Modeling of greenhouse gas emissions from peatlands in Germany: merging statistical and process based model approaches (MODELPEAT)
Das Projekt MODELPEAT beschäftigt sich mit innovativen Werkzeugen zur zuverlässigen Abschätzung von Treibhausgasemissionen aus Mooren. Derzeit werden nationale Emissionsinventare für Moore anhand empirischer Modellierung dokumentiert, um räumlich explizite jährliche Schätzungen abzuleiten. Das Interesse, diese Inventare durch den Einsatz unabhängiger Modellierungstechniken zu evaluieren, um potenzielle Unsicherheiten besser abzuschätzen, nimmt zu. Zur Realisierung dieses Vorhabens arbeiten die HSWT und das KIT-IMK-IFU gemeinsam am Thema „Modellierung von Treibhausgasemissionen aus Mooren und organischen Böden“ aus dem Modul „Quellen und Senken II“ (Q&S_II) des vom BMBF geförderten Projekts „Integriertes Treibhausgas-Monitoringsystem für Duetschland“ (ITMS), um den Bottom-up Ansatz der Treibhausgasinventare für Moorböden zu verbessern. Für bestmögliche Ergebnisse konzentriert sich das Projekt auf zwei Ansätze:
- die Entwicklung eines prozessbasierten Submodells des biogeochemischen Modells LandscapeDNDC für den Treibhausgasfluss in Mooren sowie
- die Optimierung des empirischen Modellierugnsansatzes.
Die Leistungsfähigkeit der beiden Techniken wird auf unterschiedlichen zeitlichen und räumlichen Skalen verglichen, um die jeweiligen Stärken, Schwächen und Unsicherheiten zu identifizieren.
Zielsetzungen
- Optimierung empirischer und prozessbasierter Ansätze zur Modellierung von Treibhausgasemissionen in Mooren
- Vergleich der Leistung beider Ansätze zur Bewertung der Unsicherheiten
- Berechnung von detaillierten Emissionsinventaren von Moorböden für das Bundesland Bayern
- Identifizierung von räumlichen und zeitlichen Mustern des THG-Austausches von natürlichen, entwässerten und wiedervernässten Mooren sowie Bewertung ihrer Relevanz für die Entwicklung von THG-Minderungsstrategien
- Entwicklung eines GIS-basierten Modellierungsrahmens zur verbesserten Charakterisierung von THG-Emissionen (exemplarisch für das Bundesland Bayern, später wird es übertragen auf nationalen Maßstab)
Arbeitspakete des Projekts
AP1
- Zusammenstellung und Qualitätskontrolle der vorhandenen Daten
- Erhebung wichtiger ergänzender Daten für ausgewählte Versuchsstandorte
- Zusammenstellung von Echtzeitdaten für ausgewählte Benchmark-Standorte
AP2
- Entwicklung eines neuen Submodells für Moore innerhalb des LandscapeDNDC Modells
- Entwicklung eines Kalibrierung-Validierung-Rahmen” für die Modellevaluation
- Simulation eines vollständigen Treibhausgasbudgets (CO2, N2O, CH4) für ausgewählte Standorte in hoher zeitlicher Auflösung
- Optimierung der empirischen Modellierung
AP3
- GIS-basierter Modellierungsrahmen
- Hydrologische Modellierung des Wasserstands
AP4
- Anwendung von LandscapeDNDC zur Berechnung von THG-Emissionsinventaren für Moore in Bayern
- Vergleich der empirischen und prozessbasierten Modellierungsansätze sowie Unsicherheitsanalyse
- Identifizierung von Hotspots und Entwicklung von Minderungsstrategien
- Testen des Modellierungsrahmens auf nationaler Ebene
- Veröffentlichungen und Abschlussbericht
Verwendete Literatur
- Haas et al., 2012: LandscapeDNDC: a process model for simulation of biosphere-atmosphere-hydrosphere exchange processes at site and regional scale. Landscape Ecol. 1–22
- Kraus et al., 2015: A new LandscapeDNDC biogeochemical module to predict CH4 and N2O emissions from lowland rice and upland cropping systems. Plant Soil 386, 125–149
Projektbearbeitung (extern)
Partner
Adressierte SDGs (Sustainable Development Goals)
