Ein Atlas hydrologischer Modellstruktur-Präferenzen: Entwicklung von Leitlinien für die Modellwahl durch automatisierte Modellstruktur-Identifikation (HMP-Atlas)“

• Antragstellerin: Dr. Diana Spieler
• Fachliche Zuordnung: Hydrogeologie, Hydrologie, Limnologie, Siedlungswasserwirtschaft, Wasserchemie, Integrierte Wasserressourcen-Bewirtschaftung
• Förderung: Förderung seit 2026
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 582077272

Die Wahl eines geeigneten hydrologischen Modells für einen bestimmten Modellierungszweck, ein bestimmtes Einzugsgebiet und eine gegebene Datensituation ist ein kritischer Schritt in der hydrologischen Modellierungskette. Die Modellwahl kann direkte Folgen auf die Verlässlichkeit von Modellergebnissen und die darauf basierenden Entscheidungen haben. Trotz zahlreicher Modellvergleichsstudien fehlen jedoch generalisierbare a-priori-Leitlinien, die Einzugsgebietsmerkmale mit geeigneten Modellstrukturen verknüpfen, um zu identifizieren, welche Modellstruktur für ein bestimmtes Gebiet und einen bestimmten Anwendungsfall am besten geeignet ist. Dieses Projekt möchte solche Leitlinien entwickeln, indem die Methode der „Automatic Model Structure Identification“ (AMSI) auf einen großräumigen, transkontinentalen Untersuchungsraum angewendet und dort auch weiterentwickelt wird. AMSI automatisiert die Modellwahl, indem es eine große Zahl von Modell-„Bausteinen“ durchsucht und jene Kombinationen zusammenstellt, die die Beobachtungsdaten am besten wiedergeben. Dazu optimiert AMSI gleichzeitig, welche Prozesse und Prozessgleichungen im Modell verwendet werden, sowie die zugehörigen Prozessparameter. Über die Kopplung des modularen Modellierungsframeworks Raven mit dem mixed-integer Optimierungsalgorithmus „Dynamically Dimensioned Search“ (DDS), testet AMSI viele unterschiedliche Strukturhypothesen und Parameterkombinationen, um konzeptionelle hydrologische Modelle zu bauen, die vordefinierte Bewertungskriterien erfüllen. Dieses Projekt erweitert AMSI um eine multi-kriterielle Kalibrierungsstrategie, die auf drei Modellierungszwecke (Hochwasser-, Niedrigwasser- und Wasserbilanz-Modellierung) zugeschnitten ist und mehrere Performancemetriken sowie Datenquellen nutzt. Dies verringert die Äquifinalität und steigert damit die Verlässlichkeit der ermittelten Strukturpräferenzen. Angewandt auf ca. 3 000 Einzugsgebiete in Deutschland und Nordamerika entsteht so der erste datengetriebene Atlas konzeptioneller Modellstruktur-Präferenzen über einen großen geographischen Raum. Der Atlas identifiziert für jeden der drei Modellierungszwecke die relevanten hydrologischen Prozesse und die bevorzugten Prozessgleichungen, die eine hydrologisch realistische Reproduktion des Einzugsgebietsverhaltens ermöglichen. Durch die statistische Verknüpfung dieser Präferenzen mit Einzugsgebiets- und Klimamerkmalen deckt das Projekt generalisierbare Muster auf, die erklären, wo und warum bestimmte Strukturen oder Prozessgleichungen funktionieren—und wo sie scheitern oder neue Formulierungen nötig sind. Diese Ergebnisse ermöglichen es damit sowohl Wissenschaftler:innen als auch Praktiker:innen, die Angemessenheit ihres Modelles ohne zeitaufwändige Tests zu beurteilen. Zudem können sie die Subjektivität in der Modellauswahl reduzieren und neue Wege für die Modell- und Prozessentwicklung aufzeigen, indem Redundanzen und Schwächen in bestehenden Prozessgleichungen aufgezeigt werden.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen