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Tagebau(folge)landschaften bieten gute Möglichkeiten den Wandel ökohydrologische Systeme aufgrund veränderter Umweltbedingungen zu untersuchen: Im Zuge des Tagebaubetriebs wird die Vegetation vollständig entfernt, nach dem Tagebau wächst die Vegetation entweder durch aktive Rekultivierung oder natürliche Sukzession wieder auf. Von Interesse ist, ob und wie bzw. wie schnell sich die Tagebauflächen von der Störung erholen und ähnliche Bedingungen wie vor dem Tagebau bzw. auf ungestörten Flächen herrschen. Klimatische,
geomorphologische und ökologische Gegebenheiten sowie die Rekultivierungsstrategie spielen eine große Rolle in der Phase der Rehabilitation und bestimmen die Rate der Wiederbesiedlung
mit Pflanzen bzw. deren Wachstum. Der NDVI (normalisierter differenzierter Vegetationsindex) bietet die Möglichkeit generelle Muster der Vegetation quantitativ zu detektieren, um die Regenerationsrate der Vegetation für verschiedene Klima- und Ökoregionen abzuschätzen. Wir analysierten den MODIS Terra NDVI (achttägliche Werte) für Tagebaulandschaften verschiedener Klimate (äquatoriale, trockene, warm gemäßigte und Schnee-Klimate nach Köppen-Geiger) im Zeitraum 2001 bis 2015. Es wurden Kohletagebaue
betrachtet, da diese gut definierte Chronosequenzen der Störung erzeugen. Bei der Analyse der NDVI-Zeitreihen sollten Charakteristiken der Rehabilitationsphase erfasst werden. Um
die räumliche Heterogenität der Zellen (ca. 250 x 250 m²) der Tagebaulandschaft abzubilden, wurde je Tagebau eine hierarchische Clusteranalyse durchgeführt. Die einzelnen Zeitreihen der Cluster wurden mit einer Methode zur Detektion von Bruchpunkten und zur Zeitreihenzerlegung auf Konsistenz bezüglich Eigenschaften der Zeitreihen (Beginn des Tagebaus, Ende des Tagebaus/Beginn der Rehabilitation, Rate der Rehabilitation) untersucht. Die Clusteranalyse führt zu einer Einordnung der Zellen in vom Tagebau nicht direkt beeinflusste Flächen, aktiven Tagebau und in der Rehabilitation befindliche Fläche verschiedenen Alters
bzw. rehabilitierte Flächen. Das Zeitfenster der Entfernung der Vegetation kann im NDVI-Signal identifiziert werden, es zeigt sich meist in einer abrupten Änderung des NDVI. Die Rehabilitationsphase hingegen verläuft graduell und kann mehrere Jahre bis Jahrzehnte
andauern. Die Zeitreihenzerlegung zeigt auf, dass in der Rehabilitationsphase der Trend dominiert, während mit Voranschreiten der Rehabilitation die Saisonalität im NDVI-Signal vorherrschend wird. Durch die ermittelte Rate der Rehabilitation können die Flächen innerhalb eines Tagebaus miteinander verglichen werden. Die mittlere Rehabilitationsrate der Tagebaue kann in Zusammenhang mit den vorherrschenden hydroklimatischen Bedingungen der Klimazonen und mit Rekultivierungsstrategien gebracht werden. Zudem ist auch eine
Betrachtung hydrometeorologischer Größen zur Erkennung von kurzzeitigen Veränderungen des Pflanzenwachstums im NDVI-Signal möglich.
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.
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.
Experimental catchments with well-known boundaries and characteristics may contribute valuable data to hydrological, critical zone and landscape evolution research. One of the most well-established and largest constructed catchments is the Chicken Creek catchment (6 ha area including a 0.4 ha pond, Brandenburg, Germany) representing an initial ecosystem undergoing a highly dynamic ecological development starting from clearly defined starting conditions. The water balance dynamics of the catchment was calculated using a simple mass balance approach to reveal the impact of ecological development during 12 years. Water storage in the catchment was calculated from a 3D-model of groundwater volumes, soil moisture measurements and water level recordings of the pond. The catchment water balance equation was resolved for evapotranspiration, the only part that was not measured directly. Due to the known boundary conditions and the inner structure of the catchment, we were able to quantify the different storage compartments and their role in hydrologic response. Our results indicate that for small catchments with a highly dynamic ecological development like the Chicken Creek, the knowledge about saturated and unsaturated storage volumes enables a good estimate and closure of the water balance using a rather simple approach, at least in annual resolution. We found a significant relationship between vegetation cover in the catchment and calculated ET. Time series of meteorological, hydrological, soil and vegetation data over 12 years enabled us to characterize the transient development of the catchment and to evaluate the effect of different feedback mechanisms on catchment hydrology. The dataset from the Chicken Creek catchment indicate at least three phases in ecosystem development, where initial abiotic feedbacks (e.g. erosion) were followed by more and
more biotic controls (e.g. biological soil crusts, vegetation succession and growth). Data from Chicken Creek in high spatial and temporal resolution provide a valuable database underlining the high importance of abiotic/biotic feedback effects that change the hydrologic functioning and response of the catchment more than the water balance itself revealed and thus have to be included in catchment models.