TY - GEN A1 - Taffarello, Denise A1 - Srinivasan, Raghavan A1 - Samprogna Mohor, Guilherme A1 - Guimarães, João Luis Bittencourt A1 - Calijuri, Maria do Carmo A1 - Mendiondo, Eduardo Mario T1 - Modeling freshwater quality scenarios with ecosystem-basedadaptation in the headwaters of the Cantareira system, Brazil T2 - Postprints der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe N2 - Although hydrologic models provide hypothesis testing of complex dynamics occurring at catchments, fresh-water quality modeling is still incipient at many subtropical headwaters. In Brazil, a few modeling studies assess freshwater nutrients, limiting policies on hydrologic ecosystem services. This paper aims to compare freshwater quality scenarios under different land-use and land-cover (LULC) change, one of them related to ecosystem-based adaptation (EbA), in Brazilian headwaters. Using the spatially semi-distributed Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model, nitrate, total phosphorous (TP) and sediment were modeled in catchments ranging from 7.2 to 1037 km(2). These head-waters were eligible areas of the Brazilian payment for ecosystem services (PES) projects in the Cantareira water supply system, which had supplied water to 9 million people in the Sao Paulo metropolitan region (SPMR). We considered SWAT modeling of three LULC scenarios: (i) recent past scenario (S1), with historical LULC in 1990; (ii) current land-use scenario (S2), with LULC for the period 2010-2015 with field validation; and (iii) future land-use scenario with PES (S2 + EbA). This latter scenario proposed forest cover restoration through EbA following the river basin plan by 2035. These three LULC scenarios were tested with a selected record of rainfall and evapotranspiration observed in 2006-2014, with the occurrence of extreme droughts. To assess hydrologic services, we proposed the hydrologic service index (HSI), as a new composite metric comparing water pollution levels (WPL) for reference catchments, related to the grey water footprint (greyWF) and water yield. On the one hand, water quality simulations allowed for the regionalization of greyWF at spatial scales under LULC scenarios. According to the critical threshold, HSI identified areas as less or more sustainable catchments. On the other hand, conservation practices simulated through the S2 + EbA scenario envisaged not only additional and viable best management practices (BMP), but also preventive decision-making at the headwaters of water supply systems. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 935 KW - assessment tool swat KW - international trade KW - atlantic forest KW - soil KW - management KW - services KW - drought KW - trends KW - calibration KW - catchments Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-459253 SN - 1866-8372 IS - 935 SP - 4699 EP - 4723 ER - TY - GEN A1 - Baumbach, Lukas A1 - Siegmund, Jonatan Frederik A1 - Mittermeier, Magdalena A1 - Donner, Reik Volker T1 - Impacts of temperature extremes on European vegetation during the growing season T2 - Postprints der Universität Potsdam : Mathematisch Naturwissenschaftliche Reihe N2 - Temperature is a key factor controlling plant growth and vitality in the temperate climates of the mid-latitudes like in vast parts of the European continent. Beyond the effect of average conditions, the timings and magnitudes of temperature extremes play a particularly crucial role, which needs to be better understood in the context of projected future rises in the frequency and/or intensity of such events. In this work, we employ event coincidence analysis (ECA) to quantify the likelihood of simultaneous occurrences of extremes in daytime land surface temperature anomalies (LSTAD) and the normalized difference vegetation index (NDVI). We perform this analysis for entire Europe based upon remote sensing data, differentiating between three periods corresponding to different stages of plant development during the growing season. In addition, we analyze the typical elevation and land cover type of the regions showing significantly large event coincidences rates to identify the most severely affected vegetation types. Our results reveal distinct spatio-temporal impact patterns in terms of extraordinarily large co-occurrence rates between several combinations of temperature and NDVI extremes. Croplands are among the most frequently affected land cover types, while elevation is found to have only a minor effect on the spatial distribution of corresponding extreme weather impacts. These findings provide important insights into the vulnerability of European terrestrial ecosystems to extreme temperature events and demonstrate how event-based statistics like ECA can provide a valuable perspective on environmental nexuses. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 642 KW - event coincidence analysis KW - Central Great-Plains KW - climate-change KW - precipitation extremes KW - weather extremes KW - soil-moisture KW - time-series KW - NDVI KW - phenology KW - trends Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-418018 SN - 1866-8372 IS - 642 SP - 4891 EP - 4903 ER - TY - GEN A1 - Boettle, Markus A1 - Rybski, Diego A1 - Kropp, Jürgen T1 - Quantifying the effect of sea level rise and flood defence BT - a point process perspective on coastal flood damage T2 - Postprints der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe N2 - In contrast to recent advances in projecting sea levels, estimations about the economic impact of sea level rise are vague. Nonetheless, they are of great importance for policy making with regard to adaptation and greenhouse-gas mitigation. Since the damage is mainly caused by extreme events, we propose a stochastic framework to estimate the monetary losses from coastal floods in a confined region. For this purpose, we follow a Peak-over-Threshold approach employing a Poisson point process and the Generalised Pareto Distribution. By considering the effect of sea level rise as well as potential adaptation scenarios on the involved parameters, we are able to study the development of the annual damage. An application to the city of Copenhagen shows that a doubling of losses can be expected from a mean sea level increase of only 11 cm. In general, we find that for varying parameters the expected losses can be well approximated by one of three analytical expressions depending on the extreme value parameters. These findings reveal the complex interplay of the involved parameters and allow conclusions of fundamental relevance. For instance, we show that the damage typically increases faster than the sea level rise itself. This in turn can be of great importance for the assessment of sea level rise impacts on the global scale. Our results are accompanied by an assessment of uncertainty, which reflects the stochastic nature of extreme events. While the absolute value of uncertainty about the flood damage increases with rising mean sea levels, we find that it decreases in relation to the expected damage. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 559 KW - climate-change KW - North-Sea KW - extremes KW - costs KW - 21st-Century KW - adaptation KW - statistics KW - impacts KW - trends KW - cities Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-412405 SN - 1866-8372 IS - 559 ER - TY - GEN A1 - Lara, Mark J. A1 - Nitze, Ingmar A1 - Grosse, Guido A1 - Martin, Philip A1 - McGuire, A. David T1 - Reduced arctic tundra productivity linked with landform and climate change interactions T2 - Postprints der Universität Potsdam Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe N2 - Arctic tundra ecosystems have experienced unprecedented change associated with climate warming over recent decades. Across the Pan-Arctic, vegetation productivity and surface greenness have trended positively over the period of satellite observation. However, since 2011 these trends have slowed considerably, showing signs of browning in many regions. It is unclear what factors are driving this change and which regions/landforms will be most sensitive to future browning. Here we provide evidence linking decadal patterns in arctic greening and browning with regional climate change and local permafrost-driven landscape heterogeneity. We analyzed the spatial variability of decadal-scale trends in surface greenness across the Arctic Coastal Plain of northern Alaska (similar to 60,000 km(2)) using the Landsat archive (1999-2014), in combination with novel 30 m classifications of polygonal tundra and regional watersheds, finding landscape heterogeneity and regional climate change to be the most important factors controlling historical greenness trends. Browning was linked to increased temperature and precipitation, with the exception of young landforms (developed following lake drainage), which will likely continue to green. Spatiotemporal model forecasting suggests carbon uptake potential to be reduced in response to warmer and/or wetter climatic conditions, potentially increasing the net loss of carbon to the atmosphere, at a greater degree than previously expected. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 550 KW - winter warming events KW - permafrost KW - Alaska KW - trends KW - ice KW - CO2 KW - degradation KW - landscapes KW - ecosystem KW - exchange Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-423132 SN - 1866-8372 IS - 550 ER - TY - GEN A1 - Siegmund, Jonatan Frederik A1 - Wiedermann, Marc A1 - Donges, Jonathan Friedemann A1 - Donner, Reik Volker T1 - Impact of temperature and precipitation extremes on the flowering dates of four German wildlife shrub species T2 - Postprints der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe N2 - Ongoing climate change is known to cause an increase in the frequency and amplitude of local temperature and precipitation extremes in many regions of the Earth. While gradual changes in the climatological conditions have already been shown to strongly influence plant flowering dates, the question arises if and how extremes specifically impact the timing of this important phenological phase. Studying this question calls for the application of statistical methods that are tailored to the specific properties of event time series. Here, we employ event coincidence analysis, a novel statistical tool that allows assessing whether or not two types of events exhibit similar sequences of occurrences in order to systematically quantify simultaneities between meteorological extremes and the timing of the flowering of four shrub species across Germany. Our study confirms previous findings of experimental studies by highlighting the impact of early spring temperatures on the flowering of the investigated plants. However, previous studies solely based on correlation analysis do not allow deriving explicit estimates of the strength of such interdependencies without further assumptions, a gap that is closed by our analysis. In addition to direct impacts of extremely warm and cold spring temperatures, our analysis reveals statistically significant indications of an influence of temperature extremes in the autumn preceding the flowering. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 497 KW - event coincidence analysis KW - climate-change KW - weather extremes KW - plant phenology KW - interannual variability KW - air-temperature KW - responses KW - drought KW - trends KW - summer Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-408352 SN - 1866-8372 IS - 497 ER - TY - GEN A1 - Murawski, Aline A1 - Bürger, Gerd A1 - Vorogushyn, Sergiy A1 - Merz, Bruno T1 - Can local climate variability be explained by weather patterns? BT - a multi-station evaluation for the Rhine basin T2 - Postprints der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe N2 - To understand past flood changes in the Rhine catchment and in particular the role of anthropogenic climate change in extreme flows, an attribution study relying on a proper GCM (general circulation model) downscaling is needed. A downscaling based on conditioning a stochastic weather generator on weather patterns is a promising approach. This approach assumes a strong link between weather patterns and local climate, and sufficient GCM skill in reproducing weather pattern climatology. These presuppositions are unprecedentedly evaluated here using 111 years of daily climate data from 490 stations in the Rhine basin and comprehensively testing the number of classification parameters and GCM weather pattern characteristics. A classification based on a combination of mean sea level pressure, temperature, and humidity from the ERA20C reanalysis of atmospheric fields over central Europe with 40 weather types was found to be the most appropriate for stratifying six local climate variables. The corresponding skill is quite diverse though, ranging from good for radiation to poor for precipitation. Especially for the latter it was apparent that pressure fields alone cannot sufficiently stratify local variability. To test the skill of the latest generation of GCMs from the CMIP5 ensemble in reproducing the frequency, seasonality, and persistence of the derived weather patterns, output from 15 GCMs is evaluated. Most GCMs are able to capture these characteristics well, but some models showed consistent deviations in all three evaluation criteria and should be excluded from further attribution analysis. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 525 KW - athmospheric circulation patterns KW - stochastic rainfall model KW - within-type variability KW - river Rhine KW - precipitation KW - temperature KW - trends KW - classification KW - Europe KW - scenarios Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-410155 SN - 1866-8372 IS - 525 ER - TY - THES A1 - Petrow, Theresia T1 - Floods in Germany : analyses of trends, seasonality and circulation patterns T1 - Hochwasser in Deutschland : Untersuchungen zu Trends, Saisonalität und Großwetterlagen N2 - Flood hazard estimations are conducted with a variety of methods. These include flood frequency analysis (FFA), hydrologic and hydraulic modelling, probable maximum discharges as well as climate scenarios. However, most of these methods assume stationarity of the used time series, i.e., the series must not exhibit trends. Against the background of climate change and proven significant trends in atmospheric circulation patterns, it is questionable whether these changes are also reflected in the discharge data. The aim of this PhD thesis is therefore to clarify, in a spatially-explicit manner, whether the available discharge data derived from selected German catchments exhibit trends. Concerning the flood hazard, the suitability of the currently used stationary FFA approaches is evaluated for the discharge data. Moreover, dynamics in atmospheric circulation patterns are studied and the link between trends in these patterns and discharges is investigated. To tackle this research topic, a number of different analyses are conducted. The first part of the PhD thesis comprises the study and trend test of 145 discharge series from catchments, which cover most of Germany for the period 1951–2002. The seasonality and trend pattern of eight flood indicators, such as maximum series and peak-over-threshold series, are analyzed in a spatially-explicit manner. Analyses are performed on different spatial scales: at the local scale, through gauge-specific analyses, and on the catchment-wide and basin scales. Besides the analysis of discharge series, data on atmospheric circulation patterns (CP) are an important source of information, upon which conclusions about the flood hazard can be drawn. The analyses of these circulation patterns (after Hess und Brezowsky) and the study of the link to peak discharges form the second part of the thesis. For this, daily data on the dominant CP across Europe are studied; these are represented by different indicators, which are tested for trend. Moreover, analyses are performed to extract flood triggering circulation patterns and to estimate the flood potential of CPs. Correlations between discharge series and CP indicators are calculated to assess a possible link between them. For this research topic, data from 122 meso-scale catchments in the period 1951–2002 are used. In a third part, the Mulde catchment, a mesoscale sub-catchment of the Elbe basin, is studied in more detail. Fifteen discharge series of different lengths in the period 1910–2002 are available for the seasonally differentiated analysis of the flood potential of CPs and flood influencing landscape parameters. For trend tests of discharge and CP data, different methods are used. The Mann-Kendall test is applied with a significance level of 10%, ensuring statistically sound results. Besides the test of the entire series for trend, multiple time-varying trend tests are performed with the help of a resampling approach in order to better differentiate short-term fluctuations from long-lasting trends. Calculations of the field significance complement the flood hazard assessment for the studied regions. The present thesis shows that the flood hazard is indeed significantly increasing for selected regions in Germany during the winter season. Especially affected are the middle mountain ranges in Central Germany. This increase of the flood hazard is attributed to a longer persistence of selected CPs during winter. Increasing trends in summer floods are found in the Rhine and Danube catchments, decreasing trends in the Elbe and Weser catchments. Finally, a significant trend towards a reduced diversity of CPs is found causing fewer patterns with longer persistence to dominate the weather over Europe. The detailed study of the Mulde catchment reveals a flood regime with frequent low winter floods and fewer summer floods, which bear, however, the potential of becoming extreme. Based on the results, the use of instationary approaches for flood hazard estimation is recommended in order to account for the detected trends in many of the series. Through this methodology it is possible to directly consider temporal changes in flood series, which in turn reduces the possibility of large under- or overestimations of the extreme discharges, respectively. N2 - Hochwasserabschätzungen werden mit Hilfe einer Vielzahl von Methoden ermittelt. Zu diesen zählen Hochwasserhäufigkeitsanalysen, die hydrologische und hydraulische Modellierung, Abschätzungen zu maximal möglichen Abflüssen wie auch Langzeitstudien und Klimaszenarien. Den meisten Methoden ist jedoch gemein, dass sie stationäre Bedingungen der beobachteten Abflussdaten annehmen. Das heißt, in den genutzten Zeitreihen dürfen keine Trends vorliegen. Vor dem Hintergrund des Klimawandels und nachgewiesener Trends in atmosphärischen Zirkulationsmustern, stellt sich jedoch die Frage, ob sich diese Veränderungen nicht auch in den Abflussdaten widerspiegeln. Ziel der Dissertation ist daher die Überprüfung der Annahme von Trendfreiheit in Abflüssen und Großwetterlagen, um zu klären, ob die aktuell genutzten stationären Verfahren zur Hochwasserbemessung für die vorhandenen Daten in Deutschland geeignet sind. Zu prüfen ist des Weiteren, inwiefern regional und saisonal eine Verschärfung bzw. Abschwächung der Hochwassergefahr beobachtet werden kann und ob eindeutige Korrelationen zwischen Abflüssen und Großwetterlagen bestehen. Den ersten Schwerpunkt der vorliegenden Dissertation bildet die deutschlandweite Analyse von 145 Abflusszeitreihen für den Zeitraum 1951–2002. Acht Hochwasserindikatoren, die verschiedene Aspekte der Hochwasser-Charakteristik beleuchten, werden analysiert und bezüglich möglicher Trends getestet. Um saisonalen Unterschieden in der Hochwassercharakteristik der einzelnen Regionen gerecht zu werden, werden neben jährlichen auch saisonale Reihen untersucht. Die Analyse von Maximalreihen wird durch Schwellenwertanalysen ergänzt, die die Hochwasserdynamik bzgl. Frequenz und Magnitude detaillierter erfassen. Die Daten werden auf verschiedenen Skalen untersucht: sowohl für jeden einzelnen Pegel wie auch für ganze Regionen und Einzugsgebiete. Nicht nur die Analyse der Abflussdaten bietet die Möglichkeit, Bewertungen für die zukünftige Hochwasserabschätzung abzuleiten. Auch Großwetterlagen bilden eine bedeutende Informationsquelle über die Hochwassergefahr, da in der Regel nur ausgewählte Zirkulationsmuster die Entstehung von Hochwasser begünstigen. Die saisonal differenzierte Untersuchung der Großwetterlagen und die Prüfung einer Korrelation zu den Abflüssen an 122 mesoskaligen Einzugsgebieten bilden deshalb den zweiten Schwerpunkt der Arbeit. Hierzu werden tägliche Daten der über Europa dominierenden Großwetterlage (nach Hess und Brezowsky) mit Hilfe verschiedener Indikatoren untersucht. Analysen zum Hochwasserpotential der einzelnen Wetterlagen und weiterer Einflussfaktoren werden für das mesoskalige Einzugsgebiet der Mulde in einer separaten Studie durchgeführt. Für diese Detail-Studie stehen 15 Abflusszeitreihen verschiedener Länge im Zeitraum 1909–2002 zur Verfügung. Um die Daten von Abflüssen und Großwetterlagen bezüglich vorhandener Trends zu testen, werden verschiedene Methoden genutzt. Der Mann-Kendall Test wird mit einem Signifikanzniveau von 10% (zweiseitiger Test) angewendet, was statistisch sichere Bewertungen ermöglicht. Neben der Prüfung der gesamten Datenreihe werden multiple zeitlich-variable Trendanalysen mit Hilfe eines Resampling-Ansatzes durchgeführt. Darüber hinaus werden räumlich differenzierte Analysen durchgeführt, um die saisonale Hochwassercharakteristik einzelner Regionen besser zu verstehen. Diese werden durch Tests zur Feldsignifikanz der Trends ergänzt. Mit der vorliegenden Arbeit kann gezeigt werden, dass die Hochwassergefahr für einzelne Regionen im Winterhalbjahr signifikant steigt. Davon sind insbesondere Gebiete in Mitteldeutschland betroffen. Die Verschärfung der Hochwassergefahr durch eine längere Persistenz ausgewählter Großwetterlagen konnte ebenfalls für das Winterhalbjahr nachgewiesen werden. Sommerhochwasser zeigen zwar ebenfalls steigende, aber auch fallende Trends, die räumlich geclustert sind. Im Elbe- und Weser-Einzugsgebiet sinken die Abflüsse signifikant, im Donau- und Rheineinzugsgebiet steigen sie nachweisbar. Darüber hinaus ist eine signifikante Abnahme der Anzahl verschiedener Großwetterlagen sowohl im Sommer als auch im Winter zu verzeichnen. Bzgl. der Studie zum Mulde-Einzugsgebiet konnte ein zweigeteiltes Hochwasserregime nachgewiesen werden. In den Wintermonaten treten häufig kleine Hochwasser auf, die auch die Mehrheit der jährlichen Maximalwerte bilden. Sommerhochwasser sind seltener, können aber extreme Ausmaße annehmen. Ein Vergleich der geschätzten Jährlichkeiten mit verschiedenen Zeitreihen zeigt die Notwendigkeit der Berücksichtigung saisonaler Aspekte für die Bemessung von Hochwassern. Aufgrund der Ergebnisse müssen die bisher genutzten stationären Verfahren als nicht mehr geeignet bewertet werden. Es wird daher die Nutzung instationärer Verfahren zur Abschätzung von Extremhochwasser und der damit verbundenen Bemessung von Schutzmaßnahmen empfohlen, um den teilweise vorliegenden Trends in den Daten Rechnung zu tragen. Durch diesen Ansatz ist es möglich, zeitlich dynamische Veränderungen im Hochwassergeschehen stärker zu berücksichtigen. Darüber hinaus sollten saisonale Aspekte des Einzugsgebietes Eingang in die Gefahrenabschätzung finden. KW - Hochwasser KW - Deutschland KW - Saisonalität KW - Großwetterlage KW - Trends KW - floods KW - Germany KW - trends KW - circulation patterns KW - seasonality Y1 - 2009 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-37392 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 -