Hochwasserrisiko in Der Region Reichenfels in Vergangenheit Und Zukunft

Hochwasserrisiko in der Region Reichenfels in Vergangenheit und Zukunft

Diplomarbeit

zur Erlangung des akademischen Grades eines Magisters der Naturwissenschaften

an der Karl-Franzens-Universität Graz

vorgelegt von

Michael RABENSTEINER 01414332

am Institut für Geographie und Raumforschung

Begutachter: Univ.-Prof. Dr.rer.nat. Wolfgang Schöner

Graz, Juni 2019

Eidesstattliche Erklärung

Ich erkläre hiermit an Eides statt, dass ich die vorliegende Arbeit selbstständig und ohne fremde Hilfe verfasst, andere als die angegebenen Quellen nicht benutzt und die den benutzten Quellen wörtlich oder inhaltlich entnommenen Stellen als solche kenntlich gemacht habe.

Die Arbeit wurde bisher in gleicher oder ähnlicher Form keiner anderen inländischen oder ausländischen Prüfungsbehörde vorgelegt und auch nicht veröffentlicht. Die vorliegende Fassung entspricht der eingereichten elektronischen Version.

Graz, im Juni 2019

______

Michael Rabensteiner

Kurzfassung

Ziel dieser Diplomarbeit mit dem Titel „Hochwasserrisiko in der Region Reichenfels in Vergangenheit und Zukunft“ ist es, den Trend der Hochwassersituation für den Ort Reichenfels festzustellen. Nachdem die Hypothesen aufgestellt, die Thematik „Hochwasser“ aufbereitet und das Forschungsgebiet mit seinen Merkmalen dargestellt wird, erfolgt eine Fokussierung auf den Klimafaktor Niederschlag, der nach Ausschlüssen von anderen Einflussfaktoren das Zentrum der Analyse bildet. Im weiteren Verlauf der Arbeit wird sowohl die vergangene als auch die zukünftige Hochwassersituation betrachtet, analysiert und interpretiert. Überprüft wird dabei neben der Entwicklung der Niederschlagsmenge auch jene der Niederschlagsintensität über eine Kategorisierung von Risikotagen. Während die Daten für die Vergangenheit von einer NLV-Messstelle in Reichenfels bezogen werden, dient die gewählte Klimaprojektion EC- Earth/CLM als Lieferant für die Zukunftswerte. Da die zukünftige Entwicklung von verschiedenen Sektoren abhängig und dadurch unsicher ist, werden zum Vergleich die Daten von zwei Repräsentativen Emissionspfaden (RCPs) untersucht. Die Diplomarbeit wird durch eine Zusammenführung der Ergebnisse mit abschließendem Fazit über die Hochwasserentwicklung in der Region Reichenfels abgeschlossen. Dieses Fazit besagt, dass sich das Hochwasserrisiko etwas verschärft. Diese Entwicklung beruht nicht auf der zunehmenden Niederschlagsmenge, die laut Analysen auf gleichem Niveau verbleibt, sondern an der steigenden Intensität der Ereignisse. Ein Resultat, welches mit der österreichischen Gesamtsituation übereinstimmt.

Abstract

The aim of this diploma thesis with the title “Flood risk in the region Reichenfels in past and future” is to determine the trend of the flood situation for the place of Reichenfels. After the hypotheses are set up, the topic “flood” is prepared and the research area with its characteristics is presented, a focus on the climate factor precipitation takes place, which after exclusion of other influencing factors forms the center of the analysis. In the further process of the thesis the past and future flood situation is considered, analyzed and interpreted. Therefore, the development of the precipitation amount and the precipitation intensity by a categorization of risk days are investigated. While the data for the past are received from a measuring station (NLV) in Reichenfels, the chosen climate projection EC-Earth/CLM delivers future values. Since the future development depends on different fields and thereby is uncertain, the data of two Representative Concentration Pathways (RCPs) are examined for comparison. The diploma thesis is completed by a reunification of the results with a following conclusion about the flood development in the region Reichenfels. This conclusion states, that the flood risk is becoming a bit more acute. The development is not based on the growing precipitation amount, which according to the analyzes remains on the same level, but on the increasing intensity of rainfall events. A result, which matches the overall situation for Austria.

Danksagung

Im Zuge dieses Abschnittes möchte ich mich bei allen Personen bedanken, die mir im Laufe meines gesamten Studiums zur Seite standen und ohne die es kaum möglich gewesen wäre, dieses erfolgreich abzuschließen.

Ein großes Dankeschön gilt dabei meinen Eltern, die mich in jeglicher Situation meines Lebens unterstützen. Obwohl euch dies vermutlich nur in finanzieller Hinsicht wirklich bewusst ist, möchte ich euch hiermit sagen, dass ihr mir in sämtlichen Lebenssituationen eine große Hilfe seid und ich froh bin, euch als Ansprechpersonen zu haben. Ich hoffe, dass ich das einmal in irgendeiner Weise zurückzahlen kann.

Einen ebenso großen Dank möchte ich meiner Freundin aussprechen, die es nicht immer leicht mit mir hat und trotzdem stets die größte Stütze im Laufe meines Studiums war. Leider sage ich es viel zu selten, aber ich danke dir sehr für alles, was du für mich tust. Die (tatsächlich vorhandenen) stressigen Unizeiten, in denen ich bestimmt das ein oder andere Mal unausstehlich war, sind nun vorbei, wodurch ich nicht nur wieder mehr Zeit für dich, sondern auch für die teilweise vernachlässigten Wohnungsaufgaben habe.

Zusätzlich möchte ich mich auch bei meinen Brüdern und Freunden bedanken, die vor allem durch Fußball und Kartenspiele, aber auch durch viele andere Aktivitäten einen nötigen Ausgleich zum Unialltag brachten und auch in Stresssituationen für wichtigen Abstand zum Studium sorgten.

Ein letzter Dank geht an meinem Diplomarbeitsbetreuer Univ.-Prof. Dr.rer.nat. Wolfgang Schöner, da er mir von Anfang an einen Weg durch meine Idee zeigte und auch bei Sackgassen die nötigen Lösungen bereithielt. Danke dafür und vor allem für das Besorgen der notwendigen Daten für die Analysen.

Inhaltsverzeichnis

Eidesstattliche Erklärung ...... 1

Kurzfassung ...... 2

Abstract ...... 3

Danksagung ...... 4

Abbildungsverzeichnis ...... 7

Tabellenverzeichnis ...... 11

1 Einleitung ...... 13

2 Methoden ...... 17

3 Forschungsgebiet ...... 20

3.1 Topographie und Geomorphologie ...... 20

3.2 Landnutzung ...... 22

4 Hochwasser ...... 24

4.1 Definition Hochwasser/Überschwemmung ...... 24

4.2 Prozesse der Hochwasserentstehung ...... 25

4.3 Einflussfaktoren ...... 27

4.3.1 Klimatische Einflussfaktoren ...... 28

4.3.2 Anthropogene Einflussfaktoren durch Landnutzung ...... 33

4.3.3 Einflussfaktoren durch Besonderheiten des Flusses ...... 35

5 Klimaänderung und Klimavariabilität in der Vergangenheit ...... 38

5.1 Entwicklung in Österreich ...... 39

5.2 Entwicklung im Forschungsgebiet ...... 44

5.2.1 Informationen aus bestehender Literatur ...... 44

5.2.2 Analyse der Messstationsdaten ...... 47

5.2.3 Kategorisierung der Hochwasserrisikotage ...... 53

6 Prognostizierte zukünftige Klimaentwicklung ...... 57

6.1 Ausgewählte Klimaprojektion ...... 57

6.2 Emissionsszenarien ...... 62

6.3 Raum- und Zeitparameter ...... 65 5

6.4 Entwicklung Österreich ...... 68

6.5 Niederschlagsentwicklung im Forschungsgebiet ...... 72

6.5.1 Vergleich: Messstelle vs. Modell ...... 72

6.5.2 Vergleich: Ortspunkt vs. andere Gitterpunkte ...... 75

6.5.3 Erkenntnisse Niederschlagsmenge ...... 77

6.5.4 Erkenntnisse Risikotage ...... 82

7 Fazit: Bewertung des Hochwasserrisikos ...... 92

8 Literaturverzeichnis ...... 95

Abbildungsverzeichnis

ABB. 1: HÖHEPUNKT DER ÜBERSCHWEMMUNG IN REICHENFELS AM 03.07.2012 IM BEREICH DES FREIBADES REICHENFELS. QUELLE:

HANS MOKORU...... 14

ABB. 2: HÖHEPUNKT DER ÜBERSCHWEMMUNG IN REICHENFELS AM 03.07.2012 AM NÖRDLICHEN ORTSENDE. QUELLE: GEMEINDE

REICHENFELS...... 14

ABB. 3: VERORTUNG DES FORSCHUNGSGEBIETES IN BEZUG ZU ÖSTERREICH. DIE ORANGE FLÄCHE SYMBOLISIERT DAS EINZUGSGEBIET

DER LAVANT AUF HÖHE REICHENFELS. QUELLE: EIGENER ENTWURF...... 20

ABB. 4: DARSTELLUNG DES EINZUGSGEBIETS DER LAVANT AUF HÖHE REICHENFELS. A) ZEIGT DIE FLÄCHENVERTEILUNG JE

BUNDESLAND, B) DIE TEILEINZUGSGEBIETE. QUELLE: EIGENER ENTWURF...... 21

ABB. 5: DARSTELLUNG DES EINZUGSGEBIETS DER LAVANT AUF HÖHE REICHENFELS NACH DER HÖHENVERTEILUNG. QUELLE: EIGENER

ENTWURF...... 22

ABB. 6: LANDNUTZUNG IM UNTERSUCHUNGSGEBIET NACH DER CORINE-KLASSIFIZIERUNG FÜR DAS JAHR 2018. DIE FARBEN DER

KATEGORIEN WURDEN EIGENSTÄNDIG GEWÄHLT. QUELLE: EIGENER ENTWURF...... 23

ABB. 7: SAISONALITÄT DER HOCHWÄSSER IN ÖSTERREICH. DIE FARBE GIBT DAS MITTLERE AUFTRITTSDATUM AN (Z.B. GELB FÜR MAI,

BLAU FÜR JÄNNER). DIE FARBINTENSITÄT GIBT DIE INTENSITÄT DER SAISONALITÄT AN. QUELLE: MERZ UND BLÖSCHL (2003B)

ZIT. N. SCHÖNER ET AL. (2011, S. 3–4)...... 25

ABB. 8: RELATIVE HÄUFIGKEIT VON PROZESSTYPEN VON 11518 HOCHWASSEREREIGNISSEN DER JAHRE 1971-1997. DIE

PROZESSTYPEN SIND (A) HOCHWÄSSER ZUFOLGE LANGER NIEDERSCHLÄGE, (B) HOCHWÄSSER ZUFOLGE KURZER

NIEDERSCHLÄGE, (C) HOCHWÄSSER AUFGRUND VON GEWITTERN, (D) REGEN-AUF-SCHNEE-EREIGNISSE UND (E)

SCHNEESCHMELZHOCHWÄSSER. EIN GROßER WERT DER HÄUFIGKEIT BESAGT, DASS DAS JAHRESHOCHWASSER OFT AUF DIESEN

TYP ZURÜCKZUFÜHREN IST. QUELLE: MERZ UND BLÖSCHL (2003A, S. 5–12)...... 26

ABB. 9: HYPOTHETISCHER EINFLUSS DER LANDNUTZUNG UND DER KLIMAVARIABILITÄT AUF HYDROLOGISCHE PROZESSE ALS

SKALENFUNKTION DES EINZUGSGEBIETES. QUELLE: BLÖSCHL ET AL. (2007, S. 1242)...... 27

ABB. 10: BEOBACHTETES, DURCHSCHNITTLICHES AUFTRETEN VON FLUSSHOCHWÄSSERN IN EUROPA ZWISCHEN 1960 UND 2010.

JEDER PFEIL REPRÄSENTIERT EINE HYDROMETRISCHE STATION (N =4062). FARBE UND RICHTUNG DES PFEILES SIGNALISIEREN

GEMÄß DER SKALA DIE DURCHSCHNITTLICHE ZEIT DER HOCHWÄSSER (HELLBLAU: WINTERHOCHWÄSSER; GRÜN BIS GELB:

FRÜHLINGSHOCHWÄSSER; ORANGE BIS ROT: SOMMERHOCHWÄSSER; VIOLETT BIS DUNKELBLAU: HERBSTHOCHWÄSSER). DIE

LÄNGE DER PFEILE ZEIGEN DIE KONZENTRATION DER HOCHWÄSSER INNERHALB EINES JAHRES (0: GLEICHVERTEILT; 1: ALLE

HOCHWÄSSER AM SELBEN TAG). QUELLE: BLÖSCHL ET AL. (2017, S. 590)...... 29

ABB. 11: KARTE ZUR DARSTELLUNG DES ANTEILS DER VERSIEGELTEN FLÄCHEN IN ÖSTERREICH IM JAHR 2012 IM 1 KM-RASTER.

QUELLE: ÖSTERREICHISCHE RAUMORDNUNGSKONFERENZ (ÖROK) (2015)...... 33

ABB. 12: AUSSCHNITT AUS ABB. 11. SCHWARZES OVAL SYMBOLISIERT DAS FORSCHUNGSGEBIET. QUELLE: ÖSTERREICHISCHE

RAUMORDNUNGSKONFERENZ (ÖROK) (2015), VERÄNDERT...... 34

ABB. 13: HYPOTHETISCHER EINFLUSS DER DREI TREIBER AUF DIE RELATIVEN HOCHWASSERSPITZEN ALS FUNKTION DER

EINZUGSGEBIETSEBENE (BASIEREND AUF BLÖSCHL ET AL. 2007): FLUSS: ENTFERNUNG VON AUEN ALS SPEICHER (A),

EINZUGSGEBIET: WANDEL IN DER LANDNUTZUNG WIE URBANISATION (B), ATMOSPHÄRE: KLIMAWANDEL WIE

VERÄNDERUNGEN IN DER REGENCHARAKTERISTIK (C). DIE DÜNNE LINIE UND DER ROTE PFEIL ILLUSTRIEREN DEN EFFEKT DER

ÄNDERUNGEN AUF DIE HOCHWASSERSPITZEN. QUELLE: HALL ET AL. (2014, S. 2738)...... 35 7

ABB. 14: TYPISCHE URSACHEN FÜR DIE VERÄNDERUNG VON HOCHWASSERSPITZEN ÜBER JAHRZEHNTE UND JAHRHUNDERTE:

BAU/ABBAU VON HYDRAULISCHEN STRUKTUREN (A), GRADUELLER LANDNUTZUNGSWANDEL (B) UND ERHÖHTE VARIABILITÄT

VON EXTREMEN REGENEREIGNISSEN (C). DIE HELLEREN SCHATTIERUNGEN REPRÄSENTIEREN DIE VARIABILITÄT INNERHALB EINER

ZEITSPANNE. QUELLE: HALL ET AL. (2014, S. 2739)...... 36

ABB. 15: REGIONALE MUSTER DER HOCHWASSERFREQUENZEN NACH URSPRUNGSTYP. EINE FREQUENZ VON 1 INDIZIERT, DASS ALLE

IM EINZUGSGEBIET AUFGETRETENEN JÄHRLICHEN HOCHWÄSSER DURCH DIESEN BESTIMMTEN PROZESS HERVORGERUFEN

WURDEN, WÄHREND EINE FREQUENZ VON 0 AUSSAGT, DASS DIESER PROZESS FÜR KEIN HOCHWASSER DER AUSLÖSER WAR.

HOCHWÄSSER ZUFOLGE LANGER NIEDERSCHLÄGE (A), HOCHWÄSSER ZUFOLGE KURZER NIEDERSCHLÄGE (B), HOCHWÄSSER

AUFGRUND VON GEWITTERN (C), REGEN-AUF-SCHNEE-HOCHWÄSSER (D) UND SCHNEESCHMELZHOCHWÄSSER (E).

EINGEBETTETE ÜBERLAGERN DABEI DIE GRÖßEREN EINZUGSGEBIETE UND NUR EINZUGSGEBIETE KLEINER ALS 5000 KM² SIND

BERÜCKSICHTIGT. QUELLE: MERZ UND BLÖSCHL (2003A, S. 5–12)...... 40

ABB. 16: GEGLÄTTETE JAHRESMITTELREIHEN DES JAHRESNIEDERSCHLAGES VON 4 SUBREGIONEN ÖSTERREICHS VON MESSBEGINN BIS

2009. GELB: WESTÖSTERREICH, GRÜN: NORDÖSTERREICH, ROT: INNERALPINE TÄLER, BLAU: SÜDOSTÖSTERREICH (GLÄTTUNG

MIT 20-JÄHRIGEM GAUß’SCHEN TIEFPASSFILTER). QUELLE: SCHÖNER ET AL. (2011, S. 2–31)...... 41

ABB. 17: TRENDS DER JAHRES- UND VIERTELJAHRESNIEDERSCHLÄGE FÜR DIE PERIODE 1950-2007. PEGEL MIT MINDESTENS 45

JAHREN BEOBACHTUNG. GROßE KREISE BLAU: STEIGENDE TRENDS, GROßE KREISE ROT: FALLENDE TRENDS, KLEINE KREISE:

TRENDS NICHT SIGNIFIKANT. QUELLE: SCHÖNER ET AL. (2011, S. 4–18)...... 43

ABB. 18: TRENDS DER JAHRES- UND VIERTELJAHRESNIEDERSCHLÄGE FÜR DIE PERIODE 1976-2007. PEGEL MIT MINDESTENS 25

JAHREN BEOBACHTUNG. GROßE KREISE BLAU: STEIGENDE TRENDS, GROßE KREISE ROT: FALLENDE TRENDS, KLEINE KREISE:

TRENDS NICHT SIGNIFIKANT. QUELLE: SCHÖNER ET AL. (2011, S. 4–16)...... 44

ABB. 19: BEOBACHTETE ÄNDERUNG DER SAISONALEN NIEDERSCHLAGSSUMME AUS SPARTACUS (HIEBL UND FREI 2016) FÜR DEN

ZEITRAUM 1996-2007 (OBERES PANEL) UND 1996-2014 (UNTERES PANEL) RELATIV ZUM ZEITRAUM 1976-1995. DIE

SCHWARZEN OVALE IM UNTEREN PANEL ILLUSTRIEREN DAS UNTERSUCHUNGSGEBIET. AUS: BUNDESMINISTERIUM FÜR LAND-

UND FORSTWIRTSCHAFT, UMWELT UND WASSERWIRTSCHAFT (2017, S. 17), VERÄNDERT...... 45

ABB. 20: TRENDS DER DURCH DAS KLIMAMODELL CLM SIMULIERTEN JAHRES- UND VIERTELJAHRESNIEDERSCHLÄGE FÜR DIE PERIODE

1976-2007. GROßE QUADRATE BLAU: STEIGENDE TRENDS, GROßE QUADRATE ROT: FALLENDE TRENDS, KLEINE QUADRATE:

NICHT SIGNIFIKANTE TRENDS. QUELLE: SCHÖNER ET AL. (2011, S. 4–19)...... 46

ABB. 21: SAISONALITÄT DER MONATSNIEDERSCHLÄGE FÜR DIE JAHRE 1951-1997. EINGETRAGEN IST DER MONAT, IN DEM IM

MITTEL DAS MAXIMUM AUFTRITT (FARBE) SOWIE DIE INTENSITÄT DER SAISONALITÄT (STARKE SAISONALITÄT DUNKEL,

SCHWACHE SAISONALITÄT HELL). QUELLE: SCHÖNER ET AL. (2011, S. 4–8)...... 47

ABB. 22: DARSTELLUNG DER ENTWICKLUNG DES JAHRESNIEDERSCHLAGES IN REICHENFELS VON 1971 BIS 2015 AUF BASIS DER

MESSAUFZEICHNUNGEN DER NLV-MESSSTELLE IN REICHENFELS. DIE SCHWARZE LINIE ILLUSTRIERT DIE TRENDLINIE. QUELLE:

EIGENER ENTWURF...... 48

ABB. 23: DARSTELLUNG DER ENTWICKLUNG DES NIEDERSCHLAGES IM AUGUST IN REICHENFELS VON 1971 BIS 2015 AUF BASIS DER

MESSAUFZEICHNUNGEN DER NLV-MESSSTELLE IN REICHENFELS. DIE SCHWARZE LINIE ILLUSTRIERT DIE TRENDLINIE. QUELLE:

EIGENER ENTWURF...... 49

ABB. 24: DARSTELLUNG DER ENTWICKLUNG DES NIEDERSCHLAGES IM AUGUST IN REICHENFELS VON 1971 BIS 2015 AUF BASIS DER

MESSAUFZEICHNUNGEN DER NLV-MESSSTELLE IN REICHENFELS. DIE SCHWARZE LINIE ILLUSTRIERT DIE TRENDLINIE. QUELLE:

EIGENER ENTWURF...... 49 8

ABB. 25: DARSTELLUNG DER ENTWICKLUNG DES NIEDERSCHLAGES IM JUNI IN REICHENFELS VON 1971 BIS 2015 AUF BASIS DER

MESSAUFZEICHNUNGEN DER NLV-MESSSTELLE IN REICHENFELS. DIE SCHWARZE LINIE ILLUSTRIERT DIE TRENDLINIE. QUELLE:

EIGENER ENTWURF...... 49

ABB. 26: INCA-NIEDERSCHLAGSSUMMEN DER ZAMG FÜR DIE STEIERMARK UND GROßE TEILE UNTERKÄRNTENS FÜR DEN 3. JULI

2012. DIE ROTE REGION MIT DEN HÖCHSTEN WERTEN LIEGT DABEI GENAU IM FORSCHUNGSGEBIET. QUELLE: KOBOLTSCHNIG ET

AL. (2012, S. 3)...... 54

ABB. 27: PROJIZIERTE ÄNDERUNG DES NIEDERSCHLAGS IN PROZENT SIMULIERT MIT 16 GLOBAL-/REGIONALMODELL-

KOMBINATIONEN IN WINTER (OBEN) UND SOMMER (UNTEN) IM GEBIETSMITTEL DEUTSCHLAND RELATIV ZU 1971-2000

(GLEITENDES 31-JAHRESMITTEL); IN GRAU DIE JAHRESWERTE ALLER SIMULATIONEN. QUELLE: JACOB ET AL. (2012, S. 19). .. 58

ABB. 28: PROJIZIERTE ÄNDERUNG DES NIEDERSCHLAGES IN PROZENT IM A1B-SZENARIO SIMULIERT MIT 16 GLOBAL-

/REGIONALMODELL-KOMBINATIONEN IN WINTER (OBEN) UND SOMMER (UNTEN) IM GEBIETSMITTEL DEUTSCHLAND RELATIV ZU

1971-2000 (GLEITENDES 11-JAHRESMITTEL). QUELLE: JACOB ET AL. (2012, S. 18)...... 59

ABB. 29: KOMBINATIONEN VON GLOBAL- (GCMS) UND REGIONALMODELLEN (RCMS) AUS EURO-CORDEX ZUR GENERIERUNG

VON KLIMAPROJEKTIONEN FÜR DIE TREIBHAUSGASSZENARIEN RCP4.5 UND RCP8.5 MIT EINER AUFLÖSUNG VON 12,5 KM. DIE

MATRIX ZEIGT VERFÜGBARE (GRÜN), LAUFENDE (ORANGE) UND GEPLANTE (ROT) SIMULATIONEN ZUM STICHTAG 15. JUNI

2015. QUELLE: BUNDESMINISTERIUM FÜR LAND- UND FORSTWIRTSCHAFT, UMWELT UND WASSERWIRTSCHAFT (2016, S. 10)...... 60

ABB. 30: TREND DER NIEDERSCHLAGSSUMME IM WINTER (DJF, OBEN) UND SOMMER (JJA, UNTEN) FÜR DIE PERIODE 19,76-2007,

AUS HOMOGENISIERTEN HISTALP-STATIONSDATEN UND CLM SIMULATIONEN. SIGNIFIKANTE TRENDS IN DEN HISTALP-

STATIONSDATEN SIND MIT EINEM + GEKENNZEICHNET. DJF = DEZEMBER, JÄNNER, FEBRUAR, JJA = JUNI, JULI, AUGUST.

QUELLE: SCHÖNER ET AL. (2011, S. 2–52)...... 61

ABB. 31: TABELLE DER VIER REPRÄSENTATIVEN KONZENTRATIONSPFADE (RCPS) INKLUSIVE STRAHLUNGSANTRIEB,

KONZENTRATIONSWERT, VERLAUF DES PFADES UND DEM ZUGRUNDLIEGENDEN MODELL. QUELLE: MOSS ET AL. (2010, S. 753)...... 63

ABB. 32: ATMOSPHÄRISCHE CO2-KONZENTRATIONEN (IN PPM) ENTSPRECHEND DER ABGELÖSTEN SRES (GESTRICHELT) UND DER

AKTUELLEN RCP-SZENARIEN (DURCHGEZOGEN). DIE SCHWARZE LINIE ZEIGT DIE HISTORISCHE KONZENTRATION. QUELLE:

KOTLARSKI UND TRUHETZ (2017), ZITIERT NACH BUNDESMINISTERIUM FÜR LAND- UND FORSTWIRTSCHAFT, UMWELT UND

WASSERWIRTSCHAFT (2016, S. 7)...... 64

ABB. 33: DARSTELLUNG DER UNTERSCHIEDLICHEN NIEDERSCHLAGSMENGEN IM EINZUGSGEBIET DER LAVANT BIS REICHENFELS IM JAHR

2030 NACH EINEM BELIEBIGEN KLIMAMODELL FÜR RCP4.5. ÜBERPRÜFT WURDEN VIER BELIEBIGE STELLEN, VERTEILT AUF DAS

GESAMTE GEBIET. W LS = WERT LAVANTSEE, W S = WERT SOMMERAU, W RF = WERT REICHENFELS, W ÖE = WERT

ÖSTLICHES EINZUGSGEBIET. QUELLE: EIGENER ENTWURF...... 66

ABB. 34: VERWENDETE GITTERPUNKTE FÜR DIE ANALYSE DER ZUKÜNFTIGEN NIEDERSCHLÄGE IM EINZUGSGEBIET DER LAVANT AUF

HÖHE REICHENFELS. DIE VIER UNTERSUCHUNGSPUNKTE REPRÄSENTIEREN SOWOHL EINE RÄUMLICHE ALS AUCH EINE

HÖHENVERTEILUNG DES EINZUGSGEBIETES. ÖSTL. EZG = ÖSTLICHES EINZUGSGEBIET. QUELLE: EIGENER ENTWURF,

TOPOGRAPHISCHE GRUNDLAGE: BASEMAP.AT...... 68

ABB. 35: PROJEKTION FÜR DIE ÄNDERUNG DER LUFTTEMPERATUR (OBEN) UND DER NIEDERSCHLAGSSUMME (UNTEN) AUS BIAS-

KORRIGIERTEN REGIONALEN KLIMAMODELLSIMULATIONEN VON ÖKS15 (CHIMANI ET AL. 2016), BASIEREND AUF EURO-

CORDEX KLIMAMODELLSIMULATIONEN FÜR DAS SZENARIO RCP8.5. MITTELWERT DES ZEITRAUMES 2021-2050 IM 9

VERGLEICH ZU 1971-2000. SOMMER UND WINTER. QUELLE: BUNDESMINISTERIUM FÜR LAND- UND FORSTWIRTSCHAFT,

UMWELT UND WASSERWIRTSCHAFT (2017, S. 21)...... 69

ABB. 36: SIMULIERTE TEMPERATURÄNDERUNG FÜR KÄRNTEN IM VERGLEICH ZU DER BEOBACHTETEN TEMPERATUR VON 1971-2000

NACH DEM RCP8.5-SZENARIO. QUELLE: AMT DER KÄRNTNER LANDESREGIERUNG (2016, S. 6)...... 70

ABB. 37: SIMULIERTE NIEDERSCHLAGSÄNDERUNG FÜR 2071-2100 IM VERGLEICH ZUM BEOBACHTETEN NIEDERSCHLAG VON 1971-

2000 NACH DEM RCP8.5-SZENARIO. QUELLE: AMT DER KÄRNTNER LANDESREGIERUNG (2016, S. 8)...... 71

ABB. 38: VERGLEICH ZWISCHEN DER NLV-MESSTELLE UND DER KLIMAPROJEKTION EC-EARTH/CLM FÜR DIE EMISSIONSSZENARIEN

RCP4.5 UND RCP8.5 FÜR DIE ZEIT VON 1985 BIS 2015. QUELLE: EIGENER ENTWURF...... 74

ABB. 39: ENTWICKLUNG DES DURCHSCHNITTSNIEDERSCHLAGES AUF BASIS DER KLIMAPROJEKTION EC-EARTH/CLM FÜR DAS RCP4.5-

SZENARIO. WERTE DER TABELLE 7 GRAFISCH DARGESTELLT. QUELLE: EIGENER ENTWURF...... 78

ABB. 40: VERTEILUNG DES JÄHRLICHEN DURCHSCHNITTSNIEDERSCHLAGES GEMÄß DER KLIMAPROJEKTION EC-EARTH/CLM NACH DEM

RCP4.5-SZENARIO JE PERIODE. QUELLE: EIGENER ENTWURF...... 79

ABB. 41: ENTWICKLUNG DES DURCHSCHNITTSNIEDERSCHLAGES AUF BASIS DER KLIMAPROJEKTION EC-EARTH/CLM FÜR DAS RCP4.5-

SZENARIO. WERTE DER TABELLE 7 GRAFISCH DARGESTELLT. QUELLE: EIGENER ENTWURF...... 80

ABB. 42: VERTEILUNG DES JÄHRLICHEN DURCHSCHNITTSNIEDERSCHLAGES GEMÄß DER KLIMAPROJEKTION EC-EARTH/CLM NACH DEM

RCP8.5-SZENARIO JE PERIODE. QUELLE: EIGENER ENTWURF...... 81

ABB. 43: GESAMTHOCHWASSERRISIKOSITUATIONEN IM UNTERSUCHUNGSGEBIET JE TEILGEBIET UND PERIODE FÜR DAS

EMISSIONSSZENARIO RCP4.5. LS = LAVANTSEE, ÖSTL. EZG = ÖSTLICHES EINZUGSGEBIET, SOM = SOMMERAU, RF =

REICHENFELS. QUELLE: EIGENER ENTWURF...... 83

ABB. 44: VERTEILUNG DER RISIKOSITUATION NACH ART DES RISIKOS UND TEILPERIODEN FÜR DAS EMISSIONSSZENARIO RCP4.5. LS =

LAVANTSEE, ÖSTL. EZG = ÖSTLICHES EINZUGSGEBIET, SOM = SOMMERAU, RF = REICHENFELS. QUELLE: EIGENER ENTWURF. 84

ABB. 45: GESAMTHOCHWASSERRISIKOSITUATIONEN IM UNTERSUCHUNGSGEBIET JE TEILGEBIET UND PERIODE FÜR DAS

EMISSIONSSZENARIO RCP8.5. LS = LAVANTSEE, ÖSTL. EZG = ÖSTLICHES EINZUGSGEBIET, SOM = SOMMERAU, RF =

REICHENFELS. QUELLE: EIGENER ENTWURF...... 85

ABB. 46: VERTEILUNG DER RISIKOSITUATION NACH ART DES RISIKOS UND TEILPERIODEN FÜR DAS EMISSIONSSZENARIO RCP8.5. LS =

LAVANTSEE, ÖSTL. EZG = ÖSTLICHES EINZUGSGEBIET, SOM = SOMMERAU, RF = REICHENFELS. QUELLE: EIGENER ENTWURF. 85

ABB. 47: ENTWICKLUNG DER RISIKOTAGE AM GITTERPUNKT IM ORT REICHENFELS NACH RISIKOART UND PERIODE NACH DER

KLIMAPROJEKTION EC-EARTH/CLM IM RCP4.5-SZENARIO. QUELLE: EIGENER ENTWURF...... 89

ABB. 48: ENTWICKLUNG DER RISIKOTAGE AM GITTERPUNKT IM ORT REICHENFELS NACH RISIKOART UND PERIODE NACH DER

KLIMAPROJEKTION EC-EARTH/CLM IM RCP8.5-SZENARIO. QUELLE: EIGENER ENTWURF...... 90

Tabellenverzeichnis

TABELLE 1: TRENDAUSWERTUNG DER NIEDERSCHLAGSDATEN DER NLV-MESSSTELLE IN REICHENFELS VON 1971-2015. DIE LETZTE

SPALTE GIBT DIE DIFFERENZ ZWISCHEN MINIMAL- UND MAXIMALWERT AN. BLAU SCHATTIERT SIND DIE MAXIMA DER

JEWEILIGEN SPALTE, ORANGE SCHATTIERT DIE MINIMA (OHNE GESAMTJAHR). MONATSSCHATTIERUNGEN: GRAU: WINTER,

GRÜN: FRÜHLING, GELB: SOMMER, BRAUN: HERBST. QUELLE: EIGENER ENTWURF...... 50

TABELLE 2: DURCHSCHNITT DES MONATLICHEN NIEDERSCHLAGES MIT DER DAZUGEHÖRIGEN STANDARDABWEICHUNG FÜR DIE PERIODE

1971-2015. NS = NIEDERSCHLAG, SA = STANDARDABWEICHUNG. %-SPALTE GIBT DEN GERUNDETEN PROZENTWERT DER

STANDARDABWEICHUNG VOM DURCHSCHNITTLICHEN NIEDERSCHLAG AN. QUELLE: EIGENER ENTWURF...... 52

TABELLE 3: KATEGORISIERUNG DER TÄGLICHEN NIEDERSCHLÄGE IN BEZUG AUF HOCHWASSERRISIKO VON 1985-2015 AUF

MONATSEBENE. 1 TAG RISIKO: ≥ 50MM/TAG, 2 TAGE RISIKO: ≥ 80MM/2TAGE, 3 TAGE RISIKO: ≥ 100MM/3TAGE, 1 TAG

RISIKO HOCH: ≥ 90MM/TAG, RISIKO HOCH KOMB.: MIN. 2 DER VORHERIGEN KLASSEN. ORANGE SCHATTIERT SIND DIE

HÖCHSTEN WERTE DER JEWEILIGEN KLASSE. QUELLE: EIGENER ENTWURF...... 55

TABELLE 4: GITTERPUNKTE, DIE ZUR ANALYSE DER ZUKÜNFTIGEN NIEDERSCHLAGSSITUATION IM EINZUGSGEBIET DER LAVANT AUF

HÖHE REICHENFELS HERANGEZOGEN WURDEN. QUELLE: EIGENER ENTWURF ...... 67

TABELLE 5: VERGLEICH DER MESSDATEN (EBENE JAHR) DER NLV-MESSSTELLE IN REICHENFELS MIT DEN MODELLDATEN DER

GEWÄHLTEN KLIMAPROJEKTION EC-EARTH/CLM FÜR DIE EMISSIONSSZENARIEN RCP4.5 UND RCP8.5 FÜR DIE PERIODE 1985

BIS 2015. MST = MESSSTELLE. QUELLE: EIGENER ENTWURF...... 73

TABELLE 6: GEGENÜBERSTELLUNG VON VIER GITTERPUNKTEN DER KLIMAPROJEKTION EC-EARTH/CLM IN DEN BEIDEN

EMISSIONSSZENARIEN RCP4.5 UND RCP8.5, DIE GLEICHMÄßIG ÜBER UNTERSUCHUNGSGEBIET UND SEEHÖHE VERTEILT

WURDEN. WERTE WURDEN GERUNDET. DIE PROZENTÄNDERUNGEN WERDEN DABEI AUF DEN GITTERPUNKT REICHENFELS

BEZOGEN. MITTEL = ARITHMETISCHES MITTEL, SA = STANDARDABWEICHUNG, RF = REICHENFELS (794 M SEEHÖHE), SOM =

SOMMERAU (1299 M), ÖEZG = ÖSTLICHES EINZUGSGEBIET (1609 M), LS = LAVANTSEE (2056 M). QUELLE: EIGENER

ENTWURF...... 76

TABELLE 7: ENTWICKLUNG DES DURCHSCHNITTLICHEN JAHRESNIEDERSCHLAGES DER VIER GITTERPUNKTE IM UNTERSUCHUNGSGEBIET

AUF BASIS DER KLIMAPROJEKTION EC-EARTH/CLM NACH DEM RCP4.5-SZENARIO. RF = REICHENFELS, SOM = SOMMERAU,

ÖEZG = ÖSTLICHES EINZUGSGEBIET, LS = LAVANTSEE. QUELLE: EIGENER ENTWURF...... 78

TABELLE 8: ENTWICKLUNG DES DURCHSCHNITTLICHEN JAHRESNIEDERSCHLAGES DER VIER GITTERPUNKTE IM UNTERSUCHUNGSGEBIET

AUF BASIS DER KLIMAPROJEKTION EC-EARTH/CLM NACH DEM RCP8.5-SZENARIO. RF = REICHENFELS, SOM = SOMMERAU,

ÖEZG = ÖSTLICHES EINZUGSGEBIET, LS = LAVANTSEE. QUELLE: EIGENER ENTWURF...... 80

TABELLE 9: MONATLICHES AUFTRETEN VON RISIKOSITUATIONEN IN HINBLICK AUF HOCHWÄSSER IM RCP4.5-SZENARIO. DIE HÖHE

DER ZAHL GIBT AUSKUNFT ÜBER DIE GITTERPUNKTE, DIE IN DIE JEWEILIGE KATEGORIE FALLEN. DIE SCHATTIERUNGEN

SYMBOLISIEREN DIE HÖCHSTWERTE JEDES MONATS. BEI GLEICHEM WERT WURDE HÖHERE KATEGORIE SCHATTIERT. QUELLE:

EIGENER ENTWURF...... 87

TABELLE 10: MONATLICHES AUFTRETEN VON RISIKOSITUATIONEN IN HINBLICK AUF HOCHWÄSSER IM RCP8.5-SZENARIO. DIE HÖHE

DER ZAHL GIBT AUSKUNFT ÜBER DIE GITTERPUNKTE, DIE IN DIE JEWEILIGE KATEGORIE FALLEN. DIE SCHATTIERUNGEN

SYMBOLISIEREN DIE HÖCHSTWERTE JEDES MONATS. BEI GLEICHEM WERT WURDE HÖHERE KATEGORIE SCHATTIERT. QUELLE:

EIGENER ENTWURF...... 88

TABELLE 11: VERGLEICH DER FÜNF STÄRKSTEN TAGESNIEDERSCHLÄGE NACH RCP-SZENARIO UND PERIODE. MST = NLV-MESSSTELLE

REICHENFELS. QUELLE: EIGENER ENTWURF...... 91

1 Einleitung

Hochwässer sind Naturerscheinungen, die in regelmäßigen Abständen in Berichten der Medien anzutreffen sind. In Mitteleuropa ist es vor allem die warme Sommerzeit, in der Print- wie auch digitale Informationsüberbringer vermehrt über Überschwemmungen berichten. Diese Berichterstattungen umfassen zumeist auch Fotos und Details zu den Schäden, die sehr oft Hand in Hand mit auftretenden Hochwasserereignissen gehen. Neben Sachschäden, die zum großen Teil Zerstörungen am Grund, Überflutungen der Kellerräume oder auch Beschädigungen an anderen Wertgegenständen beinhalten, gibt es dabei sehr oft auch Verletzungen von Menschen. Diese treten zum Teil durch die Folgen der Wassermassen auf, zum Teil beim Rettungsversuch von anderen Personen, die in seltenen Fällen auch schon tödlich endeten. Hochwasserereignisse sind eine ubiquitäre Naturgefahr, die laut Daten des Instituts für Hydraulik und landeskulturelle Wasserwirtschaft (IHLW) mit einem global geschätzten durchschnittlichen Jahresverlust von 104 Milliarden US-Dollar weltweit am meisten Menschen betreffen (Blöschl et al. 2017). Dieser Umstand der Gefahr für Kapital und Mensch gepaart mit einem Hochwasserereignis im Untersuchungsgebiet im Jahr 2012 kann als Ursprung dieser Arbeit angesehen werden. Zum besseren Verständnis der Forschung soll dieses kurz dargestellt werden.

Im Bericht der Abteilung 8 – Kompetenzzentrum Umwelt, Wasser und Naturschutz (heute Umwelt, Energie und Naturschutz) des Amtes der Kärntner Landesregierung (Koboltschnig et al. 2012) wird das Hochwasser des 03. Juli 2012, welches zu enormen Überschwemmungen (Abb. 1 und 2) und auch Schäden an Gebäuden und anderen Anlagen (Freibad Reichenfels) führte, aus hydrologischer Sicht analysiert. Die starken Niederschläge im obersten Lavanttal an der Landesgrenze zwischen der Steiermark und Kärnten (vor allem im Bereich des Zirbitzkogels) hatten ein derartiges Ausmaß, dass die INCA-Datenauswertungen der Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik (ZAMG) teilweise einen Wert von 170 mm innerhalb zwei Stunden ergaben. Eine externe Beobachterin in Obdach, dem nördlich von Reichenfels gelegenen Grenzort auf der steirischen Seite, hat ebenso 130 mm gemessen, wobei angeblich nicht der gesamte Niederschlag erfasst wurde. Diese Angabe unterstützt die Messungen der ZAMG, obwohl die Hydrographischen Dienste der Steiermark und Kärnten in den Orten direkt nur 42 mm (Obdach) und 44 mm (Reichenfels) in zwei Stunden gemessen haben. Um ein Verständnis für diese Niederschlagszahlen zu erhalten, gibt es das Lorenz Skoda Modell des Dienstes eHYD des Bundesministeriums für Nachhaltigkeit und Tourismus, welches laut dem hydrologischen Bericht bei 170 mm Niederschlag in zwei Stunden ein Wiederkehrintervall von zirka 700 Jahren ergibt. Im Jährlichkeitsfeld der Bemessungsniederschläge würde daraus ein über 5000-jährliches Phänomen resultieren. Natürlich darf nicht vergessen werden, dass es sich dabei nur um bestimmte Stellen handelte

13 und die Differenz der Niederschlagswerte im relativ kleinen Einzugsgebiet doch sehr groß war. Ein Aspekt, der in der Arbeit noch genauer thematisiert wird.

Abb. 1: Höhepunkt der Überschwemmung in Reichenfels am 03.07.2012 im Bereich des Freibades Reichenfels. Quelle: Hans Mokoru.

Abb. 2: Höhepunkt der Überschwemmung in Reichenfels am 03.07.2012 am nördlichen Ortsende. Quelle: Gemeinde Reichenfels.

Aus diesem extremen Ereignis und natürlich den dadurch entstandenen Schäden folgten Überlegungen, die schlussendlich zur Formulierung der Forschungsfrage dieser Arbeit führten. Nachdem zunächst allgemein nach der Wahrscheinlichkeit eines solchen Events gefragt wurde, verlagerte sich das Interesse zunehmend in Richtung Zukunft und Klima. Dass sich

14 das Klima ändert, ist ein unbestreitbarer Fakt. Dass vor allem in naher Zukunft, womit in diesem Fall das 21. Jahrhundert gemeint ist, eine deutliche Temperaturzunahme und somit Veränderungen in der gesamten globalen Klimasituation erwartet werden können, führt dazu, dass auch lokale Naturgefahren wie dieses Ereignis aus dem Jahr 2012 einem Wandel ausgesetzt sein werden. Blöschl et al. (2007, S. 1242) berichten von steigenden Zunahmen von extremen hydrologischen Ereignissen in den Anfangsjahren des 21. Jahrhunderts, warnen jedoch auch davor, dass meist nur jene Gebiete untersucht wurden, die tatsächlich derartige Entwicklungen vorweisen. Allgemein sieht der Bereich der Hydrologie die Beziehungen zwischen Umweltfaktoren äußerst vorsichtig. So schreiben Field et al. (2012, S. 13) davon, dass aufgezeichnete Veränderungen in Niederschlag und Temperatur ausschlaggebend für mögliche Änderungen im Bereich der Hochwässer sein mögen, diese jedoch selbst nicht eindeutig feststellbar sind, da die Ursachen für regionale Änderungen sehr komplex sein können. Zusätzlich haben auch globale Wetterphänomene wie die Westwinde (Atlantic Jet, African Jet) oder die El Niño-Southern Oscillation (ENSO) Einflüsse auf die lokalen Gegebenheiten (Merz et al. 2014, S. 1925–1926). Trotz dieser Kompliziertheit und der Unsicherheiten soll in dieser Forschungsarbeit genau dieses Zusammenspiel zwischen lokal und global in Verbindung gesetzt werden, um zu analysieren, ob solche Starkniederschlagsereignisse im Forschungsgebiet eine Änderung erfahren und wie relevant diese mögliche Veränderung in Bezug auf Hochwässer ist.

Meteorologische Prognosen sind eine äußerst komplexe Angelegenheit, da unglaublich viele Faktoren auf unterschiedlichen Ebenen Einfluss auf das Wetter ausüben. Um im Zuge der Arbeit eine adäquate Abschätzung für die lokale Situation zu liefern, ist es notwendig, Vereinfachungen und Ausschlüsse vorzunehmen. Nicht nur um den Komplexitätsgrad auf geregeltem Niveau zu halten, sondern auch um die Vielzahl an möglichen Unsicherheiten und Unzuverlässigkeiten zu minimieren. Wie in den täglichen Wetterberichten teilweise zu erkennen ist, gibt es auf regionaler Ebene selbst in diesen kurzzeitigen Vorhersagen deutliche Abweichungen, womit sich die Schwierigkeit im Prognostizieren der zukünftigen Klimasituation nur erahnen lässt. Aus diesem Grund wird der Fokus der Forschung vor allem auf den für Hochwässer ausschlaggebenden Niederschlag gelegt. Die Forschungsfrage lautet demnach, inwiefern sich die Niederschlagswerte im Untersuchungsgebiet in der Vergangenheit änderten und welche Auswirkungen diese und die prognostizierte zukünftige Entwicklung für das Hochwasserrisiko in der Region Reichenfels mit sich bringen. Aufgrund der methodischen Vorgehensweise (siehe Kapitel 2) wird dabei die Entwicklung bis 2100 analysiert. Die Hypothesen, die im Zuge dieser Arbeit verifiziert oder falsifiziert werden sollen, lauten demnach:

• Die durchschnittlichen Jahresniederschlagswerte nehmen im Untersuchungsgebiet bis 2100 konstant zu, wodurch Hochwasserereignisse wahrscheinlicher sind. • Extreme Niederschlagsereignisse nehmen zu, wodurch Überschwemmungen wahrscheinlicher sind. • Extreme Niederschlagsereignisse erfolgen hauptsächlich in den wärmeren Sommermonaten (Juni bis September), wodurch Überschwemmungen als Folge von Gewitterniederschlägen und somit weiter als Folge der Klimaerwärmung betrachtet werden können.

Im folgenden Kapitel wird dazu die genaue Vorgehensweise mit den ausgewählten Methoden dargebracht, die schlussendlich zur Beantwortung dieser Hypothesen führt. Gearbeitet wird dabei mit einem Klimamodell, welches aufgrund unterschiedlicher Annahmen Niederschlags- und Temperaturwerte „vorhersagt“. Kapitel 3 beschreibt in kompakter Form das Untersuchungsgebiet. Dabei wird das Gebiet verortet und prägnant im Sinne der Physio- und Humangeographie beschrieben. In Kapitel 4 wird das Makrothema Hochwasser dargestellt und definiert. Es beinhaltet eine Klarstellung, womit verständlich werden soll, was gemeint ist, wenn von Hochwasser oder Überschwemmung die Rede ist und welche Prozesse und Faktoren zur Entstehung eines solchen Ereignisses beitragen bzw. dafür ausschlaggebend sind. Kapitel 5 liefert Analysen zur vergangenen Entwicklung in Österreich allgemein und dem Forschungsgebiet speziell. Während die Entwicklung in Österreich allein auf Recherche basiert, soll die Analyse in der Region Reichenfels aufgrund der Daten der Messstation genauer ausfallen. Kapitel 6 bildet den Kern der Forschung und gibt die Ergebnisse wieder, die anhand der Auswertung der zukünftigen Daten gefunden wurden. Die Resultate werden mithilfe von Berechnungen und Graphiken dargestellt und in Bezug zur Forschungsfrage interpretiert. Zum Abschluss liefert Kapitel 7 ein Fazit, welches die angeführten Hypothesen verifiziert bzw. falsifiziert.

2 Methoden

Literaturrecherche

Die Basis der gesamten Forschungsarbeit bildet eine weitreichende Literaturrecherche, in der Grundlegendes über Hochwässer und Überschwemmungen erarbeitet wurde. Zusätzlich wurde über den Klimawandel und vor allem die klimatischen Veränderungen in Europa und speziell Österreich recherchiert, um auch passende Hypothesen bezüglich der Forschungsfrage aufstellen zu können. Auch die verschiedenen Aspekte und ihre Auswirkungen in Bezug auf die Entstehung von Hochwässer wurden über Literatur erworben. Dadurch konnten Annahmen und Ausschlüsse durchgeführt werden, die in Hinblick auf das Forschungsgebiet irrelevant sind.

GIS-Bearbeitung

Die GIS-Bearbeitung kommt hauptsächlich im Kapitel 3 zur Darstellung des Forschungsgebietes zum Einsatz. Über das freie Open-Source-Geographische- Informationssystem QGIS, welches zur Erstellung, Bearbeitung und Analyse räumlicher Informationen unter Windows, Mac, Linux und BSD dient, wurde das Untersuchungsgebiet abgegrenzt und beschrieben, einzelne Objekte abgemessen und Informationen bezüglich Hochwässer abgeleitet. Mit QGIS wurden Karten zur besseren Veranschaulichung des Forschungsgebietes erstellt und in die Arbeit integriert. Dabei wurde die Desktop-Version QGIS 3.6.0 verwendet und Informationen und Daten von unterschiedlichen Webseiten bezogen, darunter basemap.at, data.gv.at, welche knapp 25.000 freie Datensätze für ganz Österreich zur Verfügung stellt, und die KAGIS-Website der Abteilung 8 der Kärntner Landesregierung, welche ebenfalls bereitwillig Daten anbot.

Analyse aus Messstationsdaten

Neben einer Literaturrecherche besteht Kapitel 5 hauptsächlich aus der Analyse von vergangenen Messwerten in Bezug auf Niederschlag. Für die Auswertung des vergangenen Niederschlages im Untersuchungsgebiet wurde die Datenreihe der NLV-Messstelle Reichenfels (HZBNr: 114298) des Dienstes eHYD des Bundesministeriums für Nachhaltigkeit und Tourismus herangezogen. Der Datensatz umfasst tägliche Niederschlagswerte im Zeitraum vom 01. Jänner 1971 bis zum 31. Dezember 2015. Jeden Tag um 7 Uhr morgens wurden die Messwerte auf einer Seehöhe von 800 Metern gemessen und im Format mit einer Nachkommastelle in Millimeter in den Datensatz eingebracht. Somit ergeben sich Niederschlagswerte für eine Zeitdauer von 45 Jahren, aus denen die Entwicklung und der Trend auf verschiedenen Ebenen herausgearbeitet wurde. Zusätzlich wurden auch

Starkniederschlagsereignisse herausgefiltert, um Vergleichsdaten zu zukünftigen Zeiträumen zu erhalten. Die Kategorisierung dazu erfolgt in der Analyse.

Analyse aus Klimamodellprognosen

Die Vorhersage von zukünftigen meteorologischen Entwicklungen ist wie bereits erwähnt eine äußerst komplizierte und unsichere Angelegenheit. Im Fachbereich der Meteorologie werden für Auswertungen zu diesem Zwecke Klimamodelle verwendet. Gemäß dem ÖKS15 Endbericht (Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Umwelt und Wasserwirtschaft 2016, S. 8–9) lässt sich der Vorgang mit diesen wie folgt beschreiben. Prinzipiell erlauben Klimamodelle mithilfe von verschiedenen mathematischen Gleichungen eine vereinfachte Abbildung des Klimasystems eines bestimmten Raumausschnittes. Die mathematischen Gleichungen, die Veränderungen von klimarelevanten Komponenten wie Temperatur, Druck, Feuchte, usw. ausdrücken, werden von Hochleistungsrechnern gelöst. Im übertragenen Sinne wird dabei ein Gitter um den gesamten Globus gespannt, wodurch Zellen entstehen, die in diesen Modellen mit ihren Nachbarzellen interagieren. Da die zeitgleiche Berechnung des Netzes über die gesamte Erde einen sehr hohen Rechenaufwand mit sich bringt, ist die Auflösung dieser Globalen Klimamodelle (GCMs – General Circulation Models) auf eine Gitterweite von wenigen hundert Kilometern begrenzt (Taylor et al. 2012). Heinrich (2013, S. 25) schreibt von einer Gittergröße zwischen 100 und 300 Kilometern und weist somit auf die Unbrauchbarkeit für regionale Anwendungen hin. Umfasst das Untersuchungsgebiet nur einen Ausschnitt der Erde, so gibt es dafür regionale Klimamodelle (RCMs – Regional Climate Models), die auf den gleichen physikalischen Grundannahmen basieren, jedoch nur kleinere Raumausschnitte beinhalten und so eine erhöhte Auflösung bis zu einer Gitterweite von zirka zehn Kilometern anbieten können. Dadurch werden unterschiedliche kleinräumige geographische Klimasystemfaktoren (Gebirge, Küsten, Vegetation, Seen, usw.) genauer dargestellt und können zu besseren Analysen der Systeme führen. Den Vorgang, der die verschieden skalierten Klimamodelle miteinander verknüpft, nennt man Dynamisches Downscaling. Dabei werden die RCMs in die GCMs integriert, wobei die Daten von Letzteren von außen auf die Ersteren einwirken, um die lokalen oder regionalen Entwicklungen zusätzlich zu präzisieren.

Einen wichtigen Aspekt, der später in der Arbeit genauer thematisiert wird, jedoch im Zusammenhang mit den Klimamodellen erwähnt werden muss, bilden die Emissionsszenarien. Das Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) entwickelte im Zuge des 5. Sachstandsberichtes (Pachauri und Meyer 2015) neue Szenarien für die zukünftige Entwicklung der klimaeffektiven Treibhausgase. Als Ergebnis lieferte der Bericht die vier repräsentativen Konzentrationspfade RCP 2.6, RCP 4.5, RCP 6.0 und RCP 8.5, die laut IPCC die große Bandbreite der Treibhausgasemissionen sehr gut darstellen. Je höher

18 dabei die Zahl hinter dem Kürzel, desto größer der Anstieg der Strahlung im Jahr 2100 im Vergleich zum vorindustriellen Zeitalter (1850). Als Beispiel: Nach dem RCP 6.0 hätte man im Vergleich zu 1850 im Jahre 2100 einen Strahlungsanstieg von 6,0 W/m². Die Klimamodelle richten sich gemäß dieser Emissionsszenarien und berechnen die zukünftigen Klimaveränderungen nach dem gewählten Strahlungsanstieg.

Die schlussendlich als „Klimaprojektionen“ bezeichneten Darstellungen der zukünftigen Klimaentwicklung sind somit ein Resultat aus einem globalen Modell (GCM), einem regionalen Modell (RCM) und einem repräsentativen Konzentrationspfad (RCP). Da es sowohl verschiedene globale wie auch regionale Modelle gibt, die beispielsweise unterschiedliche Parametrisierungen verwenden, besteht eine Vielzahl an möglichen Klimaprojektionen, die zu diversen Simulationen führen. Um eine möglichst plausible Prognose für die Zukunft zu stellen, müssten im Prinzip alle möglichen Entwicklungen betrachtet und in Beziehung gesetzt werden. Aber selbst dann könnte die Klimaentwicklung aufgrund der fehlenden Kenntnisse über das Klima der Erde und der Unvollkommenheit der Klimamodelle völlig anders verlaufen als die Vorhersagen ergeben (Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Umwelt und Wasserwirtschaft 2016, S. 9). Aufgrund dieses Problems und des Ausmaßes des Aufwandes, der betrieben werden müsste, um jegliche Klimaprojektionen einzubeziehen, wurde im Zuge dieser Forschungsarbeit der Beschluss gezogen, dass der Fokus auf eine einzige Klimaprojektion gelegt wird, welche einen mittleren Ansatz der klimatischen Veränderungen verfolgt. Der Vergleich mit anderen Klimaprojektionen könnte als Antrieb für weitere Forschungsarbeiten im Untersuchungsgebiet dienen.

Diese Klimaprojektion wird in drei Zeitbereichen, von 1985 bis 2015, von 2030 bis 2060 und von 2070 bis 2100, auf die vergangenen und zukünftigen Entwicklungen und die möglichen Trends untersucht. Über eine kreierte Kategorisierung werden zudem die Starkniederschlagsereignisse und somit Risikotage in Hinblick auf Überschwemmungen analysiert. Die Erkenntnisse von 1985 bis 2015 werden dabei mit den Resultaten der Analyse der vergangenen Messstationsdaten verglichen und interpretiert. Nach Prüfung der Plausibilität erfolgt eine Gegenüberstellung der Modellentwicklungen. Dabei wird die Datenreihe von 1985 bis 2015 zu jenen von 2030 bis 2060 und 2070 bis 2100 in Beziehung gesetzt und auf Veränderungen untersucht. Abschließend werden die Erkenntnisse interpretiert und ein Fazit bezüglich Hochwasserrisiko gezogen.

3 Forschungsgebiet

Zur Charakterisierung des Forschungsgebietes wurde gemäß Huber (2016) vorgegangen. In dessen Arbeit wurden mehrere bayerische Einzugsgebiete aufgrund einer Gebietsanalyse miteinander verglichen. Die Teilaspekte, die dabei genauer betrachtet wurden, waren demnach die Topographie und Geomorphologie, die Geologie, der Boden und die Landnutzung. Da Geologie und Boden in Hinblick auf die Forschungsfrage bezüglich der Niederschlagsentwicklung nicht relevant sind, werden diese außen vorgelassen und nicht genauer analysiert. Der Fokus liegt vor allem auf Topographie und Geomorphologie, da diese Bereiche den Niederschlag im Einzugsgebiet maßgeblich beeinflussen und für die Wahl der ausgewerteten Daten entscheidend waren. Die Landnutzung, die über den Abfluss ein wesentlicher Einflussfaktor für Hochwässer sein kann, wird kurz analysiert, um deren Signifikanz in Anbetracht der Forschungsfrage auszuschließen.

3.1 Topographie und Geomorphologie

Das Untersuchungsgebiet befindet sich zwischen Judenburg (Nordsteiermark) und Wolfsberg (Unterkärnten) und liegt somit leicht südlich der Mitte von Österreich an der Grenze zwischen den Bundesländern Steiermark und Kärnten (Abb. 3). Das Gesamteinzugsgebiet umfasst laut

Abb. 3: Verortung des Forschungsgebietes in Bezug zu Österreich. Die orange Fläche symbolisiert das Einzugsgebiet der Lavant auf Höhe Reichenfels. Quelle: Eigener Entwurf.

Abb. 4: Darstellung des Einzugsgebiets der Lavant auf Höhe Reichenfels. a) zeigt die Flächenverteilung je Bundesland, b) die Teileinzugsgebiete. Quelle: Eigener Entwurf. QGIS-Analyse eine Fläche von 119,65 km². Im Norden wird es dabei durch den Obdacher Sattel (955 m), im Osten vom Speikkogel (1993 m), im Süden von der Hohenwart (1818 m) und im Westen von der Linie Zirbitzkogel (2396 m) – Zöhrerkogel (1874 m) begrenzt. Dabei besitzen beide Bundesländer mit 65,87 km² (Steiermark) und 53,78 km² (Kärnten) einen ähnlich großen Anteil (Abb. 4, obere Darstellung).

Zudem wurde eine Unterteilung in drei Teileinzugsgebiete durchgeführt (Abb. 4, untere Darstellung). Das größte Teileinzugsgebiet umfasst dabei die Lavant selbst mit 47,90 km² (40%), wobei dieses ganz im Westen beim Zirbitzkogel beginnt, durch den Lavantgraben ostsüdöstlich in Richtung Reichenfels verläuft und bis zum Abfluss der Lavant aus dem Untersuchungsgebiet reicht. Das Teileinzugsgebiet Roßbach befindet sich im Osten und trägt mit 31,80 km² 26,6 Prozent zur Gesamtheit bei. Neben dem Sattelbach wird dieser kurz vor der Mündung in die Lavant auch vom Lacknerbach gespeist, der seinerseits Wasser vom Lobenbach erhält. Die Sommerau, die am weitesten nach Süden reicht, bildet mit 39,95 km² (33,4%) den Rest des Einzugsgebietes und beinhaltet den Sommerau- sowie den Schirnitzbach.

Betrachtet man die Höhenverteilung im Einzugsgebiet, so liegt mit 87 Prozent der Großteil zwischen 1000 und 2000 Meter (Abb. 5). Während das Gebiet vom Ort Reichenfels aus unter 1000 Meter liegt und eine Fläche von 12,37 km² bildet, findet man Flächen über 2000 Meter

Abb. 5: Darstellung des Einzugsgebiets der Lavant auf Höhe Reichenfels nach der Höhenverteilung. Quelle: Eigener Entwurf. nur am östlichen und westlichen Ende. Diese umfassen 3,19 km² und sind damit nur für 2,7 Prozent des Gebietes verantwortlich. Diese Gebiete sind jedoch aufgrund ihrer Höhe keinesfalls zu vernachlässigen, da sie dadurch, wie auch in den Analysen sichtbar wird, im Vergleich mit dem Ortsgebiet Reichenfels wesentlich mehr Niederschlag erfahren und somit auch für das Hochwasserrisiko von hoher Bedeutung sind. Allgemein ist durch die unterschiedliche Höhenlage eine starke Niederschlagsvariation erkennbar, die auch in Zukunft aufgrund des bleibenden Geländes erwartet werden darf. In den höheren Lagen fällt der Niederschlag im Winter zudem als Schnee, wodurch der Abfluss in den kälteren Monaten etwas blockiert, im Frühjahr dafür etwas verstärkt wird.

3.2 Landnutzung

Der Einfluss der Landnutzung auf die Hochwassersituation wird in Kapitel 4.3.2 genauer dargelegt. Sinn dieses Abschnittes ist die Feststellung der Landnutzung im Forschungsgebiet. Um detaillierte Informationen zu diesem Aspekt zu erhalten und diese in Darstellung einer Veranschaulichungskarte zu präsentieren, wurden die CORINE-Daten von 2018 von Open Data Österreich herangezogen. Bei CORINE handelt es sich um ein EU-weites Programm, welches aus den digitalen Fotos von Satelliten eine einheitliche Auswertung erstellt und diese schlussendlich als Informationsquelle für Landnutzung zur Verfügung stellt. Mithilfe dieses Programmes werden nicht nur Veränderungen herausgelesen und interpretiert, sondern auch umweltrelevante Fragestellungen beantwortet (Umweltbundesamt GmbH 2019b).

Abbildung 6 bietet Einsicht in die Landnutzung des Untersuchungsgebietes. Über die eigenständige Farbwahl wurde versucht, etwas mehr Übersicht in den Vegetationsgrad der Flächen zu bringen. Je grüner bzw. dunkler das grün ausfällt, desto mehr bewaldet die Fläche. Je gelblicher die Zone, desto karger das Land. Die andersfärbigen Regionen (grau, hellblau) weisen von Vegetation ab. Violett symbolisiert eine komplexe Parzellenstruktur, für welche keine weiteren Informationen vorliegen. Deutlich erkennbar ist die Vormachtstellung von vegetationsreichen Flächen. Demnach bestehen 78,9 Prozent (94,39 km²) aus Wiesen, Weiden und verschiedenen Waldformen. Je höher das Gebiet (Ost- und Westende), desto spärlicher die Vegetation, was aufgrund des physiographischen Grundwissens nicht überrascht. Nur sehr kleine Zonen fallen auf Heiden und auf Übergangsbereiche zwischen Wald und Sträuchern. Ebenso von ausschließbarer Bedeutung sind die Sport- und Freizeitanlagen im Süden des Einzugsgebietes, wobei es sich um das Skigebiet Klippitztörl handelt, welches im Grunde auch naturbelassen ist. Die einzige, sich negativ auf die Hochwassersituation auswirkende Landnutzungsfläche befindet sich beim Ausgang der Lavant aus dem Forschungsgebiet. Dort symbolisiert die graue Fläche die versiegelte Zone des Ortes Reichenfels. Mit 1,27 km² (1,1%) fällt jedoch nur ein äußerst geringer Teil des Einzugsgebietes in diese Kategorie, welcher in Hinblick auf Hochwässer nur bei detaillierter Betrachtung von einzelnen Ereignissen Relevanz besitzt. Für die übergeordnete Forschungsfrage um den Trend der Hochwasserentwicklung spielt die Landnutzung im Einzugsgebiet keine entscheidende Rolle. Auch daher, da in Zukunft keine großflächigen Veränderungen zu erwarten sind.

Abb. 6: Landnutzung im Untersuchungsgebiet nach der CORINE-Klassifizierung für das Jahr 2018. Die Farben der Kategorien wurden eigenständig gewählt. Quelle: Eigener Entwurf.

4 Hochwasser

Hochwässer sind natürliche Ereignisse, die sich im Laufe der Zeit durch ein bestimmtes Zusammenspiel einiger Faktoren bilden und die teilweise zu drastischen Schäden führen. Nachdem in diesem Abschnitt zunächst ein Blick auf das Hochwasser per se im Sinne einer Kurzdefinition erfolgt, werden diese Faktoren näher beleuchtet. Hierbei ist im Hinblick auf die weitere Vorgehensweise die Erkenntnis wichtig, dass nicht nur die Kombination von verstärkten Zuständen in allen Aspekten entscheidet, sondern dass auch eine Extremsituation in einem einzelnen Bereich als Auslöser für Hochwasserereignisse fungieren kann. Insgesamt gibt es eine Vielzahl von unterschiedlichen Größen, die alle in einem bestimmten Maß zu jeder einzelnen Überschwemmung beitragen. Wie zum Beispiel das Deutsche Umweltbundesamt (2011, S. 8) in einer Broschüre darstellt, sind die ausschlaggebendsten Faktoren die Stärke des Niederschlages, die Eigenschaften des Einzugsgebietes sowie die Besonderheiten des Flusses. Auch hier lässt sich das Netz beliebig weiterspannen, da der Niederschlag von weiteren Einflüssen betroffen ist, wie beispielsweise von der Temperatur oder dem Luftdruck. Um auf einem leicht verständlichen Grad der Komplexität zu bleiben, werden größere Einheiten zusammengefasst, die anschließend gesondert dargestellt und in der Analyse untersucht werden. Dabei handelt es sich um den klimatischen Aspekt, den anthropogenen Aspekt und den Flussaspekt.

4.1 Definition Hochwasser/Überschwemmung

Die beiden Begriffe „Hochwasser“ und „Überschwemmung“ werden allgemein sehr oft synonym verwendet, obwohl das, genau genommen, eigentlich unzulässig ist. Unter Hochwasser versteht man im Fachjargon lediglich das Steigen des Wasserpegels über einen gewöhnlichen mittleren Wert (z.B.: den mittleren jährlichen Wasserstand), den der Fluss selbst über einen bestimmten Zeitraum festlegt (Spektrum der Wissenschaft Verlagsgesellschaft mbH 2001a). Liegt eine feuchtere Phase mit mehr Niederschlag vor, so steigt dieser mittlere Wert, während er bei Trockenzeiten fällt. In beiden Fällen spricht man dann von Hochwasser, wenn dieser Wert überschritten wird – auch wenn die Wassermengen völlig unterschiedlich sind. Führt die Menge des Wassers zu einem derartigen Anstieg des Pegels, dass das Flussufer überschritten wird und Flächen, die im Normalfall trocken sind, mit Wasser bedeckt werden, so spricht man von einer Überschwemmung. Überschwemmungen sind somit bei genauerer Betrachtung die Extremform des Hochwassers, die zu Schäden führen kann.

Obwohl die genauen Wortbedeutungen der beiden Begriffe nicht miteinander übereinstimmen, werden die Wörter jedoch auch in dieser Arbeit als Synonyme verwendet und beschreiben den Übertritt des Wassers über das Ufer. Somit ist auch bei der Verwendung vom Begriff „Hochwasser“ davon auszugehen, dass es sich um eine Gefahrensituation handelt, in der mit

Schäden gerechnet werden muss. Ein weiterer nennenswerter Begriff in diesem Zusammenhang ist „Hochwasserregime“. Darunter versteht man zusammenfassend die Flussentladungen eines Einzugsgebietes, die Wahrscheinlichkeit deren Übertrittes und deren Saisonalität (Hall et al. 2014, S. 2736).

4.2 Prozesse der Hochwasserentstehung

Die Entstehung von Hochwässern ist von vielen Faktoren abhängig und kann sich somit auf regionaler Ebene deutlich voneinander unterscheiden. Wie in der Studie der Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik (ZAMG) und der Technischen Universität Wien (TU-Wien) (Schöner et al. 2011, S. 3-1) festgestellt wurde, ist die Größe der Hochwässer dabei das Resultat des Wechselspiels der Saisonalitäten von Niederschlag, Schnee und Abflussbereitschaft. Saisonalität bedeutet in diesem Kontext die jährliche Verteilung einer bestimmten hydrologischen Größe. Abbildung 7 zeigt die Saisonalität der Hochwässer für Österreich. Gibt es beispielsweise eine starke Saisonalität der Hochwässer für die Monate Juli und August - wie es im Kreis, der das Forschungsgebiet kennzeichnet, der Fall ist - so treten die meisten Überschwemmungen in diesen Monaten auf, wodurch auch in den kommenden Jahren zu dieser Zeit vermehrt damit gerechnet werden kann.

Merz und Blöschl (2003b) analysierten die Entstehung von 11518 Hochwässern in Österreich zwischen 1971 und 1997 und erstellten anschließend eine Typisierung mit fünf Klassen. Neben Hochwässern zufolge langer Niederschläge sind das Hochwässer nach kurzen

Abb. 7: Saisonalität der Hochwässer in Österreich. Die Farbe gibt das mittlere Auftrittsdatum an (z.B. gelb für Mai, blau für Jänner). Die Farbintensität gibt die Intensität der Saisonalität an. Quelle: Merz und Blöschl (2003b) zit. n. Schöner et al. (2011, S. 3–4).

Niederschlägen, Hochwässer aufgrund von Gewittern, Hochwässer auf Basis von Regen-auf- Schnee-Ereignissen und Schneeschmelzhochwässer. Insgesamt kamen sie für Österreich zu dem Ergebnis, dass 43 Prozent aller Überschwemmungen die Folge langandauernder Niederschläge sind, obwohl sie jedoch auch auf die deutlichen regionalen Unterschiede hinweisen. Abbildung 8 zeigt die Situation für Österreich und liefert folgendes Ergebnis für das Forschungsgebiet: Langandauernde Niederschläge sind zu 60 Prozent die Ursache für Hochwasserereignisse. Der zweitgrößte Anteil fällt mit zirka 35 Prozent auf kurzzeitige Niederschläge. Die restlichen drei Typen (Gewitter, Regen-auf-Schnee-Ereignisse und Schneeschmelzhochwässer) sind zusammen für nur rund fünf Prozent verantwortlich, wodurch diese Prozesse in dieser Region vernachlässigt werden können. Natürlich besteht die Möglichkeit, dass eine leichte Verschiebung dieser Ursachen seit dem betrachteten Zeitabschnitt stattfand - die relative Aufteilung wird aufgrund der geringen Veränderungen beim Niederschlag jedoch als ähnlich angenommen. Somit werden sowohl Schnee- als auch

Abb. 8: Relative Häufigkeit von Prozesstypen von 11518 Hochwasserereignissen der Jahre 1971-1997. Die Prozesstypen sind (a) Hochwässer zufolge langer Niederschläge, (b) Hochwässer zufolge kurzer Niederschläge, (c) Hochwässer aufgrund von Gewittern, (d) Regen-auf-Schnee-Ereignisse und (e) Schneeschmelzhochwässer. Ein großer Wert der Häufigkeit besagt, dass das Jahreshochwasser oft auf diesen Typ zurückzuführen ist. Quelle: Merz und Blöschl (2003a, S. 5–12).

Gewitterprozesse in den nachfolgenden Analysen als nicht relevant angesehen und damit ausgeschlossen.

4.3 Einflussfaktoren

Es gibt zahlreiche Faktoren, die in Hochwassersituationen einwirken. Da alle Einflussfaktoren nicht berücksichtigt werden können, da sowohl die Komplexität als auch die Fehlerwahrscheinlichkeit enorm steigen würde, wird bei der Erstellung der zukünftigen Prognose eine Vereinfachung auf leicht analysierbare Teilaspekte vorgenommen. Neben dem Deutschen Umweltbundesamt (Siehe Kapitel 4) liefert auch das Follow Up zur Studie der ZAMG und der TU-Wien (Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Umwelt und Wasserwirtschaft 2017, S. 24) drei Hauptfaktoren, die laut den Institutionen die wesentlichen Hauptfaktoren für Hochwässer bilden: Klima, Landnutzung und Wasserbauten.

Im Zuge dieser Arbeit wurden diese Ansichtsweisen herangezogen und zu ähnlichen Kategorien umgeformt. Neben den klimatischen Bedingungen, die den Niederschlag, die Temperatur, die Schneegrenze und den Abfluss beinhalten, sind dies die anthropogenen Einflussfaktoren mit der Versiegelung und Landnutzung des Einzugsgebietes und die Einflussfaktoren durch Besonderheiten des Flusses. Bedeutung kommt in diesem Bereich auch der Größe des Einzugsgebietes zu, da wie Blöschl (2007) in den Ausführungen zu Abbildung 9 darstellt, der Einfluss der verschiedenen Aspekte je nach Einzugsgröße variiert. So wirken sich Veränderungen in der Landnutzung vor allem auf lokaler Ebene in einem Bereich von wenigen zehn Quadratkilometern aus. Je großräumiger das Einzugsgebiet wird, desto schwächer wird der Einfluss von Landnutzungsveränderungen. Im Gegensatz dazu ist die Größe des Einzugsgebietes für die Klimavariabilität, welche die Veränderung der klimatischen Einflussfaktoren beschreibt und im weiteren Verlauf noch genauer dargestellt wird, irrelevant. Egal ob Lavant oder Donau, die Entwicklung des Klimas wirkt, relativ gesehen, auf beide in gleichem Maße, obwohl die Donau die Lavant sowohl in der geführten

Abb. 9: Hypothetischer Einfluss der Landnutzung und der Klimavariabilität auf hydrologische Prozesse als Skalenfunktion des Einzugsgebietes. Quelle: Blöschl et al. (2007, S. 1242). 27

Wassermenge als auch im Ausmaß der Einzugsregion um ein Vielfaches übertrifft. Die Einflüsse durch Besonderheiten des Flusses kommen in dieser Grafik nicht vor, da sich Auswirkungen durch diese nur sehr speziell auf lokaler Ebene ergeben.

Die nachfolgenden Kapitel definieren kurz alle für diese Arbeit gewählten Einflussmöglichkeiten, obwohl selbst von diesen nur wenige aufgrund von Ausschlüssen detailliert analysiert werden.

4.3.1 Klimatische Einflussfaktoren

Im Zuge des ÖKS15-Endberichts (Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Umwelt und Wasserwirtschaft 2016, S. 14–17) wurde vom Projektteam, gemeinsam mit den Auftraggebern und den beteiligten Fachreferenten, eine Liste von Klimaindizes erarbeitet, die gemeinsam für eine möglichst genaue Abschätzung des Klimas und dessen Änderung notwendig sind. Wie im Bericht festgehalten wird, handelt es sich dabei um statistisch robuste Klimakenngrößen, die möglichst wenig weitere Annahmen benötigen. Der Hintergrund dahinter, dargelegt von Schmidt et al. (2009, S. 166–169), liegt in der Komplexität des Klimasystems, welches aus unterschiedlichen Komponenten besteht. Auf jede Komponente (Atmosphäre, Hydrosphäre, Kryosphäre, Biosphäre und Lithosphäre) wirkt die Sonne als Energielieferant ein, wobei diverse chemische und physikalische Prozesse ausgelöst werden. Im Grunde müsste man dadurch alle Klimakenngrößen genauestens analysieren, um eine möglichst standhafte Klimaprognose erstellen zu können. Aber selbst in diesem Fall gäbe es ein gewisses Restrisiko, da Klimaannahmen äußerst unsicher und variabel sind (Hall et al. 2014, S. 2746). Da zudem weder die Daten für alle Größen noch die notwendigen Ressourcen für die Bearbeitung und Analyse dieser vorhanden sind, werden nur zwei Klimakenngrößen des Berichtes für die Untersuchung herangezogen: Niederschlagsmenge und Lufttemperatur. Gewählt wurden diese Faktoren, da das IPCC (Field et al. 2012, S. 13) davon berichtet, dass Änderungen von Niederschlag und Temperatur zu Veränderungen im Bereich von Hochwässern führen können. Obwohl gleich danach darauf hingewiesen wird, dass ein geringes Vertrauen in Aufzeichnungen von Hochwasserveränderungen besteht.

Zusätzlich zu diesen kommen zwei Einflussfaktoren hinzu, die ebenfalls zum klimatischen Aspekt zählen und zudem nicht irrelevant in Hinblick auf Hochwässer sind: Schneegrenze und Abfluss. Zwischen diesen Variablen besteht eine Wechselwirkung, die die Saisonalität des Abflusses und somit auch die Saisonalität der Hochwässer beeinflusst. In Abbildung 10 lässt sich gut erkennen, dass die mit der Schneegrenze zusammenhängende Seehöhe einen Einfluss auf den Abfluss und somit auf die Hochwässer hat. Die Bereiche der Alpen und der Karpaten heben sich in der Grafik deutlich hervor, da die Saisonalität der Hochwässer in diesen Regionen deutlich später anzutreffen ist als im restlichen Europa. Natürlich wirken in diesem Hinblick neben der Schneedecke als Wasserspeicher mehrere Faktoren wie 28 beispielsweise die stärkeren Konvektionsniederschläge im Sommer mit. Diese vier Faktoren werden im Folgenden kurz beschrieben und ihr Einfluss auf Hochwasserereignisse dargestellt.

Abb. 10: Beobachtetes, durchschnittliches Auftreten von Flusshochwässern in Europa zwischen 1960 und 2010. Jeder Pfeil repräsentiert eine hydrometrische Station (n =4062). Farbe und Richtung des Pfeiles signalisieren gemäß der Skala die durchschnittliche Zeit der Hochwässer (hellblau: Winterhochwässer; grün bis gelb: Frühlingshochwässer; orange bis rot: Sommerhochwässer; violett bis dunkelblau: Herbsthochwässer). Die Länge der Pfeile zeigen die Konzentration der Hochwässer innerhalb eines Jahres (0: gleichverteilt; 1: alle Hochwässer am selben Tag). Quelle: Blöschl et al. (2017, S. 590).

4.3.1.1 Niederschlagsmenge

Die Bezeichnung „Niederschlag“ beschreibt in der Geografie das gesamte Wasser, welches von der Atmosphäre an die Erdoberfläche gelangt. Darunter versteht man sowohl den fallenden Niederschlag im Sinne von Regen, Schnee, Graupel, Grießel und Hagel, als auch den abgesetzten Niederschlag in fester und flüssiger Form wie Raureif oder Tau (Spektrum der Wissenschaft Verlagsgesellschaft mbH 2001c). Der Fokus wird in dieser Forschung auf den fallenden Niederschlag und vor allem auf Regen gelegt, der, bezogen auf die Forschungsfrage, am meisten Relevanz besitzt. Betrachtet man die Situation rund um Hochwässer, so ist die entscheidende Komponente eines Regenereignisses die 29

Wassermenge, die während einer bestimmten Zeitdauer zu Boden fällt. Diese wird als Niederschlagshöhe mit der Einheit mm oder auch Liter pro m² angegeben und bezieht sich je nach Kontext auf eine Minute, eine Stunde, einen Tag oder auch ein Jahr.

Die Niederschlagsmenge wird in dieser Bearbeitung den Hauptanalysepunkt bilden, da, wie auch Hall et al. (2014, S. 2736) berichten, der Niederschlag neben der Schneeschmelze der Haupttreiber von Flusshochwässern in Europa ist. Auch Sivapalan et al. (2005) untersuchen selbigen Sachverhalt, in dem sie in vier verschiedenen Regionen Österreichs einen Zusammenhang zwischen Niederschlag und Hochwässer herstellen. In drei von vier Regionen ließen sich dabei deutliche Zusammenhänge erkennen. Obwohl diese nicht vollkommen ident waren, wurde die grundlegende Bedeutung des Niederschlags in Hinblick auf Hochwasserereignisse unterstrichen. Da, wie in Kapitel 4.2 festgestellt wurde, der Großteil der österreichischen Hochwässer die Folge von langandauernden und kurzen (dafür stärkeren) Niederschlägen ist, wird im Zuge der Analyse eine Kategorisierung vorgenommen, wodurch diese beiden Prozesse in einem Hochwasserrisikoschema zusammengeführt werden. Als Grundlage dafür dienen die Daten des Klimamodells, welches tägliche Prognosen liefert.

Für die Genauigkeit der zukünftigen Hochwasserprognosen müssten selbstverständlich alle Niederschläge in jeglicher Form miteinbezogen und in komplizierten Berechnungen in Beziehung gesetzt werden. Für die Forschungsfrage ist diese Präzision jedoch nicht notwendig, da nur der generelle Trend der Hochwässer bestimmt werden soll und dafür die Entwicklung der Niederschlagsmenge allgemein ausreichend ist.

4.3.1.2 Mitteltemperatur

Unter der Mitteltemperatur versteht man die durchschnittliche Lufttemperatur eines Tages, die durch das arithmetische Mittel der 24 stündlichen Messwerte gebildet wird. Die Lufttemperatur an sich beschreibt den Wärmezustand eines Luftpaketes. Das Volumen der Luft besitzt eine umso höhere Temperatur, je größer die mittlere kinetische Energie der Luftmoleküle in diesem Volumen ist (Spektrum der Wissenschaft Verlagsgesellschaft mbH 2001b).

Der Temperatur kommt daher Bedeutung zu, da sie den Niederschlag steuert und somit direkt Auswirkungen auf den Abfluss besitzt. Mit Steuerung ist gemeint, dass je nach Temperatur der Niederschlag grob als Regen (warm) oder Schnee (kalt) fällt, wodurch der Abfluss beeinträchtigt wird. Fällt der Niederschlag als Schnee, so wird das Wasser im Schnee gespeichert und führt nicht direkt zu einem gesteigerten Abfluss. Die Menge Wasser, die für den bestimmten Zeitraum bis zu einer erneuten Wärmephase als Schnee im Einzugsgebiet liegen bleibt, kommt erst dann langsam als zusätzlicher Abfluss erneut in den Wasserkreislauf. Dies ist insofern von immenser Wichtigkeit, da Starkniederschlagsereignisse auf die Lufttemperatur bzw. dem jahreszeitlichen Auftritt untersucht werden müssen, da bei starkem

Schneefall im Gegensatz zu starkem Regenfall nicht mit akuter Hochwassergefahr zu rechnen ist, da die fallende Wassermenge erst zu einem völlig anderen Zeitpunkt und wesentlich langsamer in den Fluss eintritt. Das heißt im Prinzip, dass Starkniederschlagsereignisse in den kälteren Monaten (November bis März) in Verbindung zur Temperatur gesetzt werden müssten, da diese bei niedrigen Temperaturen (unter 0 °C) als Hochwassergefahren ausgeschlossen werden können. Auch langfristig kommt es so zu interessanten Entwicklungen. So führt das derzeitige Abschmelzen der Gletscher im Hochsommer dazu, dass zwar kurzfristig im Sommer mehr Abfluss vorherrscht, langfristig der Wert im Sommer jedoch abnimmt (Matulla et al. 2004, S. 5–6). In dieser Forschung findet die Temperatur nur geringen Einzug. Die Betrachtung liegt hauptsächlich auf der Entwicklung der Niederschlagswerte, da der Fokus auf die Sommermonate gelegt und eine allgemeine Tendenz der Hochwassergefahr davon abgeleitet wird. Die genaue Untersuchung hinsichtlich der Temperatur könnte die Basis für weitere Forschungen bilden.

4.3.1.3 Temporäre Schneegrenze

Die Temporäre Schneegrenze steht in enger Verbindung zum vorherigen Kapitel der Mitteltemperatur. Im Gegensatz zur klimatischen Schneegrenze, die die Höhenlinie angibt, über der das gesamte Jahr lang Bodenschnee vorherrscht, beschreibt die temporäre Schneegrenze jene Höhenlinie, über der zurzeit Schnee zu finden ist. Ausschlaggebend für diese Linie sind neben der Temperatur auch die Besonnung und verschiedene Windeffekte, die die Lage dieser Höhenlinie maßgeblich beeinflussen können (Spektrum der Wissenschaft Verlagsgesellschaft mbH 2001d).

Aufgrund der Beziehung zueinander ist in Bezug zur Fragestellung die Betrachtung der Schneegrenze ähnlich zu legitimieren wie jene der Mitteltemperatur. Gibt es im Untersuchungsgebiet eine klimatische Schneegrenze, so ist diese gesondert zu analysieren, da wie Blöschl et al. (2017, S. 589–590) berichten, gerade im alpinen Bereich eine starke Verbindung zwischen Hochwässern und Schneeprozessen anzutreffen ist. Wie die Abbildung 10, die aus diesem Artikel stammt, zeigt, treten im alpinen Bereich gerade in den Sommermonaten Juli und August die meisten Hochwässer auf, wodurch ein Zusammenhang zu den Schneeschmelzen, die im Hochsommer am stärksten sind, erkennbar ist. Diese Tatsache wird jedoch vernachlässigt, da, wie in Kapitel 3 beschrieben wird, nur 2,7 Prozent des Forschungsgebietes über 2000 Meter liegen und sich der höchste Punkt mit 2396 Meter (Zirbitzkogel) auch in einer Höhe befindet, in der eine permanente Schneegrenze in den mittleren Breiten nicht möglich ist. Wie Ausführungen und Berechnungen von Mosimann (1973, S. 218) und Hann (2012, S. 272) zeigen, kann die tiefst mögliche klimatische Schneegrenze in den Alpen auf eine Höhe von 2700 Metern gelegt werden, womit selbst dem Zirbitzkogel rund 300 Meter fehlen.

Aus diesem Grund erfolgt der Ausschluss einer genaueren Analyse, obwohl für die weiteren Bearbeitungen im Kopf behalten wird, dass Starkniederschlagsereignisse, die in den kälteren Monaten (November bis März) auftreten, etwas entschärft betrachtet werden müssen.

4.3.1.4 Abfluss

Der Abfluss ist eine Komponente des Wasserkreislaufes und besteht aus dem Oberflächen- und dem Untergrundabfluss. Im Wesentlichen beschreibt der Begriff „Abfluss“ den Durchgang des Niederschlages durch das Einzugsgebiet. Dabei geht ein gewisser Teil in der Einzugsregion „verloren“, zum Beispiel im Grundwasser, an Pflanzen- und Bodenoberflächen, in stehende Gewässer (Seen) oder im Schnee oder Gletscher. Je nach Untersuchungsgebiet kann dabei der Abfluss sehr unterschiedliche Auswirkungen auf Hochwässer haben. Der entscheidende Faktor dabei ist, ob ein arides oder humides Gebiet vorliegt. Selbst trockene und feuchte Abschnitte des Jahres können deutliche Unterschiede in der Hochwassersituation wiederspiegeln. Im Grunde hängt dabei viel von der Aufnahmekapazität des Bodens ab, obwohl die Gesamtkonstellation bedeutend komplexer ist. Diese Erkenntnisse liefern Sivapalan et al. (2005), die als Beispiel den Westen mit dem Osten Österreichs vergleichen und dabei zu dem Schluss kommen, dass im deutlich nasseren Westen viele, jedoch nur kleine Hochwässer auftreten, während im trockenen Osten wenige die Folge sind, die dafür deutlich stärker ausfallen können. Als Funktion dargestellt, ergibt sich so für humide Regionen eine flache, für aride Gebiete eine steile Hochwasser-Frequenz-Kurve.

Im Grunde führen verschiedene Prozesse im Einzugsgebiet dazu, dass erhöhter Abfluss auftritt und somit die Hochwassergefahr permanent höher liegt. Zu diesen zählen die schlechte beziehungsweise keine Infiltration des Bodens, die zum Beispiel durch ein stark verbautes Gebiet auftritt (siehe 4.3.2.1), die Sättigung des Bodens und der schnelle Untergrundabfluss aufgrund verschiedener Mechanismen und Bedingungen (Merz et al. 2014, S. 1929). Unter Betrachtung des Untersuchungsgebietes erfolgt jedoch der Ausschluss dieser Prozesse und somit auch der genaueren Analyse des Abflusses in dieser Forschung. Orthofotos des Einzugsgebietes, welche von KAGIS zur Verfügung gestellt wurden, sowie die CORINE-Land Cover-Analyse widersprechen einer starken Verbauung, welche aufgrund der sehr peripheren Lage der Region schon im Vorhinein ausgeschlossen wurde. Als Beleg für die meist fehlende Sättigung des Bodens lässt sich sowohl der durchschnittliche Niederschlag als auch der mäßige Abfluss in der Region anführen, die aus den Messstationen in Reichenfels (Niederschlag) und Bad St. Leonhard (Abfluss) abgeleitet werden können. Zudem fehlen jegliche Hinweise für eine spezielle Situation im Untergrund, wodurch mit rasantem Abfluss zu rechnen wäre.

4.3.2 Anthropogene Einflussfaktoren durch Landnutzung

Neben den nur langwierig von Menschen beeinflussbaren Faktoren des Klimas wird auch dem kurzfristigen Veränderungspotenzial durch den Menschen in Hinblick auf Hochwässer ein eigener Bereich gewidmet. In Bezug auf die Hochwassergefahr stellt sich dieses vor allem durch den Grad der Versiegelung dar. Wie das österreichische Bundesumweltamt auf seiner Homepage definiert, bedeutet Versiegelung, dass der natürliche Boden mit einer wasserundurchlässigen Schicht bedeckt wird. Somit verliert dieser seine natürliche Funktion und wirkt sich verändernd auf viele weitere Umweltprozesse aus. Wie stark dieser Effekt auftritt, hängt mit dem Versiegelungsgrad zusammen. Die stärksten Auswirkungen erfolgen durch gänzlich versiegelte Flächen, zu denen zum Beispiel Gebäude, Straßen, Parkplätze und Betriebsgelände zählen (Umweltbundesamt GmbH 2019a).

Der Verstärkungsgrad für Hochwässer durch die Versiegelung folgt daher, da der Boden durch die Überlagerung mit Asphalt oder Beton das Niederschlagswasser nicht mehr aufnehmen kann, wodurch dieses vermehrt über dem Grund abgeführt wird. Dadurch gelangen bei Regenereignissen in stark verbauten Gebieten deutlich größere Wassermengen in die Vorfluter, wodurch die Hochwasser- und Überschwemmungsgefahr steigt. Zusätzlich dazu bringen Veränderungen in der Landnutzung nicht nur direkte, sondern auch indirekte Auswirkungen auf die Hydrologie. Durch die Überlagerung des Bodens verliert dieser

Abb. 11: Karte zur Darstellung des Anteils der versiegelten Flächen in Österreich im Jahr 2012 im 1 km-Raster. Quelle: Österreichische Raumordnungskonferenz (ÖROK) (2015).

Abb. 12: Ausschnitt aus Abb. 11. Schwarzes Oval symbolisiert das Forschungsgebiet. Quelle: Österreichische Raumordnungskonferenz (ÖROK) (2015), verändert. beispielsweise seine Funktion der Wasserverdunstung, wodurch sich der veränderte Kühleffekt auf das Klima auswirkt (Blöschl et al. 2007, S. 1242; Österreichische Raumordnungskonferenz (ÖROK) 2015).

Abbildung 11 zeigt den Anteil der Versiegelung in Österreich im Jahr 2012 in einem 1 km- Raster. Die Gebirge wurden dabei ausgenommen und der Kategorie „keine Versiegelung“ zugeordnet. Sie wurden in grau dargestellt und nehmen einen beachtlichen Anteil der Staatsfläche ein. In den weiteren Bereichen der Karte ist sehr deutlich der Verbauungsunterschied zwischen Land und Stadt erkennbar. Die ruralen Regionen (in Grüntönen) mit einer vernachlässigbaren Versiegelung von unter fünf Prozent bedecken flächenmäßig einen Großteil des restlichen Gebietes. Die Städte, in denen durch eine völlig unterschiedliche Relation zwischen Bevölkerungsanzahl und vorhandenem Platz eine enge Bebauung vorherrscht, sind in Rot abgebildet und weisen Verbauungsgrade über 50 Prozent auf. Dadurch heben sich die urbanen Zentren des Landes mit den Städten Wien, Graz, Salzburg, Linz, Klagenfurt, Villach, Innsbruck und dem Rheinland im Vorarlberg in der Darstellung klar hervor.

Abbildung 12 zoomt in Abbildung 11 und liefert den Ausschnitt, in dem das Forschungsgebiet der Arbeit liegt. Mit einem schwarzen Oval wurde dieses zusätzlich hervorgehoben. Auffällig ist die sehr schwache Verbauung im Untersuchungsgebiet, die der abgelegenen Position in Bezug zu Städten und Verkehrsanbindungen geschuldet ist. Obwohl die Abgrenzung in der Abbildung nicht genau vollzogen wurde, kann aufgrund der Verteilung trotzdem gefolgert werden, dass nur zwei des rund 120 km² großen Einzugsgebiets einen Versiegelungsgrad von über fünf Prozent aufweisen. Diese bilden dabei das Zentrum des Ortes Reichenfels. Der Großteil der Gesamtregion liegt sogar unter 2,5 Prozent, womit eine relevante Beeinflussung 34

der Hochwassersituation und demzufolge auch eine entscheidende Veränderung in den letzten Jahrzehnten aufgrund der Versiegelung ausgeschlossen wird.

Auch die Landnutzung in der nichtverbauten Zone der Region spricht gegen einen zu bemerkenden Einfluss. Aufgrund der von KAGIS zur Verfügung gestellten Orthofotos und der selbstständigen Analyse der CORINE-Klassifikation, wie sie bereits in Kapitel 3.2 Landnutzung dargestellt wurde, wurde festgestellt, dass der Großteil des Untersuchungsgebietes bewaldet ist und somit dem Hochwasserrisiko sogar entgegenwirkt. Zwar umfassen die Luftbilder nur die kärntnerische Seite, jedoch können die Bedingungen des steirischen Teiles aufgrund der CORINE-Daten, der Topografie und der persönlichen Kenntnisse als gleich angesehen werden, womit ein Ausschluss der direkten anthropogenen Beeinflussung durch Landnutzung erfolgt.

4.3.3 Einflussfaktoren durch Besonderheiten des Flusses

Als letzter Aspekt im Bereich der Einflussfaktoren wird der Fluss selbst in Betracht gezogen. Zwar kann der Vorfluter selbst an sich keine kurzfristigen Veränderungen durchführen, wodurch ein verändertes Hochwasserrisiko zu erwarten wäre, jedoch können Maßnahmen der ansässigen Bevölkerung sehr wohl ähnliche Entwicklungen hervorrufen. Im Wesentlichen stehen diese sogenannten „river effects“ in einer engen Verbindung mit Bauvorhaben im oder am Fluss, welche oft von hydraulisch strukturellem Interesse sind. Abbildungen 14 und 15 illustrieren dieses Wandlungspotenzial im Vergleich zu den bereits bearbeiteten anderen Einflussfaktoren. Abbildung 14 beinhaltet den Prozess der Entfernung von Flussauen, die im Normalfall als natürliche Auffangbecken für zu große Wassermengen fungieren. Bei Verminderung dieser Flächen folgt, dass es flussabwärts im Einzugsgebiet zu keiner Beruhigung der Hochwasserspitze kommt, wodurch verstärkte Überschwemmungen die Folge sind.

Abbildung 15 zeigt, dass bauliche Maßnahmen wie der Bau oder Abbau von zum Beispiel Wasserkraftwerken in Betrachtung der jahrelangen Entwicklung zu einem plötzlichen Wandel

Abb. 13: Hypothetischer Einfluss der drei Treiber auf die relativen Hochwasserspitzen als Funktion der Einzugsgebietsebene (basierend auf Blöschl et al. 2007): Fluss: Entfernung von Auen als Speicher (a), Einzugsgebiet: Wandel in der Landnutzung wie Urbanisation (b), Atmosphäre: Klimawandel wie Veränderungen in der Regencharakteristik (c). Die dünne Linie und der rote Pfeil illustrieren den Effekt der Änderungen auf die Hochwasserspitzen. Quelle: Hall et al. (2014, S. 2738).

Abb. 14: Typische Ursachen für die Veränderung von Hochwasserspitzen über Jahrzehnte und Jahrhunderte: Bau/Abbau von hydraulischen Strukturen (a), gradueller Landnutzungswandel (b) und erhöhte Variabilität von extremen Regenereignissen (c). Die helleren Schattierungen repräsentieren die Variabilität innerhalb einer Zeitspanne. Quelle: Hall et al. (2014, S. 2739).

des Flussverhaltens führen können, welcher die Hochwassersituation begünstigt oder verschärft. Im Gegensatz dazu führen Änderungen in der Landnutzung zu graduellen Trends, die sich über Jahre und Jahrzehnte ausdehnen. Im Bereich der klimatischen Effekte berichten Hall et al. (2014, S. 2738) von einer ähnlichen Trend-Entwicklung wie bei jenen der Landnutzung - jedoch in beiden Richtungen. Damit verläuft die Veränderung der Hochwasserspitzen schleichend zu sowohl höheren als auch niedrigeren Werten, wobei die Variabilität deutlich zunimmt.

Bezogen auf das Forschungsgebiet kann die Relevanz der „river effects“ außen vorgelassen werden, da es im Bereich der Lavant in den letzten Jahrzehnten kaum zu Veränderungen kam. Es wurden weder neue Kraftwerke oder andere bauliche Vorhaben an der Lavant angebracht, noch wurde eine entscheidende Verringerung der Flussauen vorgenommen, welche zu einer plötzlichen Verstärkung der Hochwasserspitzen führen würde. Da es auch sonst keine Änderungen am Flusssystem gab, kann aus der Analyse auch der Ausschluss der Einflussfaktoren durch die Besonderheiten des Flusses erfolgen.

Wie Abbildung 10 in Kapitel 4.3.1 zeigt, führt das unterschiedliche Zusammenspiel der für Hochwässer entscheidenden Klimafaktoren Niederschlag, Temperatur, Schneegrenze/- schmelze und Bodenfeuchte beziehungsweise den daraus resultierenden Abfluss dazu, dass Hochwässer je nach Region im Schnitt zu völlig unterschiedlichen Zeiten auftreten. Dieser Sachverhalt ist daher zu berücksichtigen, da, wie Blöschl et al. (2017, S. 590) betonen, das Auftreten von Hochwässern zu Konsequenzen für Umwelt und Wirtschaft führt. Auf diese stellen sich Gesellschaften ein (z.B.: Dürre in Nordosteuropa), womit durch adäquate Prävention plötzliche Überraschungen in diesen Lebensbereichen vermieden werden könnten.

Das Zusammenwirken der Saisonalitäten der einzelnen Klimafaktoren ist dabei gesondert zu beachten, da dieses einen besonderen Einfluss auf die gesamte Hochwassersituation hat. Sivapalan et al. (2005) zeigen in ihren Ausführungen, dass Hochwässer stärker auftreten, je näher die Saisonalitäten der Klimavariablen aneinander liegen. Selbst weitmöglichst auseinanderliegende Saisonalitäten ergeben dabei stärkere Hochwässer als überhaupt keine. In dieser Arbeit wird die Saisonalität aufgrund der Ausschlüsse nur am Rande mitverfolgt.

Obwohl sie jederzeit als Verstärkungsfaktor in Betracht kommen kann, spielt sie für das kleine Einzugsgebiet der Lavant auf der Höhe von Reichenfels eine untergeordnete Rolle.

Die komplexen Wechselwirkungen der einzelnen Variablen lassen sich bereits in dieser kurzen Vorstellung erahnen. Zusätzlich dazu, dass diese Faktoren gemeinsam auf Hochwässer wirken und die Saisonalitäten weitere Effekte ausüben, wirken sie auch einzeln auf sich gegenseitig ein. Im Artikel von Rodriguez-Iturbe (2000) wird sehr schön hervorgehoben, wie stark dieses Zusammenspiel zwischen Klima, Boden und Vegetation ist und dass es nicht einfach möglich ist, allgemein gültige Charakteristika zu definieren. All diese nun genannten Gründe führen dazu, dass das Hauptaugenmerk in dieser Forschung auf den Niederschlag gelegt wird, welcher im Zuge der Analyse mit Hinblick auf das Forschungsgebiet der ausschlaggebende Faktor für Hochwässer ist.

5 Klimaänderung und Klimavariabilität in der Vergangenheit

In diesem Kapitel erfolgt ein Blick in die Vergangenheit des Klimas in Österreich und speziell im Untersuchungsgebiet. Im Zuge der Auswertungen der aufgezeichneten Niederschlagsdaten der letzten Jahrzehnte wird zum einen ein Trend der Klimaveränderung festgestellt, der im weiteren Verlauf mit der zukünftigen Situation verglichen wird, zum anderen werden die hochwasserrelevanten Ereignisse ermittelt, um Vergleichswerte für die Prognosen der Zukunft zu erhalten. Um einen realitätsnahen und räumlichen Bezug zur Situation zu erlangen, wird zuerst die gesamtösterreichische Entwicklung analysiert. Im Verlauf dieser Untersuchung sollen Zuverlässigkeit und auch mögliche Abweichungen der Ergebnisse für das Forschungsgebiet überprüft werden. Nach der regionalen Betrachtung der Vergangenheitsgenese des Klimas findet eine Fokussierung auf die Niederschlagsentwicklung im Einzugsgebiet der Lavant statt. Dabei werden sowohl die genaue methodische Vorgehensweise als auch die Erkenntnisse der Analyse dargestellt. Als Abschluss dieses Kapitels werden die gefundenen Resultate interpretiert und in einem Zusammenhang mit der Forschungsfrage gebracht.

Bevor die Demonstrierung des Forschungsganges erfolgt, wird noch ein Begriff geklärt, der zwar schon erwähnt wurde, aber gerade im Hinblick auf klimatische Veränderungen stets im Kopf behalten werden muss. Die sogenannte „Klimavariabilität“ beschreibt das Phänomen, dass Entwicklungen im Bereich der Klimatologie nicht streng geradlinig verlaufen. Selbst wenn ein klar festgestellter Trend vorliegt, heißt das nicht, dass sich die Klimavariablen genau an diesen halten. Viel mehr liegt eine gewisse Schwankungsbreite vor, in denen sich klimatische Faktoren bewegen und so zum Teil deutlich unterschiedliche Werte liefern. Demzufolge ist es auch ein äußerst schwieriges Unterfangen, prognostische Annahmen zu Klimaprozessen aufzustellen, da keine eindeutigen Regelmäßigkeiten auf der Ebene des Klimas vorherrschen.

Im Follow up zur ZAMG/TU-Wien Studie (Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Umwelt und Wasserwirtschaft 2017) wird der Klimavariabilität ein gesonderter Platz zugeordnet. In der Studie wird davon berichtet, dass die natürliche Variabilität sowohl in der Vergangenheit als auch in der Zukunft enormen Einfluss ausübt. Im Zuge dessen wird sogar davon geschrieben, dass diese natürliche Variabilität die Klimaeinflüsse übertrifft, wobei gemeint ist, dass anthropogen verursachte Klimaänderungen von der Varianz des Klimas ausgeglichen, enorm verstärkt oder auch umgekehrt werden können. Durch diese Überlagerung der natürlichen Schwankungen könnte theoretisch sogar eine kühlere Phase des Klimas vorliegen, welche durch die Variabilität aufgehoben und zu einer Erwärmung wird. Auch Sivapalan et al. (2005) betonen in ihren Untersuchungen mehrmals den Einfluss der Klimavariabilität und weisen auf dessen Verschiedenheit hin. So können diese Schwankungen sowohl direkt über Sturmereignisse als auch indirekt über den Niederschlag und die 38

Bodenbedingungen erfolgen, wodurch ein Effekt für die Hochwasserspitzen entsteht. Laut der Studie der ZAMG und der TU-Wien müssen die Klimaeinflüsse trotz ihrer schwierigen Vorhersage und dieser Verzerrung durch die Klimavariabilität miteinbezogen werden, da diese Bereiche zum einen eng miteinander zusammenhängen und sich gegenseitig beeinflussen, zum anderen auch kaum zu trennen sind und die tatsächlichen klimatischen Veränderungen trotz der Schwankungen ausschlaggebend für Prozessänderungen sein können. Das verstärkte Auftreten von Überschwemmungen in den vergangenen Jahrzehnten liegt zwar theoretisch im natürlichen Variabilitätsrahmen von Hochwasserdekaden, - gemäß dem gab es in der ersten Hälfte des 20. Jahrhunderts kleinere Hochwässer, während in der zweiten Hälfte größere Ereignisse auftraten - trotzdem wird in dieser Arbeit der Klimafaktor Niederschlag als möglicher Hauptverursacher des verstärkten Hochwasserauftretens der jüngeren Vergangenheit untersucht. Dies geschieht, obwohl die ZAMG und die TU-Wien hervorheben, dass für die Klimaeinflüsse nach derzeitigem Wissen kein bundesweiter Zuschlag zu den Bemessungswerten notwendig sei (Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Umwelt und Wasserwirtschaft 2017, S. 26).

5.1 Entwicklung in Österreich

Um die Zuverlässigkeit der Daten für das kleinräumige Untersuchungsgebiet an der Grenze zwischen Kärnten und Steiermark zu bestätigen, findet zunächst ein Blick auf die gesamtösterreichische Situation statt. Die Forschung von Sivapalan et al. (2005) und das Follow up zur Studie der ZAMG und der TU-Wien (Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Umwelt und Wasserwirtschaft 2017) stellen für die bundesweite Entwicklung des Klimas in der jüngeren Vergangenheit wertvolle Informationen dar. Dabei liefert vor allem das Follow up detaillierte Genesedaten zu einzelnen Klimafaktoren, wobei gemäß den Ausschlüssen auf den Niederschlag als Hauptauslösefaktor für Hochwässer fokussiert wird. Anschließend wird auch auf die Prozesse in den Bereichen Temperatur und Abfluss geblickt, um ein ausführlicheres Bild über die Entwicklung zu erhalten.

In Hinblick auf die Forschungsfrage ist ein entscheidender Aspekt, dass die meisten extremen Hochwässer nach den Erkenntnissen von Merz und Blöschl (2003a, S. 5-11 - 5-12) in Österreich die Folge von langandauernden, synoptischen Ereignissen sind. Gemeint sind Niederschlagsepisoden, die sich verstärkt über mehrere Tage ereignen. Der Ursprung der Hochwässer interessiert aufgrund der Tatsache, dass im Zuge deren Forschung Unterschiede je nach Art der Hochwasserentstehung im statistischen Auftreten in der Vergangenheit in Österreich nachgewiesen wurden. Im Grunde bedeutet das, dass klimatische Änderungen zu unterschiedlichen Verschiebungen bei Hochwässern zufolge langer Niederschläge, Hochwässern nach kurzen Niederschlägen, Hochwässern aufgrund von Gewittern, Hochwässern nach Regen-auf-Schnee-Ereignissen und Schneeschmelzhochwässern führen. 39

Abbildung 15 illustriert erneut die österreichische Situation in Bezug auf den Ursprung der Hochwässer. Sehr deutlich erkennbar ist die Vormachtstellung der langandauernden Niederschläge, die für die meisten Hochwässer in Österreich verantwortlich sind. Vor allem in Salzburg, Teilen des Burgenlandes und dem nördlichen Vorarlberg sind dabei sehr hohe Werte anzutreffen. Während südlich des Alpenhauptkammes auch Kurzniederschläge als beachtliche Hochwasserverursacher auftreten, gelten in großen Bereichen von Ober- und Niederösterreich Regen-auf-Schnee-Ereignisse als nicht zu vernachlässigendes Hochwasserrisiko. Hochwässer aufgrund von Gewittern und Schneeschmelzprozessen sind bundesweit eher die Ausnahme und spielen nur in gewissen kleinräumigen Zonen eine Rolle.

Hauptauslöser von Hochwässern im Untersuchungsgebiet sind Niederschläge, die über einen längeren Zeitraum andauern (ca. 60%). Rund ein Viertel der Überschwemmungen beruht auf

Abb. 15: Regionale Muster der Hochwasserfrequenzen nach Ursprungstyp. Eine Frequenz von 1 indiziert, dass alle im Einzugsgebiet aufgetretenen jährlichen Hochwässer durch diesen bestimmten Prozess hervorgerufen wurden, während eine Frequenz von 0 aussagt, dass dieser Prozess für kein Hochwasser der Auslöser war. Hochwässer zufolge langer Niederschläge (a), Hochwässer zufolge kurzer Niederschläge (b), Hochwässer aufgrund von Gewittern (c), Regen-auf-Schnee-Hochwässer (d) und Schneeschmelzhochwässer (e). Eingebettete überlagern dabei die größeren Einzugsgebiete und nur Einzugsgebiete kleiner als 5000 km² sind berücksichtigt. Quelle: Merz und Blöschl (2003a, S. 5–12).

40 kürzeren Extremniederschlagsereignissen, während Regen-auf-Schnee-Ereignisse den Hauptteil der restlichen rund 15 Prozent bilden. Die verbliebenen zwei Ursachen sind aufgrund des Auftretens im Forschungsgebiet irrelevant. Klar erkennbar ist die Dominanz der Niederschlagsereignisse, die zusammen um die 85 Prozent ausmachen. Gewitter und vor allem Ereignisse in Verbindung mit Schnee sind untergeordnet, womit der Fokus auf den Niederschlag als Hauptauslöser für Hochwässer zusätzlich bestätigt ist.

Die Entwicklung des Niederschlages in Österreich in der nahegelegenen Vergangenheit kann als sehr unterschiedlich bezeichnet werden. Im Follow up zur Studie der ZAMG und der TU- Wien (Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Umwelt und Wasserwirtschaft 2017, S. 14–19) wurden Daten ab dem Jahr 1976 ausgewertet und dabei die Periode von 1976 bis 1995 mit der nachfolgenden von 1996 bis 2014 verglichen. Die Resultate lieferten sehr interessante Aspekte in Hinblick auf den Wandel des Niederschlages. Während die Winterniederschläge im Vergleich zum ersten Zeitabschnitt in der Zeit von 1996 bis 2014 um sieben Prozent abnahmen, gab es im selben Zeitraum im Sommer mit einer 14-prozentigen Zunahme einen deutlichen Anstieg der Niederschläge. Im Vergleich zur Hauptstudie (Schöner et al. 2011), die nur die Werte bis 2009 berücksichtigte (Winter: -12%, Sommer: +12%), liegen sowohl für den Winter als auch für den Sommer höhere Zahlen vor, womit in den letzten fünf Betrachtungsjahren eine zusätzliche Steigerung vorliegt. Der Gesamtrückgang im Winter betraf dabei bei beiden Analysen den Süden Österreichs. Obwohl die Zahlen doch recht hoch scheinen, wird immer wieder Vorsicht empfohlen, da aufgrund der möglichen natürlichen Schwankungen der Niederschlagstrend nicht eindeutig erkennbar ist. Der Verlauf dieser Schwankungen von 1800 bis 2000 ist in Abbildung 16 dargestellt, wobei auch die Varianz je nach österreichischer Region auffällig ist. Bemerkenswert ist auch der erkennbare Aspekt der Abbildung, dass nach der Jahrtausendwende alle Regionen zu steigenden Niederschlägen tendieren. Hierbei könnte die Klimavariabilität verantwortlich sein, welche durch ähnliche

Abb. 16: Geglättete Jahresmittelreihen des Jahresniederschlages von 4 Subregionen Österreichs von Messbeginn bis 2009. Gelb: Westösterreich, grün: Nordösterreich, rot: inneralpine Täler, blau: Südostösterreich (Glättung mit 20-jährigem Gauß’schen Tiefpassfilter). Quelle: Schöner et al. (2011, S. 2–31).

Entwicklungen um die Jahre 1870, 1910 und 1950 Unterstützung erfährt. Gegen die Klimavariabilität spricht, dass bis auf die südöstliche Region (in der Abbildung blau) alle Regionen gemäß dieser Auswertung zu Beginn der 2000er auf einem relativ hohen Niederschlagsniveau liegen und trotzdem Zunahmen erlangen. Die inneralpine Region (rot) befindet sich über dem Mittel seit 1800 mit steigender Tendenz. Westösterreich (gelb) hatte kurz vor dem Jahr 2000 ein Niederschlagsmaximum, befindet sich genau auf Höhe des Mittels und scheint sich nach einigen Jahren des Rückganges wieder dem steigenden Trend zuzuwenden. Der klare Anstieg der Niederschläge im Norden Österreichs (grün) seit den 1970ern scheint sich fortzuführen, wobei er bereits zum Ende der Aufzeichnungen im Jahr 2009 ein Maximum für jenes Gebiet erkennen lässt. Welche Erklärung zutreffender ist, lässt sich erst nach weiteren Jahren der Beobachtung genau festlegen. Eine Zunahme im Bereich des Sommerniederschlages aufgrund der klimatischen Veränderung kann aber durchaus als möglich angenommen werden. Auch die Abbildungen 17 und 18 lassen ähnliche Schlüsse zu. Während Abbildung 17 die lokale Entwicklung der Niederschläge in Österreich von 1950 bis 2007 wiedergibt, zeigt Abbildung 18 dasselbe Bild für den jüngeren Teil dieser Periode (1976- 2007). Außer dem vierteljährlichen Winterniederschlag (Teilabbildung „Niederschlag DJF“) mit den Monaten Dezember, Jänner und Februar, in dem die Zeitspanne von 1976 bis 2007 im Süden und Westen eine Verstärkung des Negativtrends illustriert, liegen in den restlichen Abbildungen für die spätere Zeitspanne im Wesentlichen positive Entwicklungen vor. Betrachtet man die Jahreswerte, so kann vor allem nördlich des Alpenhauptkammes ein deutlicher Niederschlagszuwachs ab dem Jahr 1976 festgestellt werden. Die Trends im Süden sind zum Teil immer noch rückläufig, jedoch im Vergleich zur Gesamtperiode deutlich weniger negativ und weniger signifikant. Ein österreichweiter Anstieg der Niederschlagsmengen in den vergangenen Jahrzehnten ist damit nicht zurückzuweisen.

Die Betrachtung der jüngeren Vergangenheit der gesamtösterreichischen Niederschlagsentwicklung liefert somit folgende Erkenntnisse:

• Der Niederschlag tendierte in großen Gebieten Österreichs zu einer Steigerung. • Trotz der gesamtjährlichen Steigerung liegt für den Winter ein starker Rückwärtstrend im Westen und Süden und ein schwächerer im Osten und Südosten vor. • Die Trends im Norden Österreichs sind signifikanter als jene im Süden (außer Winter).

Auch für das Forschungsgebiet repräsentieren die Abbildungen 17 und 18 Steigerungen in der jüngeren Phase. Zwar handelt es sich bei beiden Perioden um nicht-signifikante Veränderungen, trotzdem zeigt der Farbwechsel einen steigenden Trend des Niederschlages an.

Abb. 17: Trends der Jahres- und Vierteljahresniederschläge für die Periode 1950-2007. Pegel mit mindestens 45 Jahren Beobachtung. Große Kreise blau: steigende Trends, große Kreise rot: fallende Trends, kleine Kreise: Trends nicht signifikant. Quelle: Schöner et al. (2011, S. 4–18).

Abb. 18: Trends der Jahres- und Vierteljahresniederschläge für die Periode 1976-2007. Pegel mit mindestens 25 Jahren Beobachtung. Große Kreise blau: steigende Trends, große Kreise rot: fallende Trends, kleine Kreise: Trends nicht signifikant. Quelle: Schöner et al. (2011, S. 4–16). 5.2 Entwicklung im Forschungsgebiet

5.2.1 Informationen aus bestehender Literatur

Für die Forschungsfrage von erheblich größerer Bedeutung ist die vergangene Entwicklung des Niederschlages im Forschungsgebiet. Abbildung 19 ähnelt von der Aussage her den Abbildungen 17 und 18, lässt in ihrer Darstellung jedoch bessere Aussagen zu einer Bezugsfläche zu. Das Untersuchungsgebiet wird dabei im unteren Panel, welches die

Abb. 19: Beobachtete Änderung der saisonalen Niederschlagssumme aus Spartacus (Hiebl und Frei 2016) für den Zeitraum 1996-2007 (oberes Panel) und 1996-2014 (unteres Panel) relativ zum Zeitraum 1976-1995. Die schwarzen Ovale im unteren Panel illustrieren das Untersuchungsgebiet. Aus: Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Umwelt und Wasserwirtschaft (2017, S. 17), verändert.

Entwicklung von 1996 bis 2014 in Bezug zu 1976 bis 1995 darstellt, mit schwarzen Ovalen illustriert. Die Daten, die dabei ausgelesen wurden, ergeben folgende Entwicklungen für das Forschungsgebiet: Im Frühling steigerte sich die Niederschlagssumme um 0 bis 20 Prozent. Der Anstieg im Sommer betrug 10 bis 30 Prozent im Vergleich zur Vorperiode. Die stärkste positive Entwicklung erfuhr der Herbst mit einer Steigerung von 20 bis 30 Prozent. Nur der Winter wies mit -10 bis -20 Prozent einen Negativtrend auf. Im Vergleich zum oberen Panel, in dem die Periode von 1996 bis 2007 auf den Zeitraum 1976 bis 1995 bezogen wird, gibt es im Frühling und im Sommer kaum Unterschiede. Im Herbst ist eine leicht stärkere Zunahme und im Winter eine leicht schwächere Abnahme der Niederschlagssumme erkennbar, wodurch der Schluss folgt, dass die Jahre zwischen 2007 und 2014 niederschlagsreicher als jene zwischen 1996 und 2007 waren.

Die Trends, welche durch Simulationen über das Klimamodell CLM für Jahres- und Vierteljahresniederschläge für die Periode 1976 bis 2007 eruiert wurden, beschreiben leicht abwegige Resultate (Abb. 20). In den Winter- und Sommermonaten (Dezember, Jänner und

Abb. 20: Trends der durch das Klimamodell CLM simulierten Jahres- und Vierteljahresniederschläge für die Periode 1976-2007. Große Quadrate blau: steigende Trends, große Quadrate rot: fallende Trends, kleine Quadrate: nicht signifikante Trends. Quelle: Schöner et al. (2011, S. 4–19).

Februar bzw. Juni, Juli und August) kam es demnach zu einer nichtsignifikanten, aber doch deutlichen Steigerung des Niederschlages (0,1 bis 1 % pro Jahr). Der Frühlingsniederschlag sank um dasselbe Level (-1 bis -0,1 % pro Jahr), der Herbstniederschlag nur geringfügig (- 0,05 bis -0,001 % pro Jahr). Auf Jahresebene kam es somit im Untersuchungsgebiet trotz der jahreszeitlich vorhandenen Rückgänge in der Periode von 1976 bis 2007 laut CLM- Simulationen zu einer Niederschlagszunahme von 0,1 bis 1 Prozent pro Jahr. Diese Zunahme war jedoch nicht signifikant.

Die Saisonalitäten des Niederschlages zeigen im Großteil Österreichs ein ähnliches Verhalten (Abb. 21). Während in großen Teilen des Ostens eine mittelstarke Saisonalität für die Monate 46

Abb. 21: Saisonalität der Monatsniederschläge für die Jahre 1951-1997. Eingetragen ist der Monat, in dem im Mittel das Maximum auftritt (Farbe) sowie die Intensität der Saisonalität (starke Saisonalität dunkel, schwache Saisonalität hell). Quelle: Schöner et al. (2011, S. 4–8).

Mai und Juni vorliegt, ereignen sich die meisten Niederschläge im Rest von Österreich im Juli und August. Gemäß der Stärke findet sich bis auf den südlichsten Teil Kärntens (schwach) ein Mittelmaß vor. Das Forschungsgebiet hat Anteil an dieser vorherrschenden Saisonalität, wodurch der Großteil der Niederschlagsmengen in diesen Monaten zu Boden fällt. Auf dieser Saisonalität fundiert zudem die sommerliche Hochwassergefahr sowohl in der Vergangenheit als auch in der Zukunft.

5.2.2 Analyse der Messstationsdaten

Um eine möglichst genau Vergangenheitsentwicklung des Niederschlages im Untersuchungsgebiet zu erlangen, wurden zusätzlich zu den Informationen aus der Literatur die Niederschlagsdaten der NLV-Messstelle Reichenfels (HZBNr: 114298) des Dienstes eHYD des Bundesministeriums für Nachhaltigkeit und Tourismus ausgewertet. Dieser Datensatz umfasst die täglichen Aufzeichnungen von 7 Uhr morgens vom 01. Jänner 1971 bis zum 31. Dezember 2015, womit insgesamt eine 45-jährige Zeitreihe besteht. Die Messstelle befindet sich auf etwa 800 Metern über der Adria, 47°00‘26‘‘ Nord und 14°44‘52‘‘ Ost. Die Daten werden in Millimeter und mit einer Nachkommastelle angegeben. Ziel der Untersuchung der vergangenen Niederschlagsmesswerte war die Feststellung der Entwicklung und des Trends des Niederschlags auf verschiedenen Ebenen.

Die Analyse der Niederschlagsdaten bestätigte die Existenz der Klimavariabilität. Obwohl im Verlauf von vielen Jahren eine klare Trendlinie zu erkennen ist, gab es innerhalb dieser Zeit deutliche Sprünge der Niederschlagswerte sowohl auf Monats- wie auch Jahresebene, die die genaue Vorhersage von Niederschlagsmengen im Prinzip unmöglich macht. Zur Illustrierung 47

Entwicklung des Jahresniederschlages in Reichenfels von 1971 bis 2015 1200 1100 1000 900 800 700 600 500 400 Niederschlag mm Niederschlag in 300 200 100

1971 1973 1975 1977 1979 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 Jahr

Abb. 22: Darstellung der Entwicklung des Jahresniederschlages in Reichenfels von 1971 bis 2015 auf Basis der Messaufzeichnungen der NLV-Messstelle in Reichenfels. Die schwarze Linie illustriert die Trendlinie. Quelle: Eigener Entwurf. dieses Problems dient die Abbildung 22, in der die Entwicklung des Jahresniederschlages in Reichenfels von 1971 bis 2015 dargestellt ist. Eindeutig erkennbar sind dabei die sehr wechselhaften Niederschlagssummen, die in aufeinanderfolgenden Jahren oft eine Zu- oder Abnahme von mehreren Hundert Millimetern aufweisen. Der maximale Unterschied zwischen zwei nachfolgenden Jahren ereignete sich in den Jahren 2000 und 2001, wo der Jahresniederschlag einen Sprung von 962 auf 628 mm (Abnahme von 334 mm!) vollzog. Trotz dieser Wechselhaftigkeit des Niederschlages, welche sich mit einer Standardabweichung von rund 116 mm beziffern lässt, kann bei Betrachtung der Abbildung 22 die klare Tendenz der Jahressummen nicht negiert werden. Die eingefügte Trendlinie steigt von 800 mm im Jahr 1971 auf 900 mm im Jahr 2015, wodurch sich ein jährlicher Anstieg um rund 0,3 Prozent ergab. Diese Zunahme wirkt zwar relativ marginal, in den betrachteten 45 Jahren betrug sie somit jedoch beachtenswerte 12,5 Prozent. Vergleicht man diese Entwicklung mit den Werten der Tabelle 1, so kann gefolgert werden, dass in diesem Betrachtungszeitraum der Niederschlag eines ganzen überdurchschnittlichen Monates hinzukam.

Die Variabilität des Niederschlages lässt sich neben den Jahressummen auch in den Monatsmengen sehr gut feststellen. Als Veranschaulichung sollen dafür die Abbildungen 23, 24 und 25 fungieren, die die Entwicklung der Werte über die Forschungsperiode der Vergangenheit für die drei Sommermonate Juni, Juli und August darstellen. Diese Monate werden darum zur Illustration verwendet, da im Sinne der Forschungsfrage vor allem der Sommer als Hauptauftrittszeit von Hochwässern aufgrund der deutlich stärkeren Niederschläge untersucht wird. Auch hier kam es in allen drei Monaten zu deutlichen

Unterschieden der Werte, die innerhalb des einzelnen Monats auftraten. So gab es im Juni eine Schwankungsbreite von 39 mm (1976) bis 205 mm (2004) bei einem Durchschnitt von

Entwicklung des Niederschlages in Reichenfels im Juni von 1971 bis 2015 250

200

150

100

Niederschlag mm Niederschlag in 50

1971 1973 1975 1977 1979 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 Jahr

Abb. 25: Darstellung der Entwicklung des Niederschlages im Juni in Reichenfels von 1971 bis 2015 auf Basis der Messaufzeichnungen der NLV-Messstelle in Reichenfels. Die schwarze Linie illustriert die Trendlinie. Quelle: Eigener Entwurf.

Entwicklung des Niederschlages in Reichenfels im Juli von 1971 bis 2015 350 300 250 200 150 100

Niederschlag mm Niederschlag in 50

1981 1999 1971 1973 1975 1977 1979 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 Jahr

Abb. 24: Darstellung der Entwicklung des Niederschlages im August in Reichenfels von 1971 bis 2015 auf Basis der Messaufzeichnungen der NLV-Messstelle in Reichenfels. Die schwarze Linie illustriert die Trendlinie. Quelle: Eigener Entwurf.

Entwicklung des Niederschlages in Reichenfels im August von 1971 bis 2015 250

200

150

100

50 Niederschlag mm Niederschlag in

1985 1999 1971 1973 1975 1977 1979 1981 1983 1987 1989 1991 1993 1995 1997 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 Jahr

Abb. 23: Darstellung der Entwicklung des Niederschlages im August in Reichenfels von 1971 bis 2015 auf Basis der Messaufzeichnungen der NLV-Messstelle in Reichenfels. Die schwarze Linie illustriert die Trendlinie. Quelle: Eigener Entwurf. 49 rund 111 mm (Abbildung 23). Der Juli wies als niederschlagsreichster Monat mit einem Durchschnitt von rund 129 mm eine Schwankung zwischen 37 mm (2013) und 307 mm (2012) auf (Abbildung 24). Hier kann der Extremfall der Variabilität erkannt werden, da der höchste Wert der Analyseperiode direkt im Jahr nach dem niedrigsten folgte. Ebenso hohe Summen wurden für den August aufgezeichnet - mit einem Minimum von 45 mm (1992), einem Maximum von 243 mm (1986) und einem Durchschnitt von rund 123 mm (Abbildung 25).

Tabelle 1 repräsentiert die Ergebnisse der Trendanalyse der Aufzeichnungsdaten der NLV- Messstelle in Reichenfels für die vergangene Untersuchungsperiode von 1971 bis 2015. Dabei werden die Resultate auf monatlicher Ebene dargestellt. Neben den Werten des Trends (Trendwert für 1971 in mm, Trendwert für 2015 in mm und Trendveränderung pro Jahr in %) wurden auch die Minima und Maxima inklusive des Auftrittsjahres der einzelnen Monate hinzugefügt, um ein Gesamtgefühl für die Variation des Niederschlages im Forschungsgebiet zu erhalten. Für die schnellere Erfassung wurden zusätzlich Schattierungen vorgenommen. So zeigen die blau hinterlegten Flächen die höchsten Werte und die orange hinterlegten die niedrigsten der jeweiligen Spalte. Für einen Vergleich mit den Erkenntnissen aus der Literatur wurden die Monate über die Hintergrundfärbung den einzelnen Jahreszeiten zugeordnet (grün: Frühling, gelb: Sommer, braun: Herbst, grau: Winter). Nachfolgend werden die Erkenntnisse und Besonderheiten dieser Trendanalyse dargelegt.

Tabelle 1: Trendauswertung der Niederschlagsdaten der NLV-Messstelle in Reichenfels von 1971-2015. Die letzte Spalte gibt die Differenz zwischen Minimal- und Maximalwert an. Blau schattiert sind die Maxima der jeweiligen Spalte, orange schattiert die Minima (ohne Gesamtjahr). Monatsschattierungen: Grau: Winter, grün: Frühling, gelb: Sommer, Braun: Herbst. Quelle: Eigener Entwurf.

Monat Trendwert Trendwert Trend in % Minimalwert in Maximalwert in Differenz 1971 in mm 2015 in mm pro Jahr mm (Jahr) mm (Jahr) in mm Jänner 27 22 -0,4 2 (1998) 74 (1978) 72 Februar 28 27 -0,1 2 (1993) 94 (2014) 92 März 47 38 -0,4 4 (1973) 138 (1975) 134 April 56 52 -0,2 8 (1980) 130 (1972) 122 Mai 83 88 +0,1 33 (1992) 222 (1972) 189 Juni 114 109 -0,1 39 (1976) 205 (2004) 166 Juli 122 135 +0,2 37 (2013) 307 (2012) 270 August 112 134 +0,4 45 (1992) 243 (1986) 198 September 76 96 +0,6 26 (1985) 204 (1973) 178 Oktober 55 86 +1,2 1 (1995) 183 (1980) 182 November 43 74 +1,6 0 (2011) 176 (2013) 176 Dezember 40 36 -0,2 0 (2015) 109 (2008) 109 Gesamtjahr 800 900 +0,3 569 (1974) 1092 (2012) 523

Im Vergleich mit den Informationen aus der Literatur erscheinen die Daten von Spartacus aus Abbildung 19 zutreffender als jene der CLM-Simulationen aus Abbildung 20. Grund dafür sind 50 die ähnlichen Resultate, die aufgrund der Auswertung der Messstationsdaten erzielt wurden. Betrachtet man die „Trend in % pro Jahr“-Spalte der Tabelle 1, so kann, ähnlich zu Abbildung 17, ein Rückgang der Winter- und zum Teil Frühlingsniederschläge bei Zunahme der Sommer- und Herbstniederschläge erkannt werden.

Außer dem Juni, der zwischen 1971 und 2015 einen jährlichen Niederschlagsrückgang von - 0,1 Prozent erfuhr, verzeichneten alle restlichen Monate zwischen Mai und November einen Zuwachs. Als besonders starke Steigerungen (laut Trend deutlich über +1% pro Jahr!) sind die Entwicklungen im Oktober und November zu nennen. Im November findet sich zudem der Maximalwert mit einer jährlichen Steigerung von +1,6 Prozent. Dieser Wert muss jedoch mit Vorsicht betrachtet werden, da zwischen 2010 und 2015 vier sehr niederschlagsreiche Jahre verbucht wurden, wodurch der Trend vielleicht etwas stärker dargestellt wird als er tatsächlich war. Die stärksten negativen Trends liegen für den Jänner und den März (-0,4% pro Jahr) vor. Beide Monate zählen zu Jahreszeiten, die ebenso laut Spartacus-Auswertung zu rückläufigen bzw. gering positiven Entwicklungen tendierten. Während der März die gleiche negative Entwicklung zeigte, kam es im Jänner allgemein zu den niedrigsten Niederschlagswerten. Die größte Niederschlagssumme des Jänners (74 mm im Jahr 1978) übertraf dabei nur um 29 mm die kleinste Niederschlagssumme des Augusts (45 mm im Jahr 1992).

In den Monaten April, Mai, Juli und Dezember kam es in der 45-Jahr-Periode zu leichten Änderungen, womit Trends zwischen -0,3% und -0,1% pro Jahr bzw. zwischen +0,1% und +0,3% pro Jahr bezeichnet werden. Erwähnenswert ist hierbei der Juli, der trotz seiner mäßigen Entwicklung in nahezu allen Kategorien die Höchstwerte beinhaltet. So wies der Juli nicht nur den höchsten Trendwert sowohl für das Start- als auch das Endjahr der Untersuchung auf, sondern ist mit 307 mm im Jahr 2012 auch der Monat mit der höchsten Niederschlagsmenge. Auch die Variabilität des Niederschlages zeigt sich im Juli mit einer Differenz von 270 mm zwischen niederschlagsreichsten und -ärmsten Monat am stärksten. Im Februar und im Juni (beide -0,1% pro Jahr) war kaum eine Veränderung in der Entwicklung des Niederschlages ersichtlich.

Wirft man den Blick auf die monatlichen Minima und Maxima der Tabelle, so kann für alle Monate die Zuschreibung „sehr variabel“ getroffen werden. Aufgrund der deutlich höheren Monatssummen, die in den wärmeren Jahreszeiten auftreten können, sind die Differenzwerte in den Monaten zwischen Mai und November am höchsten (außer dem Juli befinden sich alle zwischen 175 und 200 mm). Der Juli sticht dabei zusätzlich heraus, wofür vor allem das Ausreißer-Jahr 2012 verantwortlich ist, welches mit 307 mm um 64 mm mehr Wassermenge lieferte als der stärkste Monat außerhalb des Julis (August 1986 mit 243 mm). Beachtlich sind auch die Jahreszahlen der niedrigsten und höchsten Werte. So ist mit 1992 bei den Minimalwerten und 1972 bei den Maximalwerten nur jeweils ein Jahr pro Kategorie doppelt

51 vertreten. Ansonsten sind die Werte aus unterschiedlichen Jahren der Periode, wodurch die Variabilität sowohl zwischen den Jahren als auch innerhalb der einzelnen Jahre zusätzlich unterstrichen wird.

Um diese Ergebnisse auch mit statistischen Daten zu belegen, wurde die Tabelle 2 erstellt. In dieser erfolgt die Betrachtung der Standardabweichungen in Verbindung zu den durchschnittlichen Niederschlagsmengen der gesamten Monate, woraus sich interessante Erkenntnisse herauslesen lassen. Obwohl die Durchschnittswerte der kälteren Monate deutlich geringer liegen, weisen die dazugehörigen Standardabweichungen, relativ gesehen, erhöhte Werte auf. Im Wesentlichen kann somit das Resümee gezogen werden, dass sich in den Wintermonaten im Zeitabschnitt von 1971 bis 2015 entweder kaum Niederschlag ereignete oder solcher, der deutlich über dem durchschnittlichen Wert der Periode liegt. Für die wärmeren Monate, in denen die Standardabweichung um die 40 Prozent des durchschnittlichen Monatsniederschlages beträgt, gilt, dass die Schwankungen deutlich geringer ausfielen und die Mittelwerte somit besser als Erwartungswerte herangezogen werden können. Im Prinzip sagt dieses Resultat aus, dass in den Sommermonaten immer mit Niederschlägen, die zudem deutlich höher als jene in den Wintermonaten ausfallen, zu rechnen ist und extreme Ausreißer wie der Juli 2012 Ausnahmen sind. Im Vergleich zum Gesamtjahr überraschen die monatlichen Ergebnisse ebenfalls. Die Standardabweichung für das Gesamtjahr in der Analyseperiode fiel mit 116 mm und somit 14 Prozent des durchschnittlichen Niederschlages deutlich geringer aus, wodurch das Fazit gezogen wird, dass sich die Schwankungen innerhalb der einzelnen Monate über das gesamte Jahr gesehen in etwa ausgleichen, wodurch eine gewisse Zeitdimension des Wasserkreislaufes erkannt werden kann.

Tabelle 2: Durchschnitt des monatlichen Niederschlages mit der dazugehörigen Standardabweichung für die Periode 1971-2015. NS = Niederschlag, SA = Standardabweichung. %-Spalte gibt den gerundeten Prozentwert der Standardabweichung vom durchschnittlichen Niederschlag an. Quelle: Eigener Entwurf.

Monat Ø des NS SA % Monat Ø des NS SA % Jänner 25 mm 17 mm 68% Juli 129 mm 56 mm 43% Februar 28 mm 22 mm 79% August 123 mm 46 mm 37% März 43 mm 28 mm 65% September 86 mm 37 mm 43% April 54 mm 27 mm 50% Oktober 71 mm 45 mm 63% Mai 86 mm 35 mm 41% November 58 mm 39 mm 67% Juni 111 mm 40 mm 36% Dezember 38 mm 24 mm 63% Gesamtjahr 851 mm 116 mm 14%

Die Trendanalyse ergab, dass die Tendenz des Jahresniederschlages im Forschungsgebiet in den letzten Jahrzehnten steigend war und sich dieser Trend womöglich auch fortsetzen

52 wird. Die Niederschlagsmenge erhöhte sich dabei nicht in allen Monaten gleich. Während vor allem die wärmere Zeit von Mai bis sogar November Zunahmen erfuhr, kam es zu rückläufigen Entwicklungen in den kälteren Wintermonaten. Der meiste Niederschlag ereignete sich im Untersuchungszeitraum von 1971 bis 2015 in den Monaten Juli und August, womit der Beweis erbracht wurde, dass in diesen Monaten die größte Hochwassergefahr besteht.

5.2.3 Kategorisierung der Hochwasserrisikotage

Um die Situation in Hinblick auf die Forschungsfrage zu konkretisieren, erfolgt eine Kategorisierung der Starkniederschlagsereignisse, welche auf dem Hochwasserereignis von 2012 basiert und mittels der ein Vergleich mit der zukünftigen Situation durchgeführt werden kann. Damit wird schlussendlich die Veränderung der Hochwassergefahr verifiziert. Während in der Trendanalyse die gesamten Messdaten der 45 Aufzeichnungsjahre berücksichtigt wurden, fallen in die Kategorisierung der sogenannten Risikotage nur die letzten 31 Jahre von 1985 bis 2015, da auch in den Analysen der zukünftigen Prognosen jeweils zwei 31-Jahr- Zeitspannen (2030-2060 und 2070-2100) untersucht werden. Damit kommt es zu keinen Verzerrungen durch die unterschiedliche Anzahl an Untersuchungstagen bzw. -jahren.

Im Zuge der Kategorisierung werden alle Niederschlagsereignisse des Untersuchungszeitraums analysiert und den folgenden Klassen zugeordnet:

• 1 Tag Risiko: bei einem Niederschlag von mindestens 50 mm an einem Tag • 2 Tage Risiko: bei einem Niederschlag von mindestens 80 mm über zwei aufeinanderfolgende Tage • 3 Tage Risiko: bei einem Niederschlag von mindestens 100 mm über drei aufeinanderfolgende Tage • 1 Tag Risiko hoch: bei einem Niederschlag von mindestens 90 mm an einem Tag • Risiko hoch komb.: bei einer Kombination von mindestens zwei der vorherigen Klassen

Die Kategorien wurden eigenständig festgelegt und an das Hochwasserereignis des 03. Juli 2012 angelehnt. Gemäß der NLV-Messstelle Reichenfels findet sich für diesen Tag ein Wert von 50 mm, womit ab diesem mit derartigen Überschwemmungen gerechnet werden muss. Die INCA-Niederschlagssummen der ZAMG für jenes Event gehen dabei von höheren Zahlen

Abb. 26: INCA-Niederschlagssummen der ZAMG für die Steiermark und große Teile Unterkärntens für den 3. Juli 2012. Die rote Region mit den höchsten Werten liegt dabei genau im Forschungsgebiet. Quelle: Koboltschnig et al. (2012, S. 3). aus. Abbildung 26 des hydrologischen Berichtes der Kärntner Landesregierung dient als Anschauungsmaterial und hebt das extreme Maß des Ereignisses heraus. Im Forschungsgebiet, welches vom dunklen roten Bereich bis zum Knick der Landesgrenze zwischen Kärnten und Steiermark reicht, weist dabei auf deutlich höhere Werte als 50 mm hin. Auch im Ortsbereich finden sich in der Darstellung orangefärbige Zonen wieder, die Niederschlagswerte um den Bereich von 90 mm signalisieren. Aufgrund dieser Darstellung wurde 90 mm als Grenzwert für hohes Risiko herangezogen. Dieser Grenzwert bezieht sich dabei auf den Niederschlag im Ortsgebiet Reichenfels, der sich am unteren Ende des Einzugsgebietes befindet und dessen Einfluss auf die Gesamtwassermenge relativ gering ist. Entscheidender für die Gesamtsituation wären die Niederschlagsmengen in höheren Lagen der Forschungsregion, wofür jedoch Messstellen am Fuße des Zirbitzkogels und im Bereich der Peterer Alpe von Nöten wären. Da diese nicht vorhanden sind, muss sich der Vergleich zwischen Messstation und Modell auf den Ortspunkt beschränken, wobei jedoch davon ausgegangen werden kann, dass sich die Niederschlagsverhältnisse zwischen den einzelnen Zonen des Einzugsgebietes im Wesentlichen ähnlich verhalten. Eine Analyse in Kapitel 6.3 zeigt die Verhältnisse, die zwischen den einzelnen Regionen bestehen. Die Kategorien „2 Tage Risiko“ und „3 Tage Risiko“ basieren auf Schätzwerte und sollen die mehrtägigen stärkeren Regenereignisse, die nur knapp unter den Risikogrenzwert fallen, miteinbeziehen.

Tabelle 3: Kategorisierung der täglichen Niederschläge in Bezug auf Hochwasserrisiko von 1985-2015 auf Monatsebene. 1 Tag Risiko: ≥ 50mm/Tag, 2 Tage Risiko: ≥ 80mm/2Tage, 3 Tage Risiko: ≥ 100mm/3Tage, 1 Tag Risiko hoch: ≥ 90mm/Tag, Risiko hoch komb.: min. 2 der vorherigen Klassen. Orange schattiert sind die höchsten Werte der jeweiligen Klasse. Quelle: Eigener Entwurf.

1985-2015 1 Tag 2 Tage 3 Tage 1 Tag Risiko Summe Risiko Risiko Risiko Risiko hoch hoch komb. Jänner 0 0 0 0 0 0 Februar 0 0 0 0 0 0 März 0 0 0 0 0 0 April 0 0 0 0 0 0 Mai 1 0 0 0 0 1 Juni 5 1 0 0 0 6 Juli 5 0 0 0 3 8 August 3 0 0 0 0 3 September 2 0 0 0 1 3 Oktober 0 0 0 0 0 0 November 1 0 0 0 0 1 Dezember 0 0 0 0 0 0 Summe 17 1 0 0 4 22

Tabelle 3 illustriert die Resultate der Kategorisierung der täglichen Niederschlagswerte in Hinblick auf das Hochwasserrisiko im Zeitraum von 1985 bis 2015 auf Monatsebene. Orange schattiert wurden dabei jene Werte, die in ihrer Klasse den höchsten Wert besitzen. Sofort ins Auge sticht dabei der Fakt, dass der Monat Juli drei schattierte Flächen vorweist. Sowohl in der Kategorie „1 Tag Risiko“ als auch in jener, in der hohes Risiko durch die Kombination mehrerer Gefahrenlagen besteht, wurden im Untersuchungszeitraum im Monat Juli die meisten Ereignisse aufgezeichnet. Als Resultat davon kam es im Juli auch insgesamt zu der höchsten Anzahl an risikoreichen Niederschlagssituationen. Die Auffälligkeit, dass sich gerade in den heißen Monaten Juni, Juli, August und September die Risikotage häufen, bestätigt zudem die zuvor getätigte Annahme der höheren Hochwassergefahr im Sommer. Während die Randmonate dieses Bereiches vereinzelt Extremniederschläge beinhalteten (kein Wert für Oktober in der Auswertung, jedoch trat 1980 ein Niederschlagsereignis mit 94 mm auf), die als Basis für Überschwemmungen fungieren könnten, traten solche Begebenheiten in keinem der Monate zwischen Dezember und April auf. Auch diese Resultate stimmen mit den Aussagen der Literatur auf Basis von Spartacus zu den jahreszeitlichen Niederschlägen für den Winter und den Frühling überein.

Auch die Summenzahlen der einzelnen Klassen zeigen ein eindeutiges Bild. Eintägige Normalrisikoereignisse bildeten mit 17-maligem Auftreten die klare Mehrheit in der Gesamtmenge von 22. Zu diesen kamen vier Situationen, in denen durch Kombination erhöhtes Risikopotenzial bestand. Während nur einmal an zwei aufeinanderfolgenden Tagen

55 mehr als 80 mm Niederschlag zu Boden fiel, gab es weder einen Tag, an dem die Grenze von 90 mm überschritten wurde, noch ein alleiniges Auftreten von drei aufeinanderfolgenden Tagen, die gemeinsam eine Wassermenge von mindestens 100 mm lieferten. Alleiniges Auftreten deshalb, da hier die Ergebnisse für die Kategorien „2 Tage Risiko“ und „3 Tage Risiko“ relativiert werden müssen, da diese in die Sektion „Risiko hoch komb.“ fallen, sobald einer dieser Tage einen Wert von über 50 mm aufweist. Während die Drei-Tage-Variante aufgrund der größeren Breite der möglichen Werte (z.B.: 33+33+34, 49+49+2, 40+40+20, …) leichter dem Verfall in die kombinierte Risikogruppe fernbleibt, gilt das kaum für die 2-Tage- Klasse. In dieser gibt es nur einen Wertebereich von 18 mm (31+49 und alle Werte dazwischen). Sobald einer der Tage einen Wert unter 31 mm besitzt, so fällt der Typ „2 Tage Risiko“ aus und die Situation landet entweder im Bereich „1 Tag Risiko“ oder im hohen kombinierten Risiko. Diese Tatsache erklärt auch den Umstand, dass zwischen 1985 und 2015 deutlich mehr Niederschlagskonstellationen auftraten, die ein hohes kombiniertes Risiko aufwiesen. Von jenen vier gab es in drei Vorkommnissen (2 x „3 Tage Risiko“, 1 x „2 Tage Risiko“) jeweils nur einen Tagesniederschlagswert, der die 50 mm um nur weniger als 2 mm übertraf. Die Interpretation dieser Auswertungen muss demnach immer mit Vorsicht vollzogen werden.

Abschließend zur Risikotaganalyse wurde die zeitliche Verteilung der hochwasserrelevanten Niederschläge untersucht. Aufgrund des Betrachtungszeitraums von 31 Jahren wurde das überschüssige Jahr zur jüngsten Teilperiode hinzugenommen, wodurch sich die Zeitabschnitte 1985 bis 1994, 1995 bis 2004 und 2005 bis 2015 ergaben. Trotz des Umstandes, dass der letzte Bereich ein Jahr mehr besitzt, erfolgten die meisten Hochwasserrisikosituationen in den Jahren zwischen 1995 und 2004 (11). Im Abschnitt zwischen 2005 und 2015 ereigneten sich acht und von 1985 bis 1994 am wenigsten mit nur drei. Nach dem Auftreten der Ereignisse ist im Prinzip eine deutliche Steigerung ersichtlich, obwohl in diesem Zusammenhang erneut die Klimavariabilität genannt werden muss, die als Verursacher dieser Zunahme ausschlaggebend sein könnte.

Als Fazit der Kategorisierung wurde die Annahme des höheren Hochwasserrisikos in den wärmeren Sommermonaten gestärkt. Die Resultate zeigten, dass in der Vergangenheit in den Monaten Juni, Juli, August und September die meisten Extremfälle auftraten, während solche in den Wintermonaten quasi inexistent waren. Der Hauptanteil kam demnach den eintägigen Starkregenereignissen zu, welche rund 77 Prozent der Gesamtereignisse ausmachten. In vier Fällen bestand besonders hohe Hochwassergefahr, da eine Folge von niederschlagsreicheren Tagen mit Starkniederschlagstagen zusammenfiel.

6 Prognostizierte zukünftige Klimaentwicklung

In diesem Kapitel folgt im Prinzip die Behandlung des Kernthemas der gesamten Arbeit. Während die Untersuchung der Vergangenheit interessante Erkenntnisse lieferte und die Durchführung dieser für die Interpretation der zukünftigen Entwicklung von enormer Bedeutung ist, lautet die Hauptfrage der Forschung, mit welchen Niederschlagsphänomenen in der Zukunft gerechnet werden kann bzw. ob in Hinblick auf Hochwässer und deren Schäden drastische Änderungen zu erwarten sind, die Adaptionen im Hochwassermanagement erfordern.

Ausschlaggebend für die Annahme von Veränderungen in naher Zeit ist ein weltweites Problem, welches fast täglich im medialen Bereich Aufmerksamkeit findet. Der globale Klimawandel schreitet laut Großteil der Wissenschaftsgemeinschaft mit großen Schritten voran und bringt rasante Änderungen im Klimasystem mit sich. Obwohl es auch WissenschaftlerInnen gibt, die den, durch den Menschen verursachten, Klimawandel leugnen bzw. versuchen, den menschlichen Einfluss zu relativieren oder zu widerlegen, herrscht ein gewisser Konsens über die zukünftigen Veränderungen, die gewissermaßen eintreten werden. Ein Beispiel hierfür wäre die fortlaufende Temperaturzunahme, welche laut Bericht des IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change 2001, S. 4) im 20. Jahrhundert auf der Nordhalbkugel über den Kontinenten am stärksten auftrat. Die Diskussion über den Grad der Verantwortlichkeit des Menschen oder die genaue Beschreibung des zu erwartenden Klimawandels sind nicht Aufgabe dieser Bearbeitung. In diesem Sinne wird auf andere Forschungen verwiesen (z.B.: Pachauri und Meyer 2015).

Im Zentrum dieser Untersuchung sollen etablierte Prognosen in Hinblick auf zukünftige Klimasystemveränderungen auf das Forschungsgebiet umgewälzt und schlussendlich deren Auswirkungen auf die Hochwassergefahr in diesem analysiert werden. Dabei muss jedoch ständig im Bewusstsein verankert bleiben, dass es sich nach wie vor um Prognosen handelt – um Annahmen, die fern jeglicher sicherer Eintrittswahrscheinlichkeit liegen. In diesem Sinne soll auch erneut die eindeutig höhere und unsichere Variabilität im Zusammenhang mit dem Niederschlag erwähnt werden, welche regional noch deutlich unterschiedlicher im Vergleich zu jener der Temperatur ausfällt (Matulla et al. 2004).

6.1 Ausgewählte Klimaprojektion

Bereits Kapitel 2 „Methoden“ thematisierte die Problematik der Unsicherheit der Klimamodelle und die damit einhergehende fehlende Möglichkeit zur genauen Bestimmung der zukünftigen Entwicklung des Klimasystems. Aus diesem Grund wird nun nicht genauer auf diesen Aspekt eingegangen, sondern auf diesen Teil der Arbeit verwiesen. Erneut erwähnt wird nur die Grundzusammensetzung einer Klimaprojektion, die aus einem globalen Modell (GCM), einem 57 regionalen Modell (RCM) und einem repräsentativen Konzentrationspfad (RCP) besteht. Während die Emissionsszenarien (RCP) Thema des nächsten Unterkapitels sind, beschreibt dieser Bereich die Wahl der analysierten Klimaprojektion.

Aufgrund der großen Anzahl der vorhandenen GCM’s und RCM’s liegt eine Vielzahl von möglichen Klimaprojektionen vor, die jeweils verschiedene Stärken und Schwächen besitzen. Um das bestmögliche Zukunftsbild zu erhalten, müssten alle möglichen Klimaprojektionen in Betracht gezogen und miteinander in Beziehung gesetzt werden. Da der Prozess dieser Vorgehensweise jedoch sehr viel Zeit und Ressourcen beanspruchen würde und dies nicht im Sinne dieser Arbeit ist, wurde der Entschluss gefasst, sich nur eine Klimamodellkombination näher anzusehen. Diese Projektion soll einen mittleren Ansatz der Gesamtheit der Modelle repräsentieren, um weder von den maximalen noch von den minimalen Entwicklungen auszugehen. Selbst wenn die gewählte Klimaprojektion einen durchschnittlichen Pfad der gesamten Zukunftsmöglichkeiten darstellt, bedeutet dies jedoch keinesfalls, dass die Eintrittswahrscheinlichkeit dieser Prognose höher liegt als jene der anderen. Erneut soll dieser Hinweis auf die Wichtigkeit der Unsicherheit hindeuten. Wie bereits in Kapitel 2 erwähnt, könnte jedoch der Vergleich mit anderen Klimaprojektionen durchaus den Ansatz für weitere Forschungen bilden.

Abb. 27: Projizierte Änderung des Niederschlags in Prozent simuliert mit 16 Global-/Regionalmodell- Kombinationen in Winter (oben) und Sommer (unten) im Gebietsmittel Deutschland relativ zu 1971-2000 (gleitendes 31-Jahresmittel); in grau die Jahreswerte aller Simulationen. Quelle: Jacob et al. (2012, S. 19).

Abb. 28: Projizierte Änderung des Niederschlages in Prozent im A1B-Szenario simuliert mit 16 Global- /Regionalmodell-Kombinationen in Winter (oben) und Sommer (unten) im Gebietsmittel Deutschland relativ zu 1971-2000 (Gleitendes 11-Jahresmittel). Quelle: Jacob et al. (2012, S. 18). Um eine geeignete Klimaprojektion zu wählen, wurden sowohl Forschungen mit einem Vergleich zwischen globalen Modellen als auch jene mit Gegenüberstellungen von regionalen Modellen gesucht, da beide Komponenten zur Gesamtprojektion beitragen. Im Bereich der GCMs wurde der Report 6 des Climate Service Centers Germany (CSC) (Jacob et al. 2012) herangezogen, welcher Ergebnisse zu regionalen Klimaprojektionen für Europa und Deutschland liefert. Entscheidend sind dabei die Seiten 17 bis 20, die die Bandbreiten der Simulationsergebnisse für die Temperatur und den Niederschlag darstellen. Während die Temperatur gemäß den bereits erfolgten Ausschlüssen außen vorgelassen werden kann, erfolgte der Fokus auf die Abbildungen und Analysen zu den Niederschlagsentwicklungen. Die Analysen des CSC Germany, dessen Ergebnisse zum Gebietsmittel Deutschlands aufgrund der ähnlichen Lage in Bezug zu Europa als Annäherung geeignet sind, ergaben, dass die Temperatur- und Niederschlagsänderungen, die mithilfe der regionalen Klimamodelle erhalten wurden, sehr stark von den antreibenden globalen Modellen bestimmt werden. So befinden sich Kurven desselben globalen Modells auf ähnlichem Level. In den Analysen des CSC- Reports (Abb. 27 und 28) kamen fünf GCMs zum Einsatz, wodurch mit der Häufigkeit des Auftritts womöglich auf deren Signifikanz hingedeutet wird. Dabei handelt es sich um HadCM3Q (in 6 Projektionen), ARPEGE, BCM (jeweils 2), ECHAM5 (5) und IPSL (1). Bei genauerer Betrachtung der Linien in den beiden Abbildungen kann erkannt werden, dass die auf dem globalen Modell ECHAM5 basierenden Klimaprojektionen (bläuliche Farbtöne) ein

59 mittleres Maß der Gesamtheit wiedergeben. Einzig die Projektion, die durch die Kombination mit dem RCM HIRHAM5 entstand, weicht von dem durchschnittlichen Kurvenverlauf ab und repräsentiert in beiden Abbildungen ab Mitte des 21. Jahrhunderts eine stärkere Entwicklung. Auch der Report weist auf diese Besonderheit hin und betont zusätzlich, dass die dekadischen Schwankungen meist trotzdem parallel zu den anderen Simulationen verlaufen. Aus diesem Grund wurde das GCM ECHAM bzw. EC-Earth (eine neuere Entwicklung aus den Daten von ECHAM) gewählt, um in der gewählten Klimaprojektion als Teilkomponente für die globalen Einflüsse zu fungieren.

Im Hinblick auf die Wahl des regionalen Modells wurden die prinzipiellen Annahmen des ÖKS15-Endberichtes herangezogen (Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Umwelt und Wasserwirtschaft 2016). In diesem wird angeführt, dass im Zuge der regionalen Analyse für Österreich die neueste Generation von Klimamodellen Verwendung fand. Dabei handelte es sich um Modelle und Projektionen, welche im Verlauf von EURO-CORDEX, dem europäischen Teil des Regional Climate Downscaling Experiments (CORDEX), hochdetailliert entwickelt wurden (siehe Jacob et al. 2014). Im ÖKS15-Bericht lagen im Jahr 2016 13 Klimaprojektionen gemäß EURO-CORDEX vor, die alle aufgrund der bisherigen Untersuchungen (z.B. Prein et al. 2016) auf höher aufgelösten Simulationen (12,5 km Gitterweite) basieren. Diese weisen in Bezug auf die beobachteten Niederschlagsdaten speziell in komplexeren Geländeformen die geringsten Abweichungen auf, wodurch sie für den österreichischen Bereich ideal sind.

Abbildung 29 zeigt jene Kombinationen der globalen und regionalen Modelle, die 2015 für die Erstellung der Klimaszenarien für Österreich zur Verfügung standen. Jene 13 angewandten Projektionen, die in der Abbildung grün hinterlegt sind, basieren auf sechs verschiedenen RCMs. Dabei heben sich CCLM und RCA hervor, welche in mehreren Kombinationen

Abb. 29: Kombinationen von Global- (GCMs) und Regionalmodellen (RCMs) aus EURO-CORDEX zur Generierung von Klimaprojektionen für die Treibhausgasszenarien RCP4.5 und RCP8.5 mit einer Auflösung von 12,5 km. Die Matrix zeigt verfügbare (grün), laufende (orange) und geplante (rot) Simulationen zum Stichtag 15. Juni 2015. Quelle: Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Umwelt und Wasserwirtschaft (2016, S. 10).

Abb. 30: Trend der Niederschlagssumme im Winter (DJF, oben) und Sommer (JJA, unten) für die Periode 19,76- 2007, aus homogenisierten HISTALP-Stationsdaten und CLM Simulationen. Signifikante Trends in den HISTALP- Stationsdaten sind mit einem + gekennzeichnet. DJF = Dezember, Jänner, Februar, JJA = Juni, Juli, August. Quelle: Schöner et al. (2011, S. 2–52). verwendet wurden. Aufgrund dieser Tatsache kann die Annahme erfolgen, dass diese beiden Modelle für die österreichische Region von größerer Relevanz sind.

Zusätzlich beinhalten die Ausführungen der Studie der ZAMG und der TU-Wien (Schöner et al. 2011) eine Validierung von Klimaprojektionen mit den Regionalmodellen REMO und CLM für Österreich. In dieser kam es zu folgenden Resultaten: Die CLM-Simulationen geben im Vergleich mit den StartClim-Stationen gerade im Sommer für die Periode 1976 bis 2007 gut übereinstimmende Daten wieder (Abbildung 30). Die Winterwerte zeigen oft deutliche Fehler bezüglich des Vorzeichens, können in dieser Arbeit aufgrund der Fokussierung auf die Sommermonate jedoch vernachlässigt werden. Die verwendeten Studien von Frei et al. (2006) und Smiatek et al. (2009), die ebenfalls Validierungen, jedoch auf der Basis von mehreren Regionalmodellen, durchführten, liefern zudem die Erkenntnis, dass die verwendeten Modelle die Häufigkeit und Intensität der Niederschläge zum Teil falsch schätzen. Frei et al. (2006) zeigen in ihrer Forschung, dass die geprüften Modelle die Niederschlagshäufigkeit überschätzen, während sie die Niederschlagsintensität unterschätzen. Im Gegensatz dazu kommen die Modellanalysen von Smiatek et al. (2009) zu dem Ergebnis, dass sowohl die Häufigkeit als auch die Intensität der Niederschläge überschätzt wird. Die Überschätzung 61 betrifft dabei in deutlicherem Maße den Winter. Betont wird auch die fehlende Simulationsmöglichkeit der Modelle in Hinblick auf sommerliche Konvektivniederschläge, welche gerade im Sommer eine wesentliche Rolle spielen, von den Modellen jedoch nicht dargestellt werden können. Nach weiteren, die Zukunft betreffenden Vergleichen und Analysen in der Studie der ZAMG und der TU-Wien folgt das Fazit, dass das Regionalmodell CLM „im Allgemeinen einen mittleren Zustand der Modellrealisationen beschreibt, also eine hohe Plausibilität in Hinblick auf die Modellierung besitzt“ (Schöner et al. 2011, S. 2–58).

Aufgrund der angeführten Punkte fiel die Wahl des RCM auf CLM, welches gemeinsam mit dem GCM ECHAM/EC-Earth die Klimaprojektion bildet. Diese fungiert im Zuge dieser Forschung als Basis für die Analysen. Als interessanter Vergleichswert im Zuge der Forschungsfrage kann auch eine weitere Erkenntnis der Studie angeführt werden, nach der die simulierten Klimaveränderungen für den Niederschlag im Sommer am stärksten sind, wobei die Änderung erst nach 2030 startet und vor allem erst ab 2050 zunimmt (Schöner et al. 2011, S. 2–58).

6.2 Emissionsszenarien

Nachdem die Wahl der zu untersuchenden Klimaprojektion abgeschlossen wurde, musste festgelegt werden, welche zukünftigen Emissionsszenarien im Zusammenhang mit der Forschungsfrage analysiert werden. Seit dem 5. Sachstandsbericht des Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) dienen als Basis für globalen Klimabeschreibungen der Zukunft die Representative Concentration Pathways (RCPs), welche von Moss et al. (2010) entwickelt wurden und die bis dahin verwendeten SRES-Emissionsszenarien (Nakicenovic et al. 2000) ablösten. Das Ziel dieser RCPs ist nicht die genaue Vorhersage der Klimazukunft, sondern viel mehr das genauere Verständnis der Unsicherheiten zum Erreichen besserer Entscheidungen. Diese sollen daraufhin die große Weite der möglichen Zukunftsentwicklungen robuster abfedern. Im Konzept von Moss et al. (2010) werden dabei nicht nur die Umweltbedingungen sondern auch sozioökonomische und technologische Aspekte berücksichtigt. Die neue Herangehensweise an die Prognostizierung der Zukunft verfolgt dabei zwei neue Ideen im Vergleich zum ersetzten Modell. Zum einen gibt es keine eindeutigen Grundannahmen, die sicher in den danach vorgestellten Emissionspfaden resultieren. Es handelt sich vielmehr um eine Vielzahl von unterschiedlichen Kombinationen der Teilaspekte Umwelt, Wirtschaft, Technik, Demographie und Politik, die den Eintritt eines bestimmten repräsentativen Konzentrationspfad bedingen können. Auch hier signalisiert das Wort „repräsentativ“ nur die theoretisch mögliche Wahrscheinlichkeit dieses Szenarios, nicht den definitiven Eintritt dessen. Zum anderen wurde statt des sequenziellen Zugangs ein paralleler gewählt, wobei die Evaluierung der einzelnen Teilbereiche nicht aufeinander, sondern nebeneinander erfolgt. Dadurch entsteht der Vorteil, dass die Erkenntnisse der 62

einzelnen Modellsektionen in das Gesamtmodell einfließen und sich nicht gegenseitig beeinflussen, wie es im Verlauf des früher etablierten Systems der Fall war.

Abbildung 31 zeigt die vier Repräsentativen Konzentrationspfade (RCPs) mit weiteren dazugehörigen Informationen wie dem Strahlungsantrieb. Hier lässt sich nebenbei die Herkunft der RCP-Bezeichnungen ableiten, da die Zahl hinter dem Kürzel für den Anstieg des Strahlungsantriebes im Vergleich zur vorindustriellen Zeit steht. Somit versteht sich RCP2.6 als das moderateste Szenario, in dem Milderungsversuche zur Klimaerwärmung erfolgreich sind, während RCP8.5 das dramatischste Abbild wiedergibt, in dem die Menschheit keinerlei Maßnahmen ergreift, womit der Ausstoß gleichbleibt und enorme Auswirkungen auf das Klimasystem die Folge sind. Die Szenarien RCP4.5 und RCP6.0 verweisen auf Mittelwege, welche in den nächsten Jahrzehnten sowohl beim Strahlungsantrieb als auch bei den Emissionen Zunahmen verzeichnen. Im Gegensatz zu RCP8.5 erfolgt danach eine Stabilisation des Anstieges, die je nach Szenario früher (RCP4.5 etwa 2060) oder später (RCP6.0 langsam ab 2080) erfolgt (Abb. 32).

Im ÖKS15-Endbericht (Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Umwelt und Wasserwirtschaft 2016, S. 6–8), in welchem die Klimaszenarien für Österreich dargestellt werden, werden die RCPs gemäß ihres Energieanstieges als niedrig (RCP2.6), mittel (RCP4.5), hoch (RCP6.0) und sehr hoch (RCP8.5) eingeordnet. Das Ziel der Maßnahmen des RCP2.6-Szenarios ist dabei die Begrenzung des globalen Temperaturanstieges bis 2100 auf etwa 2°C im Gegensatz zum vorindustriellen Zeitalter. Die Pariser Klimaziele sehen sogar eine Beschränkung auf deutlich unter 2°C vor (Vereinte Nationen (UN) 2015, S. 3). Anhand der RCP-Szenarien kann dieses Vorhaben als äußerst optimistisch betrachtet werden.

Abb. 31: Tabelle der vier Repräsentativen Konzentrationspfade (RCPs) inklusive Strahlungsantrieb, Konzentrationswert, Verlauf des Pfades und dem zugrundliegenden Modell. Quelle: Moss et al. (2010, S. 753).

Abb. 32: Atmosphärische CO2-Konzentrationen (in ppm) entsprechend der abgelösten SRES (gestrichelt) und der aktuellen RCP-Szenarien (durchgezogen). Die schwarze Linie zeigt die historische Konzentration. Quelle: Kotlarski und Truhetz (2017), zitiert nach Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Umwelt und Wasserwirtschaft (2016, S. 7).

In Hinblick auf die Forschungsfrage wurde der Entschluss gefasst, die zukünftige Situation im Untersuchungsgebiet anhand von zwei RCP-Szenarien zu analysieren. Moss et al. (2010, S. 754) empfehlen in ihrer Konzeptvorstellung für Klimaprojekte, die die nähere Zukunft bearbeiten, RCP4.5. Dieser Zugang illustriert eine Entwicklung, welche in der näheren Zukunft kaum von den anderen RCPs divergiert (Abb. 32) und in den Jahrzehnten danach bis 2100 einen Verlauf beschreibt, der weder zu optimistische (RCP2.6) noch zu pessimistische (RCP8.5) Veränderungen vorweist. Aufgrund dieses Mittelmaßes im Vergleich zu den anderen Prognostizierungen wird das RCP4.5 als primäres Zukunftsszenario festgelegt.

Die Beurteilung der künftigen Hochwassersituation in Reichenfels auf Basis eines einzigen Klimaszenarios wäre jedoch zu vage, da die Betrachtung nur einer Zukunftsentwicklung aufgrund der Unsicherheit dieser unzureichend ist. Aufgrund dessen werden die Daten der Vergangenheit nicht nur mit den Auswertungen des RCP4.5 verglichen, sondern zusätzlich mit den Werten eines weiteren repräsentativen Konzentrationspfades (RCP). Von den drei verbliebenen Optionen schied RCP6.0 als erstes aus, da der Verlauf dem von RCP4.5 zu ähnlich ist. Beide beschreiben einen mittleren Zugang, wodurch ein Vergleich zu gering signifikanten Resultaten führen würde. Da aufgrund der gesellschaftlichen Entwicklung und dem wirtschaftlichen Zwang zu Wachstum die Annahme, dass ein Eintreten von RCP8.5 gegenüber RCP2.6 eine höhere Wahrscheinlichkeit besitzt, getätigt werden kann, fiel die Wahl des sekundären Vergleichsszenario auf RCP8.5. 64

Nach den vorangegangenen Ausführungen stehen nun die Untersuchungsbedingungen fest. Die Auswertungsdaten des vergangenen Niederschlages im Einzugsgebiet der Lavant in Reichenfels werden über die Klimaprojektion EC-Earth/CLM für die Emissionsszenarien RCP4.5 und RCP8.5 verglichen und auf Veränderung in Menge und Intensität untersucht.

6.3 Raum- und Zeitparameter

Bevor die möglichen Zukunftsentwicklungen für Österreich und im Speziellen für das Forschungsgebiet dargestellt werden, folgt noch eine Festlegung der Analyseparameter bezüglich des Raumes und der Zeit bzw. eine Darlegung der Einschnitte, die in Hinblick auf Vollständigkeit existieren.

Zeit

In Bezug auf Zeit besteht das Problem des begrenzten Maßstabes. So liegen zwar die vergangenen Messdaten der Station in Reichenfels seit 1971 vor und die Klimaprojektionen liefern tägliche Daten von 1951 bis 2100, jedoch sind diese Angaben auf den täglichen Maßstab begrenzt. Sollen die Analysen detaillierter sein und somit kurzzeitige Starkniederschlagsereignisse oder längere Regenereignisse über Tageswechsel verzeichnen, so sind diese Daten im Prinzip wertlos. Zudem gibt es einen gewissen Grad an Ungenauigkeit in den Vergleichen zwischen der Messtation und den Modellen, da die Modelle die Niederschlagsmengen im Mittagsbereich (12 Uhr – 14 Uhr) aufzeichnen, während der Datensatz der Messstation die Werte von 7 Uhr bis 7 Uhr wiedergibt. Abgesehen von diesem gibt es im Bereich der Zeit keine weiteren Probleme. Die Werte liegen sowohl für die Messstation als auch für die Modelle lückenlos vor, womit der gesamte Zeitraum bis 2100 betrachtet werden kann. Aufgrund der Notwendigkeit, im Bereich des Klimas immer Zeiträume von mindestens 30 Jahren zu untersuchen, wurde festgelegt, dass zwei künftige 31-Jahr- Perioden für die Analyse herangezogen werden. Für die nähergelegene Zeit ist es der Bereich von 2030 bis 2060, für die fernere Zukunft 2070 bis 2100. Aufgrund der langwierigen Entwicklung des Klimasystems ist davon auszugehen, dass im späteren Zeitabschnitt (2070- 2100) deutlich auffallendere Veränderungen auftreten als im früheren (2030-2060), vor allem im Szenario RCP8.5.

Raum

Der Raumaspekt wirft in der Analyse deutlich größere Komplikationen auf. So ist es ressourcentechnisch nicht möglich, den Niederschlag des gesamten Einzugsgebietes einzubinden und auszuwerten. Auch die Betrachtung eines einzelnen Punktes des Forschungsgebietes ist ungenügend, da sich die zu untersuchende Region in wesentlichen Merkmalen unterscheidet. Als Beispiel dient die Seehöhe, die von rund 800 Metern im Ortsgebiet bis auf zirka 2400 Meter am höchsten Gipfel (Zirbitzkogel) reicht (siehe Kapitel 3). 65

Abb. 33: Darstellung der unterschiedlichen Niederschlagsmengen im Einzugsgebiet der Lavant bis Reichenfels im Jahr 2030 nach einem beliebigen Klimamodell für RCP4.5. Überprüft wurden vier beliebige Stellen, verteilt auf das gesamte Gebiet. W LS = Wert Lavantsee, W S = Wert Sommerau, W RF = Wert Reichenfels, W ÖE = Wert östliches Einzugsgebiet. Quelle: Eigener Entwurf.

Aufgrund dieser Differenz erfolgte vor der Kernanalyse ein Vergleich von vier unterschiedlichen Stellen des Untersuchungsgebietes, da die Vermutung nahelag, dass in den verschiedenen Teilen des Einzugsgebietes deutlich unterschiedliche Niederschlagswerte anzutreffen sind. Die Überprüfung erfolgte für die Stellen Lavantsee (über 2000 m), Sommerau (rund 1300 m), Ort Reichenfels (rund 800 m) und einer beliebigen Stelle im östlichen Einzugsgebiet (rund 1350 m) für die Jahre 2030, 2060 und 2090. Dabei wurden die Niederschlagswerte pro Monat zusammengefasst, grafisch dargestellt und die Abweichung zum Jahresmittel von allen Stellen berechnet. Sowohl auf monatlicher Ebene als auch in 66

Bezug auf das Gesamtjahr lieferten die Beispieljahre ähnliche Ergebnisse. Abbildung 33 zeigt die erhaltenen Resultate für das Jahr 2030. Die höchste Stelle am Lavantsee nahe des Zirbitzkogels weist dabei mit +19,7 Prozent im Vergleich zum Durchschnittswert der vier Stationen mit Abstand die höchsten Niederschlagsmengen auf. Dasselbe gilt auch für die Jahre 2060 (+13,9%) und 2090 (+20,5%). Dem gegenüber gibt es mit dem Ort Reichenfels einen Gegenpol mit deutlich unterdurchschnittlichen Modellwerten. Mit -14,7 Prozent (2030), - 13,2 Prozent (2060) und -14,9 Prozent (2090) kann der Ort Reichenfels als regenärmster Teil des Forschungsgebietes bezeichnet werden. Die Werte der Sommerau und des östlichen Einzugsgebiets bilden dabei den Durchschnitt, worauf auch die Auswertungen hindeuten. Die Sommerau (2030: -6,7 %; 2060: -1%; 2090: -4,4%) und vor allem das östliche Einzugsgebiet (2030: +1,8%; 2060: +0,3%; 2090: -1,2%) liegen sowohl im Bereich der Seehöhe im Mittel als auch in Relation zum Durchschnittsniederschlag der untersuchten Positionen. Aufgrund der Resultate dieser Überprüfung ist es notwendig, nicht nur eine, sondern mehrere Gitterpunkte der zukünftigen Modelle zu analysieren. Die Wahl für die Kernanalyse fiel auf vier Messpunkte, die über die Verteilung im Einzugsgebiet und einer gerechten Aufteilung entlang der Skala der Seehöhe ein repräsentatives Ergebnis für den Niederschlag des Untersuchungsgebietes liefern. Die Gitterpunkte der Voranalyse entsprachen diesen Bedingungen beinahe, wodurch nur geringfügige Konkretisierungen und Adaptionen durchgeführt wurden. Der Gitterpunkt am Lavantsee wurde gleich übernommen wie in der Voranalyse. Die Messtelle im östlichen Einzugsgebiet wurde so verschoben, dass sie eine Seehöhe von rund 1600 Meter (genau 1609 m) repräsentiert. Ähnliches gilt für die Sommerau, in der die Position auf 1300 Meter Seehöhe korrigiert wurde. Für Reichenfels wurden die genauen Koordinaten der NLV- Messstelle Reichenfels übernommen, womit dieser Punkt in einer Lage kurz von der Mündung des Sommeraubaches in die Lavant verortet wurde. Die Verteilung der Messtellen wird in Abbildung 34 dargestellt. Tabelle 4 fasst die Daten der Gitterpunkte zusammen.

Tabelle 4: Gitterpunkte, die zur Analyse der zukünftigen Niederschlagssituation im Einzugsgebiet der Lavant auf Höhe Reichenfels herangezogen wurden. Quelle: Eigener Entwurf Gitterpunkt Seehöhe Koordinaten Lavantsee 2056 m 47° 03‘ 34‘‘ N 14° 34‘ 35‘‘ O Östl. Einzugsgebiet 1609 m 47° 02‘ 47‘‘ N 14° 48‘ 40‘‘ O Sommerau (Kirche) 1299 m 46° 59‘ 19‘‘ N 14° 40‘ 08‘‘ O NLV-Messstelle Reichenfels 794 m 47° 00‘ 26‘‘ N 14° 44‘ 52‘‘ O

Abb. 34: Verwendete Gitterpunkte für die Analyse der zukünftigen Niederschläge im Einzugsgebiet der Lavant auf Höhe Reichenfels. Die vier Untersuchungspunkte repräsentieren sowohl eine räumliche als auch eine Höhenverteilung des Einzugsgebietes. Östl. EZG = Östliches Einzugsgebiet. Quelle: Eigener Entwurf, topographische Grundlage: basemap.at.

6.4 Entwicklung Österreich

Blöschl et al. (2007, S. 1242–1243) heben in ihrem Artikel über den Einfluss von Klimavariabilität und Landnutzungsänderung auf Hoch- und Niedrigwässer heraus, dass es im Gegensatz zur Temperaturentwicklung keinen wissenschaftlichen Konsens über den zukünftigen Trend des Niederschlages gibt. Sie betonen dabei zum Beispiel, dass extreme Ereignisse zwar häufiger erscheinen sollen, dies jedoch nicht zwingend bedeutet, dass sich auch die durchschnittlichen Niederschlagsmengen steigern. Im Widerspruch dazu wird im Follow up zur ZAMG/TU-Wien-Studie (Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Umwelt und Wasserwirtschaft 2017, S. 48–49) vorgebracht, dass Starkniederschlagsereignisse in Zukunft eine Abnahme erfahren, die Wassermengen dabei jedoch zunehmen. Umgelegt auf Hochwässer bedeutet das: weniger, dafür stärkere Überschwemmungen. Diese Aussagen sollen nun in den abschließenden Kapiteln über Literatur und den eigenen Forschungsergebnissen überprüft werden.

Merz et al. (2014, S. 1932–1933) schreiben in ihrem Artikel davon, dass in Gesamteuropa ein Trend vorliegt, nachdem die Winterniederschläge zunehmen, der Schneefall abnimmt und die

Schneegrenze in höhere Lagen versetzt wird. Gemäß dem erwarteten Temperaturanstieg können die beiden letzteren Annahmen als zutreffend akzeptiert werden. Eine Prognose nach dem IPCC vom Jahr 2007 geht von einer deutlichen Temperaturzunahme aus, die im nördlichen Europa im Winter und im Süden im Sommer (beide mehr als +4°C) am deutlichsten ausfallen wird (Schmidt et al. 2009, S. 175–176). Auch Abbildung 35, welche die zukünftige Entwicklung von Temperatur und Niederschlag in Österreich nach dem RCP8.5-Szenario darstellt, geht sowohl im Sommer als auch im Winter bereits bis zum Zeitraum 2021 bis 2050 von deutlichen Temperaturzunahmen aus. Matulla et al. (2004, S. 5–6) folgerten nach Untersuchungen eines Modells eine derart starke Erwärmung, dass Monate mit einem durchschnittlichen Temperaturwert von unter 16°C bis 2025 nicht mehr vorhanden sein werden. Die weiteren Ausführungen von Schmidt et al. (2009) zeigen zudem, dass heiße Tage einen Anstieg erfahren, während kalte Wintertage sowohl in Anzahl als auch in Variabilität abnehmen.

Abb. 35: Projektion für die Änderung der Lufttemperatur (oben) und der Niederschlagssumme (unten) aus Bias- korrigierten regionalen Klimamodellsimulationen von ÖKS15 (Chimani et al. 2016), basierend auf EURO-CORDEX Klimamodellsimulationen für das Szenario RCP8.5. Mittelwert des Zeitraumes 2021-2050 im Vergleich zu 1971- 2000. Sommer und Winter. Quelle: Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Umwelt und Wasserwirtschaft (2017, S. 21).

Für die Forschungsfrage von größerer Bedeutung ist der zukünftige Niederschlag. Auch hier zeigt Abbildung 35 die Entwicklung bis zum Zeitraum 2021 bis 2050. Gemäß diesen Klimamodellsimulationen gibt es einen klaren Anstieg in der Menge des Winterniederschlages (+14,1%), während der Sommerniederschlag nur geringe Zunahmen (+2,6%) zeigt. Das Projekt WETRAX (Hofstätter et al. 2015) kommt zudem zu der Erkenntnis, dass starkniederschlagsrelevante Zugbahnen in näherer Zukunft nicht häufiger, jedoch intensiver auftreten sollen. In den Ausführungen von (Matulla et al. 2004, S. 6–8) erfährt der mittlere Niederschlag sogar eine Verringerung um 11,3%, womit eine Abnahme der extrem feuchten

Saisonen einhergeht. Sie gehen auch davon aus, dass vor allem die Südregion Österreichs von einer Abnahme der Niederschläge betroffen ist. Der ÖKS15-Endbericht (Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Umwelt und Wasserwirtschaft 2016, S. 51– 54) sagt für die zukünftigen Sommer wiederum keine signifikanten Änderungen voraus. Der Bericht betont erneut die hohe Variabilität der Niederschläge, wobei in ferner Zukunft eine österreichische Zunahme, vor allem im Frühling und Winter (+18 bzw. +30%), zu erwarten ist. Ebenfalls wird davon ausgegangen, dass die tägliche Niederschlagsmenge zunimmt, während die Niederschlagstage abnehmen – also die Niederschlagsintensität steigt.

Aus diesen wenigen Beispielen folgt die Feststellung, dass es keine eindeutigen Vorhersagen für den österreichischen Niederschlag gibt. Niederschlagsprognosen gelten als wesentlich unsicherer als Temperaturschätzungen, worauf Schmidt et al. (2009) mit einem Vergleich zwischen einem deutschen und einem englischen Klimamodell schließen.

Beschränkt man die vorhandenen Forschungen auf das Untersuchungsgebiet, so erhält man ähnliche Resultate. In ganz Kärnten und somit auch im Forschungsgebiet werden für beide Emissionsszenarien (RCP4.5 und RCP8.5) in naher und ferner Zukunft deutliche Temperaturanstiege erwartet. Wie in Abbildung 36 ersichtlich sollen enorme Zunahmen vor allem gegen Ende des 21. Jahrhunderts im RCP8.5-Szenario eintreten. Jahreszeitliche Veränderungsunterschiede soll es dabei nicht geben. Man geht sowohl für den Sommer als auch für den Winter von ähnlichen Entwicklungen aus (Amt der Kärntner Landesregierung 2016, S. 5).

Abb. 36: Simulierte Temperaturänderung für Kärnten im Vergleich zu der beobachteten Temperatur von 1971-2000 nach dem RCP8.5-Szenario. Quelle: Amt der Kärntner Landesregierung (2016, S. 6).

In Hinblick auf den Niederschlag wird in diesen Modellsimulationen davon ausgegangen, dass im Untersuchungsgebiet keine signifikanten Änderungen auftreten. Selbst im RCP8.5- Szenario in der Periode von 2071 bis 2100 nimmt der Niederschlag im Sommer leicht ab und im Winter etwas stärker, aber nicht signifikant, zu (Abb. 37). Zudem gibt es die gleiche Sommerannahme wie für Gesamtösterreich, nach der die Anzahl der Niederschlagstage sinkt, während die eintägigen Niederschlagsintensitäten steigen (Amt der Kärntner Landesregierung 2016, S. 9).

Abb. 37: Simulierte Niederschlagsänderung für 2071-2100 im Vergleich zum beobachteten Niederschlag von 1971-2000 nach dem RCP8.5-Szenario. Quelle: Amt der Kärntner Landesregierung (2016, S. 8).

6.5 Niederschlagsentwicklung im Forschungsgebiet

Nachdem nun die bereits vorhandenen prognostizierten Niederschlagsentwicklungen für Österreich und zum Teil auch für das Forschungsgebiet beschrieben wurden, folgt in diesem Kapitel die Darstellung der eigenen Forschungsergebnisse. Diese wurden über die Analyse der Daten gemäß den zuvor bestimmten Bedingungen (Kapitel 6.1, 6.2 und 6.3) erhalten. Gemäß diesen werden die Niederschlagswerte der Klimaprojektion EC-Earth/CLM für die repräsentativen Konzentrationspfade RCP4.5 und RCP8.5 für die Zeitperioden 1985 bis 2015, 2030 bis 2060 und 2070 bis 2100 untersucht. In den nachfolgenden Unterkapiteln soll der Analyseprozess demnach Schritt für Schritt demonstriert und die Resultate dazu passend präsentiert werden.

Begonnen wird dabei mit einem Vergleich zwischen den Daten des Klimamodells und der Messstelle für den Zeitraum 1985 bis 2015. Dadurch wird die Plausibilität des Klimamodells gegenüber den tatsächlich gemessenen Niederschlagsmengen bestimmt. Nach diesem Schritt erfolgt ein Vergleich zwischen den Projektionsdaten für 1985 bis 2015 und den anderen beiden Zeitbereichen. Dieser Vorgang verfolgt den Zweck, die unterschiedlichen Niederschlagsmengen je nach Region im Einzugsgebiet festzustellen. Dazu werden die Werte der Gitterpunkte, die räumlich und höhenmäßig verschieden verteilt wurden, einander gegenübergestellt und auf Differenzen untersucht. Nachdem die Besonderheiten der einzelnen Modellpunkte abgeleitet wurden, folgt die Betrachtung der Niederschlagsmenge. Dabei wird die Entwicklung von 1985-2015 über 2030-2060 bis 2070-2100 dargestellt und auf spezielle Merkmale erforscht. Nachdem die Erkenntnisse aus diesem Prozess präsentiert wurden, werden die Risikotage anhand der selbst erstellten Kategorisierung ebenfalls für alle drei Zeitperioden analysiert und deren Entwicklung illustriert. Dadurch wird schlussendlich eine Basis für die Bewertung des Hochwasserrisikos in Reichenfels erhalten, auf der in Kapitel 7 zusammen mit den anderen Erkenntnissen eine Bewertung der Hochwassergefahr in Vergangenheit und Zukunft erfolgt.

6.5.1 Vergleich: Messstelle vs. Modell

Bevor die Niederschlagsentwicklungen des ausgewählten Modells in Hinblick auf die Hochwassergefahr interpretiert werden können, erfolgt die Überprüfung der Verwendbarkeit des Modells. Da die Aufzeichnungsdaten des Niederschlages aufgrund der NLV-Messstelle in Reichenfels für die erste Analyseperiode von 1985 bis 2015 vorliegen, wird die Plausibilität über einen einfachen Vergleich mit den Modelldaten für denselben Zeitraum eruiert. Im Wesentlichen wird über eine Gegenüberstellung untersucht, ob und in welchem Maß sich die Modelldaten von den Messwerten der Vergangenheit unterscheiden. Daraufhin wird eine Aussage getroffen, nachdem das Modell von ähnlichen, zu hohen oder zu niedrigen Werten je

72 nach Ebene (Jahr, Jahreszeit, Monat) ausgeht, wodurch gefolgert wird, wie plausibel die zukünftigen Entwicklungen sind. Als Vergleichsgitterpunkt wird jener für den Ort Reichenfels verwendet, der nach den Koordinaten der NLV-Messstelle gewählt wurde. Somit herrschten zwischen den Werten dieselben Bedingungen vor. Verglichen werden die durchschnittliche Jahresniederschlagsmenge, der Jahresmedian, die Standardabweichung der Jahresniederschläge und die Monatsmittel.

Tabelle 5: Vergleich der Messdaten (Ebene Jahr) der NLV-Messstelle in Reichenfels mit den Modelldaten der gewählten Klimaprojektion EC-Earth/CLM für die Emissionsszenarien RCP4.5 und RCP8.5 für die Periode 1985 bis 2015. MST = Messstelle. Quelle: Eigener Entwurf.

1985- Jahresmittel in mm 1985-2015 Standardabweichung in mm 2015 Messstelle 872,29 Messstelle 101,25 RCP 4.5 833,22 RCP 4.5 177,44 RCP 8.5 826,95 RCP 8.5 162,60 Unterschied 4.5:MST in % -4,5 Unterschied 4.5:MST in % 75,2 Unterschied 8.5:MST in % -5,2 Unterschied 8.5:MST in % 60,6 Unterschied 8.5:4.5 in % -0,8 Unterschied 8.5:4.5 in % -8,4

Jahresmedian in mm 1985-2015 Messstelle 886 RCP 4.5 828 RCP 8.5 835 Unterschied 4.5:MST in % -6,6 Unterschied 8.5:MST in % -5,8 Unterschied 8.5:4.5 in % 0,9

Tabelle 5 zeigt die Werte, die im Zuge der Analyse auf jährlicher Ebene erhalten wurden. Gemäß dieser Analyse war der durchschnittliche Jahresniederschlag über den Zeitbereich von 1985 bis 2015 mit 872 mm höher als die Mittel der Klimaprojektion. Diese ergeben für das mildere Emissionsszenario RCP4.5 ein Jahresmittel von 833 mm und für RCP8.5 eines von 827 mm. Hierbei fällt auf, dass der repräsentative Konzentrationspfad, der von höheren Ausstoßzahlen und somit einer stärkeren Klimaerwärmung ausgeht, für die vergangene Zeitreihe einen niedrigeren Durchschnittswert aufweist als das vermeintlich schwächere Szenario. Hierfür sind vermutlich Parameter ausschlaggebend, die sich zukünftig so ändern, dass sich die Werte für RCP8.5 gegenüber jenen von RCP4.5 deutlich verstärken. Prozentuell ergeben sich im Vergleich zu den Messwerten der NLV-Messstelle somit Werte, die sich im Bereich von minus fünf Prozent befinden. Der Unterschied zwischen den Modelldaten für die beiden Emissionsszenarien in der Periode 1985 bis 2015 beträgt -0,8 Prozent aus Sicht der RCP8.5-Werte.

Betrachtet man die Ergebnisse der Jahresmedianauswertung (Tabelle 5), so lässt sich zwar ein ähnliches, aber nicht identes Abbild erkennen. Wie beim arithmetischen Mittel liegt der 73

Messstellenwert mit 886 mm höher als jene des Modells. Der Unterschied zum Jahresmittel von nur 14 mm lässt die Erkenntnis zu, dass im vergangen Messzeitraum keine größeren Ausreißer vorlagen. Auch die prozentuelle Differenz zum Modell liegt auf ähnlichem Niveau, obwohl sie mit rund minus sechs Prozent etwas höher ausfällt. Der einzige wesentliche Unterschied zur Mittelwertanalyse lässt sich im Vergleich der RCP-Szenarien finden. Während das durchschnittliche Jahr im RCP4.5 mehr Niederschlag lieferte als im RCP8.5, liegt der Medianwert von RCP8.5 mit 835 mm höher als der von RCP4.5 (828 mm). Im Umkehrschluss bedeutet das, dass die Jahresniederschlagswerte im RCP4.5-Szenario etwas ungleichmäßiger verteilt sind und somit Jahre mit etwas erhöhtem Niederschlag anzutreffen sind. Dies lässt sich in Abbildung 38 erkennen, in denen die RCP4.5-Annahmen für den Jahresniederschlag im Jahr 2006 und 2011 leichte Ausreißer nach oben illustrieren. Unterstützt wird diese Erkenntnis zusätzlich durch die Auswertung der Standardabweichungen (Tabelle 5). Auch hier liefert das Modell für die Szenarien ähnliche Resultate, während sich die Messstelle abhebt. Demnach zeigten die Aufzeichnungen der Messstelle deutlich niedrigere Abweichungen vom Mittel (101 mm) als die Annahmen des Modells (RCP4.5: 177 mm, RCP8.5: 163 mm). Ebenso auffällig und zu erwähnen ist die Modelldatenentwicklung bis 1996. Die Daten für beide Emissionsszenarien gehen bis zum 01. Jänner 1996 von identen Werten aus. Erst danach führen die unterschiedlichen Annahmen der Szenarien zu verschiedenen Niederschlagswerten. Somit beschreibt der Unterschied der Modelldaten im Grunde nur den Zeitraum von 1996 bis 2015.

Vergleich der Jahresniederschläge zwischen der NLV-Messtelle Reichenfels und dem Gitterpunkt Reichenfels der Klimaprojektion EC-Earth/CLM für die Periode 1985 bis 2015 1400

1200

1000

800

600

Niederschlag mm Niederschlag in 400

200

2005 2006 2007 2008 2009 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Jahr NLV-Messstelle Reichenfels Modell EC-Earth/CLM (RCP8.5) Modell EC-Earth/CLM (RCP4.5)

Abb. 38: Vergleich zwischen der NLV-Messtelle und der Klimaprojektion EC-Earth/CLM für die Emissionsszenarien RCP4.5 und RCP8.5 für die Zeit von 1985 bis 2015. Quelle: Eigener Entwurf.

Der Vergleich der monatlichen Niederschlagssummen zwischen der Klimaprojektion EC- Earth/CLM und der NLV-Messstelle Reichenfels führt zu beilegenden Erkenntnissen. Im RCP4.5-Szenario liegen über den gesamten Zeitraum von 1985 bis 2015 nur vier Monate vor, die im Vergleich mit der Messstelle einen Unterschied von über zehn Prozent aufweisen. Dabei prognostizierte das Modell für den Mai (-15,8%) und den September (-17%) deutlich niedrigere Niederschlagsmengen, während im Oktober (+10,1%) und im Dezember (+17,1%) höhere Summe angenommen wurden. Ausgenommen Februar (-6,7%) und November (+5,85%) liegen alle weiteren Monate sogar im Bereich zwischen minus fünf und plus fünf Prozent, wodurch die Differenz der monatlichen Niederschlagswerte um nur wenige Millimeter abweicht. Ähnliche Resultate liegen auch für das RCP8.5-Szenario vor. Anzutreffen sind ebenfalls vier Monate mit einer Abweichung von über zehn Prozent (Februar: -15%, August: - 13,7%, September: -12,3%, Dezember: +13%). Mit dem Juli (+6,3%) gibt es jedoch nur einen weiteren Monat, der sich nicht innerhalb der Fünf-Prozent-Grenzen befindet. Interessant ist hierbei, dass die Szenarien zum einen für Monate sowohl in Richtung als auch in Stärke dieselben Entwicklungen voraussagen (September, Dezember), zum anderen teilweise doch deutliche Unterschiede liefern (Oktober: RCP4.5: +10%, RCP8.5: -2,8%).

Als Fazit der Gegenüberstellung von Messdaten und Modelldaten wird somit festgestellt, dass die Klimaprojektion EC-Earth/CLM trotz der etwas zu geringen Annahme der Niederschlagsmengen (im Bereich von -5%) als geeignetes Betrachtungsmodell herangezogen werden kann. Aufs Jahr aufgerechnet liefert das Modell über eine Zeitspanne von 31 Jahren eine gering einzustufende tägliche Abweichung von 0,11 mm (RCP4.5) bzw. 0,12 mm (RCP8.5). Trotzdem soll bei Betrachtung der zukünftigen Entwicklung stets mitgedacht werden, dass die zu erwartenden Niederschlagsmengen genau um diesen Anteil höher ausfallen könnten.

6.5.2 Vergleich: Ortspunkt vs. andere Gitterpunkte

Nachdem die allgemeine Plausibilität der Klimaprojektion EC-Earth/CLM über den Vergleich der Daten eines bestimmten Gitterpunktes (NLV-Messstelle im Ort Reichenfels) mit den Messdaten der NLV-Messstelle Reichenfels bestimmt wurde, müssen auch andere Gitterpunkte im Forschungsgebiet zu diesem in Beziehung gesetzt werden. Dadurch soll festgestellt werden, welche Disparitäten im Einzugsgebiet der Lavant bis Reichenfels in Hinblick auf die Menge des Niederschlages anzutreffen sind. Diesen Differenzen kommt daher eine bestimmte Bedeutung zu, da wie in Kapitel 3 dargestellt wurde, das Untersuchungsgebiet eine gewisse physiographische Heterogenität aufweist und die Folge davon unterschiedliche Niederschlagssummen sind. Die Einführung der Gitterpunkte, die im Zuge dieser Analyse einander gegenübergestellt werden, erfolgte bereits in Kapitel 6.3. Konkret handelt es sich

75 dabei um die Gitterpunkte Reichenfels Ort, Sommerau, östliches Einzugsgebiet und Lavantsee (Siehe Tabelle 4 und Abb. 34).

Tabelle 6: Gegenüberstellung von vier Gitterpunkten der Klimaprojektion EC-Earth/CLM in den beiden Emissionsszenarien RCP4.5 und RCP8.5, die gleichmäßig über Untersuchungsgebiet und Seehöhe verteilt wurden. Werte wurden gerundet. Die Prozentänderungen werden dabei auf den Gitterpunkt Reichenfels bezogen. Mittel = arithmetisches Mittel, SA = Standardabweichung, RF = Reichenfels (794 m Seehöhe), Som = Sommerau (1299 m), öEZG = östliches Einzugsgebiet (1609 m), LS = Lavantsee (2056 m). Quelle: Eigener Entwurf.

RCP4.5 Mittel (mm) Änd. zu RF Median (mm) Änd. zu RF SA (mm) %-Änd. zu RF Mittel RF 833 - 828 - 177 - Mittel Som 934 +12,1% 941 +13,7% 199 +12,0% Mittel öEZG 1012 +21,5% 1005 +21,4% 215 +21,3% Mittel LS 1143 +37,2% 1131 +36,6% 234 +31,6%

RCP8.5 Mittel RF 827 - 835 - 163 - Mittel Som 927 +12,1% 936 +12,0% 181 +11,1% Mittel öEZG 1005 +21,5% 1005 +20,3% 196 +20,4% Mittel LS 1135 +37,2% 1114 +33,4% 218 +34,2%

Tabelle 6 präsentiert die Ergebnisse der Gegenüberstellung der vier Gitterpunkte. Klar ersichtlich ist die klimatologische Tatsache, dass die Menge an Niederschlag mit steigender Seehöhe zunimmt. Während im Ort Reichenfels (rund 800 m) mit einer Jahressumme von 833 mm zu rechnen ist, ist am Lavantsee am Fuße des Zirbitzkogels (rund 2050 m) von rund 37 Prozent mehr Niederschlag auszugehen. Dieser Zusammenhang stellt sich als nahezu linear dar. Somit kann pro 100 Meter Seehöhensteigerung eine Niederschlagszunahme zwischen zwei und drei Prozent erwartet werden. Die Beziehung zwischen Niederschlagsmenge und Seehöhe stellt sich dabei sowohl zwischen RCP4.5 und RCP8.5 als auch zwischen Durchschnitt und Median, abgesehen von geringen Prozentänderungen, ähnlich gleich dar. Für den Zeitabschnitt von 1985 bis 2015 zeigen die Analysen sogar idente Verhältnisse. Auffallend ist, dass das RCP4.5 Szenario im Abschnitt von 1985 bis 2015 für alle Gitterpunkte höhere Werte als RCP8.5 liefert. Dadurch wird die Annahme der ausschlaggebenden Parameter, die erst in Zukunft eine Änderung bewirken, verstärkt. Die ähnlichen Mediane betonen zudem, dass das Klimamodell für die vergangene Periode kaum Jahre mit besonders hohem oder besonders niedrigem Niederschlag voraussagte. Die Werte der NLV-Messstelle bestätigen diese Annahme des Modells. Auch im Bereich der Standardabweichungen der jährlichen Niederschlagsmengen kann das fast idente Verhältnis zwischen den einzelnen Gitterpunkten sowohl für RCP4.5 als auch RCP8.5 abgeleitet werden.

Diese Erkenntnisse führen somit zum Schluss, dass die Seehöhe der maßgebliche Faktor der Niederschlagssituation im Forschungsgebiet ist. Im Prinzip lässt sich dadurch folgern, dass bei bestimmten Niederschlagsmengen im Ortsgebiet etwa 12 Prozent mehr in der Sommerau, 21

Prozent mehr im östlichen Einzugsgebiet und über 30 Prozent mehr am Lavantsee erwartet werden kann. Für die Forschungsfrage bedeutet das, dass die entscheidenden Regenmengen in Hinblick auf Hochwässer nicht im Bereich des tiefgelegenen Ortsgebietes fallen, sondern viel mehr je weiter man sich von diesem entfernt. Würde man sich der genauen Analyse von einzelnen Hochwasserereignissen widmen, so müsste der Fokus vor allem auf die Teilregionen jenseits der 1500 Meter gelegt werden. Im Falle von dieser Forschung, in der es primär um die Bestimmung des tendenziellen Trends der Hochwassergefahr geht, reicht es aus, die Niederschlagsentwicklungen zu analysieren und diese über die konstanten Verhältnisse zu interpretieren.

6.5.3 Erkenntnisse Niederschlagsmenge

Wie bereits mehrmals im Zuge dieser Arbeit erwähnt wurde, ist der Klimafaktor Niederschlag ausschlaggebend für Hochwasserereignisse. Für das Untersuchungsgebiet dieser Forschung trifft dies in gesteigertem Maße zu, da in der Vergangenheit weder am Fluss noch in der Landnutzung entscheidende Veränderungen vorgenommen wurden. Da aufgrund der humangeographischen Situation – Bevölkerungszahl seit 2001 rückläufig (Statistik Austria 2019), Wirtschaft kaum vorhanden - auch in Zukunft keine weitreichenden Änderungen in diesen Bereichen zu erwarten sind, muss auf den Niederschlag fokussiert werden, um auf die zukünftige Hochwassersituation schließen zu können. Im Zuge dieser Analyse wurden die in Kapitel 6.3 vorgestellten Gitterpunkte herangezogen und auf ihre zukünftige Entwicklung überprüft. Die Klimaprojektion EC-Earth/CLM liefert Daten bis zum 31. Dezember 2100. Da für klimatische Zwecke immer Zeiträume von mindestens 30 Jahre begutachtet werden müssen, wurde beschlossen, die Zukunftsentwicklung des Niederschlages im Einzugsgebiet der Lavant auf Höhe Reichenfels für die Perioden 1985 bis 2015, 2030 bis 2060 und 2070 bis 2100 zu untersuchen. Dadurch erhält man zum einen die Situation in der näheren Zukunft (2030-2060), in der die Auswirkungen der Klimaerwärmung noch moderater ausfallen dürften und sich die verschiedenen repräsentativen Konzentrationspfade (RCPs) noch nicht wesentlich voneinander unterscheiden. Zum anderen wird ein Blick auf die fernere Zukunft am Ende des Jahrhunderts (2070-2100) geworfen, wo aufgrund von Meinungen der Experten und Expertinnen der Klimawandel schon enorme Einflüsse auf das Klimasystem haben wird, womit auch relevante Differenzen zwischen den Klimasystemen auf Basis der RCPs erwartet werden. Betrachtet werden in der Analyse vor allem die durchschnittlichen Jahres- und Monatswerte des Niederschlages je Emissionsszenario und Periode. Nachdem zuerst jeweils die Situation gemäß dem RCP4.5 demonstriert wird, folgt eine Darstellung des RCP8.5- Szenarios mit einem anschließenden Vergleich.

Tabelle 7: Entwicklung des durchschnittlichen Jahresniederschlages der vier Gitterpunkte im Untersuchungsgebiet auf Basis der Klimaprojektion EC-Earth/CLM nach dem RCP4.5-Szenario. RF = Reichenfels, Som = Sommerau, öEZG = östliches Einzugsgebiet, LS = Lavantsee. Quelle: Eigener Entwurf.

RCP4.5 1985-2015 2030-2060 Änderung zu 2070-2100 Änderung zu Änderung zu in mm in mm 1985-2015 in mm 2030-2060 1985-2015 RF 833 824 -1,2% 832 +1% -0,1% Som 934 920 -1,4% 928 +0,8% -0,6% öEZG 1012 1000 -1,2% 1009 +1% -0,3% LS 1143 1128 -1,4% 1136 +0,7% -0,7%

Entwicklung des durchschnittlichen Jahresniederschlages in Reichenfels nach Region und Periode (RCP4.5) 1400

1200

1000 Reichenfels Ort 800 Sommerau

600 östl. Einzugsgebiet Lavantsee 400

Jahresmittelniederschlag mm Jahresmittelniederschlag in 200

0 1985-2015 2030-2060 2070-2100 Zeitabschnitt

Abb. 39: Entwicklung des Durchschnittsniederschlages auf Basis der Klimaprojektion EC-Earth/CLM für das RCP4.5-Szenario. Werte der Tabelle 7 grafisch dargestellt. Quelle: Eigener Entwurf. Tabelle 7 und Abbildung 39 illustrieren die Niederschlagsentwicklung der vier Gitterpunkte gemäß dem RCP4.5-Emissionsszenario. Entgegen der angenommenen Steigerung des jährlichen Durchschnittsniederschlages, präsentieren die prognostizierten Simulationswerte für die Periode 2030 bis 2060 sogar einen minimalen Rückgang. Demnach soll in den Jahren dieser Periode im Reichenfelser Ort und im östlichen Einzugsgebiet 1,2 Prozent und in der Sommerau und am Lavantsee 1,4 Prozent weniger Niederschlag fallen als im Zeitraum von 1985 bis 2015. Betrachtet man die fernere Periode von 2070 bis 2100, so lässt sich zwar ein erneuter Anstieg des durchschnittlichen Jahresniederschlages erkennen, trotzdem liegen auch diese Werte unter jenen der bereits vergangenen 31 Jahre. Somit ergeben die Untersuchungen des RCP4.5-Szenarios, dass auf das Gesamtjahr gesehen bis 2100 keine ausschlaggebenden Mehrniederschläge zu erwarten sind.

Obwohl sich die Gesamtmenge des Jahresniederschlages gemäß dem RCP4.5-Szenario nicht entscheidend ändert bzw. sogar abnimmt, muss auch die Verteilung über das Jahr in Betracht gezogen werden, da durch die mögliche Verschiebung des Niederschlages innerhalb des

Durchschnittlicher Monatsniederschlag im Ort Reichenfels nach Periode (RCP4.5-Szenario) 140

120

100

60 1985-2015

40 2030-2060 2070-2100

20 Jahresmittelniederschlag mm Jahresmittelniederschlag in 0

Monat

Abb. 40: Verteilung des jährlichen Durchschnittsniederschlages gemäß der Klimaprojektion EC-Earth/CLM nach dem RCP4.5-Szenario je Periode. Quelle: Eigener Entwurf.

Jahres trotzdem Auswirkungen auf die Hochwassergefahr entstehen könnten. Abbildung 40 stellt die jährliche Verteilung des Durchschnittsniederschlages je Periode dar. Auffallend ist die deutliche Dominanz der Sommerniederschlagsmassen, vor allem im vergangenen Zeitraum von 1985 bis 2015. Juni, Juli und August weisen für diese Periode mit Abstand am meisten Niederschlag vor, wodurch folgerichtig in diesen Monaten die Hochwassergefahr am höchsten liegt. Die Wintermonate, vor allem Jänner, Februar, März und Dezember, sind mit ihren Durchschnittswerten für die Hochwasserbeurteilung auszuschließen, da mit Maximalwerten von knapp über 40 mm pro Monat keine Gefahr für Hochwässer besteht. Die Entwicklung bis 2100 zeigt interessante Aspekte. So verlieren laut Modell die Sommermonate in gewissem Maße ihre deutliche Vormachtstellung bezüglich des Niederschlages. Im Zeitraum von 2030 bis 2060 gibt es im Juni und vor allem im August starke Einbußen bezüglich der Wassermengen, die sich zwischen 2070 und 2100 wieder rehabilitieren. Der August bleibt aber deutlich schwächer. Der September beschreibt im Widerspruch dazu eine konträre Entwicklung, wodurch er zunächst stark an Niederschlag gewinnt, diesen jedoch bis 2100 wieder etwas einbüßt. Als Gesamtfazit der RCP4.5-Niederschlagsentwicklung wird somit festgehalten, dass im 21. Jahrhundert eine Angleichung der Niederschlagsverteilung erfolgt. Während die Hitzemonate etwas an Niederschlagsmenge verlieren, steigt jene in den Randmonaten des Sommers (Mai, September, Oktober) etwas an. Ob dafür die Klimavariabilität hauptverantwortlich ist, lässt sich in dieser Situation nicht beantworten. Dafür müsste der weitere Verlauf der Niederschlagsentwicklung modelliert und analysiert werden.

Auch die Niederschlagsentwicklung des Klimamodells basierend auf dem RCP8.5- Emissionsszenario liefert unerwartete Resultate. Nachdem die Klimasimulation für den 79

Zeitraum von 1985 bis 2015 dem RCP4.5 höhere Niederschlagswerte zuwies als dem RCP8.5, entstand die Vermutung, dass die Niederschlagsentwicklung des RCP8.5 womöglich langsam zunimmt, die Werte des RCP4.5 im Zuge der mittleren Periode von 2030 bis 2060 übertrifft und sich schlussendlich zwischen 2070 und 2100 doch deutlich von den Werten des RCP4.5 abhebt. Tabelle 8 und Abbildung 41 widerlegen diese Annahme eindeutig. Der Verlauf der Entwicklung gemäß der Klimaprojektion EC-Earth/CLM zeigt, dass im Zeitraum von 2030 bis 2060 mit deutlichen Niederschlagszunahmen gerechnet wird. Laut Modell handelt es sich dabei im Großraum des Forschungsgebietes um rund 8 Prozent. Nur im höchstgelegenen Gebiet im Westen wird „nur“ ein Plus von 6,6 Prozent erwartet. Die Überraschung folgt jedoch vor allem im weiteren Verlauf der Entwicklung, da im Zeitraum von 2070 bis 2100 ähnliche Rückgänge prognostiziert werden. Als Folge wäre das Niederschlagsniveau gegen Ende des 21. Jahrhunderts auf demselben Stand wie Ende des 20. Jahrhunderts, wodurch die Feststellung erfolgt, dass sich die Niederschlagsmenge im Wesentlichen kaum verändern wird. Zwischenzeitliche Anstiege, wie jener zwischen 2030 und 2060, wären demnach auf die Klimavariabilität zurückzuführen.

Tabelle 8: Entwicklung des durchschnittlichen Jahresniederschlages der vier Gitterpunkte im Untersuchungsgebiet auf Basis der Klimaprojektion EC-Earth/CLM nach dem RCP8.5-Szenario. RF = Reichenfels, Som = Sommerau, öEZG = östliches Einzugsgebiet, LS = Lavantsee. Quelle: Eigener Entwurf. RCP8.5 1985-2015 2030-2060 Änderung zu 2070-2100 Änderung zu Änderung zu in mm in mm 1985-2015 in mm 2030-2060 1985-2015 RF 827 893 +8,0% 826 -7,5% -0,1% Som 927 1001 +8,0% 922 -7,8% -0,5% öEZG 1005 1081 +7,6% 1004 -7,1% -0,1% LS 1141 1216 +6,6% 1143 -6,0% +0,2%

Entwicklung des durchschnittlichen Jahresniederschlages in Reichenfels nach Region und Periode 1400

1200

1000

800 Reichenfels Ort Sommerau 600 östl. Einzugsgebiet 400 Lavantsee

200 Jahresmittelniederschlag mm Jahresmittelniederschlag in

0 1985-2015 2030-2060 2070-2100 Zeitabschnitt

Abb. 41: Entwicklung des Durchschnittsniederschlages auf Basis der Klimaprojektion EC-Earth/CLM für das RCP4.5-Szenario. Werte der Tabelle 7 grafisch dargestellt. Quelle: Eigener Entwurf.

Durchschnittlicher Monatsniederschlag im Ort Reichenfels nach Periode (RCP8.5-Szenario) 140

120

100

60 1985-2015

40 2030-2060 2070-2100

20 Jahresmittelniederschlag mm Jahresmittelniederschlag in 0

Monat

Abb. 42: Verteilung des jährlichen Durchschnittsniederschlages gemäß der Klimaprojektion EC-Earth/CLM nach dem RCP8.5-Szenario je Periode. Quelle: Eigener Entwurf.

In Hinblick auf die monatliche Niederschlagsentwicklung gemäß dem RCP8.5-Szenario können ähnliche Prozesse wie zuvor beim RCP4.5 festgestellt werden (Abb. 42). In der Periode von 1985 bis 2015 liegt ein klarer Anstieg der monatlichen Niederschlagssumme bis zum Juli vor. Danach senkt sich die Monatsmenge bis Dezember zunehmend ab. Im Zeitraum zwischen 2030 und 2060 wird im Grunde die gleiche Verteilung beobachtet, jedoch verläuft die Kurve deutlich flacher, da der zuvor sehr starke Juli ab- und die Herbstmonate September, Oktober und November deutlich zunehmen. In der letzten Periode (2070-2100) liegt kein eindeutig erkennbares Muster vor. Der Juni und vor allem Juli und September nehmen bezüglich des Niederschlags deutlich ab. Auch im März, August und November sind rückläufige Entwicklungen feststellbar. Den restlichen Monaten prognostiziert das Klimamodell leichte Zunahmen. Während das Klimamodell im RCP4.5 Szenario keine jahreszeitlichen Änderungen vorweist, werden solche im RCP8.5-Szenario erkannt. Demnach gibt es im RCP8.5 abnehmende Niederschlagssummen in den Sommermonaten Juni, Juli und August. Im Vergleich zum Zeitraum 1985 bis 2015 verzeichnen alle restlichen Monate ansteigende Trends, welche jedoch nur gering ausfallen. Einzig der Oktober und der November weisen etwas stärkere Zunahmen auf.

Die Analyse der Entwicklung der Niederschlagsmenge bringt somit das Ergebnis, dass laut der Klimaprojektion EC-Earth/CLM im Verlauf des 21. Jahrhunderts eine Angleichung der Niederschlagsverteilung erfolgt. Mengentechnisch ist keine Zunahme, sondern eine Abnahme der Monate zu erwarten, die in der jetzigen Zeit die größten Niederschlagsmengen und somit auch die höchste Hochwassergefahr aufweisen. Es folgt eher eine Entwicklung dahingehend, dass die heute noch niederschlagsärmeren Monate (vor allem die Herbstmonate) einen 81

Zuwachs erfahren, wodurch sich die Verteilung über das Gesamtjahr ausgleicht. Die Winterniederschläge verbleiben weiterhin auf einem vernachlässigbaren Niveau. Theoretisch bringt diese Erkenntnis auch eine gewisse Entwarnung für das zukünftige Hochwasserrisiko, da dadurch die Wahrscheinlichkeit von mehrtägigen Langniederschlagsereignissen sinkt. Um dazu jedoch eine fundierte Aussage treffen zu können, muss die innermonatliche Verteilung untersucht werden. Diese Analyse findet im nachfolgenden Kapitel über die Kategorisierung der Risikotage statt.

6.5.4 Erkenntnisse Risikotage

Da im Zuge der Entwicklungsanalyse der Niederschlagssummen keine evidenten Beweise gefunden wurden, die auf eine Erhöhung der Hochwassergefahr hindeuten, muss die Untersuchung auf die innermonatliche Ebene heruntergebrochen werden. Zweck dahinter ist die Überprüfung der Verteilung der Monatsniederschläge, da selbst bei rückläufigen Gesamtmengen eine Konzentration innerhalb der Monate stattfinden kann. Kontrolliert wird dieser Aspekt mithilfe der Kategorisierung der Risikotage, welchen bereits für die Daten der NLV-Messstelle Reichenfels der vergangenen Periode zum Einsatz kam. Im Wesentlichen verfolgt die Methode das Ziel, die Niederschläge aufgrund ihrer Intensität zu sortieren und so die hochwasserrelevanten Ereignisse herauszufiltern. Wie im Kapitel 5.2.3 wurden die täglichen Niederschlagsdaten dabei bei Erfüllung der Kriterien folgenden Kategorien zugeordnet:

Da in den bisherigen Analysen festgestellt wurde, dass die Verhältnisse zwischen den einzelnen Gitterpunkten und somit auch den Teilregionen konstant sind, kann die Begründung der Kategorisierung als legitim angesehen werden. Auf Basis des Hochwasserereignisses des 03. Juli 2012 wird die zukünftige Entwicklung der Risikotage des Gitterpunktes Reichenfels (Ort) in den Zeitabschnitten 2030 bis 2060 und 2070 bis 2100 mit der Periode 1985 bis 2015 verglichen. Die Ergebnisse gelten danach stellvertretend für das gesamte Einzugsgebiet. Wie in den Analysen zuvor wird zunächst die Situation für den milderen repräsentativen

Konzentrationspfad RCP4.5 untersucht, bevor die daraus erhaltenen Resultate jenen des Szenarios RCP8.5 gegenübergestellt werden.

Obwohl die zukünftige Entwicklung detailliert anhand des Gitterpunktes im Ort Reichenfels abgeleitet wird, soll zuvor noch eine Darstellung erfolgen, wie sich das Verhältnis der Risikotage zwischen den vier gewählten Gitterpunkten präsentiert. Abbildung 43 illustriert diese Gegenüberstellung und zeigt, dass die Verhältnisse der Hochwasserrisikosituationen in Summe zwischen den Gitterpunkten bis zur fernen Zukunft auf ähnlichem Niveau bleiben. Je höher dabei die Seehöhe des Untersuchungspunktes, desto höher auch die Summe der Risikotage, wodurch erneut bestätigt wird, dass die Menge des Niederschlages mit zunehmender Höhe ansteigt. Auffallend ist, dass sich die Entwicklungspfade der einzelnen Punkte laut dieser Klimaprojektion unterscheiden. So liegt im Ort Reichenfels ein konstanter Anstieg vor, in der Sommerau ein Rückgang in der Mittelperiode mit nachfolgendem deutlichem Zuwachs, im östlichen Einzugsgebiet ein gemäßigter Rückgang bis 2100 und am Lavantsee eine deutliche Erhöhung bis 2060, auf dessen Wert die Nachfolgeperiode konstant verbleibt. Der Aspekt, dass drei der vier Gitterpunkte in der Zukunft des RCP4.5-Szenarios eine höhere Anzahl von Hochwassersituationen aufweisen als in der Vergangenheit, lässt den Schluss zu, dass zukünftig eine Konzentration der Niederschläge zu erwarten ist. Somit unterstützt diese Erkenntnis die Annahmen der Fachliteratur, nach denen sich die Niederschlagsmengen reduzieren, während sich die Intensitäten der Ereignisse erhöhen.

Abbildung 44 zeigt die Entwicklung der Verteilung der Risikotage. Die gesamte Säule repräsentiert dabei die Summe der Risikosituationen in den drei Untersuchungszeiträumen.

Anzahl der Hochwasserrisikosituationen im Einzugsgebiet der Lavant auf Höhe Reichenfels (RCP 4.5) 60

30 1985-2015 2030-2060 20 2070-2100

10 Anzahl der Hochwassersituationen Anzahl

0 LS Östl. EZG Som RF Teilgebiet

Abb. 43: Gesamthochwasserrisikosituationen im Untersuchungsgebiet je Teilgebiet und Periode für das Emissionsszenario RCP4.5. LS = Lavantsee, Östl. EZG = östliches Einzugsgebiet, Som = Sommerau, RF = Reichenfels. Quelle: Eigener Entwurf.

Verteilung der Risikotage im Untersuchungszeitraum je Teilregion (RCP 4.5) 100% 90% 80% 70% 2070-2100 Risiko hoch 60% 2030-2060 Risiko hoch 50% 1985-2015 Risiko hoch 40% 30% 2070-2100 Risiko 20% 2030-2060 Risiko

Anteil Gesamtsituationen Anteil an 10% 0% 1985-2015 Risiko LS Östl. EZG Som RF Teilgebiet

Abb. 44: Verteilung der Risikosituation nach Art des Risikos und Teilperioden für das Emissionsszenario RCP4.5. LS = Lavantsee, Östl. EZG = östliches Einzugsgebiet, Som = Sommerau, RF = Reichenfels. Quelle: Eigener Entwurf.

Die einzelnen Teilsäulen stehen für die Anteile der Risikoart je Periode. Der Gitterpunkt Lavantsee weist die konstantesten Teilsäulen auf, woraus geschlossen wird, dass die geringsten Veränderungen in Hinblick Zukunft erwartet werden können. Einzig die Risikotage (gelb) nehmen gegen Ende des Jahrhunderts etwas zu. Erkennbar ist auch, dass in der höchstgelegenen Region des Forschungsgebietes ein ausgeglichenes Verhältnis zwischen Risiko- und hohen Risikosituationen (rot) besteht. Rund 55 Prozent fallen auf die Kategorie Risiko, etwa 45 Prozent auf Risiko hoch. Die Prognosen der anderen Gitterpunkte zeigen ein anderes Verhalten. Die Anzahl der hohen Risikotage nimmt in allen drei Gitterpunkten deutlich zu. Während Ereignisse mit Risikowerten im Ort Reichenfels häufiger vorkommen, nehmen diese in der Sommerau und im östlichen Einzugsgebiet leicht ab. Auch in dieser Auswertung lässt sich feststellen, dass die Intensität der Ereignisse laut Klimaprojektion zunehmen wird. Dies geschieht vor allem in den niederen Regionen, in denen Starkregenereignisse zuvor deutlich geringer ausfielen.

Dieselbe Analyse bezogen auf das Emissionsszenario RCP8.5 liefert eine Mischung aus den vorhergegangenen Resultaten der Risikotage für RCP4.5 und den Niederschlagsmengenentwicklungen für RCP8.5. Wie Abbildung 45 demonstriert, sind in diesem Szenario deutlich stärkere Zunahmen in Hinblick auf die Risikotage ersichtlich. Der Lavantsee erfährt eine erhebliche Zunahme bis 2060, stabilisiert sich dann auf diesem Wert. Die anderen drei Gitterpunkte spiegeln im Grunde die Situation der Niederschlagsmenge für das RCP8.5 wider. Die Mittelperiode zwischen 2030 und 2060 liefert somit nicht nur einen Anstieg der Niederschlagsmenge, sondern auch eine eindeutige Zunahme der Hochwassersituationen. Drastisch ist die Steigerung im Bereich des östlichen Einzugsgebietes, in der die Situationen, in denen mit Hochwassergefahr zu rechnen ist, von

Anzahl der Hochwasserrisikotage im Einzugsgebiet der Lavant auf Höhe Reichenfels (RCP 8.5) 90

50 1985-2015 40 2030-2060 30 2070-2100 20

Anzahl der Hochwassersituationen Anzahl 10

0 LS Östl. EZG Som RF Teilgebiet

Abb. 45: Gesamthochwasserrisikosituationen im Untersuchungsgebiet je Teilgebiet und Periode für das Emissionsszenario RCP8.5. LS = Lavantsee, Östl. EZG = östliches Einzugsgebiet, Som = Sommerau, RF = Reichenfels. Quelle: Eigener Entwurf. knapp 30 auf über 60 ansteigen. Hier muss erneut die Relativität erwähnt werden. Die Hochwasserrisikotage beziehen sich auf das Niveau des Ortes Reichenfels, der wesentlich niedriger liegt. Trotzdem zeigt dieser Wandel die Intensitätsänderung entlang des gesamten Einzugsgebietes. Im Zeitraum zwischen 2070 und 2100 zeigt sich ein ähnliches Verhalten wie im Bereich der Niederschlagsmenge. Die Risikotage nehmen, ausgenommen vom Gebiet über 2000 Meter, wieder ab. Ein deutlicher Rückgang vollzieht sich dabei im östlichen Einzugsgebiet, wodurch der hohe Wert in der mittleren Periode wieder ein Hinweis auf die Klimavariabilität ist.

Verteilung der Risikotage im Untersuchungszeitraum je Teilregion (RCP 8.5) 100% 90% 80% 70% 2070-2100 Risiko hoch 60% 2030-2060 Risiko hoch 50% 1985-2015 Risiko hoch 40% 30% 2070-2100 Risiko 20% 2030-2060 Risiko

Anteil Gesamtsituationen Anteil an 10% 0% 1985-2015 Risiko LS Östl. EZG Som RF Teilgebiet

Abb. 46: Verteilung der Risikosituation nach Art des Risikos und Teilperioden für das Emissionsszenario RCP8.5. LS = Lavantsee, Östl. EZG = östliches Einzugsgebiet, Som = Sommerau, RF = Reichenfels. Quelle: Eigener Entwurf.

Die Entwicklung der Verteilung der Risikotage nach dem RCP8.5-Szenario wird in Abbildung 46 dargelegt. Das Verhältnis zwischen Risiko-(gelb) und hohen Risikotagen (rot) beim Gitterpunkt am Lavantsee fällt hierbei mit nahezu 50:50 noch ausgeglichener aus als beim RCP4.5. Deutlich ersichtlich ist in dieser Darstellung der Höhenunterschied. So nehmen die hohen Risikotage mit niedrigerer Seehöhe fast linear ab. Wirft man den Blick auf die Risikotage, so erkennt man für die Periode 2070 bis 2100 eine leichte Zunahme im Vergleich zu 1985 bis 2015. Der mittlere Zeitabschnitt (2030-2060) hebt sich im Bereich der Risikotage jedoch klar hervor. Vor allem im östlichen Einzugsgebiet und im Ort Reichenfels gibt es während dieser Zeit deutlich mehr Risikosituationen als davor und danach. Die hohen Risikotage erleiden am Ende des Jahrhunderts keinen wirklichen Einbruch. Im Ort Reichenfels gibt es sogar eine Steigerung gegenüber 2030 bis 2060. Schenkt man dem Modell Glauben, so werden in der RCP8.5-Zukunft deutlich häufiger Situationen auftreten, in denen Hochwässer die Folge sein können. Um diese Aussagen zu stützen und auch zu präzisieren, wird nun auch das jährliche Auftreten sowie die Verteilung der genauen Kategorien untersucht.

Tabelle 9 und 10 repräsentieren die Verteilung der Hochwassersituationen über das Jahr betrachtet. Die Anzahl, welche dem Monat und der jeweiligen Kategorie (hohes bis niedriges Auftreten) zugeordnet wurde, sagt aus, wie viele Gitterpunkte darin enthalten sind. Besitzt ein Monat den Wert vier, wie zum Beispiel der Juli im Bereich des hohen Auftretens für die Periode 1985 bis 2015 (Tabelle 9), so bedeutet das, dass in diesem Monat in allen vier Regionen im Vergleich zu den anderen Monaten verstärkt hochwasserrelevante Niederschlagsereignisse eintreten. Durch diese Analyse wird festgestellt, in welchen Monaten die Hochwassergefahr am höchsten ist und in welchen kaum bis gar keine Überschwemmungsereignisse zu erwarten sind. Im Zuge der Analyse der NLV-Messstelle wurde die gleiche Kategorisierung vorgenommen. Das Ergebnis lieferte ein hohes Auftreten für Juni und Juli, ein mittleres für August und September und ein niedriges für die restlichen Monate. Beide Tabellen zeigen Resultate, die bereits in früheren Erkenntnissen dieser Forschung erhalten wurden. Sowohl für RCP4.5 als auch für RCP8.5 laufen die Entwicklungen darauf hinaus, dass Starkniederschlagsereignisse eine leichte Verschiebung in Richtung des Herbstes erfahren. Vor allem in Tabelle 10 lässt sich dieser Prozess gut erkennen, da im Zeitraum von 2070-2100 der November statt dem Juli ein hohes Auftreten vorweist. Im Wesentlichen lassen die Auswertungen darauf schließen, dass Überschwemmungsereignisse hauptsächlich zwischen den Monaten Mai und November auftreten werden. Die Hauptzeit werden zudem weiterhin die Sommermonate Juli, August und September bilden. Während die Randmonate des Sommers ebenfalls gelegentlich starke Niederschläge vorweisen und somit für die Hochwassersituation nicht irrelevant sind, können die kalten Monate zwischen Dezember und März nur in Ausnahmesituationen zu solchen Ereignissen führen.

Tabelle 9: Monatliches Auftreten von Risikosituationen in Hinblick auf Hochwässer im RCP4.5-Szenario. Die Höhe der Zahl gibt Auskunft über die Gitterpunkte, die in die jeweilige Kategorie fallen. Die Schattierungen symbolisieren die Höchstwerte jedes Monats. Bei gleichem Wert wurde höhere Kategorie schattiert. Quelle: Eigener Entwurf.

1985-2015 Monat hohes Auftreten mittleres Auftreten niedriges Auftreten Jän 0 0 4 Feb 0 0 4 Mär 0 0 4 Apr 0 0 4 Mai 0 1 3 Jun 2 1 1 Jul 4 0 0 Aug 4 0 0 Sep 1 2 1 Okt 1 2 1 Nov 0 2 2 Dez 0 1 3

2030-2060 Monat hohes Auftreten mittleres Auftreten niedriges Auftreten Jän 0 0 4 Feb 0 0 4 Mär 0 0 4 Apr 0 2 2 Mai 0 1 3 Jun 1 3 0 Jul 3 1 0 Aug 2 2 0 Sep 3 1 0 Okt 2 2 0 Nov 0 1 3 Dez 0 4 0

2070-2100 Monat hohes Auftreten mittleres Auftreten niedriges Auftreten Jän 0 0 4 Feb 0 0 4 Mär 0 0 4 Apr 0 0 4 Mai 0 4 0 Jun 0 3 1 Jul 4 0 0 Aug 1 3 0 Sep 2 2 0 Okt 4 0 0 Nov 0 2 2 Dez 0 1 3

Tabelle 10: Monatliches Auftreten von Risikosituationen in Hinblick auf Hochwässer im RCP8.5-Szenario. Die Höhe der Zahl gibt Auskunft über die Gitterpunkte, die in die jeweilige Kategorie fallen. Die Schattierungen symbolisieren die Höchstwerte jedes Monats. Bei gleichem Wert wurde höhere Kategorie schattiert. Quelle: Eigener Entwurf.

1985-2015 Monat hohes Auftreten mittleres Auftreten niedriges Auftreten Jän 0 0 4 Feb 0 0 4 Mär 0 0 4 Apr 0 0 4 Mai 0 2 2 Jun 2 1 1 Jul 3 1 0 Aug 4 0 0 Sep 3 1 0 Okt 1 3 0 Nov 0 3 1 Dez 0 0 4

2030-2060 Monat hohes Auftreten mittleres Auftreten niedriges Auftreten Jän 0 0 4 Feb 0 0 4 Mär 0 0 4 Apr 0 1 3 Mai 0 2 2 Jun 3 1 0 Jul 4 0 0 Aug 4 0 0 Sep 4 0 0 Okt 4 0 0 Nov 0 4 0 Dez 0 2 2

2070-2100 Monat hohes Auftreten mittleres Auftreten niedriges Auftreten Jän 0 0 4 Feb 0 0 4 Mär 0 0 4 Apr 0 3 1 Mai 1 3 0 Jun 1 3 0 Jul 1 3 0 Aug 4 0 0 Sep 3 1 0 Okt 1 3 0 Nov 2 2 0 Dez 0 3 1

Die Darstellungen in Abbildung 47 und 48 illustrieren das Auftreten der Risikotage nach den Risikoarten der Kategorisierung gemäß den gewählten RCP-Szenarien. Zusätzlich zu den Auswertungen der Klimamodelldaten, sind auch die Ergebnisse der Messdaten für 1985 bis 2015 in die Abbildungen integriert. Ersichtlich ist hierbei der Niederschlagsmengenunterschied, der bereits bei der Plausibilitätsprüfung des Modells erkannt wurde. Dieser führt korrekterweise zu einer ebenso niedrigeren Anzahl an Risikotagen für das Modell im Bereich von 1985 bis 2015. Da die Forschung auf die Feststellung des generellen Trends der Hochwassergefahr abzielt, wird diese Differenz vernachlässigt, da die Entwicklung der Modellwerte die ausschlaggebenden Informationen liefert. Würde die Beantwortung der Forschungsfrage einen genauen numerischen Änderungswert verlangen, wäre dieses Modell zu adaptieren.

Die Fokussierung auf das Modell ermöglicht einige interessante Erkenntnisse. Im RCP4.5- Szenario (Abb. 47) erwartet die Klimaprojektion in ferner Zukunft sogar weniger Risikotage als die Messtelle für 1985 bis 2015 aufzeichnete. Obwohl die Summe im Verlauf des 21. Jahrhunderts steigt, übertrifft sie jene der Messstelle nicht. Interessant ist jedoch, dass die Kategorie „Risiko hoch kombiniert“ in beiden zukünftigen Perioden häufiger auftritt als in der Vergangenheit. Der Sprung der Modelldaten von 1985 bis 2015 (1 Ereignis) auf 2030 bis 2060 (7 Ereignisse) kann sogar als extrem bezeichnet werde. Trotz geringerer Ausgangswerte in Bezug auf den Niederschlag zeigt das Modell auch in den anderen Kategorien keine niedrigeren Werte. Somit unterstreicht auch diese Analyse die Annahme, dass die Niederschlagsereignisse in Zukunft selbst im RCP4.5-Szenario komprimierter und somit stärker ausfallen werden.

Risikotage in Reichenfels nach Art und Periode (RCP4.5-Szenario) 25

Anzahl der Risikotage Anzahl 5

0 1 Tag Risiko 2 Tage Risiko 3 Tage Risiko 1 Tag Risiko hoch Risiko hoch komb. Summe Kategorie MST 1985-2015 1985-2015 2030-2060 2070-2100

Abb. 47: Entwicklung der Risikotage am Gitterpunkt im Ort Reichenfels nach Risikoart und Periode nach der Klimaprojektion EC-Earth/CLM im RCP4.5-Szenario. Quelle: Eigener Entwurf.

Risikotage in Reichenfels nach Art und Periode (RCP8.5-Szenario) 35 30 25 20 15 10

Anzahl der Risikotage Anzahl 5 0 1 Tag Risiko 2 Tage Risiko 3 Tage Risiko 1 Tag Risiko hoch Risiko hoch komb. Summe Kategorie MST 1985-2015 1985-2015 2030-2060 2070-2100

Abb. 48: Entwicklung der Risikotage am Gitterpunkt im Ort Reichenfels nach Risikoart und Periode nach der Klimaprojektion EC-Earth/CLM im RCP8.5-Szenario. Quelle: Eigener Entwurf.

Das RCP8.5-Szenario liefert im Gegensatz dazu eindeutig höhere Werte (Abb. 48). Allein die Gesamtsumme demonstriert die unterschiedliche Entwicklung je nach Emissionspfad. Die Gesamtheit im Zeitabschnitt von 2030 bis 2060 übersteigt sowohl jene des Modells für 1985 bis 2015 als auch jene der Messstelle deutlich. Obwohl die Periode 2070 bis 2100 eine rückgängige Entwicklung zeigt, liegt der Wert weiterhin wesentlich höher als jener der Messstelle. In Zahlen ausgedrückt, ergibt sich somit zwischen den beiden Emissionsszenarien für den Zeitraum von 2030 bis 2060 ein erheblicher Unterschied von 17 Situationen, die ein Hochwasser als Folge haben könnten. Für den Abschnitt von 2070 bis 2100 fällt diese Differenz zwar, weist mit zehn Ereignissen trotzdem eine sehr hohe Disparität auf. Interessant ist dabei der Aspekt, dass der Unterschied in der Kategorie „Risiko hoch kombiniert“ nicht in der gleichen Höhe ausfällt. Das RCP4.5-Szenario geht darin von 2030 bis 2060 sogar von einem Ereignis mehr aus. Während der Hauptunterschied zwischen 2030 und 2060 vor allem in den eintägigen Normalrisikosituationen liegt, sind leicht erhöhte Werte in allen Kategorien ausschlaggebend für die Differenz zwischen 2070 und 2100. Wie im RCP4.5-Szenario geht somit auch das RCP8.5 von einer Steigerung der Intensität der Niederschlagsereignisse aus. Da dieser Anstieg trotz milderer Ausgangsbedingungen die Aufzeichnungen der Vergangenheit deutlich übersteigt, muss im RCP8.5 eine Verschärfung der Hochwassersituation angenommen werden.

Der letzte Vergleich umfasst die Extremniederschlagsereignisse der jeweiligen Periode. Gegenübergestellt werden die fünf Niederschläge mit den höchsten Wassermengen, um herauszufinden, in welchem Maße die Konzentration der Niederschläge stattfindet. Im Grunde handelt es sich dabei um eine Konkretisierung der hohen Risikotage gemäß der Kategorisierung, da während dieser alle Ereignisse mit über 90 mm Niederschlag generalisiert

90 wurden. Da es jedoch einen Unterschied ausmacht, ob 90 mm oder 140 mm Regen fällt, werden die stärksten Niederschläge nun separat untersucht.

Tabelle 11: Vergleich der fünf stärksten Tagesniederschläge nach RCP-Szenario und Periode. MST = NLV- Messstelle Reichenfels. Quelle: Eigener Entwurf.

RCP4.5 1985-2015 MST 1985-2015 2030-2060 2070-2100 Rang Monat/Jahr Menge Monat/Jahr Menge Monat/Jahr Menge Monat/Jahr Menge 1 09/2009 74 mm 10/2013 124 mm 10/2047 150 mm 07/2078 231 mm 2 09/2012 70 mm 07/2007 100 mm 06/2054 136 mm 10/2081 122 mm 3 09/2000 68 mm 09/2006 67 mm 10/2059 110 mm 09/2072 88 mm 4 11/2013 64 mm 08/1990 67 mm 07/2043 100 mm 06/2080 75 mm 5 06/2011 58 mm 07/2008 65 mm 09/2043 99 mm 05/2078 72 mm

RCP8.5 1985-2015 MST 1985-2015 2030-2060 2070-2100 Rang Monat/Jahr Menge Monat/Jahr Menge Monat/Jahr Monat/Jahr Monat/Jahr Menge 1 09/2009 74 mm 10/2000 86 mm 10/2045 119 mm 10/2099 124 mm 2 09/2012 70 mm 07/2008 76 mm 07/2051 115 mm 08/2088 120 mm 3 09/2000 68 mm 09/2013 69 mm 09/2034 99 mm 07/2087 118 mm 4 11/2013 64 mm 08/1990 67 mm 09/2030 75 mm 09/2085 112 mm 5 06/2011 58 mm 09/2006 63 mm 06/2045 70 mm 04/2089 78 mm

Tabelle 11 repräsentiert die Resultate dieser Untersuchung. Die Modellwerte für den Bereich von 1985 bis 2015 befinden sich demnach prinzipiell auf ähnlichem Niveau wie die Daten der Messstelle, obwohl das RCP4.5-Szenario zwei stärkere Ereignisse mit über 100 mm Niederschlag vorsieht. Die Werte des RCP8.5 stimmen sehr gut mit der Messstelle überein. Die zukünftigen Modellprognosen liefern Werte, die den bisherigen Feststellungen in gewisser Weise widersprechen und somit auf die Klimavariabilität hindeuten. Obwohl die bisherigen Analysen auf einen Anstieg der Niederschlagswerte in Summe und auch in Bezug auf Risikotage im RCP8.5-Szenario weisen, zeigen die Auswertungen der stärksten Niederschlagsereignisse einen solchen Wandel für das RCP4.5. Obwohl der allerstärkste Niederschlag in der letzten Periode auftritt, zeigen die Werte zwischen 2030 und 2060 ein deutlich höheres Niveau. Während die Entwicklung der stärksten Ereignisse im RCP4.5 chaotisch wirkt, ist im RCP8.5 ein konstanter Anstieg bis zum Ende des Jahrhunderts erkennbar. Sowohl die Höchstwerte als auch das generelle Level der wasserreichsten Ereignisse steigt kontinuierlich an. Diese Entwicklung zeigt sich jedoch widersprüchlich gegenüber den Erkenntnissen der Niederschlagsmengen- und Risikotageentwicklung, die für das RCP8.5 ein Maximum zwischen 2030 und 2060 prognostizieren.

7 Fazit: Bewertung des Hochwasserrisikos

Zweck dieser Forschung war die Überprüfung der vergangenen und zukünftigen Hochwassergefahr in der Region Reichenfels. Nachdem zu Beginn die Methoden und die Vorgehensweise vorgestellt wurden, erfolgte in Kapitel 3 eine Darstellung des Untersuchungsgebietes. Dabei wurde eine Differenzierung des Einzugsgebietes in Bezug auf die Höhenlage erkannt, welches sich über 1600 m, von 800 m im Ortsgebiet bis 2400 m am Zirbitzkogel, erstreckt. Der Großteil (87%) befindet sich zwischen 1000 m und 2000 m, wodurch die Niederschlagsintensitäten in diesem Höhenbereich für detailliertere Studien in Hinblick auf Hochwassersituationen die höchste Relevanz besitzen. Der Einfluss der Landnutzung auf das Überschwemmungsrisiko wurde ausgeschlossen, da im gesamten Forschungsgebiet kaum versiegelte Flächen (1,1%) vorhanden sind.

Kapitel 4 beleuchtete die Thematik „Hochwasser“ allgemein. Neben einer Definition der Begriffe erfolgte zusätzlich eine Darstellung der Einflussfaktoren und der Entstehungsformen. Erkannt wurde, dass in ganz Österreich und somit auch im Untersuchungsgebiet langandauernde Niederschläge die Basis für die meisten Überschwemmungen bilden. Gewitter- und Schneeereignisse sind demnach unbedeutend. In der Betrachtung der Einflussfaktoren kristallisierte sich der Niederschlag als ausschlaggebender Faktor heraus. Sowohl die direkten menschlichen als auch die Einflüsse, die durch Besonderheiten des Flusses einwirken können, wurden für die Vergangenheit des Einzugsgebietes ausgeschlossen. Über die Entwicklung der Region wurde zudem gefolgert, dass diese Faktoren auch in Zukunft kaum Einfluss ausüben werden.

Kapitel 5 erforschte die zurückliegenden Entwicklungen in Österreich und dem Untersuchungsgebiet. Die Resultate der Literaturrecherche zeigten, dass in den vergangenen Jahrzehnten ein Anstieg der Niederschlagsmenge nachweisbar ist. Trotzdem gab es innerhalb des Jahres verschiedenen Annahmen. So liegen Forschungen vor, die beispielsweise von konträren Entwicklungen für den Winter ausgehen. Die Variabilität, die laut Wissenschaftsgemeinschaft gerade für den Niederschlag zutrifft, wurde durchgehend betont. Die eigenen Analysen über die NLV-Messstationsdaten ergaben, dass für den Zeitraum von 1971 bis 2015 ein steigender Trend (12,5%) vorliegt. Die Schwankung der Jahresniederschlagswerte unterstrich dabei die stets angeführte Klimavariabilität. Gemäß den Untersuchungen trat in den Sommermonaten (Juni bis September) am meisten und in den Wintermonaten (Dezember bis März) am wenigsten Niederschlag auf. Die Hochwassergefahr lag somit eindeutig im Sommer. Festgestellt wurden auch die niedrigeren Abweichungen der niederschlagsreicheren Zeit. Daraus wurde der Schluss gezogen, dass in den Sommermonaten jährlich ein gewisses Niederschlagssummenniveau erwartet werden kann, wobei Ausnahmewerte unwahrscheinlicher sind. Für die kälteren Monate wurden höhere 92 relative Abweichungen erhalten, wodurch der Durchschnitt schlechter als Erwartungswert herangezogen werden kann. Die Risikotaganalyse der Vergangenheit, die eine zusätzliche Präzision der Hochwassersituation ermöglichte, zeigte eine Häufung der Risikotage in den Sommermonaten, während solche in den kälteren Monaten nicht auftraten.

Der Kern der Forschung umfasste Kapitel 6 und fokussierte auf die zukünftige Situation des Niederschlages. Die unterschiedlichen Annahmen der Literatur für die österreichische Entwicklung unterstrichen, dass, während die deutlichen Temperaturanstiege als sicher betrachtet werden, die Situation für den Niederschlag als schwierig einzustufen ist. Zukünftige Zunahmen im Winter schienen sicher, während für den Sommer verschiedene Meinungen vorlagen. Grundsätzlich herrschte jedoch Konsens darüber, dass sich Starkniederschläge nicht häufen, jedoch intensivieren werden. In Hinblick auf das Forschungsgebiet wurden über die Datenauswertungen der Klimaprojektion EC-Earth/CLM für die Emissionsszenarien RCP4.5 und RCP8.5 folgende Entwicklungen festgestellt: Durch den Vergleich der vier über das Einzugsgebiet verteilten Gitterpunkte wurde ein konstantes Niederschlagsverhältnis erkannt. Somit sind die Entwicklungen für den Gitterpunkt im Ort Reichenfels prozentuell auf die anderen Teilregionen umlegbar. Das RCP4.5-Szenario lieferte im Bereich der Niederschlagsmenge kaum Veränderungen bis 2100. Während sogar ein leichter Rückgang für den Zeitabschnitt 2030 bis 2060 erhalten wurde, glich sich dieser bis 2100 wieder aus. Das RCP8.5 ergab für die Mitte des Jahrhunderts einen deutlichen Anstieg der Werte. Danach klang diese Hochphase wieder ab und stabilisierte sich im Bereich der Werte von 1985 bis 2015. Auch im Extremfall der Klimaerwärmung konnte somit keine fortlaufende Steigerung der Niederschlagsmenge erkannt werden. Die niederschlagsreiche Phase zwischen 2030 und 2060 könnte der Klimavariabilität geschuldet sein. Die monatliche Verteilung verlief in beiden Untersuchungsszenarien ausgleichend. Während die niederschlagsstarken Sommermonate zukünftig an Menge verloren, stiegen jene der Randmonate (vor allem des Herbstes) an. Die Analyse der Risikotage lieferte ausschlaggebendere Ergebnisse. Im RCP4.5 wiesen drei der vier Teilgebiete Ende des Jahrhunderts eine höhere Anzahl an Risikotagen auf als die Periode 1985 bis 2015. Gesamt ergab sich sogar ein klarer Anstieg, welcher sich vor allem in den niederen Gebieten des Einzugsgebietes ereignete. Die Situation am Lavantsee war nahezu konstant. Das RCP8.5 zeigte eine deutliche Steigerung der Hochwassersituationen. Gemäß den Entwicklungen der Niederschlagsmenge übertrafen die Werte des Abschnittes 2030 bis 2060 jene von 2070 bis 2100. Gegen Ende des Jahrhunderts nahmen die Werte zwar wieder leicht ab, die Anzahl der Risikotage im Vergleich zum Zeitabschnitt von 1985 bis 2015 wuchs trotzdem enorm an. Auch in der RCP8.5-Analyse wurden dabei starke Zunahmen in den tieferen Gebieten verzeichnet. Das Auftreten der Hochwassersituationen verschob sich in beiden Szenarien in Richtung Herbst. Die Monate September, Oktober und November müssen demnach zukünftig als Hochwassermonate verstärkt beachtet werden. Im Zuge der 93

Untersuchung der Intensität der stärksten Niederschlagsereignisse je Szenario und Periode wurde festgestellt, dass die Entwicklung der Tagesintensitäten im RCP4.5 chaotisch und im RCP8.5 konstant steigend verläuft. Gründe dafür konnten nicht gefunden werden.

In Hinblick auf die Hypothesen wurden durch die Analysen zwei der drei Annahmen widerlegt. Die Niederschlagsmenge im Einzugsgebiet nimmt nicht konstant zu. Die Gesamtsumme des Niederschlages bewegt sich um ein gewisses Jahresniveau, wobei die Klimavariabilität für Ausnahmejahre verantwortlich sein dürfte. Weiters wird die Hypothese falsifiziert, nach der die Extremniederschlagsereignisse hauptsächlich im Sommer auftreten. Wie die Simulationen der Klimaprojektionen erkennen ließen, gibt es laut Modell eine Verschiebung in den Herbst, wodurch zukünftig sowohl im Sommer als auch in den Herbstmonaten verstärkt mit Überschwemmungen zu rechnen ist. Die einzig verifizierte Hypothese lautet, dass die Anzahl der Extremereignisse in den Zeitabschnitten der Zukunft eine Zunahme erfährt. Sowohl im RCP4.5 als auch im RCP8.5 liegt für beide zukünftigen Perioden eine höhere Anzahl an Risikosituationen vor, welche Hochwässer bedingen könnten.

Es wird somit das Fazit gezogen, dass gemäß der Klimaprojektion EC-Earth/CLM eine Verschärfung der Hochwassersituation in Zukunft erfolgt. Obwohl keine Veränderung der Gesamtjahresmenge vorlag, stieg die Zahl der Risikotage, wodurch im Untersuchungsgebiet weniger, dafür aber intensivere Niederschläge erwartet werden können. Der Unterschied zwischen den Emissionsszenarien liegt darin, dass im RCP8.5 deutlich mehr Hochwassersituationen auftreten werden. Aufgrund der chaotischen Entwicklung der niederschlagsreichsten Ereignisse im RCP4.5 kann bezüglich des Intensitätsunterschiedes keine Aussage getroffen werden. Trotz der erhaltenen Ergebnisse soll abschließend erneut betont werden, dass auch Klimaprojektionen nur auf Annahmen beruhen und somit keine Garantie für zukünftige Entwicklungen gewährt werden kann.

8 Literaturverzeichnis

Amt der Kärntner Landesregierung (Hg.) (2016): Klimaszenarien für das Bundesland Kärnten bis 2100. Abteilung 8 - Kompetenzzentrum Umwelt, Wasser und Naturschutz, 9 S.

Baumgarten, C.; Christiansen, E.; Naumann, S.; Penn-Bressel, G.; Rechenberg, J.; Walter, A.-B. (2011): Hochwasser. Verstehen, erkennen, handeln. Hg. v. Umweltbundesamt (UBA). Bonn, 80 S.

Blöschl, G.; Ardoin-Bardin, S.; Bonell, M.; Dorninger, M.; Goodrich, D.; Gutknecht, D.; Matamoros, D.; Merz, B.; Shand, P.; Szolgay, J. (2007): At what scales do climate variability and land cover change impact on flooding and low flows? In: Hydrol. Process. 21, 9, S. 1241–1247.

Blöschl, G.; Hall, J.; Parajka, J.; Perdigão, R. A. P.; Merz, B.; Arheimer, B.; Aronica, G. T.; Bilibashi, A.; Bonacci, O.; Borga, M.; Čanjevac, I.; Castellarin, A.; Chirico, G. B.; Claps, P.; Fiala, K.; Frolova, N.; Gorbachova, L.; Gül, A.; Hannaford, J.; Harrigan, S.; Kireeva, M.; Kiss, A.; Kjeldsen, T. R.; Kohnová, S.; Koskela, J. J.; Ledvinka, O.; Macdonald, N.; Mavrova- Guirguinova, M.; Mediero, L.; Merz, R.; Molnar, P.; Montanari, A.; Murphy, C.; Osuch, M.; Ovcharuk, V.; Radevski, I.; Rogger, M.; Salinas, J. L.; Sauquet, E.; Šraj, M.; Szolgay, J.; Viglione, A.; Volpi, E.; Wilson, D.; Zaimi, K.; Živković, N. (2017): Changing climate shifts timing of European floods. In: Science (New York, N.Y.) 357, 6351, S. 588–590.

Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Umwelt und Wasserwirtschaft (Hg.) (2016): Endbericht ÖKS15 Klimaszenarien für Österreich. Daten - Methoden - Klimaanalyse, 353 S.

Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Umwelt und Wasserwirtschaft (Hg.) (2017): Klimawandel in der Wasserwirtschaft. Follow up zur ZAMG/TU-Wien Studie (2011). Anpassungsstrategien an den Klimawandel für Österreichs Wasserwirtschaft im Auftrag von Bund und Ländern. Wien, 101 S.

Field, C. B.; Barros, V.; Stocker, T. F.; Dahe, Q.; Dokken, D. J.; Ebi, K. L.; Mastrandrea, M. D.; Mach, K. J.; Plattner, G.-K.; Allen, S. K.; Tignor, M.; Midgley, P. M. (2012): Managing the Risks of Extreme Events and Disasters to Advance Climate Change Adaptation. Special Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge, New York, Melbourne, Madrid, Cape Town, Singapur, Sao Paulo, Delhi, Tokio, Mexico City, 594 S.

Frei, C.; Schöll, R.; Fukutome, S.; Schmidli, J.; Vidale, P. L. (2006): Future change of precipitation extremes in Europe: Intercomparison of scenarios from regional climate models. In: J. Geophys. Res. 111, D6, S. 1–22.

Hall, J.; Arheimer, B.; Borga, M.; Brázdil, R.; Claps, P.; Kiss, A.; Kjeldsen, T. R.; Kriaučiūnienė, J.; Kundzewicz, Z. W.; Lang, M.; Llasat, M. C.; Macdonald, N.; McIntyre, N.; Mediero, L.; Merz, B.; Merz, R.; Molnar, P.; Montanari, A.; Neuhold, C.; Parajka, J.; Perdigão, R. A. P.; Plavcová, L.; Rogger, M.; Salinas, J. L.; Sauquet, E.; Schär, C.; Szolgay, J.; Viglione, A.; Blöschl, G. (2014): Understanding flood regime changes in Europe: a state-of- the-art assessment. In: Hydrol. Earth Syst. Sci. 18, S. 2735–2772.

Hann, J. von (2012): Handbuch der Klimatologie. Paderborn: Salzwasser Verlag (1-2), 852 S.

Heinrich, G. (2013): Climate Projections over Europe and the Alpine Region Utilizing the ENSEMBLES Regional Climate Models. Dissertation. Karl-Franzens-Universität. Institut für Geophysik, Astrophysik kund Meteorologie, Graz, 228 S.

Hofstätter, M.; Jacobeit, J.; Homann, M.; Lexer, A.; Chimani, B.; Philipp, A.; Beck, C.; Ganekind, M. (2015): WETRAX - WEather Patterns, Cyclone TRAcks and related precipitation EXtremes. Großflächige Starkniederschläge im Klimawandel in Mitteleuropa. Projektendbericht. Hg. v. Geographica Augustana (19), 241 S.

Huber, T. (2016): Gebietsanalyse zur Charakterisierung und vergleichenden Betrachtung ausgewählter bayerischer Einzugsgebiete. Bachelorarbeit. Technische Universität. Ingenieurfakultät Bau Geo Umwelt, München, 106 S.

Intergovernmental Panel on Climate Change (Hg.) (2001): Climate Change 2001: The Scientific Basis. Unter Mitarbeit von J. T. Houghton, Y. Ding, D. J. Griggs, M. Noguer, van der Linden, P. J., X. Dai, K. Maskell und C. A. Johnson. New York, 892 S.

Jacob, D.; Bülow, K.; Kotova, L.; Moseley, C.; Petersen, J.; Rechid, D. (2012): Regionale Klimaprojektionen für Europa und Deutschland. Ensemble-Simulationen für die Klimafolgenforschung. Hg. v. Climate Service Center Germany (CSC). Max-Planck-Institut für Meteorologie. Hamburg, 51 S.

Jacob, D.; Petersen, J.; Eggert, B.; Alias, A.; Christensen, O. B.; Bouwer, L. M.; Braun, A.; Colette, A.; Déqué, M.; Georgievski, G.; Georgopoulou, E.; Gobiet, A.; Menut, L.; Nikulin, G.; Haensler, A.; Hempelmann, N.; Jones, C.; Keuler, K.; Kovats, S.; Kröner, N.; Kotlarski, S.; Kriegsmann, A.; Martin, E.; van Meijgaard, E.; Moseley, C.; Pfeifer, S.; Preuschmann, S.; Radermacher, C.; Radtke, K.; Rechid, D.; Rounsevell, M.; Samuelsson, P.; Somot, S.; Soussana, J.-F.; Teichmann, C.; Valentini, R.; Vautard, R.; Weber, B.; Yiou, P. (2014): EURO-CORDEX: new high-resolution climate change projections for European impact research. In: Reg Environ Change 14, 2, S. 563–578.

Koboltschnig, G.; Moser, J.; Schober, S. (2012): Hochwasserereignis an der oberen Lavant 03. 07. 2012. Hg. v. Amt der Kärntner Landesregierung. Abteilung 8 - Kompetenzzentrum Umwelt, Wasser und Naturschutz. Klagenfurt, 17 S.

Matulla, C.; Formayer, H.; Haas, P.; Kromp-Kolb, H. (2004): Mögliche Klimatrends in Österreich in der ersten Hälfte des 21. Jahrhunderts. Possible Climate Trends in Austria in the first Half of the 21st Century. In: Österreichische Wasser- und Abfallwirtschaft (ÖWAW) 56, 1-2, S. 1–9.

Merz, B.; Aerts, J.; Arnbjerg-Nielsen, K.; Baldi, M.; Becker, A.; Bichet, A.; Blöschl, G.; Bouwer, L. M.; Brauer, A.; Cioffi, F.; Delgado, J. M.; Gocht, M.; Guzzetti, F.; Harrigan, S.; Hirschboeck, K.; Kilsby, C.; Kron, W.; Kwon, H.-H.; Lall, U.; Merz, R.; Nissen, K.; Salvatti, P.; Swierczynski, T.; Ulbrich, U.; Viglione, A.; Ward, P. J.; Weiler, M.; Wilhelm, B.; Nied, M. (2014): Floods and climate: emerging perspectives for flood risk assessment and management. In: Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 14, S. 1921–1942.

Merz, R.; Blöschl, G. (2003a): A process typology of regional floods. In: Water Resour. Res. 39, 12, S. 5,1–5,20.

Merz, R.; Blöschl, G. (2003b): Saisonalität von Niederschlag und Abfluss (Seasonality of precipitation and runoff). Karte 5.3. Hydrologischer Atlas Österreich. Wien: Österreichischer Kunst und Kulturverlag und Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Umwelt und Wasserwirtschaft.

Mosimann, H. (1973): Die Abhängigkeit der Schneedauer von klimatischen Faktoren in den Berner und Walliser Alpen. In: Geogr. Helv. (Geographica Helvetica) 28, S. 218–224. https://doi.org/10.5194/gh-28-218-1973, zuletzt geprüft am 26.04.2019.

Moss, R. H.; Edmonds, J. A.; Hibbard, K. A.; Manning, M. R.; Rose, S. K.; van Vuuren, D. P.; Carter, T. R.; Emori, S.; Kainuma, M.; Kram, T.; Meehl, G. A.; Mitchell, J. F. B.; Nakicenovic, N.; Riahi, K.; Smith, S. J.; Stouffer, R. J.; Thomson, A. M.; Weyant, J. P.; Wilbanks, T. J. (2010): The next generation of scenarios for climate change research and assessment. In: Nature 463, S. 747–756.

Nakicenovic, N.; Alcamo, J.; Davis, G.; Vries, B. de; Fenhann, J.; Gaffin, S.; Gregory, K.; Grübler, A.; Jung, T. Y.; Kram, T.; La Lebre Rovere, E.; Michaelis, L.; Mori, S.; Morita, T.; Pepper, W.; Pitcher, H.; Price, L.; Riahi, K.; Roehrl, A.; Rogner, H.-H.; Sankovski, A.; Schlesinger, M.; Shukla, P.; Smith, S. J.; Swart, R.; van Rooijen, S.; Victor, N.; Dadi, Z. (2000): Special Report on Emissions Scenarios. Hg. v. Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge, New York, Melbourne, Madrid, 608 S.

Österreichische Raumordnungskonferenz (ÖROK) (Hg.) (2015): Bodenversiegelung in Österreich (Basis: Copernicus-Projekt). https://www.oerok- atlas.at/oerok/files/summaries/61.pdf, zuletzt geprüft am 02.05.2019.

Pachauri, R. K.; Meyer, L. (Hg.) (2015): Climate change 2014. Synthesis report. Intergovernmental Panel on Climate Change. Genf, 151 S.

Prein, A. F.; Gobiet, A.; Truhetz, H.; Keuler, K.; Goergen, K.; Teichmann, C.; Fox Maule, C.; van Meijgaard, E.; Déqué, M.; Nikulin, G.; Vautard, R.; Colette, A.; Kjellström, E.; Jacob, D. (2016): Precipitation in the EURO-CORDEX 0.11° and 0.44° simulations: high resolution, high benefits? In: Clim Dyn 46, 1-2, S. 383–412.

Rodriguez-Iturbe, I. (2000): Ecohydrology: A hydrologic perspective of climate-soil-vegetation dynamics. In: Water Resour. Res. 36, 1, S. 3–9.

Schmidt, Roland; Matulla, Christoph; Psenner, Roland (2009): Klimawandel in Österreich. Die letzten 20.000 Jahre… und ein Blick voraus. Innsbruck: Innsbruck University Press (Series Alpine space--man & environment, vol. 6), 183 S.

Schöner, W.; Böhm, R.; Haslinger, K.; Blöschl, G.; Kroiß, H.; Merz, R.; Blaschke, A. P.; Viglione, A.; Parajka, J.; Salinas, J. L.; Drabek, U.; Laaha, G.; Kreuzinger, N. (2011): Anpassungsstrategien an den Klimawandel für Österreichs Wasserwirtschaft. Studie der Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik und der Technischen Universität Wien im Auftrag von Bund und Ländern. Hg. v. Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Umwelt und Wasserwirtschaft. Wien, 486 S.

Sivapalan, M.; Blöschl, G.; Merz, R.; Gutknecht, D. (2005): Linking flood frequency to long- term water balance: Incorporating effects of seasonality. In: Water Resour. Res. 41, W06012, S. 1–17.

Smiatek, G.; Kunstmann, H.; Knoche, R.; Marx, A. (2009): Precipitation and temperature statistics in high-resolution regional climate models: Evaluation for the European Alps. In: J. Geophys. Res. 114, D19107, S. 1–16.

Spektrum der Wissenschaft Verlagsgesellschaft mbH (Hg.) (2001a): Hochwasser. https://www.spektrum.de/lexikon/geographie/hochwasser/3517, zuletzt geprüft am 23.04.2019.

Spektrum der Wissenschaft Verlagsgesellschaft mbH (Hg.) (2001b): Lufttemperatur. https://www.spektrum.de/lexikon/geographie/lufttemperatur/4853, zuletzt geprüft am 25.04.2019.

Spektrum der Wissenschaft Verlagsgesellschaft mbH (Hg.) (2001c): Niederschlag. https://www.spektrum.de/lexikon/geographie/niederschlag/5498, zuletzt geprüft am 25.04.2019.

Spektrum der Wissenschaft Verlagsgesellschaft mbH (Hg.) (2001d): Schneegrenze. https://www.spektrum.de/lexikon/geographie/schneegrenze/7016, zuletzt geprüft am 26.04.2019.

Statistik Austria (Hg.) (2019): Ein Blick auf die Gemeinde Reichenfels. Bevölkerungsentwicklung 1869 - 2018. http://www.statistik.at/blickgem/G0201/g20912.pdf, zuletzt geprüft am 27.05.2019.

Taylor, K. E.; Stouffer, R. J.; Meehl, G. A. (2012): An Overview of CMIP5 and the Experiment Design. In: Bull. Amer. Meteor. Soc. 93, 4, S. 485–498.

Umweltbundesamt GmbH (Hg.) (2019a): Bodenversiegelung. http://www.umweltbundesamt.at/bodenversiegelung/, zuletzt geprüft am 02.05.2019.

Umweltbundesamt GmbH (Hg.) (2019b): CORINE Land Cover. https://www.umweltbundesamt.at/rp_corine/, zuletzt geprüft am 29.05.2019.

Vereinte Nationen (UN) (2015): Paris Agreement, 27 S.