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    Comparative analysis of the differences between using LiDAR and contour-based DEMs for hydrological modeling of runoff generating debris flows in the Dolomites

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    Present work aims to explore the differences in hydrological modeling when using digital elevation models (DEMs) generated by points from LiDAR surveys and those digitized on the contour lines of the regional technical map (RTM) and their relevance for the simulation of debris flow triggering. Hydrological models for mountainous areas are usually based on digital elevation models (DEMs). DEMs are used to determine the flow path from each pixel, by which the basin is discretized, to the outlet. Hydrological simulations of runoff that triggered debris flows occurred in two rocky headwater basins of Dolomites, Fiames Dimai (area approximately 0.03 km2) and Cancia (area approximately 0.7 km2) are carried out using a DEM-based model designed for simulating runoff that descends from headwater areas. For each basin, the runoff is simulated using DEMs that are generated using points from LiDAR, and those digitized on the contour lines of the regional technical map, respectively. The results show that the peak discharge values corresponding to the simulations carried out using the LiDAR-based DEMs are higher than those corresponding to the simulations carried out using the RTM-based DEMs. Larger differences are observed for the Dimai basin, where the area corresponding to the RTM-based DEM is markedly smaller than the area corresponding to LiDAR-based DEM, whereas for the Cancia basin, the two areas are similar. Both the differences in the peak discharge and the basin area are due to the poor accuracy of the contour-based DEM (i.e., elevation accuracy), that is, a poor representation of the morphological features that leads to errors on the watershed divide and simplifications of the flow paths from each cell to the outlet. This result is highly relevant for estimating the triggering conditions of runoff generated debris flows. An incorrect simulated value of peak discharge can lead to errors both in planning countermeasures against debris flows and in predicting their occurrence

    Controls on the diurnal streamflow cycles in two subbasins of an alpine headwater catchment

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    In high-altitude alpine catchments, diurnal streamflow cycles are typically dominated by snowmelt or ice melt. Evapotranspiration-induced diurnal streamflow cycles are less observed in these catchments but might happen simultaneously. During a field campaign in the summer 2012 in an alpine catchment in the Swiss Alps (Val Ferret catchment, 20.4 km2, glaciarized area: 2%), we observed a transition in the early season from a snowmelt to an evapotranspiration-induced diurnal streamflow cycle in one of two monitored subbasins. The two different cycles were of comparable amplitudes and the transition happened within a time span of several days. In the second monitored subbasin, we observed an ice melt-dominated diurnal cycle during the entire season due to the presence of a small glacier. Comparisons between ice melt and evapotranspiration cycles showed that the two processes were happening at the same times of day but with a different sign and a different shape. The amplitude of the ice melt cycle decreased exponentially during the season and was larger than the amplitude of the evapotranspiration cycle which was relatively constant during the season. Our study suggests that an evapotranspiration-dominated diurnal streamflow cycle could damp the ice melt-dominated diurnal streamflow cycle. The two types of diurnal streamflow cycles were separated using a method based on the identification of the active riparian area and measurement of evapotranspiration

    Curvature distribution within hillslopes and catchments and its effect on the hydrological response

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    Topographic convergence and divergence are first order controls on the hillslope and catchment hydrological response, as evidenced by similarity parameter analyses. Hydrological models often do not take convergence as measured by contour curvature directly into account; instead they use comparable measures like the topographic index, or the hillslope width function. This paper focuses on the question how hillslope width functions and contour curvature are related within the Plynlimon catchments, Wales. It is shown that the total width function of all hillslopes combined suggest that the catchments are divergent in overall shape, which is in contrast to the perception that catchments should be overall convergent. This so-called convergence paradox is explained by the effect of skewed curvature distributions and extreme curvatures near the channel network. The hillslope-storage Bossiness (hsB) model is used to asses the effect of within-hillslope convergence variability on the hydrological response. It is concluded that this effect is small, even when the soil saturation threshold is exceeded. Also described in this paper is a novel algorithm to compute flow path lengths on hillslopes towards the drainage network, using the multidirectional flow redistribution method

    Simulations of snow distribution and hydrology in a mountain basin

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    We applied a version of the Regional Hydro‐Ecologic Simulation System (RHESSys) that implements snow redistribution, elevation partitioning, and wind‐driven sublimation to Loch Vale Watershed (LVWS), an alpine‐subalpine Rocky Mountain catchment where snow accumulation and ablation dominate the hydrologic cycle. We compared simulated discharge to measured discharge and the simulated snow distribution to photogrammetrically rectified aerial (remotely sensed) images. Snow redistribution was governed by a topographic similarity index. We subdivided each hillslope into elevation bands that had homogeneous climate extrapolated from observed climate. We created a distributed wind speed field that was used in conjunction with daily measured wind speeds to estimate sublimation. Modeling snow redistribution was critical to estimating the timing and magnitude of discharge. Incorporating elevation partitioning improved estimated timing of discharge but did not improve patterns of snow cover since wind was the dominant controller of areal snow patterns. Simulating wind‐driven sublimation was necessary to predict moisture losses

    Assessment of climate change and development of data based prediction models of sediment yields in Upper Indus Basin

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    Hohe Raten von SedimentflĂŒssen und ihre SchĂ€tzungen in Flusseinzugsgebieten erfordern die Auswahl effizienter QuantifizierungsansĂ€tze mit einem besseren VerstĂ€ndnis der dominierten Faktoren, die den Erosionsprozess auf zeitlicher und rĂ€umlicher Ebene steuern. Die vorherige Bewertung von Einflussfaktoren wie Abflussvariation, Klima, Landschaft und Fließprozess ist hilfreich, um den geeigneten Modellierungsansatz zur Quantifizierung der SedimentertrĂ€ge zu entwickeln. Einer der schwĂ€chsten Aspekte bei der Quantifizierung der Sedimentfracht ist die Verwendung traditioneller Beziehung zwischen Strömungsgeschwindigkeit und Bodensatzlöschung (SRC), bei denen die hydrometeorologischen Schwankungen, Abflusserzeugungsprozesse wie Schneedecke, Schneeschmelzen, Eisschmelzen usw. nicht berĂŒcksichtigt werden können. In vielen FĂ€llen fĂŒhrt die empirische Q-SSC Beziehung daher zu ungenauen Prognosen. Heute können datenbasierte Modelle mit kĂŒnstlicher Intelligenz die Sedimentfracht prĂ€ziser abschĂ€tzen. Die datenbasierten Modelle lernen aus den eingespeisten DatensĂ€tzen, indem sie bei komplexen PhĂ€nomenen wie dem Sedimenttransport die geeignete funktionale Beziehung zwischen dem Output und seinen Input-Variablen herstellen. In diesem Zusammenhang wurden die datenbasierten Modellierungsalgorithmen in der vorliegenden Forschungsarbeit am Lehrstuhl fĂŒr Wasser- und Flussgebietsmanagement des Karlsruher Instituts fĂŒr Technologie in Karlsruhe entwickelt, die zur Vorhersage von Sedimenten in oberen unteren Einzugsgebieten des oberen Indusbeckens von Pakistan (UIB) verwendet wurden. Die dieser Arbeit zugrunde liegende Methodik gliedert sich in vier Bearbeitungsschritte: (1) Vergleichende Bewertung der rĂ€umlichen VariabilitĂ€t und der Trends von AbflĂŒssen und Sedimentfrachten unter dem Einfluss des Klimawandels im oberen Indus-Becken (2) Anwendung von Soft-Computing-Modellen mit Eingabevektoren der schneedeckten FlĂ€che zusĂ€tzlich zu hydro-klimatischen Daten zur Vorhersage der Sedimentfracht (3) Vorhersage der Sedimentfracht unter Verwendung der NDVI-DatensĂ€tze (Hydroclimate and Normalized Difference Vegetation Index) mit Soft-Computing-Modellen (4) Klimasignalisierung bei suspendierten SedimentaustrĂ€ge aus Gletscher und Schnee dominierten Teileinzugsgebeiten im oberen Indus-Becken (UIB). Diese im UIB durchgefĂŒhrte Analyse hat es ermöglicht, die dominiertenden Parameter wie Schneedecke und hydrologischen Prozesses besser zu und in eine verbesserte Prognose der Sedimentfrachten einfließen zu lassen. Die Analyse der Bewertung des Klimawandels von FlĂŒssen und Sedimenten in schnee- und gletscherdominierten UIB von 13 Messstationen zeigt, dass sich die jĂ€hrlichen FlĂŒsse und suspendierten Sedimente am Hauptindus in Besham Qila stromaufwĂ€rts des Tarbela-Reservoirs im ausgeglichenen Zustand befinden. Jedoch, die jĂ€hrlichen Konzentrationen suspendierter Sedimente (SSC) wurden signifikant gesenkt und lagen zwischen 18,56% und 28,20% pro Jahrzehnt in Gilgit an der Alam Bridge (von Schnee und Gletschern dominiertes Becken), Indus in Kachura und Brandu in Daggar (von weniger Niederschlag dominiertes Becken). WĂ€hrend der Sommerperiode war der SSC signifikant reduziert und lag zwischen 18,63% und 27,79% pro Jahrzehnt, zusammen mit den FlĂŒssen in den Regionen Hindukush und West-Karakorum aufgrund von Anomalien des Klimawandels und im unteren Unterbecken mit Regen aufgrund der Niederschlagsreduzierung. Die SSC wĂ€hrend der Wintersaison waren jedoch aufgrund der signifikanten ErwĂ€rmung der durchschnittlichen Lufttemperatur signifikant erhöht und lagen zwischen 20,08% und 40,72% pro Jahrzehnt. Die datenbasierte Modellierung im schnee und gletscherdominierten Gilgit Teilbecken unter Verwendung eines kĂŒnstlichen neuronalen Netzwerks (ANN), eines adaptiven Neuro-Fuzzy-Logik-Inferenzsystems mit Gitterpartition (ANFIS-GP) und eines adaptiven Neuro-Fuzzy-Logik-Inferenzsystems mit subtraktivem Clustering (ANFIS) -SC), ein adaptives Neuro-Fuzzy-Logik- Inferenzsystem mit Fuzzy-C-Mittel-Clustering, multiplen adaptiven Regressionssplines (MARS) und Sedimentbewertungskurven (SRC) durchgefĂŒhrt. Die Ergebnisse von Algorithmen fĂŒr maschinelles Lernen zeigen, dass die Eingabekombination aus tĂ€glichen AbflĂŒssen (Qt), SchneedeckenflĂ€che (SCAt), Temperatur (Tt-1) und Evapotranspiration (Evapt-1) die Leistung der Sedimentvorhersagemodelle verbesserne. Nach dem Vergleich der Gesamtleistung der Modelle schnitt das ANN-Modell besser ab als die ĂŒbrigen Modelle. Bei der Vorhersage der Sedimentfrachten in Spitzenzeiten lag die Vorhersage der ANN-, ANIS-FCM- und MARS-Modelle nĂ€her an den gemessenen Sedimentbelastungen. Das ANIS-FCM-Modell mit einem absoluten Gesamtfehler von 81,31% schnitt bei der Vorhersage der Spitzensedimente besser ab als ANN und MARS mit einem absoluten Gesamtfehler von 80,17% bzw. 80,16%. Die datenbasierte Modellierung der Sedimentfrachten im von Regen dominierten Brandu-Teilbecken wurde unter Verwendung von DatensĂ€tzen fĂŒr Hydroklima und biophysikalische Eingaben durchgefĂŒhrt, die aus Strömungen, Niederschlag, mittlerer Lufttemperatur und normalisiertem Differenzvegetationsindex (NDVI) bestehen. Die Ergebnisse von vier ANNs (Artificial Neural Networks) und drei ANFIS-Algorithmen (Adaptive Neuro-Fuzzy Logic Inference System) fĂŒr das Brandu Teilnbecken haben gezeigt, dass der mittels Fernerkundung bestimmte NDVI als biophysikalische Parameter zusĂ€tzlich zu den Hydroklima-Parametern die Leistung das Modell nicht verbessert. Der ANFIS-GP schnitt in der Testphase besser ab als andere Modelle mit einer Eingangskombination aus Durchfluss und Niederschlag. ANN, eingebettet in Levenberg-Marquardt (ANN-LM) fĂŒr den Zeitraum 1981-2010, schnitt jedoch am besten mit Eingabekombinationen aus Strömungen, Niederschlag und mittleren Lufttemperaturen ab. Die Ergebnisgenauigkeit R2 unter Verwendung des ANN-LM-Algorithmus verbesserte sich im Vergleich zur Sedimentbewertungskurve (SRC) um bis zu 28%. Es wurde gezeigt, dass fĂŒr den unteren Teil der UIB-FlĂŒsse Niederschlag und mittlere Lufttemperatur dominierende Faktoren fĂŒr die Vorhersage von SedimentertrĂ€gen sind und biophysikalische Parameter (NDVI) eine untergeordnete Rolle spielen. Die Modellierung zur Bewertung der Änderungen des SSC in schnee- und gletschergespeiste Gilgit- und Astore-Teilbecken wurde unter Verwendung des Temp-Index degree day modell durchgefĂŒhrt. Die Ergebnisse des Mann-Kendall-Trendtests in den FlĂŒssen Gilgit und Astore zeigten, dass der Anstieg des SSC wĂ€hrend der Wintersaison auf die ErwĂ€rmung der mittleren Lufttemperatur, die Zunahme der WinterniederschlĂ€ge und die Zunahme der Schneeschmelzen im Winter zurĂŒckzufĂŒhren ist. WĂ€hrend der FrĂŒhjahrssaison haben die Niederschlags- und Schneedeckenanteile im Gilgit-Unterbecken zugenommen, im Gegensatz zu seiner Verringerung im Astore-Unterbecken. Im Gilgit-Unterbecken war der SSC im Sommer aufgrund des kombinierten Effekts der Karakorum-Klimaanomalie und der vergrĂ¶ĂŸerten Schneedecke signifikant reduziert. Die Reduzierung des Sommer-SSC im Gilgit Fluss ist auf die AbkĂŒhlung der Sommertemperatur und die Bedeckung der exponierten proglazialen Landschaft zurĂŒckzufĂŒhren, die auf erhöhten Schnee, verringerte TrĂŒmmerflĂŒsse TrĂŒmmerflĂŒsse und verringerte Schneeschmelzen von TrĂŒmmergletschern zurĂŒckzufĂŒhren sind. Im Gegensatz zum Gilgit River sind die SSC im Astore River im Sommer erhöht. Der Anstieg des SSC im Astore-Unterbecken ist auf die Verringerung des FrĂŒhlingsniederschlags und der Schneedecke, die ErwĂ€rmung der mittleren Sommerlufttemperatur und den Anstieg des effektiven Niederschlags zurĂŒckzufĂŒhren. Die Ergebnisse zeigen ferner eine Verschiebung der Dominanz von Gletscherschmelzen zu Schneeschmelzen im Gilgit-Unterbecken und von Schnee zu NiederschlĂ€gen im Astore-Unterbecken bei Sedimenteden Sedimentfrachten in UIB. Die vorliegende Forschungsarbeit zur Bewertung der klimabedingten VerĂ€nderungen des SSC und seiner Vorhersage sowohl in den oberen als auch in den unteren Teilbecken des UIB wird nĂŒtzlich sein, um den Sedimenttransportprozess besser zu verstehen und aufbauen auf dem verbessertenProzessverstĂ€ndnis ein angepasstes Sedimentmanagement und angepasste Planungen der zukĂŒnftigen Wasserinfrastrukturen im UIB ableiten zu können

    Hydrological Models as Web Services: An Implementation using OGC Standards

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    <p>Presentation for the HIC 2012 - 10th International Conference on Hydroinformatics. "Understanding Changing Climate and Environment and Finding Solutions" Hamburg, Germany July 14-18, 2012</p> <p> </p
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