Neue Technologien und Betriebsführungssysteme gelten als entscheidend, um die Nachhaltigkeit und Ressourceneffizienz der Landwirtschaft zu steigern. Jedoch sind unsere Datenquellen, die Auskunft darüber geben, welche Technologien in den Betrieben tatsächlich eingesetzt werden sehr begrenzt. Das macht es schwierig zu beurteilen, ob die Technologien tatsächlich die versprochenen Umwelteffekte erzielen können und schränkt unsere Möglichkeiten ein Technologiediffusion zu untersuchen und zu verstehen. Wir argumentieren, dass Satellitendaten und neuartige Deep Learning-Ansätze derzeit ungenutzte Möglichkeiten bieten, um diese Limitationen zu überwinden. Die vorhandene Literatur hat bereits gezeigt, dass anhand von Satellitendaten Technologien auf Feldebene erkannt werden können. Bislang werden diese Datensätze jedoch nicht in vollem Umfang genutzt, um das Adoptionsverhalten oder Diffusionsprozesse zu untersuchen. Die vorhandenen Datenprodukte bieten zwar erhebliches Potential, sind aber in Bezug auf die von ihnen abgedeckten Regionen/Technologien begrenzt. Eine Ausweitung auf andere Regionen/Technologien ist nur begrenzt möglich, da für das Lernen neuer maschineller Lernmodelle oder die Erweiterung bestehender Modelle in der Regel große Mengen an gelabelten Referenzdaten (d. h. Beobachtungen mit bekannten Referenzinformationen) erforderlich sind, an denen es jedoch häufig mangelt. Die Ziele dieses Projekts sind daher zweifach. Erstens wollen wir vorhandene Datenprodukte aus Satellitendaten nutzen, um Diffusionsprozesse zu untersuchen, insbesondere die Dynamik der Adoption (“Disadoption”) und räumlich Peer-Effekte. Hier können wir einen bestehenden Datensatz für bodenschonender Bodenbearbeitung in den USA nutzen, der aus Satellitendaten abgeleitet wurde. Zweitens zielen wir darauf ab, die Anzahl der benötigten gelabelten Referenzdaten für Deep Learning-Ansätze deutlich zu reduzieren. Dazu wollen wir neuartige Lernverfahren entwickeln und insbesondere untersuchen, ob die Einbeziehung von agronomischen Domänenwissen dazu beitragen kann, die Anzahl der benötigten gelabelten Referenzdaten zu reduzieren. Wir vergleichen die entwickelten Ansätze mit den vorhandenen US-Daten und wenden sie an um neue Datenprodukte für andere Regionen (Deutschland) und Technologien (bodenschonender Bodenbearbeitung und Glyphosateinsatz) zu erstellen. Der Daten werden öffentlich zugänglich gemacht. Wir nutzen sie um die Diffusionsdynamiken von bodenschonender Bodenbearbeitung und Glyphosateinsatz in Deutschland abzuleiten, was einen wichtige Betrag für die aktuelle politische Debatte über diese Technologien liefern kann.
Das Projekt "Quantifying the Influence of SnowmelT on RIVEr Hydrology in High Mountain Asia (STRIVE)" fokussiert sich auf alpine Flüsse und dem Zeitpunkt und Menge der Schneeschmelze im Himalaya . In vielen alpinen Einzugsgebieten stammt ein signifikanter Teil des jährlichen Wasserhaushalts aus der Schneeschmelze, insbesondere während der Monate vor dem Beginn des Monsuns. Da die Gletscher in vielen hochgelegenen Bergregionen weiter schmelzen werden, wird der saisonale Wasserpuffer durch die Schneeschmelze in Zukunft noch wichtiger werden. Auch die Gefahr von Überschwemmungen wird zunehmen, da die steigenden Temperaturen die Schneeschmelze im Frühjahr beschleunigen. Trotz der Bedeutung des Schneewasserhaushalts für viele besiedelte Gebiete sind Zeitpunkt und Volumen der Schneeschmelze nach wie vor nur unzureichend bekannt - insbesondere in Einzugsgebieten in großer Höhe. Um besser quantifizieren zu können, wann und wo das Wasser der Schneeschmelze die alpinen Flüsse erreicht, wird das STRIVE-Projekt einen kombinierten in-situ- und satellitenbasierten Ansatz verwenden, um (1) den Zeitpunkt und die räumliche Verteilung der Schneeschmelze zu überwachen, (2) den Einfluss der Schneeschmelze auf die Flusshöhen und (3) Flusstemperaturen zu bewerten. Die im Rahmen des STRIVE-Projekts gesammelten neuen Daten mit hoher zeitlicher Auflösung werden mit lokalen und regionalen hydrologischen Daten kombiniert, um (4) ein umfassenderes Verständnis der aktuellen Schneeschmelze und deren Wassermenge für alpine Flüsse zu entwickeln. Hier spielen insbesondere die sich verändernden Klimabedingungen eine große Rolle. Die Ergebnisse des STRIVE-Projekts werden für Forscher verschiedener Fachbereiche in der physischen Geographie, Hydrologie und Geomorphologie, zum Einschätzen von Naturgefahren und für Manager sowie Entwickler von Wasserkraftwerken im gesamten Himalaya und in ähnlichen, von der Schneeschmelze angetriebenen alpinen Ökosystemen, von großem Nutzen sein. Um die Forschungszusammenarbeit und den Austausch mit den nepalesischen Partnern zu erleichtern und nachhaltiger zu machen, wird das STRIVE-Projekt zwei Workshops für Nachwuchswissenschaftlerinnen durchführen, die sich mit der Sammlung und Verarbeitung von in-situ- und Fernerkundungsdaten beschäftigen. Diese Workshops werden dazu beitragen, die Ergebnisse und Erkenntnisse des STRIVE-Projekts zu verbreiten und sicherzustellen, dass die entwickelten Methoden und Daten auch nach dem Ende des Projekts in die Forschung und in wasserpolitische Entscheidungen im Himalaya einfließen.
Die stetig wachsende Bevölkerung führt zu einem steigenden Bedarf an Frischwasser und die Entnahme von Grundwasser ist eine der wichtigsten Quellen diesen Bedarf zu decken. Engpässe in der Frischwasserversorgung haben die Suche Nachweis von frischem Grundwasser unter dem heutigen Meeresboden angetrieben. Die Rolle glazialer Strukturen, welche während der Vergletscherungen entstanden sind, ist jedoch im Hinblick auf das Vorkommen frischen Grundwassers noch wenig bekannt. Insbesondere sogenannte Tunneltäler (TT), welche sich unter den Eisschilden bildeten, könnten von besonderer Relevanz sein. Ihre Ausmaße (bis zu 5 km breit, 400 m tief, 100te km lang) spiegeln die gewaltigen Schmelzwassermengen wider, die den Untergrund unter den Eisschilden durchspülten. Ihre Entstehung und Füllung resultierte in stark durchlässigen Sanden und Kiesen im unteren Teil und feinkörnigen Ablagerungen im oberen Teil dieser Strukturen. Diese Konfiguration begünstigt eine Rolle als bevorzugte Fließwege für offshore Grundwasser. Zur Untersuchung des Potenzials von TT als bevorzugte Fließwege für offshore frisches Grundwasser (OFG), verfolgt dieses Projekt folgende Ziele: (O1) Durch die Kombination von elektromagnetischen und seismischen Daten wollen wir ein strukturgebundenes Widerstandsmodell für mehrere TT erstellen; (O2) Wir wollen die Salzgehaltswerte für verschiedene Architekturen und Tiefen von TT abschätzen; (O3) Aufbauend auf den ersten beiden Zielen wollen wir die Ergebnisse für das gesamte Arbeitsgebiet in ein detailliertes lithologisches 3D-Modell extrapolieren. Die sich daraus ergebende Salzgehaltsverteilung im Untergrund wird dazu beitragen, die Ober- und Untergrenzen des Volumens frischen Grundwassers abzugrenzen und die Grundlage für ein detailliertes Grundwassermodell schaffen. Folgende Schritte sind dazu nötig: (S1) Kartierung und Charakterisierung der räumlichen Heterogenität von TT anhand vorhandener seismischer Daten; (S2) Erstellung eines lithologischen Modells für den Untergrund zwischen Amrum und Helgoland von 0 bis 400 m Tiefe; (S3) Identifizierung vielversprechender Standorte und Durchführung von CSEM-Messungen (Controlled Source Electromagnetic) zur Untersuchung der Verteilung des elektrischen Widerstands im Untergrund (TT); (S4) Kombination von Widerstandsmessungen mit Mehrkanal-Seismikdaten (MCS) zur Ableitung des Salzgehalts der Porenflüssigkeit; (S5) Extrapolation der Ergebnisse für das gesamte lithologische Modell. Tunneltäler existieren in ehemals vergletscherten Regionen weltweit. Gelingt uns der Nachweis von OFG in Tunneltälern, hätte dies erhebliche Implikationen für bisher unbekannte Süßwasserverteilungen und hydrologische Systeme. Die uns zur Verfügung stehenden Daten bieten eine einzigartige Möglichkeit zur Integration von CSEM- und seismischen Messungen bei begrenztem Aufwand. Die Ergebnisse des Projekts werden einen neuen Blick auf offshore Gletscherlandschaften und ihre Rolle im pleistozänen Wasserkreislauf erlauben.
Das sogenannte Retracking von Einzelwellenformen in der Satellitenaltimetrie über Küstenzonen und Binnengewässern hat seine Grenzen erreicht und bietet im Durchschnitt eine Genauigkeit im Dezimeterbereich. Durch die Analyse von Variationen der Rückstreuleistung entlang der Bin-Koordinate suchen die vorhandenen Retracking-Methoden nach einem Retracker-Offset in der Wellenform. Dies führt zu einer starken Abhängigkeit des Retrackingverfahrens von Messrauschen. Mit dem Start der operativen Sentinel-3-Serie sind wesentlich robustere Algorithmen erforderlich, um hochpräzise Wasserstandsschätzungen über Binnen- und Küstengewässern zu erhalten. Daher ist das Hauptziel dieses Forschungsprojekts, einen solchen robusten Algorithmus zu entwickeln und damit die altimetrische Wasserstandsbestimmung über Binnengewässern und Küstenregionen zu verbessern. Um ein robustes Wellenform-Retracker zu erhalten, ist es unser Ziel, das einen Stapel von benachbarten Wellenform erzeugen (das sogenannte Radargram) und schließlich einen Stapel von Radargrammen in der Zeit zu verwenden, den sogenannten Radargrammstapel, für den wir der raum-zeitlichen Variation der zurückgestreuten Leistung profitieren. Der Radargrammstapel erleichtert die Erkennung von Mustern wie Retracking-Gate, Off-Nadir-Muster (z.B. Parabel), oder Küstenlinien. Anstelle eines Retracking-Gates, als Punkt in einer einzelnen Wellenform, kann in einem Radargrammstapel eine Oberfläche, die sogenannte Retracker-Fläche/Mannigfaltigkeit, bestimmt werden. In diesem Forschungsprojekt wird zunächst die raumzeitliche Entwicklung von Satellitenaltimeterbeobachtungen über Wasserobjekten analysiert und werden Muster in Radargrammstapeln charakterisiert. Um ein Retracker-Fläche und die zugehörige Unsicherheit zu definieren, wird anschließend ein Conditional Random Fields (CRF)-Modell entwickelt. Das CRF-Modell profitiert von bedingten Modellen in den Querschnitten Bin-Raum, Bin-Zeit und Raum-Zeit. Anschließend wird eine maximale a-posteriori-Lösung gefunden, die die Retracking- Fläche ergibt. Zu diesem Zweck wird das Problem als Minimierung einer Energiefunktion formuliert, für die die Leistung verschiedener Klassen von Optimierungstechniken untersucht wird. Schließlich werden Wasserstandszeitreihen mit In-situ-Daten validiert und mit der Leistung bestehender Retrackers verglichen. Im Rahmen dieser Studie werden die Altimetrie-Daten aus den drei Missionen Jason-2&3 und Sentinel 3 verwendet. Zur Validierung werden mehrere Fallstudien ausgewählt. Die Idee des Wellenform-Retracking durch Analyse des raumzeitlichen Verhaltens in einer 3D-Datenstruktur wird in diesem Vorschlag zum ersten Mal formuliert und wurde in der Altimetrieforschung bisher nicht berücksichtigt. Dies eröffnet neue Wege für eine wesentlich genauere Abschätzung des Wasserspiegels für operative Missionen und für künftige Missionen über Binnen- und Küstengewässern.
The project is a subproject of the proposed research group "Urban impacts on the Mongolian Plateau - Entanglements of Economy, City, and Environment". The project part presented here has the task to document the landscape to be investigated by the research group by means of a large-scale aerial survey with different sensors in order to create a highly accurate data basis for further investigations. The first goal of our project is the large-scale, high-resolution and high-precision documentation of the archaeological landscape in order to provide the participating archaeologists with 3D models, orthoimages and digital surface models. For this purpose, a so-called fixed-wing drone will be used, which, with its long range and flight duration, allows the recording of areas up to one square kilometer in size in a single mission. At the same time, the areas will be imaged with a multispectral camera, which covers the near-infrared range in addition to visible light. From the resulting images, vegetation indices can be calculated that clearly show the differences in the vitality of plants. In this way, it is possible to identify subterranean archaeological structures based on vegetation characteristics that would otherwise remain hidden to the human eye. Especially the open steppe landscape of Mongolia with its low and homogenous vegetation seems to be predestined for such an investigation. In a third step, the generated data will be compared with the results of the geophysical prospection to find out which features and structures can be best identified in which data sets and how they differ. For this purpose, an integrated GIS database system is implemented, which guarantees the integration of the data and the joint analysis. From this, a feature catalog will be developed that shows the specific archaeological structures appearing in the different datasets to serve as a basis for subsequent and comparable projects.
Insbesondere der Einfluss der Eigenschaften von Vegetationskronen und ihrer räumlich-zeitlichen Dynamik auf Rückkopplungen zwischen der Landoberfläche und der Atmosphäre (d. h. Temperatur, Niederschlag, Luftfeuchtigkeit, Eigenschaften der atmosphärischen Grenzschicht) sind nicht abschließend geklärt. Ein Hauptgrund dafür ist, dass hochauflösende Beobachtungsdatenprodukte (z. B. zur Vegetationskronenfeuchte) noch nicht mit hoher räumlicher Auflösung (Dekameter-Skala) und für mehrjährige Zeitserien verfügbar sind: weder aus der Fernerkundung noch von Modellen. Darüber hinaus können Heterogenitäten der Landoberfläche (z. B. Vielfalt in der Vegetationsbedeckung) erhebliche Auswirkungen auf Rückkopplungsprozesse zwischen Baumkronen und benachbarter Atmosphäre haben, ihre Darstellung in Modellen reicht jedoch bei hohen räumlichen Auflösungen nicht aus. Um diese Lücken zu schließen, werden auf der Fernerkundung basierende Produkte entwickelt, um einige der vielfältigen unterschiedlichen Vegetationsbedingungen zu berücksichtigen. In diesem Sinne besteht die Idee von Projekt 2 darin, eine Reihe von Eigenschaften der Vegetationskrone zu überwachen, einschließlich Wassergehalt (z. B. Boden- und Vegetationsfeuchtigkeit) und Flüsse (z. B. Evapotranspiration) sowohl vor Ort (In-situ-Daten) als auch auf regionalen (Erdsystemmodelle) Skalen. Der Ansatz nutzt die potenziellen Synergien zwischen optischen, passiven und aktiven Mikrowellensensoren, die ergänzende Informationen bieten, um Fernerkundungssignale (z. B. Mikrowellendämpfung) in biophysikalische Variablen (z. B. gravimetrische Vegetationsfeuchtigkeit, Evapotranspiration oder Vegetationsstruktur und -dichte) umzuwandeln. Diese einzigartigen und beispiellosen Datensätze der satellitengestützten Multisensor-Fernerkundung werden in Land-Atmosphäre (L-A) Modelle eingespeist, um Grenzschichteigenschaften und L-A-Rückkopplungen zu bestimmen und zu analysieren. Alle diese Landoberflächenvariablen können synergetisch dazu beitragen, den Zusammenhang zwischen Boden, Vegetation und den Prozessen der atmosphärischen Grenzschicht zu verstehen und L-A-Modelle zu initialisieren. P2 konzentriert sich direkt auf die hochauflösende (Dekameter-Skala) Bestimmung von Zuständen und räumlich-zeitlichen Dynamiken der Feuchtigkeit, Temperatur und Topographie der Vegetationskrone, um Feuchtigkeits- und Temperaturverteilungen zur Beurteilung der Transpiration und der Form sowie der 3D-Dynamik der atmosphärischen Rauheitsunterschicht nach zu verfolgen. Dies wird durch die Kombination von Multisensor-Fernerkundungsbeobachtungen (z. B. Copernicus Sentinel-Satelliten und weltraumgestützte LiDARs) erreicht. Räumlich-zeitlich dynamische Informationen dieser Vegetationsvariablen werden für die Integration in die Reihe an Land-Atmosphäre-Modellen von LAFI vorbereitet, um Grenzschichteigenschaften zu bewerten und L-A-Rückkopplungen zu verstehen.
Wir werden das raum-zeitliche Wissen über wiedervernässte Niedermoortorfe und die entsprechenden Prozesse, die durch Fernerkundungstechniken beobachtet werden, vertiefen, indem wir die Mooratmung und die Abnahme der überschwemmten Fläche in wiedervernässten Niedermoortorfen über Raum und Zeit quantifizieren. Wir werden innovative Techniken wie die SBAS-Interferometrie mit der Moorentwicklung und der C-Sequestrierung verknüpfen. Die angewandten Techniken zur Beobachtung der räumlich-zeitlichen Muster von Torfoberflächenmerkmalen ermöglichen es uns, die Resilienz und Anfälligkeit von Mooren gegenüber Dürren und Überschwemmungen zu bewerten.
Der episodische Charakter der Urbanisierung auf der mongolischen Hochebene bietet uns die ideale Gelegenheit, die Auswirkungen der Städte auf die lokale Umwelt zu untersuchen und diachrone Veränderungen zu erforschen. In den weiten östlichen Steppen gibt es nur zwei mongolenzeitliche Städte: Karakorum - die Hauptstadt des vereinigten Mongolenreichs - und Khar Khul Khaany Balgas. Beide wurden von Grund auf neu errichtet und verkörpern den dramatischen Wandel von einer Pastoralwirtschaft zu einer Stadtlandschaft. Beide Stätten und ihr Siedlungsnetz sind von der modernen Urbanisierung und den landwirtschaftlichen Aktivitäten nahezu unberührt geblieben. Mit unserem Fokus auf Energie/Brennstoff, Nahrung, Baumaterialien - zusammen mit den für ihre Herstellung notwendigen Öfen - und Eisenproduktion einschließlich Schmelzöfen untersuchen wir die energieintensiven Materialflüsse mit den stärksten Auswirkungen auf die Umwelt. Ein weiterer Vorteil der vorgeschlagenen Vorgehensweise ist unser zweifach vergleichender Ansatz: Wir vergleichen nicht nur zwei Städte in zwei verschiedenen Tälern, sondern wir werden auch in einer diachronen Perspektive arbeiten (in Phase II). Um unsere Ziele zu erreichen und diese Hypothesen zu überprüfen, werden wir einen Multi-Proxy-Ansatz verwenden, der innovative Methoden aus einer Vielzahl von Disziplinen kombiniert: Archäologie, Archäozoologie, physische Anthropologie, Bioarchäologie, Bodenkunde, Paläoökologie, Paläoklimatologie, Fernerkundung und Geophysik. Eine große methodische Stärke unseres Netzwerks besteht darin, dass einzelne Aspekte von verschiedenen Disziplinen untersucht werden, die jeweils über eigenes Quellenmaterial verfügen. Dieselbe Frage wird aus verschiedenen Perspektiven betrachtet, was komplementäre Einsichten, aber auch die gegenseitige Kontrolle der erzielten Ergebnisse und ihrer Interpretationen ermöglicht. Gemeinsam werden wir den Verflechtungen zwischen Urbanismus, Wirtschaftspraktiken und Umwelt auf den Grund gehen. Um unsere interdisziplinäre Forschungsagenda zu systematisieren, werden wir den urbanen Metabolismus als konzeptionellen Rahmen verwenden und die Lebenszyklusanalyse in dieses Konzept integrieren, um den Weg der Güter von der physischen Gewinnung bis zum Endverbrauch und ihrer Entsorgung zu verfolgen. Dieses Forschungsdesign, bei dem eine Vielzahl von Proxies verwendet wird, um die oft gleichzeitig stattfindenden und sich überschneidenden, also miteinander verflochtenen Prozesse zu bewerten, ist in dieser Weltregion noch nicht durchgeführt worden und wird innerhalb und außerhalb unserer Disziplinen neue Maßstäbe setzen. Für eine effektive, thematisch fokussierte Zusammenarbeit richten wir vier Schwerpunktbereiche ein: A) Siedlungswesen, B) Nutzung von Non-Food-Ressourcen, C) Versorgung der Stadt, D) Umweltbedingungen. Diese Bereiche systematisieren die identifizierten Kernthemen, um die Verflechtungen von Wirtschaft, Stadt und Umwelt zu verdeutlichen.
Hydrologische Modelle können weder die Speicherung von Wasser in Oberflächengewässern noch den Flussabfluss, der unter anderem auch den Beitrag der kontinentalen Hydrologie zur Meeresspiegeländerung quantifiziert, ausreichend darstellen. Wir werden die neue Generation weltraumgestützter Satellitenaltimeter, zu denen die Delay-Doppler-, die Laser- und die bistatische SAR-Altimeter-Technik gehören, in das integrierte Monitoringsystem des SFB integrieren. Diese Beobachtungen sind dichter und genauer als herkömmliche Altimetermessungen, und sie werden es erlauben, die Auswirkungen von Wassernutzung und Klimawandels besser zu quantifizieren.
Submarine Massivsulfide (SMS) sind die modernen Analoge zu alten vulkanogenen massiven Sulfiderzvorkommen (VMS) und könnten eine zukünftige Metallressource darstellen. Sie bilden sich als Reaktion auf die hydrothermale Abkühlung des jungen Meeresbodens, wenn sich heiße Fluide, die von einer magmatischen Wärmequelle aufsteigen, mit Meerwasser vermischen, sodass die gelösten Metalle ausfallen und sich eine Lagerstätte bildet. Der hydrothermale TAG-Mound auf dem Mittelatlantischen Rücken beherbergt eine der größten submarinen Sulfiderzvorkommen und ist ein ausgezeichneter Ort, um die dominanten Bildungsprozesse zu untersuchen. Seine innere Struktur wurde durch Ozeanbohrungen (ODP 158) untersucht und umfangreiche geologische und geophysikalische Daten sind verfügbar. Das detaillierte hydrogeologische Regime und die chemischen Ausfällungs- und Lösungsprozesse, die den Hügel gebildet haben, wurden jedoch nie mit Reaktions-Transport-Modellen quantifiziert, und es bleiben große Wissenslücken - mit der Folge, dass die globale Menge an SMS Vorkommen, aber auch die Rolle hydrothermaler Fluide in biogeochemische Stoffkreisläufen schlecht verstanden ist. Dieser Antrag zielt darauf ab, diese Wissenslücken mithilfe von 3-D Reaktions-Transport-Modellen zu verkleinern. Unser Ansatz besteht darin, ein vorhandenes hydrothermales Strömungsmodell, hydrothermal Foam, mit der thermodynamischen MINES-Datenbank für Fluid-Gesteins-Wechselwirkungen unter Verwendung der GEMS3K-Software für die Gibbs-Freie-Energie-Minimierung zu koppeln. Dies wird es uns ermöglichen, Szenarien für die Bildung des hydrothermalen TAG Mounds zu testen und die vorherrschenden Prozesse zu erforschen, welche die hydrothermalen Metallflüsse in, innerhalb und aus hydrothermalen Mounds steuern.
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