Algenblüten stellen eines der Hauptprobleme für die Wasserqualität vieler Seen und Küstengewässer dar. Trotz der Reduzierung externer Nährstoffeinträge treten sie wiederholt auf. Der Hauptgrund dafür wird in der pulsartigen Freisetzung von Nährstoffen, die in den Sedimenten der betroffenen Gewässer angereichert sind, gesehen. Daten zur Kinetik solcher Nährstoffpulse (Ursachen, Mengen) liegen aber kaum vor und die unmittelbaren Effekte auf das Phytoplankton sind bislang unerforscht. Das liegt vor allem daran, dass Methoden für zeitlich hochauflösende in-situ-Messungen erst in den vergangenen Jahren in größerem Umfang verfügbar wurden. Ihr Einsatz ist sehr arbeitsaufwändig und nur in begrenztem Zeitrahmen realisierbar. Dennoch gibt es in der Fachliteratur zahlreiche Beispiele für pulsartige Nährstofffreisetzungen (NSF), die im Rahmen von Monitoringprogrammen dokumentiert wurden. Dabei handelt es sich meist um sprunghafte Erhöhungen von Nährstoffkonzentration nach plötzlicher Änderung der Redox-Bedingungen in Folge von Sauerstoffmangel. Es ist zu erwarten, dass solche pulsartigen NSF-Ereignisse im Zuge des Klimawandels häufiger auftreten werden, da die Schichtung von Gewässern unter höheren Temperaturen länger anhalten und damit das Risiko für das Auftreten von Sauerstoffmangel ansteigen wird. Die Auswirkungen von NSF auf das Phytoplankton sind sehr wahrscheinlich erheblich, weil sein Wachstum in den Sommermonaten oft durch Nährstoffmangel (N, P, Fe) begrenzt ist. Das Ziel des vorliegenden Projekts ist es, Kurzeiteffekte auf das Phytoplankton (Artenzusammensetzung und physiologische Reaktionen, inklusive Art-spezifischer Reaktionen) unter in-situ-Bedingungen zu analysieren und daraus allgemeingültige Konzepte bezüglich der Trigger- und der Responsevariablen abzuleiten. Die Messungen werden in einem flachen Süß- und einem flachen Brackwassersystem mit einer Kombination aus neuartigen, hochauflösenden nasschemischen Sensoren (P), UV-Sensoren (C, N) und Methoden zur Charakterisierung der Phytoplanktonphysiologie (in-situ-Flow Cytometry, Gasaustauschmessungen und verschiedene Pulse-Amplitude-Modulated [PAM]-Fluorometer) durchgeführt. Im Mittelpunkt stehen die Verifizierung der Ursachen sowie die Quantifizierung der kinetischen Parameter (Dauer und Amplitude) von pulsartigen NSF in Kombination mit der quantitativen Erfassung der Auswirkungen auf Phytoplanktonentwicklung und -zusammensetzung. Parallel zu den Feldarbeiten sind Mesokosmos- und Laborexperimente vorgesehen, um unter kontrollierten Bedingungen die Kausalität der Freilandbeobachtungen zu überprüfen. Durch die Arbeiten des Projekts, vor allem die zeitlich hochaufgelösten Erfassungen von Freisetzungskinetik und Phytoplanktonreaktion, werden wegweisende Erkenntnisse erwartet, die insbesondere für Experten im Bereich Wasserqualitätsmanagement von fundamentalem Interesse sein werden. Es ist daher vorgesehen, die Ergebnisse auf frei zugänglichen Wissenschaftsdaten-Plattformen zur Verfügung zu stellen.
Die erwarteten zukünftigen Auswirkungen des Klima- und Landnutzungswandels auf den terrestrischen Wasserkreislauf verlangen Modellierungsansätze, die in der Lage sind, hydrologische Prozesse auf den für lokales und regionales Wassermanagement relevanten Skalen zu simulieren. Physikalisch-basierte hydrologische Modelle auf der Mesoskala sollten alle lokalen Gegebenheiten berücksichtigen, die zur Steuerung der räumlichen Differenzierung des Niederschlag-Abfluss Transformationsprozesses beitragen. Zur Etablierung eines Modells, welches das Verhalten hydrologischer Systeme realitätsnah simuliert, werden wir einen 'integrierten' multikriteriellen Kalibrationsansatz entwickeln, der neben dem Gebietsabfluss auch detaillierte räumliche Informationen über die dominierenden Abflussbildungsprozesse und Tagesraten der Evapotranspiration (ETa), abgeleitet aus hochauflösenden Fernerkundungsdaten, beinhaltet. Wir werden unseren Ansatz für drei ausgewählte Einzugsgebiete im Nahe-Tal (Südwestdeutschland) im Rahmen des flexibel anpassbaren WaSiM-ETH Models entwickeln, um ein beispielhaftes Verhalten-erklärendes (behavioural) Modell zu erstellen, das die raumzeitliche Dynamik des Niederschlag-Abfluss Prozesses in stündlichen Zeitschritten abbildet. Dazu werden fernerkundlich erfasste Landoberflächenparameter und aus Thermaldaten abgeleitete ETa Karten mit einer Pixelgöße vonca. 30-100 m eingebunden. Zur Erstellung dieser Karten auf Tagesbasis werden wir Multi-Sensor Datenfusionsansätze und Methoden zum sogenannten 'Downscaling' der Landoberflächentemperatur, welche die Vorteile räumlich hoch-auflösender Fernerkundungssysteme wie z.B. Landsat-8/Sentinel-2 mit zeitlich hochauflösenden Erdbeobachtungssystemen wie MODIS und VIIRS verknüpfen. ETa Raten werden mit einer Reihe von etablierten Energiebilanzmodellen (SEBAL, METRIC, SSEB) ermittelt. Diese Prozessierungskette ermöglicht die für die Kopplung mit räumlich-distributiven hydrologischen Modellen auf der Mesoskala notwendige Ableitung von LST und ETa Karten auf der Feldskala. Diese Fernerkundungsprodukte können unmittelbar zur Kalibration des hydrologischen Modells WaSiM-ETH eingesetzt werden. Etabliert werden sowohl manuelle als auch automatisierte Kalibrationsansätze, welche die raumzeitliche Dynamik der ETa Muster innerhalb der Einzugsgebiete mit einer Reihe von räumlichen Metriken erfassen. Die Kombination von fernerkundlich-abgeleiteter ETa bei wolkenfreien Bedingungen mit Simulationsergebnissen der hydrologischen Modellierung erlaubt uns die Erstellung lückenloser, hochauflösender ETa Zeitreihen. Darüber hinaus wird ein physikalisch-basiertes 'behavioural' Modell fähig sein, korrekt auf veränderte Randbedingungen hinsichtlich des Klimas oder der Landnutzung zu reagieren, und so zum Verständnis von Veränderungen im Wasserkreislauf im Rahmen globaler Klimaszenarien beitragen (z.B. das RCP6.0 oder das RCP8.5 Szenario, beide mit deutlichen Änderungen von Temperatur- und Niederschlagsmustern).
Mikroplastik (MP, Plastikteile kleiner als 5 mm) werden als neu aufkommende Schadstoffe betrachtet und neuste Studien belegen die potentielle Gefahr von MP für die menschliche Gesundheit und die Umwelt. Die Forschung hat sich bisher mehrheitlich auf die Untersuchung von MP in der marinen Umgebung konzentriert. Allerdings konnte MP auch vermehrt Süßwasser und -sedimenten weltweit nachgewiesen werden. Als Primärpartikel oder Sekundärprodukte aus dem Abbau von Makroplastik kann MP entweder direkt toxisch wirken oder als Überträger von sorbierten Schadstoffen fungieren. Neuste Studien belegen außerdem, dass MP in die menschliche Nahrungskette eindringen kann. Weiterhin können die dem MP beigefügten endokrinen Disruptoren wie Bisphenol A (BPA) and Nonylphenol (NP) während der Transportprozesse an das Süßwasser abgegeben werden. Dabei können Flussbettsedimente potentielle Hotspots für die Akkumulation von MP und deren Additive darstellen.Das Hauptziel dieses Projektes ist, die Akkumulation und den Transport von MP in Süßwasser und -sedimenten näher zu untersuchen. Dabei soll den folgenden beiden grundsätzlichen Fragen nachgegangen werden:(i) Welche Prozesse kontrollieren Transport und Akkumulation von MP verschiedener Größe, Dichte und Zusammensetzung und wie bilden sich sogenannte Mikroplastik-Hotspots in der hyporheischen Zone?(ii) Wie können Transport und Akkumulation von MP sowie die Freisetzung von Additiven wie BPA und NP unter variablen Umweltbedingungen beschrieben und vorhergesagt werden? Zwei Arbeitspakete (WP) sollen helfen, diese Fragen zu beantworten:WP1 befasst sich mit den Auswirkungen der grundlegenden Eigenschaften von MP wie Größe, Form, Zusammensetzung, Dichte, Auftrieb auf deren Transport und untersucht systematisch, wie verschiedene Arten von MP in der hyporheischen Zone (hier Flussbettsedimente) unter diversen hydrodynamischen und morphologischen Bedingungen akkumulieren. Dafür sollen Versuche in künstlichen Abflusskanälen (artificial flumes) durchgeführt werden. In diesen Versuchen werden repräsentative hydrodynamische und morphologische Bedingungen geschaffen, um eine Spannbreite an primären und sekundären MP zu testen, ihr Transportverhalten zu beschrieben und die Freisetzung von Additiven näher zu untersuchen. MP wird mit verschiedensten Methoden charakterisiert, z.B. mit single particle ICP-MS zur Bestimmung der Größe oder FT-IR zur Bestimmung des vorherrschenden Polymers. Während der Flume-Experimente werden die Eigenschaften der Sedimente, des Porenwassers und der Biofilme, sowie die Konzentration an BPA und NP gemessen und später analysiert, um die Reaktivität der Akkumulationshotspots zu bestimmen.WP2 beinhaltet die Entwicklung und Anwendung eines Models, um MP-Transport sowie die Freisetzung von Additiven in der hyporheischen Zone vorherzusagen. Da Modelle, die momentan im Bereich Stofftransport verwendet werden nicht für MP ausgelegt sind, soll die Lattice-Boltzmann Methode als neuer Modellansatz verfolgt werden.
Mit der Steigerung der Rechenleistung, mathematischer Modellierung und satellitengestützter Fernerkundung der Erdoberfläche sind Niederschlagsbeobachtungen nach wie vor eines der schwächsten Glieder in der Beschreibung und im Verständnis des Wasserkreislaufs der Erde. Niederschlagsbeobachtungen sind jedoch eine wesentliche Voraussetzung für das Wassermanagement und insbesondere für die Hochwasserprognose. Dies ist besonders kritisch im Angesicht des Klimawandels und der durch den Menschen verursachten hydrologischen Veränderungen, z.B. aufgrund der raschen Urbanisierung . Opportunistische Sensoren können die räumliche und zeitliche Auflösung von Standard-Niederschlagsmessnetzen erheblich verbessern, indem sie mit Messungen von Geräten ergänzt wird, die ursprünglich nicht für die Niederschlagsmessung vorgesehen waren. Ein Beispiel dafür ist die Verwendung von Dämpfungsdaten kommerzieller Richtfunkstrecken (engl. CMLs) aus Mobilfunknetzen. Im Rahmen dieses trilateralen Projekts zwischen UniA, TUM und CTU werden wir verbesserte Methoden entwickeln, um Niederschlagsraten aus CML-Daten abzuschätzen und mit Radardaten, unter Berücksichtigung spezifischer Beobachtungsunsicherheiten zu kombinieren. Die CML-Niederschlagsschätzung wird durch die Entwicklung eines neuen Kompensationsalgorithmus zur Bestimmung der Dämpfung durch den 'wet-antenna attenuation' (WAA) Effekt verbessert. Dies wird erreicht, indem Erkenntnisse aus einem speziellen Mikrowellentransmissions-Feldexperiment und Labormessungen (durchgeführt durch TUM) mit Daten aus kurzen CMLs (von CTU bereitgestellt) kombiniert werden. Darüber hinaus wird das Potenzial zur Nutzung der von benachbarten CMLs in dichten Netzwerken gebotenen Diversität untersucht (durch CTU). Darüber hinaus werden das Potenzial und die Herausforderungen der CML-Niederschlagsschätzung im aufkommenden E-Band mit CML-Daten (von CTU bereitgestellt) und mittels Labormessungen (an der TUM) untersucht. Verbesserte räumliche Niederschlagsfelder werden durch das Zusammenführen von CML- und Wetterradardaten unter Verwendung des statistischen Ansatzes Random-Mixing (RM) bereitgestellt, für den eine Erweiterung (von UniA) entwickelt wird, um Beobachtungsunsicherheiten zu berücksichtigen. Es werden Methoden entwickelt, um diese Unsicherheiten sowohl für CML- als auch für Radardaten abzuschätzen. Das erweiterte RM wird dann angewendet, um einen einzigartigen grenzüberschreitenden CML- und Radardatensatz (von UniA und CTU bereitgestellt) sowie einen Datensatz von Wetterradar und dichtem städtisches CML-Netzwerk in der Stadt Prag zusammenzuführen.
Arsen-kontaminiertes Grundwasser stellt eine große Gefahr für zig Millionen von Menschen dar, insbesondere in Süd- und Südost-Asien, durch seine Verwendung als Trinkwasser und für die Bewässerung von Reisfeldern. Das Hauptziel dieses Projekts ist es gemeinsam mit Wissenschaftlern der Stanford University die Menge an giftigem Arsen in den beiden wichtigsten Expositionsquellen, Wasser und Reis, zu reduzieren und zu bestimmen wie i) Arsen effizient mit Wasserfiltern aus dem Trinkwasser entfernt und ii) die Arsenaufnahme durch Reis während der Nasskultivierung reduziert werden kann. Im ersten Teilprojekt planen wir in Vietnam zu untersuchen, unter welchen Bedingungen Wasserfilter Arsen effizient entfernen, wie lange die Filter verwendet werden können und ob gesundheits-schädigende Konzentrationen von Nitrate in den Filtern gebildet werden. Wir werden einen visuell sichtbaren Indikator in den Filtern entwickeln, der es der breiten Bevölkerung erlaubt, ohne analytische Verfahren oder besonderen Bildungsstand zu bestimmen, wann die Effizienz des Filters aufgrund der Sättigung mit Arsen verschwindet und das Filtermaterial ersetzt werden muss. Darüber hinaus werden wir untersuchen, wie das Arsen-verschmutzte Filtermaterial ohne weitere Risiken entsorgt werden kann. Im zweiten Teilprojekt werden wir untersuchen, ob die Stimulation von nitrat-reduzierenden, eisenoxidierenden Bakterien in Reisfeldböden die Arsenaufnahme in Reis reduziert durch die Bindung von Arsen an die gebildeten Minerale. Wir werden bestimmen, wie die Zugabe definierter Mengen an Nitrat helfen kann, gleichzeitig die Arsenaufnahme in den Reis und die Emission des Treibhausgases N2O zu minimieren. Dieses Projekt wird für die Bevölkerung in Arsen-betroffenen Ländern praktische Lösungen bieten, um mögliche Schädigungen durch Arsen und Nitrat zu reduzieren und ihre Gesundheit und Lebenssituation zu verbessern.
The proposed project is a research cooperation between the TU Dresden’s chair of Urban Water Management and the chair of Hydrobiology. The project aims to detect and quantify the contribution of a city’s sewer system on the spread, dynamics and seasonality of antibiotics and antibiotic resistance genes within an urbanized water body. Antibiotic resistance represents a high risk to human health as well as the public health system, due to their presence in, or acquisition by, pathogenic and/or opportunistic bacteria occurring in the environment. One among other emission sources of resistant strains into the environment is the sewer network, which should be exemplary investigated at our study site, the Lockwitzbach catchment within the city of Dresden. Six monitoring stations are already in operation there, equipped with online sensors for water quantity. Four out of six are recording water quality, including auto samplers. Two of the stations are dedicated to river monitoring, four further stations were mounted within the sewer system at rain water outlets and at a combined sewer overflow (CSO) structures, draining into Lockwitzbach. This monitoring network will be used and enhanced for the detection and sampling of specific contributions from the urban drainage network on the presence and dispersion of antibiotic resistances. Event-based and seasonal sampling campaigns coupled with analysis on chemical and microbiological parameters should be performed on water and biofilm samples to detect contribution patterns from the sewer outlets together with seasonal trends in composition and presence of antibiotic resistance in the bacterial community. Furthermore, emission pathways and the remaining of heavy metals from the sewer network, that also select for antibiotic co-resistancence, will be under examination. A particle transport model for the sewer catchment will be coupled with a hydraulic model for stream and sewer network and calibrated to predict gained water quality parameters as well as antibiotic resistant gene discharge patterns. Different treatment methods will be implemented in the model and evaluated. These results will yield valuable information on possible emission scenarios and pathways, as well as their importance on the spread of antibiotic resistance in the aquatic environment.
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.
Die mikrobielle Biomasse im Untergrund leistet einen wesentlichen Beitrag zum Umsatz von Elementen, Nährstoffen und Schadstoffen in Böden und Grundwasser. Mikroben katalysieren Umsatzreaktionen und bauen dabei potentiell umweltschädliche, gelöste Stoffe wirksam ab. Veränderungen der Menge und Aktivität mikrobieller Biomasse sind eng mit der Effizienz der biologischen Abbauprozesse verbunden. Daher ist die Überwachung ihres Verhaltens der Schlüssel zu einem besseren Verständnis von Abbaureaktionen und der Vorhersagekraft von Wasserqualitätsmodellen. Die Messung von Mikroben ist jedoch nicht einfach, und traditionelle Methoden sind durch die schlechte Zugänglichkeit des Untergrunds begrenzt. Die Probenahme beruht daher auf invasiven Verfahren. Sogenannte nicht-invasive Methoden bieten die Möglichkeit Mikroben in den komplexen Umgebungen, in denen sie leben, z. B. in Böden und Grundwasser, zu überwachen. Sie liefern indirekte Informationen über dynamische Prozesse in Echtzeit und ohne Zerstörung des Beobachtungsobjektes. Insbesondere die spektrale induzierte Polarisation (SIP) ist, aufgrund der Eigenschaften von geladenen Bakterienoberflächen, sensitiv gegenüber mikrobiellem Wachstum in Böden. Offene Fragen zu den genauen Mechanismen, die zu den Signalen aus mikrobiellem Wachstum und mikrobieller Aktivität führen, bleiben jedoch unbeantwortet, was die Anwendung von SIP außerhalb des Bereichs der angewandten Geophysik erschwert. Das vorgeschlagene Projekt zielt darauf ab, das SIP-Signal von Bakterienzellen zu isolieren und die kombinierten Auswirkungen von Zelldichte und -aktivität mit der Größe und den spektralen Eigenschaften der SIP-Signale zu verbinden. Die vorgeschlagenen Arbeiten werden gezielte mikrobielle Wachstumsexperimente unter statischen (Batch), gut durchmischten (Retentostat) und Durchflussbedingungen kombinieren. In den Experimenten werden die Signale von Bakterienzellen in verschiedenen Stoffwechselzuständen quantifiziert, die von vorhanden und inaktiv bis hin zu aktiv und wachsend reichen. Durch die Durchführung von Messungen an Zellen in Abwesenheit anderer geladener Medien (z. B. Sediment) wird das Projekt den getrennten Beitrag der Abundanz gegenüber der Aktivität von Zellen isolieren. Das Upscaling von Batch-Inkubationen zu Durchflusssystemen wird durch systematische Experimente von zunehmender Komplexität durchgeführt. Experimente der höchsten Komplexitätsstufe in natürlichen porösen Medien werden von Daten aus den Vorläuferexperimenten profitieren. Diese werden es ermöglichen, mikrobielle elektrische Signale von den Signalen des Sediments zu separieren. Die vorgeschlagene Arbeit wird letztlich die Anwendbarkeit von SIP als nicht-invasives Überwachungsverfahren verfeinern, das den Sprung von einem vielversprechenden, von Geophysikern vorgestelltes Verfahren zu einer robusten geophysikalischen Methode schaffen kann, die von Biogeochemiker:innen, Geomikrobiolog:innen und Hydro(geo)log:innen angewandt wird.
Gesellschaftliche Relevanz: Die Versorgung der Bevölkerung mit ausreichend Wasser in guter Qualität wird eine der großen Herausforderungen in der nahen Zukunft sein. Landnutzung und Klimawandel verschärfen dieses Problem. Wir haben nur begrenzte Möglichkeiten, neues Wasser bereitzustellen oder Wasser in Stauseen für Zeiten von Wasserknappheit aufzubewahren. Eine kluge Nutzung und Bewirtschaftung der Wasserressourcen scheinen die vielversprechendsten Instrumente zur Entschärfung der Situation. Daher wurden numerische Modelle für Seen eingesetzt, die sich jedoch immer noch an Ozeanannahmen orientieren. Infolgedessen sind simulierte Strömungen im tiefen Wasser von Seen nahe der Temperatur der maximalen Dichte (d. h. nahe 4 °C) fehlerhaft oder unrealistisch. Wir haben bessere Kenntnisse über die physikalischen Eigenschaften von Seewasser. Numerische Seemodelle könnten also wesentlich verbessert werden. Unsere Hypothese ist es, dass das Einbringen von Thermobarizität in numerische Modelle die bekannten Probleme behebt und so die entscheidenden Effekte weit besser dargestellt werden können. Wissenschaftliche Herausforderung: Thermobare Effekte kontrollieren die Tiefenzirkulation in tiefen Seen in der gemäßigten und subpolaren Klimazone. Obwohl das Thema in letzter Zeit in der Ozeanographie an Interesse gewonnen hat, wurden die Merkmale in tiefen Seen bislang nicht richtig behandelt. Per Definition geht die praktische physikalische Größe der potentiellen Dichte verloren, wenn thermobare Effekte dominieren. Dies erschwert die Darstellung von Stabilitätsbetrachtungen. Wir sind jedoch überzeugt, dass die Beschreibung thermobarer Effekte deutlich verbessert werden kann. Wir schlagen vor, ausgehend von den Grundlagen thermodynamischer Ansätze über Stabilitätsbetrachtungen bis hin zu vereinfachter Modellierung die Implementierung der thermobaren Effekte in numerischen Modellen vorzunehmen, um die Auswirkungen in einigen prominenten Fällen zu demonstrieren. Wir sind überzeugt, dass wir mit unseren vereinten Kompetenzen neue Ansätze finden, um thermobare Effekte zu verstehen und zu kommunizieren. Mit unserer Erfahrung werden wir effektive numerische Ansätze finden, um dieses Thema grundlegend zu bearbeiten und neue Lösungsansätze zu bieten. Schließlich werden wir DELFT3D (DELTARES) einsetzen, um thermobare Effekte in einigen tiefen Seen zu simulieren und zu demonstrieren. Wir erwarten, dass dieses Projekt die Perspektive einer zukünftigen fruchtbaren Zusammenarbeit eröffnet.
Bodenwasserbewegung ist ein Schlüsselprozess in mehreren bereitstellenden und regulierenden Ökosystemdienstleistungen. Die genaue Vorhersage mit mathematischen Modellen bleibt jedoch aufgrund großer Unsicherheiten in allen Modellkomponenten eine Herausforderung, selbst wenn prozessbasierte Beschreibungen wie die Richards-Gleichung verwendet werden. Datenassimilationsmethoden bieten die Möglichkeit, Informationen aus unsicheren Modellen und unsicheren Messungen zu einer verbesserten konsistenten Zustandsbeschreibung zu verbinden, sofern die Unsicherheiten korrekt quantifiziert werden können. Die größten Unsicherheiten liegen dabei typischerweise in den hydraulischen Eigenschaften des Bodens. Werden die relevanten hydraulischen Parameter in einem erweiterten Zustand berücksichtigt, können diese mit den Datenassimilationsmethoden geschätzt werden. Dies ist selbst in Gegenwart von Modellfehlern wie z.B. präferentiellem Fluss möglich, falls diese Fehler entsprechend berücksichtigt werden. Bisher konnten solche konsistenten Beschreibungen nur auf kleinen Skalen bis hin zu eindimensionalen Bodenprofilen demonstriert werden. Auf größeren Skalen wurden noch keine detaillierten prozessbasierten Beschreibungen erreicht. Dies ist auf fehlende Informationen über die heterogenen bodenhydraulischen Eigenschaften in Kombination mit den hochgradig nichtlinearen und interagierenden Prozessen zurückzuführen. Eine einzigartige Forschungsinfrastruktur für die experimentelle Untersuchung der Bodenhydrologie von Hängen ist das Landscape Evolution Observatory (LEO) in der Biosphere 2. Es besteht aus drei künstlichen Hängen mit einem ausgedehnten Sensor- und Probennehmernetzwerk. Um das Verständnis auf dieser größeren Hangskala zu verbessern, ist das Ziel dieses Projektes die konsistente und prozessbasierte Beschreibung der Bodenwasserbewegung am LEO, einschließlich der Darstellung von Heterogenität und Evolution der bodenhydraulischen Parameter. Der Focus liegt dabei auf den folgenden Aspekten: (i) die Ableitung der zeitlichen Entwicklung der bodenhydraulischen Parameter durch Datenassimilation an ausgewählten Profilen in den Hängen, (ii) die Bestimmung der Heterogenität der bodenhydraulischen Eigenschaften und deren Auswirkungen durch hydraulische Experimente und Vorwärtssimulationen und (iii) die Entwicklung und Verifizierung einer konsistenten Beschreibung von Teilen der Hänge durch Datenassimilationsmethoden. Dieses Projekt wird die Frage beantworten, ob die derzeitigen Beobachtungstechniken ausreichen, um eine konsistente und ausreichend akkurate Beschreibung der Hanghydrologie zu erhalten, und wenn ja, wie und mit welcher Unsicherheit diese Darstellung erreicht wird. Darüber hinaus erwarte ich einen quantitativen Einblick in die Ausbildung der Heterogenität am LEO.
| Origin | Count |
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| Bund | 832 |
| Type | Count |
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| Förderprogramm | 832 |
| License | Count |
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| offen | 832 |
| Language | Count |
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| Deutsch | 629 |
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| Resource type | Count |
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| Keine | 19 |
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| Boden | 815 |
| Lebewesen und Lebensräume | 667 |
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