@phdthesis{Hesse2018,
  author    = {Hesse, Cornelia},
  title     = {Integrated water quality modelling in meso- to large-scale catchments of the Elbe river basin under climate and land use change},
  doi       = {10.25932/publishup-42295},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-422957},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {ix, 217},
  year      = {2018},
  abstract  = {In einer sich {\"a}ndernden Umwelt sind Fließgew{\"a}sser{\"o}kosysteme vielf{\"a}ltigen direkten und indirekten anthropogenen Belastungen ausgesetzt, die die Gew{\"a}sser sowohl in ihrer Menge als auch in ihrer G{\"u}te beeintr{\"a}chtigen k{\"o}nnen. Ein {\"u}berm{\"a}ßiger Eintrag von N{\"a}hrstoffen verursacht etwa Massenentwicklungen von Algen und Sauerstoffdefizite in den Gew{\"a}ssern, was zum Verfehlen der Ziele der Wasserrahmenrichtlinie (WRRL) f{\"u}hren kann. In vielen europ{\"a}ischen Einzugsgebieten und auch dem der Elbe sind solche Probleme zu beobachten. W{\"a}hrend der letzten Jahrzehnte entstanden diverse computergest{\"u}tzte Modelle, die zum Schutz und Management von Wasserressourcen genutzt werden k{\"o}nnen. Sie helfen beim Verstehen der N{\"a}hrstoffprozesse und Belastungspfade in Einzugsgebieten, bei der Absch{\"a}tzung m{\"o}glicher Folgen von Klima- und Landnutzungs{\"a}nderungen f{\"u}r die Wasserk{\"o}rper, sowie bei der Entwicklung eventueller Kompensationsmaßnahmen. Aufgrund der Vielzahl an sich gegenseitig beeinflussenden Prozessen ist die Modellierung der Wasserqualit{\"a}t komplexer und aufw{\"a}ndiger als eine reine hydrologische Modellierung. {\"O}kohydrologische Modelle zur Simulation der Gew{\"a}sserg{\"u}te, einschließlich des Modells SWIM (Soil and Water Integrated Model), bed{\"u}rfen auch h{\"a}ufig noch einer Weiterentwicklung und Verbesserung der Prozessbeschreibungen. Aus diesen {\"U}berlegungen entstand die vorliegende Dissertation, die sich zwei Hauptanliegen widmet: 1) einer Weiterentwicklung des N{\"a}hrstoffmoduls des {\"o}kohydrologischen Modells SWIM f{\"u}r Stickstoff- und Phosphorprozesse, und 2) der Anwendung des Modells SWIM im Elbegebiet zur Unterst{\"u}tzung eines anpassungsf{\"a}higen Wassermanagements im Hinblick auf m{\"o}gliche zuk{\"u}nftige {\"A}nderungen der Umweltbedingungen. Die kumulative Dissertation basiert auf f{\"u}nf wissenschaftlichen Artikeln, die in internationalen Zeitschriften ver{\"o}ffentlicht wurden. Im Zuge der Arbeit wurden verschiedene Modellanpassungen in SWIM vorgenommen, wie etwa ein einfacher Ansatz zur Verbesserung der Simulation der Wasser- und N{\"a}hrstoffverh{\"a}ltnisse in Feuchtgebieten, ein um Ammonium erweiterter Stickstoffkreislauf im Boden, sowie ein Flussprozessmodul, das Umwandlungsprozesse, Sauerstoffverh{\"a}ltnisse und Algenwachstum im Fließgew{\"a}sser simuliert, haupts{\"a}chlich angetrieben von Temperatur und Licht. Auch wenn dieser neue Modellansatz ein sehr komplexes Modell mit einer Vielzahl an neuen Kalibrierungsparametern und steigender Unsicherheit erzeugte, konnten gute Ergebnisse in den Teileinzugsgebieten und dem gesamten Gebiet der Elbe erzielt werden, so dass das Modell zur Absch{\"a}tzung m{\"o}glicher Folgen von Klimavariabilit{\"a}ten und ver{\"a}nderten anthropogenen Einfl{\"u}ssen f{\"u}r die Gew{\"a}sserg{\"u}te genutzt werden konnte. Das neue Fließgew{\"a}ssermodul ist ein wichtiger Beitrag zur Verbesserung der N{\"a}hrstoffmodellierung in SWIM, vor allem f{\"u}r Stoffe, die haupts{\"a}chlich aus Punktquellen in die Gew{\"a}sser gelangen (wie z.B. Phosphat). Der neue Modellansatz verbessert zudem die Anwendbarkeit von SWIM f{\"u}r Fragestellungen im Zusammenhang mit der WRRL, bei der biologische Qualit{\"a}tskomponenten (wie etwa Phytoplankton) eine zentrale Rolle spielen. Die dargestellten Ergebnisse der Wirkungsstudien k{\"o}nnen bei Entscheidungstr{\"a}gern und anderen Akteuren das Verst{\"a}ndnis f{\"u}r zuk{\"u}nftige Herausforderungen im Gew{\"a}ssermanagement erh{\"o}hen und dazu beitragen, ein angepasstes Management f{\"u}r das Elbeeinzugsgebiet zu entwickeln.},
  language  = {en}
}
@article{DidovetsLobanovaBronstertetal.2017,
  author    = {Didovets, Iulii and Lobanova, Anastasia and Bronstert, Axel and Snizhko, Sergiy and Maule, Cathrine Fox and Krysanova, Valentina},
  title     = {Assessment of Climate Change Impacts on Water Resources in Three Representative Ukrainian Catchments Using Eco-Hydrological Modelling},
  series = {Water},
  volume    = {9},
  journal   = {Water},
  number    = {3},
  publisher = {MDPI},
  address   = {Basel},
  issn      = {2073-4441},
  doi       = {10.3390/w9030204},
  pages     = {18},
  year      = {2017},
  abstract  = {The information about climate change impact on river discharge is vitally important for planning adaptation measures. The future changes can affect different water-related sectors. The main goal of this study was to investigate the potential water resource changes in Ukraine, focusing on three mesoscale river catchments (Teteriv, UpperWestern Bug, and Samara) characteristic for different geographical zones. The catchment scale watershed model—Soil and Water Integrated Model (SWIM)—was setup, calibrated, and validated for the three catchments under consideration. A set of seven GCM-RCM (General Circulation Model-Regional Climate Model) coupled climate scenarios corresponding to RCPs (Representative Concentration Pathways) 4.5 and 8.5 were used to drive the hydrological catchment model. The climate projections, used in the study, were considered as three combinations of low, intermediate, and high end scenarios. Our results indicate the shifts in the seasonal distribution of runoff in all three catchments. The spring high flow occurs earlier as a result of temperature increases and earlier snowmelt. The fairly robust trend is an increase in river discharge in the winter season, and most of the scenarios show a potential decrease in river discharge in the spring.},
  language  = {en}
}
@misc{DidovetsLobanovaBronstertetal.2017,
  author    = {Didovets, Iulii and Lobanova, Anastasia and Bronstert, Axel and Snizhko, Sergiy and Maule, Cathrine Fox and Krysanova, Valentina},
  title     = {Assessment of Climate Change Impacts on Water Resources in Three Representative Ukrainian Catchments Using Eco-Hydrological Modelling},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-394956},
  pages     = {18},
  year      = {2017},
  abstract  = {The information about climate change impact on river discharge is vitally important for planning adaptation measures. The future changes can affect different water-related sectors. The main goal of this study was to investigate the potential water resource changes in Ukraine, focusing on three mesoscale river catchments (Teteriv, UpperWestern Bug, and Samara) characteristic for different geographical zones. The catchment scale watershed model—Soil and Water Integrated Model (SWIM)—was setup, calibrated, and validated for the three catchments under consideration. A set of seven GCM-RCM (General Circulation Model-Regional Climate Model) coupled climate scenarios corresponding to RCPs (Representative Concentration Pathways) 4.5 and 8.5 were used to drive the hydrological catchment model. The climate projections, used in the study, were considered as three combinations of low, intermediate, and high end scenarios. Our results indicate the shifts in the seasonal distribution of runoff in all three catchments. The spring high flow occurs earlier as a result of temperature increases and earlier snowmelt. The fairly robust trend is an increase in river discharge in the winter season, and most of the scenarios show a potential decrease in river discharge in the spring.},
  language  = {en}
}
@article{HesseKrysanovaVetteretal.2013,
  author    = {Hesse, Cornelia and Krysanova, Valentina and Vetter, Tobias and Reinhardt, Julia},
  title     = {Comparison of several approaches representing terrestrial and in-stream nutrient retention and decomposition in watershed modelling},
  series = {Ecological modelling : international journal on ecological modelling and engineering and systems ecolog},
  volume    = {269},
  journal   = {Ecological modelling : international journal on ecological modelling and engineering and systems ecolog},
  number    = {34},
  publisher = {Elsevier},
  address   = {Amsterdam},
  issn      = {0304-3800},
  doi       = {10.1016/j.ecolmodel.2013.08.017},
  pages     = {70 -- 85},
  year      = {2013},
  abstract  = {Retention and transformation of nutrients within a river catchment are important mechanisms influencing water quality measured at the watershed outlet. Nutrient storage and reduction can occur in soils as well as in the river and should be considered in water quality modelling. Consideration is possible using various methods at several points during modelling cascade. The study compares the effects of five different equation sets implemented into the Soil and Water Integrated Model (SWIM), one describing terrestrial and four in-stream retention with a rising complexity (including algal growth and death at the highest complexity level). The influences of the different methods alone and in combinations on water quality model outputs (NO3-N, NH4-N, PO4-P) were analyzed for the outlet of the large-scale Saale basin in Germany. Experiments revealed that nutrient forms coming primarily from diffuse sources are mostly influenced by retention processes in the soils of the catchment, and river processes are less important. Nutrients introduced to the river mainly by point sources are more subject to retention by in-stream processes, but both nutrient retention and transformation processes in soils and rivers have to be included. Although the best overall results could be achieved at the highest complexity level, the calibration efforts for this case are extremely high, and only minor improvements of overall model performance with the highest complexity were detected. Therefore, it could be reasoned that for some research questions also less complex model approaches would be sufficient, which could help to reduce unnecessary complexity and diminish high uncertainty in water quality modelling at the catchment scale. (C) 2013 Elsevier B.V. All rights reserved.},
  language  = {en}
}