Dieses Projekt ist für die Verwaltung der zentralen Mittel und die Organisation und Koordination SFB-interner und nach außen gerichteter Aktivitäten verantwortlich. Diese Aktivitäten umfassen u.a. die Unterstützung von Gastwissenschaftlern, Kolloquien, Arbeitstagungen, Publikationen, Gleichstellungsmaßnahmen und Graduiertenausbildung. Die Graduiertenausbildung wird in Zusammenarbeit mit den Graduiertenschulen der Geowissenschaften (GSGS) und der Biologie (GSfBS) durchgeführt.
High-quality near-real time Quantitative Precipitation Estimation (QPE) and its prediction for the next hours (Quantitative Precipitation Nowcasting, QPN) is of high importance for many applications in meteorology, hydrology, agriculture, construction, water and sewer system management. Especially for the prediction of floods in small to meso-scale catchments and of intense precipitation over cities timely, the value of high-resolution, and high-quality QPE/QPN cannot be overrated. Polarimetric weather radars provide the undisputed core information for QPE/QPN due to their area-covering and high-resolution observations, which allow estimating precipitation intensity, hydrometeor types, and wind. Despite extensive investments in such weather radars, QPE is still based primarily on rain gauge measurements since more than 100 years and no operational flood forecasting system actually dares to employ radar observations for QPE. RealPEP will advance QPE/QPN to a stage, that it verifiably outperforms rain gauge observations when employed for flood predictions in small to medium-sized catchments. To this goal state-of-the?art radar polarimetry will be sided with attenuation estimates from commercial microwave link networks for QPE improvement, and information on convection initiation and evolution from satellites and lightning counts from surface networks will be exploited to improve QPN. With increasing forecast horizons the predictive power of observation-based nowcasting quickly deteriorates and is outperformed by Numerical Weather Prediction (NWP) based on data assimilation, which fails, however, for the first hours due to the lead time required for model integration and spin-up. Thus, RealPEP will merge observation-based QPN with NWP towards seamless prediction in order to provide optimal forecasts from the time of observation to days ahead. Despite recent advances in simulating surface and sub-surface hydrology with distributed, physicsbased models, hydrologic components for operational flood prediction are still conceptual, need calibration, and are unable to objectively digest observational information on the state of the catchments. RealPEP will prove that in combination with advanced QPE/QPN physics-based hydrological models sided with assimilation of catchment state observations will outperform traditional flood forecasting in small to meso-scale catchments.
Die Kenntnis rezenter Lebensräume wird genutzt, um Modelle zur Rekonstruktion neogener und pleistozäner Habitate zu entwickeln. Es wird erwartet, dass die Nahrungsspezifität von Huftieren wichtige Hinweise liefert auf die Habitate der untersuchten Faunen. Evolutionstrends lassen sich dann mit Veränderungen im Habitat korrelieren.
Ziel ist es ein Netzwerk meteorologischer Stationen in der Atacama zu etablieren. Diese Arbeit wird aktiv von unseren Partnern in Chile unterstützt. Gegenwärtig gibt es nur vereinzelt meteorologische Stationen am Küstenstreifen und fast keine im Kern der Atacama Wüste. Ein weiteres Ziel ist die bodengestützten Observationen mit Fernerkundungsdaten zu vereinen. Beide Datensätze werden als Test für die Zuverlässigkeit von Klimamodellen dienen, die das heutige Klima beschreiben. Auf Basis dieser Tests werden Klimamodelle für das Klima in der Vergangenheit entwickelt. Letztere würden mit Klimaproxydaten anderer Teilprojekte verifiziert werden.
In TOUCAN Evolution sollen alle Prozessschritte der TOPCon Prozessroute untersucht werden, um den Wirkungsgrad der Technologie weiter iterativ zu steigern, wobei der Fokus des Projekts auf den Prozessschritten abseits der Polysiliciumabscheidung und auf der Charakterisierung liegt. Gerade die nasschemischen Prozessschritte und der Emitterdiffusionsprozess sollen hin zur Marktreife optimiert werden und auf Kosteneffizienz getrimmt werden. Durch die Entwicklung von verbesserter Prozess- und Endkontrolle soll der Produktionsertrag gesteigert werden gerade im Hinblick auf die Nutzung für Anwendungen im Bereich der Aufdach- und Fassadenmodule. Während im Rahmen der Prozessentwicklung und -optimierung im Labor noch Charakterisierung mit hohem Aufwand und an Laborgeräten mit geringen Durchsätzen, wenn auch nicht immer gewünscht, so doch zumindest möglich ist, wird spätestens mit der Einführung der Prozesse in eine Pilot- oder Produktionslinie und höheren Durchsätzen der Wunsch nach einer inline-Kontrolle, nach Möglichkeit mit 100% Prüfung, laut. Dies ist das Thema, mit welchem sich die ISRA in diesem Projekt beschäftigen wird: die Entwicklung von Grundlagen zur Vermessung der für die jeweiligen Prozesse relevanten Probeneigenschaften mittels Verfahren, welche für eine Inline-Anwendung tauglich sind.
Derzeitige radar-basierte Nowcastingverfahren basieren auf der Annahme, dass die zeitliche Entwicklung von Hagelereignissen in erster Linie durch Advektionsvorgänge gesteuert ist; die relevanten physikalischen Prozesse, die für die Entstehung und das Größenwachstum von Hagel entscheidend sind, bleiben dabei unberücksichtigt. In Verbindung mit der komplexen internen Struktur und Dynamik von Hagelstürmen ergeben sich daraus große Unsicherheiten bei der Vorhersage der Hagelgrößenverteilung und der von Hagel betroffenen Fläche am Boden. Das Ziel des Projekts LIFT (Large Hail Formation and Trajectories) ist es, die Hagelentstehung und Hageltrajektorien besser zu verstehen, um daraus als wichtige Komponenten eines physikalisch-basierten Nowcastings erstmals ein radar-basiertes Verfahren für das Hagelwachstums zu entwickeln. Zu diesem Zweck wird im Rahmen von LIFT eine Messkampagne Süddeutschland durchgeführt, wo die größte Hagelwahrscheinlichkeit in Deutschland auf vielfältige Beobachtungssysteme trifft, die im Rahmen der Messkampagne Swabian MOSES mit einem dichten Netzwerk betrieben werden. Zum ersten Mal werden im Rahmen von LIFT moderne Radargeräte, In-situ Messgeräte, Fotogrammetrie und numerische Modellierung synergistisch kombiniert und ein umfassender Datensatz zur Rekonstruktion der zeitlichen Entwicklung des Hagelwachstums erstellt. Betroffene Bürger werden aktiv in die Messaktivitäten mit einbezogen und aufgerufen, Hagelkörnern einschließlich ihrer Haupteigenschaften in die WarnWetter App des DWD zu melden. Die Messkampagne mit ihrem mobilen und flexiblen Konzept beinhaltet die Anwendung neuer, innovativer Messtechniken, darunter Lagrangesche Trajektorien mittels kleiner Messsysteme, die in die Wolken eingebracht werden, und dronengesteuerte Luftbildaufnahmen zur Bestimmung der Hagelspektren. Aus Fernerkundungsdaten gewonnene Signaturen von Hagelereignissen liefern Informationen über die Charakteristika der Hagelereignisse und werden mittels numerischer Simulationen sorgfältig auf Messungenauigkeiten und Sensitivitäten bzgl. atmosphärischer Umgebungsvariablen evaluiert. Indikatoren für die Hagelentstehung und das Hagelwachstum werden aus Beobachtungsdaten und Simulationen identifiziert, und liefern die Grundlage für ein beobachtungs-basiertes Hagelwachstumsmodell. Schließlich wird dieses Multi-Parameter Hagelwachstumsmodell mit den bestimmten Hageltrajektorien und Schmelzprozessen kombiniert, um zu bestimmen, welche Prozesse am wichtigsten sind für das Nowcasting von Hagel. Das Projekt LIFT liefert damit einen wichtigen Betrag für zukünftige radar-basierte Hagelwarnsysteme mit einer verbesserten Vorhersagezeit und Vorhersagequalität.
Im letzten Jahrzehnt war der grönländische Eisschild mehreren Extremereignissen ausgesetzt, mit teils unerwartet starken Auswirkungen auf die Oberflächenmassebilanz und den Eisfluss, insbesondere in den Jahren 2010, 2012 und 2015. Einige dieser Schmelzereignisse prägten sich eher lokal aus (wie in 2015), während andere fast die gesamte Eisfläche bedeckten (wie in 2010).Mit fortschreitendem Klimawandel ist zu erwarten, dass extreme Schmelzereignisse häufiger auftreten und sich verstärken bzw. länger anhalten. Bisherige Projektionen des Eisverlustes von Grönland basieren jedoch typischerweise auf Szenarien, die nur allmähliche Veränderungen des Klimas berücksichtigen, z.B. in den Representative Concentration Pathways (RCPs), wie sie im letzten IPCC-Bericht genutzt wurden. In aktuellen Projektionen werden extreme Schmelzereignisse im Allgemeinen unterschätzt - und welche Konsequenzen dies für den zukünftigen Meeresspiegelanstieg hat, bleibt eine offene Forschungsfrage.Ziel des vorgeschlagenen Projektes ist es, die Auswirkungen extremer Schmelzereignisse auf die zukünftige Entwicklung des grönländischen Eisschildes zu untersuchen. Dabei werden die unmittelbaren und dauerhaften Auswirkungen auf die Oberflächenmassenbilanz und die Eisdynamik bestimmt und somit die Beiträge zum Meeresspiegelanstieg quantifiziert. In dem Forschungsprojekt planen wir zudem, kritische Schwellenwerte in der Häufigkeit, Intensität sowie Dauer von Extremereignissen zu identifizieren, die - sobald sie einmal überschritten sind - eine großräumige Änderung in der Eisdynamik auslösen könnten.Zu diesem Zweck werden wir die dynamische Reaktion des grönländischen Eisschilds in einer Reihe von Klimaszenarien untersuchen, in denen extreme Schmelzereignisse mit unterschiedlicher Wahrscheinlichkeit zu bestimmten Zeitpunkten auftreten, und die Dauer und Stärke prognostisch variiert werden. Um indirekte Effekte durch verstärktes submarines Schmelzen hierbei berücksichtigen zu können, werden wir das etablierte Parallel Ice Sheet Model (PISM) mit dem Linearen Plume-Modell (LPM) koppeln. Das LPM berechnet das turbulente submarine Schmelzen aufgrund von Veränderungen der Meerestemperatur und des subglazialen Ausflusses. Es ist numerisch sehr effizient, so dass das gekoppelte PISM-LPM Modell Ensemble-Läufe mit hoher Auflösung ermöglicht. Folglich kann eine breite Palette von Modellparametern und Klimaszenarien in Zukunftsprojektionen in Betracht gezogen werden.Mit dem interaktiv gekoppelten Modell PISM-LPM werden wir den Beitrag Grönlands zum Meeresspiegelanstieg im 21. Jahrhundert bestimmen, unter Berücksichtigung regionaler Veränderungen von Niederschlag, Oberflächen- und Meerestemperaturen, und insbesondere der Auswirkungen von Extremereignissen. Ein Hauptergebnis wird eine Risikokarte sein, die aufzeigt, in welchen kritischen Regionen Grönlands zukünftige extreme Schmelzereignisse den stärksten Eisverlust zur Folge hätten.
Böden als Habitat und Reservoir für Pflanzen und Mikroorganismen interagieren äußerst sensitiv mit den unterschiedlichen Lebenswesen, insbesondere unter extremen Bedingungen. Im Rahmen des Projektes gilt es, (i) die organische Materie in Bodenprofilen, sowie entlang potentieller Ausbreitungskorridore zu identifizieren und qualifizieren, (ii) das Vorkommen organischer Materie, Veränderungen des Nährstoffhaushaltes sowie physikalischer Bodeneigenschaften entlang Trajektorien des Mikroklimas und der gegenwärtigen sowie historischen Verbreitung in Verbindung zu bringen und (iii) die Veränderungen der Eigenschaften organischer Materie, des Nährstoffgehalts und stöchiometrischer Dynamiken im Boden mit einer rasch steigenden Wasserverfügbarkeit, zu erörtern.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 880 |
| Europa | 61 |
| Land | 9 |
| Wirtschaft | 1 |
| Wissenschaft | 526 |
| Zivilgesellschaft | 4 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 4 |
| Förderprogramm | 879 |
| unbekannt | 1 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 1 |
| offen | 883 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 533 |
| Englisch | 533 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 3 |
| Datei | 1 |
| Keine | 536 |
| Webseite | 344 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 658 |
| Lebewesen und Lebensräume | 822 |
| Luft | 461 |
| Mensch und Umwelt | 876 |
| Wasser | 516 |
| Weitere | 884 |