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Kartierung von Klimagasen mittels spektroskopischer Messung von reflektiertem Sonnenlicht

Urbane Emissionen von Kohlendioxid (CO2) und Methan (CH4) machen einen Großteil der Treibhausgasemissionen weltweit aus. Deshalb sind Städte auch Vorreiter bei der Entwicklung von Emissionsreduktionsmaßnahmen zur Mitigation des Klimawandels. Solche Maßnahmen müssen durch räumlich und zeitlich hochaufgelöste, vollständige, verlässliche und verifizierte Informationen begleitet und in Bezug auf ihre Effizienz überprüft werden. Unter den Beobachtungsmethoden für Treibhausgase gibt es allerdings eine Lücke im Bereich der horizontalen, flächendeckenden Kartierung auf der Skala einiger Kilometer. Dort braucht es eine Technik, die die Empfindlichkeitslücke zwischen lokalen in-situ Messungen und regional-integrierenden Säulenmessungen durch Fernerkundungsmessungen füllt.Hier schlage ich vor, urbane Treibhausgasquellen mit einer innovativen und portablen Technik zu studieren, die die CO2 und CH4 Konzentrationsfelder flächendeckend kartieren kann und so die Beobachtungslücke erfasst. Die erste Studienregion ist der Großraum Los Angeles, wo sich die CO2 und CH4 Emissionen auf mehr als 100 MtCO2/a und 300 ktCH4/a belaufen, was die Region zu einer der größten, lokalisierten Quellen weltweit macht. Los Angeles wurde in der Vergangenheit vielfältig in Bezug auf seine Treibhausgasquellen untersucht, indem beispielsweise Inventarisierungen durchgeführt und durch atmosphärische Messungen bewertet wurden. Ein herausragendes Experiment läuft gerade im Rahmen des CLARS-FTS (California Laboratory for Atmospheric Remote Sensing - Fourier Transform Spectrometer) – ein Spektrometer, das auf Mt. Wilson stationiert ist und reflektiertes Sonnenlicht aus dem Los Angeles Stadtgebiet einfängt. Wir haben eine portable Variante dieses Instruments entwickelt und schlagen nun vor beide Instrumente gemeinsam mit kalifornischen Partnern bei einer Feldkampagne zu betreiben.Dabei ist es unser Ziel das neue portable Observatorium zu validieren und für zukünftige Langfristvorhaben zu empfehlen. Dazu wollen wir innovative Beobachtungsmuster wie die Definition von Zoom-Regionen oder die Verwendung von gekreuzten Lichtwegen ausprobieren, um die räumliche und zeitliche Auflösung zu optimieren. Zudem werden wir die Genauigkeiten verbessern, indem wir einen neuen Ansatz der Strahlungstransportmodellierung implementieren, der simultan mit der Gasbestimmung auch die Streuung an atmosphärischen Partikeln berücksichtigt. Für die Fallstudie Los Angeles werden wir die Variabilität und die Gradienten der CO2 und CH4 Konzentrationen auf ihre Konsistenz mit den Emissionsinventaren überprüfen und untersuchen, bis zu welchem Grad sich die Einflüsse des meteorologischen Transports, der regionalen Advektion, episodischer Ereignisse und der urbanen Biosphäre unterscheiden lassen.

Vorhersage von Schüttungen alpiner Karstquellen im Hinblick auf den Klimawandel unter Verwendung neuer Deep Learning-Methoden

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.

Mögliche Prädisposition von Rotbuche und Weißtanne für Trockenschäden als Folge von Durchforstungsmaßnahmen

Forest management in the Earth system

The majority of the worlds forests has undergone some form of management, such as clear-cut or thinning. This management has direct relevance for global climate: Studies estimate that forest management emissions add a third to those from deforestation, while enhanced productivity in managed forests increases the capacity of the terrestrial biosphere to act as a sink for carbon dioxide emissions. However, uncertainties in the assessment of these fluxes are large. Moreover, forests influence climate also by altering the energy and water balance of the land surface. In many regions of historical deforestation, such biogeophysical effects have substantially counteracted warming due to carbon dioxide emissions. However, the effect of management on biogeophysical effects is largely unknown beyond local case studies. While the effects of climate on forest productivity is well established in forestry models, the effects of forest management on climate is less understood. Closing this feedback cycle is crucial to understand the driving forces behind past climate changes to be able to predict future climate responses and thus the required effort to adapt to it or avert it. To investigate the role of forest management in the climate system I propose to integrate a forest management module into a comprehensive Earth system model. The resulting model will be able to simultaneously address both directions of the interactions between climate and the managed land surface. My proposed work includes model development and implementation for key forest management processes, determining the growth and stock of living biomass, soil carbon cycle, and biophysical land surface properties. With this unique tool I will be able to improve estimates of terrestrial carbon source and sink terms and to assess the susceptibility of past and future climate to combined carbon cycle and biophysical effects of forest management. Furthermore, representing feedbacks between forest management and climate in a global climate model could advance efforts to combat climate change. Changes in forest management are inevitable to adapt to future climate change. In this process, is it possible to identify win-win strategies for which local management changes do not only help adaptation, but at the same time mitigate global warming by presenting favorable effects on climate? The proposed work opens a range of long-term research paths, with the aim of strengthening the climate perspective in the economic considerations of forest management and helping to improve local decisionmaking with respect to adaptation and mitigation.

Strategische Begleitforschung und Weiterentwicklung der Wissenschaftsplattform Nachhaltigkeit 2030, Analyse und wissenschaftsbasiertes Co-Design am Policy-Science Interface zur Weiterentwicklung von Interaktionsformaten 1

Optimierung der logistischen Funktion von UNESCO-Biosphärenreservaten zur Erreichung der globalen Nachhaltigkeitsziele – mit Fallstudien aus Südafrika, Lesotho und der Demokratischen Republik Kongo

Dieser Beitrag untersucht das Potenzial der logistischen Unterstützungsfunktion von Biosphärenreservaten der United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO) in Hinblick auf ihren Beitrag zur Erreichung der globalen Ziele für nachhaltige Entwicklung (Sustainable Development Goals – SDG). Der Schwerpunkt liegt dabei auf Forschung, Bildung und Jugendbeteiligung. Anhand einer Analyse ausgewählter Fallstudien aus der Republik Südafrika, dem Königreich Lesotho und der Demokratischen Republik Kongo wird aufgezeigt, dass Biosphärenreservate durch die Nutzung der logistischen Unterstützungsfunktion als Reallabore (living labs) für Forschung zu nachhaltiger Entwicklung, Bildung und Jugendbeteiligung dienen können und damit einen Beitrag zur Erreichung der SDG leisten. Dieses Potenzial wird jedoch häufig nicht hinreichend genutzt, u. a. weil Mittel und Kenntnisse hinsichtlich der Funktionen von Biosphärenreservaten begrenzt sind und geeignete Bildungs- und Partizipationsansätze nicht hinreichend genutzt werden. Basierend auf diesen Erkenntnissen schlagen wir vor, die Möglichkeiten von Biosphärenreservaten hinsichtlich inter- und transdisziplinärer Forschung, integrativer Bildung und Jugendpartizipation stärker zu nutzen.

Ländervergleichende Analyse des Gebietsschutzes im Serengeti-Mara-Ökosystem

Schutzgebiete tragen in unterschiedlichem Ausmaß zur Erhaltung der biologischen Vielfalt bei. Daher ist eine Bewertung nach der Evaluationsmethode des High Conservation Value (HCV) sinnvoll. Diese Methode berücksichtigt am Rande auch die Rolle des Parkmanagements, sei dieses klassisch nach dem ausschließenden Yellowstone-Prinzip oder modern und damit partizipativ. Basierend auf dem Modell der sozial-ökologischen Systeme wird in dieser Studie betrachtet, wie sich die unterschiedlichen Ansätze des Parkmanagements auswirken, wobei das weltweit bekannte Serengeti-Mara-Ökosystem als Fallstudie dient. Die involvierten Schutzgebiete haben eine lange Geschichte mit wechselnden Abgrenzungen, Naturschutzregimes, Landnutzungs- und Tourismuspolitiken sowie wiederkehrende sozio-politische Konflikte. Insbesondere der steigende Bevölkerungsdruck durch die Anrainer infolge hoher Geburtenraten und Binnenmigration sowie der damit einhergehende sich beschleunigende Landnutzungswandel werfen ernste Fragen bezüglich der langfristigen Resilienz des Ökosystems auf.

Ecosystem-based adaptation at tropical coasts: Stocktake and financing instruments

Coastal Ecosystem-based Adaptation (EbA) uses ecosystems such as mangroves, coral reefs and coastal wetlands to reduce climate risks while supporting biodiversity and local livelihoods. This discussion paper takes stock of coastal EbA in tropical and subtropical regions and focuses on how such measures can be financed in practice. It provides an overview of financing instruments, including grants, debt-for-nature swaps, blue carbon and biodiversity credits, payments for ecosystem services, community eco-credit models and parametric insurance. Drawing on case studies and practitioner insights, it discusses enabling conditions, governance needs and practical constraints for applying these in-struments in different coastal contexts.

BESTMAP CZ 2015-2019 Food & fodder model results

Results of the BESTMAP food & fodder model for the CZ case study and the years 2015-2019 inlcuding estimates of uncertainty

BESTMAP DE 2016-2019 Food & fodder model results

Results of the BESTMAP food & fodder model for the German case study and the years 2016-2019 inlcuding estimates of uncertainty

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