Marine biogeochemische (BGC) Modelle basieren auf vielen Annahmen. Diese betreffen die Modellstruktur, die Modellgleichungen und die zugehörigen Konstanten (Modellparameter), die die simulierten Reaktionen der Organismen auf ökologische oder umweltbedingte Änderungen bestimmen. Aufgrund der aggregierten Darstellung der biogeochemischen Komponenten in den Modellen und wegen der (natürlichen) Flexibilität der einzelnen Organismen in Bezug auf Umweltänderungen sind die Modellsimulationen grundsätzlich mit hohen Unsicherheiten behaftet. Die Spezifizierung und Quantifizierung dieser Unsicherheiten und ihre Verringerung, mittels der Kalibrierung von Modellergebnissen, werden mit unterschiedlichen Methoden auf verschiedensten Raum- und Zeitskalen untersucht.
Sowohl die Modellkalibrierung als auch die Quantifizierung von Modellunsicherheiten erfordern die Definition von Metriken, die die Modellgüte in Bezug auf experimentelle Beobachtungen und Ozeandaten (gewonnen z.B. aus Satellitendaten und in-situ Messungen) bestimmen. Unser Interesse gilt hierbei den Vorzügen und Einschränkungen einzelner Metriken für den Vergleich von Modellergebnissen und Daten. Unsere Arbeit beinhaltet enge Zusammenarbeit mit experimentellen und beobachtenden Wissenschaftlern, Mathematikern und Informatikern.
Mitarbeiter:
Iris Kriest (Co-Vorsitzende der SCOR Arbeitsgruppe 161 ReMO: Respiration in the Mesopelagic Ocean; Leitung Arbeitsgruppe WP6 von EU Project OceanICU; Untersuchung der Sensitivitäten globaler BGC Modelle im Hinblick auf biogeochemische Parametrisierungen; Bewertung globaler BGC Modelle und Parameteroptimierung gegen verschieden Beobachtungsdaten)
Markus Schartau (Parameterschätzung für dynamische und diagnostische Modellierungsansätze; nichtparametrische Metriken zur Bewertung von Modellergebnissen in Bezug auf Plankton-Größenhäufigkeitsspektren sowie biogeochemischen Tracern; Erforschung der Mannigfaltigkeit an Modelllösungen, welche die Beobachtungen gleichermaßen gut erklären können)
Volkmar Sauerland (Parameteroptimierung globaler biogeochemischer Modelle; Varianten für Mehrfachkriterien und staochastische Parameter; Entwicklung von Metriken; ableitungsfreie Optimierungsverfahren)
Giang Tran (Modellbasierte Abschätzung von Climate Engineering; Unsicherheits- und Sensitivitätsanalyse mittels "Gaussian process emulation”)
