The FCSN33 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FC): Aerodrome (VT < 12 hours) A1A2 (SN): Sweden (Remarks from Volume-C: NilReason)
The FCSN31 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FC): Aerodrome (VT < 12 hours) A1A2 (SN): Sweden (Remarks from Volume-C: NilReason)
The FCSN33 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FC): Aerodrome (VT < 12 hours) A1A2 (SN): Sweden (Remarks from Volume-C: NilReason)
The FCSN32 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FC): Aerodrome (VT < 12 hours) A1A2 (SN): Sweden (Remarks from Volume-C: NilReason)
The FCSN32 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FC): Aerodrome (VT < 12 hours) A1A2 (SN): Sweden (Remarks from Volume-C: NilReason)
Beobachtungen zeigen drastische Veränderungen in der Arktis bedingt durch den Klimawandel. In den Regionen, in denen der Anteil des mehrjährigen Eises an der Eisdecke abnimmt, weist das Meereis erhöhte Driftgeschwindigkeiten auf, da das dünnere und mechanisch schwächere einjährige Eis stärker auf den Windantrieb reagiert.Ein besseres Verständnis der Meereisdynamik ist daher notwendig um dessen Entwicklung und Variabilität im Zuge des Klimawandels besser vorhersagen zu können. Insbesondere auf lokaler Skala hängt die dynamische Entwicklung des Meereises von seiner Belastung und Deformation ab, welche umgekehrt wieder für die Veränderung des Eises, beispielsweise für das Aufbrechen der Eisdecke und für die Dispersion des Eises verantwortlich sind.In dieser Studie planen wir die Kinematik des Meereises anhand der Finite Scale Lyapunov Exponents (FSLEs) durch Beobachtungen von auf dem Meereis ausgebrachten Bojen zu untersuchen. Zunächst werden statistische Methoden zur Ausbreitung von Partikeln, wie Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen und Frequenzspektren, analysiert. Die FSLEs können beispielsweise für eine Charakterisierung von Dynamiken, welche eine vielskalige Natur besitzen, wie es bei Meereis der Fall ist, genutzt werden. Die Tatsache, dass die FSLEs die Einheit Hertz haben, lässt den Rückschluss zu, dass diese als Indikator für die Vorhersagbarkeit der Strömung genutzt werden können: Das Inverse stellt eine typische Zeitskala für die Separation von Teilchen und daher auch für die Deformierung von Meereis dar. FSLEs stehen außerdem in direktem Zusammenhang mit der horizontalen Dispersion von Teilchen (Bojen) und können anzeigen, ob die Separation der Bojen im Laufe der Zeit exponentiell (chaotisch) oder linear (diffusiv) verläuft oder ob sie einer anomalen Diffusion unterliegt. Die Wiederholung der Berechnungen für unterschiedliche Regionen und Jahre wird hoffentlich die Abhängigkeit der dynamischen Merkmale von unterschiedlichen klimatischen Bedingungen aufzeigen.
Die jahreszeitliche Variabilität der globalen Meereisbedeckung ist eine wichtige Komponente des globalen Klimas. Jedoch ist der kleinskalige Einfluss des Meereises in globalen Klimamodellen bis heute nur unzureichend beschrieben. Dieser Antrag hat daher das Ziel, die physikalischen (P) und bio-geo-chemischen (BGC) Schlüsselprozesse im Meereis mit einem hochaufgelösten Zweiskalenmodell mathematisch zu beschreiben. Die Ergebnisse können dann parametrisiert in globale Klimamodelle (GCMs) einfließen, sodass eine verbesserte Prognosefähigkeit erreicht wird.Die Ozeanerwärmung wird die Mikrostruktur des Meereises erheblich verändern. Wir entwickeln daher ein P-BGC-Modell einer antarktischen Meereisscholle, um die komplexen gekoppelten Zusammenhänge zwischen Eisbildung, Nährstofftransport, Salinität und Solekanalverteilung, Photosynthese und Karbonatchemie mathematisch zu beschreiben. Damit simulieren wir verschiedene Szenarien der Meereisbildung und ihrer Auswirkungen auf das Wachstum von Meereisalgen, die einen großen Einfluss auf den vertikalen Kohlenstoff-Export (biologische Kohlenstoffpumpe) besitzen.Damit leistet dieses Projekt einen wesentlichen Beitrag zum Forschungsschwerpunkt ‘3.2.D - Verbessertes Verständnis der polaren Prozesse und Mechanismen’ bei. Im Einzelnen gehen wir auf drei übergeordnete Ziele ein:Schritt 1: Beschreibung der Meereisstruktur Wir verwenden ein gekoppeltes Zweiskalenmodell, mit dem relevante Aspekte des Gefrierens und Schmelzens im Zusammenhang mit Deformation, Salinität und Soletransport beschrieben werden. Auf der Makroebene dient dafür eine kontinuumsmechanische Beschreibung im Rahmen der erweiterten Theorie poröser Medien (eTPM). Damit können über einen gekoppelten Gleichungssatz partieller Differentialgleichungen (PDE) Deformations-, Transport und Reaktionsprozesse beschrieben werden. Für das physikalische Phänomen der Phasentransformation zwischen Wasser und Eis dient das Phasenfeldmodell (PF) als Mikromodell, welches ebenfalls aus gekoppelten PDEs besteht. Daraus resultiert eine PDE-PDE Kopplung.Schritt 2: Kopplung mit dem erweiterten RecoM2 Modul als Mikromodell Damit können die BGC Phänomene beschrieben werden. Das RecoM2 Modul besteht aus einem Gleichungssystem gewöhnlicher Differentialgleichungen, sodass hier eine PDE-ODE Kopplung zu einem P-BGC Modell erfolgt. Schritt 3: Bewertung der Modellansätze Dies beinhaltet die Verifizierung und Validierung des kombinierten P-BGC-Modells mittels Literatur- sowie experimenteller Daten. Für die Verwendung des hochaufgelösten zweiskaligen P-BGC Modells in globalen Klimamodellen muss die Berechnungseffizienz gesteigert werden. Zu diesem Zweck werden Reduzierte-Basis-Modell (ROM) zur Erzeugung von Surrogaten des Vollen-Basis-Modells (FOM) eingesetzt, die die Modellkomplexität verringern, z.B. durch datengetriebene Machine-Learning (ML)-Techniken oder “Generalized Proper Decomposition” (GPD).
Mikroorganismen sind im Boden, in kryptogamen Gemeinschaften und in der Atmosphäre von zentraler Bedeutung. Verschiedene Spezies von Bakterien, Pilzen, Flechten und Pollen wurden bereits als Eiskeime, welche eine Eisbildung bei relativ hohen Temperaturen initiieren können, identifiziert, und besonders biologische Bestandteile aus dem Boden sind eine vermutlich bedeutsame Quelle atmosphärischer Eiskeime. Die genauen Quellen biologischer Eiskeime in der Atmosphäre sind jedoch kaum bekannt, obwohl ein potentieller Beitrag dieser, zur Eis- und Niederschlagsbildung mittlerweile von verschiedenen Studien untermauert wird. Aktuelle Untersuchungen verschiedener Boden- und Luftproben zeigen Hinweise, dass verschiedene eisaktive Pilze unterschiedlicher Phyla nicht nur im Boden und in der Luft vorhanden sind, sondern auch häufig in der kultivierbaren Fraktion vorkommen können. Aus diesem Grund befasst sich das vorgeschlagene Projekt mit der Suche nach weiteren bisher unbekannten eisaktiven Mikroorganismen und Bestandteilen aus dem Boden, von Pflanzen und kryptogamen Gemeinschaften und mit der Erforschung ihres Einflusses auf die Eiskeimaktivität des Bodens. Die nötigen Methoden für ein Screening verschiedenster Kulturen z.B. von Cyanobakterien sind in unserem Labor gut etabliert. Zudem sollen die jeweiligen Eiskeime der neu gefundenen eisaktiven Organismen auf molekularer Ebene charakterisiert werden.
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