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Institut für

SF Seefischerei

Projekt

AHOI : Ein physikalisch-statistisches Hydrographie-Modell für Fischerei- und Ökologiestudien


Federführendes Institut SF Institut für Seefischerei

© Thünen-Institut/Ismael Núñez-Riboni

Angepasste optimale Hydrographie-Interpolation zur Rekonstruktion historischer Umweltbedingungen

AHOI (Adjusted Hydrographie Optimal Interpolation) ist ein einfaches physikalisch-statistisches Modell der Arbeitsgruppe „Mess- und Beobachtungssysteme“ des Thünen-Institutes für Seefischerei. Mit ihm lassen sich monatliche Hydrographie-Karten über einen Zeitraum von vielen Jahrzehnten produzieren. Weil es für die marinen Ökosysteme bedeutsam ist,  hat AHOI eine besondere hohe vertikale Auflösung. Damit wird die Hydrographie am Meeresgrund gut dargestellt. Als Fallstudie haben wir monatliche Karten von Temperaturen und Salzgehalten in der Nordsee von 1948 bis 2013 rekonstruiert und veröffentlicht.

Hintergrund und Zielsetzung

Ökologie- und Fischereistudien bezüglich des Klimawandels erfordern große Mengen von gerasterten Hydrographie-Karten über lange Zeiträume - wie Dekaden. Zugleich sollen sie mit relativ hoher Zeitfrequenz - wie Monaten - auflösen. Derzeit gibt es kein zufriedenstellendes Produkt für solche Untersuchungen in der Nordsee, in allen Tiefen. Mit AHOI wollen wir hydrographische Daten für Ökosystem- und Fischereistudien in hoher Auflösung und für die wissenschaftliche Gemeinschaft frei verfügbar auf bestmögliche Weise nutzen, damit Karten auf zwischen-jährlichen bis multi-dekadischen Zeitskalen den Klimawandel abbilden können.

Vorgehensweise

AHOIs Hauptschritte sind:

  1. Vertikale Interpolation hydrographischer Profile auf ausgewählten Tiefen;
  2. Identifizieren und Entfernen von Ausreißern (outliers) durch statistisches Trimmen und einen „Buddy-Check“ (Vergleich mit naheliegenden Beobachtungen) anhand von Gauss-Markov-Interpolation (optimale Interpolation; OI);
  3. Kartieren der Hydrographie mit OI, unabhängig für jede Variable (Temperatur und Salzgehalt) und für jede Tiefe;
  4. Anpassung der schlechten OI-Schätzungen mit einer harmonischen Rekonstruktion aus den zuverlässigsten OI-Schätzungen;
  5. Anpassung der OI-Schätzungen für Dichtestabilität.

Zeitraum

1.2015 - 12.2027

Weitere Projektdaten

Projekttyp:
Projektstatus: läuft

Publikationen

  1. 0

    Nuñez-Riboni I, Taylor MH, Kempf A, Püts M, Mathis M (2019) Spatially resolved past and projected changes of the suitable thermal habitat of North Sea cod (Gadus morhua) under climate change. ICES J Mar Sci 76(7):2389-2403, DOI:10.1093/icesjms/fsz132

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn061168.pdf

  2. 1

    Van der Sleen P, Stransky C, Morrongiello JR, Haslob H, Perharda M, Black BA (2018) Otolith increments in European plaice (Pleuronectes platessa) reveal temperature and density-dependent effects on growth. ICES J Mar Sci 75(5):1655-1663, DOI:10.1093/icesjms/fsy011

  3. 2

    Nuñez-Riboni I, Akimova A (2017) Quantifying the impact of the major driving mechanisms of inter-annual variability of salinity in the North Sea. Progr Oceanogr 154:25-37, DOI:10.1016/j.pocean.2017.04.004

  4. 3

    Akimova A, Nuñez-Riboni I, Kempf A, Taylor MH (2016) Spatially-resolved influence of temperature and salinity on stock and recruitment variability of commercially important fishes in the North Sea. PLoS One 11(9):e0161917, DOI:10.1371/journal.pone.0161917

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn057166.pdf

  5. 4

    Nuñez-Riboni I, Akimova A (2015) Monthly maps of optimally interpolated in situ hydrography in the North Sea from 1948 to 2013. J Mar Syst 151:15-34, DOI:10.1016/j.jmarsys.2015.06.003

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