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Titelaufnahme

Titel
Prerequisites for numerical pollen forecasts : distribution maps and a parameterization of pollen emission / Katrin Zink
VerfasserZink, Katrin
Betreuer / BetreuerinRotach, Mathias
Erschienen2014
UmfangXIV, 133 S. : Ill., graph. Darst., Kt.
HochschulschriftInnsbruck, Univ., Diss., 2014
Anmerkung
Enth. u.a. 2 Veröff. d. Verf. aus den Jahren 2013 . - Zsfassung in dt. Sprache
Datum der AbgabeJuli 2014
SpracheEnglisch
Bibl. ReferenzOeBB
DokumenttypDissertation
Schlagwörter (DE)Birke / Ambrosia / Numerische Pollenmodellierung / Pollentransport / Pollenemission / Verbreitungskarte / Pollenvorhersage
Schlagwörter (EN)Birch / Ragweed / Numerical pollen simulation / Pollen transport / Pollen emission / Distribution map / Pollen forecast
Schlagwörter (GND)Pollen / Numerische Wettervorhersage / Kartenherstellung
URNurn:nbn:at:at-ubi:1-668 Persistent Identifier (URN)
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Prerequisites for numerical pollen forecasts [3.74 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Pollenvorhersagen sind ein wichtiges Hilfsmittel für Allergiker. Traditionell werden Pollenvorhersagen mithilfe von Messungen, Wettervorhersagen und empirischem Wissen erstellt. Seit kurzem werden Pollenkonzentrationen direkt mithilfe eines numerischen Wettervorhersagemodells simuliert. Dies bedingt eine mathematische Beschreibung des Quellterms, der die folgenden Fragen beantwortet: (1) Wann werden Pollen emittiert? (2) Wo werden Pollen emittiert? (3) Wie viele Pollen werden emittiert? Die Güte der Vorhersage hängt stark von der Qualität dieses Quellterms ab. Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit zwei Aspekten des Quellterms: (A) der numerischen Parametrisierung der Pollenemission, und (B) der Verbreitungskarte, die die Standorte und Anzahl der pollenproduzierenden Pflanzen anzeigt. Es wird eine Parametrisierung der Pollenemission zur Anwendung in numerischen Wettervorhersagemodellen entwickelt, die die biologischen und physikalischen Prozesse schrittweise nachbildet. Die Formulierungen sind dabei sehr flexibel gehalten, sodass neue Pollenarten relativ einfach einzubauen sind. Der wichtigste Eingangsparameter bei numerischen Pollenvorhersagen sind Karten, die die räumliche Verteilung und Menge der pollenproduzierenden Pflanzen zeigen. In der Literatur sind verschiedene Methoden beschrieben, wie solche Karten generiert werden können. Diese Methoden basieren auf verschiedenen Arten von Daten. Wegen ihrer unterschiedlichen Art haben alle diese Karten ihre besonderen Vor- und Nachteile. In dieser Doktorarbeit wird daher der Einfluss der verschiedenen Methoden auf die Güte der Pollenvorhersagen untersucht. Am Schluss werden Empfehlungen abgegeben, wie solche Verbreitungskarten am besten herzustellen sind.

Zusammenfassung (Englisch)

Pollen forecasts are in important tool for allergenic people. Traditionally, pollen forecasts are issued based on measurements, weather forecasts and empirical knowledge. Recently, pollen concentrations have been introduced into numerical weather forecast models to explicitly simulate their dispersal. This requires a mathematical description of the source term answering the following questions: (1) When are pollen grains emitted? (2) Where are pollen grains emitted? (3) How many pollen grains are emitted? The performance of the forecast strongly depends on the quality of this source term. This PhD thesis studies two aspects of the source term: (A) the numerical parameterization of pollen emission, and (B) the distribution map displaying the location and abundance of the pollinating plants. A parameterization of pollen emission for the use within numerical weather prediction models is developed. It describes the biological and physical processes involved in a step-wise manner. The formulations are kept flexible in order to allow new pollen species to be introduced rather easily. The most important input parameter for numerical pollen forecasts are maps displaying the geographical distribution and abundance of the pollinating plants. In the literature, different methods are described how such maps can be produced. These methods are based on different kinds of data. Due to their different nature, all of these maps have their own advantages and disadvantages. In this PhD thesis, the influence of the different methods on the performance of the pollen forecast is studied. Finally, recommendations are issued on how to best produce such distribution maps.