The goal of this project is to quantify freshwater fluxes in the ocean, and improve our understanding of their temporal and spatial changes in terms of the interaction between ocean transport processes, surface net freshwater fluxes and river run-off, as well as mixing processes in the ocean. In particular, we aim at combining all available ocean salinity/freshwater data (including novel satellite-based salinity retrievals and ARGO data), surface freshwater fluxes (including HOAPS and NCEP net surface freshwater fluxes) and river discharge with a numerical model to improve our understanding of net surface sources of freshwater, near-surface freshwater budgets, and full-depth ocean freshwater transports. Respective sub-goals entail: -Improving the quality of SMOS and Aquarius surface salinity data and estimating respective error information required for their subsequent analysis and assimilation. - Expansion of the GECCO data assimilation system to incorporate surface salinity fields. - Evaluation of the sensitivity of subsurface salinity to freshwater fluxes (incl. run-off), surface salinity fields and subsurface salinity changes. - Estimates of surface and subsurface salinity fields, ocean transports of freshwater (including surface freshwater fluxes) from monthly mean SMOS and Aquarius fields, ARGO salinities and underway salinity measurements. - Quantifying the role of surface forcing (E-P-R) versus lateral transports and mixing of freshwater in modulating the freshwater content as function of depths and geographical position. Providing a best possible description of salinity changes and underlying processes in the Atlantic Ocean.
<span><strong>Definitionen:</strong> Hydrodynamik beschreibt die Bewegung von Fluiden und die dabei wirkenden Kräfte. Hydrodynamische Kennwerte sind zeitintegrierte, beschreibende Parameter dieser Prozesse. So tragen bspw. die grundlegenden Tidekenngrößen des Tidehochwassers, des Tideniedrigwassers sowie der damit eng verbundenen Werte für Tidestieg, Tidefall und Tidehub dazu bei, die Dynamik der Tide herauszuarbeiten.</span> <span><strong>Datenerzeugung:</strong> Aus numerischen Simulationsdaten wurden physikalische Größen wie beispielsweise Wasserstand oder Strömungsgeschwindigkeit in festen zeitlichen Intervallen unter Berücksichtigung erreichbarer Genauigkeiten berechnet. Diese Simulationsdaten wurden mit Datenanalysemethoden zu hydrodynamischen Kennwerten wie beispielsweise dem Tidehub zusammengefasst. Es wurden harmonische Analysen des Wasserstandes durchgeführt und Tidekennwerte des Wasserstands bzw. statistische Langzeitkennwerte von Wasserstand, Strömungsgeschwindigkeit, Salzgehalt, Wassertemperatur und Schwebstoffgehalt berechnet. </span> <span><strong>Produkte:</strong> Hydrodynamische Kennwerte aus dem Projekt TrilaWatt basieren auf der Analyse der numerischen Simulation von Tide, Seegang, Salzgehalt, Temperatur und Schwebstoffkonzentration im Bereich des trilateralen Wattenmeers (Niederlande -nl, Deutschland -de, Dänemark -dk) und der Deutschen Bucht als Jahresmittel für das Jahr 2015. Die Daten werden als regelmäßiges 20 m Raster im GeoTIFF-Format bereitgestellt. Kennwerte werden nur für Berechnungszellen bereitgestellt, die im Analysezeitraum immer überflutet waren. In den Datenäquivalenten (*_no_filter) wurde diese Maskierung nicht angewendet. Nicht-gefilterte Datenäquivalente (no_filter) sind, falls physikalisch sinnvoll, ebenfalls erstellt worden. Bei nicht-gefilterten Datenprodukten ist zu beachten, dass die Anzahl der den Mittelwerten zugrundeliegenden Werte vor allem im Flachwasserbereich durch intertidales Trockenfallen geringer ist und damit die Mittelwertbildung beeinträchtigt ist. Die Anzahl an validen Datenpunkten bzw. Tiden pro Jahr (Anzahl gültiger Datenpunkte bzw. Anzahl Tidehochwasser) wird als Rasterdatei zur Einordnung nicht-gefilterter Produkte mitgeliefert.</span> <span><strong>Produktliste:</strong> - Tidehub und Tidehoch- und Tideniedrigwasser: 5-, 50- und 95% Quantil <br> - Laufzeitverschiebung zur Referenzposition „Leuchtturm Alte Weser“ von Tidehoch- und Tideniedrigwasser: Jahresmittelwerte <br> - Tidemittelwasser: 50% Quantil <br> - M2-Partialtide: Amplitude und Phase <br> - Tidehochwasser und validen Datenpunkte: Anzahl pro Jahr<br> - Wasserstand: 1-, 50- und 99% Quantil, Mittelwert, Minimum, Maximum <br> - Strömungsgeschwindigkeit: tiefengemittelter Mittelwert, 99- und 99,9% Quantil des Betrags <br> - Strömungsgeschwindigkeit: tiefengemittelter Betrag und x- und y-Komponente des Residuums <br> - Strömungsgeschwindigkeit: tiefengemittelter mittlerer, kubierter Betrag <br> - Bodenschubspannung: 99% Quantil, Mittelwert<br> - Salzgehalt, Temperatur und Schwebstoffkonzentration: tiefengemitteltes 1- und 99% Quantil und Mittelwert (Schwebstoffkonzentration als Summe aus drei Fraktionen mit einer Sinkgeschwindigkeit ws = 0,25, 1,5 und 7 mm/s) <br> - Signifikante Wellenhöhe des Seegangs: 50-, 95- und 99% Quantil, (Jahres-) Mittelwert und Maximalwert <br> - Mittlere Wellenperiode: Jahresmittelwert bei maximaler signifikanter Wellenhöhe<br> - Seegangsrichtung: x- und y-Komponenten des Residuums </span> <span><strong>English:</strong> This web service contains annual averages and quantiles of tidal characteristics, annual averages and quantiles of hydrographic parameters (e.g., depth-averaged salinity, suspended sediments, or sea water temperature), and tidal constituents from harmonic analyses that were estimated from numerical simulations of the year 2015. Data are distributed on regular 20 m grids as GeoTIFFs. </span> <span><strong>Download:</strong> A download is located under references (in German: "Verweise und Downloads"). </span>
<span><strong>Definitionen:</strong> Hydrodynamik beschreibt die Bewegung von Fluiden und die dabei wirkenden Kräfte. Hydrodynamische Kennwerte sind zeitintegrierte, beschreibende Parameter dieser Prozesse. So tragen bspw. die grundlegenden Tidekenngrößen des Tidehochwassers, des Tideniedrigwassers sowie der damit eng verbundenen Werte für Tidestieg, Tidefall und Tidehub dazu bei, die Dynamik der Tide herauszuarbeiten.</span> <span><strong>Datenerzeugung:</strong> Aus numerischen Simulationsdaten wurden physikalische Größen wie beispielsweise Wasserstand oder Strömungsgeschwindigkeit in festen zeitlichen Intervallen unter Berücksichtigung erreichbarer Genauigkeiten berechnet. Diese Simulationsdaten wurden mit Datenanalysemethoden zu hydrodynamischen Kennwerten wie beispielsweise dem Tidehub zusammengefasst. Es wurden harmonische Analysen des Wasserstandes durchgeführt und Tidekennwerte des Wasserstands bzw. statistische Langzeitkennwerte von Wasserstand, Strömungsgeschwindigkeit, Salzgehalt, Wassertemperatur und Schwebstoffgehalt berechnet. </span> <span><strong>Produkte:</strong> Hydrodynamische Kennwerte aus dem Projekt TrilaWatt basieren auf der Analyse der numerischen Simulation von Tide, Seegang, Salzgehalt, Temperatur und Schwebstoffkonzentration im Bereich des trilateralen Wattenmeers (Niederlande -nl, Deutschland -de, Dänemark -dk) und der Deutschen Bucht als Jahresmittel für das Jahr 2018. Die Daten werden als regelmäßiges 20 m Raster im GeoTIFF-Format bereitgestellt. Kennwerte werden nur für Berechnungszellen bereitgestellt, die im Analysezeitraum immer überflutet waren. In den Datenäquivalenten (*_no_filter) wurde diese Maskierung nicht angewendet. Nicht-gefilterte Datenäquivalente (no_filter) sind, falls physikalisch sinnvoll, ebenfalls erstellt worden. Bei nicht-gefilterten Datenprodukten ist zu beachten, dass die Anzahl der den Mittelwerten zugrundeliegenden Werte vor allem im Flachwasserbereich durch intertidales Trockenfallen geringer ist und damit die Mittelwertbildung beeinträchtigt ist. Die Anzahl an validen Datenpunkten bzw. Tiden pro Jahr (Anzahl gültiger Datenpunkte bzw. Anzahl Tidehochwasser) wird als Rasterdatei zur Einordnung nicht-gefilterter Produkte mitgeliefert.</span> <span><strong>Produktliste:</strong> - Tidehub und Tidehoch- und Tideniedrigwasser: 5-, 50- und 95% Quantil <br> - Laufzeitverschiebung zur Referenzposition „Leuchtturm Alte Weser“ von Tidehoch- und Tideniedrigwasser: Jahresmittelwerte <br> - Tidemittelwasser: 50% Quantil <br> - M2-Partialtide: Amplitude und Phase <br> - Tidehochwasser und validen Datenpunkte: Anzahl pro Jahr<br> - Wasserstand: 1-, 50- und 99% Quantil, Mittelwert, Minimum, Maximum <br> - Strömungsgeschwindigkeit: tiefengemittelter Mittelwert, 99- und 99,9% Quantil des Betrags <br> - Strömungsgeschwindigkeit: tiefengemittelter Betrag und x- und y-Komponente des Residuums <br> - Strömungsgeschwindigkeit: tiefengemittelter mittlerer, kubierter Betrag <br> - Bodenschubspannung: 99% Quantil, Mittelwert<br> - Salzgehalt, Temperatur und Schwebstoffkonzentration: tiefengemitteltes 1- und 99% Quantil und Mittelwert (Schwebstoffkonzentration als Summe aus drei Fraktionen mit einer Sinkgeschwindigkeit ws = 0,25, 1,5 und 7 mm/s) <br> - Signifikante Wellenhöhe des Seegangs: 50-, 95- und 99% Quantil, (Jahres-) Mittelwert und Maximalwert <br> - Mittlere Wellenperiode: Jahresmittelwert bei maximaler signifikanter Wellenhöhe<br> - Seegangsrichtung: x- und y-Komponenten des Residuums </span> <span><strong>English:</strong> This web service contains annual averages and quantiles of tidal characteristics, annual averages and quantiles of hydrographic parameters (e.g., depth-averaged salinity, suspended sediments, or sea water temperature), and tidal constituents from harmonic analyses that were estimated from numerical simulations of the year 2018. Data are distributed on regular 20 m grids as GeoTIFFs. </span> <span><strong>Download:</strong> A download is located under references (in German: "Verweise und Downloads"). </span>
Salinity reduces the productivity of cucumber (Cucumis sativus L.) through osmotic and ionic effects. For given atmospheric conditions we hypothesize the existence of an optimal canopy structure at which water use efficiency is maximal and salt accumulation per unit of dry matter production is minimal. This canopy structure optimum can be predicted by integrating physiological processes over the canopy using a functional-structural plant model (FSPM). This model needs to represent the influence of osmotic stress on plant morphology and stomatal conductance, the accumulation of toxic ions and their dynamics in the different compartments of the system, and their toxic effects in the leaf. Experiments will be conducted to parameterize an extended cucumber FSPM. In in-silico experiments with the FSPM we attempt to identify which canopy structure could lead to maximum long-term water use efficiency with minimum ionic stress. The results from in-silico experiments will be evaluated by comparing different canopy structures in greenhouses. Finally, the FSPM will be used to investigate to which extent the improvement of individual mechanisms of salt tolerance like reduced sensitivity of stomatal conductance or leaf expansion can contribute to whole-plant salt tolerance.
Wellen- und tidebeeinflusste sandige Strände machen einen Großteil der weltweiten Küstenlinie aus und spielen eine wichtige Rolle für Kohlenstoff-, Nährstoff- und Metallkreisläufe. Während Flut strömt Meerwasser in den Sedimentkörper, ebenso wird organisches Material eingetragen. Im Sediment wird dieses von Mikroorganismen abgebaut, sodass bei Ebbe an Nährstoffen angereichertes Wasser zurück in den Küstenozean strömt, wo die rezirkulierten Nährstoffe zur Primärproduktion genutzt werden. Durch mikrobielle Abbauprozesse entwickeln sich Redoxgradienten, die den Porenwasser-Chemismus prägen. Strände können sich außerdem in einer Mischzone zwischen süßem Grundwasser und Salzwasser befinden (subterranes Ästuar), sodass Salinitätsgradienten die Sediment-Porenwasser-Interaktion beeinflussen. Süßwasser ist zudem eine Quelle für terrestrische gelöste Stoffe. Um die globale Rolle von Strandsystemen in Bezug auf Kohlenstoff-, Nährstoff- und Metallzyklen verstehen zu können, ist es notwendig, biogeochemische Prozesse in Strandsedimenten detailliert und an verschiedenen Stränden weltweit zu untersuchen. Da in diesem Forschungsbereich nur wenige Studien existieren und insbesondere die Quellen- oder Senkenfunktion dieser Systeme bezüglich redoxsensitiver Metalle noch weitgehend unbekannt ist, wird dieses Projekt einen wichtigen Beitrag zur Aufklärung der Metallzyklen in solchen Systemen liefern. Wir planen, biogeochemische Prozesse in den subterranen Ästuaren von zwei kontrastierenden Strandsystemen auf den Inseln Spiekeroog (NW Deutschland, mesotidal, siliziklastisch) und Mallorca (Spanien, mikrotidal, carbonatisch) zu untersuchen. Es sollen Hauptionen, DOC, O2, H2S, Nährstoffe (N, P, C, Si) und Spurenmetalle (Mn, Fe, U, Mo, V, Re) sowie Fe-Isotopenverhältnisse im Strandporenwasser analysiert werden. Wir planen ebenfalls die Sedimentzusammensetzung zu charakterisieren, da diese die Porenwasserzusammensetzung maßgeblich beeinflusst. An beiden Standorten sollen Transekte zwischen Düne und Niedrigwasserlinie bis in 5 m (Spiekeroog) bzw. 2 m (Mallorca) Tiefe hochaufgelöst beprobt werden. Der Fokus des Projekts liegt darin, Redox- und Salinitätsgradienten zu identifizieren sowie deren Auswirkungen auf die Porenwasserzusammensetzung zu interpretieren. Hydrochemische Modellierung anhand der erhobenen Daten soll zu einem besseren Verständnis der Effekte der Mischung von Grundwässern unterschiedlicher Zusammensetzung beitragen. Es sollen quantitative Aussagen zur Quellen- oder Senkenfunktion der Strände bezüglich essentieller Nährstoffe und redoxsensitiver Metalle erarbeitet werden. Fe-Isotopenverhältnisse dienen dazu, das limitierte Wissen über den Fe-Kreislauf in subterranen Ästuaren zu erweitern und die Fe-Isotopensignatur des Porenwasserflusses aus diesen Systemen besser zu definieren. Weiterhin wird diese Studie eine solide Datenbasis für die Modellierung des Porenwasser-Austroms von einzelnen Elementspezies aus permeablen Sedimenten in den Küstenozean liefern.
Meereis ist eine der Komponenten des Erdsystems, die die schnellsten Veränderungen während der letzten Dekaden zeigten. Zum Beispiel kontrolliert Meereis die Energie- und Gasflüsse zwischen Ozean und Atmosphäre in den Polargebieten. Aufgrund seines hohen Rückstrahlvermögens reflektiert es kurzwellige Strahlung effizient zurück in den Weltraum und beeinflusst das Ökosystem. Während die Meereisfläche in der Arktis mit etwa -4%/Dekade stark abnimmt, nimmt die Meereisfläche in der Antarktis leicht zu (etwa 1.5%/Dekade). Besonders ausgeprägt ist mit -13/Dekade die Abnahme von dickem, mehrjährigem Meereis in der Arktis. Die Fläche von mehrjährigem Eis in der Arktis kann mit Hilfe von satellitengestützten Mikrowellensensoren beobachtet werden. In der Antarktis ist die Fläche mehrjährigen Eises kleiner als in der Arktis aber mit 3 Millionen Quadratkilometern immer noch bedeutend. Zurzeit existiert keine Methode, um die Verteilung und zeitliche Entwicklung von mehrjährigem Eis in der Antarktis auf jahreszeitlichen oder dekadischen Zeitskalen zu beobachten. In diesem Projekt schlagen wir vor, eine Methode zur Bestimmung antarktischer Meereistypen, vor allem mehrjähriges Eis, zu entwickeln.Nach der Sommerschmelze nimmt der Salzgehalt von mehrjährigem Eis ab und damit ändern sich seine dielektrischen Eigenschaften und Porosität. Dadurch wird es möglich, es mit passiven und aktiven Mikrowellensensoren von anderen Eistypen zu unterscheiden. Die Bedingungen in der Antarktis, wie große Schneedicken, die Eis-Flutungen verursachen können, Schnee Schmelz-Gefrier-Zyklen und Meereisdynamik in der Eisrandzone (was zu verstärkter Rückenbildung, kleineren Schollen und Pfannkucheneis führt), erschweren die Unterscheidung von Meereistypen wie mehrjährigem von erstjährigem Eis. Für die Arktis wurden unlängst Methoden entwickelt, um solche Einflüsse, die zu falscher Eistyp-Klassifikation führen, zu verringern. Wir schlagen vor einen Algorithmus zur Bestimmung von Meereistypen inklusive zweier Korrekturmethoden, die schon an der Universität Bremen auf arktisches Meereis angewendet wurden, an die Bedingungen von antarktischem Meereis anzupassen und zu erweitern. Die vorgeschlagenen Methoden beruhen auf kombinierten Mikrowellen-Radiometer und -Scatterometer Beobachtungen für die Eistyp-Unterscheidung und auf Meereisdrift und atmosphärischen Reanalysedaten für die Korrekturmethoden. Das Ergebnis wir die erste zirkumpolare, langfristige Zeitserie von antarktischen Eistypen sein (mehrjähriges und erstjähriges Eis und potentiell auch junges Eis).
Salinity occurs often simultaneously with drought stress. Therefore, breeding for tolerance to combined both stresses can contribute significantly to crop yield. However, classical selection in salinity has generally been unsuccessful, partly due to high variability of salt stress resulting from the different salinity and drought status. Unfortunately, the use of unrealistic stress protocols for mimicking salinity and drought stress is the norm rather than the exception in biotechnological studies. Therefore, the great challenge is to gain knowledge required to develop plants with enhanced tolerance to field conditions. Our overall hypothesis is that a realistic stress protocol simulating a field environment with combined salt and drought stress as a platform for precision phenotyping of plant tolerance to salinity may solve this problem. This study will demonstrate that highly managed stress environments can be created and key traits of plants can be characterised by using advanced non-destructive sensors that are able to identify relevant traits of plants.
Im südlichen Weddellmeer hat der Energietransfer aus Küstenpolynjen in die Atmosphäre einen großen Effekt auf die atmosphärische Grenzschicht, auf die Meereisproduktion und die damit verbundene Bildung von High-Salinity Shelf Water (HSSW). Die Kenntnis der Fläche der Polynjen, ihrer Bedeckung mit dünnem Eis, der atmosphärischen Antriebsprozesse und der ozeanischen Prozesse sind von großer Bedeutung für die Quantifizierung der Meereisproduktion und der HSSW-Bildung, die einen bedeutenden Antrieb für die globale thermohaline Zirkulation des Ozeans darstellt und die Schmelzraten an der Basis des Filchner-Ronne-Schelfeises entscheidend mitbestimmt. Das übergeordnete Ziel des Projekts ist die Quantifizierung der Meereisproduktion und HSSW-Bildung im südlichen Weddellmeer für die letzte Dekade (2002-2012). Als neuartigen Ansatz werden wir eine Synergie von Atmosphären- /Meereis- /Ozeanmodellierung und Fernerkundung von Dünneisdicken verwenden. Das Community Climate Model COSMO-CLM wird als Atmosphärenmodell und das FESOM-Modell des AWI wird als Meereis- /Ozeanmodell verwendet. Dünneisdicken abgeleitet aus MODIS-Daten dienen zur unabhängigen Bestimmung von Meereisproduktion und zur Assimilation in FESOM. Die Projektergebnisse sind eine verbesserte Bestimmungen der HSSW- und Meereisproduktion sowie eine Fehlerbestimmung der unterschiedlichen Methoden. Diese Quantifizierung der Meereisproduktion über dem kontinentalen Schelf im südlichen Weddellmeer ist nicht nur für Fragestellungen der Ozeanographie und Meteorologie wichtig, sondern betrifft auch die Robustheit von Klimaprojektionen zur Zukunft der antarktischen Schelfeise und des antarktischen Eisschilds.
Die Wärmeaufnahme und der meridionale Wärmetransport der globalen Ozeanzirkulation ist ein zentraler Bestandteil des Klimasystems der Erde. Die damit einhergehenden Massentransporte finden auf Zeitskalen von Tagen bis Jahrtausenden statt. Die SWARM mission ermöglicht mit ihrer angestrebten Präzession von 0.1 nT erstmals einen direkten Blick auf diese Prozesse. Das beantragte Projekt verbessert, quantifiziert und charakterisiert die auf die Ozeanzirkulation zurückgehenden Signale im Magnetfeld der Erde. Ein Ensembleansatz wird mit einem globalen Ozeanzirkulationsmodell kombiniert um Charakteristika der strömungsinduzierten Signale zu abzuleiten. Diese Charakteristika beinhalten Wertebereich, Pattern, Frequenzen, Fehler und Korrelationen der ozeanischen Magnetfelder. Weiterhin werden die Sensitivitäten der ozeanischen Magnetfeldberechnung bezüglich der Annahmen: Salzgehalts und Temperaturabhängige Leitfähigkeit und konstante Leitfähigkeit, 2D- und 3D-Strömungsverteilung, Gleichgewichtslösung und zeitliche Variabilität der Lösung, untersucht. Die identifizierten Signale, ihre Fehler und entsprechende Korrelationen können benutzt werden, die SWARM-Messungen vom ozeanischen Signalanteil zu befreien. Dies ist insbesondere für die nicht-ozeanischen Projekte innerhalb des SPP wichtig, da die integralen SWARM-Messungen nur Informationen über einzelne Erdsubsysteme liefern können, wenn alle anderen Signalbeiträge und ihre Fehler entweder genau bekannt oder zumindest gut charakterisiert sind. Im Hinblick auf ein zukünftige Datenassimilation der Magnetfeldmessungen mit Ozeanmodellen, wird das beantragte Projekt untersuchen, welche ozeanischen Signale und Frequenzen aus aktuellen oder zukünftigen satellitenbasierten Magnetfeldmissionen separiert werden können. Mithilfe des Ozeanmodell-Ensembles werden robuste ozeanische Magnetfeldsignale ermittelt. Dies sind Signale, die von unsicheren Annahmen bei der Magnetfeldberrechung (z.B., durch Unsicherheiten in der Hintergrundleitfähigkeit) und dem Ozeanmodell (z.B. durch Unsicherheiten im Anfangszustand und dem Modellantrieb) wenig beeinflusst werden. Im Anschluss an die Identifizierung werden die robusten Signale mit den Signalen der nichtozeanischen Erdsubsysteme und den SWARM-Messunsicherheiten abgeglichen. Dieser Abgleich wird den gesamten Informationsgewinn des DynamicEarth Schwerpunktprogramms nutzen.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 175 |
| Land | 10 |
| Schutzgebiete | 3 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 148 |
| unbekannt | 27 |
| License | Count |
|---|---|
| offen | 174 |
| unbekannt | 1 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 125 |
| Englisch | 80 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Keine | 75 |
| Webdienst | 27 |
| Webseite | 94 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 153 |
| Lebewesen und Lebensräume | 171 |
| Luft | 128 |
| Mensch und Umwelt | 175 |
| Wasser | 163 |
| Weitere | 175 |