TY  - THES
A1  - Wulf, Hendrik
T1  - Seasonal precipitation, river discharge, and sediment flux in the western Himalaya
T1  - Saisonaler Niederschlag, Wasserabfluss und Sedimentationsfluss im westlichen Himalaya
N2  - Rainfall, snow-, and glacial melt throughout the Himalaya control river discharge, which is vital for maintaining agriculture, drinking water and hydropower generation. However, the spatiotemporal contribution of these discharge components to Himalayan rivers is not well understood, mainly because of the scarcity of ground-based observations. Consequently, there is also little known about the triggers and sources of peak sediment flux events, which account for extensive hydropower reservoir filling and turbine abrasion. We therefore lack basic information on the distribution of water resources and controls of erosion processes. In this thesis, I employ various methods to assess and quantify general characteristics of and links between precipitation, river discharge, and sediment flux in the Sutlej Valley. First, I analyze daily precipitation data (1998-2007) from 80 weather stations in the western Himalaya, to decipher the distribution of rain- and snowfall. Rainfall magnitude frequency analyses indicate that 40% of the summer rainfall budget is attributed to monsoonal rainstorms, which show higher variability in the orogenic interior than in frontal regions. Combined analysis of rainstorms and sediment flux data of a major Sutlej River tributary indicate that monsoonal rainfall has a first order control on erosion processes in the orogenic interior, despite the dominance of snowfall in this region. Second, I examine the contribution of rainfall, snow and glacial melt to river discharge in the Sutlej Valley (s55,000 km2), based on a distributed hydrological model, which covers the period 2000-2008. To achieve high spatial and daily resolution despite limited ground-based observations the hydrological model is forced by daily remote sensing data, which I adjusted and calibrated with ground station data. The calibration shows that the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) 3B42 rainfall product systematically overestimates rainfall in semi-arid and arid regions, increasing with aridity. The model results indicate that snowmelt-derived discharge (74%) is most important during the pre-monsoon season (April to June) whereas rainfall (56%) and glacial melt (17%) dominate the monsoon season (July-September). Therefore, climate change most likely causes a reduction in river discharge during the pre-monsoon season, which especially affects the orogenic interior. Third, I investigate the controls on suspended sediment flux in different parts of the Sutlej catchments, based on daily gauging data from the past decade. In conjunction with meteorological data, earthquake records, and rock strength measurements I find that rainstorms are the most frequent trigger of high-discharge events with peaks in suspended sediment concentrations (SSC) that account for the bulk of the suspended sediment flux. The suspended sediment flux increases downstream, mainly due to increases in runoff. Pronounced erosion along the Himalayan Front occurs throughout the monsoon season, whereas efficient erosion of the orogenic interior is confined to single extreme events. The results of this thesis highlight the importance of snow and glacially derived melt waters in the western Himalaya, where extensive regions receive only limited amounts of monsoonal rainfall. These regions are therefore particularly susceptible to global warming with major implications on the hydrological cycle. However, the sediment discharge data show that infrequent monsoonal rainstorms that pass the orographic barrier of the Higher Himalaya are still the primary trigger of the highest-impact erosion events, despite being subordinate to snow and glacially–derived discharge. These findings may help to predict peak sediment flux events and could underpin the strategic development of preventative measures for hydropower infrastructures.
N2  - Regen, Schnee- und Gletscherschmelze speisen die Flüsse des Himalajas, die eine große Bedeutung für die Landwirtschaft, Trinkwasserversorgung und Wasserkraftnutzung in Südasien aufweisen. Welchen Anteil die einzelnen Abflusskomponenten am Gesamtabfluss in Raum und Zeit besitzen, ist jedoch kaum quantifiziert, da es in der entlegenen Region an Bodenmessstationen mangelt. Aus diesem Grund ist auch wenig über die Auslöser und Herkunftsgebiete von hohen Sedimentaustragsereignissen bekannt, die im erheblichen Maße dazu beitragen, dass die Kapazität vonWasserkraftreservoiren abnimmt undWasserkraftturbinen abradieren. Daher fehlen bisher grundlegende Informationen zur räumlichen Verteilung von Wasserressourcen und zu den Ursachen von Erosionsprozessen. In dieser Arbeit benutze ich verschiedene Methoden um die Eigenschaften von und die Beziehungen zwischen Niederschlag, Abflussmenge und Sedimentaustrag im Sutlej-Tal zu untersuchen. In einer ersten Studie analysiere ich Tagesniederschläge (1998-2007) von 80 Wetterstationen aus dem westlichen Himalaja, um die räumliche Verteilung von Regen- und Schneeniederschlägen zu charakterisieren. Die weitere Analyse der Magnituden-Häufigkeitsverteilung von Regenfällen zeigt, dass 40% der sommerlichen Niederschläge auf monsunale Starkregenereignisse zurückgehen, die eine höhere Variabilität im Gebirgsinneren aufweisen als an der Gebirgsfront. Die Kombination von Niederschlagsdaten mit Sedimentaustragsdaten für einen der größten Zuflüsse des Sutlejs zeigt, dass monsunaler Niederschlag der primäre Auslöser von Erosionsprozessen im Gebirgsinneren ist, ungeachtet größerer Abflussmengen durch Schnee- und Gletscherschmelze. In einer zweiten Studie untersuche ich den Beitrag von Regen, Schnee- und Gletscherschmelze zur Abflussmenge im Sutlej-Tal (s55.000 km2) mit Hilfe eines hydrologischen Modells für den Jahreszeitraum 2000-2008. Um trotz der begrenzten Bodenmessungen eine hohe räumliche und zeitliche Auflösung zu erzielen, basiert das Modell auf täglichen Fernerkundungsdaten, die ich mit allen verfügbaren Bodenstationsdaten kalibriert und an diese angepasst habe. Die Kalibrierung zeigt, dass das Regenniederschlagsprodukt 3B42 der „Tropical Rainfall Measuring Mission“ (TRMM) den Bodenniederschlag in den semi-ariden bis ariden Gebirgsregionen mit zunehmender Trockenheit systematisch überschätzt. Die Modellierungsergebnisse verdeutlichen, dass die Schneeschmelze den bedeutendsten Beitrag zur Abflussmenge (74 %) zwischen April und Juni aufbringt, während Regen (56%) und Gletscherschmelze (17%) die Monsunsaison (Juli-September) prägen. Daher ist anzunehmen, dass der Klimawandel zu einer Verringerung der Abflussmenge zwischen April und Juni führen wird, was sich besonders auf das Gebirgsinnere auswirkt. In einer dritten Studie untersuche ich mit Hilfe von täglichen Messdaten der letzten Dekade die Ursachen und Eigenschaften des Sedimentaustrags in verschiedenen Bereichen des Sutlej-Einzugsgebietes. Auf der Grundlage von meteorologischen Daten, Erdbebenaufzeichnungen und Gesteinsfestigkeitsmessungen identifiziere ich Starkregenereignisse als häufigste Ursache für extreme Erosionsereignisse, die einen Großteil des gesamten Sedimentaustrags ausmachen. Großräumig betrachtet nimmt der Sedimentaustrag flussabwärts zu, was hauptsächlich auf den Anstieg der Abflussmenge zurückzuführen ist. Zur Monsunzeit treten Erosionsprozesse entlang der Himalajafront besonders häufig auf, während im Gebirgsinneren die Erosion auf einzelne Extremereignisse beschränkt ist. Die Ergebnisse dieser Arbeit untersteichen die Bedeutung von Schnee- und Gletscherschmelze im westlichen Himalaja, in dem große Gebiete nur vereinzelt von monsunalen Niederschlägen erreicht werden. Diese Gebiete sind daher besonders anfällig für den Klimawandel mit weitreichenden Konsequenzen für den Wasserhaushalt in der Region. Die Analyse von Sedimentaustragsdaten zeigt jedoch, dass vereinzelte monsunale Regenstürme, welche die topographische Barriere des Himalaja überqueren, die primäre Ursache von extremen Erosionsereignissen sind, trotz der größeren Abflussmengen von Schnee- und Gletscherschmelze im Gebirgsinneren. Diese Ergebnisse können dazu beitragen, große Erosionsereignisse vorherzusagen und vorbeugende Maßnahmen zum Schutz von Wasserkraftanlagen zu entwickeln.
KW  - Klimawandel
KW  - Erosion
KW  - Monsun
KW  - Regensturm
KW  - Suspendsionsfracht
KW  - climate change
KW  - erosion
KW  - monsoon
KW  - rainstorm
KW  - suspended sediment
Y1  - 2011
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-57905
ER  - 
TY  - THES
A1  - Zurell, Damaris
T1  - Integrating dynamic and statistical modelling approaches in order to improve predictions for scenarios of environmental change
T1  - Integration dynamischer und statistischer Modellansätze zur Verbesserung von Arealvorhersagen für Szenarien globalen Wandels
N2  - Species respond to environmental change by dynamically adjusting their geographical ranges. Robust predictions of these changes are prerequisites to inform dynamic and sustainable conservation strategies. Correlative species distribution models (SDMs) relate species’ occurrence records to prevailing environmental factors to describe the environmental niche. They have been widely applied in global change context as they have comparably low data requirements and allow for rapid assessments of potential future species’ distributions. However, due to their static nature, transient responses to environmental change are essentially ignored in SDMs. Furthermore, neither dispersal nor demographic processes and biotic interactions are explicitly incorporated. Therefore, it has often been suggested to link statistical and mechanistic modelling approaches in order to make more realistic predictions of species’ distributions for scenarios of environmental change. In this thesis, I present two different ways of such linkage. (i) Mechanistic modelling can act as virtual playground for testing statistical models and allows extensive exploration of specific questions. I promote this ‘virtual ecologist’ approach as a powerful evaluation framework for testing sampling protocols, analyses and modelling tools. Also, I employ such an approach to systematically assess the effects of transient dynamics and ecological properties and processes on the prediction accuracy of SDMs for climate change projections. That way, relevant mechanisms are identified that shape the species’ response to altered environmental conditions and which should hence be considered when trying to project species’ distribution through time. (ii) I supplement SDM projections of potential future habitat for black grouse in Switzerland with an individual-based population model. By explicitly considering complex interactions between habitat availability and demographic processes, this allows for a more direct assessment of expected population response to environmental change and associated extinction risks. However, predictions were highly variable across simulations emphasising the need for principal evaluation tools like sensitivity analysis to assess uncertainty and robustness in dynamic range predictions. Furthermore, I identify data coverage of the environmental niche as a likely cause for contrasted range predictions between SDM algorithms. SDMs may fail to make reliable predictions for truncated and edge niches, meaning that portions of the niche are not represented in the data or niche edges coincide with data limits. Overall, my thesis contributes to an improved understanding of uncertainty factors in predictions of range dynamics and presents ways how to deal with these. Finally I provide preliminary guidelines for predictive modelling of dynamic species’ response to environmental change, identify key challenges for future research and discuss emerging developments.
N2  - Das Vorkommen von Arten wird zunehmend bedroht durch Klima- und Landnutzungswandel. Robuste Vorhersagen der damit verbundenen Arealveränderungen sind ausschlaggebend für die Erarbeitung dynamischer und nachhaltiger Naturschutzstrategien. Habitateignungsmodelle erstellen statistische Zusammenhänge zwischen dem Vorkommen einer Art und relevanten Umweltvariablen und erlauben zügige Einschätzungen potentieller Arealveränderungen. Dabei werden jedoch transiente Dynamiken weitgehend ignoriert sowie demographische Prozesse und biotische Interaktionen. Daher wurden Vorschläge laut, diese statistischen Modelle mit mechanistischeren Ansätzen zu koppeln. In der vorliegenden Arbeit zeige ich zwei verschiedene Möglichkeiten solcher Kopplung auf. (i) Ich beschreibe den sogenannten ‚Virtuellen Ökologen’-Ansatz als mächtiges Validierungswerkzeug, in dem mechanistische Modelle virtuelle Testflächen bieten zur Erforschung verschiedener Probenahmedesigns oder statistischer Methoden sowie spezifischer Fragestellungen. Auch verwende ich diesen Ansatz, um systematisch zu untersuchen wie sich transiente Dynamiken sowie Arteigenschaften und ökologische Prozesse auf die Vorhersagegüte von Habitateignungsmodellen auswirken. So kann ich entscheidende Prozesse identifizieren welche in zukünftigen Modellen Berücksichtigung finden sollten. (ii) Darauf aufbauend koppele ich Vorhersagen von Habitateignungsmodellen mit einem individuen-basierten Populationsmodell, um die Entwicklung des Schweizer Birkhuhnbestandes unter Klimawandel vorherzusagen. Durch die explizite Berücksichtigung der Wechselwirkungen zwischen Habitat und demographischer Prozesse lassen sich direktere Aussagen über Populationsentwicklung und damit verbundener Extinktionsrisiken treffen. Allerdings führen verschiedene Simulationen auch zu hoher Variabilität zwischen Vorhersagen, was die Bedeutung von Sensitivitätsanalysen unterstreicht, um Unsicherheiten und Robustheit von Vorhersagen einzuschätzen. Außerdem identifiziere ich Restriktionen in der Datenabdeckung des Umweltraumes als möglichen Grund für kontrastierende Vorhersagen verschiedener Habitateignungsmodelle. Wenn die Nische einer Art nicht vollständig durch Daten beschrieben ist, kann dies zu unrealistischen Vorhersagen der Art-Habitat-Beziehung führen. Insgesamt trägt meine Arbeit erheblich bei zu einem besseren Verständnis der Auswirkung verschiedenster Unsicherheitsfaktoren auf Vorhersagen von Arealveränderungen und zeigt Wege auf, mit diesen umzugehen. Abschließend erstelle ich einen vorläufigen Leitfaden für Vorhersagemodelle und identifiziere Kernpunkte für weitere Forschung auf diesem Gebiet.
KW  - species distribution models
KW  - dynamic population models
KW  - climate change
KW  - prediction
KW  - uncertainty
KW  - Habitatmodelle
KW  - dynamische Populationsmodelle
KW  - Klimawandel
KW  - Vorhersage
KW  - Unsicherheit
Y1  - 2011
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-56845
ER  - 
TY  - THES
A1  - Robinson, Alexander
T1  - Modeling the Greenland Ice Sheet response to climate change in the past and future
T1  - Modellierung der Reaktion des Grönländischen Inlandeises auf den vergangenen und zukünftigen Klimawandel
N2  - The Greenland Ice Sheet (GIS) contains enough water volume to raise global sea level by over 7 meters. It is a relic of past glacial climates that could be strongly affected by a warming world. Several studies have been performed to investigate the sensitivity of the ice sheet to changes in climate, but large uncertainties in its long-term response still exist. In this thesis, a new approach has been developed and applied to modeling the GIS response to climate change. The advantages compared to previous approaches are (i) that it can be applied over a wide range of climatic scenarios (both in the deep past and the future), (ii) that it includes the relevant feedback processes between the climate and the ice sheet and (iii) that it is highly computationally efficient, allowing simulations over very long timescales. The new regional energy-moisture balance model (REMBO) has been developed to model the climate and surface mass balance over Greenland and it represents an improvement compared to conventional approaches in modeling present-day conditions. Furthermore, the evolution of the GIS has been simulated over the last glacial cycle using an ensemble of model versions. The model performance has been validated against field observations of the present-day climate and surface mass balance, as well as paleo information from ice cores. The GIS contribution to sea level rise during the last interglacial is estimated to be between 0.5-4.1 m, consistent with previous estimates. The ensemble of model versions has been constrained to those that are consistent with the data, and a range of valid parameter values has been defined, allowing quantification of the uncertainty and sensitivity of the modeling approach. Using the constrained model ensemble, the sensitivity of the GIS to long-term climate change was investigated. It was found that the GIS exhibits hysteresis behavior (i.e., it is multi-stable under certain conditions), and that a temperature threshold exists above which the ice sheet transitions to an essentially ice-free state. The threshold in the global temperature is estimated to be in the range of 1.3-2.3°C above preindustrial conditions, significantly lower than previously believed. The timescale of total melt scales non-linearly with the overshoot above the temperature threshold, such that a 2°C anomaly causes the ice sheet to melt in ca. 50,000 years, but an anomaly of 6°C will melt the ice sheet in less than 4,000 years. The meltback of the ice sheet was found to become irreversible after a fraction of the ice sheet is already lost – but this level of irreversibility also depends on the temperature anomaly.
N2  - Das grönländische Inlandeis (GIS) besteht aus einem Wasservolumen das ausreicht, um den globalen Meeresspiegel um 7 Meter ansteigen zu lassen. Es ist ein Relikt der vergangenen Eiszeit, das in einer zunehmend wärmer werdenden Welt stark in Mitleidenschaft gezogen werden könnte. In der vorliegenden Dissertation ist ein neues Verfahren zur Modellierung des Antwortverhaltens des Inlandeises auf Klimaänderungen entwickelt und angewendet worden. Die Vorteile des neuen Verfahrens im Vergleich zu den bisherigen Verfahren sind, (i) dass es über einen groen Bereich von Klimaszenarien (sowohl für die ferne Vergangenheit als auch für die Zukunft) anwendbar ist, (ii) dass es die wesentlichen Rückkopplungsprozesse zwischen Klima und Inlandeis enthält und (iii) dass es wegen seiner guten Rechenzeiteffizienz Simulationen über sehr lange Zeitskalen erlaubt. Das neue Modell (REMBO) ist für die Modellierung des Klimas und der Massenbilanz an der grönländischen Oberfläche entwickelt worden und stellt ein verbessertes Verfahren im Vergleich zu den bisherigen dar. Die Entwicklung von GIS über den letzten glazialen Zyklus ist mittels eines Ensembles von verschiedenen Modellversionen simuliert worden. Anschließend ist die Tauglichkeit der Modellversionen durch Vergleich mit Beobachtungsdaten des gegenwärtigen Klimas und der Oberflächenmassenbilanz, sowie mit paleoklimatischen Rekonstruktionen von Eisbohrkernen verifiziert worden. Der Anteil von GIS am Meeresspiegelanstieg während des letzten Interglazials ist im Bereich von 0.5 bis 4.1 m berechnet worden, was konsistent mit bisherigen Schätzungen ist. Von den Ensemblesimulationen sind diejenigen ausgewählt worden, deren Ergebnisse gut mit den Daten übereinstimmen. Durch die Auswahl von geeigneten Modellversionen sind gleichzeitig die Unsicherheiten der Parameterwerte begrenzt worden, so dass sich nun mit dem neuen Verfahren die Sensitivität von GIS auf Klimaänderungen bestimmen lässt. Mit den ausgewählten Modellversionen ist die Sensitivität von GIS auf langfristige Klimaänderungen untersucht worden. Es zeigt sich, dass das GIS ein Hystereseverhalten besitzt (d.h., eine Multistabilität für gewisse Klimazustände) und dass ein Temperaturschwellwert existiert. Bei Überschreiten des Schwellwertes bleibt das GIS nicht erhalten und wird langsam eisfrei werden. Der Temperaturschwellwert der globalen Mitteltemperatur relativ zur vorindustriellen Mitteltemperatur ist im Bereich 1.3-2.3°C ermittelt worden und liegt damit deutlich niedriger als bisher angenommen. Die Zeitdauer bis zum völligen Abschmelzen zeigt ein nichtlineares Verhalten hinsichtlich einer Erwärmung über den ermittelten Schwellwert. Eine Erwärmung von 2°C relativ zur vorindustriellen Zeit führt zu einem Abschmelzen nach 50.000 Jahren, aber eine Erwärmung um 6°C lässt das Inlandeis bereits nach 4.000 Jahren abschmelzen. Ein weiteres Ergebnis ist, dass der Abschmelzvorgang irreversibel werden kann, nachdem ein gewisser Anteil des Inlandeises abgeschmolzen ist – jedoch ist die Irreversibilität eines Abschmelzvorganges auch von der Temperaturanomalie abhängig.
KW  - Grönland
KW  - Inlandeis
KW  - Klimawandel
KW  - Stabilität
KW  - Hysterese
KW  - Greenland
KW  - ice sheet
KW  - climate change
KW  - stability
KW  - hysteresis
Y1  - 2011
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-50430
ER  -