The aim of my study is to calibrate PAR from small lakes against tree biomass, which can be used to achieve quantitative estimates of biomass in the past. Furthermore, the relation between pollen percentages and plant abundance will also be investigated. As study area, the state Brandenburg was chosen, because it has a large number of lakes and is covered by different plant communities, like conifer forest, mixed forest, deciduous forest and open land. These are situated on a range of soil types in a terrain with little altitudinal differences. Lakes in different types of landscape were selected. They were of almost uniform size, mostly ranging from 100-300 m in diameter and without inflow and outflow. Deeper lakes in proportion to the lake size were preferred, to avoid lakes with a high pollen redeposition. In order to have an effective fieldwork and to get the broadest possible data spectrum for modeling, the relevant pollen source area of pollen (Sugita, 1994) was estimated, based on the map CORINE. The calculation shows that the pollen source area is approximately 5-6 km. However, we also sampled lakes which are situated closer together, especially when the landscape structure was very heterogenic at the small scale. From the surface samples of 50 lakes, the pollen percentages of different taxa will be compared with the information from the forest inventory data for different distances around the lakes to evaluate theoretical considerations of pollen source area. These data are available at the data base Datenspeicher Wald, which contains information about cover, age and biomass for the different tree species. This information was collected during the time of the German Democratic Republic (DDR) and is in the most continued. Concurrently, 15 of the short cores are selected for dating by 210Pb. PAR will be calculated based on the sedimentation rates obtained for these cores, so that PAR can be compared to tree biomass for different time slices over the past 50 years.
Karstgrundwasserleiter spielen im Alpenraum eine wichtige Rolle. Sie bedecken etwa 56% der Fläche, und ein erheblicher Teil der Bevölkerung ist ganz oder teilweise von Trinkwasser aus Karstquellen abhängig, die oft mit wertvollen Ökosystemen verbunden sind und zur Wasserkrafterzeugung beitragen. Die Alpen zählen nach Studien zu den am stärksten vom Klimawandel betroffenen Gebieten in Europa. Als Folge der steigenden Temperaturen werden sich die gespeicherten Mengen an Schnee und Eis stark verringern, was zu einer Verschiebung zwischen Wasserhaushaltskomponenten in Verbindung mit einer saisonalen Umverteilung der Niederschläge führt. Außerdem wird erwartet, dass Hoch- und Niedrigwasserereignisse häufiger auftreten werden. Der Stand der Technik bei der Modellierung der Schüttung von Karstquellen, meist mittels konventioneller numerischer Modelle, ist auf standortspezifische, oft aufwändige und nicht übertragbare wissenschaftliche Studien beschränkt, die manuelle Modellabstimmung und Kalibrierung erfordern. Bis heute gibt es keinen leicht übertragbaren Ansatz, der gleichzeitig auf viele Karstquelleinzugsgebiete anwendbar ist. In diesem Projekt werden wir einen modernen, Deep-Learning basierten Ansatz zur Modellierung der Schüttung von Karstquellen entwickeln, der sich besonders gut eignet, übertragbare Modelle, die Informationen von verschiedenen Standorten nutzen können, aufzubauen. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, basierend auf künstlichen neuronalen Netzen, das sich sowohl bei akademischen als auch bei industriellen Anwendungen als sehr erfolgreich erwiesen hat. Die vorgeschlagene Studienregion sind die Alpen, mit Karstgebieten in Österreich, der Schweiz, Deutschland, Frankreich, Italien und Slowenien, mit einem Schwerpunkt auf dem besonders vom Klimawandel betroffenen von der Alpenkonvention abgegrenzten Gebirgsgebiet. Als Grundlage der Studie dient das World Karst Spring Database (WoKaS). Es wird im Laufe des Projekts mit zusätzlichen Daten von Behörden und Wasserversorgern ergänzt, insbesondere in Regionen mit bislang schlechter Abdeckung. Die Arbeiten beinhalten die Erstellung eines umfassenden Datensatzes mit Einzugsgebietsattributen und meteorologischen Einflussgrößen für etwa 150 Quellen. Klassische Lumped-Parameter-Modelle werden als Benchmarks aufgesetzt und mit den neu entwickelten Deep-Learning basierten Modellergebnissen verglichen. Ziel ist es, die Eignung neuartiger Deep-Learning Modellansätze für die Abschätzung der Auswirkungen des Klimawandels für eine Vielzahl von kurz- und langfristigen Vorhersagen zu untersuchen. Eine vertiefende Fallstudie des Dachsteingebietes, dessen große Karstregion wesentlich zur Wasserversorgung und Wasserkrafterzeugung beiträgt, wird die vergleichende Untersuchung mit einem numerischen 3D-Modell erweitern. Schließlich werden die entwickelten Modelle dazu verwendet, um Auswirkungen des Klimawandels auf die alpinen Karstgrundwasserressourcen vorherzusagen.
Im geplanten Forschungsprojekt sollen Szenarien von Systemereignissen im Rahmen des zu erwartenden urbanen Klimawandels unter anthropogen verstärktem Treibhauseffekt entwickelt werden. Die Szenarien stellen fundierte, lokal differenzierte und besonders anschauliche Informationen zu Systemereignissen in einem zukünftigen Klima bereit. Basis hierfür ist die realistische und kohärente Abschätzung relevanter Wetterereignisse und die Berücksichtigung der lokalspezifischen Vulnerabilität. Das Konzept soll anhand einer konkreten Fallstudie entwickelt und erprobt werden. Als Systemereignis werden Temperaturextreme, die für die thermische Belastung der städtischen Bevölkerung von Bedeutung sind, in der mitteleuropäischen Großstadt Augsburg, Bayern (Einwohner: 283544, Stand 31.12.2014, Amt für Statistik und Stadtforschung, Stadt Augsburg 2015) herangezogen. Dieses Untersuchungsgebiet eignet sich aufgrund der bereits verfügbaren stadtklimatologischen Datenbasis und der räumlichen Nähe in besonderer Weise. Aufbauend auf den Ergebnissen der Fallstudie wird eine übergreifende Bewertung des Konzeptes der Szenarien von Systemereignissen vorgenommen und eine umfassende Analyse hinsichtlich seiner Generalisierbarkeit bezüglich anderer klimatisch induzierter Systemereignisse (z. B. Starkregen, Trockenheit) und anderer Städte mit abweichenden makro- (klimazonalen) und mesoskaligen (topographische und stadtstrukturelle) Verhältnisse durchgeführt.
Der Kilimanjaro weist zur Zeit noch einen weitgehend geschlossenen Waldgürtel auf. Durch eine stark unterschiedliche Niederschlagsverteilung einerseits und eine ausgeprägte Höhenzonierung andererseits ergibt sich eine hohe Diversität der Waldbestände im Hinblick auf Artenzusammensetzung, Schichtung und Lebensformen. Insbesondere der Bergwald des Südhanges ist in seiner Vielfalt nicht nur wegen seines Epiphyten- und Farnreichtums einzigartig in Ostafrika. Hier finden sich große Gebiete, die aufgrund ihrer Unzugänglichkeit noch unberührt sind. Somit bietet sich die einmalige Gelegenheit, diesen interessanten Lebensraum in natürlicher Ausprägung zu studieren. Dies wurde vom Antragsteller in einem vorangegangenen DFG-Projekt begonnen. Im Rahmen des hier beantragten Habilstipendiums soll dieses umfangreiche Projekt abgeschlossen werden. Erstes Ziel ist die Vervollständigung der vegetationskundlich ökologischen Bestandserfassung aller Waldtypen und ihrer Regeneration. Im Anschluss daran eine Vegetationskarte erstellt werden. Mit diesen Arbeiten wird eine wissenschaftliche Grundlage für die immer dringlicher werdenden gezielten Schutzmaßnahmen geschaffen.
Der verstärkte Ausbau erneuerbarer Energien ist erklärtes Ziel der Bundesregierung. Das Energiekonzept von 2010 formuliert hierzu Ausbauziele, die den Nutzungsdruck auf die verfügbaren Flächen deutlich erhöhen. Um Konflikte mit anderen Raumnutzungen zu vermeiden, ist es erforderlich, die regionalen Flächenpotenziale für die Nutzung erneuerbarer Energien zu kennen. Nur so kann jeder Raum entsprechend seiner Möglichkeiten optimal genutzt werden. Gegenstand und Zielsetzung: Ziel des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung, Erprobung und Anwendung eines praxisgerechten Berechnungsmodells zur Abschätzung der regionalen Flächenpotenziale der verschiedenen EE-Sparten. Hintergrund ist dabei nicht, Vorgaben bezüglich umsetzbarer Flächenpotenziale für Bundesländer oder Regionen zu generieren. Es soll vielmehr ein Beitrag zur Methodenentwicklung und -harmonisierung geleistet werden, der eine transparente Zieldiskussion ermöglicht, die es erlaubt, die raum- und umweltverträgliche Umsetzbarkeit von Beginn an adäquat in den Entscheidungsprozess einzubeziehen. Das Modell soll die Berechnung raum- und umweltverträglicher EE-Flächenpotenziale auf Bundes-, Landes- und regionaler Ebene ermöglichen und hinreichende Einzelfallgerechtigkeit aufweisen. Die Ergebnisse der Analyse sollen die Akteure in die Lage versetzen, Handlungsempfehlungen für den weiteren Ausbau EE formulieren zu können sowie bestehende Zielsetzungen auf ihre Raum- und Umweltverträglichkeit zu prüfen. Dazu soll den Akteuren eine Methodik angeboten werden, die - im Gegensatz zu bestehenden Analyseansätzen - Raumansprüche und Raumwirkungen der einzelnen EE-Sparten in Abhängigkeit von den naturräumlichen Potenzialen sowie von den politischen, rechtlichen und insbesondere planerischen, technischen und wirtschaftlichen Rahmenbedingungen berücksichtigt. Darüber hinaus wird eine flexible Anpassung des Kriterienkatalogs vor dem Hintergrund der Planungsebene sowie der regionalen Eigenschaften ermöglicht. Der Anwender soll mit dem bereitgestellten Grundgerüst der Methodik und mit den Erläuterungen zur ebenenspezifischen Anpassung eigene, regionsspezifische Auswertungen unter Verwendung eigener Restriktionskriterien durchführen können. Das Vorgehen wird anhand der Fallstudien verdeutlicht. Im Ergebnis des Vorhabens werden ein standartisierter Datenkatalog und Hinweise auf weitere, ggf. regional verfügbare Datensätze erarbeitet.
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.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 2859 |
| Europa | 439 |
| Global | 3 |
| Kommune | 20 |
| Land | 122 |
| Schutzgebiete | 2 |
| Weitere | 23 |
| Wirtschaft | 11 |
| Wissenschaft | 1070 |
| Zivilgesellschaft | 33 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 10 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 2607 |
| Taxon | 1 |
| Text | 142 |
| unbekannt | 265 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 271 |
| Offen | 2637 |
| Unbekannt | 117 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 2244 |
| Englisch | 1178 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 76 |
| Bild | 25 |
| Datei | 19 |
| Dokument | 122 |
| Keine | 2044 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 1 |
| Webdienst | 2 |
| Webseite | 838 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1951 |
| Lebewesen und Lebensräume | 2612 |
| Luft | 1557 |
| Mensch und Umwelt | 3025 |
| Wasser | 1473 |
| Weitere | 2978 |