Evaporation is a key process for the water exchange between soil and atmosphere, it is controlled by the internal water fluxes and surface vapor fluxes. The focus of this thesis is to visualize and quantify the multiphase flow processes during evaporation from porous media. The retained liquid films in surface roughness (thick-film flow) and angular corners (corner flow) have been found to facilitate and dominate evaporation. Using the representative 2D micromodels (artificial pore networks) with different surface roughness and pore structures, this thesis gives visualizations of the corner and thick-film flow during the evaporation process, presents the enhanced hydraulic continuity by corner and thick-film flow, and tests the validity of the SSC-model which assumes corner flow is dominant for the mass transport during evaporation. Surface roughness and wettability are proved both experimentally and theoretically to play a key role for the time and temperature behaviors of the evaporation process, besides, this thesis shows that for a consistent description of the time-dependent mass loss and the geometry of the corner/thick-film flow region, the fractality of the evaporation front must be taken into account.

Evaporation plays an important role in the water balance on a different spatial scale. However, its direct and indirect measurements are globally scarce and accurate estimations are a challenging task. Thus the correct process approximation in modelling of the terrestrial evaporation plays a crucial part. A physically based 1D lumped soil–plant–atmosphere model (BROOK90) is applied to study the role of parameter selection and meteorological input for modelled evaporation on the point scale. Then, with the integration of the model into global, regional and local frameworks, we made cross-combinations out of their parameterization and forcing schemes to show and analyse their roles in the estimations of the evaporation. Five sites with different land uses (grassland, cropland, deciduous broadleaf forest, two evergreen needleleaf forests) located in Saxony, Germany, were selected for the study. All tested combinations showed a good agreement with FLUXNET measurements (Kling–Gupta efficiency, KGE, values 0.35–0.80 for a daily scale). For most of the sites, the best results were found for the calibrated model with in situ meteorological input data, while the worst was observed for the global setup. The setups' performance in the vegetation period was much higher than for the winter period. Among the tested setups, the model parameterization showed higher spread in performance than meteorological forcings for fields and evergreen forests sites, while the opposite was noticed in deciduous forests. Analysis of the of evaporation components revealed that transpiration dominates (up to 65 %–75 %) in the vegetation period, while interception (in forests) and soil/snow evaporation (in fields) prevail in the winter months. Finally, it was found that different parameter sets impact model performance and redistribution of evaporation components throughout the whole year, while the influence of meteorological forcing was evident only in summer months.

Das erste Ziel dieser Arbeit ist eine umfassende Analyse der Wasserflüsse durchzuführen und Quellen und Senken des kontinentalen Niederschlags zu identifizieren. Als Analysemethode werden komplexe Netzwerke verwendet, ein Ansatz, mit dessen Hilfe das neuartige Konzept des “cascading moisture recycling'''' (CMR) eingeführt wird. CMR wird als vielfache Verdunstung von Niederschlag während des Feuchtigkeitstransports über bewaldeten Gebieten definiert. Dieses Verfahren ermöglicht es, den Anteil von CMR an der Menge des regionalen Niederschlags zu quantifizieren und Schlüsselregionen des CMR zu identifizieren. Die Analyse zeigt, dass der südliche Bereich des Amazonasbeckens nicht nur eine direkte Quelle für Niederschlag im La-Plata Becken ist, sondern auch als ``Brückenregion'''' dient, über die die verdunstete Feuchtigkeit des ganzen Amazonasbeckens auf dem Weg in die Subtropen transportiert wird. Die Ergebnisse zeigen, dass eine Neubewertung der Vulnerabilität des Amazonasregenwalds unter Umweltveränderungen unabdingbar ist. Dies ist das zweite Ziel der vorliegenden Arbeit. Durch diese Veränderungen könnten große Teile des Regenwaldes in eine Savanne umgewandelt werden. Dies würde wiederum den Niederschlag reduzieren, was sich negativ auf die Stabilität der verbleibenden Waldgebiete auswirken und ein Waldsterben verursachen kann. Für die Analyse dieser Zusammenhänge werden ebenfalls komplexe Netzwerke verwendet, um das Konzept der Ökosystem-Resilienz und CMR basierend auf Beobachtungsdaten zu kombinieren. Es werden die Schlüsselregionen, in denen Entwaldung zu einer Destabilisierung der verbleibenden Wald führt, identifiziert und die Möglichkeit eines großflächigen Absterben des Regenwaldes aufgrund von verlängerter Trockenzeit untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass die Diversität des Regenwaldes und die durch den Feuchtigkeitstransport gegebene Konnektivität der Waldgebiete eine wichtige Rolle für die Stabilität und ökologische Integrität dieses Ökosystems spielen. / The first aim of this thesis is to improve the understanding of vegetation-atmosphere interactions by means of complex network analysis of water fluxes from the sources to the sinks of rainfall in South America. This novel approach allows to introduce the concept of “cascading moisture recycling” defined as moisture recycling on the continent involving re-evaporation cycles along the way. A methodological framework is developed to quantify the importance of cascading moisture recycling and to identify key regions that sustain this process. It reveals, for instance, that the southern part of the Amazon basin is not only a direct source of rainfall for the La Plata basin as previously thought but also an intermediary region that re-distribute moisture evaporating from the entire Amazon basin towards the subtropics. This new concept lays the foundation for evaluating the vulnerability of the Amazon forest to environmental perturbations, which is the second aim of this thesis. Land-use and rainfall variability are expected to be intensified at the end of the twenty-first century and may push the south-eastern part of the Amazon forest towards a grass-dominated ecosystem. Such a forest loss would reduce local dry-season evapotranspiration and the resulting moisture supply for down-wind rainfall. In turn, this might erode the resilience of the remaining forest and lead to further forest losses. Using a complex network approach, the concepts of forest resilience and cascading moisture recycling are combined in a data-driven modeling framework. Key regions are identified where deforestation would greatly destabilize the remaining forest, as well as tipping points in dry-season intensification for large-scale self-amplified Amazon forest loss. The findings highlight the need to maintain the diversity and connectivity of forest patches in order to sustain the ecological integrity of the largest remaining tropical forest on Earth.

Inner Mongolian grasslands are part of the vast Eurasian steppe belt and were used for nomadic pastoralism for thousands of years. As a result of political and economic changes in China in the last century, this mobile grazing management has been replaced by a sedentary and intensified livestock production. Stocking rates have increased substantially, overshooting the carrying capacity of the grasslands. These land use changes have induced severe grassland degradation. The impact and causes of grassland degradation have been investigated by the Sino-German joint research group MAGIM (Matter fluxes in grasslands of Inner Mongolia as influenced by stocking rate) in the Xilin River catchment of Inner Mongolia since 2004. This work is part of subproject P6, which amongst others pursues the goal of quantifying water balance exchange by micrometeorology and remote sensing. The dominating process of water balance losses in Inner Mongolian grasslands is evapotranspiration (ET), whereby water vapour is released into the lower atmosphere. ET is highly variable in both time and space in this semi-arid environment, as it is coupled with the typically fluctuating amount of precipitation (P). However, despite ET being the key output process of the hydrological cycle of Inner Mongolian grasslands and despite its important role as an indicator for ecosystem functioning, little is known about its spatiotemporal distribution and variability in this remote area. Recent studies on ET have demonstrated variations due to phenology, soil moisture and land use, but these studies have been limited to short periods and have been conducted on a few field sites in close proximity with debatable representativeness for the 2600 km² of grasslands in the Xilin River catchment. The development of a number of remote sensing methods in the last decades has introduced various approaches to determining spatial ET from space, but the application of remotely sensed ET in regional long-term studies is still problematic. Nevertheless, a variety of surface parameters are provided by the sensor MODIS (moderate resolution imaging spectroradiometer) at a resolution of approx. 1km. The aim of this work was (1) to close the gap between the limitations of available local ET measurements and the need for long-term studies on spatial ET in Inner Mongolian grasslands and (2) to analyse the spatiotemporal variability of ET and its implications on livestock management in this area. Therefore, micrometeorological data, remote sensing products and hydrological modelling with BROOK90 were integrated to model spatial ET for the grasslands of the Xilin River catchment over 10 years. The hydrological model BROOK90 calculates ET based on a modified Penman-Monteith approach including the separation of energy into transpiration and soil evaporation. The spatial application of the model was based on a land use classification restricted to the land use unit typical steppe. BROOK90 was parameterised from eddy covariance measurements, soil characteristics and MODIS leaf area index (LAI). Location and canopy parameters were provided individually, as well as the essential daily model input, including P and air temperatures for each pixel. Minimum and maximum air temperatures were calculated based on a relationship between measured air temperatures and MODIS surface temperatures (R²=0.92 and R²=0.87, n=81). Spatial P was estimated from a relationship found between the measured cumulative P of six rain gauges within the grasslands and the increase of MODIS LAI around these measurements (R²=0.80, n=270). Modelled ET is plausible and fits in the range of published results. ET was demonstrated to be highly variable in both time and space: the high spatiotemporal variability of eight-day ET is reflected by the coefficients of variation, which varied between 25% and 40% for the whole study area and were up to 75% for individual pixels. Soil evaporation reacts considerably more sensitively to precipitation pulses than transpiration. Modelled annual ET sums approached or exceeded precipitation sums in general; however, P exceeded ET in 2003, when exceptionally high precipitation occurred. The strong dynamics and the high spatiotemporal variability of ET clearly demonstrate that the current static livestock management is not adapted to the conditions of Inner Mongolian grasslands. New concepts for a sustainable livestock management could be developed in consideration of the intrinsic long-term patterns of spatial ET distribution and spatiotemporal variability identified in this work. Moreover, as this method for modelling spatial ET is not restricted to the grasslands of the Xilin River catchment, livestock management in other semi-arid grasslands could benefit from it as well. / Die Grasländer der Inneren Mongolei sind Teil des riesigen eurasischen Steppengürtels und wurden seit Tausenden von Jahren für die nomadische Weidewirtschaft genutzt. Als Folge der politischen und wirtschaftlichen Veränderungen in China im letzten Jahrhundert ist diese mobile Weidewirtschaft durch eine ortsgebundene und intensivierte Tierhaltung ersetzt worden. Besatzdichten wurden erheblich erhöht und die Tragfähigkeit der Grasländer wurde deutlich überschritten. Diese Landnutzungsänderungen haben schwerwiegende Degradationserscheinungen der Grasländer induziert. Die Ursachen und Auswirkungen der Degradation sind von der Deutsch-Chinesischen-Forschungsgruppe MAGIM (Matter fluxes in grasslands of Inner Mongolia as influenced by stocking rate) im Einzugsgebiet des Xilin-Flusses in der Inneren Mongolei seit 2004 untersucht worden. Diese Arbeit wurde im Rahmen des Teilprojektes P6 erstellt, welches unter anderem das Ziel verfolgt, Wasserhaushaltsprozesse mit Mikrometeorologie und Fernerkundung zu quantifizieren. Der dominierende Prozess der Wasserbilanz-Verluste in den Grasländern der Inneren Mongolei ist die Verdunstung (ET), wobei Wasserdampf in die untere Atmosphäre freigesetzt wird. ET ist in diesem semi-ariden Ökosystem in Zeit und Raum sehr variabel, da an die in der Regel schwankenden Niederschläge (P) gekoppelt. Trotz der Schlüsselrolle, die ET im Wasserkreislauf der Inneren Mongolei einnimmt, und der wichtigen Rolle als Indikator für die Funktionsweise des Ökosystems, ist wenig über die raum-zeitliche Verteilung und Variabilität von ET in dieser abgelegenen Region bekannt. Neuere Studien haben ET-Schwankungen aufgrund von Phänologie, Bodenfeuchte und Bodennutzung dargestellt, aber diese Studien sind auf kurze Zeiträume beschränkt und wurden auf nur wenigen Standorten, die sich in unmittelbarer Nähe befinden, durchgeführt. Dies stellt ihre Repräsentativität für die 2600 km² an Grasland im Xilin-Einzugsgebiet in Frage. Die Entwicklung von Fernerkundungsmethoden in den letzten Jahrzehnten hat verschiedene Ansätze zur Bestimmung der räumlichen ET hervorgebracht, jedoch ist die Anwendung von ET aus Fernerkundungsdaten in regionalen Langzeitstudien immer noch problematisch. Dennoch werden eine Vielzahl von Oberflächenparametern durch den Sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) bei einer Auflösung von ca. 1km zur Verfügung gestellt. Das Ziel dieser Arbeit war (1) die Lücke zwischen den verfügbaren lokalen ET-Messungen und dem Bedarf an langfristigen Untersuchungen zu räumlicher ET im Grasland der Inneren Mongolei zu schließen und (2) die räumlich-zeitliche Variabilität von ET vor dem Hintergrund des Beweidungsmanagements zu analysieren. Daher wurden mikrometeorologische Daten, Fernerkundungsprodukte und hydrologische Modellierungen mit BROOK90 integriert, um die räumliche ET für die Grasländer des Xilin-Einzugsgebietes über 10 Jahre zu modellieren. Das hydrologische Modell BROOK90 berechnet ET auf Basis eines modifizierten Penman-Monteith-Ansatzes einschließlich der Aufteilung in Transpiration und Bodenverdunstung. Die räumliche Anwendung des Standortmodells basiert auf einer Landnutzungsklassifikation und wurde für die Landnutzungsklasse typical steppe durchgeführt. Eddy-Kovarianz-Messungen, Bodeneigenschaften und MODIS-Blattflächenindex (LAI) wurden zur Parametrisierung von BROOK90 verwendet. Sowohl Lage- und Pflanzenparameter, als auch die notwendigen Modelleingangsdaten (Tageswerte von P und Lufttemperaturen), wurden für jeden Pixel individuell zur Verfügung gestellt. Minimum- und Maximum-Lufttemperaturen wurden mittels einer Beziehung zwischen gemessenen Lufttemperaturen und MODIS-Oberflächentemperaturen berechnet (R²=0.92 und R²=0.87, n=81). Räumliche P wurden aus einem Zusammenhang zwischen gemessenen kumulierten P von sechs Niederschlagsmessern im Untersuchungsgebiet und der Erhöhung des MODIS-LAI im Bereich dieser Messungen abgeleitet (R²=0.80, n=270). Die modellierte räumliche ET ist plausibel und liegt im Wertebereich der publizierten Ergebnisse. Es wurde gezeigt, das ET sehr variabel in Raum und Zeit ist: die raum-zeitlichen Schwankungen der achttägigen ET wurden durch den Variationskoeffizienten dargestellt, welcher zwischen 25% und 40% für das gesamte Untersuchungsgebiet variiert und für einzelne Pixel bis auf 75% ansteigt. Die Bodenverdunstung reagiert wesentlich empfindlicher auf Niederschlagsereignisse als die Transpiration. Modellierte Jahres-ET-Summen erreichen oder überschritten die Niederschlagssummen in der Regel, jedoch übertraf P die ET im Jahre 2003, als außergewöhnlich hohe Niederschläge aufgetreten sind. Die starke Dynamik und die hohe raum-zeitliche Variabilität der ET zeigen deutlich, dass die aktuelle statische Tierhaltung nicht an die Bedingungen in den Innermongolischen Grasländern angepasst ist. Neue Konzepte für eine nachhaltige Viehwirtschaft könnten unter Berücksichtigung der inhärenten langfristigen Muster der räumlichen Verteilung von ET und ihrer raum-zeitlichen Variabilität, die in dieser Arbeit identifiziert wurden, entwickelt werden. Außerdem ist die Anwendung der entwickelten Methode für die Modellierung räumlicher ET nicht auf die Grasländer des Xilin-Einzugsgebietes beschränkt; die Weidewirtschaft in anderen semi-ariden Grasländern könnte ebenfalls davon profitieren.

Evapotranspiration ET is a dominant Earth System process that couples the water and energy cycles at the earth surface. The pressure of global environmental changes foster the broad scientific aim to understand impacts of climate and land-use on evapotranspiration under transient conditions. In this work, the spatial scale of river catchments is addressed through data analysis of hydrological and meteorological archives with ET classically derived through water balance closure. Through a synthesis of various catchments with different climatic forcings and hydrological conditions, the core objectives of this thesis are: - Did environmental changes in the past, such as climatic- or land-use and land cover (LULC) changes, result in detectable non-stationary changes in the hydro-climate time series? - How can the impacts of climatic- from LULC changes on the hydroclimatology of catchments be separated? - What are the factors that control the sensitivity of ET and streamflow to external changes? These research questions are addressed for the climatic scales of long-term annual averages and seasonal conditions which characterise the hydroclimatology of river catchments. Illustrated by a rich hydro-climatic archive condensed for 27 small to medium sized river catchments in Saxony, a method is proposed to analyse the seasonal features of river flow allowing to detect shifting seasons in snow affected river basins in the last 90 years. Observations of snow depth at these same times lead to the conclusion, that changes in the annual cycle of air temperature have a large influence on the timing of the freeze-thaw in late winter and early spring. This causes large changes in storage of water in the snow pack, which leads to profound changes of the river regime, particularly affecting the river flow in the following months. A model-based data analysis, based on the fundamental principles of water and energy conservation for long-term average conditions, is proposed for the prediction of ET and streamflow, as well as the separation of climate related impacts from impacts resulting from changes in basin conditions. The framework was tested on a large data set of river catchments in the continental US and is shown to be consistent with other methods proposed in the literature. The observed past changes highlight that (i) changes in climate, such as precipitation or evaporative demand, result in changes of the partitioning within the water and energy balance, (ii) the aridity of the climate and to a lesser degree basin conditions determine the sensitivity to external changes, (iii) these controlling factors influence the direction of LULC change impacts, which in some cases can be larger than climate impacts. This work provides evidence, that changes in climatic and land cover conditions can lead to transient hydrological behaviours and make stationary assumptions invalid. Hence, past changes present the opportunity for model testing and thereby deriving fundamental laws and concepts at the scale of interest, which are not affected by changes in the boundary conditions. / Die Verdunstung ist ein maßgeblicher Prozess innerhalb des Klimasystems der Erde, welche den Wasserkreislauf mit dem Energiehaushalt der Erde verbindet. Eine zentrale wissenschaftliche Herausforderung ist, zu verstehen, wie die regionale Wasserverfügbarkeit durch Änderungen des Klimas oder der physiographischen Eigenschaften der Landoberfläche beeinflusst wird. Mittels einer integrierten Datenanalyse von vorhandenen langjährigen Archiven hydroklimatischer Zeitreihen werden die folgenden wissenschaftlichen Fragestellungen dieser Dissertation diskutiert: - Haben beobachtete Änderungen der Landoberfläche und des Klimas zu nachweisbaren, instationären hydroklimatischen Änderungen geführt? - Lassen sich die hydroklimatischen Auswirkungen von Klimaänderungen und Änderungen der Landoberfläche voneinander unterscheiden? - Welche Faktoren beeinflussen die Sensitivität von Abfluss und Verdunstung auf Veränderungen der klimatischen und physiographischen Randbedingungen? Hierbei fokussiert sich die Arbeit auf Änderungen im langjährige Mittel und im Jahresgang von hydroklimatischen Variablen auf der räumlichen Skala von Flusseinzugsgebieten. Zur Untersuchung des hydrologischen Regimes wurde ein harmonischer Filter angewandt, der es erlaubt, die Eintrittszeit des Jahresgangs (Phase) zu quantifizieren. Diese klimatologische Kenngröße wurde für eine Vielzahl von Einzugsgebieten in Sachsen untersucht, wobei sich vor allem für die Gebiete in den Kammlagen des Erzgebirges signifikante Veränderungen ergaben. Es konnte gezeigt werden, dass die signifikante Phasenverschiebung der Temperatur seit Ende der 1980er Jahre zu einer verfrühten Schneeschmelze und dadurch zu einem Rückgang des Abflusses bis in die Sommermonate hinein geführt hat. Desweiteren wurde eine modellbasierte Datenanalyse entwickelt, welche auf Massen- und Energieerhalt von Einzugsgebieten im langjährigen Mittel beruht. Das entwickelte Konzept erlaubt es, Auswirkungen von Klimaänderungen von anderen Effekten, welche z.B. durch Landnutzungsänderungen bedingt sind, abzugrenzen und zu quantifizieren. Die Ergebnisse einer Sensitivitätsanalyse dieses Konzeptes sowie die Anwendung auf einen umfangreichen hydroklimatischen Datensatz der USA zeigen: (i) Veränderungen im Wasser- oder Energiedargebot beeinflussen auch die Aufteilung der Wasser- und Energieflüsse. (ii) Die Aridität des Klimas und nachgeordnet die physiographischen Faktoren bestimmen die Sensitivität von Verdunstung und Abfluss. (iii) Beide Faktoren beeinflussen die Stärke und Richtung der Auswirkungen von physiographischen Änderungen. (iv) Anthropogene Veränderungen der Landoberfläche führten zum Teil zu stärkeren Auswirkungen als klimatisch bedingte Änderungen. Zusammenfassend zeigt sich, dass Änderungen von Landnutzung und Klima zu Verschiebungen im Wasserhaushalt führen können und damit auch die Annahme von Stationarität verletzen. Hydroklimatische Veränderungen bieten aber auch eine Gelegenheit zum Testen von Theorien und Modellen, um somit die grundlegenden Zusammenhänge zu erkennen, welche nicht durch Änderungen der Randbedingungen hinfällig werden.

Inner Mongolian grasslands are part of the vast Eurasian steppe belt and were used for nomadic pastoralism for thousands of years. As a result of political and economic changes in China in the last century, this mobile grazing management has been replaced by a sedentary and intensified livestock production. Stocking rates have increased substantially, overshooting the carrying capacity of the grasslands. These land use changes have induced severe grassland degradation. The impact and causes of grassland degradation have been investigated by the Sino-German joint research group MAGIM (Matter fluxes in grasslands of Inner Mongolia as influenced by stocking rate) in the Xilin River catchment of Inner Mongolia since 2004. This work is part of subproject P6, which amongst others pursues the goal of quantifying water balance exchange by micrometeorology and remote sensing. The dominating process of water balance losses in Inner Mongolian grasslands is evapotranspiration (ET), whereby water vapour is released into the lower atmosphere. ET is highly variable in both time and space in this semi-arid environment, as it is coupled with the typically fluctuating amount of precipitation (P). However, despite ET being the key output process of the hydrological cycle of Inner Mongolian grasslands and despite its important role as an indicator for ecosystem functioning, little is known about its spatiotemporal distribution and variability in this remote area. Recent studies on ET have demonstrated variations due to phenology, soil moisture and land use, but these studies have been limited to short periods and have been conducted on a few field sites in close proximity with debatable representativeness for the 2600 km² of grasslands in the Xilin River catchment. The development of a number of remote sensing methods in the last decades has introduced various approaches to determining spatial ET from space, but the application of remotely sensed ET in regional long-term studies is still problematic. Nevertheless, a variety of surface parameters are provided by the sensor MODIS (moderate resolution imaging spectroradiometer) at a resolution of approx. 1km. The aim of this work was (1) to close the gap between the limitations of available local ET measurements and the need for long-term studies on spatial ET in Inner Mongolian grasslands and (2) to analyse the spatiotemporal variability of ET and its implications on livestock management in this area. Therefore, micrometeorological data, remote sensing products and hydrological modelling with BROOK90 were integrated to model spatial ET for the grasslands of the Xilin River catchment over 10 years. The hydrological model BROOK90 calculates ET based on a modified Penman-Monteith approach including the separation of energy into transpiration and soil evaporation. The spatial application of the model was based on a land use classification restricted to the land use unit typical steppe. BROOK90 was parameterised from eddy covariance measurements, soil characteristics and MODIS leaf area index (LAI). Location and canopy parameters were provided individually, as well as the essential daily model input, including P and air temperatures for each pixel. Minimum and maximum air temperatures were calculated based on a relationship between measured air temperatures and MODIS surface temperatures (R²=0.92 and R²=0.87, n=81). Spatial P was estimated from a relationship found between the measured cumulative P of six rain gauges within the grasslands and the increase of MODIS LAI around these measurements (R²=0.80, n=270). Modelled ET is plausible and fits in the range of published results. ET was demonstrated to be highly variable in both time and space: the high spatiotemporal variability of eight-day ET is reflected by the coefficients of variation, which varied between 25% and 40% for the whole study area and were up to 75% for individual pixels. Soil evaporation reacts considerably more sensitively to precipitation pulses than transpiration. Modelled annual ET sums approached or exceeded precipitation sums in general; however, P exceeded ET in 2003, when exceptionally high precipitation occurred. The strong dynamics and the high spatiotemporal variability of ET clearly demonstrate that the current static livestock management is not adapted to the conditions of Inner Mongolian grasslands. New concepts for a sustainable livestock management could be developed in consideration of the intrinsic long-term patterns of spatial ET distribution and spatiotemporal variability identified in this work. Moreover, as this method for modelling spatial ET is not restricted to the grasslands of the Xilin River catchment, livestock management in other semi-arid grasslands could benefit from it as well. / Die Grasländer der Inneren Mongolei sind Teil des riesigen eurasischen Steppengürtels und wurden seit Tausenden von Jahren für die nomadische Weidewirtschaft genutzt. Als Folge der politischen und wirtschaftlichen Veränderungen in China im letzten Jahrhundert ist diese mobile Weidewirtschaft durch eine ortsgebundene und intensivierte Tierhaltung ersetzt worden. Besatzdichten wurden erheblich erhöht und die Tragfähigkeit der Grasländer wurde deutlich überschritten. Diese Landnutzungsänderungen haben schwerwiegende Degradationserscheinungen der Grasländer induziert. Die Ursachen und Auswirkungen der Degradation sind von der Deutsch-Chinesischen-Forschungsgruppe MAGIM (Matter fluxes in grasslands of Inner Mongolia as influenced by stocking rate) im Einzugsgebiet des Xilin-Flusses in der Inneren Mongolei seit 2004 untersucht worden. Diese Arbeit wurde im Rahmen des Teilprojektes P6 erstellt, welches unter anderem das Ziel verfolgt, Wasserhaushaltsprozesse mit Mikrometeorologie und Fernerkundung zu quantifizieren. Der dominierende Prozess der Wasserbilanz-Verluste in den Grasländern der Inneren Mongolei ist die Verdunstung (ET), wobei Wasserdampf in die untere Atmosphäre freigesetzt wird. ET ist in diesem semi-ariden Ökosystem in Zeit und Raum sehr variabel, da an die in der Regel schwankenden Niederschläge (P) gekoppelt. Trotz der Schlüsselrolle, die ET im Wasserkreislauf der Inneren Mongolei einnimmt, und der wichtigen Rolle als Indikator für die Funktionsweise des Ökosystems, ist wenig über die raum-zeitliche Verteilung und Variabilität von ET in dieser abgelegenen Region bekannt. Neuere Studien haben ET-Schwankungen aufgrund von Phänologie, Bodenfeuchte und Bodennutzung dargestellt, aber diese Studien sind auf kurze Zeiträume beschränkt und wurden auf nur wenigen Standorten, die sich in unmittelbarer Nähe befinden, durchgeführt. Dies stellt ihre Repräsentativität für die 2600 km² an Grasland im Xilin-Einzugsgebiet in Frage. Die Entwicklung von Fernerkundungsmethoden in den letzten Jahrzehnten hat verschiedene Ansätze zur Bestimmung der räumlichen ET hervorgebracht, jedoch ist die Anwendung von ET aus Fernerkundungsdaten in regionalen Langzeitstudien immer noch problematisch. Dennoch werden eine Vielzahl von Oberflächenparametern durch den Sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) bei einer Auflösung von ca. 1km zur Verfügung gestellt. Das Ziel dieser Arbeit war (1) die Lücke zwischen den verfügbaren lokalen ET-Messungen und dem Bedarf an langfristigen Untersuchungen zu räumlicher ET im Grasland der Inneren Mongolei zu schließen und (2) die räumlich-zeitliche Variabilität von ET vor dem Hintergrund des Beweidungsmanagements zu analysieren. Daher wurden mikrometeorologische Daten, Fernerkundungsprodukte und hydrologische Modellierungen mit BROOK90 integriert, um die räumliche ET für die Grasländer des Xilin-Einzugsgebietes über 10 Jahre zu modellieren. Das hydrologische Modell BROOK90 berechnet ET auf Basis eines modifizierten Penman-Monteith-Ansatzes einschließlich der Aufteilung in Transpiration und Bodenverdunstung. Die räumliche Anwendung des Standortmodells basiert auf einer Landnutzungsklassifikation und wurde für die Landnutzungsklasse typical steppe durchgeführt. Eddy-Kovarianz-Messungen, Bodeneigenschaften und MODIS-Blattflächenindex (LAI) wurden zur Parametrisierung von BROOK90 verwendet. Sowohl Lage- und Pflanzenparameter, als auch die notwendigen Modelleingangsdaten (Tageswerte von P und Lufttemperaturen), wurden für jeden Pixel individuell zur Verfügung gestellt. Minimum- und Maximum-Lufttemperaturen wurden mittels einer Beziehung zwischen gemessenen Lufttemperaturen und MODIS-Oberflächentemperaturen berechnet (R²=0.92 und R²=0.87, n=81). Räumliche P wurden aus einem Zusammenhang zwischen gemessenen kumulierten P von sechs Niederschlagsmessern im Untersuchungsgebiet und der Erhöhung des MODIS-LAI im Bereich dieser Messungen abgeleitet (R²=0.80, n=270). Die modellierte räumliche ET ist plausibel und liegt im Wertebereich der publizierten Ergebnisse. Es wurde gezeigt, das ET sehr variabel in Raum und Zeit ist: die raum-zeitlichen Schwankungen der achttägigen ET wurden durch den Variationskoeffizienten dargestellt, welcher zwischen 25% und 40% für das gesamte Untersuchungsgebiet variiert und für einzelne Pixel bis auf 75% ansteigt. Die Bodenverdunstung reagiert wesentlich empfindlicher auf Niederschlagsereignisse als die Transpiration. Modellierte Jahres-ET-Summen erreichen oder überschritten die Niederschlagssummen in der Regel, jedoch übertraf P die ET im Jahre 2003, als außergewöhnlich hohe Niederschläge aufgetreten sind. Die starke Dynamik und die hohe raum-zeitliche Variabilität der ET zeigen deutlich, dass die aktuelle statische Tierhaltung nicht an die Bedingungen in den Innermongolischen Grasländern angepasst ist. Neue Konzepte für eine nachhaltige Viehwirtschaft könnten unter Berücksichtigung der inhärenten langfristigen Muster der räumlichen Verteilung von ET und ihrer raum-zeitlichen Variabilität, die in dieser Arbeit identifiziert wurden, entwickelt werden. Außerdem ist die Anwendung der entwickelten Methode für die Modellierung räumlicher ET nicht auf die Grasländer des Xilin-Einzugsgebietes beschränkt; die Weidewirtschaft in anderen semi-ariden Grasländern könnte ebenfalls davon profitieren.

This work was written as a cumulative doctoral thesis based on reviewed publications. Climate projections are mainly based on the results of numeric simulations from global or regional climate models. Up to now processes between atmosphere and land surface are only rudimentarily known. This causes one of the major uncertainties in existing models. In order to reduce parameterisation uncertainties and to find a reasonable description of sub grid heterogeneities, the determination and evaluation of parameterisation schemes for modelling require as many datasets from different spatial scales as possible. This work contributes to this topic by implying different datasets from different platforms. Its objective was to analyse the spatial heterogeneity of land surface parameters and energy flux densities obtained from both satellite observations with different spatial and temporal resolutions and in-situ measurements. The investigations were carried out for two target areas in Germany. First, satellite data for the years 2002 and 2003 were analysed and validated from the LITFASS-area (Lindenberg Inhomogeneous Terrain - Fluxes between Atmosphere and Surface: a longterm Study). Second, the data from the experimental field sites of the FLUXNET cluster around Tharandt from the years 2006 and 2007 were used to determine the NDVI (Normalised Difference Vegetation Index for identifying vegetated areas and their "condition"). The core of the study was the determination of land surface characteristics and hence radiant and energy flux densities (net radiation, soil heat flux, sensible and latent heat flux) using the three optical satellite sensors ETM+ (Enhanced Thematic Mapper), MODIS (Moderate Resolution Imaging Spektroradiometer) and AVHRR 3 (Advanced Very High Resolution Radiometer) with different spatial (30 m – 1 km) and temporal (1 day – 16 days) resolution. Different sensor characteristics and different data sets for land use classifications can both lead to deviations of the resultant energy fluxes between the sensors. Thus, sensor differences were quantified, sensor adaptation methods were implemented and a quality analysis for land use classifications was performed. The result is then a single parameterisation scheme that allows for the determination of the energy fluxes from all three different sensors. The main focus was the derivation of the latent heat flux (L.E) using the Penman-Monteith (P-M) approach. Satellite data provide measurements of spectral reflectance and surface temperatures. The P-M approach requires further surface parameters not offered by satellite data. These parameters include the NDVI, Leaf Area Index (LAI), wind speed, relative humidity, vegetation height and roughness length, for example. They were derived indirectly from the given satellite- or in-situ measurements. If no data were available so called default values from literature were taken. The quality of these parameters strongly influenced the exactness of the radiant- and energy fluxes. Sensitivity studies showed that NDVI is one of the most important parameters for determination of evaporation. In contrast it could be shown, that the parameters as vegetation height and measurement height have only minor influence on L.E, which justifies the use of default values for these parameters. Due to the key role of NDVI a field study was carried out investigating the spatial variability and sensitivity of NDVI above five different land use types (winter wheat, corn, grass, beech and spruce). Methods to determine this parameter not only from space (spectral), but also from in-situ tower measurements (broadband) and spectrometer data (spectral) were compared. The best agreement between the methods was found for winter wheat and grass measurements in 2006. For these land use types the results differed by less than 10 % and 15 %, respectively. Larger differences were obtained for the forest measurements. The correlation between the daily MODIS-NDVI data and the in-situ NDVI inferred from the spectrometer and the broadband measurements were r=0.67 and r=0.51, respectively. Subsequently, spatial variability of land surface parameters and fluxes were analysed. The several spatial resolutions of the satellite sensors can be used to describe subscale heterogeneity from one scale to the other and to study the effects of spatial averaging. Therefore land use dependent parameters and fluxes were investigated to find typical distribution patterns of land surface properties and energy fluxes. Implying the distribution patterns found here for albedo and NDVI from ETM+ data in models has high potential to calculate representative energy flux distributions on a coarser scale. The distribution patterns were expressed as probability density functions (PDFs). First results of applying PDFs of albedo, NDVI, relative humidity, and wind speed to the L.E computation are encouraging, and they show the high potential of this method. Summing up, the method of satellite based surface parameter- and energy flux determination has been shown to work reliably on different temporal and spatial scales. The data are useful for detailed analyses of spatial variability of a landscape and for the description of sub grid heterogeneity, as it is needed in model applications. Their usability as input parameters for modelling on different scales is the second important result of this work. The derived vegetation parameters, e.g. LAI and plant cover, possess realistic values and were used as model input for the Lokalmodell of the German Weather Service. This significantly improved the model results for L.E. Additionally, thermal parameter fields, e.g. surface temperature from ETM+ with 30 m spatial resolution, were used as input for SVAT-modelling (Soil-Vegetation-Atmosphere-Transfer scheme). Thus, more realistic L.E results were obtained, providing highly resolved areal information. / Die vorliegende Arbeit wurde auf der Grundlage begutachteter Publikationen als kumulative Dissertation verfasst. Klimaprognosen basieren im Allgemeinen auf den Ergebnissen numerischer Simulationen mit globalen oder regionalen Klimamodellen. Eine der entscheidenden Unsicherheiten bestehender Modelle liegt in dem noch unzureichenden Verständnis von Wechselwirkungsprozessen zwischen der Atmosphäre und Landoberflächen und dem daraus folgenden Fehlen entsprechender Parametrisierungen. Um das Problem einer unsicheren Modell-Parametrisierung aufzugreifen und zum Beispiel subskalige Heterogenität in einer Art und Weise zu beschreiben, dass sie für Modelle nutzbar wird, werden für die Bestimmung und Evaluierung von Modell-Parametrisierungsansätzen so viele Datensätze wie möglich benötigt. Die Arbeit trägt zu diesem Thema durch die Verwendung verschiedener Datensätze unterschiedlicher Plattformen bei. Ziel der Studie war es, aus Satellitendaten verschiedener räumlicher und zeitlicher Auflösung sowie aus in-situ Daten die räumliche Heterogenität von Landoberflächenparametern und Energieflussdichten zu bestimmen. Die Untersuchungen wurden für zwei Zielgebiete in Deutschland durchgeführt. Für das LITFASS-Gebiet (Lindenberg Inhomogeneous Terrain - Fluxes between Atmosphere and Surface: a longterm Study) wurden Satellitendaten der Jahre 2002 und 2003 untersucht und validiert. Zusätzlich wurde im Rahmen dieser Arbeit eine NDVI-Studie (Normalisierter Differenzen Vegetations Index: Maß zur Detektierung von Vegetationflächen, deren Vitalität und Dichte) auf den Testflächen des FLUXNET Clusters um Tharandt in den Jahren 2006 und 2007 realisiert. Die Grundlage der Arbeit bildete die Bestimmung von Landoberflächeneigenschaften und daraus resultierenden Energieflüssen, auf Basis dreier optischer Sensoren (ETM+ (Enhanced Thematic Mapper), MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) und AVHRR 3 (Advanced Very High Resolution Radiometer)) mit unterschiedlichen räumlichen (30 m – 1 km) und zeitlichen (1 – 16 Tage) Auflösungen. Unterschiedliche Sensorcharakteristiken, sowie die Verwendung verschiedener, zum Teil ungenauer Datensätze zur Landnutzungsklassifikation führen zu Abweichungen in den Ergebnissen der einzelnen Sensoren. Durch die Quantifizierung der Sensorunterschiede, die Anpassung der Ergebnisse der Sensoren aneinander und eine Qualitätsanalyse von verschiedenen Landnutzungsklassifikationen, wurde eine Basis für eine vergleichbare Parametrisierung der Oberflächenparameter und damit auch für die daraus berechneten Energieflüsse geschaffen. Der Schwerpunkt lag dabei auf der Bestimmung des latenten Wärmestromes (L.E) mit Hilfe des Penman-Monteith Ansatzes (P-M). Satellitendaten liefern Messwerte der spektralen Reflexion und der Oberflächentemperatur. Die P-M Gleichung erfordert weitere Oberflächenparameter wie zum Beispiel den NDVI, den Blattflächenindex (LAI), die Windgeschwindigkeit, die relative Luftfeuchte, die Vegetationshöhe oder die Rauhigkeitslänge, die jedoch aus den Satellitendaten nicht bestimmt werden können. Sie müssen indirekt aus den oben genannten Messgrößen der Satelliten oder aus in-situ Messungen abgeleitet werden. Stehen auch aus diesen Quellen keine Daten zur Verfügung, können sogenannte Standard- (Default-) Werte aus der Literatur verwendet werden. Die Qualität dieser Parameter hat einen großen Einfluss auf die Bestimmung der Strahlungs- und Energieflüsse. Sensitivitätsstudien im Rahmen der Arbeit zeigen die Bedeutung des NDVI als einen der wichtigsten Parameter in der Verdunstungsbestimmung nach P-M. Im Gegensatz dazu wurde deutlich, dass z. B. die Vegetationshöhe und die Messhöhe einen relativ kleinen Einfluss auf L.E haben, so dass für diese Parameter die Verwendung von Standardwerten gerechtfertigt ist. Aufgrund der Schlüsselrolle, welche der NDVI in der Bestimmung der Verdunstung einnimmt, wurden im Rahmen einer Feldstudie Untersuchungen des NDVI über fünf verschiedenen Landnutzungstypen (Winterweizen, Mais, Gras, Buche und Fichte) hinsichtlich seiner räumlichen Variabilität und Sensitivität, unternommen. Dabei wurden verschiedene Bestimmungsmethoden getestet, in welchen der NDVI nicht nur aus Satellitendaten (spektral), sondern auch aus in-situ Turmmessungen (breitbandig) und Spekrometermessungen (spektral) ermittelt wird. Die besten Übereinstimmungen der Ergebnisse wurden dabei für Winterweizen und Gras für das Jahr 2006 gefunden. Für diese Landnutzungstypen betrugen die Maximaldifferenzen aus den drei Methoden jeweils 10 beziehungsweise 15 %. Deutlichere Differenzen ließen sich für die Forstflächen verzeichnen. Die Korrelation zwischen Satelliten- und Spektrometermessung betrug r=0.67. Für Satelliten- und Turmmessungen ergab sich ein Wert von r=0.5. Basierend auf den beschriebenen Vorarbeiten wurde die räumliche Variabilität von Landoberflächenparametern und Flüssen untersucht. Die unterschiedlichen räumlichen Auflösungen der Satelliten können genutzt werden, um zum einen die subskalige Heterogenität zu beschreiben, aber auch, um den Effekt räumlicher Mittelungsverfahren zu testen. Dafür wurden Parameter und Energieflüsse in Abhängigkeit der Landnutzungsklasse untersucht, um typische Verteilungsmuster dieser Größen zu finden. Die Verwendung der Verteilungsmuster (in Form von Wahrscheinlichkeitsdichteverteilungen – PDFs), die für die Albedo und den NDVI aus ETM+ Daten gefunden wurden, bietet ein hohes Potential als Modellinput, um repräsentative PDFs der Energieflüsse auf gröberen Skalen zu erhalten. Die ersten Ergebnisse in der Verwendung der PDFs von Albedo, NDVI, relativer Luftfeuchtigkeit und Windgeschwindigkeit für die Bestimmung von L.E waren sehr ermutigend und zeigten das hohe Potential der Methode. Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass die Methode der Ableitung von Oberflächenparametern und Energieflüssen aus Satellitendaten zuverlässige Daten auf verschiedenen zeitlichen und räumlichen Skalen liefert. Die Daten sind für eine detaillierte Analyse der räumlichen Variabilität der Landschaft und für die Beschreibung der subskaligen Heterogenität, wie sie oft in Modellanwendungen benötigt wird, geeignet. Ihre Nutzbarkeit als Inputparameter in Modellen auf verschiedenen Skalen ist das zweite wichtige Ergebnis der Arbeit. Aus Satellitendaten abgeleitete Vegetationsparameter wie der LAI oder die Pflanzenbedeckung liefern realistische Ergebnisse, die zum Beispiel als Modellinput in das Lokalmodell des Deutschen Wetterdienstes implementiert werden konnten und die Modellergebnisse von L.E signifikant verbessert haben. Aber auch thermale Parameter, wie beispielsweise die Oberflächentemperatur aus ETM+ Daten in 30 m Auflösung, wurden als Eingabeparameter eines Soil-Vegetation-Atmosphere-Transfer-Modells (SVAT) verwendet. Dadurch erhält man realistischere Ergebnisse für L.E, die hochaufgelöste Flächeninformationen bieten.

This work was written as a cumulative doctoral thesis based on reviewed publications. Climate projections are mainly based on the results of numeric simulations from global or regional climate models. Up to now processes between atmosphere and land surface are only rudimentarily known. This causes one of the major uncertainties in existing models. In order to reduce parameterisation uncertainties and to find a reasonable description of sub grid heterogeneities, the determination and evaluation of parameterisation schemes for modelling require as many datasets from different spatial scales as possible. This work contributes to this topic by implying different datasets from different platforms. Its objective was to analyse the spatial heterogeneity of land surface parameters and energy flux densities obtained from both satellite observations with different spatial and temporal resolutions and in-situ measurements. The investigations were carried out for two target areas in Germany. First, satellite data for the years 2002 and 2003 were analysed and validated from the LITFASS-area (Lindenberg Inhomogeneous Terrain - Fluxes between Atmosphere and Surface: a longterm Study). Second, the data from the experimental field sites of the FLUXNET cluster around Tharandt from the years 2006 and 2007 were used to determine the NDVI (Normalised Difference Vegetation Index for identifying vegetated areas and their "condition"). The core of the study was the determination of land surface characteristics and hence radiant and energy flux densities (net radiation, soil heat flux, sensible and latent heat flux) using the three optical satellite sensors ETM+ (Enhanced Thematic Mapper), MODIS (Moderate Resolution Imaging Spektroradiometer) and AVHRR 3 (Advanced Very High Resolution Radiometer) with different spatial (30 m – 1 km) and temporal (1 day – 16 days) resolution. Different sensor characteristics and different data sets for land use classifications can both lead to deviations of the resultant energy fluxes between the sensors. Thus, sensor differences were quantified, sensor adaptation methods were implemented and a quality analysis for land use classifications was performed. The result is then a single parameterisation scheme that allows for the determination of the energy fluxes from all three different sensors. The main focus was the derivation of the latent heat flux (L.E) using the Penman-Monteith (P-M) approach. Satellite data provide measurements of spectral reflectance and surface temperatures. The P-M approach requires further surface parameters not offered by satellite data. These parameters include the NDVI, Leaf Area Index (LAI), wind speed, relative humidity, vegetation height and roughness length, for example. They were derived indirectly from the given satellite- or in-situ measurements. If no data were available so called default values from literature were taken. The quality of these parameters strongly influenced the exactness of the radiant- and energy fluxes. Sensitivity studies showed that NDVI is one of the most important parameters for determination of evaporation. In contrast it could be shown, that the parameters as vegetation height and measurement height have only minor influence on L.E, which justifies the use of default values for these parameters. Due to the key role of NDVI a field study was carried out investigating the spatial variability and sensitivity of NDVI above five different land use types (winter wheat, corn, grass, beech and spruce). Methods to determine this parameter not only from space (spectral), but also from in-situ tower measurements (broadband) and spectrometer data (spectral) were compared. The best agreement between the methods was found for winter wheat and grass measurements in 2006. For these land use types the results differed by less than 10 % and 15 %, respectively. Larger differences were obtained for the forest measurements. The correlation between the daily MODIS-NDVI data and the in-situ NDVI inferred from the spectrometer and the broadband measurements were r=0.67 and r=0.51, respectively. Subsequently, spatial variability of land surface parameters and fluxes were analysed. The several spatial resolutions of the satellite sensors can be used to describe subscale heterogeneity from one scale to the other and to study the effects of spatial averaging. Therefore land use dependent parameters and fluxes were investigated to find typical distribution patterns of land surface properties and energy fluxes. Implying the distribution patterns found here for albedo and NDVI from ETM+ data in models has high potential to calculate representative energy flux distributions on a coarser scale. The distribution patterns were expressed as probability density functions (PDFs). First results of applying PDFs of albedo, NDVI, relative humidity, and wind speed to the L.E computation are encouraging, and they show the high potential of this method. Summing up, the method of satellite based surface parameter- and energy flux determination has been shown to work reliably on different temporal and spatial scales. The data are useful for detailed analyses of spatial variability of a landscape and for the description of sub grid heterogeneity, as it is needed in model applications. Their usability as input parameters for modelling on different scales is the second important result of this work. The derived vegetation parameters, e.g. LAI and plant cover, possess realistic values and were used as model input for the Lokalmodell of the German Weather Service. This significantly improved the model results for L.E. Additionally, thermal parameter fields, e.g. surface temperature from ETM+ with 30 m spatial resolution, were used as input for SVAT-modelling (Soil-Vegetation-Atmosphere-Transfer scheme). Thus, more realistic L.E results were obtained, providing highly resolved areal information. / Die vorliegende Arbeit wurde auf der Grundlage begutachteter Publikationen als kumulative Dissertation verfasst. Klimaprognosen basieren im Allgemeinen auf den Ergebnissen numerischer Simulationen mit globalen oder regionalen Klimamodellen. Eine der entscheidenden Unsicherheiten bestehender Modelle liegt in dem noch unzureichenden Verständnis von Wechselwirkungsprozessen zwischen der Atmosphäre und Landoberflächen und dem daraus folgenden Fehlen entsprechender Parametrisierungen. Um das Problem einer unsicheren Modell-Parametrisierung aufzugreifen und zum Beispiel subskalige Heterogenität in einer Art und Weise zu beschreiben, dass sie für Modelle nutzbar wird, werden für die Bestimmung und Evaluierung von Modell-Parametrisierungsansätzen so viele Datensätze wie möglich benötigt. Die Arbeit trägt zu diesem Thema durch die Verwendung verschiedener Datensätze unterschiedlicher Plattformen bei. Ziel der Studie war es, aus Satellitendaten verschiedener räumlicher und zeitlicher Auflösung sowie aus in-situ Daten die räumliche Heterogenität von Landoberflächenparametern und Energieflussdichten zu bestimmen. Die Untersuchungen wurden für zwei Zielgebiete in Deutschland durchgeführt. Für das LITFASS-Gebiet (Lindenberg Inhomogeneous Terrain - Fluxes between Atmosphere and Surface: a longterm Study) wurden Satellitendaten der Jahre 2002 und 2003 untersucht und validiert. Zusätzlich wurde im Rahmen dieser Arbeit eine NDVI-Studie (Normalisierter Differenzen Vegetations Index: Maß zur Detektierung von Vegetationflächen, deren Vitalität und Dichte) auf den Testflächen des FLUXNET Clusters um Tharandt in den Jahren 2006 und 2007 realisiert. Die Grundlage der Arbeit bildete die Bestimmung von Landoberflächeneigenschaften und daraus resultierenden Energieflüssen, auf Basis dreier optischer Sensoren (ETM+ (Enhanced Thematic Mapper), MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) und AVHRR 3 (Advanced Very High Resolution Radiometer)) mit unterschiedlichen räumlichen (30 m – 1 km) und zeitlichen (1 – 16 Tage) Auflösungen. Unterschiedliche Sensorcharakteristiken, sowie die Verwendung verschiedener, zum Teil ungenauer Datensätze zur Landnutzungsklassifikation führen zu Abweichungen in den Ergebnissen der einzelnen Sensoren. Durch die Quantifizierung der Sensorunterschiede, die Anpassung der Ergebnisse der Sensoren aneinander und eine Qualitätsanalyse von verschiedenen Landnutzungsklassifikationen, wurde eine Basis für eine vergleichbare Parametrisierung der Oberflächenparameter und damit auch für die daraus berechneten Energieflüsse geschaffen. Der Schwerpunkt lag dabei auf der Bestimmung des latenten Wärmestromes (L.E) mit Hilfe des Penman-Monteith Ansatzes (P-M). Satellitendaten liefern Messwerte der spektralen Reflexion und der Oberflächentemperatur. Die P-M Gleichung erfordert weitere Oberflächenparameter wie zum Beispiel den NDVI, den Blattflächenindex (LAI), die Windgeschwindigkeit, die relative Luftfeuchte, die Vegetationshöhe oder die Rauhigkeitslänge, die jedoch aus den Satellitendaten nicht bestimmt werden können. Sie müssen indirekt aus den oben genannten Messgrößen der Satelliten oder aus in-situ Messungen abgeleitet werden. Stehen auch aus diesen Quellen keine Daten zur Verfügung, können sogenannte Standard- (Default-) Werte aus der Literatur verwendet werden. Die Qualität dieser Parameter hat einen großen Einfluss auf die Bestimmung der Strahlungs- und Energieflüsse. Sensitivitätsstudien im Rahmen der Arbeit zeigen die Bedeutung des NDVI als einen der wichtigsten Parameter in der Verdunstungsbestimmung nach P-M. Im Gegensatz dazu wurde deutlich, dass z. B. die Vegetationshöhe und die Messhöhe einen relativ kleinen Einfluss auf L.E haben, so dass für diese Parameter die Verwendung von Standardwerten gerechtfertigt ist. Aufgrund der Schlüsselrolle, welche der NDVI in der Bestimmung der Verdunstung einnimmt, wurden im Rahmen einer Feldstudie Untersuchungen des NDVI über fünf verschiedenen Landnutzungstypen (Winterweizen, Mais, Gras, Buche und Fichte) hinsichtlich seiner räumlichen Variabilität und Sensitivität, unternommen. Dabei wurden verschiedene Bestimmungsmethoden getestet, in welchen der NDVI nicht nur aus Satellitendaten (spektral), sondern auch aus in-situ Turmmessungen (breitbandig) und Spekrometermessungen (spektral) ermittelt wird. Die besten Übereinstimmungen der Ergebnisse wurden dabei für Winterweizen und Gras für das Jahr 2006 gefunden. Für diese Landnutzungstypen betrugen die Maximaldifferenzen aus den drei Methoden jeweils 10 beziehungsweise 15 %. Deutlichere Differenzen ließen sich für die Forstflächen verzeichnen. Die Korrelation zwischen Satelliten- und Spektrometermessung betrug r=0.67. Für Satelliten- und Turmmessungen ergab sich ein Wert von r=0.5. Basierend auf den beschriebenen Vorarbeiten wurde die räumliche Variabilität von Landoberflächenparametern und Flüssen untersucht. Die unterschiedlichen räumlichen Auflösungen der Satelliten können genutzt werden, um zum einen die subskalige Heterogenität zu beschreiben, aber auch, um den Effekt räumlicher Mittelungsverfahren zu testen. Dafür wurden Parameter und Energieflüsse in Abhängigkeit der Landnutzungsklasse untersucht, um typische Verteilungsmuster dieser Größen zu finden. Die Verwendung der Verteilungsmuster (in Form von Wahrscheinlichkeitsdichteverteilungen – PDFs), die für die Albedo und den NDVI aus ETM+ Daten gefunden wurden, bietet ein hohes Potential als Modellinput, um repräsentative PDFs der Energieflüsse auf gröberen Skalen zu erhalten. Die ersten Ergebnisse in der Verwendung der PDFs von Albedo, NDVI, relativer Luftfeuchtigkeit und Windgeschwindigkeit für die Bestimmung von L.E waren sehr ermutigend und zeigten das hohe Potential der Methode. Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass die Methode der Ableitung von Oberflächenparametern und Energieflüssen aus Satellitendaten zuverlässige Daten auf verschiedenen zeitlichen und räumlichen Skalen liefert. Die Daten sind für eine detaillierte Analyse der räumlichen Variabilität der Landschaft und für die Beschreibung der subskaligen Heterogenität, wie sie oft in Modellanwendungen benötigt wird, geeignet. Ihre Nutzbarkeit als Inputparameter in Modellen auf verschiedenen Skalen ist das zweite wichtige Ergebnis der Arbeit. Aus Satellitendaten abgeleitete Vegetationsparameter wie der LAI oder die Pflanzenbedeckung liefern realistische Ergebnisse, die zum Beispiel als Modellinput in das Lokalmodell des Deutschen Wetterdienstes implementiert werden konnten und die Modellergebnisse von L.E signifikant verbessert haben. Aber auch thermale Parameter, wie beispielsweise die Oberflächentemperatur aus ETM+ Daten in 30 m Auflösung, wurden als Eingabeparameter eines Soil-Vegetation-Atmosphere-Transfer-Modells (SVAT) verwendet. Dadurch erhält man realistischere Ergebnisse für L.E, die hochaufgelöste Flächeninformationen bieten.

Evapotranspiration ET is a dominant Earth System process that couples the water and energy cycles at the earth surface. The pressure of global environmental changes foster the broad scientific aim to understand impacts of climate and land-use on evapotranspiration under transient conditions. In this work, the spatial scale of river catchments is addressed through data analysis of hydrological and meteorological archives with ET classically derived through water balance closure. Through a synthesis of various catchments with different climatic forcings and hydrological conditions, the core objectives of this thesis are: - Did environmental changes in the past, such as climatic- or land-use and land cover (LULC) changes, result in detectable non-stationary changes in the hydro-climate time series? - How can the impacts of climatic- from LULC changes on the hydroclimatology of catchments be separated? - What are the factors that control the sensitivity of ET and streamflow to external changes? These research questions are addressed for the climatic scales of long-term annual averages and seasonal conditions which characterise the hydroclimatology of river catchments. Illustrated by a rich hydro-climatic archive condensed for 27 small to medium sized river catchments in Saxony, a method is proposed to analyse the seasonal features of river flow allowing to detect shifting seasons in snow affected river basins in the last 90 years. Observations of snow depth at these same times lead to the conclusion, that changes in the annual cycle of air temperature have a large influence on the timing of the freeze-thaw in late winter and early spring. This causes large changes in storage of water in the snow pack, which leads to profound changes of the river regime, particularly affecting the river flow in the following months. A model-based data analysis, based on the fundamental principles of water and energy conservation for long-term average conditions, is proposed for the prediction of ET and streamflow, as well as the separation of climate related impacts from impacts resulting from changes in basin conditions. The framework was tested on a large data set of river catchments in the continental US and is shown to be consistent with other methods proposed in the literature. The observed past changes highlight that (i) changes in climate, such as precipitation or evaporative demand, result in changes of the partitioning within the water and energy balance, (ii) the aridity of the climate and to a lesser degree basin conditions determine the sensitivity to external changes, (iii) these controlling factors influence the direction of LULC change impacts, which in some cases can be larger than climate impacts. This work provides evidence, that changes in climatic and land cover conditions can lead to transient hydrological behaviours and make stationary assumptions invalid. Hence, past changes present the opportunity for model testing and thereby deriving fundamental laws and concepts at the scale of interest, which are not affected by changes in the boundary conditions.:Kurzfassung Abstract List of Manuscripts Symbols and abbreviations List of Symbols List of abbreviations 1 Introduction 1.1 Motivation and relevance 1.1.1 Scientific importance of evapotranspiration 1.1.2 Pressure of human driven changes 1.1.3 Practical importance of evapotranspiration 1.2 Scope 1.2.1 Focus on the catchment scale 1.2.2 Changes in the hydroclimatology of river catchments 1.2.3 Hydro-climate data analysis 1.3 Objectives and research questions 1.3.1 Shifting seasons in hydrology 1.3.2 Long-term annual average changes of evapotranspiration and streamflow 1.3.3 Methodological requirements 1.4 Structure of the thesis 2 Long term variability of the annual hydrological regime 2.1 Introduction 2.1.1 Motivation 2.1.2 Seasonal changes in hydrologic records 2.1.3 Regional climate in Saxony 2.1.4 Objective and structure 2.2 Methods 2.2.1 Annual periodic signal extraction 2.2.2 The runoff ratio and its annual phase 2.2.3 Descriptive circular statistics 2.2.4 Detection of nonstationarities, trends and change points 2.3 Data 2.4.1 Estimation and variability of the timing of the runoff ratio 2.4.2 Temporal variability of the timing 2.4.3 Does temperature explain trends in seasonality of runoff ratio? 2.4.4 Trend analysis in snow dominated basins 2.4.5 Uncertainty and significance of the results 2.5 Conclusions 2.A Preparation of basin input data 2.A.1 Precipitation 2.A.2 Temperature and snow depth data 3 Evaluation of water-energy balance frameworks 3.1 Introduction 3.2 Theory 3.2.1 Coupled water and energy balance 3.2.2 The ecohydrologic framework for change attribution 3.2.3 Applying the climate change hypothesis to predict changes in basin evapo transpiration and streamflow 3.2.4 Derivation of climatic sensitivity using the CCUW hypothesis 3.2.5 The Budyko hypothesis and derived sensitivities 3.3 Sensitivity analysis 3.3.1 Mapping of the Budyko functions into UW space 3.3.2 Mapping CCUW into Budyko space 3.3.3 Climatic sensitivity of basin evapotranspiration and streamflow 3.3.4 Climate-vegetation feedback effects 3.4 Application: three case studies 3.4.1 Mississippi River Basin (MRB) 3.4.2 Headwaters of the Yellow River Basin (HYRB) 3.4.3 Murray-Darling River Basin (MDB) 3.5 Conclusions 3.5.1 Potentials and limitations 3.5.2 Insights on the catchment parameter 3.5.3 Validation 3.5.4 Perspectives 3.A Derivation of the climate change direction 4 Climate sensitivity of streamflow over the continental United States 4.1 Introduction 4.1.1 Motivation 4.1.2 Hydro-climate of the continental US 4.1.3 Aims and research questions 4.2 Methods 4.2.1 Ecohydrological concept to separate impacts of climate and basin changes 4.2.2 Streamflow change prediction based on a coupled water-energy balance framework 4.2.3 Streamflow change prediction based on the Budyko hypothesis 4.2.4 Statistical classification of potential climate and basin change impacts 4.3 Data 4.4 Results and discussion 4.4.1 Hydro-climate conditions in the US 4.4.2 Climate sensitivity of streamflow 4.4.3 Assessment of observed and predicted changes in streamflow 4.4.4 Uncertainty discussion 4.5 Conclusions 4.A Mathematical derivations for the Mezentsev function 5 Summary and conclusions 5.1 Shifting seasons in hydrology 5.1.1 Major findings 5.1.2 Socio-economic and political relevance 5.1.3 Limitations and possible directions for further research 5.2 Long-term annual changes in ET and streamflow 5.2.1 Major findings 5.2.2 Socio-economic and political relevance 5.2.3 Limitations and further research 5.3 General conclusions and outlook 5.3.1 Regional and temporal limits and validity 5.3.2 Hydrological records carry signals of climate and land use change 5.3.3 Statistical significance of past changes 5.3.4 Improvements in assessing ET 5.3.5 Remote sensing 5.3.6 Learning from the past to predict the future? Bibliography Danksagung Erklärung / Die Verdunstung ist ein maßgeblicher Prozess innerhalb des Klimasystems der Erde, welche den Wasserkreislauf mit dem Energiehaushalt der Erde verbindet. Eine zentrale wissenschaftliche Herausforderung ist, zu verstehen, wie die regionale Wasserverfügbarkeit durch Änderungen des Klimas oder der physiographischen Eigenschaften der Landoberfläche beeinflusst wird. Mittels einer integrierten Datenanalyse von vorhandenen langjährigen Archiven hydroklimatischer Zeitreihen werden die folgenden wissenschaftlichen Fragestellungen dieser Dissertation diskutiert: - Haben beobachtete Änderungen der Landoberfläche und des Klimas zu nachweisbaren, instationären hydroklimatischen Änderungen geführt? - Lassen sich die hydroklimatischen Auswirkungen von Klimaänderungen und Änderungen der Landoberfläche voneinander unterscheiden? - Welche Faktoren beeinflussen die Sensitivität von Abfluss und Verdunstung auf Veränderungen der klimatischen und physiographischen Randbedingungen? Hierbei fokussiert sich die Arbeit auf Änderungen im langjährige Mittel und im Jahresgang von hydroklimatischen Variablen auf der räumlichen Skala von Flusseinzugsgebieten. Zur Untersuchung des hydrologischen Regimes wurde ein harmonischer Filter angewandt, der es erlaubt, die Eintrittszeit des Jahresgangs (Phase) zu quantifizieren. Diese klimatologische Kenngröße wurde für eine Vielzahl von Einzugsgebieten in Sachsen untersucht, wobei sich vor allem für die Gebiete in den Kammlagen des Erzgebirges signifikante Veränderungen ergaben. Es konnte gezeigt werden, dass die signifikante Phasenverschiebung der Temperatur seit Ende der 1980er Jahre zu einer verfrühten Schneeschmelze und dadurch zu einem Rückgang des Abflusses bis in die Sommermonate hinein geführt hat. Desweiteren wurde eine modellbasierte Datenanalyse entwickelt, welche auf Massen- und Energieerhalt von Einzugsgebieten im langjährigen Mittel beruht. Das entwickelte Konzept erlaubt es, Auswirkungen von Klimaänderungen von anderen Effekten, welche z.B. durch Landnutzungsänderungen bedingt sind, abzugrenzen und zu quantifizieren. Die Ergebnisse einer Sensitivitätsanalyse dieses Konzeptes sowie die Anwendung auf einen umfangreichen hydroklimatischen Datensatz der USA zeigen: (i) Veränderungen im Wasser- oder Energiedargebot beeinflussen auch die Aufteilung der Wasser- und Energieflüsse. (ii) Die Aridität des Klimas und nachgeordnet die physiographischen Faktoren bestimmen die Sensitivität von Verdunstung und Abfluss. (iii) Beide Faktoren beeinflussen die Stärke und Richtung der Auswirkungen von physiographischen Änderungen. (iv) Anthropogene Veränderungen der Landoberfläche führten zum Teil zu stärkeren Auswirkungen als klimatisch bedingte Änderungen. Zusammenfassend zeigt sich, dass Änderungen von Landnutzung und Klima zu Verschiebungen im Wasserhaushalt führen können und damit auch die Annahme von Stationarität verletzen. Hydroklimatische Veränderungen bieten aber auch eine Gelegenheit zum Testen von Theorien und Modellen, um somit die grundlegenden Zusammenhänge zu erkennen, welche nicht durch Änderungen der Randbedingungen hinfällig werden.:Kurzfassung Abstract List of Manuscripts Symbols and abbreviations List of Symbols List of abbreviations 1 Introduction 1.1 Motivation and relevance 1.1.1 Scientific importance of evapotranspiration 1.1.2 Pressure of human driven changes 1.1.3 Practical importance of evapotranspiration 1.2 Scope 1.2.1 Focus on the catchment scale 1.2.2 Changes in the hydroclimatology of river catchments 1.2.3 Hydro-climate data analysis 1.3 Objectives and research questions 1.3.1 Shifting seasons in hydrology 1.3.2 Long-term annual average changes of evapotranspiration and streamflow 1.3.3 Methodological requirements 1.4 Structure of the thesis 2 Long term variability of the annual hydrological regime 2.1 Introduction 2.1.1 Motivation 2.1.2 Seasonal changes in hydrologic records 2.1.3 Regional climate in Saxony 2.1.4 Objective and structure 2.2 Methods 2.2.1 Annual periodic signal extraction 2.2.2 The runoff ratio and its annual phase 2.2.3 Descriptive circular statistics 2.2.4 Detection of nonstationarities, trends and change points 2.3 Data 2.4.1 Estimation and variability of the timing of the runoff ratio 2.4.2 Temporal variability of the timing 2.4.3 Does temperature explain trends in seasonality of runoff ratio? 2.4.4 Trend analysis in snow dominated basins 2.4.5 Uncertainty and significance of the results 2.5 Conclusions 2.A Preparation of basin input data 2.A.1 Precipitation 2.A.2 Temperature and snow depth data 3 Evaluation of water-energy balance frameworks 3.1 Introduction 3.2 Theory 3.2.1 Coupled water and energy balance 3.2.2 The ecohydrologic framework for change attribution 3.2.3 Applying the climate change hypothesis to predict changes in basin evapo transpiration and streamflow 3.2.4 Derivation of climatic sensitivity using the CCUW hypothesis 3.2.5 The Budyko hypothesis and derived sensitivities 3.3 Sensitivity analysis 3.3.1 Mapping of the Budyko functions into UW space 3.3.2 Mapping CCUW into Budyko space 3.3.3 Climatic sensitivity of basin evapotranspiration and streamflow 3.3.4 Climate-vegetation feedback effects 3.4 Application: three case studies 3.4.1 Mississippi River Basin (MRB) 3.4.2 Headwaters of the Yellow River Basin (HYRB) 3.4.3 Murray-Darling River Basin (MDB) 3.5 Conclusions 3.5.1 Potentials and limitations 3.5.2 Insights on the catchment parameter 3.5.3 Validation 3.5.4 Perspectives 3.A Derivation of the climate change direction 4 Climate sensitivity of streamflow over the continental United States 4.1 Introduction 4.1.1 Motivation 4.1.2 Hydro-climate of the continental US 4.1.3 Aims and research questions 4.2 Methods 4.2.1 Ecohydrological concept to separate impacts of climate and basin changes 4.2.2 Streamflow change prediction based on a coupled water-energy balance framework 4.2.3 Streamflow change prediction based on the Budyko hypothesis 4.2.4 Statistical classification of potential climate and basin change impacts 4.3 Data 4.4 Results and discussion 4.4.1 Hydro-climate conditions in the US 4.4.2 Climate sensitivity of streamflow 4.4.3 Assessment of observed and predicted changes in streamflow 4.4.4 Uncertainty discussion 4.5 Conclusions 4.A Mathematical derivations for the Mezentsev function 5 Summary and conclusions 5.1 Shifting seasons in hydrology 5.1.1 Major findings 5.1.2 Socio-economic and political relevance 5.1.3 Limitations and possible directions for further research 5.2 Long-term annual changes in ET and streamflow 5.2.1 Major findings 5.2.2 Socio-economic and political relevance 5.2.3 Limitations and further research 5.3 General conclusions and outlook 5.3.1 Regional and temporal limits and validity 5.3.2 Hydrological records carry signals of climate and land use change 5.3.3 Statistical significance of past changes 5.3.4 Improvements in assessing ET 5.3.5 Remote sensing 5.3.6 Learning from the past to predict the future? Bibliography Danksagung Erklärung

Predicting evaporation is essential for managing water resources in basins. Improvement of the prediction accuracy is essential to identify adequate inputs on evaporation. In this study, artificial neural network (ANN) is coupled with several evolutionary algorithms, i.e., capuchin search algorithm (CSA), firefly algorithm (FFA), sine cosine algorithm (SCA), and genetic algorithm (GA) for robust training to predict daily evaporation of seven synoptic stations with different climates. The inclusive multiple model (IMM) is then used to predict evaporation based on established hybrid ANN models. The adjusting model parameters of the current study is a major challenge. Also, another challenge is the selection of the best inputs to the models. The IMM model had significantly improved the root mean square error (RMSE) and Nash Sutcliffe efficiency (NSE) values of all the proposed models. The results for all stations indicated that the IMM model and ANN-CSA could outperform other models. The RMSE of the IMM was 18, 21, 22, 30, and 43% lower than those of the ANNCSA, ANN-SCA, ANN-FFA, ANN-GA, and ANN models in the Sharekord station. The MAE of the IMM was 0.112 mm/day, while it was 0.189 mm/day, 0.267 mm/day, 0.267 mm/day, 0.389 mm/day, 0.456 mm/day, and 0.512 mm/day for the ANN-CSA, ANN-SCA, and ANN-FFA, ANN-GA, and ANN models, respectively, in the Tehran station. The current study proved that the inclusive multiple models based on improved ANN models considering the fuzzy reasoning had the high ability to predict evaporation.