Mineralstaub ist ein globaler Akteur im Erdsystem und trägt maßgeblich zur globalen atmosphärischen Aerosolbelastung bei. Obwohl für das Verständnis des Erdsystems unverzichtbar sind, weisen numerische Simulationen des atmosphärischen Staubkreislaufs Unsicherheiten auf. Ziel dieses Promotionsprojekts ist die Untersuchung und Quantifizierung der Rolle von Wüstenpflastern auf die Emission und Deposition von Wüstenstaubaerosol. Emission und Deposition regulieren die atmosphärische Aerosolkonzentration, welche einen Einfluss auf die Wirkung von Staub im Erdsystem hat. Das Projekt ist Teil des DFG-Projekts „Wüstenpflaster: Bewertung ihrer modulierenden Rolle im atmosphärischen Staubkreislauf“ (PIs: Prof. Schepanski / FU Berlin und Prof. Brenning / Uni Jena) und bietet die Möglichkeit, unser Wissen über die modulierende Rolle von Wüstenpflastern im atmosphärischen Staubkreislauf zu erweitern und die Genauigkeit von Klima- und Erdsystemmodellen zu verbessern.

Aufgabengebiet:
Die Stelle ist ab dem 01.05.2025 für 3 Jahre zu besetzen und richtet sich an zukünftige Doktorand/innen, die in ihre Forschung zum spannenden Thema „Staub in der Atmosphäre“ arbeiten möchten und dabei neuste Modellentwicklung mit der Untersuchung der Rolle von Staub im Erdsystem verknüpfen möchten. Die Stelle ist am Institut für Meteorologie in der Arbeitsgruppe von Prof. Schepanski angesiedelt.

Zentrales Forschungsthema des/der zukünftigen Stelleninhaber/in ist die Weiterentwicklung des Staub-Moduls in einem globale Aerosol-Atmosphäre Modell sowie der Untersuchung der Einflüsse von Wüstenpflastern auf die Emission und Deposition von Wüstenstaub. Das Forschungsthema ist interdisziplinär ausgerichtet und erfordert die Zusammenarbeit mit Prof. Brennings Arbeitsgruppe an der Uni Jena.

Einstellungsvoraussetzungen:
Abgeschlossenes wiss. Hochschulstudium (Master) in Meteorologie, Geowissenschaften, Atmosphärenphysik, Umweltwissenschaften, Physik oder einem vergleichbaren Teilgebiet der physikalischen Geowissenschaften.

Erwünscht:
Programmiererfahrung (Python) und Erfahrung mit UNIX/Linux-basierten Rechnerumgebungen. Weiterhin wünschenswert sind sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift. Interesse am interdisziplinären Arbeiten.