte diagnostische Methoden, neuartige Modell-Simulationen mit einem Lagrangeschen Transportmodell (CLaMS) und mit einem gekoppelten Chemie-Klimamodell (EMAC) mit Beobachtungsdaten, um die BDC Änderungen und dadurch bedingte Klimaeinflüsse zu untersuchen. Der Arbeitsplan gliedert sich in drei Arbeitpakete: (1) Untersuchung von natürlicher Variabilität und anthropogen bedingter Trends der BDC, (2) Untersuchung der involvierten dynamischen Mechanismen, (3) Abschätzung der Einflüsse von BDC Änderungen auf den Ozonfluß aus der Stratosphäre in die Troposphäre.Dazu werden erstens Zeitreihen von Luftalter und Ozon aus Beobachtungen auf Variabilitäten und Trends der BDC untersucht und mit Simulationen des CLaMS und des EMAC Modells verglichen, zur Validierung der Modelle. Mithilfe von Regressions-Methodiken werden dann Variabilitäten und Trends in der BDC und in den UTLS Spurengasverteilungen verschiedenen Variabilitäts-Moden im Klimasystem zugeschrieben. Zweitens, werden die involvierten dynamischen Prozesse anhand von drei Arten von Sensitivitäts-Experimenten mit dem EMAC Modell untersucht. Insbesondere können mit diesen vorgeschlagenen Sensitivitäts-Experimenten die dynamischen Mechanismen der BDC Änderungen durch ENSO und Vulkanaerosol aufgedeckt werden, sowie die Gründe für diesbezügliche Differenzen zwischen Modell und Beobachtung. Schließlich sollen der Effekt von BDC Änderungen auf den Ozonfluß in die Troposphäre und die dadurch bedingten Klimaeffekte angeschätzt werden. Dabei wird der Ozonfluß im Modell anhand eines Budget-Ansatzes für die untere Stratosphäre bestimmt. Regressions-Analyse ermöglicht eine Zuschreibung der Variabilität im Ozonfluß zu den verschiedenen Variabilitäts-Moden im Klimasystem, und somit eine Abschätzung der entsprechenden Effekte auf Klima und Luftqualität.
The CSDL05 TTAAii Data Designators decode as: T1 (C): Climatic data T1T2 (CS): Monthly means (surface) A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: 10161;Boltenhagen;10168;Goldberg;10180;Barth;10193;Ueckermünde;10210;Friesoythe-Altenoythe;10235;Soltau;10249;Boizenburg;10253;Lüchow;10261;Seehausen;10267;Kyritz;10268;Waren;10282;Feldberg/Mecklenburg;10289;Grünow;10305;Lingen;10309;Ahaus;10312;Belm;)
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.
The CSDL01 TTAAii Data Designators decode as: T1 (C): Climatic data T1T2 (CS): Monthly means (surface) A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: 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;)
The CSDL09 TTAAii Data Designators decode as: T1 (C): Climatic data T1T2 (CS): Monthly means (surface) A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: 10756;Feuchtwangen-Heilbronn;10761;Weißenburg;10765;Roth;10777;Gelbelsee;10782;Waldmünchen;10796;Zwiesel;10803;Freiburg;10818;Klippeneck;10827;Meßstetten;10840;Ulm-Mähringen;10850;Harburg;10863;Weihenstephan-Dürnast;10865;München-Stadt;10872;Gottfrieding;10875;Mühldorf;10945;Leutkirch-Herlazhofen;10963;Garmisch-Partenkirchen;10982;Chieming;)
The CSDL03 TTAAii Data Designators decode as: T1 (C): Climatic data T1T2 (CS): Monthly means (surface) A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: 10609;Trier-Petrisberg;10616;Hahn;10641;Offenbach-Wetterpark;10655;Würzburg;10675;Bamberg;10688;Weiden;10708;Saarbrücken-Ensheim;10729;Mannheim;10731;Rheinstetten;10742;Öhringen;10776;Regensburg;10791;Großer Arber;10805;Lahr;10815;Freudenstadt;10836;Stötten;10870;München-Flughafen;10895;Fürstenzell;10908;Feldberg/Schwarzwald;10929;Konstanz;10948;Oberstdorf;10961;Zugspitze;10962;Hohenpeißenberg;)
The ISCD01 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISC): Climatic observations from land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (The bulletin collects reports from stations: 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;)
The ISCD06 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISC): Climatic observations from land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (The bulletin collects reports from stations: 10321;Diepholz;10325;Salzuflen, Bad;10334;Wunstorf;10335;Bückeburg;10343;Celle;10348;Braunschweig;10356;Ummendorf;10359;Gardelegen;10365;Genthin;10368;Wiesenburg;10376;Baruth;10385;Berlin-Brandenburg;10396;Manschnow;10404;Kalkar;10410;Essen-Bredeney;10418;Lüdenscheid;10424;Werl;10433;Lügde-Paenbruch;10435;Warburg;10441;10442;Alfeld;10444;Göttingen;10449;Leinefelde;10452;Braunlage;)
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