KFKI - MSL-absolut: Untersuchungen zum absoluten Meeresspiegelanstieg an der deutschen Nord- und Ostseeküste

Zurück zur Liste

KFKI - MSL-absolut

KFKI - MSL-absolut: Untersuchungen zum absoluten Meeresspiegelanstieg an der deutschen Nord- und Ostseeküste

01.08.2016 bis 31.07.2019

Prof. Dr.-Ing. Jürgen Jensen

Universität Siegen, Forschungsinstitut Wasser und Umwelt (Hydromechanik)
Paul-Bonatz-Str. 9-11
57076 Siegen

TU Braunschweig, Leichtweiß-Institut für Wasserbau (Hydromechanik)

BMBF Rahmenprogramm Forschung für nachhaltige Entwicklung (FONA3)

Küstenforschung: KFKI

Die Detektion des anthropogenen Anteils am beobachteten bzw. erwarteten mittleren Meeresspiegelanstieg kann nur durch die Kenntnis eines absoluten Wertes dieser Änderung geschehen. Der an Pegelstationen gemessene Wert des mittleren Meeresspiegels (Mean Sea Level = MSL) wird relativ zu Vertikalbewegungen des Hinterlandes erfasst, so dass zur Bestimmung und Prognose des MSL absolut eine verlässliche Quantifizierung dieser Bewegungen erforderlich ist.

Weiterhin sollen im Rahmen des Projekts die flächenhaften vertikalen Landbewegungen (VFL) erfasst werden, um ein großräumiges Modell für die gleichmäßige Absenkungsgeschwindigkeiten abzuleiten und regionale Unregelmäßigkeiten/Nichtlinearitäten aufzuzeigen. Als Datengrundlagen dienen sowohl GNSS und Nivellement-Datensätze als auch Daten der Radarinterferometrie. Zur Interpretation und Validierung der Ergebnisse werden weitere terrestrische Daten bezüglich postglazialer und tektonischer Bewegungen sowie regionaler anthropogener Einflüsse z. B. durch Bergbau und GW-Entnahme aufgenommen.

Hauptkomponenten des geplanten Ansatzes werden die räumliche und methodische Weiterentwicklung des IKÜS Auswertemodelles zur Erfassung von Vertikalbewegungen im Bereich der norddeutschen Küste sowie die differentiell-interferometrische Auswertungen multitemporaler SAR-Daten. Die Analyse und Kopplung der Ergebnisse beider Methoden werden zu einem ganzheitlichen Bewegungsmodell des Küstenhinterlandes integriert, welches aufgrund der zeitlichen und inhaltlichen Dichte an Eingangsdaten einen hohen Grad an Verwertbarkeit aufweisen wird.