TY  - THES
A1  - Konon, Alexander
T1  - Essays on career choice under risk and ambiguity
T1  - Essays über Karrierewahl unter Risiko und Unsicherheit
N2  - This dissertation consists of five self-contained essays, addressing different aspects of career choices, especially the choice of entrepreneurship, under risk and ambiguity. In Chapter 2, the first essay develops an occupational choice model with boundedly rational agents, who lack information, receive noisy feedback, and are restricted in their decisions by their personality, to analyze and explain puzzling empirical evidence on entrepreneurial decision processes. In the second essay, in Chapter 3, I contribute to the literature on entrepreneurial choice by constructing a general career choice model on the basis of the assumption that outcomes are partially ambiguous. The third essay, in Chapter 4, theoretically and empirically analyzes the impact of media on career choices, where information on entrepreneurship provided by the media is treated as an informational shock affecting prior beliefs. The fourth essay, presented in Chapter 5, contains an empirical analysis of the effects of cyclical macro variables (GDP and unemployment) on innovative start-ups in Germany. In the fifth, and last, essay in Chapter 6, we examine whether information on personality is useful for advice, using the example of career advice.
N2  - Diese Dissertation besteht aus fünf eigenständigen Aufsätzen, die sich mit verschiedenen Aspekten von Berufswahl, insbesondere der Wahl von Entrepreneurship, unter Risiko und Unsicherheit befassen. In Kapitel 2 entwickelt der erste Aufsatz ein Berufswahlmodell mit begrenzt-rationalen Agenten, die eingeschränkte Information haben, Feedback mit Rauschkomponenten erhalten und in ihren Entscheidungen durch ihre Persönlichkeit eingeschränkt sind, um einige bisher unerklärte Charakteristika von unternehmerischen Entscheidungsprozessen zu analysieren und zu erklären. Im zweiten Aufsatz in Kapitel 3 wird die Literatur zur Karrierewahl durch eine neue Perspektive ergänzt. Der Aufsatz konstruiert ein allgemeines Modell auf der Grundlage der Annahme, dass Entscheidungsergebnisse (teilweise) unsicher sind. Der dritte Aufsatz in Kapitel 4 analysiert theoretisch und empirisch die Auswirkung von Medien auf Berufsentscheidungen. Informationen über Entrepreneurship, die von den Medien zur Verfügung gestellt werden, werden als Informationsschocks behandelt, die vorherige Überzeugungen beeinflussen. Der vierte Aufsatz, der in Kapitel 5 vorgestellt wird, enthält eine empirische Analyse der Auswirkungen von zyklischen, regionalen Makrovariablen (Bruttoinlandsprodukt und Arbeitslosigkeit) auf innovative Start-Ups in Deutschland. Im fünften und letzten Aufsatz in Kapitel 6 untersuchen wir am Beispiel der Berufsberatung, ob Informationen über die Persönlichkeit für Vorhersagen und Empfehlungen nützlich sind.
KW  - ambiguity
KW  - entrepreneurship
KW  - Bayesian learning
KW  - simulation
KW  - Unsicherheit
KW  - Entrepreneurship
KW  - Bayes'sches Lernen
KW  - Simulationsmodelle
Y1  - 2018
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-416466
ER  - 
TY  - THES
A1  - Kox, Thomas
T1  - Perception and use of uncertainty in severe weather warnings
T1  - Wahrnehmung und Verwendung von Unsicherheit in Wetterwarnungen
N2  - Uncertainty is an essential part of atmospheric processes and thus inherent to weather forecasts. Nevertheless, weather forecasts and warnings are still predominately issued as deterministic (yes or no) forecasts, although research suggests that providing weather forecast users with additional information about the forecast uncertainty can enhance the preparation of mitigation measures. Communicating forecast uncertainty would allow for a provision of information on possible future events at an earlier time. The desired benefit is to enable the users to start with preparatory protective action at an earlier stage of time based on the their own risk assessment and decision threshold. But not all users have the same threshold for taking action. In the course of the project WEXICOM (‘Wetterwarnungen: Von der Extremereignis-Information zu Kommunikation und Handlung’) funded by the Deutscher Wetterdienst (DWD), three studies were conducted between the years 2012 and 2016 to reveal how weather forecasts and warnings are reflected in weather-related decision-making. The studies asked which factors influence the perception of forecasts and the decision to take protective action and how forecast users make sense of probabilistic information and the additional lead time. In a first exploratory study conducted in 2012, members of emergency services in Germany were asked questions about how weather warnings are communicated to professional endusers in the emergency community and how the warnings are converted into mitigation measures. A large number of open questions were selected to identify new topics of interest. The questions covered topics like users’ confidence in forecasts, their understanding of probabilistic information as well as their lead time and decision thresholds to start with preparatory mitigation measures. Results show that emergency service personnel generally have a good sense of uncertainty inherent in weather forecasts. Although no single probability threshold could be identified for organisations to start with preparatory mitigation measures, it became clear that emergency services tend to avoid forecasts based on low probabilities as a basis for their decisions. Based on this findings, a second study conducted with residents of Berlin in 2014 further investigated the question of decision thresholds. The survey questions related to the topics of the perception of and prior experience with severe weather, trustworthiness of forecasters and confidence in weather forecasts, and socio-demographic and social-economic characteristics. Within the questionnaire a scenario was created to determine individual decision thresholds and see whether subgroups of the sample lead to different thresholds. The results show that people’s willingness to act tends to be higher and decision thresholds tend to be lower if the expected weather event is more severe or the property at risk is of higher value. Several influencing factors of risk perception have significant effects such as education, housing status and ability to act, whereas socio-demographic determinants alone are often not sufficient to fully grasp risk perception and protection behaviour. Parallel to the quantitative studies, an interview study was conducted with 27 members of German civil protection between 2012 and 2016. The results show that the latest developments in (numerical) weather forecasting do not necessarily fit the current practice of German emergency services. These practices are mostly carried out on alarms and ground truth in a reactive manner rather than on anticipation based on prognosis or forecasts. As the potential consequences rather than the event characteristics determine protective action, the findings support the call and need for impact-based warnings. Forecasters will rely on impact data and need to learn the users’ understanding of impact. Therefore, it is recommended to enhance weather communication not only by improving computer models and observation tools, but also by focusing on the aspects of communication and collaboration. Using information about uncertainty demands awareness about and acceptance of the limits of knowledge, hence, the capabilities of the forecaster to anticipate future developments of the atmosphere and the capabilities of the user to make sense of this information.
N2  - Obwohl atmosphärische Prozesse wesentlich durch Unsicherheit gekennzeichnet sind, werden Wettervorhersagen und Warnungen in Deutschland überwiegend noch als deterministische (ja oder nein) Vorhersagen herausgegeben. Dagegen legen jüngere Forschungsergebnisse nahe, dass durch die frühzeitige Bereitstellung von Informationen über die Vorhersageunsicherheit, die Vorbereitung von Vorsorgemaßnahmen verbessert werden kann. Der gewünschte Vorteil bestünde darin, es der Empfängerin und dem Empfänger zu ermöglichen auf Grundlage der eigenen Risikobewertung zu einem möglichen früheren Zeitpunkt mit Schutzmaßnahmen zu beginnen. Offen ist dabei, ob diese mit probabilistischen Wettervorhersagen, der Unsicherheit und den Implikationen durch die zusätzliche Vorlaufzeit umgehen können, wie sich Vorhersagen und Warnungen in wetterbezogenen Entscheidungen widerspiegeln und welche Einflussfaktoren auf die Entscheidung wirken. Im Rahmen des vom Deutschen Wetterdienst (DWD) geförderten Projektes WEXICOM (Wetterwarnungen: Von der Extremereignis-Information zu Kommunikation und Handlung) wurden dazu zwischen den Jahren 2012 und 2016 drei Studien durchgeführt. In einer ersten explorativen Studie wurden Vertreterinnen und Vertreter des deutschen Bevölkerungsschutzes gefragt, wieWetterwarnungen an sie kommuniziert werden und wie sie diese Informationen in Maßnahmen umsetzten. Die Studie bestand aus mehreren offenen Fragen, um möglichst viele neue Themen zu identifizieren. Thematische Schwerpunkte waren das Vertrauen in Wettervorhersagen, das Verständnis von Wahrscheinlichkeiten und die benötigte Vorlaufzeit für vorbereitende Maßnahmen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Befragten im Allgemeinen die Unsicherheit in Wettervorhersagen gut einschätzen. Obwohl kein eindeutiger Wahrscheinlichkeitswert identifiziert werden konnte, bei dem sie mit vorbereitenden Maßnahmen beginnen würden, wurde deutlich, dass Feuerwehren und Rettungsdienste es vermeiden ihre Entscheidungen auf Grund von Vorhersagen mit niedriger Eintrittswahrscheinlichkeit zu treffen. In einer zweiten Fragebogenstudie wurde das Thema der Schwellenwerte für Entscheidungen mit Bewohnern von Berlin weiter untersucht. Es wurde geprüft, welche mögliche Faktoren die individuellen Wahrscheinlichkeitswerte beeinflussen. Der Fragebogen beinhaltete dafür ein fiktives Entscheidungs-Szenario und weitere Fragen zur Wahrnehmung und vorherigen Erfahrung mit Unwetter, der Einschätzung der Vertrauenswürdigkeit von Forecastern und das Vertrauen inWettervorhersagen sowie soziodemografische und sozioökonomische Merkmale. Die Ergebnisse zeigen, dass die Handlungsbereitschaft tendenziell höher ist und die Schwellenwerte tendenziell niedriger ausfallen, wenn das erwartete Wetterereignis schwerwiegender ist oder das gefährdete Eigentum einen höheren Wert hat. Mehrere Faktoren beeinflussen die Risikowahrnehmung und den Schwellenwert. Darunter Bildung, Wohnstatus und Selbstwirksamkeitserwartung. Wohingegen soziodemografische Merkmale nicht ausreichen, um Risikowahrnehmung und Schutzverhalten vollständig zu erfassen. Parallel zu den quantitativen Studien wurde eine Interviewstudie mit 27 Vertreterinnen und Vertretern des deutschen Bevölkerungsschutzes durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass die technologischen Entwicklungen durch die numerische Wettervorhersage nicht zwangsläufig durch die derzeitige Praxis des deutschen Bevölkerungsschutzes aufgegriffen werden können. Dieser reagiert zumeist auf Grundlage von Alarmen und Bestätigungen durch Lagebilder von Ort, anstatt auf der Grundlage von (Wetter-) Vorhersagen zu arbeiten. Die Ergebnisse zeigen insgesamt, dass letztendlich die Konsequenzen von Wetter und nicht das Wetterereignis an sich die Handlungen prägen. Impact-basierende Warnungen können hier aufgrund der Praxisnähe eine hilfreiche Unterstützung für einige Empfängergruppen darstellen. Für diese Form der Warnung benötigen die Wetterdienste Daten zu den Auswirkungen von Wetter. Notwendig dafür ist eine verbesserte Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen Wetterdiensten und professionellen Empfängergruppen. So erlernen die Wetterdienste die Bedeutung von Auswirkungen für den einzelnen Empfänger und unterstützen gleichzeitig das Verständnis von numerischen Wettervorhersagen. Die Kommunikation von Vorhersageunsicherheiten erfordert grundlegend ein Bewusstsein und Verständnis über die Grenzen des Wissens und somit über die Fähigkeiten der Forecaster, zukünftige Entwicklungen der Atmosphäre vorherzusagen und über die Fähigkeiten der Empfängerinnen und Empfänger, diese Informationen zu verstehen und umzusetzen.
KW  - uncertainty
KW  - risk
KW  - warning
KW  - Unsicherheit
KW  - Risiko
KW  - Warnung
Y1  - 2018
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-411541
ER  - 
TY  - THES
A1  - Gutsch, Martin
T1  - Model-based analysis of climate change impacts on the productivity of oak-pine forests in Brandenburg
T1  - Modell-basierte Analyse der Auswirkungen des Klimawandels auf die Produktivität von Eichen-Kiefern-Mischbeständen in Brandenburg
N2  - The relationship between climate and forest productivity is an intensively studied subject in forest science. This Thesis is embedded within the general framework of future forest growth under climate change and its implications for the ongoing forest conversion. My objective is to investigate the future forest productivity at different spatial scales (from a single specific forest stand to aggregated information across Germany) with focus on oak-pine forests in the federal state of Brandenburg. The overarching question is: how are the oak-pine forests affected by climate change described by a variety of climate scenarios. I answer this question by using a model based analysis of tree growth processes and responses to different climate scenarios with emphasis on drought events. In addition, a method is developed which considers climate change uncertainty of forest management planning.
As a first 'screening' of climate change impacts on forest productivity, I calculated the change in net primary production on the base of a large set of climate scenarios for different tree species and the total area of Germany. Temperature increases up to 3 K lead to positive effects on the net primary production of all selected tree species. But, in water-limited regions this positive net primary production trend is dependent on the length of drought periods which results in a larger uncertainty regarding future forest productivity. One of the regions with the highest uncertainty of net primary production development is the federal state of Brandenburg.
To enhance the understanding and ability of model based analysis of tree growth sensitivity to drought stress two water uptake approaches in pure pine and mixed oak-pine stands are contrasted. The first water uptake approach consists of an empirical function for root water uptake. The second approach is more mechanistic and calculates the differences of soil water potential along a soil-plant-atmosphere continuum. I assumed the total root resistance to vary at low, medium and high total root resistance levels. For validation purposes three data sets on different tree growth relevant time scales are used. Results show that, except the mechanistic water uptake approach with high total root resistance, all transpiration outputs exceeded observed values. On the other hand high transpiration led to a better match of observed soil water content. The strongest correlation between simulated and observed annual tree ring width occurred with the mechanistic water uptake approach and high total root resistance. The findings highlight the importance of severe drought as a main reason for small diameter increment, best supported by the mechanistic water uptake approach with high root resistance. However, if all aspects of the data sets are considered no approach can be judged superior to the other. I conclude that the uncertainty of future productivity of water-limited forest ecosystems under changing environmental conditions is linked to simulated root water uptake.
Finally my study aimed at the impacts of climate change combined with management scenarios on an oak-pine forest to evaluate growth, biomass and the amount of harvested timber. The pine and the oak trees are 104 and 9 years old respectively. Three different management scenarios with different thinning intensities and different climate scenarios are used to simulate the performance of management strategies which explicitly account for the risks associated with achieving three predefined objectives (maximum carbon storage, maximum harvested timber, intermediate). I found out that in most cases there is no general management strategy which fits best to different objectives. The analysis of variance in the growth related model outputs showed an increase of climate uncertainty with increasing climate warming. Interestingly, the increase of climate-induced uncertainty is much higher from 2 to 3 K than from 0 to 2 K.
N2  - Diese Arbeit befasst sich mit der Modellierung der Produktivität von Eichen-Kiefern Mischbeständen mit besonderem Fokus auf das Bundesland Brandenburg. Es werden drei Hauptfragen bearbeitet: a) wie verhält sich die Produktivität der beiden Baumarten im Vergleich zu den beiden anderen Hauptbaumarten Fichte und Buche im gesamtdeutschen Vergleich unter verschiedenen Klimaszenarien, b) wie wichtig ist der Prozess der Wasseraufnahme über die Wurzeln bei der Modellierung der Produktivität unter Bedingungen von Trockenjahren, c) wie lassen sich Unsicherheiten durch Bewirtschaftung und Klimaszenarien in der Modellierung der Eichen-Kiefern Mischbestände und bei nachfolgenden Entscheidungsprozessen berücksichtigen?
Der methodische Schwerpunkt der Arbeit liegt auf der Modellierung. Im ersten Teil der Arbeit werden mit Hilfe von verschiedenen unabhängigen Umweltvariablen des Klimas und des Bodens Wirkungsbeziehungen zur Produktivität ermittelt, die Aussagen zur Veränderung der Produktivität in Abhängigkeit dieser Umweltvariablen erlauben. Damit können verschiedene Regionen in Deutschland auf ihre Sensitivität der Produktivität gegenüber verschiedenen Klimaszenarien hin untersucht werden. Im zweiten Teil werden innerhalb eines prozess-basierten Waldwachstumsmodell 4C zwei unterschiedliche Ansätze der Wasseraufnahme über die Wurzeln analysiert. Dabei werden Messdaten zur Transpiration, zu Bodenwassergehalten und zu Durchmesserzuwächsen auf Basis von Jahrringchronologien zur Überprüfung herangezogen. Der erste Ansatz ist eine empirisch abgeleitete Gleichung, die die Wasseraufnahme in Abhängigkeit des Wassergehalts beschreibt. Der zweite Ansatz berücksichtigt die unterschiedlichen Druckpotenziale sowie einzelne Widerstände entlang des Wasserflusses vom Boden über die Pflanze in die Atmosphäre. Im dritten Teil der Arbeit wird das Waldwachstumsmodell angewendet und eine Auswahlmethodik vorgestellt, die Entscheidungen bei Unsicherheit erlaubt. Dabei werden die vorhandenen Unsicherheiten, hervorgerufen durch Bewirtschaftung und Klima, in den Prozess der Entscheidungsfindung quantitativ mit einbezogen. Drei verschiedene Bewirtschaftungsstrategien, die unterschiedliche Durchforstungsstärken beinhalten, werden simuliert und ihr Erreichen von drei vorher festgelegten Ziele (maximale Kohlenstoffspeicherung im Bestand, maximale Holzernte, moderates Ziel hinsichtlich Kohlenstoffspeicherung und Holzernte) untersucht.
Bezogen auf die erste Frage ergibt die Arbeit zwei wesentliche Ergebnisse. Eine Temperaturerhöhung bis zu drei Kelvin bis 2060 führt zu positiven Ergebnissen in der Produktivität von Eichen-, Kiefern-, Buchen- und Fichtenbeständen. Allerdings ist in niederschlagsarmen Regionen, wie im nordostdeutschen Tiefland, dieser positive Trend stark abhängig von der Länge der Trockenperioden innerhalb der Vegetationszeit. Demzufolge ist die Produktivitätsveränderung der vier Baumarten im Land Brandenburg mit der höchsten Unsicherheit im Vergleich zu den anderen Bundesländern verbunden.
Zur zweiten Frage gibt die Arbeit zwei wesentliche Ergebnisse. Im Vergleich mit den Messdaten auf unterschiedlicher zeitlicher und physiologischer Ebene kann kein Ansatz ermittelt werden, der jeweils das bessere Ergebnis erzielt. Im Vergleich von Transpiration, Bodenwassergehalt und Trockenjahren ergeben sich zwar etwas bessere Ergebnisse für den prozess-basierten gegenüber dem empirischen Ansatz, doch sind diese sehr stark abhängig vom angenommenen Wurzelwiderstand. Dieser ist schwer zu bestimmen und verhindert bisher eine breite Anwendung des Ansatzes innerhalb der Waldwachstumsmodelle. Hier ist weiterer Forschungsbedarf vorhanden um bei der Modellierung der Auswirkungen von Trockenjahren auf die Produktivität die Modellunsicherheit zu verringern.
Für die letzte Frage ergeben sich ebenso interessante Ergebnisse. Keine Durchforstungsstrategie kann alle drei Zielstellungen erfüllen. Die Methodik erlaubt aber ein großes Maß an Objektivität beim Vergleich der unterschiedlichen Bewirtschaftungsstrategien unter der Unsicherheit der Klimaszenarien. Die Varianz, bezogen auf Ergebnisse zur Bestandesbiomasse, Holzernte und zum jährlichen Holzzuwachs, steigt mit steigender Klimaerwärmung. Dabei ist der Anstieg in der Varianz größer bei einem Temperaturanstieg von zwei Kelvin auf drei Kelvin als von null Kelvin auf zwei Kelvin. Das heißt, Auswirkungen einer Klimaerwärmung verlaufen hier nicht linear.
KW  - climate change
KW  - forest management
KW  - forest growth modelling
KW  - scenario analysis
KW  - water uptake
KW  - Klimawandel
KW  - Klimaauswirkung
KW  - Forstwirtschaft
KW  - Waldbewirtschaftung
KW  - Waldwachstumsmodellierung
KW  - Unsicherheit
Y1  - 2016
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-97241
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
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TY  - THES
A1  - Post, Joachim
T1  - Integrated process-based simulation of soil carbon dynamics in river basins under present, recent past and future environmental conditions
T1  - Prozessbasierte Modellierung der Bodenkohlenstoffdynamik in Flusseinzugsgebieten unter heutigen und zukünftigen Umweltbedingungen
N2  - Soils contain a large amount of carbon (C) that is a critical regulator of the global C budget. Already small changes in the processes governing soil C cycling have the potential to release considerable amounts of CO2, a greenhouse gas (GHG), adding additional radiative forcing to the atmosphere and hence to changing climate. Increased temperatures will probably create a feedback, causing soils to release more GHGs. Furthermore changes in soil C balance impact soil fertility and soil quality, potentially degrading soils and reducing soils function as important resource. Consequently the assessment of soil C dynamics under present, recent past and future environmental conditions is not only of scientific interest and requires an integrated consideration of main factors and processes governing soil C dynamics. To perform this assessment an eco-hydrological modelling tool was used and extended by a process-based description of coupled soil carbon and nitrogen turnover. The extended model aims at delivering sound information on soil C storage changes beside changes in water quality, quantity and vegetation growth under global change impacts in meso- to macro-scale river basins, exemplary demonstrated for a Central European river basin (the Elbe). As a result this study: ▪ Provides information on joint effects of land-use (land cover and land management) and climate changes on croplands soil C balance in the Elbe river basin (Central Europe) presently and in the future. ▪ Evaluates which processes, and at what level of process detail, have to be considered to perform an integrated simulation of soil C dynamics at the meso- to macro-scale and demonstrates the model’s capability to simulate these processes compared to observations. ▪ Proposes a process description relating soil C pools and turnover properties to readily measurable quantities. This reduces the number of model parameters, enhances the comparability of model results to observations, and delivers same performance simulating long-term soil C dynamics as other models. ▪ Presents an extensive assessment of the parameter and input data uncertainty and their importance both temporally and spatially on modelling soil C dynamics. For the basin scale assessments it is estimated that croplands in the Elbe basin currently act as a net source of carbon (net annual C flux of 11 g C m-2 yr-1, 1.57 106 tons CO2 yr-1 entire croplands on average). Although this highly depends on the amount of harvest by-products remaining on the field. Future anticipated climate change and observed climate change in the basin already accelerates soil C loss and increases source strengths (additional 3.2 g C m-2 yr-1, 0.48 106 tons CO2 yr-1 entire croplands). But anticipated changes of agro-economic conditions, translating to altered crop share distributions, display stronger effects on soil C storage than climate change. Depending on future use of land expected to fall out of agricultural use in the future (~ 30 % of croplands area as “surplus” land), the basin either considerably looses soil C and the net annual C flux to the atmosphere increases (surplus used as black fallow) or the basin converts to a net sink of C (sequestering 0.44 106 tons CO2 yr-1 under extensified use as ley-arable) or reacts with decrease in source strength when using bioenergy crops. Bioenergy crops additionally offer a considerable potential for fossil fuel substitution (~37 PJ, 1015 J per year), whereas the basin wide use of harvest by-products for energy generation has to be seen critically although offering an annual energy potential of approximately 125 PJ. Harvest by-products play a central role in soil C reproduction and a percentage between 50 and 80 % should remain on the fields in order to maintain soil quality and fertility. The established modelling tool allows quantifying climate, land use and major land management impacts on soil C balance. New is that the SOM turnover description is embedded in an eco-hydrological river basin model, allowing an integrated consideration of water quantity, water quality, vegetation growth, agricultural productivity and soil carbon changes under different environmental conditions. The methodology and assessment presented here demonstrates the potential for integrated assessment of soil C dynamics alongside with other ecosystem services under global change impacts and provides information on the potentials of soils for climate change mitigation (soil C sequestration) and on their soil fertility status.
N2  - Böden speichern große Mengen Kohlenstoff (C) und beeinflussen wesentlich den globalen C Haushalt. Schon geringe Änderungen der Steuergrößen des Bodenkohlenstoffs können dazu führen, dass beträchtliche Mengen CO2, ein Treibhausgas, in die Atmosphäre gelangen und zur globalen Erwärmung und dem Klimawandel beitragen. Der globale Temperaturanstieg verursacht dabei höchstwahrscheinlich eine Rückwirkung auf den Bodenkohlenstoffhaushalt mit einem einhergehenden erhöhten CO2 Fluss der Böden in die Atmosphäre. Weiterhin wirken sich Änderungen im Bodenkohlenstoffhaushalt auf die Bodenfruchtbarkeit und Bodenqualität aus, wobei eine Minderung der Bodenkohlenstoffvorräte wichtige Funtionen des Bodens beeinträchtigt und folglich den Boden als wichtige Ressource nachhaltig beinflusst. Demzufolge ist die Quantifizierung der Bodenkohlenstoffdynamik unter heutigen und zukünftigen Bedingungen von hohem Interesse und erfordert eine integrierte Betrachtung der wesentlichen Faktoren und Prozesse. Zur Quantifizierung wurde ein ökohydrologisches Flusseinzugsgebietsmodell erweitert. Ziel des erweiterten Modells ist es fundierte Informationen zu Veränderungen des Bodenkohlenstoffhaushaltes, neben Veränderungen der Wasserqualität, der Wasserverfügbarkeit und des Vegetationswachstums unter Globalem Wandel in meso- bis makroskaligen Flusseinzugsgebieten bereitzustellen. Dies wird am Beispiel eines zentraleuropäischen Flusseinzugsgebietes (der Elbe) demonstriert. Zusammenfassend ergibt diese Arbeit: ▪ eine Quantifizierung der heutigen und zukünftigen Auswirkungen des Klimawandels sowie von Änderungen der Landnutzung (Bodenbedeckung und Bodenbearbeitung) auf den Bodenkohlenstoffhaushalt agrarisch genutzter Räume im Einzugsgebiet der Elbe. ▪ eine Beurteilung welche Prozesse, und zu welchem Prozessdetail, zur integrierten Simulation der Bodenkohlenstoffdynamik in der meso- bis makroskala zu berücksichtigen sind. Weiterhin wird die Eignung der Modellerweiterung zur Simulation dieser Prozesse unter der Zuhilfenahme von Messwerten dargelegt. ▪ darauf begründet wird eine Prozessbeschreibung vorgeschlagen die die Eigenschaften der Bodenkohlenstoffspeicher und deren Umsetzungsrate mit in der betrachteten Skala zur Verfügung stehenden Messdaten und Geoinformationen verbindet. Die vorgeschlagene Prozessbeschreibung kann als robust hinsichtlich der Parametrisierung angesehen werden, da sie mit vergleichsweise wenigen Modelparametern eine ähnliche Güte wie andere Bodenkohlenstoffmodelle ergibt. ▪ eine umfassende Betrachtung der Modell- und Eingangsdatenunsicherheiten von Modellergebnissen in ihrer räumlichen und zeitlichen Ausprägung. Das in dieser Arbeit vorgestellte Modellsystem erlaubt eine Quantifizierung der Auswirkungen des Klima- und Landnutzungswandels auf den Bodenkohlenstoffhaushalt. Neu dabei ist, dass neben Auswirkungen auf den Bodenkohlenstoffhaushalt auch Auswirkungen auf Wasserverfügbarkeit, Wasserqualität, Vegetationswachstum und landwirtschaftlicher Produktivität erfasst werden können. Die im Rahmen dieser Arbeit dargelegten Ergebnisse erlauben eine integrierte Betrachtung der Auswirkungen des Globalen Wandels auf wichtige Ökosystemfunktionen in meso- bis makro-skaligen Flusseinzugsgebieten. Weiterhin können hier gewonnene Informationen zur Potentialabschätzung der Böden zur Linderung des Klimawandels (durch C Festlegung) und zum Erhalt ihrer Fruchtbarkeit genutzt werden.
KW  - Kohlenstoff
KW  - Stickstoff
KW  - Anthropogene Klimaänderung
KW  - Bioenergie
KW  - Unsicherheit
KW  - Ökohydrologie
KW  - Ökosystemmodellierung
KW  - Landnutzungsänderung
KW  - Modellsensitivität
KW  - eco-hydrology
KW  - Ecosystem modelling
KW  - Carbon
KW  - Nitrogen
KW  - land use change
KW  - climate change
KW  - terrestrial carbon balance
KW  - model uncertainty
Y1  - 2006
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-11507
ER  - 
TY  - THES
A1  - Knopf, Brigitte
T1  - On intrinsic uncertainties in earth system modelling
T1  - Intrinsische Unsicherheiten in der Erdsystem Modellierung
N2  - Uncertainties are pervasive in the Earth System modelling. This is not just due to a lack of knowledge about physical processes but has its seeds in intrinsic, i.e. inevitable and irreducible, uncertainties concerning the process of modelling as well. Therefore, it is indispensable to quantify uncertainty in order to determine, which are robust results under this inherent uncertainty. The central goal of this thesis is to explore how uncertainties map on the properties of interest such as phase space topology and qualitative dynamics of the system. We will address several types of uncertainty and apply methods of dynamical systems theory on a trendsetting field of climate research, i.e. the Indian monsoon. For the systematic analysis concerning the different facets of uncertainty, a box model of the Indian monsoon is investigated, which shows a saddle node bifurcation against those parameters that influence the heat budget of the system and that goes along with a regime shift from a wet to a dry summer monsoon. As some of these parameters are crucially influenced by anthropogenic perturbations, the question is whether the occurrence of this bifurcation is robust against uncertainties in parameters and in the number of considered processes and secondly, whether the bifurcation can be reached under climate change. Results indicate, for example, the robustness of the bifurcation point against all considered parameter uncertainties. The possibility of reaching the critical point under climate change seems rather improbable.  A novel method is applied for the analysis of the occurrence and the position of the bifurcation point in the monsoon model against parameter uncertainties. This method combines two standard approaches: a bifurcation analysis with multi-parameter ensemble simulations. As a model-independent and therefore universal procedure, this method allows investigating the uncertainty referring to a bifurcation in a high dimensional parameter space in many other models.  With the monsoon model the uncertainty about the external influence of El Niño / Southern Oscillation (ENSO) is determined. There is evidence that ENSO influences the variability of the Indian monsoon, but the underlying physical mechanism is discussed controversially. As a contribution to the debate three different hypotheses are tested of how ENSO and the Indian summer monsoon are linked. In this thesis the coupling through the trade winds is identified as key in linking these two key climate constituents. On the basis of this physical mechanism the observed monsoon rainfall data can be reproduced to a great extent. Moreover, this mechanism can be identified in two general circulation models (GCMs) for the present day situation and for future projections under climate change.  Furthermore, uncertainties in the process of coupling models are investigated, where the focus is on a comparison of forced dynamics as opposed to fully coupled dynamics. The former describes a particular type of coupling, where the dynamics from one sub-module is substituted by data. Intrinsic uncertainties and constraints are identified that prevent the consistency of a forced model with its fully coupled counterpart. Qualitative discrepancies between the two modelling approaches are highlighted, which lead to an overestimation of predictability and produce artificial predictability in the forced system. The results suggest that bistability and intermittent predictability, when found in a forced model set-up, should always be cross-validated with alternative coupling designs before being taken for granted.  All in this, this thesis contributes to the fundamental issue of dealing with uncertainties the climate modelling community is confronted with. Although some uncertainties allow for including them in the interpretation of the model results, intrinsic uncertainties could be identified, which are inevitable within a certain modelling paradigm and are provoked by the specific modelling approach.
N2  - Die vorliegende Arbeit untersucht, auf welche Weise Unsicherheiten, wie sie in der integrierten Klima(folgen)forschung allgegenwärtig sind, die Stabilität und die Struktur dynamischer Systeme beeinflussen.  Im Rahmen der Erdsystemmodellierung wird der Unsicherheitsanalyse zunehmend eine zentrale Bedeutung beigemessen. Einerseits können mit ihrer Hilfe disziplinäre Qualitäts-standards verbessert werden, andererseits ergibt sich die Chance, im Zuge von "Integrated Assessment" robuste entscheidungsrelevante Aussagen abzuleiten.  Zur systematischen Untersuchung verschiedener Arten von Unsicherheit wird ein konzeptionelles Modell des Indischen Monsuns eingesetzt, das einen übergang von einem feuchten in ein trockenes Regime aufgrund einer Sattel-Knoten-Bifurkation in Abhängigkeit derjenigen Parameter zeigt, die die Wärmebilanz des Systems beeinflussen. Da einige dieser Parameter anthropogenen Einflüssen und Veränderungen unterworfen sind, werden zwei zentrale Punkte untersucht: zum einen, ob der Bifurkationspunkt robust gegenüber Unsicherheiten in Parametern und in Bezug auf die Anzahl und die Art der im Modell implementierten Prozesse ist und zum anderen, ob durch anthropogenen Einfluss der Bifurkationspunkt erreicht werden kann. Es zeigt sich unter anderem, dass das Auftreten der Bifurkation überaus robust, die Lage des Bifurkationspunktes im Phasenraum ist hingegen sehr sensitiv gegenüber Parameterunsicherheiten ist.  Für diese Untersuchung wird eine neuartige Methode zur Untersuchung des Auftretens und der Lage einer Bifurkation gegenüber Unsicherheiten im hochdimensionalen Parameterraum entwickelt, die auf der Kombination einer Bifurkationsanalyse mit einer multi parametrischen Ensemble Simulation basiert.  Mit dem Monsunmodell wird des weiteren die Unsicherheit bezüglich des externen Einflusses von El Niño / Southern Oscillation (ENSO) untersucht. Es ist bekannt, dass durch ENSO die Variabilität des Indischen Monsun beeinflußt wird, wohingegen der zu Grunde liegende Mechanismus kontrovers diskutiert wird. In dieser Arbeit werden drei verschiedene Hypothesen zur Kopplung zwischen diesen beiden Phänomenen untersucht. Es kann gezeigt werden, dass die Passat Winde einen Schlüsselmechanismus für den Einfluß von ENSO auf den Indischen Monsun darstellen. Mit Hilfe dieses Mechanismus können die beobachteten Niederschlagsdaten des Monsuns zu einem großen Anteil reproduziert werden. Zudem kann dieser Mechanismus kann auch in zwei globalen Zirkulationsmodellen (GCMs) für den heutigen Zustand und für ein Emissionsszenario unter Klimawandel identifiziert werden.  Im weiteren Teil der Arbeit werden intrinsische Unsicherheiten identifiziert, die den Unterschied zwischen der Kopplung von Teilmodulen und dem Vorschreiben von einzelnen dieser Module durch Daten betreffen. Untersucht werden dazu ein getriebenes GCM-Ensemble und ein konzeptionelles Ozean-Atmosphären-Modell, das eine strukturierte Analyse anhand von Methoden der Theorie dynamischer Systeme ermöglicht. In den meisten Fällen kann die getriebene Version, in der ein Teil der Dynamik als externer Antrieb vorschrieben wird, das voll gekoppelte Pendant nachbilden. Es wird gezeigt, dass es jedoch auch Regionen im Phasen- und Parameterraum gibt, in dem sich die zwei Modellierungsansätze signifikant unterscheiden und unter anderem zu einer überschätzung der Vorhersagbarkeit und zu künstlichen Zuständen im getriebenen System führen. Die Ergebnisse legen den Schluss nahe, dass immer auch alternative Kopplungsmechanismen getestet werden müssen bevor das getriebene System als adäquate Beschreibung des gekoppelten Gesamtsystems betrachtet werden kann.  Anhand der verschiedenen Anwendungen der Unsicherheitsanalyse macht die Arbeit deutlich, dass zum einen Unsicherheiten intrinsisch durch bestimmte Arten der Modellierung entstehen und somit unvermeidbar innerhalb eines Modellierungsansatzes sind, dass es zum anderen aber auch geeignete Methoden gibt, Unsicherheiten in die Modellierung und in die Bewertung von Modellergebnissen einzubeziehen.
KW  - Unsicherheit
KW  - Monsun
KW  - Klimatologie
KW  - Nichtlineare Dynamik
KW  - Unsicherheitsanalyse
KW  - Bifurkationsanalyse
KW  - Indischer Monsun
KW  - Modellkopplung
KW  - nonlinear dynamics
KW  - uncertainty analysis
KW  - bifurcation analysis
KW  - Indian Monsoon
KW  - model coupling
Y1  - 2006
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-10949
ER  - 
TY  - THES
A1  - Schaber, Jörg
T1  - Phenology in Germany in the 20th century : methods, analyses and models
N2  - Die Länge der Vegetationsperiode (VP) spielt eine zentrale Rolle für die interannuelle Variation der Kohlenstoffspeicherung terrestrischer Ökosysteme. Die Analyse von Beobachtungsdaten hat gezeigt, dass sich die VP in den letzten Jahrzehnten in den nördlichen Breiten verlängert hat. Dieses Phänomen wurde oft im Zusammenhang mit der globalen Erwärmung diskutiert, da die Phänologie von der Temperatur beeinflusst wird.  Die Analyse der Pflanzenphänologie in Süddeutschland im 20. Jahrhundert zeigte: - Die starke Verfrühung der Frühjahrsphasen in dem Jahrzehnt vor 1999 war kein singuläres Ereignis im 20. Jahrhundert. Schon in früheren Dekaden gab es ähnliche Trends. Es konnten Perioden mit unterschiedlichem Trendverhalten identifiziert werden. - Es gab deutliche Unterschiede in den Trends von frühen und späten Frühjahrsphasen. Die frühen Frühjahrsphasen haben sich stetig verfrüht, mit deutlicher Verfrühung zwischen 1931 und 1948, moderater Verfrühung zwischen 1948 und 1984 und starker Verfrühung zwischen 1984 und 1999. Die späten Frühjahrsphasen hingegen, wechselten ihr Trendverhalten in diesen Perioden von einer Verfrühung zu einer deutlichen Verspätung wieder zu einer starken Verfrühung.  Dieser Unterschied in der Trendentwicklung zwischen frühen und späten Frühjahrsphasen konnte auch für ganz Deutschland in den Perioden 1951 bis 1984 und 1984 bis 1999 beobachtet werden. Der bestimmende Einfluss der Temperatur auf die Frühjahrsphasen und ihr modifizierender Einfluss auf die Herbstphasen konnte bestätigt werden. Es zeigt sich jedoch, dass  - die Phänologie bestimmende Funktionen der Temperatur nicht mit einem globalen jährlichen CO2 Signal korreliert waren, welches als Index für die globale Erwärmung verwendet wurde - ein Index für grossräumige regionale Zirkulationsmuster (NAO-Index) nur zu einem kleinen Teil die beobachtete phänologischen Variabilität erklären konnte.  Das beobachtete unterschiedliche Trendverhalten zwischen frühen und späten Frühjahrsphasen konnte auf die unterschiedliche Entwicklung von März- und Apriltemperaturen zurückgeführt werden. Während sich die Märztemperaturen im Laufe des 20. Jahrhunderts mit einer zunehmenden Variabilität in den letzten 50 Jahren stetig erhöht haben, haben sich die Apriltemperaturen zwischen dem Ende der 1940er und Mitte der 1980er merklich abgekühlt und dann wieder deutlich erwärmt. Es wurde geschlussfolgert, dass die Verfrühungen in der Frühjahrsphänologie in den letzten Dekaden Teile multi-dekadischer Fluktuationen sind, welche sich nach Spezies und relevanter saisonaler Temperatur unterscheiden. Aufgrund dieser Fluktuationen konnte kein Zusammenhang mit einem globalen Erwärmungsignal gefunden werden. Im Durchschnitt haben sich alle betrachteten Frühjahrsphasen zwischen 1951 und 1999 in Naturräumen in Deutschland zwischen 5 und 20 Tagen verfrüht. Ein starker Unterschied in der Verfrühung zwischen frühen und späten Frühjahrsphasen liegt an deren erwähntem unterschiedlichen Verhalten. Die Blattverfärbung hat sich zwischen 1951 und 1999 für alle Spezies verspätet, aber nach 1984 im Durchschnitt verfrüht. Die VP hat sich in Deutschland zwischen 1951 und 1999 um ca. 10 Tage verlängert. Es ist hauptsächlich die Änderung in den Frühjahrphasen, die zu einer Änderung in der potentiell absorbierten Strahlung (PAS) führt. Darüber hinaus sind es die späten Frühjahrsphasen, die pro Tag Verfrühung stärker profitieren, da die zusätzlichen Tage länger undwärmer sind als dies für die frühen Phasen der Fall ist. Um die relative Änderung in PAS im Vergleich der Spezies abzuschätzen, müssen allerdings auch die Veränderungen in den Herbstphasen berücksichtigt werden. Der deutliche Unterschied zwischen frühen und späten Frühjahrsphasen konnte durch die Anwendung einer neuen Methode zur Konstruktion von Zeitreihen herausgearbeitet werden. Der neue methodische Ansatz erlaubte die Ableitung verlässlicher 100-jähriger Zeitreihen und die Konstruktion von lokalen kombinierten Zeitreihen, welche die Datenverfügbarkeit für die Modellentwicklung erhöhten. Ausser analysierten Protokollierungsfehlern wurden mikroklimatische, genetische und Beobachtereinflüsse als Quellen von Unsicherheit in phänologischen Daten identifiziert. Phänologischen Beobachtungen eines Ortes können schätzungsweise 24 Tage um das parametrische Mittel schwanken.Dies unterstützt die 30-Tage Regel für die Detektion von Ausreissern. Neue Phänologiemodelle, die den Blattaustrieb aus täglichen Temperaturreihen simulieren, wurden entwickelt. Diese Modelle basieren auf einfachen Interaktionen zwischen aktivierenden und hemmenden Substanzen, welche die Entwicklungsstadien einer Pflanze bestimmen. Im Allgemeinen konnten die neuen Modelle die Beobachtungsdaten besser simulieren als die klassischen Modelle.  Weitere Hauptresultate waren: - Der Bias der klassischen Modelle, d.h. Überschätzung von frühen und Unterschätzung von späten Beobachtungen, konnte reduziert, aber nicht vollständig eliminiert werden. - Die besten Modellvarianten für verschiedene Spezies wiesen darauf hin, dass für die späten Frühjahrsphasen die Tageslänge eine wichtigere Rolle spielt als für die frühen Phasen. - Die Vernalisation spielte gegenüber den Temperaturen kurz vor dem Blattaustrieb nur eine untergeordnete Rolle.
N2  - The length of the vegetation period (VP) plays a central role for the interannual variation of carbon fixation of terrestrial ecosystems. Observational data analysis has indicated that the length of the VP has increased in the last decades in the northern latitudes mainly due to an advancement of bud burst (BB). This phenomenon has been widely discussed in the context of Global Warming because phenology is correlated to temperatures.   Analyzing the patterns of spring phenology over the last century in Southern Germany provided two main findings: - The strong advancement of spring phases especially in the decade before 1999 is not a singular event in the course of the 20th century. Similar trends were also observed in earlier decades. Distinct periods of varying trend behavior for important spring phases could be distinguished. - Marked differences in trend behavior between the early and late spring phases were detected. Early spring phases changed as regards the magnitude of their negative trends from strong negative trends between 1931 and 1948 to moderate negative trends between 1948 and 1984 and back to strong negative trends between 1984 and 1999. Late spring phases showed a different behavior. Negative trends between 1931 and 1948 are followed by marked positive trends between 1948 and 1984 and then strong negative trends between 1984 and 1999. This marked difference in trend development between early and late spring phases was also found all over Germany for the two periods 1951 to 1984 and 1984 to 1999.  The dominating influence of temperature on spring phenology and its modifying effect on autumn phenology was confirmed in this thesis. However, - temperature functions determining spring phenology were not significantly correlated with a global annual CO2 signal which was taken as a proxy for a Global Warming pattern. - an index for large scale regional circulation patterns (NAO index) could only to a small part explain the observed phenological variability in spring.  The observed different trend behavior of early and late spring phases is explained by the differing behavior of mean March and April temperatures. Mean March temperatures have increased on average over the 20th century accompanied by an increasing variation in the last 50 years. April temperatures, however, decreased between the end of the 1940s and the mid-1980s, followed by a marked warming after the mid-1980s.  It can be concluded that the advancement of spring phenology in recent decades are part of multi-decadal fluctuations over the 20th century that vary with the species and the relevant seasonal temperatures. Because of these fluctuations a correlation with an observed Global Warming signal could not be found. On average all investigated spring phases advanced between 5 and 20 days between 1951 and 1999 for all Natural Regions in Germany. A marked difference be! tween late and early spring phases is due to the above mentioned differing behavior before and after the mid-1980s. Leaf coloring (LC) was delayed between 1951 and 1984 for all tree species. However, after 1984 LC was advanced. Length of the VP increased between 1951 and 1999 for all considered tree species by an average of ten days throughout Germany. It is predominately the change in spring phases which contributes to a change in the potentially absorbed radiation. Additionally, it is the late spring species that are relatively more favored by an advanced BB because they can additionally exploit longer days and higher temperatures per day advancement. To assess the relative change in potentially absorbed radiation among species, changes in both spring and autumn phenology have to be considered as well as where these changes are located in the year. For the detection of the marked difference between early and late spring phenology a new time series construction method was developed. This method allowed the derivation of reliable time series that spanned over 100 years and the construction of locally combined time series increasing the available data for model development. Apart from analyzed protocolling errors, microclimatic site influences, genetic variation and the observers were identified as sources of uncertainty of phenological observational data. It was concluded that 99% of all phenological observations at a certain site will vary within approximately 24 days around the parametric mean. This supports to the proposed 30-day rule to detect outliers.  New phenology models that predict local BB from daily temperature time series were developed. These models were based on simple interactions between inhibitory and promotory agents that are assumed to control the developmental status of a plant. Apart from the fact that, in general, the new models fitted and predicted the observations better than classical models, the main modeling results were:  - The bias of the classical models, i.e. overestimation of early observations and underestimation of late observations, could be reduced but not completely removed.  - The different favored model structures for each species indicated that for the late spring phases photoperiod played a more dominant role than for early spring phases.  - Chilling only plays a subordinate role for spring BB compared to temperatures directly preceding BB.
KW  - Phänologie
KW  - kombinierte Zeitreihen
KW  - Physiologie-basierte Modelle
KW  - Unsicherheit
KW  - Variabilität
KW  - Ausreisser
KW  - Trends
KW  - Naturräume
KW  - Trendwendepunkte
KW  - Fag
KW  - phenology
KW  - combined time series
KW  - physiology-based models
KW  - uncertainty
KW  - variability
KW  - outliers
KW  - trends
KW  - Natural Regions
KW  - trend turning points
KW  - Fagus syl
Y1  - 2002
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-0000532
ER  -