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METOP GOME-2 - Tropospheric Ozone (Trop-O3) - Tropical

GOME (Global Ozone Monitoring Experiment) stands for a family of satellite instruments named after the first GOME (https://wdc.dlr.de/sensors/gome/) instrument on ERS-2 launched in April 1995. Currently two GOME-2 instruments are operative on Metop-A and B (https://wdc.dlr.de/sensors/gome2/). The tropical tropospheric ozone is retrieved with convective cloud differential method (Valks et al., 2014 http://www.atmos-meas-tech.net/7/2513/2014/amt-7-2513-2014.html). The tropospheric column is retrieved by subtracting the stratospheric ozone column from the total column. The stratospheric ozone column is estimated as the column above high reaching convective clouds.

Speläotheme aus der Sibirischen Arktis: Einzigartige Archive vergangener Temperatur- und Feuchtebedingungen während des späten Miozäns.

Das Projekt "Speläotheme aus der Sibirischen Arktis: Einzigartige Archive vergangener Temperatur- und Feuchtebedingungen während des späten Miozäns." wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Bochum, Institut für Geologie, Mineralogie und Geophysik, Lehrstuhl für Sediment- und Isotopengeologie.Der Beginn der nordhemisphärischen Vereisung und die Entwicklung kontinuierlichen Permafrostes in Eurasien zwischen dem Ende des Miozäns und dem frühen Pleistozän zählt zu den bedeutendsten klimatischen Ereignissen des Känozoikums. Der Zeitpunkt extensiver Vereisung auf den Kontinenten und des Arktischen Ozeans und damit verbundene Veränderungen der klimatischen Bedingungen bleibt bislang ungenau bestimmt.Speläotheme (sekundäre Höhlenkarbonate) stellen ein wichtiges Archiv kontinentaler Umweltbedingungen dar, welches durch besonders genaue radiometrische Altersmodelle für eine grosse Bandbreite an Paläoklimaproxies charakterisiert ist.Wir konnten erfolgreich diagenetisch unveränderte und datierbare Proben aus Zentral- und Nordsibirien identifizieren und schlagen eine Multi-proxy-Studie an U/Pb-datierten Stalagmiten vor. Diese Studie wird Einblicke in die thermalen und hydrologischen Bedingungen zwischen 10.3 Ma und 8 Ma liefern. Wasser aus in den Speläothemen eingeschlossenen Fluidinklusionen wird auf seine Isotopenzusammensetzung hin untersucht. Zudem wird die in den Speläothemen beobachtete Lamination genutzt, um die Saisonalität während des Torton und Messiniums zu rekonstruieren. Wir suchen finanzielle Unterstützung für die parallele Analyse der Isotopie des Fluidinklusionswassers, der Sauerstoff- und Kohlenstoffisotopie des Karbonates, und der Elementkonzentration in den Speläothemen. Diese Kombination geochemischer Methoden wird Einblicke in regionale Umweltbedingungen, die Niederschlagshistorie und Temperaturen während des Miozäns und vor der Entwicklung kontinuierlichen Permafrostes geben. Zusätzliche Proben werden genutzt, um den Wechsel vom eisfreien zu einem durch Permafrost charakterisierten Sibirien zeitlich genauer einzugrenzen.Das vorgeschlagene Projekt wird unser Wissen zur atmosphärischen Zirkulation, und daran geknüpfter Veränderungen des Feuchte- und Temperaturregimes während eines saisonal eisfreien Arktischen Ozeans erweitern.

Kohlendioxid-Emissionen

Seit 1990 gehen die Kohlendioxid-Emissionen in Deutschland nahezu kontinuierlich zurück. Ursachen waren in den ersten Jahren vor allem die wirtschaftliche Umstrukturierung in den neuen Ländern. Seitdem ist es die aktive Klimaschutzpolitik der Bundesregierung, die in Einzeljahren jedoch auch von witterungsbedingten Effekten überlagert werden kann. Kohlendioxid-Emissionen im Vergleich zu anderen Treibhausgasen Kohlendioxid ist das bei weitem bedeutendste Klimagas . Laut einer ersten Berechnung des Umweltbundesamtes betrug 2024 der Kohlendioxid-Anteil an den gesamten ⁠ Treibhausgas ⁠-Emissionen 88,2 % (siehe Abb. „Anteile der Treibhausgase an den Emissionen“). Der Anteil hat gegenüber 1990 um über 4 Prozentpunkte zugenommen. Der Grund: Die Emissionen von Methan und Distickstoffoxid wurden im Vergleich zu Kohlendioxid erheblich stärker gemindert. ___ Umweltbundesamt, Nationale Treibhausgas-Inventare 1990 bis 2023 (Stand 03/2025), für 2024 vorläufige Daten (Stand 15.03.2025) Herkunft und Minderung von Kohlendioxid-Emissionen Kohlendioxid entsteht fast ausschließlich bei den Verbrennungsvorgängen in Anlagen und Motoren. Weitere Emissionen entstehen im Bereich Steine und Erden, wenn Kalk zur Zement- und Baustoffherstellung gebrannt wird. Bezogen auf die Einheit der eingesetzten Energie sind die Emissionen für feste Brennstoffe, die überwiegend aus Kohlenstoff bestehen, am höchsten. Für gasförmige Brennstoffe sind sie wegen ihres beträchtlichen Gehalts an Wasserstoff am niedrigsten. Eine Zwischenstellung nehmen die flüssigen Brennstoffe ein. Seit 1990 gehen die Kohlendioxid-Emissionen nahezu kontinuierlich zurück. Zwischen 1990 und 1995 ist dies vor allem auf den verminderten Braunkohleeinsatz in den neuen Ländern zurückzuführen. Ab Mitte der 90er-Jahre wirkt sich insbesondere die aktive Klimaschutzpolitik der Bundesregierung emissionsmindernd aus. Durch kalte Winter and durch konjunkturelle Aufschwünge stiegen die Emissionen zwischenzeitlich immer wieder leicht an, zum Beispiel in den Jahren 1996, 2001, 2008, 2010, 2013 und 2015, 2021 (siehe Abb. „Emissionen von Kohlendioxid nach Kategorien“ und Tab. „Emissionen ausgewählter Treibhausgase nach Kategorien“). Im Jahr 2009 wirkte die ökonomische Krise emissionsmindernd. 2010 stiegen die Emissionen hauptsächlich durch die konjunkturelle Erholung der Wirtschaft und die kühle ⁠ Witterung ⁠ wieder an. In den Folgejahren hatte die Witterung den größten Einfluss auf die Emissionsentwicklung, zusätzlich drückt der stetige Rückgang der Emissionen aus der Energiewirtschaft das Emissionsniveau ab dem Jahr 2014 deutlich. Im Jahr 2020 dominieren die komplexen Sondereffekte der Corona-Pandemie das Emissionsgeschehen, während 2021 von Wiederanstiegen dominiert wird. Der Russische Angriffskrieg gegen die Ukraine wirkte sich in unterschiedlicher Weise auf die Entwicklung der Emissionen im Jahr 2022 aus (vgl. UBA/BMWK: Gemeinsame Pressemitteilung 11/2023 ). Emissionen von Kohlendioxid nach Kategorien Quelle: Umweltbundesamt Diagramm als PDF Tab: Emissionen ausgewählter Treibhausgase nach Kategorien Quelle: Umweltbundesamt Tabelle als PDF zur vergrößerten Darstellung Kohlendioxid-Emissionen 2024 2024 sanken die Kohlendioxid-Emissionen gegenüber 2023 um 21,3 Millionen Tonnen bzw. rund 3,6 % auf 572 Millionen Tonnen Kohlendioxid. Gegenüber 1990 sind die Kohlendioxid-Emissionen demnach um 48,2 % gesunken. Die größten Rückgänge gab es in der Energiewirtschaft. Weitere Nennenswerte Rückgänge der Emissionen gab es im Straßenverkehr, und bei den Haushalten und  Kleinverbrauchern. Den größten Anteil an den Kohlendioxid-Emissionen hatte 2024, wie in den letzten Jahren, die Kategorie Energiewirtschaft mit 30,8 %. Aus diesem Bereich wurden im Jahr 2024 rund 177 Millionen Tonnen Kohlendioxid freigesetzt. Die Kategorien Haushalte/Kleinverbraucher (18,6 %) und Straßenverkehr/übriger Verkehr (24,9 %) sowie Verarbeitendes Gewerbe/Industrieprozesse (zusammen 24,8 %) besitzen hinsichtlich der Kohlendioxid-Emissionen derzeit eine etwas geringere Bedeutung. Die gesamtwirtschaftliche Emissionsintensität (Emissionen bezogen auf das Bruttoinlandsprodukt) sank zwischen 1991 und 2024 um 62 % (siehe Abb. „Kohlendioxid-Emissionsintensität in Deutschland“).

METOP GOME-2 - Ozone (O3) - Global

The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B, and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. The operational ozone total column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x integrated into the UPAS (Universal Processor for UV / VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. The new improved DOAS-style (Differential Optical Absorption Spectroscopy) algorithm called GDOAS, was selected as the basis for GDP version 4.0 in the framework of an ESA ITT. GDP 4.x performs a DOAS fit for ozone slant column and effective temperature followed by an iterative AMF / VCD computation using a single wavelength. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/

METOP GOME-2 - Cloud Top Pressure (CTP) - Global

The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. OCRA (Optical Cloud Recognition Algorithm) and ROCINN (Retrieval of Cloud Information using Neural Networks) are used for retrieving the following geophysical cloud properties from GOME and GOME-2 data: cloud fraction (cloud cover), cloud-top pressure (cloud-top height), and cloud optical thickness (cloud-top albedo). OCRA is an optical sensor cloud detection algorithm that uses the PMD devices on GOME / GOME-2 to deliver cloud fractions for GOME / GOME-2 scenes. ROCINN takes the OCRA cloud fraction as input and uses a neural network training scheme to invert GOME / GOME-2 reflectivities in and around the O2-A band. VLIDORT [Spurr (2006)] templates of reflectances based on full polarization scattering of light are used to train the neural network. ROCINN retrieves cloud-top pressure and cloud-top albedo. The cloud-top pressure for GOME scenes is derived from the cloud-top height provided by ROCINN and an appropriate pressure profile. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/

METOP GOME-2 - Cloud Fraction (CF) - Global

The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. OCRA (Optical Cloud Recognition Algorithm) and ROCINN (Retrieval of Cloud Information using Neural Networks) are used for retrieving the following geophysical cloud properties from GOME and GOME-2 data: cloud fraction (cloud cover), cloud-top pressure (cloud-top height), and cloud optical thickness (cloud-top albedo). OCRA is an optical sensor cloud detection algorithm that uses the PMD devices on GOME / GOME-2 to deliver cloud fractions for GOME / GOME-2 scenes. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/

METOP GOME-2 - Sulfur Dioxide (SO2) - Global

The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B, and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. The operational SO2 total column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x integrated into the UPAS (Universal Processor for UV / VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. GDP 4.x performs a DOAS fit for SO2 slant column followed by an AMF / VCD computation using a single wavelength. Corrections are applied to the slant column for equatorial offset, interference of SO2 and SO2 absorption, and SZA dependence. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/

METOP GOME-2 - Water Vapour (H2O) - Global

The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. The operational H2O total column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x integrated into the UPAS (Universal Processor for UV/VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. The total H2O column is retrieved from GOME solar backscattered measurements in the red wavelength region (614-683.2 nm), using the Differential Optical Absorption Spectroscopy (DOAS) method. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/

METOP GOME-2 - Formaldehyde (HCHO) - Global

The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B, and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. The operational HCHO total column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x integrated into the UPAS (Universal Processor for UV / VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/

METOP GOME-2 - Cloud Optical Thickness (COT) - Global

The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. OCRA (Optical Cloud Recognition Algorithm) and ROCINN (Retrieval of Cloud Information using Neural Networks) are used for retrieving the following geophysical cloud properties from GOME and GOME-2 data: cloud fraction (cloud cover), cloud-top pressure (cloud-top height), and cloud optical thickness (cloud-top albedo). OCRA is an optical sensor cloud detection algorithm that uses the PMD devices on GOME / GOME-2 to deliver cloud fractions for GOME / GOME-2 scenes. ROCINN takes the OCRA cloud fraction as input and uses a neural network training scheme to invert GOME / GOME-2 reflectivities in and around the O2-A band. VLIDORT [Spurr (2006)] templates of reflectances based on full polarization scattering of light are used to train the neural network. ROCINN retrieves cloud-top pressure and cloud-top albedo. The cloud optical thickness is computed using libRadtran [Mayer and Kylling (2005)] radiative transfer simulations taking as input the cloud-top albedo retrieved with ROCINN. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/

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