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Catchment classification and regionalisation with Self-Organising Maps (SOMs) and flexible model structures (CLASS)

Laufzeit: 01.01.2013 - 31.12.2016

Förderkennzeichen: CA 728/5-1

Förderung durch: DFG

Projektmittel (€): 243000

Kurzfassung


Im Projekt „Klassifikation und Regionalisierung von Einzugsgebieten mit Selbst-Organisierenden Merkmalskarten (SOMs) und flexiblen Modellstrukturen“ (Catchment classification and regionalisation with Self-Organizing Maps (SOMs) and flexible model structures, CLASS) wurden 99 EZG in Rheinland-Pfalz und Baden-Württemberg mit 12 Modellstrukturen aus dem SUPERFLEX Framework (Fenicia et al., 2014) kalibriert und die mit den kalibrierten Modellen simulierten Abflüsse analysiert.
Der Vergleich...
Im Projekt „Klassifikation und Regionalisierung von Einzugsgebieten mit Selbst-Organisierenden Merkmalskarten (SOMs) und flexiblen Modellstrukturen“ (Catchment classification and regionalisation with Self-Organizing Maps (SOMs) and flexible model structures, CLASS) wurden 99 EZG in Rheinland-Pfalz und Baden-Württemberg mit 12 Modellstrukturen aus dem SUPERFLEX Framework (Fenicia et al., 2014) kalibriert und die mit den kalibrierten Modellen simulierten Abflüsse analysiert.
Der Vergleich unterschiedlicher Gütemaße für die Modell-Evaluation zeigt, dass vier von der FDC abgeleitete Signature Indizes gut geeignet sind, das Modellverhalten nachzuvollziehen und vergleichbar zu machen. Die Kombination der Signature Indizes zu einem Kennwert ermöglicht zudem einen einfachen Vergleich unterschiedlicher Simulationen. Darüber hinaus zeigen die Signature Indizes, in welchen Abflussbereichen ein Modell den Abfluss gut oder schlecht nachbildet. Diese Information ist für die Modellinterpretation und -weiterentwicklung wichtig.
Die 12 verwendeten Modellstrukturen zeigen für die untersuchten EZG unterschiedliche Ergeb-nisse und führen für die große Mehrzahl der EZG zu akzeptablen bis sehr guten Abflusssimula-tionen. Keine Modellstruktur ist für alle EZG gut geeignet. Nach den Simulationsergebnissen wurden die EZG in Gruppen ohne akzeptables Modell, EZG mit Model-Equifinality und EZG mit unterschiedlichen Simulationen abhängig von der Modellstruktur unterschieden. Die Ergebnisse zeigen, dass die Ursachen für die unterschiedliche Reaktion der Modelle der EZG in den Eigen-schaften der EZG begründet sein müssen. Auf Basis gängiger Gebietseigenschaften und der räumlichen Anordnung konnten diese Ursachen jedoch nicht gefunden werden.
Der Transfer von Modellen auf andere Gebiete als die, für die sie kalibriert wurden, der sog. Parametertransfer, zeigt, dass eine Übertragung der konzeptionellen Modelle auf andere EZG nur in sehr wenigen Fällen zufriedenstellend möglich ist. Damit ist weder die Identifikation hy-drologisch ähnlicher EZG über geeignete Modellstrukturen noch die Regionalisierung von kon-zeptionellen Modellen möglich.
Unsere Ergebnisse lassen vermuten, dass konzeptionelle Modellstrukturen nicht geeignet sind, unterschiedliche Gebietseigenschaften wie Klima, Topographie, Größe, Geologie oder Land-nutzung nachzubilden. Für EZG mit guten Simulationen in Abhängigkeit von der Modellstruktur erscheinen die geeigneten Modellstrukturen in diesem Zusammenhang als beliebig. Für kom-plexe EZG deren Abflussreaktionen aus der Überlagerung einer Vielzahl unterschiedlicher Ab-flussprozesse und Abflusswege besteht, sind mehrere Modellstrukturen für eine akzeptable Simulation geeignet. Damit scheinen konzeptionelle Modellstrukturen vor allem gedämpfte Ab-flussreaktionen komplexer Gebiete zufriedenstellend nachbilden zu können.
Der erfolgreiche Einsatz der Selbstorganisierenden Merkmalskarten (Self-Organizing Maps, SOMs) für die Analyse großer Datenmengen zeigt das Potenzial dieser Technik für wissen-schaftliche Untersuchungen wie Klassifikationen, Modellbewertungen und Identifikation ähnlicher Datensätze aus großen Datenmengen.
Mit den genutzten Modellen, Gütemaßen und Gebietseigenschaften kann das gesetzte Ziel, eine Klassifikation der EZG nach geeigneten Modellstrukturen und die Übertragung von Modellen zwischen hydrologisch ähnlichen EZG (Regionalisierung) nicht erreicht werden. Die Ergebnisse dieses Projektes geben jedoch wichtige Hinweise über die Wirkung wichtiger Gütemaße und das Verhalten konzeptioneller Modelle in Abhängigkeit von den Eigenschaften der zu kalibrierenden EZG.
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  • catchment classification Hochwasserstatistik N-A-Modellierung

Veröffentlichungen



Projektteam


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