Evaluation and disaggregation of climate model outputs for european drought prediction

Landwirtschaftliche Dürren führen zu hohen sozialen und wirtschaftlichen Schäden. Die Auswirkungen dieser Extremereignisse können mit der Hilfe von einem saisonalen Vorhersagesystem, welches Dürren mehrere Monate im Voraus prognostiziert, abgeschwächt werden. Das Vorhersagesystem, welches in dieser Arbeit entwickelt wird, basiert auf meteorologischen Prognosen des nordamerikanischen Multi-Modell Ensembles (NMME), die verwendet werden um das mesoskalige Hydrologische Modell (mHM) anzutreiben. Ein neu entwickeltes stochastisches Verfahren wird benutzt um die monatlichen Niederschlagsvorhersagen des NMME Datensatzes in tägliche zu disaggregieren. Dieses Verfahren erhält die räumliche Kovarianz von Niederschlag durch das neu vorgestellte "Anchor"-Sampling auf beliebig großen Gittern. Die erhaltenen Prognosen werden mit denen des Ensemble Streamflow Prediction (ESP) Ansatzes verglichen. Der Bewertungszeitraum reicht von 1983 bis 2009. Das Simulationsgebiet umfaßt große Teile Kontinentaleuropas. Die auf dem NMME basierenden Prognoses zeigen bei einer sechsmonatigen Vorhersagezeit eine 69% höhere Vorhersagegüte auf als die des ESP Ansatzes. Dabei gibt es eine substantielle räumliche und zeitliche Variabilität von bis zu 40%. Ein Standardansatz in der Dürrevorhersage ist es entweder die Prognosen der einzelnen Modelle oder die des gesamten Ensemblemittels auszuwerten. Das gesamte Ensemblemittel zeigte eine höhere Güte als jedes Einzelmodell. Die Vorhersagegüte eines Subensembles (eine Subgruppe von Modellen), welches vom neu entwickeltem Rückwärtseliminiatiosalgorithmus effizient gefunden wurde, ist jedoch nur 1% geringer. Die Anzahl der Modellläufe dieses Subensembles beträgt jedoch nur 60% der des gesamten Ensembles. Die in dieser Arbeit vorgestellten Methoden zur Identifizierung von Subensembles und zur zeitlichen Disaggregierung von Niederschlag sind nicht auf die hier betrachtete Anwendung beschränkt und können auch auf andere Anwendungen übertragen werden. Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Autor*in:	Thober, Stephan - 1984- [verfasserIn]
Körperschaften:	Friedrich-Schiller-Universität Jena [Grad-verleihende Institution]
Hochschulschrift:	Dissertation ; Friedrich-Schiller-Universität ; 2016

Format:	E-Book
Sprache:	Englisch

Erschienen:	Jena: 2016

Schlagwörter:	Hydrologie / Klima / Modell / Dürre
Formangabe:	Hochschulschrift

Anmerkung:	Kumulative Dissertation, enthält Zeitschriftenaufsätze
Umfang:	Online-Ressource (177 Seiten) ; Illustrationen, Diagramme
Beschreibung:	PDF-Viewer.

Weitere Ausgabe:	Erscheint auch als Online-Ausgabe Thober, Stephan, 1984 -: Evaluation and disaggregation of climate model outputs for european drought prediction - Jena, 2016

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abstract	Landwirtschaftliche Dürren führen zu hohen sozialen und wirtschaftlichen Schäden. Die Auswirkungen dieser Extremereignisse können mit der Hilfe von einem saisonalen Vorhersagesystem, welches Dürren mehrere Monate im Voraus prognostiziert, abgeschwächt werden. Das Vorhersagesystem, welches in dieser Arbeit entwickelt wird, basiert auf meteorologischen Prognosen des nordamerikanischen Multi-Modell Ensembles (NMME), die verwendet werden um das mesoskalige Hydrologische Modell (mHM) anzutreiben. Ein neu entwickeltes stochastisches Verfahren wird benutzt um die monatlichen Niederschlagsvorhersagen des NMME Datensatzes in tägliche zu disaggregieren. Dieses Verfahren erhält die räumliche Kovarianz von Niederschlag durch das neu vorgestellte "Anchor"-Sampling auf beliebig großen Gittern. Die erhaltenen Prognosen werden mit denen des Ensemble Streamflow Prediction (ESP) Ansatzes verglichen. Der Bewertungszeitraum reicht von 1983 bis 2009. Das Simulationsgebiet umfaßt große Teile Kontinentaleuropas. Die auf dem NMME basierenden Prognoses zeigen bei einer sechsmonatigen Vorhersagezeit eine 69% höhere Vorhersagegüte auf als die des ESP Ansatzes. Dabei gibt es eine substantielle räumliche und zeitliche Variabilität von bis zu 40%. Ein Standardansatz in der Dürrevorhersage ist es entweder die Prognosen der einzelnen Modelle oder die des gesamten Ensemblemittels auszuwerten. Das gesamte Ensemblemittel zeigte eine höhere Güte als jedes Einzelmodell. Die Vorhersagegüte eines Subensembles (eine Subgruppe von Modellen), welches vom neu entwickeltem Rückwärtseliminiatiosalgorithmus effizient gefunden wurde, ist jedoch nur 1% geringer. Die Anzahl der Modellläufe dieses Subensembles beträgt jedoch nur 60% der des gesamten Ensembles. Die in dieser Arbeit vorgestellten Methoden zur Identifizierung von Subensembles und zur zeitlichen Disaggregierung von Niederschlag sind nicht auf die hier betrachtete Anwendung beschränkt und können auch auf andere Anwendungen übertragen werden. Kumulative Dissertation, enthält Zeitschriftenaufsätze
abstractGer	Landwirtschaftliche Dürren führen zu hohen sozialen und wirtschaftlichen Schäden. Die Auswirkungen dieser Extremereignisse können mit der Hilfe von einem saisonalen Vorhersagesystem, welches Dürren mehrere Monate im Voraus prognostiziert, abgeschwächt werden. Das Vorhersagesystem, welches in dieser Arbeit entwickelt wird, basiert auf meteorologischen Prognosen des nordamerikanischen Multi-Modell Ensembles (NMME), die verwendet werden um das mesoskalige Hydrologische Modell (mHM) anzutreiben. Ein neu entwickeltes stochastisches Verfahren wird benutzt um die monatlichen Niederschlagsvorhersagen des NMME Datensatzes in tägliche zu disaggregieren. Dieses Verfahren erhält die räumliche Kovarianz von Niederschlag durch das neu vorgestellte "Anchor"-Sampling auf beliebig großen Gittern. Die erhaltenen Prognosen werden mit denen des Ensemble Streamflow Prediction (ESP) Ansatzes verglichen. Der Bewertungszeitraum reicht von 1983 bis 2009. Das Simulationsgebiet umfaßt große Teile Kontinentaleuropas. Die auf dem NMME basierenden Prognoses zeigen bei einer sechsmonatigen Vorhersagezeit eine 69% höhere Vorhersagegüte auf als die des ESP Ansatzes. Dabei gibt es eine substantielle räumliche und zeitliche Variabilität von bis zu 40%. Ein Standardansatz in der Dürrevorhersage ist es entweder die Prognosen der einzelnen Modelle oder die des gesamten Ensemblemittels auszuwerten. Das gesamte Ensemblemittel zeigte eine höhere Güte als jedes Einzelmodell. Die Vorhersagegüte eines Subensembles (eine Subgruppe von Modellen), welches vom neu entwickeltem Rückwärtseliminiatiosalgorithmus effizient gefunden wurde, ist jedoch nur 1% geringer. Die Anzahl der Modellläufe dieses Subensembles beträgt jedoch nur 60% der des gesamten Ensembles. Die in dieser Arbeit vorgestellten Methoden zur Identifizierung von Subensembles und zur zeitlichen Disaggregierung von Niederschlag sind nicht auf die hier betrachtete Anwendung beschränkt und können auch auf andere Anwendungen übertragen werden. Kumulative Dissertation, enthält Zeitschriftenaufsätze
abstract_unstemmed	Landwirtschaftliche Dürren führen zu hohen sozialen und wirtschaftlichen Schäden. Die Auswirkungen dieser Extremereignisse können mit der Hilfe von einem saisonalen Vorhersagesystem, welches Dürren mehrere Monate im Voraus prognostiziert, abgeschwächt werden. Das Vorhersagesystem, welches in dieser Arbeit entwickelt wird, basiert auf meteorologischen Prognosen des nordamerikanischen Multi-Modell Ensembles (NMME), die verwendet werden um das mesoskalige Hydrologische Modell (mHM) anzutreiben. Ein neu entwickeltes stochastisches Verfahren wird benutzt um die monatlichen Niederschlagsvorhersagen des NMME Datensatzes in tägliche zu disaggregieren. Dieses Verfahren erhält die räumliche Kovarianz von Niederschlag durch das neu vorgestellte "Anchor"-Sampling auf beliebig großen Gittern. Die erhaltenen Prognosen werden mit denen des Ensemble Streamflow Prediction (ESP) Ansatzes verglichen. Der Bewertungszeitraum reicht von 1983 bis 2009. Das Simulationsgebiet umfaßt große Teile Kontinentaleuropas. Die auf dem NMME basierenden Prognoses zeigen bei einer sechsmonatigen Vorhersagezeit eine 69% höhere Vorhersagegüte auf als die des ESP Ansatzes. Dabei gibt es eine substantielle räumliche und zeitliche Variabilität von bis zu 40%. Ein Standardansatz in der Dürrevorhersage ist es entweder die Prognosen der einzelnen Modelle oder die des gesamten Ensemblemittels auszuwerten. Das gesamte Ensemblemittel zeigte eine höhere Güte als jedes Einzelmodell. Die Vorhersagegüte eines Subensembles (eine Subgruppe von Modellen), welches vom neu entwickeltem Rückwärtseliminiatiosalgorithmus effizient gefunden wurde, ist jedoch nur 1% geringer. Die Anzahl der Modellläufe dieses Subensembles beträgt jedoch nur 60% der des gesamten Ensembles. Die in dieser Arbeit vorgestellten Methoden zur Identifizierung von Subensembles und zur zeitlichen Disaggregierung von Niederschlag sind nicht auf die hier betrachtete Anwendung beschränkt und können auch auf andere Anwendungen übertragen werden. Kumulative Dissertation, enthält Zeitschriftenaufsätze
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Das Vorhersagesystem, welches in dieser Arbeit entwickelt wird, basiert auf meteorologischen Prognosen des nordamerikanischen Multi-Modell Ensembles (NMME), die verwendet werden um das mesoskalige Hydrologische Modell (mHM) anzutreiben. Ein neu entwickeltes stochastisches Verfahren wird benutzt um die monatlichen Niederschlagsvorhersagen des NMME Datensatzes in tägliche zu disaggregieren. Dieses Verfahren erhält die räumliche Kovarianz von Niederschlag durch das neu vorgestellte "Anchor"-Sampling auf beliebig großen Gittern. Die erhaltenen Prognosen werden mit denen des Ensemble Streamflow Prediction (ESP) Ansatzes verglichen. Der Bewertungszeitraum reicht von 1983 bis 2009. Das Simulationsgebiet umfaßt große Teile Kontinentaleuropas. Die auf dem NMME basierenden Prognoses zeigen bei einer sechsmonatigen Vorhersagezeit eine 69% höhere Vorhersagegüte auf als die des ESP Ansatzes. Dabei gibt es eine substantielle räumliche und zeitliche Variabilität von bis zu 40%. Ein Standardansatz in der Dürrevorhersage ist es entweder die Prognosen der einzelnen Modelle oder die des gesamten Ensemblemittels auszuwerten. Das gesamte Ensemblemittel zeigte eine höhere Güte als jedes Einzelmodell. Die Vorhersagegüte eines Subensembles (eine Subgruppe von Modellen), welches vom neu entwickeltem Rückwärtseliminiatiosalgorithmus effizient gefunden wurde, ist jedoch nur 1% geringer. Die Anzahl der Modellläufe dieses Subensembles beträgt jedoch nur 60% der des gesamten Ensembles. Die in dieser Arbeit vorgestellten Methoden zur Identifizierung von Subensembles und zur zeitlichen Disaggregierung von Niederschlag sind nicht auf die hier betrachtete Anwendung beschränkt und können auch auf andere Anwendungen übertragen werden. PDF-Viewer. 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Das Vorhersagesystem, welches in dieser Arbeit entwickelt wird, basiert auf meteorologischen Prognosen des nordamerikanischen Multi-Modell Ensembles (NMME), die verwendet werden um das mesoskalige Hydrologische Modell (mHM) anzutreiben. Ein neu entwickeltes stochastisches Verfahren wird benutzt um die monatlichen Niederschlagsvorhersagen des NMME Datensatzes in tägliche zu disaggregieren. Dieses Verfahren erhält die räumliche Kovarianz von Niederschlag durch das neu vorgestellte "Anchor"-Sampling auf beliebig großen Gittern. Die erhaltenen Prognosen werden mit denen des Ensemble Streamflow Prediction (ESP) Ansatzes verglichen. Der Bewertungszeitraum reicht von 1983 bis 2009. Das Simulationsgebiet umfaßt große Teile Kontinentaleuropas. Die auf dem NMME basierenden Prognoses zeigen bei einer sechsmonatigen Vorhersagezeit eine 69% höhere Vorhersagegüte auf als die des ESP Ansatzes. Dabei gibt es eine substantielle räumliche und zeitliche Variabilität von bis zu 40%. Ein Standardansatz in der Dürrevorhersage ist es entweder die Prognosen der einzelnen Modelle oder die des gesamten Ensemblemittels auszuwerten. Das gesamte Ensemblemittel zeigte eine höhere Güte als jedes Einzelmodell. Die Vorhersagegüte eines Subensembles (eine Subgruppe von Modellen), welches vom neu entwickeltem Rückwärtseliminiatiosalgorithmus effizient gefunden wurde, ist jedoch nur 1% geringer. Die Anzahl der Modellläufe dieses Subensembles beträgt jedoch nur 60% der des gesamten Ensembles. Die in dieser Arbeit vorgestellten Methoden zur Identifizierung von Subensembles und zur zeitlichen Disaggregierung von Niederschlag sind nicht auf die hier betrachtete Anwendung beschränkt und können auch auf andere Anwendungen übertragen werden. PDF-Viewer. Archivierung/Langzeitarchivierung gewährleistet XA-DE-TH pdager DE-27 Hochschulschrift (DE-588)4113937-9 (DE-627)105825778 (DE-576)209480580 gnd-content s (DE-588)4026309-5 (DE-627)106288717 (DE-576)208966013 Hydrologie gnd s (DE-588)4031170-3 (DE-627)106266977 (DE-576)208990925 Klima gnd s (DE-588)4039798-1 (DE-627)106226576 (DE-576)209036699 Modell gnd s (DE-588)4013248-1 (DE-627)106344730 (DE-576)208902562 Dürre gnd (DE-627) Friedrich-Schiller-Universität Jena Grad-verleihende Institution (DE-588)36164-1 (DE-627)100833012 (DE-576)190344695 dgg Jena (DE-588)4028557-1 (DE-627)104814411 (DE-576)208977872 uvp Erscheint auch als Online-Ausgabe Thober, Stephan, 1984 - Evaluation and disaggregation of climate model outputs for european drought prediction Jena, 2016 174 Seiten (DE-627)848985508 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 Langzeitarchivierung Resolving-System kostenfrei https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 2019-08-23 Resolving-System Volltext http://d-nb.info/1177613476/34 2019-08-23 Langzeitarchivierung Nationalbibliothek Volltext https://www.db-thueringen.de/receive/dbt_mods_00029187 2019-08-23 Verlag kostenfrei Volltext GBV-ODiss GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_30 ISIL_DE-104 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_40 ISIL_DE-7 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_63 ISIL_DE-Wim2 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_70 ISIL_DE-89 GBV_ILN_105 ISIL_DE-841 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_151 ISIL_DE-546 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2403 ISIL_DE-LFER 38.82 Klimatologie SEPA (DE-627)106421891 BO 20 01 0084 3559441234 x 08-12-19 21 01 0046 3559650135 z 08-12-19 22 01 0018 3559096146 SUBolrd xu 08-12-19 23 01 0830 3559856736 olr-d x 08-12-19 30 01 0104 356000067X z 08-12-19 31 01 0027 1617389110 z 31-05-16 40 01 0007 356012543X xsn 08-12-19 60 01 0705 3560330327 OLRD z 08-12-19 63 01 3401 3560550467 ORD x 08-12-19 65 01 0003 4167704528 GBV-ODiss Open Access z 16-07-22 70 01 0089 3560668425 zdo 08-12-19 105 01 0841 356171708X z 09-12-19 110 01 3110 3560809509 x 08-12-19 132 01 0959 3560953596 OLR-DISS x 08-12-19 151 01 0546 3583598466 OLR-ODISS z 31-01-20 161 01 0960 3561163068 ORD z 08-12-19 293 01 3293 3561567789 ORD z 08-12-19 370 01 4370 3561710034 x 09-12-19 2403 01 DE-LFER 3475461900 00 --%%-- --%%-- n --%%-- l01 13-05-19 20 01 0084 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 21 01 0046 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 22 01 0018 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 23 01 0830 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 30 01 0104 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 31 01 0027 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 LF 40 01 0007 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 60 01 0705 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 63 01 3401 E-Book http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 LF 65 01 0003 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 70 01 0089 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 105 01 0841 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 110 01 3110 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 132 01 0959 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 151 01 0546 Volltext http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 161 01 0960 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 293 01 3293 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 370 01 4370 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 2403 01 DE-LFER http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 31 00 DE-27 00 Universitätsbibliographie Jena 31 00 DE-27 01 Chemisch-Geowissenschaftliche Fakultät 60 01 0705 10 ho 20 01 0084 OLRD 110 01 3110 OLRD 370 01 4370 OLRD 22 01 0018 SUBolrd 23 01 0830 olr-d 60 01 0705 OLRD 63 01 3401 ORD 65 01 0003 GBV-ODiss 132 01 0959 OLR-DISS 151 01 0546 OLR-ODISS 161 01 0960 ORD 293 01 3293 ORD 23 01 0830 2019-12-08:20:42:01
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Das Vorhersagesystem, welches in dieser Arbeit entwickelt wird, basiert auf meteorologischen Prognosen des nordamerikanischen Multi-Modell Ensembles (NMME), die verwendet werden um das mesoskalige Hydrologische Modell (mHM) anzutreiben. Ein neu entwickeltes stochastisches Verfahren wird benutzt um die monatlichen Niederschlagsvorhersagen des NMME Datensatzes in tägliche zu disaggregieren. Dieses Verfahren erhält die räumliche Kovarianz von Niederschlag durch das neu vorgestellte "Anchor"-Sampling auf beliebig großen Gittern. Die erhaltenen Prognosen werden mit denen des Ensemble Streamflow Prediction (ESP) Ansatzes verglichen. Der Bewertungszeitraum reicht von 1983 bis 2009. Das Simulationsgebiet umfaßt große Teile Kontinentaleuropas. Die auf dem NMME basierenden Prognoses zeigen bei einer sechsmonatigen Vorhersagezeit eine 69% höhere Vorhersagegüte auf als die des ESP Ansatzes. Dabei gibt es eine substantielle räumliche und zeitliche Variabilität von bis zu 40%. Ein Standardansatz in der Dürrevorhersage ist es entweder die Prognosen der einzelnen Modelle oder die des gesamten Ensemblemittels auszuwerten. Das gesamte Ensemblemittel zeigte eine höhere Güte als jedes Einzelmodell. Die Vorhersagegüte eines Subensembles (eine Subgruppe von Modellen), welches vom neu entwickeltem Rückwärtseliminiatiosalgorithmus effizient gefunden wurde, ist jedoch nur 1% geringer. Die Anzahl der Modellläufe dieses Subensembles beträgt jedoch nur 60% der des gesamten Ensembles. Die in dieser Arbeit vorgestellten Methoden zur Identifizierung von Subensembles und zur zeitlichen Disaggregierung von Niederschlag sind nicht auf die hier betrachtete Anwendung beschränkt und können auch auf andere Anwendungen übertragen werden. PDF-Viewer. Archivierung/Langzeitarchivierung gewährleistet XA-DE-TH pdager DE-27 Hochschulschrift (DE-588)4113937-9 (DE-627)105825778 (DE-576)209480580 gnd-content s (DE-588)4026309-5 (DE-627)106288717 (DE-576)208966013 Hydrologie gnd s (DE-588)4031170-3 (DE-627)106266977 (DE-576)208990925 Klima gnd s (DE-588)4039798-1 (DE-627)106226576 (DE-576)209036699 Modell gnd s (DE-588)4013248-1 (DE-627)106344730 (DE-576)208902562 Dürre gnd (DE-627) Friedrich-Schiller-Universität Jena Grad-verleihende Institution (DE-588)36164-1 (DE-627)100833012 (DE-576)190344695 dgg Jena (DE-588)4028557-1 (DE-627)104814411 (DE-576)208977872 uvp Erscheint auch als Online-Ausgabe Thober, Stephan, 1984 - Evaluation and disaggregation of climate model outputs for european drought prediction Jena, 2016 174 Seiten (DE-627)848985508 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 Langzeitarchivierung Resolving-System kostenfrei https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 2019-08-23 Resolving-System Volltext http://d-nb.info/1177613476/34 2019-08-23 Langzeitarchivierung Nationalbibliothek Volltext https://www.db-thueringen.de/receive/dbt_mods_00029187 2019-08-23 Verlag kostenfrei Volltext GBV-ODiss GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_30 ISIL_DE-104 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_40 ISIL_DE-7 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_63 ISIL_DE-Wim2 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_70 ISIL_DE-89 GBV_ILN_105 ISIL_DE-841 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_151 ISIL_DE-546 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2403 ISIL_DE-LFER 38.82 Klimatologie SEPA (DE-627)106421891 BO 20 01 0084 3559441234 x 08-12-19 21 01 0046 3559650135 z 08-12-19 22 01 0018 3559096146 SUBolrd xu 08-12-19 23 01 0830 3559856736 olr-d x 08-12-19 30 01 0104 356000067X z 08-12-19 31 01 0027 1617389110 z 31-05-16 40 01 0007 356012543X xsn 08-12-19 60 01 0705 3560330327 OLRD z 08-12-19 63 01 3401 3560550467 ORD x 08-12-19 65 01 0003 4167704528 GBV-ODiss Open Access z 16-07-22 70 01 0089 3560668425 zdo 08-12-19 105 01 0841 356171708X z 09-12-19 110 01 3110 3560809509 x 08-12-19 132 01 0959 3560953596 OLR-DISS x 08-12-19 151 01 0546 3583598466 OLR-ODISS z 31-01-20 161 01 0960 3561163068 ORD z 08-12-19 293 01 3293 3561567789 ORD z 08-12-19 370 01 4370 3561710034 x 09-12-19 2403 01 DE-LFER 3475461900 00 --%%-- --%%-- n --%%-- l01 13-05-19 20 01 0084 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 21 01 0046 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 22 01 0018 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 23 01 0830 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 30 01 0104 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 31 01 0027 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 LF 40 01 0007 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 60 01 0705 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 63 01 3401 E-Book http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 LF 65 01 0003 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 70 01 0089 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 105 01 0841 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 110 01 3110 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 132 01 0959 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 151 01 0546 Volltext http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 161 01 0960 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 293 01 3293 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 370 01 4370 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 2403 01 DE-LFER http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 31 00 DE-27 00 Universitätsbibliographie Jena 31 00 DE-27 01 Chemisch-Geowissenschaftliche Fakultät 60 01 0705 10 ho 20 01 0084 OLRD 110 01 3110 OLRD 370 01 4370 OLRD 22 01 0018 SUBolrd 23 01 0830 olr-d 60 01 0705 OLRD 63 01 3401 ORD 65 01 0003 GBV-ODiss 132 01 0959 OLR-DISS 151 01 0546 OLR-ODISS 161 01 0960 ORD 293 01 3293 ORD 23 01 0830 2019-12-08:20:42:01
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Das Vorhersagesystem, welches in dieser Arbeit entwickelt wird, basiert auf meteorologischen Prognosen des nordamerikanischen Multi-Modell Ensembles (NMME), die verwendet werden um das mesoskalige Hydrologische Modell (mHM) anzutreiben. Ein neu entwickeltes stochastisches Verfahren wird benutzt um die monatlichen Niederschlagsvorhersagen des NMME Datensatzes in tägliche zu disaggregieren. Dieses Verfahren erhält die räumliche Kovarianz von Niederschlag durch das neu vorgestellte "Anchor"-Sampling auf beliebig großen Gittern. Die erhaltenen Prognosen werden mit denen des Ensemble Streamflow Prediction (ESP) Ansatzes verglichen. Der Bewertungszeitraum reicht von 1983 bis 2009. Das Simulationsgebiet umfaßt große Teile Kontinentaleuropas. Die auf dem NMME basierenden Prognoses zeigen bei einer sechsmonatigen Vorhersagezeit eine 69% höhere Vorhersagegüte auf als die des ESP Ansatzes. Dabei gibt es eine substantielle räumliche und zeitliche Variabilität von bis zu 40%. Ein Standardansatz in der Dürrevorhersage ist es entweder die Prognosen der einzelnen Modelle oder die des gesamten Ensemblemittels auszuwerten. Das gesamte Ensemblemittel zeigte eine höhere Güte als jedes Einzelmodell. Die Vorhersagegüte eines Subensembles (eine Subgruppe von Modellen), welches vom neu entwickeltem Rückwärtseliminiatiosalgorithmus effizient gefunden wurde, ist jedoch nur 1% geringer. Die Anzahl der Modellläufe dieses Subensembles beträgt jedoch nur 60% der des gesamten Ensembles. Die in dieser Arbeit vorgestellten Methoden zur Identifizierung von Subensembles und zur zeitlichen Disaggregierung von Niederschlag sind nicht auf die hier betrachtete Anwendung beschränkt und können auch auf andere Anwendungen übertragen werden. PDF-Viewer. Archivierung/Langzeitarchivierung gewährleistet XA-DE-TH pdager DE-27 Hochschulschrift (DE-588)4113937-9 (DE-627)105825778 (DE-576)209480580 gnd-content s (DE-588)4026309-5 (DE-627)106288717 (DE-576)208966013 Hydrologie gnd s (DE-588)4031170-3 (DE-627)106266977 (DE-576)208990925 Klima gnd s (DE-588)4039798-1 (DE-627)106226576 (DE-576)209036699 Modell gnd s (DE-588)4013248-1 (DE-627)106344730 (DE-576)208902562 Dürre gnd (DE-627) Friedrich-Schiller-Universität Jena Grad-verleihende Institution (DE-588)36164-1 (DE-627)100833012 (DE-576)190344695 dgg Jena (DE-588)4028557-1 (DE-627)104814411 (DE-576)208977872 uvp Erscheint auch als Online-Ausgabe Thober, Stephan, 1984 - Evaluation and disaggregation of climate model outputs for european drought prediction Jena, 2016 174 Seiten (DE-627)848985508 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 Langzeitarchivierung Resolving-System kostenfrei https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 2019-08-23 Resolving-System Volltext http://d-nb.info/1177613476/34 2019-08-23 Langzeitarchivierung Nationalbibliothek Volltext https://www.db-thueringen.de/receive/dbt_mods_00029187 2019-08-23 Verlag kostenfrei Volltext GBV-ODiss GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_30 ISIL_DE-104 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_40 ISIL_DE-7 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_63 ISIL_DE-Wim2 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_70 ISIL_DE-89 GBV_ILN_105 ISIL_DE-841 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_151 ISIL_DE-546 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2403 ISIL_DE-LFER 38.82 Klimatologie SEPA (DE-627)106421891 BO 20 01 0084 3559441234 x 08-12-19 21 01 0046 3559650135 z 08-12-19 22 01 0018 3559096146 SUBolrd xu 08-12-19 23 01 0830 3559856736 olr-d x 08-12-19 30 01 0104 356000067X z 08-12-19 31 01 0027 1617389110 z 31-05-16 40 01 0007 356012543X xsn 08-12-19 60 01 0705 3560330327 OLRD z 08-12-19 63 01 3401 3560550467 ORD x 08-12-19 65 01 0003 4167704528 GBV-ODiss Open Access z 16-07-22 70 01 0089 3560668425 zdo 08-12-19 105 01 0841 356171708X z 09-12-19 110 01 3110 3560809509 x 08-12-19 132 01 0959 3560953596 OLR-DISS x 08-12-19 151 01 0546 3583598466 OLR-ODISS z 31-01-20 161 01 0960 3561163068 ORD z 08-12-19 293 01 3293 3561567789 ORD z 08-12-19 370 01 4370 3561710034 x 09-12-19 2403 01 DE-LFER 3475461900 00 --%%-- --%%-- n --%%-- l01 13-05-19 20 01 0084 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 21 01 0046 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 22 01 0018 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 23 01 0830 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 30 01 0104 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 31 01 0027 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 LF 40 01 0007 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 60 01 0705 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 63 01 3401 E-Book http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 LF 65 01 0003 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 70 01 0089 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 105 01 0841 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 110 01 3110 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 132 01 0959 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 151 01 0546 Volltext http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 161 01 0960 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 293 01 3293 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 370 01 4370 http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 2403 01 DE-LFER http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:27-dbt-20160531-1055468 31 00 DE-27 00 Universitätsbibliographie Jena 31 00 DE-27 01 Chemisch-Geowissenschaftliche Fakultät 60 01 0705 10 ho 20 01 0084 OLRD 110 01 3110 OLRD 370 01 4370 OLRD 22 01 0018 SUBolrd 23 01 0830 olr-d 60 01 0705 OLRD 63 01 3401 ORD 65 01 0003 GBV-ODiss 132 01 0959 OLR-DISS 151 01 0546 OLR-ODISS 161 01 0960 ORD 293 01 3293 ORD 23 01 0830 2019-12-08:20:42:01
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Das Vorhersagesystem, welches in dieser Arbeit entwickelt wird, basiert auf meteorologischen Prognosen des nordamerikanischen Multi-Modell Ensembles (NMME), die verwendet werden um das mesoskalige Hydrologische Modell (mHM) anzutreiben. Ein neu entwickeltes stochastisches Verfahren wird benutzt um die monatlichen Niederschlagsvorhersagen des NMME Datensatzes in tägliche zu disaggregieren. Dieses Verfahren erhält die räumliche Kovarianz von Niederschlag durch das neu vorgestellte "Anchor"-Sampling auf beliebig großen Gittern. Die erhaltenen Prognosen werden mit denen des Ensemble Streamflow Prediction (ESP) Ansatzes verglichen. Der Bewertungszeitraum reicht von 1983 bis 2009. Das Simulationsgebiet umfaßt große Teile Kontinentaleuropas. Die auf dem NMME basierenden Prognoses zeigen bei einer sechsmonatigen Vorhersagezeit eine 69% höhere Vorhersagegüte auf als die des ESP Ansatzes. Dabei gibt es eine substantielle räumliche und zeitliche Variabilität von bis zu 40%. Ein Standardansatz in der Dürrevorhersage ist es entweder die Prognosen der einzelnen Modelle oder die des gesamten Ensemblemittels auszuwerten. Das gesamte Ensemblemittel zeigte eine höhere Güte als jedes Einzelmodell. Die Vorhersagegüte eines Subensembles (eine Subgruppe von Modellen), welches vom neu entwickeltem Rückwärtseliminiatiosalgorithmus effizient gefunden wurde, ist jedoch nur 1% geringer. Die Anzahl der Modellläufe dieses Subensembles beträgt jedoch nur 60% der des gesamten Ensembles. Die in dieser Arbeit vorgestellten Methoden zur Identifizierung von Subensembles und zur zeitlichen Disaggregierung von Niederschlag sind nicht auf die hier betrachtete Anwendung beschränkt und können auch auf andere Anwendungen übertragen werden. PDF-Viewer. 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Stephan Thober</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="a">Jena</subfield><subfield code="c">2016</subfield></datafield><datafield tag="300" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Online-Ressource (177 Seiten)</subfield><subfield code="b">Illustrationen, Diagramme</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Text</subfield><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Computermedien</subfield><subfield code="b">c</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Online-Ressource</subfield><subfield code="b">cr</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="500" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Kumulative Dissertation, enthält Zeitschriftenaufsätze</subfield></datafield><datafield tag="502" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">Dissertation</subfield><subfield code="c">Friedrich-Schiller-Universität</subfield><subfield code="d">2016</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Landwirtschaftliche Dürren führen zu hohen sozialen und wirtschaftlichen Schäden. Die Auswirkungen dieser Extremereignisse können mit der Hilfe von einem saisonalen Vorhersagesystem, welches Dürren mehrere Monate im Voraus prognostiziert, abgeschwächt werden. Das Vorhersagesystem, welches in dieser Arbeit entwickelt wird, basiert auf meteorologischen Prognosen des nordamerikanischen Multi-Modell Ensembles (NMME), die verwendet werden um das mesoskalige Hydrologische Modell (mHM) anzutreiben. Ein neu entwickeltes stochastisches Verfahren wird benutzt um die monatlichen Niederschlagsvorhersagen des NMME Datensatzes in tägliche zu disaggregieren. Dieses Verfahren erhält die räumliche Kovarianz von Niederschlag durch das neu vorgestellte "Anchor"-Sampling auf beliebig großen Gittern. Die erhaltenen Prognosen werden mit denen des Ensemble Streamflow Prediction (ESP) Ansatzes verglichen. Der Bewertungszeitraum reicht von 1983 bis 2009. Das Simulationsgebiet umfaßt große Teile Kontinentaleuropas. Die auf dem NMME basierenden Prognoses zeigen bei einer sechsmonatigen Vorhersagezeit eine 69% höhere Vorhersagegüte auf als die des ESP Ansatzes. Dabei gibt es eine substantielle räumliche und zeitliche Variabilität von bis zu 40%. Ein Standardansatz in der Dürrevorhersage ist es entweder die Prognosen der einzelnen Modelle oder die des gesamten Ensemblemittels auszuwerten. Das gesamte Ensemblemittel zeigte eine höhere Güte als jedes Einzelmodell. Die Vorhersagegüte eines Subensembles (eine Subgruppe von Modellen), welches vom neu entwickeltem Rückwärtseliminiatiosalgorithmus effizient gefunden wurde, ist jedoch nur 1% geringer. Die Anzahl der Modellläufe dieses Subensembles beträgt jedoch nur 60% der des gesamten Ensembles. Die in dieser Arbeit vorgestellten Methoden zur Identifizierung von Subensembles und zur zeitlichen Disaggregierung von Niederschlag sind nicht auf die hier betrachtete Anwendung beschränkt und können auch auf andere Anwendungen übertragen werden.</subfield></datafield><datafield tag="538" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">PDF-Viewer.</subfield></datafield><datafield tag="583" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Archivierung/Langzeitarchivierung gewährleistet</subfield><subfield code="x">XA-DE-TH</subfield><subfield code="2">pdager</subfield><subfield code="5">DE-27</subfield></datafield><datafield tag="655" ind1=" " ind2="7"><subfield code="a">Hochschulschrift</subfield><subfield code="0">(DE-588)4113937-9</subfield><subfield code="0">(DE-627)105825778</subfield><subfield code="0">(DE-576)209480580</subfield><subfield code="2">gnd-content</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="0"><subfield code="D">s</subfield><subfield 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Stephan Thober</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="a">Jena</subfield><subfield code="c">2016</subfield></datafield><datafield tag="300" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Online-Ressource (177 Seiten)</subfield><subfield code="b">Illustrationen, Diagramme</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Text</subfield><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Computermedien</subfield><subfield code="b">c</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Online-Ressource</subfield><subfield code="b">cr</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="500" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Kumulative Dissertation, enthält Zeitschriftenaufsätze</subfield></datafield><datafield tag="502" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">Dissertation</subfield><subfield code="c">Friedrich-Schiller-Universität</subfield><subfield code="d">2016</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Landwirtschaftliche Dürren führen zu hohen sozialen und wirtschaftlichen Schäden. Die Auswirkungen dieser Extremereignisse können mit der Hilfe von einem saisonalen Vorhersagesystem, welches Dürren mehrere Monate im Voraus prognostiziert, abgeschwächt werden. Das Vorhersagesystem, welches in dieser Arbeit entwickelt wird, basiert auf meteorologischen Prognosen des nordamerikanischen Multi-Modell Ensembles (NMME), die verwendet werden um das mesoskalige Hydrologische Modell (mHM) anzutreiben. Ein neu entwickeltes stochastisches Verfahren wird benutzt um die monatlichen Niederschlagsvorhersagen des NMME Datensatzes in tägliche zu disaggregieren. Dieses Verfahren erhält die räumliche Kovarianz von Niederschlag durch das neu vorgestellte "Anchor"-Sampling auf beliebig großen Gittern. Die erhaltenen Prognosen werden mit denen des Ensemble Streamflow Prediction (ESP) Ansatzes verglichen. Der Bewertungszeitraum reicht von 1983 bis 2009. Das Simulationsgebiet umfaßt große Teile Kontinentaleuropas. Die auf dem NMME basierenden Prognoses zeigen bei einer sechsmonatigen Vorhersagezeit eine 69% höhere Vorhersagegüte auf als die des ESP Ansatzes. Dabei gibt es eine substantielle räumliche und zeitliche Variabilität von bis zu 40%. Ein Standardansatz in der Dürrevorhersage ist es entweder die Prognosen der einzelnen Modelle oder die des gesamten Ensemblemittels auszuwerten. Das gesamte Ensemblemittel zeigte eine höhere Güte als jedes Einzelmodell. Die Vorhersagegüte eines Subensembles (eine Subgruppe von Modellen), welches vom neu entwickeltem Rückwärtseliminiatiosalgorithmus effizient gefunden wurde, ist jedoch nur 1% geringer. Die Anzahl der Modellläufe dieses Subensembles beträgt jedoch nur 60% der des gesamten Ensembles. Die in dieser Arbeit vorgestellten Methoden zur Identifizierung von Subensembles und zur zeitlichen Disaggregierung von Niederschlag sind nicht auf die hier betrachtete Anwendung beschränkt und können auch auf andere Anwendungen übertragen werden.</subfield></datafield><datafield tag="538" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">PDF-Viewer.</subfield></datafield><datafield tag="583" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Archivierung/Langzeitarchivierung gewährleistet</subfield><subfield code="x">XA-DE-TH</subfield><subfield code="2">pdager</subfield><subfield code="5">DE-27</subfield></datafield><datafield tag="655" ind1=" " ind2="7"><subfield code="a">Hochschulschrift</subfield><subfield code="0">(DE-588)4113937-9</subfield><subfield code="0">(DE-627)105825778</subfield><subfield code="0">(DE-576)209480580</subfield><subfield code="2">gnd-content</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="0"><subfield code="D">s</subfield><subfield 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