This product is based on Vaisala RS92 radiosonde measurements of temperature, humidity, wind and pressure that have been processed following the requirements of the GCOS Reference Upper Air Network (GRUAN) that were described in Immler et al. [2010]. The GRUAN data product file comply to the requirements of GRUAN in particular by providing a full uncertainty analysis. The uncertainty is calculated according to the recommendations of the “Guide for expressing uncertainty in measurement” [GUM2008]. The total uncertainty is assessed from estimates of the calibration uncertainty, the uncertainty of corrections and statistical standard deviations. Corrections are applied such that the data is bias free according to current knowledge.
The ISND87 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)
Die Ziele dieses Teilprojektes sind das bessere Verständnis der Ursachen extremere Hochwasserereignisse, die Einschätzung möglicher zukünftiger Hochwasserextremereignisse und die Untersuchung der Vorhersagbarkeit dieser Ereignisse. Dies soll aus der Perspektive der Vielzahl beteiligter atmosphärischer Prozesse und ihrer Skalenvielfalt durchgeführt werden. Daher wird dieses Teilprojekt wichtige Beiträge in der Forschergruppe SPATE liefern. Unter diesen generellen Zielen wollen wir folgende Forschungsfragen adressieren: 1. Was sind die großskaligen atmosphärischen Vorbedingungen für extreme Hochwasserereignisse? 2. Welche Prozesse verstärken den Niederschlag und die Niederschlagswirkung regional/lokal und verursachen dadurch extreme Hochwasserereignisse? 3. Was sind die raumzeitliche Variabilität und die Klimazukunft dieser atmosphärischen Faktoren und was sind ihre Antriebsfaktoren im Klimasystem? Die beiden ersten Fragen sollen in der ersten Phase (PH1, Monate 1 bis 36) der Forschergruppe SPATE bearbeitet werden. Die dritte Frage soll in Phase 2 bearbeitet werden. Zusätzlich sollen atmosphärische Felder, wie beispielsweise Niederschlag, und abgeleitete Indikatorzeitserien für andere Teilprojekte auf Basis einer über 100jährigen Reanalyse, meteorologischer Beobachtungen und Klimasimulation bereitgestellt werden. Der Forschungsplan der ersten Phase besteht aus drei Arbeitspaketen. Bevor die meteorologischen Ursachen extremer Hochwasserereignisse systematisch untersucht werden können, ist die Erstellung einer langzeitlichen (hier über 100-jährigen) vier-dimensionalen meteorologischen Referenz notwendig (Arbeitspaket 0). Die Referenz basiert auf aufbereiteten Niederschlagsdaten, raumzeitlich (mit dem Modell COSMO-CLM) verfeinerten (auf 12 km Gitterdistanz) Reanalysen (ERA-20C ab 1901, NOAA/NCEP 20 CR für den Zeitraum 1851 bis 1900). Diese Referenz erlaubt eine robuste Statistik der Hochwasser-Wetterlagen-Beziehungen und des Verfolgens der Feuchte im atmosphärischen System (Arbeitspaket 1). Regionale und lokale den Niederschlag verstärkende Faktoren (wie Bodenfeuchte-Niederschlagswechselwirkung, frontale/orographische Hebung mit/ohne konvektive Aktivität) werden in Arbeitspaket 2 mit konvektionserlaubenden Simulationen (Gitterdistanzen kleiner als 2 km) mit COSMO-CLM untersucht. In der zweiten Projektphase planen wir zwei Arbeitspakete. Ein Paket wird die klimatologischen Antriebsfaktoren und die multi-skalige Vorhersagbarkeit bearbeiten. In einem weiteren Arbeitspaket wird die Entwicklung von Hochwasserereignissen aus meteorologischer Perspektive bis in das Jahr 2100 betrachtet. Dieses Teilprojekt wird extreme Hochwasserereignisse und deren Eigenschaften den multiskaligen atmosphärischen Prozessen zuordnen und wird außerdem die Zuordnung hydrologischer Prozesse in der Forschergruppe SPATE unterstützen.
The ISID03 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISI): Intermediate synoptic observations from fixed land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (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;) (Remarks from Volume-C: SYNOP)
First GRUAN product (beta)
The SMLV40 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SM): Main synoptic hour A1A2 (LV): Latvia (Remarks from Volume-C: NilReason)
The SMLV21 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SM): Main synoptic hour A1A2 (LV): Latvia (Remarks from Volume-C: NilReason)
The SMLV41 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SM): Main synoptic hour A1A2 (LV): Latvia (Remarks from Volume-C: NilReason)
The SNLV40 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SN): Non-standard synoptic hour A1A2 (LV): Latvia (Remarks from Volume-C: NilReason)
The SNLV20 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SN): Non-standard synoptic hour A1A2 (LV): Latvia (Remarks from Volume-C: NilReason)
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 1032 |
| Europa | 20 |
| Global | 31 |
| Land | 329 |
| Wissenschaft | 19 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 5 |
| Förderprogramm | 702 |
| unbekannt | 336 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 1 |
| offen | 711 |
| unbekannt | 331 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 569 |
| Englisch | 536 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 1 |
| Datei | 4 |
| Keine | 510 |
| Webseite | 528 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 688 |
| Lebewesen und Lebensräume | 908 |
| Luft | 857 |
| Mensch und Umwelt | 1042 |
| Wasser | 467 |
| Weitere | 1043 |
