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Automatisierte Datenanalyse von Klimadaten am Beispiel der Klimaveränderung in Deutschland bis 2070

Automatic data analysis of climate data using the example of climate change in Germany until 2070

  • Durch den Menschen werden seit Beginn der Industrialisierung zunehmend Treibhausgase freigesetzt. Diese Treibhausgase verursachen einen großen Teil des anthropogenen Klimawandels und verstärken den natürlichen Treibhauseffekt. Der anthropogene Klimawandel hat bereits heute deutliche Auswirkungen auf unseren Planeten. Die Auswirkungen auf den Menschen, natürliche Ökosysteme, die Landwirtschaft und auf andere Wirtschaftsbereiche stehen momentan im Fokus der Forschung. Die zukünftige Entwicklung des Klimas ist dabei von besonderer Bedeutung, da die Anpassung an Klimaveränderungen Zeit benötigt und eine Abschätzung der Risiken zu starker Klimaänderungen für viele Bereiche bereits heute von entscheidender Bedeutung ist. Zukunftsszenarien können dabei genutzt werden um aufzuzeigen welche Risiken entstehen und zu entscheiden, wie Anpassungsstrategien genutzt werden können um zu negative Auswirkungen zu vermeiden. Ziel der vorliegenden Projektarbeit war es ein Verfahren zu entwickeln, mit dem Daten aus den Klimadaten (genauer: Daten des CORDEX-Projekts) ausgelesen und zusammengefasst werden können. In der vorliegenden Arbeit wird zunächst eine selbst entwickelte skriptbasierte Methode vorgestellt, die zehn Klimavariablen aus dem Datensatz direkt ausliest oder berechnet (direkt ausgelesen: mittlere Tagestemperatur, Tageshöchsttemperatur, Tagesminimumtemperatur, Niederschlag, Windgeschwindigkeit und kurzwellige Solarstrahlung am Boden; berechnet: Hitzetage, Kältetage, die Länge der Vegetationsperiode sowie die Häufigkeit von Starkregenereignissen). Diese Klimavariablen können mit dem Skript für variable Zeiträume (das ganze Jahr, einzelne Monate, für bestimmte Wachstumsphasen) zusammengefasst werden. Es werden anhand der Klimaveränderungen bis 2070 in Deutschland drei Anwendungsbeispiele für diese Methode vorgestellt. Die vorgestellte skriptbasierte Methode ist dazu in der Lage, im Raum Europa für variable Zeiträume und definierte geographische Räume Daten für 10 Klimavariablen auszulesen und die Ergebnisse von bis zu fünf Klimamodellen zusammenzufassen. Weitere Klimavariablen oder Klimamodelle lassen sich jederzeit in die vorliegenden Skripte mit einarbeiten. Die hier vorgestellte Methode wurde bereits erfolgreich dazu genutzt, die Klimaentwicklung in der Ukraine vorherzusagen und als Grundlage zur Berechnung künftiger Ernteerträge zu nutzen.

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Metadaten
Author:Anne Jungandreas
Advisor:Eberhard Schröter, Martin Volk
Document Type:Diploma Thesis
Language:German
Name:Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung (UFZ)
Permoserstraße 15, 04318 Leipzig
Date of Publication (online):2018/06/19
Year of first Publication:2018
Date of final exam:2018/06/21
Tag:R-Skript
GND Keyword:Klima; Klimaänderung; Deutschland; Temperatur; Niederschlag; Strahlung; Windgeschwindigkeit; Datenanalyse
Page Number:53 Seiten, 23 Abb., 6 Tab., 22 Lit.
Faculty:Westsächsische Hochschule Zwickau / Physikalische Technik, Informatik
Release Date:2019/03/19