Projektbeschreibung
Verbesserter Ansatz zur Modellierung des Sedimenttransfers vom Schelf zum Becken
Bei den Sedimentationsprozessen zwischen Schelf und Becken laufen komplexe Wechselwirkungen zwischen Meeresströmungen und Meeresbodensedimenten ab, die sich auf die Ökologie, marine Georisiken, die Entwicklung der Kontinentalsockel und das globale Klima auswirken. Allerdings gibt es keine quantitativen Mittel, diese Prozesse zu modellieren. Im EU-finanzierten Projekt GEM-SBP werden Daten zur Reflektierung von Seismikwellen mit sehr hoher Auflösung eingesetzt, um Modellierungsverfahren zu entwickeln, in denen Sediment- und ozeanografische Eigenschaften verknüpft werden. Das Untersuchungsgebiet ist das südöstliche Levantinische Meer. Mit der Forschung werden seismische Verarbeitungsprozesse zur Abbildung von Sedimenten im Meer und nahe dem Meeresboden erstellt. Anschließend werden die Forschenden mittels fortschrittlicher statistischer Verfahren hochauflösende Modelle der Meeres- und Meeresbodeneigenschaften aufstellen. Über Deep Learning werden sie ein räumliches 3D-Regressionsmodell aufbauen, in das weltraumgestützte Erdbeobachtungsdaten und geophysikalische Daten integriert werden, mit denen diese Eigenschaften geschätzt werden können. Mit dem Projekt soll das Bewusstsein für die globalen Auswirkungen der Prozesse am Meeresboden geschärft werden.
Ziel
Shelf-to-basin sedimentary processes entail intricate interactions between the ocean sub-mesoscale and the near-seafloor sediments. These processes hold significant multidisciplinary importance, given their ecological impact, relevance to marine geo-hazards, and role in shaping continental margins and global climate. However, there's a gap in quantitative tools to model and characterize these processes simultaneously considering oceanographic and near-seafloor sediments properties. In GEM-SBP I will use ultra-high-resolution seismic reflection data (UHRS) to create a set of modelling techniques able to couple both domains. The Southeastern Levant Basin (SLB) will serve as a natural laboratory for studying the interaction between the sedimentological and oceanographic domains. This semi-enclosed basin features a single sediment source and a multitude of morphologically complex features formed by sediment transport mechanisms. I will first develop novel seismic processing workflows tailored for ocean and near-seafloor sediments imaging that will consistently yield a seismic image depicting both domains and their interaction. I will then develop and implement an iterative geostatistical seismic inversion procedure able to invert the processed UHRS for high-resolution ocean (i.e. temperature and salinity) and near-seafloor geotechnical models. I intend to leverage the most recent advances in deep learning to build a spatial regression model and predict these properties in 3-D by integrating spaceborne earth observation data. Our models will provide insights into the sediment transport mechanisms dynamics and will pave the way for a new set of methodologies for studying these phenomena on a global scale. I intend to raise society's awareness about the global impact of oceanographic and seafloor processes, through outreach, communication and dissemination activities aiming to foster a multi-stakeholder environment (i.e. industry, academia and public) within the project.
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-WIDERA-2023-TALENTS-02
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1049 001 Lisboa
Portugal