@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}
}
@article{SchuesslerKreuzerVejnaretal.1989,
  author    = {Sch{\"u}ssler, Ulrich and Kreuzer, H.. and Vejnar, Z. and Okrusch, M. and Seidel, E. and Kopeck{\´y}, L. and Patzak, M.},
  title     = {Geochemische Untersuchungen und K-Ar Datierungen in der Zone Tepl-Taus},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-81840},
  year      = {1989},
  abstract  = {no abstract available},
  subject      = {Tepl-Taus},
  language  = {de}
}
@article{SchuesslerSkinnerRoland1990,
  author    = {Sch{\"u}ssler, Ulrich and Skinner, D. N. B. and Roland, N.},
  title     = {Basischer bis intermedi{\"a}rer Plutonismus im NW-Teil des Wilson Terrane, Nordvictorialand, Antarktis},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-81850},
  year      = {1990},
  abstract  = {no abstract available},
  subject      = {Wilson Terrane},
  language  = {de}
}
@article{RoeschHockSchuessleretal.1994,
  author    = {R{\"o}sch, C. and Hock, R. and Sch{\"u}ssler, Ulrich and Yule, P.},
  title     = {Pr{\"a}islamische Schmuckperlen aus dem Oman - Erste Ergebnisse mineralogisch-materialkundlicher Untersuchungen},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-81822},
  year      = {1994},
  abstract  = {no abstracts available},
  subject      = {Schmuckperle},
  language  = {de}
}
@article{SchuesslerWilhelm1992,
  author    = {Sch{\"u}ssler, Ulrich and Wilhelm, G.},
  title     = {Mikrosondenanalytische Untersuchungen eines Kupfer-Rollsiegels des fr{\"u}hen 3. Jahrtausends v. Ch. vom Tell Karrana-3 bei Mosul, Irak},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-86747},
  year      = {1992},
  abstract  = {No abstract available},
  subject      = {Mikrosonde},
  language  = {de}
}
@article{vonGehlenMatthesOkruschetal.1990,
  author    = {von Gehlen, K. and Matthes, S. and Okrusch, Martin and Richter, P. and R{\"o}hr, C. and Sch{\"u}ssler, Ulrich},
  title     = {Metapyroxenite in der KTB-Vorbohrung},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-87539},
  year      = {1990},
  abstract  = {No abstract available.},
  subject      = {Kontinentales Tiefbohrprogramm der Bundesrepublik Deutschland},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Wegmann2009,
  author    = {Wegmann, Martin},
  title     = {Analyse von r{\"a}umlichen Landschaftsmustern und deren Determinanten mittels Fernerkundungsdaten : am Beispiel von Regenwaldfragmenten in Westafrika},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-36532},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2009},
  abstract  = {In den letzten Jahrzehnten ist eine verst{\"a}rkte Ver{\"a}nderung der Landoberfl{\"a}che beobachtet worden. Diese Prozesse sind direkten und indirekten anthropogenen Einfl{\"u}ssen zuzuschreiben, wie Deforestation oder Klimawandel. Mit dieser Entwicklung geht der Verlust und die Fragmentation von naturnahen Fl{\"a}chen einher. F{\"u}r das Fortbestehen von Populationen verschiedenster Organismen in einer derartig geformten Landschaft ist entscheidend, inwieweit die Migration zwischen bestehenden Fragmenten gew{\"a}hrleistet ist. Diese wird von der Eignung der umgebenden Landschaft beeinflusst. Im Kontext einer klimatischen Ver{\"a}nderung und verst{\"a}rkter anthropogener Landnutzung ist die Analyse der r{\"a}umlichen Anordnung von Habitatfragmenten und der Qualit{\"a}t der umgebenden Landschaft besonders f{\"u}r die globale Aufrechterhaltung der Biodiversit{\"a}t wichtig. Großr{\"a}umige Muster der Landschaftsver{\"a}nderung k{\"o}nnen mit Hilfe von Satellitendaten analysiert werden, da es nur diese erm{\"o}glichen die Landbedeckung fl{\"a}chendeckend, reproduzierbar und auf einer ad{\"a}quaten r{\"a}umlichen Aufl{\"o}sung zu kartieren. Besonders zeitlich hochaufgel{\"o}ste Daten liefern wertvolle Informationen bez{\"u}glich der Dynamik der Landbedeckung. Diese Arbeit besch{\"a}ftigt sich mit der Analyse der Fragmentation in Westafrika und der potentiellen Bedeutung von singul{\"a}ren Fragmenten und deren potentiellen Auswirkungen auf die Biodiversit{\"a}t. Daf{\"u}r wurden zeitlich hoch- und r{\"a}umlich mittelaufgel{\"o}ste Daten des Aufnahmesystems MODIS verwendet, mit denen f{\"u}r das Untersuchungsgebiet Westafrika die Landbedeckung klassifziert wurde. F{\"u}r die darauf folgenden Analysen der r{\"a}umlichen Konfiguration der Fragmente wurde der Fokus auf Regenwaldgebiete gelegt. Die Analyse von r{\"a}umlichen Mustern der Regenwaldfragmente liefert weiterf{\"u}hrende qualitative Informationen der individuellen Teilbereiche. Die r{\"a}umliche Anordnung wurde sowohl mit etablierten Maßen als auch mittels in dieser Arbeit erstellter robuster und {\"u}bertragbarer Indizes quantifiziert. Es konnte gezeigt werden, dass die Verwendung von aussagekr{\"a}ftigen Indizes, besonders, wenn sie alle benachbarten Fragmente und die Qualit{\"a}t der umgebenden Matrix ber{\"u}cksichtigen, die r{\"a}umliche Differenzierung von Fragmenten verbessert. Jedoch ist die Anwendung dieser Maße abh{\"a}ngig von den Anspr{\"u}chen einer Art. Daher muss die artspezifische Perzeptionen der Landschaft auf der Basis der Indizes implementiert werden, da die {\"U}bertragung der Ergebnisse einzelner Indizes auf andere r{\"a}umliche Aufl{\"o}sungen und andere Regionen nur begrenzt m{\"o}glich war. Des Weiteren wurden potentielle Einflussfaktoren auf die r{\"a}umlichen Muster mittels Neutraler Landschaftsmodelle untersucht. Hierbei ergaben sich je nach Region und Index unterschiedliche Ergebnisse, allerdings konnte der Einfluss anthropogen induzierter Ver{\"a}nderungen auf die Landbedeckung postuliert werden. Die große Bedeutung der r{\"a}umlichen Attribution von Landbedeckungsklassen konnte in dieser Arbeit aufgezeigt werden. Der alleinige Fokus auf die Kartierung von z. B. Waldfragmenten ohne deren r{\"a}umliche Anordnung zu ber{\"u}cksichtigen, kann zu falschen Schl{\"u}ssen bez{\"u}glich deren {\"o}kologischen, hydrologischen und klimatologischen Bedeutung f{\"u}hren.},
  subject      = {Fragmentierung},
  language  = {de}
}
@misc{Cammerer2009,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Cammerer, Holger},
  title     = {Minderung von Hochwassersch{\"a}den durch Fr{\"u}hwarnung und Eigenvorsorge - Eine statistische Analyse von Befragungen in Privathaushalten in Deutschland und {\"O}sterreich},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-47314},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2009},
  abstract  = {Ziel der vorliegenden Arbeit war es, anhand von aktuellen Hochwasserschadensdaten aus Telefonbefragungen in Privathaushalten in Deutschland und {\"O}sterreich die Minderung von Hochwassersch{\"a}den durch Fr{\"u}hwarnung und privater Eigenvorsorge zu quantifizieren. Im ersten Schritt wurden die Datens{\"a}tze aus den vier zugrunde liegenden Befragungen zu den Hochwasserereignissen der Jahre 2002, 2005 und 2006 zusammengef{\"u}hrt und die Hochwassersch{\"a}den auf das Referenzjahr 2007 angepasst. Um das Schadensminderungspotenzial von Fr{\"u}hwarnung und diversen Vorsorge-/ Notmaßnahmen beurteilen zu k{\"o}nnen, wurde der konsistente Datensatz nach verschiedenen schadensbestimmenden Faktoren (Wasserstand, Hochwassertyp, Kontaminationsart und Hochwassererfahrung) aufgeteilt. Dabei stellte sich heraus, dass eine Hochwasserwarnung z.B. durch Beh{\"o}rden den Schaden am Geb{\"a}ude und Hausrat nur dann reduzieren kann, wenn der Fr{\"u}hwarnungsinhalt klar verst{\"a}ndlich oder das Wissen der Betroffenen ausreichend ist, wie man sich und seinen Haushalt vor dem Hochwasser sch{\"u}tzen kann (durch das Ergreifen von Notmaßnahmen). Der Nutzen einer langfristigen Vorsorge, insbesondere von baulichen Maßnahmen, wurde in dieser Studie sehr deutlich. Vor allem die geringwertige Nutzung der hochwassergef{\"a}hrdeten Stockwerke und die hochwasserangepasste Inneneinrichtung konnten die Sch{\"a}den am Geb{\"a}ude und Inventar erheblich reduzieren.},
  subject      = {Hochwasser},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Ziegler2022,
  author    = {Ziegler, Katrin},
  title     = {Implementierung von verbesserten Landoberfl{\"a}chenparametern und -prozessen in das hochaufgel{\"o}ste Klimamodell REMO},
  doi       = {10.25972/OPUS-26128},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-261285},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2022},
  abstract  = {Das Ziel dieser Arbeit war neue Eingangsdaten f{\"u}r die Landoberfl{\"a}chenbeschreibung des regionalen Klimamodells REMO zu finden und ins Modell zu integrieren, um die Vorhersagequalit{\"a}t des Modells zu verbessern. Die neuen Daten wurden so in das Modell eingebaut, dass die bisherigen Daten weiterhin als Option verf{\"u}gbar sind. Dadurch kann {\"u}berpr{\"u}ft werden, ob und in welchem Umfang sich die von jedem Klimamodell ben{\"o}tigten Rahmendaten auf Modellergebnisse auswirken. Im Zuge der Arbeit wurden viele unterschiedliche Daten und Methoden zur Generierung neuer Parameter miteinander verglichen, denn neben dem Ersetzen der konstanten Eingangswerte f{\"u}r verschiedene Oberfl{\"a}chenparameter und den damit verbundenen {\"A}nderungen wurden als zus{\"a}tzliche Verbesserung auch Ver{\"a}nderungen an der Parametrisierung des Bodens speziell in Hinblick auf die Bodentemperaturen in REMO vorgenommen. Im Rahmen dieser Arbeit wurden die durch die verschiedenen {\"A}nderungen ausgel{\"o}sten Auswirkungen f{\"u}r das CORDEX-Gebiet EUR-44 mit einer Aufl{\"o}sung von ca. 50km und f{\"u}r das in dem darin eingebetteten neu definierten Deutschlandgebiet GER-11 mit einer Aufl{\"o}sung von ca. 12km getestet sowie alle {\"A}nderungen anhand von verschiedenen Beobachtungsdatens{\"a}tzen validiert. Die vorgenommenen Arbeiten gliederten sich in drei Hauptteile. Der erste Teil bestand in dem vom eigentlichen Klimamodell unabh{\"a}ngigen Vergleich der verschiedenen Eingangsdaten auf unterschiedlichen Aufl{\"o}sungen und deren Performanz in allen Teilen der Erde, wobei ein besonderer Fokus auf der Qualit{\"a}t in den sp{\"a}teren Modellgebieten lag. Unter Ber{\"u}cksichtigung der Faktoren, wie einer globalen Verf{\"u}gbarkeit der Daten, einer verbesserten r{\"a}umlichen Aufl{\"o}sung und einer kostenlosen Nutzung der Daten sowie verschiedener Validationsergebnissen von anderen Studien, wurden in dieser Arbeit vier neue Topographiedatens{\"a}tze (SRTM, ALOS, TANDEM und ASTER) und drei neue Bodendatens{\"a}tze (FAOn, Soilgrid und HWSD) f{\"u}r die Verwendung im Pr{\"a}prozess von REMO aufbereitet und miteinander sowie mit den bisher in REMO verwendeten Daten verglichen. Auf Grundlage dieser Vergleichsstudien schieden bei den Topographiedaten die verwendeten Datensatz-Versionen von SRTM, ALOS und TANDEM f{\"u}r die in dieser Arbeit durchgef{\"u}hrten REMO-L{\"a}ufe aus. Bei den neuen Bodendatens{\"a}tzen wurde ausgenutzt, dass diese verschiedenen Bodeneigenschaften f{\"u}r unterschiedliche Tiefen als Karten zur Verf{\"u}gung stellen. In REMO wurden bisher alle ben{\"o}tigten Bodenparameter abh{\"a}ngig von f{\"u}nf verschiedenen Bodentexturklassen und einer zus{\"a}tzlichen Torfklasse ausgewiesen und als konstant {\"u}ber die gesamte Modellbodens{\"a}ule (bis ca. 10m) angenommen. Im zweiten Teil wurden auf Basis der im ersten Teil ausgew{\"a}hlten neuen Datens{\"a}tze und den neu verf{\"u}gbaren Bodenvariablen verschiedene Sensitivit{\"a}tsstudien {\"u}ber das Beispieljahr 2000 durchgef{\"u}hrt. Dabei wurden verschiedene neue Parametrisierungen f{\"u}r die bisher aus der Textur abgeleiteten Bodenvariablen und die Parametrisierung von weiteren hydrologischen und thermalen Bodeneigenschaften verglichen. Ferner wurde aufgrund der neuen nicht {\"u}ber die Tiefe konstanten Bodeneigenschaften eine neue numerische Methode zur Berechnung der Bodentemperaturen der f{\"u}nf Schichten in REMO getestet, welche wiederum andere Anpassungen erforderte. Der Test und die Auswahl der verschiedenen Datensatz- und Parametrisierungsversionen auf die Modellperformanz wurde in drei Experimentpl{\"a}ne unterteilt. Im ersten Plan wurden die Auswirkungen der ausgew{\"a}hlten Topographie- und Bodendatens{\"a}tze {\"u}berpr{\"u}ft. Der zweite Plan behandelte die Unterschiede der verschiedenen Parametrisierungsarten der Bodenvariablen hinsichtlich der verwendeten Variablen zur Berechnung der Bodeneigenschaften, der {\"u}ber die Tiefe variablen oder konstanten Eigenschaften und der verwendeten Berechnungsmethode der Bodentemperatur{\"a}nderungen. Durch die Erkenntnisse aus diesen beiden Experimentpl{\"a}nen, die f{\"u}r beide Untersuchungsgebiete durchgef{\"u}hrt wurden, ergaben sich im dritten Plan weitere Parametrisierungs{\"a}nderungen. Alle {\"A}nderungen dieses dritten Experimentplans wurden sukzessiv getestet, sodass der paarweise Vergleich von zwei aufeinanderfolgenden Modelll{\"a}ufen die Auswirkungen der Neuerung im jeweils zweiten Lauf widerspiegelt. Der letzte Teil der Arbeit bestand aus der Analyse von f{\"u}nf l{\"a}ngeren Modelll{\"a}ufen (2000-2018), die zur {\"U}berpr{\"u}fung der Ergebnisse aus den Sensitivit{\"a}tsstudien sowie zur Einsch{\"a}tzung der Performanz in weiteren teilweise extremen atmosph{\"a}rischen Bedingungen durchgef{\"u}hrt wurden. Hierf{\"u}r wurden die bisherige Modellversion von REMO (id01) f{\"u}r die beiden Untersuchungsgebiete EUR-44 und GER-11 als Referenzl{\"a}ufe, zwei aufgrund der Vergleichsergebnisse von Experimentplan 3 selektierte Modellversionen (id06 und id15a f{\"u}r GER-11) sowie die finale Version (id18a f{\"u}r GER-11), die alle vorgenommenen {\"A}nderungen dieser Arbeit enth{\"a}lt, ausgew{\"a}hlt. Es stellte sich heraus, dass sowohl die neuen Topographiedaten als auch die neuen Bodendaten große Differenzen zu den bisherigen Daten in REMO haben. Zudem {\"a}nderten sich die von diesen konstanten Eingangsdaten abgeleiteten Hilfsvariablen je nach verwendeter Parametrisierung sehr deutlich. Dies war besonders gut anhand der Bodenparameter zu erkennen. Sowohl die r{\"a}umliche Verteilung als auch der Wertebereich der verschiedenen Modellversionen unterschieden sich stark. Eine Einsch{\"a}tzung der Qualit{\"a}t der resultierenden Parameter wurde jedoch dadurch erschwert, dass auch die verschiedenen zur Validierung herangezogenen Bodendatens{\"a}tze f{\"u}r diese Parameter deutlich voneinander abweichen. Die finale Modellversion id18a {\"a}hnelte trotz der umfassenden {\"A}nderungen in den meisten Variablen den Ergebnissen der bisherigen REMO-Version. Je nach zeitlicher und r{\"a}umlicher Aggregation sowie unterschiedlichen Regionen und Jahreszeiten wurden leichte Verbesserungen, aber auch leichte Verschlechterungen im Vergleich zu den klimatologischen Validationsdaten festgestellt. Gr{\"o}ßere Ver{\"a}nderungen im Vergleich zur bisherigen Modellversion konnten in den tieferen Bodenschichten aufgezeigt werden, welche allerdings aufgrund von fehlenden Validationsdaten nicht beurteilt werden konnten. F{\"u}r alle 2m-Temperaturen konnte eine tendenzielle leichte Erw{\"a}rmung im Vergleich zum bisherigen Modelllauf beobachtet werden, was sich einerseits negativ auf die ohnehin durchschnittlich zu hohe Minimumtemperatur, aber andererseits positiv auf die bisher zu niedrige Maximumtemperatur des Modells in den betrachteten Gebieten auswirkte. Im Niederschlagssignal und in den 10m-Windvariablen konnten keine signifikanten {\"A}nderungen nachgewiesen werden, obwohl die neue Topographie an manchen Stellen im Modellgebiet deutlich von der bisherigen abweicht. Des Weiteren variierte das Ranking der verschiedenen Modellversionen jeweils nach dem angewendeten Qualit{\"a}tsindex. Um diese Ergebnisse besser einordnen zu k{\"o}nnen, muss ber{\"u}cksichtigt werden, dass die neuen Daten f{\"u}r Modellgebiete mit 50 bzw. 12km r{\"a}umlicher Aufl{\"o}sung und der damit verbundenen hydrostatischen Modellversion getestet wurden. Zudem sind vor allem in Fall der Topographie die bisher enthaltenen GTOPO-Daten (1km Aufl{\"o}sung) f{\"u}r die Aggregation auf diese gr{\"o}bere Modellaufl{\"o}sung geeignet. Die bisherigen Bodendaten stoßen jedoch mit 50km Aufl{\"o}sung bereits an ihre Grenzen. Zus{\"a}tzlich ist zu beachten, dass nicht nur die Mittelwerte dieser Daten, sondern auch deren Subgrid-Variabilit{\"a}t als Variablen im Modell f{\"u}r verschiedene Parametrisierungen verwendet werden. Daher ist es essentiell, dass die Eingangsdaten eine deutlich h{\"o}here Aufl{\"o}sung bereitstellen als die zur Modellierung definierte Aufl{\"o}sung. F{\"u}r lokale Klimasimulationen mit Aufl{\"o}sungen im niedrigen Kilometerbereich spielen auch die Vertikalbewegungen (nicht-hydrostatische Modellversion) eine wichtige Rolle, die stark von der Topographie sowie deren horizontaler und vertikaler {\"A}nderungsrate beeinflusst werden, was die in dieser Arbeit eingebauten wesentlich h{\"o}her aufgel{\"o}sten Daten f{\"u}r die zuk{\"u}nftige Weiterentwicklung von REMO wertvoll machen kann.},
  subject      = {Klimamodell},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Kraff2023,
  author    = {Kraff, Nicolas Johannes},
  title     = {Analyse raumzeitlicher Ver{\"a}nderungen und ontologische Kategorisierung morphologischer Armutserscheinungen - Eine globale Betrachtung mithilfe von Satellitenbildern und manueller Bildinterpretation},
  doi       = {10.25972/OPUS-32026},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-320264},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2023},
  abstract  = {Die st{\"a}dtische Umwelt ist in steter Ver{\"a}nderung, vor allem durch den Bau, aber auch durch die Zerst{\"o}rung von st{\"a}dtischen Elementen. Die formelle Entwicklung ist ein Prozess mit langen Planungszeitr{\"a}umen und die bebaute Landschaft wirkt daher statisch. Dagegen unterliegen informelle oder spontane Siedlungen aufgrund ihrer stets unvollendeten st{\"a}dtischen Form einer hohen Dynamik - so wird in der Literatur berichtet. Allerdings sind Dynamik und die morphologischen Merkmale der physischen Transformation in solchen Siedlungen, die st{\"a}dtische Armut morphologisch repr{\"a}sentieren, auf globaler Ebene bisher kaum mit einer konsistenten Datengrundlage empirisch untersucht worden. Hier setzt die vorliegende Arbeit an. Unter der Annahme, dass die erforschte zeitliche Dynamik in Europa geringer ausf{\"a}llt, stellt sich die generelle Frage nach einer katalogisierten Erfassung physischer Wohnformen von Armut speziell in Europa. Denn Wohnformen der Armut werden oft ausschließlich mit dem ‚Globalen S{\"u}den' assoziiert, insbesondere durch die Darstellung von Slums. Tats{\"a}chlich ist Europa sogar die Wiege der Begriffe ‚Slum' und ‚Ghetto', die vor Jahrhunderten zur Beschreibung von Missst{\"a}nden und Unterdr{\"u}ckung auftauchten. Bis heute weist dieser facettenreiche Kontinent eine enorme Vielfalt an physischen Wohnformen der Armut auf, die ihre Wurzeln in unterschiedlichen Politiken, Kulturen, Geschichten und Lebensstilen haben. Um {\"u}ber diese genannten Aspekte Aufschluss zu erlangen, bedarf es u.a. der Bildanalyse durch Satellitenbilder. Diese Arbeit wird daher mittels Fernerkundung bzw. Erdbeobachtung (EO) sowie zus{\"a}tzlicher Literaturrecherchen und einer empirischen Erhebung erstellt. Um Unsicherheiten konzeptionell und in der Erfassung offenzulegen, ist die Methode der manuellen Bildinterpretation von Armutsgebieten kritisch zu hinterfragen. Das {\"u}bergeordnete Ziel dieser Arbeit ist eine bessere Wissensbasis {\"u}ber Armut zu schaffen, um Maßnahmen zur Reduzierung von Armut entwickeln zu k{\"o}nnen. Die Arbeit dient dabei als eine Antwort auf die Nachhaltigkeitsziele der Vereinten Nationen. Es wird Grundlagenforschung betrieben, indem Wissensl{\"u}cken in der Erdbeobachtung zu physisch-baulichen bzw. morphologischen Erscheinungen von Armut auf Geb{\"a}ude-Ebene explorativ analysiert werden. Die Arbeit wird in drei Forschungsthemen bzw. Studienteile untergliedert: Ziel des ersten Studienteils ist die globale raumzeitliche Erfassung von Dynamiken durch Ankn{\"u}pfung an bisherige Kategorisierungen von Armutsgebieten. Die bisherige Wissensl{\"u}cke soll gef{\"u}llt werden, indem {\"u}ber einen Zeitraum von etwa sieben Jahren in 16 dokumentierten Manifestationen st{\"a}dtischer Armut anhand von Erdbeobachtungsdaten eine zeitliche Analyse der bebauten Umwelt durchgef{\"u}hrt wird. Neben einer global verteilten Gebietsauswahl wird die visuelle Bildinterpretation (MVII) unter Verwendung von hochaufl{\"o}senden optischen Satellitendaten genutzt. Dies geschieht in Kombination mit in-situ- und Google Street View-Bildern zur Ableitung von 3D-Stadtmodellen. Es werden physische Raumstrukturen anhand von sechs r{\"a}umlichen morphologischen Variablen gemessen: Anzahl, Gr{\"o}ße, H{\"o}he, Ausrichtung und Dichte der Geb{\"a}ude sowie Heterogenit{\"a}t der Bebauung. Diese ‚temporale Analyse' zeigt zun{\"a}chst sowohl inter- als auch intra-urbane Unterschiede. Es lassen sich unterschiedliche, aber generell hohe morphologische Dynamiken zwischen den Untersuchungsgebieten finden. Dies dr{\"u}ckt sich in vielf{\"a}ltiger Weise aus: von abgerissenen und rekonstruierten Gebieten bis hin zu solchen, wo Ver{\"a}nderungen innerhalb der gegebenen Strukturen auftreten. Geographisch gesehen resultiert in der Stichprobe eine fortgeschrittene Dynamik, insbesondere in Gebieten des Globalen S{\"u}dens. Gleichzeitig l{\"a}sst sich eine hohe r{\"a}umliche Variabilit{\"a}t der morphologischen Transformationen innerhalb der untersuchten Gebiete beobachten. Trotz dieser teilweise hohen morphologischen Dynamik sind die r{\"a}umlichen Muster von Geb{\"a}udefluchten, Straßen und Freifl{\"a}chen {\"u}berwiegend konstant. Diese ersten Ergebnisse deuten auf einen geringen Wandel in Europa hin, weshalb diese europ{\"a}ischen Armutsgebiete im folgenden Studienteil von Grund auf erhoben und kategorisiert werden. Ziel des zweiten Studienteils ist die Erschaffung einer neuen Kategorisierung, speziell f{\"u}r das in der Wissenschaft unterrepr{\"a}sentierte Europa. Die verschiedenen Formen nicht indizierter Wohnungsmorphologien werden erforscht und kategorisiert, um das bisherige globale wissenschaftliche ontologische Portfolio f{\"u}r Europa zu erweitern. Hinsichtlich dieses zweiten Studienteils bietet eine Literaturrecherche mit mehr als 1.000 gesichteten Artikeln die weitere Grundlage f{\"u}r den folgenden Fokus auf Europa. Auf der Recherche basierend werden mittels der manuellen visuellen Bildinterpretation (engl.: MVII) erneut Satellitendaten zur Erfassung der physischen Morphologien von Wohnformen genutzt. Weiterhin kommen selbst definierte geographische Indikatoren zu Lage, Struktur und formellem Status zum Einsatz. Dar{\"u}ber hinaus werden gesellschaftliche Hintergr{\"u}nde, die durch Begriffe wie ‚Ghetto', ‚Wohnwagenpark', ‚ethnische Enklave' oder ‚Fl{\"u}chtlingslager' beschrieben werden, recherchiert und implementiert. Sie sollen als Erkl{\"a}rungsansatz f{\"u}r Armutsviertel in Europa dienen. Die Stichprobe der europ{\"a}ischen, insgesamt aber unbekannten Grundgesamtheit verdeutlicht eine große Vielfalt an physischen Formen: Es wird f{\"u}r Europa eine neue Kategorisierung von sechs Hauptklassen entwickelt, die von ‚einfachsten Wohnst{\"a}tten' (z. B. Zelten) {\"u}ber ‚behelfsm{\"a}ßige Unterk{\"u}nfte ' (z. B. Baracken, Container) bis hin zu ‚mehrst{\"o}ckigen Bauten' - als allgemeine Taxonomie der Wohnungsnot in Europa - reicht. Die Untersuchung zeigt verschiedene Wohnformen wie z. B. unterirdische oder mobile Typen, verfallene Wohnungen oder große Wohnsiedlungen, die die Armut im Europa des 21. Jahrhunderts widerspiegeln. {\"U}ber die Wohnungsmorphologie hinaus werden diese Klassen durch die Struktur und ihren rechtlichen Status beschrieben - entweder als geplante oder als organisch-gewachsene bzw. weiterhin als formelle, informelle oder hybride (halblegale) Formen. Geographisch lassen sich diese {\"a}rmlichen Wohnformen sowohl in st{\"a}dtischen als auch in l{\"a}ndlichen Gebieten finden, mit einer Konzentration in S{\"u}deuropa. Der Hintergrund bei der Mehrheit der Morphologien betrifft Fl{\"u}chtlinge, ethnische Minderheiten und sozio{\"o}konomisch benachteiligte Menschen - die ‚Unterprivilegierten'. Ziel des dritten Studienteils ist eine kritische Analyse der Methode. Zur Erfassung all dieser Siedlungen werden heutzutage Satellitenbilder aufgrund der Fortschritte bei den Bildklassifizierungsmethoden meist automatisch ausgewertet. Dennoch spielt die MVII noch immer eine wichtige Rolle, z.B. um Trainingsdaten f{\"u}r Machine-Learning-Algorithmen zu generieren oder f{\"u}r Validierungszwecke. In bestimmten st{\"a}dtischen Umgebungen jedoch, z.B. solchen mit h{\"o}chster Dichte und struktureller Komplexit{\"a}t, fordern spektrale und textur-basierte Verflechtungen von {\"u}berlappenden Dachstrukturen den menschlichen Interpreten immer noch heraus, wenn es darum geht einzelne Geb{\"a}udestrukturen zu erfassen. Die kognitive Wahrnehmung und die Erfahrung aus der realen Welt sind nach wie vor unumg{\"a}nglich. Vor diesem Hintergrund zielt die Arbeit methodisch darauf ab, Unsicherheiten speziell bei der Kartierung zu quantifizieren und zu interpretieren. Kartiert werden Dachfl{\"a}chen als ‚Fußabdr{\"u}cke' solcher Gebiete. Der Fokus liegt dabei auf der {\"U}bereinstimmung zwischen mehreren Bildinterpreten und welche Aspekte der Wahrnehmung und Elemente der Bildinterpretation die Kartierung beeinflussen. Um letztlich die Methode der MVII als drittes Ziel selbstkritisch zu reflektieren, werden Experimente als sogenannte ‚Unsicherheitsanalyse' geschaffen. Dabei digitalisieren zehn Testpersonen bzw. Probanden/Interpreten sechs komplexe Gebiete. Hierdurch werden quantitative Informationen {\"u}ber r{\"a}umliche Variablen von Geb{\"a}uden erzielt, um systematisch die Konsistenz und Kongruenz der Ergebnisse zu {\"u}berpr{\"u}fen. Ein zus{\"a}tzlicher Fragebogen liefert subjektive qualitative Informationen {\"u}ber weitere Schwierigkeiten. Da die Grundlage der hierf{\"u}r bisher genutzten Kategorisierungen auf der subjektiven Bildinterpretation durch den Menschen beruht, m{\"u}ssen etwaige Unsicherheiten und damit Fehleranf{\"a}lligkeiten offengelegt werden. Die Experimente zu dieser Unsicherheitsanalyse erfolgen quantifiziert und qualifiziert. Es lassen sich generell große Unterschiede zwischen den Kartierungsergebnissen der Probanden, aber eine hohe Konsistenz der Ergebnisse bei ein und demselben Probanden feststellen. Steigende Abweichungen korrelieren mit einer steigenden baustrukturellen (morphologischen) Komplexit{\"a}t. Ein hoher Grad an Individualit{\"a}t bei den Probanden {\"a}ußert sich in Aspekten wie z.B. Zeitaufwand beim Kartieren, in-situ Vorkenntnissen oder Vorkenntnissen beim Umgang mit Geographischen Informationssystemen (GIS). Nennenswert ist hierbei, dass die jeweilige Datenquelle das Kartierungsverfahren meist beeinflusst. Mit dieser Studie soll also auch an der Stelle der angewandten Methodik eine weitere Wissensl{\"u}cke gef{\"u}llt werden. Die bisherige Forschung komplexer urbaner Areale unter Nutzung der manuellen Bildinterpretation implementiert oftmals keine Unsicherheitsanalyse oder Quantifizierung von Kartierungsfehlern. Fernerkundungsstudien sollten k{\"u}nftig zur Validierung nicht nur zweifelsfrei auf MVII zur{\"u}ckgreifen k{\"o}nnen, sondern vielmehr sind Daten und Methoden notwendig, um Unsicherheiten auszuschließen. Zusammenfassend tr{\"a}gt diese Arbeit zur bisher wenig erforschten morphologischen Dynamik von Armutsgebieten bei. Es werden inter- wie auch intra-urbane Unterschiede auf globaler Ebene pr{\"a}sentiert. Dabei sind allgemein hohe morphologische Transformationen zwischen den selektierten Gebieten festzustellen. Die Ergebnisse deuten auf einen grundlegenden Kenntnismangel in Europa hin, weshalb an dieser Stelle angekn{\"u}pft wird. Eine {\"u}ber Europa verteilte Stichprobe erlaubt eine neue morphologische Kategorisierung der großen Vielfalt an gefundenen physischen Formen. Die Menge an Gebieten erschließt sich in einer unbekannten Grundgesamtheit. Zur Datenaufbereitung bisheriger Analysen m{\"u}ssen Satellitenbilder manuell interpretiert werden. Das Verfahren birgt Unsicherheiten. Als kritische Selbstreflexion zeigt eine Reihe von Experimenten signifikante Unterschiede zwischen den Ergebnissen der Probanden auf, verdeutlicht jedoch bei ein und derselben Person Best{\"a}ndigkeit.},
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