Authors:	Dienst, Manuel
Title:	Detection, documentation and homogenization of urban heat island effects in long temperature time series
Online publication date:	14-Nov-2018
Year of first publication:	2018
Language:	english
Abstract:	Particularly in the light of current global warming, we trust in meteorological station data to quantify recent changes in the climate system. This data also forms the foundation of paleoclimatic reconstructions as well as climate models, confirming the importance of its reliability and representativeness to allow glimpses in past and future climate variability. Unfortunately, non-climatic impacts are sometimes incorporated in temperature records, hence biasing them. This thesis addresses the effect of urban heat islands (UHIs) on temperature readings, tackling the question of how to detect and remove this influence in long temperature series. Furthermore, it sheds a light on whether it is legitimate to characterise small settlements and associated weather stations as rural, thus regarding the urban bias negligible. In order to approach these questions, temperature readings with a high spatio-temporal resolution from sensor networks in several European villages and one city have been analysed. A first investigation showed the formation of significant urban heat islands in the villages Haparanda (Sweden), Geisenheim (Germany), and Cazorla (Spain). Minimum temperatures are most affected and display a decreasing UHI maximum intensity from North (1.4 °C) to South (0.9 °C). Land cover analysis revealed warming to be strongly correlated with nearby built-up area in all villages. In a second study, this relationship was also confirmed for the city of Brno (Czech Republic). The additional warming was quantified for all past measurement sites of the more than 200-year-old local meteorological station. A unique approach enabled the assessment of an urban heat island related bias at different times in the corresponding temperature record, allowing for a removal of this inadvertent influence. A correction led to a steeper warming trend particularly in minimum temperatures, with the strongest implications for spring (+0.3 °C / century). Similar results are found in Haparanda if correcting for site-related anthropogenic influence. For this study, measurements were conducted at each historical measurement location to exactly quantify site-specific warming features. Since Haparanda has a more than 150 year long temperature record and is situated remotely, relative homogenization based on reference data is not applicable here, hence boosting the importance of this data enhancement approach. Applying the same technique in the Spanish village Tivissa led to a substantial trend increase in minimum temperatures of up to 1 °C / century, while maximum temperatures were less, though inversely, affected. As the time series has been partly homogenized, results could be compared to the aforementioned method. While the new method’s strength is the exact consideration of break points in the time series due to relocations as well as the allowance for site-specific climatology, its weaknesses are to disregard other non-climatic factors as well as to display limitations if relocations are not well documented. Besonders in Anbetracht der globalen Erwärmung vertrauen wir auf Daten meteorologischer Stationen, um aktuelle Veränderungen im Klimasystem zu erfassen. Eben jene Daten bilden die Grundlage für paläoklimatische Rekonstruktionen und Klimamodelle, was die Wichtigkeit ihrer Zuverlässigkeit und Repräsentativität im Hinblick auf die Abbildung vergangener und zukünftiger Klimavariabilität bestärkt. Allerdings sind bisweilen nichtklimatische Effekte in den Temperaturzeitreihen enthalten, die sie fehlerhaft machen. Diese Dissertation setzt sich mit den Auswirkungen städtischer Wärmeinseln auf Temperaturmessdaten auseinander, wobei sie der Frage nachgeht, wie sich dieser Einfluss in langen Zeitreihen detektieren und entfernen lässt. Zudem untersucht sie das Problem, ob kleinere Ortschaften und ihre assoziierten Wetterstationen tatsächlich als ländlich charakterisiert werden können, was bedeuten würde, dass jeglicher urbaner Einfluss vernachlässigbar ist. Um diese Fragen zu klären wurden Temperaturmessungen mit hoher raum-zeitlicher Auflösung von Sensornetzwerken in mehreren europäischen Dörfern und einer Stadt analysiert. Eine erste Untersuchung zeigte die Bildung ausgeprägter Wärmeinseln in den Dörfern Haparanda (Schweden), Geisenheim (Deutschland) und Cazorla (Spanien). Am stärksten tritt dieser Effekt in Minimumtemperaturen auf und zeigt darin einen Rückgang in der maximalen Intensität von Nord (1,4 °C) nach Süd (0,9 °C). Eine Analyse der Bodenbedeckung aller Orte machte deutlich, dass die Erwärmung stark mit der bebauten Fläche in der Umgebung korreliert. Eine zweite Untersuchung bestätigte diesen Zusammenhang für die Stadt Brünn (Tschechien). Die zusätzliche Erwärmung wurde dort für alle vergangenen Messstandorte der über 200 Jahre alten meteorologischen Station bestimmt. Dieser einzigartige Ansatz macht es möglich, den Fehler, der durch den städtischen Wärmeeffekt verursacht wird, im Nachgang aus der Temperaturzeitreihe herauszurechnen. Diese Korrektur führt zu einem Anstieg des Erwärmungstrends in Maximum- aber vor allem Minimumtemperaturen, wobei der Frühling am stärksten betroffen ist (+0,3 °C / Jahrhundert). Ähnliche Ergebnisse zeigt auch die Zeitreihe aus Haparanda auf, wenn der anthropogene Einfluss an den einzelnen Messstellen herausgenommen wird. Für diese Untersuchung wurden Messungen an jeder historischen Position der meteorologischen Station durchgeführt, um lokale Erwärmungsmuster zu quantifizieren. Die Wichtigkeit einer Verbesserung der Daten wird bestärkt durch den Umstand, dass Haparanda eine mehr als 150 Jahre lange Temperaturzeitreihe aufweist und die Station sehr abgeschieden liegt, was eine relative Homogenisierung der Daten basierend auf Referenzwerten anderer Stationen unmöglich macht. Bei Anwendung derselben Methode im spanischen Ort Tivissa ergibt sich ein Trendanstieg in Minimumtemperaturen von 1 °C / Jahrhundert, wobei sich die Maximumtemperaturen invers verhalten und weniger stark betroffen sind. Da die Zeitreihe teilweise homogenisiert wurde, lassen sich die Resultate mit der hier neu eingeführten Methode vergleichen. Stärken der neuen Methode sind die genaue Berücksichtigung von Umbrüchen in der Zeitreihe aufgrund von Änderungen der Messstelle sowie die genaue Berücksichtigung der lokalen Klimatologie. Die fehlende Beachtung anderer, nicht-klimatischer Faktoren sowie die begrenzte Anwendbarkeit bei mangelnder Dokumentation von Änderungen der Messstelle sind hingegen erkennbare Schwächen.
DDC:	550 Geowissenschaften 550 Earth sciences
Institution:	Johannes Gutenberg-Universität Mainz
Department:	FB 09 Chemie, Pharmazie u. Geowissensch.
Place:	Mainz
ROR:	https://ror.org/023b0x485
DOI:	http://doi.org/10.25358/openscience-1189
URN:	urn:nbn:de:hebis:77-diss-1000023748
Version:	Original work
Publication type:	Dissertation
License:	In Copyright
Information on rights of use:	https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
Extent:	VIII, 126 Seiten
Appears in collections:	JGU-Publikationen