@phdthesis{Ring2018,
  author    = {Ring, Christoph},
  title     = {Entwicklung und Vergleich von Gewichtungsmetriken zur Analyse probabilistischer Klimaprojektionen aktueller Modellensembles},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-157294},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  pages     = {XII, 195},
  year      = {2018},
  abstract  = {Der anthropogene Klimawandel ist eine der gr{\"o}ßten Herausforderungen des 21. Jahrhunderts. Eine Hauptschwierigkeit liegt dabei in der Unsicherheit bez{\"u}glich der regionalen {\"A}nderung von Niederschlag und Temperatur. Hierdurch wird die Entwicklung geeigneter Anpassungsstrategien deutlich erschwert. In der vorliegenden Arbeit werden vier Evaluationsans{\"a}tze mit insgesamt 13 Metriken f{\"u}r aktuelle globale (zwei Generationen) und regionale Klimamodelle entwickelt und verglichen, um anschließend eine Analyse der Projektionsunsicherheit vorzunehmen. Basierend auf den erstellten Modellbewertungen werden durch Gewichtung Aussagen {\"u}ber den Unsicherheitsbereich des zuk{\"u}nftigen Klimas getroffen. Die Evaluation der Modelle wird im Mittelmeerraum sowie in acht Unterregionen durchgef{\"u}hrt. Dabei wird der saisonale Trend von Temperatur und Niederschlag im Evaluationszeitraum 1960-2009 ausgewertet. Zus{\"a}tzlich wird f{\"u}r bestimmte Metriken jeweils das klimatologische Mittel oder die harmonischen Zeitreiheneigenschaften evaluiert. Abschließend werden zum Test der {\"U}bertragbarkeit der Ergebnisse neben den Hauptuntersuchungsgebieten sechs global verteilte Regionen untersucht. Außerdem wird die zeitliche Konsistenz durch Analyse eines zweiten, leicht versetzten Evaluationszeitraums behandelt, sowie die Abh{\"a}ngigkeit der Modellbewertungen von verschiedenen Referenzdaten mit Hilfe von insgesamt drei Referenzdatens{\"a}tzen untersucht. Die Ergebnisse legen nahe, dass nahezu alle Metriken zur Modellevaluierung geeignet sind. Die Auswertung unterschiedlicher Variablen und Regionen erzeugt Modellbewertungen, die sich in den Kontext aktueller Forschungsergebnisse einf{\"u}gen. So wurde die Leistung der globalen Klimamodelle der neusten Generation (2013) im Vergleich zur Vorg{\"a}ngergeneration (2007) im Schnitt {\"a}hnlich hoch bzw. in vielen Situationen auch st{\"a}rker eingeordnet. Ein durchweg bestes Modell konnte nicht festgestellt werden. Der Großteil der entwickelten Metriken zeigt f{\"u}r {\"a}hnliche Situationen {\"u}bereinstimmende Modellbewertungen. Bei der Gewichtung hat sich der Niederschlag als besonders geeignet herausgestellt. Grund hierf{\"u}r sind die im Schnitt deutlichen Unterschiede der Modellleistungen in Zusammenhang mit einer geringeren Simulationsg{\"u}te. Umgekehrt zeigen die Metriken f{\"u}r die Modelle der Temperatur allgemein {\"u}berwiegend hohe Evaluationsergebnisse, wodurch nur wenig Informationsgewinn durch Gewichtung erreicht werden kann. W{\"a}hrend die Metriken gut f{\"u}r unterschiedliche Regionen und Skalenniveaus verwendet werden Evaluationszeitr{\"a}ume nicht grunds{\"a}tzlich gegeben. Zus{\"a}tzlich zeigen die Modellranglisten unterschiedlicher Regionen und Jahreszeiten h{\"a}ufig nur geringe Korrelationen. Dies gilt besonders f{\"u}r den Niederschlag. Bei der Temperatur sind hingegen leichte {\"U}bereinstimmungen auszumachen. Beim Vergleich der mittleren Ranglisten {\"u}ber alle Modellbewertungen und Situationen der Hauptregionen des Mittelmeerraums mit den Globalregionen besteht eine signifikante Korrelation von 0,39 f{\"u}r Temperatur, w{\"a}hrend sie f{\"u}r Niederschlag um null liegt. Dieses Ergebnis ist f{\"u}r alle drei verwendeten Referenzdatens{\"a}tze im Mittelmeerraum g{\"u}ltig. So schwankt die Korrelation der Modellbewertungen des Niederschlags f{\"u}r unterschiedliche Referenzdatens{\"a}tze immer um Null und die der Temperaturranglisten zwischen 0,36 und 0,44. Generell werden die Metriken als geeignete Evaluationswerkzeuge f{\"u}r Klimamodelle eingestuft. Daher k{\"o}nnen sie einen Beitrag zur {\"A}nderung des Unsicherheitsbereichs und damit zur St{\"a}rkung des Vertrauens in Klimaprojektionen leisten. Die Abh{\"a}ngigkeit der Modellbewertungen von Region und Untersuchungszeitraum muss dabei jedoch ber{\"u}cksichtigt werden. So besitzt die Analyse der Konsistenz von Modellbewertungen sowie der St{\"a}rken und Schw{\"a}chen der Klimamodelle großes Potential f{\"u}r folgende Studien, um das Vertrauen in Modellprojektionen weiter zu steigern.},
  subject      = {Anthropogene Klima{\"a}nderung},
  language  = {de}
}
@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}
}
@phdthesis{Baumhoer2021,
  author    = {Baumhoer, Celia Am{\´e}lie},
  title     = {Glacier Front Dynamics of Antarctica - Analysing Changes in Glacier and Ice Shelf Front Position based on SAR Time Series},
  doi       = {10.25972/OPUS-24581},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-245814},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2021},
  abstract  = {The Antarctic Ice Sheet stores ~91\% of the global ice volume which is equivalent to a sea-level rise of 58.3 meters. Recent disintegration events of ice shelves and retreating glaciers along the Antarctic Peninsula and West Antarctica indicate the current vulnerable state of the Antarctic Ice Sheet. Glacier tongues and ice shelves create a safety band around Antarctica with buttressing effects on ice discharge. Current decreases in glacier and ice shelf extent reduce the effective buttressing forces and increase ice discharge of grounded ice. The consequence is a higher contribution to sea-level rise from the Antarctic Ice Sheet. So far, it is unresolved which proportion of Antarctic glacier retreat can be attributed to climate change and which part to the natural cycle of growth and decay in the lifetime of a glacier. The quantitative assessment of the magnitude, spatial extent, distribution, and dynamics of circum-Antarctic glacier and ice shelf retreat is of utmost importance to monitor Antarctica's weakening safety band. In remote areas like Antarctica, earth observation provides optimal properties for large-scale mapping and monitoring of glaciers and ice shelves. Nowadays, the variety of available satellite sensors, technical advancements regarding spatial resolution and revisit times, as well as open satellite data archives create an ideal basis for monitoring calving front change. A systematic review conducted within this thesis revealed major gaps in the availability of glacier and ice shelf front position measurements despite the improved satellite data availability. The previously limited availability of satellite imagery and the time-consuming manual delineation of calving fronts did neither allow a circum-Antarctic assessment of glacier retreat nor the assessment of intra-annual changes in glacier front position. To advance the understanding of Antarctic glacier front change, this thesis presents a novel automated approach for calving front extraction and explores drivers of glacier retreat. A comprehensive review of existing methods for glacier front extraction ascertained the lack of a fully automatic approach for large-scale monitoring of Antarctic calving fronts using radar imagery. Similar backscatter characteristics of different ice types, seasonally changing backscatter values, multi-year sea ice, and m{\´e}lange made it challenging to implement an automated approach with traditional image processing techniques. Therefore, the present abundance of satellite data is best exploited by integrating recent developments in big data and artificial intelligence (AI) research to derive circum-Antarctic calving front dynamics. In the context of this thesis, the novel AI-based framework "AntarcticLINES" (Antarctic Glacier and Ice Shelf Front Time Series) was created which provides a fully automated processing chain for calving front extraction from Sentinel-1 imagery. Open access Sentinel-1 radar imagery is an ideal data source for monitoring current and future changes in the Antarctic coastline with revisit times of less than six days and all-weather imaging capabilities. The developed processing chain includes the pre-processing of dual-polarized Sentinel-1 imagery for machine learning applications. 38 Sentinel-1 scenes were used to train the deep learning architecture U-Net for image segmentation. The trained weights of the neural network can be used to segment Sentinel-1 scenes into land ice and ocean. Additional post-processing ensures even more accurate results by including morphological filtering before extracting the final coastline. A comprehensive accuracy assessment has proven the correct extraction of the coastline. On average, the automatically extracted coastline deviates by 2-3 pixels (93 m) from a manual delineation. This accuracy is in range with deviations between manually delineated coastlines from different experts. For the first time, the fully automated framework AntarcticLINES enabled the extraction of intra-annual glacier front fluctuations to assess seasonal variations in calving front change. Thereby, for example, an increased calving frequency of Pine Island Glacier and a beginning disintegration of Glenzer Glacier were revealed. Besides, the extraction of the entire Antarctic coastline for 2018 highlighted the large-scale applicability of the developed approach. Accurate results for entire Antarctica were derived except for the Western Antarctic Peninsula where training imagery was not sufficient and should be included in future studies. Furthermore, this dissertation presents an unprecedented record of circum-Antarctic calving front change over the last two decades. The newly extracted coastline for 2018 was compared to previous coastline products from 2009 and 1997. This revealed that the Antarctic Ice Sheet shrank 29,618±1193 km2 in extent between 1997-2008 and gained an area of 7,108±1029 km2 between 2009-2018. Glacier retreat concentrated along the Antarctic Peninsula and West Antarctica. The only East Antarctic coastal sector primarily experiencing calving front retreat was Wilkes Land in 2009-2018. Finally, potential drivers of circum-Antarctic glacier retreat were identified by combining data on glacier front change with changes in climate variables. It was found that strengthening westerlies, snowmelt, rising sea surface temperatures, and decreasing sea ice cover forced glacier retreat over the last two decades. Relative changes in mean air temperature could not be identified as a driver for glacier retreat and further investigations on extreme events in air temperature are necessary to assess the effect of atmospheric forcing on frontal retreat. The strengthening of all identified drivers was closely connected to positive phases of the Southern Annular Mode (SAM). With increasing greenhouse gases and ozone depletion, positive phases of SAM will occur more often and force glacier retreat even further in the future. Within this thesis, a comprehensive review on existing Antarctic glacier and ice shelf front studies was conducted revealing major gaps in Antarctic calving front records. Therefore, a fully automated processing chain for glacier and ice shelf front extraction was implemented to track circum-Antarctic calving front fluctuations on an intra-annual basis. The large-scale applicability was certified by presenting two decades of circum-Antarctic calving front change. In combination with climate variables, drivers of recent glacier retreat were identified. In the future, the presented framework AntarcticLINES will greatly contribute to the constant monitoring of the Antarctic coastline under the pressure of a changing climate.},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Jaeger2016,
  author    = {J{\"a}ger, Daniel},
  title     = {Steuerungsfaktoren der Hangstabilit{\"a}t an Massenbewegungen im Fr{\"a}nkischen Schichtstufenland},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-139140},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2016},
  abstract  = {Massenbewegungen z{\"a}hlen zu den am h{\"a}ufigsten auftretenden Naturgefahren in Deutschland. Dabei wird die von instabilen H{\"a}ngen ausgehende Gef{\"a}hrdung speziell in den Regionen der Mittelgebirge regelm{\"a}ßig untersch{\"a}tzt. In Bezug auf die Verbreitung von Massenbewegungen in Mittelgebirgen stellt das s{\"u}ddeutsche Schichtstufenland einen besonderen Schwerpunkt dar. Die Disposition der Schichtstufenh{\"a}nge beruht dabei in erster Linie auf einer Wechsellagerung wasserdurchl{\"a}ssiger und wasserstauender geologischer Schichten. Zu Hanginstabilit{\"a}ten kommt es bevorzugt in Verbindung mit synthetischem Schichtfallen, steilen H{\"a}ngen und erh{\"o}hten Niederschl{\"a}gen. Rezente Massenbewegungen treten verst{\"a}rkt in alten Rutsch- und/oder Hangschuttgebieten auf, da sich dort unkonsolidierte Rutschmassen leicht remobilisieren lassen. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, ein fundiertes Verst{\"a}ndnis {\"u}ber Ursachen, Ablauf, Auspr{\"a}gung und Prozesse von charakteristischen Massenbewegungen sowie dem aktuellen Aufbau der damit verbundenen Schichtstufenh{\"a}nge in Nordbayern zu erlangen, um daraus grundlegende Einsch{\"a}tzungen zur Stabilit{\"a}t der Rutschgebiete treffen zu k{\"o}nnen. Neben den rutschungsrelevanten geologischen Schichten sind in diesem Zusammenhang insbesondere der Aufbau, die Eigenschaften und Charakteristika der Rutschmassen von besonderer Wichtigkeit, da besonders die bodenmechanischen und bodenphysikalischen Eigenschaften einen entscheidenden Faktor in Bezug auf die Hangstabilit{\"a}t darstellen. Entsprechend steht die umfassende Analyse dieser Sedimente im Fokus der Studien. Die Arbeiten betrachten dabei drei H{\"a}nge im fr{\"a}nkischen Schichtstufenland, an denen in der j{\"u}ngeren Vergangenheit Massenbewegungen auftraten. Ein weiteres zentrales Auswahlkriterium war die Lage der Gebiete in den Schichtstufen der Fr{\"a}nkischen Alb und der westlich vorgelagerten Keuperstufe, wobei hinsichtlich Typ und Verbreitung m{\"o}glichst charakteristische Massenbewegungen f{\"u}r die jeweilige Region ausgew{\"a}hlt wurden. Bei Ebermannstadt stand demnach die sog. Werkkalkstufe der Weißjura-Kalke im Fokus, nahe W{\"u}stendorf die Sandsteine des Braunjura und bei Gailnau an der Frankenh{\"o}he die Sandsteine des mittleren (Gips-) Keupers. Die Untersuchungen der Rutschungen und ihrer Sedimentcharakteristika erfolgte anhand eines speziell konzipierten Multimethodenansatzes mit zahlreichen, multiskaligen Gel{\"a}nde- und Laboranalysen. Neben klassischen, geomorphologischen Kartierungen an der Oberfl{\"a}che wurden die sedimentologisch-morphologischen Verh{\"a}ltnisse des oberfl{\"a}chennahen Untergrundes in der Vertikalen durch geophysikalische Sondierungen analysiert. Eine Einsch{\"a}tzung der hydrologischen Verh{\"a}ltnisse der Rutschmassen erfolgte auf Basis von Messdaten aus Bodenfeuchtemonitoringsystemen, die an allen Untersuchungsstandorten installiert wurden. F{\"u}r die bodenphysikalischen und -mechanischen Eigenschaften der Sedimente wurden Korngr{\"o}ßen, Konsistenzgrenzen, Plastizit{\"a}t, Gef{\"u}ge und Lagerungsdichte untersucht und durch Tonmineralanalysen erg{\"a}nzt. Die mikromorphologische Analyse von D{\"u}nnschliffen aus Rutschungssedimenten und den darin enthaltenen Deformationsstrukturen erweiterten den Gesamtansatz, erm{\"o}glichten neuartige Einblicke in die innere Architektur von Rutschmassen und erlaubten die Rekonstruktion von Bewegungsabl{\"a}ufen. Durch die Arbeiten konnten an den Standorten Ebermannstadt und Gailnau komplexe, vielschichtige Massenbewegungen nachgewiesen werden. In der Rutschung bei W{\"u}stendorf wurden nahezu ausschließlich unkonsolidierte Sedimente feinerer Korngr{\"o}ßen in einem Fließprozess verlagert. Prim{\"a}r erfolgte bei allen Rutschungen nachweislich die Remobilisierung alter Hangsedimente, wobei dar{\"u}ber hinaus auch stets bisher stabile Areale mit in die Bewegung einbezogen wurden. Der sedimentologische Aufbau der Rutschmassen ist speziell im Falle großer und komplexer Rutschungen mitunter extrem heterogen. Im Zuge der Arbeiten konnten interne Makrostrukturen der Sedimentablagerungen, wie beispielsweise Rotationsfl{\"a}chen oder die Lage von Schollen detektiert werden. Trotz geophysikalisch und visuell auff{\"a}lliger Beimischungen von Grobschutt, entfallen die gr{\"o}ßten Mengenanteile aber stets auf die ver{\"a}nderlich feste Feinmaterialfraktion. Im Rahmen der mikromorphologischen Untersuchungen der Sedimentd{\"u}nnschliffe konnten auch in diesen Sedimenten zahlreiche Deformationsstrukturen nachgewiesen werden. Die Arbeit unterstreicht insgesamt die Bedeutung dieser bindigen Bestandteile f{\"u}r die (Re)Mobilisierung von Sedimentablagerungen. Die Stabilit{\"a}t des Feinmaterials steht dabei in engem Zusammenhang mit der hydraulischen Leitf{\"a}higkeit und dem Eintrag von Wasser, welches zu wechselnden Steifigkeiten der Sedimente f{\"u}hrt. Im Falle erh{\"o}hter Bodenwassergehalte konnte eine Plastifizierung der Feinkornfraktion ermittelt werden. Kommt es zu einer starken Durchn{\"a}ssung des Untergrundes, f{\"u}hrt dies zu einer Plastifizierung der tonigen Lagen und einer entsprechenden Reduktion der Scherfestigkeit, was letztlich zum Ausl{\"o}sen von Massenbewegungen f{\"u}hrt. Neben den geologisch-sedimentologischen Voraussetzungen impliziert dies auch eine hohe Bedeutung der Niederschlagscharakteristika in Bezug auf das Ausl{\"o}sen rezenter Massenbewegungen. Die Bodenwassergehalte unterliegen im Jahresverlauf einer deutlichen saisonalen Variabilit{\"a}t. W{\"a}hrend der Sommermonate wurden einheitlich niedrige Feuchtigkeitswerte im oberfl{\"a}chennahen Untergrund verzeichnet, was in erster Linie auf den Einfluss der Vegetation zur{\"u}ckzuf{\"u}hren ist. Auch sommerliche Starkregenereignisse besitzen unter diesen Bedingungen lediglich eine reduzierte Wirkung auf die Durchfeuchtung des Bodens. Demgegen{\"u}ber erfolgt w{\"a}hrend der kalten Jahreszeit ein signifikanter Anstieg der Bodenwassergehalte. Neben den Regenf{\"a}llen kommt vor allem der Schneeschmelze eine essentielle Bedeutung zu, da sie f{\"u}r eine zus{\"a}tzliche und anhaltende Durchfeuchtung der Schichten besonders im Sp{\"a}twinter bzw. Fr{\"u}hjahr sorgt. Entsprechend besteht vor allem w{\"a}hrend der Monate Februar bis April eine erh{\"o}hte Disposition f{\"u}r Rutschungen in Nordbayern. Im Hinblick auf die Niederschlagssummen gingen den Rutschungen in den Untersuchungsgebieten zwar keine besonders extremen Ereignisse, aber durchaus deutlich {\"u}berdurchschnittliche Niederschlagssummen voraus, weshalb unter Ber{\"u}cksichtigung der im Zuge des Klimawandels ansteigenden Winterniederschl{\"a}ge von einer generell verst{\"a}rkten Rutschungsaktivit{\"a}t auszugehen ist. Vergleiche mit den Daten aus zahlreichen {\"U}bersichtskartierungen von Rutschungen aus den fr{\"a}nkischen Schichtstufengebieten verdeutlichen, dass die ermittelten Ergebnisse auf eine Vielzahl der verzeichneten Rutschungen {\"u}bertragbar sind.},
  subject      = {Geografikum},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Lama2016,
  author    = {Lama, Anu Kumari},
  title     = {Understanding Institutional Adaptation to Climate Change: Social Resilience and Adaptive Governance Capacities of the Nature Based Tourism Institutions in the Annapurna Conservation Area, Nepal},
  publisher = {W{\"u}rzburg University Press},
  address   = {W{\"u}rzburg},
  isbn      = {978-3-95826-034-4 (print)},
  issn      = {0510-9833 (print)},
  doi       = {10.25972/WUP-978-3-95826-035-1},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-131351},
  school      = {W{\"u}rzburg University Press},
  pages     = {208},
  year      = {2016},
  abstract  = {The global-local sustainable development and climate change adaptation policy, and the emerging political discourse on the value of local Adaptation, have positioned the local institutions and their governance space within the strategic enclaves of multilevel governance system. Such shifts have transformed the context for sustainable Nature Based Tourism (NBT) development and adaptation in Nepal in general, and its protected areas, in particular. The emerging institutional adaptation discourse suggests on the need to link tourism development, adaptation and governance within the sustainability concept, and also to recognize the justice and inclusive dimensions of local adaptation. However, sociological investigation of institutional adaptation, particularly at the interface between sustainability, justice and inclusive local adaptation is an undertheorized research topic. This exploratory study examined the sociological process of the institutional adaptation, especially the social resilience and adaptive governance capacities of the NBT institutions, in 7 Village Development Committees of the Mustang district, a popular destination in the Annapurna Conservation Area, Nepal. Using the sphere (a dynamic social space concept) and quality of governance as the analytical framework, the integrative adaptation as the methodological approach and the case study action research method, the study investigated and generated a holistic picture on the state of the social resilience and adaptive governance capacities of the NBT institutions. The findings show institutional social resilience capacities to be contingent on socio-political construction of adaptation knowledge and power. Factors influencing such constructions among NBT institutions include: the site and institutions specific political, economic and environmental dispositions; the associated socio-political processes of knowledge constructions and volition action; and the social relationships and interaction, operating within the spheres and at multiple governance levels. The adaptive governance capacities hinge on the institutional arrangements, the procedural aspects of adaptation governance and the governmentality. These are reflective of the diverse legal frameworks, the interiority perspective of the decision making and governance practices of the NBT institutions. In conclusion, it is argued that effective local adaptation in the Mustang district is contingent on the adaptation and institutional dynamics of the NBT institutions, consisting of the cognitive, subjective, process and procedural aspects of the adaptation knowledge production and its use.},
  subject      = {Annapurna Conservation Area},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Vogt2014,
  author    = {Vogt, Gernot},
  title     = {Future changes and signal analyses of climate means and extremes in the Mediterranean Area deduced from a CMIP3 multi-model ensemble},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-117369},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2014},
  abstract  = {Considering its social, economic and natural conditions the Mediterranean Area is a highly vulnerable region by designated affections of climate change. Furthermore, its climatic characteristics are subordinated to high natural variability and are steered by various elements, leading to strong seasonal alterations. Additionally, General Circulation Models project compelling trends in specific climate variables within this region. These circumstances recommend this region for the scientific analyses conducted within this study. Based on the data of the CMIP3 database, the fundamental aim of this study is a detailed investigation of the total variability and the accompanied uncertainty, which superpose these trends, in the projections of temperature, precipitation and sea-level pressure by GCMs and their specific realizations. Special focus in the whole study is dedicated to the German model ECHAM5/MPI-OM. Following this ambition detailed trends and mean values are calculated and displayed for meaningful time periods and compared to reanalysis data of ERA40 and NCEP. To provide quantitative comparison the mentioned data are interpolated to a common 3x3° grid. The total amount of variability is separated in its contributors by the application of an Analysis of Variance (ANOVA). For individual GCMs and their ensemble-members this is done with the application of a 1-way ANOVA, separating a treatment common to all ensemble-members and variability perturbating the signal given by different initial conditions. With the 2-way ANOVA the projections of numerous models and their realizations are analysed and the total amount of variability is separated into a common treatment effect, a linear bias between the models, an interaction coefficient and the residuals. By doing this, the study is fulfilled in a very detailed approach, by considering yearly and seasonal variations in various reasonable time periods of 1961-2000 to match up with the reanalysis data, from 1961-2050 to provide a transient time period, 2001-2098 with exclusive regard on future simulations and 1901-2098 to comprise a time period of maximum length. The statistical analyses are conducted for regional-averages on the one hand and with respect to individual grid-cells on the other hand. For each of these applications the SRES scenarios of A1B, A2 and B1 are utilized. Furthermore, the spatial approach of the ANOVA is substituted by a temporal approach detecting the temporal development of individual variables. Additionally, an attempt is made to enlarge the signal by applying selected statistical methods. In the detailed investigation it becomes evident, that the different parameters (i.e. length of temporal period, geographic location, climate variable, season, scenarios, models, etc…) have compelling impact on the results, either in enforcing or weakening them by different combinations. This holds on the one hand for the means and trends but also on the other hand for the contributions of the variabilities affecting the uncertainty and the signal. While temperature is a climate variable showing strong signals across these parameters, for precipitation mainly the noise comes to the fore, while for sea-level pressure a more differentiated result manifests. In turn, this recommends the distinguished consideration of the individual parameters in climate impact studies and processes in model generation, as the affecting parameters also provide information about the linkage within the system. Finally, an investigation of extreme precipitation is conducted, implementing the variables of the total amount of heavy precipitation, the frequency of heavy-precipitation events, the percentage of this heavy precipitation to overall precipitation and the mean daily intensity from events of heavy precipitation. Each time heavy precipitation is defined to exceed the 95th percentile of overall precipitation. Consecutively mean values of these variables are displayed for ECHAM5/MPI-OM and the multi-model mean and climate sensitivities, by means of their difference between their average of the past period of 1981-2000 and the average of one of the future periods of 2046-2065 or 2081-2100. Following this investigation again an ANOVA is conducted providing a quantitative measurement of the severity of change of trends in heavy precipitation across several GCMs. Besides it is a difficult task to account for extreme precipitation by GCMs, it is noteworthy that the investigated models differ highly in their projections, resulting partially in a more smoothed and meaningful multi-model mean. Seasonal alterations of the strength of this behaviour are quantitatively supported by the ANOVA.},
  subject      = {Klimaschwankung},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Mutz2013,
  author    = {Mutz, Sebastian},
  title     = {Dynamic Statistical Modelling of Climate-Related Mass Balance Changes in Norway},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-114799},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2013},
  abstract  = {The glaciers in Norway exert a strong influence on Norwegian economy and society. Unlike many glaciers elsewhere and despite ongoing climate change and warming, many of them showed renewed advances and positive net mass changes in the 1980's and 1990's, followed by rapid retreats and mass losses since 2000. This difference in behaviour may be attributed to differences and shifts in the glaciological regime - the differences in the magnitude of impacts of climatic and non-climatic geographical factors on the glacier mass. This study investigates the influence of various atmospheric variables on mass balance changes of a selection of glaciers in Norway by means of Pearson correlation analyses and cross-validated stepwise multiple regression analyses. The analyses are carried out for three time periods (1949-2008, 1949-1988, 1989-2008) separately in order to take into consideration the possible shift in the glaciological regime in the 1980's. The atmospheric variables are constructed from ERA40 and NCEP/NCAR re-analysis datasets and include regional means of seasonal air temperature and precipitation rates and atmospheric circulation indices. The multiple regression models trained in these time periods are then applied to predictors reconstructed from the CMIP3 climate model dataset to generate an estimate for mass changes from the year 1950 to 2100. The temporal overlap of estimates and observations is used for calibration. Finally, observed atmospheric states in seasons that are characterised by a particularly positive or negative mass balance are categorised into time periods of modelled climate by the application of a Bayesian classification procedure. The strongest influence on winter mass balance is exerted by different indices of the North Atlantic Oscillation (NAO), Northern Annular Mode (NAM) and precipitation. The correlation coefficients and explained variances determined from the multiple regression analyses reveal an East-West gradient, suggesting a weaker influence of the NAO and NAM on glaciers underlying a more continental regime. The highest correlation coefficients and explained variances were obtained for the 1989-2008 time period, which might be due to a strong and predominantly positive phase of the NAO. Multi-model ensemble means of the estimates show a mass loss for all three eastern glaciers, while the estimates for the more maritime glaciers are ambivalent. In general, the estimates show a greater sensitivity to the training time period than to the greenhouse gas emission scenarios according to which the climates were simulated. The average net mass change by the end of 2100 is negative for all glaciers except for the northern Engabreen. For many glaciers, the Bayesian classification of observed atmospheric states into time periods of modelled climate reveals a decrease in probability of atmospheric states favouring extremes in winter, and an increase in probability of atmospheric states favouring extreme mass loss in summer for the distant future (2071-2100). This pattern of probabilities for the ablation season is most pronounced for glaciers underlying a continental and intermediate regime.},
  subject      = {Norwegen},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Pollinger2013,
  author    = {Pollinger, Felix},
  title     = {Bewertung und Auswirkungen der Simulationsg{\"u}te f{\"u}hrender Klimamoden in einem Multi-Modell Ensemble},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-97982},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2013},
  abstract  = {Der rezente und zuk{\"u}nftige Anstieg der atmosph{\"a}rischen Treibhausgaskonzentration bedeutet f{\"u}r das terrestrische Klimasystem einen grundlegenden Wandel, der f{\"u}r die globale Gesellschaft schwer zu bew{\"a}ltigende Aufgaben und Herausforderungen bereit h{\"a}lt. Eine effektive, r{\"u}hzeitige Anpassung an diesen Klimawandel profitiert dabei enorm von m{\"o}glichst genauen Absch{\"a}tzungen k{\"u}nftiger Klima{\"a}nderungen. Das geeignete Werkzeug hierf{\"u}r sind Gekoppelte Atmosph{\"a}re Ozean Modelle (AOGCMs). F{\"u}r solche Fragestellungen m{\"u}ssen allerdings weitreichende Annahmen {\"u}ber die zuk{\"u}nftigen klimarelevanten Randbedingungen getroffen werden. Individuelle Fehler dieser Klimamodelle, die aus der nicht perfekten Abbildung der realen Verh{\"a}ltnisse und Prozesse resultieren, erh{\"o}hen die Unsicherheit langfristiger Klimaprojektionen. So unterscheiden sich die Aussagen verschiedener AOGCMs im Hinblick auf den zuk{\"u}nftigen Klimawandel insbesondere bei regionaler Betrachtung, deutlich. Als Absicherung gegen Modellfehler werden {\"u}blicherweise die Ergebnisse mehrerer AOGCMs, eines Ensembles an Modellen, kombiniert. Um die Absch{\"a}tzung des Klimawandels zu pr{\"a}zisieren, wird in der vorliegenden Arbeit der Versuch unternommen, eine Bewertung der Modellperformance der 24 AOGCMs, die an der dritten Phase des Vergleichsprojekts f{\"u}r gekoppelte Modelle (CMIP3) teilgenommen haben, zu erstellen. Auf dieser Basis wird dann eine nummerische Gewichtung f{\"u}r die Kombination des Ensembles erstellt. Zun{\"a}chst werden die von den AOGCMs simulierten Klimatologien f{\"u}r einige grundlegende Klimaelemente mit den betreffenden klimatologien verschiedener Beobachtungsdatens{\"a}tze quantitativ abgeglichen. Ein wichtiger methodischer Aspekt hierbei ist, dass auch die Unsicherheit der Beobachtungen, konkret Unterschiede zwischen verschiedenen Datens{\"a}tzen, ber{\"u}cksichtigt werden. So zeigt sich, dass die Aussagen, die aus solchen Ans{\"a}tzen resultieren, von zu vielen Unsicherheiten in den Referenzdaten beeintr{\"a}chtigt werden, um generelle Aussagen zur Qualit{\"a}t von AOGCMs zu treffen. Die Nutzung der K{\"o}ppen-Geiger Klassifikation offenbart jedoch, dass die prinzipielle Verteilung der bekannten Klimatypen im kompletten CMIP3 in vergleichbar guter Qualit{\"a}t reproduziert wird. Als Bewertungskriterium wird daher hier die F{\"a}higkeit der AOGCMs die großskalige nat{\"u}rliche Klimavariabilit{\"a}t, konkret die hochkomplexe gekoppelte El Ni{\~n}o-Southern Oscillation (ENSO), realistisch abzubilden herangezogen. Es kann anhand verschiedener Aspekte des ENSO-Ph{\"a}nomens gezeigt werden, dass nicht alle AOGCMs hierzu mit gleicher Realit{\"a}tsn{\"a}he in der Lage sind. Dies steht im Gegensatz zu den dominierenden Klimamoden der Außertropen, die modell{\"u}bergreifend {\"u}berzeugend repr{\"a}sentiert werden. Die wichtigsten Moden werden, in globaler Betrachtung, in verschiedenen Beobachtungsdaten {\"u}ber einen neuen Ansatz identifiziert. So k{\"o}nnen f{\"u}r einige bekannte Zirkulationsmuster neue Indexdefinitionen gewonnen werden, die sich sowohl als {\"a}quivalent zu den Standardverfahren erweisen und im Vergleich zu diesen zudem eine deutliche Reduzierung des Rechenaufwandes bedeuten. Andere bekannte Moden werden dagegen als weniger bedeutsame, regionale Zirkulationsmuster eingestuft. Die hier vorgestellte Methode zur Beurteilung der Simulation von ENSO ist in guter {\"U}bereinstimmung mit anderen Ans{\"a}tzen, ebenso die daraus folgende Bewertung der gesamten Performance der AOGCMs. Das Spektrum des Southern Oscillation-Index (SOI) stellt somit eine aussagekr{\"a}ftige Kenngr{\"o}ße der Modellqualit{\"a}t dar. Die Unterschiede in der F{\"a}higkeit, das ENSO-System abzubilden, erweisen sich als signifikante Unsicherheitsquelle im Hinblick auf die zuk{\"u}nftige Entwicklung einiger fundamentaler und bedeutsamer Klimagr{\"o}ßen, konkret der globalen Mitteltemperatur, des SOIs selbst, sowie des indischen Monsuns. Ebenso zeigen sich signifikante Unterschiede f{\"u}r regionale Klima{\"a}nderungen zwischen zwei Teilensembles des CMIP3, die auf Grundlage der entwickelten Bewertungsfunktion eingeteilt werden. Jedoch sind diese Effekte im Allgemeinen nicht mit den Auswirkungen der anthropogenen Klima{\"a}nderungssignale im Multi-Modell Ensemble vergleichbar, die f{\"u}r die meisten Klimagr{\"o}ßen in einem robusten multivariaten Ansatz detektiert und quantifiziert werden k{\"o}nnen. Entsprechend sind die effektiven Klima{\"a}nderungen, die sich bei der Kombination aller Simulationen als grundlegende Aussage des CMIP3 unter den speziellen Randbedingungen ergeben nahezu unabh{\"a}ngig davon, ob alle L{\"a}ufe mit dem gleichen Einfluss ber{\"u}cksichtigt werden, oder ob die erstellte nummerische Gewichtung verwendet wird. Als eine wesentliche Begr{\"u}ndung hierf{\"u}r kann die Spannbreite der Entwicklung des ENSO-Systems identifiziert werden. Dies bedeutet gr{\"o}ßere Schwankungen in den Ergebnissen der Modelle mit funktionierendem ENSO, was den Stellenwert der nat{\"u}rlichen Variabilit{\"a}t als Unsicherheitsquelle in Fragen des Klimawandels unterstreicht. Sowohl bei Betrachtung der Teilensembles als auch der Gewichtung wirken sich dadurch gegenl{\"a}ufige Trends im SOI ausgleichend auf die Entwicklung anderer Klimagr{\"o}ßen aus, was insbesondere bei letzterem Vorgehen signifikante mittlere Effekte des Ansatzes, verglichen mit der Verwendung des {\"u}blichen arithmetischen Multi-Modell Mittelwert, verhindert.},
  subject      = {Modell},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Hoeser2022,
  author    = {H{\"o}ser, Thorsten},
  title     = {Global Dynamics of the Offshore Wind Energy Sector Derived from Earth Observation Data - Deep Learning Based Object Detection Optimised with Synthetic Training Data for Offshore Wind Energy Infrastructure Extraction from Sentinel-1 Imagery},
  doi       = {10.25972/OPUS-29285},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-292857},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2022},
  abstract  = {The expansion of renewable energies is being driven by the gradual phaseout of fossil fuels in order to reduce greenhouse gas emissions, the steadily increasing demand for energy and, more recently, by geopolitical events. The offshore wind energy sector is on the verge of a massive expansion in Europe, the United Kingdom, China, but also in the USA, South Korea and Vietnam. Accordingly, the largest marine infrastructure projects to date will be carried out in the upcoming decades, with thousands of offshore wind turbines being installed. In order to accompany this process globally and to provide a database for research, development and monitoring, this dissertation presents a deep learning-based approach for object detection that enables the derivation of spatiotemporal developments of offshore wind energy infrastructures from satellite-based radar data of the Sentinel-1 mission. For training the deep learning models for offshore wind energy infrastructure detection, an approach is presented that makes it possible to synthetically generate remote sensing data and the necessary annotation for the supervised deep learning process. In this synthetic data generation process, expert knowledge about image content and sensor acquisition techniques is made machine-readable. Finally, extensive and highly variable training data sets are generated from this knowledge representation, with which deep learning models can learn to detect objects in real-world satellite data. The method for the synthetic generation of training data based on expert knowledge offers great potential for deep learning in Earth observation. Applications of deep learning based methods can be developed and tested faster with this procedure. Furthermore, the synthetically generated and thus controllable training data offer the possibility to interpret the learning process of the optimised deep learning models. The method developed in this dissertation to create synthetic remote sensing training data was finally used to optimise deep learning models for the global detection of offshore wind energy infrastructure. For this purpose, images of the entire global coastline from ESA's Sentinel-1 radar mission were evaluated. The derived data set includes over 9,941 objects, which distinguish offshore wind turbines, transformer stations and offshore wind energy infrastructures under construction from each other. In addition to this spatial detection, a quarterly time series from July 2016 to June 2021 was derived for all objects. This time series reveals the start of construction, the construction phase and the time of completion with subsequent operation for each object. The derived offshore wind energy infrastructure data set provides the basis for an analysis of the development of the offshore wind energy sector from July 2016 to June 2021. For this analysis, further attributes of the detected offshore wind turbines were derived. The most important of these are the height and installed capacity of a turbine. The turbine height was calculated by a radargrammetric analysis of the previously detected Sentinel-1 signal and then used to statistically model the installed capacity. The results show that in June 2021, 8,885 offshore wind turbines with a total capacity of 40.6 GW were installed worldwide. The largest installed capacities are in the EU (15.2 GW), China (14.1 GW) and the United Kingdom (10.7 GW). From July 2016 to June 2021, China has expanded 13 GW of offshore wind energy infrastructure. The EU has installed 8 GW and the UK 5.8 GW of offshore wind energy infrastructure in the same period. This temporal analysis shows that China was the main driver of the expansion of the offshore wind energy sector in the period under investigation. The derived data set for the description of the offshore wind energy sector was made publicly available. It is thus freely accessible to all decision-makers and stakeholders involved in the development of offshore wind energy projects. Especially in the scientific context, it serves as a database that enables a wide range of investigations. Research questions regarding offshore wind turbines themselves as well as the influence of the expansion in the coming decades can be investigated. This supports the imminent and urgently needed expansion of offshore wind energy in order to promote sustainable expansion in addition to the expansion targets that have been set.},
  language  = {en}
}