The project DIGSTER - Map and Go (Digital Based Terrain Mapping) aims at the technical aspects of digital terrrain mapping. For many questions in administration, planning and expertise terrrain mappings are indispensable. The whole process starting with the data acquisition in the field and ending with map products will be digitally performed by the system. Therefore, a platform appropriate for the use in the field (PDA) is combined with technologies from the disciplines of satellite navigation, remote sensing, communication, and mobile geoinformation systems. For DIGSTER a lot of practical applications already exist in connection with policies and directives on the national and also European level.
Halogenradikale spielen eine Schlüsselrolle in der Chemie der polaren Grenzschicht. Alljährlich im Frühjahr beobachtet man riesige Flächen von mehreren Millionen Quadratkilometern mit stark erhöhten Konzentrationen von reaktivem Brom, welches von salzhaltigen Oberflächen in der Arktis und Antarktis emittiert werden. Dieses Phänomen ist auch als Bromexplosion bekannt. Des Weiteren detektieren sowohl boden- als auch satellitengestützte Messungen signifikante Mengen von Jodoxid über der Antarktis, jedoch nicht in der Arktis. Die Gründe für diese Asymmetrie sind nach wie vor unbekannt, aber das Vorhandensein von nur wenigen ppt reaktiven Jods in der antarktischen Grenzschicht sollte einen signifikanten Einfluss auf das chemische Gleichgewicht der Atmosphäre haben und zu einer Verstärkung des durch Brom katalysierten Ozonabbaus im polaren Frühjahr haben. Der Schwerpunkt der Aktivitäten im Rahmen von HALOPOLE III wird auf der Untersuchung von wichtigen Fragestellungen liegen, die im Rahmen der Vorgängerprojekte HALOPOLE I und II im Bezug auf die Quellen, Senken und Transformationsprozesse von reaktiven Halogenverbindungen in Polarregionen aufgetreten sind. Basierend sowohl auf der synergistischen Untersuchung der bislang gewonnen Daten aus Langzeit - und Feldmessungen sowie auf neuartigen Messungen in der Antarktis sind die wesentlichen Schwerpunkte: (1) Die Untersuchung einer im Rahmen von HALOPOLE II aufgetretenen eklatanten Diskrepanz zwischen aktiven und passiven Messungen DOAS Messungen von IO. (2) Eine eingehende Analyse der DOAS Langzeitmessungen von der Neumayer Station und Arrival Heights (Antarktis) sowie Alert (Kanada) bezüglich Meteorologie, Ursprung der Luftmassen, Vertikalverteilung, sowie des Einflusses von Schnee, Meereis und Eisblumen auf die Freisetzung von reaktiven Halogenverbindungen. (3) Die Untersuchung der kleinskaligen räumlicher und zeitlichen Variation von BrO auf der Basis einer detaillierten Analyse der flugzeuggebundenen MAX-DOAS Messungen während der BROMEX 2012 Kampagne in Barrow/Alaska. (4) Die Analyse der kürzlich in der marginalen Eiszone der Antarktis auf dem Forschungsschiff Polarstern durchgeführten Messungen im Hinblick auf die horizontale und vertikale Verteilung von BrO und IO, sowie den Einfluss der Halogenchemie auf den Ozon- und Quecksilberhaushalt. (5) Weitere detaillierte Untersuchungen des Einflusses von Halogenradikalen, insbesondere Chlor und Jod, auf das chemische Gleichgewicht der polaren Grenzschicht auf der Basis einer Messkampagne in Halley Bay, Antarktis. (6) Detailliertere Langzeit-Messungen von Halogenradikalen und weiteren Substanzen auf der Neumayer Station mittels eines neuen Langpfad-DOAS Instruments welches im Rahmen dieses Projektes entwickelt wird. Zusätzlich zu den bereits existierenden MAX-DOAS Messungen werden diese eine ganzjährige Messungen des vollen Tagesganges sowie die Untersuchung nicht nur der Brom- und Jodchemie, sondern auch der Chlorchemie ermöglichen.
Vor dem Hintergrund klimatischer Änderungen sowie zunehmendem, diversen Schädlingsbefall sollen im Rahmen des Projektes Softwareanwendungen entwickelt werden, die zur Überwachung und Prävention verschiedener Schadereignisse (Sturm, Kalamitäten, Trockenheit, Feuer) genutzt werden können. Durch die Zusammenstellung unterschiedlicher multisensoraler Fernerkundungsdaten (Radar-, Optischer-, Hyperspektral- und Thermaldaten) in Kombination mit Vor-Ort Messungen kann die Vitalität des Waldes kontinuierlich beobachtet sowie Schadenshotspots frühzeitig erkannt werden, um der Forstwirtschaft Möglichkeiten für schnelle Gegenmaßnahmen zu geben. Die Analyse der großen Datenmengen durch Cloud-Computing und Machine-Learning Algorithmen ermöglicht die Modellierung und Prognosen von Schadketten. Der vereinfachte Zugang zu umfangreichen Datenquellen bildet die Basis für ein optimiertes Waldmanagement sowie die Umsetzung lokaler Präventionsmaßnahmen. Darüber hinaus dient die Anwendung als Kommunikationsschnittstelle zwischen den forstlichen Akteuren und soll so Arbeits- und Entscheidungsprozesse unterstützen.
Vor dem Hintergrund klimatischer Änderungen sowie zunehmendem, diversen Schädlingsbefall sollen im Rahmen des Projektes Softwareanwendungen entwickelt werden, die zur Überwachung und Prävention verschiedener Schadereignisse (Sturm, Kalamitäten, Trockenheit, Feuer) genutzt werden können. Durch die Zusammenstellung unterschiedlicher multisensoraler Fernerkundungsdaten (Radar-, Optischer-, Hyperspektral- und Thermaldaten) in Kombination mit Vor-Ort Messungen kann die Vitalität des Waldes kontinuierlich beobachtet sowie Schadenshotspots frühzeitig erkannt werden, um der Forstwirtschaft Möglichkeiten für schnelle Gegenmaßnahmen zu geben. Die Analyse der großen Datenmengen durch Cloud-Computing und Machine-Learning Algorithmen ermöglicht die Modellierung und Prognosen von Schadketten. Der vereinfachte Zugang zu umfangreichen Datenquellen bildet die Basis für ein optimiertes Waldmanagement sowie die Umsetzung lokaler Präventionsmaßnahmen. Darüber hinaus dient die Anwendung als Kommunikationsschnittstelle zwischen den forstlichen Akteuren und soll so Arbeits- und Entscheidungsprozesse unterstützen.
Vor dem Hintergrund klimatischer Änderungen sowie zunehmendem, diversen Schädlingsbefall sollen im Rahmen des Projektes Softwareanwendungen entwickelt werden, die zur Überwachung und Prävention verschiedener Schadereignisse (Sturm, Kalamitäten, Trockenheit, Feuer) genutzt werden können. Durch die Zusammenstellung unterschiedlicher multisensoraler Fernerkundungsdaten (Radar-, Optischer-, Hyperspektral- und Thermaldaten) in Kombination mit Vor-Ort Messungen kann die Vitalität des Waldes kontinuierlich beobachtet sowie Schadenshotspots frühzeitig erkannt werden, um der Forstwirtschaft Möglichkeiten für schnelle Gegenmaßnahmen zu geben. Die Analyse der großen Datenmengen durch Cloud-Computing und Machine-Learning Algorithmen ermöglicht die Modellierung und Prognosen von Schadketten. Der vereinfachte Zugang zu umfangreichen Datenquellen bildet die Basis für ein optimiertes Waldmanagement sowie die Umsetzung lokaler Präventionsmaßnahmen. Darüber hinaus dient die Anwendung als Kommunikationsschnittstelle zwischen den forstlichen Akteuren und soll so Arbeits- und Entscheidungsprozesse unterstützen.
Vor dem Hintergrund klimatischer Änderungen sowie zunehmendem, diversen Schädlingsbefall sollen im Rahmen des Projektes Softwareanwendungen entwickelt werden, die zur Überwachung und Prävention verschiedener Schadereignisse (Sturm, Kalamitäten, Trockenheit, Feuer) genutzt werden können. Durch die Zusammenstellung unterschiedlicher multisensoraler Fernerkundungsdaten (Radar-, Optischer-, Hyperspektral- und Thermaldaten) in Kombination mit Vor-Ort Messungen kann die Vitalität des Waldes kontinuierlich beobachtet sowie Schadenshotspots frühzeitig erkannt werden, um der Forstwirtschaft Möglichkeiten für schnelle Gegenmaßnahmen zu geben. Die Analyse der großen Datenmengen durch Cloud-Computing und Machine-Learning Algorithmen ermöglicht die Modellierung und Prognosen von Schadketten. Der vereinfachte Zugang zu umfangreichen Datenquellen bildet die Basis für ein optimiertes Waldmanagement sowie die Umsetzung lokaler Präventionsmaßnahmen. Darüber hinaus dient die Anwendung als Kommunikationsschnittstelle zwischen den forstlichen Akteuren und soll so Arbeits- und Entscheidungsprozesse unterstützen.
Vor dem Hintergrund klimatischer Änderungen sowie zunehmendem, diversen Schädlingsbefall sollen im Rahmen des Projektes Softwareanwendungen entwickelt werden, die zur Überwachung und Prävention verschiedener Schadereignisse (Sturm, Kalamitäten, Trockenheit, Feuer) genutzt werden können. Durch die Zusammenstellung unterschiedlicher multisensoraler Fernerkundungsdaten (Radar-, Optischer-, Hyperspektral- und Thermaldaten) in Kombination mit Vor-Ort Messungen kann die Vitalität des Waldes kontinuierlich beobachtet sowie Schadenshotspots frühzeitig erkannt werden, um der Forstwirtschaft Möglichkeiten für schnelle Gegenmaßnahmen zu geben. Die Analyse der großen Datenmengen durch Cloud-Computing und Machine-Learning Algorithmen ermöglicht die Modellierung und Prognosen von Schadketten. Der vereinfachte Zugang zu umfangreichen Datenquellen bildet die Basis für ein optimiertes Waldmanagement sowie die Umsetzung lokaler Präventionsmaßnahmen. Darüber hinaus dient die Anwendung als Kommunikationsschnittstelle zwischen den forstlichen Akteuren und soll so Arbeits- und Entscheidungsprozesse unterstützen.
Vor dem Hintergrund klimatischer Änderungen sowie zunehmendem, diversen Schädlingsbefall sollen im Rahmen des Projektes Softwareanwendungen entwickelt werden, die zur Überwachung und Prävention verschiedener Schadereignisse (Sturm, Kalamitäten, Trockenheit, Feuer) genutzt werden können. Durch die Zusammenstellung unterschiedlicher multisensoraler Fernerkundungsdaten (Radar-, Optischer-, Hyperspektral- und Thermaldaten) in Kombination mit Vor-Ort Messungen kann die Vitalität des Waldes kontinuierlich beobachtet sowie Schadenshotspots frühzeitig erkannt werden, um der Forstwirtschaft Möglichkeiten für schnelle Gegenmaßnahmen zu geben. Die Analyse der großen Datenmengen durch Cloud-Computing und Machine-Learning Algorithmen ermöglicht die Modellierung und Prognosen von Schadketten. Der vereinfachte Zugang zu umfangreichen Datenquellen bildet die Basis für ein optimiertes Waldmanagement sowie die Umsetzung lokaler Präventionsmaßnahmen. Darüber hinaus dient die Anwendung als Kommunikationsschnittstelle zwischen den forstlichen Akteuren und soll so Arbeits- und Entscheidungsprozesse unterstützen.
Vor dem Hintergrund klimatischer Änderungen sowie zunehmendem, diversen Schädlingsbefall sollen im Rahmen des Projektes Softwareanwendungen entwickelt werden, die zur Überwachung und Prävention verschiedener Schadereignisse (Sturm, Kalamitäten, Trockenheit, Feuer) genutzt werden können. Durch die Zusammenstellung unterschiedlicher multisensoraler Fernerkundungsdaten (Radar-, Optischer-, Hyperspektral- und Thermaldaten) in Kombination mit Vor-Ort Messungen kann die Vitalität des Waldes kontinuierlich beobachtet sowie Schadenshotspots frühzeitig erkannt werden, um der Forstwirtschaft Möglichkeiten für schnelle Gegenmaßnahmen zu geben. Die Analyse der großen Datenmengen durch Cloud-Computing und Machine-Learning Algorithmen ermöglicht die Modellierung und Prognosen von Schadketten. Der vereinfachte Zugang zu umfangreichen Datenquellen bildet die Basis für ein optimiertes Waldmanagement sowie die Umsetzung lokaler Präventionsmaßnahmen. Darüber hinaus dient die Anwendung als Kommunikationsschnittstelle zwischen den forstlichen Akteuren und soll so Arbeits- und Entscheidungsprozesse unterstützen.
Various layers exist in the summer mesosphere at middle and polar latitudes which owe their existence to water ice particles. These layers are called ‚noctilucent clouds' (NLC), ‚polar meso- sphere clouds' (PMC), and ‚polar mesosphere summer echoes' (PMSE) which reflects different observation geometry or entirely different physical processes involved. These layers are very sen- sitive to temperature (and to a lesser extent to H2O) and are therefore best suited to indicate long term and solar cycle changes. Indeed, variations on decadal time scales of different layer parameters (occurrence frequency, layer brightness etc.) have been reported from ground and satellite based observations. However, the physical and photo-chemical processes involved are not understood and some of the observations contradict expectations. In this proposal we want to study the long term (decadal scale) formation of layers in the polar summer mesopause region, in particular their sensitivity to variations of background conditions caused by solar forcing and anthropogenic increase of greenhouse gases. We investigate and complement the available observations on layers (NLC/PMC/PMSE) and trace gases (ground based microwave and satellite observations of H2O) and perform model calculations with the LIMA GCM model. In the third phase of the SPP we want to study in particular the feed back mechanisms of ice formation on the atmosphere (e. g., through freeze drying) and the coupling mechanisms to above and below.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 15 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 15 |
| License | Count |
|---|---|
| offen | 15 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 9 |
| Englisch | 8 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Keine | 7 |
| Webseite | 8 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 15 |
| Lebewesen und Lebensräume | 14 |
| Luft | 14 |
| Mensch und Umwelt | 15 |
| Wasser | 12 |
| Weitere | 15 |