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Hamburg, Carl von Ossietzky

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Dissertation zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:gbv:18-51358
URL: http://ediss.sub.uni-hamburg.de/volltexte/2011/5135/


Multi-decadal reconstruction and probabilistic representation of weather-related variability in North Sea coast chronic oil pollution

Multi-dekadische Rekonstruktion und probabilistische Repräsentation von wetter-bedingter Variabilität in der chronischen Ölverschmutzung der deutschen Nordseeküste

Chrastansky, Alena

Originalveröffentlichung: (2011) Marine Pollution Bulletin 58 (7), 967-975; Environmental Pollution 157, 194-198; Environmental Modeling & Assessment 16, 1-14; Bulletin of the American Meteorological Society 90 (6), 849-860.
pdf-Format:
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SWD-Schlagwörter: Modellierung
Freie Schlagwörter (Deutsch): Ölverschmutzung , Lagrangsche Trajektorien , Bayes'sches Netz , hydrodynamische Modellierung , Wind
Freie Schlagwörter (Englisch): oil pollution , lagrangian trajectories , Bayesian network , hydrodynamic modelling , wind
Basisklassifikation: 38.90 , 38.80
Institut: Geowissenschaften
DDC-Sachgruppe: Geowissenschaften
Dokumentart: Dissertation
Hauptberichter: Storch, Hans von (Prof. Dr. Dr. h.c.)
Sprache: Englisch
Tag der mündlichen Prüfung: 03.05.2011
Erstellungsjahr: 2011
Publikationsdatum: 23.05.2011
Kurzfassung auf Englisch: In the North Sea, ship-related chronic oil pollution is a serious problem which endangers the marine and coastal environment. In this study, wind-related spatial and temporal variability in the exposures of the German North Sea coast to this kind of oil pollution is investigated. Using Lagrangian passive tracer transport simulations a driftclimatology is established describing a manifold of possible oil spill drift paths originating from the main shipping routes in the southern North Sea. Detailed meteorological-marine reconstructions (www.coastDat.de) provide a realistic representation of weather and weather-induced currents for the years 1958 − 2003. The resulting multi-decadal drift statistic is used for evaluating the exposure of different regions along the German North Sea coast to hypothetical chronic oil pollution in dependence of the location of oil spills, their spatial distribution and prevailing atmospheric conditions. Multivariate statistical analysis reveals that both spatial and inter-annual variability in coastal oil pollution can be linked to a large extent to varying wind conditions. A comparison of simulated annual advection rates with corresponding beached bird survey data suggests that changing weather conditions may mislead the interpretation of the data with regard to an estimate of changes in the general level of chronic oil pollution. The oil spill drift reconstructions, however, allow for a quantification of the wind influence and for normalization of the observation data so that wind-related misinterpretations can be avoided. A flexible representation of the threat analysis is achievable by representing both model results and forcing data in the form of conditional probabilities (Bayesian Network). By this means, a convenient examination of the oil spill drift statistics depending on variable external forcing is possible, which facilitates the communication and application even for non-scientists.
Kurzfassung auf Deutsch: In der Nordsee sind illegale Öl-Einleitungen aus der Schifffahrt ein ernstzunehmendes Problem, welches die marine Umwelt und die Küsten gefährdet. In der vorliegenden Arbeit werden die Gefährdungspotentiale möglicher Ölverschmutzungen an der deutschen Nordseeküste hinsichtlich der windinduzierten räumlichen und zeitlichen Variabilität dargestellt. Mittels Lagrangeschen passiven Transportsimulationen ist eine Driftklimatologie erstellt worden, die eine Vielzahl möglicher Öl-Driftwege ausgehend von den Hauptschifffahrtsrouten der südlichen Nordsee beschreiben. Dabei ermöglichen detaillierte meteorologische und marine Rekonstruktionen (www.coastDat.de) eine realistische Darstellung von Wetter- und Strömungsverhältnissen für die Jahre 1958 − 2003. Basierend auf der multi-dekadischen Driftstatistik wird gezeigt, inwiefern unterschiedliche Küstenabschnitte in Abhängigkeit vom Ort der Öleinleitung, der räumlichen Verteilung von Öleinleitungen und den atmosphärischen Gegebenheiten in veränderlichem Umfang potentieller chronischer Ölverschmutzung ausgesetzt sind. Eine multivariate statistische Analyse zeigt, dass die räumliche und zeitliche Variabilität hinsichtlich der Küstengefährdung zu einem großen Teil auf vorherrschende Windverhältnisse zurückzuführen ist. Der Vergleich von den simulierten jährlichen Advektionsraten mit entsprechenden Aufzeichnungen aus Spülsaumkontrollen legt nahe, dass Schwankungen in den Beobachtungsdaten größtenteils Wetteränderungen widerspiegeln. Basierend auf den Öldriftsimulationen kann der Windeinfluss jedoch abgeschätzt und die Datenreihe bereinigt werden, so dass Missinterpretationen im Zusammenhang mit Wetterschwankungen vermeidbar werden. Eine flexible Form der Gefahrenanalyse kann durch die Darstellung der Modellergebnisse und deren zugrunde liegenden Antriebsdaten als bedingte Wahrscheinlichkeiten erreicht werden (Bayes’sches Netz). Dies ermöglicht eine komfortable Untersuchung der Driftstatistiken in Abhängigkeit der beeinflussenden Faktoren, was die Kommunikation und Anwendung vor allem in einem nicht-wissenschaftlichen Umfeld vereinfacht.

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