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    <subfield code="a">SPP 2115: Synergie von Polarimetrischen Radarbeobachtungen und Atmosphärenmodellierung (PROM) - Verschmelzung von Radarpolarimetrie und numerischer Atmosphärenmodellierung für ein verbessertes Verständnis von Wolken- und Niederschlagsprozessen</subfield>
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    <subfield code="a">Privatdozentin Dr. Silke Trömel, Ph.D.</subfield>
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    <subfield code="a">DFG project G:(GEPRIS)359922472</subfield>
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    <subfield code="a">Deutsche Forschungsgemeinschaft</subfield>
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    <subfield code="a">Das Schwerpunktprogramm SPP2115 „Polarimetric Radar Observations meet Atmospheric Modelling (PROM)“ ist eine koordinierte Initiative, um insbesondere mittels polarimetrischer Radarbeobachtungen die Darstellung von Wolken- und Niederschlagsprozessen in atmosphärischen Modellen zu hinterfragen und zu verbessern. In PROM arbeiten ExpertInnen aus Radarpolarimetrie, Atmosphärenmodellierung und Datenassimilation zusammen, um das Zusammenführen von Beobachtungen und Atmosphärenmodellen zu erleichtern und Synergien zu beschleunigen. Die erste Förderphase beschäftigte sich mit einem verbesserten Verständnis und umfassenden Nutzung der landesweiten polarimetrischen Messungen, ergänzt durch die an Supersites verfügbaren modernen Messgeräten und Techniken. Erstmals halten Modellierer dreidimensionale mikrophysikalische Beobachtungsdaten in den Händen, um Parametrisierungen testen und verbessern zu können. In Phase 1 wurden neue mikrophysikalische Fernerkundungsverfahren einschließlich ihrer Unsicherheiten entwickelt und deren Nutzung für Modellevaluation und radargestützte Parametrisierungen begonnen. Einige Werkzeuge müssen weiter verfeinert werden; so benötigt z.B. der Radar-Beobachtungs-Operator eine Schnittstelle zu einer Streudatenbank für realistischere Darstellungen von Eis- und Schneepartikeln. Phase 2 wird die Erkenntnisse aus den Beobachtungen und die neuen Werkzeuge nutzen um Parametrisierungen zu verbessern und polarimetrische Information zu assimilieren, so dass die Verschmelzung von Radarpolarimetrie und atmosphärischer Modellierung noch offensiver angegangen werden wird.</subfield>
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