TY  - THES
A1  - Middelanis, Robin
T1  - Global response to local extremes—a storyline approach on economic loss propagation from weather extremes
T1  - Globale Reaktion auf lokale Extreme — ein Storyline-Ansatz zu ökonomischer Schadensausbreitung aufgrund von Wetterextremen
N2  - Due to anthropogenic greenhouse gas emissions, Earth’s average surface temperature is steadily increasing. As a consequence, many weather extremes are likely to become more frequent and intense. This poses a threat to natural and human systems, with local impacts capable of destroying exposed assets and infrastructure, and disrupting economic and societal activity. Yet, these effects are not locally confined to the directly affected regions, as they can trigger indirect economic repercussions through loss propagation along supply chains. As a result, local extremes yield a potentially global economic response. To build economic resilience and design effective adaptation measures that mitigate adverse socio-economic impacts of ongoing climate change, it is crucial to gain a comprehensive understanding of indirect impacts and the underlying economic mechanisms. 
Presenting six articles in this thesis, I contribute towards this understanding. To this end, I expand on local impacts under current and future climate, the resulting global economic response, as well as the methods and tools to analyze this response. 
Starting with a traditional assessment of weather extremes under climate change, the first article investigates extreme snowfall in the Northern Hemisphere until the end of the century. Analyzing an ensemble of global climate model projections reveals an increase of the most extreme snowfall, while mean snowfall decreases. 
Assessing repercussions beyond local impacts, I employ numerical simulations to compute indirect economic effects from weather extremes with the numerical agent-based shock propagation model Acclimate. This model is used in conjunction with the recently emerged storyline framework, which involves analyzing the impacts of a particular reference extreme event and comparing them to impacts in plausible counterfactual scenarios under various climate or socio-economic conditions. Using this approach, I introduce three primary storylines that shed light on the complex mechanisms underlying economic loss propagation. 
In the second and third articles of this thesis, I analyze storylines for the historical Hurricanes Sandy (2012) and Harvey (2017) in the USA. For this, I first estimate local economic output losses and then simulate the resulting global economic response with Acclimate. The storyline for Hurricane Sandy thereby focuses on global consumption price anomalies and the resulting changes in consumption. I find that the local economic disruption leads to a global wave-like economic price ripple, with upstream effects propagating in the supplier direction and downstream effects in the buyer direction. Initially, an upstream demand reduction causes consumption price decreases, followed by a downstream supply shortage and increasing prices, before the anomalies decay in a normalization phase. A dominant upstream or downstream effect leads to net consumption gains or losses of a region, respectively. Moreover, I demonstrate that a longer direct economic shock intensifies the downstream effect for many regions, leading to an overall consumption loss. 
The third article of my thesis builds upon the developed loss estimation method by incorporating projections to future global warming levels. I use these projections to explore how the global production response to Hurricane Harvey would change under further increased global warming. The results show that, while the USA is able to nationally offset direct losses in the reference configuration, other countries have to compensate for increasing shares of counterfactual future losses. This compensation is mainly achieved by large exporting countries, but gradually shifts towards smaller regions. These findings not only highlight the economy’s ability to flexibly mitigate disaster losses to a certain extent, but also reveal the vulnerability and economic disadvantage of regions that are exposed to extreme weather events. 
The storyline in the fourth article of my thesis investigates the interaction between global economic stress and the propagation of losses from weather extremes. I examine indirect impacts of weather extremes — tropical cyclones, heat stress, and river floods — worldwide under two different economic conditions: an unstressed economy and a globally stressed economy, as seen during the Covid-19 pandemic. I demonstrate that the adverse effects of weather extremes on global consumption are strongly amplified when the economy is under stress. Specifically, consumption losses in the USA and China double and triple, respectively, due to the global economy’s decreased capacity for disaster loss compensation. An aggravated scarcity intensifies the price response, causing consumption losses to increase. 
Advancing on the methods and tools used here, the final two articles in my thesis extend the agent-based model Acclimate and formalize the storyline approach. With the model extension described in the fifth article, regional consumers make rational choices on the goods bought such that their utility is maximized under a constrained budget. In an out-of-equilibrium economy, these rational consumers are shown to temporarily increase consumption of certain goods in spite of rising prices. 
The sixth article of my thesis proposes a formalization of the storyline framework, drawing on multiple studies including storylines presented in this thesis. The proposed guideline defines eight central elements that can be used to construct a storyline. 
Overall, this thesis contributes towards a better understanding of economic repercussions of weather extremes. It achieves this by providing assessments of local direct impacts, highlighting mechanisms and impacts of loss propagation, and advancing on methods and tools used.
N2  - Mit dem kontinuierlichen Anstieg der globalen Mitteltemperatur aufgrund anthropogener Treibhausgasemissionen kann die Intensität und Häufigkeit vieler Wetterextreme zunehmen. Diese haben das Potential sowohl natürliche als auch menschliche Systeme stark zu beeinträchtigen. So hat die Zerstörung von Vermögenswerten und Infrastruktur sowie die Unterbrechung gesellschaftlicher und ökonomischer Abläufe oft negative wirtschaftliche Konsequenzen für direkt betroffene Regionen. Die Auswirkungen sind jedoch nicht lokal begrenzt, sondern können sich entlang von Lieferketten ausbreiten und somit auch indirekte Folgen in anderen Regionen haben – bis hin zu einer potenziell globalen wirtschaftlichen Reaktion. Daher sind Strategien zur Anpassung an veränderliche Klimabedingungen notwendig, um die Resilienz globaler Handelsketten zu stärken und dadurch negative sozioökonomische Folgen abzumildern. Hierfür ist ein besseres Verständnis lokaler Auswirkungen sowie ökonomischer Mechanismen zur Schadensausbreitung und deren Folgen erforderlich. 
Die vorliegende Dissertation umfasst insgesamt sechs Artikel, die zu diesem Verständnis beitragen. In diesen Studien werden zunächst lokale Auswirkungen von Wetterextremen unter gegenwärtigen und zukünftigen klimatischen Bedingungen untersucht. Weiterhin werden die globalen wirtschaftlichen Auswirkungen lokaler Wetterextreme sowie die darunterliegenden ökonomischen Effekte analysiert. In diesem Zusammenhang trägt diese Arbeit ferner zu der Weiterentwicklung der verwendeten Methoden und Ansätze bei. 
Der erste Artikel widmet sich zunächst der Betrachtung von extremem Schneefall in der nördlichen Hemisphäre unter dem Einfluss des Klimawandels. Zu diesem Zweck wird ein Ensemble von Projektionen globaler Klimamodelle bis zum Ende des Jahrhunderts analysiert. Die Projektionen zeigen dabei eine Verstärkung von extremen Schneefallereignissen, während die mittlere Schneefallintensität abnimmt. 
Um indirekte Auswirkungen von Wetterextremen zu erforschen, wird weiterhin das numerische agentenbasierte Modell Acclimate verwendet, welches die Ausbreitung ökonomischer Verlustkaskaden im globalen Versorgungsnetzwerk simuliert. In mehreren sogenannten Storylines werden die Auswirkungen eines historischen Referenzereignisses analysiert und mit den potentiellen Auswirkungen dieses Ereignisses unter plausiblen alternativen klimatischen oder sozioökonomischen Bedingungen verglichen. In dieser Dissertation werden drei zentrale Storylines vorgestellt, die jeweils unterschiedliche Aspekte der Schadensausbreitung von Wetterextremen untersuchen. 
Im zweiten und dritten Artikel dieser Arbeit werden dazu Storylines für die historischen Hurrikane Sandy (2012) und Harvey (2017) in den USA untersucht. Hierfür werden zunächst die lokalen ökonomischen Verluste durch diese Hurrikane ermittelt, welche als direkte wirtschaftliche Schockereignisse in Acclimate zur Berechnung der globalen Reaktion verwendet werden. Hierbei untersucht die Studie zu Hurricane Sandy globale Konsumpreisanomalien und damit einhergehende Auswirkungen auf das Konsumverhalten. Der direkte Schock löst hier eine wellenartige Veränderung globaler Konsumpreise mit drei Phasen aus, welche aus gegenläufigen Effekte aufwärts und abwärts der Lieferketten resultiert – sogenannten Upstream- und Downstream-Effekten. Zunächst steigt der Konsum aufgrund sinkender Preise durch Upstream-Effekte, bevor Preise aufgrund von Güterknappheit durch Downstream-Effekte wieder ansteigen und der Konsum abfällt. In einer Normalisierungsphase klingen diese Anomalien wieder ab. Ein länger anhaltender direkter wirtschaftlicher Schock verstärkt die Downstream-Phase und führt so in vielen Regionen insgesamt zu einem Konsumverlust. 
Die entwickelte Methode zur Berechnung direkter Verluste wird im dritten Artikel erweitert, indem Verstärkungen unter dem Einfluss des fortschreitenden Klimawandels berücksichtigt werden. Unter Nutzung dieser verstärkten direkten Verluste wird die Veränderung globaler Produktionsanomalien in Reaktion auf Hurricane Harvey simuliert. Die Ergebnisse zeigen, dass die USA bei zunehmender Erwärmung nicht mehr in der Lage sein werden, direkte Produktionsverluste auf nationaler Ebene auszugleichen. Stattdessen muss ein zunehmender Anteil dieser Verluste durch andere, insbesondere exportstarke Länder ausgeglichen werden. Der Anteil kleinerer Regionen an dieser ausgleichenden Produktion nimmt jedoch mit zunehmenden direkten Verlusten zu. Diese Produktionsverschiebungen verdeutlichen die Möglichkeit der globalen Wirtschaft, lokale Katastrophenverluste weitgehend flexibel abzumildern. Gleichzeitig veranschaulichen sie den Wettbewerbsnachteil direkt betroffener Wirtschaftsregionen. 
Die Storyline im vierten Artikel befasst sich mit dem Einfluss einer globalen wirtschaftlichen Krise auf die Schadensausbreitung von tropischen Wirbelstürmen, Hitzestress und Flussüberschwemmungen weltweit. Hierfür werden die indirekten Auswirkungen dieser Extreme unter dem Einfluss der global reduzierten wirtschaftlichen Aktivität während der Covid-19-Pandemie, sowie bei „normaler“ globaler Wirtschaftsleistung simuliert. Der Vergleich beider Szenarien zeigt bei global gestörter Wirtschaft eine deutliche Verstärkung negativer Konsumauswirkungen durch die simulierten Extreme. Konsumverluste steigen besonders stark in den USA und China an, wo sie sich verdoppeln bzw. verdreifachen. Diese Veränderungen resultieren aus der global verminderten wirtschaftlichen Kapazität, die für den Ausgleich der Produktionsverluste von Wetterextremen zur Verfügung steht. Dies verstärkt die Extremewetter-bedingte Güterknappheit, was zu Preisanstiegen und erhöhten Konsumverlusten führt. 
Abschließend werden in den letzten beiden Artikeln die in der Arbeit verwendeten Methoden und Ansätze erweitert. Hierfür wird das Modell Acclimate im fünften Artikel weiterentwickelt, indem Konsumenten als rational agierende Agenten modelliert werden. Mit dieser Erweiterung treffen lokale Verbraucher Entscheidungen über die konsumierten Güter so, dass diese den Nutzen eines begrenzten Budgets maximieren. Die entstehende Dynamik kann außerhalb eines wirtschaftlichen Gleichgewichts dazu führen, dass bestimmte Güter temporär trotz erhöhter Preise stärker nachgefragt werden. 
Der sechste Artikel formalisiert den Storyline-Ansatz und präsentiert einen Leitfaden für die Erstellung von Storylines. Dieser basiert auf den Ergebnissen mehrerer Studien, die diesen Ansatz verfolgen; einschließlich Storylines aus der vorliegenden Arbeit. Es werden insgesamt acht Elemente definiert, anhand derer eine Storyline-Studie erstellt werden kann. 
Insgesamt trägt diese Arbeit zu einem umfassenderen Verständnis der ökonomischen Auswirkungen von Wetterextremen bei. Hierfür werden lokale Auswirkungen von Extremen unter gegenwärtigen und zukünftigen klimatischen Bedingungen untersucht, sowie wichtige ökonomische Mechanismen und Auswirkungen der resultierenden Schadensausbreitung aufgedeckt. Neben diesen Erkenntnissen werden überdies Weiterentwicklungen der Methoden und Ansätze präsentiert, die weiterführende Analysen ermöglichen.
KW  - Klimawandel
KW  - Wetterextreme
KW  - indirekte ökonomische Effekte
KW  - makroökonomische Modellierung
KW  - climate change
KW  - weather extremes
KW  - indirect economic impacts
KW  - macro-economic modelling
Y1  - 2023
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-611127
ER  - 
TY  - THES
A1  - Krämer, Kai Hauke
T1  - Towards a robust framework for recurrence analysis
BT  - automated state space reconstruction, optimal parameter selection and correction schemes
N2  - In our daily life, recurrence plays an important role on many spatial and temporal scales and in different contexts. It is the foundation of learning, be it in an evolutionary or in a neural context. It therefore seems natural that recurrence is also a fundamental concept in theoretical dynamical systems science. The way in which states of a system recur or develop in a similar way from similar initial states makes it possible to infer information about the underlying dynamics of the system. The mathematical space in which we define the state of a system (state space) is often high dimensional, especially in complex systems that can also exhibit chaotic dynamics. The recurrence plot (RP) enables us to visualize the recurrences of any high-dimensional systems in a two-dimensional, binary representation. Certain patterns in RPs can be related to physical properties of the underlying system, making the qualitative and quantitative analysis of RPs an integral part of nonlinear systems science. The presented work has a methodological focus and further develops recurrence analysis (RA) by addressing current research questions related to an increasing amount of available data and advances in machine learning techniques. By automatizing a central step in RA, namely the reconstruction of the state space from measured experimental time series, and by investigating the impact of important free parameters this thesis aims to make RA more accessible to researchers outside of physics.
The first part of this dissertation is concerned with the reconstruction of the state space from time series. To this end, a novel idea is proposed which automates the reconstruction problem in the sense that there is no need to preprocesse the data or estimate parameters a priori. The key idea is that the goodness of a reconstruction can be evaluated by a suitable objective function and that this function is minimized in the embedding process. In addition, the new method can process multivariate time series input data. This is particularly important because multi-channel sensor-based observations are ubiquitous in many research areas and continue to increase. Building on this, the described minimization problem of the objective function is then processed using a machine learning approach.
In the second part technical and methodological aspects of RA are discussed. First, we mathematically justify the idea of setting the most influential free parameter in RA, the recurrence threshold ε, in relation to the distribution of all pairwise distances in the data. This is especially important when comparing different RPs and their quantification statistics and is fundamental to any comparative study. Second, some aspects of recurrence quantification analysis (RQA) are examined. As correction schemes for biased RQA statistics, which are based on diagonal lines, we propose a simple method for dealing with border effects of an RP in RQA and a skeletonization algorithm for RPs. This results in less biased (diagonal line based) RQA statistics for flow-like data. Third, a novel type of RQA characteristic is developed, which can be viewed as a generalized non-linear powerspectrum of high dimensional systems. The spike powerspectrum transforms a spike-train like signal into its frequency domain. When transforming the diagonal line-dependent recurrence rate (τ-RR) of a RP in this way, characteristic periods, which can be seen in the state space representation of the system can be unraveled. This is not the case, when Fourier transforming τ-RR.
Finally, RA and RQA are applied to climate science in the third part and neuroscience in the fourth part. To the best of our knowledge, this is the first time RPs and RQA have been used to analyze lake sediment data in a paleoclimate context. Therefore, we first elaborate on the basic formalism and the interpretation of visually visible patterns in RPs in relation to the underlying proxy data. We show that these patterns can be used to classify certain types of variability and transitions in the Potassium record from six short (< 17m) sediment cores collected during the Chew Bahir Drilling Project. Building on this, the long core (∼ m composite) from the same site is analyzed and two types of variability and transitions are
identified and compared with ODP Site  wetness index from the eastern Mediterranean. Type  variability likely reflects the influence of precessional forcing in the lower latitudes at times of maximum values of the long eccentricity cycle ( kyr) of the earth’s orbit around the sun, with a tendency towards extreme events. Type  variability appears to be related to the minimum values of this cycle and corresponds to fairly rapid transitions between relatively dry and relatively wet conditions.
In contrast, RQA has been applied in the neuroscientific context for almost two decades. In the final part, RQA statistics are used to quantify the complexity in a specific frequency band of multivariate EEG (electroencephalography) data. By analyzing experimental data, it can be shown that the complexity of the signal measured in this way across the sensorimotor cortex decreases as motor tasks are performed. The results are consistent with and comple- ment the well known concepts of motor-related brain processes. We assume that the thus discovered features of neuronal dynamics in the sensorimotor cortex together with the robust RQA methods for identifying and classifying these contribute to the non-invasive EEG-based development of brain-computer interfaces (BCI) for motor control and rehabilitation.
The present work is an important step towards a robust analysis of complex systems based on recurrence.
N2  - In unserem täglichen Leben spielt die Rekurrenz auf vielen räumlichen und zeitlichen Skalen und in verschiedenen Kontexten eine bedeutende Rolle. Es ist die Grundlage des Lernens, sei es in einem evolutionären oder in einem neuronalen Kontext. Es erscheint daher selbstverständ- lich, dass Rekurrenz auch ein grundlegendes Konzept in der dynamischen Systemwissenschaft ist. In diesem Zusammenhang ermöglicht die Art und Weise, wie sich Zustände eines Systems wiederholen oder sich auf ähnliche Weise aus ähnlichen Anfangszuständen entwickeln, Infor- mationen über die zugrunde liegende Dynamik des Systems abzuleiten. Der mathematische Raum, in dem wir den Zustand eines Systems definieren (Zustandsraum), ist häufig hoch- dimensional, insbesondere in komplexen Systemen, die darüberhinaus auch eine chaotische Dynamik aufweisen können. Der Rekurrenzplot (RP) ermöglicht es uns, die Rekurrenzen beliebiger hochdimensionaler Systeme in einer zweidimensionalen, binären Darstellung zu visualisieren. Bestimmte Muster in RPs können mit physikalischen Eigenschaften des zugrunde liegenden Systems in Beziehung gesetzt werden, wodurch die qualitative und quantitative Analyse von RPs ein integraler Bestandteil der nichtlinearen Systemwissenschaft wird. Die vorgestellte Arbeit hat einen methodischen Schwerpunkt und entwickelt die Rekurrenzsana- lyse (RA) weiter, indem sie sich mit aktuellen Forschungsfragen befasst, die sich auf eine zunehmende Menge verfügbarer Daten und Fortschritte beim maschinellen Lernen beziehen. Durch die Automatisierung eines zentralen Schritts in der RA, nämlich der Rekonstruktion des Zustandsraums aus gemessenen experimentellen Zeitreihen, und durch die Untersuchung der Auswirkungen wichtiger freier Parameter soll die RA für Forscher außerhalb der Physik zugänglicher gemacht werden.
Der erste Teil dieser Dissertation befasst sich mit der Rekonstruktion des Zustandsraums aus Zeitreihen. Hierzu wird eine neue Idee vorgeschlagen, die das Rekonstruktionsproblem so automatisiert, dass weder die Daten vorverarbeitet noch a priori Parameter geschätzt werden müssen. Die Schlüsselidee ist, dass die Güte einer Rekonstruktion durch eine geeignete Kostenfunktion evaluiert werden kann und diese Funktion im Einbettungsprozess minimiert wird. Darüber hinaus kann die neue Methode multivariate Zeitreihen-Eingabedaten verarbei- ten. Das ist insbesondere deshalb von großer Bedeutung, da mehrkanalige sensorgestützte Beobachtungen in vielen Forschungsbereichen allgegenwärtig sind und weiterhin zunehmen. Darauf aufbauend wird dann das beschriebene Minimierungsproblem der Kostenfunktion mit einem Ansatz des maschinellen Lernens bearbeitet.
Im zweiten Teil werden einige technische und methodische Aspekte der RA erörtert. Zu- nächst begründen wir mathematisch die Idee, den einflussreichsten freien Parameter in der RA, den Rekurrenzgrenzwert ε, in Bezug auf die Verteilung aller paarweisen Abstände in den Daten festzulegen. Dies ist insbesondere dann wichtig, wenn verschiedene RPs und ihre Quantifizierungsstatistiken verglichen werden, und ist für jede vergleichende Studie von grundlegender Bedeutung. Zweitens werden einige Aspekte der Rekurrenzquantifizierungs- analyse (RQA) untersucht. Als Korrekturschemata für verzerrte RQA-Statistiken, welche auf diagonalen Linien basierenden, schlagen wir eine einfache Methode zum Umgang mit Randeffekten von RPs in der RQA und einen Skeletonisierungsalgorithmus für RPs vor. Dies sorgt in der Folge zu weniger verzerrten (auf diagonalen Linien basierenden) RQA-Statistiken für hoch abgetastete Daten. Drittens wird eine neuartige RQA-Charakteristik entwickelt, die als verallgemeinertes, nichtlineares Leistungsspektrum hochdimensionaler Systeme angesehen werden kann. Das Spike-Powerspectrum transformiert ein Spike-train-ähnliches Signal in seinen Frequenzbereich. Wenn die diagonallinienabhängige Rekurrenzsrate (τ-RR) eines RP auf diese Weise transformiert wird, können charakteristische Perioden, die in der Zustands- raumdarstellung des Systems erkennbar sind, entschlüsselt werden. Dies ist nicht der Fall, wenn die τ-RR Fourier-transformiert wird.
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Schließlich werden RA und RQA im dritten Teil auf Paläoklima-Seesedimentdaten und im vierten Teil auf EEG-Daten (Elektroenzephalographie) angewendet. Nach unserem besten Wissen ist dies das erste Mal, dass RPs und RQA für die Analyse von Seesedimentdaten in einem Paläoklima-Kontext verwendet wurden. Daher wird zunächst an dem grundlegenden Formalismus und der Interpretation visuell sichtbarer Muster in RPs in Bezug auf die zugrunde liegenden Proxy-Daten gearbeitet. Wir zeigen, dass diese Muster verwendet werden können, um bestimmte Arten von Variabilität und Übergängen im Kaliumdatensatz von sechs kurzen (< 17m) Sedimentkernen zu klassifizieren, die während des Chew Bahir-Bohrprojekts gesammelt wurden. Darauf aufbauend wird der lange Kern (∼ m composite) desselben Standorts analysiert und zwei Arten von Variabilität und Übergängen werden identifiziert und mit dem Feuchtigkeitsindex des ODP-Standorts  aus dem östlichen Mittelmeerraum verglichen. Die Variabilität vom Typ  spiegelt wahrscheinlich den Einfluss des Präzessionsantriebs in den unteren Breiten zu Zeiten mit Maximalwerten des langen Exzentrizitätszyklus ( kyr) der Erdumlaufbahn um die Sonne wider, wobei die Tendenz zu extremen Ereignissen besteht. Die Variabilität vom Typ  scheint mit den lokalen Minima dieses Zyklus verbunden zu sein und entspricht ziemlich schnellen Übergängen zwischen relativ trockenen und relativ nassen Bedingungen.
Im Gegensatz dazu wird RQA seit fast zwei Jahrzehnten im neurowissenschaftlichen Kontext angewendet. Im letzten Teil werden RQA-Statistiken zur Quantifizierung der Komplexität in einem bestimmten Frequenzband multivariater EEG-Daten verwendet. Durch die Analyse experimenteller Daten kann gezeigt werden, dass die Komplexität des auf diese Weise über den sensomotorischen Kortex gemessenen Signals abnimmt, wenn motorische Aufgaben ausgeführt werden. Die Ergebnisse stimmen mit den bekannten Konzepten motorischer Gehirnprozesse überein und ergänzen diese. Wir nehmen an, dass die so entdeckten Merkmale der neuronalen Dynamik im sensomotorischen Kortex zusammen mit den robusten RQA-Methoden zur Identifizierung und Klassifizierung dieser zu der nicht-invasiven EEG-basierten Entwicklung von Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI) und zur motorischen Steuerung und Rehabilitation beitragen werden.
Die vorliegende Arbeit ist ein wichtiger Schritt zu einer robusten Analyse komplexer Systeme basierend auf Rekurrenz.
KW  - recurrence
KW  - state space reconstruction
KW  - embedding
KW  - recurrence analysis
KW  - recurrence quantification analysis
KW  - Einbettung
KW  - Rekurrenz
KW  - Rekurrenzanalyse
KW  - quantifizierende Rekurrenzanalyse
KW  - Zustandsraumrekonstruktion/Phasenraumrekonstruktion
Y1  - 2021
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-538743
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TY  - THES
A1  - Reese, Ronja
T1  - The far reach of ice-shelf thinning in Antarctica
Y1  - 2018
ER  - 
TY  - THES
A1  - Hesse, Cornelia
T1  - Integrated water quality modelling in meso- to large-scale catchments of the Elbe river basin under climate and land use change
T1  - Integrierte Gewässergütemodellierung in mittel- bis großskaligen Einzugsgebieten der Elbe unter dem Einfluss von Klima- und Landnutzungsänderungen
N2  - In einer sich ändernden Umwelt sind Fließgewässerökosysteme vielfältigen direkten und indirekten anthropogenen Belastungen ausgesetzt, die die Gewässer sowohl in ihrer Menge als auch in ihrer Güte beeinträchtigen können. Ein übermäßiger Eintrag von Nährstoffen verursacht etwa Massenentwicklungen von Algen und Sauerstoffdefizite in den Gewässern, was zum Verfehlen der Ziele der Wasserrahmenrichtlinie (WRRL) führen kann. In vielen europäischen Einzugsgebieten und auch dem der Elbe sind solche Probleme zu beobachten.
Während der letzten Jahrzehnte entstanden diverse computergestützte Modelle, die zum Schutz und Management von Wasserressourcen genutzt werden können. Sie helfen beim Verstehen der Nährstoffprozesse und Belastungspfade in Einzugsgebieten, bei der Abschätzung möglicher Folgen von Klima- und Landnutzungsänderungen für die Wasserkörper, sowie bei der Entwicklung eventueller Kompensationsmaßnahmen. Aufgrund der Vielzahl an sich gegenseitig beeinflussenden Prozessen ist die Modellierung der Wasserqualität komplexer und aufwändiger als eine reine hydrologische Modellierung. Ökohydrologische Modelle zur Simulation der Gewässergüte, einschließlich des Modells SWIM (Soil and Water Integrated Model), bedürfen auch häufig noch einer Weiterentwicklung und Verbesserung der Prozessbeschreibungen.
Aus diesen Überlegungen entstand die vorliegende Dissertation, die sich zwei Hauptanliegen widmet: 1) einer Weiterentwicklung des Nährstoffmoduls des ökohydrologischen Modells SWIM für Stickstoff- und Phosphorprozesse, und 2) der Anwendung des Modells SWIM im Elbegebiet zur Unterstützung eines anpassungsfähigen Wassermanagements im Hinblick auf mögliche zukünftige Änderungen der Umweltbedingungen. Die kumulative Dissertation basiert auf fünf wissenschaftlichen Artikeln, die in internationalen Zeitschriften veröffentlicht wurden.
Im Zuge der Arbeit wurden verschiedene Modellanpassungen in SWIM vorgenommen, wie etwa ein einfacher Ansatz zur Verbesserung der Simulation der Wasser- und Nährstoffverhältnisse in Feuchtgebieten, ein um Ammonium erweiterter Stickstoffkreislauf im Boden, sowie ein Flussprozessmodul, das Umwandlungsprozesse, Sauerstoffverhältnisse und Algenwachstum im Fließgewässer simuliert, hauptsächlich angetrieben von Temperatur und Licht. Auch wenn dieser neue Modellansatz ein sehr komplexes Modell mit einer Vielzahl an neuen Kalibrierungsparametern und steigender Unsicherheit erzeugte, konnten gute Ergebnisse in den Teileinzugsgebieten und dem gesamten Gebiet der Elbe erzielt werden, so dass das Modell zur Abschätzung möglicher Folgen von Klimavariabilitäten und veränderten anthropogenen Einflüssen für die Gewässergüte genutzt werden konnte. 
Das neue Fließgewässermodul ist ein wichtiger Beitrag zur Verbesserung der Nährstoffmodellierung in SWIM, vor allem für Stoffe, die hauptsächlich aus Punktquellen in die Gewässer gelangen (wie z.B. Phosphat). Der neue Modellansatz verbessert zudem die Anwendbarkeit von SWIM für Fragestellungen im Zusammenhang mit der WRRL, bei der biologische Qualitätskomponenten (wie etwa Phytoplankton) eine zentrale Rolle spielen. Die dargestellten Ergebnisse der Wirkungsstudien können bei Entscheidungsträgern und anderen Akteuren das Verständnis für zukünftige Herausforderungen im Gewässermanagement erhöhen und dazu beitragen, ein angepasstes Management für das Elbeeinzugsgebiet zu entwickeln.
N2  - In a changing world facing several direct or indirect anthropogenic challenges the freshwater resources are endangered in quantity and quality. An excessive supply of nutrients, for example, can cause disproportional phytoplankton development and oxygen deficits in large rivers, leading to failure of the aims requested by the Water Framework Directive (WFD). Such problems can be observed in many European river catchments including the Elbe basin, and effective measures for improving water quality status are highly appreciated.
In water resources management and protection, modelling tools can help to understand the dominant nutrient processes and to identify the main sources of nutrient pollution in a watershed. They can be effective instruments for impact assessments investigating the effects of changing climate or socio-economic conditions on the status of surface water bodies, and for testing the usefulness of possible protection measures. Due to the high number of interrelated processes, ecohydrological model approaches containing water quality components are more complex than the pure hydrological ones, and their setup and calibration require more efforts. Such models, including the Soil and Water Integrated Model (SWIM), still need some further development and improvement.
Therefore, this cumulative dissertation focuses on two main objectives: 1) the approach-related objectives aiming in the SWIM model improvement and further development regarding nutrient (nitrogen and phosphorus) process description, and 2) the application-related objectives in meso- to large-scale Elbe river basins to support adaptive river basin management in view of possible future changes. The dissertation is based on five scientific papers published in international journals and dealing with these research questions.
Several adaptations were implemented in the model code to improve the representation of nutrient processes including a simple wetland approach, an extended by ammonium nitrogen cycle in the soils, as well as a detailed in-stream module, simulating algal growth, nutrient transformation processes and oxygen conditions in the river reaches, mainly driven by water temperature and light. Although this new approaches created a highly complex ecohydrological model with a large number of additional calibration parameters and rising uncertainty, the calibration and validation of the SWIM model enhanced by the new approaches in selected subcatchment and the entire Elbe river basin delivered satisfactory to good model results in terms of criteria of fit. Thus, the calibrated and validated model provided a sound base for the assessment of possible future changes and impacts in climate, land use and management in the Elbe river (sub)basin(s).
The new enhanced modelling approach improved the applicability of the SWIM model for the WFD related research questions, where the ability to consider biological water quality components (such as phytoplankton) is important. It additionally enhanced its ability to simulate the behaviour of nutrients coming mainly from point sources (e.g. phosphate phosphorus). Scenario results can be used by decision makers and stakeholders to find and understand future challenges and possible adaptation measures in the Elbe river basin.
KW  - Elbe
KW  - SWIM
KW  - Wassergütemodellierung
KW  - water quality modelling
KW  - Nährstoffe
KW  - nutrients
KW  - Nährstoffretention
KW  - nutrient retention
KW  - Flussprozesse
KW  - in-stream processes
KW  - climate change
KW  - land use change
KW  - Klimaänderung
KW  - Landnutzungsänderung
Y1  - 2018
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-422957
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TY  - THES
A1  - Willner, Sven N.
T1  - Global economic response to flood damages under climate change
T1  - Global-ökonomische Reaktion auf klimabedingte Überschwemmungsschäden
N2  - Climate change affects societies across the globe in various ways. In addition to gradual changes in temperature and other climatic variables, global warming is likely to increase intensity and frequency of extreme weather events.
Beyond biophysical impacts, these also directly affect societal and economic activity. Additionally, indirect effects can occur; spatially, economic losses can spread along global supply-chains; temporally, climate impacts can change the economic development trajectory of countries.
This thesis first examines how climate change alters river flood risk and its local socio-economic implications. Then, it studies the global economic response to river floods in particular, and to climate change in general.
Changes in high-end river flood risk are calculated for the next three decades on a global scale with high spatial resolution. In order to account for uncertainties, this assessment makes use of an ensemble of climate and hydrological models as well as a river routing model, that is found to perform well regarding peak river discharge. The results show an increase in high-end flood risk in many parts of the world, which require profound adaptation efforts. This pressure to adapt is measured as the enhancement in protection level necessary to stay at historical high-end risk. In developing countries as well as in industrialized regions, a high pressure to adapt is observed - the former to increase low protection levels, the latter to maintain the low risk levels perceived in the past.
Further in this thesis, the global agent-based dynamic supply-chain model acclimate is developed. It models the cascading of indirect losses in the global supply network. As an anomaly model its agents - firms and consumers - maximize their profit locally to respond optimally to local perturbations. Incorporating quantities as well as prices on a daily basis, it is suitable to dynamically resolve the impacts of unanticipated climate extremes.
The model is further complemented by a static measure, which captures the inter-dependencies between sectors across regions that are only connected indirectly. These higher-order dependencies are shown to be important for a comprehensive assessment of loss-propagation and overall costs of local disasters.
In order to study the economic response to river floods, the acclimate model is driven by flood simulations. Within the next two decades, the increase in direct losses can only partially be compensated by market adjustments, and total losses are projected to increase by 17% without further adaptation efforts. The US and the EU are both shown to receive indirect losses from China, which is strongly affected directly. However, recent trends in the trade relations leave the EU in a better position to compensate for these losses.
Finally, this thesis takes a broader perspective when determining the investment response to the climate change damages employing the integrated assessment model DICE. On an optimal economic development path, the increase in damages is anticipated as emissions and consequently temperatures increase. This leads to a significant devaluation of investment returns and the income losses from climate damages almost double.
Overall, the results highlight the need to adapt to extreme weather events - local physical adaptation measures have to be combined with regional and global policy measures to prepare the global supply-chain network to climate change.
N2  - Der Klimawandel betrifft Gesellschaften weltweit auf verschiedenste Weise. Neben graduellen Veränderungen der Temperatur und anderer klimatischer Variablen werden wahrscheinlich auch die Intensität und die Häufigkeit von Extremwetterereignissen zunehmen. Diese beeinflussen neben ihren bio-physikalischen Auswirkungen auch unmittelbar die gesellschaftliche und wirtschaftliche Aktivität. Zusätzlich können indirekte Effekte auftreten: Die räumliche Dimension umfasst die Ausbreitung wirtschaftlicher Schäden entlang globaler Versorgungsketten, zeitlich betrachtet können Klimaauswirkungen die wirtschaftlichen Entwicklungspfade von Ländern prägen.
Die vorliegende Dissertation widmet sich zunächst der Frage, wie sich (Fluss-)Hochwasserrisiken und ihre gesellschaftlichen sowie wirtschaftlichen Implikationen durch den Klimawandel verändern. Weiterhin wird die Reaktionsdynamik des globalen ökonomischen Systems auf Klimawandel im Allgemeinen und auf Überschwemmungsereignisse an Flüssen im Speziellen untersucht.
So werden die Risiken von schweren Fluss-Überschwemmungen für die nächsten drei Jahrzehnte global mit hoher räumlicher Auflösung berechnet. Zur Berücksichtigung von Unsicherheiten wird dabei auf ein Ensemble von Klima- und hydrologischen Modellen zurückgegriffen. Dabei werden die hydrologischen Modelle mit einem Flussverteilungsmodel, das die verbesserte Abbildung von Extrempegelständen an Flüssen ermöglicht, kombiniert. Die Berechnungen zeigen einen Anstieg des Überschwemmungsrisikos für weite Teile der Erde. Der damit einhergehende Anpassungsdruck wird in dieser Studie als Anpassung des Schutzniveaus berechnet, die notwendig ist, um das bestehende Überschwemmungsrisiko beizubehalten. Ein hoher Anpassungsdruck besteht dabei sowohl in Entwicklungs- als auch in Industriestaaten. Während in Ersteren oft erst adäquate Hochwasserschutzmaßnahmen ergriffen werden müssen, müssen Letztere oft ihr aktuelles Schutzniveau ausbauen.
Weiterhin wird in der vorliegenden Arbeit das globale, agenten-basierte und dynamische Modell acclimate entwickelt, welches Kaskaden von indirekten ökonomischen Schäden im globalen Versorgungsnetzwerk modelliert. Acclimate ist als Anomalienmodell angelegt, dessen Agenten - Firmen und Konsumenten - durch Profitmaximierung versuchen, optimal auf lokale Störungen zu reagieren. Da das Modell sowohl Warenströme als auch die zugehörigen Preise nach Tagen aufgelöst abbildet, ist es besonders gut geeignet, die kurzfristigen ökonomischen Auswirkungen unvorhergesehener Klimaextreme zu beschreiben. Das dynamische Modell wird ergänzt durch ein neues statisches Maß, das die Abhängigkeiten zwischen regionalen Sektoren beschreibt. Dabei werden nicht nur die direkten Handelsverbindungen betrachtet, sondern auch solche höherer Ordnung. Es zeigt sich, dass diese für eine umfassende Abschätzung der Schadenskaskaden und damit der Gesamtkosten lokaler Extremereignisse nicht vernachlässigt werden dürfen.
Zur Untersuchung der ökonomischen Reaktionsdynamik auf Hochwasserereignisse wird das acclimate-Modell für Simulationen von Flussüberschwemmungen angewandt. Bis zum Jahr 2035 wird dabei ein Anstieg des direkten Schadens prognostiziert. Dieser kann nur teilweise durch Marktmechanismen ausgeglichen werden, so dass die Gesamtschäden weltweit um 17% zunehmen - sofern keine zusätzlichen Anpassungsmaßnahmen getroffen werden. Für die USA und die EU zeigt sich, dass diese durch ihre Handelsverbindungen insbesondere zu China indirekt betroffen sind, da China starke direkte Flussüberflutungen zu erwarten hat. Die Entwicklungen der globalen Handelsbeziehungen in den letzten Jahren versetzen die EU jedoch in die Lage einen zunehmenden Teil dieser Verluste auszugleichen.
In einem weiter gefassten Ansatz wird schlussendlich die Änderung des Investitionsverhaltens aufgrund der Schäden durch Klimawandel unter Zuhilfenahme des ökonomischen Wachstumsmodells DICE untersucht. Es lässt sich festhalten, dass auf einem optimalen ökonomischen Entwicklungspfad die Zunahme der Schäden bereits antizipiert wird, wenn Emissionen und dem darauf folgend die Temperatur ansteigen. Dies führt zu einer signifikanten Abwertung von Kapitalerträgen, was die direkten Verluste durch Klimaschäden nahezu verdoppelt.
Insgesamt unterstreichen die Ergebnisse dieser Arbeit die Notwendigkeit der Anpassung an klimabedingte Extremwetterereignisse. Dazu müssen lokale, physikalische Anpassungsmaßnahmen durch regionale und globale Politikinstrumente ergänzt werden, um das globale Versorgungsnetzwerk adäquat auf den Klimawandel vorzubereiten.
KW  - climate change
KW  - river floods
KW  - higher-order effects
KW  - economic network
KW  - climate impacts
KW  - Klimawandel
KW  - Überschwemmungen
KW  - Wirtschaftsnetzwerk
Y1  - 2018
ER  - 
TY  - THES
A1  - Kornhuber, Kai
T1  - Rossby wave dynamics and changes in summertime weather extremes
T1  - Rossby Wellendynamik und Veränderungen von Extremwetter im Sommer
N2  - Extreme weather events like heatwaves and floods severely affect societies with impacts ranging from economic damages to losses in human lifes. Global warming caused by anthropogenic greenhouse gas emissions is expected to increase their frequency and intensity, particularly in the warm season. Next to these thermodynamic changes, climate change might also impact the large scale atmospheric circulation.Such dynamic changes might additionally act on the occurence of extreme weather events, but involved mechanisms are often highly non-linear. Therefore, large uncertainty exists on the exact nature of these changes and the related risks to society. Particularly in the densely populated mid-latitudes weather patterns are governed by the large scale circulation like the jet-streams and storm tracks. Extreme weather in this region is often related to persistent weather systems associated with a strongly meandering jet-stream. Such meanders are called Rossby waves. Under specific conditions they can become slow moving, stretched around the entire hemisphere and generate simultaneaous heat- and rainfall extremes in far-away regions.
This thesis aims at enhancing the understanding of synoptic-scale, circumglobal Rossby waves and the associated risks of dynamical changes to society. More specific, the analyses investigate their relation to extreme weather, regions at risk, under which conditions they are generated, and the influence of anthropogenic climate change on those conditions now, in the past and in the future.
I find that circumglobal Rossby waves promoted simultaneous occuring weather extremes across the northern hemisphere in several recent summers. Further, I present evidence that they are often linked to quasiresonant-amplification of planetary waves. These events include the 2003 European heatwave and the Moscow heatwave of 2010. This non-linear mechanism acts on the upper level flow through trapping and amplification of stationary synoptic scale waves. I show that this resonance mechanism acts in both hemispheres and is related to extreme weather. A main finding is that circumglobal Rossby waves primarily occur as two specific teleconnection patterns associated with a wave 5 and wave 7 pattern in the northern hemisphere, likely due to the favourable longitudinal distance of prominent mountain ridges here. Furthermore, I identify those regions which are particularly at risk: The central United States, western Europe and the Ukraine/Russian region. Moreover, I present evidence that the wave 7 pattern has and extreme weather in these regions. My results suggest that the increase in frequency can be linked to favourable changes in large scale temperature gradients, which I show to be largely underestimated by model simulations. Using surface temperature fingerprint as proxy for investigating historic and future model ensembles, evidence is presented that anthropogenic warming has likely increased the probability for the occurence of circumglobal Rossby waves. Further it is shown that this might lead to a doubling of such events until the end of the century under a high-emission scenario.
Overall, this thesis establishes several atmosphere-dynamical pathways by which changes in large scale temperature gradients might link to persistent boreal summer weather. It highlights the societal risks associated with the increasing occurence of a newly discovered Rossby wave teleconnection pattern, which has the potential to cause simultaneaous heat-extremes in the mid-latitudinal bread-basket regions. In addition, it provides further evidence that the traditional picture by which quasi-stationary Rossby waves occur only in the low wavenumber regime, should be reconsidered.
N2  - Extreme Wetterereignisse haben oft katastrophale Folgen für Menschen und Umwelt. Die zuletzt beobachtete Zunahme von Hitzewellen und Überschwemmungen im Sommer lässt sich zum Teil mit dem Klimawandel, verursacht durch den Ausstoß von Treibhausgasen aus fossilen Brennstoffen, erkären. Allerdings übetrafen einige Extremereignisse der jüngeren Vergangenheit in ihrer Intensität, das was allein durch die Erwärmung im globalen Mittel zu erwarten wäre. Der Klimawandel wirkt sich ebenfalls auf die atmosphärische Zirkulation, wie beispielsweise den Jetstream aus. Es wird hier vermutet, dass Änderungen in der Dynamik Extrem-Ereignisse verstärken, indem sie beispielsweise langanhaltender werden. Allerdings sind die entsprechenden Mechanismen komplex und stark nicht-linear, was die Unsicherheiten in Bezug auf zuünftige Risiken vergrößert. Ein Mechanismus der mit extremen Wetter in den mittleren Breiten in Verbindung gebracht wurde, ist ein stark mäandernder Jet-Stream. Dieser führt zu ungewöhnlichen Temperaturen in den mittleren Breiten weile dies Mänder, genannt Rossby-Wellen, den Transport von ungewöhnlich warmer beziehungsweise kalter Luft entlang der Breiten erlauben. Unter bestimmten Bedingungen erstrecken sich diese Rossby Wellen über die gesamte Hemisphäre und führen zum synchronen auftreten von Wetterextremen entlang den mittleren Breiten. Extreme treten insbesondere dann auf wenn sie lang über bestimmten Regionen verharren.
Diese Dissertation erforscht den Zusammenhang dieser quasi-stationären Rossby-Wellen und Wetter-Extremen: In welchem Maße können diese durch Rossby-Wellen erklärt werden, welche Regionen sind besonders betroffen und welchen Bedingungen sind für ihr Entstehen förderlich und wie wirkt sich der Klimawandel auf diese Bedingungen aus?
Ich zeige, dass einige der verheerendsten Wetterextreme der jüngeren Vergangenheit durch hemisphärische Rossby-Wellenmuster erzeugt wurden und dass diese zumeist synchron mit anderen ungewöhnlichen Wettersituationen in den mittleren Breiten auftraten. Desweiteren zeige ich, dass einige dieser Ereignisse mit dem resonanten Aufschaukeln einiger Wellenkomponenten erklärt werden könnnen (engl. Quasi-resonant Amplification of Planetary Waves, kurz: QRA). Diesem nicht-linearen Mechanismus zufolge verhindert ein starker Jet, dass bestimmte Wellen ihre Energie in Richung Äquator oder Pol verlieren und so förmlich in den mittleren Breiten gefangen werden. Diese Wellen können dann resonant mit dem stationären thermischen und orographischen Störungen interagieren und gewinnen so an Intensität. Ich zeige, dass dieser Mechanismus sowohl in der Nord- als auch in der Südhemisphäre wirkt. Desweiteren zeige ich, dass die Rossby-Wellen in der Nordhemisphäre als zwei wiederkehrende örtlich festgelegte Wellenmuster, charakterisiert durch Welle 5 und Welle 7, auftreten. Dies erkläre ich mit dem relativen Abstand markanter Gebirgskämme entlang der Längengrade in den mittleren Breiten. Dieses Ergebnis ermöglicht es jene Regionen zu identifizieren, welche während solcher Ereignisse besonders gefährdet sind: das Zentrum der USA, Westeuropa und die Region Ukraine / Russland. Ich zeige, dass das Welle-7-Muster in den letzten Jahrzehnten in seiner Häufigkeit zugenommen hat, was die beobachtete Zunahme von extremen Wetter in diesen Regionen erklären könnte. Diese Zunahme führe ich auf die Veränderungen der groß-skaligen Temperaturgradienten entlang der Längen und Breitengrade zurück. Ich zeige zudem, dass diese Veränderungen durch Modelle weitestgehend unterschätzt werden. Über ein charakteristisches Temperaturprofil als Proxy untersuchen wir Modeldaten von historische und Projektionen. Diese Analyse zeigt, dass die anthropogene Erwärmung mit einiger Wahrscheinlichkeit die Bedingungen für die erzeugung solcher Rossby-Wellen verändert hat. Desweiteren kommt es unter der Annahme ungestoppter Emissionen vermutlich zu einer Verdopplung dieser Ereignisse führen zum Ende des Jahrhunderts.
In dieser Dissertation zeige ich auf wie die Veränderung großskaliger Oberflächen-Temperatur-Gradienten mit dem vermehrten Aufkommen langanhaltender und oft extremen Wetterereignisse zusammenhängt. Ich indentifiziere die Regionen, die durch das Welle 7 Muster besonders gefärdet sind. Desweiteren, geben meine Ergebnisse weitere Hinweise darauf, dass die traditionell Sicht, aus der quasi-stationäre-Rossby-Wellen nur in Form von niedrigen Wellenzahlen vorkommen, überdacht werden muss.
KW  - Telekonnektionen
KW  - Atmosphärendynamik
KW  - Jetstream
KW  - Klimawandel
KW  - Hitzewellen
KW  - teleconnections
KW  - atmosphere dynamics
KW  - jet stream
KW  - climate change
KW  - heatwaves
Y1  - 2017
ER  - 
TY  - THES
A1  - Lehmann, Jascha In-su
T1  - Changes in extratropical storm track activity and their implications for extreme weather events
Y1  - 2016
ER  -