Das Ziel des hier vorgeschlagenen LOBSTER Projektes im Rahmen des SPP 4D-MB umfasst zum einen den Einsatz eines deutsch-französischen Netzwerkes von Ozeanbodenseismometern (OBS) in der Ligurischen See als marine Komponente des seismischen Netzwerkes von AlpArray und zum anderen die Bereitstellung von korrigierten und prozessierten marinen seismologischen Daten, die kompatibel mit den Landdaten sind. AlpArray ist eine europäische Initiative mit dem Ziel, ein enges Netzwerk an Breitbandstationen im alpinen Orogen einzusetzen, um Untergrundstrukturen in hoher Auflösung abzubilden. Die marine Komponente von AlpArray und SPP 4D-MB umfasst den Einsatz von 33 Breitbandstationen aus Frankreich und Deutschland in der Ligurischen See. Der Einsatz der deutschen Stationen wird hier beantragt. Dahingehend haben die französischen Kollegen für 2017 Schiffszeit zum Ausbringen der Stationen sichern können, während in Deutschland zeitgleich ein Antrag auf Schiffszeit auf FS Merian/Meteor eingereicht und für 18 Tage Anfang 2018 bewilligt wurde. Damit können die Schiffszeiten für das Ausbringen und Bergen der Stationen zwischen den beiden Nationen geteilt werden. Die OBS-Daten sind essentiell für die Identifikation von Untergrundstrukturen im Übergang der westlichen Alpen zum Apennin und für unser Verständnis der dreidimensionalen Geometrie des tektonischen Systems. OBS-Geräte unterscheiden sind grundsätzlich von Landstationen aufgrund ihres maritimen Einsatzbereiches und somit gilt gleiches auch für die registrierten Daten. Die Hauptaufgabe im Rahmen von LOBSTER wird es daher sein, eine Kompatibilität zwischen den marinen Daten und den Landdaten herzustellen. Die kombinierte Analyse der beiden Datensätze im Rahmen von SPP 4D-MB setzt eine zeitnahe Korrektur und Bereitstellung des marinen Datensatzes voraus, so dass beide Datensätze zusammengeführt werden können. Die dafür notwendigen Bearbeitungsschritte sollen im Zeitraum zwischen den Ausfahrten aufgesetzt und vorbereitet werden. Um Kompatibilität zu erreichen, ist zunächst eine Zeitkorrektur notwendig. Ohne Verbindung zur Außenwelt ist eine Synchronisation z.B. mit GPS erst nach der Bergung möglich. Bis dahin entstandene Zeitfehler können durch Kreuzkorrelation des seismischen Umgebungsrauschens (ambient noise) behoben werden. Da OBS autark abgesetzt werden, ist ihre Orientierung am Meeresboden zunächst nicht bekannt und muss z.B. aus Messungen von Airgun-Schüssen ermittelt werden. Als letzten Bearbeitungsschritt im Projekt sehen wir eine Charakterisierung des Spektralverhaltens der OBS mit Hilfe von Wahrscheinlichkeitsdichte-Verteilungen der spektralen Leistungsdichte vor, um Aussagen über die Entstehung und Ausbreitung des seismischen Umgebungsrauschens in der Ligurischen See treffen zu können.
Neben Maßnahmen, die die Produktivität von Agrarflächen erhöhen, werden neue objektive Methoden zur kontinuierlichen Überwachung globaler landwirtschaftlicher Ressourcen dringend benötigt. Eine besondere Rolle nimmt dabei die Photosyntheseleistung (gemessen als Bruttoprimärproduktion) der Kulturpflanzen ein, da sie die maximal mögliche Menge an Nahrung und Treibstoff darstellt, die durch landwirtschaftliche Systeme bereit gestellt werden kann. Desweiteren ist sie ein guter Indikator für Ernteerträge und Stress. In den vergangenen Jahrzehnten wurden auf Reflektivitätsdaten beruhende optische Fernerkundungsmethoden benutzt um landwirtschaftliche Ressourcen abzuschätzen. Spektral aufgelöste Reflektivitätsdaten lassen auf biochemische und strukturelle Eigenschaften der Vegetation schließen, die wiederum auf die potentielle Photosyntheseleistung hindeuten, und sie sind die Grundlage zur Bewertung des Zustands der Pflanzen und ihrer phenologischen Entwicklungsstufe in hoher räumlicher Auflösung. Basierend auf diesem Messprinzip sollen die Sentinel-2 Satelliten (2015 gestartet) die Zugpferde der operationellen Agrarüberwachung in den kommenden Jahrzehnten werden. Es ist jedoch bekannt, dass Vegetationsparameter aus der Fernerkundung, die auf spektralen Reflektanzen beruhen, nicht die komplexen und hoch variablen physiologischen Abläufe der Photosynthese erfassen können. Ergänzend zu Reflektivitätsmessungen sind seit Kurzem globale weltraumgestützte Messungen von sonneninduzierter Chlorophyllfluoreszenz (Englisch sun-induced chlorophyll fluorescence, SIF) möglich. Wie gezeigt werden konnte, besitzt SIF eine höhere Sensitivität gegenüber der Photosyntheseaktivität auf Agrarflächen als andere Parameter oder Modelle. Das Instrument TROPOMI (Tropospheric Monitoring Instrument), das ab Mitte 2017 auf dem EU Copernicus Sentinel 5-Vorläufersatelliten fliegen wird, wird die Messung von SIF in einer sehr viel höheren räumlichen und zeitlichen Auflösung als alle bisherigen Instrumente/Missionen ermöglichen. Somit stellt TROPOMI einen Meilenstein für die Einschätzung von Photosynthese im Allgemeinen, und der Produktivität von Nutzpflanzen im Besonderen, dar. Die Kombination von TROPOMI und Sentinel-2 Daten wird eine auf Beobachtungen basierende, globale Beobachtung der Photosyntheseaktivität auf Agrar-, Gras- und Weideflächen mit einer bisher nie dagewesenen räumlichen und zeitlichen Auflösung und Genauigkeit erlauben. Das Projekt CropSIF wird Nutzen aus den besonderen Möglichkeiten ziehen, die diese Konstellation von Instrumenten in naher Zukunft bieten wird, um die Produktivität von Agrarpflanzen und klimatischer Einflüsse darauf abzuschätzen. Wir werden zeitlich aufgelöste Karten der Bruttoprimärproduktion der Nutzpflanzen erstellen, die dann der Analyse von Effekten extremer Klimaereignisse auf die Produktivität in verschiedenen Agrargebieten der Erde dienen werden.
Trockenphasen, Waldbrände und nicht-nachhaltige Nutzung haben in den letzten Jahrzehnten zu einem erheblichen Verlust an Waldfläche in der Mongolei geführt. Dieser weiterhin fortschreitende Verlust verläuft nicht gleichförmig. Es ist eine deutliche Differenzierung durch verschiedene Faktoren erkennbar, insbesondere durch Topographie, Hydrologie, Permafrost, Bodeneigenschaften und anthropogene Einflüsse. Dieses Projekt zielt auf die Identifikation der Kausalzusammenhänge zwischen der Konstellation der an einem Standort wirksamen geoökologischen und anthropogenen Faktoren einerseits und den Mustern des diskontinuierlichen Permafrosts, der Waldverbreitung, des Auftretens von Waldbränden und der Sukzession der Vegetation nach einem Brand (zurück zu Wald oder aber zu Steppe) andererseits ab. Dabei werden auch gegenseitige Wechselwirkungen (z. B. Permafrost - Wald / Wald - Permafrost) berücksichtigt. Anhand von sechs Hypothesen werden die zugrundeliegenden Kausalketten mittels einer Kombination verschiedener methodischer Ansätze analysiert. Die aktuelle Faktorenkonstellation wird über geomorphologische und bodenkundliche Kartierungen, Vermessung der Verbreitung und Tiefenlage des Permafrosts mittels Georadar, Vegetationsaufnahmen, Analyse von Fernerkundungsdaten, Reliefparametrisierung und Biomassebestimmung erfasst. Im gewählten Untersuchungsgebiet im nördlichen Khangai-Gebirge, zwischen der Ortschaft Tosontsengel im Norden und dem Khangai-Hauptkamm im Süden, treten regelmäßig Waldbrände auf. Seit Mitte des letzten Jahrhunderts erfolgt intensiver Holzeinschlag. In natürlichen und anthropogen genutzten Wäldern sowie auf Waldbrandflächen werden die Nutzungs- und Waldbrandgeschichte, Bodeneigenschaften, Tiefenlage des Permafrostes, Hydrologie und Vegetation analysiert. Holzkohle, fossile Böden und äolische Decksedimente dienen in Kombination mit Lumineszenz- und Radiokarbondatierungen zur Rekonstruktion der Wald- und Landschaftsgeschichte in der Zeit vor den intensiven anthropogenen Eingriffen. Diese Rekonstruktion wird zur Ermittlung des Ausmaßes des menschlichen Einflusses innerhalb des Wirkungsgefüges der verschiedenen wirksamen Faktoren auf die Vegetationsmuster herangezogen. Im nächsten Schritt werden die erfassten geoökologischen Parameter geostatistisch ausgewertet. Dabei werden Klima-, Gesteins-, Boden- und Reliefeinflüsse (Exposition, Hangposition, Reliefform etc.) auf Vegetationsmuster herausgearbeitet und auf der Basis von Digitalen Geländemodellen und multispektralen Satellitenszenen flächenhaft modelliert. Anschließend wird geprüft, wie sich diese Ergebnisse mit Satellitendaten mittlerer Auflösung in einen größeren räumlichen Kontext übertragen lassen. Auf Basis der identifizierten Kausalzusammenhänge werden Gebiete mit entsprechenden Gefährdungspotentialen in Bezug auf Trockenstress, Brandgefahr und Sukzessionsbarrieren für fragmentierte Waldstandorte ausgewiesen und Prognosen für die weitere Vegetations- und Permafrostentwicklung erstellt.
Das ionosphärische Plasma reagiert auf Änderungen der ionosphärischen EUV und UV-Strahlung auf der Zeitskala der solaren Rotation mit einer Verzögerung von 1-2 Tagen. Es wird angenommen, dass diese Verzögerung auf Transportprozesse von der unteren Ionosphäre in die F-Region zurück zu führen ist, doch wurden bislang nur begrenzte Modelluntersuchungen durchgeführt, um diesen Zusammenhang zu belegen. Innerhalb von DRIVAR sollen die Prozesse, die für die ionosphärische Verzögerung verantwortlich sind, durch umfassende Datenanalyse und Modellierung untersucht werden. Verschiedene solare Proxies sowie spektral aufgelöste EUV- und UV-Flüsse aus Satellitenmessungen werden verwendet und zusammen mit ionosphärischen Parametern analysiert, welche aus GPS-Radiookkultationsmessungen, Ionosondenmessungen und GPS-Gesamtelektronenmessungen stammen. Letztere haben sowohl den Vorteil einer globalen Abdeckung als auch einer z.T. räumlich hoher Auflösung. Die ionosphärsche Verzögerung wird auf verschiedenen Zeitskalen ionosphärischer Variation (Tage, solare Rotation, saisonal) untersucht, und regionale Abhängigkeiten werden analysiert.Wegen des komplexen Charakters der involvierten Prozesse in der Thermosphäre und Ionosphäre werden Experimente mit numerischen Modellen benötigt, um die der Verzögerung zugrundeliegenden Prozesse physikalisch zu untersuchen. Wir verwenden das Coupled Thermosphere Ionosphere Plasmasphere Electrodynamics (CTIPe), um die Verzögerung zu simulieren und führen Sensitivitätsstudien durch um die zur ionosphärischen Verzögerung führenden Prozesse im Detail zu analysieren. Zusätzliche Experimente werden mit dem Upper Atmosphere Model (UAM) durchgeführt.Die Ergebnisse von DRIVAR werden zu einem verbesserten Verständnis ionosphärischer Prozesse führen und werden insbesondere in der Vorhersage ionosphärischer Variabilität Anwendung finden, z.B. bei der Analyse und Vorhersage von GNSS- Positionsfehlern.
Biologische Bodenkrusten (Biokrusten) sind Hotspots an mikrobieller Diversität und Aktivität, die als 'Ökosystemingenieure' biogeochemische Kreisläufe (N, P) kontrollieren und die Bodenoberfläche stabilisieren. Biokrusten sind ein komplexes Netzwerk vielfältiger, interagierender Mikroorganismen mit verschiedensten Lebensweisen. In den gemäßigten Breiten ist wenig über die Einflussfaktoren auf Struktur und Funktion der Biokrusten bekannt. Daher wollen wir die Diversität der Mikroorganismen in Biokrusten (Bakterien, Protisten, Pilze und Algen) und ihre biogeochemische Funktion in den Waldflächen der Biodiversitätsexploratorien (BE) entlang von Landnutzungsgradienten untersuchen, um deren Beeinflussung durch Landnutzung und Umweltfaktoren zu verstehen.Das zentral organisierte, neue Störexperiment in den Waldflächen ist eine hervorragende Möglichkeit, um die Entwicklung einer Biokruste unter natürlichen Bedingungen nach einer starken Störung zu verfolgen. Eine Teilfläche simuliert Kahlschlag (die Stämme werden entfernt), die andere Teilfläche einen zukünftig häufiger auftretenden Orkan (Stämme verbleiben auf der Fläche). Wir werden die Entwicklung der Bodenkrusten von einem jungen zu einem reifen Stadium visuell (Flächenbedeckung) und durch Probenahme (Biomasse, Nährstoffe, Bodenorganik, Mikrobiota) mittels Feld-, analytischen und molekularen Methoden regelmäßig über zwei Jahre verfolgen. Außerdem werden wir an der zentralen Bodenbeprobungskampagne in allen 150 Waldflächen teilnehmen und parallel Biokrusten sammeln. Wir werden die mikrobielle Biomasse in der Biokruste quantifizieren, ihre Gemeinschaftsstruktur mittels Hochdurchsatzsequenzierung beschreiben und dies mit dem Umsatz von Stickstoff- und Phosphorverbindungen verschneiden. Um Schlüsselorganismen dieser Prozesse zu identifizieren und in hoher räumlicher Auflösung zu visualisieren, wird zusätzlich ein Laborexperiment unter Anwendung von stable isotope probing und NanoSims durchgeführt. Die Daten zur Biodiversität und funktionellen Genomik werden mit den Nährstoffstatus der Biokrusten (Konzentration und chemische Speziierung von C, N und P) verknüpft. Das Laborexperiment mit stabilen Isotopen wird unser Verständnis von Biokrusten Schlüsselorganismen im N- und P-Nährstoffkreislauf und den Einfluss der räumlichen Heterogenität fundamental verbessern. Diese Daten erlauben zum ersten Mal die quantitative und qualitative Rekonstruktion der wichtigsten Stoffkreisläufe und mikrobiellen Interaktionsmuster in Biokrusten als Reaktion auf Landnutzung und Störung. Abschließend werden die ermittelten Daten in das gemeinsame bodenkundliche Netzwerk der BE integriert und dienen dann als Keimzelle für ein Synthese-Vorschlag mit dem Ziel, die Leistung der Biokruste quantitativ und qualitativ mit anderen Hotspots in Böden, wie Detritus- oder Rhizosphäre, zu vergleichen.
Im letzten Jahrzehnt war der grönländische Eisschild mehreren Extremereignissen ausgesetzt, mit teils unerwartet starken Auswirkungen auf die Oberflächenmassebilanz und den Eisfluss, insbesondere in den Jahren 2010, 2012 und 2015. Einige dieser Schmelzereignisse prägten sich eher lokal aus (wie in 2015), während andere fast die gesamte Eisfläche bedeckten (wie in 2010).Mit fortschreitendem Klimawandel ist zu erwarten, dass extreme Schmelzereignisse häufiger auftreten und sich verstärken bzw. länger anhalten. Bisherige Projektionen des Eisverlustes von Grönland basieren jedoch typischerweise auf Szenarien, die nur allmähliche Veränderungen des Klimas berücksichtigen, z.B. in den Representative Concentration Pathways (RCPs), wie sie im letzten IPCC-Bericht genutzt wurden. In aktuellen Projektionen werden extreme Schmelzereignisse im Allgemeinen unterschätzt - und welche Konsequenzen dies für den zukünftigen Meeresspiegelanstieg hat, bleibt eine offene Forschungsfrage.Ziel des vorgeschlagenen Projektes ist es, die Auswirkungen extremer Schmelzereignisse auf die zukünftige Entwicklung des grönländischen Eisschildes zu untersuchen. Dabei werden die unmittelbaren und dauerhaften Auswirkungen auf die Oberflächenmassenbilanz und die Eisdynamik bestimmt und somit die Beiträge zum Meeresspiegelanstieg quantifiziert. In dem Forschungsprojekt planen wir zudem, kritische Schwellenwerte in der Häufigkeit, Intensität sowie Dauer von Extremereignissen zu identifizieren, die - sobald sie einmal überschritten sind - eine großräumige Änderung in der Eisdynamik auslösen könnten.Zu diesem Zweck werden wir die dynamische Reaktion des grönländischen Eisschilds in einer Reihe von Klimaszenarien untersuchen, in denen extreme Schmelzereignisse mit unterschiedlicher Wahrscheinlichkeit zu bestimmten Zeitpunkten auftreten, und die Dauer und Stärke prognostisch variiert werden. Um indirekte Effekte durch verstärktes submarines Schmelzen hierbei berücksichtigen zu können, werden wir das etablierte Parallel Ice Sheet Model (PISM) mit dem Linearen Plume-Modell (LPM) koppeln. Das LPM berechnet das turbulente submarine Schmelzen aufgrund von Veränderungen der Meerestemperatur und des subglazialen Ausflusses. Es ist numerisch sehr effizient, so dass das gekoppelte PISM-LPM Modell Ensemble-Läufe mit hoher Auflösung ermöglicht. Folglich kann eine breite Palette von Modellparametern und Klimaszenarien in Zukunftsprojektionen in Betracht gezogen werden.Mit dem interaktiv gekoppelten Modell PISM-LPM werden wir den Beitrag Grönlands zum Meeresspiegelanstieg im 21. Jahrhundert bestimmen, unter Berücksichtigung regionaler Veränderungen von Niederschlag, Oberflächen- und Meerestemperaturen, und insbesondere der Auswirkungen von Extremereignissen. Ein Hauptergebnis wird eine Risikokarte sein, die aufzeigt, in welchen kritischen Regionen Grönlands zukünftige extreme Schmelzereignisse den stärksten Eisverlust zur Folge hätten.
Das beantragte Gerätesystem kombiniert die Leistungsfähigkeit und hohe Auflösung der Next-Generation- Sequenzierung mit der Hochdurchsatz-Kapazität von Genotypisierungs- und Expressionsarrays. Es deckt den gesamten Bereich niedriger bis sehr hoher Plexitätsgrade ab und ermöglicht Untersuchungen auf DNA-, RNA- und Protein-Ebene. Es wird hauptsächlich von den überwiegend neu besetzten Fachgebieten Genetik und Züchtung landwirtschaftlicher Nutztiere, Nutzpflanzenbiodiversität und Züchtungsinformatik, Ernährungsphysiologie der Kulturpflanzen und Physiologie und Biotechnologie der Pflanzen genutzt. Die beiden genetischzüchterisch ausgerichteten Fachgebiete werden das Gerät schwerpunktmäßig für Sequenzierungen einzelner Gene und ganzer Genome und für Array-basierten Genotypisierungen und Expressionsanalysen nutzen. Die eher physiologisch ausgerichteten Fachgebiete werden das Gerät für die auf RNA-Sequenzierung basierende Expressionsanalyse, die Identifizierung von Mutationen durch next-genration-mapping, sowie für die Sequenzierung ausgewählter Gene landwirtschaftlicher Kulturpflanzen nutzen. Durch das mächtige Gerätesystem können diese Fachgebiete die Möglichkeiten der modernen Genomforschung in ihren jeweiligen Forschungsschwerpunkten mit einbauen und dadurch international sichtbare und hochkompetetive Projekte realisieren.
Robuste Datensätze zur Validierung von N2 Flüssen aus Denitrifikationsmodellen sind rar, vor allem wegen der begrenzten Verfügbarkeit geeigneter Methoden, aber auch aufgrund der extremen raum-zeitlichen Heterogenität der Denitrifikation. Der anaerobe Volumenanteil im Boden, eine wesentliche Steuergröße der Denitrifikation, ist bekanntlich von der räumlichen Verteilung der Gasdiffusivität und der Respiration abhängig. Durch die begrenzte Messbarkeit seiner Regelfaktoren wurde der anaerobe Volumenanteil im Boden bisher kaum quantifiziert. Heute stehen jedoch besser geeignete Methoden zur Verfügung. Diese Aspekte werden wir in vier Abschnitten behandeln. 1. Neue und verbesserte Stabilisotopenmethoden sollen eingesetzt werden, um Datensätze zu erheben, die die Aktivität der Denitrifikation und ihre Regelung in hoher räumlichen und zeitlichen Genauigkeit und Auflösung abbilden. Diese Datensätze dienen der Validierung bestehender und Kalibrierung neuer Denitrifikationsmodelle, die in Teilprojekten von DASIM (P7, P8, PC) angewendet und/oder entwickelt werden sollen. 2. Durch Inkubationsversuche mit variierter Bodenmenge unter standardisierten Bedingungen werden wir das für die Denitrifikation repräsentative Elementarvolumen als Grundlage für das Hochskalieren bei der Modellierung untersuchen. 3. Zur Bestimmung des anaeroben Bodenvolumenanteils werden wir in Kooperation mit P1 und P8 die räumliche Verteilung der Gasdiffusivität sowie Denitrifikationsaktivitäten unter definierten Sauerstoffverhältnissen messen. Diese verschiedenen Ansätze werden kreuzvalidiert und der aussichtsreichste wird bei der Validierung des anaeroben Volumens in den neuen Denitrifikationsmodellen (P8) Anwendung finden. 4. Wir werden testen, ob die räumlichen Verteilungen der Denitrifikationsaktivität sowie ihrer Kontrollfaktoren mit NanoSIMS bestimmt werden können und ob NanoSIMS geeignet ist, um in Phase 2 von DASIM heterogene mikroskalige Prozesse in größerem Umfang zu untersuchen. Diese Tests beinhalten die Messung der Verteilung der organischen Substanz in ausgewählten Bodenaggregaten und eine neue 15N-Tracermethode zur Lokalisierung von Nitratabbau in Aggregaten.
Extreme Temperaturen und Wassermangel verursachen Trockenstress an landwirtschaftlichen Kulturen. Weltweit werden die Auswirkungen von Trockenstress auf wichtige Feldfrüchten untersucht und Methoden zur Überwachung und zur Früherkennung von Trockenstress und anderen Stressfaktoren untersucht. Damit soll der gezielte. Einsatz agrotechnischer Maßnahmen wie Fruchtwechsel, Düngung, Bodenbearbeitung und Bewässerungsplanung unterstützt werden, um Ernteeinbußen zu verhindern. Ein weiterer Aspekt sind mögliche Auswirkungen der globalen Erwärmung auf die landwirtschaftliche Produktion, die sich zu einem der Hauptthemen der Forschung auf dem Gebiet das Klimawandels entwickeln. Erdbeobachtung von Satelliten aus ermöglicht die rationelle Überwachung des Zustands landwirtschaftlicher Kulturen über große Flächen. lü jüngster Zeit wurden neue Sensorsysteme entwickelt und in Erdumlauf gebracht, die neue Möglichkeiten auch für das Monitoring von Trockenstress landwirtschaftlicher Kulturen eröffnen. Die wesentlichen Merkreale dieser neuen optischen Sensoren sind hohe spektrale Auflösung (kleine Bandbreiten bis 10 nm herunter, eine große Anzahl von Spektralkanälen - bis zu einigen hundert, was im Prinzip Spektroskopie vom Satelliten aus ermöglicht), hohe räumliche Auflösung (Bildelementgrößen am Boden bis 60 cm herunter), und hohe zeitliche Auflösung -(bis zu täglicher Aufnahmemöglichkeit jedes Punktes der Erdoberfläche). Das Ziel dieses Projekts ist es, unter Ausnützung der neuen Möglichkeiten optischer Fernerkundung und der synergistischen Effekte der unterschiedlich Sensortypen Fernerkundungsmethoden zur Erkennung und zur Überwachung von Trockenstress an landwirtschaftlichen Kulturen zu entwickeln. Dazu werden physikalische Vegetationsmodelle angepasst und verbessert, die den Zusammenhang zwischen der Trockenstressintensität und Reflexionseigenschaften von Pflanzenbeständen quantitativ beschreiben. Methoden zur Analyse von Fernerkundungsbilddaten unter Verwendung dieser Vegetationsmodelle werden entwickelt. Dabei werden sowohl reflektierte als auch emittierte (thermale) Infrarotstrahlung berücksichtigt. Da es keine Sensoren gibt, die gleichzeitig alle drei der oben angeführten Arten der hohen Auflösung (spektral, räumlich und zeitlich) erfüllen, kommt der Kombination von Daten unterschiedlicher Sensoren besondere Bedeutung zu (image information fusion). Die Methodenwerden für ausgewählte Fruchtarten (Weizen und Mais) unter Anbaubedingungen in Österreich und Deutschland entwickelt und getestet.
Aufgrund des steigenden Bedarfs an Informationen über die Auswirkungen des Klimawandels auf lokaler Skala werden Regionale Klimamodelle (RCMs) in zunehmendem Maße mit höheren Auflösungen betrieben. Heutige RCMs sind in der Lage viele regionale Klimaprozesse zu erfassen und sie decken die meso-beta Skala (20 km bis 200 km) für Anwendungen in der Klimaforschung mit ausreichender Qualität ab. Basierend auf den Erfolg in der Numerischen Wettervorhersage (NWP) und gestützt vom generellen Fortschritt im Bereich der Computertechnologie, beginnen RCMs nun auch in die meso-beta Skala (2 km bis 20 km) vorzudringen. Dieser Skalensprung ist jedoch nicht trivial. Relevante Prozesse (z.B. hochreichende Konvektion) auf formals nicht aufgelösten Skalen werden nun aufgelöst, und es ist größten Teils unklar, wie heutige RCMs (ursprünglich für gröbere Skalen entwickelt) in der Lage sind, Klimaprozesse und deren skalenübergreifendes Wechselspiel zu erfassen. Im komplexen Gelände, wo Gebirge substanziellen Einfluss auf Wetter und Klima haben, gewinnt dies durch den Einfluss der Orographie zunehmend an Bedeutung. Darüber hinaus wird auch die Modellevaluierung zur Herausforderung: Beobachtungsdaten, welche die natürliche Variabilität in ausreichendem Maße abdecken, existieren nur in Ausnahmefällen (z.B. in speziellen Messkampagnen) und zeitliche und räumliche Versetzungen zwischen modellierten und beobachteten Größen ('double penalty problem') beschränken den Einsatz der traditionellen Fehlerstatistik. Im Vorläuferprojekt 'Nicht-hydrostatische Klimamodellierung (NHCM-1)', das vom Österreichischen Wissenschaftsfonds (FWF) gefördert wurde (Projektnummer P19619-N10), wurden erste Testsimulationen im Klimamodus auf Skalen, bei denen hochreichende Konvektion aufgelöst wird (=3 km Gitterpunktsabstand), im europäischen Alpenraum durchgeführt und analysiert. usw.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1103 |
| Europa | 63 |
| Kommune | 1 |
| Land | 39 |
| Schutzgebiete | 1 |
| Wirtschaft | 3 |
| Wissenschaft | 602 |
| Zivilgesellschaft | 5 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 1103 |
| License | Count |
|---|---|
| Offen | 1103 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1000 |
| Englisch | 267 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Keine | 561 |
| Webseite | 542 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 783 |
| Lebewesen und Lebensräume | 897 |
| Luft | 765 |
| Mensch und Umwelt | 1102 |
| Wasser | 625 |
| Weitere | 1103 |