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This is a short movie about the research project No. 297 41 132 of the German Federal Environmental Agency. It is comissioned by the German Ministry for the Environment, Nature Conservation and Nuclear Safety and the German Federal Environmental Agency, Division II 6.2.
The assumption that mankind is able to have an in uence on global or regional climate, respectively, due to the emission of greenhouse gases, is often discussed. This assumption is both very important and very obscure. In consequence, it is necessary to clarify definitively which meteorological elements (climate parameters) are in uencend by the anthropogenic climate impact, and to which extent in which regions of the world. In addition, to be able to interprete such an information properly, it is also necessary to know the magnitude of the different climate signals due to natural variability (for example due to volcanic or solar activity) and the magnitide of stochastic climate noise. The usual tool of climatologists, general circulation models (GCM) suffer from the problem that they are at least quantitatively uncertain with regard to the regional patterns of the behaviour of climate elements and from the lack of accurate information about long-term (decadal and centennial) forcing. In contrast to that, statistical methods as used in this study have the advantage to test hypotheses directly based on observational data. So, we focus to the very reality of climate variability as it has occurred in the past. We apply two strategies of time series analyis with regard to the observed climate variables under consideration. First, each time series is splitted into its variation components. This procedure is called 'structure-oriented time series separation'. The second strategy called 'cause-oriented time series separation' matches various time series representing various forcing mechanisms with those representing the climate behaviour (climate elements). In this way it can be assessed which part of observed climate variability can be explained by this (combined) forcing and which part remains unexplained.
The assumption that mankind is able to have an in uence on global or regional climate, respectively, due to the emission of greenhouse gases, is often discussed. This assumption is both very important and very obscure. In consequence, it is necessary to clarify definitively which meteorological elements (climate parameters) are in uencend by the anthropogenic climate impact, and to which extent in which regions of the world. In addition, to be able to interprete such an information properly, it is also necessary to know the magnitude of the different climate signals due to natural variability (for example due to volcanic or solar activity) and the magnitide of stochastic climate noise. The usual tool of climatologists, general circulation models (GCM) suffer from the problem that they are at least quantitatively uncertain with regard to the regional patterns of the behaviour of climate elements and from the lack of accurate information about long-term (decadal and centennial) forcing. In contrast to that, statistical methods as used in this study have the advantage to test hypotheses directly based on observational data. So, we focus to the very reality of climate variability as it has occurred in the past. We apply two strategies of time series analyis with regard to the observed climate variables under consideration. First, each time series is splitted into its variation components. This procedure is called 'structure-oriented time series separation'. The second strategy called 'cause-oriented time series separation' matches various time series representing various forcing mechanisms with those representing the climate behaviour (climate elements). In this way it can be assessed which part of observed climate variability can be explained by this (combined) forcing and which part remains unexplained.
Basierend auf der Feststellung, daß selbst die aufwendigsten zur Zeit verfügbaren Klimamodelle (das sind gekoppelte atmosphärisch-ozeanische Zirkulationsmodelle, AOGCM) nicht in der Lage sind, alle bekannten externen Antriebe und internen Wechselwirkungen des Klimas simultan zu erfassen, werden zunächst die Stärken und Schwächen von rein statistischen Ansätzen zur Analyse von Zusammenhängen zwischen beobachteten Zeitreihen diskutiert. Speziell geht es dabei um die Frage, welche natürlichen und anthropogenen Antriebe in welchem Ausmaß zu den beobachteten Variationen der globalen Mitteltemperatur beigetragen haben (Signaltrennung). Es wird gezeigt, daß ein einfacher physikalisch motivierter Ansatz, der einige Schwächen der rein statistischen Ansätze vermeidet, nicht zum Ziel der Signaltrennung führt. Damit ergibt sich die Notwendigkeit, sich eingehender mit den Eigenschaften des globalen Klimasystems zu beschäftigen. So stellt sich die Frage, unter welchen Bedingungen das Klima überhaupt vorhersagbar ist. Aufgrund dieser Überlegungen erscheint es möglich, das globale Klima, repräsentiert durch die globale Mitteltemperatur, mit Hilfe von Energie-Bilanz-Modellen (EBM) zu beschreiben. Es folgt, daß ein 3-Boxen-EBM (Atmosphäre, ozeanische Mischungsschicht und tieferer Ozean) ausreicht, um den Verlauf der globalen bodennahen Mitteltemperatur zu untersuchen. Um das Problem einer Überanpassung zu vermeiden, wird das Modell am hemisphärisch gemittelten Jahresgang von Temperatur und Ausstrahlung, am Verlauf der bodennahen Mitteltemperatur eines Zirkulationsmodells im Einschaltexperiment, sowie im Vergleich zu paläoklimatologischen Daten kalibriert. Es wird eine Lösung dieses Modells abgeleitet, die als rekursiver Filter zur Zeitreihenanalyse verwendet werden kann. Um auch den hemisphärischen Temperaturverlauf untersuchen zu können, wird das 3-Boxen-Modell auf fünf Boxen erweitert (hemisphärische Atmosphären- und ozeanische Mischungsschicht-Boxen sowie ein globaler tieferer Ozean). Auch dieses Modell wird im wesentlichen an den Jahresgängen der Temperatur kalibriert und eine Lösung in Form eines rekursiven Filters abgeleitet. Von besonderer Bedeutung ist dabei, daß die so abgeleiteten Filter weder in ihrer Struktur, noch in ihren Parameterwerten aus einer Anpassung an die zu untersuchenden Zeitreihen stammen. Bevor die beobachteten Temperaturzeitreihen für den Zeitraum von 1866 bis 1994 mit den zwei Modellversionen rekonstruiert werden können, müssen die berücksichtigten externen Antriebe in Form von Heizratenanomalien vorliegen. Es werden zwei natürliche (solare Schwankungen und explosive Vulkanaktivität) und zwei anthropogene externe Antriebe (Treibhausgas- und Schwefeldioxidemissionen, die zur Bildung von anthropogenem troposphärischen Sulfat führen) untersucht. Die Heizratenanomalien der solaren Schwankungen folgen aus Satellitenmessungen und einer Extrapolation mit Hilfe von Sonnenflecken-Relativzahlen. Für den Einfluß des Vulkanismus wurde eine Parametrisierung erstellt, die sowohl die Ausbreitung von stratosphärischem Vulkanaerosol als auch dessen Einfluß auf den Strahlungshaushalt berücksichtigt. Zur Beschreibung des anthropogenen Zusatztreibhauseffekts wurde auf Ergebnisse von Strahlungs-Konvektions-Modellen (RCM) zurückgegriffen. Der Einfluß des anthropogenen troposphärischen Sulfats wurde entsprechend dem ungenauen Kenntnisstand nur grob parametrisiert. Mit den Modellen lassen sich zu jedem Antrieb Zeitreihen der globalen und hemisphärischen Temperaturanomalien berechnen. Die beobachteten ENSO-korrigierten Temperaturanomalien lassen sich (außer im Fall der Nordhemisphäre) sehr gut als Summe dieser Antriebe und Zufallsrauschen ausdrücken. Dabei hat das Zufallsrauschen mit dem Modell verträgliche Eigenschaften und kann somit als internes Klimarauschen interpretiert werden. Es ist demnach möglich, zusätzlich zur Signaltrennung zu testen, ob sich die Temperaturzeitreihen ohne die anthropogenen Antriebe signifikant anders verhalten hätten. Der Unterschied ist auf der Südhemisphäre und global mit 99 % signifikant, auf der Nordhemisphäre mit 95 %. Das bedeutet, daß der Mensch das Klima mit hoher Wahrscheinlichkeit beeinflußt. Auf der Basis von Szenarien wird außerdem der anthropogene Einfluß auf das Klima der nächsten Dekaden prognostiziert. In diesem Zusammenhang stellt sich die Frage, wie groß die Zeitverzögerung zwischen anthropogenen Antrieben und deren Wirkung auf das Klima ist. Auch dieser Frage wird nachgegangen und es ergibt sich, daß diese Verzögerung zur Zeit bei etwa zehn Jahren liegt. Da die Verzögerungszeit aber keine Eigenschaft des Klimasystems ist (wie etwa eine Trägheitsoder Mischungszeit), sondern von der zeitlichen Struktur des Antriebs abhängt, ist sie keine Konstante und kann somit nur eingeschränkt für Prognosen verwendet werden. Andererseits erlaubt die Kenntnis der Verzögerungszeit eine statistische Verifikation mit Hilfe eines multiplen Regressionsmodells. Diese unterstützt die Prognosen des EBM.
Die Induzierte Polarisation (IP) ist ein geoelektrisches Verfahren und wurde ursprünglich zur Exploration von Erzvorkommen entwickelt. Neben metallischen Leitern, tragen auch Tonminerale, der Porenraum und die chemische Zusammensetzung der Porenlösung zur Polarisierbarkeit eines Unter-grundes bei. Die spektrale Induzierte Polarisation (SIP) untersucht die Polarisierbarkeit in einem Frequenzbereich von 1 mHz bis 1 kHz und nutzt diese aufgezeichneten Spektren zur Unterscheidung von Materialien. Früher mit einem enormen messtechnischen Aufwand verbunden, führte der gerätetechnische Fort-schritt in den letzten beiden Jahrzehnten dazu, dass die SIP vermehrt in der Umweltgeophysik zum Einsatz kommt. Zu den Fragestellungen gehören die Detektion von Altlasten und der Grundwasser-schutz. In der Archäologie ist die Induzierte Polarisation bislang ein kaum verwendetes Verfahren. Im Rahmen des Graduiertenkollegs „Archäologische Analytik“ der J. W. Goethe- Universität wurde die Entwicklung einer Multielektroden-Apparatur SIP-256 begonnen. Ziel der vorliegenden Arbeit war die Fortführung dieser Entwicklung. Da sich die wissenschaftliche Fragestellung während dieser Promotion auf die Erkundung archäologischer Objekte beschränkt, galt es zunächst automatisierte Messabläufe zu realisieren, die es erlauben, die komplexe elektrische Leitfähigkeit kleinräumiger 2D- bzw. 3D-Strukturen zu erfassen. Die Verwendung der SIP-256 führte zu einer erheblichen Ver-kürzung der Messzeit und war entscheidend für die Realisierung dieser Arbeit. Den zweiten Schwerpunkt der Arbeit bildet die Suche nach Anwendungsgebieten für die SIP innerhalb der archäologischen Prospektion. Basierend auf den Ursachen von Polarisationseffekten werden im Rahmen dieser Arbeit drei Anwendungsgebiete vorgestellt. Das erste Anwendungsgebiet nutzt die Vorteile der SIP bei der Prospektion von Erzen. Auf einem mittelalterlicher Verhüttungsplatz bei Seesen am Harz konnten im Vergleich zu einer konventionellen Widerstandsmessung mehr Schlackegruben lokalisiert werden. Während einer deutsch-bulgarischen Grabungskampagne in Pliska (Bulgarien) 1999 gelang es, durch eine flächenhafte Anwendung der IP einen Siedlungshorizont über Lehmablagerungen nachzuweisen. Die Überreste eines Gebäudes erzeugten einen messbaren Polarisationseffekt. Die frühmittelalterlichen Siedlungsreste befinden sich mit 2 bis 3 m in relativ großer Tiefe und konnten bei einer anschließenden Ausgrabung freigelegt werden. Eine Kernfrage war, ob Holzobjekte mit Hilfe der SIP zu detektieren sind. Mit Hilfe von Labormessungen an der TU Clausthal konnte geklärt werden, dass Holz ein polarisierbares Material ist. Zu den untersuchten Proben gehören Hölzer aus einem bronzezeitlichen Bohlenweg, die von Ausgrabungen im Federseemoor (Kreis Biberach) stammen. Durch die Untersuchungen im Labor motiviert, folgte eine Feldmessung über dem Bohlenweg. Es gelang, erstmals ein Holzobjekt mit spektraler Induzierter Polarisation zu detektieren. Holz spielt durch die dendrochronologische Datierung von Fundstellen eine wichtige Rolle, konnte aber bislang noch mit keiner geophysikalischen Methode zufriedenstellend prospektiert werden. Abschließend kann gesagt werden, dass sich die spektrale Induzierte Polarisation als wertvolle Methode in der archäologischen Prospektion etablierte. Strukturen, welche mit einer konventionellen Widerstandsmessung nicht zu erkennen waren, konnten durch die SIP eindeutig identifiziert werden. Natürlich müssen die vorliegenden Ergebnisse noch durch weitere Messungen bestätigt werden, jedoch zeichnet sich ab, dass sich mit der fortschreitenden gerätetechnischen Entwicklung, welche zu schnelleren Messabläufen führt, wichtige Zusatzinformationen durch die spektrale Induzierte Polarisation gewinnen lassen.
Artificial drainage of agricultural land, for example with ditches or drainage tubes, is used to avoid water logging and to manage high groundwater tables. Among other impacts it influences the nutrient balances by increasing leaching losses and by decreasing denitrification. To simulate terrestrial transport of nitrogen on the global scale, a digital global map of artificially drained agricultural areas was developed. The map depicts the percentage of each 5’ by 5’ grid cell that is equipped for artificial drainage. Information on artificial drainage in countries or sub-national units was mainly derived from international inventories. Distribution to grid cells was based, for most countries, on the "Global Croplands Dataset" of Ramankutty et al. (1998) and the "Digital Global Map of Irrigation Areas" of Siebert et al. (2005). For some European countries the CORINE land cover dataset was used instead of the both datasets mentioned above. Maps with outlines of artificially drained areas were available for 6 countries. The global drainage area on the map is 167 Mio hectares. For only 11 out of the 116 countries with information on artificial drainage areas, sub-national information could be taken into account. Due to this coarse spatial resolution of the data sources, we recommended to use the map of artificially drained areas only for continental to global scale assessments. This documentation describes the dataset, the data sources and the map generation, and it discusses the data uncertainty.
In der hier vorliegenden Arbeit wurden Spurenstoff-Flüsse zwischen Atmosphäre und Pedosphäre, sowie zwischen Atmosphäre und Vegetation untersucht. Der Austausch zwischen Atmosphäre und Boden wurde mit Hilfe von dynamischen Bodenkammern gemessen. Zur Bestimmung des Austauschs zwischen Atmosphäre und Biosphäre wurden Gradienten der Spurengase oberhalb der Baumkronen gemessen und daraus die Flüsse bestimmt. Weiterhin wurden methodische Vergleiche der Gradientmethode mit anderen Methoden (Relaxed-Eddy-Accumulation, Eddy- Correlation) durchgeführt. Die Untersuchungen mit Hilfe der Gaswechselkammern zeigen, dass während aller Messungen der Boden eine Senke von atmosphärischem Carbonylsulfid dargestellt hat. Hiermit wird die Rolle des Bodens als eine Senke für COS bestätigt. Die Depositonsraten betragen im Mittel - 0,81 pmolm exp -2 s exp -1 und besitzen eine Variabilität zwischen - 0,23 und - 1,38 pmolm exp -2 s exp -1. Im Vergleich zu den Literaturwerten (siehe Tabelle 1.1) sind die Aufnahmeraten des Bodens auf der Versuchsfläche "F1" schwach ausgeprägt. Im Vergleich zu anderen Arbeiten (siehe Lehmann & Conrad, 1996; Kesselmeier et al., 1999) sind keine eindeutigen Korrelationen zwischen dem COS-Fluss und der Lufttemperatur bzw. der Bodenfeuchte oder den Bodentemperaturen in 2, 5 und 10 cm zu erkennen. Diese hier aufgeführten Arbeiten beruhen jedoch auf Labormessungen mit nur sehr geringen homogenen und präparierten Bodenmengen. Die Feldmessungen im Rahmen dieser Arbeit wurden nicht unter vergleichbar definierten Bedingungen durchgeführt. Aufgrund zahlreicher beeinflussender Parameter und der vertikalen Inhomogenität des Bodens konnte jedoch auch nicht mit vergleichbar guten Korrelationen gerechnet werden. Eine saisonale Abhängigkeit der COS-Aufnahme ist über einen Zeitraum von 21 2 Monaten nicht ausgeprägt. Da die Messungen einer Kampagne im Mai 1999 aufgrund von Kontaminationen der Luftproben vollständig verworfen wurden, erstreckten sich die Messungen nur vom Hochsommer bis zum Frühherbst. Die räumliche Variabilität erreicht dagegen innerhalb einer Entfernung von 10 m eine Spanne zwischen - 0,43 und - 0,73 pmolm exp -2 s exp -1. Zurückzuführen ist dies auf die starke räumliche ....