Die Analyse der Struktur des Luftporensystems in Gletschereiskernen kann bei der Datierung des Eises und bei der Interpretation von Klimaveränderungen von großem Nutzen sein.

Analyse von Schnee

Simulation eines Schneewürfels
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Simulation eines Schneewürfels.

Firn ist gesinterter Schnee und bildet die oberste Schicht der polaren Eisschilde. Seine Mikrostruktur spiegelt die klimatischen Verhältnisse während der Schichtentstehung wider. Firnkern B26 wurde während der Nord-Grönland-Querung des Alfred-Wegener-Instituts für Polar- und Meeresforschung Bremerhavenin 1995 gebohrt. Fünf Proben aus verschiedenen Tiefen innerhalb des Kerns wurden mit µCT abgebildet. Für das segmentierte Porensystem wurde der structure model index (SMI) berechnet – ein Formfaktor für Strukturkomponenten, abgeleitet aus Volumenanteil, spezifischem Oberflächeninhalt und Dichte des Integrals der mittleren Krümmung. Der SMI zeigt mit wachsender Tiefe einen Übergang von zylindrischen zu isolierten kugelförmigen Poren an.

 

Bei etwa 50-100 m Tiefe unterhalb der Oberfläche wird der ehemals miteinander verbundene luftgefüllte Porenraum zwischen Eiskörnern isoliert und erzeugt auf diese Weise sphärische Blasen. Die statistische Analyse des 3D-Punktmusters der Blasenzentren liefert Informationen über die Ausdünnung des Eises über die Tiefe (Redenbach, 2009). Dies ist wichtiger Input für die Datierung des Eises, die wiederum wichtig ist, um korrekte Interpretation des "Klima-Archivs" in den Eiskernen zu ermöglichen.

 

Veröffentlichungen

  • J. Ohser, C. Redenbach, K. Schladitz:
    Mesh Free Estimation of the Structure Model Index.
    Image Analysis & Stereology 28, S. 101-107, 2009.

  • C. Redenbach, A. Särkkä, J. Freitag, K. Schladitz:
    Anisotropy analysis of pressed point processes.
    Advances in Statistical Analysis 93(3), S. 237ff, 2009.

  • C. Redenbach, A. Särkkä, M. Sormani:
    Classification of Points in Superpositions of Strauss and Poisson Processes,
    Spatial Statistics 12, Pages 81-95, 2015.

  • T. Rajala, A. Särkkä, C. Redenbach, M. Sormani:
    Estimating Geometric Anisotropy in Spatial Point Patterns,
    Spatial Statistic 15, Pages 100-114, 2016.