The detrimental impacts of climate variability on water, agriculture, and food resources in East Africa underscore the importance of reliable seasonal climate prediction. To overcome this difficulty RARIMAE method were evolved. Applications RARIMAE in the literature shows that amalgamating different methods can be an efficient and effective way to improve the forecasts of time series under consideration. With these motivations, attempt have been made to develop a multiple linear regression model (MLR) and a RARIMAE models for forecasting seasonal rainfall in east Africa under the following objectives: 1. To develop MLR model for seasonal rainfall prediction in East Africa. 2. To develop a RARIMAE model for seasonal rainfall prediction in East Africa. 3. Comparison of model's efficiency under consideration In order to achieve the above objectives, the monthly precipitation data covering the period from 1949 to 2000 was obtained from Climate Research Unit (CRU). Next to that, the first differenced climate indices were used as predictors. In the first part of this study, the analyses of the rainfall fluctuation in whole Central- East Africa region which span over a longitude of 15 degrees East to 55 degrees East and a latitude of 15 degrees South to 15 degrees North was done by the help of maps. For models’ comparison, the R-squared values for the MLR model are subtracted from the R-squared values of RARIMAE model. The results show positive values which indicates that R-squared is improved by RARIMAE model. On the other side, the root mean square errors (RMSE) values of the RARIMAE model are subtracted from the RMSE values of the MLR model and the results show negative value which indicates that RMSE is reduced by RARIMAE model for training and testing datasets. For the second part of this study, the area which is considered covers a longitude of 31.5 degrees East to 41 degrees East and a latitude of 3.5 degrees South to 0.5 degrees South. This region covers Central-East of the Democratic Republic of Congo (DRC), north of Burundi, south of Uganda, Rwanda, north of Tanzania and south of Kenya. Considering a model constructed based on the average rainfall time series in this region, the long rainfall season counts the nine months lead of the first principal component of Indian sea level pressure (SLP_PC19) and the nine months lead of Dipole Mode Index (DMI_LR9) as selected predictors for both statistical and predictive model. On the other side, the short rainfall season counts the three months lead of the first principal component of Indian sea surface temperature (SST_PC13) and the three months lead of Southern Oscillation Index (SOI_SR3) as predictors for predictive model. For short rainfall season statistical model SAOD current time series (SAOD_SR0) was added on the two predictors in predictive model. By applying a MLR model it is shown that the forecast can explain 27.4% of the total variation and has a RMSE of 74.2mm/season for long rainfall season while for the RARIMAE the forecast explains 53.6% of the total variation and has a RMSE of 59.4mm/season. By applying a MLR model it is shown that the forecast can explain 22.8% of the total variation and has a RMSE of 106.1 mm/season for short rainfall season predictive model while for the RARIMAE the forecast explains 55.1% of the total variation and has a RMSE of 81.1 mm/season. From such comparison, a significant rise in R-squared, a decrease of RMSE values were observed in RARIMAE models for both short rainfall and long rainfall season averaged time series. In terms of reliability, RARIMAE outperformed its MLR counterparts with better efficiency and accuracy. Therefore, whenever the data suffer from autocorrelation, we can go for MLR with ARIMA error, the ARIMA error part is more to correct the autocorrelation thereby improving the variance and productiveness of the model. / Die nachteiligen Auswirkungen der Klimavariabilität auf Wasser, Landwirtschaft und Nahrungsressourcen in Ostafrika unterstreichen die Bedeutung einer zuverlässigen saisonalen Klimavorhersage. Um diese Schwierigkeit zu überwinden, wurden die Regression mit ARIMA-Fehlern (RARIMAE)-Methoden entwickelt. Die Anwendungen RARIMAE in der Literatur zeigen, dass die Zusammenführung verschiedener Methoden ein effizienter und effektiver Weg sein kann, um die Vorhersagen der betrachteten Zeitreihen zu verbessern. Aus dieser Motivation heraus wurde versucht, ein multiples lineares Regressionsmodell (MLR) und ein RARIMAE-Modell zur Vorhersage saisonaler Niederschläge in Ostafrika unter folgenden Zielsetzungen zu entwickeln: 1. Entwicklung eines MLR-Modells für die Vorhersage der saisonalen Regenfälle in Ostafrika. 2. Entwicklung eines RARIMAE-Modells für die saisonale Niederschlagsvorhersage in Ostafrika. 3. Vergleich der betrachteten Modelleffizienz Um die oben genannten Ziele zu erreichen, wurden die monatlichen Niederschlagsdaten für den Zeitraum von 1949 bis 2000 von der Climate Research Unit (CRU) bezogen. Daneben wurden die ersten differenzierten Klimaindizes als Prädiktoren verwendet. Im ersten Teil dieser Studie wurden die Niederschlagsschwankungen in der gesamten Region Zentral-Ostafrika, die sich über einen Längengrad von 15 Grad Ost bis 55 Grad Ost und einen Breitengrad von 15 Grad Süd bis 15 Grad Nord erstrecken, analysiert mit Hilfe von Karten gemacht. Für den Modellvergleich werden die Erklärte Varianz-Werte für das MLR-Modell von den R-Quadrat-Werten des RARIMAE-Modells abgezogen. Die Ergebnisse zeigen positive Werte, was darauf hinweist, die Erklärte Varianz durch das RARIMAE-Modell verbessert wird. Auf der anderen Seite werden die Root-Mean-Square-Error-Werte (RMSE) des RARIMAE-Modells von den RMSE-Werten des MLR-Modells subtrahiert und die Ergebnisse zeigen einen negativen Wert, der darauf hinweist, dass der RMSE durch das RARIMAE-Modell für Trainings- und Testdatensätze reduziert wird. Für den zweiten Teil dieser Studie umfasst das betrachtete Gebiet einen Längengrad von 31,5 Grad Ost bis 41 Grad Ost und einen Breitengrad von 3,5 Grad Süd bis 0,5 Grad Süd. Diese Region umfasst den Zentral-Osten der Demokratischen Republik Kongo (DRC), nördlich von Burundi, südlich von Uganda, Ruanda, nördlich von Tansania und südlich von Kenia. Betrachtet man ein Modell, das auf der Grundlage der durchschnittlichen Niederschlagszeitreihen in dieser Region erstellt wurde, zählt die lange Regensaison den neunmonatigen Vorsprung der ersten Hauptkomponente des indischen Meeresspiegeldrucks (SLP_PC19) und den neunmonatigen Vorsprung des Dipolmodus-Index (DMI_LR9) als ausgewählte Prädiktoren für statistische und prädiktive Modelle. Auf der anderen Seite zählt die kurze Regenzeit den dreimonatigen Vorsprung der ersten Hauptkomponente der indischen Meeresoberflächentemperatur (SST_PC13) und den dreimonatigen Vorsprung des Southern Oscillation Index (SOI_SR3) als Prädiktoren für das Vorhersagemodell. Für das statistische Modell der kurzen Regenzeit wurde die aktuelle SAOD-Zeitreihe (SAOD_SR0) zu den beiden Prädiktoren im Vorhersagemodell hinzugefügt. Durch die Anwendung eines MLR-Modells wird gezeigt, dass die Vorhersage 27,4 % der Gesamtvariation erklären kann und einen RMSE von 74,2 mm/Saison für eine lange Regenzeit hat, während die Vorhersage für RARIMAE 53,6% der Gesamtvariation erklärt und einen RMSE von 59,4 mm/Saison hat. Durch die Anwendung eines MLR-Modells wird gezeigt, dass die Vorhersage 22,8% der Gesamtvariation erklären kann und einen RMSE von 106,1 mm/Saison für das Vorhersagemodell für kurze Regenzeiten hat, während die Vorhersage für RARIMAE 55,1% der Gesamtvariation erklärt und a RMSE von 81,1 mm/Saison. Aus einem solchen Vergleich wurde ein signifikanter Anstieg die Erklärte Varianz und eine Abnahme der RMSE-Werte in RARIMAE-Modellen sowohl für die gemittelten Zeitreihen für kurze Regenfälle als auch für lange Regenzeiten beobachtet. In Bezug auf die Zuverlässigkeit übertraf RARIMAE seine MLR-Pendants mit besserer Effizienz und Genauigkeit. Wenn die Daten unter Autokorrelation leiden, können wir uns daher für MLR mit ARIMA-Fehler entscheiden. Der ARIMA-Fehlerteil dient mehr dazu, die Autokorrelation zu korrigieren, wodurch die Varianz und Produktivität des Modells verbessert wird.

Die Arbeit befasst sich mit den durch Telekonnektionen etablierten Zusammenhängen zwischen der globalen troposphärischen Zirkulation der Atmosphäre und der sommerlichen Niederschlagsvariabilität im südhemisphärischen Afrika auf interannueller Zeitskala. Ziel der Arbeit ist die Erfassung maßgeblicher Telekonnektionen sowie deren Überprüfung hinsichtlich kausal nachvollziehbarer zirkulationsdynamischer Erklärungsmodelle, die - über formalstatistische Signifikanzkriterien hinausgehend - eine Beurteilung der Fernkopplungen in Hinblick auf ihre Bedeutung für den Niederschlag im südhemisphärischen Afrika gestattet. Die hierzu durchgeführten Arbeitsschritte umfassen im Wesentlichen: i.) hauptkomponentenbasierte Regionalisierung des Niederschlags im südhemisphärischen Afrika, ii.) Entwurf einer sog. multisaisonalen Analysemethode zur Ermittlung der intrasaisonalen Persistenz der Kopplungen, iii.) intensive Nutzung und Weiterentwicklung bivariater Techniken der Telekonnektionsanalyse, iv.) Anwendung und Ergebnisvergleich verschiedener multivariater Methoden (SFPCA, CCA, SVD), v.) Neuentwicklung einer dreistufigen Methodenkombination zur Extraktion sog. Hauptkopplungsmodi, vi.) zirkulationsdynamische Analyse der Hauptkopplungsmodi hinsichtlich plausibler Kopplungsmechanismen. Für acht Hauptkopplungsmodi konnten Erklärungsmodelle für den Transport von Anomaliesignalen zwischen den jeweils involvierten Telekonnektionszentren des globalen Druckfeldes und den korrelierten Niederschlagsschwankungen in den Regionen des südlichen Afrikas aufgezeigt werden, die sich sowohl hinsichtlich der räumlichen Verteilung der Zentren als auch prozessual in vier Hauptgruppen zusammenfassen lassen: 1.) ENSO-Telekonnektionen: Das pazifische ENSO-System stellt sich als dominierender Modus hinsichtlich der Telekonnektionen des südhemisphärischen Niederschlags in Afrika dar. Während eine positive Abhängigkeit des frühsommerlichen Niederschlags in Ostafrika durch Variationen der tropischen Walkerzirkulation des Indischen Ozeans etabliert wird, werden die insgesamt stärksten Kopplungen im südwestlichen Kontinetalbereich im Spätsommer festgestellt. Als Kopplungsmechanismus wird hier eine höhenkonvergente Strömungskonfiguration über dem Südostatlantik und Südafrika erkannt, die über Anomalieimpulse der Walkerzirkulation des Atlantiks mit den pazifischen ENSO-Anomalien verknüpft ist. 2.) Wellendynamik der südhemisphärischen Westwinddrift: Zwei Hauptkopplungsmodi beschreiben die Einbindung der Höhentrogaktivität über dem südlichen Afrika in Telekonnektionsmuster der Südhemisphäre. Beide beeinflussen die Niederschlagsvariabilität im Süden Afrikas durch die Modifikation von Höhentroglagen über der Südostküste Südafrikas, die in ihrem westlichen Rückseitenbereich konvektionshemmend wirken und einen Impuls zu anomal trockenen Verhältnissen in den betroffenen Niederschlagsregionen ausüben. 3.) Auftrittshäufigkeit und Intensität tropischer Zyklonen im südwestlichen Indischen Ozean: Die auf saisonaler Zeitskala mit tropischen Zyklonen assoziierten großskaligen Zirkulationsanomalien überwiegen bzw. kompensieren Effekte der Niederschlagserhöhung durch Starkregenereignisse im südöstlichen Afrika. Sowohl eine Verlagerung des Hauptkonvektionsgebietes als auch die Auswirkungen auf die Luftmassenadvektion über dem Subkontinent verursachen tendenziell trockenere Verhältnisse in Regionen des südöstlichen und zentralen südhemisphärischen Afrikas bei verstärkter Zyklonalaktivität im Spätsommer. 4.) Telekonnektionen mit der Zirkulation der subtropischen und mittleren Breiten der Nordhemisphäre: Vier Hauptkopplungsmodi repräsentieren Zusammenhänge v.a. der frühsommerlichen Niederschlagsvariabilität in Ostafrika. Die Schlüsselrolle bei der prozessualen Verzahnung der außertropischen Zirkulation mit innertropischen Konvektionsanomalien nimmt die Höhenströmung im Bereich des Subtropenjetstreams über Südwestasien ein, welche mit der Variabilität der Meridionalströmung im hochtroposphärischen Strömungsast der Hadleyzelle über Nordostafrika verknüft ist. Diese wiederum ist mittels Horizontaldivergenzanomalien an die Konvektionstätigkeit über dem äquatornahen Ostafrika gekoppelt. ; Neben Telekonnektionen des südafrikanischen Niederschlags bezüglich der atmosphärischen Zirkulation wurden Zusammenhänge mit der Variabilität der Meeresoberflächentemperaturen untersucht. Bis auf das ENSO-System und den sog. Dipolmodus im Indischen Ozean, konnten keine weiteren bedeutenden, auf der interannuellen Zeitskala wirksamen ozeanischen Einflüsse auf die Atmosphäre festgestellt werden, die zur weiteren Erklärung von Niederschlagstelekonnektionen beitragen. Die Ergebnisse der Arbeit lassen den Einsatz der Methoden bei der Analyse zeitversetzter Telekonnektionen im Rahmen prognostischer Modellierung der telekonnektiv beeinflussten Niederschlagsvariabilität im südhemisphärischen Afrika als aussichtsreich erscheinen. / The study deals with relationships between the global tropospheric circulation and the summer rainfall in southern hemispheric Africa caused by teleconnections on interannual timescales. Objectives are the identification of important teleconnections as well as their examination concerning physically plausible explanations in order to confirm their relevance for rainfall variability in southern hemispheric Africa beyond pure formal statistics. The implemented procedures include essentially: i.) regionalisation of southern African rainfall based on principal component analysis, ii.) design of a so-called multi-seasonal analysis scheme in order to examine the intraseasonal persistence of teleconnections, iii.) extensive use and further development of bivariate methods for teleconnection analysis, iv.) application and comparison of various multivariate methods (SFPCA, CCA, SVD), v.) development of a novel three-stage combination of methods for extracting so-called comprehensive teleconnection modes, vi.) analysis of circulation dynamics of these modes in order to reveal decisive mechanisms responsible for these teleconnections. Eight comprehensive teleconnection modes allow to explain the transport of anomaly signals between remote teleconnection centers in the global pressure field and the related rainfall time series in southern Africa. Concerning dynamic processes as well as geographical locations of the involved remote centers they may be condensed to four principal types: 1.) ENSO teleconnections: the Pacific ENSO system is the leading mode of southern African rainfall teleconnections. While there is a positive correlation of early summer rainfall in eastern Africa caused by variations of the tropical Walker circulation over the Indian Ocean, the overall strongest (negative) linkage is found in the southeast of the subcontinent during the late summer season. The mechanism for this teleconnection is made up by high level convergence above the southeast Atlantic and South Africa being linked to the Pacific ENSO system by anomaly signals in the Atlantic Walker circulation cell. 2.) Wave dynamics of the southern hemisphere westerlies: two modes describe the integration of upper trough activity over southern Africa into teleconnection patterns of the southern hemisphere. Both of them show impacts on rainfall variability by means of modifications in the upper trough configuration, supressing convection on the western rear. 3.) Frequency and intensity of tropical cyclones and depressions in the southwestern Indian Ocean: the large-scale circulation anomalies associated with tropical cyclones on the seasonal time scale outbalance the short-term effects of intense rainfall in southeastern Africa. The dislocation of major convection centers, but also modified air mass advection due to enhanced cyclone activity induce tendentiously drier conditions in southeastern and central parts of southern hemispheric Africa. 4.) Teleconnections to the circulation of northern hemispheric mid- and high latitudes: four modes represent teleconnections of early summer rainfall variability in eastern Africa. The key role of the dynamic interlocking between extratropical circulation and tropical convection anomalies consists in high tropospheric flow anomalies in the vicinity of the subtropical jetstream above southwest Asia which is connected to the upper level branch of the Hadley cell in northeast Africa. This cell in turn is linked to convective activity over eastern Africa by upper level divergence anomalies. ; Furthermore, relations of southern African rainfall to the variability of sea surface temperatures have been examined. Apart from the dominant ENSO system and the so-called Indian Ocean Dipole mode, no further oceanic influences onto the atmosphere could be identified that contribute to the understanding of rainfall teleconnections on the interannual time scale. The results of this study are promising concerning applications of the methods with respect to time-lag teleconnections within the scope of seasonal forecast modelling of rainfall variability in southern hemispheric Africa.

Universiẗat, Diss., 2003--Würzburg. / Erscheinungsjahr an der Haupttitelstelle: 2003.

Die Gletscher Hochasiens beeinflussen durch ihr Schmelzwasser die Wasserverfügbarkeit eines der gefährdetsten ‚globalen Wassertürme‘. Des Weiteren stellen diese Gletscher und die Gletscherseen eine Gefahr durch Überschwemmungen, Lawinen und Erdrutsche dar. Die Sensitivität und Variabilität von Gletschermassenbilanzen in Hochasien werden in dieser Dissertation untersucht. Das Energie- und Massenbilanzmodell „COupled Snowpack and Ice surface energy and mass balance model in PYthon (COSIPY)“ ist dabei das Hauptwerkzeug. Neun verschiedene gegitterte Niederschlagsdatensätze wurden verglichen, um Aussagen über deren Anwendungsmöglichkeiten zu treffen. Es wurden Verfahren für die Vorverarbeitung von Reanalyse-Datensätzen entwickelt, um diese als klimatische Antriebsdaten für COSIPY zu verwenden. Dazu standen Daten von drei automatischen Wetterstationen an verschiedenen Gletschern zur Verfügung. Die Modellevaluation auf der Basis von Beobachtungsdaten bildete den Ausgangspunkt, um die klimatische Massenbilanz von 14 Gletschern in allen großen Gebirgszügen Hochasiens mit einem konsistenten Ansatz zu modellieren. Die räumlich aufgelösten klimatischen Massenbilanzen von 2000 bis 2018 wurden mithilfe geodätischer Massenbilanzen aus Fernerkundungsdaten kalibriert. Generell haben mehr südöstlich gelegene Gletscher höhere Massenumsätze und diese sind sensitiver gegenüber Schwankungen von Temperatur und Niederschlag. Alle Gletschermassenbilanzen sind am sensitivsten gegenüber Temperaturänderungen im Sommer und gegenüber Niederschlagsänderungen im Sommer oder Frühling. Die Resultate unterstreichen die Notwendigkeit zukünftiger Forschung zu räumlich aufgelösten Reaktionen von Gletschern auf Klimaantrieb und daraus resultierender Variabilität von Schmelzwasser unter Verwendung interdisziplinärer Methoden in Hochasien. Aufgrund der Heterogenität der Gletscher in Hochasien ist diese Forschung essentiell für die künftige Anpassung an Klimavariabilität und Klimawandel in der Region. / The meltwater from the glaciers of High Mountain Asia (HMA) impacts water availability of one of the most vulnerable ‘water towers’ of the globe. Furthermore, glaciers and glacial lakes represent a danger through floods, avalanches and landslides. The climatic sensitivity and variability of the glacier mass balances are investigated within this thesis. The COupled Snowpack and Ice surface energy and mass balance model in PYthon (COSIPY) is thereby the main tool. Nine gridded precipitation datasets have been compared to evaluate possible applications in HMA. The variability and timing of precipitation between May and September 2017 are consistent between the datasets, whereas great differences in precipitation amount were found. A preprocessing toolbox has been developed to use reanalysis datasets as climate forcing for COSIPY within the thesis. Measurements of three automatic weather stations at different glaciers were available for bias correction. Based on these model validations with observed data, climatic mass balances of 14 glaciers in all major mountain ranges in HMA were simulated using a consistent approach. The distributed climatic mass balances for the period from October 2000 to September 2018 were calibrated with remote-sensing-based geodetic mass balances. In general, glaciers with higher mass turnover are located in the southeast of HMA. They are more sensitive to perturbations of temperature and precipitation. All glaciers are most sensitive to monthly temperature perturbations in summer and to precipitation perturbations in summer, spring or spring and summer. The results emphasise the need for future research on spatially resolved responses of glaciers to climate forcing and resulting variability of meltwater using coherent interdisciplinary methods in HMA. Due to the heterogeneity of glaciers in HMA, such research is essential for adaptation to future climate variability and climate change in the region.