Spatial interpolation and conditional simulation of short time step rainfall for hydrological modelling
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Die Hauptzielsetzung des Forschungsvorhabens bestand darin, zu untersuchen, inwieweit die bei der Hochwassermodellierung bestehende Unsicherheit hinsichtlich der Niederschlagsbelastung durch Anwendung und Weiterentwicklung geeigneter Interpolationsverfahren und Einbeziehung zusätzlicher Informationen reduziert werden kann. Die durchgeführten Untersuchungen lassen sich in zwei größere Bereiche gliedern: a) die Verbesserung der räumlichen Interpolation von Stundenniederschlägen und b) die Untersuchung des Einflusses von verbessertem Niederschlagsinput für die Hochwassersimulation in mesoskaligen Einzugsgebieten. Das Untersuchungsgebiet wurde durch den 125 km Radius um den Radarstandort Ummendorf begrenzt. Innerhalb des Radarkreises befinden sich 21 Niederschlagsschreiber sowie über 600 Tageswertstationen. Für die hydrologische Modellierung mit dem Modell HEC-HMS wurden drei mesoskalige Einzugsgebiete ausgewählt, die sich im Harz befinden. Insgesamt 15 Hochwasserereignisse im Zeitraum von 2000 bis 2005 bildeten die Basis für die Untersuchungen. Für die räumliche Niederschlagsinterpolation wurde die multivariate geostatistische Methode ‚Kriging mit externer Drift’ (KED) in verschiedenen Variationen verwendet. Als zusätzliche Informationen wurden topographische Variablen, Tagesniederschläge und Wetterradardaten in die Interpolation einbezogen. Zunächst wurde der Einfluss von verschiedenen Variogrammschätzmethoden auf die Interpolation untersucht. Im Ergebnis war der Einfluss der unterschiedlich ermittelten Variogramme gering, sodass sich ein über alle Ereignisse gemitteltes Variogramm als ausreichend erwiesen hat. Die Niederschlags-Kreuzvalidierung hat gezeigt, dass bei konvektiven Niederschlagsereignissen, die im Wesentlichen im Sommer auftreten, Radar die wichtigste Zusatzinformation beim KED ist. Bei hauptsächlich im Winter auftretenden stratiformen Niederschlagsereignissen sind Tagesniederschläge als Zusatzinformation ausreichend. Mit Letzterem ist allerdings keine operationelle Anwendung möglich. Im Rahmen der hydrologischen Validierung mit dem konzeptionellen N-A-Modell HEC- HMS wurde die folgenden drei Strategien entwickelt, um zu untersuchen, ob die verbesserten Niederschlagsdaten als Input für das hydrologische Modell auch zu einer verbesserten Simulation von Hochwasserereignissen führen: 1) Rekalibrierung mit Kreuzvalidierung, 2) Monte- Carlo Simulationen und 3) ein Robustheitstest. Die Hypothese, dass KED mit Radar, welche der Niederschlags-Kreuzvalidierung zufolge optimal war, den besten Input für die Hochwassersimulation lieferte, konnte nicht generell bestätigt werden. Das hier verwendete hydrologische Modell hat nur für das Einzugsgebiet, welches keine Niederschlagsstation in der näheren Umgebung hat, einen Vorteil aus dem offensichtlich optimalen Input ziehen können. Diese Ergebnisse motivieren weitere Untersuchungen mit dem Ziel, herauszufinden wie hydrologische Modelle beschaffen sein müssen, damit sie die offensichtlich besseren und räumlich hoch aufgelösten Niederschlagsinformationen optimal nutzen können.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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2007. Geostatistical interpolation of hourly precipitation from rain gauges and radar for a large-scale extreme rainfall event. Journal of Hydrology, 332(1-2): 144-157
Haberlandt, U.
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2008. Effect of different Approaches for Estimating Semivariograms on the spatial Interpolation Performance of Precipitation, EGU General Assembly 2008, Vienna, Geophysical Research Abstracts, Vol. 10
Verworn, A., Haberlandt, U.
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2009. Effect of Geostatistical Interpolation of Rainfall Using Weather Radar as Additional Information on the Simulation of Floods, EGU General Assembly 2009, Vienna, Geophysical Research Abstracts, Vol. 11
Verworn, A., Haberlandt, U.
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2010. Influence of Different Areal Precipitation Estimation Methods Using Rain Gauges and Radar on the Simulation of Floods, EGU General Assembly 2010, Vienna, Geophysical Research Abstracts, Vol. 12
Verworn, A., Haberlandt, U.