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s/hegel/Hagel/gi

Digitales Höhenmodell Hamburg DGM 10

Abgeleitetes, flächendeckendes digitales Geländemodell mit einer Rasterweite von 10 Meter auf Basis des DGM1. Für die Fläche der Freien und Hansestadt Hamburg (ohne das Gebiet des hamburgischen Wattenmeeres) wurde in 2020 eine Laserscanvermessungen (Airborne Laserscanning) durchgeführt. Die Daten liegen im Lagestatus 310 (ETRS89/UTM) vor, mit Höhenangaben über Normalhöhennull (NHN), gemäß DE_DHHN2016_NH. Die Genauigkeit eines einzelnen Messpunktes liegt in eindeutig definierten Bereichen, wie z.B. auf Straßenflächen, bei ca. ± 105 cm. In Bereichen von Abschattungen (Brücken), Vegetation, insbesondere Flächen in Wald- und Strauchgebieten und bei stark geneigtem Gelände, ist die Genauigkeit geringer. Standardmäßig werden vom LGV folgende Rasterweiten angeboten: DGM 1 (Rasterweite 1m), DGM 10 (Rasterweite 10m), DGM 25 (Rasterweite 25m). Eine jährliche Aktualisierung dieser Daten erfolgt über Luftbildbefliegungen. Neben der reinen Bereitstellung der Höheninformation als regelmäßiges Gitter werden die Daten auch als Dienstleistung in einer Dreiecksvermaschung (TIN) abgegeben. Dabei ist ein Datenaustausch mit 2D- und 3D-CAD-Systemen sichergestellt. Als weitere Dienstleistung können z.B. Höhenlinien und Profile abgeleitet oder Volumina und Neigungen errechnet werden. Durch Integration weiterer Geobasis- und Fachdaten (Vektor- und Rasterdaten) können weitere Dienstleistungen z.B. für die Bereiche Wasserwirtschaft, Tiefbau, Umwelt und Stadtplanung sowie Energieversorgung groß- und kleinräumige Anwendungen abgeleitet werden.

GTS Bulletin: CSDL06 EDZW - Climatic data (details are described in the abstract)

The CSDL06 TTAAii Data Designators decode as: T1 (C): Climatic data T1T2 (CS): Monthly means (surface) A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: 10321;Diepholz;10325;Salzuflen, Bad;10348;Braunschweig;10356;Ummendorf;10359;Gardelegen;10365;Genthin;10368;Wiesenburg;10376;Baruth;10385;Berlin-Brandenburg;10396;Manschnow;10410;Essen-Bredeney;10418;Lüdenscheid;10424;Werl;10433;Lügde-Paenbruch;10435;Warburg;10441;10442;Alfeld;10444;Göttingen;10449;Leinefelde;10452;Braunlage;)

GTS Bulletin: CSDL02 EDZW - Climatic data (details are described in the abstract)

The CSDL02 TTAAii Data Designators decode as: T1 (C): Climatic data T1T2 (CS): Monthly means (surface) A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: 10046;Kiel-Holtenau;10091;Arkona;10113;Norderney;10131;Cuxhaven;10170;Rostock-Warnemünde;10264;Marnitz;10291;Angermünde;10315;Münster/Osnabrück;10379;Potsdam;10381;Berlin-Dahlem (FU);10382;Berlin-Tegel;10384;Berlin-Tempelhof;10427;Kahler Asten;10430;Lippspringe, Bad;10453;Brocken;10496;Cottbus;10499;Görlitz;10505;Aachen-Orsbach;10513;Köln-Bonn;10532;Gießen/Wettenberg;10544;Wasserkuppe;10554;Erfurt-Weimar;10567;Gera-Leumnitz;10578;Fichtelberg;)

GTS Bulletin: ISCD04 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISCD04 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISC): Climatic observations from land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (The bulletin collects reports from stations: 10022;Leck;10028;Sankt Peter-Ording;10033;Glücksburg-Meierwik;10037;Schleswig-Jagel;10038;Hohn;10042;Schönhagen (Ostseebad);10067;Marienleuchte;10093;Putbus;10097;Greifswalder Oie;10126;Wittmundhafen;10129;Bremerhaven;10130;Elpersbüttel;10136;Nordholz (Flugplatz);10139;Bremervörde;10142;Itzehoe;10146;Quickborn;10150;Dörnick;10152;Pelzerhaken;10156;Lübeck-Blankensee;)

GTS Bulletin: CSDL07 EDZW - Climatic data (details are described in the abstract)

The CSDL07 TTAAii Data Designators decode as: T1 (C): Climatic data T1T2 (CS): Monthly means (surface) A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: 10454;Wernigerode;10458;Harzgerode;10460;Artern;10466;Halle-Kröllwitz;10471;Leipzig-Holzhausen;10474;Wittenberg;10480;Oschatz;10490;Doberlug-Kirchhain;10495;Hoyerswerda;10519;Bonn-Roleber;10520;Andernach;10526;Marienberg, Bad;10534;Hoherodskopf/Vogelsberg;10537;Neu-Ulrichstein;10540;Eisenach;10542;Hersfeld, Bad;10552;Schmücke;10557;Neuhaus am Rennweg;)

GTS Bulletin: ISCD05 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISCD05 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISC): Climatic observations from land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (The bulletin collects reports from stations: 10161;Boltenhagen;10168;Goldberg;10172;Laage (Flugplatz);10180;Barth;10193;Ueckermünde;10210;Friesoythe-Altenoythe;10235;Soltau;10238;Bergen;10246;Faßberg;10249;Boizenburg;10253;Lüchow;10261;Seehausen;10267;Kyritz;10268;Waren;10281;Trollenhagen;10282;Feldberg/Mecklenburg;10289;Grünow;10304;Meppen;10305;Lingen;10306;Rheine-Bentlage;10309;Ahaus;10312;Belm;)

Entwicklung von selbststeuernden Textilien zum Schutz von Obst-, Gemüse- und Beerenplantagen vor erhöhter Sonneneinstrahlung, Teilprojekt C

Zum Verständnis der Entstehung und Trajektorien von großem Hagel (LIFT)

Derzeitige radar-basierte Nowcastingverfahren basieren auf der Annahme, dass die zeitliche Entwicklung von Hagelereignissen in erster Linie durch Advektionsvorgänge gesteuert ist; die relevanten physikalischen Prozesse, die für die Entstehung und das Größenwachstum von Hagel entscheidend sind, bleiben dabei unberücksichtigt. In Verbindung mit der komplexen internen Struktur und Dynamik von Hagelstürmen ergeben sich daraus große Unsicherheiten bei der Vorhersage der Hagelgrößenverteilung und der von Hagel betroffenen Fläche am Boden. Das Ziel des Projekts LIFT (Large Hail Formation and Trajectories) ist es, die Hagelentstehung und Hageltrajektorien besser zu verstehen, um daraus als wichtige Komponenten eines physikalisch-basierten Nowcastings erstmals ein radar-basiertes Verfahren für das Hagelwachstums zu entwickeln. Zu diesem Zweck wird im Rahmen von LIFT eine Messkampagne Süddeutschland durchgeführt, wo die größte Hagelwahrscheinlichkeit in Deutschland auf vielfältige Beobachtungssysteme trifft, die im Rahmen der Messkampagne Swabian MOSES mit einem dichten Netzwerk betrieben werden. Zum ersten Mal werden im Rahmen von LIFT moderne Radargeräte, In-situ Messgeräte, Fotogrammetrie und numerische Modellierung synergistisch kombiniert und ein umfassender Datensatz zur Rekonstruktion der zeitlichen Entwicklung des Hagelwachstums erstellt. Betroffene Bürger werden aktiv in die Messaktivitäten mit einbezogen und aufgerufen, Hagelkörnern einschließlich ihrer Haupteigenschaften in die WarnWetter App des DWD zu melden. Die Messkampagne mit ihrem mobilen und flexiblen Konzept beinhaltet die Anwendung neuer, innovativer Messtechniken, darunter Lagrangesche Trajektorien mittels kleiner Messsysteme, die in die Wolken eingebracht werden, und dronengesteuerte Luftbildaufnahmen zur Bestimmung der Hagelspektren. Aus Fernerkundungsdaten gewonnene Signaturen von Hagelereignissen liefern Informationen über die Charakteristika der Hagelereignisse und werden mittels numerischer Simulationen sorgfältig auf Messungenauigkeiten und Sensitivitäten bzgl. atmosphärischer Umgebungsvariablen evaluiert. Indikatoren für die Hagelentstehung und das Hagelwachstum werden aus Beobachtungsdaten und Simulationen identifiziert, und liefern die Grundlage für ein beobachtungs-basiertes Hagelwachstumsmodell. Schließlich wird dieses Multi-Parameter Hagelwachstumsmodell mit den bestimmten Hageltrajektorien und Schmelzprozessen kombiniert, um zu bestimmen, welche Prozesse am wichtigsten sind für das Nowcasting von Hagel. Das Projekt LIFT liefert damit einen wichtigen Betrag für zukünftige radar-basierte Hagelwarnsysteme mit einer verbesserten Vorhersagezeit und Vorhersagequalität.

Schwerpunktprogramm (SPP) 2115: Synergie von Polarimetrischen Radarbeobachtungen und Atmosphärenmodellierung (PROM) - Verschmelzung von Radarpolarimetrie und numerischer Atmosphärenmodellierung für ein verbessertes Verständnis von Wolken- und Niederschlagsprozessen; Polarimetric Radar Observations meet Atmospheric Modelling (PROM) - Fusion of Radar Polarimetry and Numerical Atmospheric ..., Evaluierung und Verbesserung von konvektionszulassenden Simulationen des Lebenszyklus konvektiver Stürme mit Hilfe polarimetrischer Radardaten

Konvektive Stürme sind verantwortlich für Unwetter, wie z.B. großer Hagel, Sturzfluten und starke Windböen. Ein kritischer Faktor, der bestimmt, wie schädlich diese Ereignisse sind, ist die Wolkenmikrophysik innerhalb des konvektiven Systems. Die Prozesse der Wolkenmikrophysik tragen direkt zur Bildung von großem Hagel und Regen bei, verändern aber zusätzlich die Umgebung, in der sich die Konvektion durch latente Erwärmung und Abkühlung entwickelt. Diese Veränderungen in der Struktur des konvektiven Sturms wirken sich dann auch darauf aus, welche mikrophysikalischen Prozesse wo im Sturm aktiv sind . Über die Existenz dieser komplexen Wechselwirkungen wurde in zahlreichen Publikationen berichtet. Allerdings gibt es bisher keine Studien, die einen systematischen Ansatz zur Erforschung der Wechselwirkungen zwischen Wolkenmikrophysik und konvektiver Dynamik verfolgen. In diesem Projekt werden wir eine systematische Analyse der Wechselwirkungen zwischen den Prozessen der Wolkenmikrophysik, der Struktur konvektiver Systeme und dessen Lebenszyklus sowie der daraus resultierenden Unwetterlage durchführen. Modellsimulationen mit ICON (~1 km Auflösung) werden anhand der mikrophysikalischen Prozesse, der Sturmstruktur und des Lebenszyklus von Dual-Polarisations-Radardaten ausgewertet.Das Hauptziel dieses Projektes ist es, einen Rahmen für die Verbesserung der konvektionszulassenden Simulation von schweren konvektiven Wetterereignissen zu schaffen. Dies wird erreicht durch 1) Analyse der Prozesse der Wolkenmikrophysik, die für die Erzeugung von Niederschlägen, die zu einem Schadensereignis führen, am wichtigsten sind, 2) Evaluierung, wie gut der Lebenszyklus, die Sturmstruktur und die mikrophysikalischen Prozesse von konvektiven Stürmen, die von ICON simuliert werden, den polarimetrischen Radarbeobachtungen entsprechen. 3) Untersuchung der Empfindlichkeit der Sturmstruktur und des Lebenszyklus für die Darstellung mikrophysikalischer Prozesse.Daher wird das ICON-Modell modifiziert, um die mikrophysikalischen Prozessraten in 3D auszugeben. Mikrophysikalisches "Piggybacking" wird ebenfalls integriert, um rein mikrophysikalische Effekte von gekoppelten mikrophysikalisch-dynamischen Effekten zu trennen.Am Ende dieses Projektes werden wir in der Lage sein, die derzeitige Fähigkeit von ICON zusammenzufassen, konvektive Stürme und deren schädliche Niederschläge zu simulieren, zu identifizieren, welche Prozesse für die Erzeugung der schädlichen Niederschläge am wichtigsten sind, und Verbesserungen zu empfehlen, um aktuelle Mängel im Modellsystem zu beheben. Das Endergebnis wird nicht nur ein verbessertes Verständnis der realen und modellierten Konvektion sein, sondern auch spezifische Empfehlungen zur Verbesserung der Vorhersage von schädliche Niederschläge aus Konvektion geben.

DBWK100 - Digit. Bundeswasserstrassenkarte 1:100.000 (GeoTIFF) WSD Nordwest

Die Digitale Bundeswasserstraßenkarte 1 : 100 000 (DBWK100) dient als Übersichtskarte innerhalb größerer Nachbarschaft im Bereich der Nordseeküste. Grundlage sind Rasterdaten der "Digitalen Topographischen Übersichtskarte 1:200.000 (DTK200). Darüber hinaus enthält die DBWK100 Informationen zu den Verwaltungsstandorten und Grenzen der Wasserstraßen- und Schifffahrtsverwaltung, zu den Anlagen an den Wasserstrassen und zu den wasserstraßenrelevanten Grenzen.

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