Zugl.: Diss. Phil.-Naturwiss. Fak. Bern, 1995. / Die Arbeit enstand im Rahmen des Nationalfondsprojektes "Climate change im andinen Trockengürtel Südamerikas." Literaturverz.

Diss. no. 14493 nat. sc. SFIT Zurich. / Literaturverz.

Theses Univ. Linköping, 2001.

Zugl.: Trier, Univ., Diss., 2007 / Hergestellt on demand

Zugl.: Bremen, Univ., Diss., 2007

Diss. no. 12271 nat. sc. SFIT Zurich. / Literaturverz.

Techn. Hochsch., Diss., 1992--Zürich.

Worldwide, cold regions are undergoing significant alterations due to climate change. Snow, the most widely distributed cold region component, is highly sensitive to climate change. At the same time, snow itself profoundly impacts the Earth’s energy budget, biodiversity, and natural hazards, as well as hydropower management, freshwater management, and winter tourism/sports. Large parts of the cold regions in Europe are mountain areas, which are densely populated because of the various ecosystem services and socioeconomic well-being in mountains. At present, severe consequences caused by climate change have been observed in European mountains and their surrounding areas. Yet, large knowledge gaps hinder the development of effective regional and local adaptation strategies. Long-term and evidence-based regional studies are urgently needed to enhance the comprehension of regional responses to climate change. Earth Observation (EO) provides long-term consistent records of the Earth’s surface. It is a great alternative and/or supplement to conventional in-situ measurements which are usually time-consuming, cost-intensive and logistically demanding, particularly for the poor accessibility of cold regions. With the assistance of EO, land surface dynamics in cold regions can be observed in an objective, repeated, synoptic and consistent way. Thanks to free and open data policies, long-term archives such as Landsat Archive and Sentinel Archive can be accessed free-of-charge. The high- to medium-resolution remote sensing imagery from these freely accessible archives gives EO-based time series datasets the capability to depict snow dynamics in European mountains from the 1980s to the present. In order to compile such a dataset, it is necessary to investigate the spatiotemporal availability of EO data, and develop a spatiotemporally transferable framework from which one can investigate snow dynamics. Among the available EO image archives, the Landsat Archive has the longest uninterrupted records of the Earth’s land surface. Furthermore, its 30 m spatial resolution fulfils the requirements for snow monitoring in complex terrains. Landsat data can yield a time series of snow dynamics in mountainous areas from 1984 to the present. However, severe Landsat data gaps have occurred across certain regions of Europe. Moreover, the Landsat Level 1 Precision and Terrain (L1TP) data is scarcer (up to 50% less) in high-latitude mountainous areas than in low-latitude mountainous areas. Given the abovementioned facts, the Regional Snowline Elevation (RSE) is selected to characterize the snow dynamics in mountainous areas, as it can handle cloud obstructions in the optical images. In this thesis, I present a five-step framework to derive and densify RSE time series in European mountains, i.e. (1) pre-processing, (2) snow detection, (3) RSE retrieval, (4) time series densification, and (5) Regional Snowline Retreat Curve (RSRC) production. The results of the intra-annual RSE variations show a uniquely high variation in the beginning of the ablation seasons in the Alpine catchment Tagliamento, mainly toward higher elevation. As for inter-annual variations of RSE, median RSE increases in all selected catchments, with an average speed of around 4.66 m ∙ a−1 (median) and 5.87 m ∙ a−1 (at the beginning of the ablation season). The fastest significant retreat is observed in the catchment Drac (10.66 m ∙ a−1, at the beginning of the ablation season), and the slowest significant retreat is observed in the catchment Uzh (1.74 m ∙ a−1, at the beginning of the ablation season). The increase of RSEs at the beginning of the ablation season is faster than the median RSEs, whose average difference is nearly 1.21 m ∙ a−1, particularly in the catchment Drac (3.72 m ∙ a−1). The results of the RSRCs show a significant rise in RSEs at the beginning of the ablation season, except for the Alpine catchment Alpenrhein and Var, and the Pyrenean catchment Ariege. It indicates that 11.8 and 3.97 degrees Celsius less per year are needed for the regional snowlines to reach the middle point of the RSRC in the Tagliamento and Tysa, respectively. The variation of air temperature is regarded as an example of a potential climate driver in this thesis. The retrieved monthly mean RSEs are highly correlated (mean correlation coefficient "R" ̅ = 0.7) with the monthly temperature anomalies, which are more significant in months with extremely low/high temperature. Another case study that investigates the correlation between river discharges and RSEs is carried out to demonstrate the potential consequences of the derived snowline dynamics. The correlation analysis shows a good correlation between river discharges and RSEs (correlation coefficient, R=0.52). In this thesis, the developed framework signifies a better understanding of the snow dynamics in mountain areas, as well as their potential triggers and consequences. Nonetheless, an urgent need persists for: (1) validation data to assess long-term snow-related observations based on high-resolution EO data; (2) further studies to reveal interactions between snow and its ambient environment; and (3) regional and local adaptation-strategies coping with climate change. Further studies exploring the above-mentioned research gaps are urgently needed in the future. / Weltweit erleben kalte Regionen signifikante Veränderungen durch den Klimawandel. In kalten Regionen ist der Schnee die am weitesten verbreitete Komponente, welche sehr sensibel auf Klimaänderungen reagiert. Zugleich beeinflusst der Schnee selbst das Energiebudget der Erde, die Biodiversität, Naturgefahren sowie Wasserenergiegewinnung, Süßwassergewinnung, Wintertourismus und Wintersport. Große Teile der kalten Regionen in Europa sind Gebirgsregionen. Diese sind dicht besiedelt, da Gebirgsregionen verschiedenste Ökosystemservices bereitstellen und sozioökonomisches Wohlbefinden ermöglichen. Heute kann man schwerwiegende Konsequenzen in Europäischen Gebirgen und deren angrenzenden Gebieten wahrnehmen. Dennoch verhindern große Wissenslücken die Entwicklung effektiver und regionaler/lokaler Anpassungsstrategien. Um regionaler Auswirkungen durch den Klimawandel besser verstehen zu können, ist es enorm wichtig Langzeitstudien und beweisorientierte regionale Studien durchzuführen. Erdbeobachtung (EO) bietet durchgängige Langzeitaufzeichnungen der Erdoberfläche. Dies ist eine großartige Alternative und/oder Ergänzung zu konventionellen in-situ Messungen, welche meist zeitaufwändig, teuer und logistisch herausfordernd sind – vor allem in kalten Regionen, die schwer zugänglich sind. Mit der Hilfe von Erdbeobachtung können Oberflächendynamiken objektiv, wiederholt, synoptisch und kontinuierlich aufgenommen werden. Dank freier und offener Datenpolitik, Langzeitmissionen wie Landsat und Sentinel sind diese Daten inzwischen ohne zusätzliche Kosten zugänglich. Durch die oben genannten Rahmenbedingungen, besteht die Möglichkeit aus hoch bis mittel aufgelöste Satellitenbilder erdbeobachtungsbasierte Zeitreihen zu erstellen, die die Schneedynamiken in Europäischen Gebirgen abbilden. Um dieses Ziel zu erreichen, muss die räumliche und zeitliche Verfügbarkeit von Erdbeobachtungsdaten überprüft werden und ein Rahmenwerk geschaffen werden (übertragbar in Zeit und Raum), um Schneedynamiken aus Erdbeobachtungsdaten großflächig ableiten zu können. Unter den verfügbaren Erdbeobachtungsarchiven bietet das Landsat Archiv die längsten und kontinuierlichsten Aufzeichnungen der Landoberfläche. Zudem erfüllt die räumliche Auflösung von 30 m die Anforderungen, Schnee in komplexem Terrain zu monitoren. Basierend auf Landsat L1TP Daten (z.B. terrainkorrigiert) ist es möglich, Zeitreihen von Schneedynamiken in Gebirgsregionen zwischen 1984 und 1991/1999 zu erstellen. Des Weiteren ist Landsat L1TP in hohen Breitengraden seltener verfügbar (bis zu 50 % weniger) als in Gebirgsregionen der gemäßigten Breiten. Basierend auf den oben genannten Fakten wurde die Regionale Höhe der Schneefallgrenze (RSE) ausgewählt um Schneedynamiken in Gebirgsregionen zu charakterisieren, da diese Wolken in optischen Szenen bewältigen kann. In dieser Arbeit wurde ein fünf-Stufen Rahmenwerk geschaffen, um RSE-Zeitserien in Europäischen Gebirgen abzuleiten und zu verdichten. Die Prozessierungskette besteht aus (1) Vorprozessierung, (2) Schneedetektion, (3) RSE-Ableitung, (4) Zeitreihenverdichtung und (5) Erstellung einer regionalen Schneegrenzen-Rückgangsfunktion (RSRC). Die Ergebnisse der intra-annuellen RSE Variationen zeigen eine einzigartige hohe Variation im Beginn der Abschmelzsaison im alpinen Einzugsgebiet Tagliamento, meist in höheren Gebieten. Wie für die inter-annuellen Variationen des RSE, steigt auch der Median des RSE in allen ausgewählten Einzugsgebieten mit einer durchschnittlichen Geschwindigkeit von 4.66 m ∙ a−1 (median) und 5.87 m ∙ a−1 (zum Beginn der Schmelze). Der schnellste signifikante Rückgang kann im Einzugsgebiet Drac (10.66 m ∙ a−1, Beginn der Schmelze) beobachtet werden, der langsamste Rückgang im Einzugsgebiet Uzh (1.74 m ∙ a−1, Beginn der Schmelze). Der Anstieg des RSE zu Beginn der Schmelzsaison ist schneller als der Median des RSE, dessen mittlere Differenz 1.21 m ∙ a−1 beträgt. Insbesondere für das Drac Einzugsgebiet (3.72 m ∙ a−1). Die Ergebnisse des RSRC zeigen signifikante Anstiege des RSE zu Beginn des Schmelzsaison, ausgenommen davon sind die alpinen Einzugsgebiete Alpenrhein und Var und das Einzugsgebiet Ariege in den Pyrenäen. Dies lässt darauf zurückschließen, dass 11.8 °C und 3.97 °C Grad weniger pro Jahr nötig sind für Tagliamento und Tysa, damit die regionalen Schneegrenzen den Mittelpunkt des RSRC erreicht. Zudem wird die Variation der Lufttemperatur als beispielhafter Treiber des Klimas in dieser Thesis gesehen. Die monatlich abgeleiteten mittleren RSE korrelieren stark (mittlerer korrelations Coeffizient R ̅ = 0.7) mit monatlichen Temperaturanomalien. In Monaten mit extrem hohen/tiefen Temperaturen ist die Korrelation am stärksten. Ein anderes Fallbeispiel untersucht die Korrelation zwischen Abfluss in Flüssen und RSE, um die potenziellen Konsequenzen der abgeleiteten Schneefallgrenzendynamiken zu ermitteln. Die Korrelationsanalyse weist eine gute Korrelation auf (R=0.52). Das in dieser Arbeit entwickelte Rahmenwerk ist nur ein Beginn, um das Wissen über Schneedynamiken in Gebirgsregionen zu verbessern und potentiell auslösende Faktoren und Konsequenzen zu verstehen. Dennoch wird folgendes dringend benötigt: (1) Validierungsdaten für schneebasierte Langzeitbeobachtungen aus hochaufgelösten Erdbeobachtungsdaten; (2) weitere Studien zu Interaktionen zwischen Schnee und der umgebende Umwelt; und (3) regionale und lokale Anpassungsstrategien, um Auswirkungen des Klimawandels zu meistern. Weitere Studien in den oben genannten Punkten werden in der Zukunft stark frequentiert sein, damit Wissens- und Forschungslücken geschlossen werden können.

The eminent importance of snow cover for climatic, hydrologic, anthropogenic, and economic reasons has been widely discussed in scientific literature. Up to 50% of the Northern Hemisphere is covered by snow at least temporarily, turning snow to the most prevalent land cover types at all. Depending on regular precipitation and temperatures below freezing point it is obvious that a changing climate effects snow cover characteristics fundamentally. Such changes can have severe impacts on local, national, and even global scale. The region of Central Asia is not an exception from this general rule, but are the consequences accompanying past, present, and possible future changes in snow cover parameters of particular importance. Being characterized by continental climate with hot and dry summers most precipitation accumulates during winter and spring months in the form of snow. The population in this 4,000,000 km² vast area is strongly depending on irrigation to facilitate agriculture. Additionally, electricity is often generated by hydroelectric power stations. A large proportion of the employed water originates from snow melt during spring months, implying that changes in snow cover characteristics will automatically affect both the total amount of obtainable water and the time when this water becomes available. The presented thesis explores the question how the spatial extent of snow covered surface has evolved since the year 1986. This investigation is based on the processing of medium resolution remote sensing data originating from daily MODIS and AVHRR sensors, thus forming a unique approach of snow cover analysis in terms of temporal and spatial resolution. Not only duration but also onset and melt of snow coverage are tracked over time, analyzing for systematic changes within this 26 years lasting time span. AVHRR data are processed from raw Level 1B orbit data to Level 3 thematic snow cover products. Both, AVHRR and MODIS snow maps undergo a further post-processing, producing daily full-area mosaics while completely eliminating inherent cloud cover. Snow cover parameters are derived based on these daily and cloud-free time series, allowing for a detailed analysis of current status and changes. The results confirm the predictions made by coarse resolution predictions from climate models: Central Asian snow cover is changing, posing new challenges for the ecosystem and future water supply. The changes, however, are not aimed at only one direction. Regions with decreasing snow cover exist as well as those where the duration of snow cover increases. A shift towards earlier snow cover start and melt can be observed, posing a serious challenge to water management authorities due to a changed runoff regime. / Die Bedeutung von Schneebedeckung hinsichtlich klimatischer, hydrologischer, anthropogener und ökonomischer Gesichtspunkte wurde in der wissenschaftlichen Literatur bereits umfassend diskutiert. Bis zu 50% der Nördlichen Hemisphäre sind zeitweise schneebedeckt. Abhängig von Niederschlag und Temperaturen unter dem Gefrierpunkt beeinflussen Veränderungen des Klimas zwangsläufig die Charakteristik der Schneeverteilung. Solche Veränderungen können weitreichende Folgen auf lokalem, nationalem und sogar globalem Maßstab haben. Zentralasien stellt in diesem Zusammenhang keine Ausnahme dar, denn die Konsequenzen vergangener, aktueller und möglicher zukünftiger Schneebedeckungsveränderungen sind hier besonders gravierend: Wegen des kontinentalen Klimas und den damit verbundenen trocken-heißen Sommern fällt der Hauptteil des verfügbaren Niederschlages in den Winter- und Frühlingsmonaten in Form von Schnee. Die Bevölkerung in der etwa 4.000.000 km² großen Region ist in besonderem Maße von Bewässerungslandwirtschaft abhängig. Darüber hinaus wird ein Großteil der Elektrizität durch Wasserkraftwerke erzeugt. Das für diese Zwecke verwendete Wasser generiert sich hauptsächlich durch Schneeschmelze im Frühling. Veränderungen im Schneehaushalt haben unmittelbare Auswirkungen auf die Menge des zur Verfügung stehenden Wassers sowie den Zeitpunkt, zu dem dieses frei wird. Die vorgestellte Arbeit wird der Frage nachgehen, wie sich die räumliche Ausdehnung schneebedeckter Flächen seit dem Jahr 1986 entwickelt hat. Diese Untersuchung basiert auf der Analyse mittelaufgelöster Fernerkundungsdaten der Sensoren MODIS und AVHRR, die mit der verbundenen zeitlichen und räumlichen Auflösung einen einmaligen Ansatz darstellen. Nicht nur die Schneebedeckungsdauer, sondern auch Beginn und Ende der Schneesaison werden über die Zeit hinweg verfolgt, um systematische Veränderungen innerhalb der 26 Jahre andauernden Zeitreihe analysieren zu können. Rohe AVHRR Daten werden in thematische Produkte überführt, die dann zusammen mit den MODIS Schneeprodukten prozessiert werden um tägliche, wolkenfreie Mosaike der kompletten Region zu erzeugen. Die Ergebnisse bestätigen Vorhersagen grob aufgelöster Klimamodelle: Die Schneebedeckung in Zentralasien verändert sich und stellt damit die Ökosysteme und Wasserplanungsbehörden vor neue Herausforderungen. Die Änderungen sind jedoch nicht ausschließlich negativ: Regionen mit reduzierte verringerter Schneebedeckung existieren neben solchen, in denen die Bedeckung zunimmt. Eine generelle Verschiebung der Schneebedeckung hin zu früherem Beginn und früherem Ende der Saison kann ebenfalls beobachtet werden. Gerade diese Verschiebung stellt die Behörden und Wasserplaner vor deutliche Herausforderungen, da mit diesen Verschiebungen auch eine Änderung des zugrundeliegenden Abflussregimes einhergeht. / Значение снежного покрова с климатической, гидрологической, антропогенной и экономической точки зрения в научной литературе широко обсуждалось. До 50% северное полушарие временами покрытa снегом. Поэтому снег являетса, по крайней мере временно самым распространенным покрытием земли. В замисимости от осадков и температур ниже градуса звмерзения, изменения климата воздействуют на характеристику распределения снега. Такие изменения могут иметь далеко идущие последствия местного, регионального и дaже глобального масштаба. Центральная Азия в данном моменте не являетса исключенная, потому что последствия прошлых, настояших, и возможных будушщих изменений покрова снега значительны серьезные: из-за континентального климата и связанного с этим сухого жаркого лета, основная часть осадков падает на зимние и весенние месяцы в виде снега. Жители этого примерно 4.000.000 км² региона, в большой степени зависят от оросительной системы. Кроме того, большая часть электричества производится с помощью электростанций. Использумая для этого вода образуется от тайния снега весной. Изменение количества снега оказывает непосредственное влияние на каличество готовой для использования воды и на время её образования. Представленная работа рассматривает вопрос как развивалось пространственное расширение снежного покрова площадей с 1986 года. Эти иследования базироваться на процессиворании данных сеисоров MODIS и AVHRR которые представляют связанные временем и пространством показыват беспримерную методику. Не только время снежного покрова, но и начало и конец снежного сезана наблюдались в течение продолжительного времене, чтобы анализировать систематические изменения произошедшие в течение 26 лет. Результаты подтверждают предсказание модель климата с низким разрешением: снежный покров Центральной Азии изменяетса и ставит экологическую систему и управление водных планирования перед новыми задачами. Однако изменения направленн не только в одну сторону: регионы с уменьшением снежного покрова существовать рядом с такими, в которых величена снежного покрова увеличивается. Всеобщим сдвиг снежного покрова в сторону раннего начала и раннего окончания сезона так же наблюдается. Как раз эти сдвиги ставят а власти и хозяйства вода планирования перед сложные задачи, так как с этими сдвигами связаны и изменения в системе сточных вод.

Universiẗat, Diss., 2001--Jena.