Subsoils are an often neglected nutrient source for crops. The mobilisation and use of this potential nutrient source is an important factor in sustainable land use. Nutrient accessibility, release, and transport are strongly dependent on soil structure and its dynamics controlled by spatiotemporally variable physical functions of the pore network. A well structured soil, for example, with numerous interconnected continuous biopores will enhance root growth and oxygen availability and hence nutrient acquisition. In contrast to soils with a poorly developed structure nutrient acquisition is limited by restricted root growth and reduced aeration. The goal of this research project is to investigate different preceding crops and crop sequences in developing characteristic biopore systems in the subsoil and to elaborate their effect on the functional performance of pore networks with respect to nutrient acquisition. The main research question in this context is how soil structure evolves during cultivation of different plant species and how structure formation influences the interaction of physical (water and oxygen transport, shrinking-swelling) biological (microbial activity, root growth) and geochemical processes (e.g. by creating new accessible reaction interfaces). In order to study and quantify pore network architectures non-invasively and in three dimensions X-ray computed microtomography and 3D image analysis algorithms will be employed. The results will be correlated with small- and mesoscale physical/chemical properties obtained from in situ microsensor (oxygen partial pressure, redox potential, oxygen diffusion rate) and bulk soil measurements (transport functions, stress-strain relationships) of the same samples. This will further our process understanding regarding the ability of various crop sequences to form biopore systems which enhance nutrient acquisition from the subsoil by generating pore network architectures with an efficient interaction of physical, biological and geochemical processes.
Derzeitige radar-basierte Nowcastingverfahren basieren auf der Annahme, dass die zeitliche Entwicklung von Hagelereignissen in erster Linie durch Advektionsvorgänge gesteuert ist; die relevanten physikalischen Prozesse, die für die Entstehung und das Größenwachstum von Hagel entscheidend sind, bleiben dabei unberücksichtigt. In Verbindung mit der komplexen internen Struktur und Dynamik von Hagelstürmen ergeben sich daraus große Unsicherheiten bei der Vorhersage der Hagelgrößenverteilung und der von Hagel betroffenen Fläche am Boden. Das Ziel des Projekts LIFT (Large Hail Formation and Trajectories) ist es, die Hagelentstehung und Hageltrajektorien besser zu verstehen, um daraus als wichtige Komponenten eines physikalisch-basierten Nowcastings erstmals ein radar-basiertes Verfahren für das Hagelwachstums zu entwickeln. Zu diesem Zweck wird im Rahmen von LIFT eine Messkampagne Süddeutschland durchgeführt, wo die größte Hagelwahrscheinlichkeit in Deutschland auf vielfältige Beobachtungssysteme trifft, die im Rahmen der Messkampagne Swabian MOSES mit einem dichten Netzwerk betrieben werden. Zum ersten Mal werden im Rahmen von LIFT moderne Radargeräte, In-situ Messgeräte, Fotogrammetrie und numerische Modellierung synergistisch kombiniert und ein umfassender Datensatz zur Rekonstruktion der zeitlichen Entwicklung des Hagelwachstums erstellt. Betroffene Bürger werden aktiv in die Messaktivitäten mit einbezogen und aufgerufen, Hagelkörnern einschließlich ihrer Haupteigenschaften in die WarnWetter App des DWD zu melden. Die Messkampagne mit ihrem mobilen und flexiblen Konzept beinhaltet die Anwendung neuer, innovativer Messtechniken, darunter Lagrangesche Trajektorien mittels kleiner Messsysteme, die in die Wolken eingebracht werden, und dronengesteuerte Luftbildaufnahmen zur Bestimmung der Hagelspektren. Aus Fernerkundungsdaten gewonnene Signaturen von Hagelereignissen liefern Informationen über die Charakteristika der Hagelereignisse und werden mittels numerischer Simulationen sorgfältig auf Messungenauigkeiten und Sensitivitäten bzgl. atmosphärischer Umgebungsvariablen evaluiert. Indikatoren für die Hagelentstehung und das Hagelwachstum werden aus Beobachtungsdaten und Simulationen identifiziert, und liefern die Grundlage für ein beobachtungs-basiertes Hagelwachstumsmodell. Schließlich wird dieses Multi-Parameter Hagelwachstumsmodell mit den bestimmten Hageltrajektorien und Schmelzprozessen kombiniert, um zu bestimmen, welche Prozesse am wichtigsten sind für das Nowcasting von Hagel. Das Projekt LIFT liefert damit einen wichtigen Betrag für zukünftige radar-basierte Hagelwarnsysteme mit einer verbesserten Vorhersagezeit und Vorhersagequalität.
Das ionosphärische Plasma reagiert auf Änderungen der ionosphärischen EUV und UV-Strahlung auf der Zeitskala der solaren Rotation mit einer Verzögerung von 1-2 Tagen. Es wird angenommen, dass diese Verzögerung auf Transportprozesse von der unteren Ionosphäre in die F-Region zurück zu führen ist, doch wurden bislang nur begrenzte Modelluntersuchungen durchgeführt, um diesen Zusammenhang zu belegen. Innerhalb von DRIVAR sollen die Prozesse, die für die ionosphärische Verzögerung verantwortlich sind, durch umfassende Datenanalyse und Modellierung untersucht werden. Verschiedene solare Proxies sowie spektral aufgelöste EUV- und UV-Flüsse aus Satellitenmessungen werden verwendet und zusammen mit ionosphärischen Parametern analysiert, welche aus GPS-Radiookkultationsmessungen, Ionosondenmessungen und GPS-Gesamtelektronenmessungen stammen. Letztere haben sowohl den Vorteil einer globalen Abdeckung als auch einer z.T. räumlich hoher Auflösung. Die ionosphärsche Verzögerung wird auf verschiedenen Zeitskalen ionosphärischer Variation (Tage, solare Rotation, saisonal) untersucht, und regionale Abhängigkeiten werden analysiert.Wegen des komplexen Charakters der involvierten Prozesse in der Thermosphäre und Ionosphäre werden Experimente mit numerischen Modellen benötigt, um die der Verzögerung zugrundeliegenden Prozesse physikalisch zu untersuchen. Wir verwenden das Coupled Thermosphere Ionosphere Plasmasphere Electrodynamics (CTIPe), um die Verzögerung zu simulieren und führen Sensitivitätsstudien durch um die zur ionosphärischen Verzögerung führenden Prozesse im Detail zu analysieren. Zusätzliche Experimente werden mit dem Upper Atmosphere Model (UAM) durchgeführt.Die Ergebnisse von DRIVAR werden zu einem verbesserten Verständnis ionosphärischer Prozesse führen und werden insbesondere in der Vorhersage ionosphärischer Variabilität Anwendung finden, z.B. bei der Analyse und Vorhersage von GNSS- Positionsfehlern.
Labor- und Feldstudien zeigen, dass die Oberflächengrenzschicht des Ozeans (â€Ìsurface microlayerâ€Ì, kurz SML) die biogeochemischen Kreisläufe von klimaaktiven und atmosphärisch wichtigen Spurengasen wie Kohlenstoffdioxid (CO2), Kohlenstoffmonoxid (CO), Methan (CH4), Lachgas (N2O) und Dimethylsulfid (DMS) stark beeinflusst: (i) Jüngste Studien aus den PASSME- und SOPRAN-Projekten haben hervorgehoben, dass Anreicherungen von oberflächenaktiven Substanzen (d.h. Tensiden) einen starken (dämpfenden) Effekt sowohl auf die CO2- als auch auf die N2O-Flüsse über die SML/Atmosphären-Grenzfläche hinweg haben und (ii) Spurengase können durch (mikro)biologische oder (photo)chemische Prozesse in der SML produziert und verbraucht werden. Daher kann der oberste Teil des Ozeans, einschließlich der SML, verglichen mit dem Wasser, das in der Mischungsschicht unterhalb der SML zu finden ist, eine bedeutende Quelle oder Senke für diese Gase sein, was von sehr großer Relevanz für die Forschungseinheit BASS ist. Die Konzentrationen von CO2, N2O und anderen gelösten Gasen in der SML (oder den oberen Zentimetern des Ozeans) unterscheiden sich nachweislich von ihren Konzentrationen unterhalb der SML. Typischerweise werden die Nettoquellen und -senken wichtiger atmosphärischer Spurengase mit Konzentrationen berechnet, die in der Mischungsschicht gemessen wurden und mit Gasaustauschgeschwindigkeiten, die die SML nicht berücksichtigen. Diese Diskrepanzen führen zu falsch berechneten Austauschflüssen, die in der Folge zu großen Unsicherheiten in den Berechnungen der Klima-Antrieben und der Luftqualität in Erdsystemmodellen führen können. Durch die Verknüpfung unserer Spurengasmessungen mit Messungen von (i) der Dynamik und den molekularen Eigenschaften der organischen Materie und speziell des organischen Kohlenstoffs (SP1.1; SP1.5), (ii) der biologischen Diversität und der Stoffwechselaktivität (SP1.2), (iii) den optischen Eigenschaften der organischen Materie (SP1.3), (iv) der photochemischen Umwandlung der organischen Materie (SP1.4) und (v) den physikalischen Transportprozessen (SP2.3) werden wir ein umfassendes Verständnis darüber erlangen, wie die SML die Variabilität der Spurengasflüsse beeinflusst.
Baltic TRANSCOAST erforscht die physikalischen, chemischen und biologischen Prozesse am Übergang zwischen Land und Meer. Der landseitige Küstenzonenbereich ist global der am stärksten von Menschen gestaltete und genutzte Raum. Ein fundamentales Verständnis tief gelegener Küstenbereiche, welche vielfältigen Einflüssen des angrenzenden Meeres unterliegen, ist essentiell für zukünftige Nutzungs- und Management-Strategien. Im terrestrisch-marinen Übergangsbereich werden neben der Strömungsdynamik insbesondere Stoffflüsse und Organismen wechselseitig beeinflusst und gesteuert. Von besonderem Forschungsinteresse sind Küstenmoore, deren Oberfläche auf Höhe des Meeresspiegels liegt. Diese stellen in degradiertem Zustand eine Quelle für gelöste und gasförmige Stoffe dar. Baltic TRANSCOAST untersucht in interdisziplinären Forschungsthemen die Wasser- und Stoffflüsse im strandnahen Küstenmoor und im angrenzenden Flachwasser der Ostsee sowie deren Auswirkungen auf die Biota. Rostock ist für das Graduiertenkolleg prädestiniert denn hier können Biologen und Biologinnen, Chemiker und Chemikerinnen, Physiker und Physikerinnen und Umweltforscher und Umweltforscherinnen aus drei Fakultäten der Universität Rostock (UR) und dem Leibniz-Institut für Ostseeforschung Warnemünde (IOW) ihre Stärken bündeln und interdisziplinär die Küstenregion bearbeiten. Das Department Maritime' Systeme' (MTS) der Interdisziplinären Fakultät (INF) der UR, unter dessen Dach alle beteiligten Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen seit sechs Jahren zusammenarbeiten, trägt das Graduiertenkolleg. Die Konzentration auf ein gemeinsames Untersuchungsgebiet, das Hütelmoor bei Rostock, ermöglicht eine echte interdisziplinäre Zusammenarbeit. Der am Standort Rostock neu etablierte Leibniz-Wissenschaftscampus Phosphor ist ebenfalls ein Garant für interdisziplinäre Forschungsarbeiten. Baltic TRANSCOAST bildet mit einem umfassenden innovativen Qualifizierungskonzept Nachwuchswissenschaftler und Nachwuchswissenschaftlerinnen mit breiter und interdisziplinärer Expertise in der Küstenforschung aus. Die Gewinnung von hochqualifizierten Kandidaten und Kandidatinnen, erfolgt im Rahmen von Workshops. Das Studienprogramm ist in sechs Blöcke gegliedert, mit einem sukzessiv steigenden Engagement der Promovierenden. Zwei der Studienblöcke finden bei baltischen Partnern in Stockholm und Oulu statt. Zusätzlich ist eine Session auf einer internationalen Tagung als Ausbildungselement vorgesehen.
Die Schallpegelmessungen werden gemäß Forschungsprogramm Straßenwesen FA 2.206 nacheinander abgewickelt (Autobahnen in 2001, Straßen in 2002). Es wird jeweils nur an einem Messort und dort an jeweils 7 Messpunkten gleichzeitig gemessen. Das Verkehrsaufkommen wird ebenfalls messtechnisch erfasst. Alle Messwerte werden für die Auswertung elektronisch gespeichert. Die Auswertungen werden nach jeder Messkampagne durchgeführt. Das Ziel der gesamten Messreihen ist es, nachzuweisen, inwieweit die Vernachlässigung der Boden- und Meteorologiedämpfungen bei der Schallausbreitungsberechnung über Schallschirme gerechtfertigt ist.
The North Atlantic Waveguide and Downstream Impact Experiment (NAWDEX) aims to provide the foundation for future improvements in the prediction of high impact weather events over Europe. The concept for the field experiment emerged from the WMO THORPEX program and contributes to the World Weather Research Program WWRP in general and to the High Impact Weather (HIWeather) project in particular. An international consortium from the US, UK, France, Switzerland and Germany has applied for funding of a multi-aircraft campaign supported by enhanced surface observations, over the North Atlantic and European region. The importance of accurate weather predictions to society is increasing due to increasing vulnerability to high impact weather events, and increasing economic impacts of weather, for example in renewable energy. At the same time numerical weather prediction has undergone a revolution in recent years, with the widespread use of ensemble predictions that attempt to represent forecast uncertainty. This represents a new scientific challenge because error growth and uncertainty are largest in regions influenced by latent heat release or other diabatic processes. These regions are characterized by small-scale structures that are poorly represented by the operational observing system, but are accessible to modern airborne remote-sensing instruments. HALO will play a central role in NAWDEX due to the unique capabilities provided by its long range and advanced instrumentation. With coordinated flights over a period of days, it will be possible to sample the moist inflow of subtropical air into a cyclone, the ascent and outflow of the warm conveyor belt, and the dynamic and thermodynamic properties of the downstream ridge. NAWDEX will use the proven instrument payload from the NARVAL campaign which combines water vapor lidar and cloud radar, supplemented by dropsondes, to allow these regions to be measured with unprecedented detail and precision. HALO operations will be supported by the DLR Falcon aircraft that will be instrumented with wind lidar systems, providing synergetic measurements of dynamical structures. These measurements will allow the first closely targeted evaluation of the quality of the operational observing and analysis systems in these crucial regions for forecast error growth. They will provide detailed knowledge of the physical processes acting in these regions and especially of the mechanisms responsible for rapid error growth in mid-latitude weather systems. This will provide the foundation for a better representation of uncertainty in numerical weather predictions systems, and better (probabilistic) forecasts.
| Origin | Count |
|---|---|
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