Hochwasserereignisse aus kontinuierlicher Langzeitsimulation zur Überprüfung der Sicherheit der Stauanlagen. Schlussbericht vom 17.03.2021

Abstract

Die in diesem Projekt entwickelte Methodik erlaubt es, auf der Basis von kontinuierlichen Langzeitsimulationen verschiedene Abflussverläufe von Hochwassern mit gegebenen Wiederkehrperioden durch realistische Ganglinien wiederzugeben. Der vorliegende Bericht beschreibt zum einen die Entwicklung dieser Methodik und zum anderen erste Auswertungen der Resultate aus dem Projekt „Extremhochwasser an der Aare“ (EXAR) für 19 Stauanlagen unter Bundesaufsicht im Einzugsgebiet der Aare. Der Vorteil der entwickelten Methodik ist, dass sich realitätsnahe repräsentative Ganglinien für eine Sicherheitsabschätzung zu definierten Jährlichkeitsbereichen ergeben. Dies kann zu realistischeren Abschätzungen führen als die sonst häufig verwendeten synthetischen Ganglinien, welche typischerweise nur durch einen oder zwei Parameter definiert werden. In einem ersten Schritt wurden aus den vorliegenden EXAR-Daten bivariate Jährlichkeiten bezüglich Abflussspitze und Hochwasservolumen berechnet und die entsprechenden Hochwasserganglinien bestimmten Jährlichkeitsbereichen (z.B. HQ100, HQ1’000, HQ5’000) zugeordnet. Innerhalb jedes Jährlichkeitsbereiches wurden dann die Ganglinien über funktionelles Clustering gruppiert. Dieses Clustering basiert auf einer Beschreibung der Ganglinien durch Funktionen, was bedeutet, dass die Ganglinien nicht nur nach bestimmten Charakteristika wie Abflussspitze oder Hochwasservolumen gruppiert werden, sondern die gesamte Form der Ganglinien in den Clustering-Prozess miteinbezogen wird. Aus jedem Cluster wurde anschliessend ein funktioneller Boxplot konstruiert, welcher wiederum die Form der Ganglinien im Cluster statistisch aggregiert darstellt. Die sich daraus ergebenden repräsentativen Ganglinien sollen den jeweils gewählten Jährlichkeitsbereich gut abdecken. Die Mittellinie des funktionellen Boxplots (was in etwa einem Median eines klassischen Boxplots entspricht) dient dann als repräsentative Ganglinie und entspricht einer tatsächlichen Ganglinie des Ausgangsdatensatzes. Um die Methode hinsichtlich ihrer Eignung als Grundlage für die Beurteilung der Hochwassersicherheit von Stauanlagen zu evaluieren, wurden zwei unterschiedliche Fälle betrachtet: 1) Stauanlagen mit beweglichen Organen zur Hochwasserentlastung und 2) Stauanlagen mit einem freien Überfall ohne zusätzliche bewegliche Organe zur Hochwasserentlastung. Für beide Fälle wurde jeweils der maximale Pegelanstieg im Stauraum berechnet und mit dem Volumen und der Abflussspitze der eingehenden Ereignisganglinien verglichen. In der Evaluation zeigte sich, dass die Mittellinie der funktionellen Ganglinien nicht immer am besten für eine Beurteilung der Hochwassersicherheit der Stauanlage geeignet ist. Deshalb wurden aus den funktionellen Boxplots jeweils weitere Ganglinien extrahiert. Zum einen waren dies repräsentative Ganglinien für Ereignisse mit sehr grossem Volumen innerhalb des Clusters, zum anderen repräsentative Ganglinien für Ereignisse mit grosser Abflussspitze innerhalb des Clusters. Diese zusätzlich ausgewählten Ganglinien decken den Bereich ungünstiger Pegelanstiege für die untersuchten Stauanlagen gut ab. Zusätzlich wurde die Methode univariat auf Anlagen angewendet, welche als Wehre betrachtet werden können. Der Fokus lag dabei auf der Abflussspitze. Für alle Anlagen ergaben sich mit der univariaten Methode enge funktionelle Boxplots, bei welchen die Mittellinie repräsentativ für die Kurvenschar der Jährlichkeitsbereiche war. Das 2020 angelaufene Projekt „Extremhochwasser Schweiz“ wird weiterentwickelte Langzeitsimulationen für grosse Einzugsgebiete (≥ 1‘000 km²) in der gesamten Schweiz bereitstellen und auch kleine (ca. 10–1‘000 km²) Einzugsgebiete abdecken können. Mit der hier entwickelten Methode und ersten Tests für hypothetische Anlagen mit freiem Überfall wurde eine gute Grundlage geschaffen, mit welcher diese Simulationen ebenfalls im Hinblick auf die Stauanlagensicherheit ausgewertet werden können