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A comparative analysis of region pairs matching current and future climate conditions
Joachim Klaus Ungar
Art der Arbeit
Diplomarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Geowissenschaften, Geographie und Astronomie
Betreuer*in
Wolfgang Kainz
DOI
10.25365/thesis.13055
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29256.56449.126965-3
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Diese Arbeit beschäftigt sich mit einem neuen Ansatz, Klimaänderungen interaktiv kartographisch darzustellen. In der Regel werden Klimaänderungen mittels der Darstellung von Veränderungen der Durchschnittstemperaturen zwischen zwei Zeitpunkten kommuniziert, womit mögliche Erwärmungen und Abkühlungen im langjährigen Mittel offenbart werden. Methodisch ist dieser Ansatz zwar korrekt, jedoch erschwert er die Interpretation der tatsächlichen Bedeutung und der Effekte, welche Klimaänderungen mit sich bringen und zwar sowohl für Laien als auch Experten.
Klimamodelle simulieren die komplizierten physikalischen Zusammenhänge innerhalb der Atmosphäre und mit der Erdoberfläche. Sie produzieren somit eine Fülle zeitlich hochaufgelöster Daten, mit welchen integrierte Indikatoren wie Temperaturmittelwerte und Niederschlagssummen für eine bestimtme Zeitspanne (Jahr, Jahreszeit, Monat) für eine bestimmte Fläche berechnet werden. Effekte des Klimawandels werden dann mittels der Differenzen der Indikatoren die Zeitspannen des aktuellen und eines künftigen Klimas beschreiben, quantifiziert. Doch diese integrierten Indikatoren liefern keinen gesamten Überblick über den zu erwartenden Klimawandel und die sich daraus ergebenden regoinalen Effekte. Aus diesem Grund hat das Austrian Institute of Technology (AIT) die „Climate Twins Applikation“ entwickelt, in welcher es dem Nutzer ermöglicht wird, Regionen zu identifizieren, welche jetzt bereits ein ähnliches Klima aufweisen, wie ein Ort in einem zukünftigen Zeitraum.
Das vorrangige Ziel dieser Arbeit ist es also, eine geeignete Methode zu entwickeln, um aus vorhandenen Datensätzen Regionen mit ähnlichen klimatischen Eigenschaften auszumachen. Normalerweise werden Klimata anhand von Mittelwerten (Temperatur) oder Summenwerten (Niederschlag) über größere Zeiträume gebildet. Ein Mittelwert beinhaltet jedoch keine Informationen über die Amplituden von Temperaturkurven oder über Extremwerten von Niederschlagsereignissen. In ein geeignetes Ähnlichkeitsmaß sollten also die wesentlichen Eigenschaften einer statistischen Verteilung wie deren Varianz, Schiefe, Krümmung oder Bipolarität einfließen. Eine Evaluierung gegebener Ähnlichkeitsmaße für Verteilungen wurde von Jan Vegelius durchgeführt, bei der sich zwei Maße, die Proportional Similarity (PD) und der Hellinger Koeffizient (rH) herauskristallisierten, welche die besten Möglichkeiten für derartige Anwendungen bieten.
Die Verwendung derartiger Ähnlichkeitsmaße für Klimadaten erfordert deren Prüfung anhand von Testdatensätzen. Dafür wurden die Städte Wien, München, Kopenhagen und Rom herangezogen. Wichtige weitere Schritte sind die Auswahl geeigneter Klimaindikatoren, deren Anwendbarkeit auf die Ähnlichkeitsmaße, die (Unsicherheits-)Bandbreiten der Ähnlichkeit, sowie die Kombination und Gewichtung der einzelnen Ähnlichkeitswerte um aussagekräftige Ergebnisse, nicht nur anhand weniger integrierter Indikatoren sondern anhand des Vergleichs der gesamten Verteilung der Temperatur- und Niederschlagsdaten über eine aktuelle und einer künftige Zeitspanne, zu produzieren.
Abstract
(Englisch)
This thesis is about mapping climate change in a novel way. Climate models simulate the complex energy and matter fluxes of the climate system within an uncertainty range and produce a huge amount of data with a very high temporal resolution, which are used to derive integrated indicators like temperature means, precipitation totals for a certain time range - a year, a season valid for a certain area. Climate change is indicated through differences between the indicators for time ranges presenting current climate and a future climate scenario. But these integrated indicators do not provide a complete overview of the climate changes and the impacts which will be expected.
To experience the expected changes in a more “tangible” way, the Austrian Institute of Technology (AIT) has developed the Climate Twin application. By selecting a certain location (“source region”) in an interactive map an algorithm is initialized which compares a set of climate indicators of current climate and future climate and generates a second map showing the matching Climate Twin areas (“target regions”) according to their current climate conditions compared to the future climate conditions in the source region.
The main objective of this work is to elaborate a suitable matching method to better identify Climate Twin regions. By using mean values in the description of a whole year’s climate conditions, some unfavorable simplifications occur. A mean value by itself does not include other main properties like temperature amplitudes with its peaks and sinks or extreme precipitation events. A suitable similarity measure therefore should also contain basic distribution properties like range, skewness, bipolarity, etc. A comparative analysis of similarity measures for distributions was done by Jan Vegelius in which two of the reviewed measures, the Proportional Similarity (PD) and the Hellinger Coefficient (rH), were tested to have the most suitable properties.
The approach of comparing the statistical distributions of climate indicators with the methods mentioned above starts with an exploration of the main parameters by analyzing their properties in sample locations (Vienna, Copenhagen, Munich and Rome) in different climate regions. The main questions among others are the selection of suitable climate indicators, their applicability for this approach, the bandwidths of similarity (uncertainty ranges) and the combination and weighting of the similarity indicators to achieve appropriate Climate Twin results.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
Klimawandel Ähnlichkeitsmaß Web GIS
Schlagwörter
(Deutsch)
climate change similarity measure Web GIS
Autor*innen
Joachim Klaus Ungar
Haupttitel (Englisch)
A comparative analysis of region pairs matching current and future climate conditions
Paralleltitel (Deutsch)
Eine vergleichende Analyse von Regionen mit ähnlichen jetzigen bzw. zukünftigen Klimabedingungen
Publikationsjahr
2011
Umfangsangabe
VII, 61, XLI S. : graph. Darst., Kt.
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Wolfgang Kainz
AC Nummer
AC08472482
Utheses ID
11745
Studienkennzahl
UA | 455 | | |