Dominic Kummer Geographisches Institut Universität Bern

Slides:



Advertisements
Ähnliche Präsentationen
Berechnete Felder in Abfragen Mittels Abfragen können einfache, aber auch komplexe Informationen aus einer Tabelle gewonnen werden. Eine Besonderheit bieten.
Advertisements

Ein rätselhafter Reisebericht
So sieht ein Protokoll aus:
Mixed Models Jonathan Harrington library(ez) library(lme4)
Vorlesung 7 Einschlagskrater: Modellierung. Skalierung und P-Theorem. Numerische Modellierung mittels Hydrocode. Labormodellierung bei Hochdruck und Hochtemperatur.
DFG - SPP 1167 Quantitative Niederschlagsvorhersage A. Mathes, Meteorologisches Institut, Universität Bonn - Coordination.
Spezifität Warum verwenden Organismen Enzyme als Katalysatoren?
Tim Staeger und Christian-D. Schönwiese
Häufigkeiten Gegeben ist eine Datenliste (Urliste) (hier z. B. die Klausur-Noten von 50 Studenten)
Kombination von Tröpfchen- und Schalenmodell
Tutorium
Das wars!.
Wiederholung: Einfache Regressionsgleichung
Extremereignisse: Empfindlich auf die Klimaänderung aber ungeeignet für deren Nachweis Christoph Frei Institut für Atmosphäre und Klima, ETH Zürich ETH.
Über das langfristige Wachstum der Weltwirtschaft
Saisonale Wasserbilanz (7. 2) Saisonale Trends in Niederschlag (2
INSTITUT FÜR SPORTWISSENSCHAFTEN DER UNIVERSITÄT INNSBRUCK
Quantum Computing Hartmut Klauck Universität Frankfurt WS 05/ /23.1.
Effiziente Algorithmen Hartmut Klauck Universität Frankfurt SS
Beweissysteme Hartmut Klauck Universität Frankfurt WS 06/
Information und Kommunikation
Zankena Begriffserklärung.
Die Schwerkraft(Gravitation)
Vorwissen: Begriff der Steigung Geradengleichung Polynomfunktionen Monotonie und Extremwerte In den ersten Beispielen werden dieses Wissen allerdings wiederholt.
Die Schwerkraft(Gravitation)
Globalisierung für Arme?
Der Zentralwert.
Institut für Atmosphäre und Umwelt der J. W. Goethe-Universität Frankfurt/M. Arbeitsgruppe Klimaforschung C.-D. Schönwiese, T. Staeger und H. Steiner Analyse.
Statistik – Regression - Korrelation
Folgen des globalen Klimawandels in Baden-Württemberg
Die Parochipanalyse Institut für orale Mikrobiologie Univers.-Prof. Dr. rer. nat. G. Conrads c.m.d. Wiebke Schulthoff.
Zum Einfluss subjektiver und objektiver Merkmale auf die Wiedererkennung von Werbeplakaten Antje Bauer & Stefanie Frehse Institut für Allgemeine Psychologie.
Klimadapt: Interpolation der REMO UBA Daten und Untersuchung von Kühl- und Heizgradtagen mit StartClim Daten Universität für Bodenkultur, Wien Department.
2.4.2 Median Wiederholung (Kap. 2: Beschreibende Statistik)
setzt Linearität des Zusammenhangs voraus
Anfang Präsentation 3. November, 2004 Tarjan’s Schleifenaufbrechalgorithmus In dieser Vorlesung wird ein Verfahren vorgestellt, welches in der Lage ist,
8. Deutsche Klimatagung Bonn – 8. Oktober 2009 Wie gut stimmt der modellierte Niederschlag des COSMO-CLM mit Messungen an Klimastationen des DWD überein?
Geostatistik Kriging Sarah Böckmann.
Programmiersprachen II Fortsetzung Datenstrukturen Balancierte Bäume 3 Prof. Dr. Reiner Güttler Fachbereich GIS HTW.
Vorlesung Wasserwirtschaft & Hydrologie I
Spärliche Kodierung von Videos natürlicher Szenen Vortragender: Christian Fischer.
Lineare Optimierung Nakkiye Günay, Jennifer Kalywas & Corina Unger Jetzt erkläre ich euch die einzelnen Schritte und gebe Tipps!
. Philipp Iten Stud. Sek. I 06 FHNW Aarau Posterdesign © Maria Spychiger Stephanie Stud.
Führt das DMP Typ 2 Diabetes zu besseren HbA1c- und Blutdruckwerten? Eine Analyse anhand der veröffentlichten Qualitätsberichte Monika Pobiruchin, Wendelin.
ANALYSIS KLASSE 10 - Einführung des Ableitungsbegriffs - Felix Pohl Michael Gabler.
Exkurs: Chi-quadrat und Modellgüte 1. ist ein Distanzmaß, welches die Distanz zwischen Modellvorhersage und Daten misst.  Je kleiner desto besser ist.
Herzlich willkommen zur «Stolperfallensafari»
Michael Strub Mikroökonomie I HS 09
Österreichisches Wildeinflussmonitoring
Österreichisches Wildeinflussmonitoring
Übungsblatt 2 Erläuterungen Wintersemester 16/17 DBIS.
HCS Übung 3 Von: Patrick Denk Oleg Arenz
Rohstoffe 2 – Verbrauch.
Ursachen von Konjunkturzyklen Makroökonomik
∑ Abschluss der Bewertungen: Was wissen wir? Reklassierung zu…
Wasser Kristoffer Ebba Mattias.
Bavarian TT-Race Spielsystem „Schweizer System“
Schaltungen entwirren
Einführung Methode Ergebnisse Zusammenfassung
Rheinland Cup + ClickBall Rheinland Cup
Existenzgründungsanalyse Hausärzte 2016/2017
Einsatz von Aufgaben im Physikunterricht
Univariate Statistik M. Kresken.
Einführung des Energiestufenmodells
<Titel des Vortrags>
VDMA Auftragseingangs- und Umsatzstatistik
ReduSoft Ltd. Kurzbeschreibungen zu einigen Modulen, die im Programm MathProf 5.0 unter dem Themenbereich Stochastik implementiert sind.
CoCoMo&FPA Nils Reiners Matrknr
Anpassung an den Klimawandel: Dimensionen für Unternehmen
Struktur 2018 Netzwerke Themenübergreifendes, interdisziplinäres Forum, Informationsaustausch, Sprachrohr des Stadtteils, Nachbarschaftsfest, CV-Tage,
 Präsentation transkript:

Dominic Kummer Geographisches Institut Universität Bern Charakterisierung der Verdunstungsverhältnisse in der Schweiz anhand repräsentierbarer Stationen. Anwendung verschiedener Verdunstungsmodelle Dominic Kummer Geographisches Institut Universität Bern

Einführung Daten und Methoden Die Verdunstung ist ein wichtiges Glied des Wasserhaushalts. Durch die Verdunstung wird Energie gebunden, die an einem anderen Ort durch Kondensation wieder frei gegeben wird. Somit ist die Verdunstung auch einer der wichtigsten Klimafaktoren. Dies legt nahe, dass mit der Klimaveränderung auch eine Veränderung in der Verdunstung stattgefunden hat. Da die Messung der Verdunstung sehr umständlich ist und daher selten und meist nur über eine kurze Zeit erfolgt, sind aussagen über die Verdunstung in der Schweiz spärlich vorhanden und nur lokal. In der vorliegenden Arbeit wird die Verdunstung aus Messwerten verschiedener Klimadaten an ausgewählten Stationen in der Schweiz berechnet. Es wird gezeigt, wie hoch die Verdunstung an diesen Stationen ist, wie sie sich übers Jahr verhält und wie sie sich in den letzten 30-100 Jahren verändert hat. Die Verdunstung wird in die aktuelle und die potentielle Verdunstung unterteilt. Als potentielle Verdunstung wird die Verdunstung einer kurzen grünen, aktiv wachsenden, komplett den Boden abdeckenden, gleichmässig bewachsenen und ausgedehnten Grasfläche, die gut wasserversorgt ist verstanden. Die aktuelle Verdunstung beschreibt die tatsächliche transferierte Menge Wasser von der Oberfläche an die Atmosphäre. Zur Berechnung der Verdunstung wurden verschiedene Datenreihen verwendet und von IDAweb bezogen. Die Daten wurden für 26 verschieden Stationen bezogen, wobei die Auswahl der Stationen durch die, an der Station zur Verfügung stehenden Daten erfolgte. In der rechten Tabelle sind alle verwendeten Daten aufgeführt. Alle folgenden Auswertungen wurden mit der von Penman-Monteith und Train geschätzten Verdunstungswerten erstellt. Train ist die einzige Formel von den rechts aufgeführten Formeln, die die aktuelle Verdunstung schätzt. Die Verdunstung wurde jedoch auch mit den weiteren aufgeführten Formeln berechnet um einen Methodenvergleich durchführen zu können. Einheit Name Auflösung hPa Luftdruck [P] Tagesmittel h Sonnenscheindauer [n] Tagessumme m/s Windgeschwindigkeit [u] mm Niederschlag [N] °C Lufttemperatur [T] % Relative Luftfeuchtigkeit [Rh] T Rh n u P N Banley-Criddle X Abtew Albrecht Haude Hamon Primault Turc Meyer Priestley-Taylor Makkink Penman-Monteith Train

Jährliche Verdunstung Die Verdunstung wurde in Tageswerten berechnet. Zur Darstellung wurden die Tageswerte summiert um die jährliche Verdunstung zu erhalten. Links ist die Jährliche potentielle Verdunstung und rechts die jährliche aktuelle Verdunstung der Periode 1981 – 2010 an den ausgewählten Stationen abgebildet. Es ist deutlich zu erkennen, dass die aktuelle Verdunstung kleiner ausfällt als die potentielle. Es fällt auf, dass sowohl die potentielle als auch die aktuelle Verdunstung in den tiefen Lagen, und besonders im Tessin, höher sind als in den Bergen. Dies wird in den unteren Abbildungen verdeutlicht. Diese zeigen die Stationen nach Verdunstungsmenge und Höhe über Meer abgebildet. Dazu ist eine lineare Regression und das 99% Konfidenzintervall aufgetragen. Die Alpennordseite umfasst alle Stationen in den Klimaregionen 1-5 der oberen Abbildung. Die beste Regression wird mit allen Stationen zusammen erreicht und weist eine Steigung von -16 mm/100m bei der potentiellen als auch bei der aktuellen Verdunstung auf.

Jährliche Verdunstung In den Abbildungen links und rechts ist die saisonale (DJF = Winter) und die jährliche potentielle und aktuelle Verdunstung von 1981 – 2010 und deren Trends der Station Bern aufgetragen. Es ist zu erkennen, dass die stärksten Trends im Frühjahr und im Jahresmittel vorkommen. In den unten links aufgeführten Tabellen sind die Trends aller Stationen zusammen-getragen worden. Ein äusserst signifikanter Trend wurde dabei mit einer 4 und ein tendenzieller Trend mit einer 1 gewichtet. In der Tabelle ist zu erkennen, dass bei 19 der 26 verwendeten Stationen im Frühjahr ein Trend bei der aktuellen als auch der potentiellen Verdunstung auftritt. Mit der bereits erwähnten Gewichtung können diese Trends gemittelt werden und eine aussage zum Trend aller Stationen und somit der ganzen Schweiz gemacht werden. Der Wert von 2.36 bedeutet somit einen signifikant bis stark signifikant zunehmender Trend der potentiellen Verdunstung im Frühjahr in der Schweiz. Potentielle Verdunstung Die Abbildung links zeigt das fortlaufende Mittel über jeweils 30 Jahre der potentiellen Verdunstung. Normalisiert an der Referenzperiode 1981-2010. Es ist klar zu erkennen, dass die potentielle Verdunstung in den letzten 100 Jahren zugenommen hat und gegenüber der Referenzperiode weiter zunimmt. Aktuelle Verdunstung

Monatliche Verdunstung Im Video ist die monatliche potentielle Verdunstung als Tagesmittel aufgeführt. Es zeigt die Veränderung der Verdunstung übers Jahr. Es ist zu erkennen, dass die Verdunstung in den Sommermonaten am höchsten und in den Wintermonaten am niedrigsten ist.

Methodenvergleich Die untenstehenden Tabelle zeigt die Anzahl nicht signifikant unterschiedlicher Verdunstungsmediane der mittleren jährlichen, bzw. saisonalen Verdunstung verschiedener Verdunstungsformeln von der potenziellen Verdunstung nach Penman-Monteith und der aktuellen Verdunstung nach Train aller Stationen. Das heisst, dass die Verdunstung nach Blaney-Criddle bei 6 Stationen von 26 einen ähnlichen Median aufweist wie die Verdunstung nach Penman-Monteith. Es kann gefolgert werden, dass keine der Formeln die Verdunstung gleich abschätzt wie die Penaman-Monteith oder Train Formeln. Diese Abbildung zeigt die Mittelwerte aller verwendeten Methoden an der Station Bern miteinander Verglichen. Rot sind die Resultate, die durch die Formel von Penman-Monteith erzielt wurden markiert und blau die Resultate vom Train Modell. Diese beschreibt als einzige die aktuelle Verdunstung. Es ist klar zu erkennen, dass keine Formel für jede Saison mit der Penman-Monteith oder der Train Formel übereinstimmt.