Der Nachweis des anthropogenen Klimawandels erfordert hochqualitative Beobachtungsdaten der Erdatmosphäre. Eine besondere Herausforderung ist in diesem Zusammenhang die Erforschung der oberen Troposphäre und unteren Stratosphäre (engl. UTLS), eine Region die sensibel auf Klimaänderungen reagiert. Unterschiedliche Temperaturtrends von verschiedenen Datensätzen waren Gegenstand zahlreicher Diskussionen und eine Annäherung wurde erst kürzlich erzielt. Neu homogenisierte Radiosondendaten sowie Satellitendaten der Advanced/Microwave Sounding Unit (MSU/AMSU) zeigen nun fundamentale Übereinstimmung bezüglich einer Erwärmung der Troposphäre und einer Abkühlung der Stratosphäre, konsistent mit Oberflächen- und Klimamodelltrends. Grundlegende Unsicherheiten bestehen jedoch nach wie vor bezüglich der Stärke von Trends in der freien Atmosphäre. In diesem Zusammenhang bietet die Radio-Okkultation (RO) neue Möglichkeiten mittels unabhängiger und sehr genauer Beobachtungen in der UTLS mit globaler Bedeckung, Allwettertauglichkeit, Langzeitstabilität und Homogenität. RO Daten basieren auf Zeitmessung mit hochgenauen Atomuhren gebunden an die internationale Definition der Sekunde und können daher als absolute Klimareferenzdaten angesehen werden. Klimaparameter werden mit hoher vertikaler Auflösung und hoher Genauigkeit gewonnen. Beobachtungs- und Abtastfehler sind gut definiert. RO Klimatologien für Brechungswinkel, Refraktivität, geopotentielle Höhe, Temperatur, und spezifische Feuchte sind als Indikatoren einer Klimaänderung sehr gut geeignet. Da die RO Zeitreihe noch relativ kurz ist, konnte deren Langzeiteignung bis jetzt noch nicht demonstriert werden. Von einer mind. 10 Jahre langen Zeitreihe im Jahr 2011 erwartet man sich jedoch detektierbare Trends. Hauptziel des Projektes TRENDEVAL sind die Untersuchung und Bewertung von Klimatrends in der UTLS basierend auf einer neuen RO Klimazeitreihe sowie Detektion und Ursachenzuweisung eines Klimasignals und die Evaluierung von Klimamodellen. Ein Vergleich von RO Klimatologien, die von den fünf führenden internationalen RO Prozessierungszentren zur Verfügung gestellt werden, wird durchgeführt um strukturelle Unsicherheiten im Datensatz zu quantifizieren und die Qualität und Reproduzierbarkeit von Ergebnissen zu bewerten. Der so erstellte RO Klimadatensatz inklusive vollständiger Fehlercharakterisierung wird mit konventionellen Atmosphärenbeobachtungen - aktuellen Radiosonden- und MSU/AMSU Datensätzen - verglichen um offene Fragen bezüglich UTLS Trends zu klären. Der Nachweis eines Klimaänderungssignals unter Berücksichtigung der atmosphärischen Variabilität wird mit der 'optimal fingerprinting' Methode durchgeführt. Die Ursachenzuweisung von anthropogenem und natürlichem Klimawandel wird auch zur Modellevaluierung verwendet. Schwerpunkt der Evaluierung ist die Untersuchung von Wasserdampf und Temperaturgradienten der tropischen oberen Troposphäre in Klimamodellen verglichen mit RO Daten. usw.
The North Atlantic Waveguide and Downstream Impact Experiment (NAWDEX) aims to provide the foundation for future improvements in the prediction of high impact weather events over Europe. The concept for the field experiment emerged from the WMO THORPEX program and contributes to the World Weather Research Program WWRP in general and to the High Impact Weather (HIWeather) project in particular. An international consortium from the US, UK, France, Switzerland and Germany has applied for funding of a multi-aircraft campaign supported by enhanced surface observations, over the North Atlantic and European region. The importance of accurate weather predictions to society is increasing due to increasing vulnerability to high impact weather events, and increasing economic impacts of weather, for example in renewable energy. At the same time numerical weather prediction has undergone a revolution in recent years, with the widespread use of ensemble predictions that attempt to represent forecast uncertainty. This represents a new scientific challenge because error growth and uncertainty are largest in regions influenced by latent heat release or other diabatic processes. These regions are characterized by small-scale structures that are poorly represented by the operational observing system, but are accessible to modern airborne remote-sensing instruments. HALO will play a central role in NAWDEX due to the unique capabilities provided by its long range and advanced instrumentation. With coordinated flights over a period of days, it will be possible to sample the moist inflow of subtropical air into a cyclone, the ascent and outflow of the warm conveyor belt, and the dynamic and thermodynamic properties of the downstream ridge. NAWDEX will use the proven instrument payload from the NARVAL campaign which combines water vapor lidar and cloud radar, supplemented by dropsondes, to allow these regions to be measured with unprecedented detail and precision. HALO operations will be supported by the DLR Falcon aircraft that will be instrumented with wind lidar systems, providing synergetic measurements of dynamical structures. These measurements will allow the first closely targeted evaluation of the quality of the operational observing and analysis systems in these crucial regions for forecast error growth. They will provide detailed knowledge of the physical processes acting in these regions and especially of the mechanisms responsible for rapid error growth in mid-latitude weather systems. This will provide the foundation for a better representation of uncertainty in numerical weather predictions systems, and better (probabilistic) forecasts.
Reanalyseprojekte und Klimadatenassimilationssysteme sollten globale, zeitlich homogene, gegitterte dreidimensionale Datensätze von Temperatur, Feuchte und Wind erzeugen, die sich für Untersuchungen von Klimatrends und Klimavariabilität eignen. Solche Datensätze nennt man Reanalysen. Frühere Reanalysen haben diesen Anforderungen nur teilweise entsprochen, weil sich die atmosphärischen Beobachtungssysteme in den letzten 50 Jahren häufig geändert haben. Das globale Radiosondennetz ist praktisch das einzige Beobachtungssystem für höhere Atmosphärenschichten bis 1973 und beeinflusst auch in der Satelliten-Aera die Qualität der Reanalysen. Zeitserien und daraus abgeleitete Trends praktisch aller Radiosondenstationen sind durch Sprünge beeinträchtigt, die durch die Einführung verbesserte Instrumentierung verursacht sind. Die Korrektur dieser Brüche nennt man Homogenisierung.In diesem Projekt wird versucht, sie durch Vergleich mit Zeitserien aus 6-stündigen Vorhersagen, die im Rahmen des ERA-40 Projektes des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersagen (ECMWF) erstellt wurden, zu korrigieren. Diese Zeitserien sind zwar nicht perfekt, können aber als Referenz zur Korrektur der meisten Radiosondenzeitreihen verwendet werden. Während eines einjährigen Aufenthalts des Projektleiters am ECMWF wurde eine automatische Korrekturmethode entwickelt, die auf dem Vergleich dieser Zeitserien der Differenz zwischen ERA-40 Vorhersagen und Radiosondenbeobachungen (bg-obs) basiert. Die Methode liefert zwar vielversprechende Ergebnisse, muss aber verbessert werden, bevor die korrigierten Daten ausreichend abgesichert sind. In diesem Projekt sollen (i) die verwendeten statistischen Werkzeuge erweitert und verbessert werden, (ii) die statistisch bestimmten Korrekturen mit unabhängig bestimmten Korrekturen an speziellen Stationen verglichen werden. Es sollen nicht nur ERA-40 bg-obs Differenzen verwendet werden, sondern auch bg-obs Differenzen aus anderen Reanalysen. Ziel ist es, auf diese Weise einen 60-jährigen globalen homogenisierten Radiosondentemperaturdatensatz zu erstellen, der sich als Eingangsdatensatz für künftige Reanalysen eignet. Dieses Ziel wird in Kooperation mit dem ECMWF und dem englischen Wetterdienst verfolgt, und soll innerhalb von drei Jahren erreicht werden.
Das Projekt „Erdbeobachtung in Afrika: Kapazitätsentwicklung für den Erhalt von Ökosystemen und ihren Leistungen“ (EOCap4Africa) zielte darauf ab, die Fähigkeiten zukünftiger Naturschutzmanager*innen in der Anwendung von Fernerkundungsdaten für den Schutz und die nachhaltige Nutzung von Ökosystemen zu stärken. In enger Zusammenarbeit mit Partner*innen aus Ghana, DR Kongo, Ruanda und Botsuana wurde hierfür ein Lehrmodul entwickelt, online veröffentlicht und in die Curricula der beteiligten Hochschulen integriert.
As part of the Copernicus Space Component programme, ESA manages the coordinated access to the data procured from the various Contributing Missions and the Sentinels, in response to the Copernicus users requirements. The Data Access Portfolio documents the data offer and the access rights per user category. The CSCDA portal is the access point to all data, including Sentinel missions, for Copernicus Core Users as defined in the EU Copernicus Programme Regulation (e.g. Copernicus Services).The Copernicus Space Component (CSC) Data Access system is the interface for accessing the Earth Observation products from the Copernicus Space Component. The system overall space capacity relies on several EO missions contributing to Copernicus, and it is continuously evolving, with new missions becoming available along time and others ending and/or being replaced.
This raster dataset, in Cloud Optimized GeoTIFF format (COG), provides information on land surface changes at the pan-arctic scale. Multispectral Landsat-5 TM, Landsat-7 ETM+, and Landsat-8 OLI imagery (cloud-cover less than 80%, months July and August) was used for detecting disturbance trends (associated with abrupt permafrost degradation) between 2003 and 2022. For each satellite image we calculated the Tasseled Cap multi-spectral index to translate the spectral reflectance signal to the semantic information Brightness, Greenness, and Wetness. In order to characterize change information, we calculated the linear trend of the Brightness, Greenness and Wetness over two decades on the individual pixel level. The final map product therefore contains information on the direction and magnitude of change for all three Tasseled Cap parameters in 30m spatial resolution across the pan-arctic permafrost domain. Features detected include coastal erosion, lake drainage, infrastructure expansion, and fires. The general processing methodology was developed by Fraser et al. 2014 and adapted and expanded by Nitze et al. 2016 and Nitze et al. 2018. Here we upscaled the processing to the circum-arctic permafrost region and the recent 20-year period from 2003 through 2022. The service covers the permafrost region up to 81° North: Alaska (USA), Canada, Greenland, Iceland, Norway, Sweden, Finland, Russia, Mongolia, and China. For Russia and China, regions not containing permafrost were excluded. The data has been processed in Google EarthEngine within the research projects ERC PETA-CARB, ESA CCI+ Permafrost, NSF Permafrost Discovery Gateway, and EU Arctic PASSION. The dataset is a contribution to the 'Panarctic requirements-driven Permafrost Service' of the Arctic PASSION project (see references). Changes in the Tasseled Cap indices Brightness, Greenness, and Wetness are displayed in the image bands red, green, and blue, respectively. Here, coastal erosion (a trend of a land surface transitioning to a water surface) is depicted in dark blue colors, while coastal accretion (a trend of a water surface transitioning to a land surface) is depicted in bright orange colors. Drained lakes appear in bright yellow or orange colors, depending on the soil conditions and vegetation regrowth. Fire scars are a further common feature, which can appear in different colors, depending on the time of the fire and pre-fire land cover. The data can be explored via the Arctic Landscape EXplorer (ALEX, see references) and is available as a public web map service (WMS, see references), both hosted by Alfred Wegener Institute Helmholtz Centre for Polar and Marine Research.
This raster dataset, in Cloud Optimized GeoTIFF format (COG), provides information on land surface changes at the pan-arctic scale. Multispectral Landsat-5 TM, Landsat-7 ETM+, Landsat-8 OLI, and Landsat-9 OLI-2 imagery (cloud-cover less than 70%, months July and August) was used for detecting disturbance trends (associated with abrupt permafrost degradation) between 2005 and 2024. For each satellite image, we calculated the Tasseled Cap multi-spectral index to translate the spectral reflectance signal to the semantic information Brightness, Greenness, and Wetness. In order to characterize change information, we calculated the linear trend of Brightness, Greenness, and Wetness over two decades at the individual pixel level, based on annually aggregated data. The final map product therefore contains information on the direction and magnitude of change for all three Tasseled Cap parameters at 30 m spatial resolution across the pan-arctic permafrost domain. Features detected include coastal erosion, lake drainage, infrastructure expansion, and fires. The general processing methodology was developed by Fraser et al. (2014) and adapted and expanded by Nitze et al. (2016, 2018). Here, we upscaled the processing to the circum-arctic permafrost region and applied it to the recent 20-year period from 2005 through 2024. The service covers the permafrost region up to 81° North: Alaska (USA), Canada, Greenland, Iceland, Norway, Sweden, Finland, Russia, Mongolia, and China. For Russia and China, regions not containing permafrost were excluded. The data have been processed in Google Earth Engine as part of the research projects ERC PETA-CARB, ESA CCI+ Permafrost, NSF Permafrost Discovery Gateway, and EU Arctic PASSION. The dataset is a contribution to the 'Pan-Arctic Requirements-Driven Permafrost Service' of the Arctic PASSION project (see References). Changes in the Tasseled Cap indices – Brightness, Greenness, and Wetness – are displayed in the image bands red, green, and blue, respectively. Here, coastal erosion (a trend of a land surface transitioning to a water surface) is depicted in dark blue tones, while coastal accretion (a trend of a water surface transitioning to a land surface) is depicted in bright orange colors. Drained lakes are shown in bright yellow or orange colors, depending on the soil conditions and vegetation regrowth. Fire scars are a further common feature, appearing in different colors depending on the time of the fire and the pre-fire land cover. The data can be explored via the Arctic Landscape EXplorer (ALEX; see References) and are available as a public web map service (WMS; see References), both hosted by Alfred Wegener Institute Helmholtz Centre for Polar and Marine Research.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 540 |
| Europa | 114 |
| Global | 3 |
| Kommune | 1 |
| Land | 14 |
| Schutzgebiete | 2 |
| Weitere | 13 |
| Wirtschaft | 5 |
| Wissenschaft | 306 |
| Zivilgesellschaft | 1 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 16 |
| Ereignis | 10 |
| Förderprogramm | 508 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Repositorium | 3 |
| Text | 14 |
| unbekannt | 51 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 19 |
| Offen | 557 |
| Unbekannt | 27 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 343 |
| Englisch | 299 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 4 |
| Bild | 2 |
| Datei | 15 |
| Dokument | 6 |
| Keine | 381 |
| Webseite | 215 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 464 |
| Lebewesen und Lebensräume | 511 |
| Luft | 448 |
| Mensch und Umwelt | 603 |
| Wasser | 288 |
| Weitere | 596 |