Das Projekt "ArTTA-10mL: Ein Instrument für die 39Ar-Datierung von kleinen Eis- und Wasserproben" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Heidelberg, Institut für Umweltphysik.Das Edelgasradioisotop 39Ar ist von großem Interesse für die Datierung in Ozeanographie, Glaziologie und Hydrogeologie, da es das einzige Isotop ist, das den wichtigen Altersbereich zwischen ca. 50 und 1000 Jahren abdeckt. Die fundamental neue Messmethode der Atom Trap Trace Analysis (ATTA), welche die 81Kr Datierung zum ersten Mal möglich gemacht hat, besitzt das Potenzial, die Anwendungen von 39Ar zu revolutionieren, indem sie die benötigte Probengröße um einen Faktor 100 bis 1000 reduziert. In einem Vorgängerprojekt haben wir zum ersten Mal gezeigt, dass die Messung von 39Ar an natürlichen Proben mit ATTA möglich ist, allerdings benötigten wir dazu immer noch Tonnen von Wasser. Vor kurzem haben wir anhand von Proben aus ersten Pilotprojekten mit Ozeanwasser und alpinem Eis gezeigt, dass die 39Ar-ATTA (ArTTA) Messung an Proben von ca. 25 L Wasser oder 10 mL Ar oder weniger möglich ist. Dieser Erfolg eröffnet komplett neue Perspektiven für die Anwendung der 39Ar-Datierung, die sehr wertvolle Information ergeben wird, die ansonsten nicht zugänglich wäre. Der Bedarf für solche Analysen, insbesondere im Gebiet der Spurenstoff-Ozeanographie, ist gut etabliert und dokumentiert durch Unterstützungsschreiben von unseren derzeitigen Partnern für ArTTA Anwendungen. Dieser Antrag wird es uns ermöglichen, die weltweit ersten ArTTA Geräte zu bauen, die auf Routinebetrieb mit kleinen Proben ausgelegt sind. Wir streben den Aufbau einer 39Ar-Datierungsplattform an, welche die Anforderungen für die Datierung in den Feldern der Grundwasserforschung, Ozeanographie und Gletscherforschung erfüllt. Um sinnvolle Anwendungen in der Tracerozeanographie zu ermöglichen, wird eine Kapazität von mindestens 200 Proben pro Jahr benötigt. Das neue Gerät für die Forschung wird damit lange angestrebte Anwendungen erlauben, die sonst nicht möglich wären. Basierend auf bisheriger Forschung haben wir einen klaren Plan für den Aufbau einer kompletten Plattform für den Betrieb von ArTTA: Eine neue Probenaufbereitungslinie basierend auf dem Gettern von reaktiven Gasen erlaubt die Abtrennung von bis zu 10 mL reinem Ar aus kleinen (kleiner als 25 L Wasser oder 10 kg Eis) Umweltproben in wenigen Stunden. Diese Proben werden zum ArTTA Gerät transferiert, welches aus zwei Modulen besteht: Das Optik-Modul erzeugt die benötigten Laserfrequenzen und Laserleistung, das Atom-Modul ist der Teil in dem die Atome mit atomoptischen Werkzeugen detektiert werden, die wir im Prototyp aus dem vorherigen Projekt realisiert haben. So weit als möglich wird die Anlage aus zuverlässigen, hochleistungsfähigen kommerziellen Teilen gebaut. Das System wird in einer hochkontrollierten Containerumgebung installiert, was einen modularen Aufbau gewährleistet, der in Zukunft an unterschiedlichen Orten aufgebaut werden kann.
Das Projekt "Visualisierung mikrobieller Gemeinschaften auf marinem Mikroplastik: Identifikation, Interaktionen und Auswirkungen" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung Kiel (GEOMAR), Forschungsbereich 2: Marine Biogeochemie, Forschungseinheit Chemische Ozeanographie.Marines Mikroplastik (MMP) ist eine zunehmende anthropogene Verschmutzung in den Meeren. Der Einfluss auf marine Tiere, durch Verfangen und verschlucken von Plastikmüll, ist bekannt. Aber der Einfluss von MMP auf Mikroorganismen, wie Bakterien, Archaeen und Protisten, die die Basis der Nahrungsnetze bilden, ist kaum verstanden. Auf Grund der besonderen Eigenschaften von MMP, kann es als neues Habitat und als Transportmittel für bestimmte u.a. auch gesundheitsgefährdende Mikroorganismen dienen, die über lange Distanzen bis in entlegene Regionen transportiert werden können. Darüber hinaus kann MMP das Zusammenleben von Mikroorganismen in enger Nachbarschaft ermöglichen und die Stoffwechselwege vieler verschiedener Verbindungen beeinflussen. Um den Einfluss von MMP und ihrer assoziierten Mikroorgansimen auf marine Ökosysteme zu verstehen, müssen wir die Zusammensetzung und Interaktionen von mikrobiellen Gemeinschaften auf MMP identifizieren und ihre globale Ausbreitung untersuchen. Ich möchte die Diversität und die räumliche Verteilung von mikrobiellen Gemeinschaften auf MMP charakterisieren. Proben von MMP wurde bereits von meinem Gastinstitut in verschiedenen Meeresregionen (Atlantik, Pazifik, Indischer Ozean) gesammelt. Mein Ziel ist es: 1) zu identifizieren, welche Mikroorganismen auf MMP vorkommen; 2) die lokale Verteilung und Struktur der mikrobiellen Gemeinschaft auf MMP und in Experimenten auf Bioplastikpartikeln zu untersuchen; 3) zu verstehen, welche Mikroorganismen am stärksten mit der Polymer Oberfläche assoziiert sind; 4) herauszufinden, ob es charakteristische Mikrobiome auf MMP in verschiedenen Meeresregionen gibt und 5) zu untersuchen, welche Mikroorganismen MMP abbauen können. Die Chancen für die erfolgreiche Durchführung des vorgeschlagenen Projekts ist hoch, da präperierte Proben bereits in meinem Gastlabor vorhanden sind, an denen die innovative Mikroskopiertechnik namens CLASIFISH (Combinatorial Labelling and Spectral Imaging Fluorescence In Situ Hybridization) angewandt werden kann. Diese Methode ermöglicht es viele verschiedene Mikroorganismen und ihre räumliche Verteilung auf einem Plastikpartikel schnell und präzise zu identifizieren. Ich möchte diese Methode an Proben aus dem Atlantik und Pazifik anwenden, sowie Mikroben identifizieren, die im offenen Ozean Plastik abbauen. Zusätzlich möchte ich Inkubationsexperimente mit Bakterienkulturen, die bereits auf Plastik identifiziert wurden und in meinem Gastinstitut zur Verfügung stehen, auf Bioplastikpartikeln durchführen. Mit diesen Experimenten möchte ich herausfinden, wie sich mikrobielle Gemeinschaften auf Bioplastik über die Zeit entwickeln und ob bzw. wie diese Mikroben Plastik abbauen. Für diese Inkubationsexperimente möchte ich FISH, CLASIFISH, scanning electron microscopy sowie metagenomische und metatranscriptomische Ansätze verwenden.
Das Projekt "Schwerpunktprogramm (SPP) 1889: Regional Sea Level Change and Society (SeaLevel), Teilprojekt: Küstennahe und regionale Meeresspiegeländerungen und Subsidenz - Das Gefährungspotential in Indonesien und Südostasien" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Helmholtz-Zentrum Potsdam Deutsches GeoForschungsZentrum.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 Projekt "Computergestützter Ansatz zur Kalibrierung und Validierung mathematischer Modelle für Strömungen im Untergrund - COMPU-FLOW" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Forschungszentrum Jülich GmbH, Institut für Bio-und Geowissenschaften (IBG), IBG-3 Agrosphäre.Vorhersagen im Untergrund (z.B. Grundwasserströmung oder Schadstofftransport) leiden unter hohen Unsicherheiten. Diese entstehen vor allem durch die Heterogenität von geologischen Materialien, die unmöglich im Detail erfasst werden kann. Die Auflösung der Struktur kann jedoch durch neue Arten von Daten verbessert und die verbleibende Unsicherheit verringert werden, indem Strömungs- und Transportmodelle auf gemessene Werte von Zustandsvariablen kalibriert werden. Um die verbleibende Unsicherheit zu quantifizieren, müssen stochastisch-inverse Techniken anstelle konventioneller Kalibrierungsmethoden verwendet werden. Tatsächlich gibt es viele verschiedene (stochastisch-)inverse Methoden in der Literatur. Jedoch fehlt bislang eine schlüssige und überzeugende Gegenüberstellung ihrer gegenseitigen Vor- und Nachteile, und dies behindert massiv die aktuelle Forschung an verbesserten inversen Methoden. Vor Allem fehlen wohldefinierte Benchmark-Szenarios für Vergleiche unter standardisierten, kontrollierten und reproduzierbaren Bedingungen. Das beantragte Projekt wird dieses Problem lösen indem eine Auswahl an Benchmarks mit hochakkuraten Referenzlösungen erstellt wird. Darauf aufbauend wird eine gemeinschaftliche Vergleichsstudie durchgeführt. Die Benchmarks, Referenzlösungen und Vergleichslösungen werden öffentlich langfristig zur Verfügung gestellt, um auch jenseits des beantragten Projekts eingesetzt zu werden. Die Benchmarks erstrecken sich auf vollgesättigte, transiente Grundwasserströmung, schwache und starke Heterogenität sowie multi-Gauß'sche und nicht-multi-Gauß'sche Strukturtypen. Besonderes Augenmerk liegt auf der Genauigkeit der Referenzlösungen. Diese werden mit spezialisiert weiterentwickelten Versionen des 'preconditioned Crank-Nicholson Markov Chain Monte Carlo' erstellt, ausgerüstet mit adaptiven Sprungverteilungen, multi-temperierten parallelen Ketten, stochastischen Gradientensuchen und Erweiterungen für nicht-multi-Gauß'sche Fälle. Die Algorithmen werden zum hochparallelisierten Einsatz auf den Großrechenanlagen in Jülich angepasst. Die Community der inversen Modellierung wird über einen Workshop eingebunden, in dem die genaue Strategie, Kriterien und Logistik für die Vergleichsstudie festgesetzt werden. Weltweit haben bereits 12 namhafte Forschungsgruppen zugesagt, am Workshop und an der Vergleichsstudie teilzunehmen. Insgesamt ist dieser Antrag eine einzigartige Initiative, um die internationale Community der inversen Grundwassermodellierung zusammenzubringen, wichtige Erkenntnisse zu gewinnen und inverse Methoden weiter zu verbessern.
Das Projekt "Biologisch aktive Sekundärmetabolite aus antarktischen Mikroorganismen" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Hans-Knöll-Institut für Naturstoff-Forschung.Das Forschungsvorhaben entstand aus der Forschungskooperation unserer beiden Arbeitsgruppen, die in den letzten Jahren auch durch die DFG im Rahmen von Arbeitsaufenthalten Dr. Ivanova s am HKI gefördert wurde. Das Ziel der Arbeiten ist die Untersuchung von Actinomyceten antarktischer Herkunft mit bekannter taxonomischer Zuordnung hinsichtlich ihres Bildungsvermögens für bekannte und neue Sekundärmetabolite unter Einsatz chromatografischer und instrumentalanalytischer Methoden (z.B. LC-MS, ESI-MS/CID-MS/MS). Folgende Ergebnisse werden erwartet:= Isolierung und Strukturaufklärung neuer bioaktiver Strukturen= Gewinnung von Aussagen über die genetischen Reserven antarktischer Actinomyceten bezüglich Bildung von Sekundärmetaboliten.= Gewinnung von Aussagen über die globale Verbreitung von Bildnern häufig vorkommender Sekundärmetabolite von Actinomyceten und Pilzen (z.B. Nactine, Polyether, Anthracycline und sesquiterpenoide Strukturen).
Das Projekt "Maschinelles Lernen auf Multisensordaten der flugzeuggestützten Fernerkundung zur Bekämpfung von Plastikmüll in Meeren und Flüssen, KI: PlasticObs_plus - Maschinelles Lernen auf Multisensordaten der flugzeuggestützten Fernerkundung zur Bekämpfung von Plastikmüll in Meeren und Flüssen" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: everwave GmbH.
Das Projekt "Maschinelles Lernen auf Multisensordaten der flugzeuggestützten Fernerkundung zur Bekämpfung von Plastikmüll in Meeren und Flüssen, KI: PlasticObs_plus - Maschinelles Lernen auf Multisensordaten der flugzeuggestützten Fernerkundung zur Bekämpfung von Plastikmüll in Meeren und Flüssen" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Optimare Systems GmbH.
Das Projekt "Maschinelles Lernen auf Multisensordaten der flugzeuggestützten Fernerkundung zur Bekämpfung von Plastikmüll in Meeren und Flüssen, KI: PlasticObs_plus - Maschinelles Lernen auf Multisensordaten der flugzeuggestützten Fernerkundung zur Bekämpfung von Plastikmüll in Meeren und Flüssen" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Jade Hochschule Wilhelmshaven/Oldenburg/Elsfleth, Standort Wilhelmshaven, Fachbereich Ingenieurwissenschaften.
Das Projekt "Flood risk in a changing climate (CEDIM)" wird/wurde gefördert durch: Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Center for Disaster Management and Risk Reduction Technology (CEDIM). Es wird/wurde ausgeführt durch: Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Meteorologie und Klimaforschung, Department Troposphärenforschung.Aims: Floods in small and medium-sized river catchments have often been a focus of attention in the past. In contrast to large rivers like the Rhine, the Elbe or the Danube, discharge can increase very rapidly in such catchments; we are thus confronted with a high damage potential combined with almost no time for advance warning. Since the heavy precipitation events causing such floods are often spatially very limited, they are difficult to forecast; long-term provision is therefore an important task, which makes it necessary to identify vulnerable regions and to develop prevention measures. For that purpose, one needs to know how the frequency and the intensity of floods will develop in the future, especially in the near future, i.e. the next few decades. Besides providing such prognoses, an important goal of this project was also to quantify their uncertainty. Method: These questions were studied by a team of meteorologists and hydrologists from KIT and GFZ. They simulated the natural chain 'large-scale weather - regional precipitation - catchment discharge' by a model chain 'global climate model (GCM) - regional climate model (RCM) - hydrological model (HM)'. As a novel feature, we performed so-called ensemble simulations in order to estimate the range of possible results, i.e. the uncertainty: we used two GCMs with different realizations, two RCMs and three HMs. The ensemble method, which is quite standard in physics, engineering and recently also in weather forecasting has hitherto rarely been used in regional climate modeling due to the very high computational demands. In our study, the demand was even higher due to the high spatial resolution (7 km by 7 km) we used; presently, regional studies use considerably larger grid boxes of about 100 km2. However, our study shows that a high resolution is necessary for a realistic simulation of the small-scale rainfall patterns and intensities. This combination of high resolution and an ensemble using results from global, regional and hydrological models is unique. Results: By way of example, we considered the low-mountain range rivers Mulde and Ruhr and the more alpine Ammer river in this study, all of which had severe flood events in the past. Our study confirms that heavy precipitation events will occur more frequently in the future. Does this also entail an increased flood risk? Our results indicate that in any case, the risk will not decrease. However, each catchment reacts differently, and different models may produce different precipitation and runoff regimes, emphasizing the need of ensemble studies. A statistically significant increase of floods is expected for the river Ruhr in winter and in summer. For the river Mulde, we observe a slight increase of floods during summer and autumn, and for the river Ammer a slight decrease in summer and a slight increase in winter.
Das Projekt "Von El Nino zu Super - El Nino: Wie wird das Wetter beeinflusst?" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung Kiel (GEOMAR), Forschungsbereich 1: Ozeanzirkulation und Klimadynamik, Forschungseinheit Maritime Meteorologie.El Niño ist die warme Phase der El Niño/Southern Oscillation (ENSO), und beschreibt die dominante Variabilität der Tropen auf Zeitskalen von Monaten bis Jahren. Obwohl ENSO im tropischen Pazifik geschieht, werden starke regionale und globale Einflüsse auf das Klima, auf die Ökosysteme der Meere und auf dem Land, und damit auch auf die Wirtschaft einzelner Länder beobachtet. Klimamodelle sagen vorher, dass El Niño sich unter dem Einfluss der globalen Erwärmung verstärken könnte, und dass sich sogenannte Super El Niños entwickeln könnten, d.h. El Niño Ereignisse, welche stärker und langlebiger sind als die stärksten im 20. und 21. Jahrhundert beobachteten Ereignisse. Es ist allerdings noch unklar, ob sich zum Beispiel die sogenannten Teleconnections, also Fernwirkungen von El Niño, linear mit der Stärke des Ereignisses im tropischen Pazifik entwickeln werden. Es ist zudem noch unzureichend erforscht, ob sich die Teleconnections selbst verändern werden. Es gibt aber Hinweise, dass sich die Teleconnections von El Niño nichtlinear verhalten, und dass daher ein Super El Niño völlig andere globale Auswirkungen haben könnte als ein historischer El Niño. Durch die Vorhersage der Klimamodelle, dass sich solche Super El Niño - Ereignisse in Zukunft häufen könnten, ist ein besseres Verständnis möglicher Nichtlinearitäten von Teleconnections nötig. Dieses Forschungsvorhagen untersucht die Nichtlinearität in der Stärke und im Charakter von El Niño Teleconnections für eine Erde in einem wärmeren Klima. Im Speziellen wird die Fernwirkung von El Niño auf die Troposphäre und Stratospähre der mittleren Breiten in der Nord- und Südhalbkugel untersucht.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 5488 |
| Land | 15 |
| Type | Count |
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| Ereignis | 8 |
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