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Massenbedingte Veränderungen des Meeresspiegels (MVM) sind eine wichtige Komponente des Meeresspiegelbudgets. Ist die MVM bekannt, ist es möglich aus der Kombination mit Daten der Satellitenaltimetrie Informationen zum Wärmehaushalt des Ozeans und damit zum globalen Energiehaushalt zu gewinnen. Neuere MVM Schätzungen basieren maßgeblich auf der Schwerefeld-Satellitenmission GRACE. Diese findet zunehmend auch Anwendung für regionale Studien. Allerdings bestehen zwischen publizierten MVM-Schätzungen aus praktisch identischen GRACE-Daten Diskrepanzen selbst auf der globalen Skale. Jüngere Studien veröffentlichen MVM-Trends zwischen 1,2 und 2,0 mm/a mit unrealistischen Fehlern und beanspruchen die Schließung des Meeresspiegelbudgets im Bereich 0,1-0,2 mm/a. Diese ungeklärten Diskrepanzen beeinträchtigen die Ermittlung gegenwärtiger Änderungen des Ozeanwärmegehalts aus Altimetrie, und in der Folge z. B. die Lokalisierung von Wärmesenken und Wärmetransport. Das Problem ist ebenfalls für das Verständnis und die Prädiktion regionaler Meeresspiegeländerungen in Südost-Asien besonders kritisch. Die zentrale Hypothese dieses Projekts, wie auch bei der ersten Phase des SPP, besteht darin, dass diese Diskrepanzen vor allem aus zwei Ursachen entstehen: (1) methodische Probleme in der Analyse der GRACE-Daten und (2) das ungelöste Problem, glazial-isostatische Ausgleichsbewegungen (GIA) aus den GRACE-Daten zu korrigieren. In der ersten Phase (OMCG-1) wurden zentrale methodische Unterschiede zwischen direkten und inversen MVM Schätzern untersucht. Darüber hinaus hat OMCG-1 das Verständnis über die wichtigsten Schritte zur Trennung des regionalen GIA-Effekts aus der Kombination satellitengeodätischer Verfahren verbessert. OMCG-1 wird den globalen Inversionsansatz weiterentwickeln und beginnen, die Ergebnisse der regionalen GIA-Separation in den globalen Rahmen einzubinden. Die zweite Phase (OMCG-2) soll a) verbesserte Methoden zur Definition von räumlichen Mustern aus Modellensembles untersuchen, b) die unabhängige Schätzung flacher sowie tiefer sterischer Komponenten untersuchen, c) den möglichen Zugewinn durch Einbindung von In-situ-Argo-Daten untersuchen, d) einen zeitreihenbasierten Parameterschätzungsansatz für die regionale Trennung von GIA und Eismassenänderungen implementieren, f) mögliche Biase in regionalen GIA-Schätzungen erklären sowie beheben unter Verwendung zusätzlicher GNSS-Beobachtungen und g) schließlich die Altimetrie über Eisschilden in die globale Inversion einbinden, um die Bestimmung von GIA zu verbessern. OMCG-2 wird physikalische Prozesse direkt quantifizieren, die zur Meeresspiegeländerung auf globaler und regionaler Skale beitragen. Außerdem werden Datensätze für die Modellierung für Projekte innerhalb und außerhalb des SPP bereitgestellt. Insbesondere unsere regionalisierten Daten für Nordeuropa und Südost-Asien werden helfen, Vorhersagen zu verbessern.
Das Vorhaben zielt auf die Verbesserung von geodätischen Gletschermassenbilanzen ab. Neben einer Verbesserung der absoluten Genauigkeit wird vor allem auch eine verbesserte Fehlerquantifizierung/-abschätzung angestrebt. Zunächst werden Höhen- und Volumenänderungen aus der Differenzierung von digitalen Geländemodellen unterschiedlicher Zeitpunkte und Quellen bestimmt. Diese werden durch verschieden Verfahren wie Photogrammetrie und SAR Interferometrie (insbesondere der deutschen TanDEM-X Mission) gewonnen. Die derzeitigen Schwierigkeiten der geodätischen Methode resultieren vor allem aus Unsicherheiten der Eindringtiefe des Radarsignals bei trockenem Schnee bzw. gefrorener Schneedecke sowie bei der anschließenden Konvertierung von Volumen- in Massenänderungen, durch die Annahme eines Dichtewertes oder Dichteprofils. Hier soll durch den Einsatz eines gekoppelten Gletschermassenhaushalt- und Firnkompaktionsmodell zusammen mit den Fernerkundungsergebnisse eine entscheidende Verbesserung erzielt werden. Um das Modell und die Untersuchungen zu initialisieren und zu validieren, sollen Felderhebungen durchgeführt werden sowie auf einen sehr umfangreichen Datenbestand des Antragstellers und der tschechischen und argentinischen Kooperationspartner zurückgegriffen werden. Um Effekte und mögliche Fehler durch das Eindringen des x-Band Radarsignals besser quantifizieren zu können, werden Aufnahmen mit Sommer und Wintersituationen untersucht und mit GNSS Referenzdaten aus Geländeerhebungen verifiziert. Ferner werden die Ergebnisse der geodätischen Methode mit dem sogenannten Input-Output Verfahren ('flux gate approach') verglichen, um eine zusätzliche Absicherung der Ergebnisse zu erzielen. Das Projekt wird in enger Kooperation mit tschechischen Wissenschaftlern der Universitäten in Brno und Prag sowie mit Kollegen des Argentinischen Antarktisinstituts durchgeführt. Als Testgebiet wurde James Ross Island, an der nordöstlichen Spitze der Antarktischen Halbinsel, ausgewählt. Auch wenn die Untersuchungsregion in der Antarktis liegt, so sollen primär methodische Entwicklungen durchgeführt werden, die auf andere Standorte übertragbar sind. Der vorgeschlagene Standort bietet aufgrund der vorhanden Datenlage und Vorarbeiten sowie der internationalen Kooperation und logistischen Möglichkeiten ideale Voraussetzungen, die zu keinen nennenswerten Mehrkosten gegenüber anderen Standorten mit vergleichbaren Gletschergrößen führen. Zudem zeigen Vorarbeiten, dass die beobachteten Höhenänderungen der Gletscher auf einem kleinen Gebiet sehr unterschiedlich sind und daher in einem Gebiet unterschiedliche Magnituden, Richtungen und Mechanismen der Änderungen sowie unterschiedliche meteorologische Bedingungen untersucht werden können. Eine Situation und Konstellation, die an kaum einem anderen Standort derart gut vorliegt.
Klimaänderungen sind als natürliche Phänomene in allen Epochen der Erdgeschichte zu finden. Neben diesen natürlichen Variationen stehen heute zunehmend die anthropogen Änderungen im Fokus der Aufmerksamkeit. Dabei kommt dem Anstieg des Meeresspiegels in der Öffentlichkeit eine herausragende Bedeutung zu, da die gesellschaftlichen und ökonomischen Konsequenzen bereits allgemein sichtbar und spürbar sind. Viele Megastädte der Welt liegen in Küstenregionen und nehmen insgesamt fast ein Drittel der Weltbevölkerung auf. Die durch den Meeresspiegelanstieg verursachte Bedrohung wird zudem durch eine natürliche oder anthropogen verursachte Subsidenz in vielen Fällen noch vergrößert. Somit ist eine umfassende und genaue Bestimmung von Meeresspiegelanstieg und die Bestimmung von Subsidenzraten die Voraussetzung für eine sinnvolle Küstenplanung, Landnutzung und den Erhalt der ökonomischen und ökologischen Lebensgrundlagen. Seit 1991 wird der Meeresspiegel durch Radaraltimeter kontinuierlich und hochgenau erfasst. Ungeachtet dieser langen Zeitspanne fällt es heute immer noch schwer, konsistente Beschreibungen des globalen Meeresspiegels zu liefern. Das Projekt wird die Ursachen in einer fokussierten Region (Südostasien) untersuchen und Lösungsstrategien erarbeiten. Meeresspiegeländerungen werden mittelfristig durch saisonale und jährliche Variationen beeinflusst. Diese Prozesse überlagern die globale Änderung des Meeresspiegels als Rauschen und erschweren somit die Bestimmung von Langzeittrends. Gezeitenpegel, die teilweise seit über 100 Jahren Messungen liefern, sind ein probates Mittel, langfristige Änderungen zu untersuchen und Extremereignisse zu detektieren. GNSS-Sensoren an oder der Nähe von Pegeln erlauben die Ableitung geozentrische Meeresspiegeländerungen und die Trennung von Landdriften (GIA, Subsidenz). Die genaue Bestimmung des Zustandes des Meeresspiegels, die Analyse von GNSS-korrigierten Pegelmessungen und die Erfassung der Subsidenz in Megastädten sind zentrale Forschungsgegenstände und unentbehrlich für die vorausschauende Planung und Entwicklung von Küstensiedlungen. In dem Projekt planen wir (1) die Nutzung und Verbesserung der Datenbasis, bestehend aus Radaraltimetrie, GNSS-Sensoren, Gezeitenpegeln und dem zeitvariablen Schwerefeld, mit dem Ziel, regionale Änderungen des Meeresspiegels und der Subsidenz möglichst präzise zu erfassen; (2) die Variabilität des Meeresspiegels in Südostasien und vor Java/Indonesien zu analysieren und Ursachen dafür zu identifizieren; (3) lokale Änderungen des Meersspiegels aus Pegeln in Südostasien zu untersuchen, und Extremereignissen zu identifizieren, zu analysieren und zu beschreiben; (4) die Informationen mit den Ergebnissen anderer Projekte desselben Zielgebietes zu kombinieren und zu einer konsistenten Beschreibung der Gefährdung durch Meeresspiegelanstieg und Subsidenz von der Messung bis hin zur Auswirkung auf die Gesellschaft für einzelne Städte zu gelangen.
Das ionosphärische Plasma reagiert auf Änderungen der ionosphärischen EUV und UV-Strahlung auf der Zeitskala der solaren Rotation mit einer Verzögerung von 1-2 Tagen. Es wird angenommen, dass diese Verzögerung auf Transportprozesse von der unteren Ionosphäre in die F-Region zurück zu führen ist, doch wurden bislang nur begrenzte Modelluntersuchungen durchgeführt, um diesen Zusammenhang zu belegen. Innerhalb von DRIVAR sollen die Prozesse, die für die ionosphärische Verzögerung verantwortlich sind, durch umfassende Datenanalyse und Modellierung untersucht werden. Verschiedene solare Proxies sowie spektral aufgelöste EUV- und UV-Flüsse aus Satellitenmessungen werden verwendet und zusammen mit ionosphärischen Parametern analysiert, welche aus GPS-Radiookkultationsmessungen, Ionosondenmessungen und GPS-Gesamtelektronenmessungen stammen. Letztere haben sowohl den Vorteil einer globalen Abdeckung als auch einer z.T. räumlich hoher Auflösung. Die ionosphärsche Verzögerung wird auf verschiedenen Zeitskalen ionosphärischer Variation (Tage, solare Rotation, saisonal) untersucht, und regionale Abhängigkeiten werden analysiert.Wegen des komplexen Charakters der involvierten Prozesse in der Thermosphäre und Ionosphäre werden Experimente mit numerischen Modellen benötigt, um die der Verzögerung zugrundeliegenden Prozesse physikalisch zu untersuchen. Wir verwenden das Coupled Thermosphere Ionosphere Plasmasphere Electrodynamics (CTIPe), um die Verzögerung zu simulieren und führen Sensitivitätsstudien durch um die zur ionosphärischen Verzögerung führenden Prozesse im Detail zu analysieren. Zusätzliche Experimente werden mit dem Upper Atmosphere Model (UAM) durchgeführt.Die Ergebnisse von DRIVAR werden zu einem verbesserten Verständnis ionosphärischer Prozesse führen und werden insbesondere in der Vorhersage ionosphärischer Variabilität Anwendung finden, z.B. bei der Analyse und Vorhersage von GNSS- Positionsfehlern.
Die präzise Verortung von Forstmaschinen ist von grundsätzlicher Bedeutung für eine nachhaltige, bodenschonende und gleichermaßen effiziente und sichere Holznutzung. Mit den bislang verfügbaren Empfängern für Globale Satellitennavigationssysteme (GNSS) ist eine zuverlässige Positionierung im Submeterbereich und in Echtzeit in Waldbeständen jedoch nicht möglich. Ziel des Projekts ist daher die Entwicklung und Praxiserprobung technischer Systeme, die die für eine Satellitenpositionierung im Wald vorherrschenden, ungünstigen Rahmenbedingungen, wie z.B. Abschattung, Beugung und ein schlechtes Signal-Rausch-Verhältnis, durch innovative GNSS-Antennentechnologie kompensieren und durch ergänzende Sensorfusion eine höhere Genauigkeit erzielen. Die Positioniergenauigkeit im Submeterbereich soll mit den im Projekt neu zu entwickelnden Technologien durchgängig und in Echtzeit sichergestellt werden. Für Waldbesitzer, Forstbetriebe, Forstunternehmen und rohstoffverarbeitende Holzindustriebetriebe ergäben sich hierdurch erhebliche Verbesserungen hinsichtlich Arbeitssicherheit, Zuverlässigkeit bei der Einhaltung des Bodenschutzes als Aspekt der Umweltvorsorge und Erfüllung der Zertifizierungsanforderungen und Wirtschaftlichkeit der involvierten Betriebe.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 32 |
| Europa | 2 |
| Kommune | 1 |
| Land | 1 |
| Wissenschaft | 16 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 32 |
| License | Count |
|---|---|
| Offen | 32 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 29 |
| Englisch | 8 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Keine | 22 |
| Webseite | 10 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 20 |
| Lebewesen und Lebensräume | 29 |
| Luft | 25 |
| Mensch und Umwelt | 32 |
| Wasser | 13 |
| Weitere | 32 |