Validation of the Regional Climate Model HIRHAM with measurements, especially from radiosondes and GPS-signal-retrieval. Analysis of synoptical structures in Antarctica and comparison of the precipitation in different phases of the Antarctic Oscillation.

Das Ziel dieser Arbeit ist die systematische Untersuchung der Auswirkungen von Änderungen in der Niederschlagshäufigkeit und -menge im Amazonas sowie eine Prognose der zukünftigen Entwicklung des Regenwaldes unter den sich ändernden Bedingungen im Rahmen des Klimawandels. Die in dieser Arbeit durchgeführten Untersuchungen der Niederschlagskorrelationsmuster des südamerikanischen Monsuns basieren auf der Theorie komplexer Netzwerke und offenbaren beispielsweise den Übergang von einem geordneten zu einem ungeordneten System zu Beginn des Monsuns. Die Erweiterung der verwendeten Methoden hin zu mehrschichtigen Netzwerken wird anschließend zur Untersuchung der Ursache von Dürren im zentralen Amazonasgebiet verwendet. Ein bivariates Netzwerk aus Niederschlagsdaten und atlantischen Meeresoberflächentemperaturen zeigt, dass bestimmte Meeresregionen im tropischen Atlantik den Niederschlag im zentralen Amazonas stark beeinflussen. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass einer Dürre in der Regel die Entstehung eines klimatischen Dipols der Meeresoberflächentemperaturen zwischen den identifizierten Ozeanregionen vorausgeht. Aufbauend auf diesen Ergebnissen wird in dieser Arbeit erstmalig ein Frühwarnsystem für Dürren im Amazonas vorgestellt. Der Untersuchung des Einflusses von Niederschlagsvariabilität auf die Vegetation wird eine Potentiallandschaft aus Niederschlags- und Baumbedeckungsdaten im Amazonas zugrunde gelegt. Die vorliegende Studie zeigt, dass eine direkte Abhängigkeit zwischen der lokalen, langfristigen Niederschlagsvariabilität und der Resilienz des Waldes besteht. Dies bedeutet, dass stärkere jährliche Niederschlagsvariabilität zu einem Trainingseffekt der tropischen Vegetation führen kann. Bedenkt man außerdem, dass es in Zukunft im zentralen Amazonas mehr Dürren geben soll, kann es entscheidend sein, ob die Vegetation einer Region zuvor Erfahrung mit starker Niederschlagsvariabilität gemacht hat und dementsprechend angepasst ist. Um nicht nur lokale, sondern auch globale Einflüsse zu berücksichtigen, wird zum einen der Effekt einer sich verlangsamenden thermohalinen Zirkulation durch Klimaerwärmung und zum anderen der direkte Einfluss der Klimaerwärmung auf denn zentralen Amazonas Regenwald untersucht. Die Studie zeigt, dass beide Ereignisse gegensätzliche und somit sich ausgleichende Einflüsse auf die Vegetation im Amazonasgebiet haben können. Der Regenwald könnte somit stabil in Bezug auf den Klimawandel sein. Die vorliegende Dissertation Arbeit leistet auf der Basis von neu entwickelten Methoden einen wesentlichen Beitrag, um die Kenntnisse der betrachteten klimatischen und ökologischen Systeme zu vertiefen. / This thesis investigates the impact of changes in frequency and amount of precipitation in the Amazon rainforest and analyzes its development under the changing conditions due to global warming. In this context, complex network theory is utilized to investigate the South American monsoon system. The precipitation correlation structure reveals hidden features of the system, such as the transition from a disordered to an ordered monsoon system. Further developing existing network methods towards multilayer network tools allows for the investigation of the root causes for droughts in the central Amazon basin. By using a bivariate network between monthly precipitation in the central Amazon and Atlantic sea surface temperatures, distinct oceanic regions are identified to have a strong influence on central Amazonian precipitation. The formation of a climatological dipole between the northern and southern tropical Atlantic sea surface temperatures is found to precede droughts. As a result, this study is the first to give an early warning for droughts in the Amazon. To investigate the influence of rainfall variability on vegetation, a potential landscape is constructed from precipitation and Amazonian tree cover data. The resilience of the forest is found to directly depend on the local rainfall variability in the long-term past, thereby reflecting a vegetational training effect under specific environmental conditions. Considering climate change projections, this effect could be decisive for the future survival of the present rainforest vegetation state. In order to cover long-term influences of global warming, this thesis additionally investigates the effects of a slowing down of the Atlantic meridional overturning circulation and the direct influence of global warming on the southern Amazon rainforest.. It is revealed that these effects, although caused by global warming, have competitive impacts on precipitation in the Amazon basin, with a stabilizing effect of an Atlantic meridional overturning circulation slowdown on the Amazon rainforest. This dissertation provides newly developed, as well as adjusted methods to enhance our understanding of the considered climatological and vegetational systems. Together, they provide the basic tools for a further investigation of these complex systems.

Der Bericht enthält den aktuellen Wissensstand zu Dürreindizes für die Anwendung in Sachsen. Dafür werden mehr als 100 Indizes aus den Gebieten Meteorologie, Hydrologie und Landwirtschaft sowie kombinierte Indizes charakterisiert. Berechnungen ausgewählter meteorologischer Dürreindizes für fünf Klimamessstationen und Modellierungen der Bodenfeuchte werden verglichen. Danach sind z. B. niederschlagsbasierte Indizes für Sachsen deutlich aussagekräftiger als rein temperaturbasierte. Die Veröffentlichung richtet sich an regionale Akteure sowie Planungsbüros, Bildungseinrichtungen und Unternehmen.

Der Einsatz von hydrologischen Modellen zur Unterstützung von Planung und Betrieb von Entwässerungssystemen ist als Stand der Technik anzusehen. Realitätsnahe und sichere Modellergebnisse stellen dabei die Grundlage für eine zielgerichtete Entscheidungsfindung dar. Nur durch eine Kalibrierung können Parameter von konzeptionellen Modellen zur Berechnung des Niederschlag-Abfluss-Prozesses an die Randbedingungen des zu simulierenden technischen oder natürlichen Systems angepasst werden. Auch wenn die Kalibrierung eines Modells entscheidend zur Erhöhung der Realitätsnähe beiträgt, kann diese durch unterschiedliche Faktoren beeinflusst werden. Dies ist darauf zurückzuführen, dass bei hydrologischen Modellen nicht ausschließlich deterministische Gleichungen mit physikalisch basierten Parametern eingesetzt werden. Wesentliche Einflussfaktoren auf die Kalibrierung von urbanhydrologischen Modellen sind die gewählte Modellstruktur, die Eingangsdaten, die Kalibrierdaten, die Auswahl von Kalibrierereignissen sowie die eigentliche Kalibriermethodik. Im Rahmen dieser Arbeit wurden die Einflüsse der Kalibrierdaten, der Auswahl von Ereignissen und der Kalibriermethodik auf die Ergebnisse der automatischen Kalibrierung mittels multikriterieller Optimierungsverfahren untersucht.

Validation of the Regional Climate Model HIRHAM with measurements, especially from radiosondes and GPS-signal-retrieval. Analysis of synoptical structures in Antarctica and comparison of the precipitation in different phases of the Antarctic Oscillation.

Für das Verbundprojekt EMTAL (Einzugsgebietsmanagement von Talsperren in Mittelgebirgslandschaften) wurden Methoden zur Klärung hydrologischer Fragen entwickelt. Das dafür gewählte Modell WaSiM-ETH kann den Abfluss im Untersuchungsgebiet gut reproduzieren und ist unter Verwendung physikalisch basierter Teilmodule auf ähnliche Einzugsgebiete übertragbar. Es kann in einer hohen Bandbreite zeitlicher und räumlicher Diskretisierung verwendet werden. Bei der Modellierung verschiedener Landnutzungsszenarien zeigen sich Grenzen im Prozessverständnis, der Parametrisierung bekannter oder vermuteter Prozessse und in der Darstellung verschiedener Prozesse durch das Modell. Innerhalb streng festgelegter Randbedingungen können aber plausible Ergebnisse erlangt werden. Zusätzlich wurden meteorologische Zeitreihen für die Niederschlag-Abfluss-Modellierung bis 2050 erstellt. Die Effekte von Klimaänderungen auf den Abfluss werden gut abgebildet. Die Grenzen der Modellierung liegen hier in erster Linie bei der Güte der Eingangsdaten aus den Klimaprognosen.

Die Bemessung von Bauwerken an oder in Fließgewässern erfordert die Kenntnis des statistischen Hochwasserregimes. Beispielsweise legen Hochwasserschutzkonzeptionen häufig ein Hochwasser zu Grunde, welches in einem Jahr mit der Wahrscheinlichkeit von 1/100 auftritt. Ein extremeres Hochwasser wird für den Nachweis der Standsicherheit großer Stauanlagen nach DIN 19700-12 mit einem Hochwasser der jährlichen Eintrittswahrscheinlichkeit von 1/10000 benötigt. Ein solches Hochwasser kann bereits wegen des instationären Klimas nicht allein aus Durchflussmessdaten abgeleitet, sondern lediglich idealisiert dargestellt werden. Das resultiert nicht zuletzt daraus, dass der Mensch natürlich Zeuge eines so unwahrscheinlichen Ereignisses werden kann. Jedoch kann er die Unwahrscheinlichkeit nicht nachweisen. Jedes Berechnungsschema, mit welchem ein so unwahrscheinliches Ereignis abgeschätzt werden soll, wird nur begrenzt zuverlässig sein. Das Ziel der Arbeit ist es daher, die Schätzung etwas zuverlässiger zu gestalten. Grundsätzlich gilt, dass ein Modell umso mehr bzw. sicherere Ergebnisse liefern kann, je mehr Daten in das Modell eingehen. Direkt mit dem Durchfluss gekoppelt sind Angaben zu historischen Hochwasserereignissen bzw. qualitative Einschätzungen kleinräumiger Ereignisse. Eine wichtige Datenquelle neben den Durchflussartigen ist der mit dem Durchfluss kausal verbundene Niederschlag und dessen zu vermutendes Maximum in einem Gebiet. Wird zusätzlich regional vorgegangen, können räumliche Aspekte und Strukturen in größeren Einzugsgebieten berücksichtigt werden. Diese stärken bzw. erweitern die lokalen Berechnungsgrundlagen und gewährleisten ein räumlich konsistentes Bild. Im Umkehrschluss kann das Durchflussregime regionalisiert werden, um Informationen an nicht bemessenen Orten bereitstellen zu können. Aus den genannten erweiterten Berechnungsgrundlagen lassen sich drei Anknüpfungspunkte schließen: (i) Es muss eine sehr flexible und dennoch plausible Darstellungsmöglichkeit des statistischen Niederschlagsregimes bis zum vermutlichen Maximum formuliert werden. (ii) Das entwickelte Niederschlagsregime muss mit dem Durchflussregime gekoppelt werden, um die Informationen nutzen zu können. (iii) Die anschließende Regionalisierung muss die verschachtelte baumartige Struktur hydrologischer Einzugsgebiete berücksichtigen. Punkt (i) wird durch eine zweigeteilte Verteilungsfunktion gelöst. Damit werden die ideale Darstellung des wahrscheinlicheren Bereiches und der plausible Verlauf bis zum Maximum miteinander verbunden. Bezüglich Punkt (ii) wird ein neues Kopplungsprinzip entwickelt. Dieses basiert auf der Annahme, dass ein je nach Gebiet gültiger maximaler Scheitelabflussbeiwert existiert, welcher asymptotisch erreicht wird. Im Ergebnis erhält die Durchflussverteilung mit der Abflussbeiwertapproximation einen oberen Grenzwert in Abhängigkeit von Niederschlagsmaximum und Scheitelabflussbeiwert. Entsprechend der Vorgaben in Punkt (iii) wird die Referenzpegelmethode entwickelt. Diese basiert darauf, dass ähnliche Einzugsgebiete äquivalente Hochwasserscheitel generieren. Damit können bekannte Hochwasserereignisse eines Referenzpegels auf unbeobachtete Teileinzugsgebiete übertragen werden. Bei der Wahl des Referenzpegels wird u.a. die Topologie der Einzugsgebiete berücksichtigt. Die gesamte Strategie kann auf große Untersuchungsgebiete angewandt werden. Am Beispiel sächsischer Flüsse wird die Vorgehensweise von der Datenhomogenisierung bis hin zum extremen Hochwasserdurchfluss an einem unbeobachteten Querschnitt erläutert. / The dimensioning of different constructions at and in streams respectively requires knowlegde on the flood situation at site. For instance flood protection concepts often base on a peak discharge of the annual recurrence probability of 1/100. A more severe flood of an annual recurrence probability of 1/10000 is used to confirm the stability of large dams following DIN 19700-12. Such a flood cannot be deduced from runoff data only, but rather shown in an idealised way. It results not least on the fact, that human can witness a very improbable flood event. But is it not possible to verify the improbability. Every modelling scheme that is confronted with the deduction of such an extreme flood event will be of limited reliability. The task\'s aim will therefore be to make the estimation more reliable. Generally the more data a model involves the more trustworthy the results will become. Directly coupled with runoff are historical flood data and qualitative details of small scale flood events respectively. Aside runoff information an important data source is precipitation data, which is coupled with runoff data in a causal way, and the possible maximum precipitation. If additionally whole regions are examined it is possible to consider regional facets and structures of larger catchments. These strengthen and expand local modelling basics and provide a regional consistent result. Vice versa the flood regime can be regionalised to gain information at unobserved cross sections. Out of the described expanded modelling basics follow three links: (i) It is necessary to find a flexible but still plausible formulation of the statistical precipitation regime until the probable maximum precipitation. (ii) The formulation of point i) has to be coupled with the flood regime to include these information. (iii) The adjacent regionalisation has to account for the nested and arboreal structure of hydrological catchments. Point (i) will be solved by a split distribution function. That allows the ideal display of the more probable domain as well as the characteristics until the probable maximum. Regarding point (ii) a new principle of coupling will be developed. It bases on the assumption that a regional maximum runoff coefficient exists and it will be gained asymptotically. As a result of the runoff coefficient approximation the runoff distribution function gets an upper limit depending on maximum precipitation and runoff coefficient. Respecting the guidelines in point (iii) the reference gauge method will be developed. It bases upon the fact, that likewise catchments generate equivalent peak discharges. For this reason it is possible to carry known peak discharges of a reference gauge onto unobserved subcatchments. Among other things the choice of a reference gauge accounts for the topology of the catchments. The whole strategy can be applied to large catchments what is exemplarily shown in Saxon streams. Beginning with a data homogenisation to the point of discharges of extreme low exceedance probabilities at unobserved cross sections the whole procedure is shown.

It seems to be obvious that precipitation has a major impact on greening during the rainy season in semi-arid regions. First results1 imply a strong dependence of NDVI on rainfall. Therefore it will be necessary to consider specific rainfall events besides the known ordinary annual cycle. Based on this fundamental idea, the paper will introduce the development of a rain adjusted vegetation index (RAVI). The index is based on the enhancement of the well-known normalized difference vegetation index (NDVI2) by means of TAMSAT rainfall data and includes a 3-step procedure of determining RAVI. Within the first step both time series were analysed over a period of 29 years to find best cross correlation values between TAMSAT rainfall and NDVI signal itself. The results indicate the strongest correlation for a weighted mean rainfall for a period of three months before the corresponding NDVI value. Based on these results different mathematical models (linear, logarithmic, square root, etc.) are tested to find a functional relation between the NDVI value and the 3-months rainfall period before (0.8). Finally, the resulting NDVI-Rain-Model can be used to determine a spatially individual correction factor to transform every NDVI value into an appropriate rain adjusted vegetation index (RAVI).

This doctoral thesis is based on three publications (two peer-reviewed, one submitted). Its objective was to test existing methods and to develop innovative methods for generating highly resolved climate data with focus on the spatio-temporal distribution of precipitation as both, the spatial and temporal resolution as well as the length of such data sets are limited. For this purpose, satellite and radar-based remote sensing data, ground-based station data, and modelling methods were applied and combined. The Free State of Saxony (Germany) served as an investigation area as its mountainous regions are prone to heavy precipitation events and related (flash) floods like e.g., in 2002, in 2010, and in 2013. Two approaches were developed to generate hourly data when there are no station data available or only daily data. The first approach applies four different algorithms to estimate area-wide rain rates by using the satellite data of Meteosat Second Generation (MSG-1) and compares them to the gauge adjusted radar data product RADOLAN RW. The analyses of five spatial und six temporal integration steps by means of four fit scores and statistical relations show a stepwise improvement. That means, the integration leads to increasing probability of detection (POD) and critical success index (CSI), decreasing false alarm ratio (FAR) and Bias, and improved statistical relations especially for heavy rain rates. The best results are achieved for the lowest resolution of 120 km × 120 km and 24 h. However, this resolution is too low for applications in (flash) flood risk management for small and medium sized catchments. Such satellite-based estimated rain rates may serve as a data source for unobserved regions or as an indicator for large catchments or longer periods. A second approach comprises the newly developed Euclidean distance model (EDM) that generates hourly climate data by means of a temporal disaggregation procedure. The delivered data are point data for the climate variables temperature, precipitation, sunshine duration, relative humidity, and wind speed. They show high correlations and conserve (i) the statistics in comparison to the observed hourly data and (ii) also the consistency over all disaggregated climate elements. The results reveal that the EDM performs best for climate elements with a continuous diurnal cycle like temperature, for the winter half-year, and when the basic climate stations are characterised by similar climate conditions. The EDM proves to be a very robust, flexible and fast working model. Hence, the work presented here succeeded in developing two innovative locally-independent approaches that are applicable to the climate data of any region or station without complex model parametrisation. Simultaneously, the method can be applied to future daily climate data allowing the generation of hourly data that are needed for climate impact models. / Diese Dissertation basiert auf drei Publikationen (zwei begutachtet, eine eingereicht). Ziel war es, existierende Methoden zur Generierung hochaufgelöster Klimadaten zu untersuchen und innovative Methoden zu entwickeln mit dem Fokus auf der raumzeitlichen Niederschlagsverteilung, da sowohl die räumliche und zeitliche Auflösung als auch die Länge solcher Datenreihen begrenzt sind. Hierfür wurden satelliten- und radarbasierte Fernerkundungsdaten, Bodenstationsdaten sowie Modellierungsverfahren angewendet und kombiniert. Als Untersuchungsgebiet wurde der Freistaat Sachsen (Deutschland) gewählt, da dessen Gebirgsregionen starkregen- und damit hochwassergefährdet sind, wie bei den Hochwasserereignissen von 2002, 2010 und 2013 sichtbar wurde. Es wurden zwei Ansätze entwickelt, die die Generierung von Stundendaten ermöglichen, wenn keine Daten oder nur Tagesdaten vorhanden sind. Der erste Ansatz verwendet vier verschiedene Algorithmen zum Abschätzen flächendeckender Niederschlagsintensitäten unter Verwendung der Daten des Satelliten Meteosat Second Generation (MSG-1) und vergleicht diese mit den an Bodenstationsdaten angeeichten Radardaten des RADOLAN RW Produktes. Die Analysen von fünf räumlichen und sechs zeitlichen Integrationsstufen mit Hilfe von vier Fit Scores und statistischer Kennwerte zeigen eine schrittweise Verbesserung der Ergebnisse. Das heißt, dass durch Integration steigende Werte der probability of detection (POD) und des critical success index (CSI), sinkende Werte der false alarm ratio (FAR) und des Bias sowie verbesserte statistische Kennwerte erreicht werden. Dies gilt insbesondere für Starkniederschlagsintensitäten. Die besten Ergebnisse werden bei der niedrigsten Auflösung von 120 km × 120 km und 24 h erreicht. Jedoch ist diese Auflösung für Anwendungen des Hochwasserrisikomanagements kleiner und mittlerer Einzugsgebiete zu gering. Solche satellitenbasierten Niederschlagsintensitäten können als Datenquelle für unbeobachtete Regionen oder als Indikator für große Einzugsgebiete oder längere Zeitintervalle dienen. Ein zweiter Ansatz beinhaltet das neu entwickelte Euclidean distance model (EDM), das mittels zeitlicher Disaggregierung stündliche Klimadaten generiert. Die erzeugten Daten sind punktbezogene Daten der Klimavariablen Temperatur, Niederschlag, Sonnenscheindauer, relative Feuchte und Windgeschwindigkeit. Sie weisen hohe Korrelationen auf und sie wahren (i) die statistischen Kenngrößen im Vergleich mit den beobachteten Stundendaten und (ii) die Konsistenz über alle Klimaelemente hinweg. Die Ergebnisse zeigen, dass das EDM für Klimaelemente mit einem kontinuierlichen Tagesgang, wie z.B. die Temperatur, für das Winterhalbjahr und bei der Verwendung von Basisstationen mit ähnlicher klimatischer Charakteristik die besten Ergebnisse liefert. Das EDM erweist sich als ein sehr robustes, flexibles und schnell arbeitendes Modell. Somit ist es mit der hier vorliegenden Arbeit gelungen, zwei innovative Ansätze zu entwickeln, die ohne komplexe Modellparametrisierung auf Daten einer jeden Klimaregion oder Klimastation angewendet werden können.

Klimatologisch signifikante räumliche Strukturen der Niederschlagsverteilung in der Stadt Berlin und des Umlandes in Brandenburg wurden für den Zeitraum 1951-2000 untersucht, die durch Wirkung des urbanen Raumes verursacht werden. Für die Analyse werden Primärdaten von 247 Niederschlagsmessstationen verwendet, woraus Gebietsmittelwerte für 636 administrative Teilflächen sowie für 12 Teilflächen eines zur mittleren Windrichtung des Niederschlagstages parallelen Analyse-Transekts für jeden der 11848 Niederschlagstage interpoliert werden. Für 17 ausgewählte Kombinationen von acht Atmosphärenparametern wurde der Niederschlagsdatensatz zu klassifizierten Teilmengen gruppiert und als eigenständige geostatistische Experimente ausgewertet. Die Spannweite der in den einzelnen Experimenten verglichenen Gebietsmittelwerte überschreitet in der Regel 10 Prozent der mittleren Niederschlagshöhen nicht. Der dominierende Faktor für die Herausbildung unterscheidbarer räumlicher Niederschlagsverteilungen im Untersuchungsgebiet ist die Windrichtung in der unteren Troposphäre. Während sich der Stadtkörper unter Bedingungen, die kleinräumige Niederschlagsentstehung begünstigen, im Mittel lokal verstärkend auswirkt, kommt es bei großräumig gesteuerter Niederschlagsentstehung über dem Stadtgebiet zu einer Verringerung der Tagessummen des fallenden Niederschlags. Die Experimente angewendet auf den Datensatz weisen darauf hin, dass die urbane Verstärkung durch intensivierte Niederschlagsbildung über der Stadt bedingt wird, während die urbane Verminderung aus der Veränderung des Niederschlagsgeschehens innerhalb der Stadtatmosphäre resultiert. / An analysis of the climatologically significant spatial structures resulting from urban modification of the precipitation distribution was carried out at the sample site Berlin and its surrounding areas in Brandenburg for a period from 1951 to 2000. For the 11848 precipitation days the daily sums of 247 measurement sites are interpolated into mean areal precipitation for 636 administrative sub regions as well as for 12 elements of transects placed parallel to the mean daily wind direction. 17 combinations of eight atmospheric parameters were used to group the precipitation data into classified subsets. These subsets are treated as data resulting from independent geostatistic experiment configurations. The mean range of interpolated precipitations does not exceed 10 percent of the respective mean precipitation height in the particular experiments. The dominant synoptic factor causing the evidence of distinguishable spatial precipitation structures appears to be the wind direction in the lower troposphere. At weather conditions inducing local precipitation genesis the urban body induces predominantly locally intensified precipitation heights. When precipitation is formed mainly by synoptic processes the daily precipitation is being reduced over the city region. The experiment layouts related to these observations indicate that urban precipitation amplification evolves from intensified generation processes while urban reduction results from modified conditions for precipitation falling through the urban atmosphere.