Das zukünftige Verhalten des Westantarktischen Eisschilds (WAIS) bleibt eines der kritischsten Unbekannten bei globalen Klima- und Meeresspiegelvorhersagen (IPCC, 2014). Vergangene Super-Warmperioden während des Plio- und Pleistozäns könnten als Analoga für Klimaszenarien dienen, die für die kommenden Jahrzehnte und Jahrhunderte vorhergesagt werden. Modellstudien legen nahe, dass Temperaturanomalien während dieser Zeiträume zu einem teilweisen oder vollständigen WAIS-Kollaps führten. Es fehlen jedoch noch eisproximale geologische Beweise solcher möglichen Zusammenbrüche. Während der IODP Exp. 379 konnten wir Bohrkerne von zwei Standorten bergen, die diese Intervalle abdecken. Insbesondere wird die Intensität der Eisentladung (Quantifizierung von Eisschutt; IRD) an 571 Proben untersucht. Ferner werden Indikatoren für die Sedimentherkunft und den möglichen Kollaps an ausgewählten Proben bestimmt, um die ost- und westantarktischen IRD-Quellen (Mineralogie und Ar-Ar-Datierung) zu unterscheiden. Die analytischen Arbeiten für das Projekt werden von studentischen Hilfskräften durchgeführt, die die Möglichkeit haben, Abschlussarbeiten zu verfassen. Die erzeugten Daten werden für die Datenintegration mit IODP-Projektpartnern, die Synthese und die endgültige Veröffentlichung verwendet.
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.
Im südlichen Weddellmeer hat der Energietransfer aus Küstenpolynjen in die Atmosphäre einen großen Effekt auf die atmosphärische Grenzschicht, auf die Meereisproduktion und die damit verbundene Bildung von High-Salinity Shelf Water (HSSW). Die Kenntnis der Fläche der Polynjen, ihrer Bedeckung mit dünnem Eis, der atmosphärischen Antriebsprozesse und der ozeanischen Prozesse sind von großer Bedeutung für die Quantifizierung der Meereisproduktion und der HSSW-Bildung, die einen bedeutenden Antrieb für die globale thermohaline Zirkulation des Ozeans darstellt und die Schmelzraten an der Basis des Filchner-Ronne-Schelfeises entscheidend mitbestimmt. Das übergeordnete Ziel des Projekts ist die Quantifizierung der Meereisproduktion und HSSW-Bildung im südlichen Weddellmeer für die letzte Dekade (2002-2012). Als neuartigen Ansatz werden wir eine Synergie von Atmosphären- /Meereis- /Ozeanmodellierung und Fernerkundung von Dünneisdicken verwenden. Das Community Climate Model COSMO-CLM wird als Atmosphärenmodell und das FESOM-Modell des AWI wird als Meereis- /Ozeanmodell verwendet. Dünneisdicken abgeleitet aus MODIS-Daten dienen zur unabhängigen Bestimmung von Meereisproduktion und zur Assimilation in FESOM. Die Projektergebnisse sind eine verbesserte Bestimmungen der HSSW- und Meereisproduktion sowie eine Fehlerbestimmung der unterschiedlichen Methoden. Diese Quantifizierung der Meereisproduktion über dem kontinentalen Schelf im südlichen Weddellmeer ist nicht nur für Fragestellungen der Ozeanographie und Meteorologie wichtig, sondern betrifft auch die Robustheit von Klimaprojektionen zur Zukunft der antarktischen Schelfeise und des antarktischen Eisschilds.
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.
Das Fachkonzept beschreibt die potenziellen Klimaänderungen in und um Bremen und analysiert ausgewählte Handlungsfelder.
Wichtige Klimaproxies wie z.B. Baumringe nutzen stabile Isotopenverhältnisse zur Rekonstruktion paläoklimatischer Verhältnisse. Dies wiederum erlaubt Abschätzungen über die zukünftigen Auswirkungen des derzeit stattfinden Klimawandels. Die Insel Korsika im westlichen Mittelmeer liegt in einer besonders stark von Klimaveränderungen betroffen Region. Die Insel war daher in den letzten Jahren das Ziel von Klimarekonstruktionen mittels Dendrochronologie und stabilen Isotopenmessungen. Allerdings ließen sich vorhandene Untersuchungsergebnisse von Sauerstoffisotopenmessungen an korsischen Schwarzkiefern bislang nicht zufriedenstellend interpretieren. Sauerstoffisotopenuntersuchungen von Baumringen hängen entscheidend vom Sauerstoffisotopenwert (delta18O) des lokalen Niederschlages und des daraus resultierenden Bodenwassers ab. Der delta18O-Wert des Niederschlages variiert vor allem in Abhängigkeit von Temperatur, Geländehöhe und dem Ursprungsgebiet der Luftmassen. Diese Parameter lassen sich heute meist gut bestimmen lassen, müssen für die Vergangenheit aber oft abgeschätzt werden. Ein wichtiger Effekt ist der Höheneffekt, welcher die Abhängigkeit des delta18O-Werts von der Geländehöhe beschreibt. Für solche Isotopeneffekte gibt es über die globale Datenbasis der Internationalen Atomenergiebehörde (IAEA) gute regionale Abschätzungen. Sehr viel schwieriger gestalteten sich hingegen lokale Abschätzungen in Regionen mit einem sehr steilen, hohen Gebirgsrelief. Neueste Arbeiten lassen vermuten, dass für solche Regionen die Isotopenwerte in bestimmten Jahreszeiten keinen höhenabhängigen Gradienten mehr zeigen. Ursache hierfür können jahreszeitliche Schwankungen der Höhenlage der atmosphärischen Grenzschicht sein. Der vorliegende isotopenhydrologische Antrag ist Teil des Bündelantrages CorsicArchive, welcher weitere Anträge zum Klima, der Dendroisotopie und der Dendrologie umfasst. An insgesamt neun Stationen entlang eines Ost-West verlaufenden Höhenprofils sollen Regensammler installiert und beprobt werden. Im Teilprojekt Isotopenhydrologie sollen Fragen zur Wechselwirkung zwischen dem Höheneffekt und der atmosphärischen Grenzschicht untersucht werden. Weitere Fragestellungen sind die Herkunft der Luftmassen sowie der Anteil der lokalen Verdunstung am hydrologischen Kreislauf der Insel. Darüber hinaus sollen Oberflächengewässer- und Bodenwasseruntersuchungen durchgeführt werden, um Veränderungen des delta18O-Wertes auf seinem Weg zum Baumring zu entschlüsseln und zu quantifizieren. Die Untersuchungen sollen zu einem besseren Verständnis isotopenhydrologischer Prozesse in Gebieten mit steilen Höhengradienten beitragen. Dies soll schließlich dazu führen, dass auf stabilen Isotopen basierende Klimarekonstruktionen solcher Regionen zuverlässig interpretiert werden können. Im Hinblick auf den derzeitigen Klimawandel ist es entscheidend solche Prozesse in der Vergangenheit zu verstehen, um verlässliche Prognosen über zukünftige Veränderungen abzugeben.
Zielsetzung: Klimatische Veränderungen beeinflussen die verfügbare Wassermenge und -qualität in Talsperren, was deutliche Auswirkungen auf die Sicherheit der Trinkwasserversorgung und auf die Ökosysteme der Stauseen und den Landschaftswasserhaushalt hat. Klimaprognosen deuten für Gebiete wie den Harz auf einen Anstieg von Niederschlägen im Winter und häufigere Trockenperioden im Sommer hin, was stärker schwankende Wasserstände bedeutet. Zur Anpassung im Management der Talsperren und deren Ökosystemen mangelt es jedoch oft an präzisen Vorhersagen und den nötigen Instrumenten, um risikobasierte Entscheidungen über notwendige dynamische Betriebsstrategien zu treffen. Vor diesem Hintergrund soll im Rahmen des Projekts ein vorhersagebasiertes, mengen- und gütegewichtetes Entscheidungsunterstützungssystem für Talsperren entwickelt werden, welches auf datengetriebenen Modellen basiert und am Beispiel des Systems der Harzwasserwerke implementiert wird. Das Projekt konzentriert sich darauf, durch die Nutzung moderner Technologien und Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI), wie LSTM-Netzwerke (Long Short-Term Memory) und Ensemble-Methoden, zuverlässige Vorhersagen des Wasserbedarfs und -dargebots zu erstellen. Diese Vorhersagen werden in ein hydrodynamisches Optimierungsmodell integriert, um eine flexible und belastbare Entscheidungsunterstützung im Ereignisfall zu ermöglichen. Hierdurch sollen die verschiedenen Bewirtschaftungsziele wie Hochwasserschutz, Versorgungssicherheit, Ökosystemleistungen, Landschaftswasserhaushalt und Energieerzeugung bestmöglich erfüllt werden. Die Kombination von Echtzeit-Sensoren, Open-Source-Datensätzen und fortschrittlichen Datenanalyse-Tools ermöglicht es, komplexe und dynamische Prozesse zu simulieren und in Echtzeit Informationen bereitzustellen. Im Sinne der nachhaltigen Klimawandelanpassung werden so proaktive Maßnahmen zur Unterstützung der Versorgungssicherheit, des Hochwasserschutzes sowie des Landschaftswasserhaushaltes ermöglicht. Die Implementierung des Demonstrators im System der Harzwasserwerke soll die Vorteile einer proaktiven Steuerung demonstrieren und eine multikriterielle Bewertung im Vergleich zu herkömmlichen Methoden ermöglichen. Der Fokus liegt nicht nur auf einem hohen Technology Readiness Level, sondern auch auf der Handhabung von Unsicherheiten und der Berücksichtigung verschiedener Vorhersagehorizonte. Diese sind für die verschiedensten wasserwirtschaftlichen Zielsetzungen von entscheidender Bedeutung.
| Origin | Count |
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