Vertical land motions cause regional relative sea level changes to differ substantially from climate-driven absolute sea level changes. However, assessing the impact of vertical land motion is challenging due to its sometimes large spatiotemporal variability and the inhomogeneous observation station network. This thesis presents a Bayesian approach to estimate the spatiotemporal variations and uncertainties along global coastlines. The reconstruction reveals previously neglected nonlinear variations that significantly increase uncertainties in relative sea level projections.
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Vertical land motions cause regional relative sea level changes to differ substantially from climate-driven absolute sea level changes. However, assessing the impact of vertical land motion is challenging due to its sometimes large spatiotemporal variability and the inhomogeneous observation station network. This thesis presents a Bayesian approach to estimate the spatiotemporal variations and uncertainties along global coastlines. The reconstruction reveals previously neglected nonlinear variat...
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Übersetzte Kurzfassung:
Vertikale Landbewegungen führen dazu, dass sich regionale relative Meeresspiegeländerungen erheblich von klimabedingten absoluten Meeresspiegeländerungen unterscheiden. Die Bewertung der Auswirkungen vertikaler Landbewegungen ist jedoch aufgrund ihrer teilweise großen räumlich-zeitlichen Variabilität und des inhomogenen Beobachtungsstationsnetzes eine Herausforderung. In dieser Arbeit wird ein Bayes'scher Ansatz zur Abschätzung der räumlich-zeitlichen Variationen und Unsicherheiten entlang der globalen Küstenlinien vorgestellt. Die Rekonstruktion offenbart bisher vernachlässigte nichtlineare Veränderungen, die die Unsicherheiten bei relativen Meeresspiegelprojektionen signifikant erhöhen.
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Vertikale Landbewegungen führen dazu, dass sich regionale relative Meeresspiegeländerungen erheblich von klimabedingten absoluten Meeresspiegeländerungen unterscheiden. Die Bewertung der Auswirkungen vertikaler Landbewegungen ist jedoch aufgrund ihrer teilweise großen räumlich-zeitlichen Variabilität und des inhomogenen Beobachtungsstationsnetzes eine Herausforderung. In dieser Arbeit wird ein Bayes'scher Ansatz zur Abschätzung der räumlich-zeitlichen Variationen und Unsicherheiten entlang der g...
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