Manuela Nied

• Flood generation at the scale of large river basins is triggered by the interaction of the hydrological pre-conditions and the meteorological event conditions at different spatial and temporal scales. This interaction controls diverse flood generating processes and results in floods varying in magnitude and extent, duration as well as socio-economic consequences. For a process-based understanding of the underlying cause-effect relationships, systematic approaches are required. These approaches have to cover the complete causal flood chain, including the flood triggering meteorological event in combination with the hydrological (pre-)conditions in the catchment, runoff generation, flood routing, possible floodplain inundation and finally flood losses. In this thesis, a comprehensive probabilistic process-based understanding of the causes and effects of floods is advanced. The spatial and temporal dynamics of flood events as well as the geophysical processes involved in the causal flood chain are revealed and the systematicFlood generation at the scale of large river basins is triggered by the interaction of the hydrological pre-conditions and the meteorological event conditions at different spatial and temporal scales. This interaction controls diverse flood generating processes and results in floods varying in magnitude and extent, duration as well as socio-economic consequences. For a process-based understanding of the underlying cause-effect relationships, systematic approaches are required. These approaches have to cover the complete causal flood chain, including the flood triggering meteorological event in combination with the hydrological (pre-)conditions in the catchment, runoff generation, flood routing, possible floodplain inundation and finally flood losses. In this thesis, a comprehensive probabilistic process-based understanding of the causes and effects of floods is advanced. The spatial and temporal dynamics of flood events as well as the geophysical processes involved in the causal flood chain are revealed and the systematic interconnections within the flood chain are deciphered by means of the classification of their associated causes and effects. This is achieved by investigating the role of the hydrological pre-conditions and the meteorological event conditions with respect to flood occurrence, flood processes and flood characteristics as well as their interconnections at the river basin scale. Broadening the knowledge about flood triggers, which up to now has been limited to linking large-scale meteorological conditions to flood occurrence, the influence of large-scale pre-event hydrological conditions on flood initiation is investigated. Using the Elbe River basin as an example, a classification of soil moisture, a key variable of pre-event conditions, is developed and a probabilistic link between patterns of soil moisture and flood occurrence is established. The soil moisture classification is applied to continuously simulated soil moisture data which is generated using the semi-distributed conceptual rainfall-runoff model SWIM. Applying successively a principal component analysis and a cluster analysis, days of similar soil moisture patterns are identified in the period November 1951 to October 2003. The investigation of flood triggers is complemented by including meteorological conditions described by a common weather pattern classification that represents the main modes of atmospheric state variability. The newly developed soil moisture classification thereby provides the basis to study the combined impact of hydrological pre-conditions and large-scale meteorological event conditions on flood occurrence at the river basin scale. A process-based understanding of flood generation and its associated probabilities is attained by classifying observed flood events into process-based flood types such as snowmelt floods or long-rain floods. Subsequently, the flood types are linked to the soil moisture and weather patterns. Further understanding of the processes is gained by modeling of the complete causal flood chain, incorporating a rainfall-runoff model, a 1D/2D hydrodynamic model and a flood loss model. A reshuffling approach based on weather patterns and the month of their occurrence is developed to generate synthetic data fields of meteorological conditions, which drive the model chain, in order to increase the flood sample size. From the large number of simulated flood events, the impact of hydro-meteorological conditions on various flood characteristics is detected through the analysis of conditional cumulative distribution functions and regression trees. The results show the existence of catchment-scale soil moisture patterns, which comprise of large-scale seasonal wetting and drying components as well as of smaller-scale variations related to spatially heterogeneous catchment processes. Soil moisture patterns frequently occurring before the onset of floods are identified. In winter, floods are initiated by catchment-wide high soil moisture, whereas in summer the flood-initiating soil moisture patterns are diverse and the soil moisture conditions are less stable in time. The combined study of both soil moisture and weather patterns shows that the flood favoring hydro-meteorological patterns as well as their interactions vary seasonally. In the analysis period, 18 % of the weather patterns only result in a flood in the case of preceding soil saturation. The classification of 82 past events into flood types reveals seasonally varying flood processes that can be linked to hydro-meteorological patterns. For instance, the highest flood potential for long-rain floods is associated with a weather pattern that is often detected in the presence of so-called ‘Vb’ cyclones. Rain-on-snow and snowmelt floods are associated with westerly and north-westerly wind directions. The flood characteristics vary among the flood types and can be reproduced by the applied model chain. In total, 5970 events are simulated. They reproduce the observed event characteristics between September 1957 and August 2002 and provide information on flood losses. A regression tree analysis relates the flood processes of the simulated events to the hydro-meteorological (pre-)event conditions and highlights the fact that flood magnitude is primarily controlled by the meteorological event, whereas flood extent is primarily controlled by the soil moisture conditions. Describing flood occurrence, processes and characteristics as a function of hydro-meteorological patterns, this thesis is part of a paradigm shift towards a process-based understanding of floods. The results highlight that soil moisture patterns as well as weather patterns are not only beneficial to a probabilistic conception of flood initiation but also provide information on the involved flood processes and the resulting flood characteristics.…
• Hochwasserereignisse in großen Flusseinzugsgebieten entstehen durch das Zusammenwirken der hydrologischen Vorbedingungen und der meteorologischen Ereignisbedingungen. Das Zusammenwirken findet auf verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalen statt und steuert dabei unterschiedliche Prozesse der Hochwasserentstehung. Diese führen zu Hochwassern mit vielfältigen Eigenschaften, die sich unter anderem in maximalem Pegelstand, räumlicher Ausdehnung, Andauer und sozio-ökonomischen Folgen unterscheiden. Für ein prozessbasiertes Verständnis der zugrunde liegenden Zusammenhänge zwischen Ursache und Wirkung sind systematische Ansätze notwendig. Diese müssen die gesamte kausale Hochwasserprozesskette, von dem Hochwasser auslösenden meteorologischen Ereignis welches auf die hydrologischen Vorbedingungen im Einzugsgebiet trifft, über Abflussbildung, Wellenablauf und mögliche Überflutungen, bis hin zum Hochwasserschaden umfassen. Die vorliegende Arbeit hat das Ziel, zu einem umfassenden probabilistischen, prozessbasierten Verständnis derHochwasserereignisse in großen Flusseinzugsgebieten entstehen durch das Zusammenwirken der hydrologischen Vorbedingungen und der meteorologischen Ereignisbedingungen. Das Zusammenwirken findet auf verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalen statt und steuert dabei unterschiedliche Prozesse der Hochwasserentstehung. Diese führen zu Hochwassern mit vielfältigen Eigenschaften, die sich unter anderem in maximalem Pegelstand, räumlicher Ausdehnung, Andauer und sozio-ökonomischen Folgen unterscheiden. Für ein prozessbasiertes Verständnis der zugrunde liegenden Zusammenhänge zwischen Ursache und Wirkung sind systematische Ansätze notwendig. Diese müssen die gesamte kausale Hochwasserprozesskette, von dem Hochwasser auslösenden meteorologischen Ereignis welches auf die hydrologischen Vorbedingungen im Einzugsgebiet trifft, über Abflussbildung, Wellenablauf und mögliche Überflutungen, bis hin zum Hochwasserschaden umfassen. Die vorliegende Arbeit hat das Ziel, zu einem umfassenden probabilistischen, prozessbasierten Verständnis der Ursachen und Auswirkungen von Hochwassern beizutragen. Neben der räumlichen und zeitlichen Dynamik von Hochwasserereignissen werden die an der kausalen Hochwasserprozesskette beteiligten geophysikalischen Prozesse analysiert. Systematische Zusammenhänge von Ursachen und Wirkungen innerhalb der Hochwasserprozesskette werden durch die Analyse von Klassifizierungen der hydrologischen Vorbedingungen und der meteorologischen Ereignisbedingungen offengelegt. Des Weiteren wird der Einfluss der klassifizierten Bedingungen bezüglich Hochwasserentstehung, Hochwasserprozessen und Hochwassereigenschaften sowie deren Verbindungen untereinander auf Ebene des Flusseinzugsgebiets quantifiziert. Das Wissen über hochwasserauslösende Bedingungen, welches bisher auf die Analyse von Großwetterlagen und deren Einfluss auf die Hochwasserentstehung beschränkt war, wird um den Einflussfaktor der großskaligen hydrologischen Vorbedingungen ergänzt. Am Beispiel des Einzugsgebiets der Elbe wird eine Klassifizierungsmethode für die Bodenfeuchte, einer bedeutenden hydrologischen Vorbedingung, entwickelt. Durch die Klassifizierung der Bodenfeuchte kann ein probabilistischer Zusammenhang zwischen räumlichen Bodenfeuchtemustern und dem Auftreten von Hochwasser hergestellt werden. Die Bodenfeuchteklassifizierung wird angewandt auf Bodenfeuchtedaten, die mit dem konzeptionellen Niederschlags-Abfluss-Modell SWIM durch kontinuierliche Simulation erzeugt werden. Eine Hauptkomponenten- und anschließende Clusteranalyse identifizieren dabei Tage ähnlicher räumlicher Bodenfeuchteverteilung im Zeitraum November 1951 bis Oktober 2003. Die meteorologischen Ereignisbedingungen werden durch eine gängige Wetterlagenklassifikation beschrieben, welche die charakteristischen atmosphärischen Zustände abbildet. Gemeinsam mit der neu entwickelten Bodenfeuchteklassifizierung bildet dies die Grundlage für die Untersuchung des kombinierten Einflusses der hydrologischen Vorbedingungen und der großräumigen meteorologischen Ereignisbedingungen auf die Entstehung von Hochwasser auf Flussgebietsskala. Das prozessorientierte Verständnis der Hochwasserentstehung und die damit einhergehenden Wahrscheinlichkeiten werden durch die Klassifizierung von vergangenen Hochwasserereignissen in prozessbasierte Hochwassertypen wie Schneeschmelzhochwasser oder Hochwasser auf Grund von langanhaltendendem Regen erzielt. Anschließend werden den Hochwassertypen die jeweils vorliegenden Bodenfeuchtemuster und Wetterlagen zugeordnet. Die Hochwasserprozesse werden zudem durch Simulation der gesamten kausalen Hochwasserprozesskette unter Einbeziehung eines Niederschlags-Abfluss-Modells, eines 1D/2D hydrodynamischen Modells sowie eines Hochwasserschadensmodells modelliert. Ein neu entwickelter Permutationsansatz basierend auf der Wetterlage und dem Monat ihres Auftretens generiert synthetische meteorologische Datensätze, welche der Modellkette als Eingangsdaten dienen, um eine repräsentative Anzahl von Hochwasserereignissen zu erzeugen. Durch die Vielzahl an simulierten Hochwasserereignissen kann der systematische Einfluss der hydro-meteorologischen Bedingungen auf verschiedene Hochwassermerkmale mit Hilfe von bedingten Verteilungsfunktionen und Regressionsbäumen gezeigt werden. Die Ergebnisse belegen die Existenz von Mustern der Bodenfeuchte auf Ebene von Flusseinzugsgebieten. Die Muster bilden sowohl großräumige jahreszeitliche Schwankungen der Bodenfeuchte als auch kleinskalige heterogene Prozesse im Einzugsgebiet ab. Häufig vor Hochwassern auftretende Bodenfeuchtemuster werden identifiziert. Im Winter wird Hochwasser vornehmlich durch eine flächendeckend hohe Bodenfeuchte eingeleitet. Im Sommer sind die Bodenfeuchtemuster zeitlich variabler und die mit Hochwasser in Verbindung stehenden Muster zahlreicher. Die Ergänzung der Bodenfeuchtemuster um die Wetterlagenklassifikation zeigt für die Hochwasserentstehung, dass die Beiträge der einzelnen hydro-meteorologischen Muster sowie deren Zusammenwirken jahreszeitlich variieren. Im Untersuchungszeitraum resultieren 18 % der Wetterlagen nur bei vorangehender Bodensättigung in einem Hochwasser. Die Zuordnung von 82 Hochwasserereignissen zu prozess-basierten Hochwassertypen zeigt ebenfalls saisonal unterschiedliche Prozesse auf, welche mit den hydro-meteorologischen Mustern in Verbindung gebracht werden können. Beispielsweise ist das größte Hochwasserpotenzial auf Grund von langanhaltendem Regen auf eine Wetterlage zurückzuführen, die häufig in Gegenwart von sogenannten "Vb" Zyklonen beobachtet wird. Regen-auf-Schnee und Schneeschmelz-Ereignisse werden im Zusammenhang mit westlichen und nordwestlichen Windrichtungen beobachtet. Die prozessbasierten Hochwassertypen und die resultierenden Hochwassereigenschaften können durch die angewandte Modellkette wiedergegeben werden. Insgesamt werden 5970 Ereignisse simuliert, welche die beobachteten Hochwassereigenschaften zwischen September 1957 und August 2002 reproduzieren. Zusätzlich können durch die Modellkette auch Aussagen über auftretende Hochwasserschäden gemacht werden. Eine Regressionsbaum-Analyse setzt die Hochwasserprozesse der simulierten Ereignisse in Beziehung zu den hydro-meteorologischen Bedingungen. Dabei wird deutlich, dass der Pegelstand primär durch die meteorologischen Ereignisbedingungen bestimmt wird, wohingegen die räumliche Ausdehnung des Hochwassers primär durch die Bodenfeuchtebedingungen beeinflusst wird. Die vorliegende Arbeit ist Teil eines Paradigmenwechsels hin zu einem prozessbasierten Hochwasserverständnis. Die Beschreibung von Hochwasserentstehung, Hochwasserprozessen und Hochwassereigenschaften in Abhängigkeit von hydro-meteorologischen Mustern zeigt, dass Bodenfeuchtemuster sowie Wetterlagen nicht nur zu einer probabilistischen Analyse der Hochwasserentstehung beitragen, sondern auch Aufschluss über die ablaufenden Hochwasserprozesse und die daraus resultierenden Hochwassereigenschaften geben.…