Mit dem hier vorgestellten Projekt wollen wir zwei Fragen beantworten, die momentan im Zusammenhang mit zunehmendem Schmelzen des grönländischen Eisschildes heiß diskutiert werden: der Zeitpunkt ersten Auftretens von Veränderungen im subpolaren Nordatlantik und die Wahrscheinlichkeit von Extremereignissen im Ozean jeweils hervorgerufen durch einen verstärkten bis außergewöhnlich starken Schmelzwassereintrag. Beides werden wir mit Hilfe von Simulationen mit dem neuen, bereits getesteten globalen Klimamodell FOCI-VIKING10 quantifizieren. Dieses einzigartige Modell ist für die Aufgabe besonders geeignet, weil es durch eingebettetes 2-Wege Nesting eine höhere Ozeangitterauflösung von 1/10° im Nordatlantik (30°-85°N) ermöglicht. In einer Reihe von multidekadischen Simulationen mit globaler Erwärmung von 1958-2050 schreiben wir unterschiedliche Projektionen des zukünftigen Schmelzwasserabflusses von Grönland vor, indem wir die lokalen, beobachteten Abflussraten bis 2016 verwenden und für die Folgejahre die lokalen Trends extrapolieren. Ergänzt werden die Trends durch stochastische Variabilität und systematisch eingefügte Extremwerte. Darüber hinaus werden wir neue Wege für die Modellvalidierung gehen, indem gezielt Satelliten- und Argo-float-Daten des meeresoberflächennahen Salzgehaltes auf räumliche und zeitliche Variabilität analysiert und verglichen werden. Als Hauptergebnis des Projektes werden wir Angaben zu Ort, Zeit und Größe der Veränderungen bereitstellen, mit denen der Ozean auf einen realistisch ansteigenden Schmelzwasserabfluss von Grönland reagiert, sowie Einblick in einen möglichen Einfluss auf das europäische Wetter und Klima geben.
Das Verhalten anthropogener Schadstoffe im Landschaftsmaßstab stellt eine der größten Herausforderungen heutiger Umweltwissenschaften dar. Forschungsergebnisse der letzten zehn Jahre haben wiederholt gezeigt, dass Umsatzraten von Schadstoffen, die im Labor ermittelt wurden, im Widerspruch zu Feldbeobachtungen stehen. Dies weist darauf hin, dass wir die relevanten Prozesse, die den Schadstoffumsatz in der Natur bestimmen, nur unvollständig verstehen. Entsprechend sind wir nicht in der Lage, zukünftige Entwicklungen der Wasser- und Bodenqualität in Folge des Klima- und Landnutzungswandels zuverlässig vorherzusagen. Der SFB CAMPOS beruht auf der Hypothese, dass auf der Feldskala Prozesse maßgeblich sind, die in Laborexperimenten nur schwer zu erfassen sind. Viele Schadstoffe, die unter Laborbedingungen vergleichsweise schnell abgebaut werden, zeigen eine unerwartete Langlebigkeit im Feld; sie werden in Böden und Grundwasserleitern über lange Zeiträume gespeichert und können noch Jahre, nachdem der anthropogene Eintrag aufgehört hat, nachgewiesen werden. Während wichtige, aber langsame Prozesse in Laborstudien möglicherweise übersehen werden, erschwert die ausgeprägte hydrologische und biogeochemische Dynamik die Interpretation konventioneller Beobachtungskampagnen im Feld. CAMPOS zielt darauf ab, reaktive Landschaftselemente zu identifizieren und ihre Prozessdynamik mit ausführlichen Feldstudien zu biogeochemischen Umsätzen von Schadstoffen in einer beispiellosen Auflösung zu quantifizieren. Derartige Studien sind erst durch den enormen Fortschritt in der Analytik und Messtechnik der letzten Jahre (z.B. substanzspezifische Isotopen- und Enantiomeranalytik, 'non-target screening', Bioanalytik, insitu Sensoren, molekularbiologische Techniken inklusive omics) ermöglicht worden, die bislang noch nicht in gezielten Felduntersuchungen kombiniert wurden. Jedes im SFB vorgesehene Projekt vereinigt Expertise aus unterschiedlichen Disziplinen, die notwendig sind, um den Verbleib von Schadstoffen in der Natur zu verstehen. Die untersuchten Landschaftselemente umfassen Fließgewässer, den Übergang zwischen Gerinnen und dem Untergrund, Transekten im Grundwasser sowie verschiedene Bodenkompartimente. Ein neuer stochastischer Modellieransatz ermöglicht es, den reaktiven Stofftransport im Landschaftsmaßstab prozessbasiert zu modellieren und die damit verbundene Unsicherheit zu quantifizieren. Unser neuartiger multidisziplinärer Ansatz quantifiziert das langfristige Verhalten anthropogener Schadstoffe in der Umwelt, indem Einzugsgebiete als biogeochemische Reaktoren betrachtet werde. CAMPOS trägt somit zum Fortschritt der Umweltwissenschaften bei und schafft die Grundlage für realistischere Projektionen der zukünftigen Boden- und Wasserqualität unter den Bedingungen des Klima- und Landnutzungswandels.
In dem Projekt wird ein stochastischer Modellieransatz für den reaktiven Stofftransport im Landschaftsmaßstab entwickelt. Prozesse an der Landoberfläche und in Böden werden durch stochastische Boden-Pflanzen-Modelle beschrieben, die an ein stochastisches 3-D Strömungsmodell des Untergrunds unterhalb der Wurzelzone sowie an fließ- bzw. kontaktzeitbasierte reaktive Stofftransportmodelle für Nitrat und Pestizide gekoppelt sind. Als Ergebnis statistisch verteilter Parameter und Randbedingungen, ergeben sich statistische Verteilungen der Zielgrößen, wie z.B. Wasserstände und -flüsse, Konzentrationen reaktiver Spezies. Diese Verteilungen werden anschließend anhand gemessener Daten mittels Ensemble-Kalman-Filtermethoden konditioniert.
Es gibt konzeptionelle Gründe, Interesse an effizienten Atmosphärenmodellen zu haben, weil diese tiefere Einblicke in der Atmosphärendynamik erlauben, z.B. in Hinsicht auf Klimavariabilität. Solche Modelle sind aber auch ein nützliches Werkzeug bei Untersuchungen der Klimasensitivität oder des Paläoklimas, wo sehr viele oder sehr lange Integrationen benötigt werden und somit die Recheneffizienz eine wichtige Rolle spielt. Besonders bei diesen Anwendungen muss darauf Wert gelegt werden, dass die unvermeidlichen Subgitterskalenparametrisierungen möglichst viel auf ersten Prinzipien basieren. Die stochastische Modenreduktion (SMR) bietet hier eine Strategie, bei der ein großer Teil der Parametrisierung auf Papier hergeleitet wird, wenn bestimmte Terme, die Wechselwirkungen zwischen nichtaufgelösten Moden beschreiben, durch einen einfachen stochastischen Prozess modelliert werden können. In früheren Anwendungen der SMR wurden die reduzierten Atmosphärenmodelle immer im Spektralraum formuliert. Somit koppelt die dazugehörige globale subgitterskalige Parametrisierung alle aufgelösten Moden miteinander. Letztes begrenzt die Anwendbarkeit der Methode auf niedrigdimensionale Systeme. Um dieses Problem zu umgehen, ist unlängst eine Implementierung der SMR für gitterbasierte Raumdiskretisierungen entwickelt worden, die in einer lokalen Parametrisierung resultiert. Diese Strategie wurde bis jetzt nur im Rahmen der Burgersgleichung getestet. Das vorgeschlagene Projekt soll signifikant dazu beitragen, die lokale SMR auf realistische Modelle der Atmosphärendynamik anzuwenden. Dabei sollen subgitterskalige Parametrisierungen für die barotrope Vorticitygleichung und für die Flachwassergleichungen auf der f-Ebene konstruiert werden. Beide Modelle beinhalten wesentliche Eigenschaften, die berücksichtigt werden müssen, wenn man die lokale SMR auf die allgemeinen Gleichungen für die Beschreibung der Atmosphärendynamik anwenden will. Die neuen subgitterskaligen Parametrisierungen sollen folgende Kriterien erfüllen: i) sie sollen systematisch aus den Modellgleichungen unter einer relativ kleinen Anzahl von Grundannahmen hergeleitet werden ii) sie sollen so konsistent wie möglich mit den Erhaltungseigenschaften der Gleichungen sein und iii) sie sollen eine minimale (falls möglich gar keine) Anpassung an Daten der aufgelösten Skalen verwenden. In der Klimamodellierung existiert ein großer Bedarf an physikalisch basierten und auflösungsunabhängig formulierten stochastischen Parametrisierungen. Die Entwicklung von subgitterskaligen Parametrisierungen mittels der SMR, wie in diesem Projekt vorgeschlagen, wird zu solchen Verfahren beitragen. Die Turbulenzparametrisierung in grob auflösenden Simulationen ist ein anderes Feld, das von einer solchen Entwicklung profitieren kann.
Die haeufigste Strategie zur Berechnung von Schwellenwerten zum Ausschluss von gesundheitlichen Risiken durch Umweltbelastungen besteht in der Verwendung von Sicherheitsfaktoren. Ausgehend von der Kritik an dem Konzept der Sicherheitsfaktoren, wird als eine Alternative zur Erfassung der verschiedenen Unsicherheiten bei der Risikoabschaetzung und -bewertung die induktiv-stochastische Risikoabschaetzung vorstellt und am Beispiel der Berechnung von Donatorwerten fuer cadmiumbelastete Weizenackerboeden konkretisiert. Auf der Basis eines integrativen Donator-Akzeptor-Modells wird der Transferpfad vom Ackerboden (Donator) ueber den Transfer in die Weizenpflanze und den Konsum von Weizenprodukten zum Menschen (Akzeptor) beschrieben, wobei auch andere umweltbedingte und individuelle (durch Rauchen) Cd-Belastungen beruecksichtigt werden. Ausgehend von der taeglich aufgenommenen Cd-Gesamtmenge wird mittels eines toxikokinetischen Modells die Akkumulation des Cd in der Niere, die das kritische Organ bei chronischer Cd-Belastung ist, beschrieben. Die Verteilungen der Modellparameter zB fuer den Transferfaktor Boden-Pflanze, die Konsummenge von Weizenprodukten und die Eliminationshalbwertszeit fuer Cd sind zum Teil zusammen mit Experten und zum Teil aus Literaturangaben konstruiert worden. Mit Hilfe eines Simulationsprogramms ist dann in Abhaengigkeit von verschiedenen Cd-Konzentrationen in Ackerboeden die Verteilung der Cd-Konzentrationen in der Nierenrinde berechnet worden. Die berechneten Verteilungen erscheinen im Vergleich zu tatsaechlich gemessenen Cd-Konzentrationen im Nierencortex plausibel und auch im Hinblick auf den Einfluss des Rauchens realistisch...
Wir untersuchen die Hypothese, ob die Vorhersagbarkeit konvektiver Niederschläge durch eine ausgefeiltere Berücksichtigung hydrologischer Bodenprozesse in numerischen Wettervorhersagen erhöht werden kann. Kombiniert mit einer stochastischen Grenzschichtparameterisierung wird dieser Ansatz benutzt, um die Variabilität von Boden-Atmosphäre-Flüssen, die von lateralen Wasserabflüssen bedingt sind, zu bewerten. Das wird eine Abschätzung des Einflusses einer verbesserten Formulierung der Bodenfeuchte auf die Atmosphäre erlauben.
Vortrag auf dem Workshop in Wismar daraus entstanden
In verschiedenen Anwendungsbereichen der Klimamodellierung, z.B. Paläoklimatologie oder Sensitivitätsstudien, besteht Bedarf nach einem besonders effizienten Atmosphärenmodul. Niedrigdimensionale Modelle, basierend auf empirisch-orthogonalen Funktionen (EOF), mit einer empirischen linearen Parametrisierung der nicht aufgelösten Subgitterskalen (SGS), können viele Aspekte der Dynamik eines klassischen allgemeinen Zirkulationsmodells reproduzieren. Sie bieten sich somit in diesem Zusammenhang als interessantes Werkzeug an. Ein verbleibendes Problem war bisher die Klimasensitivität der empirischen SGS-Parametrisierung. In dem Projekt sollen zwei eng miteinander verwobene Ansätze verwendet werden, um dieses Thema anzugehen: (1) Neuere Ergebnisse zeigen, dass das Fluktuations-Dissipations-Theorem (FDT) Potential für die Vorhersage der Reaktion einer empirischen SGS-Parametrisierung auf variable externe Bedingungen hat, insbesondere wenn das betroffene System ausreichend viele schnelle Komponenten hat. Die barotrope Vorticitygleichung in dieser Untersuchung gestattet aber nur vergleichsweise langsame barotrope Rossbywellen. Es ist deshalb zu erwarten, dass der FDT-Ansatz in einem realistischeren Zusammenhang noch besser funktioniert. Darum, und auch mit der direkten Absicht, sukzessive den Realismus der Anwendung zu erhöhen, ist es geplant, die FDT-Strategie auf niedrigdimensionale Modelle der quasigeostrophischen Dreischichtendynamik (QG3S) anzuwenden, die synoptisch-skalige barokline Wellen zulässt. Dazu soll eine empirische linear-stochastische (Ornstein-Uhlenbeck, OU) Parametrisierung betrachtet werden. (2) Noch mehr als der obige Ansatz mit einer empirischen OU-Parametrisierung basiert die stochastische Modenreduktion (SMR) auf ersten Prinzipien. Die darin gegebene explizite Ableitung des Einflusses der nichtaufgelösten schnellen Moden, mit multiplikativem Rauschen und nichtlinearen deterministischen Beiträgen als Ergänzung zu Antrieb und additivem Rauschen wie in einer OU-Parametrisierung, sollte zu einem robusteren Verhalten eines entsprechend entwickelten niedrigdimensionalen Modells führen als die mehr datenbasierte OU-Parametrisierung der SGS. Da SMR-basierte Modelle allerdings zu einem Klimafehler neigen, die oben beschriebenen empirischen Ansätze andererseits sehr gut funktionieren, ist es vorgesehen, die Leistungsfähigkeit von SMR-Modellen zu verbessern, indem die konstante und lineare Komponente ihrer SGS-Parametrisierung empirisch ergänzt wird. Wiederum im QG3S-Zusammenhang soll das FDT verwendet werden, um die Reaktion der empirischen Komponenten der so modifizierten SMR-Parametrisierung auf externe Störungen vorherzusagen. Das übergeordnete Ziel dieser Anstrengungen ist ein effizientes Atmosphärenmodell, das soweit wie nach dem heutigen Stand der Wissenschaft möglich auf ersten Prinzipien basiert, das darüber hinaus aber das FDT verwendet, um die Klimaabhängigkeit der verbleibenden empirischen Elemente zu beschreiben.
Eine Hauptquelle der Vorhersageunsicherheit liegt in der Auslösung von Konvektion durch bodennahe Prozesse wie Grenzschichtturbulenz oder Strömung über Orographie. Für derlei Prozesse wird eine stochastische Beschreibung weiterentwickelt und implementiert. Die erweiterte Parameterisierung wird für unterschiedliche Wetterlagen mit Augenmerk auf die Charakteristika des Fehlerwachstums, die Wechselwirkung mit der großskaligen Strömung und der Güte von Ensemble-Vorhersage getestet. Die relative Bedeutung einzelner Prozesse und deren Wechselwirkung wird untersucht.
Es wird um Förderung eines 6-monatigen Forschungsaufenthaltes in Australien nachgesucht. Der Aufenthalt soll dazu dienen, ein Forschungsprojekt weiterzuentwickeln, das 1999 begonnen wurde. Das Forschungsprojekt selbst ist als ein Teil einer langjährigen Zusammenarbeit zwischen australischen Ökonomen McDonald, Campbell, Tesdell) und dem Antragsteller hervorgegangen. Im Förderungszeitraum wird angestrebt, (a) eine stochastische Version eines bereits bestehenden mathematischen Optimierungsmodells der deutschen Fischereiflotte zu entwickeln und (b) diese mit biologischen Modellen der Fischbestandsentwicklung (rekursiv) dynamisch zu einem Fanggebietsmodell zu verkoppeln. Die Literatur- und Datensammlung ist weitgehend abgeschlossen und soll während des Förderungszeitraumes zu einem Übersichtsbeitrag ausgearbeitet werden. Ebenso ist die Modellstruktur weitgehend ausdiskutiert und erscheint mit den vorhandenen Daten und technischen Informationen ausfüllbar zu sein.
| Origin | Count |
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| Bund | 184 |
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| License | Count |
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