Die Quantifizierung der Effekte von Transport, Mischung und chemischer Prozessierung von klimarelevanten Spurengasen in der extratropischen oberen Troposphäre und unteren Stratosphäre (UTLS) ist von großer Bedeutung für das Verständnis des Strahlungsbudgets der Atmosphäre. Dynamische Systeme wie der Jetstream, der Asiatische Monsun, Schwere- und Rossbywellen verändern die Verteilung und den Transport von Spurenstoffen in der UTLS und beeinflussen dadurch das Klima. Ziel des Projektes ist es die Veränderung der Zusammensetzung und des Transports in der UTLS durch diese dynamischen Systeme zu untersuchen. Ein spezifischer Fokus liegt hierbei auf den Spurengasen H2O, O3, Stickoxid- und Halogenverbindungen sowie Zirren. Zu diesem Zweck wird das Atmosphärische chemische Ionisations-Massenspektrometer AIMS und das durchstimmbare Diodenlaser Hygrometer WARAN bei WISE eingesetzt. Erfolgreiche erste Messungen wurden bereits während der Kampagnen TACTS/ESMVal, ML-CIRRUS und POLSTRACC/GW-Cycle/SALSA durchgeführt. Der Nachweis mit dem Reagenzien SF5- wurde bislang zur Messung der Spurengase HCl, HNO3, SO2 und HONO verwendet. In diesem Projekt schlagen wir den quantitativen Nachweis von ClONO2 und HBr mit AIMS als Weiterentwicklung vor. Im Rahmen der WISE Mission liegt der Fokus auf der quantitativen Bestimmung der Beiträge von stratosphärischem O3 und HNO3 in der UTLS abgeleitet aus dem stratosphärischen Tracer HCl. Transportprozesse und ihr Einfluss auf die Inversionsschicht der Tropopause (TIL) werden in Abhängigkeit von Breite und dynamischer Situation untersucht . Tracer-Tracer Korrelationen in der extratropischen Tropopausen Schicht werden eingesetzt um den Mischungszustand in und oberhalb dieser Schicht zu charakterisieren. Unsere in-situ Messungen werden zur Validierung der Fernerkundungsinstrumente GLORIA (HNO3, ClONO2, H2O und SO2), DOAS (HONO, Bry) und WALES (H2O) herangezogen. Der Einfluss von Eiswolken und kaltem Aerosol auf die Spurengaszusammen in der polaren UTLS wird mit Daten der Mission POLSTRACC bestimmt. Die Aufnahme von HNO3 in Eis und die Bildung von kondensierten Salpetersäure/Wasser Kondensaten ist bei tiefen Temperaturen unzureichend verstanden. Diese Fragestellungen werden aus Messungen von Wasser, gasförmiger HNO3 und HNO3 in Eispartikeln beantwortet. Tracer-tracer Korrelationen der Chlor- und Stickoxidverbindungen werden benutzt um die Verteilung von Chloraktivierung und De- und Nitrifizierung zu bestimmen. Unsere Messungen dienen dazu das Verständnis des Einflusses dynamischer und heterogener chemischer Prozesse auf die Verteilung klimarelevanter Spurengase in der UTLS zu verbessern.
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.
Downscaling von Atmosphärenmodellausgaben, insbesondere von Niederschlagsdaten, ist erforderlich um Variablen von der niedrigaufgelösten Skala des Modells zur Punktskala des Standortes hin zu transformieren, auf der die entsprechenden Variablen für praktische Anwendungen genutzt werden. Dazu gehören unter anderem, das Füllen von Datenlücken, hydrologische oder glaziologische Anwendungen, Klimaprognosen, Anwendungen in der Bewässerung oder Vorhersagen für Energieversorger. Statistisches Downscaling besteht darin, stochastische Beziehungen zwischen Beobachtungen oder Modellausgaben auf großer Skala, die als Prädiktoren dienen, und die an einem Standort zu schätzende Größe, dem Prädiktand, herzustellen. Die dazu angewandten Beziehungen sind häufig lineare Regressionen, es kommen aber auch nicht-lineare Transformationen, wie nicht-lineare Regressionen oder das Quantile-Matching zur Anwendung. In besagten Fällen wird ein stationärer, homoskedastischer Zusammenhang zwischen stochastischen Variablen angenommen, die zwar den bedingten Erwartungswert, aber nicht die Ränder der Verteilung, welche die meteorologischen Extreme abbilden, adäquat transformieren. Im vorliegendem Antrag wird ein probabilistischer Prozessor für das Downscaling von Niederschlagsdaten als Ansatz vorgeschlagen, der als bedingter Bayesscher Prozessor implementiert wird und die nicht-lineare Umformungen zwischen Prädiktoren von der Meso-Skala hin zur Skala eines Standortes unterstützt. In diesem Zusammenhang werden stochastische Zusammenhänge zwischen Prädiktoren und Prädiktanden im Gaußschen Raum modelliert. Die Methode ermöglicht es, mehrere Indikatoren innerhalb eines räumlichen Fensters von Modellzellen gleichzeitig zu verwenden, und kann auf die Anwendung von Prädiktoren, die von mehreren unterschiedlichen Vorhersagemodellen stammen, ausgeweitet werden. Durch die Anwendung multivariater abgeschnittener Normalverteilungen können auch heteroskedastische Beziehungen von stochastischen Variablen abgebildet, analytisch nach den Prädiktoren marginalisiert und anschließend in den Herkunftsraum zurücktransformiert werden. Das Downscaling der Schätzung des Prädikanten von der Skala der Modellzelle auf den Standort erfolgt anschließend mit Hilfe eines nicht-Markovschen, nicht-stationären stochastischen Wettergenerators. Sowohl der Bayessche Prozessor als auch der stochastische Wettergenerator müssen über ein ausreichend weites Zeitfenster anhand von Beobachtungsreihen und Simulationsergebnissen geeicht und validiert werden.
Fließwege in Böden und porösen Gesteinen sind durch eine starke Heterogenität auf allen Skalen geprägt. Diese Heterogenität beeinflusst sowohl die Eigenschaften des Bodens oder Gesteins als Wasserspeicher als auch den Transport gelöster Stoffe. Obwohl kaum Zweifel an der Bedeutung dieser mehrskaligen Heterogenität bestehen, ist deren Integration in numerische Boden- und Grundwasserfließmodelle nach wie vor eine große Herausforderung. Einerseits ist die räumliche Struktur der Heterogenität und ihrer Abhängigkeit von den Boden- und Gesteinseigenschaften noch immer nicht hinreichend genau bekannt, und andererseits würde eine Abdeckung eines ausreichend großen Skalenbereichs den numerischen Aufwand stark erhöhen. In den letzten Jahrzehnten hat sich die Idee, statistische Eigenschaften von Fließmustern aus Prinzipien der Optimalität abzuleiten, zumindest für zwei natürliche System als tragfähig erwiesen, und zwar für Flussnetzwerke an der Erdoberfläche und für den Blutkreislauf. Vor einiger Zeit wurde vom Antragsteller ein theoretisches Konzept entwickelt, um eine optimale räumliche Verteilung von Porosität und hydraulischer Leitfähigkeit im Sinne einer Minimierung der Energiedissipation abzuleiten. Allerdings ist die Forschung diesbezüglich noch immer auf dem Niveau eines theoretischen Konzepts, welches im Wesentlichen auf Relationen zwischen Porosität, Leitfähigkeit und Fließrate (Darcy-Geschwindigkeit) beschränkt ist. Die Validierung des theoretischen Konzepts, seine Weiterentwicklung für die Anwendung auf realistische Szenarien und die Überführung in entsprechende 'lumped parameter' Modelle sind die Hauptziele des Forschungsvorhabens. Die Validierung wird sowohl auf Basis der statistischen Verteilung der Einzugsgebietsgrößen gegenüber Daten von mittleren Quellschüttungen als auch auf Basis von Schüttungskurven einzelner Quellen erfolgen. Die Erweiterungen bzw. Verallgemeinerungen des ursprünglichen generischen Modells werden horizontale und geneigte Aquifere in Boussinesq-Näherung und echte 3D Modelle umfassen. 'Lumped paramter' Modelle sind für alle Varianten geplant, um die Ansätze schließlich mit angemessenem numerischen Aufwand anwendbar zu machen.
Erste Auswertungen der Messkampagnen von Bundes- und Landesbehörden bestätigen bisherige Modellrechnungen und verbessern das Verständnis von Hochwasserabläufen. Im Mai und Juni des Jahres 2013 traten in den deutschen Flussgebieten außerordentliche Hochwasser auf. Die Elbe wies in einigen Abschnitten neue Höchstwasserstände auf. Insbesondere aus der Saale strömten große Wassermassen in den Fluss ein, sodass das Hochwasser unterhalb der Saalemündung deutlich höher auflief als beim Sommerhochwasser 2002; bei Magdeburg-Buckau lag der Scheitel 75 cm über dem bisherigen Höchststand. Um die Elbe zu entlasten, aktivierte man den Elbe-Umflutkanal bei Magdeburg, sperrte Nebenflüsse ab und setzte die Havelniederung kontrolliert unter Wasser. Auch durch einige Deichbrüche wurden teilweise erhebliche Volumina aus der Elbe abgeführt. Das führte zu einem Absunk der Wasserspiegel im Bereich mehrerer Dezimeter. Trotzdem wurde in Magdeburg nach Angaben der Bundesanstalt für Gewässerkunde mit ca. 5.100 m3?s ein Hochwasser mit einem Wiederkehrintervall von 200 bis 500 Jahren erreicht. Mehrere Institutionen der Elbe-Anrainerländer und des Bundes führten Messungen während des Hochwassers durch. Die BAW benötigt insbesondere Messwerte von Oberflächen- und Grundwasser, um mit ihnen Modelle zu überprüfen. Hauptziel einer Messkampagne vom 7. bis 13. Juni 2013 war deshalb, zwischen Riesa bei Elbe (El)-km 106 und dem Wehr Geesthacht (El-km 586 ) nah am Hochwasserscheitel den Wasserspiegel etwa in der Flussachse zu messen. Begleitend wurden Durchflussmessungen durchgeführt, die dazu dienten, sowohl den Abfluss als auch Durchflussanteile und Fließgeschwindigkeiten zu ermitteln. Am 14. Juni 2013 wurden im Bereich der Deichrückverlegung Lenzen (bei El-km 480) zusätzlich Fließgeschwindigkeiten in den Deichschlitzen gemessen. Diese wurden durch punktuelle Grund- und Oberflächenwasser-Messungen ergänzt. Die Auswertung der Messungen wird noch geraume Zeit in Anspruch nehmen. Schon jetzt ist aber klar, dass die Ergebnisse von großem Nutzen sein werden, um die Prozesse in der Natur besser verstehen und beschreiben zu können. Auch tragen sie dazu bei, die Strömungsmodelle der (acronym = 'Bundesanstalt für Wasserbau') BAW zu validieren. Zwei erste Auswertungen machen dies deutlich.
Im Rahmen der GMES Initial Operation Phase 2011-2013 (GIO) werden basierend auf multispektralen und teilweise multitemporalen Satellitenbilddaten von ganz Europa ('IMAGE2012') fünf sog. High Resolution Layer (HRL) im Rasterformat zu den fünf Themen Bodenversiegelung, Waldflächen, Ackerland/Grünland, Feuchtgebiete, Gewässerflächen erzeugt. Dies geschieht im Rahmen einer seitens der Europäischen Umweltagentur (EEA) getätigten Ausschreibung. Die HRL sollen von den davon betroffenen EU-Mitgliedstaaten über ihrem jeweiligen Staatsgebiet einem Validierungsverfahren unterzogen werden und systematisch auf qualitative Mängel hin bewertet werden. Als Referenz sollen dabei national verfügbare Georeferenzdaten (z.B. ATKIS® Basis-DLM) und andere bundesweit verfügbare Landbedeckungsinformationen (z.B. Digitales Landbedeckungsmodell DLM-DE) herangezogen werden. Die Ergebnisse dieser Validierung sollen wiederum als Grundlage herangezogen werden, um die Rasterdaten der HRL im Rahmen des darauffolgenden separaten 'Enhancements' inhaltlich quantitativ und qualitativ zu verbessern.
Zwischenabfluss (ZA) ist ein bedeutender Abflussbildungsprozess in gebirgigen Einzugsgebieten der feucht-gemäßigten Klimazonen. Obwohl ZA bereits seit den 1970er Jahren intensiv untersucht wird, ist es ein noch immer schwer zu erfassender Prozess in der Einzugsgebietshydrologie. Es ist unklar, welche wesentlichen Faktoren dessen räumliche und zeitliche Verteilung steuern und wie dieser Prozess in Niederschlag-Abfluss-Modellen parametrisiert werden kann. Um diese Forschungslücke zu schließen, wird das wissenschaftliche Netzwerk, Zwischenabfluss: Ein anerkannter, aber immer noch schwer zu erfassender Prozess in der Einzugsgebietshydrologie, gegründet, in dem aktuelle Probleme zur1) Identifizierung maßgeblicher Einflussfaktoren des ZA,2) Parametrisierung des ZA in N-A-Modellen sowie3) zu bestehenden Ansätze der Kalibrierung und Validierung des ZA diskutiert werden. Das Netzwerk setzt sich aus den Nachwuchswissenschaftler/innen Sophie Bachmair, Theresa Blume, Katja Heller, Luisa Hopp, Ute Wollschläger, Thomas Graeff, Oliver Gronz, Andreas Hartmann, Bernhard Kohl, Christian Reinhardt-Imjela, Martin Reiss, Michael Rinderer und Peter Chifflard (PI) zusammen. Sie werden die genannten Probleme kritisch reflektieren und Forschungsdefizite als Basis für ein gemeinsames Forschungsprojekt erarbeiten, das als Forschergruppe realisiert und bei der Deutschen Forschungsgemeinschaft eingereicht wird. Das Arbeitsprogramm des Netzwerkes wird in insgesamt 6 Workshops umgesetzt, die jeweils etwa 3 Tage dauern und als moderierte, problemlösungsorientierte Workshops organisiert sind. Spezifische Fragestellungen werden zuerst in Kleingruppen erörtert und anschließend in der gesamten Gruppe diskutiert und dokumentiert. Das Ziel eines jeden Workshops ist die Erarbeitung von Hypothesen, die die Grundlage des Forschungsantrages darstellen. In den ersten vier Workshops werden die Themen 1) Zwischenabfluss: Warum? Wann? Wo? 2)Identifizierung maßgeblicher Einflussfaktoren, 3) (Boden-) hydrologische Modellkonzepte und 4) Kalibrierungs- und Validierungsansätze bearbeitet. Die international ausgezeichneten Wissenschaftler/innen Nicola Fohrer, Ilja van Meerveld, Doerthe Tetzlaff, Axel Bronstert, Olaf Kolditz, Gunnar Lischeid, Brian McGlynn und Markus Weiler nehmen an den ersten vier Workshops als Gäste teil und tragen zu den Diskussionen und der Hypothesenbildung bei. Im fünften und sechsten Workshop wird eine Projektskizze, die zur Beantragung einer Forschergruppe bei der DFG notwendig ist, verfasst und fertiggestellt. Die insgesamt sechs Workshops werden durch wissenschaftliche Exkursionen in experimentelle Untersuchungsgebiete, in denen der ZA ein maßgebende Prozess ist, ergänzt und an den Instituten der Mitglieder des Netzwerkes durchgeführt: Universitäten Marburg, Trier, Dresden, Durham (USA), UFZ Leipzig und BfW Innsbruck. Dadurch bestehen zusätzliche Kooperationen mit M. Casper, J. Fleckenstein, A. Kleber, G. Markart,F. Reinstorf, H.-J. Vogel, H. Zepp, und E. Zehe.
Der Prozess der Jahrringbildung wird durch innere und äußere Faktoren gesteuert. In diesem Kooperations-Forschungsvorhaben zwischen dem Institut für Waldwachstum und der Forstlichen Versuchs- und Forschungsanstalt Baden-Württemberg (FVA), Freiburg untersuchen wir die Zellstruktur der Jahrringe von Fichten (Picea abies) und Buchen (Fagus sylvatica) mit besonderem Augenmerk auf Trockenstressreaktionen in den Jahren 1976 und 2003 sowie deren Nachwirkungseffekte. Die Untersuchungsbäume wurden an verschiedenen Standorten der Bodenzustandserfassung (BZE) sowie des intensiven Waldmonitorings (Level II) in Baden-Württemberg ausgewählt. Damit ist es möglich, standortangepasste Bodenwasserhaushaltsmodelle für die Untersuchungsstandorte zu parametrisieren und damit die Wasserverfügbarkeit der Bäume zu rekonstruieren. Das Ziel dieser jahrringbasierten Forschungsarbeit besteht darin, Zellparameter zu identifizieren, anhand derer Trockenstress-Intensitäten quantifiziert werden können. Zudem liefern die Auswertungen Daten und Informationen für die Validierung von Geländewasserhaushaltsmodellen.
Das Thermosphären/Ionosphären (T/I) System wird sowohl von oben (solar, geomagnetisch), als auch von unten stark beeinflusst. Einer der wichtigsten Einflüsse von unten sind Wellen (z.B. planetare Wellen, Gezeiten, oder Schwerewellen), die größtenteils in der Troposphäre bzw. an der Tropopause angeregt werden. Die vertikale Ausbreitung der Wellen bewirkt hierbei eine vertikale Kopplung der T/I mit der unteren und mittleren Atmosphäre. Vor allem der Einfluss von Schwerewellen (GW) ist hierbei weitestgehend unverstanden. Einer der Gründe hierfür ist, dass GW sehr kleinskalig sind (einige zehn bis zu wenigen tausend km) - eine Herausforderung, sowohl für Beobachtungen, als auch für Modelle. Wir werden GW Verteilungen in der T/I aus verschiedenen in situ Satelliten-Datensätzen ableiten (z.B., sowohl in Neutral-, als auch in Elektronendichten). Hierfür werden Datensätze der Satelliten(-konstellationen) SWARM, CHAMP, GOCE und GRACE verwendet werden. Es sollen charakteristische globale Verteilungen bestimmt, und die wichtigsten zeitlichen Variationen (z.B. Jahresgang, Halbjahresgang und solarer Zyklus) untersucht werden. Diese GW Verteilungen werden dann mit von den Satelliteninstrumenten HIRDLS und SABER gemessenen Datensätzen (GW Varianzen, GW Impulsflüssen und Windbeschleunigungen durch GW) in der Stratosphäre und Mesosphäre verglichen. Einige Datensätze (CHAMP, GRACE, SABER) sind mehr als 10 Jahre lang. Räumliche und zeitliche Korrelationen zwischen den GW Verteilungen in der T/I (250-500km Höhe) und den GW Verteilungen in der mittleren Atmosphäre (Stratosphäre und Mesosphäre) für den gesamten Höhenbereich 20-100km werden untersucht werden. Diese Korrelationen sollen Aufschluss darüber geben, welche Höhenbereiche und Regionen in der mittleren Atmosphäre den stärksten Einfluss auf die GW Verteilung in der T/I haben. Insbesondere Windbeschleunigungen durch GW, beobachtet von HIRDLS und SABER, können zusätzliche Hinweise darauf geben, ob Sekundär-GW, die mutmaßlich in Gebieten starker GW Dissipation angeregt werden, in entscheidendem Maße zur globalen GW Verteilung in der T/I beitragen. Zusätzlich wird der Versuch unternommen, sowohl GW Impulsfluss, als auch Windbeschleunigungen durch GW aus den Messungen in der T/I abzuleiten. Solche Datensätze sind von besonderem Interesse für einen direkten Vergleich mit von globalen Zirkulationsmodellen simulierten GW Verteilungen in der T/I. Diese werden für eine konsistente Simulation der T/I in Zirkulationsmodellen (GCM) benötigt, stellen dort aber auch eine Hauptunsicherheit dar, da eine Validierung der modellierten GW durch Messungen fehlt.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 3461 |
| Land | 21 |
| Wirtschaft | 1 |
| Wissenschaft | 34 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 3455 |
| unbekannt | 6 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 4 |
| offen | 3456 |
| unbekannt | 1 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 3389 |
| Englisch | 320 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Dokument | 1 |
| Keine | 1550 |
| Webseite | 1911 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1950 |
| Lebewesen & Lebensräume | 1936 |
| Luft | 1916 |
| Mensch & Umwelt | 3450 |
| Wasser | 1431 |
| Weitere | 3461 |