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- Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (1)
- Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) (1)
- Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR), Deutsches Fernerkundungsdatenzengrum (DFD) (1)
- Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (1)
- Département de géographie, Université Abdou Moumouni Dioffo de Niamey, Niger (1)
- Fraunhofer ISC (1)
- Hochschule für angewandte Wissenschaften München, Fakultät für Tourismus (1)
- Lehrstuhl für Fernerkundung der Uni Würzburg, in Kooperation mit dem Deutschen Fernerkundungsdatenzentrum (DFD) des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) (1)
ResearcherID
- I-5818-2014 (1)
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.
In der vorliegenden Arbeit werden die Foraminiferenfaunen von 125 Proben, die aus drei Profilen des marinen Mitteljura (Bajocium bis Unteroxfordium) von Kachchh, West-Indien stammen, analysiert: Das Badi Nala-Jhura Village-Profil (ca. 550 m Mächtigkeit) und das Kamaguna-Profil (ca. 365 m Mächtigkeit) wurden am Jhura Hill (23°26’8’’ N; 69°37’00’’ E) ca. 17 km NW von Bhuj aufgenommen, während das dritte Profil durch den Jumara Dome (ca. 365 m Mächtigkeit) (23°40’40’’ N; 69°04’00’’ E) ca. 50 km NW des Jhura Hill liegt. Die Proben wurden lithologisch sowie nach ihren Foraminiferen-Vergesellschaftungen ausgewertet, welche wichtige Daten zur Palökologie lieferten. Die Profile umfassen die mitteljurassische Sedimentabfolge, die der Jhurio-, Patcham- und Chari-Formation des Jhura Dome und Jumara Dome angehört. Die Schichtenfolge des Bajocium und Bathonium besteht aus Karbonaten und gemischt karbonatisch-siliziklastischen Sedimenten der Jhurio- und Patcham-Formation, während im Callovium die Chari-Formation siliziklastisch dominiert ist. Die sedimentäre Abfolge des Kachchh-Beckens zeigt an der Bathonium-Callovium-Grenze signifikante Veränderungen in der Lithologie, im faunistischen Inhalt und in der Faunendiversität. Die lithologischen Veränderungen von einer Karbonat-dominierten Abfolge im mittleren und oberen Bathonium zu siliziklastischen Sedimenten im Callovium gehen mit einer Abnahme der zuvor hohen Diversität einher. Der Grund für den Faunenumschwung liegt vermutlich in einer deutlichen Änderung der Umweltbedingungen von sauerstoffreich im unteren zu sauerstoffarm im oberen Profilabschnitt, was sich in einem Wechsel von einer Kalkschaler- zu einer Sandschaler-dominierten Foraminiferenfauna dokumentiert. Eine weitere Ursache für den Fazies- und Faunenumschwung liegt in einer deutlichen KlimaÄnderung, indem heiße, aride Bedingungen im Bathonium von kühleren, feuchteren Verhältnissen zu Beginn des Callovium abgelöst wurden. Taxonomisch konnten insgesamt 111 Foraminiferentaxa identifiziert werden, die 43 Gattungen angehören. Insgesamt wurden 24 Sandschaler- und 85 benthische Kalkschaler-Taxa sowie 2 Arten planktischer Foraminiferen (Globuligerina) in den untersuchten Profilen bestimmt. Die benthischen Formen dominieren somit bei weitem an Diversität und Häufigkeit, da die planktischen Protoglobigerinen im mittleren Jura global noch keine große Rolle spielten. Aufgrund der spärlich vorhandenen Literatur wurde jedes Taxon inklusive Synonymieliste beschrieben, durch rasterelektronen-mikroskopische Aufnahmen (REM) dokumentiert und auf 9 Tafeln illustriert. In der Foraminiferen-Gesamtfauna dominieren Vertreter der Familie Nodosariidae mit den Gattungen Lenticulina, Astacolus, Citharina, Lingulina, Marginulinopsis, Nodosaria und Vaginulina. Mit der zweitgrößten Häufigkeit folgen die Familien Epistominidae, Textulariidae und Spirillinidae mit den Gattungen Epistomina, Spirillina sowie Reophax, Ammobaculites und Textularia. Die Arten Reophax sterkii, Triplasia althoffi, Verneuilinoides subvitreus, Nubeculinella bigoti, Dentalina filiformis, Saracenaria oxfordiana, Lingulina longiscata, Citharina flabellata, Palmula deslongchampsi, Vaginulina proxima, Ammodiscus asper, Ammodiscus siliceus, Triplasia bartensteini, Spirillina orbicula, Ophthalmidium carinatum, Tubinella inornata, Nodosaria fusiformis, Pyramidulina rara und Ramulina ascissa wurden erstmals in Gesteinen des Kachchh-Beckens nachgewiesen. Die dominierenden Taxa in den untersuchten Sedimenten sind epifaunale Formen, die einen hohen Sauerstoffgehalt im Bodenwasser benötigen. Infaunale, im Sediment lebende Arten treten dagegen etwas seltener auf. Diese lebten bevorzugt in sub- bis dysoxischen Milieus mit geringen Gehalten an gelöstem Sauerstoff im Bodenwasser und konnten auch Sauerstoffminima tolerieren. Aus der benthischen Foraminiferenfauna können folgende Rückschlüsse gezogen werden: • Die wichtigsten Parameter für die Verbreitung der Foraminiferen sind Substrat, Energieniveau und Sauerstoffgehalt. • Die höchste Diversität weisen die epifaunalen Vergesellschaftungen auf. • Mit zunehmender Sedimenttiefe nehmen Häufigkeit und Diversität ab. • Die Diversität der Kalkschaler ist höher als die der Sandschaler. • Minimale Diversitäten liegen in Stressmilieus mit geringen Sauerstoffgehalten vor. • Die hohen Werte des Evenness-Index weisen auf eine annähernd gleichmäßige Verteilung der benthischen Foraminiferen in den Profilen hin. • Epifaunale Arten werden von den physikochemischen Eigenschaften des Bodenwassers gesteuert. Sie sind auf partikuläres organisches Material und hohe Sauerstoffgehalte des Bodenwassers angewiesen. In der vorliegenden Arbeit wurden Probencluster gebildet, um Faunenassoziationen zu erfassen und danach die Umwelt- und Ablagerungsbedingungen zu rekonstruieren. Aus drei Profilen wurden 125 Proben für eine quantitative palökologische Analyse der Foraminiferen ausgewählt. Die W-mode Clusteranalyse zeigt eine große Ähnlichkeit zwischen den Proben, die sich in zwei Hauptcluster mit insgesamt sechs Subclustern gruppieren lassen. Die dadurch gebildeten Probengruppen stellen verschiedene Foraminiferenassoziationen dar, die sich beschreiben und weitgehend interpretieren lassen. • Assoziation A zeichnet sich durch hohe Anteile der Gattung Epistomina mosquensis aus. Diese Assoziation repräsentiert vollmarine Ablagerungsbedingungen mit normalmariner Salinität und guter Durchlüftung des Bodenwassers. • Assoziation B wird durchweg von Reophax metensis dominiert. Die Assoziation charakterisiert einen niedrig-energischen und teilweise sauerstoffarmen Sedimentationsraum. • Assoziation C wird stark von Dorothia prekummi dominiert und kennzeichnet vollmarine Bedingungen. • Assoziation D ist von Lenticulina subalata beherrscht und charakterisiert gutdurchlüftete Flachwasserbereiche. • Assoziation E wird von Spirillina polygyrata dominiert. Sie ist typisch für einen flachen Subtidalbereich unterhalb der Wellenbasis mit vollmarinen Bedingungen, normal mariner Salinität und gut durchlüftetem Bodenwasser. • Assoziation F zeichnet sich durch hohe Gehalte an Lenticulina quenstedti aus. Die Assoziation charakterisiert Bereiche, die überwiegend unterhalb der Schönwetter-Wellenbasis liegen und ein niedriges bis mittleres Sauerstoff-Niveau aufweisen. Aus einem Vergleich zwischen den Gehäusegrößen und der Häufigkeit von Lenticulina subalata und Epistomina mosquensis in den karbonatischen und siliziklastischen Sedimenten ergab sich, dass die Gehäuse von L. subalata und E. mosquensis in den Karbonaten größer sind als in den Siliziklastika. Die mitteljurassischen Ablagerungsräume des Kachchh-Beckens werden anhand der lithologischen und faunistischen Parameter rekonstruiert. Ferner werden die Foraminiferen-Vergesellschaftungen mit den von FÜRSICH et al. (2004) beschriebenen Makrofauna-Assoziationen verglichen. Aus diesen Untersuchungen ergaben sich folgende Schlussfolgerungen: • Die Ablagerungen im Jhura-Profil sind in flacherem Wasser sedimentiert worden als im Kamaguna-Profil und Jumara-Profil. • Die Mikro- und Makrofauna in diesen Profilen führt zu mehr oder weniger identischen palökologischen Schlussfolgerungen.
The taphonomic and paleoecologic aspects of the Upper Hauterivian to Lower Barremian Agua de la Mula Member of the Agrio Formation (Neuquén Basin, Argentina) were studied in the frame of the sequence stratigraphic paradigm. The Agua de la Mula Member, a ca. 600 m thick succession of highly cyclic marine sediments was surveyed at two localities. Detailed bed-by-bed sedimentologic, stratigraphic, ichnologic, taphonomic and paleoecologic data collection allowed a precise paleoenvironmental, stratigraphic, taphonomic and synecologic interpretation, in a controlled sequence stratigraphic framework. The main architectural stratigraphic component is the Starvation-Dilution Sequence, interpreted as a the effect of a sixth-order, Milankovitch precession-driven cycle. Dilution hemisequences are siliciclastic-dominated and show evidence of depth changes. Starvation hemisequences show a diverse variation of mixed carbonate-siliciclastic facies that is linked to sequence stratigraphy. Ammonite-based biostratigraphy was revised and new knowledge proposed. The stratigraphic framework was improved by combining biostratigraphy, sequence stratigraphy and event stratigraphy. Nine main sequences were described, linked to other stratigraphic markers and correlated with other sequence stratigraphic charts. Several orders of cyclicity were inferred. Third- and fourth-order sequences are the major sequences, not subordinated to higher hierarchies (lower order). Precession, obliquity, and short and long eccentricity cycles of the Milankovitch band are proposed. Among the different sequence stratigraphic models the transgression-regression model fits the majority of the sequences described in this work. The depositional-sequence model could be applied only to the first third-order sequence, in which the true sequence boundary is identifiable. Starvation-dilution sequences, however, are composed by to components that are not completely explained by those models. Starvation hemisequences developed in intermediate to deep settings record the transgressive phase as well as the earLy regressive one without visible stratigraphic boundaries. 112 samples with 22,572 individuals were grouped into fifteen fossil associations and one assemblage that reflect the interaction of different factors: age, position in major, medium and starvation dilution sequences and, linked to sequence stratigraphy, depth, oxygen availability, rate of terrigenous input, water agitation, and substrate conditions. Temporary possible reduction in oxygen content is inferred based on all sources of available evidence. Organic buildups are briefly described and their development interpreted in terms of the sequence stratigraphic framework. Vertical patterns of replacement of fossil associations are described and related to sequence stratigraphy. Five types of skeletal concentrations represent the diversity of coquinas decribed in this study. Type 1, 2, 4 and 5 correspond to starvation hemisequences deposited in progressively shallower settings, from basin to inner ramp. Type 3 is embedded into dilution hemisequences and inferred to be linked to shell bed type I of Kidwell (1985). Types 1 and 2 correspond to transgression, maximum flooding and early regression without distinction. Type 4A as well as Type 5 are interpreted as onlap shell beds (Kidwell 1991a) or early TST shell beds (Fürsich and Pandey 2003). Type 4B corresponds to the MFZ shell bed (Fürsich and Pandey 2003) or mid-cycle shell bed (Abbott 1997), while Type 4C to the downlap shell bed (Kidwell 1991a). Time-averaging of shell beds was assessed with precision as the time involved in the deposition of the starvation hemisequences could be inferred. All shell beds comprise within-habitat assemblages forming within a few thousand years, with little environmental condensation. The fossilization of the marine calcareous shells is modelled as a series of steps called windows: environmental, destructional, burial and diagenetic. The “diagenetic window” is the most relevant. Connected to this it is proposed that carbonate dissolution is the primary control on the development of shell beds, as has been proposed before (Fürsich 1982; Fürsich and Pandey 2003). The interpretative power resulting from combining several lines of evidence, e.g., facies analysis, sequence stratigraphy, biostratigraphy, trace fossil analysis, paleoecology and taphonomy, and unravelling their multiple relationships, are the most relevant conclusions of this study.
Nature-based tourism and ecotourism experienced a dynamic development over the past decade. While originally often described as specialized post-Fordist niche markets for ecologically aware and affluent target groups, in many regions they are nowadays characterized by a heterogeneous structure and the presence of a wide product range, from individual travels to package tours.
The present dissertation analyzes the structure and economic importance of tourism in two highly frequented protected areas in middle income countries, the Sian Ka’an Biosphere Reserve (SKBR) in Mexico and the Souss-Massa National Park (SMNP) in Morocco. Both areas are situated in close proximity to the most important package tour destinations Cancún (Mexico) and Agadir (Morocco) and are subject to high touristic use and development pressure. So far, the planning of a more sustainable tourism development is hampered by the lack of reliable data.
Based on demand-side surveys and income multipliers calculated with the help of regionalized input-output models, the visitor structure and economic impact of tourism in both protected areas are described. With regional income effects of approximately 1 million USD (SKBR) and approximately 1.9 million USD (SMNP), and resulting income equivalents of 1,348 and 5,218 persons, both the SKBR and the SMNP play an important—and often undervalued—role for the regional economies in underdeveloped rural peripheral regions of the countries.
Detailed analyses of the visitor structures show marked differences with regard to criteria such as travel organization, nature/protected area affinity and expenditures. With regard to planning and marketing of nature-based tourism, protected area managers and political decision-takers are advised to focus on ecologically and economically attractive visitor groups. Based on the results of the two case studies as well as existing tourism typologies from the literature, a classification scheme is presented that may be used for a more target-oriented development and marketing of nature-based tourism products.
Information on the state of the terrestrial vegetation cover is important for several ecological, economical, and planning issues. In this regard, vegetation properties such as the type, vitality, or density can be described by means of continuous biophysical parameters. One of these parameters is the leaf area index (LAI), which is defined as half the total leaf area per unit ground surface area. As leaves constitute the interface between the biosphere and the atmosphere, the LAI is used to model exchange processes between plants and their environment. However, to account for the variability of ecosystems, spatially and temporally explicit information on LAI is needed both for monitoring and modeling applications.
Remote sensing aims at providing such information. LAI is commonly derived from remote sensing data by empirical-statistical or physical models. In the first approach, an empirical relationship between LAI measured in situ and the corresponding canopy spectral signature is established. Although this method achieves accurate LAI estimates, these relationships are only valid for the place and time at which the field data were sampled, which hampers automated LAI derivation. The physical approach uses a radiation transfer model to simulate canopy reflectance as a function of the scene’s geometry and of leaf and canopy parameters, from which LAI is derived through model inversion based on remote sensing data. However, this model inversion is not stable, as it is an under-determined and ill-posed problem.
Until now, LAI research focused either on the use of coarse resolution remote sensing data for global applications, or on LAI modeling over a confined area, mostly in forest and crop ecosystems, using medium to high spatial resolution data. This is why to date no study is available in which high spatial resolution data are used for LAI mapping in a heterogeneous, natural landscape such as alpine grasslands, although a growing amount of high spatial and temporal resolution remote sensing data would allow for an improved environmental monitoring. Therefore, issues related to model parameterization and inversion regularization techniques improving its stability have not yet been investigated for this ecosystem.
This research gap was taken up by this thesis, in which the potential of high spatial resolution remote sensing data for grassland LAI estimation based on statistical and radiation transfer modeling is analyzed, and the achieved accuracy and robustness of the two approaches is compared. The objectives were an ecosystem-adapted radiation transfer model set-up and an optimized LAI derivation in mountainous grassland areas. Multi-temporal LAI in situ measurements as well as time series of RapidEye data from 2011 and 2012 over the catchment of the River Ammer in the Bavarian alpine upland were used. In order to obtain accurate in situ data, a comparison of the LAI derivation algorithms implemented in the LAI-2000 PCA instrument with destructively measured LAI was performed first. For optimizing the empirical-statistical approach, it was then analyzed how the selection of vegetation indices and regression models impacts LAI modeling, and how well these models can be transferred to other dates. It was shown that LAI can be derived
with a mean accuracy of 80 % using contemporaneous field data, but that the accuracy decreases to on average 51 % when using these models on remote sensing data from other dates. The combined use of several data sets to create a regression which is used for LAI derivation at different points in time increased the LAI estimation accuracy to on average 65 %. Thus, reduced field measurement labor comes at the cost of LAI error rates being increased by 10 - 30 % as long as at least two campaigns are conducted. Further, it was shown that the use of RapidEye’s red edge channel improves the LAI derivation by on average 5.4 %.
With regard to physical LAI modeling, special interest lay in assessing the accuracy improvements that can be achieved through model set-up and inversion regularization techniques. First, a global sensitivity analysis was applied to the radiation transfer model in order to identify the most important model parameters and most sensitive spectral features. After model parameterization, several inversion regularizations, namely the use of a multiple sample solution, the additional use of vegetation indices, and the addition of noise, were analyzed. Further, an approach to include the local scene’s geometry in the retrieval process was introduced to account for the mountainous topography. LAI modeling accuracies of in average 70 % were achieved using the best combination of regularization techniques, which is in the upper range of accuracies that were achieved in the few existing other grassland studies based on in situ or air-borne measured hyperspectral data. Finally, further physically derived vegetation parameters and inversion uncertainty measures were evaluated in detail to identify challenging modeling conditions, which was mostly neglected in other studies. An increased modeling uncertainty for extremely high and low LAI values was observed. This indicates an insufficiently wide model parameterization and a canopy deviation from model assumptions on some fields. Further, the LAI modeling accuracies varied strongly between the different scenes. From this observation it can be deduced that the radiometric quality of the remote sensing data, which might be reduced by atmospheric effects or unexpected surface reflectances, exerts a high influence on the LAI modeling accuracy.
The major findings of the comparison between the empirical-statistical and physical LAI modeling approaches are the higher accuracies achieved by the empirical-statistical approach as long as contemporaneous field data are available, and the computationally efficiency of the statistical approach. However, when no or temporally unfitting in situ measurements are available, the physical approach achieves comparable or even higher accuracies. Furthermore, radiation transfer modeling enables the derivation of other leaf and canopy variables useful for ecological monitoring and modeling applications, as well as of pixel-wise uncertainty measures indicating the robustness and reliability of the model inversion and LAI derivation procedure. The established look-up tables can be used for further LAI derivation in Central European grassland also in other years.
The use of high spatial resolution remote sensing data for LAI derivation enables a reliable land cover classification and thus a reduced LAI mapping error due to misclassifications. Furthermore, the RapidEye pixels being smaller than individual fields allow for a radiation transfer model inversion over homogeneous canopies in most cases, as canopy gaps or field parcels can be clearly distinguished. However, in case of unexpected local surface conditions such as blooming, litter, or canopy gaps, high spatial resolution data show corresponding strong deviations in reflectance values and hence LAI estimation, which would be reduced using coarser resolution data through the balancing effect of the surrounding surface reflectances. An optimal pixel size with regard to modeling accuracy hence depends on the canopy and landscape structure. Furthermore, a reduced spatial resolution would enable a considerable acceleration of the LAI map derivation.
This illustration of the potential of RapidEye data and of the challenges associated to LAI derivation in heterogeneous grassland areas contributes to the development of robust LAI estimation procedures based on new and upcoming, spatially and temporally high resolution remote sensing imagery such as Landsat 8 and Sentinel-2.
Weltweit sind Trockengebiete in ständiger Veränderung, verursacht durch natürliche klimatische Schwankungen und oftmals durch Prozesse der Landdegradation. Auch weisen die meisten semi-ariden Naturräume eine große räumliche Heterogenität auf, hervorgerufen durch ein kleinräumiges Mosaik aus Gräsern, kleineren Sträuchern und Bereichen offenliegenden Bodens. Die Dichte der Vegetation wird primär vom pflanzenverfügbaren Wasser bestimmt, aber auch der Entwicklungs- und Degradationszustand der Böden sowie anthropogen bedingte Faktoren spielen hierbei eine Rolle. Zur Charakterisierung und Kartierung der Vegetation sowie zur Bewertung des Bodenerosionsrisikos und des Degradationszustands hat sich die Erhebung der Bedeckungsgrade von vitaler, photosynthetisch aktiver Vegetation (PV), von abgestorbener oder zeitweise vertrockneter und somit nicht photosynthetisch aktiver Vegetation (NPV) sowie von offenliegendem Boden als zweckmäßig herausgestellt. Die Nutzung der Fernerkundung für diese Aufgabe erfolgt zumeist nur für kleinmaßstäbige Kartierungen und – im Falle von Multispektralsensoren – unter Vernachlässigung nicht-photosynthetisch aktiver Vegetation. Die räumliche Variabilität der Vegetation-Boden-Mosaike liegt oftmals in der Größenordnung von wenigen Metern und somit unterhalb des räumlichen Auflösungsvermögens von Fernerkundungssystemen. Um dennoch die verschiedenen Anteile innerhalb eines Pixels identifizieren und quantifizieren zu können, sind Methoden der Subpixel-Klassifikation notwendig. In dieser Arbeit wird eine Methodik zur verbesserten und automatisierbaren Ableitung von Bodenbedeckungsgraden in semi-ariden Naturräumen vorgestellt. Hierzu wurde ein Verfahren zur linearen spektralen Entmischung in Form einer Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis (MESMA) entwickelt und umgesetzt. Durch diese Methodik kann explizit die spektrale Variabilität von Vegetation und Boden in das Mischungsmodellmiteinbezogen werden, und quantitative Anteile für die funktionalen Klassen PV, NPV und Boden innerhalb eines Pixels erfasst werden. Durch die räumliche Kartierung der verwendeten EM wird weiterhin eine thematische Klassifikation erreicht. Die hierfür benötigten Informationen können – wie im Falle der Spektren reiner Materialien (EM-Spektren) – aus den Bilddaten selbst abgeleitet werden, oder können – wie ein Geländemodell und die Information über den Scanwinkel – im Zuge der Vorprozessierung aus weiteren Datenquellen erzeugt werden. Hinsichtlich der automatisierten EM-Ableitung wird eine zweistufige Methodik eingesetzt, welche auf einer angepassten Version des Sequential Maximum Angle Convex Cone (SMACC)-Verfahrens sowie der Analyse einer ersten Entmischungsiteration basiert. Die Klassifikation der gefundenen potentiellen EM erfolgt durch ein merkmalsbasiertes Verfahren. Weiterhin weisen nicht-photosynthetisch aktive Vegetation und Boden eine hohe spektrale Ähnlichkeit auf. Zur sicheren Trennung kann die Identifikation schmaler Absorptionsbanden dienen. Zu diesen zählen beispielsweise die Absorptionsbanden von Holozellulose und – je nach Bodentyp – Absorptionsbanden von Bodenmineralen. Auch die spektrale Variabilität der Klassen PV und NPV erfordert zur sicheren Unterscheidung die Verwendung biophysikalisch erklärbarer Merkmale im Spektrum. Hierzu zählen unter anderem die Stärke der Chlorophyll-Absorption, die Form und Lage der ’RedEdge’ und das Auftreten von Holozellulosebanden. Da diese spektrale Information bei herkömmlichen Entmischungsansätzen nicht berücksichtigt wird, erfolgt überwiegend eine Optimierung der Gesamtalbedo, was zu einer schlechten Trennung der Klassen führen kann. Aus diesem Grund wird in der vorliegenden Arbeit der MESMA-Ansatz dahingehend erweitert, dass spektrale Information in Form von identifizierten und parametrisierten Absorptionsbanden in den Entmischungsprozess mit einfließt und hierdurch das Potential hyperspektraler Datensätze besser genutzt werden kann. Auch wird in einer zusätzlichen Entmischungsiteration die räumliche Nachbarschaft betrachtet, um insbesondere die Verwendung des sinnvollsten Boden-EMs zu gewährleisten. Ein zusätzliches Problemfeld stellt die numerische Lösung des überbestimmten und oftmals schlecht konditionierten linearen Mischungsmodells dar. Hierzu kann durch die Verwendung des BVLS-Algorithmus und des Ausschlusses kritischer EM-Kombinationen eine numerisch stabile Lösung gefunden werden. Um die oftmals immense Rechenzeit von MESMA-Verfahren zu verkürzen, besteht die Möglichkeit einer iterativen EM-Auswahl und somit die Vermeidung einer Lösung des Mischungssystems durch Berechnung aller EM-Kombinationen (’Brute-Force’-Ansatz). Ein weiterer wichtiger Punkt ist die explizite pixelweise Angabe zur Zuverlässigkeit der Entmischungsergebnisse. Dies erfolgt auf Basis des Mischungsmodells selbst, durch den Vergleich zu empirischen Regressionsmodellen, durch die Berücksichtigung des lokalen Einfallswinkels sowie durch die Integration von Qualitätsangaben der Ausgangsdaten. Um das Verfahren systematisch und unter kontrollierten Bedingungen zu verifizieren und um den Einfluss verschiedener externer Parameter sowie die typischen Genauigkeiten auf einer breiten Datenbasis zu ermitteln, wird eine Simulationskette zur Erzeugung synthetischer Mischungen erstellt. In diese Simulationen fließen Feldspektren von Böden und Pflanzen verschiedener semi-arider Gebiete mit ein, um möglichst viele Fälle abdecken zu können. Die eigentliche Validierung erfolgt auf HyMap-Datensätzen des Naturparks ’Cabo de Gata’ in der andalusischen Provinz Almería sowie auf Messungen, die begleitend im Feld durchgeführt wurden. Hiermit konnte die Methodik auf ihre Genauigkeit unter den konkreten Anforderungen des Anwendungsbeispiels überprüft werden. Die erzielbare Genauigkeit dieser automatisierten Methodik liegt mit einem mittleren Fehler um rund 10% Abundanz absolut im selben Wertebereich oder nur geringfügig höher als die Ergebnisse publizierter manueller MESMA-Ansätze. Weiterhin konnten die typischen Genauigkeiten der Verifikation im Zuge der Validierung bestätigt werden. Den limitierenden Faktor des Ansatzes stellen in der Praxis fehlerhafte oder unvollständige EM-Modelle dar. Mit der vorgestellten Methodik ist somit die Möglichkeit gegeben, die Bedeckungsgrade quantitativ und automatisiert im Subpixelbereich zu erfassen.
Impacts of climate variability and change on Maize (\(Zea\) \(mays\)) production in tropical Africa
(2022)
Climate change is undeniable and constitutes one of the major threats of the 21st century. It impacts sectors of our society, usually negatively, and is likely to worsen towards the middle and end of the century. The agricultural sector is of particular concern, for it is the primary source of food and is strongly dependent on the weather. Considerable attention has been given to the impact of climate change on African agriculture because of the continent’s high vulnerability, which is mainly due to its low adaptation capac- ity. Several studies have been implemented to evaluate the impact of climate change on this continent. The results are sometimes controversial since the studies are based on different approaches, climate models and crop yield datasets. This study attempts to contribute substantially to this large topic by suggesting specific types of climate pre- dictors. The study focuses on tropical Africa and its maize yield. Maize is considered to be the most important crop in this region. To estimate the effect of climate change on maize yield, the study began by developing a robust cross-validated multiple linear regression model, which related climate predictors and maize yield. This statistical trans- fer function is reputed to be less prone to overfitting and multicollinearity problems. It is capable of selecting robust predictors, which have a physical meaning. Therefore, the study combined: large-scale predictors, which were derived from the principal component analysis of the monthly precipitation and temperature; traditional local-scale predictors, mainly, the mean precipitation, mean temperature, maximum temperature and minimum temperature; and the Water Requirement Satisfaction Index (WRSI), derived from the specific crop (maize) water balance model. The projected maize-yield change is forced by a regional climate model (RCM) REMO under two emission scenarios: high emission scenario (RCP8.5) and mid-range emission scenario (RCP4.5). The different effects of these groups of predictors in projecting the future maize-yield changes were also assessed. Furthermore, the study analysed the impact of climate change on the global WRSI. The results indicate that almost 27 % of the interannual variability of maize production of the entire region is explained by climate variables. The influence of climate predictors on maize-yield production is more pronounced in West Africa, reaching 55 % in some areas. The model projection indicates that the maize yield in the entire region is expected to decrease by the middle of the century under an RCP8.5 emission scenario, and from the middle of the century to the end of the century, the production will slightly recover but will remain negative (around -10 %). However, in some regions of East Africa, a slight increase in maize yield is expected. The maize-yield projection under RCP4.5 remains relatively unchanged compared to the baseline period (1982-2016). The results further indicate that large-scale predictors are the most critical drivers of the global year-to-year maize-yield variability, and ENSO – which is highly correlated with the most important predictor (PC2) – seems to be the physical process underlying this variability. The effects of local predictors are more pronounced in the eastern parts of the region. The impact of the future climate change on WRSI reveals that the availability of maize water is expected to decrease everywhere, except in some parts of eastern Africa.
Glacier outlines during the ‘Little Ice Age’ maximum in Jotunheimen were mapped by using remote sensing techniques (vertical aerial photos and satellite imagery), glacier outlines from the 1980s and 2003, a digital terrain model (DTM), geomorphological maps of individual glaciers, and field-GPS measurements. The related inventory data (surface area, minimum and maximum altitude) and several other variables (e.g. slope, range) were calculated automatically by using a geographical information system. The length of the glacier flowline was mapped manually based on the glacier outlines at the maximum of the ‘Little Ice Age’ and the DTM. The glacier data during the maximum of the ‘Little Ice Age’ were compared with the Norwegian glacier inventory of 2003. Based on the glacier inventories during the maximum of the ‘Little Ice Age’, the 1980s and 2003, a simple parameterization after HAEBERLI & HOELZLE (1995) was performed to estimate unmeasured glacier variables, as e.g. surface velocity or mean net mass balance. Input data were composed of surface glacier area, minimum and maximum elevation, and glacier length. The results of the parameterization were compared with the results of previous parameterizations in the European Alps and the Southern Alps of New Zealand (HAEBERLI & HOELZLE 1995; HOELZLE et al. 2007). A relationship between these results of the inventories and of the parameterization and climate and climate changes was made.
The Antarctic Ice Sheet stores ~91% of the global ice volume which is equivalent to a sea-level rise of 58.3 meters. Recent disintegration events of ice shelves and retreating glaciers along the Antarctic Peninsula and West Antarctica indicate the current vulnerable state of the Antarctic Ice Sheet. Glacier tongues and ice shelves create a safety band around Antarctica with buttressing effects on ice discharge. Current decreases in glacier and ice shelf extent reduce the effective buttressing forces and increase ice discharge of grounded ice. The consequence is a higher contribution to sea-level rise from the Antarctic Ice Sheet. So far, it is unresolved which proportion of Antarctic glacier retreat can be attributed to climate change and which part to the natural cycle of growth and decay in the lifetime of a glacier. The quantitative assessment of the magnitude, spatial extent, distribution, and dynamics of circum-Antarctic glacier and ice shelf retreat is of utmost importance to monitor Antarctica’s weakening safety band. In remote areas like Antarctica, earth observation provides optimal properties for large-scale mapping and monitoring of glaciers and ice shelves. Nowadays, the variety of available satellite sensors, technical advancements regarding spatial resolution and revisit times, as well as open satellite data archives create an ideal basis for monitoring calving front change. A systematic review conducted within this thesis revealed major gaps in the availability of glacier and ice shelf front position measurements despite the improved satellite data availability. The previously limited availability of satellite imagery and the time-consuming manual delineation of calving fronts did neither allow a circum-Antarctic assessment of glacier retreat nor the assessment of intra-annual changes in glacier front position. To advance the understanding of Antarctic glacier front change, this thesis presents a novel automated approach for calving front extraction and explores drivers of glacier retreat.
A comprehensive review of existing methods for glacier front extraction ascertained the lack of a fully automatic approach for large-scale monitoring of Antarctic calving fronts using radar imagery. Similar backscatter characteristics of different ice types, seasonally changing backscatter values, multi-year sea ice, and mélange made it challenging to implement an automated approach with traditional image processing techniques. Therefore, the present abundance of satellite data is best exploited by integrating recent developments in big data and artificial intelligence (AI) research to derive circum-Antarctic calving front dynamics. In the context of this thesis, the novel AI-based framework “AntarcticLINES” (Antarctic Glacier and Ice Shelf Front Time Series) was created which provides a fully automated processing chain for calving front extraction from Sentinel-1 imagery. Open access Sentinel-1 radar imagery is an ideal data source for monitoring current and future changes in the Antarctic coastline with revisit times of less than six days and all-weather imaging capabilities. The developed processing chain includes the pre-processing of dual-polarized Sentinel-1 imagery for machine learning applications. 38 Sentinel-1 scenes were used to train the deep learning architecture U-Net for image segmentation. The trained weights of the neural network can be used to segment Sentinel-1 scenes into land ice and ocean. Additional post-processing ensures even more accurate results by including morphological filtering before extracting the final coastline. A comprehensive accuracy assessment has proven the correct extraction of the coastline. On average, the automatically extracted coastline deviates by 2-3 pixels (93 m) from a manual delineation. This accuracy is in range with deviations between manually delineated coastlines from different experts.
For the first time, the fully automated framework AntarcticLINES enabled the extraction of intra-annual glacier front fluctuations to assess seasonal variations in calving front change. Thereby, for example, an increased calving frequency of Pine Island Glacier and a beginning disintegration of Glenzer Glacier were revealed. Besides, the extraction of the entire Antarctic coastline for 2018 highlighted the large-scale applicability of the developed approach. Accurate results for entire Antarctica were derived except for the Western Antarctic Peninsula where training imagery was not sufficient and should be included in future studies.
Furthermore, this dissertation presents an unprecedented record of circum-Antarctic calving front change over the last two decades. The newly extracted coastline for 2018 was compared to previous coastline products from 2009 and 1997. This revealed that the Antarctic Ice Sheet shrank 29,618±1193 km2 in extent between 1997-2008 and gained an area of 7,108±1029 km2 between 2009-2018. Glacier retreat concentrated along the Antarctic Peninsula and West Antarctica. The only East Antarctic coastal sector primarily experiencing calving front retreat was Wilkes Land in 2009-2018. Finally, potential drivers of circum-Antarctic glacier retreat were identified by combining data on glacier front change with changes in climate variables. It was found that strengthening westerlies, snowmelt, rising sea surface temperatures, and decreasing sea ice cover forced glacier retreat over the last two decades. Relative changes in mean air temperature could not be identified as a driver for glacier retreat and further investigations on extreme events in air temperature are necessary to assess the effect of atmospheric forcing on frontal retreat. The strengthening of all identified drivers was closely connected to positive phases of the Southern Annular Mode (SAM). With increasing greenhouse gases and ozone depletion, positive phases of SAM will occur more often and force glacier retreat even further in the future.
Within this thesis, a comprehensive review on existing Antarctic glacier and ice shelf front studies was conducted revealing major gaps in Antarctic calving front records. Therefore, a fully automated processing chain for glacier and ice shelf front extraction was implemented to track circum-Antarctic calving front fluctuations on an intra-annual basis. The large-scale applicability was certified by presenting two decades of circum-Antarctic calving front change. In combination with climate variables, drivers of recent glacier retreat were identified. In the future, the presented framework AntarcticLINES will greatly contribute to the constant monitoring of the Antarctic coastline under the pressure of a changing climate.
The main purpose of volcano-seismology concerns the qualitative and quantitative description of one or more unknown seismic source(s) located at some unknown depth beneath a volcano. Even if many different volcanoes show similar seismic signal characteristics, up to now it was not possible to find a standard seismic source model for volcanoes, as the double-couple in earthquake seismology. Volcanoes with a continuous activity, like Stromboli (Italy), represent for the volcano seismologist a perfect natural laboratory to address this question. This thesis treats the study of explosion-quakes and volcanic tremor recorded on Stromboli in a broadband frequency range, and discusses the location and the possible mechanisms of the seismic source(s). Seismic and infrasonic recordings of explosion-quake from Stromboli showed that the high-frequency phase propagates with a velocity of approximately 330 m/s. The seismic source can be explained as an explosion at the top of the magma column generated by rising gas bubbles. The seismic P-wave and the air-wave are both generated in the same point at the same time. The different path lengths and velocities for the seismic wave and the air-wave result in a difference in arrival times dt, that could be used to deduce the magma level and sound speed in the eruption column inside the conduit. Stations installed near the active crater reveal that infrasonic and seismic recordings of the short-period tremor (> 1 Hz) share the same spectral content and show similar energy fluctuations. Therefore, the short-period volcanic tremor at Stromboli originates from the continuous out-bursting of small gas bubbles in the upper part of the magmatic column. The spectrum of the long-period tremor recorded at Stromboli consists of three main peaks with periods at 4.8 s, 6 s and 10 s, and amplitudes varying with the regional meteorological situation. Hence, they are not generated by a close volcanic source but rather by ocean microseisms (OMS). The passage of a local cyclone seems to be the seismic source for spectral energy at 4.8 s and 10 s, which represent the Double Frequency and the Primary Frequency of the OMS, respectively. Concerning the 6 s peak, a cyclone near the British Isles could act as a seismic source. Seismic data from the first broadband array deployed on Stromboli showed surprisingly simple waveforms, indicating an initially contracting source mechanism. The analysis of particle motion and the application of seismic array techniques allowed the location of a seismic source in the shallow part of the volcano. Eruption parameters and seismic source characteristics of the April 5, 2003 Stromboli eruption have been estimated using different inversion approaches. The paroxysm was triggered by a shallow slow thrust-faulting dislocation event with a moment magnitude of Mw = 3.0 and possibly associated with a crack that formed previously by dike extrusion. At least one blow-out phase during the paroxysmal explosion could be identified from seismic signals with an equivalent moment magnitude of Mw = 3.7. It can be represented by a vertical linear vector dipole and two weaker horizontal linear dipoles in opposite direction, plus a vertical force. Seismic measurements performed during controlled and reproducible blow-out experiments with a gas volume entrapped in basaltic melt revealed the following: Monochromatic seismic signals suggest a blow-out in a more ductile regime, whereas broader frequency content indicates rupture in a more brittle environment. The longer the crucible, the weaker the seismic signals. An increase in pressure results in a stronger fragmentation, but not in a higher ejection velocity of the plug neither in a higher seismic amplitude. Even if the very long period observations like the tilt signal could not be simulated in the laboratory, the blow-out experiments simulate very well the short-period seismic signals recorded at Stromboli volcano.
Für eine dauerhaft gesicherte und umweltgerechte Energieerzeugung kommt den erneuerbaren Energien in Zukunft eine immer größere Bedeutung zu. Dies stellt eine große Herausforderung für die Entwicklung zukünftiger Energiesysteme dar, da erneuerbare Energieträger zeitlich und räumlich zumeist hoch variabel zur Verfügung stehen. Eine effiziente Integration solar erzeugter Energie in das bestehende Energieversorgungsnetz ist daher nur möglich, wenn verlässliche Nahe-Echtzeit-Vorhersagen der am Erdboden verfügbaren Einstrahlung und ein- bis dreitägige Vorhersagen von Energieproduktion und -nachfrage zur Verfügung stehen. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Vorhersage der solaren Strahlung für die nächsten Tage und Stunden im Hinblick auf Anwendungen in der Energiewirtschaft. Der dominante Atmosphärenparameter für die Abschwächung der solaren Einstrahlung ist die Bewölkung. Das größte wirtschaftliche Potential der Solarenergie liegt jedoch in Zeiträumen und Regionen, in denen wenig Bewölkung auftritt. Im wolkenlosen Fall beeinflussen vor allem Aerosole, feste und flüssige Partikel in der Atmosphäre, die direkte und diffuse Strahlung am Erdboden. Aerosole sind durch eine hohe zeitliche und räumliche Variabilität gekennzeichnet, die die Bestimmung ihrer raumzeitlichen Verteilung und damit ihres Einflusses auf die Strahlung erschwert und einen hohen Aufwand zu ihrer Prognose erforderlich macht. Am Beispiel eines fünfmonatigen europäischen Datensatzes (Juli-November 2003) werden Prognosen der aerosoloptischen Tiefe bei 550 nm (AOT550) untersucht, die aus Aerosolvorhersagen eines Chemie-Transport-Modells stammen. Es zeigt sich, dass im Vergleich mit Bodenmessungen die Aerosolprognosen mit einer mittleren Unterschätzung von -0,11 und einem RMSE von 0,20 die geforderte Genauigkeit nicht ganz erreichen. Dabei stellen insbesondere die unregelmäßig auftretenden Saharastaubausbrüche über dem zentralen Mittelmeer eine im Modell bisher nicht erfassbare Quelle großer Ungenauigkeiten in der AOT- und damit auch in der Strahlungsvorhersage dar. Entsprechend der hohen regionalen Aerosol-Variabilität finden sich zudem signifikante Unterschiede zwischen den Regionen, zum Beispiel eine deutliche Unterschätzung des Aerosolaufkommens in der stark industriell belasteten Po-Ebene Norditaliens sowie gute Entsprechungen in abgelegenen Gegenden Nordeuropas. Basierend auf dieser Aerosol-Prognose und unter Einbeziehung weiterer Fernerkundungsdaten (Bodenalbedo, Ozon) und Parametern aus der numerischen Wetterprognose (Wasserdampf, Wolken) wird ein Prototyp für ein Vorhersagesystem der Solarstrahlung konzipiert und vorgestellt: das AFSOL-System (Aerosol-based Forecasts of Solar Irradiance for Energy Applications). An Hand der fünfmonatigen Testepisode wird das AFSOL-System mit Vorhersagen des Europäischen Zentrums für Mittelfrist-Wettervorhersage (ECMWF), mit satellitenbasierten Beobachtungen der Solarstrahlung (Meteosat-7) und mit Bodenmessungen der Solarstrahlung verglichen. Für den wolkenlosen Fall erzielt das AFSOL-Modellsystem eine deutliche Verbesserung der Direktstrahlungsprognosen gegenüber den ECMWF-Vorhersagen, mit einer Reduktion des relativen Bias von -26% auf +11% und des relativen RMSE von 31% auf 19%. Dies kann auf die verbesserte Beschreibung des atmosphärischen Aerosols zurückgeführt werden, die sich im Vergleich zu den am ECMWF genutzten AOT-Klimatologien ergibt, auch wenn insbesondere bei der Behandlung von Wüstenstaubepisoden weiterhin Probleme auftreten. Auch die Globalstrahlungsprognosen erreichen im wolkenlosen Fall eine höhere Genauigkeit als die operationell verfügbaren ECMWF-Vorhersagen, was sich in einer Verringerung des relativen Bias von -10% zu +5% sowie des relativen RMSE von 12% zu 7% zeigt. Im bewölkten Fall jedoch können die Vorhersagen des AFSOL-Systems erhebliche Ungenauigkeiten aufweisen, die sich auf Grund von Problemen bei der Wolkenprognose des zu Grunde liegenden numerischen Wettervorhersagemodells ergeben. Abschließend wird in einer Fallstudie zur Verwendung der Vorhersagen für die optimale Betriebsführung eines solarthermischen Kraftwerks in Spanien beispielhaft gezeigt, dass die Nutzung der AFSOL-Prognose im wolkenlosen Fall eine deutliche Gewinnsteigerung bei der Einspeisung ins öffentliche Stromnetz durch den Handel an der spanischen Strombörse ermöglicht.
Schutzgebiete und insbesondere Nationalparke haben nach den Richtlinien der IUCN ein Doppelmandat bzw. eine doppelte Funktion: Sie sollen zum einen Räume für Natur- und Artenschutz und zum anderen für Erholung, Umweltbildung und Tourismus bieten und durch letztgenanntes zur Stärkung der Regionalökonomie beitragen. Um diesen Spagat zu meistern, sollten sich Schutzgebiete bzw. deren Verwaltungen und kooperierende Destinationsmarketingorganisationen darüber im Klaren sein, welche Besuchersegmente bzw. Tourismusprodukte im Schutzgebiet anzutreffen sind, bzw. angeboten werden und welchen Einfluss diese auf die Erfüllung des Doppelmandates haben. Die deduktiv entworfene Product-based Typology for Nature-based Tourism von ARNEGGER et al. (2010) bietet hierfür einen zweidimensionalen Analyserahmen, der die Angebots- und Nachfrageperspektive auf den Tourismus und dessen Produkte vereint und bisher noch nicht empirisch angewendet wurde, was das vorrangige Ziel dieser Studie ist.
Hierfür wurde von Theorien und empirischen Studien aus dem Kontext von Natur- und Ökotourismus eine Operationalisierung der Typologie abgeleitet, die am Beispiel des Nationalparks Berchtesgaden eingesetzt wurde. Dabei wurden zwei Ansätze verfolgt, eine angebotsseitige und eine nachfrageseitige Abgrenzung von Tourismusprodukten. Zur empirischen Erfassung von Tourismusprodukten wurde eine umfassende Besucherbefragung in der Sommersaison 2014 durchgeführt, bei der Informationen von rund 1.400 Besuchern des Nationalparks gesammelt werden konnten.
Aus Sicht der Nachfrager wurden sechs Produkt-Cluster identifiziert, die sich bezüglich Reiseaktivitäten und Motiven unterscheiden. Das mit der höchsten Naturaffinität ist das Produkt-Cluster der „Naturbildungsurlauber“ bzw. der „Ökotouristen“. Auf der anderen Seite des Spektrums stehen die „Passiven Erholungsurlauber“ mit einer geringen Nationalparkaffinität. Des Weiteren wurden spezifische Tourismusprodukte aus der Angebotsperspektive, wie Exkursionen der Nationalparkverwaltung oder mehrtägige geführte Wanderungen von spezialisierten Nischenreiseveranstaltern, identifiziert.
Nach der empirischen Abgrenzung der Produkte wurden diese dahingehend überprüft, ob sie sich bezüglich ökonomischer und ökologischer Indikatoren unterscheiden, um zu eruieren, inwieweit die Segmente aus Sicht einer nachhaltigen Regionalentwicklung bzw. aus Sicht des Doppelmandats zu beurteilen sind. Auch hier schneiden etwa die Naturbildungsurlauber relativ gut ab, da sie Muster von structured ecotourism aufweisen und sich durch eine hohe Naturaffinität, positive Einstellungen zu nachhaltigem Tourismus und relativ hohe Reiseausgaben auszeichnen. Bei drei Clustern zeigt sich ein gewisser trade-off: Während die Bergsteiger aus ökologischer jedoch nicht aus ökonomischer Perspektive interessant sind, ist dies bei den allgemeinen Vergnügungs- und Naturerlebnisurlaubern und den passiven Erholungsurlaubern genau umgekehrt.
Basierend auf den Ergebnissen werden mögliche Adaptionen der Typologie diskutiert und darauf aufbauend ein Analyserahmen für eine „Typologie für Nachhaltige Park-Tourismus Produkte“ erarbeitet. Zudem werden theoretische und erste praktische Implikationen für das Management von Schutzgebiets-Destinationen diskutiert, um unter Berücksichtigung der trade-offs das Produktportfolio weiterzuentwickeln, das eine Destination auf den Pfad des sogenannten enlightened mass tourism bringen kann.
Availability of water and desiccation of important water reservoirs is a vital challenge in semi-arid to arid climates with growing economy and population. Low quantities of precipitation and high evaporation rates leave the water supply vulnerable to human activity and climatic variations. Endorheic basins of Northern Iran were hydrologically landlocked within geological timescales and thus bear evidence of past variations of water resources in generations of water related landforms, like abandoned lake level shorelines, alluvial fans and stream terraces. Understanding the development of these landforms reveals crucial information about past water reservoirs and landscape history.
This study offers a comprehensive approach on understanding the geomorphological development of the landscape throughout Late Pleistocene and Holocene times. It integrates remote sensing and geographic information system analysis, with geomorphological and stratigraphical mapping fieldwork and detailed sedimentological investigations.
The work shows the importance of analytical geomorphological mapping for delineating stratigraphic units of the Iranian Quaternary. Thus, several phases of drying and lake level retreat were identified in parallel geoarchives and could be dated to a time span from today to Late Pleistocene. The findings link the fate of the citizens of the ancient city of "Tepe Hissar" to their access to water and to the power of geomorphological processes, which started changing their environment.
Processes of the Earth’s surface occur at different scales of time and intensity. Climate in particular determines the activity and seasonal development of vegetation. These dynamics are predominantly driven by temperature in the humid mid-latitudes and by the availability of water in semi-arid regions. Human activities are a modifying parameter for many ecosystems and can become the prime force in well-developed regions with an intensively managed environment. Accounting for these dynamics, i.e. seasonal dynamics of ecosystems and short- to long-term changes in land-cover composition, requires multiple measurements in time. With respect to the characterization of the Earth surface and its transformation due to global warming and human-induced global change, there is a need for appropriate data and methods to determine the activity of vegetation and the change of land cover. Space-borne remote sensing is capable of monitoring the activity and development of vegetation as well as changes of the land surface. In many instances, satellite images are the only means to comprehensively assess the surface characteristics of large areas. A high temporal frequency of image acquisition, forming a time series of satellite data, can be employed for mapping the development of vegetation in space and time. Time series allow for detecting and assessing changes and multi-year transformation processes of high and low intensity, or even abrupt events such as fire and flooding. The operational processing of satellite data and automated information-extraction techniques are the basis for consistent and continuous long-term product generation. This provides the potential for directly using remote-sensing data and products for analyzing the land surface in relation to global warming and global change, including deforestation and land transformation. This study aims at the development of an advanced approach to time-series generation using data-quality indicators. A second goal focuses on the application of time series for automated land-cover classification and update, using fractional cover estimates to accommodate for the comparatively coarse spatial resolution. Requirements of this study are the robustness and high accuracy of the approaches as well as the full transferability to other regions and datasets. In this respect, the developments of this study form a methodological framework, which can be filled with appropriate modules for a specific sensor and application. In order to attain the first goal, time-series compilation, a stand-alone software application called TiSeG (Time Series Generator) has been developed. TiSeG evaluates the pixel-level quality indicators provided with each MODIS land product. It computes two important data-availability indicators, the number of invalid pixels and the maximum gap length. Both indices are visualized in time and space, indicating the feasibility of temporal interpolation. The level of desired data quality can be modified spatially and temporally to account for distinct environments in a larger study area and for seasonal differences. Pixels regarded as invalid are either masked or interpolated with spatial or temporal techniques.
Accurate crop monitoring in response to climate change at a regional or field scale
plays a significant role in developing agricultural policies, improving food security,
forecasting, and analysing global trade trends. Climate change is expected to
significantly impact agriculture, with shifts in temperature, precipitation patterns, and
extreme weather events negatively affecting crop yields, soil fertility, water availability,
biodiversity, and crop growing conditions. Remote sensing (RS) can provide valuable
information combined with crop growth models (CGMs) for yield assessment by
monitoring crop development, detecting crop changes, and assessing the impact of
climate change on crop yields. This dissertation aims to investigate the potential of RS
data on modelling long-term crop yields of winter wheat (WW) and oil seed rape (OSR)
for the Free State of Bavaria (70,550 km2
), Germany. The first chapter of the dissertation
describes the reasons favouring the importance of accurate crop yield predictions for
achieving sustainability in agriculture. Chapter second explores the accuracy
assessment of the synthetic RS data by fusing NDVIs of two high spatial resolution data
(high pair) (Landsat (30 m, 16-days; L) and Sentinel-2 (10 m, 5–6 days; S), with four low
spatial resolution data (low pair) (MOD13Q1 (250 m, 16-days), MCD43A4 (500 m, one
day), MOD09GQ (250 m, one-day), and MOD09Q1 (250 m, 8-days)) using the spatial
and temporal adaptive reflectance fusion model (STARFM), which fills regions' cloud
or shadow gaps without losing spatial information. The chapter finds that both L-MOD13Q1 (R2 = 0.62, RMSE = 0.11) and S-MOD13Q1 (R2 = 0.68, RMSE = 0.13) are more
suitable for agricultural monitoring than the other synthetic products fused. Chapter
third explores the ability of the synthetic spatiotemporal datasets (obtained in chapter
2) to accurately map and monitor crop yields of WW and OSR at a regional scale. The
chapter investigates and discusses the optimal spatial (10 m, 30 m, or 250 m), temporal
(8 or 16-day) and CGMs (World Food Studies (WOFOST), and the semi-empiric light
use efficiency approach (LUE)) for accurate crop yield estimations of both crop types.
Chapter third observes that the observations of high temporal resolution (8-day)
products of both S-MOD13Q1 and L-MOD13Q1 play a significant role in accurately
measuring the yield of WW and OSR. The chapter investigates that the simple light use
efficiency (LUE) model (R2 = 0.77 and relative RMSE (RRMSE) = 8.17%) that required fewer input parameters to simulate crop yield is highly accurate, reliable, and more
precise than the complex WOFOST model (R2 = 0.66 and RRMSE = 11.35%) with higher
input parameters. Chapter four researches the relationship of spatiotemporal fusion
modelling using STRAFM on crop yield prediction for WW and OSR using the LUE
model for Bavaria from 2001 to 2019. The chapter states the high positive correlation
coefficient (R) = 0.81 and R = 0.77 between the yearly R2 of synthetic accuracy and
modelled yield accuracy for WW and OSR from 2001 to 2019, respectively. The chapter
analyses the impact of climate variables on crop yield predictions by observing an
increase in R2
(0.79 (WW)/0.86 (OSR)) and a decrease in RMSE (4.51/2.57 dt/ha) when
the climate effect is included in the model. The fifth chapter suggests that the coupling
of the LUE model to the random forest (RF) model can further reduce the relative root
mean square error (RRMSE) from -8% (WW) and -1.6% (OSR) and increase the R2 by
14.3% (for both WW and OSR), compared to results just relying on LUE. The same
chapter concludes that satellite-based crop biomass, solar radiation, and temperature
are the most influential variables in the yield prediction of both crop types. Chapter six
attempts to discuss both pros and cons of RS technology while analysing the impact of
land use diversity on crop-modelled biomass of WW and OSR. The chapter finds that
the modelled biomass of both crops is positively impacted by land use diversity to the
radius of 450 (Shannon Diversity Index ~0.75) and 1050 m (~0.75), respectively. The
chapter also discusses the future implications by stating that including some dependent
factors (such as the management practices used, soil health, pest management, and
pollinators) could improve the relationship of RS-modelled crop yields with
biodiversity. Lastly, chapter seven discusses testing the scope of new sensors such as
unmanned aerial vehicles, hyperspectral sensors, or Sentinel-1 SAR in RS for achieving
accurate crop yield predictions for precision farming. In addition, the chapter highlights
the significance of artificial intelligence (AI) or deep learning (DL) in obtaining higher
crop yield accuracies.
Accurate crop monitoring in response to climate change at a regional or field scale plays a significant role in developing agricultural policies, improving food security, forecasting, and analysing global trade trends. Climate change is expected to significantly impact agriculture, with shifts in temperature, precipitation patterns, and extreme weather events negatively affecting crop yields, soil fertility, water availability, biodiversity, and crop growing conditions. Remote sensing (RS) can provide valuable information combined with crop growth models (CGMs) for yield assessment by monitoring crop development, detecting crop changes, and assessing the impact of climate change on crop yields. This dissertation aims to investigate the potential of RS data on modelling long-term crop yields of winter wheat (WW) and oil seed rape (OSR) for the Free State of Bavaria (70,550 km2), Germany. The first chapter of the dissertation describes the reasons favouring the importance of accurate crop yield predictions for achieving sustainability in agriculture. Chapter second explores the accuracy assessment of the synthetic RS data by fusing NDVIs of two high spatial resolution data (high pair) (Landsat (30 m, 16-days; L) and Sentinel-2 (10 m, 5–6 days; S), with four low spatial resolution data (low pair) (MOD13Q1 (250 m, 16-days), MCD43A4 (500 m, one day), MOD09GQ (250 m, one-day), and MOD09Q1 (250 m, 8-days)) using the spatial and temporal adaptive reflectance fusion model (STARFM), which fills regions' cloud or shadow gaps without losing spatial information. The chapter finds that both L-MOD13Q1 (R2 = 0.62, RMSE = 0.11) and S-MOD13Q1 (R2 = 0.68, RMSE = 0.13) are more suitable for agricultural monitoring than the other synthetic products fused. Chapter third explores the ability of the synthetic spatiotemporal datasets (obtained in chapter 2) to accurately map and monitor crop yields of WW and OSR at a regional scale. The chapter investigates and discusses the optimal spatial (10 m, 30 m, or 250 m), temporal (8 or 16-day) and CGMs (World Food Studies (WOFOST), and the semi-empiric light use efficiency approach (LUE)) for accurate crop yield estimations of both crop types. Chapter third observes that the observations of high temporal resolution (8-day) products of both S-MOD13Q1 and L-MOD13Q1 play a significant role in accurately measuring the yield of WW and OSR. The chapter investigates that the simple light use efficiency (LUE) model (R2 = 0.77 and relative RMSE (RRMSE) = 8.17%) that required fewer input parameters to simulate crop yield is highly accurate, reliable, and more precise than the complex WOFOST model (R2 = 0.66 and RRMSE = 11.35%) with higher input parameters. Chapter four researches the relationship of spatiotemporal fusion modelling using STRAFM on crop yield prediction for WW and OSR using the LUE model for Bavaria from 2001 to 2019. The chapter states the high positive correlation coefficient (R) = 0.81 and R = 0.77 between the yearly R2 of synthetic accuracy and modelled yield accuracy for WW and OSR from 2001 to 2019, respectively. The chapter analyses the impact of climate variables on crop yield predictions by observing an increase in R2 (0.79 (WW)/0.86 (OSR)) and a decrease in RMSE (4.51/2.57 dt/ha) when the climate effect is included in the model. The fifth chapter suggests that the coupling of the LUE model to the random forest (RF) model can further reduce the relative root mean square error (RRMSE) from -8% (WW) and -1.6% (OSR) and increase the R2 by 14.3% (for both WW and OSR), compared to results just relying on LUE. The same chapter concludes that satellite-based crop biomass, solar radiation, and temperature are the most influential variables in the yield prediction of both crop types. Chapter six attempts to discuss both pros and cons of RS technology while analysing the impact of land use diversity on crop-modelled biomass of WW and OSR. The chapter finds that the modelled biomass of both crops is positively impacted by land use diversity to the radius of 450 (Shannon Diversity Index ~0.75) and 1050 m (~0.75), respectively. The chapter also discusses the future implications by stating that including some dependent factors (such as the management practices used, soil health, pest management, and pollinators) could improve the relationship of RS-modelled crop yields with biodiversity. Lastly, chapter seven discusses testing the scope of new sensors such as unmanned aerial vehicles, hyperspectral sensors, or Sentinel-1 SAR in RS for achieving accurate crop yield predictions for precision farming. In addition, the chapter highlights the significance of artificial intelligence (AI) or deep learning (DL) in obtaining higher crop yield accuracies.
Eine attraktive Innenstadt ist das Aushängeschild jeder Stadt, an deren Entwicklung eine Vielzahl von Akteuren beteiligt ist. Neben den Einzelhändlern und der Verwaltung wurden in den letzten Jahren auch die Immobilieneigentümer als wichtige Akteure in der Stadtentwicklung erkannt. Sie bieten mit ihren Immobilien Standorte, an denen eine Ansiedlung von Einzelhändlern erfolgen kann und beeinflussen durch die Gestaltung ihrer Immobilien sowie durch die Wahl der Mieter und Nutzungen die Attraktivität der Innenstädte. Die Untersuchungen dieser Arbeit konzentrieren sich auf die Bedeutung der Immobilieneigentümer für die Einzelhandelsentwicklung und damit für die Attraktivität der Innenstadt.
Ziel dieser Arbeit ist es, den Einfluss des Eigentümers auf die Handelsimmobilie und damit auf die Attraktivität der Innenstadt am Beispiel der Stadt Würzburg genauer zu untersuchen. Der Fokus liegt auf dem Zusammenhang von Eigenschaften, Zielen und Motiven des Immobilieneigentümers einerseits und dem Zustand der Immobilie andererseits.
Die methodische Vorgehensweise gliedert sich dementsprechend in zwei Untersuchungsansätze. Auf der einen Seite werden Informationen zu den Immobilieneigentümern durch Grundbuchauswertungen und Befragungen erhoben, um eine Typisierung vornehmen zu können. Auf der anderen Seite werden die Anforderungen von Einzelhändlern an innerstädtische Handelsimmobilien herausgearbeitet und in ein Bewertungsmodell überführt. Mit diesem werden die Immobilien im Untersuchungsgebiet hinsichtlich ihrer Eignung für den Einzelhandel bewertet. Aus der Verschneidung dieser beiden Ansätze können dann Aussagen über den Einfluss der Eigentümer auf die Handelsimmobilien und damit auch auf die Attraktivität der Innenstadt abgeleitet werden.
With accelerating global climate change, the Antarctic Ice Sheet is exposed to increasing ice dynamic change. During 1992 and 2017, Antarctica contributed ~7.6 mm to global sea-level-rise mainly due to ocean thermal forcing along West Antarctica and atmospheric warming along the Antarctic Peninsula (API). Together, these processes caused the progressive retreat of glaciers and ice shelves and weakened their efficient buttressing force causing widespread ice flow accelerations. Holding ~91% of the global ice mass and 57.3 m of sea-level-equivalent, the Antarctic Ice Sheet is by far the largest potential contributor to future sea-level-rise.
Despite the improved understanding of Antarctic ice dynamics, the future of Antarctica remains difficult to predict with its contribution to global sea-level-rise representing the largest uncertainty in current projections. Given that recent studies point towards atmospheric warming and melt intensification to become a dominant driver for future Antarctic ice mass loss, the monitoring of supraglacial lakes and their impacts on ice dynamics is of utmost importance. In this regard, recent progress in Earth Observation provides an abundance of high-resolution optical and Synthetic Aperture Radar (SAR) satellite data at unprecedented spatial and temporal coverage and greatly supports the monitoring of the Antarctic continent where ground-based mapping efforts are difficult to perform. As an automated mapping technique for supraglacial lake extent delineation in optical and SAR satellite imagery as well as a pan-Antarctic inventory of Antarctic supraglacial lakes at high spatial and temporal resolution is entirely missing, this thesis aims to advance the understanding of Antarctic surface hydrology through exploitation of spaceborne remote sensing.
In particular, a detailed literature review on spaceborne remote sensing of Antarctic supraglacial lakes identified several research gaps including the lack of (1) an automated mapping technique for optical or SAR satellite data that is transferable in space and time, (2) high-resolution supraglacial lake extent mappings at intra-annual and inter-annual temporal resolution and (3) large-scale mapping efforts across the entire Antarctic continent. In addition, past method developments were found to be restricted to purely visual, manual or semi-automated mapping techniques hindering their application to multi-temporal satellite imagery at large-scale. In this context, the development of automated mapping techniques was mainly limited by sensor-specific characteristics including the similar appearance of supraglacial lakes and other ice sheet surface features in optical or SAR data, the varying temporal signature of supraglacial lakes throughout the year as well as effects such as speckle noise and wind roughening in SAR data or cloud coverage in optical data. To overcome these limitations, this thesis exploits methods from artificial intelligence and big data processing for development of an automated processing chain for supraglacial lake extent delineation in Sentinel-1 SAR and optical Sentinel-2 satellite imagery. The combination of both sensor types enabled to capture both surface and subsurface lakes as well as to acquire data during cloud cover or wind roughening of lakes. For Sentinel-1, a deep convolutional neural network based on residual U-Net was trained on the basis of 21,200 labeled Sentinel-1 SAR image patches covering 13 Antarctic regions. Similarly, optical Sentinel-2 data were collected over 14 Antarctic regions and used for training of a Random Forest classifier. Optical and SAR classification products were combined through decision-level fusion at bi-weekly temporal scale and unprecedented 10 m spatial resolution. Finally, the method was implemented as part of DLR’s High-Performance Computing infrastructure allowing for an automated processing of large amounts of data including all required pre- and postprocessing steps. The results of an accuracy assessment over independent test scenes highlighted the functionality of the classifiers returning accuracies of 93% and 95% for supraglacial lakes in Sentinel-1 and Sentinel-2 satellite imagery, respectively.
Exploiting the full archive of Sentinel-1 and Sentinel-2, the developed framework for the first time enabled the monitoring of seasonal characteristics of Antarctic supraglacial lakes over six major ice shelves in 2015-2021. In particular, the results for API ice shelves revealed low lake coverage during 2015-2018 and particularly high lake coverage during the 2019-2020 and 2020-2021 melting seasons. On the contrary, East Antarctic ice shelves were characterized by high lake coverage during 2016-2019 and
extremely low lake coverage during the 2020-2021 melting season. Over all six investigated ice shelves, the development of drainage systems was revealed highlighting an increased risk for ice shelf instability. Through statistical correlation analysis with climate data at varying time lags as well as annual data on Southern Hemisphere atmospheric modes, environmental drivers for meltwater ponding were revealed. In addition, the influence of the local glaciological setting was investigated through computation of annual recurrence times of lakes. Over both ice sheet regions, the complex interplay between local, regional and large-scale environmental drivers was found to control supraglacial lake formation despite local to regional discrepancies, as revealed through pixel-based correlation analysis. Local control factors included the ice surface topography, the ice shelf geometry, the presence of low-albedo features as well as a reduced firn air content and were found to exert strong control on lake distribution. On the other hand, regional controls on lake evolution were revealed to be the amount of incoming solar radiation, air temperature and wind occurrence. While foehn winds were found to dictate lake evolution over the API, katabatic winds influenced lake ponding in East Antarctica. Furthermore, the regional near-surface climate was shown to be driven by large-scale atmospheric modes and teleconnections with the tropics. Overall, the results highlight that similar driving factors control supraglacial lake formation on the API and EAIS pointing towards their transferability to other Antarctic regions.
Eine lange Tradition im japanischen Einzelhandel besitzen die oftmals schmalen und überdachten Einkaufspassagen (Shoutengai). Charakteristisch ist die Aneinanderreihung von kleinflächigen, unabhängigen und oftmals familiengeführten Fachgeschäften. Diese sind sowohl im Einzelhandel, Dienstleistungsgewerbe als auch in der Gastronomie angesiedelt und dienen nicht nur als zentrales Versorgungszentrum in Fußnähe, sondern sind auch Kommunikationsmittelpunkt einer Nachbarschaft oder eines Stadtbezirks. Das Ziel der Arbeit ist die Darstellung der momentanen Situation traditioneller Einkaufspassagen in Japan und welchen Herausforderungen diese aktuell und zukünftig gegenüberstehen. Mangelnde Kundennachfrage, erhöhte Konkurrenzsituation, steigende Steuerabgaben oder fehlende Nachfolger stehen beispielhaft für die Probleme, mit denen sich viele Inhaber konfrontiert sehen. Durch die empirische Untersuchung sollen Determinanten des Erfolgs bzw. Misserfolgs erarbeitet werden. Hierbei wurden von Juni 2015 bis Juli 2016 in Kyoto und Osaka 21 Einkaufspassagen mit insgesamt 3.469 Geschäftsflächen kartiert, von denen wiederum acht Einkaufspassagen näher untersucht wurden. Dabei haben 513 Betriebe an einer standardisierten Befragung teilgenommen und es wurden mehrere Leitfadeninterviews mit Shoutengai-Vereinen sowie Stadtverwaltungen und Wirtschaftsförderern geführt. Als theoretische Grundlagen der vorliegenden Arbeit dient insbesondere die Akteurs- und Handlungstheorie und wie die Aktivitäten der Geschäftsbetreiber die Passagen positiv bzw. negativ beeinflussen. Flankierenden Charakter besitzen zudem die Institutionentheorie, anhand derer der Einfluss politischer Entscheidungen erörtert wird sowie zyklische Theorieansätze, um eine Einordnung der traditionellen Einkaufspassagen in Japans Einzelhandelslandschaft durchzuführen.
Seit über drei Jahrzehnten sinkt landesweit die Zahl der Einzelhändler, die Gründe für den Niedergang sind vielfältig. Insbesondere Einzelgeschäfte mit einer niedrigen einstelligen Zahl an Mitarbeitern waren und sind auch weiterhin im Rückgang inbegriffen. Über ein Drittel der befragten Geschäftsinhaber planen in den nächsten fünf Jahren die Geschäftsführung aufzugeben, zwei Drittel von ihnen haben keinen Nachfolger für ihr Geschäft. Zunehmende Schließungen tragen zu Trading-Down Prozessen der gesamten Passage bei. Hohe Leerstandsquoten von bis zu über 50 %, verbunden mit ungepflegten Gebäudefassaden, einem schlechten Beleuchtungskonzept und begrenzter Produktauswahl führen zu einer unattraktiven Einkaufsatmosphäre, resultierend in einem Kundenmangel. Die Diversifizierung der Betriebsformen ab den 1960er Jahren und Deregulierungsprozesse der Binnenhandelspolitik beförderten die Konkurrenzsituation der Einkaufspassagen und bildeten die Grundlage dieser Abwärtsentwicklung.
Einige Immobiliengesellschaften nutzen dies für ihre Zwecke und erwerben einige Ladenzeilen, um diese großflächigen zu Wohnhäusern umzubauen. Die Einkaufspassagen erfahren dadurch einen Funktionswandel und verlieren zunehmend ihren ursprünglichen Charakter. Die Ergebnisse tragen dazu bei, die aktuelle Einzelhandelslandschaft Japans zu erfassen und stadtplanerischen Instrumenten bei der künftigen Planung zu unterstützen.
Understanding the mechanisms of fragmentation within silicate melts is of great interest not only for material science, but also for volcanology, particularly regarding molten fuel coolant-interactions (MFCIs). Therefore edge-on hammer impact experiments (HIEs) have been carried out in order to analyze the fracture dynamics in well defined targets by applying a Cranz-Schardin highspeed camera technique. This thesis presents the corresponding results and provides a thorough insight into the dynamics of fragmentation, particularly focussing on the processes of energy dissipation. In HIEs two main classes of cracks can be identified, characterized by completely different fracture mechanisms: Shock wave induced “damage cracks” and “normal cracks”, which are exclusively caused by shear-stresses. This dual fracture situation is taken into account by introducing a new concept, according to which the crack class-specific fracture energies are linearly correlated with the corresponding fracture areas. The respective proportionality constants - denoted “fracture surface energy densities” (FSEDs) - have been quantified for all studied targets under various constraints. By analyzing the corresponding high speed image sequences and introducing useful dynamic parameters it has been possible to specify and describe in detail the evolution of fractures and, moreover, to quantify the energy dissipation rates during the fragmentation. Additionally, comprehensive multivariate statistical analyses have been carried out which have revealed general dependencies of all relevant fracture parameters as well as characteristics of the resulting particles. As a result, an important principle of fracture dynamics has been found, referred to as the “local anisotropy effect”: According to this principle, the fracture dynamics in a material is significantly affected by the location of directed stresses. High local stress gradients cause a more stable crack propagation and consequently a reduction of the energy dissipation rates. As a final step, this thesis focusses on the volcanological conclusions which can be drawn on the basis of the presented HIE results. Therefore fragments stemming from HIEs have been compared with natural and experimental volcanic ash particles of basaltic Grimsvötn and rhyolitic Tepexitl melts. The results of these comparative particle analyses substantiate HIEs to be a very suitable method for reproducing the MFCI loading conditions in silicate melts and prove the FSED concept to be a model which is well transferable to volcanic fragmentation processes.