TY  - THES
A1  - Neuhäuser, Bettina
T1  - Landslide Susceptibility and Climate Change Scenarios in Flysch Areas of the Eastern Alps
T1  - GIS-basierte Rutschgefährdungsmodellierung unter Berücksichtigung von Klimaänderungsszenarien in Flysch-Gebieten des Wienerwaldes
N2  - The topic of the present study focuses on landslide susceptibility assessment in the Northern Vienna Forest by GIS-based, statistic-probabilistic and deterministic modelling. The study is based on two complementary approaches for integrated landslide susceptibility assessment, which is not limited to one single methodology and its inherent assumptions.
A statistic-probabilistic method is applied to the whole region of the Northern Vienna Forest. This regional model investigates the basic disposition for landslides under consideration of controlling factors, which are persistent and more or less constant over time. A deterministic method is applied on a larger scale in a sub-study site of the Hagenbach Valley. These detailed models aim to investigate the variable disposition as a function of substrate wetness, which is in turn dependent on meteorological conditions. A main aspect of the work is the development of various wetness scenarios, which consider short-term weather phenomena, like heavy or long-lasting rainfall, but which also investigate the influence of meteorological and climate conditions on slope stability, which may vary in mid-term and long-term. 
Furthermore, the assessment of the effects of climate change on the disposition for landslides is a major aspect of the study. Hence, average changes in air temperature and precipitation as predicted by Regional Climate Models are incorporated into modelling. In this context, it is tested whether changes in substrate wetness and thus in slope stability can be identified and quantified as a consequence of changed climate conditions.
As further objective shallow slope movements are incorporated into disposition modelling. According to geomorphological and sedimentological studies, these quaternary sediments are essential for slope formation in the Vienna Forest. In general, it is assumed that landslides primarily occur in weathered flysch sandstones rich in marl. Field-based surveys, however, identified shallow landslide activity in the quaternary sediments covering the flysch bedrock in wide areas. Therefore, the influence of these sediments on slope dynamics is studied in the present work within GIS-based slope stability models.
The results of the statistic-probabilistic landslide susceptibility assessment provide information on the basic disposition of the Northern Vienna Forest for landslides. The resulting regional susceptibility map reveals that the Northern Zone, a tectonic unit in the north of the study area, has extensive areas with the highest degree of landslide susceptibility. In this overthrust area in transition to the Molasse Zone there are geological units which are highly susceptible to landslides. The “Wolfpassing Formation” and the “Calcareous Klippen” of the Northern Zone show significant landslide densities. These geological zones start in the north near St. Andrä-Wördern and continue in south-western direction along the ridges of Tulbinger Kogel, Klosterberg, Frauenberg, and Eichberg.
Statistical weighting carried out in the course of regional landslide susceptibility assessment provides information on the spatial relation between landslide processes and specific controlling factors. The modelling highlights the relevance of zones rich in clay within the flysch formations as controlling geofactor. The highest landslide susceptibility is calculated for the geological units, which contain layers of Gaultflysch rich in clay and shale. Furthermore, a close correlation between the distribution of landslides on the one hand and the spatial distribution of the fault system and nappe boundaries on the other hand is ascertained. Hence, the tectonic conditions can be seen as crucial controlling geofactor for landslide activity in the study area. In the proximity of drainage lines an increased landslide frequency is revealed. In combination with heavy rainfall, torrential discharge can occur in creeks and may cause instabilities in adjacent hillslopes. In addition, the model documents an enhancement of landslide susceptibility on north-west facing slopes. In comparison to meteorological data it is obvious that the north-west exposition corresponds to the prevailing wind direction of the study area. Therefore, north-west facing slopes might be exposed to enhanced advective rainfall amounts, which can increase substrate wetness and thus landslide susceptibility. The latter geofactors indicate the significance of meteorological and hydrological conditions for the occurrence of landslides in the study area.
As described above, the regional assessment is based on controlling factors that are persistent over a long period of time and can therefore be considered as constant. On the contrary, the large-scale, physically based deterministic modelling investigates the disposition for landslides under variable humidity conditions in the substrate.  In conclusion it can be stated that the disposition for slope instability is strongly varying in dependence of the humidity conditions in the substrate. A heavy rainfall event causes a drastic reduction of stable areas by 23% compared to monthly average wetness conditions in summer (July). In summary the wetness scenarios demonstrate, that apart from short-term weather conditions, like long-lasting or heavy rainfall, the long-term-development of substrate moisture has impact on slope stability. The more persistent, seasonally fluctuating wetness conditions show measureable influence on slope stability:  As a consequence of increased topographic wetness in the winter month February there is an increase of instable areas by 5% in comparison with the summer month July. The modelling further revealed that quaternary sediments are more moisture sensitive and the influence of changing wetness conditions is stronger in these layers than in the bedrock. 
The results of modelling, which are based on climate change, indicate that a moderate change of slope stability on a monthly average is possible in comparison to the conditions of the climate normal period. An assumed average monthly temperature increase of 2°C in combination with a precipitation increase of 30% in the winter months lead to an augmentation of recharge of 7% in the model in comparison with the long-term average conditions. Due to this increased recharge, there is a slight increase of topographic wetness in the model. This wetness augmentation results in an extension of instable slope areas by 3% and a reduction of the stable slope areas proportional to this extension. This slightly increased instability reduces critical triggering thresholds for single rainfall events meaning that even lower precipitation amounts or intensities can cause instabilities. 
In contrast to the winter months, the incorporation of forecasted climate change into the modelling reveals a reduction of instable slope areas in favour of stable areas in the summer scenario. The forecasted average air temperature increase of 2.5°C in combination with a reduction of the average monthly precipitation amount of 15% drastically decreases substrate moisture. Consequently, instable slope areas are reduced by 11% of the study area. This effect on slope stability in the model mainly results from the reduced monthly rainfall amounts, but also from increased evapotranspiration as a consequence of the increased air temperature causing reduced recharge amounts. However, in spite of the monthly decrease of precipitation amounts, precipitation intensities are probable to rise according to climate studies.  In this context the results of the modelling indicate, that a drastic, short-term increase of  landslide  disposition due to heavy rainfall events has to be expected more frequently in summer. 
The results of the complementary methods are then assembled. Based on this synthesis the following conclusion can be drawn: The regional landslide susceptibility assessment yields that hillslopes with an inclination of 26° to 31° are highly landslide prone. The physically based models indicate that in this slope gradient range the presence of quaternary sediments is of major importance for landslides. Therefore, it can be concluded that a considerable portion of known landslides mapped in flysch actually occurred in quaternary sediments.
N2  - Das Thema der vorliegenden Arbeit umfasst die Beurteilung der Hangrutschungsgefährdung im nördlichen Wienerwald mit Hilfe von GIS-basierten, deterministischen und statistisch-probabilistischen Modellierungen. Für eine integrierte Beurteilung der Rutschanfälligkeit, welche nicht auf einen einzigen methodischen Ansatz und dessen inhärente Annahmen beschränkt ist, werden in dieser Arbeit zwei komplementäre Methoden durchgeführt.
Die statistisch-probabilistische Methode wird auf die gesamte Region des nördlichen Wienerwalds angewandt. Dieses regionale Modell untersucht die Grunddisposition zur Entstehung von Rutschungen unter Berücksichtigung von Steuerungsfaktoren, die über einen längeren Zeitraum hinweg als konstant angesehen werden können. Die deterministische Methode wird in einem Detailgebiet im Hagenbachtal angewandt. Diese Detailmodellierungen zielen darauf ab, die variable Disposition für Rutschungen in Abhängigkeit von Substratfeuchte zu unter-suchen, die wiederum von meteorologischen Bedingungen abhängig ist. Ein Hauptaspekt der Arbeit ist dabei die Entwicklung von Feuchteszenarien, die sowohl kurzfristige Witterungsphänomene, wie langanhaltenden Niederschlag oder Starkregen, berücksichtigen, die aber auch den Einfluss von mittelfristig bis langfristig veränderlichen meteorologischen und klimatischen Faktoren auf die Hangstabilität untersuchen.
Weiters ist die Abschätzung der Folgen der prognostizierten Klimaänderung auf die Rutschdisposition ein zentraler Aspekt der Arbeit. Dabei werden durchschnittliche monatliche Veränderungen der Lufttemperatur und des Niederschlages in den Modellierungen berück-sichtigt,  wie   sie  durch Regionale Klimamodelle vorhergesagt werden. Hierbei soll geprüft werden, inwieweit Änderungen in der Substratfeuchte und der Hangstabilität als Folge von veränderten Klimabedingungen feststellbar und quantifizierbar sind.
Ein weiteres Ziel ist die Berücksichtigung von flachgründigen Rutschungen in quartären Sedimenten im Rahmen der Dispositions-modellierung. Auf Grundlage geomorpho-logischer und sedimentologischer Studien kann davon ausgegangen werden, dass diese entscheidend die Hangentwicklung im Wienerwald beeinflussen. Bisher wurde allgemein davon ausgegangen, dass Rutschungen vor allem in den mergelreichen, verwitterten Sandsteinen des Flyschs entstehen. Gelände-basierte Untersuchungen identifizieren allerdings häufig Rutschungen in den quartären Deckschichten, welche weite Bereiche des Anstehenden überlagern. In der vorliegenden Arbeit wird daher der Einfluss dieser Sedimente auf die Hangdynamik innerhalb der GIS-basierten Stabilitätsmodelle untersucht.
Die Ergebnisse der statistisch-probabilistischen Modellierung liefern Informationen über die Grunddisposition zur Rutschungsaktivität im nördlichen Wienerwald. Die resultierende Rutschanfälligkeitskarte zeigt, dass die Nordrandzone, eine tektonische Einheit im Norden des Untersuchungsgebietes, die ausgedehntesten Gebiete mit der höchsten Rutschanfälligkeit aufweist. In diesem Überschiebungsbereich zur Molassezone treten geologische Einheiten auf, die dem Modell zufolge als sehr rutschanfällig eingestuft werden. Die „Wolfpassing Formation“ und die „Kalkigen Klippen“ der Nordrandzone zeigen eine signifikant erhöhte Dichte an Rutschungen. Diese geologischen Einheiten beginnen im Norden in der Nähe von St. Andrä-Wördern und verlaufen weiter in Richtung Süd-Westen entlang der Bergrücken von Tulbinger Kogel, Klosterberg, Frauenberg und Eichberg.
Die statistische Gewichtung, die im Zuge der regionalen Bewertung der Rutschanfälligkeit durchgeführt wird, liefert Informationen über den räumlichen Zusammenhang zwischen Rutschungen und den Steuerungsfaktoren. Die Modellierung hebt die Bedeutung von tonschieferreichen Schichten als Dispositions-faktor hervor. Die höchste Rutschanfälligkeit wird in den geologischen Einheiten berechnet, welche die tonschieferreichen Schichten des Gaultflysch enthalten. Darüber hinaus wird festgestellt, dass die Verbreitung von Rutschungen eng mit der räumlichen Verbreitung von Störungszonen und Deckengrenzen verbunden ist. Die tektonischen Bedingungen können daher als wesentlicher Steuerungsfaktor der Rutschungsaktivität im Untersuchungsgebiet angesehen werden. Eine erhöhte Häufigkeit von Massenbewegungen wird in unmittelbarer Nähe zum Gewässernetz festgestellt. In Verbindung mit starken Regenfällen kommt es im Untersuchungsgebiet zu wildbachähnlichen Abflüssen in den Gerinnen, wodurch in angrenzenden Hängen Instabilitäten auftreten können. Es wird ferner durch das Modell belegt, dass die Anfälligkeit für Rutschungen auf Nord-West exponierten Hängen erhöht ist. Der Vergleich mit meteorologischen Daten zeigt, dass die Nord-West-Hangexposition der dominierenden Windrichtung im Untersuchungsgebiet entspricht. Dadurch können entsprechend exponierte Hänge erhöhten advektiven Niederschlagsmengen ausgesetzt sein, welche die Bodenfeuchte und folglich die Rutschanfälligkeit erhöhen. Letztere Geofaktoren zeigen die Bedeutung der meteorologischen und hydrologischen Bedingungen für das Auftreten von Rutschungen im Untersuchungsgebiet.
Wie oben beschrieben basiert das regionale Bewertungsmodell auf Steuerungsfaktoren, die über längere Zeit hinweg gleichbleibend sind und daher als konstant angesehen werden können. Im Gegensatz dazu wir durch physikalisch-basierte, deterministische Modellierungen die Disposition für Rutschungen unter variablen Feuchtebedingungen im Substrat untersucht. Zusammenfassend ist festzustellen, dass die Disposition zur Hanginstabilität im Untersuchungsgebiet stark in Abhängigkeit von der Substratfeuchte variiert. Ein Starkregen von 60mm/h kann eine Reduzierung der stabilen Bereiche um 23% im Vergleich zu durchschnittlichen monatlichen Feuchte-bedingungen im Sommer (Juli) verursachen. Insgesamt zeigen die Feuchteszenarien, dass neben kurzfristigen Witterungserscheinungen, wie langanhaltendem Niederschlag oder Starkregen, auch langfristige Feuchte-bedingungen im Substrat die Hangstabilität beeinflussen. So zeigen saisonal schwankende Feuchtebedingungen leichten aber messbaren Einfluss auf die Hangstabilität: Als Folge der erhöhten topographischen Feuchte im Wintermonat Februar ergibt sich eine Zunahme der instabilen Bereiche um 5% gegenüber dem Sommermonat Juli. Die Feuchteszenarien zeigen außerdem, dass die quartären Sedimente empfindlicher auf die wechselnden Feuchte-bedingungen reagieren, als das Flyschgestein.
Die Ergebnisse der Modellierung, die auf  prognostizierter Klimaänderung basiert, deuten darauf hin, dass eine moderate Änderung der Hangstabilität im Monatsdurchschnitt im Vergleich zu den Bedingungen in der Klimanormalperiode möglich ist. Eine angenommene durchschnittliche Erhöhung der Lufttemperatur um 2°C in Kombination mit einer um 30% erhöhten Niederschlagsmenge in den Wintermonaten führt im Modell zu einer Erhöhung des Grundwasserzuflusses um 7% gegenüber dem langjährigen Durchschnitt. Durch diesen erhöhten Zufluss zeigt sich im Modellvergleich eine leicht erhöhte topographische Feuchte im Winter. Diese Feuchtigkeitszunahme führt dazu, dass sich stabile Hangbereiche um rund 3% verringern und sich instabile Hangbereiche um den gleichen Betrag ausweiten. Diese leicht erhöhte Instabilität kann dazu führen, dass bereits geringere Niederschlagsmengen bzw. Intensitäten einzelner Regenereignisse eine Überschreitung der Grenzwerte im Stabilitätsgleichgewicht verursachen.
Im Sommer ist hingegen unter Berücksichtigung prognostizierter Klimaänderungen eine Verringerung instabiler zugunsten stabiler Hangbereiche festzustellen. Die berücksichtigte durchschnittliche Erhöhung der Lufttemperatur um 2,5°C hat in Kombination mit einem Rückgang der durchschnittlichen Niederschlagsmenge um 15% eine erhöhte Trockenheit im Substrat zur Folge. Folglich weiten sich stabile Bereiche um rund 11% der Fläche des Untersuchungsgebietes aus. Dieser Effekt ergibt sich im Modell durch eine geringere Niederschlagsmenge, aber auch durch erhöhte Evapotranspiration in Folge des Temperaturanstieges und des  dadurch verringerten Zuflusses. Allerdings gilt künftig, trotz insgesamt verringerter monatlicher Niederschlagsmengen im Sommer, eine Zunahme der Niederschlagsintensitäten als wahrscheinlich. In diesem Zusammenhang lassen die Modellierungsergebnisse den Schluss zu, dass häufiger mit einer kurzfristig drastisch erhöhten Rutschanfälligkeit durch Starkregen im Sommer zu rechnen ist. 
Die Ergebnisse der komplementären Methoden, werden anschließend zusammengeführt. Aus dieser Synthese  kann folgendes Fazit gezogen werden: Die regionale Modellierung der Suszeptibilität ergibt, dass Hänge mit einer Neigung von 26° bis 31° hoch rutschanfällig sind. Die physikalisch-basierten Modellierungen deuten darauf hin, dass in diesem Hangneigungsbereich das Vorkommen quartärer Sedimente für Rutschungen von besonderer Bedeutung ist. Daher kann der Schluss gezogen werden, dass ein erheblicher Teil der im Flysch kartierten Rutschungen eigentlich in quartären Sedimenten aufgetreten sind.
KW  - Wienerwald
KW  - Klimaänderung
KW  - Erdrutsch
KW  - Landslide Susceptibility
KW  - GIS-based Modelling
KW  - Climate Change
KW  - Natural Hazards
KW  - Vienna Forest
KW  - Rutschung
KW  - Geoinformationssystem
Y1  - 2014
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-108582
ER  - 
TY  - THES
A1  - Vogt, Gernot
T1  - Future changes and signal analyses of climate means and extremes in the Mediterranean Area deduced from a CMIP3 multi-model ensemble
T1  - Zukünftige Veränderungen und Signalanalysen klimatischer Mittelwerte und Extremereignisse im Mittelmeerraum abgeleitet aus einem Multi-Modell Ensemble der CMIP3-Datenbank
N2  - 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.
N2  - 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.
KW  - Klimaschwankung
KW  - Klimaänderung
KW  - Mittelmeerraum
KW  - Varianzanalyse
KW  - Hochschulschrift
KW  - Climate
KW  - Climate Change
KW  - Analysis of Variance
KW  - ANOVA
KW  - Mediterranean
KW  - Signal Noise
KW  - Uncertainty
KW  - General Circulation Model
KW  - Klima
KW  - Extremwert
KW  - Modell
Y1  - 2014
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-117369
ER  -