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Die Chemie und der Strahlungshaushalt der Erdatmosphäre werden durch die nur in relativ geringen Konzentrationen vorhandenen Spurengase und Aerosolpartikel beherrscht. Mit den zunehmenden anthropogenen Emissionen von atmosphärischen Spurengasen, verursacht durch die wachsende Weltbevölkerung und die zunehmende Industrialisierung, wurde in den letzten Dekaden ein globaler Wandel bei der Zusammensetzung der Erdatmosphäre festgestellt: Konzentrationen von atmosphärischen Spurenstoffen verändern sich nicht mehr auf vergleichsweise langsamen geologischen Zeitskalen, sondern mit viel höheren Geschwindigkeiten, in einzelnen Fällen von bis zu einem Prozent pro Jahr. Die wohl bekanntesten Folgen dieser Veränderungen sind die globale Erwärmung durch die ansteigenden Emissionen von Treibhausgasen und der mit dem antarktischen 'Ozonloch" entdeckte drastische Ozonverlust in der Stratosphäre durch anthropogene Fluor-Chlor-Kohlenwasserstoffe (FCKW). Die Verteilung der für Ozonchemie und Klima relevanten Spurengase in der Atmosphäre hängt dabei nicht nur von der Verteilung ihrer Quellen und Senken ab, sondern wird maßgeblich durch verschiedene Transportprozesse beeinflußt. Der Austausch zwischen der mit anthropogenen Emissionen belasteten Troposphäre und den höheren Atmosphärenschichten Stratosphäre und Mesosphäre spielt dabei eine zentrale Rolle. Im Rahmen der Dissertation wurde zum besseren Verständnis von Stratosphären-Troposphären-Austauschprozessen die Verteilung von langlebigen Spurengasen in den beiden atmosphärischen Kompartimenten Troposphäre und Stratosphäre untersucht. Dazu wurde bei einer Meßkampagne im Sommer 1998 im Rahmen des von der Europäischen Union geförderten Forschungsprojektes STREAM 98 der flugzeuggetragene Gaschromatograph GhOST (Gas chromatograph for the Observation of Stratospheric Tracers) an Bord einer Cessna Citation II der TU Delft in Höhen bis 13 km eingesetzt. Dabei konnten bei zwanzig Meß- und Transferflügen über Kanada, dem Atlantik und Westeuropa umfangreiche Messungen der langlebigen Spurengase N20, F11 und F12 in der oberen Troposphäre und der Untersten Stratosphäre durchgeführt werden. Unter Flugbedingungen wurde mit GhOST während der Kampagne eine Reproduzierbarkeit (1 o) von besser als 0,6 % und eine absolute Genauigkeit von besser als 2 % für alle nachgewiesenen Spurengase erreicht. Diese hohe Meßpräzision konnte durch zahlreiche Vergleichsmessungen mit anderen Meßgeräten und Meßverfahren - im Flugbetrieb und im Labor sichergestellt werden; die Linearität des Geräts wurde zudem mit Hilfe einer barometrisch hergestellten Verdünnungsreihe untersucht. Die mit GhOST bei STREAM 98 gewonnenen Meßwerte wurden zusammen mit Messungen und Modelldaten der am Projekt beteiligten Arbeitsgruppen zur Untersuchung von Spurengasverteilungen und Stratosphären-Troposphären-Austauschprozessen herangezogen. Untersucht wurden dabei unter anderem die Verteilung und Variabilität von N20, F11 und F12 in der Troposphäre und in der Untersten Stratosphäre der mittleren Breiten, Austausch- und Mischungsprozesse in der Tropopausenregion und die Variabilität von Tracer/Tracer-Korrelationen in der Untersten Stratosphäre. Aufbauend auf den Erfahrungen bei STREAM 98 wurde für das vom BMBF geförderte Projekt SPURT im Rahmen dieser Doktorarbeit der in-situ-Gaschromatograph GhOST II entwickelt. Unter Beibehaltung der gaschromatographischen Komponenten von GhOST wurden zur Messung der Spurengase SF6 und CO zwei zusätzliche Detektoren integriert und zahlreiche technische Verbesserungen durchgeführt. Für die vollautomatische rechnergestützte Elektronik zur Steuerung des neuen Gerätes wurden zusammen mit der institutseigenen Elektronikwerkstatt verschiedene Baugruppen zur Signalführung und -verarbeitung, zur Temperaturmessung und zur Ansteuerung von Leistungskomponenten entwickelt. Während einer Testkampagne im April 2001 wurde GhOST II erfolgreich mechanisch und elektrisch auf einem Learjet 35A integriert und kam bei zwei Meßflügen der Meßkampagne SPURT 1 im November 2001 zum Einsatz.
Das 1913 auf dem Gipfel des Kleinen Feldbergs gegründete Taunus-Observatorium (T.O.) ist eine Einrichtung der Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main. Es dient dem Institut für Meteorologie und Geophysik als Forschungsstätte für kontinuierliche Messungen und als Standort für Meßkampagnen in Zusammenarbeit mit anderen Instituten, wie z. B. beim The Kleiner Feldberg Cloud Experiment 1990 [Fuzzi, 1995]. Darüber hinaus wird das Observatorium mit seinen Einrichtungen immer wieder für Messungen im Rahmen von Diplom- und Doktorarbeiten genutzt. Primäres Ziel dieser Diplomarbeit war eine Charakterisierung der zeitlichen Variabilität der luftchemischen Bedingungen am Taunus-Observatorium in Abhängigkeit von Wetter und Witterung. In der Zeit vom 13. Dezember 1996 bis zum 26. März 1997 wurden am Taunus- Observatorium auf dem Kleinen Feldberg mit Hilfe eines gaschromatographischen Analyseverfahrens die Spurengase Kohlenmonoxid und molekularer Wasserstoff gemessen, um die zeitliche Variabilität der luftchemischen Bedingungen am Taunus-Observatorium in Abhängigkeit von Wetter und Witterung zu untersuchen. Bei der Meßreihe am Taunus-Observatorium zeigte sich, daß die zeitlichen Variationen der langlebigen Spurengase CO und H2 über Tage und Wochen maßgeblich durch den Ferntransport von Luftmassen und die jeweilige Großwetterlage bestimmt werden. Mit Hilfe von Trajektorienanalysen konnte gezeigt werden, daß die Messungen stark von Herkunft und Zugweg der jeweiligen Luftmassen abhängen. Deutliche Änderungen der mittleren CO- und H2-Mischungsverhältnisse wurden bei Luftmassenänderungen beobachtet, wie z. B. eine markante Abnahme von Kohlenmonoxid und molekularem Wasserstoff nach dem Durchgang von Kalt- oder Warmfronten. Extreme Unterschiede der gemessenen Spurengaskonzentrationen konnten auch bei verschiedenen winterlichen Inversionswetterlagen registriert werden. Befand sich das Taunus-Observatorium unterhalb einer Temperaturinversion in der bodennahen Grenzschicht, wurden ungewöhnlich hohe CO- und H2-Mischungsverhältnisse gemessen; war der Kleine Feldberg dagegen über der Inversion innerhalb der freien Atmosphäre, wurden wiederholtdie atmosphärischen Hintergrundkonzentrationen von Kohlenmonoxid und molekularem Wasserstoff beobachtet. Auch durch lokale und regionale Effekte konnten in Abhängigkeit von der lokalen Windrichtung starke zeitliche Variationen der luftchemischen Bedingungen beobachtet werden. Durch die Orographie bedingt Verursachen kleine Änderungen der lokalen Windrichtung drastische Veränderungen in den gemessenen Spurengaskonzentrationen. So trennt z. B. der Taunuskamm die durch regionale Quellen im Großraum Frankfurt belastete Luft im Vordertaunus von der weniger verschmutzter Luft im ländlichen Hintertaunus. Darüber hinaus kann durch die Kanalisierung des Windes in verschiedenen Tälern oder an den Flanken des Taunuskammskontaminierte Luft aus den Niederungen herangeführt werden. Die hohe Variabilität der gemessenen Mischungsverhältnisse in Abhängigkeit von Meteorologie und Orographie dominiert den Tagesverlauf der CO- und H2-Messungen. Daher war eine Untersuchung von anthropogenen Tages- und Wochengängen oder sogar jahreszeitlicher Variationen der langlebigen Spurengase CO und H2 am Taunus-Observatorium nicht möglich. Zusätzlich zu den Messungen am Taunus-Observatorium wurde mit der in dieser Arbeit vorbereiteten Analytik das Mischungsverhältnis von molekularem Wasserstoff in stratosphärischen Luftproben von drei verschiedenen Ballonflügen gemessen, entsprechende H2-Vertikalprofile erstellt und die Ergebnisse der Messungen mit Modellrechnungen verglichen.
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.
In dieser Arbeit wird die Richtungsabhängigkeit seismischer Geschwindigkeiten im Erdmantel unterhalb Deutschlands und angrenzender Gebiete durch die Analyse der teleseismischen Kernphase SKS auf Doppelbrechung untersucht (Scherwellen-Splitting). Die Anisotropie wird durch die Splittingparameter Φ und δt beschrieben und erlaubt Rückschlüsse auf geodynamische Prozesse.
Untersucht werden Aufzeichnungen des Deutschen Seismologischen Regionalnetzes (GRSN) und assoziierter Stationen aus dem Zeitraum von 1993 bis 2009. Für drei Stationen des Gräfenberg-Arrays (GRF-Array) sind Wellenformen ab 1976 verfügbar, welche damit einen weltweit einmaligen Datensatz liefern.
Auf Grund des stetigen Ausbaus der seismologischen Netze und des langen Beobachtungszeitraumes können über 3.000 Seismogramme ausgewertet werden. Der Hauptteil dieser Arbeit besteht daher in der Entwicklung einer automatischen Methodik zur Analyse von SKS-Splitting: ADORE ("Automatische Bestimmung von DOppelbrechnungsparametern in REgionalseismischen Netzwerken"). Für regionale Netze wie das GRSN gewährleistet ADORE eine objektive Bestimmung der Splittingparameter. Zunächst wird das seismologische Netzwerk als seismisches Array aufgefasst, um durch eine Frequenz-Wellenzahl-Analyse den Einsatz der SKS-Phase ohne manuellen Eingriff zu bestimmen. Die Berechnung der Splittingparameter erfolgt durch eine Inversion nach der Methode der Minimierung des transversalen Energieanteils. Automatisch wird das optimale Fenster um den SKS-Einsatz positioniert, für jede Beben-Stations-Kombination werden dazu 3.600 Einzelinversionen durchgeführt.
Um diese Vielzahl von Auswertungen in akzeptabler Zeit zu berechnen, nutzt ADORE moderne Rechnerarchitekturen aus, verteilt die Berechnungen auf mehrere Computer im lokalen Netzwerk und erzielt damit eine Beschleunigung um einen Faktor 60.
Die Analyse des gesamten Datensatzes ergibt folgende Ergebnisse: An allen analysierten Stationen wurde ein Scherwellen-Splitting festgestellt, der Stationsuntergrund weist somit überall Anisotropie auf. Für 240 Erdbeben können insgesamt 494 Wertepaare mit höchster Qualität bestimmt werden.
Unter der Annahme einer homogenen ungeneigten anisotropen Schicht unterhalb der jeweiligen Station können die Einzelmessungen pro Station gemittelt werden. Damit sind Regionen mit ähnlichen Merkmalen gut zu identifizieren: Im Norden Deutschlands herrschen NW-SO-, in der Mitte W-O-Richtungen und im Süden SW-NO-Richtungen vor.
Die Verzögerungszeiten liegen im Bereich zwischen 1.0 (Station Taunus) und 2.2 Sekunden (Tannenbergsthal, TANN). Auf Grund des hohen Wertes sind die Ursachen für die hier beobachteten Zeiten dem Erdmantel und nicht der Kruste zuzuordnen. Die bevorzugte Ausrichtung von anisotropen Kristallen auf Grund von Fließprozessen von Mantelmaterial ist Quelle der beobachteten Anisotropie. Rezente Fließprozesse von Mantelmaterial sind vor allem an der Unterkante der Lithosphäre wahrscheinlich. Durch Gebirgsbildungsprozesse, vorhandene Gebirgswurzeln oder regionale Veränderungen in der Mächtigkeit der Lithosphäre entstehen Barrieren für viskoses Mantelmaterial.
Als tektonische Ursachen für die hier gemessenen Orientierungen ist im Norden die Tornquist-Teisseyre-Linie (TTZ), in der Mitte die Variszische Gebirgsbildung und im Süden Einflüsse des Alpenbogens anzusehen. Ausnahmen bilden die Stationen Clausthal-Zellerfeld (CLZ), Rügen und Black-Forest-Observatory (BFO). Während bei letzterer ein Einfluss der Spreizungszone des Oberrheingrabens zu vermuten ist, scheint die Intrusion des Brockengranits die Beobachtungen an CLZ zu prägen. Rügen liegt in einer Übergangszone zwischen Sorgenfrei-Tornquist-Zone und TTZ.
Durch die Vielzahl von vorhandenen Einzelmessungen lassen sich an manchen Stationen komplexe Modelle untersuchen. Dazu zählen neben Gradientmodellen auch die geneigte Schicht und Zwei-Schicht-Modelle. Für sechs Stationen kann ein Zwei-Schicht-Modell erstellt werden: BFO, Gräfenberg A1, Fürstenfeldbruck (FUR), Rüdersdorf (RUE), TANN und Unterbreitzbach (UBBA). Die Interpretation der Richtungen von oberer und unterer Schicht gelingt für einen Teil der genannten Stationen: An BFO liegt die Orientierung der unteren Schicht parallel zur Vorzugsrichtung der variszischen Gebirgsbildung, jene der obere Schicht antiparallel zur Spreizungsrichtung des Rheingrabens. Für die Station FUR ist eine Überlagerung mit der Streichrichtung des Alpenmassivs zu beobachten. An GRA1 wird die untere Schicht offenbar durch rezente oder eingefrorene Anisotropie des Böhmischen Massivs bzw. des Eger-Riftsystems beeinflusst. Eine vergleichbare Wirkung ist durch die TTZ an der Station RUE zu erkennen.
ADORE wurde weiterhin auf einen Datensatz des temporären RIFTLINK-Projektes angewandt.
Für eine möglichst vollständige analytische Beschreibung werden in der statistischen Klimatologie beobachtete Klimazeitreihen als Realisation eines stochastischen Prozesses, das heißt als eine Folge von Zufallsvariablen verstanden. Die Zeitreihe soll im wesentlichen durch eine analytische Funktion der Zeit beschrieben werden können und die Beobachtung nur durch Zufallseinflüsse von dieser Funktion abweichen. Diese analytische Funktion setzt sich aus der Summe zeitlich strukturierter Komponenten zusammen, welche aus klimatologischem Blickwinkel interpretierbar erscheinen. Es werden Funktionen zugelassen, die den Jahresgang, Trends, episodische Komponenten und deren Änderung beschreiben. Die Extremereignisse sind als eine besondere weitere Komponente in die Zeitreihenanalyse aufgenommen und als von Änderungen in den Parametern der Verteilung unabhängige, extreme Werte definiert. Die Zufallseinflüsse sollen zunächst als Realisierungen unabhängiger normalverteilter Zufallsvariablen mit dem Erwartungswert Null und im Zeitablauf konstanter Varianz interpretiert werden können. In diesem Fall beschreibt die analytische Funktion der Zeit, die Summe detektierter strukturierter Komponenten, den zeitlichen Verlauf des Mittels. Ein zu einem bestimmten Zeitpunkt tatsächlich beobachteter Wert kann dann als eine mögliche Realisation einer Zufallsvariablen interpretiert werden, die der Gaußverteilung mit dem Mittelwert µ(t) zur Zeit t und konstanter Varianz genügt. Da die zugrundeliegenden Annahmen, unter Verwendung klimatologisch interpretierbarer Basisfunktionen, in der Analyse von Klimazeitreihen, die nicht die Temperatur betreffen, zumeist nicht erfüllt sind, wird in eine Verallgemeinerung des Konzepts der Zeitreihenzerlegung in einen deterministischen und einen statistischen Anteil eingeführt. Zeitlich strukturierte Änderungen werden nun in verschiedenen Verteilungsparametern frei wählbarer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen gesucht. Die gängige Beschränkung auf die Schätzung einer zeitlich veränderlichen Lokation wird aufgehoben. Skalenschätzer sowie Schätzer fär den Formparameter spielen ebenso relevante Rollen fär die Beschreibung beobachteter Klimavariabilität. Die Klimazeitreihen werden wieder als Realisation eines Zufallprozesses verstanden, jedoch genügen die Zufallsvariablen nun einer frei wählbaren Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion. Die zeitlich strukturierten Änderungen in den Verteilungsparametern werden auf Basis der gesamten Zeitreihe für jeden Zeitpunkt geschätzt. Die aus der Analyse resultierende analytische Beschreibung in Form einer zeitabhängigen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion ermöglicht weiterhin die Schätzung von Über- und Unterschreitungswahrscheinlichkeiten beliebig wählbarer Schwellenwerte für jeden Zeitpunkt des Beobachtungszeitraums. Diese Methode erlaubt insbesondere eine statistische Modellierung monatlicher Niederschlagsreihen durch die Zerlegung in einen deterministischen und einen statistischen Anteil. In dem speziellen Fall von 132 Reihen monatlicher Niederschlagssummen deutscher Stationen 1901-2000 gelingt eine vollständige analytische Beschreibung der Reihen durch ihre Interpretation als Realisation einer Gumbel-verteilten Zufallsvariablen mit variablem Lage- und Streuparameter. Auf Basis der gewonnenen analytischen Beschreibung der Reihen kann beispielsweise im Westen Deutschlands auf Verschiebungen der jährlichen Überschreitungsmaxima des 95%-Perzentils von den Sommer- in die Wintermonate geschlossen werden. Sie werden durch relativ starke Anstiege in der Überschreitungswahrscheinlichkeit (bis 10%) in den Wintermonaten und nur geringe Zunahmen oder aber Abnahmen in den Sommermonaten hervorgerufen. Dies geht mit einer Zunahme der Unterschreitungswahrscheinlichkeit in den Winter- und einer Abnahme in den Sommermonaten einher. Monte-Carlo-Simulationen zeigen, daß jahreszeitlich differenzierte Schätzungen von Änderungen im Erwartungswert, also gebräuchliche Trends, auf Basis der Kleinst-Quadrate-Methode systematischen Bias und hohe Varianz aufweisen. Eine Schätzung der Trends im Mittel auf Basis der statistischen Modellierung ist somit ebenso den Kleinst-Quadrate-Schätzern vorzuziehen. Hinsichtlich der Niederschlagsanalysen stellen jedoch aride Gebiete, mit sehr seltenen Niederschlägen zu bestimmten Jahreszeiten, die Grenze der Methode dar, denn zu diesen Zeitpunkten ist eine vertrauenswürdige Schätzung einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion nicht möglich. In solchen Fällen ist eine grundsätzlich andere Herangehensweise zur Modellierung der Reihen erforderlich.
Für eine möglichst vollständige analytische Beschreibung werden in der statistischen Klimatologie beobachtete Klimazeitreihen als Realisation eines stochastischen Prozesses, das heißt als eine Folge von Zufallsvariablen verstanden. Die Zeitreihe soll im wesentlichen durch eine analytische Funktion der Zeit beschrieben werden können und die Beobachtung nur durch Zufallseinflüsse von dieser Funktion abweichen. Diese analytische Funktion setzt sich aus der Summe zeitlich strukturierter Komponenten zusammen, welche aus klimatologischem Blickwinkel interpretierbar erscheinen. Es werden Funktionen zugelassen, die den Jahresgang, Trends, episodische Komponenten und deren Änderung beschreiben. Die Extremereignisse sind als eine besondere weitere Komponente in die Zeitreihenanalyse aufgenommen und als von Änderungen in den Parametern der Verteilung unabhängige, extreme Werte definiert. Die Zufallseinflüsse sollen zunächst als Realisierungen unabhängiger normalverteilter Zufallsvariablen mit dem Erwartungswert Null und im Zeitablauf konstanter Varianz interpretiert werden können. In diesem Fall beschreibt die analytische Funktion der Zeit, die Summe detektierter strukturierter Komponenten, den zeitlichen Verlauf des Mittels. Ein zu einem bestimmten Zeitpunkt tatsächlich beobachteter Wert kann dann als eine mögliche Realisation einer Zufallsvariablen interpretiert werden, die der Gaußverteilung mit dem Mittelwert µ(t) zur Zeit t und konstanter Varianz genügt. Da die zugrundeliegenden Annahmen, unter Verwendung klimatologisch interpretierbarer Basisfunktionen, in der Analyse von Klimazeitreihen, die nicht die Temperatur betreffen, zumeist nicht erfüllt sind, wird in eine Verallgemeinerung des Konzepts der Zeitreihenzerlegung in einen deterministischen und einen statistischen Anteil eingeführt. Zeitlich strukturierte Änderungen werden nun in verschiedenen Verteilungsparametern frei wählbarer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen gesucht. Die gängige Beschränkung auf die Schätzung einer zeitlich veränderlichen Lokation wird aufgehoben. Skalenschätzer sowie Schätzer fär den Formparameter spielen ebenso relevante Rollen fär die Beschreibung beobachteter Klimavariabilität. Die Klimazeitreihen werden wieder als Realisation eines Zufallprozesses verstanden, jedoch genügen die Zufallsvariablen nun einer frei wählbaren Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion. Die zeitlich strukturierten Änderungen in den Verteilungsparametern werden auf Basis der gesamten Zeitreihe für jeden Zeitpunkt geschätzt. Die aus der Analyse resultierende analytische Beschreibung in Form einer zeitabhängigen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion ermöglicht weiterhin die Schätzung von Über- und Unterschreitungswahrscheinlichkeiten beliebig wählbarer Schwellenwerte für jeden Zeitpunkt des Beobachtungszeitraums. Diese Methode erlaubt insbesondere eine statistische Modellierung monatlicher Niederschlagsreihen durch die Zerlegung in einen deterministischen und einen statistischen Anteil. In dem speziellen Fall von 132 Reihen monatlicher Niederschlagssummen deutscher Stationen 1901-2000 gelingt eine vollständige analytische Beschreibung der Reihen durch ihre Interpretation als Realisation einer Gumbel-verteilten Zufallsvariablen mit variablem Lage- und Streuparameter. Auf Basis der gewonnenen analytischen Beschreibung der Reihen kann beispielsweise im Westen Deutschlands auf Verschiebungen der jährlichen Überschreitungsmaxima des 95%-Perzentils von den Sommer- in die Wintermonate geschlossen werden. Sie werden durch relativ starke Anstiege in der Überschreitungswahrscheinlichkeit (bis 10%) in den Wintermonaten und nur geringe Zunahmen oder aber Abnahmen in den Sommermonaten hervorgerufen. Dies geht mit einer Zunahme der Unterschreitungswahrscheinlichkeit in den Winter- und einer Abnahme in den Sommermonaten einher. Monte-Carlo-Simulationen zeigen, daß jahreszeitlich differenzierte Schätzungen von Änderungen im Erwartungswert, also gebräuchliche Trends, auf Basis der Kleinst-Quadrate-Methode systematischen Bias und hohe Varianz aufweisen. Eine Schätzung der Trends im Mittel auf Basis der statistischen Modellierung ist somit ebenso den Kleinst-Quadrate-Schätzern vorzuziehen. Hinsichtlich der Niederschlagsanalysen stellen jedoch aride Gebiete, mit sehr seltenen Niederschlägen zu bestimmten Jahreszeiten, die Grenze der Methode dar, denn zu diesen Zeitpunkten ist eine vertrauenswürdige Schätzung einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion nicht möglich. In solchen Fällen ist eine grundsätzlich andere Herangehensweise zur Modellierung der Reihen erforderlich.
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.