Verbesserte Schätzungen des Energieflusses zwischen Land und Atmosphäre

Wissenschaftler vom Max-Planck-Institut für Biogeochemie (MPI-BGC) haben gemeinsam mit internationalen Kooperationspartnern auf der Basis verschiedener maschineller Lernalgorithmen Energiefluesse erstellt, welche sie nun der breiten wissenschaftlichen Gemeinschaft zur Verfügung stellten. Mit ergänzenden Datensätzen aus lokalen Messungen, Satellitenfernerkundung und Meteorologie ermittelten die Wissenschaftler globale Energieflüsse zwischen der Landoberfläche und der Atmosphäre. Die Ergebnisse wurden heute im Journal Nature/Scientific Data veröffentlicht.

Die latente Wärme (Evapotranspiration), die fühlbare Wärme oder den Netto-Strahlungstransport über die globale Landfläche abzuschätzen, ist nach wie vor schwierig und mit zahlreichen Unsicherheiten behaftet. Um die Schätzungen des Energieflusses zwischen der Landoberfläche und der Atmosphäre zu verbessern und die Belastbarkeit der Vorhersagen quantitativ zu ermitteln, verwendeten die Wissenschaftler des MPI-BGC zusammen mit ihren internationalen Kollegen Daten von 224 FLUXNET-Eddy-Kovarianz-Türmen, aus Fernerkundung sowie meteorologische Messungen. Mit Hilfe verschiedener maschineller Lernmethoden erzeugten sie daraus ein großes Ensemble von Energiefluss-Produkten. Diese Daten liefern erstmals Energieflussschätzungen und deren Vorhersageunsicherheiten für jeden Standort über Land und zu jedem Zeitpunkt der letzten Jahrzehnte. Sie bilden damit einen ausgezeichneten Rahmen, an dem sich zukünftige globale Erdsystemmodelle orientieren werden.

Die Berechnung und Archivierung der Daten erfolgte im Cluster der Hochleistungsrechner des MPI-BGC. Die FLUXCOM-Daten sind über das Datenportal des MPI-BGC frei verfügbar (Lizenz CC4.0.BY).

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