@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{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{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{Kirschke2008,
  author    = {Kirschke, Stefanie},
  title     = {Bilanzierung des Methanaustauschs zwischen Biosph{\"a}re und Atmosph{\"a}re in Periglazialr{\"a}umen mit Hilfe von Fernerkundung und Modellen am Beispiel des Lena Deltas},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-29024},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2008},
  abstract  = {Verbleibende Unsicherheiten im Kohlenstoffhaushalt in {\"O}kosystemen der hohen n{\"o}rdlichen Breiten k{\"o}nnen teilweise auf die Schwierigkeiten bei der Erfassung der r{\"a}umlich und zeitlich hoch variablen Methanemissionsraten von Permafrostb{\"o}den zur{\"u}ckgef{\"u}hrt werden. Methan ist ein global abundantes atmosph{\"a}risches Spurengas, welches signifikant zur Erw{\"a}rmung der Atmosph{\"a}re beitr{\"a}gt. Aufgrund der hohen Sensibilit{\"a}t des arktischen Bodenkohlenstoffreservoirs sowie der großen von Permafrost unterlagerten Landfl{\"a}chen sind arktische Gebiete am kritischsten von einem globalen Klimawandel betroffen. Diese Dissertation adressiert den Bedarf an Modellierungsans{\"a}tzen f{\"u}r die Bestimmung der Quellst{\"a}rke nordsibirischer permafrostbeeinflusster {\"O}kosysteme der nassen polygonalen Tundra mit Hinblick auf die Methanemissionen auf regionalem Maßstab. Die Arbeit pr{\"a}sentiert eine methodische Struktur in welcher zwei prozessbasierte Modelle herangezogen werden, um die komplexen Wechselwirkungen zwischen den Kompartimenten Pedosph{\"a}re, Biosph{\"a}re und Atmosph{\"a}re, welche zu Methanemissionen aus Permafrostb{\"o}den f{\"u}hren, zu erfassen. Es wird ein Upscaling der Gesamtmethanfl{\"u}sse auf ein gr{\"o}ßeres, von Permafrost unterlagertes Untersuchungsgebiet auf Basis eines prozessbasierten Modells durchgef{\"u}hrt. Das prozessbasierte Vegetationsmodell Biosphere Energy Hydrology Transfer Model (BETHY/DLR) wird f{\"u}r die Berechnung der Nettoprim{\"a}rproduktion (NPP) arktischer Tundravegetation herangezogen. Die NPP ist ein Maß f{\"u}r die Substratverf{\"u}gbarkeit der Methanproduktion und daher ein wichtiger Eingangsparameter f{\"u}r das zweite Modell: Das prozessbasierte Methanemissionsmodell wird anschließend verwendet, um die Methanfl{\"u}sse einer gegebenen Bodens{\"a}ule explizit zu berechnen. Dabei werden die Prozesse der Methanogenese, Methanotrophie sowie drei verschiedene Transportmechanismen - molekulare Diffusion, Gasblasenbildung und pflanzengebundener Transport durch vaskul{\"a}re Pflanzen - ber{\"u}cksichtigt. Das Methanemissionsmodell ist f{\"u}r Permafrostbedingungen modifiziert, indem das t{\"a}gliche Auftauen des Permafrostbodens in der kurzen arktischen Vegetationsperiode ber{\"u}cksichtigt wird. Der Modellantrieb besteht aus meteorologischen Datens{\"a}tzen des European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Die Eingangsdatens{\"a}tze werden mit Hilfe von in situ Messdaten validiert. Zus{\"a}tzliche Eingangsdaten f{\"u}r beide Modelle werden aus Fernerkundungsdaten abgeleitet, welche mit Feldspektralmessungen validiert werden. Eine modifizierte Landklassifikation auf der Basis von Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) Daten wird f{\"u}r die Ableitung von Informationen zu Feuchtgebietsverteilung und Vegetationsbedeckung herangezogen. Zeitserien der Auftautiefe werden zur Beschreibung des Auftauens bzw. R{\"u}ckfrierens des Bodens verwendet. Diese Faktoren sind die Haupteinflussgr{\"o}ßen f{\"u}r die Modellierung von Methanemissionen aus permafrostbeeinflussten Tundra{\"o}kosystemen. Die vorgestellten Modellergebnisse werden mittels Eddy-Kovarianz-Messungen der Methanfl{\"u}sse validiert, welche w{\"a}hrend der Vegetationsperioden der Jahre 2003-2006 im s{\"u}dlichen Teil des Lena Deltas (72°N, 126°E) vom Alfred Wegener Institut f{\"u}r Polar- und Meeresforschung (AWI) durchgef{\"u}hrt wurden. Das Untersuchungsgebiet Lena Delta liegt an der Laptewsee in Nordostsibirien und ist durch {\"O}kosysteme der arktischen nassen polygonalen Tundra sowie kalten kontinuierlichen Permafrost charakterisiert. Zeitlich integrierte Werte der modellierten Methanfl{\"u}sse sowie der in situ Messungen zeigen gute {\"U}bereinstimmungen und weisen auf eine leichte Modelluntersch{\"a}tzung von etwa 10\%.},
  subject      = {Methanemission},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Borgstedt2003,
  author    = {Borgstedt, Ariane},
  title     = {Grundwasserneubildung im Einzugsgebiet des Ouham, Zentralafrikanische Republik : Bestimmung mit klassischen Methoden und einer computergest{\"u}tzten Modellierung},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-10892},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2003},
  abstract  = {Ziel dieser Arbeit war es, die Grundwasserneubildung im Einzugsgebiet des Ouham mit den vorhandenen zum Teil sehr l{\"u}ckenhaften Daten zu bestimmen. Hierbei sollten unterschiedliche Methoden in der wechselfeuchten, subtropischen Klimazone verglichen und bewertet werden. Das Arbeitsgebiet umfasst das Einzugsgebiet des Oberlaufes des Ouham, eines Flusses im Nordwesten der Zentralafrikanischen Republik. Das hier untersuchte Flussnetz geh{\"o}rt zum Einzugsgebiet des Chari und fließt dem abflusslosen Tschadbecken zu. Das Einzugsgebiet des Ouham liegt in der sahel-sudanischen Klimazone. Zwischen November und M{\"a}rz bzw. April herrschen hier trockene Nordostwinde vor, d.h. messbarer Oberfl{\"a}chenabfluss findet in der Trockenzeit lediglich in den Fl{\"u}ssen erster Ordnung statt. Von Mai bis Oktober bestimmen feuchte S{\"u}dwestwinde das Wetter, es bilden sich zus{\"a}tzlich zu den Abfl{\"u}ssen erster Ordnung Abfl{\"u}sse dort, wo es Morphologie und Bodenverh{\"a}ltnisse zulassen. Das Abflussverhalten des Ouham wird im Untersuchungsgebiet an f{\"u}nf Flusspegeln gemessen. Die gr{\"o}ßten Abflussspenden treten im Westen auf, mit der Abnahme des Niederschlags nach Osten nimmt auch die Abflussspende der einzelnen Einzugsgebiete ab. Die maximalen Abflussmengen der einzelnen Pegel werden in den westlicheren Teileinzugsgebieten im September gemessen, in den {\"o}stlicheren Teileinzugsgebieten erstreckt sich das Maximum {\"u}ber September und Oktober bzw. Oktober. Der Niederschlag nimmt von S{\"u}dwesten nach Nordosten kontinuierlich ab, dieser allgemeine Trend wird durch die Steigungsregen am Massiv von „Bakor{\´e}" modifiziert. Niederschlagsreiche Jahre sind 1951 bis 1952, 1954 bis 1955, 1957, 1960, 1962, 1963 und 1969, ausgepr{\"a}gt niederschlagsarme Jahre sind 1972, 1973, 1977, 1982 bis 1984 und 1986 bis 1987. Das Untersuchungsgebiet besteht zum gr{\"o}ßten Teil aus einem proterozoischen Granit-Gneis-Sockel, der im {\"a}ußersten S{\"u}dwesten von mesozoischen Sandsteinen bedeckt ist. Das gesamte Grundgebirge ist von einer Vielzahl von St{\"o}rungen durchzogen, deren Hauptst{\"o}rungsrichtung Nordwest - S{\"u}dost, bzw. senkrecht dazu verl{\"a}uft. Innerhalb großer St{\"o}rungs- und Intrusionsbereiche ist das Gestein st{\"a}rker gekl{\"u}ftet. Die Grundwasserneubildung wurde mit unterschiedlichen Methoden berechnet, zum erst auf der Basis von Abflussdaten nach drei unterschiedlichen Verfahren (WUNDT, KILLE, MAILLET), dann mit der Wasserhaushaltsgleichung und durch eine Modellierung der Wasserbilanz mit dem Programm MODBIL . Die ermittelten unterirdischen Abfl{\"u}sse differieren deutlich. Am h{\"o}chsten sind die Abflussmengen nach WUNDT, am niedrigsten sind die nach MAILLET berechneten. F{\"u}r das Einzugs¬gebiet des Ouham, mit der vorhandenen, im Westen deutlich ausgepr{\"a}gten Topo¬graphie und den heftigen schub¬weise erfolgenden Niederschl{\"a}gen, wurde die nach KILLE ermittelten Grundwasserneubildungsraten als realistisch gegen{\"u}ber den Grundwasserneubildungsraten nach WUNDT angesehen. Die Grundwasserneubildung nimmt aufgrund des unterschiedlichen Wasserdargebotes von Westen nach Osten ab, im Westen werden in niederschlagsreichen Jahren 150 mm/Jahr, w{\"a}hrend es im Osten lediglich 79 mm/Jahr sind. In niederschlagsarmen Jahren nimmt die Grundwasserneubildung von 106 mm/Jahr im Westen auf 64 mm/Jahr im Osten ab. Nach MAILLET wird eine Grundwasserneubildungsrate von 50 mm/Jahr im Westen und 26 mm/Jahr im Osten berechnet, sie stellt ein Mindestmaß an Grundwasserneubildung dar. Die Bestimmung der Grundwasserneubildung mit der Wasserhaushaltsgleichung wurde als Plausibilit{\"a}tskontrolle der aus Abflussdaten ermittelten Werte durchgef{\"u}hrt. Die ermittelten Grundwasserneubildungsraten liegen deutlich {\"u}ber denen nach dem Verfahren von KILLE und MAILLET berechneten. In einem weiteren Verfahren wurde die Berechnung der Grundwasserneubildung durch Modellierung der Wasser¬bilanz mit dem Programm MODBIL durchgef{\"u}hrt. Hierbei werden vorhandene Punktdaten wie Niederschlag, Temperatur und Verdunstung mit prim{\"a}r existierenden Raumdaten wie Topographie, Morphologie, Landnutzung und Geologie in Raumdaten umgewandelt und auf Grundlage des Bodenwasserhaushaltes die aktuelle Verdunstung, der Abfluss und die Grundwasserneubildung berechnet. Die berechneten Mittelwerte von effektivem Niederschlag, potentieller und aktueller Verdunstung der einzelnen Teileinzugsgebiete lassen einen deutlichen West-Ost-Trend erkennen. Der h{\"o}chste effektive Niederschlag f{\"a}llt im westlichsten Einzugsgebiet und nimmt weiter nach Osten weiter ab. Potentielle und aktuelle Verdunstung nehmen von Westen nach Osten zu, wobei bei der aktuellen Verdunstung dieser Trend nicht sehr stark ausgepr{\"a}gt ist. Das mittlere Abflussverhalten der Teileinzugsgebiete folgt keinem deutlichen West-Ost-Trend. Im Gegensatz dazu nimmt die Grundwasserneubildung von Westen nach Osten ab.},
  subject      = {Ouham <Region>},
  language  = {de}
}