KliWES Aufbau und Kalibrierung des Wasserhaushaltsmodells ArcEGMO
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- Elvira Adler
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1 Forst-, Geo-, Hydrowissenschaften Institut für Hydrologie und Meteorologie Lehrstuhl für Hydrologie KliWES Aufbau und Kalibrierung des Wasserhaushaltsmodells ArcEGMO Dr. Peter Winkler TU Dresden, Institut für Hydrologie und Meteorologie weitere Bearbeiter: Dipl.-Hydrol. Agnes Baldy Dipl.-Hydrol. Corina Hauffe Dipl.-Geogr. Patric Röhm Dr. Robert Schwarze (Projektleitung) Dr. Michael Wagner TUD, IHM TUD, IHM TUD, IHM TUD, IHM TUD, IHM 3. KliWES-Workshop, Dresden, 7. November 2013
2 Inhalt 1. Aufbau des Modells 2. Kalibrierung des Modells 3. Ergebnisse der Kalibrierung (incl. Validierung) 4. Regionalisierung der Ergebnisse 5. Zusammenfassung und Ausblick
3 Schematischer Aufbau des Modells Meteorologische Eingangsdaten (Niederschlag P, Strahlung) Vegetation Boden RG2 RG1 Langsamer Grundwasserspeicher Direktabfluss (RD) Schneller Grundwasserspeicher Verdunstung (ETR) QG1 Gewässer QG2 P Niederschlag, korrigiert nach Richter (1995) ETR Reale Verdunstung RD Direktabfluss (=Schnelle Abflusskomponente RS) fasst den Landoberflächenabfluss, hypodermischen Abfluss, Drainageabfluss, Abflüsse aus der Kanalisation zusammen RG1 Schnelle Grundwasserkomponente RG2 Langsame Grundwasserkomponente QG1 Schneller Grundwasserabfluss QG2 Langsamer Grundwasserabfluss
4 ArcEGMO: Zwei-Ebenen-Modell Ebene 1 (vertikale Prozesse): Vegetation Bodentypen Geländemorphologie Abbildung aus: Pfützner, B., ArcEGmo GIS-gestützte hydrologische Modellierung Ebene 2 (laterale Prozesse): Geländemorphologie Geologie
5 SlowComp Vegetation Boden Perkolation RG1+RG2 Füllung Speicher1=S_max? Gewässer RG2 RG1 S_max Langsamer GW-Speicher CG2 370 Tage Schneller GW-Speicher CG1 12 Tage QG1 QG2 Bedeutung von S_max: Füllung des schnellen GW-Speichers = S_max -> GW-Zufluss fließt in den langsamen Speicher Bedeutung der Speicherkonstanten: Wenn CG1=12 Tage, so ist nach 12 Tagen (ohne Zufluss) der Inhalt des Speichers auf das 1/2.7-fache abgefallen
6 Eingangsdaten GIS Daten Hydrogeologie Bodenkarte Landnutzungskarte Grundwasserflurabstände Wasserwirtschaftliche Anlagen Hydrotope Teileinzugsgebiete Einzugsgebiete Gewässernetz, Pegelpunkte Meteorologische Daten (Stationsdaten) Niederschlag Temperatur Strahlung Windgeschwindigkeit Relative Luftfeuchte Hydrologische Daten Abflusszeitreihen der Talsperren Bewirtschaftungsregeln der Talsperren Überleitungen, Entnahmen Drainagen Durchflusszeitreihen an den Pegelpunkten (für Kalibrierung)
7 Wichtige Modellparameter Physikalische Parameter (Auswahl): Bodenkennwerte (für jeden Bodenhorizont) MP (Makroporosität) Schichtdicke Ton-, Schluff- Sandanteil Landnutzung (z.b. Siedlungflächen, Nadelwald, Grünland, etc.) Versiegelung Verdunstungskorrektur Durchlässigkeitskoeffizienten Rauhigkeitskoeffizienten Reliefkennwerte Seehöhe Gefälle Konzeptuelle Parameter (Auswahl): Speicherkonstanten (linearer Speicher) CG1 (schneller GW-Speicher) CG2 (langsamer GW-Speicher) S_max (Aufteilungsfaktor zwischen schnellem und langsamem GW-Speicher Et_korr (Verdunstungskorrektur) Durch Kalibrierung zu bestimmen Großteils aus Tabellenwerken. Wenn nicht flächendeckend verfügbar: Kalibrierung notwendig (Makroporosität)
8 Flusseinzugsgebietegebiete Räumliche Struktur Weiße Elster Mulde Schwarze Elster Elbe Spree Neisse
9 Bergbaugebiete Elbschlauch Ausgegrenzte Sonderflächen
10 Modellierungseinheiten Beispiel: EZG Spree Spreewitz (23) Gebiet - Kleine Spree (22) Sprey (20) Milkel (21) Lieske (10) Boxberg (19) Reichenwalde 2 (18) Talsperre Bautzen, Zufluss (5) Drehsa (9) Sproitz (17) Bautzen-Weite Bleiche (4) Kotitz (8) Talsperre Quitzdorf, Zufluss (16) Schirgiswalde (3) Gröditz 1 (7) Jänkendorf (15) Särichen (13) Hohberg (2) Ebersbach (1) Großschweidnitz (6) Oehlisch (14) Holtendorf (11) Königshain (12)
11 Inhalt 1. Aufbau des Modells 2. Kalibrierung des Modells 3. Ergebnisse der Kalibrierung (incl. Validierung) 4. Regionalisierung der Ergebnisse 5. Ausblick
12 Sensitivitätsanalyse MP Mittlere Jahresgänge : Variationen von 26 Parametern untersucht, z.b.: MP [0%,50%] S_max [-20%,+20%] Et_korr [-20%,+20%] CG1[-20%,+20%] CG1 Sensitivste Parameter: MP S_max Et_korr
13 Kalibrierungskonzept: Parameterwahl Parameterwahl gemäß Sensitivitätsanalyse MP MP-Werte nicht flächendeckend verfügbar Berücksichtigung von Bodentyp und -horizont Annahme einer konischen Porenform (Verjüngung nach unten) Pauschaler Korrekturfaktor b für alle Typen/Horizonte Et_korr Pauschaler Korrekturfaktor e für alle Landnutzungstypen S_max S_max bleibt unverändert Einführung eines Jahresgangs: S_max * [c*sin(t) + d] Amplitude c Korrekturfaktor d
14 Kalibrierungskonzept: DIFGA Basis: DIFGA-Analyse Trennung der Ganglinie Stabile, langsame Abflusskomponente QG2 Schnelle Abflusskomponente QG1 Direktabfluss (Oberflächen- und hypodermischer Abfluss) Berechnung der Parameter CG1 CG2 S_max Rückwärtsrechnung liefert RD (Direktabfluss) ETR (Verdunstung) RG1, RG2 Diese Daten stehen als Basis für die Kalibrierung des Modells ArcEGMO zur Verfügung Mehrzieloptimierung (berücksichtigt hydrologische Prozesse detaillierter als Optimierung an Q)
15 Kalibrierungskonzept: 2-Ebenen-Modell Trennung in 2 Ebenen: Meteorologische Eingangsdaten (Niederschlag, Strahlung) Vegetation Verdunstung (ETR) Direktabfluss (RD) 1. Oberirdische Prozesse Verdunstung ETR Direktabfluss RO Perkolation RG1+RG2 von Et_korr und MP abhängig Boden RG2 RG1 Langsamer Grundwasserspeicher Schneller Grundwasserspeicher QG1 Gewässer QG2 2. Unterirdische Prozesse Aufteilung in RG1 und RG2 Zufluss zu den GW-Speichern Abfluss als QG1 und QG2 von S_max, CG1 und CG2 abhängig
16 Kalibrierungskonzept: Optimierungsziele Optimierungsziele: Meteorologische Eingangsdaten (Niederschlag, Strahlung) Verdunstung (ETR) 1. Oberirdische Prozesse e und b nach ETR und (RG1+RG2) optimiert Vegetation Direktabfluss (RD) Boden RG2 RG1 Langsamer Grundwasserspeicher Schneller Grundwasserspeicher QG1 Gewässer QG2 2. Unterirdische Prozesse c und d nach QG1 optimiert 2-Schritt-Verfahren!
17 Kalibrierungskonzept: Gütemaße Gütemaße: 1. Normierte absolute Abweichung r abs = 2. P_bias p bias = i i i Z Z gemessen i gemessen i Z Z berechnet i gemessen gemessen berechnet ( Zi Zi ) *100% gemessen Z i i Abweichung der Absolutwerte wurde gewählt um Niedrigwasserperioden gut anzupassen. (Quadratische Größen wie NSE bevorzugen bei der Anpassung Peaks -> hier nicht erwünscht) Gewährleistet, dass das gesamte berechnete Wasservolumen im Kalibrierungszeitraum mit dem gemessenen übereinstimmt
18 Kalibrierungsroutine MO-CMA-ES (Multi-objective covariance matrix adaption evolution strategy) Evolutionäre Optimierungsroutine Kann auch globale Minima finden Streuung der Parameterwerte im gesamten Parameterraum (kein direkter Weg zum Minimum wie bei Gradientenmethoden) Multi-kriterielle Optimierungsroutine Liefert eine Schar von Parameterwerten die die verschiedenen (üblicherweise konkurrierenden) Kriterien in unterschiedlichem Maß berücksichtigen ( Pareto-Front ) Auswahl eines Parametersatzes nach klaren Kriterien (hier wurden beide Kriterien gleichermaßen berücksichtigt und Werte an den Grenzen des Parameterraums verworfen) Kalibrierungszeitraum: Rechnung auf Tagesbasis Anpassung der Monatssummen der Gebietsmittel
19 Inhalt 1. Aufbau des Modells 2. Kalibrierung des Modells 3. Ergebnisse der Kalibrierung (incl. Validierung) 4. Regionalisierung der Ergebnisse 5. Ausblick
20 Ergebnisse der Kalibrierung Beispiel: Gebiet Seifhennersdorf EZG Neisse 75km²
21 ETR 1.2e+07 1e+07 'rg_sum.txt' u DIFGA 1:6 '' ArcEGMO u 1:7 ETR [m³/monat] 8e+06 6e+06 4e+06 2e Monat ab Januar 1991 e = , b = , r_abs = 0.891, p_bias = 5.78%
22 RG1+RG2 1.2e+07 1e+07 'rg_sum.txt' DIFGA u 1:2 ArcEGMO '' u 1:3 RG1+RG2 [m³/monat] 8e+06 6e+06 4e+06 2e e Monat ab Januar 1991 e = , b = , r_abs = 0.891, p_bias = 9.63%
23 8e+06 7e+06 QG1 'rg1_test.txt' DIFGA u 1:2 ArcEGMO '' u 1:3 6e+06 QG1 [m³/monat] 5e+06 4e+06 3e+06 2e+06 1e Monat ab Januar 1991 c = , d = , r_abs = 0.527, p_bias = %
24 Validierung Übersicht: 47%... Sehr gute Anpassung (p_bias < 1%) 39%... Akzeptable Anpassung (p_bias < 10%) 14%... Anpassung nicht zufriedenstellend Beeinflussungen wie Drainagen, Überleitungen, Rückstau, evtl. Messfehler Gebiet Seifhennersdorf (Neisse) Validierungszeitraum Mittlere Monatssummen (in 10 6 m 3 ) Gebiet Burkersdorf 2 (Mulde) Validierungszeitraum Mittlere Monatssummen (in 10 6 m 3 ) 10 6 m 3 /Monat DIFGA ArcEGMO Abweichung 10 6 m 3 /Monat DIFGA ArcEGMO Abweichung Q (gesamt) % Q (gesamt) % RG1+RG % RG1+RG % ETR % ETR %
25 Inhalt 1. Aufbau des Modells 2. Kalibrierung des Modells 3. Ergebnisse der Kalibrierung (incl. Validierung) 4. Regionalisierung der Ergebnisse 5. Ausblick
26 Regionalisierung der Ergebnisse Basis: Statistische Zusammenhangsanalyse zwischen Parameterwerten und Gebietseigenschaften Ziel: Für nicht kalibrierte Gebiete (ohne DIFGA-Analyse bzw. ohne Pegel) sollen aus bekannten Gebietskennwerten die Werte der Parameter errechnet werden. Regionalisierung möglich wenn ausreichende Korrelation vorhanden! Gebietseigenschften z.b. Waldanteil, Wasserlaufgefälle, Durchlässigkeit, etc. Multiple lineare Regression => Parameter c, d, e, b
27 Zusammenhangsanalyse: c Vorgangsweise: Einteilung der Gebiete nach hydrogeologischer Einheit Suchen von Korrelationen mit physikalisch motivierten Parametern Lineare multiple Regression liefert die Koeffizienten Beispiel 1: Parameter c für magmatisches Tiefengestein Regressions-Statistik Koeffizienten Standardfehler P-Wert Multipler Korrelationskoeffizient Schnittpunkt Bestimmtheitsmaß LG²/Hm E E Standardfehler Durch Beobachtungen 25 P Berechnung von c (Koeffizienten aus Tabelle): c = *10-5 *LG²/Hm *Durch *P LG Hanglänge Hm Mittlere durchströmte Höhe Durch04 Durchlässigkeitskoeffizient (Klasse 4) P langjähriges Mittel des Niederschlags
28 Zusammenhangsanalyse: b Beispiel 2: Parameter b für magmatisches Tiefengestein Regressions-Statistik Koeffizienten Standardfehler P-Wert Multipler Korrelationskoeffizient Schnittpunkt Bestimmtheitsmaß Durch Standardfehler Nadelwaldanteil Beobachtungen 26 Festgestein Berechnung von b (Koeffizienten aus Tabelle): b = *Durch *Nadelwaldanteil *Festgestein Durch05 Durchlässigkeitskoeffizient (Klasse 5) Nadelwaldanteil Festgestein Festgesteinsanteil
29 Inhalt 1. Aufbau des Modells 2. Kalibrierung des Modells 3. Ergebnisse der Kalibrierung (incl. Validierung) 4. Regionalisierung der Ergebnisse 5. Zusammenfassung und Ausblick
30 Zusammenfassung und Ausblick Es wurde ein Konzept für die Kalibrierung des Wasserhaushaltsmodells ArcEGMO entwickelt. Die Kalibrierung wurde für alle Gebiete mit DIFGA-Analyse durchgeführt. Im überwiegenden Teil der Gebiete (86%) war die Qualität der Anpassung zufriedenstellend. Eine Zusammenhangsanalyse zwischen den Parameterwerten und physikalischen Gebietskennwerten hat brauchbare Korrelationen ergeben. Diese sind die Basis für eine sachsenweite Regionalisierung der Parameter, welche eine flächendeckende Berechnung von Wasserhaushaltsgrößen ermöglicht. Außerdem bietet diese Parametrisierung die Basis für eine Betrachtung von und den Vergleich zwischen verschiedenen Klimaszenarien (siehe Vorträge von Frau Baldy und Frau Hauffe).
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