TY - THES A1 - Veh, Georg T1 - Outburst floods from moraine-dammed lakes in the Himalayas T1 - Ausbruchsfluten von moränen-gestauten Seen im Himalaya BT - detection, frequency, and hazard BT - Erkennung, Häufigkeit, und Gefährdung N2 - The Himalayas are a region that is most dependent, but also frequently prone to hazards from changing meltwater resources. This mountain belt hosts the highest mountain peaks on earth, has the largest reserve of ice outside the polar regions, and is home to a rapidly growing population in recent decades. One source of hazard has attracted scientific research in particular in the past two decades: glacial lake outburst floods (GLOFs) occurred rarely, but mostly with fatal and catastrophic consequences for downstream communities and infrastructure. Such GLOFs can suddenly release several million cubic meters of water from naturally impounded meltwater lakes. Glacial lakes have grown in number and size by ongoing glacial mass losses in the Himalayas. Theory holds that enhanced meltwater production may increase GLOF frequency, but has never been tested so far. The key challenge to test this notion are the high altitudes of >4000 m, at which lakes occur, making field work impractical. Moreover, flood waves can attenuate rapidly in mountain channels downstream, so that many GLOFs have likely gone unnoticed in past decades. Our knowledge on GLOFs is hence likely biased towards larger, destructive cases, which challenges a detailed quantification of their frequency and their response to atmospheric warming. Robustly quantifying the magnitude and frequency of GLOFs is essential for risk assessment and management along mountain rivers, not least to implement their return periods in building design codes. Motivated by this limited knowledge of GLOF frequency and hazard, I developed an algorithm that efficiently detects GLOFs from satellite images. In essence, this algorithm classifies land cover in 30 years (~1988–2017) of continuously recorded Landsat images over the Himalayas, and calculates likelihoods for rapidly shrinking water bodies in the stack of land cover images. I visually assessed such detected tell-tale sites for sediment fans in the river channel downstream, a second key diagnostic of GLOFs. Rigorous tests and validation with known cases from roughly 10% of the Himalayas suggested that this algorithm is robust against frequent image noise, and hence capable to identify previously unknown GLOFs. Extending the search radius to the entire Himalayan mountain range revealed some 22 newly detected GLOFs. I thus more than doubled the existing GLOF count from 16 previously known cases since 1988, and found a dominant cluster of GLOFs in the Central and Eastern Himalayas (Bhutan and Eastern Nepal), compared to the rarer affected ranges in the North. Yet, the total of 38 GLOFs showed no change in the annual frequency, so that the activity of GLOFs per unit glacial lake area has decreased in the past 30 years. I discussed possible drivers for this finding, but left a further attribution to distinct GLOF-triggering mechanisms open to future research. This updated GLOF frequency was the key input for assessing GLOF hazard for the entire Himalayan mountain belt and several subregions. I used standard definitions in flood hydrology, describing hazard as the annual exceedance probability of a given flood peak discharge [m3 s-1] or larger at the breach location. I coupled the empirical frequency of GLOFs per region to simulations of physically plausible peak discharges from all existing ~5,000 lakes in the Himalayas. Using an extreme-value model, I could hence calculate flood return periods. I found that the contemporary 100-year GLOF discharge (the flood level that is reached or exceeded on average once in 100 years) is 20,600+2,200/–2,300 m3 s-1 for the entire Himalayas. Given the spatial and temporal distribution of historic GLOFs, contemporary GLOF hazard is highest in the Eastern Himalayas, and lower for regions with rarer GLOF abundance. I also calculated GLOF hazard for some 9,500 overdeepenings, which could expose and fill with water, if all Himalayan glaciers have melted eventually. Assuming that the current GLOF rate remains unchanged, the 100-year GLOF discharge could double (41,700+5,500/–4,700 m3 s-1), while the regional GLOF hazard may increase largest in the Karakoram. To conclude, these three stages–from GLOF detection, to analysing their frequency and estimating regional GLOF hazard–provide a framework for modern GLOF hazard assessment. Given the rapidly growing population, infrastructure, and hydropower projects in the Himalayas, this thesis assists in quantifying the purely climate-driven contribution to hazard and risk from GLOFs. N2 - In kaum einer anderen Region treten Abhängigkeit, Nutzen und Gefährdung von Gletscher- und Schneeschmelze so deutlich zu Tage wie im Himalaya. Naturgefahren sind hier allgegenwärtig, wobei eine die Wissenschaftler in den vergangen zwei Jahrzehnten besonders beschäftigte: Ausbrüche von Gletscherseen traten in der Vergangenheit zwar selten, aber meist mit katastrophalen Konsequenzen für die darunterliegenden Berggemeinden auf. Gletscherseeausbrüche (englisches Akronym GLOFs – glacial lake outburst floods) beschreiben den plötzlichen Ausfluss von teils mehreren Millionen Kubikmetern Wasser aus natürlich gedämmten Schmelzwasserseen. Anhaltender Gletscherrückgang in vergangenen Jahrzehnten schuf mehrere tausend Hochgebirgsseen, mit ununterbrochenem Wachstum in Anzahl und Fläche, was den Schluss auf ein möglicherweise vermehrtes Auftreten von GLOFs nahelegte. Diese suggerierte Zunahme von GLOFs konnte jedoch bisher weder getestet noch bestätigt werden, vor allem weil Seen überwiegend jenseits von 4,000 m üNN entstehen, was Feldstudien dort erschwert. Unser Wissen über GLOFs ist daher möglicherweise zu größeren, schadensreichen Ereignissen verschoben, wodurch ihre aktuelle Frequenz, und letztlich auch ihr Zusammenhang mit dem Klimawandel, nur schwer quantifizierbar sind. Mit welcher Wiederkehrrate GLOFs auftreten ist nicht zuletzt entscheidend für Risikoanalyse und -management entlang von Flüssen. Um einer Unterschätzung der tatsächlichen GLOF-Aktivität entgegenzuwirken, entwickelte ich einen Algorithmus, der GLOFs automatisch aus Satellitenbildern detektiert. Der Algorithmus greift auf etwa 30 Jahre kontinuierlich aufgenommene Landsat-Bilder (~1988-2017) zu, und berechnet letztlich die Wahrscheinlichkeit, ob Wasserkörper rasch innerhalb dieser Bildzeitreihe geschrumpft sind. An solchen Stellen suchte ich nach Sedimentverlagerungen im Gerinne flussabwärts, was ein zweites Hauptkriterium für GLOFs ist. Tests und Validierung in etwa 10% des Himalayas bestätigten, dass die Methode robust gegenüber atmosphärischen Störeffekten ist. Mit dem Ziel bisher unbekannte GLOFs zu entdecken, wendete ich daher diesen Algorithmus auf den gesamten Himalaya an. Die Suche ergab 22 neu entdeckte GLOFs, was das bestehende Inventar von 16 bekannten GLOFs seit 1988 mehr als verdoppelte. Das aktualisierte räumliche Verbreitungsmuster bestätigte einmal mehr, dass GLOFs vermehrt im Zentral- und Osthimalaya (Bhutan und Ost-Nepal) auftraten, wohingegen im Norden deutlich weniger GLOFs stattfanden. Entgegen der häufigen Annahme stellte ich jedoch fest, dass die jährliche Häufigkeit von GLOFs in den letzten drei Jahrzehnten konstant blieb. Dadurch hat das Verhältnis von GLOFs pro Einheit See(-fläche) in diesem Zeitraum sogar abgenommen. Dieses räumlich aufgelöste GLOF-Inventar bot nun die Möglichkeit, das Gefährdungspotential durch GLOFs für den gesamten Himalaya und einzelne Regionen zu berechnen. Dafür verwendete ich die in der Hochwasseranalyse gebräuchliche Definition von Gefährdung, welche die jährliche Überschreitungswahrscheinlichkeit einer gewissen Abflussmenge, in diesem Fall des Spitzenabflusses [m3 s-1] am Dammbruch, beschreibt. Das GLOF-Inventar liefert demnach die zeitliche Wahrscheinlichkeit für das Auftreten von GLOFs, während Simulationen von möglichen Spitzenabflüssen für alle heute existierenden ~5,000 Seen im Himalaya die zu erwarteten Magnituden beisteuerten. Mit Extremwertstatistik lässt sich so die mittlere Wiederkehrzeit dieser Spitzenabflüsse errechnen. Ich fand heraus, dass der 100-jährliche Abfluss (die Flutmagnitude, die im Durchschnitt einmal in 100 Jahren erreicht oder überschritten wird) derzeit bei rund 20,600+2,200/–2,300 m³ s-1 für den gesamten Himalaya liegt. Entsprechend der heutigen räumlichen und zeitlichen Verteilung von GLOFs ist die Gefährdung im Osthimalaya am höchsten und in Regionen mit wenig dokumentierten GLOFs vergleichsweise niedrig. Für ein Szenario, in dem der gesamte Himalaya in Zukunft eisfrei sein könnte, errechnete ich zudem das Gefährdungspotential von ~9,500 Übertiefungen unterhalb der heutigen Gletschern, die sich nach deren Abschmelzen mit Wasser füllen könnten. Angenommen, dass die zukünftige GLOF-Rate der heutigen entspricht, könnte der 100-jährliche Abfluss sich mehr als verdoppeln (41,700+5,500/–4,700 m3 s-1), wobei der stärkste regionale Anstieg für den Karakorum zu erwarten wäre. Zusammenfassend formen diese drei Schritte–von der Detektion von GLOFs, über die Bestimmung derer Frequenz, bis zur regionalen Abschätzung von Spitzenabflüssen–das Grundgerüst, das ein moderner Ansatz zur Gefahrenabschätzung von GLOFs benötigt. Angesichts einer wachsenden Exposition von Bevölkerung, Infrastruktur und Wasserkraftanlagen liefert diese Arbeit einen entscheidenden Beitrag, den Anteil des Klimawandels in der Gefährdung und Risiko durch GLOFs zu quantifizieren. KW - GLOF KW - frequency KW - Landsat KW - satellite images KW - classification KW - magnitude KW - Himalaya KW - Karakoram KW - climate change KW - atmospheric warming KW - glacial lakes KW - glaciers KW - meltwater KW - natural hazard KW - GLOF KW - Gletscherseeasubruch KW - Häufigkeit KW - Landsat KW - Satellitenbilder KW - Klassifikation KW - Magnitude KW - Himalaya KW - Karakorum KW - Klimawandel KW - atmosphärische Erwärmung KW - Gletscherseen KW - Gletscher KW - Schmelzwasser KW - Naturgefahr Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-436071 ER - TY - GEN A1 - Stettner, Samuel A1 - Lantuit, Hugues A1 - Heim, Birgit A1 - Eppler, Jayson A1 - Roth, Achim A1 - Bartsch, Annett A1 - Rabus, Bernhard T1 - TerraSAR-X time series fill a gap in spaceborne snowmelt monitoring of small Arctic catchments BT - a case study on Qikiqtaruk (Herschel Island), Canada T2 - Postprints der Universität Potsdam Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe N2 - The timing of snowmelt is an important turning point in the seasonal cycle of small Arctic catchments. The TerraSAR-X (TSX) satellite mission is a synthetic aperture radar system (SAR) with high potential to measure the high spatiotemporal variability of snow cover extent (SCE) and fractional snow cover (FSC) on the small catchment scale. We investigate the performance of multi-polarized and multi-pass TSX X-Band SAR data in monitoring SCE and FSC in small Arctic tundra catchments of Qikiqtaruk (Herschel Island) off the Yukon Coast in the Western Canadian Arctic. We applied a threshold based segmentation on ratio images between TSX images with wet snow and a dry snow reference, and tested the performance of two different thresholds. We quantitatively compared TSX- and Landsat 8-derived SCE maps using confusion matrices and analyzed the spatiotemporal dynamics of snowmelt from 2015 to 2017 using TSX, Landsat 8 and in situ time lapse data. Our data showed that the quality of SCE maps from TSX X-Band data is strongly influenced by polarization and to a lesser degree by incidence angle. VH polarized TSX data performed best in deriving SCE when compared to Landsat 8. TSX derived SCE maps from VH polarization detected late lying snow patches that were not detected by Landsat 8. Results of a local assessment of TSX FSC against the in situ data showed that TSX FSC accurately captured the temporal dynamics of different snow melt regimes that were related to topographic characteristics of the studied catchments. Both in situ and TSX FSC showed a longer snowmelt period in a catchment with higher contributions of steep valleys and a shorter snowmelt period in a catchment with higher contributions of upland terrain. Landsat 8 had fundamental data gaps during the snowmelt period in all 3 years due to cloud cover. The results also revealed that by choosing a positive threshold of 1 dB, detection of ice layers due to diurnal temperature variations resulted in a more accurate estimation of snow cover than a negative threshold that detects wet snow alone. We find that TSX X-Band data in VH polarization performs at a comparable quality to Landsat 8 in deriving SCE maps when a positive threshold is used. We conclude that TSX data polarization can be used to accurately monitor snowmelt events at high temporal and spatial resolution, overcoming limitations of Landsat 8, which due to cloud related data gaps generally only indicated the onset and end of snowmelt. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 689 KW - Snow Cover Extent (SCE) KW - TerraSAR-X KW - Landsat KW - wet snow KW - small Arctic catchments KW - satellite time series Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-426810 SN - 1866-8372 IS - 689 ER - TY - GEN A1 - Klein, Konstantin A1 - Lantuit, Hugues A1 - Rolph, Rebecca T1 - Drivers of Turbidity and Its Seasonal Variability at Herschel Island Qikiqtaruk (Western Canadian Arctic) T2 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe N2 - The Arctic is greatly affected by climate change. Increasing air temperatures drive permafrost thaw and an increase in coastal erosion and river discharge. This results in a greater input of sediment and organic matter into nearshore waters, impacting ecosystems by reducing light transmission through the water column and altering biogeochemistry. This potentially results in impacts on the subsistence economy of local people as well as the climate due to the transformation of suspended organic matter into greenhouse gases. Even though the impacts of increased suspended sediment concentrations and turbidity in the Arctic nearshore zone are well-studied, the mechanisms underpinning this increase are largely unknown. Wave energy and tides drive the level of turbidity in the temperate and tropical parts of the world, and this is generally assumed to also be the case in the Arctic. However, the tidal range is considerably lower in the Arctic, and processes related to the occurrence of permafrost have the potential to greatly contribute to nearshore turbidity. In this study, we use high-resolution satellite imagery alongside in situ and ERA5 reanalysis data of ocean and climate variables in order to identify the drivers of nearshore turbidity, along with its seasonality in the nearshore waters of Herschel Island Qikiqtaruk, in the western Canadian Arctic. Nearshore turbidity correlates well to wind direction, wind speed, significant wave height, and wave period. Nearshore turbidity is superiorly correlated to wind speed at the Beaufort Shelf compared to in situ measurements at Herschel Island Qikiqtaruk, showing that nearshore turbidity, albeit being of limited spatial extent, is influenced by large-scale weather and ocean phenomenons. We show that, in contrast to the temperate and tropical ocean, freshly eroded material is the predominant driver of nearshore turbidity in the Arctic, rather than resuspension, which is caused by the vulnerability of permafrost coasts to thermo-erosion. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 1270 KW - ocean color remote sensing KW - Arctic ocean KW - suspended sediment KW - Landsat KW - Sentinel 2 KW - ERA5 KW - nearshore zone Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-561765 SN - 1866-8372 SP - 1 EP - 13 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER -