TY - JOUR A1 - Aichner, Bernhard A1 - Makhmudov, Zafar A1 - Rajabov, Iljomjon A1 - Zhang, Qiong A1 - Pausata, Francesco Salvatore R. A1 - Werner, Martin A1 - Heinecke, Liv A1 - Kuessner, Marie L. A1 - Feakins, Sarah J. A1 - Sachse, Dirk A1 - Mischke, Steffen T1 - Hydroclimate in the Pamirs Was Driven by Changes in Precipitation-Evaporation Seasonality Since theLast Glacial Period JF - Geophysical research letters N2 - The Central Asian Pamir Mountains (Pamirs) are a high-altitude region sensitive to climatic change, with only few paleoclimatic records available. To examine the glacial-interglacial hydrological changes in the region, we analyzed the geochemical parameters of a 31-kyr record from Lake Karakul and performed a set of experiments with climate models to interpret the results. delta D values of terrestrial biomarkers showed insolation-driven trends reflecting major shifts of water vapor sources. For aquatic biomarkers, positive delta D shifts driven by changes in precipitation seasonality were observed at ca. 31-30, 28-26, and 17-14 kyr BP. Multiproxy paleoecological data and modelling results suggest that increased water availability, induced by decreased summer evaporation, triggered higher lake levels during those episodes, possibly synchronous to northern hemispheric rapid climate events. We conclude that seasonal changes in precipitation-evaporation balance significantly influenced the hydrological state of a large waterbody such as Lake Karakul, while annual precipitation amount and inflows remained fairly constant. KW - climate KW - biomarker KW - geochemistry KW - modelling KW - paleoclimate KW - hydrology Y1 - 2019 U6 - https://doi.org/10.1029/2019GL085202 SN - 0094-8276 SN - 1944-8007 VL - 46 IS - 23 SP - 13972 EP - 13983 PB - American Geophysical Union CY - Washington ER - TY - JOUR A1 - Ayzel, Georgy T1 - Deep neural networks in hydrology BT - the new generation of universal and efficient models BT - новое поколение универсальных и эффективных моделей JF - Vestnik of Saint Petersburg University. Earth Sciences N2 - For around a decade, deep learning - the sub-field of machine learning that refers to artificial neural networks comprised of many computational layers - modifies the landscape of statistical model development in many research areas, such as image classification, machine translation, and speech recognition. Geoscientific disciplines in general and the field of hydrology in particular, also do not stand aside from this movement. Recently, the proliferation of modern deep learning-based techniques and methods has been actively gaining popularity for solving a wide range of hydrological problems: modeling and forecasting of river runoff, hydrological model parameters regionalization, assessment of available water resources. identification of the main drivers of the recent change in water balance components. This growing popularity of deep neural networks is primarily due to their high universality and efficiency. The presented qualities, together with the rapidly growing amount of accumulated environmental information, as well as increasing availability of computing facilities and resources, allow us to speak about deep neural networks as a new generation of mathematical models designed to, if not to replace existing solutions, but significantly enrich the field of geophysical processes modeling. This paper provides a brief overview of the current state of the field of development and application of deep neural networks in hydrology. Also in the following study, the qualitative long-term forecast regarding the development of deep learning technology for managing the corresponding hydrological modeling challenges is provided based on the use of "Gartner Hype Curve", which in the general details describes a life cycle of modern technologies. N2 - В течение последнего десятилетия глубокое обучение - область машинного обучения, относящаяся к искусственным нейронным сетям, состоящим из множества вычислительных слоев, - изменяет ландшафт развития статистических моделей во многих областях исследований, таких как классификация изображений, машинный перевод, распознавание речи. Географические науки, а также входящая в их состав область исследования гидрологии суши, не стоят в стороне от этого движения. В последнее время применение современных технологий и методов глубокого обучения активно набирает популярность для решения широкого спектра гидрологических задач: моделирования и прогнозирования речного стока, районирования модельных параметров, оценки располагаемых водных ресурсов, идентификации факторов, влияющих на современные изменения водного режима. Такой рост популярности глубоких нейронных сетей продиктован прежде всего их высокой универсальностью и эффективностью. Представленные качества в совокупности с быстрорастущим количеством накопленной информации о состоянии окружающей среды, а также ростом доступности вычислительных средств и ресурсов, позволяют говорить о глубоких нейронных сетях как о новом поколении математических моделей, призванных если не заменить существующие решения, то значительно обогатить область моделирования геофизических процессов. В данной работе представлен краткий обзор текущего состояния области разработки и применения глубоких нейронных сетей в гидрологии. Также в работе предложен качественный долгосрочный прогноз развития технологии глубокого обучения для решения задач гидрологического моделирования на основе использования «кривой ажиотажа Гартнера», в общих чертах описывающей жизненный цикл современных технологий. T2 - Глубокие нейронные сети в гидрологии KW - deep neural networks KW - deep learning KW - machine learning KW - hydrology KW - modeling KW - глубокие нейронные сети KW - глубокое обучение KW - машинное обучение KW - гидрология KW - моделирование Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.21638/spbu07.2021.101 SN - 2541-9668 SN - 2587-585X VL - 66 IS - 1 SP - 5 EP - 18 PB - Univ. Press CY - St. Petersburg ER - TY - GEN A1 - Ayzel, Georgy A1 - Izhitskiy, Alexander T1 - Climate change impact assessment on freshwater inflow into the Small Aral Sea T2 - Postprints der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe N2 - During the last few decades, the rapid separation of the Small Aral Sea from the isolated basin has changed its hydrological and ecological conditions tremendously. In the present study, we developed and validated the hybrid model for the Syr Darya River basin based on a combination of state-of-the-art hydrological and machine learning models. Climate change impact on freshwater inflow into the Small Aral Sea for the projection period 2007–2099 has been quantified based on the developed hybrid model and bias corrected and downscaled meteorological projections simulated by four General Circulation Models (GCM) for each of three Representative Concentration Pathway scenarios (RCP). The developed hybrid model reliably simulates freshwater inflow for the historical period with a Nash–Sutcliffe efficiency of 0.72 and a Kling–Gupta efficiency of 0.77. Results of the climate change impact assessment showed that the freshwater inflow projections produced by different GCMs are misleading by providing contradictory results for the projection period. However, we identified that the relative runoff changes are expected to be more pronounced in the case of more aggressive RCP scenarios. The simulated projections of freshwater inflow provide a basis for further assessment of climate change impacts on hydrological and ecological conditions of the Small Aral Sea in the 21st Century. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 1071 KW - Small Aral Sea KW - hydrology KW - climate change KW - modeling KW - machine learning Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-472794 SN - 1866-8372 IS - 1071 ER - TY - JOUR A1 - Ayzel, Georgy A1 - Izhitskiy, Alexander T1 - Climate Change Impact Assessment on Freshwater Inflow into the Small Aral Sea JF - Water N2 - During the last few decades, the rapid separation of the Small Aral Sea from the isolated basin has changed its hydrological and ecological conditions tremendously. In the present study, we developed and validated the hybrid model for the Syr Darya River basin based on a combination of state-of-the-art hydrological and machine learning models. Climate change impact on freshwater inflow into the Small Aral Sea for the projection period 2007-2099 has been quantified based on the developed hybrid model and bias corrected and downscaled meteorological projections simulated by four General Circulation Models (GCM) for each of three Representative Concentration Pathway scenarios (RCP). The developed hybrid model reliably simulates freshwater inflow for the historical period with a Nash-Sutcliffe efficiency of 0.72 and a Kling-Gupta efficiency of 0.77. Results of the climate change impact assessment showed that the freshwater inflow projections produced by different GCMs are misleading by providing contradictory results for the projection period. However, we identified that the relative runoff changes are expected to be more pronounced in the case of more aggressive RCP scenarios. The simulated projections of freshwater inflow provide a basis for further assessment of climate change impacts on hydrological and ecological conditions of the Small Aral Sea in the 21st Century. KW - Small Aral Sea KW - hydrology KW - climate change KW - modeling KW - machine learning Y1 - 2019 U6 - https://doi.org/10.3390/w11112377 SN - 2073-4441 VL - 11 IS - 11 PB - MDPI CY - Basel ER - TY - THES A1 - Bäse, Frank T1 - Interception loss of changing land covers in the humid tropical lowland of Latin America T1 - Der Zusammenhang von Interzeptionsverlust und Landnutzungswandel im feucht-tropischen Flachland Latein Amerikas BT - A synthesis of experimental and modeling approaches BT - Eine Synthese aus experimentellem und modellgestütztem Ansatz N2 - Das Gebiet der feuchten Tropen ist die am stärksten durch den Landnutzungswandel betroffene Region der Erde. Vor allem die Rodung tropischer Wälder, um Platz für Rinderweiden oder den Anbau von Soja zu schaffen, aber auch seit jüngster Zeit die Bemühungen um Wiederaufforstungen prägen diesen Landnutzungswandel. Dabei beeinflusst die Änderung der Vegetationsbedeckung den regionalen Wasserhaushalt auf vielfältige Weise. Betroffen ist unter anderem die Verdunstung von feuchten Oberflächen. Die so genannte Interzeptionsverdunstung bzw. der Interzeptionsverlust trägt erheblich zum Wasserdampfgehalt in der unteren Atmosphäre und schließlich zur Niederschlagsbildung bei. Ziele dieser Dissertation waren (1) die experimentelle Untersuchung der Interzeptionsverlustunterschiede zwischen einem natürlichen, tropischen Wald und einer Sojaplantage im südlichen Amazonasgebiet, (2) die Modellierung des Interzeptionsverlustes dieser beiden Vegetationsformen im Vergleich zu einem jungen Sekundärwald unter dem Aspekt der Unsicherheiten bei der Ableitung notwendiger Modellparameter sowohl im Südamazonas als auch im Einzugsgebietes des Panamakanals sowie (3) die Wasserhaushaltsanalyse eines vom Landnutzungswandel geprägten Teileinzugsgebietes des Panamakanals in Hinblick auf die Veränderung der Interzeptionsverdunstung durch sich verändernde Landnutzung und der Änderung der klimatischen Bedingungen. Die Messung des Interzeptionsverlustes zeigte, dass in der Hauptwachstumsphase vom Soja von dessen Oberfläche mehr Wasserverdunstet als von der Oberfläche des Waldes. Allerdings ist in der Jahresbilanz der Interzeptionsverlust vom Wald höher, da diese Studie nur eine Momentaufnahme zur Zeit der vollen Vegetationsentwicklung des Sojas mit einem Zeitfenster von zwei Monaten widerspiegelt. Durch die geringere ganzjährige Verdunstung von den mit Soja bestandenen Flächen, wird hier der Niederschlag schneller dem Abfluss zugeführt und schell aus der Region ausgetragen. Somit trägt der Landnutzungswandel von Wald zu Soja zu einer mittelfristigen Reduktion des in der Region verfügbaren Wassers bei. Die anschließende Modellierung des Interzeptionsverlustes zeigte Einerseits einen starken Einfluss der Datenqualität auf die Plausibilität der Ergebnisse und Andererseits, dass die Sensitivität der einzelnen Parameter zwischen den Untersuchungsgebieten variiert. Eine Schlüsselrolle nimmt die Wasserspeicherkapazität der Vegetationskrone ein. Dennoch ist die Evaporationsrate die treibende Größe im Interzeptionsprozess, so dass von ihr die größte Unsicherheit ausgeht. Je nach verwendeter Methode zur Ableitung dieses Parameters unterscheiden sich die gewonnenen Parameterwerte erheblich. Die Wirkungsanalyse der Interzeptionsverdunstung auf den Wasserhaushalt im Wirkungsgeflecht der Änderungen von Temperatur, Niederschlag und Landnutzung im Landschaftsmosaik eines Flusseinzugsgebiets mit Hilfe eines Wasserhaushaltsmodels zeigte den Einfluss der Landnutzungsänderung auf die Abflussbildung mittels verschiedener Landnutzungsszenarien. Die Ergebnisse belegen, dass die Landnutzungsänderung im Gebiet nur einen geringen Einfluss auf den Jahresabfluss hat. Stärker scheint sich der gemessene Temperaturanstieg auf die Verdunstung auszuwirken. Der mit einer höheren Temperatur einhergehende Anstieg der Transpiration und Interzeptionsverdunstung gleicht die gemessene Zunahme des Gebietsniederschlages aus, sodass keine signifikanten Änderungen im Jahresabfluss nachgewiesen werden konnten. Die Ergebnisse der drei Studien verdeutlichen den Einfluss der Landnutzung auf die Interzeptionsverdunstung. Allerdings veranschaulichten die Resultate der Wasserhaushalts-modellierung, wie sehr dieser Einfluss durch die Veränderung der äußeren Rahmenbedingungen, vor allem durch den Anstieg der Temperatur, überprägt werden kann. Dies belegt, dass eine einfache Übertragung der Ergebnisse zwischen den Untersuchungsgebiet nicht möglich ist. Somit bleibt die experimentelle Erhebung von Vegetationsparametern sowie des Interzeptionsverlustes an den jeweils zu untersuchenden Standort für die Anwendung von Modellen unerlässlich. N2 - The humid tropics are the region with the highest rate of land-cover change worldwide. Especially prevalent is the deforestation of old-growth tropical forests to create space for cattle pastures and soybean fields. The regional water cycle is influenced by vegetation cover in various ways. Especially evapotranspiration considerably contributes to water vapor content in the lower atmosphere. Besides active transpiration by plants, evaporation from wetted plant surfaces further known as interception loss is an important supply of water vapor. Changes in interception loss due to change in land cover and the related consequences on the regional water cycle in the humid tropics of Latin America are the research focus of my thesis. (1) In an experimental setup I assess differences in interception loss between an old-growth tropical forest and a soybean plantation. (2) In a modeling study, I examine interception losses of these two vegetation types compared to a younger secondary forest with the use of the Gash interception model, including an uncertainty analysis for the estimation of the necessary model parameters. (3) Studying the water balance of a 192-km² catchment I disentangle the influences of changes in land cover and climatic factors on interception loss. The three different research sites in my thesis represent a currently typical spectrum for land-cover changes in Latin America. In the first example I study the consequences of deforestation of transitional forest, which forms the transition from the Brazilian tree savanna (cerrado) to tropical rain forest, for the establishment of soybean fields in the southern Amazon basin. The second study site is a young secondary forest within the “Agua Salud” project area in Panama as an example of reforestation of former pastures. The third study site is the Cirí Grande river catchment which comprises a mixture of young and old forests as well as pastures, which is typical for the southern sub-catchments of the Panama Canal. The experimental approach consists of the indirect estimation of interception loss by measuring throughfall and stem flow. For the first experimental study I measured throughfall as well as stem flow manually. Measurements of the leaf area index of the two land covers do not show distinct differences; hence it could not serve as an explanation for the differences in the measured interception loss. The considerably higher interception loss at the soybean field is attributed to a possible underestimation of stemflow but also to the stronger ventilation within the well-structured plant rows causing higher evaporation rates. This situation is valid only for two months of the rainy season, when soybean plants are fully developed. In the annual balance evapotranspiration at the soybean site is clearly less than at the forest site, accelerating the development of fast runoff components and consequently discharge. In the medium term, a reduction of water availability in the study area can be expected. For the modeling study, throughfall in a young secondary forest is sampled automatically. The resulting temporally high-resolution dataset allows the distinction between different precipitation and interception events. The core of this study is the sensitivity and uncertainty analysis of the Gash interception model parameters and the consequences for its results. Canopy storage capacity plays a key role for the model and parameter uncertainty. With increasing storage capacity uncertainty in parameter delineation also increases. Evaporation rate as the driving component of the interception process incorporates in this context the largest parameter uncertainty. Depending on the selected method for parameter estimation, parameter values may vary tremendously. In the third study, I analyze the influence of interception loss on the water balance of the Cirí Grande catchment, incorporating the interlinked effects of temperature, precipitation and changes of the land use mosaic using the SWAT (soil water assessment tool) model. Constructing several land-cover scenarios I assess their influence on the catchment’s discharge. The results show that land-cover change exerts only a small influence on annual discharge in the Cirí Grande catchment whereas an increase in temperature markedly influences evapotranspiration. The temperature-induced larger transpiration and interception loss balances the simultaneous increase in annual precipitation, such that the resulting changes in annual discharge are negligible. The results of the three studies show the considerable effect of land cover on interception. However, the magnitude of this effect can be masked by changes in local conditions, especially by an increase in temperature. Hence, the results cannot be transferred easily between the different study sites. For modeling purposes, this means that measurements of vegetation characteristics as well as interception loss at the respective sites are indispensable. KW - geoecology KW - interception KW - hydrology KW - Geoökologie KW - Interzeptionsverdunstung KW - Hydrologie KW - Lateinamerika KW - Latin America Y1 - 2016 ER - TY - JOUR A1 - Coch, Caroline A1 - Lamoureux, Scott F. A1 - Knoblauch, Christian A1 - Eischeid, Isabell A1 - Fritz, Michael A1 - Obu, Jaroslav A1 - Lantuit, Hugues T1 - Summer rainfall dissolved organic carbon, solute, and sediment fluxes in a small Arctic coastal catchment on Herschel Island (Yukon Territory, Canada) JF - Artic science N2 - Coastal ecosystems in the Arctic are affected by climate change. As summer rainfall frequency and intensity are projected to increase in the future, more organic matter, nutrients and sediment could bemobilized and transported into the coastal nearshore zones. However, knowledge of current processes and future changes is limited. We investigated streamflow dynamics and the impacts of summer rainfall on lateral fluxes in a small coastal catchment on Herschel Island in the western Canadian Arctic. For the summer monitoring periods of 2014-2016, mean dissolved organic matter flux over 17 days amounted to 82.7 +/- 30.7 kg km(-2) and mean total dissolved solids flux to 5252 +/- 1224 kg km(-2). Flux of suspended sediment was 7245 kg km(-2) in 2015, and 369 kg km(-2) in 2016. We found that 2.0% of suspended sediment was composed of particulate organic carbon. Data and hysteresis analysis suggest a limited supply of sediments; their interannual variability is most likely caused by short-lived localized disturbances. In contrast, our results imply that dissolved organic carbon is widely available throughout the catchment and exhibits positive linear relationship with runoff. We hypothesize that increased projected rainfall in the future will result in a similar increase of dissolved organic carbon fluxes. KW - permafrost KW - hydrology KW - lateral fluxes KW - hysteresis KW - climate change Y1 - 2018 U6 - https://doi.org/10.1139/as-2018-0010 SN - 2368-7460 VL - 4 IS - 4 SP - 750 EP - 780 PB - Canadian science publishing CY - Ottawa ER - TY - THES A1 - Güntner, Andreas T1 - Large-scale hydrological modelling in the semi-arid north-east of Brazil N2 - Semi-arid areas are, due to their climatic setting, characterized by small water resources. An increasing water demand as a consequence of population growth and economic development as well as a decreasing water availability in the course of possible climate change may aggravate water scarcity in future, which often exists already for present-day conditions in these areas. Understanding the mechanisms and feedbacks of complex natural and human systems, together with the quantitative assessment of future changes in volume, timing and quality of water resources are a prerequisite for the development of sustainable measures of water management to enhance the adaptive capacity of these regions. For this task, dynamic integrated models, containing a hydrological model as one component, are indispensable tools. The main objective of this study is to develop a hydrological model for the quantification of water availability in view of environmental change over a large geographic domain of semi-arid environments. The study area is the Federal State of Ceará (150 000 km2) in the semi-arid north-east of Brazil. Mean annual precipitation in this area is 850 mm, falling in a rainy season with duration of about five months. Being mainly characterized by crystalline bedrock and shallow soils, surface water provides the largest part of the water supply. The area has recurrently been affected by droughts which caused serious economic losses and social impacts like migration from the rural regions. The hydrological model Wasa (Model of Water Availability in Semi-Arid Environments) developed in this study is a deterministic, spatially distributed model being composed of conceptual, process-based approaches. Water availability (river discharge, storage volumes in reservoirs, soil moisture) is determined with daily resolution. Sub-basins, grid cells or administrative units (municipalities) can be chosen as spatial target units. The administrative units enable the coupling of Wasa in the framework of an integrated model which contains modules that do not work on the basis of natural spatial units. The target units mentioned above are disaggregated in Wasa into smaller modelling units within a new multi-scale, hierarchical approach. The landscape units defined in this scheme capture in particular the effect of structured variability of terrain, soil and vegetation characteristics along toposequences on soil moisture and runoff generation. Lateral hydrological processes at the hillslope scale, as reinfiltration of surface runoff, being of particular importance in semi-arid environments, can thus be represented also within the large-scale model in a simplified form. Depending on the resolution of available data, small-scale variability is not represented explicitly with geographic reference in Wasa, but by the distribution of sub-scale units and by statistical transition frequencies for lateral fluxes between these units. Further model components of Wasa which respect specific features of semi-arid hydrology are: (1) A two-layer model for evapotranspiration comprises energy transfer at the soil surface (including soil evaporation), which is of importance in view of the mainly sparse vegetation cover. Additionally, vegetation parameters are differentiated in space and time in dependence on the occurrence of the rainy season. (2) The infiltration module represents in particular infiltration-excess surface runoff as the dominant runoff component. (3) For the aggregate description of the water balance of reservoirs that cannot be represented explicitly in the model, a storage approach respecting different reservoirs size classes and their interaction via the river network is applied. (4) A model for the quantification of water withdrawal by water use in different sectors is coupled to Wasa. (5) A cascade model for the temporal disaggregation of precipitation time series, adapted to the specific characteristics of tropical convective rainfall, is applied for the generating rainfall time series of higher temporal resolution. All model parameters of Wasa can be derived from physiographic information of the study area. Thus, model calibration is primarily not required. Model applications of Wasa for historical time series generally results in a good model performance when comparing the simulation results of river discharge and reservoir storage volumes with observed data for river basins of various sizes. The mean water balance as well as the high interannual and intra-annual variability is reasonably represented by the model. Limitations of the modelling concept are most markedly seen for sub-basins with a runoff component from deep groundwater bodies of which the dynamics cannot be satisfactorily represented without calibration. Further results of model applications are: (1) Lateral processes of redistribution of runoff and soil moisture at the hillslope scale, in particular reinfiltration of surface runoff, lead to markedly smaller discharge volumes at the basin scale than the simple sum of runoff of the individual sub-areas. Thus, these processes are to be captured also in large-scale models. The different relevance of these processes for different conditions is demonstrated by a larger percentage decrease of discharge volumes in dry as compared to wet years. (2) Precipitation characteristics have a major impact on the hydrological response of semi-arid environments. In particular, underestimated rainfall intensities in the rainfall input due to the rough temporal resolution of the model and due to interpolation effects and, consequently, underestimated runoff volumes have to be compensated in the model. A scaling factor in the infiltration module or the use of disaggregated hourly rainfall data show good results in this respect. The simulation results of Wasa are characterized by large uncertainties. These are, on the one hand, due to uncertainties of the model structure to adequately represent the relevant hydrological processes. On the other hand, they are due to uncertainties of input data and parameters particularly in view of the low data availability. Of major importance is: (1) The uncertainty of rainfall data with regard to their spatial and temporal pattern has, due to the strong non-linear hydrological response, a large impact on the simulation results. (2) The uncertainty of soil parameters is in general of larger importance on model uncertainty than uncertainty of vegetation or topographic parameters. (3) The effect of uncertainty of individual model components or parameters is usually different for years with rainfall volumes being above or below the average, because individual hydrological processes are of different relevance in both cases. Thus, the uncertainty of individual model components or parameters is of different importance for the uncertainty of scenario simulations with increasing or decreasing precipitation trends. (4) The most important factor of uncertainty for scenarios of water availability in the study area is the uncertainty in the results of global climate models on which the regional climate scenarios are based. Both a marked increase or a decrease in precipitation can be assumed for the given data. Results of model simulations for climate scenarios until the year 2050 show that a possible future change in precipitation volumes causes a larger percentage change in runoff volumes by a factor of two to three. In the case of a decreasing precipitation trend, the efficiency of new reservoirs for securing water availability tends to decrease in the study area because of the interaction of the large number of reservoirs in retaining the overall decreasing runoff volumes. N2 - Semiaride Gebiete sind auf Grund der klimatischen Bedingungen durch geringe Wasserressourcen gekennzeichnet. Ein zukünftig steigender Wasserbedarf in Folge von Bevölkerungswachstum und ökonomischer Entwicklung sowie eine geringere Wasserverfügbarkeit durch mögliche Klimaänderungen können dort zu einer Verschärfung der vielfach schon heute auftretenden Wasserknappheit führen. Das Verständnis der Mechanismen und Wechselwirkungen des komplexen Systems von Mensch und Umwelt sowie die quantitative Bestimmung zukünftiger Veränderungen in der Menge, der zeitlichen Verteilung und der Qualität von Wasserressourcen sind eine grundlegende Voraussetzung für die Entwicklung von nachhaltigen Maßnahmen des Wassermanagements mit dem Ziel einer höheren Anpassungsfähigkeit dieser Regionen gegenüber künftigen Änderungen. Hierzu sind dynamische integrierte Modelle unerlässlich, die als eine Komponente ein hydrologisches Modell beinhalten. Vorrangiges Ziel dieser Arbeit ist daher die Erstellung eines hydrologischen Modells zur großräumigen Bestimmung der Wasserverfügbarkeit unter sich ändernden Umweltbedingungen in semiariden Gebieten. Als Untersuchungsraum dient der im semiariden tropischen Nordosten Brasiliens gelegene Bundestaat Ceará (150 000 km2). Die mittleren Jahresniederschläge in diesem Gebiet liegen bei 850 mm innerhalb einer etwa fünfmonatigen Regenzeit. Mit vorwiegend kristallinem Grundgebirge und geringmächtigen Böden stellt Oberflächenwasser den größten Teil der Wasserversorgung bereit. Die Region war wiederholt von Dürren betroffen, die zu schweren ökonomischen Schäden und sozialen Folgen wie Migration aus den ländlichen Gebieten geführt haben. Das hier entwickelte hydrologische Modell Wasa (Model of Water Availability in Semi-Arid Environments) ist ein deterministisches, flächendifferenziertes Modell, das aus konzeptionellen, prozess-basierten Ansätzen aufgebaut ist. Die Wasserverfügbarkeit (Abfluss im Gewässernetz, Speicherung in Stauseen, Bodenfeuchte) wird mit täglicher Auflösung bestimmt. Als räumliche Zieleinheiten können Teileinzugsgebiete, Rasterzellen oder administrative Einheiten (Gemeinden) gewählt werden. Letztere ermöglichen die Kopplung des Modells im Rahmen der integrierten Modellierung mit Modulen, die nicht auf der Basis natürlicher Raumeinheiten arbeiten. Im Rahmen eines neuen skalenübergreifenden, hierarchischen Ansatzes werden in Wasa die genannten Zieleinheiten in kleinere räumliche Modellierungseinheiten unterteilt. Die ausgewiesenen Landschaftseinheiten erfassen insbesondere die strukturierte Variabilität von Gelände-, Boden- und Vegetationseigenschaften entlang von Toposequenzen in ihrem Einfluss auf Bodenfeuchte und Abflussbildung. Laterale hydrologische Prozesse auf kleiner Skala, wie die für semiaride Bedingungen bedeutsame Wiederversickerung von Oberflächenabfluss, können somit auch in der erforderlichen großskaligen Modellanwendung vereinfacht wiedergegeben werden. In Abhängigkeit von der Auflösung der verfügbaren Daten wird in Wasa die kleinskalige Variabilität nicht räumlich explizit sondern über die Verteilung von Flächenanteilen subskaliger Einheiten und über statistische Übergangshäufigkeiten für laterale Flüsse zwischen den Einheiten berücksichtigt. Weitere Modellkomponenten von Wasa, die spezifische Bedingungen semiarider Gebiete berücksichtigen, sind: (1) Ein Zwei-Schichten-Modell zur Bestimmung der Evapotranspiration berücksichtigt auch den Energieumsatz an der Bodenoberfläche (inklusive Bodenverdunstung), der in Anbetracht der meist lichten Vegetationsbedeckung von Bedeutung ist. Die Vegetationsparameter werden zudem flächen- und zeitdifferenziert in Abhängigkeit vom Auftreten der Regenzeit modifiziert. (2) Das Infiltrationsmodul bildet insbesondere Oberflächenabfluss durch Infiltrationsüberschuss als dominierender Abflusskomponente ab. (3) Zur aggregierten Beschreibung der Wasserbilanz von im Modell nicht einzeln erfassbaren Stauseen wird ein Speichermodell unter Berücksichtigung verschiedener Größenklassen und ihrer Interaktion über das Gewässernetz eingesetzt. (4) Ein Modell zur Bestimmung der Entnahme durch Wassernutzung in verschiedenen Sektoren ist an Wasa gekoppelt. (5) Ein Kaskadenmodell zur zeitlichen Disaggregierung von Niederschlagszeitreihen, das in dieser Arbeit speziell für tropische konvektive Niederschlagseigenschaften angepasst wird, wird zur Erzeugung höher aufgelöster Niederschlagsdaten verwendet. Alle Modellparameter von Wasa können von physiographischen Gebietsinformationen abgeleitet werden, sodass eine Modellkalibrierung primär nicht erforderlich ist. Die Modellanwendung von Wasa für historische Zeitreihen ergibt im Allgemeinen eine gute Übereinstimmung der Simulationsergebnisse für Abfluss und Stauseespeichervolumen mit Beobachtungsdaten in unterschiedlich großen Einzugsgebieten. Die mittlere Wasserbilanz sowie die hohe monatliche und jährliche Variabilität wird vom Modell angemessen wiedergegeben. Die Grenzen der Anwendbarkeit des Modell-konzepts zeigen sich am deutlichsten in Teilgebieten mit Abflusskomponenten aus tieferen Grundwasserleitern, deren Dynamik ohne Kalibrierung nicht zufriedenstellend abgebildet werden kann. Die Modellanwendungen zeigen weiterhin: (1) Laterale Prozesse der Umverteilung von Bodenfeuchte und Abfluss auf der Hangskala, vor allem die Wiederversickerung von Oberflächenabfluss, führen auf der Skala von Einzugsgebieten zu deutlich kleineren Abflussvolumen als die einfache Summe der Abflüsse der Teilflächen. Diese Prozesse sollten daher auch in großskaligen Modellen abgebildet werden. Die unterschiedliche Ausprägung dieser Prozesse für unterschiedliche Bedingungen zeigt sich an Hand einer prozentual größeren Verringerung der Abflussvolumen in trockenen im Vergleich zu feuchten Jahren. (2) Die Niederschlagseigenschaften haben einen sehr großen Einfluss auf die hydrologische Reaktion in semiariden Gebieten. Insbesondere die durch die grobe zeitliche Auflösung des Modells und durch Interpolationseffekte unterschätzten Niederschlagsintensitäten in den Eingangsdaten und die daraus folgende Unterschätzung von Abflussvolumen müssen im Modell kompensiert werden. Ein Skalierungsfaktor in der Infiltrationsroutine oder die Verwendung disaggregierter stündlicher Niederschlagsdaten zeigen hier gute Ergebnisse. Die Simulationsergebnisse mit Wasa sind insgesamt durch große Unsicherheiten gekennzeichnet. Diese sind einerseits in Unsicherheiten der Modellstruktur zur adäquaten Beschreibung der relevanten hydrologischen Prozesse begründet, andererseits in Daten- und Parametersunsicherheiten in Anbetracht der geringen Datenverfügbarkeit. Von besonderer Bedeutung ist: (1) Die Unsicherheit der Niederschlagsdaten in ihrem räumlichen Muster und ihrer zeitlichen Struktur hat wegen der stark nicht-linearen hydrologischen Reaktion einen großen Einfluss auf die Simulationsergebnisse. (2) Die Unsicherheit von Bodenparametern hat im Vergleich zu Vegetationsparametern und topographischen Parametern im Allgemeinen einen größeren Einfluss auf die Modellunsicherheit. (3) Der Effekt der Unsicherheit einzelner Modellkomponenten und -parameter ist für Jahre mit unter- oder überdurchschnittlichen Niederschlagsvolumen zumeist unterschiedlich, da einzelne hydrologische Prozesse dann jeweils unterschiedlich relevant sind. Die Unsicherheit einzelner Modellkomponenten- und parameter hat somit eine unterschiedliche Bedeutung für die Unsicherheit von Szenarienrechnungen mit steigenden oder fallenden Niederschlagstrends. (4) Der bedeutendste Unsicherheitsfaktor für Szenarien der Wasserverfügbarkeit für die Untersuchungsregion ist die Unsicherheit der den regionalen Klimaszenarien zu Grunde liegenden Ergebnisse globaler Klimamodelle. Eine deutliche Zunahme oder Abnahme der Niederschläge bis 2050 kann gemäß den hier vorliegenden Daten für das Untersuchungsgebiet gleichermaßen angenommen werden. Modellsimulationen für Klimaszenarien bis zum Jahr 2050 ergeben, dass eine mögliche zukünftige Veränderung der Niederschlagsmengen zu einer prozentual zwei- bis dreifach größeren Veränderung der Abflussvolumen führt. Im Falle eines Trends von abnehmenden Niederschlagsmengen besteht in der Untersuchungsregion die Tendenz, dass auf Grund der gegenseitigen Beeinflussung der großen Zahl von Stauseen beim Rückhalt der tendenziell abnehmenden Abflussvolumen die Effizienz von neugebauten Stauseen zur Sicherung der Wasserverfügbarkeit zunehmend geringer wird. KW - Ceará / Semiarides Gebiet / Wasserreserve / Hydrologie / Mathematisches Modell KW - Hydrologie KW - Wasserverfügbarkeit KW - Klimaänderung KW - Niederschlag-Abfluss-Modellierung KW - Trockengebiet KW - semi-arid KW - Unsicherheiten KW - Brasilien KW - hydrology KW - water availability KW - climate change KW - rainfall-runoff modelling KW - drylands KW - semi-arid KW - uncertainties KW - Brazil Y1 - 2002 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-0000511 ER - TY - JOUR A1 - Hayhoe, Shelby J. A1 - Neill, Christopher A1 - Porder, Stephen A1 - McHorney, Richard A1 - Lefebvre, Paul A1 - Coe, Michael T. A1 - Elsenbeer, Helmut A1 - Krusche, Alex V. T1 - Conversion to soy on the Amazonian agricultural frontier increases streamflow without affecting stormflow dynamics JF - Global change biology N2 - Large-scale soy agriculture in the southern Brazilian Amazon now rivals deforestation for pasture as the region's predominant form of land use change. Such landscape-level change can have substantial consequences for local and regional hydrology, but these effects remain relatively unstudied in this ecologically and economically important region. We examined how the conversion to soy agriculture influences water balances and stormflows using stream discharge (water yields) and the timing of discharge (stream hydrographs) in small (2.5-13.5 km2) forested and soy headwater watersheds in the Upper Xingu Watershed in the state of Mato Grosso, Brazil. We monitored water yield for 1 year in three forested and four soy watersheds. Mean daily water yields were approximately four times higher in soy than forested watersheds, and soy watersheds showed greater seasonal variability in discharge. The contribution of stormflows to annual streamflow in all streams was low (< 13% of annual streamflow), and the contribution of stormflow to streamflow did not differ between land uses. If the increases in water yield observed in this study are typical, landscape-scale conversion to soy substantially alters water-balance, potentially altering the regional hydrology over large areas of the southern Amazon. KW - Amazon KW - baseflow KW - hydrology KW - land use change KW - soybean cultivation KW - water yield Y1 - 2011 U6 - https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2011.02392.x SN - 1354-1013 VL - 17 IS - 5 SP - 1821 EP - 1833 PB - Wiley-Blackwell CY - Malden ER - TY - RPRT A1 - Huđek, Helena A1 - Žganec, Krešimir A1 - Pusch, Martin T. T1 - A review of hydropower dams in Southeast Europe BT - distribution, trends and availability of monitoring data using the example of a multinational Danube catchment subarea T2 - Renewable & sustainable energy reviews N2 - Currently, Southeast Europe (SEE) is witnessing a boom in hydropower plant (HPP) construction, which has not even spared protected areas. As SEE includes global hotspots of aquatic biodiversity, it is expected that this boom will result in a more severe impact on biodiversity than that of other regions. A more detailed assessment of the environmental risks resulting from HPP construction would have to rely on the existence of nearby hydrological and biological monitoring stations. For this reason, we review the distribution and trends of HPPs in the area, as well as the availability of hydrological and biological monitoring data from national institutions useable for environmental impact assessment. Our analysis samples tributary rivers of the Danube in Slovenia, Croatia, Bosnia and Herzegovina, Serbia, and Montenegro, referred to hereafter as TRD rivers. Currently, 636 HPPs are operating along the course of TRD rivers, most of which are small (<1 MW). An additional 1315 HPPs are currently planned to be built, mostly in Serbia and in Bosnia and Herzegovina. As official monitoring stations near HPPs are rare, the impact of those HPPs on river flow, fish and macro-invertebrates is difficult to assess. This manuscript represents the first regional review of hydropower use and of available data sources on its environmental impact for an area outside of the Alps. We conclude that current hydrological and biological monitoring in TRD rivers is insufficient for an assessment of the ecological impacts of HPPs. This data gap also prevents an adequate assessment of the ecological impacts of planned HP projects, as well as the identification of appropriate measures to mitigate the environmental effects of existing HPPs. KW - renewable energy KW - environmental monitoring KW - water framework directive KW - environmental impact assessment KW - macroinvertebrates KW - fish KW - hydrology Y1 - 2020 U6 - https://doi.org/10.1016/j.rser.2019.109434 SN - 1364-0321 SN - 1879-0690 VL - 117 PB - Elsevier Science CY - Amsterdam [u.a.] ER - TY - THES A1 - Kemter, Matthias T1 - River floods in a changing world T1 - Flusshochwasser in einer sich ändernden Welt N2 - River floods are among the most devastating natural hazards worldwide. As their generation is highly dependent on climatic conditions, their magnitude and frequency are projected to be affected by future climate change. Therefore, it is crucial to study the ways in which a changing climate will, and already has, influenced flood generation, and thereby flood hazard. Additionally, it is important to understand how other human influences - specifically altered land cover - affect flood hazard at the catchment scale. The ways in which flood generation is influenced by climatic and land cover conditions differ substantially in different regions. The spatial variability of these effects needs to be taken into account by using consistent datasets across large scales as well as applying methods that can reflect this heterogeneity. Therefore, in the first study of this cumulative thesis a complex network approach is used to find 10 clusters of similar flood behavior among 4390 catchments in the conterminous United States. By using a consistent set of 31 hydro-climatological and land cover variables, and training a separate Random Forest model for each of the clusters, the regional controls on flood magnitude trends between 1960-2010 are detected. It is shown that changes in rainfall are the most important drivers of these trends, while they are regionally controlled by land cover conditions. While climate change is most commonly associated with flood magnitude trends, it has been shown to also influence flood timing. This can lead to trends in the size of the area across which floods occur simultaneously, the flood synchrony scale. The second study is an analysis of data from 3872 European streamflow gauges and shows that flood synchrony scales have increased in Western Europe and decreased in Eastern Europe. These changes are attributed to changes in flood generation, especially a decreasing relevance of snowmelt. Additionally, the analysis shows that both the absolute values and the trends of flood magnitudes and flood synchrony scales are positively correlated. If these trends persist in the future and are not accounted for, the combined increases of flood magnitudes and flood synchrony scales can exceed the capacities of disaster relief organizations and insurers. Hazard cascades are an additional way through which climate change can influence different aspects of flood hazard. The 2019/2020 wildfires in Australia, which were preceded by an unprecedented drought and extinguished by extreme rainfall that led to local flooding, present an opportunity to study the effects of multiple preceding hazards on flood hazard. All these hazards are individually affected by climate change, additionally complicating the interactions within the cascade. By estimating and analyzing the burn severity, rainfall magnitude, soil erosion and stream turbidity in differently affected tributaries of the Manning River catchment, the third study shows that even low magnitude floods can pose a substantial hazard within a cascade. This thesis shows that humanity is affecting flood hazard in multiple ways with spatially and temporarily varying consequences, many of which were previously neglected (e.g. flood synchrony scale, hazard cascades). To allow for informed decision making in risk management and climate change adaptation, it will be crucial to study these aspects across the globe and to project their trajectories into the future. The presented methods can depict the complex interactions of different flood drivers and their spatial variability, providing a basis for the assessment of future flood hazard changes. The role of land cover should be considered more in future flood risk modelling and management studies, while holistic, transferable frameworks for hazard cascade assessment will need to be designed. N2 - Flusshochwasser gehören zu den verheerendsten Naturkatastrophen weltweit. Ihre Entstehung hängt von klimatischen Bedingungen ab, weshalb vorhergesagt wird, dass sich ihre Magnituden und Häufigkeit durch den Klimawandel ändern werden. Daher ist es notwendig zu untersuchen, auf welche Art sich ein verändertes Klima - auch im Vergleich mit Effekten durch Landbedeckungsänderungen - auf Hochwasserentstehung und -gefahr auswirken könnte und das bereits getan hat. Diese kumulative Arbeit beleuchtet drei Teilaspekte dieses Themas. In der ersten Studie werden mittels maschinellen Lernens die wichtigsten Variablen entdeckt und untersucht, die die Änderungen von Hochwassermagnituden in 4390 Einzugsgebieten in den USA von 1960-2010 kontrolliert haben. Es wird gezeigt, dass Änderungen der Regenmengen der entscheidende Faktor waren, während Landnutzung regional von großer Bedeutung war. Die zweite Studie untersucht von 1960-2010 Änderungen in der Distanz innerhalb welcher Hochwasser in verschiedenen Flüssen gleichzeitig auftreten. Daten von 3872 europäischen Flusspegeln zeigen, dass sich die Fläche der gleichzeitigen Überflutung in Westeuropa vergrößert und in Osteuropa verkleinert hat, was auf abnehmende Relevanz der Schneeschmelze bei der Hochwasserentstehung zurückzuführen ist. Die dritte Studie behandelt die Auswirkungen kaskadierender Naturkatastrophen auf Hochwasser am Beispiel der australischen Waldbrände 2019/2020. Die Untersuchung der verschieden stark betroffenen Nebenflüsse des Manning River zeigt, dass in einer Naturgefahrenkaskade selbst gewöhnliche Hochwasser substantielle Auswirkungen haben können. Diese Arbeit zeigt, dass die Menschheit Hochwassergefahren auf verschiedene Arten und mit räumlich sowie zeitlich variablen Resultaten beeinflusst. Diese Aspekte müssen zukünftig global näher untersucht und ihre Entwicklung für die Zukunft modelliert werden, um fundierte Entscheidungen in Hochwasserschutz treffen zu können. Für Hochwassermagnituden und die Fläche gleichzeitiger Überflutung können hierfür die präsentierten Methoden adaptiert werden. KW - hydrology KW - climate change KW - flood KW - Hydrologie KW - Klimawandel KW - Hochwasser Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-558564 ER -