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The forecast data for temperature at 850hPa [K] from GPC_Offenbach (DWD).

This resource contains the monthly mean temperature at 850hPa [K] for 6 months. The format of resource is GRIB2. It is provided through the web site of WMO Lead Centre for LRF MME (Long Range Forecast Multi-Model Ensemble) on about the 15th of each month. The web site requests a user account. The Grade A(GPCs) and Grade B(NMHSs, RCCs) users can download the data USAGE: Menu: Data and Plot > Data Exchange > Search/Download. This forecast data is made by GPC_Offenbach (DWD) using an operational seasonal prediction system. For more detailed information about the seasonal forecasts of GPC_Offenbach (DWD) visit the web site http://www.dwd.de/EN/ourservices/seasonals_forecasts/start.html.

The forecast data for sea surface temperature [K] from GPC_Offenbach (DWD).

This resource contains the monthly mean sea surface temperature [K] for 6 months. The format of resource is GRIB2. It is provided through the web site of WMO Lead Centre for LRF MME (Long Range Forecast Multi-Model Ensemble) on about the 15th of each month. The web site requests a user account. The Grade A(GPCs) and Grade B(NMHSs, RCCs) users can download the data USAGE: Menu: Data and Plot > Data Exchange > Search/Download. This forecast data is made by GPC_Offenbach (DWD) using an operational seasonal prediction system. For more detailed information about the seasonal forecasts of GPC_Offenbach (DWD) visit the web site http://www.dwd.de/EN/ourservices/seasonals_forecasts/start.html.

The forecast data for mean-sea level pressure [Pa] from GPC_Offenbach (DWD).

This resource contains the monthly mean mean-sea level pressure [Pa] for 6 months. The format of resource is GRIB2. It is provided through the web site of WMO Lead Centre for LRF MME (Long Range Forecast Multi-Model Ensemble) on about the 15th of each month. The web site requests a user account. The Grade A(GPCs) and Grade B(NMHSs, RCCs) users can download the data USAGE: Menu: Data and Plot > Data Exchange > Search/Download. This forecast data is made by GPC_Offenbach (DWD) using an operational seasonal prediction system. For more detailed information about the seasonal forecasts of GPC_Offenbach (DWD) visit the web site http://www.dwd.de/EN/ourservices/seasonals_forecasts/start.html.

Von El Nino zu Super - El Nino: Wie wird das Wetter beeinflusst?

El Niño ist die warme Phase der El Niño/Southern Oscillation (ENSO), und beschreibt die dominante Variabilität der Tropen auf Zeitskalen von Monaten bis Jahren. Obwohl ENSO im tropischen Pazifik geschieht, werden starke regionale und globale Einflüsse auf das Klima, auf die Ökosysteme der Meere und auf dem Land, und damit auch auf die Wirtschaft einzelner Länder beobachtet. Klimamodelle sagen vorher, dass El Niño sich unter dem Einfluss der globalen Erwärmung verstärken könnte, und dass sich sogenannte Super El Niños entwickeln könnten, d.h. El Niño Ereignisse, welche stärker und langlebiger sind als die stärksten im 20. und 21. Jahrhundert beobachteten Ereignisse. Es ist allerdings noch unklar, ob sich zum Beispiel die sogenannten Teleconnections, also Fernwirkungen von El Niño, linear mit der Stärke des Ereignisses im tropischen Pazifik entwickeln werden. Es ist zudem noch unzureichend erforscht, ob sich die Teleconnections selbst verändern werden. Es gibt aber Hinweise, dass sich die Teleconnections von El Niño nichtlinear verhalten, und dass daher ein Super El Niño völlig andere globale Auswirkungen haben könnte als ein historischer El Niño. Durch die Vorhersage der Klimamodelle, dass sich solche Super El Niño - Ereignisse in Zukunft häufen könnten, ist ein besseres Verständnis möglicher Nichtlinearitäten von Teleconnections nötig. Dieses Forschungsvorhagen untersucht die Nichtlinearität in der Stärke und im Charakter von El Niño Teleconnections für eine Erde in einem wärmeren Klima. Im Speziellen wird die Fernwirkung von El Niño auf die Troposphäre und Stratospähre der mittleren Breiten in der Nord- und Südhalbkugel untersucht.

Schwarm gestützte Messungen von Luftqualität und Asphalttemperaturen in Städten mittels Fahrrädern zur Förderung nachhaltiger Mobilität, Teilvorhaben: Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen

Computergestützte Gewässermodellierung - Analyse der hydraulischen Auswirkungen einer Deichrückverlegung

Bei Lenzen an der Elbe zeigt sich, dass numerische Modelluntersuchungen vor Baubeginn präzise die später in der Natur eintretenden Ereignisse vorhersagen können. Seit den 1990er Jahren wurde an der Elbe bei Lenzen durch das Land Brandenburg eine Deichrückverlegung geplant und realisiert. Die Bundesanstalt für Wasserbau hat mit hydraulisch-morphologischen Modelluntersuchungen des Oberflächenabflusses die Umsetzung des Projektes unterstützt. Bei dieser Deichrückverlegung in der Lenzen-Wustrower Elbeniederung westlich von Wittenberge sollten nicht nur der Verlauf des erhöhten Hochwasserdeiches der Elbe verändert und die Flutrinnen im Vorland verkleinert, sondern auch die Lage und Struktur der Auwaldpflanzungen im Rückdeichungsgebiet modifiziert werden. Weiterhin sah die Planung vor, in den an das Deichrückverlegungsgebiet angrenzenden Lütkenwischer und Mödlicher Werder zusätzliche Vorlandanpflanzungen vorzusehen. Vor Projektbeginn wurde die BAW vom Projektträger, dem Bundesamt für Naturschutz (BfN), im November 2006 um Amtshilfe bei der Untersuchung der hydraulischen Auswirkungen dieser Maßnahme gebeten. Die BAW-Wissenschaftler nutzten für ihre Untersuchungen das hydronumerische Verfahren UnTRIM und erstellten ein zweidimensionales Modell des Untersuchungsgebietes. Nach Fertigstellung der Deichrückverlegung Ende 2009 konnten dann die in den Modellrechnungen prognostizierten Werte für die Veränderung der Wasserspiegel und der in das Deichrückverlegungsgebiet ein- und ausströmenden Wassermengen anhand von vergleichenden Messungen - Wasserspiegelfixierungen, Durchflussmessungen - während der Elbe-Hochwässer im März 2010, Oktober 2010 und Januar 2011 validiert werden: 'Es zeigte sich, dass wir mit dem Computermodell sehr genau die tatsächlich in der Natur eintretenden hydraulischen Verhältnisse im Vorhinein beschreiben konnten', berichtet Dipl.-Ing. Matthias Alexy, Mitarbeiter in der Abteilung Wasserbau im Binnenbereich der BAW.

Sonderforschungsbereich Transregio 165 (SFB TRR): Wellen, Wolken, Wetter; Waves to Weather - A Transregional Collaborative Research Center, Teilprojekt A06: Darstellung von Vorhersageunsicherheit durch stochastische Parameterisierungen

Eine Hauptquelle der Vorhersageunsicherheit liegt in der Auslösung von Konvektion durch bodennahe Prozesse wie Grenzschichtturbulenz oder Strömung über Orographie. Für derlei Prozesse wird eine stochastische Beschreibung weiterentwickelt und implementiert. Die erweiterte Parameterisierung wird für unterschiedliche Wetterlagen mit Augenmerk auf die Charakteristika des Fehlerwachstums, die Wechselwirkung mit der großskaligen Strömung und der Güte von Ensemble-Vorhersage getestet. Die relative Bedeutung einzelner Prozesse und deren Wechselwirkung wird untersucht.

The forecast data for u component of wind at 850hPa [m/s] from GPC_Offenbach (DWD).

This resource contains the monthly mean u component of wind at 850hPa [m/s] for 6 months. The format of resource is GRIB2. It is provided through the web site of WMO Lead Centre for LRF MME (Long Range Forecast Multi-Model Ensemble) on about the 15th of each month. The web site requests a user account. The Grade A(GPCs) and Grade B(NMHSs, RCCs) users can download the data USAGE: Menu: Data and Plot > Data Exchange > Search/Download. This forecast data is made by GPC_Offenbach (DWD) using an operational seasonal prediction system. For more detailed information about the seasonal forecasts of GPC_Offenbach (DWD) visit the web site http://www.dwd.de/EN/ourservices/seasonals_forecasts/start.html.

The forecast data for v component of wind at 850hPa [m/s] from GPC_Offenbach (DWD).

This resource contains the monthly mean v component of wind at 850hPa [m/s] for 6 months. The format of resource is GRIB2. It is provided through the web site of WMO Lead Centre for LRF MME (Long Range Forecast Multi-Model Ensemble) on about the 15th of each month. The web site requests a user account. The Grade A(GPCs) and Grade B(NMHSs, RCCs) users can download the data USAGE: Menu: Data and Plot > Data Exchange > Search/Download. This forecast data is made by GPC_Offenbach (DWD) using an operational seasonal prediction system. For more detailed information about the seasonal forecasts of GPC_Offenbach (DWD) visit the web site http://www.dwd.de/EN/ourservices/seasonals_forecasts/start.html.

The forecast data for 2m temperature [K] from GPC_Offenbach (DWD).

This resource contains the monthly mean 2m temperature [K] for 6 months. The format of resource is GRIB2. It is provided through the web site of WMO Lead Centre for LRF MME (Long Range Forecast Multi-Model Ensemble) on about the 15th of each month. The web site requests a user account. The Grade A(GPCs) and Grade B(NMHSs, RCCs) users can download the data USAGE: Menu: Data and Plot > Data Exchange > Search/Download. This forecast data is made by GPC_Offenbach (DWD) using an operational seasonal prediction system. For more detailed information about the seasonal forecasts of GPC_Offenbach (DWD) visit the web site https://www.dwd.de/EN/ourservices/seasonals_forecasts/start.html

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