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Carbon assimilation and modelling of the european land surface

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Laubprozesse erstmals in Terrestrial Ecosystem-Modelle aufgenommen

Das britische Wetteramt leitete eine Initiative zur Verbesserung der Art und Weise, wie Modellierer von Prozessen in Bezug auf ein einzelnes Laubblatt auf das gesamte Laubdach schließen können, um die so die Aussagefähigkeit der Terrestrial Ecosystem-Modelle zu optimieren.

Klimawandel und Umwelt icon Klimawandel und Umwelt

Der globale Kohlenstoffkreislauf ist ein komplexes Zusammenspiel von Kohlenstoffflüssen zwischen unterschiedlichen Quellen und Senken innerhalb der Atmosphäre, der Ozeane, der Biosphäre und der Erde. Experimentell ist die Messung dieser Flüsse möglich, jedoch nur über kleine Flächen hinweg. Globale Flussabschätzungen erfordern also numerische Ansätze. Das britische Wetteramt stellte dem CAMELS-Projekt seinen beträchtlichen Erfahrungsschatz in der Wetter- und Klimavorhersage zur Verfügung. Hierbei handelt es sich um ein F&E-Projekt, in dessen Rahmen durch Veränderungen in der Bodenbewirtschaftung eine Verminderung der CO2-Ausstöße erreicht werden soll. Um dieses Ziel erreichen zu können, war es notwendig, die derzeitigen Verfahren innerhalb des Terrestrial Ecosystem Modelling (TEM) zu verbessern. Frühere TEM-Studien zeigten Schwachstellen in den Laub-Parametrisierungen auf, die zu einer zu hohen Vorhersage der Net Ecosystem Productivity (NEP) führten. Das Wetteramt untersuchte Alternativen zur traditionellen Anwendung der Penman-Monteith-Gleichung zur Energieverbindung auf Laubebene. Es wurden insbesondere genauere Beschreibungen der Laubstruktur und der physikalischen Prozesse beurteilt, die sich auf den täglichen NEP-Kreislauf auswirken. Mit dieser Arbeit erhofft sich das CAMELS-Konsortium, die Genauigkeit der Global Circulation-Modelle (GCM) erhöhen zu können, die mit der TEM in Verbindung stehen. Dies soll wiederum das Vertrauen in Berechnungen des globalen Kohlenstoffkreislaufs und folglich in Untersuchungen der möglichen Auswirkungen auf das Klimasystem stärken.

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