Signifikante Fortschritte im Verständnis des Erdsystems können nur durch eine bessere Integration von Daten und Wissen aus den verschiedenen geowissenschaftlichen Disziplinen und Erdkompartimenten erzielt werden. Verbesserungen in diesem Bereich hängen stark von unseren Fähigkeiten ab, mit schnell wachsenden Multi-Parameter-Daten umzugehen, und von unseren Bemühungen, Methoden der Datenwissenschaft anzuwenden, neue Algorithmen anzupassen und digitale Arbeitsabläufe zu entwickeln, die auf spezifische wissenschaftliche Bedürfnisse zugeschnitten sind.

Digital Earth wurde durch alle acht Zentren des Helmholtz-Forschungsbereichs Erde und Umwelt (E&E) gemeinsam initiiert. Das Projekt wird vom GEOMAR Helmholtz-Zentrum für Meeresforschung in Kiel koordiniert und ist direkt mit den zwei HGF-Initiativen MOSES 'Modulare Beobachtungslösungen für Erdsysteme' und ESM 'Erdsystemmodellierung' verbunden.

Obwohl der Anteil an Methan (CH4) in der Atmosphäre im Vergleich zu Kohlendioxid (CO2) etwa 200 Mal geringer ist, stellt es einen weitaus stärkeren Erwärmungsfaktor dar, da sein Treibhaus-Erwärmungspotenzial (GWP) je nach betrachtetem Zeitrahmen 25-30 Mal größer ist als das von CO2 (IPCC 2013). Heute sind anthropogene Quellen der Landwirtschaft, Abfall- und Biomasseverbrennung die dominierenden Methanflüsse in die Atmosphäre, gefolgt von natürlichen Quellen z.B. aus Feuchtgebieten in tropischen und arktischen Regionen oder anderen geologischen Quellen (z.B. Kirschke et al. 2013). Aber auch das Austreten von Methan und flüchtigen organischen Verbindungen (VOCs) aus der Öl-, Gas- und Kohleexploration an Land und auf See führen zu bisher noch nicht quantifizierten Emissionen, was sich in enormen Diskrepanzen zwischen den Top-down- und Bottom-up-Schätzungen der Methanemissionen äußert (IPCC 2013). Um diese Diskrepanz zu überwinden und natürliche von anthropogenen Quellen zu unterscheiden, ist eine Bewertung einzelner, lokaler Quellen (z.B. undichte Öl- und Gasbohrungen) durch detaillierte Feldstudien mit hochauflösender Modellierung erforderlich, um die Auswirkungen lokaler CH4- und VOC-Quellen auf die atmosphärischen Konzentrationen abzuschätzen.

Am IMK-ASF untersuchen wir den Emissionsfluss von stillgelegten und aktiven Offshore-Plattformen. Explorationen am Meeresboden in der Nordsee zeigten eine Freisetzung von Methan in der Nähe der Bohrlöcher von Öl- und Gasförderplattformen. Grundlage unserer Arbeit ist die etablierte Emissionsdatenbank EDGAR (Emission Database for Global Atmospheric Research), ein Inventar, das die Methanemissionsflüsse in der Nordseeregion umfasst. Während die Emissionsflüsse von Methan im EDGAR-Inventar und die Standorte der Plattformen bei den meisten Ölplattformen übereinstimmen, fehlen in der Datenbank fast alle Quellen der Gasplattformen. Wir entwickeln eine Methode zur Schätzung der fehlenden Quellen auf der Grundlage des EDGAR-Emissionsinventars. In dieser Studie wird das globale Modell ICON-ART (ICOsahedral Nonhydrostatic model - Aerosols and Reactive Trace gases) verwendet. ART ist eine Modellerweiterung für ICON, die chemische Gase und Aerosole einschließt. Ein Ziel des Modells ist die Simulation von Wechselwirkungen zwischen den Spurenstoffen und dem Zustand der Atmosphäre durch Kopplung der räumlich-zeitlichen Entwicklung von Tracern mit atmosphärischen Prozessen. ICON-ART-Sensitivitätssimulationen werden mit eingefügten und angepassten Quellen durchgeführt, um deren Einfluss auf die Methan- und OH-Verteilung auf regionaler (Nordsee) und globaler Skala zu erfassen.

Dissertation

Während des Digital Earth Projektes entstand zu diesem Thema die Dissertation unseres Mitarbeiters Christian Scharun mit dem Titel "Quantifying and modeling methane emissions from the North Sea region with ICON-ART". Die an der Fakultät für Physik des KIT abgelegte Arbeit können Sie unter folgendem Link einsehen:

https://publikationen.bibliothek.kit.edu/1000141826

Digital Earth Springer Book

Mit der Veröffentlichung "Integrating Data Science and Earth Science - Challenges and Solutions" im Springer Verlag entstand im Rahmen des Digital Earth Projektes eine Sammlung an neuen Konzepten und Workflows, die bei der Einbindung von Data Science in die naturwissenschaftliche Arbeit helfen und deren zukünftige Anwendung erleichtern sollen. Das Buch können Sie unter folgendem Link kostenlos als E-Book herunterladen und lesen:

https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-99546-1