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Enhanced Geothermal Systems (EGS) zielen darauf ab, die in der Erdkruste gespeicherte Wärme durch zirkulierende Flüssigkeiten zwischen Injektions- und Produktionsbohrlöchern zu extrahieren. Ideale Bedingungen finden sich typischerweise in Formationen in einer Tiefe von 2 bis 5 km, in denen die Durchflussrate für kommerzielle geothermische Anlagen nicht ausreicht und in denen die Temperaturen hoch sind (d. H. >> 100 ° C). Daher ist die Hochdruck-Flüssigkeitsinjektion, die als hydraulische Stimulation bekannt ist, eine allgemein angewandte Technik, um ein verbundenes Bruchnetzwerk zu erzeugen, das die Flüssigkeitszirkulation erleichtert. Die hydraulische Stimulation geht typischerweise mit einer induzierten Seismizität einher, die von der Öffentlichkeit wahrgenommen werden kann und sogar Schäden verursacht. Das Ziel dieses Projekts ist es, ein grundlegendes Verständnis der induzierten Seismizität in gebrochenen Gesteinen zu vermitteln, das die Fähigkeit verbessert, das seismische Risiko vorherzusagen und zu kontrollieren. Dieses Projekt geht von der Hypothese aus, dass die Seismizität gemeinsam durch die Bruchnetzgeometrie und die aktivierten thermo-hydromechanischen (THM) Prozesse in geologischen Systemen gesteuert wird. Wir werden Discrete Fracture Networks (DFN) anwenden, um die strukturellen Diskontinuitäten darzustellen und die THM-Prozesse mit hoher Auflösung zu modellieren. Dieses Projekt verwendet die Datensätze aus kleinen (Dekameter-) Stimulationsexperimenten am Grimsel-Teststandort in der Schweiz und modernste numerische Modelle, um Folgendes zu erreichen: 1) Testen Sie die Wirksamkeit hochauflösender Modelle zur Erfassung der seismische, hydraulische und mechanische Prozesse, die mit kleinen Experimenten beobachtet wurden; 2) Verknüpfung der geometrischen Attribute eines Bruchnetzwerks (wie Intensität, Konnektivität, Länge und räumliche Verteilung) mit der räumlichen, zeitlichen und Größenverteilung der induzierten Seismizität; 3) ein neuartiges Prognosemodell für die maximal mögliche Größe vorschlagen und testen, das die gemeinsamen Auswirkungen von Multiphysikprozessen berücksichtigt, die unter standortspezifischen geologischen Bedingungen und Betriebsbedingungen dominieren; 4) Bewertung der Hochskalierung der hochauflösenden DFN-Modelle im kleinen Maßstab (Dekameter), um die Experimente im Reservoir-Maßstab (Kilometer) zu simulieren. Dieses Forschungsprojekt ist neu in der Behandlung der durch Injektion induzierten Seismizität durch hochauflösende physikbasierte Modelle und hochwertige Datensätze, die aus einzigartigen In-situ-Experimenten abgeleitet wurden. Die vorgeschlagene Forschung hat erhebliche Auswirkungen auf die Förderung der Übergangspolitik hin zu einer Versorgung mit erneuerbaren Energien und trägt dazu bei, unser Wissen über die Auslösemechanismen induzierter Erdbeben zu erweitern.
Borealen Wälder speichern fast ein Drittel des weltweiten terrestrischen Kohlenstoffs in Biomasse und Böden. Die Stabilität dieser Kohlenstoffvorräte ist in der jüngsten Zeit intensiv diskutiert worden, denn es wird erwartet, dass Waldstörungen wie etwa Insektenausbrüche, Stürme oder Brände im Klimawandel zunehmen werden. Während für die nordamerikanischen und europäischen borealen Wälder eine solide Wissensbasis über sich verändernde Waldstörungen existiert, gibt es für die russischen borealen Wälder nur wenige Fallstudien. Diese wenigen Fallstudien decken jedoch nur einen sehr kleinen Teil der riesigen Ausdehnung des russischen borealen Waldes ab, was wiederum das Kohlenstoffbudget des russischen borealen Waldes höchst unsicher macht. Im Rahmen des BOFOR-Projekts schlagen wir daher vor, diese Wissenslücke zu schließen, indem wir unser Verständnis der sich veränderte Waldstörungen und deren Einfluss auf den Kohlenstoffhaushalt des russischen borealen Waldes verbessern. Das Projekt verfolgt dabei die folgenden sechs Ziele: (1) Entwicklung eines neuen räumlich expliziten Datensatzes für Waldstörungen für den gesamten russischen borealen Wald unter Verwendung von Erdbeobachtungsdaten. (2) Die Zuordnung von Waldstörungen zu ihren kausalen Verursachern wie Feuer, Wind, Insektenbefall und Holzernte. (3) Quantifizierung der Sensitivität von Störungen in borealen Wäldern gegenüber zunehmenden Klimaextremen im Zuge des Klimawandels. (4) Quantifizierung der Erholungsfunktion nach Störung, mit besonderem Blick auf die Biomasse. (5) Quantifizierung der Sensitivität der Erholungsfunktion gegenüber biotischen, bodenkundlichen und klimatischen Faktoren. (6) Erstellung eines vollständigen Kohlenstoffbudgets für den borealen Wald, einschließlich Störungen und Erholung. Das von uns vorgeschlagene Projekt wird eine wichtige Wissenslücke im globalen Kohlenstoffkreislauf schließen und damit unser Verständnis des Klimaschutzpotenzials der Wälder weltweit erheblich verbessern.
In Südamerika droht die durch Entwaldung und den Klimawandel verstärkte Landschaftsdegradation zu einer der größten CO2-Quellen, einer Gefahr für die Biodiversität und einer Bedrohung für viele lokale Gemeinschaften durch Wegfall wichtiger Ökosystemleistungen zu werden. Trotz der wichtigen lokalen sowie globalen Bedeutung montaner Trockenwaldökosysteme, sind diese bislang kaum untersucht. Das FOCI-Projekt zielt daher darauf ab, die raumzeitliche Entwicklung der tropischen Trockenwälder der Anden zu analysieren und die Auswirkungen des Klimawandels auf künftige Entwicklungen sowie die Bereitstellung von Ökosystemleistungen für die armutsgefährdete Bevölkerung zu verstehen. FOCI gliedert sich in drei Arbeitspakete, die jeweils spezifische Aspekte der Untersuchung abdecken. Im ersten Schritt werden historische Veränderungen in der Waldbedeckung und -verteilung unter Verwendung hochauflösender Landnutzungsdaten analysiert und Trends in der Waldmigration und -degradation identifiziert. Dazu werden die natürlichen andinen Waldbestände über die letzten 40 Jahre untersucht und unterschiedliche Cluster der regionalen Wachstumsdynamiken herausgearbeitet. Weil in Gebirgen die Effekte des Klimawandels oft früher und stärker auftreten als in niedrigeren Lagen, werden nicht nur regionale, sondern insbesondere auch höhenbedingte Veränderungen erforscht. Das zweite Paket konzentriert sich darauf, die Einflussfaktoren auf die zuvor analysierte Gesundheit und den Verbreitungsgrad der andinen Trockenwälder zu verstehen. Da die Waldentwicklung maßgeblich von menschlichen Aktivitäten beeinflusst wird, werden in einer ganzheitlichen Betrachtung sowohl die umweltbedingten und klimatischen als auch die anthropogenen Einflussfaktoren auf die Trockenwaldentwicklung erforscht. KI-gestützte Regressionsanalysen und das Geodetector-Tool werden eingesetzt, um die Bedeutung von Variablen und räumlichen Korrelationen zu ermitteln; zeitliche Einflussfaktoren werden mithilfe rekurrenter neuronaler Netze (z. B. LSTM) analysiert und modelliert. Das dritte Paket ergänzt dies durch die Durchführung von Erhebungen in den ländlichen Gemeinden, um das Verständnis der lokalen Bevölkerung für die Ökosystemleistungen der Trockenwälder und ihre Wahrnehmung der Auswirkungen des Klimawandels zu ermitteln und so Einblicke in die Abhängigkeit der Gesellschaft von diesen Wäldern zu gewinnen. Die geplante Methodik umfasst somit die Anwendung satellitengestützter Fernerkundung, Modellierung durch maschinelles Lernen und standardisierter Umfragen. Diese multidisziplinäre Herangehensweise ermöglicht eine umfassende Erforschung von Entwicklungs- und Reaktionsmustern in verschiedenen räumlichen und zeitlichen Maßstäben. Die Ergebnisse werden dazu beitragen, Forschungslücken zu schließen und neue Erkenntnisse für den Schutz und die nachhaltige Nutzung montaner Trockenwälder zu gewinnen.
Die jüngste Zunahme in der Häufigkeit und Dauer trockener Sommer in Europa stellt die Anpassungsfähigkeit vieler Baumarten auf die Probe und führt zu einem weitverbreiteten Rückgang der Produktivität und oftmals sogar zum Absterben ganzer Wälder. Die Geschwindigkeit dieser klimatisch bedingten Veränderungsprozesse stellt langjährige Bewirtschaftungspraktiken infrage und zeigt die Notwendigkeit, Wachstumsraten und Bestandsdynamik unter veränderten Umweltbedingungen zu bewerten und zu modellieren. Die hier beantragte Studie analysiert interregionalen Klima-Wachstums-Reaktionen von Bäumen, um deren Widerstandsfähigkeit und Akklimatisierung unter zukünftigen Klimabedingungen einschätzen zu können. Die Analyse konzentriert sich auf eine der bedeutsamsten mitteleuropäischen Baumarten (Pinus sylvestris L.) und die Beziehung zwischen Holzanatomie und Klimavariabilität vor, während und nach vergangenen Dürreereignissen. Ziel des Forschungsvorhabens ist die Ableitung statistisch verifizierbarer Schätzgrößen zur Akklimatisationsfähigkeit von Kiefern unter Verwendung eines Jahrringnetzwerks lebender und abgestorbener Bäume in Zentraleuropa. Im Rahmen des Projekts werden 17 neue Waldstandorte beprobt, Messungen von 20 weiteren Standorten aktualisiert und bestehende Daten von mehr als 300 Standorten integriert. Verallgemeinerte lineare gemischte Modelle (GLMM) werden verwendet, um die Schätzungen der Akklimatisierungskapazität raum-zeitlich zu extrapolieren und Eignungsprojektionen für europäische Kiefernbestände unter Berücksichtigung unterschiedlicher Szenarien zu entwickeln. Mit diesem Ansatz werden folgende Projektziele verfolgt: (i) Ein neues subkontinentales, dendrochronologisches Netzwerk lebender und abgestorbener Bäume zur statistischen Bewertung von Trockenheitsauswirkungen. (ii) Die Quantifizierung der Akklimatisierungskapazität von Pinus sylvestris im europäischen Verbreitungsgebiet. (iii) Eine räumlich differenzierte Schätzung der Widerstandsfähigkeit und künftigen Eignung von Wäldern in verschiedenen Klimawandelszenarien bis in das Jahr 2100. Ein wesentlicher Bestandteil des Proposals ist die Integration umfangreicher empirischer Daten von Hunderten von Jahrringstandorten und Modellierung zur Abschätzung der Akklimatisierungskapazität und Leistungsfähigkeit europäischer Kiefernwälder. Somit zielt das Projekt darauf ab, einen Beitrag zu den laufenden Bemühungen nachhaltiger Forstwirtschaftsstrategien unter den Bedingungen des Klimawandels zu leisten.
Blitze stellen einen bedeutenden, jedoch oft unbeachteten Störfaktor in Waldökosystemen dar, deren potenzielle Auswirkungen derzeit unterschätzt werden. Jüngste Forschungen in einem tropischen Wald in Panama haben ergeben, dass jeder Blitzschlag durchschnittlich zum Tod von 3,5 Bäumen führt und dass Blitze für über 40% der Mortalität großer Bäume verantwortlich sind. Angesichts einer erwarteten Zunahme der Blitzaktivitäten in einem wärmeren Klima wird die durch Blitze verursachte Baummortalität die Walddynamik in Zukunft voraussichtlich noch stärker beeinflussen. Aktuelle dynamische globale Vegetationsmodelle berücksichtigen jedoch keine Blitzschäden an Bäumen. Dies könnte zu erheblichen Verzerrungen bei der simulierten Waldstruktur, Zusammensetzung, Kohlenstoffspeicherung und Ökosystemdienstleistungen unter heutigen und zukünftigen Umweltbedingungen führen. Dieses Projekt zielt darauf ab, diese Forschungslücke zu schließen, indem blitzbedingte Baummortalität in das etablierte dynamische globale Vegetationsmodell LPJ-GUESS implementiert wird. Ich werde die blitzbedingte Mortalität basierend auf der lokalen Blitzhäufigkeit, Baumdurchmessern und Baumdichte berechnen und dabei berücksichtigen, dass die Mortalität pro Einschlag für große, eng beieinanderstehende Bäume am höchsten ist. Nach erfolgreicher lokaler Evaluierung werde ich globale Simulationen durchführen, um Einblicke darüber zu gewinnen, wie Blitze Waldökosysteme in verschiedenen Regionen prägen und um die Bedeutung von blitzbedingter Baummortalität im Vergleich zu anderen Absterbeursachen abzuschätzen. Darüber hinaus werde ich zukünftige Simulationen durchführen, die von Projektionen des Klimawandels sowie Änderungen in der Blitzhäufigkeit angetrieben werden, um das Fortbestehen der Waldkohlenstoffsenke unter globalen Umweltveränderungen zu untersuchen. Schließlich wird die Darstellung von Blitzen in LPJ-GUESS es mir auch ermöglichen, deren indirekten Auswirkungen auf die Vegetation zu untersuchen, indem sie andere Störungen wie Waldbrände, Insektenausbrüche oder Windwürfe begünstigen. Das übergeordnete Ziel des Projekts besteht darin, die Bedeutung von blitzbedingter Baummortalität in Waldökosystemen zu bewerten und die ökologischen Risiken und Auswirkungen, die mit einer zunehmenden Blitzhäufigkeit einhergehen, abzuschätzen. Letztendlich wird die Integration blitzbedingter Mortalität in LPJ-GUESS zu verlässlicheren Simulationen der Kohlenstoffspeicherung von Wäldern führen und somit wertvolle Erkenntnisse für fundierte Entscheidungen in Bezug auf Landnutzungsstrategien zum Klimaschutz, Naturschutz und Anpassung liefern.
Die Herausforderungen einer nachhaltigen Entwicklung erfordern Antworten auf komplexe Umweltprobleme wie Klimawandel, Verlust an Biodiversität, Verfügbarkeit von sauberem Wasser und biobasierten Materialien für die Kreislaufwirtschaft. Die jüngsten Fortschritte bei der Entwicklung analytischer Technologien bieten vielfältige Möglichkeiten, sich diesen Problemen erfolgreich zu stellen. Diese Entwicklungen gehen jedoch mit einer hohen Spezialisierung einher und bergen die Gefahr einer starken Fragmentierung der verschiedenen Disziplinen der Umweltwissenschaften. Gleichzeitig steigen die Kosten für den Betrieb der analytischen Instrumente kontinuierlich an. Die Etablierung eines Gerätezentrums (GZ) ‘Umweltanalytik’ an der TU Dresden (TUD) soll diese starke Fragmentierung überwinden und damit die Verfügbarkeit und die Zugänglichkeit zu modernen analytischen Instrumenten für Wissenschaftler der TUD und deren externer Partner verbessern. Das angestrebte GZ umfasst sehr innovative und äußerst komplexe Gerätesysteme für die (i) Analyse stabiler Isotope zur Prozessforschung, die Nutzung (ii) spektroskopischer Verfahren zur Identifizierung molekularer Strukturen organischer Substanzen und die Nutzung (iii) der Rasterelektronenmikroskopie (Environmental Scanning Electron Microscopy) zur Erforschung von Mikro- und Nanostrukturen. Diese Kerntechnologien werden ergänzt durch eine breite Palette an unterstützenden analytischen Verfahren, womit insgesamt ein großes Potential für eine integrative Forschung in den Umweltwissenschaften besteht. Die integrative Datenanalyse wird ein weiterer Bestandteil des angestrebten GZ sein. Es wird ein Managementsystem entwickelt, das einen einfachen Zugang und eine effiziente gemeinsame und kostengünstige Nutzung aller Instrumente ermöglicht. Dies ist Voraussetzung einer tiefgreifenden Integration der Umweltwissenschaften und wird gleichzeitig zu einem fruchtbaren Austausch von Wissenschaftlern unterschiedlicher Disziplinen führen. Der Aufbau des GZ wird zu neuen Qualitätsstandards in der Umweltanalytik beitragen. Das GZ geht weit über das Angebot der Nutzung analytischer Kapazitäten hinaus. Die Nutzer werden bei der Auswahl der am besten geeignetsten Kombination analytischer Verfahren wissenschaftlich fundiert beraten. Außerdem wird eine gemeinsame integrative Auswertung bei komplexen Umweltdaten angeboten. Durch das GZ werden besonders interessierten Studenten und jungen Forschern Qualifizierungskurse angeboten. Damit wird das GZ der interdisziplinären Spitzenforschung in den Umweltwissenschaften an der TUD einen starken Impuls verleihen. Externe Partner erhalten mehr Möglichkeiten zur erfolgreichen Zusammenarbeit mit ihren Partnern an der TUD. Dies wird zur Generierung neuer Forschungsideen und deren Umsetzung in wissenschaftlichen Projekten führen. Damit wird das Gerätezentrum zu wissenschaftlich exzellenten Lösungen der komplexen Umweltprobleme beitragen, mit denen unserer Gesellschaft konfrontiert ist.
Das Verständnis für die Partitionierung des Niederschlag (P) in Abfluss (Q), Transpiration (T) und Verdunstung (E) in verschiedenen hydro-klimatologischen Regionen ist wichtig, um die Auswirkungen des Globalen Wandels auf den Wasserhaushalt und den biogeochemischen Kreislauf vorherzusagen. Trotz der Relevanz sind die zugrundeliegenden Prozesse und die Möglichkeiten zur Vorhersage limitiert, da vor allem die Partitionierung der Evapotranspiration (ET) in T und E, aufgrund eines Mangels an Messmethoden und an Daten für die Modellvalidierung, auf Einzugsgebietsskale schwierig ist. Dieses Projekt zielt darauf ab, diese Einschränkung zu überwinden, indem es die T/ET-Verhältnisse in Einzugsgebieten unterschiedlicher Skale untersucht und die dominierenden Mechanismen des Wasserverlusts (T, E, Q) mit der Einzugsgebietsphysiographie in Verbindung bringt. Hier werden Methoden des maschinelles Lernen eingesetzt, um Muster und Korrelationen zu identifizieren. Das Projekt untersucht diverse Einzugsgebiete weltweit welche vorhandene Daten für stabile Isotope (18O und 2H des Wassermoleküls) in den Wasserhaushaltskomponenten aufweisen. Das langjährige Mittel der Partitionierung des Niederschlags und der Evapotranspiration wird für mehrere Hundert Einzugsgebiete mit vorhandenen niederfrequenten Isotopendaten durchgeführt unter Anwendung der Isotopen- und Wassermassenbilanz. Zusätzlich wird für einen Satz von elf Einzugsgebiete mit höherer Datenverfügbarkeit die Partitionierung mittels des hydrologischen Modells isoWATFLOOD für eine feinere zeitlicher Auflösung durchgeführt. Abschließend wird maschinelles Lernen verwendet um die Partitionierung und die dominierenden Wasser-Verlustmechanismen in Einzugsgebieten anhand der Physiogeographie abzuschätzen.
Es wird erwartet, dass die Frequenz und Amplitude anthropogen verursachter hydroklimatischer Extreme zunehmen und die europäischen Waldökosysteme über ihre physiologischen Grenzen hinaus beeinträchtigen. Um die Resilienz und Veränderung dieser Waldökosysteme zu beurteilen, ist es wichtig, die mechanistischen Zusammenhänge zwischen Baumwachstum und Klima zu definieren und quantifizieren. Dabei bietet die retrospektive Charakterisierung funktioneller hydraulischer Holzmerkmale, sowie der Vergleich mit jährlichen Holzzuwächsen entlang großräumiger ökologischer Gradienten einen idealen Ansatz für die Evaluation zukünftiger Klima- und Umweltbelastungen.Das hier beantragte Forschungsprojekt fokussiert die Buche (Fagus sylvatica L.), eine der wichtigsten und durch den Klimawandel am stärksten bedrohten Baumarten der europäischen gemäßigten Breiten. Im Zentrum stehen vier einzigartige, von der UNESCO zum Weltnaturerbe erklärte Buchenwälder, die in der Mitte des Verbreitungsgebiets in Nord- und Westdeutschland, sowie an den westlichen und südlichen Verbreitungsgrenzen auf der Iberischen Halbinsel und in Italien lokalisiert sind. Für diese Wäldern werden jährlich aufgelöster Zeitreihen des Grundflächenzuwachses und holzanatomischer Merkmale erstellt und mit fernerkundungsbasierten Vegetationsindizes kombiniert, um über längere Zeiträume i) die Reaktionen auf vergangene hydroklimatische Extreme zu charakterisieren, ii) die Signale einzelner Bäume auf Waldbestände zu skalieren, und iii) die Resilienz dieser Wälder für zukünftige Extremereignisse zu quantifizieren. Dabei evaluieren wir die klimatischen Signale holzanatomischer Parameter, indem wir Veränderungen in der Merkmalsverteilung vor und nach Extremereignissen quantifizieren. Zusätzlich dokumentieren wir die Zusammenhänge zwischen funktionalen Holzmerkmalen und Ökosystemprozessen, indem wir die spektralen Eigenschaften von Zeitreihen zellulärer Parameter und der Bruttoprimärproduktivität mit Hilfe modernster Techniken der sub-saisonalen Signalverstärkung vergleichen.Holzanatomische Merkmale haben sich in der jüngsten Vergangenheit zu geeigneten Indikatoren für die Evaluierung pflanzenphysiologischer Prozesse und des Gesundheitszustand von Bäumen entwickelt. Die Integration der klimatischen Sensitivität dieser Parameter mit der Funktionsweise von Ökosystemen bietet einen konzeptionellen Rahmen, um die Vulnerabilität einzelner Arten in zukünftigen klimatischen Szenarien abzuschätzen. Durch die Analyse extrem alter und langfristig nicht-bewirtschafteter Buchenwälder, kann das hier beantragte Projekt zu einem besseren Verständnis der Widerstandsfähigkeit wichtiger Waldbestände gegenüber dem Klimawandel beitragen.
WaterGAP ist eine globale hydrologische Simulationssoftware zur Berechnung von Wasserflüssen und -speicherung auf allen Kontinenten der Erde. Sie wird verwendet, um Wasserverfügbarkeit und Wasserstress für Menschen und andere Biota weltweit zu bestimmen. In zahlreichen Studien wurde WaterGAP genutzt, um z.B. den Einfluss des Klimawandels auf Bewässerungsbedarf, ökologisch relevante Durchflusscharakteristika, Grundwasserneubildung und auf Wasserressourcen im Allgemeinen zu erforschen. Resultate aus diesen Studien sind in IPCC-Berichte eingegangen. WaterGAP nimmt unter den hydrologischen Modellen weltweit eine Führungsrolle ein. Allerdings wurde die Software über mehr als 20 Jahre von mehreren Doktoranden und Postdocs verändert und befindet noch sich immer in einem Prototypstadium. Die Software wurde nie grundlegend überarbeitet oder auf Grundlage einer sorgfältig geplanten Software-Architektur entwickelt. Es handelt sich eher um eine Ansammlung von Dateien mit jeweils fast 10.000 Code-Zeilen, ohne eine konsequente Modularisierung. Es ist es uns daher aktuell nicht möglich, die Software anderen Forschern zur Verfügung zu stellen, damit sie Ergebnisse replizieren und verstehen können oder die Software für eigene Forschung zu erweitern. Auch Modellveränderungen und Erweiterungen durch unsere beiden Gruppen sind herausfordernd und kosten Zeit. Gerade wegen der wichtigen Forschungsergebnisse bezüglich der Beurteilung und Projektion von globalen Wasserressourcen wäre eine Replikation der Ergebnisse durch Dritte unbedingt notwendig, was eine deutliche Verbesserung der Softwarequalität voraussetzt. Projektziel ist es. die Forschungssoftware in einer modernen Programmiersprache neu zuschreiben und ausführlich zu dokumentieren. Zudem soll die räumliche Auflösung flexibel anpassbar sein. Die resultierende Software soll testbar, wartbar, erweiterbar und durch Dritte nutzbar und erweiterbar sowie gründlich getestet sein. Die Neuentwicklung wird mit einem angepassten Scrum-Prozess durchgeführt und die Planung der Software Architektur wird auf Grundlage des IEEE 1016-2009 Dokuments erstellt. Mehrere Methoden werden genutzt um nachhaltig die Qualität der Software intern und externe zu steuern. Dieses Projekt wird anderen Forschern erlauben unser globales hydrologisches Modell selbst auszuführen, Ergebnisse zu replizieren oder die Einflüsse von Modifikationen in den Eingabedaten und Algorithmen zu untersuchen. Die Forschergemeinschaft kann so algorithmische Ansätze vergleichen, unserer Ergebnisse überprüfen und auch Fehler in unserer Software identifizieren. Um die Berichterstattung und Zusammenarbeit so einfach wie möglich zu gestalten setzen wir auf die etablierte Plattform github. Auch werden wir von automatisierten Tests und Benchmarkszenarien Gebrauch machen. Dies wird nicht nur dazu beitragen die Forschungssoftware WaterGAP effizienter zu nutzen und wissenschaftliche Ergebnisse robuster machen, sondern auch den wissenschaftlichen Fortschritt beschleunigen.
Oberflächennahe sedimentäre Aquifere in Mitteleuropa sind wichtig für die Wasserversorgung und können enorme Mengen an thermischer Energie speichern und bereitstellen. Das Verständnis der grundlegenden Wärmetransportprozesse ist entscheidend für eine Kontrolle der thermischen Bedingungen in solchen Aquiferen, wie beispielsweise für die Quantifizierung von Strömungsregimen, die Abschätzung des Potenzials für die geothermische Nutzung und die gleichzeitige Erhaltung der Grundwasserqualität. Während die fundamentalen Wärmetransportmechanismen (d.h. Diffusion und Advektion) bekannt sind, bleibt die Interpretation ihrer kombinierten Effekte unter dem Einfluss größenabhängiger Heterogenitäten ungelöst. Sedimente sind typischerweise heterogen auf Skalen von klein (einzelne Körner) bis groß (Verteilung der hydraulischen Leitfähigkeit). In der Hydrogeologie wird zur Beschreibung des Wärmetransports traditionell ein volumengemittelter Ansatz verwendet, der ein lokales thermisches Gleichgewicht (engl. „local thermal equilibrium“, LTE) zwischen den Körnern und dem umgebenden Fluid annimmt. Dieser Ansatz ist jedoch weder verifiziert, noch sind Bedingungen für seine Gültigkeit festgelegt worden. Außerdem ignoriert dieser Ansatz die variablen Auswirkungen von verschiedenskaligen Heterogenitäten auf den Wärmetransport. Zu diesen Effekten gehören das lokale thermische Ungleichgewicht (engl. „local thermal non-equilibrium“, LTNE) und eine scheinbare Skalierung der makroskopischen thermischen Dispersion. Dieses Projekt zielt darauf ab, die Wärmetransportmechanismen auf Skalen vom Korn (Millimeter) bis zur geologischen Heterogenität (Dutzende von Metern) durch die Kombination von Labor- und Feldversuchen, so wie analytischen und numerischen Ansätzen in Einklang zu bringen. Auf der kleinen Skala werden gezielte Säulenexperimente durchgeführt, um den Einfluss realistischer Korngrößenverteilungen auf LTNE und thermische Dispersion zu untersuchen. Auf der großen Skala werden einzigartige Aquifer-Analoge in Wärmetransportmodellen getestet, um die Rolle der Sedimentstrukturen zu untersuchen. An einem Teststandort mit bekannter Untergrundheterogenität werden Feldexperimente das Auftreten von LTNE aufzeigen und die thermische Dispersion als Funktion der geologischen Skalenheterogenität quantifiziert. Sowohl Labor- als auch Feldexperimente werden zur Validierung der detaillierten numerischen Wärmetransportsimulationen verwendet. Diese werden anschließend eingesetzt, um weitergehende Aspekte, wie die Beziehung zwischen Korngrößenmischung und Wärmeübergangskoeffizient sowie den Einfluss der geologischen Heterogenität auf LTNE und thermische Dispersion zu klären. Schließlich werden die Ergebnisse gemeinsam interpretiert, um die Wärmetransportmechanismen auf den verschiedenen Skalen zu verstehen. Das Ergebnis wird einen neuartigen und universellen Rahmen für die Modellierung des Wärmetransports in Sedimenten mit natürlichen Heterogenitäten liefern.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 37 |
| Wissenschaft | 18 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 37 |
| Repositorium | 1 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 1 |
| Offen | 37 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 36 |
| Englisch | 37 |
| andere | 1 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Keine | 1 |
| Webseite | 37 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 38 |
| Lebewesen und Lebensräume | 37 |
| Luft | 29 |
| Mensch und Umwelt | 38 |
| Wasser | 29 |
| Weitere | 38 |