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Fernerkundung von Spurenstoffen mit Satelliten (SAT)

Willkommen auf der Seite der Satellitengruppe

Wir erforschen das komplexe Zusammenspiel chemischer und dynamischer Prozesse in der Atmosphäre anhand von Spurengasverteilungen, Aerosolen, Wolken und Temperaturverteilungen, die wir aus spektralen Messungen satellitengetragener Fernerkundungsinstrumente abgeleitet haben. Unser Arbeitsbereich umfasst die Prozessierung der Satellitendaten und deren Validierung, sowie die Untersuchung physikalischer und chemischer Prozesse in der Atmosphäre auf Basis der abgeleiteten Temperatur-, Teilchen- und Spurengasverteilungen, sowie die Entwicklung und Implementierung der dafür benötigten Auswertealgorithmen. Der Fokus unserer Arbeiten liegt auf dem MIPAS-Envisat Experiment. Auf die von uns abgeleiteten Satellitendaten kann hier zugegriffen werden. Neben unseren Arbeiten mit MIPAS sind wir mit der Vorbereitung zukünftiger Weltraummissionen befasst. Informationen zu unseren Veröffentlichungen, den MIPAS-Envisat Daten, unserem jährlichen Datennutzer-Treffen, unserem Strahlungsübertragungsmodell KOPRA, unserem Team und unseren Projekten finden Sie hier, allerdings nur in englischer Sprache.

 

Highlight des Monats:

 

PAN Verteilungen in der oberen Troposphäre, abgeleitet aus MIPAS-Messungen, wurden zum ersten Mal benutzt, um den troposphärischen Transport unter dem Einfluss der Nordatlantischen Oszillation (NAO) zu untersuchen


 

Die linke Abbildung zeigt die PAN-Verteilung von MIPAS abgeleitet als Mittelwert zwischen 200 und 100 hPa für unterschiedliche NAO-Phasen (obere Reihe) und den Zeitraum 2002 - 2012. Die untere Reihe zeigt die Phasen-Anomalien bezüglich des Mittelwertes über alle Winter (NDJF). Links ist die NAO+ Phase gezeigt, rechts die NAO- Phase. Die rechte Abbildung zeigt das gleiche für eine Simulation mit dem TOMCAT Chemie-Transport-Modell, für den Zeitraum 2006 - 2015. Ausserdem sind die horizontalen Winde als Pfeile dargestellt. Die absoluten Verteilungen passen für MIPAS und TOMCAT (bis auf einen Bias) gut zusammen, während es Unterschiede in den Anomalien gibt; dies kann mit den unterschiedlichen Zeitperioden zusammenhängen, die jeweils analysiert wurden.

(Abbildung aus: https://doi.org/10.5194/acp-18-8389-2018)

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