Wir werden eine Strategie zur Assimilation der Landoberflächentemperatur implementieren, bei der verschiedene Beobachtungen innerhalb eines Tages verwendet werden, um sensitive Landoberflächenparameter und -zustandsgrößen anzupassen. Wir werden zudem einen Operator zur Assimilation des Blattflächenindex entwickeln, um damit dynamische Vegetationszustandsgrößen und sensitive Ökosystemparameter anzupassen. Der Nutzen der genannten Daten in Kombination mit Bodenfeuchtebeobachtungen wird mit Hilfe synthetischer Experimente ermittelt. Im Besonderen wird dabei untersucht, ob die Parameterschätzung verbessert werden kann und in welchem Ausmaß die Assimilation bestimmter Datentypen die Zustandsgrößen anderer Kompartimente verbessert. Hierbei werden realistische Szenarien verwendet, welche verschiedene Unsicherheitsquellen und unbekannte Parameter beinhalten. Synthetische Experimenten werden zunächst mit der Landkomponente von TerrSysMP-PDAF (CLM-ParFlow-PDAF) mit Hilfe eines gemeinsamen Testfalles mit P5, P6 und P7 durchgeführt. Wir werden zudem Beiträge zu den Experimenten mit dem gesamten TerrSysMP-PDAF liefern, welche von C1 koordiniert werden. Im letzten Schritt werden Tests mit dem Rureinzugsgebiet durchgeführt.
Die 7 m langen Rhizotron-Röhren an zwei Standorten in Selhausen werden für quasi nicht-invasives Monitoring auf der Plot-Ebene von Wurzelwachstum und Bodenprozessen mittels Minirhizotron-Kameras, GPR Antennen und einem NMR Slim-line Tool genutzt. Die mathematische Beschreibung kleinskaliger Heterogenität, die durch die einzelnen Wurzeln hervorgerufen werden, wird auf der Plot-Ebene durch effektive Parameter und Beziehungen zwischen Bodenwasserverfügbarkeit, Wurzelwasseraufnahme und dem Zustand des Pflanzenbestandes landwirtschaftlicher Nutzpflanzen ersetzt. Diese werden im Landoberflächenmodell CLM implementiert.
Bei der Datenassimilation für die numerische Wettervorhersage (NWP) wird die Kurzfristvorhersage (genannt als Hintergrund) durch die neuesten Beobachtungen korrigiert, um erste Bedingungen (Analyse) für die nächste Vorhersage zu schaffen. In diesem Prozess müssen die räumlichen Eigenschaften der Vorhersagefehler modelliert werden, damit sich die Auswirkungen der Beobachtungen physikalisch optimal ausbreiten. Die Reduzierung von Vorhersagefehlern auf synoptischen Skalen in mittleren Breiten, wo die Divergenz eine Größenordnung kleiner ist als die relative Vorticity, wurde erfolgreich mit Hilfe der quasi-geostrophischen Theorie modelliert. Auf diese Weise können Temperaturbeobachtungen Hintergrundfehler im Windfeld korrigieren und umgekehrt. Die Analyseunsicherheiten und kurzfristigen Vorhersagefehler in globalen NWP-Systemen sind jedoch in den Tropen am größten, wo die Divergenz mit der Vorticity vergleichbar oder sogar größer ist. Tropische Analyseunsicherheiten können einen dominierenden Einfluss auf die Genauigkeit der mittel- und weiträumigen Vorhersage in den mittleren Breiten haben. Es wird hier argumentiert, dass die Verringerung der Analyseunsicherheiten in den Tropen ein entscheidender Schritt ist, der erforderlich ist, um das Spektrum nützlicher Vorhersagen in globalen NWP-Modellen zu erweitern. Ziel dieses Projekts ist es, eine neue Randbedingung für die Hintergrundfehlermodelle bei der Datenassimilation zu entwickeln, die Divergenz-dominierte Beziehungen zwischen den tropischen Temperatur- und Windvariablen über viele Skalen hinweg berücksichtigen. Die vorgeschlagene Randbedingung verwendet die Masse-Wind-Beziehungen, die tropische Schwerewellen beschreiben. Es hat sich gezeigt, dass diese Randbedingung viel versprechend für die Verbesserung tropischer Analysen ist. Dieses Projekt wird diese Ideen auf die globale Atmosphäre ausdehnen, indem es 1) einen neuen Datenassimilierungsrahmen entwickelt, der die tropischen und mittleren Breiten Aspekte der atmosphärischen Dynamik miteinander verbindet, 2) die strömungsabhängigen Hintergrundfehlerinformationen aus den Ensemble-Vorhersagen verwendet und 3) das Potential verbesserter tropischer Analysen auf Extratropen abschätzt.
Aktuelle Erkenntnisse legen nahe, dass tropische Ökosysteme, insbesondere tropische Wälder, eine wichtige Rolle im globalen Hg-Zyklus spielen. Aufgrund der hohen Produktivität und Litterproduktion in tropischen Wäldern findet 70% der globalen atmosphärischen (trockenen) Hg-Deposition auf Waldböden in diesen Umgebungen statt. Es besteht ein wachsendes Interesse an der Bedeutung der Bestimmung der Beziehung zwischen Hg-Akkumulation in Blättern und Blatt-/Kronenmerkmalen wie spezifischer Blattfläche (SLA) und Blattflächenindex (LAI), um globale Hg-Modelle zu Aktualisierung. Jedoch wurden diese Parameter sowie die Hg-Akkumulation in der Vegetation tropischer Wälder noch nie untersucht. Ein weiterer entscheidender Faktor, der noch nie bewertet wurde, ist der Zusammenhang zwischen der Hg-Akkumulation in den Blättern und der Wassernutzungseffizienz (WUE), die die Menge an Kohlenstoff ist, die als Biomasse pro Einheit Wasser von der Pflanze produziert wird. Stomatale Regulation spielt eine entscheidende Rolle in der WUE, da die Stomataöffnung den Wasserverlust durch Transpiration und die Menge an CO2 beeinflusst, die gewonnen wird. Da die Hg-Aufnahme auch von der stomatalen Regulation abhängt, kann die Etablierung dieser Beziehung wertvolle Einblicke in die Rolle liefern, die Dürre und eine bessere Anpassung an Dürre durch Pflanzen mit höherer WUE zukünftig bei der Hg-Assimilation in der Vegetation spielen werden.Ziel dieser Studie ist es, den Hg-Kreislauf der Vegetation in tropischen Wäldern genauer zu charakterisieren, einschließlich zwei verschiedener Waldtypen, dem tropischen trockenen Laubwald (TDBF) und dem tropischen feuchten Laubwald (TMBF). Dadurch wollen wir dazu beitragen, eine bessere Bewertung der Bedeutung tropischer Wälder im Vergleich zu nichttropischen Wäldern als Hg-Senken zu erreichen. Die vorgeschlagene Studie zielt darauf ab, zu bestimmen, wie verschiedene tropische Waldtypen und damit verbundene klimatische Bedingungen die Hg-Akkumulation in der Vegetation antreiben und wie der Transport von der Atmosphäre in den Boden stattfindet. Schließlich wird diese Studie die Hg-Akkumulation im organischen Oberboden quantifizieren und ihre Beziehung zur C-Akkumulation und Hg-Flüssen im Laubfall bestimmen, was wertvolle zusätzliche Daten für zukünftige globale Hg-Modelle liefern wird. Die Studie wird die Hg-Akkumulation in der Vegetation charakterisieren und die saisonale und räumliche Variabilität in der Hg-Ablagerung durch Laubfall bewerten. Durch den Vergleich die zwei (nahezu) extreme tropische Systeme darstellen, können wir eine einzigartige Perspektive auf die Funktionsweise tropischer Wälder gewinnen und inwieweit sie sich in Bezug auf die Hg-Akkumulation unterscheiden.