Die Vorhersage kritischer Sauerstoffdefizite in Küstenregionen am Beispiel der Eckernförder Bucht.

• Antragsteller: Professor Dr. Matthias Renz, seit 10/2022
• Fachliche Zuordnung: Physik, Chemie und Biologie des Meeres ; Datenmanagement, datenintensive Systeme, Informatik-Methoden in der Wirtschaftsinformatik
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 491008639

Der Einfluss des Menschen auf das Erdsystem hat ein Ausmaß erreicht, das mit natürlichen Einflüssen vergleichbar ist. Zu den Veränderungen, die mit der fortschreitenden Erwärmung einhergehen, gehören sinkende Sauerstoffkonzentrationen in den Weltmeeren. Am stärksten ausgeprägt ist diese Sauerstoffabnahme in den Küstenregionen: In den 1960er Jahren wurden nur 42 der sogenannten ”Todeszonen” gemeldet, die das Überleben höherer Tiere ausschließen. Im Jahr 2008 stieg diese Zahl bereits auf 400 (IPCC 2013). Die Auswirkungen auf das jeweilige Ökosystem können erheblich sein und modellbasierte Vorhersagen für (lang- und kurzfristige) Anpassungsmaßnahmen sind wünschenswert und dementsprechend werden heutzutage häufig gekoppelte biogeochemische Ozeanmodelle verwendet, um politische Entscheidungen zu unterstützen. Ein prominentes Beispiel ist die Ostsee in Mittel/Nordeuropa, wo Perioden mit sehr niedrigem Sauerstoffgehalt ein Niveau erreicht haben, das die Diskussion über kostspielige „Geoengineering“-Optionen anregt (die der Ausweitung von sauerstoffarmen ”Todeszonen” entgegenwirken sollen). Auch der sogenannte ”Ostseeaktionsplan” wurde mit Hilfe von numerischen Modellen entwickelt, um einen guten Umweltzustand der Ostsee zu erreichen (z. B. durch Begrenzung des Nährstoffeintrags). Trotz des breiten Einsatzes und des großen Bedarfs zeigen entsprechende Modellvergleichsstudien jedoch immer noch erhebliche Unsicherheiten, insbesondere wenn sie in die Zukunft projiziert werden. Dies ist selbst bei identischem atmosphärischem Antrieb und Nährstoffeintrag der Fall. Das Hauptziel der vorgeschlagenen Studie ist die Entwicklung von Techniken, um solche Modellensembles optimal zu nutzen und die Unsicherheiten zu begrenzen. Wir empfehlen, Ensemblesimulationen mit bewährten Methoden aus den Atmosphärenwissenschaften in Kombination mit modernen Data- Mining- und maschinelle Lerntechniken zu analysieren, um spezifische und generische Modellmängel zu identifizieren und die potenziellen Vorteile der Verwendung von Ensemble-Vorhersagen im Bereich der biogeochemischen Ozeanmodellierung zu untersuchen. Damit dient die vorgeschlagene Studie gleichzeitig als Prüfstand für neuartige Data Mining- und maschinelle Lerntechniken, die für verwandte Probleme anwendbar sein könnten. Für unsere Studie haben wir einen beispielhaften Standort in der Ostsee, die Eckernförder Bucht, ausgewählt, wo die kommerzielle Fischerei mit sozioökonomischen Problemen in Verbindung mit sinkenden Fangzahlen konfrontiert ist. Gut dokumentierte, zeitweise auftretende Sauerstoffmangelereignisse, die zu einer erhöhten Sterblichkeit und/oder Abwanderung mehrerer einheimischer Arten führen, wer- den von unseren externen Kooperationspartnern regelmäßig beprobt. Besonders wertvoll sind bereits verfügbare historischer Daten, einschließlich derer bei ”Boknis Eck”, wo eine der längsten laufenden Beobachtungszeitreihen weltweit betrieben wird.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Ehemalige Antragstellerin: Ulrike Löptien, Ph.D., bis 10/2022