Vorhersagbarkeit extremer Hochwasser

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Uwe Haberlandt
• Fachliche Zuordnung: Hydrogeologie, Hydrologie, Limnologie, Siedlungswasserwirtschaft, Wasserchemie, Integrierte Wasserressourcen-Bewirtschaftung
• Förderung: Förderung von 2017 bis 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 278017089

Das übergeordnete Ziel der zweiten Phase der Arbeit bleibt die Untersuchung der Vorhersagbarkeit von extremen Hochwässern in Abhängigkeit von Eigenschaften der Einzugsgebiete und des Klimas unter Berücksichtigung unterschiedlicher räumlicher und zeitlicher Maßstäbe. Vorhersage von Hochwasser ist hier definiert als Schätzung von Hochwasserwahrscheinlichkeitsverteilungen für unbeobachtete Orte und/ oder zukünftige Zeitperioden. Die Vorhersagbarkeit bezieht sich auf die Quantifizierung und Attributierung der Unsicherheit der Vorhersage. Die Untersuchungen zur Vorhersagbarkeit werden auf multivariate Hochwassermerkmale und nicht-stationäre Prozesse ausgedehnt. Drei Arbeitspakete werden vorgeschlagen. Das Erste beschäftigt sich mit der Vorhersagbarkeit multivariater Hochwassermerkmale unter Berücksichtigung von Instationarität aus Beobachtungsdaten. Im zweiten Arbeitspaket wird der stochastische Wettergenerator aus Phase I weiterentwickelt. Speziell werden Möglichkeiten für die direkte Generierung von Flächenniederschlag, die Regionalisierung der Modellparameter mithilfe von Radardaten und die nichtstationäre Synthese von Niederschlag und weiteren Klimavariablen untersucht. Der Wettergenerator liefert dann Daten für die Modell basierten Hochwassersimulationen im dritten Arbeitspaket. Dieses analysiert die Vorhersagbarkeit multivariater Hochwassermerkmale unter Berücksichtigung von Instationarität mithilfe von Monte-Carlo-Experimenten. Die Ergebnisse der drei Arbeitspakete sollen auch zu einem verallgemeinerten statistischen Modell führen, mit welchem Hochwasserverteilungsfunktionen aus Verteilungen des Niederschlags unter Berücksichtigung von Einzugsgebietseigenschaften prognostiziert werden können.

• DFG-Verfahren: Forschungsgruppen
• Teilprojekt zu: FOR 2416: Space-Time Dynamics of Extreme Floods (SPATE)