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Modellierung von Unsicherheiten in Umweltmodellen
Ursprünglich hat sich Felix Hebeler, frischgebackener Doktor am Geographischen Institut der Universität Zürich, auf die Biologie und Ökologie von Sandwüsten spezialisiert. Doch nun sind es die Eiswüsten Grönlands und der Antarktis, die seit 2003 den praktischen Hintergrund bilden für seine Arbeit, welche vom Forschungskredit der UZH unterstützt wird. Sein theoretisches Interesse gilt dabei der Modellierung von Unsicherheiten im Rahmen von Umweltmodellen.
Lena Serck-Hanssen
Die Topographie von Fennoskandinavien (unten, 10 km Auflösung) mit modelliertem Eisschild (Mitte) sowie Unsicherheitsoberfläche aus Monte-Carlo-Simulation (oben). (Bild: Felix Hebeler)
Modellierung ist aus der heutigen Umweltforschung nicht mehr wegzudenken. Sie dient dazu, komplexe Naturphänomene vereinfacht darzustellen und deren Zeitverlauf unter dem Einfluss verschiedener Faktoren nachzubilden. Das trifft vor allem auf die Klimaforschung zu. Man kann zum Beispiel die Sauerstoff-Zusammensetzung in Eisbohrkernen messen und aus diesen Messdaten sowie aus der Tiefe des entnommenen Eises Rückschlüsse auf das Klima zu einer bestimmten Zeit machen. Vergleicht man diese Daten mit empirischen Daten wie der Grösse von Gletschermoränen, so kann man berechnen, welche geographische Ausdehnung Eisschilde oder Gletscher in einer bestimmten Klimaperiode hatten. Auch Prognosen für die Zukunft sind damit möglich.
Vom Schneekristall bis zum Eisschild
In globalen Umweltmodellen reichen die Grössenordnungen von kleinsten Schneekristallen bis zu riesigen Eisschilden. Dadurch ergibt sich ein Problem: Gewisse Prozesse werden in diesen Modellen nicht gut genug abgebildet, weil sie in Grössenordnungen vorkommen, die kleiner sind als diejenigen des allgemeinen Modells, sogenannt «subscale». Gerade diese Ssubscale-Prozesse sind jedoch meistens unverzichtbar, um ein realistisches und zuverlässiges Modell des ganzen Systems zu erhalten.
Felix Hebeler beschäftigt sich mit Eisschildmodellen, die verwendet werden, um das Verhalten von grossen Eismassen unter verschiedenen Klimabedingungen in der Vergangenheit und in der Zukunft zu erforschen. Die in diesen Modellen angewendete Auflösung von 10 bis 20 km ist ideal für den Grossteil der riesigen Eisdecke, genügt jedoch nicht, um zum Beispiel die Massenbilanz in den rund 20 km breiten Schmelzzonen an der Peripherie abzubilden. Diese Zonen müssen deshalb anhand verschiedener Methoden separat berechnet und in das grosse Modell integriert werden.
Kombination unterschiedlicher Modelle
Bisher wurde bereits viel Forschung betrieben, um Methoden zu entwickeln, wie Modelle unterschiedlicher Grössenordnungen miteinander kombiniert werden können. Relativ unerforscht sind jedoch die Stärken und Schwächen der verschiedenen Methoden sowie die Empfindlichkeit, die sogenannte Sensitivität, der Modellresultate auf die angewendete Methode.
Visualisiert komplexe Naturphänomene wie die Entwicklung von Eisschilden im Laufe der Zeit: Felix Hebeler. (Bild: zVg)
Diesem Problem widmet sich Hebeler in seiner Doktorarbeit. Der Forschungskredit ermöglicht ihm, seine Arbeit während eines zusätzlichen Jahres zu vertiefen und sein Netzwerk zu erweitern. «Das ist grossartig», findet Hebeler.
Der Einfluss der Topographie
Hebelers besonderes Augenmerk gilt der Topographie, welche bei der Berechnung des Eisflusses und der Massenbilanz von Eisflächen eine besonders wichtige Rolle spielt. Frühere Untersuchungen von Hebeler und anderen haben nämlich gezeigt, dass die Resultate bei der Berechnung der Massenbilanz von Eisschildmodellen durch Veränderung des Parameters Topographie signifikant beeinflusst werden. Hebeler möchte deshalb analysieren, wie die Integration von topographischen Daten im Subscale-Bereich die Modellresultate beeinflusst. Dies geschieht mittels Sensitivitätstests sowie dem Vergleich von Resultaten aus früheren Experimenten. Zusätzlich existiert für Eisschildmodelle mit EISMINT (European Ice Sheet Modeling INiTiative) ein standardisiertes Programm, mit welchem verschiedene Modelle mit den gleichen Eingangsdaten gerechnet werden und deren Endresultate miteinander verglichen werden können.
Das Verhalten von Eismassen vorhersagen
Weiter hat Hebeler das Community-Eisschildmodell GLIMMER im Visier. Für dieses Modell, welches einer breiten Anwenderschaft zur Verfügung steht, möchte er einen Ansatz entwickeln, um Subscale-Informationen bei der Massenbilanz-Modellierung zu integrieren. Die Arbeit von Hebeler wird auf diese Weise dazu beitragen, das Verhalten von Eismassen unter verschiedenen Klimabedingungen besser vorhersagen zu können.