TY - THES A1 - Banerjee, Abhirup T1 - Characterizing the spatio-temporal patterns of extreme events BT - from recurrence to prediction N2 - Over the past decades, there has been a growing interest in ‘extreme events’ owing to the increasing threats that climate-related extremes such as floods, heatwaves, droughts, etc., pose to society. While extreme events have diverse definitions across various disciplines, ranging from earth science to neuroscience, they are characterized mainly as dynamic occurrences within a limited time frame that impedes the normal functioning of a system. Although extreme events are rare in occurrence, it has been found in various hydro-meteorological and physiological time series (e.g., river flows, temperatures, heartbeat intervals) that they may exhibit recurrent behavior, i.e., do not end the lifetime of the system. The aim of this thesis to develop some sophisticated methods to study various properties of extreme events. One of the main challenges in analyzing such extreme event-like time series is that they have large temporal gaps due to the paucity of the number of observations of extreme events. As a result, existing time series analysis tools are usually not helpful to decode the underlying information. I use the edit distance (ED) method to analyze extreme event-like time series in their unaltered form. ED is a specific distance metric, mainly designed to measure the similarity/dissimilarity between point process-like data. I combine ED with recurrence plot techniques to identify the recurrence property of flood events in the Mississippi River in the United States. I also use recurrence quantification analysis to show the deterministic properties and serial dependency in flood events. After that, I use this non-linear similarity measure (ED) to compute the pairwise dependency in extreme precipitation event series. I incorporate the similarity measure within the framework of complex network theory to study the collective behavior of climate extremes. Under this architecture, the nodes are defined by the spatial grid points of the given spatio-temporal climate dataset. Each node is associated with a time series corresponding to the temporal evolution of the climate observation at that grid point. Finally, the network links are functions of the pairwise statistical interdependence between the nodes. Various network measures, such as degree, betweenness centrality, clustering coefficient, etc., can be used to quantify the network’s topology. We apply the methodology mentioned above to study the spatio-temporal coherence pattern of extreme rainfall events in the United States and the Ganga River basin, which reveals its relation to various climate processes and the orography of the region. The identification of precursors associated with the occurrence of extreme events in the near future is extremely important to prepare the masses for an upcoming disaster and mitigate the potential risks associated with such events. Under this motivation, I propose an in-data prediction recipe for predicting the data structures that typically occur prior to extreme events using the Echo state network, a type of Recurrent Neural Network which is a part of the reservoir computing framework. However, unlike previous works that identify precursory structures in the same variable in which extreme events are manifested (active variable), I try to predict these structures by using data from another dynamic variable (passive variable) which does not show large excursions from the nominal condition but carries imprints of these extreme events. Furthermore, my results demonstrate that the quality of prediction depends on the magnitude of events, i.e., the higher the magnitude of the extreme, the better is its predictability skill. I show quantitatively that this is because the input signals collectively form a more coherent pattern for an extreme event of higher magnitude, which enhances the efficiency of the machine to predict the forthcoming extreme events. N2 - In den letzten Jahrzehnten hat das Interesse an ‘Extremereignissen’ aufgrund der zunehmenden Bedrohung, die klimabedingte Extreme wie Überschwemmungen, Hitzewellen, Dürren usw. für die Gesellschaft darstellen, zugenommen. Obwohl Extremereignisse in verschiedenen Disziplinen - von der Geowissenschaft bis zu den Neurowissenschaften - unterschiedlich definiert werden, werden sie hauptsächlich als dynamische Ereignisse innerhalb eines begrenzten Zeitrahmens charakterisiert, die das normale Funktionieren eines Systems beeinträchtigen. Obwohl Extremereignisse selten vorkommen, wurde festgestellt, dass verschiedene hydro-meteorologische und physiologische Zeitreihen (z. B. Stromabflussmengen, Temperaturen, Herzschlagintervalle) rekurrentes Verhalten. Das heißt, sie enden nicht an der Lebensdauer des Systems. Das Ziel dieser Arbeit ist es, fortschrittliche Methoden zur Untersuchung verschiedener Eigenschaften von Extremereignissen zu entwickeln. Eine der größten Herausforderungen bei der Analyse solcher extremen Ereignisse ist, dass sie große zeitliche Lücken aufweisen, da die Anzahl beobachteter Extremereignissen gering ist. Bestehende Zeitreihenanalysetools sind daher in der Regel nicht hilfreich, um die zugrundeliegenden Informationen zu entschlüsseln. Ich verwende die Edit-Distanz (ED) Methode, um extremeereignisähnliche Zeitreihen in ihrer unveränderten Form zu analysieren. ED ist eine spezielle Abstandsmetrik, die hauptsächlich zur Messung der Ähnlichkeit/Unähnlichkeit zwischen punktprozessähnlichen Daten entwickelt wurde. Ich kombiniere ED mit Rekurrenzplots, um die Wiederkehr-Eigenschaften von Hochwasserereignissen am Mississippi in den Vereinigten Staaten zu ermitteln. Außerdem werte ich die Wiederkehr-Eigenschaften quantitativ aus, um die deterministische Charakteristik und die serielle Abhängigkeit bei Hochwasserereignissen aufzuzeigen. Anschließend verwende ich dieses nichtlineare Ähnlichkeitsmaß(ED), um die paarweise Abhängigkeit in extremen Niederschlagsereignisreihen zu berechnen. Ich verknüpfe das Ähnlichkeitsmaß mit der Theorie komplexer Netzwerke, um das kollektive Verhalten von Klimaextremen zu untersuchen. In diesem Fall werden die Knoten durch die räumlichen Gitterpunkte des zu untersuchenden raumzeitlichen Klimadatensatzes definiert. Jeder Knoten repräsentiert eine Zeitreihe, die die zeitliche Entwicklung der Klimabeobachtung an diesem Gitterpunkt beschreibt. Schließlich sind die Netzwerkverbindungen Funktionen der paarweisen statistischen Interdependenz zwischen den Knotenpunkten. Zur Quantifizierung der Netztopologie können verschiedene Netzwerkmaße wie unter anderem der Grad, die Betweenness-Zentralität, oder der Clustering-Koeffizient verwendet werden. Wir wenden die oben erwähnte Methodik an, um das raumzeitliche Kohärenzmuster extremer Niederschlagsereignisse in den Vereinigten Staaten und im Einzugsgebiet des Ganges zu untersuchen. Die Ergebnisse zeigen, dass ein Zusammenhang zwischen dem Kohärenzmuster und verschiedenen Klimaprozessen und der Orographie der Region besteht. Die Identifizierung von Vorläufern, die mit dem Auftreten von Extremereignissen in naher Zukunft verbunden sind, ist äußerst wichtig, um die Bevölkerung auf eine bevorstehende Katastrophe vorzubereiten und potenziell resultierende Risiken zu mindern. Deshalb schlage ich ein datenbasiertes Vorhersageverfahren zur Bestimmung der Datenstrukturen vor, die typischerweise vor extremen Ereignissen auftreten. Das Verfahren basiert auf dem Echo-State Netzwerk, einem rekurrenten neuronalen Netz, das dem Reservoir-Computing zugeordnet wird. Im Gegensatz zu früheren Arbeiten, die Vorläuferstrukturen in der Variablen identifizieren, in der sich Extremereignisse manifestieren (aktive Variable), versuche ich die Strukturen anhand anderer dynamischer Variablen (passive Variablen) vorherzusagen. Diese Variablen weichen selbst nicht sonderlich von ihrem eigenen Sollzustand ab, aber sie besitzen eine Aussagekraft gegenüber den Extremereignissen. Meine Ergebnisse zeigen, dass die Qualität der Vorhersage von der Magnitude der Ereignisse abhängt, d.h. je extremer ein Ereignis ist, desto besser kann es vorhergesagt werden. Ich belege quantitativ, dass dieser Zusammenhang darauf basiert, dass die gesammelten Eingangssignale aussagekräftigere Kohärenzmuster für Extremereignisse hoher Magnitude bilden. Dies erhöht die Wirksamkeit des Ansatzes bei der Vorhersage bevorstehender Extremereignisse. KW - extreme events KW - Extremereignisse KW - floods KW - extreme precipitation KW - edit distance KW - recurrence plot KW - complex network KW - echo state network KW - Überschwemmungen KW - Extremniederschläge KW - Edit-Distanz KW - Rekurrenzplot KW - komplexes Netzwerk KW - Echo-State Netzwerk Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-559839 ER - TY - THES A1 - Laudan, Jonas T1 - Changing susceptibility of flood-prone residents in Germany T1 - Die Änderung der Anfälligkeit von Hochwassergefährdeten Anwohnern in Deutschland BT - mental coping and mitigation behaviour in the context of different flood types BT - Mentale Bewältigung und Schadensminderungsverhalten im Zusammenhang mit Verschiedenen Hochwassertypen N2 - Floods are among the most costly natural hazards that affect Europe and Germany, demanding a continuous adaptation of flood risk management. While social and economic development in recent years altered the flood risk patterns mainly with regard to an increase in flood exposure, different flood events are further expected to increase in frequency and severity in certain European regions due to climate change. As a result of recent major flood events in Germany, the German flood risk management shifted to more integrated approaches that include private precaution and preparation to reduce the damage on exposed assets. Yet, detailed insights into the preparedness decisions of flood-prone households remain scarce, especially in connection to mental impacts and individual coping strategies after being affected by different flood types. This thesis aims to gain insights into flash floods as a costly hazard in certain German regions and compares the damage driving factors to the damage driving factors of river floods. Furthermore, psychological impacts as well as the effects on coping and mitigation behaviour of flood-affected households are assessed. In this context, psychological models such as the Protection Motivation Theory (PMT) and methods such as regressions and Bayesian statistics are used to evaluate influencing factors on the mental coping after an event and to identify psychological variables that are connected to intended private flood mitigation. The database consists of surveys that were conducted among affected households after major river floods in 2013 and flash floods in 2016. The main conclusions that can be drawn from this thesis reveal that the damage patterns and damage driving factors of strong flash floods differ significantly from those of river floods due to a rapid flow origination process, higher flow velocities and flow forces. However, the effects on mental coping of people that have been affected by flood events appear to be weakly influenced by different flood types, but yet show a coherence to the event severity, where often thinking of the respective event is pronounced and also connected to a higher mitigation motivation. The mental coping and preparation after floods is further influenced by a good information provision and a social environment, which encourages a positive attitude towards private mitigation. As an overall recommendation, approaches for an integrated flood risk management in Germany should be followed that also take flash floods into account and consider psychological characteristics of affected households to support and promote private flood mitigation. Targeted information campaigns that concern coping options and discuss current flood risks are important to better prepare for future flood hazards in Germany. N2 - Hochwasser zählen zu den schadensträchtigsten Naturgefahren, die in Europa und Deutschland vorkommen. In Deutschland traten in den letzten Jahren einige sehr starke Hochwasser und Überflutungen auf, die die Einstufung von Hochwassern als gefährliche Naturgewalt bestätigten. Private Haushalte leiden unter finanziellen und persönlichen Verlusten und sind sogar teilweise mehrfach betroffen. Folgenreiche Hochwasser, die im Gedächtnis blieben, waren insbesondere das Elbe-Hochwasser im Sommer 2002 sowie Überschwemmungen mit Schwerpukten an Elbe und Donau im Juni 2013. Im Mai und Juni 2016 kam es zu heftigen Unwettern über Zentraleuropa, während insbesondere Süddeutschland von Starkregen und Sturzfluten betroffen war. Hierbei wurden vereinzelte Ortschaften in Baden-Württtemberg (vor allem Braunsbach) und Bayern (vor allem Simbach am Inn) von extremen Sturzfluten beeinträchtigt und Bauwerke stark beschädigt. Als Reaktion auf die Flusshochwasser 2002 und 2013 wurde unter anderem das aktuelle Hochwasserrisikomanagement in Deutschland so angepasst, dass neben übergeordneten und technischen Hochwasserschutzmaßnahmen auch auf lokaler Ebene Maßnahmen ergriffen werden müssen. Diese umfassen Hochwasservorsorgemaßnahmen, die betroffene Haushalte selbst implementieren sollen. Neben strukturellen Maßnahmen wie z.B. der Verlegung von Heizung, Elektronik und Öltank in nicht-gefährdete Stockwerke sowie dem Schutz des Gebäudes vor Eindringen von Wasser, können auch nichtstrukturelle Maßnahmen, wie z.B. eine angepasste Wohnraumnutzung und das Verwenden von geeigneter Inneneinrichtung, ergriffen werden, um Hochwasserschäden signifikant zu verringern. Bis heute ist es jedoch unklar, aus welchen Gründen sich die betroffenen Menschen für Hochwasservorsorgemaßnahmen entscheiden und wie die individuelle Motivation, Maßnahmen zu implementieren, verstärkt werden kann. Neben dem Wissen um die eigene Hochwassergefährdung ist anzunehmen, dass die Selbsteinschätzung in Bezug auf einen wirksamen Umgang mit Hochwassern ausschlaggebend für die Motivation zur Vorsorge ist. Außerdem kann davon ausgegangen werden, dass verschiedene Hochwassertypen wie Flusshochwasser und Sturzfluten mit ihren unterschiedlichen Dynamiken unterschiedliche Auswirkungen auf die mentale Bewältigung und somit auch auf das Vorsorgeverhalten hervorrufen. Die vorliegende Arbeit hat demnach zum Ziel, Flusshochwasser und Sturzfluten in Deutschland miteinander zu vergleichen, wobei der Fokus auf schadenstreibenden Faktoren und psychologischen Auswirkungen auf betroffene Haushalte liegt. Weiterhin sollen damit verbundenes Vorsorgeverhalten untersucht und gegebenenfalls Handlungsempfehlungen für das Hochwasserrisikomanagement abgeleitet werden, das einerseits psychologische Charakteristika und andererseits Sturzfluten als signifikante Naturgefahr in Deutschland miteinbezieht. Hierbei werden sozio-ökonomische, zwischenmenschliche und psychologische Variablen von Haushalten ausgewertet, die 2013 und 2016 von Flusshochwassern und Sturzfluten betroffen waren. Dabei kommen verschiedene Methoden (Regressionen, Bayessche Statistik) und Modelle (Protection Motivation Theory) zum Einsatz, um Verbindungen zwischen den Variablen aufzeigen. Die Ergebnisse veranschaulichen erstens, dass Flusshochwasser und Sturzfluten zwar unterschiedliche Schäden an Gebäuden aufgrund verschiedener Flutdynamiken hervorrufen können, was sich bei Betroffenen jedoch nicht in unterschiedlichen psychologischen Auswirkungen widerspiegelt. Vielmehr ist die jeweilige Stärke und Schwere des Hochwassers entscheidend für charakteristische Ausprägungen von psychologischen Variablen. In diesem Falle sorgt eine stärkere Flut dafür, dass häufiger an das jeweilige Ereignis gedacht wird, während die Motivation zur Eigenvorsorge in solchen Fällen erhöht scheint. Zweitens sind ein soziales Umfeld, in dem bereits Vorsorgemaßnahmen implementiert wurden, sowie hilfreiche Informationen für geeignete Maßnahmen, deren Kosten und Aufklärung über das aktuelle Hochwasserrisiko förderlich für die Motivation, private Vorsorge zu betreiben. Ein aktuelles Hochwasserrisikomanagement sollte demnach auch Sturzfluten als mögliches Risiko in Deutschland miteinbeziehen und mehr in die Aufklärung und private Unterstützung bei Hochwassern investieren. Ein besseres Verstehen von psychologischen und mentalen Auswirkungen von verschiedenen Hochwassertypen hat den Vorteil, dass Hilfe und Informationskampagnen individuell und effizient gestaltet, Schäden minimiert und Schadensprognosen aufgrund der genaueren Kenntnisse über Vorsorgeverhalten verbessert werden können. KW - floods KW - psychology KW - flash floods KW - Hochwasser KW - Psychologie KW - Sturzfluten Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-434421 ER - TY - THES A1 - Nied, Manuela T1 - The role of soil moisture and weather patterns for flood occurrence and characteristics at the river basin scale T1 - Die Bedeutung von Mustern der Bodenfeuchte und des Wetters für das Auftreten und die Ausprägung von Hochwasserereignissen auf der Skala des Flusseinzugsgebietes N2 - Flood generation at the scale of large river basins is triggered by the interaction of the hydrological pre-conditions and the meteorological event conditions at different spatial and temporal scales. This interaction controls diverse flood generating processes and results in floods varying in magnitude and extent, duration as well as socio-economic consequences. For a process-based understanding of the underlying cause-effect relationships, systematic approaches are required. These approaches have to cover the complete causal flood chain, including the flood triggering meteorological event in combination with the hydrological (pre-)conditions in the catchment, runoff generation, flood routing, possible floodplain inundation and finally flood losses. In this thesis, a comprehensive probabilistic process-based understanding of the causes and effects of floods is advanced. The spatial and temporal dynamics of flood events as well as the geophysical processes involved in the causal flood chain are revealed and the systematic interconnections within the flood chain are deciphered by means of the classification of their associated causes and effects. This is achieved by investigating the role of the hydrological pre-conditions and the meteorological event conditions with respect to flood occurrence, flood processes and flood characteristics as well as their interconnections at the river basin scale. Broadening the knowledge about flood triggers, which up to now has been limited to linking large-scale meteorological conditions to flood occurrence, the influence of large-scale pre-event hydrological conditions on flood initiation is investigated. Using the Elbe River basin as an example, a classification of soil moisture, a key variable of pre-event conditions, is developed and a probabilistic link between patterns of soil moisture and flood occurrence is established. The soil moisture classification is applied to continuously simulated soil moisture data which is generated using the semi-distributed conceptual rainfall-runoff model SWIM. Applying successively a principal component analysis and a cluster analysis, days of similar soil moisture patterns are identified in the period November 1951 to October 2003. The investigation of flood triggers is complemented by including meteorological conditions described by a common weather pattern classification that represents the main modes of atmospheric state variability. The newly developed soil moisture classification thereby provides the basis to study the combined impact of hydrological pre-conditions and large-scale meteorological event conditions on flood occurrence at the river basin scale. A process-based understanding of flood generation and its associated probabilities is attained by classifying observed flood events into process-based flood types such as snowmelt floods or long-rain floods. Subsequently, the flood types are linked to the soil moisture and weather patterns. Further understanding of the processes is gained by modeling of the complete causal flood chain, incorporating a rainfall-runoff model, a 1D/2D hydrodynamic model and a flood loss model. A reshuffling approach based on weather patterns and the month of their occurrence is developed to generate synthetic data fields of meteorological conditions, which drive the model chain, in order to increase the flood sample size. From the large number of simulated flood events, the impact of hydro-meteorological conditions on various flood characteristics is detected through the analysis of conditional cumulative distribution functions and regression trees. The results show the existence of catchment-scale soil moisture patterns, which comprise of large-scale seasonal wetting and drying components as well as of smaller-scale variations related to spatially heterogeneous catchment processes. Soil moisture patterns frequently occurring before the onset of floods are identified. In winter, floods are initiated by catchment-wide high soil moisture, whereas in summer the flood-initiating soil moisture patterns are diverse and the soil moisture conditions are less stable in time. The combined study of both soil moisture and weather patterns shows that the flood favoring hydro-meteorological patterns as well as their interactions vary seasonally. In the analysis period, 18 % of the weather patterns only result in a flood in the case of preceding soil saturation. The classification of 82 past events into flood types reveals seasonally varying flood processes that can be linked to hydro-meteorological patterns. For instance, the highest flood potential for long-rain floods is associated with a weather pattern that is often detected in the presence of so-called ‘Vb’ cyclones. Rain-on-snow and snowmelt floods are associated with westerly and north-westerly wind directions. The flood characteristics vary among the flood types and can be reproduced by the applied model chain. In total, 5970 events are simulated. They reproduce the observed event characteristics between September 1957 and August 2002 and provide information on flood losses. A regression tree analysis relates the flood processes of the simulated events to the hydro-meteorological (pre-)event conditions and highlights the fact that flood magnitude is primarily controlled by the meteorological event, whereas flood extent is primarily controlled by the soil moisture conditions. Describing flood occurrence, processes and characteristics as a function of hydro-meteorological patterns, this thesis is part of a paradigm shift towards a process-based understanding of floods. The results highlight that soil moisture patterns as well as weather patterns are not only beneficial to a probabilistic conception of flood initiation but also provide information on the involved flood processes and the resulting flood characteristics. N2 - Hochwasserereignisse in großen Flusseinzugsgebieten entstehen durch das Zusammenwirken der hydrologischen Vorbedingungen und der meteorologischen Ereignisbedingungen. Das Zusammenwirken findet auf verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalen statt und steuert dabei unterschiedliche Prozesse der Hochwasserentstehung. Diese führen zu Hochwassern mit vielfältigen Eigenschaften, die sich unter anderem in maximalem Pegelstand, räumlicher Ausdehnung, Andauer und sozio-ökonomischen Folgen unterscheiden. Für ein prozessbasiertes Verständnis der zugrunde liegenden Zusammenhänge zwischen Ursache und Wirkung sind systematische Ansätze notwendig. Diese müssen die gesamte kausale Hochwasserprozesskette, von dem Hochwasser auslösenden meteorologischen Ereignis welches auf die hydrologischen Vorbedingungen im Einzugsgebiet trifft, über Abflussbildung, Wellenablauf und mögliche Überflutungen, bis hin zum Hochwasserschaden umfassen. Die vorliegende Arbeit hat das Ziel, zu einem umfassenden probabilistischen, prozessbasierten Verständnis der Ursachen und Auswirkungen von Hochwassern beizutragen. Neben der räumlichen und zeitlichen Dynamik von Hochwasserereignissen werden die an der kausalen Hochwasserprozesskette beteiligten geophysikalischen Prozesse analysiert. Systematische Zusammenhänge von Ursachen und Wirkungen innerhalb der Hochwasserprozesskette werden durch die Analyse von Klassifizierungen der hydrologischen Vorbedingungen und der meteorologischen Ereignisbedingungen offengelegt. Des Weiteren wird der Einfluss der klassifizierten Bedingungen bezüglich Hochwasserentstehung, Hochwasserprozessen und Hochwassereigenschaften sowie deren Verbindungen untereinander auf Ebene des Flusseinzugsgebiets quantifiziert. Das Wissen über hochwasserauslösende Bedingungen, welches bisher auf die Analyse von Großwetterlagen und deren Einfluss auf die Hochwasserentstehung beschränkt war, wird um den Einflussfaktor der großskaligen hydrologischen Vorbedingungen ergänzt. Am Beispiel des Einzugsgebiets der Elbe wird eine Klassifizierungsmethode für die Bodenfeuchte, einer bedeutenden hydrologischen Vorbedingung, entwickelt. Durch die Klassifizierung der Bodenfeuchte kann ein probabilistischer Zusammenhang zwischen räumlichen Bodenfeuchtemustern und dem Auftreten von Hochwasser hergestellt werden. Die Bodenfeuchteklassifizierung wird angewandt auf Bodenfeuchtedaten, die mit dem konzeptionellen Niederschlags-Abfluss-Modell SWIM durch kontinuierliche Simulation erzeugt werden. Eine Hauptkomponenten- und anschließende Clusteranalyse identifizieren dabei Tage ähnlicher räumlicher Bodenfeuchteverteilung im Zeitraum November 1951 bis Oktober 2003. Die meteorologischen Ereignisbedingungen werden durch eine gängige Wetterlagenklassifikation beschrieben, welche die charakteristischen atmosphärischen Zustände abbildet. Gemeinsam mit der neu entwickelten Bodenfeuchteklassifizierung bildet dies die Grundlage für die Untersuchung des kombinierten Einflusses der hydrologischen Vorbedingungen und der großräumigen meteorologischen Ereignisbedingungen auf die Entstehung von Hochwasser auf Flussgebietsskala. Das prozessorientierte Verständnis der Hochwasserentstehung und die damit einhergehenden Wahrscheinlichkeiten werden durch die Klassifizierung von vergangenen Hochwasserereignissen in prozessbasierte Hochwassertypen wie Schneeschmelzhochwasser oder Hochwasser auf Grund von langanhaltendendem Regen erzielt. Anschließend werden den Hochwassertypen die jeweils vorliegenden Bodenfeuchtemuster und Wetterlagen zugeordnet. Die Hochwasserprozesse werden zudem durch Simulation der gesamten kausalen Hochwasserprozesskette unter Einbeziehung eines Niederschlags-Abfluss-Modells, eines 1D/2D hydrodynamischen Modells sowie eines Hochwasserschadensmodells modelliert. Ein neu entwickelter Permutationsansatz basierend auf der Wetterlage und dem Monat ihres Auftretens generiert synthetische meteorologische Datensätze, welche der Modellkette als Eingangsdaten dienen, um eine repräsentative Anzahl von Hochwasserereignissen zu erzeugen. Durch die Vielzahl an simulierten Hochwasserereignissen kann der systematische Einfluss der hydro-meteorologischen Bedingungen auf verschiedene Hochwassermerkmale mit Hilfe von bedingten Verteilungsfunktionen und Regressionsbäumen gezeigt werden. Die Ergebnisse belegen die Existenz von Mustern der Bodenfeuchte auf Ebene von Flusseinzugsgebieten. Die Muster bilden sowohl großräumige jahreszeitliche Schwankungen der Bodenfeuchte als auch kleinskalige heterogene Prozesse im Einzugsgebiet ab. Häufig vor Hochwassern auftretende Bodenfeuchtemuster werden identifiziert. Im Winter wird Hochwasser vornehmlich durch eine flächendeckend hohe Bodenfeuchte eingeleitet. Im Sommer sind die Bodenfeuchtemuster zeitlich variabler und die mit Hochwasser in Verbindung stehenden Muster zahlreicher. Die Ergänzung der Bodenfeuchtemuster um die Wetterlagenklassifikation zeigt für die Hochwasserentstehung, dass die Beiträge der einzelnen hydro-meteorologischen Muster sowie deren Zusammenwirken jahreszeitlich variieren. Im Untersuchungszeitraum resultieren 18 % der Wetterlagen nur bei vorangehender Bodensättigung in einem Hochwasser. Die Zuordnung von 82 Hochwasserereignissen zu prozess-basierten Hochwassertypen zeigt ebenfalls saisonal unterschiedliche Prozesse auf, welche mit den hydro-meteorologischen Mustern in Verbindung gebracht werden können. Beispielsweise ist das größte Hochwasserpotenzial auf Grund von langanhaltendem Regen auf eine Wetterlage zurückzuführen, die häufig in Gegenwart von sogenannten "Vb" Zyklonen beobachtet wird. Regen-auf-Schnee und Schneeschmelz-Ereignisse werden im Zusammenhang mit westlichen und nordwestlichen Windrichtungen beobachtet. Die prozessbasierten Hochwassertypen und die resultierenden Hochwassereigenschaften können durch die angewandte Modellkette wiedergegeben werden. Insgesamt werden 5970 Ereignisse simuliert, welche die beobachteten Hochwassereigenschaften zwischen September 1957 und August 2002 reproduzieren. Zusätzlich können durch die Modellkette auch Aussagen über auftretende Hochwasserschäden gemacht werden. Eine Regressionsbaum-Analyse setzt die Hochwasserprozesse der simulierten Ereignisse in Beziehung zu den hydro-meteorologischen Bedingungen. Dabei wird deutlich, dass der Pegelstand primär durch die meteorologischen Ereignisbedingungen bestimmt wird, wohingegen die räumliche Ausdehnung des Hochwassers primär durch die Bodenfeuchtebedingungen beeinflusst wird. Die vorliegende Arbeit ist Teil eines Paradigmenwechsels hin zu einem prozessbasierten Hochwasserverständnis. Die Beschreibung von Hochwasserentstehung, Hochwasserprozessen und Hochwassereigenschaften in Abhängigkeit von hydro-meteorologischen Mustern zeigt, dass Bodenfeuchtemuster sowie Wetterlagen nicht nur zu einer probabilistischen Analyse der Hochwasserentstehung beitragen, sondern auch Aufschluss über die ablaufenden Hochwasserprozesse und die daraus resultierenden Hochwassereigenschaften geben. KW - floods KW - antecedent conditions KW - soil moisture patterns KW - weather patterns KW - flood types KW - Hochwasser KW - hydrologische Vorbedingungen KW - Muster der Bodenfeuchte KW - Wetterlagen KW - Hochwassertypen Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-94612 ER - TY - THES A1 - Schlolaut, Gordon T1 - Varve and event layer chronology of Lake Suigetsu (Japan) back to 40 kyr BP and contribution to the international consensus atmospheric radiocarbon calibration curve T1 - Warven- und Ereignislagen-Chronologie der letzten 40 ka BP vom Suigetsu See (Japan) und Beitrag zur internationalen atmosphärischen Radiokarbon-Kalibrationskurve N2 - The main intention of the PhD project was to create a varve chronology for the Suigetsu Varves 2006' (SG06) composite profile from Lake Suigetsu (Japan) by thin section microscopy. The chronology was not only to provide an age-scale for the various palaeo-environmental proxies analysed within the SG06 project, but also and foremost to contribute, in combination with the SG06 14C chronology, to the international atmospheric radiocarbon calibration curve (IntCal). The SG06 14C data are based on terrestrial leaf fossils and therefore record atmospheric 14C values directly, avoiding the corrections necessary for the reservoir ages of the marine datasets, which are currently used beyond the tree-ring limit in the IntCal09 dataset (Reimer et al., 2009). The SG06 project is a follow up of the SG93 project (Kitagawa & van der Plicht, 2000), which aimed to produce an atmospheric calibration dataset, too, but suffered from incomplete core recovery and varve count uncertainties. For the SG06 project the complete Lake Suigetsu sediment sequence was recovered continuously, leaving the task to produce an improved varve count. Varve counting was carried out using a dual method approach utilizing thin section microscopy and micro X-Ray Fluorescence (µXRF). The latter was carried out by Dr. Michael Marshall in cooperation with the PhD candidate. The varve count covers 19 m of composite core, which corresponds to the time frame from ≈10 to ≈40 kyr BP. The count result showed that seasonal layers did not form in every year. Hence, the varve counts from either method were incomplete. This rather common problem in varve counting is usually solved by manual varve interpolation. But manual interpolation often suffers from subjectivity. Furthermore, sedimentation rate estimates (which are the basis for interpolation) are generally derived from neighbouring, well varved intervals. This assumes that the sedimentation rates in neighbouring intervals are identical to those in the incompletely varved section, which is not necessarily true. To overcome these problems a novel interpolation method was devised. It is computer based and automated (i.e. avoids subjectivity and ensures reproducibility) and derives the sedimentation rate estimate directly from the incompletely varved interval by statistically analysing distances between successive seasonal layers. Therefore, the interpolation approach is also suitable for sediments which do not contain well varved intervals. Another benefit of the novel method is that it provides objective interpolation error estimates. Interpolation results from the two counting methods were combined and the resulting chronology compared to the 14C chronology from Lake Suigetsu, calibrated with the tree-ring derived section of IntCal09 (which is considered accurate). The varve and 14C chronology showed a high degree of similarity, demonstrating that the novel interpolation method produces reliable results. In order to constrain the uncertainties of the varve chronology, especially the cumulative error estimates, U-Th dated speleothem data were used by linking the low frequency 14C signal of Lake Suigetsu and the speleothems, increasing the accuracy and precision of the Suigetsu calibration dataset. The resulting chronology also represents the age-scale for the various palaeo-environmental proxies analysed in the SG06 project. One proxy analysed within the PhD project was the distribution of event layers, which are often representatives of past floods or earthquakes. A detailed microfacies analysis revealed three different types of event layers, two of which are described here for the first time for the Suigetsu sediment. The types are: matrix supported layers produced as result of subaqueous slope failures, turbidites produced as result of landslides and turbidites produced as result of flood events. The former two are likely to have been triggered by earthquakes. The vast majority of event layers was related to floods (362 out of 369), which allowed the construction of a respective chronology for the last 40 kyr. Flood frequencies were highly variable, reaching their greatest values during the global sea level low-stand of the Glacial, their lowest values during Heinrich Event 1. Typhoons affecting the region represent the most likely control on the flood frequency, especially during the Glacial. However, also local, non-climatic controls are suggested by the data. In summary, the work presented here expands and revises knowledge on the Lake Suigetsu sediment and enabls the construction of a far more precise varve chronology. The 14C calibration dataset is the first such derived from lacustrine sediments to be included into the (next) IntCal dataset. References: Kitagawa & van der Plicht, 2000, Radiocarbon, Vol 42(3), 370-381 Reimer et al., 2009, Radiocarbon, Vol 51(4), 1111-1150 N2 - Die Hauptzielsetzung der Doktorarbeit war die Erstellung einer Warvenchronologie für das Kompositprofil der "Suigetsu Varves 2006" (SG06) Sedimentbohrung vom Suigetsu See durch Dünnschliffmikroskopie. Die Chronologie soll dabei nicht nur als Altersskala für die unterschiedlichen Proxies, die im Rahmen des SG06 Projekts bearbeitet werden, dienen, sondern in Kombination mit der SG06 14C Chronologie auch zur Verbesserung der internationalen Radiokarbon Kalibrationskurve (IntCal) beitragen. Da die SG06 14C Daten aus fossilen, in den See eingewehten Blättern gewonnen wurden, geben sie den 14C Gehalt der Atmosphäre direkt wieder. Das heißt, dass Korrekturen entfallen, wie sie bei den derzeit im IntCal09 Datensatz (Reimer et al., 2009) genutzten marinen 14C Daten notwendig sind. Das SG06 Projekt ist ein Folgeprojekt des SG93 Projekts (Kitagawa & van der Plicht, 2000), welches ebenfalls die Erstellung eines Kalibrationsdatensatzes zur Zielsetzung hatte. Allerdings war das Sedimentprofil der SG93 Bohrung unvollständig und die Warvenchronologie unzureichend genau. Im Rahmen des SG06 Projekts wurde die komplette Sedimentabfolge des Sees erbohrt, so dass die Erstellung einer verbesserten Warvenchronologie als Aufgabe verblieb. Für die Erstellung der Warvenchronologie kam neben Dünnschliffmikroskopie eine zweite, unabhängige Zähltechnik zum Einsatz, die Mikro-Röntgenfluoresenz (µXRF) Daten nutzt. Diese Zählung wurde von Dr. Michael Marshall in Zusammenarbeit mit dem Doktoranden erstellt. Insgesamt wurden in 19 m des SG06 Sedimentprofils Warven gezählt, was dem Zeitabschnitt zwischen ≈10 und ≈40 ka BP entspricht. Die Warvenzählung zeigte, dass sich nicht jedes Jahr saisonale Lagen ausgebildet hatten und die Zählungen von beiden Techniken damit unvollständig waren. Dieses Problem tritt bei Warvenzählungen häufiger auf und wird in der Regel durch manuelle Interpolation der fehlenden Lagen gelöst. Allerdings hat der manuelle Ansatz Schwächen. Zum einen kann es zu subjektiven Ungenauigkeiten kommen, zum anderen wird die durchschnittliche Sedimentationsrate (welche die Grundlage der Interpolation ist) in der Regel aus benachbarten, gut warvierten Bereichen abgeleitet. Das setzt jedoch voraus, dass die Sedimentationsrate in den benachbarten Intervallen identisch mit der im zu interpolierenden Bereich ist, was nicht zwingend der Fall ist. Um diese Probleme zu umgehen wurde für die vorliegende Arbeit eine neuartige Interpolationsmethode entwickelt. Diese ist computergestützt und automatisiert und Ergebnisse daher objektiv und reproduzierbar. Weiterhin wird die Sedimentationsrate direkt aus dem zu interpolierenden Bereich bestimmt, indem die Abstände der auftretenden saisonalen Lagen statistisch ausgewertet werden. Daher kann die Methode auch für Profile ohne gut warvierte Bereiche eingesetzt werden. Ein weiterer Vorteil des neuen Interpolationsprogramms ist, dass ein objektiver Interpolationsfehlers berechnet wird. Die interpolierten Ergebnisse der beiden Zähltechniken wurden kombiniert und um nachzuweisen, dass es sich bei der resultierenden Chronologie um ein zuverlässiges Ergebnis handelt, wurde diese mit der mit IntCal09 kalibrierten 14C Chronologie vom Suigetsu See verglichen. Dabei wurde nur der Abschnitt berücksichtigt, in dem IntCal09 auf dendrologischen Daten beruht (bis 12,55 ka cal BP). Der Vergleich zeigte, dass die finale Warvenchronologie innerhalb des 68,2% Fehlerbereichs der 14C Datierungen lag. Das heißt, dass die Interpolationsmethode hinreichend genaue und zuverlässige Ergebnisse erzielt. Die Genauigkeit wurde weiter verbessert, indem die Chronologie mit U-Th Altern von Speläothemen modelliert wurde, wobei die tieffrequenten Signale der 14C Daten als Verbindung zwischen Suigetsu und den Speläothemen verwendet wurde, was die Konstruktion eines verbesserten Kalibrationdatensatzes erlaubte. Die modellierte Chronologie stellt dabei auch die Altersskale für die im SG06 Projekt analysierten Proxies dar. Ein Proxy der im Rahmen der Doktorarbeit untersucht wurde war die Verteilung von Ereignislagen. Diese sind in der Regel Anzeiger für Flutereignisse oder Erdbeben. Die mikrofazielle Untersuchung der Ereignislagen zeigte drei verschiedene Lagentypen auf, wobei zwei davon hier erstmals für den Suigetsu See beschrieben sind. Die Lagentypen sind: Matrix dominierte Lagen als Ergebnis von Seegrundrutschungen, Turbidite als Ergebnis von Hangrutschungen und Turbidite als Ergebnis von Flutereignissen. Die ersten beiden Lagentypen wurden vermutlich durch Erdbeben ausgelöst. Die große Mehrheit der Ereignislagen ist jedoch auf Flutereignisse zurückzuführen (362 von 369). Dies erlaubte die Rekonstruktion der Hochwasserhäufigkeit für die letzten 40 ka. Dabei zeigten sich starke Schwankungen über den analysierten Zeitraum. Die höchsten Werte wurden während des glazialen Meeresspiegelminimums erreicht während die niedrigsten Werte im Zusammenhang mit Heinrich Ereignis 1 auftraten, was vermutlich in erster Linie mit der Taifunhäufigkeit in der Region zusammenhängt. Allerdings zeigten die Daten auch Einflüsse von lokalen, nicht Klima getriebenen Prozessen. Zusammenfassend kann gesagt werden, dass die hier vorliegende Arbeit die Kenntnisse über die Sedimente des Suigetsu Sees deutlich erweitert hat und die Revidierung einiger älterer Interpretationen nahe legt. Die verbesserte Warvenchronologie trug zu einem deutlich verbesserten Kalibrationsdatensatz bei. Dieser ist der erste aus lakustrinen Daten gewonnen Datensatz, der in den (kommenden) IntCal Datensatz eingearbeitet werden wird. Quellennachweis: Kitagawa & van der Plicht, 2000, Radiocarbon, Vol 42(3), 370-381 Reimer et al., 2009, Radiocarbon, Vol 51(4), 1111-1150 KW - Suigetsu KW - radiocarbon KW - floods Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-69096 ER - TY - THES A1 - Uhlemann, Steffi T1 - Understanding trans-basin floods in Germany : data, information and knowledge T1 - Flussgebietsübergreifende Hochwasserereignisse in Deutschland : Daten, Informationen und Wissen. N2 - Large Central European flood events of the past have demonstrated that flooding can affect several river basins at the same time leading to catastrophic economic and humanitarian losses that can stretch emergency resources beyond planned levels of service. For Germany, the spatial coherence of flooding, the contributing processes and the role of trans-basin floods for a national risk assessment is largely unknown and analysis is limited by a lack of systematic data, information and knowledge on past events. This study investigates the frequency and intensity of trans-basin flood events in Germany. It evaluates the data and information basis on which knowledge about trans-basin floods can be generated in order to improve any future flood risk assessment. In particu-lar, the study assesses whether flood documentations and related reports can provide a valuable data source for understanding trans-basin floods. An adaptive algorithm was developed that systematically captures trans-basin floods using series of mean daily discharge at a large number of sites of even time series length (1952-2002). It identifies the simultaneous occurrence of flood peaks based on the exceedance of an initial threshold of a 10 year flood at one location and consecutively pools all causally related, spatially and temporally lagged peak recordings at the other locations. A weighted cumulative index was developed that accounts for the spatial extent and the individual flood magnitudes within an event and allows quantifying the overall event severity. The parameters of the method were tested in a sensitivity analysis. An intensive study on sources and ways of information dissemination of flood-relevant publications in Germany was conducted. Based on the method of systematic reviews a strategic search approach was developed to identify relevant documentations for each of the 40 strongest trans-basin flood events. A novel framework for assessing the quality of event specific flood reports from a user’s perspective was developed and validated by independent peers. The framework was designed to be generally applicable for any natural hazard type and assesses the quality of a document addressing accessibility as well as representational, contextual, and intrinsic dimensions of quality. The analysis of time-series of mean daily discharge resulted in the identification of 80 trans-basin flood events within the period 1952-2002 in Germany. The set is dominated by events that were recorded in the hydrological winter (64%); 36% occurred during the summer months. The occurrence of floods is characterised by a distinct clustering in time. Dividing the study period into two sub-periods, we find an increase in the percentage of winter events from 58% in the first to 70.5% in the second sub-period. Accordingly, we find a significant increase in the number of extreme trans-basin floods in the second sub-period. A large body of 186 flood relevant documentations was identified. For 87.5% of the 40 strongest trans-basin floods in Germany at least one report has been found and for the most severe floods a substantial amount of documentation could be obtained. 80% of the material can be considered grey literature (i.e. literature not controlled by commercial publishers). The results of the quality assessment show that the majority of flood event specific reports are of a good quality, i.e. they are well enough drafted, largely accurate and objective, and contain a substantial amount of information on the sources, pathways and receptors/consequences of the floods. The inclusion of this information in the process of knowledge building for flood risk assessment is recommended. Both the results as well as the data produced in this study are openly accessible and can be used for further research. The results of this study contribute to an improved spatial risk assessment in Germany. The identified set of trans-basin floods provides the basis for an assessment of the chance that flooding occurs simultaneously at a number of sites. The information obtained from flood event documentation can usefully supplement the analysis of the processes that govern flood risk. N2 - Abschätzungen zum Hochwasserrisiko beschränken sich zumeist auf die Analyse innerhalb eines Einzugsgebietes bzw. eines bestimmten Ortes. Die Zusammenhänge in größeren Regionen und vor allem Korrelationen zwischen verschiedenen Einzugsgebieten werden nur selten betrachtet. Solche einzugsgebietsübergreifenden Analysen sind jedoch sowohl für die Versicherungswirtschaft, den Katastrophenschutz sowie für großräumige strategische Hochwasserplanungen notwendig. Allerdings stehen nur für eine geringe Auswahl historischer Ereignisse Daten zur Verfügung und systematische Ansätze zu ihrer Erfassung wurden für Deutschland bisher nicht entwickelt. Die vorliegende Studie untersucht zum ersten die Häufigkeit und Intensität von flussgebietsübergreifenden Hochwasserereignissen in Deutschland anhand von gemessenen Abflüssen an einer Vielzahl von Stationen. Es können insgesamt 80 Hochwasserereignisse in Deutschland im Zeitraum von 1952-2002 nachgewiesen werden. Davon treten die meisten Ereignissen im hydrologischen Winterhalbjahr auf (64%). Wir können nachweisen, dass die Häufigkeit des Auftretens in verschiedenen Perioden unterschiedlich ist, und dass im Untersuchungszeitraum eine signifikante Zunahme von Winterereignissen und damit vor allem von sehr schweren flussgebietsübergreifenden Hochwasserereignissen zu verzeichnen ist. Die Studie hatte des Weiteren zum Ziel, die verfügbare Daten- und Informationsgrundlage zur Hochwasseranalyse zu erkunden. Im speziellen wird untersucht, inwieweit Hochwasserereignisdokumentationen und verwandte Berichte als eine weitere Datenquelle für ein verbessertes Prozessverständnis genutzt werden können. Im Rahmen einer systematischen Suche konnten für die 40 größten Hochwasserereignisse in Deutschland 186 relevante Berichte identifiziert werden. 80% des Materials kann als Grauliteratur eingestuft werden, d.h. als Veröffentlichungen welche nicht durch kommerzielle Verleger publiziert wird. Die sich daraus ergebende Frage nach der Qualität der Dokumente und ihres Informationsgehaltes wurde durch die Entwicklung und Anwendung eines Qualitätsbewertungsschemas beantwortet. Die Ergebnisse der Qualitätsbewertung zeigen, dass die Mehrheit der ereignisspezifischen Hochwasserberichte von guter Qualität ist, d.h. die Berichte sind in ausreichender Qualität verfasst, größtenteils korrekt und objektiv und beinhalten eine substantielle Menge an Informationen zu den Ursachen, Verläufen, betroffenen Objekten und Schäden eines Ereignisses. Es wird empfohlen diese Informationen in die Wissenssynthese für die Hochwasserrisikobewertung einfließen zu lassen. Sowohl Ergebnisse als auch Daten dieser Studie sind so publiziert, dass sie öffentlich zugänglich sind und für weitere Forschungsfragen genutzt werden können. KW - Hochwasser KW - Deutschland KW - Grauliteratur KW - Ereignisdokumentation KW - Qualitätsbewertung KW - floods KW - Germany KW - grey literature KW - event documentation KW - quality assessment framework Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-68868 ER - TY - THES A1 - Petrow, Theresia T1 - Floods in Germany : analyses of trends, seasonality and circulation patterns T1 - Hochwasser in Deutschland : Untersuchungen zu Trends, Saisonalität und Großwetterlagen N2 - Flood hazard estimations are conducted with a variety of methods. These include flood frequency analysis (FFA), hydrologic and hydraulic modelling, probable maximum discharges as well as climate scenarios. However, most of these methods assume stationarity of the used time series, i.e., the series must not exhibit trends. Against the background of climate change and proven significant trends in atmospheric circulation patterns, it is questionable whether these changes are also reflected in the discharge data. The aim of this PhD thesis is therefore to clarify, in a spatially-explicit manner, whether the available discharge data derived from selected German catchments exhibit trends. Concerning the flood hazard, the suitability of the currently used stationary FFA approaches is evaluated for the discharge data. Moreover, dynamics in atmospheric circulation patterns are studied and the link between trends in these patterns and discharges is investigated. To tackle this research topic, a number of different analyses are conducted. The first part of the PhD thesis comprises the study and trend test of 145 discharge series from catchments, which cover most of Germany for the period 1951–2002. The seasonality and trend pattern of eight flood indicators, such as maximum series and peak-over-threshold series, are analyzed in a spatially-explicit manner. Analyses are performed on different spatial scales: at the local scale, through gauge-specific analyses, and on the catchment-wide and basin scales. Besides the analysis of discharge series, data on atmospheric circulation patterns (CP) are an important source of information, upon which conclusions about the flood hazard can be drawn. The analyses of these circulation patterns (after Hess und Brezowsky) and the study of the link to peak discharges form the second part of the thesis. For this, daily data on the dominant CP across Europe are studied; these are represented by different indicators, which are tested for trend. Moreover, analyses are performed to extract flood triggering circulation patterns and to estimate the flood potential of CPs. Correlations between discharge series and CP indicators are calculated to assess a possible link between them. For this research topic, data from 122 meso-scale catchments in the period 1951–2002 are used. In a third part, the Mulde catchment, a mesoscale sub-catchment of the Elbe basin, is studied in more detail. Fifteen discharge series of different lengths in the period 1910–2002 are available for the seasonally differentiated analysis of the flood potential of CPs and flood influencing landscape parameters. For trend tests of discharge and CP data, different methods are used. The Mann-Kendall test is applied with a significance level of 10%, ensuring statistically sound results. Besides the test of the entire series for trend, multiple time-varying trend tests are performed with the help of a resampling approach in order to better differentiate short-term fluctuations from long-lasting trends. Calculations of the field significance complement the flood hazard assessment for the studied regions. The present thesis shows that the flood hazard is indeed significantly increasing for selected regions in Germany during the winter season. Especially affected are the middle mountain ranges in Central Germany. This increase of the flood hazard is attributed to a longer persistence of selected CPs during winter. Increasing trends in summer floods are found in the Rhine and Danube catchments, decreasing trends in the Elbe and Weser catchments. Finally, a significant trend towards a reduced diversity of CPs is found causing fewer patterns with longer persistence to dominate the weather over Europe. The detailed study of the Mulde catchment reveals a flood regime with frequent low winter floods and fewer summer floods, which bear, however, the potential of becoming extreme. Based on the results, the use of instationary approaches for flood hazard estimation is recommended in order to account for the detected trends in many of the series. Through this methodology it is possible to directly consider temporal changes in flood series, which in turn reduces the possibility of large under- or overestimations of the extreme discharges, respectively. N2 - Hochwasserabschätzungen werden mit Hilfe einer Vielzahl von Methoden ermittelt. Zu diesen zählen Hochwasserhäufigkeitsanalysen, die hydrologische und hydraulische Modellierung, Abschätzungen zu maximal möglichen Abflüssen wie auch Langzeitstudien und Klimaszenarien. Den meisten Methoden ist jedoch gemein, dass sie stationäre Bedingungen der beobachteten Abflussdaten annehmen. Das heißt, in den genutzten Zeitreihen dürfen keine Trends vorliegen. Vor dem Hintergrund des Klimawandels und nachgewiesener Trends in atmosphärischen Zirkulationsmustern, stellt sich jedoch die Frage, ob sich diese Veränderungen nicht auch in den Abflussdaten widerspiegeln. Ziel der Dissertation ist daher die Überprüfung der Annahme von Trendfreiheit in Abflüssen und Großwetterlagen, um zu klären, ob die aktuell genutzten stationären Verfahren zur Hochwasserbemessung für die vorhandenen Daten in Deutschland geeignet sind. Zu prüfen ist des Weiteren, inwiefern regional und saisonal eine Verschärfung bzw. Abschwächung der Hochwassergefahr beobachtet werden kann und ob eindeutige Korrelationen zwischen Abflüssen und Großwetterlagen bestehen. Den ersten Schwerpunkt der vorliegenden Dissertation bildet die deutschlandweite Analyse von 145 Abflusszeitreihen für den Zeitraum 1951–2002. Acht Hochwasserindikatoren, die verschiedene Aspekte der Hochwasser-Charakteristik beleuchten, werden analysiert und bezüglich möglicher Trends getestet. Um saisonalen Unterschieden in der Hochwassercharakteristik der einzelnen Regionen gerecht zu werden, werden neben jährlichen auch saisonale Reihen untersucht. Die Analyse von Maximalreihen wird durch Schwellenwertanalysen ergänzt, die die Hochwasserdynamik bzgl. Frequenz und Magnitude detaillierter erfassen. Die Daten werden auf verschiedenen Skalen untersucht: sowohl für jeden einzelnen Pegel wie auch für ganze Regionen und Einzugsgebiete. Nicht nur die Analyse der Abflussdaten bietet die Möglichkeit, Bewertungen für die zukünftige Hochwasserabschätzung abzuleiten. Auch Großwetterlagen bilden eine bedeutende Informationsquelle über die Hochwassergefahr, da in der Regel nur ausgewählte Zirkulationsmuster die Entstehung von Hochwasser begünstigen. Die saisonal differenzierte Untersuchung der Großwetterlagen und die Prüfung einer Korrelation zu den Abflüssen an 122 mesoskaligen Einzugsgebieten bilden deshalb den zweiten Schwerpunkt der Arbeit. Hierzu werden tägliche Daten der über Europa dominierenden Großwetterlage (nach Hess und Brezowsky) mit Hilfe verschiedener Indikatoren untersucht. Analysen zum Hochwasserpotential der einzelnen Wetterlagen und weiterer Einflussfaktoren werden für das mesoskalige Einzugsgebiet der Mulde in einer separaten Studie durchgeführt. Für diese Detail-Studie stehen 15 Abflusszeitreihen verschiedener Länge im Zeitraum 1909–2002 zur Verfügung. Um die Daten von Abflüssen und Großwetterlagen bezüglich vorhandener Trends zu testen, werden verschiedene Methoden genutzt. Der Mann-Kendall Test wird mit einem Signifikanzniveau von 10% (zweiseitiger Test) angewendet, was statistisch sichere Bewertungen ermöglicht. Neben der Prüfung der gesamten Datenreihe werden multiple zeitlich-variable Trendanalysen mit Hilfe eines Resampling-Ansatzes durchgeführt. Darüber hinaus werden räumlich differenzierte Analysen durchgeführt, um die saisonale Hochwassercharakteristik einzelner Regionen besser zu verstehen. Diese werden durch Tests zur Feldsignifikanz der Trends ergänzt. Mit der vorliegenden Arbeit kann gezeigt werden, dass die Hochwassergefahr für einzelne Regionen im Winterhalbjahr signifikant steigt. Davon sind insbesondere Gebiete in Mitteldeutschland betroffen. Die Verschärfung der Hochwassergefahr durch eine längere Persistenz ausgewählter Großwetterlagen konnte ebenfalls für das Winterhalbjahr nachgewiesen werden. Sommerhochwasser zeigen zwar ebenfalls steigende, aber auch fallende Trends, die räumlich geclustert sind. Im Elbe- und Weser-Einzugsgebiet sinken die Abflüsse signifikant, im Donau- und Rheineinzugsgebiet steigen sie nachweisbar. Darüber hinaus ist eine signifikante Abnahme der Anzahl verschiedener Großwetterlagen sowohl im Sommer als auch im Winter zu verzeichnen. Bzgl. der Studie zum Mulde-Einzugsgebiet konnte ein zweigeteiltes Hochwasserregime nachgewiesen werden. In den Wintermonaten treten häufig kleine Hochwasser auf, die auch die Mehrheit der jährlichen Maximalwerte bilden. Sommerhochwasser sind seltener, können aber extreme Ausmaße annehmen. Ein Vergleich der geschätzten Jährlichkeiten mit verschiedenen Zeitreihen zeigt die Notwendigkeit der Berücksichtigung saisonaler Aspekte für die Bemessung von Hochwassern. Aufgrund der Ergebnisse müssen die bisher genutzten stationären Verfahren als nicht mehr geeignet bewertet werden. Es wird daher die Nutzung instationärer Verfahren zur Abschätzung von Extremhochwasser und der damit verbundenen Bemessung von Schutzmaßnahmen empfohlen, um den teilweise vorliegenden Trends in den Daten Rechnung zu tragen. Durch diesen Ansatz ist es möglich, zeitlich dynamische Veränderungen im Hochwassergeschehen stärker zu berücksichtigen. Darüber hinaus sollten saisonale Aspekte des Einzugsgebietes Eingang in die Gefahrenabschätzung finden. KW - Hochwasser KW - Deutschland KW - Saisonalität KW - Großwetterlage KW - Trends KW - floods KW - Germany KW - trends KW - circulation patterns KW - seasonality Y1 - 2009 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-37392 ER -