INITIATE - Das Doktoranden-Netzwerk für Klima-Tektonik-Wechselwirkungen unter Verwendung von Big Data und numerischen Modellen

Die Erdoberfläche und ihr Untergrund sind das Ergebnis komplexer Wechselwirkungen zwischen Tektonik und Klima. Sedimente im flachen Untergrund enthalten lebenswichtige Ressourcen wie Wasser und Energie, die für die Menschheit von entscheidender Bedeutung sind. Sie bieten auch eine vorübergehende und langfristige Abfall- und Energiespeicherung. Gleichzeitig interagieren aktive Deformation und schneller Klimawandel und stellen ein erhebliches Risiko für Naturgefahren wie Muren, Hanginstabilitäten und aktive Verwerfungen dar. Um diese drängenden Herausforderungen anzugehen und die Chancen im Bereich der Wechselwirkungen zwischen Erde und Klima zu nutzen, ist es unerlässlich, dass wir unser Fachwissen in der Verknüpfung umfangreicher Datensätze mit deterministischen Vorwärtsmodellen erweitern.

Das Ziel von INITIATES besteht darin, die Art und Effizienz der Prozesse zu bewerten, die für die Wechselwirkungen zwischen der festen Erde und der Hydrosphäre auf einer Vielzahl von zeitlichen und räumlichen Skalen verantwortlich sind. Wir werden dies tun, um grundlegende Fragen zur Entwicklung der Erde zu beantworten und auf die dringende Nachfrage nach den Auswirkungen des anhaltenden natürlichen und anthropogenen Klimawandels auf die Bewohnbarkeit der Erdoberfläche zu reagieren. Wir werden modernste Modellierungstechniken und neuartige Methoden der Datengewinnung in Kombination mit neu verfügbaren hochauflösenden Beobachtungsdatensätzen verwenden.

Im Rahmen von INITIATE wird die Sektion 4.5 „Subsurface Process Modelling“ für zwei Doktorandenprojekte verantwortlich sein:

Projekt 1) DC6: 3D-Datenbasierte strukturelle, thermische und rheologische Konfiguration des Korinth-Grabensystems
Das Hauptziel von DC6 ist die Entwicklung eines integrierten digitalen Zwillings des Korinth-Grabens, um mehrere Hypothesen zur Lokalisierung von Verformungen im heutigen Golf von Korinth zu testen. Wir werden die Verteilung der im Korinth-Graben verfügbaren Sedimenteinheiten und Untergrunddaten sowie die 3D-Potentialfeldmodellierung unter Verwendung öffentlich verfügbarer Satellitenschwerkraftdaten nutzen, um ein 3D-Bild der Krusten-Mantel-Grenze zu erstellen. Tomographiemodelle des Geschwindigkeitsfeldes der Scherwellen im oberen Erdmantel werden in Temperatur- und Dichteverteilungen umgewandelt, um verschiedene Zusammensetzungen dieses Teils des Modells zu testen. Diese Integration von Beobachtungen mit physikbasierten Simulationen ermöglicht eine 3D-Darstellung des thermomechanischen und isostatischen Zustands des Korinth-Grabens. Die 3D-Konfiguration, die die Heterogenität erster Ordnung in den physikalischen Eigenschaften auflöst, wird mit der beobachteten Seismizitätsverteilung verglichen. Das DC wird die erzielten Ergebnisse nutzen, um in Zusammenarbeit mit Partnern der Universität Bergen numerische Experimente zu entwerfen.

Doktorand: Zsuzsanna Vatai

Projekt 2) DC4: Mechanische, hydrogeologische und thermische Reaktion des Untergrunds auf den Klimawandel in Nordmitteleuropa

Das Ziel von DC4 ist die Entwicklung eines digitalen Zwillings des Untergrunds von Nordmitteleuropa als Grundlage für 3D-Simulationen gekoppelter thermo-hydraulisch-mechanischer Prozesse unter Berücksichtigung verschiedener Klimaszenarien unter Verwendung der firmeneigenen Open-Source-Plattform für numerische Simulationen. Der Arbeitsablauf zielt darauf ab, Beobachtungsdaten mit physikalisch basierten Modellen zu verknüpfen, indem geologische und geophysikalische Daten in 3D-Strukturmodelle integriert werden, um die Heterogenitäten erster Ordnung in den physikalischen Eigenschaften aufzulösen; die Identifizierung, Zusammenstellung und Analyse von Datentypen, die die Grundwasserverhältnisse, die Anreicherungsraten sowie das gegenwärtige und vergangene Klima beschreiben; die 3D-Simulation gekoppelter thermo-hydraulisch-mechanischer Prozesse in verschiedenen Klimaszenarien; und die Erstellung von Ersatzmodellen zur Durchführung von Ensemblesimulationen für die Analyse globaler Parameter und die Quantifizierung der Unsicherheit der Modellvorhersagen.