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 - GEN A1 - Pohle, Ina A1 - Niebisch, Michael A1 - Müller, Hannes A1 - Schümberg, Sabine A1 - Zha, Tingting A1 - Maurer, Thomas A1 - Hinz, Christoph T1 - Coupling Poisson rectangular pulse and multiplicative microcanonical random cascade models to generate subdaily precipitation time series T2 - Journal of Hydrology N2 - To simulate the impacts of within-storm rainfall variabilities on fast hydrological processes, long precipi-tation time series with high temporal resolution are required. Due to limited availability of observed data such time series are typically obtained from stochastic models. However, most existing rainfall models are limited in their ability to conserve rainfall event statistics which are relevant for hydrological pro-cesses. Poisson rectangular pulse models are widely applied to generate long time series of alternating precipitation events durations and mean intensities as well as interstorm period durations. Multiplicative microcanonical random cascade (MRC) models are used to disaggregate precipitation time series from coarse to fine temporal resolution. To overcome the inconsistencies between the temporal structure of the Poisson rectangular pulse model and the MRC model, we developed a new coupling approach by introducing two modifications to the MRC model. These modifications comprise (a) a modified cascade model (“constrained cascade”) which preserves the event durations generated by the Poisson rectangular model by constraining the first and last interval of a precipitation event to contain precipitation and (b) continuous sigmoid func-tions of the multiplicative weights to consider the scale-dependency in the disaggregation of precipita-tion events of different durations. The constrained cascade model was evaluated in its ability to dis-aggregate observed precipitation events in comparison to existing MRC models. For that, we used a 20-year record of hourly precipitation at six stations across Germany. The constrained cascade model showed a pronounced better agreement with the observed data in terms of both the temporal pattern of the precipitation time series (e.g. the dry and wet spell durations and autocorrelations) and event char-acteristics (e.g. intra-event intermittency and intensity fluctuation within events). The constrained cas-cade model also slightly outperformed the other MRC models with respect to the intensity-frequency relationship. To assess the performance of the coupled Poisson rectangular pulse and constrained cascade model, precipitation events were stochastically generated by the Poisson rectangular pulse model and then disaggregated by the constrained cascade model. We found that the coupled model performs satisfac-torily in terms of the temporal pattern of the precipitation time series, event characteristics and the in-tensity-frequency relationship. KW - Rainfall generator KW - Disaggregation KW - Precipitation event KW - Autocorrelation KW - Within-event variability KW - Intra-event intermittency Y1 - 2018 U6 - https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2018.04.063 SN - 0022-1694 VL - 562 SP - 50 EP - 70 ER -