TY - THES A1 - Reusser, Dominik Edwin T1 - Combining smart model diagnostics and effective data collection for snow catchments T1 - Zeitlich aufgelöste Modelldiagnose und kosteneffektive Messungen für Schneeeinzugsgebiete N2 - Complete protection against flood risks by structural measures is impossible. Therefore flood prediction is important for flood risk management. Good explanatory power of flood models requires a meaningful representation of bio-physical processes. Therefore great interest exists to improve the process representation. Progress in hydrological process understanding is achieved through a learning cycle including critical assessment of an existing model for a given catchment as a first step. The assessment will highlight deficiencies of the model, from which useful additional data requirements are derived, giving a guideline for new measurements. These new measurements may in turn lead to improved process concepts. The improved process concepts are finally summarized in an updated hydrological model. In this thesis I demonstrate such a learning cycle, focusing on the advancement of model evaluation methods and more cost effective measurements. For a successful model evaluation, I propose that three questions should be answered: 1) when is a model reproducing observations in a satisfactory way? 2) If model results deviate, of what nature is the difference? And 3) what are most likely the relevant model components affecting these differences? To answer the first two questions, I developed a new method to assess the temporal dynamics of model performance (or TIGER - TIme series of Grouped Errors). This method is powerful in highlighting recurrent patterns of insufficient model behaviour for long simulation periods. I answered the third question with the analysis of the temporal dynamics of parameter sensitivity (TEDPAS). For calculating TEDPAS, an efficient method for sensitivity analysis is necessary. I used such an efficient method called Fourier Amplitude Sensitivity Test, which has a smart sampling scheme. Combining the two methods TIGER and TEDPAS provided a powerful tool for model assessment. With WaSiM-ETH applied to the Weisseritz catchment as a case study, I found insufficient process descriptions for the snow dynamics and for the recession during dry periods in late summer and fall. Focusing on snow dynamics, reasons for poor model performance can either be a poor representation of snow processes in the model, or poor data on snow cover, or both. To obtain an improved data set on snow cover, time series of snow height and temperatures were collected with a cost efficient method based on temperature measurements on multiple levels at each location. An algorithm was developed to simultaneously estimate snow height and cold content from these measurements. Both, snow height and cold content are relevant quantities for spring flood forecasting. Spatial variability was observed at the local and the catchment scale with an adjusted sampling design. At the local scale, samples were collected on two perpendicular transects of 60 m length and analysed with geostatistical methods. The range determined from fitted theoretical variograms was within the range of the sampling design for 80% of the plots. No patterns were found, that would explain the random variability and spatial correlation at the local scale. At the watershed scale, locations of the extensive field campaign were selected according to a stratified sample design to capture the combined effects of elevation, aspect and land use. The snow height is mainly affected by the plot elevation. The expected influence of aspect and land use was not observed. To better understand the deficiencies of the snow module in WaSiM-ETH, the same approach, a simple degree day model was checked for its capability to reproduce the data. The degree day model was capable to explain the temporal variability for plots with a continuous snow pack over the entire snow season, if parameters were estimated for single plots. However, processes described in the simple model are not sufficient to represent multiple accumulation-melt-cycles, as observed for the lower catchment. Thus, the combined spatio-temporal variability at the watershed scale is not captured by the model. Further tests on improved concepts for the representation of snow dynamics at the Weißeritz are required. From the data I suggest to include at least rain on snow and redistribution by wind as additional processes to better describe spatio-temporal variability. Alternatively an energy balance snow model could be tested. Overall, the proposed learning cycle is a useful framework for targeted model improvement. The advanced model diagnostics is valuable to identify model deficiencies and to guide field measurements. The additional data collected throughout this work helps to get a deepened understanding of the processes in the Weisseritz catchment. N2 - Modelle zur Hochwasservorhersage und –warnung basieren auf einer bio-physikalisch Repräsentation der relevanten hydrologischen Prozesse. Eine Verbesserungen der Beschreibung dieser Prozesse kann zuverlässigere Vorhersagen ermöglichen. Dazu wird die Benutzung eines Lernzykluses bestehend aus einer kritische Beurteilung eines existierenden Modells, der Erhebung zusätzlicher Daten, der Bildung eines vertieften Verständnis und einer Überarbeitung des Modells vorgeschlagen. In dieser Arbeit wird ein solcher Lernzyklus aufgegriffen, wobei der Schwerpunkt auf einer verbesserten Modellanalyse und kosteneffizientere Messungen liegt. Für eine erfolgreiche Modellbeurteilung sind drei Fragen zu beantworten: 1) Wann reproduziert ein Modell die beobachteten Werte in einer zufriedenstellenden Weise (nicht)? 2) Wie lassen sich die Abweichungen charakterisieren? und 3) welches sind die Modellkomponenten, die diese Abweichungen bedingen? Um die ersten beiden Fragen zu beantworten, wird eine neue Methode zur Beurteilung des zeitlichen Verlaufs der Modellgüte vorgestellt. Eine wichtige Stärke ist, dass wiederholende Muster ungenügender Modellgüte auch für lange Simulationsläufe einfach identifiziert werden können. Die dritte Frage wird durch die Analyse des zeitlichen Verlaufs der Parametersensitivität beantwortet. Eine Kombination der beiden Methoden zur Beantwortung aller drei Fragen stellt ein umfangreiches Werkzeug für die Analyse hydrologischer Modelle zur Verfügung. Als Fallstudie wurde WaSiM-ETH verwendet, um das Einzugsgebiet der wilden Weißeritz zu modellieren. Die Modellanalyse von WaSiM-ETH hat ergeben, dass die Schneedynamik und die Rezession während trockener Perioden im Spätsommer und Herbst, für eine Beschreibung der Prozesse an der Weißeritz nicht geeignet sind. Die Erhebung zusätzlicher Daten zum besseren Verständnis der Schneedynamik bildet den nächste Schritt im Lernzyklus. Daten über Schneetemperaturen und Schneehöhen wurden mit Hilfe eines neuen, preisgünstigen Verfahrens erhoben. Dazu wurde die Temperatur an jedem Standort mit unterschiedlichen Abständen zum Boden gemessen und mit einem neuen Algorithmus in Schneehöhe und Kältegehalt umgerechnet. Die Schneehöhe und Kältegehalt sind wichtige Größen für die Vorhersage von Frühjahrshochwassern. Die räumliche Variabilität der Schneedecke auf der Einzugsgebietsskala wurde entsprechend der Landnutzung, der Höhenzone und der Ausrichtung stratifiziert untersucht, wobei lediglich der Einfluss der Höhe nachgewiesen werden konnte, während Ausrichtung und Landnutzung keinen statistisch signifikanten Einfluss hatten. Um die Defizite des WaSiM-ETH Schneemodules für die Beschreibung der Prozesse im Weißeritzeinzugsgebiets besser zu verstehen, wurde der gleiche konzeptionelle Ansatz als eigenständiges, kleines Modell benutzt, um die Dynamik in den Schneedaten zu reproduzieren. Während dieses Grad-Tag-Modell in der Lage war, den zeitlichen Verlauf für Flächen mit einer kontinuierlichen Schneedecke zu reproduzieren, konnte die Dynamik für Flächen mit mehreren Akkumulations- und Schmelzzyklen im unteren Einzugsgebiet vom Modell nicht abgebildet werden. Vorschläge zur Verbesserung des Modells werden in der Arbeit gemacht. Zusammenfassend hat sich das Lernzyklus-Konzept als nützlich erwiesen, um gezielt an einer Modellverbesserung zu arbeiten. Die differenzierte Modelldiagnose ist wertvoll, um Defizite im Modellkonzept zu identifizieren. Die während dieser Studie erhobenen Daten sind geeignet, um ein verbessertes Verständnis der Schnee-Prozesse an der Weißeritz zu erlangen. KW - Hydrologie KW - Modellierung KW - Modell Diagnose KW - Schnee KW - Sensitivitätsanalyse KW - hydrology KW - modelling KW - model diagnostics KW - snow KW - sensitivity analysis Y1 - 2011 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-52574 ER - TY - THES A1 - Smith, Taylor T1 - Decadal changes in the snow regime of High Mountain Asia, 1987-2016 T1 - Veränderungen in der Schnee-Regen-Bilanz auf dekadischen Zeitskalen im zentralasiatischen Hochgebirge (1987-2016) N2 - More than a billion people rely on water from rivers sourced in High Mountain Asia (HMA), a significant portion of which is derived from snow and glacier melt. Rural communities are heavily dependent on the consistency of runoff, and are highly vulnerable to shifts in their local environment brought on by climate change. Despite this dependence, the impacts of climate change in HMA remain poorly constrained due to poor process understanding, complex terrain, and insufficiently dense in-situ measurements. HMA's glaciers contain more frozen water than any region outside of the poles. Their extensive retreat is a highly visible and much studied marker of regional and global climate change. However, in many catchments, snow and snowmelt represent a much larger fraction of the yearly water budget than glacial meltwaters. Despite their importance, climate-related changes in HMA's snow resources have not been well studied. Changes in the volume and distribution of snowpack have complex and extensive impacts on both local and global climates. Eurasian snow cover has been shown to impact the strength and direction of the Indian Summer Monsoon -- which is responsible for much of the precipitation over the Indian Subcontinent -- by modulating earth-surface heating. Shifts in the timing of snowmelt have been shown to limit the productivity of major rangelands, reduce streamflow, modify sediment transport, and impact the spread of vector-borne diseases. However, a large-scale regional study of climate impacts on snow resources had yet to be undertaken. Passive Microwave (PM) remote sensing is a well-established empirical method of studying snow resources over large areas. Since 1987, there have been consistent daily global PM measurements which can be used to derive an estimate of snow depth, and hence snow-water equivalent (SWE) -- the amount of water stored in snowpack. The SWE estimation algorithms were originally developed for flat and even terrain -- such as the Russian and Canadian Arctic -- and have rarely been used in complex terrain such as HMA. This dissertation first examines factors present in HMA that could impact the reliability of SWE estimates. Forest cover, absolute snow depth, long-term average wind speeds, and hillslope angle were found to be the strongest controls on SWE measurement reliability. While forest density and snow depth are factors accounted for in modern SWE retrieval algorithms, wind speed and hillslope angle are not. Despite uncertainty in absolute SWE measurements and differences in the magnitude of SWE retrievals between sensors, single-instrument SWE time series were found to be internally consistent and suitable for trend analysis. Building on this finding, this dissertation tracks changes in SWE across HMA using a statistical decomposition technique. An aggregate decrease in SWE was found (10.6 mm/yr), despite large spatial and seasonal heterogeneities. Winter SWE increased in almost half of HMA, despite general negative trends throughout the rest of the year. The elevation distribution of these negative trends indicates that while changes in SWE have likely impacted glaciers in the region, climate change impacts on these two pieces of the cryosphere are somewhat distinct. Following the discussion of relative changes in SWE, this dissertation explores changes in the timing of the snowmelt season in HMA using a newly developed algorithm. The algorithm is shown to accurately track the onset and end of the snowmelt season (70% within 5 days of a control dataset, 89% within 10). Using a 29-year time series, changes in the onset, end, and duration of snowmelt are examined. While nearly the entirety of HMA has experienced an earlier end to the snowmelt season, large regions of HMA have seen a later start to the snowmelt season. Snowmelt periods have also decreased in almost all of HMA, indicating that the snowmelt season is generally shortening and ending earlier across HMA. By examining shifts in both the spatio-temporal distribution of SWE and the timing of the snowmelt season across HMA, we provide a detailed accounting of changes in HMA's snow resources. The overall trend in HMA is towards less SWE storage and a shorter snowmelt season. However, long-term and regional trends conceal distinct seasonal, temporal, and spatial heterogeneity, indicating that changes in snow resources are strongly controlled by local climate and topography, and that inter-annual variability plays a significant role in HMA's snow regime. N2 - Mehr als eine Milliarde Menschen ist von Wasser aus Flüssen, welche im Hochgebirge Asiens (HA) entspringen, abhängig. Diese werden, im Wesentlichen durch Schmelzwasser von Schnee und Gletschern gespeist. Gemeinden auf dem Land sind im hohem Maße auf die Beständigkeit des Wasserabflusses angewiesen, und folglich stark anfällig für durch Klimawandel hervorgerufene Veränderungen der Umwelt auf regionaler Ebene. Der extensive Gletscherrückzug ist ein deutlich sichtbarer und weitgehend erforschter Marker für den Klimawandel auf regionaler und globaler Ebene. In vielen Einzugsgebieten machen jedoch Schnee und Schneeschmelzen einen sehr viel größeren Anteil des jährlichen Wasserbudgets aus also Gletscherschmelzwasser. Dennoch sind die klimaabhängigen Veränderungen auf Schneeressourcen im HA nicht ausreichend untersucht. Passive Mikrowellenradiometer (PM) basierte Fernerkundung ist eine etablierte empirische Methode zur Untersuchung von Schneeressourcen in weit ausgedehnten Gebieten. Seit 1987 wurden täglich konsistente PM Messungen auf globaler Ebene durchgeführt, die zur Abschätzung der Schneehöhe verwendet werden können, und folglich den Anteil des Wassers in der Schneemasse wiederspiegeln – das Schneewasser Äquivalent (SWE). In dieser Studie die lokalen Veränderungen des SWE über dem gesamten HA untersucht. Trotz großer räumlicher und saisonaler Heterogenität, wurde eine Gesamtverringerung des SWE (10,6 mm/yr) festgestellt. Im Winter jedoch hat das SWE in etwa 50% des HAs trotz der negativen Trends im restlichen Verlauf des Jahres zugenommen. Wie aus der Diskussion über die relativen Veränderungen im SWE hervorgeht, wird in dieser Studie mithilfe eines neuentwickelten Algorithmus die Untersuchung der Veränderungen des Zeitlichen einsetzen der Schneeschmelzperiode im HA. Während im nahezu gesamten Gebiet des HA das Ende Schneeschmelzsaison verfrüht einsetzt, so ist in der Hälfte des Gebietes der Begin dieser nach hinten verschoben. Die Schneeschmelzperioden haben im so gut wie gesamten Gebiet des HA abgenommen, was darauf hindeutet dass sich diese über dem gesamten HA generell verkürzt haben und frühzeitig beendet werden. Durch die Untersuchung der räumlich-zeitlichen Verteilung der Schneevolumens und des Schneeschmelzperioden im gesamten HA konnten wir eine lückenlose Bilanz der Veränderungen der Schneeressourcen im HA erstellen. Der allgemeine Trend zeigt eine geringere Speicherung des SWE und kürzere Schneeschmelzperioden im gesamten HA. Langfristige und regionale Trends überdecken jedoch verschiedene saisonale, temporäre und räumliche Heterogenität, was wiederum zeigt dass Veränderungen der Schneebedeckung stark von lokalem Klima und der Topographie abhängen, und dass jährliche Schwankungen zu einem erheblichen Anteil zum Schneeregime des HA beitragen. KW - climate change KW - snow KW - remote sensing KW - Schnee KW - Klimawandel KW - Fernerkundung Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-407120 ER -