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.
SEIZE ist der seismische Teil des ICDP-Proposals DIVE (Drilling the Ivrea-Verbano ZonE; im Januar 2018 bei ICDP eingereicht, Leitung: Othmar Müntener, U. Lausanne, Schweiz; Co-PIs: Mattia Pistone - Lausanne, Luca Ziberna - Bayreuth, György Hetényi - Lausanne, Alberto Zanetti - Pavia). Die Ivrea-Verbano Zone (IVZ) in den Italienischen Alpen ist eine der am besten dokumentierten und untersuchten Archetypen kontinentaler Kruste. Weiterhin ist es das beste natürliche Labor, um unser Verständnis der kontinentalen unteren Kruste und der Kruste-Mantel Grenze durch die Kombination von Geophysik und wissenschaftlichem Bohren zu verbessern. Nach einem Workshop im Mai 2017 entwickelte ein Team aus 31 Wissenschaftlerinnen einen ICDP Proposal für Bohrungen in der Ivrea Verbano ZonE (DIVE). Das Bohren zweier 1 km und einer 4 km Bohrung in der IVZ wird eine einmalige Möglichkeit zur Verknüpfung geophysikalischer/geologischer Daten mit Bohrkern-Beobachtungen, down hole logging, mikro-biologischen Sampling, hydrologischen Studien und unterschiedlichen geologischen/geophysikalischen Surveys um die Bohrlokationen bieten. Die IVZ ist ungewöhnlich, da mehrere geophysikalische Studien das Auftreten eines dichten, HochgeschwindigkeitsKörpers, 'Bird's Head' genannt, in flachen Tiefen (ca. 3 km) postuliert. Neuere Studien zeigen, dass die IVZ ein wertvolles Archiv trans-krustalen Magmatismus ist, welches Unterkrusten-Prozesse von Magma-Emplacement, Kristallisation und krustaler Assimilation dokumentiert; und weiterhin die Entwicklung oberflächennahen Magmatismus mit langandauernden Super-Eruptionen im Perm zeigt. Bohren in der IVZ adressiert offene Fragen der Natur der unteren Kruste und der Kruste-Mantel Grenze, mögliche Beziehungen zum geophysikalisch nachgewiesenen Ivrea Körper, der Schaffung und Organisation eines tiefen krustalen magmatischen Systems, und eine umfassende Charakterisierung physikalischer und chemischer GesteinsEigenschaften, sowie die Beziehung zwischen Permeabilität und Verwitterung, Alteration und Fluid-Charakterisierung. Zusammen mit Studien zur Größe und Diversität der tiefen Biosphäre, werden diese Studien zum besseren Verständnis von mikrobiologischen Eco-Systemen und ihren Grenzen in kristallinen Gesteinen beitragen. Mit SEIZE planen wir als zentraler Bestandteil von DIVE, Tiefe, Ausdehnung und Form der IVZ und des sogenannten 'Bird's-Head' bei Balmuccia im Val Sesia, Italien zu bestimmen. DIVE wurde vom internationalen ICDP Panel am 13. Juni 2018 mit folgender Auflage vor Wiedereinreichung zurückgestellt: 'ICDP would like to see for the Balmuccia site a section with good seismic data plus superimposed geological model(s) and tentative drill path'. SEIZE adressiert genau diese Auflage.
Im südlichen Weddellmeer hat der Energietransfer aus Küstenpolynjen in die Atmosphäre einen großen Effekt auf die atmosphärische Grenzschicht, auf die Meereisproduktion und die damit verbundene Bildung von High-Salinity Shelf Water (HSSW). Die Kenntnis der Fläche der Polynjen, ihrer Bedeckung mit dünnem Eis, der atmosphärischen Antriebsprozesse und der ozeanischen Prozesse sind von großer Bedeutung für die Quantifizierung der Meereisproduktion und der HSSW-Bildung, die einen bedeutenden Antrieb für die globale thermohaline Zirkulation des Ozeans darstellt und die Schmelzraten an der Basis des Filchner-Ronne-Schelfeises entscheidend mitbestimmt. Das übergeordnete Ziel des Projekts ist die Quantifizierung der Meereisproduktion und HSSW-Bildung im südlichen Weddellmeer für die letzte Dekade (2002-2012). Als neuartigen Ansatz werden wir eine Synergie von Atmosphären- /Meereis- /Ozeanmodellierung und Fernerkundung von Dünneisdicken verwenden. Das Community Climate Model COSMO-CLM wird als Atmosphärenmodell und das FESOM-Modell des AWI wird als Meereis- /Ozeanmodell verwendet. Dünneisdicken abgeleitet aus MODIS-Daten dienen zur unabhängigen Bestimmung von Meereisproduktion und zur Assimilation in FESOM. Die Projektergebnisse sind eine verbesserte Bestimmungen der HSSW- und Meereisproduktion sowie eine Fehlerbestimmung der unterschiedlichen Methoden. Diese Quantifizierung der Meereisproduktion über dem kontinentalen Schelf im südlichen Weddellmeer ist nicht nur für Fragestellungen der Ozeanographie und Meteorologie wichtig, sondern betrifft auch die Robustheit von Klimaprojektionen zur Zukunft der antarktischen Schelfeise und des antarktischen Eisschilds.
Der Kreislauf von Energie, Wasser und Kohlenstoff durch Boden, Vegetation und Atmosphäre beeinflusst die Verteilung und Qualität des Lebens auf der Erde. Mit dem rasanten Wachstum der Weltbevölkerung und ihrer Bedürfnisse wird die nachhaltige und effiziente Bewirtschaftung und Verteilung unserer natürlichen Ressourcen wichtiger denn je. Der Sonderforschungsbereich Transregio 32 fokussiert auf ein besseres Verständnis der Prozesse und Interdependenzen innerhalb und zwischen Boden, Vegetation und Atmosphäre. Dies ist unabdingbar für verlässlichere Wetter- und Klima-Modelle und genauere Vorhersagen für den Wasser- und CO2-Transport und ermöglicht dadurch eine bessere Bewirtschaftung der natürlichen Ressourcen. Räumliche und zeitliche Muster im Boden-Vegetation-Atmosphäre Kontinuum spielen hierbei eine zentrale Rolle. So beeinflusst zum Beispiel die landwirtschaftliche Nutzung - Weizen unmittelbar neben Rüben oder Kartoffeln neben Mais - den Austausch von Wasser, CO2 und Wärme zwischen Boden und Atmosphäre. Alle Prozesse sind untrennbar miteinander verflochten, wodurch komplexe Rückkopplungen und Reaktionen des Systems auf den verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalen entstehen.Das Ziel des TR32 ist es, die Herkunft von und die Wechselbeziehungen zwischen den räumlichen und zeitlichen Mustern der einzelnen Komponenten innerhalb des Boden-Vegetation-Atmosphäre-Systems mit Hilfe innovativer Monitoring- und Modellierungsansätze besser zu verstehen. Räumliche und zeitliche Strukturen von physikalischen Parametern (z. B. bodenhydraulische Leitfähigkeit), Zustandsgrößen (wie Bodenfeuchtigkeit oder Lufttemperatur) und Prozessen (z. B. Flüsse von CO2, Wasser und Wärme) können auf allen Skalen beobachtet werden. Die Erkennung dieser Muster und das Verstehen der vorhandenen Wechselwirkungen sind erforderlich, um die unterschiedlichen räumlichen und zeitlichen Skalen in numerischen Modellen darzustellen.
Die zentrale Aufgabe von C1 ist die Erzeugung des virtuellen Einzugsgebietes (VR) mit Hilfe der vollgekoppelten Terrestrial System Modeling Platform (TerrSysMP) und die Entwicklung des Datenassimilationssystems (DAF) durch Kopplung von TerrSysMP mit der Parallel Data Assimilation Platform (PDAF), sowie die Durchführung und Analyse von DAF-Experimenten zusammen mit den Mitgliedern der FOR2131. Dies beinhaltet die stete Aktualisierung der Teilmodelle von TerrSysMP COSMO, CLM und ParFlow, notwendige Erweiterungen wie die Einbeziehung dynamischer Vegetation durch die neueste CLM Version 4.5 und die Verbesserung der Parametrisierungen von Flüssen und Hangabfluss. Die DAF-Entwicklung erfordert in enger Zusammenarbeit mit den FOR2131-Mitgliedern den Einbau von Beobachtungsoperatoren in das DAF, welche die unterschiedlichen räumlichen Auflösungen der VR und des DAF-Modells berücksichtigen. Durch die extremen IT-Anforderungen sowohl für die VR-Erzeugung als auch für die TerrSysMP-PDAF-Läufe ist C1 auch verantwortlich für deren Implementierung auf den IT-Infrastrukturen JUQUEEN und JUROPA des HPSC am Forschungszentrum Jülich JSC. Dies schließt die Vorbereitung und Durchführung von Rechenzeitanträgen der FOR2131 an das Gauss Centre for Supercomputing e.V. (GCS) in Kooperation mit dem SimLab-TerrSys des Geoverbunds ABC/J mit ein.
Polarimetrische Radar Beobachtungen zeigen eine detaillierte und komplexe Sicht der Mikrophysik von Wolken und Niederschlag. Die Nutzung diese Daten ist jedoch immer noch eine große Herausforderung, z.B. aufgrund der zahllosen unterschiedlichen Formen und Größen von Eispartikeln und Schneeflocken. Dieses Wirrwarr zu entschlüsseln, ist das Ziel dieses Forschungsprojektes. Um dies zu erreichen, wird eine spezielle Messkampagne mit den modernsten polarimetrischen Radargeräten durchgeführt werden, um winterliche stratiforme Mischwolken zu vermessen. Durch die Kombination von Multifrequenz-Messung und spektraler Polarimetrie stellen diese Beobachtungen eine nie dagewesene Informationsfülle bereit. Der Detailreichtum diese Daten wird es erlauben, empirische Hypothesen für dominanten wolkenmikrophysikalische Prozessen in bestimmten Wolkenregionen zu entwickeln. Derartige Hypothesen werden auch polarimetrische Fingerabdrücke oder Signaturen genannt, deren Interpretation und Gültigkeit allerdings für Mischwolken noch recht unsicher ist. Um diese Hypothesen zu konkretisieren und zu quantifizieren, wird ein Lagrangesches Monte-Carlo Partikelmodell verwendet. Unter Verwendung einer Modellhierarchie vom 3d mesoskaligen Modell ICON mit parametrisierter Wolkenmikrophysik hin zum 1d spektral aufgelösten Monte-Carlo Prozessmodell, werden die beobachteten Fälle und Phänomene simuliert, mit dem Ziel die Interpretation auf ein solide physikalisch-theoretische Basis zu stellen. Das Testen von Hypothesen erfolgt natürlich auch in die andere Richtung, d.h. alternative Modellformulierungen und -annahmen können anhand der Beobachtungsdaten kritisch getestet und validiert bzw. falsifiziert werden. Um die Lücke zwischen Modell und Beobachtung zu schließen, ist ein verläßlicher polarimetrischer Radar-Vorwärtsoperator notwendig, der im Rahmen des Projekt entwickelt bzw. verbessert wird. So werden z.B. Streurechnungen für partiell bereifte Schneeflocken durchgeführt werden. Durch diese schlagkräftige Kombination von modernsten Beobachtungssystemen und detailierten Modellen mit einem konsistenten Vorwärtsoperator werden Prozesse wie Depositionswachstum, Aggregation, Bereifen und Eismultiplikation untersucht werden und unser derzeitiges Wissen über diese Prozesse wird kritisch hinterfragt, getestet und erweitert. Basierend auf diesem verbesserten Prozessverständnis erhoffen wir uns die Parametrisierungen von Wolken- und Niederschlagsprozessen in Wetter- und Klimamodellen verbessern zu können. Nur mit solch verbesserten Prozessparametrisierungen wird es mittelfristig möglich sein, die reichhaltige Information, die die modernen polarimetrischen Radarsysteme bieten, in Wettervorhersagesystemen zu assimilieren, um so die Vorhersagen von Wolken und Niederschlag weiter zu verbessern.
Die Einbeziehung von physikalischen Erhaltungsgesetzen ist bereits seit längerem als wichtiger Punkt bei der Entwicklung von numerischen Wettervorhersagemodellen bekannt. In Datenassimilation im weiteren Sinne ist die Berücksichtigung von Erhaltungsgesetzen und die Analyse deren Bedeutung erst seit kurzem ein zentraler Gegenstand der Forschung. Numerische Atmosphärenmodelle sind heute in der Lage, kleinräumige und deshalb hochgradig nichtlineare Dynamik und Physik aufzulösen. Vorhersagen hängen dabei sehr sensible von den Anfangs- und Randbedingungen ab. Die Datenassimilation für Modelle, die viele Skalen darstellen und in die sowohl zeitlich als auch räumlich hochaufgelöste Beobachtungen eingehen verlangt nach einer Überprüfung und der Weiterentwicklung der zur Zeit in numerischen Wettervorhersagemodelle genutzten, auf weniger nicht lineare Anwendungen ausgelegte Methoden. Das primäre Ziel dieses Projektes ist die Entwicklung von Ensemble-basierten Datenassimilations-Algorithmen welche Eigenschaften von nichtlinearen dynamischen Systemen, zum Beispiel die Erhaltung von Masse, Drehimpuls, Energie und Enstrophie berücksichtigen. Insbesondere werden die folgenden zwei Problemstellungen bearbeitet. Gemeinsam mit Kollegen haben wir kürzlich zeigen können, dass Erhaltung von Masse und Positivität wichtige Nebenbedingungen für Datenassimilations-Algorithmen sind. Beide Bedingungen sind in einem neuen Algorithmus, dem quadratic programming ensemble Kalman filter, umgesetzt worden. Tests an linearer Dynamik wurden ebenfalls bereits durchgeführt. Im Rahmen des vorgeschlagenen Projektes soll dieser Algorithmus in einer idealisierten Konfiguration für die Assimilation von Radarreflektivität mit dem nichthydrostatischen, konvektionsauflösenden COSMO-DE-Modell erweitert, implementiert und evaluiert werden. Zweitens, wird untersucht wie sich Datenassimilations-Algorithmen wie der Ensemble Kalman Filter und der quadratic programming ensemble Kalman filter auf die zu erhaltenden Größen im Fall von Experimenten mit einem idealisierten, nichtlinearen zweidimensionalen Flachwassermodell auswirken, sowie ob und wie diese Ensemble-basierten Algorithmen modifiziert werden können um Lösungen mit den vorgeschriebenen Eigenschaften zu erhalten. Es ist zu erwarten, dass Erhalt von Masse und Entropie die nicht lineare Energie Kaskade im System verbessert. Der mögliche Einfluss auf die Exaktheit von Vorhersagen wird auch untersucht.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 174 |
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| Wissenschaft | 15 |
| Type | Count |
|---|---|
| Ereignis | 1 |
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| geschlossen | 4 |
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| Language | Count |
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| Deutsch | 176 |
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|---|---|
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| Topic | Count |
|---|---|
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| Weitere | 183 |