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Christof Lorenz

• In the discussion about the global climate change, one central topic are the projected changes in the water cycle. It is predicted that there will be an increase of extreme hydrometeorological events like heavy precipitation or droughts. It is obvious that this intensification of the hydrological cycle will have a significant impact on the society. Such predictions require reliable and consistent datasets for the major hydrological variables precipitation, evapotranspiration, runoff, and water storage changes. Today, there are various data sources for each of these variables. While some of these datasets are still based on in situ measurements, there are alternative data sources available, which are often derived from satellite-based measurements. The advantages of these observations are obviously the homogeneous spatial and temporal resolutions on the global scale. Besides such satellite-based products, state-of-the-art hydrological and hydrometeorological models and reanalyses alsoIn the discussion about the global climate change, one central topic are the projected changes in the water cycle. It is predicted that there will be an increase of extreme hydrometeorological events like heavy precipitation or droughts. It is obvious that this intensification of the hydrological cycle will have a significant impact on the society. Such predictions require reliable and consistent datasets for the major hydrological variables precipitation, evapotranspiration, runoff, and water storage changes. Today, there are various data sources for each of these variables. While some of these datasets are still based on in situ measurements, there are alternative data sources available, which are often derived from satellite-based measurements. The advantages of these observations are obviously the homogeneous spatial and temporal resolutions on the global scale. Besides such satellite-based products, state-of-the-art hydrological and hydrometeorological models and reanalyses also provide consistent long-term estimates for the major hydrological variables. In order to evaluate the past, present, and future state of the climate system, it is mandatory that there is both temporal and spatial consistency between these data sources. Otherwise, the mismatch between the different water cycle variables cause imbalances in the empirical evaluation of the hydrological cycle, which, in the end, hinder the analysis of extreme events or variations on climatic time scales. It is thus of major importance to investigate the strengths and weaknesses of the data sources for precipitation, evapotranspiration, runoff, and water storage changes, but also the level of consistency between different water cycle variables. This doctoral thesis, which comprises of four articles, shall therefore serve as a comprehensive overview over the current status of our knowledge about and our data basis for the large-scale water cycle. Therefore, various data sources for the four major water cycle variables are compared and evaluated on different temporal and spatial scales. These sources comprise gridded observations (GPCC, GPCP, CRU, DEL, CPC), atmospheric reanalysis models (ERA-Interim, MERRA, CFSR), partially model-based datasets (GLEAM, MOD16, FLUXNET MTE), land surface models (GLDAS, MERRA Land), satellite-derived water storage changes from GRACE, and in situ runoff observations from GRDC. The study reveals serious shortcomings in the empirical evaluation of the large-scale water cycle. On the global scale, significant differences can be identified when comparing the model estimates from the three reanalyses against gridded observations of precipitation and temperature. However, differences with similar magnitudes can also be observed between the applied observation-based datasets. A catchment-scale analysis over 96 catchments of different sizes and climatic conditions worldwide confirms that these differences occur on both the global- and the catchment-scale. In the context of the gridded precipitation observations, this can be (at least partly) explained with a significant decrease of rain gauges worldwide. Looking at the spatial distribution of the gauges reveals large data gaps e.g. in the Tropics or the African continent, which leads to a high level of uncertainty in these regions. The shortcomings in the data sources for each of the four water cycle variables are confirmed by an analysis of the global- and basin-scale water budgets. Due to their ability to simulate the whole climate system, the three reanalysis models allow in principle a consistent evaluation of the global water cycle. However, it is shown that there are significant imbalances and numerical artifacts in their oceanic and continental water budgets, which obviously hinder the use of such model estimates for e.g. extreme value or climate trend studies. On the basin-scale, the evaluation of the water budgets from different combinations of widely used data sources for precipitation, evapotranspiration, runoff, and water storage changes reveal imbalances of more than 25% of the mean annual runoff over most of the 96 study regions. Even if some data combinations allow a reasonable closure of the water budgets over certain catchments, it is not possible to identify a single best dataset which performs consistently on the global scale. That being said, the significant decrease in the number of stream gauges worldwide further aggravates a continuous analysis of the basin-scale water cycle. The study therefore presents an approach, with which basin-scale time series of precipitation, evapotranspiration, runoff, and water storage changes can be predicted or corrected. The method is based on an Ensemble Kalman Filter framework, where all required input parameter are derived from an ensemble of hydrological and hydrometeorological datasets. In order to evaluate the performance of the proposed framework, the filter is used for predicting runoff over 16 catchments. A comparison with observed runoff shows correlations larger than 0.5, relative errors lower than 20%, and NSE-values larger than 0.5 for most of the study regions. Overall, the study shows that our current datasets for the major water cycle variables have to be used with care. The large imbalances and inconsistencies in the water budgets on both the global- and basin-scale deny the direct use of such estimates for e.g. climate trend studies or the analysis of extreme events. Thus, in order to use our current datasets for studying the projected changes in the global water cycle, a careful analysis and data correction has to be performed. It is further stressed that, despite the promising performance of certain alternative methods like e.g. the presented EnKF-approach, there is still an urgent need for in situ observations for precipitation and runoff. Otherwise, it will become more difficult in the near future to perform water budget studies or climate analyses, but also to validate hydrological or hydrometeorological models.…
• Die Änderungen des globalen Wasserkreislaufs sind ein zentrales Thema in der Debatte über den globalen Klimawandel. Es wird angenommen, dass die Häufigkeit von beispielsweise Starkniederschlägen oder Dürren zunehmen wird. Die Auswirkungen einer solchen Intensivierung des Wasserkreislaufs auf die Gesellschaft liegen auf der Hand. Um jedoch entsprechende Aussagen über solche Änderungen treffen zu können, werden zuverlässige und konsistente Datenquellen für Niederschlag, Verdunstung, Abfluss sowie Wasserspeicheränderungen benötigt. Heutzutage werden für jede einzelne dieser Variablen verschiedenste Datenquellen angeboten. Während einige dieser Produkte auf in situ-Messungen basieren, gibt es alternative Datensätze, welche oftmals von satellitengestützten Beobachtungen abgeleitet werden. Der Vorteil hierbei ist die (auf globaler Skala) homogene rämliche und zeitliche Auflösung. Neben solchen Satelliten-basierten Produkten liefern moderne hydrologische und hydrometeorologische Modelle undDie Änderungen des globalen Wasserkreislaufs sind ein zentrales Thema in der Debatte über den globalen Klimawandel. Es wird angenommen, dass die Häufigkeit von beispielsweise Starkniederschlägen oder Dürren zunehmen wird. Die Auswirkungen einer solchen Intensivierung des Wasserkreislaufs auf die Gesellschaft liegen auf der Hand. Um jedoch entsprechende Aussagen über solche Änderungen treffen zu können, werden zuverlässige und konsistente Datenquellen für Niederschlag, Verdunstung, Abfluss sowie Wasserspeicheränderungen benötigt. Heutzutage werden für jede einzelne dieser Variablen verschiedenste Datenquellen angeboten. Während einige dieser Produkte auf in situ-Messungen basieren, gibt es alternative Datensätze, welche oftmals von satellitengestützten Beobachtungen abgeleitet werden. Der Vorteil hierbei ist die (auf globaler Skala) homogene rämliche und zeitliche Auflösung. Neben solchen Satelliten-basierten Produkten liefern moderne hydrologische und hydrometeorologische Modelle und Reanalysen ebenfalls konsistente Schätzungen der wichtigsten hydrologischen Variablen. Um sowohl die Vergangenheit, als auch Gegenwart und Zukunft unseres Klimasystems zu beschreiben, müssen die Datenquellen sowohl zeitlich, als auch räumlich, konsistent sein. Andernfalls treten bei der empirischen Beschreibung des Wasserkreislaufs Ungleichgewichte auf, welche durch die Diskrepanzen der verschieden Variablen hervorgerufen werden. Diese Ungleichgewichte erschweren die Analyse von extremen Ereignissen oder Variationen über klimatische Zeitskalen. Es ist daher äußerst wichtig, die verschiedenen Stärken und Schwächen der einzelnen Datenquellen für Niederschlag, Verdunstung, Abfluss und Wasserspeicheränderungen, aber auch die Gemeinsamkeiten der verschiedenen Wasserkreislaufvariablen zu untersuchen und zu verstehen. Diese Arbeit, welche aus vier Artikeln besteht, soll daher einen umfassenden Überblick über den aktuellen Kenntnisstand und die Datengrundlagen für den großskaligen Wasserkreislauf bieten. Dafür werden verschiedene Datenquellen für die Wasserkreislaufsvariablen auf verschiedenen zeitlichen und räumlichen Skalen miteinander verglichen und evaluiert. Die untersuchten Daten basieren auf gerasterten Beobachtungen (GPCC, GPCP, CRU, DEL, CPC), atmosphärischen Reanalysemodellen (ERA-Interim, MERRA, CFSR), teilweise modellbasierten Ansätzen (GLEAM, MOD16, FLUXNET MTE), Land-Oberflächenmodellen (GLDAS, MERRA Land), Satelliten-basierten Wasserspeicheränderungen von GRACE sowie Abflussmessungen des GRDC. In dieser Arbeit werden erhebliche Mängel in der empirischen Auswertung des großskaligen Wasserkreislaufs aufgezeigt. Auf globaler Skala lassen sich große Unterschiede zwischen den Modellergebnissen der drei Reanalysen und gerasterten Niederschlags- und Temperaturbeobachtungen feststellen. Die Unterschiede zwischen den verschiedenen beobachtungsbasierten Datensätze jedoch erreichen eine ähnliche Größenordnung. Ein Vergleich für insgesamt 96 Einzugsgebiete mit unterschiedlicher Größe und klimatischen Bedingungen zeigt deutlich, dass diese Unsicherheiten sowohl auf globaler, als auch auf Einzugsgebietsskala auftreten. Bei den gerasterten Niederschlagsbeobachtungen kann dies zumindest teilweise mit einem deutlichen Rückgang der Messstationen weltweit erklärt werden. Betrachtet man die räumliche Verteilung der Messstationen, lassen sich große Datenlücken z.B. über den Tropen oder dem gesamten Afrikanischen Kontinent erkennen. Diese führen natürlich zu erheblichen Unsicherheitsspannen in den entsprechenden Regionen. Die Defizite in den Datenquellen für die vier Wasserkreislaufsvariablen werden noch offensichtlicher, wenn man die Schließung der Wasserbilanz auf globaler Skala sowie für einzelne Einzugsgebiete untersucht. Eine globale Auswertung des Wasserkreislaufs wäre prinzipiell mit den drei untersuchten Reanalysemodellen möglich, da sie das gesamte Klimasystem simulieren. Allerdings zeigen sich deutliche Ungleichgewichte und numerische Artefakte in den ozeanischen und kontinentalen Wasserbilanzen, was beispielsweise Extremwertanalysen oder Trendstudien erheblich erschwert. Auf der Einzugsgebietssakala können die Wasserbilanzen durch verschiedene Kombinationen der Datenquellen für Niederschlag, Verdunstung, Abfluss und Wasserspeicheränderungen untersucht werden. Dabei lassen sich Ungleichgewichte von mehr als 25% des mittleren Jahresabflusses für die Mehrzahl der 96 untersuchten Einzugsgebiete feststellen. Auch wenn einige Kombinationen eine annähernde Schließung der Wasserbilanz erlauben, kann hierbei kein einzelner Datensatz ermittelt werden, welcher in allen Einzugsgebieten konsistente Ergebnisse liefert. Da zusätzlich ein erheblicher Rückgang in der Anzahl der Flusspegel weltweit zu erkennen ist, wird die kontinuierliche Untersuchung des Wasserkreislaufs auf Einzugsgebietsebene immer schwieriger. In dieser Arbeit wird daher ein Ansatz präsentiert, welcher zur Prädiktion oder Korrektur von Zeitreihen für Niederschlag, Verdunstung, Abfluss oder Wasserspeicheränderungen verwendet werden kann. Die Methode basiert auf einem Ensemble Kalman Filter, wobei sämtliche benötigten Eingabeparameter aus einem Ensemble von hydrologischen und hydrometeorologischen Datensätzen bestimmt werden. Um die Leistungsfähigkeit des Ansatzes zu überprüfen, werden mit Hilfe des Filters Abflusszeitreihen für 16 Einzugsgebiete prädiziert. Der Vergleich mit Abflussbeobachtungen liefert Korrelationen größer 0.5, relative Fehler kleiner als 20% sowie NSE-Werte größer er als 0.5 für die meisten untersuchten Gebiete. Insgesamt zeigt die Studie, dass unsere derzeitigen Datensätze für die vier Wasserkreislaufsvariablen nur mit Vorsicht benutzt werden dürfen. Die großen Ungleichgewichte und Unstimmigkeiten in den Wasserbilanzen sowohl auf globaler, als auch auf Einzugsgebietsskala erschweren die Analyse von beispielsweise extremen Ereignissen oder Klimatrends. Zur Untersuchung der Änderungen im globalen Wasserkreislauf muss daher zunächst eine sorgfältige Überprüfung und Korrektur der Datengrundlage erfolgen. Es muss ebenfalls darauf hingewiesen werden, dass trotz der vielversprechenden Ergebnisse des EnKF-Ansatzes nach wie vor ein dringender Bedarf an in situ-Beobachtungen für Niederschlag und Abfluss herrscht. Andernfalls wird es in Zukunft erheblich schwieriger, aussagekräftige Wasserhaushaltsstudien oder Klimaanalysen, aber auch Validierungen von hydrologischen und hydrometeorologischen Modellen durchzuführen.…