@phdthesis{Awoye2015,
  author    = {Awoye, Oy{\´e}monbad{\´e} Herv{\´e} Rodrigue},
  title     = {Implications of future climate change on agricultural production in tropical West Africa: evidence from the Republic of Benin},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-122887},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2015},
  abstract  = {Environmental interlinked problems such as human-induced land cover change, water scarcity, loss in soil fertility, and anthropogenic climate change are expected to affect the viability of agriculture and increase food insecurity in many developing countries. Climate change is certainly the most serious of these challenges for the twenty-first century. The poorest regions of the world - tropical West Africa included - are the most vulnerable due to their high dependence on climate and weather sensitive activities such as agriculture, and the widespread poverty that limits the institutional and economic capacities to adapt to the new stresses brought about by climate change. Climate change is already acting negatively on the poor smallholders of tropical West Africa whose livelihoods dependent mainly on rain-fed agriculture that remains the cornerstone of the economy in the region. Adaptation of the agricultural systems to climate change effects is, therefore, crucial to secure the livelihoods of these rural communities. Since information is a key for decision-making, it is important to provide well-founded information on the magnitude of the impacts in order to design appropriate and sustainable adaptation strategies. Considering the case of agricultural production in the Republic of Benin, this study aims at using large-scale climatic predictors to assess the potential impacts of past and future climate change on agricultural productivity at a country scale in West Africa. Climate signals from large-scale circulation were used because state-of-the art regional climate models (RCM) still do not perfectly resolve synoptic and mesoscale convective processes. It was hypothesised that in rain-fed systems with low investments in agricultural inputs, yield variations are widely governed by climatic factors. Starting with pineapple, a perennial fruit crops, the study further considered some annual crops such as cotton in the group of fibre crops, maize, sorghum and rice in the group of cereals, cowpeas and groundnuts belonging to the legume crops, and cassava and yams which are root and tuber crops. Thus the selected crops represented the three known groups of photosynthetic pathways (i.e. CAM, C3, and C4 plants). In the study, use was made of the historical agricultural yield statistics for the Republic of Benin, observed precipitation and mean near-surface air temperature data from the Climatic Research Unit (CRU TS 3.1) and the corresponding variables simulated by the regional climate model (RCM) REMO. REMO RCM was driven at its boundaries by the global climate model ECHAM 5. Simulations with different greenhouse gas concentrations (SRES-A1B and B1 emission scenarios) and transient land cover change scenarios for present-day and future conditions were considered. The CRU data were submitted to empirical orthogonal functions analysis over the north hemispheric part of Africa to obtain large-scale observed climate predictors and associated consistent variability modes. REMO RCM data for the same region were projected on the derived climate patterns to get simulated climate predictors. By means of cross-validated Model Output Statistics (MOS) approach combined with Bayesian model averaging (BMA) techniques, the observed climate predictors and the crop predictand were further on used to derive robust statistical relationships. The robust statistical crop models perform well with high goodness-of-fit coefficients (e.g. for all combined crop models: 0.49 ≤ R2 ≤ 0.99; 0.28 ≤ Brier-Skill-Score ≤ 0.90). Provided that REMO RCM captures the main features of the real African climate system and thus is able to reproduce its inter-annual variability, the time-independent statistical transfer functions were then used to translate future climate change signal from the simulated climate predictors into attainable crop yields/crop yield changes. The results confirm that precipitation and air temperature governed agricultural production in Benin in general, and particularly, pineapple yield variations are mainly influenced by temperature. Furthermore, the projected yield changes under future anthropogenic climate change during the first-half of the 21st century amount up to -12.5\% for both maize and groundnuts, and -11\%, -29\%, -33\% for pineapple, cassava, and cowpeas respectively. Meanwhile yield gain of up to +10\% for sorghum and yams, +24\% for cotton, and +39\% for rice are expected. Over the time period 2001 - 2050, on average the future yield changes range between -3\% and -13\% under REMO SRES-B1 (GHG)+LCC, -2\% and -11\% under REMO SRES-A1B (GHG only),and -3\% and -14\% under REMO SRES-A1B (GHG)+LCC for pineapple, maize, sorghum, groundnuts, cowpeas and cassava. In the meantime for yams, cotton and rice, the average yield gains lie in interval of about +2\% to +7\% under REMO SRES-B1 (GHG)+LCC, +0.1\% and +12\% under REMO SRES-A1B (GHG only), and +3\% and +10\% under REMO SRES-A1B (GHG)+LCC. For sorghum, although the long-term average future yield depicts a reduction there are tendencies towards increasing yields in the future. The results also reveal that the increases in mean air temperature more than the changes in precipitation patterns are responsible for the projected yield changes. As well the results suggest that the reductions in pineapple yields cannot be attributed to the land cover/land use changes across sub-Saharan Africa. The production of groundnuts and in particular yams and cotton will profit from the on-going land use/land cover changes while the other crops will face detrimental effects. Henceforth, policymakers should take effective measures to limit the on-going land degradation processes and all other anthropogenic actions responsible for temperature increase. Biotechnological improvement of the cultivated crop varieties towards development of set of seed varieties adapted to hotter and dry conditions should be included in the breeding pipeline programs. Amongst other solutions, application of appropriate climate-smart agricultural practices and conservation agriculture are also required to offset the negative impacts of climate change in agriculture.},
  subject      = {Benin},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Steger2015,
  author    = {Steger, Christian},
  title     = {Simulation ausgew{\"a}hlter Zeitscheiben des Pal{\"a}oklimas in Asien mit einem hochaufgel{\"o}sten Regionalmodell},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-122606},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  pages     = {203},
  year      = {2015},
  abstract  = {Das Tibetplateau (TP) ist das h{\"o}chste Gebirgsplateau der Erde und bildete sich im Verlauf der letzten 50 Millionen Jahre. Durch seine Ausmaße ver{\"a}nderte das TP nicht nur das Klima im heutigen Asien, sondern bewirkte Ver{\"a}nderungen weltweit. Heute stellt das TP einen Hotspot des Klimawandels dar und ist als Quellgebiet vieler großer Fl{\"u}sse in Asien f{\"u}r die Wasserversorgung von Milliarden von Menschen von zentraler Bedeutung. Vor diesem Hintergrund ist es wichtig, die Prozesse, die das Klima in der Region steuern, besser zu verstehen und die Variabilit{\"a}t des Klimas auf unterschiedlichen Zeitskalen absch{\"a}tzen zu k{\"o}nnen. Grundlegendes Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, r{\"a}umlich hochaufgel{\"o}ste quantitative Informationen {\"u}ber die Ver{\"a}nderung der klimatischen Verh{\"a}ltnisse in Asien w{\"a}hrend der Bildungsphase des TP und unter warm- und kaltzeitlichen Randbedingungen zur Verf{\"u}gung zu stellen und dadurch eine Verbindung zwischen den verschiedenen Zeitskalen herzustellen. Hierf{\"u}r werden das heutige Klima und das Pal{\"a}oklima der Region mit Hilfe von Klimamodellen simuliert. Da fr{\"u}here Studien zeigen konnten, dass die Ergebnisse von hochaufgel{\"o}sten Modellen besser mit Pal{\"a}oklimarekonstruktionen {\"u}bereinstimmen, als die von vergleichsweise niedrig aufgel{\"o}sten Globalmodellen, erfolgt ein dynamisches Downscaling des globalen Klimamodells ECHAM5 mit dem regionalen Klimamodell REMO. Die Heraushebung des TP wird durch eine Serie von f{\"u}nf Simulationen (Topogra- phieexperimente) approximiert, in denen die H{\"o}he des TP in 25\%-Schritten von 0\% bis 100\% der heutigen H{\"o}he ver{\"a}ndert wird. Die Schwankungen des Klimas im sp{\"a}- ten Quart{\"a}r sind durch Simulationen f{\"u}r das mittlere Holoz{\"a}n und den Hochstand der letzten Vereisung, das Last-Glacial-Maximum, repr{\"a}sentiert (Quart{\"a}rexperi- mente). In den Quart{\"a}rexperimenten wurden die Treibhausgaskonzentrationen, Orbitalparameter, Landbedeckung und verschiedene Vegetationsparameter an die Bedingungen der jeweiligen Zeitscheibe angepasst. Die Auswertung der Simulati- onsergebnisse konzentriert sich auf j{\"a}hrliche und jahreszeitliche Ver{\"a}nderungen der bodennahen Temperatur und des Niederschlags. Außerdem werden die sich erge- benden {\"A}nderungen in der Intensit{\"a}t des indischen Monsuns anhand verschiedener Monsunindizes analysiert. F{\"u}r das TP und die sich unmittelbar anschließenden Ge- biete wird zus{\"a}tzlich eine Clusteranalyse durchgef{\"u}hrt, um die dort vorkommenden regionalen Klimatypen identifizieren und charakterisieren zu k{\"o}nnen. In den Topographieexperimenten zeigt sich, dass die 2m-Temperatur im Bereich des TP im Jahresmittel mit abnehmender H{\"o}he des Plateaus um bis zu 30◦C zunimmt, w{\"a}hrend es in den {\"u}brigen Teilen des Modellgebiets nahezu {\"u}berall k{\"a}lter wird. Die Jahressumme des Niederschlags nimmt mit abnehmender H{\"o}he des TP westlich und n{\"o}rdlich davon zu. Im Bereich des TP sowie s{\"u}dlich und {\"o}stlich davon gehen die Niederschl{\"a}ge zur{\"u}ck. Die starke Niederschlagszunahme n{\"o}rdlich des TP kann durch die Ausbildung eines H{\"o}hentrogs statt eines H{\"o}henr{\"u}ckens in diesem Bereich erkl{\"a}rt werden. Das grunds{\"a}tzliche r{\"a}umliche Muster der Ver{\"a}nderungen besteht dabei bereits bei einer Plateauh{\"o}he von 75\% des Ausgangswertes und {\"a}ndert sich bei weiterer Verringerung der H{\"o}he nicht wesentlich. Lediglich der Betrag der Ver{\"a}nderungen nimmt zu. Dies gilt f{\"u}r die 2m-Temperatur und den Niederschlag und sowohl im Jahresmittel als auch f{\"u}r die einzelnen Jahreszeiten. Bez{\"u}glich der Intensit{\"a}t des indischen Sommermonsuns zeigt sich, dass zwischen 25\% und 75\% der heutigen H{\"o}he des TP die st{\"a}rkste Intensivierung stattfindet. Eine mit heute vergleichbare Monsunintensit{\"a}t tritt erst auf, wenn das TP die H{\"a}lfte seiner jetzigen H{\"o}he erreicht hat. Im mittleren Holoz{\"a}n ist es im Jahresmittel in den meisten Teilen des Modellge- biets k{\"a}lter und feuchter als heute. Die Unterschiede sind jedoch gr{\"o}ßtenteils gering und nicht signifikant. Hinsichtlich der Temperatur zeigen die Modelldaten nur vereinzelt eine gute {\"U}bereinstimmung mit den rekonstruierten Werten. Allerdings weisen die Rekonstruktionen eine hohe r{\"a}umliche Variabilit{\"a}t auf, wodurch die in diesem Datensatz vorhandenen Unsicherheiten widergespiegelt werden. Hinsicht- lich des Niederschlags ist die {\"U}bereinstimmung besser. Hier deuten sowohl die simulierten als auch die rekonstruierten Daten auf feuchtere Bedingungen hin. In der Simulation f{\"u}r das Last-Glacial-Maximum liegen die Temperaturen {\"u}berall im Modellgebiet im Jahresmittel und in allen Jahreszeiten um bis zu 8◦C unter den heutigen Werten. Es besteht eine gute {\"U}bereinstimmung mit den rekonstruierten Temperaturwerten f{\"u}r diese Zeitscheibe. Zu einer signifikanten Abnahme der j{\"a}hrlichen Niederschlagsmenge kommt es westlich und nordwestlich des TP, in Indien, S{\"u}dostasien und entlang der Ostk{\"u}ste Chinas. F{\"u}r die Bereiche, f{\"u}r die Niederschlagsrekonstruktionen verf{\"u}gbar sind, stimmen die Modellergebnisse gut mit diesen {\"u}berein. Zu einer signifikanten Niederschlagszunahme kommt es nur zwischen der Nordk{\"u}ste des Golfs von Bengalen und dem Himalaya, wobei dies m{\"o}glicherweise ein Modellartefakt darstellt. Hinsichtlich der Monsunintensit{\"a}t bestehen große Unterschiede zwischen den Indizes. W{\"a}hrend der Extended Indian Monsoon Rainfall Index eine starke Ab- schw{\"a}chung des indischen Sommermonsuns anzeigt, ist der Wert des Webster and Yang Monsoon Index verglichen mit heute nahezu unver{\"a}ndert. Ein Vergleich der Monsunintensit{\"a}t in den Topographie- und den Quart{\"a}rexperimenten macht deut- lich, dass der indische Monsun durch den Wechsel von warm- und kaltzeitlichen Randbedingungen mindestens so stark beeinflusst wird wie durch die Hebung des TP.},
  subject      = {Pal{\"a}oklima},
  language  = {de}
}