Der Klimawandel ist ein globales Phänomen. Erhöhte Treibhausgaskonzentrationen in der Atmosphäre führen zu globalen Veränderungen des Klimas. Auf lokaler Ebene können Betroffenheiten entstehen. Es ist eine besondere Herausforderung, ausgehend von globalen Klimaveränderungen auf lokale Folgen, z. B. für die Wasserstraßen, zu schließen. In KLIWAS1 wird mit Hilfe einer Kette von Modellen das Klimaänderungssignal Schritt für Schritt auf kleinere räumliche Skalen übertragen. Am Anfang stehen verschiedene Emissionsszenarien die mögliche Zukünfte beschreiben. Ausgehend von diesen Emissionsszenarien wird der Klimawandel über globale Klimamodelle, regionale Klimamodelle und Abflussmodelle bis hin zu den Wirkmodellen bis zur lokalen Ebene der Wasserstraße transferiert. Kein Modell in dieser Kette repräsentiert die Natur perfekt. Die Ergebnisse jedes Modells basieren auf Annahmen und sind mit Unsicherheiten behaftet. Im Verlauf der Modellkette summieren sich die Unsicherheiten auf. Am Ende der Modellkette ist die Bandbreite der möglichen Folgen eines Klimawandels auf lokaler Ebene sehr groß. Für die deutschen Küstengebiete der Nord- und Ostsee einschließlich der Ästuare ist es aufgrund dieser Unsicherheiten schwierig, konkrete Aussagen zu den lokalen Auswirkungen und möglichen Betroffenheiten zu machen. Eine Möglichkeit mit diesen Unsicherheiten umzugehen sind Sensitivitätsstudien. Die wichtigsten physikalischen Parameter im Ästuar sind Wasserstand, Strömungsgeschwindigkeit, Salzgehalt, Temperatur und Schwebstoffgehalt. Wie sich diese Parameter in einem Ästuar entwickeln, ist abhängig von den Randbedingungen. Die Randbedingungen werden durch die Haupteinflussfaktoren Meeresspiegel in der Nordsee, Abfluss, Wind und Topographie bestimmt, die sich direkt oder indirekt durch die Folgen eines Klimawandels verändern können. Für die Sensitivitätsstudien werden die genannten Haupteinflussfaktoren, die die Randbedingungen dieser Studien bilden, einzeln und in Kombination variiert. Auf diese Weise können Aussagen darüber getroffen werden, wie sich im Ästuar Wasserstand, Strömung, Salzgehalt und Schwebstoffe an die veränderten Randbedingungen (Folgen des Klimawandels) anpassen. Dadurch ist es möglich, festzustellen, unter welchen Bedingungen ein Schwellenwert überschritten wird, der eine Betroffenheit auslöst. Gleichzeitig tragen diese Szenarien zum Prozessverständnis des physikalischen Systems Ästuar bei. Sensitivitätsstudien liefern klare Wenn-Dann-Aussagen. Für eine zeitliche Zuordnung können die Ergebnisse der Sensitivitätsstudien über die jeweils verwendeten Haupteinflussfaktoren mit den aktuellen Klimaszenarien in Beziehung gesetzt werden. (Text gekürzt)
Karstgrundwasserleiter spielen im Alpenraum eine wichtige Rolle. Sie bedecken etwa 56% der Fläche, und ein erheblicher Teil der Bevölkerung ist ganz oder teilweise von Trinkwasser aus Karstquellen abhängig, die oft mit wertvollen Ökosystemen verbunden sind und zur Wasserkrafterzeugung beitragen. Die Alpen zählen nach Studien zu den am stärksten vom Klimawandel betroffenen Gebieten in Europa. Als Folge der steigenden Temperaturen werden sich die gespeicherten Mengen an Schnee und Eis stark verringern, was zu einer Verschiebung zwischen Wasserhaushaltskomponenten in Verbindung mit einer saisonalen Umverteilung der Niederschläge führt. Außerdem wird erwartet, dass Hoch- und Niedrigwasserereignisse häufiger auftreten werden. Der Stand der Technik bei der Modellierung der Schüttung von Karstquellen, meist mittels konventioneller numerischer Modelle, ist auf standortspezifische, oft aufwändige und nicht übertragbare wissenschaftliche Studien beschränkt, die manuelle Modellabstimmung und Kalibrierung erfordern. Bis heute gibt es keinen leicht übertragbaren Ansatz, der gleichzeitig auf viele Karstquelleinzugsgebiete anwendbar ist. In diesem Projekt werden wir einen modernen, Deep-Learning basierten Ansatz zur Modellierung der Schüttung von Karstquellen entwickeln, der sich besonders gut eignet, übertragbare Modelle, die Informationen von verschiedenen Standorten nutzen können, aufzubauen. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, basierend auf künstlichen neuronalen Netzen, das sich sowohl bei akademischen als auch bei industriellen Anwendungen als sehr erfolgreich erwiesen hat. Die vorgeschlagene Studienregion sind die Alpen, mit Karstgebieten in Österreich, der Schweiz, Deutschland, Frankreich, Italien und Slowenien, mit einem Schwerpunkt auf dem besonders vom Klimawandel betroffenen von der Alpenkonvention abgegrenzten Gebirgsgebiet. Als Grundlage der Studie dient das World Karst Spring Database (WoKaS). Es wird im Laufe des Projekts mit zusätzlichen Daten von Behörden und Wasserversorgern ergänzt, insbesondere in Regionen mit bislang schlechter Abdeckung. Die Arbeiten beinhalten die Erstellung eines umfassenden Datensatzes mit Einzugsgebietsattributen und meteorologischen Einflussgrößen für etwa 150 Quellen. Klassische Lumped-Parameter-Modelle werden als Benchmarks aufgesetzt und mit den neu entwickelten Deep-Learning basierten Modellergebnissen verglichen. Ziel ist es, die Eignung neuartiger Deep-Learning Modellansätze für die Abschätzung der Auswirkungen des Klimawandels für eine Vielzahl von kurz- und langfristigen Vorhersagen zu untersuchen. Eine vertiefende Fallstudie des Dachsteingebietes, dessen große Karstregion wesentlich zur Wasserversorgung und Wasserkrafterzeugung beiträgt, wird die vergleichende Untersuchung mit einem numerischen 3D-Modell erweitern. Schließlich werden die entwickelten Modelle dazu verwendet, um Auswirkungen des Klimawandels auf die alpinen Karstgrundwasserressourcen vorherzusagen.
Der Schlüssel zu Verständnis und Projektion des künftigen Stickstoffinventars des Ozeans und der Veränderung der Biologischen Pumpe im globalen Klimawandel liegt in der Frage, wie und wie stark die Fixierung von atmosphärischem Stickstoff und die Denitrifizierung im Ozean gekoppelt sind. Während in bisherigen Modellstudien Stickstofffixierung und Denitrifizierung eng gekoppelt sind, zeigt ein neu entwickeltes optimalitätsbasiertes Ökosystemmodell mit flexibler Stöchiometrie (OPEM) im globalen UVic-ESCM eine deutlich schwächere Kopplung. In diesem Projekt sollen die Faktoren und Mechanismen, die die Kopplung steuern, identifiziert und ihre Veränderung in ver- schiedenen Klimaszenarien untersucht werden. Hierzu wird OPEM in einem vorindustriellen Szenario, einem Szenario der Maximalphase der letzen Eiszeit und einem heutigen Szenario angewendet und die Sensitivität der Modellergebnisse in Bezug auf das ozeanische Stickstoffinventar und die biolo- gische Kohlenstoffpumpe bewertet. Das Ziel des Projekts ist es, die Steuerungsprozesse des marinen Stickstoffinventars genauer abzubilden, um bessere Projektionen der biogeochemischen Kreisläufe im Ozean und ihrer Auswirkungen auf den CO2-Gehalt der Atmosphäre zu ermöglichen.
Der menschengemachte Klimawandel bedroht langfristig die Stabilität der Ökosysteme des Planeten, und damit auch die Stabilität der menschlichen Gesellschaft durch Verknappung von Wasser, Nahrung und Lebensraum. Insbesondere die landwirtschaftliche Nahrungsmittelproduktion blickt einer ungewissen Zukunft entgegen und es besteht erheblicher Informationsbedarf hinsichtlich geeigneter Klimaschutzstrategien. Übergeordnetes Ziel des Vorhabens ist die Identifizierung von geeigneten Bewirtschaftungsmaßnahmen und betrieblichen Strategien zur Optimierung der Pflanzenproduktion im Sinne des Klimaschutzes. Das Projekt ModOKlim verfolgt dabei vorrangig folgende wissenschaftliche Ziele: (i) die verlässliche Reproduktion von räumlichen und zeitlichen Mustern der Produktivität landwirtschaftlicher Kulturen in Deutschland über die vergangenen 30 Jahre mit Hilfe von Agrarökosystemmodellen, (ii) die deterministische Projektion der Ertragsaussichten und damit verbundener THG-Emissionen landwirtschaftlicher Kulturen in Deutschland, (iii) die Szenarienanalyse mit Hilfe von biophysikalischen und ökonomischen Modellen zur Beurteilung von Erfolgsaussichten von Klimaschutzstrategien in Richtung von profitablen, klimaangepassten und artenreichen Anbausystemen und (iv) die Integration des aktuellsten Stands der Wissenschaft in Bezug auf die probabilistische Projektion von Extremwetterereignissen in die Projektionen der deterministischen Modelle. Im Rahmen des Arbeitspaketes 1 wird ein neuer Datensatz auf Basis des DWD-Kernensemble (17 Modellläufe aus den Szenarien RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5) erzeugt, der eine Frühjahrstrockenheit entsprechend den Beobachtungen der letzten Jahre enthält. Dieser Datensatz dient als Eingangsgröße aller im Projekt verwendeten Wirkmodelle. Die auf Basis dieser Daten berechnete Bodenfeuchte und weitere agrarmeteorologischen Parameter werden auf das Auftreten von ertragsrelevanten Extremwerten für verschiedene landwirtschaftliche Kulturen untersucht.
Die jahreszeitliche Variabilität der globalen Meereisbedeckung ist eine wichtige Komponente des globalen Klimas. Jedoch ist der kleinskalige Einfluss des Meereises in globalen Klimamodellen bis heute nur unzureichend beschrieben. Dieser Antrag hat daher das Ziel, die physikalischen (P) und bio-geo-chemischen (BGC) Schlüsselprozesse im Meereis mit einem hochaufgelösten Zweiskalenmodell mathematisch zu beschreiben. Die Ergebnisse können dann parametrisiert in globale Klimamodelle (GCMs) einfließen, sodass eine verbesserte Prognosefähigkeit erreicht wird.Die Ozeanerwärmung wird die Mikrostruktur des Meereises erheblich verändern. Wir entwickeln daher ein P-BGC-Modell einer antarktischen Meereisscholle, um die komplexen gekoppelten Zusammenhänge zwischen Eisbildung, Nährstofftransport, Salinität und Solekanalverteilung, Photosynthese und Karbonatchemie mathematisch zu beschreiben. Damit simulieren wir verschiedene Szenarien der Meereisbildung und ihrer Auswirkungen auf das Wachstum von Meereisalgen, die einen großen Einfluss auf den vertikalen Kohlenstoff-Export (biologische Kohlenstoffpumpe) besitzen.Damit leistet dieses Projekt einen wesentlichen Beitrag zum Forschungsschwerpunkt ‘3.2.D - Verbessertes Verständnis der polaren Prozesse und Mechanismen’ bei. Im Einzelnen gehen wir auf drei übergeordnete Ziele ein:Schritt 1: Beschreibung der Meereisstruktur Wir verwenden ein gekoppeltes Zweiskalenmodell, mit dem relevante Aspekte des Gefrierens und Schmelzens im Zusammenhang mit Deformation, Salinität und Soletransport beschrieben werden. Auf der Makroebene dient dafür eine kontinuumsmechanische Beschreibung im Rahmen der erweiterten Theorie poröser Medien (eTPM). Damit können über einen gekoppelten Gleichungssatz partieller Differentialgleichungen (PDE) Deformations-, Transport und Reaktionsprozesse beschrieben werden. Für das physikalische Phänomen der Phasentransformation zwischen Wasser und Eis dient das Phasenfeldmodell (PF) als Mikromodell, welches ebenfalls aus gekoppelten PDEs besteht. Daraus resultiert eine PDE-PDE Kopplung.Schritt 2: Kopplung mit dem erweiterten RecoM2 Modul als Mikromodell Damit können die BGC Phänomene beschrieben werden. Das RecoM2 Modul besteht aus einem Gleichungssystem gewöhnlicher Differentialgleichungen, sodass hier eine PDE-ODE Kopplung zu einem P-BGC Modell erfolgt. Schritt 3: Bewertung der Modellansätze Dies beinhaltet die Verifizierung und Validierung des kombinierten P-BGC-Modells mittels Literatur- sowie experimenteller Daten. Für die Verwendung des hochaufgelösten zweiskaligen P-BGC Modells in globalen Klimamodellen muss die Berechnungseffizienz gesteigert werden. Zu diesem Zweck werden Reduzierte-Basis-Modell (ROM) zur Erzeugung von Surrogaten des Vollen-Basis-Modells (FOM) eingesetzt, die die Modellkomplexität verringern, z.B. durch datengetriebene Machine-Learning (ML)-Techniken oder “Generalized Proper Decomposition” (GPD).
Methoden des terrestrischen Carbon Dioxide Removal (tCDR) wie Aufforstung und Biomasseplantagen werden zuweilen als effektive, 'grüne' und sichere Varianten des Klimaengineering (CE) verstanden wegen ihrer Möglichkeit, die natürliche CO2-Aufnahme durch die Biosphäre zu erhöhen, und ihrer denkbaren ökonomischen Tragfähigkeit. Erkenntnisse aus der ersten Phase des CE-LAND-Projekts legen indes nahe, dass tCDR aufgrund schwieriger erdsystemischer und ethischer Fragen ebenso kontrovers wie andere CE-Methoden ist. CO2-Budgetierungen und rein ökonomische Bewertungen sind daher um profunde Analysen der natürlichen Begrenzungen, der Auswirkungen auf das Erdsystem mit damit verbundenen Unsicherheiten, der Tradeoffs mit anderen Land- und Wassernutzungen und der weitreichenden ethischen Implikationen von tCDR-Maßnahmen zu ergänzen. Analysen hypothetischer Szenarien der ersten Projektphase zeigen, dass effektives tCDR die Umwidmung großer Flächen voraussetzt, womit schwierige Abwägungsprozesse mit anderen Landnutzungen verbunden wären. Darüber hinaus zeigt sich, dass signifikante Nebenwirkungen im Klimasystem (außer der bezweckten Senkung der Weltmitteltemperatur) und in terrestrischen biogeochemischen Kreisläufen aufträten. CE-LAND+ bietet eine tiefergehende quantitative, räumlich explizite Evaluierung der nicht-ökonomischen Kosten einer Biosphärentransformation für tCDR. Potentielle Tradeoffs und Impakts wie auch die systematische Untersuchung von Unsicherheiten in ihrer Abschätzung werden mit zwei Vegetationsmodellen, einem Erdsystemmodell und, neu im Projekt, dynamischen Biodiversitätsmodellen analysiert. Konkret wird CE-LAND+ bisher kaum bilanzierte Tradeoffs untersuchen: einerseits zwischen der Maximierung der Flächennutzung für tCDR bzw. Biodiversitätsschutz, andererseits zwischen der Maximierung der Süßwasserverfügbarkeit für tCDR bzw. Nahrungsmittelproduktion sowie Flussökosysteme. Auch werden die (in)direkten Auswirkungen veränderten Klimas und tCDR-bedingter Landnutzungsänderungen auf Wasserknappheit (mit diversen Metriken und unter Annahme verschiedener Varianten des Wassermanagements) und Biodiversität quantifiziert. Die Tradeoffs und Impakts werden im Kontext von neben der Bekämpfung des Klimawandels formulierten globalen Nachhaltigkeitszielen - Biodiversitätsschutz, Wasser- und Ernährungssicherheit interpretiert - was sonst nicht im Schwerpunktprogramm vermittelt wird. Ferner wird das Projekt zu besserem Verständnis und besserer Quantifizierung von Unsicherheiten von tCDR-Effekten unter zukünftigem Klima beitragen. Hierzu untersucht es modellstrukturbedingte Unterschiede, Wachstum und Mortalität von tCDR-Pflanzungen unter wärmeren und CO2-reicheren Bedingungen und Wechselwirkungen zwischen tCDR-bezogenen Landnutzungsaktivitäten und Klima. Schließlich wird CE-LAND+ in Kooperationen innerhalb des Schwerpunktprogramms und mit einer repräsentativen Auswahl von Szenarien zur Evaluierung tCDR-bedingter Tradeoffs aus umweltethischer Sicht beitragen.
Basierend auf 10 Jahren globaler Lyman-a Beobachtungen von TWINS wird vorgeschlagen, in 3D die Variation der neutralen Exosphäre der Erde verursacht von Variabilität der solaren Aktivität (nur Sonnenwind oder UV und beide gemeinsam) auf Zeitskalen von Jahren (solarer Zyklus) über Tage (27 Tage solare Rotation) bis zu Stunden (geomagnetische Stürme) zu untersuchen.Die Exosphäre ist die äußerste Region der Atmosphäre und besteht vor allem aus neutralem Wasserstoff (H). Als Übergang in den interplanetaren Raum spielt sie eine wichtige Rolle für die gesamte Entwicklung der Erdatmosphäre von der urzeitlichen Vergangenheit bis in die Zukunft, z.B. durch Verlust von H aus Oberflächenwasser in den Weltraum. Da unmittelbar der UV-Strahlung und solaren Aktivität ausgesetzt können Space Weather-Ereignisse (wie geomagnetische Stürme) signifikante Effekte auf die neutrale Exosphäre haben. Über die quantitativen Einflüsse und die relevanten physikalischen Prozesse ist bislang nur wenig bekannt.Exosphärische H-Atome streuen resonant solare Lyman-a Strahlung zurück. Die gestreute Intensität ist proportional zur lokalen H-Dichte im optisch dünnen Bereich oberhalb von 3 Re (Erdradien). Die TWINS Daten enthalten einzigartige kontinuierliche exosphärische Lyman-a Messungen in 3D aus 10 Jahren und sind erst teilweise analysiert.Es wird vorgeschlagen, mittels tomographischer und kinetischer Modelle in 3D die dynamische H-Dichtevariationen verursacht durch variierendes Space Weather auf verschiedenen Zeitskalen bei 3-8 Re zu untersuchen.Erstens soll die Entwicklung der H-Dichteverteilung über den solaren Zyklus 2008-2018 in 3D charakterisiert werden, insbesondere wie totale H-Dichte, radiale Profile und regionale Asymmetrien rund um die Erde (polar/äquatorial, Tag/Nacht usw.) an den solaren Zyklus gekoppelt sind.Zweitens soll die hoch dynamische Reaktion auf geomagnetische Stürme erstmals in 3D mit Zeitauflösung von Stunden bis ~30 min auf Basis der einzigartig großen Menge an Stürmen in den TWINS-Daten analysiert werden. Durch Monte Carlo Simulationen sollen beitragende physikalische Mechanismen bestimmt und quantifiziert werden.Drittens wird vorgeschlagen, den alleinigen Einfluss von solaren UV-Variationen bei relativ konstantem Sonnenwind zu untersuchen anhand der solaren 27 Tage UV-Variation sowie eruptiver solare UV-Ausbrüche. Im Fokus stehen hier die Effekte durch periodische und eruptive Variationen des Strahlungsdrucks bzw. der Photoionisation, insbesondere auf orbitierende H-Atome in größeren Distanzen.Die Verfügbarkeit eines 3D H-Dichtemodells mit Berücksichtigung dynamischer Variationen durch veränderliches Space Weather wäre ein großer Fortschritt im Verständnis der neutralen Exosphäre. Es besitzt auch eine große Bedeutung für kommende Missionen zur Erforschung der Magnetosphäre (wie SMILE, LEXI oder STORM) auf Basis von ENA- bzw. Soft Röntgen-Messungen, die zur Invertierung korrekte lokale exosphärische H-Dichten zu einer beliebigen Zeit benötigen.
Das Projekt VolARC ist eines von fünf Projekten des Antrags für die zweite Phase der DFG Forschungsgruppe VolImpact (FOR 2820), deren erste Phase im Frühjahr 2019 begann. VolARC befasst sich mit wichtigen und offenen Fragen vulkanischer Effekte auf stratosphärische Aerosole und deren Einfluss auf die Strahlungsbilanz des Erdsystems. Basierend auf den Arbeiten der laufenden Phase I sollen in Phase II folgende drei Themen bearbeitet werden:(1) Konsolidierung des Verständnisses der Entwicklung stratosphärischer Aerosolparameter nach Vulkanausbrüchen und Untersuchung der Gründe für die verbleibenden Unterschiede zwischen beobachteten und modellierten stratosphärischen Aerosolparametern (Aerosolextinktionsprofile, optische Tiefe und insbesondere die Teilchengrößenverteilung stratosphärischer Aerosols), sowie Behebung der Ursachen für die Unterschiede. Insbesondere die zeitliche Entwicklung der Aerosolgrößenverteilung soll besser verstanden werden. (2) Untersuchung des Einflusses von Modellauflösung und Transport auf die Entwicklung vulkanischer Aerosolwolken in der Stratosphäre. In Phase II wird ein “Seamless Simulation”-Ansatz verwendet, der mittels mehrerer Nests eine konsistente Modellierung aller relevanten Prozesse auf den entsprechenden Skalen ermöglicht, von der initialen Entwicklung der Vulkanwolke bis hin zu globalen und längerfristigen Skalen. (3) Untersuchung der Fähigkeit von Limb- und Okkultationsinstrumenten, vulkanische Sulfataerosole in der Stratosphäre nach stärkeren Vulkanausbrüchen zu erfassen. Bereits bei relativ moderaten optischen Tiefen wird die Sichtlinie in Limb-Geometrie optisch dicht und eine robuste Bestimmung der Aerosolextinktion problematisch. Außerdem wird untersucht, ob aktuelle Satelliteninstrument in der Lage sind, eine im Rahmen von Geoengineering Aktivitäten künstliche verstärkte stratosphärische Aerosolschicht zu erfassen und zu überwachen. Diese Themen werden durch die Synergy globaler Satellitenbeobachtung stratosphärischer Aerosolparameter im optischen Spektralbereich und globaler Modellsimulationen mit expliziter Aerosolmikrophysik untersucht. Wir werden u.a. unsere eigenen Algorithmen verwenden um aus Messungen vergangener, aktueller und zukünftiger Satelliteninstrumente (bsp. OMPS-LP, SAGE III and SCIAMACHY) Aerosolparameter abzuleiten. Die Modellsimulationen werden hauptsächlich mit ICON-ART durchgeführt, aber auch MAECHAM-HAM-Simulationen werden zum Vergleich mit Messdaten und ICON-ART-Simulationen zum Einsatz kommen. Das VolARC-Projekt ist sehr gut mit den anderen vier VolImpact-Projekten vernetzt, insbesondere durch die definierten übergreifenden Forschungsthemen an denen jeweils mehrere VolImpact-Projekte beteiligt sind. Diese Themen sind: (1) die Aerosolteilchengrößenverteilung, (2) vulkanische H2O-Injektionen in die mittlere Atmosphäre und (3) Strahlungsantrieb durch vulkanische Effekte. Darüber hinaus wird VolARC alle Aktivitäten zur Seamless-Simulation in VolImpact koordinieren.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 95 |
| Land | 3 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 82 |
| Text | 8 |
| unbekannt | 7 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 13 |
| offen | 82 |
| unbekannt | 2 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 82 |
| Englisch | 35 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Dokument | 6 |
| Keine | 75 |
| Webseite | 18 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 55 |
| Lebewesen und Lebensräume | 73 |
| Luft | 62 |
| Mensch und Umwelt | 97 |
| Wasser | 46 |
| Weitere | 93 |