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Cold firn and ice in the Monte Rosa and Mont Blanc areas : spatial occurence, surface energy balance and climatic evidence /

Suter, Stephan. January 2002 (has links)
Diss. ETH Zürich, 2002.
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Räumliche Verteilung der Massenbilanz auf dem Rhonegletscher und ihre Beziehung zu Klimaelementen /

Funk, Martin. Funk, Martin Funk, Martin Funk, Martin January 1985 (has links)
Diss. Naturwiss. ETH Zürich. / Avec un résumé en anglais. Literaturverz. S. 178-183.
3

Past and future changes in glacier mass balance /

Huss, Matthias. Boes, Robert. January 2009 (has links)
Zugleich: Diss. Nr. 18230 Wiss. ETH Zürich. / Literaturverz.
4

Glazialmorphologische und Gletschergeschichtliche Untersuchungen im Taminatal und im Rheinthalabschnitt zwischen Flims und Feldkirch : (Ostschweiz/Vorarlberg) /

Jordi, Ulrich. January 1986 (has links)
Zugl.: Diss. phil.-naturwiss. Bern, 1986. / SA aus: Geographica Bernensia, Reihe G: Grundlagenforschung. - Bd. G 27(1986), X,168 S. Literaturverz. S. 154-162.
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Gletscher im Blickfeld des Rechts

Bütler, Michael January 2006 (has links)
Zugl.: Zürich, Univ., Diss., 2006
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Historische Entwicklung von atmosphärischen Spurenstoffkonzentrationen rekonstruiert aus Firn und Eis alpiner Gletscher /

Döscher, Annette. January 1900 (has links)
Diss. Naturwiss. Bern (kein Austausch). / Auf dem Umschlag: Labor für Radio- und Umweltchemie. Literaturverz.
7

Regional-scale modelling of the occurrence and dynamics of rockglaciers and the distribution of paleopermafrost /

Frauenfelder, Regula. January 2005 (has links)
University, Diss., 2004--Zürich.
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Remote Sensing of Supraglacial Lake Dynamics in Antarctica - Exploiting Methods from Artificial Intelligence for Derivation of Antarctic Supraglacial Lake Extents in Multi-Sensor Remote Sensing Data / Fernerkundung der Dynamik supraglazialer Seen in der Antarktis - Analyse von supraglazialen Seen in Multi-Sensor Fernerkundungsdaten mittels Methoden der Künstlichen Intelligenz

Dirscherl, Mariel Christina January 2022 (has links) (PDF)
With accelerating global climate change, the Antarctic Ice Sheet is exposed to increasing ice dynamic change. During 1992 and 2017, Antarctica contributed ~7.6 mm to global sea-level-rise mainly due to ocean thermal forcing along West Antarctica and atmospheric warming along the Antarctic Peninsula (API). Together, these processes caused the progressive retreat of glaciers and ice shelves and weakened their efficient buttressing force causing widespread ice flow accelerations. Holding ~91% of the global ice mass and 57.3 m of sea-level-equivalent, the Antarctic Ice Sheet is by far the largest potential contributor to future sea-level-rise. Despite the improved understanding of Antarctic ice dynamics, the future of Antarctica remains difficult to predict with its contribution to global sea-level-rise representing the largest uncertainty in current projections. Given that recent studies point towards atmospheric warming and melt intensification to become a dominant driver for future Antarctic ice mass loss, the monitoring of supraglacial lakes and their impacts on ice dynamics is of utmost importance. In this regard, recent progress in Earth Observation provides an abundance of high-resolution optical and Synthetic Aperture Radar (SAR) satellite data at unprecedented spatial and temporal coverage and greatly supports the monitoring of the Antarctic continent where ground-based mapping efforts are difficult to perform. As an automated mapping technique for supraglacial lake extent delineation in optical and SAR satellite imagery as well as a pan-Antarctic inventory of Antarctic supraglacial lakes at high spatial and temporal resolution is entirely missing, this thesis aims to advance the understanding of Antarctic surface hydrology through exploitation of spaceborne remote sensing. In particular, a detailed literature review on spaceborne remote sensing of Antarctic supraglacial lakes identified several research gaps including the lack of (1) an automated mapping technique for optical or SAR satellite data that is transferable in space and time, (2) high-resolution supraglacial lake extent mappings at intra-annual and inter-annual temporal resolution and (3) large-scale mapping efforts across the entire Antarctic continent. In addition, past method developments were found to be restricted to purely visual, manual or semi-automated mapping techniques hindering their application to multi-temporal satellite imagery at large-scale. In this context, the development of automated mapping techniques was mainly limited by sensor-specific characteristics including the similar appearance of supraglacial lakes and other ice sheet surface features in optical or SAR data, the varying temporal signature of supraglacial lakes throughout the year as well as effects such as speckle noise and wind roughening in SAR data or cloud coverage in optical data. To overcome these limitations, this thesis exploits methods from artificial intelligence and big data processing for development of an automated processing chain for supraglacial lake extent delineation in Sentinel-1 SAR and optical Sentinel-2 satellite imagery. The combination of both sensor types enabled to capture both surface and subsurface lakes as well as to acquire data during cloud cover or wind roughening of lakes. For Sentinel-1, a deep convolutional neural network based on residual U-Net was trained on the basis of 21,200 labeled Sentinel-1 SAR image patches covering 13 Antarctic regions. Similarly, optical Sentinel-2 data were collected over 14 Antarctic regions and used for training of a Random Forest classifier. Optical and SAR classification products were combined through decision-level fusion at bi-weekly temporal scale and unprecedented 10 m spatial resolution. Finally, the method was implemented as part of DLR’s High-Performance Computing infrastructure allowing for an automated processing of large amounts of data including all required pre- and postprocessing steps. The results of an accuracy assessment over independent test scenes highlighted the functionality of the classifiers returning accuracies of 93% and 95% for supraglacial lakes in Sentinel-1 and Sentinel-2 satellite imagery, respectively. Exploiting the full archive of Sentinel-1 and Sentinel-2, the developed framework for the first time enabled the monitoring of seasonal characteristics of Antarctic supraglacial lakes over six major ice shelves in 2015-2021. In particular, the results for API ice shelves revealed low lake coverage during 2015-2018 and particularly high lake coverage during the 2019-2020 and 2020-2021 melting seasons. On the contrary, East Antarctic ice shelves were characterized by high lake coverage during 2016-2019 and extremely low lake coverage during the 2020-2021 melting season. Over all six investigated ice shelves, the development of drainage systems was revealed highlighting an increased risk for ice shelf instability. Through statistical correlation analysis with climate data at varying time lags as well as annual data on Southern Hemisphere atmospheric modes, environmental drivers for meltwater ponding were revealed. In addition, the influence of the local glaciological setting was investigated through computation of annual recurrence times of lakes. Over both ice sheet regions, the complex interplay between local, regional and large-scale environmental drivers was found to control supraglacial lake formation despite local to regional discrepancies, as revealed through pixel-based correlation analysis. Local control factors included the ice surface topography, the ice shelf geometry, the presence of low-albedo features as well as a reduced firn air content and were found to exert strong control on lake distribution. On the other hand, regional controls on lake evolution were revealed to be the amount of incoming solar radiation, air temperature and wind occurrence. While foehn winds were found to dictate lake evolution over the API, katabatic winds influenced lake ponding in East Antarctica. Furthermore, the regional near-surface climate was shown to be driven by large-scale atmospheric modes and teleconnections with the tropics. Overall, the results highlight that similar driving factors control supraglacial lake formation on the API and EAIS pointing towards their transferability to other Antarctic regions. / Der antarktische Eisschild erfährt angesichts der globalen Erderwärmung zunehmende eisdynamische Veränderungen. Zwischen 1992 und 2017 trug die Antarktis mit ~7.6 mm zum globalen Meeresspiegelanstieg bei, was vor allem auf die Erwärmung des Ozeans entlang der Westantarktis und die Erwärmung der Atmosphäre entlang der Antarktischen Halbinsel zurückzuführen ist. Zusammen verursachten diese Prozesse den fortschreitenden Rückgang von Gletschern und Schelfeis und schwächten ihren Rückhalteeffekt. Mit einem Anteil von ~91% an der globalen Eismasse und einem Meeresspiegeläquivalent von 57.3 m ist der antarktische Eisschild der größte potentielle Verursacher eines zukünftigen Meeresspiegelanstiegs. Trotz des verbesserten Verständnisses der antarktischen Eisdynamik kann die Zukunft der Antarktis nur schwer vorhergesagt werden. In Anbetracht der Tatsache, dass die Erwärmung der Atmosphäre und die damit einhergehende Oberflächenschmelze eine der Hauptursachen für künftige Massenverluste der Antarktis sein werden, ist die Kartierung von supraglazialen Seen von größter Bedeutung und Wichtigkeit. In dieser Hinsicht liefert die Erdbeobachtung eine Vielzahl von räumlich und zeitlich hochaufgelösten Satellitendaten für das Monitoring der Antarktis. Da eine automatisierte Methode zur Kartierung von supraglazialen Seen in Satellitendaten sowie ein großräumiges Inventar gänzlich fehlen, ist das Ziel dieser Arbeit zu einem besseren Verständnis der antarktischen Oberflächenhydrologie beizutragen. Zu diesem Zweck wurde ein neuartiges Prozessierungsverfahren für die automatisierte Kartierung von supraglazialen Seen in Sentinel-1 und Sentinel-2 Satellitenbilddaten entwickelt. Basierend auf einer umfassenden Literaturrecherche in Bezug auf die satellitengestützte Fernerkundung von antarktischen supraglazialen Seen wurden mehrere Forschungslücken identifiziert, darunter das Fehlen von (1) einem automatisierten Klassifikationsalgorithmus für optische und Radar Satellitendaten, der in Raum und Zeit übertragbar ist, (2) hochaufgelösten Kartierungen von supraglazialen Seen mit jährlicher sowie saisonaler zeitlicher Auflösung und (3) großräumigen Kartierungen über der gesamten Antarktis. Darüber hinaus wurde festgestellt, dass sich vergangene Methodenentwicklungen auf eine rein visuelle, manuelle oder halbautomatisierte Kartierungstechnik stützten, was ihre Anwendung auf multitemporale Satellitenbilder über dem gesamten Kontinent verhinderte. Die Entwicklung einer automatisierten Kartierungsmethode wurde hierbei vor allem durch sensorspezifische Merkmale eingeschränkt, darunter das ähnliche Erscheinungsbild von supraglazialen Seen und anderen Landbedeckungsklassen in optischen oder Radar Daten, die variierende zeitliche Signatur von supraglazialen Seen sowie Effekte wie SpeckleRauschen oder die Windaufrauhung von Seen in Radar Daten. Um diese Limitierungen zu überwinden, basiert der entwickelte Algorithmus zur automatisierten Kartierung von supraglazialen Seen in optischen and Radar Satellitendaten auf Methoden der künstlichen Intelligenz und der Big-Data-Analytik. Die Kombination von beiden Sensortypen ermöglicht es, sowohl supraglaziale als auch mit Schnee bedeckte Seen zu erfassen. Für Sentinel-1 wurde ein neuronales Netzwerk basierend auf „residual U-Net“ mittels 21,200 Radaraufnahmen über 13 antarktischen Regionen trainiert. In ähnlicher Weise wurden optische Sentinel-2 Daten über 14 antarktischen Regionen gesammelt und zum Trainieren eines „Random Forest“ Klassifikators verwendet. Die beiden Methoden wurden durch die Fusion von optischen und Radar Klassifikationsergebnissen kombiniert und als Teil der DLR-internen Prozessierungs-Infrastruktur auf Hochleistungsrechnern implementiert, die eine vollautomatische Verarbeitung großer Datenmengen einschließlich aller erforderlichen Vor- und Nachverarbeitungsschritte ermöglichen. Eine Fehleranalyse über unabhängigen Testszenen zeigte die Funktionalität der Algorithmen, die Genauigkeiten von 93% bzw. 95% für supraglaziale Seen in Sentinel-1 und Sentinel-2 Daten erreichten. Unter Nutzung des gesamten Archivs an Sentinel-1 und Sentinel-2 Daten im Zeitraum 2015-2021 ermöglichte die entwickelte Prozessierungs-Kette erstmals die Erfassung von saisonalen Merkmalen supraglazialer Seen über sechs großen SchelfeisRegionen. Die Ergebnisse für die Antarktische Halbinsel zeigten ein geringes Auftreten von supraglazialen Seen im Zeitraum 2015-2018 und ein stark erhöhtes Auftreten von supraglazialen Seen während der Schmelzsaison 2019-2020 und 2020-2021. Im Gegensatz dazu war die Ostantarktis durch ein stark erhöhtes Auftreten von supraglazialen Seen in den Jahren 2016-2019 sowie ein stark reduziertes Auftreten von supraglazialen Seen während der Schmelzsaison 2020-2021 gekennzeichnet. Über beiden Regionen entwickelten sich ausgeprägte Seen-Netzwerke, die ein erhöhtes Risiko für die Stabilität von Schelfeis darstellen. Durch statistische Korrelationsanalysen mit saisonalen Klimadaten sowie jährlichen Daten zu atmosphärischen Modi wurden Umwelteinflüsse auf die Entstehung von Seen analysiert. In beiden antarktischen Regionen wurde festgestellt, dass das komplexe Zusammenspiel von lokalen, regionalen und großräumigen Umweltfaktoren die Entstehung von supraglazialen Seen begünstigt. Zu den lokalen Einflussfaktoren gehören die Topographie, die Schelfeisgeometrie, das Vorhandensein von Oberflächen mit geringer Albedo sowie ein reduzierter Luftgehalt im Firn. Andererseits wurde festgestellt, dass die Sonneneinstrahlung, die Lufttemperatur und Wind die Entstehung von Seen regional beeinflussen. Während Föhnwinde über der Antarktischen Halbinsel auftreten, dominieren katabatische Winde in der Ostantarktis. Darüber hinaus wurde verdeutlicht, dass das regionale Klima von atmosphärischen Modi beeinflusst wird. Insgesamt deuten die Ergebnisse darauf hin, dass ähnliche Umweltfaktoren die Entstehung von supraglazialen Seen über beiden Regionen steuern, was Rückschlüsse auf ihre Übertragbarkeit in andere antarktische Regionen zulässt.
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Climate variability and glacial dynamics in the Himalaya

Scherler, Dirk January 2010 (has links)
In den Hochgebirgen Asiens bedecken Gletscher eine Fläche von ungefähr 115,000 km² und ergeben damit, neben Grönland und der Antarktis, eine der größten Eisakkumulationen der Erde. Die Sensibilität der Gletscher gegenüber Klimaschwankungen macht sie zu wertvollen paläoklimatischen Archiven in Hochgebirgen, aber gleichzeitig auch anfällig gegenüber rezenter und zukünftiger globaler Erwärmung. Dies kann vor allem in dicht besiedelten Gebieten Süd-, Ost- und Zentralasiens zu großen Problem führen, in denen Gletscher- und Schnee-Schmelzwässer eine wichtige Ressource für Landwirtschaft und Stromerzeugung darstellen. Eine erfolgreiche Prognose des Gletscherverhaltens in Reaktion auf den Klimawandel und die Minderung der sozioökonomischen Auswirkungen erfordert fundierte Kenntnisse der klimatischen Steuerungsfaktoren und der Dynamik asiatischer Gletscher. Aufgrund ihrer Abgeschiedenheit und dem erschwerten Zugang gibt es nur wenige glaziologische Geländestudien, die zudem räumlich und zeitlich sehr begrenzt sind. Daher fehlen bisher grundlegende Informationen über die Mehrzahl asiatischer Gletscher. In dieser Arbeit benutze ich verschiedene Methoden, um die Dynamik asiatischer Gletscher auf mehreren Zeitskalen zu untersuchen. Erstens teste ich eine Methode zur präzisen satelliten-gestützten Messung von Gletscheroberflächen-Geschwindigkeiten. Darauf aufbauend habe ich eine umfassende regionale Erhebung der Fliessgeschwindigkeiten und Frontdynamik asiatischer Gletscher für die Jahre 2000 bis 2008 durchgeführt. Der gewonnene Datensatz erlaubt einmalige Einblicke in die topographischen und klimatischen Steuerungsfaktoren der Gletscherfließgeschwindigkeiten in den Gebirgsregionen Hochasiens. Insbesondere dokumentieren die Daten rezent ungleiches Verhalten der Gletscher im Karakorum und im Himalaja, welches ich auf die konkurrierenden klimatischen Einflüsse der Westwinddrift im Winter und des Indischen Monsuns im Sommer zurückführe. Zweitens untersuche ich, ob klimatisch bedingte Ost-West Unterschiede im Gletscherverhalten auch auf längeren Zeitskalen eine Rolle spielen und gegebenenfalls für dokumentierte regional asynchrone Gletschervorstöße relevant sind. Dazu habe ich mittels kosmogener Nuklide Oberflächenalter von erratischen Blöcken auf Moränen ermittelt und eine glaziale Chronologie für das obere Tons Tal, in den Quellgebieten des Ganges, erstellt. Dieses Gebiet befindet sich in der Übergangszone von monsunaler zu Westwind beeinflusster Feuchtigkeitszufuhr und ist damit ideal gelegen, um die Auswirkungen dieser beiden atmosphärischen Zirkulationssysteme auf Gletschervorstöße zu untersuchen. Die ermittelte glaziale Chronologie dokumentiert mehrere Gletscherschwankungen während des Endstadiums der letzten Pleistozänen Vereisung und während des Holzäns. Diese weisen darauf hin, dass Gletscherschwankungen im westlichen Himalaja weitestgehend synchron waren und auf graduelle glaziale-interglaziale Temperaturveränderungen, überlagert von monsunalen Niederschlagsschwankungen höherer Frequenz, zurück zu führen sind. In einem dritten Schritt kombiniere ich Satelliten-Klimadaten mit Eisfluss-Abschätzungen und topographischen Analysen, um den Einfluss der Gletscher Hochasiens auf die Reliefentwicklung im Hochgebirge zu untersuchen. Die Ergebnisse dokumentieren ausgeprägte meridionale Unterschiede im Grad und im Stil der Vergletscherung und glazialen Erosion in Abhängigkeit von topographischen und klimatischen Faktoren. Gegensätzlich zu bisherigen Annahmen deuten die Daten darauf hin, dass das monsunale Klima im zentralen Himalaja die glaziale Erosion schwächt und durch den Erhalt einer steilen orographischen Barriere das Tibet Plateau vor lateraler Zerschneidung bewahrt. Die Ergebnisse dieser Arbeit dokumentieren, wie klimatische und topographische Gradienten die Gletscherdynamik in den Hochgebirgen Asiens auf Zeitskalen von 10^0 bis 10^6 Jahren beeinflussen. Die Reaktionszeit der Gletscher auf Klimaveränderungen sind eng an Eigenschaften wie Schuttbedeckung und Neigung gekoppelt, welche ihrerseits von den topographischen Verhältnissen bedingt sind. Derartige Einflussfaktoren müssen bei paläoklimatischen Rekonstruktion und Vorhersagen über die Entwicklung asiatischer Gletscher berücksichtigt werden. Desweiteren gehen die regionalen topographischen Unterschiede der vergletscherten Gebiete Asiens teilweise auf klimatische Gradienten und den langfristigen Einfluss der Gletscher auf die topographische Entwicklung des Gebirgssystems zurück. / In the high mountains of Asia, glaciers cover an area of approximately 115,000 km² and constitute one of the largest continental ice accumulations outside Greenland and Antarctica. Their sensitivity to climate change makes them valuable palaeoclimate archives, but also vulnerable to current and predicted Global Warming. This is a pressing problem as snow and glacial melt waters are important sources for agriculture and power supply of densely populated regions in south, east, and central Asia. Successful prediction of the glacial response to climate change in Asia and mitigation of the socioeconomic impacts requires profound knowledge of the climatic controls and the dynamics of Asian glaciers. However, due to their remoteness and difficult accessibility, ground-based studies are rare, as well as temporally and spatially limited. We therefore lack basic information on the vast majority of these glaciers. In this thesis, I employ different methods to assess the dynamics of Asian glaciers on multiple time scales. First, I tested a method for precise satellite-based measurement of glacier-surface velocities and conducted a comprehensive and regional survey of glacial flow and terminus dynamics of Asian glaciers between 2000 and 2008. This novel and unprecedented dataset provides unique insights into the contrasting topographic and climatic controls of glacial flow velocities across the Asian highlands. The data document disparate recent glacial behavior between the Karakoram and the Himalaya, which I attribute to the competing influence of the mid-latitude westerlies during winter and the Indian monsoon during summer. Second, I tested whether such climate-related longitudinal differences in glacial behavior also prevail on longer time scales, and potentially account for observed regionally asynchronous glacial advances. I used cosmogenic nuclide surface exposure dating of erratic boulders on moraines to obtain a glacial chronology for the upper Tons Valley, situated in the headwaters of the Ganges River. This area is located in the transition zone from monsoonal to westerly moisture supply and therefore ideal to examine the influence of these two atmospheric circulation regimes on glacial advances. The new glacial chronology documents multiple glacial oscillations during the last glacial termination and during the Holocene, suggesting largely synchronous glacial changes in the western Himalayan region that are related to gradual glacial-interglacial temperature oscillations with superimposed monsoonal precipitation changes of higher frequency. In a third step, I combine results from short-term satellite-based climate records and surface velocity-derived ice-flux estimates, with topographic analyses to deduce the erosional impact of glaciations on long-term landscape evolution in the Himalayan-Tibetan realm. The results provide evidence for the long-term effects of pronounced east-west differences in glaciation and glacial erosion, depending on climatic and topographic factors. Contrary to common belief the data suggest that monsoonal climate in the central Himalaya weakens glacial erosion at high elevations, helping to maintain a steep southern orographic barrier that protects the Tibetan Plateau from lateral destruction. The results of this thesis highlight how climatic and topographic gradients across the high mountains of Asia affect glacier dynamics on time scales ranging from 10^0 to 10^6 years. Glacial response times to climate changes are tightly linked to properties such as debris cover and surface slope, which are controlled by the topographic setting, and which need to be taken into account when reconstructing mountainous palaeoclimate from glacial histories or assessing the future evolution of Asian glaciers. Conversely, the regional topographic differences of glacial landscapes in Asia are partly controlled by climatic gradients and the long-term influence of glaciers on the topographic evolution of the orogenic system.
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Mapping, analysis, and interpretation of the glacier inventory data from Jotunheimen, South Norway, since the maximum of the 'Little Ice Age' / Kartierung, Analyse und Interpretation der Gletscherinventardaten von Jotunheimen, Süd-Norwegen, seit dem Maximum der "Kleinen Eiszeit"

Baumann, Sabine Christine January 2009 (has links) (PDF)
Glacier outlines during the ‘Little Ice Age’ maximum in Jotunheimen were mapped by using remote sensing techniques (vertical aerial photos and satellite imagery), glacier outlines from the 1980s and 2003, a digital terrain model (DTM), geomorphological maps of individual glaciers, and field-GPS measurements. The related inventory data (surface area, minimum and maximum altitude) and several other variables (e.g. slope, range) were calculated automatically by using a geographical information system. The length of the glacier flowline was mapped manually based on the glacier outlines at the maximum of the ‘Little Ice Age’ and the DTM. The glacier data during the maximum of the ‘Little Ice Age’ were compared with the Norwegian glacier inventory of 2003. Based on the glacier inventories during the maximum of the ‘Little Ice Age’, the 1980s and 2003, a simple parameterization after HAEBERLI & HOELZLE (1995) was performed to estimate unmeasured glacier variables, as e.g. surface velocity or mean net mass balance. Input data were composed of surface glacier area, minimum and maximum elevation, and glacier length. The results of the parameterization were compared with the results of previous parameterizations in the European Alps and the Southern Alps of New Zealand (HAEBERLI & HOELZLE 1995; HOELZLE et al. 2007). A relationship between these results of the inventories and of the parameterization and climate and climate changes was made. / Die Gletscherumrisse während des Maximalstandes der „Kleinen Eiszeit“ in Jotunheimen wurden unter der Verwendung von Fernerkundungstechniken (vertikale Luftbilder und Satellitenbilder), von Gletscherumrissen aus den 1980er Jahren und von 2003, von einem digitalen Geländemodel (DTM), von geomorphologischen Karten einzelner Gletscher und von GPS-Messungen im Gelände kartiert. Die daraus erzielten Inventardaten (Gletscherfläche, minimale und maximale Höhe) und einige andere Variablen (z.B. Hangneigung, Höhendifferenz) wurden automatisch mit einem geographischen Informationssystem berechnet. Die Länge der Gletscherfließlinie wurde basierend auf den Gletscherumrissen zum Maximum der „Kleinen Eiszeit“ und dem DTM manuell kartiert. Die Gletscherdaten zum Maximalstand der „Kleinen Eiszeit“ wurden mit dem Gletscherinventar von 2003 verglichen. Basierend auf den letscherinventaren zum Maximum der „Kleinen Eiszeit“, von den 1980er Jahren und von 2003 wurde eine einfache Parametrisierung nach HAEBERLI & HOELZLE (1995) durchgeführt, um ungemessene Gletschervariablen, wie z.B. Oberflächengeschwindigkeit oder mittlere Netto-Massenbilanz, abzuschätzen. Eingabedaten bestanden aus Gletscherfläche, minimaler und maximale Höhe und der Gletscherlänge. Die Resultate der Parametrisierung wurden mit den Ergebnissen früherer Parametrisierungen aus den Europäischen Alpen und den Southern Alps auf Neuseeland verglichen (HAEBERLI & HOELZLE 1995; HOELZLE et al. 2007). Eine Verbindung zwischen diesen Ergebnissen aus den Inventaren und der Parametrisierung und dem Klima und der Klimaänderung wurde hergestellt.

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