High-quality near-real time Quantitative Precipitation Estimation (QPE) and its prediction for the next hours (Quantitative Precipitation Nowcasting, QPN) is of high importance for many applications in meteorology, hydrology, agriculture, construction, water and sewer system management. Especially for the prediction of floods in small to meso-scale catchments and of intense precipitation over cities timely, the value of high-resolution, and high-quality QPE/QPN cannot be overrated. Polarimetric weather radars provide the undisputed core information for QPE/QPN due to their area-covering and high-resolution observations, which allow estimating precipitation intensity, hydrometeor types, and wind. Despite extensive investments in such weather radars, QPE is still based primarily on rain gauge measurements since more than 100 years and no operational flood forecasting system actually dares to employ radar observations for QPE. RealPEP will advance QPE/QPN to a stage, that it verifiably outperforms rain gauge observations when employed for flood predictions in small to medium-sized catchments. To this goal state-of-the?art radar polarimetry will be sided with attenuation estimates from commercial microwave link networks for QPE improvement, and information on convection initiation and evolution from satellites and lightning counts from surface networks will be exploited to improve QPN. With increasing forecast horizons the predictive power of observation-based nowcasting quickly deteriorates and is outperformed by Numerical Weather Prediction (NWP) based on data assimilation, which fails, however, for the first hours due to the lead time required for model integration and spin-up. Thus, RealPEP will merge observation-based QPN with NWP towards seamless prediction in order to provide optimal forecasts from the time of observation to days ahead. Despite recent advances in simulating surface and sub-surface hydrology with distributed, physicsbased models, hydrologic components for operational flood prediction are still conceptual, need calibration, and are unable to objectively digest observational information on the state of the catchments. RealPEP will prove that in combination with advanced QPE/QPN physics-based hydrological models sided with assimilation of catchment state observations will outperform traditional flood forecasting in small to meso-scale catchments.
The project DIGSTER - Map and Go (Digital Based Terrain Mapping) aims at the technical aspects of digital terrrain mapping. For many questions in administration, planning and expertise terrrain mappings are indispensable. The whole process starting with the data acquisition in the field and ending with map products will be digitally performed by the system. Therefore, a platform appropriate for the use in the field (PDA) is combined with technologies from the disciplines of satellite navigation, remote sensing, communication, and mobile geoinformation systems. For DIGSTER a lot of practical applications already exist in connection with policies and directives on the national and also European level.
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.
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.
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.
Das ionosphärische Plasma reagiert auf Änderungen der ionosphärischen EUV und UV-Strahlung auf der Zeitskala der solaren Rotation mit einer Verzögerung von 1-2 Tagen. Es wird angenommen, dass diese Verzögerung auf Transportprozesse von der unteren Ionosphäre in die F-Region zurück zu führen ist, doch wurden bislang nur begrenzte Modelluntersuchungen durchgeführt, um diesen Zusammenhang zu belegen. Innerhalb von DRIVAR sollen die Prozesse, die für die ionosphärische Verzögerung verantwortlich sind, durch umfassende Datenanalyse und Modellierung untersucht werden. Verschiedene solare Proxies sowie spektral aufgelöste EUV- und UV-Flüsse aus Satellitenmessungen werden verwendet und zusammen mit ionosphärischen Parametern analysiert, welche aus GPS-Radiookkultationsmessungen, Ionosondenmessungen und GPS-Gesamtelektronenmessungen stammen. Letztere haben sowohl den Vorteil einer globalen Abdeckung als auch einer z.T. räumlich hoher Auflösung. Die ionosphärsche Verzögerung wird auf verschiedenen Zeitskalen ionosphärischer Variation (Tage, solare Rotation, saisonal) untersucht, und regionale Abhängigkeiten werden analysiert.Wegen des komplexen Charakters der involvierten Prozesse in der Thermosphäre und Ionosphäre werden Experimente mit numerischen Modellen benötigt, um die der Verzögerung zugrundeliegenden Prozesse physikalisch zu untersuchen. Wir verwenden das Coupled Thermosphere Ionosphere Plasmasphere Electrodynamics (CTIPe), um die Verzögerung zu simulieren und führen Sensitivitätsstudien durch um die zur ionosphärischen Verzögerung führenden Prozesse im Detail zu analysieren. Zusätzliche Experimente werden mit dem Upper Atmosphere Model (UAM) durchgeführt.Die Ergebnisse von DRIVAR werden zu einem verbesserten Verständnis ionosphärischer Prozesse führen und werden insbesondere in der Vorhersage ionosphärischer Variabilität Anwendung finden, z.B. bei der Analyse und Vorhersage von GNSS- Positionsfehlern.
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.
POLTROSAT is a 3-year PhD project that started in May 2003 and gets support from both the Swiss Agency of Environment, Forests and Landscape (BUWAL) and the Swiss Federal Laboratories for Materials Science and Technology (Empa). It aims in evaluating the usability of space-borne data for air pollution surveillance purposes based on measurements from GOME and SCIAMACHY
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.
This raster dataset shows the main type of crop grown on each field in Germany each year. Crop types and crop rotation are of great economic importance and have a strong influence on the functions of arable land and ecology. Information on the crops grown is therefore important for many environmental and agricultural policy issues. With the help of satellite remote sensing, the crops grown can be recorded uniformly for whole Germany. Based on Sentinel-1 and Sentinel-2 time series as well as LPIS data from some Federal States of Germany, 18 different crops or crop groups were mapped per pixel with 10 m resolution for Germany on an annual basis since 2018. These data sets enable a comparison of arable land use between years and the derivation of crop rotations on individual fields. More details and the underlying (in the meantime slightly updated) methodology can be found in Asam et al. 2022. This raster dataset shows the main type of crop grown on each field in Germany each year. Crop types and crop rotation are of great economic importance and have a strong influence on the functions of arable land and ecology. Information on the crops grown is therefore important for many environmental and agricultural policy issues. With the help of satellite remote sensing, the crops grown can be recorded uniformly for whole Germany. Based on Sentinel-1 and Sentinel-2 time series as well as LPIS data from some Federal States of Germany, 18 different crops or crop groups were mapped per pixel with 10 m resolution for Germany on an annual basis since 2017. These data sets enable a comparison of arable land use between years and the derivation of crop rotations on individual fields. More details and the underlying (in the meantime slightly updated) methodology can be found in Asam et al. 2022.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 842 |
| Europa | 48 |
| Global | 1 |
| Kommune | 1 |
| Land | 53 |
| Schutzgebiete | 2 |
| Weitere | 2 |
| Wirtschaft | 9 |
| Wissenschaft | 457 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 20 |
| Ereignis | 24 |
| Förderprogramm | 786 |
| Text | 38 |
| unbekannt | 21 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 46 |
| Offen | 842 |
| Unbekannt | 1 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 715 |
| Englisch | 273 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 3 |
| Datei | 47 |
| Dokument | 22 |
| Keine | 393 |
| Webdienst | 3 |
| Webseite | 463 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 670 |
| Lebewesen und Lebensräume | 750 |
| Luft | 662 |
| Mensch und Umwelt | 889 |
| Wasser | 531 |
| Weitere | 878 |