The agricultural sector has experienced substantial structural changes in the past and faces continuing adjustments in the future. The implications of structural change are not only relevant for the sector itself but have broader social, economic and environmental consequences for a region. An understanding of this process is required in order to assess how (agricultural-) policy affects or, if a specific social outcome is desired, can influence this development. A common approach to gain understanding of the process is to model structural change as a Markov process. One problem in the analysis of structural change in the EU is that farm level (micro) data is rarely available such that inference about behaviour of individual farms has to be derived from aggregated (macro) data. Recently, the generalized cross entropy estimator gained popularity in this context since it allows considering prior information such that the often underdetermined 'macro data' Markov models can be estimated. However, the way prior information is considered is also the greatest drawback of the approach. Therefore, the project aims to develop a Bayesian framework as an alternative estimator that allows to consider prior information in a more efficient and transparent way. The project will further provide an evaluation of the statistical properties of the estimator as well as an exemplifying application analyzing the effects of single farm payments on agricultural structural change in the EU.
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.
Das ICON-Modell (ICOsahedral Non Hydrostatic) ist ein einheitlicher Modellierungsrahmen für Wetter-, Klima- und Umweltmodellierungsanwendungen. Hauptziel der Entwicklung ist es, die Synergien zwischen Wettervorhersage, Klimasimulation, Umweltvorhersage, Prozessstudien und Re-Analyse zu nutzen und gemeinsam ein vollständiges, nahtloses, sowohl global als auch regional anwendbares Modellierungssystem für diese Anwendungsbereiche zu entwickeln und zu pflegen. Die Entwicklung und Pflege eines solchen flexiblen Modellierungssystems erfordert einen zunehmenden Aufwand in den Bereichen Softwaredesign und optimale Nutzung von Hochleistungsrechnersystemen. Das übergeordnete Ziel dieses Projekts ist es, die Interoperabilität und Flexibilität des Codes zu verbessern, um ihn für die Forschungsgemeinschaft besser nutzbar und zugänglich zu machen. Um dies zu erreichen, werden wir 1) die Community Interface und die Kopplungssoftware kombinieren, die die Diagnose, die I/O und die Kopplung mit ML- und Drittanbietermodulen vereinfachen werden. 2) Vollständige Modularisierung des Physik- und Dynamik-Codes, um die wissenschaftliche Nutzung und weitere Entwicklung des Codes zu erleichtern.
Die Westantarktis ist eine der Regionen der Erde, die am sensibelsten auf den aktuellen Klimawandel reagiert. Ein Zusammenbruch dieses Eisschildes in einem wärmeren Klima würde dramatische Folgen für den globalen Meeresspiegelanstieg haben. Dabei spielt nicht nur der Anstieg der globalen Mitteltemperatur eine Rolle, sondern in gleichem Maße auch Veränderungen der Klimavariabilität. Diese Veränderungen können das labile westantarktische System an Kipppunkte bringen, die wiederum zu unwiderruflichen eisdynamischen Prozessen führen. Um diese zum Teil abrupten Veränderungen in Zukunft besser einschätzen zu können, müssen diesbezügliche Modellprojektionen auf einer soliden Datenbasis stehen. Paläoklimatische Zeitreihen, in diesem Fall aus Eisbohrkernen, bieten solch eine Datengrundlage. Besonders interessant sind hierbei Zeitreihen, die zurückreichen in das letzte Glazial, oder idealerweise in die davorliegende letzte natürliche Warmzeit (ca. 110 000 - 130 000 Jahre vor heute). Solche langen Zeitreihen aus der Westantarktis sind allerdings bisher nur spärlich vorhanden. Im Rahmen des WACSWAIN Projekts (WArm Climate Stability of the West-Antarctic Ice sheet in the last iNterglacial) wurde kürzlich ein neuer Eiskern auf Skytrain Ice Rise gebohrt, der einen Zeitraum bis 126 000 Jahre vor heute abdeckt. Umfassende kontinuierliche Datensätze der stabilen Wasserisotope, der chemischen Spurenstoffe und der physikalischen Parameter wurden im Rahmen von WACSWAIN erhoben und stehen nun für weitere Analysen zur Verfügung. Außerdem wurden zum ersten Mal parallel zu den kontinuierlichen Messungen ausschnittweise Abschnitte des Kerns mit der ultra-hochauflösenden Methode der Laser Ablation (LA-ICP-MS) auf ihren Spurenstoffgehalt untersucht. Dies erlaubt die Analyse von Veränderungen in bisher nicht verfügbarer Detailliertheit. Das Ziel des hier vorgestellten Projektes ist es diese hochaufgelösten Signale zusammen mit den kontinuierlichen zu nutzen, um die Veränderungen der Klimavariabilität in dieser Region der Westantarktis in beispielloser Genauigkeit für den letzten glazialen Zyklus statistisch zu analysieren. Ein besonderer Fokus wird dabei auf Phasen mit abrupten Änderungen in den Temperatur- und Eisbedeckungsproxies, wie zum Beispiel einem signifikanten Anstieg der marinen Ionenkonzentration und der Wasserisotope im frühen Holozän, liegen. Die statistischen Analysen der vergangenen Klimavariabilität (Varianz, Amplitude, Skalierungsfaktoren) werden im Folgenden genutzt, um die aktuell zu beobachtenden Veränderungen in der Westantarktis besser verstehen zu können. Dies wird zusätzlich unterstützt durch das Testen der wissenschaftlichen Hypothesen über die Ursachen der Veränderungen mittels spezifischer, isotopengetriebener globaler Zirkulationsmodelle, sowie chemischer Transportmodelle atmosphärischer Spurenstoffe. Dieses Projekt wird somit einen wichtigen Beitrag zum Verständnis der westantarktischen Klimasystems in der Vergangenheit und Zukunft leisten.
To overcome the limitation in spatial and temporal resolution of methane oceanic measurements, sensors are needed that can autonomously detect CH4-concentrations over longer periods of time. The proposed project is aimed at:- Designing molecular receptors for methane recognition (cryptophane-A and -111) and synthesizing new compounds allowing their introduction in polymeric structure (Task 1; LC, France); - Adapting, calibrating and validating the 2 available optical technologies, one of which serves as the reference sensor, for the in-situ detection and measurements of CH4 in the marine environments (Task 2 and 3; GET, LAAS-OSE, IOW) Boulart et al. (2008) showed that a polymeric filmchanges its bulk refractive index when methane docks on to cryptophane-A supra-molecules that are mixed in to the polymeric film. It is the occurrence of methane in solution, which changes either the refractive index measured with high resolution Surface Plasmon Resonance (SPR; Chinowsky et al., 2003; Boulart et al, 2012b) or the transmitted power measured with differential fiber-optic refractometer (Boulart et al., 2012a; Aouba et al., 2012).- Using the developed sensors for the study of the CH4 cycle in relevant oceanic environment (the GODESS station in the Baltic Sea, Task 4 and 5; IOW, GET); GODESS registers a number of parameters with high temporal and vertical resolution by conducting up to 200 vertical profiles over 3 months deployment with a profiling platform hosting the sensor suite. - Quantifying methane fluxes to the atmosphere (Task 6); clearly, the current project, which aims at developing in-situ aqueous gas sensors, provides the technological tool to achieve the implementation of ocean observatories for CH4. The aim is to bring the fiber-optic methane sensor on the TRL (Technology Readiness Level) from their current Level 3 (Analytical and laboratory studies to validate analytical predictions) - to the Levels 5 and 6 (Component and/or basic sub-system technology validation in relevant sensing environments) and compare it to the SPR methane sensor, taken as the reference sensor (current TRL 5). This would lead to potential patent applications before further tests and commercialization. This will be achieved by the ensemble competences and contributions from the proposed consortium in this project.