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Tim Staeger

• Diese Arbeit besteht aus zwei Teilen. Im ersten Teil wurde der Einfluss der anthropogen verursachten Erhöhung der atmosphärischen Konzentration von Treibhausgasen auf beobachtete Klimaelemente für die letzten 100 bis 120 Jahre untersucht. Die bodennahe Lufttemperatur wurde in unterschiedlicher räumlicher Auflösung und Abdeckung analysiert: Globales und hemisphärische Mittel, 84 flächengleiche Gebietsmittel globaler Abdeckung und 5°x5°-Gitterpunkte für die europäische Region, für die außerdem der auf Meeresniveau reduzierte Luftdruck und der Niederschlag untersucht wurden. Es wurde ein empirisch-statistischer Ansatz verwendet, der die Datenfelder zunächst in ihre räumlichen und zeitlichen Hauptstrukturen zerlegt (EOF-Zerlegung) und nachfolgend Regressionsbeziehungen zwischen den zeitlichen Hauptstrukturen (Zielgrößen) und den potenziellen Einflussgrößen mittels einer Selektionsstrategie (schrittweise Regression) findet, was zu einer Signaltrennung bezüglich der unterschiedlichen anthropogenen sowie natürlichen Einflüsse führt. Durch eine Abschätzung der Überzufälligkeit der Signal-Rausch-Verhältnisse wurden die Signifikanzen der einzelnen Signale berechnet. Als anthropogene Einflussgrößen wurden neben der logarithmierten Treibhausgaskonzentration (GHG) noch die Konzentration von troposphärischem Sulfat (SUL) aus anthropogenen Quellen verwendet. Die natürlichen Einflussgrößen umfassen Schwankungen der Solarkonstanten (SOL), Strahlungsantrieb explosiver Vulkanausbrüche (VUL), den Southern Oscillation Index (SOI, als Maß für das El-Nino-Phänomen) und den Nord-Atlantik-Oszillations-Index (NAO). In der globalen und den hemisphärischen Mitteltemperaturen dominiert das GHG-Signal. Es unterscheidet sich dabei hochsignifikant vom Zufall und von der natürlichen Variabilität und weist eine mittlere Signalamplitude von etwa 0,5 K auf. Das SUL-Signal ist hier, wie auch in den anderen Datensätzen, unplausibel, was an den fragwürdigen verwendeten Einflüssen liegt, welche die zugrundeliegenden Prozesse nicht hinreichend erfassen. In den räumlich differenzierten Datensätzen ist der zufallsartige Anteil in den Zeitreihen generell höher als in den gemittelten, was die Signifikanzen der GHG-Signale herabsetzt. In Europa ist vor allem im Winter die NAO dominant, was dort zusätzlich den Nachweis des GHG-Signals erschwert. Im europäischen Luftdruck und Niederschlag werden zwar ebenfalls GHG-Signale gefunden, die jedoch aufgrund der hohen Rauschkomponente nur sehr schwach signifikant sind. Des Weiteren ist die Wirkung der anthropogenen Erhöhung der Treibhausgase auf diese Klimaelemente indirekter als bei der Temperatur, wodurch die statistische Ähnlichkeitsbetrachtung hier eventuell auch natürlich verursachte Trendkomponenten irrtümlich als anthropogen selektiert. Im zweiten Teil der Arbeit wurden Witterungseinflüsse auf Ernteerträge in der BRD (West) von 1950-1998 untersucht. Die Ertragsdaten der 21 untersuchten Fruchtarten sind mit ausgeprägten Trends behaftet, die wahrscheinlich zum weitaus überwiegenden Teil durch gewollte Ertragssteigerungen verursacht worden sind. Diese sog. Züchtungsvarianz wurde daher mittels eines Gaußschen Tiefpassfilters von der interannulären Variabilität getrennt, welche Umwelteinflüssen zugeordnet wird. Hierdurch können keine Wirkungen langfristiger Klimatrends auf die Erträge untersucht werden. Als meteorologische Parameter wurden Bundeslandmittel der bodennahen Lufttemperatur und des Niederschlages in monatlicher Auflösung verwendet. Die quadrierten Klima- Zeitreihen sind ein Maß für extreme Anomalien. Durch Bildung von Produkten bzw. Quotienten aus Temperatur und Niederschlag erhält man Zeitreihen, welche die kombinierte Wirkung beider Klimaelemente beschreiben. Die Witterungsabhängigkeiten der Erträge wurden durch Korrelation und Regression (schrittweise Regression) mit den meteorologischen Parametern quantifiziert. Hierbei zeigte sich unter anderem ein negativer Einfluss feucht-warmer April-Anomalien auf Getreide-Erträge. Des Weiteren konnten Ernteeinbrüche verschiedener Fruchtarten mit extrem trocken-heißen Witterungsperioden im Sommer in Verbindung gebracht werden. Korrelationen und Regressionskoeffizienten von quadratischen Einflussreihen sind fast ausschließlich negativ. Somit wirken sich vor allem extreme Anomalien der meteorologischen Parameter ertragsmindernd aus. Mit Hilfe einer Monte-Carlo-Simulation konnte die Überzufälligkeit der durch die meteorologischen Parameter erklärten Varianzen an den Erträgen qualitativ bewertet werden. In etwa 40% der untersuchten Beziehungen ist ein Witterungsein deutlich sichtbar. Des Weiteren ist eine Untersuchung der Veränderungen (Intensität und Häufung) extremer Witterungen, vor allem sommerlicher Hitzeperioden, nötig, um den Klima-Impakt auf deutsche Ernteerträge besser abzuschätzen. Auch ist die Frage noch offen, ob langfristige anthropogene Klimaänderungen, wie sie hier detektiert worden sind, mit Änderungen des Extremwertverhaltens verknüpft sind.