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Sonderforschungsbereich Transregio 32 (SFB TRR): Muster und Strukturen in Boden-Pflanzen-Atmosphären-Systemen: Erfassung, Modellierung und Datenassimilation; Patterns in Soil-Vegetation-Atmosphere Systems: Monitoring, Modelling and Data Assimilation, Teilprojekt B05: Hochskalieren von räumlich-zeitlichen pflanzenbaulichen Prozessen

Die Einflüsse von Bodenheterogenität und Managementpraktiken auf dynamische Veränderungen von ökophysiologischen Wachstumsmustern der wichtigen Kulturarten des Rur Einzugsgebiets werden charakterisiert. Auf einander abgestimmte experimentelle Ansätze, Modellierung und Skalierung werden angewandt, um die Vegetationscharakterisierung in TerrSysMP zu verbessern. Hierbei werden die Kopplung von Pflanzen- und Wurzelmodellen, Einflüsse von Landnutzungsänderung und Management auf Flussmuster, und die Einbeziehung von Fernerkundungsverfahren zur Bestimmung von funktionalen Pflanzentypparametern besonders berücksichtigt.

Sonderforschungsbereich Transregio 32 (SFB TRR): Muster und Strukturen in Boden-Pflanzen-Atmosphären-Systemen: Erfassung, Modellierung und Datenassimilation; Patterns in Soil-Vegetation-Atmosphere Systems: Monitoring, Modelling and Data Assimilation, Teilprojekt C07: Effiziente Musterdarstellungen und deren Anwendung auf Musterparametrisierung in gekoppelten Atmosphäre-Landoberfläche-Systemen

Wir entwickeln Theorie und Modelle für eine effiziente (sparse) Darstellung von Mustern in gekoppelten Systemen der Atmosphäre und Landoberfläche und untersuchen Wechselwirkungen zwischen Mustern. Wir analysieren, wie gut hierdurch Musterwechselwirkungen auf verschiedenen Skalen für verschiedene Größen beschrieben werden und sich physikalisch interpretieren lassen. Die Methodik wird auf Large-Eddy-Simulationen, Boden-basierte Fernerkundungsbeobachtungen und Satellitendaten angewendet. Die Ergebnisse eröffnen neue Möglichkeiten für stochastisch-dynamisches Skalieren für viele umweltwissenschaftliche Anwendungen.

Bewertung der Hg-Akkumulation in Blättern und Flüssen zwischen Vegetation und Boden in tropischen trockenen und feuchten Laubwäldern: Untersuchung der Rolle von Vegetation und Saisonalität im Quecksilberzyklus des tropischen Waldes

Aktuelle Erkenntnisse legen nahe, dass tropische Ökosysteme, insbesondere tropische Wälder, eine wichtige Rolle im globalen Hg-Zyklus spielen. Aufgrund der hohen Produktivität und Litterproduktion in tropischen Wäldern findet 70% der globalen atmosphärischen (trockenen) Hg-Deposition auf Waldböden in diesen Umgebungen statt. Es besteht ein wachsendes Interesse an der Bedeutung der Bestimmung der Beziehung zwischen Hg-Akkumulation in Blättern und Blatt-/Kronenmerkmalen wie spezifischer Blattfläche (SLA) und Blattflächenindex (LAI), um globale Hg-Modelle zu Aktualisierung. Jedoch wurden diese Parameter sowie die Hg-Akkumulation in der Vegetation tropischer Wälder noch nie untersucht. Ein weiterer entscheidender Faktor, der noch nie bewertet wurde, ist der Zusammenhang zwischen der Hg-Akkumulation in den Blättern und der Wassernutzungseffizienz (WUE), die die Menge an Kohlenstoff ist, die als Biomasse pro Einheit Wasser von der Pflanze produziert wird. Stomatale Regulation spielt eine entscheidende Rolle in der WUE, da die Stomataöffnung den Wasserverlust durch Transpiration und die Menge an CO2 beeinflusst, die gewonnen wird. Da die Hg-Aufnahme auch von der stomatalen Regulation abhängt, kann die Etablierung dieser Beziehung wertvolle Einblicke in die Rolle liefern, die Dürre und eine bessere Anpassung an Dürre durch Pflanzen mit höherer WUE zukünftig bei der Hg-Assimilation in der Vegetation spielen werden.Ziel dieser Studie ist es, den Hg-Kreislauf der Vegetation in tropischen Wäldern genauer zu charakterisieren, einschließlich zwei verschiedener Waldtypen, dem tropischen trockenen Laubwald (TDBF) und dem tropischen feuchten Laubwald (TMBF). Dadurch wollen wir dazu beitragen, eine bessere Bewertung der Bedeutung tropischer Wälder im Vergleich zu nichttropischen Wäldern als Hg-Senken zu erreichen. Die vorgeschlagene Studie zielt darauf ab, zu bestimmen, wie verschiedene tropische Waldtypen und damit verbundene klimatische Bedingungen die Hg-Akkumulation in der Vegetation antreiben und wie der Transport von der Atmosphäre in den Boden stattfindet. Schließlich wird diese Studie die Hg-Akkumulation im organischen Oberboden quantifizieren und ihre Beziehung zur C-Akkumulation und Hg-Flüssen im Laubfall bestimmen, was wertvolle zusätzliche Daten für zukünftige globale Hg-Modelle liefern wird. Die Studie wird die Hg-Akkumulation in der Vegetation charakterisieren und die saisonale und räumliche Variabilität in der Hg-Ablagerung durch Laubfall bewerten. Durch den Vergleich die zwei (nahezu) extreme tropische Systeme darstellen, können wir eine einzigartige Perspektive auf die Funktionsweise tropischer Wälder gewinnen und inwieweit sie sich in Bezug auf die Hg-Akkumulation unterscheiden.

Steigerung der Resilienz des Hopfenbaus gegenüber den Folgen des Klimawandels: Untersuchung der Chancen und Risiken von Agri-PV im konventionellen Hopfenbau, Teilprojekt B

Steigerung der Resilienz des Hopfenbaus gegenüber den Folgen des Klimawandels: Untersuchung der Chancen und Risiken von Agri-PV im konventionellen Hopfenbau, Teilprojekt C

Der Einfluss von Schwermetallkontaminationen auf die Dekomposition im Waldboden

Faunistische Untersuchungen in zwei unterschiedlich belasteten Gebieten, Bestimmung von Individuendichte und Artenspektrum, quantitative Charakterisierung der Verteilung von Blei, Zink und Cadmium mittels AAS, Dokumentation der Dekomposition und Laboruntersuchungen zur Quantifizierung mikrobieller Aktivitaet und deren Beeinflussung durch Schwermetalle mittels Mikrokalorimetrie und Sapromatmessungen. Ultrastrukturelle Untersuchungen von Zielzellen in Bodentieren, Lokalisation und Quantifizierung der Schwermetalle im Tierkoerper, Untersuchungen zu Nahrungswahl, Konsumption, Assimilation und energetischer Nahrungsverwertung, Kultur von Biotopausschnitten und Erfassung der Dekomposition im Labor, mathematische Simulation des Einflusses von Einzelparametern.

Starkregenereignisse im Mittelmeergebiet: Der Einfluss der Ensemble-basierenden Assimilation von thermodynamischen Profilen auf die Analysen und Vorhersagen des prä-konvektiven Zustands, der Auslösung von Konvektion und der probabilistischen, quantitativen Niederschlagsvorhersage

Am Projekt Water vapour Lidar Network Assimilation (WaLiNeAs) sind mehrere Forschungsinstitute in ganz Europa beteiligt. Ihr Fachwissen wird kombiniert, um einen Einblick in das Potenzial eines Netzwerks thermodynamischer Lidar-Systeme für die probabilistische quantitative Niederschlagsvorhersage (PrQPF) von Starkniederschlagsereignissen (HPEs) im Mittelmeerraum zu gewinnen. Das Beobachtungsnetz WaLiNeAs wird ab Anfang September 2022 für drei Monate aufgebaut und betrieben.Dieser Vorschlag zielt darauf ab, sich dem einzigartigen WaLiNeAs-Projekt anzuschließen und mit seinem Forschungsteam in Bezug auf die Durchführung thermodynamischer Messungen mit dem Atmospheric Raman Temperature and Humidity Sounder (ARTHUS) des Instituts für Physik und Meteorologie (IPM) an der Universität Hohenheim zusammenzuarbeiten. Darüber hinaus werden die WaLiNeAs-Messungen für hochqualitative Datenassimilationsstudien in Bezug auf ihren Einfluss auf die Vorhersage der präkonvektiven Umgebung, der Auslösung von hochreichender Konvektion und der HPEs eingesetzt.Das übergeordnete Ziel dieses Antrags ist es, die folgenden Hypothesen zu untersuchen:Eine genauere Darstellung der präkonvektiven Umgebung im Mittelmeer durch ein Netzwerk thermodynamischer Raman-Lidar-Systeme wird zu 1) einer genaueren Initialisierung und Simulation der präkonvektiven Umgebung sowie der Auslösung von Konvektion sowie 2) zu einer Verbesserung der PrQPF führen.Während der WaLiNeAs-Kampagne werden sechs autonome Wasserdampf-Raman-Lidar-Systeme für kontinuierliche Messungen während der intensiven Beobachtungsperioden (IOPs) eingesetzt. Alle ihre Daten werden in Echtzeit gesammelt, verbreitet und überwacht.Insbesondere werden wir unsere Hypothesen beantworten, indem wir die folgenden Forschungsziele erreichen: I) Entwurf eines effizienten regionalen, hybriden, Ensemble-basierten Kurzfrist-Wettervorhersagesystems für HPEs im Mittelmeerraum auf der Grundlage des WRF-NOAHMP-Modellsystems, II ) Untersuchung der Verbesserung der Vorhersagefähigkeit in Bezug auf die Auslösung von Konvektion und PrQPF durch Datenassimilation von Temperatur- und Feuchtigkeitsprofilen aus dem WaLiNeAs-Lidar-Netzwerk, und III) Analyse der ARTHUS-Daten und Ableitung von Feuchtigkeits- und Temperaturstatistiken während des Experiments.Diese Forschungsziele werden den Weg für zukünftige Datenassimilationsstrategien und das Verständnis der Bedeutung und Dichte thermodynamischer Lidar-Netzwerke für die Kurzfristvorhersage von Extremereignissen ebnen. Dieses wird eine gemeinsame Anstrengung von Wissenschaftlern des Laboratoire atmosphères, milieux, observations spatiales (LATMOS), des Centre National de Recherches Météorologiques (CNRM) in Frankreich und der National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) in den USA sein.

Forschergruppe (FOR) 2630: Understanding the global freshwater system by combining geodetic and remote sensing information with modelling using a calibration/data assimilation approach (GlobalCDA), Verfeinerte Schätzung absoluter Wasserstände von Binnengewässern aus Multi-Missions-Satellitenaltimetrie (WALESA)

Innerhalb der Forschergruppe GlobalCDA wird das Projekt P5 die erforderlichen Wasserstände von Inlandsgewässern bereitstellen, die später in Wasservolumina und -abflüsse umgerechnet werden und als Beobachtungsdaten für die Kalibrierung und zur Assimilation in das WaterGAP Modell verwendet werden. Neben der Bereitstellung der Wasserhöhen innerhalb der Test- und Untersuchungsregionen wird sich das Projekt schwerpunktmäßig mit der Entwicklung der notwendigen Ansätze und Methoden beschäftigen, die für eine automatische, schnelle, zuverlässige und hochgenaue Ableitung von Inlandgewässerhöhen auf globaler Skala benötigt werden. Im Einzelnen werden im Projekt Forschungen zu folgenden Schwerpunkten durchgeführt: (1) Automatische Erkennung und Definition von permanenten und nicht-permanenten Wasserflächen, (2) Zuverlässige Klassifizierung von Radarechos von unterschiedlichen Oberflächenreflektoren und konsistent für verschiedene Missionen, (3) Verbesserter Retracking-Algorithmus für Inland-Altimetermessungen, der die konsistente Verwendung und Kombination verschiedener Altimetermessungen erlaubt, und (4) Zuverlässige Ableitung von Fehlerinformationen für jede gemessene Wasserhöhe. Alle erarbeiteten Methoden werden im Rahmen des Projektes sorgfältig validiert und mit existierenden Ansätzen und Daten verglichen.

Sonderforschungsbereich Transregio 32 (SFB TRR): Muster und Strukturen in Boden-Pflanzen-Atmosphären-Systemen: Erfassung, Modellierung und Datenassimilation; Patterns in Soil-Vegetation-Atmosphere Systems: Monitoring, Modelling and Data Assimilation, Teilprojekt MGK Z05: Integriertes Graduiertenkolleg

Das Integrierte Graduiertenkolleg bereitet seine ca. 30 Doktorandinnen und Doktoranden darauf vor, selbständig in Wissenschaft oder Industrie zu arbeiten, und bietet an, Fähigkeiten und Fertigkeiten für die Lösungen interdisziplinärer wissenschaftlicher und angewandter Probleme zu erlernen. Qualifizierungsmaßnahmen, Organisation und Betreuungskonzepte bleiben im TR32 eingebettet, um eine international anerkannte Ausbildung und einen Abschluss zu gewährleisten. Wir werden mit den bestehenden lokalen Graduiertenschulen an den Hochschulen zusammen arbeiten, um die positiven Erfahrungen und etablierten Strukturen auch nach seiner Lebensdauer fortzusetzen.

Divergente Bedingungen bei der Modellierung des Hintergrund-Fehlers in der globalen atmosphärischen Datenassimilation

Bei der Datenassimilation für die numerische Wettervorhersage (NWP) wird die Kurzfristvorhersage (genannt als Hintergrund) durch die neuesten Beobachtungen korrigiert, um erste Bedingungen (Analyse) für die nächste Vorhersage zu schaffen. In diesem Prozess müssen die räumlichen Eigenschaften der Vorhersagefehler modelliert werden, damit sich die Auswirkungen der Beobachtungen physikalisch optimal ausbreiten. Die Reduzierung von Vorhersagefehlern auf synoptischen Skalen in mittleren Breiten, wo die Divergenz eine Größenordnung kleiner ist als die relative Vorticity, wurde erfolgreich mit Hilfe der quasi-geostrophischen Theorie modelliert. Auf diese Weise können Temperaturbeobachtungen Hintergrundfehler im Windfeld korrigieren und umgekehrt. Die Analyseunsicherheiten und kurzfristigen Vorhersagefehler in globalen NWP-Systemen sind jedoch in den Tropen am größten, wo die Divergenz mit der Vorticity vergleichbar oder sogar größer ist. Tropische Analyseunsicherheiten können einen dominierenden Einfluss auf die Genauigkeit der mittel- und weiträumigen Vorhersage in den mittleren Breiten haben. Es wird hier argumentiert, dass die Verringerung der Analyseunsicherheiten in den Tropen ein entscheidender Schritt ist, der erforderlich ist, um das Spektrum nützlicher Vorhersagen in globalen NWP-Modellen zu erweitern. Ziel dieses Projekts ist es, eine neue Randbedingung für die Hintergrundfehlermodelle bei der Datenassimilation zu entwickeln, die Divergenz-dominierte Beziehungen zwischen den tropischen Temperatur- und Windvariablen über viele Skalen hinweg berücksichtigen. Die vorgeschlagene Randbedingung verwendet die Masse-Wind-Beziehungen, die tropische Schwerewellen beschreiben. Es hat sich gezeigt, dass diese Randbedingung viel versprechend für die Verbesserung tropischer Analysen ist. Dieses Projekt wird diese Ideen auf die globale Atmosphäre ausdehnen, indem es 1) einen neuen Datenassimilierungsrahmen entwickelt, der die tropischen und mittleren Breiten Aspekte der atmosphärischen Dynamik miteinander verbindet, 2) die strömungsabhängigen Hintergrundfehlerinformationen aus den Ensemble-Vorhersagen verwendet und 3) das Potential verbesserter tropischer Analysen auf Extratropen abschätzt.

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