Angelica Castillo, Jannes Münchmeyer, Melanie Lorenz, Michaël Pons und Tobias Schnepper wurden mit dem Preis für herausragende Präsentationen von Studierenden und Promovierenden (OSPP) 2022 der EGU ausgezeichnet. Damit gingen in diesem Jahr 5 von 66 dieser Preise an GFZ-Forschende.

Die EGU (European Geosciences Union) vergibt eine Reihe von Sonderpreisen, darunter die OSPP-Preise (Outstanding Student and PhD candidate Presentation). Ziel ist es, die Gesamtqualität der Poster- und PICO-Präsentationen (Presenting Interactive COntent) auf den Generalversammlungen weiter zu verbessern und, was am wichtigsten ist, die Begeisterung von Nachwuchsforschenden für die Präsentation ihrer Arbeit in diesen Formaten zu fördern. Die OSPP-Preise werden auf der Ebene der EGU-Programmgruppe verliehen.

Informationen darüber, wie Sie sich für einen OSPP-Preis bewerben können, finden Sie in den Leitlinien für Bewerbungs- und Auswahlverfahren für den OSPP-Wettbewerb.

Die GFZ-Preisträger:innen

Angelica M. Castillo ist Doktorandin am Deutschen GeoForschungsZentrum (GFZ) in Sektion 2.7 „Weltraumphysik und Weltraumwetter“ und gehört dem Fachbereich Physik der Universität Potsdam an. Der Schwerpunkt ihrer Forschung liegt auf der Anwendung und Entwicklung von Datenassimilationsverfahren für den Bereich Weltraumwetter. Datenassimilationstechniken ermöglichen es uns, Satellitenbeobachtungen und physikalische Modelle in statistisch optimaler Weise zu kombinieren. Auf diese Weise kann der optimale Zustand eines dynamischen Systems rekonstruiert werden, genaue Vorhersagen können geschätzt werden, und durch den Vergleich zwischen der theoretischen Zustandsschätzung und dem datenassimilierten Zustand können Erkenntnisse über fehlende Prozesse im physikalischen Modell gewonnen werden.

Die vorliegende Arbeit stellt die Implementierung eines gestörten Ensemble-Kalman-Filters (EnKF) für die Rekonstruktion der Elektronenpopulation der Strahlungsgürtel vor. Die Studie bewertet die Konvergenz der EnKF-Lösung zur Standard-Kalman-Filter (KF)-Zustandsschätzung anhand eines synthetischen Experiments. Darüber hinaus werden zwei neue 3D-EnKF-Ansätze für die Elektronen-Phasenraumdichte anhand von realen Satellitenbeobachtungen getestet und gegenüber einem 3D-Split-Operator-KF validiert. Diese effizienten Datenassimilationswerkzeuge liefern genaue Annäherungen an die KF-Lösung und sind für Echtzeitvorhersagen geeignet.

Originalpräsentation
Reconstructing the Dynamics of the Outer Electron Radiation Belt by Means of the Standard and Ensemble Kalman Filter With the VERB-3D Code (Castillo, A. M.; De Wiljes, J.; Shprits, Y. Y.; Aseev, N. A.)

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Melanie Lorenz ist Doktorandin an der Universität Potsdam. Ihre Doktorarbeit umfasst petrologische, geochemische und experimentelle Untersuchungen von Seltenerdmineralen aus einem REE-Vorkommen in Argentinien. Bei der Untersuchung der Mischbarkeitslücke zwischen Fluorapatiten und Fluorbritholithen (Ce) fiel ihr zunehmend auf, wie schwierig es sein kann, Zugang zu gut beschriebenen Datensätzen und Papieren zu erhalten.

Seit August 2021 arbeitet Melanie daher für den Fachinformationsdienst Geowissenschaften (FID GEO) am Deutschen GeoForschungsZentrum GFZ in Potsdam. Hier unterstützt sie in Deutschland tätige Geowissenschaftlerinnen und Geowissenschaftler auf ihrem Weg, ihre Forschung sichtbarer und offener zu machen. In ihrem Vortrag „Promoting Open Science for Geosciences“ erläuterte sie ihre Arbeit beim FID GEO und die Bedeutung des Informationsdienstes für eine ausgewogene Zusammenarbeit zwischen Forschenden, Datenrepositorien und Verlagen im Sinne einer offenen Wissenschaft für alle.

Originalpräsentation
FID GEO: Promoting Open Science for Geosciences (Lorenz, M.; Elger, K.; Achterberg, I.; Meistring, M.; Pfurr, N.; Semmler, M.)

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Jannes Münchmeyer war Doktorand am GFZ Potsdam und der Humboldt-Universität zu Berlin unter der Betreuung von Prof. Frederik Tilmann und Prof. Ulf Leser und ist seit September 2023 PostDoc an der Université Grenoble Alpes (Frankreich). Sein Forschungsschwerpunkt ist die Erkennung und Echtzeitbewertung von Erdbeben mit Methoden des maschinellen Lernens. Er entwickelte Deep-Learning-Methoden für die Erdbebenfrühwarnung und die Echtzeitabschätzung von Erdbebenstärke und -ort. Darüber hinaus schlug er einen probabilistischen Rahmen für die Untersuchung der Vorhersagbarkeit von Erdbebenausbrüchen vor und wandte ihn an, um zu zeigen, dass Erdbebenausbrüche während ihrer anfänglichen Wachstumsphase nicht genau bewertet werden können.

Die auf der EGU22 vorgestellte Forschung befasste sich mit einem quantitativen Vergleich von auf Deep Learning basierenden seismischen Phasenpickern. Zur Durchführung dieser Studie haben Jannes und seine Kolleg:innen „SeisBench“ entwickelt: Ein Rahmenwerk für maschinelles Lernen in der Seismologie. In der Studie zeigte er, wie bereits veröffentlichte Picker abschneiden, wenn sie auf verschiedenen Datensätzen trainiert werden, und inwieweit sie auf andere Datensätze übertragbar sind. Die Studie endet mit konkreten Ratschlägen zu den optimalen Pickern für verschiedene Anwendungsszenarien.

Originalpräsentation
Which picker fits my data? A quantitative evaluation of deep learning based seismic pickers (Münchmeyer, J.; Woollam, J.; Rietbrock, A.; Tilmann, F.; Lange, D.; Bornstein, T.; Diehl, T.; Giunchi, C.; Haslinger, F.; Jozinović, D.; Michelini, A.; Saul, J.; Soto, H.)

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Michaël Pons ist Doktorand am GFZ und arbeitet zusammen mit Prof. Dr. Stephan V. Sobolev in der Sektion 2.5 „Geodynamische Modellierung“ unter der Leitung von PD Dr. Sascha Brune. Seine Arbeit konzentriert sich auf die tektonische Deformation, die sich aus der Subduktionsdynamik und der überlagernden Plattenwechselwirkung ergibt, unter Verwendung von generischen 2D-Modellen und hoch aufgelösten datengesteuerten geodynamischen 3D-Modellen, wobei eine realistische laterale Mantelviskosität berücksichtigt wird.

Auf diesjährigen Treffen der European Geosciences Union präsentierte Michaël Pons seine Arbeit über Subduktionsprozesse der Anden. Dabei stellte er zwei neue Mechanismen vor, die mit der Platteninteraktion am konvergenten Rand in Verbindung stehen: (1) Verhinderung von Trench-Migration in Verbindung mit Slab-Versteilerung, und (2) Krustenkontraktion und Transpression der kontinentalen Kruste in Verbindung mit „Flat-slab“ Subduktion (z. B. die Pampeanischer und Laramide Flat slab).

Originalpräsentation
Variability of the shortening rate in Central Andes controlled by subduction dynamics and interaction between slab and overriding plate (Pons, M.; Sobolev, S.; Liu, S.; Neuharth, D.)

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Tobias Schnepper ist Doktorand in der Sektion 3.4 „Fluid Systems Modelling“ am Deutschen GeoForschungsZentrum GFZ. Nach dem Abschluss seines Masterstudiums "Geologie" an der Universität Bonn in Kooperation mit dem Forschungszentrum Jülich begann er im August 2021 seine Forschung in Potsdam. Der Schwerpunkt seiner Arbeit liegt auf der Modellierung hydrogeochemischer Prozesse in Braunkohletagebauseen, zugehörigen Halden und Grundwasserleitern im Zusammenhang mit der Realisierung von hybriden Pumpspeicherkraftwerken.

In seinem Vortrag gab Tobias einen Einblick in die Hintergründe, Ziele und Herausforderungen seiner laufenden Forschung. Insbesondere die Auswirkungen von Auflösungs- und Ausfällungsprozessen zwischen den vorhandenen Mineralien und dem aufbereiteten Wasser auf die Hangstabilität und die Wasserqualität sind von seinem Interesse. Zu den ersten Simulationen gehörten sowohl inverse Modelle als auch nichtdimensionale Reaktionspfadmodelle auf der Grundlage historischer Standortdaten. Diese dienen als Grundlage für komplexere Modelle, bei denen neuere chemische Daten berücksichtigt werden.

Original Präsentation
Hydrogeochemical impact assessment of pumped hydro power storage in open-pit lignite mines (Schnepper, T.; Kühn, M.; Kempka, T.)

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(Die Texte sind der EGU-Website entnommen und übersetzt.
Überarbeitete Version (08.12.2022): Erweiterung um vier Preisträger:innen.)