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Dokument Type: | Doctoral Thesis | metadata.dc.title: | Sea level variability and its role for coastal flood risk in the southeastern North Sea : insights into past, present and future sea level changes | Authors: | Dangendorf, Sönke | Institute: | Forschungsinstitut Wasser und Umwelt | Free keywords: | Tidepegel, Sturmfluten | Dewey Decimal Classification: | 624 Ingenieurbau und Umwelttechnik | GHBS-Clases: | XFY | Issue Date: | 2014 | Publish Date: | 2015 | Series/Report no.: | Mitteilungen des Forschungsinstituts Wasser und Umwelt der Universität Siegen | Abstract: | This thesis provides a contribution to the consideration of intra-annual to multi-decadal sea level variability in coastal enginnering concepts. Coastal structures are usually designed for a lifetime of several decades. Nowadays a sustainable design requires the consideration of long-term changes in the loading factors due to enhanced greenhouse gas emissions throughout the 21st century. Hence, policy makers and managers need to know as early as possible which climate change pathway the Earth’s climate is following and by how far regional sea levels are changing to support adequate and timely adaption. This, however, is challenging since superimposed on any deterministic long-term trend in sea level there is a considerable fraction of intra-annual to decadal variability linked to climate internal processes. Such variability patterns may be as large as the secular change observed through the 20th century and persist over at least one decade, (i) hampering an early detection of long-term changes or accelerations and (ii) increasing/decreasing the risk of coastal flooding during these periods. This thesis therefore investigates variability patterns in two of the most important loading factors for coastal infrastructure: mean sea level and storm surges. Different filtering techniques in combination with statistical regression models and physical theory are used to characterize the sea level variability in the North Sea (German Bight) over various time scales and to discover the contribution of different oceanographic and atmospheric forcing factors. After identifying the main contributors to the sea level variability, the long-term changes are reassessed over the past 140 years and the atmospherically induced variability patterns are projected over the ongoing century up to the target year of 2100. It is demonstrated that an improved understanding and the subsequent removal of interannual to decadal variability reduces the uncertainties when estimating long-term trends and allows for earlier detection of accelerations (up to 60 years depending on the considered location scenario). This in turn increases the statistical certainty about possible future states, which can be considered in the process of decision making for possible adaption strategies. In dieser Arbeit wird ein Beitrag zur Berücksichtigung intra-anueller bis mehrdekadischer Variabilität in Küstenschutzkonzepten geliefert. Küstenschutzbauwerke werden in der Regel für eine Lebensdauer von mehreren Dekaden bemessen. Aufgrund des zu erwartenden Klimawandels infolge erhöhter Treibhausgasemissionen im 21. Jahrhundert ist es notwendig, dass potentielle Langzeitänderungen in den maßgebenden Einwirkungsgrößen (z.B. Sturmflutwasserständen) bei der Entwicklung von Küstenschutzkonzepten berücksichtigt werden. Um nachhaltige Anpassungsstrategien zeitnah realisieren zu können, müssen sowohl politische Entscheidungsträger als auch Ingenieure so früh wie möglich über den Entwicklungspfad des globalen Klimas und den daraus resultierenden Veränderungen im regionalen Meeresspiegel Kenntnis erlangen. Dabei stellt die Frage, welcher Langzeitentwicklung der regionale Meeresspiegel aktuell folgt und zukünftig folgen wird, eine erhebliche Herausforderung dar. Neben dem deterministischen Langzeittrend weist der Meeresspiegel auch eine signifikante intra-annuelle bis mehrdekadische Variabilität auf, die aus klimainternen natürlichen Prozessen resultiert. Solche Variabilitätsmuster können eine Amplitude derselben Größenordnung wie der säkulare Meeresspiegelanstiegs über das gesamte 20. Jahrhundert erreichen. Darüber hinaus können diese über mehr als eine Dekade andauern. Das hat zum einen zur Folge, dass anthropogen verursachte Trends und Beschleunigungen im Meeresspiegelanstieg schwerer zu detektieren sind. Zum anderen führen Perioden mit anhaltend erhöhten Wasserständen zu einem Anstieg des Überflutungsrisikos in Küstenregionen. In dieser Dissertation werden die Variabilitätsmuster in den zwei für den Küstenschutz wichtigsten Einwirkungsgrößen, dem mittleren Meeresspiegel und dem Windstau (bzw. Sturmfluten), untersucht. Hierfür wird die Variabilität der Wasserstände in der Nordsee zunächst unter Verwendung unterschiedlicher Filtermethoden, statistischer Regressionsmodelle und physikalischer Theorien auf unterschiedlichen Zeitskalen charakterisiert. In einem zweiten Schritt erfolgt dann die Verknüpfung einzelner Variabilitätsmuster mit verschiedenen ozeanografischen und meteorologischen Prozessen. Nach der Beschreibung der wichtigsten Wirkungsprozesse auf die regionale Wasserstandsvariabilität der Nordsee wird die Langzeitentwicklung unter Berücksichtigung der identifizierten Prozesse über die vergangenen 140 Jahre reevaluiert und der Einfluss atmosphärisch induzierter Variabilität für das 21. Jahrhundert bis zum Bezugshorizont 2100 projiziert. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass ein vertieftes Verständnis der Prozesse sowie die anschließende Berücksichtigung intra-annueller bis mehrdekadischer klimainterner Variabilität die Unsicherheiten bei der Schätzung von Langzeittrends reduziert und potentielle Beschleunigungen im Meeresspiegelanstieg deutlich früher detektiert werden können (je nach Standort und Szenario bis zu 60 Jahre). Gleichzeitig wird die statistische Sicherheit von Langzeitprognosen erhöht, ein Informationsgewinn, der direkt in den Entscheidungsprozess über mögliche Anpassungsstrategien mit einfließen kann. |
URN: | urn:nbn:de:hbz:467-9402 | URI: | https://dspace.ub.uni-siegen.de/handle/ubsi/940 | License: | https://dspace.ub.uni-siegen.de/static/license.txt |
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