Modellierung von extremen Niedrigwasserereignissen am Rhein

Neue Optionen zur Kalibrierung des numerischen hydrologischen Modells WRF-Hydro zur Erfassung extrem niedriger Abflüsse am Rhein.

Das hydrologische Modell WRF-Hydro wurde entwickelt, um Land-Atmosphären-Wechselwirkungen mit dem meteorologischen Modell Weather Research Forecast (WRF) besser darstellen zu können. Seit fast zehn Jahren wird WRF-Hydro von Forschern in verschiedenen Flusseinzugsgebieten zu unterschiedlichen Zwecken getestet, insbesondere zur Erfassung von Hochwasserereignissen. Lee et al. (2022) haben das Modell erfolgreich zur Simulation von Niedrigwasser in Südkorea angewendet. Die Ergebnisse des Modells stimmen gut mit den beobachteten Abflüssen überein. Außerdem können mit Hilfe von Ausgabevariablen Dürreperioden anhand von Dürreindizes identifiziert werden. Diese Schlussfolgerung bestätigt, dass das Modell WRF-Hydro geeignet ist, um die Schiffbarkeit des Flusses unter extremen Trockenperioden zu bewerten.

Im Rahmen des CEDIM-Projekts Auswirkungen aktueller und künftiger Dürreereignisse auf die Abflüsse und den Transport im Rhein wurde der simulierte Abfluss während anhaltender Trockenperioden am Rhein mit WRF-Hydro bewertet. Als meteorologischer Input dienten Daten des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) Reanalyse Version 5 (ERA5). Das Modell wurde durch den Vergleich von Abflusssimulationen mit Pegelbeobachtungen des Global Runoff Data Centre (GRDC) kalibriert.

Um die simulierten Abflusswerte zu kalibrieren, wurden drei in der Literatur empfohlene Parameter ausgewählt. Der erste Parameter ist die Oberflächenrückhaltetiefe (RETDEPRTFAC), die dazu dient, die Wasserbewegung im Kanal von flussaufwärts nach flussabwärts zu bestimmen. Dieser Zustand tritt nur ein, wenn das im Kanal gestaute Wasser die Tiefe des Parameters überschreitet (Gochis, 2020). Der zweite Parameter, der Rückhaltefaktor (refkdt), beeinflusst die Oberflächeninfiltration und definiert dabei den Anteil der Niederschläge, der in den Boden eindringt (Yucel, 2016). Gemäß Rummler (2018) skaliert der Versickerungsparameter (slope) den Anteil des Wassers, der in die unterste Bodenschicht versickert. Es wurde vorgeschlagen, die Parameter nicht über das gesamte Gebiet konstant zu halten, sondern unter Verwendung von Landnutzungsinformationen eine räumliche Verteilung der einzelnen Parameter zu erzielen (Rummler, 2018). Dieser Ansatz kann den Kalibrierungsprozess deutlich beschleunigen und somit die Ergebnisse der Abflusswerte in einem komplexen Einzugsgebiet verbessern. Die Verteilung der verwendeten drei räumlich verteilten Parameter im gesamten Einzugsgebiet ist in Abbildung 1 gezeigt.

Abbildung 1. Räumliche Verteilungskarten der drei hydrologischen Parameter aus dem WRF-Hydro Modell: RETDEPRTFAC: Oberflächenrückhaltetiefe (links), refkdt: Rückhaltefaktor (mitte), Slope: Versickerungsparameter (rechts).

Abbildung 2: Simulierter (blau) und beobachteter (grau) täglicher Abfluss in Kaub (Rhein) während der Kalibrierungsperiode von 2016 bis 2017 und der Validierungsperiode (2018). NSE: Nash-Sutcliffe-Effizienz, KGE: Kling-Gupta-Effizienz, Corr: Korrelation, NSE(log): Logarithmische NSE für niedrige Werte.

Abbildung 2 zeigt, dass die Ganglinie des kalibrierten Modells gut mit den Beobachtungsdaten übereinstimmt. Die statistischen Vergleichswerte für den Vergleich des Modells mit den Beobachtungen an der Station Kaub erreichen einen akzeptablen Wertebereich. Knoben et al. (2019) schlagen vor, die simulierten Ergebnisse anhand der Nash-Sutcliffe-Effizienz (NSE) und der Kling-Gupta-Effizienz (KGE) zu bewerten. Die Autoren stellen fest, dass die Werte als akzeptabel angesehen werden können, wenn NSE > 0,5 oder KGE > 0,3 ist. Dies ist für die Mittelwerte beider Zeiträume der Fall. Ebenfalls zeigen die Ergebnisse einen akzeptablen logarithmischen NSE(log)-Wert. Dieser Wert betont die Bedeutung des minimalen Durchflusses und zeigt, dass das Modell in der Lage ist, auch niedrige Wasserstände korrekt zu erfassen.

References

  • Gochis, D. M. (2020). WRF-Hydro V5.1.1 Documentation. Boulder, USA: National Center for Atmospheric Research. Retrieved from National Center for Atmospheric Research. Research Application Laboratory: https://ral.ucar.edu/sites/default/files/public/WRFHydroV511TechnicalDescription.pdf
  • Knoben, W. J. M., Freer, J. E., and Woods, R. A. (2019). Technical note: Inherent benchmark or not? Comparing Nash–Sutcliffe and Kling–Gupta efficiency scores, Hydrol. Earth Syst. Sci., 23, 4323–4331, https://doi.org/10.5194/hess-23-4323-2019
  • Lee J., K. Y. (2022). Assessing the characteristics of recent drought events in South Korea using WRF-Hydro. Journal of Hydrology (607), 127459. doi:https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2022.127459
  • Rummler T., Arnault J., Gochis D., & Kunstmann H. (2019). Role of lateral terrestial water Flow on the regional water cycle in a complex terrain region: investigation with a fully coupled model. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 124. 507-529. https://doi.org/10.1029/2018JD029004
  • Yucel I., O. A. (2015). Calibration and evaluation of a flood forecasting system: Utility of numerical weather prediction model, data assimilation and satellite-based rainfall. Journal of Hydrology. Volume 523, 49-66. doi:https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2015.01.042

Zugehöriges Institut am KIT: Institut für Meteorologie und Klimaforschung Troposphärenforschung (IMKTRO)

Autor(en): Andrea Campoverde Márquez (März 2024)