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    Mapping the surface water storage variation in densely impounded semi-arid NE Brazil with satellite remote sensing approach

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    Surface water bodies provide vital support to the society and fundamentally affect ecosystems in various manners. Precise knowledge of the spatial extent of surface water bodies (e.g. reservoirs) as well as of the quantity of water they store is necessary for efficient water deployment and understanding of the local hydrology. Remote sensing provides broad opportunities for surface water mapping. The main objectives of this thesis are: 1) delineating surface water area of partly vegetated water bodies only from remote sensing data without field data input; 2) obtaining the surface water storage, and 3) analyzing its spatio-temporal variations for northeastern (NE) Brazil as a representative for a densely dammed semi-arid region. At first, I investigated the potential of digital elevation models (DEMs) generated from TanDEM-X data, which were acquired during the low water level stage, for reservoirs’ bathymetry derivation. I found that the accuracy of such DEMs can reach one meter, both in the absolute and relative respects. It has shown that DEMs derived from TanDEM-X data have great potentials for representing the reservoirs’ bathymetry of temporally dried-out reservoirs. Subsequently, I targeted at developing a method for mapping the water surface beneath canopy independent of field data for further delineation of the effective water surface. Instead of the commonly used backscattering coefficients, I investigated the capability of the Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) texture index to distinguish different types of Radar backscattering taking place in (partly) vegetated reservoirs. This experiment demonstrated that different types of backscattering at the vegetated water surface show distinct statistical characteristics on GLCM variance derived from TerraSAR-X satellite time series data. Furthermore, with the threshold established based on the statistics of the sub-populations dominated by different types of backscattering, the vegetated water surfaces were effectively mapped, and the effective water surface areas were further delineated with an accuracy of 77% to 95%. ii Based on the investigation of the DEMs generated from TanDEM-X data, I derived the formerly unknown bathymetry for 2 105 reservoirs of various sizes in four representative regions of an overall area of 10 000 km2. The spatial distributions of surface water storage capacities in the four regions were subsequently extracted from the combination of the reservoir bathymetry and the water surface extents provided by RapidEye satellite time series. Furthermore, the spatio-temporal variations of surface water storage were derived for the four representative regions on an annual basis in the period of 2009-2017. This study showed that 1) The density of reservoirs in NE Brazil amounts to 0.04-0.23 reservoirs per km2, the corresponding water surface and surface water storage are 1.18-4.13 ha/km2 and 0.01-0.04 hm3 m/km², respectively; 2) On the spatial unit of 5×5 km2, the surface water storage in the region constantly decreased due to a prolonged drought with a rate of 105 m3/year from 2009 to 2017, with a slight increase from 2016 to 2017 in a few reservoirs; 3) Local precipitation deficit controls the variation of the overall surface water storage in the region. In this thesis I demonstrated the great potential of the great potential of SAR and optical satellite time series data for hydrological applications. The method I developed for delineating the effective water extent from the vegetated reservoirs has shown high potential transferability for other similar regions. The data gaps of bathymetry and surface waters storage capacity were filled for 2 105 reservoirs in NE Brazil. The results of the spatio-temporal variations of surface water storage in four representative regions from 2009-2016 can support future water management and improve hydrological prediction in NE Brazil

    Umweltforschung für das Land Brandenburg

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    BLUMENSTEIN, O.: Investigation of Environmental Quality and Social Structures in a Mining Area in the North West Province of South Africa ; BRONSTERT, A.; GÜNTNER, A.: A large-scale hydrological model for the semi-arid environment of north-eastern Brazil ; BRONSTERT, A. et al.: Hochwasserproblematik und der Zusammenhang mit Landnutzungs- und Klimaänderungen ; FRIEDRICH, S.: Vergleichende Untersuchungen zur Wasserqualität des anfallenden Regenwassers an den 14 Regenwassereinläufen der Stadt Potsdam ; GELDMACHER, K. et al.: Bodenzerstörung im Palouse, Washington, USA ; ITZEROTT, S.; KADEN, K.: Modellierung der flächenhaften Verdunstung im Gebiet der Unteren Havel ; KNÖSCHE, R.: Das remobilisierbare Nährstoffpotential in Augewässersedimenten einer Tieflandflußau

    Interdisziplinäres Zentrum für Musterdynamik und angewandte Fernerkundung (IMAF) an der Universität Potsdam : Gegenwart und Zukunft

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    Stand des IMAF zu Beginn des Jahres 2006 Zum 1. April 2005 wurde per Beschluss des Rektorats der Universität Potsdam das Interdisziplinäre Zentrum für Musterdynamik und Angewandte Fernerkundung (IMAF) an der Universität Potsdam eingerichtet. Diesem Beschluss gingen knapp zwei Jahre konzeptionelle, organisatorische und administrative Vorarbeiten voraus. Inzwischen ist das IMAF also offiziell gegründet, der Vorstand wurde „bestellt“ (Prof. M. Mutti. Prof. E. Zehe, Prof. A. Bronstert), der Geschäftsführer bzw. wissenschaftliche Koordinator Dr. M. Kühling arbeitet in dieser Funktion seit Sommer 2005 und seit kurzem ist auch die 1. Version der Homepage des IMAF (http://www.uni-potsdam.de/imaf/) frei geschaltet. Auch die Infrastruktur des IMAF ist in der Entstehungsphase: Büroräume sind versprochen (wenn auch noch nicht bezugsfertig) im Haus 13 auf dem Campus Golm der Universität Potsdam und der 1. erfolgreiche Drittmittelantrag erbrachte 8 leistungsfähige Tischrechner und einen Server für das IMAF aus EU-Mitteln. Wichtiger als die administrativen und organisatorischen Arbeiten sind aber die inhaltlichen Forstschritte. Hier ist die große Resonanz, die die Gründung des IMAF sowohl innerhalb als auch außerhalb der Universität gefunden hat, besonders erfreulich. Über 30 Angehörige des Zentrums sind inzwischen zu verzeichnen und es gibt bereits eine Reihe von wissenschaftlichen Projektinitiativen und Ideen für dieses Zentrum. Neben den wissenschaftlichen Arbeiten am IMAF ist ein zweites Hauptziel für dieses Zentrum die Entwicklung und der Ausbau eines strukturierten Ausbildungsangebotes für Musterdynamik und angewandte Fernerkundung. Dies sollen gleichermaßen Masterstudenten als auch Doktoranden der Universität Potsdam und der mit ihr assoziierten außeruniversitären Institute nutzen. Zudem werden Kurse und Weiterbildungsveranstaltungen mit nationalen und internationalen Experten angestrebt. Neben diesen positiven Entwicklungen gibt es auch (noch ??) über einige Mängel zu berichten: Das Sekretariat ist nach wie vor unbesetzt, die Finanzausstattung des Zentrums ist völlig ungenügend und die im Konzept für das Zentrum beantragte Wissenschaftlerstelle für Softwareanwendung ist nicht in Sicht. Für einen Erfolg des Zentrums ist es unbedingt notwendig, dass sich diese Situation deutlich verbessert!! Forschungsschwerpunkte des IMAF Räumliche Muster und deren Struktur in der Umwelt Räumliche Muster sind in vielen naturwissenschaftlichen Disziplinen (Hydrologie, Ökologie, Geologie, Biologie, Chemie, Physik) von zentraler Bedeutung. Z.B. bestimmen die räumlichen (und zeitlichen) Muster von Bodeneigenschaften und Vegetation in ihrem Zusammenspiel mit den Mustern von Niederschlag und Strahlungsinput maßgeblich den Wasser- und Stoffhaushalt auf unterschiedlichsten Skalen und führen über Rückkopplung wiederum zu Veränderungen in Klima, Vegetation und Ökosystemen. Vom kleinräumigen Transport von Schadstoffen und von der Hochwasserentstehung bis zur Frage nach den regionalen und globalen Veränderungen von Klima, Vegetation und Landnutzung seien hier nur einige Problemkreise genannt, in denen Muster und Musterdynamik eine zentrale Stellung einnehmen. Darüber hinaus liefert die Betrachtung der zeitlichen Veränderung von räumlichen Mustern, in Ergänzung zur klassischen Erfassung dynamischer Prozesse in Form von Messungen lokaler zeitlicher Änderungen, eine völlig neue Perspektive auf Dynamik und eröffnet damit völlig neue wissenschaftliche Möglichkeiten. Aktuelle und sehr drängende Fragen innerhalb dieses Forschungsschwerpunktes sind unter anderem: • Analyse der generelle Raumstruktur von Geodaten (Variabilität, Struktur, Konnektivität); • Thematische Verbindungen verschiedener Datenebenen und Möglichkeiten für deren Assimilation; • Möglichkeiten und Grenzen des Skalenübergangs zwischen verschiedenen räumlichen Auflösungen und Informationsquellen; • Ableitung der zeitlichen Dynamik bzw. Entwicklung von großen flächenhaften Datenfeldern. Angewandte Fernerkundung Wie keine andere Technik bietet die Fernerkundung in jeglicher Form (unter anderem Satelliten, flugzeuggetragene Sensoren, Wetterradar und auch geophysikalische Methoden) umfangreiche Möglichkeiten, räumliche Muster und deren zeitliche Veränderungen zu erfassen. Allen Methoden der Fernerkundung gemein ist, dass sie nur indirekte Ergebnisse liefern. Das heißt, es besteht nur ein mittelbarer Zusammenhang zwischen dem beobachteten Signal, meist der Reflektivität oder Emissivität elektromagnetischer Strahlung in verschiedenen Spektralbereichen (optisch oder Radar), und der eigentlich interessierenden Größe, wie dem Feuchtezustand der Vegetation, der Bodenfeuchte oder Bodenrauhigkeit, der Niederschlagsintensität, dem Zustand der Schneedecke oder der Ausdehnung eines Oberflächenfilms auf Gewässern. Ein Satellitenbild enthält beispielsweise immer die spektrale Signatur des räumlichen Musters mehrerer der oben genannten Einflussgrößen, was die Extraktion oder Diskriminierung der eigentlich interessierenden Größe erschwert. Dieser „vermischte“ Charakter der Fernerkundungsdaten bietet aber auch immense Chancen. So lassen sich durch geeignete Interpretationsverfahren aus jedem mit hohem finanziellem und technischem Aufwand erstellten Satellitenbild zahlreiche und im Detail völlig unterschiedliche Fragestellungen bearbeiten. Die Extraktion der gewünschten Information aus dem Fernerkundungssignal führt mathematisch gesehen meist auf die Lösung so genannter inverser, schlecht gestellter Probleme. Somit beinhaltet die interdisziplinäre Nutzung von Fernerkundung auch ein hohes methodisches Synergiepotential. Durch die heutigen technischen Möglichkeiten zur Archivierung auch sehr umfangreicher raumbezogener Informationen ist die Bearbeitung zu jedem beliebigen Zeitpunkt nach der Aufnahme möglich – zum Beispiel bis entsprechend lange Zeitreihen und/oder geeignete Interpretationsverfahren zur Verfügung stehen. Tatsächlich dürfte der weitaus größte Teil der raumbezogenen Informationen, die in den bisher erhobenen Fernerkundungsdaten stecken, nur in Ansätzen ausgewertet sein. Einer bereits sehr hoch entwickelten technischen Dimension der Fernerkundung steht ein gewisses Defizit im Umfang ihrer Anwendung in den verschiedenen naturwissenschaftlichen Disziplinen gegenüber. Aktuelle und sehr drängende Fragen innerhalb dieses Forschungsschwerpunktes sind unter anderem: • Nutzung der räumlichen und inhaltlichen Breite von Fernerkundungsinformationen; • Verbindung mit automatisierten, u.a. geophysikalischen Methoden des „ground-truthings“; • Identifizierung der Grenzen bzgl. Repräsentanz der Daten (spektral, raum-zeitliche Auflösung); • Verbindung unterschiedlicher Methoden der Fernerkundung und der Geophysik. Dieser Beitrag illustriert die o.g. Fragestellungen anhand einiger Darstellungen aus verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen und erläutert 2 Beispiele zu beabsichtigten Forschungsprojekten: • Erfassung und Bedeutung von Boden-Oberflächeneigenschaften auf die Abflussbildung von Landschaften; • Phänomene des Stofftransportes in homogenen vs. heterogenen Böden

    Modellierung der Abflussbildung und der Bodenwasserdynamik von Haengen

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    A physically based, complex hydrological model system 'Hillsflow' for simulation of hillslope water dynamics is presented. The model integrates all hydrologically relevant processes and can be used for 1D, 2D and 3D model simulation. Application of fuzzy rules for the determination of moisture flow within the soil matrix together with simplified calculation methods and variable time-step control enable a reasonable data processing duration. Additional important model improvements include the compatible modelling of infiltration and matrix moisture as well as the application of the kinematic wave formulation for runoff calculations. The model has been successfully tested, and problems connected with parameter acquisition and model uncertainties are discussed. (WEN)SIGLEAvailable from TIB Hannover: RN 3431(46)+a / FIZ - Fachinformationszzentrum Karlsruhe / TIB - Technische InformationsbibliothekBundesministerium fuer Forschung und Technologie (BMFT), Bonn (Germany)DEGerman

    When timing matters-considering changing temporal structures in runoff response surfaces

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    Scenario-neutral response surfaces illustrate the sensitivity of a simulated natural system, represented by a specific impact variable, to systematic perturbations of climatic parameters. This type of approach has recently been developed as an alternative to top-down approaches for the assessment of climate change impacts. A major limitation of this approach is the underrepresentation of changes in the temporal structure of the climate input data (i.e., the seasonal and day-to-day variability) since this is not altered by the perturbation. This paper presents a framework that aims to examine this limitation by perturbing both observed and projected climate data time series for a future period, which both serve as input into a hydrological model (the HBV model). The resulting multiple response surfaces are compared at a common domain, the standardized runoff response surface (SRRS). We apply this approach in a case study catchment in Norway to (i) analyze possible changes in mean and extreme runoff and (ii) quantify the influence of changes in the temporal structure represented by 17 different climate input sets using linear mixed-effect models. Results suggest that climate change induced increases in mean and peak flow runoff and only small changes in low flow. They further suggest that the effect of the different temporal structures of the climate input data considerably affects low flows and floods (at least 21% influence), while it is negligible for mean runoff
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