Leuchtende Nachtwolken (NLCs, von engl. Noctilucent clouds) sind optisch dünne Wassereiswolken, die nahe der polaren Sommermesopause bei geographischen Breiten polwärts von etwa 50 Grad auftreten. NLCs wurden in den vergangenen Jahrzehnten intensiv untersucht, insbesondere aufgrund ihrer Rolle als Indikatoren der globalen Veränderung. Langzeitsatellitenmessungen der NLCs mit Hilfe der SBUV/2 Instrumente auf Nimbus-7 und der NOAA-Satellitenreihe zeigen eine signifikante Zunahme der NLC Albedo (DeLand et al., 2007) sowie der NLC Häufigkeit (Shettle et al., 2009). Dieser langfristige Trend wurde durch eine Studie von Stevens et al. (2007) in Frage gestellt, in der die Langzeittrends in SBUV/2 NLC Albedo und der NLC Eismasse bei einer konstanten Lokalzeit untersucht wurden. Erstaunlicherweise führte die ausschließliche Berücksichtigung von Messungen bei konstanter Lokalzeit dazu, dass der Langzeittrend in der NLC Albedo praktisch vollständig verschwand. Diese Ergebnisse suggerieren, dass die veränderlichen Lokalzeiten, die mit der langsamen Veränderung der Orbitparameter der NOAA Satelliten verbunden sind, den scheinbaren Langzeittrend in NLC Albedo und NLC Häufigkeiten in früheren Studien verursachen. Dieser Sachverhalt ist noch immer nicht verstanden, obwohl die Frage nach den tatsächlichen Langzeitvariationen in NLCs von entscheidender Bedeutung für das wissenschaftliche Verständnis des Klimawandels in der mittleren Atmosphäre ist. Das wissenschaftliche Hauptziel des hier vorgeschlagenen Projekts ist es die Ursachen für die oben skizzierten Diskrepanzen zwischen den verschiedenen Analysen der SBUV/2 Daten zu untersuchen, und festzustellen, ob NLC-Parameter einer Langzeitvariation unterliegen oder nicht. Zu diesem Zweck sollen Messungen der europäischen Nadir-Beobachtungsinstrumente GOME und SCIAMACHY zur Bestimmung von NLCs verwendet werden. Nadir-Messungen dieser Satelliteninstrumente sind hervorragend geeignet, um diese wissenschaftliche Fragestellung zu untersuchen, weil die Satelliten sich in Sonnen-synchronen Erdumlaufbahnen befinden, und somit Messungen bei einer bestimmten geographischen Breite stets zur selben Lokalzeit durchführt werden. Da die GOME und SCIAMACHY Nadir-Messungen bisher nicht zur Untersuchung von NLCs verwendet wurden, soll im Rahmen dieses Projekts ein NLC Auswertealgorithmus implementiert und auf den gesamten GOME und SCIAMACHY Datensatz angewandt werden. Die zu bestimmenden NLC Parameter umfassen NLC Albedo, NLC Häufigkeit sowie NLC Eismasse. Die abgeleiteten NLC Datenprodukte werden verwendet, und Sonnenzyklusvariationen und Langzeittrends in NLCs zu quantifizieren, sowie zur Untersuchung der Frage, ob die Langzeittrends in SBUV/2 NLC Messungen durch die veränderlichen Lokalzeiten dieser Satellitenmessungen beeinflusst oder gar maßgeblich verursacht werden.
Mit dem Weißbuch Stadtgrün 2017 hat sich der Bund den Arbeitsauftrag gegeben, urbanes Grün durch eine integrierte und nachhaltige Stadtentwicklungspolitik zu stärken. Valide, zeitreihenfähige und qualifizierte Informationen zur Grünausstattung und zum Grünvolumen fehlen aber bundesweit. Das Projekt zielt darauf ab, die Grünausstattung flächendeckend für alle deutschen Städte mittels Fernerkundung zu erfassen und ein Konzept für ein dauerhaftes Grünmonitoring zu definieren und umzusetzen. Ausgangslage: Zum urbanen Grün zählen grüne Freiräume innerhalb der Städte wie Parkanlagen, Friedhöfe, Kleingärten, Brachflächen, Spielbereiche und Spielplätze, Sportflächen, Straßenbegleitgrün und Straßenbäume. Hinzu kommen Grünflächen an öffentlichen Gebäuden, Naturschutzflächen, Wald und weitere Freiräume, die zur Gliederung und Gestaltung der Städte entwickelt, erhalten und gepflegt werden müssen. Auch private Gärten und landwirtschaftliche Nutzflächen sind ein wesentlicher Teil des städtischen Grünsystems. Bund, Länder und Kommunen benötigen fundierte Informationen, um sachlich-räumliche Defizite und kritische Entwicklungen beobachten und Handlungsbedarfe empirisch untermauern zu können. Grünflächen machen Städte für deren Bewohner attraktiv und steigern die allgemeine Umwelt- und Lebensqualität. Bei Fragen der sozialen Gerechtigkeit in der Stadt wird der Freiraumqualität im Wohnumfeld eine erhebliche Bedeutung beigemessen. Denn gerade Bewohnern sozial benachteiligter Quartiere stehen häufig weniger wohnungsnahe Grünflächen und damit weniger Erholungsmöglichkeiten im direkten Wohnumfeld zur Verfügung. Während einige Städte seit Jahren ein Monitoring ihres Stadtgrüns betreiben und wiederkehrende Erhebungen des städtischen Grünvolumens und Biotopkartierungen durchführen, fehlen auf der bundesweiten Ebene zuverlässige und flächendeckende Informationen zu diesem Thema. Mit diesem Projekt sollen grundlegende Fragen zur Ausstattung deutscher Städte mit urbanem Grün beantwortet werden. Bisher sind gesamtstaatliche Aussagen dazu nur auf der Grundlage von geotopographischen Daten zu treffen. Satellitendaten (Sentinel-2) aus dem europäischen Erdbeobachtungsprogramm Copernicus bieten sich hier als vielversprechende alternative Informationsquelle an. Neben bundesweiten Auswertungen auf Basis der Satellitenbilder wird in diesem Projekt untersucht, welche weiteren Datenquellen zur Informationsgewinnung zum urbanen Grün zur Verfügung stehen und wie stabile Zeitreihen (unterschiedliche Phänologie zum Aufnahmezeitpunkt usw.) aufgebaut werden können. Dazu werden Testgebiete in sieben Fallstudienstädten definiert. Die Betrachtung erfolgt dabei auf unterschiedlichen Maßstabsebenen (Städte, Stadtteile, Quartiere etc.).
Ziel ist es ein Netzwerk meteorologischer Stationen in der Atacama zu etablieren. Diese Arbeit wird aktiv von unseren Partnern in Chile unterstützt. Gegenwärtig gibt es nur vereinzelt meteorologische Stationen am Küstenstreifen und fast keine im Kern der Atacama Wüste. Ein weiteres Ziel ist die bodengestützten Observationen mit Fernerkundungsdaten zu vereinen. Beide Datensätze werden als Test für die Zuverlässigkeit von Klimamodellen dienen, die das heutige Klima beschreiben. Auf Basis dieser Tests werden Klimamodelle für das Klima in der Vergangenheit entwickelt. Letztere würden mit Klimaproxydaten anderer Teilprojekte verifiziert werden.
Trockenphasen, Waldbrände und nicht-nachhaltige Nutzung haben in den letzten Jahrzehnten zu einem erheblichen Verlust an Waldfläche in der Mongolei geführt. Dieser weiterhin fortschreitende Verlust verläuft nicht gleichförmig. Es ist eine deutliche Differenzierung durch verschiedene Faktoren erkennbar, insbesondere durch Topographie, Hydrologie, Permafrost, Bodeneigenschaften und anthropogene Einflüsse. Dieses Projekt zielt auf die Identifikation der Kausalzusammenhänge zwischen der Konstellation der an einem Standort wirksamen geoökologischen und anthropogenen Faktoren einerseits und den Mustern des diskontinuierlichen Permafrosts, der Waldverbreitung, des Auftretens von Waldbränden und der Sukzession der Vegetation nach einem Brand (zurück zu Wald oder aber zu Steppe) andererseits ab. Dabei werden auch gegenseitige Wechselwirkungen (z. B. Permafrost - Wald / Wald - Permafrost) berücksichtigt. Anhand von sechs Hypothesen werden die zugrundeliegenden Kausalketten mittels einer Kombination verschiedener methodischer Ansätze analysiert. Die aktuelle Faktorenkonstellation wird über geomorphologische und bodenkundliche Kartierungen, Vermessung der Verbreitung und Tiefenlage des Permafrosts mittels Georadar, Vegetationsaufnahmen, Analyse von Fernerkundungsdaten, Reliefparametrisierung und Biomassebestimmung erfasst. Im gewählten Untersuchungsgebiet im nördlichen Khangai-Gebirge, zwischen der Ortschaft Tosontsengel im Norden und dem Khangai-Hauptkamm im Süden, treten regelmäßig Waldbrände auf. Seit Mitte des letzten Jahrhunderts erfolgt intensiver Holzeinschlag. In natürlichen und anthropogen genutzten Wäldern sowie auf Waldbrandflächen werden die Nutzungs- und Waldbrandgeschichte, Bodeneigenschaften, Tiefenlage des Permafrostes, Hydrologie und Vegetation analysiert. Holzkohle, fossile Böden und äolische Decksedimente dienen in Kombination mit Lumineszenz- und Radiokarbondatierungen zur Rekonstruktion der Wald- und Landschaftsgeschichte in der Zeit vor den intensiven anthropogenen Eingriffen. Diese Rekonstruktion wird zur Ermittlung des Ausmaßes des menschlichen Einflusses innerhalb des Wirkungsgefüges der verschiedenen wirksamen Faktoren auf die Vegetationsmuster herangezogen. Im nächsten Schritt werden die erfassten geoökologischen Parameter geostatistisch ausgewertet. Dabei werden Klima-, Gesteins-, Boden- und Reliefeinflüsse (Exposition, Hangposition, Reliefform etc.) auf Vegetationsmuster herausgearbeitet und auf der Basis von Digitalen Geländemodellen und multispektralen Satellitenszenen flächenhaft modelliert. Anschließend wird geprüft, wie sich diese Ergebnisse mit Satellitendaten mittlerer Auflösung in einen größeren räumlichen Kontext übertragen lassen. Auf Basis der identifizierten Kausalzusammenhänge werden Gebiete mit entsprechenden Gefährdungspotentialen in Bezug auf Trockenstress, Brandgefahr und Sukzessionsbarrieren für fragmentierte Waldstandorte ausgewiesen und Prognosen für die weitere Vegetations- und Permafrostentwicklung erstellt.
Kopplungsprozesse zwischen der Ionosphäre und der neutralen Atmosphäre spielen eine wichtige Rolle für die dynamischen Prozesse in der oberen Atmosphäre. Neue Fortschritte im Verständnis dieser Prozesse wurden erreicht seitdem Satelliten im erdnahen Orbit kontinuierlich hochgenaue Daten der thermosphärischen und ionosphärischen Parameter (z.B. Massendichten, zonale Winde und Elektronendichteprofile) bereitstellen. Mit diesem Projekt planen wir die Beobachtung der Auftretenshäufigkeit und Eigenschaften sporadischer E Schichten auf globaler Skala. Die Untersuchungen basieren auf GPS Radiookkultationen der Satelliten CHAMP, GRACE, TerraSAR-X, TanDEM-X und FORMOSAT-3/COSMIC. Seit dem Start des Satelliten CHAMP im Jahre 2001 wurden mehr als 5 Millionen der Radiookkultationsprofile aufgezeichnet, was ermöglicht, dass das Auftreten und die Eigenschaften der sporadischen E Schichten in hoher räumlicher Auflösung analysiert werden können. Weiterhin ermöglicht die Zeitreihe erste statistische Trendanalysen der genannten Parameter. Während der Durchführung des Projektes soll der momentan genutzt numerischer Algorithmus zur Detektion von sporadischen E Schichten um ein Modul erweitert werden, der ermöglichen wird auch Rückschlüsse auf die Eigenschaften der Schichten zu ziehen. Globale Beobachtungen der Intensitäten sporadischer E Schichten existieren aktuell nicht und werden von uns zum erstmalig bereitgestellt werden. Diese Datenbasis kann genutzt werden, um statistische Änderungen im Verhalten der sporadischen E Schichten zu Untersuchen. Ebenfalls werden wir untersuchen, ob Abhängigkeit der sporadische Eigenschaften von anderen geophysikalischen Parametern, wie beispielsweise die Abnahme des Erdmagnetfeldes, der Solarzyklus, atmosphärische Gezeiten, Meteoreinfall oder Plamadichteabnahmen in der Ionosphäre zu finden sind.
Der biologische C-Kreislauf in der Antarktis unterliegt der Kontrolle der planktischen und benthischen Primärproduzenten. Die Menge an fixiertem Kohlenstoff hängt dabei nicht nur von deren photosynthetischer Aktivität ab, sondern auch von den Verlusten durch Respiration. Daher ist das Verhältnis von Photosynthese zu Respiration (rP/R) ein wichtiger Parameter den Einfluss des Klimawandels auf den antarktischen Kohlenstoffkreislauf abschätzen zu können, da aus Laborstudien bekannt ist, dass dieser Parameter empfindlich auf Umweltfaktoren reagiert. Allerdings sind quantitative Daten kaum verfügbar und Freilanddaten fehlen ganz. Das ist hauptsächlich einer methodischen Limitierung geschuldet, da sich zwar die Photosynthese Leistung über 14C, Sauerstoff oder Fluorometrie ermittelt lässt, sich die Atmung kaum oder nur mit hohem Aufwand erfassen lässt. In diesem Vorhaben soll zunächst gezeigt werden, wie hoch die Variabilität des Verhältnisses rP/R bei antarktischen Mikroalgen unter global change Bedingungen ist (steigende Temperatur, Eisenmangel. Mit diesen Daten kann dann in Modellrechnungen gezeigt werden, wie hoch der Fehler bei Primärproduktionsmessungen sein kann, wenn die Atmung nicht adäquat berücksichtigt wird. Danach soll eine Methode zur Messung der Atmung entwickelt werden, die ohne Gaswechsel und mit hohem Durchsatz im Freiland eingesetzt werden kann, um auch im Feld richtige rP/R Werte ermitteln zu können. Auf diese Weise können alle Teilprojekte, die sich mit klimawandel-abhängigen Veränderungen der antarktischen C-Bilanz beschäftigen, mit Zusatzinformationen versorgt werden, die den Wert der Daten deutlich steigern können.
Extreme Temperaturen und Wassermangel verursachen Trockenstress an landwirtschaftlichen Kulturen. Weltweit werden die Auswirkungen von Trockenstress auf wichtige Feldfrüchten untersucht und Methoden zur Überwachung und zur Früherkennung von Trockenstress und anderen Stressfaktoren untersucht. Damit soll der gezielte. Einsatz agrotechnischer Maßnahmen wie Fruchtwechsel, Düngung, Bodenbearbeitung und Bewässerungsplanung unterstützt werden, um Ernteeinbußen zu verhindern. Ein weiterer Aspekt sind mögliche Auswirkungen der globalen Erwärmung auf die landwirtschaftliche Produktion, die sich zu einem der Hauptthemen der Forschung auf dem Gebiet das Klimawandels entwickeln. Erdbeobachtung von Satelliten aus ermöglicht die rationelle Überwachung des Zustands landwirtschaftlicher Kulturen über große Flächen. lü jüngster Zeit wurden neue Sensorsysteme entwickelt und in Erdumlauf gebracht, die neue Möglichkeiten auch für das Monitoring von Trockenstress landwirtschaftlicher Kulturen eröffnen. Die wesentlichen Merkreale dieser neuen optischen Sensoren sind hohe spektrale Auflösung (kleine Bandbreiten bis 10 nm herunter, eine große Anzahl von Spektralkanälen - bis zu einigen hundert, was im Prinzip Spektroskopie vom Satelliten aus ermöglicht), hohe räumliche Auflösung (Bildelementgrößen am Boden bis 60 cm herunter), und hohe zeitliche Auflösung -(bis zu täglicher Aufnahmemöglichkeit jedes Punktes der Erdoberfläche). Das Ziel dieses Projekts ist es, unter Ausnützung der neuen Möglichkeiten optischer Fernerkundung und der synergistischen Effekte der unterschiedlich Sensortypen Fernerkundungsmethoden zur Erkennung und zur Überwachung von Trockenstress an landwirtschaftlichen Kulturen zu entwickeln. Dazu werden physikalische Vegetationsmodelle angepasst und verbessert, die den Zusammenhang zwischen der Trockenstressintensität und Reflexionseigenschaften von Pflanzenbeständen quantitativ beschreiben. Methoden zur Analyse von Fernerkundungsbilddaten unter Verwendung dieser Vegetationsmodelle werden entwickelt. Dabei werden sowohl reflektierte als auch emittierte (thermale) Infrarotstrahlung berücksichtigt. Da es keine Sensoren gibt, die gleichzeitig alle drei der oben angeführten Arten der hohen Auflösung (spektral, räumlich und zeitlich) erfüllen, kommt der Kombination von Daten unterschiedlicher Sensoren besondere Bedeutung zu (image information fusion). Die Methodenwerden für ausgewählte Fruchtarten (Weizen und Mais) unter Anbaubedingungen in Österreich und Deutschland entwickelt und getestet.
Das Dynamische Mosaik setzt sich aus aktuellen wolkenfreien Aufnahmen von Sentinel-2 Orthobildern zusammen. Die beiden baugleichen Sentinel-2 Satelliten des europäischen Erdbeobachtungsprogramms Copernicus liefern seit 2015 bzw. 2017 kontinuierlich Aufnahmen der Erdoberfläche. Der multispektrale optische Sensor verfügt über 13 Spektralkanäle im sichtbaren und infraroten Bereich. Dabei variiert die räumliche Auflösung von 10 m (Kanäle B02, B03, B04, B08) über 20 m (Kanäle B05, B06, B07, B08A, B11, B12) bis hin zu 60 m (Kanäle B01, B09, B10). Die Sentinel-2 Daten werden originär in den Prozessierungsleveln Level-1C (Top-Of-Atmosphere) und Level-2A (Bottom-Of-Atmosphere) angeboten und in Kachelgrößen von 100 x 100 km2 in UTM/WGS84 Projektion bereitgestellt. Für NRW liegen durch die hohe Wiederkehrrate der Satelliten alle 2-3 Tage flächendeckend aktuelle Aufnahmen vor. Da es sich bei dem Multispektralinstrument um ein passives System handelt, ist die Verwendbarkeit der Aufnahmen allerdings wetterabhängig. Die verfügbaren Orthobilder weisen unterschiedliche Wolkenbedeckungsgrade auf. Zur Ableitung des Dynamischen Mosaiks werden die aktuellen Sentinel-2 Bilder auf Wolkenbedeckung überprüft, so dass die wolkenfreien Bereiche selektiert werden können. Bereiche älterer Aufnahmen werden kontinuierlich durch aktuelle wolkenfreie Bilder ersetzt. Dabei werden die 4 Spektralbänder mit einer räumlichen Auflösung von 10 m (Rot, Grün, Blau, Nahes Infrarot) der Level-2A Daten berücksichtigt. Der Datensatz wird bei Vorliegen eines wolkenfreien Bereichs ab einer Größe von 100 zusammenhängenden 10 m x 10 m Pixeln fortgeschrieben, so dass stets die aktuellen wolkenfreien Aufnahmen im Mosaik enthalten sind. Das Dynamische Mosaik wird als Darstellungsdienst in den Ausprägungen RGB (Komposit aus den Spektralbändern B04-B03-B02) und CIR (Komposit aus den Spektralbändern B08-B04-B03) bereitgestellt. Darüber hinaus wird das Aufnahmedatum der jeweiligen Sentinel-2 Szene für jeden wolkenfreien Bereich zur Verfügung gestellt. Das Aufnahmedatum wird über die Sachdatenabfrage des Metadatenlayers angezeigt.
Im Teilvorhaben 3 wird im Modul 5 (Flächendeckendes satellitengestütztes Monitoring der Wachstumsreaktion) ein satellitenbasiertes räumliches Monitoring der Wachstumsreaktion der Bäume für die Testgebiete entwickelt. Als Wachstumsreaktion wird die Veränderung des Saftflusses sowie des Dickenwachstums als Reaktion auf extreme Hitze- und Trockenperioden definiert. Beide Variablen werden mittels DHC-Stationen in situ gemessen und durch die Kombination mit Satellitendaten in die Fläche überführt. Als Prädiktoren werden neuartige Daten der spektral hochaufgelösten ECOSTRESS (IR hyperspektral), OCO-3 und DESIS (Hyperspektralsensor) herangezogen, die alle auf der ISS installiert und damit optimal für eine solche Datenkombination geeignet sind. Die Daten der punktuellen DHC-Stationen werden verwendet, um maschinelle Lernmodelle auf der Basis der spektral hochaufgelösten neuen Fernerkundungsdaten unter normalen und extremen Klimabedingungen zu trainieren. Die Modelle können auf das Prädiktorgitter angewendet werden, sodass die Zielvariablen räumlich modelliert werden können. Aufgrund der schlechten zeitlichen Auflösung werden diese Daten wiederum als Prädiktoren verwendet, um die Zielvariablen auf konventionelle, zeitlich höher aufgelöste (Sentinel, MODIS) und Kronen auflösende Systeme (Planet) zu transferieren. Damit ist ein räumliches Monitoring unter verschiedenen Klimabedingungen möglich. ECOSTRESS liefert gegitterte Prädiktorvariablen zur Verdunstung, zum Evaporative Stress Index sowie zur Water Use Efficiency in 30 bis 70 m Auflösung, die mit DHC-Messungen des Saftflusses kombiniert werden. OCO-3 liefert Informationen zur fotosynthetischen Aktivität (SIF: solar-induced chlorophyll fluorescence) in etwa 2 km Auflösung, die mit den DHC-Messungen zum Dickenwachstum kombiniert werden. DESIS liefert hyperspektrale Daten in 30 m Auflösung und wird v.a. für die Erhöhung der räumlichen Auflösung der OCO-3 Daten verwendet.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1238 |
| Europa | 94 |
| Global | 2 |
| Kommune | 9 |
| Land | 121 |
| Schutzgebiete | 4 |
| Weitere | 31 |
| Wirtschaft | 9 |
| Wissenschaft | 637 |
| Zivilgesellschaft | 6 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 20 |
| Ereignis | 16 |
| Förderprogramm | 1149 |
| Hochwertiger Datensatz | 3 |
| Repositorium | 2 |
| Text | 74 |
| unbekannt | 95 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 80 |
| Offen | 1252 |
| Unbekannt | 27 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1133 |
| Englisch | 371 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 18 |
| Bild | 3 |
| Datei | 33 |
| Dokument | 40 |
| Keine | 750 |
| Unbekannt | 5 |
| Webdienst | 19 |
| Webseite | 567 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1032 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1188 |
| Luft | 1058 |
| Mensch und Umwelt | 1348 |
| Wasser | 843 |
| Weitere | 1359 |