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Im Februar und März 2007 wurde vom Geographischen Institut der Universität eine Exkursion nach Neuseeland durchgeführt. Der hier vorliegende Bericht bezieht sich auf diese Exkursion. Im ersten Teil wird durch 17 Protokolle der Exkursionsverlauf wiedergegeben. Im zweiten Teil befassen sich sechs Texte näher mit je einem thematischen Aspekt der Exkursion. Autoren der Protokolle und der thematischen Texte sind die Teilnehmerinnen und Teilnehmer der Exkursion. Zum ersten Teil des Berichts – der Exkursionsverlauf Im ersten Teil dieses Berichtes wird der Verlauf der Exkursion Neuseeland 2007 des Geographischen Instituts der Universität Potsdam durch Tagesprotokolle dargestellt. Die Exkursion begann am 14. Februar 2007 in Auckland und endete am 4. März 2007 in Christchurch. Während dieser 19 Tage wurden verschiedene Orte auf der neuseeländischen Nord- und Südinsel aufgesucht, wobei die Exkursionsgruppe verschiedene Aspekte der neuseeländischen Gesellschaft aus einer humangeographischen Perspektive studierte. Im Mittelpunkt standen die Themen historische und jüngere Migration nach Neuseeland, Maori, Milchwirtschaft, Holzwirtschaft und Tourismus in Neuseeland. Die Tagesprotokolle machen deutlich, dass die Exkursion weniger in einer thematisch-systematischen Art und Weise durchgeführt wurde. Statt dessen erfolgte das Aufsuchen exemplarischer Orte, an denen Beobachtungen und darüber hinausgehende Erkundungen stattfanden. Die entsprechenden Aussagen sind in den Protokollen wiedergegeben, schwerpunktmäßig wird dabei folgendes angesprochen: Der erste Exkursionstag, das war der 14. Februar 2007, wurde für den Besuch des Geographischen Institutes der Auckland University genutzt. Dort wurde zum Beispiel eine Diskussionsrunde mit den beiden Humangeographen Richard Le Heron und Gordon Winder veranstaltet. Auch die folgenden zwei Tage verbrachten die Exkursionsgruppe in Auckland, wobei sie sich im »Auckland Museum« über die neuseeländische Geschichte und insbesondere über die Kultur der Maori informierte. Mit einem Maori-Guide unternahmen die Teilnehmer eine Stadtführung durch Auckland, wobei ebenfalls das Leben der Maori im Fokus stand. Außerdem besuchten sie eine private Einwanderungsagentur und führten in Kleingruppen Expertengespräche zum Thema »Migration und Integration in Neuseeland« durch. Am 17. Februar erkundeten die Exkursionsteilnehmer drei Orte in der näheren Umgebung Aucklands. Zunächst begaben sie sich zum Otara Market, einem Wochenmarkt der Pacific Islanders, der immer samstags in Otara abgehalten wird. Anschließend ging es weiter an die westliche Küste, wo sie unter Führung einer Rangerin durch den Muriwai-Regionalpark wanderten. Auf der Rückfahrt nach Auckland machten sie Halt in Soljan’s Winzerei, wo der Betrieb vorgestellt wurde und Wein verkosten werden konnte. Am 18. Februar verließ die Exkursionsgruppe Auckland in Richtung Norden, um zum Ort Puhoi zu gelangen. Dort beschäftigten sich die Teilnehmer mit den sogenannten Bohemians, die einst aus Böhmen nach Neuseeland auswanderten und deren Traditionen dort auch heute noch (zumindest teilweise) gepflegt werden. Am nächsten Tag fuhren sie weiter nach Pahia, dem nördlichsten Aufenthaltsort während der Exkursion. Auf dem Weg dorthin machten sie einen Umweg über Matakohe, wo das Kauri-Museum und der Tane Mahuta, der größte Kauribaum Neuseelands, besichtigt wurden. Am 20. Februar stand vormittags die Beschäftigung mit der Geschichte Neuseelands auf dem Tagesplan. Hierfür besuchte die Exkursionsgruppe die Waitangi Treaty Grounds. Dort informierten sich die Teilnehmer über den Vertrag von Waitangi und darüber, welche Folgen dieser für das Leben der Maori hatte. Am Nachmittag stand das Thema Tourismus im Mittelpunkt. Die Exkursionsteilnehmer machten sich mit einem Teil des touristischen Angebots vertraut, indem sie eine Bootstour durch die Bay of Islands unternahmen. Am 21. Februar fuhr die Gruppe in die Hamilton-Region, wo sie sich auch die folgenden zwei Tage aufhielt. Auf dem Weg dorthin wurde ein Zwischenstopp in Kawakawa und an den Whangarei Falls eingelegt. In Hamilton war die Exkursionsgruppe Gast im Geographischen Institut der Waikato University und im Waikato Migrant Resource Centre. Außerdem stand das Thema Milchwirtschaft auf dem Programm. Hierfür besichtigten die Teilnehmer das Unternehmen AmBreed, welches die Grundlage für die Aufzucht von Hochleistungsmilchkühen bereitstellt – nämlich das Bullensperma. Außerdem konnten sie sich über die Organisation und Probleme einer Milchfarm informieren. Darüber hinaus gestalteten in der Waikato-Region wohnende Nachfahren der böhmischen Einwanderer ein Abendprogramm für die Exkursionsgruppe. Den 24. Februar verbrachten die Teilnehmer im Gebiet von Rotorua. Dort durchkreuzten sie das Thermal Wonderland, in dem heiße Quellen und Geysire sowie die dadurch geschaffenen Oberflächengegebenheiten studiert werden können. Die heißen Quellen werden hier auch zur Energiegewinnung herangezogen, wovon sich die Exkursionsteilnehmer bei einer Besichtigung der Geothermal Power Station of Warakei überzeugen konnten. Auf der Fahrt zum Tongariro Nationalpark bewunderten sie die Huka Falls und machten Halt am Lake Taupo, dem größten See Neuseelands. Im Nationalpark unternahmen sie am 26. Februar eine Wanderung. Tags darauf fuhren sie weiter über Marton nach Wellington, der Hauptstadt Neuseelands. Dort war nachmittags sowie am 28. Februar Gelegenheit, die Stadt zu erkunden, unter anderem auf einer Stadtführung mit Prof. Bredlich. Daneben erfuhr man bei einem Besuch des neuseeländischen Nationalmuseums Te Papa viel Wissenswertes über Gesellschaft und Geschichte Neuseelands. Am 1. März überquerten sie mit der Fähre die Cookstraße, um zur Südinsel zu gelangen. Den Nachmittag dieses Tages verbrachte die Exkursionsgruppe in Upper Moutere, wo sie sich mit der Einwanderung Deutscher in der Region Nelson befasste Am Tag darauf fuhren die Teilnehmer zur Westküste und beschäftigten sich mit den Landschaftsformen der Südalpen und der Küste sowie mit der Frage, welche wirtschaftliche Rolle diese Region einst spielte und welche sie heute einnimmt. Am 3. März überquerten sie die Südalpen über den Athur’s Pass und kamen am Nachmittag in Christchurch an. Am nächsten Tag erlebten sie eine Besichtigungstour durch die größte Stadt der Südinsel unter Leitung von Prof. Parson vom Institut für Geographie der Universität von Canterbury. Dabei standen insbesondere Fragen des städtischen Wandels im Mittelpunkt, welcher mit den ökonomischen Reformen seit Ende der 80er Jahre des letzten Jahrhunderts einherging. Damit endete am 4. März die Exkursion in Christchurch. Zum zweiten Teil des Berichts – die thematischen Texte Neben dem Gewinn eines ersten Eindrucks vor Ort bietet eine Exkursion als Form der Erkundung eines Landes durchaus auch die Gelegenheit, kritisch über gesellschaftliche Vorgänge zu reflektieren. Über solche Reflexionen geben die Darstellungen im zweiten Teil dieses Exkursionsberichtes Aufschluss. Das Spektrum der in den Texten aufgegriffenen Themen reicht dabei von physisch-geographischen Gegebenheiten, über Land- und Forstwirtschaft, die Maori bis zu bevölkerungsgeographischen Fragestellungen zur Migration und Integration in Neuseeland. Dem zu Grunde liegt ein – in der Geographie lange verwurzeltes – holistisches Verständnis der Disziplin. In den Berichten findet die zentrale Debatte in der Geographie um die Bedeutung und das Zusammenspiel von globalen, regionsunabhängigen und lokalen, regionsspezifischen Faktoren (»Glokalisierung«) an vielen Stellen ihren Ausdruck. Da während der Exkursion Einblick in verschiedenste Bereiche des Lebens in Neuseeland gewonnen werden konnten, ist es im thematischen zweiten Teil des Berichts vorrangiges Ziel, einen guten Überblick über Neuseeland und seine Bevölkerung zu geben. Dabei überwiegt ein beschreibender Charakter der Texte, gleichzeitig sollen aber auch zentrale Veränderungen und Herausforderungen für die neuseeländische Gesellschaft angesprochen, Erklärungsansätze gegeben und Lösungsstrategien aufgewiesen werden. Im Einzelnen ist der thematische Teil folgendermaßen aufgebaut: Zu Beginn widmet sich Anja Lehmann den Maori und beleuchtet Geschichte, Kultur und heutige Situation der indigenen Bevölkerung Neuseelands. Anschließend gehen Katharina Popig und Manuel Hundt in ihrem Text auf die frühe europäische Einwanderung nach Neuseeland, insbesondere auf die Rolle der deutschen bzw. böhmischen Einwanderer, ein. Im darauf folgenden Text zeigt Manuel Hundt die sich verändernden Muster in der jüngeren Migration auf und beleuchtet Fragen der Integration in Neuseeland, wobei insbesondere auf die Rolle der Pacific Islanders eingegangen wird. Dann folgt der Text von Lilli Maier. Sie beschäftigt sich mit Fragen des Tourismus und schildert die Gestalt des Fremdenverkehrs und seine Bedeutung für die neuseeländische Wirtschaft. Natalia Kiselgof gibt einen Überblick sowohl über physisch-geographische Aspekte und den Naturraum Neuseelands als auch über die Struktur der neuseeländischen Landwirtschaft, bevor Sören Sturm die Forstwirtschaft Neuseelands einer kritischen Analyse unterzieht.
Seit dem Zusammenbruch der Sowjetunion kamen in diesem Raum neue Migrationsprozesse wie die Arbeitsmigration zwischen den südlichen GUS-Republiken und Russland, aber auch grenzüberschreitende Bevölkerungsbewegungen ethnischer Gruppen in ihre „historischen Herkunftsgebiete“ auf. Die in der vorliegenden Arbeit untersuchten, dynamischen Wanderungsprozesse von Kasachen zwischen der Mongolei und Kasachstan weisen Kennzeichen dieses Migrationstypus, aber auch einige Besonderheiten auf. Die vorliegende Arbeit hat längere Forschungsaufenthalte in Kasachstan und der Mongolei von 2006 bis 2009 zur Grundlage. Aus der Mongolei stammende kasachische Migranten im Umland von Almaty und Kasachen im westlichsten aymag der Mongolei, Bayan-Ölgiy, wurden mittels quantitativer und qualitativer Methoden empirischer Sozialforschung befragt. Ergänzend wurden in beiden Staaten Befragungen von Experten aus gesellschaftlichen, wissenschaftlichen und politischen Institutionen durchgeführt, um eine möglichst ausgeglichene Sicht auf die postsowjetischen Migrations- und Inkorporationsprozesse zwischen beiden Staaten sicherzustellen. Zwischen den Migranten in Kasachstan und ihren – noch bzw. wieder – in der Mongolei lebenden Verwandten haben sich in den letzten Jahrzehnten enge soziale Netzwerke entwickelt. Die Aufrechterhaltung der Bindungen wird durch eine Verbesserung der Transport- und Kommunikationsmöglichkeiten zwischen beiden Staaten gefördert. Zirkuläre Migrationsmuster, regelmäßige Besuche und Telefongespräche sowie grenzüberschreitende sozioökonomische Unterstützungsmechanismen haben sich insbesondere in den vergangenen Jahren intensiviert. Diese Interaktionen sind im Kontext der rechtlichen, politischen und wirtschaftlichen Bedingungen im Migrationssystem Mongolei-Kasachstan – und insbesondere in Wechselwirkung mit der staat¬lichen Migrations- und Inkorpora-tionspolitik – einzuordnen. Die Erkenntnisse der vorliegenden Untersuchung lassen sich in aller Kürze so zusammenfassen: (I) Die in sozialen Netzwerken organisierten Interaktionen der Kasachen aus der Mongolei weisen Merkmale von, aber auch Unterschiede zu Konzepten des Transnationalismus-Ansatzes auf. (II) Die sozialen Bindungen zwischen Verwandten generieren Sozialkapital und tragen zur alltäglichen Unterstützung bei. (III) Die lokalen und grenzüberschreitenden Aktivitäten der Migranten sind als Strategien der sozioökonomischen Eingliederung zu deuten. (IV) Ein wesentlicher Teil der aus der Mongolei stammenden Kasachen artikuliert von der Mehrheitsbevölkerung abweichende, hybride Identifikationsmuster, die die politischen Eliten in Kasachstan bisher zu wenig wahrnehmen.
Vor dem Hintergrund der Auffassung, dass ethnische Minderheiten eine Form so-zialer Organisation darstellen, verfolgt die Studie – unter Berücksichtigung der Mehr-deutigkeit des Raumbegriffs – das Ziel, anhand von Beispielen aus Rumänien ein Konzept zu entwickeln, mit dem sich die aktuelle Beziehung von Ethnizität und Raum im Transformationsprozess adäquat analysieren und beschreiben lässt.
Precipitation forecasting has an important place in everyday life – during the day we may have tens of small talks discussing the likelihood that it will rain this evening or weekend. Should you take an umbrella for a walk? Or should you invite your friends for a barbecue? It will certainly depend on what your weather application shows.
While for years people were guided by the precipitation forecasts issued for a particular region or city several times a day, the widespread availability of weather radars allowed us to obtain forecasts at much higher spatiotemporal resolution of minutes in time and hundreds of meters in space. Hence, radar-based precipitation nowcasting, that is, very-short-range forecasting (typically up to 1–3 h), has become an essential technique, also in various professional application contexts, e.g., early warning, sewage control, or agriculture.
There are two major components comprising a system for precipitation nowcasting: radar-based precipitation estimates, and models to extrapolate that precipitation to the imminent future. While acknowledging the fundamental importance of radar-based precipitation retrieval for precipitation nowcasts, this thesis focuses only on the model development: the establishment of open and competitive benchmark models, the investigation of the potential of deep learning, and the development of procedures for nowcast errors diagnosis and isolation that can guide model development.
The present landscape of computational models for precipitation nowcasting still struggles with the availability of open software implementations that could serve as benchmarks for measuring progress. Focusing on this gap, we have developed and extensively benchmarked a stack of models based on different optical flow algorithms for the tracking step and a set of parsimonious extrapolation procedures based on image warping and advection. We demonstrate that these models provide skillful predictions comparable with or even superior to state-of-the-art operational software. We distribute the corresponding set of models as a software library, rainymotion, which is written in the Python programming language and openly available at GitHub (https://github.com/hydrogo/rainymotion). That way, the library acts as a tool for providing fast, open, and transparent solutions that could serve as a benchmark for further model development and hypothesis testing.
One of the promising directions for model development is to challenge the potential of deep learning – a subfield of machine learning that refers to artificial neural networks with deep architectures, which may consist of many computational layers. Deep learning showed promising results in many fields of computer science, such as image and speech recognition, or natural language processing, where it started to dramatically outperform reference methods.
The high benefit of using "big data" for training is among the main reasons for that. Hence, the emerging interest in deep learning in atmospheric sciences is also caused and concerted with the increasing availability of data – both observational and model-based. The large archives of weather radar data provide a solid basis for investigation of deep learning potential in precipitation nowcasting: one year of national 5-min composites for Germany comprises around 85 billion data points.
To this aim, we present RainNet, a deep convolutional neural network for radar-based precipitation nowcasting. RainNet was trained to predict continuous precipitation intensities at a lead time of 5 min, using several years of quality-controlled weather radar composites provided by the German Weather Service (DWD). That data set covers Germany with a spatial domain of 900 km x 900 km and has a resolution of 1 km in space and 5 min in time. Independent verification experiments were carried out on 11 summer precipitation events from 2016 to 2017. In these experiments, RainNet was applied recursively in order to achieve lead times of up to 1 h. In the verification experiments, trivial Eulerian persistence and a conventional model based on optical flow served as benchmarks. The latter is available in the previously developed rainymotion library.
RainNet significantly outperformed the benchmark models at all lead times up to 60 min for the routine verification metrics mean absolute error (MAE) and critical success index (CSI) at intensity thresholds of 0.125, 1, and 5 mm/h. However, rainymotion turned out to be superior in predicting the exceedance of higher intensity thresholds (here 10 and 15 mm/h). The limited ability of RainNet to predict high rainfall intensities is an undesirable property which we attribute to a high level of spatial smoothing introduced by the model. At a lead time of 5 min, an analysis of power spectral density confirmed a significant loss of spectral power at length scales of 16 km and below.
Obviously, RainNet had learned an optimal level of smoothing to produce a nowcast at 5 min lead time. In that sense, the loss of spectral power at small scales is informative, too, as it reflects the limits of predictability as a function of spatial scale. Beyond the lead time of 5 min, however, the increasing level of smoothing is a mere artifact – an analogue to numerical diffusion – that is not a property of RainNet itself but of its recursive application. In the context of early warning, the smoothing is particularly unfavorable since pronounced features of intense precipitation tend to get lost over longer lead times. Hence, we propose several options to address this issue in prospective research on model development for precipitation nowcasting, including an adjustment of the loss function for model training, model training for longer lead times, and the prediction of threshold exceedance.
The model development together with the verification experiments for both conventional and deep learning model predictions also revealed the need to better understand the source of forecast errors. Understanding the dominant sources of error in specific situations should help in guiding further model improvement. The total error of a precipitation nowcast consists of an error in the predicted location of a precipitation feature and an error in the change of precipitation intensity over lead time. So far, verification measures did not allow to isolate the location error, making it difficult to specifically improve nowcast models with regard to location prediction.
To fill this gap, we introduced a framework to directly quantify the location error. To that end, we detect and track scale-invariant precipitation features (corners) in radar images. We then consider these observed tracks as the true reference in order to evaluate the performance (or, inversely, the error) of any model that aims to predict the future location of a precipitation feature. Hence, the location error of a forecast at any lead time ahead of the forecast time corresponds to the Euclidean distance between the observed and the predicted feature location at the corresponding lead time.
Based on this framework, we carried out a benchmarking case study using one year worth of weather radar composites of the DWD. We evaluated the performance of four extrapolation models, two of which are based on the linear extrapolation of corner motion; and the remaining two are based on the Dense Inverse Search (DIS) method: motion vectors obtained from DIS are used to predict feature locations by linear and Semi-Lagrangian extrapolation.
For all competing models, the mean location error exceeds a distance of 5 km after 60 min, and 10 km after 110 min. At least 25% of all forecasts exceed an error of 5 km after 50 min, and of 10 km after 90 min. Even for the best models in our experiment, at least 5 percent of the forecasts will have a location error of more than 10 km after 45 min. When we relate such errors to application scenarios that are typically suggested for precipitation nowcasting, e.g., early warning, it becomes obvious that location errors matter: the order of magnitude of these errors is about the same as the typical extent of a convective cell. Hence, the uncertainty of precipitation nowcasts at such length scales – just as a result of locational errors – can be substantial already at lead times of less than 1 h. Being able to quantify the location error should hence guide any model development that is targeted towards its minimization. To that aim, we also consider the high potential of using deep learning architectures specific to the assimilation of sequential (track) data.
Last but not least, the thesis demonstrates the benefits of a general movement towards open science for model development in the field of precipitation nowcasting. All the presented models and frameworks are distributed as open repositories, thus enhancing transparency and reproducibility of the methodological approach. Furthermore, they are readily available to be used for further research studies, as well as for practical applications.
Optical flow models as an open benchmark for radar-based precipitation nowcasting (rainymotion v0.1)
(2019)
Quantitative precipitation nowcasting (QPN) has become an essential technique in various application contexts, such as early warning or urban sewage control. A common heuristic prediction approach is to track the motion of precipitation features from a sequence of weather radar images and then to displace the precipitation field to the imminent future (minutes to hours) based on that motion, assuming that the intensity of the features remains constant (“Lagrangian persistence”). In that context, “optical flow” has become one of the most popular tracking techniques. Yet the present landscape of computational QPN models still struggles with producing open software implementations. Focusing on this gap, we have developed and extensively benchmarked a stack of models based on different optical flow algorithms for the tracking step and a set of parsimonious extrapolation procedures based on image warping and advection. We demonstrate that these models provide skillful predictions comparable with or even superior to state-of-the-art operational software. Our software library (“rainymotion”) for precipitation nowcasting is written in the Python programming language and openly available at GitHub (https://github.com/hydrogo/rainymotion, Ayzel et al., 2019). That way, the library may serve as a tool for providing fast, free, and transparent solutions that could serve as a benchmark for further model development and hypothesis testing – a benchmark that is far more advanced than the conventional benchmark of Eulerian persistence commonly used in QPN verification experiments.
During the last few decades, the rapid separation of the Small Aral Sea from the isolated basin has changed its hydrological and ecological conditions tremendously. In the present study, we developed and validated the hybrid model for the Syr Darya River basin based on a combination of state-of-the-art hydrological and machine learning models. Climate change impact on freshwater inflow into the Small Aral Sea for the projection period 2007–2099 has been quantified based on the developed hybrid model and bias corrected and downscaled meteorological projections simulated by four General Circulation Models (GCM) for each of three Representative Concentration Pathway scenarios (RCP). The developed hybrid model reliably simulates freshwater inflow for the historical period with a Nash–Sutcliffe efficiency of 0.72 and a Kling–Gupta efficiency of 0.77. Results of the climate change impact assessment showed that the freshwater inflow projections produced by different GCMs are misleading by providing contradictory results for the projection period. However, we identified that the relative runoff changes are expected to be more pronounced in the case of more aggressive RCP scenarios. The simulated projections of freshwater inflow provide a basis for further assessment of climate change impacts on hydrological and ecological conditions of the Small Aral Sea in the 21st Century.
Studies on the unsustainable use of groundwater resources are still considered incipient since it is frequently a poorly understood and managed, devalued and inadequately protected natural resource. Groundwater Recharge (GWR) is one of the most challenging elements to estimate since it can rarely be measured directly and cannot easily be derived from existing data. To overcome these limitations, many hydro(geo)logists have combined different approaches to estimate large-scale GWR, namely: remote sensing products, such as IMERG product; Water Budget Equation, also in combination with hydrological models, and; Geographic Information System (GIS), using estimation formulas. For intermediary-scale GWR estimation, there exist: Non-invasive Cosmic-Ray Neutron Sensing (CRNS); wireless networks from local soil probes; and soil hydrological models, such as HYDRUS. Accordingly, this PhD thesis aims, on the one hand, to demonstrate a GIS-based model coupling for estimating the GWR distribution on a large scale in tropical wet basins. On the other hand, it aims to use the time series from CRNS and invasive soil moisture probes to inversely calibrate the soil hydraulic properties, and based on this, estimating the intermediary-scale GWR using a soil hydrological model. For such purpose, two tropical wet basins located in a complex sedimentary aquifer in the coastal Northeast region of Brazil were selected. These are the João Pessoa Case Study Area and the Guaraíra Experimental Basin. Several satellite products in the first area were used as input to the GIS-based water budget equation model for estimating the water balance components and GWR in 2016 and 2017. In addition, the point-scale measurement and CRNS data were used in the second area to determine the soil hydraulic properties, and to estimate the GWR in the 2017-2018 and 2018-2019 hydrological years. The resulting values of GWR on large- and intermediary-scale were then compared and validated by the estimates obtained by groundwater table fluctuations. The GWR rates for IMERG- and rain-gauge-based scenarios showed similar coefficients between 68% and 89%, similar mean errors between 30% and 34%, and slightly-different bias between -13% and 11%. The results of GWR rates for soil probes and CRNS soil moisture scenarios ranged from -5.87 to -61.81 cm yr-1, which corresponds to 5% and 38% of the precipitation. The calculations of the mean GWR rates on large-scale, based on remote sensing data, and on intermediary-scale, based on CRNS data, held similar results for the Podzol soil type, namely 17.87% and 17% of the precipitation. It is then concluded that the proposed methodologies allowed for estimating realistically the GWR over the study areas, which can be a ground-breaking step towards improving the water management and decision-making in the Northeast of Brazil.
Im Landschaftszustand und in der Landschaftsentwicklung kommen funktionale Beziehungen zwischen dem naturbedingten Energie-, Wasser- und Stoffhaushalt einerseits und den Auswirkungen der Landnutzung andererseits zum Ausdruck. Gegenwärtig verändert der globale Anstieg der bodennahen Temperaturen vielerorts den landschaftlichen Energie-, Wasser- und Stoffhaushalt, wobei besonders in Trockengebieten zu erwarten ist, dass dieser Trend in Verbindung mit einer unangepassten Landnutzung das Regenerationsvermögen der Vegetation einschränkt und zur Zerstörung der Bodendecke führt. Für die Mongolei und für benachbarte Gebiete Asiens sind in Szenarien zur globalen Erwärmung hohe Werte des Temperaturanstiegs prognostiziert worden. Eine globale Einschätzung der anthropogen induzierten Bodendegradation hat diese Region als stark oder extrem stark betroffen eingestuft. Vor diesem Hintergrund wurde im Uvs-Nuur-Becken, das im Nordwesten der Mongolei und damit in einer der trockensten Regionen des Landes gelegen ist, untersucht, wie sich der globale Temperaturanstieg auf der lokalen und regionalen Ebene widerspiegelt und wie der Landschaftshaushalt dabei verändert wird. Die Auswirkungen des sommerlichen Witterungsverlaufes auf den Landschaftszustand sind 1997 bis 1999 an einem Transsekt erfasst worden, das sich zwischen dem Kharkhiraa-Gebirge am Westrand des Beckens und dem See Uvs Nuur im Beckeninneren von den Polsterfluren und Matten der alpinen Stufe über die Gebirgswaldsteppe, die Trockensteppe bis zur Halbwüste erstreckt. An neun Messpunkten wurden witterungsklimatische Daten in Verbindung mit Merkmalen der Vegetation, des Bodens und der Bodenfeuchte aufgenommen. Die im Sommer 1998 gewonnenen Messwerte wurden mit Hilfe einer Clusteranalyse gebündelt und verdichtet. Auf dieser Grundlage konnten landschaftliche Zustandsformen inhaltlich gekennzeichnet, zeitlich eingeordnet und durch Zeit-Verhaltens-Modelle (Stacks) abgebildet werden. Aus den Zeit-Verhaltens-Modellen wird ersichtlich, dass man Zustandsformen, in denen die Hitze und die Trockenheit des Sommers 1998 besonders stark zum Ausdruck kommen, an allen Messpunkten beobachten kann, nimmt man die Station auf dem fast 3.000 m hohen Gipfel des Khukh Uul sowie die grundwasserbeeinflusste Station in unmittelbarer Seenähe aus. In ihrer extremen Form sind Trockenperioden jedoch nur im Beckeninneren und am Fuß der Randgebirge, also in der Halbwüste, in der Trockensteppe und in der Wiesensteppe aufgetreten. Im Bergwald sowie im Bereich der alpinen Matten und Polsterfluren fehlen sie. Am stärksten sind die grundwasserfreien Bereiche der Halbwüste von der Hitze und Niederschlagsarmut des Sommers 1998 betroffen. An vier Fünfteln der Tage des Beobachtungszeitraumes herrscht an diesem Messpunkt extreme Trockenheit. Es fällt entweder gar kein Niederschlag oder nur so wenig, dass der seit dem Frühjahr erschöpfte Bodenwasservorrat nicht aufgefüllt wird. Das Verhältnis zwischen Niederschlag und potenzieller Verdunstung liegt hier bei 1:12. In der Halbwüste zeichnet sich eine fortschreitende Desertifikation ab, zumal hier eine nichtangepasste Weidenutzung dominiert, in der Ziegen eine immer größere Rolle spielen. Dies gilt insbesondere für Bereiche in Siedlungsnähe. Örtlich ist auch der Bestand der Trockensteppe gefährdet, die sich an die Halbwüste zum Beckenrand hin anschließt. Hier ist nicht nur die Viehdichte am höchsten, sondern hier werden auch die meisten unbefestigten Fahrwege wild angelegt und die Bodendecke damit zerstört. Dies kann im Endeffekt zu einem Übergreifen von Prozessen der Desertifikation führen. Aus methodischer Sicht zeigt sich, dass die Kennzeichnung landschaftlicher Zustandsformen durch Zeit-Verhaltens-Modelle die Ermittlung der Auswirkungen von Witterung und Klima auf den Landschaftszustand erleichtert, da sie deren Aussage konzentriert. Zur Interpretation der Ergebnisse ist jedoch ein Rückgriff auf die beschreibende Darstellung der Messwerte notwendig. Die im westlichen Uvs-Nuur-Becken und seinen Randgebirgen angewandte Verfahrensweise ermöglicht es, globale Aussagen zur globalen Erwärmung der Kontinente regional oder lokal zu überprüfen und zu untersetzen."
Exploring elections features from a geographical perspective is the focus of this study. Its primary objective is to develop a scientific approach based on geoinformation technology (GIT) that promotes deeper understanding how geographical settings affect the spatial and temporal variations of voting behaviour and election outcomes. For this purpose, the five parliamentary elections (1991-2005) following the political turnaround in 1990 in the South East European reform country Albania have been selected as a case study. Elections, like other social phenomena that do not develop uniformly over a territory, inherit a spatial dimension. Despite of fact that elections have been researched by various scientific disciplines ranging from political science to geography, studies that incorporate their spatial dimension are still limited in number and approaches. Consequently, the methodologies needed to generate an integrated knowledge on many facets that constitute election features are lacking. This study addresses characteristics and interactions of the essential elements involved in an election process. Thus, the baseline of the approach presented here is the exploration of relations between three entities: electorate (political and sociodemographic features), election process (electoral system and code) and place (environment where voters reside). To express this interaction the concept of electoral pattern is introduced. Electoral patterns are defined by the study as the final view of election results, chiefly in tabular and/or map form, generated by the complex interaction of social, economic, juridical, and spatial features of the electorate, which has occurred at a specific time and in a particular geographical location. GIT methods of geoanalysis and geovisualization are used to investigate the characteristics of electoral patterns in their spatial and temporal distribution. Aggregate-level data modelled in map form were used to analyse and visualize the spatial distribution of election patterns components and relations. The spatial dimension of the study is addressed in the following three main relations: One, the relation between place and electorate and its expression through the social, demographic and economic features of the electorate resulting in the profile of the electorate’s context; second, the electorate-election interaction which forms the baseline to explore the perspective of local contextual effects in voting behaviour and election results; third, the relation between geographical location and election outcomes reflecting the implication of determining constituency boundaries on election results. To address the above relations, three types of variables: geo, independent and dependent, have been elaborated and two models have been created. The Data Model, developed in a GIS environment, facilitates structuring of election data in order to perform spatial analysis. The peculiarity of electoral patterns – a multidimensional array that contains information on three variables, stored in data layers of dissimilar spatial units of reference and scales of value measurement – prohibit spatial analysis based on the original source data. To perform a joint spatial analysis it is therefore mandatory to restructure the spatial units of reference while preserving their semantic content. In this operation, all relevant electoral as well as socio-demographic data referenced to different administrative spatial entities are re-referenced to uniform grid cells as virtual spatial units of reference. Depending on the scale of data acquisition and map presentation, a cell width of 0.5 km has been determined. The resulting fine grid forms the basis of subsequent data analyses and correlations. Conversion of the original vector data layers into target raster layers allows for unification of spatial units, at the same time retaining the existing level of detail of the data (variables, uniform distribution over space). This in turn facilitates the integration of the variables studied and the performance of GIS-based spatial analysis. In addition, conversion to raster format makes it possible to assign new values to the original data, which are based on a common scale eliminating existing differences in scale of measurement. Raster format operations of the type described are well-established data analysis techniques in GIT, yet they have rarely been employed to process and analyse electoral data. The Geovisualization Model, developed in a cartographic environment, complements the Data Model. As an analog graphic model it facilitates efficient communication and exploration of geographical information through cartographic visualization. Based on this model, 52 choropleth maps have been generated. They represent the outcome of the GIS-based electoral data analysis. The analog map form allows for in-depth visual analysis and interpretation of the distribution and correlation of the electoral data studied. For researchers, decision makers and a wider public the maps provide easy-to-access information on and promote easy-to-understand insight into the spatial dimension, regional variation and resulting structures of the electoral patterns defined.