Veränderungen der Ozeanwärme sind eng mit dem Wärmefluss an der Ozean-Atmosphärengrenze verbunden und spielen daher eine wic--htige Rolle bei der Regulierung des Erdklimas. Allerdings weisen in-situ-Messungen immer noch hohe Ungenauigkeiten auf und sind nur in wenigen Regionen in ausreichender Anzahl vorhanden. ROCSTAR wird neue Einsichten in das Energiebudget der Erde durch die verbesserten Schätzungen der ozeanischen Temperatur (T) und des Salzgehalts (S) liefern. Durch die Kombination der geodätischen Raumverfahren mit Argo-Profilen, werden gleichzeitig die Temperatur, der Salzgehalt und regional variierende Meeresspiegelbeiträge ermittelt. Die daraus resultierenden Schätzungen umfassen die gesamte Ozeansäule und die zugehörigen sterischen Änderungen werden sowohl mit dem beobachteten Meeresbodendruck als auch mit den Meeresspiegelanomalien konsistent sein. Vor diesem Hintergrund verfolgt das Projekt folgende Ziele:1. Erhöhung der Genauigkeit der in sich konsistenten T- und S-Felder und Bereitstellung von realistischen Fehlerschätzungen2. Ermittlung der T- und S-Schätzungen in Regionen mit wenigen Beobachtungen und in den Tiefen des Ozeans3. Quantifizierung der Rolle, welche die flachen und tiefen Schichten des Ozeans in der Energiebilanz der Erde und im Meeresspiegel-Budget spielen4. Identifizierung und Untersuchung von Ozeanwärmehotspots und deren Verbindung zum terrestrischen Wasserkreislauf im Südosten Asiens. ROCSTAR wird innerhalb des SPP1189-Schwerpunkts WPA (Ursprung der regionalen Meeresspiegeländerungen) angesiedelt sein. Das Projekt befasst sich mit globalen Beobachtungen, führt aber intensive Untersuchungen im indischen Ozean und Westpazifik durch, welche die Hauptquellen für Feuchtigkeit, Zyklon und Taifun Entwicklung in der südostasiatischen Region darstellen. Darüber hinaus wird ROCSTAR aktiv an den Öffentlichkeitsarbeiten des SPPs teilnehmen und ein konzeptionelles Brettspiel entwickeln, um Nicht-Wissenschaftlern das regionale Meeresspiegelbudget näher zu bringen.
In diesem Teilprojekt beabsichtigen wir, ein effizientes Schema für Datenassimilierung und Modellparameter-Kalibrierung auf der Basis von Ensemble-Methoden zu entwickeln. Der Fokus soll in der ersten Phase liegen (1) auf der simultanen Integration der in der Forschergruppe entwickelten fernerkundlichen und geodätischen Datensätze, die sehr unterschiedliche räumliche und zeitliche Abdeckung und Auflösung haben, wobei zum Teil die benötigten Operatoren (Relationen, die Modellparameter auf Observablen abbilden) noch entwickelt werden müssen. Darüber hinaus soll (2) die Kalibrierung von Parametern des hydrologischen Modells im Rahmen der Ensemble-Methoden weiterentwickelt und in einem gemeinsamen Rahmen mit der Pareto-optimalen Methode des Teilprojektes P3 verglichen werden. Wir werden mit der bereits entwickelten Methode zur Assimilierung von GRACE-Daten beginnen und sukzessive die Assimilation von terrestrischen Durchflußmessungen und von Satellitenbeobachtungen von Wasserstandshöhen und -volumen, Durchfluß sowie der Wasser-/Schneebedeckung hinzufügen. Neben einer neuen quantitativen Beschreibung von Wasserflüssen und -speicherung in großen Einzugsgebieten werden wir eine Charakterisierung der zugehörigen Unsicherheit generieren.
Zur quantitativen dreidimensionalen Erfassung der inneren Struktur von materialminimierten Carbonbeton-strukturen werden Mikrotomographen eingesetzt. In werden aufgabenspezifische 3D-Bildverarbeitungsmethoden zur Analyse der Computertomographiedaten entwickelt. Für die Deformationsanalyse von Probekörpern im Rahmen von Belastungsversuchen werden Algorithmen auf die Veränderungsdetektion in Zeitreihen erweitert. Die Entwicklung der Methoden erfolgt in enger Kooperation mit experimentellen Teilprojekten, denen leistungsfähige Messverfahren zur Analyse von 3D- und 4D-Daten zur Verfügung gestellt werden.
Wir untersuchen Muster der Bodenfeuchte zur Charakterisierung der zugrundeliegenden Ursache-Wirkungs-Beziehungen. Dazu werden neue polarimetrische SAR Satellitensysteme und prozess-basierte Modelle genutzt, wobei insbesondere die Auswirkungen von Pflanzenwachstumsdynamik und landwirtschaftlichem Management untersucht werden. Durch die Verknüpfung von fernerkundungs- und modellbasierten Methoden erreichen wir a) ein besseres Verständnis der Wechselwirkungen zwischen natürlichen Prozessen und landwirtschaftlichem Management, b) ein besseres Verständnis der Skalierungseigenschaften der Bodenfeuchte und c) tragen zu einer verbesserten Parametrisierung dieser Prozesse im CLM bei.