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Improved Understanding of the Linkages and Interactions between Vegetation, Climate, Streamflow and Drought: Case Studies in Germany

Liu, Zhiyong

German Title: Untersuchungen zum verbesserten Verständnis von Verknüpfungen und Interaktionen zwischen Vegetation, Klima und Dürren: Fallstudien in Deutschland

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Abstract

Global climate change has significantly impacted the terrestrial ecosystems and water cycles over the past century. This dissertation aims to further improve our knowledge of the linkages and interactions between vegetation, climate, streamflow, and drought. First, the current study investigated long-term variations in vegetation and climatic variables and their scale-dependent relationships by using Rhineland-Palatinate (Southwest Germany) as a case study area. Based upon the monthly normalized difference vegetation index (NDVI), precipitation and temperature data for six different vegetation types in two precipitation regimes (low and high precipitation regimes) of Rhineland-Palatinate, the temporal trends in the original time series of these variables and their relationships were examined. In addition, the further objectives were to evaluate which time-scale is dominantly responsible for the trend production found in the original data and find out the certain time-scales that represent the strongest correlation between NDVI and climatic variables (i.e., precipitation and temperature). A combined approach using the discrete wavelet transform (DWT), Mann-Kendall (MK) trend test and correlation analysis was implemented to achieve these goals. The trend assessment in the original data shows that the monthly NDVI time series for all vegetation types in both precipitation regimes have upward trends, most of which are significant. The precipitation and temperature data for six vegetation types in two precipitation regimes present weak downward trends and significant increasing trends, respectively. The most important time-scales contributing to the trend production in the original NDVI data are the 2-month and 8-month events. For precipitation, the most influential ones are 2-month and 4-month scales. The 4-month periodic mode predominantly affects the trends in the original temperature data. The results indicate temperature is the primary driver influencing the vegetation variability over this study area, while there is a negative correlation between NDVI and precipitation for all vegetation types and precipitation regimes. For the scale-dependent relationships between NDVI and precipitation, the 2-month and 8-month scales generally present the strongest negative correlation. The most significant positive correlation between NDVI and temperature is obtained at the 8- and 16-month scales for most vegetation types. The results might be valuable for water resources management as well as agricultural and ecological development planning in Rhineland-Palatinate, and also offer a helpful reference for other regions with similar climate condition. Then, this study presented a detailed regional investigation of the probabilistic and multi-scale relationships between streamflow and hydroclimatic variables (precipitation, temperature and soil moisture) and the potential links to large-scale atmospheric circulations over Baden-Württemberg, Southwest Germany. First, the joint dependence structure between seasonal streamflow and hydroclimatic variables was established using copulas. On the basis of the joint dependence structure, this study estimated the probability (risk) of hydrological droughts and floods conditioned upon two different scenarios of hydroclimatic variables for different seasons over the study area. Then, it was evaluated how the relationships between hydroclimatic forcings and streamflow vary among different temporal scales using wavelet coherence. The results reveal that the strong positive coupling between streamflow and both precipitation and soil moisture occurs at most temporal scales, particularly at decadal scales, while the multi-scale relationships between temperature and streamflow are significantly weak compared to precipitation and soil moisture. The connections between streamflow variability and large-scale atmospheric circulations were explored by using composite analysis. Although the atmospheric circulation patterns vary in different seasons, it can be found that the high streamflow anomalies for most seasons over Baden-Württemberg are related to strong westerly atmospheric circulations that play an important role in favoring the warm and moist air from the North Atlantic Ocean towards the study area and thus enhancing the precipitation. Moreover, the low streamflow anomalies are generally linked to the northerly circulations that induce the movement of cold air from northern Europe towards this study area and thus result in the reduced precipitation. Finally, a general probabilistic prediction network was developed in this dissertation for hydrological drought examination and environmental flow assessment. This methodology is divided into three major components. First, the joint streamflow drought indicator (JSDI) was proposed to describe the hydrological dryness/wetness conditions based on the monthly streamflow data. The JSDI relies on a high-dimensional (12-d) multivariate probabilistic model to establish a joint distribution model. In the second part, the drought-based environmental flow assessment method was introduced, which provides dynamic risk-based information about how much flow (the environmental flow target) is required for drought recovery and its likelihood under different hydrological drought initial situations. The final part involves estimating the conditional probability of achieving the required environmental flow under different precipitation scenarios according to the joint dependence structure between streamflow and precipitation. Two catchments in Germany were used to examine the usefulness of this network. The results show that the JSDI can provide an overall assessment of hydrological dryness/wetness conditions and does well in identifying both drought onset and persistence. The method also allows quantitative prediction of targeted environmental flow that is required for hydrological drought recovery and evaluates the corresponding risk. In addition, the results confirm that the general network can estimate the conditional probability associated with the required flow under different precipitation scenarios. The presented methodology offers a promising tool for water supply planning and management and for environmental flow assessment. The network has no restrictions that would prevent it from being applied to other basins worldwide.

Translation of abstract (German)

Der globale Klimawandel hat deutlich die terrestrischen Ökosysteme und Wasserkreisläufe im vergangenen Jahrhundert beeinflusst. Diese Dissertation zielt darauf ab, unsere Kenntnisse über die Zusammenhänge und Wechselwirkungen zwischen Vegetation, Klima, Hydrologie, und Trockenheit zu verbessern. Der erste Teil dieser Studie untersuchte die langfristigen Veränderungen der Vegetation und der Klimavariablen und ihre maßstabsabhängigen Beziehungen in Rheinland-Pfalz (Südwest-Deutschland). Basierend auf dem monatlichen normierten Differenzvegetationsindex (NDVI), Niederschlags- und Temperaturdaten für sechs verschiedene Vegetationstypen in zwei Niederschlagsregimes (niedrige und hohe Niederschlagsregimes), untersuchte diese Studie die zeitlichen Trends in der ursprünglichen Zeitreihe dieser Variablen und ihrer Beziehungen. Darüber hinaus wurden die verschiedenen Zeithorizonte nach ihrem Einfluss auf die Trendentwicklung evaluiert, um hierdurch die stärksten Korrelationen zwischen NDVI und den Klimavariablen (u.a. Niederschlag und Lufttemperatur) zu identifizieren. Hierfür wurde ein kombinierter Ansatz aus diskreter Wavelet-Transformation (DWT), Mann-Kendall (MK) Trendtest und Korrelationsanalyse verwendet. Die Trendermittlung im ursprünglichen Datensatz zeigt, dass die monatlichen NDVI Zeitreihen für alle Vegetationstypen in beiden Niederschlagsregimen statistisch signifikante Aufwärtstrends aufweisen. Die Temperatur- und Niederschlagsdaten beider Niederschlagsregime einen schwachen Abwärtstrend bzw. eine signifikante Erhöhung des Trends auf. Die wichtigsten Zeitskalen für die Trendentwicklungn der ursprünglichen NDVI-Daten liegen im Bereich von 2 bzw. 8 Monaten. Während für den Niederschlag die 2- Monats und 4-Monats-Skalen am einflussreichsten waren, so zeigte für die Temperatur lediglich die 4-Monatsskala einen signifikanten Einfluss. Die Korrelationsanalyse zwischen den Klimaparametern und dem NDVI zeigt für alle Niederschlagsregime und Vegetationstypen eine positive Korrelation für die Temperatur und eine negative für den Niederschlag. Betrachtet man dies auf verschiedenen Zeitskalen, so sind die negativen Korrelationen zwischen Niederschlag und NDVI für die 2- und 8-Monatsskalen besonders stark ausgeprägt Die wichtigsten positiven Korrelationen zwischen NDVI und Temperatur zeigen die 8- bis 16-Monatsskalen für die meisten Vegetationstypen. Die Ergebnisse der Arbeit können für das Wasserressourcenmanagement in Rheinland-Pfalz verwendet werden, und bieten eine hilfreiche Referenz für andere Regionen mit ähnlichen klimatischen Bedingungen. Im zweiten Teil dieser Studie wurden detaillierte regionale Untersuchungen der probabilistischen und multiskalen Beziehungen zwischen Abfluss und hydroklimatischen Variablen (Niederschlag, Temperatur und Bodenfeuchte) und mögliche Verbindungen zu großräumigen atmosphärischen Zirkulationen über Baden-Württemberg, durchgeführt. Zunächst wurde die gemeinsame Abhängigkeitsstruktur zwischen saisonalem Abfluss und hydroklimatischer Variablen per Copula Methodik analysiert. Auf Grundlage gemeinsamer Abhängigkeitsstrukturn konnten in zwei verschiedenen Szenarien, die Wahrscheinlichkeiten (Risiko) für hydrologische Dürren und Überschwemmungen anhand hydroklimatischer Variablen für verschiedene Jahreszeiten geschätzt werden. Im Anschluss wurden die Beziehungen zwischen hydroklimatischem Antrieb und Abflussänderung bei unterschiedlichen Zeitskalen-Wavelet-Kohärenzen untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass starke positive Kopplungen zwischen Abfluss und sowohl Niederschlag als auch Bodenfeuchte auf sämtlichen Zeitskalen aber besonders stark in der dekadischen Zeitskal existieren. Im Gegensatz hierzu sind die multiskalen Beziehungen zwischen Temperatur und Abfluss deutlich schwächer ausgeprägt. Im dritten Teil dieser Arbeit wurden die Verbindungen zwischen Abflussschwankungen und großräumigen atmosphärischen Zirkulationen anhand von Verbundanalysen untersucht. Als Untersuchungsgebiet diente Baden-Württemberg, da hier die Datenverfügbarkeit größer war als im ursprünglichen Untersuchungsgebiet. In der Regel werden Abflussanomalien mit hohen Abflüssen mit Großwetterlagen mit westlicher Strömung in Zusammenhang gebracht, die warme, feuchte Luftmassen aus dem Nordatlantik in Richtung Untersuchungsgebiet bringen und somit zu starken Niederschlagsereignissen führen können. Abflussanomalien mit niedrigen Abflüssen sind hingegen mit nördlichen Strömungen n verbunden, die kalte und trockene Luft aus Nordeuropa ins Untersuchungsgebiet bringen unzu geringen Niederschlägen führen. Im letzten Teil der Dissertation wurde ein allgemeiner probabilistischer Vorhersageansatz zur Vorhersage von hydrologischen Dürren entwickelt. Dieser Ansatz wurde in drei Hauptkomponenten unterteilt. Erstens wurde ein “joint streamflow drought indicator” (JSDI) entwickelt um die hydrologischn Trocken/Feucht Bedingungen basierend auf monatlichem Abflussdaten zu beschreiben. Der JSDI beruht auf einem hochdimensionalen (12-d) multivariaten Wahrscheinlichkeitsmodell. Zweitens wurde eine dürrebasiert Bewertungsmethode eingeführt, welche dynamische risikobasierte Informationen darüber bietet, wieviel Abfluss für eine Minderung bzw. Erholung von einer hydrologischen Dürre benötigt wird. Der dritte Teil schätzt die bedingte Wahrscheinlichkeit, ob die erforderlichen Abflüsse zur Minderung der hydrologischen Dürre in unterschiedlichen Niederschlagsszenarien eintreten werden. Für die Analysen wurden zwei Flusseinzugsgebiete in Deutschland verwendet, um die Anwendbarkeit dieses Ansatzes zu evaluieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die JSDI zur Gesamtbeurteilung der hydrologischen Trocken/Feucht Bedingungen geeignet ist und bei der Identifizierung von Trockenheitbeginn und –dauer gute Ergebnisse erzielen kann. Das Verfahren ermöglicht zudem quantitative Vorhersagen für die benötigten klimatischen Rahmenbedingungen zur Erholung von hydrologischen Dürren. Darüber hinaus bestätigen die Ergebnisse, dass der Ansatz die bedingte Wahrscheinlichkeit mit der erforderlichen atmosphärischen Strömung unter verschiedenen Niederschlagsszenarien schätzen kann. Die vorgestellte Methode bietet ein vielversprechendes Werkzeug für die Planung und das Management der Wasserversorgung. Es bestehen keine Restriktionen, die eine Anwendung auf andere Flussgebiete verhindern würde.

Item Type: Dissertation
Supervisor: Menzel, Prof. Dr. Lucas
Place of Publication: Heidelberg, Germany
Date of thesis defense: 3 June 2016
Date Deposited: 10 Jun 2016 07:55
Date: 2016
Faculties / Institutes: Fakultät für Chemie und Geowissenschaften > Institute of Geography
Subjects: 500 Natural sciences and mathematics
550 Earth sciences
Controlled Keywords: Hydrology, Climatology, Drought, Atmospheric circulations, Probabilistic prediction network, Environmental flow assessment, Germany
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