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Found 8854 results.

Model Output Statistics for SAMARKAND (38696)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Digital Elevation Models and Time-Lapse Imagery from Analogue Experiments on the Interaction between Magma Injection and Rainfall-Driven Surface Processes

This dataset documents a series of analogue experiments designed to investigate the coupled evolution of magma-driven surface uplift and rainfall-driven geomorphic processes. Seven controlled laboratory experiments were conducted, each combining shallow intrusion of a magma analogue with imposed rainfall of varying intensity, in order to systematically explore the role of surface processes under different forcing conditions. The experimental setup consists of a rigid Plexiglas container filled with a water-saturated granular mixture formulated to reproduce brittle crustal behaviour under wet conditions. Magmatic intrusion was simulated by injecting a fixed volume (360 cm³) of low-viscosity polyglycerine through a basal inlet at three distinct injection rates, while surface processes were imposed using an overhead rainfall system delivering three different rainfall intensities. Topographic evolution during each experiment was monitored using a structured-light laser scanner (Artec Leo). For every model run, six Digital Elevation Models (DEMs) were generated at synchronised stages corresponding to 0%, 20%, 40%, 60%, 80% and 100% of the injected volume, yielding a total of 42 DEMs. Raw scans were processed through a triangulated irregular network (TIN) meshing workflow and subsequently rasterised to GeoTIFF format without additional post-processing, in order to preserve the original topographic signal. In parallel, time-lapse photographic documentation was acquired throughout each experiment using a digital camera, providing a complementary visual record of dome growth, surface incision and sediment redistribution. The dataset is organised into two main components: (i) high-resolution topographic datasets (DEMs) and (ii) time-indexed photographic sequences, both linked to the temporal evolution of each experiment. Quality control procedures include scanner calibration prior to acquisition, verification of mesh consistency and raster resolution, and a closed-system experimental design ensuring mass conservation. All data are distributed in their original formats and accompanied by detailed documentation describing experimental procedures, data processing workflows, and file organisation, enabling reproducibility and reuse in quantitative analyses of coupled magmatic and surface processes. This publication results from work conducted under the transnational access/national open access action at University Roma Tre, Laboratory of Experimental Tectonics (LET) supported by WP3 ILGE - MEET project, PNRR - EU Next Generation Europe program, MUR grant number D53C22001400005.

Model Output Statistics for ALEXANDROUPOLIS (16627)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Wasserhaushalt Hamburg

Rasterkarten zum Wasserhaushalt, bzw. zur Grundwasserneubildung, berechnet mit mGROWA (FZ Jülich, 2021). Im Webdienst werden 6 Layer gezeigt: - Grundwasserneubildung des hydrolog. Jahres 2019 [Min] - Grundwasserneubildung des hydrolog. Jahres 2008 [Max] - mittlere jährliche Grundwasserneubildung (1991 - 2019) - mittlere jährliche Grundwasserneubildung (1961 - 1990, Klimareferenzperiode) - Direktabfluss Mittlere Rate (1991-2020) - Tatsächliche Verdunstung Mittlere Rate (1991-2020) Beschreibung: Etwa ein Viertel des Niederschlags gelangt in Hamburg über den Boden ins Grundwasser und bildet damit einen erheblichen Anteil unserer täglichen Wasserversorgung und ist ökologische Grundlage für die Vegetation und den Boden als Wasserspeicher. Der übrige Niederschlag wird im Wesentlichen durch Verdunstung und Abfluss ins Sielnetz und in die Gewässer bestimmt. Aktuell werden pro Jahr bei durchschnittlichen Niederschlägen (etwa 770 mm pro Jahr) 136 Millionen Kubikmeter (m³) Grundwasser auf Hamburger Gebiet neu gebildet. Im Trockenjahr 2019 waren es nur 75 Millionen m³, was sich in stark fallenden Grundwasserständen, fehlender Bodenfeuchte und sich durch teilweises Trockenfallen von Gewässern für Tier und Pflanze als Trockenstress auswirkte. Auf die Beobachtung der Entwicklung der Grundwasserneubildung kommt deshalb in Zeiten des Klimawandels besondere Bedeutung zu. Neben klimatischen Veränderungen ist deshalb ein ausgefeiltes Flächen- und Ressourcenmanagement nötig, um der wachsenden urbanen Versiegelung und dem steigenden Wasserverbrauch mit Strategien und Maßnahmen hin zu einem naturnahen Wasserhaushalt entgegenzuwirken. Datengrundlagen und Methodik: Grundlage für die Berechnung und Darstellung von flächen- und zeitlich differenzierten Rasterkarten der verschiedenen Wasserhaushaltskomponenten ist das rasterzellenbasierte Wasserhaushaltsmodell mGROWA des Forschungszentrums Jülich. In mGROWA wurden zunächst standortbezogen auf Basis der jeweiligen Niederschlagsmengen und klimatischen Einflussgrößen die tatsächliche Verdunstung und der Gesamtabfluss in täglicher Auflösung mit einer Zellengröße von 25 x 25 m berechnet. Die berechneten Tageswerte wurden nachfolgend auf langjährig, jährliche und monatliche Zeiträume aggregiert. Danach wurde der Gesamtabfluss auf Basis der Standorteigenschaften in verschiedene Abflusskomponenten aufgeteilt. In der Datenzusammenstellung sind neben den Rasterkarten der potentiellen und tatsächlichen Verdunstung, des Gesamtabflusses und der Standorteigenschaften die Rasterkarten der Abflusskomponenten urbaner Direktabfluss, Sickerwasserrate, Zwischen- und Dränageabflüsse, sowie letztendlich die Grundwasserneubildung enthalten. Im Folgenden dargestellt werden auszugsweise die Karten zum mittleren langjährigen Mittel 1961-1990 (Klimareferenzperiode) und 1991-2019, das Nassjahr 2008 mit sehr großer und das Trockenjahr 2019 mit sehr geringer Neubildung.

Wasserhaushalt 2022 (Umweltatlas)

Wasserhaushaltsgrößen einschl. Eingangsparameter aus dem Modell ABIMO (Sachstand 2022) auf Grundlage der Karte Informationssystem Stadt und Umwelt (ISU5) - Raumbezug - 2020. Teil der Ergebnisse des Forschungsprojekts „AMAREX – Anpassung des Managements von Regenwasser an Extremereignisse“. "Verdunstung aus Niederschlägen" und "Versickerung aus Niederschlägen" werden getrennt dargestellt.

GTS Bulletin: ISND82 AMDN - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISND82 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)

GTS Bulletin: ISND38 AMDS - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISND38 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)

GTS Bulletin: ISND84 AMDN - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISND84 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)

Langjährige Niederschlagsverteilung 1991-2020 (Umweltatlas)

Langjährige Niederschlagsverteilung in Berlin und dem näheren Umland (Gesamtjahr, Winter- und Sommerhalbjahr). Es wurden die Niederschläge der Wasserwirtschaftsjahre 1991-2020 zugrunde gelegt. Diese umfassen den Zeitraum vom 01.11.1990 bis zum 31.10.2020.

Model Output Statistics for Brake (E235)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

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