Verbesserte Modellierung ökohydrologischer Indikatoren

Bei der Nutzung und Erhaltung von natürlichen Ressourcen ist es ein wichtiges Anliegen sicherzustellen, dass genügend Wasser in Quantität und Qualität für zukünftige Generationen vorhanden ist. Hierbei müssen jedoch nicht nur menschliche Bedürfnisse berücksichtigt werden, sondern auchdie ökologischen undökosystemischen Anforderungen. Ökohydrologische Indikatoren spielen in diesem Kontext eine wichtige Rolle, da sie biologisch relevante Eigenschaften beschreiben. Obwohl diese Indikatoren aus Abflussmessungszeitreihen berechnet werden können, muss trotzdem auf Modellergebnisse zurückgegriffen werden, wenn es um unbeobachtete Einzugsgebiete geht oder wenn es von Interesse ist die Auswirkungen von unterschiedlichen Maßnahmen oder Veränderungen (z.B. Dammbau, Klimaveränderungen oder Änderung der Landnutzung) auf das ökologische Potenzial eines Baches zu analysieren. Da in diesem Falle die Änderungen noch nicht stattgefunden haben, sind keine gemessenen Zeitreihen vorhanden. Es ist daher wichtig festzustellen, wie gut ökohydrologische Indikatoren mit modellierten Abflussdaten wiedergegeben werden können. Zusätzlich ist es von großer Bedeutung zu ermitteln was gemacht werden kann um diese Schätzungen zu verbessern, besonders wenn es um unbeobachtete Einzugsgebiete geht. Dieses Projekt befasst sich mit diesen beiden Herausforderungen und soll uns somit befähigen zuverlässigere Aussagen über die Auswirkungen von Veränderungen auf die ökologischen Eigenschaften von Strömen zu treffen. Dieses wird durch die Nutzung von Verfahren zur Diagnose von Modellstrukturen, Kalibrierung und Unsicherheitsanalysen erreicht. Ziele dieses Projektes sind: 1) die Entwicklung einer Methodik für die Identifizierung hydrologischer Modellstrukturen die in der Lage sind bestimmte Kombinationen von ökohydrologischen Indikatoren gut zu reproduzieren, 2) die Verbesserungder Schätzungen von ökohydrologischenIndikatoren in unbeobachteten Einzugsgebieten und 3) die Bestimmung der Unsicherheiten der geschätzten Indikatoren in beobachteten und unbeobachteten Einzugsgebieten.

Ökohydrologische Indikatoren beschreiben biologisch relevante Eigenschaften von Einzugsgebieten, zum Beispiel der monatliche Abfluss oder die Anzahl der Abflussspitzen. Diese Indikatoren sind für die Festlegung von Bewirtschaftungszielen der Einzugsgebiete wichtig und spielen weiters auch eine relevante Rolle in der Bewertung der Auswirkungen natürlicher und anthropogener Veränderungen. Ziel des Projekts war es neue Ansätze zur Modellierung dieser Indikatoren zu entwickeln und auf diese Weise die Schätzungen dieser Indikatoren in (i) beobachteten Einzugsgebieten, (ii) unbeobachteten Einzugsgebieten und in (iii) Einzugsgebieten in denen Veränderungen geschehen sind, zu verbessern. Die wichtigsten Ergebnisse und Erkenntnisse dieses Projektes sind: - Entwicklung und Test einer Methodologie zur Bewertung der Fähigkeiten verschiedener hydrologischer Modelle um mehrere Indikatoren in einer Vielzahl von Einzugsgebieten wiederzugeben. - Die Schwierigkeiten die bei der Modellierung von bestimmten ökohydrologischen Indikatoren beobachtet werden, sind das Ergebnis von Mängeln in den Modellen und können somit nicht durch eine Verbesserung der Kalibrierungsansätze behoben werden. - Jahrhundertlange meteorologische Zeitreihen, die aus Reanalyse-Datensätzen abgeleitet wurden, können einige Einzugsgebiete im Nordwesten gut wiedergeben, sind jedoch für die Modellierung großer Teile des Landes immer noch nicht gut genug. Es konnte weiterhin beobachtet werden, dass bei dem Modell welches mit den interpolierten Datensätzen forciert wird, die beobachtete Modellleistung abnimmt wenn die Länge des zeitlichen Abstandes zum Kalibrierungszeitraum zunimmt. Dies war jedoch bei Verwendung der Reanalyse-Datensätze nicht ersichtlich. - Unbeobachtete Einzugsgebiete, die vom Schnee beeinflusst werden, lassen sich am besten mit physikalisch basierten Schneemodellen oder Temperatur basierten Ansätzen die eine Strahlungskomponente enthalten, modellieren. Es zeigte sich ferner, dass die Schneeschmelzmodelle eine hohe Korrelation zwischen dem modellierten und dem beobachteten Abfluss in unbeobachteten Einzugsgebieten erzielen konnten, dass jedoch große Unsicherheiten in Bezug auf die Schneeschmelzmenge bestehen, die sich in relativ großen systematischen Abweichungen (Bias) der Schneeschmelzmenge widerspiegeln. Weiters wurde festgestellt, dass Satellitdaten die Parameterschätzungen signifikant verbessern können.