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FP7

SMSEE Ergebnis in Kürze

Project ID: 293825
Gefördert unter: FP7-PEOPLE
Land: Israel

Die Verknüpfung von Klimadynamik und ökologischer Modellierung 

Die Ermittlung der Beziehung zwischen Klima und Ökosystemen ist von entscheidender Bedeutung für unser Verständnis von Umweltprozessen wie Versteppung und Artenverlust. Der vielfältige und vielskalige Charakter der Ökosysteme macht es jedoch es schwierig, sie leicht zu verstehen. 
Die Verknüpfung von Klimadynamik und ökologischer Modellierung 
Das Ziel des SMSEE-Projekts (Stochastic modeling of spatially extended ecosystems and ecological and climate data analysis) bestand daher darin, ein besseres Verständnis dafür zu entwickeln, wie Veränderungen in Ökosystemen auftreten. Die Initiative verwendete nicht-lineare, stochastische Modellierung verwenden, um den Zusammenhang zwischen Klima und Ökosystemen zu studieren.

SMSEE kombinierte Methoden aus der Physik, der nichtlinearen Dynamik und Spieltheorie, um die verschiedenen Effekte von "Störungen" auf das Klima und die Dynamik von Ökosystemen zu untersuchen. Es versuchte, die Wissenslücken in verschiedenen Bereichen zu schließen. Dazu gehören Klimadynamik und die Dynamik räumlich ausgedehnter Ökosysteme.

Es wurden Lernalgorithmen verwendet, um deutlich verbesserte Vorhersagen des Klimas in der Zukunft zu geben, wobei die Unsicherheit wesentlich verringert wurde. Darüber hinaus entwickelte das Team eine Theorie für die Beziehung zwischen Windstatistik und die Statistik der offenen Meeresströmungen.

Die Forscher führten auch ein neues Konzept im Bereich der Verschiebung des Ökosystems ein. Diese werden oft als abrupte globale Übergänge, von einem stabilen Zustand in einen anderen, verstanden, die durch langsame Veränderungen der Umwelt oder durch Störungen ausgelöst wurden. Das Team behauptete, dass diese Übergänge schrittweise sein können, und nicht abrupt.

Das Scheitern der konventionellen Indikatoren, um einen allmählichen Wechsel der vorherrschenden Systeme zu identifizieren, führte zu dem Vorschlag, dass eine Kombination von abrupten und schrittweisen Verschiebungsindikatoren erforderlich sein könnte, um diesen Wechsel genau zu identifizieren. Die Ergebnisse waren besonders relevant für die Desertifikation, wo der Prozess oft einen Übergang von einem Zustand mit verschiedenen Mustern zu blankem Boden wegen wiederholten Dürren oder einer dauerhaften Reduzierung der Niederschläge umfasst.

SMSEE verbesserte das Verständnis des Systemwechsels in räumlich ausgedehnten Ökosystemen und unterstrich die entscheidende Rolle der zeitlichen Korrelationen in durch Statistiken der durch Wind getriebenen Meeresströmung und lieferte ein praktisches Werkzeug für die Verbesserung der Klimavorhersagen über eine Skala von Jahrzehnten.

Die Projektergebnisse werden dazu beitragen, das Verständnis des Klimas und der Dynamik von Ökosystemen zu verbessern. Sie werden auch die Forschung in der Grundlagenphysik vorantreiben, wie etwa die Beziehung zwischen komplexer nichtlinearer Dynamik und stochastischen Wirkungen. 

Verwandte Informationen

Fachgebiete

Scientific Research

Schlüsselwörter

Klima, Ökosysteme, SMSEE, stochastische Modellierung, Lernalgorithmen, Meeresströmungen, Frühwarnsignale, Versteppung
Datensatznummer: 175026 / Zuletzt geändert am: 2016-08-02
Bereich: Umwelt
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