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Hydrological models are important tools for the simulation and quantification of the water cycle.
They therefore aid in the understanding of hydrological processes, prediction of river discharge, assessment of the impacts of land use and climate changes, or the management of water resources.
However, uncertainties associated with hydrological modelling are still large.
While significant research has been done on the quantification and reduction of uncertainties, there are still fields which have gained little attention so far, such as model structural uncertainties that are related to the process implementations in the models.
This holds especially true for complex process-based models in contrast to simpler conceptual models.
Consequently, the aim of this thesis is to improve the understanding of structural uncertainties with focus on process-based hydrological modelling, including methods for their quantification.
To identify common deficits of frequently used hydrological models and develop further strategies on how to reduce them, a survey among modellers was conducted.
It was found that there is a certain degree of subjectivity in the perception of modellers, for instance with respect to the distinction of hydrological models into conceptual groups.
It was further found that there are ambiguities on how to apply a certain hydrological model, for instance how many parameters should be calibrated, together with a large diversity of opinion regarding the deficits of models.
Nevertheless, evapotranspiration processes are often represented in a more physically based manner, while processes of groundwater and soil water movement are often simplified, which many survey participants saw as a drawback.
A large flexibility, for instance with respect to different alternative process implementations or a small number of parameters that needs to be calibrated, was generally seen as strength of a model.
Flexible and efficient software, which is straightforward to apply, has been increasingly acknowledged by the hydrological community.
This work further elaborated on this topic in a twofold way.
First, a software package for semi-automated landscape discretisation has been developed, which serves as a tool for model initialisation.
This was complemented by a sensitivity analysis of important and commonly used discretisation parameters, of which the size of hydrological sub-catchments as well as the size and number of hydrologically uniform computational units appeared to be more influential than information considered for the characterisation of hillslope profiles.
Second, a process-based hydrological model has been implemented into a flexible simulation environment with several alternative process representations and a number of numerical solvers.
It turned out that, even though computation times were still long, enhanced computational capabilities nowadays in combination with innovative methods for statistical analysis allow for the exploration of structural uncertainties of even complex process-based models, which up to now was often neglected by the modelling community.
In a further study it could be shown that process-based models may even be employed as tools for seasonal operational forecasting.
In contrast to statistical models, which are faster to initialise and to apply, process-based models produce more information in addition to the target variable, even at finer spatial and temporal scales, and provide more insights into process behaviour and catchment functioning.
However, the process-based model was much more dependent on reliable rainfall forecasts.
It seems unlikely that there exists a single best formulation for hydrological processes, even for a specific catchment.
This supports the use of flexible model environments with alternative process representations instead of a single model structure.
However, correlation and compensation effects between process formulations, their parametrisation, and other aspects such as numerical solver and model resolution, may lead to surprising results and potentially misleading conclusions.
In future studies, such effects should be more explicitly addressed and quantified.
Moreover, model functioning appeared to be highly dependent on the meteorological conditions and rainfall input generally was the most important source of uncertainty.
It is still unclear, how this could be addressed, especially in the light of the aforementioned correlations.
The use of innovative data products, e.g.\ remote sensing data in combination with station measurements, and efficient processing methods for the improvement of rainfall input and explicit consideration of associated uncertainties is advisable to bring more insights and make hydrological simulations and predictions more reliable.
Water resources from Central Asia’s mountain regions have a high relevance for the water supply of the water scarce lowlands. A good understanding of the water cycle in these mountain regions is therefore needed to develop water management strategies. Hydrological modeling helps to improve our knowledge of the regional water cycle, and it can be used to gain a better understanding of past changes or estimate future hydrologic changes in view of projected changes in climate. However, due to the scarcity of hydrometeorological data, hydrological modeling for mountain regions in Central Asia involves large uncertainties.
Addressing this problem, the first aim of this thesis was to develop hydrological modeling approaches that can increase the credibility of hydrological models in data sparse mountain regions. This was achieved by using additional data from remote sensing and atmospheric modeling. It was investigated whether spatial patterns from downscaled reanalysis data can be used for the interpolation of station-based precipitation data. This approach was compared to other precipitation estimates using a hydrologic evaluation based on hydrological modeling and a comparison of simulated and observed discharge, which demonstrated a generally good performance of this method. The study further investigated the value of satellite-derived snow cover data for model calibration. Trade-offs of good model performance in terms of discharge and snow cover were explicitly evaluated using a multiobjective optimization algorithm, and the results were contrasted with single-objective calibration and Monte Carlo simulations. The study clearly shows that the additional use of snow cover data improved the internal consistency of the hydrological model. In this context, it was further investigated for the first time how many snow cover scenes were required for hydrological model calibration.
The second aim of this thesis was the application of the hydrological model in order to investigate the causes of observed streamflow increases in two headwater catchments of the Tarim River over the recent decades. This simulation-based approach for trend attribution was complemented by a data-based approach. The hydrological model was calibrated to discharge and glacier mass balance data and considered changes in glacier geometry over time. The results show that in the catchment with a lower glacierization, increasing precipitation and temperature both contributed to the streamflow increases, while in the catchment with a stronger glacierization, increasing temperatures were identified as the dominant driver.
Die vorliegende Arbeit 'Abflußentwicklung in Teileinzugsgebieten des Rheins - Simulationen für den Ist-Zustand und für Klimaszenarien' untersucht Auswirkungen möglicher zukünftiger Klimaänderungen auf das Abflußgeschehen in ausgewählten, durch Mittelgebirge geprägten Teileinzugsgebieten des Rheins: Mosel (bis Pegel Cochem); Sieg (bis Pegel Menden 1) und Main (bis Pegel Kemmern).In einem ersten Schritt werden unter Verwendung des hydrologischen Modells HBV-D wichtige Modellprozesse entsprechend der Einzugsgebietscharakteristik parametrisiert und ein Abbild der Gebietshydrologie erzeugt, das mit Zeitreihen gemessener Tageswerte (Temperatur, Niederschlag) eine Zeitreihe der Pegeldurchflüsse simulieren kann. Die Güte der Simulation des Ist-Zustandes (Standard-Meßzeitraum 1.1.1961-31.12.1999) ist für die Kalibrierungs- und Validierungszeiträume in allen Untersuchungsgebieten gut bis sehr gut.Zur Erleichterung der umfangreichen, zeitaufwendigen einzugsgebietsbezogenen Datenaufbereitung für das hydrologische Modell HBV-D wurde eine Arbeitsumgebung auf Basis von Programmerweiterungen des Geoinformationssystems ArcView und zusätzlichen Hilfsprogrammen entwickelt. Die Arbeitsumgebung HBV-Params enthält eine graphische Benutzeroberfläche und räumt sowohl erfahrenen Hydrologen als auch hydrologisch geschulten Anwendern, z.B. Studenten der Vertiefungsrichtung Hydrologie, Flexibilität und vollständige Kontrolle bei der Ableitung von Parameterwerten und der Editierung von Parameter- und Steuerdateien ein. Somit ist HBV-D im Gegensatz zu Vorläuferversionen mit rudimentären Arbeitsumgebungen auch außerhalb der Forschung für Lehr- und Übungszwecke einsetzbar.In einem zweiten Schritt werden Gebietsniederschlagssummen, Gebietstemperaturen und simulierte Mittelwerte des Durchflusses (MQ) des Ist-Zustandes mit den Zuständen zweier Klimaszenarien für den Szenarienzeitraum 100 Jahre später (2061-2099) verglichen. Die Klimaszenarien beruhen auf simulierten Zirkulationsmustern je eines Modellaufes zweier Globaler Zirkulationsmodelle (GCM), die mit einem statistischen Regionalisierungsverfahren in Tageswertszenarien (Temperatur, Niederschlag) an Meßstationen in den Untersuchungsgebieten überführt wurden und als Eingangsdaten des hydrologischen Modells verwendet werden.Für die zweite Hälfte des 21. Jahrhunderts weisen beide regionalisierten Klimaszenarien eine Zunahme der Jahresmittel der Gebietstemperatur sowie eine Zunahme der Jahressummen der Gebietsniederschläge auf, die mit einer hohen Variabilität einhergeht. Eine Betrachtung der saisonalen (monatlichen) Änderungsbeträge von Temperatur, Niederschlag und mittlerem Durchfluß zwischen Szenarienzeitraum (2061-2099) und Ist-Zustand ergibt in allen Untersuchungsgebieten eine Temperaturzunahme (höher im Sommer als im Winter) und eine generelle Zunahme der Niederschlagssummen (mit starken Schwankungen zwischen den Einzelmonaten), die bei der hydrologischen Simulation zu deutlich höheren mittleren Durchflüssen von November bis März und leicht erhöhten mittleren Durchflüssen in den restlichen Monaten führen. Die Stärke der Durchflußerhöhung ist nach den individuellen Klimaszenarien unterschiedlich und im Sommer- bzw. Winterhalbjahr gegenläufig ausgeprägt. Hauptursache für die simulierte starke Zunahme der mittleren Durchflüsse im Winterhalbjahr ist die trotz Temperaturerhöhung der Klimaszenarien winterlich niedrige Evapotranspiration, so daß erhöhte Niederschläge direkt in erhöhten Durchfluß transformiert werden können.Der Vergleich der Untersuchungsgebiete zeigt in Einzelmonaten von West nach Ost abnehmende Änderungsbeträge der Niederschlagssummen, die als Hinweis auf die Bedeutung der Kontinentalitätseinflüsse auch unter geänderten klimatischen Bedingungen in Südwestdeutschland aufgefaßt werden könnten.Aus den regionalisierten Klimaszenarien werden Änderungsbeträge für die Modulation gemessener Zeitreihen mittels synthetischer Szenarien abgeleitet, die mit einem geringen Rechenaufwand in hydrologische Modellantworten überführt werden können. Die direkte Ableitung synthetischer Szenarien aus GCM-Ergebniswerten (bodennahe Temperatur und Gesamtniederschlag) an einzelnen GCM-Gitterpunkten erbrachte unbefriedigende Ergebnisse.Ob, in welcher Höhe und zeitlichen Verteilung die in den (synthetischen) Szenarien verwendeten Niederschlags- und Temperaturänderungen eintreten werden, kann nur die Zukunft zeigen. Eine Abschätzung, wie sich die Abflußverhältnisse und insbesondere die mittleren Durchflüsse der Untersuchungsgebiete bei möglichen Änderungen entwickeln würden, kann jedoch heute schon vorgenommen werden. Simulationen auf Szenariogrundlagen sind ein Weg, unbekannte zukünftige Randbedingungen sowie regionale Auswirkungen möglicher Änderungen des Klimasystems ausschnittsweise abzuschätzen und entsprechende Risikominderungsstrategien zu entwickeln. Jegliche Modellierung und Simulation natürlicher Systeme ist jedoch mit beträchtlichen Unsicherheiten verknüpft. Vergleichsweise große Unsicherheiten sind mit der zukünftigen Entwicklung des sozioökonomischen Systems und der Komplexität des Klimasystems verbunden. Weiterhin haben Unsicherheiten der einzelnen Modellbausteine der Modellkette Emissionsszenarien/Gaszyklusmodelle - Globale Zirkulationsmodelle/Regionalisierung - hydrologisches Modell, die eine Kaskade der Unsicherheiten ergeben, neben Datenunsicherheiten bei der Erfassung hydrometeorologischer Meßgrößen einen erheblichen Einfluß auf die Vertrauenswürdigkeit der Simulationsergebnisse, die als ein dargestellter Wert eines Ergebnisbandes zu interpretieren sind.Der Einsatz (1) robuster hydrologischer Modelle, die insbesondere temperaturbeeinflußte Prozesse adäquat beschreiben,(2) die Verwendung langer Zeitreihen (wenigsten 30 Jahre) von Meßwerten und(3) die gleichzeitige vergleichende Betrachtung von Klimaszenarien, die auf unterschiedlichen GCMs beruhen (und wenn möglich, verschiedene Emissionsszenarien berücksichtigen),sollte aus Gründen der wissenschaftlichen Sorgfalt, aber auch der besseren Vergleichbarkeit der Ergebnisse von Regionalstudien im noch jungen Forschungsfeld der Klimafolgenforschung beachtet werden.