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25.01.2023NEUE Veröffentlichung: Das Land-Atmosphären-Feedback-Observatorium: ein neuer Beobachtungsansatz zur Charakterisierung von Land-Atmosphären-Feedback

Key Points:
> Land-Atmosphere Feedback Observatory (LAFO) has been installed and allows comprehensive and high-resolution measurements in the the soil and land surface, vegetation and lower atmosphere
> The sensor synergy contains lidar systems, eddy covariance stations, a soil water and temperature network and vegetation monitoring
> Observations are organized into operational measurements and intensive observation periods (IOPs)
> LAFO will provide new insight into exchange processes and their statistics for improving the representation of L–A feedbacks in climate and numerical weather prediction models

Späth, F., Rajtschan, V., Weber, T. K. D., Morandage, S., Lange, D., Abbas, S. S., Behrendt, A., Ingwersen, J., Streck, T., and Wulfmeyer, V. (2023): The land-atmosphere feedback observatory: a new observational approach for characterizing land-atmosphere feedback, Geosci. Instrum. Method. Data Syst., 12, 25–44, https://doi.org/10.5194/gi-12-25-2023
01.12.2022

Das LAFO-Team sucht Verstärkung!

Zum 1. Feb 2023 wird ein neuer Postdoc gesucht für Forschungsarbeiten im Bereich Land-Atmosphäre-Interaktionen und scannende, hochauflösende Wasserdampf/Temperatur-Lidarsysteme.

Weitere Informationen hier: Stellenausschreibung
22.11.2022NEUE Veröffentlichung: Bestimmung der Oberflächenflüsse für Wärme und Impuls unter instabilen Bedingungen mit maschinellem Lernen und Ähnlichkeitsansätzen für den LAFE-Datensatz

Key Points:
> The LAFE Data Set is used to study relationships between surface fluxes and variables of the land–atmosphere system aby means of two machine learning (ML) techniques.
> The ML approaches outperform MOST and BRN.
> The results imply that further studies of surface fluxes and other turbulent variables with ML techniques provide great promise for deriving advanced flux parameterizations and their implementation in land–atmosphere system models.

Wulfmeyer, V., Pineda, J.M.V., Otte, S., Karlbauer, M., Butz, M.V., Lee, T.R. and Rajtschan, V. (2022) Estimation of the Surface Fluxes for Heat and Momentum in Unstable Conditions with Machine Learning and Similarity Approaches for the LAFE Data Set. Boundary-Layer Meteorol. https://doi.org/10.1007/s10546-022-00761-2
11.10.2022Dr. Tobias Weber ist in der SoilWat Initiative aufgenommen worden
Die GEWEX-ISMC* SoilWat-Initiative bringt zwei Forschungsgemeinschaften zusammen, um die Darstellung von Boden- und Untergrundprozessen in Klimamodellen zu verbessern. Die Gemeinschaft der Boden- und Grundwasserforscher und die Gemeinschaft der Klimamodellierer (letztere vertreten durch GEWEX) arbeiten zusammen, um die dringendsten Herausforderungen und Themen im Zusammenhang mit diesen Bemühungen zu ermitteln.

Seit Oktober 2022 ist der Hohenheimer Forscher Dr. Tobias K.D. Weber aus dem Institut für Bodenkunde und Standortslehre bei der SoilWat-Initiative dabei.

*ISCM - International Soil Modelling Consortium
*GEWEX - Global Energy and Water Exchanges Project of WCRP

Link zur SoilWat Initiative
01.10.2022WaLiNeAs hat begonnen
Extreme Starkniederschlagsereignisse stellen eine Bedrohung für das menschliche Leben dar, sind aber aufgrund des Mangels an adäquaten hochfrequenten und hochauflösenden Wasserdampfbeobachtungen in der unteren Troposphäre (unterhalb von 3 km) nur schwer vorherzusagen.
Im Rahmen des Projekts WaLiNeAs (Water vapor Lidar Network Assimilation) wird ein Netz von sechs autonomen Raman-Wasserdampf-Lidaren rund um das westliche Mittelmeer eingesetzt, um Messungen mit hoher vertikaler Auflösung und Genauigkeit zu liefern, die in das französische Modell AROME-France (Application of Research to Operations at Mesoscale) assimiliert werden, wobei ein vierdimensionaler Ensemble-Variationsansatz mit 15-minütigen Aktualisierungen verwendet wird.

Das Institute für Physik und Meteorologie der Uni Hohenheim betreibt ihr Wasserdampf-Ramanlidar ARTHUS auf Korsika und liefert alle 15 Minuten ein Feuchteprofil für die Datenassimilation.

Mehr Details in Falment et al. (2021), doi: 10.1007/s42865-021-00037-6
18.07.2022ECSS Exkursion zum LAFO
Im Rahmen der Vorlesung MMDA (Measurements, Modelling, Data Assimilation) besuchen Studierende des Hohenheimer Masterstudiengangs “Earth and Climate System Science” das LAFO. Die Studierenden bekamen einen Einblick in das LAFO-Konzept und den Messinstumenten. Dabei besuchten sie eine Eddy-Kovarianz-Station und eine WaTSeN-Station als Beispiel für Messungen der Feuchte, Temperatur und Energieflüsse im Boden und an der Landoberfläche und erfuhren wie der Einfluss unterschiedlicher Feldfrüchte untersucht werden. Das Besondere im LAFO sind die gleichzeitigen Messungen in der Atmosphäre durch Lidar-Fernerkundungssysteme.


Besuch an einer EC- und WaTSeN-Station. Die einzelnen Sensoren werden vorgestellt und ihre Zusammenwirken erläutert.
01.04.2022WaTSeN-Stationen um Nisthilfen ergänzt
Im Rahmen von Forschungsarbeiten zur Insektenvielfalt in Agrarlandschaften sollen von März bis Oktober 2022 standardisierte Erhebungen der Artenvielfalt solitärer Wildbienen, solitärer Wespen und deren Parasitoiden in 12 Untersuchungslandschaften erfolgen. Hierfür werden Nisthilfen ausgebracht, welche von den Untersuchungsarten im Jahresverlauf besiedelt werden. Einige stehen neben WaTSeN-Stationen (seihe Abbildung). Ziel der Untersuchungen ist ein besseres Verständnis der Rolle der Komposition und Konfiguration von Landschaften für den Biodiversitätserhalt.
weitere Details zur Forschungsarbeit hier im pdf...


Ein Wildbienenhotel (links) bei einer WaTSeN-Station (rechts).
01.03.2022NEUE Veröffentlichung: Gleichzeitige Messung von Feuchte-, Temperatur- und Windprofilen in der Prantl-Schicht mit Lidar

Key Points:
> Surface layer (SL) profiles observed simultaneously with scanning Doppler, water vapor differential absorption and temperature rotational Raman lidar
> Comparison of Monin-Obukhov similarity theory profiles with lidar profiles
> Demonstration of method to estimate friction velocity and latent and sensible surface heat fluxes from fits to the SL profiles

Späth, F., Behrendt, A., Brewer, W. A., Lange, D., Senff, C., Turner, D. D., et al. (2022). Simultaneous observations of surface layer profiles of humidity, temperature, and wind using scanning lidar instruments. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 127, e2021JD035697. https://doi.org/10.1029/2021JD035697