Moore sind bedeutende Kohlenstoffspeicher und k\u00f6nnen als Senken und Quellen von Treibhausgasen klimatische Bedingungen \u00fcber Jahrhunderte beeinflussen. W\u00e4hrend der Photosynthese produzierte Biomasse wird in Torfschichten akkumuliert, weil Zersetzungsraten aufgrund von Sauerstoffmangel und geringer N\u00e4hrstoffverf\u00fcgbarkeit typischerweise gering sind. Insbesondere Ver\u00e4nderungen in der Temperatur, Niederschlagsmustern und atmosph\u00e4rischer Stickstoffdeposition k\u00f6nnen aber Biomasseproduktion und Zersetzungsraten so ver\u00e4ndern, dass Moore zu Treibhausgasquellen werden.<\/p>\n
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Um die Wirkung einzelner Faktoren zu verstehen, ist ein Verst\u00e4ndnis der Prozesse und ihrer Interaktionen notwendig. Ein detailliertes Prozessverst\u00e4ndnis erm\u00f6glicht bessere Vorhersagen der Kohlenstoffakkumulation, Treibhausgasemissionen und naturschutzfachlichen Entwicklung von Moorstandorten angesichts sich \u00e4ndernder Umweltbedingungen oder menschlicher Eingriffe.<\/p>\n
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Modelle, die diesen Netzwerk an Prozessen dynamisch \u00fcber die Zeit abbilden (dynamische Moormodelle, DMM) sind daf\u00fcr ein wichtiges Werkzeug, insbesondere da sie Zeitr\u00e4ume zug\u00e4nglich machen, die nicht mit anderen Methoden untersucht werden k\u00f6nnen. DMM wurden seit \u00fcber 40 Jahren entickelt und kontinuierlich verbessert, wodurch wichtige Einblicke \u00fcber die Bedeutung einzelner Prozesse und die Ver\u00e4nderung von Mooren gewonnen werden konnte.<\/p>\n
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Problematisch ist, dass DMM typischerweise gro\u00dfe Unsicherheiten haben, die ihre Vorhersagen und Interpretation beeintr\u00e4chtigen, und dass diese Unsicherheiten bisher kaum quantifiziert werden. Dadurch kann der Einfluss bestimmter Prozesse untersch\u00e4tzt werden und damit potentielle Entwicklungen falsch interpretiert werden. Im schlimmsten Fall k\u00f6nnen Kohlenstoffemissionen aus Mooren dramatisch untersch\u00e4tzt werden und politischen Entscheidungstr\u00e4gern kritische Informationen fehlen. Aus diesem Grund ist es wichtig, Unsicherheiten in Prozessmodellen zu ber\u00fccksichtigen.<\/p>\n
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Hauptziel dieses Projekts ist daher die Entwicklung eines probabilistischen DMM, das Unsicherheiten in Daten und Parametern ber\u00fccksichtigt. Hierf\u00fcr geeignete statistische Methoden \u0096 Bayes’sche hierarchische Modelle – wurden in anderen Disziplinen und \u00d6kosystemen (z.B. W\u00e4lder, Mineralb\u00f6den) erfolgreich angewendet und haben neue Einsichten in Prozesse und ihre Unsicherheiten gegeben.<\/p>\n
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Weitere Ziele sind eine detaillierte Analyse der Unsicherheiten und ihre Verringerung mithilfe von Datenassimilation. Beide Ans\u00e4zte wurden ebenfalls in anderen Modellen erfolgreich erprobt. Eine Unsicherheitsanalyse erlaubt es, Datenl\u00fccken und Parameter zu identifizeren, die ma\u00dfgeblich zur Unsicherheit in der vorhergesagten Kohlenstoffakkumulation beitragen. Dadurch lassen sich Forschungsressourcen effizienter einsetzen, um diese Unsicherheiten zu verringern. Datenassimilation macht es m\u00f6glich, vielf\u00e4ltige Datens\u00e4tze in einem DMM zu ber\u00fccksichtigen, wodurch Unsicherheiten verringert werden k\u00f6nnen, insebsondere in langfristigen Zersetzungsraten.<\/p>\n
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Hierf\u00fcr werden im Rahmen des Projekts offen zug\u00e4ngliche Datenkompendien aus existierenden Datens\u00e4tzen erstellt und Datenl\u00fccken \u00fcber Torfeigenschaften mithilfe von Kalibrationsmodellen und vorhandenen Infrarotspektren gef\u00fcllt. Diese Daten werden zur Entwicklung des probabilstisches DMM und f\u00fcr Datenassimilation verwendet. Unsicherheiten der DMM-Parameter und der vorhergesagten Kohlenstoffakkumulation werden allgemein und im Kontext der wissenschaftlichen Literatur analysiert, um dominante Unsicherheitsquellen zu identifizieren und den aktuellen Wissensstand \u00fcber die Unsicherheiten zu \u0093kartieren\u0094, insbesondere in Bezug auf Effekte von Temperatur, Niederschlag und Stickstoffdeposition. Darauf aufbauend wird eine Strategie entwickelt, um Unsicherheiten durch Datenl\u00fccken und in Parametern effektiv zu verringern.<\/p>\n
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Damit soll das Prozessverst\u00e4ndnis von Mooren verbessert werden und ein offener Grundstein f\u00fcr das Monitoring und Enticklungsperspektiven von Mooren gelegt werden.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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