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Netzwerk EOS Integriertes Erdbeobachtungssystem TOP-2: Globaler Wandel und Prozesse in den Ozeanen und Küsten GKSS: E. Stanev, U. Calies, R. Weisse, R.

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Präsentation zum Thema: "Netzwerk EOS Integriertes Erdbeobachtungssystem TOP-2: Globaler Wandel und Prozesse in den Ozeanen und Küsten GKSS: E. Stanev, U. Calies, R. Weisse, R."—  Präsentation transkript:

1 Netzwerk EOS Integriertes Erdbeobachtungssystem TOP-2: Globaler Wandel und Prozesse in den Ozeanen und Küsten GKSS: E. Stanev, U. Calies, R. Weisse, R. Doerffer, H. Günther, J. Staneva, J. Schultz-Stellenfleth, S. Mueller, D. Mueller, M. Scharfe DLR: S. Lehner, A. Neumann, X. Li, St. Brusch, H. Krawzyk, H. Witt, M. Buck AWI: A. Bracher, B. Schmitt, Dinter, Blum, A. Sadeghi Hamburg,

2 Klimarelevante Auswirkungen auf die Meeresumwelt und Küstenregionen: Anstieg des Meeresspiegels, Wind und Seegang, Durchmischung und Schichtung, Strömung und Zirkulation, Auswirkungen auf die marine Biosphäre und den Stoffkreislauf. Sshwerpunkt: Die Beobachtung und Analyse durch punktuelle in situ-Messungen ist schwierig und erfordert daher Untersuchungen mit Hilfe von Fernerkundungsverfahren, die Kombination dieser Daten mit in situ Beobachtungen und ihreVerknüpfung mit numerischen Modellen mit Hilfe von Datenassimilationsverfahren.

3 TOP-2: Globaler Wandel und Prozesse in den Ozeanen und Küsten T2.1Physikalische Prozesse in Küstenregionen S2.1.1 Datenassimilation in Küstenregio- nen: eine Methode zur Verbesserung der Aussage von Zuständen und Vorhersagen S2.1.2 Rekonstruktion und Szenarien regionaler Meeresspiegeländerungen im Bereich der Nordsee S2.1.3 Statistik extremer Sturm- und Seegangsereignisse in Küstennähe aus Radardaten T2.2 Variationen der marinen Phytoplankton-Verteilung und Primärproduktion: Ursachen und Auswirkungen S2.2.1 Analyse von biologischen Langzeit- veränderungen auf Basis hydroklimatischer Parameter (Helgoland) S2.2.2 Monitoring von Planktonblüten in der Ostsee S2.2.3 Globale Beobachtung von Phyto- Plankton Zusammensetzung und Produkti- Vität mit Hilfe von Satellitenmessungen GKSS DLR AWI

4 T2.1 Physikalische Prozesse in Küstenregionen S2.1.1 Datenassimilation in Küstenregionen: eine Methode zur Verbesserung der Aussage von Zuständen und Vorhersagen (E. Stanev) M2. Die am besten geeigneten Datenassimilationsmethoden sind festgestellt. M9. Die Methodologie fuer Assimilierungindividueller Typen von Daten ist ausgetestet. M16. Bericht ueber der Analyse des Zustandes der Nordsee basierend auf den in Modellen assimilierten Beobachtungsdaten

5 S2.1.2 Rekonstruktion und Szenarien regionaler Meeresspiegeländerungen im Bereich der Nordsee (R. Weisse) In der Arbeit sollen lange historische Pegelzeitreihen in Kombination mit vorhandenen Satelliten und Modelldaten des coastDat Datensatzes (www.coastdat.de) eingesetzt werden, um die Schwankungen des Meeresspiegels im Bereich der Nordsee zu rekonstruieren und in Bezug auf räumlich kohärente Signale zu untersuchen. Die Doktorandin ist bis Ende des Jahres im Erziehungsuralub. T2.1 Physikalische Prozesse in Küstenregionen

6 S2.1.3 Statistik extremer Sturm- und Seegangsereignisse in Küstennähe aus Radardaten (S. Lehner) S2.1.3 Statistik extremer Sturm- und Seegangsereignisse in Küstennähe aus Radardaten (S. Lehner) M4. Anpassung der Fernerkundungs-Verfahren an Daten des neuen hochauflösenden Satelliten TerraSAR-X, (Methodik der Wind- und Seegangsverfahren). M11. Validation von Wind- und Seegangsmodellen mit hochaufgeösten Satellitendaten. M18. Untersuchung von Standorten zur Gewinnung alternativer Energien auf Extremereignisse.

7 T2.2 Variationen der marinen Phytoplankton-Verteilung und Primärproduktion: Ursachen und Auswirkungen S2.2.1 Analyse von biologischen Langzeitveränderungen auf Basis hydroklimatischer Parameter in der südlichen Nordsee (Helgoland) (U. Callies) S2.2.1 Analyse von biologischen Langzeitveränderungen auf Basis hydroklimatischer Parameter in der südlichen Nordsee (Helgoland) (U. Callies) M3. Die Langzeitveränderungen hydrodynamischer Transporte in der (südlichen) Nordsee sind analysiert und die Datenbasis biologischer Parameter (Helgoland) auf Homogenität und zeitliche Variabilität überprüft M3. Die Langzeitveränderungen hydrodynamischer Transporte in der (südlichen) Nordsee sind analysiert und die Datenbasis biologischer Parameter (Helgoland) auf Homogenität und zeitliche Variabilität überprüft M10 Der Einfluss großräumiger hydroklimatischer und biologischer Variabilität auf den Standort Helgoland ist analysiert. M10 Der Einfluss großräumiger hydroklimatischer und biologischer Variabilität auf den Standort Helgoland ist analysiert. M17. Darstellung der Veränderungen des Ökosystems in der südlichen Nordsee und Charakterisierung von (Übergangs-) Phasen in den letzten 50 Jahren. M17. Darstellung der Veränderungen des Ökosystems in der südlichen Nordsee und Charakterisierung von (Übergangs-) Phasen in den letzten 50 Jahren.

8 T2.2 Variationen der marinen Phytoplankton- Verteilung und Primärproduktion: Ursachen und Auswirkungen S2.2.2 Monitoring von Planktonblüten in der Ostsee (A. Neumann ) S2.2.2 Monitoring von Planktonblüten in der Ostsee (A. Neumann ) M6. Erste Untersuchungen zum biooptischen Modell für Blaualgen, erste Tests eines Verfahrens zur Diskriminierung und Quantifizierung M6. Erste Untersuchungen zum biooptischen Modell für Blaualgen, erste Tests eines Verfahrens zur Diskriminierung und Quantifizierung M13. Validierung und Verbesserung des Blaualgenalgorithmus, einbindung in die Prozessierungsumgebung am DLR M13. Validierung und Verbesserung des Blaualgenalgorithmus, einbindung in die Prozessierungsumgebung am DLR M20. Re-Analyse verfügbarer MERIS-Daten zu Blaualgenblüten in der Ostsee M20. Re-Analyse verfügbarer MERIS-Daten zu Blaualgenblüten in der Ostsee CHL_CON SPM_SCAT YS_ABS2 REFL Cyano Erweiterung der Produkterzeugungs-Kette ESA MERIS-L1/L2 Daten full/reduced resolution (FR/RR) ESA MERIS-L1/L2 Daten full/reduced resolution (FR/RR) MERIS-VA Prozessor (erweitert) MERIS-VA Prozessor (erweitert) RWC_PCI Ostsee MarCoast Map-Programme (IDL) MarCoast Map-Programme (IDL) CHL_CONSPM_SCAT YS_ABS2RGB ABR (Map+Text) WT Mit neuen Elementen Cyano

9 T2.2 Variationen der marinen Phytoplankton- Verteilung und Primärproduktion: Ursachen und Auswirkungen S2.2.3 Globale Beobachtung von Phytoplankton-Zusammensetzung und Produktivität mit Hilfe von Satellitenmessungen im offenen Ozean über mittelfristigen Zeitraum (5-10 Jahre) und Analyse der Variationen (A. Bracher) S2.2.3 Globale Beobachtung von Phytoplankton-Zusammensetzung und Produktivität mit Hilfe von Satellitenmessungen im offenen Ozean über mittelfristigen Zeitraum (5-10 Jahre) und Analyse der Variationen (A. Bracher) M5. Algorithmen-Entwicklung zur Bestimmung wesentlicher Phytoplankton-Gruppen (PFTs) in case-1 Gewässern ist durchgefuert (AB) M12. Die chl-a Algorithmen sind Verbessert und Phytoplanktonfernerkundung Validiert (AB) M19. Zusammensetzung des marinen Phytoplanktons (PFTs) auf globaler und langfristiger Skala (*9 Jahre*) in case-1 Gewässern (AB) Comparisons to collocated in-situ measurements only cyanobacteriadominated (>8o%) by diatoms --- in-situ reference spectrum __ SCIAMACHY Bracher et al. BG 2009 Absorption of phytoplankton communities dominated by certain groups with PhytoDOAS from data of satellite sensor SCIAMACHY

10 Zusaetzlich, R. Doerffer M7. Korrektur des Sun Glint in MERIS Szenen fertig und getestet (RD) M7. Korrektur des Sun Glint in MERIS Szenen fertig und getestet (RD) M14. Verfahren zur Atmosphärenkorrektur von MERIS Daten für schwebstoffreiches verbessert (RD) M14. Verfahren zur Atmosphärenkorrektur von MERIS Daten für schwebstoffreiches verbessert (RD) M21. Karten der Konzentrationen von Chlorophyll, Schwebstoff, Gelbstoff und Transparenz mit jeweiligen pixelgenauen Karten der Unsicherheit fertig M21. Karten der Konzentrationen von Chlorophyll, Schwebstoff, Gelbstoff und Transparenz mit jeweiligen pixelgenauen Karten der Unsicherheit fertig Schwebstoff Phytoplankton Corg absorption

11 Vernetzung zu Prä-operationelle Systeme: (COSYNA) near real-time Daten

12 Einstellung Status GKSS GKSS – ES: S. Mueller – R.W.: D. Mueller ( im Erziehungsuralub) – U.C. : Mirco Scharfe DLR DLR – SL (keine information) – AN: Sefan Riha AWI AWI – AB: Alireza Sadeghi, Mirjam Blum

13 Uni Hamburg: Prof. D. Stammer Uni Hamburg: Prof. D. Stammer Uni Oldenburg: Dr. R. Reuter Uni Oldenburg: Dr. R. Reuter Universitätskooperationen


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