Identification of distributed runoff models

Zsfassung in engl. SpracheFür zahlreiche wasserwirtschaftliche Fragestellungen ist der Einsatz von hydrologischen Modellen erforderlich. Dazu zählen Hochwasservorhersage, Ermittlung von Bemessungshochwässern, Abschätzung der verfügbaren Wasserressourcen und Untersuchungen des Einflusses anthropogener Eingriffe auf das Abflussregime. Detaillierte Modelle erlauben es, die ablaufenden Prozesse räumlich differenziert abzubilden.Die Struktur und die Parameter des Modells werden in der Regel aus der Systemantwort, den Abflussdaten, erschlossen, d. h. identifiziert. Dies wird jedoch durch die Komplexität des Systems erschwert. Die vorliegende Arbeit stellt eine Methode zur Identifikation von Struktur und Parametern detaillierter Niederschlag-Abflussmodelle vor. Die Idee ist dabei, durch eine Kombination unterschiedlicher Datenquellen mit jeweils unterschiedlicher Aussagekraft die Bandbreite der gesuchten Parameterwerte und Strukturgleichungen einzuengen. Dadurch wird die Extrapolierbarkeit auf große Ereignisse verbessert. Die Umsetzung dieses Konzeptes wird am Beispiel der Modellkomponenten des Hochwasservorhersagesystems am Kamp beschrieben. Die erste Modellkomponente beschreibt die Abflussbildung und Abflusskonzentration im Gebiet. Für diese Komponente wird ein kontinuierliches Modell herangezogen, das auf Rasterbasis die Bodenfeuchte bilanziert. In Kapitel 2 wird eine systematische Vorgangsweise der Identifikation der Parameter für jedes Rasterelement vorgestellt, die aus den folgenden fünf Schritten besteht: Setzen von a priori Parameterwerten; Feinabstimmung der räumlichen Muster durch spektrale Entmischung; Parametereichung (Feinabstimmung); Feinabstimmung der Modellstruktur; Plausibilitätskontrolle der simulierten räumlichen Muster. Die zweite Komponente beschreibt den Wellenablauf in den Flussstrecken, welche die Teilgebiete verbinden. Die Schwierigkeit liegt hier darin, dass es sich um kleine Gebiete handelt, bei denen die seitlichen Zuflüsse groß sein können im Vergleich zum Durchfluss im Hauptgerinne, wodurch die Wellenformen beeinflusst werden. Für eine derartige Situation stellt Kapitel 3 eine Methode zur Bestimmung der Parameter des Wellenablaufmodells vor, die ebenfalls aus fünf Schritten besteht:Setzen von a priori Parameterwerten aus einer Analyse der topographischen Verhältnisse, Luftbildern und Wasseranschlaglinien; Analyse von Abflussdaten; Aneichung des Wellenablaufmodells an die Ergebnisse detaillierter hydrodynamischer Modelle; Kombination der Informationen zur Erfassung der Nichtlinearität im Wellenablauf; Feinabstimmung der Parameter unter Einbeziehung eines Niederschlag-Abflussmodells. In Kapitel 4 wird das Gesamtmodell im Zuge des Identifikationsprozesses plausibilisiert. Im Vordergrund steht dabei nicht eine bestmögliche Anpassung der Simulation an die Beobachtung, sondern das Verständnis der ablaufenden Prozesse und Mechanismen.Aufbauend auf dem ?Dominant Processes Concept? werden drei Ereignistypen unterschieden: Schneebeeinflusste Ereignisse, konvektive Ereignisse und advektive Ereignisse. Zusätzlich wird eine saisonale Analyse durchgeführt. Diese differenzierte Betrachtung erleichtert die Identifikation und Plausibilisierung des Modells. Das fünfte Kapitel befasst sich mit dem Fall, bei dem sich eine wasserwirtschaftliche Speicherkette im Flussgebiet befindet. Das Einzugsgebiet liefert den Input in die Speicherkette, und umgekehrt liefert die Speicherkette einen Input in andere Teilgebiete, die durch das hydrologische Modell beschrieben werden. Kapitel 5 stellt eine Methode vor, das hydrologische Verhalten der Speicherkette zu beschreiben. Der Ansatz ist als regelbasiertes Simulationsmodell formuliert, um auch nicht quantitativ vorliegende Informationen einzubeziehen. Die Berechnung der zukünftigen Steuerung der Verschlussorgane (Turbinen, Hochwasserentlastung) erfolgt nach Regeln, die unter Einbeziehung des Betreibers in einem iterativen Prozess entwickelt wurden. In den Regeln sind die Bewirtschaftungsziele des Betreibers aus der bisherigen Praxis implizit enthalten.Hydrological models are needed for numerous applications in water resources management. These include flood forecasting, estimation of design discharges, assessment of available water resources, and analysis of the impact of anthropogenic activities on the runoff regime.Distributed models represent the relevant hydrological processes in a spatially explicit way. The structure and the parameters of such models are usually back calculated or identified from the observed system response which are the streamflow hydrographs. However, this process is complicated by the complexity of such systems. This thesis presents a method of identifying the structure and the parameters of distributed rainfall runoff models. The idea is to reduce the uncertainty of the estimated parameters and model equations by combining various sources of information that differ in terms of their information content. This procedure enhances the capability of the model to extrapolate to extreme events. The proposed concept is illustrated by the example of the model components of the flood forecasting system at the Kamp river in Austria.The first model component represents runoff generation and runoff concentration at the catchment scale. A continuous model is used that accounts for soil moisture on a grid basis. Chapter 2 proposes a structured approach of identifying the parameters of each grid element.The approach consists of five steps: Setting a priori parameters; fine tuning the spatial patterns by spectral unmixing; parameter calibration (fine tuning); fine tuning the model structure; plausibility check of simulated spatial patterns. The second component represents runoff routing in the streams that connect the sub-catchments. The difficulty is that these are small catchments where lateral inflows can be large relative to the discharge in the main stream, so may significantly affect the shape of the hydrographs. For this type of problem, chapter 3 proposes an approach of identifying the parameters of the routing model that, again, consists of five steps: Setting a priori parameters based on topography, aerial photographs, flood marks and field surveys; analysing runoff data; calibrating the routing model to the results of hydrodynamic models; combining these pieces of information to allow for non-linearities in the routing process; fine tuning of the parameters to events where lateral inflows are estimated by the rainfall runoff model.Chapter 4 consists of a plausibility check of the entire model as part of the identification process. The focus is on understanding the processes and mechanisms that are operative in the catchment under certain conditions rather than on fitting the model to the observation data. Based on the "dominant process concept" three types of events are examined: snow melt induced events, convective events, and advective events. In addition, the model simulations are analysed on a seasonal scale. This stratification facilitates the identification and plausibility check of the model. The fifth chapter is concerned with the case of reservoirs in the catchment. The upstream catchment provides the input to the reservoirs and, conversely, the reservoirs provide input to the downstream parts of the catchment as represented by the hydrological model. Chapter 5 proposes a method that represents the hydrological characteristics of the reservoir system. It is formulated as a rule based simulation model which facilitates the representation of non-quantitative information. The future operation of turbines and spillway gates is simulated based on a set of rules which have been developed in an iterative way in collaboration with the reservoir operator. The rules embody the main objectives of reservoir operation.13

Convection-permitting regional climate simulations for representing floods in small- and medium-sized catchments in the Eastern Alps

Small-scale floods are a consequence of high precipitation rates in small areas that can occur along frontal activity and convective storms. This situation is expected to become more severe due to a warming climate, when single precipitation events resulting from deep convection become more intense (super Clausius–Clapeyron effect). Regional climate model (RCM) evaluations and inter-comparisons have shown that there is evidence that an increase in RCM resolution and, in particular, at the convection-permitting scale will lead to a better representation of the spatial and temporal characteristics of heavy precipitation at small and medium scales. In this paper, the benefits of grid size reduction and bias correction in climate models are evaluated in their ability to properly represent flood generation in small- and medium-sized catchments. The climate models are sequentially coupled with a distributed hydrological model. The study area is the Eastern Alps, where small-scale storms often occur along with heterogeneous rainfall distributions leading to a very local flash flood generation. The work is carried out in a small multi-model framework using two different RCMs (CCLM and WRF) in different grid sizes. Bias correction is performed by the use of the novel scaled distribution mapping (SDM), which is similar to the usual quantile mapping (QM) method. The results show that, in the investigated RCM ensemble, no clear added value of the usage of convection-permitting RCMs for the purpose of flood modelling can be found. This is based on the fact that flood events are the consequence of an interplay between the total precipitation amount per event and the temporal distribution of rainfall intensities on a sub-daily scale. The RCM ensemble is lacking in one and/or the other. In the small catchment ( &lt; 100&thinsp;km2), a favourable superposition of the errors leads to seemingly good CCLM 3&thinsp;km results both for flood statistics and seasonal occurrence. This is, however, not systematic across the catchments. The applied bias correction only corrects total event rainfall amounts in an attempt to reduce systematic errors on a seasonal basis. It does not account for errors in the temporal dynamics and deteriorates the results in the small catchment. Therefore, it cannot be recommended for flood modelling.</p