Sensitivitätsanalyse des Wasserhaushaltsmodells LARSIM für das Einzugsgebiet des Oberen Mains

Wissenschaftliche Arbeit zur Erlangung des Grades B.Sc. an der Fakultät für Bau, Geo, Umwelt der Technischen Universität München.

Betreut von Prof. Dr. Markus Disse M.Sc. Iris Konnerth Lehrstuhl für Hydrologie

Eingereicht von Michelle Härder Adlzreiterstraße 31 80337 München Eingereicht am München, den 06.09.2017 Kurzfassung

Die vorliegende Arbeit führt eine Sensitivitätsanalyse des Wasserhaushaltsmodells LARSIM im Einzugsgebiet des Oberen Mains durch. Dabei wird getestet, wie empfindlich das Modell auf interne gebietsabhängige Kalibriergrößen reagiert.

Im ersten Schritt der Arbeit wurde ein Grundverständnis für die wichtigsten Begriffe geschaf- fen: Sensitivität und Wasserhaushalt (Kapitel 2). Darauf aufbauend wurde die Funktionswei- se des auf Sensitivität zu untersuchenden Wasserhaushaltsmodells LARSIM innerhalb des Einzugsgebiets des Oberen Mains erläutert (Kapitel 4). Im nächsten Schritt wurden die Para- meter, deren Auswirkung auf LARSIM untersucht werden soll, hinsichtlich ihrer Funktion und ihrer Kalibrierung beschrieben. In diesem Kontext wurden die Wertebereiche, innerhalb derer sich die Eichgrößen im Untersuchungsgebiet bewegen, dargestellt (Kapitel 5). Die bisherige Arbeit basiert auf Literaturrecherche. Für die darauf folgende Umsetzung der Sensitivitäts- analyse wurde mit MATLAB ein Programm geschrieben, das die Analyse automatisch durch- führt. Zusätzlich wurde die Anwendung durch eine mit MATLAB GUIDE erstellte Oberfläche verfeinert. Sie ermöglicht eine individuelle Eingabe der Bedingungen, unter denen die Ana- lyse stattfinden soll, und quantifiziert die Ergebnisse (Kapitel 6). Schlussendlich konnte die Sensitivitätsanalyse unter verschiedenen Bedingungen durchgeführt und mit Excel graphisch aufbereitet werden. Zwölf der 27 zu untersuchenden Parameter konnten als deutlich und sehr sensitiv kategorisiert werden (Kapitel 7). Die Ergebnisse dieser Arbeit sind eine Benutzeroberfläche, mit der eine Sensitivitätsanalyse durchgeführt werden kann, sowie die Kategorisierung der einflussreichsten Parameter des Modells LARSIM innerhalb des Einzugsgebiets des Oberen Mains.

i Inhaltsverzeichnis

Zusammenfassung ...... i

Abbildungsverzeichnis...... iv

Tabellenverzeichnis...... vi 1 Einleitung ...... 1 2 Theoretische Grundlagen ...... 2 2.1 Sensitivitätsanalyse...... 2 2.1.1 Definition der Sensitivitätsanalyse ...... 2 2.1.2 Zielsetzungen der Sensitivitätsanalyse ...... 2 2.2 Wasserhaushaltsmodell ...... 3 2.2.1 Hydrologisches Modell...... 3 2.2.2 Komponenten des Wasserkreislaufs ...... 3 2.2.3 Klassifizierung der Wasserhaushaltsmodelle ...... 5 3 Zielsetzung und methodisches Vorgehen...... 7 3.1 Zielsetzung ...... 7 3.2 Methodisches Vorgehen...... 8 4 LARSIM im Einzugsgebiet Oberer ...... 9 4.1 Konzeption...... 9 4.1.1 Entwicklung und Anwendung ...... 9 4.1.2 Modelltheoretische Einordnung von LARSIM ...... 9 4.2 Input und Output ...... 10 4.2.1 Räumliche Daten ...... 10 4.2.2 Meteorologische Daten ...... 11 4.2.3 Ergebnis ...... 12 5 Gebietsabhängige Parameter...... 13 5.1 Einordnung der Parameter in LARSIM ...... 13 5.2 Funktion der Parameter ...... 13 5.3 Kalibrierung der Parameter im Einzugsgebiet des Oberen Mains ...... 18 5.4 Parametergrenzwerte des Einzugsgebietes...... 19 6 Umsetzung der Sensitivitätsanalyse ...... 21 6.1 Automatisierung der Sensitivitätsanalyse ...... 21 6.1.1 Grundgedanke...... 21 6.1.2 MATLAB-Funktionen...... 21 6.1.3 Anwendung - Erstellung einer Benutzeroberfläche ...... 22 6.1.4 Abspeicherung und Kontrolle ...... 23 6.1.5 Beurteilung...... 24 6.2 Quantifizierung der Sensitivität ...... 25 6.2.1 Vergleich hinsichtlich Fläche und Steigung ...... 25 6.2.2 Formel zur Quantifizierung der Sensitivität ...... 25

ii 6.2.3 Kategorisierung der Sensitivität...... 27 6.2.4 MATLAB-Funktionen...... 28 7 Auswertung der Sensitivitätsanalyse ...... 32 7.1 Ergebnisse...... 32 7.1.1 Kemmern - fünf Jahre ...... 32 7.1.2 Ködnitz - fünf Jahre ...... 33 7.1.3 Ködnitz - ein Jahr ...... 35 7.1.4 Separate Auswertung des Parameters KBoFeu...... 37 7.2 Vergleiche der Ergebnisse...... 38 7.2.1 Ortsabhängige Auswertung ...... 38 7.2.2 Zeitabhängige Auswertung ...... 39 7.3 Zusammenfassung und Interpretation der Ergebnisse ...... 40 7.4 Diskussion ...... 44 8 Zusammenfassung und Ausblick ...... 45

Literaturverzeichnis ...... 46

Anhang...... 48

iii Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1 Komponenten des Wasserkreislaufs [Ostrowski, 2009] ...... 4

Abbildung 2 Klassifizierung des Wasserhaushaltsmodells LARSIM, verändert nach

[o.V., 2016] ...... 9

Abbildung 3 Schematische Struktur des Wasserhaushaltsmodells LARSIM, verändert

nach [o.V., 2016]...... 10

Abbildung 4 Eichgrößen des LARSIM internen Schneemodells ...... 15

Abbildung 5 Eichgrößen des Bodenspeichers, der Abflussbildung und der Abfluss-

konzentration im Gerinne, verändert nach [o.V., 2016] ...... 17

Abbildung 6 Übersicht über Funktion und Wertebereich der Eichgrößen...... 20

Abbildung 7 Benutzeroberfläche für eine automatisierte Sensitivitätsanalyse des Was-

serhaushaltsmodells LARSIM ...... 23

Abbildung 8 Graphische Darstellung der Wirkung des Nenners auf die Sensitivität ...... 26

Abbildung 9 Differenzierung der Sensitivität im Hoch- und Niedrigwasser...... 27

Abbildung 10 Benutzeroberfläche mit Tool zur Quantifizierung für eine automatisierte

Sensitivitätsanalyse des Wasserhaushaltsmodells LARSIM ...... 29

Abbildung 11 Schwachstelle bei Betrachtung der Sensitivität getrennt nach Hoch- und

Niedrigwasserbereich...... 31

Abbildung 12 Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse im gesamten Abflussspektrum; Lauf-

zeit: Fünf Jahre, Gebietsauslass: Kemmern ...... 32

Abbildung 13 Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse getrennt nach Hoch- und Niedrig-

wasser; Laufzeit: Fünf Jahre, Gebietsauslass: Kemmern ...... 32

Abbildung 14 Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse im gesamten Abflussspektrum; Lauf-

zeit: Fünf Jahre, Gebietsauslass: Ködnitz ...... 34

Abbildung 15 Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse getrennt nach Hoch- und Niedrig-

wasser; Laufzeit: Fünf Jahre, Gebietsauslass: Ködnitz ...... 34

Abbildung 16 Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse im gesamten Abflussspektrum; Lauf-

zeit: Ein Jahre, Gebietsauslass: Ködnitz ...... 36

Abbildung 17 Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse getrennt nach Hoch- und Niedrig-

wasser; Laufzeit: Ein Jahr, Gebietsauslass: Ködnitz ...... 36

iv Abbildung 18 Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse; Parameter: KBoFeu, Einschwing-

zeit: 30 Tage ...... 37

Abbildung 19 Ortsabhängige Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse im gesamten Abfluss-

spektrum; Laufzeit: fünf Jahre, Gebietsauslass: Kemmern und Ködnitz ..... 38

Abbildung 20 Zeitabhängige Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse im gesamten Abfluss-

spektrum; Laufzeit: fünf Jahre und ein Jahr, Gebietsauslass: Ködnitz ...... 40

Abbildung 21 EQB zeigt sich einseitig verschoben sensitiv im Niedrigwasserbereich..... 41

Abbildung 22 EQD zeigt sich einseitig verschoben sensitiv im Hochwasserbereich ...... 42

Abbildung 23 T Gr bei durchschnittlich niedrigerer Lage im Gesamteinzugsgebiet we-

niger sensitiv...... 43

Abbildung 24 T Gr bei durchschnittlich höherer Lage im Teileinzugsgebiet bis Ködnitz

sensitiver...... 43

Abbildung 25 Digitales Geländemodell des Einzugsgebiets [K. Ludwig, 2009]...... 54

Abbildung 26 Gewässernetz des Einzugsgebiets [K. Ludwig, 2009]...... 54

Abbildung 27 Datensatz zur Landnutzung im Einzugsgebiet [K. Ludwig, 2009] ...... 55

Abbildung 28 Übersicht aller Pegel im Einzugsgebiet [H. Pöhler, 2013] ...... 55

Abbildung 29 Funktion hinter dem Knopf Run LARSIM ...... 56

Abbildung 30 Matlab Code zur Quantifizierung der Sensitivität über das gesamte Ab-

flussspektrum...... 56

Abbildung 31 Matlab Code zur Erstellung neuer Spaltenvektoren für Abflusswerte ge-

trennt nach Hoch- und Niedrigwasser...... 57

Abbildung 32 Abweichung der Ergebnisse der Quantifizierung am Beispiel beta, Köd-

nitz / fünf Jahre...... 57

Abbildung 33 Quantifizierte Sensitivitäten ...... 58

v Tabellenverzeichnis

Tabelle 1 Übersicht über die verwendeten Größen und ihre Einheiten...... 49

Tabelle 2 Übersicht über Pegel, *Kalibrierpegel und Abkürzungen ...... 53

vi 1. Einleitung

Hydrologische Prozesse wie Niederschlag, Verdunstung oder Abflussbildung stellen in ihrer Gesamtheit den Wasserkreislauf der Erde dar und spielen in vielerlei Hinsicht eine existen- zielle Rolle [Dracos, Themistocles A, 2013]. Sie stellen Trinkwasser zur Verfügung, ermögli- chen landwirtschaftliche Produktionen und transportieren und verlagern Schad- und Nähr- stoffe. Außerdem beeinflussen sie Klima und Wetter und sind verantwortlich für Extremereig- nisse wie Überschwemmung oder Dürre [Schulz, Karsten, oJ]. Darüber hinaus wirken sich hydrologische Prozesse auf geopolitische Themen aus. Das re- präsentativste Beispiel, das die genannten Bereiche in eine geopolitische Gestalt verwandelt, sind grenzüberschreitende Flüsse. Weltweit gibt es 261 Gewässer, die durch mehr als ein Land fließen. Dabei stellen sie 60 Prozent der Süßwasserressourcen und ein Siedlungsge- biet, in dem 40 Prozent der Bevölkerung lebt, dar. Sobald eine Maßnahme am Oberlauf des Flusses die Nutzungsmöglichkeit stromabwärts beeinträchtigt, kommen geopolitische The- men auf. Um das daraus resultierende Konfliktpotential zu mindern und für eine gerechte Wassernutzung unter den Staaten zu sorgen, deklarieren die Vereinten Nationen ökologi- sches Wassermanagement. Dieser Ansatz soll die Funktionen und Leistungen der Süßwas- serökosysteme langfristig aufrechterhalten und gleichzeitig eine einseitige Nutzung unterbin- den [Klaphake, Axel and Scheumann, Waltina, 2001]. Mit der wachsenden Bedeutung hydrologischer Prozesse steigt auch die Anforderung, sie besser nachzuvollziehen und ihre Funktion exakt abzubilden - Die Notwendigkeit von immer genaueren Wasserhaushaltsmodellen steigt.

Die vorliegende Arbeit soll dazu beitragen, Wasserhaushaltsmodelle weiter zu optimieren. Anhand des Modells LARSIM soll eine Grundlage geschaffen werden, die eine Optimierung erleichtert. Für den Ablauf von LARSIM müssen einige modellinternen gebietsabhängigen Parameter in der Regel anhand gemessener Abflussganglinien kalibriert werden. Die Viel- zahl an Eichgrößen führt dazu, dass eine optimale Einstellung der Modellparameter einen hohen Zeitaufwand bedeutet. Aus diesem Grund ist es von Vorteil die Parameter, die den größten Einfluss auf das hydrologische Modell LARSIM haben, zu kennen, um diese bei zu- künftigen Aufgaben zu berücksichtigen. Die Aufgabe dieser Bachelorarbeit besteht darin, den Einfluss der Kalibriergrößen auf das Wasserhaushaltsmodell LARSIM innerhalb des Einzugsgebiets des Oberen Mains zu unter- suchen – die Durchführung einer Sensitivitätsanalyse.

1 2. Theoretische Grundlagen

Ziel des laufenden Kapitels ist es, ein Grundverständnis für die Begriffe Sensitivität und Was- serhaushalt zu schaffen, um auf diese im Verlauf der Arbeit zugreifen zu können. Dabei er- folgt zunächst eine Einführung in Sensitivitätsanalysen und deren Zielsetzung. Im Anschluss werden Grundprinzipien von Wasserhaushaltsmodellen vorgestellt.

2.1. Sensitivitätsanalyse

2.1.1. Definition der Sensitivitätsanalyse Die Sensitivitätsanalyse ist ein Analyse- und Validierungswerkzeug. Ihr Modell setzt sich aus Eingangs- und Ausgangswerten zusammen: Input und Output beziehungsweise Parameter und Ergebnis. Dabei untersucht die Sensitivitätsanalyse wie der Output bei verändertem Input reagiert. Es kann zwischen zwei Verfahren unterschieden werden: Die Analyse kann einen einzigen Parameter und dessen Wirkung auf das Ergebnis betrachten (lokal) oder sie ana- lysiert das Zusammenwirken eines Parameterkomplexes (global). Bei der lokalen Analyse wird also nur der untersuchte Parameter verändert, während die restlichen konstant blei- ben. Auf diese Weise bleibt - anders als bei der globalen Analyse - die Interaktion der Pa- rameter, also wie sie sich im Zusammenspiel auf das Ergbnise auswirken, unberücksichtigt [Saltelli et al., 2000]. Besonders relevant ist die Kategorisierung, die durch die Anwendung der Analyse entsteht. Untersuchte Parameter können nun unterteilt werden in: „Sehr sensitiv“ und „unempfindlich“. Ersteres bedeutet, dass bereits eine geringe Veränderung der Parameter zu einer deutlichen Abwandlung des Ergebnisses führt. Bei Letzteren hingegen wirken sich erst sehr große Mo- difikationen spürbar auf das Ergebnis aus [Dinkelbach, 2013].

2.1.2. Zielsetzungen der Sensitivitätsanalyse Die Sensitivitätsanalyse kann unter verschiedenen Zielsetzungen angewendet werden. Das erste Szenario beschreibt ein bereits zufriedenstellendes Ergebnis mit bekannten Parame- tern. Hier bietet die Durchführung einer Sensitivitätsanalyse die Möglichkeit, das akzeptierte Ergebnis auf seine Stabilität zu testen, indem die Auswirkungen der modifizierten Parameter prognostiziert werden. Eine weitere Betrachtung stammt aus der Unklarheit über die zu wählenden Parameter bei vorgegebenem Bereich des Ergebnisses. Der Test auf Sensitivität bietet einen relativ großen Fortschritt bei der Suche der passenden Parameterwerte, insofern dass die veränderten Pa- rameter, je nach noch akzeptierten Auswirkungen, ebenfalls in Abschnitte unterteilt werden können. Eine letzte Ausführungsmöglichkeit entsteht, wenn ein Ergebnis zunächst aus geschätzten Parameterwerten resultiert. In diesem Zusammenhang filtert die Analyse die relevanten Pa- rameter, welche für das Ergebnis von größerer Bedeutung und demnach genauer zu bestim-

2 men sind. Zugleich zeigt es auf für welche Parameter eine detailliertere Untersuchung über- flüssig ist, da ihre Modifikation kaum merklich Einfluss nimmt. Auf diese Art und Weise lassen sich die Kosten der Informationsbeschaffung erheblich reduzieren [Dinkelbach, 2013].

2.2. Wasserhaushaltsmodell

2.2.1. Hydrologisches Modell Ein Modell bildet die Realität in vereinfachter Form ab. Auf die Hydrologie übertragen ent- spricht diese Definition dem Wasserhaushaltsmodell. Es bringt innerhalb eines betrachteten Gebiets die wichtigsten Komponenten des Wasserkreislaufs in einen Gesamtzusammenhang und soll auf diese Weise seine Reaktion vorhersagen [Herrmann, 1977].

Das im Modell betrachtete System wird Einzugsgebiet genannt. Das Einzugsgebiet definiert sich durch Wasserscheiden als Begrenzung und einen Vorfluter, auch Abfluss genannt, durch den das gesamte innerhalb des Raums anfallende Wasser fließt. Dabei unterteilt Becker (1992) das Einzugsgebiet abhängig von seiner Größe in: Mikro-, meso- und makroskalig. Mi- kroskalige Einzugsgebiete haben die Größenordnung < 0,1 km2. Mit einer so geringen Größe sind sie meist homogen und somit durch physikalische Gesetze gut nachzubilden (siehe Ka- pitel 2.2.3). Im Bereich 0,1 km2 - 10000 km2 befinden sich mesoskalige Gebiete. Durch ihre heterogene Beschaffenheit ist eine Beschreibung durch physikalische Gesetze zu komplex. Modellparameter müssen teilweise zusätzlich durch Kalibrierung an die Gegebenheiten an- gepasst werden. Die Makroskala befindet sich bei > 10000 km2. Hier spielen großräumige Effekte wie Klimazonen eine Rolle. Modellparameter können nun lediglich über Kalibrierung gewonnen werden.

2.2.2. Komponenten des Wasserkreislaufs Die Teilprozesse des hydrologischen Kreislaufs, die im Wasserhaushaltsmodell innerhalb des Einzugsgebiets zusammenspielen sind in Abbildung 1 schematisch dargestellt und werden im Folgenden erläutert.

Als Initiator des Wasserhaushalts zählt der Niederschlag. Dieser ist definiert als Kondensa- tionsprodukt, das aus der Atmosphäre zum Boden gelangt. Die wichtigsten Niederschlags- formen sind Regen und Schnee. Eine mengenmäßig nebensächliche Rolle spielen Hagel, Graupel, Tau und Reif [Maniak, 1992]. Ein ebenso bedeutender Teilprozess ist die Verdunstung, der Übergang von flüssigem zu gasförmigem Zustand. Dieser Vorgang wird durch das Verhältnis zwischen Partial- und Sät- tigungsdampfdruck angetrieben. Wasser verdunstet, sobald die darüber liegende Luft nicht mit Wasserdampf gesättigt ist. Das bedeutet, der aktuell im Gasgemisch Luft herrschende Partialdruck ist kleiner als sein möglicher Sättigungsdampfdruck, welcher von der Umgebung- stemperatur abhängt. Wasser verwandelt sich in Wasserdampf, solange bis ein Gleichgewicht zwischen den Drücken herrscht. Faktoren, die den Prozess maßgeblich beeinflussen, sind Lufttemperatur, Luftfeuchte, Sonneneinstrahlung, Wind, Wassergehalt des Bodens und Nie-

3 Abbildung 1 Komponenten des Wasserkreislaufs [Ostrowski, 2009]

derschlagsmenge. Zudem ereignet sich Verdunstung auf unterschiedlicher Oberflächenbe- schaffenheit, wodurch sie sich namentlich unterscheidet. Evaporation bezeichnet den Aggre- gatswechsel ausgehend von Wasseroberflächen und unbewachsenen Landflächen. Transpi- ration hingegen entsteht durch Wasserdampfabgabe der Vegetation, welche einen größeren Anteil an der Gesamtverdunstung hat. Die Summe beider Arten nennt sich Evapotranspirati- on [Dyck and Peschke, 1983]. Interzeption führt dazu, dass nicht die gesamte Menge des Niederschlags auf den Boden auftrifft. Als eine Art Zwischenspeicher sammelt dieser Vorgang Wasser auf Blattoberflächen, welches zu einem späteren Zeitpunkt verdunstet. Damit stellt Interzeption eine Art Verduns- tung mit der Möglichkeit, eine gewisse Menge an Niederschlag zwischenzuspeichern, dar. In der Regel ist das Fassungsvermögen abhängig von der Dichte der Vegetationsdecke. Dem- nach ist dieser Teilprozess des Wasserkreislaufs in Waldgebieten von größerer Bedeutung [Klaassen et al., 1998]. Niederschlag, der hingegen direkt auf die Erdoberfläche trifft, verhält sich abhängig vom Sät- tigungsgrad des Bodens. Der ungesättigte Zustand beschreibt einen Boden dessen Poren mit Wasser und Luft gefüllt sind. In diesem Fall versickert der anfallende Niederschlag bis der Po- renraum vollständig mit Wasser gefüllt ist. Bei diesem Prozess handelt es sich um Infiltration. Der Boden hat nun keine Kapazität mehr, weitere Mengen Niederschlag aufzunehmen, so- dass sich die Erdoberfläche wie eine versiegelte Fläche verhält. Weiterer Niederschlag wird direkt als Oberflächenabfluss abgeführt. Nach Dunne (1975) wird diese Art auch Dunnescher Oberflächenabfluss bezeichnet. Eine zweite Variante ist der Hortonsche Oberflächenabfluss nach Horton (1933). Fällt der Niederschlag so stark, dass ihn der Boden nicht mehr auf- nehmen kann, fließt er an der Oberfläche ab. In diesem Fall übersteigt die Intensität des Niederschlags die Infiltrationskapazität [Patt, H and Jüpner, R, oJ]. Infiltriertes Wasser bleibt nicht einfach im Porenraum sondern bewegt sich weiter durch den Boden. Es kann zu einem Zwischenabfluss, auch Interflow genannt, kommen. Dabei sucht sich das Wasser oberflächennah durch Makroporen begünstigt einen hangparallelen Weg durch die Bodenmatrix [Flügel, 1993]. Neben der horizontalen fließt das versickerte Wasser auch in vertikale Richtung weiter. Dieser Prozess bezeichnet sich als Perkolation und führt

4 zur Grundwasserneubildung. Der Porenraum dort ist dauerhaft gesättigt und fließt auch hier als Basisabfluss mit langsamer Geschwindigkeit. Im Gegensatz dazu kann entgegen der Gravitation Wasser aus dem Grundwasseraquifer in die ungesättigte Zone gelangen, der so- genannte Kapillaraufstieg [Dyck and Peschke, 1983]. Der Abfluss als letzter Teilprozess des hydrologischen Kreislaufs setzt sich also aus drei Komponenten zusammen: Oberflächenabfluss, Interflow und Basisabfluss. Sie entstammen wie beschrieben aus unterschiedlichen Systemspeichern. Somit stellt der Abfluss eine Funk- tion aus Niederschlag, Verdunstung und den Einflussgrößen der Systemspeicher - eine Art Resultat des Wasserhaushalts - dar.

2.2.3. Klassifizierung der Wasserhaushaltsmodelle Es existieren verschieden Möglichkeiten, um die ablaufenden hydrologischen Prozesse in ei- nem Einzugsgebiet zu simulieren. Der einfachste Fall ist das sogenannte „Black-Box-Modell“. Bei dieser Methode bleiben die tatsächlich ablaufenden Vorgänge im System unbeachtet. Anhand einer statistischen Untersuchung der Korrelation zwischen Input und Output kann auf Basis von Eingangsdaten auf die Menge und zeitliche Verteilung der Rückgabevariable geschlossen werden. Gute Vorhersagewerte können hiermit nur für kleine und homogene Einzugsgebiete erzielt werden [Nash and Sutcliffe, 1970]. Das physikalische Modell hingegen bezieht alle Teilprozesse möglichst exakt mit ein. Nahezu jeder Vorgang wird durch ein Modell aufbauend auf analytische und numerische Rechnungen separat nachempfunden (häufig verwendet werden die dynamische Grundgleichung und die Kontinuitätsgleichung). Alle hierfür verwendeten Parameter sind auf Basis von physikalischen Gesetzen im Einzugsgebiet gemessen. So existieren beispielsweise Einzelmodelle für Eva- potranspiration, Interzeption und Infiltration [Smith et al., 1994]. Diese „White-Box-Methode“ verlangt neben einem umfangreichen Systemverständnis eine große Menge an Eingangsda- ten. Zudem ist anzufügen, dass einige hydrologische Prozesse noch nicht vollständig ver- standen sind und sich ihre Modelle deshalb auf Empirie beruhen [Beven, 1989]. Ein weiteres Konzept, das konzeptionelle Modell auch „Grey-Box-Modell“ genannt, ordnet sich zwischen den beiden zuvor angesprochenen ein. Die Umsetzung der hydrologischen Teilprozesse hat physikalischen und empirischen Ursprung. Dabei handelt es sich um Ana- logien wie den Einzellinearspeicher, die als konzeptionelle Vereinfachungen komplexere Vor- gänge abbilden können. Die hierfür verwendeten Parameter können physikalisch interpretiert werden [Mehlhorn, 1998].

Eine weitere Möglichkeit, Wasserhaushaltsmodelle zu klassifizieren, entsteht bei Betrach- tung der räumlichen Diskretisierung. Ein Einzugsgebiet kann sowohl als Ganzes, als auch in Teilflächen unterteilt modelliert werden. Es räumlich gesehen als Ganzes zu interpretie- ren entspricht dem lumped-Ansatz. Räumlich heterogene Parameter werden über die Flä- che verteilt gemittelt, sodass sie für die Simulation einen homogenen Charakter aufweisen [Todini, 1988]. Der distributed-Ansatz unterteilt das Gebiet in unterschiedlich reagierende Teilflächen, wel- che durch variierende Parameterwerte die räumliche Heterogenität berücksichtigen. Die Teil-

5 flächen können entweder durch Raster oder Teileinzugsgebiete verwirklicht werden. Die Raster-Methode legt ein Netz mit gleichmäßigen Pixeln über die Gesamtfläche. Abhängig von der Größe der Pixel können sich auch beim distributed-Ansatz verschiedene Parame- terwerte innerhalb eines Pixels befinden. Diese werden analog zum lumped-Ansatz über die Fläche gemittelt, damit ein Raster als räumlich homogen betrachtet werden kann. Die Unter- teilung in Teileinzugsgebiete verhält sich analog der Ausweisung eines Einzugsgebiets wie in Kapitel 2.2.1 erläutert. Der Vorteil dieses Konzepts ist die Bewahrung der Beziehungen innerhalb eines hydrologischen Netzwerks. Teileinzugsgebiete sind allerdings räumlich meis- tens heterogen. So greift auch diese Methode mit variablen Parameterwerten auf eine über die Fläche verteilte Mittelung zurück [Beven, 1985].

Ein weiteres Kriterium zur Klassifikation von Wasserhaushaltsmodellen ist die Zeit. Es exis- tieren drei zeitliche Auflösungen: Langzeitmodelle, kontinuierliche Modelle und jene, die nur ein einzelnes Ereignis simulieren. Im Hinblick auf diese Eigenschaft sind Wasserhaushalts- modelle im Gegensatz zur Kausalität und der räumlichen Diskretisierung zumeist variabel [Singh, 1995].

6 3. Zielsetzung und methodisches Vorgehen

3.1. Zielsetzung

Das übergreifende Ziel dieser Arbeit besteht darin, die Sensitivität des Wasserhaushaltsmo- dells LARSIM auf gebietsabhängige Parameter für das Einzugsgebiet des Oberen Mains zu analysieren. Aufgrund des geringeren Rechenaufwandes wird die lokale - und nicht die glo- bale - Form der Analyse gewählt. Demnach wird jeder Parameter einzeln betrachtet (siehe Kapitel 2.1.1). Im Hinblick auf den Forschungsbedarf liefern die Ergebnisse dieser Untersu- chung ein besseres Verständnis für die Wirkung der 27 Eichgrößen. Dieses Wissen kann für jegliche Verwendung von LARSIM innerhalb des Untersuchungsgebiets sowie innerhalb ver- gleichbarer Einzugsgebiete aus verschiedenen Betrachtungsweisen von Nutzen sein (siehe Kapitel 2.1.2). Ein besonderes Augenmerk soll bei dieser Analyse auf die sensitivsten Eich- größen und ihre Auswirkungen auf den Gebietsauslass Ködnitz gelegt werden, um diese in zukünftigen Versuchen zu berücksichtigen. Anhand folgender Auflistung sollen Teilziele und damit verknüpfte Vertiefungen erklärt wer- den.

• Um die Analyse in vollem Umfang zu begreifen, wird im ersten Schritt die Implementie- rung des Wasserhaushaltsmodells LARSIM innerhalb des Einzugsgebietes „Oberer Main“ vorgestellt. Informationen zur Konzeption und Datenerhebung im Untersuchungsgebiet rücken in den Vordergrund.

• Es folgt ein Überblick über alle zu untersuchenden gebietsabhängigen Eichgrößen. Von besonderer Bedeutung hierbei sind Funktion und Grenzwerte eines jeden Parameters. Als Voraussetzung für die Entstehung von Grenzwerten wird zudem der Vorgang der Kalibrie- rung erläutert.

• In der nächsten Etappe beginnt die Umsetzung der Sensitivitätsanalyse. Hierfür muss LARSIM pro Parameter zweimal durchlaufen: Für den unteren und oberen Grenzwert. Die daraus resultierenden Abflusswerte werden miteinander verglichen. Hieraus wird erkennt- lich wie stark LARSIM auf die Veränderung der Eichgröße reagiert.

• Um den Einfluss der Parameter auf LARSIM miteinander vergleichen zu können, sollen die Unterschiede der Abflusswerte in normierte Zahlenwerte umgewandelt werden - die Quantifizierung der Sensitivität.

• Zuletzt werden die Ergebnisse präsentiert und interpretiert.

7 3.2. Methodisches Vorgehen

Basierend auf die im vorigen Abschnitt vorgestellten Teilziele gestaltet sich das methodische Vorgehen wie folgt:

• Die Beschaffung der Datengrundlage gründet auf Literaturrecherche. Dr.-Ing. Karl Lud- wig stellt in einem Erläuterungsbericht zu seiner Erstellung des Wasserhaushaltsmodells für das Flussgebiet des Oberen Mains (2009) verwendete Daten, Kalibrierung und Vali- dierung dar. Zudem werden diese Aufzeichnungen noch von einem Forschungsteam von UDATA in einem Abschlussbericht zur Weiterentwicklung des Wasserhaushaltsmodells (2013) intensiviert.

• Auch Informationen über die zu untersuchenden Parameter entstammen einer Literatur- recherche. Neben den oben genannten Werken werden die Informationen außerdem der LARSIM Dokumentation von der LARSIM-Entwicklergemeinschaft (2016), dem Bericht zur Vorgehensweise der Kalibrierung vom Landesamt für Umwelt Baden-Württemberg (2012) und dem Werk „Grundlagen der hydrologischen Modellierung“, iniziiert von der HYDRON Ingenieurgesellschaft (2017), entnommen.

• Für die Sensitivitätsanalyse wird ein eigens für die vorliegende Arbeit mit MATLAB GUI- DE erstelltes Programm verwendet. Es lässt LARSIM pro Parameter zweimal automatisch durchlaufen und plottet die generierten Abflusswerte in zwei Abflusskurven. Deren Unter- schied macht die Sensitivität sichtbar.

• Die Entwicklung der Formel zur Quantifizierung der Sensitivität basiert auf einer Kombi- nation aus Berechnungstests und Literaturstudie. Die endgültige Version wird ebenso mit MATLAB umgesetzt.

• Die Ergebnisse werden mit Hilfe von Excel graphisch aufbereitet. Zuletzt werden inter- essante Stellen aufgezeigt und interpretiert.

8 4. LARSIM im Einzugsgebiet Oberer Main

Ziel dieses Kapitels ist es, die Funktionsweise des Wasserhaushaltsmodells LARSIM im Ein- zugsgebiet des Oberen Mains zu verstehen. Hierfür wird zunächst auf die Verwendung von LARSIM eingegangen. Anschließend wird die Funktionsweise des Modells innerhalb des Einzugsgebietes gemäß der Kategorien in Kapitel 2.2.3 klassifiziert. Abschließend werden die benötigten, aus dem Gebiet stammenden Antriebsdaten und deren Verarbeitung aufge- zeigt.

4.1. Konzeption

4.1.1. Entwicklung und Anwendung Das in der vorliegenden Arbeit untersuchte Wasserhaushaltsmodell heißt LARSIM, „Large Area Runoff Simulation Model“. Als nichtkommerzielle Software entwickelt sich das Pro- gramm fortlaufend durch überwiegend Auftrags- und Forschungsarbeiten. Die Dokumentation und Förderung der Weiterentwicklung des Modells obliegt einer Entwicklergemeinschaft, die sich aus den Hochwasserzentralen der Bundesländer Baden-Württemberg, Bayern, Hessen, Rheinland-Pfalz und dem Eidgenössischem Bundesamt für Umwelt zusammensetzt. Benut- zer sehen den Verwendungszweck von LARSIM hauptsächlich in der Modellierung von aktu- ellen und geänderten Systemzuständen, um Bewertungsgrundlagen und Prognosen zu er- halten. Zudem sagt das Wasserhaushaltsmodell auch Einzelereignisse wie Hoch- bzw. Nied- rigwasser voraus [o.V., 2016]. Der Auftrag, LARSIM für das Einzugsgebiet des Oberen Mains zu implementieren, dient der Hochwasservorhersage. Das Bayerische Landesamt für Umwelt hat die bisherigen Vorhersa- gemechanismen schrittweise durch das Wasserhaushaltsmodell ersetzt [K. Ludwig, 2009].

4.1.2. Modelltheoretische Einordnung von LARSIM Die für das Einzugsgebiet des Oberen Mains verwendete Modelltheorie für LARSIM lässt sich gemäß Abbildung 2 klassifizieren.

Abbildung 2 Klassifizierung des Wasserhaushaltsmodells LARSIM, verändert nach [o.V., 2016]

9 Die modellinternen hydrologischen Prozesse, die die räumlichen und meteorologischen Mess- daten in einen Gebietsabfluss übersetzen, sind in Abbildung 3 schematisch dargestellt [o.V., 2016].

Abbildung 3 Schematische Struktur des Wasserhaushaltsmodells LARSIM, verändert nach [o.V., 2016]

Auf eine detaillierte, zumeist auch mathematische Erläuterung der in LARSIM ablaufenden hydrologischen Teilprozesse wird in der vorliegenden Arbeit nur eingegangen, wenn ein auf Sensitivität zu prüfender Parameter in diese integriert ist und dadurch die Wirkung des Para- meters ersichtlich wird (siehe Kapitel 5.2). Datengrundlage und Ergebnis dagegen sind Inhalt der folgenden Abschnitte.

4.2. Input und Output

4.2.1. Räumliche Daten Die räumlichen Daten des Einzugsgebiets „Oberer Main“, die für den Ablauf des Wasser- haushaltsmodells LARSIM hinterlegt sein müssen, werden vom Bayerischen Landesamt für Umwelt zur Verfügung gestellt. Hierzu zählen:

• Digitale Einzugsgebietsgrenzen

• Digitales Geländemodell (DGM)

• Digitale Topografische Karte

• Digitales Gewässernetz

• Digitale Landbedeckungskarte

10 • Datensatz zur nutzbaren Feldkapazität

Aus den räumlichen Eingangsdaten werden vier Charakteristika erkenntlich: Größe, Höhe, Gewässer und Nutzung des Einzugsgebiets. Mit einer Gesamtfläche von 4230 km2 zählt das Untersuchungsgebiet zur mesoskaligen Größenordnung. Diese unterteilt sich für die Model- lierung gemäß des distributed-Ansatzes in eine 1 x 1 km2 große Rasterauflösung, wodurch 4236 Teilflächen entstehen [K. Ludwig, 2009]. Die aktuellste Version von LARSIM zeigt je- doch, dass sich die Gesamtfläche des Untersuchungsgebietes aus 4846 Teilen zusammen- setzt. Aus dem DGM werden maßgebliche Höhen ersichtlich (siehe Anhang Abbildung 25). Das Gebiet liegt überwiegend auf einer Höhe von 200 - 500 m +NN. Im Fichtelgebirge wird ein Maximum von 1040 m +NN erreicht. Das Hauptgewässer im Untersuchungsgebiet ist der Oberlauf des Mains. Er entspringt aus dem Roten und dem Weißen Main, in deren Einzugsgebiete die Schorgast, die Untere Stein- ach sowie die Warme Steinach die wichtigsten Nebenflüsse sind. Zudem ist der Main Zulauf- stelle für weitere drei Gewässer. Die Rodach mündet bei Schwürbitz und sowohl die Itz als auch die mit ihren jeweiligen Nebenflüssen münden zwischen Mainleus und dem Auslasspegel Kemmern in den Main (siehe Anhang Abbildung 26). Gemäß Abblidung 27 im Anhang setzt sich die Nutzung des Einzugsgebiets überwiegend aus Ackerland und Waldfläche zusammen. Die Region ist eher dünn besiedelt [K. Ludwig, 2009].

4.2.2. Meteorologische Daten Auch die für den Modellantrieb benötigten meteorologischen Eingangsdaten werden vom Bayerischen Landesamt für Umwelt in Kooperation mit dem Deutschen Wetterdienst, der Bayerischen Landesanstalt für Landwirtschaft und Meteomedia übermittelt. Dazu gehören folgende Daten [K. Ludwig, 2009]:

• 680 Niederschlagsmessstationen (davon 247 Stundenwertstationen und 433 Tageswert- stationen)

• 167 Messstationen der Lufttemperatur

• 66 Messstationen der Globalstrahlung

• 72 Messstationen der Sonnenscheindauer

• 23 Messstationen des Luftdrucks

• 144 Messstationen der relativen Luftfeuchte

• 121 Messstationen der Windgeschwindigkeit

Tabelle 1 im Anhang gibt einen Überblick über alle in dieser Arbeit verwendeten Größen und ihre Einheiten, so auch zu den meteorologischen Antriebsdaten.

11 Für die vorliegende Arbeit stehen die aufgelisteten Messreihen im Zeitraum von November 2009 bis November 2015 für einen Durchlauf zur Verfügung. Dabei fällt ein Teil der Daten jedoch für die Aufwärmphase des Modells weg. LARSIM verarbeitet diese Daten in gleicher zeitlicher Auflösung wie die Berechnungszeit- schritte der hydrologischen Abläufe. Dies entspricht einem stündlichen Intervall. Entspre- chend des Zeitschritts werden gemessene Daten wie beispielsweise die Lufttemperatur ge- mittelt und andere wie der Niederschlag aufsummiert. Diese Abläufe finden im Präprozess vor der Simulation statt [o.V., 2016].

4.2.3. Ergebnis Bereits aus der zeitlichen Auflösung der meteorologischen Antriebsdaten und der Berech- nungszeitschritte der hydrologischen Prozesse leitet sich ab, dass LARSIM mit einer Re- chenzeitschrittweite von einer Stunde betrieben wird. So werden auch die Ergebnisse in stündlichen Abflusswerten ausgegeben [K. Ludwig, 2009]. Mit entsprechendem Datensatz kann LARSIM - auf aktuellem Stand - auch mit kleineren Rechenschrittweiten den Abfluss berechnen.

Für das Einzugsgebiet „Oberer Main“ stehen insgesamt 81 Pegel (siehe Anhang Tabelle 2 und Abbildung 28), die sich über alle Gewässer hinweg verteilen, für eine Betrachtung des Abflusses zur Verfügung [H. Pöhler, 2013]. Darunter fallen auch fiktive Pegel (siehe Kapitel 5.4). LARSIM berechnet über den gewünschten Betrachtungszeitraum hinweg stündlich an jedem Pegel einen Abflusswert. Dieser wird vom Pegel oberhalb der Gewässerstrecke beein- flusst und übt selbst Einfluss auf den gewässerabwärts nächsten Pegel aus. So summieren sich alle Abflüsse am endgültigen Gebietsauslass Kemmern zu einen Gesamtabfluss des Einzugsgebiets auf [K. Ludwig, 2009]. Für diese Arbeit irrelevant aber trotzdem anzumerken ist, dass sich der Benutzer neben dem Abfluss noch weitere Daten als Ergebnis ausgeben lassen kann. Die Anwendung zeigt, wel- che Informationen noch zur Verfügung stehen (beispielsweise Abflusskomponenten, Wasser- temperatur, Evapotranspiration, Speicherfüllungen von Boden oder Polder).

12 5. Gebietsabhängige Parameter

Das fortlaufende Kapitel beschäftigt sich mit den Kalibriergrößen, deren Einfluss auf LARSIM im Verlauf der Arbeit untersucht werden soll. Die Parameter werden zuerst hinsichtlich ihrer Funktion eingeordnet und beschrieben, um anschließend einen Kalibrierleitfaden für LARSIM im Einzugsgebiet des Oberen Mains besser nachvollziehen zu können.

5.1. Einordnung der Parameter in LARSIM

Das Wasserhaushaltsmodell LARSIM arbeitet neben den gemessenen Eingangswerten und festen Berechnungsschritten der hydrologischen Prozesse mit einigen variierenden gebiets- abhängigen Größen, die kalibriert werden müssen - den Parametern bzw. Eichgrößen. Das Untersuchungsgebiet des Oberen Mains ist in insgesamt 81 sogenannte Pegelkontrollberei- che unterteilt, die geologisch und landwirtschaftlich betrachtet relativ homogen sind und somit jeweils einen einheitlichen Parametersatz repräsentieren. Diese sind nicht mit der Rasterver- teilung der Teileinzugsgebiete zu verwechseln, in denen jeweils die in LARSIM verwendeten hydrologischen Prozesse zum Ablauf kommen. Sie entsprechen dagegen den Pegeln, die für die Abflussergebnisse zur Verfügung stehen und sind dementsprechend ebenfalls in Tabelle 2 im Anhang aufgelistet. Somit kann eine Eichgröße maximal 81 verschiedene Werte haben [H. Pöhler, 2013].

5.2. Funktion der Parameter

Die Art und Anzahl der Parameter hängen von Genauigkeitsanspruch und Aufgabe des Mo- dells ab [o.V., 2016]. In LARSIM kommen sie in folgenden Bereichen zur Wirkung: Korrektur der Eingangsdaten, Schneemodell, Bodenspeicher, Abflussbildung und Abflusskonzentration im Gerinne.

Die Korrekturparameter ermöglichen eine nachträgliche Optimierung der Eingangsdaten. KEZG bezieht sich auf die Größe des Einzugsgebiets. Mit dem Faktor KBoF eu lässt sich der Anfangszustand der Bodenfeuchte anpassen. Der gemessene Niederschlag kann um zwei Faktoren verbessert werden. NKor korrigiert den Messfehler, der beispielsweise wind- bedingt auftreten kann, während KG als Korrekturfaktor für die Umrechnung von punktuell gemessenem Niederschlag auf die Teilgebietsflächen dient. Zudem bietet er einen Ausgleich, falls Messstationen das Gebiet nicht gut repräsentieren [o.V., 2016]. Das Wasserdargebot in- nerhalb eines Gebietes, das sich aus Schneeschmelze und Niederschlag ergibt, lässt sich durch KWD verbessern. Dieser Parameter findet überwiegend in Karstgebieten Anwen- dung, wo es unterirdisch zu massiven Wasserverlusten kommen kann [Karl Ludwig, 2012]. Abschließend bietet Kfeld die Möglichkeit, den Datensatz der nutzbaren Feldkapazität ge- nauer an das jeweilige Gebiet anzupassen [o.V., 2016].

13 Ein weiterer Parametersatz bezieht sich auf das in LARSIM interne Schneemodell. Hierzu zählt T Gr, ein Grenzwert für die Lufttemperatur, unterhalb dessen Niederschlag als Schnee fällt. LARSIM stellt die Schneeakkumulation als abrupten Wechsel dar. Sobald die ebenfalls 2m über dem Boden gemessene Lufttemperatur unter den Grenzwert fällt, fällt Niederschlag als Schnee [o.V., 2016]. Für die Simulation der Schneeablation verwendet LARSIM ein vereinfachtes Energiebilanz- verfahren nach Knauf (1980). Dabei gilt:

W = W g + W nied + W sens + W rns + W latent (5.1)

W : Gesamtwärmestrom W g : Bodenwärmestrom W nied : Wärmestrom durch Niederschlag W sens : Strom fühlbarer Wärme W rns : Kurzwellige Strahlungsbilanz W latent : Strom latenter Wärme

In einigen Teilen dieser Gleichung stecken Kalibriergrößen. ScRa repräsentiert den Boden- wärmestrom als potentielle Schmelzrate. Für die Berechnung des Stroms fühlbarer Wärme spielen A0 als windunabhängiger Koeffizient und A1 als windabhängiger Koeffizient für den Wärmeaustausch an der Schneegrenze eine Rolle. Zudem definiert Abso den Absorptions- koeffizienten des Schnees für kurzwellige Strahlung über die kurzwellige Strahlungsbilanz [o.V., 2016]. SRet ist der Parameter der maximalen Schneeretention. Freies Wasser in der Schneedecke, welches aus Niederschlag und Schneeschmelze entsteht, wird gespeichert und verändert dadurch die Struktur der Schneedecke. Es kommt zur Setzung der Schneedecke. Erst wenn ihr Rückhaltevermögen erschöpft ist, gibt sie das gespeicherte Wasser ab. LARSIM mo- delliert diesen Zusammenhang durch das Snow-Compaction-Verfahren nach Bertle (1966) [o.V., 2016]. Die in das Schneemodell integrierten Eichgrößen sind in Abbildung 4 zusam- mengefasst.

14 Abbildung 4 Eichgrößen des LARSIM internen Schneemodells

Die meisten Eichgrößen kommen bei der Simulation des Bodenspeichers zum Einsatz. Der Wasserinhalt im Boden wird mit folgender Bodenwasserbilanzgleichung nach Zhao (1977) berechnet:

W0(t + 1) = W0(t) + P (t) − Eai(t) − QSD2(t) − QSD(t) − QSI (t) − QSG(t) (5.2)

W0(t) : Füllung des Bodenspeichers zum Zeitpunkt t P (t) : Wasser aus Niederschlag oder Schneeschmelze

Eai(t) : Aktuelle Evapotranspiration

QSD2(t) : Schneller Direktabfluss

QSD(t) : Langsamer Direktabfluss

QSI (t) : Laterale Drainage aus dem Bodenspeicher (Interflow)

QSG(t) : Vertikale Perkolation aus dem Bodenspeicher (Basisabfluss)

Wie aus Formel 5.2 ersichtlich, wird der Bodenspeicher aus dem Wasserdargebot (Nieder- schlag und Schneeschmelze) dem Wasserentzug durch Evaporation und der Abflussbildung bilanziert. Dabei bildet LARSIM die Bodenspeichermodule mit dem Xinanjiang-Modell nach Zhao (1977) ab. Dieses unterteilt den Boden in den oberen, mittleren und unteren Boden- speicher und gibt somit das Speichervolumen vor und unterteilt das Wasserdargebot in ver- schiedene Abflusskomponenten - nämlich Direktabfluss, Interflow und Grundwasserabfluss [o.V., 2016]. Die Eichgrößen des Bodenspeichers sind in die Berechnungen der Abflusskomponenten

QSD, QSI und QSG integriert, weshalb die einzelnen Gleichung gemäß des Deutschen Kli-

15 marechenzentrums DKRZ (1994) im Folgenden genauer betrachtet werden:

W0 1 P BSF +1 QSDges = P − (Wm − W0) + Wm · ((1 − ) BSF +1 − ( )) (5.3) Wm (BSF + 1) · Wm

QSDges : Gesamter Direktabfluss

Wm : Maximaler Wasserinhalt im gesamten Bodenspeicher W ZBo W ZP f mit Wm = 0,7 oder Wm = 0,5 W0 : Füllung des Bodenspeichers zu Beginn des Berechnungszeitschrittes BSF : Formparameter der Bodenfeuchte-Sättigungsflächenfunktion

Bei Bildung des gesamten Direktabflusses besitzt der Formparameter der Bodenfeuchte- Sättigungsflächenfunktion BSF einen maßgeblichen Anteil. Dieser steuert die Bereitschaft des Bodens zum Direktabfluss. Nach der Bidlung von QSDges differenziert LARSIM mit der Eichgröße A2 zwischen schnellem und langsamem Direktabfluss. Demnach zählen oberhalb des Schwellenwerts liegende Abflüsse zu den Schnellen. Diese Art der Modellierung ent- spricht dem Schwellenwertansatz, der mit vier statt drei Abflusskomponenten funktioniert. Der Ansatz eignet sich besonders, wenn LARSIM als Hochwasservorhersagemodell betrie- ben wird [o.V., 2016].

W0 W0 − W ZBo c QSI = (Dmin · + (Dmax − Dmin) · ( ) ) · ∆t (5.4) Wm Wm − W ZBo Dmin : Formparameter für Drainage des Bodenspeichers bei Füllung W ZBo

Dmax : Formparameter für Drainage des Bodenspeichers bei Füllung Wm W ZBo : Schwellenwert für den Wasserinhalt im mittleren Bodenspeicher ∆t : Berechnungszeitschritt LARSIM c : Konstanter Formparameter (keine Kalibriergröße)

Der Interflow Abfluss QSI resultiert aus dem Wasserinhalt des mittleren Bodenspeichers, der sich durch den Schwellenwert W ZBo und den Anteil des für Pflanzen gebundenen Bo- denwasssers W ZP f definiert (ebenfalls Teil der Formeln 5.3 und 5.6). Dmax als Index für die laterale Drainage zum Interflowspeicher im Grobporenbereich sowie Dmin als Index für laterale Drainage allerdings bis zur Feldkapazität gehören ebenfalls zur Optimierung des mitt- leren Bodenspeichers [o.V., 2016].

QSG = beta · (W0 − W ZP f) · ∆t (5.5) beta : Vertikaler Drainageindex für den Bodenspeicher W ZP f : Schwellenwert für den Wasserinhalt im tiefen Bodenspeicher

Der Basisabfluss wird durch den vertikalen Drainageindex für Tiefenversickerung beta ge- bietsspezifisch angepasst. Zusätzlich berücksichtigt LARSIM die Möglichkeit des kapillaren Aufstiegs vom Grundwasser in den Bodenspeicher durch folgende innerhalb des Modells

16 vereinfachte Formel [o.V., 2016]:

Wgr − W0 Qkap = · Mauf (5.6) Wgr

Qkap : Vertikaler Drainageindex für den Bodenspeicher

Wgr : Schwellenwert für den Wasserinhalt im Bodenspeicher, bei dessen Unterschreitung der kapillare Aufstieg aus dem Grundwasser einsetzt mit Wgr = 0, 1 · Wm Mauf : Maximale kapillare Aufstiegsrate

In dieser Formel steckt die letzte Eingröße des Bodenspeichermodells Mauf. Die Parameter werden in Abbildung 5 in einen Gesamtzusammenhang gestellt.

Abbildung 5 Eichgrößen des Bodenspeichers, der Abflussbildung und der Abflusskonzentration im Gerinne, verändert nach [o.V., 2016]

Zusätzlich zum vertikalen Wassertransport des Bodenspeichers sind die Parameter des late- ralen Transports in der Fläche, die Abflussbildung, in Abbildung 5 ersichtlich. Die vom Boden- wassermodell abgegebenen Abflusskomponenten Direktabfluss, Interflow und Basisabfluss können jeweils einem Gebietsspeicher zugewiesen werden. Jeder dieser Speicher - obe- re, mittlere und untere Bodenschicht - entspricht einem Einzellinearspeicher, die in LARSIM zu einem Parallelspeichermodell verknüpft werden. Dieses Konzept setzt die Abflussbildung über Rückhaltekonstanten und Speichervolumina nach folgender Gleichung um:

1 Q = · V (5.7) RK

Q : Abfluss RK : Rückhaltekonstante V : Speichervolumen

17 Die Bestimmung der Rückhaltekonstanten setzt sich aus einem Index für die Fließzeit im jeweiligen Teileinzugsgebiet und dem Kalibrierungsparameter, der je nach Abflusskomponen- te EQD2 (Schneller Direktabfluss), EQD (Langsamer Direktabfluss), EQI (Interflow) oder EQB (Basisabfluss) heißt, zusammen [o.V., 2016].

Abbildung 5 zeigt einen dritten Bereich, in dem Eichgrößen verwendet werden - die Abfluss- konzentration im Gerinne. Hierfür berechnet LARSIM nach Williams (1969) abhängig von der Gerinnegeometrie, die konstant als Trapez angenommen wird, und den im Teilgebiet vorlie- genden Rauigkeitsverhältnissen die Translation und Retention im Gerinne. Die Rauigkeit wird über die gebietsabhängigen Ersatzgrößen EK repräsentiert, welche nach ihrem Wirkungsort benannt sind. EKM ist der Rauigkeitsbeiwert für das Hauptgerinne, EKL für das linke und EKR für das rechte Vorland [o.V., 2016].

5.3. Kalibrierung der Parameter im Einzugsgebiet des Oberen Mains

Das laut der LARSIM Dokumentation (2016) maßgebende Kalibrierkriterium für die gebiets- abhängigen Parameter ist die visuelle Übereinstimmung von simulierter mit gemessener Gan- glinie [o.V., 2016]. Von den 81 Pegelkontrollbereichen stehen im Einzugsgebiet des Oberen Mains 47 echte und zwei fiktive Pegel mit gemessenen Abflüssen im Zeitraum von 2004 bis 2011 für die Kalibrierung zur Verfügung (siehe Tabelle 2). Die fiktiven Pegel berücksichti- gen die Simulation des Siedlungsflächenabflusses der Städte und Bayreuth. Für die Kontrollbereiche ohne Messung erfolgt die Kalibrierung sukzessiv anhand naturräumlich ähn- licher Nachbargebiete [H. Pöhler, 2013]. Um die Parameter pegelkontrollbereichsweise sinnvoll einzustellen, wird für das Einzugsge- biet des Oberen Mains folgender Leitfaden befolgt [Karl Ludwig, 2012]:

• Bei der Eichung sind alle Abflussbereiche miteinzubeziehen, das heißt Niedrig- bis Hoch- wasser. Je nachdem wofür LARSIM verwendet werden soll, werden Abflusskomponenten getrennt betrachtete. LARSIM soll im Einzugsgebiet des Oberen Mains der Hochwas- servorhersage dienen, demnach ist die Kalibrierung darauf ausgerichtet einen optimalen Parametersatz für eine bestmögliche Abbildung des Hochwassers zu finden. Inbegriffen ist eine genaue Nachbildung ansteigender Äste bezüglich der Steigung und des zeitlichen Verlaufs.

• Der Zeitraum, für den gemessene Abflüsse vorliegen, kann nicht komplett für die Kali- brierung genutzt werden. Das erste Jahr wird zur Einschwingung des Modells verwendet. Ohne Aufwärmphase würde der Duchlauf von LARSIM auf leeren Speichern (beispiels- weise Boden-, Schnee-, Gebiets- oder Gerinnespeicher) aufbauen. Im original Zustand existiert eine solche Ausgangslage nicht. So ist die Einschwingzeit für eine realitätsnahe Simulation unabdingbar.

18 • Basierend auf den durch die Aufwärmphase entstehenden Startwerten, erfolgt dann die Eichung. Diese sollte auf einem möglichst langen Zeitraum beruhen (mehrere Jahre), in dem das ganze Abflussspektrum enthalten ist.

• Zusätzlich findet eine separate Eichung für gewählte Hochwasserereignisse statt, um die- se Szenarien in den Parameterwerten besonders zu berücksichtigen.

• Zuletzt erfolgt ein Vergleich zwischen simulierten und gemessenen Abflüssen. Anhand der Güte der Ergebnisse muss eventuell noch einmal nachkalibriert werden.

5.4. Parametergrenzwerte des Einzugsgebietes

Für die vorliegende Arbeit am interessantesten ist der Wertebereich der Eichgrößen, der durch Kalibrierung entsteht. Innerhalb dieser Werte kann der Parameter von Pegelkontroll- bereich zu Pegelkontrollbereich springen und behält trotz alledem plausible Abflusswerte. Abbildung 6 fasst die Funktion und den Wertebereich der Parameter zusammen. Die Farben zeigen die Zugehörigkeit der Parameter zu dem Bereich in LARSIM, in dem sie Anwendung finden (siehe Abbildungen 4 und 5). Diese Werte stammen aus dem Erläuterungsbericht von Karl Ludwig (2009), dem Bericht zur Weiterentwicklung von UDATA (2013) und aus dem Werk „Grundlagen der hydrologischen Modellierung“ iniziiert von der HYDRON Ingenieurge- sellschaft (2017). Für ein paar Eichgrößen liefert die Literatur keinen Wertebereich. Als Korrekturfaktoren orien- tieren sich KEZG und NKor an den restlichen zur Verbesserung der Eingangsdaten ver- wendeten Parameter. Dementsprechend werden sie mit +- 10 Prozent getestet. KBoF eu, W ZBo und W ZP f haben ebenso keinen Richtwert. Diese werden etappenweise getestet, zuerst mit +- 10 Prozent und zusätzlich mit +-50 Prozent. Der realistischere Wert wird später verwendet.

19 Parameter Funktion Wertebereich KEZG Korrekturfaktor für die Größe des Teileinzugsgebiets 0,9 - 1,1 NKor Um den Messfehler korrigierten Niederschlag 0,9 - 1,1 KG Korrekturfaktor für den Teilgebietsniederschlag 0,9 - 1,1 KWD Korrektur für das Wasserdargebot 0,9 - 1,1 Kfeld Korrekturfaktor der Feldkapazität 1,0 - 1,4 KBoFeu Faktor zur Veränderung des Anfangszustands der Bodenfeuchte 5000 - 15000 TGr Grenztemperatur Niederschlag - Schnee (-2) - (+3) ScRa Bodenwärmestrom 0,01 - 0,05 A0 Windunabhängiger Koeffizient für Wärmeaustausch an der Schneegrenze 0,5 - 3,5 A1 Windabhänigiger Koeffizient für Wärmeaustausch an der Schneegrenze 0,8 - 2,5 Abso Absorptionskoeffizient der Schneedecke für kurzwellige Strahlung 0,02 - 0,25 SRet Koeffizient für die Retention flüssigen Wassers in der Schneedecke 5,0 - 47,0 BSF Formparameter der Bodenfeuchte-Sättigungsflächen-Funktion 0,01 - 0,5 A2 Schwellenwert langsamer Direktabfluss - schneller Direktabfluss 0,5 - 4,0 WZBo Schwellenwert des Wasserinhalts des mittleren Bodenspeichers 0,35 - 1,05 WZPf Anteil des für Pflanzen gebundenen Bodenwassers 0,25 - 0,75 MAuf Maximale kapillare Aufstiegsrate Grundwasser - Boden 2,0 - 5,0 beta Vertikaler Drainageindex für die Tiefenversickerung (in den Basisabfluss) 0,000002 - 0,1 Dmax Index für die laterale Drainage zum Interflowspeicher im Grobporenbereich 0 - 10 Dmin Index für die laterale Drainage zum Interflowspeicher bis zur Feldkapazität 0 - 5 EQD2 Eichgröße für die Rückhaltekonstante des schnellen Direktabflusses 10 - 1000 EQD Eichgröße für die Rückhaltekonstante des langsamen Direktabflusses 50 - 5000 EQI Eichgröße für die Rückhaltekonstante des Interflowspeichers 200 - 15000 EQB Eichgröße für die Rückhaltekonstante des Basisabflussspeichers 5000 - 100000 EKM Kalibrierfaktor für den Rauhigkeitsbeiwert im Hauptbett 0,3 - 3,0 EKL Kalibrierfaktor für den Rauhigkeitsbeiwert auf dem linken Vorland 0,3- 3,0 EKR Kalibrierfaktor für den Rauhigkeitsbeiwert auf dem rechten Vorland 0,3 - 3,0

Abbildung 6 Übersicht über Funktion und Wertebereich der Eichgrößen

20 6. Umsetzung der Sensitivitätsanalyse

6.1. Automatisierung der Sensitivitätsanalyse

Aus der wie im folgenden beschriebenen Vielzahl an Abläufen und den damit verbundenen Daten entsteht die Notwendigkeit, einen Prozess zu entwickeln, der den Ablauf der Sensiti- vitätsanalyse des Wasserhaushaltsmodells LARSIM automatisiert und gleichzeitig manuelle Eingaben sowie manuelles Auslesen erspart. Hierzu wird ein Programm mit MATLAB ge- schrieben, das in Form einer Benutzeroberfläche verwendet werden kann. Das fortlaufende Kapitel erläutert die Vorgehensweise bei der Programmierung einer automatisierten Sensiti- vitätsanalyse.

6.1.1. Grundgedanke Die Durchführung der Sensitivitätsanalyse basiert auf folgendem Grundgedanken: Wenn LARSIM sowohl mit dem unteren als auch oberen Grenzwert eines Parameters durchläuft und zwei unterschiedliche Abflüsse generiert, kann die Veränderung der Ergebnisse auf die Veränderung des verwendeten Parameterwerts zurückgeführt werden. Dadurch können Aus- sagen über die Sensitivität des Wasserhaushaltsmodells in Bezug auf diesen Parameter ge- troffen werden. Das bedeutet, LARSIM muss für jeden in Abbildung 6 aufgeführten Parameter zunächst zwei mal durchlaufen. Darüber hinaus kann die Auswirkung der Parameter unter verschiedenen Rahmenbedingun- gen betrachtet werden. So kann die Sensitivität mit einer bestimmten Laufzeit (und dement- sprechenden meteorologischen Messwerten) und an einem bestimmten Auslass untersucht werden. Je nachdem welche Kombinationen aus Zeitraum und Auslass für eine Untersuchung in Frage kommen, steigert sich die Zahl der Durchläufe von LARSIM für eine umfassende Sensitivitätsanalyse.

6.1.2. MATLAB-Funktionen Um das geschriebene Programm nachvollziehen zu können erfolgt zunächst eine kurze An- wendungsanleitung für LARSIM. Das Modell liegt in Form von Dateien vor. Die Mehrzahl dieser beinhaltet meteorologische und räumliche Eingangsdaten des zu untersuchenden Ein- zugsgebiets, sowie analytische und numerische Abbildung der hydrologischen Teilprozesse. Die für die Analyse interessanten Komponenten sind tape 10, tape 35 und die generierte Ergebnisdatei ergebnis.lila. Bei tape 10 handelt es sich um die Steuerungsdatei des Wasser- haushaltsmodells. Hier kann über die Verwendung einer WHM-Zustandsdatei, die sämtliche Speicherfüllungen im Wasserhaushaltsmodell zu einem bestimmten Zeitpunkt speichert, ent- schieden werden. In tape 35 befinden sich alle Eichgrößen, die in Tabellenform zu ihren jeweiligen Teileinzugsgebieten sortiert sind. Die ergebnis.lila Datei speichert alle Ergebnisse des LARSIM Durchlaufs für jeden Auslass stündlich innerhalb des betrachteten Zeitraums.

21 Der Lehrstuhl für Hydrologie und Flussgebietsmanagement stellt die einzelnen MATLAB- Funktionen, auf denen die automatisierte Sensitivitätsanalyse basiert, zur Verfügung. Im Rahmen dieser Arbeit werden die Funktionen nach intensiver Betrachtung wie folgt inein- ander verwoben: Die automatisierte Analyse setzt sich aus Aufwärmphase und eigentlicher Simulation zusam- men. Hinter der Aufwärmphase steckt die Funktion W armup. Sie bereitet zuerst die über- gebenen Daten auf und löscht noch vorhandene WHM-Dateien im Ordner LARSIM. Mit dem Aufruf der Funktion writeT 10warmup wird in tape 10 ein Durchlauf ohne Anfangsdaten de- finiert. Daraufhin rufen die Funktionen readT 35 und writeT 35 tape 35 auf, lesen dieses ein und schreiben es je nach untersuchtem Parameter und dessen Wert um, sodass beispiels- weise in der Spalte EQD jeder Wert durch die Untergrenze 50 ersetzt wird (siehe Abbildung 6). Erst nach diesen Modifikationen läuft LARSIM einmal durch und speichert sein Ergebnis als WHM-Datei, welche die Anfangsdaten für die eigentliche Simulation liefert. Auch die Funktion Simulation, die die eigentliche Simulation von LARSIM ausführt, bereitet zuerst die ihr übergebenen Daten auf. Nun allerdings sucht die Funktion nach der WHM-Datei des vorigen Laufs - dem Resultat der Einschwingphase. Sie übernimmt diese Werte als An- fangsdaten, indem die Funktion writeT 10simulation die entsprechenden Einstellungen in tape 10 aktiviert. Analog zur Aufwärmphase agieren die Funktionen readT 35 und writeT 35. LARSIM führt nun die Simulation durch und erhält die ergebnis.lila Datei. Diese wird für eine spätere Verwendung mit MATLAB durch die Funktion readT 18 in Form einer Matrix ausgele- sen.

6.1.3. Anwendung - Erstellung einer Benutzeroberfläche MATLAB bietet die Applikation GUIDE an, mit der eine individuelle Benutzeroberfläche ge- baut werden kann und gleichzeitig automatisch im Hintergrund die entsprechende Funktion generiert wird. Um für die Sensitivitätsanalyse eine einfache manuelle Eingabe der Rahmen- bedingungen zu ermöglichen, wurde die in Abbildung 7 ersichtliche Oberfläche erstellt.

Für die Sensitivitätsanalyse muss der Benutzer zuerst die Rahmenbedingungen, unter de- nen die Empfindlichkeit des Modells getestet werden soll, definieren. Die Felder Parameter, Period und Outlet stehen hierfür zur Verfügung. Es ist darauf zu achten, alle manuell ein- zugebenden Werte und Größen richtig zu benennen. Abbildung 6 zeigt die Parameter und deren Wertebereich im Überblick. Tabelle 2 im Anhang führt die zu betrachtenden Auslasse als Kalibrierpegel auf. Der Zeitraum ist abhängig von den gegebenen Daten, hier entspricht dies einem Zeitraum von sechs Jahren (siehe Kapitel 4.2.2). Zusätzlich definiert der Help Knopf noch einmal alle Möglichkeiten für Parameter und Outlet und erklärt Schritt für Schritt die Anwendung der Oberfläche. Anschließend muss der Benutzer den Knopf Run LARSIM anklicken. Dies startet eine Funk- tion, die zuerst die Eingabedaten einließt und darauf basierend die im vorigen Abschnitt be- schriebenen Funktionen zwei Mal durchlaufen lässt - für den oberen und unteren Grenz- wert. Zuletzt plottet sie die Ergebnisse - zwei Abflusskurven - im Koordinatensystem und beschriftet dessen Achsen. Der Unterschied zwischen den Abflusskurven macht die Sensiti-

22 vität sichtbar. Als wichtige Etappe dieser Arbeit wird die Funktion im Anhang unter Abbildung 29 aufgeführt.

Abbildung 7 Benutzeroberfläche für eine automatisierte Sensitivitätsanalyse des Wasserhaushaltsmodells LARSIM

6.1.4. Abspeicherung und Kontrolle Um nicht den Überblick über die Masse der Daten zu verlieren und später leicht auf die- se zugreifen zu können, wird auf einen eindeutigen Speicherweg geachtet. Hierbei wird im Programm LARSIM der Ordner result erstellt. Anhand des betrachteten Auslasses und der Untersuchungszeit (in Stunden) wird ein weiterer Ordner definiert. Für den Auslass Kem- mern und eine Laufzeit von fünf Jahren entsteht beispielsweise der Name KEMM 43800. Darin befindet sich pro Parameter ein letzter Ordner, der nach selbigem benannt ist, zum Beispiel beta. Für jeden Grenzwert sind an dieser Stelle die Ergebnisse der Aufwärmpha- se, der Simulation und die für MATLAB ausgelesenen Daten der Simulation in Form einer Matrix abgespeichert. Hinzu kommt die Abspeicherung aller Daten im Workspace am Ende der Quantifizierung, um auch auf diese Ergebnisse später zugreifen zu können (siehe Kapitel 6.2.4). Die während jeder Simulation generierten Dateien, nach Auslass und Parameter benannt, werden in die jeweils zugehörigen Ordner Tape 10, Tape 35 und Tape 12 verschoben. In diesen befinden sich ebenfalls die ursprünglichen Dateien, die zu Beginn der Simulation auf-

23 gerufen und entsprechend verändert werden.

Bei einer Aufgabe dieser Größenordnung ist eine regelmäßige Kontrolle empfehlenswert. So kann eine lange Fehlersuche vermieden und die Qualität der Ergebnisse sichergestellt werden. In diesem Sinne kann jede Funktion einzeln geprobt sowie deren Ergebnisse mit der manuellen Ausführung von LARSIM verglichen werden. Hilfreich ist auch die Methode, mit Breakpoints die einzelnen Schritte der Funktionen nachzuvollziehen und sich Teilergebnisse anzeigen zu lassen. Zusätzlich kann mit Hilfe der generierten Dateien überprüft werden, ob alle Veränderungen tatsächlich und richtig umgesetzt werden.

6.1.5. Beurteilung Dieser Abschnitt soll dafür genutzt werden, die Schwächen und Stärken des Programms aufzuzeigen. Die größte Schwachstelle liegt darin, dass das Programm bei einem sogenann- ten „Nulldurchlauf“ keine Fehlermeldung zurück gibt. „Nulldurchlauf“ heißt, der Parameter wird nicht erkannt und dadurch werden zwei identische Kurven geplottet. Dies kann folgen- de zwei Gründe haben. Die zu untersuchende Eichgröße ist falsch geschrieben. Dann kann durch einen Blick in die generierte Datei tape35 kontrolliert werden, ob der Parameter an- gepasst wurde oder nicht. Oder eine Option, ohne die die Eichgröße unberücksichtigt bleibt, ist deaktiviert. Deshalb müssen im Voraus manuell durch Entfernen der Sterne gewisse Op- tionen in tape 10 aktiviert werden. Hierzu zählen: 4 Q-KOMP MIT A2, SCHNEE KNAUF, KORREKTUR EINZUGSGEBIET, FAKTOR FELDKAPAZITAET, EINGABE KNAUF PARAME- TER, KORREKTURFAKTOR WASSERDARGEBOT, MAX. SCHNEE RETENTION, FAKTOR BODENFEUCHTE [o.V., 2016]. Diese zwei Aspekte sind vor jedem Durchlauf unbedingt zu prüfen. Zusätzlich könnte noch eine separate Eingabe für den Zeitraum der Aufwärmphase einge- richtet werden, um die Empfindlichkeit bei veränderter Einschwingdauer zu untersuchen. Auf diesen Zusatz wurde bewusst verzichtet und ein konstanter Zeitraum von einem Jahr verwen- det, da Karl (2012) diese Dauer für repräsentative Ergebnisse empfiehlt. So kann das erste Jahr an Daten nicht für die Simulation verwendet werden. Zudem ist die Laufzeit mit einer maximalen Dauer bis zu 30 Minuten (für maximale Laufzeit von fünf Jahren und maximalem Auslass Kemmern) sehr lange. Dies ist jedoch durch die enorme Menge an Inputdaten, die eingelesen werden müssen, unvermeidlich.

Verglichen mit einer manuellen Einrichtung aller Komponenten und veränderten Einstellun- gen ist die Automatisierung trotzdem enorm zeitsparend und zugleich weniger fehleranfällig. Ein Nutzer, der mit LARSIM nicht vertraut ist, kann die Oberfläche ohne viel Vorwissen be- dienen und die Analyse unter verschiedenen Bedingungen durchführen. Die Oberfläche könnte selbst für ein anderes Einzugsgebiet verwendet werden, sobald es an ein Modell geknüpft wird, das auf eine andere Region aufbaut.

24 6.2. Quantifizierung der Sensitivität

Bei der bisherigen Benutzeroberfläche wird die Sensitivität des Wasserhaushaltsmodells le- diglich durch die Differenz der geplotteten Abflusskurven sichtbar. Je ähnlicher die Kurven, desto weniger reagiert LARSIM auf die Veränderung des untersuchten Parameters. Diese Differenz beziehungsweise Ähnlichkeit soll quantifiziert werden, um einen eindeutigen Wert für die Sensitivität zu erhalten und somit den Einfluss aller Parameter miteinander vergleichen zu können.

6.2.1. Vergleich hinsichtlich Fläche und Steigung Im ersten Versuch soll die Fläche zwischen den Graphen berechnet werden. Um zusätzlich an interessanten Stellen die Steigung der Kurven vergleichen zu können, soll die Ableitung der Graphen den Flächenvergleich ergänzen. In diesem Fall sind Fläche und Steigung Kri- terien für die Sensitivität, im Sinne von: Je größer der Unterschied hinsichtlich Fläche und Steigung, desto sensitiver reagiert LARSIM auf die Veränderung des Parameters. Für diese Art der Quantifizierung sind für aussagekräftige Ergebnisse sehr gut approximierte Funktionen zu den Graphen Voraussetzung. Die Mechanismen, die MATLAB für das Approxi- mieren zur Verfügung stellt, sind für die Graphen zu ungenau. MATLAB ordnet allen Graphen die gleiche Funktion zu und liefert damit identische Ergebnisse. Zusätzlich ist die Applikation, die den Plot approximiert, schwer in die Benutzeroberfläche einzubauen. Aus den genannten Gründen schlägt der erste Versuch fehl.

6.2.2. Formel zur Quantifizierung der Sensitivität Die zweite Variante quantifiziert die Sensitivität mit folgender Formel:

Pn i=0 |q1i − q0i| S = Pn Pn (6.1) i=0 q1i+ i=0 q0i 2

S : Quantifizierte Sensitivität [-] q1 : Von LARSIM generierte Abflüsse für den oberen Grenzwert in Form eines Spaltenvektors mit der Dimension 1 x n q0 : Von LARSIM generierte Abflüsse für den unteren Grenzwert in Form eines Spaltenvek- tors mit der Dimension 1 x n n : Anzahl der Stunden

Diese Formel gibt ein Maß für die Sensitivität durch die Summe der Differenz der generierten Abflusswerte im Betrag, normiert auf die gemittelte Summe der Abflusswerte. Für eine hohe Sensitivität sorgt also ein großer Zähler, der eine große Differenz der Abflusswerte und damit eine Empfindlichkeit gegenüber des untersuchten Parameters aufweist. Ein kleiner Nenner sorgt ebenso für eine hohe Sensitivität. Kleine Werte im Nenner bedeuten, dass die beiden Abflusskurven in niedrigeren Abflussbereichen liegen. Dadurch ist der totale Wert zwar unver- ändert aber der prozentuale Unterschied zwischen den zwei Abflusswerten höher und somit auch die Sensitivität. Auch dieses Phänomen wird für ein besseres Verständnis in Abbildung

25 8 graphisch dargestellt.

Abbildung 8 Graphische Darstellung der Wirkung des Nenners auf die Sensitivität

Ein Abgleich mit der Literatur zeigt, dass eine ähnliche Formel bereits zur Quantifizierung einer Sensitivitätsanalyse verwendet wird [Nearing et al., 1990]. Diese bezieht die Formel 6.1 zusätzlich auf folgenden Term: |O1−O0| O1+O0 S = 2 (6.2) |I1−I0| I1+I0 2

O1, O0 : Output des Modells bei verändertem Input

I1 : Oberer Grenzwert

I0 : Unterer Grenzwert

Dieser Zusatz wird bewusst nicht verwendet. Die Wertebereiche der Parameter unterschei- den sich stark. Der Parameter EQB beispielsweise nimmt Werte zwischen 5.000 und 100.000 an, während sich beta zwischen 0,000002 und 0,1 bewegt. Diese massiven Unterschiede führen zu extrem verschieden starken Einflussfaktoren, die die Ergebnisse der Analyse un- vergleichbar machen. Da LARSIM für das Einzugsgebiet des Oberen Mains innerhalb der Grenzwerte sinnvolle Ergebnisse zurück gibt, wird davon ausgegangen, dass die Spannwei- te der Parameter bereits im Modell berücksichtigt ist und deshalb in der Formel unbeachtet bleibt.

Die Formel zur Quantifizierung macht den Einfluss der Parameter auf das Wasserhaushalts- modell vergleichbar, sie beschreibt jedoch nicht in welchem Abflussbereich LARSIM sensitiv reagiert. Abbildung 9 veranschaulicht dies:

26 Abbildung 9 Differenzierung der Sensitivität im Hoch- und Niedrigwasser

Um die Szenarien in Abbildung 9 in die Quantifizierung miteinzubeziehen, muss eine diffe- renzierte Betrachtung der Sensitivität im Hoch- und Niedrigwasser erfolgen. Hierfür müssen zuerst zwei Bereiche definiert werden, in denen dann jeweils die Formel 6.1 angewendet werden kann. Das bayerische Landesamt für Umwelt stellt unter der Abteilung des Hoch- wassernachrichtendienstes Daten zur Verfügung. So kann für jeden Pegel in Bayern eine Statistik zu Werten des Hoch-, Mittel- und Niedrigwasserabflusses gefunden werden. Für die Bereichseinteilung wird der jährliche Mittelwasserabfluss verwendet. Die differenzierte Auswertung stellt für eine optimale Kalibrierung eine weitere Erleichterung dar. Falls LARSIM wie im Einzugsgebiet des Oberen Mains speziell für die Hochwasservor- hersage dient, sollte der Hochwasserbereich auch besonders exakt kalibriert werden (siehe 5.3). Sobald die bei Hochwasser besonders agierenden Parameter bekannt sind, kann die Kalibrierung und somit die Simulation des Wasserhaushaltsmodells optimiert werden.

6.2.3. Kategorisierung der Sensitivität Um die Ergebnisse in Kapitel 7 strukturierter auswerten zu können, wird aus der Formel 6.1 zur Quantifizierung der Sensitivität ein Kategoriensystem entwickelt. Mit Hilfe dieses Systems kann jeder Sensitivitätsindex, der durch die Formel entsteht, einer Kategorie zugeordnet wer- den. Folgende Unterteilungen werden vorgenommen:

27 S = 0 nicht wirksam

0 < S ≤ 0, 01 unempfindlich

0, 01 < S ≤ 0, 1 leicht sensitiv

0, 1 < S ≤ 0, 4 deutlich sensitiv

0, 4 < S sehr sensitiv

Es ist anzumerken, dass diese Methode der Klassifizierung für LARSIM und die Parameter selbst gilt. Das heißt, dass ein Parameter deutlich sensitiv ist, sobald LARSIM deutlich sensi- tiv auf ihn reagiert. Zudem soll eine separate Kategorisierung für das Verhalten der Eichgrößen bei Hoch- und Niedrigwasser die Auswertung erleichtern. Hierfür werden folgende Kategorien gebildet, wo- bei ∆S als der Unterschied der Sensitivität zwischen Hoch- und Niedrigwasser definiert ist:

0 ≤ ∆S ≤ 0, 02 gleichmäßig sensitiv

0, 02 < S ≤ 0, 05 leicht verschoben sensitiv

0, 05 < S ≤ 0, 2 deutlich verschoben sensitiv

0, 2 < S einseitig sensitiv

Wichtig für diese Art der Kategorisierung ist, dass sich die Begriffe sowohl auf den Hochwasser- als auch auf den Niedrigwasserbereich beziehen können. Dies wird aus den Erklärungen in Kapitel 7 deutlich.

6.2.4. MATLAB-Funktionen Die im vorigen Abschnitt ausgiebig diskutierte Formel wird als gut befunden und in die Be- nutzeroberfläche eingebaut. Abbildung 10 zeigt die endgültige Version der Oberfläche mit eingebautem Tool zur Quantifizierung der Sensitivität. Nach dem Durchlauf von LARSIM unter den vorher definierten Rahmenbedingungen sind die zwei Abflusskurven geplottet. Nun kann der Benutzer durch das Feld Sensitivity - Quantify die sichtbare Sensitivität quantifizieren. Der Ablauf ist wieder unter dem Button Help detailliert er- läutert.

28 Abbildung 10 Benutzeroberfläche mit Tool zur Quantifizierung für eine automatisierte Sensitivitätsanalyse des Wasserhaushaltsmodells LARSIM

Durch Klicken von ALL (siehe Abbildung 10) berechnet die Formel 6.1 die Sensitivität mit Werten aus dem gesamten Abflussbereich. Hierfür ruft die Funktion (siehe Abbildung 30 im Anhang) zunächst alle gespeicherten Daten des Workspaces auf, darunter die Variablen q0 und q1. Dies sind die zuvor generierten Matrizen mit stündlichen Abflusswerten der beiden Grenzwerte. Die Spalte, in der die Werte für den gesuchten Auslass gespeichert sind, wird durch die Variable place2 definiert. Die Variable Simhours ist definiert als die Anzahl der Stunden innerhalb des Zeitraums, indem LARSIM durchläuft. Somit entspricht diese Zahl der Dimension der Zeilen der Matrizen. Zunächst wird der Zähler berechnet. Dafür wird zuerst der Spaltenvektor q diff mit den Absolutbeträgen der Differenz zwischen Ober- und Untergrenze befüllt. Danach werden sie zu einem Wert aufsummiert und als zaehler all abgespeichert. Dies wird mit Hilfe von for-Schleifen umgesetzt. So auch bei Erstellung des Nenners. Zu Be- ginn werden die Abflusswerte des oberen sowie unteren Grenzwertes aufsummiert, daraufhin gemittelt und zuletzt als nenner all gespeichert. Das auf vier Nachkommastellen gerundete Ergebnis result all wird mit dem Befehl set() im grau hinterlegten Feld rechts des Knopfes ALL angezeigt (siehe Abbildung 10). Des Weiteren stehen dem Benutzer die Button HW und LW zur Verfügung, um sich die Unterschiede der Sensitivität bezüglich einer separaten Betrachtung von Hoch- und Niedrig- wasser anzeigen zu lassen. Will der Benutzer nun die Sensitivität im Hoch- und Niederwasser

29 sehen, muss er zuerst mit Hilfe der Daten des Hochwassernachrichtendienstes einen Grenz- wert bestimmen. Dieser ist unbedingt vor Ablauf der Analyse an der Stelle des rot markierten x (siehe Abbildung 31 im Anhang) einzutragen. Anschließend können die Funktionen starten. Sie verhalten sich analog zur oben beschriebenen Funktion. Lediglich die Matrizen q0 und q1 werden zuvor verändert. Für den Hochwasserbereich speichern die Spaltenvektoren q0 pos und q1 pos zuerst alle Werte größer x als 1 und alle kleiner x als 0 ab. Nun werden die Werte an den Stellen, wo q0 pos und q1 pos eine 1 stehen haben, in die Spaltenmatrizen q0 HW und q1 HW übertragen. Jetzt sind q0 und q1 umgewandelt und beinhalten ledig- lich die Werte des Hochwasserbereichs. Analog werden die Spaltenvektoren für Werte des Niedrigwasserbereiches erstellt, indem alle Werte kleiner x zugeordnet werden. Auch hier werden die Ergebnisse im grau hinterlegten Feld rechts der Buttons zurück gegeben. Dane- ben befinden sich zusätzlich freie Felder, die den prozentualen Unterschied der Sensitivität im Hoch- beziehungsweise Niedrigwasser zur Sensitivität im gesamten Abflussspektrum an- zeigen (siehe Abbildung 10). Es ist zu beachten, dass die Formel 6.1 mit den neu erstellten Vektoren q0 und q1 für Hoch- und Niedrigwasser eine Schwachstelle aufweist. Wenn der Nenner die Differenz der Abfluss- kurven stündlich berechnet, bildet er hierfür stündlich ein Paar - nämlich Obergrenze und Untergrenze. Sobald das Paar nicht zueinander findet, weil ein Teil über der definierten Gren- ze und der andere darunter liegt, wird es gestrichen und fließt nicht in die Berechnung ein. Abbildung 11 zeigt dieses Phänomen am Beispiel des Parameters BSF . Für den Auslass Kemmern wird die Grenze zwischen Hoch- und Niedrigwasser bei 45m3/s angesetzt (hier der rot markierte Balken). Im Intervall von 2,05 bis 2,25 befinden sich einige Abflusswerte des oberen Grenzwerts oberhalb des Balkens während an der gleichen Stelle Abflusswerte des unteren Grenzwerts unterhalb liegen. Diese Wertepaare werden gestrichen, was dazu führt, dass die Sensitivität insgesamt (0,2088) höher als die im Hoch- und Niedrigwasser (0,1538 und 0,1884) ist. Dementsprechend haben beide Einzelsensitivitäten einen negativen Prozentsatz. Diese Schwachstelle in der im nächsten Abschnitt beschriebenen Sensitivitätsanalyse des Wasserhaushaltsmodells im Einzugsgebiet des Oberen Mais trifft auf die Parameter BSF , T Gr, W ZBo, W ZP f und EQI zu. Da der Verlust der Daten die zwei Bereiche gleicherma- ßen betrifft, kann angenommen werden, dass die höhere Einzelsensitivität, selbst wenn sie im Vergleich zur Gesamtsensitivität niedriger ist, den sensitiveren Abflussbereich repräsentiert. Dementsprechend können die fünf Parameter in der Auswertung analog zu den restlichen behandelt werden.

30 Abbildung 11 Schwachstelle bei Betrachtung der Sensitivität getrennt nach Hoch- und Niedrigwasserbereich

31 7. Auswertung der Sensitivitätsanalyse

7.1. Ergebnisse

7.1.1. Kemmern - fünf Jahre Für die erste Auswertung der Sensitivitätsanalyse des Wasserhaushaltsmodells für das Ein- zugsgebiet des Oberen Mains wird der maximale zur Verfügung stehende Datensatz verwen- det - eine Laufzeit von fünf Jahren (31.10.2010 bis 31.10.2015) und der Gebietsauslass Kem- mern (KEMM). Für Kemmern beträgt die Grenze, die das Abflussspektrum in Hoch- und Niedrigwasser teilt, 45m3/s. Die Rahmenbedingungen für den ersten Durchlauf der Analyse sind somit festgelegt. Die Ergebnisse in Abbildungen 12 und 13 repräsentieren das gesamte Einzugsgebiet über einen relativ langen Zeitraum.

Abbildung 12 Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse im gesamten Abflussspektrum; Laufzeit: Fünf Jahre, Gebietsauslass: Kemmern

Abbildung 13 Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse getrennt nach Hoch- und Niedrigwasser; Laufzeit: Fünf Jahre, Gebietsauslass: Kemmern

Auf die jeweilige graphischen Darstellung der Resultate folgt eine genauere Betrachtung und

32 Kategorisierung der Werte gemäß der durch die Formel 6.1 entstehenden Wertebereiche (siehe Kapitel 6.2.3). (1) Der Korrekturparameter KBoF eu ist nicht wirksam. Aus diesem Grund wird dieser Pa- rameter später unter weiteren Bedingungen getestet (siehe Kapitel 7.1.4). NKor ist unemp- findlich und Kfeld leicht sensitiv. KEZG, KWD und KG dagegen beeinflussen LARSIM am stärksten. Sie sind als deutlich sensitiv zu kategorisieren. Die zwischen Hoch- und Nied- rigwasser differenzierte Auswertung zeigt, dass KG sowie KWD deutlich in Richtung Hoch- wasser verschoben sind. KEZG, NKor und Kfeld sind gleichmäßig sensitiv. (2) Die Eichgrößen des Schneemodells wirken sich weniger auf LARSIM aus. ScRa ist un- empfindlich. A0, A1, Abso und SRet werden als leicht sensitiv kategorisiert. Lediglich der deutlich sensitive Parameter T Gr beeinflusst das Wasserhaushaltsmodell stärker. Die Einzel- sensitivitäten in den Abflussbereichen weisen auf, dass fast alle Größen gleichmäßig sensitiv agieren. Ausschließlich T Gr und A1 zeigen eine deutlich und leicht verschobene Sensitivität hinsichtlich des Hochwasserbereiches. (3) Die Eichgrößen des Bodenspeichers A2, W ZP f, Mauf und Dmin sind leicht sensitiv. BSF , W ZBo und Dmax dagegen sind deutlich sensitiv. Der Parameter beta kann sogar als sehr sensitiv eingestuft werden. Dabei agiert beta einseitig sensitiv in Richtung Niedrig- wasser. A2 sowie Dmax werden als deutlich verschoben sensitiv im Hochwasserbereich kategorisiert. Die Parameter BSF und Dmin verhalten sich leicht verschoben sensitiv hin- sichtlich des Niedrigwassers. Die noch fehlenden Bodenspeicherparameter W ZBo, Mauf und W ZP f sind gleichmäßig sensitiv. (4) Der Parameter der Abflussbildung EQD2 ist leicht sensitiv, während EQI und EQB deutlich sensitiv agieren. EQD wird sogar als sehr sensitiv kategorisiert. Die differenzierte Betrachtung ergibt, dass EQD2 leicht verschoben und EQD einseitig sensitiv im Hochwas- ser sind. EQB dagegen ist einseitig sensitiv in Richtung Niedrigwasser. Gleichmäßig sensitiv verhält sich der Parameter EQI. (5) Zuletzt werden die Eichgrößen der Abflusskonzentration betrachtet. EKL und EKR sind leicht sensitiv, während EKM deutlich sensitiv agiert. Außerdem sind EKM, EKL sowie EKR deutlich verschoben sensitiv im Hochwasser. Aus der ersten Auswertung wird ersichtlich, welche Parameter LARSIM am stärksten beein- flussen (Kategorie deutlich und sehr sensitiv). Hierzu zählen nach abfallender Reihenfolge sortiert: beta, EQD, KG, KWD, W ZBo, Dmax, EQB, BSF , EKM, T Gr, KEZG und EQI. In Richtung Niedrigwasser verhalten sich beta sowie EQB einseitig und BSF leicht sensitiv. Im Bereich Hochwasser dagegen agieren EQD einseitig und KG, KWD, T Gr, Dmax sowie EKM deutlich sensitiv. Innerhalb des gesamten Abflussspektrums reagiert LARSIM gleichmäßig auf KEZG, W ZBo und EQI.

7.1.2. Ködnitz - fünf Jahre Für die zweite Auswertung der Sensitivitätsanalyse des Wasserhaushaltsmodells für das Ein- zugsgebiet des Oberen Mains wird wieder eine Laufzeit von fünf Jahren (31.10.2010 bis 31.10.2015) aber diesmal lediglich ein Teileinzugsgebiet, nämlich bis zum Gebietsauslass Ködnitz (KOED), verwendet. Diese zweiten Untersuchungsbedingungen wurden gewählt,

33 um einerseits die Wirkung der Parameter am Gebietsauslass Ködnitz zu untersuchen und an- dererseits um eine ortsabhängige Auswertung durchführen zu können (siehe Kapitel 7.2.1). Für Ködnitz liegt die Grenze, die das Abflussspektrum in Hoch- und Niedrigwasser teilt, bei 4m3/s. Die Abbildungen 14 und 15 stellen die Ergebnisse unter den genannten Bedingungen dar.

Abbildung 14 Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse im gesamten Abflussspektrum; Laufzeit: Fünf Jahre, Gebietsauslass: Ködnitz

Abbildung 15 Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse getrennt nach Hoch- und Niedrigwasser; Laufzeit: Fünf Jahre, Gebietsauslass: Ködnitz

(1) Die Korrekturparameter Kfeld und NKor sind unempfindlich. KBoF eu ist nicht wirk- sam. KEZG, KWD und KG dagegen beeinflussen LARSIM als deutlich sensitive Parame- ter am stärksten. Die zwischen Hoch- und Niedrigwasser differenzierte Auswertung zeigt, dass KG leicht und KWD deutlich in Richtung Hochwasser verschoben sind. KEZG, NKor und Kfeld sind gleichmäßig sensitiv. (2) Die Eichgrößen des Schneemodells verhalten sich wie folgt: ScRa ist unempfindlich. A0, A1, Abso und SRet werden als leicht sensitiv eingestuft. Lediglich der deutlich sensitive Pa- rameter T Gr beeinflusst das Wasserhaushaltsmodell stärker. Die Einzelsensitivitäten in den

34 Abflussbereichen weisen auf, dass SRet sowie A1 leicht und T Gr deutlich verschoben sen- sitiv im Hochwasserbereich agieren. Die restlichen Parameter verhalten sich gleichmäßig sensitiv. (3) Die Eichgrößen des Bodenspeichers A2, W ZP f, Mauf und Dmin sind leicht sensitiv. BSF , W ZBo und Dmax dagegen sind deutlich sensitiv. Der Parameter beta kann sogar als sehr sensitiv eingestuft werden. Dabei agiert beta einseitig sensitiv in Richtung Niedrig- wasser. A2 sowie Dmax werden als deutlich verschoben sensitiv und BSF sowie W ZBo als leicht verschoben sensitiv im Hochwasserbereich kategorisiert. W ZP f und Dmin sind dagegen hinsichtlich ihrer Sensitivität im Niedrigwasserbereich leicht verschoben. Mauf ver- hält sich innerhalb des gesamten Abflussspektrums gleichmäßig. (4) Der Parameter der Abflussbildung EQD2 ist leicht sensitiv, während EQI und EQB deutlich sensitiv agieren. EQD wird sogar als sehr sensitiv kategorisiert. Die differenzierte Betrachtung ergibt, dass EQI leicht, EQD2 deutlich verschoben und EQD einseitig sensitiv im Hochwasser sind. EQB dagegen ist einseitig sensitiv in Richtung Niedrigwasser. (5) Die zur Abflusskonzentration zählenden Parameter EKL und EKR sind unempfindlich. Nur EKM, kategorisiert als leicht sensitiv, hat hier einen Einfluss auf LARSIM, und zwar deutlich verschoben sensitiv im Hochwasser. Die Parameter, die LARSIM merklich beeinflussen, sind im Folgenden, nach abfallendem Ein- fluss sortiert, aufgezählt: beta, EQD, W ZBo, KG, Dmax, KWD, BSF , T Gr, EQB, EQI und KEZG. In Richtung Niedrigwasser verhalten sich beta sowie EQB einseitig sensitiv. Im Bereich Hochwasser dagegen agieren EQD einseitig, KWD, T Gr sowie Dmax deutlich verschoben und KG, BSF , W ZBo sowie EQI leicht verschoben sensitiv. Innerhalb des gesamten Abflussspektrums reagiert LARSIM gleichmäßig auf KEZG.

7.1.3. Ködnitz - ein Jahr Die dritte Variante untersucht die Sensitivität des Wasserhaushaltsmodells für das Einzugs- gebiet des Oberen Mains diesmal innerhalb eines Jahres (31.10.2012 bis 31.10.2013) und bis zum Gebietsauslass Ködnitz (KOED). Durch die Bedingungen der dritten Untersuchung kann das Verhalten der Parameter am Auslass Ködnitz noch genauer untersucht werden. Zugleich ermöglicht der Vergleich der Untersuchungen zwei und drei eine zeitabhängige Auswertung. Die Abbildungen 16 und 17 stellen die Ergebnisse unter den genannten Be- dingungen dar.

35 Abbildung 16 Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse im gesamten Abflussspektrum; Laufzeit: Ein Jahre, Gebietsauslass: Ködnitz

Abbildung 17 Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse getrennt nach Hoch- und Niedrigwasser; Laufzeit: Ein Jahr, Gebietsauslass: Ködnitz

(1) Die Korrekturparameter Kfeld und NKor sind unempfindlich. KBoF eu ist nicht wirk- sam. KEZG, KWD und KG dagegen beeinflussen LARSIM als deutlich sensitive Para- meter am stärksten. Die zwischen Hoch- und Niedrigwasser differenzierte Auswertung zeigt, dass KG und KWD deutlich in Richtung Hochwasser verschoben sind. KEZG, NKor und Kfeld sind gleichmäßig sensitiv. (2) Die Eichgrößen des Schneemodells verhalten sich wie folgt: ScRa, A0, A1, Abso und SRet werden als leicht sensitiv eingestuft. Lediglich der deutlich sensitive Parameter T Gr beeinflusst das Wasserhaushaltsmodell stärker. Die Einzelsensitivitäten in den Abflussberei- chen weisen auf, dass SRet sowie ScRa leicht und T Gr deutlich verschoben sensitiv im Hochwasserbereich agieren. Die weiteren Parameter verhalten sich gleichmäßig sensitiv. (3) Die Eichgrößen des Bodenspeichers A2, W ZP f, Mauf und Dmin sind leicht sensitiv. BSF , W ZBo und Dmax dagegen sind deutlich sensitiv. Der Parameter beta kann sogar als sehr sensitiv eingestuft werden. Dabei agiert beta einseitig sensitiv in Richtung Niedrigwas-

36 ser. A2, W ZBo sowie Dmax werden als deutlich verschoben sensitiv und BSF als leicht verschoben sensitiv im Hochwasserbereich kategorisiert. Mauf und Dmin sind dagegen hinsichtlich ihrer Sensitivität im Niedrigwasserbereich leicht verschoben. W ZP f ist gleich- mäßig sensitiv. (4) Der Parameter der Abflussbildung EQD2 ist leicht sensitiv, während EQI und EQB deutlich sensitiv agieren. EQD wird sogar als sehr sensitiv kategorisiert. Die differenzierte Betrachtung ergibt, dass EQD2 deutlich verschoben und EQD einseitig sensitiv im Hoch- wasser sind. EQB dagegen ist einseitig sensitiv in Richtung Niedrigwasser. Ebenfalls im Niedrigwasser, allerdings deutlich verschoben sensitiv, ist der Parameter EQI. (5) Die zur Abflusskonzentration zählenden Parameter EKL und EKR sind unempfindlich. Nur EKM, kategorisiert als deutlich sensitiv, hat hier einen Einfluss auf LARSIM, und zwar deutlich verschoben sensitiv im Hochwasser. Die hier am stärksten zur Geltung kommenden Eichgrößen sind (wieder abfallend sortiert) folgende: beta, EQD, W ZBo, Dmax, KG, BSF , EQI, KWD, T Gr, KEZG, EQB und EKM. In Richtung Niedrigwasser verhalten sich beta sowie EQB einseitig und EQI deutlich verschoben sensitiv. Im Bereich Hochwasser dagegen agieren EQD einseitig, KG, KWD, T Gr, Dmax, W ZBo sowie EKM deutlich verschoben und BSF leicht verschoben sensitiv. Innerhalb des gesamten Abflussspektrums reagiert LARSIM gleichmäßig auf KEZG.

7.1.4. Separate Auswertung des Parameters KBoFeu Um alle Parameter zu berücksichtigt, ergänzt dieser Unterpunkt die Analyse um den Korrek- turfaktor KBoF eu, der in den vorigen Untersuchungen kein Ergebnis erzielte. Abbildung 18 zeigt die Resultate, die bei einer veränderten Einschwingzeit (30 statt 365 Tage) entstehen.

Abbildung 18 Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse; Parameter: KBoFeu, Einschwingzeit: 30 Tage

Die Eichgröße KBoF eu ist leicht sensitiv. Sie verliert mit kleiner werdendem Einzugsgebiet und Zeitraum an Einfluss. Dabei reagiert LARSIM lediglich in der dritten Untersuchung leicht

37 verschoben sensitiv im Niedrigwasser. Bei Untersuchung eins und zwei verhält sich die Grö- ße gleichmäßig sensitiv. Es wird vermutet, dass KBoF eu als Faktor zur Veränderung des Anfangszustandes der Bo- denfeuchte zur Wirkung kommt, wenn der Boden kaum gesättigt ist. Bei einer Einschwingzeit von einem Jahr, wenn der Boden teilgesättigt ist, wird dieser Parameter also keinerlei Ein- fluss auf LARSIM haben. Da das Wasserhaushaltsmodell ausschließlich mit Aufwärmzeiten in dieser Größenordnung bedient werden sollte (siehe Kapitel 6.1.5), wird der Parameter als nicht wirksam kategorisiert. Er wird aufgrund dessen in den folgenden Betrachtungen nicht mehr berücksichtigt.

7.2. Vergleiche der Ergebnisse

7.2.1. Ortsabhängige Auswertung Ob und wie sich die Sensitivität des Wasserhaushaltsmodells in Bezug auf die Länge der Fließstrecke verändert, soll in diesem Kapitel untersucht werden. Ein Vergleich der Ergebnis- se von Kemmern - fünf Jahre - und Ködnitz - fünf Jahre - zeigt, wie sich LARSIM bei identi- schem Zeitraum ortsabhängig beeinflussen lässt. Abbildung 19 stellt den Vergleich dar.

Abbildung 19 Ortsabhängige Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse im gesamten Abflussspektrum; Laufzeit: fünf Jahre, Gebietsauslass: Kemmern und Ködnitz

(1) Die Korrekturfaktoren sind durch den verkürzten Fließweg insgesamt schwächere Ein- flussfaktoren - besonders der Parameter Kfeld, welcher sich im kleinen Einzugsgebiet als unempfindlich kategorisiert. (2) Nicht so eindeutig verhält es sich mit den Eichgrößen des Schneemodells. Während die Sensitivität gegenüber der Größen ScRa, A0, A1 und Abso relativ gleich bleibt, verhalten sich T Gr und SRet im kleineren Einzugsgebiet minimal sensitiver. Sie behalten jedoch ihre Kategorien: deutlich und leicht sensitiv. (3) Die Bodenspeicherparameter zeigen im Hinblick auf die ortsabhängige Veränderung kein

38 eindeutiges Bild. A2 und MAuf weisen kaum eine Veränderung auf. Der Einfluss von W ZP f und beta ist bei langer Fließstrecke größer. BSF , A2, W ZBo, Dmax und Dmin dagegen gewinnen im kleineren Einzugsgebiet an Bedeutung. Trotz der Veränderungen, bleiben die Kategorien unverändert. (4) Die bei der Abflussbildung beteiligten Parameter steigen bis auf EQB bei kürzerer Stre- cke kaum merklich an. Es ändert sich jedoch auch hier keine Kategorie. (5) Die Eichgrößen der Abflusskonzentration ändern sich massiv. Der Einfluss bei langer Fließstrecke ist eindeutig ausgeprägter als bei kurzer. Die Kategorien von EKL und EKR ändern sich mit kleiner werdendem Einzugsgebiet von leicht sensitiv auf unempfindlich. Eben- so verliert EKM mehr als die Hälfte seines Einflusses. Er rutscht von deutlich zu leicht sen- sitiv. Der Vergleich der Einzelsensitivitäten zeigt, dass das Verhältnis zwischen Hoch- und Niedrig- wasser relativ gleich bleibt. Wenn sich ein Wert deutlicher verändert, dann immer im Hoch- wasserbereich und zwar egal ob es sich um eine Zu- oder Abnahme der Empfindlichkeit handelt. Insgesamt reagiert LARSIM auf die zuvor definierten sensitiven Parameter ortsab- hängig wie folgt: beta, KG, KWD, und EKM beeinflussen das Wasserhaushaltsmodell innerhalb des großen Einzugsgebiets massiver während W ZBo, Dmax, BSF und T Gr bei einer deutlich kürzeren Fließstrecke mehr zur Geltung kommen. EQB, EQD, EQI sowie KEZG sind nahezu ortsunabhängig. Es ist anzumerken, dass die ortsabhängige Auswertung stark vom Ort an sich abhängt, denn zusätzlich zur Verkleinerung des Einzugsgebietes haben die dort vorliegenden Eigenschaf- ten, wie die Beschaffenheit des Bodens und das Höhenmodell des Gebiets, einen großen Einfluss auf das Wasserhaushaltsmodell.

7.2.2. Zeitabhängige Auswertung Analog zur Fließstrecke soll nun der zeitliche Einfluss berücksichtigt werden. Hierfür werden diesmal die Ergebnisse von Ködnitz - fünf Jahre - und Ködnitz - ein Jahr - (bei gleichem Aus- lass und unterschiedlichem Zeitraum) verglichen. Abbildungen 20 zeigt die zeitabhängigen Ergebnisse. (1) Die Korrekturparameter KG und KWD beeinflussen LARSIM bei einem längeren Zeit- raum innerhalb ihrer Kategorien deutlicher als bei einem kürzeren. Die restlichen Eichgrößen verändern sich nicht. (2) Auch auf die Parameter des Schneemodells reagiert LARSIM bei einem größeren Zeit- raum gering stärker. Lediglich ScRa hat einen höheren Einfluss durch einen verkürzten Zeit- raum und wechselt seine Kategorie von unempfindlich zu leicht sensitiv. (3) Die Bodenspeicherparameter BSF , W ZP f, beta und Dmin sind bei längerem Durchlauf innerhalb ihrer Kategorie sensitiver. Auf alle anderen Eichgrößen des Bodenspeichermodells reagiert LARSIM, das einen kürzeren Zeitraum durchläuft, empfindlicher. (4) Die Parameter der Abflussbildung agieren bis auf EQB innerhalb eines kurzen Zeitraums ausgeprägter. Die Kategorien bleiben unverändert. (5) Trotz des veränderten Zeitraumes, zeigen die Eichgrößen der Abflusskonzentration kei- nen massiven Unterschied.

39 Abbildung 20 Zeitabhängige Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse im gesamten Abflussspektrum; Laufzeit: fünf Jahre und ein Jahr, Gebietsauslass: Ködnitz

Der Vergleich der Einzelsensitivitäten zeigt, dass das Verhältnis zwischen Hoch- und Nied- rigwasser trotz des veränderten Zeitraumes gleich bleibt. Insgesamt reagiert LARSIM eben- falls auf die zuvor definierten sensitiven Parameter zeitabhängig wie folgt: beta, KG, KWD, BSF , T Gr und EQB beeinflussen das Wasserhaushaltsmodell innerhalb des langen Zeit- raums massiver, während sich EQD, W ZBo, Dmax, EQI und EKM innerhalb eines deut- lich kürzeren Zeitraumes stärker ausprägen. KEZG ist zeitunabhängig. Es ist auch hier anzumerken, dass die zeitabhängige Auswertung von der Zeit an sich ab- hängt. Falls die meteorologischen Daten während eines Jahrhunderthochwassers oder wäh- rend einer Trockenzeit gemessen wurden, verändert dies die Sensitivität maßgeblich.

7.3. Zusammenfassung und Interpretation der Ergebnisse

Nach der ganzheitlichen Untersuchung folgen in diesem Kapitel eine Zusammenfassung der wichtigsten Erkenntnisse und mögliche Interpretationsansätze zu den Ergebnissen. Es wird betont, dass die Interpretation rein auf der Basis des in dieser Arbeit geschaffenen Wissens beruht, da es zu dieser spezifischen Analyse kaum Literatur, welche die folgenden Vermu- tungen belegt, gibt. Das Wasserhaushaltsmodell LARSIM innerhalb des Einzugsgebiets des Oberen Mains rea- giert auf die Kalibriergrößen von nicht wirksam bis sehr sensitiv. Die Ergebnisse aller Un- tersuchungen sind im Anhang unter Abbildung 33 ihrer Kategorie entsprechend aufgelistet. Zwölf der 27 Eichgrößen rücken als deutlich und sehr sensitiv in den Vordergrund. Es han- delt sich um beta, EQD, KG, KWD, W ZBo, Dmax, EQB, BSF , EKM, T Gr, KEZG und EQI. Interessant ist, dass sich diese Größen, unabhängig von Auslass und Zeitraum, als die einflussreichsten Parameter herauskristallisieren. Während sich bei diesen Größen eine genaue Kalibrierung für eine optimale Anpassung der Abflusswerte rentiert, können die

40 restlichen Parameter vergleichsweise vernachlässigt werden. Aus diesem Grund sollen auch nur einige interessante Erkenntnisse bezüglich dieser zwölf Werte aufgezeigt werden:

• Das am deutlichsten erkennbare Phänomen spielt sich zwischen den Einzelsensitivitä- ten in den Abflussbereichen ab - und zwar bei allen Untersuchungen (unabhängig von den Rahmenbedingungen Auslass und Zeitraum). Es konnte festgestellt werden, dass beta und EQB als wichtige Komponenten des Basisabflusses im Niedrigwasser sensi- tiver reagieren. EQD2, EQD, EKM und BSF dagegen spielen bei Berechnung des Direktabflusses eine Rolle und üben im Hochwasserbereich mehr Einfluss auf LARSIM aus. Für EQI als Interflowkomponente ist die Empfindlichkeit von LARSIM im Hoch- und Niedrigwasser vergleichsweise ausgeglichen. Auf Grund dieser Ergebnisse, kann vermu- tet werden, dass ein Zusammenhang zwischen der Funktion der Parameter (siehe Kapitel 5.2) - unterschieden nach Basisabfluss, Interflow und Direktabfluss - und dem Grad der Sensitivität - unterschieden nach Abflussbereichen - existiert. Die HYDRON Ingenieurge- sellschaft (2017) unterteilt die Parameter nach Hoch-, Mittel- und Niedrigwasser. Die Aufteilung von HYDRON und die Ergebnisse dieser Arbeit sprechen für folgenden Zu- sammenhang: Funktion des Parameters im Basisabfluss - Sensitivität im Niederigwasser- bereich höher, Funktion des Parameters im Interflow - gleichmäßige Sensitivität, Funktion des Parameters im Direktabfluss - Sensitivität im Hochwasserbereich höher. Abbildungen 21 und 22 illustrieren die Vermutung.

Abbildung 21 EQB: Einseitig verschoben sensitiv im Niedrigwasserbereich

41 Abbildung 22 EQD: Einseitig verschoben sensitiv im Hochwasserbereich

• Die nächste Interpretation entstammt der zeitabhängigen Betrachtung. Die im Niedrigwas- ser wirkenden Eichgrößen verlieren mit einer kurzen Durchlaufzeit an Einfluss. EQB und beta sind sehr langsam ablaufende Prozesse (siehe Kapitel 5.2). Sie benötigen also eine gewisse Zeit, um vollständig zur Wirkung zu kommen. Je länger der Zeitraum, desto mehr sollten diese Größen LARSIM beeinflussen.

• Bei Betrachtung der ortsabhängigen Auswertung fällt das Verhalten der Parameter, die zur Abflusskonzentration im Gerinne beitragen, auf. Bei großem Einzugsgebiet, das heißt bei langer Fließstrecke, reagiert LARSIM auf EKM, EKL sowie EKR deutlich stär- ker. Aus diesem Grund wird geschlussfolgert, dass die Abflusskonzentration - Retention und Translation im Gerinne - bei langer Fließstrecke einen gewichtigeren Einfluss auf das Wasserhaushaltsmodell im Vergleich zu anderen Prozessen (wie beispielsweise das Bo- denmodul) hat. So beeinflussen umgekehrt die Rückhaltekonstanten im Verhältnis zur Rentention und Translation in einem kleineren Einzugsgebiet LARSIM stärker.

• Die ortsabhängige Betrachtung liefert einen weiteren Interpretationsansatz. Der Parame- ter T Gr definiert die Grenztemperatur, ab welcher Niederschlag als Schnee fällt. Er ge- winnt im kleinen Einzugsgebiet überraschend an Bedeutung. Dies lässt sich möglicherwei- se mit einem Blick in Abbildung 25 im Anhang erklären. Das Geländemodell zeigt, dass der Auslass Ködnitz durchschnittlich höher liegt als der zuvor betrachtete Auslass Kem- mern. Es wird vermutet, dass die Grenztemperatur bei kühleren Temperaturen in höheren Lagen mehr Einfluss hat. Abbildungen 23 und 24 illustrieren die Vermutung.

42 Abbildung 23 T Gr: Bei durchschnittlich niedrigerer Lage im Gesamteinzugsgebiet weniger sensitiv

Abbildung 24 T Gr: Bei durchschnittlich höherer Lage im Teileinzugsgebiet bis Ködnitz sensitiver

• Eine letzte und sehr wage Vermutung entstammt der Gesamtbetrachtung der Untersu-

43 chungen. LARSIM dient im Einzugsgebiet des Oberen Mains der Hochwasservorhersage und wurde speziell für diesen Zweck kalibriert (siehe Kapitel 5.3). Das bedeutet, das Was- serhaushaltsmodell muss bei Hochwasserereignissen besonders präzise arbeiten. Diese Präzision lässt vermuten, dass sich LARSIM schnell auf Extremniederschläge einstellen muss und so eher bei Hoch- also bei Niedrigwasser sensitiv reagiert. Dies könnte erklären, weshalb die Mehrzahl der Eichgrößen im Hochwasserbereich sensitiver agiert.

7.4. Diskussion

Die Auswertung der Sensitivitätsanalyse des Wasserhaushaltsmodells LARSIM im Einzugs- gebiet des Oberen Mains hat aussagekräftige Ergebnisse geliefert und konnte die Parameter mit dem größten Einfluss kategorisieren. Es ist jedoch anzumerken, dass zu den Eichgrößen W ZBo und W ZP f keine Grenzwerte in der Literatur gefunden werden konnten, sodass letztendlich ein Wertebereich von +- 50 Prozent angenommen wurde. In einer weiterführenden Untersuchung könnten also vor allem für den sensitiven Wert W ZBo mehrere Wertebereiche getestet werden, um noch aussage- kräftigere Ergebnisse vorzuweisen. Des Weiteren wäre eventuell für die Parameter des Mittelwassers eine Quantifizierung, die das Abflussspektrum in drei Komponenten teilt, interessant. Aus dem in Kapitel 6.2.4 erläu- terten Fehler wurde auf diese Art der Aufteilung bewusst verzichtet, um den Verlust weiterer Werte zu umgehen. Zuletzt soll angemerkt werden, dass die Zahlenwerte der Quantifizierung bei identischen Rahmenbedingungen minimal voneinander abweichen. LARSIM verwendet als konzeptio- nelles Wasserhaushaltsmodell auch numerische Ansätze (siehe Kapitel 2.2.3). Aus diesem Grund sind leichte Unterschiede unvermeidbar. Stellvertretend wird der Parameter mit dem größten Einfluss, beta, untersucht. Er weist eine Abweichung von maximal 0,9 Prozent im Niedrigwasser auf (siehe Abbildung 32 im Anhang). Wie bereits in Kapitel 3.1 erläutert, handelt es sich in dieser Arbeit um eine lokale Sensi- tivitätsanalyse. In Kapitel 5.2 wird die Funktionsweise der Eichgrößen beschrieben. Es wird deutlich, dass einige der Parameter in ein und die selbe Formel einspielen. Aus diesem Grund kann angenommen werden, dass eine globale Analyse deutlich extremer ausfallen würde. Verändern sich mehrere Größen in einer Formel, so wird deren Einfluss als Komplex stärker und das Modell LARSIM im Oberen Main würde empfindlicher reagieren. Aus diesem Grund wäre eine globale Sensitivitätsanalyse für das Einzugsgebiet, vor allem im Hinblick auf einen möglichen Vergleich zur lokalen, interessant.

44 8. Zusammenfassung und Ausblick

Das übergreifende Ziel dieser Arbeit, die Sensitivität des Wasserhaushaltsmodells LARSIM auf gebietsabhängige Parameter für das Einzugsgebiet des Oberen Mains zu analysieren, wurde erreicht. Die zwölf Eichgrößen mit dem größten Einfluss wurden gefunden und ihrer Funktion entsprechend interpretiert. Im Hinblick auf die optimale Kalibrierung im Teileinzugs- gebiet Ködnitz sollen die Ergebnisse dabei helfen, das Augenmerk auf die relevanten Para- meter zu legen.

Die bisherigen Ergebnisse legen der zukünftige Verwendung von LARSIM zur Hochwasser- vorhersage einige Schritte nahe:

• Zuerst zeigt die Arbeit, wie stark einige der 27 Parameter die Simulation des Wasserhaus- haltes beeinflussen können. Trotz der Vielschichtigkeit des Modells können sich Kalibrier- größen stark auf LARSIM auswirken.

• Aus diesem Bewusstsein wächst die Anforderung an eine sehr gute Kalibrierung.

• Dieser sehr zeitaufwändige Vorgang wird durch das Filtern der wichtigsten Eichgrößen massiv verkürzt. Zusätzlich sind durch die Automatisierung der Sensitivitätsanalyse diese relevanten Größen schnell gefunden.

• Zuletzt kann durch eine Verbesserung der Modellqualität effektiver gearbeitet werden und somit könnte das Wasserhaushaltsmodell unter anderem zur Verbesserung des ökologi- schen Wassermanagements und zur Lösung geopolitischer Konflikte beitragen.

45 Literaturverzeichnis

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47 Anhang

Tabellen

Größe Einheit

Niederschlag P mm

Lufttemperatur Grad Celsius

Rel. Luftfeuchtigkeit bzw. Taupunkttempera- Prozent bzw. Grad Celsius tur

Windgeschwindigkeit m/s

Sonnenscheindauer bzw. Globalstrahlung h/min bzw. W/m2

Luftdruck hPa

Abfluss Q, q0, q1 m3/s

T Gr Grad Celsius

ScRa mm/h

A0 W/(m2*Grad Celsuis)

A1 J/(m3*Grad Celsuis)

SRet Prozent

A2 mm/h

W ZBo mm

W ZP f mm

Mauf mm/d

beta 1/d

Dmax mm/h

48 Größe Einheit

Dmin mm/h

W W/m2

W0 mm

Eai mm

QSD2 mm

QSD mm

QSI mm

QSG mm

W0 mm

Wm mm

∆t h

Qkap mm/d

Wgr mm

RK s

V m3

Tabelle 1 Übersicht über die verwendeten Größen und ihre Einheiten

49 Pegel / Gewässer Pegelkennung WHM-Element

*Bad Berneck / Weißer Main BBWM 61

*Bad Berneck / Ölschnitz BBOE 174

Neudorf / Kronach NEUD 218

*Trebgast / Trebgast TREB 345

*Ködnitz / Weißer Main KOED 360

*Adlerhütte / Koserbach ADLE 445

*Wirsberg / Schorgast WIRS 455

*Oberhammer / Schorgast OHAM 561

*Untersteinach / Untere Steinach USTU 639

Untersteinach / Schorgast USTS 655

*Kauerndorf / Schorgast KARD 657

Mündung Weißer Main WMVZ 739

Creußen / Roter Main CREU 776

*Schlehenmühle / Roter Main SCLM 817

Roter Main vor Mündung Ölschnitz RMOE 825

Birk / Almosbach BIRA 863

*Gampelmühle / Ölschnitz GAMP 894

Mündung Ölschnitz in den Roten Main OERM 916

Roter Main vor Mündung Warme Steinach RMWS 926

*Untersteinach / Warme Steinach USTW 1011

Mündung Warme Steinach in den Roten WSRM 1024 Main

50 Pegel / Gewässer Pegelkennung WHM-Element

*Fiktiver Pegel Bayreuth FIKT 1027

*Bayreuth / Roter Main BAYR 1124

*Unterzettlitz / Roter Main UZET 1308

Mündung Roter Main RMVZ 1332

*Mainleus / Main MLEU 1344

Mündung Motschenbach ULMO 1370

*Weismain / Weismain WEIM 1517

Mündung Weismain ULWE 1585

*Streitmühle / Rodach STRM 1684

*Langenau / Langenaubach LAGA 1701

*Mauthaus / Nordhalbener Ködel MAUN 1725

*Mauthaus / Tschirner Ködel MAUT 1742

Mauthaus, großes und kleines Messwehr MAGK 1750

*Rieblich / Rodach RIEB 1755

*Bernstein / Wilde Rodach BERN 1820

*Wallenfels / Wilde Rodach WALL 1891

*Erlabrück / Rodach ERBR 1905

Vogtendorf / Rodach VOGT 1969

Mündung Rodach in Kronach ROKN 1977

*Friedersdorf / Buchbac FRID 2051

*Neukenroth / Haßlach NEKR 2134

51 Pegel / Gewässer Pegelkennung WHM-Element

Mündung Haßlach in die Kronach HAKN 2196

Gschwendt / Kremnitz GESC 2248

*Steinberg / Kronach STBG 2299

Kronachmündung in die Rodach KNRO 2335

*Unterlangenstadt / Rodach ULAN 2422

*Steinach / Steinach STAC 2470

Hüttengrund / Engnitz HUGR 2534

Muppberg / Steinach MUPP 2580

*Fürth / Steinach FRTH 2593

Horb / Steinach HORB 2715

*Schwürbitz / Main SWBI 2762

Lichtenfels / Main LICH 2887

Mündung Leuchsenbach ULLE 2929

Stublang / Lauterbach STUB 3025

Mündung Lauterbach ULLA 3031

Mündung Kellbach ULKE 3098

*Almerswind / Itz ALMI 3211

*Almerswind / Grümpen ALMG 3246

*Döhlau / DOEH 3298

Schönstädt / Itz SSTI 3304

*Mönchröden / Röden MOEN 3420

*Neukirchen / Lauterbach NEKI 3476

52 Pegel / Gewässer Pegelkennung WHM-Element

*Oberlauter / Lauterbach OLAU 3493

*Kösfeld / Sulzbach KOES 3539

Coburg / Sulzbach COBA 3564

*Fiktiver Pegel Coburg FICO 3566

*Coburg / Itz COBU 3581

*Autenhausen / Kreck AUTH 4089

*Heinersdorf / Rodach HEID 4179

*Schenkenau / Itz SCHE 4262

*Untermerzbach / Merzbach UMER 4275

Mündung Itz ULIT 4342

*Lohr / Baunach LOHR 4531

Todtenweisach / Weisach TOWE 4554

*Pfarrweisach / Weisach PFAW 4574

Ruppach / Preppach RUPP 4670

*Leucherhof / Baunach LEUC 4774

Mündung Güßbach ULGU 4837

*Kemmern / Main KEMM 4846

Tabelle 2 Übersicht über Pegel, *Kalibrierpegel und Abkürzungen

53 Abbildungen

Abbildung 25 Digitales Geländemodell des Einzugsgebiets [K. Ludwig, 2009]

Abbildung 26 Gewässernetz des Einzugsgebiets [K. Ludwig, 2009]

54 Abbildung 27 Datensatz zur Landnutzung im Einzugsgebiet [K. Ludwig, 2009]

Abbildung 28 Übersicht aller Pegel im Einzugsgebiet [H. Pöhler, 2013]

55 Abbildung 29 Funktion hinter dem Knopf Run LARSIM

Abbildung 30 Matlab Code zur Quantifizierung der Sensitivität über das gesamte Abflussspektrum

56 Abbildung 31 Matlab Code zur Erstellung neuer Spaltenvektoren für Abflusswerte getrennt nach Hoch- und Niedrigwasser

Abbildung 32 Abweichung der Ergebnisse der Quantifizierung am Beispiel beta, Ködnitz / fünf Jahre

57 bidn 33 Abbildung unizet Sensitivitäten Quantifizierte

Parameter Kemmern / fünf Jahre HW NW Ködnitz / fünf Jahre HW NW Ködnitz / ein Jahr HW NW Legende: KEZG 0,1896 0,1899 0,1885 0,1876 0,1878 0,1864 0,1874 0,19 0,1821 NKor 0,0033 0,0027 0,0039 0,0031 0,003 0,0033 0,0044 0,0037 0,0063 nicht wirksam KG 0,336 0,3609 0,2908 0,316 0,3234 0,285 0,2518 0,2695 0,1942 unempfindlich KWD 0,2896 0,3271 0,2324 0,2715 0,2991 0,2213 0,2134 0,2386 0,1397 leicht sensitiv Kfeld 0,0332 0,0389 0,0223 0,0019 0,0019 0,0019 0,0052 0,0044 0,007 deutlich sensitiv KBoFeu 0 0 0 0 0 0 0 0 0 sehr sensitiv TGr 0,1922 0,2012 0,0851 0,2255 0,2233 0,1017 0,2061 0,1602 0,0767 ScRa 0,0004 0,0003 0,0004 0,0002 0,0002 0,0002 0,0229 0,0262 0,0038 gleichmäßg sensitiv A0 0,0353 0,0444 0,0247 0,0352 0,0428 0,0235 0,0287 0,03 0,0228 leicht verschoben A1 0,048 0,0565 0,0343 0,0449 0,0566 0,027 0,0342 0,034 0,0315 deutlich verschoben Abso 0,0182 0,0187 0,017 0,0199 0,0223 0,0158 0,0229 0,0212 0,0253 einseitig sensitiv SRet 0,0159 0,0235 0,0089 0,0472 0,0636 0,0169 0,0341 0,0408 0,0112 BSF 0,2208 0,1649 0,1899 0,2559 0,2205 0,209 0,2442 0,2234 0,1752 A2 0,0409 0,0657 0,0131 0,0487 0,077 0,01 0,0659 0,0844 0,0117 WZBo 0,2576 0,2099 0,2109 0,3281 0,2682 0,2423 0,3812 0,3019 0,23 WZPf 0,0747 0,069 0,0729 0,041 0,027 0,0593 0,0224 0,019 0,0316 MAuf 0,0196 0,0108 0,0307 0,0161 0,0082 0,028 0,0289 0,0191 0,0586 beta 0,8526 0,5275 1,4731 0,8079 0,5508 1,3604 0,7532 0,581 1,6855 Dmax 0,2529 0,3054 0,1764 0,2998 0,3391 0,1444 0,3686 0,3914 0,2424 Dmin 0,0361 0,0232 0,0498 0,0514 0,0346 0,0695 0,0225 0,0138 0,0477 EQD2 0,0333 0,0546 0,0095 0,0486 0,0781 0,0077 0,0676 0,0874 0,0086 EQD 0,4057 0,5182 0,224 0,4123 0,4814 0,2305 0,5087 0,5581 0,2897 EQI 0,1599 0,1611 0,1442 0,1962 0,1862 0,1601 0,2328 0,1926 0,243 EQB 0,2349 0,0903 0,417 0,2064 0,0831 0,3918 0,1662 0,114 0,2839 EKM 0,2171 0,2952 0,1109 0,0969 0,1145 0,0624 0,1072 0,1214 0,0528 EKL 0,0395 0,0746 0,0002 0,0029 0,005 0,0001 0,0047 0,0062 0,0001 EKR 0,0418 0,0791 0,0002 0,0029 0,005 0,0001 0,0047 0,0062 0 58 Erklärung

Ich versichere hiermit, dass ich die von mir eingereichte Abschlussarbeit selbstständig verfasst und keine anderen als die angegebenen Quellen und Hilfsmittel benutzt habe.

München, 06.09.2017, Unterschrift