Sediment erosion and transport is critical to the ecological and commercial health of aquatic habitats from watershed to sea. There is now a consensus that microorganisms inhabiting the system mediate the erosive response of natural sediments ('ecosystem engineers') along with physicochemical properties. The biological mechanism is through secretion of a microbial organic glue (EPS: extracellular polymeric substances) that enhances binding forces between sediment grains to impact sediment stability and post-entrainment flocculation. The proposed work will elucidate the functional capability of heterotrophic bacteria, cyanobacteria and eukaryotic microalgae for mediating freshwater sediments to influence sediment erosion and transport. The potential and relevance of natural biofilms to provide this important 'ecosystem service' will be investigated for different niches in a freshwater habitat. Thereby, variations of the EPS 'quality' and 'quantity' to influence cohesion within sediments and flocs will be related to shifts in biofilm composition, sediment characteristics (e.g. organic background) and varying abiotic conditions (e.g. light, hydrodynamic regime) in the water body. Thus, the proposed interdisciplinary work will contribute to a conceptual understanding of microbial sediment engineering that represents an important ecosystem function in freshwater habitats. The research has wide implications for the water framework directive and sediment management strategies.
The overarching goal of our proposal is to understand the regulation of organic carbon (OC) transfor-mation across terrestrial-aquatic interfaces from soil, to lotic and lentic waters, with emphasis on ephemeral streams. These systems considerably expand the terrestrial-aquatic interface and are thus potential sites for intensive OC-transformation. Despite the different environmental conditions of ter-restrial, semi-aquatic and aquatic sites, likely major factors for the transformation of OC at all sites are the quality of the organic matter, the supply with oxygen and nutrients and the water regime. We will target the effects of (1) OC quality and priming, (2) stream sediment properties that control the advective supply of hyporheic sediments with oxygen and nutrients, and (3) the water regime. The responses of sediment associated metabolic activities, C turn-over, C-flow in the microbial food web, and the combined transformations of terrestrial and aquatic OC will be quantified and characterized in complementary laboratory and field experiments. Analogous mesocosm experiments in terrestrial soil, ephemeral and perennial streams and pond shore will be conducted in the experimental Chicken Creek catchment. This research site is ideal due to a wide but well-defined terrestrial-aquatic transition zone and due to low background concentrations of labile organic carbon. The studies will benefit from new methodologies and techniques, including development of hyporheic flow path tubes and comparative assessment of soil and stream sediment respiration with methods from soil and aquatic sciences. We will combine tracer techniques to assess advective supply of sediments, respiration measurements, greenhouse gas flux measurements, isotope labeling, and isotope natural abundance studies. Our studies will contribute to the understanding of OC mineralization and thus CO2 emissions across terrestrial and aquatic systems. A deeper knowledge of OC-transformation in the terrestrial-aquatic interface is of high relevance for the modelling of carbon flow through landscapes and for the understanding of the global C cycle.
Die Klimakrise verändert zunehmend die räumliche und zeitliche Verfügbarkeit von Grundwasser, der wichtigsten globalen Süßwasserressource. Das quantitative Verständnis der Interaktion von Grundwasser und Klima, vor allem auf nationaler und kontinentaler Skala, ist wichtig für ein optimal angepasstes Grundwassermanagement. Bisher ist das Wissen über die großskalige Sensitivität der Grundwasserressourcen auf den Klimawandel jedoch sehr limitiert. Das Ziel des hier vorgestellten Projektes ist die Erforschung der Auswirkungen des Klimawandels und der damit einhergehenden Umweltveränderungen auf den quantitativen Zustand von Grundwasserressourcen auf national-kontinentaler Skala. Etablierte prozessbasierte Modelle (PBMs) zur hydro(geo)logischen Modellierung auf großer Skala (meist „Global Hydrological Models“ - GHMs) sind starke Vereinfachungen der Realität und unterliegen daher deutlichen Limitationen und Unsicherheiten. Im Gegensatz zu anderen PBMs, weisen GHMs daher begrenzte physikalische Konsistenz und Interpretierbarkeit auf und ihre Anwendung kann zu irreführenden Schlussfolgerungen über die Verfügbarkeit von Grundwasser vor dem Hintergrund des Klimawandels führen. Vor allem die Übertragbarkeit auf datenarme Regionen ist nur eingeschränkt möglich. In den letzten Jahren haben sich Deep Learning (DL) Modelle als präziser und leicht übertragbarer alternativer Ansatz in der Modellierung von Wasserressourcen etabliert. Für die Modellierung von Oberflächengewässern wurde zudem gezeigt, dass DL auch spezialisierte PBMs übertreffen kann. Das vorgeschlagene Projekt möchte sich die gewonnenen Erkenntnisse zunutze machen und ein DL-Modell zur Untersuchung der Sensitivität von Grundwasser auf den Klimawandel auf kontinentaler Skala aufbauen. Hierfür wird ein „big data“ Ansatz gewählt, der Daten von >2200 Einzugsgebieten in Nordamerika nutzt (Erweiterung denkbar). Ein solches Modell kann lernen, Wissen über verschiedene Regionen zu transferieren, gewinnt somit stark an Generalisierungsfähigkeit (z.B. auf datenarme Regionen) und schlussendlich an Vertrauenswürdigkeit. Weiterhin soll das Problem von fehlenden, interpretierbaren und physikalisch konsistenten Modellen im nationalen Maßstab angegangen werden, indem physikalisches Wissen und Prozesse in die DL-Modelle eingebaut werden. Durch diese Ansätze soll ein plausibles, interpretierbares und vor allem vertrauenswürdiges Modell entstehen, welches sich zur Untersuchung von Klimawandelszenarien eignet. Die genannten Aspekte sind hierbei besonders kritisch, da für Zeiträume in der Zukunft keine Validierung möglich ist. Das entwickelte Modell dient anschließend der Beantwortung der übergeordneten Fragestellung, und die Auswirkungen des Klimawandels auf die Grundwasserressourcen werden anhand der Daten von Klimamodellen auf Basis von RCP bzw. SSP Szenarien untersucht. Weiterhin werden spezialisierte Untersuchungen (Szenarien) zum Einfluss einzelner Einflussfaktoren (z.B. Landnutzung) durchgeführt.
This project is a continuation of project F funded in the first phase of the DFG Research Group CAOS, where we evaluated the potential of different ground-based geophysical techniques for exploring hydrological systems regarding subsurface structures, characteristics, and processes. Building up on the results of this project, we now focus on further developing selected geophysical techniques (timelapse GPR imaging) for deepening our understanding of hydrological processes at the plot and hillslope scale. In addition, we propose to systematically evaluate modem remote sensing techniques because they cun-ently represent the only means to efficiently explore larger areas or entire catchments. Here, we focus on a combination of full-waveform laserscanning and hyperspectral imaging because they can provide detailed Information regarding geometrical and physical properties of earth's surface, respectively. To link remote sensing with point/plot/hillslope scale data as provided by geophysics and conventional hydrological field techniques, we believe that further methodological innovations are needed. For example, we plan to establish a unique field laboratory to better understand the responses of geophysical and remote sensing techniques to different natural and artificial hydrological events and to develop exploration strategies advancing the applicability of geophysics and remote sensing for hydrological applications at a variety of spatial scales.
Gewässerrenaturierungsprojekte zielten bisher hauptsächlich darauf ab, natürliche lokale Habitatbedingungen wiederherzustellen und dadurch die Biodiversität zu erhöhen. Dieser habitatbasierte Ansatz auf lokaler Ebene vernachlässigt den starken Einfluss von großräumigen Umweltfaktoren. Außerdem sind die gesellschaftlichen Bedürfnisse und der Nutzen von Renaturierungen bislang kaum untersucht und ihre Beziehung zum lokalen und regionalen Umweltkontext unklar. In letzter Zeit wurden Konzepte zu den relevanten räumlichen Skalen für die Gewässerrenaturierung entwickelt, diese wurden aber noch nicht an großen Datensätzen getestet. Das COSAR-Projekt untersucht den Einfluss des gegenwärtigen und historischen räumlichen Kontextes von Renaturierungsprojekten auf die ökologischen und gesellschaftlichen Renaturierungsergebnisse. Die Projektpartner kombinieren ihre vorhandenen ökologischen Monitoringdaten von 200 Restaurierungsprojekten aus Mittel- und Nordeuropa. Zusätzlich werden Social-Media-Posts von renaturierten Standorten analysiert, um Rückschlüsse auf Ökosystemleistungen und die Interaktion der Menschen mit renaturierten Standorten zu ziehen. Das Projekt besteht aus drei Arbeitsschritten. Erstens definieren und quantifizieren wir ökologische und gesellschaftliche Indikatoren für den Erfolg von Renaturierungen und untersuchen ihre Synergien und Zielkonflikte. Zweitens kontextualisieren wir die ökologischen und gesellschaftlichen Restaurierungsergebnisse mit biotischen und abiotischen Umwelt- und sozioökonomischen Daten auf verschiedenen räumlichen Skalen, um die relevanten Treiber und Skalen zu identifizieren, die den Renaturierungserfolg fördern oder verhindern. In diesen Analysen berücksichtigen wir auch historische Umweltbedingungen. Drittens entwickeln und verbreiten wir ein interaktives Online-Werkzeug, das während der Restaurierungsplanung genutzt werden kann, um das in den ersten beiden Stufen gewonnene Wissen auf eigene Restaurierungsszenarien anzuwenden. Zusätzlich stellen wir Faktenblätter zur Verfügung und zeigen Best-Practice-Beispiele für die Renaturierungsplanung auf. Wir wenden einen transdisziplinären Ansatz an und legen großen Wert auf die Einbindung von Stakeholdern in allen Projektphasen. Diese Stakeholder vertreten verschiedene Interessengruppen aus allen am Projekt beteiligten Nationalitäten. Sie helfen bei der Identifizierung der relevanten Erfolgsindikatoren, gestalten den Fokus der Kontextanalysen, geben Ratschläge, um die Relevanz und Benutzerfreundlichkeit der Projektergebnisse sicherzustellen und fungieren als Botschafter bei der Verbreitung der Projektergebnisse. Mit diesem Projektdesign stellen wir neues Wissen und Werkzeuge zur Verfügung, um den ökologischen und gesellschaftlichen Nutzen von Renaturierungsprojekten zu fördern, die Planung vielversprechender Renaturierungsprojekte zu erleichtern um die Ziele der Wasserrahmenrichtlinie und die Sustainable Development Goals 3, 6, 14 &15 zu erreichen.
In den letzten zwei Jahrzehnten ereigneten sich in Deutschland und Österreich eine Reihe extremer Hochwasser, die mit den größten derartigen Ereignissen seit Beginn der systematischen Abflussbeobachtungen zu Beginn des 20. Jahrhunderts vergleichbar waren, oder diese sogar in ihrer Größe überschritten. Derartige Rekordhochwasser unterscheiden sich in mehrfacher Hinsicht von kleineren Hochwasserereignissen. Das Ausmaß, die Dauer und die räumliche Ausdehnung eines extremen Hochwassers werden von einer Reihe von Faktoren (beispielsweise durch den Niederschlag und seine räumliche und zeitliche Verteilung, den Vorfeuchtebedingungen und den Einzugsgebietseigenschaften wie Flächennutzung, Böden, Flussnetzen und anderen) gesteuert. Das Zusammenwirken des Regens in seiner ereignisspezifischen räumlichen und zeitlichen Verteilung mit der Bodenfeuchte ist oft der auslösende Faktor, da es eine extreme Abflussbildung bedingt. Sobald eine Hochwasserwelle sich im Flussnetz stromabwärts bewegt, wird ihr weitere Verlauf durch die Wechselwirkungen zwischen der Abflussbildung in den verschiedenen Teilbereichen des Einzugsgebietes, der Überlagerung von Hochwasserwellen aus Zuflüssen und den zur Verfügung stehenden Retentionsvolumina in den Überschwemmungsgebieten bestimmt. Welche Kombinationen dieser Faktoren extreme Hochwasserereignisse bedingen, stellt eine wichtige und interessante hydrologische Frage dar. Oft werden nur einige dieser Faktoren die Hochwasserentstehung dominieren und selten werden alle diese Faktoren gleichzeitig im Bereich ihres Maximums auftreten. Große Realisierungen einiger Wirkungsfaktoren reichen aber in der Regel aus, um extreme Hochwasserereignisse zu bedingen. In diesem Projekt werden diese Faktoren und deren Kombinationen im Rahmen einer detaillierten Analyse von extremen Hochwasserereignissen in verschiedenen Regionen Deutschlands und Österreichs untersucht. Aus der Anwendung eines einheitlichen analytischen Rahmens sind weitergehende Einblicke in den Hochwasserentstehungsprozess zu erwarten. Die Ergebnisse der Ereignisanalysen können durch regionalen Vergleiche verallgemeinert werden. Die Erkenntnisse zur Steuerung der hydrologischen Prozesse der Hochwasserentstehung werden in einem neuen GIS-basierte deterministischen Modellen zusammengefasst, um so das Wissen über die Entstehung von extremen Hochwasserereignissen zu verallgemeinern und zu formalisieren.
Die Intensivierung der Landwirtschaft und insbesondere der Einsatz von Düngemitteln ist der Schlüssel zur Ernährungssicherung einer wachsenden Weltbevölkerung. Der im Dünger enthaltene Stickstoff geht jedoch nicht nur in die pflanzliche Biomasse ein und wird schließlich geerntet, sondern wird auch als reaktiver Stickstoff (Nr) über verschiedene gasförmige und hydrologische Pfade in die Umwelt abgegeben. Dies führt zu gravierenden Umweltproblemen wie Eutrophierung, Treibhausgasemissionen oder Grundwasserverschmutzung. Wir gehen davon aus, dass wissenschaftlich fundierte Stickstoffminderungsstrategien es ermöglichen, die N2O- und NH3-Emissionen zu reduzieren und die NO3-Einträge in die Gewässer zu verringern, während die Erträge erhalten bleiben. Ziel des MINCA-Projekts ist daher die Etablierung eines gekoppelten, prozessbasierten hydro-biogeochemischen Modells zur Identifizierung von Feldbewirtschaftungsstrategien zu nutzen, die es ermöglichen, den Nr-Überschuss zu reduzieren und damit die N-Belastung in landwirtschaftlich dominierten Landschaften zu mindern. Unser besonderes Interesse gilt den Nr-Umwandlungsmechanismen an den Schnittstellen von Feldern, Grundwasser, Uferzone und Bächen. Um das derzeit begrenzte Verständnisses der zeitlichen und räumlichen hydro-biogeochemischen Flüsse bei der Nr-Transformation in der Landschaft zu überwinden, werden wir innovative Feldexperimente mit einem prozessbasierten Modellierungsansatz kombinieren. Der N-Zyklus in hydro-biogeochemischen Modellen ist jedoch komplex und die Validierung der zugrunde liegenden Prozesse datenintensiv. Die Messungen werden daher auf vier verschiedenen landwirtschaftlichen-, einem Grünland- und einem Waldgebiet durchgeführt. MINCA besteht aus vier eng miteinander verbundenen Arbeitspaketen (WP). In WP1 werden bereits laufende Messung der Wasser- und Stickstoffflüsse im Vollnkirchener Bach Studiengebiet beschrieben. Die bereits relativ umfangreichen kontinuierlichen Messungen, z.B. N2O-Emissionen, Bodenfeuchte, Abfluss und Gewässerqualität, sollen durch weitere Messungen wie NO3-Auswaschung und -Konzentrationen, saisonale Blattflächenindices, Erträge, Biomasse und deren C- und N-Gehalt ergänzt werden. Zusätzlich werden 15N2O und 15NO3 Isotopomer in Feldkampagnen gemessen. Komplexe Messungen für Modellversuche in WP1, modellbasierte hochskalierungs-Methoden im Rahmen von WP2 und Parameterreduktion, Unsicherheitsanalyse und Prozessplausibilitätsprüfung von WP3 erlauben es uns zu erkennen, wann und wo N-Belastung in der Landschaft auftreten. Dieses vertiefte Wissen wird die Grundlage für die Entwicklung von wissenschaftlich fundierten Mitigationsszenarien im WP4 bilden. Das gekoppelte Modell wird im Echtzeit-Modus ausgeführt, um die vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft erstrebten Zielwerte von reduziertem Nr-Überschuss zu erreichen. Maßgeschneiderte in-situ-Experimente zu N2O-Emissionen und NO3-Auswaschung werden die Wirksamkeit des Minderungspotenzials aufzeigen.
Das zunehmende weltweite Auftreten großer Hochwässer innerhalb der letzten Jahre führte zu einem starken Anstieg vieler Hochwasserwahrscheinlichkeitskurven (hier als Step change bezeichnet) und führt zu der Frage, ob Hochwässer sich verändert haben. Oft werden Klimaänderung und der Verlust der Speicherfähigkeit unserer Böden durch menschliche Eingriffe für diese Veränderung verantwortlich gemacht. Jedoch können auch bei sich nicht veränderten Bedingungen immer wieder große Hochwässer auftreten, die als extrem erscheinen, da sie noch vorher nicht beobachtet werden. Die Frage ob sich Hochwasserprozesse verändern oder nicht, ist essentiell für zuverlässige Vorhersagen des zukünftigen Hochwasserrisikos und grundlegend für viele Entscheidungen, z.B. in der Risikovorsorge, Wasserwirtschaft, Stadt- und Raumplanung oder der Versicherungswirtschaft. Ziel des Projekts ist es, zu erforschen, ob die Wechselwirkungen zwischen Klima und Landschaft in Flussgebieten extreme Hochwässer innerhalb kurzer Perioden hervorrufen können, auch wenn keine Veränderungen der äußeren Einflussfaktoren (z.B. Niederschläge) auftreten. Als Indikator für mögliche Veränderungen in der Genese extremer Hochwässer wird in diesem Projekt das Auftreten bzw. die Lage des step change, d.h. eines plötzlichen starken Anstiegs der Hochwasserwahrscheinlichkeitskurve, gewählt. Methoden zur objektiven Bestimmung der Lage des step change in Hochwasserwahrscheinlichkeitskurven werden entwickelt und es wird untersucht, ob das Auftreten von step changes in den Zeitreihen vieler Gebiete weltweit nur als Artefakt zu kurzer Datenreihen erklärt werden kann. In einem weiteren Schritt wird untersucht, welche Klima- und Landschaftscharakteristiken das Auftreten und die Position von step changes in den Hochwasserwahrscheinlichkeitskurven beeinflussen. Dies erfolgt mit Hilfe eines kürzlich entwickelten vereinfachten stochastischen Modells von Niederschlag-Abflussprozessen, welches zuverlässig die Entstehung von Hochwasserabflüssen in verschiedenen Klima- und Landschaftseinheiten weltweit wiedergeben kann. Auf Basis von Modellsimulationen wird ein Index abgeleitet, der anzeigt ob das Zusammenspiel von sich verändernden Klima- und Landschaftscharakteristiken zu step changes führt. Die Güte des Indexes die Position von step changes vorherzusagen, wird anhand einer Vielzahl unterschiedlicher Gebiete weltweit verifiziert. Auch wird der Index auf Gebiete übertragen, in denen bisher noch keine extremen Hochwasserereignisse beobachtet wurden oder keine Beobachtungsreihen verfügbar sind. Ebenso werden mögliche Änderungen des Indexes aufgrund von Klimaänderungen analysiert. Das Projekt hilft das Zusammenspiel von Klima- und Landschaftsfaktoren bei der Entstehung von extremen Hochwasserereignissen besser zu verstehen und gibt an, wie lange ein bestimmtes Gebiet beobachtet werden muss, um eine zuverlässige Abschätzung auch extremer Hochwasserabflüsse ableiten zu können.
Titandioxid-Nanopartikel (n-TiO2) stellen aufgrund ihrer Persistenz und vermehrten Freisetzung aus Sonnenschutzmitteln ein zunehmendes Risiko für aquatische Ökosysteme dar. Ihre Auswirkungen sind jedoch nach wie vor schwer abzuschätzen, da einerseits erst kürzlich Analysemethoden zur Bestimmung ihrer Konzentration in Umweltmedien entwickelt wurden. Andererseits ist ihr Verbleib in aquatischen Systemen nur unzureichend erforscht. Insbesondere die Verteilung zwischen der Wasseroberfläche (SML), Wassersäule, Sedimenten, Pflanzen und Plankton hängt von Prozessen ab, die einzeln in Laborexperimenten untersucht, aber selten unter Umweltbedingungen bewertet wurden. Darüber hinaus wurde die Rolle des Windes bei der Dispersion von Nanopartikeln in der SML bisher nicht untersucht, obwohl Winddrift wahrscheinlich wesentlich zur räumlichen Dispersion von hydrophobem n-TiO2 beiträgt. In diesem Projekt untersuchen wir die Verteilung von n-TiO2 in einem typischen Badesee mittels Feldmessungen, Laborexperimenten und eines reaktiven Transportmodells. Wir werden den Eintrag von Sonnenschutzmitteln anhand von Umfragen und Proben unter den Badegästen quantifizieren und die Abwaschrate von Sonnenschutzmitteln von der Haut unter Feldbedingungen bestimmen. Die Menge an n-TiO2 in der Wasserphase, an der Wasseroberfläche (hydrophobe Filme) und in aquatischen Organismen wird mit einer neu entwickelten Methode bestimmt, die auf Spurenelementen beruht, um den natürlichen TiO2-Hintergrund zu korrigieren. Es wird eine Probenahmekampagne mit hoher Messfrequenz durchgeführt, um empirische Daten über die Ausbreitungsrate aufgrund von Konvektion und Winddrift zu erhalten. Die Akkumulation von anthropogenen n-TiO2 im Sediment wird ebenfalls durch Messungen der Konzentration vor und nach der Badesaison bestimmt. Die gewonnenen Daten werden für die Entwicklung, Prüfung und Optimierung von Verteilungsmodellen verwendet, die die räumliche Ausbreitung zusammen mit den Eigenschaften der Nanopartikeln und der Wasserchemie berücksichtigen. Zur Bestimmung der für das Modell erforderlichen Parameter werden Laborexperimente durchgeführt. Die Haftungseffizienz wird mit n-TiO2 bestimmt, dass aus Sonnenschutzmitteln extrahiert und auf natürliche Weise in Seewasser aufgebracht wurde. Surrogate für natürliche Kolloide werden auf der Grundlage einer detaillierten Untersuchung im Untersuchungssee ausgewählt und als Heteroaggregationspartner in den Laborexperimenten verwendet. Um den Einfluss des Windes auf die SML zu parametrisieren, werden Mesokosmen-Experimente durchgeführt, um die Stabilität von Sonnencreme-SML unter kontrollierten aero- und hydrodynamischen Bedingungen zu quantifizieren. Die Ergebnisse werden es erstmalig ermöglichen, die wichtigsten Prozesse zu bestimmen, die für den Verbleib von n-TiO2 aus Sonnenschutzmitteln in Badegewässern relevant sind, und die zukünftige ökologische Risikobewertung anorganischer UV-Filter in Sonnenschutzmitteln ermöglichen.
Klimafolgen werden typischerweise aus kombinierten Ereignissen (CEs) verursacht, also multivariate Kombinationen von klimatischen Treibern. Beispielsweise kann ein gleichzeitig heißer und trockener Sommer zu Vegetationsschäden führen, deren Auswirkungen oft die von Hitzewellen und Dürren für sich genommen übertreffen; gleichzeitige Waldbrände in mehreren europäischen Ländern können gemeinsam genutzte Einsatzmittel wie Löschflugzeuge überlasten und somit zu größeren Schäden führen. In den letzten Jahren ist aufgrund der Erkenntnis, dass eine univariate Perspektive auf Gefahren Klimarisiken möglicherweise stark unterschätzen und zu Fehlanpassungen führen kann, eine wachsende Zahl wissenschaftlicher Literatur zu CEs entstanden. Unser Verständnis von CEs, einschließlich der Quantifizierung, wie häufig sie auftreten und wie sie sich in Zukunft ändern werden, ist jedoch noch sehr begrenzt. Besonders die begrenzte Anzahl von Beobachtungen und routinemäßig verwendeten Klimamodellergebnissen macht die Forschung zu CEs sehr herausfordernd. Beispielsweise könnte man auf der Grundlage von einem kleinen Stichprobenumfang schlussfolgern, dass CEs an Orten selten sind, wo sie stattdessen sehr häufig sind. Das Hauptziel von ADVICE besteht darin, das volle Potenzial neuartiger Ensembles von Klimamodellen (SMILEs) auszuschöpfen, die Hunderte bis Tausende von Jahren an Daten des gegenwärtigen und zukünftigen Klimas liefern, um unser Verständnis von CEs zu erweitern. ADVICE baut auf früheren bahnbrechenden Beiträgen zur Erforschung von CEs durch den PI auf. Zwei Doktorand*innen werden gleichzeitig auftretendes Feuerwetter in europäischen Ländern und mehrjährige Dürren untersuchen, welche Ökosystemauswirkungen verstärken können, während ein Postdoc und der PI eine Reihe anderer CE-Typen untersuchen werden. ADVICE wird CE-Häufigkeiten und die damit verbundenen Unsicherheiten quantifizieren und so Informationen über Regionen mit erhöhtem CE-Risiko liefern. ADVICE wird Worst-Case-CEs untersuchen, die besonders extreme sozioökonomische Auswirkungen haben können. Die angemessene Kommunikation von Unsicherheiten in Prognosen ist unerlässlich, um irreführende Risikobewertungen zu vermeiden. Daher wird ADVICE verschiedene zukünftige Klimaentwicklungen abschätzen, einschließlich plausibler Worst-Case-Szenarien. Darüber hinaus werden Methoden zur Reduzierung von Unsicherheiten in CE-Projektionen untersucht. Insgesamt wird ADVICE die wichtigsten Vorteile von SMILEs für die Untersuchung von CEs sowie Informationen über die Fähigkeit von Klimamodellen bei der Darstellung von CEs herausarbeiten, was für Klimawissenschaftler*innen wichtig ist. Angesichts der Notwendigkeit einer multivariaten Perspektive in der Risikobewertung, werden die Ergebnisse von ADVICE zu verbesserten Klimarisikoabschätzungen beitragen, was letztendlich die Entwicklung der Anpassung an den Klimawandel unterstützen wird.
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