· 12345678 9101112 0 100 200 300 12 345 6 789101112 ... K L ˜M 0 100 200 300 12 345 6789101112...
Transcript of · 12345678 9101112 0 100 200 300 12 345 6 789101112 ... K L ˜M 0 100 200 300 12 345 6789101112...
�������������� ������������ ��� �
���������������� ���� ���� ��
�������������� ������
��������������������������
��������������������
�� ��� ��� ��� �
• ������ � ����������������!
– ����� ��� �� ����������������� �������������� ��� �
– " �������� ��� �������������� ��
• #���� �� �� ��� ���� ���� ���� ������
• $� �#$#�����������%��& �'
– #%%����
– ���( ���� ���������
– ��� ������������������������� ���������( ���� ��� �%��� �
• )���������
������ � ����������������!������ � ����������������!����� ��� �����% �������� ������ ��� �����% �������� �
������������������� ��� �� ��������������� ��� �� ����������
• *+,-.�� ��� �� �� ��������������� � ��������/�������
• *0.�� ��� �������� �� ����� �����������������
• 123.�� �������%�%�/���������� �������������
(Kapos et al. 2000)
Freshwater Protection Resource extraction
��������� ����� ����������������� ����� ������������� ��� �� ��� �
��������� ����� ����������������� ����� ������������� ��� �� ��� �
Tourism BiodiversityCarbon storage
���������������������������� %�����%�������� �������� �����
(Barthlott et al. 1997)
$� � ���� �� ����������� �����$� � ���� �� ����������� �����
socioeconomic environment:• energy system
• agriculture
• tourism
physical environment:• ‘chronic‘ climate change (averages)
• ‘disturbances’ (extreme events)
chemical environment:• nitrogen deposition
• CO2 increase
political environment:• demand for forest functions
(e.g. Kyoto protocol)
(Bugmann 2001)
4������ ���������������������� �� ���4������ ���������������������� �� ���
• �������������� ����� ���%��� ��������
�� ��������� � ��������������5����
– ������� �6���( ���6� ������6� �������6�7
• ��������� � ��% �������� ��� ��� �� �% ��� �5��
– �� � 8%�������������29��� �����
– ����������� � �/�� �6������ /�% � �� �� ���
– %���� ����� ���%��� ��� � ������
• 8� ��� �������� ������ � ������ �29:3�
– ��� �� �� ��������������� 6�� �������6����� �� ����� �
– ��� ��������%����� �� ��������� �� ����������
IPCC (2001)IPCC (2001)
$� ���%� 8����� ����������������% �$� ���%� 8����� ����������������% �
• � � ���� �������� �������������������6������� ������ ���
��%������� �� �� � 6� ,�,'
– ���% ��������5���������%������;����� <
– ��� ���� ������ ����� ��;��� �6�����6���(�6�����<
– �, ,6�� % �� ������=�%���% %�� �� �>
• "�� �� ���������� ���������������������% ���� ������������( �
⇒ ������% ���� ������� % �������� �( ��� � � ��?
• @˚ "��& ������� ���%����� ������ �����4A ���� �������������
����� ���� B��� �
– � ����� �������� � ���� �� � ������������������������%�� �� ��
– �� ��� �� ����� ���������� ����������� ��������%� 8���
#���� �� �� ��� #���� �� �� ��� ��� ���� ���� ������'��� ���� ���� ������'
�� ������������������ �� ����� ������������������ �� ���
$� ���� ���%%����$� ���� ���%%����
• )�� %��� �������������/��6 �������� ���������������%��� �
;�, �� ����<
Jahre 0
100
200
360
0
Vorrat (m3 ha-1)
• C���������� �� ���%������ ��� �%�%���������������'
D��%D���� ��
;E,����(��6��,��������<
#� ������� ��� ���%�������� �#� ������� ��� ���%�������� �
(Badeck et al. 2001)
������������
• ����������� ������% � ����%�������6�+33/:33����
• ��� ��'� �� ����� ��(��������� B� � �� ���������
• ��������� ��� �������������������� ��;%��� ����!<
Scatlé, current climate Scatlé, temperature +3 °C
1525
1550
1575
1600
1625
1650
1675
1700
1725
1750
1775
1800
1825
1850
1875
1900
1925
1950
1975
1700
1750
1800
1850
1900
1950
2000
2050
2100
2150
2200
2250
2300
2350
2400
2450
2500
2550
2600
Bugmann &Bugmann & PfisterPfister (2000)(2000)
$� ���� �� �= 8�� � >� � ���$� ���� �� �= 8�� � >� � ���
$� �#$#�����������%��& �'$� �#$#�����������%��& �'
F,�#%%����F,�#%%����
��& ��� ���& ��� �
• $����� ����� ���%����� ������ �����4A����� ����� � � ����������� ����� ������������� ��� �'– � ����������� � ����� ��
G1��� �� ����� ���������� ��
– ���%��� ��%������ �������=�� ��=G1����( ���� ���������
– ������ ����'����� ������������ ��� ��
• "�� ����� ��� �����'���� ������ ��� ���%����� �� ��� ���%������ �� �� ��8 ��� – ������;� �����<
– ��� ��;��� ��������� �����<
� � � �� ����� ��� ��� �� � � �� ����� ��� ��� �
�#$H )#H��I
�4�"���$#�F4F$J $�AHF��
$� �#$#�����������%��& �'$� �#$#�����������%��& �'
FF,�$� ����( ���� ��������� FF,�$� ����( ���� ���������
• Second round:��� dedicated workshop in the middle of the project
– Aim 1: to critically evaluate first (preliminary) research results
– Aim 2: to discuss a strategy for vulnerability assessment
– Aim 3: to obtain guidance from the stakeholders for the research in the second half of the project
• First round:��� bilateral discussions in early project phase
– Aim 1: to learn about the experiences and major concerns of mountain stakeholders
– Aim 2: to identify the most important mountain ecosystem services and the associated indicator variables
#%%����� ����� �������������E������ ����������(������������(��;F<;F<
��
��
• Final round:bilateral discussions & meetings to evaluate project results, to take place in last project year
– Aim 1: to critically evaluate research results
• simulations
• semi-quantitative assessments (e.g., tourism)
– Aim 2: to provide feedback on
• adaptive capacity of SHs / sectors
• sectoral vulnerability
#%%����� ����� �������������E������ ����������(������������(��;FF<;FF<
$��$��E�E�
$� �#$#�����������%��& �'$� �#$#�����������%��& �'
FFF,�C���������� ������� �FFF,�C���������� ������� �
canopy processes BIOME-BGC
hydrologic processes TOPMODEL
meteorological processes MT-CLIM
RHESSys
Hierarchical landscape representation maps
time series
developed by Band, Running, Thornton, Tague et al.
0
5
10
15
20
observed
simulated
H�����'�Regional Hydro-Ecological Simulation SystemC
limat
e tim
e se
ries
data
GIS inputs
DEM soil types vegetation drainage networks
��� ����� ���%%������%%�����;FF<;FF<
Watershed Hillslopes Zones Patches
TOPMODEL MT-CLIM BIOME-BGC
��� ����� ���%%������%%�����;FFF<;FFF<
Alptal
Saltina
Dischma
Hirschbichl
Löhnersbach
Verzasca
Pyrenees
)�� ������ �'�4������)�� ������ �'�4������
!Climate zones after Baumgartner et al. (1983)
)�� ������ �'�)�� ������ �'�H %� � ������ � ��H %� � ������ � ��
��������� ���
area 46.8 km2
forest 52%
grass 42%
other 6%
850 1950 m
Alptal
�� ��������
area 43.3 km2
forest 10%
grass 38%
other 52%
1700 3100 m
Dischma
������������
area 77.0 km2
forest 35%
grass 34%
other 31%
Saltina
700 3400 m
��������� ��
area 44.6 km2
forest 42%
grass 30 %
other 28%
650 2550 m
Hirschbichl
)�� ������ �'�)����� ������)�� ������ �'�)����� ������
Monthly runoff [m3/s] in two catchments
��� ����� �� ���������� ����������;F<;F<
simulated
observed
0
5
10
0
5
10
Dis
chm
aA
lpta
l
1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000
Year
1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000
0
50
100
150
0
50
100
150
0
50
100
150
-200
-100
0
100
200
-200
-100
0
100
200����
����
�
���
���
Evapotranspiration Net Ecosystem C Exchange B
ayre
uth
S
arre
bour
g
Tha
rand
t
simulated
observed1996 1997 1998
1996 1997 1998
1996 1997 1998 1996 1997 1998
1996 1997 1998
1996 1997 1998
��� �� ����������;FF<AET in [mm month-1]; NEE in [g m-2 month-1]
� ����������� � ����� ��� ��� �� ����������� � ����� ��� ��� �
�#$H )#H��I
�4�"���$#�F4F$J $�AHF��
F�%���� �� �% ����� ���� ������� � ��� K��L�����M�
Alptal: nivo-pluvial préalpin* Hirschbichl: nival alpin*
Saltina: nivo-pluvial méridional*Dischma: nivo-glaciaire*
0
50
100
150
200
250
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 120
50
100
150
200
250
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
0
50
100
150
200
250
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 120
50
100
150
200
250
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
current climate
month month
month month
* Definition of regions after Weingartner & Aschwanden (1992)
F�%���� �� �% ����� ���� ������� � ��� K��L�����M�
Alptal: nivo-pluvial préalpin* Hirschbichl: nival alpin*
Saltina: nivo-pluvial méridional*Dischma: nivo-glaciaire*
0
50
100
150
200
250
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 120
50
100
150
200
250
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
0
50
100
150
200
250
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 120
50
100
150
200
250
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
current climate
+2°C
month month
month month
* Definition of regions after Weingartner & Aschwanden (1992)
0
50
100
150
200
250
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 120
50
100
150
200
250
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
0
50
100
150
200
250
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 120
50
100
150
200
250
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Alptal: nivo-pluvial préalpin* Hirschbichl: nival alpin*
Saltina: nivo-pluvial méridional*Dischma: nivo-glaciaire*
F�%���� �� �% ����� ���� ������� � ��� K��L�����M�
current climate
+2°C
+4°Cmonth month
month month
* Definition of regions after Weingartner & Aschwanden (1992)
0
100
200
300
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
0
100
200
300
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Alptal: nivo-pluvial préalpin* Hirschbichl: nival alpin*
Saltina: nivo-pluvial méridional*Dischma: nivo-glaciaire*
current climate
F�%���� �%� �%������� ���� ������� � ��� K��L�����M�
0
100
200
300
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12month month
month month
0
100
200
300
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
* Definition of regions after Weingartner & Aschwanden (1992)
0
100
200
300
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
0
100
200
300
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Alptal: nivo-pluvial préalpin* Hirschbichl: nival alpin*
Saltina: nivo-pluvial méridional*Dischma: nivo-glaciaire*
current climate
+ 20 %
F�%���� �%� �%������� ���� ������� � ��� K��L�����M�
0
100
200
300
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12month month
month month
0
100
200
300
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
* Definition of regions after Weingartner & Aschwanden (1992)
0
100
200
300
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
0
100
200
300
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Alptal: nivo-pluvial préalpin* Hirschbichl: nival alpin*
Saltina: nivo-pluvial méridional*Dischma: nivo-glaciaire*
current climate
+ 20 %
- 20 %
F�%���� �%� �%������� ���� ������� � ��� K��L�����M�
0
100
200
300
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12month month
month month
0
100
200
300
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
* Definition of regions after Weingartner & Aschwanden (1992)
H �����'���� ��;FF<H �����'���� ��;FF<
)����� �� ����������� ����� �� ��� 'E����� ���� �6�������� ����� ��K�� � ��M
ZierlZierl (in prep.)(in prep.)
3,-N3,0**,N:*,++2,:N/ 23.�%� �%
2,N32,++*,*-2,O*2,N*P�*Q)
3,-03,00-,*:*,N32,NN��� �������� �����������
R���/ ������/ E R���/ � %#%��/ R��J ��� �����
• very important service
• seasonal changes matter most,even though storage is possible
• different ‘water stakeholders’have very different interests:
– hydropower generation (mainly winter; but also summer – see 2003!)
– drinking water (year-round)
– irrigation (summer; particularly in Mediterranean/other dry areas)
�#$H
���( ���� ��� �%��� �
������� � )������� ���� � ������6���� ��������
0 3000 6000 9000 12000 [g/m2]
������� #�%���
-600
-400
-200
0
0 20 40 60 80 100
+ 1°C temperature
������� #�%���
chan
geca
rbon
stor
age
[g m
-2]
����� �����
-600
-400
-200
0
0 20 40 60 80 100
+ 1°C temperature
H �����'�)������;FF<H �����'�)������;FF<
chan
ge c
arbo
n st
orag
e[g
m-2
]
����� �����
-600
-400
-200
0
0 20 40 60 80 100
+ 1°C temperature
+ 2°C temperature
-600
-400
-200
0
0 20 40 60 80 100
+ 1°C temperature
+ 2°C temperature
������� #�%���
H �����'�)������;FF<H �����'�)������;FF<
chan
ge c
arbo
n st
orag
e[g
m-2
]
����� �����
-600
-400
-200
0
0 20 40 60 80 100
+ 1°C temperature
+ 2°C temperature
+20% precipitation
-20% precipitation
-600
-400
-200
0
0 20 40 60 80 100
+ 1°C temperature
+ 2°C temperature
+20% precipitation
-20% precipitation
������� #�%���
H �����'�)������;FF<H �����'�)������;FF<
H �����'�)������;FFF<H �����'�)������;FFF<
-200
0
200
400
2000 2020 2040 2060 2080 2100
climate change: -10 % precipitationclimate change: +2 C temperatureland use change: afforestation above 1400 m
chan
ge in
car
bon
stor
age
[g m
-2]
Year
)����� ���,�������� ����� '��� ��� �� ��� �#�%�������� ��
�������������� �����
)#H��I• increasingly recognized by SHs,
also in mts
• politically important
• SHs expect that LU changesare more important thanclimate & deposition (and our results support this)
• large LU changes are going on / may be continue in the future (see scenarios, and yesterday’s field trip!)=> role of mountains for future carbon balance of the continent
• relevance of natural disturbances (fires, insects, etc.)
���( ���� ��� �%��� �
�������� ����� ������ �������������
summer recreation
- hiking, biking
- plant / animal watching
winter recreation- skiing, snowboarding
wellness
health care
high water qualitylocal food of high quality
sunshine (good weather)
high biodiversity
landscape aesthetics
landscape structure
‘intact’, cultivated nature
good snow cover
�������
landscape indices
biodiversity indices
# of sunny/ rainy days
snow safeness
water/food quality
$������
Protection fromnatural hazards
good infrastructure- local (shops etc.)- access (roads etc.)
Risk of landslides
snow
1.4.1983 1.5.1983 1.6.1983 1.7.1983 1.8.1983
$������ Snow cover
���� �� � �� (Elsasser & Messerli, 2001) :
- presence of snow cover of >30 cm deep
- during at least 100 days in the period 1 December – 15 April
- in 7 out of 10 winters
������������� ������������
��������������������������������
$������ Snow cover
currentclimate +1 °C +2 °C +3 °C
elevation of snow safeness
(basis: 1991 - 2000)
E�����
#�%���
2100 m 2300 m 2400 m 2600 m
1400 m 1600 m >1600 m >1600 m
$�AHF��
• the SH discussions changedour views!
• infrastructure is most impor-tant => safety from natural hazards is the ������� concern
• tourism/recreation relies on a wide range of ecosystemservices (freshwater, snow, landscape aesthetics, natural hazards), is ��� ��� to these services!
• new strategy:
– determine (quantitatively) the ������� change: slope stability
– then work out changes in ��� ��� ecosystem services, using RHESSys etc.
– interpret (qualitatively) these changes in terms of their consequences for tourism & recreation
���( ���� ��� �%��� �
���% ����������
• Prerequisite for the accessibility and inhabitability of mountain regions(cf. summer 2003: Matterhorn, Grindelwald glacier)
• Assessment of slope stability based on– topography– soil moisture– amount of root carbon (grass/forest)– land use patterns
• …it’s in the works!
I#$AH#4��#�#HE�
• cf. Tourism (above):protection is crucial
• SHs identified large variety of natural hazards that arerelevant for their interests:floods, landslides, permafrost melting, debris flows during glacier melting, avalanches, insect infestations, windthrow events, etc.
• we must restrict ourselves to a small subsetof these hazardse.g. slope stability (is key for mitigating many natural hazards)
���( ���� ��� �%��� �
)���������)���������
)����������;F<)����������;F<
• ������������ ��������������� ����7
7��������������� % ���������������������
����� ��� ��� �
• �%��������� �� % �� ���� �%�� �� ���������� ���
� B��� ���������� ��������� ���������������� ��������
• )����� ���� �� ����������� ��� ���� � ��� �����
����������� �'
– ������� ���;23/:3 ���<'�4A����� 6�I�� %�������
– ������ ��'�;1:3 ���<'�)����� �����
)����������;FF<)����������;FF<
• ���( ���� ��������� ������ �
– ��%������� ������%������ �� ������ �����%��& �
– �� �� ���;���� ������� ��<
• #��%��� ��%������������� ���������;����� ����(�??<'
– ���� ������ ���
;�������� �����S ������ 6������ �����L ��� ���#�%������� � �<
– ��� �'�%����������������� ���������;��� ��� ������ �?<
– �����'�%���������������� ���������;� ��� ������ �?<
– �������'�%������������ ������6����� ���������� ��������
�������������� ������������ ��� �
��%�6������������������� �S
$���(�� ����������� �����?