Hydrologische Änderungen bei Klimawandel Wechselspiel zwischen Modellkonzept und Klimamodell

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1 Institut für Wasserwirtschaft, Hydrologie und Konstruktiven Wasserbau Universität für Bodenkultur Wien Hydrologische Änderungen bei Klimawandel Wechselspiel zwischen Modellkonzept und Klimamodell Hubert HOLZMANN Carolina MASSMANN H.Holzmann BOKU Wien Innsbrucker Hofburggespräche Univ. Innsbruck,. April 04

2 Gliederung Impact-Modellierung - Hard und Soft Facts - Methodenkette und Einflussfaktoren - Ergebnisse vergangener Projekte Variabilität Hydrologischer Modelle Unsicherheiten (RCM / Hydrol. Modell) Schlussfolgerung Seite

3 Hard Facts der Klimaänderung Aus BLÖSCHL et al. (0a). Aus BLÖSCHL et al. (0b). Seite 3

4 Effekte der Klimaänderung auf die Hydrologie Seitens der hydrologischen Wissenschaften besteht der Anspruch einer wirklichkeitsnahen Abbildung sämtlicher hydrologischen Prozesse unter Einbeziehung zukünftiger Änderungen der klimatischen Randbedingungen. Seite 4

5 Hydrologisches Modell Konventionelles Wasserbilanzmodell: Vielfache Anwendung im Bereich der hydrologischen Modellierung (Systemanalysen, Abflussprognosen, Klimaänderungsstudien) Parameteranzahl: Evapotranspiration Rainfall Boden: 5 7 Surface Storage PV Hortonian Runoff Surfac Runoff f(b Schnee / Gletscher: 4 5 Summe:. 9 3 Mobile Soil Water bw FC h Interflow f(bw, Berechnungsgrössen: Plant Available Soil Water Residual Soil Water WP h Percolation f(bw, h, k3) Abfluss (Tageswerte, Monatsmittel) Schnee / Gletscher (Schmelze, SWE, zonale Bedeckung, Dauer) Bodenwasser (Pflanzenstress) bw Baseflow f(bw, Aktuelle Verdunstung Seite 5

6 Zugrundeliegende Projekte Projekt NÖ Klimastudie 007 Abfluss (vgl. Formayer, 007) Energiebedarf (Heizung, Kühlung) Landwirtschaft Forstwirtschaft Wintertourismus Hydrologie und Abfluss Projekt Floodrisk II Runoff Change (Schnee/ Regen) (vgl. Holzmann, 007) Berücksichtigung von Klimazonen Berücksichtigung von Gletscherabfluss Ereignisklassifikation Vergleich der Wasserbilanzkomponenten Projekt Domina_Hypro (vgl. Holzmann 03) Modulare Modellerstellung Sensitivitätsbetrachtungen Modellvariabilität versus Klimaänderungssignal Seite 6

7 Zugrundeliegende Projekte Untersuchungsgebiete Seite 7

8 Methodik Methodenkette bei Klima-Impact Studien Globales Klimamodell Regionales Klimamodell Szenarienauswahl Wettergenerator Hydrologische Modellierung EZG Regionalisierung Extremwertstatistik ECHAM5 REMO-UBA AB, B LARS Lumped Konzept Gumbel Seite 8

9 Zugrundeliegende Projekte Ergebnisse (Vergleich der monatlichen Abflüsse) Mean monthly Runoff Bregenzer Ache Mean monthly runoff Lavant 30 CTL Scenario B Scenario AB Scenario 0 Scenario CTL Scenario B Scenario AB Runoff [m³/s] 0 Runoff [m³/s] Month Month Mean monthly runoff Obere Salzach without glacier Mean monthly runoff Traisen 50 Scenario CTL Scenario B Scenario AB 4 Scenario CTL Scenario B Scenario AB Runoff [m³/s] Month Runoff [m³/s] Month Seite 9

10 Konventionelles Wasserbilanzmodell: Vorteile: Bewährte, gut eingeführte Struktur Behandlung der wichtigsten Wasserbilanzgrößen Universeller, operationeller Einsatz Nachteile: Starre Modellgeometrie Relativ große Parameteranzahl Gefahr der unreflektierten Anwendung Hydrologisches Modell Erweiterte Fragestellung Deckt gewählte Modellgeometrie alle Prozesse ab? Gibt es alternative, gleichwertige Modellrealisationen? Wie verhalten sich deren Parametersensitivitäten? Seite 0

11 Hydrologisches Modell Modellkonzeption: Hydrologische Modelle zeigen häufig einen hohen Komplexitätsgrad mit schwierig festzulegenden Modellparametern und nicht eindeutiger Modellkalibrierung. Aus diesem Grund ist die Quantifizierung der Auswirkungen von Änderungen der meteorologischen Randbedingungen (Climate Change) oder menschlicher Eingriffe (Nutzungsänderungen) auf den Wasserhaushalt oft schwierig und nicht eindeutig feststellbar. Im Folgenden werden verschiedene Modellrealisationen mit den Klimaprognosen zweier RCMs (Aladin, Remo) verglichen und deren Variabilität dargestellt. Seite

12 Hydrologisches Modell Modellauswahl: () Wahl von Standardsoftware () Generische Erstellung aus Prozessmodulen: Speicherprozesse (Interzeption, Boden) Translationsprozesse (Routing, Verlagerung) Schwellenwertprozesse (Perkolation, Sättigungsabfluss) Aufteilung (Oberflächenabfluss Infiltration) Seite

13 Hydrologisches Modell Grundzüge des Modells: Modulares Design Leicht erweiterbare Module Variable Zeitdiskretisierung Generisches Interface z.zt. flächenaggregiert. Schmelze (Schnee / Gletscher). Interzeption (Vegetation / Streu) 3. Einfacher Linearspeicher 4. Vorregenindex 5. Verzweigungsfunktion 6. Wurzelspeicher 7. Speicher mobiles Bodenwasser 8. Grundwasserspeicher 9. Speicherkaskade 0. Verzögerungsfuntion Seite 3

14 Hydrologisches Modell Anwendungsbeispiel Einfaches Modell: z.b. Hang- bzw. Plot-Skala Seite 4

15 Hydrologisches Modell Anwendungsbeispiel Komplexes Modell: z.b. Kleineinzugsgebiet Seite 5

16 Modellvarianz und Dominante Prozesse Um ein Modell so einfach wie möglich zu halten ist es wesentlich die wichtigen (dominanten) Prozesse zu berücksichtigen. Der Prozess mit der höchsten Varianz wurde für jeden Zeitpunkt gegen die Gesamtvarianz aufgetragen. Der Prozess mit der höchsten Varianz kann als der dominante Prozess für den jeweiligen Zeitintervall angesehen werden, da dieser für den größten Abfluss im Zeitintervall verantwortlich ist. Sobol s Method Die Varianz beschreibt die Spannweite der Modellergebnisse. Bereiche mit hoher Varianz zeigen eine große Variabilität in Abhängigkeit von den verwendeten Parameterwerten. Die Gesamtvarianz kann in Bezug auf die Einzelparameter alleine oder aber auch hinsichtlich der Interaktionen angegeben werden: ݎ =ݎ + ݎ + ଵ ଵ ଵ ݎ ݎ ଵଶ... wobei n die Anzahl der Parameter, ݎ die Varianz durch die Einzelparameter und ݎ die Varianz aufgrund der Interaktionen zweier bzw. mehrerer Parameter beschreibt. Seite 6

17 Hydrologisches Modell Gesamtvarianz und Einzelvarianz der Abflusskomponenten (Rosalia Nov. 990 Okt. 99). Nutzbarkeit: Gezielte Kalibrierung durch Verwendung von Zeitreihenausschnitten Zeitliche Optimierung von Monitoringprogrammen Dominante Prozesse Seite 7

18 Methodik Methodenkette bei Klima-Impact Studien Globales Klimamodell Regionales Klimamodell Szenarienauswahl Wettergenerator Hydrologische Modellierung EZG Regionalisierung Extremwertstatistik ECHAM5 REMO-UBA AB, B LARS Lumped Konzept Gumbel Seite 8

19 Methodik Methodenkette bei Klima-Impact Studien Globales Klimamodell Regionales Klimamodell Szenarienauswahl Wettergenerator Hydrologische Modellierung EZG Regionalisierung Extremwertstatistik () REMO-UBA () Aladin 3 Realisationen Seite 9

20 Hydrologisches Modell Jalovecky Einzugsgebiet Hohe Tatra (Slovakei) Kleines Einzuggebiet (3 km) Tageswerte In Kooperation mit der slovakischen Akademie der Wissenschaften. Seite 0

21 Nov 0 Dec 0 Jan 03 Feb 03 Mar 03 Apr 03 Mai 03 Jun 03 Jul 03 Aug 03 Sep 03 Oct 03 Nov 03 Dec 03 Jan 04 Feb 04 Mar 04 Apr 04 Mai 04 Jun 04 Jul 04 Aug 04 Sep 04 Oct 04 Nov 04 Dec 04 Jan 05 Feb 05 Mar 05 Apr 05 Mai 05 Jun 05 Jul 05 Aug 05 Sep 05 Oct 05 Nov 05 Dec 05 Jan 06 Feb 06 Mar 06 Apr 06 Mai 06 Jun 06 Jul 06 Aug 06 Sep 06 Oct 06 m3/d Modellstrukturen 6 Calibration 5 Qobs 4 M M 3 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 0 Schnee Interzep tion M M M3 M4 3 M5 3 M6 M7 M8 M9 Horton 3 Wurzel Sp. Boden Sp GW Module Parameter split split Linearer Sp. Boden - Sätt. Boden Interf. Aus Massmann (03) Seite

22 Modellstrukturen 6 Parameter 9 Parameter 9 Parameter Seite

23 Modellergebnis Kalibrierung: Validierung: NS calibration NS validation MAE calibration MAE validation Model Model Model Seite 3

24 MCMC Markov Chain Monte Carlo Parameterverteilung bei Modell. Seite 4

25 MCMC Markov Chain Monte Carlo Ergebnisband bei Parametervariation der Modelle bis 3 (M, M, M3). Seite 5

26 Hydrologisches Modell - Modellvergleich Taylor plot for the three model ensembles considering the whole period with measurements. Seite 6

27 Modell- und Klimavariabilität Modellunsicherheit (Struktur und Parameter) hat einen größeren Einfluss als die Unsicherheit durch unterschiedliche globale Klimamodelle Seite 7

28 Modell- und Klimavariabilität Precipitation and temperature for the baseline for a period of 4 years (first two panels). Hydrograph with the modelled discharge of the MCMC ensemble for Model using the baseline scenario (yellow band, panel 3), Model (red band, panel 4) and Model 3 (green band, model 5). The black lines in panels 3-5 represent the highest and lowest discharges obtained with the corresponding model considering all MCMC runs with the Aladin and Remo scenarios Seite 8

29 Modell- und Klimavariabilität Precipitation and temperature for the baseline for a period of 4 years (first two panels). Hydrograph with the modelled discharge of the MCMC ensemble for Model using the baseline scenario (blue band panel 3), the Aladin scenario (blue band, panel 4) and the Remo scenario (blue band, panel 5). The black lines in panels 3-5 represent the highest and lowest discharges obtained with the corresponding scenario considering all MCMC runs of models and 3 Seite 9

30 Literatur Blöschl G., W. Schöner, H. Kroiß, A. P. Blaschke, R. Böhm, K. Haslinger, N. Kreuzinger, R. Merz, J. Parajka, J. L. Salinas, A. Viglione (0a): Anpassungsstrategien an den Klimawandel für Österreichs Wasserwirtschaft Ziele und Schlussfolgerungen der Studie für Bund und Länder. ÖWAV, H-, Springer Wien. Blöschl G., A. Viglione, R. Merz, J. Parajka, J. L. Salinas, W. Schöner (0b): Auswirkungen des Klimawandels auf Hochwasser und Niederwasser. ÖWAV, H-, Springer Wien. IPCC, 03: Climate Change 03: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Stocker, T.F., D. Qin, G.-K. Plattner, M. Tignor, S.K. Allen, J. Boschung, A. Nauels, Y. Xia, V. Bex and P.M. Midgley (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 535 pp. Massmann (03): Using global sensitivity analysis for understanding and comparing conceptual hydrological models. Doctoral thesis, University of natural resources and life sciences, Vienna (BOKU). Holzmann H., Th. Lehmann, H. Formayer, P. Haas (007): Klimafolgen für die Abflussbildung am Beispiel der Lainsitz. In Formayer (Ed.) Auswirkungen des Klimawandels in Niederösterreich. Studie im Auftrag der NÖ LR. Holzmann H., Th. Lehmann, H. Formayer, P. Haas (007): Auswirkung möglicher Änderungen der Schnee-, Regenanteile in Hinblick auf die Abflussbildung. In Floodrisk II, TP.. Bericht an den Auftraggeber. Holzmann H., C. Massmann, K. Stangl (04): Development and testing of a modular conceptual model to identify dominant hydrological processes (Domina_Hypro). Endbericht an die ÖAW. Seite 30

31 Schlussfolgerung Die Vorhersage hydrologischer Systemänderungen setzt eine Kette methodischer Modellanwendungen voraus Hydrologische NA-Modelle sind für die Beschreibung möglicher Auswirkungen durch Klimaänderung grundsätzlich geeignet, die Modelstruktur beeinflusst allerdings die Variabilität und Aussageschärfe. Die Sensitivitätsanalyse ist ein geeignetes Werkzeug zur Beschreibung der Aussageschärfe und der Identifizierung dominanter Prozesse. Modellbedingte Variabilitäten sind u.u. größer als jene durch verschiedene Klimamodelle. Änderungen der Extremereignisse durch Feedbackmechanismen werden kaum berücksichtigt. Verbesserungspotential der Modellkonzeption hinsichtlich der Abflussbildung bei extremen Niederschlägen ist gegeben, unterstützt durch begleitende Feldforschung. Seite 3

32 Schlussfolgerung Danksagung: Die Autoren bedanken sich bei der Österreichischen Akademie der Wissenschaften für die Finanzierung des Projekts Development and testing of a modular conceptual model to identify dominant hydrological processes (Domina_Hypro). Ich danke für die Aufmerksamkeit! Seite 3