Data presented here were collected between November 2019 to September 2023 within the research unit DynaCom (Spatial community ecology in highly dynamic landscapes: From island biogeography to metaecosystems, https://uol.de/dynacom/ ) involving the Universities of Oldenburg, Göttingen, and Münster, the iDiv Leipzig and the Nationalpark Niedersächsisches Wattenmeer. Experimental islands and saltmarsh enclosed plots were established in the back-barrier tidal flat and in the saltmarsh zone of the island of Spiekeroog (Germany). A recording current meter (RCM; SEAGUARD® Recording Current Meter, Aanderaa Data Instruments AS, Bergen/Norway) was installed in the back-barrier tidal flat near the experimental islands. The sensor was bottom-mounted in a shallow tidal creek (0.59 m NHN) using a steel girder buried in the sediment, which caused the sensor to be exposed during low tide. All low-tide data have been removed from the dataset. The system was equipped with a ZPulse Doppler Current Sensor (DCS), a conductivity sensor, an oxygen optode, and two analogue sensors for chlorophyll-a and turbidity (16445). All sensors were pre-calibrated by the manufacturer. Recorded data were internally logged until readout with the SeaGuard Studio software (V1.5.23). Salinity was derived in the SeaGuard Studio software using temperature-dependent, nonlinear seawater conductivity compensation following the Practical Salinity Scale (PSS-78). Subsequent data processing was done using MATLAB (R2024b). Turbidity and chlorophyll-a data were excluded from the final dataset, as the recorded signals show implausible values and did not pass quality-control criteria. Post-processing and quality control included (a) the removal of low tide data, data covering maintenance activities, and data affected by biofouling, (b) the removal of implausible values, c) an outlier detection using the Hampel filter method, and (d) visual checks. Identified outlier were removed and synchronously removed across all associated parameters of the respective sensor.
In der letzten Antragsphase wurde das regionale Paläoklimamodell WRF-CEMSYS entwickelt und erfolgreich angewendet, um erstmals hochauflösende regionale Paläoklimadaten für Studien zur Anwesenheit von Homo sapiens unter eiszeitlichen Bedingungen in Europa bereitzustellen. In der dritten Phase konzentriert sich E6 auf die Rekonstruktion regionaler Klimate verschiedener Zeitintervalle, die für die SFB Projekte von zentraler Bedeutung sind. Es werden Potenziale und Begrenzungsfaktoren für die menschliche Präsenz im gesamten SFB-Gebiet untersucht. Dabei werden unterschiedliche Zeitskalen betrachtet, die von synoptischen, über saisonalen, jährlichen bis hin zu dekadischen reichen.
Niedrige Wolken sind Schlüsselbestandteile vieler Klimazonen, aber in numerischen Modellen oft nicht gut dargestellt und schwer zu beobachten. Kürzlich wurde gezeigt, dass sich während der Haupttrockensaison im Juni und September im westlichen Zentralafrika eine ausgedehnte niedrige Wolkenbedeckung (engl. „low cloud cover“, LCC) entwickelt. Eine derart wolkige Haupttrockenzeit ist in den feuchten Tropen einzigartig und erklärt wahrscheinlich die dichtesten immergrünen Wälder in der Region. Da paläoklimatische Studien auf eine Instabilität hinweisen, kann jede Verringerung des LCC aufgrund des Klimawandels einen Kipppunkt für die Waldbedeckung darstellen. Daher besteht ein dringender Bedarf, das Auftreten, die Variabilität und die bioklimatischen Auswirkungen des LCC in westlichen Zentralafrika besser zu verstehen.Um diese Ziele zu erreichen, wurde ein Konsortium aus französischen, deutschen und gabunischen Partnern aufgebaut, zu dem Meteorologen, Klimatologen und Experten für Fernerkundung und Waldökologie gehören. Die meteorologischen Prozesse, welche die Bildung und Auflösung der LCC im Tagesgang steuern, werden anhand von zwei Ozean-Land-Transekten auf der Grundlage einer synergistischen Analyse von historischen In-situ Beobachtungen, von Daten einer Feldkampagne und anhand von atmosphärischen Modellsimulationen untersucht. Die Ergebnisse werden mit einem kürzlich entwickelten konzeptionellen Modell für LCC im südlichen Westafrika verglichen.Die intrasaisonale bis interannuale Variabilität des LCC wird durch die Analyse von In-Situ-Langzeitdaten und Satellitenschätzungen quantifiziert. Unterschiede im Jahresgang des LCC (d.h. jahreszeitlicher Beginn und Rückzug, wolkenarme Tage) und die Ausdehnung ins Inland werden dokumentiert. Ansätze, die auf Wettertypen und äquatorialen Wellen basieren, werden verwendet, um intrasaisonale Variationen des LCC zu verstehen. Die Auswirkungen lokaler und regionaler Meeresoberflächentemperaturen auf die LCC-Entwicklung und ihre Jahr-zu-Jahr Variabilität werden bewertet, wobei statistische Analysen und spezielle Sensitivitätsversuche mit einem regionalen Klimamodell verknüpft werden.Schließlich wird der Einfluss von LCC auf die Licht- und Wasserverfügbarkeit bzw. die Waldfunktion anhand von In-Situ-Messungen untersucht. Die Ergebnisse werden mit Messungen aus der nördlichen Republik Kongo, wo die Trockenzeit sonnig ist, sowie mit einem einfachen Wasserhaushaltsmodells, das an die Region angepasst ist, verglichen. Die Wasserhaushaltsanalysen sollen die Kompensations- oder Verstärkungseffekte von Regen im Vergleich zur potenziellen Evapotranspiration, beide moduliert durch die LCC, auf das Wasserdefizit aufzeigen.Die Ergebnisse von DYVALOCCA werden zum ersten konzeptionellen Modell für Wolkenbildung und -auflösung im westlichen Zentralafrika führen und eine Hilfestellung für die Bewertung von Klimawandel-Simulationen mit Blick auf potentielle Kipppunkte für die immergrünen Regenwälder in der Region geben.
Klimamodelle sind komplexe numerische Modelle, die auf mathematisch-physikalischen Gleichungen beruhen. Diese werden mit Hilfe von leistungsstarken Computern berechnet bzw. gelöst. Sie versuchen die wesentlichen physikalischen und chemischen Prozesse sowie die Energieströme innerhalb und zwischen verschiedenen Systemen, wie der Atmosphäre, den Ozeanen und der Erdoberfläche, zu simulieren. Diese sind jedoch vielfach noch nicht vollständig erforscht und können, auch aufgrund ihrer Komplexität, häufig nur vereinfacht abgebildet werden. Die Modelle werden anhand von Beobachtungsdaten sowie Klimadaten aus der Vergangenheit (sog. Proxy-Daten) entwickelt und überprüft. Ziel ist es mit Hilfe der Modelle Abschätzungen von zukünftigen Klimaentwicklungen zu ermöglichen. Grundlage dafür sind zum einen natürliche Faktoren, wie etwa die Variation der Sonneneinstrahlung oder der Erdumlaufbahn bzw. Neigung der Erdachse. Zum anderen spielen Faktoren eine Rolle, die auch vom Menschen beeinflusst werden können, wie etwa die Landnutzung oder die Emissionen von Treibhausgasen in die Atmosphäre. Auf Grundlage möglicher zukünftiger Gesellschaftsentwicklungen werden Szenarien erarbeitet. Diese stellen Annahmen über die globale demographische, ökonomische, politische und technologische Entwicklung in der Zukunft dar. Aus dieser resultieren wiederum Emissionen bzw. Konzentrationen von Treibhausgasen in der Atmosphäre, die auch als anthropogener Strahlungsantrieb ausgedrückt werden können (häufig in W/m²). In der Vergangenheit wurden verschiedene dieser Szenarien durch die Klimaforschung erarbeitet. Dazu zählen u.a. Während die SRES-Szenarien bei jüngeren und aktuellen Analysen und Studien quasi keine Verwendung mehr finden, sind die RCP-Szenarien Gegenstand der meisten Untersuchungen in den letzten 10-15 Jahren. Die SSP-Szenarien werden bisher lediglich auf globaler Ebene betrachtet. Regionale Analysen dazu wird es voraussichtlich erst in den nächsten Jahren vermehrt geben. Weitere Informationen zu den RCP-/SSP-Szenarien sind hier zu finden. hier Diese zukünftigen Emissions-Szenarien dienen neben den anderen genannten (natürlichen) Faktoren als Antrieb für Globalmodelle. Diese Modelle bestehen aus einem dreidimensionalen Gitter. Zwischen den Gitterpunkten werden die klimatischen Prozesse großräumig (global), aber mit einer relativ groben zeitlichen (Tageswerte) und räumlichen (100 bis 200 km) Auflösung berechnet. Mit den Ergebnissen der Globalmodelle können für kleinere Regionen wie etwa Niedersachsen jedoch nur wenig differenzierte Aussagen zur Klimaentwicklung gemacht werden. Hier kommen regionale Klimamodelle zur Anwendung, die nur einen Ausschnitt der Erde bzw. Atmosphäre betrachten. Sie erhalten als Antrieb bzw. Randbedingung u.a. die Ergebnisse der Globalmodelle und rechnen damit auf einer höher aufgelösten räumlichen (bis unter 10 km) Skala weiter, wobei Aspekte wie die Topographie oder die Landnutzung besser berücksichtigt werden können. Dieses Verfahren nennt man „Nesting" oder auch „dynamic Downscaling". Daneben gibt es auch Methoden, die auf Basis von statistischen Zusammenhängen zwischen großräumigen Wetterlagen und lokalen meteorologischen Phänomenen die Daten der Globalmodelle auf eine höher aufgelöste Skala rechnen, das sog. „statistical downscaling“. Die Ergebnisse der regionalen Klimamodelle können letztlich als Antrieb für sogenannte Impact-Modelle genutzt werden. Dies sind Modelle, die die Wirkungen der klimatischen Veränderungen auf verschiedenen fachlichen Ebenen simulieren. Hierzu zählen zum Beispiel hydrologische Modelle, die die Folgen eines Klimawandels auf die Wasserwirtschaft verdeutlichen können. Es muss jedoch stets berücksichtigt werden, dass diese Ergebnisse nicht als Prognosen oder Vorhersagen interpretiert werden dürfen, sondern auf Basis der oben genannten Szenarien immer „wenn-dann“-Aussagen darstellen. Trotz der Komplexität der Modelle (oder gerade deswegen) sind Ergebnisse aus der Klimamodellierung immer mit Unsicherheiten behaftet. Dies liegt unter anderem daran, dass verschiedene Prozesse und Wechselwirkungen im Klimasystem noch immer nicht vollständig verstanden werden. Zudem werden einzelne Prozesse aufgrund von Defiziten in der numerischen Umsetzung in den Modellen nur vereinfacht abgebildet und je nach Modell unterschiedlich parametrisiert. Um die Unsicherheiten in den Aussagen der möglichen zukünftigen Entwicklung zu verdeutlichen, sollten stets die Ergebnisse verschiedener Modelle mit unterschiedlichen methodischen Ansätzen gemeinsam betrachtet werden (Modell-Ensemble). So wird die Bandbreite möglicher Entwicklungen aufgezeigt. Je einheitlicher die Aussagen des Ensembles bzgl. Bandbreite und Richtung der Entwicklungen sind, desto "robuster" ist das Klimasignal. Voraussetzung hierbei ist ein möglichst großes Ensemble von unabhängigen Mitgliedern.
Der Klimawandel ist ein globales Phänomen. Erhöhte Treibhausgaskonzentrationen in der Atmosphäre führen zu globalen Veränderungen des Klimas. Auf lokaler Ebene können Betroffenheiten entstehen. Es ist eine besondere Herausforderung, ausgehend von globalen Klimaveränderungen auf lokale Folgen, z. B. für die Wasserstraßen, zu schließen. In KLIWAS1 wird mit Hilfe einer Kette von Modellen das Klimaänderungssignal Schritt für Schritt auf kleinere räumliche Skalen übertragen. Am Anfang stehen verschiedene Emissionsszenarien die mögliche Zukünfte beschreiben. Ausgehend von diesen Emissionsszenarien wird der Klimawandel über globale Klimamodelle, regionale Klimamodelle und Abflussmodelle bis hin zu den Wirkmodellen bis zur lokalen Ebene der Wasserstraße transferiert. Kein Modell in dieser Kette repräsentiert die Natur perfekt. Die Ergebnisse jedes Modells basieren auf Annahmen und sind mit Unsicherheiten behaftet. Im Verlauf der Modellkette summieren sich die Unsicherheiten auf. Am Ende der Modellkette ist die Bandbreite der möglichen Folgen eines Klimawandels auf lokaler Ebene sehr groß. Für die deutschen Küstengebiete der Nord- und Ostsee einschließlich der Ästuare ist es aufgrund dieser Unsicherheiten schwierig, konkrete Aussagen zu den lokalen Auswirkungen und möglichen Betroffenheiten zu machen. Eine Möglichkeit mit diesen Unsicherheiten umzugehen sind Sensitivitätsstudien. Die wichtigsten physikalischen Parameter im Ästuar sind Wasserstand, Strömungsgeschwindigkeit, Salzgehalt, Temperatur und Schwebstoffgehalt. Wie sich diese Parameter in einem Ästuar entwickeln, ist abhängig von den Randbedingungen. Die Randbedingungen werden durch die Haupteinflussfaktoren Meeresspiegel in der Nordsee, Abfluss, Wind und Topographie bestimmt, die sich direkt oder indirekt durch die Folgen eines Klimawandels verändern können. Für die Sensitivitätsstudien werden die genannten Haupteinflussfaktoren, die die Randbedingungen dieser Studien bilden, einzeln und in Kombination variiert. Auf diese Weise können Aussagen darüber getroffen werden, wie sich im Ästuar Wasserstand, Strömung, Salzgehalt und Schwebstoffe an die veränderten Randbedingungen (Folgen des Klimawandels) anpassen. Dadurch ist es möglich, festzustellen, unter welchen Bedingungen ein Schwellenwert überschritten wird, der eine Betroffenheit auslöst. Gleichzeitig tragen diese Szenarien zum Prozessverständnis des physikalischen Systems Ästuar bei. Sensitivitätsstudien liefern klare Wenn-Dann-Aussagen. Für eine zeitliche Zuordnung können die Ergebnisse der Sensitivitätsstudien über die jeweils verwendeten Haupteinflussfaktoren mit den aktuellen Klimaszenarien in Beziehung gesetzt werden. (Text gekürzt)
In den bisherigen Projektphasen von KliBiW wurde u.a. die Entwicklung der Hochwasserverhältnisse in der Vergangenheit bis heute sowie deren mögliche Veränderung in der Zukunft analysiert. Die Untersuchung der gegenwärtigen Situation erfolgte anhand von Aufzeichnungen an Fließgewässerpegeln in ganz Niedersachsen, mit Ausnahme der tidebeeinflussten Gebiete an der Küste sowie der großen Ströme von Ems, Weser und Elbe. Es wurden unter anderem die Entwicklungen (Trends) von Abflusskenngrößen, welche die Hochwasserverhältnisse charakterisieren, über einen bestimmten Zeitraum untersucht. Hierzu zählten unter anderem der Abflussscheitel bei Hochwasser, das Wellenvolumen von Hochwasserereignissen sowie deren Häufigkeit. Dabei wurde sowohl die Stärke des Trends, also der Grad der Veränderung über die Zeit, ermittelt, als auch die statistische Signifikanz, also ob die berechnete Veränderung mit der Zeit nicht zufällig ist und wahrscheinlich eine systematische Ursache besitzt. Die Simulation der Abflüsse in der Zukunft erfolgte unter anderem anhand des hydrologischen Modells PANTA RHEI, das auch im operationellen Betrieb für die Hochwasservorhersage beim NLWKN genutzt wird. Die Simulationen erfolgten für die sieben ausgewählten Einzugsgebiete der Risikogewässer in Niedersachsen auf Basis von zwei Klimaszenarien : einem Szenario ohne Klimaschutz (RCP8.5) und einem Szenario mit Klimaschutz (RCP2.6) für den Zeitraum 1971 bis 2100 (vgl. Hajati et al., 2022 ). Als Antrieb diente je ein Ensemble von regionalen Klimamodellen , welches die Bandbreite der möglichen zukünftigen Entwicklungen repräsentiert. Die Ermittlung der zukünftigen Veränderungen erfolgte auf Basis 30jähriger Mittelwerte für die Mitte des Jahrhunderts (2031-2060) und das Ende des Jahrhunderts (2071-2100), jeweils im Verhältnis zu dem Referenzzeitraum (1971-2000) an insgesamt 61 ausgewählten Pegeln. Im Fall des Szenarios RCP8.5 weisen die Ergebnisse auf eine im Mittel deutliche Verschärfung der Hochwasserverhältnisse in der Zukunft hin. So käme es bereits zur Mitte des Jahrhunderts (2031-2060) regional zu einer Zunahme der Hochwasserscheitelabflüsse, vor allem im Sommerhalbjahr. Am Ende des Jahrhunderts (2071-2100) wären diese Tendenzen nochmals deutlicher und fast landesweit ausgeprägt. Einzig der Harz scheint hiervon ausgenommen zu sein. Allerdings sind die Ergebnisse hier aufgrund der kleinräumigen Topographie sowie der geringen Größe der maßgeblichen Einzugsgebiete mit Vorsicht zu interpretieren, da die verwendeten klimatischen Modelldaten keine hierfür geeignete räumliche und zeitliche Auflösung aufweisen. Hochwasserabflüsse anderer Jährlichkeiten (z.B. HQ5, HQ100) zeigen ähnliche räumliche und zeitliche Muster der Veränderung. Auch die anderen Charakteristika der Hochwasserverhältnisse (Häufigkeit, Dauer, Wellenvolumen) deuten auf eine Verschärfung der Situation in der Zukunft, regional bereits zur Mitte des Jahrhunderts. Im Fall des Szenarios RCP2.6 würden sich die Hochwasserverhältnisse im Mittel hingegen nur wenig verändern. Sowohl zur Mitte als auch zum Ende des Jahrhunderts würden die Hochwasserabflüsse im Winterhalbjahr geringfügig abnehmen, vor allem im südlichen Niedersachsen. Im Sommerhalbjahr käme es zu einer fast landesweiten leichten Zunahme. Hiervon ausgenommen wäre wieder die Region um den Harz, wo keine nennenswerten Veränderungen zu erkennen sind.
Der Datensatz beinhaltet Änderungen von ausgewählten Klimasignalen aus Klimaprojektionen in die Zukunft im Bundesland Brandenburg und wird über Darstellungsdienste bereitgestellt. Die Klimaprojektionsdaten stammten aus einem Modellensemble von 16 regionalen Klimamodellen, die anhand einer Qualitätsprüfung für Brandenburg ausgewählt wurden. Informationen zur Datengrundlage unter https://mweke.brandenburg.de/media/bb1.a.3814.de/Klimaprojektionsensemble_Brandenburg.pdf Es sind die folgenden Kennwerte dargestellt: Lufttemperatur, Heiße Tage, Sommertage, Tropennächte, Dauer von Hitzewellen, Apfelblütenbeginn, Spätfrostwahrscheinlichkeit, Niederschlagssumme, Starkniederschlagstage >30 mm, Trockentage, Potentielle Verdunstung und Klimatische Wasserbilanz. Es wird jeweils die Änderung für den zukünftigen Zeitraum von 2031-2060 gegenüber dem Referenzzeitraum von 1971-2000 gezeigt. Der Datensatz beinhaltet aktuell je zwei Werte des Modellensembles, den Minimal- und den Maximalwert und gibt somit die Spanne der möglichen Werte in der jeweiligen Einheit für dieses Szenario an. Zurzeit werden nur Daten aus dem Klimaszenario RCP8.5 gezeigt, andere Szenarien sollen in Zukunft hinzugefügt werden. Eine Aktualisierung und Erweiterung des Datenbestandes nach Veröffentlichung weiterer Klimaprojektionsdaten ist geplant.
Basales Schmelzen der Eisschelfe Grönlands (GrIS) ist einer der Hauptquellen für den GrIS Masseverlust und für den Meeresspiegelanstieg. Darüber hinaus ist das beschleunigte Abschmelzen in den letzten 20 Jahren auch durch den Einstrom von wärmerem Wasser in die Fjorde verursacht. Die basalen Abschmelzraten sind jedoch unsicher und offene Fragen bestehen bezüglich der relevanten Prozesse in den Fjorden, und wie viel und wie das Schmelzwasser aus den Fjorden in den Randstrom und weiter in den offenen Ozean gelangt. Diese Unsicherheiten können in Klimamodellen zu Fehlern in der zukünftigen Rolle des Schmelzwassers für die Zirkulation und Wassermassen Verteilung und somit zu Fehlern in der Projektion des regionalen Meeresspiegels führen. Bis jetzt gibt es nicht genügend geeignete Messungen, um Schmelzwasser im Inneren des Ozeans zu quantifizieren und die Pfade zu identifizieren. Wir beantragen hier die Messung von Helium und Neon Verteilungen um zu verfolgen wo und wie viel Schmelzwasser aus GrIS in den Randstrom und ins Ozeaninnere gelangt. Dazu wird eine Prozessstudie am 79N Gletscher durchgeführt sowie Messungen im Randstrom und im Inneren der Labradorsee. Die Ziele sind: (i) Abschätzung der basalen Schmelzwasseranteile im Nah und Fernfeld des 79N Gletschers, und der Menge an Schmelzwasser, die in den Randstrom befördert wird, (ii) Berechnung der Anteile an Schmelzwasser, die aus dem Randstrom in die Labradorsee gelangen, einer der Schlüsselregionen für die Atlantische Meridionale Umwälzbewegung, Abschätzung der Zunahme seit Anfang 2000, (iii) Auswertung von hochauflösenden Modellläufen die mit basalen Schmelzwasserquellen versehen wurden, um die Verteilung des Schmelzwassers und die beteiligten Prozesse zu analysieren und um (iv) die Auswirkungen der zunehmenden Schmelzraten auf die Entwicklung des regionalen Meeresspiegels im subpolaren Nordatlantik abzuschätzen.
Niederschlag ist eines der wichtigsten Klimaelemente, welches komplexe atmosphärische Prozesse mit Wasserkreislauf, Schneebedeckung und Massenbilanz von Gletschern verknüpft. Niederschlag ist eine Schlüsselgröße im Umgang mit Wasserressourcen und in der Verhinderung von Hochwasser und Dürre. Dies gilt besonders für das Untersuchungsgebiet des Bündelprojektes PRIME, welches Hochasien, d.h. das Tibet-Plateau und seine umgrenzenden Gebirgsketten, umfasst. Die Forschung im Rahmen von PRIME zielt darauf ab, einen verbesserten, auf neuen Fernerkundungsverfahren und fortgeschrittenen Ansätzen regionaler numerischer Klimamodellierung (HAR*) aufbauenden, Rasterdatensatz für Niederschlag abzuleiten und zu validieren (i). Darauf aufbauend werden räumliche und zeitliche Muster, großräumige Antriebe und meso- bis lokalskalige Prozesse untersucht, die die Niederschlagsvariabilität bestimmen (ii). Die verbesserte Genauigkeit und das erweiterte Verständnis von Niederschlagstypus und -variabilität ermöglichen es, das Wissen über räumliche und zeitliche Variabilität der Gletschermassenbilanz, saisonale Schneedecken und Wasserspeicher in verschiedenen Teilregionen Hochasiens zu erweitern (iii). Das Teilprojekt PRIME-HYD befasst sich spezifisch mit dem Oberflächenwasserzyklus und wie dieser durch die Niederschlagsvariabilität und Temperatur beeinflusst wird. Für diesen Zweck wurden zwei Gebiete bestimmt: Das endorheische Einzugsgebiet des Pangong Sees (1) und jenes des Brahmaputra (2), zwei Systeme mit gemeinsamen Ursprung am Tibet-Plateau. Zur hydrologischen Modellierung wird ein verteiltes hydrologisches Modell erstellt, das durch ein Modul zur Darstellung der Gletscher und Schneedecke ergänzt wird. Das Modell wird von einem durch probabilisitsches downscaling verfeinertes Niederschlagsprodukt angetrieben, das durch die Bayessche Verbindung von Niederschlagsdaten aus der Fernerkundung und Atmosphärensimulationen HAR* an Bodenmessdaten konditioniert wird. Temperaturdaten aus der Fernerkundung und simulierte Temperaturdaten aus HAR*, die für die Simulation von Eis und Schnee erforderlich sind, können analog zu den Niederschlagsdaten verarbeitet werden. Nach der Eichung und Validierung des Modells anhand von Schnee und Abflussdaten, wird es zur Analyse von Einflüssen der Niederschlagsvariabilität auf die Abflüsse und die Seespiegelstände auf subdekadischen Zeitskalen angewandt. Die hydrologischen Zeitreihen die durch das Modell ausgegeben werden, werden anschliessend auf möglich periodische Variabilitätsmuster untersucht. Eines der wichtigen Produkte, welches durch das Projekt bereitgestellt wird, ist ein physikalisch-basiertes räumlich distribuiertes hydrologisches Modell in einem Gebiet am Tibet-Plateau, für das bisher keine wissenschaftlichen hydrologischen Modellinstrumente verfügbar sind. Die für das Vorhaben erforderlichen hydro-meteorologischen Daten werden durch das chinesische Ministerium für Wasserressourcen zugänglich gemacht.
In der Trockenwüste Namib an der Westküste Afrikas sind Nebelereignisse von großer Bedeutung nicht nur für die Pflanzen- und Tierwelt, sondern insbesondere auch für die Gewinnung von Trinkwasser mit Hilfe von Nebelwasserkollektoren. Um eine ökonomische Nutzung der Trinkwassergewinnung zu ermöglichen, sind genaue Kenntnisse der raumzeitlichen Entwicklung von Nebelereignissen unerlässlich. Aufgrund der komplexen topographischen Strukturen in der Namib Region lassen sich diese Kenntnisse flächendeckend nur mit Hilfe numerischer Simulationen gewinnen. Im vorliegenden Projekt soll, basierend auf dem mesoskaligen Wettervorhersagemodell COSMO des Deutschen Wetterdienstes, das dreidimensionale Nebelmodell COSMO-FOG entwickelt werden, mit dem Nebelereignisse in der Namib Region simuliert werden können. In COSMO-FOG sollen insbesondere die speziellen topographischen Gegebenheiten im Untersuchungsgebiet (Atlantischer Ozean, Küstenwüste, Große Randstufe) berücksichtigt werden, um das Auftreten der dort vorkommenden unterschiedlichen Nebelereignisse (Advektionsnebel, Strahlungsnebel, Hochnebel, etc.) realistisch simulieren zu können. Das beantragte Projekt ist Teil eines Paketantrags bestehend aus drei Einzelprojekten, zu denen neben NaFoLiCa-M auch bodengebundene Messungen (NaFoLiCa-F) sowie auf Fernerkundung basierende Nebelbeobachtungen (NaFoLiCa-S) gehören. Verknüpfungen zwischen den Teilprojekten bestehen in der gemeinsamen Prozessanalyse durch Verbindung der bodengebundenen und satellitengestützten Messungen sowie im Einsatz von COSMO-FOG zur Ermittlung der raumzeitlichen Nebelstrukturen.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 262 |
| Europa | 2 |
| Land | 50 |
| Weitere | 1 |
| Wissenschaft | 163 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 1 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 247 |
| Text | 23 |
| unbekannt | 10 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 21 |
| Offen | 261 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 244 |
| Englisch | 71 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 1 |
| Bild | 8 |
| Datei | 5 |
| Dokument | 10 |
| Keine | 135 |
| Webseite | 140 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 199 |
| Lebewesen und Lebensräume | 271 |
| Luft | 265 |
| Mensch und Umwelt | 282 |
| Wasser | 199 |
| Weitere | 279 |