Die Rahmendaten umfassen Informationen zur möglichen demografischen und gesamtwirtschaftlichen Entwicklung in Deutschland. Weiterhin beinhalten sie Daten zu (Großhandels-)Preisen sowie Angebot und Nachfrage wichtiger Energieträger und der Treibhausgas-Emissionszertifikate. Das beauftragte Forschungskonsortium hat die Rahmendaten in Zusammenarbeit mit dem Umweltbundesamt zusammengestellt. Die Rahmendaten sind zentrale Eingangsdaten, um die Treibhausgas-Projektionen zu modellieren. Das Datenportal Data Cube des Umweltbundesamtes bietet erweiterte Filter- und Darstellungsmöglichkeiten der Rahmendaten im Vergleich zur Veröffentlichung als Datentabelle. Über das Feld \
Für die Treibhausgas-Projektionen sind die Treibhausgas-Emissionen der wesentliche Indikator, um die Erreichung der Klimaschutzziele zu kontrollieren. Allerdings umfassen klima- und energiepolitische Strategien der Bundesregierung weitere Ziele und Indikatoren. Deshalb haben das beauftragte Forschungskonsortium, das Thünen-Institut und das Umweltbundesamt neben Treibhausgas-Emissionen und Rahmendaten weitere Projektionsdaten im Sinne eines Nachschlagewerks zusammengestellt, um Steuerungsmöglichkeiten aufzuzeigen. Thematisch beziehen sich die Projektionsdaten auf die Bereiche Energiebezogene Indikatoren, neue Brennstoffe, Energiewirtschaft, Industrie, Gebäude, Verkehr, Landwirtschaft, Abfallwirtschaft sowie Landnutzung, Landnutzungsänderung und Forstwirtschaft (LULUCF). Sie bieten unter anderem Informationen zu möglichen Entwicklungen von Angebot und Nachfrage sowie der installierten Leistung wichtiger Energieträger, Kosten und Produktionsmengen von Industriegütern, der Verkehrsleistung sowie zu Emissionen, Flächennutzung und Düngereinsatz in der Land-, Forst- und Abfallwirtschaft. Das Datenportal Data Cube des Umweltbundesamtes bietet erweiterte Filter- und Darstellungsmöglichkeiten der Projektionsdaten im Vergleich zur Veröffentlichung als Datentabelle.
Für die Treibhausgas-Projektionen sind die Treibhausgas-Emissionen der wesentliche Indikator, um die Erreichung der Klimaschutzziele zu kontrollieren. Allerdings umfassen klima- und energiepolitische Strategien der Bundesregierung weitere Ziele und Indikatoren. Deshalb haben das Umweltbundesamt und das beauftragte Forschungskonsortium neben Treibhausgas-Emissionen und Rahmendaten sogenannte Kernindikatoren zusammengestellt, um Steuerungsmöglichkeiten aufzuzeigen. Thematisch beziehen sich die Kernindikatoren auf die Bereiche Energiebezogene Indikatoren, neue Brennstoffe, Energiewirtschaft, Industrie, Gebäude, Verkehr, Landwirtschaft, Abfallwirtschaft sowie Landnutzung, Landnutzungsänderung und Forstwirtschaft (LULUCF). Sie bieten unter anderem Informationen zu möglichen Entwicklungen von Angebot und Nachfrage sowie der installierten Leistung wichtiger Energieträger, Kosten und Produktionsmengen von Industriegütern, der Verkehrsleistung sowie zu Emissionen, Flächennutzung und Düngereinsatz in der Land-, Forst- und Abfallwirtschaft. Das Datenportal Data Cube des Umweltbundesamtes bietet erweiterte Filter- und Darstellungsmöglichkeiten der Kernindikatoren im Vergleich zur Veröffentlichung als Datentabelle. Über das Feld \
Für die Treibhausgas-Projektionen sind die Treibhausgas-Emissionen der wesentliche Indikator, um die Erreichung der Klimaschutzziele zu kontrollieren. Allerdings umfassen klima- und energiepolitische Strategien der Bundesregierung weitere Ziele und Indikatoren. Deshalb haben das beauftragte Forschungskonsortium, das Thünen-Institut und das Umweltbundesamt neben Treibhausgas-Emissionen und Rahmendaten weitere Projektionsdaten im Sinne eines Nachschlagewerks zusammengestellt, um Steuerungsmöglichkeiten aufzuzeigen. Thematisch beziehen sich die Projektionsdaten auf die Bereiche Energiebezogene Indikatoren, neue Brennstoffe, Energiewirtschaft, Industrie, Gebäude, Verkehr, Landwirtschaft, Abfallwirtschaft sowie Landnutzung, Landnutzungsänderung und Forstwirtschaft (LULUCF). Sie bieten unter anderem Informationen zu möglichen Entwicklungen von Angebot und Nachfrage sowie der installierten Leistung wichtiger Energieträger, Kosten und Produktionsmengen von Industriegütern, der Verkehrsleistung sowie zu Emissionen, Flächennutzung und Düngereinsatz in der Land-, Forst- und Abfallwirtschaft. Das Datenportal Data Cube des Umweltbundesamtes bietet erweiterte Filter- und Darstellungsmöglichkeiten der Projektionsdaten im Vergleich zur Veröffentlichung als Datentabelle. Über das Feld \
Das Projekt "Der Einfluss von Modellfehlern auf ENSO Projektionen für das 21. Jahrhundert" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft.El Niño/Southern Oscillation (ENSO) ist die dominate Mode der Klimavariabilität des gekoppelten Ozean-Atmosphäre-Systems im tropischen Pazifik und ergibt sich aus einem komplexen Zusammenspiel zwischen verstärkenden und dämpfenden Feedbacks. Angesichts seiner großen sozioökonomischen Auswirkungen ist es sehr wichtig genau vorherzusagen, wie sich ENSO unter der globalen Erwärmung verändern wird. Obwohl in den letzten Jahrzehnten Verbesserungen bei der Simulation von ENSO erreicht wurden, bleibt eine realistische Darstellung von ENSO und seiner Projektion unter der globalen Erwärmung eine Herausforderung. Die Projektionen von ENSO unterscheiden sich stark zwischen den Klimamodellen, die an den Phasen 3 und 5 des Coupled Model Intercomparison Project (CMIP3 und CMIP5) teilnehmen. Obwohl diese Modelle ENSO simulieren, der in einfachen Indizes mit Beobachtungen übereinstimmt, unterscheidet sich die zugrunde liegende Dynamik stark von der beobachteten. In Beobachtungen wächst eine anfängliche SST-Anomalie während ENSO-Ereignissen durch windinduzierte Änderungen der Ozeandynamik. Dieser Tendenz wirkt ein dämpfendes Feedback der atmosphärischen Wärmeflüsse entgegen, insbesondere durch die Sonneneinstrahlung (SW) und latenten Wärmeflüsse. In den meisten Klimamodellen ist jedoch das Wind-SST-Feedback zu schwach und das SW-SST-Feedback fehlerhaft positiv, so dass ENSO ein Hybrid aus Wind-getriebener und SW-getriebener Dynamik ist. In den Modellen mit dem größten Fehler trägt der SW-SST-Feedback zum Wachstum der SST-Anomalie in ähnlichem Maße wie das Wind-SST-Feedback bei. In den Klimamodellen existiert ein breites Spektrum an ENSO-Dynamiken, das die große Streuung der ENSO-Projektionen für das 21. Jahrhunderts erklären könnte.Im IMBE21C-Projekt untersuchen wir die Auswirkungen der Modellfehler auf die ENSO-Projektionen. Mit einer neuen Methode, der „Offline Slab Ocean SST“, können wir die Rolle der verstärkenden und dämpfenden Feedbacks quantifizieren. Dafür separieren wir die SST-Änderungen der Wind-getriebenen Meeresdynamik von der durch atmosphärische Wärmeflüsse verursacht werden. In diesem Projekt werden wir diese Methode verwenden, um den Antrieb und die Dämpfung in der beobachteten ENSO-Dynamik zu quantifizieren und mit dem in Klimamodellen simulierten ENSO zu vergleichen, um die Fehler in der simulierten ENSO-Dynamik zu identifizieren und zu quantifizieren. Des Weiteren werden wir den Einfluss der fehlerhaften ENSO-Dynamik auf die Projektionen von ENSO im Klimawandel analysieren, indem wir die Modelle in Gruppen mit realistischer und fehlerhafter ENSO-Dynamik unterteilen. Darüber hinaus werden wir die Gesamtunsicherheit der projizierten ENSO-Amplitudenänderung in Modellunsicherheit, Szenariounsicherheit und Unsicherheit aufgrund interner Variabilität aufteilen. Insgesamt zielt das IMBE21C Projekt darauf ab, durch innovative Methoden die Quellen von Unsicherheiten in ENSO-Projektionen zu identifizieren und diese zu reduzieren.
Grundlage für die hier dargestellten Karten sind die drei sozioökonomische Szenarien der Gesellschaft für wirtschaftliche Strukturforschung (GWS). Mittels des ökonomischen Modells PANTA RHEI Regio wurde auf Kreisebene die Siedlungs- und Verkehrsflächenentwicklung bis 2045 berechnet. Die hier dargestellten Karten sind mit Hilfe des Land Use Scanner (LUS) durch das Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung, Bonn (BBSR) berechnet worden. Der Land Use Scanner basiert auf einem Optimierungsmodell, das die mit PANTA RHEI Regio berechneten Landnutzungsveränderungen auf Kreisebene auf einem 100×100 m Raster nach bestmöglicher Eignung verteilt. Die Ergebnisse des LUS liefern für alle drei sozioökonomischen Szenarien nach qualitativer Experteneinschätzung plausible Veränderungen der Landnutzung.
Das Projekt "Schwerpunktprogramm (SPP) 1158: Antarctic Research with Comparable Investigations in Arctic Sea Ice Areas; Bereich Infrastruktur - Antarktisforschung mit vergleichenden Untersuchungen in arktischen Eisgebieten, Untersuchungen von Änderungen der Klimavariabilität während der letzten 130 000 Jahre basierend auf einem Eisbohrkern von Skytrain Ice Rise, Westantarktis (CliVarSky130)" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft.Die Westantarktis ist eine der Regionen der Erde, die am sensibelsten auf den aktuellen Klimawandel reagiert. Ein Zusammenbruch dieses Eisschildes in einem wärmeren Klima würde dramatische Folgen für den globalen Meeresspiegelanstieg haben. Dabei spielt nicht nur der Anstieg der globalen Mitteltemperatur eine Rolle, sondern in gleichem Maße auch Veränderungen der Klimavariabilität. Diese Veränderungen können das labile westantarktische System an Kipppunkte bringen, die wiederum zu unwiderruflichen eisdynamischen Prozessen führen. Um diese zum Teil abrupten Veränderungen in Zukunft besser einschätzen zu können, müssen diesbezügliche Modellprojektionen auf einer soliden Datenbasis stehen. Paläoklimatische Zeitreihen, in diesem Fall aus Eisbohrkernen, bieten solch eine Datengrundlage. Besonders interessant sind hierbei Zeitreihen, die zurückreichen in das letzte Glazial, oder idealerweise in die davorliegende letzte natürliche Warmzeit (ca. 110 000 - 130 000 Jahre vor heute). Solche langen Zeitreihen aus der Westantarktis sind allerdings bisher nur spärlich vorhanden. Im Rahmen des WACSWAIN Projekts (WArm Climate Stability of the West-Antarctic Ice sheet in the last iNterglacial) wurde kürzlich ein neuer Eiskern auf Skytrain Ice Rise gebohrt, der einen Zeitraum bis 126 000 Jahre vor heute abdeckt. Umfassende kontinuierliche Datensätze der stabilen Wasserisotope, der chemischen Spurenstoffe und der physikalischen Parameter wurden im Rahmen von WACSWAIN erhoben und stehen nun für weitere Analysen zur Verfügung. Außerdem wurden zum ersten Mal parallel zu den kontinuierlichen Messungen ausschnittweise Abschnitte des Kerns mit der ultra-hochauflösenden Methode der Laser Ablation (LA-ICP-MS) auf ihren Spurenstoffgehalt untersucht. Dies erlaubt die Analyse von Veränderungen in bisher nicht verfügbarer Detailliertheit. Das Ziel des hier vorgestellten Projektes ist es diese hochaufgelösten Signale zusammen mit den kontinuierlichen zu nutzen, um die Veränderungen der Klimavariabilität in dieser Region der Westantarktis in beispielloser Genauigkeit für den letzten glazialen Zyklus statistisch zu analysieren. Ein besonderer Fokus wird dabei auf Phasen mit abrupten Änderungen in den Temperatur- und Eisbedeckungsproxies, wie zum Beispiel einem signifikanten Anstieg der marinen Ionenkonzentration und der Wasserisotope im frühen Holozän, liegen. Die statistischen Analysen der vergangenen Klimavariabilität (Varianz, Amplitude, Skalierungsfaktoren) werden im Folgenden genutzt, um die aktuell zu beobachtenden Veränderungen in der Westantarktis besser verstehen zu können. Dies wird zusätzlich unterstützt durch das Testen der wissenschaftlichen Hypothesen über die Ursachen der Veränderungen mittels spezifischer, isotopengetriebener globaler Zirkulationsmodelle, sowie chemischer Transportmodelle atmosphärischer Spurenstoffe. Dieses Projekt wird somit einen wichtigen Beitrag zum Verständnis der westantarktischen Klimasystems in der Vergangenheit und Zukunft leisten.
Das Projekt "Wechselwirkungen zwischen N2-Fixierung und Denitrifizierung in einem Erdsystem-Modell mit flexibler Stöchiometrie und deren Einfluss auf das marine Stickstoffinventar in einem sich wandelnden Klima" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft.Der Schlüssel zu Verständnis und Projektion des künftigen Stickstoffinventars des Ozeans und der Veränderung der Biologischen Pumpe im globalen Klimawandel liegt in der Frage, wie und wie stark die Fixierung von atmosphärischem Stickstoff und die Denitrifizierung im Ozean gekoppelt sind. Während in bisherigen Modellstudien Stickstofffixierung und Denitrifizierung eng gekoppelt sind, zeigt ein neu entwickeltes optimalitätsbasiertes Ökosystemmodell mit flexibler Stöchiometrie (OPEM) im globalen UVic-ESCM eine deutlich schwächere Kopplung. In diesem Projekt sollen die Faktoren und Mechanismen, die die Kopplung steuern, identifiziert und ihre Veränderung in ver- schiedenen Klimaszenarien untersucht werden. Hierzu wird OPEM in einem vorindustriellen Szenario, einem Szenario der Maximalphase der letzen Eiszeit und einem heutigen Szenario angewendet und die Sensitivität der Modellergebnisse in Bezug auf das ozeanische Stickstoffinventar und die biolo- gische Kohlenstoffpumpe bewertet. Das Ziel des Projekts ist es, die Steuerungsprozesse des marinen Stickstoffinventars genauer abzubilden, um bessere Projektionen der biogeochemischen Kreisläufe im Ozean und ihrer Auswirkungen auf den CO2-Gehalt der Atmosphäre zu ermöglichen.
Das Projekt "Schwerpunktprogramm (SPP) 1158: Antarctic Research with Comparable Investigations in Arctic Sea Ice Areas; Bereich Infrastruktur - Antarktisforschung mit vergleichenden Untersuchungen in arktischen Eisgebieten, Vulnerabilität des Antarktischen Eisschildes gegenüber einer sich verändernden Thermokline" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft.Der antarktische Eisschild ist die größte potenzielle Quelle zukünftigen Meeresspiegelanstiegs. Schon kleine Veränderungen in seiner Massenbilanz haben enorme globale Auswirkungen, weshalb die Frage nach der zukünftigen Entwicklung des Eisschildes von hoher gesellschaftlicher Relevanz ist. Seit mehreren Jahrzehnten wird ein beschleunigter Massenverlust des antarktischen Eisschildes beobachtet. Dieser ist geprägt von teils abrupten Änderungen in Bereichen der Westantarktis, wo verstärktes Schmelzen an der Unterseite der Schelfeise zu Beschleunigung, Verdünnung und dem Rückzug des Inland-Eises führen kann. Die Menge an warmem Wasser mit Zugang zum Schelfeis und somit die subglazialen Schmelzraten werden durch die Tiefe der Thermokline im umgebenden Ozean reguliert. Beobachtungen und Modellstudien von Atmosphäre und Ozean deuten darauf hin, dass die Thermokline stark von den Winden über dem Südlichen Ozean abhängt und so von der globalen Klimavariabilität beeinflusst wird. Es gibt Hinweise darauf, dass sich Windmuster, die ein Anheben der Thermokline bewirken und damit das Vordringen von wärmeren Wassermassen zum Eis erleichtern, in Zukunft weiter verstärken werden. Die Auswirkungen solcher potentieller Thermoklinen-Änderungen auf die zukünftige Entwicklung der Dynamik des Eisschildes sowie seines Meeresspiegelbeitrags wurde bislang jedoch noch nicht untersucht.Um diese Wissenslücke zu schließen, schlagen wir hier eine systematische Untersuchung der Vulnerabilität des antarktischen Eisschildes gegenüber Thermoklinenvariationen vor. Zu diesem Zweck wollen wir zunächst eingehend analysieren, wie die zirkumantarktische Thermoklinentiefe von Änderungen der Windgeschwindigkeit und -richtung abhängt und diesen Zusammenhang in funktionale Form bringen. Basierend darauf, beabsichtigen wir kritische Windstärken für die verschiedenen antarktischen Schelfeisregionen zu ermitteln, die das jeweilige Potential eines zukünftigen Warmwassereinstroms bestimmen. Desweiteren planen wir, windgetriebene Thermoklinenänderungen im Eisschild-Modell PISM zu implementieren. Damit wird es erstmals möglich sein die Dynamik des gesamten antarktischen Eisschildes in Reaktion auf veränderte subglaziale Schmelzraten unter Einbezug windgetriebener Thermoklinenänderungen zu simulieren. In einem Ensemble von Simulationen planen wir Projektionen des damit einhergehenden zukünftigen Beitrags der Antarktis zum globalen Meeresspiegelanstieg zu erstellen und die entsprechenden Unsicherheiten zu ermitteln. In einer Reihe von weiteren Experimenten werden wir die Tiefe der Thermokline systematisch variieren, um die Empfindlichkeit des Eisschildes gegenüber großskaligen Veränderungen atmosphärischer Variabilität zu untersuchen. Schließlich werden wir unsere Ergebnisse in einer Risikokarte für die Antarktis zusammenführen, welche die regionalen Auswirkungen eines möglichen Warmwassereintrags im Hinblick auf die langfristige Dynamik und Stabilität des antarktischen Eisschildes aufzeigt.
Das Projekt "Ursachen regionaler Meeresspiegelvariationen auf dekadischen und längeren Zeitskalen (DECVAR-2)" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft.Während der ersten Förderperiode des SPP 1889 SeaLevel wurde in diesem Projekt DECVAR Prozesse untersucht die in Verbindung mit Antriebsmechanismen von Meeresspiegeländerungen stehen, eben so wie die Charakterisierung von statistische Eigenschaften von natürlichen Meeresspiegelschwankungen entlang von Küstenlinien. Die Ergebnisse und gewonnenen Erkanntnisse sind wichtig um primäre Antriebsmechanismen ebenso wie die geographischen Regionen zu identifizieren die wesentlich zu beobachteten Meeresspiegeländerungen beitragen. Ergebnisse sind auch wichtig um die Reaktion unterschiedlicher Modelle auf den gleichen Antrieb zu verstehen und um dadurch Modellunsicherheiten zu charakterisieren. In der zweiten Förderphase wird die begonnenen Arbeit zur Reife geführt und weiter ausgebaut werden. Wir werden dabei auf zukünftige dekadische und Langzeit Meeresspiegelvariationen fokussieren, mit räumlicher Skala von Beckenskala bis hin zur lokalen Skala in den SPP Fokus-Regionen im westlichen Pazifik und Indonesischem Durchfluss auf der einen Seite und in Nord- und Ostseeraum, auf der anderen Seite. Für ein besseres Verständnis von zukünftigen Meeresspiegeländerungen auf dekadischen bis hin zu Jahrhundert-Zeitskalen in Form von natürlichen Moden im Vergleich zu anthropogenen Einflüssen, ist es ins besondere wichtig zugrundeliegende potentielle Antriebe ebenso wie dynamische Beiträge zu identifizieren, einschließlich Prozesse im küstennahem Ozean. Entsprechende Untersuchungen werden auf einer Hierarchie numerischer Simulationen beruhen unterstützt durch historische Meeresspiegelbeobachtungen. Eine gemeinsame Auswertung dieser Datensätze wird es ermöglichen, potentielle Ursachen für zukünftige Meeresspiegelvariationen in den SPP Untersuchungs-Regionen zu identifizieren und dadurch Vorhersagen zu verbessern. DECVAR-2 wird Teil der SPP 1889 Fokus-Gruppe zu globalen und regionalen Meeresspiegeländerungen sein für die es globale Meeresspiegelsimulationen und Projektionen liefern wird, einschließlich Information über Antriebsmechanismen von natürlichen und anthropogenen Änderungen. Darüber hinaus wird das Projekt Informationen über Meeresspiegeländerungen in den SPP Fokus Regionen an die anderen Fokus Gruppe liefern. Als möglicher Weise einziges globales Modellierungsvorhaben wird das Projekt projizierte Änderungen einzelnen Mechanismen und Prozessen zuordnen und damit den globalen Kontext von regionalen und lokalen Änderungen in den Untersuchungs-Regionen liefern. Antworten werden wesentlich sein um die übergeordneten SPP Ziele zu erreichen. Antworten werden ebenso wichtig für Küstenmanagement durch verbesserte Meeresspiegel Vorhersagen sein und damit die Basis für informierte Planungen von Anpassung Maßnahmen sein.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 24 |
| Land | 1 |
| Wissenschaft | 1 |
| Type | Count |
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| Förderprogramm | 9 |
| Strukturierter Datensatz | 3 |
| unbekannt | 14 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 7 |
| offen | 15 |
| unbekannt | 4 |
| Language | Count |
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| Deutsch | 24 |
| Englisch | 13 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Dokument | 4 |
| Keine | 15 |
| Webseite | 7 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 18 |
| Lebewesen & Lebensräume | 21 |
| Luft | 18 |
| Mensch & Umwelt | 26 |
| Wasser | 17 |
| Weitere | 25 |