Die Quantifizierung der Effekte von Transport, Mischung und chemischer Prozessierung von klimarelevanten Spurengasen in der extratropischen oberen Troposphäre und unteren Stratosphäre (UTLS) ist von großer Bedeutung für das Verständnis des Strahlungsbudgets der Atmosphäre. Dynamische Systeme wie der Jetstream, der Asiatische Monsun, Schwere- und Rossbywellen verändern die Verteilung und den Transport von Spurenstoffen in der UTLS und beeinflussen dadurch das Klima. Ziel des Projektes ist es die Veränderung der Zusammensetzung und des Transports in der UTLS durch diese dynamischen Systeme zu untersuchen. Ein spezifischer Fokus liegt hierbei auf den Spurengasen H2O, O3, Stickoxid- und Halogenverbindungen sowie Zirren. Zu diesem Zweck wird das Atmosphärische chemische Ionisations-Massenspektrometer AIMS und das durchstimmbare Diodenlaser Hygrometer WARAN bei WISE eingesetzt. Erfolgreiche erste Messungen wurden bereits während der Kampagnen TACTS/ESMVal, ML-CIRRUS und POLSTRACC/GW-Cycle/SALSA durchgeführt. Der Nachweis mit dem Reagenzien SF5- wurde bislang zur Messung der Spurengase HCl, HNO3, SO2 und HONO verwendet. In diesem Projekt schlagen wir den quantitativen Nachweis von ClONO2 und HBr mit AIMS als Weiterentwicklung vor. Im Rahmen der WISE Mission liegt der Fokus auf der quantitativen Bestimmung der Beiträge von stratosphärischem O3 und HNO3 in der UTLS abgeleitet aus dem stratosphärischen Tracer HCl. Transportprozesse und ihr Einfluss auf die Inversionsschicht der Tropopause (TIL) werden in Abhängigkeit von Breite und dynamischer Situation untersucht . Tracer-Tracer Korrelationen in der extratropischen Tropopausen Schicht werden eingesetzt um den Mischungszustand in und oberhalb dieser Schicht zu charakterisieren. Unsere in-situ Messungen werden zur Validierung der Fernerkundungsinstrumente GLORIA (HNO3, ClONO2, H2O und SO2), DOAS (HONO, Bry) und WALES (H2O) herangezogen. Der Einfluss von Eiswolken und kaltem Aerosol auf die Spurengaszusammen in der polaren UTLS wird mit Daten der Mission POLSTRACC bestimmt. Die Aufnahme von HNO3 in Eis und die Bildung von kondensierten Salpetersäure/Wasser Kondensaten ist bei tiefen Temperaturen unzureichend verstanden. Diese Fragestellungen werden aus Messungen von Wasser, gasförmiger HNO3 und HNO3 in Eispartikeln beantwortet. Tracer-tracer Korrelationen der Chlor- und Stickoxidverbindungen werden benutzt um die Verteilung von Chloraktivierung und De- und Nitrifizierung zu bestimmen. Unsere Messungen dienen dazu das Verständnis des Einflusses dynamischer und heterogener chemischer Prozesse auf die Verteilung klimarelevanter Spurengase in der UTLS zu verbessern.
Langjährige Pegelaufzeichnungen aus dem Gebiet der südöstlichen Nordsee zeigen seit Mitte des 20. Jahrhunderts signifikante Veränderungen im lokalen Tideregime. Während der mittlere Meeresspiegel (englisch: Mean Sea Level, MSL) über die vergangenen 150 Jahre generell dem globalen Mittel gefolgt ist, deuten Auswertungen der mittleren Tidehoch- und Tideniedrigwasser auf signifikant abweichende Trends hin. So sind die Tidehochwasser signifikant schneller als der MSL angestiegen, während die Tideniedrigwasser deutlich geringere oder teils negative Trends aufzeigen. Daraus resultierte eine gleichzeitige Zunahme des Tidehubs (die Differenz aus Tidehoch- und Tideniedrigwasser) von ca. 10 % seit 1955. Derartige Veränderungen haben direkte Auswirkungen auf den Küstenschutz. So ergeben sich bei einem Anstieg der mittleren Tidehochwasser größere Wassertiefen, wodurch das Wellenklima insbesondere im Bereich der Wattflächen und Außensände in der Deutschen Bucht beeinflusst wird. Größere Wellenhöhen und damit höhere Orbitalgeschwindigkeiten und Brandungsenergien sind die unmittelbare Folge, die zu großflächigen Erosionen führen kann. Gleichzeitig beeinflussen geringere Tideniedrigwasser die Schiffbarkeit der flachen Küstengewässer. Durch den vergrößerten Tidehub treten größere Tidestromgeschwindigkeiten auf, die z.B. Ausräumungen der Tiderinnen, verstärkte Erosionen an Inselsockeln, Strandräumungen und im Zusammenhang mit Sturmfluten Dünen- und Kliffabbrüchen verursachen können. Dies verdeutlicht, dass neben den global wirkenden übergeordneten Veränderungen im MSL (Massenänderungen, thermale Expansion) auch regionale Phänomene und Prozesse eine wichtige Rolle für die Ausprägung der Wasserstände spielen. Eine Berücksichtigung solcher Faktoren in den Projektionen zukünftiger Wasserstände setzt voraus, dass vergangene Entwicklungen und zugrunde liegende Prozesse ausreichend verstanden sind. Das übergeordnete Ziel von TIDEDYN besteht daher in der Analyse der in der Vergangenheit bereits aufgetreten Veränderungen im lokalen Tideregime der Nordsee. Die beobachtete Zunahme des Tidehubs ist in ihrer starken Ausprägung ein weltweit einzigartiges Phänomen, welches bis heute nicht erklärt werden kann. Als mögliche (aber bisher unerforschte) Ursachen kommen z.B. langfristige Änderungen im MSL, morphologische Änderungen im Küstenvorfeld (natürlich oder anthropogen, z.B. Ausbaggerungen oder Baumaßnahmen wie Eindeichungen) oder saisonale Änderungen in der thermohalinen Schichtung des Ozeans in Frage. Durch die integrierte Analyse von hochauflösenden numerischen Modellen (barotrop und baroklin) und Beobachtungsdaten mit robusten Methoden der Zeitreihenanalyse, sollen die Änderungen im Tideregime der Nordsee über die vergangen 60-70 Jahre beschrieben, modelliert und systematisch erforscht werden sowie einzelne Prozesse mittels Sensitivitätsstudien voneinander abgegrenzt werden.
Die Antragsteller sind durch erfolgreiche, jahrelange Forschungsarbeit Experten für das Thema N-Kreislauf, N-Verluste und Modellierung und möchten ihre Kompetenz sowie schon vorhandene eigene Versuchsdaten und -ergebnisse im verwenden, um den N-Kreislauf einschließlich der N-Emissionen zu simulieren. Hierfür werden wir ausgewählte Varianten von fünf Feldversuchen untersuchen, für die schon für Zeiträume zwischen vier und 116 Jahren relevante Daten z.B. zur N-Aufnahme, Gehalte des organischen Kohlenstoffs und des Gesamtstickstoffs, oder Klimagasmessungen zur Verfügung stehen. Die Versuche wurden an unterschiedlichen Standorten in ganz Deutschland angelegt und decken verschiedenste Bodencharakteristika und Klimata ab. Durch die Verwendung schon vorhandener Daten und die erweiterte eigene Beprobung kann ein viele Jahrzehnte umfassender Datensatz (Pflanze x Management x Umwelt-Interaktionen) an verschiedenen Standorten modellbasiert und damit kostengünstig ausgewertet werden. In dem vorgestellten Projekt soll die prozessbasierte dynamische open-source-Modellplattform SIMPLACE eingesetzt werden. SIMPLACE berechnet u.a. den täglichen Nährstoffumsatz im Boden, den Nitrataustrag, die N2O-Emissionen abhängig von den Bodencharakteristika sowie das Pflanzenwachstum. Die Ziele des vorgestellten Projekts sind 1) den C-/N-Kreislauf und die Verluste besser zu verstehen, 2) die vielen Daten der unterschiedlichen Standorte zu verwenden, um das Modell robust zu kalibrieren und validieren, 3) Managementszenarien (Fruchtfolgen, Zwischenfrüchte, organische und anorganische Düngung) und deren Auswirkungen auf N-Verluste zu messen und zu simulieren, um die Wirksamkeit von Maßnahmen standortdifferenziert und unter verschiedenen Wetterbedingungen zu quantifizieren, sowie 4) Emissionsminderungspotentiale unterschiedlicher Bodenmanagementstrategien aufzuzeigen, um modellgestützte deutschlandweite Handlungsempfehlungen für ein klimaschonendes Stickstoffmanagement zu ermöglichen.
Die Antragsteller sind durch erfolgreiche, jahrelange Forschungsarbeit Experten für das Thema N-Kreislauf, N-Verluste und Modellierung und möchten die vorhandene Kompetenz sowie schon vorhandene eigene Versuchsdaten und -ergebnisse verwenden, um den N-Kreislauf einschließlich der N-Emissionen zu simulieren. Hierfür werden wir ausgewählte Varianten von fünf Feldversuchen untersuchen, für die schon für Zeiträume zwischen vier und 116 Jahren relevante Daten z.B. zur N-Aufnahme, Gehalte des organischen Kohlenstoffs und des Gesamtstickstoffs, oder Klimagasmessungen zur Verfügung stehen. Die Versuche wurden an unterschiedlichen Standorten in ganz Deutschland angelegt und decken verschiedenste Bodencharakteristika und Klimata ab. Durch die Verwendung schon vorhandener Daten und die erweiterte eigene Beprobung kann ein viele Jahrzehnte umfassender Datensatz (Pflanze x Management x Umwelt-Interaktionen) an verschiedenen Standorten modellbasiert und damit kostengünstig ausgewertet werden. In dem vorgestellten Projekt soll die prozessbasierte dynamische open-source-Modellplattform SIMPLACE eingesetzt werden. SIMPLACE berechnet u.a. den täglichen Nährstoffumsatz im Boden, den Nitrataustrag, die N2O-Emissionen abhängig von den Bodencharakteristika sowie das Pflanzenwachstum. Die Ziele des vorgestellten Projekts sind 1) den C-/N-Kreislauf und die Verluste besser zu verstehen, 2) die vielen Daten der unterschiedlichen Standorte zu verwenden, um das Modell robust zu kalibrieren und validieren, 3) Managementszenarien (Fruchtfolgen, Zwischenfrüchte, organische und anorganische Düngung) und deren Auswirkungen auf N-Verluste zu messen und zu simulieren, um die Wirksamkeit von Maßnahmen standortdifferenziert und unter verschiedenen Wetterbedingungen zu quantifizieren, sowie 4) Emissionsminderungspotentiale unterschiedlicher Bodenmanagementstrategien aufzuzeigen, um modellgestützte deutschlandweite Handlungsempfehlungen für ein klimaschonendes Stickstoffmanagement zu ermöglichen.
Die Antragsteller sind durch erfolgreiche, jahrelange Forschungsarbeit Experten für das Thema N-Kreislauf, N-Verluste und Modellierung und möchten die vorhandene Kompetenz sowie schon vorhandene eigene Versuchsdaten und -ergebnisse verwenden, um den N-Kreislauf einschließlich der N-Emissionen zu simulieren. Hierfür werden wir ausgewählte Varianten von fünf Feldversuchen untersuchen, für die schon für Zeiträume zwischen vier und 116 Jahren relevante Daten z.B. zur N-Aufnahme, Gehalte des organischen Kohlenstoffs und des Gesamtstickstoffs, oder Klimagasmessungen zur Verfügung stehen. Die Versuche wurden an unterschiedlichen Standorten in ganz Deutschland angelegt und decken verschiedenste Bodencharakteristika und Klimata ab. Durch die Verwendung schon vorhandener Daten und die erweiterte eigene Beprobung kann ein viele Jahrzehnte umfassender Datensatz (Pflanze x Management x Umwelt-Interaktionen) an verschiedenen Standorten modellbasiert und damit kostengünstig ausgewertet werden. In dem vorgestellten Projekt soll die prozessbasierte dynamische open-source-Modellplattform SIMPLACE eingesetzt werden. SIMPLACE berechnet u.a. den täglichen Nährstoffumsatz im Boden, den Nitrataustrag, die N2O-Emissionen abhängig von den Bodencharakteristika sowie das Pflanzenwachstum. Die Ziele des vorgestellten Projekts sind 1) den C-/N-Kreislauf und die Verluste besser zu verstehen, 2) die vielen Daten der unterschiedlichen Standorte zu verwenden, um das Modell robust zu kalibrieren und validieren, 3) Managementszenarien (Fruchtfolgen, Zwischenfrüchte, organische und anorganische Düngung) und deren Auswirkungen auf N-Verluste zu messen und zu simulieren, um die Wirksamkeit von Maßnahmen standortdifferenziert und unter verschiedenen Wetterbedingungen zu quantifizieren, sowie 4) Emissionsminderungspotentiale unterschiedlicher Bodenmanagementstrategien aufzuzeigen, um modellgestützte deutschlandweite Handlungsempfehlungen für ein klimaschonendes Stickstoffmanagement zu ermöglichen.
Grundidee der Forschungsarbeit ist es, die nachvollziehbaren und kontrollierbaren Luftstroemungen in einem Tunnel zu nutzen, um aus der Abgasbeladung der Luft die Emissionen von Fahrzeugkollektiven zu bestimmen. Hauptvorteil dieser Vorgehensweise ist, dass diese Schadstoffbilanzierung weitgehend frei von aeusseren Einfluessen (z. B. Windstaerke, Windrichtung, Sonneneinstrahlung, Schadstoffemissionen anderer Quellgruppen) unter kontrollierbaren Randbedingungen durchgefuehrt werden kann. Die Bilanzierung erfolgt fuer die Komponenten Kohlenmonoxid, Stickstoffoxide, Kohlenwasserstoffe und Partikel (Russ). Der entscheidende Vorteil dieser Messungen besteht darin, dass das Emissionsverhalten unter Bedingungen, wie sie in der Praxis (hier: staedtische Hauptverkehrsstrassen) auftreten, bestimmt wird und die reale Fahrzeugflotte zu Grunde liegt. Der ausgewaehlte 2,3 km lange Tunnel der B 14 in Stuttgart-Heslach diente damit quasi als Grosslabor. Zur Bestimmung des aktuellen Fahrzeugkollektivs und des jeweiligen Verkehrsablaufs wurden ebenfalls umfangreiche Messungen und Erhebungen durchgefuehrt (z. B. Verkehrsstaerke, Verkehrszusammensetzung, Geschwindigkeit, Antriebsart, Hubraum, Leistung, Alter des Kfz). Die so ermittelten spezifischen Abgas-Emissionsfaktoren fuer Kraftfahrzeugstroeme koennen bei Wirkungsanalysen (z. B. Nutzen-Kosten-Untersuchungen von Strassenbauprojekten), bei Emissionskatastern, zur Kalibrierung von Ausbreitungsmodellen, zur Ableitung typischer Tagesganglinien einzelner Schadstoffe und auch zur Anpassung von Tunnellueftungen verwendet werden.
Downscaling von Atmosphärenmodellausgaben, insbesondere von Niederschlagsdaten, ist erforderlich um Variablen von der niedrigaufgelösten Skala des Modells zur Punktskala des Standortes hin zu transformieren, auf der die entsprechenden Variablen für praktische Anwendungen genutzt werden. Dazu gehören unter anderem, das Füllen von Datenlücken, hydrologische oder glaziologische Anwendungen, Klimaprognosen, Anwendungen in der Bewässerung oder Vorhersagen für Energieversorger. Statistisches Downscaling besteht darin, stochastische Beziehungen zwischen Beobachtungen oder Modellausgaben auf großer Skala, die als Prädiktoren dienen, und die an einem Standort zu schätzende Größe, dem Prädiktand, herzustellen. Die dazu angewandten Beziehungen sind häufig lineare Regressionen, es kommen aber auch nicht-lineare Transformationen, wie nicht-lineare Regressionen oder das Quantile-Matching zur Anwendung. In besagten Fällen wird ein stationärer, homoskedastischer Zusammenhang zwischen stochastischen Variablen angenommen, die zwar den bedingten Erwartungswert, aber nicht die Ränder der Verteilung, welche die meteorologischen Extreme abbilden, adäquat transformieren. Im vorliegendem Antrag wird ein probabilistischer Prozessor für das Downscaling von Niederschlagsdaten als Ansatz vorgeschlagen, der als bedingter Bayesscher Prozessor implementiert wird und die nicht-lineare Umformungen zwischen Prädiktoren von der Meso-Skala hin zur Skala eines Standortes unterstützt. In diesem Zusammenhang werden stochastische Zusammenhänge zwischen Prädiktoren und Prädiktanden im Gaußschen Raum modelliert. Die Methode ermöglicht es, mehrere Indikatoren innerhalb eines räumlichen Fensters von Modellzellen gleichzeitig zu verwenden, und kann auf die Anwendung von Prädiktoren, die von mehreren unterschiedlichen Vorhersagemodellen stammen, ausgeweitet werden. Durch die Anwendung multivariater abgeschnittener Normalverteilungen können auch heteroskedastische Beziehungen von stochastischen Variablen abgebildet, analytisch nach den Prädiktoren marginalisiert und anschließend in den Herkunftsraum zurücktransformiert werden. Das Downscaling der Schätzung des Prädikanten von der Skala der Modellzelle auf den Standort erfolgt anschließend mit Hilfe eines nicht-Markovschen, nicht-stationären stochastischen Wettergenerators. Sowohl der Bayessche Prozessor als auch der stochastische Wettergenerator müssen über ein ausreichend weites Zeitfenster anhand von Beobachtungsreihen und Simulationsergebnissen geeicht und validiert werden.
Störungen des Kohlenstoffkreislaufs, sowohl natürlichen als auch anthropogenen Ursprungs, führen zu globale Erwärmung, Ozeanversauerung (OA) und Sauerstoffzehrung des Tiefenwassers. Natürliche Störungen des Kohlenstoffkreislaufs sind als Hauptursache von mindestens 4 von 5 Massensterben in der Erdgeschichte identifiziert wurden (z.B. Hönisch et al, 2009, Bijma et al.., 2013).Anthropogene Aktivitäten setzten CO2 zehnmal schneller frei als jedes andere Ereignis in den letzten 65 Mio. Jahren - vielleicht sogar während der letzten 300 Mio Jahren. Dies macht den heutigen CO2 Ausstoß zu einer der größten gesellschaftlichen Herausforderungen. Um die Auswirkungen der anthropogenen Störungen vorhersagen zu können, ist es zwingend erforderlich, die natürlichen Speicher und Dynamik des Kohlenstoffsystems zu verstehen. Dies erfordert die genaue Rekonstruktion der marinen Karbonatchemie für Zeiträume mit natürlichen Änderungen. In diesem Projekt wollen wir Veränderlichkeit am Übergang Glazial/Interglazial untersuchen weil die Änderungen der Karbonatchemie in der gleichen Größenordnung wie heute lagen. Da das Reservoir an anorganischem Kohlenstoff im Ozean ungefähr 60 mal größer ist als das der Atmosphäre, sind Rekonstruktionen der Veränderungen der Kohlenstoffsenke/-speicherung in der Tiefsee ein Schlüssel, um die glazialen/interglazialen Schwankungen im atmosphärischen CO2 - wie sie in Eisbohrkernen beobachtet werden - zu erklären. Prozesse im Südozean, wo der Großteil des Tiefenwassers ventiliert wird, spielen hierbei vermutlich eine zentrale Rolle. Man vermutet, dass der träge glaziale Süd Ozean mehr Kohlenstoff einlagern konnte, die Biologische Pumpe effektiver war und dass eine höhere Wassermassen-Stratifizierung das Entweichen von CO2 in die Atmosphäre verringert hat. Nach dem glazialen Maximum wird mit dem Rückzug des Meereises die Tiefsee Kohlenstoff - Pumpe wieder mit der Atmosphäre verbunden und führt zu einer erhöhten CO2-Freisetzung. Bislang ist dies, wenn auch von Indizienbeweisen unterstützt, nur eine Hypothese, zum Beweis bedarf es der Rekonstruktionen der glazialen/interglazialen variierenden Karbonatchemie. Dies ist das übergreifende Ziel unseres Antrags. Auf dem Weg zur Rekonstruktion des glazialen/interglazialen Kohlenstoffpools liegen 3 Zwischenziele: 1) Rekonstruktion von Oberflächenwasser-Tiefsee- CO2-Gradienten, glaziale Kohlenstoffspeicherung und deglaziale Entgasung mittels Bor-Isotopen und B/Ca fossiler Foraminiferen als Hauptvariablen. 2) Erstellen der ersten Kalibrationen von Bor-Isotopen und B/Ca Ratio für Cibicides wuellerstorfi (Tiefseeforaminifere) unter in-situ Druck. 3) Entwicklung von analytischen Methoden, welche die Analyse von einzelnen Foraminiferen Schalen erlauben.
Conductivity-temperature-depth profiles were measured using a Seabird SBE 911plus CTD during RV HEINCKE cruise HE660. The CTD was equipped with duplicate sensors for temperature (SBE3plus), conductivity (SBE4) and oxygen (SBE43). Additional sensors such as a WET Labs C-Star transmissometer, a WET Labs ECO-AFL fluorometer and an altimeter (PSA-916 Teledyne (Benthos)) were mounted to the CTD. Temperature, conductivity and oxygen sensors are calibrated by the manufacturer once a year before being mounted in January. They are used throughout the year and no post-cruise or in-situ calibration is applied. All other sensors are calibrated irregularly. Data were connected to the station book of the specific cruise as available in the DSHIP database. Processing of the data including removal of obvious outliers followed the procedures described in CTD Processing Logbook of RV HEINCKE (hdl:10013/epic.47427). The processing report for this dataset is linked below.
Underway temperature and salinity data was collected along the cruise track with a thermosalinograph (TSG) together with a SBE38 Thermometer. Both systems worked throughout the cruise. While temperature is taken at the water inlet in about 4 m depth, salinity is estimated within the interior TSG from conductivity and interior temperature. No temperature calibration was performed. Salinity was calibrated with independent water samples taken at the water inlet. For details to all processing steps see Data Processing Report.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 1785 |
| Europa | 17 |
| Global | 31 |
| Land | 146 |
| Wissenschaft | 443 |
| Zivilgesellschaft | 1 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 1646 |
| Messwerte | 332 |
| Strukturierter Datensatz | 354 |
| Text | 43 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 187 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 88 |
| offen | 2069 |
| unbekannt | 92 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1524 |
| Englisch | 978 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 57 |
| Bild | 4 |
| Datei | 317 |
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| Unbekannt | 2 |
| Webdienst | 1 |
| Webseite | 759 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1645 |
| Lebewesen & Lebensräume | 1707 |
| Luft | 1356 |
| Mensch & Umwelt | 2242 |
| Wasser | 1353 |
| Weitere | 2249 |