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Atmosphärische Modelle verwenden eine Schnittstelle zwischen dem Landoberflächenmodell und der Parametrisierung der Flüsse in der atmosphärischen Grenzschicht (ABL). Über eine Parameterisierung der Prandtlschicht (engl. surface layer scheme) werden Impuls-, Wärme- und Feuchtigkeitsflüsse zwischen der Oberfläche und der untersten atmosphärischen Modellschicht ausgetauscht. Bei diesem Ansatz wird eine „Blending Height“ eingeführt, bei der die Oberflächenflüsse über einer heterogenen Landoberfläche als homogen auf der Gitterskala betrachtet werden. In dieser Höhe, die innerhalb der untersten atmosphärischen Modellschicht angenommen wird, findet der Übergang zur ABL-Parametrisierung statt. Bei konvektionserlaubenden (CP) Modellsimulationen (Gitterskala < 3 km) über heterogener Vegetation können die unteren Modellschichten jedoch unterhalb der „Blending Height“ liegen, was zu Fehlern in den simulierten Flüssen führt. Eine große Herausforderung bei der atmosphärischen Modellierung ist die Parametrisierung der Schnittstelle zwischen heterogener dynamischer Vegetation und ABL unter instabilen, stabilen und neutralen Bedingungen mit Advektion aus verschiedenen Windrichtungen. Dementsprechend sind unsere Ziele die Identifizierung der „Blending Height“ in Abhängigkeit von der Heterogenität und dem Zustand der Vegetation sowie von den atmosphärischen Randbedingungen und die Quantifizierung des Einflusses der Vegetationsheterogenität auf die Energieflüsse in der „Blending Height“. Die Ergebnisse werden verwendet, um repräsentative, skalenabhängige Flüsse auf dieser Ebene für Land-Atmosphären (L-A) Rückkopplungsstudien und Turbulenzparametrisierungen abzuleiten. WRF-NoahMP-Gecros-Modellsimulationen von der CP- bis zur Large-Eddy-Skala werden mit Beobachtungen an den LAFO- und MOL-RAO-Standorten verglichen, um die „Blending Height“ und die effektiven Rauhigkeitsparameter der Vegetation für CP-Simulationen in Abhängigkeit von den atmosphärischen Rahmenbedingungen zu ermitteln. Die Simulationen werden über die Cross Cutting Working Group (CCWG)-MME in das Multi Model Experiment (MME) eingebettet. Die Auswirkungen der Heterogenität auf die Stärke der L-A-Rückkopplung werden untersucht und das Verständnis der Austauschprozesse zwischen Oberfläche und Atmosphäre sowie innerhalb der ABL verbessert. Die Synergie dieser Modellergebnisse und 3D-Beobachtungsdaten wird genutzt, um die skalenabhängigen Auswirkungen der dynamischen Vegetationsheterogenität auf die Energieflüsse in der „Blending Height“ zu untersuchen. Dieses Projekt befasst sich mit den LAFI-Hauptzielen 2, 3, 4, S und E. Es ist an der CCWG-MME und der CCWG-DL beteiligt. Die Simulationen werden in Zusammenarbeit mit den Projekten P6, P8 und P9 durchgeführt. P2 liefert den Blattflächenindex und den Anteil der Vegetationsdecke für die Initialisierung des Modells. Die LAFI-Beobachtungen von P1-P5 werden für die Modellevaluation verwendet.
Die Gesundheitsfolgen des Klimawandels sind bisher aufgrund ihrer Komplexität unzureichend erforscht. So beeinflusst der Klimawandel die menschliche Gesundheit auf verschiedenen, oft indirekten Wegen: Typische Wirkungspfade in Sub-Sahara Afrika sind verringerte landwirtschaftliche Erträge mit Auswirkungen auf Ernährung, Hitzestress und hydro-klimatische Extreme und deren Auswirkungen auf die Malariaprävalenz. Es reicht also nicht, nur direkte Klimavariablen als erklärende Größen zu verwenden. Dieses Teilprojekt liefert deshalb neben raum-zeitlich hoch aufgelösten Klimagrößen auch bio-physikalische Klimafolgenindikatoren wie hydro-klimatischer Extreme (Dürren und Hochwasser) und landwirtschaftliche Ertragsdynamiken zur Beschreibung von Gesundheitsfolgen. Die Übersetzung historisch beobachteter Klimadaten und hochaufgelöster Klimaprojektionen in relevante Klimafolgenindikatoren (landwirtschaftliche Erträge, Wasserverfügbarkeit, Überflutungsflächen, etc.) erfolgt über ein regionales Klimafolgenmodell, das hydrologische und Vegetationsprozesse sowie landwirtschaftliches Management und Produktion integriert. Die Daten stehen dann als erklärende Variablen zur Ableitung der Klimawirkungsfunktionen aus Gesundheitsdaten zur Verfügung, wo entsprechende Beobachtungsdaten fehlen. Einmal definiert, werden die Wirkungsfunktionen verbunden mit den Klima- und biophysikalischen Klimafolgensimulationen genutzt, um i) Gesundheitsprojektionen für die Zukunft zu erstellen und dabei nichtlineare Wirkungen des Klimawandels über bio-physikalische Indikatoren zu berücksichtigen, ii) mögliche Anpassungsoptionen zu bewerten und iii) die Gesundheitsfolgen für die Zielländer über räumlich aufgelöste Prädiktoren hochzuskalieren und für die sozio-ökonomische Folgenuntersuchung bereit zu stellen. In den ersten 3 Jahren lag der Schwerpunkt auf technischen Aspekten und methodischen Arbeiten in Bezug auf das Klima-Downscaling und die Modellierung der biophysikalischen Eingangsdaten für die Gesundheitsreaktionsfunktionen. Mit den neuen 1 km-Klimadaten sind wir sogar über das ursprünglich geplante Ziel der räumlichen Detaillierung hinausgegangen, was folglich eine höhere Auflösung der biophysikalischen Wirkungsdaten für die Wirkungsreaktionsfunktionen ermöglichte. Damit ist ein klarer Fahrplan für die in der nächsten Projektphase geplanten Studien vorgegeben, welche zum Ziel haben, den Teilprojekten die von ihnen benötigten Klimafolgendaten zur Verfügung zu stellen und sie bei der mathematischen Modellierung zu unterstützen: i) Zusammenstellung und Prüfung der 1 km-Klimadaten für Burkina Faso und Kenia ii) 1 km kontrafaktische Klimadaten zur Zuordnung von Gesundheitsauswirkungen iii) Simulation und Test von hochauflösenden biophysikalischen Daten für Burkina Faso und Kenia unter Szenariobedingungen iv) Zusammen mit den Projektpartnern Formulierung von Adaptation-Response-Functions v) Bereitstellung von biophysikalischem und gesundheitsbezogenem Input für ökonomische Modellierung
The World Data Center for Remote Sensing of the Atmosphere, WDC-RSAT, offers scientists and the general public free access (in the sense of a “one-stop shop”) to a continuously growing collection of atmosphere-related satellite-based data sets (ranging from raw to value added data), information products and services. Focus is on atmospheric trace gases, aerosols, dynamics, radiation, and cloud physical parameters. Complementary information and data on surface parameters (e.g. vegetation index, surface temperatures) is also provided. This is achieved either by giving access to data stored at the data center or by acting as a portal containing links to other providers.
The Amazon Tall Tower Observatory (ATTO) is a joint German-Brazilian project launched in 2009. ATTO is with its tall tower, the associated research infrastructure and scientific plots a unique interdisciplinary scientific platform in a region of global significance. Its core objective is to obtain a detailed understanding of the biogeochemical cycles and energy fluxes at the geo-, bio-, atmosphere interface in the Amazon, and to integrate this knowledge into diverse climate and Earth system models to improve our prognostic abilities regarding climatic and ecological processes as well as our understanding of the various effects of global climate change. The ATTO Data Portal is a data management platform, built for storing, sharing, exchanging and publishing data of the ATTO research consortium scientists.
CARIBIC is an innovative scientific project to study and monitor important chemical and physical processes in the Earth´s atmosphere. Detailed and extensive measurements are made during long distance flights. We deploy an airfreight container with automated scientific apparatus which are connected to an air and particle (aerosol) inlet underneath the aircraft. We use an Airbus A340-600 from Lufthansa since December 2004.
Die Charakterisierung der Land-Atmosphäre (L-A)-Rückkopplung erfordert detaillierte Untersuchungen des Bodens, der Landbedeckung und der Atmosphäre bis hin zur unteren freien Troposphäre. Fast alle aktuellen Observatorien und Beobachtungsnetzwerke konzentrieren sich nur auf Teilkomponenten des L-A-Systems. Ziel des Projekts P1 der Forschungsgruppe Land-Atmosphäre Feedback Initiative (LAFI) ist es, am Land-Atmosphäre Feedback Observatorium (LAFO) der Universität Hohenheim ein umfassendes Feldprogramm auf heterogenem Agrarland zu realisieren, das diese Beobachtungslücken schließt. Dieses wird durch die Messungen von Profilen der Schlüsselvariablen in allen drei Kompartimenten und die Charakterisierung ihrer horizontalen Strukturen in einer heterogenen Landschaft ermöglicht. Darüber hinaus werden wir einen 20-Jahres-Datensatz analysieren, der am MOL-RAO des DWD gesammelt wurde und die wichtigsten L-A-Systemvariablen für die Ableitung statistischer Metriken, Oberflächenflüsse und die Schließung des Energiehaushalts mit besonderem Schwerpunkt auf Hitzewellen und Dürren abdeckt. Am LAFO werden wir über mindestens eine Vegetationsperiode (Frühling-Herbst 2025) eine General Operations Period (GOP) in Kombination mit fünf Intensiven Observations Periods (IOPS) durchführen, um L-A-Feedbackprozesse zu charakterisieren. Neben etablierten Messtechniken wie Flusskammern und Eddy-Kovarianz-Systemen sowie Doppler-Lidar-Systemen werden wir neue Techniken einsetzen. Dazu gehören Isotopensensoren zur Unterscheidung zwischen Verdunstung und Transpiration, faseroptische Sensoren im Boden, in der Vegetation und in der Prandtl-Schicht für Temperatur- und Windmessungen, die Messung von Profilen der Strahlung, der Temperatur und Luftfeuchtigkeit in der Vegetation sowie unbemannte Luftfahrzeuge zur Kartierung von Landoberflächeneigenschaften und hochauflösende scannende Raman- und Differentialabsorptions-Lidarsysteme zusammen mit Doppler-Lidar-Systemen zur Ableitung dreidimensionaler turbulenter Eigenschaften der Oberflächenschicht und der atmosphärischen Grenzschicht mit besonderem Schwerpunkt auf Entrainment. P1 ist für alle anderen Projekte von unmittelbarer Bedeutung und dient als Schwerpunkt von LAFI. P2-P6 und P11 werden zur Sensorsynergie beitragen und die Daten unter verschiedenen wissenschaftlichen Aspekten analysieren. P7-P9 modellieren die gesamte GOP und verwenden die P1-Daten für Vergleiche von Feedback-Metriken und Prozessdarstellungen sowie für die Modellevaluation. P10 wird die P1-Daten mithilfe von Deep-Learning-Methoden analysieren. Die in P1 durchgeführten Messungen liefern die wesentliche Grundlage, um alle sechs Forschungsziele zu erreichen und alle Hypothesen von LAFI zu überprüfen. Ebenso stützen sich alle bereichsübergreifenden Arbeitsgruppen auf die Beobachtungen von P1. Durch das Design und die Durchführung der LAFI GOP und IOPs erwarten wir neue Erkenntnisse über L-A-Rückkopplungen und -Prozesse in Agrarlandschaften.
Die Erforschung der Land-Atmosphären-Rückkopplung für heterogene Landoberflächen benötigt die Erfassung biophysikalisch bedeutsamer Wärme- und Impulsbilanzen nahe der Unterlage, die das Projekt motivieren. Dieser Energie- und Massenaustausch ist eine essenzielle Komponente in der Prozesskette der Rückkopplungen. Trotz beachtlicher Fortschritte im Verständnis und Quantifizierung der Auswirkungen einfacher Heterogenitätssprünge bei orthogonaler und paralleler Anströmung besteht eine Wissenslücke für die am häufigsten auftretenden Queranströmungen. Weder der Prozess selbst, noch die Auswirkungen der Queranströmung auf den turbulenten Transport sind momentan verstanden oder quantifiziert. Das Zentralziel ist, diese Queranströmungen zu detektieren und ein konzeptionelles Verständnis durch Messungen über den landwirtschaftlichen LAFO-Flächen zu erlangen. Die Zentralhypothese ist, dass Queranströmung zu einer Zone systematisch erhöhten turbulenten Austausches innerhalb einer Übergangsgrenzschicht führt, in der die Land-Oberflächen-Rückkopplung verstärkt ist. Die Forschung wird durch 4 Unterhypothesen und -ziele geleitet. Mithilfe der hochauflösenden (Sekunden und Dezimeter) Fiber-Optic Distributed Sensing (FODS) Technik erfolgen räumlich kontinuierliche Messungen der Lufttemperatur in der Bodenschicht und im Pflanzenbestand, sowie der turbulenten Windgeschwindigkeit und Turbulenter Kinetischer Energie über Hunderte Meter hinweg. FODS misst ebenfalls (10er-Sekunden, Dezimeter) Bodentemperaturen und -feuchtigkeit nahe der Oberfläche, sowie die solare Lichtverteilung kombiniert mit Netzwerken klassischer Punktsensoren über der Winterweizen- und Maisparzelle von LAFO. Unter der Leitung von P5 baut das LAFI-Team die FODS-Glasfaserharfen auf und P1 betreibt sie. Das wissenschaftliche Programm besteht aus 4 eng verzahnten Arbeitspaketen (WP): WP1 führt eine Post-field Kalibration mithilfe unserer eigens entwickelten Kalibriersoftware durch. WP2 erforscht die in den Raum-Zeit-Daten enthaltenen Strukturen und Flüsse abhängig vom Anströmwinkel. Ergänzt durch die verbesserte Energiebilanz (P6), die fernerkundlichen Daten zur Landoberfläche (P2) und Verdunstung (P4) wird die Zentralhypothese überprüft. Die Lidarmessungen aus P1 schaffen einzigartige Beobachtungssynergien. In WP3 werden die Erkenntnisse u.a. mit der Hilfe von Deep Learning zu einem konzeptionellem Gesamtrahmen zusammengefügt. Für die zweite Phase sehen wir Erweiterungen hin zu anderen Landoberflächenheterogenitäten, der Kohlenstoffbilanz und messtechnische Weiterentwicklungen des FODS vor. Dieses Projekt befasst sich mit den zentralen LAFI-Zielen O1 bis O3, OS und OE im Falle eines klimatischen Extremums. Zusätzlich zu den oben genannten projektübergreifenden Kooperationen stehen wir im engen Austausch mit P11 wegen der Licht- und Temperaturvertikalprofile.
Dieses Projekt untersucht den Effekt der Land-Atmosphärenkopplung auf die Verdunstung und die Photosynthese der Pflanzen. Es vereint kontrollierte Labor- und Feldexperimente mit kontinuierlichem Monitoring der mikrometeorologischen Bedingungen im Bestand und des Grades an Trockenstress, mit dem spezifischen Ziel, die Rolle der Land-Atmosphärenkopplung in einem optimalitätsbasierten Modell zu repräsentieren. Das Projekt unterstützt die LAFI Forschergruppen-Ziele O3, OS und OE, durch Verbesserung unseres Verständnisses der stomatären Kontrolle der Verdunstung und Photosynthese (O3), Erweiterung der Beobachtungen der Land-Atmosphären-Wechselwirkungen bis in den Bestand hinein (OS), sowie Untersuchungen der Auswirkungen von extremen Hitze- und/oder Trockenereignissen auf die stomatäre Kontrolle und demzufolge Verdunstung, mit ihren Auswirkungen auf den Austausch von sensibler Wärme mit der Atmosphäre und möglichen dauerhaften Auswirkungen durch Hitzeschäden am Blattwerk. Ein besonderer Fokus wird auf die folgenden, projektspezifischen sub-Hypothesen gelegt: SH1) Vertikale Vermischung der Luftmassen vergrößert die Blatt- und Bestandeswassernutzungseffizienz; SH2) Vertikale Vermischung der Luftmassen reduziert Wärmestress der Pflanzen (insbesondere während Trockenperioden), d.h. dass Blatttemperaturen kleiner sind in Perioden mit stärkerer Vermischung; SH3) Optimalitätsbasierte Vegetationsdynamik und stomatäre Kontrolle verbessert die Modellierung von Verdunstung, CO2-Aufnahem der Vegetation, sowie die Bodenfeuchtedynamik im Vergleich mit konventionellen Parametrisierungen der Vegetation.
Within WASCAL a large number of heterogeneous data are collected. These data are mainly coming from different initiated research activities within WASCAL (Core Research Program, Graduate School Program) from the hydrological-meteorological, remote sensing, biodiversity and socio economic observation networks within WASCAL, and from the activities of the WASCAL Competence Center in Ouagadougou, Burkina-Faso.
As part of the Copernicus Space Component programme, ESA manages the coordinated access to the data procured from the various Contributing Missions and the Sentinels, in response to the Copernicus users requirements. The Data Access Portfolio documents the data offer and the access rights per user category. The CSCDA portal is the access point to all data, including Sentinel missions, for Copernicus Core Users as defined in the EU Copernicus Programme Regulation (e.g. Copernicus Services).The Copernicus Space Component (CSC) Data Access system is the interface for accessing the Earth Observation products from the Copernicus Space Component. The system overall space capacity relies on several EO missions contributing to Copernicus, and it is continuously evolving, with new missions becoming available along time and others ending and/or being replaced.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 25 |
| Europa | 1 |
| Wissenschaft | 39 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 25 |
| Repositorium | 16 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 1 |
| Offen | 37 |
| Unbekannt | 3 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 27 |
| Englisch | 39 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Webseite | 41 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 29 |
| Lebewesen und Lebensräume | 26 |
| Luft | 37 |
| Mensch und Umwelt | 41 |
| Wasser | 24 |
| Weitere | 41 |