TY - THES A1 - Dietz, Andreas T1 - Central Asian Snow Cover Characteristics between 1986 and 2012 derived from Time Series of Medium Resolution Remote Sensing Data T1 - Charakteristik der Schneebedeckung in Zentralasien zwischen 1986 und 2012 abgeleitet von Zeitreihen mittelaufgelöster Fernerkundungsdaten N2 - The eminent importance of snow cover for climatic, hydrologic, anthropogenic, and economic reasons has been widely discussed in scientific literature. Up to 50% of the Northern Hemisphere is covered by snow at least temporarily, turning snow to the most prevalent land cover types at all. Depending on regular precipitation and temperatures below freezing point it is obvious that a changing climate effects snow cover characteristics fundamentally. Such changes can have severe impacts on local, national, and even global scale. The region of Central Asia is not an exception from this general rule, but are the consequences accompanying past, present, and possible future changes in snow cover parameters of particular importance. Being characterized by continental climate with hot and dry summers most precipitation accumulates during winter and spring months in the form of snow. The population in this 4,000,000 km² vast area is strongly depending on irrigation to facilitate agriculture. Additionally, electricity is often generated by hydroelectric power stations. A large proportion of the employed water originates from snow melt during spring months, implying that changes in snow cover characteristics will automatically affect both the total amount of obtainable water and the time when this water becomes available. The presented thesis explores the question how the spatial extent of snow covered surface has evolved since the year 1986. This investigation is based on the processing of medium resolution remote sensing data originating from daily MODIS and AVHRR sensors, thus forming a unique approach of snow cover analysis in terms of temporal and spatial resolution. Not only duration but also onset and melt of snow coverage are tracked over time, analyzing for systematic changes within this 26 years lasting time span. AVHRR data are processed from raw Level 1B orbit data to Level 3 thematic snow cover products. Both, AVHRR and MODIS snow maps undergo a further post-processing, producing daily full-area mosaics while completely eliminating inherent cloud cover. Snow cover parameters are derived based on these daily and cloud-free time series, allowing for a detailed analysis of current status and changes. The results confirm the predictions made by coarse resolution predictions from climate models: Central Asian snow cover is changing, posing new challenges for the ecosystem and future water supply. The changes, however, are not aimed at only one direction. Regions with decreasing snow cover exist as well as those where the duration of snow cover increases. A shift towards earlier snow cover start and melt can be observed, posing a serious challenge to water management authorities due to a changed runoff regime. N2 - Die Bedeutung von Schneebedeckung hinsichtlich klimatischer, hydrologischer, anthropogener und ökonomischer Gesichtspunkte wurde in der wissenschaftlichen Literatur bereits umfassend diskutiert. Bis zu 50% der Nördlichen Hemisphäre sind zeitweise schneebedeckt. Abhängig von Niederschlag und Temperaturen unter dem Gefrierpunkt beeinflussen Veränderungen des Klimas zwangsläufig die Charakteristik der Schneeverteilung. Solche Veränderungen können weitreichende Folgen auf lokalem, nationalem und sogar globalem Maßstab haben. Zentralasien stellt in diesem Zusammenhang keine Ausnahme dar, denn die Konsequenzen vergangener, aktueller und möglicher zukünftiger Schneebedeckungsveränderungen sind hier besonders gravierend: Wegen des kontinentalen Klimas und den damit verbundenen trocken-heißen Sommern fällt der Hauptteil des verfügbaren Niederschlages in den Winter- und Frühlingsmonaten in Form von Schnee. Die Bevölkerung in der etwa 4.000.000 km² großen Region ist in besonderem Maße von Bewässerungslandwirtschaft abhängig. Darüber hinaus wird ein Großteil der Elektrizität durch Wasserkraftwerke erzeugt. Das für diese Zwecke verwendete Wasser generiert sich hauptsächlich durch Schneeschmelze im Frühling. Veränderungen im Schneehaushalt haben unmittelbare Auswirkungen auf die Menge des zur Verfügung stehenden Wassers sowie den Zeitpunkt, zu dem dieses frei wird. Die vorgestellte Arbeit wird der Frage nachgehen, wie sich die räumliche Ausdehnung schneebedeckter Flächen seit dem Jahr 1986 entwickelt hat. Diese Untersuchung basiert auf der Analyse mittelaufgelöster Fernerkundungsdaten der Sensoren MODIS und AVHRR, die mit der verbundenen zeitlichen und räumlichen Auflösung einen einmaligen Ansatz darstellen. Nicht nur die Schneebedeckungsdauer, sondern auch Beginn und Ende der Schneesaison werden über die Zeit hinweg verfolgt, um systematische Veränderungen innerhalb der 26 Jahre andauernden Zeitreihe analysieren zu können. Rohe AVHRR Daten werden in thematische Produkte überführt, die dann zusammen mit den MODIS Schneeprodukten prozessiert werden um tägliche, wolkenfreie Mosaike der kompletten Region zu erzeugen. Die Ergebnisse bestätigen Vorhersagen grob aufgelöster Klimamodelle: Die Schneebedeckung in Zentralasien verändert sich und stellt damit die Ökosysteme und Wasserplanungsbehörden vor neue Herausforderungen. Die Änderungen sind jedoch nicht ausschließlich negativ: Regionen mit reduzierte verringerter Schneebedeckung existieren neben solchen, in denen die Bedeckung zunimmt. Eine generelle Verschiebung der Schneebedeckung hin zu früherem Beginn und früherem Ende der Saison kann ebenfalls beobachtet werden. Gerade diese Verschiebung stellt die Behörden und Wasserplaner vor deutliche Herausforderungen, da mit diesen Verschiebungen auch eine Änderung des zugrundeliegenden Abflussregimes einhergeht. N2 - Значение снежного покрова с климатической, гидрологической, антропогенной и экономической точки зрения в научной литературе широко обсуждалось. До 50% северное полушарие временами покрытa снегом. Поэтому снег являетса, по крайней мере временно самым распространенным покрытием земли. В замисимости от осадков и температур ниже градуса звмерзения, изменения климата воздействуют на характеристику распределения снега. Такие изменения могут иметь далеко идущие последствия местного, регионального и дaже глобального масштаба. Центральная Азия в данном моменте не являетса исключенная, потому что последствия прошлых, настояших, и возможных будушщих изменений покрова снега значительны серьезные: из-за континентального климата и связанного с этим сухого жаркого лета, основная часть осадков падает на зимние и весенние месяцы в виде снега. Жители этого примерно 4.000.000 км² региона, в большой степени зависят от оросительной системы. Кроме того, большая часть электричества производится с помощью электростанций. Использумая для этого вода образуется от тайния снега весной. Изменение количества снега оказывает непосредственное влияние на каличество готовой для использования воды и на время её образования. Представленная работа рассматривает вопрос как развивалось пространственное расширение снежного покрова площадей с 1986 года. Эти иследования базироваться на процессиворании данных сеисоров MODIS и AVHRR которые представляют связанные временем и пространством показыват беспримерную методику. Не только время снежного покрова, но и начало и конец снежного сезана наблюдались в течение продолжительного времене, чтобы анализировать систематические изменения произошедшие в течение 26 лет. Результаты подтверждают предсказание модель климата с низким разрешением: снежный покров Центральной Азии изменяетса и ставит экологическую систему и управление водных планирования перед новыми задачами. Однако изменения направленн не только в одну сторону: регионы с уменьшением снежного покрова существовать рядом с такими, в которых величена снежного покрова увеличивается. Всеобщим сдвиг снежного покрова в сторону раннего начала и раннего окончания сезона так же наблюдается. Как раз эти сдвиги ставят а власти и хозяйства вода планирования перед сложные задачи, так как с этими сдвигами связаны и изменения в системе сточных вод. KW - Zentralasien KW - Satellitenfernerkundung KW - Schnee KW - Snow cover KW - MODIS KW - AVHRR KW - snow cover duration KW - Remote sensing of snow KW - Gletscherschwankung KW - Geschichte 1986 - 2012 Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-101221 ER - TY - JOUR A1 - Dietz, Andreas J. A1 - Conrad, Christopher A1 - Kuenzer, Claudia A1 - Gesell, Gerhard A1 - Dech, Stefan T1 - Identifying Changing Snow Cover Characteristics in Central Asia between 1986 and 2014 from Remote Sensing Data JF - Remote Sensing N2 - Central Asia consists of the five former Soviet States Kazakhstan, Kyrgyzstan, Tajikistan, Turkmenistan, and Uzbekistan, therefore comprising an area of similar to 4 Mio km(2). The continental climate is characterized by hot and dry summer months and cold winter seasons with most precipitation occurring as snowfall. Accordingly, freshwater supply is strongly depending on the amount of accumulated snow as well as the moment of its release after snowmelt. The aim of the presented study is to identify possible changes in snow cover characteristics, consisting of snow cover duration, onset and offset of snow cover season within the last 28 years. Relying on remotely sensed data originating from medium resolution imagers, these snow cover characteristics are extracted on a daily basis. The resolution of 500-1000 m allows for a subsequent analysis of changes on the scale of hydrological sub-catchments. Long-term changes are identified from this unique dataset, revealing an ongoing shift towards earlier snowmelt within the Central Asian Mountains. This shift can be observed in most upstream hydro catchments within Pamir and Tian Shan Mountains and it leads to a potential change of freshwater availability in the downstream regions, exerting additional pressure on the already tensed situation. KW - AVHRR data KW - satellite KW - Northern Xinjiang KW - cloud KW - products KW - Central Asia KW - climate change KW - Amu Darya KW - Syr Darya KW - Tian Shan KW - snow KW - snow cover KW - snow cover duration KW - Pamir KW - AVHRR KW - MODIS KW - algorithm KW - validation Y1 - 2014 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-114470 SN - 2072-4292 VL - 6 IS - 12 ER - TY - JOUR A1 - Rößler, Sebastian A1 - Witt, Marius S. A1 - Ikonen, Jaakko A1 - Brown, Ian A. A1 - Dietz, Andreas J. T1 - Remote sensing of snow cover variability and its influence on the runoff of Sápmi's rivers JF - Geosciences N2 - The boreal winter 2019/2020 was very irregular in Europe. While there was very little snow in Central Europe, the opposite was the case in northern Fenno-Scandia, particularly in the Arctic. The snow cover was more persistent here and its rapid melting led to flooding in many places. Since the last severe spring floods occurred in the region in 2018, this raises the question of whether more frequent occurrences can be expected in the future. To assess the variability of snowmelt related flooding we used snow cover maps (derived from the DLR's Global SnowPack MODIS snow product) and freely available data on runoff, precipitation, and air temperature in eight unregulated river catchment areas. A trend analysis (Mann-Kendall test) was carried out to assess the development of the parameters, and the interdependencies of the parameters were examined with a correlation analysis. Finally, a simple snowmelt runoff model was tested for its applicability to this region. We noticed an extraordinary variability in the duration of snow cover. If this extends well into spring, rapid air temperature increases leads to enhanced thawing. According to the last flood years 2005, 2010, 2018, and 2020, we were able to differentiate between four synoptic flood types based on their special hydrometeorological and snow situation and simulate them with the snowmelt runoff model (SRM). KW - remote sensing KW - snow parameters KW - snow variability KW - MODIS KW - snow hydrology KW - spring flood KW - Sápmi KW - Mann-Kendall test KW - snowmelt runoff model Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-234261 SN - 2076-3263 VL - 11 IS - 3 ER -