Recurrence Plots and Quantification Analysis of Flood Runoff Dynamics

Rekurrenzplot und quantitativen Analyse von Hochwasserabflüssen Dynamik

  • This paper introduces a novel measure to assess similarity between event hydrographs. It is based on Cross Recurrence Plots and Recurrence Quantification Analysis which have recently gained attention in a range of disciplines when dealing with complex systems. The method attempts to quantify the event runoff dynamics and is based on the time delay embedded phase space representation of discharge hydrographs. A phase space trajectory is reconstructed from the event hydrograph, and pairs of hydrographs are compared to each other based on the distance of their phase space trajectories. Time delay embedding allows considering the multi-dimensional relationships between different points in time within the event. Hence, the temporal succession of discharge values is taken into account, such as the impact of the initial conditions on the runoff event. We provide an introduction to Cross Recurrence Plots and discuss their parameterization. An application example based on flood time series demonstrates how the method can be used to measure theThis paper introduces a novel measure to assess similarity between event hydrographs. It is based on Cross Recurrence Plots and Recurrence Quantification Analysis which have recently gained attention in a range of disciplines when dealing with complex systems. The method attempts to quantify the event runoff dynamics and is based on the time delay embedded phase space representation of discharge hydrographs. A phase space trajectory is reconstructed from the event hydrograph, and pairs of hydrographs are compared to each other based on the distance of their phase space trajectories. Time delay embedding allows considering the multi-dimensional relationships between different points in time within the event. Hence, the temporal succession of discharge values is taken into account, such as the impact of the initial conditions on the runoff event. We provide an introduction to Cross Recurrence Plots and discuss their parameterization. An application example based on flood time series demonstrates how the method can be used to measure the similarity or dissimilarity of events, and how it can be used to detect events with rare runoff dynamics. It is argued that this methods provides a more comprehensive approach to quantify hydrograph similarity compared to conventional hydrological signatures.show moreshow less
  • Ziel dieser Arbeit ist es, eine Methode und einen umfassenden Index, die die Quantifizierung von Veränderungen in Hochwasserabflüssen über die Zeit ermöglichen, zu entwickeln. Als Proxydaten zur Detektion von Veränderungen dienen Abflusszeitreihen, da diese räumlich-zeitliche Änderungen von Prozessen im Einzugsgebiet integrieren. Einhergehend mit Veränderungen in den Rahmenbedingungen hydrologischer Systeme, beispielsweise Klimaänderungen, Veränderungen im Flussnetzwerk oder der Bodenbedeckung, sind Veränderungen in der Abflussdynamik zu erwarten. Urbanisierung, Klimawandel und veränderte wasserwirtschaftliche Nutzung können erheblichen Einfluss auf Hochwassercharakteristika haben, sodass die auf die abflussverursachenden Prozesse bezogene Hochwassertypologie obsolet wird. Außerdem kann es zur Überlagerung verschiedener Prozesse und der Bildung präzedenzloser Hochwasserdynamiken kommen. Üblicherweise wird seltenen Hochwasserereignissen eine über einen langen Zeitraum bestimmte Wiederkehrwahrscheinlichkeit zugewiesen. AllerdingsZiel dieser Arbeit ist es, eine Methode und einen umfassenden Index, die die Quantifizierung von Veränderungen in Hochwasserabflüssen über die Zeit ermöglichen, zu entwickeln. Als Proxydaten zur Detektion von Veränderungen dienen Abflusszeitreihen, da diese räumlich-zeitliche Änderungen von Prozessen im Einzugsgebiet integrieren. Einhergehend mit Veränderungen in den Rahmenbedingungen hydrologischer Systeme, beispielsweise Klimaänderungen, Veränderungen im Flussnetzwerk oder der Bodenbedeckung, sind Veränderungen in der Abflussdynamik zu erwarten. Urbanisierung, Klimawandel und veränderte wasserwirtschaftliche Nutzung können erheblichen Einfluss auf Hochwassercharakteristika haben, sodass die auf die abflussverursachenden Prozesse bezogene Hochwassertypologie obsolet wird. Außerdem kann es zur Überlagerung verschiedener Prozesse und der Bildung präzedenzloser Hochwasserdynamiken kommen. Üblicherweise wird seltenen Hochwasserereignissen eine über einen langen Zeitraum bestimmte Wiederkehrwahrscheinlichkeit zugewiesen. Allerdings wird die assoziierte Wiederkehrdauer häufig nur auf der Grundlage des Höchstwasserstandes ermittelt und ist nicht umfassend genug, um die unterschiedlichen Prozesstypen zu erfassen. Um umfassendere Abflussmerkmale in die Hochwassercharakterisierung aufzunehmen, wird die Charakterisierung der Abflussdynamik mittels der kontinuierlichen Gestalt des Hydrographen und als Kurve im Phasenraum empfohlen. Durch die Berücksichtigung des Taken‘schen Satzes zur Einbettung der Zeitverzögerung können ereignisbasierte Hydrographen weiter unterschieden werden. Dieser Ansatz nutzt die zeitliche Abfolge gemessener Abflusswerte, sodass der Einfluss der anfänglichen Werte auf das Hochwasserereignis als charakteristischer Vektor im multidimensionalen Phasenraum interpretiert werden kann. Im Rahmen dieser Arbeit wurden, erstmals im Bereich der Hydrologie, ‚Recurrence Plot‘ (RP) und ‚Recurrence Quantification Analysis‘ RQA eingesetzt, um die Seltenheit bzw. Ähnlichkeit von Abflussdynamiken zu visualisieren und identifizieren. Ebenso werden Anwendungsbeispiele im Bereich der Hydrologie, die das Konzept der Charakterisierung von Abflussdynamiken und den Nutzen des eingeführten Ähnlichkeitsindex verdeutlichen, vorgestellt. Außerdem wurde die Methodik weiterentwickelt und zeichnet sich nun durch erhöhte Robustheit gegenüber Störeinflüssen und eine bessere Anpassung an Abflussmessungen aus. Ein abschließendes Anwendungsbeispiel untersucht den in Dresden gemessenen Abfluss des ostdeutschen Elbe-Einzugsgebietes im Zeitraum von 1901 bis 2010. In dieser Studie werden Beispiele seltener und saisonunabhängiger Hochwasserereignisse, die durch ihre ungewöhnliche Abflussdynamik herausstechen, gezeigt und mit zugrundeliegenden abflussbildenden Prozessen in Verbindung gebracht.show moreshow less

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Metadaten
Author:Dadiyorto WendiORCiD
URN:urn:nbn:de:kobv:517-opus4-431915
DOI:https://doi.org/10.25932/publishup-43191
Advisor:Bruno Merz, Norbert Marwan
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Year of first Publication:2019
Year of Completion:2018
Publishing Institution:Universität Potsdam
Granting Institution:Universität Potsdam
Date of final exam:2019/04/05
Release Date:2019/11/05
Tag:Analyse von Abflussganglinien; Big data mining zu Hochwasserrisiken; Chaostheorie; Phasenraum des Time Delay Embedding; Rekurrenzplot; nichtlineare Geowissenschaften; nichtstationäres Hochwasserrisiko; seltenes und saisonunübliches Hochwasser; Änderungen des Hochwassers
Chaos Theory; Flood Change; Flood Risk Big Data Mining; Hydrograph Analysis; Non-linear Geoscience; Non-stationary Flood Risk; Rare and Unseasonal Flood; Recurrence Plots; Time Embedded Phase Space
Pagenumber:114
Organizational units:Extern
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät / Institut für Umweltwissenschaften und Geographie
CCS Classification:H. Information Systems
Dewey Decimal Classification:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 55 Geowissenschaften, Geologie / 550 Geowissenschaften
MSC Classification:37-XX DYNAMICAL SYSTEMS AND ERGODIC THEORY [See also 26A18, 28Dxx, 34Cxx, 34Dxx, 35Bxx, 46Lxx, 58Jxx, 70-XX]
62-XX STATISTICS
86-XX GEOPHYSICS [See also 76U05, 76V05]
PACS Classification:80.00.00 INTERDISCIPLINARY PHYSICS AND RELATED AREAS OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
90.00.00 GEOPHYSICS, ASTRONOMY, AND ASTROPHYSICS (for more detailed headings, see the Geophysics Appendix)
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