Peter Grosse

• Durch das anhaltende Rückschmelzen von Gletschern werden mehr Sedimentdepots freigesetzt, wodurch diese anfälliger für Erosion werden. Erhöhte Sedimentaustragsraten gefährden die Wasserqualität sowie die Wasserversorgung durch Stauraumverlandung. Um diese Gefahren und deren Abläufe besser verstehen zu können, müssen Erosionsprozesse vor allem in hochalpinen Einzugsgebieten erforscht werden. In dieser Bachelorarbeit wurden Sedimentkonzentrationen sowie weitere Umgebungsvariablen (Abfluss, Niederschlag und Temperatur) im Rofental, Ötztaler Alpen und in einem stark vergletscherten Teileinzugsgebiet des Rofentals gemessen. Um den Zusammenhang zwischen der Sedimentkonzentration und den gemessenen Umgebungsbedingungen zu ermitteln, wurde das Quantile Regression Forest Modell verwendet. Dabei wurden die Variablen zu unterschiedlichen Zeitstufen aggregiert, wodurch vergangene hydroklimatische Bedingungen berücksichtigt werden konnten. Mit der Kenntnis über den Einfluss der verschiedenen Einflussfaktoren konnte die SedimentkonzentrationDurch das anhaltende Rückschmelzen von Gletschern werden mehr Sedimentdepots freigesetzt, wodurch diese anfälliger für Erosion werden. Erhöhte Sedimentaustragsraten gefährden die Wasserqualität sowie die Wasserversorgung durch Stauraumverlandung. Um diese Gefahren und deren Abläufe besser verstehen zu können, müssen Erosionsprozesse vor allem in hochalpinen Einzugsgebieten erforscht werden. In dieser Bachelorarbeit wurden Sedimentkonzentrationen sowie weitere Umgebungsvariablen (Abfluss, Niederschlag und Temperatur) im Rofental, Ötztaler Alpen und in einem stark vergletscherten Teileinzugsgebiet des Rofentals gemessen. Um den Zusammenhang zwischen der Sedimentkonzentration und den gemessenen Umgebungsbedingungen zu ermitteln, wurde das Quantile Regression Forest Modell verwendet. Dabei wurden die Variablen zu unterschiedlichen Zeitstufen aggregiert, wodurch vergangene hydroklimatische Bedingungen berücksichtigt werden konnten. Mit der Kenntnis über den Einfluss der verschiedenen Einflussfaktoren konnte die Sedimentkonzentration rückwirkend mithilfe eines Monte Carlo Ansatzes kontinuierlich modelliert werden, wodurch Aussagen über die jährlichen Sedimentexportraten getätigt werden konnten. Weiterhin wurde auch die Trübung, welche als Indikator für die Sedimentkonzentration angesehen werden kann, gemessen. Durch die Bestimmung der Korrelation zwischen modellierten Daten und der gemessenen Trübung konnte der Aussagegehalt des Modells beurteilt werden. Es konnte gezeigt werden, dass das Quantile Regression Forest Modell geeignet ist, um die Sedimentdynamik im Rofental zu rekonstruieren. Es stellte sich weiterhin heraus, dass der Abfluss in beiden Untersuchungsgebieten den größten Einfluss auf die Sedimentdynamik hat, wobei sich die Relevanz verschiedener Variablen in beiden Untersuchungsgebieten stark unterschied. Gemessene Trübungsdaten und die modellierten Sedimentkonzentrationen korrelierten stark positiv, wobei Murgänge, Messfehler und die Anzapfung neuer Sedimentdepots zur Verschlechterung der Modellgüte führten.…
• The continued melting of glaciers releases more sediment deposits, making them more susceptible to erosion. Increased sediment discharge rates endanger water quality and water supply due to reservoir siltation. In order to better understand these hazards and their evolvement, erosion processes need to be studied, especially in high alpine catchment areas. In this bachelor thesis, sediment concentrations as well as other environmental variables, such as discharge, precipitation and temperature, were measured in the Rofental catchment (Ötztal Alps) and in a highly glaciated sub-catchment of the Rofental. The quantile regression forest machine learning technique was applied to determine the correlation between sediment concentration and ancillary variables. The variables were aggregated to different levels, which allowed past hydroclimatic conditions to be taken into account. Considering the knowledge regarding the influence of these environment variables, the sediment concentration could be retrospectively simulated using a Monte CarloThe continued melting of glaciers releases more sediment deposits, making them more susceptible to erosion. Increased sediment discharge rates endanger water quality and water supply due to reservoir siltation. In order to better understand these hazards and their evolvement, erosion processes need to be studied, especially in high alpine catchment areas. In this bachelor thesis, sediment concentrations as well as other environmental variables, such as discharge, precipitation and temperature, were measured in the Rofental catchment (Ötztal Alps) and in a highly glaciated sub-catchment of the Rofental. The quantile regression forest machine learning technique was applied to determine the correlation between sediment concentration and ancillary variables. The variables were aggregated to different levels, which allowed past hydroclimatic conditions to be taken into account. Considering the knowledge regarding the influence of these environment variables, the sediment concentration could be retrospectively simulated using a Monte Carlo approach. The resulting continuous time series was used to calculate the annual sediment export rates. The turbidity, as an indicator for the sediment concentration, was measured as well. By determining the correlation between the modelled data and the measured turbidity, the significance of the model could be assessed. The results show that the quantile regression forest model is a suitable approach to reconstruct the sediment dynamics in the Rofental. It further emerged that the discharge has a great impact on the sediment concentration in both catchments, with the relevance of the other variables varying widely between both study areas. The correlation between the measured turbidity and the simulated sediment concentration is strongly positive, whereby debris flows, measurement errors and the rinse of new sediment reservoirs deteriorated the model’s performance.…