FG Hydrologie
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This thesis focuses on computer modelling issues such as i) uncertainty, including uncertainty in parameters, data input and model structure, ii) model complexity and how it affects uncertainty, iii) scale, as it pertains to scaling calibrated and validated models up or down to different spatial and temporal resolutions, and iv) transferability of a model to a site of the same scale. The discussion of these issues is well established in the fields of hydrology and hydrogeology but has found less application in river water quality modelling. This thesis contributes to transferring these ideas to river modelling and to discuss their utilization when simulating river water quality.
In order to provide a theoretical framework for the discussion of these topics several hypotheses have been adapted and extended. The basic principle is that model error decreases and sensitivity increases as a model becomes more complex. This behaviour is modified depending if the model is being upscaled or downscaled or is being transferred to a different application site.
A modelling exercise of the middle and lower Saale River in Germany provides a case study to test these hypotheses. The Saale is ideal since it has gained much attention as a test case for river basin management. It is heavily modified and regulated, has been overly polluted in the past and contains many contaminated sites. High demands are also placed on its water resources. To provide discussion of some important water management issues pertaining to the Saale River, modelling scenarios using the Saale models have been included to investigate the impact of a reduction in non-point nutrient loading and the removal and implementation of lock-and-weir systems on the river.
There is an increased focus on interdisciplinary research in hydroinformatic related projects for applications such as integrated water resources management, climate change modelling, etc. The solution of common problems in interdisciplinary projects requires the integration of hydroinformatic models into hydroinformatic systems by coupling of models, enabling them to efficiently share and exchange information amongst themselves.
Coupling of models is a complex task and involves various challenges. Such challenges arise due to factors such as models required to be coupled together lacking coupling capabilities, different models having different internal data formats, lack of a coupling mechanism, etc. From the perspective of physics, different models may use different discretisations in space and time, operate on different scales in space and time, etc.
A model coupling concept using a coupling broker, that is independent from the coupled models, has been developed in this work and been implemented as a prototype for a software framework for coupling hydroinformatic models. It is based on the approach of tensor objects and the ideas of the OpenMI standard for model coupling. Tensor objects are a complete representation of physical state variables including dimensions, units, values, coordinate systems, geometry, topology and metadata. They are autonomous entities that can adapt themselves to the requirements of coupled models through operations such as scaling, mapping, interpolation in space and time, etc. The central entity in coupling is the Tensor Exchange Server, which acts as the coupling broker. It is responsible for defining the coupling mechanism, brokering the communication between the models and adapting the information to the requirements of the coupled models by taking advantage of the functionality provided by tensor objects. By fulfilling these roles in coupling, the coupling broker concept goes one step further than tools such as the OpenMI standard and facilitates the task of coupling models since each coupled model doesn't individually need to be adapted to be able to perform these tasks on its own.
The usefulness of the coupling broker concept for coupling models is demonstrated with the help of three application examples: firstly, a subsurface-flow model coupled with a model simulating metabolism in the hyporheic zone, secondly, a subsurface-flow model coupled with a surface-flow model and finally, an information management system presenting the results of a hydrodynamic simulation of a section of the river Rhine. These examples demonstrate the extensibility and flexibility of the presented coupling concept, which can be used to couple multiple hydroinformatic models in hydroinformatic systems.
Since Z3, the first automatic, programmable and operational computer, emerged in 1941, computers have become an unshakable tool in varieties of engineering researches, studies and applications. In the field of hydroinformatics, there exist a number of tools focusing on data collection and management, data analysis, numerical simulations, model coupling, post-processing, etc. in different time and space scales. However, one crucial process is still missing — filling the gap between available mass raw data and simulation tools.
In this research work, a general software framework for time series scenario composition is proposed to improve this issue. The design of this framework is aimed at facilitating simulation tasks by providing input data sets, e.g. Boundary Conditions (BCs), generated for user-specified what-if scenarios. These scenarios are based on the available raw data of different sources, such as field and laboratory measurements and simulation results. In addition, the framework also monitors the workflow by keeping track of the related metadata to ensure its traceability.
This framework is data-driven and semi-automatic. It contains four basic modules: data pre-processing, event identification, process identification, and scenario composition. These modules mainly involve Time Series Knowledge Mining (TSKM), fuzzy logic and Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) to extract features from the collected data and interconnect themselves. The extracted features together with other statistical information form the most fundamental elements, MetaEvents, for scenario composition and further time series generation. The MetaEvents are extracted through semi-automatic steps forming Aspects, Primitive Patterns, Successions, and Events from a set of time series raw data. Furthermore, different state variables are interconnected by the physical relationships derived from process identification. These MetaEvents represent the complementary features and consider identified physical relationships among different state variables from the available time series data of different sources rather than the isolated ones. The composed scenarios can be further converted into a set of time series data as, for example, BCs, to facilitate numerical simulations.
A software prototype of this framework was designed and implemented on top of the Java and R software technologies. The prototype together with four prototype application examples containing mathematical function-generated data, artificial model-synthetic hydrological data, and measured hydrological and hydrodynamic data, are used to demonstrate the concept. The results from the application examples present the capability of reproducing similar time series patterns from specific scenarios compared to the original ones as well as the capability of generating artificial time series data from composed scenarios based on the interest of users, such as numerical modelers. In this respect, it demonstrates the concept’s capability of answering the impacts from what-if scenarios together with simulation tools. The semi-automatic concept of the prototype also prevents from inappropriate black-box applications and allows the consideration of the knowledge and experiences of domain experts. Overall, the framework is a valuable and progressive step towards holistic hydroinformatics systems in reducing the gap between raw data and simulation tools in an engineering suitable manner.
In den Lausitzer Flusseinzugsgebieten bestehen aufgrund eines verhältnismäßig geringen natürlichen Wasserdargebots und durch die Auswirkungen des Braunkohlebergbaus bzw. dessen abrupten Rückgangs in den 1990er Jahren Probleme hinsichtlich der Bereitstellung von Wasser in ausreichenden Menge und Qualität für die vielfältigen Nutzungen. Vor diesem Hintergrund sind die Auswirkungen potenzieller Klima- (ansteigende Temperaturen und sinkende Niederschläge) und Landnutzungsänderungen (weiterer Rückgang des Braunkohlebergbaus sowie verstärkter Anbau agrarischer Energiepflanzen) auf die regionalen Wasserressourcen von besonderem Interesse. Es stellt sich die Frage, in welchem Ausmaß wasserwirtschaftliche Engpässe möglicherweise verschärft werden bzw. durch gezielte Anpassungsmaßnahmen ausgeglichen werden können.
Voraussetzung zur Ableitung von Anpassungsmaßnahmen sind ortsspezifische Antworten hinsichtlich der möglichen Auswirkungen von Klima- und Landnutzungsänderungen auf den natürlichen Wasserhaushalt und die Wassermengenbewirtschaftung. Diese wurden mit einem Ensemble aus den regionalen Klimamodellen STAR und WettReg, Landnutzungsszenarien in Bezug auf Braunkohlebergbau und Energiepflanzenanbau, den hydrologischen Modellen SWIM und EGMO sowie dem Langfristbewirtschaftungsmodell WBalMo untersucht.
Als Grundlage für die Analyse wurden mit dem ökohydrologischen Modellsystem SWIM für die Einzugsgebiete von Schwarzer Elster, Dahme, Spree (bis Pegel Große Tränke) und Lausitzer Neiße (bis Pegel Steinbach) je ein Modell zur Simulation des natürlichen Wasserhaushalts aufgebaut. Der klassische Ansatz zur Modellparametrisierung durch Kalibrierung anhand beobachteter Abflüsse ist aufgrund der starken anthropogenen Überprägung des Abflussgeschehens durch Braunkohlebergbau und Wasserwirtschaft erschwert. Daher erfolgte zunächst eine Kalibrierung für weniger überprägte Teileinzugsgebiete, anschließend wurden die Modellparameter durch Regionalisierung auf die Gesamtgebiete übertragen.
Bei Simulationen mit SWIM für Klimaszenarien mit ansteigender Jahresmitteltemperatur zeigen sich Zunahmen der potenziellen Verdunstung um bis zu 30 % im langjährigen Mittel. Aufgrund der in diesen Szenarien projizierten Abnahme der Niederschlagsjahressummen steigt die mittlere reale Verdunstung nur um bis zu 10 %, weiterhin ergibt sich ein Rückgang der Jahresmittel von Abfluss und Grundwasserneubildung um bis zu 60 %. Ein Rückgang des Grundwasserabsenkungstrichters und damit die Vergrößerung der abflusswirksamen Einzugsgebietsfläche mindert die Auswirkungen der klimatischen Änderungen geringfügig. Bei einem verstärkten Anbau von Winterraps ergeben sich bei gleichem Klimaszenario aufgrund verringerter realer Verdunstung höhere Abflüsse und Grundwasserneubildungsraten im Vergleich zu Winterweizen als Referenzvariante. Die Ergebnisse der natürlichen Wasserhaushaltskomponenten spiegeln hohe Bandbreiten der Klimaprojektionen wider. Unsicherheiten bestehen weiterhin in der hydrologischen Reaktion auf geänderte klimatische Bedingungen, wie Vergleiche der Ergebnisse von SWIM mit denen des hydrologischen Modells EGMO aufzeigen. Im Vergleich dazu sind die mit den Landnutzungsänderungen verbundenen Unsicherheiten eher von untergeordneter Bedeutung.
Durch den Rückgang der natürlichen Abflüsse und von Sümpfungswassereinleitungen ergeben sich in der Simulation der Wassermengenbewirtschaftung mit WBalMo Abnahmen der bewirtschafteten Abflüsse um bis zu 50 %. Das hätte zur Folge, dass die Nutzeransprüche nicht mehr ausreichend erfüllt werden können. Es zeigte sich, dass die negativen Auswirkungen der Klima- und Landnutzungsänderungen durch wasserwirtschaftliche Maßnahmen innerhalb des Untersuchungsgebiets, wie zum Beispiel eine geänderte Speicherbewirtschaftung, nicht ausreichend gemindert werden, die Überleitung von Wasser aus der Elbe jedoch eine geeignete Anpassungsoption darstellt. Die Unsicherheiten bezüglich der natürlichen Wasserhaushaltskomponenten ziehen in der Simulation der Wassermengenbewirtschaftung hohe Bandbreiten der Ergebnisse nach sich.
Der Ansatz der ensemblegestützten Analyse erlaubt es, Auswirkungen potenzieller Klima- und Landnutzungsänderungen auf die natürlichen Wasserhaushaltskomponenten und die Wassermengenbewirtschaftung abzuschätzen und damit verbundene Unsicherheiten zu berücksichtigen sowie mögliche Anpassungsoptionen zu identifizieren.