Automatische Modellkette zur Vorhersage der saisonalen Hydrologie

#Modellkette #Hydrologie #Vorhersagen #Stauseen #mHM
Die Einzelbilder visualisieren die fünf Schritte der automatisierten Prozesskette: Download der Daten vom THREDDS-Server auf den UFZ-Server, Datenvorbereitung, Modellsimulation, Datennachbereitung und schließlich der Upload auf den THREDDS-Server.
Schematische Darstellung der automatisierten Prozesskette zur Erstellung saisonaler Vorhersagen des Wasserhaushalts. © PK Shrestha, L Samaniego, O Rakovec. Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung GmbH - UFZ

Die automatisierte Prozesskette zur Erstellung saisonaler Vorhersagen des Wasserhaushalts (AMC) verarbeitet mehr als 51 saisonale meteorologische Vorhersagen, um für Landwirte und Wassermanager hochrelevante, probabilistische hydrologische Indikatoren in Bezug auf Bodenfeuchte und Abflussbedingungen zu erzeugen.

Semiaride Regionen zeichnen sich durch geringe Jahresniederschläge mit großer intra- und inter-annueller Variabilität aus. Ein treffendes Beispiel hierfür ist Khuzestan im Iran, wo sich die hydrologischen Bedingungen in zwei aufeinanderfolgenden Jahren umkehrten: 2017/18 war das trockenste Jahr seit Beginn der Aufzeichnungen, 2018/19 kam es zu rekordverdächtigen Überschwemmungen. Bei einem solchen Maß an Unsicherheit profitiert die Wasserwirtschaft stark von hydrologischen Prognosen, die einige Monate im Voraus bereitgestellt werden. Die numerische Modellierung dieser Regionen ist jedoch aufgrund bestehender Staudämme nicht trivial.

Räumlich aufgelöste hydrologische Modelle sind modernste Werkzeuge in der hydrologischen Modellierung, die modellbasiertes Handeln auf lokaler Ebene ermöglichen. Wir verwenden das mesoskalige hydrologische Modell mHM, das mit seinen Modulen Multiscale Parameter Regionalization, MPR (Samaniego et al. 2010, WRR) und Subgrid Catchment Contribution,  SCC (Shrestha et al. 2020, EGUGA) nahtlos skalierbare Modellergebnisse erzeugt. Dazu werden Zustandsvariablen, Modellflüsse und insgesamt ein quasi maßstabsunabhängiger Wasserhaushalt des Einzugsgebietes erzeugt. Das Vorhersagesystem mit dem mHM als Kernstück erstellt so monatliche Prognosen bis zu sechs Monate im Voraus.

Die Methodik besteht hauptsächlich aus zwei Teilen. Zunächst wird das Modell mHM für die Projektstudienregionen unter Einbeziehung der großen Staudämme erstellt. Das Modell wird gegen die Wasserstände an den Stauseen und den flussabwärts gelegenen Abflussstationen optimiert. Zweitens entwickeln wir eine automatisierte Prozessierungskette zur Erstellung von saisonalen hydrologischen Vorhersagen mit einer Auflösung von 0,1 Grad (~10 km). Die erzeugten Vorhersagen umfassen Karten mit Wahrscheinlichkeiten, welche den mengenmäßigen Zustand des Wassers im Boden, in den Stauseen und in den Flüssen anzeigen.

Wasser­ressource: Oberflächenwasser, Regenwasser
Produkttyp:
  • Modelle & Software-Tools
TRL: 9
    TRL (Technology Readiness Level)
  • TRL 1 - Grundprinzipien beobachtet
  • TRL 2 - Technologiekonzept formuliert
  • TRL 3 - Experimenteller Nachweis des Konzepts
  • TRL 4 - Technologie im Labor überprüft
  • TRL 5 - Technologie in relevanter Umgebung überprüft (bei Schlüsseltechnologien im industrieorientierten Umfeld)
  • TRL 6 - Technologie in relevanter Umgebung getestet (bei Schlüsseltechnologien im industrieorientierten Umfeld)
  • TRL 7 - Test eines System-Prototyps im realen Einsatz
  • TRL 8 - System ist komplett und qualifiziert
  • TRL 9 - System funktioniert in operationeller Umgebung (bei Schlüsseltechnologien oder Raumfahrt wettbewerbsfähige Fertigung)
Anwendungs­sektor: Landwirtschaft, Naturraum Wasser, Wasserwirtschaft
Fördermaßnahme: GRoW
Projekt: SaWaM

Kontakt und Partner


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  • Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung GmbH - UFZ,
  • Permoserstraße 15,
  • 04318 Leipzig
http://www.ufz.de
Dr. Luis Samaniego
  • luis.samaniego@ufz.de
  • +49 (0) 341 235 1971

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Leipzig

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