Integration von Oberflächen-Atmosphäre-Austauschprozessen über Skalen hinweg - Modellierung und Überwachung (IPAS)

Mission statement

Skalen spielen eine wichtige Rolle bei der Analyse und Interpretation klimarelevanter Rückkopplungsprozesse zwischen Biosphäre und Atmosphäre. Um großräumige, langfristige Veränderungen der Ökosystemfunktionalität genau vorhersagen zu können, müssen wir insbesondere in hochstrukturierte Domänen, wie arktische Permafrostlandschaften, Prozesse im feinen Maßstab untersuchen, um die Treiber dieser Veränderungen zu verstehen. Außerdem müssen neue Beobachtungserkenntnisse über die Zusammenhänge zwischen Ökosystemeigenschaften und Kohlenstoff- und Energieprozessen in flexible Modellierungsrahmen integriert werden, die die individuellen Vorteile verschiedener Modellierungsphilosophien idealerweise kombinieren.

Unsere Arbeitsgruppe integriert multidisziplinäre Beobachtungs- und Modellierungsansätze, derzeit mit einem regionalen Fokus auf arktischen Permafrostlandschaften. Die Überwachungstechniken decken Skalen von wenigen Zentimetern (z. B. Bodenkerne) bis zu Tausenden von Kilometern (z. B. atmosphärische Spurengas-Mischungsverhältnisse) ab, mit einem starken Fokus auf atmosphärischen Beobachtungen, aber auch unter Einbeziehung von Disziplinen wie Hydrologie und Bodenkunde. Auf Seiten der Modellierung passt die IPAS-Gruppe prozessbasierte biogeochemische Modelle und atmosphärische inverse Modellierungstechniken für die Anwendung in Permafrostumgebungen hoher Breiten an, mit dem übergeordneten Ziel, ihre individuellen Stärken zu kombinieren und die neu generierten Datensätze zu assimilieren.

Fokusgebiete

Fokus #1: Untersuchung von Kohlenstoff-Klima-Rückkopplungen in Ökosystemen hoher Breiten
Ein Kernelement dieser Forschungsrichtung ist ein Permafrost-Observatorium, das unsere Gruppe seit 2013 in der Nähe von Chersky in Nordostsibirien errichtet und ausgebaut hat. An diesem Standort untersuchen wir mit kontinuierlichen Beobachtungen sowie saisonalen Messkampagnen die Auswirkungen einer anhaltenden Entwässerungsstörung durch multidisziplinäre Beobachtungen (z. B. Göckede et al., GCB 2019). Weitere arktische Beobachtungen umfassen den atmosphärischen Beobachtungsstandort Ambarchik und die Messung von Beweidungsstörungen im Bereich des Pleistozän-Parks in der Nähe von Chersky. Neue Prozesserkenntnisse werden in Prozessmodelle (z. B. Castro-Morales et al., BG 2019) aufgenommen, um Prognosen zur Nachhaltigkeit des arktischen Permafrosts unter zukünftigen Klimaverläufen zu verbessern.

Fokus #2: Methanbeobachtungen und skalenübergreifende Modellierung
Auf der Beobachtungsseite haben wir einen Schwerpunkt auf die Entwicklung von Qualitätsbewertungsmaßnahmen für Methanflussbeobachtungen gelegt, z.B. mit Wavelet-Tools Göckede et al., BG 2019) und Footprint-Modellierung. Die Modellierung konzentriert sich auf die Quantifizierung regionaler Methanbudgets mit atmosphärischen inversen Methoden, mit besonderem Schwerpunkt auf der Verknüpfung von Top-Down- und Bottom-Up-Modellierung zur Bewertung der Prozessmodelle. Diese Forschung ist eingebettet in den Rahmen einer internationalen Arbeitsgruppe zum Verständnis und zur Vorhersage von Methanemissionen in Feuchtgebieten, die vom USGS Powell Center koordiniert wird.

Fokus #3: Evaluierung atmosphärischer Treibhausgas-Monitoring-Netzwerke in der Arktis
Unsere Gruppe hat eine Metadaten-Umfrage zum aktuellen Status von arktischen Wirbel-Kovarianz-Fluxtürmen, Fluxkammer-Standorten und hohen Überwachungstürmen für kalibrierte atmosphärische Treibhausgas-Mischungsverhältnisse zusammengestellt, die als Web-Tool von NCEAS bereitgestellt wird. Basierend auf den Standortinformationen bewerten wir die Repräsentativität des Netzwerks von Eddy-Kovarianz-Flusstürmen, um die Variabilität der Kohlenstoffflüsse in panarktischen Ökosystemen zu erfassen (z.B. Pallandt et al., BG 2022), und bewerten, welche Signale im Zusammenhang mit aktuellen und zukünftigen Störungen des Permafrost-Ökosystems zuverlässig von den panarktisches Netzwerk von hohen Türmen, in Kombination mit atmosphärischer inverser Modellierung überwacht werden könnten.

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