Wolken und Niederschlag gehören zu den größten Herausforderungen für derzeitige Wetter- und Klimamodelle. Der letzte IPCC Bericht stellt heraus, dass insbesondere die mikrophysikalischen Prozesse in Mischphasenwolken bestehend aus Eis und flüssigen Wasser bislang nur unzureichend verstanden sind was wiederum eine bessere Modellierung dieser Wolken erschwert. Mischphasenwolken kommen besonders häufig in den höheren Breiten vor, aber auch die meisten Wolken und Niederschlagprozesse in mittleren Breiten sind eng mit den Eis- und Schneepartikeln im Oberteil der Wolke verknüpft. Um unser Verständnis von diesen zentralen Prozessen zu verbessern, wie etwa die Frage wie Eisteilchen entstehen oder wie sie zu Schnee- oder Graupelpartikel anwachsen, benötigen wir umfangreiche Beobachtungsdatensätze als Basis um Modellparametrisierungen weiter zu verbessern. Daher möchten wir in diesem Projekt neueste Fernerkundungsverfahren, wie etwa Radarpolarimetrie, Dreifrequenzradar und die Radardopplerspektren, optimal mit passiven Beobachtungen und neuartigen in-situ Sensoren kombinieren. Nur durch die Kombination verschiedener Beobachtungstechniken, hat man die Möglichkeit die verschiedenen Einflussgrößen der zugrunde liegenden Prozesse zu unterscheiden. Dazu werden wir die Beobachtungsmöglichkeiten bestehender Infrastruktur mit neuen Messgeräten grundlegend erweitern, um die beschriebenen Prozesse in bislang unerreichter Genauigkeit zu beobachten. Da Fernerkundungsmessungen (z.B. Radarreflektivität) immer eine indirekte Messung der eigentlichen Modellgröße (etwa Eiswassergehalt) sind, werden wir einen Forwärtsoperator entwickeln, mit dem man aus den Modellsimulationen synthetische Beobachtungen erzeugen kann. Damit lassen sich reale und synthetische Messgrößen direkt vergleichen. Ein zentraler neuer Bestandteil des Forwärtsoperators wird dabei eine Datenbank der Streueigenschaften von Schnee- und Eispartikel sein. Um einen frei-zugänglichen Streudatensatz zu erzeugen, werden wir bereits zur Verfügung stehende Datensätze mit eigenen Streurechnungen kombinieren. Schließlich werden die Kombination aus neuen Beobachtungsverfahren und Forwärtsoperator nutzen, um die Parametrisierungen im Wettervorhersagemodell des Deutschen Wetterdienstes zu untersuchen. Des Weiteren werden wir für spezielle Fallstudien, bei denen sich ein bestimmter Prozess über längere Zeit erkennen lässt, Simulationen mit einem 1D Modell durchführen. Das 1D Modell erlaubt eine Vielzahl an detaillierten Parametrisierungen zu testen und Lücken im generellen Prozessverständnis zu identifizieren. Diese Erkenntnisse können dann wiederum zu Verbesserungen vereinfachter Parametrisierungen in Wetter- und Klimamodellen genutzt werden. Am Ende des Projektes wollen wir nicht nur einen neuartigen Daten und Methoden zur Verfügung stellen, sondern auch neue Wege aufzeigen, wie die Informationen der Beobachtungen für die Verbesserung von Modellparametrisierungen am besten nutzbar gemacht werden können.
Globally, agriculture covers 40% of the earth’s surface and food systems are responsible for one-third of humanity’s contribution to global climate change. Yet, smallholder and subsistence farmers are among the most vulnerable to climate change, with extreme weather events and related food price volatility affecting livelihoods, biodiversity, and food security at multiple scales. This project builds on transdisciplinary research on agroecological transitions in vulnerable farming communities in Canada, Germany, India and Brazil. We will examine the influence of agroecological networks (farming organizations, institutional actors, and consumer groups) in promoting the perennialization of agriculture to support climate adaptation (improving resilience in livelihoods and food security) and mitigation (increasing carbon sequestration). Perennialization of agriculture integrates annual and perennial crops and trees into the same farming system. Compared to annual cropping systems which currently dominate global agriculture and markets, perennial crops show promise for climate adaptation and mitigation because of their contributions to carbon sequestration in tree biomass and soil organic carbon, and their buffering effects against soil degradation, drought, and other forms of extreme weather and climate variability. From a social wellbeing perspective, agroforestry and other diversified perennial systems offer opportunities to adapt to climate change and escape poverty traps, including higher and more stable farm incomes, balanced agricultural labour across growing seasons, improved working conditions compared to more input-intensive forms of agriculture and improved nutrition and health. Using a participatory action research approach, this project will use a novel methodology to test the relationships between personal, political, and practical leverage points driving the adoption of agroforestry and other practices supporting agricultural perennialization. We will sample farms and organizations in each case study across a diversification gradient from low-diversity farming systems to perennial and agroforestry-based management systems. We will then use qualitative and quantitative methods to assess climate resilience outcomes and estimate the potential of scaling adoption of perennial and agroforestry practices. A cross-case synthesis will take local institutional, environmental, and relational contexts into account to inform decision-making.
This project aims at analysing the influence of competing national and international bureaucracies on the fragmentation of the international forest regime complex (IFRC). Its objectives are: - describing the political dimension of fragmentation of the IFRC programme- explaining the political dimension of fragmentation based on the model of bureaucratic politics- analysing the steering consequences resulting from fragmentation - trans-disciplinary design of solutions for coping with political aspects of fragmentationBuilding on the bureaucratic politics approach these objectives will be pursued by testing the linking hypothesis: Interest and influence of the bureaucracies cause a fragmented programme of the IFRC. This programme supports the goal of profitable timber production but keeps the decision about biodiversity and CO2 sequestration open hindering the effective steering by the IFRC. The project develops an analytical framework consisting of the following independent variables: competing national and competing international bureaucracies, elected politicians, national and international non-state actors and media discourses. The fragmentation of the political programme of the IFRC is the overall dependent variable. This project will analyse the influence of bureaucracies and their coalitions on fragmentation at the international level as well as in national case studies in Sweden, Poland and Germany. The other independent variables will be covered by sub-projects 2, 3 and 4. The findings will be linked to the other political and to the economic and technic-ecological sub projects in order to contribute to the multi-disciplinary description and explanation of fragmentation and its steering consequences.
Große Unsicherheiten in der Klimavorhersage gehen auf den derzeitig eingeschränkten Wissensstand bezüglich Zirruswolken zurück. Dies unterstreicht die Bedeutung von mehr quantitativen Information durch Beobachtungen von Zirruswolken und gilt insbesondere für Zirren in der Tropopausen-Region, wo diese eine große Wärmewirkung im Vergleich zu darunter liegenden und optisch dickeren Zirren haben und nur sehr eingeschränkte Informationen vorliegen. Bodengestützte LIDAR-Beobachtungen und satellitengestützten IR Limb Messungen zeigen zudem eine neue Klasse von Zirruswolken in der sogenannten Lowermost Stratosphere (LMS). Dieser Wolkentyp ist bisher nicht gut durch Messungen charakterisiert und ist insbesondere in globalen Klimamodell-Studien noch nicht berücksichtigt. Die vorgeschlagenen Studie CiTroS steht für Cirrus cloud in the extratropical tropopause and LMS region und beschäftigt sich mit exakt diesen Wolken anhand von Messungen, die während der vorgeschlagenen WISE Kampagne des Forschungsflugzeugs HALO im September/Oktober 2017 stattfinden sollen. Besonderer Schwerpunkt der vorliegenden Studie soll auf der Analyse und Auswertung der Wolkenmessungen der neuartigen GLORIA Instruments liegen. Durch die Imaging Technik und der Schwenkvorrichtung von GLORIA ist es möglich tomographische Messungen von Luftvoluminna im Wellenlängenbereich 780 bis 1400 cm-1 durchzuführen, die eine dreidimensionale Rekonstruktion der beobachteten Wolkenstrukturen ermöglichen. IR Limb Sounder zeichnen sich durch eine extrem hohe Empfindlichkeit zur Messung optisch dünnen Zirruswolken aus, die in der langen optischen Pfadintegration begründet ist. Die Kombination von GLORIA mit dem LIDAR Instrument WALES erlaubt eine der empfindlichsten Fernerkundungsmessungen zur Charakterisierung von mikro- und makrophysikalischen Eigenschaften von Zirruswolken. Zusammen mit den in-situ-Messung für Wasserdampf und Eiswassergehalt eignet sich Nutzlast der HALO-WISE Kampagne hervorragend für Vermessung von Wolken in der LMS. Ein größerer Teil der Studie ist für die Entwicklung neuer Analysetechniken für die Auswertung der neuartigen IR-Imager GLORIA Messungen von Zirren vorgesehen. Die tomographischen Messungen werden es erstmalig ermöglichen mikrophysikalische Eigenschaften wie Eis Wassergehalt oder Partikelradius aus IR Limb-Messungen abzuleiten. Simulationen und Vorhersagen des Chemical Lagrangian Model for the Stratosphere (CLaMS) stehen nach der Kampagne für detaillierte Studien zur Verfügung. Diese sollen gezielt genutzt werden um die meso- und synoptisch-skaligen dynamischen Prozesse, die die Bildung von Zirren bei mittleren und hohen Breiten möglicherweise verantworten, zu untersuchen. Das neu entwickelte CLaMS-Ice-Modul mit einen mikrophysikalische zwei-Momenten-Schema mit den wichtigsten Bildungsprozessen von Zirren, wird im Anschluss für detaillierte Fallstudien zur Entstehung und Entwicklung der beobachteten Zirruswolken genutzt.