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Szenario App Offshore Windparks
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Das R-Paket extrahiert, interpoliert und korrigiert Schiffspositionen und Geschwindigkeiten aus AIS-Daten
© Rémi Pigeault
Wir haben ein frei zugängliches R-Paket entwickelt, um AIS-Daten zu analysieren, zu korrigieren, zu interpolieren und für gewünschte Orte und Zeiten zu extrahieren. Bislang gibt es nur wenige Produkte und Informationen über geeignete Verfahren zur Analyse von AIS-Daten, und, was noch wichtiger ist, es wurden nur wenige Tools entwickelt. Dies schränkt die Studien ein, die sich mit der Anwesenheit von Schiffen, der Geschwindigkeit und dem Schiffslärm befassen. Dieses Produkt soll diese Lücke schließen. GitHub Link
Infobox AISanalyze | |
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Titel: R-package to correct, extract and analyze AIS data Kathegorie: Anwendung Projekt: CoastalFutures Zielgruppe: Politik und Verwaltung, Wissenschaft, Endnutzer Verantwortlicher Projektpartner: TiHo-ITAW Kontakt: Anita Gilles |
Fischlarven Online Bibliothek
© Thünen-Institut / Christina Waitkus
Die frühe Lebensstadien von Meeresfischen sind wichtig für den Rekrutierungserfolg und stellen einen bekannten Engpass in der Anpassung von Fischpopulationen an den Klimawandel. Unsere Online-Bibliothek beinhaltet eine Sammlung physiologischer Modelle, die das Absterben von Larven durch Nahrungsmängel in veränderten Ökosysteme untersuchen. Die Bibliothek umfasst Einzelartenmodelle für verschiedene Fischarten und fördert die Entwicklung generalisierter Ansätze für die Modellierung von Fischlarven.
Zusätzlich beinhaltet die Bibliothek Daten aus Laborexperimenten und Feldstudien, die zur Parametrisierung, Kalibrierung und Validierung dieser Modelle herangezogen werden. Unsere Online-Bibliothek dient als eine zentrale Anlaufstelle für Forscherinnen und Forscher, die sich für physiologische individuell-basierte Modelle als leistungsfähiges Instrument zur Untersuchung der Faktoren für die Fischrekrutierung interessieren. Durch die Zusammenführung dieser Modelle und Daten an einem Ort hoffen wir, die zukünftige Forschung in diesem bedeutenden Bereich zu erleichtern und einen Beitrag zum nachhaltigen Management von Fischpopulationen zu leisten.
Fischlarven Bibliothek des Thünen Instituts
Infobox Fischlarven Bibliothek | |
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Titel: Fischlarven Online-Bibliothek Kategorie: Anwendungen Projekt: CoastalFutures Zielgruppe: Wissenschaft Partner: Thünen-Institut für Seefischerei, Helmholtz-Zentrum Hereon |
Bewertung der Abundanz und Verteilung von Walen, Schweinswalen und Delfinen
© K. Hoppe/ hereon
Meeressäugetiere sind ein wichtiger Bestandteil der marinen Biodiversität und Schlüsselindikatoren für den Zustand der Umwelt, z. B. für die Integrität des Nahrungsnetzes. Im Rahmen des OSPAR-Qualitätszustandsberichts 2023 wurde gemeinsam mit Frankreich und den Niederlanden eine Bewertung der Abundanz und Verteilung von Walen und Delfinen erstellt, zu der alle Vertragsparteien beigetragen haben. In dieser Bewertung wurde der Zustand von 11 Walarten/Artengruppen beurteilt.
CoastalFutures hat dazu beigetragen, indem es Modelle zur Verteilung der Arten entwickelt hat, die die Dichte der Arten mit den Merkmalen ihres Lebensraums in Beziehung setzen, um Karten der voraussichtlichen Dichteverteilung im Nordostatlantik zu erstellen. Im Ergebnis haben die quantitativen und qualitativen Bewertungen ergeben, dass sich viele Arten und Populationen in keinem guten Zustand befinden. Zudem wurden im Vergleich zu früheren Bewertungen nur begrenzte Verbesserungen festgestellt. Die Meeressäuger sind sowohl durch natürliche Einflüsse als auch durch menschliche Aktivitäten einem erheblichen Druck ausgesetzt. Viele Belastungen treten heute noch in großem Umfang auf (z. B. der Beifang in der Fischerei), oder nehmen sogar zu, wie Lärm und gefährliche Stoffe, Lebensraumverlust oder Verschlechterung des Lebensraums.
Der OSPAR-Qualitätszustandsbericht wird alle 10 Jahre erstellt, mit Zwischenbewertungen alle 5-7 Jahre, und zielt darauf ab, den Umweltzustand des Nordost-Atlantiks anhand der Ziele der Umweltstrategie für den NO-Atlantik 2010-2020 (NEAES 2020) zu bewerten und Maßnahmen zu ermitteln, um ein sauberes, gesundes und biologisch vielfältiges Meer zu erreichen, das produktiv ist, nachhaltig genutzt wird und gegenüber dem Klimawandel und der Versauerung der Ozeane widerstandsfähig ist.
OSPAR assessment portal
Infobox Meeressäugetier Indikator | |
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Titel: Bewertung der Abundanz und Verteilung von Walen und Delfinen Kategorie: Meerespolitik (MSFD Deskriptor 1: biologische Vielfalt) Projekt: CoastalFutures Zielgruppe: EU-Entscheidungsträger und Behörden, die die MSRD umsetzen Partner: Frankreich, Niederlande |
Küstenmodellsystem (COAST)
Auf Basis des am Helmholtz-Zentrum Hereon entwickelten gekoppelten Modellsystems COAST (Coupled cOAstal model SysTem) werden im Rahmen von Coastal Futures neue Modellinstrumente entwickelt, um spezifische Fragen bezüglich des Schutzes und der Nutzung von Küstenregionen besser anzugehen. COAST ist ein Modellsystem, das die wesentlichen Komponenten der regionalen und Küstenmodellierung flexibel integriert und zusätzlich die Einbeziehung von Informationen aus Beobachtungen ermöglicht. Damit bietet es die ideale Grundlage, um:
i) Physikalische Prozesse in der Atmosphäre, im Ozean und die Rolle von Wellen an der Atmosphären/Ozean-Grenzfläche zu untersuchen. In Coastal Futures werden das Atmosphärenmodell COSMO-CLM, das Ozeanmodell NEMO und das Wellenmodell WAM dynamisch miteinander gekoppelt. Ziel ist es, die Interaktion der Komponenten und ihre Variabilität unter sich ändernden Umweltbedingungen auf regionaler und überregionaler Ebene zu verstehen.
ii) Den Einfluss des Klimawandels und anthropogener Stressoren, wie den Einfluss von Offshore-Windenergie und Fischerei, auf das Küstenökosystem besser zu verstehen. Daher wird das Modellframework um genauere Modelle für verschiedene Fischarten erweitert. Dies beinhaltet die Kopplung von ECOSMO E2E mit dem Multi-Spezies-Modell OSMOSE (Wolfshaar et al. 2021) und die Implementierung von Individuen Basierten Modellen für Jungfische.
iii) Den Einfluss des Klimawandels auf die Verteilung von Schlüsselarten zu untersuchen. Hierfür werden Artenverteilungsmodelle für Fische, marine Säugetiere und Seevögel in das Modellframework integriert.
iv) Simulationen zur Analyse biogeochemischer Prozesse durchzuführen, indem das Ozeanmodell NEMO mit dem biogeochemischen Modell ECOSMO-E2E gekoppelt wird.
1. Modellkonfigurationen
- 1.1 GCOAST - ESM Modellkonfigurationen
- 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 | |
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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). Journal of Physics: Conference Series, Vol. 1730, 01207I, doi:10.1088/1742-6596/1730/1/012071
- 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 2020, 11, 227, doi:10.3390/atmos11030227
- 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
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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/
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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 Systemkomponenten
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
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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 Systemkomponenten
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
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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 Systemkomponenten
ECOSMO E2E
Grafik: H. Weidemann/ Hereon
Um Fragen im Zusammenhang mit dem food web in der Ostsee zu beantworten, haben wir das dreidimensionale gekoppelte Ökosystemmodell ECOSMO E2E (Daewel und Schrum, 2016) entwickelt, bei dem es sich um einen NPZD-Fisch-Modellierungsansatz handelt, der auf dem Ökosystemmodell ECOSMO II (Daewel und Schrum, 2013) basiert. Das Modell stellt sowohl Fische als auch Makrobenthos als funktionale Gruppen dar, die über Räuber-Beute-Beziehungen mit den unteren trophischen Ebenen verbunden sind (Abbildung). Das Modell ermöglicht die Untersuchung von Bottom-up-Auswirkungen auf die Primär- und Sekundärproduktion und die kumulative Dynamik der Fischbiomasse, aber auch von Bottom-up-Mechanismen auf die Produktion der unteren trophischen Ebenen. mehr
Individuen-basierte Modelle für Fischlarven
Grafic: Daewel et al. 2015 (Fig.2)
Die frühe Lebensgeschichte von Meeresfischen ist eine der wichtigsten Determinanten des Rekrutierungserfolges und ein wichtiger Engpass bei der Anpassung von Fischpopulationen an Klimaveränderungen und anthropogene Störungen. Individuen-basierte Modelle (IBMs), die das Verhalten einzelner Fische und ihre Wechselwirkungen mit der biotischen und abiotischen Umwelt simulieren, werden in der Fischereiwissenschaft häufig verwendet, um die Sterblichkeit von Fischen in frühen Lebensstadien wegen mangelnder Ernährung, Raubtierrisiko und nachteiliger Verbreitungswege zu untersuchen. Im Rahmen von CoastalFutures verwenden wir eigenständige oder gekoppelte Larven-IBMs, um besser zu verstehen, wie natürliche und anthropogene Stressfaktoren die Sterblichkeit und das Überleben von Fischlarven in der Nähe der Laich- und Aufzuchtgebiete der kommerziell wichtigen Fischarten in der Nord- und Ostsee beeinflussen. mehr
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Räumliche Abdeckung: variabel (hängt von der Modellkonfiguration ab) Räumliche Auflösung: variabel (hängt von der Modellkonfiguration ab) Zeitliche Abdeckung: variabel (abhängig von der Modellkonfiguration) Zeitliche Auflösung: stündlich Kontakt: Tahereh Nakisa, Anna Akimova, David Drewes, Ute Daewel (Thünen-Institut, Hereon) |
Referenzen
- Akimova, A., Peck, M.A., Börner, G., van Damme, C. and Moyano, M. (2023) Combining modeling with novel field observations yields new insights into wintertime food limitation of larval fish. Limnol Oceanogr. https://doi.org/10.1002/lno.12391
- Daewel, U., Schrum, C., Gupta, A. (2015): The predictive potential of early life stage individual-based models (IBMs): an example for Atlantic cod Gadus morhua in the North Sea. Mar. Ecol. Prog. Ser. 534, 199–219, https://doi.org/10.3354/meps11367
OSMOSE Modell
OSMOSE ist ein Multi-Spezies- und Individuenbasiertes Modell (IBM) für Fischarten. Das Modell repräsentiert hierbei 12 wirtschaftlich interessante Arten (pelagisch und benthisch: Scholle, Schellfisch, Sprotte, Pollack, Kliesche, Sandzunge, Hering, Scholle, Dorsch, Wittling, Knurrhahn und Wittling) in der Nordsee. Das Modell geht von opportunistischer Prädation aus, basierend auf räumlichem Vorkommen und Größenangemessenheit zwischen einem Raubtier und seiner Beute. OSMOSE stellt die wichtigsten Prozesse des Lebenszyklus von Fischen dar (Wachstum, Fortpflanzung, Wanderung und Sterblichkeit). Fischindividuen werden in Schulen oder "Super-Individuen" gruppiert, die durch ihre Größe, Gewicht, Alter, Art und geografische Lage charakterisiert sind. OSMOSE ist ein 2D-Modell (horizontale Darstellung) mit einer Auflösung von 10 km im horizontalen Raster und läuft mit einem Zeitschritt von zwei Wochen. Um den Fischen Nahrungsquellen bereitzustellen, ist OSMOSE mit hydrodynamischen und biogeochemischen Modellen gekoppelt, hier NEMO-ECOSMO. Als Ausgabe werden verschiedene ökologische Indikatoren auf der Grundlage von Größe und Art auf unterschiedlichen Aggregationsniveaus produziert: auf der Artenebene (z. B. durchschnittliche Größe, durchschnittliche Größe im Alter, maximale Größe, durchschnittliche trophische Ebene, innerartliche Verteilung der trophischen Ebene) und auf der Gemeinschaftsebene (z. B. Steigung und Achse des Größenspektrums, Shannon-Diversitätsindex, durchschnittliche trophische Ebene des Fangs). https://osmose-model.org/
Referenzen
5. Artenverteilungsmodelle
- 5.1 Fischverteilungsmodell (TIMoFiD)
- 5.2 Modell der Verteilung von Meeressäugetieren (ITAW)
- 5.3 Verteilungsmodelle von Seevögeln (FTZ CAU Kiel)
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.
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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
Kenntnisse zur räumlichen Verteilung von Arten liefern wertvolle Informationen über den Zustand mariner Ökosysteme. Artverteilungsmodelle ermöglichen es Umweltvariablen zu identifizieren die das Vorkommen von Arten hauptsächlich beeinflussen, festzustellen wann und wie sich die räumliche Artverteilung ändert, zu untersuchen wie sich menschliche Aktivitäten auf die Arten auswirken und mögliche zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Mit Hilfe von Artverteilungsmodellen untersuchen wir den Einfluss menschlicher Aktivitäten sowie des Klimawandels auf verschiedene Seevogelarten. Die Untersuchungen werden zudem dazu beitragen derzeitige Schutzmaßnahmen zu evaluieren und zukünftige Schutzkonzepte zu entwickeln.
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Räumliche Auflösung: 1 km Zeitliche Abdeckung: 2002 - 2022 Zeitliche Auflösung: seasonal Projektpartner: FTZ CAU Kiel Kontakt: Stefan Garthe, Verena Peschko |
Referenzen
- Garthe S, Schwemmer H, Peschko V, Markones N, Müller S, Schwemmer P & Mercker M (2023) Large-scale effects of offshore wind farms on seabirds of high conservation concern. Scientific Reports 13: 4779, https://doi.org/10.1038/s41598-023-31601-z
- Peschko V, Schwemmer H, Mercker M, Markones N, Borkenhagen K, Garthe S (accepted) Cumulative effects of offshore wind farms on common guillemots (Uria aalge) in the southern North Sea - climate versus biodiversity? Biodiversity and conservation
6. Parametrisierung menschlicher Einflüsse
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
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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
- 4. Christiansen N, Carpenter JR, Daewel U, Suzuki N and Schrum C (2023). The large scale impact of anthropogenic mixing by offshore wind turbine foundations in the shallow North Sea Front . Mar. Sci . 10:1178330. https://doi.org/10.3389/fmars.2023.1178330