TY - JOUR A1 - Angelopoulos, Michael A1 - Westermann, Sebastian A1 - Overduin, Pier Paul A1 - Faguet, Alexey A1 - Olenchenko, Vladimir A1 - Grosse, Guido A1 - Grigoriev, Mikhail N. T1 - Heat and salt flow in subsea permafrost modeled with CryoGRID2 JF - Journal of geophysical research : Earth surface N2 - Thawing of subsea permafrost can impact offshore infrastructure, affect coastal erosion, and release permafrost organic matter. Thawing is usually modeled as the result of heat transfer, although salt diffusion may play an important role in marine settings. To better quantify nearshore subsea permafrost thawing, we applied the CryoGRID2 heat diffusion model and coupled it to a salt diffusion model. We simulated coastline retreat and subsea permafrost evolution as it develops through successive stages of a thawing sequence at the Bykovsky Peninsula, Siberia. Sensitivity analyses for seawater salinity were performed to compare the results for the Bykovsky Peninsula with those of typical Arctic seawater. For the Bykovsky Peninsula, the modeled ice-bearing permafrost table (IBPT) for ice-rich sand and an erosion rate of 0.25m/year was 16.7 m below the seabed 350m offshore. The model outputs were compared to the IBPT depth estimated from coastline retreat and electrical resistivity surveys perpendicular to and crossing the shoreline of the Bykovsky Peninsula. The interpreted geoelectric data suggest that the IBPT dipped to 15-20m below the seabed at 350m offshore. Both results suggest that cold saline water forms beneath grounded ice and floating sea ice in shallow water, causing cryotic benthic temperatures. The freezing point depression produced by salt diffusion can delay or prevent ice formation in the sediment and enhance the IBPT degradation rate. Therefore, salt diffusion may facilitate the release of greenhouse gasses to the atmosphere and considerably affect the design of offshore and coastal infrastructure in subsea permafrost areas. KW - subsea permafrost KW - salt diffusion KW - CryoGRID KW - Lena Delta KW - Bykovsky Peninsula KW - electrical resistivity Y1 - 2019 U6 - https://doi.org/10.1029/2018JF004823 SN - 2169-9003 SN - 2169-9011 VL - 124 IS - 4 SP - 920 EP - 937 PB - American Geophysical Union CY - Hoboken ER - TY - JOUR A1 - Heim, Birgit A1 - Lisovski, Simeon A1 - Wieczorek, Mareike A1 - Morgenstern, Anne A1 - Juhls, Bennet A1 - Shevtsova, Iuliia A1 - Kruse, Stefan A1 - Boike, Julia A1 - Fedorova, Irina A1 - Herzschuh, Ulrike T1 - Spring snow cover duration and tundra greenness in the Lena Delta, Siberia BT - two decades of MODIS satellite time series (2001-2021) JF - Environmental research letters N2 - The Lena Delta in Siberia is the largest delta in the Arctic and as a snow-dominated ecosystem particularly vulnerable to climate change. Using the two decades of MODerate resolution Imaging Spectroradiometer satellite acquisitions, this study investigates interannual and spatial variability of snow-cover duration and summer vegetation vitality in the Lena Delta. We approximated snow by the application of the normalized difference snow index and vegetation greenness by the normalized difference vegetation index (NDVI). We consolidated the analyses by integrating reanalysis products on air temperature from 2001 to 2021, and air temperature, ground temperature, and the date of snow-melt from time-lapse camera (TLC) observations from the Samoylov observatory located in the central delta. We extracted spring snow-cover duration determined by a latitudinal gradient. The 'regular year' snow-melt is transgressing from mid-May to late May within a time window of 10 days across the delta. We calculated yearly deviations per grid cell for two defined regions, one for the delta, and one focusing on the central delta. We identified an ensemble of early snow-melt years from 2012 to 2014, with snow-melt already starting in early May, and two late snow-melt years in 2004 and 2017, with snow-melt starting in June. In the times of TLC recording, the years of early and late snow-melt were confirmed. In the three summers after early snow-melt, summer vegetation greenness showed neither positive nor negative deviations. Whereas, vegetation greenness was reduced in 2004 after late snow-melt together with the lowest June monthly air temperature of the time series record. Since 2005, vegetation greenness is rising, with maxima in 2018 and 2021. The NDVI rise since 2018 is preceded by up to 4 degrees C warmer than average June air temperature. The ongoing operation of satellite missions allows to monitor a wide range of land surface properties and processes that will provide urgently needed data in times when logistical challenges lead to data gaps in land-based observations in the rapidly changing Arctic. KW - Arctic vegetation KW - tundra KW - snow cover duration KW - NDVI KW - NDSI KW - MODIS KW - Lena Delta Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1088/1748-9326/ac8066 SN - 1748-9326 VL - 17 IS - 8 PB - IOP Publ. Ltd. CY - Bristol ER - TY - THES A1 - Osudar, Roman T1 - Methane distribution and oxidation across aquatic interfaces T1 - Verteilung und Oxidation von Methan in aquatischen Ökosystemen BT - case studies from Arctic water bodies and the Elbe estuary BT - Fallstudien aus arktischen Wasserkörpern und dem Elbe Ästuar N2 - The increase in atmospheric methane concentration, which is determined by an imbalance between its sources and sinks, has led to investigations of the methane cycle in various environments. Aquatic environments are of an exceptional interest due to their active involvement in methane cycling worldwide and in particular in areas sensitive to climate change. Furthermore, being connected with each other aquatic environments form networks that can be spread on vast areas involving marine, freshwater and terrestrial ecosystems. Thus, aquatic systems have a high potential to translate local or regional environmental and subsequently ecosystem changes to a bigger scale. Many studies neglect this connectivity and focus on individual aquatic or terrestrial ecosystems. The current study focuses on environmental controls of the distribution and aerobic oxidation of methane at the example of two aquatic ecosystems. These ecosystems are Arctic fresh water bodies and the Elbe estuary which represent interfaces between freshwater-terrestrial and freshwater-marine environments, respectively. Arctic water bodies are significant atmospheric sources of methane. At the same time the methane cycle in Arctic water bodies is strongly affected by the surrounding permafrost environment, which is characterized by high amounts of organic carbon. The results of this thesis indicate that the methane concentrations in Arctic lakes and streams substantially vary between each other being regulated by local landscape features (e.g. floodplain area) and the morphology of the water bodies (lakes, streams and river). The highest methane concentrations were detected in the lake outlets and in a floodplain lake complex. In contrast, the methane concentrations measured at different sites of the Lena River did not vary substantially. The lake complexes in comparison to the Lena River, thus, appear as more individual and heterogeneous systems with a pronounced imprint of the surrounding soil environment. Furthermore, connected with each other Arctic aquatic environments have a large potential to transport methane from methane-rich water bodies such as streams and floodplain lakes to aquatic environments relatively poor in methane such as the Lena River. Estuaries represent hot spots of oceanic methane emissions. Also, estuaries are intermediate zones between methane-rich river water and methane depleted marine water. Substantiated through this thesis at the example of the Elbe estuary, the methane distribution in estuaries, however, cannot entirely be described by the conservative mixing model i.e. gradual decrease from the freshwater end-member to the marine water end-member. In addition to the methane-rich water from the Elbe River mouth substantial methane input occurs from tidal flats, areas of significant interaction between aquatic and terrestrial environments. Thus, this study demonstrates the complex interactions and their consequences for the methane distribution within estuaries. Also it reveals how important it is to investigate estuaries at larger spatial scales. Methane oxidation (MOX) rates are commonly correlated with methane concentrations. This was shown in previous research studies and was substantiated by the present thesis. In detail, the highest MOX rates in the Arctic water bodies were detected in methane-rich streams and in the floodplain area while in the Elbe estuary the highest MOX rates were observed at the coastal stations. However, in these bordering environments, MOX rates are affected not only via the regulation through methane concentrations. The MOX rates in the Arctic lakes were shown to be also dependent on the abundance and community composition of methane-oxidising bacteria (MOB), that in turn are controlled by local landscape features (regardless of the methane concentrations) and by the transport of MOB between neighbouring environments. In the Elbe estuary, the MOX rates in addition to the methane concentrations are largely affected by the salinity, which is in turn regulated by the mixing of fresh- and marine waters. The magnitude of the salinity impact on MOX rates thereby depends on the MOB community composition and on the rate of the salinity change. This study extends our knowledge of environmental controls of methane distribution and aerobic methane oxidation in aquatic environments. It also illustrates how important it is to investigate complex ecosystems rather than individual ecosystems to better understand the functioning of whole biomes. N2 - Aufgrund des Anstiegs der Methankonzentration in der Atmosphäre, der durch ein Ungleichgewicht zwischen Quellen und Senken hervorgerufen wird, steht der Methankreislauf im Fokus der Forschung. Aquatische Ökosysteme, und im Speziellen solche, die vom Klimawechsel besonders betroffen sind, spielen eine wichtige Rolle im globalen Methankreislauf. Darüber hinaus können sie über große Areale miteinander verknüpft sein und terrestrische mit marinen Ökosystemen verbinden. In aquatischen Systemen können sich daher lokale und regionale Umweltänderungen auf sehr große räumliche Skalen auswirken. Viele Untersuchungen berücksichtigen diesen Zusammenhang nicht und betrachten aquatische unabhängig von den sich angrenzenden Ökosystemen. Die vorliegende Arbeit untersucht den Einfluss von Umweltfaktoren auf die Methankonzentration und die mikrobielle aerobe Methanoxidation. Der Schwerpunkt liegt dabei auf zwei aquatischen Ökosystemen, arktische Süßwassertransekte und Ästuare, und auf deren mikrobieller Ökologie. Diese beiden Ökosysteme beschreiben typische terrestrisch-limnische und limnisch-marine Übergangsbereiche. Arktische Gewässer stellen eine wichtige Quelle für atmosphärisches Methan dar. Sie werden außerdem stark durch den umgebenden Permafrost, der reich an organischer Substanz ist, beeinflusst. Die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit zeigen am Beispiel des Lena-Deltas, dass sich die Methankonzentrationen in arktischen Seen und Fließgewässern wesentlich voneinander unterscheiden. Besonderen Einfluss üben hierbei das örtliche Landschaftsbild (z.B. Überflutungsbereiche) und die Charakteristika der Wasserkörper (Seen, Wasserläufe und Flüsse) aus. Die höchsten Methankonzentrationen wurden in Seeabläufen und in Seen einer Überflutungsebene (Seekomplex) gemessen. Im Gegensatz dazu unterschieden sich die Methankonzentrationen an verschiedenen Messpunkten der Lena nur unwesentlich. Der Seekomplex erscheint daher im Vergleich zur Lena heterogener und stark vom umgebenden Bodenökosystem beeinflusst. Die miteinander vernetzten arktischen aquatischen Ökosysteme haben darüber hinaus ein hohes Potential, Methan von methan-reichen Gewässern, wie Wasserläufen und Überflutungsgebieten, zu relativ methan-armen Gewässern wie der Lena zur transportieren. Ästuare sind „hot spots“ der Methanemission von marin beeinflussten Systemen. Sie stellen Übergangszonen zwischen methan-reichem Flusswasser und methan-armem Meerwasser dar. Wie die Untersuchungen am Elbe Ästuar zeigen, kann die Methanverteilung jedoch nicht immer hinreichend durch das konservative Durchmischungs-Model (graduelle Abnahme vom Süß- zum Meerwasser hin) beschrieben werden. Zusätzlich zum methan-reichen Wasser der Elbemündung konnte der Eintrag von Methan in Wattbereichen, Gegenden starker aquatischer und terrestrischer Interaktion, gezeigt werden. Diese Studie verdeutlicht demnach die Komplexität von Ästuarsystemen hinsichtlich der Methanverteilung und die Notwendigkeit, diese in größeren Maßstäben zu untersuchen. Methanoxidationsraten (MOX-Raten) korrelieren gewöhnlich mit den Methankonzentrationen. Dies zeigen die hier vorliegenden Daten aber auch vorherige Studien. Die höchsten MOX-Raten der arktischen Gewässer wurden im Rahmen dieser Arbeit in methan-reichen Fließgewässern sowie einer Überflutungsebene gemessen. Im Elbeästuar wurden die höchsten Werte an den Küstenstationen aufgezeichnet. In den jeweils untersuchten Übergangszonen werden die MOX-Raten jedoch nicht nur durch die Methankonzentrationen gekennzeichnet. In den arktischen Seen werden sie zusätzlich durch die Zellzahl und Populationsstruktur von Methan oxidierenden Bakterien (MOB) bestimmt, welche wiederum durch lokale Umweltfaktoren (unabhängig von der Methankonzentration) und den Transport von MOB zwischen benachbarten Ökosystemen beeinflusst werden. Im Elbeästuar hingegen werden die MOX-Raten neben den Methankonzentrationen größtenteils von der Salinität, die durch die Vermischung von Süß- und Salzwasser reguliert wird, bedingt. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen auch, dass im Elbeästuar die Salinität, die durch die Vermischung von Süß- und Salzwasser reguliert wird, einen großen Einfluss auf die MOX-Raten hat. Das Ausmaß dieses Einflusses hängt dabei von der Populationsstruktur der MOB und der Geschwindigkeit des Salinitätswechsels ab. Zusammenfassend trägt die vorliegende Arbeit dazu bei, Zusammenhänge zwischen Methankonzentration, dem Prozess und Mikrobiom der aeroben Methanoxidation und bestimmten Umweltfaktoren wie beispielsweise der Salinität in aquatischen Systemen besser zu verstehen. Sie verdeutlicht außerdem, wie bedeutsam es ist, aquatische Ökosysteme in ihrer räumlichen Komplexität und nicht entkoppelt zu betrachten. KW - microbial methane oxidation KW - mikrobielle aerobe Methanoxidation KW - aquatic ecosystems KW - aquatischen Ökosystemen KW - Elbe estuary KW - Elbe Ästuar KW - Lena Delta KW - arktische Gewässer KW - arctic water bodies Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-96799 ER -