Climate indicators on the local scale for past, present and future and platform data management

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Vorhersagen über den Klimawandel sind an sich schon sehr schwierig, besonders in solch komplexen Ökosystemen wie die Andinen Regen- und Trockenwälder, sowie das Paramo. Die üblichen Werkzeuge, um den globalen Klimawandel zu berechnen, sind globale Zirkulationsmodelle (GCM). Aufgrund ihrer groben Auflösung sind sie nicht in der Lage atmosphärische Prozesse, die das lokale Klima bestimmen, adäquat zu erfassen. Aus diesem Grund wird ein dynamischer Downscaling Ansatz verwendet, um ein räumlich und zeitlich hoch aufgelöstes Klimaindikatorsystem (hrCISpr) zur Ableitung ökologisch relevanter Klimawandelindikatoren, die die Ökosysteme in Süd-Ecuador beeinflussen, zu entwickeln. Ein local-limited area Modell (LAM) wird verwendet, um (i) eine hoch aufgelöste räumliche Klimatologie der Jetzt-Zeit basierend auf Reanalyse Daten zu erzeugen (hrCISpr) und (ii) um eine hoch aufgelöste Klimatologie der Zukunft (hrCISpf) basierend auf den neuen (RCP) Szenariendaten. Die mit dem LAM erzeugten Daten der Jetzt-Zeit werden mit In-situ Messdaten und Satellitenprodukten validiert, um die Genauigkeit des LAM für die Zukunftsprognosen zu gewährleisten. Anhand statistischer Analysen beider Klimatologien werden Veränderungen der Klimaindikatoren wie Lufttemperatur und das Niederschlagsregime beschrieben.Das Beobachten von (globalen) Umweltveränderungen beruht auf einer soliden Datengrundlage, wofür relevante Daten zuverlässig gespeichert, geordnet und zugänglich gemacht werden müssen. Dieser Antrag möchte ein entsprechendes Datenmanagementsystem für die Platform for Biodiversity and Ecosystem Monitoring and Research bereitstellen. Dazu wird das webbasierte Informationsmanagementsystem FOR816DW (ein Data Warehouse für ökosystemorientierte Forschungsverbundprojekte) um spezielle Funktionen zur operationellen Überwachung von Umweltveränderungen erweitert. Eine Schnittstelle zum automatisierten Upload, eine Benutzeroberfläche für integrative Analysen und ein benutzerdefiniertes Warnsystem werden integriert. Neben diesen Software-Entwicklungsaufgaben wird besonders der Wissens- und Informationstransfer (Know How, Programmcode und Daten) zu den ecuadorianischen Projektpartnern fokussiert. Hierfür, und um die bestehenden Datenquellen zusammen zu bringen, wird gemeinsam mit universitären und nicht-universitären Einrichtungen die Entwicklung und Etablierung einer Data access platform für umweltbezogene Daten aus der Region angestrebt. Für die nachhaltige Sicherung der Forschungsdaten ist ein Transfer in die geplante deutsche Dateninfrastruktur GFBio vorgesehen.