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 - THES A1 - Brill, Fabio Alexander T1 - Applications of machine learning and open geospatial data in flood risk modelling N2 - Der technologische Fortschritt erlaubt es, zunehmend komplexe Vorhersagemodelle auf Basis immer größerer Datensätze zu produzieren. Für das Risikomanagement von Naturgefahren sind eine Vielzahl von Modellen als Entscheidungsgrundlage notwendig, z.B. in der Auswertung von Beobachtungsdaten, für die Vorhersage von Gefahrenszenarien, oder zur statistischen Abschätzung der zu erwartenden Schäden. Es stellt sich also die Frage, inwiefern moderne Modellierungsansätze wie das maschinelle Lernen oder Data-Mining in diesem Themenbereich sinnvoll eingesetzt werden können. Zusätzlich ist im Hinblick auf die Datenverfügbarkeit und -zugänglichkeit ein Trend zur Öffnung (open data) zu beobachten. Thema dieser Arbeit ist daher, die Möglichkeiten und Grenzen des maschinellen Lernens und frei verfügbarer Geodaten auf dem Gebiet der Hochwasserrisikomodellierung im weiteren Sinne zu untersuchen. Da dieses übergeordnete Thema sehr breit ist, werden einzelne relevante Aspekte herausgearbeitet und detailliert betrachtet. Eine prominente Datenquelle im Bereich Hochwasser ist die satellitenbasierte Kartierung von Überflutungsflächen, die z.B. über den Copernicus Service der Europäischen Union frei zur Verfügung gestellt werden. Große Hoffnungen werden in der wissenschaftlichen Literatur in diese Produkte gesetzt, sowohl für die akute Unterstützung der Einsatzkräfte im Katastrophenfall, als auch in der Modellierung mittels hydrodynamischer Modelle oder zur Schadensabschätzung. Daher wurde ein Fokus in dieser Arbeit auf die Untersuchung dieser Flutmasken gelegt. Aus der Beobachtung, dass die Qualität dieser Produkte in bewaldeten und urbanen Gebieten unzureichend ist, wurde ein Verfahren zur nachträglichenVerbesserung mittels maschinellem Lernen entwickelt. Das Verfahren basiert auf einem Klassifikationsalgorithmus der nur Trainingsdaten von einer vorherzusagenden Klasse benötigt, im konkreten Fall also Daten von Überflutungsflächen, nicht jedoch von der negativen Klasse (trockene Gebiete). Die Anwendung für Hurricane Harvey in Houston zeigt großes Potenzial der Methode, abhängig von der Qualität der ursprünglichen Flutmaske. Anschließend wird anhand einer prozessbasierten Modellkette untersucht, welchen Einfluss implementierte physikalische Prozessdetails auf das vorhergesagte statistische Risiko haben. Es wird anschaulich gezeigt, was eine Risikostudie basierend auf etablierten Modellen leisten kann. Solche Modellketten sind allerdings bereits für Flusshochwasser sehr komplex, und für zusammengesetzte oder kaskadierende Ereignisse mit Starkregen, Sturzfluten, und weiteren Prozessen, kaum vorhanden. Im vierten Kapitel dieser Arbeit wird daher getestet, ob maschinelles Lernen auf Basis von vollständigen Schadensdaten einen direkteren Weg zur Schadensmodellierung ermöglicht, der die explizite Konzeption einer solchen Modellkette umgeht. Dazu wird ein staatlich erhobener Datensatz der geschädigten Gebäude während des schweren El Niño Ereignisses 2017 in Peru verwendet. In diesem Kontext werden auch die Möglichkeiten des Data-Mining zur Extraktion von Prozessverständnis ausgelotet. Es kann gezeigt werden, dass diverse frei verfügbare Geodaten nützliche Informationen für die Gefahren- und Schadensmodellierung von komplexen Flutereignissen liefern, z.B. satellitenbasierte Regenmessungen, topographische und hydrographische Information, kartierte Siedlungsflächen, sowie Indikatoren aus Spektraldaten. Zudem zeigen sich Erkenntnisse zu den Schädigungsprozessen, die im Wesentlichen mit den vorherigen Erwartungen in Einklang stehen. Die maximale Regenintensität wirkt beispielsweise in Städten und steilen Schluchten stärker schädigend, während die Niederschlagssumme in tiefliegenden Flussgebieten und bewaldeten Regionen als aussagekräftiger befunden wurde. Ländliche Gebiete in Peru weisen in der präsentierten Studie eine höhere Vulnerabilität als die Stadtgebiete auf. Jedoch werden auch die grundsätzlichen Grenzen der Methodik und die Abhängigkeit von spezifischen Datensätzen and Algorithmen offenkundig. In der übergreifenden Diskussion werden schließlich die verschiedenen Methoden – prozessbasierte Modellierung, prädiktives maschinelles Lernen, und Data-Mining – mit Blick auf die Gesamtfragestellungen evaluiert. Im Bereich der Gefahrenbeobachtung scheint eine Fokussierung auf neue Algorithmen sinnvoll. Im Bereich der Gefahrenmodellierung, insbesondere für Flusshochwasser, wird eher die Verbesserung von physikalischen Modellen, oder die Integration von prozessbasierten und statistischen Verfahren angeraten. In der Schadensmodellierung fehlen nach wie vor die großen repräsentativen Datensätze, die für eine breite Anwendung von maschinellem Lernen Voraussetzung ist. Daher ist die Verbesserung der Datengrundlage im Bereich der Schäden derzeit als wichtiger einzustufen als die Auswahl der Algorithmen. N2 - Technological progress allows for producing ever more complex predictive models on the basis of increasingly big datasets. For risk management of natural hazards, a multitude of models is needed as basis for decision-making, e.g. in the evaluation of observational data, for the prediction of hazard scenarios, or for statistical estimates of expected damage. The question arises, how modern modelling approaches like machine learning or data-mining can be meaningfully deployed in this thematic field. In addition, with respect to data availability and accessibility, the trend is towards open data. Topic of this thesis is therefore to investigate the possibilities and limitations of machine learning and open geospatial data in the field of flood risk modelling in the broad sense. As this overarching topic is broad in scope, individual relevant aspects are identified and inspected in detail. A prominent data source in the flood context is satellite-based mapping of inundated areas, for example made openly available by the Copernicus service of the European Union. Great expectations are directed towards these products in scientific literature, both for acute support of relief forces during emergency response action, and for modelling via hydrodynamic models or for damage estimation. Therefore, a focus of this work was set on evaluating these flood masks. From the observation that the quality of these products is insufficient in forested and built-up areas, a procedure for subsequent improvement via machine learning was developed. This procedure is based on a classification algorithm that only requires training data from a particular class to be predicted, in this specific case data of flooded areas, but not of the negative class (dry areas). The application for hurricane Harvey in Houston shows the high potential of this method, which depends on the quality of the initial flood mask. Next, it is investigated how much the predicted statistical risk from a process-based model chain is dependent on implemented physical process details. Thereby it is demonstrated what a risk study based on established models can deliver. Even for fluvial flooding, such model chains are already quite complex, though, and are hardly available for compound or cascading events comprising torrential rainfall, flash floods, and other processes. In the fourth chapter of this thesis it is therefore tested whether machine learning based on comprehensive damage data can offer a more direct path towards damage modelling, that avoids explicit conception of such a model chain. For that purpose, a state-collected dataset of damaged buildings from the severe El Niño event 2017 in Peru is used. In this context, the possibilities of data-mining for extracting process knowledge are explored as well. It can be shown that various openly available geodata sources contain useful information for flood hazard and damage modelling for complex events, e.g. satellite-based rainfall measurements, topographic and hydrographic information, mapped settlement areas, as well as indicators from spectral data. Further, insights on damaging processes are discovered, which mainly are in line with prior expectations. The maximum intensity of rainfall, for example, acts stronger in cities and steep canyons, while the sum of rain was found more informative in low-lying river catchments and forested areas. Rural areas of Peru exhibited higher vulnerability in the presented study compared to urban areas. However, the general limitations of the methods and the dependence on specific datasets and algorithms also become obvious. In the overarching discussion, the different methods – process-based modelling, predictive machine learning, and data-mining – are evaluated with respect to the overall research questions. In the case of hazard observation it seems that a focus on novel algorithms makes sense for future research. In the subtopic of hazard modelling, especially for river floods, the improvement of physical models and the integration of process-based and statistical procedures is suggested. For damage modelling the large and representative datasets necessary for the broad application of machine learning are still lacking. Therefore, the improvement of the data basis in the field of damage is currently regarded as more important than the selection of algorithms. KW - flood risk KW - machine learning KW - open data KW - damage modelling KW - data-mining KW - Schadensmodellierung KW - Data-Mining KW - Hochwasserrisiko KW - maschinelles Lernen KW - offene Daten Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-555943 ER - TY - THES A1 - Rözer, Viktor T1 - Pluvial flood loss to private households T1 - Schäden durch urbane Sturzfluten in Privathaushalten N2 - Today, more than half of the world’s population lives in urban areas. With a high density of population and assets, urban areas are not only the economic, cultural and social hubs of every society, they are also highly susceptible to natural disasters. As a consequence of rising sea levels and an expected increase in extreme weather events caused by a changing climate in combination with growing cities, flooding is an increasing threat to many urban agglomerations around the globe. To mitigate the destructive consequences of flooding, appropriate risk management and adaptation strategies are required. So far, flood risk management in urban areas is almost exclusively focused on managing river and coastal flooding. Often overlooked is the risk from small-scale rainfall-triggered flooding, where the rainfall intensity of rainstorms exceeds the capacity of urban drainage systems, leading to immediate flooding. Referred to as pluvial flooding, this flood type exclusive to urban areas has caused severe losses in cities around the world. Without further intervention, losses from pluvial flooding are expected to increase in many urban areas due to an increase of impervious surfaces compounded with an aging drainage infrastructure and a projected increase in heavy precipitation events. While this requires the integration of pluvial flood risk into risk management plans, so far little is known about the adverse consequences of pluvial flooding due to a lack of both detailed data sets and studies on pluvial flood impacts. As a consequence, methods for reliably estimating pluvial flood losses, needed for pluvial flood risk assessment, are still missing. Therefore, this thesis investigates how pluvial flood losses to private households can be reliably estimated, based on an improved understanding of the drivers of pluvial flood loss. For this purpose, detailed data from pluvial flood-affected households was collected through structured telephone- and web-surveys following pluvial flood events in Germany and the Netherlands. Pluvial flood losses to households are the result of complex interactions between impact characteristics such as the water depth and a household’s resistance as determined by its risk awareness, preparedness, emergency response, building properties and other influencing factors. Both exploratory analysis and machine-learning approaches were used to analyze differences in resistance and impacts between households and their effects on the resulting losses. The comparison of case studies showed that the awareness around pluvial flooding among private households is quite low. Low awareness not only challenges the effective dissemination of early warnings, but was also found to influence the implementation of private precautionary measures. The latter were predominately implemented by households with previous experience of pluvial flooding. Even cases where previous flood events affected a different part of the same city did not lead to an increase in preparedness of the surveyed households, highlighting the need to account for small-scale variability in both impact and resistance parameters when assessing pluvial flood risk. While it was concluded that the combination of low awareness, ineffective early warning and the fact that only a minority of buildings were adapted to pluvial flooding impaired the coping capacities of private households, the often low water levels still enabled households to mitigate or even prevent losses through a timely and effective emergency response. These findings were confirmed by the detection of loss-influencing variables, showing that cases in which households were able to prevent any loss to the building structure are predominately explained by resistance variables such as the household’s risk awareness, while the degree of loss is mainly explained by impact variables. Based on the important loss-influencing variables detected, different flood loss models were developed. Similar to flood loss models for river floods, the empirical data from the preceding data collection was used to train flood loss models describing the relationship between impact and resistance parameters and the resulting loss to building structures. Different approaches were adapted from river flood loss models using both models with the water depth as only predictor for building structure loss and models incorporating additional variables from the preceding variable detection routine. The high predictive errors of all compared models showed that point predictions are not suitable for estimating losses on the building level, as they severely impair the reliability of the estimates. For that reason, a new probabilistic framework based on Bayesian inference was introduced that is able to provide predictive distributions instead of single loss estimates. These distributions not only give a range of probable losses, they also provide information on how likely a specific loss value is, representing the uncertainty in the loss estimate. Using probabilistic loss models, it was found that the certainty and reliability of a loss estimate on the building level is not only determined by the use of additional predictors as shown in previous studies, but also by the choice of response distribution defining the shape of the predictive distribution. Here, a mix between a beta and a Bernoulli distribution to account for households that are able to prevent losses to their building’s structure was found to provide significantly more certain and reliable estimates than previous approaches using Gaussian or non-parametric response distributions. The successful model transfer and post-event application to estimate building structure loss in Houston, TX, caused by pluvial flooding during Hurricane Harvey confirmed previous findings, and demonstrated the potential of the newly developed multi-variable beta model for future risk assessments. The highly detailed input data set constructed from openly available data sources containing over 304,000 affected buildings in Harris County further showed the potential of data-driven, building-level loss models for pluvial flood risk assessment. In conclusion, pluvial flood losses to private households are the result of complex interactions between impact and resistance variables, which should be represented in loss models. The local occurrence of pluvial floods requires loss estimates on high spatial resolutions, i.e. on the building level, where losses are variable and uncertainties are high. Therefore, probabilistic loss estimates describing the uncertainty of the estimate should be used instead of point predictions. While the performance of probabilistic models on the building level are mainly driven by the choice of response distribution, multi-variable models are recommended for two reasons: First, additional resistance variables improve the detection of cases in which households were able to prevent structural losses. Second, the added variability of additional predictors provides a better representation of the uncertainties when loss estimates from multiple buildings are aggregated. This leads to the conclusion that data-driven probabilistic loss models on the building level allow for a reliable loss estimation at an unprecedented level of detail, with a consistent quantification of uncertainties on all aggregation levels. This makes the presented approach suitable for a wide range of applications, from decision support in spatial planning to impact- based early warning systems. N2 - Über die Hälfte der Weltbevölkerung lebt heute in Städten. Mit einer hohen Dichte an Menschen, Gütern und Gebäuden sind Städte nicht nur die wirtschaftlichen, politischen und kulturellen Zentren einer Gesellschaft, sondern auch besonders anfällig gegenüber Naturkatastrophen. Insbesondere Hochwasser und Überflutungen stellen in Folge von steigenden Meeresspiegeln und einer erwarteten Zunahme von Extremwettereignissen eine wachsende Bedrohung in vielen Regionen dar. Um die möglichen Folgen dieser Entwicklung zu vermeiden bzw. zu reduzieren, ist es notwendig sich der steigenden Gefahr durch geeignete Maßnahmen anzupassen. Bisher ist der Hochwasserschutz in Städten beinahe ausschließlich auf Überflutungen durch Flusshochwasser oder Sturmfluten fokussiert. Dabei werden sogenannte urbane Sturzfluten, die in den letzten Jahren vermehrt zu hohen Schäden in Städten geführt haben, nicht berücksichtigt. Bei urbanen Sturzfluten führen lokale Starkniederschläge mit hohen Regenmengen zu einer Überlastung des städtischen Abwassersystems und damit zu einer direkten, oft kleinräumigen Überflutung innerhalb eines bebauten Gebiets. Mit einer prognostizierten Zunahme von Starkniederschlägen, sowie einer baulichen Verdichtung und damit einhergehender Flächenversiegelung in vielen Städten, ist mit einer Zunahme von urbanen Sturzfluten zu rechnen. Dies verlangt die Einbindung des Risikos durch urbane Sturzfluten in bestehende Hochwasserschutzkonzepte. Bisher fehlen allerdings sowohl detaillierte Daten als auch Methoden um das Risiko durch urbane Sturzfluten und die dadurch verursachten Schäden, etwa an Wohngebäuden, zuverlässig abzuschätzen. Aus diesem Grund beschäftigt sich diese Arbeit hauptsächlich mit der Entwicklung von Verfahren und Modellen zur Abschätzung von Schäden an Privathaushalten durch urbane Sturzfluten. Dazu wurden detaillierte Daten durch Telefon- und Online-Umfragen nach urbanen Sturzflutereignissen in Deutschland und in den Niederlanden erhoben und ausgewertet. Die Erkenntnisse aus den detaillierten Analysen zu Vorsorge, Notmaßnahmen und Wiederherstellung, vor, während und nach urbanen Sturzflutereignissen, wurden genutzt um eine neue Methode zur Schätzung von Schäden an Wohngebäuden zu entwickeln. Dabei werden neben Angaben wie Dauer und Höhe der Überflutung, auch Eigenschaften von Haushalten, wie etwa deren Risikobewusstsein, in die Schätzung miteinbezogen. Nach lokaler Validierung wurde die neuentwickelte Methode beispielhaft zur Schätzung von Wohngebäudeschäden nach einem urbanen Sturzflutereignis im Großraum Houston (Texas, USA) erfolgreich angewendet. Anders als bei bisherigen Ansätzen wird der geschätzte Schaden eines Wohngebäudes nicht als einzelner Wert angegeben, sondern als Verteilung, welche die Bandbreite möglicher Schäden und deren Wahrscheinlichkeit angibt. Damit konnte die Zuverlässigkeit von Schadensschätzungen im Vergleich zu bisherigen Verfahren erheblich verbessert werden. Durch die erfolgreiche Anwendung sowohl auf der Ebene einzelner Gebäude als auch für gesamte Städte, ergibt sich ein breites Spektrum an Nutzungsmöglichkeiten, etwa als Entscheidungsunterstützung in der Stadtplanung oder für eine verbesserte Frühwarnung vor urbanen Sturzfluten. KW - Schadensmodellierung KW - Unsicherheiten KW - Starkregen KW - Privathaushalte KW - damage modeling KW - economic impacts KW - uncertainty KW - private households KW - probabilistic KW - pluvial flooding Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-429910 ER - TY - THES A1 - Nguyen, Van Khanh Triet T1 - Flood dynamics in the Vietnamese Mekong Delta T1 - Hochwasserdynamik im vietnamesischen Mekong-Delta BT - Current state and future projections BT - Aktueller Stand und künftige Prognosen N2 - Today, the Mekong Delta in the southern of Vietnam is home for 18 million people. The delta also accounts for more than half of the country’s food production and 80% of the exported rice. Due to the low elevation, it is highly susceptible to the risk of fluvial and coastal flooding. Although extreme floods often result in excessive damages and economic losses, the annual flood pulse from the Mekong is vital to sustain agricultural cultivation and livelihoods of million delta inhabitants. Delta-wise risk management and adaptation strategies are required to mitigate the adverse impacts from extreme events while capitalising benefits from floods. However, a proper flood risk management has not been implemented in the VMD, because the quantification of flood damage is often overlooked and the risks are thus not quantified. So far, flood management has been exclusively focused on engineering measures, i.e. high- and low- dyke systems, aiming at flood-free or partial inundation control without any consideration of the actual risks or a cost-benefit analysis. Therefore, an analysis of future delta flood dynamics driven these stressors is valuable to facilitate the transition from sole hazard control towards a risk management approach, which is more cost-effective and also robust against future changes in risk. Built on these research gaps, this thesis investigates the current state and future projections of flood hazard, damage and risk to rice cultivation, the most important economic activity in the VMD. The study quantifies the changes in risk and hazard brought by the development of delta-based flood control measures in the last decades, and analyses the expected changes in risk driven by the changing climate, rising sea-level and deltaic land subsidence, and finally the development of hydropower projects in the Mekong Basin. For this purpose, flood trend analyses and comprehensive hydraulic modelling were performed, together with the development of a concept to quantify flood damage and risk to rice plantation. The analysis of observed flood levels revealed strong and robust increasing trends of peak and duration downstream of the high-dyke areas with a step change in 2000/2001, i.e. after the disastrous flood which initiated the high-dyke development. These changes were in contrast to the negative trends detected upstream, suggested that high-dyke development has shifted flood hazard downstream. Findings of the trend’s analysis were later confirmed by hydraulic simulations of the two recent extreme floods in 2000 and 2011, where the hydrological boundaries and dyke system settings were interchanged. However, the high-dyke system was not the only and often not the main cause for a shift of flood hazard, as a comparative analysis of these two extreme floods proved. The high-dyke development was responsible for 20–90% of the observed changes in flood level between 2000 and 2011, with large spatial variances. The particular flood hydrograph of the two events had the highest contribution in the northern part of the delta, while the tidal level had 2–3 times higher influence than the high-dyke in the lower-central and coastal areas downstream of high-dyke areas. The impact of the high-dyke development was highest in the areas closely downstream of the high-dyke area just south of the Cambodia-Vietnam border. The hydraulic simulations also validated that the concurrence of the flood peak with spring tides, i.e. high sea level along the coast, amplified the flood level and inundation in the central and coastal regions substantially. The risk assessment quantified the economic losses of rice cultivation to USD 25.0 and 115 million (0.02–0.1% of the total GDP of Vietnam in 2011) corresponding to the 10-year and the 100-year floods, with an expected annual damage of about USD 4.5 million. A particular finding is that the flood damage was highly sensitive to flood timing. Here, a 10-year event with an early peak, i.e. late August-September, could cause as much damage as a 100-year event that peaked in October. This finding underlines the importance of a reliable early flood warning, which could substantially reduce the damage to rice crops and thus the risk. The developed risk assessment concept was furthermore applied to investigate two high-dyke development alternatives, which are currently under discussion among the administrative bodies in Vietnam, but also in the public. The first option favouring the utilization of the current high-dyke compartments as flood retention areas instead for rice cropping during the flood season could reduce flood hazard and expected losses by 5–40%, depending on the region of the delta. On the contrary, the second option promoting the further extension of the areas protected by high-dyke to facilitate third rice crop planting on a larger area, tripled the current expected annual flood damage. This finding challenges the expected economic benefit of triple rice cultivation, in addition to the already known reducing of nutrient supply by floodplain sedimentation and thus higher costs for fertilizers. The economic benefits of the high-dyke and triple rice cropping system is further challenged by the changes in the flood dynamics to be expected in future. For the middle of the 21st century (2036-2065) the effective sea-level rise an increase of the inundation extent by 20–27% was projected. This corresponds to an increase of flood damage to rice crops in dry, normal and wet year by USD 26.0, 40.0 and 82.0 million in dry, normal and wet year compared to the baseline period 1971-2000. Hydraulic simulations indicated that the planned massive development of hydropower dams in the Mekong Basin could potentially compensate the increase in flood hazard and agriculture losses stemming from climate change. However, the benefits of dams as mitigation of flood losses are highly uncertain, because a) the actual development of the dams is highly disputed, b) the operation of the dams is primarily targeted at power generation, not flood control, and c) this would require international agreements and cooperation, which is difficult to achieve in South-East Asia. The theoretical flood mitigation benefit is additionally challenged by a number of negative impacts of the dam development, e.g. disruption of floodplain inundation in normal, non-extreme flood years. Adding to the certain reduction of sediment and nutrient load to the floodplains, hydropower dams will drastically impair rice and agriculture production, the basis livelihoods of million delta inhabitants. In conclusion, the VMD is expected to face increasing threats of tidal induced floods in the coming decades. Protection of the entire delta coastline solely with “hard” engineering flood protection structures is neither technically nor economically feasible, adaptation and mitigation actions are urgently required. Better control and reduction of groundwater abstraction is thus strongly recommended as an immediate and high priority action to reduce the land subsidence and thus tidal flooding and salinity intrusion in the delta. Hydropower development in the Mekong basin might offer some theoretical flood protection for the Mekong delta, but due to uncertainties in the operation of the dams and a number of negative effects, the dam development cannot be recommended as a strategy for flood management. For the Vietnamese authorities, it is advisable to properly maintain the existing flood protection structures and to develop flexible risk-based flood management plans. In this context the study showed that the high-dyke compartments can be utilized for emergency flood management in extreme events. For this purpose, a reliable flood forecast is essential, and the action plan should be materialised in official documents and legislation to assure commitment and consistency in the implementation and operation. N2 - Das Mekong-Delta im Süden Vietnams ist die Heimat von 18 Millionen Menschen. Im Delta werden mehr als die Hälfte der Nahrungsmittel des Landes und 80 % des exportierten Reises produziert. Aufgrund der geringen Höhen und Topographie ist das Delta sehr anfällig für Überflutungen, sowohl durch Fußhochwasser als auch durch gezeitenbedingte Rückstauüberflutungen. Obwohl extreme Überschwemmungen oft zu hohen Schäden und wirtschaftlichen Verlusten führen, ist der jährliche Hochwasserimpuls des Mekong lebenswichtig für die Aufrechterhaltung des landwirtschaftlichen Anbaus und des Lebensunterhalts von Millionen Deltabewohnern. Ein deltaweites Risikomanagement bestehend aus Hochwasserschutzmaßnahmen und Anpassungsstrategien ist erforderlich, um die negativen Auswirkungen von Extremereignissen zu mindern, zeitgleich aber auch die positiven Aspekte der Hochwasser beizubehalten. Ein Hochwasserrisikomanagement ist im VMD jedoch nicht implementiert, da die Quantifizierung von Hochwasserschäden typischerweise nicht vorgenommen wird. Bisher konzentriert sich das Hochwassermanagement ausschließlich auf ingenieurtechnische Maßnahmen zur Eindämmung der Gefährdung. Dies geschieht entweder durch Hoch- oder Niederdeichung, die auf eine hochwasserfreie oder teilweise Überflutungssteuerung abzielen. Eine risikobasierte Bewertung der Vor- und Nachteile zwischen Hoch- und Niederdeichansatz sowie Kosten-Nutzen-Rechnungen fehlen allerdings ebenfalls. Zudem ist zu erwarten, dass sich die Überschwemmungen Dynamik und das Hochwasserrisiko im Mekong Delta als Folge des Klimawandels und menschlicher Eingriffe in das Delta und das Mekong-Einzugsgebiet verändern werden. Die Analyse der zukünftigen Hochwasserdynamik in Abhängigkeit von diesen Stressoren ist notwendig, um den Übergang von einer alleinigen Gefahrenabwehr zu einem zukunftssicheren, probabilistischen Risikomanagement zu erleichtern. Ausgehend von diesen Forschungslücken untersucht diese Arbeit den aktuelle Hochwassergefährdung und die zu erwartenden zukünftigen Änderungen, sowie der damit einhergehenden Schäden und Risiken für den Reisanbau im Mekong Delta unter Berücksichtigung existierender und möglicher Hochwasserschutzmaßnahmen, des sich ändernden Klimas, des steigenden Meeresspiegels in Kombination mit der Landabsenkung des Deltas und der geplanten Staudämme im Mekong Einzugsgebiet. Eine Analyse der jährlichen Hochwasserpegel zeigte starke und robuste steigende Trends in den maximalen Wasserständen der Hochwasser und der Hochwasserdauer flussabwärts der Hochdeichgebiete, wobei eine sprunghafte Veränderung in den Jahren 2000/2001 nach. dem katastrophalen Hochwasser, das die Hochdeichentwicklung einleitete, festgestellt wurde. Diese Veränderungen stehen im Gegensatz zu den negativen Trends, oberstrom der Hocdeichgebiete, was darauf schließen lässt, dass die Hochdeichentwicklung die Hochwassergefahr flussabwärts verlagert hat. Die Ergebnisse der Trendanalyse wurden weiterhin durch hydraulische Simulationen der Überflutungsdynamiken der Hochwasser von 2000 und 2011 bestätigt. Allerdings waren die Hochdeiche nicht die Haupt- und einzige Ursache für den höheren Hochwasserpegel im Jahr 2011 im Vergleich zum Hochwasser im Jahr 2000. Die Hochwasserganglinie des Mekongs hatte den höchsten Beitrag im nördlichen Teil des Deltas oberstrom der Hochdeichgebiete, während der Tidenhub in den zentralen und küstennahen Gebieten stromabwärts des Hochdeichs einen 2-3 mal höheren Einfluss hatte als die Hochdeiche. Die wirtschaftlichen Verluste des Reisanbaus wurden rezent auf 25,0-115 Mio. USD geschätzt, für jeweils das 10- und 100-jährliche Hochwasser. Die Schäden sind hierbei sehr sensitiv gegenüber der Hochwasserganglinie, insbesondere dem Zeitpunkt des Auftretens des Hochwasserscheitels. Ein frühes 10-jährliches Hochwasser kann aufgrund des Zusammentreffens des Hochwassers mit der Ernte der Frühjahrsaussaat oder der Aussaat der Sommerfrucht ähnliche Verluste verursachen wie ein 100-jährliches Ereignis, das im Oktober seinen Höhepunkt erreicht. Neben dem Anbau einer dritten Frucht im Jahr könnten die existierenden Hochdeichabschnitte als Hochwasserrückhalteräume genutzt werden und so die Hochwassergefahr und die zu erwartenden Schäden um 5-40% reduzieren. Umgekehrt würde ein weiterer Ausbau der Hochdeiche die derzeit erwarteten jährlichen Hochwasserschäden verdreifachen. Die Zukunftsprojektionen des Hochwasserrisikos ergaben, dass das Mekong Delta in den nächsten Jahrzehnten zunehmend von tidebedingten Überschwemmungen bedroht sein wird. Der Anstieg des Meeresspiegels in Kombination mit der Landabsenkung erhöht das Ausmaß der Überflutung des Deltas um 20% und den Schaden an der Reisernte um 40-85 Mio. USD. Technische Hochwasserschutzmaßnahmen können diesen Anstieg des Risikos nicht verhindern, da der Schutz des gesamten Deltas allein durch harte Hochwasserschutzbauten technisch und wirtschaftlich nicht realisierbar ist. Daher sind Maßnahmen zur Schadensminderung und zur Anpassung an das veränderte Risiko dringend erforderlich. Als erster und wichtiger Schritt wird hier eine bessere Kontrolle und Reduzierung der Grundwasserentnahme im Delta dringend empfohlen, um die Landabsenkung und dadurch die tidenbedingten Überflutungen sowie die Salzwasserintrusion zu verringern. Der Klimawandel und die daraus resultierenden Veränderungen im Hochwasserregime des Mekong verursachen eine weitere, aber geringere Erhöhung des Hochwasserrisikos. Die geplanten Staudämme im Mekong Einzugsgebiet könnten die Zunahme der Hochwassergefahr und der landwirtschaftlichen Verluste aufgrund des Klimawandels in extremen Hochwasserjahren zumindest theoretisch abmildern. Der Nutzen von Dämmen zur Minderung des Hochwasserrisikos ist jedoch ungewiss, da die Realisierung der geplanten Dämme sehr umstritten und damit unsicher ist. Weiterhin spielt das Management der Staudämme eine wichtige Rolle für die Hochwasserregulierung. Da die Dämme in erste Linie zur Stromerzeugung gebaut werden, ist der Hochwasserschutz der unterliegenden Anrainerstaaten eher von untergeordneter Bedeutung. Für Vietnam bedeutet das, dass eine ordnungsgemäße Instandhaltung von Deichen und Hochwasserschutzbauten eine hohe Priorität haben sollte, um Abhängigkeiten von den Nachbarstaaten zu vermeiden. Weiterhin ist die Entwicklung von „weichen“ Hochwasserschutzmaßnahmen und -plänen dringend notwendig, da ein alleiniger Schutz durch technische Maßnahmen unmöglich ist. Aufgrund der in dieser Arbeit erzielten Ergebnisse wird daher empfohlen, die Hochdeichkompartimente für das Notfall-Hochwassermanagement bei Extremereignissen zu nutzen. Zu diesem Zweck ist eine verlässliche Hochwasservorhersage unerlässlich, und der Aktionsplan sollte in offiziellen Dokumenten und Gesetzen festgehalten werden, um die Verbindlichkeit und konsequente Umsetzung sicherzustellen. KW - Mekong Delta KW - flood hazard KW - flood risk KW - climate change KW - Mekong Delta KW - Klimawandel KW - Hochwassergefahr KW - Hochwasserrisiko Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-512830 ER - TY - THES A1 - Metin Usta, Ayşe Duha T1 - The role of risk components and spatial dependence in flood risk estimations N2 - Flooding is a vast problem in many parts of the world, including Europe. It occurs mainly due to extreme weather conditions (e.g. heavy rainfall and snowmelt) and the consequences of flood events can be devastating. Flood risk is mainly defined as a combination of the probability of an event and its potential adverse impacts. Therefore, it covers three major dynamic components: hazard (physical characteristics of a flood event), exposure (people and their physical environment that being exposed to flood), and vulnerability (the elements at risk). Floods are natural phenomena and cannot be fully prevented. However, their risk can be managed and mitigated. For a sound flood risk management and mitigation, a proper risk assessment is needed. First of all, this is attained by a clear understanding of the flood risk dynamics. For instance, human activity may contribute to an increase in flood risk. Anthropogenic climate change causes higher intensity of rainfall and sea level rise and therefore an increase in scale and frequency of the flood events. On the other hand, inappropriate management of risk and structural protection measures may not be very effective for risk reduction. Additionally, due to the growth of number of assets and people within the flood-prone areas, risk increases. To address these issues, the first objective of this thesis is to perform a sensitivity analysis to understand the impacts of changes in each flood risk component on overall risk and further their mutual interactions. A multitude of changes along the risk chain are simulated by regional flood model (RFM) where all processes from atmosphere through catchment and river system to damage mechanisms are taken into consideration. The impacts of changes in risk components are explored by plausible change scenarios for the mesoscale Mulde catchment (sub-basin of the Elbe) in Germany. A proper risk assessment is ensured by the reasonable representation of the real-world flood event. Traditionally, flood risk is assessed by assuming homogeneous return periods of flood peaks throughout the considered catchment. However, in reality, flood events are spatially heterogeneous and therefore traditional assumption misestimates flood risk especially for large regions. In this thesis, two different studies investigate the importance of spatial dependence in large scale flood risk assessment for different spatial scales. In the first one, the “real” spatial dependence of return period of flood damages is represented by continuous risk modelling approach where spatially coherent patterns of hydrological and meteorological controls (i.e. soil moisture and weather patterns) are included. Further the risk estimations under this modelled dependence assumption are compared with two other assumptions on the spatial dependence of return periods of flood damages: complete dependence (homogeneous return periods) and independence (randomly generated heterogeneous return periods) for the Elbe catchment in Germany. The second study represents the “real” spatial dependence by multivariate dependence models. Similar to the first study, the three different assumptions on the spatial dependence of return periods of flood damages are compared, but at national (United Kingdom and Germany) and continental (Europe) scales. Furthermore, the impacts of the different models, tail dependence, and the structural flood protection level on the flood risk under different spatial dependence assumptions are investigated. The outcomes of the sensitivity analysis framework suggest that flood risk can vary dramatically as a result of possible change scenarios. The risk components that have not received much attention (e.g. changes in dike systems and in vulnerability) may mask the influence of climate change that is often investigated component. The results of the spatial dependence research in this thesis further show that the damage under the false assumption of complete dependence is 100 % larger than the damage under the modelled dependence assumption, for the events with return periods greater than approximately 200 years in the Elbe catchment. The complete dependence assumption overestimates the 200-year flood damage, a benchmark indicator for the insurance industry, by 139 %, 188 % and 246 % for the UK, Germany and Europe, respectively. The misestimation of risk under different assumptions can vary from upstream to downstream of the catchment. Besides, tail dependence in the model and flood protection level in the catchments can affect the risk estimation and the differences between different spatial dependence assumptions. In conclusion, the broader consideration of the risk components, which possibly affect the flood risk in a comprehensive way, and the consideration of the spatial dependence of flood return periods are strongly recommended for a better understanding of flood risk and consequently for a sound flood risk management and mitigation. N2 - Hochwasser sind ein großes Problem und treten hauptsächlich aufgrund extremer Wetterbedingungen (z. B. starker Regen und Schneeschmelze) auf. Die Folgen von Hochwasserereignissen können verheerend sein. Das Konzept des Hochwasserrisikos beinhaltet die drei Komponenten: Gefahr, Exposition und Vulnerabilität. Hochwasser sind natürliche Phänomene und können nicht sicher verhindert werden. Das Risiko kann jedoch gesteuert und gemindert werden. Für ein solides Hochwasserrisikomanagement und die Minderung des Risikos ist eine ordnungsgemäße Risikobewertung und ein klares Verständnis der Hochwasserrisikodynamik erforderlich. Beispielsweise verursacht der anthropogene Klimawandel eine höhere Intensität der Niederschläge und einen Anstieg des Meeresspiegels und damit eine Zunahme des Ausmaßes und der Häufigkeit von Hochwasserereignissen. Andererseits können unangemessene strukturelle Schutzmaßnahmen, das Anwachsen von Vermögenswerten und eine steigende Anzahl betroffener Personen in den hochwassergefährdeten Gebieten das Risiko erhöhen. Um diese Probleme zu adressieren, besteht ein Ziel dieser Arbeit aus der Durchführung einer Sensitivitätsanalyse, um die Auswirkungen von Änderungen in jeder Hochwasserrisikokomponente auf das Gesamtrisiko und deren Wechselwirkungen untereinander zu verstehen. Eine angemessene Risikobewertung wird auch durch die korrekte k Darstellung des realen Hochwasserereignisses erreicht. Traditionell wird das Hochwasserrisiko bewertet, indem homogene Wiederkehrintervalle von Hochwasserspitzen im gesamten Einzugsgebiet angenommen werden. In der Realität sind Hochwasserereignisse jedoch räumlich heterogen, weshalb die traditionelle Annahme von Homogenität das Hochwasserrisiko insbesondere für große Einzugsgebiete falsch einschätzt. In dieser Arbeit wird die Bedeutung der räumlichen Abhängigkeit bei der Bewertung des Hochwasserrisikos in großem Maßstab in zwei Studien für verschiedene räumliche Skalen untersucht. In der ersten Untersuchung wird die „reale“ räumliche Abhängigkeit durch einen kontinuierlichen Risikomodellierungsansatz dargestellt. Zusätzlich werden die Risikoabschätzungen unter dieser modellierten Abhängigkeitsannahme mit zwei weiteren Annahmen zur räumlichen Abhängigkeit der Wiederkehrintervalle von Hochwasser verglichen: vollständige Abhängigkeit und Unabhängigkeit für das Elbeeinzugsgebiet in Deutschland. Die zweite Studie repräsentiert die „reale“ räumliche Abhängigkeit durch ein copula-basiertes Abhängigkeitsmodell. In ähnlicher Weise werden die drei verschiedenen Annahmen zur räumlichen Abhängigkeit der Wiederkehrintervalle von Hochwasser auf nationaler und kontinentaler Ebene verglichen. Außerdem wird der Einfluss von „Tail-dependences“ im Modell sowie von Hochwasserschutzmaßnahmen auf die räumliche Abhängigkeit untersucht. Die Ergebnisse dieser Arbeit unter Anwendung des Sensitivitätsanalyse-Frameworks zeigen, dass das Hochwasserrisiko aufgrund möglicher Änderungsszenarien dramatisch variieren kann. Der Einfluss des Klimawandels kann durch Änderungen anderer Risikokomponenten (z. B. Änderungen der Deichsysteme und der Vulnerabilität) überdeckt werden. Die Untersuchung zur räumlichen Abhängigkeit zeigen, dass der Schaden unter der Annahme vollständiger Abhängigkeit für Ereignisse mit Wiederkehrintervalle von mehr als ungefähr 200 Jahren im Elbeeinzugsgebiet 100 % größer als der Schaden unter modellierter Abhängigkeit. Die Annahme vollständiger Abhängigkeit überschätzt den 200-jährigen Hochwasserschaden, einen Referenzindikator für die Versicherungsbranche, um 139 %, 188 % und 246 % für Vereinigte Königreich, Deutschland und Europa. Die Fehleinschätzung des Hochwasserrisikos kann unter verschiedenen Annahmen von Abhängigkeit zwischen Oberlauf und Unterlauf eines Einzugsgebietes stark variieren. Zudem können „Tail-dependences“ im Modell sowie der Hochwasserschutz im Einzugsgebiet die Ergebnisse der Risikoabschätzung, unter verschiedenen Annahmen der räumlichen Abhängigkeit, beeinflussen. Abschließend wird eine umfangreiche Berücksichtigung der Risikokomponenten und insbesondere der räumlichen Abhängigkeit von Wiederkehrintervallen stark empfohlen, um das Hochwasserrisiko und damit dessen Management und Minderung besser verstehen zu können. T2 - Die Rolle von Risikokomponenten und räumlicher Abhängigkeit bei Hochwasserrisikoabschätzungen KW - flood risk KW - sensitivity analysis KW - hazard KW - river flooding KW - vulnerability KW - spatial dependence KW - damage estimation KW - continuous simulation KW - flood risk assessment KW - kontinuierliche Simulation KW - Schadensabschätzung KW - Hochwasserrisiko KW - Hochwasserrisikobewertung KW - Gefahr KW - Flusshochwasser KW - Sensitivitätsanalyse KW - räumliche Abhängigkeit KW - Vulnerabilität Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-492554 ER - TY - THES A1 - Hartmann, Anne T1 - Tracing the evolution of hillslope structure and hillslope hydrological response over ten millennia in two glacial forefields of different geology T1 - Nachverfolgung der Evolution von Hangstruktur und hydrologischer Reaktion über zehn Jahrtausende in zwei Gletschervorfeldern N2 - Assessing the impact of global change on hydrological systems is one of the greatest hydrological challenges of our time. Changes in land cover, land use, and climate have an impact on water quantity, quality, and temporal availability. There is a widespread consensus that, given the far-reaching effects of global change, hydrological systems can no longer be viewed as static in their structure; instead, they must be regarded as entire ecosystems, wherein hydrological processes interact and coevolve with biological, geomorphological, and pedological processes. To accurately predict the hydrological response under the impact of global change, it is essential to understand this complex coevolution. The knowledge of how hydrological processes, in particular the formation of subsurface (preferential) flow paths, evolve within this coevolution and how they feed back to the other processes is still very limited due to a lack of observational data. At the hillslope scale, this intertwined system of interactions is known as the hillslope feedback cycle. This thesis aims to enhance our understanding of the hillslope feedback cycle by studying the coevolution of hillslope structure and hillslope hydrological response. Using chronosequences of moraines in two glacial forefields developed from siliceous and calcareous glacial till, the four studies shed light on the complex coevolution of hydrological, biological, and structural hillslope properties, as well as subsurface hydrological flow paths over an evolutionary period of 10 millennia in these two contrasting geologies. The findings indicate that the contrasting properties of siliceous and calcareous parent materials lead to variations in soil structure, permeability, and water storage. As a result, different plant species and vegetation types are favored on siliceous versus calcareous parent material, leading to diverse ecosystems with distinct hydrological dynamics. The siliceous parent material was found to show a higher activity level in driving the coevolution. The soil pH resulting from parent material weathering emerges as a crucial factor, influencing vegetation development, soil formation, and consequently, hydrology. The acidic weathering of the siliceous parent material favored the accumulation of organic matter, increasing the soils’ water storage capacity and attracting acid-loving shrubs, which further promoted organic matter accumulation and ultimately led to podsolization after 10 000 years. Tracer experiments revealed that the subsurface flow path evolution was influenced by soil and vegetation development, and vice versa. Subsurface flow paths changed from vertical, heterogeneous matrix flow to finger-like flow paths over a few hundred years, evolving into macropore flow, water storage, and lateral subsurface flow after several thousand years. The changes in flow paths among younger age classes were driven by weathering processes altering soil structure, as well as by vegetation development and root activity. In the older age class, the transition to more water storage and lateral flow was attributed to substantial organic matter accumulation and ongoing podsolization. The rapid vertical water transport in the finger-like flow paths, along with the conductive sandy material, contributed to podsolization and thus to the shift in the hillslope hydrological response. In contrast, the calcareous site possesses a high pH buffering capacity, creating a neutral to basic environment with relatively low accumulation of dead organic matter, resulting in a lower water storage capacity and the establishment of predominantly grass vegetation. The coevolution was found to be less dynamic over the millennia. Similar to the siliceous site, significant changes in subsurface flow paths occurred between the young age classes. However, unlike the siliceous site, the subsurface flow paths at the calcareous site only altered in shape and not in direction. Tracer experiments showed that flow paths changed from vertical, heterogeneous matrix flow to vertical, finger-like flow paths after a few hundred to thousands of years, which was driven by root activities and weathering processes. Despite having a finer soil texture, water storage at the calcareous site was significantly lower than at the siliceous site, and water transport remained primarily rapid and vertical, contributing to the flourishing of grass vegetation. The studies elucidated that changes in flow paths are predominantly shaped by the characteristics of the parent material and its weathering products, along with their complex interactions with initial water flow paths and vegetation development. Time, on the other hand, was not found to be a primary factor in describing the evolution of the hydrological response. This thesis makes a valuable contribution to closing the gap in the observations of the coevolution of hydrological processes within the hillslope feedback cycle, which is important to improve predictions of hydrological processes in changing landscapes. Furthermore, it emphasizes the importance of interdisciplinary studies in addressing the hydrological challenges arising from global change. N2 - Die Einschätzung der Auswirkungen des globalen Wandels auf die lokale Hydrologie stellt zweifellos eine der bedeutendsten hydrologischen Herausforderungen unserer Zeit dar. Die zuverlässige Vorhersage der zukünftigen Verfügbarkeit, Menge und Qualität des Wassers in Landschaften gewinnt dabei an höchster Bedeutung. Es herrscht weitgehender Konsens darüber, dass hydrologische Systeme aufgrund des globalen Wandels nicht mehr als statische Gebilde betrachtet werden können. Vielmehr sind sie als ganzheitliche Ökosysteme zu verstehen, in denen hydrologische Prozesse mit biologischen, geomorphologischen und pedologischen Faktoren interagieren und sich gemeinsam entwickeln. Allerdings ist das Wissen über die Entwicklung und die Rückkopplung hydrologischer Prozesse, insbesondere im Hinblick auf die Entstehung unterirdischer (präferenzieller) Fließwege, aufgrund mangelnder Beobachtungsdaten noch stark begrenzt. Das Hauptziel dieser Studie liegt daher darin, anhand von Untersuchungen auf der Hangskala die Wechselwirkung zwischen Struktur und hydrologischem Verhalten zu erforschen. Dadurch soll ein besseres Verständnis für den Rückkopplungszyklus gewonnen werden. Die vier in dieser Arbeit präsentierten Studien befassen sich mit der Entwicklung hydrologischer, biologischer und physikalischer Eigenschaften von Hängen sowie der Evolution hydrologischer Fließwege über einen Zeitraum von zehntausend Jahren in zwei unterschiedlichen geologischen Geologien. Durch die Analyse von Moränen-Chronosequenzen in zwei Gletschervorfeldern, die jeweils aus silikatreichem bzw. kalkreichem Geschiebemergel entstanden sind, wird die komplexe Koevolution in Abhängigkeit von der geologischen Beschaffenheit des Ausgangsmaterials beleuchtet. Die Ergebnisse zeigen, dass die verschiedenen Eigenschaften von silikatreichem und kalkhaltigem Ausgangsmaterial unter den gegebenen Klimabedingungen zu Unterschieden in Bodeneigenschaften, Durchlässigkeit und Wasserspeicherung führen. Dies wiederum begünstigt unterschiedliche Vegetationstypen und resultiert in vielfältigen Ökosystemen mit variierenden hydrologischen Dynamiken. Interessanterweise treibt das silikatreiche Ausgangsmaterial die Koevolution stärker an. Hierbei spielt der pH-Wert des Bodens eine Schlüsselrolle, da er Auswirkungen auf Vegetation, Bodenbildung und folglich auch auf die Hydrologie hat. Die saure Verwitterung des silikatreichen Materials begünstigt die Anreicherung organischer Substanz, was zu einer Erhöhung der Wasserspeicherkapazität des Bodens und zur Podsolisierung führt. Innerhalb weniger Jahrhunderte entwickelt sich das unterirdische Wassertransportsystem von einer vertikalen, heterogenen Matrixströmung zu fingerartigen Fließwegen und nach mehreren Jahrtausenden zu einem System aus Makroporen, wobei die Wasserspeicherung und die unterirdische, laterale Strömung überwiegen. Im Gegensatz dazu weist der kalkhaltige Standort eine hohe pH-Pufferkapazität auf. In dem basischen bis neutralen Milieu sammelt sich vergleichsweise wenig abgestorbene, organische Substanz an, was zu einer geringeren Wasserspeicherkapazität führt und die Ansiedlung von Grasvegetation begünstigt. Die Fließwege ändern lediglich ihre Form, nicht jedoch ihre Richtung. Es wurde lediglich ein Übergang von vertikaler, heterogener Matrixströmung zu vertikalen, fingerartigen Fließwegen beobachtet. Der schnelle vertikale Wassertransport mit geringer Speicherung begünstigt die Erhaltung der Grasvegetation. Die durchgeführten Studien verdeutlichen, dass die Entwicklung der Fließwege hauptsächlich von den Eigenschaften des Ausgangsgesteins und seinen Verwitterungsprodukten sowie von deren komplexen Interaktionen mit den ursprünglichen Fließwegen und der Entwicklung der Vegetation geprägt ist. Im Gegensatz dazu spielt die Zeit keine entscheidende Rolle bei der Beschreibung der Evolution der hydrologischen Reaktion. Diese Studie trägt wesentlich dazu bei, die bestehende Lücke in Beobachtungen für die Erforschung der Koevolution von hydrologischen, biologischen, geomorphologischen und pedologischen Prozessen zu schließen. Dies ist von großer Bedeutung, um Vorhersagen hydrologischer Prozesse in sich wandelnden Landschaften zu verbessern. Sie zeigt außerdem die Relevanz interdisziplinärer Studien auf, um den zukünftigen Herausforderungen in der Hydrologie im Zuge des globalen Wandels erfolgreich zu begegnen. KW - soil hydrology KW - chronosequence study KW - landscape evolution KW - Chronosequenzstudie KW - Landschaftsentwicklung KW - Bodenhydrologie Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-628629 ER - TY - THES A1 - Angermann, Lisa T1 - Hillslope-stream connectivity across scales T1 - Mehrskalige Untersuchung der Hang-Bach Konnektivität N2 - The concept of hydrologic connectivity summarizes all flow processes that link separate regions of a landscape. As such, it is a central theme in the field of catchment hydrology, with influence on neighboring disciplines such as ecology and geomorphology. It is widely acknowledged to be an important key in understanding the response behavior of a catchment and has at the same time inspired research on internal processes over a broad range of scales. From this process-hydrological point of view, hydrological connectivity is the conceptual framework to link local observations across space and scales. This is the context in which the four studies this thesis comprises of were conducted. The focus was on structures and their spatial organization as important control on preferential subsurface flow. Each experiment covered a part of the conceptualized flow path from hillslopes to the stream: soil profile, hillslope, riparian zone, and stream. For each study site, the most characteristic structures of the investigated domain and scale, such as slope deposits and peat layers were identified based on preliminary or previous investigations or literature reviews. Additionally, further structural data was collected and topographical analyses were carried out. Flow processes were observed either based on response observations (soil moisture changes or discharge patterns) or direct measurement (advective heat transport). Based on these data, the flow-relevance of the characteristic structures was evaluated, especially with regard to hillslope to stream connectivity. Results of the four studies revealed a clear relationship between characteristic spatial structures and the hydrological behavior of the catchment. Especially the spatial distribution of structures throughout the study domain and their interconnectedness were crucial for the establishment of preferential flow paths and their relevance for large-scale processes. Plot and hillslope-scale irrigation experiments showed that the macropores of a heterogeneous, skeletal soil enabled preferential flow paths at the scale of centimeters through the otherwise unsaturated soil. These flow paths connected throughout the soil column and across the hillslope and facilitated substantial amounts of vertical and lateral flow through periglacial slope deposits. In the riparian zone of the same headwater catchment, the connectivity between hillslopes and stream was controlled by topography and the dualism between characteristic subsurface structures and the geomorphological heterogeneity of the stream channel. At the small scale (1 m to 10 m) highest gains always occurred at steps along the longitudinal streambed profile, which also controlled discharge patterns at the large scale (100 m) during base flow conditions (number of steps per section). During medium and high flow conditions, however, the impact of topography and parafluvial flow through riparian zone structures prevailed and dominated the large-scale response patterns. In the streambed of a lowland river, low permeability peat layers affected the connectivity between surface water and groundwater, but also between surface water and the hyporheic zone. The crucial factor was not the permeability of the streambed itself, but rather the spatial arrangement of flow-impeding peat layers, causing increased vertical flow through narrow “windows” in contrast to predominantly lateral flow in extended areas of high hydraulic conductivity sediments. These results show that the spatial organization of structures was an important control for hydrological processes at all scales and study areas. In a final step, the observations from different scales and catchment elements were put in relation and compared. The main focus was on the theoretical analysis of the scale hierarchies of structures and processes and the direction of causal dependencies in this context. Based on the resulting hierarchical structure, a conceptual framework was developed which is capable of representing the system’s complexity while allowing for adequate simplifications. The resulting concept of the parabolic scale series is based on the insight that flow processes in the terrestrial part of the catchment (soil and hillslopes) converge. This means that small-scale processes assemble and form large-scale processes and responses. Processes in the riparian zone and the streambed, however, are not well represented by the idea of convergence. Here, the large-scale catchment signal arrives and is modified by structures in the riparian zone, stream morphology, and the small-scale interactions between surface water and groundwater. Flow paths diverge and processes can better be represented by proceeding from large scales to smaller ones. The catchment-scale representation of processes and structures is thus the conceptual link between terrestrial hillslope processes and processes in the riparian corridor. N2 - Das Konzept der hydrologischen Konnektivität umfasst alle Fließprozesse, welche verschiedene Bereiche einer Landschaft verbinden. Als solches ist es ein zentrales Thema in dem Forschungsbereich der Einzugsgebietshydrologie und beeinflusst auch benachbarte Disziplinen wie die Ökologie oder die Geomorphologie. Es ist allgemein akzeptiert, dass das Konzept der Konnektivität ein wichtiger Schlüssel zum Verständnis von Einzugsgebietsdynamiken ist, gleichzeitig inspiriert es die Erforschung interner Prozesse auf verschiedenen Skalen. Von dieser prozesshydrologischen Perspektive gesehen, bietet Konnektivität einen konzeptionellen Rahmen, um lokale Beobachtungen über Raum und Skalen miteinander in Verbindung zu setzen. In diesem Kontext stehen die vier Studien dieser Doktorarbeit. Der Fokus lag dabei auf räumlichen Strukturen als wichtigem Kontrollfaktor für präferentielle Fließpfade als spezieller Form unterirdischer Fließprozesse. Die Experimente deckten dabei je einen Abschnitt des konzeptionellen Fließweges vom Hang zum Bach exemplarisch ab: Bodenprofil und Hang, Hang und Auenbreich, und Bachbett. Für alle vier Studien wurden zunächst charakteristische Strukturen des Untersuchungsgebietes wie Schuttablagerungen am Hang oder Torfschichten im Flussbett auf Basis vorausgehender Untersuchungen und Literaturrecherchen identifiziert. Zusätzlich wurden weitere strukturelle Daten erfasst und digitale Geländemodelle ausgewertet. Anschließend wurde die Prozessrelevanz dieser Strukturen, vor allem im Hinblick auf die Hang-Bach-Konnektivität, untersucht. Die Ergebnisse der einzelnen Studien zeigten eine deutliche Verbindung zwischen den charakteristischen räumlichen Strukturen und dem hydrologischen Verhalten des untersuchten Gebietes. Insbesondere die räumliche Anordnung von Strukturen, d.h. die räumliche Verteilung und der Grad der Konnektivität der Strukturen, war ausschlaggebend für die Ausbildung präferenzieller Fließpfade und deren Relevanz für größerskalige Prozesse. Die räumliche Organisation von Strukturen war in allen Untersuchungsgebieten ein wichtiger Kontrollfaktor für hydrologische Prozesse. Die Beobachtungen auf verschiedenen Skalen und verschiedener Fließpfadabschnitte wurden miteinander in Verbindung gesetzt und verglichen. Besonderes Augenmerk lag dabei auf der theoretischen Analyse der Skalenhierarchie von Strukturen und Prozessen und der Richtung der Kausalität in diesem Zusammenhang. Auf dieser Grundlage wurde als Synthese der einzelnen Studien ein Konzept entwickelt, welches in der Lage ist, die Komplexität eines Einzugsgebietes abzubilden und gleichzeitig adequate Vereinfachungen zuzulassen. Diese Konzept der parabelförmigen Skalenabfolge beruht auf der Erkenntnis, dass Fließprozesse im terrestrischen Bereich eines Einzugsgebietes, also im Boden und den Hängen, vorwiegend konvergieren und sich von der kleinen Skala zur größeren hin zusammenfügen. Die Prozesse in der Aue und dem Bachbett werden von diesem Prinzip der Konvergenz allerding nicht abgebildet. Die in den Böden und an den Hängen erzeugten Fließmuster des Einzugsgebiets werden von den Strukturen in der Aue, der Morphologie des Baches und den kleinskaligen Wechselwirkungen zwischen Fließgewässer und Sediment überprägt. Die Fließprozesse divergieren, und eine Beschreibung von der großen Skala hin zur kleineren ist hier besser geeignet. Die räumlich diskrete oder konzeptionelle Darstellung von Prozessen auf der Einzugsgebietsskala bietet so die Verbindung zwischen terrestrischer Hanghydrologie und der bachseitigen Auenhydrologie. KW - catchment hydrology KW - hillslope hydrology KW - riparian zone KW - hyporheic zone KW - Einzugsgebietshydrologie KW - Hanghydrologie KW - Auenbereich KW - hyporheische Zone Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-424542 ER - TY - THES A1 - Duy, Nguyen Le T1 - Hydrological processes in the Vietnamese Mekong Delta BT - Insights from stable water isotopes and monitoring data analysis BT - Erkenntnisse aus stabilen Wasserisotopen und Überwachungsdatenanalyse N2 - Understanding hydrological processes is of fundamental importance for the Vietnamese national food security and the livelihood of the population in the Vietnamese Mekong Delta (VMD). As a consequence of sparse data in this region, however, hydrologic processes, such as the controlling processes of precipitation, the interaction between surface and groundwater, and groundwater dynamics, have not been thoroughly studied. The lack of this knowledge may negatively impact the long-term strategic planning for sustainable groundwater resources management and may result in insufficient groundwater recharge and freshwater scarcity. It is essential to develop useful methods for a better understanding of hydrological processes in such data-sparse regions. The goal of this dissertation is to advance methodologies that can improve the understanding of fundamental hydrological processes in the VMD, based on the analyses of stable water isotopes and monitoring data. The thesis mainly focuses on the controlling processes of precipitation, the mechanism of surface–groundwater interaction, and the groundwater dynamics. These processes have not been fully addressed in the VMD so far. The thesis is based on statistical analyses of the isotopic data of Global Network of Isotopes in Precipitation (GNIP), of meteorological and hydrological data from Vietnamese agencies, and of the stable water isotopes and monitoring data collected as part of this work. First, the controlling processes of precipitation were quantified by the combination of trajectory analysis, multi-factor linear regression, and relative importance analysis (hereafter, a model‐based statistical approach). The validity of this approach is confirmed by similar, but mainly qualitative results obtained in other studies. The total variation in precipitation isotopes (δ18O and δ2H) can be better explained by multiple linear regression (up to 80%) than single-factor linear regression (30%). The relative importance analysis indicates that atmospheric moisture regimes control precipitation isotopes rather than local climatic conditions. The most crucial factor is the upstream rainfall along the trajectories of air mass movement. However, the influences of regional and local climatic factors vary in importance over the seasons. The developed model‐based statistical approach is a robust tool for the interpretation of precipitation isotopes and could also be applied to understand the controlling processes of precipitation in other regions. Second, the concept of the two-component lumped-parameter model (LPM) in conjunction with stable water isotopes was applied to examine the surface–groundwater interaction in the VMD. A calibration framework was also set up to evaluate the behaviour, parameter identifiability, and uncertainties of two-component LPMs. The modelling results provided insights on the subsurface flow conditions, the recharge contributions, and the spatial variation of groundwater transit time. The subsurface flow conditions at the study site can be best represented by the linear-piston flow distribution. The contributions of the recharge sources change with distance to the river. The mean transit time (mTT) of riverbank infiltration increases with the length of the horizontal flow path and the decreasing gradient between river and groundwater. River water infiltrates horizontally mainly via the highly permeable aquifer, resulting in short mTTs (<40 weeks) for locations close to the river (<200 m). The vertical infiltration from precipitation takes place primarily via a low‐permeable overlying aquitard, resulting in considerably longer mTTs (>80 weeks). Notably, the transit time of precipitation infiltration is independent of the distance to the river. All these results are hydrologically plausible and could be quantified by the presented method for the first time. This study indicates that the highly complex mechanism of surface–groundwater interaction at riverbank infiltration systems can be conceptualized by exploiting two‐component LPMs. It is illustrated that the model concept can be used as a tool to investigate the hydrological functioning of mixing processes and the flow path of multiple water components in riverbank infiltration systems. Lastly, a suite of time series analysis approaches was applied to examine the groundwater dynamics in the VMD. The assessment was focused on the time-variant trends of groundwater levels (GWLs), the groundwater memory effect (representing the time that an aquifer holds water), and the hydraulic response between surface water and multi-layer alluvial aquifers. The analysis indicates that the aquifers act as low-pass filters to reduce the high‐frequency signals in the GWL variations, and limit the recharge to the deep groundwater. The groundwater abstraction has exceeded groundwater recharge between 1997 and 2017, leading to the decline of groundwater levels (0.01-0.55 m/year) in all considered aquifers in the VMD. The memory effect varies according to the geographical location, being shorter in shallow aquifers and flood-prone areas and longer in deep aquifers and coastal regions. Groundwater depth, season, and location primarily control the variation of the response time between the river and alluvial aquifers. These findings are important contributions to the hydrogeological literature of a little-known groundwater system in an alluvial setting. It is suggested that time series analysis can be used as an efficient tool to understand groundwater systems where resources are insufficient to develop a physical-based groundwater model. This doctoral thesis demonstrates that important aspects of hydrological processes can be understood by statistical analysis of stable water isotope and monitoring data. The approaches developed in this thesis can be easily transferred to regions in similar tropical environments, particularly those in alluvial settings. The results of the thesis can be used as a baseline for future isotope-based studies and contribute to the hydrogeological literature of little-known groundwater systems in the VMD. N2 - Ein fundiertes Verständnis der hydrologischen Prozesse im vietnamesischen Mekong Delta (VMD) ist von grundlegender Bedeutung für den Lebensunterhalt der Bevölkerung im Mekong Delta, und darüber hinaus auch für die nationale Ernährungssicherheit. Aufgrund des Fehlens einer belastbaren Datenbasis konnten bislang eine Reihe von wichtigen hydrologischen Prozessen nur unzureichend untersucht und quantifiziert werden. Dazu zählen unter anderem die Analyse des Ursprungs des Niederschlages im Delta, die Interaktion zwischen Oberflächen- und Grundwasser, sowie die Grundwasserdynamik. Diese Lücken im Wissensstand verhindern eine solide datenbasierte Wasserwirtschaftsplanung, was unter Berücksichtigung der derzeitigen Trends mittelfristig zu weiter fallenden Grundwasserständen und Wasserknappheit führen wird. Daher ist es von großer Bedeutung, Methoden und Werkzeuge zu entwickeln, die auch unter der bestehenden Datenknappheit belastbare quantitative Ergebnisse für eine nachhaltige Wasserbewirtschaftung liefern können. Das Ziel dieser Dissertation ist es, solche Methoden zu entwickeln und zu testen, um grundlegende hydrologische Prozesse im VMD besser verstehen und quantifizieren zu können. Hierzu werden die existierenden Messdaten sowie im Rahmen dieser Arbeit gesammelte Daten zum Gehalt an stabilen Wasserisotopen verwendet. Mit Hilfe dieser Daten wurden folgende Prozesse untersucht: 1. Der Ursprung und die Fraktionierung des Niederschlages im VMD. 2. Die Interaktion zwischen Oberflächen- und Grundwasser mit einem besonderen Fokus auf die ufernahen Gebiete. 3. Die großflächige Dynamik in den verschiedenen Grundwasserleitern der letzten Jahrzehnte. Die Prozesse, die den Ursprung und die Verteilung des Niederschlagsbestimmen, wurden mittels einer Kombination aus Isotopendaten, Trajektorienanalyse, multifaktorieller Regression, und relativer Wichtigkeitsanalyse untersucht. Diese Kombination ist nachfolgend „modelbasierter statistischer Ansatz“ betitelt. Hierbei wurde festgestellt, dass die Varianz im Isotopengehalt des Niederschlags (δ18O and δ2H) mit der multifaktoriellen Regression zu 80% erklärt werden konnte, was im Vergleich zu einer einfachen Regression mit 30% erklärter Varianz eine deutliche Verbesserung darstellt. Die Wichtigkeitsanalyse ergab zudem, dass großskalige atmosphärische Feuchtigkeitsverteilungen einen weitaus größeren Einfluss auf die Isotopenverteilung im Niederschlag haben, als lokale klimatische Bedingungen im VMD. Der hierbei wichtigste Faktor ist die Regenmenge entlang der Trajektorien der Luftmassenbewegungen. Die Wichtigkeit der Faktoren variiert jedoch saisonal zwischen Regen- und Trockenzeit. Der in dieser Dissertation entwickelte modelbasierte statistische Ansatz ist ein robustes Werkzeug zur Analyse und Interpretation der Isotopenverteilung im Niederschlag, der auch auf ähnliche Fragestellungen in andere Regionen übertragbar ist. Im zweiten Teil der Dissertation wurden Zweikomponentenmodelle (LPM) in Verbindung mit Isotopenmessungen im Niederschlag, Oberflächen- und Grundwasser verwendet, um die Interaktion zwischen Oberflächen- und Grundwasser qualitativ und quantitativ zu beschreiben. Verschiedene Modellansätze wurden hierbei in einem automatischen Kalibrieransatz getestet, und deren Unsicherheit bestimmt. Hierbei hat sich das lineare Kolbenfließmodell (linear piston flow model) als das am besten geeignetste herausgestellt. Die Modellierungsergebnisse ermöglichten daraufhin eine modellbasierte Abschätzung der Grundwasserschwankungen und -flüsse, der Grundwasserneubildung und der räumlichen Variabilität der Grundwasserlaufzeiten. Hierbei zeigte sich, dass Grundwasserneubildung und deren Quellen räumlich variabel ist, und sich mit zunehmender Entfernung vom Fluss die Neubildung von primär Uferinfiltration hin zu Neubildung durch Niederschläge ändert. Analog dazu erhöhen sich die Grundwasserlaufzeiten mit der Länge der horizontalen Fließwege (= Entfernung vom Vorfluter) und mit sinkendem Gradienten zwischen Grundwasserstand und Wasserstand im Fluss. Flusswasser infiltriert über das Flussufer in den wasserleitenden Aquifer, mit mittleren Transferzeiten (mTT) von < 40 Wochen für Bereiche mit weniger als 200 m Entfernung zum Fluss. In größeren Entfernungen findet die Neubildung im Wesentlichen durch Versickerung von Regenwaser statt. Da der betrachtete holozäne Grundwasserleiter mit einer schwerdurchlässigen Deckschicht überlagert ist, liegen die mTT in diesen Bereichen mit > 80 Wochen wesentlich höher. Es konnte mit dieser Studie gezeigt werden, dass die komplexe Interaktion zwischen Grund- und Oberflächenwasser mittels eines konzeptionellen Modells in Verbindung mit aus Wasserproben bestimmten Isotopendaten konzeptionalisiert und quantifiziert werden kann. Der Ansatz empfiehlt sich daher als Werkzeug für die Untersuchung der Mischungsprozesse der Ufer- und Regenwasserinfiltration, sowie der Fließwege des Grundwassers in ähnlichen Gebieten. Im letzten Teil der Dissertation wurden Trends in den Grundwasserständen im gesamtem VMD untersucht. Hierzu wurde eine Reihe von Methoden zur Zeitreihenanalyse angewandt. Der Fokus der Untersuchungen lag auf zeitvariablen Trends in den Grundwasserständen, der Wasserspeicherdauer (memory effect), und der hydraulischen Reaktionszeit zwischen dem Oberflächenwasser und den verschiedenen Aquiferen im VMD. Die Analyse ergab, dass die verschiedenen Schichten von Aquiferen und Aquitarden wie ein Tiefpassfilter auf die hydraulischen Signale des Oberflächenwassers wirken, was wiederum die Grundwasserneubildung in den tieferen Aquiferen stark reduziert. Die Zeitreihenanalyse ergab, dass die Entnahmemengen an Grundwasser insbesondere in den tieferen, stark genutzten Aquiferen die Neubildung im gesamten Analysezeitraum 1997 – 2017 überschritten hat. Dies führte zu Absenkung des Grundwasserspiegels von 0.01 – 0.55 m pro Jahr in den verschiedenen Aquiferen des VMD. Die Speicherdauer variiert zwischen den verschiedenen Regionen und Aquiferen des VMD. In den flacheren Aquiferen und in der Region mit tiefen Überflutungen während der Hochwassersaison sind die Speicherdauern kürzer, während sie in den tieferen Aquiferen und in den küstennahen Regionen wesentlich länger sind. Die Reaktionszeit variiert ebenfalls im Raum, wobei die wichtigsten Einflussfaktoren der Abstand des Grundwasserspiegels zur Oberfläche, die Saison und die Lage, hier besonders die Entfernung zum Fluss oder der Küste, sind. Diese qualitativen wie quantitativen Ergebnisse fügen wichtige und wesentlich Erkenntnisse zum Wissensstand über das Grundwasser im VMD hinzu. Die verwendeten Methoden empfehlen sich darüber hinaus für die Analyse von Grundwasserdynamiken in alluvialen Aquifersystemen im Generellen, wenn Daten und Ressourcen für ein physisches numerisches Grundwassermodell fehlen. Die vorliegende Dissertation zeigt, dass wichtige hydrologische Prozesse auch über statistische Analysen von Mess- und Isotopendaten quantitativ analysiert werden können. Die Ergebnisse stellen eine Basisanalyse der Grundwasserdynamik und der sie beeinflussenden Prozesse im VMD dar, und sollten in weiteren Studien ausgebaut werden. Die Analyse der Isotopendaten liefert darüber hinaus die Basislinie für hydrologische Analysen mit stabilen Isotopen im VMD und aufgrund der ähnlichen klimatischen und geografischen Lage auch für weite Teile Südostasiens. Die entwickelten Methodenkombinationen können aufgrund ihrer generellen Natur auch problemlos auf andere tropische Regionen, insbesondere solche mit alluvialen Aquiferen, übertragen werden. T2 - Hydrologische Prozesse im Mekong Delta KW - Vietnamese Mekong Delta KW - stable isotopes KW - data analysis KW - hydrological processes KW - Mekong Delta KW - Datenanalyse KW - hydrologische Prozesse KW - stabile Isotope Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-602607 ER - TY - THES A1 - Schoppa, Lukas T1 - Dynamics in the flood vulnerability of companies T1 - Dynamik der Hochwasservulnerabilität von Unternehmen N2 - River flooding is a constant peril for societies, causing direct economic losses in the order of $100 billion worldwide each year. Under global change, the prolonged concentration of people and assets in floodplains is accompanied by an emerging intensification of flood extremes due to anthropogenic global warming, ultimately exacerbating flood risk in many regions of the world. Flood adaptation plays a key role in the mitigation of impacts, but poor understanding of vulnerability and its dynamics limits the validity of predominant risk assessment methods and impedes effective adaptation strategies. Therefore, this thesis investigates new methods for flood risk assessment that embrace the complexity of flood vulnerability, using the understudied commercial sector as an application example. Despite its importance for accurate risk evaluation, flood loss modeling has been based on univariable and deterministic stage-damage functions for a long time. However, such simplistic methods only insufficiently describe the large variation in damage processes, which initiated the development of multivariable and probabilistic loss estimation techniques. The first study of this thesis developed flood loss models for companies that are based on emerging statistical and machine learning approaches (i.e., random forest, Bayesian network, Bayesian regression). In a benchmarking experiment on basis of object-level loss survey data, the study showed that all proposed models reproduced the heterogeneity in damage processes and outperformed conventional stage-damage functions with respect to predictive accuracy. Another advantage of the novel methods is that they convey probabilistic information in predictions, which communicates the large remaining uncertainties transparently and, hence, supports well-informed risk assessment. Flood risk assessment combines vulnerability assessment (e.g., loss estimation) with hazard and exposure analyses. Although all of the three risk drivers interact and change over time, such dependencies and dynamics are usually not explicitly included in flood risk models. Recently, systemic risk assessment that dissolves the isolated consideration of risk drivers has gained traction, but the move to holistic risk assessment comes with limited thoroughness in terms of loss estimation and data limitations. In the second study, I augmented a socio-hydrological system dynamics model for companies in Dresden, Germany, with the multivariable Bayesian regression loss model from the first study. The additional process-detail and calibration data improved the loss estimation in the systemic risk assessment framework and contributed to more accurate and reliable simulations. The model uses Bayesian inference to quantify uncertainty and learn the model parameters from a combination of prior knowledge and diverse data. The third study demonstrates the potential of the socio-hydrological flood risk model for continuous, long-term risk assessment and management. Using hydroclimatic ad socioeconomic forcing data, I projected a wide range of possible risk trajectories until the end of the century, taking into account the adaptive behavior of companies. The study results underline the necessity of increased adaptation efforts to counteract the expected intensification of flood risk due to climate change. A sensitivity analysis of the effectiveness of different adaptation measures and strategies revealed that optimized adaptation has the potential to mitigate flood risk by up to 60%, particularly when combining structural and non-structural measures. Additionally, the application shows that systemic risk assessment is capable of capturing adverse long-term feedbacks in the human-flood system such as the levee effect. Overall, this thesis advances the representation of vulnerability in flood risk modeling by offering modeling solutions that embrace the complexity of human-flood interactions and quantify uncertainties consistently using probabilistic modeling. The studies show how scarce information in data and previous experiments can be integrated in the inference process to provide model predictions and simulations that are reliable and rich in information. Finally, the focus on the flood vulnerability of companies provides new insights into the heterogeneous damage processes and distinct flood coping of this sector. N2 - Flussüberschwemmungen sind eine ständige Gefahr für die Gesellschaft und verursachen jedes Jahr weltweit wirtschaftliche Schäden in der Größenordnung von 100 Milliarden US-Dollar. Im Zuge des globalen Wandels erhöht sich die Konzentration von Menschen und Vermögenswerten in Überschwemmungsgebieten kontinuierlich, während der menschengemachte Klimawandel Hochwasserextreme verstärkt. Die Überlagerung dieser Prozesse führt zu einer Verschärfung des Hochwasserrisikos in vielen Weltregionen. Der Hochwasseranapassung kommt dabei eine Schlüsselrolle bei der Abschwächung von Schäden zu. Allerdings ist das Verständnis von Hochwasservulnerabilität (d.h., Anfälligkeit gegenüber Schäden) und damit verbundener Dynamiken noch sehr begrenzt, was die Risikoabschätzung und die Entwicklung von Anpassungsstrategien erschwert. In dieser kumulativen Dissertation werden anhand von drei Studien neue Methoden zur Hochwasserrisikoabschätzung für den gewerblichen Sektor vorgestellt, der in der Vergangenheit wenig untersucht wurde. Die erste Studie präsentiert Hochwasserschadensmodelle die auf statistischen Methoden und maschinellem Lernen basieren und eine Vielzahl von Einflussfaktoren berücksichtigen. In Verbindung mit probabilistischen Vorhersagen führt dies zu einer Verbesserung der Modellgenauigkeit und -verlässlichkeit. Anschließend wird in einer Pilotstudie für Dresden, Deutschland, eines der neuen Schadensmodelle in ein ganzheitliches systemdynamisches Modell integriert, um Veränderungen in Hochwasservulnerabilität und -risiko kontinuierlich zu simulieren. Die Methode integriert zusätzliche Prozessdetails und Kalibrierungsdaten in das Modell und verbessert so die Simulationsleistung. Schließlich werden mit dem systemdynamischen Modell in der dritten Studie langfristige Projektionsläufe durchgeführt, um die Entwicklung des Hochwasserrisikos bis zum Ende des Jahrhunderts abzuschätzen. Die Ergebnisse der Studie unterstreichen das Potential von Hochwasseranpassung - insbesondere in Zeiten des Klimawandels - und demonstrieren die Fähigkeit ganzheitlicher Modellierungsansätze, ungünstige Entwicklungen des Risikos frühzeitig aufzudecken. Insgesamt verbessert diese Arbeit die Darstellung der Vulnerabilität in der Hochwasserrisikoabschätzung, indem sie Modellierungslösungen anbietet, die der Komplexität der Wechselwirkungen zwischen Mensch und Hochwasser gerecht werden und Unsicherheiten konsequent quantifizieren. KW - fluvial flooding KW - risk analysis KW - vulnerability KW - probabilistic modeling KW - Loss modeling KW - socio-hydrology KW - commercial sector KW - Flusshochwasser KW - Risikoanalyse KW - Vulnerabilität KW - probabilistische Modellierung KW - Schadensmodellierung KW - Soziohydrologie KW - gewerblicher Sektor Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-592424 ER - TY - THES A1 - Sieg, Tobias T1 - Reliability of flood damage estimations across spatial scales T1 - Verlässlichkeit von Hochwasserschadensschätzungen über räumliche Skalen N2 - Extreme Naturereignisse sind ein integraler Bestandteil der Natur der Erde. Sie werden erst dann zu Gefahren für die Gesellschaft, wenn sie diesen Ereignissen ausgesetzt ist. Dann allerdings können Naturgefahren verheerende Folgen für die Gesellschaft haben. Besonders hydro-meteorologische Gefahren wie zum Beispiel Flusshochwasser, Starkregenereignisse, Winterstürme, Orkane oder Tornados haben ein hohes Schadenspotential und treten rund um den Globus auf. Einhergehend mit einer immer wärmer werdenden Welt, werden auch Extremwetterereignisse, welche potentiell Naturgefahren auslösen können, immer wahrscheinlicher. Allerdings trägt nicht nur eine sich verändernde Umwelt zur Erhöhung des Risikos von Naturgefahren bei, sondern auch eine sich verändernde Gesellschaft. Daher ist ein angemessenes Risikomanagement erforderlich um die Gesellschaft auf jeder räumlichen Ebene an diese Veränderungen anzupassen. Ein essentieller Bestandteil dieses Managements ist die Abschätzung der ökonomischen Auswirkungen der Naturgefahren. Bisher allerdings fehlen verlässliche Methoden um die Auswirkungen von hydro-meteorologischen Gefahren abzuschätzen. Ein Hauptbestandteil dieser Arbeit ist daher die Entwicklung und Anwendung einer neuen Methode, welche die Verlässlichkeit der Schadensschätzung verbessert. Die Methode wurde beispielhaft zur Schätzung der ökonomischen Auswirkungen eines Flusshochwassers auf einzelne Unternehmen bis hin zu den Auswirkungen auf das gesamte Wirtschaftssystem Deutschlands erfolgreich angewendet. Bestehende Methoden geben meist wenig Information über die Verlässlichkeit ihrer Schätzungen. Da diese Informationen Entscheidungen zur Anpassung an das Risiko erleichtern, wird die Verlässlichkeit der Schadensschätzungen mit der neuen Methode dargestellt. Die Verlässlichkeit bezieht sich dabei nicht nur auf die Schadensschätzung selber, sondern auch auf die Annahmen, die über betroffene Gebäude gemacht werden. Nach diesem Prinzip kann auch die Verlässlichkeit von Annahmen über die Zukunft dargestellt werden, dies ist ein wesentlicher Aspekt für Prognosen. Die Darstellung der Verlässlichkeit und die erfolgreiche Anwendung zeigt das Potential der Methode zur Verwendung von Analysen für gegenwärtige und zukünftige hydro-meteorologische Gefahren. N2 - Natural extreme events are an integral part of nature on planet earth. Usually these events are only considered hazardous to humans, in case they are exposed. In this case, however, natural hazards can have devastating impacts on human societies. Especially hydro-meteorological hazards have a high damage potential in form of e.g. riverine and pluvial floods, winter storms, hurricanes and tornadoes, which can occur all over the globe. Along with an increasingly warm climate also an increase in extreme weather which potentially triggers natural hazards can be expected. Yet, not only changing natural systems, but also changing societal systems contribute to an increasing risk associated with these hazards. These can comprise increasing exposure and possibly also increasing vulnerability to the impacts of natural events. Thus, appropriate risk management is required to adapt all parts of society to existing and upcoming risks at various spatial scales. One essential part of risk management is the risk assessment including the estimation of the economic impacts. However, reliable methods for the estimation of economic impacts due to hydro-meteorological hazards are still missing. Therefore, this thesis deals with the question of how the reliability of hazard damage estimates can be improved, represented and propagated across all spatial scales. This question is investigated using the specific example of economic impacts to companies as a result of riverine floods in Germany. Flood damage models aim to describe the damage processes during a given flood event. In other words they describe the vulnerability of a specific object to a flood. The models can be based on empirical data sets collected after flood events. In this thesis tree-based models trained with survey data are used for the estimation of direct economic flood impacts on the objects. It is found that these machine learning models, in conjunction with increasing sizes of data sets used to derive the models, outperform state-of-the-art damage models. However, despite the performance improvements induced by using multiple variables and more data points, large prediction errors remain at the object level. The occurrence of the high errors was explained by a further investigation using distributions derived from tree-based models. The investigation showed that direct economic impacts to individual objects cannot be modeled by a normal distribution. Yet, most state-of-the-art approaches assume a normal distribution and take mean values as point estimators. Subsequently, the predictions are unlikely values within the distributions resulting in high errors. At larger spatial scales more objects are considered for the damage estimation. This leads to a better fit of the damage estimates to a normal distribution. Consequently, also the performance of the point estimators get better, although large errors can still occur due to the variance of the normal distribution. It is recommended to use distributions instead of point estimates in order to represent the reliability of damage estimates. In addition current approaches also mostly ignore the uncertainty associated with the characteristics of the hazard and the exposed objects. For a given flood event e.g. the estimation of the water level at a certain building is prone to uncertainties. Current approaches define exposed objects mostly by the use of land use data sets. These data sets often show inconsistencies, which introduce additional uncertainties. Furthermore, state-of-the-art approaches also imply problems of missing consistency when predicting the damage at different spatial scales. This is due to the use of different types of exposure data sets for model derivation and application. In order to face these issues a novel object-based method was developed in this thesis. The method enables a seamless estimation of hydro-meteorological hazard damage across spatial scales including uncertainty quantification. The application and validation of the method resulted in plausible estimations at all spatial scales without overestimating the uncertainty. Mainly newly available data sets containing individual buildings make the application of the method possible as they allow for the identification of flood affected objects by overlaying the data sets with water masks. However, the identification of affected objects with two different water masks revealed huge differences in the number of identified objects. Thus, more effort is needed for their identification, since the number of objects affected determines the order of magnitude of the economic flood impacts to a large extent. In general the method represents the uncertainties associated with the three components of risk namely hazard, exposure and vulnerability, in form of probability distributions. The object-based approach enables a consistent propagation of these uncertainties in space. Aside from the propagation of damage estimates and their uncertainties across spatial scales, a propagation between models estimating direct and indirect economic impacts was demonstrated. This enables the inclusion of uncertainties associated with the direct economic impacts within the estimation of the indirect economic impacts. Consequently, the modeling procedure facilitates the representation of the reliability of estimated total economic impacts. The representation of the estimates' reliability prevents reasoning based on a false certainty, which might be attributed to point estimates. Therefore, the developed approach facilitates a meaningful flood risk management and adaptation planning. The successful post-event application and the representation of the uncertainties qualifies the method also for the use for future risk assessments. Thus, the developed method enables the representation of the assumptions made for the future risk assessments, which is crucial information for future risk management. This is an important step forward, since the representation of reliability associated with all components of risk is currently lacking in all state-of-the-art methods assessing future risk. In conclusion, the use of object-based methods giving results in the form of distributions instead of point estimations is recommended. The improvement of the model performance by the means of multi-variable models and additional data points is possible, but small. Uncertainties associated with all components of damage estimation should be included and represented within the results. Furthermore, the findings of the thesis suggest that, at larger scales, the influence of the uncertainty associated with the vulnerability is smaller than those associated with the hazard and exposure. This leads to the conclusion that for an increased reliability of flood damage estimations and risk assessments, the improvement and active inclusion of hazard and exposure, including their uncertainties, is needed in addition to the improvements of the models describing the vulnerability of the objects. KW - hydro-meteorological risk KW - damage modeling KW - uncertainty KW - probabilistic approach KW - economic impacts KW - OpenStreetMap KW - hydro-meteorologische Risiken KW - Schadensmodellierung KW - Unsicherheiten KW - probabilistischer Ansatz KW - ökonomische Auswirkungen KW - OpenStreetMap Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-426161 ER -