Nitrifikationshemmstoffe werden als robuste und skalierbare THG Reduktionsmaßnahme für den Pflanzenbau vorgeschlagen. Ob dies aber eine effiziente, praxisgerechte und umweltschonende Maßnahme zur Verringerung düngungsinduzierter N2O-Emissionen unter mitteleuropäischen Bedingungen ist, wird von Wissenschaft, Politik und Praxis kontrovers diskutiert. Einerseits bestehen die Potenziale, durch die Hemmung der Nitratbildung sowohl die direkten als auch indirekten N2O-Emissionen deutlich zu mindern und dadurch die Effizienz der Stickstoffdüngung zu verbessern. Andererseits fehlen für eine gesicherte Bewertung in mehreren Punkten wissenschaftlich belastbare und standortdifferenzierende Ergebnisse: i) die standortdifferenzierende Bewertung der Wirkung auf die N2O-Jahresemission und Nitratauswaschung, ii) die ökologischen Langzeitwirkungen einer regelmäßigen Ausbringung der Hemmstoffe und ihre Wirkung auf andere umwelt- und klimawirksamen Emissionen sowie iii) die zusammenführende und standortdifferenzierende Gesamtbewertung als Klimaschutzmaßnahme unter Einbeziehung von Klimaschutzeffekten, ökologischen Risiken, sowie ökonomischen und pflanzenbaulichen Effekten. Ziel dieses Teilprojekts ist die standortabhängige pflanzenbauliche Bewertung des Einsatzes von Nitrifikationsinhibitoren und damit verbundener Düngungsstrategien auf die Qualität und Höhe der Erträge und Stickstoffnutzungseffizienz. Neben bereits verfügbaren Daten aus der Literatur fließen hier insbesondere die pflanzenbaulichen Daten aus den Feldversuchen des Verbundprojektes ein. Zur weiteren Extrapolation der Erkenntnisse werden statistische und pflanzenbauliche Modelle herangezogen.
Niedrige Wolken der marinen Grenzschicht kühlen das Erdsystem und spielen somit eine entscheidende Rolle für die Energiebilanz der Erde. Die physikalischen Eigenschaften dieser Wolken werden von Aerosolen beeinflusst. Veränderungen in der Zusammensetzung oder Konzentration atmosphärischer Aerosole können daher die Strahlungswirkung und somit das Kühlungspotential dieser Wolken verändern. Die Quantifizierung der Auswirkungen atmosphärischer Aerosole auf marine Grenzschichtwolken mit Beobachtungsdaten ist eine große Herausforderung, da viele Prozesse gleichzeitig wirken, statistisch schwer zu trennen sind und Wolken gegen Aerosoleinflüsse “gepuffert” sein können. Globale Klimamodelle können diese Prozesse nicht auflösen, sodass sie über Parametrisierungen festgeschrieben werden müssen, welche wiederum mit Unsicherheiten belastet sind. Durch diese Probleme in der Auswertung von Beobachtungen sowie in Modellen ist die Quantifizierung von Aerosol-Wolken-Interaktionen weiterhin eine der größten Unsicherheiten der Klimawissenschaften, was die Abschätzung der Klimasensitivität erschwert.Das beantragte Forschungsprojekt adressiert diese Herausforderungen und wird die Wirkung von Aerosolen auf marine Grenzschichtbewökung mit globalen Beobachtungsdaten quantifizieren und die Parameterisierungen dieser Prozesse in globalen Klimamodellen evaluieren. In aktuellen Studien haben statistische Modelle aus dem Bereich des maschinellen Lernens geholfen, das Aerosol-Wolken-Meteorologie-System besser zu verstehen und zu quantifizieren, da sie in der Lage sind, Effekte von Aerosolen von anderen atmosphärischen Größen zu isolieren. Das beantragte Forschungsprojekt wird sich auf maschinelle Lernmethoden stützen, welche zusätzlich in der Lage sind, alle relevanten Wolkeneigenschaften gleichzeitig vorherzusagen, und damit mögliche Puffer explizit berücksichtigen und quantifizieren können. Die statistischen Modelle werden verwendet, um Zusammenhänge und Prozesse in globalen Beobachtungsdaten und dem Output globaler Klimamodelle zu analysieren. Auf diese Weise kann eine prozessorientierte Evaluierung von Modellparameterisierungen erreicht werden, die sich deutlich von dem üblichen Vergleich klimatologisch gemittelter Wolkenmuster abhebt. So können Modellparametrisierungen beobachtungsgestützt eingegrenzt, und der Strahlungsantrieb durch Wechselwirkungen zwischen Aerosolen und marinen Grenzschichtwolken quantifiziert werden.
Haushalte im ländlichen Afrika haben typischerweise unterschiedliche Einkommens- und Beschäftigungsquellen innerhalb und außerhalb der Landwirtschaft. Die Diversifizierung der Lebensgrundlagen wird vermutlich in Zukunft weiter zunehmen. Dieses Projekt sammelt Daten von Haushalten und Arbeitgebern in vier Ländern (Kenia, Tansania, Namibia, Sambia), um Trends in der Verfügbarkeit und Qualität von Arbeitsplätzen in unterschiedlichen ländlichen Sektoren zu analysieren. Mit Hilfe statistischer Modelle werden Beschäftigungsmuster und deren Auswirkungen auf Einkommen und andere sozioökonomische Indikatoren untersucht.
Verlässliche Vorhersagen über den Export von organischem Kohlenstoff (OC) bezogen auf den Gletscherabfluss sind sehr begrenzt. Bestehende Studien kombinieren hauptsächlich den OC-Gehalt einzelner Eisproben und Massenbilanzen, um einen mittleren jährlichen OC-Export zu berechnen. Dieser Ansatz berücksichtigt keine potentiellen tages- und jahreszeitlichen Veränderungen und spiegelt daher möglicherweise die gletscherbedingten OC-Exportraten nicht genau wider. Daher ist es wichtig, zeitliche Veränderungen in der Gletscherhydrologie in hoher zeitlicher Auflösung (saisonal, ereignisbezogen, tageszeitlich) zu berücksichtigen und relevante Abflusskomponenten zu berücksichtigen. Dieses Projekt hat das Ziel, den Export von OC aus Gletschern (Konzentration, Zusammensetzung und Bioverfügbarkeit) in hoher zeitlicher Auflösung systematisch zu untersuchen und die biochemische zeitliche Variabilität mit Variationen der hydrologischen Prozesse im Gletscher zu verbinden. Nur durch ein detailliertes Verständnis der Auswirkungen der Hydrologie der Gletscher auf den OC-Export können verlässliche Vorhersagen für die zukünftige Freisetzung von OC durch den Gletscherrückzug gemacht werden. Die Untersuchungen finden am temperierten Gletscher Falljökull (Island) statt, der Teil des Öraefajökull und der Vatnajökull-Eiskappe ist und dessen Eisfront seit 1932 jährlich vermessen wird. Innovative Methoden, wie z.B. maschinelle Lernverfahren, in Kombination mit einer Abflussganglinienseparation, helfen, das zeitliche Zusammenspiel verschiedener Quellgebiete des Gletscherabflusses und dessen tages- und jahreszeitliche Variabilität zu verstehen. Die Verbindung von Prozessverständnis unter Einbeziehung der OC und Abflussdynamik wird die Modellierung des OC-Exports unter Berücksichtigung der OC-Zusammensetzung ermöglichen. Insgesamt werden 972 Eis-, Schnee- und Wasserproben genommen entnommen. Mit einer mobilen Multiparametersonde, die direkt am Gletschertor installiert wird, werden automatisch die Wassertemperatur, elektrischer Leitfähigkeit, Trübung, der Wasserstand und fluoreszierendem DOM im 1h min-Intervall gemessen. Mit modernsten Labormethoden (C/N- und TOC-Analyzer, Picarro) werden BDOC, DOC, POC, optische Eigenschaften (Fluoreszenz, Absorption), Nährstoffe (PO4, NO3, NO2, NH4) und stabile Isotope (18O, 2H) analysiert. Mit dem Einsatz multivariat statistischer Verfahren (z.B. PCA, CCA) sowie Modellen (PARAFAC, SIMMR, LOADest) werden zeitliche Muster, Prozesse und Treiber identifiziert sowie der OC-Export quantifiziert. Diese systematische Untersuchung des OC-Exports wird das aktuelle Prozesswissen über tageszeitliche und saisonale Veränderungen in der Konzentration, Zusammensetzung und Bioverfügbarkeit von glazialem OC wesentlich erweitern. Dadurch kann die (zukünftige) Dynamik des gletscherbedingten OC-Exports aufgrund von klimawandelbedingten Variationen in Gletscherschmelzprozessen zuverlässig vorgesagt werden.
Ziel: Untersuchung und Beurteilung der moeglichen Rolle von Oekosytemmodellen in der oekologischen Risikoanalyse; Geleistete Arbeiten: Entwicklung eines Modells der Planktonlebensgemeinschaft in 5000L-Freilandmikrokosmen; - Erweiterung eines existerenden generellen Pelagialmodells (SWACOM, O Neill et al. 1982). Anwendungsbeispiele der Modelle fuer: Kausale Analyse eines Mikrokosmosversuchs mit einem Insektizid; - Planung von Mikrokosmosversuchen (statistische Auswirkung der Probenahme); - Extrapolation von Labortoxizitaetsdaten auf die Oekosystemebene; - Risikocharakterisierung bei Unsicherheiten ueber Exposition, direkte Effekte und unbelastete Oekosystemdynamik.
Relative Meeresspiegelschwankungen resultieren aus dem Zusammenspiel von Eustasie, Isostasie, Tektonik und Subsidenz. Die Rekonstruktion des holozänen Meeresspiegels erlaubt es sowohl vertikale Landbewegungen als auch geophysikalische Modelle zu Glazialen Isostatischen Ausgleichsbewegungen (GIA) zu definieren, welche im Gegenzug benutzt werden um instrumentelle Meeresspiegelmessungen an Gezeitenpegeln zu korrigieren. Dementsprechend repräsentieren regionale Daten zu relativen Meeresspiegelschwankungen während des Holozäns, welche auf der Grundlage von standardisierten Protokollen erhoben wurden, den Ausgangspunkt für weitere Untersuchungen zu Meeresspiegelschwankungen des vergangenen Jahrhunderts und die Grundlage für eine Bewertung von lokalen und regionalen Meeresspiegelschwankungen während des 21ten Jahrhunderts. Obwohl es für einige Gebiete genaue Daten zu holozänen Meeresspiegelschwankungen gibt sind Rekonstruktionen für Südostasien, einer vom zukünftigen Meeresspiegelanstieg hoch gefährdeten Region, noch immer begrenzt und im Bezug auf die korrekte Interpretation von Meeresspiegelanzeigern, deren Höhenbezug zu Normalnull und die Qualität der Altersbestimmungen, fragwürdig. Das übergeordnete Ziel dieses Antrags ergibt sich daher aus der Frage: Wie können wir unser Verständnis über relative Meeresspiegelschwankungen während des Holozäns in Südostasien und die damit in Zusammenhang stehenden Prozesse verbessern? Um diese Frage zu beantworten werden wir veröffentlichte Meeresspiegeldaten neu Auswerten und einem standardisierten Ansatz entsprechend in einer Datenbank zusammentragen. Diesen Datensatz werden wir anschließend mit den Forschungsergebnissen von einigen Inseln im Spermonde Archipel, einer vom zukünftigen Meeresspiegelanstieg hoch gefährdeten Region, ergänzen. Im Anschluss an die Geländearbeit werden wir einen umfassenden Datensatz an geophysikalischen Modellen erstellen welche sowohl auf den Ergebnissen der Datenbank, als auch auf den neu erhobenen Geländedaten beruhen und welche statistische Unsicherheiten im Bezug auf das gewählte Eismodell und die Mantelviskosität beinhalten. Dies wird es uns ermöglichen die volle Bandbreite von GIA Signalen zu erfassen und den Bereich zu definieren welcher am besten zu den geologischen Geländedaten passt. Die Geländedaten werden außerdem auf der Grundlage eines Bayes'schen Ansatzes statistisch ausgewertet um potentielle Muster innerhalb der holozänen Meeresspiegelschwankungen zu entdecken. Die Resultate der statistischen Auswertung werden mit den Ergebnissen einer Satellitenbildauswertung bezüglich der Bevölkerungsdichte und Landnutzungsmustern auf den Inseln im Spermonde Archipel gegengeprüft. Nicht zuletzt durch die enge Zusammenarbeit mit weltweit führenden Experten auf internationaler Ebene wird innerhalb dieses Projekts ein Doktorand in allen Bereichen der Meeresspiegelforschung ausgebildet, von Labor und Geländetechniken bis hin zur geophysikalischen Modellierung und Datenauswertung.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 273 |
| Europa | 4 |
| Land | 27 |
| Weitere | 1 |
| Wirtschaft | 2 |
| Wissenschaft | 128 |
| Zivilgesellschaft | 5 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 264 |
| Text | 15 |
| unbekannt | 2 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 13 |
| Offen | 268 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 262 |
| Englisch | 58 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Bild | 3 |
| Dokument | 12 |
| Keine | 183 |
| Webseite | 94 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 213 |
| Lebewesen und Lebensräume | 237 |
| Luft | 177 |
| Mensch und Umwelt | 281 |
| Wasser | 180 |
| Weitere | 278 |