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Author
Name:Dipl.-Ing., Bakk. techn. Mathias Neumann
Betreuer
Name:Univ.Prof. Dipl.-Ing. Dr.nat.techn. Hubert Hasenauer
Company of Origin:
1.Beurteilende(r)
Name:Prof. Ph.D. Steven Running
Company of Origin:
2.Beurteilende(r)
Name:Em.O.Univ.Prof. Dipl.-Ing. Dr.nat.techn. Hubert Sterba
Company of Origin:
1. Berater
Name:Em.O.Univ.Prof. Dipl.-Ing. Dr.nat.techn. Hubert Sterba
Company of Origin:
Paper
Type of thesis:Dissertation
Language of Paper:English
Title of Paper in Original Language Version:ESTIMATING NET PRIMARY PRODUCTION USING REMOTE SENSING AND TERRESTRIAL FOREST INVENTORY DATA
Title of Paper in German:Schätzmethoden für Nettoprimärproduktion mit Fernerkundungs- und Waldinventurdaten
Title of Paper in English:ESTIMATING NET PRIMARY PRODUCTION USING REMOTE SENSING AND TERRESTRIAL FOREST INVENTORY DATA
Month of publication:10.2016
Number of pages:119
Full text
Thesis fulltext:Download the full text of the thesis in PDF format
Online Catalogue of the University Library of Natural Resources and Life Sciences
AC-Number:AC10779157
Abstract
German Abstract:Wälder versorgen uns mit einer Vielzahl an Ökosystemdienstleistungen weltweit, wie Rohmaterial für verschiedene Industriezweige, Nahrung und Biodiversität, sauberes Wasser und Luft sowie Schutz vor Naturgefahren. Weitere Bedeutung erhalten sie durch ihre bedeutende Rolle im globalen Kohlenstoffkreislauf, deren Fähigkeit große Menge Kohlenstoff zu binden sowie als Ressourcenquelle für die aufstrebende Bioökonomie. Physiologie und Wachstum von Bäumen wird in großem Maße beeinflusst durch Umweltbedingungen wie Klima, Boden und Störungen, natürlichen wie menschlichen Ursprungs. Für das Verständnis der Reaktionen und Wechselwirkungen von Wäldern auf solche Veränderungen sind groß-skalige konsistente Informationen essentiell, um die biogeochemischen Zusammenhänge zwischen Vegetation und Atmosphäre abzubilden. Der biogeochemische MOD17 Algorithmus berechnet aus Satelliten-basierten Vegetationsdaten und Klimadaten Netto Primär Produktion (NPP) weltweit mit 1 km Auflösung. In dieser Arbeit wurde NPP mit MOD17 und lokalen Europäischen Klimadaten berechnet und mit NPP aus terrestrischen Waldinventurdaten 13 Europäischer Länder evaluiert. Mit diesem neuen Datensatz „MODIS EURO“ sind durchgehend räumliche explizite NPP Daten für Europa verfügbar (EU-27 inklusive Schweiz, Norwegen und Balkanländer). Über verschiedenen Skalen und Gradienten, MODIS EURO zeigt bessere Übereinstimmung mit NPP aus Waldinventurdaten als MODIS NPP errechnet mit globalen Klimadaten. Unterschieden in Bestandesdichte sowie der verwendeten Kohlenstoffschätzmethoden sind wichtig um Abweichungen zwischen MODIS EURO und der terrestrischen NPP zu erklären. MODIS EURO ermöglicht eine zeitlich und räumlich explizite Analyse der Auswirkungen und Wechselwirkungen des Klimawandels auf den Europäischen Wald.
English Abstract:Forests provide important ecosystem services worldwide such as material for timber and fiber industries, food and biodiversity, clean water and air and protection against natural hazards. They are also increasingly important due to their prominent role in the global carbon cycle and their ability in both storing large amounts of carbon under ongoing climate change and providing the raw material for an emerging bio-economy. The physiology and growth of forests are strongly influenced by environmental conditions such as climate, soil and disturbances, both natural and anthropogenic. Thus understanding the response and feedbacks of forest towards environmental change requires a consistent large scale model framework incorporating the biogeochemical processes between vegetation and the atmosphere. Large scale forest information is provided amongst others by satellites in the Earth’s orbit. The MOD17 algorithm combines satellite remotely sensed vegetation data and daily climate data with a biogeochemical model logic and provides global productivity measures on a 1-km resolution. In this study, a new regional dataset on Net Primary Production (NPP) “MODIS_EURO” was derived by rerunning MOD17 with local European climate data. It was evaluated with NPP from 13 European National Forest inventories and provides pan-European NPP (EU-27 including Norway, Switzerland and the Balkan). MODIS EURO shows a better agreement with the terrestrial reference NPP from forest inventory data, than the MODIS NPP driven by global climate data across scales and gradients. Differences in stand density and the employed tree carbon estimation methods are important for understanding discrepancies between MODIS EURO and terrestrial data. This novel dataset allows for spatial and temporal analysis of the impacts of ongoing climate change on vegetative ecosystems across Europe and their feedbacks to the global carbon cycle.
Keywords
Keywords German:MODIS, NFI, Europa, Bäume, Klima, Modellierung, Kohlenstoff, Biomasse, Bioökonomie
Keywords English:MODIS, NFI, Europe, trees, climate, modelling, carbon, biomass, bioeconomy
Miscellaneous
Signature:D-18971
Organizational unit the paper was submitted at:H91300 Institut für Waldbau (WALDBAU)


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