Synthetische Niederschläge für Kanalnetzberechnungen (SYNOPSE)
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- Jan Schubert
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1 Synthetische Niederschläge für Kanalnetzberechnungen (SYNOPSE) U. Haberlandt et al. Koordination: Institut für Wasserwirtschaft, Hydrologie und landwirtschaftlichen Wasserbau, Leibniz Universität Hannover INIS Statusseminar, 20./ , Hamburg
2 Gliederung 1. Einführung 2. Ergebnisse PB2: Niederschlagsmodellierung 3. Ergebnisse PB3: Kanalnetzmodelle 4. Schlussfolgerungen & Ausblick Seite 2/ 15
3 Projektpartner Wissenschaftliche Einrichtungen: 1. Prof. U. Haberlandt, Uni Hannover, Inst. für Wasserwirtschaft, (WAWI) 2. Prof. A. Bárdossy, Uni Stuttgart, Institut für Wasser- und Umweltsystemmodellierung, Lehrstuhl für Hydrologie und Geohydrologie (LHG) 3. Prof. H. Kunstmann, Lehrstuhl für Regionales Klima und Hydrologie, Institut für Geographie, Universität Augsburg (IGUA) Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) 4. Dr. L. Fuchs, Institut für technisch-wissenschaftliche Hydrologie GmbH, Hannover (ITWH) 5. Dipl.-Ing. K.-J. Sympher, Dr.-Ing. Pecher & Partner Ingenieurgesellschaft mbh, Berlin (PP) Einrichtungen von Kommunen und Ländern und Betreiber i.d.a. : 6. M.Sc. S. Rohde, Hamburger Stadtentwässerung, (HSE) 7. Dipl.-Ing. C. Mesek, Stadtentwässerung Braunschweig, (SE BS) 8. Dipl.-Ing. J. Bolder, Eigenbetrieb Stadtentwässerung Freiburg (ESE) 1. Einführung Seite 3/ 15
4 Zielstellung 1. Entwicklung von Niederschlagsmodellen zur Erzeugung synthetischer Regenreihen für die Stadtentwässerung 2. Vergleich unterschiedlicher Verfahren zur Erzeugung synthetischer Niederschläge hinsichtlich ihrer Eignung für a) Überstaunachweis b) Schmutzfrachtberechnung c) Kanalnetzbewirtschaftung 1. Einführung Seite 4/ 15
5 Projektstruktur 1. Einführung Seite 5/ 15
6 Struktur der Modelle Intensity (mm/min) Intensity (mm/min) Überblick N-Modelle Übersicht IGUA Universität Ausburg Dynamisch-stochastische Modellierung meteorologischer Felder (Skamarock et al., 2008). LHG Universität Stuttgart nicht-parametrisches Resampling probabilistisch generierter Basisdaten (Bárdossy, 1998). WAWI Leibniz Universität Hannover parametrisches Modell - Parameterschätzung anhand von beobachteten Punktniederschlägen (Haberlandt et al., 2008). GCM: ERA-40 6h; 1,125 x1, Datenbank mit Statistiken aus Messdaten 1. Identifizierung der Niederschlagsereignisse Observed Rainfall - 5 minutes Rainfall Events 0.20 Observed Rainfall Rainfall Events Theoretical Shape 0.2 WSA = WSDxWSI RCM: WRF 24h; 7km Aggregierte Punktmessungen 24h Bias-Korrektur: Quantil-Quantil Transformation Disaggregierte Stundenwerte 2.1 Verteilungen ρ i T start 2. 1h-Generierung 2.2 Struktur σ i T optimiert WSD DSD WSD DSD: Dauer Trockenperioden WSD: Dauer Nassperioden WSA: Niederschlagsvolumen WSI: Niederschlagsintensität 2.1 Basisstatistik WSI WSD Time WSTpeak WSPeak Area = WSA WSPeak: Intensitätsspitze WSTpeak: Eintrittszeit WSPeak 2. Analyse und Synthese 2.2 LMoments (LM s) Time 2.3 Parameter Disaggregierte 5-Minutenwerte t 3. 5-min-Disaggregierung t Verteilungsfunktionen 3. Resampling für räumliche Konsistenz Regionalisierung Direkt von der regionalen Klimamodellierung (RCM) Räumliche Interpolation von ρ i und σ i mit External Drift Kriging auf ein 1km x 1km Raster Räumliche Interpolation von LM s mit External Drift Kriging auf ein 1km x 1km Raster 2. Ergebnisse PB2: Niederschlagsmodelle Seite 6/ 15
7 N-Modelle Vergleich Vergleich punktueller Niederschlagsstatistiken für die Station Freiburg: Beobachtung 12/1994 bis 9/2013 (ca. 19 Jahre) Institut/ Modell Ansatz Test-Länge Regio Lokal IGUA (Uni Augsburg) LHG (Uni Stuttgart) WAWI (Uni Hannover) Dynamischstochastisch Stochastisch Resampling Stochastisch ARP 30 a ja ja 300 a ja nein 300 a ja ja Transfer global 2. Ergebnisse PB2: Niederschlagsmodelle Seite 7/ 15
8 N-Ereignis- Eigenschaften *Definition Niederschlags- Ereignis: WSA min =1.0 mm DSD min = 5 min N min = 0.01 mm/5min (marginale Ereignisse ausgeschlossen) 2. Ergebnisse PB2: Niederschlagsmodelle Seite 8/ 15
9 N-Extremwerte 2. Ergebnisse PB2: Niederschlagsmodelle Seite 9/ 15
10 Vergleich A-Modelle Überblick über Pilotgebiete, Kanalnetze und Modelle Standort / Betreiber Braunschweig Freiburg Hamburg Bearbeitung Klima Übergang maritim-kontinental zentraleuropäisches Übergangsklima maritim Niederschlag 618 mm 908 mm 770 mm Kanalnetz Stadtzentrum 278 km Modelle ++systems Hystem-Extran KOSIM 794 km Zentrum km Harburg 168 km Hystem-Extran 3. Ergebnisse PB3: Kanalnetzmodelle Seite 10/ 15
11 0:00 2:00 4:00 6:00 8:00 10:00 12:00 14:00 16:00 18:00 20:00 22:00 0:00 2:00 4:00 Abfluss [cbm] Freiburg 0,025 Auslass Hochdorf 0,020 0,015 0,010 0,005 0,000 Abfluss gemessen Abfluss berechnet Modellkalibrierung mit ungleichmäßiger Überregnung (8 Regenschreiber) Überstauhäufigkeit im Kanalnetz auf Grundlage der Referenzzeitreihe (Umfang: 19 Jahre, 72 Ereignisse) Rechenzeit: 1h/ Ereignis; Referenzreihe (72 Ereignisse) 3 Tage; synthetische Reihe (10 Realisationen a 60 Jahre mit 2000 Ereignisse) 83 Tage 3. Ergebnisse PB3: Kanalnetzmodelle Seite 11/ 15
12 Braunschweig Abflussganglinie gemessen vs. simuliert nach Modellkalibrierung Überstauhäufigkeiten einzelner Schächte: Referenz vs. N-Modell-3 (eine Realisation a 30 Jahre) 3. Ergebnisse PB3: Kanalnetzmodelle Seite 12/ 15
13 Hamburg Vergleich am Beispiel der Überstauhäufigkeit Referenz = Langzeitseriensimulation mit gemessener Niederschlagszeitreihe (50 Jahre) Szenario = 12 Langzeitseriensimulationen mit synthetischen Niederschlägen (je 50 Jahre) Anzahl von Schächten mit Überstauhäufigkeit n Schachtweise Abweichung der Überstauhäufigkeit Modell 1 3. Ergebnisse PB3: Kanalnetzmodelle Seite 13/ 15
14 Große Meilensteine PB2: N-Modelle 1. Testversion (Jahr 1) 2. Endversion (Jahr 2) 3. Klimaszenarien (Jahr 3) PB3: A-Modelle 1. Aufbau & Kalibrierung (Jahr 1) 2. Validierung Synth. N (Jahr 2) 3. Szenarien & Prognosen (Jahr 3) PB4: Planung & Optimierung 1. Analyse Istzustand (Jahr 1) 2. Szenarien (Jahr 2) 3. Optimierung (Jahr 3) 2. Ergebnisse PB2: Niederschlagsmodelle Seite 14/ 15
15 Schlussfolgerungen 1. Kanalnetzmodellierung gibt unverzichtbare Hinweise für Anpassung der Niederschlagsmodelle 2. Erste Version der N-Modelle liefert gute kontinuierliche Reihen, jedoch mit Defiziten für die Extremwerte wahrscheinlich zusätzliche Iterationen erforderlich 3. Numerischer Aufwand für hydraulische Simulationen mit langen Serien sehr hoch vereinfachte Modellierung oder intelligente Realisationsauswahl 4. Schlussfolgerungen & Ausblick Seite 15/ 15
16 Vielen Dank für die Aufmerksamkeit! Gewitter östlich von Madrid, Europäischer Meteorologischer Kalender, 2010 Seite 16/ 15
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