B3 Prozessorientierte dynamische Modellierung [funded by LOEWE]
PI(s) for this project:
Prof. Dr. Lutz Breuer
Prof Christoph Müller
Prof. Dr. Ludger Grünhage
PD Dr. Katrin Kahlen
Abstract:
Steigende CO2-Konzentrationen und Lufttemperaturen haben wesentliche Auswirk-ungen auf das Pflanzenwachstum und die zukünftige Agrarproduktion, THG-Emissionen, Wasserflüsse und Biodiversität. Zur Prognose möglicher Auswirkungen auf diese ökosystemaren Pro-zesse und Größen haben sich verschiedene Modelle bewährt. Neben empirischen Ansätzen sind es vor allem prozessorientierte Modelle, die außer der Prognose auch die Möglichkeit geben, Prozesse genauer zu analysieren und Hypothesen zu testen. Letzteres ist gerade vor dem Hintergrund einer enormen Anzahl an unterschiedlichen, zum erheblichen Teil nicht-linearen Interaktionen zwischen Ökosystemkomponenten und -prozessen zwingend notwendig.
Zur Simulation einzelner Ökosystemkomponenten wurden bereits Modelle veröffentlicht, z.B. für Ertrag und Biomasse oder THG-Emission. Sollen allerdings viele Prozesse in einem gemeinsamen Modellan-satz abgebildet werden, um bspw. Rückkopplungs-mechanismen zu identi-fizieren, müssen besteh-ende Modelle gekoppelt und/oder zum Teil erheb-lich umstrukturiert werden. Dabei ist eine unab-hängige Weiterentwick-lung der Einzelmodelle kaum realisierbar. Als Alternative hat sich das Konzept von modulari-sierten Modellbaukästen etabliert, mit dem Modelle aufgesetzt und basierend auf einem Rahmenwerk über definierte Schnittstel-len miteinander gekoppelt werden können. So konnte beispielsweise eine vollgekoppelte Version eines hydrologischen Modells mit einem hochaufgelösten biogeochemischen Prozessmodell erreicht werden, mit dem sowohl Biomasse, hydrologische Flüsse in der gesättigten und unge-sättigten Zone, THG-Emissionen und Nährstoffausträge simuliert werden können. Zur Simulation morphogenetischer Anpassungsreaktionen soll ein von den Antragstellern entwickeltes funktional-strukturelles Modell angepasst und exemplarisch für Gemüsekulturen weiterentwickelt werden. Ein Vorteil eines modularisierten Modellrahmens ist, dass später weitere Module angekoppelt werden können, wenn die Grundstruktur dementsprechend ausgelegt ist.
Description:
Ziele
1. Entwicklung eines modularisierten FACE-Systemmodells zur Simulation ökosystemarer Prozesse und Größen.
2. Simulation gekoppelter Kohlenstoff, Stickstoff- und Wasserflüsse unter erhöhtem CO2 auf der Basis existierender Daten des bislang laufenden FACE-Experiments mit dem Systemmodell
Arbeitsplan
Zur Erstellung eines modularisierten Ökosystemmodells werden zunächst alle relevanten Komponenten des Systems ausgewiesen. Dies erfolgt in Abstimmung mit den am Projekt beteiligten Arbeitsgruppen. Abb. 4 fasst die bislang identifizierten FACE2FACE-Öko-systemgrößen zusammen. Zusätzlich werden basierend auf einer Literaturrecherche zu Aus-wirkungen steigendender CO2-Konzentration und Lufttemperaturen auf die Agrarökosysteme Grünland, Gemüse und Weinbau mögliche weitere Komponenten erfasst. Grundsätzlich soll die Modellarchitektur so konzipiert sein, dass in der Verstetigungsphase neue Modellkomponenten hinzugefügt werden können.
Für ein erstes Proof-of-Concept des Systemmodells werden vorhandene langjährige Daten des laufenden Gießen-FACE Experiments simuliert. Dabei sollen in einem voll gekoppelten Ansatz die THG-Emissionen, Bestandesentwicklung, Biomasseproduktion, Phänologie und Wasserflüsse im Boden mit jeweils eigenen Prozessmodulen modelliert werden. Aufgrund der zahlreichen zu para-metrisierenden Prozesse und der damit verbundenen Modellunsicherheit soll eine umfangreiche Sensitivitäts- und Unsicherheitsanalyse mit dem DREAMS(zs) Algorithmus durchgeführt werden. DREAMS(zs) wurde explizit für komplexe, hochparametrisierte Modelle entwickelt und soll so in das Systemmodell implementiert werden, dass es auch für ein zukünftig erweitertes Systemmodell verwendet werden kann.