TY - JOUR
A1 - Vorogushyn, Sergiy
A1 - Apel, Heiko
A1 - Kemter, Matthias
A1 - Thieken, Annegret
T1 - Analyse der Hochwassergefährdung im Ahrtal unter Berücksichtigung historischer Hochwasser
T1 - Analysis of flood hazard in the Ahr Valley considering historical floods
JF - Hydrologie und Wasserbewirtschaftung
N2 - The flood disaster in July 2021 in western Germany calls for a critical discussion on flood hazard assessment, revision of flood hazard maps and communication of extreme flood scenarios. In the presented work, extreme value analysis was carried out for annual maximum peak flow series at the Altenahr gauge on the river Ahr. We compared flood statistics with and without considering historical flood events. An estimate for the return period of the recent flood based on the Generalized Extreme Value (GEV) distribution considering historical floods ranges between about 2600 and above 58700 years (90% confidence interval) with a median of approximately 8600 years, whereas an estimate based on the 74-year long systematically recorded flow series would theoretically exceed 100 million years. Consideration of historical floods dramatically changes the flood quantiles that are used for the generation of official flood hazard maps. The fitting of the GEV to the time series with historical floods reveals, however, that the model potentially inadequately reflects the flood population. In this case, we might face a mixed sample, in which extreme floods result from very different processes compared to smaller floods. Hence, the probabilities of extreme floods could be much larger than those resulting from a single GEV model. The application of a process-based mixed flood distribution should be explored in future work.
The comparison of the official HQextrem flood maps for the AhrValley with the inundation areas from July 2021 shows a striking discrepancy in the affected areas and calls for revision of design values used to define extreme flood scenarios. The hydrodynamic simulations of a 1000-year return period flood considering historical events and of the 1804 flood scenario compare much better to the flooded areas from July 2021, though both scenarios still underestimated the flood extent.
Particular effects such as clogging of bridges and geomorphological changes of the river channel led to considerably larger flooded areas in July 2021 compared to the simulation results. Based on this analysis, we call for a consistent definition of HQextrem for flood hazard mapping in Germany, and suggest using high flood quantiles in the range of a 1,000-year flood. Flood maps should additionally include model-based reconstructions of the largest, reliably documented historical floods and/or synthetic worst-case scenarios. This would be an important step towards protecting potentially affected population and disaster management from surprises due to very rare and extreme flood events in future.
N2 - Die Hochwasserkatastrophe im Juli 2021 in Westdeutschland erfordert eine kritische Diskussion über die Abschätzung der Hochwassergefährdung, Aktualisierung von Hochwassergefahrenkarten und Kommunikation von extremen Hochwasserszenarien. In der vorliegenden Arbeit wurde die Extremwertstatistik für die jährlichen maximalen Spitzenabflüsse am Pegel Altenahr im Ahrtal mit und ohne Berücksichtigung historischer Hochwasser berechnet und verglichen. Die Schätzung der Wiederkehrperiode für das aktuelle Hochwasser mittels Generalisierter Extremwertverteilung (GEV) unter Berücksichtigung historischer Hochwasser schwankt zwischen etwa 2.600 und über 58.700 Jahren (90%-Konfidenzintervall) mit einem Median bei etwa 8.600 Jahren, wogegen die Schätzung, die nur auf der systematisch gemessenen Abflusszeitreihe von 74 Jahren basiert, theoretisch eine Wiederkehrperiode von über 100 Millionen Jahren ergeben würde. Die Berücksichtigung der historischen Hochwasser führt zu einer dramatischen Änderung der Hochwasserquan-
tile, die für eine Gefahrenkartierung zugrunde gelegt werden. Die Anpassung der GEV an die Zeitreihe mit historischen Hochwassern zeigt dennoch, dass das GEV-Modell möglicherweise die Grundgesamtheit der Hochwasser im Ahrtal nicht adäquat abbilden kann. Es könnte sich im vorliegenden Fall um eine gemischte Stichprobe handeln, in der die extremen Hochwasser im Vergleich zu kleineren Ereignissen durch besondere Prozesse hervorgerufen werden. Somit könnten die Wahrscheinlichkeiten von extremen Hochwassern deutlich größer sein, als aus dem GEV-Modell hervorgeht. Hier sollte in Zukunft die Anwendung einer prozessbasierten Mischverteilung
untersucht werden. Der Vergleich von amtlichen Gefahrenkarten zu Extremhochwassern (HQextrem) im Ahrtal mit den Überflutungsflächen vom Juli 2021
zeigt eine deutliche Diskrepanz in den betroffenen Gebieten und die Notwendigkeit, die Grundlagen zur Erstellung der Extremszenarien zu überdenken. Die hydrodynamisch-numerischen Simulationen von 1.000-jährlichen Hochwassern (HQ1000) unter Berücksichtigung historischer Ereignisse und des größten historischen Hochwassers 1804 können die Gefährdung des Juli-Hochwassers 2021 deutlich besser widerspiegeln, wenngleich auch diese beiden Szenarien die Überflutungsflächen unterschätzen. Besondere Effekte wie die Verklausung von Brücken und die geomorphologischen Änderungen im Flussschlauch führten zu noch größeren Überflutungs- flächen im Juli 2021, als die Simulationsergebnisse zeigten. Basierend auf dieser Analyse wird eine einheitliche Festlegung von HQextrem bei Hochwassergefahrenkartierungen in Deutschland vorgeschlagen, die sich an höheren Hochwasserquantilen im Bereich von HQ1000 orientiert. Zusätzlich sollen simulationsbasierte Rekonstruktionen von den größten verlässlich dokumentierten historischen Hochwassern und/oder synthetische Worst-Case-Szenarien in den Hochwassergefahrenkarten gesondert dargestellt werden. Damit wird ein wichtiger Beitrag geleistet, um die potenziell betroffene Bevölkerung und das Katastrophenmanagement vor Überraschungen durch sehr seltene und extreme Hochwasser in Zukunft besser zu schützen.
KW - Extreme value statistics
KW - historical floods
KW - flood hazard mapping;
KW - inundation simulation
KW - Ahr River
KW - Extremwertstatistik
KW - historische Hochwasser
KW - Gefahrenkarten
KW - Überflutungssimulation
KW - Ahr
Y1 - 2022
U6 - https://doi.org/10.5675/HyWa_2022.5_2
SN - 1439-1783
VL - 66
IS - 5
SP - 244
EP - 254
PB - Bundesanst. für Gewässerkunde
CY - Koblenz
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 -
TY - JOUR
A1 - Macdonald, Elena
A1 - Merz, Bruno
A1 - Guse, Björn
A1 - Wietzke, Luzie
A1 - Ullrich, Sophie
A1 - Kemter, Matthias
A1 - Ahrens, Bodo
A1 - Vorogushyn, Sergiy
T1 - Event and catchment controls of heavy tail behavior of floods
JF - Water resources research
N2 - In some catchments, the distribution of annual maximum streamflow shows heavy tail behavior, meaning the occurrence probability of extreme events is higher than if the upper tail decayed exponentially. Neglecting heavy tail behavior can lead to an underestimation of the likelihood of extreme floods and the associated risk. Partly contradictory results regarding the controls of heavy tail behavior exist in the literature and the knowledge is still very dispersed and limited. To better understand the drivers, we analyze the upper tail behavior and its controls for 480 catchments in Germany and Austria over a period of more than 50 years. The catchments span from quickly reacting mountain catchments to large lowland catchments, allowing for general conclusions. We compile a wide range of event and catchment characteristics and investigate their association with an indicator of the tail heaviness of flood distributions, namely the shape parameter of the GEV distribution. Following univariate analyses of these characteristics, along with an evaluation of different aggregations of event characteristics, multiple linear regression models, as well as random forests, are constructed. A novel slope indicator, which represents the relation between the return period of flood peaks and event characteristics, captures the controls of heavy tails best. Variables describing the catchment response are found to dominate the heavy tail behavior, followed by event precipitation, flood seasonality, and catchment size. The pre-event moisture state in a catchment has no relevant impact on the tail heaviness even though it does influence flood magnitudes.
KW - heavy tail behavior
KW - floods
KW - event characteristics
KW - catchment
KW - characteristics
KW - catchment response
Y1 - 2022
U6 - https://doi.org/10.1029/2021WR031260
SN - 0043-1397
SN - 1944-7973
VL - 58
IS - 6
PB - American Geophysical Union
CY - Washington
ER -