TY - THES A1 - Mutz, Sebastian T1 - Dynamic Statistical Modelling of Climate-Related Mass Balance Changes in Norway T1 - Dynamisch-Statistische Modellierung Klimabedingter Gletschermassenveränderungen in Norwegen N2 - The glaciers in Norway exert a strong influence on Norwegian economy and society. Unlike many glaciers elsewhere and despite ongoing climate change and warming, many of them showed renewed advances and positive net mass changes in the 1980's and 1990's, followed by rapid retreats and mass losses since 2000. This difference in behaviour may be attributed to differences and shifts in the glaciological regime - the differences in the magnitude of impacts of climatic and non-climatic geographical factors on the glacier mass. This study investigates the influence of various atmospheric variables on mass balance changes of a selection of glaciers in Norway by means of Pearson correlation analyses and cross-validated stepwise multiple regression analyses. The analyses are carried out for three time periods (1949-2008, 1949-1988, 1989-2008) separately in order to take into consideration the possible shift in the glaciological regime in the 1980's. The atmospheric variables are constructed from ERA40 and NCEP/NCAR re-analysis datasets and include regional means of seasonal air temperature and precipitation rates and atmospheric circulation indices. The multiple regression models trained in these time periods are then applied to predictors reconstructed from the CMIP3 climate model dataset to generate an estimate for mass changes from the year 1950 to 2100. The temporal overlap of estimates and observations is used for calibration. Finally, observed atmospheric states in seasons that are characterised by a particularly positive or negative mass balance are categorised into time periods of modelled climate by the application of a Bayesian classification procedure. The strongest influence on winter mass balance is exerted by different indices of the North Atlantic Oscillation (NAO), Northern Annular Mode (NAM) and precipitation. The correlation coefficients and explained variances determined from the multiple regression analyses reveal an East-West gradient, suggesting a weaker influence of the NAO and NAM on glaciers underlying a more continental regime. The highest correlation coefficients and explained variances were obtained for the 1989-2008 time period, which might be due to a strong and predominantly positive phase of the NAO. Multi-model ensemble means of the estimates show a mass loss for all three eastern glaciers, while the estimates for the more maritime glaciers are ambivalent. In general, the estimates show a greater sensitivity to the training time period than to the greenhouse gas emission scenarios according to which the climates were simulated. The average net mass change by the end of 2100 is negative for all glaciers except for the northern Engabreen. For many glaciers, the Bayesian classification of observed atmospheric states into time periods of modelled climate reveals a decrease in probability of atmospheric states favouring extremes in winter, and an increase in probability of atmospheric states favouring extreme mass loss in summer for the distant future (2071-2100). This pattern of probabilities for the ablation season is most pronounced for glaciers underlying a continental and intermediate regime. N2 - Gletscher in Norwegen stellen einen starken Einflussfaktor auf Wirtschaft und Gesellschaft dar. Trotz des Klimawandels und Erwärmung kam es zu einem Vorstoß der Gletscher in den späten 1980er und 1990ern, welcher erst ab dem Jahr 2000 durch einen starken Massenverlust abgelöst wurde. Dieses Verhalten lässt sich möglicherweise durch Unterschiede und Veränderungen im glaziologischen Regime erklären, d.h. Unterschiede in der Stärke der Einflüsse von klimatisch und nicht-klimatischen Faktoren auf die Gletschermassenbilanzen. Diese Arbeit untersucht den Einfluss verschiedener atmosphärischer Variablen auf die Massenveränderungen einiger Gletscher in Norwegen mit Hilfe von Korrelationsanalysen und kreuzvalidierten schrittweise multiple Regressionsanalysen. Diese werden für die Zeitabschnitte 1949-2008, 1949-1988 und 1989-2008 separat durchgeführt um den möglichen Regimewechsel in the 1980ern zu berücksichtigen. Die atmosphärischen Variablen werden aus ERA40 und NCEP/NCAR Re-analysen erstellt und beinhalten unter anderem atmosphärische Zirkulationsindizes und regionale Mittel von saisonalem Niederschlag und Temperatur. Die Regressionmodelle werden dann auf die aus den Daten des CMIP3 Klimamodelldatenarchiv rekonstruierten Prädiktoren angewandt um eine Abschätzung der Gletschermassenveränderung für den Zeitraum von 1950 bis 2100 zu erstellen. Die zeitliche Überschneidung von Abschätzungen und Beobachtungen wird zur Eichung genutzt. Zuletzt wird durch einen Bayesischen Klassifizierungsansatz beobachtete atmosphärische Zustände in Jahren, die durch besonders negative oder positive Massenbilanzen geprägt sind, in Zeitabschnitte von modelliertem Klima eingeordnet. Der größte Einfluss auf Wintermassenbilanzen stellt die Nordatlantische Oszillation, Arktische Oszillation und Niederschlagsmittel dar. Die Höhe der Korrelationskoeffizienten und der durch diese Prädiktoren erklärte Varianz der Wintermassenbilanz nimmt für die östlich gelegenen, kontinental geprägteren Gletscher ab. Die stärksten stochastischen Zusammenhänge und höchsten erklärten Varianzen werden aus dem 1989-2008 Zeitabschnitt gewonnen und lassen sich möglicherweise durch eine meist starke und positive Phase der Winter-NAO in diesem Zeitraum erklären. Multi-model Ensemble Means der Abschätzungen der Gletschermassenveränderungen zeigen den größten Massenverlust für die östlich gelegenen, kontinentaleren Gletscher auf. Die Abschätzungen für die eher maritim geprägten Gletscher sind weniger eindeutig. Im Allgemeinen reagieren die Abschätzungen empfindlicher auf die Wahl des Trainingszeitraums für die Regressionsmodelle als auf die Emissionsszenarien der Klimamodellläufe. Im Durchschnitt ist die kumulative Massenbilanz im Jahr 2100 jedoch für fast alle Gletscher negativ. Der nördlich gelegene Engabreen stellt die einzige Ausnahme dar. Die Resultate des Bayesischen Klassifikationsansatzes zeigen eine Abnahme in der Wahrscheinlichkeit für atmospphärischen Zustände, die Minima und Maxima winterlicher Akkumulation begünstigen. Des Weiteren zeigen die Resultate eine Zunahme in der Wahrscheinlichkeit der atmosphärischen Zustände, die starken Massenverlust im Sommer begünstigen. Dies ist besonders bei den Gletschern der Fall, die einem kontinentalen oder Übergangsregime unterliegen. KW - Norwegen KW - Klimatologie KW - Klimaänderung KW - Gletscherschwankung KW - Geschichte 1949-2008 KW - dynamic-statistical KW - statistica modelling KW - glaciers KW - climate change KW - norway KW - statistics KW - bayesian Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-114799 ER - TY - THES A1 - Dietz, Andreas T1 - Central Asian Snow Cover Characteristics between 1986 and 2012 derived from Time Series of Medium Resolution Remote Sensing Data T1 - Charakteristik der Schneebedeckung in Zentralasien zwischen 1986 und 2012 abgeleitet von Zeitreihen mittelaufgelöster Fernerkundungsdaten N2 - The eminent importance of snow cover for climatic, hydrologic, anthropogenic, and economic reasons has been widely discussed in scientific literature. Up to 50% of the Northern Hemisphere is covered by snow at least temporarily, turning snow to the most prevalent land cover types at all. Depending on regular precipitation and temperatures below freezing point it is obvious that a changing climate effects snow cover characteristics fundamentally. Such changes can have severe impacts on local, national, and even global scale. The region of Central Asia is not an exception from this general rule, but are the consequences accompanying past, present, and possible future changes in snow cover parameters of particular importance. Being characterized by continental climate with hot and dry summers most precipitation accumulates during winter and spring months in the form of snow. The population in this 4,000,000 km² vast area is strongly depending on irrigation to facilitate agriculture. Additionally, electricity is often generated by hydroelectric power stations. A large proportion of the employed water originates from snow melt during spring months, implying that changes in snow cover characteristics will automatically affect both the total amount of obtainable water and the time when this water becomes available. The presented thesis explores the question how the spatial extent of snow covered surface has evolved since the year 1986. This investigation is based on the processing of medium resolution remote sensing data originating from daily MODIS and AVHRR sensors, thus forming a unique approach of snow cover analysis in terms of temporal and spatial resolution. Not only duration but also onset and melt of snow coverage are tracked over time, analyzing for systematic changes within this 26 years lasting time span. AVHRR data are processed from raw Level 1B orbit data to Level 3 thematic snow cover products. Both, AVHRR and MODIS snow maps undergo a further post-processing, producing daily full-area mosaics while completely eliminating inherent cloud cover. Snow cover parameters are derived based on these daily and cloud-free time series, allowing for a detailed analysis of current status and changes. The results confirm the predictions made by coarse resolution predictions from climate models: Central Asian snow cover is changing, posing new challenges for the ecosystem and future water supply. The changes, however, are not aimed at only one direction. Regions with decreasing snow cover exist as well as those where the duration of snow cover increases. A shift towards earlier snow cover start and melt can be observed, posing a serious challenge to water management authorities due to a changed runoff regime. N2 - Die Bedeutung von Schneebedeckung hinsichtlich klimatischer, hydrologischer, anthropogener und ökonomischer Gesichtspunkte wurde in der wissenschaftlichen Literatur bereits umfassend diskutiert. Bis zu 50% der Nördlichen Hemisphäre sind zeitweise schneebedeckt. Abhängig von Niederschlag und Temperaturen unter dem Gefrierpunkt beeinflussen Veränderungen des Klimas zwangsläufig die Charakteristik der Schneeverteilung. Solche Veränderungen können weitreichende Folgen auf lokalem, nationalem und sogar globalem Maßstab haben. Zentralasien stellt in diesem Zusammenhang keine Ausnahme dar, denn die Konsequenzen vergangener, aktueller und möglicher zukünftiger Schneebedeckungsveränderungen sind hier besonders gravierend: Wegen des kontinentalen Klimas und den damit verbundenen trocken-heißen Sommern fällt der Hauptteil des verfügbaren Niederschlages in den Winter- und Frühlingsmonaten in Form von Schnee. Die Bevölkerung in der etwa 4.000.000 km² großen Region ist in besonderem Maße von Bewässerungslandwirtschaft abhängig. Darüber hinaus wird ein Großteil der Elektrizität durch Wasserkraftwerke erzeugt. Das für diese Zwecke verwendete Wasser generiert sich hauptsächlich durch Schneeschmelze im Frühling. Veränderungen im Schneehaushalt haben unmittelbare Auswirkungen auf die Menge des zur Verfügung stehenden Wassers sowie den Zeitpunkt, zu dem dieses frei wird. Die vorgestellte Arbeit wird der Frage nachgehen, wie sich die räumliche Ausdehnung schneebedeckter Flächen seit dem Jahr 1986 entwickelt hat. Diese Untersuchung basiert auf der Analyse mittelaufgelöster Fernerkundungsdaten der Sensoren MODIS und AVHRR, die mit der verbundenen zeitlichen und räumlichen Auflösung einen einmaligen Ansatz darstellen. Nicht nur die Schneebedeckungsdauer, sondern auch Beginn und Ende der Schneesaison werden über die Zeit hinweg verfolgt, um systematische Veränderungen innerhalb der 26 Jahre andauernden Zeitreihe analysieren zu können. Rohe AVHRR Daten werden in thematische Produkte überführt, die dann zusammen mit den MODIS Schneeprodukten prozessiert werden um tägliche, wolkenfreie Mosaike der kompletten Region zu erzeugen. Die Ergebnisse bestätigen Vorhersagen grob aufgelöster Klimamodelle: Die Schneebedeckung in Zentralasien verändert sich und stellt damit die Ökosysteme und Wasserplanungsbehörden vor neue Herausforderungen. Die Änderungen sind jedoch nicht ausschließlich negativ: Regionen mit reduzierte verringerter Schneebedeckung existieren neben solchen, in denen die Bedeckung zunimmt. Eine generelle Verschiebung der Schneebedeckung hin zu früherem Beginn und früherem Ende der Saison kann ebenfalls beobachtet werden. Gerade diese Verschiebung stellt die Behörden und Wasserplaner vor deutliche Herausforderungen, da mit diesen Verschiebungen auch eine Änderung des zugrundeliegenden Abflussregimes einhergeht. N2 - Значение снежного покрова с климатической, гидрологической, антропогенной и экономической точки зрения в научной литературе широко обсуждалось. До 50% северное полушарие временами покрытa снегом. Поэтому снег являетса, по крайней мере временно самым распространенным покрытием земли. В замисимости от осадков и температур ниже градуса звмерзения, изменения климата воздействуют на характеристику распределения снега. Такие изменения могут иметь далеко идущие последствия местного, регионального и дaже глобального масштаба. Центральная Азия в данном моменте не являетса исключенная, потому что последствия прошлых, настояших, и возможных будушщих изменений покрова снега значительны серьезные: из-за континентального климата и связанного с этим сухого жаркого лета, основная часть осадков падает на зимние и весенние месяцы в виде снега. Жители этого примерно 4.000.000 км² региона, в большой степени зависят от оросительной системы. Кроме того, большая часть электричества производится с помощью электростанций. Использумая для этого вода образуется от тайния снега весной. Изменение количества снега оказывает непосредственное влияние на каличество готовой для использования воды и на время её образования. Представленная работа рассматривает вопрос как развивалось пространственное расширение снежного покрова площадей с 1986 года. Эти иследования базироваться на процессиворании данных сеисоров MODIS и AVHRR которые представляют связанные временем и пространством показыват беспримерную методику. Не только время снежного покрова, но и начало и конец снежного сезана наблюдались в течение продолжительного времене, чтобы анализировать систематические изменения произошедшие в течение 26 лет. Результаты подтверждают предсказание модель климата с низким разрешением: снежный покров Центральной Азии изменяетса и ставит экологическую систему и управление водных планирования перед новыми задачами. Однако изменения направленн не только в одну сторону: регионы с уменьшением снежного покрова существовать рядом с такими, в которых величена снежного покрова увеличивается. Всеобщим сдвиг снежного покрова в сторону раннего начала и раннего окончания сезона так же наблюдается. Как раз эти сдвиги ставят а власти и хозяйства вода планирования перед сложные задачи, так как с этими сдвигами связаны и изменения в системе сточных вод. KW - Zentralasien KW - Satellitenfernerkundung KW - Schnee KW - Snow cover KW - MODIS KW - AVHRR KW - snow cover duration KW - Remote sensing of snow KW - Gletscherschwankung KW - Geschichte 1986 - 2012 Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-101221 ER - TY - 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 - Schwindt, Daniel T1 - Permafrost in ventilated talus slopes below the timberline - A multi-methodological study on the ground thermal regime and its impact on the temporal variability and spatial heterogeneity of permafrost at three sites in the Swiss Alps T1 - Permafrost in ventilierten Hangschutthalden unterhalb der Waldgrenze – eine multi-methodische Studie zum thermalen Regime des Untergrundes und dessen Einfluss auf die zeitliche Variabilität und räumliche Heterogenität von Permafrost an drei Standorten in den Schweizer Alpen N2 - In the central Alps permafrost can be expected above 2300 m a.s.l., at altitudes where mean annual air temperatures are below -1 °C. Isolated permafrost occurrences can be detected in north-exposed talus slopes, far below the timberline, where mean annual air temperatures are positive. Driving factors are assumed to be a low income of solar radiation, a thick organic layer with high insulation capacities as well as the thermally induced chimney effect. Aim of this study is to achieve a deeper understanding of the factors determining the site-specific thermal regime, as well as the spatially limited and temporally highly variable permafrost occurrences in vegetated talus slopes. Three supercooled talus slopes in the Swiss Alps were chosen for investigation. Substantially different characteristics were a central criterion in the selection of study sites. Located in the Upper Engadin, climatic conditions, altitude as well as dimensions of the talus slopes are comparable for the study sites Val Bever and Val Susauna; major differences are rooted in the nature of talus substrate and in humus- and vegetation distribution. Characteristics of the Brüeltobel site, located in the Appenzeller Alps, diverge with regard to climatic conditions, altitude and dimensions of the talus slope; humus- and vegetation compositions are comparable to the Val Susauna site. Confirmation and characterisation of ground ice is accomplished by the application of electrical resistivity and seismic refraction tomography. The estimation of the spatial permafrost distribution is based on quasi-3D resistivity imaging. For the confirmation of permafrost and the analysis of its temporal variability electrical resistivity monitoring arrays were constructed and installed at all study sites, to allow year-round measurements. In addition to resistivity monitoring, the – up to now – first seismic refraction tomography winter monitoring was conducted at the Val Susauna to analyse the permafrost evolution during the winter half-year. Investigations of the ground thermal regime were based on the analysis of temperature logger data. Besides recording air- and ground surface temperatures, focus was set on the temperature evolution in vents and in the organic layer. To analyse the relationship between permafrost distribution on the one hand and humus- and vegetation distribution on the other hand, an extensive mapping of humus characteristics and vegetation composition was conducted at Val Susauna. The existence of permafrost could be proven at all study sites. Spatially, permafrost bodies show a narrow transition to neighbouring, unfrozen areas. As observed at Val Susauna, the permafrost distribution strongly correlates with areas with exceptionally thick organic layer, high percentages of mosses and lichens in the undergrowth and dwarf grown trees. The temporal variability of permafrost has proven to be exceptionally high, with the magnitude of seasonal variations distinctly exceeding intra-annual changes. Thereby, the winter season is characterised by a significant supercooling. During snowmelt a growth in volumetric ice content is induced by refreezing of percolating meltwater on the supercooled talus. The results confirmed the fundamental influence of the chimney effect on the existence and temporal variability of permafrost in talus slopes. Divergences in the effectiveness of the thermal regime were detected between the study sites. These are based on differences in the nature of talus material, humus characteristics and vegetation composition. During summer, the organic material is usually dry at the daytime, inducing a high insulation capability and a protection of the subsurface against high atmospheric temperatures. Bouldery talus slopes typically show an organic layer that is fragmented by large boulders, which induces a strongly reduced insulation capability and allows an efficient heat exchange by convective airflow and percolating precipitation water. In the winter half-year, the thermal conductivity of the organic layer increases massively under moist or frozen conditions, allowing an efficient, conductive cooling of the talus material. The convective cooling in bouldery talus slopes affects an earlier onset and a higher magnitude of supercooling than under consistent humus conditions. Here, conductive heat flow is dominant and the cooling in autumn is buffered by a prolonged zero curtain. The snow cover has proven to be incapable of prohibiting an efficient supercooling of the talus slope in winter, almost independent from thickness. N2 - In den zentralen Alpen kann oberhalb einer Höhe von 2300 m ü NN, bei mittleren Jährlichen Lufttemperaturen von weniger als -1 °C mit Permafrost gerechnet werden. Isolierte Permafrostvorkommen können jedoch in nordexponierten Hangschutthalden bei positiven Jahresmitteltemperaturen bis weit unterhalb der Waldgrenze gefunden werden. Ziel dieser Arbeit ist es ein tieferes Verständnis des Faktorenkomplexes zu erreichen, der das standortspezifische, kleinräumige thermale Regime bedingt und damit die räumlich begrenzten, zeitlich hochvariablen Permafrostvorkommen in Hangschutthalden unterhalb der Waldgrenze steuert und ermöglicht. Drei unterkühlte Hangschutthalden in den Schweizer Alpen wurden zur Untersuchung ausgewählt. Bei der Auswahl wurde im Speziellen auf fundamentale Unterschiede der Standortfaktoren Wert gelegt. Im Unterengadin gelegen sind die klimatischen Bedingungen, Höhenlage sowie die Dimensionen der Hangschutthalden an den Standorten Val Bever und Val Susauna vergleichbar; Eigenschaften des Hangschuttes, Charakteristik der organischen Auflage sowie der Vegetation unterscheiden sich. Der in den Appenzeller Alpen gelegenen Standort Brüeltobel unterscheidet sich in Bezug auf die klimatischen Bedingungen, der Höhenlage und der Ausmaße der Hangschutthalde deutlich, zeigt jedoch eine zum Val Susauna ähnliche Humus- und Vegetationscharakteristik. Der Nachweis und die Charakterisierung von Untergrundeis basiert auf der Kombination von elektrischer Widerstandstomographie und seismischer Refraktionstomographie. Zur Detektion der räumlichen Verbreitung von Untergrundeis wurden diese Methoden durch quasi-3D Widerstandstomographie ergänzt. Zum Nachweis von Permafrost und zur Analyse seiner zeitlichen Variabilität wurden Monitoringauslagen konstruiert und an den Standorten fest installiert. Widerstandsmessungen wurden ganzjährig durchgeführt. In Ergänzung zu dem Widerstandsmonitoring wurde im Val Susauna erstmalig seismische Refraktionstomographie zum Monitoring der Permafrostentwicklung im Winter durchgeführt. Die Analyse des thermalen Regimes basiert auf der Analyse von Temperaturlogger Daten. Dabei wurden neben Luft- und Bodentemperaturen vor allem die Temperaturentwicklung in den Schloten sowie in der Humusauflage berücksichtigt. Zur Untersuchung des Zusammenhangs der Permafrostverbreitung mit der Humus- und Vegetationscharakteristik wurde im Val Susauna eine Kartierung der Humuseigenschaften sowie der Vegetationszusammensetzung durchgeführt. An allen untersuchten Standorten konnte Permafrost nachgewiesen werden. Räumlich sind die Permafrostkörper sehr scharf von benachbarten Hangbereichen abgegrenzt. Am Standort Val Susauna konnte ein hoher räumlicher Zusammenhang zwischen der Permafrostverbreitung und Bereichen mit besonders mächtiger Humusauflage, einem hohen Anteil an Moosen und Flechten im Unterwuchs sowie einem ausgeprägtem Zwergwuchs nachgewiesen werden. Die zeitliche Variabilität des Permafrost hat sich an allen Standorten als außergewöhnlich hoch herausgestellt. Dabei übersteigt die Magnitude der saisonalen Variabilität die mehrjährigen Veränderungen deutlich. Das Winterhalbjahr zeigt sich durch eine effiziente Unterkühlung geprägt. Die Schneeschmelze im Frühling steht in Verbindung mit einem deutlichen Eiszuwachs, der durch ein wiedergefrieren des versickernden Schmelzwassers an dem unterkühlten Hangschutt verursacht wird. Die Ergebnisse haben den fundamentalen Einfluss des Chimney Effekt auf die Existenz und zeitliche Variabilität von Permafrost in Hangschutthalden bestätigt. Unterschiede in der Wirkungsweise des thermalen Regimes konnten herausgestellt werden, die in erster Linie auf die unterschiedliche Ausprägung der Humusauflage, Charakteristik des Hangschutts, und die Vegetationszusammensetzung zurückzuführen sind. Während des Sommers ermöglicht die sehr geringe thermische Leitfähigkeit der im oberflächennahen Bereich meist recht trockenen organischen Auflage eine ausgeprägte Isolation des Untergrundes gegenüber hohen Außentemperaturen. Die in grobblockigen Hangschutthalden zu findende ungleichmäßige, von Blockmaterial fragmentierte organische Auflage zeigt eine deutlich geringere Isolationsfähigkeit und ermöglicht einen effektiven, Wärmeaustausch durch Konvektion und perkolierendes Niederschlagswasser. Im Winterhalbjahr steigt die thermische Leitfähigkeit des organischen Materials unter durchfeuchteten sowie gefrorenen Bedingungen massiv an und ermöglicht eine effiziente Auskühlung der Hangschutts. Die Unterkühlung in grobblockigen Hangschutthalden zeigt aufgrund des auch im Winter ausgeprägten konvektiven Wärmeflusses eine höhere Magnitude und ein früheres Einsetzen als bei homogenen Humusauflagen, wo konduktiver Wärmefluss dominiert und eine Auskühlung im Herbst durch eine ausgeprägte zero-curtain Periode gepuffert wird. Der Einfluss der Schneedecke auf das thermale Regime ist insgesamt gering; ihre Isolationsfähigkeit ist, annähernd unabhängig von der Schneemächtigkeit, stark reduziert. KW - Engadin KW - Schutthalde KW - geophysical monitoring KW - Val Bever Val Susauna Brüeltobel KW - 3D-ERT electrical resistivity tomography KW - SRT seismic refraction tomography KW - ERT electrical resistivity tomography KW - chimney effect KW - humus cover organic material KW - ground thermal regime KW - scree slope KW - sporadic alpine permafrost KW - Dauerfrostboden KW - Monitorüberwachung KW - Permafrost KW - Geophysics Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-90099 ER -