TY - CHAP A1 - Grünewald, Uwe A1 - Schümberg, Sabine T1 - Das Oderhochwasser 1997 ; Ursachen, Verlauf, Schlussfolgerungen und historischer Vergleich KW - Hochwasser Y1 - 2000 SN - 3-9803607-8-4 PB - Selbstverlag des Institutes für Geographie der Pädagogischen Hochschule Erfurt ER - TY - GEN A1 - Grünewald, Uwe A1 - Kaltofen, Michael A1 - Schümberg, Sabine T1 - Ursachen, Verlauf und Folgen des Sommerhochwassers 1997 an der Oder sowie Aussagen zu bestehenden Risikopotentialen T2 - Forum der Forschung KW - Hochwasser Y1 - 1998 SN - 0947-6989 IS - 7 SP - 104 EP - 108 ER - TY - BOOK A1 - Grünewald, Uwe A1 - Chmielewski, Robert A1 - Kaltofen, Michael A1 - Rolland, Wolfgang A1 - Schümberg, Sabine A1 - Ahlheim, Michael A1 - Sauer, Thoma A1 - Wagner, Ralf A1 - Schluchter, Wolfgang T1 - Ursachen, Verlauf und Folgen des Sommer-Hochwassers 1997 an der Oder sowie Aussagen zu bestehenden Risikopotentialen : eine interdisziplinäre Studie KW - Hochwasser Y1 - 1998 SN - 3-933181-03-8 N1 - Langfassung PB - IDNDR CY - Bonn ER - TY - BOOK A1 - Grünewald, Uwe A1 - Chmielewski, Robert A1 - Kaltofen, Michael A1 - Rolland, Wolfgang A1 - Schümberg, Sabine T1 - Ursachen, Verlauf und Folgen des Sommer-Hochwassers 1997 an der Oder sowie Aussagen zu bestehenden Risikopotentialen : eine interdisziplinäre Studie KW - Hochwasser Y1 - 1998 SN - 3-933181-06-2 N1 - Kurzfassung PB - IDNDR CY - Bonn ER - TY - BOOK A1 - Grünewald, Uwe A1 - Chmielewski, Robert A1 - Kaltofen, Michael A1 - Rolland, Wolfgang A1 - Schümberg, Sabine T1 - The Causes, Progression and Consequences of the River Oder Floods in Summer 1997 Including Remarks on the Existence of Risk Potential. An Interdisciplinary Study ; Abridged Version. N2 - German IDNDR-Series 10e KW - flood Y1 - 1998 SN - 3-933181-06-2 PB - Bonn : German IDNDR Committee for Natural Disaster Reduction ER - TY - BOOK A1 - Grünewald, Uwe A1 - Schümberg, Sabine A1 - Petrow, Theresia A1 - Thieken, Annegret A1 - Dombrowsky, Wolf R. T1 - Hochwasservorsorge in Deutschland : Lernen aus der Katastrophe 2002 im Elbegebiet Y1 - 2003 SN - 3-933181-32-1 N1 - Kurzfassung der Studie PB - DKKV CY - Bonn ER - TY - BOOK A1 - Grünewald, Uwe A1 - Schümberg, Sabine T1 - Flood Risk Reduction in Germany - Lessons Learned from the 2002 Disaster in the Elbe Region : Summary of the Study N2 - DKKV Publication ; 29e, ISBN 3-933181-34-8 Y1 - 2004 UR - http://www.dkkv.org/upload/hochwasservorsorge_kurzfassung_engl.pdf PB - Bonn : Deutsches Komitee für Katastrophenvorsorge e.V. ER - TY - JOUR A1 - Bartl, Steffen A1 - Grünewald, Uwe A1 - Schümberg, Sabine T1 - Zur Rekonstruktion langjähriger Wasserstands- und Durchflusszeitreihen am Elbepegel Dresden Y1 - 2008 ER - TY - CHAP A1 - Pohle, Ina A1 - Gädeke, Anne A1 - Koch, Hagen A1 - Schümberg, Sabine A1 - Hinz, Christoph ED - Schütze, Niels ED - Müller, Uwe ED - Schwarze, Robert ED - Wöhling, Thomas ED - Grundmann, Jens T1 - Kann Wasserressourcenbewirtschaftung die Unsicherheiten projizierter Klimafolgen auf den Abfluss vermindern? - Ein Vergleich in zwei hydrologisch ähnlichen Einzugsgebieten mit unterschiedlichem Ausmaß des Bewirtschaftungseinflusses T2 - M³ - Messen, Modellieren, Managen in Hydrologie und Wasserressourcenbewirtschaftung. Beiträge zum Tag der Hydrologie am 22./23. März 2018 an der Technischen Universität Dresden N2 - Studien zum Einfluss des zukünftigen Klimawandels auf das Abflussgeschehen fokussieren oft auf die Fortpflanzung von Unsicherheiten in Modellkaskaden, berücksichtigen meist jedoch die Wasserressourcenbewirtschaftung nur ungenügend. Wir untersuchten den Einfluss der Wasserressourcenbewirtschaftung auf die Abflussvariabilität und die Fortpflanzung von Unsicherheiten von Klimaprojektionen auf Abflusssimulationen in den Einzugsgebieten von Spree (bis Pegel Große Tränke: 6200 km²) und Schwarzer Elster (5700 km²). Die Einzugsgebiete ähneln sich hinsichtlich Klima, Topographie, Boden und Landnutzung, jedoch ist das Spreeeinzugsgebiet stärker durch den Braunkohletagebau und die damit verbundenen Bewirtschaftung geprägt und durch einen höheren Speicherausbaugrad gekennzeichnet. Um zwischen Bewirtschaftungseinflüssen und meteorologischen Einflüssen zu separieren, wurden für den Zeitraum 1961-2005 beobachtete Abflüsse mit durch das Modell SWIM rekonstruierten natürlichen (d.h. ohne Bewirtschaftungseinfluss) Abflüssen der Vergangenheit verglichen. Mögliche Einflüsse des Klimawandels wurden für den Zeitraum 2018-2052 auf Grundlage von 3 Szenarien des statistischen Regionalmodells STAR (je 100 Realisierungen) mit SWIM (natürliche Abflüsse) und dem Langfristbewirtschaftungsmodell WBalMo (bewirtschaftete Abflüsse) modelliert. Die Analyse erfolgte mit Fokus auf Saisonalität, Oszillation, Verteilung und räumliche Variabilität der Abflüsse. Der Vergleich zwischen beobachteten und natürlichen Abflüssen der vergangenen Jahrzehnte zeigt, dass die zwischenjährliche Abflussvariabilität im Spreeeinzugsgebiet stärker durch Grubenwassereinleitungen als durch natürliche hydrologische Prozesse bestimmt wurde. Zusätzlich führt der höhere Speicherausbaugrad dazu, dass die kurzzeitliche und saisonale Variabilität im Spreeeinzugsgebiet geringer als im Einzugsgebiet der Schwarzen Elster ist. Simulationen mit Klimaszenarien, welche steigende Jahresmitteltemperaturen und einen Rückgang der Niederschlagsjahressummen enthalten, führen zu deutlichen Abflussrückgängen. Die Unterschiede der natürlichen Abflüsse beider Einzugsgebiete sind gering, die Unsicherheiten der Klimaprojektionen werden durch die hydrologische Modellierung verstärkt. Die natürlichen und bewirtschafteten Abflüsse der Schwarzen Elster unter Klimawandel unterscheiden sich kaum. Im Spreeeinzugsgebiet zeigt sich eine deutliche Verringerung der Variabilität und Unsicherheiten unter Klimawandel von den natürlichen zu den bewirtschafteten Abflüssen. Die Analysen zeigen, dass effektive Wasserressourcenbewirtschaftung die Abflussvariabilität verringern kann und damit auch dazu beitragen kann, die sich aus Klimawandelprojektionen ergebenden Unsicherheiten zu vermindern. Einzugsgebiete mit einem hohen Ausbaugrad weisen weniger Vulnerabilität bezüglich klimatischer Änderungen auf. Dies unterstreicht die Bedeutung von Wasserresourcenbewirt-schaftungfür die Anpassung an den Klimawandel. Y1 - 2018 UR - https://tu-dresden.de/bu/umwelt/hydro/ihm/hydrologie/ressourcen/dateien/tdh2018/TdH_2018_Abstractband.pdf SP - S. 30 PB - Technische Universität CY - Dresden ER - TY - CHAP A1 - Pohle, Ina A1 - Gädeke, Anne A1 - Koch, Hagen A1 - Schümberg, Sabine A1 - Hinz, Christoph T1 - Can water resources management alleviate the uncertainty of projected climate change impacts on river discharge? - A comparative study in two hydrologically similar catchments with different level of management T2 - International Soil and Water Assessment Tool Conference. SWAT 2017, June 28 – 30, Warsaw, Poland, Book of Abstracts N2 - Climate change impact studies are associated with error propagation and amplification of uncertainties through model chains from global climate models down to impact (e.g. hydrological) models. The effect of water management, which reduces discharge variability, is often not considered in climate change impact studies. Here, we investigated how water resources management influences discharge variability and uncertainty propagation of climate change scenarios by combining the analyses of observed flow records and model-based climate change impact simulations. Two neighbouring catchments, the Schwarze Elster River (Germany) and the Spree River (Germany and Czech Republic) which are similar in climate, topography and land use, but different in terms of water resources management were chosen as study area. The intense water resources management in the Spree River catchment includes a high reservoir capacity, water use in terms of mining discharges and water withdrawals by power plants as well as water transfers. The analysis of historical flow records focusses on variability indices (Parde index, Richards-Baker-Flashiness Index, Interquartile Ratio and Baseflow Index). The climate change impact simulations were carried out using a model cascade of (i) the statistical regional model STAR (100 stochastically generated realizations each for 3 scenarios with different prescribed temperature trend), (ii) the hydrological models SWIM and EGMO, and (iii) the water resources management model WBalMo. The analysis of the observed discharges reveals that the annual discharge variability in the Spree catchment is dominated by mining activities rather than natural rainfall-runoff processes. Due to the high reservoir capacity in the Spree catchment its discharge is characterised by less seasonality and short-term variability compared to the Schwarze Elster. Simulations with climate change scenarios assuming increasing temperature and decreasing precipitation result in pronounced reductions of discharge in both catchments. The differences in potential natural discharges between the Schwarze Elster and the Spree catchments as projected by the hydrological models SWIM and EGMO are marginal. The uncertainties related to the climate projection are propagated through the hydrological models. In the Schwarze Elster catchment, the managed discharges simulated by WBalMo are comparable to the potential natural discharges. In the Spree River however, the short-term variability is moderated by water resources management and managed discharge under climate change is less affected by amplification of uncertainties through model chains. The results of the study, which combines the analyses of observed flow records and model-based climate change impact simulations, imply that generally, effective water resources management reducing discharge variability hence also reduces uncertainty related to climate change impacts on river discharge. Catchments with a high storage ratio are thus less vulnerable to changing climate conditions. This underlines the role of water resources management in coping with climate change impacts. Yet, due to decreasing reservoir volumes in drought periods, reservoir management alone cannot compensate strong changes in climate conditions over long time periods. KW - SWIM KW - climate change KW - uncertainty KW - water resources management KW - model comparison Y1 - 2017 UR - http://swat.tamu.edu/media/115571/book-of-abstracts-2017-06-25.pdf SP - 10 EP - 11 ER -