Semi-arid areas are, due to their climatic setting, characterized by small water resources. An increasing water demand as a consequence of population growth and economic development as well as a decreasing water availability in the course of possible climate change may aggravate water scarcity in future, which often exists already for present-day conditions in these areas. Understanding the mechanisms and feedbacks of complex natural and human systems, together with the quantitative assessment of future changes in volume, timing and quality of water resources are a prerequisite for the development of sustainable measures of water management to enhance the adaptive capacity of these regions. For this task, dynamic integrated models, containing a hydrological model as one component, are indispensable tools.<br /> The main objective of this study is to develop a hydrological model for the quantification of water availability in view of environmental change over a large geographic domain of semi-arid environments.<br /> The study area is the Federal State of Ceará (150 000 km2) in the semi-arid north-east of Brazil. Mean annual precipitation in this area is 850 mm, falling in a rainy season with duration of about five months. Being mainly characterized by crystalline bedrock and shallow soils, surface water provides the largest part of the water supply. The area has recurrently been affected by droughts which caused serious economic losses and social impacts like migration from the rural regions. <br /> The hydrological model Wasa (Model of Water Availability in Semi-Arid Environments) developed in this study is a deterministic, spatially distributed model being composed of conceptual, process-based approaches. Water availability (river discharge, storage volumes in reservoirs, soil moisture) is determined with daily resolution. Sub-basins, grid cells or administrative units (municipalities) can be chosen as spatial target units. The administrative units enable the coupling of Wasa in the framework of an integrated model which contains modules that do not work on the basis of natural spatial units.<br /> The target units mentioned above are disaggregated in Wasa into smaller modelling units within a new multi-scale, hierarchical approach. The landscape units defined in this scheme capture in particular the effect of structured variability of terrain, soil and vegetation characteristics along toposequences on soil moisture and runoff generation. Lateral hydrological processes at the hillslope scale, as reinfiltration of surface runoff, being of particular importance in semi-arid environments, can thus be represented also within the large-scale model in a simplified form. Depending on the resolution of available data, small-scale variability is not represented explicitly with geographic reference in Wasa, but by the distribution of sub-scale units and by statistical transition frequencies for lateral fluxes between these units.<br /> Further model components of Wasa which respect specific features of semi-arid hydrology are: <br /> (1) A two-layer model for evapotranspiration comprises energy transfer at the soil surface (including soil evaporation), which is of importance in view of the mainly sparse vegetation cover. Additionally, vegetation parameters are differentiated in space and time in dependence on the occurrence of the rainy season. <br /> (2) The infiltration module represents in particular infiltration-excess surface runoff as the dominant runoff component. <br /> (3) For the aggregate description of the water balance of reservoirs that cannot be represented explicitly in the model, a storage approach respecting different reservoirs size classes and their interaction via the river network is applied. <br /> (4) A model for the quantification of water withdrawal by water use in different sectors is coupled to Wasa. <br /> (5) A cascade model for the temporal disaggregation of precipitation time series, adapted to the specific characteristics of tropical convective rainfall, is applied for the generating rainfall time series of higher temporal resolution.<br /> All model parameters of Wasa can be derived from physiographic information of the study area. Thus, model calibration is primarily not required.<br /> Model applications of Wasa for historical time series generally results in a good model performance when comparing the simulation results of river discharge and reservoir storage volumes with observed data for river basins of various sizes. The mean water balance as well as the high interannual and intra-annual variability is reasonably represented by the model. Limitations of the modelling concept are most markedly seen for sub-basins with a runoff component from deep groundwater bodies of which the dynamics cannot be satisfactorily represented without calibration.<br /> Further results of model applications are:<br /> (1) Lateral processes of redistribution of runoff and soil moisture at the hillslope scale, in particular reinfiltration of surface runoff, lead to markedly smaller discharge volumes at the basin scale than the simple sum of runoff of the individual sub-areas. Thus, these processes are to be captured also in large-scale models. The different relevance of these processes for different conditions is demonstrated by a larger percentage decrease of discharge volumes in dry as compared to wet years.<br /> (2) Precipitation characteristics have a major impact on the hydrological response of semi-arid environments. In particular, underestimated rainfall intensities in the rainfall input due to the rough temporal resolution of the model and due to interpolation effects and, consequently, underestimated runoff volumes have to be compensated in the model. A scaling factor in the infiltration module or the use of disaggregated hourly rainfall data show good results in this respect.<br /> The simulation results of Wasa are characterized by large uncertainties. These are, on the one hand, due to uncertainties of the model structure to adequately represent the relevant hydrological processes. On the other hand, they are due to uncertainties of input data and parameters particularly in view of the low data availability. Of major importance is:<br /> (1) The uncertainty of rainfall data with regard to their spatial and temporal pattern has, due to the strong non-linear hydrological response, a large impact on the simulation results.<br /> (2) The uncertainty of soil parameters is in general of larger importance on model uncertainty than uncertainty of vegetation or topographic parameters.<br /> (3) The effect of uncertainty of individual model components or parameters is usually different for years with rainfall volumes being above or below the average, because individual hydrological processes are of different relevance in both cases. Thus, the uncertainty of individual model components or parameters is of different importance for the uncertainty of scenario simulations with increasing or decreasing precipitation trends.<br /> (4) The most important factor of uncertainty for scenarios of water availability in the study area is the uncertainty in the results of global climate models on which the regional climate scenarios are based. Both a marked increase or a decrease in precipitation can be assumed for the given data.<br /> Results of model simulations for climate scenarios until the year 2050 show that a possible future change in precipitation volumes causes a larger percentage change in runoff volumes by a factor of two to three. In the case of a decreasing precipitation trend, the efficiency of new reservoirs for securing water availability tends to decrease in the study area because of the interaction of the large number of reservoirs in retaining the overall decreasing runoff volumes. / Semiaride Gebiete sind auf Grund der klimatischen Bedingungen durch geringe Wasserressourcen gekennzeichnet. Ein zukünftig steigender Wasserbedarf in Folge von Bevölkerungswachstum und ökonomischer Entwicklung sowie eine geringere Wasserverfügbarkeit durch mögliche Klimaänderungen können dort zu einer Verschärfung der vielfach schon heute auftretenden Wasserknappheit führen. Das Verständnis der Mechanismen und Wechselwirkungen des komplexen Systems von Mensch und Umwelt sowie die quantitative Bestimmung zukünftiger Veränderungen in der Menge, der zeitlichen Verteilung und der Qualität von Wasserressourcen sind eine grundlegende Voraussetzung für die Entwicklung von nachhaltigen Maßnahmen des Wassermanagements mit dem Ziel einer höheren Anpassungsfähigkeit dieser Regionen gegenüber künftigen Änderungen. Hierzu sind dynamische integrierte Modelle unerlässlich, die als eine Komponente ein hydrologisches Modell beinhalten. <br /> Vorrangiges Ziel dieser Arbeit ist daher die Erstellung eines hydrologischen Modells zur großräumigen Bestimmung der Wasserverfügbarkeit unter sich ändernden Umweltbedingungen in semiariden Gebieten.<br /> Als Untersuchungsraum dient der im semiariden tropischen Nordosten Brasiliens gelegene Bundestaat Ceará (150 000 km2). Die mittleren Jahresniederschläge in diesem Gebiet liegen bei 850 mm innerhalb einer etwa fünfmonatigen Regenzeit. Mit vorwiegend kristallinem Grundgebirge und geringmächtigen Böden stellt Oberflächenwasser den größten Teil der Wasserversorgung bereit. Die Region war wiederholt von Dürren betroffen, die zu schweren ökonomischen Schäden und sozialen Folgen wie Migration aus den ländlichen Gebieten geführt haben. <br /> Das hier entwickelte hydrologische Modell Wasa (Model of Water Availability in Semi-Arid Environments) ist ein deterministisches, flächendifferenziertes Modell, das aus konzeptionellen, prozess-basierten Ansätzen aufgebaut ist. Die Wasserverfügbarkeit (Abfluss im Gewässernetz, Speicherung in Stauseen, Bodenfeuchte) wird mit täglicher Auflösung bestimmt. Als räumliche Zieleinheiten können Teileinzugsgebiete, Rasterzellen oder administrative Einheiten (Gemeinden) gewählt werden. Letztere ermöglichen die Kopplung des Modells im Rahmen der integrierten Modellierung mit Modulen, die nicht auf der Basis natürlicher Raumeinheiten arbeiten.<br /> Im Rahmen eines neuen skalenübergreifenden, hierarchischen Ansatzes werden in Wasa die genannten Zieleinheiten in kleinere räumliche Modellierungseinheiten unterteilt. Die ausgewiesenen Landschaftseinheiten erfassen insbesondere die strukturierte Variabilität von Gelände-, Boden- und Vegetationseigenschaften entlang von Toposequenzen in ihrem Einfluss auf Bodenfeuchte und Abflussbildung. Laterale hydrologische Prozesse auf kleiner Skala, wie die für semiaride Bedingungen bedeutsame Wiederversickerung von Oberflächenabfluss, können somit auch in der erforderlichen großskaligen Modellanwendung vereinfacht wiedergegeben werden. In Abhängigkeit von der Auflösung der verfügbaren Daten wird in Wasa die kleinskalige Variabilität nicht räumlich explizit sondern über die Verteilung von Flächenanteilen subskaliger Einheiten und über statistische Übergangshäufigkeiten für laterale Flüsse zwischen den Einheiten berücksichtigt.<br /> Weitere Modellkomponenten von Wasa, die spezifische Bedingungen semiarider Gebiete berücksichtigen, sind: <br /> (1) Ein Zwei-Schichten-Modell zur Bestimmung der Evapotranspiration berücksichtigt auch den Energieumsatz an der Bodenoberfläche (inklusive Bodenverdunstung), der in Anbetracht der meist lichten Vegetationsbedeckung von Bedeutung ist. Die Vegetationsparameter werden zudem flächen- und zeitdifferenziert in Abhängigkeit vom Auftreten der Regenzeit modifiziert. <br /> (2) Das Infiltrationsmodul bildet insbesondere Oberflächenabfluss durch Infiltrationsüberschuss als dominierender Abflusskomponente ab. <br /> (3) Zur aggregierten Beschreibung der Wasserbilanz von im Modell nicht einzeln erfassbaren Stauseen wird ein Speichermodell unter Berücksichtigung verschiedener Größenklassen und ihrer Interaktion über das Gewässernetz eingesetzt. <br /> (4) Ein Modell zur Bestimmung der Entnahme durch Wassernutzung in verschiedenen Sektoren ist an Wasa gekoppelt. <br /> (5) Ein Kaskadenmodell zur zeitlichen Disaggregierung von Niederschlagszeitreihen, das in dieser Arbeit speziell für tropische konvektive Niederschlagseigenschaften angepasst wird, wird zur Erzeugung höher aufgelöster Niederschlagsdaten verwendet.<br /> Alle Modellparameter von Wasa können von physiographischen Gebietsinformationen abgeleitet werden, sodass eine Modellkalibrierung primär nicht erforderlich ist. <br /> Die Modellanwendung von Wasa für historische Zeitreihen ergibt im Allgemeinen eine gute Übereinstimmung der Simulationsergebnisse für Abfluss und Stauseespeichervolumen mit Beobachtungsdaten in unterschiedlich großen Einzugsgebieten. Die mittlere Wasserbilanz sowie die hohe monatliche und jährliche Variabilität wird vom Modell angemessen wiedergegeben. Die Grenzen der Anwendbarkeit des Modell-konzepts zeigen sich am deutlichsten in Teilgebieten mit Abflusskomponenten aus tieferen Grundwasserleitern, deren Dynamik ohne Kalibrierung nicht zufriedenstellend abgebildet werden kann.<br /> Die Modellanwendungen zeigen weiterhin:<br /> (1) Laterale Prozesse der Umverteilung von Bodenfeuchte und Abfluss auf der Hangskala, vor allem die Wiederversickerung von Oberflächenabfluss, führen auf der Skala von Einzugsgebieten zu deutlich kleineren Abflussvolumen als die einfache Summe der Abflüsse der Teilflächen. Diese Prozesse sollten daher auch in großskaligen Modellen abgebildet werden. Die unterschiedliche Ausprägung dieser Prozesse für unterschiedliche Bedingungen zeigt sich an Hand einer prozentual größeren Verringerung der Abflussvolumen in trockenen im Vergleich zu feuchten Jahren.<br /> (2) Die Niederschlagseigenschaften haben einen sehr großen Einfluss auf die hydrologische Reaktion in semiariden Gebieten. Insbesondere die durch die grobe zeitliche Auflösung des Modells und durch Interpolationseffekte unterschätzten Niederschlagsintensitäten in den Eingangsdaten und die daraus folgende Unterschätzung von Abflussvolumen müssen im Modell kompensiert werden. Ein Skalierungsfaktor in der Infiltrationsroutine oder die Verwendung disaggregierter stündlicher Niederschlagsdaten zeigen hier gute Ergebnisse.<br /> Die Simulationsergebnisse mit Wasa sind insgesamt durch große Unsicherheiten gekennzeichnet. Diese sind einerseits in Unsicherheiten der Modellstruktur zur adäquaten Beschreibung der relevanten hydrologischen Prozesse begründet, andererseits in Daten- und Parametersunsicherheiten in Anbetracht der geringen Datenverfügbarkeit. Von besonderer Bedeutung ist: <br /> (1) Die Unsicherheit der Niederschlagsdaten in ihrem räumlichen Muster und ihrer zeitlichen Struktur hat wegen der stark nicht-linearen hydrologischen Reaktion einen großen Einfluss auf die Simulationsergebnisse.<br /> (2) Die Unsicherheit von Bodenparametern hat im Vergleich zu Vegetationsparametern und topographischen Parametern im Allgemeinen einen größeren Einfluss auf die Modellunsicherheit.<br /> (3) Der Effekt der Unsicherheit einzelner Modellkomponenten und -parameter ist für Jahre mit unter- oder überdurchschnittlichen Niederschlagsvolumen zumeist unterschiedlich, da einzelne hydrologische Prozesse dann jeweils unterschiedlich relevant sind. Die Unsicherheit einzelner Modellkomponenten- und parameter hat somit eine unterschiedliche Bedeutung für die Unsicherheit von Szenarienrechnungen mit steigenden oder fallenden Niederschlagstrends.<br /> (4) Der bedeutendste Unsicherheitsfaktor für Szenarien der Wasserverfügbarkeit für die Untersuchungsregion ist die Unsicherheit der den regionalen Klimaszenarien zu Grunde liegenden Ergebnisse globaler Klimamodelle. Eine deutliche Zunahme oder Abnahme der Niederschläge bis 2050 kann gemäß den hier vorliegenden Daten für das Untersuchungsgebiet gleichermaßen angenommen werden.<br /> Modellsimulationen für Klimaszenarien bis zum Jahr 2050 ergeben, dass eine mögliche zukünftige Veränderung der Niederschlagsmengen zu einer prozentual zwei- bis dreifach größeren Veränderung der Abflussvolumen führt. Im Falle eines Trends von abnehmenden Niederschlagsmengen besteht in der Untersuchungsregion die Tendenz, dass auf Grund der gegenseitigen Beeinflussung der großen Zahl von Stauseen beim Rückhalt der tendenziell abnehmenden Abflussvolumen die Effizienz von neugebauten Stauseen zur Sicherung der Wasserverfügbarkeit zunehmend geringer wird.

Facing the urgency of taking actions to guarantee the water supply to Brazil's Capital, the project called IWAS/ÁguaDF aims to provide scientific knowledge for the development of an Integrated Water Resources Management (IWRM) concept. The project is organized in multiple working groups wherein climate is considered as one of the main drivers. The water supply system of Distrito Federal (DF) is mainly dependent on three major complexes: river basins, waste water and drinking water. Anthropogenic climate change has the potential to affect these water complexes in a number of ways such as by losing storage capacity due to erosion and sedimentation, through altered persistency of dry events and due to increasing water demand. As a contribution to the IWAS/ÁguaDF project, this study focuses on the development of climate change projections for hydrological impact assessments at local/regional scale. The development of proper climate information is a challenging task. The level of complexity corresponds directly to the issues that concern impact modellers as well as technical aspects such as available observational data, human and computational resources. The identification of the needs for water-related issues gives the foundation for deriving proper climate projections. Before making projections, it is necessary to assess the current climate conditions, or baseline climate. Despite a better understanding of the regional aspects of the climate and the ongoing changes, the baseline climate provides the foundation for calibrating and validating climate models and downscaling methods. The General Circulation Models (GCMs) are the most preferred tools in simulating the response of the climate system to anthropogenic activities, like increasing greenhouse gases and aerosol emissions. However, the climate information required for regional impact studies, such as water resources management in DF, is of a spatial scale much finer than that provided by GCMs and therefore often demands a downscaling procedure. Hydrological models are usually sensitive to the temporal variability of precipitation at scales that are not well represented by GCMs. Statistical downscaling methods have the potential to bridge the mismatch between GCMs and impact models by adding local variability that is consistent with both the large-scale signal and local observations. The tool used (i.e., Statistical DownScaling Model - SDSM) is described as a hybrid of regression-based and stochastic weather generator. The systematic calibration adopted provides the appropriated predictors and model parameterization. The validation procedure takes into account the metrics relevant to the requirements of hydrological studies. Moreover, the downscaling approach considers several climate models (i.e., 18 GCMs) and emission scenarios (i.e., SRES A1B, A2, B1) in order to sample the widest sources of uncertainties available. In spite of the elevated level of uncertainties in the magnitude of change, most of the downscaled projections agree with positive changes in temperature and precipitation for the period of 2046-2065 when compared to the reference period (i.e., 1980-1999). Large ensembles are preferable but are often associated with massive amount of data which have limited application in hydrological impact studies. An alternative is to identify subsets of projections that are most likely and projections that have lower likelihood but higher impact. A set of representative climate projections is suggested for hydrological impact assessments. Although high resolution information is preferable, it relies on limited assumptions inherent to observations and coarse-resolution projections and, therefore, its use alone is not recommended. The combination of the baseline climate with large- and local-scale projections achieved in this study provides a wide envelope of climate information for assessing the sensitivity of hydrological systems in DF. A better understanding of the vulnerability of hydrological systems through the application of multiple sources of climate information and appropriate sampling of known uncertainties is perhaps the best way to contribute to the development of robust adaptation strategies. / Starkes Bevölkerungswachstum sowie Landnutzungs- und Klimawandel gefährden die Wasserversorgung der Metropolregion Brasília. Vor diesem Hintergrund soll das Projekt IWAS/ÁguaDF die wissenschaftlichen Grundlagen für ein Integriertes Wasserressourcen-Management (IWRM) im Distrito Federal (DF) erarbeiten. Das Projekt gliedert sich in drei klimasensitive Bereiche: Einzugsgebietsmanagement, Abwasseraufbereitung und Trinkwasserversorgung. Klimaänderungen können die Wasserversorgung im DF vielfältig beeinflussen, durch Veränderung der speicherbaren Wassermenge (Wasserdargebot, Speicherkapazität von Talsperren durch Sedimentation), der Dauer von Dürreperioden und des Wasserbedarfs (z.B. für Bewässerung). Klimaprojektionen für regionale hydrologische Impaktstudien stellen jedoch eine große Heraus-forderung dar. Ihre Komplexität richtet sich nach dem Bedarf des Impaktmodellierers und hängt zudem von technischen Voraussetzungen ab, wie der Verfügbarkeit von Beobachtungsdaten sowie von Personal- und Rechenressourcen. Die Ableitung geeigneter Maßnahmen für ein nachhaltiges Wasserressourcenmanagement im DF stellt hohe Ansprüche an die Qualität der zu entwickelnden Klimaprojektionen. Noch vor der Projektion müssen die gegenwärtigen klimatischen Bedingungen (Referenzklima) analysiert und bewertet werden. Die Analyse des Referenzklimas ermöglicht ein besseres Verständnis regionaler Unterschiede und aktueller Tendenzen und bildet die Grundlage für die Kalibrierung und Validierung von Klimamodellen und Downscaling-Methoden. Globale Klimamodelle (GCM) simulieren die Reaktion des Klimasystems auf anthropogene Treibhausgas- und Aerosolemissionen. Ihre räumliche Auflösung ist jedoch meist zu grob für regionale Klimaimpaktstudien. Zudem reagieren hydrologische Modelle meist sehr sensitiv auf zeitlich variable Niederschläge, welche in hoher zeitlicher Auflösung (Tagesschritte) ebenfalls nur unzureichend in GCM abgebildet werden. Statistische Downscaling-Verfahren können diese Inkohärenz zwischen GCM und Impaktmodellen reduzieren, indem sie das projizierte Klimasignal um lokale Variabilität (konsistent gegenüber den Beobachtungen) erweitern. Das in der vorliegenden Arbeit verwendete Tool, Statistical DownScaling Model - SDSM, vereint regressionsbasierte und stochastische Methoden der Wettergenerierung. Geeignete Prädiktoren und Modelparameter wurden durch systematische Kalibrierung bestimmt und anschließend validiert, wobei unter anderem auch hydrologisch relevante Gütekriterien verwendet wurden. Der gewählte Downscaling-Ansatz berücksichtigt zudem eine Vielzahl verschiedener Globalmodelle (18 GCM) und Emissionsszenarien (SRES A1B, A2 und B1) um die mit Klimaprojektionen verbundene hohe Unsicherheit möglichst breit abzudecken. Die Mehrheit der regionalen Projektionen weist auf eine Zunahme von Temperatur und Niederschlag hin (Zeitraum 2046 bis 2065 gegenüber Referenz-zeitraum, 1980 bis 1999), wenngleich die Stärke des Änderungssignals stark über das Ensemble variiert. Große Modellensemble sind zwar von Vorteil, sie sind jedoch auch mit einer erheblichen Datenmenge verbunden, welche für hydrologische Impaktstudien nur begrenzt nutzbar ist. Alternativ können einzelne „wahrscheinliche“ Projektionen verwendet werden sowie Projektionen, die weniger wahrscheinlich, aber mit einem starken Impakt verbunden sind. Ein solcher Satz repräsentativer Klimaprojektionen wurde für weitergehende Impaktstudien ausgewählt. Auch wenn in der Regel hochaufgelöste Klimaprojektionen angestrebt werden, ihr alleiniger Einsatz in Impaktstudien ist nicht zu empfehlen, aufgrund der vereinfachten Annahmen über die statistische Beziehung zwischen Beobachtungsdaten und den Modellergebnissen grob aufgelöster Globalmodelle. Der Vergleich des Referenzklimas mit großräumigen und lokalen Projektionen, wie er in dieser Arbeit durchgeführt wurde, liefert ein breites Spektrum an Klimainformationen zur Bewertung der Vulnerabilität hydrologischer Systeme im DF. Die Einbeziehung einer Vielzahl vorhandener Klimamodelle und die gezielte, den ermittelten Unsicherheitsbereich vollständig abdeckende Auswahl an Projektionen sollte die Entwicklung robuster Anpassungsstrategien bestmöglich unterstützen. / Diante do desafio de garantir o abastecimento de água potável da capital federal do Brasil, o projeto denominado IWAS/ÁguaDF tem como objetivo prover conhecimento científico para o desenvolvimento de um conceito de Gestão Integrada dos Recursos Hídricos (PGIRH). Afim de atingir esta proposta, o projeto é organizado em multiplos grupos de trabalho entre os quais o clima é considerado um dos principais fatores de influência. O sistema de abastecimento de água do Distrito Federal (DF) depende praticamente de três complexos: bacias hidrográficas, águas residuais e água potável. Mudanças climáticas causadas por ações antropogênicas apresentam um enorme potencial de impacto a estes complexos, por exemplo através de alterações no regime de chuvas, perda de volume dos reservatórios por assoriamento e aumento na demanda de água. Como contribuição ao projeto IWAS/ÁguaDF, este estudo tem como foco o desenvolvimento de projeções de mudanças climáticas para estudo de impacto nos recursos hídricos na escala local/regional. O nível de complexidade corresponde diretamente às questões levantadas pelos modeladores de impacto, bem como aspecto técnicos como a disponibilidade de dados observados e recursos humanos e computacionais. A identificação das necessidades de questões relacionadas à água no DF dão a base para derivar projeções climáticas adequadas. Antes de qualquer projeção futura, é indispensável avaliar as condições atuais do clima, também chamado de linha de base do clima. Além de fornecer a compreenção dos aspectos regionais do clima e mudaças em curso, a linha de base provê dados para a calibração e validação de modelos globais de clima e técnicas de regionalização (downscaling). Os Modelos de Circulação Geral (GCM) são as ferramentas mais adotadas na simulação da resposta do sistema climático às atividades antropogênicas, tais como aumento de emissões de gases do efeito estufa e aerosóis. No entanto, a informação necessária para estudos regionais de impacto, tais como gestão de recursos hídricos, é de escala espacial mais refinada do que a resolução espacial fornecida pelos GCMs e, dessa forma, técnicas de regionalização são frequentemente demandadas. Modelos hidrológicos são geralmente sensitivos à variabilidade temporal de precipitação em escalas não representadas pelos modelos globais. Métodos estatísticos de ‘downscaling’ apresentam um potencial para auxiliar no descompasso entre GCMs e modelos de impacto através da adição de variabilidade local consistente com o sinal de larga escala e as observações locais. A ferramenta utilizada (Statistical DownScaling Model - SDSM) é descrita como um híbrido entre regressão linear e gerador de tempo estocástico. A calibração sistemática adotada fornece apropriados preditores e uma parameterização consistente. O procedimento de validação do modelo leva em conta as métricas relevantes aos requerimentos dos estudos hidrológicos. Ainda, a abordagem aqui utilizada considera diversos modelos globais (isto é, 18 GCMs) e cenários de emissões (isto é, SRES A1B, A2 e B1) afim de contemplar as mais abrangentes fontes de incertezas disponíveis. Embora o elevado nível de incertezas na magnitude das mudançãs de clima, a grande maioria das projeções regionalizadas concordam com o aumento de temperatura e precipiatação para o período de 2046-2065 quando comparado com o período de referência (isto é, 1980-1999). Grandes conjuntos de projeções são preferíveis, mas são frequentement associados com uma quantidade exorbitante de dados os quais são de aplicação limiatada nos estudos de impacto. Uma alternativa é identificar sub-conjuntos de projeções que são as mais prováveis e projeções que são menos prováveis, porém apresentam maior impacto. Embora altas resoluções são preferíveis, estas baseiam-se em hipóteses inerentes às observações e projeções de larga escala e, dessa forma, não é recomendável o seu uso sozinho. A combinação do clima de base com projeções de resoluções baixas e altas fornece um amplo envelope de imformações climáticas para avaliar a sensitividade dos sistemas hidrológicos no DF. Um compreendimento mais apurado da vunerabilidade dos sistemas hidrológicos através da aplicação de multiplas fontes de informação e apropriada abordagem das incertezas conhecidas é talvez a melhor maneira para contribuir para o desenvolvimento de estratégias robustas de adaptação.

No description available.

Die vorliegende Arbeit wurde auf der Grundlage begutachteter Publikationen als kumulative Dissertation verfasst. Ziel war hier, das zeitliche Spektrum des Niederschlages unter sich bereits geänderten und zukünftig möglichen Klimabedingungen zu untersuchen, um daraus risikobehaftete Auswirkungen auf den Wasserhaushalt ableiten zu können. Ausgehend von den für Sachsen bzw. Mitteldeutschland jahreszeitlich berechneten Trends für den Niederschlag im Zeitraum 1951-2000 wurde hier der Schwerpunkt auf das Verhalten des Starkniederschlages im Einzugsgebiet der Weißeritz (Osterzgebirge) während der Vegetationsperiode gesetzt. Unter Verwendung von Extremwertverteilungen wurde das lokale Starkniederschlagsgeschehen im Referenzzeitraum 1961-2000 für Ereignisandauern von 1-24 Stunden und deren Wiederkehrzeiten von 5-100 Jahren aus statistischer Sicht beschrieben. Mittels eines wetterlagenbasierten statistischen Downscaling wurden mögliche Änderungen im Niveau des zeitlich höher aufgelösten Niederschlagspektrums gegenüber dem Referenzspektrum auf die Zeitscheiben um 2025 (2011-2040) und 2050 (2036-2065) projiziert. Hierfür wurden die zu erwartenden Klimabedingungen für das IPCC-Emissionsszenario A1B angenommen. Mittels eines problemangepassten Regionalisierungsalgorithmus´ konnte eine Transformation der Punktinformationen in eine stetige Flächeninformation erreicht werden. Dabei wurden verteilungsrelevante Orografieeffekte auf den Niederschlag maßstabsgerecht berücksichtigt. Die signifikanten Niederschlagsabnahmen im Sommer bzw. in der Vegetationsperiode sind in Sachsen mit einer Zunahme und Intensivierung von Starkniederschlägen kombiniert. Hieraus entsteht ein Konfliktpotenzial zwischen Hochwasserschutz auf der einen und (Trink-) Wasserversorgung auf der anderen Seite. Für die zu erwartenden Klimabedingungen der Zeitscheiben um 2025 und 2050 wurden für das Einzugsgebiet der Weißeritz zunehmend positive, nicht-lineare Niveauverschiebungen im zeitlich höher aufgelösten Spektrum des Starkniederschlages berechnet. Für gleich bleibende Wiederkehrzeiten ergaben sich größere Regenhöhen bzw. für konstant gehaltene Regenhöhen kleinere Wiederkehrzeiten. Aus dem erhaltenen Änderungssignal kann gefolgert werden, dass der sich fortsetzende allgemeine Erwärmungstrend mit einer Intensivierung des primär thermisch induzierten, konvektiven Starkniederschlagsgeschehens einhergeht, was in Sachsen mit einem zunehmend häufigeren Auftreten von Starkregenereignissen kürzerer Andauer sowie mit einer zusätzlichen orografischen Verstärkung von Ereignissen längerer Andauer verbunden ist. Anhand des Klimaquotienten nach Ellenberg wurden Effekte des rezenten Klimatrends auf die Verteilung der potenziellen natürlichen Vegetation in Mitteldeutschland beispielhaft untersucht. Über eine Korrektur der Berechnungsvorschrift konnte eine Berücksichtigung der trendbehafteten klimatologischen Rahmenbedingungen, insbesondere dem negativen Niederschlagstrend im Sommer, erreicht werden. Insgesamt konnte festgestellt werden, dass die regionalen Auswirkungen des globalen Klimawandels massive Änderungen in der raum-zeitlichen Struktur des Niederschlages in Sachsen zur Folge haben, was unvermeidlich eine komplexe Wirkungskette auf den regionalen Wasserhaushalt zur Folge hat und mit Risiken verbunden ist. / This paper was written as a cumulative doctoral thesis based on appraised publications. Its objective was to study the temporal spectrum of precipitation under already changed or possible future climate conditions in order to derive effects on the water budget which are fraught with risks. Based on seasonal trends as established for Saxony and Central Germany for precipitation in the period of 1951-2000, the focus was on the behaviour of heavy precipitation in the catchment area of the Weißeritz (eastern Ore Mountains) during the growing season. Using distributions of extreme values, the local heavy precipitation behaviour in the reference period of 1961-2000 was described from a statistical point of view for event durations of 1-24 hours and their return periods of 5-100 years. Statistical downscaling based on weather patterns was used to project possible changes in the level of the high temporal resolution spectrum of precipitation, compared with the reference spectrum, to the time slices around 2025 (2011-2040) and 2050 (2036-2065). The IPCC A1B emission scenario was assumed for expected climate conditions for this purpose. Using a regionalisation algorithm adapted to the problem made it possible to achieve a transformation of local information into areal information. In doing so, distribution-relevant orographic effects on precipitation were taken into consideration in a manner true to scale. Significant decreases in precipitation in summer and during the growing season are combined with an increase and intensification of heavy precipitation in Saxony. This gives rise to a potential for conflict between the need for flood protection, on the one hand, and the supply of (drinking) water, on the other hand. For the expected climate conditions of the time slices around 2025 and 2050, increasingly positive, non-linear shifts in the level of the high temporal resolution spectrum of heavy precipitation were calculated for the catchment of the Weißeritz. Higher amounts of rain were found if the return periods were kept constant, and shorter return periods were found if the rain amounts were kept constant. It may be concluded from the change signal obtained that the continuing general warming trend is accompanied by an intensification of the primarily thermally induced convective behaviour of heavy precipitation. In Saxony, this is associated with an increasingly frequent occurrence of heavy precipitation events of short duration and with an additional orographic intensification of events of long duration. Using the Ellenberg climate quotient, effects of the recent climate trend on the distribution of potential natural vegetation in Central Germany were studied by way of example. Underlying climatological conditions subject to a trend, in particular the negative trend of precipitation in summer, were taken into consideration by a modification of the calculation rule. All in all, it was found that regional effects of global climate change bring about massive changes in the spatiotemporal structure of precipitation in Saxony, which inevitably leads to a complex chain of impact on the regional water budget and is fraught with risks.

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.

Die vorliegende Arbeit wurde auf der Grundlage begutachteter Publikationen als kumulative Dissertation verfasst. Ziel war hier, das zeitliche Spektrum des Niederschlages unter sich bereits geänderten und zukünftig möglichen Klimabedingungen zu untersuchen, um daraus risikobehaftete Auswirkungen auf den Wasserhaushalt ableiten zu können. Ausgehend von den für Sachsen bzw. Mitteldeutschland jahreszeitlich berechneten Trends für den Niederschlag im Zeitraum 1951-2000 wurde hier der Schwerpunkt auf das Verhalten des Starkniederschlages im Einzugsgebiet der Weißeritz (Osterzgebirge) während der Vegetationsperiode gesetzt. Unter Verwendung von Extremwertverteilungen wurde das lokale Starkniederschlagsgeschehen im Referenzzeitraum 1961-2000 für Ereignisandauern von 1-24 Stunden und deren Wiederkehrzeiten von 5-100 Jahren aus statistischer Sicht beschrieben. Mittels eines wetterlagenbasierten statistischen Downscaling wurden mögliche Änderungen im Niveau des zeitlich höher aufgelösten Niederschlagspektrums gegenüber dem Referenzspektrum auf die Zeitscheiben um 2025 (2011-2040) und 2050 (2036-2065) projiziert. Hierfür wurden die zu erwartenden Klimabedingungen für das IPCC-Emissionsszenario A1B angenommen. Mittels eines problemangepassten Regionalisierungsalgorithmus´ konnte eine Transformation der Punktinformationen in eine stetige Flächeninformation erreicht werden. Dabei wurden verteilungsrelevante Orografieeffekte auf den Niederschlag maßstabsgerecht berücksichtigt. Die signifikanten Niederschlagsabnahmen im Sommer bzw. in der Vegetationsperiode sind in Sachsen mit einer Zunahme und Intensivierung von Starkniederschlägen kombiniert. Hieraus entsteht ein Konfliktpotenzial zwischen Hochwasserschutz auf der einen und (Trink-) Wasserversorgung auf der anderen Seite. Für die zu erwartenden Klimabedingungen der Zeitscheiben um 2025 und 2050 wurden für das Einzugsgebiet der Weißeritz zunehmend positive, nicht-lineare Niveauverschiebungen im zeitlich höher aufgelösten Spektrum des Starkniederschlages berechnet. Für gleich bleibende Wiederkehrzeiten ergaben sich größere Regenhöhen bzw. für konstant gehaltene Regenhöhen kleinere Wiederkehrzeiten. Aus dem erhaltenen Änderungssignal kann gefolgert werden, dass der sich fortsetzende allgemeine Erwärmungstrend mit einer Intensivierung des primär thermisch induzierten, konvektiven Starkniederschlagsgeschehens einhergeht, was in Sachsen mit einem zunehmend häufigeren Auftreten von Starkregenereignissen kürzerer Andauer sowie mit einer zusätzlichen orografischen Verstärkung von Ereignissen längerer Andauer verbunden ist. Anhand des Klimaquotienten nach Ellenberg wurden Effekte des rezenten Klimatrends auf die Verteilung der potenziellen natürlichen Vegetation in Mitteldeutschland beispielhaft untersucht. Über eine Korrektur der Berechnungsvorschrift konnte eine Berücksichtigung der trendbehafteten klimatologischen Rahmenbedingungen, insbesondere dem negativen Niederschlagstrend im Sommer, erreicht werden. Insgesamt konnte festgestellt werden, dass die regionalen Auswirkungen des globalen Klimawandels massive Änderungen in der raum-zeitlichen Struktur des Niederschlages in Sachsen zur Folge haben, was unvermeidlich eine komplexe Wirkungskette auf den regionalen Wasserhaushalt zur Folge hat und mit Risiken verbunden ist. / This paper was written as a cumulative doctoral thesis based on appraised publications. Its objective was to study the temporal spectrum of precipitation under already changed or possible future climate conditions in order to derive effects on the water budget which are fraught with risks. Based on seasonal trends as established for Saxony and Central Germany for precipitation in the period of 1951-2000, the focus was on the behaviour of heavy precipitation in the catchment area of the Weißeritz (eastern Ore Mountains) during the growing season. Using distributions of extreme values, the local heavy precipitation behaviour in the reference period of 1961-2000 was described from a statistical point of view for event durations of 1-24 hours and their return periods of 5-100 years. Statistical downscaling based on weather patterns was used to project possible changes in the level of the high temporal resolution spectrum of precipitation, compared with the reference spectrum, to the time slices around 2025 (2011-2040) and 2050 (2036-2065). The IPCC A1B emission scenario was assumed for expected climate conditions for this purpose. Using a regionalisation algorithm adapted to the problem made it possible to achieve a transformation of local information into areal information. In doing so, distribution-relevant orographic effects on precipitation were taken into consideration in a manner true to scale. Significant decreases in precipitation in summer and during the growing season are combined with an increase and intensification of heavy precipitation in Saxony. This gives rise to a potential for conflict between the need for flood protection, on the one hand, and the supply of (drinking) water, on the other hand. For the expected climate conditions of the time slices around 2025 and 2050, increasingly positive, non-linear shifts in the level of the high temporal resolution spectrum of heavy precipitation were calculated for the catchment of the Weißeritz. Higher amounts of rain were found if the return periods were kept constant, and shorter return periods were found if the rain amounts were kept constant. It may be concluded from the change signal obtained that the continuing general warming trend is accompanied by an intensification of the primarily thermally induced convective behaviour of heavy precipitation. In Saxony, this is associated with an increasingly frequent occurrence of heavy precipitation events of short duration and with an additional orographic intensification of events of long duration. Using the Ellenberg climate quotient, effects of the recent climate trend on the distribution of potential natural vegetation in Central Germany were studied by way of example. Underlying climatological conditions subject to a trend, in particular the negative trend of precipitation in summer, were taken into consideration by a modification of the calculation rule. All in all, it was found that regional effects of global climate change bring about massive changes in the spatiotemporal structure of precipitation in Saxony, which inevitably leads to a complex chain of impact on the regional water budget and is fraught with risks.

Ground-based weather radars provide information on the temporal evolution and the spatial distribution of precipitation on a macroscopic scale over a large area. However, the echoes measured by weather radars are always a superposition of forward and backward scattering effects which complicates their interpretation. The use of polarisation diversity enhances the number of independent observables measured simultaneously. This allows an effective separation of forward and backward scattering effects. Furthermore, it extends the capability of weather radars to retrieve also microphysical information about the precipitation. The dissertation at hand introduces new aspects in the field of polarimetric, ground-based, monostatic weather radars at S-, C-, and X-band. Relations are provided to change the polarisation basis of reflectivities. A fully polarimetric weather radar measurement at circular polarisation basis is analysed. Methods to check operationally the polarimetric calibration of weather radars operating at circular polarisation basis are introduced. Moreover, attenuation correction methods for weather radar measurements at linear horizontal / vertical polarisation basis are compared to each other, and the robustly working methods are identified. / Bodengebundene Wetterradare bieten Informationen über die zeitliche Entwicklung und die räumliche Verteilung von Niederschlag in einer makroskopischen Skala über eine große Fläche. Die Interpretation der Wetterradarechos wird erschwert, da sie sich aus einer Überlagerung von Vorwärts- und Rückwärtsstreueffekten ergeben. Die Anzahl der unabhängigen Wetterradarmessgrößen kann durch den Einsatz von Polarisationsdiversität erhöht werden. Dies ermöglicht eine effektive Trennung von Vorwärts- und Rückwärtsstreueffekten. Desweiteren erlaubt es die Bestimmung von mikrophysikalischen Niederschlagsparametern. Die vorliegende Dissertation betrachtet neue Aspekte für polarimetrische, bodengebundene, monostatische Wetterradare im S-, C- und X-Band. Gleichungen zur Polarisationsbasistransformation von Reflektivitätsmessungen werden eingeführt. Eine vollpolarimetrische Wetterradarmessung in zirkularer Polarisationsbasis wird analysiert. Neue Methoden, die eine Überprüfung der polarimetrischen Kalibrierung von Wetterradarmessungen in zirkularer Polarisationsbasis erlauben, werden betrachtet. Weiterhin werden Methoden zur Dämpfungskorrektur von Wetterradarmessungen in linearer horizontaler / vertikaler Polarisationsbasis miteinander verglichen und Empfehlungen von zuverlässigen Methoden gegeben.

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.

Facing the urgency of taking actions to guarantee the water supply to Brazil's Capital, the project called IWAS/ÁguaDF aims to provide scientific knowledge for the development of an Integrated Water Resources Management (IWRM) concept. The project is organized in multiple working groups wherein climate is considered as one of the main drivers. The water supply system of Distrito Federal (DF) is mainly dependent on three major complexes: river basins, waste water and drinking water. Anthropogenic climate change has the potential to affect these water complexes in a number of ways such as by losing storage capacity due to erosion and sedimentation, through altered persistency of dry events and due to increasing water demand. As a contribution to the IWAS/ÁguaDF project, this study focuses on the development of climate change projections for hydrological impact assessments at local/regional scale. The development of proper climate information is a challenging task. The level of complexity corresponds directly to the issues that concern impact modellers as well as technical aspects such as available observational data, human and computational resources. The identification of the needs for water-related issues gives the foundation for deriving proper climate projections. Before making projections, it is necessary to assess the current climate conditions, or baseline climate. Despite a better understanding of the regional aspects of the climate and the ongoing changes, the baseline climate provides the foundation for calibrating and validating climate models and downscaling methods. The General Circulation Models (GCMs) are the most preferred tools in simulating the response of the climate system to anthropogenic activities, like increasing greenhouse gases and aerosol emissions. However, the climate information required for regional impact studies, such as water resources management in DF, is of a spatial scale much finer than that provided by GCMs and therefore often demands a downscaling procedure. Hydrological models are usually sensitive to the temporal variability of precipitation at scales that are not well represented by GCMs. Statistical downscaling methods have the potential to bridge the mismatch between GCMs and impact models by adding local variability that is consistent with both the large-scale signal and local observations. The tool used (i.e., Statistical DownScaling Model - SDSM) is described as a hybrid of regression-based and stochastic weather generator. The systematic calibration adopted provides the appropriated predictors and model parameterization. The validation procedure takes into account the metrics relevant to the requirements of hydrological studies. Moreover, the downscaling approach considers several climate models (i.e., 18 GCMs) and emission scenarios (i.e., SRES A1B, A2, B1) in order to sample the widest sources of uncertainties available. In spite of the elevated level of uncertainties in the magnitude of change, most of the downscaled projections agree with positive changes in temperature and precipitation for the period of 2046-2065 when compared to the reference period (i.e., 1980-1999). Large ensembles are preferable but are often associated with massive amount of data which have limited application in hydrological impact studies. An alternative is to identify subsets of projections that are most likely and projections that have lower likelihood but higher impact. A set of representative climate projections is suggested for hydrological impact assessments. Although high resolution information is preferable, it relies on limited assumptions inherent to observations and coarse-resolution projections and, therefore, its use alone is not recommended. The combination of the baseline climate with large- and local-scale projections achieved in this study provides a wide envelope of climate information for assessing the sensitivity of hydrological systems in DF. A better understanding of the vulnerability of hydrological systems through the application of multiple sources of climate information and appropriate sampling of known uncertainties is perhaps the best way to contribute to the development of robust adaptation strategies. / Starkes Bevölkerungswachstum sowie Landnutzungs- und Klimawandel gefährden die Wasserversorgung der Metropolregion Brasília. Vor diesem Hintergrund soll das Projekt IWAS/ÁguaDF die wissenschaftlichen Grundlagen für ein Integriertes Wasserressourcen-Management (IWRM) im Distrito Federal (DF) erarbeiten. Das Projekt gliedert sich in drei klimasensitive Bereiche: Einzugsgebietsmanagement, Abwasseraufbereitung und Trinkwasserversorgung. Klimaänderungen können die Wasserversorgung im DF vielfältig beeinflussen, durch Veränderung der speicherbaren Wassermenge (Wasserdargebot, Speicherkapazität von Talsperren durch Sedimentation), der Dauer von Dürreperioden und des Wasserbedarfs (z.B. für Bewässerung). Klimaprojektionen für regionale hydrologische Impaktstudien stellen jedoch eine große Heraus-forderung dar. Ihre Komplexität richtet sich nach dem Bedarf des Impaktmodellierers und hängt zudem von technischen Voraussetzungen ab, wie der Verfügbarkeit von Beobachtungsdaten sowie von Personal- und Rechenressourcen. Die Ableitung geeigneter Maßnahmen für ein nachhaltiges Wasserressourcenmanagement im DF stellt hohe Ansprüche an die Qualität der zu entwickelnden Klimaprojektionen. Noch vor der Projektion müssen die gegenwärtigen klimatischen Bedingungen (Referenzklima) analysiert und bewertet werden. Die Analyse des Referenzklimas ermöglicht ein besseres Verständnis regionaler Unterschiede und aktueller Tendenzen und bildet die Grundlage für die Kalibrierung und Validierung von Klimamodellen und Downscaling-Methoden. Globale Klimamodelle (GCM) simulieren die Reaktion des Klimasystems auf anthropogene Treibhausgas- und Aerosolemissionen. Ihre räumliche Auflösung ist jedoch meist zu grob für regionale Klimaimpaktstudien. Zudem reagieren hydrologische Modelle meist sehr sensitiv auf zeitlich variable Niederschläge, welche in hoher zeitlicher Auflösung (Tagesschritte) ebenfalls nur unzureichend in GCM abgebildet werden. Statistische Downscaling-Verfahren können diese Inkohärenz zwischen GCM und Impaktmodellen reduzieren, indem sie das projizierte Klimasignal um lokale Variabilität (konsistent gegenüber den Beobachtungen) erweitern. Das in der vorliegenden Arbeit verwendete Tool, Statistical DownScaling Model - SDSM, vereint regressionsbasierte und stochastische Methoden der Wettergenerierung. Geeignete Prädiktoren und Modelparameter wurden durch systematische Kalibrierung bestimmt und anschließend validiert, wobei unter anderem auch hydrologisch relevante Gütekriterien verwendet wurden. Der gewählte Downscaling-Ansatz berücksichtigt zudem eine Vielzahl verschiedener Globalmodelle (18 GCM) und Emissionsszenarien (SRES A1B, A2 und B1) um die mit Klimaprojektionen verbundene hohe Unsicherheit möglichst breit abzudecken. Die Mehrheit der regionalen Projektionen weist auf eine Zunahme von Temperatur und Niederschlag hin (Zeitraum 2046 bis 2065 gegenüber Referenz-zeitraum, 1980 bis 1999), wenngleich die Stärke des Änderungssignals stark über das Ensemble variiert. Große Modellensemble sind zwar von Vorteil, sie sind jedoch auch mit einer erheblichen Datenmenge verbunden, welche für hydrologische Impaktstudien nur begrenzt nutzbar ist. Alternativ können einzelne „wahrscheinliche“ Projektionen verwendet werden sowie Projektionen, die weniger wahrscheinlich, aber mit einem starken Impakt verbunden sind. Ein solcher Satz repräsentativer Klimaprojektionen wurde für weitergehende Impaktstudien ausgewählt. Auch wenn in der Regel hochaufgelöste Klimaprojektionen angestrebt werden, ihr alleiniger Einsatz in Impaktstudien ist nicht zu empfehlen, aufgrund der vereinfachten Annahmen über die statistische Beziehung zwischen Beobachtungsdaten und den Modellergebnissen grob aufgelöster Globalmodelle. Der Vergleich des Referenzklimas mit großräumigen und lokalen Projektionen, wie er in dieser Arbeit durchgeführt wurde, liefert ein breites Spektrum an Klimainformationen zur Bewertung der Vulnerabilität hydrologischer Systeme im DF. Die Einbeziehung einer Vielzahl vorhandener Klimamodelle und die gezielte, den ermittelten Unsicherheitsbereich vollständig abdeckende Auswahl an Projektionen sollte die Entwicklung robuster Anpassungsstrategien bestmöglich unterstützen. / Diante do desafio de garantir o abastecimento de água potável da capital federal do Brasil, o projeto denominado IWAS/ÁguaDF tem como objetivo prover conhecimento científico para o desenvolvimento de um conceito de Gestão Integrada dos Recursos Hídricos (PGIRH). Afim de atingir esta proposta, o projeto é organizado em multiplos grupos de trabalho entre os quais o clima é considerado um dos principais fatores de influência. O sistema de abastecimento de água do Distrito Federal (DF) depende praticamente de três complexos: bacias hidrográficas, águas residuais e água potável. Mudanças climáticas causadas por ações antropogênicas apresentam um enorme potencial de impacto a estes complexos, por exemplo através de alterações no regime de chuvas, perda de volume dos reservatórios por assoriamento e aumento na demanda de água. Como contribuição ao projeto IWAS/ÁguaDF, este estudo tem como foco o desenvolvimento de projeções de mudanças climáticas para estudo de impacto nos recursos hídricos na escala local/regional. O nível de complexidade corresponde diretamente às questões levantadas pelos modeladores de impacto, bem como aspecto técnicos como a disponibilidade de dados observados e recursos humanos e computacionais. A identificação das necessidades de questões relacionadas à água no DF dão a base para derivar projeções climáticas adequadas. Antes de qualquer projeção futura, é indispensável avaliar as condições atuais do clima, também chamado de linha de base do clima. Além de fornecer a compreenção dos aspectos regionais do clima e mudaças em curso, a linha de base provê dados para a calibração e validação de modelos globais de clima e técnicas de regionalização (downscaling). Os Modelos de Circulação Geral (GCM) são as ferramentas mais adotadas na simulação da resposta do sistema climático às atividades antropogênicas, tais como aumento de emissões de gases do efeito estufa e aerosóis. No entanto, a informação necessária para estudos regionais de impacto, tais como gestão de recursos hídricos, é de escala espacial mais refinada do que a resolução espacial fornecida pelos GCMs e, dessa forma, técnicas de regionalização são frequentemente demandadas. Modelos hidrológicos são geralmente sensitivos à variabilidade temporal de precipitação em escalas não representadas pelos modelos globais. Métodos estatísticos de ‘downscaling’ apresentam um potencial para auxiliar no descompasso entre GCMs e modelos de impacto através da adição de variabilidade local consistente com o sinal de larga escala e as observações locais. A ferramenta utilizada (Statistical DownScaling Model - SDSM) é descrita como um híbrido entre regressão linear e gerador de tempo estocástico. A calibração sistemática adotada fornece apropriados preditores e uma parameterização consistente. O procedimento de validação do modelo leva em conta as métricas relevantes aos requerimentos dos estudos hidrológicos. Ainda, a abordagem aqui utilizada considera diversos modelos globais (isto é, 18 GCMs) e cenários de emissões (isto é, SRES A1B, A2 e B1) afim de contemplar as mais abrangentes fontes de incertezas disponíveis. Embora o elevado nível de incertezas na magnitude das mudançãs de clima, a grande maioria das projeções regionalizadas concordam com o aumento de temperatura e precipiatação para o período de 2046-2065 quando comparado com o período de referência (isto é, 1980-1999). Grandes conjuntos de projeções são preferíveis, mas são frequentement associados com uma quantidade exorbitante de dados os quais são de aplicação limiatada nos estudos de impacto. Uma alternativa é identificar sub-conjuntos de projeções que são as mais prováveis e projeções que são menos prováveis, porém apresentam maior impacto. Embora altas resoluções são preferíveis, estas baseiam-se em hipóteses inerentes às observações e projeções de larga escala e, dessa forma, não é recomendável o seu uso sozinho. A combinação do clima de base com projeções de resoluções baixas e altas fornece um amplo envelope de imformações climáticas para avaliar a sensitividade dos sistemas hidrológicos no DF. Um compreendimento mais apurado da vunerabilidade dos sistemas hidrológicos através da aplicação de multiplas fontes de informação e apropriada abordagem das incertezas conhecidas é talvez a melhor maneira para contribuir para o desenvolvimento de estratégias robustas de adaptação.

Die vorliegende Arbeit wurde auf der Grundlage begutachteter Publikationen als kumulative Dissertation verfasst. Ziel war hier, das zeitliche Spektrum des Niederschlages unter sich bereits geänderten und zukünftig möglichen Klimabedingungen zu untersuchen, um daraus risikobehaftete Auswirkungen auf den Wasserhaushalt ableiten zu können. Ausgehend von den für Sachsen bzw. Mitteldeutschland jahreszeitlich berechneten Trends für den Niederschlag im Zeitraum 1951-2000 wurde hier der Schwerpunkt auf das Verhalten des Starkniederschlages im Einzugsgebiet der Weißeritz (Osterzgebirge) während der Vegetationsperiode gesetzt. Unter Verwendung von Extremwertverteilungen wurde das lokale Starkniederschlagsgeschehen im Referenzzeitraum 1961-2000 für Ereignisandauern von 1-24 Stunden und deren Wiederkehrzeiten von 5-100 Jahren aus statistischer Sicht beschrieben. Mittels eines wetterlagenbasierten statistischen Downscaling wurden mögliche Änderungen im Niveau des zeitlich höher aufgelösten Niederschlagspektrums gegenüber dem Referenzspektrum auf die Zeitscheiben um 2025 (2011-2040) und 2050 (2036-2065) projiziert. Hierfür wurden die zu erwartenden Klimabedingungen für das IPCC-Emissionsszenario A1B angenommen. Mittels eines problemangepassten Regionalisierungsalgorithmus´ konnte eine Transformation der Punktinformationen in eine stetige Flächeninformation erreicht werden. Dabei wurden verteilungsrelevante Orografieeffekte auf den Niederschlag maßstabsgerecht berücksichtigt. Die signifikanten Niederschlagsabnahmen im Sommer bzw. in der Vegetationsperiode sind in Sachsen mit einer Zunahme und Intensivierung von Starkniederschlägen kombiniert. Hieraus entsteht ein Konfliktpotenzial zwischen Hochwasserschutz auf der einen und (Trink-) Wasserversorgung auf der anderen Seite. Für die zu erwartenden Klimabedingungen der Zeitscheiben um 2025 und 2050 wurden für das Einzugsgebiet der Weißeritz zunehmend positive, nicht-lineare Niveauverschiebungen im zeitlich höher aufgelösten Spektrum des Starkniederschlages berechnet. Für gleich bleibende Wiederkehrzeiten ergaben sich größere Regenhöhen bzw. für konstant gehaltene Regenhöhen kleinere Wiederkehrzeiten. Aus dem erhaltenen Änderungssignal kann gefolgert werden, dass der sich fortsetzende allgemeine Erwärmungstrend mit einer Intensivierung des primär thermisch induzierten, konvektiven Starkniederschlagsgeschehens einhergeht, was in Sachsen mit einem zunehmend häufigeren Auftreten von Starkregenereignissen kürzerer Andauer sowie mit einer zusätzlichen orografischen Verstärkung von Ereignissen längerer Andauer verbunden ist. Anhand des Klimaquotienten nach Ellenberg wurden Effekte des rezenten Klimatrends auf die Verteilung der potenziellen natürlichen Vegetation in Mitteldeutschland beispielhaft untersucht. Über eine Korrektur der Berechnungsvorschrift konnte eine Berücksichtigung der trendbehafteten klimatologischen Rahmenbedingungen, insbesondere dem negativen Niederschlagstrend im Sommer, erreicht werden. Insgesamt konnte festgestellt werden, dass die regionalen Auswirkungen des globalen Klimawandels massive Änderungen in der raum-zeitlichen Struktur des Niederschlages in Sachsen zur Folge haben, was unvermeidlich eine komplexe Wirkungskette auf den regionalen Wasserhaushalt zur Folge hat und mit Risiken verbunden ist. / This paper was written as a cumulative doctoral thesis based on appraised publications. Its objective was to study the temporal spectrum of precipitation under already changed or possible future climate conditions in order to derive effects on the water budget which are fraught with risks. Based on seasonal trends as established for Saxony and Central Germany for precipitation in the period of 1951-2000, the focus was on the behaviour of heavy precipitation in the catchment area of the Weißeritz (eastern Ore Mountains) during the growing season. Using distributions of extreme values, the local heavy precipitation behaviour in the reference period of 1961-2000 was described from a statistical point of view for event durations of 1-24 hours and their return periods of 5-100 years. Statistical downscaling based on weather patterns was used to project possible changes in the level of the high temporal resolution spectrum of precipitation, compared with the reference spectrum, to the time slices around 2025 (2011-2040) and 2050 (2036-2065). The IPCC A1B emission scenario was assumed for expected climate conditions for this purpose. Using a regionalisation algorithm adapted to the problem made it possible to achieve a transformation of local information into areal information. In doing so, distribution-relevant orographic effects on precipitation were taken into consideration in a manner true to scale. Significant decreases in precipitation in summer and during the growing season are combined with an increase and intensification of heavy precipitation in Saxony. This gives rise to a potential for conflict between the need for flood protection, on the one hand, and the supply of (drinking) water, on the other hand. For the expected climate conditions of the time slices around 2025 and 2050, increasingly positive, non-linear shifts in the level of the high temporal resolution spectrum of heavy precipitation were calculated for the catchment of the Weißeritz. Higher amounts of rain were found if the return periods were kept constant, and shorter return periods were found if the rain amounts were kept constant. It may be concluded from the change signal obtained that the continuing general warming trend is accompanied by an intensification of the primarily thermally induced convective behaviour of heavy precipitation. In Saxony, this is associated with an increasingly frequent occurrence of heavy precipitation events of short duration and with an additional orographic intensification of events of long duration. Using the Ellenberg climate quotient, effects of the recent climate trend on the distribution of potential natural vegetation in Central Germany were studied by way of example. Underlying climatological conditions subject to a trend, in particular the negative trend of precipitation in summer, were taken into consideration by a modification of the calculation rule. All in all, it was found that regional effects of global climate change bring about massive changes in the spatiotemporal structure of precipitation in Saxony, which inevitably leads to a complex chain of impact on the regional water budget and is fraught with risks.