Land-Atmosphere Feedback Initiative (LAFI) – Remote sensing of vegetation canopy properties: States & spatio-temporal dynamics

Projektstart: 01.04.2024

Dauer: 4 Jahre

Förderung: DFG

Leitung: Dr. Thomas Jagdhuber

Beteiligte Wissenschaftler: Florian Hellwig

Projektpartner: Universität Hohenheim, DWD, TU Dresden, Luxembourg Institute of Science and Technology, Universität Bayreuth, Ludwig-Maximilians-Universität München, Karlsruhe Institut für Technologie, Eberhard Karls Universität Tübingen

Beschreibung

Die Qualität von Wettervorhersagen, saisonalen Simulationen und Klimaprojektionen hängt entscheidend von der Darstellung von Land-Atmosphäre (L-A) Rückkopplungen ab. Diese Rückkopplungen sind das Ergebnis eines hochkomplexen Netzwerks von Prozessen und Variablen, die mit dem Austausch von Impuls, Energie und Masse im L-A-System zusammenhängen. Derzeit gibt es in diesem Bereich erhebliche Wissenslücken, die das vorgeschlagene Projekt schließen soll. Die Land Atmosphäre Feedback Initiative (LAFI) ist ein interdisziplinäres Konsortium von Wissenschaftler:innen aus Atmosphären-, Agrar- und Bodenwissenschaften, Biogeophysik, Hydrologie und Neuroinformatik, das eine neuartige Kombination fortschrittlicher Forschungsmethoden vorschlägt. Das übergeordnete Ziel von LAFI ist es, L-A-Rückkopplungen durch synergistische Beobachtungen und Modellsimulationen von der turbulenten (ca. 10 m) bis zur Meso-Gamma-Skala (ca. 2 km) über tägliche bis saisonale Zeitskalen zu verstehen und zu quantifizieren. LAFI besteht aus einer Reihe eng miteinander verflochtener Projekte, die sich mit sechs Forschungszielen und Hypothesen befassen zu 1) alternativen Ähnlichkeitstheorien, 2) der Landoberflächen-Heterogenität, 3) der Partitionierung der Evapotranspiration, 4) dem Entrainment, 5) der synergetischen Untersuchung von L-A-Feedback und 6) eine Ad-hoc-Untersuchung von Klimaextremen, falls während des gemeinsamen Feldexperiments Dürren oder Hitzewellen auftreten. Die Zusammenarbeit zwischen den zwölf Projekten wird durch drei Querschnittsarbeitsgruppen zu tiefergehendem Lernen, Sensorsynergie und Upscaling sowie dem LAFI-Multimodell-Experiment gestärkt. Unsere Forschung umfasst A) die Erweiterung und den Betrieb des Land-Atmosphere Feedback Observatory der Universität Hohenheim mit einer einmaligen Synergie von Instrumenten, z. B. die erstmalige Kombination von Messungen von Wasserisotopen, faseroptischen Temperatursensoren und scannende Lidar-Systeme sowie die Auswertung der Langzeitdatensätze des Meteorologischen Observatoriums Lindenberg des Deutschen Wetterdienstes, B) wenig untersuchte und verstandene Prozesse im L-A-System wie z. B. Entrainment, C) die Verbesserung und Anwendung von L-A Systemmodellen bis hinunter zu den turbulenz-erlaubenden Skalen mit erweiterter Darstellung von Vegetation und stabilen Wasserisotopen, D) die Anwendung von Methoden des tiefergehenden Lernens zur Identifizierung von potenziell neue Faktoren in Prozessbeschreibungen, die in das L-A-System der nächsten Generation integriert werden sollen. Damit werden wir den mehrdimensionalen Phasenraum von L-A-Systemvariablen mit prozessbasierten Metriken über eine gesamte Vegetationsperiode charakterisieren. Gefördert durch die eng verwobene Verbundforschung ist die LAFI-Forschungsgruppe in der Lage, entscheidende neue Erkenntnisse zu gewinnen, um unser Verständnis von L-A-Rückkopplungen zu vertiefen und die Kopplungsstärken über landwirtschaftliche Regionen in Mitteleuropa zu charakterisieren.

Insbesondere der Einfluss der Eigenschaften von Vegetationskronen und ihrer räumlich-zeitlichen Dynamik auf Rückkopplungen zwischen der Landoberfläche und der Atmosphäre (d. h. Temperatur, Niederschlag, Luftfeuchtigkeit, Eigenschaften der atmosphärischen Grenzschicht) sind nicht abschließend geklärt. Ein Hauptgrund dafür ist, dass hochauflösende Beobachtungsdatenprodukte (z. B. zur Vegetationskronenfeuchte) noch nicht mit hoher räumlicher Auflösung (Dekameter-Skala) und für mehrjährige Zeitserien verfügbar sind: weder aus der Fernerkundung noch von Modellen. Darüber hinaus können Heterogenitäten der Landoberfläche (z. B. Vielfalt in der Vegetationsbedeckung) erhebliche Auswirkungen auf Rückkopplungsprozesse zwischen Baumkronen und benachbarter Atmosphäre haben, ihre Darstellung in Modellen reicht jedoch bei hohen räumlichen Auflösungen nicht aus. Um diese Lücken zu schließen, werden auf der Fernerkundung basierende Produkte entwickelt, um einige der vielfältigen unterschiedlichen Vegetationsbedingungen zu berücksichtigen. In diesem Sinne besteht die Idee von Projekt 2 darin, eine Reihe von Eigenschaften der Vegetationskrone zu überwachen, einschließlich Wassergehalt (z. B. Boden- und Vegetationsfeuchtigkeit) und Flüsse (z. B. Evapotranspiration) sowohl vor Ort (In-situ-Daten) als auch auf regionalen (Erdsystemmodelle) Skalen. Der Ansatz nutzt die potenziellen Synergien zwischen optischen, passiven und aktiven Mikrowellensensoren, die ergänzende Informationen bieten, um Fernerkundungssignale (z. B. Mikrowellendämpfung) in biophysikalische Variablen (z. B. gravimetrische Vegetationsfeuchtigkeit, Evapotranspiration oder Vegetationsstruktur und -dichte) umzuwandeln. Diese einzigartigen und beispiellosen Datensätze der satellitengestützten Multisensor-Fernerkundung werden in Land-Atmosphäre (L-A) Modelle eingespeist, um Grenzschichteigenschaften und L-A-Rückkopplungen zu bestimmen und zu analysieren. Alle diese Landoberflächenvariablen können synergetisch dazu beitragen, den Zusammenhang zwischen Boden, Vegetation und den Prozessen der atmosphärischen Grenzschicht zu verstehen und L-A-Modelle zu initialisieren. P2 konzentriert sich direkt auf die hochauflösende (Dekameter-Skala) Bestimmung von Zuständen und räumlich-zeitlichen Dynamiken der Feuchtigkeit, Temperatur und Topographie der Vegetationskrone, um Feuchtigkeits- und Temperaturverteilungen zur Beurteilung der Transpiration und der Form sowie der 3D-Dynamik der atmosphärischen Rauheitsunterschicht nach zu verfolgen. Dies wird durch die Kombination von Multisensor-Fernerkundungsbeobachtungen (z. B. Copernicus Sentinel-Satelliten und weltraumgestützte LiDARs) erreicht. Räumlich-zeitlich dynamische Informationen dieser Vegetationsvariablen werden für die Integration in die Reihe an Land-Atmosphäre-Modellen von LAFI vorbereitet, um Grenzschichteigenschaften zu bewerten und L-A-Rückkopplungen zu verstehen.