Ziel ist es ein Netzwerk meteorologischer Stationen in der Atacama zu etablieren. Diese Arbeit wird aktiv von unseren Partnern in Chile unterstützt. Gegenwärtig gibt es nur vereinzelt meteorologische Stationen am Küstenstreifen und fast keine im Kern der Atacama Wüste. Ein weiteres Ziel ist die bodengestützten Observationen mit Fernerkundungsdaten zu vereinen. Beide Datensätze werden als Test für die Zuverlässigkeit von Klimamodellen dienen, die das heutige Klima beschreiben. Auf Basis dieser Tests werden Klimamodelle für das Klima in der Vergangenheit entwickelt. Letztere würden mit Klimaproxydaten anderer Teilprojekte verifiziert werden.
Klimafolgen werden typischerweise aus kombinierten Ereignissen (CEs) verursacht, also multivariate Kombinationen von klimatischen Treibern. Beispielsweise kann ein gleichzeitig heißer und trockener Sommer zu Vegetationsschäden führen, deren Auswirkungen oft die von Hitzewellen und Dürren für sich genommen übertreffen; gleichzeitige Waldbrände in mehreren europäischen Ländern können gemeinsam genutzte Einsatzmittel wie Löschflugzeuge überlasten und somit zu größeren Schäden führen. In den letzten Jahren ist aufgrund der Erkenntnis, dass eine univariate Perspektive auf Gefahren Klimarisiken möglicherweise stark unterschätzen und zu Fehlanpassungen führen kann, eine wachsende Zahl wissenschaftlicher Literatur zu CEs entstanden. Unser Verständnis von CEs, einschließlich der Quantifizierung, wie häufig sie auftreten und wie sie sich in Zukunft ändern werden, ist jedoch noch sehr begrenzt. Besonders die begrenzte Anzahl von Beobachtungen und routinemäßig verwendeten Klimamodellergebnissen macht die Forschung zu CEs sehr herausfordernd. Beispielsweise könnte man auf der Grundlage von einem kleinen Stichprobenumfang schlussfolgern, dass CEs an Orten selten sind, wo sie stattdessen sehr häufig sind. Das Hauptziel von ADVICE besteht darin, das volle Potenzial neuartiger Ensembles von Klimamodellen (SMILEs) auszuschöpfen, die Hunderte bis Tausende von Jahren an Daten des gegenwärtigen und zukünftigen Klimas liefern, um unser Verständnis von CEs zu erweitern. ADVICE baut auf früheren bahnbrechenden Beiträgen zur Erforschung von CEs durch den PI auf. Zwei Doktorand*innen werden gleichzeitig auftretendes Feuerwetter in europäischen Ländern und mehrjährige Dürren untersuchen, welche Ökosystemauswirkungen verstärken können, während ein Postdoc und der PI eine Reihe anderer CE-Typen untersuchen werden. ADVICE wird CE-Häufigkeiten und die damit verbundenen Unsicherheiten quantifizieren und so Informationen über Regionen mit erhöhtem CE-Risiko liefern. ADVICE wird Worst-Case-CEs untersuchen, die besonders extreme sozioökonomische Auswirkungen haben können. Die angemessene Kommunikation von Unsicherheiten in Prognosen ist unerlässlich, um irreführende Risikobewertungen zu vermeiden. Daher wird ADVICE verschiedene zukünftige Klimaentwicklungen abschätzen, einschließlich plausibler Worst-Case-Szenarien. Darüber hinaus werden Methoden zur Reduzierung von Unsicherheiten in CE-Projektionen untersucht. Insgesamt wird ADVICE die wichtigsten Vorteile von SMILEs für die Untersuchung von CEs sowie Informationen über die Fähigkeit von Klimamodellen bei der Darstellung von CEs herausarbeiten, was für Klimawissenschaftler*innen wichtig ist. Angesichts der Notwendigkeit einer multivariaten Perspektive in der Risikobewertung, werden die Ergebnisse von ADVICE zu verbesserten Klimarisikoabschätzungen beitragen, was letztendlich die Entwicklung der Anpassung an den Klimawandel unterstützen wird.
Dieses Projekt zielt darauf ab ein Schließungsschema für die atmosphärische Zirkulation zu entwickeln welches für die numerische Trunkierung im Bereich der geschichteten Makroturbulenz nutzbar ist. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf Erhaltungseigenschaften und Skaleninvarianz. Hochaufgelöste Lidar- und Radarmessungen von Temperatur und Wind sowie eine Reihe anderer Messungen werden benutzt um horizontale und vertikale Spektren der oberen Troposphäre und der Mesosphäre zu konstruieren und um Modellergebnisse zu validieren.
Das Eis der höchsten Alpengipfel enthält bislang nicht untersuchte, aber überaus wertvolle Klimainformationen. Die interne Altersstruktur der Gipfelgletscher resultiert aus der Reaktion auf Klimabedingungen, die sie Masse gewinnen, verlieren oder stagnieren lassen. Dieses Klimaarchiv ist noch unerforscht, aber akut bedroht von der gegenwärtigen Erwärmung und Extremereignissen. Zum Beispiel ist unzureichend verstanden wie Klimafluktuationen der letzten 1000 Jahre, speziell die so genannte "kleine Eiszeit", die Gipfelgletscher beeinflusst haben. Um diese Frage zu beantworten braucht es Altersinformation über die Gletscherschichtung. Da Abzählen von Jahresschichten nicht möglich ist, muss die Datierung über radiometrische Verfahren erfolgen. Im Altersbereich zwischen 100 und 1000 Jahre vor heute hat nur das Radioisotop des Edelgases Argon, 39Ar, eine passende Halbwertszeit von 269 Jahren, um als Datierungswerkzeug eingesetzt werden zu können. Allerdings ist das Vorkommen von 39Ar in der Natur so gering, dass 1 kg modernes Eis nur etwa 10.000 Atome an 39Ar beinhaltet. Technische Durchbrüche in der Messung von 39Ar in einer Atomfalle (ArTTA) haben es ermöglicht, die benötigte Probenmenge von Tonnen auf ein paar Kilogramm zu reduzieren. Erst dadurch wird die Anwendung zur Gletschereisdatierung durchführbar. Dieses Projekt wird die Methode der ArTTA Datierung für Gletschereis entwickeln, validieren und zur Entschlüsselung neuartiger Klimaarchive anwenden. Bereits bestehende Forschung an der ÖAW und der Uni Heidelberg bieten eine einzigartige Möglichkeit, dieses Vorhaben umzusetzen. Eine in Zusammenarbeit durchgeführte Pilotstudie hat bereits die Machbarkeit des Vorhabens belegt. Daran anschließend soll nun systematisch das Potential der Methode beurteilt werden. Zur Validierung werden Gletscher mit bereits bekannter Altersinformation und zusätzliche radiometrische Datierungen (z.B. über 14C) eingesetzt. Das 39Ar-Datierungsverfahren wird exemplarisch angewendet, um die Klimainformation in der Altersstruktur eines Gipfelgletschers zu rekonstruieren. Die Kenntnis der heutigen Energie- und Massenbilanz ermöglicht die Zuordnung von Akkumulationsänderungen der Vergangenheit zu den ursächlichen Klimaänderungen. Ihre Infrastruktur und hohe Informationsdichte machen die Alpen ein ideales Forschungsfeld für dieses Vorhaben. Schlussendlich wird das 39Ar-Datierungsverfahren für die Paläoklimaforschung erschlossen, mit einem möglicherweise ähnlichen Innovationsschub wie die Anwendung von 14C zur Eisdatierung. Den Einfluss vergangener Klimaschwankungen auf Gipfelgletscher besser zu verstehen wird auch ihre Zukunft besser vorhersagbar machen, mit direkter Relevanz zur Adaption an die sich ändernden Klimabedingungen, aber auch als Beitrag zum Verständnis kleinräumiger Klimaschwankungen und zur Bewusstseinsbildung im Hinblick auf den Klimawandel im Alpenraum.
Mithilfe von klimatologischen Daten werden Hitzewellen über Europa definiert und charakterisiert. Die Verbindung zwischen Rossbywellenpaketen in der oberen Troposphäre, dem extratropischen Wellenleiter und Hitzewellen wird mit Hilfe einer Wavelet-Analyse sowie mit einer Diagnostik, die auf linearer Wellentheorie beruht, untersucht. Komplementär dazu wird die Rolle von lokalen Prozessen (zum Beispiel in der Grenzschicht) für das Auftreten und die Stärke von Hitzewellen quantifiziert. Zusammengenommen sollen die Untersuchungen die Frage klären, welche Prozesse und welche Skalen die Vorhersagbarkeit von Hitzewellen am stärksten beeinflussen.
Die Ziele dieses Teilprojektes sind das bessere Verständnis der Ursachen extremere Hochwasserereignisse, die Einschätzung möglicher zukünftiger Hochwasserextremereignisse und die Untersuchung der Vorhersagbarkeit dieser Ereignisse. Dies soll aus der Perspektive der Vielzahl beteiligter atmosphärischer Prozesse und ihrer Skalenvielfalt durchgeführt werden. Daher wird dieses Teilprojekt wichtige Beiträge in der Forschergruppe SPATE liefern. Unter diesen generellen Zielen wollen wir folgende Forschungsfragen adressieren: 1. Was sind die großskaligen atmosphärischen Vorbedingungen für extreme Hochwasserereignisse? 2. Welche Prozesse verstärken den Niederschlag und die Niederschlagswirkung regional/lokal und verursachen dadurch extreme Hochwasserereignisse? 3. Was sind die raumzeitliche Variabilität und die Klimazukunft dieser atmosphärischen Faktoren und was sind ihre Antriebsfaktoren im Klimasystem? Die beiden ersten Fragen sollen in der ersten Phase (PH1, Monate 1 bis 36) der Forschergruppe SPATE bearbeitet werden. Die dritte Frage soll in Phase 2 bearbeitet werden. Zusätzlich sollen atmosphärische Felder, wie beispielsweise Niederschlag, und abgeleitete Indikatorzeitserien für andere Teilprojekte auf Basis einer über 100jährigen Reanalyse, meteorologischer Beobachtungen und Klimasimulation bereitgestellt werden. Der Forschungsplan der ersten Phase besteht aus drei Arbeitspaketen. Bevor die meteorologischen Ursachen extremer Hochwasserereignisse systematisch untersucht werden können, ist die Erstellung einer langzeitlichen (hier über 100-jährigen) vier-dimensionalen meteorologischen Referenz notwendig (Arbeitspaket 0). Die Referenz basiert auf aufbereiteten Niederschlagsdaten, raumzeitlich (mit dem Modell COSMO-CLM) verfeinerten (auf 12 km Gitterdistanz) Reanalysen (ERA-20C ab 1901, NOAA/NCEP 20 CR für den Zeitraum 1851 bis 1900). Diese Referenz erlaubt eine robuste Statistik der Hochwasser-Wetterlagen-Beziehungen und des Verfolgens der Feuchte im atmosphärischen System (Arbeitspaket 1). Regionale und lokale den Niederschlag verstärkende Faktoren (wie Bodenfeuchte-Niederschlagswechselwirkung, frontale/orographische Hebung mit/ohne konvektive Aktivität) werden in Arbeitspaket 2 mit konvektionserlaubenden Simulationen (Gitterdistanzen kleiner als 2 km) mit COSMO-CLM untersucht. In der zweiten Projektphase planen wir zwei Arbeitspakete. Ein Paket wird die klimatologischen Antriebsfaktoren und die multi-skalige Vorhersagbarkeit bearbeiten. In einem weiteren Arbeitspaket wird die Entwicklung von Hochwasserereignissen aus meteorologischer Perspektive bis in das Jahr 2100 betrachtet. Dieses Teilprojekt wird extreme Hochwasserereignisse und deren Eigenschaften den multiskaligen atmosphärischen Prozessen zuordnen und wird außerdem die Zuordnung hydrologischer Prozesse in der Forschergruppe SPATE unterstützen.
Ein neues Konzept für Schwerewellenparametrisierungen in atmosphärischen Zirkulationsmodellen soll entwickelt werden. Es basiert auf der Beschreibung des Wellenfeldes durch die Wellenenergie im physikalischen und Wellenzahlraum und seiner prognostischen Berechnung durch die Strahlungstransportgleichung. Die vorgeschlagene Parametrisierung soll zum ersten Mal 1) alle relevanten Quellen kontinuierlich in Raum und Zeit beinhalten, und 2) alle Schwerewellenquellen (Orographie, Fronten und Konvektion) mit einer einzelnen Parametrisierung beschreiben. Darüber hinaus wird das neue Konzept in einer exakt energieerhaltenden Form formuliert werden.
Ein wesentlicher Aspekt dieses Projektes ist es, eine verbesserte Darstellung von Bodenkrusten (biotisch uns abiotisch) in Modellen für äolische Erosion und Transportprozesse zu entwickeln. Ziel ist es, die langfristige Wechselwirkung zwischen äolischen, biologischen und Bodenbildungs-Prozessen, beeinflusst von atmosphärischen Parametern wie z.B. Luftfeuchtigkeit, in der Atacama Wüste zu untersuchen. Es besteht ein starker Bezug zu biologischen, boden- und materialkundlichen Teilprojekten des SFB.
Die Qualität von Wettervorhersagen, saisonalen Simulationen und Klimaprojektionen hängt entscheidend von der Darstellung von Land-Atmosphäre (L-A) Rückkopplungen ab. Diese Rückkopplungen sind das Ergebnis eines hochkomplexen Netzwerks von Prozessen und Variablen, die mit dem Austausch von Impuls, Energie und Masse im L-A-System zusammenhängen. Derzeit gibt es in diesem Bereich erhebliche Wissenslücken, die das vorgeschlagene Projekt schließen soll. Die Land Atmosphäre Feedback Initiative (LAFI) ist ein interdisziplinäres Konsortium von Wissenschaftler:innen aus Atmosphären-, Agrar- und Bodenwissenschaften, Biogeophysik, Hydrologie und Neuroinformatik, das eine neuartige Kombination fortschrittlicher Forschungsmethoden vorschlägt. Das übergeordnete Ziel von LAFI ist es, L-A-Rückkopplungen durch synergistische Beobachtungen und Modellsimulationen von der turbulenten (ca. 10 m) bis zur Meso-Gamma-Skala (ca. 2 km) über tägliche bis saisonale Zeitskalen zu verstehen und zu quantifizieren. LAFI besteht aus einer Reihe eng miteinander verflochtener Projekte, die sich mit sechs Forschungszielen und Hypothesen befassen zu 1) alternativen Ähnlichkeitstheorien, 2) der Landoberflächen-Heterogenität, 3) der Partitionierung der Evapotranspiration, 4) dem Entrainment, 5) der synergetischen Untersuchung von L-A-Feedback und 6) eine Ad-hoc-Untersuchung von Klimaextremen, falls während des gemeinsamen Feldexperiments Dürren oder Hitzewellen auftreten. Die Zusammenarbeit zwischen den zwölf Projekten wird durch drei Querschnittsarbeitsgruppen zu tiefergehendem Lernen, Sensorsynergie und Upscaling sowie dem LAFI-Multimodell-Experiment gestärkt. Unsere Forschung umfasst A) die Erweiterung und den Betrieb des Land-Atmosphere Feedback Observatory der Universität Hohenheim mit einer einmaligen Synergie von Instrumenten, z. B. die erstmalige Kombination von Messungen von Wasserisotopen, faseroptischen Temperatursensoren und scannende Lidar-Systeme sowie die Auswertung der Langzeitdatensätze des Meteorologischen Observatoriums Lindenberg des Deutschen Wetterdienstes, B) wenig untersuchte und verstandene Prozesse im L-A-System wie z. B. Entrainment, C) die Verbesserung und Anwendung von L-A Systemmodellen bis hinunter zu den turbulenz-erlaubenden Skalen mit erweiterter Darstellung von Vegetation und stabilen Wasserisotopen, D) die Anwendung von Methoden des tiefergehenden Lernens zur Identifizierung von potenziell neue Faktoren in Prozessbeschreibungen, die in das L-A-System der nächsten Generation integriert werden sollen. Damit werden wir den mehrdimensionalen Phasenraum von L-A-Systemvariablen mit prozessbasierten Metriken über eine gesamte Vegetationsperiode charakterisieren. Gefördert durch die eng verwobene Verbundforschung ist die LAFI-Forschungsgruppe in der Lage, entscheidende neue Erkenntnisse zu gewinnen, um unser Verständnis von L-A-Rückkopplungen zu vertiefen und die Kopplungsstärken über landwirtschaftliche Regionen in Mitteleuropa zu charakterisieren.
Insbesondere der Einfluss der Eigenschaften von Vegetationskronen und ihrer räumlich-zeitlichen Dynamik auf Rückkopplungen zwischen der Landoberfläche und der Atmosphäre (d. h. Temperatur, Niederschlag, Luftfeuchtigkeit, Eigenschaften der atmosphärischen Grenzschicht) sind nicht abschließend geklärt. Ein Hauptgrund dafür ist, dass hochauflösende Beobachtungsdatenprodukte (z. B. zur Vegetationskronenfeuchte) noch nicht mit hoher räumlicher Auflösung (Dekameter-Skala) und für mehrjährige Zeitserien verfügbar sind: weder aus der Fernerkundung noch von Modellen. Darüber hinaus können Heterogenitäten der Landoberfläche (z. B. Vielfalt in der Vegetationsbedeckung) erhebliche Auswirkungen auf Rückkopplungsprozesse zwischen Baumkronen und benachbarter Atmosphäre haben, ihre Darstellung in Modellen reicht jedoch bei hohen räumlichen Auflösungen nicht aus. Um diese Lücken zu schließen, werden auf der Fernerkundung basierende Produkte entwickelt, um einige der vielfältigen unterschiedlichen Vegetationsbedingungen zu berücksichtigen. In diesem Sinne besteht die Idee von Projekt 2 darin, eine Reihe von Eigenschaften der Vegetationskrone zu überwachen, einschließlich Wassergehalt (z. B. Boden- und Vegetationsfeuchtigkeit) und Flüsse (z. B. Evapotranspiration) sowohl vor Ort (In-situ-Daten) als auch auf regionalen (Erdsystemmodelle) Skalen. Der Ansatz nutzt die potenziellen Synergien zwischen optischen, passiven und aktiven Mikrowellensensoren, die ergänzende Informationen bieten, um Fernerkundungssignale (z. B. Mikrowellendämpfung) in biophysikalische Variablen (z. B. gravimetrische Vegetationsfeuchtigkeit, Evapotranspiration oder Vegetationsstruktur und -dichte) umzuwandeln. Diese einzigartigen und beispiellosen Datensätze der satellitengestützten Multisensor-Fernerkundung werden in Land-Atmosphäre (L-A) Modelle eingespeist, um Grenzschichteigenschaften und L-A-Rückkopplungen zu bestimmen und zu analysieren. Alle diese Landoberflächenvariablen können synergetisch dazu beitragen, den Zusammenhang zwischen Boden, Vegetation und den Prozessen der atmosphärischen Grenzschicht zu verstehen und L-A-Modelle zu initialisieren. P2 konzentriert sich direkt auf die hochauflösende (Dekameter-Skala) Bestimmung von Zuständen und räumlich-zeitlichen Dynamiken der Feuchtigkeit, Temperatur und Topographie der Vegetationskrone, um Feuchtigkeits- und Temperaturverteilungen zur Beurteilung der Transpiration und der Form sowie der 3D-Dynamik der atmosphärischen Rauheitsunterschicht nach zu verfolgen. Dies wird durch die Kombination von Multisensor-Fernerkundungsbeobachtungen (z. B. Copernicus Sentinel-Satelliten und weltraumgestützte LiDARs) erreicht. Räumlich-zeitlich dynamische Informationen dieser Vegetationsvariablen werden für die Integration in die Reihe an Land-Atmosphäre-Modellen von LAFI vorbereitet, um Grenzschichteigenschaften zu bewerten und L-A-Rückkopplungen zu verstehen.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 70 |
| Kommune | 1 |
| Wissenschaft | 63 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 70 |
| License | Count |
|---|---|
| Offen | 70 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 69 |
| Englisch | 64 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Keine | 28 |
| Webseite | 42 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 45 |
| Lebewesen und Lebensräume | 55 |
| Luft | 62 |
| Mensch und Umwelt | 70 |
| Wasser | 45 |
| Weitere | 70 |