Die Polarregionen gehören zu den empfindlichsten und verletzlichsten Regionen der Erde. Die langfristigen Wechselwirkungen zwischen Klima, Ökosystemen und Menschen in den polaren Regionen sind noch wenig verstanden. Die Forschungssektion "Polare Terrestrische Umweltsysteme" untersucht vergangene Klimaentwicklungen, Veränderungen der biologischen Vielfalt (Biodiversität), und die Vegetations-Dynamik in den Polarregionen, ebenso wie das Eis- und das Schneesystem und die atmosphärischen Koppelungen. Wir arbeiten mit Isotopen in Eis, Permafrost und Schnee und Inlandeis-Paläothermie und genetische Daten von Flora und Fauna und Pollen aus Seesediment- und marinen Sedimentkernen. Die Arbeitsgruppen Erdsystemdiagnose und Erdsystemkomplexität forschen auf globaler Ebene an der Analyse des gesamten komplexen Erdsystems. Das Verständnis von Klima- und Umweltindikatoren, der Biodiversität,und Vegetations-Dynamik der hohen Breiten, mittels Expeditionsdaten, Datensynthesen sowie Analysen der globalen Wechselwirkungen sind ein zentrales Forschungsinteresse der Gruppe, um ein besseres Verständnis der kontinentalen Polarregionen und ihrer Wechselwirkungen mit dem globalen Erdsystem zu bekommen.
Vermessung von Lärchen Krummholz (Larix cajanderi) in der sibirischen Arktis. Im Hintergrund analysieren weitere Expeditionsmitglieder den Vegegtationsbestand. (Foto: Alfred-Wegener-Institut)
'Glacial legacy on the establishment of evergreen vs summergreen boreal forests'
Die Ökosysteme der borealen Wälder sind für die Menschheit von entscheidender Bedeutung und unterscheiden deutlich zwischen immergrünen und sommergrünen Nadelwäldern. GlacialLegacy beschäftigt sich mit den aktuellen Fragen "Warum wird Nordasien von sommergrünen borealen Wäldern dominiert" und "Wie werden sich diese Lärchenwälder in Zukunft verändern", mit einem kohärenten empirischen und modellierenden Ansatz, der Pollen-Datensynthese, sedimentäre alte DNA-Analysen, Vegetations- und biophysikalische Untersuchungen und Vegetationsmodellierung integriert.
Unsere Hypothese ist, dass sommergrüne und immergrüne Nadelbaumwälder alternative quasistabile Zustände darstellen, die heute unter ähnlichen Klimaten auftreten, die aber aufgrund der unterschiedlichen (genetischen) Eigenschaften der nördlichen Refugien entstanden sind - ein Vermächtnis des vorangegangenen Eiszeitalters. Einmal etablierte asiatische Lärchenwälder stabilisierten sich aufgrund ihres einzigartigen Vegetations-Feuer-Permafrost-Klimasystems, welches die Invasion von immergrünen Taxa hemmt. Die langfristige Vegetationstrajektorie verursacht jedoch den irreversiblen Übergang von Sommergrün in immergrüne Nadelbaumwälder. Dies liegt vor allem daran, dass Lärchen im Vergleich zu immergrünen Fichten und Kiefern eine schwache Konkurrenz darstellen, wenn sie in Mischbeständen wächst. Der asiatische Lärchenwald konnte erst nach einer neuen waldfreien Eiszeit wieder entstehen. Da beide borealen Waldtypen nur über einen bestimmten Klimarahmen hinweg stabil sind, könnte ein zukünftiges wärmeres und trockeneres Klima ihren Übergang in Steppen verursachen, was für asiatische Lärchenwälder irreversibel ist.
Förderung: European Research Council Consolidator Grant 2018-2023
Kooperation:
Prof. Dr. Luidmila A. Pestryakova (NEFU, University Yakutsk)
Weiterführende Informationen:
Herzschuh, U., Birks, H.J.B., Laepple, T., Andreev, A., Melles, M., & Brigham-Grette, J. (2016). Glacial legacies on interglacial vegetation at the Pliocene-Pleistocene transition in NE Asia. Nature Communications.7, 1–11. doi:10.1038/ncomms11967, https://www.nature.com/articles/ncomms11967.pdf
Illustration des Konzepts "Bi-Stabilität des borealen Waldes und glaziales Erbe". (Foto: Alfred-Wegener-Institut)
Die saisonale Ausdehnung und die Eigenschaften des arktischen Eises an Land und im Ozean bestimmen die Wirksamkeit des Albedo-Feedback-Mechanismus, der eine Verstärkung des arktischen Klimas bewirkt. Verschiedene Eishabitate werden von spezifischen Eisalgen bewohnt, die über taxonomische Grenzen hinweg ähnliche Mechanismen haben, um in diesen extremen Umgebungen zu überleben. Dieses Projekt untersucht das Potenzial sedimentärer alter DNA als Proxy für Veränderungen der Eisbedeckung auf tausendjährigen Zeitskalen (letzten 6000 Jahre), indem die funktionelle Zusammensetzung der Algengemeinschaft in Eis-, Wassersäulen- und Oberflächensedimentproben sowie in marinen und lakustrinen Sedimentkernen aus der Framstraße, Nordwestpazifik und Sibirien (Samoylov, Zentraljakutien) betrachtet werden.
Probenahme und analytische Strategie zur Untersuchung der taxonomischen und funktionellen Zusammensetzung von Eisalgen in Seen und Ozeanen. (Foto: Alfred-Wegener-Institut)
High-resolution reconstruction of regional climate changes in Antarctica
- Glaciological and isotope-geochemical studies on the Antarctic Peninsula and the West Antarctic Ice Sheet
Ziel dieses Projektes ist es, die jüngste und vergangene Klimavariabilität zweier Hochakkumulationsregionen in der Westantarktis - der nördlichen Antarktischen Halbinsel und der Union Glacier Region in den Ellsworth Mountains auf dem Westantarktischen Eisschild - zu untersuchen und mögliche Einflussfaktoren für beobachtete Veränderungen zu ermitteln. Dazu werden neu gesammelte Eis/Schnee-Kerne aus beiden Regionen als natürliche Klimaarchive genutzt und in hoher (jahreszeitlicher) Auflösung auf Dichte, stabile Wasserisotope und verschiedene chemische Parameter analysiert. Neue Daten über Akkumulationsraten und meteorologische Parameter (z.B. Lufttemperatur) sowie Informationen über Herkunft und Transportwege von Niederschlagsluftmassen werden gewonnen.
Interdisziplinäre Projekte an der Schnittstelle zwischen Naturwissenschaften und Data Science
Projekt A: "Arctic Environmental Data Analytics"– Gregor Pfalz
Projekt B: "Data fusion using remote sensing data and machine/deep learning techniques to better understand present, past and future vegetation dynamics in Central Yakutia" – Femke van Geffen
Die "Helmholtz Einstein International Research School on Data Science" ist ein auf sechs Jahre angelegtes Kooperationsprojekt mit dem Einstein Center Digital Future (ECDF), den Berliner Universitäten und den in der Hauptstadtregion ansässigen sechs Helmholtz-Zentren.
Die Promotionsthemen kommen aus den Forschungsschwerpunkten Imaging, Machine Learning, Modellierung, neue Hardware-Konzepte, Visualisierung und Sequenzierung. Die interdisziplinären Themen werden von Betreuer-Teams, bestehend aus zwei Professoreninnen bzw. Professoren, einer Person aus der Helmholtz-Gemeinschaft und einer aus dem ECDF, formuliert und betreut.
HEIBRiDS kann somit eine einzigartige Umgebung nutzen, die die Erforschung der Kernmethoden, Algorithmen und Prozesse der Digitalisierung aus unterschiedlichen Blickwinkeln ermöglicht und Wissen zwischen unterschiedlichen Disziplinen transportiert.
Projekt A versucht durch die Entwicklung eines Datenanalyse-Systems die frühere und heutige Beziehung zwischen dem Klimawandel in der Arktis und der Ökosystemdynamik in nördlichen Seesystemen zu rekonstruieren. Hierfür stützt sich das Projekt auf paläoklimatologische Daten aus der russischen Arktis von vergangenen Expeditionen des Alfred-Wegener-Instituts sowie von russischen Partnern.
Das Ziel von Projekt B ist die Entwicklung von neuen Machine/Deep Learning Methoden zur Analyse von Vegetationsdaten, die es ermöglichen einen Einblick in die Dynamik von Vegetationsarten über die Zeit zu gewinnen.
Schwerpunkt: Dynamik Arktischer Seesysteme (Projekt A)
Im European Space Agency (ESA) Climate Change Initiative (CCI+) Programm werden konsistente Zeitserien für klimawissenschaftliche Anwendungen produziert. In CCI+ Permafrost (2018-2021) simuliert die Universität Oslo zirkum-arktische Zeitreihen von Permafrosttemperatur und Auftautiefe für den Zeitraum von 2003 bis 2017 mit dem transienten Equilibrium-Model CryoGrid. Dieses wird mit aus Satelliten-Daten abgeleiteter Oberflächentemperatur und Schneewasser-Äquivalent angetrieben.
AWI Potsdam ist verantwortlich für die Permafrost_cci Produkt-Validierung. Dafür stellen wir die Permafrost_cci und REKLIM Bodentemperatur-Kollektion aus Temperaturmessungen in flachen Bodentiefen und begleitende Datensätze zu Stratigraphie, Bodeneisgehalt und Vegetationsbedeckung zusammen, um entsprechend dem 3‑Schichten Erdsystem-Modell für Permafrost Landschaften (Warwick et al. 2017) alle Daten der drei Schichten Auftauboden, Permafrost und Vegetation/Infrastruktur/Schnee zusammenzubringen.
Gamma Remote Sensing and Consulting AG (GAMMA), Switzerland - Dr. Tazio Strozzi
b.geos GmbH (B.GEOS), Austria - Dr. Annett Bartsch
AWI Potsdam Permafrost Research, Germany – Prof. Dr. Guido Grosse, Dr. Ingmar Nitze
AWI Potsdam Atmospheric Research, Germany – Dr. Heidrun Matthes, Prof. Dr. Annette Rinke
University of Oslo, Geosciences, Norway - Prof. Dr. Sebastian Westermann, Dr. Jaros Obu
University of Fribourg, Geosciences, Switzerland - Prof. Dr. xxx
Bolin Centre of Climate Research of Stockholm University, Sweden - Prof. Dr. Gustaf Hugelius
West University of Timișoara, Geosciences, Romania
TERRASIGNA, Bucharest, Romania
Norwegian Research Centre NORCE, Tromsø, Norway
University Centre in Svalbard UNIS Norway
Abbildung Permafrost_cci Permafrost Vorkommen der Nördlichen Hemisphäre und in situ Temperature und Umweltvariablen Daten Kollektion aus einer großen Bandbreite von Meßprogrammen (links). (rechts) Die Permafrost_cci und REKLIM Datenkollektion bringt alle Daten nach dem 3 Layer Konzept für Permafrost Landschaften zusammen: 2 Schichten repräsentieren die Auftauschicht und den Permafrost und beide zusammen die Geo und Cryosphäre; die 3. Schicht ist die Pufferschicht der Bio- und Hydrosphäre die auch die Infrastruktur beinhaltet (die Datensammlung ist fortlaufend im Rahmen dieses Projektes).
Das Ziel von SPACE ist es, die räumliche und zeitliche Struktur von Klimaänderungen auf Zeitskalen von Jahren bis Jahrtausende zu bestimmen, und diese zu nutzen, um Klimamodelle zu testen, unser Verständnis von Klimaschwankungen zu verbessern und eine solidere Basis für Klimarekonstruktionen bereitzustellen. Direkte Beobachtungsdaten (z.B. von Wetterstationen) sind nur eine Momentaufnahme der Klimageschichte. Zwei Entwicklungen erlauben uns inzwischen jedoch eine bessere Nutzung von Paläoklimaarchiven: (1) Die verbesserte Verfügbarkeit und der zunehmende Umfang von Paläoklimadaten und (2) die großen Fortschritte im Verständnis der Paläoarchivierungsprozesse (siehe auch das Projekt ECUS).
Sowohl empirische Evidenzen als auch die Physik weisen auf eine enge Verbindung von Zeitskala und assoziierter räumlicher Ausdehnung von Klimaschwankungen hin. Während schnelle Variationen wie das Wetter regional sind, weisen die Wechsel zwischen Warm- und Eiszeiten eine global kohärente Komponente auf. SPACE quantifiziert diese angenommene Tendenz des Klimasystems, seine räumlichen Freiheitsgrade auf längeren Zeitskalen zu reduzieren und nutzt diesen Zusammenhang, um die oft verrauschten und teilweise widersprüchlichen Paläoklimadaten besser zu interpretieren. Ziel ist damit die Paläoklimaforschung für quantitative Tests von Klimamodellen und das Erdsystemverständnis besser nutzbar zu machen und die zukünftige Klimaentwicklung über den Blick in die Vergangenheit besser einzuschätzen.
Förderung: €1.5M European Research Council Horizon 2020 Grant 2017-2022
Weiterführende Informationen:
Rehfeld, Kira, Thomas Münch, Sze Ling Ho, and Thomas Laepple. 2018. “Global Patterns of Declining Temperature Variability from the Last Glacial Maximum to the Holocene.” Nature 554 (7692): 356–59. https://doi.org/10.1038/nature25454.
Kunz, T., Dolman, A. M., & Laepple, T. (2020). Estimating the timescale-dependent uncertainty of paleoclimate records – a spectral approach. Part I: Theoretical concept. Climate of the Past Discussions, 1–38. https://doi.org/10.5194/cp-2019-150
Abbildungen: auf längeren Zeitskalen vergrössert sich die räumliche Ausdehnung (in der Raum-Zeit Struktur)
Correlation of interannual temperature variations in Brussels with temperature variations in the rest of the world in a climate model simulation (Foto: Alfred-Wegener-Institut)
Correlation of multidecadal temperature variations in Brussels with temperature variations in the rest of the world in a climate model simulation (Foto: Alfred-Wegener-Institut)
Correlation of centennial temperature variations in Brussels with temperature variations in the rest of the world in a climate model simulation (Foto: Alfred-Wegener-Institut)
Forecasting climate surprises on longer timescales (FORCLIMA)
Vorhersage von Klimaüberraschungen auf längeren Zeitskalen (FORCLIMA)
Die grönländischen und antarktischen Eisschilde und die atlantische meridionale Umwälzzirkulation (AMOC) sind herausragende Beispiele für Kippelemente im Erdsystem, die das Potenzial haben, nichtlinear auf kleine Änderungen der Antriebskräfte zu reagieren. Kippelemente können daher zu Klimaüberraschungen führen, d. h. zu Ereignissen mit geringer Wahrscheinlichkeit und großen Auswirkungen, die möglicherweise früher als erwartet ausgelöst werden. FORCLIMA wird probabilistische Schätzungen von Klimaüberraschungen für die mittelfristige Zukunft (Jahrhunderte bis Jahrtausende) mit viel höherer Zuverlässigkeit als heute erstellen und uns über die Wechselwirkungen zwischen wichtigen Kippelementen im Klimasystem informieren. Dieses Projekt wird den Stand der Technik bei der gekoppelten Modellierung von Klima und Eisschilden voranbringen und zu einem besseren Verständnis der langfristigen Auswirkungen des Klimawandels auf das Erdsystem führen.
Das Projekt FORCLIMA wird durch einen Consolidator Grant des Europäischen Forschungsrats (ERC) unterstützt.
Klima-Kipp-Punkte: Quantifizierung des Kipp-Potenzials des Erdsystems anhand von Beobachtungen und Modellen und Bewertung der damit verbundenen klimatischen, ökologischen und sozioökonomischen Auswirkungen (ClimTIP)
Die Wahrscheinlichkeit großräumiger Kipp-Ereignisse des Erdsystems unter fortgesetzter anthropogener Beeinflussung bleibt ungewiss. Angesichts der möglichen Irreversibilität solcher Ereignisse und der potenziell katastrophalen globalen Folgen für das Klima, die Ökosysteme und die Gesellschaft verlangt das Vorsorgeprinzip eine gründliche Untersuchung der zugrundeliegenden Mechanismen, der zusammengesetzten oder kaskadierenden Auswirkungen und der damit verbundenen Risiken. ClimTip wird das Prozessverständnis für mögliche Kippelemente (TEs) des Erdsystems wesentlich voranbringen. Es wird den methodischen Rahmen für die Charakterisierung und Eingrenzung potenzieller Kippelemente anhand von Paläoklima-, Beobachtungs- und Modelldaten, für die Identifizierung unbekannter Kipp-Potenziale anhand von Beobachtungen und Modellen und für die Quantifizierung der Widerstandsfähigkeit und ihrer Veränderungen in Klima und Ökosystemen, einschließlich der Frühwarnung vor bevorstehenden Übergängen, liefern.
