TY - THES A1 - Shikhani, Muhammed T1 - Forecasting water temperature of lakes and reservoirs over different time-scales and associated uncertainty and skill T1 - Vorhersage der Wassertemperatur von Seen und Talsperren über verschiedene Zeitskalen und Evaluierung der damit verbundenen Unsicherheiten und Vorhersagengüte N2 - Freshwater lakes are facing increasing stress due to climate change and the more frequent and intense extreme events. Therefore, we urgently need to develop workflows to forecast the long-term impacts of climate change under various emission scenarios and near-term forecasts to predict the response of the lake variables’ extreme events and inform decision-makers about mid and shortterm variabilities, enabling proactive and informed management. However, developing a forecasting workflow requires a proper understanding of the theoretical concepts and definitions of forecasts and projections, which are often not recognized correctly in the forecasting literature. Forecasts should not only make predictions but also quantify uncertainties or skills to provide reliable information. This thesis aims at developing a general workflow focusing on lake temperature, which can be applied at different forecasting horizons. The workflow employs ensemble techniques, skill scoring, and uncertainty analysis, using state-of-the-art open-source climate data and lake models to provide robust forecasts. The workflows were applied at two sites: Lake Sevan, a large natural alpine lake, and the Wupper Reservoir, a highly flushed temperate reservoir. The long-term end-of-the-century projections were conducted for Lake Sevan by employing a large multi-dimensional ensemble generated by forcing an ensemble of five hydrodynamic lake models with a multi-domain ensemble of CORDEX GCMs (General Circulation Models) and RCMs (Regional Climate Models) projections. The approach also included quantification of the contributions from the sources of uncertainty. The mid-term seasonal forecasts were conducted on the Wupper Reservoir by utilizing an integrated workflow of coupled Catchment-Lake and auxiliary inflow-temperature and outflow models, using the ECMWF SEAS-5 seasonal forecasts as forcing data. This project marked the first application of seasonal forecasts for lakes within a study that included multiple case studies and provided the corresponding forecast skills to address the probabilistic nature of the seasonal forecasts. The short-term forecasts employed a simplified version of the workflow used for seasonal forecasts but used the DWD ICON numerical weather predictions as first application of ICON for lakes. The probabilistic nature of the climate projections poses challenges to the application, as predictability in some regions can be limited. However, the findings of this thesis confirm that the general concept is valid to address the probabilistic nature of climate and weather predictions, deliver forecasts for the targeted horizons, and include skills and uncertainty quantification to ensure reliability. This thesis identify when, where, and how these predictions can be relied on. N2 - Süßwasserseen stehen durch den Klimawandel und zunehmende und intensivere Extremereignisse unter wachsendem Stress. Es besteht daher ein dringender Bedarf an Workflows zur Vorhersage der langfristigen Auswirkungen des Klimawandels unter verschiedenen Emissionsszenarien und an kurzfristigen Vorhersagen der Reaktion von Seevariablen auf extreme Ereignisse. So können Entscheidungsträger über mittel- und kurzfristige Schwankungen informiert werden und ein proaktives Management ermöglicht werden. Die Entwicklung eines Prognose-Workflows erfordert jedoch ein angemessenes Verständnis der theoretischen Konzepte und Definitionen von Vorhersagen, die in der Prognoseliteratur oft nicht richtig erkannt werden. Vorhersagen sollten nicht nur zukünftige Zustände abschätzen, sondern auch Unsicherheiten und die Vorhersagegüte quantifizieren, um zuverlässige Informationen zu liefern. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines allgemeinen Workflow für Seetemperaturen, der für verschiedene Zeithorizonte anwendbar ist. Der Ansatz nutzt Ensembles, (skill)Gütemaß-Bewertungen und Unsicherheitsanalysen unter Verwendung moderne open-source Klimadaten und Seenmodelle, um robuste Vorhersagen zu liefern. Es wurde an zwei Standorten angewendet: Am Sewansee, einem großen natürlichen Alpensee, und an der Wuppertalsperre, einem Stausee der gemäßigten Zone mit kurzer Aufenthaltsdauer. Für den Langzeithorizont wurden am Sevan-See Projektionen bis Ende des Jahrhunderts erstellt, indem fünf hydrodynamische Seenmodelle mit einem breiten Ensemble von CORDEX-GCM- und RCM-Klimaprojektionen angetrieben wurden. Dies erlaubte eine detaillierte Quantifizierung von Unsicherheitsquellen. Für die mittelfristigen saisonalen Vorhersagen in der Wuppertalsperre wurde ein integrierter Workflow aus gekoppelten Einzugsgebiets-See-Modellen und zusätzlichen Zufluss-Temperatur- und Abflussmodellen verwendet, die mit ECMWF SEAS-5 Daten gespeist wurden. Dies ist die erste Anwendung von saisonalen Vorhersagen für Seen in einer Studie mit mehreren Fallbeispielen und Vorhersagengüte, die den probabilistischen Charakter dieser Vorhersagen erfassen. Für die Kurzfristvorhersage wurde eine vereinfachte Version des saisonalen Workflows verwendet, diesmal mit der ICON-Wettervorhersage des DWD, der ersten ICON-Anwendung für Seen. Dieser Ansatz der detaillierten Modellierung spezifischer Fallstudien unterstützt die Entwicklung von Arbeitsabläufen, die darauf abzielen, Prozesse genau darzustellen und somit Werkzeuge für das Seenmanagement bereitzustellen. Der probabilistische Charakter der Klimaprojektionen stellt eine Herausforderung für die Anwendung dar, da die Vorhersagbarkeit in einigen Regionen begrenzt sein kann. Die Ergebnisse dieser Arbeit bestätigen jedoch, dass das allgemeine Konzept gültig ist, um den probabilistischen Charakter von Klima- und Wettervorhersagen zu berücksichtigen, Vorhersagen für die angestrebten Horizonte zu liefern und Gütemaß und Unsicherheitsquantifizierung einzubeziehen, um Zuverlässigkeit zu gewährleisten. In dieser Arbeit wird ermittelt, wann, wo und wie man sich auf diese Vorhersagen verlassen kann. KW - Forecasting KW - Lakes temperature KW - Forecasting skills KW - Lake modelling KW - Forecasts uncertainty KW - Vorhersagen KW - Seentemperatur KW - Seenmodellierung KW - Vorhersagengüte KW - Vorhersagen Unsicherheiten KW - Sewansee KW - Wupper-Talsperre KW - Hydrologische Vorhersage KW - Klimaänderung KW - See KW - Wassertemperatur Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-69052 ER -