Wissenschaftler sowie Politiker erwägen die regionale Verwendung von Marine Cloud Brightening (RegMCB) als mögliche Solar Radiation Management Technologie um die Erderwärmung durch anthropogene Treibhausgase gezielt zu verlangsamen. Während theoretische Arbeiten bezeugen, dass dieser Ansatz prinzipiell einen kühlenden Effekt im Klimasystem erzeugen kann, verbleiben enorme Unsicherheiten bezüglich der Wirksamkeit und der potentiellen Auswirkungen dieses Ansatzes. Dennoch werden erste MCB Feldexperimente in Australien bereits durchgeführt und sind auch in anderen Ländern in der Planung.Der aufhellende Effekt in marinen Wolken durch die kontinuierliche Emission von Seesalz in die untere Troposphäre ist bis heute nur hinreichend verstanden. Der Grad der Wirksamkeit dieser Technologie basiert hauptsächlich auf entweder hoch-aufgelösten Modellrechnungen, welche räumlich und zeitlich stark eingeschränkt sind, oder auf globalen Klimamodellrechnungen, welche auf stark vereinfachten Annahmen über den Ausstoß von Seesalzpartikeln basieren. Diese Lücke zwischen bisher verwendeten Modellansätzen werden wir innerhalb dieses Forschungsantrags schließen. Mit Hilfe von Simulationen von möglichen MCB Strategien innerhalb des Kalifornischen Stratocumulus Wolkendecks, werden wir den Wirksamkeitsgrad dieser Technologie unter realistischen Annahmen quantifizieren, und gleichzeitig potentielle Auswirkungen auf der regionalen Skala identifizieren und quantifizieren können.Innerhalb dieses Projektes werden wir eine vereinfachte Version von ICON-HAM, einem Klimamodell mit einer umfassenden Parametrisierung der Aerosolmikrophysik inklusive Strahlungskopplung und Aerosol-Wolken-Wechselwirkungen, entwickeln und verifizieren. Unser Modellansatz beinhaltet die volle Komplexität ICON-HAMs für Seesalzgrößenverteilungen während alle anderen Aerosolspezien mit konstanten Hintergrundkonzentrationen vorgeschrieben werden. Diese Modellversion wird wir mithilfe von Beobachtungen des Kalifornischen Stratocumulus Wolkendecks verifiziert werden. Das Kalifornische Deck ist eins der vier subtropischen Stratocumulusregionen weltweit und ist im Vergleich zu den anderen Decks am umfassendsten vermessen und verstanden. Innerhalb von RegMCB werden wissenschaftliche Erkenntnisse gewonnen welche uns helfen werden den Wirksamkeitsgrad und die Grenzen dieser Technologie zu quantifizieren. Innerhalb dieses Antrages werden erstmals Simulationen durchgeführt welche auf realistischen MCB Szenarien basieren und die nötige Komplexität beinhalten Aerosol-Wolken-Wechselwirkungen korrekt abzubilden. Gleichzeitig tragen die hier vorgeschlagenen Arbeiten zu einer Verbesserung unseres Verständnisses und der Repräsentation von Aerosol-Wolken-Wechselwirkungen in marinen Stratocumuli allgmein bei.
Der INSPIRE-Dienst Verteilung der Arten (Tierarten gemäß Concept URL: http://www.eionet.europa.eu/gemet/concept/10073 und Pflanzenarten gemäß Concept URL: http://www.eionet.europa.eu/gemet/concept/8908) gibt einen Überblick über die Verteilung der Tier-, Pflanzen und Pilzarten im Freistaat Thüringen. Der Datensatz entstammt dem Thüringer Arten-Erfassungsprogramm, welches 1992 bei der Thüringer Landesanstalt für Umwelt und Geologie (jetzt TLUBN) aufgebaut wurde. Der Datenbestand wird seitdem kontinuierlich aktualisiert, erweitert und ausgewertet. Erfassungsschwerpunkte sind: • gefährdete Arten • gesetzlich besonders und streng geschützte Arten • sonstige faunistisch und floristisch bemerkenswerte Arten. Weiterhin werden Arten in bestimmten Gebieten wie Schutzgebieten und schutzwürdigen Bereichen vertieft erfasst. Zu den Artendaten zählen bzgl. der Fauna die Unterteilungen Amphibien, Fische / Rundmäuler, Reptilien, Säugetiere, Vögel, Heuschrecken, Käfer, Libellen, Spinnentiere, Schmetterlinge, Weichtiere und weitere Wirbellosengruppen. Der Datensatz der in Thüringen vorkommenden Pflanzen- und Pilzarten beschränkt sich zunächst auf folgende Artengruppen: Farn- und Blütenpflanzen, Moose, Flechten, Armleuchteralgen, Süßwasser-Rotalgen und „Groß-Pilze“ (Fungi). Mittelfristig ist vorgesehen, dieses Spektrum um die phytoparasitischen Kleinpilze zu erweitern. Großteils stammen die faunistischen Daten aus der Zeit ab 1985; es sind aber auch historische Daten enthalten. Datenquellen sind u. a. Beobachtungen aus Gutachten im Auftrag der Naturschutzverwaltung (Schutzwürdigkeitsgutachten, Artenhilfsprogramm-Basis-Erhebungen, regionale Erfassungen...), aus Faunistik-Projekten, ehrenamtliche Kartierungen, andere Gutachten, soweit hierfür Ausnahmegenehmigungen erforderlich waren, sowie Literatur. Die Daten der Pflanzen und Pilze entstammen ebenfalls unterschiedlichen Datenquellen. Dazu gehören Auswertungen von Publikationen von Mitte des 16. Jahrhunderts bis heute sowie die fortlaufende Auswertung neu erscheinender Literatur. Weitere Datenquellen sind Herbarien, unveröffentlichte Gutachten und akademische Abschlussarbeiten sowie unsystematische Einzelmeldungen. Der größte Teil der Daten geht jedoch auf systematische Erhebungen seit Ende des 20. Jahrhunderts zurück, die durch ehrenamtliche Fachvereinigungen und ihrer Mitglieder (z. T. in Kooperation des TLUBN und seiner Vorgänger) erfasst wurden (Thüringische Botanische Gesellschaft e. V., Arbeitskreis Heimische Orchideen e. V., Thüringer Arbeitsgemeinschaft Mykologie e. V., bryologisch-lichenologische Artenkenner etc.). Bei einzelnen Artengruppen gehen die meisten Daten auf das Engagement einzelner Personen zurück (Armleuchteralgen, Süßwasser-Rotalgen). Der Datenbestand ist bezüglich der verschiedenen Arten wie bezüglich der regionalen Erfassungsintensität und Datendichte pro Flächeneinheit heterogen und daher unterschiedlich repräsentativ. So liegen z. B. floristische Daten, die vor 2000 erhoben wurden und für „kommune“ Arten oft nur Rasterangaben vor. Punktgenaue Daten wurden im Wesentlichen nach dem Jahr 2000 und meistens nur für seltene und gefährdete oder sonstige bemerkenswerte Arten erfasst. Es ist daher stets an Hand der Recherche-Ergebnisse zu prüfen, ob die Artendaten für den vorgesehenen Zweck ausreichend sind oder ob weitere Recherchen / Kartierungen erforderlich sind. Weiterhin ist zu betonen, dass in Deutschland alle Artangaben zunächst so aufgenommen werden, wie sie in der entsprechenden Quelle enthalten sind. Der vorliegende Datenbestand ist folglich eine Nachschlagemöglichkeit für diese Daten. Deshalb ist vor der Ableitung weitreichender Konsequenzen aus dem Vorkommen einzelner Arten die Plausibilität und Aktualität des entsprechenden Artvorkommens zu prüfen. Entsprechend der EU-Richtlinie INSPIRE liegt der Datensatz als Grid auf Basis der flächentreuen Lambert Azimutal-Projektion (ETRS89-LAEA-Raster) mit einer Rasterweite von 10 km vor.
Starkes Nachtleuchten tritt in der oberen Mesosphäre und der unteren Thermosphäre (MUT) der oberen Erdatmosphäre auf und enthält eine Emissionsschicht, die von angeregtem Stickstoffdioxid (NO2) hervorgerufen wird. Anregungsmechanismen, die zum angeregten Stickstoffdioxid in der MUT und Stratosphäre beitragen, stehen im Mittelpunkt dieses Projekts, da sie nicht gut verstanden sind. Stickstoffdioxid ist auch in der Stratosphäre wichtig, da es zum Ozonabbau beiträgt. Die Photochemie von reaktiven Stickstoffverbindungen (N, NO, NO2) wird in der MUT und der Stratosphäre auf der Grundlage der jetzt verfügbaren globalen Emissionsmessungen analysiert. Für diese Aufgabe wird das MAC-Modell (Multiple Airglow Chemie) erweitert, um Reaktionen mit reaktiven Sauerstoff- und Wasserstoffverbindungen (O(3P), O(1D), O3 und H, OH, HO2) zu berücksichtigen. Berechnungen mittels der aktuellen MAC Version ermöglichen die Berücksichtigung von reaktiven Sauerstoff- und Wasserstoff-verbindungen. Diese Berechnungen wurden auf der Grundlage von in situ Raketenmessungen in der MUT validiert. In Anbetracht früherer Studien zur Untersuchung der Stickstoffdioxid-emissionen wird die Berechnung der Konzentrationen der wichtigsten Repräsentanten von reaktiven Sauerstoff-, Wasserstoff- und Stickstoffverbindungen in der Stratosphäre unter Verwendung der erweiterten Version des MAC-Modells auf der Grundlage neuer Messungen durchgeführt. Reaktionen, die in der erweiterten Version des MAC-Modells berücksichtigt werden, können in ein photochemisches Modul eines GCM (general circulation model) übernommen werden.
Neue Studien zeigen, dass die Emissionen eines der wichtigsten Fluochlorkohlenwasserstoffe (FCKWs), des CFC--11, seit 2012 wieder ansteigen, was eine ernste Bedrohung für die Ozonschicht bedeutet. Allerdings sind die Abschätzungen der FCKW Emissionen mit großen Unsicherheiten behaftet. Die größte Unsicherheit stammt von Änderungen der stratosphärischen Zirkulation und deren Darstellung in derzeitigen atmosphärischen Modellen und Reanalysen. Die Methodiken, um diese Zirkulationsänderungen in Modellen besser einzuschränken, sind unzureichend.Ziel des Projekts ist es den Einfluß von Jahr-zu-Jahr Variabilität und dekadischen Änderungen im stratosphärischen Transport auf troposphärische Änderungen langlebiger Spurenstoffe, mit Fokus auf FCKWs, besser zu verstehen. Dazu werden neue Methodiken entwickelt und verbessert, um das stratosphärische Altersspektrum abzuleiten, die Verteilung der Transportzeit durch die Stratosphäre. In einem ersten Schritt wird die Methoden-Evaluierung im Modell durchgeführt. Drei verschiedene Methodiken zur Berechnung des Altersspektrums aus Mischungsverhältnissen chemischer Spezies werden verglichen. Diese Methodiken basieren auf (i) einer inversen Gauss-Funktions Parametrisierung, (ii) einer verbesserten Parametrisierung, und (iii) einer direkten Inversions-Methode. Für einen "proof of concept" werden die Resultate aller drei Methoden mit Altersspektren aus dem Lagrangeschen Atmosphären-Modell CLaMS verglichen, die im Modell exakt mit einer Pultracer-Methode berechnet werden. Im zweiten Schritt werden die Methodiken angewendet auf hochaufgelöste in-situ Spurengas-Messdaten aus Luftproben von Flugzeug-Messungen und von neuesten AirCore Messungen. Die Kombination von neuartigen Simulations- und Berechnungs-Methoden mit neuesten Messdaten zur Bestimmung des stratosphärischen Altersspektrums wird zu bisher nicht dagewesenen Einschränkungen des stratosphärischen Transports in Modellen führen. Durch Vergleich der Modell-Altersspektren aus Simulationen die mit verschiedenen meteorologischen Reanalysen angetrieben wurden, einschließlich der neuesten ERA5 Reanalyse und älterer Produkte (ERA-Interim, MERRA-2, JRA-55), soll die Robustheit der Modell-Darstellung stratosphärischer Transportänderungen abgeschätzt werden. Schließlich werden die Variabilitäten im stratosphärischen Transport untersucht und quantifiziert, sowie die Effekte dieser Variabilität auf die Spurengaszusammensetzung der unteren Stratosphäre und auf troposphärische Trends. Die aus dem Projekt resultierenden verbesserten Methodiken zur Abschätzung troposphärischer Spurenstoff-Budgets sollen der wissenschaftlichen Community zugänglich gemacht werden, und werden einen wichtigen Schritt darstellen hin zu einer verbesserten Berechnung von Emissionen langlebiger ozonzerstörender Substanzen und Treibhausgase.
Verschiedene atmosphärische Prozesse werden durch die Wasseraufnahmefähigkeit (Hygroskopizität) von Aerosolpartikel angetrieben, wie z.B. die Lichtstreuung der Partikel, die Bildung von Wolkentröpfchen, die Aktivierung von Wolkenkondensationskeimen (CCN), die Veränderung des hydrologischen Zyklus sowie der Strahlungsantrieb der Wolken. Trotz seiner entscheidenden Rolle für die Atmosphäre und das Klima gibt es immer noch eine große Diskrepanz im Wissen über den Beitrag des organischen Aerosols, das einen größeren Teil der Submikrometer-Partikelmassenkonzentration darstellt, zur gesamten Hygroskopizität. Der folgende Projektantrag schlägt einen ganz neuen Ansatz zur Parametrisierung der hygroskopischen Eigenschaften von organischen Aerosolpartikeln vor, der ein chemisches Online-Funktionskonzept verwendet, das auf der Analyse der organischen Massenspektren aus den Messungen des High Resolution-Time of Flight-Aerosol Mass Spectrometer (HR-ToF-AMS) basiert. Die Entwicklung dieser Parametrisierung wird auf einer Kombination von Humidified Hygroscopic Tandem Differential Analyzer (HTDMA) und HR-ToF-AMS Messungen in einem dualen, aber komplementären Ansatz basieren. Dazu wird ein intensives Laborscreening von chemischen Verbindungen mit gezielten funktionellen Gruppen und einer Mischung aus verschiedenen organischen Standards durchgeführt werden. Gleichzeitig wird ein maschineller Lernansatz auf der Grundlage früherer TROPOS-Feldkampagnen durchgeführt werden, der Messungen beider Instrumente integriert. Ein Vergleich zwischen den beiden Ansätzen wird für die endgültige Validierung in der Studie durchgeführt werden. Diese Parametrisierung wird dann in zwei Feldkampagnen validiert, die jeweils einer bestimmten Art von organischem Aerosol gewidmet sind: eine von biogenem Aerosol dominierte Umgebung in Melpitz (Deutschland) und eine von städtischem Aerosol dominierte Umgebung in SIRTA (Frankreich), wo beide Instrumente im Rahmen dieses Projekts eingesetzt werden sollen. Die Online-Hygroskopizität des Umgebungsaerosols wird durch die Kombination von HR-ToF-AMS (organisches und anorganisches Aerosol) und optischen Messungen des Aethalometers (äquivalenter schwarzer Kohlenstoff) abgeschätzt und dann mit der vom HTDMA gemessenen verglichen. Unter Ausnutzung der Vorteile der hochauflösenden und einheitlichen Massenspektrenauflösung des HR-ToF-AMS und des Vorhandenseins des Aerosol Chemical Speciation Monitor (ACSM) an beiden ausgewählten Feldstandorten wird die Methode auch für das ACSM optimiert. Infolgedessen wird eine automatische Routine für beide Instrumente (HR-ToF-AMS und ACSM) entwickelt, die in das ACSM-Netzwerk des Aerosols, Clouds, and Trace gases Research Infrastructure Network (ACTRIS) implementiert wird, um eine einzigartige Möglichkeit für eine zeitnahe und langfristige Messung der Aerosol-Hygroskopizität über Europa zu bieten.
Polarimetrische Radar Beobachtungen zeigen eine detaillierte und komplexe Sicht der Mikrophysik von Wolken und Niederschlag. Die Nutzung diese Daten ist jedoch immer noch eine große Herausforderung, z.B. aufgrund der zahllosen unterschiedlichen Formen und Größen von Eispartikeln und Schneeflocken. Dieses Wirrwarr zu entschlüsseln, ist das Ziel dieses Forschungsprojektes. Um dies zu erreichen, wird eine spezielle Messkampagne mit den modernsten polarimetrischen Radargeräten durchgeführt werden, um winterliche stratiforme Mischwolken zu vermessen. Durch die Kombination von Multifrequenz-Messung und spektraler Polarimetrie stellen diese Beobachtungen eine nie dagewesene Informationsfülle bereit. Der Detailreichtum diese Daten wird es erlauben, empirische Hypothesen für dominanten wolkenmikrophysikalische Prozessen in bestimmten Wolkenregionen zu entwickeln. Derartige Hypothesen werden auch polarimetrische Fingerabdrücke oder Signaturen genannt, deren Interpretation und Gültigkeit allerdings für Mischwolken noch recht unsicher ist. Um diese Hypothesen zu konkretisieren und zu quantifizieren, wird ein Lagrangesches Monte-Carlo Partikelmodell verwendet. Unter Verwendung einer Modellhierarchie vom 3d mesoskaligen Modell ICON mit parametrisierter Wolkenmikrophysik hin zum 1d spektral aufgelösten Monte-Carlo Prozessmodell, werden die beobachteten Fälle und Phänomene simuliert, mit dem Ziel die Interpretation auf ein solide physikalisch-theoretische Basis zu stellen. Das Testen von Hypothesen erfolgt natürlich auch in die andere Richtung, d.h. alternative Modellformulierungen und -annahmen können anhand der Beobachtungsdaten kritisch getestet und validiert bzw. falsifiziert werden. Um die Lücke zwischen Modell und Beobachtung zu schließen, ist ein verläßlicher polarimetrischer Radar-Vorwärtsoperator notwendig, der im Rahmen des Projekt entwickelt bzw. verbessert wird. So werden z.B. Streurechnungen für partiell bereifte Schneeflocken durchgeführt werden. Durch diese schlagkräftige Kombination von modernsten Beobachtungssystemen und detailierten Modellen mit einem konsistenten Vorwärtsoperator werden Prozesse wie Depositionswachstum, Aggregation, Bereifen und Eismultiplikation untersucht werden und unser derzeitiges Wissen über diese Prozesse wird kritisch hinterfragt, getestet und erweitert. Basierend auf diesem verbesserten Prozessverständnis erhoffen wir uns die Parametrisierungen von Wolken- und Niederschlagsprozessen in Wetter- und Klimamodellen verbessern zu können. Nur mit solch verbesserten Prozessparametrisierungen wird es mittelfristig möglich sein, die reichhaltige Information, die die modernen polarimetrischen Radarsysteme bieten, in Wettervorhersagesystemen zu assimilieren, um so die Vorhersagen von Wolken und Niederschlag weiter zu verbessern.
Zahlreiche Prozesse sind an der Entwicklung von Wolkensystemen unter leicht unterkühlten Bedingungen bis zu -10°C beteiligt. Das Zusammenspiel von Thermodynamik, Wasserdampf und Aerosolpartikeln steuert die Verteilung von Flüssigwasser und Eis, die Niederschlagsbildung und die Strahlungseigenschaften. Das Projekt PolarCAP zielt darauf ab, die komplexen Zusammenhänge aufzulösen, indem die Entwicklung der Eisphase unter leicht unterkühlten Bedingungen in einer thermodynamisch und aerosol-kontrollierten natürlichen Umgebung mittels Radarpolarimetrie und Spectral-Bin Modellierung untersucht wird. Zielobjekt der Studie sind flüssigwasserdominierte, unterkühlte stratiforme Wolken, die sich im Winter häufig im Temperaturbereich von -10 bis 0°C über dem Schweizer Plateau bilden. Im Rahmen des externen ERC-Forschungsprojekts CLOUDLAB werden Drohnen eingesetzt, um diese Wolken mit definierten Mengen verschiedener Arten von eisnukleierenden Partikeln, wie Silberjodid oder Snowmax, zu impfen. Die anschließend gebildete Eisphase und die Auflösung der Flüssigphase werden im Rahmen von CLOUDLAB mit Hilfe von In-situ-Messungen und einem Standardsatz von Fernerkundungsinstrumenten wie Lidar und LDR-Wolkenradar charakterisiert. Konkretes Ziel von CLOUDLAB ist, die 1- und 2-Momenten-Parametrisierungen der Eisphase des Wettervorhersagemodells ICON zu verbessern. PolarCAP wird mit dem CLOUDLAB-Projekt zusammenarbeiten, um diesen einzigartigen Datensatz durch die Anwendung modernster polarimetrischer Radar- und Lidar-basierter Fernerkundungstechniken zur Bestimmung der mikrophysikalischen Eigenschaften von Wolken sowie durch die Anwendung wolkenauflösender Spektral-Bin Modellierung zu verbessern und zu nutzen. Synergistische, mehrwellenlängen- und polarimetrische bodengebundene Fernerkundung mit scannendem Radar und Lidar wird eingesetzt, um den Übergang von unterkühlten flüssigen stratiformen Wolken in Mischphasenwolken zu beobachten. Begleitet von wolkenauflösenden Modellsimulationen und Radar-Forward-Operatoren wird PolarCAP die Entwicklung und die beteiligten mikrophysikalischen Prozesse zwischen -10 und 0°C erfassen. Die kombinierten Beobachtungen werden neue Erkenntnisse über das Zusammenspiel von Kontakt- und Immersionsgefrieren, sekundärer Eisbildung und Eisvervielfachung liefern, indem Wolken in verschiedenen Temperaturregimen untersucht werden, von denen angenommen wird, dass sie entweder von spezifischen Eisphasenprozessen beeinflusst bzw. unbeeinflusst sind. PolarCAP wird das derzeitige Verständnis wolkenmikrophysikalischer Prozesse und deren Darstellung in atmosphärischen Modellen herausfordern und die wolkenauflösende Modellierung und deren Kopplung an Radarvorwärtsoperatoren vorantreiben. Insgesamt wird PolarCAP Fortschritte in unseren Fähigkeiten erzielen, die Effizienz verschiedener eisbildender Substanzen besser einschätzen zu können und die Zeitskalen von mikrophysikalischen Prozessen und dem Lebenszyklus von Stratusbewölkung zu verknüpfen.
Ein Vergleich der Artendiversität von antarktischen und arktischen Cyanobakterienmatten (Cyanomatten) durch unsere Arbeitsgruppe weist auf eine überraschend hohe Übereinstimmungsrate der Arten hin (Kleinteich et al. 2017). Da es höchst unwahrscheinlich ist, dass sich diese Arten unabhängig voneinander in beiden polaren Regionen entwickelten, wird vermutet, dass Vögel oder Aerosole den Transport von Cyanomatten von der Arktis in die Antarktis ermöglichen. Entsprechend untersucht dieses Projekt den Einfluss des Klimawandels auf die potentielle Etablierung von Temperatur-toleranteren, nicht-endemischen Cyanobakterien (Xeno-Cyano) und deren Parasiten (Xeno-Parasiten) in antarktischen Gebieten und welche Konsequenzen dies für das antarktische Cyanomatten-Ökosystem hat. Wir konnten durch frühere Experimente den Einfluss von erhöhter Temperatur auf die Artendiversität und Toxinproduktion in antarktischen Cyanomatten nachweisen (Kleinteich et al. 2012). Da antarktische Gebiete einem kontinuierlichen Verlust der Eisdecke ausgesetzt sind, liegt die Vermutung nahe, dass nicht-endemische Cyanobakterien bisher unbesiedelte Gebiete erschließen bzw. werden endemische Cyanobakterien aufgrund ihrer schlechteren Anpassung an nicht-endemische Parasiten aus bereits besiedelten Gebieten verdrängt. Entsprechend hat dieses Projekt vier Hauptziele: Fest zu stellen ob 1.) sich in historischen Cyanomatten (1902, Scott Expedition) und den letzten 30 Jahren (1990, 1999/2000, 2010, 2021/2022) aus Rothera, Byers Halbinsel und McMurdo diese Xeno-Cyano und -Parasiten nachweisen lassen; 2.) Cyanomatten aus Spitzbergen eine vergleichbare Speziesverteilung (Cyanobakterien, Viren und Pilze) aufweisen wie auf der antarktischen Halbinsel (vermuteter Haupteintragungsort arktischer Spezies über Aerosole oder Vögel); 3.) eine Temperaturerhöhung durch Plexiglasabdeckung in den Cyanomatten auf Rothera und Byers zu einer Veränderung der Cyanodiversität, Toxinproduktion und verstärkt Parasitierung durch Viren und Pilze führt; und 4.) die Infektion mit arktischen Cyanomatten und Temperaturerhöhung bei antarktischen Cyanomatten im Labor nachweislich zu Veränderungen der endemischen Cyanomattendiversität führt. Die Diversitätsanalyse der Cyanomatten erfolgt durch Illumina (16S, ITS, g20 Gene) und Shotgun Sequenzierung. Die Abundanz von Viren und Pilzen wird durch ddPCR bestimmt und der Nachweis der Cyanotoxine erfolgt durch PCR, ELISA und UPLC-MS/MS. Die erhobenen Daten dürften die Eroberung und hiermit profunde voranschreitende Veränderung des antarktischen Cyanomattensystems durch nicht-endemische Spezies nachweisen. Durch die SARS-Cov2 Pandemie konnte die Hypothese, dass Vögel die Vektoren von Cyanomatten-Material sind, nicht getestet werden. Dennoch werden wir Cyanomatten aus unmittelbarer Nähe zu Vogelnistplätzen in Spitzbergen untersuchen. GPS-tracking Daten sollten mögliche Zusammenhänge zwischen Vogelmigration und der Verbreitung nicht-endemischer Cyanos und ihrer Parasiten aufdecken.
Labor- und Feldstudien zeigen, dass chemische Prozesse in Wolken zur organischen Aerosolpartikelmasse beitragen. Aus der HCCT-2010-Feldstudie und der CUMULUS-Kammerstudie geht hervor, dass die organische Massenproduktion beträchtlich sein kann und diese von der Konzentration der organischen Vorläuferverbindungen in der Gasphase abhängt. Es bestehen jedoch große Unsicherheiten, bei der Art der resultierenden Aerosolpartikel, welche metastabil sein können und einen Teil ihrer organischen Masse während der Evaporation der Wolkentropfen wieder verlieren. Ziel des Projekts PARAMOUNT ist die Untersuchung der Chemie in Wolkentropfen, welche organische Wolkeninhaltsstoffe prozessiert und zur Bildung organischer Aerosolpartikelmasse beiträgt. PARAMOUNT ist auf die Untersuchung der Multiphasenchemie relevanter Vorläuferverbindungen wie polyfunktioneller Carbonyle und Säuren fokussiert. Mit diesen Verbindungen sollen kombinierte Labor- und CESAM-Kammerstudien zur Multiphasenchemie durchgeführt werden. Dabei sollen die Untersuchung der Reaktionskinetik und der Produktverteilung in der wässrigen Phase zur Reaktionsmechanismusformulierung als Grundlage dienen. Die CESAM-Experimente stehen im Mittelpunkt des PARAMOUNT-Projektes und konzentrieren sich hauptsächlich auf die Untersuchung der organischen Masseproduktion durch chemische Wolkenprozesse. Zur Untersuchung der organischen Massenproduktion unter variierenden Umweltbedingungen werden die CESAM Kammerstudien mit verschiedenen Anfangsbedingungen durchgeführt. Die organische Massenzunahme soll während der künstlichen Wolkenepisoden in der CESAM-Kammer mit neusten analytischen Methoden untersucht werden. Ferner sollen mögliche Anreicherungen von organischen Carbonylverbindungen, welche in Feldproben während der Wolkenfeldmesskampagne HCCT-2010 beobachtet wurden, eruiert werden. Zwei Aerosol-Massenspektrometer dienen der Online-Bestimmung der organischen Aerosolfraktion. Des Weiteren erfolgt die Analyse prozessierter interstitieller Gasphasenverbindungen und deren Partitionierungverhalten zwischen Gas- und Flüssigphase unter Verwendung eines PTR-MS und eines mini CVI (counter virtual impactor) in Kombination mit Offline-Analytik.Abschließend werden die CESAM-Experimente mit dem komplexen MCM / CAPRAM Multiphasenchemiemechanismus modelliert. Die verknüpfte Modellierung soll den auf den experimentellen Ergebnissen basierenden Mechanismus validieren und die Interpretation der Kammermessungen unterstützen. Insgesamt stellt das hier vorgeschlagene Projekt PARAMOUNT einen wissenschaftlichen Durchbruch für das Verständnis von chemischen Wolkenprozessen dar, sowie deren Bedeutung für die Produktion von sekundärem organischem Aerosol.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 267 |
| Europa | 6 |
| Kommune | 1 |
| Land | 56 |
| Wissenschaft | 6 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 108 |
| Text | 125 |
| unbekannt | 63 |
| License | Count |
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| Deutsch | 282 |
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| Lebewesen und Lebensräume | 250 |
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