Global change not only affects the long-term mean temperature, but may also lead to further changes in the frequency distribution and especially in their tails. The study of the whole frequency distribution is important as, e.g., heat and cold waves are responsible for a considerable part of morbidity and mortality due to meteorological events. Daily datasets are essential for studying such extremes of weather and climate and therefore the basis for political decisions with enormous socio-economic consequences. Reliably assessing such changes requires homogeneous observational data of high quality. Unfortunately, however, the measurement record contains many non-climatic changes, e.g. homogeneities due to relocations, new weather screens or instruments. Such changes affect not only the means, but the whole frequency distribution. To increase the quality and reliability of global daily temperature records, we propose to develop an automatic homogenisation method for daily temperature data that corrects the frequency distribution. We propose to describe homogenisation as an optimisation problem and solve it using a genetic algorithm. In this way, entire temperature networks can be homogenised simultaneously leading to an increase in sensitivity, while avoiding setting false (spurious) breaks. By not homogenising the daily data directly, but by homogenising monthly indices (probably the monthly moments), the full power and understanding of monthly homogenization methods can be carried over to the homogenisation of daily data. Furthermore, in an optimisation framework, the optimal temporal correction scale can be determined objectively and straightforwardly, that is whether the corrections are best applied annually (all twelve months get the same correction), semi-annually, seasonally or monthly. All three aspects are new: the simultaneous homogenisation of an entire network, the objective selection of the degrees of freedom of the adjustments and of the temporal averaging scale of the correction model. This new method will be applied to homogenise the temperature datasets of the International Surface Temperature Initiative. This large dataset necessitates an automatic homogenisation method. To validate the method, we will generate an artificial climate dataset with known inhomogeneities. To be able to generate such a validation dataset with realistic inhomogeneities, we need to understand the nature of inhomogeneities in daily data much better. Therefore, we intend to collect and study parallel measurements (two set-ups at one location), which allow us to study the changes in the frequency distribution if one set-up is replaced by the other. Finally, we will study and quantify the uncertainties due to persistent errors remaining in the dataset after homogenisation and utilise this to improve the accuracy of the homogenisation algorithm. The knowledge of uncertainties is also indispensable for climatologists using the homogenised data.
Bei vielen Fragestellungen, die sich mit der mittel- und längerfristigen Zukunft beschäftigen, werden Szenarien benutzt. Die hier vorgestellten Szenarien wurden für das Umweltbundesamt erstellt, um besser einschätzen zu können, welche Folgen der Klimawandel in Zukunft für Deutschland haben könnten. Diese Folgen werden in der Klimawirkungs- und Vulnerabilitätsanalyse (KWVA) 2021 im Rahmen der Deutschen Anpassungsstrategie und im Auftrag der Bundesregierung untersucht. Hierbei werden klimatische Szenarien für Deutschland mit sozioökonomischen Szenarien verknüpft, um unterschiedliche Zukunftsentwicklungen bewerten zu können. Sozioökonomische Strukturen beeinflussen, wo Menschen und Systeme, zum Beispiel Infrastrukturen, Forste, Industriegebiete, dem Klimawandel ausgesetzt sind und wie stark sie durch den Klimawandel beeinflussbar sind. So geben sie beispielsweise Hinweise darauf, wo und wie in Zukunft ältere Menschen wohnen werden, die besonders unter Hitze leiden. Weitere Informationen zu Risiken und Vulnerabilität finden Sie hier. Dies ist die noch aktuelle Vulnerabilitätsstudie von 2015, in die Vorgängerszenarien eingegangen sind. Eine neue Studie wird beruhend auf diesen sozioökonomischen Szenarien 2021 veröffentlicht werden. Weitere Informationen finden Sie in der Studie „Sozioökonomische Szenarien “.
Die Schäden in Folge von Extremereignissen können sich durch die Kombination einzelner Ereignistypen (engl.: Compound Events) signifikant erhöhen. Im Küstenraum betrifft dies die Überlagerung von Sturmfluten (als Kombination extremer Wasserstände und Windwellen), extremen Niederschlägen und hohen Binnenabflüssen. Bisher werden bei Schadensabschätzungen und Risikobewertungen überwiegend einzelne Komponenten solcher Extremereignisse betrachtet, während die Risiken durch die Kombination mehrerer unabhängiger oder verknüpfter Extremereignisse vernachlässigt werden. Dies führt zu einer Unterschätzung der tatsächlichen Bedrohung und der damit verbundenen möglichen Schäden. Für die Zukunft wird erwartet, dass sich die Häufigkeiten und Intensitäten solcher Extremereignisse verstärken. Die Abschätzung der resultierenden Vulnerabilität von Küstengebieten wird dabei zusätzlich durch simultane Veränderungen der räumlichen Bevölkerungsverteilung und Bevölkerungsstruktur erschwert. Für die Entwicklung optimaler Anpassungsstrategien ist daher ein ganzheitlicher Ansatz zur Bestimmung des Überflutungsrisikos notwendig, der unterschiedliche Extremereignistypen, deren Kombination und mögliche Änderungen der physikalischen und sozioökonomischen Rahmenbedingungen berücksichtigt.SEASCApe II baut auf dem derzeit laufenden Projekt SEASCApe Baltic auf und adressiert die zuvor genannten Einschränkungen und ermöglicht eine robustere Abschätzung des tatsächlichen Überflutungsrisikos unter der Berücksichtigung verschiedener Szenarien und einhergehender Unsicherheiten auf kurzen und langen Zeithorizonten. SEASCApe II beinhaltet interdisziplinäre Zusammenarbeit und besteht aus drei Arbeitspaketen, die zusammen eine ganzheitliche Bewertung des Hochwasserrisikos und möglicher Anpassungsmaßnahmen vornehmen. Im ersten Arbeitspaket werden mit Hilfe multivariater Statistiken und hydrodynamischer Modelle eine Vielzahl möglicher Extremereignisse und ihrer Kombination entlang der westlichen Ostseeküste simuliert. Arbeitspaket 2 nutzt die resultierenden Wasserstandsganglinien für eine Gefährdungs- und Vulnerabilitätsanalyse der aktuellen und der zukünftigen Küstenbevölkerung für zwei Fallstudien. Des Weiteren wird die Umsetzbarkeit und Zweckmäßigkeit möglicher Anpassungsoptionen bewertet, die auf die Reduktion der Auswirkungen entsprechender Hochwasserereignisse abzielen. Im dritten Arbeitspaket wird untersucht, ob es einen optimalen Zeitpunkt zur Umsetzung bestimmter Anpassungsmaßnahmen gibt, der die Investitionssummen minimiert und Entscheidungsträgern Flexibilität bei der Wahl von Anpassungsstrategien unter sich ändernden Rahmenbedingungen ermöglicht. Dabei werden neben passiven Küstenschutzmaßnahmen auch Anpassung oder Rückzug aus überflutungsgefährdeten Gebieten berücksichtigt. Die Erkenntnisse über die Kombination von Extremereignissen und der Effizienz von Anpassungsmaßnahmen dienen zuständigen Behörden als erweiterte Grundlage zur Entwicklung robuster Anpassungsstrategien.
Die Steigerung ökologischer und sozio-ökonomischer Funktionen in tropischen Kulturlandschaften ist eine große Herausforderung. In diesem Projekt untersuchen wir oberirdische Biodiversitätsmuster und assoziierte ökologische Funktionen auf lokaler und Landschafts-Skala, wobei wir Tieflandregenwald, Kautschukplantagen und Palmölplantagen mit und ohne angrenzende Gewässer vergleichen. In Palmölplantagen untersuchen wir Insekten, Fledermäuse und Vögel sowie Herbivorie, Prädation, Parasitierung, Samenausbreitung und Bestäubung in Abhängigkeit von Management, Aufforstungen mit indigenen Baumarten sowie ISPO und RSPO Zertifizierung. Somit ist unser Projekt mit den ökologischen wie auch sozio-ökonomischen Projekten des SFB eng vernetzt.
Das INF Projekt unterstützt den gesamten Lebenszyklus der Forschungsdaten im SFB von der Infrastruktur für sicheren Datenaustausch, der Metadatenanreicherung, nachhaltigen Maßnahmen zum Datenmanagement bis hin zur direkten Unterstützung der Datenanalyse durch statistische Verfahren. In die wissenschaftlichen Teilprojekte integriert, zielt INF auf die Verbesserung der Datenqualität und ihrer Stabilität, fördert Austausch und Nachnutzung der erstellten Datensätze und unterstützt mit statistischer Analyse die Synthese der Forschungsergebnisse. Die Kernkomponenten von INF bilden die modulare Forschungsinfrastruktur mit dem zentralen Informationssystem, das übergreifende Konzept zum Forschungsdatenmanagement und zur Datenkuration, sowie eine umfassende statistische Expertise mit Beratungsangebot, Methodenentwicklung und Datenanalyse.
Die Zukunft unserer Gesellschaft hängt von der Entwicklung der Weltmeere ab, da die Ozeane einen großen Einfluss auf das Klimageschehen haben, unverzichtbare Ressourcen, aber auch Gefahren bergen. Gleichzeitig werden die Ozeane durch die vom Menschen verursachte CO2-Freisetzung, die Fischerei und andere menschliche Aktivitäten zunehmend verändert. In dem Exzellenzcluster wird daher eine große Gruppe von Wissenschaftlern an der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU) und den beteiligten Leibniz-Instituten miteinander vernetzt, um den vergangenen Ozeanwandel zu rekonstruieren, den heutigen Ozeanwandel zu untersuchen, die zukünftigen Veränderungen vorherzusagen, die maritimen Ressourcen zu erforschen und Konzepte zu ihrer nachhaltigen Nutzung zu entwickeln sowie die Naturgefahren, die vom Ozean ausgehen, besser einzuschätzen. Durch die Einbindung weiterer Disziplinen (Medizin, Soziologie, Ökonomie, Recht) werden die naturwissenschaftlichen, sozioökonomischen und rechtlichen Aspekte des Ozeans in einem multidisziplinären Ansatz umfassend erforscht. Die Zukunft der Ozeane wurde bisher in keinem vergleichbar breit angelegten Netzwerk exzellenter Forscher untersucht. Die Meeresforschung wird daher durch das Exzellenzcluster auf eine neue Ebene gehoben, auf deren Basis wissenschaftlich fundierte Leitlinien für Politik und Wirtschaft erarbeitet werden können. Die Cluster-Forschung wird unter zwei Themen organisiert: (1) Ozeane und Treibhauseffekt sowie (2) Maritime Ressourcen und Naturgefahren. Zu beiden Themen bestehen bereits profilierte Forschergruppen, die durch weitere Junior-Forschergruppen (JRG) ergänzt werden sollen. Die Forschungsinfrastrukturen werden in Plattformen gebündelt und weiterentwickelt, während Bildungsangebote für Doktoranden und Master-Studenten in einer neuen 'Integrated School of Ocean Sciences' zusammengeführt werden. Das im Cluster erarbeitete Grundlagenwissen wird durch entsprechende Strukturen der Öffentlichkeit, Politik und Wirtschaft zur Verfügung gestellt und zur Anwendung gebracht. Der überwiegende Teil der Cluster-Ressourcen wird jedoch eingesetzt, um JRGs in vielversprechenden neuen Forschungsfeldern zu gründen. Die Leitungspositionen dieser Gruppen werden international ausgeschrieben und den erfolgreichsten Kandidaten wird nach Ende der ersten Förderperiode eine permanente W2/W3-Professur angeboten. Dank der sehr guten Ausstattung der JRGs wird es gelingen, hoch qualifizierte Kandidatinnen und Kandidaten an das Cluster zu binden und die Position der Universität als führender europäischer Standort in der Meeresforschung weiter zu stärken.
Seit dem neuen Jahrtausend wächst der globale Hydroenergieausbau schneller als jemals zuvor. Die südwestchinesische Provinz Yunnan, mittlerweile einer der weltgrößten Erzeuger von Wasserkraft (HP), spielt hierbei eine herausragende Rolle. Allein zwischen 2000 und 2016 stieg hier die installierte Hydrokapazität von 2,5 auf 59GW. Während die Großprojekte an Yunnans drei Hauptflüssen (Mekong, Nu und Yangtse) relativ bekannt sind, ergeben Yunnans fünf grenzüberschreitende Einzugsgebiete (EG) eine große 'terra incognita'. Doch hier gibt es fast Tausend unbekannter HP-Projekte (grösser als 1MW; 2016: 22,4GW). Der diesbezüglich gravierende Informations- und Datenmangel hat massive Auswirkungen auf unser Verständnis der komplexen ökologischen, geopolitischen und sozio-ökonomischen Implikationen der oft als 'grüne Energie' bezeichneten Kleinwasserkraft (SHP). Das ist umso gravierender, da Yunnan einen der globalen Biodiversitäts-Hotspots darstellt. In einem Vorgängerprojekt habe ich die beiden transnationalen EG des Nu und Ayeyarwady untersucht. Beide gehören global zu den wenigen Flüssen die am Hauptlauf noch unverbaut sind. Obwohl über beide EG fast nichts bekannt ist, konnten über 370 größere HP-Projekte identifiziert werden. Auf Grundlage des Powershed-Ansatzes wurden die vielfältigen Wechselwirkungen zwischen dem massiven HP-ausbau und dem Wasser-Energie-Umwelt (WEU) Nexus untersucht sowie Ursachen und Auswirkungen einer Überentwicklung identifiziert und beschrieben. Auf Grundlage dieser Arbeiten, v.a. des WEU-Nexus, plane ich eine vergleichende Analyse von Yunnans fünf transnationalen EG. Das Projekt wird Yunnans Datengrundlage massiv verbessern (inkl. der Erstellung interaktiver Karten), es wird aber auch das Verständnis von Überentwicklung, Umweltauswirkungen und nachhaltigen Entwicklungspfaden im HP-ausbau verbessern. Um dieses Ziel zu erreichen, sollen drei Teilgebiete vertiefend analysiert und bewertet werden (1) Vergleich der lokalen SHP-Implementierung sowie Aufnahme einer umfassenden Datenbank aller HP-projekte, inkl. Geovisualisierung; (2) Untersuchung der raum-zeitlichen Wechselwirkungen innerhalb des Wasser-Energie Nexus bzw. des Paradigmas von Erzeugung-Verbrauch-Imp/Exp; sowie (3) Untersuchung und Quantifizierung des Wasser-Umwelt Nexus. Das betrifft sowohl die Analyse kumulativer biophysikalischer Implikationen (z.B. Fisch-Sampling, DOC-Analysen) als auch indirekte ökologische Auswirkungen des rapiden parallelen Ausbaus energieintensiver Industrien. In einem ergänzenden Modul soll der Ansatz auf Xinjiangs (NW-China) drei transnationale EG übertragen werden, die ebenfalls ein massiver HP-ausbau kennzeichnet. Außerdem ist Xinjiang Chinas schnellst wachsender Stromerzeuger, weist aber einen völlig anderen geographischen Kontext auf. Deshalb sollen v.a. Gemeinsamkeiten und Unterschiede der Nexus-Interaktionen herausgearbeitet werden. Außerdem soll die HP-Datenbasis auf dem gesamte tibet. Plateau erfasst und interaktiv geovisualisiert
Das Binnendelta des Niger ist eine der wichtigsten Regionen der ökoklimatischen Zone der Sahel in sowohl sozio-ökologischer als auch sozio-ökonomischer Sicht. Interaktionen von unterschiedlichen Mustern der Landnutzung, Migration unterschiedliche Volksgruppen mit unterschiedlicher Tradition und regionalklimatische Variationen des semi-ariden Umfeld überlagern sich mit der jährlichen Flut des Niger, die weite Bereiche des Deltas zumindest für einige Wochen bis Monate betrifft. Fernerkundung und GIS dienen dem Monitoring und der Analyse der Auswirkungen der vielfältigen Nutzungsansprüche auf die Landschaft sowie der Entwicklung von Szenarien nachhaltiger Strategien des regionalen Managements der Ressourcen.
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