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Modelle
1. Regionale hydrodynamische und biogeochemische Modelle
1. Regionale hydrodynamische und biogeochemische Modelle
- 1.1 Coupled Modelling Framework GCOAST (Geesthacht Coupled cOAstal model SysTem)
- 1.2 Gekoppeltes Ozean-Atmosphäre-Modell IOW-ESM
- 1.3 FESOM-C-Modell
GCOAST
Grafik: Ha Hagemann/ Hereon
Das Helmholtz-Zentrum Hereon hat den gekoppelten Modellierungsrahmen GCOAST (Geesthacht Coupled cOAstal model SysTem) entwickelt, der die wichtigsten Schlüsselkomponenten der Regional- und Küstenmodellierung flexibel integriert und zusätzlich die Einbeziehung von Informationen aus Beobachtungen ermöglicht. Der Hauptvorteil der Kopplung besteht darin, dass gekoppelte Modelle während der Laufzeit interaktiv eine Vielzahl von simulierten Feldern austauschen können, die ansonsten approximiert werden müssten. Die GCOAST-Domäne umfasst die nordatlantische Schelfregion sowie die Nord- und Ostsee.
Physikalische Prozesse in der Atmosphäre, im Ozean und in Wellen werden untersucht, indem das Atmosphärenmodell COSMO-CLM, das Ozeanmodell NEMO und das Wellenmodell WAM gekoppelt werden. Insbesondere werden die Eigenschaften und die Reaktion der drei Kompartimente auf regionaler und überregionaler Ebene bei sich ändernden Umweltbedingungen auf klimatologischen Zeitskalen analysiert. Darüber hinaus werden für die südliche Nordsee die lokalen Auswirkungen spezifischer anthropogener Veränderungen (z. B. Windparks) auf dekadischen Zeitskalen durch gekoppelte Ozean-Wellen-Läufe mit höherer Auflösung untersucht. Dadurch können physikalische Wechselwirkungen berücksichtigt werden, die von Modellen mit gröberer Auflösung nicht erfasst werden. Es werden Läufe durchgeführt, die eins der beiden Atmosphärenmodelle (COSMO-CLM oder ICON-CLM), das hydrologische Abflussmodell HD und das Ozeanmodell NEMO vollständig koppeln, um den Wasserhaushalt im regionalen Erdsystem zu erfassen.
Für die Analyse biogeochemischer Prozesse werden Läufe durchgeführt, die das Ozeanmodell NEMO und das biogeochemische Modell ECOSMO-E2E koppeln. ECOSMO-E2E ist ein Modell für funktionale Gruppen, das die wichtigsten Nährstoffkreisläufe im System sowie die niedere und höhere trophische Produktion einschließlich der Fische und des Makrobenthos auflöst. Die Dynamik des Ökosystemmodells wird durch das Framework for Aquatic Biogeochemical Models (FABM) gekoppelt, um die Kopplung mit NEMO zu erleichtern.
Mehr Informationen zu GCOAST
| Infobox GCOAST | |
|---|---|
| Räumliche Abdeckung: Nordatlantische Schelfregion, Nordsee, Ostsee Räumliche Auflösung: ~12km (Atmosphäre), ~8km (Hydrologie), ~3,6km (Ozean, Wellen, Biogeochemie), ~400m für Ozeanmodell über der südlichen Nordsee und dem Ärmelkanal Zeitliche Abdeckung: 1961-2100 Zeitliche Auflösung: je nach Variablen stündlich, täglich oder monatlich Kontakt: Sebastian Grayek, Marica Broseghini, Ha Thi Minh Ho-Hagemann, Stefan Hagemann, Deborah Benkort, Ute Daewel (Hereon) |
Referenzen
- Grayek, S., Wiese A. , Ho-Hagemann, H. T. M., Staneva, J., (2023): Added Value of Including Waves into Coupled Atmosphere-Ocean Model System within the North Sea Area, Frontiers in Marine Science, DOI 10.3389/fmars.2023.1104027
- Staneva, J., Grayek, S., Behrens, A., & Günther, H. (2021). GCOAST: Skill assessments of coupling wave and circulation models (NEMO-WAM). In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1730, No. 1, p. 012071). IOP Publishing.
- Ho-Hagemann, H. T. M., Hagemann, S., Grayek, S., Petrik, R., Rockel, B., Staneva, J., Feser, F., & Schrum, C. (2020). Internal Model Variability of the Regional Coupled System Model GCOAST-AHOI. Atmosphere, 11(3), 227.
- Wiese, A., Staneva, J., Ho-Hagemann, H.T.M., Grayek, S., Koch, W., & Schrum, C. (2020): Internal Model Variability of Ensemble Simulations With a Regional Coupled Wave-Atmosphere Model GCOAST. Front. Mar. Sci. 7:596843, doi:10.3389/fmars.2020.596843
- Wiese, A., Stanev, E., Koch, W., Behrens, A., Geyer, B., & Staneva, J. (2019): The Impact of the Two-Way Coupling between Wind Wave and Atmospheric Models on the Lower Atmosphere over the North Sea. Atmosphere 2019, 10, 386, doi:10.3390/atmos10070386
- Daewel, U., Schrum, C., and Macdonald, J. I. (2019) Towards end-to-end (E2E) modelling in a consistent NPZD-F modelling framework (ECOSMO E2E_v1.0): application to the North Sea and Baltic Sea, Geosci. Model Dev., 12, 1765–1789, https://doi.org/10.5194/gmd-12-1765-2019
- Daewel, U. & Schrum, C. (2013) Simulating long-term dynamics of the coupled North Sea and Baltic Sea ecosystem with ECOSMO II: Model description and validation. Journal of Marine Systems 119–120, 30–49.
1.2 Gekoppeltes Ozean-Atmosphäre-Modell IOW-ESM
Das Erdsystemmodell des Leibniz-Instituts für Ostseeforschung (IOW-ESM) erstellt Klimawandelszenarien für die gängigsten ozeanischen und atmosphärischen Variablen. Es skaliert globale Klimawandelszenarien aus der CMIP6-Suite unter Verwendung eines gekoppelten allgemeinen Ozean-Atmosphären-Zirkulationsmodells mit einem passiv gekoppelten Modul für die marine Biogeochemie herunter. In CoastalFutures wird dieses Modell zur Erstellung eines Klimawandel-Ensembles verwendet, um künftige Veränderungen der Lufttemperatur, des Niederschlags, der Wassertemperatur und des Salzgehalts, des Sauerstoffs, der Produktivität, des pH-Werts des Wassers, des Meeresspiegels und vieler anderer Variablen bis zum Jahr 2100 zu bewerten. Die regionalen Klimaprojektionen werden verwendet, um mit Hilfe von Auswirkungsmodellen (z. B. Modellen zur Artenverteilung) Szenarien für marine Ökosysteme zu erstellen.
Lesen Sie weiter:
https://www.io-warnemuende.de/coupled-model.html
| Infobox | ||
|---|---|---|
| Räumliche Auflösung: 3nm Zeitliche Abdeckung: 1961-2100 Zeitliche Auflösung: täglich bis monatlich, stündlich für die SSH Verantwortlicher Projektpartner: IOW Kontakt: Matthias Gröger | ||
Referenzen
- Steger, C.; Bucchignani, E. Regional Climate Modelling with COSMO-CLM: History and Perspectives. Atmosphere 2020, 11, 1250. https://doi.org/10.3390/atmos11111250 Mehr Informationen
- Neumann, T., Koponen, S., Attila, J., Brockmann, C., Kallio, K., Kervinen, M., Mazeran, C., Müller, D., Philipson, P., Thulin, S., Väkevä, S., and Ylöstalo, P.: Optical model for the Baltic Sea with an explicit CDOM state variable: a case study with Model ERGOM (version 1.2), Geosci. Model Dev., 14, 5049–5062, 2021, https://doi.org/10.5194/gmd-14-5049-2021 Mehr Informationen
1.3 Costal Finite-volume Sea Ice-Ocean Model – FESOM-C
FESOM-C ist der küstennahe Zweig des globalen Ozeanmodells FESOM2, das entwickelt wurde, um die kleinräumige Dynamik in den Küstengewässern zu untersuchen, die von den Ozeanmodellen normalerweise nicht erfasst wird. Seine hohe räumliche und zeitliche Auflösung ermöglicht es uns, die Bildung, Ausbreitung und Vermischung der Wassermassen auf dem Schelf zu untersuchen und zu erforschen, wie sich diese auf den biogeochemischen Kreislauf der Schelfgewässer auswirken. Es ist besonders geeignet, um die Restzirkulation der Gezeiten auf dem Schelf und ihre Veränderungen unter dem Einfluss klimatischer Faktoren sowie die Auswirkungen des Meeresspiegelanstiegs auf terrestrische Zonen zu untersuchen. In CoastalFutures bietet dieses Modell eine Grundlage für die Analyse der Dynamik der Sylt-Rømø-Bucht, von physikalischen Prozessen bis hin zum Nahrungsnetz und den Bedingungen des Ökosystems.
Lesen Sie weiter:
https://fesom.de/models/fesom-c/
| Infobox | |
|---|---|
| Räumliche Auflösung: bis zu 2 m in den gezeitenabhängigen Nass- und Trocknungszonen Zeitliche Abdeckung: 2010-2020 Zeitliche Auflösung: Minuten bis Stunden Verantwortlicher Projektpartner: AWI Kontakt: Gaziza Konyssova, Vera Fofonova |
Referenzen
- Androsov, A., Fofonova, V., Kuznetsov, I., Danilov, S., Rakowsky, N., Harig, S., Brix, H., and Wiltshire, K. H.: FESOM-C v.2: coastal dynamics on hybrid unstructured meshes, Geosci. Model Dev., 12, 1009–1028, https://doi.org/10.5194/gmd-12-1009-2019, 2019. Mehr Informationen
- Kuznetsov, I.; Androsov, A.; Fofonova, V.; Danilov, S.; Rakowsky, N.; Harig, S.; Wiltshire, K.H. Evaluation and Application of Newly Designed Finite Volume Coastal Model FESOM-C, Effect of Variable Resolution in the Southeastern North Sea. Water 2020, 12, 1412. https://doi.org/10.3390/w12051412 Mehr Informationen
2. Hydrologische Modelle
2. Hydrologische Modelle
Globale Modelle liefern uns Rahmenbedingungen für die regionalen Modelle und sind wichtig, um Klimaprojektionen zu erstellen.
HydroPy ist ein globales hydrologisches Modell, das hydrologische Prozesse an der Landoberfläche und die Flussführung kombiniert. Dieses Modell stellt eine Weiterentwicklung des hydrologischen Modells des Max-Planck-Instituts (MPI-HM) dar.
Lesen Sie weiter:
https://zenodo.org/record/4730160#.YtkFS99CRPY
| Infobox | |
|---|---|
| Räumliche Auflösung: 0.5° Zeitliche Abdeckung: von Jahren bis Jahrhunderten Zeitliche Auflösung: täglich Verantwortlicher Projektpartner: Hereon Kontakt: Stefan Hagemann |
Referenzen
- Stacke, T. and Hagemann, S. (2021): HydroPy (v1.0): a new global hydrology model written in Python, Geosci. Model Dev., 14, 7795–7816, https://doi.org/10.5194/gmd-14-7795-2021 Mehr Informationen
- Stacke, T. and S. Hagemann (2012) Development and validation of a global dynamical wetlands extent scheme. Hydrol. Earth Syst. Sci. 16, doi:10.5194/hess-16-2915-2012: 2915-2933 Mehr Informationen
Das HD-Modell enthält eine flussgebundene Wasserzufuhr, die mit dem Klimadruck übereinstimmt. In CoastalFutures wird dieses Modell verwendet, um eine flussgebundene Zufuhr von Wasser , Stickstoff und Phosphor in die regionalen hydrodynamischen und biogeochemischen Modelle zu liefern.
Lesen Sie weiter:
https://zenodo.org/record/5707587#.YtkFad9CRPY
Referenzen
- Hagemann, S., L. Dümenil (1998) A parameterization of the lateral waterflow for the global scale. Clim. Dyn. 14 (1), 17-31 Hagemann, S., T. Stacke and H. Ho-Hagemann (2020) High resolution discharge simulations over Europe and the Baltic Sea catchment. Front. Earth Sci., 8:12. doi: 10.3389/feart.2020.00012. Mehr Informationen
3. Morphodynamische Modelle
3. Morphodynamische Modelle
Mit dieser Art von Modellen können wir morthologische Veränderungen und Sedimenttransporte in den Küstenregionen der Nord- und Ostsee untersuchen.
Das Telemac Modellsuite berechnet sowohl die Hydrodynamik (Wasserstände, Strömungen und Wellen) als auch den Sedimenttransport (Transportkapazität) aufgrund verschiedener Einflüsse (Hydrodynamik und Meteorologie) und deren Interaktion mit Küstenschutzstrukturen und -maßnahmen, die sich auf die Sedimenttransportprozesse (z.B. Buhnen, Wellenbrecher, Aufspülungen usw.) und die morphologischen Reaktionen auswirken. Dieses Modellsuite besteht aus drei Modulen: Telemac2d (Hydrodynamik), Tomawac (Wellen) und Sisyphe (Sedimenttransport). XBeach ist ein zweidimensionales Modell für Wellenausbreitung, Sedimenttransport und morphologische Veränderungen des küstennahen Bereichs, der Strände und Dünen. In CoastalFutures wird diese Modellsuite verwendet, um den Sedimenttransport und die morphologischen Reaktionen zu analysieren, die durch unterschiedliche hydrodynamische und meteorologische Einflüsse ausgelöst werden, sowie die Interaktion dieser Prozesse mit Küstenschutzstrukturen. Ein weiteres Ziel ist die Hochskalierung der kleinräumigen Dynamik, um sie in großräumige / langfristige Modelle einzubeziehen.
Lesen Sie weiter: https://oss.deltares.nl/web/xbeach/
http://www.opentelemac.org/
Delft3D is a world leading software suite for two- and three-dimensional computations of hydro- and morphodynamics in coastal, river, and estuarine areas. Composed of several modules, which interact with one another, Delft3D enables simulations of flows, waves and sediment transports. In CoatalFutures, Delft3D is used to set-up high-resolution models of selected focus areas. These models are then used to analyse potential future sediment strategies in estuaries and resulting sediment pathways. Furthermore, the models are applied to evaluate the availability of sand resources for nourishments under various future scenarios.
Read further:
https://oss.deltares.nl/web/delft3d
| Infobox | |
|---|---|
| Räumliche Auflösung: bis zu 10 m in Fokusbereichen Zeitliche Abdeckung: abhängig vom Szenario Zeitliche Auflösung: Stunden Verantwortlicher Projektpartner: LUH Kontakt: Christian Jordan |
Referenzen
- G.R. Lesser, J.A. Roelvink, J.A.T.M. van Kester, G.S. Stelling, Development and validation of a three-dimensional morphological model, Coastal Engineering, Volume 51, Issues 8–9, 2004, Pages 883-915, https://doi.org/10.1016/j.coastaleng.2004.07.014 Mehr Informationen
- Jordan C., Visscher J., Schlurmann T., Projected Responses of Tidal Dynamics in the North Sea to Sea-Level Rise and Morphological Changes in the Wadden Sea, Frontiers in Marine Science, Vol.8, 2021, https://doi.org/10.3389/fmars.2021.685758 Mehr Informationen
4. Biologische Modelle
4. Biologische Modelle
ECOSMO E2E
Grafik: H. Weidemann/ Hereon
To address food web related questions in the Baltic Sea, we developed the 3d coupled ecosystem model ECOSMO E2E (Daewel and Schrum, 2016), which is an NPZD-Fish modelling approach that bases on the ecosystem model ECOSMO II (Daewel and Schrum, 2013). The model represents both fish and macrobenthos as functional groups that are linked to the lower trophic levels via predator-prey relationships (Figure). The model allows investigating bottom-up impacts on primary and secondary production and cumulative fish biomass dynamics, but also bottom-up mechanisms on the lower trophic level production. mehr
ECOSMO-IBM
Grafik: Ute Daewel/ Hereon
Using spatially explicit Individual Based Models (ECOSMO-IBM) we are able to address scientific questions related to early life stages of marine species. With help of this model setup we can follow the trajectories of individual particles in both space and time. The ECOMSO-IBM model was first described by Daewel et al. (2008) in an application for sprat (Sprattus sprattus). An additional IBM submodule for North Sea Atlantic cod has been parameterized and described in detail by Daewel et al. (2011a). The latter has been used for a long-term simulation coupled to the ECOSMO II biogeochemistry to resolve changing potential of larvae survival in the North Sea (Daewel et al., 2015). A statistical IBM exists also for brown shrimp (Daewel et al., 2011b). mehr
5. Artenverteilungsmodelle
5. Artenverteilungsmodelle
TIMoFiD (Thünen-Institute Model of Fish Distribution) ist ein Artenverbreitungsmodell, das entwickelt und angewendet wurde, um die vergangene und zukünftige Verbreitung von Meeresfischen zu modellieren. Obwohl das Modell generisch ist und auf verschiedene Gebiete angewendet werden kann, werden wir uns hier auf die Nord- und Ostsee konzentrieren.
Referenzen
- Núñez-Riboni, I., A. Akimova and A. F. Sell, 2021. Effect of data spatial scale on the performance of fish habitat models. Fish and Fisheries, 22:955–973. DOI: 10.1111/faf.12563; Open Access: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/faf.12563 Mehr Informationen
- Núñez-Riboni, I., Taylor, M., Püts, M., Kempf A. and Mathis, M., 2019. Spatially resolved past and projected changes of the suitable thermal habitat of North Sea cod (Gadus morhua) under climate change. ICES Journal of Marine Science, Volume 76, Issue 7, Pages 2389–2403. DOI:10.1093/icesjms/fsz132. Open Access URL: https://academic.oup.com/icesjms/advance-article/doi/10.1093/icesjms/fsz132/5538730 Mehr Informationen
Artenverteilungsmodelle werden häufig angewandt, um die Auswirkungen von Umweltfaktoren (z. B. Temperatur, Primärproduktivität, Bathymetrie) oder anthropogenen Faktoren (z. B. Intensität des Seeverkehrs, Bau und Betrieb von Windkraftanlagen) auf die Abundanz und räumliche Verteilung von Meeressäugern abzuschätzen. Sobald diese Auswirkungen quantifiziert sind, können Artenverteilungsmodelle verwendet werden, um die Verteilung von Meeressäugern in Gebieten ohne Beobachtungen oder unter zukünftigen Bedingungen vorherzusagen. Im Rahmen von Coastal Futures wollen wir die Verbreitung des Schweinswals in der Nord- und Ostsee untersuchen und herausfinden, wie dieses Tier auf die sich aufgrund des Klimawandels und anthropogener Aktivitäten verändernde Umwelt reagiert. Zu diesem Zweck werden Daten zur Schweinswaldichte, die im Rahmen standardisierter Erhebungen gesammelt wurden, zusammen mit den zugehörigen Werten von Umwelt- und anthropogenen Faktoren zur Kalibrierung eines Modells der Artenverteilung verwendet. Diese Modellierung wird zusätzliche Informationen für die Anpassung künftiger Erhaltungs- und Bewirtschaftungsmaßnahmen für den Schweinswal liefern.
| Infobox | |
|---|---|
| Räumliche Auflösung: North Sea 10 km, Baltic Sea 5 km Zeitliche Abdeckung: 2002 - 2022 Zeitliche Auflösung: daily to seasonal Verantwortlicher Projektpartner: ITAW Kontakt: Nadya Ramirez-Martinez |
Referenzen
- Gilles, A., Viquerat, S., Becker, E., Forney, K., Geelhoed, S., Haelters, J., Nabe‐Nielsen, J., Scheidat, M., Siebert, U. and Sveegaard, S. (2016). Seasonal habitat‐based density models for a marine top predator, the harbor porpoise, in a dynamic environment. Ecosphere 7 (6): e01367
- Lacey, C., Gilles, A., Börjesson, P., Herr, H., Macleod, K., Ridoux, V., Santos, M.B., Scheidat, M., Teilmann, J., Vingada, J., Viquerat, S., Øien, N., Hammond, P. (2022). Modelled density surfaces of cetaceans in European Atlantic waters in summer 2016 from the SCANS-III aerial and shipboard surveys. Final report. https://scans3.wp.st-andrews.ac.uk/resources/ Mehr Informationen
6. Windpark-Parametrisierung im regionalen Klimamodell COSMO-CLM
Dieses Modul zur Parametrisierung von Windparks im regionalen Klimamodell COSMO-CLM1 ermöglicht die Simulation von Windparks auf einer großen räumlichen und zeitlichen Skala. Die Verwendung dieses Moduls in COSMO-CLM ermöglicht die Untersuchung der Auswirkungen von Windparks auf das regionale Klima, die Luft-See-Flüsse und die Stromerzeugung. 2,3
| Infobox | |
|---|---|
| Räumliche Auflösung: bis zu 2 km Zeitliche Abdeckung: Abhängig vom scenario Zeitliche Auflösung: 1 Stunde Verantwortlicher Projektpartner: Hereon Kontakt: Naveed Akhtar |
- 1. Akhtar, Naveed; Chatterjee, Fabien (2020). Wind farm parametrization in COSMO5.0_clm15. World Data Center for Climate (WDCC) at DKRZ. https://doi.org/10.35089/WDCC/WindFarmPCOSMO5.0clm15
- 2. Akhtar, N., Geyer, B., Rockel, B. et al. Accelerating deployment of offshore wind energy alter wind climate and reduce future power generation potentials. Sci Rep 11, 11826 (2021). https://doi.org/10.1038/s41598-021-91283-3
- 3. Akhtar, N., Geyer, B. & Schrum, C. Impacts of accelerating deployment of offshore windfarms on near-surface climate. Sci Rep 12, 18307 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-22868-9
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