Kopplung von Atmosphäre und Biosphäre, Klima und Kausalität (ABC³)

Dr. Alexander J. Winkler

Aktuelles

Auftrag

Die Forschungsgruppe Atmosphäre-Biosphäre-Kopplung, Klima und Kausalität konzentriert sich auf die Identifizierung von Rückkopplungen und kausalen Zusammenhängen im Austausch von Kohlenstoff, Wasser und Energieflüssen zwischen der terrestrischen Biosphäre und der Atmosphäre. Wir wollen vor allem verstehen, wie sich dieses gekoppelte System bei steigender CO₂-Konzentration in der Atmosphäre verändert. Wir verwenden Modelle unterschiedlicher Komplexität (konzeptionelle Modelle bis hin zu vollständig gekoppelten Erdsystemmodellen) und kombinieren unsere Forschung mit statistischer Analyse und Modellierung (maschinelles Lernen bis hin zu hybrider Modellierung) auf der Grundlage verschiedener Erdbeobachtungsdatenströme.

Aktuelle Kernpunkte der ABC³-Forschungsgruppe:

Methodische und konzeptionelle Projekte

• Erforschung der Anwendung moderner Methoden des maschinellen Lernens / Deep Learning in der Erdsystemforschung mit dem Schwerpunkt, Interpretierbarkeit zu erlangen, um das Prozessverständnis zu verbessern
• Entwicklung hybrider Modellierungsansätze (d.h. theoriegeleitete Verschmelzung von datengesteuerten und mechanistischen Modellen) für Land-Atmosphären-Interaktionen

Übergreifende Forschungsziele:

• Entflechtung der unterschiedlichen Auswirkungen der steigenden atmosphärischen CO₂-Konzentration und anderer Störfaktoren in Erdbeobachtungen und Modellsimulationen durch kausale Schlussfolgerungen
• Die kausalen Triebkräfte für phänologische Veränderungen in In-situ- und Satellitenbeobachtungen zu verstehen und die biogeophysikalischen und biogeochemischen Rückkopplungen auf das Klimasystem zu identifizieren
• Isolierung und Quantifizierung direkter und indirekter Effekte in der Kopplung von Atmosphäre und Biosphäre bei der Kontrolle von Anomalien in der Kohlenstofffixierung
• Bestimmung von Beschränkungen der Schlüsselkomponenten im Klimasystem des Kohlenstoffkreislaufs durch die Verknüpfung von Multi-Modell-Ensemblesimulationen und Beobachtungsdaten

Aktuelle Projekte

How Land Carbon Dynamics Shape the Rise and Fall of Atmospheric CO₂ (PostPeak)

Der Kohlenstoffkreislauf bestimmt, wie viel des anthropogenen Kohlenstoffs in der Atmosphäre verbleibt und den Planeten erwärmt. Er prägt nach dem Emissionsplateau die atmosphärische CO2-Konzentration – mit anhaltenden Nachwirkungen und Hysterese. „PostPeak“ vermutet den Land-Kohlenstoffkreislauf als Schlüsselmodulator dieses Übergangs und fordert präzise Dynamikprognosen für Klimareaktionen auf sinkende Emissionen.

Max-Planck Caltech Carnegie Columbia Center (MC³ 4 Earth)

Das Max-Planck-Caltech-Carnegie-Columbia Center (MC³ 4 Earth) strebt danach, die Analyse und Vorhersage des Erdsystems voranzutreiben, indem es fortschrittliche Erdbeobachtungen und maschinelles Lernen integriert, um ein tieferes Verständnis und nachhaltiges Management unseres Planeten, insbesondere der Landoberfläche, zu ermöglichen.

NFDI Consortium for Earth System Sciences (NFDI4Earth)

NFDI4Earth adressiert die digitalen Bedarfe der Erdsystemwissenschaften. Forschende in den Erdsystemwissenschaften kooperieren in internationalen und interdisziplinären Netzwerken mit dem übergeordneten Ziel, das Funktionieren und die Wechselwirkungen im Erdsystem zu verstehen und die vielfältigen Herausforderungen des globalen Wandels anzugehen.

Special Project (ECMWF): OpenIFS Modeling of the Atmospheric Carbon Cycle

Gemeinsam mit Forschungsgruppen am Barcelona Supercomputing Center (BSC) in Spanien und an der Wageningen University & Research (WUR) in den Niederlanden zielt das Projekt darauf ab, das OpenIFS-Modell für die hochauflösende Modellierung des CO₂ weiterzuentwickeln.

GENAI-X

GENAI-X widmet sich einer grundlegenden Herausforderung der Künstlichen Intelligenz: der robusten Generalisierbarkeit von Modellen in nicht-stationären Umweltsystemen, in denen sich die Bedingungen räumlich unterscheiden und unvorhersehbar verändern. Im Fokus stehen hydrologisch-klimatische Extremereignisse (Hochwasser, Massenbewegungen, Dürren und Spätfrostereignisse) und deren Auswirkungen. Dafür entwickeln wir KI-Methoden weiter, die sich an verändernde Datenmuster und Unsicherheiten anpassen.

Warming-Induced Greenhouse Gas Emissions Model Intercomparison Project (WIE-MIP)

Das Warming-Induced Emissions Model Intercomparison Project (WIE-MIP) ist die erste große Initiative im Rahmen des umfassenderen Warming-Induced Emissions Program von Spark Climate Solutions. WIE-MIP bringt führende Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus der ganzen Welt zusammen, um die Projektionen der durch die Erwärmung bedingten Emissionen (Warming-Induced Emissions) zu verbessern und sicherzustellen, dass diese Emissionen in zentrale politische Prozesse und Planungsprozesse einfließen, darunter der nächste Sachstandsbericht des Weltklimarats (IPCC AR7) und die nächste Globale Bestandsaufnahme (Global Stocktake) im Rahmen des Pariser Abkommens.

Abgeschlossene Projekte

ERC Synergy Grant USMILE

Der 2019 bewilligte Synergy Grant USMILE des Europäischen Forschungsrats (ERC) zielte darauf ab, das Verständnis und die Modellierung des Erdsystems mit maschinellem Lernen (ML), einem der wichtigsten Ansätze der künstlichen Intelligenz (KI), voranzutreiben.

Projektende: 2026

PhenoFeedbacks

Das von der DFG geförderte Projekt „PhenoFeedbacks“ befasste sich mit den Auswirkungen und Rückkopplungen phänologischer Veränderungen im Klimasystem und geht dabei Fragen nach wie: Wie beeinflussen Veränderungen der Landoberflächenphänologie die jährlichen Veränderungen biophysikalischer Eigenschaften wie Landoberflächenalbedo, Evapotranspiration und die gesamte Oberflächenenergiebilanz? Wie groß ist der biophysikalische Strahlungsantrieb, der durch phänologische Veränderungen verursacht wird? 

Projektende: 2025