@phdthesis{Machwitz2010,
  author    = {Machwitz, Miriam},
  title     = {Eine raum-zeitliche Modellierung der Kohlenstoffbilanz mit Fernerkundungsdaten auf regionaler Ebene in Westafrika},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-55136},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2010},
  abstract  = {Der Klimawandel und insbesondere die globale Erw{\"a}rmung geh{\"o}ren aktuell zu den gr{\"o}ßten Herausforderungen an Politik und Wissenschaft. Steigende CO2-Emissionen sind hierbei maßgeblich f{\"u}r die Klimaerw{\"a}rmung verantwortlich. Ein regulierender Faktor beim CO2-Austausch mit der Atmosph{\"a}re ist die Vegetation, welche als CO2-Senke aber auch als CO2-Quelle fungieren kann. Diese Funktionen k{\"o}nnen durch Analysen der Landbedeckungs{\"a}nderung in Kombination mit Modellierungen der Kohlenstoffbilanz quantifiziert werden, was insbesondere von aktuellen und zuk{\"u}nftigen politischen Instrumenten wie CDM (Clean Development Mechanism) oder REDD (Reducing Emissions from Deforestation and Degradation) gefordert wird. Vor allem in Regionen mit starker Landbedeckungs{\"a}nderung und hoher Bev{\"o}lkerungsdichte sowie bei geringem Wissen {\"u}ber die Produktivit{\"a}t und CO2-Speicherpotentiale der Vegetation, bedarf es einer Erforschung und Quantifizierung der terrestrischen Kohlenstoffspeicher. Eine Region, f{\"u}r die dies in besonderem Maße zutrifft, ist Westafrika. J{\"u}ngste Studien haben gezeigt, dass sich einerseits die Folgen des Klimawandels und Umweltver{\"a}nderungen sehr stark in Westafrika auswirken werden und andererseits Bev{\"o}lkerungswachstum eine starke {\"A}nderung der Landbedeckung f{\"u}r die Nutzung als agrarische Fl{\"a}che bewirkt hat. Folglich sind in dieser Region die terrestrischen Kohlenstoffspeicher durch Ausdehnung der Landwirtschaft und Waldrodung besonders gef{\"a}hrdet. Große Fl{\"a}chen agieren anstelle ihrer urspr{\"u}nglichen Funktion als CO2-Senke bereits als CO2-Quelle. [...]},
  subject      = {Carbon dioxide capture and storage},
  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{Krause2024,
  author    = {Krause, Julian},
  title     = {Auswirkungen des Klimawandels auf charakteristische B{\"o}den in Unterfranken unter Ber{\"u}cksichtigung bodenhydrologischer Monitoringdaten (2018 bis 2022)},
  doi       = {10.25972/OPUS-36066},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-360668},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2024},
  abstract  = {Die mit dem Klimawandel einhergehenden Umweltver{\"a}nderungen, wie steigende Temperaturen, Abnahme der Sommer- und Zunahme der Winterniederschl{\"a}ge, h{\"a}ufigere und l{\"a}ngere Trockenperioden, zunehmende Starkniederschl{\"a}ge, St{\"u}rme und Hitzewellen betreffen besonders den Bodenwasserhaushalt in seiner zentralen Regelungsfunktion f{\"u}r den Landschaftswasserhaushalt. Von der Wasserverf{\"u}gbarkeit im Boden h{\"a}ngen zu einem sehr hohen Grad auch die Ertr{\"a}ge der Land- und Forstwirtschaft ab. Eine besonders große Bedeutung kommt dabei der Wasserspeicherkapazit{\"a}t der B{\"o}den zu, da w{\"a}hrend einer Trockenphase die effektiven Niederschl{\"a}ge den Wasserbedarf der Pflanzen nicht decken k{\"o}nnen und das bereits gespeicherte Bodenwasser das {\"U}berleben der Pflanzen sicherstellen kann. F{\"u}r die land- und forstwirtschaftlichen Akteure sind in diesem Kontext quantitative und qualitative Aussagen zu den Auswirkungen des Klimawandels auf den Boden essenziell, um die notwendigen Anpassungsmaßnahmen f{\"u}r ihre Betriebe treffen zu k{\"o}nnen. Zielsetzungen der vorliegenden Arbeit bestehen darin, die Dynamik der Bodenfeuchte in unterfr{\"a}nkischen B{\"o}den besser zu verstehen, die Datenlage zum Verlauf der Bodenfeuchte zu verbessern und die Auswirkungen von prognostizierten klimatischen Parametern absch{\"a}tzen zu k{\"o}nnen. Hierzu wurden an sechs f{\"u}r ihre jeweiligen Naturr{\"a}ume und hinsichtlich ihrer anthropogenen Nutzung charakteristischen Standorten meteorologisch-bodenhydrologische Messstationen installiert. Die Messstationen befinden sich in einem Rigosol auf Buntsandstein in einem Weinberg bei B{\"u}rgstadt sowie auf einer Parabraunerde im L{\"o}ssgebiet bei Herchsheim unter Ackernutzung. Am {\"U}bergang von Muschelkalk in Keuper befinden sich die Stationen in Obbach, wo eine Braunerde unter Ackernutzung vorliegt und im Forst des Universit{\"a}tswalds Sailershausen werden die Untersuchungen in einer Braunerde-Terra fusca durchgef{\"u}hrt. Im Forst befinden sich auch die Stationen in Oberrimbach mit Braunerden aus Sandsteinkeuper und in Willmars mit Braunerden aus Buntsandstein. Der Beobachtungszeitraum dieser Arbeit reicht von Juli 2018 bis November 2022. In diesen Zeitraum fiel die dreij{\"a}hrige D{\"u}rre von 2018 bis 2020, das Jahr 2021 mit einem durchschnittlichen Witterungsverlauf und das D{\"u}rrejahr 2022. Das Langzeitmonitoring wurde von umfangreichen Gel{\"a}nde- und Laboranalysen der grundlegenden bodenkundlichen Parameter der Bodenprofile und der Standorte begleitet. Die bodengeographischen-geomorphologischen Standortanalysen bilden zusammen mit den qualitativen Auswertungen der Bodenfeuchtezeitreihen die Grundlage f{\"u}r Einsch{\"a}tzungen zu den Auswirkungen des Klimawandels auf den Bodenwasserhaushalt. Verl{\"a}ssliche Aussagen zum Bodenwasserhaushalt k{\"o}nnen nur auf Grundlage von zeitlich und r{\"a}umlich hoch aufgel{\"o}sten Daten getroffen werden. Bodenfeuchtezeitreihen zusammen mit den bodenphysikalischen Daten lagen in dieser Datenqualit{\"a}t f{\"u}r Unterfranken bisher nur sehr vereinzelt vor. Die vorliegenden Ergebnisse zeigen, dass die untersuchten B{\"o}den entsprechend den jeweiligen naturr{\"a}umlichen Gegebenheiten sehr unterschiedliche bodenhydrologische Eigenschaften aufweisen. W{\"a}hrend langer Trockenphasen k{\"o}nnen beispielsweise die Parabraunerden am Standort Herchsheim wegen ihrer h{\"o}heren Wasserspeicherkapazit{\"a}t die Pflanzen l{\"a}nger mit Wasser versorgen als die sandigen Braunerden am Standort Oberrimbach. Die Bodenfeuchteregime im Beobachtungszeitraum waren sehr stark vom Witterungsverlauf einzelner Jahre abh{\"a}ngig. Das Bodenfeuchteregime bei einem durchschnittlichen Witterungsverlauf wie in 2021 zeichnet sich durch eine langsame Abnahme der Bodenfeuchte ab Beginn der Vegetationsperiode im Fr{\"u}hjahr aus. Regelm{\"a}ßige Niederschl{\"a}ge im Fr{\"u}hjahr f{\"u}llen den oberfl{\"a}chennahen Bodenwasserspeicher immer wieder auf und sichern den Bodenwasservorrat in der Tiefe bis in den Hochsommer. Im Hochsommer k{\"o}nnen Pflanzen dann w{\"a}hrend der Trockenphasen ihren Wasserbedarf aus den tieferen Horizonten decken. Im Gegensatz dazu nimmt die Bodenfeuchte in D{\"u}rrejahren wie 2018 bis 2020 oder 2022 bereits im Fr{\"u}hjahr bis in die untersten Horizonte stark ab. Die nutzbare Feldkapazit{\"a}t ist zum Teil schon im Juni weitgehend ausgesch{\"o}pft, womit f{\"u}r sp{\"a}tere Trockenphasen kein Bodenwasser mehr zur Verf{\"u}gung steht. Die Herbst- und Winterniederschl{\"a}ge s{\"a}ttigen den Bodenwasservorrat wieder bis zur Feldkapazit{\"a}t auf. Bei tiefreichender Ersch{\"o}pfung des Bodenwassers wurde die Feldkapazit{\"a}t erst im Januar oder Februar erreicht. Im Zuge der land- und forstwirtschaftlichen Nutzung ist eine gute Datenlage zu den bodenkundlichen und stand{\"o}rtlichen Gegebenheiten f{\"u}r klimaadaptierte Anpassungsstrategien essentiell. Wichtige Zielsetzungen bestehen grunds{\"a}tzlich in der Erhaltung der Bodenfunktionen, in der Verbesserung der Infiltrationskapazit{\"a}t und Wasserspeicherkapazit{\"a}t. Hier kommt dem Boden als interaktive Austauschfl{\"a}che zwischen den Sph{\"a}ren und damit dem Bodenschutz eine zentrale Bedeutung zu. Die in Zukunft erwarteten klimatischen Bedingungen stellen an jeden Boden andere Herausforderungen, welchen mit stand{\"o}rtlich abgestimmten Bodenschutzmaßnahmen begegnet werden kann.},
  subject      = {Bodengeografie},
  language  = {de}
}