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Time series archives of remotely sensed data offer many possibilities to observe and analyse dynamic environmental processes at the Earth- surface. Based on these hypertemporal archives, which offer continuous observations of vegetation indices, typically at repetition rates from one to two weeks, sets of phenological parameters or metrics can be derived. Examples of such parameters are the beginning and end of the annual growing period, as well as its length. Even though these parameters do not correspond exactly to conventional observations of phenological events, they nevertheless provide indications of the dynamic processes occurring in the biosphere. The development of robust algorithms for the derivation of phenological metrics can be challenging. Currently, such algorithms are most commonly based on digital filters or the Fourier analysis of time series. Polynomial spline models offer a useful alternative to existing methods. The possibilities of using spline models in the analytical description of time series are numerous, and their specific mathematical properties may help to avoid known problems occurring with the more common methods for deriving phenological metrics. Based on a selection of different polynomial spline models suitable for the analysis of remotely sensed time series of vegetation indices, a method to derive various phenological parameters from such time series was developed and implemented in this work. Using an example data set from an intensively used agricultural area showing highly dynamic variations in vegetation phenology, the newly developed method was verified by a comparison of the results of the spline based approach to the results of two alternative, well established methods.
Arctic and Antarctic polynya systems are of high research interest since extensive new ice formation takes place in these regions. The monitoring of polynyas and the ice production is crucial with respect to the changing sea-ice regime. The thin-ice thickness (TIT) distribution within polynyas controls the amount of heat that is released to the atmosphere and has therefore an impact on the ice-production rates. This thesis presents an improved method to retrieve thermal-infrared thin-ice thickness distributions within polynyas. TIT with a spatial resolution of 1 km × 1 km is calculated using the MODIS ice-surface temperature and atmospheric model variables within the Laptev Sea polynya for the winter periods 2007/08 and 2008/09. The improvement of the algorithm is focused on the surface-energy flux parameterizations. Furthermore, a thorough sensitivity analysis is applied to quantify the uncertainty in the thin-ice thickness results. An absolute mean uncertainty of -±4.7 cm for ice below 20 cm of thickness is calculated. Furthermore, advantages and drawbacks using different atmospheric data sets are investigated. Daily MODIS TIT composites are computed to fill the data gaps arising from clouds and shortwave radiation. The resulting maps cover on average 70 % of the Laptev Sea polynya. An intercomparison of MODIS and AMSR-E polynya data indicates that the spatial resolution issue is essential for accurately deriving polynya characteristics. Monthly fast-ice masks are generated using the daily TIT composites. These fast-ice masks are implemented into the coupled sea-ice/ocean model FESOM. An evaluation of FESOM sea-ice concentrations is performed with the result that a prescribed high-resolution fast-ice mask is necessary regarding the accurate polynya location. However, for a more realistic simulation of other small-scale sea-ice features further model improvements are required. The retrieval of daily high-resolution MODIS TIT composites is an important step towards a more precise monitoring of thin sea ice and sea-ice production. Future work will address a combined remote sensing " model assimilation method to simulate fully-covered thin-ice thickness maps that enable the retrieval of accurate ice production values.
Die vorliegende Arbeit entstand im Rahmen des EU INTERREG NWE IVB Projektes "ForeStClim - Transnational Forestry Management Strategies in Response to Regional Climate Change Impacts". Zum Zweck der Verbesserung des Prozessverständnisses von Abflussprozessen in Wäldern sowie zur Validierung und Weiterentwicklung eines GIS-basierten Tools (GIS-DRP) zur Erstellung von Abflussprozesskarten wurden auf 25 Test-Plots in vier Einzugsgebieten in Rheinland-Pfalz und dem Großherzogtum Luxemburg boden-hydrologische Untersuchungen durchgeführt. Auf Grundlage dieser Untersuchungen konnten große intraspezifische Unterschiede im Abflussverhalten von Waldstandorten erhoben werden. Die Differenzen werden dabei hauptsächlich durch das Substrat, die bodenphysikalischen Eigenschaften, die Nutzung bzw. deren Intensität und die Vorfeuchte bedingt. Es wurde nachgewiesen, dass Wälder generell hohe Infiltrationsraten aufweisen und verzögerte Zwischenabflussprozesse begünstigen. Durch einen prinzipiell naturnahen Waldbau und etwaige Meliorationsmaßnahmen auf Niederertragsstandorten bestehen zudem Möglichkeiten positiv auf die Wasserretention und das Wasserspeichervermögen eines Forstbestandes einzuwirken. Die mittels GIS-DRP erstellten Abflussprozesskarten der vier Testgebiete wurden durch die Ergebnisse der Geländeuntersuchungen sowie der Abflussprozesskartierung nach SCHERRER (2006) validiert. Hierdurch wurden für die Abflussgenerierung wichtige Parameter ermittelt und Optimierungsansätze erarbeitet, welche anschließend in GIS-DRP implementiert werden konnten. Verschlämmungsprozesse auf Ackerflächen können nun durch das modifizierte GIS-DRP-Werkzeug identifiziert werden. Zudem war es möglich, Extrem-Ereignis basierte Abflussprozesskarten zu etablieren, die Hot Spots der Abflussgenerierung identifizieren können. Die Einführung des Abflussprozesses "dSSF" (tiefer Zwischenabfluss) wurde durch eine neue Klassifizierung des geologischen Ausgangssubstrates erreicht. Forstwirten und Entscheidungsträgern im Waldmanagement wird somit die Möglichkeit geboten, Expertenwissen in ihre Planungen einfließen zu lassen. Hierdurch kann zum einen positiv auf den Landschaftswasserhaushalt eingewirkt werden, da gezielt auf Flächen nachteiliger Abflussbildung geeignete Maßnahmen des dezentralen Hochwasserschutzes angewandt werden können. Zum anderen werden Potentiale für bestmögliche Waldwachstumsvoraussetzungen in einem Landschaftsraum aufgezeigt. Der nachhaltigen Nutzung von Wäldern wird somit auch im Kontext des Klimawandels Rechnung getragen.