s/ccomputersimulation/Computersimulation/gi
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.
Modellierungsdaten zur mittleren Anzahl an Stunden mit Hitzestress pro Jahr (Mittelwert der Jahre 2019-2022). Hitzestress wird hierbei mit dem Universal Thermal Climate Index (UTCI) dargestellt und 26°C UTCI als Grenzwert genutzt. Der UTCI kombiniert Daten der Lufttemperatur, -feuchte, Windgeschwindigkeit und Strahlung zu einem Werte der "gefühlten" Temperatur. Alle Variablen des UTCI wurden mit Hilfe von KI auf unterschiedlichen räumlichen Auflösungen berechnet und gegen ein Messnetz validiert. Mehr Informationen zu den Modellen und Daten unter https://doi.org/10.5194/gmd-17-1667-2024. Die Berechnung der Daten erfolgte 2024 - eine Aktualisierung ist nicht geplant. Die Daten sind OpenData - Namensnennung: "Professur für Meteorologie, Universität Freiburg".
Deutscher Wetterdienst DWD 1996: Klimakarten für das Land Berlin, Teil 1: Bioklima Berlin, Gutachten im Auftrag der Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Umweltschutz und Technologie, unveröffentlicht. GEO-NET 2013: Klimaökologische Untersuchung „Tempelhofer Freiheit“ in Berlin – Entwurf Rev. 02, im Auftrag der Tempelhof Projekt GmbH, Berlin unveröffentlicht. GEO-NET 2022: Regionale Kaltluftströmungen in Deutschland. Eigene Untersuchung. Unveröffentlicht. Groß, G. 1989: Numerical simulation of the nocturnal flow systems in the Freiburg area for different topographies, in: Beitr. Phys. Atmosph.,H 62, S. 57-72. Groß, G. 2002: The exploration of boundary layer phenomena using a nonhydrostatic mesoscale model, in: Meteor.Z.schr. Vol. 11 Nr.5, S.701-710. Höppe, P. 1984: Die Energiebilanz des Menschen. Münchener Universitätsschriften, Meteorol. Inst., Wiss. Mitt. 49. Höppe, P., Mayer, H. 1987: Planungsrelevante Bewertung der thermischen Komponente des Stadtklimas. Landschaft und Stadt 19 (1), S. 22–29. Kiese, O. et al. 1992: Stadtklima Münster. Entwicklung und Begründung eines klimarelevanten Planungskonzeptes für das Stadtgebiet von Münster. Stadt Münster – Werkstattberichte zum Umweltschutz 1/1992. Landesamt für Gesundheit und Soziales (LAGeSo) (Hrsg.) 2014: Verzeichnis der Krankenhäuser und Privatentbindungsanstalten, Stand 06/2014, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/lageso/service/downloadcenter/ (Zugriff: 01.08.2024) Landesvermessung und Geobasisinformation Brandenburg (LGB) 2022: Amtliches Liegenschaftskatasterinformationssystem (ALKIS), Potsdam Internet: https://geobasis-bb.de/lgb/de/geodaten/liegenschaftskataster/alkis/ (Zugriff: 01.08.2024) Landesvermessung und Geobasisinformation Brandenburg (LGB) 2013: Digitales Geländemodell (DGM), Potsdam Internet: https://geobasis-bb.de/lgb/de/geodaten/3d-produkte/gelaendemodell/ (Zugriff 28.07.2020) Matzarakis, A., Mayer, H., 1996: Another Kind of Environmental Stress: Thermal Stress. NEWSLETTERS No. 18, 7-10. WHO Colloborating Centre for Air Quality Management and Air Pollution Control. Matzarakis, A., Rutz, F., Mayer, H., 2000: Modellierung der mittleren Strahlungstemperatur in urbanen Strukturen, Fachtagung METTOOLS, Stuttgart 2000. Internet: https://www.urbanclimate.net/matzarakis/papers/Tmrt_mettoolsiv.PDF (Zugriff: 04.02.2019) Mosimann, Frey, Trute, Wickenkamp 1999: Karten der klima- und immissionsökologischen Funktionen – Instrumente zur prozessorientierten Betrachtung von Klima und Luft in der Umweltplanung, in: Naturschutz und Landschaftsplanung 31,(4),S. 101-108, Stuttgart. Moriske & Turowski 2002: Handbuch für Bioklima und Lufthygiene, 8. Ergänzungslieferung, Ecomed-Verlag, Landsberg. Richter & Röckle (iMA Immissionen, Meteorologie Akustik) o.J.: Das numerische Simulationsmodell FITNAH, digitale PDF-Datei, Freiburg. Internet: https://www.ima-umwelt.de/fileadmin/Dokumente/Klima/fitnah_kurzuebersicht.pdf (Zugriff am 27.01.2016) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Baue und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2020: Flächennutzung und Stadtstruktur – Dokumentation der Kartiereinheiten und Aktualisierung des Datenbestandes, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/_assets/literatur/nutzungen_stadtstruktur_2020.pdf (Zugriff 23.05.2025) SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt Berlin) (Hrsg.) 2015: GEO-NET Umweltconsulting GmbH, Hannover: GIS-gestützte Modellierung von stadtklimatisch relevanten Kenngrößen auf der Basis hochaufgelöster Gebäude- und Vegetationsdaten; EFRE Projekt 027 Stadtklima Berlin, Abschlussbericht. Internet: https://www.stadtentwicklung.berlin.de/umwelt/umweltatlas/download/Projektbericht_StadtklimaBerlin_SenStadtUm_IIID_2015.pdf (Zugriff 25.01.2016) SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt Berlin) (Hrsg.) 2015c: PRISMA – Planungsraumbezogenes Informationssystem für Monitoring und Analyse, Berlin. Internet: https://www.stadtentwicklung.berlin.de/soziale_stadt/sozialraumorientierung/de/prisma.shtml (Zugriff 26.11.2015) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) 2025a: Stadtklimaanalyse Berlin 2020/2022: Dokumentation der Datengrundlagen, Modellsimulation und Klimaanalyse. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/_assets/literatur/doku_klimaanalyse_2022.pdf (Zugriff 22.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) 2025b: Klimamodellierung 2022: Auswertung von Messdaten ausgewählter Klimastationen in Berlin und Potsdam. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/_assets/literatur/doku_klimastationen_2022.pdf (Zugriff 22.04.2025) VDI (Verein Deutscher Ingenieure) 2008: Richtlinie VDI 3785, Blatt1, Methodik und Ergebnisdarstellung von Untersuchungen zum planungsrelevanten Stadtklima, Düsseldorf. Internet: https://www.vdi.de/ (Zugriff am 11.05.2009) VDI (Verband Deutscher Ingenieure) 2015: Richtlinie VDI 3787 Blatt 2 Umweltmeteorologie: Methoden zur human-biometeorologischen Bewertung der thermischen Komponente des Klimas. Verein Deutscher Ingenieure, Düsseldorf. Internet: https://www.vdi.de/ (Zugriff 02.04.2024) VDI (Verein Deutscher Ingenieure) 2022: Richtlinie VDI 3787, Blatt2, Methoden zur human-biometeorologischen Bewertung der thermischen Komponente des Klimas, Düsseldorf. Internet: https://www.vdi.de/ (Zugriff am 02.04.2025) Vogt, J. 2002: Bericht über orientierende Untersuchungen zur lokalklimatischen Funktion der Flächen des Gleisdreieckes in Berlin, Textteil, Voruntersuchung im Auftrag der Vivico Management GmbH, unveröffentlicht, Berlin. Vogt, J. 2002: Bericht über orientierende Untersuchungen zur lokalklimatischen Funktion der Flächen des Gleisdreieckes in Berlin, Abbildungsteil, Voruntersuchung im Auftrag der Vivico Management GmbH, unveröffentlicht, Berlin. SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2001: Umweltatlas Berlin, Karte 04.07 Klimafunktionen, 1:50 000, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimaanalyse/2000/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2003: Umweltatlas Berlin, Karte 04.10 Klimamodell Berlin – Analysekarten, 1:50 000, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimaanalyse/2001/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2004: Umweltatlas Berlin, Karte 04.11 Klimamodell Berlin – Bewertungskarten, 1:50 000, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimabewertung/2001/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2009: Umweltatlas Berlin, Karte 04.10 Klimamodell Berlin – Analysekarten, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimaanalyse/2005/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2022: Umweltatlas Berlin, Karte 04.10 Klimamodellierung Berlin – Klimaanalysekarten 2022, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimaanalyse/2022/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2009: Umweltatlas Berlin, Karte 04.11 Klimamodell Berlin – Bewertungskarten, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimabewertung/2005/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt Berlin) (Hrsg.) 2018: Umweltatlas Berlin, Karte 03.11.2 Verkehrsbedingte Luftbelastung im Straßenraum 2020 und 2025, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/luft/strassenverkehr-emissionen-und-immissionen/2018/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2021: Umweltatlas Berlin, Karte 01.02 Versiegelung, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/boden/versiegelung/2021/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2015: Umweltatlas Berlin, Karte 01.11.3 Naturnähe, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/boden/bodenfunktionskriterien/2015/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2022: Umweltatlas Berlin, 2022, Karte 04.12 Entwicklung der Anzahl ausgewählter klimatologischer Kenntage, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimawandel/2022/zusammenfassung/ SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2022: Amtliches Liegenschaftskatasterinformationssystem (ALKIS), Berlin. Internet: https://gdi.berlin.de/geonetwork/srv/ger/catalog.search#/metadata/0a7c53a5-b29d-3f45-9734-1c811045e6c2 (Zugriff 16.04.2025) SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt Berlin) (Hrsg.) 2016: Umweltatlas Berlin, Karte 04.11 Klimamodell Berlin – Planungshinweiskarte Stadtklima, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimabewertung/2015/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2020: Umweltatlas Berlin, Reale Nutzung der bebauten Flächen / Grün- und Freiflächenbestand 2020. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/nutzung/flaechennutzung/2020/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2020: Umweltatlas Berlin, Gebäudehöhen. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/nutzung/gebaeudehoehen/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2020: Umweltatlas Berlin, Vegetationshöhen. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/biotope/vegetationshoehen/2020/methode/ (Zugriff 16.04.2025)
Belastung mit dem Luftschadstoff Stickstoffdioxid (NO2) an den Dresdner Hauptverkehrsstraßen, Modellierung 2019
Gefährdungspotenzial durch Starkregen Für die Landeshauptstadt Dresden wurde ein Klimaanpassungskonzept erarbeitet, dass die Klimaveränderungen und dessen Folgen in Dresden aufzeigt. In diesem Rahmen wurden Gefährdungsanalysen für die Dresdner Stadtteile erstellt. Das Gefährdungspotenzial ergibt sich aus der Sensitivität eines Systems bezüglich der Klimaveränderung und der Exposition (Lage im Stadtraum). Für die Analyse standen die menschliche Gesundheit, Gebäude und Infrastruktur im Fokus. Gefährdungspotenziale wurden für die Themen Wärmebelastung sowie die Überschwemmungsgefahr durch Starkregen und Flusshochwasser untersucht ¿ hier Starkregen. In die Analyse flossen die mithilfe einer hydrodynamischen Modellierung ausgewiesenen potenziell überfluteten Flächen bei Starkregen ein. Außerdem wurden die Flächen kritischer und nicht-kritischer Flächennutzung einbezogen. Ausschlaggebend für das Gefährdungspotenzial ist der absolute Flächenanteil der überschwemmten Gebiete sowie deren relativer Anteil an der Gesamtfläche des Stadtteils. Damit wird vermieden, dass flächengroße Stadtteile überrepräsentiert werden. Die Übersicht der Gefährdungspotenziale der Stadtteile ist eine wichtige Grundlage, um den Handlungsbedarf zur Anpassung bewerten und die Maßnahmenentwicklung und -umsetzung priorisieren zu können. Weitere Informationen zur Gefährdungsanalyse und möglichen Anpassungsoptionen sind dem Klimaanpassungskonzept zu entnehmen. Die Gefährdungsanalyse wurde im Rahmen der Erstellung des Klimaanpassungskonzeptes vom Thüringer Institut für Nachhaltigkeit und Klimaschutz (ThINK) durchgeführt. Die Übersicht der Gefährdungspotenziale der Stadtteile ist eine wichtige Grundlage, um den Handlungsbedarf zur Anpassung in den verschiedenen Bereichen bewerten zu können. Mit Hilfe der Analyse kann die Maßnahmenentwicklung und -umsetzung priorisiert werden.
Die Asian Tropopause Aerosol Layer (ATAL), eine Schicht mit erhöhtem Aerosolgehalt, tritt jedes Jahr von Juni bis September in 14-18 km Höhe in einem Gebiet auf, das sich vom Mittelmeer bis zum westlichen Pazifik erstreckt. Hinsichtlich der Zusammensetzung der Partikel, sowie ihrer Bedeutung für die Strahlungsbilanz in dieser klimasensitiven Höhenregion bestehen große Unsicherheiten. Die bisher einzigen Flugzeugmessungen aus dem Zentrum der ATAL wurden 2017 im Rahmen der StratoClim Kampagne von Kathmandu aus gewonnen. Dabei entdeckten wir mit Hilfe des Infrarotspektrometers GLORIA auf dem Forschungsflugzeug Geophysica, dass feste Ammoniumnitrat (AN) â€Ì Partikel einen beträchtlichen Teil der Aerosolmasse ausmachen. Diese zählen zu den effizientesten Eiskeimen in der Atmosphäre. Zudem zeigte die gleichzeitige Messung von Ammoniakgas (NH3) durch GLORIA, dass dieses Vorläufergas durch starke Konvektion in die obere Troposphäre verfrachtet wird. Im Rahmen der PHILEAS-Kampagne schlagen wir eine gemeinsamen Betrachtung von atmosphärischen Modellsimulationen und Messungen vor, um die Zusammensetzung, Ursprung, Auswirkungen und Verbleib der ATAL-Partikel zu untersuchen â€Ì insbesondere im Hinblick auf ihre Prozessierung sowie ihren Einfluss auf die obere Troposphäre und die untere Stratosphäre der nördlichen Hemisphäre. Messungen von monsunbeeinflussten Luftmassen über dem östlichen Mittelmeer sowie über dem nördlichen Pazifik werden es uns erlauben, Luft mit gealtertem Aerosol- und Spurengasgehalt zu analysieren und damit die StratoClim-Beobachtungen aus dem Inneren des Monsuns zu komplementieren. Um dabei die wahrscheinlich geringeren Konzentrationen an Aerosol und Spurengasen zu quantifizieren, schlagen wir vor, die GLORIA-Datenerfassung von NH3 und AN u.a. durch die Verwendung neuartiger spektroskopischer Daten zu verbessern. Ferner werden wir die Analyse der GLORIA-Spektren auf Sulfataerosole sowie deren Vorläufergas SO2 auszudehnen. Auf der Modellseite werden wir das globale Wetter- und Klimamodellsystem ICON-ART weiterentwickeln, um die ATAL unter Einbeziehung verschiedener Aerosoltypen (Nitrat, Ammonium, Sulfat, organische Partikel, Staub) zu simulieren â€Ì unter Berücksichtigung der hohen Eiskeimfähigkeit von festem AN. Modellläufe werden durchgeführt, um einerseits einen globalen Überblick über die Entwicklung der ATAL 2023 zu gewinnen und zudem detaillierte, auf die relevanten Kampagnenperioden zugeschnittene, wolkenauflösende Informationen über die Aerosol-Wolken-Strahlungs-Wechselwirkungen zu erhalten. Über die direkte Analyse der PHILEAS-Kampagne hinausgehend wird diese Arbeit die Grundlage für eine verbesserte Analyse von Aerosolparametern aus GLORIA-Beobachtungen früherer und zukünftiger HALO-Kampagnen sowie aus Satellitenbeobachtungen legen. Darüber hinaus wird sie ICON-ART, einem der zentralen Klimamodellsysteme in Deutschland die Simulation von Aerosolprozessen sowie Aerosol/Wolken-Wechselwirkungen im Zusammenhang mit der ATAL ermöglichen.
Niedrige Wolken sind Schlüsselbestandteile vieler Klimazonen, aber in numerischen Modellen oft nicht gut dargestellt und schwer zu beobachten. Kürzlich wurde gezeigt, dass sich während der Haupttrockensaison im Juni und September im westlichen Zentralafrika eine ausgedehnte niedrige Wolkenbedeckung (engl. „low cloud cover“, LCC) entwickelt. Eine derart wolkige Haupttrockenzeit ist in den feuchten Tropen einzigartig und erklärt wahrscheinlich die dichtesten immergrünen Wälder in der Region. Da paläoklimatische Studien auf eine Instabilität hinweisen, kann jede Verringerung des LCC aufgrund des Klimawandels einen Kipppunkt für die Waldbedeckung darstellen. Daher besteht ein dringender Bedarf, das Auftreten, die Variabilität und die bioklimatischen Auswirkungen des LCC in westlichen Zentralafrika besser zu verstehen.Um diese Ziele zu erreichen, wurde ein Konsortium aus französischen, deutschen und gabunischen Partnern aufgebaut, zu dem Meteorologen, Klimatologen und Experten für Fernerkundung und Waldökologie gehören. Die meteorologischen Prozesse, welche die Bildung und Auflösung der LCC im Tagesgang steuern, werden anhand von zwei Ozean-Land-Transekten auf der Grundlage einer synergistischen Analyse von historischen In-situ Beobachtungen, von Daten einer Feldkampagne und anhand von atmosphärischen Modellsimulationen untersucht. Die Ergebnisse werden mit einem kürzlich entwickelten konzeptionellen Modell für LCC im südlichen Westafrika verglichen.Die intrasaisonale bis interannuale Variabilität des LCC wird durch die Analyse von In-Situ-Langzeitdaten und Satellitenschätzungen quantifiziert. Unterschiede im Jahresgang des LCC (d.h. jahreszeitlicher Beginn und Rückzug, wolkenarme Tage) und die Ausdehnung ins Inland werden dokumentiert. Ansätze, die auf Wettertypen und äquatorialen Wellen basieren, werden verwendet, um intrasaisonale Variationen des LCC zu verstehen. Die Auswirkungen lokaler und regionaler Meeresoberflächentemperaturen auf die LCC-Entwicklung und ihre Jahr-zu-Jahr Variabilität werden bewertet, wobei statistische Analysen und spezielle Sensitivitätsversuche mit einem regionalen Klimamodell verknüpft werden.Schließlich wird der Einfluss von LCC auf die Licht- und Wasserverfügbarkeit bzw. die Waldfunktion anhand von In-Situ-Messungen untersucht. Die Ergebnisse werden mit Messungen aus der nördlichen Republik Kongo, wo die Trockenzeit sonnig ist, sowie mit einem einfachen Wasserhaushaltsmodells, das an die Region angepasst ist, verglichen. Die Wasserhaushaltsanalysen sollen die Kompensations- oder Verstärkungseffekte von Regen im Vergleich zur potenziellen Evapotranspiration, beide moduliert durch die LCC, auf das Wasserdefizit aufzeigen.Die Ergebnisse von DYVALOCCA werden zum ersten konzeptionellen Modell für Wolkenbildung und -auflösung im westlichen Zentralafrika führen und eine Hilfestellung für die Bewertung von Klimawandel-Simulationen mit Blick auf potentielle Kipppunkte für die immergrünen Regenwälder in der Region geben.
In hydrology, the relationship between water storage and flow is still fundamental in characterizing and modeling hydrological systems. However, this simplification neglects important aspects of the variability of the hydrological system, such as stable or instable states, tipping points, connectivity, etc. and influences the predictability of hydrological systems, both for extreme events as well as long-term changes. We still lack appropriate data to develop theory linking internal pattern dynamics and integral responses and therefore to identify functionally similar hydrological areas and link this to structural features. We plan to investigate the similarities and differences of the dynamic patterns of state variables and the integral response in replicas of distinct landscape units. A strategic and systematic monitoring network is planned in this project, which contributes the essential dynamic datasets to the research group to characterize EFUs and DFUs and thus significantly improving the usual approach of subdividing the landscape into static entities such as the traditional HRUs. The planned monitoring network is unique and highly innovative in its linkage of surface and subsurface observations and its spatial and temporal resolution and the centerpiece of CAOS.
Origin | Count |
---|---|
Bund | 18390 |
Europa | 20 |
Global | 5 |
Kommune | 31 |
Land | 2377 |
Schutzgebiete | 1 |
Wirtschaft | 34 |
Wissenschaft | 1375 |
Zivilgesellschaft | 2 |
Type | Count |
---|---|
Ereignis | 11 |
Förderprogramm | 15667 |
Messwerte | 53 |
Strukturierter Datensatz | 78 |
Taxon | 2 |
Text | 785 |
Umweltprüfung | 20 |
WRRL-Maßnahme | 1 |
unbekannt | 2683 |
License | Count |
---|---|
geschlossen | 965 |
offen | 18050 |
unbekannt | 232 |
Language | Count |
---|---|
Deutsch | 16647 |
Englisch | 4370 |
Resource type | Count |
---|---|
Archiv | 258 |
Bild | 33 |
Datei | 870 |
Dokument | 478 |
Keine | 10485 |
Multimedia | 2 |
Unbekannt | 12 |
Webdienst | 63 |
Webseite | 7691 |
Topic | Count |
---|---|
Boden | 12506 |
Lebewesen & Lebensräume | 13405 |
Luft | 11254 |
Mensch & Umwelt | 19247 |
Wasser | 11024 |
Weitere | 18655 |