Ziel der Dissertation ist es, den Hochwasserschutz und das Management extremer Hoch-wasser für das Einzugsgebiet der Isar zu verbessern mit Hinblick darauf, wie sich vorhandene und neu zu schaffende Retentionsräume mit optimaler Wirkung für das gesamte Flusssystem einsetzen lassen. Dafür sind Kenntnisse über extreme Ereignisse und deren Auswirkung auf die betrachteten Einzugsgebiete notwendig. Großskalige Niederschläge in Mitteleuropa werden überwiegend durch Vb-artige Zugbahnen ausgelöst. Die Relevanz für Bayern zeigt die Auswertung des neuesten Kataloges der Vb-Zugbahnen für den Zeitraum 1959 bis 2015. In den Monaten April bis Oktober haben Vb-Zugbahnen zu ca. 30 % der beobachten Hochwasser beigetragen. Im Sommer führt sogar jedes zweite Vb-Tief zu Hochwasser. Im Donaueinzugsgebiet können 50 % der 20 größten Hochwasser direkt auf Vb-Zugbahnen zurückgeführt werden, weitere 25 % durch ähnliche Zugbahnen oder auf eine Vb aktiven Phase. Über die Hälfe der größten Hochwasser traten dabei in Bezug zu einer Serie von Vb-Tiefs auf. 60 % der Vb-Zugbahnen sind Teil einer Serie von Vb-Tiefs. Aus wiederkehrenden Niederschlägen persistenter Zugbahnen resultieren mehrgipflige Hochwasserwellen, die insbesondere für Rückhalteräume betrachtet werden müssen (DIN 19700). Die Detailuntersuchung erfolgt unter besonderer Beachtung der Untersuchungen zu den Vb-Zugbahnen. Das Isareinzugsgebiet mit 8900 km-² besitzt mit den Seen im Voralpenland große natürliche Retentionsräume und mit dem Sylvensteinspeicher im alpinen Einzugsgebiet den größten staatlichen Speicher Bayerns. Für die Wirkungsanalyse von gekoppelten Hoch-wasserrückhalteräumen in komplexen Einzugsgebieten müssen Ganglinien mit einem Nie-derschlag-Abfluss-Modell generiert werden, die den Wellenablauf des Hochwassers im ge-samten Einzugsgebiet repräsentieren. Die Dissertation analysiert, wie sich der Einsatz ver-schiedener Verfahren zur Vorgabe der Eingangsniederschläge auswirkt. Dabei liegt der Schwerpunkt der Untersuchung auf dem Niederschlagsverlauf. Es wird ein Verfahren zur Ableitung von Ganglinien aus standardisierten beobachteten Niederschlagsverläufen entwi-ckelt. Die Hochwasserganglinien, generiert aus synthetischen Niederschlagsverläufen der Bemessung, werden am Beispiel des Sylvensteinspeichers mit den drei größten abgelaufe-nen Hochwasserereignissen verglichen und diskutiert, ob mit dem neuen Verfahren die Cha-rakteristik der beobachten Hochwasser besser wiedergeben wird. Der Fokus liegt dabei auf der Wellenüberlagerung. Es kann für das ganze Gebiet gezeigt werden, dass die mit der neuen Methode standardisierten beobachteten Niederschlagsverläufe besser geeignet sind, die Wellenüberlagerung wiederzugeben, da zeitliche Unterschiede durch die Staueffekte an den Alpen berücksichtigt werden, wie sie bei Vb-Zugbahn geprägten Niederschlägen entste-hen. Es kann daher bei ähnlichen Fragestellungen empfohlen werden, diese Methode in der Praxis als Variante hinzuzuziehen, um die natürlichen Prozesse repräsentativer zu beschrei-ben. Für die Simulation mit dem N-A-Modell LARSIM werden die Unsicherheiten durch Varianten-rechnungen gezeigt. Es hat sich herausgestellt, dass nicht nur der Niederschlagsverlauf und die Vorbedingungen des Ereignisses eine große Auswirkung auf die Kalibrierung der Ab-flussbeiwerte im N-A-Modell haben, sondern auch das gewählte Flood-Routing-Verfahren und die Gerinnerauheit. Schließlich wird die Bewertung der potenziellen Standorte durchgeführt. Es wird berechnet, wo das Hochwasser zurückgehalten werden muss, um sowohl eine lokale Reduktion des Hochwasserscheitels, als auch gleichzeitig eine möglichst große Schutzwirkung für das Ge-samtsystem zu ermöglichen. Priorisiert werden Rückhaltestandorte, die praktisch umsetzbar sind und den größten Nutzen haben. Die Untersuchung einer Doppelwelle, die durch eine Serie von Vb-Zugbahnen entstehen kann, zeigt, wie die Einschätzung potenzieller Standorte verändern kann. Der alpine und zum Teil der voralpine Raum reagieren mit kurzen steilen Ganglinien und sind gegenüber Doppelwellen weniger sensitiv, weil kaum Wellenüberlagerung entsteht. Für den Sylvensteinspeicher, der im alpinen Raum liegt, können daher kurze Niederschlagspausen für eine schnelle Entlastung des Speicherraumes genutzt werden. Un-terhalb von Seen mit einem großen Retentionsvermögen erzeugen Doppelwellen aufgrund der langen Retentionsäste durch die Wellenüberlagerung deutlich höhere Abflüsse als Ein-zelwellen. Rückhalt an der oberen Isar ist unter diesen Kriterien am optimalsten. Empfohlene Maßnahmen - ohne Bauaufwand - konnten bereits umgesetzt werden und verbessern den Hochwasserschutz und das Hochwassermanagement an der Isar. Die Auswertungen zeigen, dass in den Monaten April, Mai, September und Oktober die Hochwasserereignisse in Folge von Vb-Zugbahnen im Zuge der Klimaveränderung häufiger und in den Sommermonaten extremer werden könnten.
Physically-based distributed rainfall-runoff models as the standard analysis tools for hydro-logical processes have been used to simulate the water system in detail, which includes spa-tial patterns and temporal dynamics of hydrological variables and processes (Davison et al., 2015; Ek and Holtslag, 2004). In general, catchment models are parameterized with spatial information on soil, vegetation and topography. However, traditional approaches for eval-uation of the hydrological model performance are usually motivated with respect to dis-charge data alone. This may thus cloud model realism and hamper understanding of the catchment behavior. It is necessary to evaluate the model performance with respect to in-ternal hydrological processes within the catchment area as well as other components of wa-ter balance rather than runoff discharge at the catchment outlet only. In particular, a consid-erable amount of dynamics in a catchment occurs in the processes related to interactions of the water, soil and vegetation. Evapotranspiration process, for instance, is one of those key interactive elements, and the parameterization of soil and vegetation in water balance mod-eling strongly influences the simulation of evapotranspiration. Specifically, to parameterize the water flow in unsaturated soil zone, the functional relationships that describe the soil water retention and hydraulic conductivity characteristics are important. To define these functional relationships, Pedo-Transfer Functions (PTFs) are common to use in hydrologi-cal modeling. Opting the appropriate PTFs for the region under investigation is a crucial task in estimating the soil hydraulic parameters, but this choice in a hydrological model is often made arbitrary and without evaluating the spatial and temporal patterns of evapotran-spiration, soil moisture, and distribution and intensity of runoff processes. This may ulti-mately lead to implausible modeling results and possibly to incorrect decisions in regional water management. Therefore, the use of reliable evaluation approaches is continually re-quired to analyze the dynamics of the current interactive hydrological processes and predict the future changes in the water cycle, which eventually contributes to sustainable environ-mental planning and decisions in water management.
Remarkable endeavors have been made in development of modelling tools that provide insights into the current and future of hydrological patterns in different scales and their im-pacts on the water resources and climate changes (Doell et al., 2014; Wood et al., 2011). Although, there is a need to consider a proper balance between parameter identifiability and the model's ability to realistically represent the response of the natural system. Neverthe-less, tackling this issue entails investigation of additional information, which usually has to be elaborately assembled, for instance, by mapping the dominant runoff generation pro-cesses in the intended area, or retrieving the spatial patterns of soil moisture and evapotran-spiration by using remote sensing methods, and evaluation at a scale commensurate with hydrological model (Koch et al., 2022; Zink et al., 2018). The present work therefore aims to give insights into the modeling approaches to simulate water balance and to improve the soil and vegetation parameterization scheme in the hydrological model subject to producing more reliable spatial and temporal patterns of evapotranspiration and runoff processes in the catchment.
An important contribution to the overall body of work is a book chapter included among publications. The book chapter provides a comprehensive overview of the topic and valua-ble insights into the understanding the water balance and its estimation methods.
Moreover, the first paper aimed to evaluate the hydrological model behavior with re-spect to contribution of various sources of information. To do so, a multi-criteria evaluation metric including soft and hard data was used to define constraints on outputs of the 1-D hydrological model WaSiM-ETH. Applying this evaluation metric, we could identify the optimal soil and vegetation parameter sets that resulted in a “behavioral” forest stand water balance model. It was found out that even if simulations of transpiration and soil water con-tent are consistent with measured data, but still the dominant runoff generation processes or total water balance might be wrongly calculated. Therefore, only using an evaluation scheme which looks over different sources of data and embraces an understanding of the local controls of water loss through soil and plant, allowed us to exclude the unrealistic modeling outputs. The results suggested that we may need to question the generally accept-ed soil parameterization procedures that apply default parameter sets.
The second paper attempts to tackle the pointed model evaluation hindrance by getting down to the small-scale catchment (in Bavaria). Here, a methodology was introduced to analyze the sensitivity of the catchment water balance model to the choice of the Pedo-Transfer Functions (PTF). By varying the underlying PTFs in a calibrated and validated model, we could determine the resulting effects on the spatial distribution of soil hydraulic properties, total water balance in catchment outlet, and the spatial and temporal variation of the runoff components. Results revealed that the water distribution in the hydrologic system significantly differs amongst various PTFs. Moreover, the simulations of water balance components showed high sensitivity to the spatial distribution of soil hydraulic properties. Therefore, it was suggested that opting the PTFs in hydrological modeling should be care-fully tested by looking over the spatio-temporal distribution of simulated evapotranspira-tion and runoff generation processes, whether they are reasonably represented.
To fulfill the previous studies’ suggestions, the third paper then aims to focus on evalu-ating the hydrological model through improving the spatial representation of dominant run-off processes. It was implemented in a mesoscale catchment in southwestern Germany us-ing the hydrological model WaSiM-ETH. Dealing with the issues of inadequate spatial ob-servations for rigorous spatial model evaluation, we made use of a reference soil hydrologic map available for the study area to discern the expected dominant runoff processes across a wide range of hydrological conditions. The model was parameterized by applying 11 PTFs and run by multiple synthetic rainfall events. To compare the simulated spatial patterns to the patterns derived by digital soil map, a multiple-component spatial performance metric (SPAEF) was applied. The simulated DRPs showed a large variability with regard to land use, topography, applied rainfall rates, and the different PTFs, which highly influence the rapid runoff generation under wet conditions.
The three published manuscripts proceeded towards the model evaluation viewpoints that ultimately attain the behavioral model outputs. It was performed through obtaining information about internal hydrological processes that lead to certain model behaviors, and also about the function and sensitivity of some of the soil and vegetation parameters that may primarily influence those internal processes in a catchment. Accordingly, using this understanding on model reactions, and by setting multiple evaluation criteria, it was possi-ble to identify which parameterization could lead to behavioral model realization. This work, in fact, will contribute to solving some of the issues (e.g., spatial variability and modeling methods) identified as the 23 unsolved problems in hydrology in the 21st century (Blöschl et al., 2019). The results obtained in the present work encourage the further inves-tigations toward a comprehensive model calibration procedure considering multiple data sources simultaneously. This will enable developing the new perspectives to the current parameter estimation methods, which in essence, focus on reproducing the plausible dy-namics (spatio-temporal) of the other hydrological processes within the watershed.
Die Arbeit befasst sich mit der quantifizierenden Wirkungsabschätzung folgender Hochwasserschutzmaßnahmen: Auwaldaufforstung, Kleinrückhalte, Tieflockerung und Wegebaumaßnahmen. Neben der Betrachtung der hochwassermindernden Wirkung der einzelnen Maßnahmen werden auch die Grenzen der eingesetzten Simulationsmodelle aufgezeigt, diskutiert und Impulse für die Weiterentwicklung der Modellsysteme geben. Für die Auwaldaufforstung wurde ein zweidimensional instationäres Strömungsmodell auf der Basis des Rauhigkeitsansatzes nach Manning-Strickler auf einen rund 7,0 km langen Abschnitt eines Auetalgewässers angewendet. Bezüglich der hochwassermindernden Wirkung der Maßnahme Auwaldaufforstung konnte festgestellt werden, dass sich die Wirkung nahe der modelltechnischen Nachweisbarkeitsgrenze bewegt. Als Referenzereignisse dienten ein ca. 5-10 jährliches sowie ein ca. 50-80 jährliches Hochwasserereignis. In allen untersuchten Fällen blieb die relative Scheitelabminderung deutlich unter 1 %. Der Maßnahmentyp Kleinrückhalte wurde zunächst anhand von zwei Einzugsgebieten der Mesoskale (Obere Blies, AE ca. 8,5 km-² und Thalfanger Bach, AE ca.17 km-²) sowie anhand von mehreren hieraus abgeleiteten Fiktivsystemen mit Hilfe eines konzeptionellen Flussgebietsmodells untersucht. Die Untersuchung von Fiktivsystemen diente der Identifikation derjenigen Modellparameter, die den Effekt " also die hochwassermindernde Wirkung der Maßnahme " im Wesentlichen bewirken. Anschließend erfolgte eine Betrachtung des Maßnahmentyps Kleinrückhalte in den Flussgebieten von Prims (AE ca. 730 km-²) und Blies (AE ca. 1.890 km-²). Die Simulationsergebnisse zeigen, dass die Retentionswirkung von Kleinrückhalten entscheidend vom Volumen der jeweiligen Standorte und vom Volumen des betrachteten Hochwassers abhängt. In Abhängigkeit des Volumens wurden Scheitelabminderungen " je nach Ereignis " von < 1 % bis über 60 % simuliert. Entscheidend ist die Summe des Volumens der Einzelstandorte. Liegt das Gesamtvolumen unter einem Wert von 2,0 mm Gebietsrückhalt, so kann davon ausgegangen werden, dass die Maßnahmen nicht signifikant zur Hochwasserminderung beitragen können. Das Retentionspotenzial der Kleinrückhalte kann entscheidend gesteigert werden, wenn die Drosselöffnungen der Kleinrückhalte entsprechend optimiert werden. Die Arbeit stellt ein einfach handhabbares Regionalisierungsverfahren zur Abschätzung des Retentionspotenzials in mesoskaligen Einzugsgebieten (bis 20 km-²) vor. In den Einzugsgebieten von Blies und Prims würden jeweils 104 bzw. 79 Standorte mit einem Gesamtvolumen von 1,9 bzw. 2,5 mm zu Scheitelabminderungen am Gebietsauslass von 2-4 % bzw. 3-5 % bei interessanten, schadbringenden Hochwasserereignissen führen. Die Maßnahmentypen Tieflockerung und Wegebaumaßnahmen wurden mit Hilfe eines Wasserhaushaltsmodells im Einzugsgebiet der Oberen Blies untersucht. Für dieses Gebiet liegen die simulierten Scheitelabminderungen bezogen auf das zugrunde liegende Hochwasserereignis vom Dezember 1993 (ca. HQ10) bei jeweils < 5 % für die beiden untersuchten Maßnahmentypen Tieflockerung und Wegebaumaßnahmen. Generell sind die Möglichkeiten der Tieflockerung und der wegebaulichen Maßnahmen als Hochwasserschutzmaßnahmen begrenzt auf kleinere, 1-5 jährliche Ereignisse. Große, schadbringende Ereignisse können nicht signifikant abgemindert werden.
The reduction of information contained in model time series through the use of aggregating statistical performance measures is very high compared to the amount of information that one would like to draw from it for model identification and calibration purposes. It is readily known that this loss imposes important limitations on model identification and -diagnostics and thus constitutes an element of the overall model uncertainty as essentially different model realizations with almost identical performance measures (e.g. r-² or RMSE) can be generated. In three consecutive studies the present work proposes an alternative approach towards hydrological model evaluation based on the application of Self-Organizing Maps (SOM; Kohonen, 2001). The Self-Organizing Map is a type of artificial neural network and unsupervised learning algorithm that is used for clustering, visualization and abstraction of multidimensional data. It maps vectorial input data items with similar patterns onto contiguous locations of a discrete low-dimensional grid of neurons. The iterative training of the SOM causes the neurons to form a discrete, data-compressed representation of the high-dimensional input data. Using appropriate visualization techniques, information on distributions, patterns and relationships in complex data sets can be extracted. Irrespective of their potential, SOM applications have earned very little attention in hydrological modelling compared to other artificial neural network techniques. Therefore, the aim of the present work is to demonstrate that the application of Self-Organizing Maps has very high potential to address fundamental issues of model evaluation: It is shown that the clustering and classification of model time series by means of SOM can provide useful insights into model behaviour. In combination with the diagnostic properties of Signature Indices (Gupta et al., 2008; Yilmaz et al., 2008) SOM provides a novel tool for interpreting the model parameters in the hydrological context and identifying parameter sets that simultaneously meet multiple objectives, even if the corresponding model realizations belong to different models. Moreover, the presented studies and reviews also encourage further studies on the application of SOM in hydrological modelling.
Floods are hydrological extremes that have enormous environmental, social and economic consequences.The objective of this thesis was a contribution to the implementation of a processing chain that integrates remote sensing information into hydraulic models. Specifically, the aim was to improve water elevation and discharge simulations by assimilating microwave remote sensing-derived flood information into hydraulic models. The first component of the proposed processing chain is represented by a fully automated flood mapping algorithm that enables the automated, objective, and reliable flood extent extraction from Synthetic Aperture Radar images, providing accurate results in both rural and urban regions. The method operates with minimum data requirements and is efficient in terms of computational time. The map obtained with the developed algorithm is still subject to uncertainties, both introduced by the flood mapping algorithm and inherent in the image itself. In this work, particular attention was given to image uncertainty deriving from speckle. By bootstrapping the original satellite image pixels, several synthetic images were generated and provided as input to the developed flood mapping algorithm. From the analysis performed on the mapping products, speckle uncertainty can be considered as a negligible component of the total uncertainty. In the final step of the proposed processing chain real event water elevations, obtained from satellite observations, were assimilated in a hydraulic model with an adapted version of the Particle Filter, modified to work with non-Gaussian distribution of observations. To deal with model structure error and possibly biased observations, a global and a local weight variant of the Particle Filter were tested. The variant to be preferred depends on the level of confidence that is attributed to the observations or to the model. This study also highlighted the complementarity of remote sensing derived and in-situ data sets. An accurate binary flood map represents an invaluable product for different end users. However, deriving from this binary map additional hydraulic information, such as water elevations, is a way of enhancing the value of the product itself. The derived data can be assimilated into hydraulic models that will fill the gaps where, for technical reasons, Earth Observation data cannot provide information, also enabling a more accurate and reliable prediction of flooded areas.