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Trotz ihrer enormen Bedeutung für zahlreiche wissenschaftliche und gesellschaftliche Fragestellungen ist die Klimatologie von Höhlen bisher unzureichend erforscht. Deshalb untersucht diese Dissertation wie sich Luftdruckwellen innerhalb barometrischer Höhlen ausbreiten, durch welche klimatologischen Prozesse Luftdruckgradienten zwischen der Höhlen- und Außenluft entstehen und wie durch diese Ausgleichsströmungen induzieren werden. Dabei werden vier systematische Unterschiede zwischen Höhlen- und Außenluftdruck sowie die zugehörigen klimatologischen Prozesse identifiziert und modelliert, wodurch der Einfluss der Morphologie auf das Höhlenklima nachgewiesen und die Strömungsdynamik an der Höhleneingängen erklärt werden kann. Die Ergebnisse zeigen eine bisher unbekannte Komplexität der Klimatologie barometrischer Höhlen und tragen wesentlich zu einem besseren Verständnis speläoklimatologischer Mechanismen der Druckausbreitung sowie der Dynamik barometrischer Ausgleichsströmungen bei.

Das Klimasystem der Erde besteht aus zahlreichen interagierenden Teilsystemen, die sich über verschiedene Zeitskalen hinweg verändern, was zu einer äußerst komplizierten räumlich-zeitlichen Klimavariabilität führt. Das Verständnis von Prozessen, die auf verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalen ablaufen, ist ein entscheidender Aspekt bei der numerischen Wettervorhersage. Die Variabilität des Klimas, ein sich selbst konstituierendes System, scheint in Mustern auf großen Skalen organisiert zu sein. Die Verwendung von Klimanetzwerken hat sich als erfolgreicher Ansatz für die Erkennung der räumlichen Ausbreitung dieser großräumigen Muster in der Variabilität des Klimasystems erwiesen. In dieser Arbeit wird mit Hilfe von Klimanetzwerken gezeigt, dass die Klimavariabilität nicht nur auf größeren Skalen (Asiatischer Sommermonsun, El Niño/Southern Oscillation), sondern auch auf kleineren Skalen, z.B. auf Wetterzeitskalen, in Mustern organisiert ist. Dies findet Anwendung bei der Erkennung einzelner tropischer Wirbelstürme, bei der Charakterisierung binärer Wirbelsturm-Interaktionen, die zu einer vollständigen Verschmelzung führen, und bei der Untersuchung der intrasaisonalen und interannuellen Variabilität des Asiatischen Sommermonsuns. Schließlich wird die Anwendbarkeit von Klimanetzwerken zur Analyse von Vorhersagefehlern demonstriert, was für die Verbesserung von Vorhersagen von immenser Bedeutung ist. Da korrelierte Fehler durch vorhersagbare Beziehungen zwischen Fehlern verschiedener Regionen aufgrund von zugrunde liegenden systematischen oder zufälligen Prozessen auftreten können, wird gezeigt, dass Fehler-Netzwerke helfen können, die räumlich kohärenten Strukturen von Vorhersagefehlern zu untersuchen. Die Analyse der Fehler-Netzwerk-Topologie von Klimavariablen liefert ein erstes Verständnis der vorherrschenden Fehlerquelle und veranschaulicht das Potenzial von Klimanetzwerken als vielversprechendes Diagnoseinstrument zur Untersuchung von Fehlerkorrelationen., The Earth’s climate system consists of numerous interacting subsystems varying over a multitude of time scales giving rise to highly complicated spatio-temporal climate variability. Understanding processes occurring at different scales, both spatial and temporal, has been a very crucial problem in numerical weather prediction. The variability of climate, a self-constituting system, appears to be organized in patterns on large scales. The climate networks approach has been very successful in detecting the spatial propagation of these large scale patterns of variability in the climate system. In this thesis, it is demonstrated using climate network approach that climate variability is organized in patterns not only at larger scales (Asian Summer Monsoon, El Niño-Southern Oscillation) but also at shorter scales, e.g., weather time scales. This finds application in detecting individual tropical cyclones, characterizing binary cyclone interaction leading to a complete merger, and studying the intraseasonal and interannual variability of the Asian Summer Monsoon. Finally, the applicability of the climate network framework to understand forecast error properties is demonstrated, which is crucial for improvement of forecasts. As correlated errors can arise due to the presence of a predictable relationship between errors of different regions because of some underlying systematic or random process, it is shown that error networks can help to analyze the spatially coherent structures of forecast errors. The analysis of the error network topology of a climate variable provides a preliminary understanding of the dominant source of error, which shows the potential of climate networks as a very promising diagnostic tool to study error correlations.

Die Dynamik des tropischen Pazifiks spielt eine tragende Rolle für das Erdklima. Die Charakterisierung der natürlichen Klimavariabilität ist von grundlegender Bedeutung für das Verständnis des voranschreitenden Klimawandels und der Vorhersage zukünftiger Klimaveränderungen. Die vorliegende Arbeit zielt auf die Identifikation und Dokumentation heutiger und vergangener Dynamik der El Niño-Southern Oscillation in zwei Höhlensystemen im Pazifikraum. Die Waipuna Höhle auf der Nordinsel von Aotearoa/Neuseeland wurde für die Untersuchung des heutigen ENSO-Einflusses auf die regionale Hydrologie gewählt. Die Insel Niue im tropischen Pazifik wurde zudem für die Untersuchung des tropischen Hydroklimas gewählt. Die hier vorgestellte Arbeit trägt zum Verständnis der Prozesse in Höhlen bei, insbesondere mit Hinblick auf die saisonal variierende Einbettung geochemischer Proxies in Speläotheme, und hilft, die Interpretation sehr hoch aufgelöster Umweltrekonstruktionen zu verfeinern.

Komplexe Systeme wie das Klima der Erde bestehen aus vielen Komponenten, die durch eine komplizierte Kopplungsstruktur miteinander verbunden sind. Für die Analyse solcher Systeme erscheint es daher naheliegend, Methoden aus der Netzwerktheorie, der Theorie dynamischer Systeme und dem maschinellen Lernen zusammenzubringen. Durch die Kombination verschiedener Konzepte aus diesen Bereichen werden in dieser Arbeit drei neuartige Ansätze zur Untersuchung komplexer Systeme betrachtet. Im ersten Teil wird eine Methode zur Konstruktion komplexer Netzwerke vorgestellt, die in der Lage ist, Windpfade des südamerikanischen Monsunsystems zu identifizieren. Diese Analyse weist u.a. auf den Einfluss der Rossby-Wellenzüge auf das Monsunsystem hin. Dies wird weiter untersucht, indem gezeigt wird, dass der Niederschlag mit den Rossby-Wellen phasenkohärent ist. So zeigt der erste Teil dieser Arbeit, wie komplexe Netzwerke verwendet werden können, um räumlich-zeitliche Variabilitätsmuster zu identifizieren, die dann mit Methoden der nichtlinearen Dynamik weiter analysiert werden können. Die meisten komplexen Systeme weisen eine große Anzahl von möglichen asymptotischen Zuständen auf. Um solche Zustände zu beschreiben, wird im zweiten Teil die Monte Carlo Basin Bifurcation Analyse (MCBB), eine neuartige numerische Methode, vorgestellt. Angesiedelt zwischen der klassischen Analyse mit Ordnungsparametern und einer gründlicheren, detaillierteren Bifurkationsanalyse, kombiniert MCBB Zufallsstichproben mit Clustering, um die verschiedenen Zustände und ihre Einzugsgebiete zu identifizieren. Bei von Vorhersagen von komplexen Systemen ist es nicht immer einfach, wie Vorwissen in datengetriebenen Methoden integriert werden kann. Eine Möglichkeit hierzu ist die Verwendung von Neuronalen Partiellen Differentialgleichungen. Hier wird im letzten Teil der Arbeit gezeigt, wie hochdimensionale räumlich-zeitlich chaotische Systeme mit einem solchen Ansatz modelliert und vorhergesagt werden können., Complex systems such as the Earth's climate are comprised of many constituents that are interlinked through an intricate coupling structure. For the analysis of such systems it therefore seems natural to bring together methods from network theory, dynamical systems theory and machine learning. By combining different concepts from these fields three novel approaches for the study of complex systems are considered throughout this thesis. In the first part, a novel complex network construction method is introduced that is able to identify the most important wind paths of the South American Monsoon system. Aside from the importance of cross-equatorial flows, this analysis points to the impact Rossby Wave trains have both on the precipitation and low-level circulation. This connection is then further explored by showing that the precipitation is phase coherent to the Rossby Wave. As such, the first part of this thesis demonstrates how complex networks can be used to identify spatiotemporal variability patterns within large amounts of data, that are then further analysed with methods from nonlinear dynamics. Most complex systems exhibit a large number of possible asymptotic states. To investigate and track such states, Monte Carlo Basin Bifurcation analysis (MCBB), a novel numerical method is introduced in the second part. Situated between the classical analysis with macroscopic order parameters and a more thorough, detailed bifurcation analysis, MCBB combines random sampling with clustering methods to identify and characterise the different asymptotic states and their basins of attraction. Forecasts of complex system are the next logical step. When doing so, it is not always straightforward how prior knowledge in data-driven methods. One possibility to do is by using Neural Partial Differential Equations. Here, it is demonstrated how high-dimensional spatiotemporally chaotic systems can be modelled and predicted with such an approach in the last part of the thesis.

Komplexe Netzwerke sind mächtige Werkzeuge, die die Untersuchung komplexer Systeme unterstützen. In vielen Bereichen werden komplexe Netzwerke eingesetzt, um die Dynamik interagierender Entitäten wie Neuronen, Menschen oder sogar Wettersysteme zu verstehen. Darüber hinaus erweitern sich die Anwendungsbereiche mit der stetigen Entwicklung neuer theoretischer Ansätze. In dieser Arbeit wollen wir sowohl den theoretischen Rahmen der Netzwerkwissenschaften weiterentwickeln als auch komplexe Netzwerke in der Klimatologie und der computergestützten Sozialwissenschaft anwenden. Complex networks are powerful tools enabling the study of complex systems. In many fields, complex networks are used as a tool to gain an understanding of the dynamics of interacting entities such as neurons in a brain, humans on social media, or global weather systems. At the same time, new theoretical frameworks that extend the toolbox of Network Science promote the application of network tools in new research fields. In this thesis, we aim for both, advancing the theoretical framework of Network Science as well as applying complex networks in Climatology and Computational Social Science.

This bachelor thesis is focused on a climatological view of atmospheric fronts, which in middle latitudes greatly determine weather and its changes. Scientific literature is reviewed in the text, accompanied by manifestations of atmospheric fronts in a global and local scale for the areas of western and especially central Europe, whereas connection with temperatures, precipitation and other meteorological elements and it's long-term changes are emphasised. Further, the thesis is focused on problems connected with atmospheric fronts detection which is directly related to the most common places of occurence. The objective of the practical part is an analysis of the atmospheric fronts passages over the Praha-Ruzyně meteorological station during twenty year period from 1. 12. 2000 to 30. 11. 2020 with emphasis on winter and summer months. Key words: atmospheric fronts, climatology, temperature, precipitation, climate variability

eingereicht von Ursula Maria Jahn Literaturverzeichnis: Blatt 100-112 Abstract/Zusammenfassung in deutscher und englischer Sprache Paris Lodron Universität Salzburg, Diplomarbeit, 2021

Illustrationen, Diagramme, Karten

U-Bahnsysteme sind das Rückgrat der städtischen Mobilität. Sie sind auch kritische Infrastrukturen und hinsichtlich von Sicherheitsfragen von großer Bedeutung. Die Rauchausbreitung in Folge eines Brandes kann heutzutage mit numerischen Simulationen recht gut vorhergesagt werden, sofern valide Randbedingungen angenommen wurden. Die thermischen Differenzen zwischen dem Untergrund und der äußeren Witterung führen zu einer ausgleichenden natürlichen Hintergrundströmung. Diese Ausgleichsströmungen sind jedoch schwer zu ermitteln, da der Piston-Effekt der fahrenden Züge diese stark überprägt. Im Katastrophenfall stoppt der U-Bahn Verkehr unverzüglich, die natürliche Hintergrundströmung bestimmt die Ausbreitungswege von Schadstoffen und muss daher in den numerischen Simulationen berücksichtigt werden. Die faseroptische Temperaturerfassung ermöglicht es in Verbindung mit herkömmlichen Klimamessungen an der Oberfläche die natürliche Hintergrundströmung statistisch zu modellieren., Subway systems are the backbone of urban mobility, but because they are also vulnerable critical infrastructures, safety issues are of great importance. The spread of smoke as a result of a fire can nowadays predict with numerical simulations if the assumed boundary conditions are valid. The thermal differences between the subsurface and the external weather lead to a compensating natural background airflow. However, these compensating airflows are challenging to determine because the piston effect of the moving trains strongly overshadows them. During catastrophic circumstances, the underground stops traffic immediately, the natural background flow determines the dispersion paths of pollutants and must be taken into account for the numerical simulations. Fiber-optic temperature measurement, in combination with conventional climate measurements on the surface, enables the natural background flow to be statistically modeled.

Nebel hat eine große Anzahl wirtschaftlicher und ökologischer Auswirkungen und beeinflusst das menschliche Leben in vielerlei Hinsicht. Die Menge der Einflussfaktoren zeigt, dass ein umfassendes Verständnis seiner Bildungsursachen und eine genaue Erfassung seiner raumzeitlichen Verteilungsmuster von großem Interesse sind. Da es berechtigte Bedenken hinsichtlich der allgemeinen Anwendbarkeit bestehender Nebelerkennungsverfahren gibt, werden in dieser Arbeit neue Techniken der satellitengestützten Nebelerkennung untersucht und darauf aufbauend raumzeitliche Informationen über die Nebelverteilung in Europa abgeleitet. Die zentralen Neuentwicklungen dieser Arbeit sind: - Bei der Nebelerkennung wurden keine statischen Annahmen bezüglich der mikrophysikalischen Eigenschaften herangezogen. - Es wurde ein neuartiger hybrider Ansatz auf Basis von maschinellen Lernmethoden entwickelt, der 24 Stunden am Tag kontinuierlich angewendet werden kann. - Der Algorithmus berücksichtigt alle Nebeltypen. Regionen mit unterschiedlichen Nebeltypen konnten auf Basis des erzeugten Nebelprodukts aufgrund ihrer typischen Tages- und Jahresgänge indirekt voneinander unterschieden werden. - Erstmals konnten für Europa Nebelfrequenzkarten für verschiedene Großwetterlagen separat für jeden Nebeltyp erstellt werden., Fog has many economic as well as ecological impacts and it directly affects human life in many ways. The large number of fog influence factors shows that a comprehensive understanding of its causes and a precise mapping of the spatio-temporal distribution patterns are of great interest. Since there are justifiable concerns about the general applicability of existing fog retrieval methods, this thesis investigates new techniques of satellite based fog detection and the derivation of spatio-temporal information on fog distribution in Europe. The central novelties of this study are: - No static assumptions about microphysical properties were used during fog retrieval. - A novel hybrid approach based on machine learning methods was developed that can be continuously applied 24 hours a day. - The algorithm covers all fog types. Areas of different fog types could also be differentiated indirectly from the generated product due to their typical diurnal and annual frequency cycles. - For the first time, fog frequency maps for Europe could be produced for different general weather situations separately for each fog type.

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The frequency of extreme weather events increases as climate change. Rural settlements are affected by various natural hazards induced by climate abnormality. As a system, rural settlements have the capability to resist, response, and recover from the external changes. This capability is regarded as system resilience. Enhancing rural system resilience is one orientation of rural planning work. One thorny problem in conducting rural planning is the lack of scientifically recorded data. From the other side, rural residents boast local knowledge which has been inherited through generations. This research collects local knowledge related to land management and disaster prevention, elucidates the preservation status of local knowledge, testifies the correctness of local knowledge, and analyses how local knowledge influences settlement system resilience. Through literature research, fieldwork and on site survey, this research collected local knowledge and traced its evolution. The local residents in Chongqing rural region practice terraced rice field cultivation facilitated with a gravity irrigation system of Yantang. There are also Fengshui forests preserved from exploitation. The local knowledge about land management changes with time. Local knowledge about natural hazard prevention is compared with SWAT model simulation results and official records to testify the correctness. Since the accuracy of simulation is hindered by the insufficient data, local knowledge is superior to simulation results in the research region. The accuracy of local knowledge about the date when natural hazards happened is higher than that of the simulation result, so as the accuracy of the maximum water level during the previous floods. Local knowledge still contains the keen observation of the natural setting changes, and is applicable for predicting natural hazards and making contingency plans. Instructed by local knowledge, settlements apply different land use strategies and result in the divergence of system resilience. Since local knowledge has evolved in different directions, settlement resilience change accordingly in good way or bad way. The dissemination of local knowledge mainly depends on the social network of neighbors, relatives and local governors. But because of the disintegration of such social relationships caused by village hollowing and urbanization, the dissemination of local knowledge is hampered. The possessors of local knowledge are easily affected by foreign and new information. As a result, in some extreme cases, local knowledge is gradually forgotten and replaced by modern science and knowledge. This research suggests that the rural planning towards resilience to learn from local knowledge through its trails and fails, and urge the development of local knowledge alongside with modern science and technology.

Central Vietnam is characterized by a complex climatology, which in combination with the sparse hydrometeorological observation network, creates a challenge in the quantification of projected hydrological extremes under a changing climate. In the region, farmers report increasing damages on agriculture caused by extreme floods and drought conditions. Particularly during the summer-autumn rice season, water is often insufficient to irrigate the entire rice production areas, and thus significantly affecting rice productivity. Therefore, scientifically sound information on the expected future hydrological extremes as well as water-efficient agricultural strategies are urgently required for sustainable water resources management. In this thesis a complex hydrometeorological modelling chain is employed to investigate the impact of climate change on future hydrological extremes in the Vu Gia - Thu Bon (VGTB) river basin, Central Vietnam. The modelling chain consists of six Global Circulation Models (GCMs) (CCAM, CCSM, ECHAM3, ECHAM5, HadCM3Qs, and MRI), six Regional Climate Models (RCMs) (CCAM, MM5, RegCM, REMO, HadRM3P and MRI), six bias correction (BC) approaches (linear scaling, local intensity scaling, power law transform (monthly), empirical and gamma quantile mapping, and power law transform), the fully distributed hydrological Water Flow and Balance Simulation Model (WaSiM) which was calibrated for the VGTB basin using two different calibration approaches, and extreme values analysis. The nonlinear parameter estimation tool PEST, which is based on the Gauss-Marquardt-Levenberg method, was combined with the distributed hydrological model WaSiM. Confidence bounds for all estimated parameters of the WaSiM model were developed based on a covariance analysis. A reasonable quality of fit between modelled and observed runoffs was achieved showing the reasonable performance of the WaSiM model in this region. Both bias corrected and raw RCM data are used as input for the WaSiM to simulate flows for the VGTB basin. To derive high ow and low ow frequency curves for the control (baseline) period (1980-1999) and the future periods 2011-2030, 2031-2050, and 2080-2099, the generalized extreme value (GEV) distribution is fitted to the annual maxima/minima of the simulated continuous discharge series. Permutation tests are developed and applied to the observed discharge series (1980-1999) to quantify the uncertainties related to the relatively small size to estimate the GEV distribution. Results show that the GEV fits based on sample size of n = 20 can partially be considered as robust. Due to limitations in the performance of the BC methods, the delta change approach was applied to facilitate extreme ow analysis as required for hydrological decision support. The results exhibit a remarkable variation among the different climate scenarios. As indicated by the majority of the discharge projections, a tendency towards increased high flows and decreased low flows is concluded. The results highlight challenges in using current GCM/RCMs in combination with state-of-the-art BC methods for local impact studies on both high and low flows. A second central objective of this PhD dissertation was the development and application of an integrated hydrological-irrigation modelling system to optimize irrigation strategies for a typical rice irrigation system in Central Vietnam. The modelling system comprises WaSiM to simulate the inflow to a reservoir and an irrigation model, which optimizes the rice irrigation technology, i.e. Alternate Wetting and Drying (AWD) or Continuous Flooding (CF), the rice irrigation area and the irrigation scheduling under given water constraints. Irrigation strategies are derived based on different initial water levels in the reservoir at the beginning of the cropping season as well as different maximum water releases. The simulation results show that the initial level of water in the reservoir is crucial: water levels of less than 90% do not provide sufficient water to irrigate the entire cropping area, whereas a level of 70% restricts the cropping area to 75% under current design maximum outflow of 0.3 m3/s. AWD is able to reduce the water irrigation input, ranging from 4% to 10% and reduce the number of irrigation events compared to CF. The adoption of AWD, which has been not popular in Central Vietnam therefore, has the potential to save more water and may help to increase the profit of the farmers. However, the benefits of AWD can only be achieved after significant investment in the canal system and the reservoir outlet. The impact of the different computing environments on the solutions of the integrated model is estimated, since the robustness of the optimization results(performance variability) is crucial for decision support. Only limited performance variability due to the computing environment is finally found, giving confidence in the robustness of the model for decision support. Prior to the application and the transfer of the model to similar irrigation schemes in other regions, the model must be further validated by field experiments under various conditions.

Das Ziel dieser Arbeit ist es, Aerosol-Wolken-Interaktionen (ACI) unter Verwendung von Satellitenbeobachtungen zu lokalisieren und die beteiligten Prozesse besser zu verstehen. ACI sind mit sehr hohen Unsicherheiten verbunden, welche die Genauigkeit von Klimaprojektionen herabsetzen. In dieser Arbeit werden zwei Hauptlimitierungen im Prozessverständnis der ACI adressiert: Das physikalische Kontinuum zwischen Aerosolen und Wolken Die Kovariation von Aerosolen und Wolken mit meteorologischen Bedingungen Die Ergebnisse zeigen, dass der aktive Satellitensensor CALIOP das Potenzial besitzt Regionen mit verstärktem Auftreten von ACI zu lokalisieren, wie z.B. den Südostatlantik. Es wird gezeigt, dass diese Region häufig durch unterschiedliche Luftmassentypen beeinflusst wird, welche die Sensitivität von ACI verändern können. Damit trägt diese Arbeit im Wesentlichen zu einer verbesserten Kenntnis über die Prozesse der ACI und deren Rolle im Klimasystem bei.

Die Wechselwirkungen zwischen Aerosolen und Wolken (ACI) sind eine zentrale Komponente des Strahlungshaushalts und des Wasserkreislaufs der Erde. Dennoch bestehen Lücken im Prozessverständnis, sodass ACI eine der größten Unsicherheiten für die Einschätzung zukünftiger Klimate darstellen. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, mithilfe quantitativer Methoden und einer Kombination von Satelliten- und Reanalysedaten, ausgewählte Aspekte des Aerosol-Wasserwolken-Meteorologie Systemkomplexes besser zu verstehen. Zentrale Ergebnisse der Arbeit sind: 1. Die statische Stabilität der unteren Troposphäre und die relative Feuchte der Grenzschicht kontrollieren die Intensität von ACI in Stratokumuluswolken. 2. Bei geringen Aerosollasten sind Wolkeneigenschaften besonders sensitiv für Veränderungen der Aerosollast. 3. Auf der Systemskala sind Wolkeneigenschaften stärker durch meteorologische Rahmenbedingungen bestimmt als durch Aerosole. Interactions between aerosols and clouds are a key component of the Earth’s radiative budget and hydrological cycle, yet they contribute the largest uncertainty to estimates of the Earth’s changing climate. The premise of this thesis is to advance the scientific understanding of specific aspects of the aerosol-cloud-climate system by applying quantitative methods to a combination of satellite and reanalysis data sets. The main results of this thesis are: 1. Lower tropospheric stability and relative humidity of the boundary layer control the intensity of aerosol-cloud interactions in stratocumulus clouds. 2. At low aerosol loadings, clouds are most sensitive to changing aerosol. 3. At the system scale, aerosol effects are exceeded by meteorological impacts.

Dissertation is focused on analysis of time series of monthly mean temperatures of seven meteorological stations between years 1960 to 2015. With the use of selected statistical methods time series are modelled in moving ten year long intervals and a forecast of elevenths year is constructed. The goal of this dissertation is to compare the success of different methods/models predictions of values for one year period, based on the data from last 10 years.

This diploma thesis deals with statistical downscaling of extréme temperature values. In first section describes two type sof downscaling- dynamical and statistical. All the examples are listed and described variol methods to simulation chmate elements, in particular temperatures and precipitation. Then there asre the linea rand non-linear methods were compared and the results of previous studies deals with this problem. These studies address not only daily or monthly average values, but also extréme. Extreme values are more difficult to simulate. In my thesis, I focus on downscaling of extréme temperature using linear regression. I focused on the are sof Europe, where I chose 10 stations, which cover variol chmate of Europe. Extreme values to every season, the lowest in winter and the highest in summer. The aim of this thesis was determine whether i tis appropriate to use to simulate extreme temperature seasonal average values in the free atmosphere. Key words: downscaling, statistical downscaling, extreme temperature, climate simulation

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Zusammenfassung Der Artikel analysiert aus bildwissenschaftlicher und historischer Perspektive die unveröffentlichte Skizze zu einem Bergdiagramm aus dem handschriftlichen Nachlass Alexander von Humboldts. Das mehrfach beklebte Skizzenblatt stand im Zentrum klimageografischer Fragestellungen nach den Gründen für die weltweit unterschiedlich hohen Schneegrenzen in Gebirgen. Aufgrund des unfertigen, skizzenhaften Charakters des Diagramms lassen sich Fragen über den Forschungskontext des Diagramms, den epistemischen Stellenwert zeichnerischer Praktiken sowie über die heuristische Rolle der Berge und ihrer charakteristischen Profillinien in Humboldts Forschungen stellen. Gezeigt wird, wie das visuelle Denken und das Interesse Humboldts an neuen grafischen Methoden zu einer wichtigen Bedingung wurden, um die holistische Synopsis der Welt als ökologisches System erforschen und darstellen zu können. Abstract The article analyses from a visual studies and historical perspective the unpublished sketch of a mountain profile found among the handwritten papers of Alexander von Humboldt’s estate. The small sheet of sketches, with its pasted additions, was at the heart of climatic-geographic academic enquiry into the reasons for worldwide differences in the levels of mountain snow lines. The unfinished, sketchy nature of the diagramme raises questions about its research context, about the epistemic value of draughtsmanship practice and about the heuristic role of mountains and their characteristic profiles in Humboldt’s research. It becomes evident how Humboldt’s visual logic and his interest in new forms of graphics became important factors in investigation and depiction of the world as an ecological system. Resumen En el artículo se analizan los bocetos sin publicar de perspectivas históricas y de la ciencia de la imagen del diagrama montañoso de las obras póstumas escritas a mano de Alexander von Humboldt. La hoja de bocetos pegada de forma múltiple estaba situada en el centro de dudas geoclimatológicas por los fundamentos de los límites de nieve totalmente diferentes en las montañas de todo el mundo. A causa del carácter inacabado de los bocetos del diagrama, se cuestiona el contexto de investigación del diagrama, la importancia epistemológica de las prácticas gráficas y el papel heurístico de las montañas y sus característicos perfiles en las investigaciones de Humboldt. Se presenta el modo en que el pensamiento visual y el interés de Humboldt por nuevos métodos gráficos supone una condición importante para investigar y exponer la sinopsis holística del mundo en calidad de sistema ecológico., HiN - Alexander von Humboldt im Netz Internationale Zeitschrift für Humboldt-Studien, Bd. 14, Nr. 26 (2013)

Klimaforschung