6494
2011
eng
doctoralthesis
1
2013-03-21
--
2012-11-07
Water Balance Dynamics of Cyprus - Actual State and Impacts of Climate Change
Dynamik der Wasserbilanz von Zypern - Aktueller Zustand und Einflüsse des Klimawandels
A completely revised and enhanced version of the water balance model MODBIL of the regional water balance dynamics of Cyprus was developed for this study. The model is based on a physical, process-oriented, spatially distributed concept and is applied for the calculation of all important water balance components of the island for the time period of 1961-2004. The calibrated results are statistically analysed and visualised for the whole island area, and evaluated with respect to the renewability of natural water resources. Climate variability and changes of the past decades are analysed with regard to their influence on water balances. A further part of the study focusses on the simulation of impacts of potential climate change. The water balances are simulated under changing climatic conditions on the base of theoretical precipitation, temperature and relative humidity changes and the revealed impacts on the water balances and renewable resources are discussed. Furthermore, a first principal water balance scenario is developed for the assessment of the regional hydrological changes expected for Cyprus by the end of the 21st century. The scenarios are based on recently calculated climate change assessments for this part of the Mediterranean, under an assumed further increase of greenhouse gasses in the atmosphere.
Eine vollständig überarbeitete und erweiterte Version des Wasserhaushaltsmodells MODBIL ist für die Untersuchung des Wasserhaushalts auf Zypern entwickelt worden. Auf der Basis dieses physikalischen, prozessorientierten und flächendifferenzierten Modells werden alle wesentlichen Wasserhaushaltskomponenten für die gesamte Insel im Zeitraum 1961-2004 berechnet, die Ergebnisse statistisch und visuell ausgewertet sowie hinsichtlich der Erneuerbarkeit der natürlichen Wasserressourcen bewertet. Weiterhin erfolgt die Untersuchung von Klimavariabilität und Trends der letzten Jahrzehnte und deren Einfluss auf die Wasserbilanzen. Im zweiten Teil dieser Studie werden Auswirkungen potentieller Klimaänderungen anhand simulierter Wasserbilanzen unter veränderten Niederschlags-, Temperatur-, und Luftfeuchtebedingungen ermittelt und hinsichtlich deren Einfluss auf die erneuerbaren Wasserressourcen beurteilt. Abschließend folgt eine erste prinzipielle Simulation der hydrologischen Veränderungen, die für Zypern bis zum Ende des 21. Jahrhunderts zu erwarten sind. Diese Simulation basiert auf aktuellen Klimawandelabschätzungen für diese Teilregion des Mittelmeerraumes unter Verwendung eines Szenarios fortschreitender Zunahme von Treibhausgasen in der Atmosphäre.
urn:nbn:de:bvb:20-opus-75165
7516
X124474
Deutsches Urheberrecht
Armin Dünkeloh
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swd
Wasserhaushalt
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swd
Klimaänderung
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Zypern
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Grundwasserhaushalt
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Erneuerbare Ressourcen
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uncontrolled
Wasserhaushaltsmodell
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Grundwasserneubildung
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erneuerbare Wasserressourcen
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Klimavariabilität
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Klimawandel
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tragfähiges Wassermanagement
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Grundwasser
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water balance
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groundwater recharge
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renewable water resources
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climate variability
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uncontrolled
climate change impacts
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sustainable water management
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Cyprus
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Grundwasseranreicherung
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Klima
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Etesienklima
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Klimaanalyse
Geowissenschaften
open_access
Institut für Geologie
Universität Würzburg
Universität Würzburg
https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/files/6494/Duenkeloh_final_Diss.pdf
4906
2011
eng
doctoralthesis
1
2011-07-25
--
2011-06-27
Climate change assessment in Southeast Asia and implications for agricultural production in Vietnam
Der Klimawandel : Beurteilung in Südostasien und Implikationen für die landwirtschaftliche Produktion in Vietnam
Seit vielen Jahren ist die Erforschung von Klimawandel und -schwankungen das zentrale Thema der Klimatologie. Besonderes deutlich wird dies anhand der IPCC-Berichte, ebenso wie der zahlreichen Einzelstudien zur Entwicklung des Klimas auf unterschiedlichsten raum-zeitlichen Skalen. Insbesondere seit den 1980er Jahren befassen sich zahlreiche Forschungsgruppen weltweit mit der systematischen Sammlung, Aufbereitung und auch Auswertung von Klimadaten. Diese Datengrundlage erlaubt Analysen zur Entwicklung der globalen Lufttemperatur, des Niederschlags und anderer Klimaelemente (Jones et al., 1986; Hansen und Lebedeff, 1987; Vinnikov et al., 1987, 1990). Das wichtigste übergreifende Ergebnis dieser Untersuchungen ist die Feststellung einer globalen Erwärmung während des 20. Jahrhunderts, die sich in den beiden letzten Jahrzehnten besonders intensivierte. Abschätzungen über die Art und Stärke des Klimawandels auf größeren, planungsrelevanten Massstäben sind jedoch nach wie vor mit großen Unsicherheiten verbunden. Für eine detailliertere Erforschung der Auswirkungen der globalen Erwärmung auf regionaler oder gar lokaler Ebene besteht daher noch großer Forschungsbedarf. In dieser Dissertation wird zu diesem Zweck ein statistischer Ansatz verfolgt. Dieser erlaubt die Identifikation systematischer Unterschiede zwischen den Ausprägungen klimatologischer Feldgrößen (bodennahe Lufttemperatur und Niederschlag) wie sie von sogenannten General Circulation Models (GCMs) simuliert werden im Vergleich zu den betreffenden Parametern aus Beobachtungsdaten. Als Beobachtungsdaten werden die NCEP Reanalysen, die statistisch interpolierten Datensätze der CRU sowie Stationsdaten aus Vietnam verwendet. Hierbei zeigt sich, dass die aktuellen Klimamodelle die räumlichen Muster der betrachteten Variablen in befriedigender Weise reproduzieren. Die Analyse des regionalen Klimawandels in Südost-Asien erfolgt durch die Auswertung von Klimamodellrechnungen. Diese wurden von verschiedenen GCMs durchgeführt, wobei unterschiedliche Annahmen über die zukünftigen Treibhausgasemissionen berücksichtigt wurden. Der Fokus dieser Dissertation ist die Analyse der projizierten zeitlichen Entwicklung von bodennaher Temperatur und Niederschlag im 21. Jahrhundert. Hierbei werden sowohl jährliche als auch saisonale Mittelwerte bzw. Summen berücksichtigt. Neben diesen rein physikalisch-klimatologischen Betrachtungen behandelt diese Dissertation auch einen angewandten Aspekt, nämlich den Impakt des Klimawandels auf die Landwirtschaft, exemplarisch untersucht am Beispiel Vietnams. Für die Abschätzung der Vulnerabilität dieses essentiellen Wirtschaftsbereiches wird ein statistisches Modell entwickelt in das an klimatischen Parametern die bodennahe temperatur sowie der Niederschlag einfliessen. Diese Untersuchung leistet damit einen wichtigen Beitrag zum Wissenstand über die Auswirkungen des Klimawandels in den niederen Breiten. Die sozio-ökonomische Entwicklung jedes Staates der Erde wird von den Folgen des Klimawandels beeinflusst, allerdings variiert der Grad der Beeinträchtigung erheblich. Vermutlich werden Entwicklungsländer wie Vietnam die Auswirkungen des Klimawandels besonders stark zu spüren bekommen. Die Ursachen für diese hohe Vulnerabilität liegen unter anderem in der Wirtschaftsstruktur: der allgemein hohe Stellenwert natürlicher Ressourcen und eine geringe Diversität verringern hier die Möglichkeiten zur Adaption an die beobachteten und projizierten Veränderungen. Die vorliegende Dissertation gliedert sich wie folgt: In Kapitel 1 stellt eine allgemeine Einführung zur Thematik dar. Die Begriffe Klima und Klimawandel sowie einige übliche Modelle zum Klimawandel, verbunden mit einer Abwägung der spezifischen Vor- und Nachteile, werden erläutert. Kapitel 2 beschäftigt sich mit der Methodik. Hier werden die räumliche Interpolation sowie die angewendeten explorativen und inferentiellen statistischen Verfahren diskutiert. Die Kapitel 3 und 4 beschreiben die Datengrundlage und die betrachtete Region. Im Kapitel 5 werden die Untersuchungsergebnisse dargelegt. In Kapitel 6 erfolgt die Abschlussbetrachtung und ein Ausblick auf die Zukunft. Am Ende der Dissertation finden sich die verwendeten Quellen sowie ein Appendix mit landwirtschaftlichen Daten.
For many years, the study of climatic changes and variations has become the main objective of climatic research, as has been appreciated in the IPCC's reports and several publications regarding climatic evolution on different space-time scales. Since the 80's, many research groups have generated the extensive database from which the analysis of temperature, precipitation and other climatic parameters has been performed on a global scale (Jones et al., 1986; Hansen and Lebedeff, 1987, 1988; Vinnikov et al., 1987, 1990). The most important result of these research projects is the evidence of global warming during the 20th century, especially in the last two decades. However, numerous challenges still exist about the structure and dimension of the climatic change on a considerable scale. Therefore, it is necessary to carry out studies on a local and regional scale that allow for a more precise evaluation of the global warming phenomenon. A statistical analysis approach was developed to identify systematic differences between large-scale climatic variable from the General Circulation Models (GCM), NCEP, CRU re-analysis data set and climatic parameters (temperature and precipitation data). Models are able to satisfactorily reproduce the spatial patterns of the regional temperature and precipitation field. The response of the climate system to various emission scenario simulated by the GCM was used to analyze and predict the local climate change. The main objective of this study is to analysis the time evolution of the annual and seasonal temperature and precipitation during the 21st century and in order to contribute to our knowledge of temperature and precipitation trends over the century on a regional scale, not only in Southeast Asia but also in Vietnam; the study focuses to develop a dynamical – statistical model describing the relationship between the major climate variation and agricultural production in Vietnam. This study will be an important contribution to the present-day assessment of climate change impacts in the low latitudes. Regional scenarios of climate change, including both rainfall and mean temperature were then used to assess the impact of climate change on crop production in the region in order to evaluate the vulnerability of the system to global warming. Climate change has adverse impacts on the socio - economic development of all nations. But the degree of the impact will vary across nations. It is expected that changes in the earth's climate will impact on developing countries like Vietnam, in particular, hardest because their economies are strongly dependent on crude forms of natural resources and their economic structure is less flexible to adjust to such drastic changes. In Chapter 1: Introduction and background I describe in general terms climate, climate change, climate change model with benefits and problems. Chapter 2: methodology discusses the methods including interpolation, validation, clustering, correlation and regression which were applied in the study. Chapter 3 and chapter 4 describe the database and study area. The most important is chapter 5 Results. The last is chapter 6 Conclusion and outlook followed by the reference list and an appendix.
urn:nbn:de:bvb:20-opus-64570
6457
X123676
Nam Binh Tran
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Klimaänderung
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Südostasien
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uncontrolled
agrarwirtschaftliche Produktion
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uncontrolled
Vietnam
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uncontrolled
agricultural production
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uncontrolled
climate change
Geowissenschaften
open_access
Institut für Geographie und Geologie
Universität Würzburg
Universität Würzburg
https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/files/4906/Publish_TRAN_THESIS_FINAL.pdf
4675
2010
deu
doctoralthesis
1
2011-02-23
--
2011-02-02
Eine raum-zeitliche Modellierung der Kohlenstoffbilanz mit Fernerkundungsdaten auf regionaler Ebene in Westafrika
Spatio-temporal modelling of the cabon budget in West Africa with remote sensing data on a regional scale
Der Klimawandel und insbesondere die globale Erwärmung gehören aktuell zu den größten Herausforderungen an Politik und Wissenschaft. Steigende CO2-Emissionen sind hierbei maßgeblich für die Klimaerwärmung verantwortlich. Ein regulierender Faktor beim CO2-Austausch mit der Atmosphäre ist die Vegetation, welche als CO2-Senke aber auch als CO2-Quelle fungieren kann. Diese Funktionen können durch Analysen der Landbedeckungsänderung in Kombination mit Modellierungen der Kohlenstoffbilanz quantifiziert werden, was insbesondere von aktuellen und zukünftigen politischen Instrumenten wie CDM (Clean Development Mechanism) oder REDD (Reducing Emissions from Deforestation and Degradation) gefordert wird. Vor allem in Regionen mit starker Landbedeckungsänderung und hoher Bevölkerungsdichte sowie bei geringem Wissen über die Produktivität und CO2-Speicherpotentiale der Vegetation, bedarf es einer Erforschung und Quantifizierung der terrestrischen Kohlenstoffspeicher. Eine Region, für die dies in besonderem Maße zutrifft, ist Westafrika. Jüngste Studien haben gezeigt, dass sich einerseits die Folgen des Klimawandels und Umweltveränderungen sehr stark in Westafrika auswirken werden und andererseits Bevölkerungswachstum eine starke Änderung der Landbedeckung für die Nutzung als agrarische Fläche bewirkt hat. Folglich sind in dieser Region die terrestrischen Kohlenstoffspeicher durch Ausdehnung der Landwirtschaft und Waldrodung besonders gefährdet. Große Flächen agieren anstelle ihrer ursprünglichen Funktion als CO2-Senke bereits als CO2-Quelle. [...]
Global warming associated with climate change is one of the greatest challenges of today's world. One regulating factor of CO2 exchange with the atmosphere is the vegetation cover. Measurements of land cover changes in combination with modeling of the carbon balance can therefore contribute to determining temporal variations of CO2 sources and sinks, which is an essential necessity of existing and prospective political instruments like CDM (Clean Development Mechanism) or REDD (Reducing Emissions from Deforestation and Degradation). The need for quantifiable terrestrial carbon stocks is especially high for regions, where rates of land cover transformation and population density are high and knowledge on vegetation productivity is low. One region which is characterized by these criteria is West Africa. Therefore, carbon stocks in this region are seriously endangered by land cover change like the expansion of agriculture and forest logging. Large areas already act as carbon sources on a yearly basis instead of their previous function as carbon sink. Since only a few studies have analyzed the terrestrial carbon stocks in Africa and especially regional analysis in West Africa are missing, the following study focuses on regional scale modeling of the actual terrestrial carbon stocks. Additionally, the potential carbon stocks of unmanaged land cover and the potential for CO2 payments have been analyzed in this work. To quantify and assess carbon fluxes as well as the loss of carbon, net primary productivity of vegetation has been modeled, based on the plants characteristics to fix carbon from the atmosphere during photosynthesis. Modeling vegetation dynamics and net primary productivity has been realized by using MODIS 250m time series for semi-humid and semi-arid savanna ecosystems in West Africa. This study aimed to quantify CO2 exchanges of the Savanna regions in the Volta basin by applying and adapting the Regional Biomass Model (RBM). The RBM was developed by Jochen Richters (2005) at a resolution of 1000m for the Namibian Kaokoveld. In this study the model was optimized to the scale of 232m to consider the heterogeneous landscape in West Africa (RBM+). New input parameters with higher accuracies and resolution were generated instead of using the global standard products. The most important parameters for the modeling are FPAR and the fractional cover of herbaceous and woody vegetation. To enhance the MODIS FPAR product, linear interpolation and downscaling algorithms were applied. The main objective of the downscaling is a better representation of the finely scattered vegetation by the 232m resolution FPAR. The second optimized parameter, the fractional cover of herbaceous and woody vegetation was represented by the Vegetation Continuous Fields product (VCF) from MODIS in the originally version of the RBM. This global product reflects the vegetation structure of West Africa poorly, since few high resolution training data is available for this region, and the dynamic savanna vegetation can hardly be classified by not regionally adapted methods. Additionally, the data is only available with 500m resolution. Therefore, in this study a new product with 232m resolution was developed which represents the spatial heterogeneity well and, due to the regional adaptation, shows higher accuracies. The percentage cover of woody and herbaceous vegetation and bare soil on 232m MODIS data was calculated in a multi scale approach. Based on very high resolution data, represented by Quickbird and Ikonos with 0.6-4m resolution, and high resolution data from Landsat with 30m resolution, the percentage coverage was estimated for representative focus regions. These classifications were used as a training data set to determine the percentage coverage on the 232m scale with MODIS time series for the whole study region. Based on these optimized and adapted input parameters, the net primary productivity was modeled. Data from a meteorological station and an Eddy-Covariance-Flux allowed a detailed validation of the input parameters and of the model results. The model led to good results as it only overestimated the net primary productivity for the two analyzed years 2005 and 2006 by 8.8 and 2.0 %, respectively. The second aim of the study was an analysis of the potential for long term terrestrial carbon sinks. Classifications of the actual and of the potential land cover were calculated for this analysis. Considering the overall long time CO2 fixation behavior of trees, which depends on their age, longterm carbon stocks for 100 years were simulated. As carbon fixing could be paid by emission trading, which is in future depending on the political Post-Kyoto programs, potential alternative income was calculated with different price scenarios for the three countries. A comparison with the gross domestic products of these countries and with developing aid, showed the significance of CO2 trading in this region.
urn:nbn:de:bvb:20-opus-55136
5513
X123379
Deutsches Urheberrecht
Miriam Machwitz
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Carbon dioxide capture and storage
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Fernerkundung
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Klimaänderung
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Volta-Gebiet
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uncontrolled
Kohlenstoffmodellierung
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Fernerkundung
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Klimawandel
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Nettoprimärproduktion
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uncontrolled
Carbon modelling
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remote sensing
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uncontrolled
climate change
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net primary productivity
Geowissenschaften
open_access
Institut für Geographie und Geologie
Universität Würzburg
Universität Würzburg
https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/files/4675/MachwitzDiss.pdf
12288
2015
eng
doctoralthesis
1
2015-12-08
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2015-12-02
Implications of future climate change on agricultural production in tropical West Africa: evidence from the Republic of Benin
Auswirkungen des zukünftigen Klimawandels auf die landwirtschaftliche Produktion im tropischen West Afrika: eine Fallstudie für die Republik Benin
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.
In vielen Entwicklungsländern gefährden Umweltprobleme wie die tiefgreifende Veränderung der Landoberfläche, Wasserknappheit, Bodendegradation und der anthropogene Klimawandel die Leistung¬sfähigkeit der Landwirtschaft und erhöhen so das Risiko von Nahrungs-mittelknappheit. Von diesen miteinander verwobenen Bedrohungen ist der Klimawandel im 21. Jahrhundert sicherlich die bedeutendste. Die höchste Vulnerabilität weisen die ärmsten Regionen der Welt – unter anderen Westafrika – auf, sowohl wegen der großen Bedeutung von klima- und wettersensitiven Wirtschaftsektoren wie der Landwirtschaft als auch wegen der verbreiteten Armut. Diese schränkt die staatlichen und wirtschaftlichen Anpassungs¬kapazitäten an die neuen Herausforderungen durch den Klimawandel ein. Westafrikanische Kleinbauern, deren Lebensunterhalt wesentlich vom traditionellen Regenfeldbau – dem Eckpfeiler der regionalen Wirtschaft – abhängt, bekommen die negativen Auswirkungen bereits zu spüren. Die Adaption der agroökonomischen Systeme an den Klimawandel ist eine unbedingte Notwendigkeit für die Sicherung der Lebensgrundlage dieser ländlichen Gebiete. Da Wissen die Basis für Entscheidungen darstellt, sind belastbare Informationen über das Ausmaß der Auswirkungen wichtig, um angemessene und nachhaltige Anpassungsstrategien zu entwickeln.
Am Beispiel der Republik Benin untersucht diese Studie das Potenzial von makroskaligen klimatischen Prädiktoren zur Erfassung und Quantifizierung des potentiellen Einflusses von beobachteten und künftigen Klimaänderungen auf die landwirtschaftliche Produktion eines westafrikanischen Landes. Die Auswirkungen der großskaligen Zirkulation wurden herangezogen, da auch moderne Regionale Klimamodelle (RCMs) Schwierigkeiten haben, klein- oder mesoskalige synoptische und insbesondere konvektive Prozesse überzeugend zu simulieren. Zugrunde liegt die Annahme, dass Schwankungen des landwirtschaftlichen Ertrags in auf Regenfeldbau basierenden landwirtschaftlichen Systemen mit geringen Kapitaleinsatz zu weiten Teilen auf klimatische Faktoren zurückzuführen sind. Untersucht werden die Ananas als perennierende Pflanze sowie einige einjährige Feldfrüchte wie Baumwolle aus der Gruppe der Faserpflanzen, die Getreidearten Mais, Sorghumhirse und Reis, die Hülsenfrüchte Augenbohne und Erdnuss sowie die Knollen- und Wurzelfrüchte Maniok und Yams. Somit repräsentieren die ausgewählten Feldfrüchte die drei bekannten Photosynthese-Wege, nämlich CAM, C3 und C4.
Die vorliegende Studie verwendet historische Ertragsstatistiken der Republik Benin, Beobachtungsdaten der Climate Research Unit für den monatlichen Niederschlag sowie die bodennahe Mitteltemperatur (CRU TS 3.1) und die entsprechenden Variablen simuliert durch das REMO RCM. Dieses Regionalmodell wird an seinen Rändern durch das globale Klimamodell ECHAM 5 angetrieben. Es werden Modellsimulationen mit unterschiedlichen Randbedingungen im Hinblick auf Treibhausgaskonzentrationen (die Szenarien SRES-B1 und SRES-A1B) und Veränderungen der Landbedeckung (LCC) berücksichtigt. Mittels Hauptkomponentenanalyse werden aus den CRU-Daten für den nordhemisphärischen Teil Afrikas Zeitreihen und räumliche Muster für großskalige Prädiktoren gewonnen. Um mit diesen konsistente Prädiktoren für die Simulationen zu erhalten, werden die Datenfelder des REMO RCMs auf die so gewonnenen Raummuster projiziert. Für die beobachteten Zeitreihen der Prädiktoren und die zeitliche Entwicklung der unterschiedlichen Feldfrüchte als Prädiktant werden mittels eines kombinierten Ansatzes aus kreuzvalidierten Model Output Statistics (MOS) und Bayesian Model Averaging (BMA) Techniken robuste statistische Zusammenhänge erfasst. Die resultierenden statistischen Modelle zeigen gute Performance, beispielsweise gilt für alle erzeugten Modelle 0,49 ≤ R² ≤ 0,99 und 0,28 ≤ Brier-Skill-Score ≤ 0,90.
Da das REMO RCM die Hauptcharakteristika des beobachteten Klimas in Afrika erzeugt und daher die interannuelle Variabilität realistisch reproduziert, können mithilfe der zeitunabhängigen statistischen Transferfunktionen Klimaänderungssignale, gewonnen aus den simulierten Prädiktoren, in zu erwartende Veränderungen der Ernteerträge übersetzt werden. Die Ergebnisse bestätigen, dass Niederschlag und bodennahe Temperatur allgemein die landwirtschaftliche Produktion bestimmen und insbesondere die Schwankungen in den Ananas¬-erträgen primär thermisch bedingt scheinen. Weiterhin finden sich unter den simulierten künftigen Klimabedingungen projizierte Ertragsänderungen von bis zu -12,5% für Mais und Erdnuss und -11% , -29% und -33% für Ananas, Maniok und Augenbohne. Zugleich werden Ertragssteigerungen von +10% für Sorghumhirse und Yams, +24% für Baumwolle und +39% für Reis projiziert. Diese Änderungen sind abhängig von den Randbedingungen. Im Mittel betragen die simulierten Änderungen der Erträge während der Periode von 2001 bis 2050 zwischen -13% und -3% für SRES-B1 + LCC, -11% und -2% für SRES-A1B sowie -14% bis -3% für SRES-A1B + LCC für Ananas, Mais, Sorghumhirse, Erdnuss, Augenbohne und Maniok. Daneben finden sich für Yams, Baumwolle und Reis Zuwächse im Ernteertrag, die in Intervallen zwischen +2% bis +7% für SRES-B1 + LCC, +0.1% bis +12% für SRES-A1B und +3% bis +10% für SRES-A1B + LCC liegen. Obwohl die durchschnittliche Veränderung im Ertrag der Sorghumhirse negativ ist, lassen sich auch Tendenzen hin zu positiven Veränderungen feststellen. Die Ergebnisse zeigen zudem, dass die projizierte Zunahme der mittleren Lufttemperatur die simulierten Ernteerträge stärker beeinflusst als Veränderungen in den Niederschlagsmustern. Weiterhin scheint im Fall der Ananas der simulierte Rückgang im Ertrag nicht auf Veränderungen bei Landnutzung oder Landoberflächenbedeckung im subsaharischen Afrika zurückführbar. Die Erdnuss- und insbesondere Yams- und Baumwollerzeugung werden von den Veränderungen in der Landoberflächenbedeckung, die für die übrigen Feldfrüchte nachteilige Effekte bedeuten, profitieren.
Zukünftig sollten politische Entscheidungsträger wirksame Maßnahmen einleiten, um die fortschreitende Landdegradation sowie alle anderen anthropogenen Prozesse, die zur globalen Erwärmung beitragen, einzuschränken. Biotechnologische Verbesserungen der verwendeten Nutzpflanzen, um an heißere und trockenere Bedingungen angepasste Varianten zu erzeugen, sollten in die bestehenden Aufzuchtprogramme integriert werden. Weiterhin sind unter anderem die Anwendung von geeigneten, klimaintelligenten landwirtschaftlichen Verfahren sowie eine nachhaltige Agrarwirtschaft notwendig, um die Schäden des Klimawandels auf die Landwirtschaft auszugleichen.
urn:nbn:de:bvb:20-opus-122887
Deutscher Akademischer Austauschdienst (DAAD)
Université d'Abomey-Calavi, Benin
X126273
Oyémonbadé Hervé Rodrigue Awoye
deu
swd
Benin
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Klimaänderung
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uncontrolled
climate change impact
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uncontrolled
large-scale climate circulation
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uncontrolled
West Africa
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uncontrolled
food security
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agriculture
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Agrarproduktion
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Klimawandel
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Landwirtschaft
Geowissenschaften
open_access
Philosophische Fakultät (Histor., philolog., Kultur- und geograph. Wissensch.)
Universität Würzburg
Universität Würzburg
https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/files/12288/Awoye_Agricultural_Production.pdf
11736
2014
eng
doctoralthesis
1
2015-08-05
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2014-06-25
Future changes and signal analyses of climate means and extremes in the Mediterranean Area deduced from a CMIP3 multi-model ensemble
Zukünftige Veränderungen und Signalanalysen klimatischer Mittelwerte und Extremereignisse im Mittelmeerraum abgeleitet aus einem Multi-Modell Ensemble der CMIP3-Datenbank
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.
Bezüglich seiner sozialen, wirtschaftlichen und natürlichen Gegebenheiten ist der Mittelmeerraum eine Region, die in Anbetracht des zu erwartenden Klimawandels äußerst anfällig ist. Seine klimatischen Eigenschaften sind hoher natürlicher Variabilität, unterschiedlichen Antriebsmechanismen, sowie einer starken saisonalen Schwankung unterworfen. Zudem projizieren Globale Zirkulationsmodelle für diese Region aussagekräftige Trends für ausgewählte Klimavariablen. Diese Vorraussetzungen machen den Mittelmeerraum zu einem hervorragenden Studienobjekt für diese wissenschaftliche Arbeit. Auf der Basis der CMIP3 Datenbank ist das zu Grunde liegende Ziel dieser Arbeit eine detaillierte Untersuchung der Gesamtvariabilität und der damit einhergehenden Unsicherheit, die in den Projektionen der Globalen Zirkulationsmodelle und deren einzelnen Realisationen die Trends der Variablen Temperatur, Niederschlag und Druck überlagert. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf dem deutschen Modell ECHAM5/MPI-OM. Für dieses Ziel werden Trends und Mittelwerte für aussagekräftige Zeitperioden berechnet und graphisch den Reanalysedatensätzen NCEP und ERA40 gegenübergestellt. Um quantitative Vergleiche zu ermöglichen werden die angesprochenen Datensätze auf ein gemeinsames geographisches Gitter von 3x3° interpoliert.
Der Gesamtanteil der Variabilität wird in seine Entstehungsquellen durch die Anwendung einer Varianzanalyse (ANOVA) aufgeteilt. Dies wird mit einer 1-Wege Varianzanalyse für einzelne Globale Zirkulationsmodelle und ihre Realisationen durchgeführt, wobei ein Anteil dem Signal entspricht, das in allen Realisationen vorhanden ist und ein Anteil dem Rauschen zugeordnet werden kann, das das Signal überlagert und unterschiedlichen Anfangsbedingungen des Modells geschuldet ist. Durch eine 2-Wege Varianzanalyse werden die unterschiedlichen Realisationen mehrerer Klimamodelle in eine Analyse eingebunden, wobei der Anteil der Gesamtvariabilität wiederum in einen gemeinsamen Signalanteil, einem Anteil des linearen Unterschieds zwischen den verschiedenen Klimamodellen, einem Interaktionskoeffizient und dem Rauschen aufgeteilt werden.
Die Anwendung dieser Verfahren wird detailliert ausgeführt, indem die Analysen auf jährlicher und saisonaler Grundlage für unterschiedliche Zeitperioden, nämlich 1961-1990 für den Vergleich mit den Reanalysedatensätzen, 1961-2050 als eine Übergangsperiode zwischen den Szenarien, 2001-2098 als reinen zukünftigen Betrachtungszeitraum und 1901-2098 um eine maximal umfassende Zeitperiode zu erhalten, betrachtet werden. Die statistischen Verfahren werden sowohl für regionale Mittelwerte als auch für einzelne Gitterpunkte berechnet. Für jede dieser Berechnungen werden die SRES Szenarien A1B, A2 und B1 herangezogen. Zudem wird der räumliche Ansatz der ANOVA ebenso durch einen zeitlichen ersetzt, wodurch die zeitliche Entwicklung der einzelnen Variabilitäten dargestellt wird. Des Weiteren wird durch gezielte statistische Methoden versucht, künstlich verstärkte Signale zu detektieren.
Durch die detaillierte Untersuchung wird offenkundig, dass die unterschiedlichen Randbedingungen (hier die Länge der Zeitperiode, der geographische Ort, die Bezugsvariable, die Saison, das Szenario, das Modell, etc…) eine entscheidende Rolle für das Ergebnis spielen, indem sie einerseits durch deren unterschiedlicher Kombination es sowohl verstärken als auch glätten können. Dies gilt sowohl für die Mittelwerte und die Trends als auch für die unterschiedlichen Partitionen der Variabilitäten, die wiederum die Unsicherheiten und das Signal beeinflussen. Während Temperatur starke Signale über alle dieser Randbedingungen aufweist, so zeigt sich für Niederschlag hauptsächlich ein starkes Rauschen, während für Druck eine sehr ambivalente Verteilung hervortritt. Dies wiederum beweist, dass dieser differenzierte Ansatz bezüglich der Betrachtung der Abhängigkeit dieser Randebedingungen unabdinglich in Klimafolgestudien und der Modellentwicklung ist, da diese Bedingungen auch Informationen über die Wechselbeziehungen im System beinhalten.
Schließlich wird noch die Entwicklung von Extremereignissen hinsichtlich der Niederschlagsmengen von Extremereignissen, der Häufigkeit der Ereignisse von extremen Niederschlagsmengen, dem prozentualen Anteil der Niederschlagsmenge aus Extremereignissen zu der Gesamtniederschlagsmenge und der mittleren täglichen Intensität von Niederschlagsextremereignissen untersucht. Hierbei wird ein Extremereignis als ein Ereignis definiert, das in seiner Menge oberhalb des 95.Perzentils der Menge der Gesamtereignisse liegt. So werden Mittelwerte dieser Variablen für ECHAM5/MPI-OM und über alle Modelle sowie deren Veränderungen zwischen ihren Mittelwerten aus den Zeiträumen der Vergangenheit 1981-2000 und den zukünftigen Perioden von 2046-2065 oder 2081-2100 gezeigt. Der Struktur dieser Studie folgend, wird wiederum eine ANOVA angewendet um eine quantitative Ermessung der Stärke der Veränderung im Erscheinungsbild von Extremniederschlagsereignissen über eine Vielzahl verschiedener Zirkulationsmodelle zu gewinnen.
Ungeachtet der schwierigen Tatsache, Extremniederschlagsereignisse aus GCMs abzuleiten, ist es erwähnenswert, dass die betrachteten Modelle stark in ihren Projektionen abweichen, was wiederum zu einem in einem gemäßigten und aussagekräftigerem Multi-Modell Mittelwert führt. Saisonale Unterschiede in diesem Verhalten können durch die ANOVA quantitativ belegt werden.
urn:nbn:de:bvb:20-opus-117369
X 126185
Deutsches Urheberrecht
Gernot Vogt
deu
swd
Klimaschwankung
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Klimaänderung
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swd
Mittelmeerraum
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swd
Varianzanalyse
deu
swd
Hochschulschrift
eng
uncontrolled
Climate
eng
uncontrolled
Climate Change
eng
uncontrolled
Analysis of Variance
eng
uncontrolled
ANOVA
eng
uncontrolled
Mediterranean
eng
uncontrolled
Signal Noise
eng
uncontrolled
Uncertainty
eng
uncontrolled
General Circulation Model
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uncontrolled
Klima
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uncontrolled
Extremwert
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uncontrolled
Modell
Geowissenschaften
open_access
Philosophische Fakultät (Histor., philolog., Kultur- und geograph. Wissensch.)
Universität Würzburg
Universität Würzburg
https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/files/11736/Vogt_Gernot_Future_Changes_of_Climate_in_the_Mediterranean_Area.pdf
11479
2013
eng
doctoralthesis
1
2015-06-24
--
2013-11-26
Dynamic Statistical Modelling of Climate-Related Mass Balance Changes in Norway
Dynamisch-Statistische Modellierung Klimabedingter Gletschermassenveränderungen in Norwegen
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.
Gletscher in Norwegen stellen einen starken Einflussfaktor auf Wirtschaft und Gesellschaft dar. Trotz des Klimawandels und Erwärmung kam es zu einem Vorstoß der Gletscher in den späten 1980er und 1990ern, welcher erst ab dem Jahr 2000 durch einen starken Massenverlust abgelöst wurde. Dieses Verhalten lässt sich möglicherweise durch Unterschiede und Veränderungen im glaziologischen Regime erklären, d.h. Unterschiede in der Stärke der Einflüsse von klimatisch und nicht-klimatischen Faktoren auf die Gletschermassenbilanzen.
Diese Arbeit untersucht den Einfluss verschiedener atmosphärischer Variablen auf die Massenveränderungen einiger Gletscher in Norwegen mit Hilfe von Korrelationsanalysen und kreuzvalidierten schrittweise multiple Regressionsanalysen. Diese werden für die Zeitabschnitte 1949-2008, 1949-1988 und 1989-2008 separat durchgeführt um den möglichen Regimewechsel in the 1980ern zu berücksichtigen. Die atmosphärischen Variablen werden aus ERA40 und NCEP/NCAR Re-analysen erstellt und beinhalten unter anderem atmosphärische Zirkulationsindizes und regionale Mittel von saisonalem Niederschlag und Temperatur. Die Regressionmodelle werden dann auf die aus den Daten des CMIP3 Klimamodelldatenarchiv rekonstruierten Prädiktoren angewandt um eine Abschätzung der Gletschermassenveränderung für den Zeitraum von 1950 bis 2100 zu erstellen. Die zeitliche Überschneidung von Abschätzungen und Beobachtungen wird zur Eichung genutzt. Zuletzt wird durch einen Bayesischen Klassifizierungsansatz beobachtete atmosphärische Zustände in Jahren, die durch besonders negative oder positive Massenbilanzen geprägt sind, in Zeitabschnitte von modelliertem Klima eingeordnet.
Der größte Einfluss auf Wintermassenbilanzen stellt die Nordatlantische Oszillation, Arktische Oszillation und Niederschlagsmittel dar. Die Höhe der Korrelationskoeffizienten und der durch diese Prädiktoren erklärte Varianz der Wintermassenbilanz nimmt für die östlich gelegenen, kontinental geprägteren Gletscher ab. Die stärksten stochastischen Zusammenhänge und höchsten erklärten Varianzen werden aus dem 1989-2008 Zeitabschnitt gewonnen und lassen sich möglicherweise durch eine meist starke und positive Phase der Winter-NAO in diesem Zeitraum erklären. Multi-model Ensemble Means der Abschätzungen der Gletschermassenveränderungen zeigen den größten Massenverlust für die östlich gelegenen, kontinentaleren Gletscher auf. Die Abschätzungen für die eher maritim geprägten Gletscher sind weniger eindeutig. Im Allgemeinen reagieren die Abschätzungen empfindlicher auf die Wahl des Trainingszeitraums für die Regressionsmodelle als auf die Emissionsszenarien der Klimamodellläufe. Im Durchschnitt ist die kumulative Massenbilanz im Jahr 2100 jedoch für fast alle Gletscher negativ. Der nördlich gelegene Engabreen stellt die einzige Ausnahme dar. Die Resultate des Bayesischen Klassifikationsansatzes zeigen eine Abnahme in der Wahrscheinlichkeit für atmospphärischen Zustände, die Minima und Maxima winterlicher Akkumulation begünstigen. Des Weiteren zeigen die Resultate eine Zunahme in der Wahrscheinlichkeit der atmosphärischen Zustände, die starken Massenverlust im Sommer begünstigen. Dies ist besonders bei den Gletschern der Fall, die einem kontinentalen oder Übergangsregime unterliegen.
urn:nbn:de:bvb:20-opus-114799
X 126124
Sebastian Mutz
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swd
Norwegen
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swd
Klimatologie
deu
swd
Klimaänderung
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swd
Gletscherschwankung
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swd
Geschichte 1949-2008
eng
uncontrolled
dynamic-statistical
eng
uncontrolled
statistica modelling
eng
uncontrolled
glaciers
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uncontrolled
climate change
eng
uncontrolled
norway
eng
uncontrolled
statistics
eng
uncontrolled
bayesian
Geowissenschaften
General Literature
GENERAL
Mathematical and Quantitative Methods
STATISTICS
open_access
Institut für Geographie und Geologie
Universität Würzburg
Universität Würzburg
https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/files/11479/Mutz_Sebastian_GlaciersNorway.pdf
6722
2012
eng
doctoralthesis
1
2013-07-24
--
2013-01-23
Impacts of Extreme Hydro-Meteorological Events on Electricity Generation and Possible Adaptation Measures – A GIS-based Approach for Corporate Risk Management and Enhanced Climate Mitigation Concepts in Germany
Einflüsse extremer hydro-meteorologischer Ereignisse auf Elektrizitätserzeugung und mögliche Anpassungsmaßnahmen – ein GIS-basierter Ansatz für ein betriebliches Umweltrisikomanagement und erweiterte Klimaschutzkonzepte in Deutschland
This thesis on the “Impacts of extreme hydro-meteorological events on electricity generation and possible adaptation measures – a GIS-based approach for corporate risk management and enhanced climate mitigation concepts in Germany” presents an identification of hydro-meteorological extreme events in Germany and their effects on electricity generating units, i.e. on conventional thermal and nuclear power plants as well as on installations of the renewable energies of hydropower, wind energy and photovoltaic installations. In addition, adaptation measures and strategies are named that help power plant operators to prepare for a changing climate. Due to the different requirements of large facility operators and local planners and owners of renewable energies, the work contains the two approaches of corporate risk management and climate mitigation concepts. A changing climate not only consists of a shift in mean values of weather parameters such as global and regional air temperature and precipitation, but may also result in more frequent and more severe single events such as extreme precipitation, tornadoes and thunderstorms. In two case studies, these findings are implemented into an adjusted general risk management structure. This is enhanced by the use of Geographical Information Systems (GIS) to accomplish a localisation of events and infrastructure. The first example gives insight into the consequences of ice throw from wind turbines and how climate mitigation concepts can act as a framework for an adapted, sustainable energy planning. The second example on the other hand highlights a GIS-based flood risk management for thermal power plants and the benefits of an adjusted corporate risk management cycle. The described approach leads to an integrated management of extreme hydro-meteorological events at power plant site respectively district level by combining two cycles of site-related and local planning in addition to GIS-based analyses. This is demonstrated as an example by the comparison of two districts in Germany. The practical outcome is a comprehensive support for decision-making processes.
Die vorliegende Arbeit zum Thema “Einflüsse extremer hydro-meteorologischer Ereignisse auf Elektrizitätserzeugung und mögliche Anpassungsmaßnahmen – ein GIS-basierter Ansatz für ein betriebliches Umweltrisikomanagement und erweiterte Klimaschutzkonzepte in Deutschland” identifiziert zunächst die relevanten hydro-meteorologischen Ereignisse und ihre Auswirkungen auf elektrizitätserzeugende Einheiten in Deutschland. Dies sind hier konventionelle thermische Kraftwerke und Kernkraftwerke sowie die Installationen der Erneuerbaren Energien Wasserkraft, Windenergie und Photovoltaik. Im Anschluss werden Anpassungsmaßnahmen und strategien aufgezeigt, die es den Betreibern von Kraftwerken ermöglichen, sich auf ein sich veränderndes Klima vorzubereiten. Durch die verschiedenen Voraussetzungen für Betreiber großer Anlagen und die Regionalplanung und Besitzer von Anlagen Erneuerbarer Energien werden zwei Ansätze verfolgt. Der eine Ansatz beinhaltet betriebliches Umweltrisikomanagement, der andere beleuchtet den Aspekt Anpassung als Erweiterung von Klimaschutzkonzepten. Der Klimawandel in diesem Sinne beinhaltet nicht nur die Veränderungen in Mittelwerten, wie zum Beispiel der regionalen und globalen Lufttemperaturen oder des Niederschlages, sondern auch ein verändertes Verhalten von extremen Einzelereignissen, wie häufigere und schwerere Extremniederschläge, Tornados und Gewitter. In zwei Fallbeispielen werden diese Ergebnisse in eine Risikomanagementstruktur eingebunden und durch die Verwendung von Geographischen Informationssystemen (GIS) lokalisiert und erweitert. Das erste Beispiel zeigt die Konsequenzen von Eiswurf von Windenergieanlagen und wie Klimaschutzkonzepte als Rahmen für eine angepasste, nachhaltige Energieplanung dienen können. Das zweite Beispiel hebt die Notwendigkeit von GIS-gestützten Hochwasserrisikoanalysen für thermische Kraftwerke und die Vorteile eines angepassten betrieblichen Umweltrisikomanagements hervor. Die beschriebene Vorgehensweise kombiniert zwei Managementzyklen. Dabei werden die standortspezifische Planung und Regionalplanung sowie GIS-basierte Analysen verknüpft. Dies wird am Beispiel zweier Landkreise verdeutlicht. Das Resultat ist ein umfassender Ansatz zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen.
urn:nbn:de:bvb:20-opus-79000
7900
X124643
Deutsches Urheberrecht
Jeannette Sieber
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swd
Deutschland
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swd
Klimaänderung
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swd
Geoinformationssystem
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swd
Elektrizitätserzeugung
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swd
Unwetter
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swd
Umweltgefährdung
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Klimaschutz
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uncontrolled
Extremwetterereignisse
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uncontrolled
Klimaschutzkonzept
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Landkreis
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Risikoindex
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Entscheidungsprozess
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Wärmekraftwerk
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Wetter
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Energie
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Klimaschutz
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uncontrolled
extreme weather event
eng
uncontrolled
adaptation
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uncontrolled
climate action plan
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uncontrolled
renewable energies
eng
uncontrolled
district
Geowissenschaften
open_access
Institut für Geographie
Universität Würzburg
Universität Würzburg
https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/files/6722/Diss_Sieber_Jeannette_OPUS.pdf
9798
2013
deu
doctoralthesis
1
--
--
2014-04-09
Bewertung und Auswirkungen der Simulationsgüte führender Klimamoden in einem Multi-Modell Ensemble
Evaluation and effects of the simulation quality of leading climate modes in a multi-model ensemble
Der rezente und zukünftige Anstieg der atmosphärischen Treibhausgaskonzentration bedeutet für das terrestrische Klimasystem einen grundlegenden Wandel, der für die globale Gesellschaft schwer zu bewältigende Aufgaben und Herausforderungen bereit hält. Eine effektive, rühzeitige Anpassung an diesen Klimawandel profitiert dabei enorm von möglichst genauen Abschätzungen künftiger Klimaänderungen.
Das geeignete Werkzeug hierfür sind Gekoppelte Atmosphäre Ozean Modelle (AOGCMs). Für solche Fragestellungen müssen allerdings weitreichende Annahmen über die zukünftigen klimarelevanten Randbedingungen getroffen werden. Individuelle Fehler dieser Klimamodelle, die aus der nicht perfekten Abbildung der realen Verhältnisse und Prozesse resultieren, erhöhen die Unsicherheit langfristiger Klimaprojektionen. So unterscheiden sich die Aussagen verschiedener AOGCMs im Hinblick auf den zukünftigen Klimawandel insbesondere bei regionaler Betrachtung, deutlich. Als Absicherung gegen Modellfehler werden üblicherweise die Ergebnisse mehrerer AOGCMs, eines Ensembles an Modellen, kombiniert. Um die Abschätzung des Klimawandels zu präzisieren, wird in der vorliegenden Arbeit der Versuch unternommen, eine Bewertung der Modellperformance der 24 AOGCMs, die an der dritten Phase des Vergleichsprojekts für gekoppelte Modelle (CMIP3) teilgenommen haben, zu erstellen. Auf dieser Basis wird dann eine nummerische Gewichtung für die Kombination des Ensembles erstellt. Zunächst werden die von den AOGCMs simulierten Klimatologien für einige
grundlegende Klimaelemente mit den betreffenden klimatologien verschiedener Beobachtungsdatensätze quantitativ abgeglichen. Ein wichtiger methodischer Aspekt
hierbei ist, dass auch die Unsicherheit der Beobachtungen, konkret Unterschiede zwischen verschiedenen Datensätzen, berücksichtigt werden. So zeigt sich, dass die Aussagen, die aus solchen Ansätzen resultieren, von zu vielen Unsicherheiten in den Referenzdaten beeinträchtigt werden, um generelle Aussagen zur Qualität von AOGCMs zu treffen. Die Nutzung der Köppen-Geiger Klassifikation offenbart jedoch, dass die prinzipielle Verteilung der bekannten Klimatypen im kompletten CMIP3 in vergleichbar guter Qualität reproduziert wird. Als Bewertungskriterium wird daher hier die Fähigkeit der AOGCMs die großskalige natürliche Klimavariabilität, konkret die hochkomplexe gekoppelte
El Niño-Southern Oscillation (ENSO), realistisch abzubilden herangezogen. Es kann anhand verschiedener Aspekte des ENSO-Phänomens gezeigt werden, dass nicht alle AOGCMs hierzu mit gleicher Realitätsnähe in der Lage sind. Dies steht im Gegensatz zu den dominierenden Klimamoden der Außertropen, die modellübergreifend überzeugend repräsentiert werden. Die wichtigsten Moden werden, in globaler Betrachtung, in verschiedenen Beobachtungsdaten über einen neuen Ansatz identifiziert. So können für einige bekannte Zirkulationsmuster neue Indexdefinitionen gewonnen werden, die sich sowohl als äquivalent 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 Übereinstimmung mit anderen Ansätzen, ebenso die daraus folgende Bewertung der gesamten Performance
der AOGCMs. Das Spektrum des Southern Oscillation-Index (SOI) stellt somit eine aussagekräftige Kenngröße der Modellqualität dar.
Die Unterschiede in der Fähigkeit, das ENSO-System abzubilden, erweisen sich als signifikante Unsicherheitsquelle im Hinblick auf die zukünftige Entwicklung einiger fundamentaler und bedeutsamer Klimagrößen, konkret der globalen Mitteltemperatur,
des SOIs selbst, sowie des indischen Monsuns. Ebenso zeigen sich signifikante Unterschiede für regionale Klimaänderungen 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 Klimaänderungssignale im Multi-Modell Ensemble vergleichbar, die für die meisten Klimagrößen in einem robusten multivariaten Ansatz detektiert und
quantifiziert werden können. Entsprechend sind die effektiven Klimaänderungen, die sich bei der Kombination aller Simulationen als grundlegende Aussage des
CMIP3 unter den speziellen Randbedingungen ergeben nahezu unabhängig davon, ob alle Läufe mit dem gleichen Einfluss berücksichtigt werden, oder ob die erstellte nummerische Gewichtung verwendet wird. Als eine wesentliche Begründung hierfür kann die Spannbreite der Entwicklung des ENSO-Systems identifiziert werden. Dies
bedeutet größere Schwankungen in den Ergebnissen der Modelle mit funktionierendem ENSO, was den Stellenwert der natürlichen Variabilität als Unsicherheitsquelle
in Fragen des Klimawandels unterstreicht. Sowohl bei Betrachtung der Teilensembles als auch der Gewichtung wirken sich dadurch gegenläufige Trends im SOI
ausgleichend auf die Entwicklung anderer Klimagrößen aus, was insbesondere bei letzterem Vorgehen signifikante mittlere Effekte des Ansatzes, verglichen mit der
Verwendung des üblichen arithmetischen Multi-Modell Mittelwert, verhindert.
The recent and future increase in atmospheric greenhouse gases will cause fundamental change in the terrestrial climate system, which will lead to enormous tasks and challenges for the global society. Effective and early adaptation to this climate change will benefit hugley from optimal possible estimates of future climate
change. Coupled atmosphere-ocean models (AOGCMs) are the appropriate tool for this. However, to tackle these questions, it is necessary to make far reaching
assumptions about the future climate-relevant boundary conditions. Furthermore there are individual errors in each climate model. These originate from flaws in
reproducing the real climate system and result in a further increase of uncertainty with regards to long-range climate projections. Hence, concering future climate
change, there are pronounced differences between the results of different AOGCMs, especially under a regional point of view. It is the usual approach to use a number
of AOGCMs and combine their results as a safety measure against the influence of such model errors. In this thesis, an attempt is made to develop a valuation
scheme and based on that a weighting scheme, for AOGCMs in order to narrow the range of climate change projections. The 24 models that were included in the
third phase of the coupled model intercomparsion project (CMIP3) are used for this purpose. First some fundamental climatologies simulated by the AOGCMs are quantitatively
compared to a number of observational data. An important methodological aspect of this approach is to explicitly address the uncertainty associated with the observational data. It is revealed that statements concerning the quality of climate models based on such hindcastig approaches might be flawed due to uncertainties
about observational data. However, the application of the Köppen-Geiger classification reveales that all considered AOGCMs are capable of reproducing the fundamental distribution of observed types of climate.
Thus, to evaluate the models, their ability to reproduce large-scale climate variability is chosen as the criterion. The focus is on one highly complex feature,
the coupled El Niño-Southern Oscillation. Addressing several aspects of this climate mode, it is demonstrated that there are AOGCMs that are less successful in doing so than others. In contrast, all models reproduce the most dominant extratropical climate modes in a satisfying manner. The decision which modes are the most important is made using a distinct approach considering several global sets of observational data. This way, it is possible to add new definitions for the time series of some well-known climate patterns, which proof to be equivalent to the standard definitions. Along with this, other popular modes are identified as less important regional patterns. The presented approach to assess the simulation of ENSO is in good agreement with other approaches, as well as the resulting rating of the overall model performance. The spectrum of the timeseries of the Southern Oscillation Index (SOI) can thus be regarded as a sound parameter of the quality of AOGCMs.
Differences in the ability to simulate a realistic ENSO-system prove to be a significant source of uncertainty with respect to the future development of some
fundamental and important climate parameters, namely the global near-surface air mean temperature, the SOI itself and the Indian monsoon. In addition, there are significant differences in the patterns of regional climate change as simulated by two ensembles, which are constituted according to the evaluation function
previously developed. However, these effects are overall not comparable to the multi-model ensembles’ anthropogenic induced climate change signals which can
be detected and quantified using a robust multi-variate approach. If all individual simulations following a specific emission scenario are combined, the resulting
climate change signals can be thought of as the fundamental message of CMIP3.
It appears to be quite a stable one, more or less unaffected by the use of the derived weighting scheme instead of the common approach to use equal weights
for all simulations. It is reasoned that this originates mainly from the range of trends in the SOI. Apparently, the group of models that seems to have a realistic
ENSO-system also shows greater variations in terms of effective climate change. This underlines the importance of natural climate variability as a major source
of uncertainty concerning climate change. For the SOI there are negative Trends in the multi-model ensemble as well as positive ones. Overall, these trends tend
to stabilize the development of other climate parameters when various AOGCMs are combined, whether the two distinguished parts of CMIP3 are analyzed or the
weighting scheme is applied. Especially in case of the latter method, this prevents significant effects on the mean change compared to the arithmetic multi-model mean.
urn:nbn:de:bvb:20-opus-97982
X 125045
Deutsches Urheberrecht mit Print on Demand
Felix Pollinger
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Modell
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Klima
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Statistik
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Anthropogene Klimaänderung
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El-Niño-Phänomen
eng
uncontrolled
multi-model ensemble
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uncontrolled
großskalige Klimavariabilität
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uncontrolled
Gewichtung von Klimamodellen
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uncontrolled
large scale climate variability
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uncontrolled
weighting of climate models
deu
swd
Allgemeine atmosphärische Zirkulation
deu
swd
Klimatologie
deu
swd
Klimaänderung
deu
swd
Modellierung
deu
swd
Mathematisches Modell
Geowissenschaften
Climate dynamics (see also 92.60.Ry-in meteorology; 92.30.Bc-in Geophysics Appendix)
Impacts of global change; global warming (see also 92.30.Np-in Geophysics Appendix)
open_access
Institut für Geographie und Geologie
Universität Würzburg
Universität Würzburg
https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/files/9798/Pollinger_diss.pdf
9062
2014
eng
doctoralthesis
1
--
--
2013-05-08
Spatio-temporal assessment of dynamics in discontinuous mountain permafrost - Investigation of small-scale influences on the ground thermal regime and active layer processes during snow melt
Die raum-zeitliche Analyse der Dynamiken in diskontinuierlichem Gebirgspermafrost - Untersuchungen zu kleinräumigen Einflüssen auf Untergrundtemperaturen und Prozesse in der Auftauschicht während der Schneeschmelze
The discontinuous mountain permafrost zone is characterized by its heterogeneous distribution of frozen ground and a small-scale variability of the ground thermal regime. Large parts of these areas are covered by glacial till and sediments that were exposed after the recession of the glaciers since the 19th century. As response to changed climatic conditions permafrost-affected areas will lose their ability as sediment storage and on the contrary, they will act as source areas for unconsolidated debris. Along with modified precipitation patterns the degradation of the discontinuous mountain permafrost zone will (temporarily)
increase its predisposition for mass movement processes and thus has to be monitored in a differentiated way.
Therefore, the spatio-temporal dynamics of frozen ground are assessed in this study based on results obtained in three glacier forefields in the Engadin (Swiss Alps) and at the Zugspitze (German Alps). Sophisticated techniques are required to uncover structural differences in the subsurface. Thus, the applicability of advanced geophysical methods is tested for alpine environments and proved by the good 3D-delineation of a permafrost body and by the detection of detailed processes in the active layer during snow melt. Electrical resistivity tomography (ERT) approaches (quasi-3D, daily monitoring) reveal
their capabilities to detect subsurface resistivity changes both, in space and time. Processes and changes in regard to liquid water content and ice content are observed to exist at short distances even though the active layer is not subject to a considerable thickening
over the past 7 years. The stability of the active layer is verified by borehole temperature data. No synchronous
trend is recognized in permafrost temperatures and together with multi-annual electrical resistivity data they indicate degradation and aggradation processes to occur at the same time. Different heat transfer mechanisms, especially during winter, are recognized by means of temperature sensors above, at, and beneath the surface. Based on surface and borehole temperature data the snow cover is assessed as the major controlling factor for the thermal regime on a local scale. Beyond that, the debris size of the substrate, which modifies the snow cover and regulates air exchange processes above the ground, plays a crucial role as an additional buffer layer. A fundamental control over the stability of local permafrost patches is attributed to the ice-rich transient layer at the base of the active layer. The refreezing of melt water in spring is illustrated with diurnal ERT monitoring data from glacier forefield Murtèl.
Based on these ERT and borehole temperature data a conceptual model of active layer processes between autumn and spring is developed. The latent heat that is inherent in the transient layer protects the permafrost beneath from additional energy input from the surface as long as the refreezing of melt water in spring prevails and sufficient ice is build up each spring. Permafrost sites without a transient layer show considerably higher
temperatures at their table and are more prone to degradation in the years and decades ahead. As main investigation area a glacier forefield beneath the summits of Piz Murtèl and Piz Corvatsch in the Swiss Engadin was chosen. It is located west of the well-known
rock glacier Murtèl. Here, a permafrost body inside and adjacent to the lateral moraine was investigated and could be delineated very well. In the surrounding glacier forefield no further indications of permafrost occurrence could be made. Geophysical data and temperature values from the surface and from a permafrost borehole were compared with long-term data from proximate glacier forefield Muragl (Engadin). Results from both
sites show a considerable stability of the active layer depth in summer while at the same time geophysical data demonstrate annual changes in the amount of liquid water content and ice content in the course of years.
A third investigation area is located in the German Alps. The Zugspitzplatt is a high mountain valley with considerably more precipitation and thicker snow cover compared to both Swiss sites. In close proximity to the present glacier and at a large talus slope beneath the summit crest ground ice could be observed. The high subsurface resistivity values and comparable data from existing studies at the Zugspitze may indicate the presence of sedimentary ice in the subsurface of the karstified Zugspitzplatt. Based on these complementary data from geophysical and temperature measurements as
well as geomorphological field mapping the development of permafrost in glacier forefields under climate change conditions is analyzed with cooperation partners from the SPCC project. Ground temperature simulations forced with long-term climatological data are modeled to assess future permafrost development in glacier forefield Murtèl. Results suggest that permafrost is stable as long as the ice-rich layer between the active layer and
the permafrost table exists. After a tipping point is reached, the disintegration of frozen ground starts to proceed rapidly from the top.
Die Zone des diskontinuierlichen Gebirgspermafrosts in den Europäischen Alpen ist durch das kleinräumige Auftreten von gefrorenem Untergrund und eine hohe Variabilität des thermischen Regimes gekenn\-zeichnet. Weite Bereiche dieser Zone sind mit glazialen Sedimenten und Felsschutt bedeckt, die mit dem Abschmelzen der Gletscher seit Mitte des 19.~Jahrhunderts freigelegt wurden. Im Zuge von klimatischen Veränderungen werden Gebiete, in denen Permafrost auftritt, ihre Funktion als Sedimentspeicher verlieren und stattdessen als Sedimentquelle für Lockermaterial wirken. Zusammen mit Änderungen im Niederschlagsregime kann sich dadurch die Disposition für Massenbewegungen (zeitweilig) erhöhen, so dass differenzierte Beobachtungsstrategien dieser lokalen Permafrostvorkommen erforderlich sind.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde die raum-zeitliche Dynamik von Permafrost in drei Gletschervorfeldern im Engadin (Schweizer Alpen) und an der Zugspitze (Deutsche Alpen) untersucht. Um strukturelle Unterschiede im Untergrund zu erkennen ist der Einsatz von modernen, sich ergänzenden Techniken und Methoden unbedingt erforderlich. Mit der genauen dreidimensionalen Abgrenzung eines Permafrostkörpers sowie der Beobachtung von aktiven Prozessen während der Schneeschmelze in der Auftauschicht, konnte die Anwendbarkeit der geophysikalischen Methoden in unzugänglichem alpinen Gelände unter Beweis gestellt werden. Insbesondere die elektrische Widerstandstomographie (ERT), basierend auf einem quasi-3D Ansatz und einem täglichen Monitoring, erlaubt eine detaillierte Untersuchung von Widerstandsveränderungen (räumlich und zeitlich). Obwohl die Mächtigkeit der Auftauschicht über die letzten 7 Jahren kaum variierte, konnten Prozesse und Veränderungen im Permafrost beobachtet werden.
Die Stabilität der Auftauschicht im Untersuchungszeitraum wird durch Temperaturmessungen in den Bohrlöchern bestätigt. Die Permafrosttemperaturen zeigen einen gleichlaufenden Trend. Zusammen mit den mehrjährigen ERT-Daten unterstreicht dies die Variabilität in der Zusammensetzung des Untergrunds in Bezug auf den jeweiligen Anteil von flüssigem bzw. gefrorenem Wasser.
Mit Hilfe von Temperatursensoren oberhalb, auf und unterhalb der Erdoberfläche konnten verschiedene Wärmetransportprozesse, insbesondere im Winter, beobachtet werden. Auf Grundlage dieser Temperaturdaten wird die Schneedecke als der größte Einflussfaktor auf das thermische Regime des Untergrundes auf lokaler Ebene angesehen. Zusätzlich spielt die Größe des vorhandenen Schuttmaterials eine wesentliche Rolle, da zum einen die Schneedecke verändert und zum anderen die Luftaustauschprozesse an der Oberfläche stark reguliert werden. Dies bestätigt die bereits bekannte mikroklimatische Wirkung von grobem Blockschutt.
Maßgeblich für die Stabilität der Auftauschicht ist der eisreiche Übergangsbereich zwischen Auftauschicht und Permafrost. Tägliche ERT-Daten aus dem Gletschervorfeld Murtèl zeigen das Wiedergefrieren von Schmelzwasser in diesem Bereich im Frühjahr. Auf Grundlage von Bohrlochtemperaturen und ERT-Daten wurde ein konzeptionelles Modell der Prozesse innerhalb der Auftauschicht für den Zeitraum Herbst bis Frühjahr erstellt. So lange der Eiszuwachs im Frühjahr dominiert, schützt die eisreiche Schicht durch die ge\-speicherte latente Wärme den Permafrost vor zusätzlichem Wärmeeintrag. Standorte mit einem niedrigen Eisgehalt an der Permafrosttafel unterliegen damit in größerem Maße dem Einfluss des Wärmetransports und sind in den kommenden Jahren und Jahrzehnten stärker anfällig für Degradationserscheinungen.
Hauptuntersuchungsgebiet ist ein Gletschervorfeld unterhalb der Gipfel von Piz Murtèl und Piz Corvatsch im Schweizer Engadin westlich des gut untersuchten Blockgletscher Murtèl. Hier wurde ein Permafrostkörper am Rande bzw. innerhalb der Lateralmoräne untersucht und die Abgrenzung des Untergrundeises detektiert. Im übrigen Gletschervorfeld konnte Permafrost nicht nachgewiesen werden. Die geophysikalischen Daten und Temperaturdaten von der Oberfläche bzw.~aus einem Permafrostbohrloch wurden mit langjährigen Messreihen aus dem Gletschervorfeld Muragl (ebenfalls im Engadin) verglichen. Die Ergebnisse an beiden Standorten zeigen eine gewisse Stabilität der jährlichen Auftauschicht. Zur gleichen Zeit zeigen die geophysikalischen Ergebnisse Veränderungen im Verhältnis von flüssigen Wasser zu gefrorenem Eis im Untergrund an.
Als drittes Untersuchungsgebiet wurde das Zugspitzplateau ausgewählt, ein alpines Hochtal mit deutlich mehr Niederschlag und größerer Schneedecke als an den beiden Standorten im Engadin. Hier konnten in unmittelbarer Nähe zum heutigen Gletscherrand und unter steilen Hangschuttkegeln durch Widerstandstomographie deutliche Hinweise auf Untergrundeis gegeben werden. Feldbeobachtungen und die bekannt hohen Widerstandswerte aus vergleichbaren Untersuchungen am Zugspitzgipfel lassen auf sedimentäres Eis im verkarsteten Untergrund schließen.
Abschließend wurde die zukünftige Entwicklung am Standort Murtèl anhand von Simulationsläufen, die auf langfristigen Energiebilanzdaten von regionalen Klimamodellen beruhen, abgeschätzt. Auf Basis der umfangreichen Daten aus den Geländemessungen und der geomorphologischen Kartierung, wurde mit Hilfe einer Sensivitätsanalyse mit Partnern aus dem SPCC-Projekt die Termperaturentwicklung im Permafrost modelliert. Die Ergebnisse zeigen eine kurzfristige Stabilität des Permafrosts bis ein kritischer Schwellenwert erreicht ist, der vermutlich mit dem Tauen der eisreichen Zone verbunden ist. Nachdem dieser Zeitpunkt überschritten ist, setzt sich die Permafrostdegradation rasch in die Tiefe fort.
urn:nbn:de:bvb:20-opus-90629
Deutsches Urheberrecht mit Print on Demand
Tobias Rödder
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Engadin
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Zugspitze
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Gletschervorfeld
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Dauerfrostboden
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Klimaänderung
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uncontrolled
Mountain permafrost
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Geophysics
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Ground surface temperature
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uncontrolled
Glacier forefield
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Transient layer
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Auftauschicht
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Gebirgspermafrost
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Gletschervorfeld
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Untergrundtemperaturen
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Geophysikalische Methoden
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Schneeschmelze
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Monitorüberwachung
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Massenbewegung <Geomorphologie>
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Sedimentation
Geowissenschaften
GEOPHYSICS, ASTRONOMY, AND ASTROPHYSICS (for more detailed headings, see the Geophysics Appendix)
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Philosophische Fakultät (Histor., philolog., Kultur- und geograph. Wissensch.)
Universität Würzburg
Universität Würzburg
https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/files/9062/Dissertation-Roedder-OPUS.pdf
3801
2009
eng
doctoralthesis
1
2010-03-17
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2010-02-10
Mapping, analysis, and interpretation of the glacier inventory data from Jotunheimen, South Norway, since the maximum of the 'Little Ice Age'
Kartierung, Analyse und Interpretation der Gletscherinventardaten von Jotunheimen, Süd-Norwegen, seit dem Maximum der "Kleinen Eiszeit"
Glacier outlines during the ‘Little Ice Age’ maximum in Jotunheimen were mapped by using remote sensing techniques (vertical aerial photos and satellite imagery), glacier outlines from the 1980s and 2003, a digital terrain model (DTM), geomorphological maps of individual glaciers, and field-GPS measurements. The related inventory data (surface area, minimum and maximum altitude) and several other variables (e.g. slope, range) were calculated automatically by using a geographical information system. The length of the glacier flowline was mapped manually based on the glacier outlines at the maximum of the ‘Little Ice Age’ and the DTM. The glacier data during the maximum of the ‘Little Ice Age’ were compared with the Norwegian glacier inventory of 2003. Based on the glacier inventories during the maximum of the ‘Little Ice Age’, the 1980s and 2003, a simple parameterization after HAEBERLI & HOELZLE (1995) was performed to estimate unmeasured glacier variables, as e.g. surface velocity or mean net mass balance. Input data were composed of surface glacier area, minimum and maximum elevation, and glacier length. The results of the parameterization were compared with the results of previous parameterizations in the European Alps and the Southern Alps of New Zealand (HAEBERLI & HOELZLE 1995; HOELZLE et al. 2007). A relationship between these results of the inventories and of the parameterization and climate and climate changes was made.
Die Gletscherumrisse während des Maximalstandes der „Kleinen Eiszeit“ in Jotunheimen wurden unter der Verwendung von Fernerkundungstechniken (vertikale Luftbilder und Satellitenbilder), von Gletscherumrissen aus den 1980er Jahren und von 2003, von einem digitalen Geländemodel (DTM), von geomorphologischen Karten einzelner Gletscher und von GPS-Messungen im Gelände kartiert. Die daraus erzielten Inventardaten (Gletscherfläche, minimale und maximale Höhe) und einige andere Variablen (z.B. Hangneigung, Höhendifferenz) wurden automatisch mit einem geographischen Informationssystem berechnet. Die Länge der Gletscherfließlinie wurde basierend auf den Gletscherumrissen zum Maximum der „Kleinen Eiszeit“ und dem DTM manuell kartiert. Die Gletscherdaten zum Maximalstand der „Kleinen Eiszeit“ wurden mit dem Gletscherinventar von 2003 verglichen. Basierend auf den letscherinventaren zum Maximum der „Kleinen Eiszeit“, von den 1980er Jahren und von 2003 wurde eine einfache Parametrisierung nach HAEBERLI & HOELZLE (1995) durchgeführt, um ungemessene Gletschervariablen, wie z.B. Oberflächengeschwindigkeit oder mittlere Netto-Massenbilanz, abzuschätzen. Eingabedaten bestanden aus Gletscherfläche, minimaler und maximale Höhe und der Gletscherlänge. Die Resultate der Parametrisierung wurden mit den Ergebnissen früherer Parametrisierungen aus den Europäischen Alpen und den Southern Alps auf Neuseeland verglichen (HAEBERLI & HOELZLE 1995; HOELZLE et al. 2007). Eine Verbindung zwischen diesen Ergebnissen aus den Inventaren und der Parametrisierung und dem Klima und der Klimaänderung wurde hergestellt.
urn:nbn:de:bvb:20-opus-46320
4632
X122836
Sabine Christine Baumann
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Gletscher
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Gletscherrückzug
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Norwegen <Süd>
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Kleine Eiszeit
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Inventar
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Parametrisierung
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Klimaänderung
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Klima
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Fernerkundung
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Satellitenfernerkundung
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Geoinformationssystem
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glacier
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Little Ice Age
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Norway (South)
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inventory
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parameterization
Geowissenschaften
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Institut für Geographie und Geologie
Universität Würzburg
Universität Würzburg
https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/files/3801/Baumann_diss.pdf