Matthias Zink - Academia.edu (original) (raw)
Papers by Matthias Zink
Mein erster Dank gilt Prof. Sabine Attinger, die mir die Möglichkeit gab diese Dissertation anzuf... more Mein erster Dank gilt Prof. Sabine Attinger, die mir die Möglichkeit gab diese Dissertation anzufertigen und immer zur Stelle war, wenn man sie brauchte. Mein besonderer Dank gilt Dr. Luis E. Samaniego für die Betreuung dieser Arbeit. Seine Begeisterung für die Hydrologie war sehr inspirierend und ansteckend. Falls nötig, wurden Blumentöpfe, Salzstreuer oder sonstige verfügbare Materialen genutzt, um einen Sachverhalt zu verdeutlichen. Luis war stets auf ein hohes Maß an wissenschaftlicher Stringenz bedacht, was die Qualität meiner Arbeit und auch meine berufliche Entwicklung positiv beeinflusste. Er ermutigte mich meine Arbeit auf Konferenzen zu präsentieren und zu diskutieren, wodurch der Grundstein für internationalen wissenschaftlichen Austausch gelegt wurde. Jule-vielen Dank für die enge Zusammenarbeit und vor allem für unsere Freundschaft. Unsere Mathematiker-Hydrologen-Diskussionen waren immer sehr erleuchtend und kurzweilig. Große Teile meines Wissen habe ich dir zu verdanken, wie z.B. die Erörterung der Frage "Wie entstehen Zufallszahlen?" Auch Matthias möchte ich an dieser Stelle ein großes Dankeschön sagen. Ohne dich hätte sich mir vermutlich nie die wundervolle Welt von Bash und Unix ergründet. Auch an so manch anderen Problemen hätte ich mir ohne deine Hilfe wohl die Zähne ausgebissen. Dir, Rohini, danke ich für unermüdliche Diskussionen, konstruktive Ratschläge und deine stets gute Laune. In noch so schwierigen Situationen hast du mit deinem Optimismus Projekte voran getrieben. Auch der stetige Austausch mit euch, Stephan und Andreas, haben mir sehr geholfen und zum Entstehen dieser Arbeit beigetragen. Ich möchte mich bei Corinna Rebmann, David Schäfer und dem gesamten Kollegium des Departments Hydrosystemmodellierung für eine inspirierende und freundliche Arbeitsumgebung bedanken. Danke an Ben Langenberg, Thomas Schnicke und Christian Krause für eure Hilfe bei Arbeiten auf unserem Cluster "EVE". Nicht zuletzt ist auch eine gute Portion moralische Unterstützung nötig, um solch eine Arbeit anzufertigen. Vor allem dafür, aber auch für dein unermüdliches Korrekturlesen, möchte ich mich bei dir, Edna, bedanken. Auch ohne eure Unterstützung und Bestärkung, Mutti, Vati und Sebastian, wäre diese Arbeit niemals möglich gewesen. VII Zusammenfassung Motivation Dürren sind nach Hochwasserereignissen die schwersten Naturkatastrophen weltweit. Zwischen 1950 und 2014 waren 2.2 Millarden Menschen von Dürreereignissen betroffen. In Europa sind Dürren die kostenintensivsten Naturereignisse. Eine durchschnittliche Schadenssumme von 621 Mio. EUR pro Ereignis macht diese Naturkatastrophen zu einer ernstzunehmenden Gefahr. Das letzte, große Dürreereignis in Europa trat 2003 auf. Allein in Deutschland gab es im Zusammenhang mit diesem Ereignis 7000 Todesfälle und einen wirtschaftlichen Schaden von 1,5 Millarden EUR infolge von Ernteausfällen. Diese agro-ökonomischen Auswirkungen begründen die Bedeutung eines operationellen Monitorsystems für landwirtschaftliche Dürren. Solch ein System bietet die Möglichkeit negativen Auswirkungen von Bodendürreereignissen entgegenzuwirken. Das Monitoring landwirtschaftlicher Dürren kann nicht auf der Basis von beobachteten Daten realisiert werden, da großräumige Messungen von Bodenfeuchte sowohl technisch als auch wirtschaftlich nicht umsetzbar sind. Mittels hydrologischer Modellierung kann Bodenfeuchte jedoch auch weiträumiger, z.B. auf nationaler Ebene, ermittelt werden. Hydrologische Modelle berücksichtigen meteorologische Beobachtungsdaten, um Abschätzungen der Größen des hydrologischen Kreislaufs, wie z.B. der Bodenfeuchte, geben zu können. Jedoch unterliegen diese Abschätzungen verschiedenen Unsicherheiten. Diese entstehen aus Unsicherheiten in den Modelleingangsdaten, der Modellstruktur, den Anfangsbedingungen und den Modellparametern. Die Parameterunsicherheit in hydrologischen Modellen ist einer der Untersuchungsgegenstände dieser Arbeit. Die Zielstellung dieser Studie ist es, ein operationelles Monitoringsystem für landwirtschaftliche Dürren in Deutschland zu entwickeln. Um ein solches System in den operationellen Einsatz zu bringen, sind folgende Herausforderungen zu bewältigen: Erstens, die Berechnung eines räumlich kontinuierlichen Bodenfeuchtedatensatzes für Deutschland mittels hydrologischer Modellierung unter Einbeziehung der Unsicherheiten, welche durch die Abschätzung von Modellparametern entstehen. Zweitens, die Bestimmung der Unsicherheiten von Dürrecharakteristika (z.B. Intensität, Dauer) bei der Identifizierung historischer Dürreereignisse. Diese geben Auskunftüber die Unsicherheiten eines Dürremonitoringsystems. Drittens, die Erforschung eines Ansatzes um Parameterunsicherheiten mittels satellitengestützter IX Landoberflächentemperatur zu reduzieren. Und viertens, die Entwicklung und Implementierung eines Dürreinformationssystems, welches in fast-Echtzeit Karten des Bodenfeuchtezustands in Deutschland liefert. Die Gliederung dieser Studie orientiert sich an diesen vier Teilaufgaben. Methodik Die nachfolgend dargestellten Untersuchungen wurden mit Hilfe des mesoskaligen Hydologischen Modells mHM durchgeführt. mHM ist ein prozess-basiertes hydrologisches Modell, dass Gitterzellen als hydrologische Einheiten betrachtet (räumlich explizites Modell). Es grenzt sich vor allem durch den Multiscale Parameter Regionalization-Ansatz von anderen hydrologischen Modellen ab. Dieser Parametrisierungsansatz stellt die Berücksichtigung von kleinskaligen Variabiltäten sicher. Dadurch ist es möglich mit mHM hydrologische Flüsse und Zustandsvariablen sowohl auf unterschiedlichen Skalen als auch in unterschiedlichen Einzugsgebieten ohne erneute Kalibrierung verlässlich zu simulieren. Das Modell wird durch Niederschlags-und Temperaturdaten angetrieben. Diese Daten werden als Stationsdaten vom Deutschen Wetterdienst bereitgestellt und mittels external drift kriging auf ein hochaufgelöstes 4×4 km 2 Gitter interpoliert. Das Untersuchungsgebiet ist die Bundesrepublik Deutschland. Diese wird in hydrologische Untersuchungsgebiete-die großen innerdeutschen Flußeinzugsgebiete Mulde, Ems, Neckar, Saale, Main, Weser und Donau-unterteilt. mHM wird in diesen Flussgebieten kalibriert. Die Validierung erfolgt in 222 zusätzlichen, deutschen Einzugsgebieten, welche bei der Kalibrierung nicht berücksichtigt wurden. Ein Teil dieser Einzugsgebiete liegt innerhalb der großen sieben Flussgebiete. Weiterhin wird die simulierte Evapotranspiration anhand der Daten von sieben Eddy-Kovarianz-Stationen validiert. Das hydrologische Modell mHM wurde für die zuvor genanten Einzugsgebiete aufgesetzt. Die räumliche Auflösung entsprach der Auflösung der meteorologischen Eingangsdaten (4×4 km 2). Die Simulationsperiode belief sich auf einen Zeitraum von 1950-2010. Um die Vergleichbarkeit mit den Eddy-Kovarianz-Messungen sicherstellen zu können, musste das Modell auf eine räumlichen Auflösung von 100×100 m 2 gebracht werden. Diese Auflösung entspricht dem footprint der Eddy-Kovarianzmessungen. DieÜbertragbarkeit des Modells ist durch seine Skalenunabhängigkeit gewährleistet. Die erste im Rahmen dieser Arbeit durchgeführte Studie befasst sich mit der Berechnung räumlich kontinuierlicher hydrologischer Flüsse und Zustandsvariablen mittels mHM (Kapitel 2). Dieser in sich konsistente Datensatz besteht aus täglichen Daten von Evapotranspiration, Bodenfeuchte, Grundwasserneubildung und pro-Gitterzelle-generiertem Abfluss in Deutschlandüber einen Zeitraum von 1950 X XV
Atlas of Ecosystem Services, 2019
Hydrology and Earth System Sciences Discussions, 2015
Heterogeneity of landscape features like terrain, soil, and vegetation properties affect the part... more Heterogeneity of landscape features like terrain, soil, and vegetation properties affect the partitioning of water and energy. However, it remains unclear to which extent an explicit representation of this heterogeneity at the sub-grid scale of distributed hydrological models can improve the hydrological consistency and the robustness of such models. In this study, hydrological process complexity arising from sub-grid topography heterogeneity was incorporated in the distributed mesoscale Hydrologic Model (mHM). Seven study catchments across Europe were used to test whether (1) the incorporation of additional sub-grid variability on the basis of landscape-derived response units improves model internal dynamics, (2) the application of semi-quantitative, expert-knowledge based model constraints reduces model uncertainty; and (3) the combined use of sub-grid response units and model constraints improves the spatial transferability of the model. <br><br> Unconstrained and con...
EGU General Assembly Conference Abstracts, Apr 1, 2017
<strong>mHM v5.8 (Dec 2017)</strong> New Features: Implementation of a new process fo... more <strong>mHM v5.8 (Dec 2017)</strong> New Features: Implementation of a new process for PET correction based on LAI at PET process(5)=-1 (Cuneyd Demirel + <em>GEUS</em> colleagues); Pre-processor code for SOILGRIDS data as used for the EDgE project (Rohini Kumar); Reduced computational time of the neutron forward model COSMIC by factors of 30--100 (Maren Kaluza); Compression of the netCDF output files (David Schaefer); Optional project description added into the mhm.nml Bugs resolved from release 5.7: processCase(3)=3 did not work when compiled with openMP. openMP declarations missing in mo_mpr_smhorizons.f90 for the case of iFlag_soil=1 Known bugs: None. Restrictions: For gfortran compilers mHM supports only v4.8 and higher. If you wish to use a special process description of evapotranspiration (processCase(4)) please contact Matthias Zink. If you wish to use features connected to ground albedo neutrons (processCase(9)), please contact Martin Schrön. If you wish to use the multi-scale Routing Model as stand-alone version, please contact Stephan Thober.
Water Resources Research, 2018
Water Resources Research, 2018
Hydrology and Earth System Sciences, 2018
Media such as television, newspapers and social media play a key role in the communication betwee... more Media such as television, newspapers and social media play a key role in the communication between scientists and the general public. Communicating your science via the media can be positive and rewarding by providing the inherent joy of sharing your knowledge with a broader audience, promoting science as a fundamental part of culture and society, impacting decision-and policy-makers, and giving you a greater recognition by institutions, colleagues and funders. However, the interaction between scientists and journalists is not always straightforward. For instance, scientists may not always be able to translate their work into a compelling story, and journalists may sometimes misinterpret scientific output. In this paper, we present insights from hydrologists and journalists discussing the advantages and benefits as well as the potential pitfalls and aftermath of science-media interaction. As we perceive interacting with the media as a rewarding and essential part of our work, we aim to encourage scientists to participate in the diverse and evolving media landscape. With this paper, we call on the scientific community to support scientists who actively contribute to a fruitful science-media relationship. 1 Why interact with today's media landscape? In this partisan era filled with "alternative facts", it is essential for science and scientists to be transparent and communicative to the general public (Kirchner, 2017). Presenting
Water Resources Research, 2018
Journal of Hydrology: Regional Studies, 2018
Abstract Study region The Dhofar mountains are located on the Arabian Peninsula in Southern Oman.... more Abstract Study region The Dhofar mountains are located on the Arabian Peninsula in Southern Oman. Unlike other regions of Oman, the Dhofar mountains have an annual monsoon season that results in a semi-arid cloud forest. The region highly depends on groundwater resources and the Dhofar mountain range is the major recharge area for the Salalah coastal plain. Study focus Forests in cloud-impacted areas can harvest cloud-water droplets in addition to receiving rainfall. The forest interception and recharge relevant net precipitation are investigated by ecohydrological studies. These studies are, however, limited to the point or experimental plot scale and to particular tree species. Groundwater studies, in contrast, are often linked to catchment or groundwater aquifer boundaries and are therefore calculated at meso- to regional scale. To be able to utilize findings from ecohydrological site studies for regional groundwater studies we regionalize field site studies through cloud forest distribution and rainfall interpolation in a semi-arid, data scarce region heavily dependent on groundwater resources. New hydrological insights for the region Our results are a cloud forest precipitation scenario that quantifies the additional rainfall gained through cloud water harvesting by the cloud forest. In comparison to interpolated rainfall the precipitation available for recharge within the Dhofar mountains increases by 20%. Considering a recharge-precipitation ratio calculation the recharge ratios in the region are up to 24% for highly forested areas.
Hydrology and Earth System Sciences Discussions, 2016
Soil properties show high heterogeneity at different spatial scales and their correct characteriz... more Soil properties show high heterogeneity at different spatial scales and their correct characterization remains a crucial challenge over large areas. The aim of the study is to quantify the impact of different types of uncertainties that arise from the unresolved soil spatial variability on simulated hydrological states and fluxes. Three perturbation methods are presented for the characterization of the uncertainties in soil properties. The methods are applied at the soil map of the upper Neckar catchment (Germany), as example. The uncertainties are propagated based on the distributed hydrological model mHM to assess the impact of the simulated state and fluxes. The model outputs are analysed by aggregating the results at different spatial and temporal scales. These results show that the impact of the different uncertainties introduced in the original soil map is equivalent when the simulated model outputs are analysed at the model grid resolution (i.e., 500 m). However, sever...
Hydrology and Earth System Sciences Discussions, 2017
There is growing evidence that climate change will alter water availability in Europe. Here, we i... more There is growing evidence that climate change will alter water availability in Europe. Here, we investigate how hydrological low flows are affected under different levels of future global warming (i.e., 1.5, 2 and 3 K). The analysis is based on a multi-model ensemble of 45 hydrological simulations based on three RCPs (rcp2p6, rcp6p0, rcp8p5), five CMIP5 GCMs (GFDL-ESM2M, HadGEM2-ES, IPSL-CM5A-LR, MIROC-ESM-CHEM, NorESM1-M) and three state-of-the-art hydrological models (HMs: mHM, Noah-MP, and PCR-GLOBWB). High resolution model results are available at the unprecedented spatial resolution of 5 km across the pan-European domain at daily temporal resolution. Low river flow is described as the percentile of daily streamflow that is exceeded 90 % of the time. It is determined separately for each GCM/HM combinations and the warming scenarios. The results show that the change signal amplifies with increasing warming levels. Low flows decrease in the Mediterranean while...
Klimaanpassung in Forschung und Politik, 2016
Der Austausch von Wissen und Information zwischen verschiedenen gesellschaftlichen Gruppen ist of... more Der Austausch von Wissen und Information zwischen verschiedenen gesellschaftlichen Gruppen ist oft nicht trivial. Vertreter aus der Offentlichkeit, verschiedenen Fachkreisen und Behorden oder aus der Wissenschaft generieren sehr unterschiedliches Wissen unter Einbeziehung von unterschiedlichen Graden der Problemorientierung und in ihrer jeweiligen Sprache. Zur Uberwindung dieser Barrieren stehen verschiedene Instrumente zur Verfugung. In diesem Artikel werden drei weitverbreitete Formen des Wissenstransfers diskutiert: (1) Assessments mit ihren verschiedenen Formen z. B. auf unterschiedlichen raumlichen Skalen, (2) Indikatoren mit moglichen Rahmenkonzepten, Indikatorensatze und Formen der Evaluierung und (3) web-basierte Plattformen als einfache Moglichkeit der Verbreitung von aktuellen Informationen. Dabei werde zwei Beispiele ausfuhrlich dargestellt, namlich das am Klimaburo fur Polargebiete und Meeresspielgel konzipierte Meereisportal und der am Mitteldeutschen Klimaburo entwickelte Deutsche Durremonitor.
Environmental Science & Technology, 2016
Environmental Research Letters, 2016
Water Resources Research, 2014
ABSTRACT Weather generators are used for spatio-temporal downscaling of climate model outputs (e.... more ABSTRACT Weather generators are used for spatio-temporal downscaling of climate model outputs (e.g., precipitation and temperature) to investigate the impact of climate change on the hydrological cycle. In this study, a multiplicative random cascade model is proposed for the stochastic temporal disaggregation of monthly to daily precipitation fields, which is designed to be applicable to grids of any spatial resolution and extent. The proposed method uses stationary distribution functions that describe the partitioning of precipitation throughout multiple temporal scales (e.g., weekly and bi-weekly scale). Moreover, it explicitly considers the intensity and spatial covariance of precipitation in the disaggregation procedure, but requires no assumption about the temporal relationship and spatial isotropy of precipitation fields. A split sampling test is conducted on a high-resolution (i.e., 4×4 km2 grid) daily precipitation data set over Germany (≈ 357 000 km2) to assess the performance of the proposed method during future periods. The proposed method has proven to consistently reproduce distinctive location dependent precipitation distribution functions with biases less than 5% during both a calibration and evaluation period. Furthermore, extreme precipitation amounts and the spatial and temporal covariance of the generated fields are comparable to those of the observations. Consequently, the proposed temporal disaggregation approach satisfies the minimum conditions for a precipitation generator aiming at the assessment of hydrological response to climate change at regional and continental scales or for generating seamless predictions of hydrological variables.
ABSTRACT A combined investigation of the water and energy balance in hydrologic models might lead... more ABSTRACT A combined investigation of the water and energy balance in hydrologic models might lead to a more accurate estimation of hydrological fluxes and state variables, such as evapotranspiration ET and soil moisture. Hydrologic models are usually calibrated against discharge measurements, and thus are only trained on the integrated signal at few points within a catchment. This procedure does not take into account any spatial variability of fluxes or state variables. Satellite data are a useful source of information to incorporate spatial information into hydrologic models. The objective of this study is to improve the estimation of evapotranspiration in the spatial domain by using satellite derived land surface temperature Ts for the calibration of the distributed hydrological model mHM. The satellite products are based on data of Meteosat Second Generation (MSG) and are provided by the Land Surface Analysis - Satellite Application Facility (LSA-SAF). mHM simulations of Ts are obtained by solving the energy balance wherein evapotranspiration is determined by closing the water balance. Net radiation is calculated by using incoming short- and longwave radiation, albedo and emissivity data provided by LSA-SAF. The Multiscale Parameter Regionalization technique (MPR, Samaniego et al. 2010) is applied to determine the aerodynamic resistance among other parameters. The optimization is performed for the year 2009 using three objective functions that consider (1) only discharge, (2) only Ts, and (3) both discharge and Ts. For the spatial comparison of satellite derived and estimated Ts fields, a new measure accounting for local spatial variabilities is introduced. The proposed method is applied to seven major German river basins, i.e. Danube, Ems, Main, Mulde, Neckar, Saale, and Weser. The results of the Ts simulations show a bias of 4.1 K compared to the satellite data. We hypothesize that this bias is inherent to the satellite data rather than to the model simulations. This is corroborated by the comparison of LSA-SAF Ts with measured data of air temperature which shows a similar offset of 4.9 K. When optimizing for discharge (1) the discharge simulations show the best fit (NSE exceeding 0.8) compared to the optimizations using Ts (2) and Ts and discharge (3). But the spatial fields of evapotranspiration seem to have random variability at some days. When optimizing only for Ts (2) high flows are well represented while the estimation of low flows fails. Furthermore, this strategy reveals a broader discharge uncertainty band compared to the discharge only optimization (1). This indicates that optimizing for Ts (2) has predictive power regarding flood estimations if no discharge data are available. Additionally in comparison to the discharge only optimization (1) the spatial distribution of ET looks much more realistic. Optimizing with discharge and Ts data simultaneously (3) preserves the narrow discharge uncertainty band of the discharge only optimization (1) but also the more realistic spatial distribution of ET of the Ts only optimization (2). Furthermore, the uncertainty in the estimation of ET related model parameters is reduced by the combined discharge and Ts optimization (3) compared to the discharge only optimization (1). In summary, the estimated spatial distributions of ET and connected state variables such as soil moisture are improved by assimilating satellite data. Furthermore the simulation of floods using only Ts in model optimization (2) is possible in ungauged basins while the estimation of low flows and thus hydrological droughts will fail.
Mein erster Dank gilt Prof. Sabine Attinger, die mir die Möglichkeit gab diese Dissertation anzuf... more Mein erster Dank gilt Prof. Sabine Attinger, die mir die Möglichkeit gab diese Dissertation anzufertigen und immer zur Stelle war, wenn man sie brauchte. Mein besonderer Dank gilt Dr. Luis E. Samaniego für die Betreuung dieser Arbeit. Seine Begeisterung für die Hydrologie war sehr inspirierend und ansteckend. Falls nötig, wurden Blumentöpfe, Salzstreuer oder sonstige verfügbare Materialen genutzt, um einen Sachverhalt zu verdeutlichen. Luis war stets auf ein hohes Maß an wissenschaftlicher Stringenz bedacht, was die Qualität meiner Arbeit und auch meine berufliche Entwicklung positiv beeinflusste. Er ermutigte mich meine Arbeit auf Konferenzen zu präsentieren und zu diskutieren, wodurch der Grundstein für internationalen wissenschaftlichen Austausch gelegt wurde. Jule-vielen Dank für die enge Zusammenarbeit und vor allem für unsere Freundschaft. Unsere Mathematiker-Hydrologen-Diskussionen waren immer sehr erleuchtend und kurzweilig. Große Teile meines Wissen habe ich dir zu verdanken, wie z.B. die Erörterung der Frage "Wie entstehen Zufallszahlen?" Auch Matthias möchte ich an dieser Stelle ein großes Dankeschön sagen. Ohne dich hätte sich mir vermutlich nie die wundervolle Welt von Bash und Unix ergründet. Auch an so manch anderen Problemen hätte ich mir ohne deine Hilfe wohl die Zähne ausgebissen. Dir, Rohini, danke ich für unermüdliche Diskussionen, konstruktive Ratschläge und deine stets gute Laune. In noch so schwierigen Situationen hast du mit deinem Optimismus Projekte voran getrieben. Auch der stetige Austausch mit euch, Stephan und Andreas, haben mir sehr geholfen und zum Entstehen dieser Arbeit beigetragen. Ich möchte mich bei Corinna Rebmann, David Schäfer und dem gesamten Kollegium des Departments Hydrosystemmodellierung für eine inspirierende und freundliche Arbeitsumgebung bedanken. Danke an Ben Langenberg, Thomas Schnicke und Christian Krause für eure Hilfe bei Arbeiten auf unserem Cluster "EVE". Nicht zuletzt ist auch eine gute Portion moralische Unterstützung nötig, um solch eine Arbeit anzufertigen. Vor allem dafür, aber auch für dein unermüdliches Korrekturlesen, möchte ich mich bei dir, Edna, bedanken. Auch ohne eure Unterstützung und Bestärkung, Mutti, Vati und Sebastian, wäre diese Arbeit niemals möglich gewesen. VII Zusammenfassung Motivation Dürren sind nach Hochwasserereignissen die schwersten Naturkatastrophen weltweit. Zwischen 1950 und 2014 waren 2.2 Millarden Menschen von Dürreereignissen betroffen. In Europa sind Dürren die kostenintensivsten Naturereignisse. Eine durchschnittliche Schadenssumme von 621 Mio. EUR pro Ereignis macht diese Naturkatastrophen zu einer ernstzunehmenden Gefahr. Das letzte, große Dürreereignis in Europa trat 2003 auf. Allein in Deutschland gab es im Zusammenhang mit diesem Ereignis 7000 Todesfälle und einen wirtschaftlichen Schaden von 1,5 Millarden EUR infolge von Ernteausfällen. Diese agro-ökonomischen Auswirkungen begründen die Bedeutung eines operationellen Monitorsystems für landwirtschaftliche Dürren. Solch ein System bietet die Möglichkeit negativen Auswirkungen von Bodendürreereignissen entgegenzuwirken. Das Monitoring landwirtschaftlicher Dürren kann nicht auf der Basis von beobachteten Daten realisiert werden, da großräumige Messungen von Bodenfeuchte sowohl technisch als auch wirtschaftlich nicht umsetzbar sind. Mittels hydrologischer Modellierung kann Bodenfeuchte jedoch auch weiträumiger, z.B. auf nationaler Ebene, ermittelt werden. Hydrologische Modelle berücksichtigen meteorologische Beobachtungsdaten, um Abschätzungen der Größen des hydrologischen Kreislaufs, wie z.B. der Bodenfeuchte, geben zu können. Jedoch unterliegen diese Abschätzungen verschiedenen Unsicherheiten. Diese entstehen aus Unsicherheiten in den Modelleingangsdaten, der Modellstruktur, den Anfangsbedingungen und den Modellparametern. Die Parameterunsicherheit in hydrologischen Modellen ist einer der Untersuchungsgegenstände dieser Arbeit. Die Zielstellung dieser Studie ist es, ein operationelles Monitoringsystem für landwirtschaftliche Dürren in Deutschland zu entwickeln. Um ein solches System in den operationellen Einsatz zu bringen, sind folgende Herausforderungen zu bewältigen: Erstens, die Berechnung eines räumlich kontinuierlichen Bodenfeuchtedatensatzes für Deutschland mittels hydrologischer Modellierung unter Einbeziehung der Unsicherheiten, welche durch die Abschätzung von Modellparametern entstehen. Zweitens, die Bestimmung der Unsicherheiten von Dürrecharakteristika (z.B. Intensität, Dauer) bei der Identifizierung historischer Dürreereignisse. Diese geben Auskunftüber die Unsicherheiten eines Dürremonitoringsystems. Drittens, die Erforschung eines Ansatzes um Parameterunsicherheiten mittels satellitengestützter IX Landoberflächentemperatur zu reduzieren. Und viertens, die Entwicklung und Implementierung eines Dürreinformationssystems, welches in fast-Echtzeit Karten des Bodenfeuchtezustands in Deutschland liefert. Die Gliederung dieser Studie orientiert sich an diesen vier Teilaufgaben. Methodik Die nachfolgend dargestellten Untersuchungen wurden mit Hilfe des mesoskaligen Hydologischen Modells mHM durchgeführt. mHM ist ein prozess-basiertes hydrologisches Modell, dass Gitterzellen als hydrologische Einheiten betrachtet (räumlich explizites Modell). Es grenzt sich vor allem durch den Multiscale Parameter Regionalization-Ansatz von anderen hydrologischen Modellen ab. Dieser Parametrisierungsansatz stellt die Berücksichtigung von kleinskaligen Variabiltäten sicher. Dadurch ist es möglich mit mHM hydrologische Flüsse und Zustandsvariablen sowohl auf unterschiedlichen Skalen als auch in unterschiedlichen Einzugsgebieten ohne erneute Kalibrierung verlässlich zu simulieren. Das Modell wird durch Niederschlags-und Temperaturdaten angetrieben. Diese Daten werden als Stationsdaten vom Deutschen Wetterdienst bereitgestellt und mittels external drift kriging auf ein hochaufgelöstes 4×4 km 2 Gitter interpoliert. Das Untersuchungsgebiet ist die Bundesrepublik Deutschland. Diese wird in hydrologische Untersuchungsgebiete-die großen innerdeutschen Flußeinzugsgebiete Mulde, Ems, Neckar, Saale, Main, Weser und Donau-unterteilt. mHM wird in diesen Flussgebieten kalibriert. Die Validierung erfolgt in 222 zusätzlichen, deutschen Einzugsgebieten, welche bei der Kalibrierung nicht berücksichtigt wurden. Ein Teil dieser Einzugsgebiete liegt innerhalb der großen sieben Flussgebiete. Weiterhin wird die simulierte Evapotranspiration anhand der Daten von sieben Eddy-Kovarianz-Stationen validiert. Das hydrologische Modell mHM wurde für die zuvor genanten Einzugsgebiete aufgesetzt. Die räumliche Auflösung entsprach der Auflösung der meteorologischen Eingangsdaten (4×4 km 2). Die Simulationsperiode belief sich auf einen Zeitraum von 1950-2010. Um die Vergleichbarkeit mit den Eddy-Kovarianz-Messungen sicherstellen zu können, musste das Modell auf eine räumlichen Auflösung von 100×100 m 2 gebracht werden. Diese Auflösung entspricht dem footprint der Eddy-Kovarianzmessungen. DieÜbertragbarkeit des Modells ist durch seine Skalenunabhängigkeit gewährleistet. Die erste im Rahmen dieser Arbeit durchgeführte Studie befasst sich mit der Berechnung räumlich kontinuierlicher hydrologischer Flüsse und Zustandsvariablen mittels mHM (Kapitel 2). Dieser in sich konsistente Datensatz besteht aus täglichen Daten von Evapotranspiration, Bodenfeuchte, Grundwasserneubildung und pro-Gitterzelle-generiertem Abfluss in Deutschlandüber einen Zeitraum von 1950 X XV
Atlas of Ecosystem Services, 2019
Hydrology and Earth System Sciences Discussions, 2015
Heterogeneity of landscape features like terrain, soil, and vegetation properties affect the part... more Heterogeneity of landscape features like terrain, soil, and vegetation properties affect the partitioning of water and energy. However, it remains unclear to which extent an explicit representation of this heterogeneity at the sub-grid scale of distributed hydrological models can improve the hydrological consistency and the robustness of such models. In this study, hydrological process complexity arising from sub-grid topography heterogeneity was incorporated in the distributed mesoscale Hydrologic Model (mHM). Seven study catchments across Europe were used to test whether (1) the incorporation of additional sub-grid variability on the basis of landscape-derived response units improves model internal dynamics, (2) the application of semi-quantitative, expert-knowledge based model constraints reduces model uncertainty; and (3) the combined use of sub-grid response units and model constraints improves the spatial transferability of the model. <br><br> Unconstrained and con...
EGU General Assembly Conference Abstracts, Apr 1, 2017
<strong>mHM v5.8 (Dec 2017)</strong> New Features: Implementation of a new process fo... more <strong>mHM v5.8 (Dec 2017)</strong> New Features: Implementation of a new process for PET correction based on LAI at PET process(5)=-1 (Cuneyd Demirel + <em>GEUS</em> colleagues); Pre-processor code for SOILGRIDS data as used for the EDgE project (Rohini Kumar); Reduced computational time of the neutron forward model COSMIC by factors of 30--100 (Maren Kaluza); Compression of the netCDF output files (David Schaefer); Optional project description added into the mhm.nml Bugs resolved from release 5.7: processCase(3)=3 did not work when compiled with openMP. openMP declarations missing in mo_mpr_smhorizons.f90 for the case of iFlag_soil=1 Known bugs: None. Restrictions: For gfortran compilers mHM supports only v4.8 and higher. If you wish to use a special process description of evapotranspiration (processCase(4)) please contact Matthias Zink. If you wish to use features connected to ground albedo neutrons (processCase(9)), please contact Martin Schrön. If you wish to use the multi-scale Routing Model as stand-alone version, please contact Stephan Thober.
Water Resources Research, 2018
Water Resources Research, 2018
Hydrology and Earth System Sciences, 2018
Media such as television, newspapers and social media play a key role in the communication betwee... more Media such as television, newspapers and social media play a key role in the communication between scientists and the general public. Communicating your science via the media can be positive and rewarding by providing the inherent joy of sharing your knowledge with a broader audience, promoting science as a fundamental part of culture and society, impacting decision-and policy-makers, and giving you a greater recognition by institutions, colleagues and funders. However, the interaction between scientists and journalists is not always straightforward. For instance, scientists may not always be able to translate their work into a compelling story, and journalists may sometimes misinterpret scientific output. In this paper, we present insights from hydrologists and journalists discussing the advantages and benefits as well as the potential pitfalls and aftermath of science-media interaction. As we perceive interacting with the media as a rewarding and essential part of our work, we aim to encourage scientists to participate in the diverse and evolving media landscape. With this paper, we call on the scientific community to support scientists who actively contribute to a fruitful science-media relationship. 1 Why interact with today's media landscape? In this partisan era filled with "alternative facts", it is essential for science and scientists to be transparent and communicative to the general public (Kirchner, 2017). Presenting
Water Resources Research, 2018
Journal of Hydrology: Regional Studies, 2018
Abstract Study region The Dhofar mountains are located on the Arabian Peninsula in Southern Oman.... more Abstract Study region The Dhofar mountains are located on the Arabian Peninsula in Southern Oman. Unlike other regions of Oman, the Dhofar mountains have an annual monsoon season that results in a semi-arid cloud forest. The region highly depends on groundwater resources and the Dhofar mountain range is the major recharge area for the Salalah coastal plain. Study focus Forests in cloud-impacted areas can harvest cloud-water droplets in addition to receiving rainfall. The forest interception and recharge relevant net precipitation are investigated by ecohydrological studies. These studies are, however, limited to the point or experimental plot scale and to particular tree species. Groundwater studies, in contrast, are often linked to catchment or groundwater aquifer boundaries and are therefore calculated at meso- to regional scale. To be able to utilize findings from ecohydrological site studies for regional groundwater studies we regionalize field site studies through cloud forest distribution and rainfall interpolation in a semi-arid, data scarce region heavily dependent on groundwater resources. New hydrological insights for the region Our results are a cloud forest precipitation scenario that quantifies the additional rainfall gained through cloud water harvesting by the cloud forest. In comparison to interpolated rainfall the precipitation available for recharge within the Dhofar mountains increases by 20%. Considering a recharge-precipitation ratio calculation the recharge ratios in the region are up to 24% for highly forested areas.
Hydrology and Earth System Sciences Discussions, 2016
Soil properties show high heterogeneity at different spatial scales and their correct characteriz... more Soil properties show high heterogeneity at different spatial scales and their correct characterization remains a crucial challenge over large areas. The aim of the study is to quantify the impact of different types of uncertainties that arise from the unresolved soil spatial variability on simulated hydrological states and fluxes. Three perturbation methods are presented for the characterization of the uncertainties in soil properties. The methods are applied at the soil map of the upper Neckar catchment (Germany), as example. The uncertainties are propagated based on the distributed hydrological model mHM to assess the impact of the simulated state and fluxes. The model outputs are analysed by aggregating the results at different spatial and temporal scales. These results show that the impact of the different uncertainties introduced in the original soil map is equivalent when the simulated model outputs are analysed at the model grid resolution (i.e., 500 m). However, sever...
Hydrology and Earth System Sciences Discussions, 2017
There is growing evidence that climate change will alter water availability in Europe. Here, we i... more There is growing evidence that climate change will alter water availability in Europe. Here, we investigate how hydrological low flows are affected under different levels of future global warming (i.e., 1.5, 2 and 3 K). The analysis is based on a multi-model ensemble of 45 hydrological simulations based on three RCPs (rcp2p6, rcp6p0, rcp8p5), five CMIP5 GCMs (GFDL-ESM2M, HadGEM2-ES, IPSL-CM5A-LR, MIROC-ESM-CHEM, NorESM1-M) and three state-of-the-art hydrological models (HMs: mHM, Noah-MP, and PCR-GLOBWB). High resolution model results are available at the unprecedented spatial resolution of 5 km across the pan-European domain at daily temporal resolution. Low river flow is described as the percentile of daily streamflow that is exceeded 90 % of the time. It is determined separately for each GCM/HM combinations and the warming scenarios. The results show that the change signal amplifies with increasing warming levels. Low flows decrease in the Mediterranean while...
Klimaanpassung in Forschung und Politik, 2016
Der Austausch von Wissen und Information zwischen verschiedenen gesellschaftlichen Gruppen ist of... more Der Austausch von Wissen und Information zwischen verschiedenen gesellschaftlichen Gruppen ist oft nicht trivial. Vertreter aus der Offentlichkeit, verschiedenen Fachkreisen und Behorden oder aus der Wissenschaft generieren sehr unterschiedliches Wissen unter Einbeziehung von unterschiedlichen Graden der Problemorientierung und in ihrer jeweiligen Sprache. Zur Uberwindung dieser Barrieren stehen verschiedene Instrumente zur Verfugung. In diesem Artikel werden drei weitverbreitete Formen des Wissenstransfers diskutiert: (1) Assessments mit ihren verschiedenen Formen z. B. auf unterschiedlichen raumlichen Skalen, (2) Indikatoren mit moglichen Rahmenkonzepten, Indikatorensatze und Formen der Evaluierung und (3) web-basierte Plattformen als einfache Moglichkeit der Verbreitung von aktuellen Informationen. Dabei werde zwei Beispiele ausfuhrlich dargestellt, namlich das am Klimaburo fur Polargebiete und Meeresspielgel konzipierte Meereisportal und der am Mitteldeutschen Klimaburo entwickelte Deutsche Durremonitor.
Environmental Science & Technology, 2016
Environmental Research Letters, 2016
Water Resources Research, 2014
ABSTRACT Weather generators are used for spatio-temporal downscaling of climate model outputs (e.... more ABSTRACT Weather generators are used for spatio-temporal downscaling of climate model outputs (e.g., precipitation and temperature) to investigate the impact of climate change on the hydrological cycle. In this study, a multiplicative random cascade model is proposed for the stochastic temporal disaggregation of monthly to daily precipitation fields, which is designed to be applicable to grids of any spatial resolution and extent. The proposed method uses stationary distribution functions that describe the partitioning of precipitation throughout multiple temporal scales (e.g., weekly and bi-weekly scale). Moreover, it explicitly considers the intensity and spatial covariance of precipitation in the disaggregation procedure, but requires no assumption about the temporal relationship and spatial isotropy of precipitation fields. A split sampling test is conducted on a high-resolution (i.e., 4×4 km2 grid) daily precipitation data set over Germany (≈ 357 000 km2) to assess the performance of the proposed method during future periods. The proposed method has proven to consistently reproduce distinctive location dependent precipitation distribution functions with biases less than 5% during both a calibration and evaluation period. Furthermore, extreme precipitation amounts and the spatial and temporal covariance of the generated fields are comparable to those of the observations. Consequently, the proposed temporal disaggregation approach satisfies the minimum conditions for a precipitation generator aiming at the assessment of hydrological response to climate change at regional and continental scales or for generating seamless predictions of hydrological variables.
ABSTRACT A combined investigation of the water and energy balance in hydrologic models might lead... more ABSTRACT A combined investigation of the water and energy balance in hydrologic models might lead to a more accurate estimation of hydrological fluxes and state variables, such as evapotranspiration ET and soil moisture. Hydrologic models are usually calibrated against discharge measurements, and thus are only trained on the integrated signal at few points within a catchment. This procedure does not take into account any spatial variability of fluxes or state variables. Satellite data are a useful source of information to incorporate spatial information into hydrologic models. The objective of this study is to improve the estimation of evapotranspiration in the spatial domain by using satellite derived land surface temperature Ts for the calibration of the distributed hydrological model mHM. The satellite products are based on data of Meteosat Second Generation (MSG) and are provided by the Land Surface Analysis - Satellite Application Facility (LSA-SAF). mHM simulations of Ts are obtained by solving the energy balance wherein evapotranspiration is determined by closing the water balance. Net radiation is calculated by using incoming short- and longwave radiation, albedo and emissivity data provided by LSA-SAF. The Multiscale Parameter Regionalization technique (MPR, Samaniego et al. 2010) is applied to determine the aerodynamic resistance among other parameters. The optimization is performed for the year 2009 using three objective functions that consider (1) only discharge, (2) only Ts, and (3) both discharge and Ts. For the spatial comparison of satellite derived and estimated Ts fields, a new measure accounting for local spatial variabilities is introduced. The proposed method is applied to seven major German river basins, i.e. Danube, Ems, Main, Mulde, Neckar, Saale, and Weser. The results of the Ts simulations show a bias of 4.1 K compared to the satellite data. We hypothesize that this bias is inherent to the satellite data rather than to the model simulations. This is corroborated by the comparison of LSA-SAF Ts with measured data of air temperature which shows a similar offset of 4.9 K. When optimizing for discharge (1) the discharge simulations show the best fit (NSE exceeding 0.8) compared to the optimizations using Ts (2) and Ts and discharge (3). But the spatial fields of evapotranspiration seem to have random variability at some days. When optimizing only for Ts (2) high flows are well represented while the estimation of low flows fails. Furthermore, this strategy reveals a broader discharge uncertainty band compared to the discharge only optimization (1). This indicates that optimizing for Ts (2) has predictive power regarding flood estimations if no discharge data are available. Additionally in comparison to the discharge only optimization (1) the spatial distribution of ET looks much more realistic. Optimizing with discharge and Ts data simultaneously (3) preserves the narrow discharge uncertainty band of the discharge only optimization (1) but also the more realistic spatial distribution of ET of the Ts only optimization (2). Furthermore, the uncertainty in the estimation of ET related model parameters is reduced by the combined discharge and Ts optimization (3) compared to the discharge only optimization (1). In summary, the estimated spatial distributions of ET and connected state variables such as soil moisture are improved by assimilating satellite data. Furthermore the simulation of floods using only Ts in model optimization (2) is possible in ungauged basins while the estimation of low flows and thus hydrological droughts will fail.