publish.UP (Univ. Potsdam)
Not a member yet
61492 research outputs found
Sort by
Untersuchung von Chalkogenid-Perowskit BaZrS3 Dünnschichten aus Oxid-Vorläufern
No full textBaZrS3 is a chalcogenide perovskite composed of earth-abundant elements with potential applications for photovoltaic (PV) energy conversion. While it is a promising candidate, many of its properties remain unexplored as of yet. For applications, a comprehensive understanding of the material properties is necessary. To accelerate the research, the combinatorial approach was chosen, involving compositional gradients and high throughput experimentation. BaZrS3 thin lms with a compositional gradient from Zr-rich to Ba-rich were produced from oxide precursors using pulsed laser deposition with subsequent sulfurization in H2S gas. Temperature and H2S concentration variation series enable the study of the evolution of di erent structural and optoelectronic properties with processing conditions. Using mapping techniques for investigating those properties as a function of the elemental composition, it was possible to develop a model for the growth of BaZrS3 as well as a model for point defects in BaZrS3. A phase diagram of Ba-Zr-S-O was constructed from the investigation of the thin films with grazing incidence X-ray diffraction. In combination with the grain sizes observed in scanning electron microscopy images, it was possible to describe the growth process of BaZrS3. The results show that sulfurization of the oxide precursor occurs more readily in the presence of BaS, which is more commonly found for Ba-rich compositions. This was not indicative of BaZrS3 formation however, as RuddlesdenPopper phase formation is more prevalent under Ba-rich conditions if not enough sulfur has not been incorporated yet. In addition, it was found that BaZrS3 can only incorporate a limited amount of excess barium or zirconium. Excess of those elements leads to formation of secondary phases, such as the aforementioned RuddlesdenPopper phases for Ba-excess or ZrO2 for Zr excess. By means of absorption spectroscopy measurements, band gap variations between 1.88-1.97eV were found for compositions close to the stoichiometric point in libraries synthesized at 1000◦C. While these band gap energies remain constant between [Ba]/([Ba]+[Zr]) = 0.47-0.51, further o-stoichiometry yields a slight increase in band gap energy for Zr-excess and a sharp increase for Ba-excess. The investigation of the optoelectronic properties of BaZrS3 suggests a high defect density of both donors and acceptors in BaZrS3 synthesized in this way. These defects impact optoelectronic properties, increasing sub band gap absorption. In addition to shallow donor and acceptor levels related to point defects, such as VS and Si, the analysis of low temperature photoluminescence revealed several deep defect states in the band gap, associated with point defects like Si and BaZr.BaZrS3, aus der Gruppe der chalkogeniden Perovskite, ist ein Material, das aus Elementen besteht die auf der Erde reichlich vorhanden sind und mögliche Anwendungen für photovoltaische (PV) Energieumwandlung hat. Obwohl es ein vielversprechendes Material ist, verbleiben viele unerforschte Eigenschaften. Für Anwendungen ist ein umfassendes Verständnis der Materialeigenschaften notwendig. Um die Erforschung zu beschleunigen wurde der kombinatorische Ansatz gewählt, welcher Kompositionsgradienten und Hochdurchsatz-Experimentierung umfasst. BaZrS3 Dünnschichten mit einem Kompositionsgradienten von Zr-reich zu Ba-reich wurden aus Oxidvorläufern mit Hilfe von Laserstrahlverdampfen und anschließender Schwefelung in H2S Gas. Eine Temperatur- und H2S Konzentrationsserie ermöglichen die Untersuchung der Evolution von verschiedenen strukturellen und optoelektronischen Eigenschaften in Abhängigkeit von den Prozessbedingungen. Mit Hilfe von Mapping-Techniken für die Untersuchung dieser Eigenschaften in Abhängigkeit der elementaren Komposition war es möglich ein Modell für das Wachstum von BaZrS3, sowie ein Modell für Punktdefekte in BaZrS3 aufzustellen. Ein Phasendiagramm von Ba-Zr-S-O wurde mittles Röntgenbeugung der Dünnschichten unter streifendem Einfall aufgestellt. In Kombination mit den durch Rasterelektronenmikroskopie gemessenen Korngrößen war es möglich den Wachstumsprozess von BaZrS3 zu beschreiben. Die Ergebnisse zeigen, dass die Schwefelung der Oxidvorläufer leichter in Anwesenheit von BaS auftritt, welches häufiger in Ba-reichen Kompositionen vorgefunden wurde. Dies ist jedoch keine Indikation für die Bildung von BaZrS3, da unter Ba-reichen Bedingungen, wenn noch nicht ausreichend Schwefel vorhanden ist die Bildung von Ruddlesden-Popper Phasen vorwiegt. Zusätzlich wurde festgestellt, dass nur ein geringer Anteil von zusätzlichem Barium oder Zirkonium in die Struktur von BaZrS3 eingebaut werden kann. Ein Überfluss dieser Elemente führt zur Bildung von Sekundärphasen, wie die zuvor erwähnten Ruddlesden Popper Phasen für zusätzliches Ba oder ZrO2 für zusätzliches Zr. Mittels Absorptionsspektroskopie wurden Bandlücken im Bereich von 1.88-1.97eV ermittelt für nahezu stoichiometrische Kompositionen für Bibliotheken die bei 1000°C hergestellt wurden. Obwohl die Bandl+cken für Kompositionen um [Ba]/([Ba]+[Zr]) = 0.47-0.51 nahezu konstant bleiben, führt eine weitere Abweichung von der Stoichiometrie zu einem leichten Anstieg der Bandlücke bei zusätzlichem Zr, jedoch zu einem starken Anstieg der Bandlücke bei zusätzlichem Ba. Die Untersuchung der optoelektronischen Eigenschaften von BaZrS3 deutet auf eine hohe Defektdichte von sowohl Donatoren als auch Akzeptoren in BaZrS3, das auf diese Weise hergestellt wurde. Diese Defekte beeinflussen die optoelektronische Eigenschaften, wie eine erhöhte Absorption bei Energien unterhalb der Bandlücke. Zusätzlich zu den flachen Donator- und Akzeptor-Niveaus, z.B. abhängig von z.B. VS und Si, hat die Auswertung von Tieftemperatur-Photolumineszenz mehrere tiefe Defekte in der Bandlücke offenbart, die mit Punktdefekten wie Si und BaZr zusammenhängen
Auf dem Weg zu präzisen Randbedingungen für Hochwasserfrühwarnsysteme unter Verwendung globaler hydrologischer Modelle in bewirtschafteten Flusseinzugsgebieten
No full textFloods are one of the most prevalent natural disasters, impacting 55 millions lives yearly. Floods in small catchments have substantial implications, yet their risks and impacts remain difficult to predict using the state-of-the-art GHMs and FEWS. This dissertation focuses on addressing these limitations by developing new methods to improve flood impact forecasting.
Through the integration of improved large-scale streamflow modeling, machine learning, and real-time flood mapping, the research aims to enhance FEWS capabilities and make them more responsive to localized flooding events.
One key innovation explored in this research is the use of 2D hydrodynamic models to generate real-time flood inundation maps and impact indicators. Existing FEWS either interpolated flood hazard maps (e.g., GloFAS, EFAS) or relay only the local rainfall depths or gauge levels to the users. This results in inaccuracies for unprecedented extreme events in the first case and misinformed actions in the second. We demonstrate the feasibility of the ICON-D2-EPS-mHM-RIM2D operational FEWS for the 2021 European Summer Flood in the Ahr valley. Parallelized RIM2D high resolution flood inundation ensemble runs on GPUs reduce the total forecast runtime of the FEWS to under three hours. The FEWS forecasts lead time to specified inundation thresholds and at-risk infrastructure factoring in forecast uncertainty, which are crucial information for emergency response teams and policymakers.
Representation of catchment shape presents a unique challenge for GHMs. D8, arguably the most widely used method of catchment upscaling in GHMs, struggles to accurately represent catchment shapes smaller than 30 times the area of the grid pixel. This dissertation introduces a novel stream upscaling technique - SCC - as a solution. SCC improves the accuracy of streamflow simulations by allowing multiple downstream connections within a single grid cell, thereby addressing the limitations of the widely-used D8 method, which only permits a single outflow direction per cell. This advancement in stream network upscaling significantly enhances the precision of modelled catchments, ensuring that even the smallest contributing areas are properly accounted for.
The effectiveness of SCC is demonstrated through experiments in the Rhine basin and at the global scale. In these experiments, SCC not only improves the accuracy of streamflow simulations but also offers up to a five-fold increase in computational efficiency compared to existing methods. This directly contributes to the real-time applications of FEWS, where speed and accuracy are paramount. Furthermore, SCC ensures accurate streamflow across modeling resolutions, eliminating the need for GHMs to reach sub-kilometer scales for streamflow precision. This, combined with the advantage that SCC can be integrated with any land surface or hydrological model, significantly expands its use in global flood forecasting systems.
Small catchments have historically been under-served by global models but are often the location for catastrophic flood events. This research makes an important contribution by addressing the "catchment size problem", a long-standing problem in GHMs where representation accuracy diminishes with smaller catchments. SCC improves the upscaling of catchment areas irrespective of catchment size, solving the catchment size problem entirely and allowing GHMs to deliver locally relevant streamflow at given points of interest. This represents a major opportunity in flood forecasting technology, allowing FEWS to rely on fluvial boundary conditions from a unified GHM setup for flood events at any scale, whether local or regional, eliminating the need for separate hydrological model setups and the associated resolution challenges.
The SCC method also offers a novel solution to the issue of simulating streamflow at multiple points of interest within a single grid cell. Current methods (e.g., D8) are limited to providing a single streamflow value per grid cell. The multiple downstream connectivity of SCC allows for a grid to have multiple routing fractions with the corresponding values, overcoming the limitation of single streamflow values within the same cell. This feature is especially important for regions with complex hydrological setting such as multiple tributaries, intricate river networks, dense networks of monitoring stations, or high density of reservoirs, where capturing the full scope of hydrological interactions is crucial for accurate streamflow predictions.
In addition to these advancements in catchment representation, the dissertation explores the use of ML to improve the simulation of streamflow downstream of regulated reservoirs. Reservoirs have the potential to introduce significant discontinuities in natural streamflow patterns. These discontinuities are often difficult to model using traditional hydrological approaches. The research presents a ML based method to predict non-consumptive demand at hydropower reservoirs based using downstream streamflow observations as control point. The ML demand model, when fed to the hydrological model, enables more precise simulation of daily streamflow downstream of 31 global reservoirs. This is particularly important for FEWS, as regulated rivers often pose significant forecasting challenges due to the variability in reservoir operations based on water demand. The improved simulations would allow FEWS to generate more accurate predictions, which can help mitigate flood risks in communities downstream of large/ disruptive reservoirs. While the current focus of the ML model is on non-consumptive reservoirs, its methodology could be extended to consumptive uses like irrigation if reliable data is available.
Another novel aspect of this research is the investigation into the role of reservoir bathymetry, the underwater topography of reservoirs, on lake surface evaporation. Reservoirs contribute substantially to global evaporation, yet their shapes are often oversimplified in GHMs. The dissertation quantifies the impact of bathymetric assumptions on evaporation and streamflow predictions, finding that oversimplifications can lead to significant overestimation of evaporation. A new function for estimating reservoir surface reflectivity based on latitude and the solar elevation angle is introduced, offering a more physically accurate approach to modeling reservoir evaporation dynamics in GHMs. These findings enhance the accuracy of evaporation estimates and improve upstream fluvial boundary conditions for FEWS to forecast downstream flood risks.
The final contribution of the dissertation addresses the computational challenges of large-scale hydrological modeling. Current global database includes 38,000 georeferenced dams. Simulating every reservoir in a large model domain is computationally expensive, so this study introduces a prioritization method based on reservoir "disruptivity" - the degree to which a reservoir alters natural streamflow patterns. By establishing thresholds for excluding less disruptive reservoirs from simulations, the dissertation offers a way to reduce computational costs while still maintaining accuracy in GHMs. This is particularly valuable for regional scale FEWS, where real-time forecasting requires a balance between precision and computational efficiency.
In summary, this dissertation makes significant contributions to the development of more accurate, efficient, and reliable flood forecasting systems. Through the integration of fast 2D hydrodynamic models, the introduction of the SCC method, and investigation of reservoir representation methods, the research enhances the capabilities of GHMs in generating fluvial boundary conditions in FEWS to forecast "flood impacts" in small catchments and regulated rivers. The advancements made in this dissertation offer transferable tools and methodologies that provide a foundation for future work in global hydrological modeling and flood forecasting and the opportunity to reduce flood impacts on communities worldwide.Überschwemmungen gehören zu den häufigsten Naturkatastrophen und betreffen jährlich 55 Millionen Menschen. Überschwemmungen in kleinen Einzugsgebieten haben erhebliche Auswirkungen, doch ihre Risiken und Folgen sind mit den modernsten globalen hydrologischen Modellen (GHMs) und Frühwarnsystemen für Überschwemmungen (FEWS) schwer vorherzusagen. Diese Dissertation befasst sich mit der Lösung dieser Einschränkungen durch die Entwicklung neuer Methoden zur Verbesserung der Vorhersage von Überschwemmungsauswirkungen. Durch die Integration von verbesserten großskaligen Abflussmodellen, maschinellem Lernen und Echtzeit-Überschwemmungskartierung zielt diese Forschung darauf ab, die Fähigkeiten von FEWS zu verbessern und sie reaktionsfähiger auf lokale Überschwemmungsereignisse zu machen.
Eine zentrale Innovation, die in dieser Forschung untersucht wird, ist die Verwendung von 2D-hydrodynamischen Modellen zur Erstellung von Echtzeit-Überschwemmungskarten und Impact-Indikatoren. Bestehende FEWS interpolieren entweder Gefahrenkarten (z.B. GloFAS, EFAS) oder übermitteln den Nutzern lediglich die lokalen Niederschlagsmengen oder Pegelstände. Dies führt im ersten Fall zu Ungenauigkeiten bei beispiellosen Extremereignissen und im zweiten zu missinformierten Handlungen. Wir demonstrieren die Machbarkeit des operationellen FEWS ICON-D2-EPS-mHM-RIM2D für die europäische Sommerflut 2021 im Ahrtal. Parallelisierte hochauflösende Überschwemmungsläufe von RIM2D auf GPUs reduzieren die Gesamtlaufzeit der Vorhersage des FEWS auf unter drei Stunden. Die Vorhersagen des FEWS bieten Vorlaufzeiten bis zu bestimmten Überflutungsschwellen und gefährdeten Infrastrukturen unter Berücksichtigung von Prognoseunsicherheiten, diese sind wichtige Informationen für Notfallteams und Entscheidungsträger.
Die Darstellung der Einzugsgebietsform stellt eine besondere Herausforderung für GHMs dar. Das D8-Verfahren, das wohl am häufigsten verwendete Upscaling-Verfahren für Einzugsgebiete in GHMs, hat Schwierigkeiten, Einzugsgebietsformen abzubilden, die kleiner als 30-mal die Fläche des Rasterpixels sind. Diese Dissertation stellt eine neuartige Methode zur Skalierung von Flüssen vor, das Subgrid-Catchment-Contribution Verfahren (SCC). SCC verbessert die Genauigkeit der Abflusssimulationen, indem es mehrere Abflussverbindungen für eine Rasterzelle ermöglicht und so die Einschränkungen des weit verbreiteten D8-Verfahrens behebt, das nur eine einzige Abflussrichtung pro Zelle zulässt. Diese Weiterentwicklung in der Skalierung von Flussnetzen verbessert die Präzision der modellierten Einzugsgebiete erheblich und stellt sicher, dass auch die kleinsten beitragenden Flächen angemessen berücksichtigt werden.
Die Wirksamkeit von SCC wird durch Experimente im Rheineinzugsgebiet und im globalen Maßstab demonstriert. In diesen Experimenten verbessert SCC nicht nur die Genauigkeit der Abflusssimulationen, sondern bietet auch eine bis zu fünfmal höhere Recheneffizienz im Vergleich zu bestehenden Methoden. Dies trägt direkt zu den Echtzeitanwendungen von FEWS bei, wo Geschwindigkeit und Genauigkeit von größter Bedeutung sind. Darüber hinaus stellt SCC sicher, dass der Abfluss unabhängig von der Modellierungsauflösung präzise ist, wodurch GHMs nicht auf Sub-Kilometerskalen operieren müssen, um genaue Abflussvorhersagen zu gewährleisten. Dies, zusammen mit dem Vorteil, dass SCC in jedes Landoberflächen- oder hydrologische Modell integriert werden kann, erweitert seine Anwendungsmöglichkeiten in globalen Hochwasservorhersagesystemen erheblich.
Kleine Einzugsgebiete wurden historisch gesehen von globalen Modellen vernachlässigt, sind jedoch oft Schauplatz katastrophaler Hochwasserereignisse. Diese Forschung leistet einen wichtigen Beitrag zur Lösung des „Einzugsgebietsgrößenproblems“, eines langjährigen Problems in GHMs, bei dem die Darstellung mit kleineren Einzugsgebieten an Genauigkeit verliert. SCC verbessert das Upscaling von Einzugsgebieten unabhängig von deren Größe und löst das Größenproblem vollständig, sodass GHMs lokal relevante Abflüsse für bestimmte Punkte liefern können. Dies stellt eine bedeutende Chance für die Hochwasservorhersagetechnologie dar und ermöglicht es FEWS, auf fluviale Randbedingungen aus einer einheitlichen GHM-Konfiguration für Hochwassereignisse jeder Größenordnung – ob lokal oder regional – zurückzugreifen, wodurch separate hydrologische Modellkonfigurationen und die damit verbundenen Auflösungsprobleme überflüssig werden.
Die SCC-Methode bietet auch eine neuartige Lösung für das Problem der Abflusssimulation an mehreren Interessenspunkten innerhalb einer einzigen Rasterzelle. Aktuelle Methoden (z.B. D8) sind auf die Bereitstellung eines einzigen Abflusswerts pro Rasterzelle beschränkt. Die Mehrfachverbindungen von SCC ermöglichen es einer Zelle, mehrere Abflussfraktionen mit den entsprechenden Werten zu haben, wodurch die Einschränkung eines einzigen Abflusswerts pro Zelle überwunden wird. Diese Funktion ist besonders wichtig für Regionen mit komplexen hydrologischen Gegebenheiten, bei denen es entscheidend ist, das gesamte Spektrum der hydrologischen Interaktionen für genaue Abflussvorhersagen zu erfassen. Solche sind zum Beispiel Regionen mit mehreren Nebenflüssen oder verzweigten Flussnetzen sowie solche mit einem dichten Netzwerk von Überwachungsstationen oder einer hohen Dichte an Stauseen.
Neben diesen Fortschritten in der Einzugsgebietsrepräsentation untersucht die Dissertation den Einsatz von maschinellem Lernen (ML) zur Verbesserung der Simulation von Abflüssen unterhalb regulierter Stauseen. Stauseen haben das Potenzial, erhebliche Diskontinuitäten in den natürlichen Abflussmustern zu verursachen. Diese Diskontinuitäten sind oft schwer mit traditionellen hydrologischen Ansätzen zu modellieren. Die Forschung stellt eine auf maschinellem Lernen basierende Methode zur Vorhersage des nicht-konsumptiven Bedarfs an Wasserkraftstauseen unter Verwendung von Abflussbeobachtungen als Kontrollpunkt vor. Das ML-Nachfragemodell ermöglicht es dem hydrologischen Modell, den täglichen Abfluss unterhalb von 31 globalen Stauseen genauer zu simulieren. Dies ist besonders wichtig für FEWS, da regulierte Flüsse aufgrund der Variabilität des Stauseebetriebs in Abhängigkeit vom Wasserbedarf häufig erhebliche Herausforderungen bei der Vorhersage darstellen. Die verbesserten Simulationen würden es FEWS ermöglichen, genauere Vorhersagen zu treffen, was dazu beitragen kann, Hochwasserrisiken für Gemeinschaften stromabwärts großer/ disruptiver Stauseen zu mindern. Während sich das aktuelle ML-Modell auf nicht-konsumptive Stauseen konzentriert, könnte seine Methodik auf konsumtive Nutzungen wie Bewässerung ausgeweitet werden, wenn zuverlässige Daten verfügbar sind.
Ein weiterer neuartiger Aspekt dieser Forschung ist die Untersuchung der Rolle der Stauseebathymetrie – der Unterwassertopographie der Stauseen – auf die Verdunstung an der Seeoberfläche. Stauseen tragen erheblich zur globalen Verdunstung bei, doch ihre Formen werden in GHMs oft stark vereinfacht dargestellt. Die Dissertation quantifiziert die Auswirkungen bathymetrischer Annahmen auf Verdunstungs- und Abflussvorhersagen und stellt fest, dass Vereinfachungen zu erheblichen Überschätzungen der Verdunstung führen können. Eine neue Funktion zur Abschätzung der Reflexivität der Stauseeoberfläche basierend auf Breitengrad und dem Sonnenhöhenwinkel wird eingeführt, die einen physikalisch genaueren Ansatz zur Modellierung der Verdunstungsdynamik von Stauseen in GHMs bietet. Diese Erkenntnisse verbessern die Genauigkeit der Verdunstungsschätzungen und optimieren die fluvialen Randbedingungen für FEWS, um Hochwasserrisiken stromabwärts besser vorhersagen zu können.
Der letzte Beitrag der Dissertation befasst sich mit den rechentechnischen Herausforderungen großskaliger hydrologischer Modellierung. Die aktuelle globale Datenbank enthält 38.000 georeferenzierte Staudämme. Da die Simulation jedes Stausees in einem großen Modellgebiet aufwendig ist, wird in dieser Studie eine Priorisierungsmethode eingeführt, die auf der „Disruptivität“ der Stauseen basiert, das heißt dem Ausmaß, in dem ein Stausee die natürlichen Abflussmuster verändert. Durch die Festlegung von Schwellenwerten für den Ausschluss weniger disruptiver Stauseen aus den Simulationen bietet die Dissertation einen Weg, die Rechenkosten zu senken und gleichzeitig die Genauigkeit in GHMs zu erhalten. Dies ist besonders wertvoll für regionale FEWS, bei denen die Echtzeitvorhersage ein Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Recheneffizienz erfordert.
Zusammenfassend leistet diese Dissertation bedeutende Beiträge zur Entwicklung genauerer, effizienterer und zuverlässigerer Hochwasservorhersagesysteme. Durch die Integration schneller 2D-hydrodynamischer Modelle, die Einführung der SCC-Methode und die Untersuchung von Methoden zur Stauseedarstellung verbessert die Forschung die Fähigkeiten von GHMs, FEWS für die Vorhersage von Hochwasserauswirkungen in kleinen Einzugsgebieten und regulierten Flüssen zu initialisieren. Die in dieser Dissertation erzielten Fortschritte liefern übertragbare Werkzeuge und Methoden, die die Grundlage für zukünftige Arbeiten in der globalen hydrologischen Modellierung und Hochwasservorhersage bilden und die Möglichkeit eröffnen, die Auswirkungen von Hochwasserereignissen auf globaler Ebene zu reduzieren
Kohlenstoffkreislauf Arktischer Lagunen
No full textPermafrost, defined as ground that has been frozen for more than two consecutive years, underlies 15% of the land area of the Northern Hemisphere, storing vast amounts of organic carbon accumulated over millennia. Over 30% of global coastlines are shaped by permafrost, which is particularly sensitive to climate change. The rapid reduction in sea ice, rising air and sea temperatures, and more intense storm activity amplify erosion along these icerich coasts, leading to land loss of up to 25 meters per year at the Beaufort Sea. Coastal erosion taps lakes and drained lake basins formed during permafrost thaw, transforming them into so-called thermokarst lagoons. These lagoons serve as transition zones between terrestrial and subsea permafrost. Entering seawater accelerates thawing, making previously frozen or lacustrine organic carbon available for microorganisms to decompose into greenhouse gases (GHGs) such as carbon dioxide and methane, which contributes to further climate warming. So far, only a few studies have focused on the geology and evolution of these Arctic lagoons, and little is known about the role of thermokarst lagoons in the permafrost carbon cycle. To address this research gap, the key research questions of this thesis are:
• What is the spatial pan-Arctic extent of thermokarst lagoons, how are they distributed and how can they be classified according to their development stages?
• What is the effect of increasing seawater influence on GHG production and microbial community composition?
• Does GHG production of inundated Arctic coastal lowlands differ between landscape features and regions?
To answer these research questions, a combination of remote sensing and laboratory analyses was conducted. High-resolution satellite imagery and geographic information system tools were used for mapping and classifying thermokarst lagoons, providing a pan-Arctic context. The effect of seawater inundation on GHG production in thawed permafrost sediments was studied through four long-term anaerobic incubation experiments (at 4°C for up to 415 days) using permafrost, active layer, thermokarst lake, and lagoon sediment from three distinct Arctic coastal regions under various saline conditions to simulate increasing seawater influence. Microbial analyses were conducted before and after two of the experiments to understand how microorganisms respond to changing seawater influence.
Along the Arctic coast between the Taimyr Peninsula (Siberia) and the Tuktoyaktuk Peninsula (Canada), 520 lagoons originating from former lakes and lake basins were identified and mapped with remote sensing and cover an area of 3,457 km², which is only a fraction of the area occupied by thermokarst lakes. Based on their connectivity to the sea, the lagoons were categorized into five classes, with the majority (55%) in early transition stages (very low and low connected).
Incubation studies consistently revealed that under the prevailing brackish conditions, methane production is highest in these low-connected lagoons and decreases during the ongoing transition into a marine environment. Due to the higher global warming potential of methane, the climate impact of these low-connected lagoons is up to 18 times greater than that of open lagoons, where CO₂ is the dominant GHG produced. The microbial diversity is found to be higher in lagoon sediments than in terrestrial sediments, underlining the uniqueness of these transitional systems. However, the shift from terrestrial to marine conditions involves changes in oxygen availability and salinity, both of which disrupt the initial terrestrial microbial community, leading to a decrease in GHG production in the short term. Over time, as salt-tolerant, anaerobic microbial communities establish, CO₂ production increases, reaching levels as high as eight times those found in terrestrial permafrost.
Combining data from all incubation experiments revealed that GHG production varies significantly during the transition from newly thawed terrestrial permafrost to established lagoons. GHG production is highest in lagoon sediments compared to the terrestrial landscape features (permafrost, active layer, lake). Although regional variations in GHG production exist, they are less pronounced than the variations between different landscape features. The combination of incubation and mapping results enabled the first rough estimate of potential carbon release from all mapped pan-Arctic lagoons, showing that, on average, 3 Tg CO₂eq could be released per year from all mapped thermokarst lagoons by 2100.
In conclusion, these results show that, while the total thermokarst lagoon area is relatively small (3,457 km²), thermokarst lagoons release more than four times the CO₂-equivalent per unit area compared to thermokarst lakes, and even more than gradually thawing permafrost. This indicates that thermokarst lagoons are hotspots of carbon cycling and may play a more significant role in the carbon budget of rapidly thawing Arctic landscapes than previously anticipated. This role may become even more critical, as current climate scenarios suggest accelerating permafrost coastal erosion and rising sea levels. The incubation experiments were useful for understanding the impact of changing salinities on microbial dynamics and GHG production in seawater-inundated terrestrial and lagoon sediments, but it is not possible to reproduce all processes occurring in natural environments. To confirm and verify the presented incubation results, in situ measurements of GHG fluxes during the land-sea transition are needed.Permafrost, definiert als Untergrund, der länger als zwei aufeinanderfolgende Jahre gefroren bleibt, erstreckt sich über 15 % der Landfläche der Nordhalbkugel und enthält große Mengen organischen Kohlenstoffs, die sich über Jahrtausende angesammelt haben. Mehr als 30 % der weltweiten Küstenlinien sind von Permafrost geprägt, und daher be-sonders anfällig gegenüber den Auswirkungen des Klimawandels. Der Rückgang des Meereises, steigende Luft- und Wassertemperaturen sowie vermehrte Sturmaktivität verstärken die Erosion dieser eisreichen Küsten, was etwa in der Beaufortsee zu einem jährlichen Landverlust von bis zu 25 Metern führt. Durch das Fortschreiten der Erosion entstehen Thermokarstlagunen, da Seen und drainierte Seebecken, die durch das Tauen des Permafrosts gebildet wurden, vom Meer angeschnitten werden. Diese Lagunen stellen Übergangszonen zwischen terrestrischem und submarinem Permafrost dar. Das in den Boden eindringende Meerwasser beschleunigt das Auftauen und macht organischen Kohlenstoff, der zuvor gefroren war, für Mikroorganismen verfügbar. Dieser wird dann in Treibhausgase wie Kohlendioxid und Methan umgewandelt, was die globale Erwärmung weiter antreibt.
Bislang gab es nur wenige Studien zu Thermokarstlagunen und diese beschränkten sich vornehmlich auf die Geologie und Entstehungsgeschichte dieser arktischen Lagunen, wobei ihre Rolle im Permafrost-Kohlenstoffkreislauf weitgehend unerforscht blieb. Diese Arbeit soll diese Wissenslücke schließen und folgende zentrale Fragen beantworten:
1. Welches räumliche Ausmaß haben Thermokarstlagunen in der Arktis, wie sind sie verteilt, und wie lassen sie sich anhand ihrer Entwicklungsstadien klassifizieren?
2. Wie beeinflusst der zunehmende Meerwassereinfluss die Treibhausgasproduktion und die Mikroorganismen?
3. Unterscheidet sich die Treibhausgasproduktion zwischen verschiedenen Landschaftselementen überfluteter Küstenregionen und in verschiedenen Regionen?
Zur Beantwortung dieser Fragen wurden Fernerkundungsmethoden und Laboranalysen kombiniert. Für die Kartierung und Klassifizierung der Thermokarstlagunen im pan-arktischen Kontext kamen hochauflösende Satellitenbilder und geografische Informationssysteme zum Einsatz. Um die Wirkung von Meerwasser auf die Treibhausgasproduktion zu simulieren, wurden in sauerstofffreien Langzeit-Inkubationsexperimenten Sedimente aus Permafrost, Auftauschicht, Thermokarstseen und Lagunen aus drei arktischen Küstenregionen unter verschiedenen Salzwassereinflüssen bis zu 415 Tage lang bei 4°C inkubiert. Dabei wurden mikrobiologische Analysen vor und nach zwei dieser Experimente durchgeführt, um die Reaktionen der Mikroorganismen auf den Einfluss von Meerwasser zu untersuchen.
Entlang der arktischen Küste, von der Taimyr-Halbinsel in Sibirien bis zur Tuktoyaktuk-Halbinsel in Kanada, wurden mittels Fernerkundung 520 Lagunen identifiziert und kartiert, die aus ehemaligen Seen und Seebecken entstanden sind, über sich über eine Fläche von 3.457 km² erstrecken. Im Vergleich dazu nehmen Thermokarstseen eine deutlich größere Fläche ein. Die Lagunen wurden basierend auf ihrer Verbindung zum Meer in fünf Klassen unterteilt. Die Mehrheit (55 %) dieser Lagunen sind weitgehend geschlossene Systeme und befinden sich in frühen Stadien des Übergangs zwischen Land und Meer.
Die Ergebnisse zeigen, dass die Methanproduktion in diesen weitgehend geschlossen Lagunen am höchsten ist und während des Übergangs zum marinen Umfeld abnimmt. Aufgrund des höheren globalen Erwärmungspotenzials von Methan ist der Einfluss dieser Lagunen auf das Klima bis zu 18-mal höher als bei offenen Lagunen, in denen hauptsächlich Kohlenstoffdioxid produziert wird. Die mikrobielle Vielfalt in Lagunensedimenten ist höher als in terrestrischen Sedimenten, was die Einzigartigkeit dieser Systeme verdeutlicht. Beim Übergang von terrestrischen zu marinen Bedingungen verändern sich sowohl die Sauerstoffverfügbarkeit als auch die Salinität, was die ursprüngliche mikrobielle Gemeinschaft aus dem Gleichgewicht bringt und kurzfristig zu einer Abnahme der Treibhausgasproduktion führt. Im Laufe der Zeit etablieren sich jedoch salztolerante, anaerobe Mikroorganismen, und die CO₂-Produktion steigt auf Werte, die bis zu achtmal höher sind als in terrestrischem Permafrost.
Die Zusammenführung der Daten aller Inkubationsexperimente zeigt, dass die THG-Produktion im Verlauf des Übergangs von frisch aufgetautem terrestrischem Permafrost zu etablierten Lagunen stark variiert. Die Produktion ist in Lagunensedimenten höher als in den terrestrischen Sedimenten von Permafrost, Auftauschicht und Thermokarstseen. Obwohl es regionale Unterschiede in der THG-Produktion gibt, sind diese weniger stark ausgeprägt als die Unterschiede zwischen den verschiedenen Landschaftselementen. Die Kombination von Inkubations- und Kartierungsergebnissen ermöglichte eine erste grobe Schätzung der potenziellen Kohlenstofffreisetzung aus allen kartierten pan-arktischen Lagunen. Es wird deutlich, dass bis zum Jahr 2100 durchschnittlich 3 Tg CO₂ Äquivalente pro Jahr aus diesen Thermokarstlagunen freigesetzt werden könnten.
Diese Ergebnisse zeigen, dass Thermokarstlagunen trotz ihrer relativ kleinen Gesamtfläche (3.457 km²) pro Flächeneinheit mehr als das Vierfache an CO₂-Äquivalent freisetzen als Thermokarstseen und weit mehr als langsam auftauender Permafrost. Dies deutet darauf hin, dass Thermokarstlagunen Hotspots im Permafrost-Kohlenstoffkreislauf sind und eine größere Rolle im Kohlenstoffhaushalt der sich rasch erwärmenden arktischen Landschaften spielen könnten als bisher angenommen. Diese Bedeutung könnte weiter zunehmen, da aktuelle Klimaszenarien eine beschleunigte Erosion der Permafrostküsten und steigende Meeresspiegel vorhersagen. Die Inkubationsexperimente waren hilfreich, um den Einfluss von steigender Salinität auf die mikrobielle Dynamik und Treibhausgasproduktion in durch Meerwasser überfluteten Küstensedimenten zu verstehen. Dennoch ist es nicht möglich, mit den Laborinkubationen alle in natürlichen Umgebungen auftretenden Prozesse vollständig nachzubilden. Zur Validierung der Inkubationsergebnisse sind daher in situ-Messungen der Kohlenstoffflüsse während des Übergangs von Land zu Meer erforderlich
Podcasts als Medium & Podcasting als Methode im Unterricht einsetzen: Modul 5: Viele Wege führen zum Ziel! – Zur Bedeutung von fragmentierten Berufsbiographien
No full textLehrkräfte stehen in der Beruflichen Orientierung vor der Herausforderung, Schülerinnen und Schüler mit unterschiedlichen Interessen, Lebensentwürfen und Zukunftsvorstellungen individuell zu fördern. Digitale Medien wie Pod- und Educasts bieten dabei eine niedrigschwellige Möglichkeit, um fachliche Inhalte schüler:innenorientiert, flexibel und lebensweltnah aufzubereiten. Durch den gezielten Einsatz des Medienformats können Informationen zu Berufsbildern, Ausbildungswegen und persönlichen Erfahrungsberichten differenziert vermittelt und in individuelle Lernprozesse integriert werden. So lassen sich sowohl die Selbstreflexion als auch die Entscheidungs- und Handlungskompetenz der Lernenden nachhaltig stärken.
Im Unterrichtsmodul „Podcasts als Medium & Podcasting als Methode im Unterricht einsetzen. Modul 5 – Viele Wege führen zum Ziel! Zur Bedeutung von fragmentierten Berufsbiographien“ setzen sich Schüler:innen mit fragmentierten Berufsbiographien sowie verschiedenen Einflussfaktoren, die auf die Berufswahl und -wege einwirken, auseinander. Fiktive Beispiele mit dazugehörigen Arbeitsmaterialien sensibilisieren die Schüler:innen dafür, dass berufliche Orientierung ein dynamischer und lebenslanger Prozess ist
Communication and collusion in oligopoly experiments
No full textWhile an influential body of economic literature shows that allowing for communication between firms increases collusion in oligopolies, so far we have only anecdotal evidence on the precise communication content that helps firms to coordinate their behavior. In this paper, we conduct a primary-data meta-study on oligopoly experiments and use a machine learning approach to identify systematic patterns in the communication content across studies. Starting with the communication topics mentioned most often in the literature (agreements, joint benefit, threat of punishment, promise/trust), we use a semi-supervised approach to detect all relevant topics. In a second step, we study the effect of these topics on the rate of collusion among the firms. We find that agreements on specific behavior are decisive for the strong positive effect of communication on collusion, while other communication topics have no effect
Wie stochastische Ladungsprozesse die Erosion von Nano-Staub aus den Saturnringen vorantreiben
No full textDiese Arbeit beschreibt ein Modell für die Dynamik nanometergroßer Staubteilchen in der Umgebung der Saturnringe und schafft damit ein Verständnis für die Alterungsprozesse des Ringsystems, sein Alter und seine Entwicklung.
Während der Endphase der Cassini-Mission konnte ein Teil des Staubtransports von den Ringen zu Saturn direkt gemessen werden. Im Vergleich zu den Ringen, die nahezu komplett aus Eis bestehen, zeigte dieser „Ring-Regen“ einen hohen Anteil an Silikaten. Nun scheinen die „sauberen“ Ringe auf ein niedriges Alter hinzuweisen – sie konnten noch nicht durch (silikatreiche) Meteoriden verschmutzt werden. Der gemessene hohe Silikatanteil im Ring-Regen könnte aber auf Prozesse hinweisen, die ältere Ringe sauber halten und nur scheinbar jung wirken lassen.
Diese Arbeit untersucht nun die Entwicklung von Staubwolken, die Bewegung einzelner Staubteilchen, sowie stochastische Ladungsprozesse im inneren Planetensystem.
Insbesondere hängt das Verhalten von der Größe und Zusammensetzung der Teilchen ab und es konnte der vermehrte Transport von mineralischem Staub zum Planeten reproduziert werden. In der Gesamtschau führt dieser Prozess jedoch nicht zu einer Veränderung der Zusammensetzung der Ringe, geschweige denn zu ihrer Reinigung.
Zusammenfassend wird ein neues Verständnis der Transportprozesse von Staubteilchen geschaffen und die Hypothese junger Ringe untermauert, in dem Sinne, dass das scheinbare Alter der sauberen Ringe ihrem tatsächlichen Alter entspricht.This thesis presents a model for the nano-dust dynamics at Saturn's rings, providing a deeper understanding of their ageing and thus hinting at their age and evolution.
The final phase of the Cassini mission, the so-called proxy-orbits allowed for direct observations of the slow erosion of the rings. With the rings being among the most pure structures of the solar system, being composed of almost pure water ice, pollution by silicate-rich interplanetary meteoroids suggests rather young rings: the meteoroidal bombardment did not have much time to embed notable amounts of silicates.
Detections of an increased silicate fraction in the dust-infall from the rings towards the planet, detected by Cassini's Cosmic Dust Analyzer may suggest a kind of cleaning mechanism, letting the rings appear younger than they actually are. This sparks the need for improved models of the dust dynamics.
Now, this thesis analyses the processes shaping dust clouds along the rings, their generation and termination, as well as their dynamic evolution, and the motion of single dust particles. Additionally, the charging of a nano-particle is illuminated. Due to the particle size, this represents a stochastic process.
With those analyses at hand, we utilise a genuine stochastic model to analytically describe a process that enables particles to leave regimes of originally stable motion and to be transported to the planet or to be removed from the planetary system before being reabsorbed by ring material. Notably, this process is sensitive to the particle size and composition, and we were able to reproduce the increased infall of silicates to the planet. This prevalence, however, is not associated with a net overall change in the rings' composition, much less their cleaning.
In summary, we are able to provide a new intuition to the dust dynamics and transportation processes, further insight, and undergird the hypothesis of young rings, presenting their rather brief exposition time as their true age
Biome-Dynamik in der Nordhemisphäre in den letzten 21.000 Jahren – eine Analyse auf Grundlage von Daten-Modell-Vergleichen
No full textOngoing global warming and enhanced human disturbances are continuously impacting biome dynamics. However, robust predictions of future biome dynamics require long-term datasets to validate model outputs. Pollen records, as the most widespread and well-established terrestrial paleoecological archives, and their conversion into paleo-biome are most suitable for this purpose. By compiling multi-site pollen data, large-scale syntheses of paleo-biome dynamics and data-model comparisons become possible, which require the data harmonization.
Here, we developed a general harmonized framework for integrating both existing and newly published fossil pollen records. This framework involves taxonomic harmonization (i.e., woody taxa and major herbaceous taxa standardized at the genus level, and other herbaceous taxa at the family level) and temporal standardization (i.e., re-estimation of age-depth models). Based on this framework, we compiled two dataset versions: LegacyPollen 1.0 (2831 records) and LegacyPollen 2.0 (3680 records), with the latter representing the largest taxonomically and temporally standardized fossil pollen dataset to date.
Using this dataset, we reconstructed global biome dynamics over the last 21,000 years at a 500-year resolution and compared them with Earth System Model (ESM) simulations. Both approaches consistently depict a transition from glacial non-forest biomes to Holocene forest biomes, with a modern-like biome distribution emerging in the early Holocene. Furthermore, reconstructions reveal that despite increasing anthropogenic disturbances since the late Holocene, broad-scale biome distribution patterns have remained largely stable, though compositional changes are evident. However, regional and temporal data-model deviations persist, likely due to systematic biases in ESM climate simulations and limitations in pollen-based biomization methods. The largest discrepancies occur during the Last Glacial Maximum (LGM) and early deglaciation, attributed to ESM cold biases overestimating tundra in periglacial regions and difficulties in distinguishing steppe and tundra in Tibetan Plateau pollen records. In the Holocene, moderate but increasing deviations, particularly in the Mediterranean and North Africa, likely stem from biases in the representation of woody plant functional types (PFTs) in both simulations and reconstructions.
Our findings indicate that non-forested regions and ecotones have undergone the most biome shifts since the LGM. Moreover, we also detect frequent biome shifts during the LGM-early deglaciation period in the Northern Hemisphere, which can be attributed to rapid growing season temperature changes and a high seasonality regime. According to Max-Planck-Institute Earth-System-Model (MPI-ESM) simulations, these ecotones and non-forested regions—characterized by strong warming and high seasonality—are expected to experience large biome shifts over the next 300 years, highlighting the need for improved model simulations and targeted conservation efforts.Die anhaltende globale Erwärmung und zunehmende menschliche Eingriffe beeinflussen die Dynamik der Biome fortlaufend. Für belastbare Prognosen künftiger Biomveränderungen sind jedoch langfristige Datensätze erforderlich, um Modellvorhersagen zu validieren. Pollenarchive, als die am weitesten verbreiteten und etablierten terrestrischen paläoökologischen Archive, eignen sich besonders für diesen Zweck, da sie eine Rekonstruktion vergangener Biome ermöglichen. Die Zusammenstellung multiregionaler Pollendaten erlaubt großflächige Synthesen der Paläobiom-Dynamik sowie Daten-Modell-Vergleiche, setzt jedoch eine Harmonisierung der Daten voraus.
In dieser Studie haben wir ein allgemein benutzbares, harmonisiertes Framework für die Einbeziehung sowohl vorhandener als auch neu veröffentlichter fossiler Pollenaufzeichnungen entwickelt. Dieses umfasst die taxonomische Harmonisierung – mit der Standardisierung holziger Taxa und wichtiger krautiger Taxa auf Gattungsebene sowie anderer krautiger Taxa auf Familienebene – und die zeitliche Standardisierung durch die Neuberechnung von Alters-Tiefen-Modellen. Auf Basis dieses Frameworks haben wir zwei Datensatzversionen zusammengestellt: LegacyPollen 1.0 (2831 Aufzeichnungen) und LegacyPollen 2.0 (3680 Aufzeichnungen), wobei Letztere die bislang größte taxonomisch und chronologisch standardisierte fossile Pollen-Datenbank darstellt.
Mithilfe dieses Datensatzes rekonstruierten wir die globale Biomdynamik der letzten 21.000 Jahre mit einer zeitlichen Auflösung von 500 Jahren und verglichen sie mit Simulationen von Erdsystemmodellen (Earth System Models, ESM). Modelle und Daten zeigen übereinstimmend einen Übergang von glazialen Nicht-Wald-Biomen zu holozänen Wald-Biomen, wobei sich bereits im frühen Holozän eine Biomverteilung herausbildete, die der modernen Verteilung ähnelt. Die Rekonstruktionen zeigen zudem, dass trotz zunehmender anthropogener Einflüsse seit dem späten Holozän die großräumigen Biomverteilungsmuster weitgehend stabil geblieben sind, wenngleich auf der Ebene der Biomzusammensetzung deutliche Veränderungen zu beobachten sind. Es gibt jedoch auch regionale und zeitliche Abweichungen zwischen den rekonstruierten Daten und Modellergebnissen. Diese sind vermutlich auf systematische Fehler im simulierten Klima sowie auf methodische Einschränkungen bei der pollenbasierten Biomrekonstruktion zurückzuführen. Die größten Diskrepanzen treten während des Letzten Glazialen Maximums (LGM) und der frühen Deglaziation auf, was auf eine systematisch zu niedrige Temperaturverteilung in den Modellen zurückzuführen ist, die in periglazialen Regionen zu einer Überschätzung der Tundra führt. Zudem bestehen Herausforderungen bei der Unterscheidung zwischen Steppen- und Tundrabiomen in den Pollenaufzeichnungen des Tibetplateaus. Im Holozän nehmen die Abweichungen moderat, aber zunehmend zu, insbesondere im Mittelmeerraum und in Nordafrika – vermutlich aufgrund von Fehlern in der Modellierung und bei der Rekonstruktion holziger Pflanzenfunktionstypen (PFTs).
Unsere Ergebnisse zeigen, dass vor allem Nicht-Waldregionen und Ökotone seit dem LGM die größten Biomenveränderungen erfahren haben. Zudem konnten wir in der nördlichen Hemisphäre für die Perioden des LGM und der frühen Deglaziation häufige Verschiebungen in der Biomverteilung feststellen, die auf rasche Temperaturveränderungen in der Wachstumsperiode sowie auf eine ausgeprägte Saisonalität zurückzuführen sind. Laut Simulationen des Max-Planck-Institut Erdsystemmodells (MPI-ESM) werden diese Ökotone und Nicht-Waldregionen – geprägt durch starke Erwärmung und hohe Saisonalität – in den nächsten 300 Jahren voraussichtlich erhebliche Biomverschiebungen erleben. Dies unterstreicht die Notwendigkeit verbesserter Modellierungen sowie gezielter Naturschutzmaßnahmen
Queering friendship
No full textDie vorliegende qualitative Studie zeigt, dass Freund*innenschaft für trans*, inter* und nichtbinäre (TIN*) Personen eine zentrale soziale Ressource darstellt – besonders, wenn das Verhältnis zur Familie instabil oder konfliktbeladen ist. In vielen Fällen entwickeln sich enge Freund*innenschaften zwischen TIN*-Personen, die ähnliche Erfahrungen teilen. Diese Freund*innenschaften bieten nicht nur alltägliche Unterstützung, sondern spielen auch eine wesentliche Rolle während des Coming-outs und der Transition. Sie bieten Raum für Erfahrungsaustausch, gegenseitige Ermutigung und gemeinsame Identitätsfindung jenseits cis-heteronormativer Vorstellungen. Fehlt es jedoch an Unterstützung und Verständnis, können in dieser Zeit Konflikte auftreten, die bis hin zu Beziehungsabbrüchen führen. Im Rahmen der Masterarbeit wird das Konzept des Queering Friendship als Ansatz vorgeschlagen, um neue Perspektiven auf Freund*innenschaft zu entwickeln und Freund*innenschaft jenseits traditioneller, normativer Konzepte zu betrachten.This qualitative study shows that friendship represents a central social resource for trans*, intersex, and nonbinary (TIN*) individuals—particularly when relationships with family are unstable or marked by conflict. In many cases, close friendships form between TIN* people who share similar experiences. These friendships not only offer everyday support but also play a crucial role during coming out and transition. They offer space for sharing experiences, mutual encouragement, and collective identity formation beyond cis-heteronormative frameworks. However, in the absence of support and understanding, this period can also be characterized by conflict, sometimes leading to the breakdown or transformation of relationships. Within the context of this master’s thesis, the concept of Queering Friendship is proposed as a framework for rethinking friendship—beyond traditional and normative understandings
Von Kollapssternen zu Gammablitzen: Erkundung der Vielfalt von durch Scheibenwinde ausgelösten Explosionen und Nachleuchten von Gammablitzen
No full textThe collapse of the core of massive stars M_ZAMS ≳9 M⊙) at the end of their hydrostatic evolution is the starting point for a complex sequence of events that leads to a variety of explosive and non-explosive outcomes, determining the landscape of stellar remnants and high-energy transients. The fate of the collapsing star, i.e., whether it successfully explodes as a supernova or it fails the explosion and then collapses into a black hole (BH), has been shown to depend on a complex interplay of factors including the progenitor’s mass, its compactness, internal structure, metallicity, rotation. Some early models showed that stars with moderate mass tend to successfully explode, determining a classical core-collapse supernova (CCSN), while progenitors with an even higher zero-age main-sequence mass, M_ZAMS≳16M⊙ are more prone to fail the explosion and form a BH. However, more recent simulations demonstrated that the outcome is not determined solely by the ZAMS mass, but also by other factors such as the compactness of the core, the detailed core structure of the progenitor at collapse, and the neutrino heating efficiency. Therefore, the M_ZAMS alone cannot be considered a strict cutoff, rather it can be used as an indicator of the mass range where the outcome of core collapse is highly sensitive to the internal structure and below which is more unlikely to observe a BH formation.
In the case of a star failing the explosion, if it also has an appreciable rotation, the resultant BH is likely to be surrounded by an accretion disc. This BH-disc system has been shown to be a promising driver that can explain energetic supernovae (SNe), such as broad-lined type Ic SNe (Type Ic-BL SNe or hypernovae). This is known as the collapsar scenario. Moreover, both CCSNe and failed CCSNe are considered good candidates for being progenitors of gamma-ray bursts (GRBs). However, while CCSNe are known to produce GRBs, the possibility that these emissions originate from failed CCSNe remains an open question.
In this thesis, I refer to an approximated mass threshold of M_ZAMS = 16M⊙, based on some earlier collapsar models, as a representative boundary between CCSNe without BH formation and a possible failed supernovae leading to BH formation. However, I stress that this value should not be interpreted as a strict cutoff. Rather, it serves as a guide for choosing the progenitor stars to investigate. The initial aim of this projects to find a connection between failed CCSNe and long gamma-ray bursts motivates this reference.
In this thesis, I present two projects: the primary one, in which I explore the variety of disc wind-driven explosions in the collapsar scenario, and my side project, in which I contribute to the development of a code for modeling GRBs' and kilonovae (kNe) afterglows.
In the first part of this work, I assess the variance of SN-like explosions in the collapsar scenario under changes in the wind injection model and the progenitor structure.
Specifically, I investigate the explosion properties and the resultant ⁵⁶Ni production to then discuss the implications for Type Ic-BL SNe and their possible connection with GRBs in such scenario.
This study is carried out with a combination of semi-analytical modeling and numerical hydrodynamical simulation. In this work, I build a semi-analytical model for the central engine that evolves the BH and disc through the transfer of matter and angular momentum, where I also include the contribution of the disc wind. I then perform two-dimensional, Newtonian, hydrodynamics simulations using the open-source hydrodynamic code Athena++, for which I develop a method to compute self-gravity for axially symmetric density distributions.
With this setup, I systematically explore the role of mass and energy injection in affecting the explosion properties of a M_ZAMS=20M⊙ progenitor. The results reveal a large variety of explosion energy (Eexpl), with Eexpl ranging from ∽0.049×10⁵¹erg to ∽34×10⁵¹erg, that presents a bimodal distribution with high- and low-energy branches.
I discuss this bimodality in the energy distribution and show how it can be related to the competition between the ram pressure of the injected matter and that of the infalling envelope.
In addition, with my collaborators, we perform nucleosynthesis calculations, and I will show that the ⁵⁶Ni mass produced in our models (from < 0.2M⊙ in the sub-energetic explosions to 2.1M⊙ in the highly-energetic ones) is consistent with the observational data of stripped-envelope and high-energy SNe.
Using the same framework, in the second study, I fix the wind injection model and focus on the influence of the progenitor's mass and degree of rotation on the ejecta properties. Also in this case, the explosion energy spans over a wide range (from ∽0.3×10⁵¹erg to > 8×10⁵¹erg) and it is in good agreement with observational data of stripped-envelope and high-energy SNe. The numerical results, however, show a strong correlation between the explosion energy Eexpl and the ejecta mass Mej which I will discuss and demonstrate to be related to the progenitor model. I also investigate the effects of the progenitor structure on the ⁵⁶Ni production. Eventually, I will present a criterion that allows the selection of a potential collapsar progenitor from the observed explosion energy.
In the second part of this work, I move my focus to the modeling of GRBs and kNe afterglows. For these studies I contribute to the development of the semi-analytical afterglow model PyBlastAfterglow, working, in particular, on an emission model that includes synchrotron radiation, Inverse Compton emission, adiabatic losses, and pair production. PyBlastAfterglow is then used for an investigation of kilonova afterglows and their interaction with GRB jets, with a focus on the influence of the thermal electrons on the emission properties. The main finding of this work is that, in the case of dense interstellar medium (≃0.1 cm⁻³), the emission from thermal electrons adds an early time peak to the light curve which is absent in case of lower densities. This study also assesses the changes of the kN afterglow light curves if the interstellar medium has been partially removed and pre-accelerated by laterally expanding GRB ejecta.
Finally, with the last work I collaborated to, after refinement to PyBlastAfterglow and the definitive inclusion of the Inverse Compton emission process in the afterglow model, we present the code, introducing a computational framework for the simulation of GRB afterglow emission. The model now incorporates various physical processes, including blast wave dynamics, synchrotron emission, and radiative losses. With some applications, we show how it represents a robust tool for interpreting GRB observations.Der Kollaps des Kerns massereicher Sterne (M_ZAMS ≳9 M⊙) am Ende ihrer hydrostatischen Entwicklung stellt den Ausgangspunkt für eine komplexe Abfolge von Ereignissen dar, die zu einer Vielzahl von explosiven und nicht-explosiven Endzuständen führt und damit das Spektrum der stellaren Überreste und hochenergetischen Transienten bestimmt. Das Schicksal des kollabierenden Sterns – also ob er erfolgreich als Supernova explodiert oder ob die Explosion fehlschlägt und er anschließend zu einem Schwarzen Loch (BH) kollabiert – hängt, wie gezeigt wurde, von einem komplexen Zusammenspiel verschiedener Faktoren ab, darunter die Masse des Vorläufersterns, seine Kompaktheit, innere Struktur, Metallizität und Rotation. Einige frühe Modelle zeigten, dass Sterne mit moderater Masse tendenziell erfolgreich explodieren und zu einer klassischen Kernkollapssupernova (CCSN) führen, während Sterne mit noch höherer Anfangsmasse auf der Hauptreihe (M_ZAMS≳16M⊙) eher zum Scheitern der Explosion neigen und zu einem BH kollabieren. Neuere Simulationen haben jedoch gezeigt, dass das Ergebnis nicht ausschließlich durch die ZAMS-Masse bestimmt wird, sondern auch von weiteren Faktoren abhängt, wie der Kompaktheit des Kerns, der detaillierten Kernstruktur des Vorläufersterns zum Kollapszeitpunkt sowie der Effizienz der Neutrinoheizung. Daher kann die M_ZAMS nicht als strikte Grenze angesehen werden, sondern vielmehr als ein Indikator für den Massenbereich, in dem der Ausgang des Kollapses besonders empfindlich auf die innere Struktur reagiert und unterhalb dessen die Bildung eines Schwarzen Lochs als eher unwahrscheinlich gilt.
Im Falle eines Sterns, bei dem die Explosion fehlschlägt, und der zudem eine erhebliche Rotation aufweist, wird das resultierende Schwarze Loch wahrscheinlich von einer Akkretionsscheibe umgeben sein. Es wurde gezeigt, dass dieses BH-Scheiben-System ein vielversprechender Szenario ist, der energiereiche Supernovae (SNe) wie breitlinige Typ-Ic-SNe (Typ Ic-BL SNe oder Hypernovae) erklären kann. Dies ist als das Collapsar-Szenario bekannt. Darüber hinaus gelten sowohl CCSNe als auch gescheiterte CCSNe als gute Kandidaten für die Entstehung von Gammablitzen (GRBs). Während jedoch bekannt ist, dass CCSNe GRBs erzeugen können, bleibt die Möglichkeit, dass solche Emissionen von gescheiterten CCSNe stammen, eine offene Frage.
In dieser Dissertation beziehe ich mich auf eine angenäherte Massenschwelle von M_ZAMS = 16M⊙, die auf einigen frühen Collapsar-Modellen basiert, als eine repräsentative Grenze zwischen Kernkollaps-Supernovae (CCSNe) ohne Schwarze-Loch-Bildung und potenziell fehlgeschlagenen Supernovae, die zur Bildung eines Schwarzen Lochs führen können. Ich möchte jedoch betonen, dass dieser Wert nicht als strikte Grenze zu verstehen ist. Vielmehr dient er als heuristische Orientierung bei der Auswahl der zu untersuchenden Vorläufersterne. Die ursprüngliche Zielsetzung dieses Projekts, einen Zusammenhang zwischen fehlgeschlagenen CCSNe und langen Gammablitzen herzustellen, motiviert diese Bezugnahme.
In dieser Arbeit stelle ich zwei Projekte vor: Das Hauptprojekt, in dem ich die Vielfalt der durch Scheibenwinde angetriebenen Explosionen im Rahmen des Collapsar-Szenarios untersuche, und mein Nebenprojekt, in dem ich zur Entwicklung eines Codes zur Modellierung von GRB- und Kilonovae (kNe)-afterglows beitrage.
Im ersten Teil dieser Arbeit untersuche ich die Varianz SN-ähnlicher Explosionen im Collapsar-Szenario unter Änderungen im Windinjektionsmodell und der Struktur des Vorläufersterns. Konkret untersuche ich die Eigenschaften der Explosionen und die resultierende ⁵⁶Ni-Produktion, um anschließend die Implikationen für Typ-Ic-BL-SNe und ihre mögliche Verbindung zu GRBs in diesem Szenario zu diskutieren. Diese Studie erfolgt durch eine Kombination aus semianalytischer Modellierung und numerischer hydrodynamischer Simulation. Ich entwickle ein semianalytisches Modell für den zentralen Motor, das die Entwicklung von BH und Scheibe durch Materie- und Drehmomenttransfer beschreibt und dabei auch den Beitrag des Scheibenwindes berücksichtigt. Anschließend führe ich zweidimensionale, newtonsche hydrodynamische Simulationen mit dem quelloffenen Hydrodynamik-Code Athena++ durch, für den ich eine Methode zur Berechnung der Eigengravitation für axial-symmetrische Dichteverteilungen entwickle.
Mit diesem Aufbau untersuche ich systematisch die Rolle von Massen- und Energieinjektion in Bezug auf die Explosionsmerkmale eines Vorläufersterns mit M_ZAMS=20M⊙. Die Ergebnisse zeigen eine große Vielfalt an Explosionsenergien (Eexpl), wobei Eexpl von ∽0.049×10⁵¹erg bis ∽34×10⁵¹erg reicht, mit einer bimodalen Verteilung in einen energiearmen und einen energiereichen Zweig. Ich diskutiere diese Bimodalität in der Energiedistribution und zeige, wie sie mit dem Zusammenspiel zwischen dem Staudruck der injizierten Materie und dem des einfallenden Hüllmaterials zusammenhängt. Zusätzlich führe ich mit meinen Mitarbeitenden Nukleosynthese-Rechnungen durch und zeige, dass die in unseren Modellen produzierte ⁵⁶Ni-Masse (von < 0.2M⊙ in subenergetischen Explosionen bis zu 2.1M⊙ in hochenergetischen Fällen) mit Beobachtungsdaten von stripped-envelope und energiereichen Supernovae übereinstimmt.
Auf Basis desselben Modells untersuche ich im zweiten Teil der Studie bei festgelegtem Windinjektionsmodell den Einfluss der Masse und Rotationsgeschwindigkeit des Vorläufersterns auf die Eigenschaften der Ejekta. Auch hier erstreckt sich die Explosionsenergie über einen weiten Bereich (von∽0.3×10⁵¹erg bis > 8×10⁵¹erg) und steht in guter Übereinstimmung mit den Beobachtungsdaten von stripped-envelope und energiereichen Supernovae. Die numerischen Ergebnisse zeigen jedoch eine starke Korrelation zwischen Eexpl und der Ejektamasse Mej, die ich analysiere und mit dem Vorläufermodell in Verbindung bringe. Zudem untersuche ich die Auswirkungen der Vorläuferstruktur auf die ⁵⁶Ni-Produktion. Schließlich präsentiere ich ein Kriterium, das die Auswahl potenzieller Collapsar-Vorläufer basierend auf der beobachteten Explosionsenergie ermöglicht.
Im zweiten Teil dieser Arbeit verlagere ich den Fokus auf die Modellierung von GRB- und kN-afterglows. In diesem Zusammenhang trage ich zur Entwicklung des semianalytischen afterglow-Modells PyBlastAfterglow bei, insbesondere an einem Emissionsmodell, das Synchrotronstrahlung, Inverse-Compton-Emission, adiabatische Verluste und Paarerzeugung berücksichtigt. PyBlastAfterglow wird anschließend für die Untersuchung von Kilonova-afterglows und ihrer Wechselwirkung mit GRB-Jets verwendet, mit einem Schwerpunkt auf dem Einfluss thermischer Elektronen auf die Emissionseigenschaften. Die Hauptaussage dieser Studie ist, dass im Fall eines dichten interstellaren Mediums (~cm) die Emission thermischer Elektronen einen frühen Peak in der Lichtkurve hinzufügt, der bei niedrigeren Dichten nicht vorhanden ist. Diese Untersuchung bewertet auch die Veränderungen in den Lichtkurven von kN-afterglows, falls das interstellare Medium zuvor durch seitlich expandierende GRB-Ejekta teilweise entfernt und vorbeschleunigt wurde.
Abschließend präsentiere ich eine Arbeit, an der ich mitgewirkt habe, in der nach der Verfeinerung von PyBlastAfterglow und der endgültigen Integration des Inverse-Compton-Prozesses in das afterglow-Modell der Code vorgestellt wird. Dabei wird ein Rechenframework zur Simulation von GRB-afterglow-Emissionen beschrieben. Das Modell beinhaltet nun verschiedene physikalische Prozesse, einschließlich der Dynamik der Stoßwelle, Synchrotronemission und Strahlungsverluste. Anhand einiger Anwendungen zeigen wir, dass es ein robustes Werkzeug zur Interpretation von GRB-Beobachtungen darstellt