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Über die letzten Jahrzehnte hat der weltweite Waldbestand eine dramatische Reduzierung erfahren, besonders in der tropischen Zone, was hauptsächlich durch menschliche Eingriffe aufgrund des gestiegenen Bevölkerungswachstums hervorgerufen wurde. Nichtsdestotrotz nehmen Waldbestände, insbesondere tropische Wälder, eine besondere Rolle im Kohlenstoffkreislauf ein da sie Kohlenstoff aufnehmen und speichern, weshalb die Erhaltung der Bestände besonders wichtig ist hinsichtlich der fortschreitenden globalen Erwärmung. Die höchsten Entwaldungsraten in Südamerika sind bestätigt für Ecuador, wo ein Überwachungssystem bezüglich des Waldbestands, Entwaldungsraten und der Kohlenstoffspeicherung immer noch fehlt. Diesbezüglich stellt die vorliegende Studie ein funktionales Werkzeug bereit, basierend auf Fernerkundungsdaten, um die Waldbestände auf lokaler, regionaler und nationaler Ebene zu überwachen. Der Waldbestand auf nationaler Ebene sowie die entsprechenden Entwaldungsraten wurden anhand von Satellitendaten bestimmt, wohingegen die oberirdische Kohlenstoffspeicherung (Above Ground Biomass, AGB) für komplette Einzugsgebiete anhand von LiDAR-Daten zuverlässig geschätzt wurde. Des Weiteren, um ein kostengünstiges Werkzeug für die Überwachung der am stärksten gefährdeten Bereiche bereitzustellen, wurde eine Drohne (Unmanned Aerial Vehicle, UAV) verwendet, die mit verschiedenen Sensoren ausgerüstet wurde (Kamera RGB und Multispektral). Die Ergebnisse zeigten, dass in Ecuador die erhaltenen Waldbestände über die letzten drei Jahrzehnte um ungefähr 24% reduziert wurden. Zudem ist die Entwaldungsrate seit dem Beginn des neuen Jahrhunderts gestiegen, besonders im Andenhochland und im Amazonasbecken aufgrund des erhöhten Bevölkerungswachstums und der staatlich geförderten Erdöl- und Bergwerk-Industrie; eingeschlossen ist auch der illegale Holzeinschlag. Die Schätzung der Kohlenstoffspeicherung auf Einzugsgebietsebene ergab, dass der meiste Kohlenstoff in natürlichen Ökosystemen gespeichert wird (Wald und Páramo; AGB ~98%), wohingegen Bereiche die von menschlichen Nutzungsänderungen gekennzeichnet sind (mehrheitlich Weideland) fast ihre gesamte Speicherkapazität verloren haben (AGB ~2%). Zudem ermöglichte die LiDAR-Information die Erkennung der Waldstruktur, was gleichzeitig die Ermittlung der am stärksten gefährdeten Bereiche einschloss. Um diese Bereiche zu überwachen konnten Drohnen als zweckmäßiges Werkzeuge definiert werden, besonders wenn sie mit einer RGB-Kamera ausgerüstet sind (AGB-Übereinstimmung: R² > 0.9), da Multispektral-Bilder über dichten natürlichen Waldbeständen eine Übersättigung der einzelnen Spektralbandfilter erfahren, was zu einer Überschätzung der wirklichen Werte führt. Zusammenfassend ist zu sagen, dass das entwickelte Überwachungssystem des Waldbestands auf unterschiedlicher räumlicher Skala in Ecuador umgesetzt werden kann um damit Erhaltungs- / Restaurierungsstrategien zu fördern und die Entwaldungsrate zu reduzieren. Dies schließst die Reduzierung künftiger Emissionen von Treibhausgasen mit ein und gewährleistet auch die zweckmäßige Bereitstellung der Dienstleistungen der Ökosysteme für die lokale und regionale Bevölkerung., Global forest cover has suffered a dramatic reduction during recent decades, especially in tropical regions, which is mainly due to human activities caused by enhanced population pressures. Nevertheless, forest ecosystems, especially tropical forests, play an important role in the carbon cycle functioning as carbon stocks and sinks, which is why conservation strategies are of utmost importance respective to ongoing global warming. In South America the highest deforestation rates are observed in Ecuador, but an operational surveillance system for continuous forest monitoring, along with the determination of deforestation rates and the estimation of actual carbon socks is still missing. Therefore, the present investigation provides a functional tool based on remote sensing data to monitor forest stands at local, regional and national scales. To evaluate forest cover and deforestation rates at country level satellite data was used, whereas LiDAR data was utilized to accurately estimate the Above Ground Biomass (AGB; carbon stocks) at catchment level. Furthermore, to provide a cost-effective tool for continuous forest monitoring of the most vulnerable parts, an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) was deployed and equipped with various sensors (RBG and multispectral camera). The results showed that in Ecuador total forest cover was reduced by about 24% during the last three decades. Moreover, deforestation rates have increased with the beginning of the new century, especially in the Andean Highland and the Amazon Basin, due to enhanced population pressures and the government supported oil and mining industries, besides illegal timber extractions. The AGB stock estimations at catchment level indicated that most of the carbon is stored in natural ecosystems (forest and páramo; AGB ~98%), whereas areas affected by anthropogenic land use changes (mostly pastureland) lost nearly all their storage capacities (AGB ~2%). Furthermore, the LiDAR data permitted the detection of the forest structure, and therefore the identification of the most vulnerable parts. To monitor these areas, it could be shown that UAVs are useful, particularly when equipped with an RGB camera (AGB correlation: R² > 0.9), because multispectral images suffer saturation of the spectral bands over dense natural forest stands, which results in high overestimations. In summary, the developed operational surveillance systems respective to forest cover at different spatial scales can be implemented in Ecuador to promote conservation/ restoration strategies and to reduce the high deforestation rates. This may also mitigate future greenhouse gas emissions and guarantee functional ecosystem services for local and regional populations.

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.

In this thesis, the potential of multispectral remote sensing data to model taxonomic and functional aspects of biodiversity in a tropical mountain rainforest in southern Ecuador was analyzed. In particular, vegetation indices from multispectral reflectances and their textural information were used. For this purpose (i) different taxonomic groups and diversity measures (e.g. alpha/beta diversity) were investigated, (ii) a comparison to topographic metrics was made, and (iii) sensor data with high and moderate spatial resolution were considered. The three studies showed that the potential of multispectral remote sensing is closely related to the environmental filters of the respective biodiversity measures, which are responsible for spatial patterns of taxonomic and functional diversity. The taxon-specific resource requirements and their specific adaptation strategies to the environment are decisive for the importance of the predictors used here. In particular texture metrics, as proxies for habitat structure, explained a high proportion of diversity in addition to topographic metrics. However, their potential depended both on the spatial resolution of the multispectral sensor and on the complexity of the texture calculation. The robustness of multispectral image textures as an important driver of taxonomic and functional diversity should therefore be further investigated., In dieser Arbeit wurde das Potenzial multispektraler Fernerkundungsdaten analysiert, taxonomische und funktionelle Aspekte der Biodiversität in einem tropischen Bergregenwald im Süden Ecuadors zu modellieren. Im Speziellen wurden Vegetationsindizes aus multispektralen Reflektanzen sowie auf diesen basierende Texturmaße verwendet. Dazu wurden (i) verschiedene taxonomische Gruppen und Diversitätsmaße (z.B. alpha-/beta-Diversität) untersucht, (ii) ein Vergleich zu topographischen Metriken gezogen und (iii) Sensordaten mit hoher sowie moderater räumlicher Auflösung berücksichtigt. In den drei Studien wurde gezeigt, dass das Potenzial multispektraler Fernerkundung eng mit den Umweltfiltern der jeweiligen Biodiversitätsmaße zusammenhängt, die für räumliche Muster der taxonomischen und funktionellen Diversität verantwortlich sind. Die Taxon-spezifischen Ressourcenanforderungen und ihre spezifische Anpassungsstrategien an die Umwelt sind ausschlaggebend für die Bedeutung der hier verwendeten Prädiktoren. Insbesondere Texturmetriken als Proxys für die Habitatstruktur erklärten neben topographischen Metriken einen hohen Anteil der Diversität. Ihr Potenzial hing jedoch sowohl von der räumlichen Auflösung der multispektralen Daten als auch von der Komplexität der Texturberechnung ab. Die Robustheit multispektraler Bildtexturen als wichtiger Treiber von taxonomischer und funktioneller Diversität sollte somit weiter untersucht werden.

Das Tibetische Plateau wird häufig aufgrund seiner herausragenden Bedeutung für das globale Klima sowie die Hydrologie in Ost- und Südostasien als Dritter Pol bezeichnet. Die klimatischen und hydrologischen Einflüsse des Plateaus werden unter anderem von der Vegetation gesteuert. Bereits durchgeführte Studien haben Hinweise geliefert, dass die Vegetationsdecke in den letzten Jahren zunehmende Degradation erfährt. Der genaue Status und Einfluss dieser Degradation konnten bisher jedoch noch nicht umfassend quantifiziert werden, da den bisherigen Studien unterschiedliche Methoden und Skalen zugrunde lagen. Dies führt dazu, dass der gegenwärtige Zustand der plateauweiten Vegetation unbekannt ist. Daher sind das Monitoring der Graslanddegradation und die Untersuchung der zugrundeliegenden Treiber die zentralen Gegenstände dieser Untersuchung. Hierfür wurde ein neuer fernerkundungsbasierter Ansatz entwickelt, der aus drei Teilen besteht und verschiedene räumliche und zeitliche Skalen umfasst. Der erste Teil beinhaltet die Entwicklung eines Indikatorsystems für Weidedegradation auf der lokalen Skala. Im zweiten Teil wird ein MODIS-basiertes Produkt entwickelt, das zum Monitoring der Degradation von der lokalen zur plateauweiten Skala verwendet werden kann. Im dritten Teil wird dieses neue Produkt mit dem Ziel angewendet, kürzlich stattgefundene Veränderungen der Degradation auf dem Tibetischen Plateau aufzuzeigen. Der erste Teil des neuen Ansatzes umfasst den Test auf die Verwendbarkeit eines neuen Indikatorsystems und dessen Übertragbarkeit auf Satellitendaten. Das System besteht aus zwei Indikatoren: den Anteilen verschiedener Landbedeckungsklassen (z.B. grüne Vegetation, offener Boden), die mittels linearer spektraler Entmischung berechnet werden, und dem Chlorophyllgehalt der Blätter, der mit Hilfe von hyperspektralen Vegetationsindices und Partial Least Squares Regression geschätzt wird. Das Indikatorsystem wurde auf der lokalen Skala basierend auf einem Transektdesign und in situ gemessenen Daten aufgebaut und getestet. Da die Methode gute Ergebnisse erzielte und klare räumliche Muster detektiert wurden, die nur durch Degradationsunterschiede erklärbar waren, wurde das neue Zwei-Indikatorsystem als geeignet eingestuft, um auf der lokalen Skala die Degradation der Weiden des Tibetischen Plateaus abzuschätzen. Im zweiten Teil des neuen Ansatzes wurde der Deckungsgrad der grünen Vegetation der tibetischen Weiden entlang einer Kaskade von Satellitendaten mit absteigender räumlicher Auflösung beginnend mit der lokalen Skala (WorldView-Typ) über die regionale Skala (Landsat-Typ) zur plateauweiten Skala (MODIS) abgeleitet. Das Konzept der aufeinander aufbauenden räumlichen Auflösungen wurde angewendet, da es eine direkte Validierung der Schätzwerte des Deckungsgrades mit Feldmessungen ermöglicht (über 600 Messpunkte, verteilt auf das gesamte Plateau). Zur Ableitung des Deckungsgrades wurden vier Methoden getestet (lineare spektrale Entmischung, Spectral Angle Mapper, Partial Least Squares Regression und Support Vector Machine Regression). Mit Hilfe der Methode mit der größten Genauigkeit (Support Vector Machine Regression) wurde schließlich eine 14 Jahre umfassende Zeitreihe des plateauweiten Deckungsgrades aus den MODIS Daten berechnet. Die Veränderungen des Deckungsgrads zwischen 2000 und 2014 und deren Steuergrößen wurden im dritten Teil der Arbeit analysiert, indem plateauweit die Trends des Deckungsgrades mit den Trends der Klimavariablen verglichen wurden. Dabei wurde festgestellt, dass der Deckungsgrad in großen Gebieten im Süden Qinghais zunahm, was durch positive Trends im Niederschlag erklärt werden kann. Die Degradation schritt in diesen Gebieten folglich nicht fort. Im Gegensatz hierzu waren große Gebiete im zentralen und westlichen Bereich der Autonomen Region Tibet von einem Rückgang im Deckungsgrad betroffen, der auf die Koinzidenz eines Temperaturanstiegs und steigender Viehzahlen als Konsequenz des Landnutzungswandels zurückzuführen ist. In diesen Gebieten hat die fortschreitende Degradation die lokalen Niederschlagsmuster beeinflusst, da es über degradierten Flächen zu einem Anstieg der fühlbaren Wärmeflüsse kommt, die bei advektiv herangeführten feuchten Luftmassen in hohen Atmosphärenschichten zu einer Verstärkung der Konvektion führen. Die fortschreitende Degradation, wie sie von dem neuen Fernerkundungsansatz detektiert wurde, ist alarmierend, da die betroffenen Regionen die Oberläufe der wichtigen Flusssysteme des Brahmaputra und Indus betreffen. In diesen Gebieten sinkt durch die Degradation die Wasserhaltekapazität der Böden und die Erosion wird verstärkt. Durch das Zusammenspiel mit den Rückkopplungen zwischen fortschreitender Degradation und zunehmendem Niederschlag kann somit eine Verstärkung von extremen Hochwasserereignissen in den Unterläufen beider Flüsse verursacht werden., The Tibetan Plateau has been entitled Third-Pole-Environment'' because of its outstanding importance for the global climate and the hydrological system of East and Southeast Asia. Its climatological and hydrological influences are strongly affected by the local vegetation which is supposed to be subject to ongoing degradation. The degradation of the Tibetan pastures was investigated on the local scale by numerous studies. However, because methods and scales substantially differed among the previous studies, the overall pattern of degradation on the Tibetan Plateau is hitherto unknown. Consequently, the aims of this thesis are to monitor recent changes in the grassland degradation on the Tibetan Plateau and to detect the underlying driving forces of the observed changes. Therefore, a comprehensive remote sensing based approach is developed. The new approach consists of three parts and incorporates different spatial and temporal scales: (i) the development and testing of an indicator system for pasture degradation on the local scale, (ii) the development of a MODIS-based product usable for degradation monitoring from the local to the plateau scale, and (iii) the application of the new product to delineate recent changes in the degradation status of the pastures on the Tibetan Plateau. The first part of the new approach comprised the test of the suitability of a new two-indicator system and its transferability to spaceborne data. The indicators were land-cover fractions (e.g.,~green vegetation, bare soil) derived from linear spectral unmixing and chlorophyll content. The latter was incorporated as a proxy for nutrient and water availability. It was estimated combining hyperspectral vegetation indices as predictors in partial least squares regression. The indicator system was established and tested on the local scale using a transect design and textit{in situ} measured data. The promising results revealed clear spatial patterns attributed to degradation, indicating that the combination of vegetation cover and chlorophyll content is a suitable indicator system for the detection of pasture degradation on local scales on the Tibetan Plateau. To delineate patterns of degradation changes on the plateau scale, the green plant coverage of the Tibetan pastures was derived in the second part. Therefore, an upscaling approach was developed. It is based on satellite data from high spatial resolution sensors on the local scale (WorldView-type) via medium resolution data (Landsat) to low resolution data on the plateau scale (MODIS). The different spatial resolutions involved in the methodology were incorporated to enable the cross-validation of the estimations in the new product against field observations (over 600 plots across the entire Tibetan Plateau). Four methods (linear spectral unmixing, spectral angle mapper, partial least squares regression, and support vector machine regression) were tested on their predictive performance for the estimation of plant cover and the method with the highest accuracy (support vector machine regression) was applied to 14 years of MODIS data to generate a new vegetation coverage product. In the third part, the changes in vegetation cover between the years 2000 and 2013 and their driving forces were investigated by comparing the trends in the new vegetation coverage product against climate variables (precipitation from tropical rainfall measuring mission and 2 m air temperature from ERA-Interim reanalysis data) on the entire Tibetan Plateau. Large areas in southern Qinghai were identified where vegetation cover increased as a result of positive precipitation trends. Thus, degradation did not proceed in these regions. Contrasting with this, large areas in the central and western parts of the Tibetan Autonomous Region were subject to an ongoing degradation. This degradation can be attributed to the coincidence of rising temperatures and anthropogenic induced increases in livestock numbers as a consequence of local land-use change. In those areas, the ongoing degradation influenced local precipitation patterns because sensible heat fluxes were accelerated above degraded pastures. In combination with advected moist air masses at higher atmospheric levels, the accelerated heat fluxes led to an intensification of local convective rainfall. The ongoing degradation detected by the new remote sensing approach in this thesis is alarming. The affected regions encompass the river systems of the Indus and Brahmaputra Rivers, where the ongoing degradation negatively affects the water storage capacities of the soils and enhances erosion. In combination with the feed-back mechanisms between plant coverage and the changed precipitation on the Tibetan Plateau, the reduced water storage capacity will exacerbate runoff extremes in the middle and lower reaches of those important river systems.

Mittels Methoden der Fernerkundung wurde erstmals der Bergnebelwald auf Taiwan kartiert. Dies geschah unter Nutzung eines Machine-Learning-Ansatzes auf Basis verschiedener Input-Daten. Eine mittels einer neu-entwickelten Methode zur Erkennung von Bodennebel aus MODIS-Satellitendaten erstellte Nebelstatistik erwies sich dabei als wichtigster Prediktor. Trainiert wurde das Machine-Learning-Modell mit punkthaften Daten über die Vegetationszusammensetzug aus der National Vegetation Database of Taiwan., For the first time, the montane cloud forest of Taiwan was mapped by means of remote sensing. This was done using a machine learning approach that incorporated different input data. The most important predictor was map of ground fog frequencies that has been created using using a newly developed approach for ground fog detection from MODIS satellite data. The machine learning model was trained using point data from the National Vegetation Database of Taiwan.

Enlarged knowledge of the spatiotemporal distribution of fog and low stratus (FLS) is of great value in regards to traffic safety and air quality control. Not only the horizontal visibility in fog but also the dissolving power of harmful pollutants in boundary clouds depend on the prevailing small droplets. Since the drop size spectrum (DSD) of both phenomena varies spatially with the vertical extent of these clouds and temporally from formation to dissipation, nowcasting and forecasting of FLS is faced with difficult challenges. Present models have need of theoretical assumptions on vertical microphysical profiles and their evolution during fog life cycle for their computations since real-time data on these cannot be provided contemporaneously so far. According to COST actions 720 and 722 novel ground-based microwave FMCW cloud RADAR profilers possess the instrumental requirements for deriving microphysical properties such as liquid water content (LWC) from radar reflectivity (Z); but no implemented retrievals have been developed so far. Since for the derivation of vertical LWC-profiles from Z detailed information on prevailing DSD are required, the evolution of the latter as a function of the fog life cycle has to be considered. An accurate classification of fog evolutionary stages, accompanied with phase-specific DSD, is a necessary condition for a proper usage of the microwave RADAR profiler. Otherwise, the derivation of vertical LWC-profiles from Z would underlie too big inaccuracies. Hence, the major aim of the thesis was the investigation of the temporal dynamics of fog microphysics with emphasis on DSD over its whole life cycle. This intention was based on the hypothesis that it is possible to separate consecutive evolutionary stages temporally within fog life cycle on the basis of fog microphysics such as DSD at the ground as well as in vertical profiles. Novel findings of the current thesis are: 1. It is possible to derive vertical LWC-profiles in FLS directly from RADAR reflectivity of a novel 94 GH FMCW cloud RADAR profiler since a direct but non-linear relationship between Z and LWC could be approved whereby further information on the prevailing drop size distribution has to be presumed. 2. Fog occurrences can be separated in three consecutive phases during its life cycle by means of an innovative statistical approach that relies on measured microphysical fog properties or horizontal visibility at the ground. 3. According to balloon-borne measurements of vertical LWC-profiles it is legitimate to interpolate FLS life cycle phases from ground- based measurements of microphysical properties and horizontal visibility in their whole vertical extension. The results of the thesis have manifold benefits for climate research and operational FLS applications. The identification of cloud geometrical thickness and thus the distinction between fog and low stratus by means of optical satellite retrievals has to be improved with regards to their reliability. The introduced approach for the classification of evolutionary stages during fog life cycle based on microphysical properties is a valuable step towards the development of a method for the derivation of vertical LWC-profiles from novel FMCW microwave cloud RADAR profilers. These are notably suitable for the exploration of microphysical properties of FLS with high temporal resolution. The resultant findings about the dynamics of microphysical properties during FLS could be used to improve the implemented theoretical assumptions on LWC-profiles in satellite-based approaches for fog detection. This optimization could permit in turn an operational and continuous monitoring of LWC-profiles in FLS thanks to their high spatiotemporal resolution., Genauere Erkenntnisse über die raumzeitliche Verteilung von Nebel und niedrigem Stratus sind von großem Wert für die Verkehrssicherheit und die Luftreinhaltung. Sowohl die horizontale Sichtweite in Nebel als auch das Lösungsvermögen gefährlicher Schadstoffe in bodennahen Wolken hängen von den vorherrschenden Tropfen ab. Da das Tropfenspektrum beider Phänomene räumlich in ihrer vertikalen Ausdehnung und zeitlich von der Bildung bis zur Auflösung variiert, stehen Kurzvorhersagen von Nebel und niedrigem Stratus vor großen Herausforderungen. Die derzeitigen Vorhersagemodelle benötigen theoretische Annahmen über die mikrophysikalischen Vertikalprofile und ihre Entwicklung während des Lebenszyklus für ihre Berechnungen, da bis jetzt Echtzeitdaten über diese nicht simultan zu den Modellen zur Verfügung gestellt werden können. Laut der COST-Aktionen 720 und 722 besitzen bodengestützte Mikrowellen FMCW Wolken-RADAR-Profiler die messtechnischen Voraussetzungen für die Ableitung der mikrophysikalischen Eigenschaften wie den Flüssigwassergehalt aus der Radarreflektivität. Jedoch sind bisher noch keine implementierten Retrievals für sie entwickelt worden. Da für die Ableitung vertikaler LWC-Profile aus der Radarreflektivität detaillierte Informationen über das vorherrschende Tropfenspektrum notwendig sind, muss die Entwicklung des letzteren in Abhängigkeit von den Entwicklungsstadien des Nebels berücksichtigt werden. Eine präzise Klassifikation der Entwicklungsstadien des Nebels mit phasenspezifischen Tropfenspektren ist daher eine notwendige Voraussetzung für die Verwendung von Mikrowellen RADAR-Profilern. Ansonsten würde die Ableitung vertikaler LWC-Profile aus der Radarreflektivität zu großen Messungenauigkeiten unterliegen. Daher war das Hauptziel der Dissertation die Untersuchung der zeitlichen Dynamik der Nebelmikrophysik mit Schwerpunkt auf der Tropfengrößenverteilung über den gesamten Lebenszyklus. Dieses Vorhaben basierte auf der Hypothese, dass es möglich ist, die aufeinanderfolgenden Entwicklungsstadien innerhalb des Lebenszyklus, anhand der Mikrophysik wie beispielsweise mittels des Tropfengrößenspektrums am Boden sowie in Vertikalprofilen von Nebel, zeitlich zu differenzieren. Neue Erkenntnisse der vorliegenden Arbeit sind: 1. Es ist möglich, vertikale Flüssigwassergehaltprofile in Nebel und niedrigem Stratus direkt aus der Radarreflektivität eines neuartigen 94 GHz FMCW Wolkenradarprofilers abzuleiten, da ein direkter, aber nicht-linearer Zusammenhang zwischen der Radarreflektivität und dem Flüssigwassergehalt nachgewiesen werden konnte, wobei zusätzliche Informationen über die vorherrschenden Tropfengrößenverteilung vorhanden sein müssen. 2. Nebelereignisse können mit Hilfe einer innovativen statistischen Methode in drei aufeinanderfolgende Entwicklungsstadien innerhalb eines Lebenszyklus unterteilt werden, die auf gemessenen mikrophysikalischen Nebeleigenschaften oder der horizontalen Sichtweite am Boden basiert. 3. In Übereinstimmung mit ballongestützten Messungen von Vertikalprofilen des Flüssigwassergehalts ist es zulässig, die Entwicklungsphasen von Nebel und niedrigem Stratus, die auf Bodenmessungen der mikrophysikalischen Eigenschaften und der horizontalten Sichtweite basieren, über deren komplette vertikale Ausbreitung zu interpolieren. Die Ergebnisse der Dissertation bieten vielfältige Vorteile für die Klimaforschung und der operationellen Erfassung von Nebel und niedrigem Stratus. Die Bestimmung der optischen Dicken bodennaher Wolken und die damit einhergehende Unterscheidung zwischen Nebel und niedrigem Stratus mit Hilfe von optischen Satellitenretrievals muss hinsichtlich ihrer Verlässlichkeit verbessert werden. Der in der Arbeit vorgestellte, auf mikrophysikalischen Eigenschaften beruhende, Ansatz zur Klassifizierung der Entwicklungsstadien von Nebel während seines Lebenszyklus, ist ein wertvoller Schritt auf dem Weg zur Entwicklung eines Verfahrens, mit dessen Hilfe Vertikalprofile des Flüssigwassergehalts von neuartigen FMCW Mikrowellenradarprofilern abgeleitet werden können. Diese sind, aufgrund ihrer hohen zeitlichen Auflösung, in besonderem Maße für die Untersuchung der mikrophysikalischen Eigenschaften von niedrigem Stratus und Nebel geeignet. Die daraus resultierenden Erkenntnisse über die Dynamik der mikrophysikalischen Eigenschaften in Nebelereignissen und niedrigem Stratus könnten dazu benutzt werden, die, in satellitengestützten Methoden zur Bestimmung von Nebel, verwendeten theoretischen Annahmen zu verbessern. Diese Optimierung könnte im Umkehrschluss eine operationelle und kontinuierliche Beobachtung der Vertikalprofile des Flüssigwassergehalts in Nebel und niedrigem Stratus, wegen ihres hohen raumzeitlichen Auflösungsvermögens, erleichtern.

Klima- und Landnutzungsveränderungen bedrohen die globale Biodiversität. In einem der artenreichsten Gebiete der Welt arbeitet die von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) finanzierte Forschergruppe "Biodiversity and Sustainable Management of a Megadiverse Mountain Ecosystem in South Ecuador" (FOR 816). Von der lokalen Bevölkerung geht ein enormer Druck auf die Umwelt aus und resultiert in einer sehr hohen Entwaldungsrate. Um die Lebensgrundlage der örtlichen Bevölkerung zu wahren, müssen nachhaltige Bewirtschaftungssysteme entwickelt werden. Zukünftige Landnutzungsveränderungen und ihre Auswirkungen auf klimatische und hydrologische Faktoren können mit numerischen Modellen untersucht werden. Entwickelte Managementstrategien können durch die Modellen untersucht und bewertet werden, ohne real in das Landschaftsgefüge einzugreifen. Ziel der präsentierten Arbeit ist es, das Ausmaß der vorhergesagten Landnutzungsänderungen und ihre Auswirkungen auf die Ökosystemleistungen hinsichtlich der Regulation von Wasserflüssen und Klimaparameter zu analysieren. Um dieses zu erreichen, wird ein spezifisches, hochmodernes Austauschmodell der Energie- und Wasserflüsse (Community Land Model, CLM) zwischen Boden, Vegetation und der Atmosphäre in einer regionalen Auflösung aufgesetzt (auch SVAT-Modell genannt). Die Parametrisierung der Vegetation erfolgt über sogenannte Pflanzenfunktionstypen (PFT). Die PFT werden im vorhinein mit Hilfe von Vegetationseinheiten definiert, die auf ökologischen Felduntersuchungen beruhen. Die Parametrisierung des Models wird durch die Formulierung von 3 Hypothesen unterstützt. Um die Hypothesen zu testen, werden dementsprechend 3 Arbeitspakete (AP) etabliert. Die gesamte Arbeit bietet eine regionalisierte Modelumgebung, um verschiedene Landnutzungsänderungen im Hinblick auf ihre Auswirkungen auf die Energie- und Wasserströme zwischen Boden, Vegetation und Atmosphäre unter veränderlichen, klimatischen Verhältnissen zu analysieren. Neben der Bewertung der einzelnen Hypothesen hat die Arbeit andere innovative Beiträge geleistet. Die neuen Werte für den vorinstallierten CLM-PFT der immergrünen tropischen Bäume tragen zu den aktuellen Verbesserungen des CLM bei., Global biodiversity is threatened by climate and land cover change. The research unit "Biodiversity and Sustainable Management of a Megadiverse Mountain Ecosystem in South Ecuador" (FOR 816) funded by the German research council (Deutsche Forschungsgemeinschaft, DFG) is working in one of the hottest hotspots of biodiversity of the world. In this region the pressure from the local population on the environment is severe resulting in a high deforestation rate. Sustainable management systems have to be developed on a regional scale to counteract the loss of livelihood of the local population. Numerical models are capable to investigate the changes of the mentioned future land cover changes and its response to climatic and hydrologic variability. The chance to test numerously land use scenarios without interfering into the real environment offers the possibility to investigate and to evaluate the proposed management strategies. The presented work targets at an analysis of the impact of the predicted land cover changes in respect of the ecosystem services of climate and water regulation. Therefore a state-of-the-art land surface model called "Community Land Model" (CLM) is setup in a regional scale. The parametrization of the vegetation is implemented using plant functional types (PFT). The PFTs are defined a priori with vegetation classes based on ecological field surveys. Three central hypotheses are formulated to support the parametrization of the model. The completed work offers a regionalized model setup to analyze different land cover developments in reference to energy and water fluxes between the soil, the vegetation and the atmosphere under changing climatic conditions. Besides the appraisal of the stated hypotheses other innovative contributions are made. The new values for the pre-installed CLM-PFT of tropical evergreen trees add to the current improvements made to the CLM.