Auswirkungen der hydroklimatischen Variabilität auf die Wasserkraftnutzung in der Schweiz

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1 Auswirkungen der hydroklimatischen Variabilität auf die Wasserkraftnutzung in der Schweiz Inauguraldissertation der Philosophisch-naturwissenschaftlichen Fakultät der Universität Bern vorgelegt von Pascal Hänggi von Nunningen Leiter der Arbeit: Prof. Dr. R. Weingartner Geographisches Institut der Universität Bern

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3 Auswirkungen der hydroklimatischen Variabilität auf die Wasserkraftnutzung in der Schweiz Inauguraldissertation der Philosophisch-naturwissenschaftlichen Fakultät der Universität Bern vorgelegt von Pascal Hänggi von Nunningen Leiter der Arbeit: Prof. Dr. R. Weingartner Geographisches Institut der Universität Bern Von der Philosophisch-naturwissenschaftlichen Fakultät angenommen. Bern, 6. Oktober 2011 Der Dekan: Prof. Dr. S. Decurtins

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5 Für meine Studienzeit in Bern

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7 Zusammenfassung Für die Schweiz kann eine deutliche Veränderung des Klimas festgestellt werden. Die Auswirkungen dieser Veränderungen auf die Wasserkraftnutzung sind schwierig absehbar, da das Wirkungsgefüge zwischen dem Klima, der Hydrologie und der Wasserkraftnutzung mannigfaltig ist. Umso wichtiger sind Studien, in welchen möglichst alle Bereiche der Wirkungskette berücksichtigt werden. Im langjährigen Durchschnitt stammen in der Schweiz über 50% der gesamten Stromproduktion aus der Wasserkraft. Klimabedingte Veränderungen wirken sich insofern nicht nur direkt auf die betroffenen Wasserkraftunternehmen aus, sondern auch indirekt auf die volkswirtschaftlich bedeutsame Wertschöpfung für die Gesellschaft. In dieser Dissertation wurden die Auswirkungen der hydroklimatischen Variabilität auf die Wasserkraftnutzung in der Schweiz untersucht. In retrospektiven Analysen wurde untersucht, ob Veränderungen beobachtet werden konnten. Mit Hilfe von Temperatur- und Niederschlagsprojektionen, beide resultierend aus Klimamodellrechnungen mit dem A1B Emissionsszenario, wurden die Auswirkungen auf die Hydrologie und die Stromproduktion aus Wasserkraft für die Periode abgeschätzt. Die Untersuchungen wurden innerhalb von zwei Themenblöcken Hydroklimatische Variabilität in der Schweiz und Auswirkungen auf die Wasserkraftnutzung durchgeführt. Im ersten Themenblock konnte die vergangene und zukünftige hydroklimatische Variabilität auf verschiedenen Skalen und in verschiedenen Regionen der Schweiz aufgezeigt werden. Insbesondere wurden Veränderungen im Mittelwert, der Jahr-zu-Jahr Variabilität und der Saisonalität in klimatologischen und hydrologischen Daten untersucht, drei für die Wasserkraft relevante Grössen. Die Resultate der retrospektiven Studien zeigen, dass die Temperaturen seit Messbeginn in der ganzen Schweiz und in allen Jahreszeiten signifikant angestiegen sind. Weiter haben seit 1901 die Winter- und Jahresniederschläge auf der Alpennordseite deutlich zugenommen, ebenso die Jahr-zu-Jahr Variabilität der Niederschläge im Frühling. Damit einhergehend ist der mittlere Abfluss des Rheins bei Basel während dem Winter seit 1808 signifikant angestiegen. Dies konnte auch im Frühling beobachtet werden, wo zudem die interannuelle Variabilität zugenommen hat. Das Abflussregime des Rheins bei Basel sowie seiner Zuflüsse ist heute ausgeglichener als früher, mit höheren Abflüssen im Winter und tieferen im Sommer. Die Jahresabflussmengen haben sich in der Vergangenheit nicht signifikant verändert. Ausnahmen stellen die Abflüsse aus stark vergletscherten Gebieten dar, welche in allen Jahreszeiten zugenommen haben. Für die Periode wird eine weitere Erwärmung zwischen 0.9 und 1.3 gegenüber projiziert (mediane Schätzungen). Die Niederschlagsänderungen bewegen sich indes im Bereich der natürlichen Variabilität von Die Verdunstungsraten werden deutlich zunehmen, wobei die Zunahmen aber im Vergleich zur gesamten Niederschlagsmenge gering ausfallen. Für die Schneedecke wurden Abnahmen in deren Mächtigkeit und Dauer projiziert. Oberhalb von 1200 m ü. M. muss mit einer Verkürzung der Schneedeckendauer um rund 25 Tage gerechnet werden. In Bezug auf die Abflussmengen gehen die Projeki

8 Zusammenfassung tionen von einer weiteren Zunahme des Abflusses des Rheins bei Basel im Winter und Frühling aus. Für Sommer, Herbst und das Jahr werden keine Veränderungen projiziert. Das Abflussregime wird ausgeglichener. Die Untersuchungen zeigten weiter, dass glazial und nival geprägte Gewässer am stärksten auf Änderungen im Klima reagieren. Es wird erwartet, dass diese neuen Abflussregimes zugeordnet werden müssen, meistens um eine Klasse tiefer. Die höchsten Abflusswerte treten mindestens einen Monat früher im Jahr auf. Die Jahresabflussmengen aus stark vergletscherten Gebieten nehmen zu. Für pluvial dominierte Flüsse werden keine Veränderungen in den Regimes und Jahresabflussmengen erwartet. Im zweiten Themenblock konnten die Auswirkungen der vergangenen und zukünftigen hydroklimatischen Variabilität auf die Stromproduktion aus Wasserkraft in der Schweiz aufgezeigt werden. Unter anderem wurden an zwei Fallbeispielen, Wasserkraftwerke im Prättigau und Wasserkraftwerk Löntsch, jeweils mehrere Klimamodelle mit je einem hydrologischen Modell und einem Betriebsmodell gekoppelt, um die Auswirkungen auf den Betrieb, die Produktion und den Umsatz der Wasserkraftwerke darzustellen. In der Vergangenheit haben Veränderungen in den Saisonalitäten der Zuflüsse dazu geführt, dass heute mehr Wasser zur Stromproduktion genutzt werden kann. Die Nutzwassermengen sind insbesondere aus vergletscherten Gebieten markant angestiegen. Für wurden weitere Veränderungen in den Saisonalitäten der Zuflüsse projiziert, welche die Stromproduktion aus Wasserkraftwerken begünstigen. Die Nutzwassermengen steigen weiter an, insbesondere im Winter. Für Wasserfassungen, bei denen die Schluckkapazitäten auf die maximal möglichen Abflussmengen ausgelegt sind, kann festgehalten werden, dass die Jahresabflüsse in der Vergangenheit tendenziell zugenommen haben. Unter den gegebenen Klimaszenarien sind keine Abnahmen zu erwarten. Sowohl die Resultate der retrospektiven Analysen wie auch der Projektionen für können aus Sicht der schweizerischen Wasserkraftnutzung positiv gewertet werden. Die Untersuchungen haben gezeigt, dass die Auswirkungen der Klimaänderung auf die Stromproduktion eines Wasserkraftwerks stark von dessen Dimensionierung abhängt. Die Erkenntnisse aus den Fallstudien lassen sich demnach nicht direkt auf die gesamte Schweiz übertragen. Die Analysen können allenfalls für hydrologisch ähnliche Gebiete mit gleichen Kraftwerkstypen Hinweise liefern, wie ein sich änderndes Klima den Kraftwerksbetrieb beeinflussen könnte. Die Basis für weitere sorgfältige Untersuchungen wurde mit dieser Dissertation gelegt, indem erstens das Bewusstsein geschaffen wurde, dass die technische Auslegung von Kraftwerksanlagen bei der Analyse der Auswirkungen der Klimaänderung berücksichtigt werden muss. Zweitens konnten die Gewässer eruiert werden, welche am stärksten auf Änderungen im Klima reagieren (glaziale und nivale Abflussregimes). Drittens wurde gezeigt, dass die Verwendung mehrerer Modellsysteme notwendig ist, um die einzelnen Bereiche der Wirkungskette Klima, Hydrologie und Wasserkraftnutzung plausibel abbilden zu können. ii

9 Inhaltsverzeichnis Zusammenfassung Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis i vii xiii 1 Einleitung Zusammenhang zwischen Klima, Hydrologie und Wasserkraftnutzung in der Schweiz Stand der Forschung Erkenntnisse aus der Vorstudie des Projektes Klimaänderung und Wasserkraftnutzung Verwandte Studien Die Dissertation innerhalb des Projektes Klimaänderung und Wasserkraftnutzung Zielsetzung Methode Retrospektive Analysen Projektionen Modellkette Unsicherheiten Aufbau der Dissertation Literatur I Hydroklimatische Variabilität in der Schweiz 19 2 Wetterlagenbezogene Trendanalyse der Niederschläge in der Schweiz Einleitung Untersuchungsraum und Datengrundlage Niederschlag Wetterlagen Datenqualität Methode Trendanalyse Jahr-zu-Jahr Variabilitätsanalyse Einfluss der AWT auf die Niederschlagsmengen Resultate Veränderungen des Niederschlags und iii

10 Inhaltsverzeichnis Veränderungen der AWT Einfluss der AWT auf den Niederschlag Diskussion Zusammenfassung und Schlussfolgerungen Literatur Inter-annual variability of runoff and climate within the Upper Rhine River basin, Introduction Data Runoff data Areal precipitation data Air temperature data Methods Method to detect past changes in the runoff, precipitation and temperature distributions Method to detect interrelations between runoff, precipitation and temperature distributions Method to estimate the sensitivity of runoff distributions on changes in precipitation and/or temperature distributions Results and Discussion Past changes in runoff, precipitation and air temperature distributions Correlations between runoff, precipitation and air temperature distributions Sensitivity of runoff to changes in precipitation and air temperature distributions Summary and Conclusions References Zur Veränderung der hydrologischen Rahmenbedingungen für die Wasserkraftnutzung im Rheineinzugsgebiet bis Basel Einleitung Datengrundlage und Methode Resultate und Diskussion Veränderungen des Rheinabflusses bei Basel Veränderungen in Zuflussgebieten des Rheins bis Basel Schlussfolgerungen Literatur Swiss discharge regimes in a changing climate Introduction Data Runoff data Data for the hydrological model Methods Analysis of changes in discharge regimes and test of significance.. 81 iv

11 Inhaltsverzeichnis Modelling discharge regimes for Application of climate change signal to observed runoff data Results Model performance Past and projected changes in Swiss discharge regimes Projected changes in the water balance components Projected changes in snow cover duration and water equivalent Discussion Conclusions References II Auswirkungen auf die Wasserkraftnutzung Variations in discharge volumes for hydropower generation in Switzerland Introduction Data Runoff data Runoff data homogeneity Method Definition of the virtual design volume and discharges in this study Sensitivity analysis of V d on the choice of the design discharges Analysis of changes in the flow duration curves Analysis of changes in natural and for hydropower generation available discharge volumes Results Sensitivity of V d to the choice of the design discharges Changes in the flow duration curves Variations in annual V n and V a Variations in winter and summer V n and V a Variations in the number of days exceeding Q max or falling below Q min Discussion Conclusions References Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion der Wasserkraftwerke im Prättigau Einleitung Schema der untersuchten Wasserkraftwerke im Prättigau Methode Übersicht über die Modellkette Hydrologische Modellierung Aufprägen des Klimasignals auf die beobachtete Abflussganglinie Beschreibung des wasserwirtschaftlichen Simulationsmodells v

12 Inhaltsverzeichnis 7.4 Datengrundlage Temperaturdaten, Niederschlagsdaten und Klimaszenarien Zuflussdaten zu den Fassungen des KW Prättigau Betriebsdaten Resultate Temperatur- und Niederschlagsszenarien für das Prättigau Veränderung der Abflussmengen Auswirkungen der hydroklimatischen Veränderungen auf die Stromproduktion des KW Prättigau Diskussion Schlussfolgerungen Literatur Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion des Wasserkraftwerks Löntsch Einleitung Untersuchungsgebiet Methode Übersicht über die Modellkette Interpolation der Temperatur- und Niederschlagswerte für die hydrologische Modellierung Hydrologische Modellierung Aufprägen des Klimasignals auf die beobachtete Abflussganglinie Modellierung des Kraftwerkbetriebs Datengrundlage Temperaturdaten, Niederschlagsdaten und Klimaszenarien Abflussdaten der Löntsch (Zuflussdaten Klöntalersee) Preismodell für die Kraftwerksmodellierung Resultate Temperatur- und Niederschlagsszenarien für das Einzugsgebiet des Klöntalersees Veränderung der mittleren Zuflüsse zum Klöntalersee Güte der hydrologischen Modellierung Auswirkungen der hydroklimatischen Veränderungen auf die Stromproduktion des Wasserkraftwerks Löntsch Diskussion Schlussfolgerungen Literatur Synthese Zusammenfassung der Resultate Schlussfolgerungen Ausblick Literatur vi

13 Abbildungsverzeichnis 1.1 Abweichungen der schweizerischen Jahresmitteltemperaturen vom Mittel der Periode Mögliche Auswirkungen der Klimaänderungen auf die Wasserkraftnutzung Konzessionsende aller schweizerischen Wasserkraftzentralen mit mehr als 0.3 MW installierter Leistung Module der Hauptstudie des Projektes Klimaänderung und Wasserkraftnutzung, inkl. der sektoriellen Studie Wallis Schematischer Ablauf der Aufprägung des Klimasignals auf die beobachtete Abflussganglinie Geographische Verteilung der in dieser Untersuchung verwendeten Niederschlagsmessstationen Frühlings-Niederschlagssummen der Station Col du Grand St-Bernard von LOWESS-geglättete saisonale und jährliche Niederschlagsanomalien im Vergleich zum Mittel von Signifikante Trends der saisonalen und jährlichen Niederschlagssummen (sum) und deren Jahr-zu-Jahr Variabilitäten (var) für die Zeitintervalle und Saisonale und jährliche Häufigkeiten der drei Hauptwetterlagengruppen nach Schüepp (1968) von inkl. LOWESS-Glättung Mittlere relative Häufigkeiten der Alpinen Wetterlagentypen nach Schüepp (1968) nach Jahreszeit für die Perioden , und Anteil am mittleren saisonalen und jährlichen Gesamtniederschlag pro Alpinem Wetterlagentyp nach Schüepp (1968) für die Periode Signifikante Trends in den mittleren täglichen Niederschlagssummen pro Alpinem Wetterlagentyp und deren Jahr-zu-Jahr Variabilität für die Periode The Upper Rhine River basin (light grey) covering 67% of the total area of Switzerland, and parts of Germany and Austria Change of winter (DJF) runoff probability distributions of the Upper Rhine River at Basel from to , and their corresponding L-moments λ 1 and λ 2 (standardized values) plotted in a scatter plot to illustrate the changes in both parameters simultaneously Changes in L-moments of winter (DJF) runoff, precipitation and air temperature for the Upper Rhine River at Basel (standardized values) Changes in L-moments of spring (MAM) runoff, precipitation and air temperature for the Upper Rhine River at Basel (standardized values) vii

14 Abbildungsverzeichnis 3.5 Changes in L-moments of summer (JJA) and autumn (SON) runoff only for the Upper Rhine River at Basel (standardized values) Changes in L-moments of the annual (ANN) values for the Upper Rhine River at Basel (standardized values) Monthly boxplots of Pardé coefficient (ratio of the mean monthly runoff of a given month to the mean annual runoff) of the Upper Rhine River at Basel from and L-mean versus L-scale Pearson product-moment correlations r for DJF, MAM, JJA, SON and ANN ( to ) Sensitivity of DJF, MAM and ANN Rhine runoff L-means λ 1 to changes in precipitation and air temperature Geschätzter Trend des mittleren Winterabflusses und der interannuellen Variabilität von 1965/ /05 des Alpbachs bei Erstfeld Mittlere Abflussmengen inklusive 30-jähriger Tiefpassfilterung nach Gauss und Trendmatrizen für den Winter und Sommerabfluss des Rheins bei Basel Wie Abb. 4.2, jedoch für den Jahresabfluss (Oktober bis September) des Rheins bei Basel Pardé-Koeffizienten des Rheins bei Basel, (10-jährige gleitende Mittelwerte) Trends der mittleren Winter-, Sommer- und Jahresabflüsse und interannuellen Variabilitäten ausgewählter Zuflüsse des Rheins bis Basel Map of Ouagadougou showing the geographical locations of the study sites Schematic representation of the hydrological model Bernhydro Method to assign the hydrological change signal to the observed runoff data of Boxplots of annual efficiency scores CE and relative volume errors RV E off all modelled catchments from the validation period Past and projected changes in Swiss discharge regimes of selected rivers representing the regime families glacial and nival Past and projected changes in Swiss discharge regimes of selected rivers representing the regime families pluvial, jurassien and méridional Mean annual number of days per altitude having snow water equivalent SWE > 15 mm (area covered by snow) for and Map of Switzerland showing the geographical locations of the study sites Inhomogeneity of the runoff series of the river Eulach at Winterthur Long-term mean flow duration curve Mean flow duration curves of different periods for the river Plessur at Chur Station-wise ratio areas V d /V n for different design discharge values Ratios V d /V n on changes in both Q d and Q min simultaneously Flow duration curve anomalies of the periods , , and year moving average anomalies in total annual volume V n and in volume V a relevant for hydropower generation from selected Swiss catchments. 115 viii

15 Abbildungsverzeichnis 6.9 Like Fig. 6.8, but for winter (October to March; upper plots) and summer (April to September; lower plots) year moving average anomalies of the ratios V a_winter /V a and V a_summer /V a from selected Swiss catchments year moving average of the annual number of days exceeding Q max or falling below Q min from selected Swiss catchments Annual and seasonal electricity production from Swiss hydropower plants Filling degree curves of Swiss storage hydropower plants Schematische Darstellung des KW Prättigau Schematische Darstellung der verwendeten Modellkette zur Analyse der Auswirkungen der Klimaänderung auf das KW Prättigau Schematische Darstellung des Modellkerns von PREVAH inklusive den freien Modellparametern, Speichermodulen und Flüssen (aus Viviroli, 2007) Schematischer Ablauf der Aufprägung des Klimasignals auf die beobachtete Abflussganglinie Schematische Darstellung des KW Prättigau, so wie es auch im Simulationsmodell WABES abgebildet ist (AF-Colenco AG, 2004b) CO2-Emissionsszenarien, wie sie im 4. Bericht des IPCC zur Klimaänderung verwendet werden (IPCC, 2007) Jährliche Zuflussmengen zum KW Prättigau und Mittel der Periode von 445 Mio. m Jahresverläufe der Klimaänderungssignale für die Temperatur und den Niederschlag zwischen den Perioden und für die Station Davos Saisonale Klimaänderungssignale für die Temperatur und den Niederschlag an der Station Davos für die Periode gegenüber der Referenzperiode Boxplot der Gütemasse CE lin, CE log und Vol der Periode für die modellierten Einzugsgebiete Mittlere Jahresverläufe der relativen Abweichungen Qscen/Qmod zwischen den Perioden und Mittleren monatlichen Abflussmengen der Perioden und , sowie Verteilung der projizierten Jahresmittel für und deren relative Abweichungen zum Mittel von Energieproduktion Gesamtsystem KW Prättigau versus Typische Betriebsweise der Stufe Davos-Klosters Mittlere Energieproduktion der Stufe Davos-Klosters und Projektionen für drei Szenarien Wie Abb. 7.15, aber für die Stufe Schlappin-Klosters Wie Abb. 7.15, aber für die Stufe Klosters-Küblis Dauerkurven der gefassten Abflussmengen für verschiedene Klimaszenarien Wie Abb. 7.18, aber für die Restwassermengen (Dotier- und Überlaufmengen) am Wehr in Klosters Das Wasserkraftwerk Löntsch mit dem Klöntalersee und dessen Einzugsgebiet. 163 ix

16 Abbildungsverzeichnis 8.2 Schematische Darstellung der verwendeten Modellkette zur Analyse der Auswirkungen der Klimaänderung auf das Wasserkraftwerk Löntsch Struktur des hydrologischen Modellsystems Bernhydro Schematischer Ablauf der Aufprägung des Klimasignals auf die beobachtete Abflussganglinie Hydraulisches Schema des Kraftwerks Löntsch Optimierungsschritte TimeSteps-Energy CO2-Emissionsszenarien, wie sie im 4. Bericht des IPCC zur Klimaänderung verwendet werden (IPCC, 2007) Temperaturänderungssignal des Mittels aller Klimamodelle (Ensemble Mittel) zwischen der Szenarioperiode und der Kontrollperiode Wie Abb. 8.8, aber für den Niederschlag Abflusshöhen für ein Beispieljahr des rekonstruierten Zuflusses zum Klöntalersee und der gemessenen Abflusswerte der Muota bis Ingenbohl Mittlere interpolierte Jahrestemperaturen und Niederschlagssummen für das Einzugsgebiet des Klöntalersees Boxplots der absoluten monatlichen und jährlichen Änderung der mittleren Gebietstemperatur des Einzugsgebiets des Klöntalersees für die Periode gegenüber dem Mittel Jährliche Effizienzkoeffizienten NSE und Volumenfehler V ol Tägliche beobachtete Qobs und modellierte Qmod Abflussspenden [mm] der Löntsch für die Jahre 2007 und Mittlere Jahresverläufe der relativen Abweichungen Qscen/Qmod zwischen den Perioden und Mittlere monatliche Abflussmengen der Löntsch der Perioden und Beispiel Fahrplan der Produktion [MWh] vom inklusive Price Forward Curve PFC Mittlere stündliche Produktionsraten für die Periode (Histogramm) und Projektionen (Boxplots) Boxplots der projizierten relativen Änderungen in den Zuflussmengen, der Produktion und des Umsatzes für das Wasserkraftwerk Löntsch für die Periode gegenüber Produktion und Umsatz der Periode inklusive den Boxplots für die Projektionen Sensitivität der Produktion und des Umsatzes gegenüber Veränderungen in den Zuflussmengen (Referenz: Mittelwerte der Periode ) Signifikante Trends der winterlichen und jährlichen Niederschlagssummen, und der Jahr-zu-Jahr Variabilitäten im Frühling für Veränderungen des Winterabflusses (Dezember bis Februar) des Rheins bei Basel Anomalien in den jährlichen Nutzwassermengen gegenüber in verschiedenen Gewässern der Schweiz Energieproduktion Gesamtsystem KW Prättigau versus (A1B Emissionsszenario) x

17 Abbildungsverzeichnis 9.5 Monatliche Stromproduktion der Perioden und (A1B Emissionsszenario) für das KW Löntsch xi

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19 Tabellenverzeichnis 1.1 Aussagen zu klimabedingten Veränderungen in der Schweiz bis 2050, ausgedrückt in Prozent der Studien Mögliche Unsicherheitsquellen und deren Ursachen bei der Modellierung der Auswirkungen der Klimaänderung auf die Wasserkraftnutzung (verändert nach Krahe u. a., 2009) Signifikante Bruchpunkte (Pettitt, 1979) in den saisonale und jährliche Zeitreihen der Alpinen Wetterlagentypen nach Schüepp (1968) Absolute und relative Trends der Auftretenshäufigkeiten der Hauptwetterlagen und Alpinen Wetterlagentypen nach Schüepp (1968) von (saisonale und jährliche Zeitreihen) Übersicht der Trendresultate zur Erklärung der Veränderungen in den Niederschlagssummen und deren Jahr-zu-Jahr Variabilität Calibration and verification statistics for runoff L-mean and L-scale models Estimated quantiles of areal precipitation and air temperature for the Upper Rhine River basin for the years 2030, 2050 and Nach Regimetyp geordnete Übersicht über Trends in der Abflussmenge (MQ) und der interannuellen Variabilität (Var) ausgewählter Zuflüsse des Rheins bis Basel Characteristics of the runoff series and their basins Changes in mean annual temperature T, precipitation P, runoff Q and evapotranspiration E for in comparison with the conditions Regime classification of analysed rivers in different period Characteristics of the runoff series and their basins Die für die Simulation in WABES berücksichtigten Anlagen des KW Prättigau Übersicht über die Betriebsweise des Davosersees Liste aller verwendeten Klimamodellketten des EU-Projektes ENSEMBLES (Linden und Mitchell, 2009) Relative Veränderung gegenüber der gefassten und überlaufenen Abflussmengen an den einzelnen Fassungen für die Periode Liste aller verwendeten Klimamodellketten des EU-Projektes ENSEMBLES (Linden und Mitchell, 2009) Kennwerte des Einzugsgebiets der Löntsch und dessen Nachbargebiet Muota- Ingenbohl. Die Distanz zwischen den Pegeln beträgt 31.5 km xiii

20 Tabellenverzeichnis 8.3 Jährliche projizierte Veränderungen der Zuflüsse, Produktion und des Umsatzes des Wasserkraftwerks Löntsch für die Periode gegenüber der Referenzperiode von (geordnet nach Umsatz) Abflussregime-Klassifikation der untersuchten Fliessgewässer für verschiedene Perioden xiv

21 1 Einleitung 1.1 Zusammenhang zwischen Klima, Hydrologie und Wasserkraftnutzung in der Schweiz Nach Aussage des vierten Berichts des Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC, 2007) gehören global gesehen elf der zwölf letzten Jahre zu den wärmsten, welche seit Beginn der weltweiten meteorologischen Messungen um 1850 beobachtet wurden. Dabei haben die Temperaturen auf allen Kontinenten mit Ausnahme der Antarktis zugenommen, wobei sich der Trend der Erwärmung verglichen zu den letzten 100 Jahren in den letzten 50 Jahren beinahe verdoppelt hat. Das IPCC (2007) hält in ihrem Bericht fest, dass sich auch die atmosphärischen Zirkulationsmuster merkbar verändert haben. Für die Schweiz ist hierbei von Relevanz, dass sich insbesondere die Westwinde über den gemässigten Zonen verstärkt haben (Beratendes Organ für Fragen der Klimaänderung OcCC, 2008). In Bezug auf die Niederschlagsmengen kann ein signifikanter Anstieg in Nordeuropa, im Osten von Nord- und Südamerika sowie in Teilen von Asien beobachtet werden, Abnahmen zeigen sich im Mittelmeerraum und in der Sahelzone (IPCC, 2007). Starkniederschlagsereignisse haben aufgrund des temperaturbedingten Anstiegs des Wasserdampfgehalts in der Atmosphäre in den meisten Gebieten der Erde zugenommen (IPCC, 2007). In der Schweiz zeigen Messungen, dass sich das Klima ebenfalls signifikant verändert hat. So sind seit 1864 in allen Landesteilen und in allen Jahreszeiten Erwärmungen zwischen 0.9 und 1.6 pro 100 Jahren feststellbar (Bader und Bantle, 2004; Begert, Schlegel und Kirchhofer, 2005). Nach OcCC (2008) befinden sich fünf der wärmsten Jahre seit Messbeginn allesamt innerhalb der letzten zehn Jahre (Abb. 1.1). Ebenfalls innerhalb der letzten Dekade wurden die wärmsten Saisonmittel gemessen, mit dem Hitzesommer 2003, und den wärmsten Winter, Frühling und Herbst in den Jahren von 2006 bis 2007 (MeteoSchweiz, 2011). In den jährlichen Niederschlagsmengen konnten seit 1901 Zunahmen festgestellt werden, insbesondere auf der Alpennordseite. Weiter lassen sich saisonale Veränderungen feststellen, wobei die Winter seit 1864 signifikant niederschlagsreicher geworden sind (Bader und Bantle, 2004; Begert, Schlegel und Kirchhofer, 2005). Die beobachtete Klimaänderung, sowohl global wie auch in der Schweiz, kann als aussergewöhnlich erachtet werden, da sich die Veränderungen nicht alleine durch natürliche Ursachen erklären lassen. Sehr wahrscheinlich sind die beobachteten Veränderungen auf die vom Menschen verursachte Zunahme von Treibhausgasen zurückzuführen (OcCC, 2008). Die Klimaprojektionen gehen bis Ende des 21. Jahrhunderts von einer weiteren Veränderung des Klimas aus. Demnach soll die mittlere globale Oberflächentemperatur weiter um 0.6 bis 4.0 ansteigen, und in verschiedenen Regionen der Erde werden signifikante Veränderungen im Wasserhaushalt erwartet (IPCC, 2007). Für die Schweiz geht man bis 2050 von einer mittleren Erwärmung um rund 2 im Herbst, Winter und Frühling sowie von 3 im Sommer aus (OcCC, 2007). Somit wird in der Schweiz im 1

22 1 Einleitung Abweichung [ C] Abbildung 1.1: Abweichungen [ ] der schweizerischen Jahresmitteltemperaturen vom Mittel der Periode Schwarze Balken: Jahre unter dem Mittel ; graue Balken: Jahre über dem Mittel ; Linie: 20-jähriges gewichtetes Mittel (Gauss Tiefpassfilter). Daten MeteoSchweiz (2011). Vergleich zum globalen Mittel eine stärkere Zunahme der bodennahen Lufttemperatur projiziert. In Bezug auf den Niederschlag wird im Winter mit einer Zunahme von rund 10% und im Sommer mit einer Abnahme von 20% gerechnet (OcCC, 2007). Für die Wasserbilanz der Schweiz würden die projizierten Niederschlagsmengen eine markante Veränderung auf der Einnahmeseite bedeuten, da absolut gesehen im Sommer in etwa doppelt so viel Niederschlag fällt wie im Winter. Der Wasserhaushalt lässt sich für ein bestimmtes Gebiet vereinfacht beschreiben als P = R + E + S, mit P : Niederschlag, R: Abfluss, E: Verdunstung und S: Speicheränderung. Dabei nimmt der Abfluss in Bezug auf die Klimaänderung in dieser Gleichung eine passive Rolle ein. Lediglich der Niederschlag, die Verdunstung oder der Speicher können direkt durch das Klima beeinflusst werden. Die mittlere jährliche Wasserbilanz der Schweiz für die Periode beträgt (P ) 1431 mm = (R) 981 mm + (E) 464 mm - (S) 14 mm (Hubacher und Schädler, 2010). Geht man von den projizierten Abnahmen in den Niederschlagsmengen und erhöhten Verdunstungsraten aus, wird sich der Abfluss in der Schweiz vermindern. Für die Wasserkraftnutzung stellt die Abflussmenge, neben der Stromnachfrage, die wichtigste Grösse dar. Der Abfluss definiert sozusagen das Angebot. Im langjährigen Durchschnitt stammen in der Schweiz über 50% der gesamten Stromproduktion aus der Wasserkraft (BFE, 2010). Klimabedingte Veränderungen in den Abflussmengen wirken sich insofern nicht nur direkt auf die betroffenen Wasserkraftunternehmen aus, sondern auch indirekt auf die volkswirtschaftlich bedeutsame Wertschöpfung für die Gesellschaft. In Abb. 1.2 sind mögliche Auswirkungen der Klimaänderung auf die Hydrologie und schliesslich auf die Wasserkraftnutzung dargestellt. Zum Beispiel kann eine Zunahme von Witterungsextremen die Wirtschaftlichkeit eines Kraftwerks negativ beeinflussen als Folge häufigerer Hochwasserereignisse, höherer Geschiebefrachten und damit höherer Unterhaltskosten. Als weiteres Beispiel kann eine Zunahme der Temperatur im Winter eine Abnahme der Schneedecke bewirken, was wiederum das Abflussregime des Einzugsgebiets eines Kraftwerks massgeblich verändern könnte. Die Klimaänderung beeinflusst aber auch 2

23 1.1 Zusammenhang zwischen Klima, Hydrologie und Wasserkraftnutzung in der Schweiz Abbildung 1.2: Mögliche Auswirkungen der Klimaänderungen auf die Wasserkraftnutzung. die Stromnachfrage (Abb. 1.2, rechts). Es wird erwartet, dass in wärmeren Sommern die Nachfrage nach Strom zur Kühlung ansteigt, im Winter auf Grund weniger Heizgradtage hingegen abnimmt (OcCC, 2007). Zur Gewinnmaximierung müsste dementsprechend auch das heutige Produktionsprofil des betroffenen Kraftwerks angepasst werden. Die Abb. 1.2 verdeutlicht, dass das Wirkungsgefüge Klima-Hydrologie-Wasserkraft mannigfaltig ist. Die ausführliche Literaturrecherche zum Thema Klimaänderung und Wasserkraftnutzung (Hänggi und Plattner, 2009, vgl. Kap. 1.2) hat gezeigt, dass Studien mehrheitlich Aussagen zu Veränderungen in der Temperatur, des Niederschlags, der Schneedecke, dem Abfluss, etc. machen und daraus vornehmlich negative Auswirkungen der Klimaänderung auf die Wasserkraftnutzung ableiten. Das in Abb. 1.2 dargestellte Wirkungsgefüge zwischen dem Klima, der Hydrologie und der Wasserkraftnutzung deutet aber an, dass auch positive Effekte resultieren können. Für die Wasserkraftnutzung am Ende der Wirkungskette Klima-Hydrologie-Wasserkraft sind gesamtheitliche Aussagen zu den Auswirkungen der Klimaänderung in vielen Bereichen hilfreich, insbesondere um rechtzeitig Massnahmen treffen zu können. Vor langfristigen und/oder grösseren Investitionsentscheiden sind Aussagen zur zukünftigen Veränderung auf Seite des Angebots wie auch der Nachfrage bedeutsam. Als Beispiel soll die Konzessionserneuerung erwähnt werden, wo Kraftwerke mit Korporationen, Gemeinden oder Kantonen die Gewässernutzung über mehrere Jahrzehnte festlegen. In Abb. 1.3 ist die Anzahl der schweizerischen Wasserkraftwerkszentralen mit einer installierten Leistung von über 0.3 MW dargestellt, welchen in den Jahren zwischen ein Konzessionsende bevorsteht. Zusätzlich ist die Summe der installierten Turbinenleistung angegeben. Zwischen

24 1 Einleitung Abbildung 1.3: Konzessionsende aller schweizerischen Wasserkraftzentralen mit mehr als 0.3 MW installierter Leistung. (mit Erlaubnis aus Balmer, Möst und Spreng, 2006) und 2050 laufen demnach bei vielen schweizerischen Wasserkraftwerken die Konzessionen aus. Beim Festlegen der Gewässernutzung kann das Wissen über die Entwicklung der Abflussmengen wichtig sein, da Konzessionen für Wasserkraftwerke meist für mehrere Jahrzehnte ausgehandelt werden. Umso wichtiger wird dieses Wissen, wenn Klimamodelle bis Ende des 21. Jahrhunderts entscheidende Veränderungen in den Niederschlagsmengen und Temperaturen projizieren (siehe Kap. 1.2). Anlässlich einer vom Forum für Klima und globale Umweltveränderungen (ProClim) und dem Verband Schweizerischer Elektrizitätsunternehmen (VSE) organisierten Tagung zum Thema Wasserkraft und Klimawandel in der Schweiz - Vision 2030 waren sich Fachleute im Jahr 2003 einig, dass die Wasserkraftnutzung von der Klimaänderung marginal betroffen werde (ProClim, 2003). Aufgrund neuerer Erkenntnisse bezüglich der Ausmasse der Klimaänderung und einhergehend mit einer zunehmenden Sensibilisierung von Politik, Wirtschaft und Öffentlichkeit für Klimafragen, initiierten Swisselectric Research und das Netzwerk Wasser im Berggebiet 2006 ein Projekt, in dem die Zusammenhänge zwischen der Klimaänderung und Wasserkraftnutzung umfassend untersucht werden sollten. Die vorliegende Dissertation entstand im Rahmen dieses Projektes. In Kap. 1.2 wird zusammenfassend auf den Stand der Forschung zum Thema Klimaänderung und Wasserkraftnutzung eingegangen. Darin werden die gewonnen Erkenntnisse aus der Vorstudie (Hänggi und Plattner, 2009) präsentiert und verwandte Studien gewürdigt. In Kap. 1.3 folgt die Beschreibung der Hauptstudie inklusive der Positionierung der Dissertation innerhalb des Projektes Klimaänderung und Wasserkraftnutzung. Nach den Zielsetzungen (Kap. 1.4) folgt eine generelle Beschreibung der verwendeten Methoden (Kap. 1.5). Abschliessend wird in Kap. 1.6 auf den Aufbau der Dissertation hingewiesen. 4

25 1.2 Stand der Forschung 1.2 Stand der Forschung Erkenntnisse aus der Vorstudie des Projektes Klimaänderung und Wasserkraftnutzung mit Auszügen aus: Hänggi, P. und Weingartner, R. (2009). Wasserkraftnutzung unter veränderten Klimabedingungen. In: Bulletin SEV/AES 2, S In der Vorstudie des Projektes Klimaänderung und Wasserkraftnutzung, welche am Geographischen Institut der Universität Bern durchgeführt wurde, wurde mit Hilfe einer Literaturrecherche und auf der Basis von Gesprächen mit Expertinnen und Experten eine umfassende Übersicht über den Wissensstand im Bereich Klimaänderung und Wasserkraftnutzung in der Schweiz erarbeitet (vgl. Hänggi und Plattner, 2009). Bei der Literaturrecherche wurden zumeist wissenschaftliche Publikationen ab dem Jahr 2000 verarbeitet, welche relevante Aussagen zum Thema Klimaänderung und Wasserkraftnutzung machen. Um die Vergleichbarkeit der Ergebnisse zu erleichtern, wurden die Aussagen tabellarisch erfasst und einem der drei Elemente Klima, Hydrologie oder Wasserkraft zugeordnet. Die Kategorie Klima umfasst Aussagen zu Veränderungen der hydrologisch relevanten Klimaparameter Niederschlag, Starkniederschlag und Temperatur, Hydrologie diejenigen zu den klimabedingten Veränderungen der Abflussmenge sowie zur Häufigkeit von Hoch- oder Niedrigwassersituationen. Zusätzlich wurden Aussagen zur Bedeutung der Veränderung in der Schnee- und Gletscherschmelze im Abflussgeschehen erfasst. In der Kategorie Wasserkraft sind alle Aussagen zu klimabedingten Veränderungen der Stromproduktion (allgemein oder spezifisch für die Wasserkraft) aufgeführt. Da die Stromproduktion bzw. der Kraftwerksbetrieb und der Strommarkt (Angebot und Nachfrage) eng miteinander verbunden sind, wurden auch Aussagen zur Stromnachfrage aufgenommen. Tabelle 1.1 fasst die wichtigsten Ergebnisse der Vorstudie zusammen. Bei den Niederschlagsmengen erwartet man demnach eine weitere Zunahme der Winterniederschläge, bei den Sommerniederschlägen hingegen eine Abnahme. Insgesamt dürften die mittleren jährlichen Niederschlagsmengen in der Schweiz abnehmen. Bezüglich Starkniederschlagsereignissen wird sowohl für den Sommer als auch für den Winter eine Zunahme projiziert. Alle Quellen gehen von einer weiteren Temperaturzunahme bis 2050 aus. Diese klimatischen Änderungen wirken sich auch auf die Hydrologie aus: Rund vier Fünftel der Berichte rechnen mit einer Abnahme der mittleren Abflussmengen in den Fliessgewässern, ausgelöst durch einen Rückgang der Abflüsse im Sommerhalbjahr. Die Winterabflüsse, welche nach den Aussagen der verschiedenen Studien im Mittel ansteigen werden, vermögen die sommerlichen Verluste nicht zu kompensieren. Im Winter wird zudem mit vermehrten Hochwassern gerechnet. Für die Verlagerung der Abflüsse vom Sommer zum Winter, und damit auch für die Änderung der Abflussregimes, ist vor allem die Abnahme der Schneedecke und des Schneeschmelzwassers ausschlaggebend. Bei der Stromproduktion aus der Wasserkraft ergibt sich aufgrund der Berichte ein uneinheitliches Bild. Unter Berücksichtigung der Klimaänderung gehen je ca. ein Drittel von einer Zunahme, einer Abnahme oder von keinen wesentlichen Veränderungen in der Stromproduktion aus. Bei der Entwicklung der Stromnachfrage gehen viele Berichte von einem weiteren Anstieg aus. Begründet wird dies in den Studien einerseits mit dem BIP- Wachstum, andererseits aber auch mit den erwarteten höheren Preisen für Öl oder Gas. 5

26 1 Einleitung Tabelle 1.1: Aussagen zu klimabedingten Veränderungen in der Schweiz bis 2050, ausgedrückt in Prozent der Studien. Lesebeispiel Klima/Niederschlag/Jahr: 25% also 1 von 4 konsultierten Studien geben an, dass der Jahresniederschlag bis 2050 zunehmen wird (Stand September 2008). (aus Hänggi und Weingartner, 2009) a) Aussagen zu Veränderungen im Klima Niederschlag Starkniederschlag Temperatur (Wert) (Häufigkeit) (Wert) Jahr Wi So Jahr Wi So Jahr Wi So Zunahme [%] Abnahme [%] Gleich [%] n b) Aussagen zu Veränderungen in der Hydrologie Mittelwasser Hochwasser Niedrigwasser Schnee * Gletscher * (Wert) (Häufigkeit) (Häufigkeit) Jahr Wi So Jahr Wi So Jahr Wi So Jahr Jahr Zunahme [%] Abnahme [%] Gleich [%] n * Anteil Wasser aus Schneespeicher bzw. Gletscherspeicher c) Aussagen zu Veränderungen in der Wasserkraft Stromproduktion Stromproduktion Stromnachfrage (allgemein) (Wasserkraft) (allgemein) Jahr Wi So Jahr Wi So Jahr Wi So Zunahme [%] Abnahme [%] Gleich [%] n Die Verteuerung der Primärenergien fördert wiederum den Einsatz effizienter Systeme wie z.b. Wärmepumpen, welche mit Strom betrieben werden. Dies führt dazu, dass auch der Anteil des Stroms am Gesamtenergieverbrauch ansteigen wird. Insgesamt verdeutlichen die Ergebnisse der Vorstudie, dass Änderungen des Klimas massgebliche Auswirkungen auf die Stromproduktion haben. Dabei ist zwischen direkten Faktoren wie dem Rückgang des für die Stromproduktion zur Verfügung stehenden Wassers und indirekten Faktoren, z.b. durch veränderte Nachfragemuster, zu unterscheiden. Bei den direkten Faktoren sind aus räumlicher Sicht vor allem die mittleren und höheren alpinen Lagen betroffen. Der erwartete Ausgleich des Abflussregimes könnte zu einer flexibleren Stromproduktion bei den Laufkraftwerken führen Verwandte Studien Zusätzlich zur Vorstudie werden hier weitere Untersuchungen zum Thema gewürdigt, in welchen versucht wurde, die gesamte Wirkungskette Klima, Hydrologie und Wasserkraftnutzung zu berücksichtigen. Diese sind für die Dissertation von besonderer Relevanz. 6

27 1.2 Stand der Forschung Studien aus der Schweiz Das Bundesamt für Energie (BFE) untersuchte in Energieperspektiven 2035 (BFE, 2007) basierend auf verschiedenen Szenarien die Veränderung der Energieversorgung der Schweiz bis Modellrechnungen zufolge öffnet sich zwischen 2018 und 2020 eine Stromlücke, welche bis ins Jahr 2035 je nach Szenario 5 bis 22.3 TWh betragen kann. Die Lücke gründet nur zu einem kleinen Teil auf dem projizierten Anstieg in der Stromnachfrage. Vielmehr gründet sie auf dem zum selben Zeitpunkt stattfindenden Rückbau der Stromproduktion aus der Kernkraft und den abnehmenden Stromimporten. Der Anteil der Stromproduktion aus der Wasserkraft bleibt konstant, und kann wegen Gesetzesvorschriften und trotz technischen Massnahmen nur unwesentlich gesteigert werden. Im Gegenteil: Klimabedingt wird eine Minderung der Stromproduktion aus der Wasserkraft bis 2035 um rund 7% erwartet, dies hauptsächlich als Folge geringerer Niederschlagsmengen und höheren Verdunstungsraten. Die in den Energieperspektiven 2035 geschätzten Produktionseinbussen bei der Wasserkraft wurden in einer gemeinsamen Studie des Bundesamts für Umwelt (BAFU) und des Bundesamts für Energie (BFE) zu den Auswirkungen der Klimaänderung auf die schweizerische Volkswirtschaft aufgegriffen (BAFU/BFE, 2007). Die Studie zeigte, dass infolge der Klimaänderung neben dem Wintertourismus die grössten volkswirtschaftlichen Schäden im Bereich des Energiesektors zu erwarten sind, dies trotz den positiven Effekten aufgrund von weniger Heizgradtagen. Verantwortlich für die Verluste im Energiesektor sind demnach hauptsächlich die gesamtschweizerische Produktionseinbusse bei der Wasserkraft um 5% bis 2030 und 11% bis 2050 (Mediane der Schätzungen). Die erwarteten Verluste in der hydraulischen Stromproduktion basieren in beiden oben genannten Studien, BFE (2007) und BAFU/BFE (2007), auf einer Untersuchung der École Polytechnique Fédérale de Lausanne (Horton u. a., 2005). Dabei wurden die natürlichen Abflussmengen aus elf alpinen Einzugsgebieten für die Periode projiziert. Als Antrieb für das hydrologische Modell dienten neunzehn verschiedene Klimaprojektionen aus dem EU-Projekt PRUDENCE (Christensen, Carter und Giorgi, 2002), welche geltend für den Zeitraum auf den Zeitraum zurückskaliert wurden. Die Resultate zeigen einerseits signifikante Abnahmen in den jährlichen (natürlichen) Abflussmengen, andererseits erwartet man höhere Abflussmengen im Winter und tiefere im Sommer, resultierend in ausgeglichenen Abflussregimes. Die Autoren folgern, dass die Abnahmen in den jährlichen Abflussmengen wahrscheinlich einen negativen Einfluss auf die Stromproduktion habe, das ausgeglichene Regime jedoch zu einer einfacheren Speicherbewirtschaftung führen könnte. Wie sich die veränderten natürlichen Abflussmengen auf die Stromproduktion einzelner Kraftwerke auswirkt, wurde in der Studie nicht weiter untersucht. Einzelne Studien untersuchten die Auswirkungen der Klimaänderung auf die Wasserkraftnutzung unter Berücksichtigung der gesamten Wirkungskette Klima-Hydrologie- Wasserkraft. Schäfli, Hingray und Musy (2007) schätzten für das Speicherkraftwerk Mauvoisin eine Abnahme der Produktion für die Periode gegenüber um rund 36%. Das Einzugsgebiet des Mauvoisin Kraftwerks ist stark vergletschert (> 40%) und ist demnach stärker durch projizierte Abnahmen der Gletscher betroffen als andere Gebiete. Westaway (2000) schätzte für das benachbarte Speicherkraftwerk Grande Dixence mit Hilfe eines multiplen Regressionsmodells eine Zunahme der Produktion um rund 26% für die Periode (Referenzperiode ). Dabei wurde neben den klimabedingten Veränderungen (+1.4 Temperatur und +2.6% Niederschlag) in den 7

28 1 Einleitung Zuflussmengen auch die Veränderung der Stromnachfrage berücksichtigt. Für den Rhein bis Felsberg berechneten Vischer und Bader (1999) bis 2050 und mit dem Szenario +2 Sommer- und Wintertemperatur und ±0% Sommer- und +10% Winterniederschlag gegenüber der Referenzperiode eine Abnahme der natürlichen Abflussmengen des Rheins um 5%. Für ein fiktives Laufkraftwerk bei Felsberg wurde allerdings eine Zunahme der Nutzwassermenge um denselben Betrag von 5% berechnet, da im Winter mehr Wasser genutzt werden kann und die Fassungskapazität im Sommer unter den vorgegebenen Klimaszenarien nicht unterschritten wird. Die Resultate zeigen, dass eine Verallgemeinerung der Aussagen bezüglich der Auswirkungen der Klimaänderung auf die Wasserkraftnutzung schwierig ist. So unterscheiden sich die Studien in Bezug auf die Klimaszenarien, Referenzperioden und projizierten Zeiträume. Des Weiteren werden je nach Studie unterschiedliche Kraftwerkstypen untersucht. Studien aus anderen europäischen Ländern Für Österreich wurden im Rahmen des Programms Hydrologie Österreichs unter dem Einfluss von Szenarien einer möglichen Klimaänderung Hydklima für die Stromerzeugung aus der Wasserkraftnutzung signifikante Veränderungen projiziert (Nachtnebel und Fuchs, 2001). In einem Klima mit doppelter CO 2 -Konzentration in der Atmosphäre wurde in verschiedenen Einzugsgebieten ein Rückgang der jährlichen Abflussmengen von 16 bis 18% simuliert. Daraus resultierend nimmt das Jahresarbeitsvermögen der in diesen Gebieten befindlichen Wasserkraftwerke um denselben Betrag ab. Jedoch wird darauf hingewiesen, dass sich durch den projizierten Ausgleich der saisonalen Abflussmengen günstigere Betriebsbedingungen für die Laufkraftwerke ergeben, was die Abnahmen in den jährlichen Zuflussmengen teilweise kompensieren könnte. In einer neueren Studie wird diese Vermutung bestätigt. Es wird sogar davon ausgegangen, dass sich die Produktion im Sommer nur unwesentlich verändern wird, womit sich bessere Anpassungsmöglichkeiten an die Nachfrage ergeben könnten (Schöner u. a., 2011). Im Projekt GLOWA-Danube wurden die Auswirkungen der Klimaänderung auf die Stromproduktion im Einzugsgebiet der Oberen Donau umfassend untersucht (GLOWA, 2010). Bei einer mittleren Temperaturerwärmung von 5.2 und einer Niederschlagsabnahme von 4.9% im Winter und 31% im Sommer bis 2060 wurden dabei signifikante Abnahmen in der Jahresproduktion der Wasserkraftwerke berechnet. Im Vergleich zur Referenzperiode liegt die Abnahme bis zwischen 1 und 4%, und bis zwischen 8 und 16%. Die stärksten Abnahmen wurden dabei in ausseralpinen Gebieten festgestellt. In hochalpinen Gebieten werden unter dem gegebenen Klimaszenario Erhöhungen in den Niedrigwassermengen erwartet, welche auch zu einer früheren Füllung der Speicherseen in diesen Regionen führt. Die Schwankungen der Speichervolumen in diesen Gebieten nehmen ab, womit eine gleichmässigere Energieerzeugung erwartet wird. In Skandinavien wurden die möglichen Auswirkungen der Klimaänderung auf die Wasserkraftnutzung in verschiedenen multinationalen Studien untersucht (Sælthun u. a., 1998; Bergström u. a., 2007). Demnach wirkt sich ein wärmeres Klima positiv auf die hydraulische Stromproduktion aus, da mildere Winter zu höheren Abflüssen führen, resultierend in ausgeglichenen saisonalen Abflussverhältnissen. In vergletscherten Einzugsgebieten werden signifikant höhere Abflussmengen erwartet. Insgesamt gesehen wirkt sich die Klimaänderung in Skandinavien positiv auf die Wasserkraftnutzung aus. Zudem wird erwartet, 8

29 1.3 Die Dissertation innerhalb des Projektes Klimaänderung und Wasserkraftnutzung dass sich die Hochwasser in Häufigkeit und Ausmass nicht grundlegend verändern werden (Bergström u. a., 2008). Die Studien aus anderen Ländern zeigen, dass dem Thema der Auswirkungen der Klimaänderung auf die Wasserkraftnutzung grosse Beachtung geschenkt wird. Meistens handelt es sich bei den Studien um grössere und langfristige Projekte, in welchen mehrere nationale oder auch internationale Partner involviert sind. Die Resultate der einzelnen Studien lassen sich nicht direkt auf die Schweiz übertragen, in Bezug auf die verwendeten Methoden sind sie aber von grossem Wert. 1.3 Die Dissertation innerhalb des Projektes Klimaänderung und Wasserkraftnutzung Die Dissertation ist Teil des Projektes Klimaänderung und Wasserkraftnutzung, welches vom Netzwerk Wasser im Berggebiet 2006 initiiert wurde. Das Projekt wurde von Swisselectric Research und dem Bundesamt für Energie (BFE) finanziert und hatte das übergeordnete Ziel, die Auswirkungen der Klimaänderung auf die Wasserkraftnutzung in der Schweiz aufzuzeigen. Die Vorstudie des Projektes beinhaltete eine Literaturrecherche zum Thema (vgl. Kap. 1.2), wobei der aktuelle Wissensstand dargelegt und offene Fragen für die Hauptstudie herausgearbeitet wurden. Basierend auf der Vorstudie wurden für die Hauptstudie drei Arbeitsmodule definiert (Abb. 1.4). Im Modul 1, Klimatologisches Downscaling, wurden Klimaprojektionen für verschiedene Regionen der Schweiz in hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung aufbereitet (vgl. Bosshard u. a., 2011). Die projizierten Niederschläge und Temperaturen für die Periode Abbildung 1.4: Module der Hauptstudie des Projektes Klimaänderung und Wasserkraftnutzung, inkl. der sektoriellen Studie Wallis. In grau die Module, zu welchen die vorliegende Dissertation einen Beitrag geliefert hat. 9

30 1 Einleitung wurden in den Modulen 2 und 3 als Antrieb für die hydrologischen Modelle verwendet. Das Modul 1 wurde am Institut für Atmosphäre und Klima (IAC) an der ETH Zürich bearbeitet. Das Modul 2, Hydrometeorologische und betriebliche Grundanalyse, hatte zum Ziel, eine regional differenzierte Übersicht zu den hydrologischen Folgen der Klimaänderung mit spezifischem Fokus auf die Wasserkraftnutzung zu erarbeiten. Die vorliegende Dissertation, durchgeführt am Geographischen Institut der Universität Bern (GIUB), bearbeitete hauptsächlich Fragestellungen aus diesem Modul (vgl. Kap. 1.4), wobei die Auswirkungen des vergangenen und projizierten Klimas auf die Hydrologie in mehreren schweizerischen Einzugsgebieten untersucht wurde. Weitere Beiträge konnte die Dissertation zu Modul 3 liefern, Integrale Fallanalysen, wo an ausgewählten Fallbeispielen bzw. Wasserkraftwerken mittels Kopplung von klimatologischen, hydrologischen und betrieblichen Modellen die Auswirkungen der projizierten Klimaänderung auf die Hydrologie und den Betrieb analysiert wurden. Als Fallbeispiele dienten die Wasserkraftwerke im Prättigau (bearbeitet durch GIUB; vgl. Kap. 7), das Kraftwerk am Löntsch (GIUB; Kap. 8), Forces Motrices de la Gougra SA (Eidg. Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft, WSL), Kraftwerke Mattmark AG (WSL), Kraftwerke Oberhasli AG (WSL) und das Kraftwerk Göschenen AG (WSL). In der Gesamtsynthese wurden schliesslich die Forschungsresultate aus den einzelnen Modulen zusammengefasst (SGHL, 2011). Die Synthese und die wissenschaftliche Projektleitung oblag dem Geographischen Institut der Universität Bern. Neben der Hauptstudie des Projektes Klimaänderung und Wasserkraftnutzung wurde eine sektorielle Studie Wallis durchgeführt. Hier wurden zusätzlich klimabedingte Veränderungen im Geschiebetrieb und Veränderungen der Gletscher untersucht. Die Studie wurde vom Kanton Wallis finanziert. Die Ergebnisse dieser sektoriellen Studie flossen ebenfalls in die Gesamtsynthese der Hauptstudie ein. 1.4 Zielsetzung Die in den Modulen der Hauptstudie für diese Dissertation relevanten, übergeordneten Ziele sollen hier noch einmal wiederholt werden. In Modul 2, Hydrometeorologische und betriebliche Grundanalyse, soll eine regional differenzierte Übersicht zu den hydrologischen Folgen der Klimaänderung mit spezifischem Fokus auf die Wasserkraftnutzung gegeben werden. In Modul 3, Integrale Fallanalysen, sollen detaillierte hydrologische und betriebliche Aussagen für repräsentative Kraftwerke zu den Auswirkungen der Klimaänderung gegeben werden. Aus diesen Projektzielen wurden für die vorliegende Dissertation verschiedene Ziele abgeleitet, welche sich in zwei Themenblöcke unterteilen lassen. Teil I: Hydroklimatische Variabilität in der Schweiz Ziel: Aufzeigen der vergangenen und zukünftigen natürlichen hydroklimatischen Variabilität auf verschiedenen Skalen und in verschiedenen Regionen der Schweiz. Insbesondere sollen Veränderungen im Mittelwert, der Jahr-zu-Jahr Variabilität und der Saisonalität in klimatologischen und hydrologischen Daten untersucht werden, drei für die Wasserkraft relevante Grössen. 10

31 1.5 Methode Der Begriff Hydroklimatologie beschreibt nach Deutscher Wetterdienst (2011) die Auswertung hydrometeorologischer Ereignisse in einem vieljährigen klimatologischen Kontext, vor dem Hintergrund von Klimavariabilität und -änderung. Daher werden in diesem Zusammenhang langfristige Mittelwerte und Extrema hydrometeorologischer Grössen bestimmt sowie deren Variationen und Trends untersucht und bewertet. Teil II: Auswirkungen auf die Wasserkraftnutzung Ziel: Aufzeigen der Auswirkungen der vergangenen und zukünftigen natürlichen hydroklimatischen Variabilität auf die Stromproduktion aus Wasserkraft in der Schweiz. Detaillierte Analysen an zwei Fallbeispielen sollen zeigen, welches die Auswirkungen auf den Betrieb, die Produktion und den Umsatz der Wasserkraftwerke sind. Aus den beiden Themenblöcken heraus ergibt sich schliesslich der Titel dieser Dissertation, Auswirkungen der hydroklimatischen Variabilität auf die Wasserkraftnutzung in der Schweiz. 1.5 Methode In den einzelnen Kapiteln wird je nach Problem- und Fragestellung ausführlich auf die verwendete Methode eingegangen. Es soll hier auf allgemein angewandte Ansätze hingewiesen werden Retrospektive Analysen Bei der retrospektiven Analyse der hydroklimatischen Variabilität wurde versucht, verschiedene Grössenskalen zu berücksichtigen, vom Alpenraum bis hin zum mesoskaligen Einzugsgebiet. Um Klimavariabilitäten zu erfassen, wurden für die Untersuchung die längsten verfügbaren hydroklimatischen Datensätze verwendet. Die Datenanalyse konzentrierte sich hauptsächlich auf das Aufzeigen von Veränderungen in den Mittelwerten und Saisonalitäten der einzelnen Grössen wie auch in deren interannuellen Variabilität. Je nach Charakteristik der Daten wurden verschiedene Methoden angewandt, um Veränderungen in der Jahr-zu-Jahr Variabilität festzustellen. Die Analysen lieferten Aussagen in saisonaler und jährlicher zeitlicher Auflösung Projektionen Die Projektionen für den Zeitraum stammten aus dem EU-Projekt ENSEMBLES (Linden und Mitchell, 2009). Die projizierten Niederschläge und Temperaturen, insgesamt 10 verschiedene Projektionen, basieren auf dem A1B Emissionsszenario. Das Szenario A1B beschreibt eine Welt mit raschem Wirtschaftswachstum. Die Weltbevölkerung wächst bis 2050 und schrumpft danach. Eine rasche Einführung von Effizienztechnologien, eine Angleichung der Regionen mit einer erfolgreichen Globalisierung wird dabei erwartet. Dabei wird bei der Energiebereitstellung von einem ausgeglichenen Mix zwischen allen verfügbaren Energieträgern ausgegangen (IPCC, 2007). In der Gesamtheit der Emissionsszenarien 11

32 1 Einleitung stellt A1B ein mittleres Szenario dar. Je nach Datenlage musste die Referenzperiode, gegenüber welcher die Projektionen verglichen wurden, verschieden definiert werden. Die projizierten Niederschlagsmengen und Temperaturen wurden vor der weiteren Verwendung auf einzelne Stationsstandorte der MeteoSchweiz herunterskaliert (vgl. Bosshard u. a., 2011). Für die Verwendung der modellierten Abflussdaten in Betriebsmodellen von Wasserkraftwerken war es notwendig, die Abweichungen zwischen den beobachteten und modellierten Abflusswerten möglichst zu minimieren: Eine plausible Verifikation des Kraftwerkmodells in der Vergangenheit ist nur möglich, wenn die beiden Einflussgrössen auf die Stromproduktion eines Kraftwerks, namentlich die Zuflussmenge und das Preismodell, für jeden Tag zusammenpassen. Zu diesem Zweck wurde folgende Methode angewandt: In einem ersten Schritt (vgl. Abb. 1.5a) wurde das hydrologische Modell an den beobachteten Abflussmengen der Referenzperiode geeicht und verifiziert. Es wurde nun angenommen, dass die modellierte Ganglinie Qmod der Realität entspricht (bzw. den beobachteten Werten). In einem zweiten Schritt wurden die Klimaszenarien verwendet, um die Auswirkungen auf das Abflussverhalten im Gebiet zu simulieren (Abb. 1.5b). Zwischen der modellierten Abflussganglinie Qmod der Referenzperiode und den Szenarioläufen Qscen wurde danach für jeden Jahrestag (1. Januar bis 31. Dezember) eine mittlere relative Abweichung berechnet ( = Qscen/Qmod). Als mittlere tägliche relative Abweichung wird dabei das Mittel aller Abweichungen zwischen der Referenzperiode und verstanden. Somit erhält man für jede der 10 Klimaprojektionen einen mittleren Jahresverlauf der relativen Abweichungen (Abb. 1.5c). Dieses Signal wurde schliesslich auf die tatsächlich beobachtete Abbildung 1.5: Schematischer Ablauf der Aufprägung des Klimasignals auf die beobachtete Abflussganglinie, mit Qobs: beobachtete Abflussmenge; Qmod: modellierte Abflussmenge; und Qscen: Abflussszenario. 12

33 1.5 Methode Abflussganglinie übertragen (Qobs ), resultierend in den endgültigen Abflussprojektionen für die Periode (Abb. 1.5d). Für die Verifikation des Kraftwerkmodells in der Vergangenheit konnten somit die tatsächlich beobachteten Abflusswerte benutzt werden. Des Weiteren konnten die projizierten Abflusswerte direkt mit weiteren Messwerten, z.b. länger zurückreichende, verglichen werden. Ein Nachteil dieser Methode ist, dass die im Modell berechneten Veränderungen in anderen Wasserhaushaltsgrössen nicht direkt mit den beobachteten Abflussmengen verglichen werden können. Ein Vergleich ist lediglich zwischen den einzelnen Modellresultaten möglich (entspricht Abb. 1.5b) Modellkette Für die Untersuchung der Auswirkungen der Klimaänderung auf die Stromproduktion wurden bei den Fallstudien drei verschiedene Modellsysteme gekoppelt. Der erste Teil der Modellkette besteht aus verschiedenen Klimamodellketten des EU- Projektes ENSEMBLES (Linden und Mitchell, 2009). Diese bestehen aus Globalen Klimamodellen GCM mit grober Auflösung, deren Daten für verschiedene Szenarien für die Periode von mehreren Regionalen Klimamodellen RCM dynamisch auf 25 km horizontale Auflösung herunterskaliert wurden. Die resultierenden Temperatur- und Niederschlagsdaten aus den RCMs wurden auf die Stationsstandorte der MeteoSchweiz herunterskaliert (Bosshard u. a., 2011). Im zweiten Teil der Modellkette wurden die meteorologischen Daten für ein hydrologisches Modell auf das zu untersuchende Einzugsgebiet interpoliert. Die Rasterwerte dienten als Modellantrieb, wobei das hydrologische Modell vorher an einer gemessenen Abflussganglinie der Referenzperiode geeicht und verifiziert wurde. Im dritten Teil wurden die projizierten Abflussganglinien aus dem hydrologischen Modell in ein Betriebsmodell des jeweiligen Wasserkraftwerks gegeben, sodass die Auswirkungen auf die Stromproduktion und den Umsatz berechnet werden konnten. Die verwendete Modellkette erlaubt zwischen den einzelnen Modellen keine Interaktion. D.h., dass beispielsweise in der Realität vorkommende Rückkoppelungseffekte, z.b. zwischen den verschiedenen Geosphären, nicht berücksichtigt werden Unsicherheiten Klimaprojektionen unterliegen einer Reihe von Unsicherheiten. In Tabelle 1.2 sind die wichtigsten Unsicherheitsquellen in Bezug auf die Analyse der Auswirkungen der Klimaänderung auf die Wasserkraftnutzung und deren Resultate aufgelistet. Nach Krahe u. a. (2009) stellt die interne Klimavariabilität selbst eine Unsicherheitsquelle dar, da bereits kleinste, chaotische Änderungen die Vorhersehbarkeit des Verlaufes des Systems stören. Durch Variation der Anfangsbedingungen wird deshalb bei der Klimamodellierung eine Bandbreite von möglichen Verläufen erstellt. Durch die Bandbreite der Ergebnisse werden nicht-plausible Systemzustände ausgeschlossen. Das für die Klimamodellierung zugrundeliegende Emissionsszenario ist nicht stabil, da die zukünftige Entwicklung der Gesellschaft, Ökonomie, Technik, etc. nicht genau prognostiziert werden kann. Für Studien ist es üblich, sich auf die in den Berichten des Intergovernmental Panel on Climate Change verwendeten Szenarien zu beschränken. Die in dieser Dissertation verwendeten Klimaprojektionen basieren auf dem A1B Emissionsszenario, sofern nicht anders vermerkt. Die verschiedenen 13

34 1 Einleitung Tabelle 1.2: Mögliche Unsicherheitsquellen und deren Ursachen bei der Modellierung der Auswirkungen der Klimaänderung auf die Wasserkraftnutzung (verändert nach Krahe u. a., 2009). Nr. Unsicherheitsquelle Ursachen 1 Interne Klimavariabilität Deterministisch-chaotisches Verhalten des Klimasystems, unsichere Anfangsbedingungen 2 Emissionsszenarien Zukünftige Treibhausgasemissionen sind ungewiss, Annahmen sind zu treffen 3 Globales Klimamodell Unterschiedliche Techniken zur Diskretisierung von Gleichungen und unvollständige Repräsentation der Prozesse 4 Regionales Klimamodell wie Nr. 3 5 Statistisches Herunterskalieren Qualität Beobachtungsdaten, Wahl der Prädiktoren, Stationarität empirischer Beziehungen zwischen Prädiktoren und Prädiktanden, Methoden zur Parameterbestimmung 6 Hydrologisches Modell wie Nr. 3 7 Betriebsmodell wie Nr. 3 8 Modellkoppelung Fehlerhafte Variablenübergabe, fehlende Rückkoppelungseffekte 9 Beobachtungsdaten Unzureichende Messmethode, Messnetzdichte und raum-zeitliche Interpolationsverfahren, bewusste Manipulation 10 Analyst Flüchtigkeitsfehler, Unwissen Modelle (Klima, Hydrologie, Kraftwerk) stellen eine weitere Unsicherheitsquelle dar, da die Realität nicht perfekt abgebildet werden kann. Bei der Koppelung der Modelle werden Rückkoppelungseffekte nicht berücksichtigt, Variablen können fehlerhaft zwischen den Modellen weitergegeben oder in jedem Modell inkonsistenterweise neu berechnet werden (Krahe u. a., 2009). Bei der Übergabe von Variablen von einem zum anderen Modell stellt sich wiederum das Problem der unsicheren Anfangsbedingungen. Fehlerhafte Beobachtungsdaten und der Analyst selbst können ebenfalls zu den Unsicherheiten der Resultate beitragen. Die erwähnten Unsicherheiten müssen berücksichtigt werden. In der vorliegenden Studie wurde versucht, diese zu minimieren. Die Analysen basieren auf unterschiedlichen Klimaprojektionen von unterschiedlichen Klimamodellketten (Koppelung Globaler und Regionaler Klimamodelle). Für die Resultate wurden wo möglich Bandbreiten bzw. Konfidenzintervalle angegeben. Ebenso wurden die projizierten Veränderungen in Relation zu den beobachteten Variabilitäten gesetzt. Der Vergleich mit Ergebnissen aus anderen Studien wurde konsequent angewandt. 1.6 Aufbau der Dissertation In Kap. 1 wird eine allgemeine Einleitung ins Thema gegeben und die Bedeutung der Dissertation innerhalb des Projektes Klimaänderung und Wasserkraftnutzung definiert. Teil I: Hydroklimatische Variabilität in der Schweiz Teil I geht in verschiedenen Kapiteln auf die vergangene und projizierte hydroklimatische Variabilität in der Schweiz ein. Dabei wurden für die Analysen grossräumige (z.b. 14

35 1.6 Aufbau der Dissertation Alpenraum), gesamtschweizerische (z.b. Rheineinzugsgebiet) und mesoskalige Gebiete (Einzugsgebiete mit Flächen von km 2 ) berücksichtigt. In Kap. 2 werden Trends in den saisonalen und jährlichen Niederschlagsmengen in der Schweiz für die Perioden und dargestellt. Die Trends werden mit Veränderungen in den Auftretenshäufigkeiten und Niederschlagsergiebigkeiten der Alpinen Wetterlagen nach Schüepp (1968) verglichen. Eine einfache Methode wird angewandt, um Veränderungen in den Jahr-zu-Jahr Variabilitäten der untersuchten Grössen darzustellen. In Kap. 3 werden die hydroklimatischen Veränderungen seit 1808 im Einzugsgebiet des Rheins bis Basel präsentiert. Der Rhein bis Basel entwässert 67% der Gesamtfläche der Schweiz, und die mehr als 200-jährige Abflussmessreihe vermag die vergangenen hydrologischen Verhältnisse in der Schweiz aufzuzeigen. Daneben werden auch Veränderungen im Gebietsniederschlag und der bodennahen Lufttemperatur dargestellt. Es wird zudem gezeigt, wie sich die Jahr-zu-Jahr Variabilitäten der einzelnen Grössen über die 200 Jahre verändert haben. Kap. 4 ergänzt die Erkenntnisse aus dem vorangehenden Kapitel, indem Veränderungen in den Zuflüssen zum Rhein aus mesoskaligen Einzugsgebieten gezeigt werden. Es wird neben Veränderungen in den saisonalen und jährlichen Abflussmengen auch auf Veränderungen in deren Jahr-zu-Jahr Variabilität eingegangen. In Kap. 5 werden für ausgewählte mesoskalige Einzugsgebiete der Schweiz Veränderungen in deren Abflussregimes während dem letzten Jahrhundert dargestellt. Zusätzlich werden mit Hilfe von Modellrechnungen die Abflussregimes für projiziert. Ergänzend wird in den untersuchten Gebieten auch auf Veränderungen in den Wasserhaushaltsgrössen eingegangen, insbesondere auf Veränderungen der Schneedecke. Teil II: Auswirkungen auf die Wasserkraftnutzung In Teil II der Dissertation werden die Auswirkungen der hydroklimatischen Variabilität in der Schweiz auf die Stromproduktion aus der Wasserkraft dargestellt. In Kap. 6 werden in mehr als fünfzig mesoskaligen Einzugsgebieten der Schweiz die Auswirkungen der beobachteten Klimavariabilität auf die Stromproduktion aus der Wasserkraft analysiert. Da durch Wasserkraftwerke beeinflusste Abflusszeitreihen für Klimastudien ungeeignet sind, wurden die Auswirkungen der Klimaänderung an virtuellen Wasserkraftwerken in natürlichen und unbeeinflussten Flussgebieten untersucht. Die Resultate beschreiben einerseits Veränderungen in den nutzbaren Wassermengen und deren Saisonalität, andererseits Veränderungen in den Auftretenshäufigkeiten von Hoch- und Niedrigwasser. Die Resultate werden schliesslich mit der gesamten beobachteten Stromproduktion aus der schweizerischen Wasserkraft verglichen. In Kap. 7 werden am Fallbeispiel der Wasserkraftwerke im Prättigau die Auswirkungen der Klimaänderung auf den Kraftwerksbetrieb und die Stromproduktion gezeigt. Dabei werden für verschiedene Klimaprojektionen für einerseits die Auswirkungen auf die Zuflüsse dargestellt, andererseits deren weitere Auswirkungen auf den Betrieb. Für die Untersuchung wurden verschiedene Klimamodelle mit je einem hydrologischen Modell und einem Betriebsmodell gekoppelt. Beim Betriebsmodell wurde die Stromnachfrage bzw. der Strompreis unverändert belassen, sodass die Auswirkungen einer veränderten Zuflussmenge zum Kraftwerk isoliert betrachtet werden konnten. In Kap. 8 werden unter Verwendung derselben Methoden wie in Kap. 7 die Auswirkungen 15

36 Literatur der projizierten Klimaänderung für auf das Wasserkraftwerk Löntsch präsentiert. Ergänzend wird gezeigt, wie sensitiv die Produktion und der Umsatz auf Veränderungen in den Zuflussmengen reagieren. Im Kapitel Synthese (Kap. 9) werden schliesslich die wichtigsten Erkenntnisse aus den einzelnen Studien zusammenfassend wiedergegeben. Nach einer gesamtheitlichen Schlussfolgerung werden im Ausblick weitere mögliche Forschungsarbeiten präsentiert. Literatur Bader, S. und Bantle, H. (2004). Das Schweizer Klima im Trend: Temperatur- und Niederschlagsentwicklung Hrsg. von SMA-MeteoSchweiz. Zürich. BAFU/BFE (2007). Auswirkungen der Klimaänderung auf die Schweizer Volkswirtschaft (nationale Einflüsse). Hrsg. von Bundesamt für Umwelt BAFU und Bundesamt für Energie BFE. Bern. Balmer, M., Möst, D. und Spreng, D. (2006). Schweizer Wasserkraftwerke im Wettbewerb: Eine Analyse im Rahmen des europäischen Elektrizitätsversorgungssystems. Zürich: vdf Hochschulverlag. Begert, M., Schlegel, T. und Kirchhofer, W. (2005). Homogeneous temperature and precipitation series of Switzerland from 1864 to In: International Journal of Climatology 25.1, S doi: /joc Bergström, S. u. a. (2007). Impacts of climate change on river runoff, glaciers and hydropower in the Nordic area. Joint final report from the CE Hydrological Models and Snow and Ice Groups. Reykjavík. Bergström, S. u. a. (2008). Follow-Up of the Swedish Guidelines for Design Flood Determination for Dams. Hrsg. von Swedish Meteorological and Hydrological Institute. Norrköping. BFE (2007). Die Energieperspektiven Band 1: Synthese. Hrsg. von Bundesamt für Energie BFE. Bern. (2010). Schweizerische Elektrizitätsstatistik Hrsg. von Bundesamt für Energie BFE. Bern. Bosshard, T. u. a. (2011). Spectral representation of the annual cycle in the climate change signal. In: Hydrology and Earth System Sciences Discussions 8.1, S doi: /hessd Christensen, J. H., Carter, T. R. und Giorgi, F. (2002). PRUDENCE employs new methods to assess European Climate Change. In: EOS Transactions American Geophysical Union 82.13, S doi: /2002EO Deutscher Wetterdienst (Juni 2011). Webseite des Deutschen Wetterdienst. url: http: // GLOWA (2010). Teilprojekt Hydrologie/Fernerkundung Auswirkungen des Klimawandels auf die Energiegewinnung aus Wasserkraft und auf die Talsperrenbewirtschaftung. In: Global Change Atlas, Einzugsgebiet Obere Donau. Bd. Tafel München: GLOWA- Danube-Projekt. 16

37 Literatur Hänggi, P. und Plattner, C. (2009). Projekt Klimaänderung und Wasserkraftnutzung: Schlussbericht der Vorstudie. 2. Auflage. Hrsg. von Kompetenznetzwerk Wasser im Berggebiet. Bern, Davos. Hänggi, P. und Weingartner, R. (2009). Wasserkraftnutzung unter veränderten Klimabedingungen. In: Bulletin SEV/AES 2, S Horton, P. u. a. (2005). Prediction of climate change impacts on Alpine discharge regimes under A2 and B2 SRES emission scenarios for two future time periods. Bern: Bundesamt für Energie BFE. Hubacher, R. und Schädler, B. (2010). Wasserhaushalt grosser Einzugsgebiete im 20. Jahrhundert. In: Hydrologischer Atlas der Schweiz. Hrsg. von Landeshydrologie und -geologie (LHG). Bd. Tafel 6.6. Bern: Bundesamt für Landestopographie. IPCC (2007). Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Hrsg. von Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). Geneva, Switzerland. Krahe, P. u. a. (2009). Wirkungsabschätzung von Unsicherheiten der Klimamodellierung in Abflussprojektionen - Auswertung eines Multimodell-Ensembles für das Rheingebiet. In: Hydrologie und Wasserbewirtschaftung 53.5, S Linden, P. v. d. und Mitchell, J. (2009). ENSEMBLES: Climate Change and its Impacts: Summary of research and results from the ENSEMBLES Project. FitzRoy Road, Exeter EX1 3PB, UK, S MeteoSchweiz (Juni 2011). Webseite MeteoSchweiz. url: Nachtnebel, H.-P. und Fuchs, M. (2001). Die Hydrologie Österreichs unter dem Einfluß von Szenarien einer möglichen Klimaänderung (Hydklima). Wien. OcCC (2007). Klimaänderung und die Schweiz 2050: Erwartete Auswirkungen auf Umwelt, Gesellschaft und Wirtschaft. Hrsg. von Beratendes Organ für Fragen der Klimaänderung (OcCC). Bern. (2008). Das Klima ändert - was nun? Der neue UN-Klimabericht (IPCC 2007) und die wichtigsten Ergebnisse aus Sicht der Schweiz. Hrsg. von Beratendes Organ für Fragen der Klimaänderung (OcCC). Bern. ProClim, Hrsg. (2003). Wasserkraft und Klimawandel in der Schweiz - Vision 2030: Climate Talk Dialog zwischen Wissenschaft und Wirtschaft. Tagung vom Februar Bern. url: Sælthun, N. R. u. a. (1998). Climate change impacts on runoff and hydropower in the Nordic countries: Final report from the project Climate Change and Energy Production. Hrsg. von Nordic Council of Ministers. Copenhagen. Schäfli, B., Hingray, B. und Musy, A. (2007). Climate change and hydropower production in the Swiss Alps: quantification of potential impacts and related modelling uncertainties. In: Hydrology and Earth System Sciences 11, S doi: /hess Schöner, W. u. a. (2011). Anpassungsstrategien an den Klimawandel für Österreichs Wasserwirtschaft. Hrsg. von Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Umwelt und Wasserwirtschaft. Wien. Schüepp, M. (1968). Kalender der Wetter- und Witterungslagen von 1955 bis Hrsg. von Schweizerische Meteorologische Zentralanstalt. Zürich. SGHL (2011). Auswirkungen der Klimaänderung auf die Wasserkraftnutzung - Synthesebericht. Hrsg. von Schweizerische Gesellschaft für Hydrologie und Limnologie (SGHL). Bd. 38. Beiträge zur Hydrologie der Schweiz. Bern. 17

38 Literatur Vischer, D. und Bader, S. (1999). Einfluss der Klimaänderung auf die Wasserkraft. In: Wasser Energie Luft 91.7/8, S Westaway, R. (2000). Modelling the potential effects of climate change on the Grande Dixence hydro-electricity scheme, Switzerland. In: Journal of the Chartered Institution of Water and Environmental Management 14.3, S

39 Teil I Hydroklimatische Variabilität in der Schweiz 19

40

41 2 Wetterlagenbezogene Trendanalyse der Niederschläge in der Schweiz Pascal Hänggi 1,3, Markéta Jetel 2,3, Marcel Küttel 2,3, Heinz Wanner 2,3 und Rolf Weingartner 1,3 1 Geographisches Institut der Universität Bern, Gruppe für Hydrologie, Hallerstrasse 12, 3012 Bern, Schweiz 2 Geographisches Institut Universität Bern, Gruppe für Klimatologie und Meteorologie, Hallerstrasse 12, 3012 Bern, Schweiz 3 Oeschger-Zentrum für Klimaforschung, Universität Bern, 3012 Bern, Schweiz Hydrologie und Wasserbewirtschaftung, 2011, 55(3), Zusammenfassung Für die Hydrologie sind quantifizierte Aussagen zur Niederschlagsentwicklung von besonderem Interesse, da sie direkte Auswirkungen auf den Abfluss und damit auf die räumlich-zeitliche Verfügbarkeit der Wasserressourcen haben. Hier wurden saisonale und jährliche Niederschlagsmengen in der Schweiz als auch die Häufigkeiten der Alpinen Wetterlagentypen AWT nach Schüepp (1968) auf Trends und Veränderungen in deren Jahr-zu-Jahr Variabilität untersucht. Demnach hat der Winter- und Jahresniederschlag seit 1901 auf der Alpennordseite signifikant zugenommen. Für den Frühling auf der Alpennordseite konnte eine deutliche Zunahme in der Jahr-zu-Jahr Variabilität des Niederschlags festgestellt werden. Bei den AWT haben die konvektiven Lagen auf Kosten der advektiven Lagen signifikant zugenommen, wobei diese Veränderungen im Frühling und Sommer eventuell auf Inhomogenitäten in den Zeitreihen der AWT zurückgeführt werden können. In Bezug auf den Einfluss der AWT auf den Niederschlag vermögen bei den konvektiven Lagen Veränderungen in deren Auftretenshäufigkeit die Niederschlagsmengen zu beeinflussen, bei den advektiven Lagen hingegen deren Ergiebigkeiten (mittlere Niederschlagsmengen pro Wetterlagentag). Die ausgeprägte Zunahme der Niederschlagsvariabilität im Frühling kann dabei mit einer mehrheitlichen Zunahme der Variabilität der Ergiebigkeit erklärt werden. Allgemein konnte gezeigt werden, dass mit Hilfe der beiden Grössen Auftretenshäufigkeiten von AWT und mittlere Niederschlagsergiebigkeiten der AWT Veränderungen im Niederschlag bezüglich Menge erklärt werden können. Eine eindeutige Zuteilung, welche der beiden Grösse niederschlagsbestimmend ist, konnte mit der verwendeten Methode nicht ermittelt werden. Ungeklärt bleiben auch die treibenden Kräfte bezüglich der beobachteten Trends in den AWT. 21

42 2 Wetterlagenbezogene Trendanalyse der Niederschläge in der Schweiz 2.1 Einleitung Der Niederschlag stellt in der Wasserbilanzgleichung der Schweiz die wichtigste Grösse auf der Einnahmeseite dar. Quantifizierte Aussagen zur Niederschlagsentwicklung sind für die Hydrologie von besonderem Interesse, da sie direkte Auswirkungen auf den Abfluss und damit auf die räumlich-zeitliche Verfügbarkeit der Wasserressourcen haben. Im Rahmen einer Studie zu den Auswirkungen der Klimaänderung auf die schweizerische Wasserkraftnutzung (Hänggi und Weingartner, 2009) wurde untersucht, ob und wie sich der Niederschlag seit 1901 in der Schweiz verändert hat. Dabei interessierte vor allem der Aspekt, welchen Einfluss verschiedene Wetterlagen über dem Alpenraum auf den Niederschlag haben und ob und wie sich dieser Einfluss über die letzten Jahrzehnte infolge der Klimaänderung gewandelt hat. Die Erkenntnisse könnten des Weiteren hilfreich sein, um mit Hilfe von Klimaszenarien die zukünftige Niederschlagsentwicklung abzuschätzen. Bisherige Analysen der zeitlichen Entwicklung der Niederschlagsmengen in der Schweiz zeigten, dass seit 1864 die Winter signifikant niederschlagsreicher geworden sind (Bader und Bantle, 2004; Begert, Schlegel und Kirchhofer, 2005). Ebenfalls konnten in den jährlichen Mengen Zunahmen festgestellt werden, insbesondere auf der Alpennordseite und in der Westschweiz. Eine andere Studie berücksichtigte neben der Niederschlagsmenge noch weitere Niederschlagsindizes, welche sich in die Kategorien Basisniederschlag, Starkniederschläge, Feuchtwetterperiode und Trockenwetterperiode gliedern lassen (Schmidli und Frei, 2005). Für die Periode wurden signifikant positive Trends bei den Winterniederschlagsmengen in der Nord- und Westschweiz beobachtet. Schwarb (1996) untersuchte für die Periode den Einfluss und den Zusammenhang unterschiedlichster Wetterparameter auf die Niederschlagsmenge im hydrologischen Winterhalbjahr (Oktober bis März). Die Wetterparameter entstammten der Alpenwetterstatistik der MeteoSchweiz (SMA, 1985), einem Katalog in dem die tägliche Wetterlage über dem Alpenraum beschrieben wird. Die Analyse fand signifikante Anstiege der Niederschlagsmengen mit zunehmender Windgeschwindigkeit auf der 500 hpa-fläche. Veränderungen in den Auftretenshäufigkeiten von verschiedenen Wetterlagen über dem Alpenraum wurden in Stefanicki, Talkner und Weber (1998) untersucht. Für den Winter wurden signifikante Zunahmen in den Häufigkeiten und Verweildauern von konvektiven Wetterlagen festgestellt. Zudem sind die Auftretenshäufigkeiten der konvektiven Wetterlagen an verschiedenen Standorten im Alpenraum positiv korreliert mit den mittleren Jahrestemperaturen und dem Bodendruck. Korrelationen zu den Niederschlagsmengen wurden nicht untersucht. Ergänzend zu diesen Arbeiten untersuchten verschiedene Studien, wie sich neben der Auftretenshäufigkeit von Wetterlagen auch deren Niederschlagsergiebigkeit (mittlere Niederschlagsmengen pro Wetterlagentag) über die Zeit verändert hat. Letzteres wird in der Literatur oft als within-type variation bezeichnet. Widmann und Schär (1997) versuchten Niederschlagtrends der Periode mit Veränderungen in verschiedenen Niederschlag verursachenden Wetterlagen zu erklären. Unter Verwendung eines statistischen Modells und der Wetterlagenklassifikation nach Schüepp (1968) wurde aufgezeigt, dass die Niederschlagtrends in der Schweiz nicht durch eine veränderte Häufigkeit der Wetterlagen, sondern primär durch eine veränderte Ergiebigkeit derselben erklärt werden können. Ein anderer Ansatz zur Aufschlüsselung des Einflusses verschiedener Wetterlagen auf den Niederschlag wurde von Beck, Jacobeit und Jones (2007) und Küttel, Luterbacher und Wanner (2010) für Mitteleuropa bzw. den Europäischen Grossraum gewählt: Die beobachte- 22

43 2.2 Untersuchungsraum und Datengrundlage te Niederschlagsveränderung zwischen zwei Zeitabschnitten wurde dabei als Summe zweier Terme beschrieben: Der erste Term umfasst die zu erwartende Niederschlagsveränderung aufgrund einer veränderten Häufigkeit der Wetterlage, der zweite Term die Differenz zwischen der beobachteten und der aus dem ersten Term beschriebenen Niederschlagsveränderung. Letzterer beschreibt somit die oben erwähnte within-type variation. Die Resultate zeigten, dass hauptsächlich Veränderungen in den Ergiebigkeiten der einzelnen Wetterlagen und nicht deren Häufigkeiten die Veränderungen in den Niederschlagsmengen zu erklären vermögen. Beide Studien zeigten allerdings, dass der Einfluss der beiden Terme auf die Niederschlagsmengen zeitlich variiert. In den genannten Studien konnten demnach klare Veränderungen im Niederschlagsgeschehen während des 20. Jahrhunderts festgestellt werden. Die zugrundeliegenden Prozesse wie Veränderungen der niederschlagsbestimmenden grossräumigen atmosphärischen Zirkulation wurden dabei nur selten umfassend analysiert. Weiter beschreiben die erwähnten Studien unter Verwendung der Trendanalyse langfristige Verschiebungen des Mittelwertes verschiedenster Niederschlagsgrössen, jedoch ist unklar, wie sich die Grössen dann auf einem neuen Niveau des Mittelwerts verhalten. So stellt sich die Frage, ob sich beispielsweise die Jahr-zu-Jahr Variabilität des Niederschlags verändert hat und welches die treibenden Prozesse dahinter sind. In Bezug zur Diskussion zu den Auswirkungen eines sich ändernden Klimas ist es für verschiedene Bereiche wie zum Beispiel die Wasserkraftnutzung, aber auch die Trinkwasserversorgung, die Landwirtschaft oder den Tourismus nützlich zu wissen, ob in der Vergangenheit Veränderungen in der zwischenjährlichen Variabilität des Niederschlags feststellbar sind. Schliesslich geht man davon aus, dass es für die Gesellschaft schwieriger ist, sich an ein variableres Klima mit häufigeren Extremen anzupassen als an ein weniger variables Klima (IPCC, 2007). Für Sommertemperaturen über Europa wurde auf Basis von Klimamodellberechnungen bereits gezeigt, dass diese nicht nur weiter zunehmen werden, sondern dass auch deren zwischenjährliche Variabilität ansteigen wird (Schär u. a., 2004; Scherrer u. a., 2005). Nachfolgend werden die räumlichen und zeitlichen Veränderungen des Niederschlags in der Schweiz und der Einfluss der alpinen Wetterlagen auf die Niederschlagsmengen diskutiert. Zuerst werden Veränderungen im saisonalen und jährlichen Niederschlag zwischen 1901 und 2007 bezüglich der Menge und der Jahr-zu-Jahr Variabilität räumlich differenziert dargestellt. Anschliessend werden Trends in den Auftretenshäufigkeiten der Wetterlagen der Periode beschrieben, wobei die alpine Wetterlagenklassifikation nach Schüepp (1968) verwendet wird. Am Schluss wird der Einfluss einzelner Wetterlagen auf den Niederschlag präsentiert. 2.2 Untersuchungsraum und Datengrundlage Niederschlag Die Analyse der Niederschlagsentwicklung in der Schweiz zwischen 1901 und 2007 basiert auf Daten von 103 Messstationen der MeteoSchweiz. Aus den täglichen Daten wurden für die Trendanalyse die saisonalen (DJF, MAM, JJA, SON) und jährlichen (ANN) Niederschlagssummen berechnet. Der mittlere jährliche Jahresniederschlag von der 103 Messstationen beträgt 1188 mm. Der effektive mittlere Jahresniederschlag der Schweiz liegt zum Vergleich bei 1458 mm (Spreafico und Weingartner, 2005). Der Unterschied begründet 23

44 2 Wetterlagenbezogene Trendanalyse der Niederschläge in der Schweiz sich mit der geographischen Verteilung der in dieser Studie verwendeten Messstationen, welche in den niederschlagsreicheren alpinen Gebieten weniger häufig vorhanden sind (Abb. 2.1). Da der Niederschlag unter anderem durch die Topographie stark beeinflusst wird, verhält sich der Niederschlag in der Schweiz sehr heterogen. Vor allem in den inneralpinen Tälern können durch die Gebirgszüge ganz spezifische Niederschlagsregimes entstehen (Bader und Bantle, 2004). Aus diesem Grund ist es sinnvoll, die Messstationen in Regionen mit ähnlichen klimatischen Bedingungen zu gliedern. In der Schweiz werden dabei oft die Klimaregionen nach Schüepp und Gensler (1980) verwendet Wetterlagen Für die synoptische Analyse werden die täglichen Druckfelder oft in eine kleinere Anzahl repräsentativer Wetterlagen zusammengefasst, wobei zwischen subjektiven und objektiven Klassifikationen unterschieden wird. Im Laufe der Zeit wurde eine Vielzahl von Techniken entwickelt (Huth u. a., 2008). Für die Schweiz wird angenommen, dass sich die subjektive Klassifikation nach Schüepp (1968) als am geeignetsten erweist. Diese Klassifikation basiert auf der Alpenwetterstatistik AWS der MeteoSchweiz (SMA, 1985). In der AWS wird seit 1945 die tägliche Wetter- und Witterungssituation im schweizerischen Alpenraum inklusive der angrenzenden Gebiete der Nachbarländer aufgezeichnet und klassifiziert. Die zur Klassifikation herangezogenen Parameter sind: Richtung der Strömung in Bodennähe, Höhenwindrichtung in der 500 hpa-fläche, Höhenwindstärke in der 500 hpa-fläche, Beziehung zwischen Boden- und Höhenströmung (Baroklinität) und Höhenlage der absoluten Topographie der 500 hpafläche. Vorteil des Bestimmungsverfahrens ist die geringere subjektive Beeinflussung bei der Wetterlagenzuordnung als bei anderen, nicht-numerischen Klassifizierungsverfahren, sowie dessen globale Anwendbarkeit (Schwarb, 1996). Für Untersuchungen ist es sinnvoll die einzelnen Wetterlagen in Gruppen zusammenzufassen. Bei der synoptischen Wetterlagenklassifikation wird dabei zwischen den Hauptgruppen Abbildung 2.1: Geographische Verteilung der in dieser Untersuchung verwendeten Niederschlagsmessstationen und deren Aufteilung in die zwölf Klimaregionen der Schweiz nach Schüepp und Gensler (1980). Gebiete über 1500 m ü. M. sind grau markiert. 24

45 2.2 Untersuchungsraum und Datengrundlage konvektiv, advektiv und gemischt unterschieden (Schüepp, 1979). Die konvektiven Lagen werden nach dem Höhenluftdruck unterteilt, wobei die tägliche Lage der 500 hpa-fläche mit deren langjährigem Jahresverlauf verglichen wird: Lagen oberhalb des 75%-Quartils werden als Hochdrucklagen definiert, solche unterhalb des 25%-Quartils als Tiefdrucklagen. Bei Flachdrucklagen liegt die 500 hpa-fläche zwischen dem 25%- und 75%-Quartil. Die advektiven Lagen lassen sich gemäss der Richtung der Höhenströmung in West-, Nord-, Ost- und Südlagen gliedern. Die Mischlagen werden hier nicht weiter unterteilt. Damit ergeben sich acht Grundtypen von Wetterlagen (nachfolgend Alpine Wetterlagentypen AWT genannt, sofern nicht anders vermerkt). Jede AWT beinhaltet wiederum fünf synoptische Wetterlagen, womit sich insgesamt vierzig Wetterlagen ergeben. Eine detaillierte Beschreibung der einzelnen Wetterlagen ist in Wanner u. a. (1998) enthalten. Für die Analysen wurden hier die Zeitreihen der acht AWT für den Zeitraum von verwendet, welche in täglicher Auflösung vorlagen Datenqualität Die Niederschlagsdaten sind nicht homogenisiert, d.h. sie wurden nicht um Messmethodenwechsel, Beobachterwechsel, Standortwechsel oder anderweitigen Inkonsistenzen berichtigt. Für die Schweiz liegen bisher nur zwölf homogene Niederschlagszeitreihen vor, allerdings in monatlicher Auflösung (Begert, Schlegel und Kirchhofer, 2005). Schmidli und Frei (2005) verglichen die Verwendung von homogenisierten und nicht homogenisierten Niederschlagszeitreihen aus der Schweiz bezüglich der Resultate von Trendanalysen. Dabei fielen für die Periode die Trendschätzungen für die homogenen Reihen stärker aus als für die nicht-homogenisierten Zeitreihen, insbesondere im Winter. Dies wurde damit begründet, dass die Einführung automatischer Niederschlagsmessgeräte in der Schweiz systematisch negative Messabweichungen verursacht haben könnte. Des Weiteren besteht die Vermutung, dass es bei der Berücksichtigung sehr vieler Stationen eher unwahrscheinlich sei, dass eine grosse Anzahl von Reihen wesentlich von Inhomogenitäten betroffen sei (Schmidli und Frei, 2005). Für die Mehrheit der Datenreihen bleiben demnach die Anzeichen auf einen Trend und deren statistische Signifikanz erhalten. Da hier mehrere Niederschlagsstationen pro Klimaregion vorliegen, wird davon ausgegangen, dass sich durch Inhomogenitäten beeinflusste Trends in den Resultaten ausgleichen. Die räumliche Repräsentanz der Trendresultate sollte demnach gegeben sein (Rapp, 2000). Trotz des strikten und semi-objektiven Bestimmungsverfahrens bei der Wetterlagenklassifikation konnten in den Studien von Schwarb (1996) und Salvisberg (1996) schwache Inhomogenitäten in der verwendeten AWT Zeitreihe um das Jahr 1975 festgestellt werden. Bei den meisten Wetterparametern der AWS, auf welchen die Klassifikation basiert, handelt es sich nicht um direkt gemessene Daten. Oft sind sie aus anderen Parametern abgeleitet, einige sogar über mehrere Stufen. Bezüglich Inhomogenitäten besteht erstens die Möglichkeit, dass die verwendeten Ausgangsgrössen fehlerbehaftet sind. Zweitens können in die Aufbereitung abgeleiteter Parameter subjektive Einflüsse und Fehlbewertungen der Bearbeiter einfliessen. Dies gilt vor allem bei Parametern, welche auf der Interpretation von Wetterkarten basieren. Ein Bearbeiterwechsel kann deshalb ein möglicher Grund für Inhomogenität in der Zeitreihe sein (Schwarb, 1996; Salvisberg, 1996). Die Zeitreihen wurde hier mit Hilfe des Bruchpunkttests nach Pettitt (1979) auf Inhomogenitäten überprüft (Tabelle 2.1). Der Test gibt viele signifikante Bruchpunkte an, wobei eine Häufung in der 25

46 2 Wetterlagenbezogene Trendanalyse der Niederschläge in der Schweiz Tabelle 2.1: Signifikante Bruchpunkte (Pettitt, 1979) in den saisonale und jährliche Zeitreihen der Alpinen Wetterlagentypen nach Schüepp (1968) α = 0.05 und Kursiv gedruckte Zahlen beziehen sich auf sekundäre Bruchpunkte. AWT α DJF MAM JJA SON ANN Hoch Flach Tief West Nord Ost Süd Misch , , ,71,81, ,61, , ,77, ,80, , , , ,59,73, ,88, ,68,72, , ersten Hälfte der 1970er Jahre sichtbar ist: Bei den Mischlagen im Winter und Herbst, bei den Flach-, West- und Nordlagen im Frühling und/oder Sommer. Ein eindeutiges Muster beim Auftreten der Bruchpunkte kann allerdings nicht erkannt werden. Stefanicki, Talkner und Weber (1998) zeigten an Trendberechnungen, dass die vorhandenen Inhomogenitäten keinen signifikanten Einfluss auf deren Aussagen haben. Für den europäischen Alpenraum liegt eine automatische Klassifikation vor (Schiemann und Frei, 2010). Da diese aber nur den Zeitraum abdeckt, wurde die Klassifikation nach Schüepp (1968) verwendet. 2.3 Methode Um die Veränderungen der Niederschlagssummen und der AWT bezüglich deren Grösse (bzw. Häufigkeit) und zwischenjährlichen Variabilität zu analysieren, wurde eine lineare Trendanalyse in Kombination mit einem Filterverfahren verwendet Trendanalyse Die Veränderungen der saisonalen und jährlichen Niederschlags- und AWT-Zeitreihen wurden mittels einer Trendanalyse beschrieben. Dabei wurden die Trends mit dem nichtparametrischen Ansatz nach Theil (1950); Sen (1968) geschätzt. Der Vorteil dieser Schätzmethode ist seine Robustheit gegenüber Ausreissern und die geringe Beeinträchtigung durch nicht normalverteilte Daten. Dabei entspricht die Steigung der Trendgeraden β T S dem Median aller möglichen Steigungen zwischen den Wertepaaren der betrachteten Zeitreihe β T S = Median j>i ( ) yj y i, j = 2,..., n und i = 1,..., n 1, (2.1) j i 26

47 2.3 Methode wobei y die Werte der Zeitreihe bezeichnet, und n die Anzahl aller Werte der betrachteten Zeitreihe. Um Trends einerseits zwischen Stationen aus unterschiedlichen Klimaregionen und Höhenlagen, und andererseits auch aus unterschiedlichen Untersuchungsperioden miteinander zu vergleichen, wurde ein relativer Trend T rel [%] verwendet. Er stellt die absolute Veränderung des linearen Trends pro 50 Jahren in Relation zum Mittel der betrachteten Variablen während der Referenzperiode dar (Rapp, 2000) ( βt S 50 T rel = ȳ ) 100. (2.2) Die Trendschätzung wurde auf alle Zeitreihen und auf die zwei Zeitintervalle (Länge der vorliegenden Niederschlagszeitreihen) und (Länge der AWT Zeitreihen) angewandt. Mit dem nicht-parametrischen Test nach Mann (1945); Kendall (1975) wurden die Resultate schliesslich auf ihre Signifikanz überprüft (α = 0.05) Jahr-zu-Jahr Variabilitätsanalyse Um die Veränderung der Jahr-zu-Jahr Variabilität der saisonalen und jährlichen Niederschlagsmengen und AWT zu untersuchen (nachfolgend lediglich als "Variabilität"bezeichnet, sofern nicht anders vermerkt), wurden zunächst die Schwankungen der Zeitreihenwerte zu einer mittleren Tendenz bestimmt. Dabei wurde als mittlere Tendenz die mit Hilfe eines Glättungsfilters an die Werte angepasste Kurve, und als Schwankungen die Residuenwerte zu eben dieser Kurve definiert. Eine Häufung grosser Residuenwerte ist ein Indikator für eine hohe Variabilität (Chambers u. a., 1983). Die Zeitreihen der absoluten Beträge der Residuen wurden danach nach dem oben beschriebenen Prinzip auf Trends untersucht. Abbildung 2.2: Oben: Frühlings-Niederschlagssummen der Station Col du Grand St-Bernard von (Balkendiagramm) inkl. dazugehöriger LOWESS-Kurve (durchgezogene Linie) und Trendschätzungen (gestrichelte Linien) für die Untersuchungsperioden und Unten: Absolute Beträge der Residuen zur LOWESS-Kurve und deren Trendschätzungen. 27

48 2 Wetterlagenbezogene Trendanalyse der Niederschläge in der Schweiz Je nach dem wie die mittlere Tendenz definiert wird, hier also durch die Wahl des Filters und des Glättungsgrades, verändern sich auch die Residuen und somit die Aussage bezüglich der Veränderung der Variabilität. Da sich Zeitreihen von Umweltbeobachtungen oft mathematisch nicht exakt formulieren lassen, eignen sich besonders Glättungsverfahren, welche nicht auf eine beschreibende Funktion der Daten angewiesen sind. Das LOWESS-Glättungsverfahren (LOcally WEighted Scatterplot Smoother; Cleveland, 1979) entspricht diesem Kriterium, wobei an jeden Wert der Datenreihe (abhängige Variable) mit Hilfe seiner Nachbarwerte (unabhängige Variablen) eine Polynomfunktion angepasst wird. Die Anpassung erfolgt mit Hilfe der gewichteten Methode der kleinsten Quadrate, wobei der Einfluss der einzelnen Nachbarwerte mit der Entfernung zur abhängigen Variable abnimmt. Die Glättungskurve entspricht demnach der Menge der durch die jeweiligen Polynomfunktionen geschätzten Werte. Für eine detaillierte Beschreibung von LOWESS wird hier auf Cleveland (1979) verwiesen. Wichtig ist, dass für die LOWESS-Glättung sowohl der Grad d des verwendeten Polynoms, die Gewichtungsmethode W für die Berechnung des Einflusses der einzelnen Nachbarwerte auf die Berechnung, und auch die Anzahl beeinflussender Nachbarwerte f (auch als Bandbreite bekannt) bestimmt werden muss. Die ersten beiden Grössen d und W haben dabei einen geringen Einfluss auf die Glättung, f einen sehr grossen, da der Wert direkt den Glättungsgrad bestimmt (Keele, 2008). Die LOWESS-Glättung wurde hier mit d = Polynom zweiten Grades, W = trikubische Gewichtungsfunktion und f = 0.28 (Periode ) bzw (Periode ) verwendet. Letztere berücksichtigt somit zur Berechnung der Polynomfunktion in beiden Untersuchungsperioden 30 Jahreswerte, was gleichzeitig der Länge einer Norm- Klimaperiode nach WMO (1959) Standard entspricht. In Abb. 2.2 ist die angewandte Methode zur Analyse der Veränderung der zwischenjährlichen Variabilität exemplarisch an einer Niederschlagszeitreihe dargestellt Einfluss der AWT auf die Niederschlagsmengen Um den Einfluss der acht AWT auf den Niederschlag zu untersuchen, wurden in einem ersten Schritt niederschlagsbestimmende AWT identifiziert. Dazu wurde der prozentuale Anteil am mittleren ( ) saisonalen und jährlichen Gesamtniederschlag pro AWT mit P AW T P 100 (2.3) für jede Niederschlagsmessstation und für jedes Jahr berechnet. P AW T bezeichnet dabei die saisonale/jährliche Gesamtniederschlagsmenge pro AWT, P die saisonale/jährliche Gesamtniederschlagsmenge. Sofern bei einem AWT der prozentuale Anteil von 12.5% im Mittel überschritten wurde, also überdurchschnittliche Anteile am saisonalen und jährlichen Gesamtniederschlag vorwies, wurde der entsprechende AWT als niederschlagsbestimmend für die jeweilige Saison definiert. In einem zweiten Schritt wurde untersucht, wie sich die mittleren täglichen Niederschlagsmengen pro AWT (entspricht den mittleren Ergiebigkeiten) während des Zeitraums von verändert haben. P AW T n AW T (2.4) 28

49 2.4 Resultate In Gl. 2.4 bezeichnet n AW T die Auftretenshäufigkeitder jeweiligen AWT während der Saison bzw. dem Jahr in Tagen. Die Zeitreihen wurden wiederum wie oben beschrieben auf Trends und Veränderungen in der Jahr-zu-Jahr Variabilität analysiert. 2.4 Resultate Veränderungen des Niederschlags und Mittlerer Verlauf der Niederschlagssummen In Abb. 2.3 sind pro Klimaregion die saisonalen und jährlichen Niederschlagsanomalien im Vergleich zum Mittel der Referenzperiode dargestellt. Generell zeigen sich in allen Jahreszeiten immer wieder niederschlagsreichere und ärmere Perioden. Deutliche Trends sind mit Ausnahme der Zunahmen gegen Ende der Untersuchungsperiode im Herbst (SON) und in den jährlichen Summen (ANN) nicht erkennbar. Des Weiteren unterscheiden sich die Anomalien der einzelnen Klimaregionen wenig. Ausnahmen bilden meistens die Zeitreihen der Klimaregionen Engadin (11) und Alpensüdseite (12). Im Winter (DJF) zeigen sich um 1930, 1940 und 1970 in fast allen Regionen der Schweiz Trockenphasen. Lediglich auf der Alpensüdseite um 1970 sind die Niederschlagsanomalien gering. Daneben fallen die hohen Anomalien für das Engadin zwischen auf. Nach 1980 nahmen die winterlichen Niederschlagsmengen bis heute ab. Im Frühling (MAM) sind im Zeitraum deutlich unterdurchschnittliche Werten erkennbar. Wie im Winter war es zu Beginn der 1970er Jahre trockener, und in den 1980er Jahren feuchter. Auffallend sind die starken Schwankungen im Engadin und auf der Alpensüdseite zwischen 1970 und Die Anomalien der Sommerniederschläge (JJA) sind geringer ausgeprägt als jene im Winter und Frühling. Trockenphasen sind in den Jahren um 1920 und in den 1940er Jahren sichtbar. Nachdem um 1955 in den Sommermonaten in der ganzen Schweiz im Mittel am meisten Niederschlag registriert wurde, wichen die Mengen danach bis heute nur wenig vom Referenzwert von ab. Im Herbst (SON) wurden zwischen 1910 und 1945 überdurchschnittliche Niederschlagsmengen registriert, wobei die Verhältnisse zwischen den Klimaregionen sehr heterogen waren. Danach haben sich die Niederschlagsmengen in der ganzen Schweiz ähnlich entwickelt, nur in den Jahren von 1955 bis 1970 fiel überdurchschnittlich viel Niederschlag im Engadin und auf der Alpensüdseite. Nach einigen niederschlagsreichen Jahren zwischen 1990 und 2000 befinden sich die Herbstniederschläge in einer abnehmenden Tendenz. Der mittlere Jahresniederschlag (ANN) fiel von 1901 bis Mitte der 1970er Jahre mit wenigen Ausnahmen geringer aus als das Mittel der Referenzperiode Besonders trocken war es in den 1940er Jahren. Anschliessend stellte sich eine Tendenz zu höheren Niederschlagssummen ein, welche um 1980 seinen Höhepunkt fand. Nach den niederschlagsreichen Jahren um 2000 kann ein markanter Rückgang der mittleren jährlichen Niederschlagssummen festgestellt werden. Trends in den Summen und Jahr-zu-Jahr Variabilitäten der Niederschläge In Abb. 2.4 sind die signifikanten Trends der Niederschlagssummen (sum) und der Jahr-zu- Jahr Variabilitäten (var) für (jeweils links) und (rechts) dargestellt. 29

50 2 Wetterlagenbezogene Trendanalyse der Niederschläge in der Schweiz Abbildung 2.3: LOWESS-geglättete saisonale und jährliche Niederschlagsanomalien im Vergleich zum Mittel von Grau: Anomalien der Klimaregionen (1) bis (10); Blau: Klimaregion Engadin (11); Rot: Alpensüdseite (12); Schwarz: Mittel Schweiz. 30

51 2.4 Resultate Abbildung 2.4: Signifikante Trends der saisonalen und jährlichen Niederschlagssummen (sum) und deren Jahr-zu-Jahr Variabilitäten (var) für die Zeitintervalle und (α = 0.05). Blaue Kreise: positive Trends, rote Rhomben: negative Trends. Die Trendstärke widerspiegelt sich in der Farbstärke der Symbole (<10%, 10-30%, >30%). Vergleicht man die Trendmuster der beiden Untersuchungsperioden und der jeweiligen saisonalen und jährlichen Niederschlagssummen (Abb. 2.4, links) miteinander, zeigt sich in den meisten Fällen eine Verstärkung der in der längeren Periode beobachteten Trends. Eine Ausnahme kann im Winter (DJF.sum) festgestellt werden, wo positive Trends hauptsächlich in der längeren Periode 1901/ /08 erkennbar sind. Im Frühling (MAM.sum) zeigen sich die positiven Trends mehrheitlich zwischen 1945 und 2007, wobei sich diese in der Grössenordnung von +15 bis +35% bewegen. In den Sommerniederschläge (JJA.sum) können in beide Perioden und kaum signifikante Trends ausgemacht werden. Das gleich kann für die Niederschlagsmengen im Herbst (SON.sum) über die längere Untersuchungsperiode gesagt werden. Im Gegensatz dazu zeigen im Zeitraum von viele Stationen entlang der nördlichen Grenze der 31

52 2 Wetterlagenbezogene Trendanalyse der Niederschläge in der Schweiz Schweiz von Mormont im östlichen Jura (1) bis ins nordöstliche Mittelland (3) signifikant positive Trends. Bei den Trends der Jahresniederschlagssummen (ANN.sum) kann ein deutlicher Unterschied zwischen der Alpennordseite (positive Trends) und -südseite (negativ) festgestellt werden. An insgesamt 36 Stationen auf der Alpennordseite sind die Trends zwischen +5% und +20%. In Lugano auf der Alpensüdseite (12) ist die Abnahme mit -8% ebenfalls signifikant. Die Trends der Periode sind noch deutlicher, wobei 41 Stationen auf der Alpennordseite Zunahmen zwischen 10-35% aufweisen. Die Trends in den Variabilitäten (Abb. 2.4, rechts) fallen im Vergleich zu denjenigen der Niederschlagssummen stärker aus. In Bezug auf die räumliche Verteilung der Trends zeigen sich aber sehr ähnliche Muster in beiden Untersuchungsperioden. Im Winter (DJF.var) nahmen die Variabilitäten sowohl über die Periode 1901/ /08 als auch 1945/ /08 im Engadin (11) und auf der Alpensüdseite (12) signifikant ab. Negative Trends finden sich auch am zentralen und östlichen Alpennordhang (7), jedoch nur in der kürzeren Untersuchungsperiode. Im Gegensatz dazu wurden die Frühlingsniederschläge (MAM.var) schweizweit zwischen 1901 und 2007 variabler. Insgesamt zeigen 41 Stationen positive Trends zwischen +20% und +30%. Eine Ausnahme bildet die Alpensüdseite (12), wo keine signifikanten Veränderungen festgestellt werden konnten. Die Trends der Periode sind noch stärker positiv, wobei 60 Stationen Trends zwischen +40% und +105% aufweisen. Die Variabilität der Sommerniederschläge (JJA.var) nahm in einigen Teilen der nördlichen Schweiz von ab. Signifikante Abnahmen konnten in den Regionen nordöstliches Mittelland (3) und östlicher Alpennordhang (6) festgestellt werden. In der Periode sind die Variabilitätsabnahmen wiederum in der Ostschweiz signifikant. Die Variabilitäten sowohl der Herbst- (SON.var) als auch der Jahresniederschläge (ANN.var) weisen in beiden Untersuchungsperioden nur wenige signifikante Veränderungen auf Veränderungen der AWT Mittlerer Verlauf der Häufigkeiten der AWT Abb. 2.5 zeigt den Verlauf der Häufigkeiten der untersuchten Hauptwetterlagengruppen konvektiv, advektiv und gemischt über den Zeitraum von Allgemein kann festgehalten werden, dass die konvektiven Lagen ab den 1970er Jahren zugenommen haben und heute in allen Jahreszeiten am häufigsten vorkommen. Besonders markant ist der Anstieg im Winter (DJF), wo noch vor 1970 deutlich die advektive Lagen am häufigsten vorkamen. Da sich die Häufigkeit der gemischten Lagen in allen Jahreszeiten nicht wesentlich verändert hat, fand der Anstieg der konvektiven Lagen hauptsächlich auf Kosten der advektiven Lagen statt. Bezüglich der in Kap beschriebenen Inhomogenitäten in den Zeitreihen der AWT um 1975 fällt insbesondere bei den konvektiven Lagen im Sommer auf, dass um diesen Zeitpunkt herum ein Sprung auftritt. Dabei variiert die Auftretenshäufigkeit dieser Wetterlage vor und nach 1975 auf verschiedenen Niveaus zeitlich mehr oder weniger stabil. Ein vergleichbarer Sprung tritt Anfang der 1970er Jahre im Frühling bei den konvektiven und advektiven Lagen auf. Innerhalb der konvektiven Lagen haben in allen Jahreszeiten vor allem die Hochdrucklagen zugenommen (Abb. 2.6). Diese Veränderung ist wiederum besonders deutlich im Winter sichtbar, wo im Vergleich zwischen den Perioden und der Anteil von 12% auf 22% angestiegen ist. Im Gegensatz dazu haben die Nordlagen signifikant 32

53 2.4 Resultate Abbildung 2.5: Saisonale und jährliche Häufigkeiten der drei Hauptwetterlagengruppen nach Schüepp (1968) von inkl. LOWESS-Glättung. abgenommen. Letztere stellen die grösste Gruppe bei den advektiven Lagen dar. Trends in den Häufigkeiten und den Jahr-zu-Jahr Variabilitäten der AWT In Tabelle 2.2 sind die Resultate der Trendanalyse der Auftretenshäufigkeiten der acht AWT nach Schüepp (1968) für den Zeitraum von dargestellt. Die oben beschriebenen Veränderungen in den Häufigkeiten der konvektiven Lagen bestätigen sich in den Resultaten der Trendanalyse derselben (Tabelle 2.2), wobei in allen Jahreszeiten die Hochdrucklagen signifikant zugenommen haben. Im Winter und Herbst sind auch die Flachdrucklagen deutlich häufiger geworden. Die Anzahl der Tiefdrucklagen hat sich indes nicht verändert. Bei den advektiven Wetterlagen können in allen Grundtypen signifikant abnehmende Trends festgestellt werden, jedoch jeweils in unterschiedlichen Jahreszeiten: So haben im 33

54 2 Wetterlagenbezogene Trendanalyse der Niederschläge in der Schweiz Abbildung 2.6: Mittlere relative Häufigkeiten der Alpinen Wetterlagentypen nach Schüepp (1968) nach Jahreszeit für die Perioden , und Winter die Nord- und Südlagen in ihrer Häufigkeit abgenommen, im Sommer jedoch die West-, Nord- und Südlagen. Im Herbst nahmen die West- und Ostlagen ebenfalls ab. Die gemischten Lagen nahmen lediglich im Winter signifikant ab. In den Variabilitäten der Auftretenshäufigkeiten können indes kaum ausgeprägte Trends ausgewiesen werden. Tabelle 2.2: Absolute (Tage pro 50 Jahre) und relative Trends (% in 50 Jahren; in Klammern) der Auftretenshäufigkeiten der Hauptwetterlagen und Alpinen Wetterlagentypen nach Schüepp (1968) von (saisonale und jährliche Zeitreihen). Positiv (negativ) signifikante Trends sind blau (rot) markiert (α = 0.05). DJF MAM JJA SON ANN Konvektiv 19.6 (55) 10.3 (23) 12.9 (21) 10.4 (21) 51.7 (27) Hoch 12.5 (89) 7.5 (76) 8.7 (44) 5.6 (31) 35.7 (58) Flach 7.8 (47) 0.0 (0) 4.0 (12) 5.8 (24) 16.7 (16) Tief -1.8 (-33) 2.0 (22) -1.3 (-17) 0.0 (0) -2.0 (-7) Advektiv (-36) (-26) (-47) -9.4 (-25) (-32) West -2.4 (-18) -2.1 (-26) -4.7 (-58) -3.4 (-35) (-36) Nord -8.7 (-43) -2.8 (-19) -4.1 (-37) -2.7 (-21) (-28) Ost -2.0 (-31) -1.8 (-35) 0.0 (0) -2.6 (-78) -8.8 (-52) Süd -3.8 (-44) -2.9 (-26) -2.1 (-40) 0.0 (0) -7.7 (-21) Gemischt -1.9 (-34) 0.0 (0) 0.0 (0) -0.9 (-17) -3.6 (-16) Einfluss der AWT auf den Niederschlag Niederschlagsbringende AWT In Abb. 2.7 sind die räumlichen Verteilungen der prozentualen Anteile der mittleren saisonalen und jährlichen Gesamtniederschlagsmengen pro AWT für die Periode

55 2.4 Resultate 2007 dargestellt. Der zusätzlich angegebene Prozentwert bezieht sich jeweils auf das schweizerische Mittel. Mit Ausnahme des Winters (DJF) und Sommers (JJA) unterscheiden sich die saisonalen Muster nur gering von demjenigen der jährlichen Summe. Somit lassen sich die Anteile der saisonalen Niederschlagssummen pro AWT grundsätzlich an den jährlichen Niederschlagsmengen (ANN) erläutern. Schweizweit gesehen besitzen die Flachdrucklagen im Zeitraum 1945 bis 2007 mit 22 bis 30% den grössten Anteil am mittleren jährlichen Gesamtniederschlag (ANN), mit den höchsten Werten auf der Alpensüdseite (Klimaregion Nummer 12, siehe Abb. 2.1). Die konvektiven Hoch- und Tiefdrucklagen tragen erwartungsgemäss weniger zum Gesamtniederschlag bei. Bei den advektiven Lagen fallen die Anteile auf der Alpennord- und Alpensüdseite sehr unterschiedlich aus. Dies widerspiegelt deutlich den orographischen Barriereneffekt des Alpenbogens und den damit verbundenen hohen (geringen) Niederschlagsmengen auf der Wind zugewandten (abgewandten) Seite (Wanner u. a., 2000). Dies führt insbesondere bei den maritimen West-, Nord- und Südlagen zu hohen Niederschlagsmengen. Die Westlagen steuern zwischen 8% auf der Alpensüdseite (12) und 20% im westlichen Jura (2) und Alpennordhang (9) zum Jahresniederschlag bei. Die Nordlagen führen nördlich des Alpenhauptkamms zu Niederschlag, mit zunehmenden Werten vom westlichen Jura (2) über den zentralen Alpennordhang (7) bis zu den östlichen Voralpen (6). Hier liegen die höchsten Anteile mit bis zu 26%. Bei den Südlagen konzentriert sich der Niederschlag auf die Alpensüdseite (12), Engadin (11) und das östliche Wallis (10, Simplon und Goms). Bei den Südlagen werden die höchsten Anteile am Gesamtniederschlag überhaupt erreicht. Sie weisen südlich des Alpenhauptkamms Werte zwischen 24 und 39% auf. Die Ostlagen hingegen sind aufgrund ihres kontinentalen Ursprungs sehr trocken und führen nur selten zu Niederschlag. Auf die Mischlagen entfallen 8 bis 11% Anteil am jährlichen Niederschlag, ähnlich wie bei den Tiefdrucklagen. Zusammenfassend lässt sich also sagen, dass die Flach-, West-, Nord- und Südlagen zu gut drei Vierteln des mittleren Gesamtniederschlags der Schweiz beitragen und somit als niederschlagsbestimmende AWT definiert werden können. Der Winter unterscheidet sich von den andern Jahreszeiten insofern, dass mit im Mittel 57% hauptsächlich die West- und Nordlagen niederschlagsbestimmend sind. Letztere weisen vor allem in Nord- und Mittelbünden (9) hohe Anteile auf, so zum Beispiel in Davos mit 51% oder Chur und Sargans mit jeweils 45%. Die Flachdrucklagen tragen mit 11% wesentlich weniger zum Gesamtniederschlag bei als in den anderen Jahreszeiten. Im Sommer dominieren diese hingegen und steuern im Mittel 37% zur Niederschlagssumme bei. Diese Niederschlagsmengen sind umso bedeutender, wenn man bedenkt, dass während des Sommers am meisten Niederschlag fällt (Mittel Schweiz : 376 mm = 31%; Abb. 2.3). Trends der mittleren Niederschlagsmenge und deren Jahr-zu-Jahr Variabilität pro AWT In Abb. 2.8 sind die signifikanten Trends der mittleren täglichen Niederschlagssummen pro AWT (mittlere Ergiebigkeiten) in den niederschlagsbestimmenden Wetterlagentypen dargestellt. Tendenziell haben die mittleren Niederschlagssummen pro AWT in allen Jahreszeiten zugenommen bzw. wurden die Niederschläge im Mittel ergiebiger. Auffallend ist dabei, dass einerseits viele der Zunahmen statistisch signifikant sind, und andererseits viele niederschlagsbestimmende AWT Zunahmen aufweisen (Abb. 2.8a). So zum Beispiel 35

56 2 Wetterlagenbezogene Trendanalyse der Niederschläge in der Schweiz Abbildung 2.7: Anteil [%] am mittleren saisonalen und jährlichen Gesamtniederschlag pro Alpinem Wetterlagentyp nach Schüepp (1968) für die Periode Der angegebene Prozentwert bezieht sich auf das schweizerische Mittel, wobei die grau hinterlegten Wetterlagentypen überdurchschnittlich zum Gesamtniederschlag (> 12.5%) beitragen. 36

57 2.4 Resultate Abbildung 2.8: Signifikante Trends in a) den mittleren täglichen Niederschlagssummen pro Alpinem Wetterlagentyp, und b) deren Jahr-zu-Jahr Variabilität für die Periode (α = 0.05). Blaue Kreise: positive Trends, rote Rhomben: negative Trends. Die Trendstärke widerspiegelt sich in der Farbstärke der Symbole (<10%, 10-30%, >30%). 37

58 2 Wetterlagenbezogene Trendanalyse der Niederschläge in der Schweiz im Winter die West- und Südlagen, und im Frühling, Herbst und über das Jahr die Nord- und wiederum Südlagen. Die niederschlagsreichen Flachdrucklagen zeigen hingegen keine signifikanten Veränderungen bezüglich deren mittleren Niederschlagssummen auf (nicht dargestellt). Signifikant positive Trends können auch bei den Mischlagen festgestellt werden, wobei diese im Mittel aber nur 8-11% zu den jeweiligen Gesamtniederschlagsmengen beitragen. Signifikant negative Trends sind in vielen Jahreszeiten bei Stationen auf der Alpensüdseite (12) erkennbar. Mit Ausnahme der Trends bei den Westlagen, bei welchen sich die negativen Trends auf der Alpensüdseite (12) vom Rest der Schweiz unterscheiden, treten kaum räumlich unterschiedliche Muster auf. Dies gilt auch für die Trendresultate der Jahr-zu-Jahr Variabilität der mittleren täglichen Niederschlagssummen pro AWT (Abb. 2.8b). Bei den konvektiven Flachdrucklagen hat die Variabilität der mittleren Niederschlagssummen pro AWT im Winter signifikant abgenommen, hauptsächlich in Regionen der Ostschweiz und auf der Alpensüdseite (12). Während den restlichen Jahreszeiten sind die Veränderungen bei den niederschlagsbestimmenden Flachdrucklagen mit wenigen Ausnahmen nicht signifikant. Die advektiven Lagen zeigen mehrheitlich eine Zunahme der Variabilität der mittleren Niederschlagssummen pro AWT. Insbesondere gilt dies im Winter bei den Süd- und Mischlagen, und allgemein im Frühling. Übersicht über den Einfluss der AWT auf den Niederschlag In Tabelle 2.3a sind die oben ausgeführten Trendresultate zu den Niederschlagssummen für die Periode zusammengefasst. Dabei lässt sich erkennen, ob Veränderungen in den Häufigkeiten der AWT (n AW T ; Kap ) oder in deren Ergiebigkeiten (P AW T /n AW T ; 2.4.3) bestimmend sind für die Veränderungen in den Niederschlagssummen pro AWT (P AW T ). Letztere wiederum erklären die beobachteten saisonalen und jährlichen Trends in den Niederschlagsmengen (P ; 2.4.1). Tabelle 2.3b ist identisch aufgebaut und fasst die Resultate der Jahr-zu-Jahr Variabilität zusammen. Für die schematische Darstellung der Trendrichtung für P AW T /n AW T und P AW T wurden die prozentuale Anteile der signifikant positiven und negativen Trends für die Periode ausgewertet: Anteile von Trends zwischen 10 bis 50% wurden mit einem einfachen Symbol markiert ( oder + ), solche über 50% mit doppelten Symbolen. Grundsätzlich kann nicht für alle AWT und Jahreszeiten eindeutig festgehalten werden, ob die Veränderungen in den Häufigkeiten der AWT oder Ergiebigkeiten bestimmend sind für die beobachteten Veränderungen in den Niederschlagssummen (Tabelle 2.3a). Bei den konvektiven Lagen scheinen aber Veränderungen in den Häufigkeit der AWT die Niederschlagsmengen zu beeinflussen, bei den advektiven und gemischten Lagen hingegen deren Ergiebigkeiten. Eine Ausnahme bilden die niederschlagsbestimmenden Westlagen, bei welchen das veränderte Vorkommen der AWT die Niederschlagssummen zu erklären vermögen. Im Gegensatz zu den Trends der Niederschlagssummen treten bei den Trends der Jahr-zu-Jahr Variabilitäten einige gegensätzliche Muster auf (Tabelle 2.3b): So nahm zum Beispiel im Winter (DJF) bei den Süd- und Mischlagen die Variabilität sowohl in den Auftretenshäufigkeiten als auch in den Niederschlagsergiebigkeiten der AWT tendenziell zu, bei den Niederschlagssummen kann aber keine Veränderung der Variabilität festgestellt werden. Einzig für den Frühling (MAM) kann die signifikante Zunahme der Niederschlagsvariabilität mit Zunahmen der Variabilität der Ergiebigkeiten erklärt werden. 38

59 2.4 Resultate Tabelle 2.3: Übersicht der Trendresultate zur Erklärung der Veränderungen in a) den Niederschlagssummen und b) deren Jahr-zu-Jahr Variabilität. Grau hinterlegte Felder markieren in der jeweiligen Jahreszeit die niederschlagsbestimmenden Alpinen Wetterlagentypen AWT. naw T : Häufigkeit der AWT; PAW T /naw T : mittlere täglichen Niederschlagssumme pro AWT (Ergiebigkeit); PAW T : Gesamtniederschlagsmenge pro AWT; P : Saisonale Gesamtniederschlagsmenge; + positiver Trend; - negativer Trend; kein Trend. a) Trends zur Erklärung der Veränderungen in den Niederschlagssummen DJF MAM JJA SON ANN n P AW T P n P AW T P n P AW T P n P AW T P n P AW T P AW T n AW T AW T AW T n AW T AW T AW T n AW T AW T AW T n AW T AW T AW T n AW T AW T Hoch Flach Tief West Nord Ost Süd Misch P b) Trends zur Erklärung der Veränderungen in den Jahr-zu-Jahr Variabilitäten der Niederschlagssummen DJF MAM JJA SON ANN n P AW T P n P AW T P n P AW T P n P AW T P n P AW T P AW T n AW T AW T AW T n AW T AW T AW T n AW T AW T AW T n AW T AW T AW T n AW T AW T Hoch Flach Tief West Nord Ost Süd Misch P ++ 39

60 2 Wetterlagenbezogene Trendanalyse der Niederschläge in der Schweiz 2.5 Diskussion Seit 1901 hat es in der Schweiz immer wieder niederschlagsreichere und -ärmere Perioden gegeben. Aufgrund der grossen Anzahl der zu untersuchenden Zeitreihen konnten in dieser Studie nicht mehrere Subintervalle pro Zeitreihe auf Trends überprüft werden, sondern lediglich die beiden Zeitabschnitte von und Die zeitliche Repräsentanz der Trends ist demnach nur ansatzweise gegeben (vgl. Rapp, 2000), diejenige der räumlichen Repräsentanz mit der schweizweiten Stationsverteilung hingegen schon. Bei der zeitlichen Repräsentanz wird davon ausgegangen, dass innerhalb einer Klimazeitreihe natürlich bedingte dekadische bis multidekadische Schwankungen vorkommen, welche sich über einen langen Beobachtungszeitraum aber ausgleichen. Somit sind die Trendresultate der Niederschlagsmengen und deren Variabilität in der längeren Untersuchungsperiode bedeutender als diejenigen der kürzeren. Dabei nahm übereinstimmend mit anderen Studien (Bader und Bantle, 2004; Begert, Schlegel und Kirchhofer, 2005; Schmidli und Frei, 2005; Widmann und Schär, 1997) der Niederschlag vor allem im Winter seit 1901 signifikant zu. Die Jahresniederschlagsmengen haben an vielen Standorten vor allem auf der Alpennordseite zugenommen, die berechneten Trends fallen aber wegen der abnehmenden Tendenz der Niederschlagsmengen seit 2000 weniger deutlich aus als in den oben genannten Studien. Zudem konnte eine signifikante Zunahme in der zwischenjährlichen Variabilität während des Frühlings wiederum für die Alpennordseite festgestellt werden. Die Trends über die kürzere Periode erlauben einen direkten Vergleich mit der Entwicklung bei den Auftretenshäufigkeiten der AWT und liefern somit Hinweise bezüglich des Einflusses der AWT auf den Niederschlag. Die Trends bei den Häufigkeiten der AWT zwischen 1945 und 2007 sind sehr ausgeprägt, wobei die konvektiven Lagen auf Kosten der advektiven Lagen in allen Jahreszeiten signifikant zugenommen haben. Im Gegensatz dazu wurden bei den Jahr-zu-Jahr Variabilitäten kaum Veränderungen festgestellt. Neben den Veränderungen in den Häufigkeiten der Druckmuster wurde auch aufgezeigt, dass der Niederschlag innerhalb der AWT im Mittel zunahm bzw. ergiebiger wurde. Innerhalb der einzelnen AWT und Jahreszeiten erklären entweder Veränderungen bei der Auftretenshäufigkeit oder den Ergiebigkeiten Veränderungen beim Niederschlag. Welche dieser beiden Faktoren für die beobachteten Veränderungen der saisonalen/jährlichen Niederschlagsmengen nun von grösserer Bedeutung ist, ist nicht eindeutig und allgemein zu beantworten. Tendenziell scheinen aber bei der Mehrheit der niederschlagsbestimmenden Wetterlagen Veränderungen in den Ergiebigkeiten die Gesamtmengen zu steuern. Dies stimmt mit Resultaten aus früheren Studien überein, welche allerdings ein grösseres Gebiet (Europa bzw. Zentraleuropa) und zum Teil längere Zeitperioden untersucht haben (z.b. Jacobeit u. a., 2003; Beck, Jacobeit und Jones, 2007; Küttel, Luterbacher und Wanner, 2010). Wie in der vorliegenden Arbeit kommen auch diese Studien zum Schluss, dass Veränderungen in den Niederschlagsmengen zu einem bedeutenden Teil auf veränderte Ergiebigkeiten innerhalb der Wetterlagen zurückgeführt werden können. Beck, Jacobeit und Jones (2007) betonten des Weiteren, dass auch Unterschiede innerhalb der Klassifikationsgruppe (z.b. stärkere Druckgradiente) zu beträchtlichen Veränderungen in den Niederschlagsmengen führen können. Dies wurde in dieser Arbeit nicht im Detail untersucht. Zudem bleibt hier weiterhin auch der Einfluss der möglichen Inhomogenitäten im Frühling und Sommer in den AWT Zeitreihen auf die Resultate ungeklärt. Bei den Resultaten der zwischenjährlichen Variabilität treten teilweise gegensätzliche 40

61 2.6 Zusammenfassung und Schlussfolgerungen Aussagen auf. Eine Erklärung dafür könnte einerseits die verwendete Methode zur Bestimmung von Veränderungen in der Jahr-zu-Jahr Variabilität sein, welche so erstmals an Niederschlagsdaten angewandt wurde. Die Methode wurde bewusst einfach gewählt, da sie für die Anwendung an mehr als einhundert Zeitreihen und für mehrere Zeitabschnitte am geeignetsten schien. Ein anderer möglicher Ansatz um die Veränderung zu beschreiben stellt die Analyse der Veränderung eines Streuungsmasses (z.b. der Standardabweichung) über einen bestimmten Zeitraum dar. Diese Methode ist aber bei kurzen Zeitreihen weniger geeignet, da die für weitere Untersuchungen (z.b. Trendanalyse) zugrundeliegende Stichprobe der Streuungsmasse klein ist. 2.6 Zusammenfassung und Schlussfolgerungen Neben der Entwicklung der Niederschlagsmenge wurde die Veränderung der Jahr-zu-Jahr Variabilität räumlich differenziert aufgezeigt. Demnach hat der Winter- und Jahresniederschlag seit 1901 signifikant zugenommen, insbesondere auf der Alpennordseite. Ebenfalls konnte eine ausgeprägte Zunahme in der zwischenjährlichen Variabilität während des Frühlings wiederum für die Alpennordseite festgestellt werden, hingegen hat die Variabilität auf der Alpensüdseite im Winter signifikant abgenommen. Weiter wurden Veränderungen in den Wetterlagen seit 1945 bezüglich deren Auftretenshäufigkeiten und Jahr-zu-Jahr Variabilität untersucht, wobei die Wetterlagenklassifikation nach Schüepp (1968) verwendet wurde. Dabei haben die konvektiven Lagen, insbesondere die Hochdrucklagen, auf Kosten der advektiven Lagen signifikant zugenommen. Allerdings muss berücksichtigt werden, dass die gefunden Trends in der Häufigkeit der konvektiven Lagen im Frühling und Sommer und der advektiven Lagen im Frühling eventuell auf Inhomogenitäten in der AWT aufgrund eines Beobachterwechsels zurückzuführen sind. Bei den Jahr-zu-Jahr Variabilitäten konnten kaum Veränderungen festgestellt werden. Die Niederschlagsveränderungen wurden schliesslich mit denjenigen in den Alpinen Wetterlagentypen AWT verglichen. In Bezug auf den Einfluss der AWT auf den Niederschlag wurde gezeigt, dass innerhalb der AWT der Niederschlag zunahm, d.h. ergiebiger wurde. Innerhalb der einzelnen AWT und Jahreszeiten erklären entweder Veränderungen der Auftretenshäufigkeiten oder Ergiebigkeiten Veränderungen beim Niederschlag. Tendenziell scheinen bei den konvektiven Lagen Veränderungen in deren Häufigkeit die Niederschlagsmengen zu beeinflussen, bei den advektiven Lagen hingegen deren Ergiebigkeiten. Für den Frühling kann eine signifikante Zunahme der Niederschlagsvariabilität mit einer mehrheitlichen Zunahme der Variabilität der Ergiebigkeit erklärt werden. Demnach treten die einzelnen AWT im Frühling von Jahr-zu-Jahr immer in etwa gleich häufig auf, aber von Jahr-zu-Jahr mit jeweils unterschiedlichen Ergiebigkeiten der Niederschläge. Im Allgemeinen konnte gezeigt werden, dass mit Hilfe der beiden Grössen Häufigkeiten von AWT und mittlere Niederschlagssummen pro AWT Veränderungen im Niederschlag bezüglich Menge erklärt werden können. Eine eindeutige Zuteilung, welche der beiden Grösse niederschlagsbestimmend ist, konnte aber mit der verwendeten Methode nicht gefunden werden. Allenfalls müssen grossräumigere Untersuchungen und vertiefte statistische Analysen durchgeführt werden, um im Detail den Einfluss sich ändernder Wetterlagen auf den Niederschlag zu verstehen. Ungeklärt bleiben auch weiterhin die treibenden Kräfte hinter den Veränderungen, insbesondere bezüglich der Veränderungen der Wetterlagen. 41

62 Literatur Eine Ausdehnung dieser Analyse auf Modellrechnungen und zusätzlichen statistischen Methoden wäre deshalb hilfreich und sinnvoll. Danksagung Die Studie ist Teil des Projektes Klimaänderung und Wasserkraftnutzung in der Schweiz des Netzwerks Wasser im Berggebiet, finanziert von Swisselectric Research und dem Eidgenössischen Bundesamt für Energie. Der MeteoSchweiz wird für die Bereitstellung der Niederschlags- und Wetterlagendaten gedankt. Marcel Küttel wurde durch das Schweizerische Nationalfonds Projekt PALVAREX2 im Rahmen des Nationalen Forschungsschwerpunkts NCCR Climate unterstützt. Literatur Bader, S. und Bantle, H. (2004). Das Schweizer Klima im Trend: Temperatur- und Niederschlagsentwicklung Hrsg. von SMA-MeteoSchweiz. Zürich. Beck, C., Jacobeit, J. und Jones, P. D. (2007). Frequency and within-type variations of large-scale circulation types and their effects on low-frequency climate variability in central europe since In: International Journal of Climatology 27.4, S doi: /joc Begert, M., Schlegel, T. und Kirchhofer, W. (2005). Homogeneous temperature and precipitation series of Switzerland from 1864 to In: International Journal of Climatology 25.1, S doi: /joc Chambers, J. M. u. a. (1983). Graphical methods for data analysis. The Wadsworth statistics/probability series. Belmont, Calif.: Wadsworth. Cleveland, W. S. (1979). Robust locally weighted regression and smoothing scatterplots. In: Journal of the American Statistical Association , S Hänggi, P. und Weingartner, R. (2009). Analyse von quantitativen Veränderungen hydrologischer Systeme mit Hilfe von Verteilungsparametern. In: Hydrologische Systeme im Wandel. Hrsg. von N. Fohrer u. a. Bd. 26. Forum für Hydrologie und Wasserbewirtschaftung. Hennef: DWA, S Huth, R. u. a. (2008). Classifications of Atmospheric Circulation Patterns: Recent Advances and Applications. In: Trends and Directions in Climate Research 1146, S IPCC (2007). Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Hrsg. von Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). Geneva, Switzerland. Jacobeit, J. u. a. (2003). Atmospheric circulation variability in the North-Atlantic- European area since the mid-seventeenth century. In: Climate Dynamics 20 (4), S doi: /s Keele, L. (2008). Semiparametric regression for the social sciences. Chichester: Wiley. Kendall, M. (1975). Rank Correlation Measures. London 202: Charles Griffin. Küttel, M., Luterbacher, J. und Wanner, H. (2010). Multidecadal changes in winter circulation-climate relationship in Europe: frequency variations, within-type modifications, and long-term trends. In: Climate Dynamics, S doi: /s y. 42

63 Literatur Mann, H. B. (1945). Nonparametric Tests Against Trend. In: Econometrica 13.3, S Pettitt, A. N. (1979). A Non-Parametric Approach to the Change-Point Problem. In: Journal of the Royal Statistical Society. Series C (Applied Statistics) 28.2, S Rapp, J. (2000). Konzeption, Problematik und Ergebnisse klimatologischer Trendanalysen für Europa und Deutschland. Bd Berichte des Deutschen Wetterdienstes. Offenbach am Main: Deutscher Wetterdienst. Salvisberg, E. (1996). Wetterlagenklimatologie - Möglichkeiten und Grenzen ihres Beitrages zur Klimawirkungsforschung im Alpenraum. Diss. Bern: Universität Bern. Schär, C. u. a. (2004). The role of increasing temperature variability in European summer heatwaves. In: Nature , S doi: /nature Scherrer, S. C. u. a. (2005). European temperature distribution changes in observations and climate change scenarios. In: Geophysical Research Letters doi: / 2005GL Schiemann, R. und Frei, C. (2010). Wetterlagen und Niederschlagsverteilung im europäischen Alpenraum. In: Hydrologischer Atlas der Schweiz. Hrsg. von Landeshydrologie und -geologie (LHG). Bd. Tafel 2.8. Bern: Bundesamt für Landestopographie. Schmidli, J. und Frei, C. (2005). Trends of heavy precipitation and wet and dry spells in Switzerland during the 20th century. In: International Journal of Climatology 25.6, S doi: /joc Schüepp, M. (1968). Kalender der Wetter- und Witterungslagen von 1955 bis Hrsg. von Schweizerische Meteorologische Zentralanstalt. Zürich. (1979). Witterungsklimatologie. Klimatologie der Schweiz. Band III. Hrsg. von Schweizerische Meteorologische Anstalt. Zürich. Schüepp, M. und Gensler, G. (1980). Klimaregionen der Schweiz. In: Die Beobachtungsnetze der Schweizerischen Meteorologischen Anstalt. Bd. 93. Arbeitsberichte der Schweizerischen Meteorologischen Anstalt. Zürich: Müller, G. Schwarb, M. (1996). Witterungsanalyse anhand der Alpenwetterstatistik mit Bezug auf den Niederschlag: Periode Diplomarbeit. Zürich: ETH Zürich. Sen, P. K. (1968). Estimates of the Regression Coefficient Based on Kendall s Tau. In: Journal of the American Statistical Association , S SMA (1985). Alpenwetterstatistik. Witterungskalender. Beschreibung der einzelnen Parameter. Hrsg. von A. F. Schweizerische Meteorologische Anstalt. Zürich. Spreafico, M. und Weingartner, R. (2005). Hydrologie der Schweiz: Ausgewählte Aspekte und Resultate. Bern. Stefanicki, G., Talkner, P. und Weber, R. O. (1998). Frequency changes of weather types in the Alpine region since In: Theoretical and Applied Climatology , S doi: /s Theil, H. (1950). A rank-invariant method of linear and polynomial regression analysis (Parts 1-3). In: Nederlandse Akademie Wetenchappen Series A 53, S Wanner, H. u. a. (1998). 50 years of Alpine Weather Statistics (AWS). In: Meteorologische Zeitschrift 7.3, S Wanner, H. u. a., Hrsg. (2000). Klimawandel im Schweizer Alpenraum. Zürich: vdf Hochschulverlag an der ETH. 43

64 Literatur Widmann, M. und Schär, C. (1997). A principal component and long-term trend analysis of daily precipitation in Switzerland. In: International Journal of Climatology 17.12, S WMO (1959). Technical Regulations No Aufl. Bd. 1. Geneva, Switzerland. 44

65 3 Inter-annual variability of runoff and climate within the Upper Rhine River basin, Pascal Hänggi and Rolf Weingartner Institute of Geography and Oeschger Centre for Climate Change Research, University of Bern, Hallerstrasse 12, 3012 Bern, Switzerland Hydrological Sciences Journal, 2011, 56(1), Abstract Recent climate models project not only an increase in mean air temperature, but also an increase in its year-to-year variability. Knowledge about the underlying mechanism and possible impacts of changes in the variability are important both from a hydrological perspective and for the water management of different regions. This article focuses on seasonal and annual changes in runoff, areal precipitation and air temperature of the Upper Rhine River basin during the period from 1808 to The changes in the mean behaviour and inter-annual variability of the data were analysed by using moving statistical distributions over 30-years. The most remarkable changes in the distributions were found in winter and spring when runoff, precipitation and air temperature had significantly increased. Except for spring runoff, the year-to-year variabilities have not changed considerably, and changes in the mean behaviour of our data are not related to changes in their year-to-year variability. The distributions of runoff and precipitation are only significantly correlated in winter and spring. A sensitivity analysis has further shown that in winter air temperature is more important for changes in runoff quantity than precipitation, whereas for spring and annual runoff precipitation is the main driving force. For the years 2030, 2050 and 2070 a further increase in winter and spring runoff was estimated, whereas the annual runoff quantities will not change considerably. The results show that more investigations are necessary to understand the mechanism of the year-to-year variability in climatic and hydrological time series: The variability not only fluctuates irregularly within a time series, it also differs among the analysed runoff, precipitation and/or air temperature time series. 3.1 Introduction In Switzerland, climate has changed considerably during the last 150 years. Increasing amounts of precipitation and higher air temperatures were registered all over the country, 45

66 3 Inter-annual variability of runoff and climate within the Upper Rhine River basin, in particular in winter and during the last two decades of the 20th century (Bader and Bantle, 2004; Begert, Schlegel, and Kirchhofer, 2005). The first studies of climatic impacts on hydrological systems were carried out in the mid 1980s, motivated by the need to estimate possible consequences for water use and water management (e.g Schädler, 1987). An overview of the existing studies is given by Hänggi and Plattner (2009). The majority of these studies describe increasing runoff quantities during the last century, especially in winter (e.g. Birsan et al., 2005), and increasing amounts of glacier- and snow-meltwater due to higher air temperatures (e.g. Huss et al., 2008; Zemp, 2006; Zappa and Kan, 2007). Such studies were only possible thanks to the availability of long series of high quality hydro-meteorological observations all over Switzerland: More than 30 hydrological gauging stations were operating at the beginning of the 20th century and 150 stations in Around 570 runoff stations are in use today (Kan, 2002). Precipitation was observed at 345 stations in 1900, at 430 stations in 1925 and at 600 stations in This last figure corresponds to a network density of approximately 70 km 2 per station (Spreafico and Weingartner, 2005). Within this network, the gauging station of the Rhine River at Basel has an outstanding hydrological time series which dates back to This is the longest known, uninterrupted hydrological data set in Central Europe (Pfister, Weingartner, and Luterbacher, 2006). The corresponding drainage area ( km 2 ) is almost identical to that of the northern part of Switzerland, making this time series ideal for analysing how the hydrological conditions in most of Switzerland have evolved during the last 200 years. Schädler and Weingartner (2007) used these data and calculated the components of the water balance for the Swiss part of the catchment on an annual time scale for the period They showed that mean annual runoff was quite stable and did not change significantly during the 20th century. In contrast to this, both precipitation and evapotranspiration rates increased slightly, but not yet significantly. Since these two components balance each other out, the resulting runoff did not alter. However, changes in the seasonal runoff behaviour were detected during the period (Belz et al., 2007): mean summer runoff decreased slightly, while mean winter runoff increased significantly as a result of milder winters since the end of the 1970s, causing more precipitation to fall as rain rather than as snow. Thus, less snow is accumulated and less meltwater is available during summer. Another reason for the increase in winter runoff is the release of water from alpine reservoirs for hydropower production. The Belz et al. (2007) study also included an analysis of the season-to-season variability of the Rhine River system. This is in contrast to most other studies, which primarily focus on annual and seasonal changes of water quantities. It is shown that the intra-annual variability decreased significantly, resulting in a more balanced discharge regime. Although the mentioned studies detected changes in the runoff behaviour mainly in water quantity still little is known about how climatic variations and changes affect the overall hydrological behaviour of the Upper Rhine River, i.e. in quantity and variability. For the economic use of water, for example for shipping or for hydropower generation, knowledge about changes in the year-to-year or inter-annual variability of the hydrological system is of particular interest. The analysis of how the inter-annual variability of runoff is related to and/or affected by a changing climate has also become increasingly important because recent climate models project not only an increase in mean annual temperature, but also an increase in its variability (Schär et al., 2004; IPCC, 2007). It is expected that 46

67 3.2 Data the increase in the year-to-year variability, which is equivalent to a wider spread of the underlying temperature distribution, has a much larger impact on ecosystems and society than changes in the mean: adapting to a highly variable climate system with more frequent extremes is more difficult than adapting to a warmer, but less variable climate system (IPCC, 2007). In the first part of this paper we focus on the question as to whether runoff quantity and inter-annual variability (hereafter variability if not otherwise specified) of the Upper Rhine River have changed during the last two centuries. We analyse 30-year moving distributions of runoff and compare the changes with those in areal precipitation and air temperature. In the second part, we investigate how the changes of the underlying runoff, precipitation and temperature distributions are correlated, and in the third part we set up multiple linear regression models to investigate how sensitively runoff distributions react to changes in precipitation and air temperature distributions. These models can also be used to roughly estimate possible changes in runoff quantities in the future, i.e. 2030, 2050 and 2070, based on given climate scenarios (Frei, 2004). As described above, we use the longest-available time series of runoff, precipitation and air temperature representing the hydrological and climatic conditions within the Rhine basin. The data are presented in detail in the next section. Next we describe methods used to analyse the changes in the variability and explain how the multiple linear regression models were set up. We then present the results, followed by a summary of our findings and the conclusions. 3.2 Data Runoff data A time series of mean monthly runoff values (MQ month ) of the Rhine River at Basel from was used for our study. This data set is composed of two different time series: The first, which had to be digitized, covers the years and was published by Ghezzi (1926), an engineer who carefully analysed and homogenized the measurements when considering the lowering of the river bed at Basel. More information about this data set can be found in Pfister, Weingartner, and Luterbacher (2006). The second part of the time series, starting in 1869, was provided by the Swiss Federal Office for the Environment (FOEN). These data were available in digital format with a daily time resolution. The available runoff figures describe the integral response of the whole Upper Rhine River catchment above Basel. The catchment area is km 2 with a mean altitude of 1025 m a.s.l.; 50% of the total area lies below 800 m a.s.l. (Fig. 3.1b). The Finsteraarhorn at 4274 m a.s.l. marks the peak of the basin, Basel at 246 m a.s.l. lies at the lowest edge of the basin; overall the difference in elevation between the highest and lowest point is 4000 m, which is large, even for an alpine setting. At present 1.2% of the area is covered by glaciers. This percentage is smaller than those for 1850, 2.1%, and for 1973, 1.5% (Maisch, Paul, and Kääb, 2004). Although the present time series has been shown to be homogeneous (according to FOEN and statistical tests done by Pfister, Weingartner, and Luterbacher, 2006), it has to be considered that the low-water discharges of the Rhine River are artificially raised by the depletion of alpine reservoirs for hydropower generation purposes during the winter 47

68 3 Inter-annual variability of runoff and climate within the Upper Rhine River basin, half year when hydropower production in the alpine region is at its peak (Weingartner and Pfister, 2007). The influence of this began in the 1920s when the first dams came into operation. At present the mean man-made discharge increase is around m3 /s in the winter period (cf. Belz et al., 2007; Pfister, Weingartner, and Luterbacher, 2006). This figure corresponds to approximately 10% of the mean natural winter runoff (October to March, ) Areal precipitation data A monthly areal precipitation time series (Pmonth ) was generated using the precipitation data set constructed by Efthymiadis et al. (2006). This data set provides monthly precipitation totals for , gridded at 10-min resolution ( 13km 19km; cf. Fig. 3.1a). The data set covers the Greater Alpine Region (4-19 E, N) and is publicly available at (accessed July 2008). The monthly areal amounts of precipitation were extracted and calculated with the help of a 90-m digital elevation model (Jarvis et al., 2008) representing the Upper Rhine River catchment (Fig. 3.1a, light grey area). According to Efthymiadis et al. (2006) the calculated precipitation fields are less coherent in high Alpine regions (namely above 1500 m a.s.l.) due to measurement problems, because the systematic error of precipitation (Sevruk and Kirchhofer, 1992) is not considered, and due to lack of available station data for these altitudes. As a result, the total amount of precipitation may have been underestimated in these regions. However, according to the data quality calculations done by Efthymiadis et al. (2006), the time series still has a sufficient accuracy to represent the areal precipitation conditions from 1808 on, which is equal to the start year of the runoff time series. To check the reliability, we compared our calculated areal precipitation with the values of a high-quality areal precipitation time series of the Upper Rhine River (Hubacher and Schädler, 2010). The Figure 3.1: (a) The Upper Rhine River basin (light grey) covering 67% of the total area of Switzerland, and parts of Germany and Austria. Areas above 1500 m a.s.l. are shaded dark grey. The grid cells of the precipitation data set and the location of the four MeteoSwiss stations: Basel, Bern, Geneva and Zurich, are depicted. The discharge measurement station used in our study is located at Basel. (b) Hypsometric curve for the Upper Rhine River basin (x-axis: area above the indicated elevation). Data source: Jarvis et al. (2008). 48

69 3.3 Methods latter data consider only the Swiss part of the area and go back to For the annual time series for the period , we found a coefficient of correlation of 0.98 between the two series and an underestimation of 31 mm on average for the annual precipitation amounts in the data set of Efthymiadis et al. (2006). These figures clearly demonstrate that the inter-annual variation and the annual quantities are well represented by the data set which is used for this study Air temperature data For the analysis of the air temperature we used carefully homogenized 2-m above ground measurement series covering the period (Begert, Schlegel, and Kirchhofer, 2005). We generated a new monthly temperature series (T month ) for the Upper Rhine River catchment by calculating the mean temperature from the four MeteoSwiss stations: Basel, Bern, Geneva and Zurich. This procedure was chosen for comparative purposes to be the same as that used in other studies which analysed the temperature of the northwestern foothills of the Alps and the northern part of Switzerland (Schär et al., 2004; Scherrer, Appenzeller, and Liniger, 2006). With a mean altitude of 460 m a.s.l. the selected stations are not representative for the entire area of the Upper Rhine basin (mean altitude 1025 m a.s.l.). However, as the seasonal and annual time series are highly correlated with other homogeneous air temperature time series lying within the Upper Rhine River basin (Begert, Schlegel, and Kirchhofer, 2005), they serve as an indicator of changes in the inter-annual and intra-annual variability. The temperature data are available at: (accessed July 2008). 3.3 Methods Method to detect past changes in the runoff, precipitation and temperature distributions A method was selected that is suitable for detecting changes in both seasonal runoff amounts and variability by as few parameters as possible. Recent studies on air temperature time series have shown that analysing changes of moving probability distributions provides an in-depth view on how ecosystems are changing (see Schär et al., 2004; Scherrer et al., 2005; Beniston and Goyette, 2007). In many cases, three key features are sufficient to describe a distribution and potential changes numerically, i.e.: (a) the location (e.g. mean) delivers information about the central tendency of the data; (b) the spread (e.g. standard deviation) represents the dispersion of the data around a central value; and finally (c) the symmetry (e.g. skewness) describes how the data are concentrated about the central value. We adapted the method of analysing moving distributions and analysed changes of runoff, areal precipitation and air temperature within the Upper Rhine River catchment. Instead of the product moments suggested above, we used L-moments, namely the moments L-mean λ 1 and L-scale λ 2 to describe the seasonal distributions of winter (DJF), spring (MAM), summer (JJA), autumn (SON) and the whole year (ANN; hydrological year from 1 October of the previous year to 30 September of the current year). L-moments are analogous to ordinary moments with the advantage, that L-scale λ 2 and the higher 49

70 3 Inter-annual variability of runoff and climate within the Upper Rhine River basin, moments are more robust to extremes (Hosking, 1990). In addition, they enable more secure inference to be made from small data samples about an underlying distribution. The L-mean λ 1 is equal to the product moment mean. L-scale λ 2 is the pendant to the standard deviation and is λ 2 > 0. These moments have been calculated as follows: The monthly data (MQ month, P month and T month ) were first used to calculate the seasonal means and sums respectively. Then, 30-year (30-season respectively) moving periods i were chosen (e.g , ,..., ). Then, each period was detrended according to Eq. 3.1, see Della-Marta et al. (2007): X i (n) = X i (n) (α i + β i n) + X i (3.1) where i is a counter to denote a moving period (e.g ,..., ); n equals 1,...,30 (counter to denote a single value); Xi (n) is the detrended value n of time series i; X i (n) is the original value n of time series i; α i and β i : intercept and slope term of an ordinary least squares model describing the trend in the period; and X i : mean of the time series i. We detrended the periods to separate intrinsic variability changes from long-term trendinduced variability changes (cf. Scherrer et al., 2005; Della-Marta et al., 2007). In this study we are interested in the intrinsic variability, which is defined as the variability remaining in the time series once longer timescale variability has been removed (Della-Marta et al., 2007). The detrended periods were finally used to estimate the two L-moments. With the aim to compare all seasons and parameters with each other the estimated moments were standardised by the L-mean λ 1,61 90 and the L-scale λ 2,61 90 of the reference period We used the WMO standard normal period as the reference, since it is widely used in Switzerland (e.g. OcCC, 2007). The test whether a single period i differs significantly from the reference period was done by using a bootstrap procedure (Efron and Tibshirani, 1993): For each bootstrap (5000 samples; resampling with replacement; n = 30) generated out of the reference period the L-moments were estimated as described above. In the end the 90% confidence range of the reference period was approximated by using a Gaussian kernel density estimator. We used scatterplots to present the results of this analysis (Fig. 3.2) Method to detect interrelations between runoff, precipitation and temperature distributions For the detection of interrelations between the calculated runoff, precipitation and temperature distributions a correlation analysis was carried out by estimating the Pearson product-moment correlation coefficient r between each λ 1 and λ 2 time series. For the analysis, only the time period from to was considered as this procedure requires time series of the same length. The correlations were tested on their significance by using a t-test and adjusted sample sizes to consider the autocorrelation in the data (Dawdy and Matalas, 1964). We plotted the results in a scatterplot with the correlations r between the λ 1 -values on the x-axis, and the correlations r between the λ 2 -values on the y-axis. 50

71 3.3 Methods Figure 3.2: (a) Change of winter (DJF) runoff probability distributions of the Upper Rhine River at Basel from to , and (b) their corresponding L-moments λ1 and λ2 (standardized values) plotted in a scatter plot to illustrate the changes in both parameters simultaneously. The (S) represents the first period of the time series (lightest point), the (E) the last one (darkest point). The points represent the following periods i ( ,..., ). The dots in the centre show 5000 bootstrap realizations of the period L-mean λ1 and L-scale λ2 estimates. The approximated 90% confidence range of the period is marked by the black ring. The dotted lines indicate the calculated 5 and 95% confidence ranges of each moment individually Method to estimate the sensitivity of runoff distributions on changes in precipitation and/or temperature distributions For each season we established multiple linear regression models based on our new calculated λ1 and λ2 time series to show how runoff reacts to changes in precipitation and/or air temperature, and to estimate changes in runoff distribution by using climate scenarios. We set up one model for L-mean λ1, and another for L-scale λ2 : a) P T λ Q 1,i = β0 + β1 λ1,i + β2 λ1,i + i b) P T λ Q 2,i = β0 + β1 λ1,i + β2 λ1,i + i (3.2) Eq. 3.2 represents the multiple linear regression model set-ups with the dependent variables: Q (a) runoff Q L-mean (λ Q 1,i ) and (b) L-scale λ 2,i. Each model has β0,1,2 as regression parameters, precipitation, P (λp1,i ), and temperature, T (λt1,i ), as independent variables, and i as error term. i: counter to denote a moving period (e.g ,..., ). Each model has precipitation and temperature L-means λ1 as independent variables. With the aim of calibrating the models on historical observations and using it for later estimations, we did not consider L-scale λ2 because the projected inter-annual variations 51

72 3 Inter-annual variability of runoff and climate within the Upper Rhine River basin, of climate models on a regional scale are less certain in comparison to projections on a continental scale (Jacob et al., 2007; Koutsoyiannis et al., 2008). For a robust set-up of the multiple linear models, we distinguished between a calibration and a verification period: Models of type early were calibrated using the L-moments of the period to , whereas for the verification L-moments from to were used. For the models of type late we changed the calibration and verification periods. The model performance was described with the Pearson productmoment correlation coefficient r and the coefficient of efficiency CE (Nash and Sutcliffe, 1970). A CE > 0 indicates that the model provides better results than the mean of the observed values does (in our case: the mean of the calculated λ 1 or λ 2 respectively). As r only reflects the degree of a linear relationship between two variables, we gave more value to the CE by the selection and interpretation of the models. With the help of the multiple linear regression models we calculated the corresponding runoff moments for different precipitation-temperature combinations. The resulting values were plotted in a scatter plot and used to interpolate so called sensitivity surfaces (Arnell, 1996). As climate change scenarios, and therefore as model input for the estimation of future impacts on runoff of the Upper Rhine River, we calculated future changes in the amounts of precipitation and air temperature by using the results of a climate change study done for Switzerland (Frei, 2004), which is based on simulations of the PRUDENCE project (Christensen, Carter, and Giorgi, 2002) and considered the results of 16 different Regional Climate Models. Frei (2004) estimated 95% confidence bounds for the seasonal amounts of precipitation and air temperature for the years 2030, 2050 and We assume that these values specified for a single year (e.g. 2030) are equal to our location parameter λ 1 of a 30-year period (e.g ). 3.4 Results and Discussion Past changes in runoff, precipitation and air temperature distributions Changes observed in winter The changes in winter (DJF) runoff, precipitation and air temperature distributions of the Upper Rhine River at Basel are displayed in Fig. 3.3 depicting the estimated L-moments λ 1 (estimated location of the distribution) and λ 2 (estimated scale of the distribution). In general, winter runoff conditions within the 19th century were very similar (Fig. 3.3a), which results in a clustering of the respective data points. From the period onwards, runoff quantity increased irregularly with a short stable phase around the 1940s. At the same time the variability rose, too, and reached its maximum in the period Afterwards the variability decreased again ( 0.25 λ 2,61 90 ); today it has almost reached the same level as in the starting period (S). Thus the current winter season distribution looks like the ones in the 19th century, only shifted significantly in location (+1.4 λ 2,61 90 ). It is worth mentioning that today s winter runoff conditions already differ significantly from the normal period , which is a sign of the on-going changes in winter runoff. The changes in the areal winter precipitation distributions (Fig. 3.3b) almost coincide 52

73 3.4 Results and Discussion Figure 3.3: Changes in L-moments of winter (DJF) runoff, precipitation and air temperature for the Upper Rhine River at Basel (standardized values). The approximated 90% confidence range of the period is shaded in grey. The (S) (within the circle) represents the first period of the time series (lightest point), the (E) the last one (darkest point). The <s> (within the diamond) stands for the first period ( ) of the air temperature time series. The dotted lines indicate the calculated 5 and 95% confidence ranges of each moment individually. The special labelled periods are discussed in the text. 53

74 3 Inter-annual variability of runoff and climate within the Upper Rhine River basin, with those described for runoff. But, in the first years a decrease in the amount of precipitation is visible, which is in line with precipitation trends found for the greater European Alpine region (Casty et al., 2005). Longer periods having stable year-to-year precipitation patterns are detectable around the 1870s, 1940s and the 1970s. The course of winter air temperature distributions (Fig. 3.3c) shows a significant shift in location towards warmer periods. The increase by +2.4 λ 2,61 90 is significant. In contrast, the variability of air temperature has decreased since the starting period ( 0.3 λ 2,61 90 ). Several reasons are most likely responsible for the observed changes in winter runoff distributions, and in particular in their remarkable shift in location: Pfister, Weingartner, and Luterbacher (2006), who analysed the extreme hydrological winter droughts over the last 450 years in the Upper Rhine basin, explain the increase in winter runoff in the 20th century by a sudden increase in winter temperatures from 1910 on, resulting in higher amounts of precipitation as shown by Bader and Bantle (2004), and also Beniston (2004) who observed increasing amounts of precipitation at different climate stations located in the Swiss Alps. This sudden change is also visible in Fig. 3.3b and c with fast shifts in L-means towards wetter and warmer conditions after the period The increments of winter runoff which can be interpreted from Fig. 3.3a coincide with the results by Belz et al. (2007) for the period of As a result of warmer air temperature, the thickness and duration of snow cover diminish, which finally influences the runoff conditions in winter substantially. For winter, Scherrer, Appenzeller, and Laternser (2004) found a significant decrease in snow cover at regions below 1300 m a.s.l., especially since the mid 1980s. In the Upper Rhine River catchment, where around 70% of the total area is located below 1300 m a.s.l. (cf. Fig. 3.1b), the decrease in snow cover has altered the runoff conditions significantly, leading to an increase in direct runoff. In addition, winter runoff is influenced artificially by the depletion of Alpine reservoirs for hydropower generation purposes (cf. Sect. 3.2). This influence rose continuously between 1920 and 1970 (BFE, 2004) and increased not only runoff quantity, but also its variability (cf. Fig. 3.3a). From a theoretical point of view, the mean rise resulting from the depletion can be quantified by around +0.4 λ 2,61 90 (taking a mean discharge rise of 70 m 3 /s; cf. Belz et al., 2007; Pfister, Weingartner, and Luterbacher, 2006). The remaining observed augmentations of around +1.0 λ 2,61 90 in runoff quantity are therefore governed by other reasons, such as climate and climate change, as discussed above. Changes observed in spring The changes in spring (MAM) runoff, precipitation and air temperature L-moments are presented in Fig Before the period , the runoff conditions were more or less stable so that the calculated L-moments only slightly differ from each other (Fig. 3.4a). Subsequently, the runoff quantity as well as variability has constantly increased. The increase in L-mean from 1808 until today is significant (+1.3 λ 2,61 90 ). As most of the L-scale values of the periods before 1986 are outside the confidence bound, so the increase in variability is significant. However, the difference between the values from and is not very large (+0.35 λ 2,61 90 ). As observed in winter, from to precipitation diminished (

75 3.4 Results and Discussion Figure 3.4: Changes in L-moments of spring (MAM) runoff, precipitation and air temperature for the Upper Rhine River at Basel (standardized values). See Fig. 3.3 for explanation. λ2,61 90 ; Fig. 3.4b). Then the springs became again wetter, and today on average around +0.9 λ2,61 90 more precipitation is registered than in At the same time, the variability did not alter considerably. Fig. 3.4c shows the changes in spring air temperature L-moments. From to the temperature increased by 2.5 λ2, This change is significant. During the same time the variability did not alter. An exception are the periods around All in all, the observed changes in the distributions of spring runoff, precipitation and air temperature are quite similar to those described for winter: Also, in the northern part of Switzerland in spring a decrease of snow cover has been observed from the 1980s on (Laternser and Schneebeli, 2003). Especially at low and mid altitudes ( m a.s.l.) mean snow depth and the duration of continuous snow cover decreased significantly. However, in spring, runoff is also fed by meltwater resulting from the (already existing) 55

76 3 Inter-annual variability of runoff and climate within the Upper Rhine River basin, winter snow cover. Therefore the observed changes in winter most probably have indirectly altered spring runoff. Birsan et al. (2005), who analysed the changes in runoff quantity in mesoscale catchments within the Upper Rhine basin, also found significant increases in winter and spring during They also concluded that the observed increases are generally the result of higher amounts of precipitation and changes in the appearance of snow. Changes observed in summer and autumn For summer (JJA) and autumn (SON) no considerable changes in runoff distributions were identified (Fig. 3.5a and b). Today however, in both seasons, runoff quantity as well as variability is lower compared to the period For autumn the decrease in runoff quantity is significant. The filling of Alpine reservoirs for hydropower generation during summer can be neglected here: the retention, i.e. the mean flow reduction of 70 m3 /s, corresponds to less than 5% of the mean discharge in JJA, and therefore lies within the measurement error (Spreafico and Weingartner, 2005). The distributions representing the areal precipitation of summer and autumn do not show significant changes. However, today the amounts of areal precipitation are more variable, but also smaller compared to the period : In summer, L-mean shifted from 492 mm to a value of 448 mm, and in autumn from 366 to 357 mm. Also during summer and autumn, air temperature increased significantly similarly to winter and spring. In summer, the increase in mean temperature is +1.1 since the period and in autumn 1.4. However, the variability of air temperature did not change significantly in either season. The observed decrease in autumn runoff is mainly the result of reduced amounts of areal precipitation, whereas the decrease in summer can be seen as the result of a combined Figure 3.5: Changes in L-moments of summer (JJA) and autumn (SON) runoff only for the Upper Rhine River at Basel (standardized values). See Fig. 3.3 for explanation. 56

77 3.4 Results and Discussion effect of decreasing precipitation amounts and increasing evaporation rates. Schädler and Weingartner (2007) estimated the annual evaporation rates within the Upper Rhine River basin with the help of the water balance equation. They found an upward trend in evaporation of around 25% (+1.07 mm per year) in the 20th century. However, for summer, the synchronous decrease in precipitation and the increase in evaporation did not lead to a significant decrease in runoff. The higher ice-melt rates from the glaciers during warmer periods contribute to this. Changes observed in annual values The changes in annual (ANN) runoff, precipitation and air temperature L-moments are displayed in Fig Annual runoff shows a distinctive clustering of the representative L-moments in both the 19th and the 20th century, indicating stable conditions for each case in terms of both runoff quantity and variability (Fig. 3.6a). Overall, both parameters were at least partly significantly smaller in the 19th century. The two centuries are separated by an abrupt increase in the variability starting from the period Looking at this period, the year 1910 with the abrupt increase of air temperature comes to mind. The years mark the most variable period. During these years precipitation was quite variable, too. Except for the period around , the variability of annual precipitation did not change significantly (Fig. 3.6b). The amounts of precipitation fluctuated more; mean annual precipitation was approximately 100 mm lower than in the 20th century. Since 1864, mean annual air temperature increased by 1.4 (Fig. 3.6c). A first phase of warming began around the period , a second one around At the same time air temperature variability did not change considerably. Although the climate within the Upper Rhine catchment in the 19th century was significantly cooler and drier compared to the 20th century, the annual amounts of runoff remained constant and its variability did not change dramatically. This stable behaviour can be explained by the above discussed changes within the seasons: The increase in winter and spring runoff compensates the decrease in summer and autumn. The discharge regime of the Upper Rhine River is today more balanced than it was in the period (cf. Fig. 3.7) Correlations between runoff, precipitation and air temperature distributions For the detection of interrelations between the calculated runoff, precipitation and temperature distributions a correlation analysis was carried out. Fig. 3.8 displays the correlations between runoff, precipitation and air temperature L-moments; on the x-axis the correlations r between the L-means λ 1 of runoff and precipitation (Q-P), runoff and air temperature (Q-T), and air temperature and precipitation (T-P) are plotted. On the y-axis are the corresponding correlations between the L-scales λ 2. As an example: high positive r scores for both λ 1 and λ 2 of runoff and precipitation indicate similar changes in their distributions. The analysis was done for all seasons and is based on the calculated L-moments from (first period of the air temperature time series) to Significant positive scores between runoff and precipitation L-means (Q-P) are found for all seasons except summer (JJA). In the winter season (DJF) the L-means of all combinations of parameters, 57

78 3 Inter-annual variability of runoff and climate within the Upper Rhine River basin, Figure 3.6: Changes in L-moments of the annual (ANN) values for the Upper Rhine River at Basel (standardized values). See Fig. 3.3 for explanation. i.e. Q-P, Q-T and T-P, are significantly positively correlated. The observed augmentation in winter runoff, precipitation and temperature are highly correlated and in-phase, meaning that a cold winter period (30-year) is typically dry, a warm one wet. Another significant positive correlation shows ANN temperature and precipitation L-means (T-P), whereas JJA runoff and temperature (Q-T ) L-means are negative correlated (-0.72). The latter indicates that higher summer air temperature, inducing higher evapotranspiration rates, causes a decrease in runoff quantity. The scores between the L-scales (y-axis in Fig. 3.8) show that changes in the year-to-year variability of runoff, precipitation and temperature are poorly related. Exceptions with significant positive correlations are found for DJF (Q-P), MAM (Q-P) and JJA (T-P). Probably more variables have to be considered to explain the variability in a hydrological system, such as changes in land cover, storage capacity or the management of the water 58

79 3.4 Results and Discussion Figure 3.7: Monthly boxplots of Pardé coefficient (ratio of the mean monthly runoff of a given month to the mean annual runoff) of the Upper Rhine River at Basel from and Figure 3.8: L-mean versus L-scale Pearson product-moment correlations r for DJF, MAM, JJA, SON and ANN ( to ). A grey shaded symbol including a horizontal (vertical) line marks significant λ1 (λ2 ) correlations. A black symbol indicates both λ1 and λ2 correlations as significant (α = 0.10, adjusted sample sizes). 59

80 3 Inter-annual variability of runoff and climate within the Upper Rhine River basin, resources within the corresponding catchment. Combining both observations made for λ 1 and λ 2, the changes in winter and spring runoff L-moments are highly correlated to the changes in precipitation L-moments. In contrast the changes of the distributions representing the conditions in summer, autumn and the year seem not to be related Sensitivity of runoff to changes in precipitation and air temperature distributions We established multiple linear regression models with the aim to show how sensitively runoff distributions react to changes in precipitation and/or air temperature distributions, and to estimate changes in runoff by using climate scenarios. For robust model estimation we distinguished between a calibration and a verification period. Models of type early are calibrated in the period to , and verified in the period to For models of type late, we applied the reverse. The statistics of the analysis are presented in Table 3.1. The performance indicators r and CE generally reach higher scores for the L-mean models than for the L-scale models in both calibration and verification. The verification statistics shows, that only four models have positive CE and therefore are useful to estimate changes: One model was found for winter (DJF), two for spring (MAM) and one for the whole year (ANN). Unfortunately, no model was found to either estimate changes in another season or in L-scale. The Eq. 3.3 shows our chosen models for the estimation of L-means for DJF, MAM (model with highest CE score) and ANN. a) DJFmean-late: ˆλQ 1,i = λp 1,i λ T 1,i + ɛ i b) MAMmean-late: ˆλQ 1,i = λp 1,i λ T 1,i + ɛ i c) ANNmean-late: ˆλQ 1,i = λp 1,i λ T 1,i + ɛ i (3.3) By applying the multiple linear regression models presented in Eq. 3.3 we calculated for different precipitation-temperature combinations the corresponding runoff quantities (L-means). The resulting values were plotted in a scatter plot and used to interpolate so called sensitivity surfaces (Fig. 3.9; Arnell, 1996). The slope and the spacing between the lines indicate the sensitivity of DJF, MAM and ANN runoff to changes in precipitation and/or air temperature within the Rhine basin. Steep lines indicate a high sensitivity of runoff to changes in precipitation; short distances between the lines show a high relative effect of changes in precipitation and/or temperature. In addition, the modelled L-mean curves from <s> to (E) and the estimated runoff quantities for 2030, 2050 and 2070 are included in the plots. The latter were calculated with the help of estimated precipitation and air temperature values resulting from a climate change study performed for the whole area of Switzerland (Frei, 2004). The estimate of the climatic changes within the Upper Rhine River catchment is presented in Table 3.2. As mentioned in Methods section (Sect. 3.3), we assume that these values specified for a single year (e.g. 2030) are equal to our location parameter λ 1 of a 30-year period (e.g ). According to these values, a further warming within all seasons is expected by 2070; at the same time precipitation amounts mainly tend to decrease, except during winter. 60

81 3.4 Results and Discussion Table 3.1: Calibration and verification statistics for runoff L-mean λ1 and L-scale λ2 models. r: Pearson product-moment correlation coefficient. CE: Coefficient of efficiency (Nash and Sutcliffe, 1970). Positive CE values are bold. QL-mean (PL-mean, TL-mean ): DJFmean_early DJFmean_late MAMmean_early MAMmean_late JJAmean_early JJAmean_late SONmean_early SONmean_late ANNmean_early ANNmean_late QL-scale (PL-mean, TL-mean ): DJFscale_early DJFscale_late MAMscale_early MAMscale_late JJAscale_early JJAscale_late SONscale_early SONscale_late ANNscale_early ANNscale_late calibration r CE verification r CE Figure 3.9: Sensitivity of DJF, MAM and ANN Rhine runoff L-means λ1 [%] (surface lines) to changes in precipitation [%] and air temperature [ ]. The changes are given relative to the conditions in In addition the modelled L-mean curves from <s> to (E) are included. The square (diamond, triangle) marks the estimated median change by 2030 (2050, 2070), inclusively the 95% confidence bounds. 61

82 3 Inter-annual variability of runoff and climate within the Upper Rhine River basin, Table 3.2: Estimated quantiles of areal precipitation and air temperature for the Upper Rhine River basin for the years 2030, 2050 and The values are compared to those of the year Relative values T and P, according to Frei (2004), for the northern part of Switzerland. DJF MAM ANN Quantiles T P T P T P T P T P T P [%] [ ] [%] [ ] [mm] [ ] [%] [ ] [mm] [ ] [%] [ ] [mm] Fig. 3.9 indicates that winter (DJF) runoff is highly sensitive to changes in air temperature: If only air temperature increased by 1 relative to , winter runoff would increase by 10%. For the same augment of runoff, precipitation would have to increase by more than 20%. This mirrors the above discussed strong influence of less pronounced snow cover periods due to higher air temperatures on the runoff behaviour of the Rhine River. As can be seen in Fig. 3.9, the increasing trend in winter runoff quantity observed in the past will most probably hold during the next decades. In comparison to the normal period (842 m 3 /s) the median L-mean increase until 2030 is quantified by +18.7%, for 2050 by +28.2% and for 2070 by +37.4%. In all cases both increasing amounts of precipitation and higher air temperature will contribute to the changes in runoff. For a relative change of 10% in spring runoff (MAM) compared to , either an increase in temperature of around 3 or 14% of precipitation is necessary. Compared to winter, spring runoff tends to be more sensitive to changes in precipitation than to the changes in temperature. However, the estimated changes in spring for 2030 (+3.4%), 2050 (+5.5%) and 2070 (+7.7%) are mainly the result of increasing air temperatures rather than greater amounts of precipitation. This is different to what we have observed in the past, where mainly precipitation was the driving force. However, the projections for spring runoff are more vague compared to those for winter, as our seasonal model does not consider changes in the snow reserve remaining from the last winter, which is an important factor influencing the runoff behaviour during spring. Considering the annual (ANN) amounts, changes in precipitation have a notable influence on the total amounts of runoff. According to our simple model, a warmer climate has a small effect on annual runoff. This is not realistic, as higher evapotranspiration rates also have to be taken into account. We therefore believe, that the modelled decrease in runoff quantity of -0.2% by 2030 (-2.3% by 2050; -3.9% by 2070) will be even more pronounced. However, the decrease in annual runoff for the mainly rain-fed Rhine will not be as strong as projected by Horton et al. (2006), who estimated decreases in mean annual runoff of different glaciated mesoscale catchments of between -12% and -25% by within the Upper Rhine River basin. 62

83 3.5 Summary and Conclusions As both winter and spring runoff will increase, the decrease in the annual amounts can only be explained with runoff reductions in the summer and/or autumn. This is in concordance with results from an investigation done for two Alpine basins, Thur and Ticino, showing that winter runoff increases, whereas summer and annual runoff amounts decreases (Jasper et al., 2004). The results therefore indirectly suggest that the projected runoff behaviour would lead to runoff with a less pronounced intra-annual variability, whereby the discharge regime shifts from a combined rainfall-snowmelt regime to a more rainfall dominated one. This assumption is supported by results of other studies done for the Upper Rhine catchment: Middelkoop et al. (2001) estimated an increase in winter runoff of around +26% by 2050, whereas for spring and the whole year a reduction of -2% and -4%, respectively, was quantified. For the period , Shabalova, Deursen, and Buishand (2003) estimated changes in discharge for winter of +37.4% and for annual amounts, -4.6%. Both studies also concluded that their modelled runoff quantities lead to a more balanced discharge regime. 3.5 Summary and Conclusions Recent climate models project not only an increase in mean air temperature, but also an increase in its inter-annual variability. There is a strong need to analyse the impacts of such changes on hydrological systems. Therefore, not only air temperature time series have to be included, but also other climate time series. Knowledge about the underlying mechanism and the impacts are ultimately important for different areas in water economy, such as for shipping and for hydropower generation. In the first part of this article we focused on how runoff quantity and inter-annual variability of the Upper Rhine River have changed during the last two centuries. The analysis of moving L-moments was shown to be an adequate method to highlight interannual changes in hydrometeorological observations. For the Upper Rhine River the most remarkable changes in the distributions were found in winter and spring when runoff, precipitation and air temperature have increased considerably. In contrast, the year-to-year variability did not change significantly. Also the L-moments representing the runoff conditions of summer, autumn and the whole year did not vary considerably during the past 200 years: The pronounced changes in the amounts of areal precipitation and especially in air temperature were therefore not able to alter the hydrological system within these seasons. We also showed that during the last 200 years changes in L-mean are not related with the change in L-scale. This is true for the runoff, areal precipitation and air temperature time series. The observed behaviour of the year-to-year variability in the past is therefore different to the projected behaviour (in particular for air temperature) resulting from current climate models (cf. IPCC, 2007; Schär et al., 2004). In the second part we investigated how the changes of the underlying runoff, precipitation and temperature distributions are related. The correlation analysis has shown that the distributions of runoff and precipitation are only significantly related in winter and spring. Other significant relations were mainly found between the corresponding locations, but rarely between the different scales of the different distributions. In the third part we set-up multiple linear regression models to investigate how runoff 63

84 3 Inter-annual variability of runoff and climate within the Upper Rhine River basin, quantity reacts to changes in precipitation and/or air temperature. The same models helped us to estimate runoff quantities for the time period 2030, 2050 and 2070 based on given climate scenarios. Our multiple linear regression models could not model adequately changes in the year-to-year variability. But changes in winter, spring and annual runoff quantities can be explained by changes in the amounts of precipitation and the air temperature rates. It was shown that in winter air temperature is more important for changes in runoff quantity than precipitation, whereas for spring and annual runoff precipitation is the main driving force. For the future we estimated a remarkable increase in winter runoff. In spring, more water is also expected, but the augmentation will be less pronounced. The annual amounts of runoff will not change much for the Upper Rhine River, and will remain within the same range as observed during the last two centuries. This is different to the projections done for mesoscale catchments, where significant decreases in the annual amounts are expected (cf. Horton et al., 2006). However, the linear model might not adequately represent changes in runoff as other processes, such as evapotranspiration or snow reserves, are not considered. The use of a more sophisticated hydrological model would show in more detail how runoff of the Upper Rhine River reacts to climatic changes. Overall it can be concluded, that we were not able to find rules or mechanism in the behaviour of the interannual variability. The variability fluctuates not only irregularly within a time series, it also differs between different types of climatic time series: air temperature, precipitation and/or runoff (which we assume to be interdependent). In addition, we were not able to model the variability. Further investigations are therefore necessary to understand the underlying mechanism of the year-to-year variability. One way could be to analyse changes in the variability of large-scale atmospheric patterns, and to compare these findings with the one found for runoff. Regarding the economic use of water in the Upper Rhine River, we can conclude that over the year runoff quantity has increased. Within the year, a shift has been observed giving more water in winter and autumn and less in summer and spring. Therefore the intra-annual variability decreased during the last two centuries and, according to the climate scenarios, will further decrease. Compared to the normal period , no significant changes were found in the year-to-year variability. However, the most pronounced change with an increased variability was found in spring. To understand in more detail why the observed changes took place, we suggest analysing time series from tributaries of the Upper Rhine River. Acknowledgements This study is part of the Mountain Water Network initiated project Climate change and hydropower generation in Switzerland. The project is funded by Swisselectric Research and the Swiss Federal Office of Energy (SFOE). Runoff data were provided by the Swiss Federal Office for the Environment (FOEN). Precipitation data were made available by the Climatic Research Unit (University of East Anglia) and air temperature data were provided by MeteoSwiss. Mathias Trachsel and Raphael Hubacher (University of Bern) are acknowledged for their help on the statistical analysis and their fruitful comments and suggestions. Furthermore, we thank Alistair McKerchar (NIWA, Christchurch) for proof 64

85 References reading and comments. We also thank the two anonymous reviewers whose comments helped us to improve the manuscript. References Arnell, N. (1996). Global warming, river flows and water resources. Water science series. Chichester etc.: John Wiley & Sons Ltd. Bader, S. and Bantle, H. (2004). Das Schweizer Klima im Trend: Temperatur- und Niederschlagsentwicklung Ed. by SMA-MeteoSchweiz. Zürich. Begert, M., Schlegel, T., and Kirchhofer, W. (2005). Homogeneous temperature and precipitation series of Switzerland from 1864 to In: International Journal of Climatology 25.1, pp doi: /joc Belz, J. U. et al. (2007). Das Abflussregime des Rheins und seiner Nebenflüsse im 20. Jahrhundert: Analyse, Veränderungen, Trends. Lelystad. Beniston, M. (2004). Climatic change and its impacts: An overview focusing on Switzerland. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers. Beniston, M. and Goyette, S. (2007). Changes in variability and persistence of climate in Switzerland: Exploring 20th century observations and 21st century simulations. In: Global and Planetary Change , pp doi: /j.gloplacha BFE (2004). Ausbaupotential der Wasserkraft. Ed. by Electrowatt-Ekono and Bundesamt für Energie. Bern. Birsan, M.-V. et al. (2005). Streamflow trends in Switzerland. In: Journal of Hydrology , pp doi: /j.jhydrol Casty, C. et al. (2005). Temperature and precipitation variability in the european Alps since In: International Journal of Climatology 25.14, pp doi: /joc Christensen, J. H., Carter, T. R., and Giorgi, F. (2002). PRUDENCE employs new methods to assess European Climate Change. In: EOS Transactions American Geophysical Union 82.13, p doi: /2002EO Dawdy, D. R. and Matalas, N. C. (1964). Statistical and probability analysis of hydrologic data: Part III: analysis of variance, covariance and time series. In: Handbook of Applied Hydrology. Ed. by V. T. Chow. New York: McGraw-Hill Book Company, pp Della-Marta, P. M. et al. (2007). Doubled length of western European summer heat waves since In: Journal of Geophysical Research-Atmospheres 112.D15. doi: /2007JD Efron, B. and Tibshirani, R. (1993). An introduction to the bootstrap. New York: Chapman & Hall. Efthymiadis, D. et al. (2006). Construction of a 10-min-gridded precipitation data set for the Greater Alpine Region for In: Journal of Geophysical Research- Atmospheres 111.D1, pp.. doi: /2005JD Frei, C. (2004). Die Klimazukunft der Schweiz Eine probabilistische Projektion. Zürich. Ghezzi, C. (1926). Die Abflussverhältnisse des Rheins in Basel. Bern. 65

86 References Hänggi, P. and Plattner, C. (2009). Projekt Klimaänderung und Wasserkraftnutzung: Schlussbericht der Vorstudie. 2. Auflage. Ed. by Kompetenznetzwerk Wasser im Berggebiet. Bern, Davos. Horton, P. et al. (2006). Assessment of climate-change impacts on alpine discharge regimes with climate model uncertainty. In: Hydrological Processes 20.10, pp doi: /hyp Hosking, J. R. M. (1990). L-Moments: Analysis and Estimation of Distributions Using Linear Combinations of Order Statistics. In: Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological) 52.1, pp Hubacher, R. and Schädler, B. (2010). Water balance of the main river basins during the 20 th century. In: Hydrological Atlas of Switzerland. Ed. by Landeshydrologie und -geologie (LHG). Vol. Plate 6.6. Bern: Bundesamt für Landestopographie. Huss, M. et al. (2008). Determination of the seasonal mass balance of four Alpine glaciers since In: Journal of Geophysical Research - Earth Surface 113.F1, pp.. doi: /2007JF IPCC (2007). Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Ed. by Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). Geneva, Switzerland. Jacob, D. et al. (2007). An inter-comparison of regional climate models for Europe: model performance in present-day climate. In: Climatic Change 81 (0), pp doi: /s Jarvis, A. et al. (2008). Hole-filled seamless SRTM data V4, International Centre for Tropical Agriculture (CIAT). Jasper, K. et al. (2004). Differential impacts of climate change on the hydrology of two alpine river basins. In: Climate Research 26.2, pp Kan, C. (2002). Hydrometric Networks. In: Hydrological Atlas of Switzerland. Ed. by Landeshydrologie und -geologie (LHG). Vol. Plate Bern: Bundesamt für Landestopographie. Koutsoyiannis, D. et al. (2008). On the credibility of climate predictions. In: Hydrological Sciences Journal / Journal des Sciences Hydrologiques 53.4, pp doi: / hysj Laternser, M. and Schneebeli, M. (2003). Long-term snow climate trends of the Swiss Alps ( ). In: International Journal of Climatology 23.7, pp doi: /joc.912. Maisch, M., Paul, F., and Kääb, A. (2004). Glacier parameters and their changes In: Hydrological Atlas of Switzerland. Ed. by Landeshydrologie und -geologie (LHG). Vol. Plate Bern: Bundesamt für Landestopographie. Middelkoop, H. et al. (2001). Impact of climate change on hydrological regimes and water resources management in the Rhine basin. In: Climatic Change , pp doi: /A: Nash, J. E. and Sutcliffe, J. V. (1970). River flow forecasting through conceptual models part I - A discussion of principles. In: Journal of Hydrology 10.3, pp OcCC (2007). Klimaänderung und die Schweiz 2050: Erwartete Auswirkungen auf Umwelt, Gesellschaft und Wirtschaft. Ed. by Beratendes Organ für Fragen der Klimaänderung (OcCC). Bern. 66

87 References Pfister, C., Weingartner, R., and Luterbacher, J. (2006). Hydrological winter droughts over the last 450 years in the Upper Rhine basin: a methodological approach. In: Hydrological Sciences Journal / Journal des Sciences Hydrologiques 51.5, pp Schädler, B. (1987). Long water balance time series in the upper basins of four important rivers in Europe - indicators for climatic changes? In: Proceedings of the Vancouver Symposium. Ed. by S. I. Solomon, M. Beran, and W. Hogg. Vol IAHS Publication, pp Schädler, B. and Weingartner, R. (2007). Impact of 20th Century Climate Change on Water Resources in Mountainous Regions of Switzerland. In: Proceedings of the Third International Conference on Climate and Water. Ed. by M. Heinonen, pp Schär, C. et al. (2004). The role of increasing temperature variability in European summer heatwaves. In: Nature , pp doi: /nature Scherrer, S. C., Appenzeller, C., and Laternser, M. (2004). Trends in Swiss Alpine snow days: The role of local- and large-scale climate variability. In: Geophysical Research Letters 31.13, pp.. doi: /2004GL Scherrer, S. C., Appenzeller, C., and Liniger, M. A. (2006). Temperature trends in Switzerland and Europe: Implications for climate normals. In: International Journal of Climatology 26.5, pp doi: /joc Scherrer, S. C. et al. (2005). European temperature distribution changes in observations and climate change scenarios. In: Geophysical Research Letters doi: / 2005GL Sevruk, B. and Kirchhofer, W. (1992). Mean annual corrected precipitation depths In: Hydrological Atlas of Switzerland. Ed. by Landeshydrologie und -geologie (LHG). Vol. Plate 2.2. Bern: Bundesamt für Landestopographie. Shabalova, M. V., Deursen, W. P. v., and Buishand, A. T. (2003). Assessing future discharge of the river Rhine using regional climate model integrations and a hydrological model. In: Climate Research 23.3, pp Spreafico, M. and Weingartner, R. (2005). Hydrologie der Schweiz: Ausgewählte Aspekte und Resultate. Bern. Weingartner, R. and Pfister, C. (2007). Wie ausserordentlich war das Niedrigwasser im Winter 2005/06? - Eine hydrologisch-historische Betrachtung des Rheinabflusses in Basel. In: Hydrologie und Wasserbewirtschaftung 51.1, pp Zappa, M. and Kan, C. (2007). Extreme heat and runoff extremes in the Swiss Alps. In: Natural Hazards and Earth System Sciences 7.3, pp Zemp, M. (2006). Glaciers and Climate Change: Spatio-temporal Analysis of Glacier Fluctuations in the European Alps after PhD thesis. Zürich: Universität Zürich. 67

88

89 4 Zur Veränderung der hydrologischen Rahmenbedingungen für die Wasserkraftnutzung im Rheineinzugsgebiet bis Basel Pascal Hänggi und Rolf Weingartner Geographisches Institut und Oeschger-Zentrum für Klimaforschung, Universität Bern, Hallerstrasse 12, 3012 Bern, Schweiz Dresdner Wasserbauliche Mitteilungen, 2009, Heft 39, Zusammenfassung Mit der Analyse der Abflüsse des Rheins bei Basel von wie auch ausgewählter Zuflüsse liefert diese Studie einen Beitrag zum Verständnis der Veränderung der Abflussmenge und der interannuellen Variabilität. Die Resultate zeigen, dass der Anstieg der Abflussmengen im Winter und die Abnahme derselben im Sommer zu einem heute ausgeglicheneren Abflussregime des Rheins geführt haben. Ebenfalls abgenommen hat die interannuelle Variabilität. Zum andern konnten für die letzten vierzig Jahre regional differenzierte Veränderungen festgestellt werden, wobei die glazialen und nivalen Regimetypen den bedeutendsten Veränderungen unterlagen. 4.1 Einleitung In der Schweiz werden zwischen 50 und 60% der Elektrizität durch die Wasserkraftnutzung gewonnen. Informationen über das Wasserdargebot und fundierte Angaben über mittelbis langfristige Trends sind daher für die Wasserkraftbranche wesentlich und bilden eine Voraussetzung für die frühzeitige Planung von Massnahmen. Retrospektive Zeitreihenanalysen sind für das Prozessverständnis unerlässlich und bilden eine wichtige Grundlage für Aussagen zur zukünftigen Entwicklung des Abflussgeschehens, z.b. mit Hilfe von Modellberechnungen. Mit der Analyse der 200-jährigen Abflusszeitreihe des Rheins bei Basel ( ) wie auch ausgewählter Zuflüsse, welche die Vielfalt der schweizerischen Regimetypen repräsentieren, liefert diese Studie einen Beitrag zum Verständnis der Veränderung der Abflussmenge und der interannuellen Abflussvariabilität. Das Einzugsgebiet des Rheins bis Basel deckt 67% der Gesamtfläche der Schweiz ab und ist damit ein räumlich integraler Indikator für die änderungen im Abflussgeschehen auf der Alpennordseite. Die Betrachtung 69

90 4 Zur Veränderung der hydrologischen Rahmenbedingungen für die Wasserkraftnutzung im Rheineinzugsgebiet bis Basel der Entwicklung in verschiedenen Teileinzugsgebieten, welche allerdings kürzere Zeitreihen umfassen, erlaubt zusätzlich eine regionale Differenzierung der Veränderungen. 4.2 Datengrundlage und Methode Neben der 200-jährigen Zeitreihe des Rheins bei Basel wurden 31 weitere Reihen aus Teileinzugsgebieten analysiert, welche folgende Auswahlkriterien erfüllen: (a) geringe Beeinflussung des Abflussgeschehens durch grosse Seen, durch Wasserentnahmen oder durch Kraftwerke; (b) möglichst lange, homogene und vollständige Zeitreihen; (c) repräsentativ für einen schweizerischen Regimetyp (Weingartner und Aschwanden, 1992). Aus den in monatlicher Auflösung vorliegenden Daten wurden zunächst die mittleren Winter-, Sommer- und Jahresabflussmengen bezogen auf das hydrologische Jahr von Oktober bis September berechnet. Der Winter umfasst die Monate Dezember bis Februar, der Sommer Juni bis August. Die jährlichen und saisonalen Zeitreihen wurden anschliessend mit Hilfe der Methode nach Theil (1950) und Sen (1968) auf Trends untersucht, wobei die mediane Steigung β T S aller möglichen Steigungen zwischen den Wertepaaren einer Zeitreihe der Trendschätzung entspricht. Die Theil-Sen Geradengleichung berechnet sich demnach wie folgt: ŷ = β T S x + q β T S = Median j>i ( xj x i j i ) q = Median(y 1,...,n ) β T S Median(x 1,...,n ) (4.1) wobei ŷ = y-wert der Trendgerade, x, y = Werte der Zeitreihe, (j = 2,..., n), (i = 1,..., n 1) und n = Anzahl Werte der betrachteten Zeitreihe. Die Trends wurden mit dem nicht-parametrischen Test nach Mann (1945) und Kendall (1975) auf ihre Signifikanz überprüft. Auf der Basis der 200-jährigen Zeitreihe des Rheins bei Basel wurden jährliche und saisonale Trends berechnet, und zwar für alle Zeitperioden mit mindestens 30 Jahren (siehe Trendmatrizen in Abb. 4.2 und 4.3). Bei den weiteren Zeitreihen wurde die Trendanalyse auf die Periode angewandt. Die Analyse der Veränderungen der interannuellen Variabilität, d.h. der Schwankungen der Abflussmengen von Jahr zu Jahr, basiert auf den Residuen zur oben genannten Trendgerade. Eine Häufung grosser Residuenwerte ist ein Indikator für eine hohe interannuelle Variabilität. Die absoluten Beträge der Residuen wurden nach demselben Prinzip wie oben beschrieben auf Trends untersucht. In Abb. 4.1 ist die angewandte Methode exemplarisch dargestellt. 70

91 4.3 Resultate und Diskussion Abbildung 4.1: Geschätzter Trend des mittleren Winterabflusses (obere Zeitreihe) und der interannuellen Variabilität (absolute Residuen; untere Zeitreihe) von 1965/ /05 des Alpbachs bei Erstfeld. Sowohl die Zunahme der Abflussmenge als auch der interannuellen Variabilität ist signifikant (p-wert MQ = ; interannuelle Variabilität = ). 4.3 Resultate und Diskussion Veränderungen des Rheinabflusses bei Basel Die Veränderungen der mittleren Winter- und Sommerabflussmengen des Rheins bei Basel für die Periode sind in Abb. 4.2 dargestellt. Bezüglich der Trends kann die Entwicklung des Winterabflusses grob in zwei Perioden unterteilt werden: In den Zeitabschnitten mit Startjahren zwischen 1808 und 1880 und Endjahren zwischen 1840 und 1910 zeigen sich mehrheitlich negative, nicht signifikante Trends oder gar keine Trends (siehe 1 ). Nach 1910 nimmt der Winterabfluss kontinuierlich zu 2. Diese Zunahme scheint abrupt verlaufen zu sein. Weingartner und Pfister (2007) begründen die rasche Abflusszunahme mit einem zum selben Zeitpunkt auftretenden sprunghaften Anstieg der Wintertemperatur, was zu einer Abnahme der Schneedecke und damit verbundenen Verminderung der Zwischenspeicherung des Abflusses führte. Deshalb weisen alle Zeitreihen mit Endjahren nach 1910 positive Trends, mit Endjahren nach 1960 sogar meist signifikant positive Trends auf 3. Dabei muss aber berücksichtigt werden, dass neben dem Klima auch die ab der Mitte des 20. Jahrhunderts einsetzende Bewirtschaftung der Wasserressourcen im Rheineinzugsgebiet zu diesem Anstieg beigetragen haben: So wird heute wegen den Entleerungen der alpinen Speicherseen zur Stromproduktion die mittlere Abflusszunahme des Rheins bei Basel im Winter auf rund m 3 /s geschätzt (Belz u. a., 2007; Weingartner und Pfister, 2007). Betrachtet man die über 30 Jahre gefilterte Zeitreihe, so fallen Zyklen mit einer Wiederkehrperiode von 35 bis 40 Jahren auf 4. Im 20. Jahrhundert werden diese Zyklen allerdings durch die starke Zunahme der Winterabflüsse überprägt. Für Sommer zeigen die meisten analysierten Zeitabschnitte keine signifikanten Trends an. Auffallend sind wiederum die Jahre um 1910, in denen hohe Abflüsse verzeichnet wurden 5. Die Periode weist dabei den stärksten Trend mit einer Abflusszunahme von 11.5 m 3 /a auf. Im Gegensatz zum Winter nimmt aber der Abfluss ab den 1920er 71

92 4 Zur Veränderung der hydrologischen Rahmenbedingungen für die Wasserkraftnutzung im Rheineinzugsgebiet bis Basel Abbildung 4.2: Mittlere Abflussmengen [m3 /s] inklusive 30-jähriger Tiefpassfilterung nach Gauss (oben) und Trendmatrizen (unten) für den Winter und Sommerabfluss des Rheins bei Basel Perioden mit positiven (negativen) Trends sind blau (orange) eingefärbt. Signifikante Trends sind schattiert (α = 0.05). Die Trendberechnungen wurden für Zeitreihen mit mindestens 30 Jahren durchgeführt. Lesebeispiel für die Trendmatrix: Der Winterabfluss zeigt in der Periode (x-achse = 1825, y-achse = 2000) einen positiven Trend, welcher signifikant ist. Jahren stetig ab 6, resultierend in leicht negativen Trends für beinahe alle Zeitperioden. Die abnehmende Tendenz ist besonders in den letzten zehn Jahren sichtbar. Schädler und Weingartner (2007) zeigten, dass seit 1901 die Verdunstungsraten stark angestiegen sind, so dass der Sommerabfluss in den Einzugsgebieten des Rhein, Inn, Ticino und der Rhône abgenommen hat. Im Gegensatz dazu ist der Einfluss der Füllungen der alpinen Speicherseen beim Pegel des Rheins bei Basel gering, da die Sommerabflüsse im Verhältnis zur zurückgehaltenen Wassermenge viel höher sind. Über das Jahr gesehen führte der Rhein bei Basel in den Jahren am meisten Wasser (Abb. 4.3). Im Gegensatz dazu waren die Abflüsse im 19. Jahrhundert geringer, da sowohl im Winter wie auch im Sommer geringere Abflüsse auftraten. Ansonsten führten die oben diskutierten winterlichen und sommerlichen Schwankungen des Abflusses zu keinen signifikanten Veränderungen der jährlichen Abflussmengen (Kompensationseffekte). Jedoch kann eine deutliche Veränderung im saisonalen Verlauf festgestellt werden. Abb. 4.4 zeigt, 72

93 4.3 Resultate und Diskussion Abbildung 4.3: Wie Abb. 4.2, jedoch für den Jahresabfluss (Oktober bis September) des Rheins bei Basel dass sich die winterlichen Pardé-Koeffizienten im Laufe der Zeit erhöht haben, während die sommerlichen Pardé-Koeffizienten abgenommen haben. Abbildung 4.4: Pardé-Koeffizienten des Rheins bei Basel, (10-jährige gleitende Mittelwerte). Der Pardé-Koeffizient ist definiert als das Verhältnis des jeweils mittleren Monatsabflusses zum mittleren Jahresabfluss Veränderungen in Zuflussgebieten des Rheins bis Basel Zur räumlichen Differenzierung innerhalb des Rheineinzugsgebietes wurden 31 Teileinzugsgebiete betrachtet. Auf Grund der viel kürzeren zur Verfügung stehenden Zeitreihen konnte lediglich die Periode analysiert werden. Dabei handelt es sich aus klimatischer Sicht um einen Zeitraum mit grossen Veränderungen. Beispielsweise stieg die mittlere Jahrestemperatur in der Schweiz vorwiegend seit den 1980er Jahren an (Bader und Bantle, 2004). Wie Abb. 4.5 verdeutlicht, weisen vor allem nival und glazial geprägte Einzugsgebiete positive Trends in den winterlichen Abflussmengen auf, wobei die signifikanten Zunah- 73

94 4 Zur Veränderung der hydrologischen Rahmenbedingungen für die Wasserkraftnutzung im Rheineinzugsgebiet bis Basel Abbildung 4.5: Trends der mittleren Winter-, Sommer- und Jahresabflüsse (links) und interannuellen Variabilitäten (rechts) ausgewählter Zuflüsse des Rheins bis Basel (Einzugsgebiet schwarz markiert). Blaue Kreise: positive Trends, rote Vierecke: negative Trends. Bei signifikanten Trends sind die Symbole gefüllt (α = 0.05). Das Pegelsymbol markiert den Standort Basel. men ausschliesslich bei hochalpinen, stark vergletscherten Gebieten (glaziale Regimes, Weingartner und Aschwanden, 1992) festgestellt werden konnten. Vor allem bei den tiefer gelegenen pluvialen Abflussregimes, bei welchen der flüssige Niederschlag auch im Winter einen entscheidenden Einfluss auf das Abflussverhalten ausübt, haben die Wassermengen abgenommen. Aus der Sicht der interannuelle Variabilität weisen die meisten untersuchten Gebiete einen negativen Trend auf; die Schwankungen der Abflussmengen von Jahr zu Jahr haben also im Winter abgenommen. Lediglich in einigen hochalpinen Gebieten wurde eine Zunahme festgestellt. Im Sommer zeigen die untersuchten Zeitreihen grösstenteils negative Trends. Signifikant sind vor allem die Abnahmen bei den nivalen, also von der Schneeschmelze geprägten Gebieten. Einzig bei Einzugsgebieten im Berner Oberland sind positive Trends erkennbar. Bei der Entwicklung der interannuellen Variabilität sind räumlich keine klaren Muster sichtbar. Die beobachteten saisonalen Veränderungen in den verschiedenen Regionen der Schweiz 74

95 4.4 Schlussfolgerungen wirken sich auch auf das jährliche Verhalten aus: Die Zunahme der Abflüsse aus glazialen Gebieten sowohl im Winter wie auch im Sommer resultiert in höheren Jahresabflüssen in diesen Gebieten. In den meisten anderen Regionen überwiegen die sommerlichen Abnahmen, was insgesamt zu verminderten Jahresabflüssen führt. Allerdings sind die wenigsten Trends signifikant. Die Veränderungen des Abflussverhaltens im Rheineinzugsgebiet bis Basel sind in Tabelle 4.1 übersichtsmässig dargestellt. Tabelle 4.1: Nach Regimetyp geordnete Übersicht über Trends in der Abflussmenge (MQ) und der interannuellen Variabilität (Var) ausgewählter Zuflüsse des Rheins bis Basel Die in Klammern gesetzten Werte geben die Anzahl signifikanter Trends an. Winter Sommer Jahr MQ Var MQ Var MQ Var Regimetyp pos neg pos neg pos neg pos neg pos neg pos neg glazial 6 (4) - (-) 3 (1) 3 (1) 3 (1) 3 (-) 2 (-) 4 (-) 5 (2) 1 (-) 5 (-) 1 (-) nival 7 (-) - (-) 1 (-) 6 (1) - (-) 7 (6) 2 (-) 5 (-) - (-) 7 (-) 2 (-) 5 (-) nivo-pluvial 3 (-) 4 (-) - (-) 7 (6) - (-) 7 (3) 3 (-) 4 (-) 1 (-) 6 (-) 1 (-) 6 (2) pluvial - (-) 11 (-) - (-) 11 (2) 2 (-) 9 (3) 8 (-) 3 (-) 2 (-) 9 (-) 3 (-) 8 (1) Total 16 (4) 15 (-) 4 (1) 27 (10) 5 (1) 26 (12) 15 (-) 16 (-) 8 (2) 23 (-) 11 (-) 20 (3) Rhein Basel 1 (-) - (-) - (-) 1 (-) - (-) 1 (-) - (-) 1 (-) - (-) 1 (-) - (-) 1 (-) 4.4 Schlussfolgerungen Der Rhein in Basel verfügt mit einer Zeitreihe ab 1808 über eine der längsten Messreihen Europas. Sie erlaubt insbesondere auch Einblicke in das Abflussgeschehen des 19. Jahrhunderts. Die wichtigsten Erkenntnisse unserer Analysen lassen sich wie folgt zusammenfassen: Der Anstieg der Abflussmengen im Winter bei gleichzeitiger Abnahme im Sommer führte dazu, dass der Rhein heute ein ausgeglicheneres Abflussregime aufweist. Wobei die mittleren Jahresabflussmengen sich zwischen 1808 und 2007 nicht signifikant verändert haben. Räumlich gesehen und bezogen auf den Zeitraum der letzten vierzig Jahre unterliegen die mittleren bis hoch gelegenen nivalen und glazialen Gebiete mehrheitlich signifikanten Veränderungen, charakterisiert durch generell höhere Abflüsse im Winter und tiefere im Sommer (Tabelle 1). Gebiete in tieferen Lagen weisen vor allem im Sommer signifikant geringere Abflussmengen auf. Unter anderem verantwortlich dafür sind die höheren Lufttemperaturen und die damit zusammenhängenden grösseren Verdunstungsraten. Literatur Bader, S. und Bantle, H. (2004). Das Schweizer Klima im Trend: Temperatur- und Niederschlagsentwicklung Hrsg. von SMA-MeteoSchweiz. Zürich. 75

96 Literatur Belz, J. U. u. a. (2007). Das Abflussregime des Rheins und seiner Nebenflüsse im 20. Jahrhundert: Analyse, Veränderungen, Trends. Lelystad. Kendall, M. (1975). Rank Correlation Measures. London 202: Charles Griffin. Mann, H. B. (1945). Nonparametric Tests Against Trend. In: Econometrica 13.3, S Schädler, B. und Weingartner, R. (2007). Impact of 20th Century Climate Change on Water Resources in Mountainous Regions of Switzerland. In: Proceedings of the Third International Conference on Climate and Water. Hrsg. von M. Heinonen, S Sen, P. K. (1968). Estimates of the Regression Coefficient Based on Kendall s Tau. In: Journal of the American Statistical Association , S Theil, H. (1950). A rank-invariant method of linear and polynomial regression analysis (Parts 1-3). In: Nederlandse Akademie Wetenchappen Series A 53, S Weingartner, R. und Aschwanden, H. (1992). Abflussregimes als Grundlage zur Abschätzung von Mittelwerten des Abflusses. In: Hydrologischer Atlas der Schweiz. Hrsg. von Landeshydrologie und -geologie (LHG). Bd. Tafel 5.2. Bern: Bundesamt für Landestopographie. Weingartner, R. und Pfister, C. (2007). Wie ausserordentlich war das Niedrigwasser im Winter 2005/06? - Eine hydrologisch-historische Betrachtung des Rheinabflusses in Basel. In: Hydrologie und Wasserbewirtschaftung 51.1, S

97 5 Swiss discharge regimes in a changing climate Pascal Hänggi 1, Thomas Bosshard 2 and Rolf Weingartner 1 1 Institute of Geography and Oeschger Centre for Climate Change Research, University of Bern, Hallerstrasse 12, 3012 Bern, Switzerland 2 Institute for Atmospheric and Climate Science, ETH Zurich, Universitätstrasse 16, 8092 Zurich, Switzerland Exclusively for this thesis. Abstract This study presents past and projected changes in different Swiss discharge regimes. For the projections, a hydrological model forced by different climate data covering the period was used (A1B emission scenario). The rivers being vulnerable to climate change, and therefore to changes in their discharge regime, are the ones from glaciated catchments, and from areas where snow dominates the discharge behaviour. The present classification of the Hydrological Atlas of Switzerland was found to be still valid. For a reclassification of the ice- and snowmelt dominated rivers is projected. In most cases the regimes are set one class lower. For streams being dominated by precipitation and evapotranspiration whether changes in their regime were found in the past nor for More attention has to be given to changes in snow conditions, one of the most important component influencing runoff from many Swiss rivers. Additionally, the consequence a change in regime has for a river system has to be analysed, e.g. on the transportation of sediments, ecology or the economic use of water. 5.1 Introduction Runoff is one of the main components in hydrology and its variability is of great importance in water-related sectors. The long-term mean seasonal variability of runoff, known as discharge regime, is widely used for the classification of rivers. This classification can serve for a general description of the hydrological behaviour of a river. In Switzerland, sixteen different discharge regimes are currently in use for the characterisation and classification of the rivers (Aschwanden and Weingartner, 1985). Exemplarily, the classification can be used for the estimation of average monthly flows in ungauged catchments (Weingartner and Aschwanden, 1992), or the characterisation of rivers according to their high and low flow season (Pfaundler and Wüthrich, 2006). 77

98 5 Swiss discharge regimes in a changing climate As in many other regions, the climate in Switzerland has changed remarkably during the last century. Studies demonstrated significant higher amounts of precipitation and air temperatures at meteorological stations located all over the country, in particular in winter and from the 1980s on (Bader and Bantle, 2004; Begert, Schlegel, and Kirchhofer, 2005). Extensive analyses were carried out showing that runoff from Swiss rivers are affected by the observed climatic changes (e.g. Birsan et al., 2005; Belz et al., 2007; Hubacher and Schädler, 2010). For the northern part of Switzerland, annual runoff was found to have increased due to increases in the winter, spring and autumn season runoff. Negative trends were detected in summer as well as in runoff series from Southern Switzerland. Other studies expect further changes in runoff quantities due to projected climatic changes (e.g. Kleinn et al., 2005; Horton et al., 2006; Huss et al., 2008). Especially the snow conditions, an important parameter influencing runoff of Swiss rivers, are presumed to change remarkably in a warmer climate. It has already been shown that snow depth diminished at regions lying below 1300 m a.s.l. and the duration of a closed snow cover became shorter (Laternser and Schneebeli, 2003; Scherrer, Appenzeller, and Laternser, 2004). Overall, the hydroclimatic conditions in Switzerland have changed. For the discharge regime however, it is difficult to answer whether the present classification is still valid, since the mentioned studies mainly focused on alpine rivers or large-scale river systems of the country. How runoff from other parts of the country have changed, e.g. in the Jura Mountains or the Swiss Plateau, has rarely been analysed. It is hypothesised, that the present classification, which is based on data representing the runoff conditions in the years from 1950 to 1985 (Weingartner and Aschwanden, 1992), has to be revised. For this reason the discharge regimes being vulnerable to climate change have to be identified first. The main aim of this study is to present past and projected changes in different Swiss discharge regimes, and to identify rivers being vulnerable to climate change. A data set with long-term and high-quality discharge observations from all over the country was used for the retrospective analysis, and climate projections from the ENSEMBLES project (Linden and Mitchell, 2009) served as input for a hydrological model to estimate the regimes for the period The driving forces behind the projected changes were analysed by comparing changes in the modelled water balance components, and in the modelled duration and water content of the snow cover between the periods and The article is structured as follows: In the next Sect. 5.2 the data used for the study are presented, followed by a description of the applied methods in Sect The past and projected changes in Swiss discharge regimes are shown in Sect. 5.4, including the presentation of changes in the water balance components and the snow conditions. The results are discussed in Sect In the last Sect. 5.6 the findings are summarised and conclusions are drawn. 5.2 Data Runoff data We used daily runoff data from sixteen different basins located in Switzerland to analyse how discharge regimes have changed (Table 5.1 and Fig. 5.1). The selected time series are appropriate for detecting climate change signatures, as their measurements are not 78

99 5.2 Data substantially influenced by presence of large lakes, water withdrawals for hydropower generation or other water-use purposes (cf. Kundzewicz and Robson, 2004). The measurement stations are operated by the Swiss Federal Office for the Environment (FOEN), having daily long-time records of high quality. Statistical tests have shown, that the selected time series are homogeneous (Hänggi and Weingartner, in review). In addition, the data set represents the heterogeneity of Swiss discharge regimes. The hydrological behaviour of Swiss rivers can be classified into sixteen different runoff regimes (Weingartner and Aschwanden, 1992). In general they represent five different regime families: 1. Regime family glacial : The regimes named a-glaciaire, b-glaciaire, a-glacio-nival, b-glacio-nival or nivo-glaciaire are strongly influenced by glacier melt. They show a high discharge peak in late summer when the melt of ice is strongest and almost no runoff in winter when the greatest part of precipitation falls as snow. The catchments are typically located at altitudes above 2000 m a.s.l. 2. Regime family nival : The regimes nival alpin or nival de transition are mainly influenced by snowmelt during spring. Normally, their discharge peak can be observed earlier in the year between May and June. The catchments mean altitudes lie between 1000 and 2200 m a.s.l. 3. Regime family pluvial : This family corresponding regimes are nivo-pluvial préalpin, pluvial supérieur and pluvial inférieur. These regimes are located in the lower parts of Switzerland. The runoff behaviour of these streams is dominated by precipitation and evapotranspiration. The long-term mean regimes are usually balanced with only small differences between the monthly flows and pronounced regimes in individual years. 4. Regime family jurassien : Similar conditions to the one described for the pluvial Table 5.1: Characteristics of the runoff series and their basins. Discharge regimes according to Weingartner and Aschwanden (1992). (no.) River Name-Location Regime type Area Altitude Glaciation [km 2 ] [m a.s.l] [%] (1) Rhone (Rotten)-Gletsch a-glaciaire (2) Simme-Oberried Lenk b-glaciaire (3) Hinterrhein-Hinterrhein a-glacio-nival (4) Landquart-Klosters Auelti b-glacio-nival (5) Plessur-Chur nival alpin (6) Minster-Euthal Rüti nival de transition (7) Simme-Oberwil nival de transition (8) Sitter-Appenzell nival de transition (9) Sense-Thörishaus nivo-pluvial préalpin (10) Glatt-Herisau Zellersmühle pluvial supérieur (11) Broye-Payerne CdA pluvial inférieur (12) Töss-Neftenbach pluvial inférieur (13) Ergolz-Liestal pluvial jurassien (14) Birse-Moutier La Charrue nivo-pluvial jurassien (15) Riale Di Calneggia-Cavergno nival méridional (16) Cassarate-Pregassona pluvio-nival méridional Data 79

100 5 Swiss discharge regimes in a changing climate Figure 5.1: Map of Switzerland showing the geographical locations of the study sites. Areas above 1500 m a.s.l. are shaded in grey. The numbers refer to Table 5.1. can be found in the north-western part of Switzerland in the Jura Mountains. However, the regimes pluvial jurassien and nivo-pluvial jurassien undergo a stronger influence of snow and of the specific hydrogeological conditions (karst). 5. Regime family méridional : The regimes nival méridional, nivo-pluvial méridional, pluvio-nival méridional and pluvial méridional represent the runoff conditions in the southern part of the country. A second discharge peak in fall is characteristic for these regimes due to heavy precipitation events usually observed in this period. For this study all regime families were considered and the selected runoff series can be seen as representative for their regime type (Weingartner and Aschwanden, 1992). Data from rivers of regimes nivo-glaciaire, nivo-pluvial méridional and pluvial méridional are not included in the analysis, since no long-term measurements were available Data for the hydrological model The hydrological model used in this study is driven by daily precipitation [mm/d] and air temperature data [ ] interpolated on the surface of the selected catchments. The interpolation procedure is described in detail in Sect For each catchment, precipitation and temperature data from stations located closer than 30 km were obtained from the measurement network of MeteoSwiss. The selected time series cover the period and were used for the calibration, verification and modelling of the hydrological components. To estimate future changes in runoff regimes, projected precipitation and temperature series for the period were used. The time series were generated by superimposing a climate change delta (or signal) on to the observed time series of the MeteoSwiss stations named above. The delta values were derived by comparing observed precipitation and 80

101 5.3 Methods temperature fields with the outputs of climate model runs The climate model runs were obtained from the European project ENSEMBLES (Linden and Mitchell, 2009). In total, ten different projections were available from different coupled global and regional climate model chains, all of them driven by the A1B emission scenario (cf. IPCC, 2007). The delta-change method and its application on the station network of MeteoSwiss is described in detail in Bosshard et al. (2011). It is important to note that the climate change signal represents a mean signal for the period The used hydrological model has a simple glacier module which is mainly based on ice- and firnmelt factors and the contributing area (degree-day-approach; cf. Sect. 5.3). For glaciated catchments the changes in glacier surface until were estimated by using glacier-retreat projections found in literature: Huss et al. (2010) projected for the Rhone Glacier (located in catchment no. 1, cf. Table 5.1) a surface area of 84% until 2030, and 66% until 2050 in comparison to the area in For the Silvretta Glacier (located in no. 4) the surface area was calculated to 85% until 2030 and 50% until The used glacier model was driven by climate projections from the PRUDENCE project (Christensen, Carter, and Giorgi, 2002). A similar study using the same climate projections estimated decreases in glacier surface area of the Zinal, Moming and Weisshorn Glaciers located in the Canton of Valais by -35% until 2050 in comparison to the area in 2006 (Huss et al., 2008). Based on these projections the glacier surface area of the Rhone catchment until Gletsch (1) was ajusted to 80% of the present area, assuming to represent the mean surface area for the period The smaller glaciers located in the catchments of the rivers Simme (2 & 7), Hinterrhein (3) and Landquart (4) were adjusted to 70%, taking into account a stronger retreat of the glaciers in these regions. The glacier influencing the discharge of the river Sitter at Appenzell (8) was not considered for the hydrological modelling, as the glaciated area of this basin is only 0.1% of the total area. 5.3 Methods Analysis of changes in discharge regimes and test of significance Depending on the data availability, the discharge regimes (mean monthly runoff volumes) were computed for each time series for the climatological standard normal periods , ,..., (WMO, 1959). The same was done for the reference period and the ten projected series for Whether a regime differs significantly from the one of the reference period was tested using a bootstrap procedure (Efron and Tibshirani, 1993). Thereby the discharge regime was computed for each bootstrap (1000 samples; resampling with replacement; n = 30 years) generated out of the reference period. The 90% confidence range for each month of the reference period was then approximated by calculating the 5 and 95% quantiles Modelling discharge regimes for For the runoff-projections the distributed hydrological model Bernhydro from the University of Bern was used. The modelling included the calibration of the model on daily data from , the validation of the model by comparing its results with 81

102 5 Swiss discharge regimes in a changing climate observations from , and finally the calculations of the runoff projections for the period Model core The deterministic model Bernhydro was developed at the Hydrology Group of the University of Bern. It was coded in R (R Development Core Team, 2010) and contains a module for the interception (SI), snow (SNOW), glacier (GLA), soil moisture (SSM) and formation of runoff (SRF). To model runoff from a catchment, spatial information are required, namely a digital elevation model (here SRTM V4; Jarvis et al., 2008), land cover information (BFS, 1997) and information about the field capacity and soil depth (BFS, 1980). For this study the spatial resolution of the model was set to 1 km 1 km. For each grid cell of the catchment and every time step the model calculates the water balance according to the schema shown in Fig The model inputs are daily air temperature T [ ] and precipitation values P [mm]. The values can be adjusted by free parameters to Pcor and/or Tcor, which then are used to calculate potential evapotranspiration rates Epot. Epot defines the maximum evapotranspiration losses in the interception (resulting in E_SI) and soil moisture module (E_Ssm). For this study, potential evapotranspiration rates were calculated by using the empirical equation by Blaney and Criddle (1950), modified for Central Europe (Schrödter, 1985): ( Epot = ( T ) 100 S ) d, (5.1) S a with Epot: daily potential evapotranspiration [mm]; T : mean daily air temperature [ ]; S d : daily astronomic sunshine duration [h]; and S a : yearly astronomic sunshine duration [h]. The hydrological model distinguishes between precipitation falling as rain or snow. The corrected precipitation amounts Pcor are divided into Pliq (liquid precipitation) and Psol (solid precipitation) using a threshold temperature TGR [ ] (Viviroli et al., 2009). A temperature range TTRANS [ ] specifies, at which air temperatures a mix of rain and snow can be assumed (linear relation with 100% of snow at TGR-TTRANS, 50% rain and 50% snow at TGR, and 100% rain at TGR+TTRANS). Pliq is then redirected to the interception module SI, and Psol goes directly into the snow module SNOW. The interception storage capacity of the model differs depending on vegetation type and season. The maximum storage capacity SIMax is calculated with SIMax = 0.2 LAI (cf. Bremicker et al., 2005). The monthly leave area values LAI for different land covers are obtained from Dickison (1984). Water quantities exceeding the maximum interception storage capacity Q_SI are redirected to the snow module SNOW. The water remaining in the storage has Epot as only exit, resulting in the evaporation rate E_SI. The snow module SNOW is build up by two different storages SNOWsol and SNOWliq. Solid precipitation Psol is accumulated in the unlimited SNOWsol storage, from which water is transferred into the storage SNOWliq. This melting process is represented by a degree-day-approach and takes place when Tcor > TGR. The melting is regulated by the free parameter parsmelt [mm/ ]. SNOWliq represents the liquid water which can be stored in the snow layer. The maximum storage capacity of liquid water in the snow layer depends on the extent of SNOWsol and is defined as SNOWliqMax = 0.15 SNOWsol in 82

103 5.3 Methods Figure 5.2: Schematic representation of the hydrological model Bernhydro. The different modules of the model are highlighted in grey (SI: interception module; SNOW: snow module; GLA: glacier module; SSM: soil moisture module; and SRF: runoff formation module). The abbreviations are discussed in the text. the model (Dyck, 1980). If the maximum storage capacity of the liquid storage is exceeded, the snowmelt Q_SNOW is produced by the model. In addition, from SNOWsol snow sublimation E_SNOW is calculated by seasonal varying values according to DVWK (1996). The water from the interception storage Q_SI falling on the snow cover goes directly into SNOWliq. The same is also true for snow free conditions, as then SNOWliqMax = 0. For grid cells classified as glacier, the outflow from the snow module Q_SNOW is transferred into the glacier module GLA. The module distinguishes between ablation and accumulation area of the glacier, from which either ice- (Q_ICE; ablation area) or firnmelt (Q_FIRN; accumulation area) is calculated (degree-day-approach). The calculation of melt in the model takes place if the grid cell is free of snow and Tcor > TGR. The melt rate for firn equals that one of snow (Schäfli et al., 2005), the one for ice has to be defined (parimelt [mm/d]). Two single linear storage functions are used to transmit the resulting values directly to the outlet of the catchment (cf. Baker et al., 1982). The k-values of the functions have to be calibrated. The principles of the soil moisture module SSM and runoff formation module SRF are based on the HBV model (Bergström, 1976). For grid cells having soil, the amount of infiltrating water at time t into the module SRF is computed by dsuz(t) = dq_snow(t) Ssm(t 1) Fc BETA. (5.2) 83

104 5 Swiss discharge regimes in a changing climate The variables in Eq. 5.2 are dsuz(t): inflow into the upper soil zone Suz at time t; F c: field capacity [mm]; and BETA: parameter controlling the regeneration of the soil moisture [-]. Accordingly, the amount of water hold by the soil is calculated by dq_snow(t) dsuz(t) = dssm(t). The fraction of Q_SNOW flowing into SSM becomes bigger by increasing values of BETA (Bergström, 1976). In the model, BETA is defined for each grid cell as a function of elevation mh [m a.s.l] and soil depth BT [m] (Viviroli, 2007): BETA = mh + BT. (5.3) The water hold in the soil moisture storage Ssm is reduced by the amount of potential evapotranspiration only. The water in the runoff formation module SRF passes through the upper soil zone Suz and flows, depending on the setting of the soil parameters Luz (threshold for fast interflow QSuz0 [mm]) and Cperc (percolation rate [mm/d]), into the lower soil zone Slz. From these storages water is transferred via different linear storage functions to the outlet of the catchment: QSuz1 stands for the interflow, and QSlz1+QSlz2 for the baseflow. The single linear storage functions are regulated by corresponding k-values, which have to be calibrated. Model calibration The model has various free parameters which have to be calibrated against observed runoff values. For this reason, the Shuffled Complex Evolution method developed at the University of Arizona (SCE-UA; Duan, Sorooshian, and Gupta, 1992) was used. The calibration was accomplished by using runoff data covering the period The year 2006 was considered for the initial filling of the storages in the model. For the river Landquart at Klosters, having data until 2004, the calibration was done for the period , with initial year As objective function a combination of the efficiency score by Nash and Sutcliffe (1970) and the relative volume error was used (cf. Lindström, 1997): COM = 1 Tt=1 ( Q t obs Q t 2 Tt=1 ( mod) Q t Tt=1 (Q t obs Q ) mod Q t obs) Tt=1 obs Q t. (5.4) obs Like the traditional efficiency score by Nash and Sutcliffe (1970), COM varies between and 1 and has to be maximised during the calibration procedure. The runoff volume error is reduced considerably during the calibration procedure, as the traditional score is weighted with 0.1 the relative volume error (Lindström, 1997). Interpolation of meteorological data For the hydrological modelling, the meteorological input data had to be interpolated on the surface of the catchments (grid cell resolution: 1 km 1 km). A detrended inverse weighted distance method was used for the interpolation of the air temperature data on the grid, where for the detrending a LOWESS smoothing function (Locally Weighted Regression Smoothing; Cleveland, 1979) was applied. The advantage of LOWESS compared to many other methods is that it is able to account for inversion 84

105 5.3 Methods layers in the atmosphere. The interpolation of the air temperatures included the following computations: 1. Fitting LOWESS to the temperature data as a function of station elevation, incl. the calculation of the residuals. 2. Estimating the temperature at each grid cell with the help of the digital elevation model and the fitted LOWESS curve. 3. Inverse weighted distance interpolation (Shepard, 1968) of the residuals on the grid. 4. Summing up the estimated temperature values and the interpolated residuals. A similar method to the one described above was used for the interpolation of the daily precipitation data. Instead of a LOWESS function, altitudinal gradients of precipitation were considered for the detrending of the data. The algorithm for the precipitation interpolation included the following procedures: 1. Calculating a climatological (> 30 years) mean annual altitudinal gradient of precipitation G a [mm/100m] for each catchment by using data from nearby stations. For the estimation of G a a weighted linear regression model was used, with weights representing the distances of the stations to the centre of the catchment. 2. Dividing G a every year on precipitation days according to G d = P d P a G a, (5.5) with G d : daily altitudinal gradient of precipitation [mm/100m]; P d : daily precipitation amount [mm]; and P a : annual precipitation amount [mm]. 3. Converting the daily precipitation amounts P d at their location to the 1000 m elevation level using the daily gradients G d. 4. Inverse weighted distance interpolation (Shepard, 1968) of the converted precipitation amounts on the 1 km 1 km grid. 5. Converting the interpolated values back to the relief of the catchment using the digital elevation model and the daily gradients G d. Both interpolation methods were applied on the observed meteorological data and on the projections Application of climate change signal to observed runoff data In many cases a perfect simulation of the observed runoff conditions is impossible by the hydrological model. This can lead to wrong interpretations if the projected runoff values of the period are directly compared to observed data. To avoid this, here the resulting hydrological change signals between the two periods and were assigned to the observed runoff data First of all, differences between the modelled (Qmod) and observed runoff series (Qobs) can be found (Fig. 5.3a). 85

106 5 Swiss discharge regimes in a changing climate Figure 5.3: Method to assign the hydrological change signal to the observed runoff data of Qobs: observed runoff values; Qmod: modelled runoff values; and Qscen: projected runoff values. A hydrological model is assumed, however, to represent the characteristics of a catchment, and therefore should be able to simulate the runoff conditions under a changed climate (Qscen; Fig. 5.3b). Between the modelled and projected time series for every day of the year (January 1 to December 31) a hydrological change signal can be calculated ( = Qscen/Qmod; Fig. 5.3c). For a robust estimation of the change signals, the means of all daily signals (±15 days) between Qmod and Qscen were taken. The daily hydrological change signals were finally assigned to the observed runoff values of the period (Qobs ; Fig. 5.3d). The resulting time series represents the runoff conditions and is directly comparable to past observations. 5.4 Results Model performance The hydrological model was calibrated on daily data covering the years (Landquart-Klosters: ). A warm-up year was used to fill the storages in the model. The validation statistics of all catchments and for the period are shown in Fig In general, the skill scores, which were calculated for every year on daily data, indicate that the hydrological model is able to reproduce the hydrological conditions in each catchment. The efficiency scores CE by Nash and Sutcliffe (1970) are found to be higher for glaciated basins compared to the others, where the medians of the scores vary between 0.75 and In contrast to that, high positive as well as negative relative 86

107 5.4 Results CE [ ] glacial nival pluvial jura south RVE [%] glacial nival pluvial jura south Figure 5.4: Boxplots of annual efficiency scores CE (Nash and Sutcliffe, 1970) and relative volume errors RV E [%] off all modelled catchments from the validation period (Landquart-Klosters no. 4: ). Numbers refer to Table 5.1. volume errors RV E can be seen for the same catchments (medians range from -10% up to +16%). The median CEs of the other catchments vary around 0.70, the ones of RV E are shown to vary around +5%. In these catchments the model overestimates the runoff volumes Past and projected changes in Swiss discharge regimes In Fig. 5.5 past and projected changes for selected Swiss rivers representing the regime families glacial and nival are shown. The regime changes for rivers of regime families pluvial, jurassien and méridional are presented in Fig The figures are discussed in the following sections. Regime family glacial (no. 1, 2, 3 & 4) Past changes The discharge regimes from highly glaciated catchments (no. 1 & 2) are shown to have significantly changed during the time of observation. In comparison to , during most of the months less runoff was observed in the past. This is particularly true for the spring, summer and winter months. The increase in monthly runoff took place continuously and has influenced also annual runoff, being significantly lower in both basins during the past. 87

108 5 Swiss discharge regimes in a changing climate Figure 5.5: Past and projected changes in Swiss discharge regimes of selected rivers representing the regime families glacial and nival. The 90% confidence band of the reference period is given in grey. In red, the 5, 50 and 95%-quantiles of the projections for are shown (A1B emission scenario; n = 10). 88

109 5.4 Results Figure 5.6: Past and projected changes in Swiss discharge regimes of selected rivers representing the regime families pluvial, jurassien and méridional. See Fig. 5.5 for explanation. 89

110 5 Swiss discharge regimes in a changing climate For the glacio-nival regimes (3 & 4) similar changes as described above can be observed: Again spring and winter runoff were lower in the past, and a continuous increase until today is detectable. In contrast to the regimes glaciaire, summer runoff slightly decreased during the past, but rarely significant. For the river Hinterrhein (3) an earlier peaking from previously July towards the month of June can be seen, changing regime type a-glacio-nival to b-glacio-nival. Projected changes Until for the rivers of regimes glaciaire (1 & 2) a further significant increase in runoff is projected combined with an earlier start of peak flow in spring. The discharge regime of the river Simme at Oberried (2) will change from b-glaciaire to a-glacio-nival. For the late summer months July and August decreasing amounts are estimated, which for the river Simme are expected to be significant compared to the conditions Mean annual runoff of the same river is not projected to change significantly (compared to the median of all projections), while the one of the river Rhone at Gletsch (1) will increase significantly from a mean of 6.95 for to 7.90 [m 3 /s] by For the glacio-nival regimes (3 & 4) the shift in peak flow from July towards June will be more pronounced, and also the river Landquart (4) tends to change its regime from b-glacio-nival to nivo-glaciaire. An ongoing significant increase in winter, spring and also autumn runoff can be observed in both catchments, whereas the discharges during summer are projected to become significantly lower. No significant changes in mean annual runoff are expected. Regime family nival (no. 5, 6, 7 & 8) Past changes The past discharge regimes of the snowmelt dominated river Plessur at Chur (5) had significantly higher volumes during the three summer months June, July and August. However, the very early discharge regime of the period differs only in August significantly from the discharge regime of In winter runoff has increased, but the changes are not significant. The rivers of regimes nival de transition (6-8) show a significant increase of runoff volumes in March. From May to July, runoff decreased, but not significantly, except for changes observed for the river Minster at Euthal (6). In general, the past discharge regimes are similar compared to The annual runoff values did not change significantly. Projected changes For the river Plessur at Chur (5) the projected regime highlights a further significant decrease of summer runoff, and an increase during winter. Peak runoff is expected to shift from June to May, modifying the regime classification of the river from nival alpin to nival de transition. Like in the past, the annual runoff will not change significantly. For regimes nival de transition (6-8) significant lower discharge quantities are expected for May to July, and a remarkable increase in winter runoff. The peak tends to shift from May to April, but does not yet lead to a reclassification of the rivers. 90

111 5.4 Results Regime family pluvial (no. 9, 10, 11 & 12) Past changes The past regime curves of the river Sense at Thörishaus (9) were rarely significant different from the one of the period , even though the very early curve shows significantly lower values in the months of April, May, October and December. In general a continuous increase in the amounts of water in these months can be observed. Especially in December, runoff has remarkably increased. The discharge regimes of the rivers typically influenced by precipitation and evapotranspiration (10-12) did not change considerably during the past. While the flows were higher in February and late summer, runoff tends to have been lower in other months. Only few regime curves show months differing significantly from the reference period. Projected changes For the river Sense at Thörishaus (9) and for an ongoing increase of runoff during winter is expected. For early summer (June and July) significant decreases in runoff are projected. The discharge regime will be even more balanced as already observed. Annual runoff, as in the past, will not change significantly. Most projected regime curves of the rivers no for the period lie within the confidence band of Exceptions can be found in December and January, where significantly higher runoff volumes are expected. For the rivers Broye (11) and Töss (12), both of regime type pluvial inférieur, these increases could lead to a shift of peak discharge from today March to January, or even December. Regime family jurassien (no. 13 & 14) Past changes Similar changes as described for the regime family pluvial are found for the rivers representing the hydrological conditions in the Jura Mountains (13 & 14). The discharge regimes from the river Birse at Moutier (14) have considerably changed since the beginning of observation in 1911: Although the changes are rarely significant, a shift in peak discharge from April to March is observed. The regime has changed from nivo-pluvial jurassien to pluvial jurassien. Projected changes Until a further change is expected in the discharge regime of the river Birse (14), with significantly higher discharges in December. The regime of the river Ergolz (13) will remain stable. Regime family méridional (no. 15 & 16) Past changes The rivers from the Southern Alps (15 & 16) did not change their regimes during the past. The short time of observation having data back to the 1960s only may give an incomplete picture about the changes: E.g., the river Plessur at Chur (5; nival alpin) with data back to 1930, and also highly influenced by snowmelt as the river Calneggia (15; nival méridional), was shown to have considerably changed its regime until today. Except for the second discharge peak in autumn, the two catchments are comparable, and it is assumed that also the river Calneggia had higher discharge volumes available during the summer months in the past. 91

112 5 Swiss discharge regimes in a changing climate Projected changes Similar changes are also found until with an ongoing decrease of summer runoff and an increase during winter. The peak discharge is expected to be one month earlier in the year in May, and the regime of the river Calneggia has to be reclassified to nivo-pluvial méridional. Runoff from the river Cassarate at Pregassona (16) is not expected to change significantly Projected changes in the water balance components The output from the hydrological model was used to analyse how the most important components of the water balance are expected to change. The changes from to in mean annual temperature, precipitation, runoff and evapotranspiration (actual evaporation) for each catchment are presented in Table 5.2. Table 5.2: Changes in mean annual temperature T, precipitation P, runoff Q and evapotranspiration E for in comparison with the conditions Presented are the changes for the 5, 50 and 95% quantiles of the ten ENSEMBLES-projections. Significant changes are in bold (α = 0.1). T [ ] P [%] Q [%] E [%] Quantiles [%] (1) Rhone (2) Simme (3) Hinterrhein (4) Landquart (5) Plessur (6) Minster (7) Simme (8) Sitter (9) Sense (10) Glatt (11) Broye (12) Töss (13) Ergolz (14) Birse (15) Calneggia (16) Cassarate The projections for mean annual temperature show a significant increase in all analysed catchments, ranging from 0.9 to 1.3 (median estimations). The strongest warming is projected for the Southern Alps (catchment no. 15 & 16), followed by the high alpine regions (1-4). The median projections for annual precipitation indicate similar conditions as observed today. The projections are less robust than for air temperature, as decreasing as well as increasing amounts of precipitation are simulated by the climate models. In general, annual precipitation tends to increase in catchments located in the northern part of the country, whereas slightly lower amounts are projected for southern basins. Modelling the runoff for by using the above named temperature and precipitation projections, results in similar annual runoff conditions in most analysed catchments like observed in (median estimations). Only for the highly glaciated catchment of the river Rhone at Gletsch (1) significant higher annual volumes were calculated by +13.2% (median of all projections). The projected changes in evapotranspiration are significant 92

113 5.4 Results in most analysed catchments. For the glaciated catchments (1-4) significant decreases in evapotranspiration were modelled (median of all projections), for the other basins significantly more water is projected to evaporate. The increases can be explained by the increased temperatures. The decreases in evapotranspiration from very high catchments is a result of the smaller glaciated area from which water can sublimate (adjusted glacier area for , cf. Sect ). The differences between the values simulated for and are rather small, as only a small amount of water evaporates in these areas: Mean annual evapotranspiration for the period was calculated to be 251 mm for the Rhone (1), 243 mm for the Simme (2), 263 mm for the Hinterrhein (3) and 281 mm for the Landquart catchment (4). For comparison, mean annual evapotranspiration from catchments located in the Swiss Plateau was calculated to be between 425 mm (Birse, 14) and 515 mm (Töss, 12). To sum up, the yearly amount of precipitation on the input side of the water balance will not change significantly in most analysed catchments. Contrary, significant higher evapotranspiration rates are expected but are not strong enough to alter annual runoff. From highly glaciated catchments increased annual discharge volumes are expected, mainly because of higher amounts of melt water from the glaciers within a warmer climate Projected changes in snow cover duration and water equivalent Snow is a major component of the hydrology of many Swiss rivers. We analysed how the duration of snow cover and the snow water content is projected to change until in comparison to the period For this reason, the mean annual duration of snow cover (days per year) and the mean snow water equivalent SWE [mm] were computed for each grid cell and both periods. A grid cell was defined to be covered by snow if SWE was higher than 15 mm. The calculated values were then plotted against the elevation of the grid cell. The differences between the modelled snow durations and show remarkable reductions of snow days at all elevations (Fig. 5.7a). At 800 m a.s.l. the duration of a closed snow cover is projected to become shorter from 29 days today to 14 days (median of all projections ), at 1300 m a.s.l. from 91 to 64 days, and at 1800 m a.s.l. from 161 to 131 days. At elevations higher than 2300 m a.s.l., the number of snow days is estimated to be 24 days shorter compared to The 5-95% band of the projections shows the highest uncertainties between 1450 and 1550 m a.s.l., with 33 days difference between the 5 and 95% quantiles. Furthermore the SWE simulations suggest a decrease at all altitudes (Fig. 5.7b). The projected decreases rise constantly with higher elevations. As the amounts of precipitation are estimated to remain stable (cf. Sect ), the decreases in SWE as well as in the number of snow days imply higher amounts of liquid precipitation influencing runoff from the rivers. Particularly in winter, runoff is expected to rise in all regions as shown in Sect

114 5 Swiss discharge regimes in a changing climate Figure 5.7: a) Mean annual number of days per altitude having snow water equivalent SWE > 15 [mm] (area covered by snow) for (dots and fitted LOWESS curve in grey) and (5, 50, and 95% quantiles in red; A1B emission scenario; n = 10). The differences between the LOWESS curve for and the projections are illustrated in the plot below. In b) the same, but for mean annual SWE. 5.5 Discussion The observed changes in Swiss discharge regimes differ from river to river and depend on the geographical location and the mean altitude of the catchment. The regimes glaciaire, representing the discharge behaviour from highly glaciated basins at very high altitudes, were shown to have significantly lower discharges in the past, but the regimes remained stable. Likewise, the increase of runoff did not lead to a change in regime type, as was shown for the river Rhone at Gletsch. In contrast, the regimes glacio-nival changed slightly to nivo-glaciaire, showing an earlier peaking in the year as well as significant lower water volumes during late summer. Glacier length and mass balance recordings from the alpine region dating back to the beginning of the last century indicate that small glaciers react faster to climatic changes compared to larger glaciers (WGMS, 2008). Therefore, the change in regime type in glaciated catchments is more likely to occur in a catchment having only a small part of its area covered by glaciers. Rivers like the Rhone at Gletsch, being fed by a larger glacier, were shown to be influenced mainly by positive or negative mass balances of the corresponding glacier, not leading to a regime change (Collins, 2008; 94

115 5.5 Discussion Pellicciotti, Bauder, and Parola, 2010). The results of how the water balance components will change until , are similar: Annual runoff from the river Rhone is expected to increase significantly, although precipitation is projected to remain stable. Increasing runoff quantities from highly glaciated catchments due to glacier retreat are expected until Rivers being classified into a glacial regime type today, are projected to be reclassified one class lower (e.g. from glaciaire to glacio-nival). From 2050 towards the end of the 21 st century the discharges are projected to decrease (Huss et al., 2008; Huss et al., 2010). The regimes of the family nival, being mainly influence by snowmelt, did not change significantly during the past. Even though the summer discharges in some areas were higher compared with the conditions today, no change in regimes could be observed. It is concluded, that the reduction of a closed snow cover and reduced snow depths during the last century, especially at regions lying below 1300 m a.s.l. (Laternser and Schneebeli, 2003; Scherrer, Appenzeller, and Laternser, 2004), did not have had an significant influence on the discharge regimes. A slightly earlier start of snowmelt in March is detected, although it is not as pronounced as seen for the glacio-nival regimes. For , significant changes are expected in nival regimes, showing higher flows in winter, an earlier start of the snowmelt season and significant lower discharges in summer. Reclassifications of the regimes, again one class lower, are expected. This is assumed to be a direct consequence of changes in snow conditions (duration and water equivalent) at all altitudes. However, the modelled changes in snow conditions need to be interpreted with care, as the model does not account for important factors influencing snow, e.g. radiation, exposition, snow metamorphose, albedo effects, transportations by wind,... etc. Bavay et al. (2009) used a more sophisticated snow model and projected significant changes in snow conditions based on two scenarios A2 and B2 (IPCC, 2007) until the end of the century for two catchments located in the Swiss Alps: They summarised the changes in snow conditions by approximately shifting the present conditions at the elevation zones downwards by 900 m. Similar results were found for a half-glaciated catchment using the same climate projections by Magnusson et al. (2010). Our snow projections, simulated for the period and forced by an A1B emission scenario, can be summarised by shifting the elevation zones downwards by approximately 200 m. The modelled snow water equivalent presented in this study were not calibrated and/or verified with observed data, and therefore the question whether the projected differences between the snow conditions and are directly transferable to observed conditions remains open. For the rivers of the regime family pluvial whether obvious remarkable changes in their discharge regime were found in the past nor for the period This remains true even if evapotranspiration in these catchments was calculated to increase significantly, leading to slightly lower summer discharges. A rise in winter runoff is the most accented feature within these catchments until The discharge regimes will still show a pronounced discharge peak in the months of March to May, but a second peak is projected for January, or even December. This could also influence the timing of winter floods, known to be in February today (Pfaundler and Wüthrich, 2006). For the regime families méridional and jurassien similar changes were found as described for the one of pluvial. Rivers being influenced by snowmelt however, have shown significant changes in the past. So has the regime classification of the river Birse at Moutier to be changed form nivo-pluvial jurassien to pluvial jurassien. Again, as discussed 95

116 5 Swiss discharge regimes in a changing climate above for the nival regimes, changes in snow conditions have led to this reclassification. For the nival regimes in the Jura Mountains as well as in southern Switzerland undergo further changes. Their regime type is expected to be more pronounced, e.g. the regime of the river Birse at Moutier (pluvial jurassien), or need to be reclassified one class lower, e.g. from nival méridional to nivo-pluvial méridional (Calneggia at Cavergno, no. 15). The regimes pluvial jurassien and méridional are projected to remain stable. 5.6 Conclusions This study presented past and projected changes in different Swiss discharge regimes. A hydrological model, forced by data resulting from climate models (A1B emission scenario), was used for the projections. In total ten different climate projections from ENSEMBLES (Linden and Mitchell, 2009) were used, which cover the period The results are summarised in Table 5.3. Table 5.3: Regime classification of analysed rivers in different periods: h = classification Hydrological Atlas of Switzerland (Weingartner and Aschwanden, 1992); r = reference period ; and p = projections (1) Rhone (Rotten)-Gletsch (2) Simme-Oberried Lenk (3) Hinterrhein-Hinterrhein (4) Landquart-Klosters Auelti (5) Plessur-Chur (6) Minster-Euthal Rüti (7) Simme-Oberwil (8) Sitter-Appenzell (9) Sense-Thörishaus (10) Glatt-Herisau Zellersmühle (11) Broye-Payerne CdA (12) Töss-Neftenbach (13) Ergolz-Liestal (14) Birse-Moutier La Charrue (15) Riale Di Calneggia-Cavergno (16) Cassarate-Pregassona a-glaciaire hr b-glaciaire p hr a-glacio-nival p h b-glacio-nival r hr nivo-glaciaire p p nival alpin hr nival de transition p hrp hrp hrp nivo-pluvial préalpin pluvial supérieur pluvial inférieur pluvial jurassien nivo-pluvial jurassien nival méridional nivo-pluvial méridional pluvio-nival méridional pluvial méridional hrp hrp hrp hrp hrp rp h hr p hrp The rivers being vulnerable to climate change, and therefore to changes in their discharge regime, were shown to be the ones from glaciated catchments, and from areas where snow 96

117 References dominates the discharge behaviour. In this study the regimes a-glaciaire, b-glaciaire, a-glacio-nival, b-glacio-nival, nival alpin, nivo-pluvial jurassien and nival méridional were shown to be vulnerable to climate change. The same is assumed to be true for the regimes nivo-glaciair and nivo-pluvial méridional, which had to be excluded from the study since no long-term measurements were available. The classification presented in the Hydrological Atlas of Switzerland (Weingartner and Aschwanden, 1992) is still valid. However, for a reclassification of the named rivers is projected. In most cases the regimes are set one class lower. For streams being dominated by precipitation and evapotranspiration whether changes in their regime were found in the past nor for The expected significant higher evapotranspiration rates are not strong enough to alter annual runoff. The selected study sites cover almost all Swiss regimes. To have more detailed information about how Swiss rivers are affected by climate change, especially for rivers in southern Switzerland, ongoing studies are in progress (cf. Köplin et al., 2010). They also include a regionalisation of the projected changes. More attention has to be given to changes in snow conditions, one of the most important component influencing runoff from many Swiss rivers. An wider data set covering more regions would allow to estimate changes in snow conditions in more detail. Furthermore, a verification of the modelled snow needs to be done, e.g. by using ground observations or satellite data. It is also important to think about the consequence a change in regime has for a river system, e.g. on the transportation of sediments, ecology or the economic use of water. Acknowledgements This study is part of the Mountain Water Network initiated project Climate change and hydropower generation in Switzerland. The project is funded by Swisselectric Research and the Swiss Federal Office of Energy (SFOE). Discharge and meteorological data were provided by the Swiss Federal Office for the Environment (FOEN) and the Swiss Federal Office of Meteorology and Climatology (MeteoSwiss). The ENSEMBLES data used in this work was funded by the EU FP6 Integrated Project ENSEMBLES (Contract number ) whose support is acknowledged. Fabia Hüsler and Nina Köplin, Institute of Geography of the University of Bern, are gratefully acknowledged for their fruitful comments and suggestions on the manuscript. References Aschwanden, H. and Weingartner, R. (1985). Die Abflussregimes der Schweiz. Bern: Geographisches Institut. Bader, S. and Bantle, H. (2004). Das Schweizer Klima im Trend: Temperatur- und Niederschlagsentwicklung Ed. by SMA-MeteoSchweiz. Zürich. Baker, D. et al. (1982). A glacier discharge model based on results from field studies of energy balance, water storage and snow. In: Hydrological Aspects of Alpine and High Mountain Area. Ed. by J. W. Glenn. Vol IAHS Publication. Wallingford, Oxfordshire, pp Bavay, M. et al. (2009). Simulations of future snow cover and discharge in Alpine headwater catchments. In: Hydrological Processes 23.1, pp doi: /hyp

118 References Begert, M., Schlegel, T., and Kirchhofer, W. (2005). Homogeneous temperature and precipitation series of Switzerland from 1864 to In: International Journal of Climatology 25.1, pp doi: /joc Belz, J. U. et al. (2007). Das Abflussregime des Rheins und seiner Nebenflüsse im 20. Jahrhundert: Analyse, Veränderungen, Trends. Lelystad. Bergström, S. (1976). Development and application of a conceptual runoff model for Scandinavian catchments. Ed. by Department of Water Resources Engineering. Lund. BFS (1980). Bodeneigungskarte der Schweiz. Massstab 1: Ed. by Bundesamt für Statistik. Bern. (1997). Arealstatistik der Schweiz. Ed. by Bundesamt für Statistik. Bern. Birsan, M.-V. et al. (2005). Streamflow trends in Switzerland. In: Journal of Hydrology , pp doi: /j.jhydrol Blaney, H. and Criddle, W. (1950). Determining water requirements in irrigated areas from climatological data. In: USDA-SCS, Washington DC, Technical Publication 96. Bosshard, T. et al. (2011). Spectral representation of the annual cycle in the climate change signal. In: Hydrology and Earth System Sciences Discussions 8.1, pp doi: /hessd Bremicker, M. et al. (2005). Das Wasserhaushaltsmodell Larsim Modellgrundlagen. Christensen, J. H., Carter, T. R., and Giorgi, F. (2002). PRUDENCE employs new methods to assess European Climate Change. In: EOS Transactions American Geophysical Union 82.13, p doi: /2002EO Cleveland, W. S. (1979). Robust locally weighted regression and smoothing scatterplots. In: Journal of the American Statistical Association , pp Collins, D. N. (2008). Climatic warming, glacier recession and runoff from Alpine basins after the Little Ice Age maximum. In: Annals of Glaciology 48.1, pp Dickison, R. E. (1984). Modelling evapotranspiration for three-dimensional global climate models. In: Climate Processes and Climate Sensitivity. Ed. by J. Hansen and T. Takahashi. Geophys. Monogr. Ser. 29. American Geophysical Union (AGU). Washington. Duan, Q. Y., Sorooshian, S., and Gupta, V. K. (1992). Effective and efficient global optimization for conceptual rainfall-runoff models. In: Water Resources Research 28.4, pp doi: d /91wr DVWK (1996). Ermittlung der Verdunstung von Land- und Wasserflächen. Ed. by Deutscher Verband für Wasserwirtschaft und Kulturbau. Bonn. Dyck, S. (1980). Angewandte Hydrologie. Teil 2: Der Wasserhaushalt der Flussgebiete. 2. überarbeitete Auflage. Berlin, München: Verlag Von Wilhelm Ernst & Sohn. Efron, B. and Tibshirani, R. (1993). An introduction to the bootstrap. New York: Chapman & Hall. Hänggi, P. and Weingartner, R. (in review). Variations in discharge volumes for hydropower generation in Switzerland. In: Water Resources Management. Horton, P. et al. (2006). Assessment of climate-change impacts on alpine discharge regimes with climate model uncertainty. In: Hydrological Processes 20.10, pp doi: /hyp Hubacher, R. and Schädler, B. (2010). Water balance of the main river basins during the 20 th century. In: Hydrological Atlas of Switzerland. Ed. by Landeshydrologie und -geologie (LHG). Vol. Plate 6.6. Bern: Bundesamt für Landestopographie. 98

119 References Huss, M. et al. (2008). Modelling runoff from highly glacierized alpine drainage basins in a changing climate. In: Hydrological Processes 22.19, pp doi: /hyp Huss, M. et al. (2010). Future high-mountain hydrology: a new parameterization of glacier retreat. In: Hydrology and Earth System Sciences 7, pp doi: /hess IPCC (2007). Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Ed. by Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). Geneva, Switzerland. Jarvis, A. et al. (2008). Hole-filled seamless SRTM data V4, International Centre for Tropical Agriculture (CIAT). Kleinn, J. et al. (2005). Hydrologic simulations in the Rhine basin driven by a regional climate model. In: Journal of Geophysical Research-Atmospheres 110.D4, pp.. doi: /2004JD Köplin, N. et al. (2010). How does climate change affect mesoscale catchments in Switzerland? - a framework for a comprehensive assessment. In: Advances in Geosciences 27, pp doi: /adgeo Kundzewicz, Z. W. and Robson, A. J. (2004). Change detection in hydrological records - a review of the methodology. In: Hydrological Sciences Journal / Journal des Sciences Hydrologiques 49.1, pp Laternser, M. and Schneebeli, M. (2003). Long-term snow climate trends of the Swiss Alps ( ). In: International Journal of Climatology 23.7, pp doi: /joc.912. Linden, P. v. d. and Mitchell, J. (2009). ENSEMBLES: Climate Change and its Impacts: Summary of research and results from the ENSEMBLES Project. FitzRoy Road, Exeter EX1 3PB, UK, p Lindström, G. (1997). A Simple Automatic Calibration Routine for the HBV Model. In: Nordic Hydrology 28.3, pp doi: /nh Magnusson, J. et al. (2010). Snow cover response to climate change in a high alpine and half-glacierized basin in Switzerland. In: Nordic Hydrology , pp doi: /nh Nash, J. E. and Sutcliffe, J. V. (1970). River flow forecasting through conceptual models part I - A discussion of principles. In: Journal of Hydrology 10.3, pp Pellicciotti, F., Bauder, A., and Parola, M. (2010). Effect of glaciers on streamflow trends in the Swiss Alps. In: Water Resources Research 46.10, W Pfaundler, M. and Wüthrich, T. (2006). Saisonalität hydrologischer Extreme: Das zeitliche Auftreten von Hoch- und Niederwasser in der Schweiz. In: Wasser Energie Luft 98.2, pp R Development Core Team (2010). R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing. Vienna, Austria. url: http: // Schäfli, B. et al. (2005). A conceptual glacio-hydrological model for high mountainous catchments. In: Hydrology and Earth System Sciences 9.1-2, pp doi: / hessd Scherrer, S. C., Appenzeller, C., and Laternser, M. (2004). Trends in Swiss Alpine snow days: The role of local- and large-scale climate variability. In: Geophysical Research Letters 31.13, pp.. doi: /2004GL

120 References Schrödter, H. (1985). Verdunstung Anwendungsorientierte Messverfahren und Bestimmungsmethoden. Springer Verlag. Shepard, D. (1968). A two-dimensional interpolation function for irregularly-spaced data. In: Proceedings of the 1968 ACM National Conference, pp doi: / Viviroli, D. (2007). Ein prozessorientiertes Modellsystem zur Ermittlung seltener Hochwasserabflüsse für ungemessene Einzugsgebiete der Schweiz. Bern: Geographica Bernensia. Viviroli, D. et al. (2009). An introduction to the hydrological modelling system PREVAH and its pre- and postprocessing-tools. In: Environmental Modelling & Software 24.10, pp doi: /j.envsoft Weingartner, R. and Aschwanden, H. (1992). Discharge Regime - the Basis for the Estimation of Average Flows. In: Hydrological Atlas of Switzerland. Ed. by Landeshydrologie und -geologie (LHG). Vol. Plate 5.2. Bern: Bundesamt für Landestopographie. WGMS (2008). Global glacier changes: facts and figures. Ed. by World Glacier Monitoring Service and United Nations Environment Programme. Zürich: World Glacier Monitoring Service. WMO (1959). Technical Regulations No nd ed. Vol. 1. Geneva, Switzerland. 100

121 Teil II Auswirkungen auf die Wasserkraftnutzung 101

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123 6 Variations in discharge volumes for hydropower generation in Switzerland Pascal Hänggi and Rolf Weingartner Institute of Geography and Oeschger Centre for Climate Change Research, University of Bern, Hallerstrasse 12, 3012 Bern, Switzerland Submitted to Water Resources Management. Abstract In this analysis the impacts of climatic variations during the last century on the available water volumes for hydropower production in Switzerland were analysed. Thereby intakes were used, which virtually were placed all over Switzerland and assumed to be fed by water from mesoscale catchments. The design of the intake-capacities was done with the help of flow duration curves. The results show, that the observed warming during the last decades and the increase of precipitation during winter has led to more balanced discharge behaviours of the rivers today, being more favourable for the electricity production than during most periods in the past. At lower regions of Switzerland the annual available water volumes for electricity production did not change significantly, but significantly more water is available during winter and less during summer. At higher regions in the Swiss Alps, especially in glaciated catchments, at present in both seasons significantly more water is available for hydropower production, also resulting in higher annual volumes from these areas. A comparison of the results with observed hydroelectric productions has shown, that variations in hydrology only are not able to explain the observed variations in power production. Plant-specific analyses about the impacts of climatic changes on the management of water are needed. 6.1 Introduction Environmental measurements indicate that the climate in Switzerland undergoes major changes. Like other parts of the world the mean air temperature increased during the last one hundred years, and today the Alps are between 1.0 to 1.6 warmer (Begert, Schlegel, and Kirchhofer, 2005). Especially pronounced is the increase in air temperature in the winter season and since the 1980s (Begert, Schlegel, and Kirchhofer, 2005). Long-term trend analyses of mesoscale precipitation fields have further shown that the winter became wetter by 20-30% since 1901 (Schmidli et al., 2002), and also for winter and autumn 103

124 6 Variations in discharge volumes for hydropower generation in Switzerland heavy precipitation events have become more frequent (Schmidli and Frei, 2005). The changes in air temperature and precipitation also had significant influences on snow cover and glacier mass balances, both important components of the runoff processes in many Swiss rivers. In particular snow depth diminished at regions lying below 1300 m a.s.l., and the duration of a closed snow cover became shorter (Laternser and Schneebeli, 2003; Scherrer, Appenzeller, and Laternser, 2004). The rise in temperature led to greater melting of glaciers (Zemp et al., 2006; Huss et al., 2008a), again influencing the total runoff from glaciated catchments (Zappa and Kan, 2007; Collins, 2008; Pellicciotti, Bauder, and Parola, 2010). Many runoff series from Swiss mesoscale catchments show upward trends in annual runoff within the period due to higher runoff amounts in winter, spring and autumn (Birsan et al., 2005). The behaviour in summer was found to be inconsistent, with both upward and downward trends in mean runoff. Eventually, studies analysing the changes of the water balance components of large-scale Swiss river systems did not find significant changes in the amounts in annual runoff during the last century in the Northern part of Switzerland, whereas a significant decrease was observed for the Ticino River in Southern Switzerland (Belz et al., 2007; Hubacher and Schädler, 2010; Hänggi and Weingartner, 2011). Up to now, the increase in evapotranspiration resulting from higher air temperatures, the changes in the precipitation patterns and/or the land-use changes have had only minor impacts on annual runoff within the large-scale catchments, not least thanks to compensating effects, i.e., a simultaneous increase of precipitation and evapotranspiriation causes no effect on runoff (R = P ET ). All in all, these show that the hydroclimatic conditions in Switzerland are inconsistently changing. In most hydrological studies, the changes in the natural available runoff quantities were analysed isolated; the accessible results are frequently not specific enough to address issues in water management. Thus, targeted analyses are needed in many sectors to answer whether climatic changes affect the water management. Motivated by this paucity of information, the main aim of the present study is to analyse the impacts of the observed climatic change on the design discharges and runoff volumes for hydropower plants in Switzerland. In Switzerland more than 50% of the total electricity is produced by hydropower plants (Swiss Federal Office of Energy, SFOE, 2010). For the determination of the energy potential of hydropower plants a design runoff volume V d is set that defines the utilisable water quantity for the production of electricity. The factor V d mainly depends on the designed minimum and maximum runoff quantities Q min and Q max, and the design discharge Q d at which a desired turbine can produce energy. Normally, these three design discharges are extracted from flow duration curves (FDC) representing the long-term hydrological conditions. Because of the variability of the hydrological conditions the effective absorbed water quantity, or effective available runoff volume V a, can differ from the designed one, being higher in some year or less in others. In this study the designs were set up for virtual hydropower plants or intakes respectively, which are assumed to be fed by water from a mesoscale catchment in Switzerland. For the selected catchments long-time runoff series are available which are basically unaffected by human activities. This makes them ideal for the analyses of possible climatic influences. The virtual hydropower plants were used to answer the following questions: Has the observed climatic change had a significant influence on the shape of the FDC? Has the effective available runoff volume V a significantly changed? Have there been some significant changes in the duration of exceedance of the designed minimum and maximum discharges 104

125 6.2 Data Q min and Q max? This duration corresponds to the time at which a hydropower plant is not anymore able to produce energy. All virtual intakes were designed identically, allowing a direct comparison of the results throughout Switzerland in space and time. It was accomplished on annual and half-year temporal resolution. The runoff data are presented in Sect In Sect. 6.3 the method is described, including the explanation of the set up of the virtual designs. The results are presented in Sect. 6.4, followed by the discussion and conclusions in Sect. 6.5 and 6.6 respectively. 6.2 Data Runoff data To have appropriate time series in order to detect climate change signatures we used two main criteria for station selection (cf. Kundzewicz and Robson, 2004): (1) no substantial influence of the measurements by presence of large lakes, by water withdrawals for hydropower generation or other water-use purposes; (2) high-quality and complete daily long time measurements, in minimum from 1971 onwards. Furthermore, the basins should represent the range of flow regime types in Switzerland (Weingartner and Aschwanden, 1992). The finally selected gauging stations are depicted in Table 6.1 and Fig They are operated by the Swiss Federal Office for the Environment (FOEN) (43 stations), different Cantons (6), and the hydropower company Grande Dixence S.A. (2). One study catchment lies in Germany, but as its river Wiese drains into Switzerland it was also considered for this study. In Switzerland the hydrological behaviour of the rivers can be classified into sixteen different runoff regimes (Weingartner and Aschwanden, 1992). With exception of the regime types nivo-glaciaire (no. r5 in Table 6.1) and pluvial méridional (r16), for which no long-time measurements are available, the measurement series used in this study represent all regimes: Flows corresponding to the regimes glaciaire (r1, r2) and glacio-nival (r3, r4) are remarkably influenced by the melt of glaciers. They are typical for catchments located at high altitudes above 2000 m a.s.l. in the Swiss Alps. These regimes show a high mean monthly discharge especially around July and August when the melt of ice is strongest, and almost no runoff in winter when the greatest part of precipitation falls as snow. The nival alpin (r6) and nival de transition (r7) regimes show a runoff peak between May and June and are mainly influenced by snowmelt during spring-time. Catchments with mean altitudes between 1000 and 2200 m a.s.l. belong to these types of regimes. In the lower part of Switzerland, in the so called Swiss Plateau, the runoff behaviour of the streams is dominated by precipitation and evapotranspiration. These regime types are called pluvial (r8, r9, r10); they exhibit a balanced long-term mean regime with only smaller differences between the monthly flows and pronounced regime in individual years. 105

126 6 Variations in discharge volumes for hydropower generation in Switzerland Table 6.1: Characteristics of the runoff series and their basins. Runoff regimes according to Weingartner and Aschwanden (1992): (r1) a-glaciaire, (r2) b-glaciaire, (r3) a-glacio-nival, (r4) b-glacio-nival, (r6) nival alpin, (r7) nival de transition, (r8) nivo-pluvial préalpin, (r9) pluvial supérieur, (r10) pluvial inférieur, (r11) pluvial jurassien, (r12) nivo-pluvial jurassien, (r13) nival méridional, (r14) nivo-pluvial méridional and (r15) pluvio-nival méridional. Operators: Grande Dixence S.A. (GD), Swiss Federal Office for the Environment (FOEN), Ct. Appenzell Ausserrhoden (AR), Ct. Fribourg (FR), Ct. St. Gallen (SG) and Ct. Zurich (ZH). Swiss Alps Swiss Plateau Jura South Regime (no.) Name-Location Area Altitude Glaciation Time [km 2 ] [m a.s.l.] [%] series Operator (1) Findelbach-Zermatt GD (2) Gornera-Zermatt GD (r1) (3) Lonza-Blatten FOEN (4) Massa-Blatten bei Naters FOEN (5) Rhone (Rotten)-Gletsch FOEN (6) Rosegbach-Pontresina FOEN (r2) (7) Alpbach-Erstfeld FOEN (8) Simme-Oberried FOEN (9) Berninabach-Pontresina FOEN (r3) (10) Hinterrhein-Hinterrhein FOEN (11) Lütschine-Gsteig FOEN (12) W. Lütschine-Zweilütschinen FOEN (r4) (13) Dischmabach-Davos FOEN (14) Landquart-Klosters FOEN (15) Allenbach-Adelboden FOEN (r6) (16) Grosstalbach-Isenthal FOEN (17) Ova Dal Fuorn-Zernez FOEN (18) Plessur-Chur FOEN (19) Eubach-Euthal FOEN (20) Minster-Euthal Rüti FOEN (r7) (21) Simme-Oberwil FOEN (22) Sitter-Appenzell FOEN (23) Thur-Stein Iltishag SG (24) Emme-Emmenmatt FOEN (25) Kleine Emme-Littau FOEN (r8) (26) Sense-Thörishaus FOEN (27) Steinenbach-Kaltbrunn SG (28) Thur-Jonschwil FOEN (29) Urnäsch-Hundwil AR (30) Glatt-Herisau FOEN (31) Goldach-Goldach FOEN (r9) (32) Gürbe-Belp Mülimatt FOEN (33) Steinach-Steinach SG (34) Töss-Wülflingen ZH (35) Aach-Salmsach FOEN (36) Bibere-Kerzers FR (r10) (37) Broye-Payerne CdA FOEN (38) Langeten-Huttwil FOEN (39) Töss-Neftenbach FOEN (40) Wiese-Basel FOEN (r11) (41) Ergolz-Liestal FOEN (42) Mentue-Yvonand FOEN (43) Areuse-St-Sulpice FOEN (r12) (44) Birse-Moutier FOEN (45) Orbe-Le Chenit FOEN (46) Suze-Sonceboz FOEN (r13) (47) Poschiavino-La Rösa FOEN (48) Calneggia-Cavergno FOEN (r14) (49) Roggiasca-Roveredo FOEN (r15) (50) Breggia-Chiasso FOEN (51) Cassarate-Pregassona FOEN 106

127 6.2 Data Figure 6.1: Map of Switzerland showing the geographical locations of the study sites. Areas above 1500 m a.s.l. are in grey. The numbers refer to Table 6.1. Similar conditions to the one described for the Swiss Plateau can be found on the north-western part of Switzerland in the so-called Jura Mountains. However, these regimes (no. r11 and r12) undergo a stronger influence of snow and of the specific hydrogeological conditions (karst). In the southern part of the Swiss Alps regimes of the type méridional (r13, r14, r15) can be found. Characteristically for these regimes is a second discharge peak in fall due to heavy precipitation events usually observed in this period Runoff data homogeneity The selected time series were tested on homogeneity by using the Standard Normal Homogeneity Test SNHT for single shifts (Alexandersson, 1986). The idea behind the SNHT is to detect significant breakpoints in a standardised ratio (or difference) time series which was calculated from a candidate time series (here our selected runoff series) and a homogenous reference series. We used ratio series, whereas the standardisation was performed by subtracting its mean and dividing by its standard deviation. The test statistic T0 is calculated according to T0 = max 1 v n 1 vz 12 + (n v)z 22, h i (6.1) with n: sample size; and z 1, z 2 : arithmetic means of the sequences before and after a break. Corresponding to its maximum, v denotes the last point in time before a break. We 107

128 6 Variations in discharge volumes for hydropower generation in Switzerland defined a break as significant if T 0 was above the critical level of 95%, which was obtained from Khaliq and Ouarda (2007). For the construction of the ratio series no known homogenous reference series were at hand. We therefore calculated for each runoff series several ratio series by using neighbour series having a coefficient of correlation of at least 0.80 (Rapp, 2000). The ratio series were then tested successively on multi-discontinuities according to Eq. 6.1, until no longer significant breakpoint within a sub-series was detected (Alexandersson, 1995). A shift in the candidate series was assumed to be valid, if within the set of neighbour series at least two or more series indicated a breakpoint for the same year (Fig. 6.2). The SNHT was applied on mean annual runoff time series (hydrological years from 1 October of former year to 30 September of current year), as signs of inhomogeneity in annual series are more pronounced and distinguishable from climatic variations compared to monthly or daily time series (Rapp, 2000). Out of the initially selected time series, six showed significant discontinuities: Chamuerabach La Punt, Ova da Cluozza Zernez, Eulach Winterthur, Wildbach Wetzikon, Murg Wängi, and Birs Münchenstein. They were eliminated from the previous data sample as a homogenisation of the affected series was beyond the scope of this study. Figure 6.2: Inhomogeneity of the runoff series of the river Eulach at Winterthur ( ). The reference stations used for the SNHT are ordered from top to bottom with respect to decreasing values of correlation (in brackets). Four neighbour stations indicate that the time series of Eulach has a breakpoint in 1983 (dots). 6.3 Method The design volume V d is mainly used for the determination of the energy potential of hydropower plants. It expresses the mean volume of water which can be expected for the production of energy, and is normally defined by using discharge data over a longer period of time. V d can be derived from a flow duration curve (FDC), as it represents a part of the area under the curve (Fig. 6.3). The FDC shows the percentage of time that runoff from a river is likely to equal or exceed some specified discharge of interest. For example, the discharge Q 95 is reached or exceeded at 95% of the time. The method to derive V d out of the FDC is often used for a first determination of the energy potential of a plant, especially for run-of-river plants and small hydropower plants. In most cases V d is defined by the following two parameters (BFKF, 1995): 108

129 6.3 Method Figure 6.3: Long-term mean flow duration curve. Q max : maximum discharge [m 3 /s]; Q d : design discharge [m 3 /s]; Q min : minimum discharge [m 3 /s]; and V d : design volume [m 3 ]. 1. The design discharge Q d represents the maximum runoff quantity that can be used/absorbed by a plant/intake. Runoff values greater than Q d can not completely be absorbed and they overflow the intake. 2. A minimum quantity of water Q min is left because the minimum turbine head is reached, or has to be left for irrigation, water supply, ecological flow, fish passage facilities or other purposes. Discharges less than Q min can not be used by the plant. We here implemented a third parameter Q max to analyse also changes in flood occurrence: If runoff is even higher than Q max we assume that in some cases the plant or intake respectively has to stop its operation, e.g. high bed load rates could damage the infrastructure. In this case no water at all can be used by the plant. This parameter is normally not used by defining V d as it is assumed that discharges higher than Q d are spilled without damaging the infrastructure. Having set Q d, Q max and Q min, the design volume V d can be calculated according to V d = V 1 + V 2, V 1 = Q d (t(q x ) t(q max )), (6.2) V 2 = t(q min ) i=t(q x) (Q i Q max ). In Eq. 6.2 V 1 and V 2 represent areas under the flow duration curve (cf. Fig. 6.3); V d : design volume; t: time of exceedance; and t(q x ): time of exceedance where Q x Q d = Q min. The values of Q d, Q max and Q min depend on the desired operation or purpose of the hydropower plant (BFKF, 1995): For plants operating in an isolated network, e.g. the plant is the only source of energy and therefore has to produce electricity throughout the 109

130 6 Variations in discharge volumes for hydropower generation in Switzerland year, approximated values are Q d Q 70. For plants in parallel operation, e.g. the plant is within a existing network of other plants and is used to maximise the energy production, values for Q d between Q 15 and Q 25 are used. As mentioned, Q max and Q min depend on the infrastructure and the general conditions of the project. Beside the design values discussed above also other parameters influence the productivity of a hydropower plant, e.g. the definition of the hydraulic head or the choice of the turbine and the generator (BFKF, 1995). However, these parameters are not directly affected by climatic changes and were therefore not considered in this study. The impact of climate change on the energy market was also excluded Definition of the virtual design volume and discharges in this study The selected runoff series were used to set up the design volumes V d for virtual hydropower plants or intakes respectively. For comparison reason the thresholds Q d, Q max and Q min were hold constant within all analysed catchments: The design discharge Q d was set to Q 25, the discharge value which is reached or exceeded at 25% of the time. Q max was set to Q 2 and Q min to Q 95. The sensitivity of this choice on V d was investigated apart and is also presented in this study. The respective values of the three thresholds were calculated by using the mean FDCs from representing today s climate. For the entire study the hydrological years from 1 October of former year to 30 September of current year were used, including the winter from October to March and the summer from April to September. The mean FDCs were calculated by sorting all daily mean discharge values of the reference period in descending order Sensitivity analysis of V d on the choice of the design discharges The influence of the choice Q d and Q min on V d was investigated by analysing changes in the ratios between the designed discharge volumes V d and the total discharge volumes V n. The sensitivities were calculated for different Q d varying between Q 15 and Q 85, and Q min varying between Q 90 and Q 100. The parameter Q max has a marginal effect on V d (cf. Eq. 6.2) and was held constant at Q 2. A high dispersion of the ratios indicates a high sensitivity of the corresponding runoff series on the choice of the design discharges, a low dispersion vice versa. This sensitivity analysis was performed on all available mean FDCs of the period Analysis of changes in the flow duration curves The water volumes, which were available for the virtual water plants, were analysed based on the FDCs. The mean FDCs of the equally spaced periods , , and were compared with the FDC of the reference period by calculating the anomalies (Fig. 6.4). A bootstrap analysis was introduced to test if the differences (anomalies) between the individual FDCs are statistically significant (Efron and Tibshirani, 1993): Out of the reference period one thousand samples were generated, each of them containing 15 randomly extracted years (sampling with replacement). Then, the mean FDCs were calculated from these samples. The generated distribution of mean FDCs was used to define the lower and upper bounds ( %) of the confidence bounds of the reference period

131 6.3 Method Figure 6.4: Top: Mean flow duration curves of different periods for the river Plessur at Chur. The grey area indicates the 95% confidence interval of the reference period Bottom: Flow duration curve anomalies from (colour scale, [%]). Q-values differing significantly from the ones of the reference period are shaded Analysis of changes in natural and for hydropower generation available discharge volumes V d is the available runoff volume, which is based on the long-term mean FDC. The yearly effective available (or absorbed) runoff volume V a differs from V d, being higher in some year or less in others. Besides this parameter, further parameters, which characterise and compare individual years, were calculated, i.e. the yearly number of days exceeding the designed maximum discharge Q max, and the yearly number of days falling below the minimum discharge Q min. For comparison reasons, also the yearly total discharge volumes V n were calculated. The resulting time series of these parameters were smoothed using a 15-year moving average. Again, the smoothed values were compared with the mean conditions in the reference period by calculating the anomalies. Like above, a bootstrap analysis was used to test the anomalies on their significance. First, one thousand samples were randomly generated out of the reference period. Then, from each sample the mean was calculated. The distribution of means of these samples was used to define 111

132 6 Variations in discharge volumes for hydropower generation in Switzerland the lower and upper bounds ( %) of the confidence interval of the reference period The variations of the runoff volumes were also analysed separately for winter (October to March) and summer (April to September). Thereby in every year the contribution of winter and summer discharge volumes were separated from the total discharge volumes, and the resulting time series were analysed as described above. 6.4 Results Sensitivity of V d to the choice of the design discharges The sensitivity of V d to the choice of the design discharges Q d and Q min is shown in Fig A high dispersion of the ratio between the designed discharge volume V d and the total discharge volume V n indicates a high sensitivity of the corresponding runoff series on the choice of the design discharges, a low dispersion vice versa. Figure 6.5: Station-wise ratio areas V d /V n for different design discharge values: Dark grey bars indicate the area of ratios by varying Q d from Q 15 (upper bound of the bar) to Q 85 (lower bound), the light grey bars the additional area of ratios by varying Q min from Q 90 to Q 100. Q max is set at Q 2. Station and regime numbers refer to Table 6.1. The results show a high sensitivity of V d on the choice of Q d by runoff series from glaciated catchments, namely the regimes (r1) a-glaciaire, (r2) b-glaciaire, (r3) a-glacionival and (r4) b-glacio-nival. Depending on the choice of Q d the ratios vary in between 0.0 to 0.8. The volumes from catchments representing snow dominated regimes (r6 and r7) are less sensitive on the choice of Q d, but they show a higher sensitivity on changes of Q min. The same is also valid for the pluvial regimes (r8, r9 and r10). Notable for these types of regimes is that the Q min -variations in between Q 95 to Q 100 (Fig. 6.5: upper light grey bars) have a much greater effect on the design volume than the variations in between Q 90 to Q 95 (Fig. 6.5: lower light grey bars). This is visible in more detail in Fig. 6.6 where for three selected runoff series the sensitivity of V d on changes in both Q d and Q min simultaneously is shown. The time series represent regimes dominated by the melt of glaciers (r2), snowmelt (r7), and precipitation (r10). The choice of Q min in glaciated catchments has almost no effect on the design volume. In contrast, the sensitivity of the setting of Q min in snowmelt and especially in precipitation dominated catchments is high. 112

133 6.4 Results Figure 6.6: Ratios V d /V n (surface area) on changes in both Q d (x axis; Q 15 to Q 85 ) and Q min (y axis; Q 90 to Q 100 ) simultaneously. (r2) b-glaciaire; (r7) nival de transition; (r10) pluvial inférieur Changes in the flow duration curves In Fig. 6.7 the mean FDCs of the time periods , , and are compared with the FDC of the reference period For the analysis of the FDCs anomalies of the periods and only few runoff series were on hand: The available time series indicate that in general the flows were lower in the earlier periods compared with today. The differences are, except of the very high and low flows of some time series, not significant. The results based on the period , for which quite a few data are already available, depict that the values from alpine catchments are significantly lower compared with the conditions in the years from This is in particular true for the FDCs of glaciated river systems (regime types r1, r2, r3 and r4). The same is valid for the nival regime type r6 and the pre-alpine type r7; however, in these cases the large discharges from Q 1 to Q 40 are significantly higher compared with the conditions in the reference period. The FDCs of these rivers are therefore more balanced today. Only few series of the Swiss Plateau which are pluvial coined (r8, r9, r10) or from the Jura (r11, r12) show significant differences. The only time series representative for the flow conditions on the Southern part of the Alps indicate significant higher Q-values. In general, the differences between the period and the reference period are less pronounced than between and the reference period Variations in annual V n and V a In Fig. 6.8 the 15-year moving average anomalies in total annual volume V n and the volume V a, which is relevant for hydropower generation, are shown. The pattern of variations of the total annual and the effective available runoff volumes are very similar during the last century. In comparison with the reference period , the time series having very early data indicate slightly wetter conditions around the period Afterwards quite a few series show significant lower runoff volumes. This drier phase covers the periods until Some series from to had higher volumes, particularly in the Southern Alps. Remarkable are the variations of the runoff 113

134 6 Variations in discharge volumes for hydropower generation in Switzerland Figure 6.7: Flow duration curve anomalies (colour scale, [%]) of the periods , , and Q-values differing significantly from the ones of the reference period are shaded (p 0.05). White areas indicate no data. Station and regime numbers refer to Table

135 6.4 Results volumes from most glaciated catchments (regimes no. r1 r4), which had significantly lower volumes during most analysed periods compared with today. This is especially true for the variations in V a. Figure 6.8: 15-year moving average anomalies (colour scale, [%]) in total annual volume V n and in volume V a relevant for hydropower generation from selected Swiss catchments. Periods differing significantly from the reference period are marked by crosses (p 0.05). Grey areas indicate no data. Station and regime numbers refer to Table Variations in winter and summer V n and V a In Fig. 6.9 the anomalies in V n and V a for winter and summer are shown. Like the annual volumes, the variations in V n_winter and V a_winter are very similar, i.e. they show almost the same pattern in their changes: During most of the time winter runoff volumes V n_winter and V a_winter were lower compared with today. Especially in the periods from to many runoff series show significant differences. In the following periods the volumes suddenly increased, and more water was available for hydropower production (not significant compared with the conditions in ). The precipitation dominated regimes r9 and r10 of the Swiss Plateau show this increase even earlier from the period on. Although the changes between V n_winter and V a_winter are very similar, the one observed in V a_winter are more pronounced. This is in particular true for the volumes from glaciated catchments of the regime types r2, r3, and r4: Today significant more water is available in the winter half-year compared with previous years. 115

136 6 Variations in discharge volumes for hydropower generation in Switzerland Figure 6.9: Like Fig. 6.8, but for winter (October to March; upper plots) and summer (April to September; lower plots). 116

137 6.4 Results For summer the variations in both V n_summer and V a_summer are again similar, but the differences in V a_summer are much more evident: Almost all runoff series representing the conditions of the Swiss Plateau had significantly higher discharge volumes available for hydropower production in the periods from to , and to compared with the reference period. This can also be observed by the rivers of the Jura and the Southern Alps. In contrast to this, the runoff regimes corresponding to glaciated catchments r1, r2, r3 and r4 delivered significantly less water during most periods in the past. Figure 6.10: 15-year moving average anomalies (colour scale, [%]) of the ratios V a_winter /V a and V a_summer /V a from selected Swiss catchments. Periods differing significantly from the reference period are marked by crosses (p 0.05). Grey areas indicate no data. Station and regime numbers refer to Table 6.1. To analyse the influences of both the variations in V a_winter and V a_summer on the annual available runoff volumes V a, changes in the ratios V a_winter /V a and V a_summer /V a over time were analysed (Fig. 6.10). The ratios are given relative to the ones of the reference period In most analysed runoff series and during most periods the proportion of V a_winter on total available runoff volume V a was lower in the past compared with today, and only little variation is visible. With exception of the runoff series corresponding to the runoff regimes (r1) a-glaciaire, (r9) pluvial supérieur, (r10) pluvial inférieur and (r11) pluvial jurassien, the differences in most series are significantly lower within the periods to , and to From the period on most ratios were suddenly higher than in the period However, these higher contributions of winter discharges on the total available volumes during these periods are 117

138 6 Variations in discharge volumes for hydropower generation in Switzerland not significant. The variations in the ratios of V a_summer /V a are exactly contrary to those observed for V a_winter : Most series had higher available water volumes in the past summers, especially the above named regime types and in the periods to , and to Again the sharp change in the ratio series from can be seen, suggesting that the past seasonal difference between winter and summer runoff changed abruptly to a more balanced discharge behaviour between the two seasons. In addition, like in winter only little variation is visible in the ratio series of summer. This also indicates stable proportions V a_winter /V a_summer during the past. The runoff series being influenced by glacier melt and of regime type s r1, r2, r3, and r4 are exceptions of this, as their contribution of V a_summer on total available runoff volume V a was not higher in the past compared with the conditions in Variations in the number of days exceeding Q max or falling below Q min For every year the number of days exceeding the designed maximum discharge Q max (Q 2 = 2% of the time or 7 days), and the number of days falling below the minimum discharge Q min (Q 95, 347 days) were computed. During the time of exceedance of Q max or the days lower than Q min, the virtual power plant would have had to stop its operation. The yearly time series were smoothed using a 15-year moving average. The results are presented in Fig Mainly the regime types of the Swiss Alps (r1 to r6) show significant more days during which the designed discharges Q max were exceeded in the past. This is in particular true for the periods to Within these periods also the pluvial coined regime types r10 and the ones of the Southern Alps (r13 to r15) had more days during which Q max was exceeded. The longest mean time of exceedance was calculated to be 16.5 days. The other periods and regime types rarely show significant differences compared to the conditions in The differences in the number of days falling below Q min are much more evident than it was observed for the days exceeding Q max : In almost all runoff series and the periods to significantly more days felt below the designed discharge Q min. For many time series representing the conditions in the Swiss Alps (r1 to r6) significant lower flows are visible for the periods before Summing up, the observed changes with fewer days reaching Q max and shorter periods having lower runoff quantities as Q min indicates more favourable hydrological conditions for hydropower generation during than in the past periods. 118

139 6.5 Discussion Figure 6.11: 15-year moving average of the annual number of days exceeding Q max or falling below Q min from selected Swiss catchments (colour scale, [d]). Periods differing significantly from the reference period are marked by crosses (p 0.05). Grey areas indicate no data. Station and regime numbers refer to Table Discussion The analyses of the annual available runoff volumes V a for hydropower production have shown that only in few regions of Switzerland the total amounts have significantly changed. As example, significantly more water is available from rivers highly influenced by the melt of glaciers. More pronounced are the observed changes in the seasonal discharges, which lead to more balanced discharge behaviours of the rivers today compared to the conditions in the past. In addition the differences between the high and low flows became smaller. The change in the seasonality of discharge seems to have been abruptly and can be seen from the mid 1980s on. Rivers from the Southern Alps, Swiss Plateau and the Jura Mountains have had more water available in the past summers (years 1951 to 1995) for hydropower production compared with the conditions in the period , and less during winter. In particular runoff series from snowmelt dominated catchments on the Southern Alps show this behaviour. In glaciated catchments of the Swiss Alps today in both seasons significantly more water is available for hydropower production, resulting in higher annual volumes. Also Birsan et al. (2005) found for three periods , and significant increasing trends in low flows (discharges in between Q 80 and Q 100 ) in winter, spring and autumn. Our findings are in agreement with the observed climatic changes 119

140 6 Variations in discharge volumes for hydropower generation in Switzerland found for other hydroclimatic parameters: Abrupt increases are also found in winter air temperature from the 1980s on (Begert, Schlegel, and Kirchhofer, 2005). The warmer winters led to significant changes in the runoff behaviour, as at lower regions precipitation directly drains into the rivers without being retained as snow. Scherrer, Appenzeller, and Laternser (2004) found especially at regions lying below 1300 m a.s.l., also being equal to the mean altitude of Switzerland, significant reductions of the snow layer. Around this altitude the catchments of rivers with regime types (r6) nival alpin and (r7) nival de transition are located. Additionally, the winter became wetter by 20-30% since 1901 (Schmidli et al., 2002). However, the runoff series corresponding to the regime type (r1) a- glaciaire located at very high altitudes (mean altitudes of the catchments higher than 2400 m a.s.l.) did not alter during winter. The warming in these regions did not significantly influence the state precipitation is falling and the appearance of the snow cover. For the Swiss Alps Beniston (1997) found that even above 1750 m a.s.l. whether under warm or cold winter conditions always snow exists throughout the winter season, whatever the depth of the snow layer. In these regions the increased runoff volumes are mainly the result of increased glacier melt rates during late spring and summer (Zemp et al., 2006; Zappa and Kan, 2007; Huss et al., 2008b; Collins, 2008; Pellicciotti, Bauder, and Parola, 2010). From a theoretical point of view, the observed changes in climate led to higher available water volumes for the hydropower production and fewer production stops due to spillages or other purposes. As a result more electricity may be produced during the last years compared to the previous years. In addition, higher production rates during winter and fewer during summer are expected. To verify these expectations, which are based on the hydrological findings, we analysed electricity production from hydropower plants of Switzerland. The total annual production of the hydropower plants is published by the Swiss Federal Office of Energy SFOE. Beside that, the SFOE estimates the mean potential production of all hydropower plants by taking into account the installed electrical power and a long-term mean of the hydrological conditions in Switzerland (SFOE, 2010). This estimation is therefore mainly based on the building or modification of hydropower plants rather than by changes in the hydrological conditions. We assume that the difference between the observed electricity production and the trend in the installed electrical power should highlight the changes in hydrology only (Fig. 6.12, detrended observed production). However, we are aware that other factors like the electricity market influence the developing of the production. The data of the annual observed production rates indicate a slight positive trend, which is in concordance with the presented results of the annual available discharge volumes for hydropower generation. In contrast to our findings based on the changes in the hydrological conditions in Switzerland, the observed production in winter stayed stable and in summer even increased. This is in both seasons different to our results, as we mainly found increasing amounts of usable water volumes during winter and less during summer. On the one hand this contradictions, especially the observed increase in summer, can be explained by the general characteristic of hydropower production in Switzerland: Depending on the year, today around 60-70% of the total produced electricity by hydropower plants can directly be allocated to plants located in the Swiss Alps (including Southern Alps), and only 20-30% of the electricity is produced by plants situated in regions of the Swiss 120

141 6.5 Discussion Figure 6.12: Annual and seasonal electricity production [TWh] from Swiss hydropower plants Solid curve: observed production; dashed line: mean potential production; line with dots: detrended observed production (by using the mean potential production); and straight line: trend estimation of the detrended observed production. Data source: Swiss Federal Office of Energy SFOE (2010). Plateau and the Jura Mountains (SFOE, 2010). Beside the higher availability of water, the alpine regions can use the advantage to produce more electricity with the same amount of water as the elevation dependent potential energies are much higher. Changes in the hydrological conditions of alpine rivers have therefore a much higher impact on the total electricity production of the country than changes in other regions. Additionally, rivers draining form the alpine region have a remarkable long-range effect on large-scale river systems in the low lands (Viviroli and Weingartner, 2004). Hänggi and Weingartner (2011) have shown that summer runoff of the Upper Rhine River at Basel, draining more than 67% of the total area of Switzerland and feeding major river power plants, did not change significantly since Consequently, the observed increase in summer production is in agreement with the increased available volumes for hydropower production shown for rivers from the Swiss Alps. The decreases found in the mesoscale catchments located in other parts of the country were not able to influence summer production. On the other hand, the electricity market might also have contributed to the observed increase of summer electricity production, being more profitable today then it was in the past. In the past most of the filling degree curves of storages of hydropower plants show the beginning of the filling by the month of May and the ending in September (Fig. 6.13). From then on until April the reservoirs were emptied for the production of electricity during the winter (cf. Weingartner and Pfister, 2007). The five-year mean curve of the last period show an earlier start of power production even if the reservoirs are not completely filled, most probable because of the above named changes in the electricity market with more profitable conditions during summer. The last two curves of the periods and show also an earlier and faster filling of the reservoirs from May on, indicating an earlier start of the snow melt season. Currently, in June around 10% more water is registered in the storages than during the 1980s. The stability in the filling degree curve can also be used to explain the observed stable winter production. As no remarkable variations of the filling degree curves are visible in the past, the storage capacities seems to be less sensitive to hydroclimatic variabilities, i.e. are moderate dimensioned. For electricity production in winter, which mainly depends on the 121

142 6 Variations in discharge volumes for hydropower generation in Switzerland Figure 6.13: Filling degree curves [%] of Swiss storage hydropower plants (means over 5 years; mean total storage capacity of the period is given in brackets). Data source: Swiss Federal Office of Energy SFOE (2010). stored water volumes in the reservoirs (SFOE, 2010), therefore not necessarily more water is usable even when our results show significant increases of the absorbed runoff volumes. In addition, the significant increase of winter runoff in the alpine region is absolutely seen of minor importance: In Switzerland the peak discharges are still observable during summer months. This is also visible in Fig. 6.12, showing that in general during summer more electricity is produced than during winter (depending on the year 6-9 TWh). 6.6 Conclusions This study has shown that the observed warming and increase in winter precipitation during the last century in Switzerland has influenced the available water volumes for hydropower production of the country. The analysis was conducted on virtual intakes which were assumed to be fed by water from mesoscale catchments. The strongest variations of available discharge volumes during the past were found in glaciated catchments from the Swiss Alps. At present these areas deliver significantly more water than in the past. In the lower regions of Switzerland, where the discharge behaviour is dominated by precipitation, more water is available during winter and less water during summer. For these catchments no significant change in the annual available discharge values was found. In general, the observed changes in climate led to more balanced discharge regimes, resulting in higher available water volumes for the hydropower production and fewer production stops due to spillages or other purposes. As a result more electricity is produced at present compared with previous periods. Changes in the alpine region were shown to be of higher importance for the total hydroelectric production of the country than changes in the lower parts. The alpine regions contribute higher than average to the total amount of water and have a remarkable long-range effect on large-scale river systems in the lower parts, indirectly influencing the electricity production from major river power plants of the country. Furthermore, hydropower plants located in the Alps are able to use higher 122

143 References potential energies for power production. The results of the study mirror the annual observed electricity production, but caution is necessary by comparing directly the findings with observed production on a seasonal time resolution: Changes in rivers draining from the Swiss Alps were shown to have a higher impact on total electricity production of the country than rivers from other regions. In addition, the operation of storage power plants results in reallocation of the available water from one season to another, again influencing the statistics. Although winter runoff significantly increased, summer runoff remains absolutely seen more important for the production of electricity from hydropower plants. As main conclusion, changes found in hydrological conditions are not one-to-one transferable to changes in hydropower production. Equating changes in runoff with changes in hydroelectric production, as done in many studies, will therefore be misleading. To have more information about the impacts of climatic changes on the management of water of a specific plant, more detailed analyses are needed (e.g. Hänggi et al., 2011b; Hänggi et al., 2011a). In addition, climate steered changes of the electricity market (demand side) should be considered. Acknowledgements This study is part of the Swiss Mountain Water Network initiated project Climate change and hydropower generation in Switzerland. The project is funded by Swisselectric Research and the Swiss Federal Office of Energy SFOE. Runoff data were provided by the Swiss Federal Office for the Environment FOEN, Grande-Dixence S.A., and the Cantons of Appenzell Ausserrhoden, Fribourg, St. Gallen and Zurich. References Alexandersson, H. (1986). A homogeneity test applied to precipitation data. In: Journal of Climatology 6.6, pp (1995). Homogeneity testing, multiple breaks and trends. In: 6th International Meeting on Statistical Climatology. Ed. by Steering Committee for International Meetings on Statistical Climatology, pp Begert, M., Schlegel, T., and Kirchhofer, W. (2005). Homogeneous temperature and precipitation series of Switzerland from 1864 to In: International Journal of Climatology 25.1, pp doi: /joc Belz, J. U. et al. (2007). Das Abflussregime des Rheins und seiner Nebenflüsse im 20. Jahrhundert: Analyse, Veränderungen, Trends. Lelystad. Beniston, M. (1997). Variations of snow depth and duration in the Swiss Alps over the last 50 years: Links to changes in large-scale climatic forcings. In: Climatic Change , pp BFKF (1995). Wahl, Dimensionierung und Abnahme einer Kleinturbine. Ed. by Bundesamt für Konjunkturfragen. Bern. Birsan, M.-V. et al. (2005). Streamflow trends in Switzerland. In: Journal of Hydrology , pp doi: /j.jhydrol Collins, D. N. (2008). Climatic warming, glacier recession and runoff from Alpine basins after the Little Ice Age maximum. In: Annals of Glaciology 48.1, pp

144 References Efron, B. and Tibshirani, R. (1993). An introduction to the bootstrap. New York: Chapman & Hall. Hänggi, P. and Weingartner, R. (2011). Inter-annual variability of runoff and climate within the Upper Rhine River basin, In: Hydrological Sciences Journal / Journal des Sciences Hydrologiques 56.1, pp doi: / Hänggi, P. et al. (2011a). Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion der Wasserkraftwerke im Prättigau In: Fachbericht für die Synthese des Projektes Klimaänderung und Wasserkraftnutzung. Hänggi, P. et al. (2011b). Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion des Wasserkraftwerks Löntsch In: Fachbericht für die Synthese des Projektes Klimaänderung und Wasserkraftnutzung. Hubacher, R. and Schädler, B. (2010). Water balance of the main river basins during the 20 th century. In: Hydrological Atlas of Switzerland. Ed. by Landeshydrologie und -geologie (LHG). Vol. Plate 6.6. Bern: Bundesamt für Landestopographie. Huss, M. et al. (2008a). Determination of the seasonal mass balance of four Alpine glaciers since In: Journal of Geophysical Research - Earth Surface 113.F1, pp.. doi: /2007JF Huss, M. et al. (2008b). Modelling runoff from highly glacierized alpine drainage basins in a changing climate. In: Hydrological Processes 22.19, pp doi: / hyp Khaliq, M. N. and Ouarda, T. B. M. J. (2007). On the critical values of the standard normal homogeneity test (SNHT). In: International Journal of Climatology 27.5, pp doi: /joc Kundzewicz, Z. W. and Robson, A. J. (2004). Change detection in hydrological records - a review of the methodology. In: Hydrological Sciences Journal / Journal des Sciences Hydrologiques 49.1, pp Laternser, M. and Schneebeli, M. (2003). Long-term snow climate trends of the Swiss Alps ( ). In: International Journal of Climatology 23.7, pp doi: /joc.912. Pellicciotti, F., Bauder, A., and Parola, M. (2010). Effect of glaciers on streamflow trends in the Swiss Alps. In: Water Resources Research 46.10, W Rapp, J. (2000). Konzeption, Problematik und Ergebnisse klimatologischer Trendanalysen für Europa und Deutschland. Vol Berichte des Deutschen Wetterdienstes. Offenbach am Main: Deutscher Wetterdienst. Scherrer, S. C., Appenzeller, C., and Laternser, M. (2004). Trends in Swiss Alpine snow days: The role of local- and large-scale climate variability. In: Geophysical Research Letters 31.13, pp.. doi: /2004GL Schmidli, J. and Frei, C. (2005). Trends of heavy precipitation and wet and dry spells in Switzerland during the 20th century. In: International Journal of Climatology 25.6, pp doi: /joc Schmidli, J. et al. (2002). Mesoscale precipitation variability in the region of the European Alps during the 20th century. In: International Journal of Climatology 22.9, pp SFOE (2010). Swiss electricity statistics 2009 / Schweizerische Elektrizitätsstatistik Ed. by Swiss Federal Office of Energy SFOE. Bern. 124

145 References Viviroli, D. and Weingartner, R. (2004). The hydrological significance of mountains: from regional to global scale. In: Hydrology and Earth System Sciences 8.6, pp Weingartner, R. and Aschwanden, H. (1992). Discharge Regime - the Basis for the Estimation of Average Flows. In: Hydrological Atlas of Switzerland. Ed. by Landeshydrologie und -geologie (LHG). Vol. Plate 5.2. Bern: Bundesamt für Landestopographie. Weingartner, R. and Pfister, C. (2007). To what extent was the hydrological winter drought 2005/06 exceptional? - A hydrological-historical review of streamflow in the river Rhine at Basel. In: Hydrologie und Wasserbewirtschaftung 51.1, pp Zappa, M. and Kan, C. (2007). Extreme heat and runoff extremes in the Swiss Alps. In: Natural Hazards and Earth System Sciences 7.3, pp Zemp, M. et al. (2006). Alpine glaciers to disappear within decades? In: Geophysical Research Letters doi: /2006GL

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147 7 Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion der Wasserkraftwerke im Prättigau Pascal Hänggi 1,2, Thomas Bosshard 3, Donat Job 4, Bruno Schädler 1,2 und Rolf Weingartner 1,2 1 Geographisches Institut der Universität Bern, Gruppe für Hydrologie, Hallerstrasse 12, 3012 Bern, Schweiz 2 Oeschger-Zentrum für Klimaforschung, Universität Bern, 3012 Bern, Schweiz 3 Institut für Atmosphäre und Klima, ETH Zürich, Universitätstrasse 16, 8092 Zürich, Schweiz 4 AF-Colenco AG, Wasserbau und Umwelt, Täfernstrasse 26, 5405 Baden, Schweiz Fachbericht für die Synthese des Projektes Klimaänderung und Wasserkraftnutzung. Zusammenfassung Am Fallbeispiel der Wasserkraftwerksgruppe Prättigau wurde der Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion untersucht. Dabei wurden verschiedene Klimamodelle mit je einem hydrologischen und einem Betriebsmodell gekoppelt. Für die Berechnungen wurde die aktuelle Stromnachfrage unverändert belassen, sodass die Auswirkungen einer veränderten Zuflussmenge zu den Kraftwerken isoliert betrachtet werden konnten. Unter den gegebenen Klimaprojektionen für die Periode wird im Vergleich zur Referenzperiode eine Steigerung der Stromproduktion um 9.3% (Median aller verwendeten Projektionen) simuliert. Die Zunahme resultiert hauptsächlich aus einer Produktionssteigerung während dem Winter, im Sommer bleiben die Produktionsraten unverändert. Die Analyse der Dauerkurven zeigt, dass sich ein Ausbau der Hauptfassung in Klosters nicht lohnt, da die bestehende Fassungskapazität während des Sommers, wenn die grössten Abflussmengen auftreten, in Zukunft nur unwesentlich länger überschritten wird. Die Resultate liefern für hydrologisch ähnliche Gebiete mit gleichem Kraftwerkstyp Hinweise, wie ein sich änderndes Klima den Kraftwerksbetrieb beeinflussen könnte. 127

148 7 Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion der Wasserkraftwerke im Prättigau Einleitung Die im letzten Bericht des Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) publizierten Ergebnisse lassen bis Ende des 21. Jahrhunderts nicht nur eine Zunahme der Lufttemperatur, sondern auch signifikante Veränderungen im Wasserhaushalt erwarten (IPCC, 2007). Die Folgen klimabedingter Veränderungen für die Wasserkraftnutzung werden in der Schweiz erst in neuerer Zeit diskutiert. Eine gemeinsame Studie des Bundesamts für Umwelt (BAFU) und des Bundesamts für Energie (BFE) kommt zum Schluss, dass in der Schweiz die grössten volkswirtschaftlichen Schäden der Klimaänderung im Bereich des Wintertourismus und im Energiesektor zu erwarten sind (BAFU/BFE, 2007). Verantwortlich für die Verluste im Energiesektor sind demnach die projizierten gesamtschweizerischen Produktionseinbussen bei der Wasserkraft um 5% bis 2030 und 11% bis 2050 (Mediane der Schätzungen), und dies trotz den positiven Effekten aufgrund von weniger Heizgradtagen. Im Rahmen eines Projektes von Swisselectric Research und dem Bundesamt für Energie werden deshalb die Auswirkungen auf die schweizerische Wasserkraftnutzung ausführlich untersucht. In der Vorstudie des Projektes wurde mit Hilfe einer Literaturrecherche und auf der Basis von Gesprächen mit Expertinnen und Experten eine umfassende Übersicht über den Wissensstand im Bereich Klimaänderung und Wasserkraftnutzung in der Schweiz erarbeitet (Hänggi und Plattner, 2009). Dabei wurden Kernaussagen aus aktuellen Studien (Publikationen ab dem Jahre 2000) zu den Themenbereichen Klima, Hydrologie und Stromproduktion/-nachfrage zusammengefasst, und deren Relevanz für die Wasserkraftnutzung hervorgehoben (siehe auch Hänggi und Weingartner, 2009). Bei den Niederschlagsmengen erwartet man demnach eine weitere Zunahme der Winterniederschläge, bei den Sommerniederschlägen hingegen eine Abnahme. Alle Quellen gehen von einer weiteren Temperaturzunahme aus. Diese klimatischen Änderungen wirken sich auch auf die Hydrologie aus: Rund vier Fünftel der analysierten Berichte rechnen mit einer Abnahme der mittleren Abflussmengen in den Fliessgewässern, ausgelöst durch einen Rückgang der Abflüsse im Sommerhalbjahr. Der projizierte Anstieg der Winterabflüsse vermag die sommerlichen Verluste nicht zu kompensieren. Bei der Stromproduktion aus Wasserkraft ergibt sich aufgrund der Berichte ein uneinheitliches Bild, je nachdem für welche Kraftwerksanlage und welche Klimaszenarien die Analysen durchgeführt wurden. Unter Berücksichtigung der Klimaänderung gehen je ca. ein Drittel von einer Zunahme, einer Abnahme oder von keinen wesentlichen Veränderungen aus. Als Gründe für eine Abnahme der Stromproduktion werden sowohl klimatische wie gesetzesbedingte Faktoren, insbesondere die Restwasservorschriften, genannt. Bei der Entwicklung der Stromnachfrage gehen viele Berichte von einem weiteren Anstieg aus. Insgesamt verdeutlichen die Ergebnisse der Vorstudie, dass Änderungen des Klimas massgebliche Auswirkungen auf die Stromproduktion haben könnten. Dabei ist zwischen direkten Faktoren wie dem Rückgang des für die Stromproduktion zur Verfügung stehenden Wassers und indirekten Faktoren, z.b. durch veränderte Nachfragemuster, zu unterscheiden. Die vorliegende Studie ist Teil der Hauptstudie des Projektes, wobei unter anderem an Fallbeispielen bzw. Wasserkraftwerken der direkte Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion analysiert werden soll. Die Kopplung von Klimamodellen, hydrologischen Modellen und Betriebsmodellen soll zeigen, mit welchen Veränderungen in der Zukunft gerechnet werden kann. Zusammen mit der AF-Colenco AG wurde hier der Einfluss eines sich ändernden Klimas auf die Wasserkraftwerksgruppe Prättigau (kurz KW Prättigau) 128

149 7.2 Schema der untersuchten Wasserkraftwerke im Prättigau abgeschätzt. Für die Modellberechnungen wurde die aktuelle Stromnachfrage bzw. das zugrundeliegende Strompreismodell unverändert belassen. So konnten die Auswirkungen einer veränderten Zuflussmenge zum Kraftwerk isoliert betrachtet werden. Die simulierte Kraftwerksproduktion für die Periode wurde dabei mit den Referenzwerten der Periode verglichen. Als Klimaszenarien dienten Projektionen aus dem EU- Projekt ENSEMBLES (Linden und Mitchell, 2009). Im Folgenden wird zunächst das KW Prättigau und dessen Einzugsgebiet beschrieben. Danach wird im Detail auf die verwendete Methode und anschliessend auf die hydrometeorologischen Daten, die Szenarien und die Betriebsdaten eingegangen. Nach der Beschreibung der Resultate folgt abschliessend eine Diskussion derselben, inklusive den Schlussfolgerungen. 7.2 Schema der untersuchten Wasserkraftwerke im Prättigau Die Prättigauer Wasserkraft in der Ostschweiz im Kanton Graubünden wird seit den Zwanzigerjahren des letzten Jahrhunderts genutzt. Die ehemalige AG Bündner Kraftwerke erstellte damals verschiedene Anlagen zur Nutzung der Stufe zwischen dem Davosersee und Küblis. Die Wasserkraftwerksgruppe KW Prättigau umfasst dabei die drei Stufen Davos- Klosters, Schlappin-Klosters und Klosters-Küblis sowie die erforderlichen Wasserwege, elektrotechnischen Anlagen und Stromleitungen (Abb. 7.1). Alle diese Anlagen wurden stets sorgfältig unterhalten bzw. erneuert und sind heute noch in Betrieb. Zuletzt im Jahre 2006 erneuerte Rätia Energie als Nachfolgerin der AG Bündner Kraftwerke das Kraftwerk Küblis, welches mit neuen Maschinengruppen ausgerüstet wurde. Wasserfassungen und Druckstollen im System wurden ebenfalls einer Sanierung unterzogen. Rätia Energie produziert in den KW Prättigau pro Jahr über 230 GWh elektrische Energie, wovon ungefähr 32% auf den Winter (Oktober-April) und 68% auf den Sommer (Mai-September) entfallen. Die installierte Leistung der Kraftwerke beträgt knapp 70 MW. Insgesamt werden die Gewässer aus einem Gebiet von 283 km 2 genutzt, wovon rund 240 km 2 auf das Einzugsgebiet der Landquart und 43 km 2 auf dasjenige der Landwasser entfallen. Zu Letzterem gehören die Einzugsgebiete des Davosersees und des Flüelabachs. Der tiefste Punkt des gesamten Einzugsgebiets stellt die Zentrale in Küblis dar auf 816 m ü. M., der höchste das von Gletschern umgebene Verstanclahorn mit 3298 m ü. M. Der Vergletscherungsgrad ist insgesamt gesehen mit rund 3% gering (BFS, 1997), wobei der grösste Anteil auf den Silvrettagletscher im Einzugsgebiet der Landquart fällt. Die Landnutzung teilt sich in 1.1% versiegelte Flächen (Siedlungen, Strasse, etc.), 19.5% Wald, 31.7% Alpweiden und 47.7% unproduktive Flächen (Fels, Geröll, etc.) auf (BFS, 1997). Von der Geologie her setzen sich die obersten Gesteinsschichten im östlichen Teil hauptsächlich aus Gneisen, Glimmerschiefern und Metagranitoiden zusammen, im westlichen Teil dominieren Flysche (Geologische Karte der Schweiz; Swisstopo, 2005). Für die Stromproduktion entnimmt das KW Prättigau an verschiedenen Fassungen Wasser. Die wichtigsten Einzugsgebiete sind in Abb. 7.1 in rot dargestellt und in Grossbuchstaben von A bis G beschriftet. Im südlichen Teil der Kraftwerksgruppe wird vom Flüelabach (D), Mönchalpbach (E), Stützbach (F) und dem Gebiet um den Davosersee (G) Wasser ins Speicherbecken Davosersee umgeleitet. Dieser natürliche See, entstanden durch den gewaltigen Totalp-Bergsturz vor über Jahren, wird seit 1925 als Saisonspeicher genutzt. Durch die Absenkung des Seespiegels um 28 m kann ein Speichervolumen von

150 7 Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion der Wasserkraftwerke im Prättigau Abbildung 7.1: Schematische Darstellung des KW Prättigau. In rot sind die Einzugsgebiete der Wasserkraftwerke markiert, in gestricheltem blau die für die hydrologische Regionalisierung verwendeten Gebiete. Höhen über 1500 m ü. M. sind grau schattiert. Ausdehnung der Gletscherund Firnflächen nach Arealstatistik des Bundesamtes für Statistik BFS (1997). 130

151 7.3 Methode Mio. m3 genutzt werden. Aus dem See wird über einen Druckstollen Wasser zur Zentrale in Klosters geleitet. Von der Zentrale wird das Betriebswasser dem Ausgleichsbecken Doggiloch mit einem Nutzvolumen von m3 zur weiteren Verarbeitung im Kraftwerk Klosters-Küblis zugeleitet. Im langjährigen Mittel erzeugt das Kraftwerk pro Jahr GWh. Davon entfallen auf das Winterhalbjahr GWh und auf das Sommerhalbjahr GWh. In Klosters wird an der Hauptfassung, neben den turbinierten Wassermengen aus der Zentrale, auch die Landquart (C) gefasst. Das Wasser wird über den 10.5 km langen Druckstollen Klosters-Küblis mit einer Kapazität von 12 m3 /s schliesslich bis zur Zentrale Küblis geleitet. Auf der rechten Talseite unterhalb Klosters befindet sich die Zentrale Schlappin, welche an das oberliegende Einzugsgebiet (B) über ein Ausgleichsbecken (das heutige Nutzvolumen des Schlappinsees beträgt ca m3 ) und eine Druckleitung angeschlossen ist. Die anfallende Wassermenge wird über ein Bruttogefälle von 455 m in der Zentrale verarbeitet. Der Unterwasserkanal leitet das Betriebswasser zum Fallschacht und anschließend in den Druckstollen Klosters-Küblis zur weiteren Nutzung in der Zentrale Küblis. Dabei wird auch das Wasser aus dem 4.7 km2 grossen Zwischeneinzugsgebiet zwischen dem Ausgleichsbecken und der Zentrale gefasst. Im langjährigen Mittel erzeugt das Kraftwerk GWh. Davon entfallen auf das Winterhalbjahr 8.20 GWh und auf das Sommerhalbjahr GWh. Oberhalb von Küblis befindet sich das Ausgleichsbecken Plevigin, in welches über einen Stollen das gefasste Wasser des Schanielabachs (A) eingeleitet wird. Der Abfluss des Beckens mündet in den Stollen Klosters-Küblis und beträgt heute 4.5 m3 /s. Das ursprüngliche Nutzvolumen des Beckens von m3 ist heute wiederhergestellt und dient dazu, kurzzeitige Spitzen im Kraftwerk Küblis abzudecken. Schliesslich wird in der Zentrale Küblis das anfallende Wasser verarbeitet. Im langjährigen Mittel kann das erneuerte Kraftwerk pro Jahr GWh Energie erzeugen. Davon entfallen auf das Winterhalbjahr GWh und auf das Sommerhalbjahr GWh. 7.3 Methode Übersicht über die Modellkette Für die Untersuchung der Auswirkungen der Klimaänderung auf die Stromproduktion des KW Prättigau wurden drei verschiedene Modellsysteme gekoppelt (Abb. 7.2). Der erste Teil der Modellkette besteht aus verschiedenen Klimamodellketten des EU-Projektes Abbildung 7.2: Schematische Darstellung der verwendeten Modellkette zur Analyse der Auswirkungen der Klimaänderung auf das KW Prättigau. 131

152 7 Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion der Wasserkraftwerke im Prättigau ENSEMBLES (Linden und Mitchell, 2009). Diese bestehen aus den Globalen Klimamodellen GCM mit grober Auflösung, deren Daten für verschiedene Szenarien für die Periode von mehreren Regionalen Klimamodellen RCM dynamisch auf 25 km horizontale Auflösung herunterskaliert wurden. Die resultierenden Temperatur- und Niederschlagsdaten aus den RCMs wurden auf die Stationsstandorte der MeteoSchweiz herunterskaliert (vgl. Kap ). Im zweiten Teil der Modellkette, der hydrologischen Modellierung, wurden die Temperaturund Niederschlagsdaten in das hydrologische Modell PREVAH (Viviroli, 2007) gegeben, um die Abflussmengen in ausgewählten Einzugsgebieten des KW Prättigau für die Periode zu simulieren. Vor der Simulation wurde das Modell an gemessenen Abflusswerten der Periode geeicht und verifiziert. Da nicht für alle Fassungen des KW Prättigau Abflussmessungen vorlagen, mussten zum Teil mit Hilfe von gemessenen Daten aus Nachbargebieten die Zuflussmengen zum Kraftwerk regionalisiert werden (vgl. Kap ). Dafür wurden die Daten des Dischmabachs-Davos, der Landquart-Klosters, des Mönchalpbachs-Trittwald, des Stützbachs-Davos und des Taschinasbachs-Grüsch verwendet (in Abb. 7.1 in gestricheltem blau dargestellt). Die genannten Einzugsgebiete wurden auch für die hydrologische Modellierung verwendet. Im Teil Kraftwerksmodellierung wurden wie oben erwähnt die resultierenden Abflussganglinien mittels einer hydrologischen Regionalisierung auf die Fassungen des KW Prättigau umgerechnet. Danach wurden mit dem Modell zur wasserwirtschaftlichen Betriebssimulation WABES (AF-Colenco AG, 2004b) die Auswirkungen der veränderten Hydrologie auf die Stromproduktion berechnet. Die verwendete Modellkette erlaubt zwischen den einzelnen Modellen keine direkte Interaktion. D.h., dass beispielsweise in der Realität vorkommende Rückkoppelungseffekte, z.b. zwischen den verschiedenen Geosphären, nicht berücksichtigt werden Hydrologische Modellierung Modellsystem PREVAH Das deterministische hydrologische Modellsystem PREVAH (Precipitation Runoff Evapotranspiration Hydrotope Model) basiert auf einer Kaskade linearer Einzelspeicher (Viviroli, 2007). Das Modell rechnet räumlich aufgelöst über sogenannte Hydrotope (Hydrological Response Units HRU) verschiedene Wasserhaushaltsgrössen des Einzuggebiets, wobei die Unterteilung in HRUs unter anderem über einzelne Höhenzonen vorgenommen wird. Das Modell benötigt Informationen über räumliche Kenngrössen wie die Höhenverteilung (z.b. aus dem digitalen Höhenmodell SRTM V4; Jarvis u. a., 2008), die Landnutzung (Arealstatistik der Schweiz; BFS, 1997) und über verschiedene Bodeneigenschaften im Gebiet (Bodeneigungskarte der Schweiz; BFS, 1980). Als Antrieb braucht PREVAH im Minimum tägliche Lufttemperatur- und Niederschlagsdaten, welche vor der eigentlichen Simulation auf das Gebiet interpoliert werden müssen. Hier wurde für die räumliche Interpolation beider Eingangsgrössen das Inverse Weighted Distance Verfahren verwendet (Shepard, 1968). Die Temperaturwerte wurden bei der Interpolation zusätzlich mit Hilfe eines Regressionsmodells den jeweiligen Höhen der HRUs angepasst, um Topographiebedingte Beeinflussungen zu berücksichtigen ( Regression Detrended Inverse Weighted Distance ). 132

153 7.3 Methode Abbildung 7.3: Schematische Darstellung des Modellkerns von PREVAH inklusive den freien Modellparametern, Speichermodulen und Flüssen (aus Viviroli, 2007). Der Modellkern von PREVAH ist ähnlich dem des HBV-Modells (Abb. 7.3; Bergström, 1976). Aus den Eingangsgrössen wird zunächst die potentielle Verdunstung berechnet, wobei hier die empirische Berechnungsmethode nach Hamon (1961) eingesetzt wurde. Die potentielle Verdunstung wird verwendet um Verdunstungsverluste aus dem Interzeptionsmodul SI (Verdunstung EI) und Bodenfeuchtemodul SSM (ESM) zu simulieren. Die Rückhaltekapazität des Interzeptionsspeichers SI variiert je nach Bodenbedeckung und Jahreszeit. Daneben verfügt das Modell über ein Schneemodul SSNO, welches je nach Temperatur- und Niederschlagsbedingungen täglich den Schneeaufbau und -abbau berechnet. Letzteres geschieht nach dem Grad-Tag-Verfahren. Ein Gletschermodul für die Berechnung der Eis- und Firnschmelze aus vergletscherten Einzugsgebieten funktioniert ebenfalls nach dem Grad-Tag-Verfahren (Modul nicht dargestellt in Abb. 7.3). Der direkte Niederschlag, der Bestandesniederschlag aus dem Interzeptionsspeicher, und die Schneeschmelze (jeweils als P bezeichnet) werden im Modell zum Zeitpunkt t über folgende Gleichung dem oberen Bodenmodul SUZ zugewiesen (Bergström, 1976): ( ) SSM(t 1) BETA dsuz(t) = dp(t). (7.1) F c Dementsprechend stellt die Differenz dp(t) dsuz(t) = dssm(t) die Zuflussmenge 133

154 7 Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion der Wasserkraftwerke im Prättigau in das Bodenfeuchtmodul SSM dar. In Gl. 7.1 entspricht Fc der maximal nutzbaren Feldkapazität des jeweiligen Bodens und BETA einem dimensionslosen Parameter. Letzterer steuert die Erneuerung der Bodenfeuchte, wobei bei hohen Werten von BETA dem Bodenfeuchtespeicher ein grösserer Anteil von P zugeteilt wird. Der Bodenfeuchtespeicher kann lediglich durch die Bodenverdunstung ESM abgebaut werden. Das Wasser aus dem oberen Bodenmodul SUZ wird entweder zum Vorfluter über Einzellinearspeicher drainiert (R0 und R1), oder gelangt über Tiefenperkolation zum unteren Bodenmodul SLZ. Von dort wird das Wasser ebenfalls wieder über Kaskaden von Einzellinearspeichern dem Vorfluter zugewiesen (R2), allerdings viel langsamer als aus dem oberen Bodenmodul. Eine detaillierte Modellbeschreibung von PREVAH ist in Viviroli (2007) gegeben. Modellkalibrierung Das Modell PREVAH besitzt mehrere freie Parameter, welche für eine optimale Berechnung einer entsprechenden Abflussganglinie kalibriert werden müssen. Zu diesem Zweck wurde das Modell mit der Software PEST (Model-Independent Parameter Estimation; Doherty, 2004) gekoppelt. PEST lässt die Ganglinie so oft von PREVAH berechnen, wie es für die Parameteridentifikation im Sinne der Minimierung der quadratischen Abweichungen notwendig ist. Der implementierte Minimierungsalgorithmus basiert dabei auf dem Gauss-Marquardt-Levenberg Verfahren zur nichtlinearen Parameteridentifikation. Trotz der hohen Modellkomplexität kann eine perfekte Modellierung der Abflussganglinie nur annähernd erreicht werden. Wichtig ist jedoch, dass das Modell die natürlichen Prozesse abzubilden vermag. Um dies zu überprüfen, wurde der Zeitabschnitt in eine Kalibrierungsperiode ( ) und zwei Verifikationsperioden unterteilt ( und ). Das Modell gilt als brauchbar, wenn in den Verifikationsperioden die Abflussganglinie ansprechend wiedergegeben werden kann. Dies wurde mit drei Gütemassen überprüft. Einerseits wurden der lineare und logarithmische Effizienzkoeffizient nach Nash und Sutcliffe (1970) verwendet Tt=1 (Qobs t Qmod t ) 2 CE lin = 1 Tt=1 (Qobs t, (7.2) Qobs) 2 wobei Qobs: beobachteter Abfluss, Qmod: modellierter Abfluss. Qobs t : beobachteter Abfluss zum Zeitpunkt t. Tt=1 ( log Qobs t log Qmod t) 2 CE log = 1 Tt=1 (log Qobs t, (7.3) log Qobs) 2 wie Gl. 7.2, aber logarithmisch transformiert zur stärkeren Gewichtung der mittleren und tiefen Abflüsse. Bei einem CE von = 1 ist die Simulation der beobachteten Ganglinie perfekt gelungen, bei einem Wert von = 0 erreicht die Simulation nur noch diejenige Güte, welche man unter Verwendung des gemessenen Abflussmittelwertes als Modell erhält; ist die Simulation noch schlechter gelungen, nimmt das Gütemass negative Werte an, (Viviroli, 2007). Bei einer Güte von 0.5 gilt die Modellierung als genügend, und bei Werten grösser als 0.7 als gut. Neben den CEs wurde auch der Volumenfehler Vol berechnet nach T Vol = (Qobs t Qmod t ). (7.4) t=1 134

155 7.3 Methode Das Gütemass Vol bewertet die Abweichung zwischen der beobachteten und simulierten Abflussganglinie bezüglich der Wasserbilanz und ist somit ebenfalls ein wichtiger Indikator für die hydrologische Plausibilität der Gebietssimulation. Die beschriebenen Gütemasse wurden für jedes Jahr von 1976 bis 2005 zwischen den täglichen gemessenen und modellierten Abflusswerten berechnet. Zusätzlich zu den quantitativen Gütekriterien wurde die modellierte Abflussganglinie auch visuell begutachtet Aufprägen des Klimasignals auf die beobachtete Abflussganglinie Für die Verwendung der Daten in Betriebsmodellen von Wasserkraftwerken ist es nötig, die Abweichungen zwischen den beobachteten und modellierten Abflusswerten möglichst klein zu haben: Eine plausible Verifikation des Kraftwerkmodells in der Vergangenheit ist nur möglich, wenn die beiden Einflussgrössen auf die Stromproduktion eines Kraftwerks, namentlich die Zuflussmenge und der Strommarkt, für jeden Tag zusammenpassen. Zu diesem Zweck wurden die berechneten Abflussszenarien auf die beobachtete Abflussganglinie aufgeprägt, womit für die Verifikation des Kraftwerkmodells die tatsächlich beobachteten Abflusswerte benutzt werden konnten. In einem ersten Schritt (Abb. 7.4a) wurde das hydrologische Modell PREVAH an den beobachteten Abflussmengen der Periode geeicht und verifiziert. Es wurde nun angenommen, dass die modellierte Ganglinie Qmod der Realität entspricht (bzw. den beobachteten Werten). In einem zweiten Schritt wurden die Klimaszenarien verwendet, um die Auswirkungen auf das Abflussverhalten im Gebiet zu simulieren (Abb. 7.4b). Zwischen Abbildung 7.4: Schematischer Ablauf der Aufprägung des Klimasignals auf die beobachtete Abflussganglinie, mit Qobs: beobachtete Abflussmenge; Qmod: modellierte Abflussmenge; und Qscen: Abflussszenario. 135

156 7 Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion der Wasserkraftwerke im Prättigau der modellierten Abflussganglinie Qmod der Periode und den Szenarioläufen Qscen wurde danach für jeden Tag im Jahr (1. Januar bis 31. Dezember) eine mittlere relative Abweichung berechnet ( = Qscen/Qmod). Als mittlere relative Abweichung wird dabei das Mittel über die beiden Perioden und verstanden. Somit erhält man für jedes Klimaszenario einen mittleren Jahresverlauf der relativen Abweichungen (Abb. 7.4c). Dieses Klimaänderungssignal wurde schliesslich auf die tatsächlich beobachtete Abflussganglinie übertragen (Qobs ), resultierend in den endgültigen Abflussprojektionen für die Periode (Abb. 7.4d). Ein Nachteil dieser Methode ist, dass die im Modell berechneten Veränderungen in den Wasserhaushaltsgrössen nicht direkt mit den beobachteten Abflussmengen verglichen werden können. Ein Vergleich wäre lediglich zwischen den einzelnen Modellresultaten möglich (entspricht Abb. 7.4b) Beschreibung des wasserwirtschaftlichen Simulationsmodells Prinzip Für die Durchführung der Berechnungen wurde das mathematische Simulationsmodell WABES (WAsserwirtschaftliche BEtriebs-Simulation) verwendet (AF-Colenco AG, 2004b). Das Prinzip der Simulation besteht darin, dass die betrieblichen Abläufe in den einzelnen Kraftwerkstufen mit Hilfe von Gleichungen so dargestellt und untersucht werden, wie wenn die entsprechenden Stufen nach den vorgesehenen Betriebsprinzipien betrieben würden. Als Zeitschritt wurde die Stunde gewählt, wobei alle Betriebsdaten der Kraftwerkskette konstant gehalten werden. Nach Ablauf einer Stunde wird die neue Zielvorgabe vom Programm ausgearbeitet und alle Betriebsparameter entsprechend angepasst. D. h. es werden für sämtliche Staubecken (Davosersee, Doggiloch, Ausgleichsbecken Schlappin, Ausgleichsbecken Plevigin) der neue Inhalt und entsprechend der neue Stauspiegel sowie die dazugehörende neue Fallhöhe ermittelt. Vom Steueralgorithmus erhält jede Stufe der Kraftwerkskette den Befehl für die nächste Stunde, eine bestimmte Turbinenleistung zu erbringen. Auf diese Weise wird das System Stunde für Stunde durchgerechnet. Die Simulationsdauer ist von der Verfügbarkeit der Eingangsdaten abhängig und beträgt im vorliegenden Fall 29 hydrologische Jahre (1. Oktober 1975 bis 30. September 2004: hydrologische Jahre ). Somit unterscheidet sie sich um ein Jahr von der Referenzperiode der Abflussmessreihen. Energiewirtschaftliche Randbedingungen Das Wichtigste für den Betrieb der drei Kraftwerksstufen sind die energiewirtschaftlichen Randbedingungen, wo für jede einzelne Stunde der Untersuchungsperiode die wünschbaren Turbinenzeiten/-leistungen/-wassermengen vorgegeben werden. Die Betriebsbedingungen der Kraftwerksanlagen hängen dabei u.a. vom Wochentag (Werktage, Samstage und Sonntage) sowie von den verschiedenen Jahreszeiten (Winter, Sommer Übergangsperioden) ab. Die energiewirtschaftlichen Randbedingungen definieren die Bewirtschaftung sämtlicher Speicher und den Betrieb der gesamten Anlage, wobei folgende Prioritäten unterschieden werden: Erste Priorität haben die Höchsttarifstunden (HHT) an den Werktagen von

157 7.3 Methode Uhr bis Uhr. Während dieser Zeit soll versucht werden, die Turbinen möglichst auf Vollast zu fahren. In zweiter Priorität gilt die Stromproduktion den restlichen Hochtarifstunden (HT), d.h. von Uhr bis Uhr sowie Uhr bis Uhr. Während dieser Zeit werden die Turbinen mehr oder weniger gleichmässig gefahren. Dritte Priorität haben die Niedertarifstunden (NT) während der Nacht und am Wochenende. Berücksichtigte Anlagen im Modell und deren Betriebsweise Zur wasserwirtschaftlichen Betriebssimulation wurden sämtliche relevanten Anlageteile des KW Prättigau berücksichtigt (Tabelle 7.1). In Abb. 7.5 sind die verschiedenen Anlageteile schematisch dargestellt. Das System besteht aus einer Anordnung von sogenannten Rechnungsblöcken. Dabei wird jeder Block durch die Elemente Reservoir, Turbine, Beileitung, Zufluss aus dem (Zwischen)-Einzugsgebiet, Dotierwasser und Überlauf charakterisiert. Betriebsweise Davosersee Der Davosersee wird seit 1925 als Saisonspeicher genutzt. Eine erste, meist noch geringfügige Absenkung beginnt zwischen Ende November und Anfang Januar. Nach kontinuierlichem starkem Rückgang vom Januar bis März erreicht der Seespiegel im Laufe des Aprils normalerweise seinen tiefsten Stand und liegt dann maximal 28 m unter dem natürlichen Niveau. Spätestens am 10. Juni muss der See gemäss Konzession wieder gefüllt sein, und danach während des ganzen Sommers mehr oder weniger auf Vollstau gehalten werden. Mit Hilfe dieser Betriebsprinzipien können die Betriebsstunden/Leistungen definiert werden, mit welchen stündlich vorgeschrieben wird, wie viel Wasser turbiniert werden soll. Diese Vorschriften bilden einen festen Programmteil des Simulationsmodells. Die Grundsätzliche Betriebsweise für den Davosersee ist in Tabelle 7.2 zusammengefasst. Betriebsweise Ausgleichsbecken Doggiloch Das Becken wird permanent vom 1. Oktober bis zum 30. April betrieben, wobei im Sommer das Becken nicht bewirtschaftet wird. Es wird versucht, im Winter das Nutzvolumen von m 3 möglichst auszunützen. Im vorliegenden Falle wird der verfügbare Speicher im Wochenbetrieb bewirtschaftet: Entsprechend den verfügbaren Zuflüssen wird der Spiegel jeden Werktag etwas mehr Tabelle 7.1: Die für die Simulation in WABES berücksichtigten Anlagen des KW Prättigau. Kraftwerksstufen Wasserfassungen Speicher/Ausgleichsbecken Davosersee-Klosters Flüelabach Davosersee Schlappin-Kosters Stützbach Doggiloch Klosters-Küblis Mönchalpbach Schlappinsee Schlappinbach Hauptfassung Ausgleichsbecken Plevigin Schlappinbach Sekundärfassung Wehr Klosters Lauterbrunnen Stollenreservoir Klosters-Küblis Landquart Doggiloch Hauptfassung Klosters Schanielabach Gadenstätt 137

158 7 Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion der Wasserkraftwerke im Prättigau Abbildung 7.5: Schematische Darstellung des KW Prättigau, so wie es auch im Simulationsmodell WABES abgebildet ist (AF-Colenco AG, 2004b). Tabelle 7.2: Übersicht über die Betriebsweise des Davosersees. 1. November bis 30. April 1. Mai bis 10. Juni 10. Juni bis 30. Oktober Der Turbinenbetrieb hat in erster Priorität während den HHT- Stunden zu erfolgen. In zweiter Priorität gilt die Stromproduktion den restlichen HT-Stunden. Der Turbinenbetrieb wird während der Füllperiode grundsätzlich eingestellt. Es wird nur dann turbiniert, wenn der maximale Füllungsgrad früher als am 10. Juni erreicht wird. Es darf nur der oberste halbe Meter des Sees bewirtschaftet werden. Das Nutzvolumen im obersten halben Meter beträgt etwa m 3, was eine gewisse Bewirtschaftung zulässt. Während der Nacht sollte nicht turbiniert werden. Am Wochenende wird während dem Tag (06.00 Uhr bis Uhr) Strom für die Rhätische Bahn produziert. Die Turbinenleistung beträgt dabei etwa 77% derjenigen vom Werktag. Der Turbinenbetrieb hat in erster Priorität in den HHT-Stunden zu erfolgen. Ist Volllast aufgrund der verfügbaren Wasservolumina nicht möglich, werden die Turbinen während dieser Zeit möglichst gleichmässig betrieben. abgesenkt mit dem Ziel, den maximalen Füllungsgrad am Montag morgen um Uhr wieder zu erreichen (Wochenausgleichsbecken). Betriebsweise Kraftwerk Schlappin Ähnlich wie im Falle des Doggilochs oder Plevigin, erfolgt die Steuerung des Beckens mit dem Simulationsmodell als Wochenausgleichsbecken (vor allem im Winter). Infolge der geringen Ausbauwassermenge der Turbine (1.67 m 3 /s) kann das Becken im Sommer praktisch nicht betrieben werden, so dass der Stauspiegel mehrheitlich konstant auf dem Maximum verbleibt. 138

159 7.4 Datengrundlage Betriebsweise Ausgleichsbecken Plevigin Das Becken wird permanent betrieben. Die Absenkung des Beckens erfolgt in erster Priorität während den HHT-Stunden. Während dieser Zeit wird versucht, die maximal mögliche Wassermenge von 4.5 m 3 /s in die Druckleitung Küblis einzuspeisen. Betriebsweise Kraftwerk Küblis Die stündliche Betriebsweise des Kraftwerks ergibt sich aus den stündlich anfallenden Zuflüsse aus dem Stollen Klosters-Küblis (inkl. KW Schlappin und Sekundärfassung Schlappin) sowie der Beileitung Plevigin. 7.4 Datengrundlage Temperaturdaten, Niederschlagsdaten und Klimaszenarien Für den Zeitraum standen für die hydrologische Modellierung von verschiedenen Stationen der MeteoSchweiz tägliche Lufttemperatur- und Niederschlagsdaten zur Verfügung. Diese tatsächlich gemessenen Werte wurden direkt für die Eichung und Verifikation des hydrologischen Modells verwendet. Als Randbedingungen für die Modellierungen dienten 9 verschiedene Klimaszenarien (Tabelle 7.3). Die Datengrundlage der Klimaszenarien sind Simulationen, die im Rahmen des europäischen Projektes ENSEMBLES (Linden und Mitchell, 2009) durchgeführt wurden. In diesem Projekt wurden verschiedene globale Klimamodelle (GCM) mit verschiedenen regionalen Klimamodellen (RCM) kombiniert, um die Modellunsicherheit der Klimaprojektionen abschätzen zu können. Als Treibhausgasszenario verwendeten acht GCM-RCM Modellketten das A1B-Szenario (Abb. 7.6; IPCC, 2007). Das Szenario C4I_ECHAM5_RCA verwendete das Emissionsszenario A2. Die A1-Modellgeschichte bzw. -Szenarien-Familie beschreibt eine zukünftige Welt mit sehr raschem Wirtschaftswachstum, einer Mitte des 21. Jahrhunderts kulminierenden und danach rückläufigen Weltbevölkerung, und rascher Einführung neuer und effizienterer Technologien (IPCC, 2007). Bei Szenario A1B wird dabei von einer eine ausgewogene Nutzung fossiler und nicht-fossiler Energiequellen ausgegangen (IPCC, 2007). Die A2-Modellgeschichte bzw. -Szenarien-Familie beschreibt eine sehr heterogene Welt. Das Grundthema ist Autarkie Tabelle 7.3: Liste aller verwendeten Klimamodellketten des EU-Projektes ENSEMBLES (Linden und Mitchell, 2009). GCM: Globales Klimamodell; RCM: Regionales Klimamodell. Die RCMs haben eine räumliche Auflösung von ca. 25 km. Nr. Institution Kürzel GCM RCM S01 Community Climate Change Consortium Ireland C4I ECHAM5 RCA A2 S02 Météo-France CNRM ARPEGE ALADIN A1B S03 Eidg. Technische Hochschule Zürich ETHZ HadCM3Q0 CLM A1B S04 UK Met Office HC HadCM3Q0 HadRM3Q0 A1B S05 Intl. Centre for Theor. Physics, Trieste ICTP ECHAM5 REGCM A1B S06 The Royal Netherlands Meteorological Institute KNMI ECHAM5 RACMO A1B S07 Max-Planck-Institut für Meteorologie, Hamburg MPI ECHAM5 REMO A1B S08 Swedish Meteo- and Hydrological Institute SMHI ECHAM5 RCA A1B S09 Swedish Meteo- and Hydrological Institute SMHI HadCM3Q3 RCA A1B Emissionsszenario 139

160 7 Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion der Wasserkraftwerke im Prättigau und Bewahrung lokaler Identitäten. Regionale Fruchtbarkeitsmuster konvergieren nur sehr langsam, was eine stetig zunehmende Bevölkerung zur Folge hat (IPCC, 2007). Die RCM skalieren die räumlich grob aufgelösten GCM in einem beschränkten Gebiet über Europa herunter auf 25 km Auflösung (vgl. Abb. 7.2). Dies ist vor allem in Gebieten mit komplexer Topographie wie beispielsweise den Alpen vorteilhaft. Je höher die räumliche Auflösung von Klimamodellen ist, desto genauer können die Prozesse in der Atmosphäre über komplexem Gelände modelliert werden. Die resultierenden RCM- Daten können jedoch nicht direkt für den Antrieb von hydrologischen Modellen verwendet werden. Einerseits ist die räumliche Auflösung der RCM mit 25 km für viele hydrologische Anwendungen immer noch zu grob, und andererseits weichen die RCM-Daten zum Teil beträchtlich von gemessenen Daten ab. Letzteres wird als Modellfehler bezeichnet. Um Modellfehler zu korrigieren und die Lücke zwischen der räumlichen Auflösung von RCMs und hydrologischen Modellen zu überbrücken, werden die RCM-Daten deshalb mit statistischen Methoden aufbereitet. Für die vorliegenden Klimaszenarien im Gebiet der Schweiz wurde dazu die Delta Change Methode verwendet (Bosshard u. a., 2011). Mit dieser Methode werden beobachtete Datenreihen gemäss einem Klimaänderungssignal skaliert. Das Klimaänderungssignal wird zwischen einer Szenarioperiode (hier ) und einer Kontrollperiode (hier ) berechnet. Die Methode lässt eine kontinuierliche Beschreibung des Jahresganges des Klimaänderungssignals zu. Für die Schweiz liegen diese Jahresgänge der Klimaänderungssignale für Temperatur (T) und Niederschlag (P) an allen Stationsstandorten der MeteoSchweiz vor. Aus den gesamtschweizerischen Berechnungen wurden für das Einzugsgebiet des KW Prättigau die 9 Klimaprojektionen für den Zeitraum entnommen. Die projizierten Temperatur- und Niederschlagswerte an den jeweiligen MeteoSchweiz Stationen dienten anschliessend als Antrieb für das hydrologische Modell Zuflussdaten zu den Fassungen des KW Prättigau Zur Bestimmung der natürlichen, d. h., der von den Kraftwerken unbeeinflussten Zuflüsse zu den Fassungen des KW Prättigau wurde mit Hilfe von vorhandenen Messdaten aus unbeeinflussten Einzugsgebieten (Abb. 7.1: blau markierte Einzugsgebiet) eine hydrologische Abbildung 7.6: CO2-Emissionsszenarien, wie sie im 4. Bericht des IPCC zur Klimaänderung verwendet werden (IPCC, 2007). 140

161 7.4 Datengrundlage Regionalisierung durchgeführt. Aufgrund der geforderten Qualität der wasserwirtschaftlichen Berechnungen, welche insbesondere eine Verifikation der heutigen Betriebsweise des Kraftwerksystems beinhalten sollten, wurde es als sinnvoll erachtet, für sämtliche Zwischeneinzugsgebiete (Abb. 7.1: rot markierte Einzugsgebiet) die Tagesmittelwerte zu ermitteln. Um aussagekräftige Resultate ( Mitteljahr, Nassjahre, Trockenjahre ) bezüglich Leistung und Energieproduktion zu erhalten, wurde die genügend lange Periode untersucht. Als Resultat der Regionalisierung sollten dabei genügend genaue Grundlagen geschaffen werden, um die Kompatibilität mit den effektiven Produktionsverhältnissen der einzelnen Kraftwerksstufen gewährleisten zu können. Die Datenreihe gilt als Referenzperiode (Bezeichnung: S00) für die verschiedenen Abflussszenarien entsprechend den Klimaszenarien (Kap ). Die Aufarbeitung der Grundlagendaten betraf in erster Linie die ursprünglichen Abflussmessungen des Bundesamtes für Umwelt BAFU. Das Resultat dieses Arbeitsschrittes war die Bereitstellung folgender Zeitreihen für die Periode (vgl. auch Abb. 7.1): Dischmabach natürlich Mönchalpbach natürlich Stützbach natürlich Landquart bei Auelti natürlich Taschinasbach natürlich Turbinenwassermenge Klosters Mit der hydrologischen Regionalisierung (AF-Colenco AG, 2004a) wurden auf Basis obiger Reihen für alle Fassungsstellen die Tagesmittelwerte ermittelt. Die Periode wurde dabei nicht nach Kalenderjahren, sondern nach hydrologischen Jahren wie folgt aufgeteilt: Hydrologisches Jahr: 1. Oktober bis 30. September Winterperiode: 1. Oktober bis 30. April (7 Monate) Sommerperiode: 1. Mai bis 30. September (5 Monate) Die Hauptkontrolle über die Qualität der Zuflussdaten zu den Fassungen lieferten die Resultate des Betriebssimulationsmodells, mit welchem in einem ersten Schritt der heutige Zustand modelliert wurde. Die sehr gute Übereinstimmung bezüglich Energieproduktion der vergangenen Jahre für jede einzelne Stufe lassen dabei gemäss AF-Colenco AG (2004a) auf eine entsprechend gute Grundlage bezüglich der hydrologischen Grunddaten schliessen. Abb. 7.7 gibt einen Überblick über die jährlichen Zuflüsse im Gesamtsystem und deren Variabilität Betriebsdaten Die für die wasserwirtschaftliche Betriebssimulationen erforderlichen Kraftwerks- und Betriebsdaten waren: 141

162 7 Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion der Wasserkraftwerke im Prättigau Q [Mio.m 3 ] Abbildung 7.7: Jährliche Zuflussmengen [Mio. m 3 ] zum KW Prättigau (Balken) und Mittel der Periode von 445 Mio. m 3 (gestrichelte Linie). Aktuelle Daten der Triebwassersysteme; dies sind die geometrischen Verhältnisse, die Dimensionen und der Materialaufbau Hydraulische Daten für alle Kraftwerksanlagen; dies sind die Fassungskapazitäten und die Ausbauwassermengen Stauinhaltskurven für die Speicher Davosersee, Ausgleichsbecken Schlappin, Plevigin, Doggiloch und Wehr Klosters Daten der elektromechanischen Anlageteile; dies sind die Ausbauleistungen und Kennlinien der Maschinengruppen Dotierwasservorschriften Betriebsbedingungen der Kraftwerksanlagen 7.5 Resultate Temperatur- und Niederschlagsszenarien für das Prättigau Da die verwendeten Klimamodelle für hydrologische Modellierungen eine relativ grobe Auflösung besitzen (ca km), wirken sich die projizierten Temperatur- und Niederschlagsszenarien für die Periode gleichmässig auf das gesamte Untersuchungsgebiet aus. Die Projektionen können deshalb repräsentativ für das Einzugsgebiet des KW Prättigau an der MeteoSchweiz Station Davos dargestellt werden. In Abb. 7.8 sind die Jahresverläufe der mittleren Klimaänderungssignale zwischen der Temperatur und dem Niederschlag der Referenzperiode und der Periode dargestellt. Zusätzlich ist in grau jeweils das 10-90% Konfidenzintervall der natürlichen Variabilität der Abweichungen angegeben. Die mittleren Klimaänderungssignale für die Lufttemperatur deuten auf eine signifikante Erwärmung bis hin (Abb. 7.8, links). Je nach Jahreszeit schwanken die mittleren Deltas zwischen 0.9 und 1.8. Die stärksten Erwärmungen werden von den Modellen 142

163 7.5 Resultate Abbildung 7.8: Jahresverläufe der Klimaänderungssignale für die Temperatur (links) und den Niederschlag (rechts) zwischen den Perioden und für die Station Davos. In grau jeweils das 10-90% Konfidenzintervall der natürlichen Variabilität der Abweichungen für den Sommer im Juni und Juli projiziert, wobei aber beachtet werden muss, dass die Streuung der Szenarien gerade in diesen Monaten gross ist. Ähnlich hohe Deltas projizieren die Modelle auch für die Wintertemperaturen, insbesondere für den Dezember und Januar. Allerdings kann auch in diesen Monaten eine grosse Streuung zwischen den einzelnen Szenarien ausgemacht werden. Im Gegensatz dazu variieren die Modellresultate im März und April nur wenig, sind demnach robuster. Der mittlere Verlauf der Klimaänderungssignale für den Niederschlag zeigt für die Frühlingsmonate April und Mai tendenziell eine Zunahme der Niederschlagsmengen an (Abb. 7.8, rechts). Dasselbe gilt auch für den Herbst und Winter in den Monaten September bis Januar. Für Februar, März und die Sommermonate Juni, Juli und August wird im Mittel hingegen eine Abnahme projiziert. Im Gegensatz zu den Projektionen für die Temperatur muss beim Niederschlag zum einen festgehalten werden, dass in jedem Monat sowohl positive als auch negative Veränderungen des Niederschlags bis möglich sind. Zum anderen liegen die Projektionen grösstenteils innerhalb des 10-90% Konfidenzintervalls der natürlichen Variabilität der Abweichungen , sind demnach statistisch gesehen nicht signifikant. Auffallend bei den Jahresverläufen der Klimaänderungssignale der Temperatur und des Niederschlags ist, dass die Szenarien innerhalb der einzelnen GCM-Familien ähnliche Resultate liefern. So liegen die ECHAM5-Projektionen (Abb. 7.8, rötliche Linien) wie auch diejenigen des GCMs HadCM3Q0 (bläuliche Linien) jeweils nahe beieinander. Das antreibende GCM hat demzufolge einen grossen Einfluss auf die regionalen Klimaprojektionen. Deshalb sollten für Studien Modellketten mit verschiedenen antreibenden GCMs verwendet werden. Die saisonalen Klimaänderungssignale für die Temperatur und den Niederschlag für die Station Davos sind in Abb. 7.9 gegeneinander aufgetragen. Die Grafiken zeigen die oben beschriebenen Veränderungen, wobei das Klimaänderungssignal des Szenarios S02 CNRM_ARPEGE_ALADIN mit Ausnahme des Herbstes und übers Jahr gesehen von allen anderen Szenarien deutlich abweicht. 143

164 7 Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion der Wasserkraftwerke im Prättigau Abbildung 7.9: Saisonale Klimaänderungssignale für die Temperatur T [ ] und den Niederschlag P [%] an der Station Davos für die Periode gegenüber der Referenzperiode

165 7.5 Resultate Veränderung der Abflussmengen Güte der hydrologischen Modellierung In Abb sind die Streuungen der jährlichen Gütemasse der Modellierung für die fünf modellierten Einzugsgebiete wiedergegeben. Die Mehrheit der linearen Gütemasse CE lin variieren dabei zwischen 0.7 und 0.9. Das hydrologische Modell kann damit die beobachtete Ganglinie gut wiedergeben. Die logarithmischen Gütemass CE log sind leicht tiefer, wobei hier vor allem die Gütemasse der kleinen Einzugsgebiete Mönchalpbach- Trittwald und Stützbach-Davos auffallen: Das Modell kann in diesen Gebieten niedrigere Abflüsse schlechter wiedergeben im Vergleich zu den grösseren Einzugsgebieten. Diese Ergebnisse lassen sich dadurch erklären, dass an diesen Stationen im Winter kein Abfluss registriert wurde, das Modell aber dennoch welchen berechnet. Die Mediane der Gütemasse für den Volumenfehler deuten darauf hin, dass das Modell die Abflussmengen generell unterschätzt. Je nach Einzugsgebiet ist die Streuung des Volumenfehlers gross. Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass das hydrologische Modell die Ganglinien der Periode gut wiedergeben kann, allerdings bestehen bei den tiefen Abflüssen und den jährlichen Abflussvolumen Defizite. Da für die Berechnung der Abflussszenarien das Klimaänderungssignal auf die beobachteten Ganglinien aufgeprägt wurde, wirken sich die Unterschiede zwischen den beobachteten und modellierten Abflusswerte nicht auf die weiteren Berechnungen aus. Projektionen der mittleren Zuflüsse zum KW Prättigau In Abb sind die mittleren Jahresverläufe der relativen Abweichungen zwischen den Perioden und für die verwendeten Klimaszenarios und die simulierten Einzugsgebiete dargestellt. Grundsätzlich zeigen die meisten Klimaszenarien in allen Einzugsgebieten hohe relative Abweichungen (> 1), d.h. eine Erhöhung der Abflussmengen, in den Jahrestagen um 240 (anfangs September) bis um etwa 150 (Ende Mai). Die hohen relativen Abweichungen in den Wintermonaten lassen sich auch dadurch erklären, dass die Abflussmengen in dieser Jahreszeit und in diesen Gebieten absolut gesehen sehr gering Abbildung 7.10: Boxplot der Gütemasse CE lin (links), CE log (mitte) und Vol (rechts) der Periode für die modellierten Einzugsgebiete. DisDaK: Dischmabach-Davos (als d bezeichnet in Abb. 7.1); LanKlA: Landquart-Klosters, Auelti (C); MoeTri: Mönchalpbach- Trittwald (E); StuDav: Stützbach-Davos (F); TasGru: Taschinasbach-Grüsch (a). 145

166 7 Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion der Wasserkraftwerke im Prättigau sind. Auffallend ist weiter, dass die Variation zwischen den einzelnen Klimaszenarien beim Übergang zu weniger Wasser Ende Mai gering ist. In den Sommermonaten Juni, Juli und August deuten die Klimaszenarien hingegen auf eine Abnahme der Abflussmengen hin, wobei um den Jahrestag 190 (Juli) die stärksten Abnahmen projiziert werden. Abbildung 7.11: Mittlere Jahresverläufe der relativen Abweichungen Qscen/Qmod zwischen den Perioden und Nach Aufprägung der relativen Abweichungen auf die beobachteten Abflussmengen der Periode lassen sich die mittleren monatlichen und jährlichen Abflussmengen für abschätzen (Abb. 7.12). Im Vergleich zur Periode zeigen die Szenarien für in allen modellierten Gebieten signifikant höhere Abflussmengen in den Frühlings-, Herbst- und Wintermonaten (Abb. 7.12, jeweils links). Im Sommer wird in allen Einzugsgebieten eine signifikante Abflussminderung projiziert. Das Abflussregime wird demnach leicht ausgeglichener. Über das gesamte Jahr gesehen zeigen die Mediane der Szenarien, dass die natürlichen Abflussmengen in den Einzugsgebieten des Dischmabachs, der Landquart und des Mönchalpbachs zunehmen werden (Abb. 7.12, jeweils rechts). Die Mediane schwanken dabei zwischen +1% und +8.0%. Mit Ausnahme der Landquart sind die Projektionen aber nicht signifikant. In den Einzugsgebieten des Stützbachs und Taschinasbachs projizieren alle Szenarien negative mittlere jährliche Abflussmengen für die Periode Für 146

167 7.5 Resultate Abbildung 7.12: Links jeweils die mittleren monatlichen Abflussmengen der Perioden (Qobs; schwarz gestrichelt) und (Qscen; graue Linien; n = 9 Klimaszenarien). Die Verteilung der projizierten Jahresmittel für und deren relative Abweichungen zum Mittel von ist in den Boxplot jeweils rechts dargestellt (n = 9 Klimaszenarien). In beiden Grafiken als graues Band jeweils das 5-95% Konfidenzintervall der Periode den Stützbach ist die projizierte Veränderung statistisch signifikant (Median aller Projektionen). Die Streuungen zwischen den jährlichen Abflussprojektionen sind aber in allen Einzugsgebieten gering und betragen rund ±5% der mittleren jährlichen Abflussmenge der Periode

168 7 Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion der Wasserkraftwerke im Prättigau Auswirkungen der hydroklimatischen Veränderungen auf die Stromproduktion des KW Prättigau Projektionen der Stromproduktion des KW Prättigau (Gesamtsystem) Abb zeigt die Energieproduktion des Gesamtsystems für alle untersuchten Klimaszenarien im Vergleich zur Periode Über das Jahr gesehen wird im Vergleich zur Periode eine erhöhte Produktion projiziert. Die mediane Zunahme aus allen Klimaszenarien beträgt 9.3%. Im Winterhalbjahr ergibt sich für sämtliche Klimaszenarien eine signifikant höhere Energieproduktion im Vergleich zu Diese liegt im Bereich zwischen +20 bis +40% (geringste Zunahme: 20.1% für C41_ECHAM_RCA, höchste Zunahme: 41.0% für HC_HadCM3Q0_HadRM3Q0). Diese Zunahme wird in jedem Falle als sehr wesentlich betrachtet, zumal es sich dabei mehrheitlich um hochwertige Energie handelt, welche entsprechend dem erwünschten Betriebsschema erzeugt werden kann (HHT und HT- Stunden). Die Sommerproduktion der Kraftwerkskette bleibt hingegen praktisch unbeeinflusst unter den gegebenen Klimaszenarien (Median: +0.4%). Obwohl vor allem in den Hochsommermonaten (Juli, August, September) signifikante Abnahmen bezüglich den anfallenden Abflussmengen projiziert werden (vgl. Abb. 7.12), bleibt die Sommerproduktion für alle untersuchten Szenarien praktisch gleich. Der Grund dafür ist, dass die Anlagen im Prättigau nur begrenzt einen Speicherbetrieb zu lassen, welcher sich in erster Linie auf die Wintermonate beschränkt. In den Sommermonaten hingegen können die Anlagen nicht mehr nach Belieben gesteuert werden. Dies zeigt sich vor allem beim Turbinenbetrieb der beiden Stufen Schlappin-Klosters und Klosters-Küblis, wenn neben dem aus der oberen Stufe Davos-Klosters anfallenden Turbinenwasser auch die beträchtlichen natürlichen Zuflüsse aus der Landquart in einem Triebwassersystem mit begrenzter Kapazität (Druckstollen Abbildung 7.13: Energieproduktion Gesamtsystem KW Prättigau versus (n = 9 Klimaszenarien). Jahr: ; Winter: (7 Monate); Sommer: (5 Monate). 148

169 7.5 Resultate Klosters-Küblis: 12 m 3 /s, Druckleitung Schlappin: 1.67 m 3 /s) verarbeitet werden müssen. Die beiden Stufen haben dementsprechend im Sommer sehr stark den Charakter von Laufkraftwerken mit begrenzter Kapazität. Die Unterschiede in den Klimaszenarien sind daher viel eher in den Überlaufwassermengen, d.h. denjenigen Abflussmengen zu suchen, welche mit den bestehenden Anlagen nicht mehr verarbeitet werden können. Die projizierte jährliche Produktionssteigerung ist demnach hauptsächlich das Resultat der erhöhten Produktion im Winter. Projektionen der Stromproduktion der einzelnen Stufen Stufe Davos-Klosters In Abb ist die Betriebsweise der Stufe Davos-Klosters entsprechend der wasserwirtschaftlichen Betriebssimulation für das ausgewählte hydrologische Jahr 2002 dargestellt. Das Beispiel zeigt, dass mit dem Modell die Betriebsweise der Kraftwerksanlage gemäss den Betriebsbedingungen im Detail nachgebildet werden kann. So wird zum Beispiel der See bis spätestens 10. Juni wie vorgegeben wieder gefüllt. Abb zeigt für drei ausgewählte Klimaszenarien (S02 CNRM_ARPEGE_ALADIN, S03 ETHZ_HadCM3Q0_CLM und S08 SMHI_ECHAM_RCA) die Energieproduktion der Stufe Davos-Klosters im Vergleich zur Periode Für Winter und Sommer ist die Energieproduktion zusätzlich in die verschiedenen Tarifen HHT, HT und NT aufgeschlüsselt. Aus den untersuchten Projektionen für die Abflussmengen, welche sich aus den untersuchten drei Klimaszenarien ergeben, können für die oberste Stufe Davos-Klosters nur positive Auswirkungen auf die Energieproduktion abgeleitet werden: Abb links: Für die drei ausgewählten Szenarien nimmt die Winterproduktion um über 10% zu, diejenige im Sommer zwischen 15 und 18% ab. Übers Jahr gesehen bleibt die Produktionsrate konstant. Diese Aussage gilt auch für die restlichen sechs nicht dargestellten Szenarien. Abb Mitte: Die Zunahme der winterlichen Zuflüsse bei den drei Klimaszenarien reicht aus, um in sämtlichen untersuchten Jahren während der Winterperiode während den HHT-Stunden die maximale gewünschte Turbinenleistung erbringen zu können. Zudem wird weiterhin hauptsächlich hochwertige Energie (HHT, HT) produziert, bzw. wird zu diesen Stunden eine Steigerung projiziert. Abb rechts: Im Sommer nimmt sowohl die Produktion während den HT-Stunden als auch den NT-Stunden ab. Die Produktion während den HHT-Stunden bleibt indes gleich. Stufe Schlappin-Klosters In Abb ist die Energieproduktion der Stufe Schlappin- Klosters dargestellt. Über das Jahr gesehen wird eine Steigerung der Produktion zwischen 12.3 und 16.3% projiziert, welche hauptsächlich aus einer massiven Produktionssteigerung im Winter resultiert (zwischen +41% und +58%). Wie erwähnt stellt das Kraftwerk Schlappin im Sommer praktisch ein Laufkraftwerk mit limitierter Fassungskapazität dar. Letztere Eigenschaft hat zur Folge, dass im Sommer bei allen untersuchten Fällen (Periode und Klimaszenarien ) nicht mehr als ein gewisser Grenzwert von rund 22.5 GWh produziert werden kann. In der Winterperiode (Abb Mitte) entfällt der grösste Teil der projizierten Mehrproduktion auf die HHT und HT-Stunden, wobei während den HHT-Stunden bei allen Szenarien die maximale gewünschte Turbinenleistung erbracht wird. Während den NT-Stunden 149

170 7 Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion der Wasserkraftwerke im Prättigau Abbildung 7.14: Typische Betriebsweise der Stufe Davos-Klosters dargestellt am Beispieljahr wird bei den drei Szenarien markant mehr Strom produziert als in der Referenzperiode Die NT-Produktion findet dabei vorwiegend an den Wochenenden der drei Randmonaten Oktober, November und April statt, und sobald die Speicherkapazität überschritten wird, um das anfallende Wasser zwischen Freitag 22:00 Uhr bis Montag 06:00 Uhr aufzufangen. Stufe Klosters-Küblis In Abb ist die Energieproduktion der Stufe Klosters-Küblis im Vergleich zur Periode dargestellt. Generell sind die projizierten Veränderungen sehr ähnliche zu denjenigen des Kraftwerks Schlappin: Im Sommerhalbjahr wirkt die Stufe wie ein Laufkraftwerk mit limitierter Fassungskapazität. Bei allen untersuchten Fällen bleibt die mittlere jährliche sommerliche Energieproduktion auf 120 bis 125 GWh beschränkt. Praktisch die gesamte Mehrproduktion infolge des grösseren Wasseranfalls findet im Winter statt. Die Erhöhung der Winterproduktion liegt, je nach Szenario, zwischen 28 und 39%. In Bezug auf die Jahresproduktion wird eine Erhöhung von rund 10 bis 12% projiziert. 150

171 7.5 Resultate Produktion saisonal Produktion Winter nach Tarif Produktion Sommer nach Tarif GWh GWh 4 2 GWh GWh [%] 0 5 GWh [%] 20 GWh [%] Jahr Winter Sommer Wi HHT Wi HT Wi NT So HHT So HT So NT Abbildung 7.15: Absolute (oben) mittlere Energieproduktion der Stufe Davos- Klosters und Projektionen für drei Szenarien (Rhombus: S02 CNRM_ARPEGE_ALADIN; Kreis: S03 ETHZ_HadCM3Q0_CLM; Kreuz: S08 SM- HI_ECHAM_RCA). Relative Abweichungen der Projektionen von jeweils unten. Jahr: ; Winter: (7 Monate); Sommer: (5 Monate). Produktion saisonal Produktion Winter nach Tarif Produktion Sommer nach Tarif GWh GWh GWh GWh [%] GWh [%] GWh [%] Jahr Winter Sommer Wi HHT Wi HT Wi NT So HHT So HT So NT Abbildung 7.16: Wie Abb. 7.15, aber für die Stufe Schlappin-Klosters. 151

172 7 Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion der Wasserkraftwerke im Prättigau Produktion saisonal Produktion Winter nach Tarif Produktion Sommer nach Tarif GWh GWh GWh GWh [%] GWh [%] GWh [%] Jahr Winter Sommer Wi HHT Wi HT Wi NT So HHT So HT So NT Abbildung 7.17: Wie Abb. 7.15, aber für die Stufe Klosters-Küblis. Projektionen der Abflussmengen und Dauerkurven an den einzelnen Fassungen Der Zufluss zu den einzelnen Fassungen teilt sich grundsätzlich in zwei Anteile auf, nämlich in die Abflussmenge, die gefasst wird, und in die Restwassermenge. Die Restwassermenge wiederum setzt sich aus den gesetzlich vorgeschriebenen Dotierwassermengen sowie der Überlaufwassermenge zusammen. Letztere könnten theoretisch gesehen ebenfalls für die Stromproduktion gefasst werden. Für die Analyse wurden die bestehenden Fassungskapazitäten sowie die monatlich variierenden Dotierwasserregime unverändert belassen (Anlagenzustand ). In Tabelle 7.4 sind für die drei Klimaszenarien S02, S03 und S08 die Veränderungen der gefassten Abflussmengen sowie der Überlaufwassermengen für alle Fassungen des KW Prättigaus im Vergleich zur Periode dargestellt. Gefasste Abflussmengen Die gefassten Abflussmengen nehmen unter den projizierten Klimaszenarien S02, S03 und S08 übers Jahr gesehen signifikant zu (Tabelle 7.4). Da die gefassten Abflussmengen in direktem Zusammenhang mit der Energieproduktion stehen, gilt diese Aussage auch für die restlichen sechs untersuchten Szenarien. Eine ganz entscheidende Wassermenge im System wird selbstverständlich beim Wehr Klosters gefasst. Alle drei dargestellten Szenarien projizieren dort sehr konsistent eine Zunahme von 10 bis 13%. Auch bei den übrigen wesentlichen Fassungen Gadenstätt, Schlappin und Doggiloch (Bemerkung: im Doggiloch wird das turbinierte Wasser des KW Klosters sowie im Winter das Wasser aus der Landquart gefasst) werden markante Zunahmen projiziert. Einzig für die Fassungen Stützbach und Mönchalpbach werden teilweise geringere Abflussmengen projiziert. Für den Winter projizieren sämtliche Klimaszenarien markante Erhöhungen des Wasserdargebots, welche zum grössten Teil durch das System direkt verarbeitet werden können, 152

173 7.5 Resultate Tabelle 7.4: Relative Veränderung gegenüber der gefassten und überlaufenen Abflussmengen an den einzelnen Fassungen für die Periode (S02 CNRM_ARPEGE_ALADIN, S03 ETHZ_HadCM3Q0_CLM und S08 SM- HI_ECHAM_RCA). Jahr: ; Winter: (7 Monate); Sommer: (5 Monate). a) Jahr (Oktober-September) Gefasste Abflussmenge Überlaufmenge S00 S02 S03 S08 S00 S02 S03 S08 Dotiermenge [Mio m 3 ] [ %] [ %] [ %] [Mio m 3 ] [ %] [ %] [ %] [Mio m 3 ] Flüela Stützbach Mönchalpbach Sek. Landquart Doggiloch Wehr Klosters Schlappin Sek. Schlappin Gadenstätt b) Winter (Oktober-April) Flüela Stützbach Mönchalpbach Sek. Landquart Doggiloch Wehr Klosters Schlappin Sek. Schlappin Gadenstätt c) Sommer (Mai-September) Flüela Stützbach Mönchalpbach Sek. Landquart Doggiloch Wehr Klosters Schlappin Sek. Schlappin Gadenstätt Die Fassung Flüela ist nur vom Mai bis 10. Juni in Betrieb. Deshalb ergeben sich die hohen Restwassermengen. 2 Die Sekundärfassung Landquart ist nur im Winter in Betrieb zur Bewirtschaftung des Speichers Doggiloch. Im Sommer wird der gesamte Abfluss der Landquart beim Wehr Klosters gefasst. Deshalb ergeben sich grossen Restwassermengen im Sommer. 3 Im Ausgleichsbecken Doggiloch wird das turbinierte Wasser des KW Klosters gefasst. Zudem wird der Winterabfluss der Landquart dort ebenfalls via Sekundärfassung eingeleitet. 153

174 7 Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion der Wasserkraftwerke im Prättigau da während dieser Zeit die anfallenden Abflussmengen meist wesentlich geringer als die entsprechenden Fassungskapazitäten sind. Im Sommer werden einerseits an gewissen Fassungen Reduktionen der Fassungsmengen projiziert (Stützbach, Mönchalpbach, Gadenstätt, KW Klosters), andererseits ist in dieser Periode mit höheren Fassungsmengen aus der Landquart und Schlappin zu rechnen. Bezüglich des Gesamtsystems kann gesagt werden, dass mit den Klimaszenarien für die Sommerperiode praktisch keine Veränderungen in den Fassungsmengen projiziert werden. Überlaufwassermengen Naturgemäss betreffen die Überlaufmengen praktisch nur das Sommerhalbjahr und etwas die Winterrandmonate Oktober und April. Dabei projiziert S08 SMHI_ECHAM_RCA für diese Periode durchs Band geringere Zuflüsse und damit auch geringere Überlaufmengen im ganzen System (vgl. die Werte in Tabelle 7.4 für die Sommerperiode). Mit S03 ETHZ_HadCM3Q0_CLM verbleibt der projizierte Zustand gesamthaft gesehen in etwa gleich wie heute. S02 CNRM_ARPEGE_ALADIN ergibt gesamthaft gesehen eine signifikante Erhöhung gegenüber heute. Dauerkurven der gefasste Abflussmengen am Beispiel des Wehr Klosters Am Beispiel des Wehrs Klosters, der Hauptfassung im Kraftwerkssystem, sind in Abb die Dauerkurven der gefassten Abflussmengen für die drei ausgewählten Klimaszenarien S02, S03 und S08 im Vergleich zur Situation (S00) dargestellt. Die projizierten jährlichen Zunahmen der gefassten Abflussmengen im Bereich zwischen 10 und 13% resultiert aus einer Abbildung 7.18: Dauerkurven der gefassten Abflussmengen für verschiedene Klimaszenarien (S02 CNRM_ARPEGE_ALADIN, S03 ETHZ_HadCM3Q0_CLM und S08 SM- HI_ECHAM_RCA) am Beispiel des Wehr Klosters (jeweils oben), und Differenzen zwischen der Dauerkurve der Periode (S00) und den drei Klimaszenarien (jeweils unten). Jahr: ; Winter: (7 Monate); Sommer: (5 Monate). 154

175 7.5 Resultate allgemeinen Erhöhung der Zuflussmengen zwischen Q 30 und Q9 90. Für Winter projizieren alle Klimaszenarien markante Zunahmen in den gefassten Abflussmengen, wobei beinahe während der gesamten Dauer (Bereich zwischen Q 5 bis Q 100 ) mehr Wasser gefasst werden kann. Für das Sommerhalbjahr projizieren die Szenarien S03 und S08 praktisch den Zustand Dabei wird an rund 100 Tagen im Jahr die Fassungskapazität voll ausgenützt. Mit S02 ergibt sich eine Zunahme von rund 4%, wobei die volle Ausnützung der Kapazität um eine Woche verlängert werden kann (Bereich zwischen Q 65 und Q 70 ). Insgesamt kann aus den projizierten Dauerkurven für die gefassten Abflussmengen gefolgert werden, dass sich ein Ausbau der Hauptfassung nicht aufdrängt. Sowohl im Winter wie auch im Sommer wird die bestehende Fassungskapazität in Zukunft nur unwesentlich länger überschritten im Vergleich zur Periode Dauerkurven der Restwassermengen am Beispiel des Wehr Klosters In Abb sind am Beispiel des Wehrs in Klosters die Veränderungen in den Dauerkurven der Restwassermengen für das Jahr, Winter und Sommer dargestellt. Abbildung 7.19: Wie Abb. 7.18, aber für die Restwassermengen (Dotier- und Überlaufmengen) am Wehr in Klosters. Für Winter sind die projizierten Veränderungen in den Dauerkurven der Restwassermengen unbedeutend. Die rechte Figur in Abb (Sommer) verdeutlicht, dass sich aufgrund der Klimaänderungen gemäss S02 die Restwassermengen während rund drei Monaten an der Hauptfassung signifikant um etwa 1.5 m 3 /s erhöhen werden. Dieses Resultat ist aus Sicht der Gewässerökologie sicher positiv zu bewerten: Die Projektionen der Klimaänderungen würden, wenn auch in bescheidenem Ausmasse, einen Beitrag zur Erhöhung und vermutlich auch zu einer Dynamisierung der bestehenden Restwasserverhältnisse beitragen. Wie schon oben erwähnt (vgl. Abschnitt Überlaufwassermengen und Tabelle 7.4) ergeben sich für das Szenario S03 nur unwesentliche Veränderungen 155

176 7 Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion der Wasserkraftwerke im Prättigau gegenüber der Periode S08 projiziert eine Abnahme von ca. 1.2 m 3 /s resp. ca. 0.5 m 3 /s während etwa 1 resp. etwa 2 Monaten (vgl. Tabelle 7.4). 7.6 Diskussion Die projizierten Änderungen in der Lufttemperatur für das Gebiet Prättigau stehen in Bezug auf das Änderungssignal im Einklang mit bisherigen Klimaprojektionen für die Alpennordseite der Schweiz. Diese gehen gegenüber 1990 von Erwärmungen von 1.8 (Winter und Frühling), 2.7 (Sommer) und 2.1 (Herbst) bis 2050 aus (Frei, 2004). Die von Frei (2004) projizierten Erwärmungen sind demnach stärker als diejenigen hier für das Prättigau verwendeten, sie basieren aber auf älteren Klimaprojektionen aus dem EU-Projekt PRUDENCE (Christensen, Carter und Giorgi, 2002). In Bezug auf den Niederschlag schätzte Frei (2004), wiederum für die gesamte Alpennordseite der Schweiz, eine Abnahme der saisonalen Niederschlagsmengen für Sommer und Herbst, eine Zunahme im Winter und für den Frühling tendenziell unveränderte Niederschlagsmengen bis 2050 ab. Diese Aussagen unterscheiden sich zu den hier verwendeten Niederschlagsprojektionen für das Prättigau vor allem im Herbst, wobei im Vergleich zum Mittel der Periode von einer deutlichen Zunahme der Niederschlagsmengen ausgegangen wird. Dieser Unterschied wirkt sich auch auf die Projektionen für die jährlichen Niederschlagsmengen aus: Im Gegensatz zu früheren Projektionen mit geringer werdenden Niederschlagsmengen (-5% für die Alpennordseite; Hänggi und Weingartner, 2011) konnten in den Projektionen für das Prättigau keine signifikanten Änderungen in den jährlichen Mengen festgestellt werden. Die Projektionen unterscheiden sich zudem nicht signifikant von der natürlichen Variabilität der Periode Die hier verwendeten ENSEMBLES-Projektionen sind durch die Verwendung neuerer hochauflösender Klimamodelle im Vergleich zu früheren Berechnungen robuster. Die veränderten klimatischen Bedingungen wirken sich direkt auf die Abflussmengen aus den Einzugsgebieten des KW Prättigau aus. Unter den gegebenen Szenarien werden für höhere Abflussmengen in den Herbst-, Winter- und Frühlingsmonaten gegenüber den Verhältnissen projiziert. Das Abflussregime verändert sich signifikant. Die jährlichen Abflussmengen verändern sich mit Ausnahme der Landquart (Median: +8%) nicht signifikant. Im Vergleich zu anderen Resultaten unterscheiden sich die hier berechneten jährlichen Werte deutlich: Horton u. a. (2005) untersuchten den Einfluss der Klimaänderung in elf alpinen Einzugsgebieten der Schweiz mit unterschiedlichen Vergletscherungsgraden. Für die Periode und das Szenario +1 gegenüber den Verhältnissen der Jahre wurden in allen Einzugsgebieten Abnahmen in den jährlichen Abflussmengen zwischen 5 und 15% (Mediane) projiziert. Für das Einzugsgebiet des Dischmabachs wurde beispielsweise eine Abnahme zwischen -12 und -3% projiziert. Basierend auf diesen Resultaten schätzte das Bundesamt für Energie eine Abnahme der gesamtschweizerischen Abflussmengen um rund 7% und somit indirekt auch eine Abnahme der hydroelektrischen Produktion um denselben Betrag (Energieperspektiven 2035; BFE, 2007). Zu dieser Aussage muss einerseits festgehalten werden, dass eine Hochrechnung der Abflussprojektionen nach Horton u. a. (2005) auf die gesamte Schweiz problematisch ist, da nicht alle Einzugsgebiete der schweizerischen Wasserkraftwerke einen alpinen oder gar hochalpinen Charakter aufweisen. Andererseits entspricht die 156

177 7.6 Diskussion natürlich anfallende Wassermenge nicht zwingend der für die Wasserkraft nutzbaren bzw. fassbaren Menge, wie hier in dieser Studie gezeigt werden konnte. Somit lassen sich die Resultate von Horton u. a. (2005), wie auch die vorliegenden, nicht auf die gesamte Schweiz verallgemeinern. Die Studien können allenfalls für hydrologisch ähnliche Gebiete mit gleichen Kraftwerkstypen Hinweise liefern, wie ein sich änderndes Klima den Kraftwerksbetrieb beeinflussen könnte. Die projizierten Umlagerungen von Sommer- in Winterabflüsse könnten auf die Bewirtschaftung von grossen Saisonspeichern Auswirkungen haben, oder auf Anlagen, bei welchen die gesamte Wassermenge zur Stromproduktion gefasst wird. Die projizierten Änderungen im Wasserdargebot infolge der verwendeten Klimaszenarien wirken sich für die KW Prättigau in der Winterperiode (1. Oktober bis 30. April) signifikant aus. Für die Sommerperiode (1. Mai bis 30. September) werden bei allen verwendeten Szenarien gesamthaft nur unwesentliche Veränderungen projiziert. Für den Winter wird eine Erhöhung der Energie projiziert. Diese liegt im Bereich zwischen +20 bis +40% gegenüber dem Referenzzustand der Periode Diese Zunahme der Winterenergie wird in jedem Falle als sehr wesentlich betrachtet, zumal es sich dabei mehrheitlich um hochwertige Energie handelt, welche in den Tagesstunden hoher Nachfrage erzeugt werden kann. Mit der projizierten Erhöhung der Winterproduktion drängen sich keine neuen baulichen Massnahmen im Kraftwerkssystem auf. Eine Erhöhung von Fassungskapazitäten ist nicht angebracht, da die projizierten anfallenden Wassermengen problemlos weiter verarbeitet werden können. Eine Erhöhung der Winterproduktion würde ein reiner Nutzen für das KW Prättigau darstellen. Falls in Zukunft weitere Erneuerungen im Kraftwerkssystem bevorstehen, welche in engem Zusammenhang mit der Wasserwirtschaft stehen, wird empfohlen, in den hydrologischen Überlegungen die Projektionen der Klimamodelle mit einzubeziehen. So sind gemäss dem Gewässerschutzgesetz Art. 31 Mindestrestwassermengen vorgesehen, welche aufgrund der Niedrigabflussmenge Q 347 festgelegt werden. Q 347 ist die Abflussmenge, welche, gemittelt über zehn Jahre, durchschnittlich während 347 Tagen im Jahr erreicht oder überschritten wird. In der vorliegenden Untersuchung wurde die Veränderung des Abflusswertes Q 347 nicht analysiert. Aufgrund der Ergebnisse ist aber anzunehmen, dass sich dieser Wert infolge der Klimaänderungen erhöhen wird. Bei einer allfälligen Neukonzessionierung der Anlage müsste diesem Umstand vermutlich Rechnung getragen werden. Der Vergleich der Resultate verwandter Studien, in welchen der Einfluss der Klimaänderung mittels Modellkopplung untersucht wurde, zeigt ein sehr unterschiedliches Bild: Schäfli, Hingray und Musy (2007) schätzten für das Speicherkraftwerk Mauvoisin eine Abnahme der Produktion für die Periode gegenüber um rund 36%. Im Vergleich zu den Einzugsgebieten des KW Prättigau ist das Einzugsgebiet des Mauvoisin Kraftwerks stark vergletschert (> 40%), und demnach stärker durch projizierte Abnahmen der Gletscher betroffen (vgl. Huss u. a., 2008). Für den Zeitraum um wurden keine Aussagen gemacht. Westaway (2000) schätzte für das benachbarte Speicherkraftwerk Grande Dixence indes eine Zunahme der Produktion um rund 26% für die Periode (Referenzperiode ). Dabei wurde neben den klimabedingten Veränderungen in den Zuflussmengen auch die Veränderung der Stromnachfrage berücksichtigt. Für den Rhein bis Felsberg berechneten Vischer und Bader (1999) bis 2050 und mit dem Szenario +2 Sommer- und Wintertemperatur und ±0% Sommer- und +10% Winterniederschlag gegenüber der Referenzperiode eine Abnahme der natürlichen 157

178 Literatur Abflussmengen des Rheins um 5%. Für ein fiktives Laufkraftwerk bei Felsberg wurde allerdings eine Zunahme der Nutzwassermenge um denselben Betrag berechnet, da im Winter mehr Wasser genutzt werden kann und die Fassungskapazität im Sommer unter den vorgegebenen Klimaszenarien nicht unterschritten wird. 7.7 Schlussfolgerungen Unter den verwendeten Klimaszenarien aus dem EU-Projekt ENSEMBLES (Linden und Mitchell, 2009) wurde für die Wasserkraftwerksgruppe Prättigau für die Periode eine Steigerung der Stromproduktion um 9.3% (Median aller verwendeten Projektionen) gegenüber der Referenzperiode abgeschätzt. Diese Zunahme resultiert hauptsächlich aus einer Produktionssteigerung während den Wintermonaten von Oktober bis April. Im Sommer nehmen die natürlichen Abflussmengen im Einzugsgebiet zwar ab, die Fassungskapazität der Kraftwerksgruppe wird aber nicht unterschritten, womit die Produktion im Sommer gleich bleiben wird. Die Analyse der Dauerkurven hat weiter gezeigt, dass sich ein Ausbau der Hauptfassung in Klosters nicht lohnt, da die bestehende Fassungskapazität während des Sommers, wenn die grössten Abflussmengen auftreten, in Zukunft nur unwesentlich länger überschritten wird. Die Resultate anderer Studien, inklusive denjenigen für das KW Prättigau, zeigen, dass eine Verallgemeinerung der Aussagen bezüglich der Auswirkungen der Klimaänderung auf die Wasserkraftnutzung schwierig ist. Zum einen unterscheiden sich die Studien in Bezug auf die Klimaszenarien, Referenzperioden und projizierten Zeiträume, zum anderen werden auch unterschiedliche Kraftwerkstypen untersucht. So kann die Klimaänderung bei einem Kraftwerk trotz saisonal niedrigeren natürlichen Abflussmengen (z.b. wie hier dargestellt im Sommer) in höheren Produktionsmengen resultieren. Eine Abschätzung der Folgen der Klimaänderung auf die Stromproduktion aus Wasserkraft muss demnach von Fall zu Fall untersucht werden. Danksagung Die Studie ist Teil des Projektes Klimaänderung und Wasserkraftnutzung in der Schweiz des Netzwerks Wasser im Berggebiet, finanziert von Swisselectric Research und dem Eidgenössischen Bundesamt für Energie. Der MeteoSchweiz und dem Bundesamt für Umwelt wird für die Bereitstellung der Klima- und Abflussdaten gedankt. Insbesondere sei auch der Repower gedankt, mit deren Genehmigung zur Verwendung der von AF-Colenco AG erarbeiteten Grundlagen die vorliegende Studie ermöglicht wurde. Literatur AF-Colenco AG (2004a). Betriebssimulation Davos-Klosters, Schlappin-Klosters, Klosters Küblis im Auftrag der Rätia Energie AG. Baden. (2004b). WABES, ein Programmsystem zur Wasserwirtschaftlichen Betriebssimulation von Kraftwerksstufen, Eigenentwicklung. Baden. 158

179 Literatur BAFU/BFE (2007). Auswirkungen der Klimaänderung auf die Schweizer Volkswirtschaft (nationale Einflüsse). Hrsg. von Bundesamt für Umwelt BAFU und Bundesamt für Energie BFE. Bern. Bergström, S. (1976). Development and application of a conceptual runoff model for Scandinavian catchments. Hrsg. von Department of Water Resources Engineering. Lund. BFE (2007). Die Energieperspektiven Band 1: Synthese. Hrsg. von Bundesamt für Energie BFE. Bern. BFS (1980). Bodeneigungskarte der Schweiz. Massstab 1: Hrsg. von Bundesamt für Statistik. Bern. (1997). Arealstatistik der Schweiz. Hrsg. von Bundesamt für Statistik. Bern. Bosshard, T. u. a. (2011). Spectral representation of the annual cycle in the climate change signal. In: Hydrology and Earth System Sciences Discussions 8.1, S doi: /hessd Christensen, J. H., Carter, T. R. und Giorgi, F. (2002). PRUDENCE employs new methods to assess European Climate Change. In: EOS Transactions American Geophysical Union 82.13, S doi: /2002EO Doherty, J. (2004). PEST: Model Independent Parameter Estimation. Hrsg. von W. N. Computing. Brisbane, Australia. Frei, C. (2004). Die Klimazukunft der Schweiz Eine probabilistische Projektion. Zürich. Hamon, W. R. (1961). Estimating potential evapotranspiration. In: Journal of the Hydraulics Division, Proceedings of the American Society of Civil Engineers 87, S Hänggi, P. und Plattner, C. (2009). Projekt Klimaänderung und Wasserkraftnutzung: Schlussbericht der Vorstudie. 2. Auflage. Hrsg. von Kompetenznetzwerk Wasser im Berggebiet. Bern, Davos. Hänggi, P. und Weingartner, R. (2009). Wasserkraftnutzung unter veränderten Klimabedingungen. In: Bulletin SEV/AES 2, S (2011). Inter-annual variability of runoff and climate within the Upper Rhine River basin, In: Hydrological Sciences Journal / Journal des Sciences Hydrologiques 56.1, S doi: / Horton, P. u. a. (2005). Prediction of climate change impacts on Alpine discharge regimes under A2 and B2 SRES emission scenarios for two future time periods. Bern: Bundesamt für Energie BFE. Huss, M. u. a. (2008). Modelling runoff from highly glacierized alpine drainage basins in a changing climate. In: Hydrological Processes 22.19, S doi: /hyp IPCC (2007). Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Hrsg. von Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). Geneva, Switzerland. Jarvis, A. u. a. (2008). Hole-filled seamless SRTM data V4, International Centre for Tropical Agriculture (CIAT). Linden, P. v. d. und Mitchell, J. (2009). ENSEMBLES: Climate Change and its Impacts: Summary of research and results from the ENSEMBLES Project. FitzRoy Road, Exeter EX1 3PB, UK, S Nash, J. E. und Sutcliffe, J. V. (1970). River flow forecasting through conceptual models part I - A discussion of principles. In: Journal of Hydrology 10.3, S

180 Literatur Schäfli, B., Hingray, B. und Musy, A. (2007). Climate change and hydropower production in the Swiss Alps: quantification of potential impacts and related modelling uncertainties. In: Hydrology and Earth System Sciences 11, S doi: /hess Shepard, D. (1968). A two-dimensional interpolation function for irregularly-spaced data. In: Proceedings of the 1968 ACM National Conference, S doi: / Swisstopo (2005). Geologische Karte der Schweiz 1: Bern: Bundesamt für Landestopografie Swisstopo. Vischer, D. und Bader, S. (1999). Einfluss der Klimaänderung auf die Wasserkraft. In: Wasser Energie Luft 91.7/8, S Viviroli, D. (2007). Ein prozessorientiertes Modellsystem zur Ermittlung seltener Hochwasserabflüsse für ungemessene Einzugsgebiete der Schweiz. Bern: Geographica Bernensia. Westaway, R. (2000). Modelling the potential effects of climate change on the Grande Dixence hydro-electricity scheme, Switzerland. In: Journal of the Chartered Institution of Water and Environmental Management 14.3, S

181 8 Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion des Wasserkraftwerks Löntsch Pascal Hänggi 1,2, Thomas Bosshard 3, Sonja Angehrn 4, Eivind Helland 4, Daniel Rietmann 5, Bruno Schädler 1,2, Robert Schneider 4 und Rolf Weingartner 1,2 1 Geographisches Institut der Universität Bern, Gruppe für Hydrologie,Hallerstrasse 12, 3012 Bern, Schweiz 2 Oeschger-Zentrum für Klimaforschung, Universität Bern, 3012 Bern, Schweiz 3 Institut für Atmosphäre und Klima, ETH Zürich, Universitätstrasse 16, 8092 Zürich, Schweiz 4 Axpo AG, Handel und Vertrieb, Parkstrasse 23, 5401 Baden, Schweiz 5 Axpo AG, Hydroenergie, Parkstrasse 23, 5401 Baden, Schweiz Fachbericht für die Synthese des Projektes Klimaänderung und Wasserkraftnutzung. Zusammenfassung Am Fallbeispiel des hydraulischen Speicherkraftwerks Löntsch wurde der Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion und den Umsatz analysiert. Dabei wurden verschiedene Klimamodelle mit je einem Hydro- und Betriebsmodell gekoppelt. Für die Berechnungen wurde die aktuelle Stromnachfrage unverändert belassen, sodass die Auswirkungen einer veränderten Zuflussmenge zum Kraftwerk isoliert betrachtet werden konnten. Die Klimaprojektionen für die Periode gehen dabei im Vergleich zur Referenzperiode von einer Zunahme in den jährlichen Zuflüsse zum Wasserkraftwerk Löntsch aus (Median aller Klimaprojektionen: +2.2%; nicht signifikant). Das Zuflussregime verändert sich signifikant, mit höheren Werten im Winter und Herbst, und tieferen Werten während dem Sommer. Durch eine Anpassung des monatlichen Produktionsprofils kann eine Steigerung der Stromproduktion und des Umsatzes erreicht werden. Die Resultate liefern für hydrologisch ähnliche Gebiete mit gleichem Kraftwerkstyp Hinweise, wie ein sich änderndes Klima den Kraftwerksbetrieb beeinflussen könnte. Durch die Berücksichtigung von klimabedingten Veränderungen in der Stromnachfrage könnten weitere wichtige Hinweise erarbeitet werden. 161

182 8 Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion des Wasserkraftwerks Löntsch Einleitung Die im letzten Bericht des Intergovernmental Panel on Climate Change IPCC (2007) veröffentlichten, breit abgestützten Ergebnisse lassen bis Ende des 21. Jahrhunderts nicht nur eine Zunahme der Lufttemperatur, sondern auch signifikante Veränderungen im Wasserhaushalt erwarten. Die Folgen klimabedingter Veränderungen für die Wasserkraftnutzung werden in der Schweiz erst in neuerer Zeit diskutiert. Eine gemeinsame Studie des Bundesamts für Umwelt BAFU und des Bundesamts für Energie BFE kommt zum Schluss, dass in der Schweiz die grössten volkswirtschaftlichen Schäden der Klimaänderung im Bereich des Wintertourismus und der Wasserkraftnutzung zu erwarten sind (BAFU/BFE, 2007). Im Rahmen eines Projektes von Swisselectric Research und dem Bundesamt für Energie werden deshalb die Auswirkungen auf die schweizerische Wasserkraftnutzung ausführlich untersucht. Das Projekt beinhaltet eine inzwischen abgeschlossene Vorstudie und eine Hauptstudie. In der Vorstudie wurde mit Hilfe einer Literaturrecherche und auf der Basis von Gesprächen mit Expertinnen und Experten eine umfassende übersicht über den Wissensstand im Bereich Klimaänderung und Wasserkraftnutzung in der Schweiz erarbeitet (Hänggi und Plattner, 2009). Dabei wurden Kernaussagen aus aktuellen Studien (Publikationen ab dem Jahre 2000) zu den Themenbereichen Klima, Hydrologie und Stromproduktion/-nachfrage zusammengefasst, und deren Relevanz für die Wasserkraftnutzung hervorgehoben (siehe auch Hänggi und Weingartner, 2009). Bei den Niederschlagsmengen erwartet man demnach eine weitere Zunahme der Winterniederschläge, bei den Sommerniederschlägen hingegen eine Abnahme. Alle Quellen gehen von einer weiteren Temperaturzunahme aus. Diese klimatischen änderungen wirken sich auch auf die Hydrologie aus: Rund vier Fünftel der analysierten Berichte rechnen mit einer Abnahme der mittleren Abflussmengen in den Fliessgewässern, ausgelöst durch einen Rückgang der Abflüsse im Sommerhalbjahr. Die Winterabflüsse, welche nach den Aussagen der verschiedenen Studien im Mittel ansteigen werden, vermögen die sommerlichen Verluste nicht zu kompensieren. Bei der Stromproduktion aus Wasserkraft ergibt sich aufgrund der Berichte ein uneinheitliches Bild: Unter Berücksichtigung der Klimaänderung gehen je ca. ein Drittel von einer Zunahme, einer Abnahme oder von keinen wesentlichen Veränderungen aus. Als Gründe für eine Abnahme der Stromproduktion werden sowohl klimatische wie gesetzesbedingte Faktoren, insbesondere die Restwasservorschriften, genannt. Bei der Entwicklung der Stromnachfrage gehen viele Berichte von einem weiteren Anstieg aus. Begründet wird dies einerseits mit dem BIPWachstum, andererseits aber auch mit den erwarteten höheren Preisen für öl oder Gas. Die Verteuerung der Primärenergien fördert wiederum den Einsatz effizienter Systeme wie z.b. Wärmepumpen, welche mit Strom betrieben werden. Insgesamt verdeutlichen die Ergebnisse der Vorstudie, dass änderungen des Klimas massgebliche Auswirkungen auf die Stromproduktion haben. Dabei ist zwischen direkten Faktoren wie dem Rückgang des für die Stromproduktion zur Verfügung stehenden Wassers und indirekten Faktoren, z.b. durch veränderte Nachfragemuster, zu unterscheiden. Die vorliegende Studie ist Teil der Hauptstudie des Projektes, wobei unter anderem an Fallbeispielen bzw. Wasserkraftwerken der direkte Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion analysiert werden soll. Die Kopplung von Klima-, Hydro- und Betriebsmodellen soll zeigen, mit welchen Veränderungen in der Zukunft gerechnet werden kann. Zusammen mit der Axpo AG wurde der Einfluss eines sich ändernden Klimas 162

183 8.2 Untersuchungsgebiet auf das Speicherkraftwerk Löntsch abgeschätzt. Für die Modellberechnungen wurde die aktuelle Stromnachfrage bzw. das zugrundeliegende Strompreismodell unverändert belassen. So konnten die Auswirkungen einer veränderten Zuflussmenge zum Kraftwerk isoliert betrachtet werden. Die simulierte Kraftwerksproduktion und der projizierte Umsatz für die Periode wurden dabei mit den Referenzwerten der Periode verglichen. Als Klimaszenarien dienten Projektionen aus dem EU-Projekt ENSEMBLES (Linden und Mitchell, 2009). Im Folgenden wird zunächst das Wasserkraftwerk Löntsch und dessen Einzugsgebiet beschrieben. Danach wird im Detail auf die verwendete Methode und anschliessend auf die hydrometeorologischen Daten, die Szenarien und das Preismodell eingegangen. Nach der Beschreibung der Resultate folgt abschliessend eine Diskussion derselben, inklusive den Schlussfolgerungen. 8.2 Untersuchungsgebiet Das Wasserkraftwerk Löntsch ist ein Hochdruckspeicherkraftwerk und wurde in den Jahren erbaut. Der Stausee des Kraftwerks bildet der Klöntalersee, von wo aus das Wasser zur Stromproduktion über eine Druckleitung und einen Druckstollen zur Zentrale in Netstal geleitet wird (Abb. 8.1). Historisch gesehen bildet das Kraftwerk zusammen mit dem im unteren Aaretal gelegenen hydraulischen Kraftwerk Beznau zu Beginn das 20. Jahrhunderts den ersten bedeutenden Verbundbetrieb zwischen einem Hochdruckspeicherund einem Niederdrucklaufkraftwerk in der Schweiz (Axpo, 2010). Das Einzugsgebiet zum Speichersee hat eine Fläche von km2, wobei der See selber Abbildung 8.1: Das Wasserkraftwerk Löntsch mit dem Klöntalersee und dessen Einzugsgebiet (verändert nach Axpo, 2010). Ausdehnung der Gletscher- und Firnflächen nach Arealstatistik des Bundesamtes für Statistik BFS (1997). 163

184 8 Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion des Wasserkraftwerks Löntsch auf natürliche Weise durch einen prähistorischen Bergsturz entstand ist (Ehrensperger, 1910). Der dabei entstandene aufstauende Schuttkegel wurde beim Bau des Kraftwerks zusätzlich durch einen Erddamm erhöht. Somit steht für die Stromproduktion ein nutzbares Volumen von rund 40 Mio. m3 zur Verfügung. Zur Maschinengruppe in der Zentrale Netstal gehören zwei Francisturbinen mit einer Betriebsleistung von je 40 MW. Für den Eigenbedarf und als Dotiermaschine steht zudem eine Peltonturbine mit 8 MW Leistung zur Verfügung. Die Ausbauwassermenge der gesamten Kraftwerksanlage beträgt 20 m3 /s, die durchschnittliche Energieproduktion 116 GWh pro Jahr (Mittelwert der Jahre 1997/982006/07). Die mittlere Gebietshöhe des Einzugsgebiets des Klöntalersees beträgt 1700 m ü. M., wobei der tiefste Punkt bei maximaler Seestaukote bei m ü. M. gegeben ist. Die Gipfel der Glärnischgruppe rund um das gleichnamige Firnfeld stellen mit Höhen zwischen 2901 und 2915 m ü. M. die höchsten Erhebungen im Einzugsgebiet dar. Die Landnutzung teilt sich in 0.5% versiegelte Flächen (Siedlungen, Strasse, etc.), 22% Wald, 28.4% Alpweiden und 49.1% unproduktive Flächen (Fels, Geröll, Nassstandorte, etc.) auf, wobei der Vergletscherungsgrad 2.8% beträgt (BFS, 1997). Die obersten Gesteinsschichten setzen sich aus spätjurassischen Malmkalken und Kalksteinen aus der unteren Kreide zusammen (Geologische Karte der Schweiz; Swisstopo, 2005). Der Seespiegel des unmittelbar nach dem Bergsturz gebildeten natürlichen Sees lag etwa 40 m über dem höchsten Wasserspiegel des heutigen Stausees. Infolge der Schlammablagerungen ergab sich am Seegrund eine rund 1.0 bis 1.5 m hohe abdichtende Lehmschicht. Der Damm ist auf Lockergesteinen fundiert, welche zur Hälfte aus Bergsturzmaterial rechts und Bachschutt und alluvialen Kiesen links bestehen. Aufgrund dieser Lockergesteinstypen ergibt sich eine beachtliche Um- und Unterströmung des Dammes von bis zu 550 l/s. Dieses Wasser wird aufgefangen und wieder in den See zurück gepumpt. Der aus Lehm bestehende Dichtungskern zeigt jedoch keinerlei Durchsickerung an (Mohr, 2005). 8.3 Methode Übersicht über die Modellkette Für die Untersuchung der Auswirkungen der Klimaänderung auf die Stromproduktion des Kraftwerks Löntsch wurden drei verschiedene Modellsysteme gekoppelt (Abb. 8.2). Der erste Teil der Modellkette besteht aus verschiedenen Klimamodellketten des EUProjektes ENSEMBLES (Linden und Mitchell, 2009). Diese bestehen aus den Globalen Abbildung 8.2: Schematische Darstellung der verwendeten Modellkette zur Analyse der Auswirkungen der Klimaänderung auf das Wasserkraftwerk Löntsch. 164

185 8.3 Methode Klimamodellen GCM mit grober Auflösung, deren Daten für verschiedene Szenarien für die Periode von mehreren Regionalen Klimamodellen RCM dynamisch auf 25 km horizontale Auflösung herunterskaliert wurden. Die resultierenden Temperatur- und Niederschlagsdaten aus den RCMs wurden auf die Stationsstandorte der MeteoSchweiz herunterskaliert (vgl. Kap ). Im zweiten Teil der Modellkette, der hydrologischen Modellierung, wurden die meteorologischen Daten für das hydrologische Modell auf das Einzugsgebiet des Klöntalersees interpoliert. Die Rasterwerte dienten als Modellantrieb, wobei das hydrologische Modell vorher an einer rekonstruierten Abflussganglinie der Löntsch (Periode ) geeicht und verifiziert wurde. Im Teil Kraftwerksmodellierung wurden die resultierenden Abflussganglinien der verschiedenen Klimaszenarien in das Betriebsmodell des Wasserkraftwerks Löntsch gegeben, sodass die Auswirkungen auf die Stromproduktion und den Umsatz berechnet werden konnten. Die verwendete Modellkette erlaubt zwischen den einzelnen Modellen keine Interaktion. D.h., dass beispielsweise in der Realität vorkommende Rückkoppelungseffekte, z.b. zwischen den verschiedenen Geosphären, nicht berücksichtigt werden Interpolation der Temperatur- und Niederschlagswerte für die hydrologische Modellierung Für die räumliche Interpolation der täglichen Temperaturwerte wurde ein Regression Detrended Inverse Weighted Distance Verfahren verwendet, um topographiebedingte Beeinflussungen zu berücksichtigen. Für die Regression wurde dabei ein LOWESS-Filterverfahren verwendet (Locally Weighted Regression Smoothing; Cleveland, 1979). Gegenüber einem linearen Regressionsmodell erlaubt das verwendete Filterverfahren die Erfassung und Modellierung von Inversionsschichten in der Atmosphäre. Der Interpolationsalgorithmus beinhaltet folgende Prozeduren: 1. Anpassung des LOWESS-Filters an die täglichen Temperaturdaten in Abhängigkeit der jeweiligen Stationshöhe. Berechnung der Residuen zu den LOWESS-geglätteten Daten. 2. Modellierung der Temperaturwerte für jeden Höhenbereich im Einzugsgebiet mit Hilfe der angepassten LOWESS-Kurve. 3. Interpolation der Residuen mittels Inverse Distance Weighting IDW auf das Raster des Einzugsgebiets (IDW mit quadratischer Gewichtung; Shepard, 1968). 4. Addition der interpolierten Residuen und der modellierten Temperaturwerte. Für die Interpolation des Niederschlags wurde ebenfalls ein höhenabhängiges Verfahren gewählt, wobei aber ein einheitlicher (klimatologischer) Höhengradient auf die Tagesniederschlagswerte aufgeprägt wurde. Der Interpolationsalgorithmus beinhaltet folgende Prozeduren: 1. Berechnung des mittleren jährlichen Niederschlagsgradienten G Jahr der Periode mit Hilfe eines gewichteten linearen Regressionsmodells. Die Gewichtung der 165

186 8 Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion des Wasserkraftwerks Löntsch Niederschlagswerte erfolgte dabei über die Distanzen der jeweiligen Messstandorte zum Einzugsgebietsschwerpunkt. Für das Einzugsgebiet des Klöntalersees ergab sich ein mittlerer jährlicher Niederschlagsgradient von 54 mm pro 100 m. 2. Aufteilung des mittleren jährlichen Niederschlagsgradienten auf die Niederschlagstage: G T ag = N T ag /N Jahr G Jahr. Dabei wurden Niederschlagstage mit höheren Werten stärker gewichtet als solche mit wenig Niederschlag. 3. Standardisierung der täglichen Niederschlagswerte mit Hilfe der täglichen Gradienten G T ag auf das 1000 m ü. M. Niveau. 4. Interpolation der standardisierten Werte auf die Rasterzellen mittels IDW (mit quadratischer Gewichtung; Shepard, 1968). 5. Rückrechnung der interpolierten Werte auf die jeweilige Rasterzellenhöhe mit denselben täglichen Gradienten G T ag. Die Interpolationsmethoden wurden sowohl auf die Messwerte der Periode als auch auf die Werte der verschiedenen Klimaszenarien für die Periode angewandt Hydrologische Modellierung Modellsystem Bernhydro Für die hydrologische Modellierung wurde das deterministische Modell Bernhydro der Universität Bern verwendet. Es berechnet räumlich aufgelöst nach Rasterzellen (hier 1 km 2 ) verschiedene Wasserhaushaltsgrössen für ein Gebiet (Abb. 8.3). Das Modell berücksichtigt die Interzeption (SI), Schneebildung (SNOW), Gletscherschmelze (GLA), Bodenfeuchte (SSM) und führt am Schluss die berechneten Abflussmengen aus jeder Rasterzelle in einem Abflussbildungsmodul (SRF) zu einer Abflussganglinie zusammen. Dabei wird auf einer Kaskade von Einzellinearspeichern aufgebaut. Als räumliche Information benötigt das Modell für jede Rasterzelle die Höhenlage (hier wurde das digitale Höhenmodell SRTM V4 verwendet; Jarvis u. a., 2008), die Landnutzung (Arealstatistik der Schweiz; BFS, 1997) und Informationen über das Wasserspeichervermögen und die Bodentiefe (Bodeneigungskarte der Schweiz; BFS, 1980). Für jeden Tagesschritt und jede Rasterzelle wird weiter die mittlere Tagestemperatur T [ ] und Niederschlagsmenge P [mm] benötigt, welche zusätzlich mit Hilfe freier Parameter noch zu den Werten Tcor und Pcor korrigiert werden können. Die Klimadaten werden im Modell in einem ersten Schritt für die Berechnung der potentiellen Verdunstung Epot verwendet, wobei das von Schrödter (1985) für Europa modifizierte empirische Verfahren nach Blaney und Criddle (1950) verwendet wird: ( Epot = ( T ) 100 S d S a ), (8.1) mit Epot: potentielle Verdunstung [mm/d]; T : Tagesmitteltemperatur [ ]; S d : Tägliche astronomisch mögliche Sonnenscheindauer [h]; und S a : Jahressumme der astronomisch möglichen Sonnscheindauer [h]. Epot wird im Interzeptionsspeicher SI und dem Bodenspeicher SSM verwendet, um die aktuellen Verdunstungsgrössen E_SI und E_Ssm zu berechnen. 166

187 8.3 Methode Abbildung 8.3: Struktur des hydrologischen Modellsystems Bernhydro mit den Speichermodulen SI: Interzeptionsspeicher; SNOW: Schneespeicher; GLA: Gletscherspeicher; SSM: Bodenfeuchtespeicher; und dem Abflussbildungsmodul SRF. Die dargestellten Parameter werden im Text beschrieben. Für die Simulation der Schneedecke wird der Niederschlag innerhalb eines bestimmten Temperaturbereichs in flüssigen Pliq oder festen Psol (Schnee) Niederschlag aufgeteilt. Die Mitte des übergangsbereich ist dabei durch den Parameter TGR [ ] bestimmt, seine Bandbreite durch TTRANS [ ] (Viviroli u. a., 2009). Innerhalb des Bereichs wird der Niederschlag linear aufgeteilt: 100% Schnee bei TGR-TTRANS, 50% Schnee und 50% Regen bei TGR, und 100% Regen bei TGR+TTRANS. Nach der Aufteilung geht Pliq in den Interzeptionsspeicher SI, Psol hingegen direkt in den Schneespeicher SNOW. Der Interzeptionsspeicher SI ist als Speicher mit saisonal variierender Grösse definiert. Die maximale Rückhaltekapazität SIMax verändert sich je nach Landnutzung und wird mit SIMax = 0.2 LAI (Leaf Area Index) berechnet (Bremicker u. a., 2005). Die monatlichen LAI-Werte sind im Modell nach Dickison (1984) definiert. Wird SIMax überschritten, fliesst das restliche Wasser Q_SI in den Flüssigschneespeicher SNOWliq. Die im Speicher verbleibende Wassermenge kann lediglich durch die Interzeptionsverdunstung E_SI abgebaut werden. Der Schneespeicher SNOW baut sich aus den zwei Speichern SNOWsol und SNOWliq zusammen. Der feste Niederschlag Psol wird im Festschneespeicher SNOWsol akkumuliert, aus welchem beim Schmelzvorgang mit Hilfe eines Grad-Tag-Faktor-Ansatzes Wasser in den Flüssigschneespeicher SNOWliq transferiert wird. Die Schmelze findet statt bei Tcor > TGR, wobei die Schmelzrate mit Hilfe des Faktors parsmelt [mm/ ] gesteuert wird. Die 167

188 8 Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion des Wasserkraftwerks Löntsch maximale Kapazität des Flüssigschneespeichers SNOWliqMax hängt von der Mächtigkeit des Festschneepeichers ab und ist im Modell definiert als SNOWliqMax = 0.15 SNOWsol (Dyck, 1980). Sobald SNOWliqMax überschritten wird, findet die eigentliche Schneeschmelze Q_SNOW statt. Die Schneedecke wird zusätzlich noch durch monatlich variierende Sublimationsraten E_SNOW abgebaut (Raten nach DVWK, 1996). Flüssiger Niederschlag (Q_SI) wird direkt in den Flüssigschneespeicher geleitet, auch wenn kein Schnee vorhanden sein sollte, da in diesem Falle SNOWliqMax = 0 ist. Falls die Landnutzung der Rasterzelle einen Gletscher repräsentiert, wird Q_SNOW in das Gletschermodul GLA umgeleitet. Im Gletschermodul wird zwischen Akkumulationsund Ablationsgebiet unterschieden, wobei die entstehende Firn- (Q_FIRN im Akkumulationsgebiet) oder Eisschmelze (Q_ICE im Ablationsgebiet) in beiden Fällen über einen Einzellinearspeicher zum Vorfluter transferiert wird (nach Baker u. a., 1982). Die Firnschmelzrate ist im Modell gleichgesetzt zur Schneeschmelzrate (Schäfli u. a., 2005), diejenige des Eises stellt einen weiteren freien Parameter dar (parimelt [mm/d]). Firnoder Eisschmelze entsteht nur, wenn die Rasterzelle frei von Schnee und Tcor > TGR gegeben ist. Der Bodenfeuchtespeicher SSM und das Abflussbildungsmodul SRF sind im Modell nach dem HBV-Prinzip aufgebaut (Bergström, 1976). SRF entspricht dabei dem eigentlichen Bodenspeicher und unterteilt sich in eine obere Suz und untere Slz Bodenzone. Die Zuleitung zum Vorfluter geschieht zellenweise über eine Kaskade von Einzellinearspeichern. Bei bodenbedeckten Rasterzellen wird zunächst ein Anteil von Q_SNOW zum Zeitpunkt t über folgende Gleichung dem oberen Bodenspeicher Suz zugewiesen: ( ) Ssm(t 1) BETA dsuz(t) = dq_snow(t). (8.2) F c Dementsprechend stellt dq_snow(t) dsuz(t) = dssm(t) die Zuflussmenge in den Bodenfeuchtspeicher Ssm [mm] dar. In Gl. 8.2 entspricht Fc der maximal nutzbaren Feldkapazität [mm] und BETA einem dimensionslosen Parameter, welcher die Erneuerung der Bodenfeuchte steuert. Bei hohen Werten von BETA wird dem Bodenfeuchtespeicher ein grösserer Anteil von Q_SNOW zugeteilt, dementsprechend weniger fliesst in den oberen Bodenspeicher (Bergström, 1976). Im Modell wird BETA zellenweise nach Viviroli (2007) in Abhängigkeit von der Höhe mh [m ü. M.] und der Bodentiefe BT [m] definiert mit BET A = mh + BT. (8.3) Das Wasser im Bodenfeuchtespeicher SSM kann lediglich durch Verdunstung E_Ssm abgebaut werden. Dasjenige im Abflussbildungsmodul SRF wird direkt über verschiedene Einzellinearspeicher dem Vorfluter bzw. Qmod zugewiesen. Dabei verlangt die konzeptionelle Darstellung der Bodenspeicher die Festlegung der Perkolationsrate Cperc [mm/d] und der jeweiligen Speicherkonstanten (k-werte) der Einzellinearspeicher. Modellkalibrierung Das Modell besitzt mehrere freie Parameter, welche für eine optimale Berechnung einer entsprechenden Abflussganglinie kalibriert werden müssen. Zu diesem Zweck wurde das Modell mit dem Optimierungsalgorithmus SCE-UA (Shuffled Complex Evolution - University 168

189 8.3 Methode of Arizona; Duan, Sorooshian und Gupta, 1992) gekoppelt. Trotz der hohen Modellkomplexität kann eine perfekte Modellierung der Abflussganglinie nur annähernd erreicht werden. Wichtig ist jedoch, dass das Modell die natürlichen Prozesse abzubilden vermag. Um dies zu überprüfen, wurde der Zeitabschnitt in eine Kalibrierungsperiode ( ) und eine Verifikationsperiode unterteilt ( ). Das Modell gilt als brauchbar, wenn in der Verifikationsperiode die Abflussganglinie ansprechend wiedergegeben werden kann. Dies wurde mit zwei Gütemassen überprüft. Einerseits wurde der Effizienzkoeffizient N SE nach Nash und Sutcliffe (1970) verwendet NSE = 1 Tt=1 (Qobs t Qmod t ) 2 Tt=1 (Qobs t Qobs t ) 2, (8.4) wobei Qobs: beobachteter Abfluss und Qmod: modellierter Abfluss zum Zeitpunkt t. Bei einem N SE von = 1 ist die Simulation der beobachteten Ganglinie perfekt gelungen, bei einem Wert von = 0 erreicht die Simulation nur noch diejenige Güte, welche man unter Verwendung des gemessenen Abflussmittelwertes als Modell erhält; ist die Simulation noch schlechter gelungen, nimmt das Gütemass negative Werte an, (Viviroli, 2007). Bei einer Güte von 0.5 gilt die Modellierung als genügend, und bei Werten grösser als 0.7 als gut. Neben dem NSE wurde auch der Volumenfehler V ol berechnet nach T V ol = (Qobs t Qmod t ). (8.5) t=1 Das Gütemass V ol bewertet die Abweichung zwischen der beobachteten und simulierten Abflussganglinie bezüglich der Wasserbilanz und ist somit ebenfalls ein wichtiger Indikator für die hydrologische Plausibilität der Gebietssimulation. Zusätzlich zu den zwei quantitativen Gütekriterien wurde die modellierte Abflussganglinie auch visuell begutachtet Aufprägen des Klimasignals auf die beobachtete Abflussganglinie Für die Verwendung der modellierten Abflussdaten in Betriebsmodellen von Wasserkraftwerken ist es notwendig, die Abweichungen zwischen den beobachteten und modellierten Abflusswerten möglichst zu minimieren: Eine plausible Verifikation des Kraftwerkmodells in der Vergangenheit ist nur möglich, wenn die beiden Einflussgrössen auf die Stromproduktion eines Kraftwerks, namentlich die Zuflussmenge und das Preismodell, für jeden Tag zusammenpassen. Zu diesem Zweck wurden die berechneten Abflussszenarien auf die beobachtete Abflussganglinie aufgeprägt, sodass für die Verifikation des Kraftwerkmodells die tatsächlich beobachteten Abflusswerte benutzt werden konnten. In einem ersten Schritt (Abb. 8.4a) wurde das hydrologische Modell Bernhydro an den beobachteten Abflussmengen der Periode geeicht und verifiziert. Es wurde nun angenommen, dass die modellierte Ganglinie Qmod der Realität entspricht (bzw. den beobachteten Werten). Mit dem Modell konnte auch die Periode simuliert werden, die Periode welche den Klimaszenarien als Referenzszenario zugrunde lag. In einem zweiten Schritt wurden die Klimaszenarien verwendet, um die Auswirkungen auf das Abflussverhalten im Gebiet zu simulieren (Abb. 8.4b). Zwischen der modellierten Abflussganglinie Qmod der Periode und den Szenarioläufen Qscen wurde danach für jeden Tag im Jahr (1. Januar bis 31. Dezember) eine mittlere relative 169

190 8 Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion des Wasserkraftwerks Löntsch Abbildung 8.4: Schematischer Ablauf der Aufprägung des Klimasignals auf die beobachtete Abflussganglinie, mit Qobs: beobachtete Abflussmenge; Qmod: modellierte Abflussmenge; und Qscen: Abflussszenario. Abweichung berechnet ( = Qscen/Qmod). Als mittlere relative Abweichung wird dabei das Mittel über die beiden Perioden und verstanden. Somit erhält man für jedes Klimaszenario einen mittleren Jahresverlauf der relativen Abweichungen (Abb. 8.4c). Dieses Signal wurde schliesslich auf die tatsächlich beobachtete Abflussganglinie übertragen (Qobs ), resultierend in den endgültigen Abflussprojektionen für die Periode (Abb. 8.4d). Ein Nachteil dieser Methode ist, dass die im Modell berechneten Veränderungen in den Wasserhaushaltsgrössen nicht direkt mit den beobachteten Abflussmengen verglichen werden können. Ein Vergleich wäre lediglich zwischen den einzelnen Modellresultaten möglich (entspricht Abb. 8.4b) Modellierung des Kraftwerkbetriebs Allgemeine Kraftwerksoptimierung Ein Speicherkraftwerk ist darauf ausgerichtet, jederzeit schnell Energie zur Verfügung stellen zu können. Dies ermöglicht eine hohe Flexibilität im Einsatz des Kraftwerks und ist ein grosser Vorteil gegenüber anderen Produktionstypen. Bei der Bestimmung eines optimalen Einsatzes des Kraftwerks soll unter Berücksichtigung aller physikalischen Einschränkungen, den durch die Konzession auferlegten Rahmenbedingungen und der zur Verfügung stehenden Preisinformationen der Ertrag maximiert werden. Die Axpo AG erstellt solche optimierten Produktionsfahrpläne mit Hilfe der Software TimeStepsEnergy 2010 (Blöchlinger u. a., 2004). In den folgenden Abschnitten werden die einzelnen 170

191 8.3 Methode Schritte der Optimierung kurz beschrieben. Abbildung 8.5: Hydraulisches Schema inklusive den spezifischen Daten des Kraftwerks Löntsch. Die Inputparameter für die Software bestehen aus folgenden Daten: Kraftwerksspezifikationen (Beispiel Kraftwerk Löntsch siehe Abb. 8.5) Informationen zu Abstellungen der Maschinengruppen Weitere kraftwerksspezifische Nebenbedingungen (z.b. Seeentleerungen) Natürliche Zuflussdaten bzw. mittlere Monatswerte über die letzten 10 Jahre (entspricht dem mittleren Abflussregime) Preisinformationen (vgl. Kap : Price Forward Curve inklusive dem Parameter, welcher die Stochastik der Preise beschreibt) Anhand der Inputparameter bestimmt die Software in einem ersten Schritt einen ertragsoptimierten Fahrplan für das Kraftwerk. Dazu wird eine dynamische Programmiertechnik verwendet, welches ein Aktionsgitter bestimmt (Abb. 8.6: Backward integration step). In diesem Aktionsgitter wird für jeden Zeitpunkt in der Zukunft, für jeden möglichen Strompreis und für jeden Seestand des Kraftwerks eine optimale Aktion bestimmt. Für das Kraftwerk Löntsch sind mögliche Aktionen z.b. turbinieren oder nichts machen. Dadurch wird für jegliche Entwicklung von Preisen und Zuflüssen die optimale Strategie für die Bewirtschaftung des Kraftwerks vorgegeben. Neben dieser stochastischen Optimierung kann auch eine deterministische Optimierung durchgeführt werden. Dieser Ansatz beruht jedoch auf der Annahme einer perfekten Preisvorhersage und gibt keine Strategie vor für 171

192 8 Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion des Wasserkraftwerks Löntsch unsichere Preise und Zuflüsse in der Zukunft. In einem zweiten Schritt kann durch MonteCarlo Simulation eine Bewertung des Kraftwerks inklusive Unsicherheiten durchgeführt werden (Abb. 8.6: Forward integration step). Die wichtigsten Resultate einer Optimierung Abbildung 8.6: Optimierungsschritte TimeSteps-Energy eines Kraftwerks mit Hilfe der Software TimeSteps-Energy 2010 sind folgende: Erwarteter Ertrag des Kraftwerks Value at Risk stündlicher Fahrplan für jede Kraftwerksstufe Seestandverlauf der einzelnen Becken Kraftwerksoptimierung des Wasserkraftwerks Löntsch Für die Analyse des Einflusses der Klimaänderung auf das Kraftwerk Löntsch wurde in einem ersten Schritt das Kraftwerk in TimeSteps-Energy 2010 abgebildet. Für jedes der 10 Zuflussszenarien wurde anschliessend ein optimaler Einsatz des Kraftwerks berechnet. Die restlichen Inputs wie Preis (PFC) und Nebenbedingungen wurden für jede Berechnung gleich belassen. Als Resultate aus TimeSteps-Energy 2010 flossen der Ertrag des Kraftwerks und die monatlichen Produktionsmengen in die Analyse ein. 172

193 8.4 Datengrundlage 8.4 Datengrundlage Temperaturdaten, Niederschlagsdaten und Klimaszenarien Für den Zeitraum standen für die hydrologische Modellierung von verschiedenen Stationen der MeteoSchweiz tägliche Lufttemperatur- und Niederschlagsdaten zur Verfügung. Diese tatsächlich gemessenen Werte wurden für die hydrologische Modellierung auf das Einzugsgebiet der Löntsch interpoliert und direkt für die Eichung und Verifikation des Modells verwendet. Als Randbedingungen für die Modellierungen dienten zehn verschiedene Klimaszenarien (Tabelle 8.1). Die Datengrundlage Tabelle 8.1: Liste aller verwendeten Klimamodellketten des EU-Projektes ENSEMBLES (Linden und Mitchell, 2009). GCM: Globales Klimamodell; RCM: Regionales Klimamodell. Alle Ketten verwenden das A1B-Emissionsszenario. Die RCMs haben eine räumliche Auflösung von ca. 25 km. Institution Abkürzung GCM RCM Danish Meteorological Institute DMI ECHAM5 HIRHAM The Abdus Salam Intl. Centre for Theoretical Physics, Trieste ICTP ECHAM5 REGCM The Royal Netherlands Meteorological Institute KNMI ECHAM5 RACMO Max-Planck-Institut für Meteorologie, Hamburg MPI ECHAM5 REMO Swedish Meteorological and Hydrological Institute SMHI ECHAM5 RCA Eidgenössische Technische Hochschule Zürich ETHZ HadCM3Q0 CLM UK Met Office, Hadley Centre for Climate Prediction and Research HC HadCM3Q0 HadRM3Q0 Swedish Meteorological and Hydrological Institute SMHI HadCM3Q3 RCA Météo-France CNRM ARPEGE ALADIN Swedish Meteorological and Hydrological Institute SMHI BCM RCA der Klimaszenarien sind Simulationen, die im Rahmen des europäischen Projektes EN- SEMBLES (Linden und Mitchell, 2009) durchgeführt wurden. In diesem Projekt wurden verschiedene globale Klimamodelle (GCM) mit verschiedenen regionalen Klimamodellen (RCM) kombiniert, um die Modellunsicherheit der Klimaprojektionen abschätzen zu können. Hier wurden aus den verschiedenen Modellkombinationen nur jene zehn berücksichtigt, welche das A1B-Treibhausgasszenario des IPCC verwendeten (Abb. 8.7). Die Abbildung 8.7: CO2-Emissionsszenarien, wie sie im 4. Bericht des IPCC zur Klimaänderung verwendet werden (IPCC, 2007). 173

194 8 Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion des Wasserkraftwerks Löntsch RCM skalieren die räumlich grob aufgelösten GCM in einem beschränkten Gebiet über Europa herunter auf 25 km Auflösung (vgl. Abb. 8.2). Dies ist vor allem in Gebieten mit komplexer Topographie wie beispielsweise den Alpen vorteilhaft. Je höher die räumliche Auflösung von Klimamodellen ist, desto genauer können die Prozesse in der Atmosphäre über komplexem Gelände modelliert werden. Die resultierenden RCM-Daten können jedoch nicht direkt für den Antrieb von hydrologischen Modellen verwendet werden. Einerseits ist die räumliche Auflösung der RCM mit 25 km für viele hydrologische Anwendungen immer noch zu grob, und andererseits weichen die RCM-Daten zum Teil beträchtlich von gemessenen Daten ab. Letzteres wird als Modellfehler bezeichnet. Um Modellfehler zu korrigieren und die räumliche Auflösung zu erhöhen, werden die RCM-Daten deshalb mit statistischen Methoden aufbereitet. Für die vorliegenden Klimaszenarien im Gebiet der Schweiz wurde dazu die Delta Change Methode verwendet (Bosshard u. a., 2011). Mit dieser Methode werden beobachtete Datenreihen gemäss einem Klimaänderungssignal skaliert. Das Klimaänderungssignal wird zwischen einer Szenarioperiode (hier ) und einer Kontrollperiode (hier ) berechnet. Für die Schweiz liegen diese Klimaänderungssignale für Temperatur (T) und Niederschlag (P) an allen Stationsstandorten der MeteoSchweiz vor (Abb. 8.8 und Abb. 8.9). Aus den gesamtschweizerischen Berechnungen wurden für das Einzugsgebiet der Löntsch die zehn Klimaprojektionen für den Zeitraum entnommen. Die projizierten Temperatur- und Niederschlagswerte an den jeweiligen MeteoSchweiz Stationen wurden vor der hydrologischen Modellierung wiederum auf das Einzugsgebiet interpoliert. Die so erhaltenen Werte dienten anschliessend als Modellantrieb Abflussdaten der Löntsch (Zuflussdaten Klöntalersee) Rekonstruktion Für die Modellierung des Zuflusses zum Klöntalersee standen keine direkten Abflussmessungen der Löntsch zur Verfügung. Diese sind jedoch für die Eichung des hydrologischen Modells essentiell. Mit Hilfe von täglichen Messungen der Seespiegelstände, Sickerwasserund Turbiniermengen (Daten Axpo AG) wurde für die Jahre eine tägliche Zuflussganglinie zum Klöntalersee rekonstruiert. Die Umrechnung der Seestände in Volumen erfolgte mit Hilfe einer vorhandenen Seestand-Volumen Beziehung. Zusätzlich konnte für die Berechnung der Seeverdunstungsverluste die tägliche Seeoberfläche ermittelt werden, wobei wiederum eine Seestand-Oberflächen Beziehung vorlag. Die Berechnung der Seeverdunstung unter Vernachlässigung der Wärmespeicherung und der Energiezufuhr von unteren Wasserschichten erfolgte nach dem Verfahren nach Penman (1948). Da für den Standort des Klöntalersees nicht alle Eingangsdaten für die Berechnung der Verdunstung verfügbar waren, wurden Messwerte der Lufttemperatur, Globalstrahlung, relativen Feuchte, Windgeschwindigkeit und Sonnenscheindauer der benachbarten MeteoSchweiz Station Glarus (516 m ü. M.) verwendet. Die astronomisch mögliche Sonnenscheindauer konnte für den Zeitraum vom U.S. Naval Observatory (2010) bezogen werden. Die Lufttemperatur wurde zudem über eine höhenabhängige Regression an das Niveau des Klöntalersees (848 m ü. M.) angepasst. Als unabhängige Variablen dienten dabei die Messwerte der MeteoSchweiz Stationen Crap Masegn (2480 m ü. M.), Elm (965), Altdorf (438), Einsiedeln (910) und Glarus (516). Die berechneten Seeverduns- 174

195 8.4 Datengrundlage Abbildung 8.8: Temperaturänderungssignal des Mittels aller Klimamodelle (Ensemble Mittel) zwischen der Szenarioperiode und der Kontrollperiode Dargestellt sind die mittleren saisonalen Werte an Stationsstandorten der MeteoSchweiz. Die graue Schattierung gibt räumlich verteilt an, wie gross die Standardabweichung der 10 Klimamodelle relativ zum Ensemble Mittel ist. Je dunkler die Schattierung, desto kleiner ist die Standardabweichung und desto kleiner ist die Modellunsicherheit des Temperaturänderungssignals. tungswerte variieren beträchtlich im Jahresverlauf. Dazu tragen neben den saisonalen und täglichen Temperaturschwankungen vor allem die betriebsbedingten Veränderungen der Seefläche bei. Die Seeverdunstung ist im Vergleich zur jährlichen Gesamtzuflussmenge vernachlässigbar gering (~1.2%), wurde jedoch der Vollständigkeit halber hier trotzdem berücksichtigt. Mit Hilfe der verdunstungskorrigierten Seevolumen, Sickerwasser- und Turbiniermengen wurde schliesslich eine tägliche Zuflussganglinie rekonstruiert. Da bei den Rohdaten der Seestände zum Teil Fehlwerte auftraten, wurde die rekonstruierte Ganglinie nachbearbeitet: Negative Werte wurden durch 5-tägige gleitende Mittelwerte ergänzt, und Retentionsäste wurden ebenfalls mit Hilfe eines gleitenden Mittelwerts geglättet. Güte der Rekonstruktion Die rekonstruierte Abflussganglinie der Löntsch wurde mit Messwerten aus dem Nachbargebiet der Muota bis Ingenbohl verglichen. Die Kennwerte der beiden Einzugsgebiete sind in Tabelle 8.2 gegeben. Als Gütemass für die Rekonstruktion wurde zwischen den täglichen Abflussganglinien für jedes Jahr der Korrelationskoeffizient r nach Pearson berechnet und 175

196 8 Einfluss der Klimaänderung auf die Stromproduktion des Wasserkraftwerks Löntsch Abbildung 8.9: Wie Abb. 8.8, aber für den Niederschlag. Hier zeigt die graue Schattierung die Anzahl der Modellketten, die im Vorzeichen der Niederschlagsänderung (Zu- oder Abnahme) mit dem Ensemble Mittel übereinstimmen. Je dunkler die Schattierung, desto mehr Modelle sind sich hinsichtlich einer Zu- oder Abnahme einig und desto robuster ist das Vorzeichen der Niederschlagsänderung. Tabelle 8.2: Kennwerte des Einzugsgebiets der Löntsch und dessen Nachbargebiet MuotaIngenbohl. Die Distanz zwischen den Pegeln beträgt 31.5 km. Fläche [km2 ] Vergletscherungsgrad [%] Mittlere Höhe [m ü. M.] Regimetyp (Weingartner und Aschwanden, 1992) Löntsch nivo-glaciaire Muota-Ingenbohl nival de transition die beiden Ganglinien visuell begutachtet (Abb. 8.10). Der Korrelationskoeffizient gibt an, ob zwischen den beiden Ganglinien ein linearer Zusammenhang besteht, bzw. ob sie ähnlich variieren. Die Koeffizienten schwanken dabei zwischen 0.86 (Jahr 1998) und 0.96 (2008). Die Resultate der Korrelationsanalyse und die visuelle Inspektion zeigten, dass die Zuflussganglinie zum Klöntalersee gut rekonstruiert werden konnte. Sie konnte somit für die Eichung des hydrologischen Modells verwendet werden. 176