See veebileht kasutab küpsiseid kasutaja sessiooni andmete hoidmiseks. Veebilehe kasutamisega nõustute ETISe kasutustingimustega. Loe rohkem
Olen nõus
"Personaalse uurimistoetuse stardigrant" projekt PSG32
PSG32 "Järvede süsinikuvoogude modelleerimine vees lahustunud gaaside pidevmõõtmiste alusel (1.01.2018−31.12.2021)", Alo Laas, Eesti Maaülikool, Põllumajandus- ja keskkonnainstituut, limnoloogiakeskus.
PSG32
Järvede süsinikuvoogude modelleerimine vees lahustunud gaaside pidevmõõtmiste alusel
Modelling lake carbon fluxes from high-frequency gas exchange measurements
1.01.2018
31.12.2021
Teadus- ja arendusprojekt
Personaalse uurimistoetuse stardigrant
ETIS klassifikaatorAlamvaldkondCERCS klassifikaatorFrascati Manual’i klassifikaatorProtsent
1. Bio- ja keskkonnateadused1.4. Ökoloogia, biosüstemaatika ja -füsioloogiaB260 Hüdrobioloogia, mere-bioloogia, veeökoloogia, limnoloogia 1.6 Bioteadused100,0
PerioodSumma
01.01.2018−31.12.201881 250,00 EUR
01.01.2019−31.12.201981 250,00 EUR
01.01.2020−31.12.2020104 500,00 EUR
267 000,00 EUR

Töö eesmärk on lahustunud gaaside (CO2 ja O2) pidevmõõtmiste (PM) andmete ja loodavate ning kohandatavate mudelite abil prognoosida järvede süsinikuvoogu ja selle globaalseid mustreid. Peamised hüpoteesid on: 1) valgalalt saabuva süsiniku hulk on pöördvõrdelises seoses laiuskraadidega, kuna orgaanilise aine lagunemine põhjapoolsematel valgaladel on väiksem, 2) kliimamuutuste tulemusel järvede puhasproduktsioon kahaneb, kuna lagunemisprotsessid intensiivistuvad rohkem kui esmasproduktsioon. Kasutame Eesti toimuvate PM ning GLEON ja NETLAKE võrgustike kaudu kättesaadavaid kuni 60 järve andmeid enam kui 30st riigist üle maailma. Projekti raames suurendame PM kaetud järvede hulka nii Eestis kui Euroopas. Kavandame olemasolevate protsessipõhiste ja empiiriliste süsinikuvoo mudelite kalibreerimist ja kohandamist CO2 andmetele ja uuritavatele järvedele, nende veekogude süsinikuvoogude selgitamist ning muutuste prognoosimist USAs ja Prantsusmaal väljatöötatud kliimastsenaariumide alusel.
We plan to compose and calibrate models for predicting lacustrine carbon fluxes and metabolism from high-frequency (HF) data on dissolved gases (CO2 and O2) gathered in Estonia and in global scale. Main hypotheses are that 1) lake net ecosystemic production (NEP) will be negatively correlated with latitude because of increased irradiance and lower allochthonous loadings in lakes closer to the equator, 2) NEP will decrease in the future as climate-change-induced whole-lake respiration will accelerate more than primary production. Through GLEON and NETLAKE networks we have at our disposal HF chemical and physical data from up to 60 lakes across more than 30 countries. We plan to cover more Estonian lakes with HF monitoring during the project. After calibrating process-based and empirical models with CO2 data from our case study lakes, the models will be run in order to predict carbon pathways in the future according to climate change storylines constucted in USA and France.