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Interdisziplinäres Datenkompetenzzentrum für die Region Bremen, Teilvorhaben: Research Academy Projekt 'HealthyPlanet' und Citizen Science Projekt 'Guardians of the Hedgehogs'

Entwicklung von tropischer hochreichender Konvektion abgeleitet aus bodengebundenen abbildenden Spektroradiometermessungen

Im Rahmen des Projekts soll aus bodengebundenen Wolkenseitenmessungen der reflektierten Strahlung mittels eines abbildenden Spektrometersystems von tropischer hochreichender Konvektion auf das Vertikalprofil der mikrophysikalischen Eigenschaften der Wolke geschlossen werden. Damit soll die vertikale Entwicklung von hochreichender Konvektion, die eine wesentliche klimarelevante Rolle spielt, unter Berücksichtigung des Einflusses von Aerosolpartikeln und von thermodynamischen Bedingungen auf das Tropfenwachstum charakterisiert werden. Die geplanten Messungen sollen auf einem 320 m hohen Messturm (ATTO: Amazonian Tall Tower Observatory), der kürzlich im brasilianischen Regenwald errichtet wurde, stattfinden. ATTO ist mit Messgeräten ausgestattet, die meteorologische, chemische und Aerosolparameter liefern. Die Messregion bietet ideale Beobachtungsbedingungen mit klar definierten Jahreszeiten (Regen- und Trockenzeit), täglicher Konvektion und variablen Aerosolbedingungen. Aus den Messungen eines neuen abbildenden Spektrometersystems, SPIRAS (SPectral Imaging Radiation System) sollen Vertikalprofile der thermodynamischen Phase und der Partikelgröße mit hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung und mit Hilfe von adaptierten Verfahren unter Verwendung von dreidimensionalen Strahlungstransportsimulationen abgeleitet werden. Damit sollen vertikale Bereiche, die das Tropfenwachstum beschreiben (Diffusion, Koaleszenz, Mischphasenbereich und Vereisung), identifiziert werden. Zusätzliche Messungen einer Infrarotkamera und eines scannenden Depolarisations-Lidars werden für die Höhen- und Temperaturbestimmung der beobachteten Wolkenelemente herangezogen. Zusätzlich werden die Polarisationsmessungen des Lidars zur Bestimmung der thermodynamischen Phase verwendet, um den wichtigen Phasenübergang zu identifizieren. Mit Hilfe der gewonnenen Daten werden außerdem Annahmen (Effektivradius als konservative Wolkeneigenschaft) wie sie von Ableitungsverfahren zur Bestimmung von mikrophysikalischen Wolkenprofilen aus Satellitenmessungen gemacht werden, überprüft.

Priorisierung von Gebieten zur Förderung der biologischen Vielfalt mit satellitenbasierter Erdbeobachtung und KI, Teilvorhaben: TU Berlin

Priorisierung von Gebieten zur Förderung der biologischen Vielfalt mit satellitenbasierter Erdbeobachtung und KI, Teilvorhaben: LANUV

Schwerpunktprogramm (SPP) 1294: Bereich Infrastruktur - Atmospheric and Earth system research with the 'High Altitude and Long Range Research Aircraft' (HALO), NAWDEX - North Atlantic Waveguide and Downstream Impact Experiment

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.

Forschergruppe (FOR) 5903: Nachhaltige Rurbanität - Ressourcen, Gesellschaft und Regulierungssysteme, Teilprojekt C01: Die globale Geographie der Rurbanität - Entwicklung von Indikatoren zur Charakterisierung und Kartierung rurbaner Räume

Das bessere Verständnis der städtischen und ländlichen Entwicklung erfordert Kenntnisse über die bebaute Umwelt und ihre Interaktion mit menschlichen Aktivitäten auf der Landschaftsebene, die durch das Konzept der Rurbanität beschrieben werden. Das Projekt C01 zielt darauf ab, skalenübergreifend eine Reihe von Indikatoren zu entwickeln, mit denen das Phänomen der Rurbanität in Raum und Zeit quantitativ und qualitativ beschrieben werden kann, wobei Informationen über die bebaute Umwelt aus der Erdbeobachtung, Modellierungsergebnisse und weitere frei verfügbare Geodaten verwendet werden. C01 wird Zensus- und Erdbeobachtungsdaten mit Erkenntnissen aus anderen FOR5903-Projekten kombinieren, um Rurbanitätsindikatoren zu entwickeln und daraus durch Integration einen Rurbanitätsindex abzuleiten. Fallstudien werden durchgeführt um zu zeigen, dass das neue Konzept in der Lage ist, die Verflechtungen zwischen urbanen und ländlichen Räumen umfassender zu beschreiben als bisher verwendete Methoden, die auf Nachbarschaftsbeziehungen zwischen als urban oder rural klassifizierten Bildpunkten beruhen. Die Skalierbarkeit des Indexes von der regionalen zur globalen Ebene wird untersucht, wobei die entwickelten Rurbanitätsindikatoren angepasst werden um Unterschiede in der Datenverfügbarkeit zu berücksichtigen. Wir stellen die Hypothesen auf, dass (i) mit dem neu entwickelten Ansatz der „Grad“ der Rurbanität einer Landschaft generell bestimmt werden kann, unabhängig vom fallspezifischen Kontext, sowie dass (ii) die Rurbanität in den meisten Regionen als Folge von Globalisierung, Spezialisierung, erhöhter Mobilität und stark gestiegenem Informationsaustausch zugenommen hat. Konkret wird C01 Fernerkundungsmethoden, Modellierungsergebnisse und Zensusdaten nutzen, um empirische Belege und Indikatoren zur Spezifizierung raumzeitlicher Veränderungen der Rurbanität im regionalen Untersuchungsgebiet (zunächst Marokko) zu generieren. Eine Netzwerkanalyse wird den Rurbanitätsindex aller Gemeindeflächen innerhalb des Netzwerks modellieren. C01 wird die Ergebnisse aus den Clustern A und B in einer GIS-basierten Synthese zusammenführen. Marokkanische Partner mit Fachkenntnissen in der Fernerkundung und Zugang zu Regionaldaten werden an der Entwicklung der Methodik, ihrer Anwendung zur Erstellung detaillierter regionaler Rurbanitätsdatensätze sowie der Validierung des im Projekt entwickelten großskaligen Rurbanitätsdatensatzes beteiligt sein.

Landmanagement Subsahara-Afrika: Gemeinsame Entwicklung von Innovationen für ein nachhaltiges Landmanagement in kleinbäuerlichen Betrieben in West-Afrika, Teilvorhaben 3: Modellgestützte Bewertung von Intensivierung und Anreizen in der Landwirtschaft

Pan-Arctic Visualization of Landscape Change (2003-2022), Arctic PASSION Permafrost Service

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.

Klimatrends und Modelevaluation mittels Radio-Okkultation

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.

OEMC Science Webinar

This special session will introduce the three international data centres based at the Federal Institute of Hydrology (BfG). Simon Mischel will speak about the Global Runoff Data Centre (GRDC), while Matthias Zink and Philipp Saile will introduce the International Soil Moisture Network (ISMN) and the GEMS/Water Data Centre (GWDC). Together, the heads of the globally recognized centres will show how long-term environmental monitoring data can support hydrology, water quality assessment, climate research, Earth observation applications and environmental decision-making worldwide. The webinar will provide an overview of the role, impact and global relevance of these data infrastructures, while highlighting the importance of open and accessible environmental data for science, policy and operational monitoring systems. The webinar will be held on Zoom. Register here: https://us02web.zoom.us/webinar/register/WN_UjsGj-btTi2liLObH4-DCg#/registration Link to the OEMC Science Webinar Series: https://av.tib.eu/series/1405 Link to the Open-Earth-Monitor Cyberinfrastructure project: https://earthmonitor.org/

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