HyWa in der Forschung

Forschungsfelder

Integrative Wasserwirtschaft

Im Rahmen der Integrativen Wasserwirtschaft entwickelt das HyWa Verfahren und Methoden zur Entscheidungsunterstützung beim Management von Wassermengen- (Hoch- und Niederwasser) und Wasserqualität (Temperatur, Nitrat, Phosphat etc.). Neben der Umsetzung der EU-Wasserrahmenrichtlinie und der Hochwasserrichtlinie stellen Klimawandel, Landnutzungsänderungen, Einträge von Umweltchemikalien und demographische Entwicklungen wichtige umweltpolitische und gesellschaftliche Rahmenbedingungen dar, die inter- und transdisziplinäre Lösungsansätze erfordern.

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Grundwasserwirtschaft

Die numerische Modellierung der Grundwasserströmung in Porengrundwasserleitern, die über viele Jahre einen Tätigkeitsschwerpunkt darstellte, ist mittlerweile weitgehend Routine. Aktuelle Fragestellungen beziehen sich auf die extremwertstatistische Schätzung von hohen Grundwasserständen sowie auf die Beurteilung von Grundwassertemperaturmessstellen. Im Versuchsgebiet Rosalia ist die messtechnische Erfassung und Prozessbeschreibung des Basisabflusses ein Forschungsziel, das dem Bereich Grundwasser zuzurechnen ist.

Literatur:

 

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Alpine Hydrologie

Der Gebirgsraum spielt eine gewichtige Rolle im Hinblick auf die Wasserversorgung von weiten Teilen der Welt. Gleichzeitig sind die Gebirge besonders stark von der globalen Klimaerwärmung betroffen. Am HyWa analysieren wir hydrologische hydrologische Prozesse im Gebirgsraum mit der Hilfe von etablierten Modellen, selbst entwickelten Modellansätzen, Fernerkundungsdatensätzen, aber auch mit selbst erhobenen Messdaten aus unserem Forschungseinzugsgebiet.    

Ausgewählte Publikationen:

Bernhardt, M; Härer, S; Feigl, M; Schulz, K. (2018): Der Wert Alpiner Forschungseinzugsgebiete im Bereich der Fernerkundung, der Schneedeckenmodellierung und der lokalen Klimamodellierung.

Pomeroy, J; Bernhardt, M; Marks, D. (2015): Water resources: Research network to track alpine water. 

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Regionalisierungsmethoden

Die Übertragung bzw. Schätzung von Parametern, die punktuell innerhalb eines hydrologischen Einzugsgebietes gemessen oder bestimmt wurden, auf andere Punkte oder Gebiete, ist eine der größten Herausforderungen innerhalb der Hydrologie. HyWa kombiniert hierzu multi-skalige Parameterregionalisierungs­verfahren mit Methoden aus dem Machine Learning und der Fernerkundung, um die mathematische Struktur und Koeffizienten von Parametertransfer­funktionen direkt  aus den Abflussdaten abzuschätzen.

Informationen und Publikationen zum Themenbereich:

Klotz, D; Herrnegger, M; Schulz, K. (2017): Symbolic Regression for the Estimation of Transfer Functions of Hydrological Models. WATER RESOUR RES. 2017; 53(11): 9402-9423.

Link zum Projekt: Parameter-Regionalisierung hydrologischer Modelle mit Context Free Grammar

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Ökohydrologie

Ökohydrologische Modelle (z. B. SWAT) simulieren Wassermengen, jedoch liegt der Schwerpunkt auf die Wasserqualität. Insbesondere werden die simulierte Variablen von Abfluss, Stickstoff-, Phosphor- und Sedimentverluste aus landwirtschaftlichen Quellen untersucht. Diese Modelle werden für ausgewählte österreichische und internationale Einzugsgebiete aufgesetzt, um eine Reihe von Forschungsfragen zu beantworten, die folgende Themen bearbeiten:

  • Auswirkungen des Klimawandel
  • Anpassungsmaßnahmen für Bewirtschaftungsmethoden
  • Veränderungen der Anbausysteme und städtischer Gebiete unter anthropogenen Einflüssen (Klima, Agrarpolitik, Märkte usw.)
  • Szenarien von zukünftigen landwirtschaftlichen Flächenänderungen (von treibende Faktoren und Entscheidungsprozesse der Landwirte bestimmt)
  • Sensitivitäts- und Unsicherheitsanalysen der zukünftigen Szenarien, Parameterkalibrierung und Eingabedaten im Modell

Informationen und Literatur zum Themenbereich:

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Fernerkundungsverfahren

Am HyWa werden Fernerkundungsverfahren eingesetzt und entwickelt. Daten beziehen wir von unserem eigenen UAV, von  LIDAR Instrumenten bzw. von Satelliten. So können wir bis sehr detailliert auf der lokalen Skala, oder aber auch überregional arbeiten. Die Datensätze der einzelnen Sensoren werden zudem in Kombination verwendet, um z.B. grobauflösende satellitenbasierte Produkte zu optimieren/skalieren. Zur Auswertung werden bei Bedarf eigene Algorithmen bzw. Toolboxen entwickelt (z.B. PRACTISE), oder es wird auf moderne Werkzeuge wie z.B. Google Earth Engine zurückgegriffen.

Publikationen und Projekte

FWF Projekt: Untersuchungen der Austauschprozesse zwischen Landoberfläche und Atmosphäre sowie deren Wechselwirkungen

Brenner, C; Zeeman, M; Bernhardt, M; Schulz, K. (2018): Estimation of evapotranspiration of temperate grassland based on high-resolution thermal and visible range imagery from unmanned aerial systems INT J REMOTE SENS. 2018; 39(15-16): 5141-5174. 

Härer, S; Bernhardt, M; Siebers, M; Schulz, K. (2018): On the need for a time- and location-dependent estimation of the NDSI threshold value for reducing existing uncertainties in snow cover maps at different scales CRYOSPHERE. 2018; 12(5): 1629-1642.

Müller, B; Bernhardt, M; Jackisch, C; Schulz, K. (2016): Estimating spatially distributed soil texture using time series of thermal remote sensing - a case study in central Europe.  HYDROL EARTH SYST SC. 2016; 20(9): 3765-3775.

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Modellbildung

COSERO (HyWa Rainfall Runoff model)

Niederschlags-Abfluss-Modelle bilden im hydrologischen Kontext eine wesentliche Informationsgrundlage für wissenschaftliche und praxisrelevante Fragestellungen. Im wissenschaftlichen Kontext dienen Modelle beispielweise zur Überprüfung und Weiterentwicklung von Hypothesen, wie z.B. Abflussbildungsprozessen oder der raumzeitlichen Verteilung von Niederschlägen. Niederschlags-Abfluss-Modelle werden in der Praxis zur Ermittlung von Hochwasserabflüssen für Abflussuntersuchungen, der Hochwasserprognose oder der Abschätzung der (saisonalen) Wasserkraftproduktion verwendet. Das am HyWa entwickelte Niederschlags-Abfluss-Modell COSERO wird beispielweise bei hydrographischen Diensten in Österreich zur Hochwasserprognose oder bei Energieversorgern zur Zuflussprognose verwendet. Es finden laufend Weiterentwicklungen in COSERO statt, um einerseits neue Entwicklungen aus der Wissenschaft (LINK zu Regionalisierungsmethoden), aber auch Anforderungen aus der Praxis in das Model zu integrieren, mit dem Ziel die Simulationen zu verbessern. Zusätzlich kommen am HyWa auch andere Modelle für die Hydrologische Modellierung zum Einsatz. Neueste Entwicklungen aus dem Bereich des „Machine Learning“ und der Verwendung von Neuronalen Netzen für die Niederschlags-Abfluss-Modellierung zählen dazu.

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Modellierung der Kryosphäre

AM HyWa wird eine ganze Modellsuite verwendet um für den hydrologischen Kreislauf relevante Prozesse in der Kryosphäre nachzubilden, bzw. zu prognostizieren. Dabei kommen v.a. die Modelle Alpine3D, CRHM und NoahMP zum Einsatz. Für diese Modelle werden bei Bedarf zusätzliche Routinen wie z.B. SnowSlide entwickelt. Wir beschäftigen uns in der Modellierung v.a. mit der Frage inwieweit verschiedene Modellansätze unter unterschiedlichen Rahmenbedingungen (Topographie, Klima, Datenlage) tragen und wie sich die Verwendung von Input-Daten aus anderen Modellen bzw. auf Fernerkundungsdatensätzen auf die Qualität der Prognose auswirken.

Dabei wird neben dem unbelebten auch der belebte Teil der Kryosphäre beachtet. So werden die Modellansätze implementiert die z.B. das Schnee- und Pistenmanagement in Skigebieten mitberücksichtigen und die Optimierungsmöglichkeiten im Management aufzeigen sollen.  

Literatur:

Bernhardt, M; Schulz, K. (2010): SnowSlide: A simple routine for calculating gravitational snow transport. GEOPHYS RES LETT. 2010; 37

Weber, M; Bernhardt, M; Pomeroy, JW; Fang, X; Harer, S; Schulz, K. 
(2016): Description of current and future snow processes in a small basin in the Bavarian Alps 
ENVIRON EARTH SCI. 2016; 75(17)

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Ökohydrologische Modellierung

Am HyWa wird im Bereich der ökohydrologischen Modellierung v.a. auf das SWAT Modell gearbeitet. In Rahmen der Forschung werden dabei neue Routinen zum Landnutzungsmanagement und zur Unsicherheitenanalyse entwickelt. Zum Beispiel, erzeugt die Verwendung  mehrerer Datensätze (d. H. Klimasimulationen, Landnutzungsszenarien oder „non-unique“ Parameter), als Eingabe für ökohydrologische Modelle, Unsicherheiten.  Die Bewertung der Sensitivität und der damit verbundenen Unsicherheit eines jeden Faktors is somit entscheidend um die Aussagekraft des finalen Ergebnisses richtig einordnen zu können. Am HyWa wird daher ein Werkzeug zur Abschätzung der Unsicherheiten für das SWAT-Modell entwickelt.

Literatur:

A comprehensive sensitivity and uncertainty analysis for discharge and nitrate-nitrogen loads involving multiple discrete model inputs under future changing conditions. (2018); Schürz et al.

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Regionales Downscaling von Klimadaten

    Für die regionale Klimamodellierung kommt am HyWa das Modell ICAR des National Center for Atmospheric Research (NCAR) zum Einsatz. ICAR ist ein simplifiziertes dreidimensionales Atmosphärenmodell.  Wärme- und Feuchteflüsse werden über ein, mit der linearen Mountainwave Theorie modifiziertes, Zirkulationsfeld bestimmt, das aus dem zu skalierenden Modell z.B. ERA Interim  übernommen wird. Die Übernahme der Zirkulationsdynamik aus dem zu skalierenden grobskaligen Atmosphärenmodell stellt dabei den wesentlichen Unterschied zu komplexeren regionalen Klimamodellen (RCMs) wie WRF dar. Dieser Ansatz vermeidet, dass in ICAR direkt die Navier-Stokes-Gleichung für Bewegung gelöst werden muss, die traditionell den Kern von RCMs darstellt. Zur Konservierung der Masse und zum Ausgleich lokaler räumlicher Ungleichgewichte im Windfeld wird aber zusätzlich die vertikale Luftbewegung berechnet. Dies geschieht v. a., um bei konvergenten Windströmen numerische Probleme zu vermeiden. Die sonstigen Formulierungen in ICAR ähneln bzw. sind ident mit denen in komplexeren RCMs. Durch die genannten Anpassungen ist ICAR um Größenordnungen performanter als z.B. WRF und erlaubt somit Sensitivitätsanalysen und die Untersuchung verschiedener Modellbeschreibungen z.B. der Mikrophysik, über längere Zeiträume. ICAR liefert am HyWa außerdem hochauflösende Klimadaten für regionale hydrologische Studien. 

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Big Data – Machine Learning

Der Begriff „Big Data“ bezieht sich auf große Datensätze, die für herkömmliche statistische Analyseverfahren und Software zu groß oder zu komplex sind. In den Umweltwissenschaften sind Big Data das Ergebnis neuer Beobachtungs-verfahren, wie z.B. Satellitenfernerkundung oder geophysikalische Verfahren, die (kontinuierlich) große Mengen an Messungen erzeugen. Zur Analyse werden häufig Methoden des „Machine Learning (ML)“ angewendet, um komplexe Strukturen und Muster innerhalb dieser Daten zu extrahieren. ML umfasst komplexe statistische Methoden, sowie ein breites Spektrum an „künstlichen neuronalen Netzen (ANN)“. HyWa wendet Methoden aus dem ML und ANN an, um das komplexe Niederschlags-Abfluss-Verhalten in hydrologischen Eizuggebieten zu beschreiben. Die Verfahren werden über große  Input-Output-Datensätze trainiert und ebenfalls  zur Parameter-Regionalisierung sowie zur Klassifizierung von Landnutzung und Landnutzung aus Fernerkundungsdaten verwendet.

Kontakt:

Prof. Dr. Karsten Schulz

Extremereignisse

Die Bestimmung von Wiederkehrwahrscheinlichkeiten im Bereich des Hochwasserrisikomanagements stellt einen komplexen Themenbereich dar. Die Ergebnisse der aktuell genutzten statistischen Verfahren sind aufgrund der vergleichsweise kurzen Abflusszeitreihen wenig robust. Weiterhin erschwert der Klimawandel und die anthropogen Beeinflussung der Einzugsgebiete eine stabile Prognose von z.B. HQ100 Werten. AM HyWa beschäftigen wir uns daher intensiv mit "upper bounded" statistischen Verfahren, die eine definierte Obergrenze für Hochwasserereignisse in Einzugsgebieten annehmen.

Literatur

Kontakt:

Messtechnik

Faseroptische Temperaturmessung (DTS)

Die Temperaturmessung mit Glasfaserkabeln basiert auf dem Raman-Effekt. Dabei wird ein ausgesendeter Lichtimpuls in Abhängigkeit von der Temperatur entlang des Kabels unterschiedlich gestreut. Auf diese Weise sind Temperaturmessungen bis zu 10km Kabellänge in hoher räumlicher (0.25cm) und zeitlicher (Sekunden) Auflösung mit hoher Präzision (bis 0.01K) möglich. Genutzt wird die Technik derzeit u.a. zur Entwicklung von Verfahren zur Analyse von Grundwasser-Fließgewässer Interaktionen, Schmelzdynamik von Schneedecken, Leckagenerkennung von Abflussrohren in Seen und Bodenwassergehalt.

Kontakt:

Prof. Dr. Karsten Schulz

HyWa UAV system

Das HyWa verfügt über ein eigenes UAV System. Dieses ist mit einer RGB- und einer Thermalkamera ausgerüstet. Das UAV wird für die Aufnahme von hochgenauen DGM's, für das Monitoring von Oberflächentemperaturen und für die Ableitung von Schneehöhen eingesetzt. Ein besonderer Fokus liegt auf der Berechnung der aktuellen Verdunstung über verschiedenen Beständen. Hier kommen diverse Modellansätze zum Tragen. Die bisherigen Untersuchungen haben gezeigt, dass die Verdunstung mit Hilfe des UAV, in ähnlicher Genauigkeit abgebildet werden kann, wie mit einem Eddy Flux Gerät bzw. einem Scintillometer. 

Veröffentlichungen:

https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/01431161.2018.1471550

Kontakt: 

 

Hydrometeorologische Messtechnik

Das HyWa verfügt über umfangreiches Knowhow und Geräteausstattung. Ad hoc Durchflussmessungen in Oberflächengewässern führen wir je nach Größe und Gewässerbeschaffenheit mittels Salzverdünnungsmethode, hydrometrischem Flügel, Flowtracker oder auch ADCP durch. Im Bereich der mobilen Beobachtung der ungesättigten Zone verwenden wir TDR Geräte. Schwerpunkt unserer wissenschaftlichen Messtätigkeit ist das Versuchsgebiet Rosalia (àLink), das von uns (teilweise gemeinsam mit anderen Gruppen der BOKU) mit derzeit 7 Niederschlagsmessgeräten (samt Lufttemperatur und –feuchte), 4 Durchflussmessstellen, 4 Bodenwasserhaushaltsprofilen und einer Online-Messstelle für Nitratgehalt, TOC, Trübe und Leitfähigkeit ausgestattet wurde. Die Daten aller dieser Messstellen werden über ein Funkmessnetz telemetrisch erfasst und stehen über einen komfortablen Internetzugang zur Verfügung.

Kontakt:

Ao. Prof. Dr. DI Josef Fürst

Assoc. Prof. Dr. Matthias Bernhardt

Schneemessungen anhand von GNSS Sensoren

In-situ Schneemessungen sind eine sehr wichtige Komponente für zahlreiche hydrologische Anwendungen sowie zur Validierung und Kalibrierung von Modellen und Fernerkundungsprodukten. Mit dem neu entwickelten Sensorsystem SnowSense®kann das Schneewasseräquivalent und der volumetrische Feuchtegehalt der Schneedecke anhand von freiverfügbaren Signalen des Global Navigation Satellite System (GNSS), wie z.B. GPS, kontinuierlich und nicht-destruktiv bestimmt werden. Zur Ermittlung der Schneedeckenparameter werden die Unterschiede in den GNSS Trägerphasen- und Signalstärkerohdaten von einem low-cost GNSS Sensor über und einem unter der Schneedecke prozessiert. Dabei werden die Zeitverzögerung und die Abschwächung der Signale in der Schneedecke in Kombination mit den dielektrischen Eigenschaften der trockenen und feuchten Schneedecke indiziert. Die GNSS-basierten Ergebnisse wurden bislang am hochalpinen SLF Testfeld Weissfluhjoch (2540 m a.s.l.) in der Ostschweiz sowie einem kanadischen Standort in der Subantarktis getestet und validiert. Aktuell wird diese Messtechnik auch in weiteren Regionen und Höhenstufen getestet, in denen die Schneedecke geringmächtiger ist und es zu häufigeren Schmelzprozessen kommt. Zudem ist angedacht, diese Technik auch zur Unterstützung der Lawinenvorhersagen sowie zur Bestimmung der Schneequalität in Skigebieten zu nutzen.

Wissenschaftliche Netzwerke

GEWEX INARCH

INARCH ist steht unter dem Dach von GEWEX und ist mit dem Global Hydroclimatology Panel (GHP), der International Association for Hydrological Sciences (IAHS), der Commission for Snow and Ice Hydrology (ICSIH), dem UNESCO IHP-VIII - Water Security program, sowie dem Changing Cold Regions Network (CCRN), assoziert.

Ziel des Netzwerks ist es die wenigen hochalpinen Forschungsstandorte zu vernetzen, die Datenbasis zu vereinheitlichen und zugänglich zu machen, sowie sie bestehenden Modellansätze zu verbessern und auf ihre Übertragbarkeit zu überprüfen.

Literatur:

Pomeroy, J; Bernhardt, M; Marks, D; . (2015): Water resources: Research network to track alpine water. Nature. 2015; 521(7550):32

Bernhardt, M; Schulz, K; Pomeroy, J. (2015): The International Network for Alpine Research Catchment Hydrology A new GEWEX crosscutting Project HYDROL WASSERBEWIRTS. 2015; 59(4): 190-191

Kontakt:

Assoc. Prof. Dr. Matthias Bernhardt

Euro-mediterranean Network of Experimental and Representative Basins (ERB)

The Euromediterranean Network of Experimental and Representative Basins (ERB) is an open association of 22 European countries operating and managing well instrumented experimental and representative basins for hydrological and environmental research on a long term basis. Currently ERB is coordinated by a member of the IWHW-BOKU.

ERB has just launched its new homepage. Here you will find further information about the objectives of ERB, past initiatives like the organization of joint conferences and basin inventories and links to related networks. http://erb-network.simdif.com

Kontakt:

Ao. Prof. Dr. Hubert Holzmann

Forschungspartner und Förderer