Flood statistics with seasonal differentiated mixed distributions
Final Report Abstract
Die Abschätzung des Hochwasserrisikos erfordert hochwasserstatistische Analysen. Diese beruhen bisher meist auf der Auswertung von Beobachtungsreihen der Jahreshöchstabflüsse. Damit wird je Reihe nur ein Wert pro Jahr verwendet. In Deutschland treten jedoch oftmals mehrfach pro Jahr erhöhte Abflüsse auf, die unterschiedliche Ursachen (kurze Starkregen, Dauerregen, Schneeschmelze, Regen auf Schnee) haben können. Bei der herkömmlichen Hochwasserstatistik werden diese häufigeren Ereignisse nicht berücksichtigt. Da die verschiedenen Ereignistypen jedoch unterschiedliche Auftretenshäufigkeiten haben und sich die resultierenden Scheitelabflüsse auch in ihren statistischen Kennwerten unterscheiden, wird das Hochwasserrisiko bei der bisherigen Vorgehensweise nicht hinreichend abgebildet. Die Reihe der Jahreshöchstabflüsse beinhaltet oftmals ganz unterschiedliche Ereignistypen und bildet deren jeweilige Eintrittswahrscheinlichkeit somit in Folge der gemischten Stichprobe nur unzureichend ab. So treten z.B. meist jährlich Hochwasser im Winterhalbjahr (November bis April) auf, jedoch nicht in jedem Sommerhalbjahr. Um dieses methodische Defizit zu beheben, kann man die Hochwasserereignisse nach ihrem saisonalen Auftreten differenzieren und dann für einzelne Saisons gesonderte statistische Analysen durchführen. Mit der Kombination der Ergebnisse in statistischen Mischungsmodellen erhält man somit eine verbesserte Aussage zu den jährlichen Hochwasserwahrscheinlichkeiten. Im Rahmen des durchgeführten Forschungsprojektes erfolgte diese saisonale Differenzierung zunächst anhand der Häufigkeiten der Hochwasserereignistypen. In jeder Saison wurden statistische Analysen der Stichprobe der jeweiligen Ereignistypen durchgeführt und die Wahrscheinlichkeiten der Hochwasserscheitelabflüsse jedes Typs ermittelt. Die Gesamtstatistik, deren Ergebnisse mit denen der Statistik der Jahreshöchstabflüsse vergleichbar sind, ergibt sich dann mit Hilfe eines Mischungsmodells aus den saisonalen statistischen Modellen, die wiederum die jeweiligen Statistiken der Ereignistypen zusammenfassen. Mit diesem neuen Ansatz kann die Heterogenität der Hochwasserverhältnisse in Deutschland wesentlich besser berücksichtigt werden als dies bisher der Fall war. Bei Übertagung auf andere Flussgebiete in Deutschland sind wesentlich realistischere Aussagen zum naturräumlich und jahreszeitlich differenzierten Hochwasserrisiko zu erwarten.
Publications
- Characterisation of seasonal flood types according to timescales in mixed probability distributions, Journal of Hydrology 539, 38-56, 2016
Fischer, S., Schumann, A.H., Schulte, M.
(See online at https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2016.05.005) - (2017) Berücksichtigung von Starkregenereignissen in der saisonalen Hochwasserstatistik mit Hilfe statistischer Mischungsmodelle, Hydrologie und Wasserbewirtschaftung, 61, 2017, H.1
Schumann, A.H.; Fischer, S.
(See online at https://doi.org/10.5675/HyWa_2017,1_3) - (2017): Flood risk and flood processes in a changing environment. In: European Water 57, p. 19–25
Schumann, A.H.; Fischer S.
- (2019) Spatio-temporal consideration of the impact of flood event types on flood statistic, Stochastic Environmental Research and Risk Assessment (SERRA)
Fischer, S.; Schumann, A. H.
(See online at https://doi.org/10.1007/s00477-019-01690-2)