92.60.Ry Climatology, climate change and variability (see also 92.70.Gt and 92.70.Kb-in Global change; 92.30.Bc-in Geophysics Appendix)
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Hochaufgelöste Erfassung zukünftiger Klimarisiken für Land- und Forstwirtschaft in Unterfranken
(2024)
Das Klima und seine Veränderungen wirken sich direkt auf die Land- und Forstwirtschaft aus. Daher ist die Untersuchung der zukünftigen Klimarisiken für diese Sektoren von hoher Relevanz. Dies ist auch und vor allem für den schon heute weiträumig trockheitsgeprägten und vom Klimawandel besonders betroffenen nordwestbayerischen Regierungsbezirk Unterfranken der Fall, dessen Gebiet zu über 80 % land- oder forstwirtschaftlich genutzt wird. Zur Untersuchung der Zukunft in hoher räumlicher Auflösung werden Projektionen von regionalen Klimamodellen genutzt. Da diese jedoch Defizite in der Repräsentation des beobachteten Klimas der Vergangenheit aufweisen, sollte vor der weiteren Verwendung eine Anpassung der Daten erfolgen. Dies geschieht in der vorliegenden Arbeit am Beispiel des regionalen Klimamodells REMO im Bezug auf klimatische Kennwerte für Trockenheit, Starkniederschlag, Hitze sowie (Spät-)Frost, die alle eine hohe land- und forstwirtschaftliche Bedeutung besitzen. Die Datenanpassung erfolgt durch zwei verschiedene Ansätze. Zum Einen wird eine Biaskorrektur der aus Globalmodell-angetriebenen REMO-Daten berechneten Indizes durch additive und multiplikative Linearskalierung sowie empirische und parametrische Verteilungsanpassung durchgeführt. Zum Anderen wird ein exploratives Verfahren auf Basis von Model Output Statistics angewandt: Lokale und großräumige atmosphärische Variablen von REMO mit Reanalyseantrieb, die eine zeitliche Korrespondenz zu den Beobachtungen aufweisen, dienen als Prädiktoren für die Aufstellung von Transferfunktionen zur Simulation der Indizes. Diese Transferfunktionen werden sowohl mithilfe Multipler Linearer Regression als auch mit verschiedenen Generalisierten Linearen Modellen konstruiert. Sie werden anschließend genutzt, um Analysen auf Basis von biaskorrigierten Globalmodell-angetriebenen REMO-Prädiktoren durchzuführen. Sowohl für die Biaskorrektur als auch die Model Output Statistics wird eine Kreuzvalidierung durchgeführt, um die Ergebnisse unabhängig vom jeweiligen Trainingszeitraum zu untersuchen und die jeweils besten Varianten zu finden. Werden beide Verfahren mit ihren Unterkategorien für den gesamten historischen Modellzeitraum verglichen, so weist für alle Monat-Kennwert-Kombinationen eine der beiden Verteilungskorrekturen die besten Ergebnisse auf. Die Zukunftsprojektionen unter Verwendung der jeweils erfolgreichsten Methode zeigen im regionalen Durchschnitt für das 21. Jahrhundert negative Trends der (Spät-)Frost- und Eis- sowie positive Trends der Hitzetagehäufigkeit. Winterliche Starkregenereignisse nehmen hinsichtlich ihrer Anzahl zu, im Sommer verstärkt sich die Trockenheit. Die Hinzunahme zwei weiterer regionaler Klimamodelle bestätigt die allgemeinen Zukunftstrends, jedoch ergeben sich beim Spätfrost Widersprüche, wenn dieser hinsichtlich der thermisch abgegrenzten Vegetationsperiode definiert wird.
Zusätzlich werden die Model Output Statistics auf gleiche Weise mit bodennahen Prädiktoren zur Simulation von Erträgen aus Acker- und Weinbau wiederholt. Die Güte kann aufgrund mangelnder Beobachtungsdatenlänge nur anhand der Reanalyse-angetriebenen REMO-Daten abgeschätzt werden, ist hierbei jedoch deutlich besser als im Bezug auf die Kennwertsimulation. Die Zukunftsprojektionen von REMO sowie drei weiterer Regionalmodelle zeigen im Mittel über alle Landkreise Unterfrankens steigende Winter- sowie sinkende Sommerfeldfruchterträge. Hinsichtlich der Frankenweinerträge widersprechen sich die Ergebnisse der drei Klassen Weiß-, Rot- und Gesamtwein insofern, als dass REMO und ein weiteres Modell negative Weiß- und Rotweinertragstrends, jedoch positive Gesamtweinertragstrends simulieren. Die zwei anderen verwendeten Modelle führen durch positive Trendvorzeichen für den Weißwein zu insgesamt kohärenten Ergebnissen.
Die Resultate im Bezug auf die land- und forstwirtschaftlich relevanten klimatischen Kennwerte bedeuten, dass Anpassungsmaßnahmen gegenüber Hitze sowie im Speziellen gegenüber Trockenheit in Zukunft im ohnehin trockenheitsgeprägten Unterfranken an Bedeutung gewinnen werden. Auch die unsicheren Projektionen im Bezug auf die Spätfrostgefahr müssen im Blick behalten werden. Die Trends der Feldfruchterträge deuten in die gleiche Richtung, da Sommergetreide eine höhere Trockenheitsanfälligkeit besitzen. Die unklaren Ergebnisse der Weinerträge hingegen lassen keine eindeutigen Schlüsse zu. Der starke anthropogene Einfluss auf die Erntemengen sowie die großen Unterschiede der Rebsorten hinsichtlich der klimatischen Eignung könnten ein Grund hierfür sein.
Die Bodenfeuchte stellt eine essenzielle Variable für den Energie-, Feuchte- und Stoffaustausch zwischen Landoberfläche und Atmosphäre dar. Ihre Auswirkungen auf Temperatur und Niederschlag sind vielfältig und komplex. Die in Klimamodellen verwendeten Schemata zur Simulation der Bodenfeuchte, auch bodenhydrologische Schemata genannt, sind aufgrund des Ursprungs der Klimamodelle aus Wettermodellen jedoch häufig sehr stark vereinfacht dargestellt.
Bei Klimamodellen, die Simulationen mit einer groben Auflösung von mehreren Zehner- oder Hunderterkilometern rechnen, können viele Prozesse vernachlässigt werden. Da die Auflösung der Klimamodelle jedoch stetig steigt und mittlerweile beim koordinierten Projekt regionaler Klimamodelle CORDEX-CORE standardmäßig bei 0.22° Kantenlänge liegt, müssen auch höher aufgelöste Daten und mehr Prozesse simuliert werden. Dies gilt erst recht mit Blick auf konvektionsauflösende Simulationen mit wenigen Kilometern Kantenlänge. Mit steigenden Modellauflösungen steigt zugleich die Komplexität und Differenziertheit der Fragestellungen, die mit Hilfe von Klimamodellen beantwortet werden sollen. An diesem Punkt setzt auch das Projekt BigData@Geo an, in dessen Rahmen die vorliegende Arbeit entstand. Ziel dieses Projektes ist es, hochaufgelöste Klimainformationen für den bayerischen Regierungsbezirk Unterfranken für Akteure aus der Land- und Forstwirtschaft sowie dem Weinbau zur Verfügung zu stellen.
Auf diesen angewandten und grundlegenden Anforderungen und Zielsetzungen basierend, bedarf auch das in dieser Arbeit verwendete regionale Klimamodell REMO (Version 2015) der weiteren Entwicklung. So ist das Hauptziel der Arbeit das bestehende einschichtige bodenhydrologische Schema durch ein mehrschichtiges zu ersetzen. Der Vorteil mehrerer simulierter Bodenschichten besteht darin, dass nun die vertikale Bewegung des Wassers in Form von Versickerung und kapillarem Aufstieg simuliert werden kann. Dies geschieht auf der Basis bodenhydrologischer Parameter, deren Wert in Abhängigkeit vom Boden und der Bodenfeuchte über die Wasserrückhaltekurve bestimmt wird. Für diese Kurve existieren verschiedene Parametrisierungen, von denen die Ansätze von Clapp-Hornberger und van Genuchten verwendet wurden. Außerdem kann die Bodenfeuchte nun bis zu einer Tiefe von circa 10 m beziehungsweise der Tiefe des anstehenden Gesteins simuliert werden. Damit besteht im Gegensatz zum vorherigen Schema, dessen Tiefe auf die Wurzeltiefe beschränkt ist, die Möglichkeit, dass Wasser auch unterhalb der Wurzeln zur Verfügung stehen kann und somit die absolute im Boden verfügbare Wassermenge zunimmt. Die Schichtung erlaubt darüber hinaus die Verdunstung aus unbewachsenem Boden lediglich auf Basis des in der obersten Schicht verfügbaren Wassers. Ein weiterer Prozess, der dank der Schichtung und der weiter unten erläuterten Datensätze neu parametrisiert werden kann, ist die Infiltration.
Für die Verwendung des Schemas sind Informationen über bodenhydrologische Parameter, die Wurzeltiefe und die Tiefe bis zum anstehenden Gestein erforderlich. Entsprechende Datensätze müssen hierfür aufbereitet und in das Modell eingebaut werden. Bezüglich der Wurzeltiefe wurden drei sich bezüglich der Tiefe, der Definition und der verfügbaren Auflösung stark voneinander unterscheidende Datensätze verglichen. Letztendlich wird die Wurzeltiefe aus dem mit einer anderen REMO-Version gekoppelten Vegetationsmodul iMOVE verwendet, da zukünftig eine Kopplung dieses Moduls mit dem mehrschichtigen Boden geplant ist und die Wurzeltiefen damit konsistent sind. Zudem ist die zugrundeliegende Auflösung der Daten hoch und es werden maximale Wurzeltiefen berücksichtigt, die besonders wichtig für die Simulation von Landoberfläche-Atmosphäre-Interaktionen sind. Diese Vorteile brachten die anderen Datensätze nicht mit. In der finalen Modellversion werden für die Tiefe bis zum anstehenden Gestein und die Korngrößenverteilungen die Daten von SoilGrids verwendet. Ein Vergleich mit anderen Bodendatensätzen fand in einer parallel laufenden Dissertation statt (Ziegler 2022). Bei SoilGrids ist hervorzuheben, dass die Korngrößenverteilungen in einer hohen räumlichen Auflösung (1 km^2 oder höher) und mit mehreren vertikalen Schichten vorliegen. Gegenüber dem ursprünglich in REMO verwendeten Datensatz mit einer Kantenlänge von 0.5° und ohne vertikale Differenzierung ist dies eine starke Verbesserung der Eingangsdaten. Dazu kommt, dass die Korngrößenverteilungen die Verwendung kontinuierlicher Pedotransferfunktionen statt fünf diskreter Texturklassen, denen für die bodenhydrologischen Parameter fixe Tabellenwerte zugewiesen werden, ermöglichen. Dies führt zu einer deutlich besseren Differenzierung des heterogenen Bodens.
Im Rahmen der Arbeit wurden insgesamt 19 Simulationen für Europa und ein erweitertes Deutschlandgebiet mit Auflösungen von 0.44° beziehungsweise 0.11° für den Zeitraum 2000 bis 2018 gerechnet. Dabei zeigte sich, dass die Einführung des mehrschichtigen Bodenschemas gegenüber dem einschichtigen Schema zu einer Verringerung der Bodenfeuchte in der Wurzeltiefe führt. Nichtsdestotrotz nimmt die absolute Wassermenge des Bodens durch die Berücksichtigung des Bodens unterhalb der Wurzelzone zu. Bezogen auf die einzelnen Schichten wird die Bodenfeuchte damit zwar unterschätzt, im Laufe der Modellentwicklung kann jedoch eine Verbesserung im Vergleich zu ERA5 erzielt werden. Das neue Schema führt zu einer Verringerung der Evapotranspiration, die über alle Schritte der Modellentwicklung und besonders während der Sommermonate auftritt. Im Vergleich zu Validationsdaten von ERA5 und GLEAM zeigt sich, dass dies eine Verbesserung dieser Größe bedeutet, die sowohl in der Fläche als auch beim Fehler und in der Verteilung auftritt.
Gleiches lässt sich für den Oberflächenabfluss sagen. Hierfür implementierte Schemata (Philip, Green-Ampt), die anders als das standardmäßig verwendete Improved-Arno-Schema bodenhydrologische Parameter berücksichtigen, konnten eine weitere Verbesserung im Flachland zeigen. In Gebirgsregionen nahm der Fehler durch die nicht enthaltene Berücksichtigung der Hangneigung jedoch zu, sodass in der finalen Modellversion auf das Improved-Arno-Schema zurückgegriffen wurde. Die Temperatur steigt durch die ursprüngliche Version des mehrschichtigen Schemas zunächst an, was zu einer Über- statt der vorherigen Unterschätzung gegenüber E-OBS führt. Die Modellentwicklung resultiert zwar in einer Reduzierung der Temperatur, jedoch fällt diese zu stark aus, sodass der Temperaturfehler letztendlich größer als in der einschichtigen Modellversion ist. Da die Evapotranspiration jedoch maßgeblich verbessert wurde, kann dieser Fehler eventuell auf ein übermäßiges Tuning der Temperatur zurückgeführt werden.
Die Betrachtung von Hitzeereignissen am Beispiel der Sommer 2003 und 2018 hat gezeigt, dass die Modellentwicklung dazu beiträgt, diese Ereignisse besser als das einschichtige Schema zu simulieren. Zwar trifft dies nicht auf das räumliche Verhalten der mittleren Temperatur zu, jedoch auf deren zeitlichen Verlauf. Hinzu kommt die bessere Simulation der täglichen Extrem- und besonders der Minimaltemperatur, was zu einer Erhöhung der täglichen Temperaturspanne führt. Diese wird von Klimamodellen in der Regel zu stark unterschätzt.
Durch die Berücksichtigung der vertikalen Wasserflüsse hat sich jedoch auch gezeigt, dass noch enormes Entwicklungspotenzial mit Blick auf (boden)hydrologische Prozesse besteht. Dies gilt in besonderem Maße für zukünftige Simulationen mit konvektionserlaubender Auflösung. So sollten subskalige Informationen des Bodens und der Orographie berücksichtigt werden. Dies dient einerseits der Repräsentation vorliegender Heterogenitäten und kann andererseits, wie am Beispiel der Infiltrationsschemata dargelegt, zur Verbesserung bestehender Prozesse beitragen. Da die simulierte Drainage durch das mehrschichtige Bodenschema im gleichen Maße zu- wie der Oberflächenabfluss abnimmt und das Wasser dem Modell in der Folge nicht weiter zur Verfügung steht, sollte zukünftig auch Grundwasser im Modell berücksichtigt werden. Eine Vielzahl von Studien konnte einen Mehrwert durch die Implementierung dieser Variable und damit verbundener Prozesse feststellen. Mittelfristig ist jedoch insgesamt die Kopplung an ein hydrologisches Modell zu empfehlen, um die bei hochauflösenden Simulationen relevanten Prozesse angemessen repräsentieren zu können. Hierfür bieten sich beispielsweise ParFlow oder mHM an.
Insgesamt ist festzuhalten, dass das mehrschichtige Bodenschema einen Mehrwert liefert, da schwer zu simulierende und in der Postprozessierung zu korrigierende Variablen wie die Evapotranspiration und der Oberflächenabfluss deutlich besser modelliert werden können als mit dem einschichtigen Schema. Dies gilt auch für die Extremtemperaturen. Beides ist klar auf die Schichtung des Bodens und damit einhergehender Prozesse zurückzuführen. Bezüglich der Daten zeigt sich, dass die Wurzeltiefe, die Berücksichtigung von SoilGrids und die vertikale Bodeninformation für die weitere Optimierung verantwortlich sind. Darüber hinaus ist der höhere Informationsgehalt, der anhand der geschichteten Bodenfeuchte zur Verfügung steht, ebenfalls als Mehrwert einzustufen.
Unter Einbezug von modellsimulierten großskaligen Geopotential-, Feuchte- und Meeresoberflächentemperaturfeldern für Szenarien eines anthropogen verstärkten Treibhauseffekts wird der Niederschlag bzw. die Temperatur im Mittelmeerraum für das 21. Jahrhundert mit der Methode des statistischen Downscalings abgeschätzt. Die als Gitterfelder mit 0.5° räumlicher Auflösung vorliegenden Niederschlags- und Temperaturdaten des CRU-(Climatic Research Unit in Norwich) Datensatzes werden jeweils mittels s-modaler Hauptkomponentenanalyse in Regionen unterteilt. Die resultierenden Zeitreihen der regionalen Variationszentren offenbaren dabei unterschiedliche Niederschlags- und Temperaturverhältnisse in den verschiedenen mediterranen Teilregionen im Untersuchungszeitraum 1948-1998. Als großskalige Einflussgrößen dienen Reanalysedaten des NCEP/NCAR (National Centers for Environmental Prediction/ National Center for Atmospheric Research) der geopotentiellen Höhen der 1000hPa-und 500hPa-Niveaus und der spezifischen Feuchte im 1000hPa-Niveau. Als ozeanische Einflussgrößen werden Meeresoberflächentemperaturdaten des Nordatlantiks und des Mittelmeers verwendet. Zur Dimensionsreduktion und zur Beseitigung linearer Abhängigkeiten gehen die verschiedenen Prädiktorfelder ebenfalls, jeweils getrennt, in s-modale Hauptkomponentenanalysen ein. Anschließend wird der Verlauf des Niederschlags bzw. der Temperatur der regionalen Variationszentren in den Monaten Oktober bis Mai 1948-1998 mit der großräumigen atmosphärischen und ozeanischen Variabilität im gleichen Zeitraum verknüpft. Dies geschieht in mehreren Kalibrierungsabschnitten unter Verwendung von Kanonischen Korrelationsanalysen und multiplen Regressionsanalysen. Die erstellten statistischen Zusammenhänge werden dann in von der Kalibrierung unabhängigen Verifikationszeiträumen überprüft. Die erzielten Modellgüten in den Verifikationsperioden werden herangezogen, um die besten statistischen Modelle für die Zukunftsabschätzungen auszuwählen. Dabei zeigt sich, dass für den mediterranen Niederschlag die besten Modellgüten im Allgemeinen mit der Prädiktorenkombination 1000hPa-/500hPa-Geopotential und spezifische Feuchte erzielt werden können. Die Temperatur im Mittelmeerraum lässt hingegen den stärksten Zusammenhang mit Werten der 1000hPa-/500hPa-geopotentiellen Höhen erkennen. Durch Einsetzen von modellsimulierten Werten der Prädiktoren in die Regressions-bzw. Kanonischen Korrelationsgleichungen wird schließlich die Reaktion der regionalen Klimavariablen Niederschlag bzw. Temperatur auf Veränderungen der großskaligen Zirkulations-, Feuchte- und Meeresoberflächentemperaturanomalien unter Bedingungen eines anthropogen verstärkten Treibhauseffektes abgeschätzt. Je nach verwendeter Methode und einbezogener Prädiktorenkombination zeigen sich teils erhebliche Unterschiede in den Abschätzungsergebnissen. So wird zum Beispiel bei den bedingten Abschätzungen für das 21. Jahrhundert der zukünftige Niederschlagsverlauf zum Teil erheblich abgewandelt, wenn modellsimulierte Feuchtewerte zusätzlich zu den Geopotentialinformationen einbezogen werden. Für die bedingten Abschätzungen des regionalen Klimas im Mittelmeerraum im 21. Jahrhundert werden Prädiktoren-Modellergebnisse zweier verschiedener IPCC- (Intergovernmental Panel on Climate Change) Emissionsszenarien herangezogen. Zum einen werden modellsimulierte Werte nach IS92a- Szenario herangezogen, zum anderen solche nach jüngstem SRESB2-Szenario. Aus beiden verwendeten Szenarienrechnungen gehen im Allgemeinen gleichförmige Tendenzen bei der Entwicklung der Niederschlagssummen im Mittelmeerraum unter anthropogener Verstärkung des Treibhauseffektes im 21. Jahrhundert hervor. Unter Verwendung von Prädiktorenwerten des Hamburger Klimamodells ECHAM4 nach SRESB2-Szenario (großskalige Einflussgrößen: 1000hPa-/500hPa-geopotentielle Höhen und 1000hPa-spezifische Feuchte) ergibt sich für den westlichen und nördlichen Mittelmeerraum bei einer anthropogenen Verstärkung des Treibhauseffektes eine Verkürzung mit gleichzeitiger Intensitätszunahme der "feuchten" Jahreszeit. Dies äußert sich darin, dass im Winter in diesen Regionen Niederschlagszunahmen im Zeitraum 2071-2100 im Vergleich zu 1990-2019 abgeschätzt werden, während im Herbst und Frühjahr Niederschlagsrückgänge überwiegen. In den östlichen und südlichen Teilen des Mittelmeerraumes zeigen sich hingegen für die Monate Oktober bis Mai fast ausschließlich negative Niederschlagstendenzen unter Bedingungen eines anthropogen verstärkten Treibhauseffektes. Für die Temperatur wird unter Verwendung von Modellwerten der großskaligen Einflussgrößen 1000hPa-/500hPa-geopotentielle Höhen unter SRESB2-Szenariobedingungen ein Temperaturanstieg im gesamten Mittelmeerraum für alle untersuchten Monate (Oktober bis Mai) im Zeitraum 2071 bis 2100 im Vergleich zum Abschnitt 1990-2019 abgeschätzt. Die Erhöhung ist im Herbst und zu Beginn des Frühjahrs insgesamt am stärksten ausgeprägt.
Zirkulationsdynamische Telekonnektivität des Sommerniederschlags im südhemisphärischen Afrika
(2003)
Die Arbeit befasst sich mit den durch Telekonnektionen etablierten Zusammenhängen zwischen der globalen troposphärischen Zirkulation der Atmosphäre und der sommerlichen Niederschlagsvariabilität im südhemisphärischen Afrika auf interannueller Zeitskala. Ziel der Arbeit ist die Erfassung maßgeblicher Telekonnektionen sowie deren Überprüfung hinsichtlich kausal nachvollziehbarer zirkulationsdynamischer Erklärungsmodelle, die - über formalstatistische Signifikanzkriterien hinausgehend - eine Beurteilung der Fernkopplungen in Hinblick auf ihre Bedeutung für den Niederschlag im südhemisphärischen Afrika gestattet. Die hierzu durchgeführten Arbeitsschritte umfassen im Wesentlichen: i.) hauptkomponentenbasierte Regionalisierung des Niederschlags im südhemisphärischen Afrika, ii.) Entwurf einer sog. multisaisonalen Analysemethode zur Ermittlung der intrasaisonalen Persistenz der Kopplungen, iii.) intensive Nutzung und Weiterentwicklung bivariater Techniken der Telekonnektionsanalyse, iv.) Anwendung und Ergebnisvergleich verschiedener multivariater Methoden (SFPCA, CCA, SVD), v.) Neuentwicklung einer dreistufigen Methodenkombination zur Extraktion sog. Hauptkopplungsmodi, vi.) zirkulationsdynamische Analyse der Hauptkopplungsmodi hinsichtlich plausibler Kopplungsmechanismen. Für acht Hauptkopplungsmodi konnten Erklärungsmodelle für den Transport von Anomaliesignalen zwischen den jeweils involvierten Telekonnektionszentren des globalen Druckfeldes und den korrelierten Niederschlagsschwankungen in den Regionen des südlichen Afrikas aufgezeigt werden, die sich sowohl hinsichtlich der räumlichen Verteilung der Zentren als auch prozessual in vier Hauptgruppen zusammenfassen lassen: 1.) ENSO-Telekonnektionen: Das pazifische ENSO-System stellt sich als dominierender Modus hinsichtlich der Telekonnektionen des südhemisphärischen Niederschlags in Afrika dar. Während eine positive Abhängigkeit des frühsommerlichen Niederschlags in Ostafrika durch Variationen der tropischen Walkerzirkulation des Indischen Ozeans etabliert wird, werden die insgesamt stärksten Kopplungen im südwestlichen Kontinetalbereich im Spätsommer festgestellt. Als Kopplungsmechanismus wird hier eine höhenkonvergente Strömungskonfiguration über dem Südostatlantik und Südafrika erkannt, die über Anomalieimpulse der Walkerzirkulation des Atlantiks mit den pazifischen ENSO-Anomalien verknüpft ist. 2.) Wellendynamik der südhemisphärischen Westwinddrift: Zwei Hauptkopplungsmodi beschreiben die Einbindung der Höhentrogaktivität über dem südlichen Afrika in Telekonnektionsmuster der Südhemisphäre. Beide beeinflussen die Niederschlagsvariabilität im Süden Afrikas durch die Modifikation von Höhentroglagen über der Südostküste Südafrikas, die in ihrem westlichen Rückseitenbereich konvektionshemmend wirken und einen Impuls zu anomal trockenen Verhältnissen in den betroffenen Niederschlagsregionen ausüben. 3.) Auftrittshäufigkeit und Intensität tropischer Zyklonen im südwestlichen Indischen Ozean: Die auf saisonaler Zeitskala mit tropischen Zyklonen assoziierten großskaligen Zirkulationsanomalien überwiegen bzw. kompensieren Effekte der Niederschlagserhöhung durch Starkregenereignisse im südöstlichen Afrika. Sowohl eine Verlagerung des Hauptkonvektionsgebietes als auch die Auswirkungen auf die Luftmassenadvektion über dem Subkontinent verursachen tendenziell trockenere Verhältnisse in Regionen des südöstlichen und zentralen südhemisphärischen Afrikas bei verstärkter Zyklonalaktivität im Spätsommer. 4.) Telekonnektionen mit der Zirkulation der subtropischen und mittleren Breiten der Nordhemisphäre: Vier Hauptkopplungsmodi repräsentieren Zusammenhänge v.a. der frühsommerlichen Niederschlagsvariabilität in Ostafrika. Die Schlüsselrolle bei der prozessualen Verzahnung der außertropischen Zirkulation mit innertropischen Konvektionsanomalien nimmt die Höhenströmung im Bereich des Subtropenjetstreams über Südwestasien ein, welche mit der Variabilität der Meridionalströmung im hochtroposphärischen Strömungsast der Hadleyzelle über Nordostafrika verknüft ist. Diese wiederum ist mittels Horizontaldivergenzanomalien an die Konvektionstätigkeit über dem äquatornahen Ostafrika gekoppelt. ; Neben Telekonnektionen des südafrikanischen Niederschlags bezüglich der atmosphärischen Zirkulation wurden Zusammenhänge mit der Variabilität der Meeresoberflächentemperaturen untersucht. Bis auf das ENSO-System und den sog. Dipolmodus im Indischen Ozean, konnten keine weiteren bedeutenden, auf der interannuellen Zeitskala wirksamen ozeanischen Einflüsse auf die Atmosphäre festgestellt werden, die zur weiteren Erklärung von Niederschlagstelekonnektionen beitragen. Die Ergebnisse der Arbeit lassen den Einsatz der Methoden bei der Analyse zeitversetzter Telekonnektionen im Rahmen prognostischer Modellierung der telekonnektiv beeinflussten Niederschlagsvariabilität im südhemisphärischen Afrika als aussichtsreich erscheinen.