Neue Visualisierungstechniken werden mit speziellem Blick auf die Kohärenz und die Schwankungen in meteorologischen Daten entwickelt. Indikatorfelder für Kohärenz werden hergeleitet und als Grundlage für eine flexible und physikalische Definition von Merkmalen in einzelnen Feldvariablen verwendet sowie deren Extraktion aus umfänglichen Simulationen. Variation in Raum und Zeit sowie die Wechselbeziehung und Auftrittswahrscheinlichkeit von Merkmalen in Ensembles werden gleichermaßen erforscht. Die Entwicklung von Visualisierungstechniken zur Analyse von Fehlerwachstum, Parametersensitivität und Variabilität von Merkmalen in Ensembles runden unser Forschungsvorhaben ab.
Verteilung und Ausmaß der Tage mit Wärmebelastung für drei die Zeiträume 1971-2000, 2021-2050, 2071-2100, Raumbezug Raster 25 m*25 m, Bearbeitungsstand März 2010.
Die im Rahmen der Arbeiten zum Geotektonischen Atlas (Baldschuhn et al., 1996) erstellten Geschwindigkeitsmodelle von Groß (1986) und Jaritz et al. (1991) wurden im Verbundprojekt „Potenziale des unterirdischen Speicher- und Wirtschaftsraumes im Norddeutschen Becken“ (kurz: Tieferer Untergrund Norddeutsches Becken, TUNB) von der BGR auf Basis vorliegender analoger Daten für die zentrale Deutsche Nordsee sowie die unmittelbar angrenzenden Gebiete in Niedersachsen und Schleswig-Holstein rekonstruiert und in digitale Formate überführt. Für die Rekonstruktion wurden maßgeblich die den Publikationen von Groß (1986) sowie Jaritz et al. (1979, 1991) beigefügten Kartenblätter (Isolinienblätter) genutzt. An den Übergangen zwischen den beiden Kartenwerken wurden bestehende Lücken im Geschwindigkeitsmodell geschlossen und die zugrundeliegenden Daten harmonisiert. Detaillierte Informationen zur Rekonstruktion des Geschwindigkeitsmodells und dessen Umsetzung in ein seismisches Volumenmodell (Seismic Velocity Volume) sind in Bense et al. (2022) zu finden. Baldschuhn, R., Frisch, U. & Kockel, F. (Hrsg.) (1996): Geotektonischer Atlas von NW-Deutschland 1 : 300 000. 19 Karten und 7 Tafeln mit Profilschnitten S.; Hannover (Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe). Bense, F., Deutschmann, A., Dzieran, L., Hese, F., Höding, T., Jahnke, C., Lademann, K., Liebsch-Dörschner, T., Müller, C.O., Obst, K., Offermann, P., Schilling, M., Wächter, J. (2022): Potenziale des unterirdischen Speicher- und Wirtschaftsraumes im Norddeutschen Becken (TUNB) - Phase 2: Parametrisierung. Abschlussbericht. Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR), p. 193. Groß, U. (1986): Gaspotential Deutsche Nordsee – Die regionale Verteilung der seismischen Anfangsgeschwindigkeiten in der Deutschen Nordsee. 58; Hannover (Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR)). Jaritz, W., Best, G., Hildebrand, G. & Juergens, U. (1991): Regionale Analyse der seismischen Geschwindigkeiten in Nordwestdeutschland. Geologisches Jahrbuch, Reihe E, 45: 23-57. Jaritz, W., Best, G., Hildebrand, G. & Jürgens, U. (1979): Regionale Analyse der seismischen Geschwindigkeiten in Nordwestdeutschland. 37; Hannover (Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR)).
Feldversuch: Messung der wichtigsten Klimaparameter (Windfeld, Temperatur, Strahlung) mit einzelnen Stationen in und um die Stadt Zuerich. Literaturstudien und Modellstudien ueber die Beeinflussung des Temperatur- und Windfeldes und der Strahlung durch die Stadt und den Transport von Waerme und ev. Schadstoffen in der Region um die Stadt. Das Projekt steht erst in der Planungsphase mit drei Diplomarbeiten mit einer Messstation in der Stadt Zuerich.
- Dargestellt sind die in drei Klassenstufen unterteilten modellierten Vogelzugdichten für Thermiksegler (z. B. Greifvögel, Störche, Kraniche) innerhalb Mecklenburg- Vorpommerns. - die Einteilung der Klassen erfolgte durch Quantilbildung über die Modellergebnisse und entspricht einer geringen bis mittleren (Zone C), mittleren bis hohen (Zone B) sowie hohen bis sehr hohen (Zone A) Vogelzugdichte. - eine detaillierte Beschreibung zur Methodik findet sich in Tenhaeff M., 2024, Überprüfung und Aktualisierung des Gutachtens „Modell der Dichte des Vogelzugs“ (ILN Greifswald 1996). Abschlussbericht Datengrundlage: - Digitales Geländemodell Gitterweite 200 m (DGM200) © GeoBasis-DE / BKG 2023 - Verwaltungsgebiete 1:2 500 000, Stand 31.12.2023 (VG2500) © GeoBasis-DE / BKG 2023 - FIS Gewässer MV, Stand 2023 © LUNG M-V (27.04.2024) - CORINE Land Cover 5 ha, Stand 2018 (CLC5-2018) © Geo-Basis-DE / BKG 2023
- Dargestellt sind die in drei Klassenstufen unterteilten modellierten Vogelzugdichten für Wasservögel innerhalb Mecklenburg-Vorpommerns. - die Einteilung der Klassen erfolgte durch Quantilbildung über die Modellergebnisse und entspricht einer geringen bis mittleren (Zone C), mittleren bis hohen (Zone B) sowie hohen bis sehr hohen (Zone A) Vogelzugdichte. - eine detaillierte Beschreibung zur Methodik findet sich in Tenhaeff M., 2024, Überprüfung und Aktualisierung des Gutachtens „Modell der Dichte des Vogelzugs“ (ILN Greifswald 1996). Abschlussbericht Datengrundlage: - Digitales Geländemodell Gitterweite 200 m (DGM200) © GeoBasis-DE / BKG 2023 - Verwaltungsgebiete 1:2 500 000, Stand 31.12.2023 (VG2500) © GeoBasis-DE / BKG 2023 - FIS Gewässer MV, Stand 2023 © LUNG M-V (27.04.2024) - CORINE Land Cover 5 ha, Stand 2018 (CLC5-2018) © Geo-Basis-DE / BKG 2023
- Dargestellt sind die in drei Klassenstufen unterteilten modellierten Vogelzugdichten für die Zugvögel innerhalb Mecklenburg-Vorpommerns. - die Einteilung der Klassen erfolgte durch Quantilbildung über die Modellergebnisse und entspricht einer geringen bis mittleren (Zone C), mittleren bis hohen (Zone B) sowie hohen bis sehr hohen (Zone A) Vogelzugdichte. - eine detaillierte Beschreibung zur Methodik findet sich in Tenhaeff M., 2024, Überprüfung und Aktualisierung des Gutachtens „Modell der Dichte des Vogelzugs“ (ILN Greifswald 1996). Abschlussbericht Datengrundlage: - Digitales Geländemodell Gitterweite 200 m (DGM200) © GeoBasis-DE / BKG 2023 - Verwaltungsgebiete 1:2 500 000, Stand 31.12.2023 (VG2500) © GeoBasis-DE / BKG 2023 - FIS Gewässer MV, Stand 2023 © LUNG M-V (27.04.2024) - CORINE Land Cover 5 ha, Stand 2018 (CLC5-2018) © Geo-Basis-DE / BKG 2023
Ein Nummerierungsbezirk (NBZ) ist ein fachliches Kennzeichen zur Punktkennung der AFIS® und ALKIS® -Datenmodelle (Amtliches Festpunktinformationssystem, Amtliches Liegenschaftskataster). Nummerierungsbezirke können vorkommen als Kilometerquadrat bei Punktkennungen, Gemarkung-Flur bei Flurstückskennzeichen, Gemarkung bei Fortführungsnummern, Gemarkung bei Abmarkungsprotokollnummern.
Leistungsfähige Kulturpflanzenmodelle sind unverzichtbar, um die komplexen Wirkungen von Umwelt-einflüssen einschließlich des Klimawandels auf die Biomasse- und Ertragsbildung von Kulturpflanzen besser zu verstehen und voraussagen zu können. In Mitteleuropa werden diese Zusammenhänge durch das Wechselspiel der positiven Effekte einer ansteigenden CO2-Konzentration und der möglichen negativen Folgen einer zunehmenden Lufttemperatur und gleichzeitig verstärkt auftretender Hitze- und Trockenstressperioden dominiert. Die Kenntnisse über das Zusammenwirken dieser Faktoren, die zu erwartenden Auswirkungen und die Zuverlässigkeit diesbezüglicher Modell-simulationen sind jedoch mit großen Unsicherheiten behaftet. Das beantragte Projekt übernimmt im Projektverbund die Weiterentwicklung gekoppelter Prozess basierter Modelle der photosynthetischen Primärstoffbildung und des Wasserhaushalts auf Blatt- und Bestandesebene, deren Erweiterung zur Beschreibung der kombinierten Wirkungen von erhöhtem CO2, Hitze- und Trockenstress und die Spezifizierung dieser Modelle für Weizen. Die weiterentwickelten Prozessmodule sollen in den Partnergruppen Kage und Ewert zur Verbesserung komplexer Kulturpflanzenmodelle genutzt werden. Die Grundlage der Modellierung bilden öko- und ertragsphysiologische Untersuchungen zur Wirkung von erhöhtem CO2, Hitze- und Trockenstress. Hierzu werden im beantragten Projekt Versuche unter klimatisierten Bedingungen und Messungen des Bestandesgaswechsels im Freiland durchgeführt.
Der Nachweis und die Zuordnung von anthropogenen Klimaänderungen ist von großer Bedeutung, da Maßnahmen zur Abminderung oder Vermeidung zukünftiger Klimaänderungen dadurch begründet werden. Wegen der verbundenen ökonomischen Werte sind statistisch belastbare Aussagen zwingend. Die Anwendung der Bayesischen Statistik auf Klassifikationsprobleme zeigt einen Weg auf, den Nachweis und die Zuordnung anthropogener Klimaänderungen zu bestimmten Ursachen einheitlich durchzuführen. Basierend auf eigenen Vorarbeiten und vorhandenen Klimasimulationen ist deshalb die Erweiterung des bestehenden Bayes-Verfahrens auf regionale Temperatur- und Bodenluftdruckverteilungen das methodische Ziel. Wissenschaftliches Ziel ist die Quantifizierung der Unsicherheit bei der Zuordnung der Beobachtungen zu den Modellsimulationen der natürlichen Variationen bzw. der Szenariobeschreibungen anthropogener Klimaänderungen unter Berücksichtigung der Unschärfen, die durch die unterschiedlichen Formulierungen verschiedener Klimamodelle entstehen. Ein wissenschaftspolitisches Ziel ist es, einen fundierten und belastbaren Beitrag zum geplanten vierten Sachstandsbericht des IPCC zur Nachweis- und Zuordnungsproblematik zu liefern.
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