Das Europäische Hochwasser- Frühwarnsystem (EFAS)

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1 Hydrologie und Wasserbewirtschaftung 193 Das Europäische Hochwasser- Frühwarnsystem (EFAS) Peter Burek, Jutta Thielen-del Pozo, Vera Thiemig, Peter Salamon und Ad De Roo (Ispra/Italien) Zusammenfassung Das Europäische Hochwasser-Frühwarnsystem (EFAS) wird von der Gemeinsamen Forschungsstelle der Europäischen Kommission seit 2003 in Zusammenarbeit mit den nationalen hydrolo gischen Diensten entwickelt. Hier werden zwei Ziele verfolgt: Erstens sollen die nationalen Wasserbehörden zusätzliche Frühwarninformationen für das ganze Einzugsgebiet erhalten, zweitens soll die internationale Zusammenarbeit beim Katastrophenmanagement in Europa generell verbessert werden. Seit 2005 wird der EFAS- Prototyp getestet. Zweimal täglich stellt er probabilistische hydrologische Vorhersagen für nationale Vorhersagezentren mit einem Vorlauf von drei bis zehn Tagen bereit. Dieser Artikel gibt einen Überblick über die Methodik von EFAS und das ihm zugrundeliegende Niederschlags-Abfluss-Modell LISFLOOD. Mit einer Fallstudie werden die EFAS-Ergebnisse illustriert. Schlagwörter: Hydrologie, Quantitative Hydrologie, Hochwasser, Warnung, Vorhersage, probabilistisch, Europäisches Hochwasser- Frühwarnsystem, LISFLOOD Abstract The European Flood Alert System (EFAS) The European Flood Alert System (EFAS) was launched in 2003 by the European Commission Joint Research Centre, in close collaboration with the national hydrological and meteorological services. It aims to increase preparedness for floods in trans-national European river basins by providing local water authorities with early warning information. Since 2005 the EFAS prototype has been running pre-operationally for all of Europe. It is now providing 3 to 10 day probabilistic hydrological forecasts for national hydrological services twice a day. This article gives an overview of EFAS and the rainfall-runoff model LISFLOOD. A case study illustrates the EFAS results. Key words: hydrology, quantitative hydrology, flood, alert, forecast, probabilistic, European Flood Alert System, LISFLOOD DOI: /kwe Einführung Hochwasser ist ein natürliches Phänomen, das sich nicht verhindern lässt. Die Zunahme von Siedlungsflächen in Überschwemmungsgebieten sowie die Verringerung der natürlichen Wasserrückhaltefähigkeit und Klimaänderungen tragen jedoch dazu bei, die Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Hochwasserereignissen zu erhöhen und deren nachteilige Auswirkungen zu verstärken [12]. Ziel eines nachhaltigen Hochwassermanagements ist daher die Verringerung des Risikos hochwasserbedingter Folgen auf die menschliche Gesundheit, die Umwelt, das Kulturerbe und die wirtschaftlichen Tätigkeiten [6]. Neben der Risikobestimmung und der Risikominderung durch Maßnahmen wie der Vergrößerung des Wasserrückhalts in der Fläche und im Gewässer oder dem technischen Hochwasserschutz gehört die Hochwasservorhersage und -Frühwarnung zu den wichtigsten Standbeinen des Hochwassermanagements. Hochwasservorhersage wird in Europa nachweislich seit über 200 Jahren betrieben. Wurden die Hochwasserstände anfänglich flussabwärts mittels r eitenden Boten weitergeleitet, so haben sich die Verfahren erheblich verbessert und die Vorwarnzeiten verlängert. Von besonderem Interesse für die Hochwasservorhersage ist die Vorhersage extremer Niederschläge. Jedoch können diese lediglich bis zu zwei bis drei Tage in die Zukunft in zufriedenstellender Güte berechnet werden [4]. Grund hierfür ist, dass nicht linear gekoppelte Systeme wie zum Beispiel das Wettergeschehen sehr sensitiv auf kleine Änderungen der Anfangsbedingungen und/oder Randbedingungen reagieren können. Dies wird auch als deterministisches Chaos bezeichnet. Um die Vorhersagesicherheit zu erhöhen, werden daher viele Simulationen mit leicht unterschiedlichen Anfangsbedingungen, Randbedingungen und Parameterräumen berechnet, die Ergebnisse in Ensemblevorhersagesystemen (Ensemble Prediction Systems, EPS) zusammengefasst und als Wahrscheinlichkeiten interpretiert. In der Meteorologie ist dies bereits seit Jahrzehnten eine anerkannte Methode und wird weltweit bei zahlreichen meteorologischen Diensten eingesetzt [5]. In der Hydrologie wurden die Möglichkeiten der Kombination von meteorologischen und hydrologischen Ensemblevorhersagen erst vor kurzer Zeit erkannt. Eines der ersten großen Europäischen Forschungsprojekte, das sich mit der Nutzung von EPS

2 194 Fachbeiträge Hydrologie und Wasserbewirtschaftung zur mittelfristigen Hochwasservorhersage befasst hat, war das Projekt European Flood Forecasting System (EFFS, ), aus dem das Europäische Hochwasser-Frühwarnsystem hervorging [8, 14]. Seither sind EPS-gestützte Hochwasservorhersagemethoden fester Bestandteil neuer Forschungsprojekte geworden und werden zunehmend auch operational etabliert [6]. 2 Entwicklung und Hintergrund von EFAS EFAS ist ein fortgeschrittener Prototyp eines paneuropäischen Hochwasser-Frühwarn systems. Es ist ein Teil der Strategie zur Verbesserung des Katastrophenmanagements in Europa, indem durch Frühwarnung die Auswirkungen von transnationalen Hochwassern verringert werden sollen. Es wird seit 2003 an der Gemeinsamen Forschungsstelle der Europäischen Kommission in enger Zusammenarbeit mit den nationalen hydrologischen Diensten entwickelt. EFAS liefert den nationalen Diensten zusätzliche, ergänzende Informationen und dient dem internationalen Katastrophenschutz als zentrale Anlaufstelle für harmonisierte Informationen bezüglich der Hochwasservorhersage. Seit 2005 ist EFAS in einem pre-operationellen Status und liefert zweimal täglich für alle europäischen Flüsse Hochwasserwahrscheinlichkeiten für die nächsten zehn Tage [16]. Die Informationen werden graphisch als Karten, Diagramme und Tabellen aufgearbeitet und mittlerweile an 28 Partner-Institutionen, die hauptsächlich aus nationalen und regionalen Wasserbehörden bestehen, verteilt. Seit 2007 können die Partner direkt über das passwortgeschützte, web-basierte EFAS-Informationssystem (EFAS-IS, auf aktuelle Ergebnisse sowie auf das Archiv zugreifen. Im Falle einer hohen Eintrittswahrscheinlichkeit werden auf Wunsch der Partner zusätzliche aktive Warnmeldungen an alle Partner im betreffenden Einzugsgebiet verschickt. Viele nationale hydrologische Dienste verwenden für die Hochwasservorhersage detailliertere Modelle, die strukturelle Maßnahmen miteinbeziehen, hochwasserrelevante Wasserstände veröffentlichen und mit dem nationalen Katastrophenschutz eng verbunden sind. Auch sind die nationalen Vorhersager mit ihren Flusssystemen sehr vertraut. Dies kann ein Modell in einem gesamteuropäischen Kontext nicht leisten. Jedoch kann ein überregionales System wie EFAS nationalen Diensten durchaus wichtige, zusätzliche Informationen liefern: Nationale Hochwasserzentralen, die nur kurzfristige Vorhersagesysteme haben, erhalten durch EFAS einen Ausblick über die weitere, mittelfristige Entwicklung und können sich vorzeitig auf eine potenzielle Gefahrensituation einstellen. Nationale Hochwasserzentralen, die selbst bereits mittelfristige Vorhersagesysteme haben, können ihre lokalen Vorhersagen mit EFAS vergleichen. Da mit zunehmendem Vorhersagezeitraum die Unsicherheiten in der meteorologischen Vorhersage über die Unsicherheiten im hydrologischen Modellsystem dominieren, spielt auch die hydrologische Modellwahl zunehmend eine untergeordnete Rolle. EFAS-Vorhersagen werden immer für das ganze Einzugsgebiet berechnet und in gleicher Weise für alle dargestellt. Dies ist ein Vorteil, um sich einen Überblick über die Situation im gesamten Flusssystem zu verschaffen. In Deutschland ist dies besonders für die Staaten- und Bundesländerübergreifenden Flusssysteme der Oder, Elbe und Rhein wichtig. Der Europäischen Kommission wird eine harmonisierte Übersicht über aktuelle und zu erwartende transnationale Hochwasser in Europa bereitgestellt. Hier ist ein europaweites Hochwasser-Frühwarnsystem für den Katastrophenschutz unerlässlich, wenn die nationalen Behörden den internationalen Zivilschutz um Hilfe bitten (wie dies zum Beispiel im Juni 2010 in Polen und Ungarn der Fall war). EFAS fungiert als Austauschplattform bezüglich Erfahrungen, Wissen sowie Daten und fördert die transnationale Zusammenarbeit zwischen den EFAS-Partnern. Die Untersuchung von [9] hat gezeigt, dass viele Hydrologen nicht sehr vertraut sind mit probabilistischen Vorhersagen und sich daher ausschließlich auf deterministische Vorhersagen verlassen. Mittels der Internetplattform EFAS-IS kann man sich der probabilistischen hydrologischen Vorhersage und ihren Möglichkeiten schneller annähern. EFAS ist nicht für die Öffentlichkeit freigeschaltet. So soll vermieden werden, dass unterschiedliche Vorhersagen in Umlauf gelangen. EFAS greift auch nicht in die teilweise Staaten- und Bundesländerübergreifende Meldekette für den Katastrophenschutz ein, sondern dient ausschließlich als Informationsplattform für die Hochwasservorhersagezentralen. Die Entwicklung von EFAS wurde in enger Zusammenarbeit mit den europäischen Wasserbehörden erarbeitet. Von 2003 bis 2008 wurden fünf nationale Experten aus Elbe- und Donauanrainerstaaten freigestellt um an der Gemeinsamen Forschungsstelle mit dem EFAS-Team zusammenzuarbeiten. In einem Arbeitskreis mit Vertretern aus Elbe- und Donauanrainerstaaten wurden 2003 die Anforderungen und Zielsetzungen für ein Europäisches Hochwasser-Frühwarnsystem gesteckt. Seit 2005 wurde ein Partnernetzwerk aufgebaut, in dem die Regeln für den Austausch von Informationen und EFAS-Warnungen klar geregelt sind. Derzeit umfasst das EFAS-Netzwerk 28 Partner. In den meisten Ländern gibt es einen nationalen hydrologischen Dienst als Ansprechpartner. In Deutschland sind dies, wegen der föderalen Struktur, fünf Wasserbehörden auf Länderebene und die Bundesanstalt für Gewässerkunde. EFAS liefert damit einen Beitrag zur Umsetzung der Europäischen Hochwasserrisikomanagementrichtlinie [12], die unter anderem auch flächendetaillierte Hochwasserfrühwarnsysteme für Einzugsgebiete bzw. Teileinzugsgebiete bis 2015 vorsieht. 3 Das hydrologische Modell LISFLOOD Der Hauptbestandteil von EFAS ist LISFLOOD, ein GIS-basiertes, hydrologisches Niederschlags-Abfluss-Modell, das die wesentlichen Prozesse in einem Einzugsgebiet simulieren kann. Das Modell ist in der Lage, mittelfristige Hochwasservorhersagen in großen, transnationalen Flusssystemen zu berechnen, es wird aber auch in der Klimafolgenforschung und bei der Abschätzung der Auswirkungen von Landnutzungsänderungen eingesetzt. Bei großem Betrachtungsmaßstab lassen sich zahlreiche meteorologische und hydrologische Prozesse ausmachen, die bei kleinerem Maßstab nicht genügend gegeneinander abgegrenzt werden können. Andererseits können die für kleinräumige Standorte verwendeten Teilmodelle und abgeleiteten KW Korrespondenz Wasserwirtschaft 2011 (4) Nr. 4

3 Hydrologie und Wasserbewirtschaftung 195 Abb. 1: Modellstruktur von LISFLOOD bzw. gemessenen Kennwerte im Allgemeinen nicht unmittelbar für die Modellierung von großen Einzugsgebieten superpositioniert werden [2, 11]. Darüber hinaus werden die hydrologischen Kennwerte aus in sich homogen großskaligen paneuropäischen Datensätzen abgeleitet. Sie sind daher eher als mittlere Gebietscharakteristika zu betrachten und lassen eine vollständige physikalischbasierte Modellierung nicht zu. Um den Anforderungen einer paneuropäischen Niederschlags-Abfluss-Modellierung gerecht zu werden, wurde daher LISFLOOD als flächendetailliertes Hybridmodell aus konzeptionellen und physikalisch-basierten Ansätzen entwickelt. LISFLOOD beschreibt die folgenden wesentlichen Teilprozesse des Wasserhaushalts: Aufteilung des Niederschlags in Regen und Schnee, Schneeakkumulation, und -schmelze, Interzeption, Infiltration, Evaporation und Transpiration, präferentielle Fließwege, Bodenwasserspeicherung und vertikaler Transport in den Grundwasserspeicher sowie Gerinneabfluss. Weiterhin können anthropogene Steuerungen wie beispielsweise Talsperren im Modell nachgebildet werden. Für eine genauere Beschreibung und die zugrundeliegenden Berechnungsansätze sei auf [17] verwiesen. Ein schematischer Überblick über die Modellstruktur ist in Abbildung 1 gegeben. 4 Kalibrierung von LISFLOOD Um die Vorhersagequalität von EFAS zu verbessern, ist die Kalibrierung von LISFLOOD für alle europäischen Einzugsgebiete notwendig. Es werden daher mehrere Parameter, die nicht durch Messungen oder durch Literaturrecherche ermittelt werden können, zur Modellkalibrierung verwendet [13]. Während des Kalibrierungsvorgangs werden die unbekannten Parameter so angepasst, dass es zu einer möglichst genauen Übereinstimmung von simulierten und gemessenen Abflusswerten kommt. Dies kann manuell erfolgen, indem man subjektiv die Korrelation zwischen Parameterwerten und Güte der Simulation überprüft. Da man für EFAS jedoch eine große Zahl von Einzugsgebieten zu betrachten hat und die anzupassenden acht Parameter nicht in jedem Fall unabhängig voneinander sind, bietet sich ein objektives, automatisches Kalibrierungsverfahren an. Abb. 2: Gütemaß Nash-Sutcliffe-Koeffizient für 258 Pegel in transnationalen Flussgebieten in ganz Europa Für die Kalibrierung von 258 Einzugsgebieten wurde die Shuffle-Complex-Evolution-Algorith-Methode [10] und als Zielfunktion der Nash-Sutcliffe-Koeffizient verwendet. Abbildung 2 zeigt den Nash-Sutcliffe-Koeffizienten für 258 Pegel über ganz Europa, an denen beobachtete Zeitreihen von mindestens vier Jahren für die Kalibrierung zur Verfügung standen. Die Berechnung des Nash-Sutcliffe-Koeffizienten bezieht den Kalibrierungs- und den Validierungszeitraum von 1999 bis 2006 ein. Mehr als die Hälfte der Werte sind größer als 0,33 und 30 Prozent sind größer als 0,66. Für die deutschen Pegel liegt die überwiegende Anzahl der Werte im Bereich 0,6 bis 0,8. Einzugsgebiete, die im Alpenraum liegen sowie Einzugsgebiete mit Einfluss von Bewässerung (zum Beispiel Spanien), von Seen und Stauseen (zum Beispiel Skandinavien) oder von Eishochwasser (zum Beispiel Oder, Weichsel) zeigen generell eine geringere Güte mit Werten unter 0,33. Dies liegt vor allem daran, dass in diesen Einzugsgebieten das mittlere Verhalten unter- oder überschätzt wird. Damit ist zwar die Schätzung teilweise sogar schlechter als eine Mittelwertschätzung der Messwerte, dennoch wird die Dynamik des Systems erfasst. Mittels der EFAS-Methodik (siehe Abschnitt 6) und des Fehlerkorrekturverfahrens [3] können so signifikante Vorhersagen erstellt werden. 5 Eingangsdaten Für den Betrachtungsmaßstab Europa stellt sich die Datenlage naturgemäß als sehr inhomogen dar. EFAS benötigt aber für die Modellierung länderübergreifender Flusssysteme sowie für den

4 196 Fachbeiträge Hydrologie und Wasserbewirtschaftung täglichen operationellen Betrieb eine einheitliche Datenlage. In EFAS werden daher ausschließlich europaweite Datensätze eingebunden. Für die Kalibrierung sind Abflussmessdaten des Zeitraums 1997 bis 2007 verwendet worden. Diese wurden direkt von den zuständigen nationalen Behörden oder dem Global Data Runoff Centre in Koblenz geliefert. Seit 2009 werden historische und Echtzeitdaten für Abflüsse und Wasserhöhen von dem European Terrestrial Network for River Discharge (ETN-R) gesammelt. Das ETN-R-Projekt wird vom Global Data Runoff Centre ( ausgeführt und von der Europäischen Kommission finanziert. Zurzeit werden von ca. 500 Stationen über Europa verteilt Daten in Echtzeit geliefert. Meteorologische Daten ab 1975 kommen aus der meteorologischen Datenbank der Landwirtschaftsabteilung ( jrc.it/mars/about-us/agri4cast) der Gemeinsamen Forschungsstelle. Diese Datenbank wird täglich aktualisiert und enthält mittlerweile europaweit über Stationen, die aber hauptsächlich auf landwirtschaftlich relevante Gegenden konzentriert sind und zum Beispiel in den Gebirgen eine geringe Netzdichte aufweisen. Deshalb werden in EFAS zusätzliche Stationen der nationalen meteorologischen Dienste in Echtzeit eingebunden. Wettervorhersagen mit einem Vorlauf von zehn Tagen werden von dem Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (EZMW) als deterministische und als Ensemblevorhersage (EPS mit 51 Ensemblemitgliedern) zur Verfügung gestellt. An der Einbindung der 15-Tage-Vorhersage des EZMW wird gearbeitet. Der Deutsche Wetterdienst (DWD) stellt eine deterministische Vorhersage für sieben Tage bereit. Ebenfalls werden 16 Ensemblemitglieder des COSMO Limited Area Ensemble Prediction Systems mit einem Vorhersagezeitraum von fünf Tagen verwendet, die vom Meteorologischen Dienst Emilia-Romagna, Bologna, Italien zur Verfügung gestellt werden. Aus diesen multiplen Ensemble und deterministischen Vorhersagen werden Datensätze für Temperatur, Niederschlag und Evaporation zur weiteren Verwendung in EFAS erstellt. 6 EFAS-Methodik EFAS ist ein probabilistisches Hochwasser-Frühwarnsystem. Als solches basiert es nicht auf einer einzelnen deterministischen meteorologischen Vorhersage, sondern auf einem Bündel von meteorologischen Vorhersagen, sogenannten Ensembles. EFAS verwendet 51 Ensemblevorhersagen des EZMW für die tägliche 0.00-Uhr- und Uhr-Vorhersage und 16 COS- MO-LEPS-Ensemblevorhersagen für die Uhr-Vorhersage. Jede dieser meteorologischen Vorhersagen stellt die Ausgangsbedingung für eine LISFLOOD-Simulation dar und resultiert in einen möglichen zukünftigen hydrologischen Gewässerzustand, so dass letztlich für jedes Ensemblemitglied eine entsprechende Abflussvorhersage existiert. Im Gegensatz zur deterministischen Vorhersage werden hierbei die Unsicherheiten in der meteorologischen Vorhersage mitberücksichtigt. Jedoch ergibt sich keine eindeutige Aussage (zum Beispiel: ein Abfluss von 300 m 3 /s wird am 3. März um 3.00 Uhr überschritten), sondern ein probabilistischer Zusammenhang (zum Beispiel: ein Abfluss von 300 m 3 /s wird am 3. März um 3.00 Uhr von 30 Prozent der EPS-Vorhersagen überschritten). Um diese probabilistischen Aussagen als Entscheidungshilfen verwenden zu können, sind weitere Schritte notwendig. In EFAS sind daher als Entscheidungshilfe die Kriterien Grenzwertüberschreitung und Persistenz implementiert. Grenzwertüberschreitung Das erste Kriterium, die Grenzwertüberschreitung, benötigt kritische Schwellenwerte welche die Gefahrenstufen des zu erwartenden Hochwassers katalogisieren. Diese Schwellenwerte basieren auf einem 20-Jahre-Modelllauf für ganz Europa mit beobachteten meteorologischen Daten als Eingangsgrößen. Für jeden der 5 x 5 km 2 -Rasterpunkte wird eine Extremwertstatistik auf Basis der Gumbel-Verteilung durchgeführt, um die Wiederkehrintervalle zu bestimmen. Den entsprechenden Wiederkehrintervallen werden die EFAS-Alarmstufen niedrig, mittel, hoch und extrem zugeordnet (Tabelle 1). Für die Bestimmung der Schwellenwerte können nicht direkt die gemessenen Abflusswerte oder die offiziellen Extremwertstatistiken verwendet werden, da für jeden Rasterpunkt Schwellenwerte bestimmt werden müssen und gemessene Werte nur an Pegelstationen vorliegen. Zudem weichen trotz Kalibrierung in einigen Einzugsgebieten die simulierten Werte von den gemessenen Abflusswerten ab, sei es durch Daten-, Modell-, Parameterfehler oder durch das Fehlen von Informationen zu Speicherbewirtschaftung, Poldern oder Deichbrüchen. Da jedoch auch hier meistens die Dynamik von Hochwasserereignissen gut getroffen wird, stimmen in vielen Fällen die EFAS-Schwellenwert Farbe Gefahrenbeschreibung S (extrem) 20 Jahre Potenziell extremes Hochwasserereignis erwartet H (hoch) 5 Jahre und 20 Jahre Potenziell bedeutendes Hochwasser erwartet M (mittel) 2 Jahre und 5 Jahre Bordvoller Wasserstand oder geringfügig höher erwartet. Bei Hochwasser werden keine signifikanten Schäden erwartet L (niedrig) 1,5 Jahre und 2 Jahre Wasserstand höher als normal, aber kein Hochwasser zu erwarten Tabelle 1: EFAS-Schwellenwerte KW Korrespondenz Wasserwirtschaft 2011 (4) Nr. 4

5 Hydrologie und Wasserbewirtschaftung 197 Überschreitungen der EFAS-Schwellenwerte mit dem realen Hochwassergeschehen gut überein. Persistenz Das zweite Kriterium ist die Persistenz des Hochwassersignals. EFAS zielt auf die Vorhersage von meso- bis großskaligen Hochwasserereignissen. Während Sturzfluten in kleineren Einzugsgebieten meist durch lokale Wetterereignisse ausgelöst werden, kann man davon ausgehen, dass Hochwasserereignisse in großen Flüssen durch großskalige, synoptische Wetterlagen verursacht werden, die sich über mehrere Tage aufbauen. Demzufolge sollten die meteorologischen Modelle diese Wetterlagen nicht nur einmal, sondern über einen längeren Zeitraum abbilden. In diesem Fall würde auch das hydrologische Modell die Tendenz eines heraufkommenden Hochwassers persistent bestätigen. Die Gefahr eines Hochwassers ist dann potenziell gegeben, wenn mindestens 10 von 51 Ensemblevorhersagen oder eine deterministische Vorhersage den EFAS-Schwellenwert hoch in drei aufeinanderfolgenden Uhr-Vorhersagen überschreitet [1]. Durch die Einführung dieses Kriteriums konnte die Anzahl der Fehlalarme deutlich reduziert werden [16]. Abb. 4: EFAS-Vorhersage für den 25. September 2010, Uhr, in Löben, Schwarze Elster Zeitreihen der deterministischen Vorhersagen (DWD: braun, EZMW: schwarz) und Box-plots der EZMW- EPS-basierten probabilistischen Vorhersage 7 EFAS-Vorhersageprodukte Abb. 3: Beispiel für die EFAS-Darstellung der Schwellenwertüberschreitung (Teil des Elbe-Einzugsgebiets am 25. September 2010) basierend auf EZMW-probabilistischen-Vorhersagen; links: Anzahl der EPS-Vorhersagen über dem Schwellenwert hoch, rechts: Anzahl der EPS-Vorhersagen über dem Schwellenwert extrem ) Abb. 5: EFAS-Vorhersage für den 25. September 2010, Uhr, in Löben, Schwarze Elster Übersicht über die Schwellenwertüberschreitung für jeden Vorhersagetag In EFAS wird besonders viel Gewicht auf die Entwicklung der Visualisierung der Vorhersagen gelegt, um die Informationen, die das System bereitstellt, einfach zusammenzufassen und die Vorhersageergebnisse den nationalen hydrologischen Diensten effizient aufgearbeitet zur Verfügung zu stellen. Dies ist besonders wichtig, da es sich bei den EFAS-Informationen um probabilistische Vorhersagen handelt, die zwar zunehmend Verbreitung finden, dennoch eine andere Herangehensweise erfordern als deterministische Vorhersagen. Weiterhin muss auch darauf Rücksicht genommen werden, dass die EFAS-Ergebnisse in ganz Europa in Englisch verbreitet werden, aber Englisch meist nicht die Muttersprache der Empfänger ist und daher die Ergebnisse intuitiv verständlich sein müssen. Die EFAS-Vorhersageprodukte konzentrieren sich auf die Darstellung der Schwellenwertüberschreitung in Form von Karten und in Tabellen für einzelne Punkte. Für ganz Europa werden mittels eines GIS-Interface die Rasterpunkte hervorgehoben, die die Schwellenwerte überschreiten. Als Beispiel wird in Abbildung 3 die Anzahl der EZMW-EPS angegeben, die die Schwellenwerte hoch und extrem überschreiten. Die Abbildungen 3 bis 7 zeigen die Ergebnisse der zwei deterministischen Vorhersagen von DWD und EZMW und die Ensemblevorhersage des EZMW. Die COSMO-LEPS-Ensemblevorhersagen können in gleicher Weise dargestellt werden, sind jedoch aus Gründen des Umfangs und der Übersichtlichkeit weggelassen worden. Die EFAS-Schwellenwerte sind farblich den Hydrographen unterlegt (Abbildung 4). Abbildung 5 zeigt farblich markierte Warnstufen für jeden Vorhersagetag für die deterministischen Vorhersagen von DWD und EZMW in den oberen zwei Reihen (zum Beispiel Warnstufe extrem für den 29./30. September 2010 bei der EZMW- Vorhersage). In den zwei unteren Zeilen wird die Anzahl der Ensemblemitglieder angegeben, die den Schwellenwert hoch bzw. extrem überschreiten (beispielsweise 13 von 51 Ensemblemitgliedern überschreiten den Schwellenwert extrem am 29. September 2010). Die Darstellungen in den Abbildungen 3, 5, 6 und 7 werden den EFAS-Partnern über die passwortgeschützte Internetseite bereitgestellt. In Abbildung 6 wird ein Beispiel für die Entwicklung der Vorhersagen über einen Zeitraum von mehreren Tagen gegeben. Anhand dieser Entwicklung lässt sich die Persistenz der Hochwasservorhersage gut abschätzen. Am 30. September 2010 betrug der gemessene Wasserstand am Pegel Löben an der Schwarzen Elster 333 cm, was einem Abfluss von 99 m 3 /s entspricht (Daten aus [15]). Dieser Wasserstand übertraf die höchste nationale Alarmstufe um 33 cm. Ab dem 25. September 2010 zeigt EFAS eine persistente Hoch-

6 198 Fachbeiträge Hydrologie und Wasserbewirtschaftung Abb. 6: Persistenz der Schwellenwertüberschreitung bei der probabilistischen EZMW-Vorhersage; je Zeile eine Vorhersage über zehn Tage wasserentwicklung mit der Vorhersage eines extremen Hochwasserscheitels für 13 von 51 EPS am 29./30. September In diesem Fall konnte eine Vorhersagewarnzeit von fünf Tagen erreicht werden. An Rasterpunkten, an denen Pegelbeobachtungen in Echtzeit zur Verfügung stehen, können über ein Fehlerkorrekturverfahren [3] die Simulationen und Vorhersagen korrigiert werden. Dadurch ergibt sich eine Wahrscheinlichkeitsverteilung, die näher an den gemessenen Abflusswerten liegt. Abbildung 7 gibt ein Beispiel für EFAS-Vorhersagen am Pegel Hofkirchen, Donau, vom 3. August 2010, Uhr. In Hofkirchen wurde am 10. August das mittlere jährliche Hochwasser von m 3 /s um 125 m 3 /s überschritten. Die EFAS-Vorhersagen zeigen fünf bis sieben Tage vorher eine 100-Prozent- Wahrscheinlichkeit, dass die Mittelwasserwerte überschritten werden. Für den Zeitraum 9./10. August zeigt sich zudem erstmals eine Wahrscheinlichkeit von bis zu fünf Prozent, dass auch der mittlere Hochwasserabfluss (MHQ) überschritten wird. Diese Wahrscheinlichkeiten sind dann sukzessive von Vorhersage zu Vorhersage gestiegen. 8 Fazit Der Beitrag zeigt die Methode des Europäischen Hochwasser- Frühwarnsystems (EFAS) und des ihm zugrundeliegenden hydrologischen Modells LISFLOOD. EFAS ist zurzeit eines der wenigen (pre-)operationellen Hochwasser-Frühwarnsysteme weltweit, das meteorologische Ensemblevorhersagen verwendet, um die Güte und den Vorhersagezeitraum der hydrologischen Hochwasservorhersagen zu erhöhen. Die Entwicklung in den vergangenen Jahren zeigt, dass EFAS einen wichtigen Beitrag zum Umgang mit und Akzeptanz von probabilistischen Vorhersagen leistet und wertvolle Zusatzinformationen an die betroffenen Hochwasserzentralen liefert. Zudem fungiert EFAS als Austauschplattform bezüglich Erfahrungen, Wissen und Daten und fördert darüber hinaus die transnationale Zusammenarbeit zwischen den EFAS-Partnern. Die Initiative wird von DG Environment, DG Enterprise, dem Europäischen Parlament, Abb. 7: Korrigierte Ensembleverteilungen der EFAS-Vorhersagen für den 3. August 2010, Uhr, für die Station Hofkichen, Donau EZMW-Ensemble (gelbe Box-Plots), deterministische Vorhersage EZMW (blau), deterministische Vorhersage des DWD (grün) den Mitgliedsstaaten und einer Reihe von internationalen Wasserverbänden unterstützt. Dank Die Autoren danken den Mitarbeitern der Gemeinsamen Forschungsstelle der Europäischen Kommission, Flood Action und der IT-Gruppe des Institute for Environment and Sustainability für die geleistete Unterstützung. Abkürzungsverzeichnis COSMO-LEPS: Ensemblevorhersagen des COSMO Limited Area Ensemble Prediction Systems, die vom Meteorologischen Dienst Emilia-Romagna, Bologna, Italien zur Verfügung gestellt werden DWD: Deutscher Wetterdienst EFAS: Europäisches Hochwasser-Frühwarnsystem EFAS-IS: Web-basiertes EFAS-Informationssystem http: //efas-is.jrc.ec.europa.eu/ EFFS: Project European Flood Forecasting System ( ) EZMW: Europäisches Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage EPS: Ensemblevorhersagesystem des EZMW ETN-R: European Terrestrial Network for River Discharge Project des Global Data Runoff Centre GIS: Geografisches Informationssystem LISFLOOD: Niederschlags-Abfluss-Modell, auf dem EFAS basiert MHQ: Arithmetisches Mittel des Abflusses der höchsten Werte aller Einzeljahre MQ: Arithmetisches Mittel des Abflusses aller Tageswerte KW Korrespondenz Wasserwirtschaft 2011 (4) Nr. 4

7 Hydrologie und Wasserbewirtschaftung 199 Literatur [1] Bartholmes, J., Thielen, J., Kalas, M. (2008): Forecasting mediumrange flood hazard on European scale, Georisk: Assessment and Management of Risk for Engineered Systems and Geohazards, 2:4, [2] Beven, K. J. (2001): Rainfall-runoff Modelling The Primer Chichester, John Wiley & Sons. [3] Bogner, K., Kalas, M. (2008): Error correction methods and evaluation of an ensemble based hydrological forecasting system for the Upper Danube catchment, Atmos. Sci. Let. 9, [4] Buizza, R., Hollingsworth, A., Lalaurette F., Ghelli, A. (1999). Probabilistic Predictions of Precipitation Using the ECMWF Ensemble Prediction System, Weather and Forecasting, 14, [5] Buizza, R. (2008). The value of probabilistic prediction, Atmos. Sci. Lett., 9, [6] Bund/Länder-Arbeitsgemeinschaft Wasser (LAWA, 2010): Empfehlungen zur Aufstellung von Hochwasserrisikomanagementplänen, 139. LAWA-VV am 25. und 26. März 2010 in Dresden. [7] Cloke, H.L., Pappenberger, F. (2009): Ensemble Flood Forecasting: a review, Journal of Hydrology, 375(3-4), [8] De Roo, A., Gouweleeuw, B., Thielen, J., Bates, P., Hollingsworth, A., (2003): Development of a European Flood Forecasting System, International Journal of River Basin Management 1 (1), 49 59, [9] Demeritt, D., Nobert, S., Cloke, H., Pappenberger, F. (2010): Challenges in communicating and using ensembles in operational flood forecasting, Meteorological Applications 17 (2) June 2010, [10] Duan, Q., Sorooshian, S., Gupta, V.K., (1992): Effective and efficient global optimization for conceptual rainfall-runoff models, Water Resources Research 28 (4), [11] Dyck, S. (1980): Angewandte Hydrologie, Teil 2: Der Wasserhaushalt der Flussgebiete, VEB Verlag für Bauwesen, Berlin, 2. Auflage. [12] EU (2007): Richtlinie 2007/60/EG des Europäischen Parlaments und des Rates vom 23. Oktober 2007 (Hochwasserrisikomanagementrichtlinie HWRM-RL). [13] Feyen, L., Vrugt, J. A., Ó Nualláin, B. van der Knijff, J., De Roo, A. (2007): Parameter optimisation and uncertainty assessment for large-scale streamflow simulation with the LISFLOOD model, J. Hydrol. 332, [14] Gouweleeuw, B., Reggiani, P., De Roo, A. (2004): A European Flood Forecasting System EFFS, Full Report, European Report EUR 21208, EC DG JRC & WL Delft Hydraulics, 304, [15] Landesbetrieb für Hochwasserschutz und Wasserwirtschaft Sachsen-Anhalt (2010): Information zum Pegel Löben/Schwarze Elster, Stand 7. Oktober 2010, [16] Thielen, J., Bartholmes, J., Ramos, M.-H, De Roo, A. (2009): The European Flood Alert System Part 1: Concept and development. Hydrol. Earth Syst. Sci., 13, [18] Van der Knijff, J., Younis, J., De Roo, A. (2010). LISFLOOD: A GISbased distributed model for river-basin scale water balance and flood simulation, International Journal of Geographical Information Science, 24 (2), Autoren Dr. Peter Burek, Dr. Jutta Thielen-del Pozo Vera Thiemig, Dr. Peter Salamon, Ad De Roo European Commission, DG Joint Research Centre (JRC) Institute for Environment and Sustainability (IES) Land Management and Natural Hazards Unit (LMNH) TP 261, Via Enrico Fermi 2749, I Ispra (VA)/Italien peter.burek@jrc.ec.europa.eu W