TP5 Prognose und Analyse des Verhaltens kleiner Einzugsgebiete im Kontext des lokalen Klimawandels

AQUAKLIF_TP5

Von 04/2018 bis 07/2023

Projektleiter: Britta Aufgebauer, Sven Frei
Mitarbeiter: Lisa Kaule

Worum geht es?

Wavelet einer AbflussdatenreiheDie Durchschnittstemperatur der Erde steigt schon seit längerer Zeit, die daraus resultierenden Veränderungen in unseren Ökosystemen verstehen wir erst nach und nach. Es ist belegt, dass sich mit dem Klima auch die Wasserchemie der Bäche verändert.
In diesem Teilprojekt werden die seit Jahrzehnten gesammelten Daten des integrierten hydrologischen Monitoring-Programms sowie das Quellenarchiv an der Universität Bayreuth statistisch durchleuchtet: Gibt es eindeutige Trends und Muster in den Zeitreihen, die sich auf lokal-klimatische Veränderungen in den Einzugsgebieten zurückführen lassen? Lassen sich ursächliche Zusammenhänge nachweisen? Und lassen sich daraus - in Abhängigkeit der lokalen Klimaszenarien des LfU Bayerns - Prognosen für die zukünftige Entwicklung wasserchemischer Parameter erstellen?

 

...wissenschaftlich formuliert:

Hydrologische und biogeochemische Prozesse in kleinen Einzugsgebieten prägen maßgeblich die Wasserqualität in den Oberläufen von Flüssen. Langfristige Trends in Zeitreihen, wie etwa die global ansteigenden Konzentrationen von gelöstem Kohlenstoff im Abfluss, lassen sich dabei als Systemantwort auf sich verändernde hydrologische/klimatische Randbedingungen auffassen. Oft ist aber ein klar identifizierbarer Zusammenhang zwischen klimatischen Treibern und sich verändernden Prozessen im Einzugsgebiet und der daraus resultierenden Systemantwort nicht oder nur schwer möglich. Für die statistische Beschreibung dieser Zusammenhänge sowie die systematische Beschreibung und Charakterisierung von Datensätzen bietet die Zeitreihenanalyse ein breites Spektrum an Methoden an. Ziel dieses Teilprojektes ist die systematische Analyse der Langzeitdaten aus dem Monitoring- Programm des LfU Bayerns auf Korrelationen und Muster, die sich auf die Auswirkungen des lokalen Klimawandels in den letzten 20-30 Jahren zurückführen lassen. Darüber hinaus sollen zukünftige Entwicklungen mit Hilfe eines statistischen Prognosemodelles (künstliche Neuronale Netze) abgeschätzt werden, basierend auf lokalen Klimaprognosen und Szenarien. Erkenntnisse aus diesem Teilprojekt sollen in praxisorientierte Handlungsanweisungen für Entscheidungsträger auf lokaler und regionaler Ebene einfließen.



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