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
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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
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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
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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  - 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 <Region>
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  -