Die erste Antragsphase war auf die Bildungsraten und die Speicherung von anthropogenem Kohlenstoff (Cant) im Antarktischen Zwischenwasser (AAIW) fokussiert. Mit Hilfe von Freon (CFC) Daten konnten wir eine signifikante Reduktion der AAIW Bildungsrate von den 1990ern zu den 2000ern Jahren feststellen. Dies führte zu einer geringeren Steigerung der Cant Speicherung als vom atmosphärischen Cant Anstieg und einem unveränderten Ozean zu erwarten war. Um den Schwierigkeiten mit den Randbedingungen auszuweichen (Pazifisches AAIW strömt über die Drake Passage auch in den Atlantik und weiter in den Indischen Ozean) planen wir nun ein globales Vorgehen um in allen Ozeanen die Bildungsraten und Cant Speicherungen in den Zwischen- Tiefen- und Bodenwassermassen zu berechnen. Darüber hinaus wird der Zeitraum bis 2015 ausgedehnt, und wo immer die Datenlage es zulässt, Pentaden- anstatt Dekadenmittelwerte gebildet. Verwendet wird der aktualisierte GlODAPv2 Datensatz und eigene Daten.Die Berechnungen aus den Beobachtungen werden mit den Ergebnissen eines wirbelauflösenden globalen Ozeanmodells (1/10 Grad) kombiniert. Das POP Modell (Los Alamos Laboratory Parallel Ocean Program) mit eines horizontalen Auflösung von 0.1 Grad und 42 Tiefenstufen wird für die letzten 20 Jahre mit einem realistischen Forcing angetrieben und enthält außerdem die Freone als Tracer. Neben dem Vergleich mit einem klimatologischen Antrieb wird das Modell zur Weiterentwicklung der Tracer-Methode verwendet wir z.B. die Unsicherheit von zu wenig Datenpunkten und der Extrpolationsroutine auf die Bildungsraten / Cant Speicherungen. Ein weiterer wichtiger Punkt wird die Bestimmung der TTDs aus Lagrange Trajektorien und der Vergleich mit TTDs aus Tracermessungen sein, sowie die Untersuchung der Rolle der Wirbel, der Vermischung durch Wirbel und der vertikalen Vermischung.
Für die sehr persistente und sehr mobile Verbindung Trifluoracetat (TFA) wird das abgeschätzte Bildungspotential aus Vorläufersubstanzen, welche als Aktivsubstanzen in Pflanzenschutzmitteln zum Einsatz kommen, dargestellt. Die Abschätzung wurde im Rahmen des Gutachtens „Trifluoracetat (TFA): Grundlagen für eine effektive Minimierung schaffen - Räumliche Analyse der Eintragspfade in den Wasserkreislauf“ (Laufzeit: August 2021-November 2022) vorgenommen. Hier dargestellt ist das flächennormierte TFA-Bildungspotential in kg/km².
Für die sehr persistente und sehr mobile Verbindung Trifluoracetat (TFA) wird das abgeschätzte Bildungspotential aus flüssigem Wirtschaftsdünger dargestellt. Die Abschätzung wurde im Rahmen des Gutachtens „Trifluoracetat (TFA): Grundlagen für eine effektive Minimierung schaffen - Räumliche Analyse der Eintragspfade in den Wasserkreislauf“ (Laufzeit: August 2021-November 2022) vorgenommen. Hier dargestellt ist das flächennormierte TFA-Bildungspotential je Landkreis in kg/km².
Die Schalen planktischer Foraminiferen zeichnen die physikalischen und chemischen Bedingungen in den oberen Wasserschichten des Ozeans zum Zeitpunkt ihrer Kalzifikation auf. In den Schalen eingeschlossene Spurenelemente- und Isotopensignaturen können für die Rekonstruktion der Schlüsselparameter der Wasserschichten in der Vergangenheit verwendet werden. Um das volle Potenzial dieser Signale zu erschließen, muss die Position in der Wassersäule, in welcher die Kalzifikation der Schale stattfindet, genau bestimmt werden. Beobachtungen aus stratifizierten Planktonnetzen und geochemische Analysen von Schalen aus dem Sediment zeigten, dass die Lebend- und Kalzifikationstiefe sowohl zwischen verschieden Arten als auch innerhalb einer Art variiert. Die Faktoren, die diese Variabilität steuern sind schwer zu identifizieren und das Verständnis wird durch Hypothesen, welche Veränderungen der Habitattiefe während des Lebens im Rhythmus mit Tag/Nacht- und Fortpflanzungszyklen beinhalten verkompliziert. Alle diese Konzepte beruhen auf der Annahme, dass die Verteilung der untersuchten Spezies räumlich einheitlich ist. Falls eine fleckenhafte räumliche Verteilung (Patchiness) der Spezies zutrifft könnten viele der beobachteten Muster und die Habitatvariabilität durch unvorhersagbare räumliche Heterogenität erklärt werden. Wir schlagen vor, stratifizierte Planktonproben, die in einem einzigartigen und bisher nicht durchgefürten Probennahmedesign während der RV METEOR-Expedition M140 gesammelt wurden, für die Bestimmung der Existenz und des Ausmaßes der Patchiness in planktischen Foraminiferen zu verwenden. Durch die Kombination von Faunenzählungen mit automatisierter hochauflösender 3D-Bildsegmentation von replizierten Proben werden wir aufklären, wo in der Wassersäule Individuen verschiedener Größen innerhalb einzelner Arten leben und mittels der Analyse ihrer Isotopensignaturen, wie zeitweilig stabil diese Lebensräume sind. Diese Ergebnisse werden das Wissen über das Ausmaß der Populationsstruktur marinen Mikrozooplanktons signifikant verbessern. Dadurch wird sowohl eine realistischere Repräsentation ihres Habitats in Modellen und Proxies als auch die korrekte Interpretation von punktuellen Beobachtungsdaten für globale Kohlenstoffbudgetabschätzungen ermöglicht.
Uncertainty estimation in hydro-biogeochemical modeling is an ongoing area of research that focuses primarily on the investigation of stochastic model uncertainty. The evaluation of structural model uncertainty remains unusual, however there are various techniques available to quantify structural uncertainty. Ensemble modeling is one such technique that is commonly used in climatology and meteorology; disciplines where the structural uncertainty of predictive models has long been established. Its application in hydrological modeling is, however, much less common. Here we propose to evaluate structural uncertainty through *P ensemble modeling, using a set of four models to predict hydrological and nitrogen fluxes: SWAT, LASCAM, HBV-N and CMF-N. The models were selected to represent the range of complexity found in catchment scale modeling, from conceptual models to physically-based approaches, and from lumped to fully distributed descriptions. The GLUE concept is applied to quantify parameter uncertainty. This approach leads to the formulation of single-model ensembles. These single-model ensembles are then combined to produce different sets of probabilistic and deterministic multi-model ensembles. These multi-model ensembles are used to quantify the contribution of structural errors to overall predictive uncertainty. The development of conditional multi-model ensembles represents a large component of the work plan. In this case, the selection of the multi-model ensemble members is based on the capability of different model structures and parameterizations to capture certain conditions of the investigated catchments such as high-low flow, freeze-thaw cycles, or rewetting after extended droughts. The ensemble model is applied to German, Swedish and Australian catchments, and covers a broad range of different climatic boundary conditions, land uses and levels of anthropogenic disturbances.
Durch die kurze Zeitreihen von Abflusszeitreihen und die wenige darin enthaltenen Extremereignissen ergeben sich große Unsicherheiten bei der Abschätzung von Hochwasserereignissen mit einem Wiederkehrintervall größer als 100 Jahren. Für die Ermittlung von seltenen Hochwässern sollte die lokale Hochwasserstatistik an einem Pegel daher durch zusätzliche Informationen gestützt werden. Eine Variante besteht in der Ermittlung von zusätzlichen Stützstellen im Extrapolationsbereich. Diese Stützstellen können durch obere Grenzen von bislang in vergleichbaren Klimaregionen beobachteten Hochwasserabflüssen bereitgestellt werden. Die Regionalisierung von Hochwasserkenngrößen ist eine weitere Methode, um zusätzliche Informationen zu erhalten. Nach dem Prinzip 'trading space for time wird bei einer Hochwasserregionalisierung die limitierte Abflussmessreihe an einem Pegel durch die Hinzunahme von Zeitreihen von benachbarten Pegeln aus einer vergleichbaren hydrologischen Region erweitert. Mit der Methode der Hochwasserregionalisierung können ausgewählte Hochwasserquantile auf unbeobachtete Gebiete übertragen werden. Forschungsziele: Abschätzung von oberen Grenzen durch die Anwendung von empirischen und probabilistischen Hüllkurven; Integration der oberen Grenzen in die Hochwasserstatistik; Entwicklung und Anwendung eines Regionalisierungsansatzes basierend auf Prozesstypen; Ermittlung von ausgewählten Hochwasserquantilen für alle Gemeinden in Sachsen.
Das vorliegende Projekt untersucht den Methanertrag der Energiepflanzen Sonnenblumen, Wiesengras, Weizen, Triticale, Roggen und Mais. Alle Energiepflanzen wurden im Verlauf der Vegetation zu vier bis sechs verschiedenen Zeitpunkten geerntet. Zu jedem Erntezeitpunkt wurden Ertragsmessungen durchgeführt, sowie Biomasseproben zur Silagenbereitung und späteren Inhaltsstoffanalyse gewonnen. Die spezifische Methanausbeute wurde mit Hilfe von Eudiometer-Messzellen bestimmt. Für alle untersuchten Energiepflanzen wurden der Methanhektarertrag und der optimale Erntezeitpunkt ermittelt. Von den untersuchten Energiepflanzenarten zeigte Mais die höchsten Biomasse- und Methanerträge je Hektar (bis 31 t TM ha-1 und bis 12.657 Nm3 CH4 ha-1). Mit Sonnenblumen wurden rund 30 Prozent des Methanhektarertrages von Mais erzielt und mit Getreide oder intensiv bewirtschafteten Wiesengras ca. 26,5 Prozent. Innerhalb der Energiepflanzenarten zeigten sich Variationen im Methanhektarertrag von 6 bis 38 Prozent, abhängig von Sorte, Anbaustandortes, Bewirtschaftungsintensität oder Erntezeitpunktes. Der richtigen Sortenwahl und dem optimalen Erntetermin kommt für eine wirtschaftliche Biogaserzeugung eine große Bedeutung zu. Die Wirkung von Vorbehandlungsmaßnahmen (Ansäuerung, Hitzebehandlung, Mikrowellenbestrahlung, Tonmineralenzugabe) auf die spezifische Methanausbeute wurde untersucht. Die Hitze, Mikrowellen und Säure sollen einen Voraufschluss der Rohfaserfraktion bewirken und so die Verfügbarkeit der Nährstoffe verbessern. Die Ergebnisse deuten an, dass diese Wirkung nur bei Wiesengras und Sonnenblumen zu erreichen ist, nicht aber bei Getreide. Durch Tonmineralzusatz wurde die spezifische Methanausbeute aller Energiepflanzen gesteigert. Die im ermittelten optimalen hydraulischen Verweilzeiten lagen zwischen 20 (Getreideganzpflanzensilagen) und 42 Tagen (Sonnenblumensilagen). Diese Ergebnisse müssen in weiterführenden Untersuchungen mit dynamischen Systemen verifiziert werden. Mit den Daten aus dem vorliegenden Projekt konnte das Methanenergiewertmodell für Mais soweit fortgeführt werden, dass es nun in der Praxis eingesetzt werden kann. Die Datengrundlage für die Schätzung des Methanenergiewertes von Getreide, Sonnenblumen und Wiesengras erfordert für die Praxisreife weitere Untersuchungen. Der Einfluss des Eiweiß:Energie-Verhältnisses auf das spezifische Methanbildungsvermögen und auf die Biogasqualität wurde mit Hilfe von Mischungen aus eiweißreicher Kleegrassilage und energiereicher Maissilage untersucht. Es zeigte sich, dass je höher der Anteil an Maissilage in der Mischung lag, desto höher war der spezifische Methanertrag und je höher der Einweißgehalt bzw. der Anteil an Kleegrassilage in der Gärgutmischung, desto niedriger lag der Methangehalt im produzierten Biogas und desto höher der Schwefelwasserstoff- und Ammoniakgehalt. usw.
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