Projekte

Im Folgenden stellen wir unsere wichtigsten Projekte in alphabetischer Reihenfolge vor.

Wir sind an Projekten beteiligt, die von BMBF, DFG, dem AWI-Strategiefonds und anderen Quellen kofinanziert werden. Durch Kooperationen und Kollaborationen sind wir in der Klimadynamik national und international intensiv vernetzt.

Advanced Prediction in Polar regions and beyond: modelling, observing system design and LInkages associated with a Changing Arctic climate

APPLICATE ist ein Projekt, das im Rahmen des EU-Programms "Horizon 2020" für Forschung und Innovation mit acht Millionen Euro für vier Jahre finanziert wird und an dem 16 Partner aus neun Ländern beteiligt sind. Das multinationale und multidisziplinäre Konsortium wird an der Verbesserung der Vorhersagemöglichkeiten für Wetter und Klima sowohl in der Arktis als auch in Europa, Asien und Nordamerika arbeiten. Ein Fokus auf der Arktis ist dabei wichtig für die Verbesserung der Vorhersagen von Wetter und Klima in den mittleren Breiten, da Veränderungen durch Klimawandel in der Arktis – der Rückgang des Meereises, Erwärmung der Ozeane und der Atmosphäre – das Potenzial dazu haben, auch das Wetter und Klima in den mittleren Breiten zu beeinflussen.

Luisa Cristini | Claudia Hinrichs | Thomas Jung | Sara Pasqualetto | Tido Semmler

APPLICATE auf Twitter folgen @applicate_eu.

"Processes and impacts of climate change in the North Atlantic Ocean and the Canadian Arctic" zielt darauf ab, Doktorandinnen und Doktoranden in einem interdisziplinären Umfeld auszubilden, welches die Stärken der marinen Geowissenschaften und der Umweltphysik aus Bremen mit den komplementären Fähigkeiten und Kenntnissen acht kanadischer Partneruniversitäten in Meereis- und Eisschildmodellierung kombiniert. Das wissenschaftliche Team mit den Doktorandinnen und Doktoranden im Mittelpunkt arbeitet an einem besseren Verständnis der Variabilität des arktischen Ozeans und der Kryosphäre auf Zeitskalen von Dekaden bis Jahrtausenden. Die Ergebnisse werden für eine belastbare Beurteilung des Einflusses vorhergesagter zukünftiger Klimaveränderungen auf die Arktis verwendet.

Deniz Aydin | Yuqing Liu | Martin Losch

Destination Earth – Climate Digital Twin

Destination Earth ist ein herausragendes Projekt, das von der Europäischen Kommission initiiert wurde. Sein Hauptziel ist es, ein außergewöhnlich präzises digitales Abbild unseres Planeten zu schaffen - einen digitalen Zwilling der Erde. Diese bemerkenswerte Innovation ermöglicht die Modellierung, Überwachung und Simulation von Naturphänomenen, Gefahren und den entsprechenden menschlichen Aktivitäten. Mit seinen bahnbrechenden Fähigkeiten versetzt Destination Earth die Nutzer in die Lage, präzise Anpassungsstrategien und wirksame Abhilfemaßnahmen zu entwickeln.

DestinE revolutioniert das Potenzial der digitalen Erdsystemmodellierung, indem es ein noch nie dagewesenes Maß an Genauigkeit, komplizierten lokalen Details, schnellem Zugang zu Informationen und verbesserter Interaktivität bietet. Es stellt einen bedeutenden Durchbruch bei der Nutzung der Leistungsfähigkeit digitaler Modelle dar, um das Erdsystem zu verstehen und mit ihm zu interagieren.

Kontakt: Thomas Jung |  Nikolay Koldunov Sebastian Beyer | Jan Streffing | Ion Matei | Dmitry Sidorenko | Tanvi Sharma | Suvarchal Cheedela | Bimochan Niraula | Miguel Andres-Martinez

Laufzeit: 2022-2023

Gefördert von: European Commission

Mehr über das Projekt DestinationEarth

Das eFlows4HPC-Projekt besteht aus 16 akademischen und industriellen Organisationen aus ganz Europa. Das AWI arbeitet mit führenden europäischen HPC-Experten (High Performance Computing) zusammen, um Simulationen mit einem Klimamodell der neuen Generation einfacher nutzbar und effizienter zu gestalten.

Ziel des Projekts ist es, eine innovative HPC-basierten Workflow-Plattform zu erstellen. Diese wird aus dem Software-Stack und einigen zusätzlichen Dienstleistungen bestehen, welche die Integration von HPC-Simulationen mit Big Data-Analytik und maschinellen Lernen in wissenschaftlichen und industriellen Anwendungsbereichen vereinfachen sollen. Das AWI beteiligt sich an dem Projekt mit einem gekoppelten Modell, das aus dem unstrukturierten Mesh-Ozeanmodell FESOM2 der nächsten Generation und OpenIFS als atmosphärische Komponente besteht. Das gekoppelte Modell wird im Rahmen einer Klimamodellierungsanwendung in der Workflow-Plattform integriert werden.

Kontakt: Thomas Jung | Nikolay Koldunov | Suvarchal Cheedela

Gefördert von: EuroHPC

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EPICA

"Eddy Properties and Impacts in the Changing Arctic (EPICA)" ist ein vom BMBF finanziertes Projekt, das hochauflösende Modellierungen und Beobachtungen verwenden wird, um die Eigenschaften und Auswirkungen von (sub-)mesoskaligen Wirbeln im Arktischen Ozean zu verstehen, insbesondere in der MOSAiC-Periode im Vergleich zur Vergangenheit. Die Wechselwirkungen des Ozeans mit der Atmosphäre und dem Meereis sowie das Mischen und Transportieren von Wassermassen im Ozean werden durch zahlreiche kleine Prozesse bestimmt. Insbesondere mesoskalige und submesoskalige Wirbel sind wichtige Merkmale, die die Meereshydrographie prägen und die Dynamik der gemischten Schicht beeinflussen. Ihre Eigenschaften und ihre Rolle im Arktischen Ozean sind jedoch noch wenig bekannt, mit schwerwiegenden Auswirkungen auf unser Verständnis der Dynamik des Arktischen Ozeans und auf den Realismus von Wirbelparametrisierungen in Klimamodellen.

Das vorgeschlagene Projekt wird die hochauflösenden Modellierungsfähigkeiten des Finite-Volume-Meer-Ozean-Modells (FESOM) mit den ganzjährigen Daten kombinieren, die während der MOSAiC-Kampagne gesammelt wurden. Wir werden die Beobachtungsdaten mit Modellergebnissen synthetisieren, um Prozesse zu untersuchen, die Wirbel bilden, die Bedeutung von Wirbeln für den Ozean-, Meereis- und Luft-Meer-Austausch verstehen, die innere Variabilität des Ozeans im Verhältnis zur erzwungenen Variabilität kennenlernen und Wirbeldiffusivität ableiten, die dazu beitragen kann, Wirbelparametrierungen und damit die Genauigkeit von Klimamodellen zu verbessern. Die Auflösung des globalen Modells wird im gesamten Arktischen Ozean auf 1 km erhöht und an den MOSAiC-Standorten weiter auf Subkilometer-Skalen verfeinert. Die jahrzehntelangen Wirbel-Auflösungsmodell-Ergebnisse für den Arktischen Ozean und die gut ausgewertete und dokumentierte km-Modellkonfiguration werden der Gemeinschaft geliefert, die verwendet werden kann, um das Verständnis, die Vorhersage und die Projektion des arktischen Klimas zu fördern. Im Rahmen dieses Projekts arbeiten wir mit der Physical Oceanography Section zusammen, die für die Analyse verwandter MOSAiC-Beobachtungen zuständig ist.

Qiang Wang | Benjamin Rabe | Ivan Kuznetsov | Dmitry Sein | Sergey Danilov | Thomas Jung | Nikolay Koldunov | Patrick Scholz | Dmitry Sidorenko | Claudia Wekerle

ESM

Advanced Earth System Modelling Capacity: A contribution to solving Grand Challenges by developing and applying innovative Earth System Modelling capacity

ESM ist ein zehn Millionen Euro Projekt, das ab April 2017 von der Helmholtz-Gemeinschaft über einen Zeitraum von drei Jahren finanziert wird. Acht Helmholtz-Zentren sind daran beteiligt, die Repräsentation der Komponenten des Erdsystems und ihre Kopplung zu verbessern, und eine Serie ausgewählter numerischer Experimente durchzuführen, die sich mit den Grand Challenges (Frontier Simulations) befassen. Eine Langzeitstrategie für die Entwicklung einer Erdsystemmodellierungskapazität ist ebenfalls ein Ziel dieses Projektes.

Dirk Barbi | Luisa Cristini | Helge Goessling | Thomas Jung | Suvarchal Kumar Cheedela | Lars Nerger | Sara Pasqualetto | Thomas Rackow | Tido Semmler

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ESM-TOOLS ist ein Softwareprodukt mit dem Ziel, die Modellinfrastruktur zu vereinheitlichen und einen gemeinsamen Rahmen für das Herunterladen, Kompilieren, Ausführen und Organisieren gekoppelter oder eigenständiger Modelle zu schaffen. ESM-TOOLS ist am AWI Bremerhaven im Rahmen des Helmholtz-Projekts ESM entwickeltes und gepflegtes. ESM-TOOLS besteht aus drei Teile: (1) esm-master: Makefile-basiertes Tool zum Herunterladen, Konfigurieren und Kompilieren der Modell; (2) esm-environmentg: Maschinenabhängige Einstellungen für das Kompilieren und Ausführen von Modellen, die alle an einem Ort gesammelt werden. (3) esm-runscripts: Funktionssammlung zur Verwendung kurzer und prägnanter Runskripte, praktisch identisch unabhängig von Maschine und Modell. Die zugrundeliegenden Funktionen organisieren das gesamte Experiment, einschließlich Kopieren von Daten, Ändern von Namenslisten, Vernunftprüfungen, iterative Kopplung und vieles mehr.

Miguel Andrés-Martínez | Dirk Barbi | Luisa Cristini | Deniz Ural 

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EERIE - European Eddy-RIch Earth System Model

EERIE wird die Rolle der ozeanischen mesoskaligen Prozesse bei der Gestaltung des Klimas über saisonale bis hundertjährige Zeitskalen aufzeigen und quantifizieren. Zu diesem Zweck wird EERIE eine neue Generation von Erdsystemmodellen (ESM) entwickeln, die in der Lage sind, ein äußerst wichtiges, aber noch unerforschtes System des Erdsystems - die Mesoskala des Ozeans - explizit darzustellen. Unter Nutzung der neuesten wissenschaftlichen und technologischen Fortschritte wird EERIE die Fähigkeit solcher ESMs erheblich verbessern, die Entwicklung des globalen Klimas auf der Hundertjahres-Skala getreu darzustellen, insbesondere seine Variabilität, seine Extreme und die Art und Weise, wie sich Kipppunkte unter dem Einfluss der Ozean-Mesoskala entwickeln können.

Zu den Modellverbesserungen gehören neue dynamische Kerne, neue Komponenten (insbesondere für das Meereis), skalenbewusste Parametrisierungen und der ergänzende Einsatz des maschinellen Lernens (ML). Die technologische Herausforderung, die mit diesem Ziel verbunden ist, ist sehr hoch. Das Ziel von EERIE ist es, eine Simulationsgeschwindigkeit von bis zu 5 simulierten Jahren pro Tag zu erreichen und die heute in Europa verfügbaren Pre-Exascale-Supercomputer effizient zu nutzen (Reduzierung des Stromverbrauchs um 50 %). Die technologischen Lösungen, die in EERIE zum Einsatz kommen sollen, sind die Verwendung von reduzierter numerischer Präzision, Grafikprozessoren (GPUs), ML und reduziertem Input/Output (I/O). Neben Modellverbesserungen wird EERIE innovative experimentelle Simulationsprotokolle entwickeln, die für die Mesoskala geeignet sind und im Namen der globalen Klimamodellierungsgemeinschaft in Vorbereitung auf den nächsten Zyklus des Zwischenstaatlichen Ausschusses für Klimaänderungen (IPCC) als Pionierarbeit geleistet werden sollen.

EERIE wird nützliche und brauchbare Klimainformationen produzieren - zum Beispiel,
Es wird Modellvariabilität und -extreme in ein integriertes Bewertungsmodell einbeziehen und es wird Storyline-Ansätze zu den Folgen von Klimakipppunkten und Krankheitsausbrüchen liefern.

Kontakt: Thomas Jung | Sergey Danilov | Nikolay Koldunov | Jan Phillip Gärtner | Kacper Nowak | Nora  Lawo | Jana Görner | Jessica Kegel

Laufzeit: 2023-2026

Gefördert von: European Commission

Mehr über das Projekt EERIE

FRontiers in Arctic marine Monitoring

Unsere Fähigkeit, die komplexen Interaktionen biologischer, chemischer, physikalischer und geologischer Prozesse im Ozean und an Land zu verstehen, ist noch immer limitiert durch den Mangel an integrativer und interdisziplinärer Beobachtungsinfrastruktur. Das Hauptanliegen der Hochsee-Infrastruktur FRAM ist eine dauerhafte Präsenz auf dem Meer, von der Oberfläche bis in die Tiefe, um Daten über Erdsystemdynamiken, Klimaveränderungen und Veränderungen des Ökosystems in nahezu Echtzeit bereitzustellen. Die Sektion Klimadynamik unterstützt das FRAM Infrastrukturprogramm mit hochauflösenden Ozean- und Meereissimulationen.

Vibe Schourup-Kristensen | Claudia Wekerle

Die Helmholtz-Klima-Initiative (HI-CAM) ist eine zweijährige Initiative zur Anregung bereichsübergreifender Forschung zum Klimaschutz und zur Anpassung an Helmholtz-Zentren und darüber hinaus. Dieses Projekt vereint das Know-how von 50 Personen aus 14 Helmholtz-Zentren und wird mit 12 Mio. € unterstützt. Wissenschaftler der Sektion Klimadynamik am AWI tragen zu Cluster 2: Anpassung an Extreme bei. Die Auswirkungen der globalen Erwärmung auf verschiedene Sektoren, deren Zusammenhänge und Rückkopplungen werden analysiert, um geeignete Anpassungsmaßnahmen in einem "zukünftigen Projektionsansatz" zu identifizieren. Dazu werden neue Handlungsszenarien für aktuelle Extremereignisse wie die Hitzewelle im Sommer 2019 untersucht. In diesen Handlungssträngen werden die Ereignisse unter verschiedenen Hintergrundbedingungen (vorindustrielle, gegenwärtige, 2 und 4K wärmere Klimazonen) mit AWI-CM rekonstruiert, indem die beobachtete Entwicklung der großflächigen atmosphärischen Zirkulation (z.B. der Strahlstrom und andere großflächige Strukturen) durch Verwendung eines maßstabsabhängigen spektralen Nudging-Ansatzes vorgegeben wird. Dabei werden die dynamischen Veränderungen ausgerechnet und thermodynamische Effekte zur Veränderung extremer Ereignisse können isoliert mit einem hohen Signal-Rausch-Verhältnis untersucht werden. Es wird erwartet, dass die Fokussierung auf Szenarien für die jüngsten Extremereignisse, die den Menschen neu im Gedächtnis bleiben, den Klimawandel greifbarer macht und einen neuen ereignisbasierten Ansatz zur Anpassung bietet. 

In diesem Projekt werden zwei Hypothesen getestet: (1) Maschinelles Lernen wird zu viel besserer Parametrisierung in Klimamodellen führen, und (2) Methoden des maschinellen Lernens können dabei helfen, Engpässe bei hochauflösenden Modellläufen auf Hochleistungscomputern zu verringern. Zuerst soll eine neue Parametrisierung für die Darstellung von Ozeanwirbeln im vom AWI entwickelten Finite Volume Sea Ice-Ocean Model (FESOM2.0), entwickelt werden. Anschließend soll ein Schritt weiter gegangen werden, indem ML Methoden angewendet werden, um in Erdsystemmodellen bestimmte Teile, die Engpässe bei hochauflösenden Einstellungen darstellen, zu ersetzen. Außerdem soll untersucht werden, wie Satellitenbeobachtungen in die ML-Modelle integriert werden können. Dabei sollen im Speziellen sehr hochauflösende Modelle erreicht werden, bei denen das zugrundeliegende mathematische Modell zu einem inkorrekt gestellten inversen Problem führt. Dieses Vorhaben erfordert die Anoassung reglementierter Deep-Learning-Ansätze basierend auf generativen kontradiktorischen Netzwerkarchitekturen. All dies soll zu einer Verbesserung der Realitätsnähe von Klimamodellen und somit ihrer Fähigkeit, zukünftige Klimaveränderungen vorherzusagen, führen.

Kontakt: Sonal Rami | Thomas Jung | Stephan Juricke | Nikolay Koldunov | Rajka Juhrbandt

Laufzeit: 2019-2025

Gefördert von: Helmholtz Association

Mehr über das Projekt MarDATA

nextGEMS

nextGEMS ist ein gemeinschaftliches europäisches Projekt. Es wird durch das EU-Programm Horizont 2020 finanziert und nutzt das Fachwissen von vierzehn europäischen Nationen, um zwei Erdsystemmodelle der nächsten Generation (mit Sturmauflösung) zu entwickeln. Durch bahnbrechende realistische Simulationen werden diese Modelle es uns ermöglichen, zu verstehen und zuverlässig zu quantifizieren, wie sich das Klima auf globaler und regionaler Ebene verändern wird und wie das Wetter, einschließlich seiner Extremereignisse, in Zukunft aussehen wird.

Kontakt: Thomas Jung | Nikolay Koldunov | Aleksei Koldunov | Sergey Danilov | Jan Hegewald

Gefördert von: Horizon 2020

Mehr über das Projekt nextGEMS

Im Rahmen des Pilot Lab Exascale Earth System Modelling (PL-ExaESM) werden spezielle Konzepte untersuchst, um die exascale-Bereitschaft von Erdsystemmodellen und damit verbundenen Arbeitsabläufen in der Erdsystemwissenschaft zu ermöglichen.

Erdsystemmodelle simulieren das Erdklima einschließlich physikalischer und biogeochemischer Prozesse und sind wichtige Werkzeuge zur Bewertung des Ausmaßes und der Auswirkungen des zukünftigen Klimawandels. Solche Modelle müssen in immer feineren Auflösungen ausgeführt werden, um extreme Ereignisse zu erfassen, die oft für die meisten wetterbedingten und anderen Umweltauswirkungen verantwortlich sind. Mit unseren Simulationen können lokale Maßstäbe reproduziert und Extremereignisse deutlich genauer als bisher simuliert werden. Um benötigte Supercomputer effizient nutzen zu können, müssen neue Programmierkonzepte entwickelt und in Erdsystemmodelle umgesetzt werden. Darüber hinaus generieren diese Modelle enorme Datenmengen, und auch die Speichertechnologie entwickelt sich weiter. Dies impliziert, dass neue Wege für den Umgang mit der Ausgabe von Erdsystemmodellen und neue Modellierungs-Workflows entwickelt werden müssen. Um solche großen Simulationen auf solchen gigantischen Maschinen zu ermöglichen, bedarf es einer engen Zusammenarbeit zwischen der Erdsystemmodellierung und der Informatik. Das PL-ExaESM bietet eine Plattform, auf der sich diese beiden Gemeinschaften treffen und interagieren können, um die Erdsystemmodelle der nächsten Generation zu erstellen.Im PL-ExaESM arbeiten Wissenschaftler aus 9 Helmholtz-Institutionen zusammen, um 5 Probleme der Exascale-Erdsystemmodellierung wie Skalierbarkeit oder Systemdesign anzugehen.

Jan Hegewald | Thomas Jung 

Das Weddellmeer im atlantischen Abschnitt des Südozeans ist ein Gebiet, in welchem Wechselwirkungen zwischen Atmosphäre, Meereis, Schelfeis und dem Ozean starken Einfluss haben. Der angrenzende Larsen-Eisschelf hat in den letzten Dekaden dramatische Änderungen erfahren, die bisher noch nicht vollständig verstanden sind. Hinzu kommt noch, dass der Kontinentalschelf der Antarktis eine große Rolle in der globalen Ozeanzirkulation spielt.

Das Ziel von REDOCCA ist es, den Einfluss von Änderungen in der Atmosphäre auf die Ozeanzirkulation im Weddellmeer für das 21. Jahrhundert zu untersuchen.

Hierzu werden verschiedene Simulationen von AWI-CM, die für CMIP6 durchgeführt worden sind,  sowie regional hoch aufgelöste Simulationen von COSMO-CLM - durchgeführt von Kollegen der Universität Trier – und FESOM stand-alone Simulationen im Hinblick auf Küstenpolynyas und die Produktion von verschiedenen Schelfwassermassen ausgewertet. Es werden Klimaentwicklungen der letzten 160 Jahre, sowie für das 21. Jahrhundert betrachtet. Der Fokus liegt hierbei auf den lokalen Windsystemen, der Produktion von Schelfwasser, der Meereisproduktion und -schmelze, sowie den Schmelzraten der Eisschelfe im Weddellmeer, insbesondere dem Larsen-Eisschelf.

Tido Semmler | Vanessa Teske | Ralph Timmermann

Das Sea Ice Drift Forecast Experiment (SIDFEx) ist eine Community-Initiative zur Erfassung und Analyse von Vorhersagen zur Eisdrift in der Arktis, deren Hauptziel darin besteht, die Vorhersagegüte zu verbessern und Modellmängel zu diagnostizieren. Unter Anderem lieferte SIDFEx Echtzeit-Driftprognosen für das MOSAiC Central Observatory und das Distributed Network, indem einzelne Prognosen mehrerer internationaler Prognosezentren und Forschungsgruppen optimiert und zusammengeführt wurden. Da es sich bei SIDFEx jedoch größtenteils um eine Maßnahme ohne dedizierte Finanzierung handelt, fehlen Ressourcen, um die beispiellose Gelegenheit zu nutzen, welche die SIDFEx-Daten in Kombination mit den detaillierten MOSAiC-Beobachtungen zur Verbesserung von Driftprognosen und zur Diagnose von Modellfehlern darstellen. SIDFExplore soll SIDFEx auf ein völlig neues Niveau heben, damit wesentliche Fortschritte in Richtung besserer arktischer Vorhersagen erzielt werden können. Insbesondere wird SIDFExplore:

  1. die Güte der einzelnen Driftvorhersagen anhand von Metriken wie Entfernung, Geschwindigkeit, Winkel und Deformation bestimmen, sowie diagnostizieren, wie die Vorhersagegüte von Parametern wie dem atmosphärischen Zustand, der Eis- und Schneedicke und der geografischen Region abhängt;
  2. diese Ergebnisse heranziehen, um Möglichkeiten für Verbesserungen der zugrundeliegenden Vorhersagesysteme herauszuarbeiten, in enger Zusammenarbeit mit den externen Partnern, die Vorhersagen für SIDFEx liefern;
  3. Optimierung, Entwicklung und Erprobung neuer Methoden, unter anderem auf der Grundlage maschinellen Lernens, verfolgen, um „on-the-fly“-Kalibrierung durchzuführen und Multi-Model Konsensus-Vorhersagen zu erstellen;
  4. zusätzlichen langfristigen Nutzen von SIDFEx sicherstellen durch Veröffentlichung von Papern, Daten und Software, Planung einer möglichen Fortführung des SIDFEx-Systems über MOSAiC hinaus, und die Suche nach Möglichkeiten des Wissenstransfers in den Search-and-Rescue-Sektor (auch im offenen Ozean).

Mit dieser wissenschaftlichen Agenda und der breiten Beteiligung führender internationaler Wetter- und Klimamodellierungszentren ist SIDFExplore ideal positioniert, um MOSAiC-Beobachtungen zur Verbesserung von Klimamodellen zu nutzen und so zu einer der zentralsten und ursprünglichsten Motivationen für MOSAiC beizutragen.

Kontakt: Helge Goessling | Valentin Ludwig | Antonia Jost

Laufzeit: 2020-2023

Gefördert von: BMBF

Mehr über das Projekt SIDFExplore

Variationen in der Massenverteilung der Ozeane und damit im Ozeanbodendruck, die auf Zeitskalen von Monaten bis Jahrzehnten auftreten, sind bis heute nicht hinreichend verstanden. Auf diesen Zeitskalen können großräumige Bodendruckvariationen sowohl aus windinduzierter Variabilität wie auch aus baroklinen Prozessen resultieren.Die GRACE-Satellitenmission hat wesentliche neue Erkenntnisse zu ozeanischen Massenvariationen beigetragen. Massenanomalien der Ozean sind in Geodäsie und Ozeanographie jedoch nicht nur bei der Interpretation des zeitvariablen Schwerefeldes wichtig; sie spielen ebenfalls eine wichtige Rolle bei der Analyse von Krustendeformationen, der Bestimmung von Geozentrumsvariationen, und beim Verständnis der Erdrotationsschwankungen. Prozesse im tiefen Ozean lassen sich ferner nur verstehen wenn nicht nur die Meeresoberflächenhöhe und die sterische Variabilität der oberen Ozeanschichten (z.B. mit Hilfe von ARGO-Messungen) erfasst werden, sondern der Bodendruck des tiefen Ozeans mitbetrachtet wird. So kann eine Erwärmung des tiefen Ozeans, die gegenwärtig in vielen Studien für eine Verlangsamung der globalen Erwärmung verantwirtlich macht, nur verstanden werden wenn alle diese Elemente betrachtet werden. In "Consistent Ocean Mass Time Series from LEO Potential Field Missions (CONTIM)" soll Expertise zur präzisen Bahnbestimmung von Erdsatelliten, zur Modellierung des zeitvariablen Schwerefeldes und gemeinsamen Inversion verschiedenartiger Daten, sowie zur physikalischen Modellierung der Ozeane kombiniert werden, um eine konsistente Zeitreihe von Ozeanmassenvariationen über den GRACE-Zeitraum hinaus zu erzeugen. Damit wollen wir einen wichtigen Beitrag zum Verständnis von Ozeanvariabilität, Meeresspiegel und Erwärmung der Meere schaffen.

Alexey Androsov | Sergey Danilov | Jens Schröter

Seamless Sea Ice Prediction

Die BMBF-Nachwuchsgruppe SSIP (2017-2022) arbeitet daran, die Meereisvorhersagemöglichkeiten auf Zeitskalen von Stunden bis Jahren und darüber hinaus zu verbessern. Um dies zu erreichen, wird in SSIP an einem übergangslosen Meereisvorhersagesystem auf Grundlage des kürzlich entwickelten AWI Klimamodells geforscht. Das unstrukturierte Gitter der Ozean/Meereis-Komponente dieses Modells (FESOM) erlaubt die Nutzung einer hohen Auflösung in den polaren Regionen (und anderen Schlüsselregionen) in einer global Aufstellung, indem eine übergangslose Anwendung des Vorhersagesystems auf einer weiten Spanne von Zeitskalen ermöglicht wird. Die Gruppe wendet hochmoderne Techniken an, um das Vorhersagesystem mit Fernerkundung und in-situ Beobachtungen einzurichten; sie optimiert die Meereiskomponente des Vorhersagemodells und entwickelt sie weiter; und sie wendet das Vorhersagesystem an, um Forschungsfragen mit Bezug zu Meereisvorhersagbarkeit, Verifizierung und dem Einfluss verschiedener Beobachtungen auf die Meereisvorhersage zu beantworten.

Marylou Athanase | Helge Goessling | Svetlana Loza | Bimochan Niraula | Simon Reifenberg | Lorenzo Zampieri

Derzeit weisen Klimamodelle energetische Inkonsistenzen auf, deren Fehler dem Energieungleichgewicht des Erdklimasystems aufgrund anthropogener Treibhausgasemissionen entspricht. Dies führt zu Fehlern in den Modellen und beschränkt deren Fähigkeit, klimarelevante Prozesse und Mechanismen vorherzusagen, die letztendlich die Klimaprojektionen beeinflussen.

Um diese Mängel zu beheben, müssen wir dringend Modellinkonsistenzen numerischer und mathematischer Natur beheben, indem wir das physikalische Verständnis der Energietransfers zwischen den drei wichtigsten dynamischen Regimen in der Atmosphäre und im Ozean vertiefen, d.h. kleinskalige Turbulenz, Schwerewellen und geostrophisch balancierte Bewegungen.Der TRR181 bündelt Expertise in experimenteller und theoretischer physikalischer Ozeanographie und Meteorologie, numerischer Modellierung und Mathematik umi. das notwendige Verständnis der Energietransfers zwischen den verschiedenen dynamischen Regimen der Atmosphäre und des Ozeans zu entwickeln,i. neue und energetisch konsistente Parametrisierungen in Ozean-, Atmosphären- und gekoppelten Modellen zu entwickeln, zu testen und zu implementieren,ii. numerische und mathematische Methoden mit konsistenter Energetik zu entwickeln.Durch die bisherige und zukünftige Arbeit des TRR 181 wird neues Verständnis geschaffen und Mängel inkonsistenter Atmosphären- und Ozeanmodellen werden behoben.

Unsere Vision ist eine energetisch konsistente Beschreibung des gekoppelten Klimasystems und physikalisch, mathematisch und numerisch konsistente Modelle für die Atmosphäre und den Ozean zu entwickeln. In der ersten Phase des TRR 181 wurden erfolgreiche Schritte in Richtung unseres Ziels energetisch konsistenter und verbesserten Atmosphären- und Ozeanmodellen unternommen. Unter dem Motto „von Modellkonsistenz zur verbesserten Genauigkeit von Klimamodellen“ wollen wir in die zweite Phase übergehen, indem die Modelle mit neuen Parameterisierungen und verbesserter Numerik ausgestattet werden, die in der ersten Phase entwickelt wurden. Neue physikalische und mathematische Konzepte und ein tieferes Verständnis, das neue wichtige Prozesse berücksichtigt, werden in der zweiten Phase zu neuen und genaueren Parameterisierungen und Algorithmen führen, die einen weiteren großen Schritt hin zu energetisch konsistenten Modellen von der regionalen bis zur globalen Skala darstellen.

Kontakt: Sergey Danilov | Thomas Jung | Stephan Juricke | Nikolay Koldunov | Martin Losch | Patrick Scholz | Jan Streffing | Rajka Juhrbandt | Tridib Banerjee

Laufzeit: 2018-2024

Gefördert von: DFG

Mehr über das Projekt TRR 181

WarmWorld

WarmWorld ist ein beim BMBF eingereichtes Projekt. Das Projekt hat drei übergreifende Ziele:

Ziel 1: Eine ICON-basierte gekoppelte Modellkonfiguration, die in der Lage ist, mit einer akzeptablen Simulationsqualität auf km-Skala (2,5km globale Gitter oder feiner) zu laufen, mit einem Durchsatz von >0,5 simulierten Jahren pro Tag zu Beginn von Phase 2 (geplant für 2026).

Ziel 2: Eine erste Version von ICON-consolidated: eine Open-Source-Version des vollständig gekoppelten (Land, Ozean, Atmosphäre) ICON-Systems, das überarbeitet wurde, um seine skalierbare Entwicklung zu ermöglichen.

Ziel 3: Ein integrierter Arbeitsablauf, der den Informationsgehalt des ICON-Modellierungssystems zusammen mit IFS-basierten Lösungen und Beobachtungsdaten in einer Weise darstellt, die die Intuition der Nutzer nutzt und Innovationen unterstützt.

Kontakt: Thomas Jung | Dmitry Sidorenko | Nikolay Koldunov | Suvarchal Cheedela | Jessica Kegel

Laufzeit: 2022-2026

Gefördert von: BMBF

Mehr über das Projekt WarmWorld

Das Jahr der Polaren Vorhersage ist eine bedeutende internationale Aktivität, die vom World Weather Research Programme (WWRP) der World Meteorological Organization (WMO) als Teil des Polar Prediction Projects (PPP) initiiert wurde. YOPP findet zwischen Mitte 2017 und Mitte 2019 statt. Das übergeordnete Ziel ist es, unsere Umweltvorhersagefähigkeiten für die polaren Regionen und darüber hinaus zu verbessern.

Als international koordinierte Periode der intensiven Beobachtung, Modellierung, Vorhersage, des Nutzerengagements und der Weiterbildungsaktivitäten, welche verschiedene Stakeholder involviert, wird YOPP zur Wissensgrundlage beitragen, die benötigt wird, um die Chancen und Risiken handhaben zu können, die der arktische Klimawandel mit sich bringt.

Helge Goessling | Thomas Jung | Katharina Kirchhoff | Sara Pasqualetto | Felix Pithan | Kirstin Werner

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Weitere Informationen finden Sie in der YOPP-Broschüre und in den YOPP-Infographiken.