Large-scale hydrological modeling using the ECHSE* framework - Test of computational concepts and verification of satellite-based precipitation estimates*) Eco-hydrological simulation environment
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Die Tauglichkeit der vom Autor entwickelten ECHSE-Software für die großskalige hydrologische Modellierung wurde erfolgreich nachgewiesen. Die beobachteten Abflüsse an den Pegeln des Untersuchungsgebiets werden durch das derzeit implementierte Modell in zufriedenstellender Weise wiedergegeben. Mit Hilfe empirischer Tests wurde gezeigt, dass die Software auch auf deutlich größeren Skalen bzw. beiWahl einer feineren räumlichen Diskretisierung anwendbar bleibt. Der implementierte Ansatz der Parallelisierung zur Verkürzung von Rechenzeiten erwies sich als funktionsfähig und nutzbringend. Schwächen bei der Abbildung hydrologischer Prozesse werden in folgenden Bereichen vermutet: (1) Berechnung der realen Verdunstung, (2) Simulation bewässerter Kulturen, insb. Reis, (3) Nachbildung des Wellenablaufes in extrem breiten, verwilderten Flussbetten. Eine Bestätigung und ggf. die Beseitigung der vermuteten Schwächen erfordert weitere Untersuchungen. Um den Effekt verfeinerter Modellkonzepte bewerten zu können, müssen jedoch zusätzliche Datenquellen erschlossen und genutzt werden (z.B. Pegel regionaler und lokaler Behörden). Defizite im Bereich der Prä-Prozessoren wurden identifiziert und während der Projektlaufzeit behoben. Ein Werkzeug zur Regionalisierung von Gewässerquerprofilen wurde grundlegend neu entwickelt. Die Software zur Ableitung der Struktur und Topologie von Flussgebieten aus Geo-Basisdaten wurde überarbeitet. Beide Werkzeuge stehen, neben vielen anderen, für laufende und künftige Anwendungen der Echse nunmehr in einem komfortablen Format bereit. Satellitenbasierte Niederschlagsschätzungen für das Untersuchungsgebiet wurden aus den Archiven des TRMM-Projekts in Form über 10-jähriger Zeitreihen extrahiert. Sowohl für das angeeichte 3B42-Produkt als auch das Echtzeit-Produkt 3B42-RT wurden entsprechende Verarbeitungsketten aufgebaut. Mit minimalem Aufwand können die Daten nun auch für beliebige andere Gebiete zwischen 50° Nord und Süd bereitgestellt werden. Ein Algorithmus zur Disaggregierung am Boden gemessener, täglicher Niederschlagssummen auf Basis der 3-stündigen Satellitendaten wurde implementiert. Die Güte der Niederschlagsschätzungen wurde anhand berechneter Gebietsniederschläge und mittels Abfluss-Simulationen analysiert. Danach kann die Qualität der Satelliten-basierten Schätzungen als ’mittelmäßig’ eingestuft werden. Für zahlreiche, auch extreme Niederschlagsereignisse liefern die 3B42- bzw. 3B42-RT-Daten Schätzungen, die mit Bodenmessungen sowie beobachteten Abflüssen gut übereinstimmen. Dennoch werden starke Ereignisse noch sehr häufig unterschätzt oder nicht erfasst. Ebenso treten erhebliche Überschätzungen auf, welche, im Fall einer Verwendung für die operationelle hydrologische Vorhersage, zu Fehlalarmen führen könnten. Über die Verwendbarkeit der Niederschlagsschätzungen für die operationelle Vorhersage können nach dieser Studie noch keine belastbaren Aussagen getroffen werden. Hierfür sind neben Tests im Simulationsmodus - wie in dieser Studie - auch Versuche im Vorhersage-Modus durchzuführen. Die Tauglichkeit der getesteten Niederschlagsschätzungen kann sich dann, bei Anwendung einer kontinuierlichen Modellnachführung, deutlich anders darstellen. Der Schwerpunkt bei Folgeuntersuchungen sollte auf einer Auswertung von Hindcasts auf Basis der in Echtzeit verfügbaren 3B42-RT-Daten liegen. Diese Daten stellen, unter den Bedingungen eines Niederschlagsmessnetzes ohne Datenfernübertragung, derzeit die einzige Option zum Betrieb großskaliger Vorhersagemodelle für Indische Einzugsgebiete dar. Eine fortdauernde und weitergehende Zusammenarbeit der Institute von Gastgeber und Antragsteller auf dem Gebiet der hydrologischen Simulation und Vorhersage wird beiderseits angestrebt. Ein Schwerpunkt sollte dabei auf der Integration des hier präsentierten Modells in eine Vorhersageumgebung liegen. Mit diesem System erstellte Hindcasts sollten anschließend mit jenen verglichen werden, wie sie Daten-getriebene, am Gastgeber-Institut entwickelte Modelle liefern. Ein solcher Vergleich muss neben der Qualität der Vorhersagen auch die Tauglichkeit für den operationellen Betrieb einbeziehen.
