TY - THES A1 - Rikani, Albano T1 - Modeling global human migration dynamics under climate change N2 - International migration has been an increasing phenomenon during the past decades and has involved all the regions of the globe. Together with fertility and mortality rates, net migration rates represent the components that fully define the demographic evolution of the population in a country. Therefore, being able to capture the patterns of international migration flows and to produce projections of how they might change in the future is of relevant importance for demographic studies and for designing policies informed on the potential scenarios. Existing forecasting methods do not account explicitly for the main drivers and processes shaping international migration flows: existing migrant communities at the destination country, termed diasporas, would reduce the costs of migration and facilitate the settling for new migrants, ultimately producing a positive feedback; accounting for the heterogeneity in the type of migration flows, e.g. return and transit Ćows, becomes critical in some specific bilateral migration channels; in low- to middle- income countries economic development could relax poverty constraint and result in an increase of emigration rates. Economic conditions at both origin and destination are identified as major drivers of international migration. At the same time, climate change impacts have already appeared on natural and human-made systems such as the economic productivity. These economic impacts might have already produced a measurable effect on international migration flows. Studies that provide a quantification of the number of migration moves that might have been affected by climate change are usually specific to small regions, do not provide a mechanistic understanding of the pathway leading from climate change to migration and restrict their focus to the effective induced flows, disregarding the impact that climate change might have had in inhibiting other flows. Global climate change is likely to produce impacts on the economic development of the countries during the next decades too. Understanding how these impacts might alter future global migration patterns is relevant for preparing future societies and understanding whether the response in migration flows would reduce or increase population's exposure to climate change impacts. This doctoral research aims at investigating these questions and fill the research gaps outlined above. First, I have built a global bilateral international migration model which accounts explicitly for the diaspora feedback, distinguishes between transit and return flows, and accounts for the observed non-linear effects that link emigration rates to income levels in the country of origin. I have used this migration model within a population dynamic model where I account also for fertility and mortality rates, producing hindcasts and future projections of international migration flows, covering more than 170 countries. Results show that the model reproduces past patterns and trends well. Future projections highlight the fact that,depending on the assumptions regarding future evolution of income levels and between-country inequality, migration at the end of the century might approach net zero or be still high in many countries. The model, parsimonious in the explanatory variables that includes, represents a versatile tool for assessing the impacts of different socioeconomic scenarios on international migration. I consider then a counterfactual past without climate change impacts on the economic productivity. By prescribing these counterfactual economic conditions to the migration model I produce counterfactual migration flows for the past 30 years. I compare the counterfactual migration flows to factual ones, where historical economic conditions are used to produce migration flows. This provides an estimation of the recent international migration flows attributed to climate change impacts. Results show that a counterfactual world without climate change would have seen less migration globally. This effect becomes larger if I consider separately the increase and decrease in migration moves: a Ągure of net change in the migration flows is not representative of the effective magnitude of the climate change impact on migration. Indeed, in my results climate change produces a divergent effect on richer and poorer countries: by slowing down the economic development, climate change might have reduced international mobility from and to countries of the Global South, and increased it from and to richer countries in the Global North. I apply the same methodology to a scenario of future 3℃ global warming above pre-industrial conditions. I Ąnd that climate change impacts, acting by reorganizing the relative economic attractiveness of destination countries or by affecting the economic growth in the origin, might produce a substantial effect in international migration flows, inhibiting some moves and inducing others. Overall my results suggest that climate change might have had and might have in the future a significant effect on global patterns of international migration. It also emerges clearly that, for a comprehensive understanding of the effects of climate change on international migration, we need to go beyond net effects and consider separately induced and inhibited flows. N2 - Die internationale Migration ist in den letzten Jahrzehnten ein zunehmendes Phänomen, das alle Regionen der Welt betrifft. Die wirtschaftlichen Bedingungen sowohl im Herkunftsals auch im Zielland gelten als wichtige Triebkräfte der internationalen Migration. Die wirtschaftlichen Auswirkungen des Klimawandels haben sich in der Vergangenheit bereits messbar auf die internationalen Migrationsströme ausgewirkt, und künftige Auswirkungen werden dies wahrscheinlich ebenfalls tun. Diese Dissertation zielt darauf ab, dieses Thema zu untersuchen. Zunächst habe ich ein globales bilaterales internationales Migrationsmodell entwickelt, das explizit die wichtigsten Triebkräfte der internationalen Migration berücksichtigt. Ich habe dieses Migrationsmodell für die Erstellung retrospektiver und zukünftiger Projektionen der internationalen Migrationsströme weltweit verwendet. Die Ergebnisse zeigen, dass das Modell die Muster und Trends der Vergangenheit gut wiedergibt, und die Zukunftsprojektionen verdeutlichen, dass je nach den Annahmen über die künftige Entwicklung des Einkommensniveaus und der Ungleichheit zwischen den Ländern die Migration gegen Null gehen oder in vielen Ländern bis zum Ende des Jahrhunderts noch hoch sein könnte. Anschließend betrachte ich eine kontrafaktische Vergangenheit, in der der Klimawandel keine Auswirkungen auf die wirtschaftliche Produktivität hat. Ich vergleiche die kontrafaktischen Migrationsströme mit den faktischen Strömen. Die Ergebnisse zeigen, dass es in einer kontrafaktischen Welt ohne Klimawandel weniger globale Migration gegeben hätte. Dieser Effekt wird sogar noch größer, wenn ich den Anstieg und den Rückgang der Migrationsströme getrennt betrachte. Ich wende dieselbe Methodik auf ein Szenario einer zukünftigen globalen Erwärmung von 3℃ über den vorindustriellen Bedingungen an. Ich komme zu dem Schluss, dass die Folgen des Klimawandels erhebliche Auswirkungen auf die internationalen Migrationsströme haben könnten, indem sie die relative wirtschaftliche Attraktivität der Zielländer verändern oder das Wirtschaftswachstum in den Herkunftsländern beeinträchtigen, wodurch einige Wanderungen verhindert und andere ausgelöst werden. Insgesamt deuten meine Ergebnisse darauf hin, dass der Klimawandel möglicherweise erhebliche Auswirkungen auf die globalen Muster der internationalen Migration hatte und auch weiterhin haben wird. Es wird auch deutlich, dass wir, um die Auswirkungen des Klimawandels auf die internationale Migration vollständig zu verstehen, über die Nettoeffekte hinausgehen und die induzierten und gehemmten Ströme getrennt betrachten müssen. KW - climate change KW - international migration KW - macroeconomic impacts KW - international migration modeling KW - Klimawandel KW - internationale Migration KW - Modellierung der internationalen Migration KW - makroökonomische Folgen Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-583212 ER - TY - THES A1 - Li, Yunfei T1 - On the influence of density and morphology on the Urban Heat Island intensity N2 - The urban heat island (UHI) effect, describing an elevated temperature of urban areas compared with their natural surroundings, can expose urban dwellers to additional heat stress, especially during hot summer days. A comprehensive understanding of the UHI dynamics along with urbanization is of great importance to efficient heat stress mitigation strategies towards sustainable urban development. This is, however, still challenging due to the difficulties of isolating the influences of various contributing factors that interact with each other. In this work, I present a systematical and quantitative analysis of how urban intrinsic properties (e.g., urban size, density, and morphology) influence UHI intensity. To this end, we innovatively combine urban growth modelling and urban climate simulation to separate the influence of urban intrinsic factors from that of background climate, so as to focus on the impact of urbanization on the UHI effect. The urban climate model can create a laboratory environment which makes it possible to conduct controlled experiments to separate the influences from different driving factors, while the urban growth model provides detailed 3D structures that can be then parameterized into different urban development scenarios tailored for these experiments. The novelty in the methodology and experiment design leads to the following achievements of our work. First, we develop a stochastic gravitational urban growth model that can generate 3D structures varying in size, morphology, compactness, and density gradient. We compare various characteristics, like fractal dimensions (box-counting, area-perimeter scaling, area-population scaling, etc.), and radial gradient profiles of land use share and population density, against those of real-world cities from empirical studies. The model shows the capability of creating 3D structures resembling real-world cities. This model can generate 3D structure samples for controlled experiments to assess the influence of some urban intrinsic properties in question. [Chapter 2] With the generated 3D structures, we run several series of simulations with urban structures varying in properties like size, density and morphology, under the same weather conditions. Analyzing how the 2m air temperature based canopy layer urban heat island (CUHI) intensity varies in response to the changes of the considered urban factors, we find the CUHI intensity of a city is directly related to the built-up density and an amplifying effect that urban sites have on each other. We propose a Gravitational Urban Morphology (GUM) indicator to capture the neighbourhood warming effect. We build a regression model to estimate the CUHI intensity based on urban size, urban gross building volume, and the GUM indicator. Taking the Berlin area as an example, we show the regression model capable of predicting the CUHI intensity under various urban development scenarios. [Chapter 3] Based on the multi-annual average summer surface urban heat island (SUHI) intensity derived from Land surface temperature, we further study how urban intrinsic factors influence the SUHI effect of the 5,000 largest urban clusters in Europe. We find a similar 3D GUM indicator to be an effective predictor of the SUHI intensity of these European cities. Together with other urban factors (vegetation condition, elevation, water coverage), we build different multivariate linear regression models and a climate space based Geographically Weighted Regression (GWR) model that can better predict SUHI intensity. By investigating the roles background climate factors play in modulating the coefficients of the GWR model, we extend the multivariate linear model to a nonlinear one by integrating some climate parameters, such as the average of daily maximal temperature and latitude. This makes it applicable across a range of background climates. The nonlinear model outperforms linear models in SUHI assessment as it captures the interaction of urban factors and the background climate. [Chapter 4] Our work reiterates the essential roles of urban density and morphology in shaping the urban thermal environment. In contrast to many previous studies that link bigger cities with higher UHI intensity, we show that cities larger in the area do not necessarily experience a stronger UHI effect. In addition, the results extend our knowledge by demonstrating the influence of urban 3D morphology on the UHI effect. This underlines the importance of inspecting cities as a whole from the 3D perspective. While urban 3D morphology is an aggregated feature of small-scale urban elements, the influence it has on the city-scale UHI intensity cannot simply be scaled up from that of its neighbourhood-scale components. The spatial composition and configuration of urban elements both need to be captured when quantifying urban 3D morphology as nearby neighbourhoods also cast influences on each other. Our model serves as a useful UHI assessment tool for the quantitative comparison of urban intervention/development scenarios. It can support harnessing the capacity of UHI mitigation through optimizing urban morphology, with the potential of integrating climate change into heat mitigation strategies. N2 - Der städtische Wärmeinseleffekt (engl. Urban Heat Island – UHI) beschreibt höhere Temperaturen in städtischen Gebieten im Vergleich zur natürlichen Umgebung, was zu einer erhöhten Hitzebelastung für städtische Bewohner führt. Das Verständnis der UHI-Dynamik im Zusammenhang mit der Urbanisierung ist entscheidend für die Entwicklung effektiver Strategien zur Minderung von Hitzestress und für eine nachhaltige städtische Entwicklung. Es bleibt jedoch herausfordernd, die Einflüsse verschiedener Faktoren zu trennen. Diese Arbeit stellt eine systematische und quantitative Analyse dar, inwieweit die Eigenschaften einer Stadt wie Dichte und Form die UHI-Intensität beeinflussen können. Zu diesem Zweck kombinieren wir das Modellieren des Stadtwachstums und des Stadtklimas, um den Einfluss städtischer Faktoren von der Hintergrundklimatologie zu trennen und den Fokus auf die Auswirkungen der Urbanisierung auf den UHI-Effekt zu legen. Mittels des Stadtklimamodels mit kontrollierten Einstellungen können die Auswirkungen verschiedener treibender Faktoren bewertet werden, während das Stadtwachstumsmodell detaillierte 3D-Strukturen für verschiedene Stadtentwicklungsszenarien erzeugt. Wir stellen ein physikalisches Stadtwachstumsmodell vor, das 3D-Strukturen mit unterschiedlicher Größe, Form, Dichte und Verteilung erzeugen kann. Wir überprüfen die Genauigkeit des Modells, indem wir seine Eigenschaften mit denen realer Städte vergleichen. Mit den generierten 3D-Strukturen führen wir mehrere Simulationen unter den gleichen Wetterbedingungen durch, um zu untersuchen, wie Veränderungen in städtischen Faktoren wie Größe, Dichte und Form die UHI-Intensität beeinflussen. Die Studie zeigt, dass die Dichte der bebauten Fläche und die Wechselwirkungen zwischen städtischen Standorten direkt mit der UHI-Intensität zusammenhängen. Um den Einfluss der Nachbarschaftserwärmung zu messen, führen wir einen Indikator namens Gravitational Urban Morphology (GUM) ein. Darüber hinaus entwickeln wir ein Regressionsmodell, das die UHI-Intensität anhand der Stadtgröße, des gesamten Gebäudevolumens und des GUM-Indikators schätzt. Des Weiteren untersuchen wir, wie bestimmte Faktoren in Städten den durch die Landoberflächentemperatur gemessenen städtischen Wärmeinseleffekt (engl. Surface Urban Heat Island – SUHI) in den 5.000 größten städtischen Ballungsräume in Europa beeinflussen. Hierbei stützen wir uns auf mehrjährige durchschnittliche Landoberflächentemperaturen während des Sommers. Wir stellen fest, dass ein ähnlicher GUM-Indikator ein effektiverer Vorhersagefaktor für die SUHI-Intensität. Um die Intensität der städtischen Wärmeinsel genauer vorhersagen zu können, berücksichtigen wir auch andere städtische Faktoren wie den Zustand der Vegetation, die Höhe, die Wasserfläche und Klimaparameter. Hierfür entwickeln wir verschiedene Regressionsmodelle. Das nichtlineare Modell, das Klimaparameter einbezieht und die Wechselwirkung zwischen städtischen Faktoren und dem Hintergrundklima berücksichtigt, erzielt bessere Ergebnisse als lineare Modelle bei der Bewertung der städtischen Wärmeinsel. Die Arbeit beleuchtet die Bedeutung der Dichte und Form einer Stadt für die Entstehung ihrer eigenen thermischen Umgebung. Dabei wird die Annahme infrage gestellt, dass größere Städte zwangsläufig einen stärkeren UHI-Effekt haben. Stattdessen wird die Bedeutung der 3D-Struktur der Stadt hervorgehoben. Die Studie betont die Notwendigkeit, Städte als Ganzes und aus einer 3D-Perspektive zu betrachten. Der Einfluss der Stadtformen kann nicht einfach von kleineren Bestandteilen aufaddiert werden. Unser Modell ist ein nützliches Werkzeug, um verschiedene Stadtplanungsszenarien und ihre Auswirkungen quantitativ zu vergleichen. Es unterstützt auch die Bemühungen, den UHI-Effekt durch Optimierung der städtischen Morphologie zu reduzieren und den Klimawandel in Strategien zur Bekämpfung von Hitze einzubeziehen. KW - urban heat island KW - simulation, size KW - density KW - morphology KW - Dichte KW - Morphologie KW - Simulation, Größe KW - städtisch KW - städtischer Wärmeinseleffekt Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-621504 ER - TY - THES A1 - Middelanis, Robin T1 - Global response to local extremes—a storyline approach on economic loss propagation from weather extremes T1 - Globale Reaktion auf lokale Extreme — ein Storyline-Ansatz zu ökonomischer Schadensausbreitung aufgrund von Wetterextremen N2 - Due to anthropogenic greenhouse gas emissions, Earth’s average surface temperature is steadily increasing. As a consequence, many weather extremes are likely to become more frequent and intense. This poses a threat to natural and human systems, with local impacts capable of destroying exposed assets and infrastructure, and disrupting economic and societal activity. Yet, these effects are not locally confined to the directly affected regions, as they can trigger indirect economic repercussions through loss propagation along supply chains. As a result, local extremes yield a potentially global economic response. To build economic resilience and design effective adaptation measures that mitigate adverse socio-economic impacts of ongoing climate change, it is crucial to gain a comprehensive understanding of indirect impacts and the underlying economic mechanisms. Presenting six articles in this thesis, I contribute towards this understanding. To this end, I expand on local impacts under current and future climate, the resulting global economic response, as well as the methods and tools to analyze this response. Starting with a traditional assessment of weather extremes under climate change, the first article investigates extreme snowfall in the Northern Hemisphere until the end of the century. Analyzing an ensemble of global climate model projections reveals an increase of the most extreme snowfall, while mean snowfall decreases. Assessing repercussions beyond local impacts, I employ numerical simulations to compute indirect economic effects from weather extremes with the numerical agent-based shock propagation model Acclimate. This model is used in conjunction with the recently emerged storyline framework, which involves analyzing the impacts of a particular reference extreme event and comparing them to impacts in plausible counterfactual scenarios under various climate or socio-economic conditions. Using this approach, I introduce three primary storylines that shed light on the complex mechanisms underlying economic loss propagation. In the second and third articles of this thesis, I analyze storylines for the historical Hurricanes Sandy (2012) and Harvey (2017) in the USA. For this, I first estimate local economic output losses and then simulate the resulting global economic response with Acclimate. The storyline for Hurricane Sandy thereby focuses on global consumption price anomalies and the resulting changes in consumption. I find that the local economic disruption leads to a global wave-like economic price ripple, with upstream effects propagating in the supplier direction and downstream effects in the buyer direction. Initially, an upstream demand reduction causes consumption price decreases, followed by a downstream supply shortage and increasing prices, before the anomalies decay in a normalization phase. A dominant upstream or downstream effect leads to net consumption gains or losses of a region, respectively. Moreover, I demonstrate that a longer direct economic shock intensifies the downstream effect for many regions, leading to an overall consumption loss. The third article of my thesis builds upon the developed loss estimation method by incorporating projections to future global warming levels. I use these projections to explore how the global production response to Hurricane Harvey would change under further increased global warming. The results show that, while the USA is able to nationally offset direct losses in the reference configuration, other countries have to compensate for increasing shares of counterfactual future losses. This compensation is mainly achieved by large exporting countries, but gradually shifts towards smaller regions. These findings not only highlight the economy’s ability to flexibly mitigate disaster losses to a certain extent, but also reveal the vulnerability and economic disadvantage of regions that are exposed to extreme weather events. The storyline in the fourth article of my thesis investigates the interaction between global economic stress and the propagation of losses from weather extremes. I examine indirect impacts of weather extremes — tropical cyclones, heat stress, and river floods — worldwide under two different economic conditions: an unstressed economy and a globally stressed economy, as seen during the Covid-19 pandemic. I demonstrate that the adverse effects of weather extremes on global consumption are strongly amplified when the economy is under stress. Specifically, consumption losses in the USA and China double and triple, respectively, due to the global economy’s decreased capacity for disaster loss compensation. An aggravated scarcity intensifies the price response, causing consumption losses to increase. Advancing on the methods and tools used here, the final two articles in my thesis extend the agent-based model Acclimate and formalize the storyline approach. With the model extension described in the fifth article, regional consumers make rational choices on the goods bought such that their utility is maximized under a constrained budget. In an out-of-equilibrium economy, these rational consumers are shown to temporarily increase consumption of certain goods in spite of rising prices. The sixth article of my thesis proposes a formalization of the storyline framework, drawing on multiple studies including storylines presented in this thesis. The proposed guideline defines eight central elements that can be used to construct a storyline. Overall, this thesis contributes towards a better understanding of economic repercussions of weather extremes. It achieves this by providing assessments of local direct impacts, highlighting mechanisms and impacts of loss propagation, and advancing on methods and tools used. N2 - Mit dem kontinuierlichen Anstieg der globalen Mitteltemperatur aufgrund anthropogener Treibhausgasemissionen kann die Intensität und Häufigkeit vieler Wetterextreme zunehmen. Diese haben das Potential sowohl natürliche als auch menschliche Systeme stark zu beeinträchtigen. So hat die Zerstörung von Vermögenswerten und Infrastruktur sowie die Unterbrechung gesellschaftlicher und ökonomischer Abläufe oft negative wirtschaftliche Konsequenzen für direkt betroffene Regionen. Die Auswirkungen sind jedoch nicht lokal begrenzt, sondern können sich entlang von Lieferketten ausbreiten und somit auch indirekte Folgen in anderen Regionen haben – bis hin zu einer potenziell globalen wirtschaftlichen Reaktion. Daher sind Strategien zur Anpassung an veränderliche Klimabedingungen notwendig, um die Resilienz globaler Handelsketten zu stärken und dadurch negative sozioökonomische Folgen abzumildern. Hierfür ist ein besseres Verständnis lokaler Auswirkungen sowie ökonomischer Mechanismen zur Schadensausbreitung und deren Folgen erforderlich. Die vorliegende Dissertation umfasst insgesamt sechs Artikel, die zu diesem Verständnis beitragen. In diesen Studien werden zunächst lokale Auswirkungen von Wetterextremen unter gegenwärtigen und zukünftigen klimatischen Bedingungen untersucht. Weiterhin werden die globalen wirtschaftlichen Auswirkungen lokaler Wetterextreme sowie die darunterliegenden ökonomischen Effekte analysiert. In diesem Zusammenhang trägt diese Arbeit ferner zu der Weiterentwicklung der verwendeten Methoden und Ansätze bei. Der erste Artikel widmet sich zunächst der Betrachtung von extremem Schneefall in der nördlichen Hemisphäre unter dem Einfluss des Klimawandels. Zu diesem Zweck wird ein Ensemble von Projektionen globaler Klimamodelle bis zum Ende des Jahrhunderts analysiert. Die Projektionen zeigen dabei eine Verstärkung von extremen Schneefallereignissen, während die mittlere Schneefallintensität abnimmt. Um indirekte Auswirkungen von Wetterextremen zu erforschen, wird weiterhin das numerische agentenbasierte Modell Acclimate verwendet, welches die Ausbreitung ökonomischer Verlustkaskaden im globalen Versorgungsnetzwerk simuliert. In mehreren sogenannten Storylines werden die Auswirkungen eines historischen Referenzereignisses analysiert und mit den potentiellen Auswirkungen dieses Ereignisses unter plausiblen alternativen klimatischen oder sozioökonomischen Bedingungen verglichen. In dieser Dissertation werden drei zentrale Storylines vorgestellt, die jeweils unterschiedliche Aspekte der Schadensausbreitung von Wetterextremen untersuchen. Im zweiten und dritten Artikel dieser Arbeit werden dazu Storylines für die historischen Hurrikane Sandy (2012) und Harvey (2017) in den USA untersucht. Hierfür werden zunächst die lokalen ökonomischen Verluste durch diese Hurrikane ermittelt, welche als direkte wirtschaftliche Schockereignisse in Acclimate zur Berechnung der globalen Reaktion verwendet werden. Hierbei untersucht die Studie zu Hurricane Sandy globale Konsumpreisanomalien und damit einhergehende Auswirkungen auf das Konsumverhalten. Der direkte Schock löst hier eine wellenartige Veränderung globaler Konsumpreise mit drei Phasen aus, welche aus gegenläufigen Effekte aufwärts und abwärts der Lieferketten resultiert – sogenannten Upstream- und Downstream-Effekten. Zunächst steigt der Konsum aufgrund sinkender Preise durch Upstream-Effekte, bevor Preise aufgrund von Güterknappheit durch Downstream-Effekte wieder ansteigen und der Konsum abfällt. In einer Normalisierungsphase klingen diese Anomalien wieder ab. Ein länger anhaltender direkter wirtschaftlicher Schock verstärkt die Downstream-Phase und führt so in vielen Regionen insgesamt zu einem Konsumverlust. Die entwickelte Methode zur Berechnung direkter Verluste wird im dritten Artikel erweitert, indem Verstärkungen unter dem Einfluss des fortschreitenden Klimawandels berücksichtigt werden. Unter Nutzung dieser verstärkten direkten Verluste wird die Veränderung globaler Produktionsanomalien in Reaktion auf Hurricane Harvey simuliert. Die Ergebnisse zeigen, dass die USA bei zunehmender Erwärmung nicht mehr in der Lage sein werden, direkte Produktionsverluste auf nationaler Ebene auszugleichen. Stattdessen muss ein zunehmender Anteil dieser Verluste durch andere, insbesondere exportstarke Länder ausgeglichen werden. Der Anteil kleinerer Regionen an dieser ausgleichenden Produktion nimmt jedoch mit zunehmenden direkten Verlusten zu. Diese Produktionsverschiebungen verdeutlichen die Möglichkeit der globalen Wirtschaft, lokale Katastrophenverluste weitgehend flexibel abzumildern. Gleichzeitig veranschaulichen sie den Wettbewerbsnachteil direkt betroffener Wirtschaftsregionen. Die Storyline im vierten Artikel befasst sich mit dem Einfluss einer globalen wirtschaftlichen Krise auf die Schadensausbreitung von tropischen Wirbelstürmen, Hitzestress und Flussüberschwemmungen weltweit. Hierfür werden die indirekten Auswirkungen dieser Extreme unter dem Einfluss der global reduzierten wirtschaftlichen Aktivität während der Covid-19-Pandemie, sowie bei „normaler“ globaler Wirtschaftsleistung simuliert. Der Vergleich beider Szenarien zeigt bei global gestörter Wirtschaft eine deutliche Verstärkung negativer Konsumauswirkungen durch die simulierten Extreme. Konsumverluste steigen besonders stark in den USA und China an, wo sie sich verdoppeln bzw. verdreifachen. Diese Veränderungen resultieren aus der global verminderten wirtschaftlichen Kapazität, die für den Ausgleich der Produktionsverluste von Wetterextremen zur Verfügung steht. Dies verstärkt die Extremewetter-bedingte Güterknappheit, was zu Preisanstiegen und erhöhten Konsumverlusten führt. Abschließend werden in den letzten beiden Artikeln die in der Arbeit verwendeten Methoden und Ansätze erweitert. Hierfür wird das Modell Acclimate im fünften Artikel weiterentwickelt, indem Konsumenten als rational agierende Agenten modelliert werden. Mit dieser Erweiterung treffen lokale Verbraucher Entscheidungen über die konsumierten Güter so, dass diese den Nutzen eines begrenzten Budgets maximieren. Die entstehende Dynamik kann außerhalb eines wirtschaftlichen Gleichgewichts dazu führen, dass bestimmte Güter temporär trotz erhöhter Preise stärker nachgefragt werden. Der sechste Artikel formalisiert den Storyline-Ansatz und präsentiert einen Leitfaden für die Erstellung von Storylines. Dieser basiert auf den Ergebnissen mehrerer Studien, die diesen Ansatz verfolgen; einschließlich Storylines aus der vorliegenden Arbeit. Es werden insgesamt acht Elemente definiert, anhand derer eine Storyline-Studie erstellt werden kann. Insgesamt trägt diese Arbeit zu einem umfassenderen Verständnis der ökonomischen Auswirkungen von Wetterextremen bei. Hierfür werden lokale Auswirkungen von Extremen unter gegenwärtigen und zukünftigen klimatischen Bedingungen untersucht, sowie wichtige ökonomische Mechanismen und Auswirkungen der resultierenden Schadensausbreitung aufgedeckt. Neben diesen Erkenntnissen werden überdies Weiterentwicklungen der Methoden und Ansätze präsentiert, die weiterführende Analysen ermöglichen. KW - Klimawandel KW - Wetterextreme KW - indirekte ökonomische Effekte KW - makroökonomische Modellierung KW - climate change KW - weather extremes KW - indirect economic impacts KW - macro-economic modelling Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-611127 ER - TY - THES A1 - Kotz, Maximilian T1 - The economic costs of climate change BT - accounting for the changing variability and extremes of temperature and precipitation Y1 - 2022 ER - TY - THES A1 - Mester, Benedikt T1 - Modeling flood-induced human displacement risk under global change T1 - Modellierung des hochwasserbedingten Risikos der Vertreibung von Menschen unter globalen Veränderungen N2 - Extreme flooding displaces an average of 12 million people every year. Marginalized populations in low-income countries are in particular at high risk, but also industrialized countries are susceptible to displacement and its inherent societal impacts. The risk of being displaced results from a complex interaction of flood hazard, population exposed in the floodplains, and socio-economic vulnerability. Ongoing global warming changes the intensity, frequency, and duration of flood hazards, undermining existing protection measures. Meanwhile, settlements in attractive yet hazardous flood-prone areas have led to a higher degree of population exposure. Finally, the vulnerability to displacement is altered by demographic and social change, shifting economic power, urbanization, and technological development. These risk components have been investigated intensively in the context of loss of life and economic damage, however, only little is known about the risk of displacement under global change. This thesis aims to improve our understanding of flood-induced displacement risk under global climate change and socio-economic change. This objective is tackled by addressing the following three research questions. First, by focusing on the choice of input data, how well can a global flood modeling chain reproduce flood hazards of historic events that lead to displacement? Second, what are the socio-economic characteristics that shape the vulnerability to displacement? Finally, to what degree has climate change potentially contributed to recent flood-induced displacement events? To answer the first question, a global flood modeling chain is evaluated by comparing simulated flood extent with satellite-derived inundation information for eight major flood events. A focus is set on the sensitivity to different combinations of the underlying climate reanalysis datasets and global hydrological models which serve as an input for the global hydraulic model. An evaluation scheme of performance scores shows that simulated flood extent is mostly overestimated without the consideration of flood protection and only for a few events dependent on the choice of global hydrological models. Results are more sensitive to the underlying climate forcing, with two datasets differing substantially from a third one. In contrast, the incorporation of flood protection standards results in an underestimation of flood extent, pointing to potential deficiencies in the protection level estimates or the flood frequency distribution within the modeling chain. Following the analysis of a physical flood hazard model, the socio-economic drivers of vulnerability to displacement are investigated in the next step. For this purpose, a satellite- based, global collection of flood footprints is linked with two disaster inventories to match societal impacts with the corresponding flood hazard. For each event the number of affected population, assets, and critical infrastructure, as well as socio-economic indicators are computed. The resulting datasets are made publicly available and contain 335 displacement events and 695 mortality/damage events. Based on this new data product, event-specific displacement vulnerabilities are determined and multiple (national) dependencies with the socio-economic predictors are derived. The results suggest that economic prosperity only partially shapes vulnerability to displacement; urbanization, infant mortality rate, the share of elderly, population density and critical infrastructure exhibit a stronger functional relationship, suggesting that higher levels of development are generally associated with lower vulnerability. Besides examining the contextual drivers of vulnerability, the role of climate change in the context of human displacement is also being explored. An impact attribution approach is applied on the example of Cyclone Idai and associated extreme coastal flooding in Mozambique. A combination of coastal flood modeling and satellite imagery is used to construct factual and counterfactual flood events. This storyline-type attribution method allows investigating the isolated or combined effects of sea level rise and the intensification of cyclone wind speeds on coastal flooding. The results suggest that displacement risk has increased by 3.1 to 3.5% due to the total effects of climate change on coastal flooding, with the effects of increasing wind speed being the dominant factor. In conclusion, this thesis highlights the potentials and challenges of modeling flood- induced displacement risk. While this work explores the sensitivity of global flood modeling to the choice of input data, new questions arise on how to effectively improve the reproduction of flood return periods and the representation of protection levels. It is also demonstrated that disentangling displacement vulnerabilities is feasible, with the results providing useful information for risk assessments, effective humanitarian aid, and disaster relief. The impact attribution study is a first step in assessing the effects of global warming on displacement risk, leading to new research challenges, e.g., coupling fluvial and coastal flood models or the attribution of other hazard types and displacement events. This thesis is one of the first to address flood-induced displacement risk from a global perspective. The findings motivate for further development of the global flood modeling chain to improve our understanding of displacement vulnerability and the effects of global warming. N2 - Durch extreme Überschwemmungen werden jedes Jahr durchschnittlich 12 Millionen Menschen vertrieben. Vor allem marginalisierte Bevölkerungsgruppen in Ländern mit niedrigem Einkommen sind stark gefährdet, aber auch Industrieländer sind anfällig für Vertreibungen und die damit verbundenen gesellschaftlichen Auswirkungen. Das Risiko der Vertreibung ergibt sich aus einer komplexen Wechselwirkung zwischen der Hochwassergefahr, der Exposition der in den Überschwemmungsgebieten lebenden Bevölkerung und der sozioökonomischen Vulnerabilität. Die fortschreitende globale Erderwärmung verändert die Intensität, Häufigkeit und Dauer von Hochwassergefahren und untergräbt die bestehenden Schutzmaßnahmen. Gleichzeitig hat die Besiedlung attraktiver, aber gefährdeter Überschwemmungsgebiete zu einem höheren Maß an Exposition der Bevölkerung geführt. Schließlich wird die Vulnerabilität für Vertreibungen durch den demografischen und sozialen Wandel, die Verlagerung der Wirtschaftskräfte, die Urbanisierung und die technologische Entwicklung verändert. Diese Risikokomponenten wurden im Zusammenhang mit dem Verlust von Menschenleben und wirtschaftlichen Schäden intensiv untersucht, über das Risiko der Vertreibung im Rahmen des globalen Wandels ist jedoch nur wenig bekannt. Diese Arbeit zielt darauf ab, unser Verständnis des durch Überschwemmungen verursachten Vertreibungsrisikos unter dem Einfluss des globalen Klimawandels und des sozioökonomischen Wandels zu verbessern. Dieses Ziel wird durch die Beantwortung der folgenden drei Forschungsfragen erreicht. Erstens: Wie gut kann eine globale Hochwassermodellierungskette die Hochwassergefahren historischer Ereignisse, die zu Vertreibung geführt haben, reproduzieren, wobei ein Fokus auf die Wahl der Eingangsdaten gelegt wird? Zweitens: Welches sind die sozioökonomischen Merkmale, die die Vulnerabilität für Vertreibung beeinflussen? Und schließlich, inwieweit hat der Klimawandel möglicherweise zu den jüngsten hochwasserbedingten Vertreibungsereignissen beigetragen? Zur Beantwortung der ersten Frage wird eine globale Hochwassermodellierungskette durch den Vergleich der simulierten Überschwemmungsfläche mit satellitengestützten Überschwemmungsdaten für acht große Hochwasserereignisse überprüft. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Sensitivität gegenüber verschiedenen Kombinationen der zugrunde liegenden Klimareanalysedatensätzen und globalen hydrologischen Modellen, die als Input für das globale Hydraulikmodell dienen. Ein Bewertungsschema von Leistungsindikatoren zeigt, dass die simulierte Überschwemmungsfläche ohne Berücksichtigung des Hochwasserschutzes meist überschätzt wird und nur bei wenigen Ereignissen von der Wahl der globalen hydrologischen Modelle abhängt. Die Ergebnisse sind empfindlicher gegenüber dem zugrunde liegenden Climate Forcing, wobei sich zwei Datensätze erheblich von einem dritten unterscheiden. Im Gegensatz dazu führt die Einbeziehung von Hochwasserschutznormen zu einer Unterschätzung der Überschwemmungsfläche, was auf mögliche Mängel bei der Schätzung des Schutzniveaus oder der Hochwasserhäufigkeitsverteilung innerhalb der Modellierungskette hinweist. Nach der Analyse des physikalischen Hochwassergefahrenmodells werden in einem nächsten Schritt die sozioökonomischen Triebkräfte für die Vulnerabilität für Vertreibungen untersucht. Zu diesem Zweck wird eine satellitengestützte, globale Sammlung von Hochwasseüberschwemmungsflächen mit zwei Katastrophendatenbänken verknüpft, um die gesellschaftlichen Auswirkungen mit der entsprechenden Hochwassergefahr zusammenzuführen. Für jedes Ereignis werden die Anzahl der betroffenen Menschen, Vermögenswerte und kritischen Infrastrukturen sowie sozioökonomische Indikatoren berechnet. Die daraus resultierenden Datensätze werden öffentlich zugänglich gemacht und enthalten 335 Vertreibungsereignisse und 695 Todesopfer-/Schadensereignisse. Auf der Grundlage dieses neuen Datenprodukts werden ereignisspezifische Vertreibungsvulnerabilitäten bestimmt und vielfältige (nationale) Abhängigkeiten mit den sozioökonomischen Prädiktoren abgeleitet. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass wirtschaftlicher Wohlstand nur teilweise die Anfälligkeit für Vertreibungen beeinflusst; Urbanisierung, Kindersterblichkeitsrate, der Anteil älterer Menschen, Bevölkerungsdichte und kritische Infrastrukturen weisen eine stärkere funktionale Beziehung auf, was den Schluss zulässt, dass ein höheres Entwicklungsniveau im Allgemeinen mit einer geringeren Vulnerabilität verbunden ist. Neben der Untersuchung der kontextabhängigen Faktoren der Vulnerabilität wird auch die Rolle des Klimawandels im Zusammenhang mit der Vertreibung von Menschen untersucht. Am Beispiel des Zyklons Idai und den damit verbundenen extremen Küstenüberschwemmungen in Mosambik wird ein Ansatz zur Attribution der Auswirkungen angewandt. Eine Kombination aus Küstenüberflutungsmodellierung und Satellitenbildern wird verwendet, um faktische und kontrafaktische Überschwemmungsereignisse zu konstruieren. Diese Storyline-artige Attributionsmethode ermöglicht die Untersuchung der isolierten oder kombinierten Auswirkungen des Meeresspiegelanstiegs und der Intensivierung der Windgeschwindigkeiten von Zyklonen auf die Küstenüberflutung. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass das Vertreibungsrisiko durch die Gesamtwirkung des Klimawandels auf Küstenüberschwemmungen um 3,1 bis 3,5 % gestiegen ist, wobei die Auswirkungen der zunehmenden Windgeschwindigkeit der dominierende Faktor sind. Zusammenfassend zeigt diese Arbeit die Potentiale und Herausforderungen der Modellierung von hochwasserbedingten Vertreibungsrisiken auf. Während diese Arbeit die Sensitivität der globalen Hochwassermodellierung in Bezug auf die Wahl der Eingabedaten untersucht, ergeben sich neue Fragen, wie die Reproduktion von Wiederkehrintervallen und die Darstellung von Schutzniveaus effektiv verbessert werden kann. Die Ergebnisse liefern nützliche Informationen für Risikobewertungen, effektive humanitäre Hilfe und Katastrophenhilfe. Die Studie zur Auswirkungs-Attribution ist ein erster Schritt zur Bewertung der Effekte der globalen Erwärmung auf das Vertreibungsrisiko und führt zu neuen Forschungsherausforderungen, z. B. zur Kopplung von Fluss- und Küstenhochwassermodellen oder zur Untersuchung anderer Gefahrenarten. Diese Arbeit ist eine der ersten, die das durch Überschwemmungen verursachte Vertreibungsrisiko aus einer globalen Perspektive heraus betrachtet. Die Ergebnisse motivieren dazu, die globale Hochwassermodellierungskette weiterzuentwickeln, um unser Verständnis der Vertreibungsvulnerabilität und der Auswirkungen der globalen Erderwärmung zu vertiefen. KW - displacement KW - flooding KW - remote sensing KW - vulnerability KW - global flood model KW - Vertreibung KW - Überschwemmungen KW - Fernerkundung KW - Vulnerabilität KW - globales Überschwemmungsmodell Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-609293 ER - TY - THES A1 - Stechemesser, Annika T1 - Human behaviour in a warming world BT - empirical evidence from social media and mobility data Y1 - 2023 ER - TY - THES A1 - Kuhla, Kilian T1 - Impact, distribution, and adaptation T1 - Auswirkung, Verteilung und Anpassung BT - how weather extremes threaten the economic network BT - wie Wetterextreme das ökonomische Netzwerk bedrohen N2 - Weather extremes pose a persistent threat to society on multiple layers. Besides an average of ~37,000 deaths per year, climate-related disasters cause destroyed properties and impaired economic activities, eroding people's livelihoods and prosperity. While global temperature rises – caused by anthropogenic greenhouse gas emissions – the direct impacts of climatic extreme events increase and will further intensify without proper adaptation measures. Additionally, weather extremes do not only have local direct effects. Resulting economic repercussions can propagate either upstream or downstream along trade chains causing indirect effects. One approach to analyze these indirect effects within the complex global supply network is the agent-based model Acclimate. Using and extending this loss-propagation model, I focus in this thesis on three aspects of the relation between weather extremes and economic repercussions. First, extreme weather events cause direct impacts on local economic performance. I compute daily local direct output loss time series of heat stress, river floods, tropical cyclones, and their consecutive occurrence using (near-future) climate projection ensembles. These regional impacts are estimated based on physical drivers and local productivity distribution. Direct effects of the aforementioned disaster categories are widely heterogeneous concerning regional and temporal distribution. As well, their intensity changes differently under future warming. Focusing on the hurricane-impacted capital, I find that long-term growth losses increase with higher heterogeneity of a shock ensemble. Second, repercussions are sectorally and regionally distributed via economic ripples within the trading network, causing higher-order effects. I use Acclimate to identify three phases of those economic ripples. Furthermore, I compute indirect impacts and analyze overall regional and global production and consumption changes. Regarding heat stress, global consumer losses double while direct output losses increase by a factor 1.5 between 2000 – 2039. In my research I identify the effect of economic ripple resonance and introduce it to climate impact research. This effect occurs if economic ripples of consecutive disasters overlap, which increases economic responses such as an enhancement of consumption losses. These loss enhancements can even be more amplified with increasing direct output losses, e.g. caused by climate crises. Transport disruptions can cause economic repercussions as well. For this, I extend the model Acclimate with a geographical transportation route and expand the decision horizon of economic agents. Using this, I show that policy-induced sudden trade restrictions (e.g. a no-deal Brexit) can significantly reduce the longer-term economic prosperity of affected regions. Analyses of transportation disruptions in typhoon seasons indicate that severely affected regions must reduce production as demand falls during a storm. Substituting suppliers may compensate for fluctuations at the beginning of the storm, which fails for prolonged disruptions. Third, possible coping mechanisms and adaptation strategies arise from direct and indirect economic responses to weather extremes. Analyzing annual trade changes due to typhoon-induced transport disruptions depict that overall exports rise. This trade resilience increases with higher network node diversification. Further, my research shows that a basic insurance scheme may diminish hurricane-induced long-term growth losses due to faster reconstruction in disasters aftermaths. I find that insurance coverage could be an economically reasonable coping scheme towards higher losses caused by the climate crisis. Indirect effects within the global economic network from weather extremes indicate further adaptation possibilities. For one, diversifying linkages reduce the hazard of sharp price increases. Next to this, close economic interconnections with regions that do not share the same extreme weather season can be economically beneficial in the medium run. Furthermore, economic ripple resonance effects should be considered while computing costs. Overall, an increase in local adaptation measures reduces economic ripples within the trade network and possible losses elsewhere. In conclusion, adaptation measures are necessary and potential present, but it seems rather not possible to avoid all direct or indirect losses. As I show in this thesis, dynamical modeling gives valuable insights into how direct and indirect economic impacts arise from different categories of weather extremes. Further, it highlights the importance of resolving individual extremes and reflecting amplifying effects caused by incomplete recovery or consecutive disasters. N2 - Wetterextreme stellen für die Gesellschaft eine anhaltende Bedrohung auf mehreren Ebenen dar. Neben durchschnittlich ~37.000 Todesfällen pro Jahr verursachen meteorologische Katastrophen Eigentumsschäden und Wirtschaftsbeeinträchtigungen, wodurch die Lebensgrundlagen und der Wohlstand der Menschen untergraben werden. Während die globale Temperatur – verursacht durch anthropogene Treibhausgasemissionen – ansteigt, nehmen die direkten Auswirkungen klimatischer Extremereignisse zu und werden sich ohne geeignete Anpassungsmaßnahmen weiter verstärken. Hinzu kommt, dass Wetterextreme nicht nur lokal direkte Schäden anrichten, sondern sich wetterbedingte wirtschaftliche Auswirkungen auch entlang der Handelsketten ausbreiten und so indirekte Effekte nach sich ziehen. Ein Ansatz zur Analyse dieser indirekten Auswirkungen innerhalb des komplexen globalen Versorgungsnetzes ist das agentenbasierte Modell Acclimate. In meiner Dissertation verwende und erweitere ich dieses Schadenspropagationsmodell, um drei Aspekte der Beziehung zwischen Wetterextremen und wirtschaftlichen Auswirkungen zu untersuchen. Erstens verursachen extreme Wetterereignisse direkte Schäden in lokaler Wirtschaftsleistung. Die regionalen Auswirkungen werden auf der Grundlage von physikalischen Faktoren und lokalen Produktivitätsverteilungen kalkuliert. Ich berechne tägliche Zeitreihen lokaler Produktionsverluste durch Hitzestress, Überschwemmungen, tropische Wirbelstürme und deren konsekutives Auftreten unter Verwendung von Klimaprojektionsensembles. Die direkten Auswirkungen der oben genannten Katastrophenkategorien sind sehr heterogen in Bezug auf die regionale und zeitliche Verteilung. Ebenso ändert sich ihre Stärke unterschiedlich unter zukünftiger Erwärmung. Meine Forschungsergebnisse zeigen, dass Kapitalstock, welcher von Wirbelstürmen beschädigt ist, langfristige Wachstumsverluste verursacht. Dabei nehmen die Verluste zu, wenn die Heterogenität der Schocks steigt. Zweitens werden die wetterbedingten Auswirkungen durch wirtschaftliche Wellen innerhalb des Handelsnetzes auf verschiedene Wirtschaftssektoren und Regionen verteilt. In meiner Dissertation, untersuche ich die wirtschaftlichen Wellen mittels Acclimate und mache dabei drei Wellenphasen aus. Darüber hinaus berechne ich indirekte Auswirkungen und analysiere die regionalen und globalen Produktionsveränderungen sowie die Auswirkungen auf Konsumierende. Für letztere verdoppeln sich zwischen 2000 und 2039 die weltweiten Verluste durch Hitzestress, während im selben Zeitraum die direkten Produktionsverluste nur um den Faktor 1.5 steigen. Im Zuge meiner Forschung identifiziere ich den Effekt der ökonomischen Wellenresonanz und führe ihn in die Klimafolgenforschung ein. Dieser Effekt tritt auf, wenn sich die ökonomischen Wellen aufeinanderfolgender Katastrophen überlagern, was wirtschaftliche Reaktionen intensiviert wie beispielsweise eine Steigerung der Konsumverluste. Diese Dynamik der Verluste kann durch zunehmende direkte Produktionsverluste, hervorgerufen etwa durch den Klimawandel, noch verstärkt werden. Auch Handelsunterbrechungen können wirtschaftliche Auswirkungen haben. Um diese zu berechnen, erweitere ich das Modell Acclimate um ein geografisches Transportnetzwerk und weite den Entscheidungshorizont der Wirtschaftsakteure aus. Politisch bedingte plötzliche Handelsbeschränkungen (z. B. ein No-Deal-Brexit) können den längerfristigen wirtschaftlichen Wohlstand der betroffenen Regionen erheblich verringern. Analysen von Transportunterbrechungen in der Taifunsaison zeigen, dass stark betroffene Regionen ihre Produktionen reduzieren müssen, wenn die Nachfrage während eines Sturms sinkt. Zu Beginn eines Sturms können Handelsschwankungen durch alternative Lieferanten ausgeglichen werden, was jedoch bei längeren Unterbrechungen nicht mehr gelingt. Drittens ergeben sich mögliche Anpassungsmechanismen und -strategien aus direkten und indirekten wirtschaftlichen Reaktionen auf Wetterextreme. Die Analyse der jährlichen Handelsveränderungen in der Taifunsaison zeigt, dass Exporte insgesamt zunehmen. Diese Widerstandsfähigkeit des Handels wächst mit einer höheren Diversifizierung der Handelspartner. Weiterhin zeigt meine Forschung an Wirtschaftswachstumsmodellen, dass ein Versicherungssystem langfristige Wachstumsverluste, verursacht durch Tropenstürme, durch schnelleren Wiederaufbau verringern kann. Ich komme zu dem Schluss, dass ein Versicherungsschutz eine wirtschaftlich sinnvolle Anpassungsstrategie gegenüber höheren Schäden durch die Klimakrise sein kann. Ebenso weisen indirekte Auswirkungen von Wetterextremen innerhalb des globalen Wirtschaftsnetzes auf weitere Anpassungsmöglichkeiten hin. Zunächst vermindert eine diversifizierte Vernetzung die Gefahr eines starken Preisanstiegs. Ebenso kann eine enge wirtschaftliche Verflechtung von Regionen, die nicht dieselbe Unwettersaison haben, mittelfristig wirtschaftlich vorteilhaft sein. Weiterhin sollten bei der Berechnung der Kosten wirtschaftliche Resonanzeffekte berücksichtigt werden. Eine Verstärkung der lokalen Anpassungsmaßnahmen verringert die Amplitude ökonomischer Wellen und damit auch potentielle Verluste in anderen Regionen. Insgesamt sind Anpassungsmaßnahmen notwendig, aber es scheint trotz dieser nicht möglich zu sein, alle direkten oder indirekten Verluste zu vermeiden. Wie ich in meiner Arbeit darlege, gibt die dynamische Modellierung wertvolle Einblicke in die Art und Weise, wie direkte und indirekte wirtschaftliche Auswirkungen durch verschiedene Wetterextreme entstehen. Darüber hinaus wird deutlich, wie wichtig es ist, einzelne Extremereignisse aufzulösen und Verstärkungseffekte zu berücksichtigen, die durch unvollständigen Wiederaufbau oder aufeinanderfolgende Katastrophen verursacht werden. KW - climate change KW - weather extremes KW - macro-economic modelling KW - network theory KW - economic network KW - Klimawandel KW - Wetterextreme KW - Makroökonomische Modellierung KW - Netzwerktheorie KW - Ökonomisches Netzwerk Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-552668 ER - TY - THES A1 - Schlemm, Tanja T1 - The marine ice cliff instability of the Antarctic ice sheet T1 - Die marine Eisklippeninstabilität des antarktischen Eisschildes BT - a theory of mélange-buttressed cliff calving and its application in the Parallel Ice Sheet Model BT - eine Theorie des Mélange-gebremsten Klippenkalbens und ihre Anwendung im Parallel Ice Sheet Model N2 - The Antarctic ice sheet is the largest freshwater reservoir worldwide. If it were to melt completely, global sea levels would rise by about 58 m. Calculation of projections of the Antarctic contribution to sea level rise under global warming conditions is an ongoing effort which yields large ranges in predictions. Among the reasons for this are uncertainties related to the physics of ice sheet modeling. These uncertainties include two processes that could lead to runaway ice retreat: the Marine Ice Sheet Instability (MISI), which causes rapid grounding line retreat on retrograde bedrock, and the Marine Ice Cliff Instability (MICI), in which tall ice cliffs become unstable and calve off, exposing even taller ice cliffs. In my thesis, I investigated both marine instabilities (MISI and MICI) using the Parallel Ice Sheet Model (PISM), with a focus on MICI. N2 - Der antarktische Eisschild ist das größte Süßwasserreservoir der Welt. Würde er vollständig schmelzen, würde der globale Meeresspiegel um etwa 58 m ansteigen. Die Ermittlung von Prognosen über den Beitrag der Antarktis zum Anstieg des Meeresspiegels infolge der globalen Erwärmung ist ein fortlaufender Prozess, der große Unterschiede in den Vorhersagen zur Folge hat. Einer der Gründe dafür sind Ungewissheiten im Zusammenhang mit der Physik der Eisschildmodellierung. Zu diesen Unsicherheiten gehören zwei Prozesse, die zu einem unkontrollierten Eisrückzug führen könnten: die Marine Ice Sheet Instability (MISI), die zu einem schnellen Rückzug der Grundlinie auf rückläufigem Grundgestein führt, und die Marine Ice Cliff Instability (MICI), bei der hohe Eisklippen instabil werden und abkalben, wodurch noch höhere Eisklippen freigelegt werden. In meiner Dissertation untersuchte ich beide marinen Instabilitäten (MISI und MICI) mit Hilfe des Parallel Ice Sheet Model (PISM), wobei der Schwerpunkt auf MICI lag. KW - Antarctica KW - ice sheet modelling KW - iceberg calving KW - Antarktis KW - Eisschildmodellierung KW - Eisbergkalbung Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-586333 ER -