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Die Zunahme der Konzentration von CO2 und anderen "Treibhausgasen" in der Atmosphäre ist unzweifelhaft, und ebenso unzweifelhaft reagiert das Klima darauf. Christian-Dietrich Schönwiese, Professor für Meteorologische Umweltforschung und Klimatologie an der Universität Frankfurt am Main, sieht dringenden politischen Handlungsbedarf und plädiert gleichzeitig dafür, die Debatte rund um den Klimaschutz zu versachlichen.
Die öffentliche Klimadebatte scheint sich zu verselbständigen. Abgehoben von den Erkenntnissen der Fachwissenschaftler reden die einen von der "Klimakatastrophe", die uns demnächst mit voller Wucht treffen wird, wenn wir nicht sofort alles ganz anders machen; Panik ist ihnen das rechte Mittel, Aufmerksamkeit zu erregen. Die anderen sehen im "Klimaschwindel" einen Vorwand für Forschungsgelder und zusätzliche Steuerbelastung der Wirtschaft; ihre Strategie ist Verwirrung und Verharmlosung. Mit der Fixierung auf solche Extrempositionen werden wir den Herausforderungen der Zukunft sicherlich nicht gerecht. Höchste Zeit für eine Versachlichung und für einen klärenden Beitrag zum Verwirrspiel "Klima".
Temporal changes in the occurrence of extreme events in time series of observed precipitation are investigated. The analysis is based on a European gridded data set and a German station-based data set of recent monthly totals (1896=1899–1995=1998). Two approaches are used. First, values above certain defined thresholds are counted for the first and second halves of the observation period. In the second step time series components, such as trends, are removed to obtain a deeper insight into the causes of the observed changes. As an example, this technique is applied to the time series of the German station Eppenrod. It arises that most of the events concern extreme wet months whose frequency has significantly increased in winter. Whereas on the European scale the other seasons also show this increase, especially in autumn, in Germany an insignificant decrease in the summer and autumn seasons is found. Moreover it is demonstrated that the increase of extreme wet months is reflected in a systematic increase in the variance and the Weibull probability density function parameters, respectively.
Simulation of global temperature variations and signal detection studies using neural networks
(1998)
The concept of neural network models (NNM) is a statistical strategy which can be used if a superposition of any forcing mechanisms leads to any effects and if a sufficient related observational data base is available. In comparison to multiple regression analysis (MRA), the main advantages are that NNM is an appropriate tool also in the case of non-linear cause-effect relations and that interactions of the forcing mechanisms are allowed. In comparison to more sophisticated methods like general circulation models (GCM), the main advantage is that details of the physical background like feedbacks can be unknown. Neural networks learn from observations which reflect feedbacks implicitly. The disadvantage, of course, is that the physical background is neglected. In addition, the results prove to be sensitively dependent from the network architecture like the number of hidden neurons or the initialisation of learning parameters. We used a supervised backpropagation network (BPN) with three neuron layers, an unsupervised Kohonen network (KHN) and a combination of both called counterpropagation network (CPN). These concepts are tested in respect to their ability to simulate the observed global as well as hemispheric mean surface air temperature annual variations 1874 - 1993 if parameter time series of the following forcing mechanisms are incorporated : equivalent CO2 concentrations, tropospheric sulfate aerosol concentrations (both anthropogenic), volcanism, solar activity, and ENSO (all natural). It arises that in this way up to 83% of the observed temperature variance can be explained, significantly more than by MRA. The implication of the North Atlantic Oscillation does not improve these results. On a global average, the greenhouse gas (GHG) signal so far is assessed to be 0.9 - 1.3 K (warming), the sulfate signal 0.2 - 0.4 K (cooling), results which are in close similarity to the GCM findings published in the recent IPCC Report. The related signals of the natural forcing mechanisms considered cover amplitudes of 0.1 - 0.3 K. Our best NNM estimate of the GHG doubling signal amounts to 2.1K, equilibrium, or 1.7 K, transient, respectively.
The climate system can be regarded as a dynamic nonlinear system. Thus, traditional linear statistical methods fail to model the nonlinearities of such a system. These nonlinearities render it necessary to find alternative statistical techniques. Since artificial neural network models (NNM) represent such a nonlinear statistical method their use in analyzing the climate system has been studied for a couple of years now. Most authors use the standard Backpropagation Network (BPN) for their investigations, although this specific model architecture carries a certain risk of over-/underfitting. Here we use the so called Cauchy Machine (CM) with an implemented Fast Simulated Annealing schedule (FSA) (Szu, 1986) for the purpose of attributing and detecting anthropogenic climate change instead. Under certain conditions the CM-FSA guarantees to find the global minimum of a yet undefined cost function (Geman and Geman, 1986). In addition to potential anthropogenic influences on climate (greenhouse gases (GHG), sulphur dioxide (SO2)) natural influences on near surface air temperature (variations of solar activity, explosive volcanism and the El Nino = Southern Oscillation phenomenon) serve as model inputs. The simulations are carried out on different spatial scales: global and area weighted averages. In addition, a multiple linear regression analysis serves as a linear reference. It is shown that the adaptive nonlinear CM-FSA algorithm captures the dynamics of the climate system to a great extent. However, free parameters of this specific network architecture have to be optimized subjectively. The quality of the simulations obtained by the CM-FSA algorithm exceeds the results of a multiple linear regression model; the simulation quality on the global scale amounts up to 81% explained variance. Furthermore the combined anthropogenic effect corresponds to the observed increase in temperature Jones et al. (1994), updated by Jones (1999a), for the examined period 1856–1998 on all investigated scales. In accordance to recent findings of physical climate models, the CM-FSA succeeds with the detection of anthropogenic induced climate change on a high significance level. Thus, the CMFSA algorithm can be regarded as a suitable nonlinear statistical tool for modeling and diagnosing the climate system.
Die im Industriezeitalter und im globalen Mittel beobachtete Erwärmung der unteren Atmosphäre zeigt ausgeprägte regional-jahreszeitliche Besonderheiten (IPCC 2001, SCHÖNWIESE 2003, 2004). Dies gilt in noch höherem Maß für den Niederschlag (vgl. Kap. 3.1.2 und 3.1.8). Die Vermutung, dass eine solche Erwärmung zu einer Intensivierung des hydrologischen Zyklus führt, was im Prinzip zunächst richtig ist (vgl. Kap. 3.1.2), erweist sich jedoch als viel zu simpel, wenn daraus einfach auf eine generelle Niederschlagszunahme geschlossen wird. Dies gilt sogar innerhalb einer so kleinen Region wie Deutschland. Denn obwohl Deutschland im Mittel überproportional an der »globalen« Erwärmung teilnimmt (SCHÖNWIESE 2003, 2004), zeigen die Langzeitänderungen des Niederschlages im Detail ganz unterschiedliche Charakteristika. Dabei kann die hier vorgestellte Beschreibung der in Deutschland beobachteten Niederschlagtrends subregional noch wesentlich verfeinert werden, vgl. z.B. Analyse für Sachsen (FRANKE et al. 2004), da der Niederschlag eine nur geringe räumliche Repräsentanz aufweist (SCHÖNWIESE & RAPP 1997). Zeitliche Änderungen von Klimaelementen lassen sich nun in ganz unterschiedlicher Weise betrachten. Am meisten verbreitet sind lineare Trendberechnungen, wie sie auch einem Teil der hier vorliegenden Studie zugrunde liegen. Es können aber auch Trends anderer statistischer Kenngrößen als des Mittelwertes von Interesse sein, z.B. der Varianz. Häufigkeitsverteilungen, die in normierter Form Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen heißen, erlauben die Bestimmung solcher Kenngrößen in Form der Verteilungsparameter. Wird unter Nutzung geeigneter Verteilungen (z.B. Normal- oder Gumbelverteilung, vgl. unten Abb. 3.1.6-4) eine statistische Modellierung der jeweils betrachteten klimatologischen Zeitreihe vorgenommen, werden Aussagen über die Unter- bzw. Überschreitungswahrscheinlichkeiten bestimmter Schwellenwerte möglich, in verallgemeinerter Form für beliebige Schwellen und Zeiten (TRÖMEL 2004). Da dieser extremwertorientierte Aspekt von großer Wichtigkeit ist, soll auch ihm hier nachgegangen werden (vgl. alternativ Kap. 3.1.7 und 3.1.10). Die im Folgenden verwendeten Daten sind jeweils Monatssummen des Niederschlages 1901–2000 an 132 Stationen in Deutschland (teilweise unter Einbezug einiger Stationen in den angrenzenden Ländern), einschließlich der daraus abgeleiteten Flächenmittelwerte (sog. Rasterdaten; Quelle: Deutscher Wetterdienst, siehe u.a. MÜLLER-WESTERMEIER 2002; vgl. weiterhin RAPP & SCHÖNWIESE 1996, dort auch Hinweise zur Homogenitätsprüfung, sowie RAPP 2000).
Observed global and European spatiotemporal related fields of surface air temperature, mean-sea-level pressure and precipitation are analyzed statistically with respect to their response to external forcing factors such as anthropogenic greenhouse gases, anthropogenic sulfate aerosol, solar variations and explosive volcanism, and known internal climate mechanisms such as the El Niño-Southern Oscillation (ENSO) and the North Atlantic Oscillation (NAO). As a first step, a principal component analysis (PCA) is applied to the observed spatiotemporal related fields to obtain spatial patterns with linear independent temporal structure. In a second step, the time series of each of the spatial patterns is subject to a stepwise regression analysis in order to separate it into signals of the external forcing factors and internal climate mechanisms as listed above as well as the residuals. Finally a back-transformation leads to the spatiotemporally related patterns of all these signals being intercompared. Two kinds of significance tests are applied to the anthropogenic signals. First, it is tested whether the anthropogenic signal is significant compared with the complete residual variance including natural variability. This test answers the question whether a significant anthropogenic climate change is visible in the observed data. As a second test the anthropogenic signal is tested with respect to the climate noise component only. This test answers the question whether the anthropogenic signal is significant among others in the observed data. Using both tests, regions can be specified where the anthropogenic influence is visible (second test) and regions where the anthropogenic influence has already significantly changed climate (first test).
Die vorliegende geologische Arbeit befaßt sich mit einem Ausschnitt des Taunus. Der Taunus ist der südöstlichste Teil des Rheinischen Schiefergebirges und liegt in etwa zwischen Koblenz, Gießen, Frankfurt und Wiesbaden (Abb. 1 und 2). Marine Flachseesedimente prägen hier das Unterdevon des Rheinischen Schiefergebirges. Durch variszische Deformation entstand überwiegend NW- bis NNW-vergenter Faltenbau. Gravitative Kräfte ließen weitere tektonische Strukturen entstehen. Tertiäre Bruchtektonik schuf Horste und Gräben....... Das bearbeitete Gebiet weist unter großflächigen quartären Schuttdecken unterdevonische Sedimente der Tonschiefer- und Feinsandsteinfraktion auf. Im Unterdevon sorgte rasche Sedimentation bei ständiger Absenkung des Rheinischen Trogs für ein flaches Meer. Im Norden des Kartiergebiets tritt eine Fossilbank mit mariner Fauna zutage. Bei der mesozoisch-tertiären Verwitterung wurden die oberflächennahen Gesteine gelockert und Vererzungen und Roterden gebildet. Taleinschnitte in die tertiäre Rumpffläche sind pleistozänen Alters. Das devonische Gestein ist anchimetamorph überprägt und zeigt eine deutliche erste Schieferung, welche von einer intensiven Glimmerneubildung begleitet ist und primär stark nordwestvergent angelegt wurde. In feinpelitischen Bereichen kann eine zweite, postkristalline Schieferung ausgebildet sein. Durch starken Schuppenbau und anhaltende laterale Einengung bei der variszischen Überprägung entstanden im Taunus sogenannte "horse structures": Es kam zu sukzessiver Aufrichtung hangender Schuppeneinheiten bei nordwestlich fortschreitender Anlage von Überschiebungsbahnen im Liegenden. Im Scheitelbereich eines so entstandenen Vergenzfächers liegt das Kartiergebiet. Achsenflächen und Hauptschieferung stehen steil bis saiger. In diesen Bereichen kam es beim Kollaps des Gebirges durch gravitative Kräfte zur Anlage von Knickbändern. Sie ersetzen Verschiebungsflächen. Vereinzelt sind sie auch mit Abschiebungen verbunden. Die am häufigsten aufgeschlossene Knickband-Schar hat nach SE abschiebenden Charakter, eine zweite zeigt NW-gerichteten Bewegungssinn. Sie sind aufgrund der gleichgerichteten vertikalen Einengung zusammengehörend bzw. konjungiert. Die Knickachsen beider Scharen tauchen mit nur wenigen Grad in Streichrichtung ab. Manchmal sind Knickbänder dieser beiden Gruppen direkt konjungiert aufgeschlossen. Möglicherweise durch Rotation, als Teil konjungierter Knickbänder oder innerhalb größerer übergeordneter Knickbänder erscheinen einige der Knickbänder aufschiebend. Eine untergeordnete, dritte Knickband-Schar deutet mit schrägabschiebendem Verschiebungssinn eine Rotation der Spannungsrichtung und möglicherweise erste Bewegungen der Idsteiner Senke an. Sie ist im Untersuchungsgebiet nur selten aufgeschlossen. Die Untersuchungen im Zuge dieser Diplomarbeit ergaben, daß die Knickbänder bevorzugt in Bereichen südvergenter Schieferung entstanden. Im Süden und südlich des Kartiergebiets weist die Schieferung häufiger Südvergenz auf, weshalb dort fast ausschließlich nach S bis SE abschiebende Knickbänder einzumessen waren. Unterschiede zwischen Messungen im Westen und Osten des Gebiets wurden nicht festgestellt. Ein weiteres Ergebnis dieser Arbeit ist eine Longitudinalstrain-Berechnung von 3,4-6,8 % für die Gesteinspartien mit Knickbändern. Die Anlage der Knickbänder wird als letzte variszische Deformation angesehen. Ihr folgten außer kleineren Abschiebungen möglicherweise noch syn- und antithetische Rotationsbewegungen einzelner Gesteinsschollen. Demnach würden sich insgesamt die Anlage der Knickbänder und die Bildung der Vergenzfächer zeitlich überschneiden. Das Einfallen der Knickachsen und auch anderer Achsen und Lineare flach nach SW, ist wahrscheinlich durch tertiäre Bruchschollentektonik bedingt. Diese Bruchtektonik gliedert das Gebirge in Schollen mit Horsten und Gräben, so z.B. die bedeutende Grabenstruktur der Idsteiner Senke. Dabei kann der Vergenzfächer trotz vertikaler Bewegung horizontal versetzt worden sein. Seine Scheitellinie verändert zur Tiefe hin die Position ("horse structures") und tritt bei einer erodierten Hochscholle versetzt zutage.
Excitation functions for quasi-elastic scattering have been measured at backward angles for the systems 32,34S+197Au and 32,34S+208Pb for energies spanning the Coulomb barrier. Representative distributions, sensitive to the low energy part of the fusion barrier distribution, have been extracted from the data. For the fusion reactions of 32,34S with 197Au couplings related to the nuclear structure of 197Au appear to be dominant in shaping the low energy part of the barrier distibution. For the system 32S+208Pb the barrier distribution is broader and extends further to lower energies, than in the case of 34S+208Pb. This is consistent with the interpretation that the neutron pick-up channels are energetically more favoured in the 32S induced reaction and therefore couple more strongly to the relative motion. It may also be due to the increased collectivity of 32S, when compared with 34S.
Die Arbeitsgruppe für Chemie und Physik der Atmosphäre am Institut für Meteorologie und Geophysik der Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt befasst sich unter anderem mit der Entwicklung einer Continous Flow Diffusion Chamber zur Erfassung und Klassifikation von CCN und IN. Diese Partikel besitzen eine Größe im Mikrometerbereich und sind somit nicht leicht zu erfassen und zu unterscheiden. Bei vergleichbaren Versuchen beschränkte sich bisher die automatische Auswertung auf die Anzahl der Partikel. Es gibt noch kein Verfahren, welches eine Klassifikation in CCN und IN videobasiert vornehmen kann. Es lag ebenfalls kein reales Bildmaterial vor, welches zu Testzwecken für die Klassifikation geeignet gewesen wäre. Basierend auf den physikalischen und meteorologischen Grundlagen wurde mittels Raytracing ein künstlicher Bilddatensatz mit kleinen Eiskristallen und Wassertröpfchen unter verschiedenen Betrachtungsverhältnissen erstellt. Anhand dieses Bilddatensatzes wurde dann ein Verfahren zur Klassifikation entwickelt und prototypisch implementiert, welches dies mittels Methoden aus der graphischen Datenverarbeitung und durch Berechnung der Momente vornimmt. Es war notwendig, Verfahren aus der Kameratechnik zu betrachten, die später in der realen Anwendung mit sehr kurzzeitiger Belichtung, geeigneter Optik und hochauflösender CCD-Kamera detaillierte Bilder von Objekten in der Größe von einigen 10µm liefern können.
In dieser Arbeit wird die erstmals von Stevenson et al. (89, GRL) beschriebene spannungsangetriebene Schmelzsegregation, die Kanalisierungsinstabilität, numerisch mit Hilfe des 2D Finite-Differenzen-Codes FDCON (Schmeling, 00, Kluwer) untersucht. Diese Untersuchung stellt eine Weiterführung der numerischen Experimente von Richardson et al. (96, JGR) und Hall et al. (00, GRL) dar, so dass die Erforschung der Kanalisierungsinstabilität erweitert wird um den Aspekt ihres Verhaltens bezüglich eines äußeren Spannungsfeldes bei verschiedenen initialen Porositätsverteilungen, der Untersuchung der Kanalisierungsinstabilität bei großen Dehnungen und der damit verbundenen Analyse der entstehenden Strukturen, des Einflusses des Auftriebs auf die Ausbildung von Kanalnetzwerken und um die abschließende Prüfung, ob durch ein durch die Kanalisierungsinstabilität ausgebildetes Kanalnetzwerk die Möglichkeit besteht, Schmelze zu einem MOR zu fokussieren. Die Kanalbildung wird derzeit von Holtzman et al. (03, G3) (Hochdruckexperimente an synthetischem Olivin+MORB), Spiegelman et al. (03, G3) (theoretische Untersuchung der Kanalisierungsinstabilität) und Rabinowicz et al. (04, JGR) (numerische Simulation und theoretische Betrachtung der Kanalisierungsinstabilität) intensiv untersucht, die Fokussierung der Schmelze behandeln Sparks et al. (94, Academic Press), Hall et al. (03, G3) sowie Kühn (05, in-press). Viskositätsunterschiede in einer schmelzgefüllten porösen Matrix verursachen bei deren Deformation einen Druckgradienten, welcher die Schmelze in Richtung der maximalen Hauptspannung anreichert und zur Ausbildung von Kanälen, welche eine inhomogene Schmelzverteilung aufweisen, führt. Die Wachstumsrate Alpha dieser Kanäle weist zur Wellenzahl k eine Proportionalität von Alpha ~ ak^2/(1+bk^2) auf. Dieser Zusammenhang hat zur Folge, dass sich ab einer bestimmten Wellenzahl alle Schmelzverteilungen größerer Wellenzahl gleich verstärken. Bei anhaltender Dehnung kann beobachtet werden, dass die ausgebildeten Kanäle an den verarmten Kanalstellen auseinander gerissen werden. Nachfolgend verbinden sich die hierdurch entstandenen Schmelzlinsen unter der Bildung von en-echelon arrays wieder, wodurch sich wiederum ein langer, in etwa um 45° ausgelenkter (linksdrehendes Koordinatensystem, mit 0° gleich der Vertikalen) Kanal bildet. Diese Beobachtungen fanden unter der Bedingung, dass kein Auftrieb zwischen Schmelze und Matrix existiert, statt. Wird dieser Auftrieb hinzugefügt, so ist erkennbar, dass eine Kombination zwischen den die Kanalisierungsinstabilität und den Auftrieb bestimmenden Parametern existiert, bei der sich Solitonen ausbilden. Diese Solitonen folgen bei ihrem schnelleren Aufstieg dem Verlauf der schmelzgefüllten Kanäle und passieren dabei, ohne ihre Form zu verändern, andere kleine Solitonen, die ihren Weg kreuzen. Die durchschnittliche Aufstiegsgeschwindigkeit der Solitonen entspricht einem Vielfachen der Aufstiegsgeschwindigkeit der Schmelze aufgrund von Segregation. Weiterhin deckt sich die Solitonaufstiegsgeschwindigkeit mit der von Schmeling angegebenen. Bisher konnte in die Theorie für trockene (wasserfreie) Medien kein frühzeitiger Abfall der Wachstumsrate bei großen Wellenzahlen implementiert werden. Lediglich unter dem Gesichtspunkt der Diffusion von Wasser zwischen der Matrix und der Schmelze und des erweichenden Effekts von Wasser konnte bei einer spezifischen Wellenzahl eine maximale Wachstumsrate gefunden werden (Hall et al., 2000, GRL). Der Versuch der Anwendung der bisher erzielten Ergebnisse auf die Interaktion eines aufsteigenden Plumes mit einer spreizenden Kruste erbrachte keine direkte Fokussierung der Schmelze zum MOR hin. Die Spannungsverteilung dieser Experimente zeigt, dass der Plumestamm aufgrund eines defokussierenden Kanalnetzwerks im Stamm sowie eines nahezu vertikal verlaufenden Kanalnetzwerks am Rand des Plumestammes von einer Zone erhöhter Schmelzkonzentration ummantelt sein könnte. In dieser Ummantelung steigt die Schmelze dann in vertikal verlaufenden Kanälen auf, wobei sie in den hier vorgestellten Experimenten (Plumekopfausdehnung ~150 km) in einer Entfernung von ~100 km zum MOR auf die Lithosphärenunterseite (Tiefe ~50 km) treffen würde. Aufgrund der Lithosphärenstruktur (Wurzel-t-Gesetz) könnte die Schmelze an der schrägen Lithosphärenunterseite zum MOR hin strömen (Sparks et al., 94, Academic Press sowie Hall et al., 03 G3). Diese Prozesse (Kanalisierungsinstabilität (Stevenson et al., 89, GRL), Entlangströmen der Schmelze an der Lithosphärenunterseite (Sparks et al., 94, Academic Press sowie Hall et al., 03, G3) und der Recyclingprozess der Schmelze) stellen das Erklärungsmodell dieser Arbeit dar, wie eine Fokussierung von Schmelze zum MOR bei einer Interaktion von diesem mit einem Plume aussehen könnte.
Mit Hilfe von Torsionsexperimenten in einem Temperaturbereich von 350° C bis 470° C und einer Anregungsfrequenz von 2*10^{-3} bis 20 Hz ist der komplexe Schermodul G* von Lithiumdisilikatgläsern, welche sich durch einen unterschiedlichen Kristallgehalt auszeichnen (4 Proben, Kristallgehalt: Glas 0=0%, Glas 1=19%, Glas 3=22% und Glas 5=27%), gemessen worden. Hierdurch können weitere rheologische Eigenschaften der Gläser wie der Dämpfungsfaktor \( Q^{-1}, die Viskosität eta und die Aktivierungsenergie E_{alpha} einer Diffusion ermittelt werden. Die Auswertung der Rohdaten des Betrages des komplexen Schermoduls G* und der dazugehörigen Phasenverschiebung phi der Glasproben zeigen eine Zunahme des jeweiligen Wertes bei Erniedrigung der Frequenz und Erhöhung der Temperatur bei steigendem Kristallgehalt. Dies ist dadruch erklärbar, daß ein effektives Schermodul gemessen wird, welches sich aus dem Schermodul der Glasschmelze und dem Schermodul der Kristalle zusammensetzt. Bei Erhöhung der Temperatur erweicht die Glasschmelze langsam, während die Kristalle gegenüber der Glasschmelze hart bleiben. Dies führt zu einem effektiv höheren Schermodul. In den Rohdaten ist bei allen Glasproben die gleiche lineare Zunahme des Dämpfungsfaktors Q^{-1} mit Erniedrigung der Anregungsfrequenz und Erhöhung der Temperatur festzustellen. Somit kann gesagt werden, daß Q^{-1} bei diesen Temperaturen und Anregungsfrequenzen unabhängig vom Kristallgehalt ist. Die gemessenen Werte von Q^{-1} liegen in einem Bereich von 1-0,001. Diese lineare Zunahme bleibt bis hin zu einer Temperatur von 456°C bei Glas 0 und 470°C bei Glas 5 erhalten. Erst dann zeigt sich in einem Anregungsfrequenzbereich von \( 2*10^{-3} - 10^{-2} Hz eine leichte Änderung von Q^{-1} mit steigendem Kristallgehalt. Bedingt durch die Schranken, daß nicht bei höheren Temperaturen als 470°C gemessen werden darf und daß die minimale Anregungsfrequenz der Torsionsmaschine bei 2*10^{-3} Hz liegt, kann diese Änderung in Q^{-1} nicht weiter untersucht werden. Der in der Seismologie interessante Bereich, welcher bei Q^{-1} < 0,01-0,001 liegt, konnte bei diesen Experimenten nicht erreicht werden, da die technischen Voraussetzungen der Torsionsmaschine nur eine genaue Messung von Q^{-1}\approx 0,01 erlauben. Vorliegende Meßdaten, die ein kleineres Q^{-1} als 0,01 aufweisen, streuen zu sehr und sind somit für eine verläßliche Aussage für die Seismologie unbrauchbar. Mit Hilfe des Verfahrens der Masterkurven konnte gezeigt werden, daß sich die rheologischen Eigenschaften von Lithiumdisilikatglas nicht durch einen Maxwell-Körper beschreiben lassen sondern hierzu ein generalisierter Maxwell-Körper nötig ist. Die voneinander unabhängigen Berechnungen der Aktivierungsenergie aus dem Dämpfungsfaktor Q^{-1} und aus den Masterkurven zeigen innerhalb der Fehlerschranken keine Veränderung der gemessenen Werte der Aktivierungsenergie auf. Die Werte sind jedoch fast um die Hälfte kleiner als der in der Literatur angegebene Wert. Es ist ein Verfahren entwickelt worden, welches unter gewissen Voraussetzungen mit Hilfe des Konzeptes der Masterkurven eine Bestimmung einer unbekannten Viskosität eines viskoelastischen Materials bei der Temperatur \( \widetilde{T} \) in Abhängigkeit des Kristallgehaltes ermöglicht. Voraussetzung zur Bestimmung der unbekannten Viskositäten bei unterschiedlichen Kristallgehalten ist es, daß zumindest eine Viskosität bei der Temperatur \( \widetilde{T} \) und ein Kristallgehalt bekannt sind und daß sich die Form des Spektrums des generalisierten Maxwell-Körpers, der das Glas beschreibt, bei einer Variation des Kristallgehaltes nicht verändert. Des weiteren konnte gezeigt werden, daß die Einstein-Roscoe-Formel, welche die effektive Viskosität einer Flüssigkeit in Abhängigkeit der Kristallgeometrie und des Kristallgehaltes beschreibt (15), auch auf die Lithiumdisilikatglasproben, welche einen unterschiedlichen Kristallgehalt jedoch weniger als 30% aufweisen, anwendbar ist.
Die Frage, ob das Klima extremer wird, beschäftigt Wissenschaft und Öffentlichkeit mit zunehmender Intensität. Daher ist hier eine extremwertstatistische Untersuchung hinsichtlich Niederschlag und Temperatur durchgeführt worden. Dabei werden, entsprechend IPCCEmpfehlungen, für die untersuchten Zeitreihen obere und untere Schwellenwerte festgelegt. Durch Auszählen kann dann ermittelt werden, wie oft die entsprechende Schranke über- oder unterschritten wurde (relativer Extremwert). Das Verhältnis der Anzahl der relativen Extremwerte zu den Gesamtwerten nennt man empirische Extremwerthäufigkeit. Darüber hinaus wurden Häufigkeitsverteilungen an die Datensätze angepasst, aus denen vorher der Jahresgang eliminiert wurde. Über diese Häufigkeitsverteilungen bestimmt man die theoretische Über- oder Unterschreitungswahrscheinlichkeit der jeweiligen Schranke, und vergleicht diese mit der empirischen. Diese Daten bieten auch die Möglichkeit, weitere wahrscheinlichkeitstheoretische Größen (Risiko, Wartezeitverteilung, Wiederkehrzeit) zu bestimmen. Das Verfahren wird auf 78 100-jährige Zeitreihen des Niederschlags und 10 100-jährige Zeitreihen der Temperatur in Deutschland angewendet. Dabei ist zu beachten, dass eine Übereinstimmung von empirischen und theoretischen Ergebnissen nur im statistischen Mittel zu erwarten ist. Die Untersuchungen zeigen, dass die ersten 10 bis 15 Jahre des letzten Jahrhunderts, sowohl bei den Niederschlägen als auch bei der Temperatur, nicht so extrem gewesen sind wie der Rest des Jahrhunderts. Bei den Niederschlagsdaten zeigt sich darüber hinaus um die Jahrhundertmitte ein etwa 10-jähriger Zeitraum mit hoher Niederschlagsvariabilität. Für die Abschätzung der Wahrscheinlichkeit des Überschreitens von Schranken bei Niederschlagsdaten ist die angepasste Gumbelverteilung am besten geeignet. Der Unterschied zu den anderen angepassten Verteilungen ist um so klarer, je höher die Schranke gewählt wird. Für die Abschätzung der Wahrscheinlichkeit des Unterschreitens von Schranken bei Temperaturdaten ist die angepasste Weibullverteilung am besten geeignet. Kein klares Bild ergibt sich bei den Kombinationen untere Schranke und Niederschlagsdaten sowie obere Schranke und Temperaturdaten. Die Abschätzung der Eintrittswahrscheinlichkeit und damit verbunden die Bestimmung der Wiederkehrzeit und des Risikos ist in allen Fällen um so besser, je geringer der Jahresgang der Variabilität der untersuchten Größe ist. Beim Trend der Wiederkehrzeit zeigt sich bei den Niederschlagsdaten und der unteren Schranke im äußersten Westen Deutschlands ein Rückgang trockener Ereignisse. Ansonsten erkennt man nur schwache Änderungen. Für obere Schranken zeigt sich im Westen Deutschlands ein Rückgang der Wiederkehrzeit, also ein Trend zu häufigeren extremen Niederschlägen, mit einem Maximum im östlichen Nordrhein-Westfalen. Im Osten dagegen ermittelt man einen Rückgang extremer Niederschläge und damit einen Trend zu trockenerer Witterung, am stärksten ausgeprägt im westlichen Erzgebirge. Für die Temperaturdaten zeigt sich in fast ganz Deutschland für untere Schranken ein Anstieg der Wiederkehrzeit. Extrem niedrige Temperaturen treten also tendenziell seltener auf. Die Ausnahme bilden hier nur, je nach zugrunde liegender Verteilung, der (äußerste) Norden und Osten Deutschlands. Die gleiche geographische Unterteilung, jedoch mit umgekehrtem Trend, zeigt sich bei den oberen Schranken. Extrem warme Ereignisse treten, mit Ausnahme des Nordostens, tendenziell häufiger auf. Die stärkste Zunahme im Trend der warmen Ereignisse zeigt sich dabei im Südwesten Deutschlands.
Die konventionelle Extremwertstatistik die sich an der Über- bzw. Unterschreitungshäufigkeit bestimmter Schwellenwerte orientiert, beinhaltet den Nachteil, daß Änderungen der Parameter der Häufigkeitsverteilung die Extremwertwahrscheinlichkeit beeinflussen. So kann allein das Vorhandensein eines Trends für derartige Veränderungen verantwortlich sein. Die hier gewählte Methodik vermeidet diesen Nachteil, indem sie eine Zerlegung der betrachteten Zeitreihen in einen strukturierten und einen unstrukturierten Anteil durchführt. Dabei setzt sich der strukturierte Anteil aus einer Trend-, Saison- und glatten Komponente zusammen. Aus der Summe dieser in der Zeitreihe signifikant enthaltenen Komponenten läßt sich die Eintrittswahrscheinlichkeit von Extremwerten ableiten. Ähnliches gilt für den unstrukturierten Anteil insbesondere für die Varianz des Residuums. Das Residuum kann aber auch Werte enthalten, die nicht zu ihrer ansonsten angepaßten Häufigkeitsverteilung passen. Solche Werte werden als Extremereignisse bezeichnet und sind von den Extremwerten zu unterschieden. In der vorliegenden Arbeit werden nun, getrennt voneinander, durch Änderungen in den Parametern der Häufigkeitsverteilung hervorgerufene Variationen der Extremwertwahrscheinlichkeit als auch parameterunabhängige Extremereignisse der bodennahen Lufttemperatur betrachtet. Als Datenbasis dienten 41, wahrscheinlich homogene, europäische Stationszeitreihen von Monatsmitteltemperaturen, die den Zeitraum von 1871 bis 1990 abdecken. In den untersuchten Temperaturzeitreihen wurde an 37 von 41 Stationen ein positiver Trend detektiert, woraus ein Anstieg der Extremwertwahrscheinlichkeit mit der Zeit resultiert. Die glatten, niederfrequenten Schwingungen wirken sich in den meisten Fällen um 1890 und 1975 negativ und um 1871, 1940 und 1990 positiv auf die Extremwertwahrscheinlich keit aus. Desweiteren treten Änderungen in der Saisonfigur bezüglich der Amplitude und der Phasenlage auf. Detektierte Zunahmen in der Amplitude des Jahresgangs führen zu einer positiven Änderung der Extremwertwahrscheinlichkeit. Signifikante Änderungen in der Phasenlage der Saisonfigur erzeugen in den Anomaliezeitreihen einen saisonal unterschiedlichen Trend, dessen Amplitude, in den betrachteten Fällen, in der Größenordnung der Trendkomponente liegt. Saisonal unterschiedliche Trends beeinflussen saisonal unterschiedlich die Wahrscheinlichkeit für das Eintreten von Extremwerten. Die Residuen von fünf Temperaturzeitreihen weisen signifikante Varianzinstationaritäten auf, wobei in nur einem Fall die Varianz mit der Zeit zunimmt und somit einen Anstieg der Extremwertwahrscheinlichkeit erzeugt. Extremereignisse treten vorwiegend in Form besonders kalter Winter auf und können wahrscheinlich als Realisation eines Poisson-Prozesses interpretiert werden. Sie erscheinen zufällig über den Beobachtungszeitraum verteilt mit einer mittleren Wiederkehrzeit von mehr als 10 Jahren.
Hauptanliegen dieser Arbeit ist es, statistische Zusammenhänge zwischen der Nord-Atlantik-Oszillation (NAO) und der bodennahen Lufttemperatur in Europa zu untersuchen. Dazu wurden zunächst die Korrelationskoeffizienten nach Pearson, Kendall, Spearman und die Transinformation berechnet, sowie die zugehörigen Signifikanzen abgeschätzt. Diese Analysen wurden auch zeitlich gleitend durchgeführt, um mögliche Veränderungen im Einfluß der NAO auf die Temperatur nachweisen zu können. Weiterhin wurde mit Hilfe der selektiven Zeitreihenzerlegung nach signifikanten, charakteristischen zeitlichen Strukturen sowohl in der NAO als auch in den Zeitreihen der Lufttemperatur gesucht: Trend, glatte, saisonale, harmonische Komponente und Rauschen. Zweck dieser Untersuchung war es, gegebenenfalls gleichartige zeitliche Strukturen in der NAO und Temperatur zu finden, um den Zusammenhang zwischen NAO und Temperatur näher beschreiben zu können. Die Untersuchungen wurden fur den Zeitraum von 1871 bis 1990 in monatlicher, saisonaler und jährlicher Auflösung auf Basis von Zeitreihen der mittleren monatlichen Lufttemperatur 41 europäischer WMO- (World Meteorological Organization) Stationen, sowie zwei unterschiedlich definierten NAO-Index-Zeitreihen, die ebenfalls in Monatsmitteln vorlagen, durchgeführt. Ergänzend wurde auf einen globalen Datensatz von Temperaturflächenmitteln zuruckgegriffen, um auch aus globaler Sicht Aussagen uber Zusammenhänge zwischen NAO und bodennaher Lufttemperatur zu erhalten. Die Untersuchungen bezogen sich hierbei auf das Zeitintervall von 1892 bis 1994. Der Zusammenhang zwischen den in Europa beobachteten Temperaturen und der NAO ist linearer Natur und vor allem in den Wintermonaten ausgeprägt. Ein maximaler Zusammenhang findet sich im nordeuropäischen Winter mit einer erklärten Varianz um 40%. Ein Vergleich von extrem kalten Wintern mit der NAO hat gezeigt, daß extreme Kältereignisse nur bei einer schwachen NAO (negativer NAO-Index) auftreten. Im Jahresgang findet eine Verschiebung des durch die NAO beeinflußten Gebietes in Ost-West-Richtung statt. Das Minimum des Zusammenhanges besteht im Sommer bei maximaler Ost-Verschiebung. Weiterhin ist der Einfluß der NAO auf die Temperatur stark zonal ausgeprägt. Es besteht ein Nord-Süd-Gefälle von positiver Korrelation im Norden zu negativer im Süden Europas. Zu diesem Ergebnis führte sowohl die Analyse der Europadaten wie des globalen Datensatzes. Der Einfluß der NAO auf die Temperatur ist nicht stationär; seit Beginn dieses Jahrhunderts hat sich dieser zunehmend ostwärts verlagert. Ein signifikanter Trend konnte in den Indexreihen der NAO aber nicht nachgewiesen werden. Signifikante zeitliche Strukturen der NAO konnten im Bereich der niederfrequenten und auch hochfrequenten Variabilität gefunden werden. Die Winter-NAO (mittlerer Indexwert von Dezember bis Februar) zeigt insbesondere einen in den Wintertemperaturen (Temperaturmittel der Monate Dezember bis Februar) gleichartigen niederfrequenten Verlauf, der durch Polynome vierter und fünfter Ordnung beschrieben werden kann. Im Bereich der hochfrequenten Variabilität konnte mit Ausnahme der Sommer- und Herbstdaten in allen Indexreihen der NAO eine harmonische Schwingung mit einer Periode von etwa 7 Jahren detektiert werden. Die gleiche Schwingung findet sich in den Wintertemperaturen West- und Mitteleuropas.