Ziel ist es ein Netzwerk meteorologischer Stationen in der Atacama zu etablieren. Diese Arbeit wird aktiv von unseren Partnern in Chile unterstützt. Gegenwärtig gibt es nur vereinzelt meteorologische Stationen am Küstenstreifen und fast keine im Kern der Atacama Wüste. Ein weiteres Ziel ist die bodengestützten Observationen mit Fernerkundungsdaten zu vereinen. Beide Datensätze werden als Test für die Zuverlässigkeit von Klimamodellen dienen, die das heutige Klima beschreiben. Auf Basis dieser Tests werden Klimamodelle für das Klima in der Vergangenheit entwickelt. Letztere würden mit Klimaproxydaten anderer Teilprojekte verifiziert werden.
Das hier beantragte Wissenstransferprojekt soll die Anwendungsreife von Ergebnissen aus zwei früheren DFG-Forschungsprojekten zu Wasserbewirtschaftungsfragen in semi-ariden Regionen erreichen. Der Fokus wird dabei auf der Methodenübertragung und Ergebnisnutzung für die Entwicklung eines Dürrevorhersage und -managementsystems liegen. Die hier erwähnten DFG-Projekte sind: Sediment Export from large Semi-Arid catchments: Measurements and Modelling), und Generation, transport and retention of water and suspended sediments in large dryland catchments: Monitoring and integrated modelling of fluxes and connectivity phenomena. Der Praxispartner ist die Behörde für Meteorologie und Wasserressourcen des Bundesstaates Ceara (FUNCEME) im Nordosten Brasiliens. Diese führt auch Prognosen für das wasserwirtschaftliche System Cearas durch, welches durch eine stark negative klimatische Wasserbilanz und mehrere tausend (meist kleine) Stauseen gekennzeichnet ist. Es ist vorgesehen, das existierende Wasserbewirtschaftungssystem SIGA von FUNCEME mit dem prozessbasierten hydrologischen Modell WASA-SED zu kombinieren. Das WASA-SED Modell, welches aus den o.g. DFG-Projekten stammt, wurde spezifisch für semiaride meso-skalige Einzugsgebiete konzipiert und entwickelt. Damit werden die charakteristischen hydrologischen Prozesse, einschließlich von Transport- und Konnektivitätsphänomenen im Gewässernetz und den Stauseen simuliert. Die geplanten Arbeiten sind in verschiedene Ebenen gruppiert: (1) Integration des WASA-SED-Modells mit dem SIGA-System um den regionalen Wasserbehörden und Flussgebietskommissionen eine direkte Information über aktuelle und prognostizierte Werte der Stauseefüllungen, Abflüsse an bestimmten Flussabschnitten und anderen Wasserressourcen zu ermöglichen; (2) Effiziente Kommunikation der Ergebnisse mit verschiedenen Stakeholdergruppen und Möglichkeit zur Weiternutzung der Ergebnisse. (3) Anwendung von WASA-SED im Vorhersagemodus, d.h. Nutzung von kurzfristigen und saisonalen meteorologischen Vorhersagen zur Prognose der Wasserverfügbarkeit bei unterschiedlichen Vorhersagezeiträumen. (4) Nutzung der prozess-basierten Struktur von WASA-SED um Effekte sich ändernder Randbedingungen zu untersuchen, besonders bzgl. des dichten Netzes aus Stauanlagen. Wir erwarten aus dem Projekt auch Impulse für neue Forschungsfragen als Ergebnis der Integration der Wasserbewirtschaftung und -infrastruktur in das Modellsystems, so evtl.: (1) Untersuchung und Modellierung der saisonalen Dynamik der Verluste in semiariden Flusssystemen und Ableitung eines dafür geeigneten Abflussroutingansatzes; (2) Quantifizierung und Modellierung der hydro-sedimentologischen Konnektivität in komplexen, vom Menschen stark geformten Hydrosystemen, einschließlich der Effekte des dichten Stauseenetzes, Wasserüberleitungen und der teilweise künstlich verbundenen Teileinzugsgebiete.
CO-MICC is a data portal for freshwater-related climate change risk assessment at multiple spatial scales. It is named after the research project during which it was developed, i.e. the CO-MICC (CO-development of Methods to utilize uncertain multi-model-based Information on freshwater-related hazards of Climate Change) project (2017-2021). The aim of CO-MICC is to support decision making in the public and private spheres dealing with future availability of freshwater resources. This climate service is operated and maintained by the International Centre for Water Resources and Global Change (ICWRGC), and more broadly by the German Federal Institute of Hydrology. The portal comprises data of over 80 indicators of freshwater-related hazards of climate change, which can be visualized in the form of global maps or interactive graphs. The indicators are dynamically calculated based on modelled annual and monthly gridded (0.5°) data sets of climate and hydrological variables. These data sets were computed by a multi-model ensemble comprising four Representative Concentration Pathways (RCPs), four General Circulation Models (GCMs), three Global Hydrological Models (GHMs) and two variants per hydrological model, which amounts to 96 ensemble members in total. They were provided by three European research modelling teams that are part of the ISIMIP consortium. The indicator data correspond to absolute or relative changes averaged over future 30-year periods, as compared to the reference period 1981-2010.
Die Vegetationsbedeckung beschreibt, welcher Anteil einer Fläche tatsächlich mit aktiver Vegetation bewachsen ist. Im Unterschied zu den festen Flächenangaben des Basis-DLM NW zeigt dieser Indikator, wie „grün“ eine Fläche real ist. Die Vegetationsbedeckung hängt stark von klimatischen Bedingungen und Wasserverfügbarkeit ab; in trockenen Sommern nimmt der Anteil aktiver Vegetation ab, während er in feuchten Jahren höher ist. Die Berechnung basiert auf Sentinel-2-Daten. Räumliche Auflösung: 10 m Die Daten sind als vorläufig zu betrachten. Die finalen Daten kommen voraussichtlich im Sommer 2026. Weitere Informationen zum Datensatz: https://urbangreeneye.de/infoblaetter-zu-den-indikatoren/ Für RVR-Kommunen steht dieser Datensatz auf Anfrage beim RVR bereit zum Download. Link zum Katalog Grüne Infrastruktur Ruhrgebiet: https://www.rvr.ruhr/fileadmin/user_upload/01_RVR_Home/02_Themen/Umwelt_Oekologie/Offensive_GI/Dokumente/Katalog_Gruene_Infrastruktur.pdf#page=46 Verfügbarkeit im Atlas Grüne Infrastruktur: 2019-2025 Aktualisierungszyklus im Atlas Grüne Infrastruktur: jährlich Datenquelle: LUP - Luftbild Umwelt Planung GmbH. Gefördert im Rahmen der Förderrichtlinie “Entwicklung und Implementierungsvorbereitung von Copernicus Diensten für den öffentlichen Bedarf zum Thema Klimaanpassungsstrategien für kommunale Anwendungen in Deutschland” des Bundesministeriums für Digitales und Verkehr (BMDV, Förderkennzeichen: 50EW2201A). Bearbeitet durch LUP - Luftbild Umwelt Planung GmbH in Zusammenarbeit mit der Technischen Universität Berlin und der Stadt Leipzig.
Das übergeordnete Ziel des Forschungsprojektes ist die Analyse der Einflüsse von urbaner Bodenversiegelung auf die Wasserverfügbarkeit für Stadtbäume in ariden Städten und Städten im Klimawandel. Dafür soll zunächst das neue räumliche Konzept des ‘Baumeinzugsgebiets’ entwickelt und genutzt werden um den gegenwärtigen Zustand der Bodenversiegelung auf der lokalen Baumebene in zwei Städten; Sacramento, USA und Berlin, Deutschland; zu kartieren und zu quantifizieren. Als Grundlage für diese Analyse dienen hoch aufgelöste räumliche Datensätze, sogenannte digitale Abbilde des öffentlichen Straßenraums. Die neuen Bodenversiegelungsdatensätze werden genutzt um ausgewachsene Baumindividuen für eine Feldstudie in Sacramento, USA zu lokalisieren und deren Wachstum in Abhängigkeit von der Bodenversiegelung im Baumeinzugsgebiet, aber auch ihrer Lage in der urbanen Wärmeinsel zu untersuchen. Zusätzlich, wird ein urbanes prozessbasiertes numerisches Boden-Pflanzen-Atmosphären-Modell entwickelt, das sowohl die anthropogene Grenzfläche der Bodenversiegelung, als auch erstmals die darunterliegende Wurzelwasseraufnahme integriert. Die Modellierung des Bodenwasserhaushalts unter verschiedenen Versiegelungsmaterialien wird durch einen vorhandenen einzigartigen Bodenfeuchtedatensatz, der unter zahlreichen Versiegelungsmaterialien erhoben wurde, ermöglicht. Die Erweiterung des numerischen Modells um die Wurzelwasseraufnahme wird anhand eines Feldexperiments mit Bäumen, mit und ohne Versiegelung, kalibriert und validiert. Die Rolle der klimatischen Randbedingungen für die Auswirkungen von Bodenversiegelung auf die Wasserverfügbarkeit für Stadtbäume soll in Simulationsstudien erforscht werden. Das Projekt ist bedeutsam für den Erhalt von ausgewachsenen Stadtbäumen, die einen wichtigen Beitrag für die Anpassung des Stadtraums an den Klimawandel leisten und besonders zur Vermeidung von Gesundheitsrisiken der vulnerablen Bevölkerung während Hitzeperioden dienen. Die Projektergebnisse liefern neues Wissen, das einen wesentlichen Bestandteil für die Umsetzung einer ressourcenschonenden Wasserversorgung von Stadtbäumen darstellt.
Die Hydrologie der Landoberfläche wirkt an der Schnittstelle zwischen Boden, Vegetation und Atmosphäre. Sie hat dadurch Auswirkungen auf Nahrungsmittelproduktion, Wasserverfügbarkeit und Extremereignisse, wie Dürren und Überschwemmungen. Die Wechselwirkungen zwischen Land (Hydrologie) und Atmosphäre (Wetter) sind bisher nur ungenügend verstanden. Es ist insbesondere unklar, ob sich die Einflüsse der Landoberfläche auf Vegetation und Wetter durch die globale Erwärmung verstärken werden. Darüber hinaus ist nur wenig bekannt bezüglich des Übergangs von einem energielimitierten Regime, wo die Atmosphäre (Temperatur und Einstrahlung) das Land (Vegetationsproduktivität, Bodenfeuchte) beeinflusst, hin zu einem wasserlimitierten Regime, wo das Land (auch) die Atmosphäre beeinflusst. Um das Verständnis der Land-Atmosphäre-Wechselwirkungen zu verbessern, wird ein multivariater Ansatz mit der Analyse von Daten über Bodenfeuchte, Matrixpotential, Bruttoprimärproduktion, Verdunstung, Temperatur und Landoberflächencharakteristiken vorgeschlagen. Mit dieser umfassenden Methodik werden Land-Atmosphäre-Wechselwirkungen in Bezug auf ihre kurz- und langfristige Variabilität, sowie auf ihre Veränderungen im Kontext des Klimawandels untersucht. Ausserdem werden potentiell stark betroffene Regionen bestimmt. Desweiteren wird ein kritischer Bereich der Bodenfeuchte und/oder des Matrixpotentials identifiziert und charakterisiert, ab dem eine Wasserlimitierung von Vegetation oder Evapotranspiration auftritt. Ein Ergebnis dieser Analyse wird die Identifizierung eines dritten charakteristischen Matrixpotentials neben dem permanenten Welkepunkt und der Feldkapazität sein. Als Grundlage für diese Untersuchungen wird mittels eines Landoberflächenmodells von geeigneter Komplexität ein langfristiger, qualitativ hochwertiger hydrologischer Datensatz berechnet, welcher anhand von multivariaten Beobachtungen kalibriert wird. Dabei werden auch die Unsicherheiten des Datensatzes, sowie der multivariaten Beobachtungen, thematisiert. Die Resultate dieser Arbeit können helfen das Management von Wasserressourcen zu verbessern. Beispielsweise können Prognosen des Matrixpotentials in Verbindung mit dem identifizierten kritischen Bereich für eine intelligente Bewässerung von Pflanzen und Feldern verwendet werden. Eine Analyse von langfristigen Trends in Matrixpotential-, Bodenfeuchte- und Abflussdaten kann als Grundlage für langfristige Anpassungsmaßnahmen dienen. In einer weiteren Analyse werden Größenordnungen und Auftrittshäufigkeiten von Extremereignissen, wie Dürren und Überschwemmungen untersucht und in Verbindung mit entstandenen Sach- und Personenschäden gebracht. Diese Arbeit trägt zu den Millenniums-Entwicklungszielen der Vereinten Nationen bezüglich der Bekämpfung von Hunger und einer nachhaltigeren Wassernutzung, den 'Europa 2020' Zielen der EU Kommission bezüglich nachhaltiger Energienutzung, und zum 'grand challenge' Wasserverfügbarkeit des Weltklimaforschungsprogramms bei.
Ausreichende Verfügbarkeit von Trinkwasser und entsprechende Langzeitplanung sind wesentliche Voraussetzungen für eine nachhaltige Zukunft. Dazu bedarf es verlässlicher Langzeitprognosen des zukünftigen Wasserbedarfs. Stündliche und tägliche Bedarfsprognosen mithilfe von maschinellem Lernen (ML) sind wohletabliert, sofern ausreichend Daten vorhanden sind. Dennoch gibt es einige Herausforderungen. Erstens verfügen viele lokale Wasserversorger lediglich über monatliche Bedarfsdaten. Zweitens ist das System wegen des Klimawandels und wegen sozialer, rechtlicher und wirtschaftlicher Veränderungen instationär. Drittens sind zukünftige Wetter- und Klimabedingungen sowie die genannten Wandelprozesse unsicher. Insgesamt führt dies zu hoch volatilen und unsicheren Szenarien mit begrenzten Daten, was eine große Herausforderung für Modellierung und ML-Methoden darstellt. Dennoch sollten diese Methoden breit in verschiedenen Klima- und Wirtschaftsregionen anwendbar sein, zuverlässige Vorhersagen über Jahrzehnte ermöglichen und für Experten in Planungsbüros handhabbar sein. Dieses Projekt zielt darauf ab, Langzeitprognosen des Wasserbedarfs zu verbessern, indem wir folgende vier Forschungsfragen bearbeiten: Welche ML-Modelle für datenarme Probleme beschreiben den Wasserbedarf am besten, und kann die Modellauswahl automatisiert werden? Welche erklärenden Variablen sind notwendig, und wie sind diese zukünftig verteilt? Wie können wir der variierenden Aussagekraft von Daten in instationären Problemen begegnen? Wie können wir sinnvolle Unsicherheitsintervalle für Risikobewertungen erreichen? Um diese Fragen zu beantworten, werden wir speziell für datenarme Situationen entwickelte ML-Modelle entwickeln, kombinieren und bewerten sowie deren Auswahl automatisieren. Dies umfasst auch die Auswahl der erklärenden Variablen und die Untersuchung ihrer Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Wir werden auf zwei Zeitskalen arbeiten: kurzfristig (lokal Wetter) und langfristig (Klima). Für die kurze Zeitskala werden wir statistische Wettergeneratoren verwenden, während wir für die langfristige Skala Langzeit-Wettervorhersagen des DWD unter verschiedenen Klimaszenarien nutzen werden. Da technische, gesellschaftliche oder wirtschaftliche Veränderungen und ihre Auswirkungen auf den Wasserbedarf schwer vorhersehbar und allgemein modellierbar sind, müssen sie als exogene oder festgesetzte Variablen behandelt werden. Sie können die Aussagekraft von Daten, die unter aktuellen Bedingungen erhoben werden, beeinflussen. Daher werden wir Multi-Fidelity-Ansätze entwickeln, die aus kürzeren Zeitreihen größerer räumlicher Gebiete lernen können. Für das Projekt bauen wir auf Vorarbeiten im Bereich des Polynomiellen Chaos und der Gauß-Prozess-Regression auf. Alle Methoden werden open-source verfügbar gemacht, um Transparenz in der Bedarfsvorhersage zu fördern und somit verbesserte Vorhersagen und Entscheidungsunterstützung öffentlich verfügbar zu machen.
WaterGAP ist eine globale hydrologische Simulationssoftware zur Berechnung von Wasserflüssen und -speicherung auf allen Kontinenten der Erde. Sie wird verwendet, um Wasserverfügbarkeit und Wasserstress für Menschen und andere Biota weltweit zu bestimmen. In zahlreichen Studien wurde WaterGAP genutzt, um z.B. den Einfluss des Klimawandels auf Bewässerungsbedarf, ökologisch relevante Durchflusscharakteristika, Grundwasserneubildung und auf Wasserressourcen im Allgemeinen zu erforschen. Resultate aus diesen Studien sind in IPCC-Berichte eingegangen. WaterGAP nimmt unter den hydrologischen Modellen weltweit eine Führungsrolle ein. Allerdings wurde die Software über mehr als 20 Jahre von mehreren Doktoranden und Postdocs verändert und befindet noch sich immer in einem Prototypstadium. Die Software wurde nie grundlegend überarbeitet oder auf Grundlage einer sorgfältig geplanten Software-Architektur entwickelt. Es handelt sich eher um eine Ansammlung von Dateien mit jeweils fast 10.000 Code-Zeilen, ohne eine konsequente Modularisierung. Es ist es uns daher aktuell nicht möglich, die Software anderen Forschern zur Verfügung zu stellen, damit sie Ergebnisse replizieren und verstehen können oder die Software für eigene Forschung zu erweitern. Auch Modellveränderungen und Erweiterungen durch unsere beiden Gruppen sind herausfordernd und kosten Zeit. Gerade wegen der wichtigen Forschungsergebnisse bezüglich der Beurteilung und Projektion von globalen Wasserressourcen wäre eine Replikation der Ergebnisse durch Dritte unbedingt notwendig, was eine deutliche Verbesserung der Softwarequalität voraussetzt. Projektziel ist es. die Forschungssoftware in einer modernen Programmiersprache neu zuschreiben und ausführlich zu dokumentieren. Zudem soll die räumliche Auflösung flexibel anpassbar sein. Die resultierende Software soll testbar, wartbar, erweiterbar und durch Dritte nutzbar und erweiterbar sowie gründlich getestet sein. Die Neuentwicklung wird mit einem angepassten Scrum-Prozess durchgeführt und die Planung der Software Architektur wird auf Grundlage des IEEE 1016-2009 Dokuments erstellt. Mehrere Methoden werden genutzt um nachhaltig die Qualität der Software intern und externe zu steuern. Dieses Projekt wird anderen Forschern erlauben unser globales hydrologisches Modell selbst auszuführen, Ergebnisse zu replizieren oder die Einflüsse von Modifikationen in den Eingabedaten und Algorithmen zu untersuchen. Die Forschergemeinschaft kann so algorithmische Ansätze vergleichen, unserer Ergebnisse überprüfen und auch Fehler in unserer Software identifizieren. Um die Berichterstattung und Zusammenarbeit so einfach wie möglich zu gestalten setzen wir auf die etablierte Plattform github. Auch werden wir von automatisierten Tests und Benchmarkszenarien Gebrauch machen. Dies wird nicht nur dazu beitragen die Forschungssoftware WaterGAP effizienter zu nutzen und wissenschaftliche Ergebnisse robuster machen, sondern auch den wissenschaftlichen Fortschritt beschleunigen.
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.
Die Auswirkungen von Klimavariabilität und Landbedeckungsänderungen auf die Vernetzung im Boden-Pflanzen-Atmosphären-Kontinuum (SPAC) und auf die ökohydrologische Wasserspeicherung und -verteilung sind nur unzureichend bekannt. Dieses begrenzte Verständnis ist das Ergebnis komplizierter Messungen und ungeeigneter Modellierungstechniken. Dies gilt insbesondere für die komplexen klimatischen und landschaftlichen Gegebenheiten Costa Ricas und ähnlicher tropischer Entwicklungsregionen, die unter dem akuten Druck des globalen Wandels stehen. Wir wollen diese Wissenslücke beheben, indem wir einen gekoppelten, tracergestützten atmosphärisch-ökohydrologischen Modellierungsrahmen entwickeln, um zu bewerten, wie sich veränderte klimatische Bedingungen, Feuchtigkeitsquellen und Landbedeckungsänderungen auf die hydrologische Reaktion in Form von Verdunstungs-, Transpirations- und Abflussflüssen sowie auf die Grundwasserneubildung in einem großen, strategisch wichtigen Einzugsgebiet in Costa Rica auswirken (was Untersuchungen auf mehreren Ebenen ermöglicht). Dieses Projekt zielt darauf ab, zu verstehen, wie klimatische Variabilität und Veränderungen der Landbedeckung die ökohydrologische Wasserverteilung im SPAC beeinflussen und wie sich Prozesse auf lokaler Ebene auf größere Skalen in tropischen Regionen auswirken können. Das vorgestellte neuartige gekoppelte Modellsystem wird die Quantifizierung großräumiger, historischer Landbedeckungsveränderungen und ihre Auswirkungen auf die Wasserverteilung in einem tropischen Testeinzugsgebiet ermöglichen, das über eine Vielzahl bereits vorhandener hydrometeorologischer und Isotopendaten verfügt. Konkret werden wir uns mit den folgenden zwei Forschungsfragen befassen, die sich direkt auf zwei Arbeitsabschnitte beziehen: i) Können wir die ökohydrologische Aufteilung und die Rückkopplungen in einem großen (>1000km2) feuchten tropischen Einzugsgebiet mit Hilfe von Isotopenmessungen innerhalb eines gekoppelten, prozessbasierten ökohydrologischen und regionalen Klimamodellierungsrahmens besser charakterisieren und quantifizieren? ii) Wie werden sich Veränderungen der Landbedeckung (z.B. von Tieflandwäldern zu Ananas-Monokulturen) auf die ökohydrologische Aufteilung auswirken, und wie wird dies die Niederschlagsmuster, die Temperatur, den rückgeführten Feuchtigkeitstransport und die Wasserverfügbarkeit in den feuchten Tropen beeinflussen? Dieses Projekt, das gemeinsam von einem international renommierten Team geleitet wird, hat das Potenzial, unser Wissen darüber zu erweitern, wie das SPAC auf hydrologische Extremsituationen in den feuchten Tropen Zentralamerikas reagiert, um die Resilienz und Regenerationsfähigkeit von Wasserressourcensystemen auf Stressfaktoren wie Dürren zu bewerten.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 451 |
| Europa | 7 |
| Global | 1 |
| Kommune | 1 |
| Land | 109 |
| Weitere | 9 |
| Wirtschaft | 16 |
| Wissenschaft | 206 |
| Zivilgesellschaft | 4 |
| Type | Count |
|---|---|
| Agrarwirtschaft | 1 |
| Daten und Messstellen | 2 |
| Ereignis | 6 |
| Förderprogramm | 421 |
| Text | 42 |
| Umweltprüfung | 2 |
| unbekannt | 67 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 44 |
| Offen | 494 |
| Unbekannt | 3 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 461 |
| Englisch | 166 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Bild | 9 |
| Datei | 33 |
| Dokument | 23 |
| Keine | 257 |
| Webseite | 275 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 541 |
| Lebewesen und Lebensräume | 511 |
| Luft | 412 |
| Mensch und Umwelt | 541 |
| Wasser | 541 |
| Weitere | 526 |