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Spatial patterns as well as temporal dynamics of soil moisture have a major influence on runoff generation. The investigation of these dynamics and patterns can thus yield valuable information on hydrological processes, especially in data scarce or previously ungauged catchments. The combination of spatially scarce but temporally high resolution soil moisture profiles with episodic and thus temporally scarce moisture profiles at additional locations provides information on spatial as well as temporal patterns of soil moisture at the hillslope transect scale. This approach is better suited to difficult terrain (dense forest, steep slopes) than geophysical techniques and at the same time less cost-intensive than a high resolution grid of continuously measuring sensors. Rainfall simulation experiments with dye tracers while continuously monitoring soil moisture response allows for visualization of flow processes in the unsaturated zone at these locations. Data was analyzed at different spacio-temporal scales using various graphical methods, such as space-time colour maps (for the event and plot scale) and binary indicator maps (for the long-term and hillslope scale). Annual dynamics of soil moisture and decimeterscale variability were also investigated. The proposed approach proved to be successful in the investigation of flow processes in the unsaturated zone and showed the importance of preferential flow in the Malalcahuello Catchment, a datascarce catchment in the Andes of Southern Chile. Fast response times of stream flow indicate that preferential flow observed at the plot scale might also be of importance at the hillslope or catchment scale. Flow patterns were highly variable in space but persistent in time. The most likely explanation for preferential flow in this catchment is a combination of hydrophobicity, small scale heterogeneity in rainfall due to redistribution in the canopy and strong gradients in unsaturated conductivities leading to self-reinforcing flow paths.
Stand des IMAF zu Beginn des Jahres 2006
Zum 1. April 2005 wurde per Beschluss des Rektorats der Universität Potsdam das Interdisziplinäre Zentrum für Musterdynamik und Angewandte Fernerkundung (IMAF) an der Universität Potsdam eingerichtet. Diesem Beschluss gingen knapp zwei Jahre konzeptionelle, organisatorische und administrative Vorarbeiten voraus. Inzwischen ist das IMAF also offiziell gegründet, der Vorstand wurde „bestellt“ (Prof. M. Mutti. Prof. E. Zehe, Prof. A. Bronstert), der Geschäftsführer bzw. wissenschaftliche Koordinator Dr. M. Kühling arbeitet in dieser Funktion seit Sommer 2005 und seit kurzem ist auch die 1. Version der Homepage des IMAF (http://www.uni-potsdam.de/imaf/) frei geschaltet. Auch die Infrastruktur des IMAF ist in der Entstehungsphase: Büroräume sind versprochen (wenn auch noch nicht bezugsfertig) im Haus 13 auf dem Campus Golm der Universität Potsdam und der 1. erfolgreiche Drittmittelantrag erbrachte 8 leistungsfähige Tischrechner und einen Server für das IMAF aus EU-Mitteln. Wichtiger als die administrativen und organisatorischen Arbeiten sind aber die inhaltlichen Forstschritte. Hier ist die große Resonanz, die die Gründung des IMAF sowohl innerhalb als auch außerhalb der Universität gefunden hat, besonders erfreulich. Über 30 Angehörige des Zentrums sind inzwischen zu verzeichnen und es gibt bereits eine Reihe von wissenschaftlichen Projektinitiativen und Ideen für dieses Zentrum. Neben den wissenschaftlichen Arbeiten am IMAF ist ein zweites Hauptziel für dieses Zentrum die Entwicklung und der Ausbau eines strukturierten Ausbildungsangebotes für Musterdynamik und angewandte Fernerkundung. Dies sollen gleichermaßen Masterstudenten als auch Doktoranden der Universität Potsdam und der mit ihr assoziierten außeruniversitären Institute nutzen. Zudem werden Kurse und Weiterbildungsveranstaltungen mit nationalen und internationalen Experten angestrebt. Neben diesen positiven Entwicklungen gibt es auch (noch ??) über einige Mängel zu berichten:
Das Sekretariat ist nach wie vor unbesetzt, die Finanzausstattung des Zentrums ist völlig ungenügend und die im Konzept für das Zentrum beantragte Wissenschaftlerstelle für Softwareanwendung ist nicht in Sicht. Für einen Erfolg des Zentrums ist es unbedingt notwendig, dass sich diese Situation deutlich verbessert!!
Forschungsschwerpunkte des IMAF
Räumliche Muster und deren Struktur in der Umwelt
Räumliche Muster sind in vielen naturwissenschaftlichen Disziplinen (Hydrologie, Ökologie, Geologie, Biologie, Chemie, Physik) von zentraler Bedeutung. Z.B. bestimmen die räumlichen (und zeitlichen) Muster von Bodeneigenschaften und Vegetation in ihrem Zusammenspiel mit den Mustern von Niederschlag und Strahlungsinput maßgeblich den Wasser- und Stoffhaushalt auf unterschiedlichsten Skalen und führen über Rückkopplung wiederum zu Veränderungen in Klima, Vegetation und Ökosystemen. Vom kleinräumigen Transport von Schadstoffen und von der Hochwasserentstehung bis zur Frage nach den regionalen und globalen Veränderungen von Klima, Vegetation und Landnutzung seien hier nur einige Problemkreise genannt, in denen Muster und Musterdynamik eine zentrale Stellung einnehmen. Darüber hinaus liefert die Betrachtung der zeitlichen Veränderung von räumlichen Mustern, in Ergänzung zur klassischen Erfassung dynamischer Prozesse in Form von Messungen lokaler zeitlicher Änderungen, eine völlig neue Perspektive auf Dynamik und eröffnet damit völlig neue wissenschaftliche Möglichkeiten. Aktuelle und sehr drängende Fragen innerhalb dieses Forschungsschwerpunktes sind unter anderem:
• Analyse der generelle Raumstruktur von Geodaten (Variabilität, Struktur, Konnektivität);
• Thematische Verbindungen verschiedener Datenebenen und Möglichkeiten für deren Assimilation;
• Möglichkeiten und Grenzen des Skalenübergangs zwischen verschiedenen räumlichen Auflösungen und Informationsquellen;
• Ableitung der zeitlichen Dynamik bzw. Entwicklung von großen flächenhaften Datenfeldern.
Angewandte Fernerkundung
Wie keine andere Technik bietet die Fernerkundung in jeglicher Form (unter anderem Satelliten, flugzeuggetragene Sensoren, Wetterradar und auch geophysikalische Methoden) umfangreiche Möglichkeiten, räumliche Muster und deren zeitliche Veränderungen zu erfassen. Allen Methoden der Fernerkundung gemein ist, dass sie nur indirekte Ergebnisse liefern. Das heißt, es besteht nur ein mittelbarer Zusammenhang zwischen dem beobachteten Signal, meist der Reflektivität oder Emissivität elektromagnetischer Strahlung in verschiedenen Spektralbereichen (optisch oder Radar), und der eigentlich interessierenden Größe, wie dem Feuchtezustand der Vegetation, der Bodenfeuchte oder Bodenrauhigkeit, der Niederschlagsintensität, dem Zustand der Schneedecke oder der Ausdehnung eines Oberflächenfilms auf Gewässern. Ein Satellitenbild enthält beispielsweise immer die spektrale Signatur des räumlichen Musters mehrerer der oben genannten Einflussgrößen, was die Extraktion oder Diskriminierung der eigentlich interessierenden Größe erschwert. Dieser „vermischte“ Charakter der Fernerkundungsdaten bietet aber auch immense Chancen. So lassen sich durch geeignete Interpretationsverfahren aus jedem mit hohem finanziellem und technischem Aufwand erstellten Satellitenbild zahlreiche und im Detail völlig unterschiedliche Fragestellungen bearbeiten. Die Extraktion der gewünschten Information aus dem Fernerkundungssignal führt mathematisch gesehen meist auf die Lösung so genannter inverser, schlecht gestellter Probleme. Somit beinhaltet die interdisziplinäre Nutzung von Fernerkundung auch ein hohes methodisches Synergiepotential. Durch die heutigen technischen Möglichkeiten zur Archivierung auch sehr umfangreicher raumbezogener Informationen ist die Bearbeitung zu jedem beliebigen Zeitpunkt nach der Aufnahme möglich – zum Beispiel bis entsprechend lange Zeitreihen und/oder geeignete Interpretationsverfahren zur Verfügung stehen. Tatsächlich dürfte der weitaus größte Teil der raumbezogenen Informationen, die in den bisher erhobenen Fernerkundungsdaten stecken, nur in Ansätzen ausgewertet sein. Einer bereits sehr hoch entwickelten technischen Dimension der Fernerkundung steht ein gewisses Defizit im Umfang ihrer Anwendung in den verschiedenen naturwissenschaftlichen Disziplinen gegenüber. Aktuelle und sehr drängende Fragen innerhalb dieses Forschungsschwerpunktes sind unter anderem:
• Nutzung der räumlichen und inhaltlichen Breite von Fernerkundungsinformationen;
• Verbindung mit automatisierten, u.a. geophysikalischen Methoden des „ground-truthings“;
• Identifizierung der Grenzen bzgl. Repräsentanz der Daten (spektral, raum-zeitliche Auflösung);
• Verbindung unterschiedlicher Methoden der Fernerkundung und der Geophysik.
Dieser Beitrag illustriert die o.g. Fragestellungen anhand einiger Darstellungen aus verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen und erläutert 2 Beispiele zu beabsichtigten Forschungsprojekten:
• Erfassung und Bedeutung von Boden-Oberflächeneigenschaften auf die Abflussbildung von Landschaften;
• Phänomene des Stofftransportes in homogenen vs. heterogenen Böden.
A methodology is presented to assess the impact of reservoir silting oil water availability for semiarid environments, applied to seven representative watersheds in the state of Ceara, Brazil. Water yield is computed using stochastic modelling for several reliability levels and water yield reduction is quantified for the focus areas. The yield-volume elasticity concept, which indicates the relative yield reduction in terms of relative storage capacity of the reservoirs, is presented and applied. Results chow that storage capacity was reduced by 0.2% year(-1) due to silting, that the risk of water shortage almost doubled in less than 50 years for the most critical reservoir, and that reduction of storage capacity had three times more impact oil yield reduction than the increase in evaporation. Average 90% reliable yield-volume elasticity was 0.8, which means that the global water yield (Q(90)) in Ceara is expected to diminish yearly by 388 L s(-1) due to reservoir silting
Study region: Tisza and Prut catchments, originating on the slopes of the Carpathian mountains. Study focus: The study reported here investigates (i) climate change impacts on flood risk in the region, and (ii) uncertainty related to hydrological modelling, downscaling techniques and climate projections. The climate projections used in the study were derived from five GCMs, downscaled either dynamically with RCMs or with the statistical downscaling model XDS. The resulting climate change scenarios were applied to drive the eco-hydrological model SWIM, which was calibrated and validated for the catchments in advance using observed climate and hydrological data. The changes in the 30-year flood hazards and 98 and 95 percentiles of discharge were evaluated for the far future period (2071-2100) in comparison with the reference period (1981-2010). New hydrological insights for the region: The majority of model outputs under RCP 4.5 show a small to strong increase of the 30-year flood level in the Tisza ranging from 4.5% to 62%, and moderate increase in the Prut ranging from 11% to 22%. The impact results under RCP 8.5 are more uncertain with changes in both directions due to high uncertainties in GCM-RCM climate projections, downscaling methods and the low density of available climate stations.
The study examined the potential future changes of drought characteristics in the Greater Lake Malawi Basin in Southeast Africa. This region strongly depends on water resources to generate electricity and food. Future projections (considering both moderate and high emission scenarios) of temperature and precipitation from an ensemble of 16 bias-corrected climate model combinations were blended with a scenario-neutral response surface approach to analyses changes in: (i) the meteorological conditions, (ii) the meteorological water balance, and (iii) selected drought characteristics such as drought intensity, drought months, and drought events, which were derived from the Standardized Precipitation and Evapotranspiration Index. Changes were analyzed for a near-term (2021–2050) and far-term period (2071–2100) with reference to 1976–2005. The effect of bias-correction (i.e., empirical quantile mapping) on the ability of the climate model ensemble to reproduce observed drought characteristics as compared to raw climate projections was also investigated. Results suggest that the bias-correction improves the climate models in terms of reproducing temperature and precipitation statistics but not drought characteristics. Still, despite the differences in the internal structures and uncertainties that exist among the climate models, they all agree on an increase of meteorological droughts in the future in terms of higher drought intensity and longer events. Drought intensity is projected to increase between +25 and +50% during 2021–2050 and between +131 and +388% during 2071–2100. This translates into +3 to +5, and +7 to +8 more drought months per year during both periods, respectively. With longer lasting drought events, the number of drought events decreases. Projected droughts based on the high emission scenario are 1.7 times more severe than droughts based on the moderate scenario. That means that droughts in this region will likely become more severe in the coming decades. Despite the inherent high uncertainties of climate projections, the results provide a basis in planning and (water-)managing activities for climate change adaptation measures in Malawi. This is of particular relevance for water management issues referring hydro power generation and food production, both for rain-fed and irrigated agriculture.
Identifying urban pluvial flood-prone areas is necessary but the application of two-dimensional hydrodynamic models is limited to small areas. Data-driven models have been showing their ability to map flood susceptibility but their application in urban pluvial flooding is still rare. A flood inventory (4333 flooded locations) and 11 factors which potentially indicate an increased hazard for pluvial flooding were used to implement convolutional neural network (CNN), artificial neural network (ANN), random forest (RF) and support vector machine (SVM) to: (1) Map flood susceptibility in Berlin at 30, 10, 5, and 2 m spatial resolutions. (2) Evaluate the trained models' transferability in space. (3) Estimate the most useful factors for flood susceptibility mapping. The models' performance was validated using the Kappa, and the area under the receiver operating characteristic curve (AUC). The results indicated that all models perform very well (minimum AUC = 0.87 for the testing dataset). The RF models outperformed all other models at all spatial resolutions and the RF model at 2 m spatial resolution was superior for the present flood inventory and predictor variables. The majority of the models had a moderate performance for predictions outside the training area based on Kappa evaluation (minimum AUC = 0.8). Aspect and altitude were the most influencing factors on the image-based and point-based models respectively. Data-driven models can be a reliable tool for urban pluvial flood susceptibility mapping wherever a reliable flood inventory is available.
Transferability of data-driven models to predict urban pluvial flood water depth in Berlin, Germany
(2023)
Data-driven models have been recently suggested to surrogate computationally expensive hydrodynamic models to map flood hazards. However, most studies focused on developing models for the same area or the same precipitation event. It is thus not obvious how transferable the models are in space. This study evaluates the performance of a convolutional neural network (CNN) based on the U-Net architecture and the random forest (RF) algorithm to predict flood water depth, the models' transferability in space and performance improvement using transfer learning techniques. We used three study areas in Berlin to train, validate and test the models. The results showed that (1) the RF models outperformed the CNN models for predictions within the training domain, presumable at the cost of overfitting; (2) the CNN models had significantly higher potential than the RF models to generalize beyond the training domain; and (3) the CNN models could better benefit from transfer learning technique to boost their performance outside training domains than RF models.