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SWECA

Hochauflösender täglicher Schnee-Reanalyse-Datensatz für die Berge Tian-Shan und Pamir (1979–2016)

Themenkomplex:
Verringerung von und Anpassung an Umweltrisiken
Projektlaufzeit:
12.07.2023 - 12.02.2024
Untersuchte Länder:
Kasachstan, Kirgisistan, Tadschikistan, Usbekistan

Schnee ist eine wichtige Komponente der regionalen hydrologischen Kreisläufe in Zentralasien, wo der größte Teil der Wasserressourcen von der Schneedecke abhängt, die sich im Winter und im zeitigen Frühjahr in den Bergen des Tian-Shan und des Pamir gebildet hat.  Die Schneedecke liefert lebenswichtiges Wasser für die Bewässerungslandwirtschaft sowohl in den Bergen als auch in den flussabwärts gelegenen Gemeinden. Das Verständnis für die jährliche und saisonale Entwicklung der Schneedecke in den Gebirgsregionen Zentralasiens ist jedoch bisher unzureichend, da es an In-situ-Schneebeobachtungen in der Region mangelt. Das Fehlen von Langzeitdaten zur Schneedecke erschwert hydrologische und klimatische Studien in der Region. Außerdem bleibt unklar, wie sich der Klimawandel derzeit und in Zukunft auf die Schneeakkumulation und die Schneeschmelze auswirkt. Daher ist auch die Verfügbarkeit von Wasser für die nachgelagerte Bewässerung und andere Verwendungszwecke bisher weitgehend unerschlossen. Ziel des Projekts ist deshalb die Rekonstruktion langfristiger und hochauflösender Daten zum Schneewasseräquivalent im Tian Shan- und Pamir-Gebirge.

Hierfür werden hochauflösende (1 km) Schneewasseräquivalent-Schätzungen für den Gebirgsbereich in Zentralasien von 1979 bis 2016 mithilfe des neuen Generalizable Empirical Model of Snow accumulation and melt (GEMS) erstellt. GEMS nutzt die Möglichkeiten von Methoden des maschinellen Lernens und berücksichtigt empirische Beziehungen zwischen täglichen Veränderungen des Schneewasseräquivalents sowie Niederschlag, Temperatur und topografischen Faktoren, um genaue Schätzungen in komplexem Gelände zu erstellen.

Förderung


Kontakt


		Prof. Dr. Daniel Müller

Prof. Dr. Daniel Müller

Stellvertretender Leiter der Abteilung Strukturwandel,
Ombudsperson für Gute Wissenschaftliche Praxis
Zimmer: 239

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Projektmitarbeiter

Prof. Dr. Daniel Müller (Projektleitung)
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Atabek Umirbekov (Projektkoordination)
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