@phdthesis{Baumann2009,
  author    = {Baumann, Sabine Christine},
  title     = {Mapping, analysis, and interpretation of the glacier inventory data from Jotunheimen, South Norway, since the maximum of the 'Little Ice Age'},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-46320},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2009},
  abstract  = {Glacier outlines during the 'Little Ice Age' maximum in Jotunheimen were mapped by using remote sensing techniques (vertical aerial photos and satellite imagery), glacier outlines from the 1980s and 2003, a digital terrain model (DTM), geomorphological maps of individual glaciers, and field-GPS measurements. The related inventory data (surface area, minimum and maximum altitude) and several other variables (e.g. slope, range) were calculated automatically by using a geographical information system. The length of the glacier flowline was mapped manually based on the glacier outlines at the maximum of the 'Little Ice Age' and the DTM. The glacier data during the maximum of the 'Little Ice Age' were compared with the Norwegian glacier inventory of 2003. Based on the glacier inventories during the maximum of the 'Little Ice Age', the 1980s and 2003, a simple parameterization after HAEBERLI \& HOELZLE (1995) was performed to estimate unmeasured glacier variables, as e.g. surface velocity or mean net mass balance. Input data were composed of surface glacier area, minimum and maximum elevation, and glacier length. The results of the parameterization were compared with the results of previous parameterizations in the European Alps and the Southern Alps of New Zealand (HAEBERLI \& HOELZLE 1995; HOELZLE et al. 2007). A relationship between these results of the inventories and of the parameterization and climate and climate changes was made.},
  subject      = {Gletscher},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Dietz2013,
  author    = {Dietz, Andreas},
  title     = {Central Asian Snow Cover Characteristics between 1986 and 2012 derived from Time Series of Medium Resolution Remote Sensing Data},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-101221},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2013},
  abstract  = {The eminent importance of snow cover for climatic, hydrologic, anthropogenic, and economic reasons has been widely discussed in scientific literature. Up to 50\% of the Northern Hemisphere is covered by snow at least temporarily, turning snow to the most prevalent land cover types at all. Depending on regular precipitation and temperatures below freezing point it is obvious that a changing climate effects snow cover characteristics fundamentally. Such changes can have severe impacts on local, national, and even global scale. The region of Central Asia is not an exception from this general rule, but are the consequences accompanying past, present, and possible future changes in snow cover parameters of particular importance. Being characterized by continental climate with hot and dry summers most precipitation accumulates during winter and spring months in the form of snow. The population in this 4,000,000 km² vast area is strongly depending on irrigation to facilitate agriculture. Additionally, electricity is often generated by hydroelectric power stations. A large proportion of the employed water originates from snow melt during spring months, implying that changes in snow cover characteristics will automatically affect both the total amount of obtainable water and the time when this water becomes available. The presented thesis explores the question how the spatial extent of snow covered surface has evolved since the year 1986. This investigation is based on the processing of medium resolution remote sensing data originating from daily MODIS and AVHRR sensors, thus forming a unique approach of snow cover analysis in terms of temporal and spatial resolution. Not only duration but also onset and melt of snow coverage are tracked over time, analyzing for systematic changes within this 26 years lasting time span. AVHRR data are processed from raw Level 1B orbit data to Level 3 thematic snow cover products. Both, AVHRR and MODIS snow maps undergo a further post-processing, producing daily full-area mosaics while completely eliminating inherent cloud cover. Snow cover parameters are derived based on these daily and cloud-free time series, allowing for a detailed analysis of current status and changes. The results confirm the predictions made by coarse resolution predictions from climate models: Central Asian snow cover is changing, posing new challenges for the ecosystem and future water supply. The changes, however, are not aimed at only one direction. Regions with decreasing snow cover exist as well as those where the duration of snow cover increases. A shift towards earlier snow cover start and melt can be observed, posing a serious challenge to water management authorities due to a changed runoff regime.},
  subject      = {Zentralasien},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Kirschke2008,
  author    = {Kirschke, Stefanie},
  title     = {Bilanzierung des Methanaustauschs zwischen Biosph{\"a}re und Atmosph{\"a}re in Periglazialr{\"a}umen mit Hilfe von Fernerkundung und Modellen am Beispiel des Lena Deltas},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-29024},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2008},
  abstract  = {Verbleibende Unsicherheiten im Kohlenstoffhaushalt in {\"O}kosystemen der hohen n{\"o}rdlichen Breiten k{\"o}nnen teilweise auf die Schwierigkeiten bei der Erfassung der r{\"a}umlich und zeitlich hoch variablen Methanemissionsraten von Permafrostb{\"o}den zur{\"u}ckgef{\"u}hrt werden. Methan ist ein global abundantes atmosph{\"a}risches Spurengas, welches signifikant zur Erw{\"a}rmung der Atmosph{\"a}re beitr{\"a}gt. Aufgrund der hohen Sensibilit{\"a}t des arktischen Bodenkohlenstoffreservoirs sowie der großen von Permafrost unterlagerten Landfl{\"a}chen sind arktische Gebiete am kritischsten von einem globalen Klimawandel betroffen. Diese Dissertation adressiert den Bedarf an Modellierungsans{\"a}tzen f{\"u}r die Bestimmung der Quellst{\"a}rke nordsibirischer permafrostbeeinflusster {\"O}kosysteme der nassen polygonalen Tundra mit Hinblick auf die Methanemissionen auf regionalem Maßstab. Die Arbeit pr{\"a}sentiert eine methodische Struktur in welcher zwei prozessbasierte Modelle herangezogen werden, um die komplexen Wechselwirkungen zwischen den Kompartimenten Pedosph{\"a}re, Biosph{\"a}re und Atmosph{\"a}re, welche zu Methanemissionen aus Permafrostb{\"o}den f{\"u}hren, zu erfassen. Es wird ein Upscaling der Gesamtmethanfl{\"u}sse auf ein gr{\"o}ßeres, von Permafrost unterlagertes Untersuchungsgebiet auf Basis eines prozessbasierten Modells durchgef{\"u}hrt. Das prozessbasierte Vegetationsmodell Biosphere Energy Hydrology Transfer Model (BETHY/DLR) wird f{\"u}r die Berechnung der Nettoprim{\"a}rproduktion (NPP) arktischer Tundravegetation herangezogen. Die NPP ist ein Maß f{\"u}r die Substratverf{\"u}gbarkeit der Methanproduktion und daher ein wichtiger Eingangsparameter f{\"u}r das zweite Modell: Das prozessbasierte Methanemissionsmodell wird anschließend verwendet, um die Methanfl{\"u}sse einer gegebenen Bodens{\"a}ule explizit zu berechnen. Dabei werden die Prozesse der Methanogenese, Methanotrophie sowie drei verschiedene Transportmechanismen - molekulare Diffusion, Gasblasenbildung und pflanzengebundener Transport durch vaskul{\"a}re Pflanzen - ber{\"u}cksichtigt. Das Methanemissionsmodell ist f{\"u}r Permafrostbedingungen modifiziert, indem das t{\"a}gliche Auftauen des Permafrostbodens in der kurzen arktischen Vegetationsperiode ber{\"u}cksichtigt wird. Der Modellantrieb besteht aus meteorologischen Datens{\"a}tzen des European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Die Eingangsdatens{\"a}tze werden mit Hilfe von in situ Messdaten validiert. Zus{\"a}tzliche Eingangsdaten f{\"u}r beide Modelle werden aus Fernerkundungsdaten abgeleitet, welche mit Feldspektralmessungen validiert werden. Eine modifizierte Landklassifikation auf der Basis von Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) Daten wird f{\"u}r die Ableitung von Informationen zu Feuchtgebietsverteilung und Vegetationsbedeckung herangezogen. Zeitserien der Auftautiefe werden zur Beschreibung des Auftauens bzw. R{\"u}ckfrierens des Bodens verwendet. Diese Faktoren sind die Haupteinflussgr{\"o}ßen f{\"u}r die Modellierung von Methanemissionen aus permafrostbeeinflussten Tundra{\"o}kosystemen. Die vorgestellten Modellergebnisse werden mittels Eddy-Kovarianz-Messungen der Methanfl{\"u}sse validiert, welche w{\"a}hrend der Vegetationsperioden der Jahre 2003-2006 im s{\"u}dlichen Teil des Lena Deltas (72°N, 126°E) vom Alfred Wegener Institut f{\"u}r Polar- und Meeresforschung (AWI) durchgef{\"u}hrt wurden. Das Untersuchungsgebiet Lena Delta liegt an der Laptewsee in Nordostsibirien und ist durch {\"O}kosysteme der arktischen nassen polygonalen Tundra sowie kalten kontinuierlichen Permafrost charakterisiert. Zeitlich integrierte Werte der modellierten Methanfl{\"u}sse sowie der in situ Messungen zeigen gute {\"U}bereinstimmungen und weisen auf eine leichte Modelluntersch{\"a}tzung von etwa 10\%.},
  subject      = {Methanemission},
  language  = {de}
}