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TP 6: Statistisches Downscaling

Hauptziel dieses TPs ist die Entwicklung einer statistischen Downscalingmethode mit einem stochastischen Niederschlagsmodell zur Erzeugung von langen Zeitreihen zeitlich hoch aufgelöster Niederschlagsdaten im Stundenzeitschritt als Input für die Hochwassermodellierung (vgl. FT6, TP 3.1).

Zur Einschätzung bereits sichtbarer Veränderungen in den Klimadaten erfolgte zuerst eine Trendanalyse von Niederschlag und Temperatur für langjährig beobachtete Stationen in Niedersachsen (Synergie mit KliBiW) (Haberlandt et al., 2010). Für den Niederschlag konnten insbesondere im Winter und Herbst signifikante Zunahmen speziell für den Norden und den Süden von Niedersachsen festgestellt werden. Im Sommer nahm dagegen die Trockendauer vor allem in der Mitte von Niedersachsen signifikant zu.

Weiterhin wurden die Datensätze aus REMO und WETTREG im Hinblick auf die hyd-rologische Modellierung, speziell für Hochwassersimulationen validiert. Nur REMO erfüllt die Anforderungen an die hohe zeitliche Auflösung. Tagesniederschläge von WETTREG sind nur für größere Flussgebiete zur Hochwassermodellierung nutzbar. Die Validierung erfolgte anhand von Gebietsniederschlägen für unterschiedliche große Einzugsgebiete. Es zeigte sich, dass REMO einen signifikanten Bias aufweist, mit deutlichen Überschätzungen des Niederschlages im Sommer, aber die Extremwerte zumindest für größere Gebiete befriedigend nachbilden kann (Wallner et al., 2010).

Ein stochastisches Niederschlagsmodell gestattet die Generierung beliebig langer Reihen und erlaubt daher eine Minimierung des Stichprobenfehlers der ansonsten eine entscheidende Unsicherheit bei der Schätzung seltener Hochwasser (z.B. des HQ100) darstellt. Auch im Hinblick auf die unzureichende zeitliche Auflösung von WETTREG und den Bias von REMO stellt die stochastische Niederschlagsmodellierung eine wichtige Alternative dar.

Ein Überblick über aktuelle Kurzzeitniederschlagsmodelle ist zu finden in Haberlandt et al. (2011b). Das in den vergangenen Jahren speziell für Kurzzeitniederschläge entwickelte Modell (Haberlandt et al., 2008) wurde zunächst an die Daten des Aller-Leine-Gebietes angepasst und mit guten Ergebnissen validiert (s.a. Bericht QT1). Eine Verbesserung wird speziell durch die an Großwetterlagen (GWL) bedingte Parameterschätzung erwartet. Dafür wurde zunächst die Eignung mehrerer GWL als Prämisse für das Downscaling untersucht (s.a. Bericht QT1). Die Ergebnisse zeigen eine gute Reproduktion der beobachteten Druckverhältnisse durch ECHAM, deutliche Unterschiede im Niederschlagsverhalten der verschiedenen GWL und ein instationäres Verhalten innerhalb der GWL. Letzteres hat zur Folge, dass für das stochastische Downscaling unterschiedliche Parameter für Vergangenheit und Zukunft genutzt werden sollten (Haberlandt et al., 2011a).

Publikationen:

Haberlandt, U., Belli, A., Bárdossy, A. (2011a) Eignung von Großwetterlagen als Prämisse für das statistische Niederschlagsdownscaling. Tag der Hydrologie in Wien, Forum für Hydrologie und Wasserbewirtschaftung, Heft 30.11, pp. 136-143.

Haberlandt, U., Belli, A., Hölscher, J. (2010) Trends in beobachteten Zeitreihen von Temperatur und Niederschlag in Niedersachsen. Hydrologie & Wasserbewirtschaftung, 54(1): 28-36.

Haberlandt, U., Ebner von Eschenbach, A.-D., Buchwald, I. (2008) A space-time hybrid hourly rainfall model for derived flood frequency analysis. Hydrol. Earth Syst. Sci., 12: 1353-1367.

Haberlandt, U., Hundecha, Y., Pahlow, M., Schumann, A. (2011) Rainfall generators for application in flood studies. In: Schumann, A. (Ed.), Flood Risk Assessment and Management. Springer, pp. 117-147.

Wallner, M., Dietrich, J., Belli, A., Verworn, A., Haberlandt, U. (2010) Evaluierung von WETTREG und REMO für Niederschlag und Temperatur im Aller-Leine-Einzugsgebiet. Tag der Hydrologie in Braunschweig, Forum für Hydrologie und Wasserbewirtschaftung, Heft 29.10.

Konferenzbeiträge:

Belli, A. und U. Haberlandt (2011a): A stochastic precipitation model conditioned on circulation patterns – EGU General Assembly 03.-08. April 2011, Wien

Belli, A. und Haberlandt, U. (2011b) An Großwetterlagen bedingte Niederschlagsmodellierung. Präsentation auf dem 2. Statusseminar KLIFF.

 

Leitung: Prof. Dr. Uwe Haberlandt

Bearbeiter: Dipl.-Ing. Aslan Belli, MSc. Markus Wallner, Dr. Jörg Dietrich

Kontakt:

Institut für Wasserwirtschaft, Hydrologie und landwirtschaftlichen Wasserbau der Leibniz Universität Hannover (WAWI)
haberlandt@iww.uni-hannover.de

Projekt KLIFF am WAWI

Laufzeit: 4 Jahre