Extreme kurzfristige Meeresspiegeländerungen können schwerwiegendere Auswirkungen auf die Gesellschaft und Ökosysteme haben, als ein langsam ansteigender mittlerer Meeresspiegel. Wenn sich die Anzahl von Extremereignissen unter dem Einfluss anthropogener Klimaänderungen verändert, kann das grundlegende Konsequenzen auf die Abschätzung klimawandelbedingter Auswirkungen haben, und in der Folge auf geplante Anpassungsmaßnahmen. Südostasien ist eine der bevölkerungsreichsten Regionen der Welt, welche den Auswirkungen von Taifunen und extratropischen Zyklonen unterliegt. Gegenwärtig ist noch unklar, inwiefern externe Klimaantriebe die Häufigkeit und Intensität von extremen Ereignissen wie Sturmfluten und starken und/oder langanhaltenden Niederschlagsereignissen beeinflussen, und welche Rolle dabei die interne Variabilität der Klimaantriebe spielt. Im Projekt Asia-Floods werden atmosphärische Wettermuster identifiziert werden, welche zu küstennahen Überflutungen durch Sturmfluten und/oder durch extreme kontinentale Niederschläge in der Region Südostasien führen können. Dazu wird eine Reihe von vorhandenen globalen und regionalen Klimasimulationen unterschiedlicher räumlicher Auflösung untersucht werden, welche sowohl die letzten Dekaden als auch Simulationen über das letzte Jahrtausend und Zukunftsszenarien abdecken. Auf Basis dieser Simulationen wird ein statistischer Downscaling Ansatz angewendet werden, in welchem die großskaligen atmosphärischen Klimafaktoren in einen statistischen Zusammenhang zu (beobachteten) lokalen Klimafaktoren gebracht werden. Dazu werden Beobachtungsdatensätze von extremen Wasserständen und Niederschlagsereignissen verwendet werden. Nach der Kalibrierung dieser statistischen Modelle anhand gegitterter Beobachtungsdaten und meteorologischer Reanalysen, können diese auf vergangene und zukünftige globale und regionale Klimasimulationen angewendet werden, um Änderungen in der Anzahl von Extremereignissen abschätzen zu können. Die erzielten Ergebnisse auf Basis der Klimasimulationen der vergangenen Jahrhunderte werden u.a. mit anderen Projekten innerhalb dieses SPPs abgeglichen, um die Häufigkeit von Überflutungen in Proxydaten zu untersuchen. Im Falle der Szenario-Simulationen werden die Ergebnisse u.a. verwendet, um den Anstieg der durch küstennahe Überflutungen verursachten ökonomischen Kosten abzuschätzen.
Relative Meeresspiegelschwankungen resultieren aus dem Zusammenspiel von Eustasie, Isostasie, Tektonik und Subsidenz. Die Rekonstruktion des holozänen Meeresspiegels erlaubt es sowohl vertikale Landbewegungen als auch geophysikalische Modelle zu Glazialen Isostatischen Ausgleichsbewegungen (GIA) zu definieren, welche im Gegenzug benutzt werden um instrumentelle Meeresspiegelmessungen an Gezeitenpegeln zu korrigieren. Dementsprechend repräsentieren regionale Daten zu relativen Meeresspiegelschwankungen während des Holozäns, welche auf der Grundlage von standardisierten Protokollen erhoben wurden, den Ausgangspunkt für weitere Untersuchungen zu Meeresspiegelschwankungen des vergangenen Jahrhunderts und die Grundlage für eine Bewertung von lokalen und regionalen Meeresspiegelschwankungen während des 21ten Jahrhunderts. Obwohl es für einige Gebiete genaue Daten zu holozänen Meeresspiegelschwankungen gibt sind Rekonstruktionen für Südostasien, einer vom zukünftigen Meeresspiegelanstieg hoch gefährdeten Region, noch immer begrenzt und im Bezug auf die korrekte Interpretation von Meeresspiegelanzeigern, deren Höhenbezug zu Normalnull und die Qualität der Altersbestimmungen, fragwürdig. Das übergeordnete Ziel dieses Antrags ergibt sich daher aus der Frage: Wie können wir unser Verständnis über relative Meeresspiegelschwankungen während des Holozäns in Südostasien und die damit in Zusammenhang stehenden Prozesse verbessern? Um diese Frage zu beantworten werden wir veröffentlichte Meeresspiegeldaten neu Auswerten und einem standardisierten Ansatz entsprechend in einer Datenbank zusammentragen. Diesen Datensatz werden wir anschließend mit den Forschungsergebnissen von einigen Inseln im Spermonde Archipel, einer vom zukünftigen Meeresspiegelanstieg hoch gefährdeten Region, ergänzen. Im Anschluss an die Geländearbeit werden wir einen umfassenden Datensatz an geophysikalischen Modellen erstellen welche sowohl auf den Ergebnissen der Datenbank, als auch auf den neu erhobenen Geländedaten beruhen und welche statistische Unsicherheiten im Bezug auf das gewählte Eismodell und die Mantelviskosität beinhalten. Dies wird es uns ermöglichen die volle Bandbreite von GIA Signalen zu erfassen und den Bereich zu definieren welcher am besten zu den geologischen Geländedaten passt. Die Geländedaten werden außerdem auf der Grundlage eines Bayes'schen Ansatzes statistisch ausgewertet um potentielle Muster innerhalb der holozänen Meeresspiegelschwankungen zu entdecken. Die Resultate der statistischen Auswertung werden mit den Ergebnissen einer Satellitenbildauswertung bezüglich der Bevölkerungsdichte und Landnutzungsmustern auf den Inseln im Spermonde Archipel gegengeprüft. Nicht zuletzt durch die enge Zusammenarbeit mit weltweit führenden Experten auf internationaler Ebene wird innerhalb dieses Projekts ein Doktorand in allen Bereichen der Meeresspiegelforschung ausgebildet, von Labor und Geländetechniken bis hin zur geophysikalischen Modellierung und Datenauswertung.
Ultrafeine Partikel (UFP) mit einem aerodynamischen Durchmesser kleiner als 100 nm stehen unter dem Verdacht die menschliche Gesundheit zu schädigen, allerdings fehlt bisher die abschließende wissenschaftliche Evidenz aus epidemiologischen Studien. Zur Herleitung von Expositionskonzentrationen gegenüber UFP wurden zum Teil statistische Modellierungsverfahren genutzt um UFP-Anzahlkonzentrationen vorherzusagen. Ein häufig genutztes Verfahren ist eine auf Flächennutzung basierte lineare Regression („land-use regression“, LUR). Allerdings wurden in luftqualitativen Studien auch andere, ausgefeiltere Modellansätze benutzt, z.B. „machine learning“ (ML) oder „deep learning“ (DL), die eine bessere Vorhersagegenauigkeit versprechen. Das Ziel des Projekts ist die Modellierung von UFP-Anzahlkonzentration in urbanen Räumen basierend auf ML- und DL-Algorithmen. Diese Algorithmen versprechen eine bessere Vorhersagegenauigkeit gegenüber linearen Modellansätzen. Mit unserem Modellansatz wollen wir sowohl räumliche als auch zeitliche Variabilität der UFP-Anzahlkonzentrationen abbilden. In einem ersten Schritt werden die Messergebnisse aus mobilen Messkampagnen genutzt um ein ML-basiertes LUR Modell zu kalibrieren. Zusätzlich werden urbane Emissionen aus lokalen Quellen, abseits vom Straßenverkehr, identifiziert und explizit in das Modell einbezogen. In einem zweiten Schritt wird ein DL-Modellansatz basierend auf Langzeit-UFP-Messungen mit dem ML-Modell gekoppelt um die Repräsentierung der zeitlichen Variabilität zu verbessern. Unser vorgeschlagenes Arbeitsprogramm besteht aus fünf Arbeitspaketen (WP): WP 1 beinhaltet mobile Messungen mittels eines mobilen Labors und eines Messfahrads. WP 2 besteht aus stationären Messungen, die an Stationen des German Ultrafine Aerosol Network durchgeführt werden. In WP 3 werden wichtige UFP-Emissionsquellen, insbesondere Nicht-Verkehrsemissionen, mit Hilfe von zusätzlichen kurzzeitigen stationären Messungen identifiziert und quantifiziert. In WP 4 werden ML-Algorithmen genutzt um ein statistisches Modell aufzubauen. Als Kalibrierungsdatensatz werden die Messungen aus WP 1 benutzt. Das Modell wird UFP-Anzahlkonzentrationen mit Hilfe eines Datensatzes aus erklärenden Variablen, u.a. meteorologische Größen, Flächennutzung, urbaner Morphologie, Verkehrsmengen und zusätzlichen Informationen zu UFP-Quellen nach WP 3, vorhersagen. In WP 5 werden die UFP-Anzahlkonzentrationen aus WP 2 für einen DL-Modellansatz genutzt, der die zeitliche Variabilität repräsentieren wird. Dieser wird dann mit dem ML-Modell aus WP 4 gekoppelt. Der Nutzen der Modellkopplung wird mit dem Datensatz aus WP 3 validiert. Aus unserem Projekt wird ein Modell hervorgehen, das in der Lage ist die räumliche und zeitliche Variabilität urbaner UFP-Anzahlkonzentrationen in einer hohen Genauigkeit zu repräsentieren. Damit wird unsere Studie einen Beitrag zur Quantifizierung von Expositionskonzentrationen gegenüber UFP z.B. in epidemiologischen Studien leisten.
Quellen stellen den Ausgangspunkt des Flusskontinuums dar und sind wichtige Ökotone zwischen Grund- und Oberflächenwasser. Insbesondere intermittierende Quelltypen, die in oberflächennahen, nicht begrenzten Grundwasserleitern mit einem variierenden, vorübergehend grundwassergetrennten Fließregime, kurzen Verweilzeiten und potenziell höheren Konzentrationen an organischem Kohlenstoff (OC) auftreten, haben das Potenzial, die Kohlenstoffflüsse in den anschließenden Quellbächen erheblich zu beeinflussen. Allerdings gibt es hierzu nur wenige Studien und es ist noch unklar, wie sich das variable Fließregime auf die zeitliche Variabilität des OC in diesen für Mittelgebirge typischen vielfältigen Ökotonen auswirkt. In diesem Projekt werden daher die räumliche und zeitliche Dynamik des OC in intermittierenden Quellen, die umweltrelevanten Einflussfaktoren und ihre Auswirkungen auf die Quellbäche in verschiedenen Mittelgebirgen (Rheinisches Schiefergebirge, Erzgebirge, Schwarzwald) untersucht. Insgesamt werden 44 Quellen hydrologisch und biogeochemisch erfasst und die OC-Dynamik auf verschiedenen zeitlichen und räumlichen Skalen quantifiziert. Neben dem permanenten Monitoring der Quellschüttung, elektrischen Leitfähigkeit und Wassertemperatur werden saisonale und ereignisbasierte Messungen des OC, Nährstoffe und stabilen Isotope durchgeführt. Modernste Labormethoden (C/N- und TOC-Analyzer, Picarro) werden zur Erfassung der zeitlichen und räumlichen Variabilität von DOC, POC, optischen Eigenschaften (Fluoreszenz, Absorption), Nährstoffen (PO4, NO3, NO2, NH4) und stabilen Isotopen (18O, 2H) eingesetzt. Zur Identifizierung räumlicher und zeitlicher Muster, Prozesse, Stoffflüsse und Einflussfaktoren werden verschiedene multivariate statistische Verfahren und Modelle eingesetzt (z.B. PCA, PARAFAC, SIMMR, LOADest, machine learning). Funktionelle Nahrungsgruppen der gegenwärtigen Wirbellosenfauna werden bestimmt, um Artengemeinschaften und -vielfalt zu charakterisieren. Diese skalenübergreifende Untersuchung der hydrologischen und biogeochemischen Eigenschaften intermittierender Quellen und ihrer räumlichen und zeitlichen Dynamik wird die Wissenslücke bezüglich der Rolle intermittierender Quellen innerhalb des Flusskontinuums schließen und zum Verständnis der zukünftigen Dynamik von Quellen aufgrund der durch den Klimawandel verursachten Variationen von Niederschlag und Abfluss und der Auswirkungen ihrer Veränderungen sowohl auf das Quellökosystem als auch auf die damit verbundenen Quellbäche beitragen.
Der Eintrag organischen Kohlenstoffs in den Boden ist eine der Hauptsteuergrößen für Prozesse der Verwitterung und Erosion und wird im Wesentlichen durch das Zusammenspiel von Klima und Vegetation gesteuert. Ein wichtiges Ziel des DFG-Schwerpunktprogrammes EarthShape (SPP 1803) ist es, zu verstehen, wie gerade diese Interaktionen den Bodenkohlenstoff, der zum einen eine mikrobielle Energiequelle darstellt und zum anderen als stabilisierender Faktor der Erosion entgegenwirkt, beeinflussen. Das beantragte Projekt hat daher zum Ziel, die organische Kohlenstoffdynamik ausgehend von der Pflanze über die Streu in den Boden zu untersuchen und die Einflüsse des Klimas und der Vegetation zu entkoppeln. Die Bedeutung von Klima- und Pflanzeneigenschaften ist skalenabhängig, daher wird ein skalenübergreifender Forschungsansatz verfolgt, der unterschiedliche räumliche und klimatische Skalen abdeckt. Diese umfassen drei Biome entlang der chilenischen Küstenkordillere (arid, mediterran, nass-gemäßigt) und jeweils 2 unterschiedliche Untersuchungsflächen innerhalb dieser Biome. Die Erfassung verschiedener Pflanzengesellschaften und des entsprechenden Bodenkohlenstoffs auf diesen unterschiedlichen Skalen ermöglicht eine Entkopplung klimatischer und vegetationsgebundener Effekte. Die reziproke Translokation von Bodenmonolithen und Streuauflagen sowohl zwischen den Biomen als auch zwischen den Untersuchungsflächen ermöglicht eine detaillierte Entschlüsselung klimatischer und pflanzlicher Effekte. Letztere wird dabei funktional betrachtet und der Einfluss chemischer, physikalischer und phänologischer Pflanzeneigenschaften dargestellt. Zudem wird an den Untersuchungsflächen Unterbodenmaterial an die Erdoberfläche verlagert, um zu überprüfen, ob der darin gespeicherte organische Kohlenstoff auch bei veränderten Bedingungen (z.B. Temperatur) weiterhin aufgrund seiner molekularen Struktur stabil bleibt oder diese Stabilität lediglich durch Effekte im Unterboden determiniert wurde. Die Anwendung innovativer Labormethoden (HPLC, ICM-PS, EA-IRMS, AQUALOG) erlauben eine detaillierte Beschreibung des Kohlenstoffs und beeinflussender Faktoren (C, N, P, 13C, Lignin, Tannin, Spurenelemente) in Blättern, Streu und im Bodenprofil. Die simultane Messung von Absorption und Fluoreszenz inklusive der Anwendung von EEM und PARAFAC erlaubt eine detaillierte Untersuchung des gelösten organischen Bodenkohlenstoffs. Kooperative Datenanalysen sind ein wesentlicher Aspekt des Projektes, um die vielfältigen Ergebnisse, entsprechend des skalenübergreifenden Forschungsansatzes, in Beziehung zu setzen. Unsere Ergebnisse werden ein statistisches Modell beinhalten, das eine Vorhersage des organischen Bodenkohlenstoffgehalts auf Basis von Klima- und Vegetationsmerkmalen in der Wirkungskette Pflanze-Streu-Boden ermöglicht. Dieses Prozesswissen trägt zum Verständnis und der Modellierung des Kohlenstoffkreislaufs als Grundlage reliefbezogener Bodenprozesse bei.
Haushalte im ländlichen Afrika haben typischerweise unterschiedliche Einkommens- und Beschäftigungsquellen innerhalb und außerhalb der Landwirtschaft. Die Diversifizierung der Lebensgrundlagen wird vermutlich in Zukunft weiter zunehmen. Dieses Projekt sammelt Daten von Haushalten und Arbeitgebern in vier Ländern (Kenia, Tansania, Namibia, Sambia), um Trends in der Verfügbarkeit und Qualität von Arbeitsplätzen in unterschiedlichen ländlichen Sektoren zu analysieren. Mit Hilfe statistischer Modelle werden Beschäftigungsmuster und deren Auswirkungen auf Einkommen und andere sozioökonomische Indikatoren untersucht.
Atmospheric CO2 concentrations present a repetitive pattern of gradual decline and rapid increase during the last climate cycles, closely related to temperature and sea level change. During the Last Glacial Maximum (LGM; 23-19 kyr BP), when sea level was ca. 120 m below present, the ocean must have stored additionally about 750 Gt carbon. There is consensus that the Southern Ocean represents a key area governing past and present CO2 change. The latter is not only of high scientific but also of socio-economic and political concern since the Southern Ocean provides the potential for an efficient sink of anthropogenic carbon. However, the sensitivity of this carbon sink to climate-change induced reorganizations in wind patterns, ocean circulation, stratification, sea ice extent and biological production remains under debate. Models were not yet able to reproduce the necessary mechanisms involved, potentially due to a lack of the dynamic representation/resolution of atmospheric and oceanic circulation as well as missing carbon cycling. Data on past Southern Ocean hydrography and productivity are mainly from the Atlantic sector, thus do not adequately document conditions in the Pacific sector. This sector is not only the largest part of the Southern Ocean, but it also represents the main drainage area of the marine-based West Antarctic Ice Sheet (WAIS). In the proposed study we aim to generate paleo-data sets with a newly established proxy method from sediment core transects across the Pacific Southern Ocean. This will enhance the baselines for the understanding and modeling of the Southern Ocean's role in carbon cyling, i.e. ocean/atmosphere CO2 exchange and carbon sequestration. It will also allow insight into the response of the WAIS to past warmer than present conditions. Paired isotope measurements (oxygen, silicon) will be made on purified diatoms and radiolarians to describe glacial/interglacial contrasts in physical and nutrient properties at surface and subsurface water depth. This will be used to test (i) the impact of yet unconsidered dust-borne micronutrient deposition on the glacial South Pacific on shifts of primary productivity, Si-uptake rates and carbon export, (ii) the 'silicic-acid leakage' hypothesis (SALH) and (iii) the formation and extent of surface water stratification. Diatom and radiolarian oxygen isotopes will provide information on the timing of surface ocean salinity anomalies resulting from WAIS melt water. Climate model simulations using a complex coupled atmosphere ocean general circulation model (AOGCM) in combination with a sophisticated ocean biogeochemical model including Si-isotopes will be used for comparison with the paleo records. The analysis will cover spatial as well as temporal variability patterns of Southern Ocean hydrography, nutrient cycling and air-sea CO2-exchange. With the help of the climate model we aim to better separate and statistically analyse the individual impacts of ocean circulation and bio
Niedrige Wolken der marinen Grenzschicht kühlen das Erdsystem und spielen somit eine entscheidende Rolle für die Energiebilanz der Erde. Die physikalischen Eigenschaften dieser Wolken werden von Aerosolen beeinflusst. Veränderungen in der Zusammensetzung oder Konzentration atmosphärischer Aerosole können daher die Strahlungswirkung und somit das Kühlungspotential dieser Wolken verändern. Die Quantifizierung der Auswirkungen atmosphärischer Aerosole auf marine Grenzschichtwolken mit Beobachtungsdaten ist eine große Herausforderung, da viele Prozesse gleichzeitig wirken, statistisch schwer zu trennen sind und Wolken gegen Aerosoleinflüsse “gepuffert” sein können. Globale Klimamodelle können diese Prozesse nicht auflösen, sodass sie über Parametrisierungen festgeschrieben werden müssen, welche wiederum mit Unsicherheiten belastet sind. Durch diese Probleme in der Auswertung von Beobachtungen sowie in Modellen ist die Quantifizierung von Aerosol-Wolken-Interaktionen weiterhin eine der größten Unsicherheiten der Klimawissenschaften, was die Abschätzung der Klimasensitivität erschwert.Das beantragte Forschungsprojekt adressiert diese Herausforderungen und wird die Wirkung von Aerosolen auf marine Grenzschichtbewökung mit globalen Beobachtungsdaten quantifizieren und die Parameterisierungen dieser Prozesse in globalen Klimamodellen evaluieren. In aktuellen Studien haben statistische Modelle aus dem Bereich des maschinellen Lernens geholfen, das Aerosol-Wolken-Meteorologie-System besser zu verstehen und zu quantifizieren, da sie in der Lage sind, Effekte von Aerosolen von anderen atmosphärischen Größen zu isolieren. Das beantragte Forschungsprojekt wird sich auf maschinelle Lernmethoden stützen, welche zusätzlich in der Lage sind, alle relevanten Wolkeneigenschaften gleichzeitig vorherzusagen, und damit mögliche Puffer explizit berücksichtigen und quantifizieren können. Die statistischen Modelle werden verwendet, um Zusammenhänge und Prozesse in globalen Beobachtungsdaten und dem Output globaler Klimamodelle zu analysieren. Auf diese Weise kann eine prozessorientierte Evaluierung von Modellparameterisierungen erreicht werden, die sich deutlich von dem üblichen Vergleich klimatologisch gemittelter Wolkenmuster abhebt. So können Modellparametrisierungen beobachtungsgestützt eingegrenzt, und der Strahlungsantrieb durch Wechselwirkungen zwischen Aerosolen und marinen Grenzschichtwolken quantifiziert werden.
Im Rahmen der Beweissicherung eines 1978 in Betrieb genommenen Wasserwerks und mehrerer Beregnungsverbaende werden kontinuierlich die Grundwasserstandsbeobachtungen dokumentiert und ausgewertet. Nach Ablauf mehrerer Betriebsjahre werden die Zustandsveraenderungen in den Grundwasserstockwerken durch die Ganglinienverlaeufe fuer Zeiten mit und ohne Wasserentnahme auf statistischer Grundlage verglichen, wobei eine synoptische Betrachtung der uebrigen hydrologischen Komponenten mit erfolgt. Neben den statistischen Auswertungen werden auch deterministische Modellkonzepte verfolgt.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 272 |
| Europa | 4 |
| Land | 24 |
| Weitere | 1 |
| Wissenschaft | 91 |
| Zivilgesellschaft | 5 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 264 |
| Text | 16 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 12 |
| Offen | 268 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 261 |
| Englisch | 58 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Bild | 3 |
| Dokument | 12 |
| Keine | 182 |
| Webseite | 94 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 213 |
| Lebewesen und Lebensräume | 236 |
| Luft | 178 |
| Mensch und Umwelt | 280 |
| Wasser | 181 |
| Weitere | 277 |