Permafrost, ein wesentlicher nicht-saisonaler Bestandteil der terrestrischen Kryosphäre, speichert große Mengen an Bodeneis und Bodenkohlenstoff und bildet die Grundlage für Ökosysteme und Infrastruktur in weiten Teilen der Nordhalbkugel. Die rasche Erwärmung führt zur Degradation des Permafrosts, mit Folgen für Hydrologie, Kohlenstoffkreislauf und die Stabilität des Baugrunds; zugleich bleiben Projektionen mit erheblichen Unsicherheiten behaftet. Eine zentrale Herausforderung besteht darin, subskalige Heterogenität und schlecht eingegrenzte Parameter abzubilden, ohne die Rechenökonomie auf regionalen bis kontinentalen Maßstäben zu verlieren. Diese Dissertation begegnet diesen Herausforderungen durch die Weiterentwicklung transienter numerischer Permafrostmodellierung sowie durch hybride Ansätze, die prozessbasierte Simulationen mit Beobachtungen und maschinellem Lernen kombinieren. In einem skalen-erweiternden Forschungsdesign verknüpft die Arbeit Standort-, Regional- und hemisphärische Analysen innerhalb der CryoGrid-Modellfamilie. CryoGrid3 wurde weiterentwickelt und auf einen Eisenbahndamm auf dem Tibetischen Plateau angewandt; die Ergebnisse zeigen, dass Dammgeometrie und eisreiche Schichten Stabilitätsschwellen bestimmen. CryoGridLite wurde um zusätzliche Prozessschemata erweitert und mit Satellitendaten sowie maschinellem Lernen gekoppelt, um Vegetationsreaktionen auf das Auftauen des Permafrosts auf dem Tibetischen Plateau zu bewerten und zu projizieren. Schließlich quantifizierten Ensemble-Simulationen mit CryoGridLite die Anfälligkeit von Straßen- und Schieneninfrastruktur in der Permafrostregion der Nordhalbkugel. Insgesamt zeigt die Dissertation, wie physikbasierte Modelle, Tiling-/Kachelansätze, datengetriebene Verknüpfungen und Ensemblemethoden integriert werden können, um Skalen von Standorten bis zu Kontinenten zu überbrücken. Die Ergebnisse rahmen Permafrostauftauen als übergreifendes Klimarisiko mit ökologischen und gesellschaftlichen Auswirkungen und liefern ein übertragbares Rahmenwerk für zukünftige Bewertungen unter fortgesetzter Erwärmung.
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Rui Chen (Fri,) studied this question.
www.synapsesocial.com/papers/69b5ff8d83145bc643d1c4e8 — DOI: https://doi.org/10.18452/36775
Rui Chen
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