Netzwerk EOSNetzwerk EOSIntegriertes ErdbeobachtungssystemIntegriertes Erdbeobachtungssystem

TOP-2: Globaler Wandel und TOP-2: Globaler Wandel und Prozesse in den Ozeanen und KüstenProzesse in den Ozeanen und Küsten

GKSS: E. Stanev, U. Calies, R. Weisse, R. Doerffer, H. Günther, J. Staneva, J. GKSS: E. Stanev, U. Calies, R. Weisse, R. Doerffer, H. Günther, J. Staneva, J. Schultz-Stellenfleth, S. Mueller, D. Mueller, M. ScharfeSchultz-Stellenfleth, S. Mueller, D. Mueller, M. Scharfe

DLR: S. Lehner, A. Neumann, X. Li, St. Brusch, H. Krawzyk, H. Witt, M. BuckDLR: S. Lehner, A. Neumann, X. Li, St. Brusch, H. Krawzyk, H. Witt, M. Buck

AWI: A. Bracher, B. Schmitt, Dinter, Blum, A. SadeghiAWI: A. Bracher, B. Schmitt, Dinter, Blum, A. Sadeghi

Hamburg, 28.06.09Hamburg, 28.06.09

Klimarelevante Auswirkungen auf die Klimarelevante Auswirkungen auf die Meeresumwelt und KüstenregionenMeeresumwelt und Küstenregionen::

Anstieg des Meeresspiegels, Anstieg des Meeresspiegels, Wind und Seegang, Wind und Seegang, Durchmischung und Schichtung, Durchmischung und Schichtung, Strömung und Zirkulation,Strömung und Zirkulation,Auswirkungen auf die marine Biosphäre und den Auswirkungen auf die marine Biosphäre und den Stoffkreislauf.Stoffkreislauf.

Sshwerpunkt: Sshwerpunkt: Die Beobachtung Die Beobachtung und Analyse durch punktuelle in und Analyse durch punktuelle in situ-Messungen ist schwierig situ-Messungen ist schwierig und erfordert daher und erfordert daher Untersuchungen mit Hilfe von Untersuchungen mit Hilfe von FernerkundungsverfahrenFernerkundungsverfahren, die , die Kombination dieser Daten mit Kombination dieser Daten mit in in situ Beobachtungensitu Beobachtungen und und ihreVerknüpfung mit ihreVerknüpfung mit numerischen Modellennumerischen Modellen mit Hilfe mit Hilfe von von Datenassimilationsverfahren.Datenassimilationsverfahren.

TOP-2: Globaler Wandel und Prozesse

in den Ozeanen und Küsten

T2.1Physikalische Prozesse in Küstenregionen

T2.2 Variationen der marinen Phytoplankton-Verteilung und

Primärproduktion: Ursachen undAuswirkungen

S2.1.1 Datenassimilation in Küstenregio-nen: eine Methode zur Verbesserung derAussage 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

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

T2.1 Physikalische Prozesse in T2.1 Physikalische Prozesse in Küstenregionen Küstenregionen

S2.1.1 S2.1.1 Datenassimilation in KüstenregionenDatenassimilation in Küstenregionen: : eine Methode zur Verbesserung der Aussage von eine Methode zur Verbesserung der Aussage von Zuständen und Vorhersagen (E. Stanev)Zuständen und Vorhersagen (E. Stanev)

M2. Die am besten geeigneten M2. Die am besten geeigneten Datenassimilationsmethoden Datenassimilationsmethoden sind sind festgestellt.festgestellt.

M9. Die Methodologie fuer M9. Die Methodologie fuer AssimilierungAssimilierung individueller individueller Typen von Daten ist ausgetestet. Typen von Daten ist ausgetestet.

M16. Bericht ueber der Analyse des M16. Bericht ueber der Analyse des Zustandes der Nordsee Zustandes der Nordsee

basierend basierend auf den in Modellen auf den in Modellen assimilierten assimilierten BeobachtungsdatenBeobachtungsdaten

S2.1.2 S2.1.2 Rekonstruktion und SzenarienRekonstruktion und Szenarien regionaler Meeresspiegeländerungen im regionaler Meeresspiegeländerungen im Bereich der Nordsee (R. Weisse)Bereich der Nordsee (R. Weisse)

In der Arbeit sollen lange In der Arbeit sollen lange historische historische PegelzeitreihenPegelzeitreihen in Kombination mit vorhandenen in Kombination mit vorhandenen Satelliten und ModelldatenSatelliten und Modelldaten des coastDat des coastDat Datensatzes (www.coastdat.de) eingesetzt Datensatzes (www.coastdat.de) eingesetzt werden, um die Schwankungen des werden, um die Schwankungen des Meeresspiegels im Bereich der Nordsee zu Meeresspiegels im Bereich der Nordsee zu rekonstruieren und in Bezug auf rekonstruieren und in Bezug auf räumlich räumlich kohärente Signalekohärente Signale zu untersuchen. zu untersuchen.

Die Doktorandin ist bis Ende des Jahres im Die Doktorandin ist bis Ende des Jahres im Erziehungsuralub.Erziehungsuralub.

T2.1 Physikalische Prozesse in T2.1 Physikalische Prozesse in Küstenregionen Küstenregionen

T2.1 Physikalische Prozesse in T2.1 Physikalische Prozesse in Küstenregionen Küstenregionen

• S2.1.3 Statistik S2.1.3 Statistik extremer Sturm- und extremer Sturm- und SeegangsereignisseSeegangsereignisse in Küstennähe aus in Küstennähe aus Radardaten (S. Lehner)Radardaten (S. Lehner)

M4. Anpassung der Fernerkundungs-Verfahren an M4. Anpassung der Fernerkundungs-Verfahren an Daten des neuen hochauflösenden SatellitenDaten des neuen hochauflösenden Satelliten TerraSAR-XTerraSAR-X, (Methodik der Wind- und , (Methodik der Wind- und Seegangsverfahren).Seegangsverfahren).

M11. Validation von M11. Validation von Wind- und SeegangsmodellenWind- und Seegangsmodellen mit hochaufgeösten Satellitendaten.mit hochaufgeösten Satellitendaten.

M18. Untersuchung von M18. Untersuchung von Standorten zur Gewinnung Standorten zur Gewinnung alternativer Energienalternativer Energien auf Extremereignisse. auf Extremereignisse.

T2.2 Variationen der marinen T2.2 Variationen der marinen Phytoplankton-Verteilung und Phytoplankton-Verteilung und

Primärproduktion: Ursachen undPrimärproduktion: Ursachen undAuswirkungenAuswirkungen

• S2.2.1 S2.2.1 Analyse von Analyse von biologischen biologischen LangzeitveränderungenLangzeitveränderungen auf Basis auf Basis hydroklimatischer Parameter in der südlichen hydroklimatischer Parameter in der südlichen Nordsee (Helgoland) (U. Callies)Nordsee (Helgoland) (U. Callies)

• M3. Die Langzeitveränderungen hydrodynamischer Transporte M3. Die Langzeitveränderungen hydrodynamischer Transporte in der (südlichen) Nordsee sind analysiert und die in der (südlichen) Nordsee sind analysiert und die Datenbasis Datenbasis biologischer Parameterbiologischer Parameter (Helgoland) auf Homogenität und (Helgoland) auf Homogenität und zeitliche Variabilität überprüftzeitliche Variabilität überprüft

• M10 Der Einfluss M10 Der Einfluss großräumiger hydroklimatischer und großräumiger hydroklimatischer und biologischer Variabilitätbiologischer Variabilität auf den Standort Helgoland ist auf den Standort Helgoland ist analysiert.analysiert.

• M17. Darstellung der M17. Darstellung der Veränderungen des ÖkosystemsVeränderungen des Ökosystems in der in der südlichen Nordsee und Charakterisierung von (Übergangs-) südlichen Nordsee und Charakterisierung von (Übergangs-) Phasen in den letzten 50 Jahren.Phasen in den letzten 50 Jahren.

T2.2 Variationen der marinen T2.2 Variationen der marinen Phytoplankton-Verteilung und Phytoplankton-Verteilung und

Primärproduktion: Ursachen undPrimärproduktion: Ursachen undAuswirkungenAuswirkungen

• S2.2.2 S2.2.2 Monitoring von Monitoring von Planktonblüten in der Planktonblüten in der OstseeOstsee (A. Neumann (A. Neumann))

• M6. Erste Untersuchungen zum M6. Erste Untersuchungen zum biooptischen Modell für biooptischen Modell für BlaualgenBlaualgen, erste Tests eines , erste Tests eines Verfahrens zur Diskriminierung Verfahrens zur Diskriminierung und Quantifizierung und Quantifizierung

• M13. M13. Validierung Validierung und und Verbesserung des Verbesserung des Blaualgenalgorithmus, Blaualgenalgorithmus, einbindung in die einbindung in die Prozessierungsumgebung am Prozessierungsumgebung am DLRDLR

• M20. Re-Analyse verfügbarer M20. Re-Analyse verfügbarer MERIS-Daten zu MERIS-Daten zu BlaualgenblütenBlaualgenblüten in der Ostsee in der Ostsee 2003-20102003-2010

CHL_CONSPM_SCATYS_ABS2

REFL 2+5+7-------------------

Cyano

Erweiterung der Erweiterung der Produkterzeugungs-KetteProdukterzeugungs-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_PCIOstsee

MarCoast Map-Programme (IDL)

MarCoast Map-Programme (IDL)

CHL_CON SPM_SCAT YS_ABS2 RGBABR

(Map+Text)WT

Mit neuen Elementen

Cyano

T2.2 Variationen der marinen T2.2 Variationen der marinen Phytoplankton-Verteilung und Phytoplankton-Verteilung und

Primärproduktion: Ursachen undPrimärproduktion: Ursachen undAuswirkungenAuswirkungen

• S2.2.3S2.2.3 GlobaleGlobale Beobachtung von Beobachtung von Phytoplankton-Zusammensetzung und Phytoplankton-Zusammensetzung und ProduktivitätProduktivität mit Hilfe von Satellitenmessungen im offenen Ozean über mit Hilfe von Satellitenmessungen im offenen Ozean über mittelfristigen Zeitraum (5-10 Jahre) und Analyse der Variationen (A. Bracher)mittelfristigen Zeitraum (5-10 Jahre) und Analyse der Variationen (A. Bracher)

M5. M5. Algorithmen-EntwicklungAlgorithmen-Entwicklung zur Bestimmung wesentlicher Phytoplankton-Gruppen (PFTs) in case-1 zur Bestimmung wesentlicher Phytoplankton-Gruppen (PFTs) in case-1 Gewässern ist durchgefuert (AB)Gewässern ist durchgefuert (AB)

M12. Die chl-a Algorithmen sind Verbessert und M12. Die chl-a Algorithmen sind Verbessert und Phytoplanktonfernerkundung ValidiertPhytoplanktonfernerkundung Validiert (AB) (AB) M19. M19. Zusammensetzung des marinen PhytoplanktonsZusammensetzung des marinen Phytoplanktons (PFTs) auf globaler und langfristiger Skala (*9 (PFTs) auf globaler und langfristiger Skala (*9

Jahre*) in case-1 Gewässern (AB) Jahre*) in case-1 Gewässern (AB)

Comparisons to collocated in-situ measurementsComparisons to collocated in-situ measurementsonly cyanobacteriaonly cyanobacteria dominated (>8o%) by diatomsdominated (>8o%) by diatoms

--- in-situ reference spectrum__ SCIAMACHY

Bracher et al. BG 2009

Absorption of phytoplankton communitiesAbsorption of phytoplankton communities dominated by certain groups with dominated by certain groups with PhytoDOAS from data of satellite sensor SCIAMACHY PhytoDOAS from data of satellite sensor SCIAMACHY

Zusaetzlich, R. DoerfferZusaetzlich, 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 M14. Verfahren zur Atmosphärenkorrektur von MERIS Daten für

schwebstoffreiches verbessert (RD) schwebstoffreiches verbessert (RD) • M21. M21. Karten der Konzentrationen von Chlorophyll, Schwebstoff, Karten der Konzentrationen von Chlorophyll, Schwebstoff,

Gelbstoff und Transparenz mit jeweiligen pixelgenauen Karten der Gelbstoff und Transparenz mit jeweiligen pixelgenauen Karten der Unsicherheit fertigUnsicherheit fertig

Schwebstoff

PhytoplanktonCorg absorption

Vernetzung zu Prä-operationelle Systeme:

(COSYNA) „near real-time“ Daten

Einstellung Status

• GKSSGKSS– ES: S. MuellerES: S. Mueller– R.W.: D. Mueller (R.W.: D. Mueller (im im

Erziehungsuralub)Erziehungsuralub)– U.C. : U.C. : Mirco Scharfe Mirco Scharfe

• DLRDLR– SL (keine information)SL (keine information)– AN: AN: Sefan Riha Sefan Riha

• AWIAWI– AB: AB: Alireza Sadeghi, Mirjam Blum Alireza Sadeghi, Mirjam Blum

• Uni Hamburg: Prof. D. Uni Hamburg: Prof. D. StammerStammer

• Uni Oldenburg: Dr. R. ReuterUni Oldenburg: Dr. R. Reuter

UniversitätskooperatioUniversitätskooperationennen