Stabil geschichtete atmosphärische Strömungen sind typischerweise durch schwache, intermittierende und anisotrope Turbulenzen, Gravitationswellen, Low-Level-Jets und Kelvin-Helmholtz-Instabilitäten gekennzeichnet. Diese Phänomene erschweren maßgeblich sowohl zuverlässige numerische Simulationen als auch Messungen stabiler Grenzschichten (SBL). Auch wird die Physik der Intermittenz von Turbulenz nicht ausreichend verstanden. Das führt unter anderem zu speziellen Problemen in der Darstellung der stabilen atmosphärischen Grenzschicht in Wetter- oder Klimamodellen. Es ist das Ziel des Projekts, das physikalische Verständnis der Intermittenz von Turbulenz unter sehr stabilen Bedingungen zu verbessern. Dazu sollen neue statistische Methoden zur Analyse von existierenden Datensätzen mit stabil geschichtetem Hintergrund nebst neuen stochastischen Parametrisierungen für die SBL entwickelt und in Wetter- oder Klimamodellen genutzt werden. Die Identifikation spezifischer physikalischer Mechanismen intermittierender Turbulenz wird durch eine Vielzahl nichtturbulenter Bewegungen in stabil geschichteten atmosphärischen Strömungen erschwert. Letztere können beispielsweise Sägezahn-Konvektionsmuster, Wellen oder Mikrofronten aufweisen. Es gibt Hinweise darauf, dass solche Bewegungen Auslöser für Intermittenz von Turbulenz sein können, jedoch fehlen Kenntnisse über die Art der Bewegungen und in welchem Ausmaß sie turbulentes Mischen beeinflussen. Einige Fallstudien deuten darauf hin, dass es ein Wechselspiel zwischen großskaligen atmosphärischen Strömungsmerkmalen (auf sogenannten Submesoskalen) und dem Einsetzen von Turbulenz gibt. Um unterschiedliche physikalische Mechanismen turbulenten Mischens zu untersuchen, werden wir mit statistischen Methoden geeignete stochastische Parametrisierungen entwickeln. Ansätze wie Hidden-Markov-Modelle und nichtstationäre, multivariate, autoregressive Faktormodelle (VARX) sollen die Interaktion zwischen niederfrequenten und turbulenten Bewegungen bestimmen. Statistische Methoden erlauben eine Datentrennung in Hinblick auf metastabile Zustände, wie etwa ruhige und turbulente Perioden in einer geschichteten Atmosphäre. Unsere spezifischen Zielsetzungen sind:1. Neuartige Anwendung meteorologischer Zeitreihenanalysetechniken auf existierende Datensätze mit dem Ziel, die Nichtstationarität der Interaktion zwischen nichtturbulenten Bewegungen und Turbulenz in der sehr stabilen Grenzschicht zu untersuchen.2. Identifikation von Interaktions-Regimen zwischen verschiedenen Bewegungsskalen nebst Charakterisierung turbulenter Transporteigenschaften in verschiedenen Regimes.3. Entwicklung stochastischer Modelle für sehr stabile intermittierende Turbulenz. Hier sollen bisherige Erkenntnisse über physikalische Abhängigkeiten der Intermittenz verwendet werden.4. Verwendung der stochastischen Modelle zur Erzeugung realistischer Einströmungen als Eingabe von Large-Eddy-Simulationen mit dem Ziel intermittierende Turbulenz zu generieren.
Anreizbasierte Politikinstrumente wie der Mechanismus zur Reduzierung von Emissionen aus Entwaldung und Degradierung (REDD+) oder Zahlungen für Ökosystemleistungen (PES) sind wesentliche Instrumente im Rahmen der globalen Bemühungen zur Minderung landnutzungsbasierter Emissionen sowie des Biodiversitätsschutzes. Die Berücksichtigung von Gerechtigkeitsaspekten im Rahmen der Ausgestaltung und Umsetzung dieser Instrumente ist von großer Bedeutung. Während in den vergangenen Jahren konzeptionell-theoretische Arbeiten zu Gerechtigkeitsaspekten in der Governance von Ökosystemleistungen eine Basis für empirische Arbeiten geschaffen haben, sind empirische Forschungsergebnisse noch rar. Insbesondere fehlt es an einer umfassenderen Beforschung von Gerechtigkeitsdimensionen jenseits der Verteilungsgerechtigkeit, also solcher die sich explizit auf Anerkennung und prozedurale Gerechtigkeit beziehen sowie fundierter empirischer Studien über kausale Zusammenhänge zwischen Gerechtigkeitsperzeptionen der Adressaten von Politikinstrumenten und der umweltpolitischen Effektivität dieser Instrumente. In Anbetracht dieser Forschungslücken zielt das folgend skizzierte Forschungsprojekt darauf ab, ein besseres Verständnis zur Bedeutung der Verfahrensgerechtigkeit bei der Umsetzung von anreizbasierten Politikinstrumenten auf lokaler Ebene zu schaffen. Das Projekt wird sich im Wesentlichen mit drei Forschungsfragen befassen: Welche Elemente prozeduraler Gerechtigkeit sind für Entscheidungsprozesse auf lokaler Ebene von besonderer Bedeutung für die Adressaten der anreizbasierten Politikinstrumente? Wie gerecht werden diese Entscheidungsprozesse von den lokalen Akteuren wahrgenommen? Besteht ein kausaler Zusammenhang zwischen einem als gerecht empfundenen Entscheidungsprozess und umweltfreundlichem Verhalten der Landnutzer? Um diese Fragen zu beantworten, wird die Forschung in Vietnam durchgeführt, wobei das nationale System der Zahlungen für Waldökosystemleistungen als Fallstudie dient. Die Forschung wird auf einer Mischung aus sich ergänzenden qualitativen und quantitativen Methoden aufbauen. Die Konzeptualisierung von Gerechtigkeit in Entscheidungsprozessen wird auf einer strukturierten Durchsicht der wissenschaftlichen Literatur beruhen und durch eine empirische Bestandsaufnahme und Kategorisierung von Entscheidungsprozessen in unserem Untersuchungsgebiet und deren Kategorisierung gemäß dem entwickelten Rahmenwerk ergänzt werden. Dieser Teil sowie die Wahrnehmungen der lokalen Stakeholder zur Gerechtigkeit werden wir mit einem qualitativen empirischen Ansatz untersuchen. Dies wird uns die wesentliche Informationsgrundlage für die Gestaltung unserer quantitativen Forschung liefern, d.h. eine Umfrage und die exogen manipulierte experimentelle Untersuchung der kausalen Effekte zwischen Gerechtigkeitswahrnehmungen und umweltfreundlichem Verhalten sowie der Interaktionseffekte zwischen Verfahrens- und Verteilungsgerechtigkeit.
Ziel dieses Projektvorhabens ist es, einen Einblick in die räumliche und zeitliche Variabilität des Auftretens von Meereisrinnen im Antarktischen Meereis während der Wintermonate zu erhalten. Meereis-Rinnen zeichnen sich dadurch aus, dass es in ihrem Einflussbereich zu einem starken Austausch von Wärme, Feuchte und Impuls zwischen dem relativ warmen Ozean und der kalten Atmosphäre kommt. In Meereis-Rinnen bildet sich demnach neues, dünnes Eis und trägt damit zur Meereis-Massenbilanz bei. Wir beabsichtigen auf einer Methode aufzubauen, die entwickelt wurde, um Eisrinnen in der Arktis automatisch aus Thermal-Infrarot Satellitendaten zu identifizieren. Diese Methode muss für eine Anwendung auf Satellitendaten der Antarktis neu implementiert und erweitert werden. In diesem Rahmen gilt es auch, hemisphärische Besonderheiten in den Meereiseigenschaften und atmosphärischen Einflüssen zu berücksichtigen. Darum werden Anpassungen im ursprünglichen Algorithmus mit Hilfe detaillierter Fallstudien vorzunehmen sein. Als Ergebnis erwarten wir umfangreiche Erkenntnisse darüber, wann und wo Meereis-Rinnen gehäuft in der Antarktis auftreten, und wie diese Auftrittsmuster durch atmosphärische und ozeanische Antriebe gesteuert werden.
Mischphasenwolken, in denen unterkühltes Flüssigwasser und Eiskristalle gleichzeitig auftreten, sind bisher nur unzureichend beschrieben, denn die akkurate Messung von Mischphasenwolken stellt eine Herausforderung dar. Besonders das Fehlen der vollständigen vertikalen Charakterisierung der Flüssigwasserkomponente ist ein Problem der derzeitig angewendeten Beobachtungsmethoden. Im Rahmen des vorgeschlagenen Projekts soll diese Beobachtungslücke durch Entwicklung neuer Methoden und den Einsatz neuer Modelle geschlossen werden. Mischphasenwolken werden mit modernsten Fernerkundungsinstrumenten wie Doppler-Wolkenradar sowie Doppler- und Polarisationslidar beobachtet werden. Die derzeitig zur Erfassung von unterkühlten Flüssigwasserschichten angewendete synergistische Beobachtung mit Wolkenradar und Lidar ist normalerweise bis zur Höhe limitiert, in der das Signal des Lidars vollständig ausgelöscht ist, was bei einer durchquerten optischen Dicke von etwa 3 geschieht. Das erlaubt meist die Detektion von nur einer Flüssigwasserschicht. Im Gegensatz dazu können Wolkenradare die gesamte Mischphasenwolke auch beim Auftreten mehrerer Flüssigwasserschichten durchdringen. Sie können daher genutzt werden, um die Verteilung der Wolkenphase in der gesamten vertikalen Säule zu bestimmen, wenn geeignete Algorithmen zur Identifikation von Flüssigwasser aus Radarmessungen entwickelt werden. Dafür soll das komplette Radardopplerspektrum analysiert werden, dessen Struktur durch die Mikrophysik und die Dynamik der Wolke bestimmt ist. Zudem soll das Radardopplerspektrum genutzt werden, um Vertikalwinde abzuleiten. Der Fokus des Projekts wird auf der vollständigen Charakterisierung von Fallstudien liegen. Dabei wird insbesondere untersucht werden, wie Vertikalwinde und Lufttemperatur die zeitliche Entwicklung der Partitionierung der Wolkenphasen beeinflussen, um so Einblick in den Lebenszyklus von Mischphasenwolken zu erhalten. In diesem Zusammenhang wird auch der Einfluss von Aerosolpartikeln auf die Wolkenphasenpartitionierung bestimmt werden. Die beobachteten Wolken werden dabei durch Rückwärtstrajektorien in Luftmassenherkunftsklassen unterteilt und es werden Modellvorhersagen sowie eine lidarbasierte Charakterisierung der Aerosoleigenschaften durchgeführt. Das vorgeschlagene Projekt geht über die Entwicklung von Fernerkundungstechniken in Mischphasenwolken hinaus. Ergebnisse eines auf den Messungen basierenden 1D-Mikrophysikmodells sollen als Eingabewerte für einen Vorwärtssimulator für Radardopplerspektren genutzt werden. Dessen Ausgabewerte wiederrum werden mit den beobachteten Dopplerspektren verglichen werden. Dadurch ergibt sich ein geschlossener Kreislauf aus Beobachtung und Modellierung, der es uns möglich machen wird, bestimmte mikrophysikalische Prozesse in Mischphasenwolken, wie z.B. Reif- und Graupelbildung, genauer zu verstehen.
In diesem Projekt sollen mit COSMO-SPECS, einem 3D-Wolkenmodell mit einer spektralen Beschreibung der wolken-mikrophysikalischen Prozesse von Hydrometeoren und Aerosolpartikeln, Modellsimulationen durchgeführt werden. Da dasselbe mikrophysikalische Schema in dem Luftpaketmodell enthalten ist, mit dem in INUIT-1 gearbeitet wurde, werden alle neuen Entwicklungen und Verbesserungen der Mikrophysik aus INUIT-1 direkt in COSMO-SPECS übertragen. Zunächst soll ein künstlicher Testfall simuliert werden, eine Wärmeblase über einem flachen Gelände. Sensitivitätsstudien sollen die Entwicklung der Eisphase und die Bildung von Niederschlag aufzeigen, wobei die Verteilung und die Typen der Eisnukleations-Partikel auf realistische Weise variiert werden. Ein anderer Schwerpunkt der Sensitivitätsstudien soll auf der Wirkung von sog. kleinen Triggern liegen, wie etwa Eisnukleations-Partikel oder Gefriermoden (z.B. biologische Partikel oder Kontaktgefrieren), die keine signifikanten Effekte hinsichtlich der Anzahl der entstehenden Eispartikel zeigen, aber doch die Dynamik der Wolke in einer Weise beeinflussen können, dass sich im Endeffekt die Eisbildung erhöht. Weiterhin ist in Zusammenarbeit mit INUIT RP5 eine Fallstudie geplant, die auf INUIT Feldexperimenten basiert. Hier sollen die Beiträge der verschiedenen eisbildenden Prozesse quantifiziert werden und dadurch die atmosphärische Relevanz der Eisbildungs-Regimes, wie sie in INUIT Labor- und Feldexperimenten untersucht werden, abgeschätzt werden. Gleichzeitig werden neue Parametrisierungen für Partikel, die während INUIT-2 untersucht werden, entwickelt und in das mikrophysikalische Schema eingebunden; vorhandene Parametrisierungen sollen weiter modifiziert und verbessert werden. Dieses Projekt schließt selbst auch Laborexperimente zum Kontakt- und Immersionsgefrieren ein, die am Mainzer vertikalen Windkanal und mit einer akustischen Tropfenfalle durchgeführt werden. Hier liegt der Schwerpunkt auf einer Verbesserung des Kontaktgefrierens. Die Experimente sollen am Mainzer vertikalen Windkanal durchgeführt werden, wobei unterkühlte Tropfen in einem Luftstrom, der die potentiellen Kontakteiskeime mit sich führt, frei ausgeschwebt werden. Auf diese Weise kann die Anzahl der Kollisionen zwischen Tropfen und Partikeln berechnet und die Gefriereffizienz, d.h. die Gefrierwahrscheinlichkeit für eine Tropfen-Partikel Kollision bestimmt werden.
In this data research project, quantitative data from available sources of information relating to two core topics will be researched and compiled in a uniform data format: 1. product-related material flows, energy consumption and (direct and indirect) greenhouse gas emissions within the scope of the EU-ETS 1, with a focus on the steel, cement, aluminium, refinery and basic chemicals industries. 2. building on this, the further process steps along the value chain up to two selected end products: a) a passenger car and b) plastic packaging. Based on the data from the analysis for the scope of EU-ETS 1 (step 1. as mentioned above), the case studies were developed to determine and quantify the CO₂ emissions and the cost shares caused by these emissions through the EU-ETS 1 along the value chain at the end product level. Veröffentlicht in Climate Change | 70/2025.
Die Kreislaufwirtschaft stellt eine Transformation hin zu einer ressourceneffizienten, klimaneutralen und resilienten Wirtschaftsweise dar. Fachleute aus Umweltbundesamt und Deutscher Rohstoffagentur analysieren systematisch die Datenlage zu metallischen Stoffkreisläufen, wobei der Fokus auf Sekundärrohstoffen, Recyclingkennzahlen und Materialqualitäten liegt. Durch Fallstudien zu Aluminium und Kobalt werden bestehende Datenlücken identifiziert und gezielte Empfehlungen zur Verbesserung der Datengrundlage entwickelt. Es werden bürokratiearme Maßnahmen vorgeschlagen, um die Verfügbarkeit und Qualität relevanter Daten zu steigern. Veröffentlicht in Fact Sheet.
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