Das Ziel des Projektes ist die skalenabhängige Evaluierung von Niederschlagsprognosen der DWD-Modellkette (LM/GME) bezüglich dynamischer Parameter und Wolkeneigenschaften. Ein neu entwickelter dynamischer Zustandsindex (DSI), die mit der spezifischen Feuchte gewichtete Divergenz sowie Wolkentyp, Bedeckung und Höhe der Wolkenobergrenze sind die Evaluierungsparamater. Der DSI wurde aus den ursprünglichen Gleichungen abgeleitet und beschreibt die Abweichungen von einem verallgemeinerten dynamischen Gleichgewicht, verursacht durch Instationarität und diabatische Prozesse. Die Evaluierung konzentriert sich auf die Wechselwirkungen zwischen der synoptischen und konvektiven Skala, die häufig die Ursache für extreme Niederschlagsereignisse sind. Sie untersucht die Beziehung zwischen den synoptisch-skaligen Prozessen und der konvektiven Parameterisierung. Eine Voraussetzung der Evaluierung ist eine vom Modell unabhängige feldmäßige Analyse des täglichen Niederschlages und der Wolkenparameter in der Gitterauflösung des LM/GME. Ein schon existierendes Analyseschema der synoptischen Beobachtungen wird weiter verbessert und erweitert durch Satellitendaten. Diese liefern kontinuierliche Wolkendaten und Niederschlagsraten. Die Genauigkeit der analysierten Felder wird mit Hilfe moderner statistischer Methoden abgeschätzt. In einem weiteren Schritt werden die getesteten dynamischen Parameter zu einer quasi-prognostischen Niederschlagsvorhersage oder als Prediktoren für einen MOS-Ansatz verwendet.
Es soll versucht werden, die Zugabe von Dispersionsmitteln und Tensiden am Entstehungsort der Abwaesser so zu optimieren, dass die Faellung bei der Abwasserreinigung moeglichst erleichtert wird und der Gesamtbedarf an Hilfsstoffen (Dispersions- und Flockungsmittel) moeglichst gering gehalten wird.
Untersucht werden seit mehreren Jahren Bakterien, die komplexgebundene Fe(II)- und Fe-(III)-Verbindungen dadurch zur Ausfaellung bringen, das sie bei pH-Werten zwischen 6 und 7,5 den organischen Liganden verwerten. (Frueher als Gruppe der Siderocapsazeen zusammengefasst.) Umweltrelevant ist hierbei die Bildung der organischen Eisenkomplexe, z.B. bei der Uferfiltration oder nach Eindringen organisch belasteten Wassers in Grundwasserleiter. Vorliegende Eisenverbindungen werden dann mobilisiert und nach Zutritt von Sauerstoff in Zusammenwirken mit der Taetigkeit der genannten Bakterien wieder ausgefaellt.
Jüngste Entdeckungen in der chemischen Ozeanographie weisen darauf hin, dass hydrothermales Eisen ein wichtiger Modulator biogeochemischer Stoffkreisläufe im globalen Ozean ist, da die Verfügbarkeit von Eisen oft das Phytoplanktonwachstum und somit die biologische Kohlenstoffpumpe limitiert. Diese neuen Ergebnisse aus dem internationalen GEOTRACES-Programm bestätigen interessanterweise frühere Studien zu Mittelozeanischer Rücken, welche bereits zeigten, dass die hydrothermale Aktivität entlang des Mittelatlantischen Rückens (MAR) und damit auch der hydrothermale Stoffeintrag in den Ozean größer ist, als aufgrund der langsamen Spreizungsraten zu erwarten wäre. Über die Prozesse, welche diesen Stoffeintrag kontrollieren und wie sich diese zwischen mafischen und ultramafischen Hydrothermalsystemen unterscheiden, ist jedoch bisher nur wenig bekannt. Wir werden Transport-Reaktions-Modelle mit IODP-Daten kombinieren, um die kritische Kombination von Parametern zu identifizieren, welche den Salz- und Eisengehalt der an den Hydrothermalfeldern TAG und Rainbow freigesetzten Fluiden maximieren. Wird Seewasser in Hydrothermalsystemen stark erhitzt, so teilt es sich in eine dichte, salzige Sole und eine leichtere, salzarme Dampfphase auf, wobei sich die Metalle in der Sole anreichern. Diese Prozesse, zusammen mit der Ausfällung von eisenreichen hydrothermalen Mineralen entlang der Aufstiegswege, sind der Schlüssel zu einem tieferen Verständnis des hydrothermalen Eisentransport. Wie aber die Fließwege und die Strömungsdynamik dieser beiden Phasen innerhalb der Ozeankruste aussehen, ist bisher weitgehend unklar. Um diese Prozesse zu untersuchen, werden wir zu den einzigartigen Daten aus der ODP-158 Bohrkampagne zum mafischen TAG Hydrothermalfeld zurückkehren und diese mit hydrothermalen Transport-Reaktions-Modellen verbinden. Dieser Ansatz wird uns wichtige neue Einblicke in die Solebildung und den Eisentransport erlauben und so Aufschluss über die Gründe für den hohen Eisenausstoß geben. Diese Arbeiten werden durch eine Studie zum ultramafischen Rainbow Hydrothermalfeld ergänzt werden. Für dieses Hydrothermalfeld bereitet ein internationales Forschungsteam zurzeit einen IODP Bohrantrag vor und wir hoffen diesen durch unsere geplanten Arbeiten unterstützen zu können. Aus der Kombination dieser beiden Fallstudien erwarten wir grundlegende neue Erkenntnisse über die wichtigsten geologischen Prozesse, welche den hydrothermalen Eisenexport an langsamspreizenden Rücken kontrollieren und hoffen so einen wichtigen Beitrag zur Erforschung der Rolle von hydrothermalem Eisen in globalen Stoffkreisläufen leisten zu können.
Sauerstoffminimumzonen (SMZs) sind mit den Auftriebsgebieten der östlichen Kontinentalränder assoziiert. In diesen wichtigen Wirtschaftsgebieten fördert der intensive Auftrieb von nährstoffreichem Tiefenwasser eine hohe Primärproduktion im Oberflächenozean und unterstützt dadurch mehr als 50% der weltweiten Fischerei. Als Folge des Klimawandels wird eine vertikale Ausdehnung und Intensivierung von SMZs prognostiziert, da sich in wärmeren Gewässern weniger Sauerstoff auflöst und eine stärkere Schichtung des Ozeans die Sauerstoffzufuhr zum Ozeaninneren verringert. Diese Veränderungen der SMZs beschränken Fischlebensräume unmittelbar auf die oberen Wasserschichten der Meere, erhöhen das Risiko des Überfischens und können zu künftigen Massensterben in Küstenökosystemen führen. Die Variabilität von SMZs beeinflusst auch die Nährstoffverfügbarkeit für den Oberflächenozean und den von ihm unterstützten marinen Kohlenstoffkreislauf. Jedoch sind die genauen Mechanismen dafür nicht vollständig entschlüsselt. Rückschlüsse darüber, wie marine Kohlenstoff- und biogeochemische Zyklen auf den zukünftigen Sauerstoffverlust in Ozeanen reagieren, kann man gewinnen, indem man erfasst, wie Nährstoffzufuhr und Meeresumwelt auf vergangene Änderungen der SMZ-Intensitäten reagiert haben. In dieser vorgeschlagenen Studie werde ich zwei neuartige Proxys verwenden: stabile Cadmium (Cd) - und Barium (Ba)-Isotope von der peruanischen SMZ um 1) einzugrenzen welche Prozesse die Produktivität des Oberflächenozeanes und die Remineralisierung innerhalb der SMZs beeinflussen, und 2) herauszufinden wie die zukünftige Sauerstoffabnahme der Ozeane den globalen Kohlenstoffkreislauf beeinflussen wird. Sowohl gelöste Cd- als auch Ba-Isotope sind im Meerwasser eng mit biologischen Prozessen und der Wassermassenmischung gekoppelt. In marinen Sedimenten werden Cd- und Ba-Isotope auch durch die authigene Ausfällung dieser Elemente und die Diagenese nach der Ablagerung beeinflusst, wohingegen das Ausmaß der Isotopenfraktionierung während dieser Prozesse bislang kaum quantifiziert wurde. Ich werde Cd- und Ba-Isotopenverhältnisse im Meerwasser, in sinkenden Partikeln, Sedimenten und Porenwasser messen, um deren Isotopenfraktionierungseffekte während verschiedener biologischer, chemischer und physikalischer Prozesse einzugrenzen. Mit diesen Ergebnissen werde ich die Quellen und Senken quantifizieren, die beide Isotopensysteme im modernen Ozean fraktionieren, und einschätzen, wie sich die Diagenese nach der Ablagerung auf die Fraktionierung von Cd- und Ba-Isotopen auswirkt. Das ultimative Ziel dieser vorgeschlagenen Arbeit ist die Entwicklung sedimentärer Cd- und Ba-Isotope als verlässliche Proxys für vergangene Änderungen der Exportproduktion und der Remineralisierungsstärke.
Wasser-Nahrungsmittel-Energie Nexus ist zentral für eine nachhaltige Entwicklung. Deswegen benötigt die Gesellschaft ein besseres Umweltverständnis, um eine effiziente und sichere Interaktion bereitzustellen und Allgemeinwohl und Nachhaltigkeit im Ressourcenmanagement zu maximieren. Simulationen der genau kalibrierten Modelle bieten eine einzigartige Möglichkeit das Verhalten der nicht linearen Strömungen in geologischen Formationen, wie z.B. Multi-Phasen Fluss im zerklüfteten porösen Medium, gekoppelte Hydrosystem Modelle und Multi-Komponenten reaktive Transport im porösen Medium vorherzusagen. Aufgrund der Rauheit oder Fehlen der vorhandenen Daten und hohen Kosten der numerischen Simulation stellt diese Problemklasse nach wie vor eine Herausforderung auch für moderne Methoden der Quantifizierung der Unsicherheiten und maschinellen Lernens (ML) dar. Das vorliegende Projekt beabsichtigt sich mit dieser Herausforderung am Beispiel der Modellierung von Kohlenstoffdioxidspeicherung (CO2) in geologischen Formationen zu befassen. Die Problematik der CO2-Speicherung ist äußerst repräsentativ für eine große Klasse von Untergrundproblemen aufgrund der Struktur der involvierten Mehrphasenströmung. Weit verbreiteten ML Methoden scheinen geeignet zu sein, solche nicht linearen Probleme zu lösen. Klassische ML Methoden erfordern jedoch immense Datenmengen, sowohl die der Modelparameter als auch die der Model Response. Unglücklicherweise können viele Anwendungen in den Geowissenschaften nur eine limitierte Anzahl an Datensätzen bereitstellen. Im aktuellen Projekt beabsichtigen wir eine ML Methode zu entwickeln, welche dazu in der Lage sein wird die lokale Nichtlinearität des physikalischen Problems auch im Falle der nur geringen Menge der verfügbaren Daten adaptiv zu approximieren. Das Projekt beabsichtigt die Relation zwischen der Bayes'schen Inferenz und Informationstheorie in ihrer Zielorientierten Ausprägung zu nutzen, um die Nichtlinearität des physikalischen Problems unter Verwendung der Beobachtungsdaten und Simulationsergebnisse adaptiv zu lokalisieren. Dabei folgen wir dem aktuellen Trend in der stochastischen Modellreduktion und trainieren eine mathematisch optimale Response Surface unter Verwendung von limitierten Informationsmenge von dem ursprünglichen CO2 Modell in Bezug auf Beobachtungsdaten. Wir beabsichtigen eine Multi-Adaptivität Methode für polynomielles Chaos zu entwickeln, welche eine sparse, auf Bayes'schen Theorie basierende Rekonstruktion mit informationstheoretischen Argumenten erweitert. Kombination von Bayes'schen Inferenz mit Informationstheorie wird helfen die Response Surface adaptiv zu verbessern, dabei werden die relevanten Informationen iterativ in die adaptive Response Surface integriert. Wir erwarten, dass die vorgeschlagene Bayes'sche sparse2 Multi-Adaptivität Konzept einen physikalisch-basierten Weg für andere ML Methoden eröffnet, und äußerst nützlich für verschiedene umweltwissenschaftliche Probleme sein wird.
Die Calcitfaellung leistet einen wichtigen Beitrag zu den autochthonen Sedimentationsraten im See. Sie dient als Gradmesser fuer das Ausmass der Primaerproduktion im See und greift ausserdem ueber Mitfaellungseffekte entscheidend in den Chemismus des Sees ein. Die zugehoerige Analytik umfasst die anorganischen Kohlenstoffverbindungen einschliesslich einer neuen Methode zur Bestimmung von partikulaerem Kalk.
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