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| thesis:duerrmod [2021/02/08 12:28] – kstahl | thesis:duerrmod [2021/02/08 12:38] (aktuell) – kstahl |
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| ===== Statistische Modellierung sektoraler Dürrefolgen anhand von Dürreindikatoren und Schadensdaten und Folgenberichten ===== | ===== Statistische Modellierung sektoraler Dürrefolgen anhand von Dürreindizes, Schadensdaten und Folgeberichten ===== |
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| ==Problemstellung== | ==Problemstellung== |
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| Dürre hatte in den letzten Jahren viele negative Folgen. Betroffene Umwelt- und Wirtschaftssektoren sind außer der Land und Forstwirtschaft auch die Gewässerökologie und Schifffahrt, sowie auch der Tourismus oder die öffentliche Sicherheit und Gesundheit. Welche hydrometeorologischen und hydrologischen Indizes würden die beste Warnung für solche Folgen liefern? Eine Vielzahl an Dürre-Indizes existieren, doch welche oder welche Kombinationen wären am zielgerichtetsten für eine Vorhersage? Wie groß ist das Potential für eine direkte Folgen-Vorhersage? | Dürre hatte in den letzten Jahren viele negative Folgen. Betroffene Umwelt- und Wirtschaftssektoren sind außer der Land und Forstwirtschaft auch die Gewässerökologie und Schifffahrt, sowie auch der Tourismus oder die öffentliche Sicherheit und Gesundheit rund um Oberflächengewässer. Welche hydrometeorologischen und hydrologischen Indizes würden die beste Warnung für solche Folgen liefern? Bisherige Arbeiten hierzu verwendeten ausschließlich auf Niederschlag basierte und nicht auf Abfluss basierte Indizes. Welche oder welche Kombinationen wären am zielgerichtetsten für eine Vorhersage der Auswirkungen, die unmittelbar von der Hydrologie der Gewässer abhängen? Wie groß ist das Potential für eine direkte Folgen-Vorhersage? |
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| ==Zielsetzung== | ==Zielsetzung== |
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| Die Arbeit soll für einen bestimmten Sektor das Potential eine Dürrefolgen-Vorhersage untersuchen und damit die Machbarkeit eines Dürre-Risiko Monitorings. | Die Arbeit soll für einen bestimmten Sektor das Potential eine Dürrefolgen-Vorhersage untersuchen und damit die Machbarkeit eines Dürre-Risiko Monitorings. Spezieller Fokus soll dabei auf den Auswirkungen hydrologischer Dürre liegen. |
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| ==Daten und Methoden== | ==Daten und Methoden== |
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| Für verschiedene Regionen stehen meteorologische Dürreindizes (SPI, SPEI), sowie Bodenfeuchteindizes wie der der deutschen Dürremonitors oder des European Drought Observatories, sowie hydrologische Daten zur Verfügung. Je nach Wahl des Ziel-Sektors sollen diese statistisch mit Daten über Dürrefolgen verknüpft werden. Hierzu stehen codierte, text basiere Auswirkungsdaten des EDII zur Verfügung. Zusätzlich sollten Daten statistischer Ämter und/oder ähnliche Quellen verwendet werden. Methoden können z.B. einfahce Kreuzkorrelationen oder statistische Regressionsmodell (logisitisch, random forest) sein. Grundsätzlicher R-Code ist vorhanden und muss auf Daten und Fragestellung angepasst werden. | Für verschiedene Regionen stehen meteorologische Dürreindizes (SPI, SPEI), sowie Bodenfeuchteindizes wie der der deutschen Dürremonitors oder des European Drought Observatories, sowie hydrologische Daten zur Verfügung. Je nach Wahl des Ziel-Sektors sollen diese statistisch mit Daten über Dürrefolgen verknüpft werden. Hierzu stehen codierte, text-basiere Auswirkungsdaten des EDII zur Verfügung. Zusätzlich sollten Daten statistischer Ämter und/oder ähnliche Quellen verwendet werden. Methoden können z.B. einfache Kreuzkorrelationen oder statistische Regressionsmodell (logisitisch, random forest) sein. Grundsätzlicher R-Code ist vorhanden und muss auf Daten und Fragestellung angepasst werden. |
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| ==Herausforderungen== | ==Herausforderungen== |