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Titelaufnahme

Titel
Unravelling time-lagged teleconnections between sea surface temperature and vegetation anomalies / Michael Wess
VerfasserWess, Michael
Betreuer / BetreuerinAtzberger, Clement
Erschienen2014
UmfangXIV, 95 S. : Ill., graph. Darst., Kt.
HochschulschriftWien, Univ. für Bodenkultur, Masterarb., 2014
Anmerkung
Zsfassung in engl. Sprache
SpracheEnglisch
DokumenttypMasterarbeit
Schlagwörter (GND)Meeresoberfläche / Temperatur / Southern oscillation / Vegetation / Index / Modellierung
URNurn:nbn:at:at-ubbw:1-10 Persistent Identifier (URN)
Zugriffsbeschränkung
 Das Werk ist frei verfügbar
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Unravelling time-lagged teleconnections between sea surface temperature and vegetation anomalies [10.35 mb]
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Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

Viele Studien haben bereits eine Korrelation zwischen Meeresoberflächentemperatur und NDVI in unterschiedlichsten Teilen der Welt festgestellt. Ziel dieser Arbeit ist es, eine Grundlage für weitere Studien über kurz- und mittelfristige NDVI-Vorhersagen auf Basis der Meeresoberflächentemperatur zu schaffen. Wir wollen überprüfen, ob die Methode Recurrence Quantification Analysis (RQA) geeignet ist, um mögliche zeitversetzte Zusammenhänge zwischen NDVI und Meerestemperatur zu identifizieren, zu charakterisieren und zu quantifizieren, basierend auf weltweiten, wöchentlichen Messdaten der Jahre 1985 bis 2006. Beide Zeitreihen wurden zunächst geglättet, dann die NDVI-Daten in 1135 Klassen unterteilt, für jede Klasse die mittlere NDVI-Signatur bestimmt und zuletzt für alle Zeitreihen die Anomalien berechnet und normalisiert. Danach wurde für jedes SST-NDVI-Paar ein Cross Recurrence Plot (CRP) mit den einem threshold von 0.8, einer dimension von 20 und eine time delay von 1 erstellt und daraus die diagonalweisen RQA-Indizes DET, RR und L (mit lmin = 5) für die Diagonalen mit einem Zeitversatz von

Zusammenfassung (Englisch)

Numerous studies have shown a correlation (or anti-correlation) between the Sea Surface Temperature (SST) and the NDVI in different parts of the world, especially in regions affected by the Southern Oscillation (SO), the atmospheric component of the El Niño cycle. The goal of this thesis is to provide a basis for future studies regarding short and mid-term NDVI forecasts based on SST data. We want to try if Recurrence Quantification Analysis (RQA) is able to to identify, characterize and quantify possible (time-lagged) relationships between NDVI and SST, based on weekly world-wide data from the years between 1985 and 2006. SST data was adopted from the AVHRR Pathfinder 5.0 project, NDVI information was provided by the GIMMS project. Both time series were smoothed, the NDVI series were grouped into 1135 classes, for each class the mean NDVI series was determined and then the anomalies of both datasets were calculated and normalized. After that the diagonal-wise RQA indices DET, RR and L (with lmin = 5) for diagonals with a time lag of