TY - THES A1 - Pollinger, Felix T1 - Bewertung und Auswirkungen der Simulationsgüte führender Klimamoden in einem Multi-Modell Ensemble T1 - Evaluation and effects of the simulation quality of leading climate modes in a multi-model ensemble N2 - 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. N2 - 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. KW - Modell KW - Klima KW - Statistik KW - Anthropogene Klimaänderung KW - El-Niño-Phänomen KW - multi-model ensemble KW - großskalige Klimavariabilität KW - Gewichtung von Klimamodellen KW - large scale climate variability KW - weighting of climate models KW - Allgemeine atmosphärische Zirkulation KW - Klimatologie KW - Klimaänderung KW - Modellierung KW - Mathematisches Modell Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-97982 ER - TY - THES A1 - Kirschke, Stefanie T1 - Bilanzierung des Methanaustauschs zwischen Biosphäre und Atmosphäre in Periglazialräumen mit Hilfe von Fernerkundung und Modellen am Beispiel des Lena Deltas T1 - Balancing Methane Exchange between Biosphere and Atmosphere in Periglacial Regions Using Remote Sensing and Modeling: A Case Study for the Lena River Delta N2 - Verbleibende Unsicherheiten im Kohlenstoffhaushalt in Ökosystemen der hohen nördlichen Breiten können teilweise auf die Schwierigkeiten bei der Erfassung der räumlich und zeitlich hoch variablen Methanemissionsraten von Permafrostböden zurückgeführt werden. Methan ist ein global abundantes atmosphärisches Spurengas, welches signifikant zur Erwärmung der Atmosphäre beiträgt. Aufgrund der hohen Sensibilität des arktischen Bodenkohlenstoffreservoirs sowie der großen von Permafrost unterlagerten Landflächen sind arktische Gebiete am kritischsten von einem globalen Klimawandel betroffen. Diese Dissertation adressiert den Bedarf an Modellierungsansätzen für die Bestimmung der Quellstärke nordsibirischer permafrostbeeinflusster Ökosysteme der nassen polygonalen Tundra mit Hinblick auf die Methanemissionen auf regionalem Maßstab. Die Arbeit präsentiert eine methodische Struktur in welcher zwei prozessbasierte Modelle herangezogen werden, um die komplexen Wechselwirkungen zwischen den Kompartimenten Pedosphäre, Biosphäre und Atmosphäre, welche zu Methanemissionen aus Permafrostböden führen, zu erfassen. Es wird ein Upscaling der Gesamtmethanflüsse auf ein größeres, von Permafrost unterlagertes Untersuchungsgebiet auf Basis eines prozessbasierten Modells durchgeführt. Das prozessbasierte Vegetationsmodell Biosphere Energy Hydrology Transfer Model (BETHY/DLR) wird für die Berechnung der Nettoprimärproduktion (NPP) arktischer Tundravegetation herangezogen. Die NPP ist ein Maß für die Substratverfügbarkeit der Methanproduktion und daher ein wichtiger Eingangsparameter für das zweite Modell: Das prozessbasierte Methanemissionsmodell wird anschließend verwendet, um die Methanflüsse einer gegebenen Bodensäule explizit zu berechnen. Dabei werden die Prozesse der Methanogenese, Methanotrophie sowie drei verschiedene Transportmechanismen – molekulare Diffusion, Gasblasenbildung und pflanzengebundener Transport durch vaskuläre Pflanzen – berücksichtigt. Das Methanemissionsmodell ist für Permafrostbedingungen modifiziert, indem das tägliche Auftauen des Permafrostbodens in der kurzen arktischen Vegetationsperiode berücksichtigt wird. Der Modellantrieb besteht aus meteorologischen Datensätzen des European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Die Eingangsdatensätze werden mit Hilfe von in situ Messdaten validiert. Zusätzliche Eingangsdaten für beide Modelle werden aus Fernerkundungsdaten abgeleitet, welche mit Feldspektralmessungen validiert werden. Eine modifizierte Landklassifikation auf der Basis von Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) Daten wird für die Ableitung von Informationen zu Feuchtgebietsverteilung und Vegetationsbedeckung herangezogen. Zeitserien der Auftautiefe werden zur Beschreibung des Auftauens bzw. Rückfrierens des Bodens verwendet. Diese Faktoren sind die Haupteinflussgrößen für die Modellierung von Methanemissionen aus permafrostbeeinflussten Tundraökosystemen. Die vorgestellten Modellergebnisse werden mittels Eddy-Kovarianz-Messungen der Methanflüsse validiert, welche während der Vegetationsperioden der Jahre 2003-2006 im südlichen Teil des Lena Deltas (72°N, 126°E) vom Alfred Wegener Institut für Polar- und Meeresforschung (AWI) durchgeführt wurden. Das Untersuchungsgebiet Lena Delta liegt an der Laptewsee in Nordostsibirien und ist durch Ökosysteme der arktischen nassen polygonalen Tundra sowie kalten kontinuierlichen Permafrost charakterisiert. Zeitlich integrierte Werte der modellierten Methanflüsse sowie der in situ Messungen zeigen gute Übereinstimmungen und weisen auf eine leichte Modellunterschätzung von etwa 10%. N2 - Remaining uncertainties in the carbon budget of high latitude ecosystems are partly due to difficulties in assessing methane emission rates from permafrost soils the source strengths of which are highly variable in space and time. Methane is a globally abundant atmospheric trace gas that contributes significantly to the warming of the atmosphere. Due to the high sensitivity of the arctic soil carbon reservoir and the large surface area underlain by permafrost, arctic regions are most critically influenced by a changing climate. This dissertation addresses the need for modelling approaches to determine the source strength of northern Siberian permafrost affected wet polygonal tundra ecosystems with regard to methane emission on the regional scale. It presents a methodical structure wherein two process-based models are used to capture the complex interrelated processes between pedosphere, biosphere and atmosphere that lead to methane emission from permafrost soils on the regional scale. Upscaling of methane fluxes for a larger permafrost site is performed using results of a process-based model. The process-based vegetation model Biosphere Energy Transfer Hydrology Model (BETHY/DLR) is applied to estimate net primary productivity (NPP) of arctic tundra vegetation. NPP is parameterized as a measure for substrate availability for methane production and thus an important input parameter for the second model: the process-based wetland methane emission model is subsequently used to explicitly model methane fluxes for a given soil column, taking into account methanogenesis, methane oxidation and three different transport mechanisms, namely molecular diffusion, ebullition and plant-mediated transport through vascular plants. The methane emission model is modified for permafrost conditions by explicitly considering daily thawing of permafrost during the short arctic growing season. Model forcing consists of meteorological data sets obtained from the European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Input data sets are validated against field measurements. Auxiliary input data for both models are derived from satellite imagery and validated by field spectral measurements. A modified land use/land classification (LULC) scheme based on Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) data is used to derive information on wetland distribution and vegetation cover. Time series of active layer thickness are used to describe thawing/freezing of soils. These parameters are key factors in modelling methane emissions from permafrost influenced tundra ecosystems. Validation of presented model results is performed using eddy covariance measurements of methane flux on the landscape scale carried out during the growing seasons 2003-2006 in the southern part of the Lena Delta (72°N, 126°E) by Alfred Wegener Institute for Polar and Marine Research (AWI). The Lena Delta study site is located at the Laptev Sea in northeast Siberia and is characterized by arctic wet polygonal tundra ecosystems and cold continuous permafrost. Timeintegrated values for modelled methane fluxes and in situ measurements compare reasonably well and indicate a moderate model underestimation of about 10%. KW - Methanemission KW - Satellitenfernerkundung KW - Modellierung KW - Lenadelta KW - Treibhausgas KW - Tundra KW - Kohlenstoffkreislauf KW - methane emission KW - satellite remote sensing KW - modeling KW - Lena River Delta KW - carbon cycle Y1 - 2008 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-29024 ER - TY - THES A1 - Ring, Christoph T1 - Entwicklung und Vergleich von Gewichtungsmetriken zur Analyse probabilistischer Klimaprojektionen aktueller Modellensembles T1 - Development and comparison of metrics for probabilistic climate change projections of state-of-the-art climate models N2 - Der anthropogene Klimawandel ist eine der größten Herausforderungen des 21. Jahrhunderts. Eine Hauptschwierigkeit liegt dabei in der Unsicherheit bezüglich der regionalen Änderung von Niederschlag und Temperatur. Hierdurch wird die Entwicklung geeigneter Anpassungsstrategien deutlich erschwert. In der vorliegenden Arbeit werden vier Evaluationsansätze mit insgesamt 13 Metriken für aktuelle globale (zwei Generationen) und regionale Klimamodelle entwickelt und verglichen, um anschließend eine Analyse der Projektionsunsicherheit vorzunehmen. Basierend auf den erstellten Modellbewertungen werden durch Gewichtung Aussagen über den Unsicherheitsbereich des zukünftigen Klimas getroffen. Die Evaluation der Modelle wird im Mittelmeerraum sowie in acht Unterregionen durchgeführt. Dabei wird der saisonale Trend von Temperatur und Niederschlag im Evaluationszeitraum 1960–2009 ausgewertet. Zusätzlich wird für bestimmte Metriken jeweils das klimatologische Mittel oder die harmonischen Zeitreiheneigenschaften evaluiert. Abschließend werden zum Test der Übertragbarkeit der Ergebnisse neben den Hauptuntersuchungsgebieten sechs global verteilte Regionen untersucht. Außerdem wird die zeitliche Konsistenz durch Analyse eines zweiten, leicht versetzten Evaluationszeitraums behandelt, sowie die Abhängigkeit der Modellbewertungen von verschiedenen Referenzdaten mit Hilfe von insgesamt drei Referenzdatensätzen untersucht. Die Ergebnisse legen nahe, dass nahezu alle Metriken zur Modellevaluierung geeignet sind. Die Auswertung unterschiedlicher Variablen und Regionen erzeugt Modellbewertungen, die sich in den Kontext aktueller Forschungsergebnisse einfügen. So wurde die Leistung der globalen Klimamodelle der neusten Generation (2013) im Vergleich zur Vorgängergeneration (2007) im Schnitt ähnlich hoch bzw. in vielen Situationen auch stärker eingeordnet. Ein durchweg bestes Modell konnte nicht festgestellt werden. Der Großteil der entwickelten Metriken zeigt für ähnliche Situationen übereinstimmende Modellbewertungen. Bei der Gewichtung hat sich der Niederschlag als besonders geeignet herausgestellt. Grund hierfür sind die im Schnitt deutlichen Unterschiede der Modellleistungen in Zusammenhang mit einer geringeren Simulationsgüte. Umgekehrt zeigen die Metriken für die Modelle der Temperatur allgemein überwiegend hohe Evaluationsergebnisse, wodurch nur wenig Informationsgewinn durch Gewichtung erreicht werden kann. Während die Metriken gut für unterschiedliche Regionen und Skalenniveaus verwendet werden Evaluationszeiträume nicht grundsätzlich gegeben. Zusätzlich zeigen die Modellranglisten unterschiedlicher Regionen und Jahreszeiten häufig nur geringe Korrelationen. Dies gilt besonders für den Niederschlag. Bei der Temperatur sind hingegen leichte Übereinstimmungen auszumachen. Beim Vergleich der mittleren Ranglisten über alle Modellbewertungen und Situationen der Hauptregionen des Mittelmeerraums mit den Globalregionen besteht eine signifikante Korrelation von 0,39 für Temperatur, während sie für Niederschlag um null liegt. Dieses Ergebnis ist für alle drei verwendeten Referenzdatensätze im Mittelmeerraum gültig. So schwankt die Korrelation der Modellbewertungen des Niederschlags für unterschiedliche Referenzdatensätze immer um Null und die der Temperaturranglisten zwischen 0,36 und 0,44. Generell werden die Metriken als geeignete Evaluationswerkzeuge für Klimamodelle eingestuft. Daher können sie einen Beitrag zur Änderung des Unsicherheitsbereichs und damit zur Stärkung des Vertrauens in Klimaprojektionen leisten. Die Abhängigkeit der Modellbewertungen von Region und Untersuchungszeitraum muss dabei jedoch berücksichtigt werden. So besitzt die Analyse der Konsistenz von Modellbewertungen sowie der Stärken und Schwächen der Klimamodelle großes Potential für folgende Studien, um das Vertrauen in Modellprojektionen weiter zu steigern. N2 - Climate change is one of the major tasks of the 21st century. The uncertainty of precipitation and temperature change is considered as a main challenge in this context. Thus, the development of appropriate adaptation strategies is very difficult. In this study, four climate model evaluation approaches with 13 metrics in total are developed and compared. Current global (two generations) and regional climate models are evaluated to assess projection uncertainty. Based on model performances, weighting is applied to future climate projections to estimate simulation uncertainty. The evaluations are performed in the Mediterranean and eight sub-regions. Seasonal trend of temperature and precipitation are evaluated for the period 1960–2009. For some metrics, the climatological mean and the spectra of the time series are evaluated as well. In addition, six globally distributed study areas are evaluated to test the metrics’ transferability. Further, temporal consistency is assessed by the evaluation of a second slightly shifted timeframe. Finally, three reference datasets are considered in order to analyse the dependence of the evaluation results between each other. Results indicate that most metrics are suitable to evaluate climate models. Their application to different variables and regions generates reasonable model assessments which fit in the context of current publications in this field of research. In many situations, the results of the current model generation (2013) are similar or better compared to those of the last generation (2007). One single model with superior performance for all variables and situations cannot be found. Most metrics show similar estimations of performances for the same situations. Precipitation turned out to be more suitable for model weighting. Here, the differences between model weights are larger because of overall higher spread and lower model performances. Against this, there are mostly high performances on an equal level for simulations of temperature which lead to a minor added value of weighting. While metrics can easily be transferred and applied to different regions and scales, some evaluation results depend on the evaluated timeframe. Further, the model rankings for different regions and seasons show only minor correlations for most situations. This is particularly true for precipitation. However, for temperature there are some significant positive correlations. Comparing the mean ranking over all evaluation results of the main study areas of the Mediterranean with that of the globally distributed regions, there is a significant correlation of 0.39 for temperature and a correlation around zero for precipitation. The choice of reference dataset for the Mediterranean areas is subordinated in this context. For different reference datasets, the overall rankings show correlations around zero for precipitation while those for temperature are between 0.36 and 0.44. Overall, the metrics are suitable for the evaluation of climate models. Thus, they offer promising contributions to improve the range of uncertainty and therefore to enhance the general confidence in climate projections. However, dependence of model assessments on the analysed region and evaluation timeframe has to be considered. Consequently, the analyses of consistency of model evaluations and of climate model strengths and weaknesses have great potential for future studies, to further enhance confidence in climate projections. KW - Anthropogene Klimaänderung KW - Unsicherheit KW - Klima KW - Modellierung KW - Statistik KW - Evaluierung und Gewichtung von Klimamodellen KW - Niederschlag und Temperatur KW - weighting of climate models Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-157294 ER - TY - THES A1 - Külls, Christoph T1 - Groundwater of the North-Western Kalahari, Namibia T1 - Das Grundwasser am Nord-Westrand der Kalahari, Namibia N2 - A quantitative model of groundwater flows contributing to the Goblenz state water scheme at the north-western fringe of the Kalahari was developed within this study. The investigated area corresponds to the Upper Omatako basin and encompasses an outer mountainous rim and sediments of the Kalahari sand desert in the centre. This study revealed the eminent importance of the mountainous rim for the water balance of the Kalahari, both in terms of surface and ground water. A hydrochemical subdivision of groundwater types in the mountain rim around the Kalahari was derived from cluster analysis of hydrochemical groundwater data. The western and south-western secondary aquifers within rocks of the Damara Sequence, the Otavi Mountain karst aquifers of the Tsumeb and Abenab subgroups as well as the Waterberg Etjo sandstone aquifer represent the major hydrochemical groups. Ca/Mg and Sr/Ca ratios allowed to trace the groundwater flow from the Otavi Mountains towards the Kalahari near Goblenz. The Otavi Mountains and the Waterberg were identified as the main recharge areas showing almost no or only little isotopic enrichment by evaporation. Soil water balance modelling confirmed that direct groundwater recharge in hard-rock environments tends to be much higher than in areas covered with thick Kalahari sediments. According to the water balance model average recharge rates in hard-rock exposures with only thin sand cover are between 0.1 and 2.5 % of mean annual rainfall. Within the Kalahari itself very limited recharge was predicted (< 1 % of mean annual rainfall). In the Upper Omatako basin the highest recharge probability was found in February in the late rainfall season. The water balance model also indicated that surface runoff is produced sporadically, triggering indirect recharge events. Several sinkholes were discovered in the Otavi Foreland to the north of Goblenz forming short-cuts to the groundwater table and preferential recharge zones. Their relevance for the generation of indirect recharge could be demonstrated by stable isotope variations resulting from observed flood events. Within the Kalahari basin several troughs were identified in the pre-Kalahari surface by GIS-based analyses. A map of saturated thickness of Kalahari sediments revealed that these major troughs are partly saturated with groundwater. The main trough, extending from south-west to north-east, is probably connected to the Goblenz state water scheme and represents a major zone of groundwater confluence, receiving groundwater inflows from several recharge areas in the Upper Omatako basin. As a result of the dominance of mountain front recharge the groundwater of the Kalahari carries an isotopic composition of recharge at higher altitudes. The respective percentages of inflow into the Kalahari from different source areas were determined by a mixing-cell approach. According to the mixing model Goblenz receives most of its inflow (70 to 80 %) from a shallow Kalahari aquifer in the Otavi Foreland which is connected to the Otavi Mountains. Another 15 to 10 % of groundwater inflow to the Kalahari at Goblenz derive from the Etjo sandstone aquifer to the south and from inflow of a mixed component. In conclusion, groundwater abstraction at Goblenz will be affected by measures that heavily influence groundwater inflow from the Otavi Mountains, the Waterberg, and the fractured aquifer north of the Waterberg. N2 - Ziel dieser Arbeit ist es, die Herkunft des Grundwassers zu untersuchen, das in der Nähe von Goblenz am Rand der Namibianischen Kalahari in den letzten Jahren erschlossen worden ist. Fragen zur Erneuerbarkeit dieser Grundwasserreserven aus direkter und indirekter Neubildung und zur Rolle lateraler, unterirdischer Zuflüsse von unterschiedlichen Herkunftsräumen waren hierfür zu beantworten. Dies erforderte eine kombinierte Anwendung hydro(geo)logischer, hydrochemischer und isotopenhydrologischer Methoden. Das Arbeitsgebiet in Namibia ist als semi-arid zu bezeichnen und durch ein subtropisches Klimaregime geprägt. Aufgrund der hohen Temperaturen während der Regenzeit verdunstet ein erheblicher Teil der Niederschläge direkt oder durch Transpiration. Daher ist die Kalahari trotz der zum Teil für semi-aride Gebiete vergleichbar hohen Niederschläge von 350 bis über 550 mm/Jahr relativ arm an Oberflächen- und verfügbarem Grundwasser. Ein wesentliches Merkmal des Arbeitsgebietes ist zudem die Dichotomie zwischen dem äußeren Festgesteinsbereich und dem überwiegend mit Sanden bedeckten Kalahari-Becken. Für das Grundwasserfließsystem der Kalahari ist der äußere Festgesteinsbereich bestimmend. Der erstellte regionale Grundwassergleichenplan zeigt ein annähernd zentripetales Fließmuster, das in der Nähe von Goblenz konvergiert, mit einer Hauptentwässerung zur Groß-Kalahari Richtung Osten. Die Neubildungsgebiete liegen in den unterschiedlichen zum Teil verkarsteten Festgesteinsbereichen der Damara Sequenz und des Etjo-Sandsteins (Waterberg). Allerdings konnte auch innerhalb der Kalahari südlich von Goblenz ein begrenztes Grundwasserneubildungsgebiet identifiziert werden. In diesem Bereich haben sich durch die Verkarstung anstehender Kalkkrusten gute Neubildungsbedingungen für das flache Grundwasser entwickelt. Durch die Kombination digitaler Rasterkarten der Geländehöhe, der Kalahari-Mächtigkeit und der Grundwasserstände konnte eine Karte der Bereiche erstellt werden, in denen die Kalahari mit Grundwasser gesättigt ist. Ein Vergleich mit digitalisierten Karten aus früheren geophysikalischen Untersuchungen zeigte eine gute Übereinstimmung. Daraus konnte ein verallgemeinertes Modell der Sättigungsmächtigkeit abgeleitet werden. Aus diesem Modell werden zwei mit Kalahari-Sedimenten verfüllte und gesättigte Rinnen erkennbar. Diese Rinnen sind bevorzugte Fließbahnen für die Grundwasserbewegung vom Festgesteinsrand zum Zentrum des Kalahari-Beckens und stellen zudem Erkundungs- und Erschließungsziele für Grundwasser dar. Die Wassererschließung von Goblenz grenzt an die größere nördliche Rinne. Eine Karte der Mächtigkeit der ungesättigten Zone wurde aus der Verschneidung des digitalen Geländemodells mit einem interpolierten Grundwassergleichenplan errechnet. Diese Karte deutet auf ausgedehnte Bereiche geringer Flurabstände im südlichen und nördlichen Teil des Einzugsgebietes Oberer Omatako hin. Diese Informationen wurden zudem als wesentliche Grundlagen für die regionale Interpretation der stabilen Isotope verwendet. Die Grundwasserneubildung im Oberen Omatako wurde mit mehreren Methoden vergleichend abgeschätzt. Eine klimatische Wasserbilanz aus Tageswerten des Niederschlages (Nt) und der gemessenen Pfannenverdunstung (Vt) zeigte, daß die Neubildung des Grundwassers im Februar am wahrscheinlichsten ist. Nur Niederschlagsereignisse mit hoher Jährlichkeit vermögen dabei auf Tagesbasis die erforderliche Neubildungsbedingung Nt > Vt zu erfüllen. Daraus ergibt sich, daß Grund-wasserneubildung in der Regel nur infolge zeitlicher oder räumlicher Konzentration von Niederschlägen und Abflüssen erfolgen kann und unter Umständen nicht jährlich stattfindet. Eine Erweiterung der klimatischen Wasserbilanz um die Modellierung des Bodenwasserhaushaltes wurde schließlich verwendet, um für den Bereich ‚Grootfontein‘ eine detaillierte Betrachtung der Grundwasserneubildung aufgrund von Tageswerten zu ermöglichen. Das Bodenwasserhaushaltsmodell wurde zunächst mit empirisch erhobenen bodenphysikalischen Kennwerten belegt und dann anhand von Grundwasserständen kalibriert. Dabei ergaben sich Neubildungsraten von 0.4 bis 9.6 mm/Jahr oder von 0.1 bis 2.5 % des jeweiligen jährlichen Niederschlages. Ein Zusammenhang zwischen dem Jahresmittel des Niederschlages und der Neubildungsrate war nicht ausgeprägt, die Häufung hoher Intensitäten täglicher Niederschläge erwies sich aber als ein wesentlicher Faktor für hohe direkte Neubildungsraten. Auch die Bodenwassermodellierung deutete auf eine höhere Wahrscheinlichkeit der Grundwasserneubildung im Februar hin. Die mit der Chloridmethode ermittelte Neubildungsrate lag mit 8.5 bis 14 mm/Jahr für dieses Gebiet höher. Der Unterschied kann sich aus den bei der Chloridmethode zusätzlich berücksichtigten Komponenten des Makroporenflusses, der indirekten Neubildung und aus anderen lateralen Zuflüssen ergeben. Geländebeobachtungen zeigten jedoch, daß solche Modellergebnisse nur begrenzt verallgemeinerbar oder übertragbar sind. Im Otavi Vorland nördlich von Goblenz wurde eine Reihe von Schlucklöchern entdeckt. Diese haben sich unter geringmächtiger Sandbedeckung in Kalkkrusten durch Verkarstung entwickelt und sind durch das Einbrechen der oberen Bodenschicht vereinzelt sichtbar geworden. Zum einen deuten diese Schlucklöcher auf eine Veränderung der Grundwasserstände hin. Die Kalkkrusten, die sich im Quellgebiet unterhalb der Otavi-Berge durch Calcitausfällung entwickelt hatten, sind durch das Absinken der Grundwasserstände und durch die Aufwehung von Kalahari-Sanden nun lokal verkarstet und wiederum zu Neubildungsgebieten geworden. Solche Schlucklöcher können bevorzugte Fließ- und Überbrückungsbahnen zum Grundwasser darstellen. Die hydrologische Funktion solcher Schlucklöcher läßt sich mit physikalischen Modellen im regionalen Maßstab quantitativ schwer erfassen. Es wurden hydrochemische und Isotopen-Methoden zur indirekten Abschätzung des Fließsystems herangezogen. Zunächst wurde eine generelle Charakterisierung der Grundwässer anhand der Hauptelementchemie und mittels der hierarchischen Cluster-Analyse vorgenommen. Hierbei ließen sich fünf wesentliche Hauptgruppen im Arbeitsgebiet erkennen: Ca-HCO3-Wässer finden sich in den Bereichen der Damara Sequenz, in denen Marmore anstehen und gute Neubildungsbedingungen bieten, Ca-Mg-HCO3-Wässer und Mg-Ca-HCO3-Wässer sind charakteristisch für den Otavi Karst und das ihm vorgelagerte Otavi Vorland. Das Grundwasser im Etjo-Sandstein des Waterberges zeichnet sich durch eine äußerst geringe Mineralisierung und ein ausgeglichenes Verhältnis von Erdalkalien und Alkalien bei hohen Hydrogenkarbonat-Gehalten aus. In der Kalahari und in tieferen Grundwasser-Stockwerken des Otavi-Vorlandes treten schließlich Grundwässer mit hohen Natrium und Chlorid-Gehalten auf. Das Ca/Mg-Verhältnis und das Sr/Ca Verhältnis erwiesen sich als ausgezeichnete hydrochemische Indikatoren für die Unterscheidung von Grundwasser aus dem Otavi Karst und aus den sekundären Aquiferen der Damara Sequenz. Anhand von äußerst geringen molaren Sr/Ca Verhältnissen konnte der Abstrom des Grundwassers aus dem Otavi Karst in die Kalahari genau abgegrenzt und verfolgt werden. Die Chloridkonzentrationen im Grundwasser wurden im Hinblick auf die Anreicherung im Vergleich zum Niederschlag untersucht. Dabei wurden in den Festgesteinsbereichen Konzentrationen zwischen 25 und 100 mg/l festgestellt, die auf Anreicherungsfaktoren von ca. 25 bis 200 bzw. hindeuten. Dies entspricht unter vereinfachten Annahmen Neubildungsraten in der Größenordnung von 2 bis 20 mm/Jahr. In der Kalahari liegen die Konzentrationen von Chlorid mit 250 bis 750 mg/l im Mittel wesentlich höher; diese können in einigen Bereichen 5000 mg/l übersteigen. Eine Umrechnung in Neubildungsraten kann wegen der Konvergenz der Fließbahnen und möglicher geogener Quellen nicht mehr direkt erfolgen, allerdings deuten die hohen Chloridkonzentrationen auf Bereiche mit Verdunstungsverlusten und auf deutlich geringere Neubildungsraten innerhalb der Kalahari hin. Dieses gilt nicht für zwei Bereiche, in denen die Kalahari gering mächtig ist: Im Abstrom dieser Gebiete liegen die Chloridkonzentrationen deutlich niedriger und zeigen lokal erhöhte Neubildung des Grundwassers an. Eine weitergehende Charakterisierung der Wasserchemie und der Isotopenzusammensetzung erfolgte anhand von Grundwasserproben im direkten Umfeld von Goblenz. Hydrochemische Profile durch das Arbeitsgebiet deuteten Mischungsprozesse zwischen Endgliedern der fünf hydrochemischen Gruppen an. So konnte entlang des Flusses Omambonde Richtung Goblenz der laterale Zustrom von Grundwasser aus dem Etjo Sandstein von Westen und der Zustrom von dolomitischem Grundwasser qualitativ nachgewiesen werden. Ebenso ließen sich hydrochemische Hinweise auf eine Neubildung im Otavi Vorland finden, eventuell verursacht durch Versickerung in den beobachteten Schlucklöchern. Eine Untersuchung der stabilen Isotope 18O und 2H bestätigte die qualitativen Aussagen aus den Untersuchungen zur klimatischen Wasserbilanz: Aufgrund der deutlichen Verschiebung zwischen der mittleren gewichteten Isotopen-Zusammensetzung des Niederschlages und des Grundwassers erfolgt die Neubildung wahrscheinlich durch wenige intensive (und an schweren Isotopen abgereicherte) Niederschläge. Die Grundwässer der Kalahari haben eine ursprüngliche Isotopen-zusammensetzung, die derjenigen von hochgelegenen Niederschlagsgebieten entspricht (> 1750 m ü. NN). Damit ergibt sich ein weiterer Hinweis darauf, daß das Grundwasser der Kalahari entweder durch Sturzfluten gebildet wird, die sich in den höher liegenden Festgesteinsbereichen entwickeln, oder direkt im Randbereich neugebildet wird und der Kalahari unterirdisch zuströmt. Die zeitliche Variabilität der Isotopenzusammensetzung begrenzt die Trennschärfe für regionale Analysen. Nördlich von Goblenz im Bereich der beobachteten Schlucklöcher konnte anhand einer Zeitreihe der Isotopenzusammensetzung die Bedeutung von Sturzfluten für die Grundwasserneubildung direkt nachgewiesen werden. Die 14C und 3H Daten bestätigten die Abgrenzung der Neubildungsbereiche. Die aus den hydrogeologischen, hydrologischen, hydrochemischen und isotopen-hydrologischen Teiluntersuchungen gewonnenen Erkenntnisse wurden in einem Konzeptmodell des Grundwasserfließsystems Goblenz zusammengetragen. Aufgrund dieses Konzeptmodells wurden mit einem inversen hydrochemischen Mischungsansatz die jeweiligen Anteile aus den einzelnen Neubildungsgebieten berechnet. Hierzu wurde zunächst über thermodynamische Gleichgewichts-betrachtungen sichergestellt, daß die Annahme konservativen Verhaltens der für die Berechnung verwendeten Wasserinhaltsstoffe für das nähere Arbeitsgebiet um Goblenz gewährleistet war. Kritische Bereiche wurden als ‚Reaktions-Zonen‘ von den ‚Mischungs-Zonen‘ abgegrenzt und nicht in die mathematische Berechnung einbezogen. Der Etjo-Sandstein als Mischungszelle für den Bereich nördlich von Goblenz stellte für die Verwendung dieses nicht-reaktiven Mischungsansatzes im Arbeitsgebiet nahezu ideale Voraussetzungen dar. Zur praktischen Umsetzung des mathematischen Ansatzes wurde ein Programm (MIG, „Mixing Input Generator“) zur interaktiven Erstellung von Mischungsmodellen geschrieben (Anhang 1). Über ein iteratives Verfahren wurden schließlich die Fließraten ermittelt, welche sowohl die Wasserbilanz und als auch die Massenbilanz aller betrachteten Hauptelemente und Isotopen im Arbeitsgebiet optimal erklären. Durch dieses Verfahren wurde errechnet, daß ca. 70 bis 80 Prozent des Wassers, das in Goblenz gefördert wird, aus den Otavi Bergen stammt. Weitere 15 bis 10 % stammen jeweils aus dem Etjo Sandstein bzw. aus einer Mischkomponente von Grundwässern nördlich des Waterbergs. Detailbetrachtungen der Mischungskomponenten im Otavi Vorland zeigten, daß hier in einigen Bereichen eine Zumischung von geringen Anteilen neugebildeten Grundwassers erfolgt, in anderen Bereichen höher mineralisiertes Tiefenwasser zutritt. Der konservative Mischungsansatz stellt unter günstigen Bedingungen ein geeignetes Mittel zur inversen Berechnung von Fließraten dar. Allerdings sind dazu wie in diesem Falle umfangreiche Voruntersuchungen notwendig. Goblenz liegt in einem Konvergenzgebiet von Grundwasserströmen aus unterschiedlichen Neubildungsgebieten im Festgesteinsbereich. Für Goblenz ist der laterale Zustrom von Grundwasser aus dem Otavi Karst und dem Waterberg die entscheidende Wasserhaus-haltskomponente. Die direkte Neubildung in der Kalahari ist dagegen relativ gering. Allerdings kann eine zusätzliche Neubildung in verkarsteten und kaum oder nur mit geringmächtigen Sanden bedeckten Kalkkrusten eine Rolle spielen. KW - Kalahari KW - Grundwasser KW - Kalahari KW - Grundwasserbildung KW - Hydrogeologie KW - Namibia KW - Grundwasser KW - Kalahari KW - Isotope KW - Modellierung KW - Ground water KW - Kalahari KW - isotopes KW - modelling Y1 - 2000 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-1180680 ER - TY - THES A1 - Borgstedt, Ariane T1 - Grundwasserneubildung im Einzugsgebiet des Ouham, Zentralafrikanische Republik : Bestimmung mit klassischen Methoden und einer computergestützten Modellierung T1 - Groundwaterrecharge in the cathmentarea of the river Ouham, Central African Republic. Determination with classical evaluation methods and a computer bades modelisation N2 - Ziel dieser Arbeit war es, die Grundwasserneubildung im Einzugsgebiet des Ouham mit den vorhandenen zum Teil sehr lückenhaften Daten zu bestimmen. Hierbei sollten unterschiedliche Methoden in der wechselfeuchten, subtropischen Klimazone verglichen und bewertet werden. Das Arbeitsgebiet umfasst das Einzugsgebiet des Oberlaufes des Ouham, eines Flusses im Nordwesten der Zentralafrikanischen Republik. Das hier untersuchte Flussnetz gehört zum Einzugsgebiet des Chari und fließt dem abflusslosen Tschadbecken zu. Das Einzugsgebiet des Ouham liegt in der sahel-sudanischen Klimazone. Zwischen November und März bzw. April herrschen hier trockene Nordostwinde vor, d.h. messbarer Oberflächenabfluss findet in der Trockenzeit lediglich in den Flüssen erster Ordnung statt. Von Mai bis Oktober bestimmen feuchte Südwestwinde das Wetter, es bilden sich zusätzlich zu den Abflüssen erster Ordnung Abflüsse dort, wo es Morphologie und Bodenverhältnisse zulassen. Das Abflussverhalten des Ouham wird im Untersuchungsgebiet an fünf Flusspegeln gemessen. Die größten Abflussspenden treten im Westen auf, mit der Abnahme des Niederschlags nach Osten nimmt auch die Abflussspende der einzelnen Einzugsgebiete ab. Die maximalen Abflussmengen der einzelnen Pegel werden in den westlicheren Teileinzugsgebieten im September gemessen, in den östlicheren Teileinzugsgebieten erstreckt sich das Maximum über September und Oktober bzw. Oktober. Der Niederschlag nimmt von Südwesten nach Nordosten kontinuierlich ab, dieser allgemeine Trend wird durch die Steigungsregen am Massiv von „Bakoré“ modifiziert. Niederschlagsreiche Jahre sind 1951 bis 1952, 1954 bis 1955, 1957, 1960, 1962, 1963 und 1969, ausgeprägt niederschlagsarme Jahre sind 1972, 1973, 1977, 1982 bis 1984 und 1986 bis 1987. Das Untersuchungsgebiet besteht zum größten Teil aus einem proterozoischen Granit-Gneis-Sockel, der im äußersten Südwesten von mesozoischen Sandsteinen bedeckt ist. Das gesamte Grundgebirge ist von einer Vielzahl von Störungen durchzogen, deren Hauptstörungsrichtung Nordwest – Südost, bzw. senkrecht dazu verläuft. Innerhalb großer Störungs- und Intrusionsbereiche ist das Gestein stärker geklüftet. Die Grundwasserneubildung wurde mit unterschiedlichen Methoden berechnet, zum erst auf der Basis von Abflussdaten nach drei unterschiedlichen Verfahren (WUNDT, KILLE, MAILLET), dann mit der Wasserhaushaltsgleichung und durch eine Modellierung der Wasserbilanz mit dem Programm MODBIL . Die ermittelten unterirdischen Abflüsse differieren deutlich. Am höchsten sind die Abflussmengen nach WUNDT, am niedrigsten sind die nach MAILLET berechneten. Für das Einzugs¬gebiet des Ouham, mit der vorhandenen, im Westen deutlich ausgeprägten Topo¬graphie und den heftigen schub¬weise erfolgenden Niederschlägen, wurde die nach KILLE ermittelten Grundwasserneubildungsraten als realistisch gegenüber den Grundwasserneubildungsraten nach WUNDT angesehen. Die Grundwasserneubildung nimmt aufgrund des unterschiedlichen Wasserdargebotes von Westen nach Osten ab, im Westen werden in niederschlagsreichen Jahren 150 mm/Jahr, während es im Osten lediglich 79 mm/Jahr sind. In niederschlagsarmen Jahren nimmt die Grundwasserneubildung von 106 mm/Jahr im Westen auf 64 mm/Jahr im Osten ab. Nach MAILLET wird eine Grundwasserneubildungsrate von 50 mm/Jahr im Westen und 26 mm/Jahr im Osten berechnet, sie stellt ein Mindestmaß an Grundwasserneubildung dar. Die Bestimmung der Grundwasserneubildung mit der Wasserhaushaltsgleichung wurde als Plausibilitätskontrolle der aus Abflussdaten ermittelten Werte durchgeführt. Die ermittelten Grundwasserneubildungsraten liegen deutlich über denen nach dem Verfahren von KILLE und MAILLET berechneten. In einem weiteren Verfahren wurde die Berechnung der Grundwasserneubildung durch Modellierung der Wasser¬bilanz mit dem Programm MODBIL durchgeführt. Hierbei werden vorhandene Punktdaten wie Niederschlag, Temperatur und Verdunstung mit primär existierenden Raumdaten wie Topographie, Morphologie, Landnutzung und Geologie in Raumdaten umgewandelt und auf Grundlage des Bodenwasserhaushaltes die aktuelle Verdunstung, der Abfluss und die Grundwasserneubildung berechnet. Die berechneten Mittelwerte von effektivem Niederschlag, potentieller und aktueller Verdunstung der einzelnen Teileinzugsgebiete lassen einen deutlichen West-Ost-Trend erkennen. Der höchste effektive Niederschlag fällt im westlichsten Einzugsgebiet und nimmt weiter nach Osten weiter ab. Potentielle und aktuelle Verdunstung nehmen von Westen nach Osten zu, wobei bei der aktuellen Verdunstung dieser Trend nicht sehr stark ausgeprägt ist. Das mittlere Abflussverhalten der Teileinzugsgebiete folgt keinem deutlichen West-Ost-Trend. Im Gegensatz dazu nimmt die Grundwasserneubildung von Westen nach Osten ab. N2 - The main object of this work was to determine the groundwater recharge in the catchment area of the river Ouham, Central African Republic, with the existing partially fragmentary data by using different methods. The different approaches have been tested and evaluated for their applicability in subtropical areas. The river Ouham flowing in the Northwest of the Central African Republic is part of the catchment area of the river Chari and drains into the Lake Chad Basin. The area under investigation is part of the humid alternating tropics, therefore hot and dry winds coming from the Northeast are predominant from November to March or April. In this time surface runoff is taking place only in rivers of first order. From Mai to October humid winds coming from the Southeast dominate the weather. Surface runoff is formed not only in rivers of first order but everywhere the morphology and the soil characteristics admits it. The surface runoff is measured with the five staff gauges. The western part of catchment area shows the highest specific discharge, while this decreases to the east due to lower precipitation. The maximum rate of runoff is measured in September in the western catchment area, in the eastern part of the catchment areas this occurs in October. Precipitation is continuously decreasing from Southwest to Northeast with the exception of the mountainous region of “Bakoré”. Years with high of precipitation were 1951, 1952, 1954 to 1955, 1957, 1960, 1962, 1963 and 1969, whereas 1972, 1973, 1977, 1982 to 1984 and 1986 to 1987 were years with low precipitation. The area of investigation consists mainly of a proterozoic basement build of granite and gneiss, which is overlaid in the Southwest with mesozoic sandstones. The whole basement area is crossed by many faults running mainly Northwest – Southeast or perpendicular to it. Within big areas of faulting and intrusion the rock is highly fissured. The groundwater recharge is calculated first with runoff data, secondly with the “hydrological book-keeping equation” and than with a computer-based program called MODBIL. The calculation based on runoff data was carried out with the methods of WUNDT, KILLE and MAILLET. The results differ clearly. The maximum groundwater recharge was calculated with WUNDT, the minimum recharge is the one of MAILLET. For the catchment area of the river Ouham with a highly pronounced topography in the West and heavy and batch-wise precipitation, the groundwater recharge calculated with KILLE seems to be the most realistic one. The groundwater recharge decreases with the decreasing available water supply from West to East. In the West it amounts to 150 mm/year in years with lots of precipitation, whereas in the East it only comes to 79 mm/year. In years of poor of precipitation the calculated groundwater recharge is 106 mm/year in the West and 64 mm/year in the East. The results of the MAILLET-method show a recharge rate of 50 mm/year in the West and of 26 mm/year in the East which is a minimum of the groundwater recharge. The determination of the recharge with “hydrological book-keeping equation” is done as a plausibility control of the results obtained with runoff data. The recharge rates of the “hydrological book-keeping equation” are clearly higher than the one calculated with the methods of KILLE and MAILLET. With the computer-based program MODBIL point data such as precipitation, temperature and evaporation are transferred into space data using primary existing space data as topography, morphology, land use and geology. The actual evaporation, the runoff and the groundwater recharge is calculated on the basis of soil water household. The averages of the effective precipitation, potential and actual evaporation show a clear West-East-tendency. The highest effective precipitation is falling in the westernmost part of the catchment area and decreases to the East. Potential and actual evaporation increases from West to East, but this tendency is only slightly visible for the actual evaporation. The average runoff behaviour does not show any tendency. Contrary to this, the groundwater recharge decreases clearly from West to East. The rates of recharge are in the same dimension as the ones calculated with KILLE. KW - Ouham KW - Grundwasserbildung KW - Grundwasserneubildung KW - Zentralafrika KW - Modellierung Y1 - 2003 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-10892 ER - TY - THES A1 - Ziegler, Katrin T1 - Implementierung von verbesserten Landoberflächenparametern und -prozessen in das hochaufgelöste Klimamodell REMO T1 - Implementation of improved land surface parameters and processes for the high-resolution climate model REMO N2 - Das Ziel dieser Arbeit war neue Eingangsdaten für die Landoberflächenbeschreibung des regionalen Klimamodells REMO zu finden und ins Modell zu integrieren, um die Vorhersagequalität des Modells zu verbessern. Die neuen Daten wurden so in das Modell eingebaut, dass die bisherigen Daten weiterhin als Option verfügbar sind. Dadurch kann überprüft werden, ob und in welchem Umfang sich die von jedem Klimamodell benötigten Rahmendaten auf Modellergebnisse auswirken. Im Zuge der Arbeit wurden viele unterschiedliche Daten und Methoden zur Generierung neuer Parameter miteinander verglichen, denn neben dem Ersetzen der konstanten Eingangswerte für verschiedene Oberflächenparameter und den damit verbundenen Änderungen wurden als zusätzliche Verbesserung auch Veränderungen an der Parametrisierung des Bodens speziell in Hinblick auf die Bodentemperaturen in REMO vorgenommen. Im Rahmen dieser Arbeit wurden die durch die verschiedenen Änderungen ausgelösten Auswirkungen für das CORDEX-Gebiet EUR-44 mit einer Auflösung von ca. 50km und für das in dem darin eingebetteten neu definierten Deutschlandgebiet GER-11 mit einer Auflösung von ca. 12km getestet sowie alle Änderungen anhand von verschiedenen Beobachtungsdatensätzen validiert. Die vorgenommenen Arbeiten gliederten sich in drei Hauptteile. Der erste Teil bestand in dem vom eigentlichen Klimamodell unabhängigen Vergleich der verschiedenen Eingangsdaten auf unterschiedlichen Auflösungen und deren Performanz in allen Teilen der Erde, wobei ein besonderer Fokus auf der Qualität in den späteren Modellgebieten lag. Unter Berücksichtigung der Faktoren, wie einer globalen Verfügbarkeit der Daten, einer verbesserten räumlichen Auflösung und einer kostenlosen Nutzung der Daten sowie verschiedener Validationsergebnissen von anderen Studien, wurden in dieser Arbeit vier neue Topographiedatensätze (SRTM, ALOS, TANDEM und ASTER) und drei neue Bodendatensätze (FAOn, Soilgrid und HWSD) für die Verwendung im Präprozess von REMO aufbereitet und miteinander sowie mit den bisher in REMO verwendeten Daten verglichen. Auf Grundlage dieser Vergleichsstudien schieden bei den Topographiedaten die verwendeten Datensatz-Versionen von SRTM, ALOS und TANDEM für die in dieser Arbeit durchgeführten REMO-Läufe aus. Bei den neuen Bodendatensätzen wurde ausgenutzt, dass diese verschiedenen Bodeneigenschaften für unterschiedliche Tiefen als Karten zur Verfügung stellen. In REMO wurden bisher alle benötigten Bodenparameter abhängig von fünf verschiedenen Bodentexturklassen und einer zusätzlichen Torfklasse ausgewiesen und als konstant über die gesamte Modellbodensäule (bis ca. 10m) angenommen. Im zweiten Teil wurden auf Basis der im ersten Teil ausgewählten neuen Datensätze und den neu verfügbaren Bodenvariablen verschiedene Sensitivitätsstudien über das Beispieljahr 2000 durchgeführt. Dabei wurden verschiedene neue Parametrisierungen für die bisher aus der Textur abgeleiteten Bodenvariablen und die Parametrisierung von weiteren hydrologischen und thermalen Bodeneigenschaften verglichen. Ferner wurde aufgrund der neuen nicht über die Tiefe konstanten Bodeneigenschaften eine neue numerische Methode zur Berechnung der Bodentemperaturen der fünf Schichten in REMO getestet, welche wiederum andere Anpassungen erforderte. Der Test und die Auswahl der verschiedenen Datensatz- und Parametrisierungsversionen auf die Modellperformanz wurde in drei Experimentpläne unterteilt. Im ersten Plan wurden die Auswirkungen der ausgewählten Topographie- und Bodendatensätze überprüft. Der zweite Plan behandelte die Unterschiede der verschiedenen Parametrisierungsarten der Bodenvariablen hinsichtlich der verwendeten Variablen zur Berechnung der Bodeneigenschaften, der über die Tiefe variablen oder konstanten Eigenschaften und der verwendeten Berechnungsmethode der Bodentemperaturänderungen. Durch die Erkenntnisse aus diesen beiden Experimentplänen, die für beide Untersuchungsgebiete durchgeführt wurden, ergaben sich im dritten Plan weitere Parametrisierungsänderungen. Alle Änderungen dieses dritten Experimentplans wurden sukzessiv getestet, sodass der paarweise Vergleich von zwei aufeinanderfolgenden Modellläufen die Auswirkungen der Neuerung im jeweils zweiten Lauf widerspiegelt. Der letzte Teil der Arbeit bestand aus der Analyse von fünf längeren Modellläufen (2000-2018), die zur Überprüfung der Ergebnisse aus den Sensitivitätsstudien sowie zur Einschätzung der Performanz in weiteren teilweise extremen atmosphärischen Bedingungen durchgeführt wurden. Hierfür wurden die bisherige Modellversion von REMO (id01) für die beiden Untersuchungsgebiete EUR-44 und GER-11 als Referenzläufe, zwei aufgrund der Vergleichsergebnisse von Experimentplan 3 selektierte Modellversionen (id06 und id15a für GER-11) sowie die finale Version (id18a für GER-11), die alle vorgenommenen Änderungen dieser Arbeit enthält, ausgewählt. Es stellte sich heraus, dass sowohl die neuen Topographiedaten als auch die neuen Bodendaten große Differenzen zu den bisherigen Daten in REMO haben. Zudem änderten sich die von diesen konstanten Eingangsdaten abgeleiteten Hilfsvariablen je nach verwendeter Parametrisierung sehr deutlich. Dies war besonders gut anhand der Bodenparameter zu erkennen. Sowohl die räumliche Verteilung als auch der Wertebereich der verschiedenen Modellversionen unterschieden sich stark. Eine Einschätzung der Qualität der resultierenden Parameter wurde jedoch dadurch erschwert, dass auch die verschiedenen zur Validierung herangezogenen Bodendatensätze für diese Parameter deutlich voneinander abweichen. Die finale Modellversion id18a ähnelte trotz der umfassenden Änderungen in den meisten Variablen den Ergebnissen der bisherigen REMO-Version. Je nach zeitlicher und räumlicher Aggregation sowie unterschiedlichen Regionen und Jahreszeiten wurden leichte Verbesserungen, aber auch leichte Verschlechterungen im Vergleich zu den klimatologischen Validationsdaten festgestellt. Größere Veränderungen im Vergleich zur bisherigen Modellversion konnten in den tieferen Bodenschichten aufgezeigt werden, welche allerdings aufgrund von fehlenden Validationsdaten nicht beurteilt werden konnten. Für alle 2m-Temperaturen konnte eine tendenzielle leichte Erwärmung im Vergleich zum bisherigen Modelllauf beobachtet werden, was sich einerseits negativ auf die ohnehin durchschnittlich zu hohe Minimumtemperatur, aber andererseits positiv auf die bisher zu niedrige Maximumtemperatur des Modells in den betrachteten Gebieten auswirkte. Im Niederschlagssignal und in den 10m-Windvariablen konnten keine signifikanten Änderungen nachgewiesen werden, obwohl die neue Topographie an manchen Stellen im Modellgebiet deutlich von der bisherigen abweicht. Des Weiteren variierte das Ranking der verschiedenen Modellversionen jeweils nach dem angewendeten Qualitätsindex. Um diese Ergebnisse besser einordnen zu können, muss berücksichtigt werden, dass die neuen Daten für Modellgebiete mit 50 bzw. 12km räumlicher Auflösung und der damit verbundenen hydrostatischen Modellversion getestet wurden. Zudem sind vor allem in Fall der Topographie die bisher enthaltenen GTOPO-Daten (1km Auflösung) für die Aggregation auf diese gröbere Modellauflösung geeignet. Die bisherigen Bodendaten stoßen jedoch mit 50km Auflösung bereits an ihre Grenzen. Zusätzlich ist zu beachten, dass nicht nur die Mittelwerte dieser Daten, sondern auch deren Subgrid-Variabilität als Variablen im Modell für verschiedene Parametrisierungen verwendet werden. Daher ist es essentiell, dass die Eingangsdaten eine deutlich höhere Auflösung bereitstellen als die zur Modellierung definierte Auflösung. Für lokale Klimasimulationen mit Auflösungen im niedrigen Kilometerbereich spielen auch die Vertikalbewegungen (nicht-hydrostatische Modellversion) eine wichtige Rolle, die stark von der Topographie sowie deren horizontaler und vertikaler Änderungsrate beeinflusst werden, was die in dieser Arbeit eingebauten wesentlich höher aufgelösten Daten für die zukünftige Weiterentwicklung von REMO wertvoll machen kann. N2 - The main aim of this work was to find new input data sets for the land surface description of the regional climate model REMO and to integrate them into the model in order to improve the predictive quality of the model. The new data sets have been incorporated into the model in such a way that the previous data are still available as an option for the model run. This allows to check whether and to what extent the boundary data required by each climate model have an impact on the model results. In this study comparisons of many different data sets and methods for generating new parameters are included. In addition to replacing the constant input values for different surface parameters and the associated changes, changes were also made for the parameterization of the soil, especially with regard to the soil temperatures in REMO. The effects of different changes which were made in this study were analysed for the CORDEX region EUR-44 with a resolution of 50km and for a newly defined German area GER-11 with a resolution of 12km. All changes were validated with different observational data sets. The work process was divided into three main parts. The first part was independent of the actual climate model and included the comparison of different input data sets at different resolutions and their performance in all parts of the world. Taking into account factors such as global availability of the data, improved spatial resolution and free use of the data, as well as various validation results from other studies, four new topography data sets (SRTM, ALOS, TANDEM and ASTER) and three new soil data sets (FAOn, Soilgrid and HWSD) were processed for the usage by REMO and compared with each other and with the data sets previously used in REMO. Based on these comparative studies of the topographical data sets the SRTM, ALOS and TANDEM data set versions were excluded from the further usage in REMO in this study. For the new soil data sets the fact that they provide different soil properties for different depths as maps has been taken advantage of. In the previous REMO versions, all required soil parameters so far have been determined depending on five different soil texture classes with an additional peat class and assumed to be constant over the entire model soil column (up to approximately 10m). In the second part, several sensitivity studies were tested for the year 2000 based on the new data sets selected in the first part of the analysis and on the new available soil variables. Different new parameterizations for soil variables previously derived from the soil texture now based on the sand, clay and organic content of the soil as well as new parameterizations of further hydrological and thermal properties of soil were compared. In addition, due to the new non-constant soil properties, a new numerical method for calculating the soil temperatures of the five layers in the model was tested, which in turn necessitated further adjustments. The testing and selection of the different data sets and parameterization versions for the model according to performance was divided into three experimental plans. In the first plan, the effects of the selected topography and soil data sets were examined. The second plan dealt with the differences between the different types of parameterization of the soil variables in terms of the variables used to calculate the properties, the properties variable or constant over depth, and the method used to calculate the changes in soil temperature. The findings of these two experimental plans, which were carried out for both study areas, led to further parameterization changes in the third plan. All changes in this third experimental plan were tested successively, so the pairwise comparison of two consecutive model runs reflects the impact of the innovation in the second run. The final part of the analysis consists of five longer model runs (2000-2018), which were carried out to review the results of the sensitivity studies and to assess the performance under other, sometimes extreme, atmospheric conditions. For this purpose, the previous model version of REMO (id01) for the two study areas (EUR-44 and GER-11) served as reference runs. Two new model versions (GER-11 of id06 and id15a) were selected on the basis of the comparison results of the third experimental plan and the final version (GER-11 of id18a) which contains all changes made in this work was also chosen for a detailed analysis. Taken together the results show that both the new topography data and the new soil data differ crucially from the previous data sets in REMO. In addition, the auxiliary variables derived from these constant input data change significantly depending on the parameterization used, especially for the soil parameters. Both the spatial distribution and the range of values of the different model versions differ greatly. However, a quality assessment of the parameterization is difficult because different soil data sets used for the validation of the parameters also differ significantly. The final model version (id18a) is similar to the results of the previous REMO version in most variables, despite the extensive changes of the input data and parametrizations. Depending on temporal and spatial aggregation as well as different regions and seasons, slight improvements have been observed, but also slight deterioration compared to the climatological validation data. In the deeper soil layers larger changes could be identified compared to the previous model version, which could not be assessed due to a lack of validation data. Overall, there was also a slight warming of all 2m temperatures compared to the previous model run, which on the one hand has a negative effect on the already too high minimum temperature, but on the other hand has a positive effect on the previously too low maximum temperature of the model in the study areas. No significant changes could be detected in the precipitation signal and in the 10m wind variables, although the new topography differs significantly from the previous topography at some points in the test area. Furthermore, the ranking of the different model versions varied according to the quality index applied. To evaluate the results it has to be considered that the new data were tested for model regions with 50 and 12km spatial resolution and the associated hydrostatic model version. The so far already included data are suitable for aggregation to this coarser model resolution, especially in the case of topography (GTOPO with 1km resolution). However, the previous soil data already reach their limits with 50km resolution. In addition, it should be noted that not only the mean values of these data, but also their subgrid variability are used as variables in the model for different parameterizations. Therefore, it is essential that the input data provide a significantly higher resolution than the resolution defined for modeling. Vertical fluxes (non-hydrostatic model version) play an important role in local climate simulations with resolutions in the low kilometre range, which are strongly influenced by the topography and its horizontal and vertical change rate, which may make the much higher resolution data incorporated in this work valuable for the future development of REMO. KW - Klimamodell KW - Datenanalyse KW - Modellierung KW - Topographie KW - Klimamodellierung KW - REMO KW - Vergleich verschiedener Modellparameterisierungen KW - Bodenparameter KW - Topographiedaten KW - parametrizations Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-261285 ER - TY - THES A1 - Wilde, Martina T1 - Landslide susceptibility assessment in the Chiconquiaco Mountain Range area, Veracruz (Mexico) T1 - Bewertung der Rutschungssuszeptibilität in der Chiconquiaco Gebirgsregion, Veracruz (Mexiko) N2 - In Mexico, numerous landslides occur each year and Veracruz represents the state with the third highest number of events. Especially the Chiconquiaco Mountain Range, located in the central part of Veracruz, is highly affected by landslides and no detailed information on the spatial distribution of existing landslides or future occurrences is available. This leaves the local population exposed to an unknown threat and unable to react appropriately to this hazard or to consider the potential landslide occurrence in future planning processes. Thus, the overall objective of the present study is to provide a comprehensive assessment of the landslide situation in the Chiconquiaco Mountain Range area. Here, the combination of a site-specific and a regional approach enables to investigate the causes, triggers, and process types as well as to model the landslide susceptibility for the entire study area. For the site-specific approach, the focus lies on characterizing the Capulín landslide, which represents one of the largest mass movements in the area. In this context, the task is to develop a multi-methodological concept, which concentrates on cost-effective, flexible and non-invasive methods. This approach shows that the applied methods complement each other very well and their combination allows for a detailed characterization of the landslide. The analyses revealed that the Capulín landslide is a complex mass movement type. It comprises rotational movement in the upper parts and translational movement in the lower areas, as well as flow processes at the flank and foot area and therefore, is classified as a compound slide-flow according to Cruden and Varnes (1996). Furthermore, the investigations show that the Capulín landslide represents a reactivation of a former process. This is an important new information, especially with regard to the other landslides identified in the study area. Both the road reconstructed after the landslide, which runs through the landslide mass, and the stream causing erosion processes at the foot of the landslide severely affect the stability of the landslide, making it highly susceptible to future reactivation processes. This is particularly important as the landslide is located only few hundred meters from the village El Capulín and an extension of the landslide area could cause severe damage. The next step in the landslide assessment consists of integrating the data obtained in the site-specific approach into the regional analysis. Here, the focus lies on transferring the generated data to the entire study area. The developed methodological concept yields applicable results, which is supported by different validation approaches. The susceptibility modeling as well as the landslide inventory reveal that the highest probability of landslides occurrence is related to the areas with moderate slopes covered by slope deposits. These slope deposits comprise material from old mass movements and erosion processes and are highly susceptible to landslides. The results give new insights into the landslide situation in the Chiconquiaco Mountain Range area, since previously landslide occurrence was related to steep slopes of basalt and andesite. The susceptibility map is a contribution to a better assessment of the landslide situation in the study area and simultaneously proves that it is crucial to include specific characteristics of the respective area into the modeling process, otherwise it is possible that the local conditions will not be represented correctly. N2 - In Mexico ereignen sich jedes Jahr zahlreiche Rutschungen und Veracruz ist der Bundesstaat mit der dritthöchsten Anzahl von solchen Ereignissen. Besonders das Chiconquiaco Gebirge, welches im zentralen Bereich von Veracruz liegt, ist stark von Rutschungen betroffen und trotzdem sind keine detaillierten Informationen zur räumlichen Verbreitung existierender Rutschungen oder zu deren erwarteten, zukünftigen Auftreten verfügbar. Dadurch ist die lokale Bevölkerung mit einer nicht einschätzbaren Bedrohungslage konfrontiert und kann weder auf diese angemessen reagieren noch das potentielle Auftreten von Rutschungen in künftigen Planungsprozessen berücksichtigen. Das übergeordnete Ziel der vorliegenden Arbeit besteht daher darin, eine umfassende Beurteilung der Rutschungssituation im Chiconquiaco Gebirge zu erstellen. Hierbei ermöglicht die Kombination eines standortspezifischen und eines regionalen Ansatzes sowohl die Untersuchung der Ursachen, Auslöser und Prozesstypen, als auch die Modellierung der Rutschanfälligkeit für das gesamte Untersuchungsgebiet. Bei dem standortspezifischen Ansatz liegt der Schwerpunkt auf der Charakterisierung der Capulín Rutschung, bei der es sich um eine der größten Massenbewegungen in dieser Region handelt. In diesem Rahmen besteht die Aufgabe darin, ein multi-methodologisches Konzept zu entwickeln, welches sich hauptsächlich auf kostengünstige, flexible und nicht-invasive Methoden konzentriert. Dieser Ansatz zeigt, dass sich die verwendeten Methoden sehr gut ergänzen und ihre Kombination eine detaillierte Charakterisierung der Rutschung ermöglicht. Die Ergebnisse legen dar, dass die Capulín Rutschung eine komplexe Massenbewegung ist. So umfasst sie Rotationsbewegungen im oberen und Translationsbewegungen im unteren Bereich, sowie Fließprozesse an der Flanke und im Fußbereich und kann daher nach Cruden und Varnes (1996) als Kombination aus Gleit- und Fließprozessen (compound slide-flow) klassifiziert werden. Des Weiteren zeigen die Ergebnisse, dass es sich bei der Capulín Rutschung um eine Reaktivierung einer älteren Rutschung handelt. Das ist eine wichtige neue Erkenntnis besonders im Hinblick auf die anderen Rutschungen, die im Untersuchungsgebiet festgestellt wurden. Sowohl die nach der Rutschung wieder aufgebaute Straße, die durch die Rutschmasse verläuft, als auch der Fluss, der Erosionsprozesse am Fuß der Rutschung verursacht, beeinträchtigen die Stabilität der Capulín Rutschung maßgeblich, was sie sehr anfällig für zukünftige Reaktivierungsprozesse macht. Dies ist besonders wichtig, da die Rutschung nur wenige hundert Meter von dem Ort El Capulín entfernt ist und eine Erweiterung des Rutschgebietes erhebliche Schäden verursachen könnte. Im Anschluss werden die durch den lokalen Ansatz erhaltenen Daten in die regionale Analyse integriert. Der Fokus bei diesem Vorgehen liegt dabei auf der Übertragung der generierten Daten auf das gesamte Untersuchungsgebiet. Das hier entwickelte methodische Konzept erzielt verwertbare Ergebnisse, was durch verschiedene Validierungsansätze bekräftigt werden kann. Sowohl die Suszeptibilitätsmodellierung als auch das Rutschungsinventar zeigen, dass die höchste Wahrscheinlichkeit für das Auftreten von Rutschungen vor allem in den Gebieten mit moderater Hangneigung liegt, welche mit Hangschutt bedeckt sind. Diese Hangablagerungen bestehen aus Material von alten Massenbewegungen und Erosionsprozessen und zeigen eine hohe Anfälligkeit für Rutschungen. Die Ergebnisse liefern neue Erkenntnisse über die Rutschungssituation im Chiconquiaco Gebirge, da vorher das Auftreten von Rutschungen mit den steilen Hängen aus Basalt und Andesit in Verbindung gebracht wurde. Auf Grundlage der generierten Suszeptibilitätskarte ist eine bessere Bewertung der Rutschungssituation im Untersuchungsgebiet möglich. Weiterhin zeigt sie, dass es von entscheidender Bedeutung ist, spezifische Eigenschaften der jeweiligen Untersuchungsgebiete in die Modellierung miteinzubeziehen, da sonst die Gefahr besteht, dass die örtlichen Gegebenheiten fehlerhaft eingeschätzt werden. KW - Naturgefahren KW - Landslide susceptibility modeling KW - Geomorphologie KW - Rutschungen KW - Modellierung KW - Veracruz KW - Mexiko KW - UAV KW - Digital Elevation Model KW - Hangstabilitätsmodellierung Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-276085 ER - TY - THES A1 - Cord, Anna T1 - Potential of multi-temporal remote sensing data for modeling tree species distributions and species richness in Mexico T1 - Eignung multi-temporaler Fernerkundungsdaten für die Modellierung von Artverbreitungsgebieten und Diversität von Baumarten in Mexiko N2 - Current changes of biodiversity result almost exclusively from human activities. This anthropogenic conversion of natural ecosystems during the last decades has led to the so-called ‘biodiversity crisis’, which comprises the loss of species as well as changes in the global distribution patterns of organisms. Species richness is unevenly distributed worldwide. Altogether, 17 so-called ‘megadiverse’ nations cover less than 10% of the earth’s land surface but support nearly 70% of global species richness. Mexico, the study area of this thesis, is one of those countries. However, due to Mexico’s large extent and geographical complexity, it is impossible to conduct reliable and spatially explicit assessments of species distribution ranges based on these collection data and field work alone. In the last two decades, Species distribution models (SDMs) have been established as important tools for extrapolating such in situ observations. SDMs analyze empirical correlations between geo-referenced species occurrence data and environmental variables to obtain spatially explicit surfaces indicating the probability of species occurrence. Remote sensing can provide such variables which describe biophysical land surface characteristics with high effective spatial resolutions. Especially during the last three to five years, the number of studies making use of remote sensing data for modeling species distributions has therefore multiplied. Due to the novelty of this field of research, the published literature consists mostly of selective case studies. A systematic framework for modeling species distributions by means of remote sensing is still missing. This research gap was taken up by this thesis and specific studies were designed which addressed the combination of climate and remote sensing data in SDMs, the suitability of continuous remote sensing variables in comparison with categorical land cover classification data, the criteria for selecting appropriate remote sensing data depending on species characteristics, and the effects of inter-annual variability in remotely sensed time series on the performance of species distribution models. The corresponding novel analyses were conducted with the Maximum Entropy algorithm developed by Phillips et al. (2004). In this thesis, a more comprehensive set of remote sensing predictors than in the existing literature was utilized for species distribution modeling. The products were selected based on their ecological relevance for characterizing species distributions. Two 1 km Terra-MODIS Land 16-day composite standard products including the Enhanced Vegetation Index (EVI), Reflectance Data, and Land Surface Temperature (LST) were assembled into enhanced time series for the time period of 2001 to 2009. These high-dimensional time series data were then transformed into 18 phenological and 35 statistical metrics that were selected based on an extensive literature review. Spatial distributions of twelve tree species were modeled in a hierarchical framework which integrated climate (WorldClim) and MODIS remote sensing data. The species are representative of the major Mexican forest types and cover a variety of ecological traits, such as range size and biotope specificity. Trees were selected because they have a high probability of detection in the field and since mapping vegetation has a long tradition in remote sensing. The result of this thesis showed that the integration of remote sensing data into species distribution models has a significant potential for improving and both spatial detail and accuracy of the model predictions. N2 - Sämtliche aktuell zu beobachtenden Veränderungen in der Biodiversität lassen sich fast ausschließlich auf menschliche Aktivitäten zurückführen. In den letzten Jahrzehnten hat insbesondere die anthropogene Umwandlung bisher unberührter, natürlicher Ökosysteme zur sogenannten ‚Biodiversitätskrise‘ geführt. Diese umfasst nicht nur das Aussterben von Arten, sondern auch räumliche Verschiebungen in deren Verbreitungsgebieten. Global gesehen ist der Artenreichtum ungleich verteilt. Nur insgesamt 17 sogenannte ‚megadiverse‘ Länder, welche 10% der globalen Landoberfläche umfassen, beherbergen fast 70% der weltweiten Artenvielfalt. Mexiko, das Studiengebiet dieser Arbeit, ist eine dieser außerordentlich artenreichen Nationen. Aufgrund seiner großen Ausdehnung und geographischen Komplexität kann eine verlässliche und detaillierte räumliche Erfassung von Artverbreitungsgebieten in Mexiko jedoch nicht nur auf Basis dieser Datenbanken sowie von Feldarbeiten erfolgen. In den letzten beiden Jahrzehnten haben sich Artverbreitungsmodelle (Species distribution models, SDMs) als wichtige Werkzeuge für die räumliche Interpolation solcher in situ Beobachtungen in der Ökologie etabliert. Artverbreitungsmodelle umfassen die Analyse empirischer Zusammenhänge zwischen georeferenzierten Fundpunkten einer Art und Umweltvariablen mit dem Ziel, räumlich kontinuierliche Vorhersagen zur Wahrscheinlichkeit des Vorkommens der jeweiligen Art zu treffen. Mittels Fernerkundung können Umweltvariablen mit Bezug zu den biophysikalischen Eigenschaften der Landoberfläche in hohen effektiven räumlichen Auflösungen bereitgestellt werden. Insbesondere in den letzten drei bis fünf Jahren ist daher die Verwendung von Fernerkundungsdaten in der Artverbreitungsmodellierung sprunghaft angestiegen. Da es sich hierbei jedoch immer noch um ein sehr neues Forschungsfeld handelt, stellen diese meist nur Einzelstudien mit Beispielcharakter dar. Eine systematische Untersuchung zur Modellierung von Artverbreitungsgebieten mit Hilfe von Fernerkundungsdaten fehlt bisher. Diese Forschungslücke wurde in der vorliegenden Arbeit aufgegriffen. Hierzu wurden spezifische Untersuchungen durchgeführt, welche insbesondere folgende Aspekte betrachteten: die sinnvolle Verknüpfung von Klima- und Fernerkundungsdaten im Rahmen von Artverbreitungsmodellen, den quantitativen Vergleich von kontinuierlichen Fernerkundungsdaten und einer bestehenden kategorialen Landbedeckungsklassifikation, die Identifizierung von Kriterien zur Auswahl geeigneter Fernerkundungsprodukte, welche die Eigenschaften der Studienarten berücksichtigen, sowie der Einfluss inter-annueller Variabilität in fernerkundlichen Zeitreihen auf die Ergebnisse und Leistungsfähigkeit von Artverbreitungsmodellen. Die entsprechenden neuen Analysen wurden mit Hilfe des von Phillips et al. (2004) entwickelten Maximum Entropy Algorithmus zur Artverbreitungsmodellierung durchgeführt. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein umfangreicherer Datensatz an Fernerkundungsvariablen als in der bisherigen Literatur verwendet. Die entsprechenden Fernerkundungsprodukte wurden spezifisch aufgrund ihrer Eignung für die Beschreibung ökologisch relevanter Parameter, die sich auf die Verbreitungsgebiete von Arten auswirken, ausgewählt. Für den Zeitraum von 2001 bis 2009 wurden zwei Terra-MODIS Standardprodukte mit 1 km räumlicher und 16-tägiger zeitlicher Auflösung zu geglätteten, kontinuierlichen Zeitreihen zusammengefügt. Diese Produkte beinhalten den verbesserten Vegetationsindex (Enhanced Vegetation Index, EVI), Reflexionsgrade und die Landoberflächentemperatur (Land Surface Temperature, LST). Diese hochdimensionalen Zeitreihendaten wurden in insgesamt 18 phänologische sowie 35 statistische Maßzahlen überführt, welche auf der Basis einer umfassenden Sichtung der vorhandenen Literatur zusammengestellt wurden. Die Verbreitungsgebiete von zwölf Baumarten wurden mit Hilfe eines hierarchisch aufgebauten Ansatzes, welcher sowohl Klimadaten (WorldClim) als auch Fernerkundungsdaten des MODIS-Sensors berücksichtigt, modelliert. Die Studienarten sind repräsentativ für die in Mexiko vorkommenden Waldtypen und decken eine breite Spannweite ökologischer Eigenschaften wie Größe des Verbreitungsgebietes und Breite der ökologischen Nische ab. Als Studienobjekte wurden Bäume ausgewählt, weil sie im Feld mit hoher Wahrscheinlichkeit richtig erfasst werden und außerdem die fernerkundungsbasierte Kartierung von Vegetation bereits auf eine Vielzahl an Studien zurückgreifen kann. Durch die im Rahmen dieser Dissertation durchgeführten Untersuchungen konnte gezeigt werden, dass die Integration von Fernerkundungsdaten in Artverbreitungsmodelle ein signifikantes Potential zur Verbesserung der räumlichen Detailgenauigkeit und der Güte der Modellvorhersagen bietet. KW - Fernerkundung KW - Biodiversität KW - Landnutzung KW - Zeitreihenanalyse KW - Mexiko KW - Artverbreitungsmodellierung KW - Maximum Entropy Algorithmus KW - MODIS KW - Modellierung KW - Remote sensing KW - Species distribution modeling KW - Maximum Entropy algorithm KW - MODIS KW - Mexico Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-71021 ER - TY - THES A1 - Fritsch, Sebastian T1 - Spatial and temporal patterns of crop yield and marginal land in the Aral Sea Basin: derivation by combining multi-scale and multi-temporal remote sensing data with alight use efficiency model T1 - Räumliche und zeitliche Muster von Erntemengen und marginalem Land im Aralseebecken: Erfassung durch die Kombination von multiskaligen und multitemporalen Fernerkundungsdaten mit einem Lichtnutzungseffizienzmodell N2 - Irrigated agriculture in the Khorezm region in the arid inner Aral Sea Basin faces enormous challenges due to a legacy of cotton monoculture and non-sustainable water use. Regional crop growth monitoring and yield estimation continuously gain in importance, especially with regard to climate change and food security issues. Remote sensing is the ideal tool for regional-scale analysis, especially in regions where ground-truth data collection is difficult and data availability is scarce. New satellite systems promise higher spatial and temporal resolutions. So-called light use efficiency (LUE) models are based on the fraction of photosynthetic active radiation absorbed by vegetation (FPAR), a biophysical parameter that can be derived from satellite measurements. The general objective of this thesis was to use satellite data, in conjunction with an adapted LUE model, for inferring crop yield of cotton and rice at field (6.5 m) and regional (250 m) scale for multiple years (2003-2009), in order to assess crop yield variations in the study area. Intensive field measurements of FPAR were conducted in the Khorezm region during the growing season 2009. RapidEye imagery was acquired approximately bi-weekly during this time. The normalized difference vegetation index (NDVI) was calculated for all images. Linear regression between image-based NDVI and field-based FPAR was conducted. The analyses resulted in high correlations, and the resulting regression equations were used to generate time series of FPAR at the RapidEye level. RapidEye-based FPAR was subsequently aggregated to the MODIS scale and used to validate the existing MODIS FPAR product. This step was carried out to evaluate the applicability of MODIS FPAR for regional vegetation monitoring. The validation revealed that the MODIS product generally overestimates RapidEye FPAR by about 6 to 15 %. Mixture of crop types was found to be a problem at the 1 km scale, but less severe at the 250 m scale. Consequently, high resolution FPAR was used to calibrate 8-day, 250 m MODIS NDVI data, this time by linear regression of RapidEye-based FPAR against MODIS-based NDVI. The established FPAR datasets, for both RapidEye and MODIS, were subsequently assimilated into a LUE model as the driving variable. This model operated at both satellite scales, and both required an estimation of further parameters like the photosynthetic active radiation (PAR) or the actual light use efficiency (LUEact). The latter is influenced by crop stress factors like temperature or water stress, which were taken account of in the model. Water stress was especially important, and calculated via the ratio of the actual (ETact) to the potential, crop-specific evapotranspiration (ETc). Results showed that water stress typically occurred between the beginning of May and mid-September and beginning of May and end of July for cotton and rice crops, respectively. The mean water stress showed only minor differences between years. Exceptions occurred in 2008 and 2009, where the mean water stress was higher and lower, respectively. In 2008, this was likely caused by generally reduced water availability in the whole region. Model estimations were evaluated using field-based harvest information (RapidEye) and statistical information at district level (MODIS). The results showed that the model at both the RapidEye and the MODIS scale can estimate regional crop yield with acceptable accuracy. The RMSE for the RapidEye scale amounted to 29.1 % for cotton and 30.4 % for rice, respectively. At the MODIS scale, depending on the year and evaluated at Oblast level, the RMSE ranged from 10.5 % to 23.8 % for cotton and from -0.4 % to -19.4 % for rice. Altogether, the RapidEye scale model slightly underestimated cotton (bias = 0.22) and rice yield (bias = 0.11). The MODIS-scale model, on the other hand, also underestimated official rice yield (bias from 0.01 to 0.87), but overestimated official cotton yield (bias from -0.28 to -0.6). Evaluation of the MODIS scale revealed that predictions were very accurate for some districts, but less for others. The produced crop yield maps indicated that crop yield generally decreases with distance to the river. The lowest yields can be found in the southern districts, close to the desert. From a temporal point of view, there were areas characterized by low crop yields over the span of the seven years investigated. The study at hand showed that light use efficiency-based modeling, based on remote sensing data, is a viable way for regional crop yield prediction. The found accuracies were good within the boundaries of related research. From a methodological viewpoint, the work carried out made several improvements to the existing LUE models reported in the literature, e.g. the calibration of FPAR for the study region using in situ and high resolution RapidEye imagery and the incorporation of crop-specific water stress in the calculation. N2 - Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Modellierung regionaler Erntemengen von Baumwolle und Reis in der usbekischen Region Khorezm, einem Bewässerungsgebiet das geprägt ist von langjähriger Baumwoll-Monokultur und nicht-nachhaltiger Land- und Wassernutzung. Basis für die Methodik waren Satellitendaten, die durch ihre großflächige Abdeckung und Objektivität einen enormen Vorteil in solch datenarmen und schwer zugänglichen Regionen darstellen. Bei dem verwendeten Modell handelt es sich um ein sog. Lichtnutzungseffizienz-Modell (im Englischen Light Use Efficiency [LUE] Model), das auf dem Anteil der photosynthetisch aktiven Strahlung basiert, welcher von Pflanzen für das Wachstum aufgenommen wird (Fraction of Photosynthetic Active Radiation, FPAR). Dieser Parameter kann aus Satellitendaten abgeleitet werden. Das allgemeine Ziel der vorliegenden Arbeit war die Nutzung von Satellitendaten für die Ableitung der Erntemengen von Baumwolle und Reis. Dazu wurde ein Modell entwickelt, das sowohl auf der Feldebene (Auflösung von 6,5 m) als auch auf der regionalen Ebene (Auflösung von 250 m) operieren kann. Während die Ableitung der Erntemengen auf der Feldebene nur für ein Jahr erfolgte (2009), wurden sie auf der regionalen Ebene für den Zeitraum 2003 bis 2009 modelliert. Intensive Feldmessungen von FPAR wurden im Studiengebiet während der Wachstumssaison 2009 durchgeführt. Parallel dazu wurden RapidEye-Daten in ca. zweiwöchentlichem Abstand aufgezeichnet. Aus den RapidEye-Daten wurde der Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) berechnet, der anschließend mit den im Feld gemessenen FPAR-Werten korreliert wurde. Die entstandenen Regressionsgleichungen wurden benutzt um Zeitserien von FPAR auf RapidEye-Niveau zu erstellen. Anschließend wurden diese Zeitserien auf die MODIS-Skala aggregiert um damit das MODIS FPAR-Produkt zu validieren (1 km), bzw. eine Kalibrierung des 8-tägigen 250 m NDVI-Datensatzes vorzunehmen. Der erste Schritt zeigte dass das MODIS-Produkt im Allgemeinen die RapidEye-basierten FPAR-Werte um 6 bis 15 % überschätzt. Aufgrund der besseren Auflösung wurde das kalibrierte 250 m FPAR-Produkt für die weitere Modellierung verwendet. Für die eigentliche Modellierung wurden neben den FPAR-Eingangsdaten noch weitere Daten und Parameter benötigt. Dazu gehörte z.B. die tatsächliche Lichtnutzungseffizienz (LUEact), welche von Temperatur- und Wasserstress beeinflusst wird. Wasserstress wurde berechnet aus dem Verhältnis von tatsächlicher (ETact) zu potentieller, feldfruchtspezifischer Evapotranspiration (ETc), die beide aus einer Kombination von Satelliten- und Wetterdaten abgeleitet wurden. Der durchschnittliche Wasserstress schwankte nur geringfügig von Jahr zu Jahr, mit Ausnahmen in den Jahren 2008 und 2009. Die Modellschätzungen wurden durch feldbasierte Ernteinformationen (RapidEye-Ebene) sowie regionale statistische Daten (MODIS-Ebene) evaluiert. Die Ergebnisse zeigten, dass beide Modellskalen regionale Ernteerträge mit guter Genauigkeit nachbilden können. Der Fehler für das RapidEye-basierte Modell betrug 29,1 % für Baumwolle und 30,4 % für Reis. Die Genauigkeiten für das MODIS-basierte Modell variierten, in Abhängigkeit des betrachteten Jahres, zwischen 10,5 % und 23,8 % für Baumwolle und zwischen -0,4 % und -19,4 % für Reis. Insgesamt gab es eine leichte Unterschätzung der Baumwoll- (Bias = 0,22) und Reisernte (Bias = 0,11) seitens des RapidEye-Modells. Das MODIS-Modell hingegen unterschätzte zwar auch die (offizielle) Reisernte (mit einem Bias zwischen 0,01 und 0,87), überschätzte jedoch die offiziellen Erntemengen für die Baumwolle (Bias zwischen -0,28 und -0,6). Die Evaluierung der MODIS-Skala zeigte dass die Genauigkeiten extrem zwischen den verschiedenen Distrikten schwankten. Die erstellten Erntekarten zeigten dass Erntemengen grundsätzlich mit der Distanz zum Fluss abnehmen. Die niedrigsten Erntemengen traten in den südlichsten Distrikten auf, in der Nähe der Wüste. Betrachtet man die Ergebnisse schließlich über die Zeit hinweg, gab es Gebiete die über den gesamten Zeitraum von sieben Jahren stets von niedrigen Erntemengen gekennzeichnet waren. Die vorliegende Studie zeigt, dass satellitenbasierte Lichtnutzungseffizienzmodelle ein geeignetes Werkzeug für die Ableitung und die Analyse regionaler Erntemengen in zentralasiatischen Bewässerungsregionen darstellen. Verglichen mit verwandten Studien stellten sich die ermittelten Genauigkeiten sowohl auf der RapidEye- als auch auf der MODIS-Skala als gut dar. Vom methodischen Standpunkt aus gesehen ergänzte diese Arbeit vorhanden LUE-Modelle um einige Neuerungen und Verbesserungen, wie z.B. die Validierung und Kalibrierung von FPAR für die Studienregion mittels Feld- und hochaufgelösten RapidEye-Daten und dem Einbezug von feldfrucht-spezifischem Wasserstress in die Modellierung. KW - Fernerkundung KW - Modellierung KW - Ernte KW - Baumwollpflanze KW - Reis KW - Satellit KW - Erdbeobachtung KW - remote sensing KW - crop yield KW - modeling KW - light use efficiency KW - irrigation Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-87939 ER - TY - THES A1 - Heldens, Wieke T1 - Use of airborne hyperspectral data and height information to support urban micro climate characterisation T1 - Anwendung von Hyperspektraldaten und Höheninformationen zur Unterstützung der städtischen Mikroklimacharakterisierung N2 - The urban micro climate has been increasingly recognised as an important aspect for urban planning. Therefore, urban planners need reliable information on the micro climatic characteristics of the urban environment. A suitable spatial scale and large spatial coverage are important requirements for such information. This thesis presents a conceptual framework for the use of airborne hyperspectral data to support urban micro climate characterisation, taking into account the information needs of urban planning. The potential of hyperspectral remote sensing in characterising the micro climate is demonstrated and evaluated by applying HyMap airborne hyperspectral and height data to a case study of the German city of Munich. The developed conceptual framework consists of three parts. The first is concerned with the capabilities of airborne hyperspectral remote sensing to map physical urban characteristics. The high spatial resolution of the sensor allows to separate the relatively small urban objects. The high spectral resolution enables the identification of the large range of surface materials that are used in an urban area at up to sub-pixel level. The surface materials are representative for the urban objects of which the urban landscape is composed. These spatial urban characteristics strongly influence the urban micro climate. The second part of the conceptual framework provides an approach to use the hyperspectral surface information for the characterisation of the urban micro climate. This can be achieved by integrating the remote sensing material map into a micro climate model. Also spatial indicators were found to provide useful information on the micro climate for urban planners. They are commonly used in urban planning to describe building blocks and are related to several micro climatic parameters such as temperature and humidity. The third part of the conceptual framework addresses the combination and presentation of the derived indicators and simulation results under consideration of the planning requirements. Building blocks and urban structural types were found to be an adequate means to group and present the derived information for micro climate related questions to urban planners. The conceptual framework was successfully applied to a case study in Munich. Airborne hyperspectral HyMap data has been used to derive a material map at sub-pixel level by multiple endmember linear spectral unmixing. This technique was developed by the German Research Centre for Geosciences (GFZ) for applications in Dresden and Potsdam. A priori information on building locations was used to support the separation between spectrally similar materials used both on building roofs and non-built surfaces. In addition, surface albedo and leaf area index are derived from the HyMap data. The sub-pixel material map supported by object height data is then used to derive spatial indicators, such as imperviousness or building density. To provide a more detailed micro climate characterisation at building block level, the surface materials, albedo, leaf area index (LAI) and object height are used as input for simulations with the micro climate model ENVI-met. Concluding, this thesis demonstrated the potential of hyperspectral remote sensing to support urban micro climate characterisation. A detailed mapping of surface materials at sub-pixel level could be performed. This provides valuable, detailed information on a large range of spatial characteristics relevant to the assessment of the urban micro climate. The developed conceptual framework has been proven to be applicable to the case study, providing a means to characterise the urban micro climate. The remote sensing products and subsequent micro climatic information are presented at a suitable spatial scale and in understandable maps and graphics. The use of well-known spatial indicators and the framework of urban structural types can simplify the communication with urban planners on the findings on the micro climate. Further research is needed primarily on the sensitivity of the micro climate model towards the remote sensing based input parameters and on the general relation between climate parameters and spatial indicators by comparison with other cities. N2 - Für die Stadtplanung werden klimatische Aspekte zunehmend wichtiger, weil die Klimaveränderung besonders in Städten die Lebensqualität beeinflussen kann. Hierfür benötigen Stadtplaner detaillierte Basis-Informationen über die mikroklimatischen Eigenschaften des urbanen Gebietes. Dabei sind ein ausreichend detaillierter Maß stab sowie eine groß flächige Abdeckung wichtige Voraussetzungen. Das Ziel dieser Dissertation ist die Entwicklung und Anwendung von einem konzeptionellen Rahmenwerk, wie räumlich und spektral höchst aufgelöste Fernerkundungsdaten zur stadtklimatischen Charakterisierung verwendet werden können. Hierbei sollten die Anforderungen der Stadtplaner berücksichtigt werden. Zusätzliches Ziel ist das Potenzial dieser sog. hyperspektralen Fernerkundung zur Charakterisierung des Mikroklimas zu demonstrieren. Dazu wird das konzeptionelle Rahmenwerk an Hand des Fallbeispiels der Stadt München unter Verwendung von HyMap-Daten angewendet und evaluiert. Das entwickelte Rahmenwerk besteht aus drei Teilen: Der erste Teil beschreibt, wie relevante Parameter aus Daten eines flugzeuggetragenen Hyperspektralsensors abgeleitet werden können. Der zweite Teil des Konzepts beschreibt einen Ansatz, wie hyperspektrale Datenprodukte für die Charakterisierung des Mikroklimas angewendet werden können. Im dritten Teil des Rahmenwerkes wird angesprochen wie unter Berücksichtigung der Anforderungen der Stadtplaner die abgeleiteten Indikatoren und Klimasimulationen kombiniert und aufbereitet werden können. Dieses Rahmenwerk wurde für das konkrete Fallbeispiel der Stadt München erfolgreich angewendet. Daten des flugzeuggetragenen HyMap-Hyperspektralsensors wurden verwendet, um die Subpixel-Materialkarten abzuleiten. Mittels einer 'multiple endmember spectral mixture analyis', welche durch das Deutschen GeoForschungszentrum (GFZ) für Anwendungen in Dresden und Potsdam entwickelt wurde, können die Oberflächenmaterialen abgeleitet werden. Zur Verbesserung des Produkts wurden zusätzlich a-priori-Informationen zu den Gebäudestandorten integriert, um die Unterscheidung von Gebäudedächern und Freiflächen mit spektral ähnlichen Materialien zu unterstützen. Die resultierende Subpixel-Materialkarte ist das Schlüsselprodukt für den entwickelten Ansatz. Als ein weiters Produkt wurden Albedo und Blattflächenindex aus den Hyperspektraldaten abgeleitet. Im nächsten Schritt wurde die Subpixel-Materialkarte mit den Höhendaten kombiniert und daraus räumliche Indikatoren wie Versiegelungsgrad oder Bebauungsdichte abgeleitet. Solche Indikatoren werden in der Stadtplanung häufig verwendet, um Baublöcke zu charakterisieren. Zusätzlich besteht ein Zusammenhang zwischen diesen Indikatoren und verschiedenen stadtklimatischen Parametern wie der Temperatur oder der Luftfeuchte. Für eine detaillierte Charakterisierung des Mikroklimas innerhalb eines Baublocks wurden die Fernerkundungsprodukte (Oberflächenmaterial, Albedo, Blattflächenindex und Höhendaten) als Inputdaten für das Mikroklimamodell ENVI-met verwendet. Zusammenfassend demonstriert diese Dissertation das Potenzial der hyperspektralen Fernerkundung zur Unterstützung von Mikroklima-Charakterisierung. Oberflächenmaterialien konnten hierfür thematisch detailliert bis auf sub-Pixel Level identifiziert werden. Mit den erzeugten hyperspektralen Fernerkundungsprodukten konnte eine detaillierte Beschreibung der relevanten räumlichen Merkmale erzielt werden, welche von groß er Relevanz für die Bewertung des städtischen Mikroklimas sind. Das entwickelte konzeptionelle Rahmenwerk hat sich für das Fallbeispiel als sehr geeignet erwiesen. Es ermöglichte die Charakterisierung des städtischen Mikroklima auf Basis des ENVI-met Modells. Die Fernerkundungsprodukte und die darauf basierenden Mikroklima-Informationen wurden mit einem geeigneten räumlichen Maß stab und als intuitiv verständliche Karten und Abbildungen dargestellt. Die Verwendung allgemein bekannter räumlicher Indikatoren und das Klassifikationsschema nach Stadtstrukturtypen vereinfachen die Kommunikation mit Stadtplanern über die stadtklimatischen Erkenntnisse. Weitere Forschungsschritte sind unter anderem notwendig um die Sensitivität des Mikroklimamodells gegenüber den fernerkundungsbasierten Inputparametern genauer zu charakterisieren und um die allgemeine Beziehungen zwischen Klimaparametern und räumlichen Indikatoren durch den Vergleich mit weiteren Städten näher zu untersuchen. KW - Mikroklima KW - Modellierung KW - Stadtklima KW - Fernerkundung KW - hyperspektrale Fernerkundung KW - Höhendaten KW - Mikroklimamodellierung KW - lineare spektrale Entmischung KW - HyMap KW - hyperspectral remote sensing KW - height data KW - micro climate modelling KW - linear spectral unmixing KW - HyMap Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-48935 ER -