Hydrologie extremer Hochwasser - Ereignisanalysen

• Antragsteller: Professor Dr. Andreas H. Schumann, seit 9/2023
• Fachliche Zuordnung: Hydrogeologie, Hydrologie, Limnologie, Siedlungswasserwirtschaft, Wasserchemie, Integrierte Wasserressourcen-Bewirtschaftung
• Förderung: Förderung seit 2017
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 278017089

In den letzten zwei Jahrzehnten ereigneten sich in Deutschland mehrere extreme Hochwasser, die vergleichbar zu den größten bisher beobachteten Ereignissen waren oder diese sogar übertrafen. Derartige Rekordhochwasser unterscheiden sich in mehrfacher Hinsicht von kleineren Hochwassern, was zu der Frage führt „Was sind die wichtigsten Prozesse und Prozesskombinationen außergewöhnlicher Hochwasser?“. Um dies zu beantworten, wurde in der ersten Phase eine Methode zur Hochwasseranalyse entwickelt, die auf Ganglinienanalysen und der Typisierung von Hochwasserereignissen beruht. Verschiedene statistische Methoden wurden konzipiert, um die Unterschiede in den Prozessen zu berücksichtigen. Darauf basierend wird ein Machine Learning Algrorithmus zur automatisierten Typisierung entwickelt, welcher in mehreren Flussgebieten angewendet wird, um die wichtigsten hydrologischen Prozesse der Hochwasserbildung bei extremen Ereignissen zu identifizieren. Diese Resultate werden in uni- und multivariaten statistischen Mischungsmodellen verwendet, um Quantile verschiedener Hochwassertypen an einem Pegel und zwischen Pegeln vergleichen können und präzisere kritische Werte für Kombinationen von Hochwassercharakteristiken zu erhalten.Basierend auf den Hochwassertypen wurde ein stochastischer Ereignisgenerator entwickelt, welcher typ-spezifische Hochwasserscheitel und –füllen allein auf Basis von Niederschlag- und Abflussbeiwerten modellieren kann. Dabei wurden jedoch die Wahrscheinlichkeiten extremer Hochwasser unterschätzt, weshalb eine detailliertere Analyse der Hochwasserentstehung, basierend auf deterministischen Modellen notwendig ist, um die Relevanz von Anfangs- und Nebenbedingungen extremer Hochwasser zu spezifizieren. Zu diesem Zweck wird ein hydrologisches Modell entwickelt, welches die räumlich-zeitlichen Niederschlagsbedingungen sowie die Nicht-Linearität der hydrologischen Prozesse und die Überlagerung von Hochwasserwellen berücksichtigt. Dieses wird in Sensitivitätsstudien der Hochwasserentstehung unter unterschiedlichen Anfangs- und Nebenbedingungen (Wenn-Dann-Analysen) angewendet und auf seine Fähigkeit Hochwasserhäufigkeiten und -charakteristiken wiederzugeben validiert. Mit ihm werden extreme Hochwasser generiert, welche aus seltenen Kombinationen verschiedenster Faktoren entstehen.Extreme Hochwasser definieren den rechten Rand der Verteilung. Um dies zu berücksichtigen, werden die Ergebnisse des deterministischen Modells in das stochastische Modell durch eine zusätzliche Komponente integriert. Der resultierende stochastische Ereignisgenerator berücksichtigt dann die Häufigkeit der Hochwassertypen, die jeweilige Verteilung und die Extremereignisse. Die deterministischen Simulationen korrigieren den rechten Rand der stochastischen Komponente. Diese Methodik wird deterministische Aspekte in die stochastische Modellierung integrieren und so die Berücksichtigung extremer, aber seltener Hochwasser verbessern.

• DFG-Verfahren: Forschungsgruppen
• Teilprojekt zu: FOR 2416: Space-Time Dynamics of Extreme Floods (SPATE)
• Ehemalige Antragstellerin: Privatdozentin Dr. Svenja Fischer, bis 8/2023