Klimafolgen für die Abflussbildung am Beispiel der Lainsitz · Plack Institut für Meteorologie in...

Universität für Bodenkultur Wien Department für Wasser-Atmosphäre- Umwelt

Klimafolgen für die Abflussbildung am Beispiel der Lainsitz

Bearbeitung Hubert Holzmann1) Thilo Lehmann1) Herbert Formayer2)

Patrick Haas2)

1) Institut für Wasserwirtschaft, Hydrologie und Wasserbau; Univ. für Bodenkultur, Wien 2) Institut für Meteorologie; Univ. für Bodenkultur, Wien

Dezember 2007

im Auftrag des

Amtes der NÖ Landesregierung, St. Pölten

Niederösterreichisches Klimaprojekt – Abflussentstehung an der Lainsitz

Inhaltsverzeichnis

1 Veranlassung und Ausgangslage ............................................................................ 1

2 Untersuchungsgebiet................................................................................................ 1 2.1 Gebietsbeschreibung ................................................................................................. 1

3 Datenlage .................................................................................................................. 3 3.1 Niederschlag und Lufttemperatur.............................................................................. 3 3.2 Abfluss ...................................................................................................................... 3

4 Methodik ................................................................................................................... 3 4.1 Meteorologie ............................................................................................................. 3 4.1.1 Regionale Klimaszenarien......................................................................................... 3 4.1.2 Gebietsniederschlag und Wettergenerator ................................................................ 6 4.1.3 Lokale Klimaänderungsszenarien im Einzugsgebiet der Lainsitz ............................ 8 4.2 Hydrologie............................................................................................................... 12 4.2.1 Methodik der Schmelzberechnung.......................................................................... 12 4.2.2 Höhengradient der Lufttemperatur und Schneeakkumulation ................................ 13 4.2.3 Abflusstransformation............................................................................................. 13 4.2.3.1 Modellinput Niederschlag und Schneeschmelze..................................................... 14 4.2.3.2 Potentielle und aktuelle Verdunstung ..................................................................... 14 4.2.3.3 Systemparameter ..................................................................................................... 15

5 Analyse und Interpretation der Ergebnisse........................................................... 16 5.1 Modellverifikation................................................................................................... 16 5.2 Ergebnisse der Modellszenarien.............................................................................. 19 5.2.1 Mittlere Maximalabflüsse ....................................................................................... 19 5.2.2 Mittlere Monatsabflüsse.......................................................................................... 20 5.2.3 Mittlere Minimalabflüsse ........................................................................................ 20 5.2.4 Anteile mit Niederwasserabfluss............................................................................. 21 5.2.5 Mittlere Maximalschmelzabflüsse und Mittlere Schmelzabflüsse.......................... 22 5.2.6 Mittlerer maximaler Schneewasserwert .................................................................. 23 5.2.7 Tage mit Schneebedeckung im Gesamtgebiet ........................................................ 24 5.2.8 Tage mit Schneebedeckung über 900 m. Sh. .......................................................... 25 5.2.9 Mittlere aktuelle Tagesverdunstung ........................................................................ 25 5.2.10 Tage mit Trockenstress ........................................................................................... 26 5.2.11 Hochwasserverteilung ............................................................................................. 27

6 Zusammenfassung und Schlussfolgerung ............................................................ 29

7 Danksagung............................................................................................................ 32

8 Literatur .................................................................................................................. 33


1

2 Untersuchungsgebiet

Veranlassung und Ausgangslage Die katastrophalen Hochwasserereignisse auf Grund extremer Wettersituationen in den letzten Jahren haben zu einer intensiven Ursachenforschung geführt. Neben direkten anthropogenen Einflüssen auf die Abflusscharakteristik der Gewässer, z.B. durch Verbauungen, werden auch mögliche Änderungen des Klimas als Ursachen derartiger Extremereignisse genannt. Die verschiedenen Klimaänderungsszenarien gehen für Mitteleuropa von einem Anstieg der mittleren Lufttemperatur und einer Änderung der raumzeitlichen Niederschlagsverteilung aus. Daraus ergeben sich auch Änderungen in der Schneeakkumulation, der Schneeschmelze und schließlich auch im Abflussverhalten der Gewässer. Am Beispiel der Lainsitz werden für das Einzugsgebiet des Pegels Ehrendorf mögliche Auswirkungen derartiger Klimaänderungen untersucht.

Bei der Auswahl eines geeigneten Untersuchungsgebiets wurden folgende Kriterien herangezogen:

• Vorhandensein einer zentral im Gebiet gelegenen Klimastation • hinreichende Datenlage • Hochwasserschäden 2002.

2.1 Gebietsbeschreibung

Die Lainsitz entspringt am Aichelberg bei Karlstift im Waldviertel in 980 m Höhe. Sie überwindet bis zum Pegel Ehrendorf ca. 493 Höhenmeter (vergleiche hierzu auch Abbildung 2.1). Der Oberlauf ist großteils reguliert, wohingegen der Unterlauf ab Gmünd alle Merkmale eines natürlichen Mäanderbaches aufweist: ausgeprägte Schlingen, Sandbänke, Altarme, Autümpel, Steilufer, Feucht- und Nasswiesen. Bei Hochwasser ist hier der gesamte Talraum überschwemmt. An der Lainsitz dominieren Wald- und Grünflächen. Eine etwas größere Siedlung gibt es an der Lainsitz erst unterhalb des Pegels Ehrendorf mit der Stadt Gmünd. Vergleiche hierzu auch Abbildung 2.2.

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Quelle: Hydrologischer Atlas Österreichs, 2005 Abbildung 2.1: Geographische Lage Lainsitz

Abbildung 2.2: Landnutzung Lainsitz Das Einzugsgebiet des Pegels Ehrendorf, welcher hier als Referenzpegel verwendet wurde, beträgt 267,6 km². Die prozentuellen Flächenanteile der verschiedenen Höhenzonen an der Gesamtfläche des Einzugsgebiets sind in nachfolgender Tabelle dargestellt. Dabei wurde eine Einteilung in 100m Zonen vorgenommen. Tabelle 2.1: Höhenverteilung

Höhenzone [m] 400 - 500 500 - 600 600 - 700 700 - 800 800 - 900 900 - 1000 1000 - 1100

Flächenanteil [%] 2,6 22,6 31,4 19,6 12,2 11,0 0,6

Quelle: Hydrologischer Atlas Österreichs, 2005

Dicht bebaute Siedlungsflächen Locker bebaute Siedlungsflächen Weinbauflächen Ackerland Grünland Nadelwälder Laub- und Mischwälder Feuchtflächen Gletscherflächen Vegetationsarme Flächen Offene Wasserflächen

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3 Datenlage

3.1 Niederschlag und Lufttemperatur

Für die Charakterisierung der hydrologischen und meteorologischen Randbedingungen wurden Beobachtungen von Niederschlag und Lufttemperatur verwendet. Diese Input – Größen wurden vom Institut für Meteorologie zur Verfügung gestellt. Zur Kalibrierung des Modells wurden Tagessummen des Niederschlags bzw. Tagesmittelwerte der Lufttemperatur für den Zeitraum Jänner 1981 bis Dezember 2001 herangezogen. Für die Abschätzung zukünftiger Veränderungen wurde Modellberechnungen für einen Zeitraum von 200 Jahren angewandt.

3.2 Abfluss

Für die Modellkalibrierung standen Tageswerte des Abflusses am Pegel Ehrendorf für den Zeitraum Jänner 1980 bis Dezember 2001 zur Verfügung. Einige hydrologische Kenngrößen sind in nachfolgender Tabelle dargestellt. Tabelle 3.1: Hydrologische Kenngrößen gemäß HD Niederösterreich

Pegel Einzugsgebiet

[km²] MQ

[m³/s] HQ 1 [m³/s]

HQ 5 [m³/s]

HQ 30 [m³/s]

HQ 100 [m³/s]

Ehrendorf 267,6 2,20 17 35 75 110

4 Methodik

4.1 Meteorologie

4.1.1 Regionale Klimaszenarien

Basis für die Erstellung der regionalen Klimaszenarien für das Lainsitz-Einzugsgebiet bildet das globale, gekoppelte Atmosphäre-Ozean-Zirkulationsmodell ECHAM5/MPI-OM vom Max Plack Institut für Meteorologie in Hamburg (Roeckner, 2005). Da jedoch globale Modelle aufgrund ihrer groben räumlichen Auflösung die Bedingungen im Alpenraum nicht auflösen können, wurden die dynamisch regionalisierten Klimaszenarien des regionale Klimamodells REMO des Max Plack Institut für Meteorologie in Hamburg (Jacob, 2005) verwendet. Dieses REMO-UBA Szenarien liegen für den Kontrolllauf 1950-2000 (beobachtete Treibhausgaskonzentration) und die Szenarienläufe 2000-2100 für die verschiedenen IPCC SRES-Szenarien (B1, A1B, A2) vor. Aber selbst die derzeit höchstaufgelösten regionalen Klimamodelle mit etwa 10 km Gitterpunktweite sind nicht in der Lage die alpinen Verhältnisse, und hier insbesonders die Niederschlagsverhältnisse mit einer Genauigkeit wieder zu geben, die eine direkte Verwendung der Modelldaten erlaubt. In Abbildung 4.1 ist eine Evaluierung einiger regionaler Klimamodelle für den Winterniederschlag im Alpenrau, dargestellt. Alle Modelle überschätzen den Winterniederschlag, wobei REMO-UBA mit etwa 65 % Überschätzung

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noch relativ gut abschneidet und ebenso überschätzen alle Modelle die Niederschlagshäufigkeit. Aufgrund der Qualität der Absolutwerte wird klar, dass auch von den regionalen Modellen nur die Änderungen der meteorologischen Größen unter Klimaänderungsbedingungen verwendet werden dürfen. Hierzu wird die Differenz zwischen Kontrolllauf und Szenarienlauf gebildet. Zwei Beispiele für solche Änderungen wie sie der REMO-UBA Datensatz liefert, sind in Abbildung 4.2 und 4.3 und zu sehen. Beide Bilder zeigen Ergebnisse des Modells für das A1B Szenario für Österreich.

Abbildung 4.1: Niederschlagskennzahlen (Quotient Modell/Beobachtung) für den Winter im Alpenraum für

verschiedene regionale Klimamodelle mit etwa 10 km Auflösung. Mea=Mittelwert, fre=Niederschlagshäufigkeit (> 1mm), int= Intensität, iqr=Interquantiläre Range, 95pct= 95 % Perzentile, n10= Anzahl an Tagen mit mehr als 10 mm Niederschlag, max3d=Maximaler Dreitagesniederschlag, Niederschlagssumme der 3 höchsten Gitterpunktsniederschlagswerten.

Abbildung 4.2 zeigt die Änderung der durchschnittlichen Jahrestemperaturen der Periode 2071-2100 relativ zur Klimanormalperiode 1961-1990. Da die Temperatur räumlich relativ homogen ist, ergeben sich keine kleinräumigen Strukturen und wir sehen eine allgemeine Erwärmung im nördlichen Niederösterreich von 3.0 – 3.5 Grad im Jahresmittel. Abbildung 4.3 zeigt die Veränderung der durchschnittlichen Jahresniederschläge. Hier sind kleinräumige Strukturen erkennbar und im wesentlichen ist im nördlichen Niederösterreich eine Zunahme des Jahresniederschlags aus den REMO Daten zu erkennen. Um das Rauschen des Klimaänderungssignals zwischen einzelnen Gitterpunkten zu vermeiden, folgen wir der Empfehlung von Frau Jacobs, den Mittelwert von mehreren Gitterpunkten zu

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verwenden. Konkret werden alle Gitterpunkte die das Lainsitzeinzugsgebiet berühren gemittelt.

Abbildung 4.2: Änderung der Jahresmitteltemperatur (2071-2100 versus 1961-1990) nach REMO-UBA A1B

Szenario.

Abbildung 4.3: Änderung der Jahresniederschlagssumme (2071-2100 versus 1961-1990) nach REMO-UBA

A1B Szenario.

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4.1.2 Gebietsniederschlag und Wettergenerator

Da aufgrund der Qualität der regionalen Klimamodelle nur das mittlere monatliche Änderungssignal verwendet werden kann, für die Niederschlag- Abflussmodellierung jedoch kontinuierliche Zeitreihen auf Tagesbasis notwendig sind, werden diese Zeitreihen künstlich mit Hilfe eines Wettergenerators erzeugt. Als Wettergenerator wurde der LARS-WG (Long Ashton Research Station Weather Generator (Semenov 1997)) ausgewählt und getestet. Ein Wettergenerator ist ein stochastisches Modell für die Generierung von synthetischen Wetterdaten, die der beobachteten Statistik entsprechen. Dies ist eine einfache und schnelle Methode um lange meteorologische Zeitreihen mit konstantem Klima zu erhalten. Anwendungen finden sich u.a. in Land -und Forstwirtschaftsmodellen, in der Hydrologie und allgemein in der Klimafolgenforschung. In einem ersten Schritt berechnet der Wettergenerator aus einer vorliegenden Beobachtungs-Zeitreihe alle notwendigen statistischen Kenngrößen wie Mittelwerte, Standardabweichung und Häufigkeitsverteilungen, von Temperatur und Niederschlag, sowie die Andauer und Häufigkeit von Trocken- oder Regenperioden. Umgekehrt kann der Wettergenerator nun aus diesen Kennwerten, Zeitreihen der Temperatur und des Niederschlags berechnen, die abgesehen von stochastischen Limitierungen, genau die statistischen Kenngrößen der Beobachtung reproduzieren. Die für den ausgewählten Standort (Weitra) ermittelte Statistik des beobachteten Wetters, dient im weiteren als Grundlage zur Berechnung der Zeitreihen von Temperatur und Niederschlag für verschiedene zukünftige Klima-Szenarien. Zur Erstellung der regionalen Klimaszenarien auf Tagesbasis, wird dem kalibrierte Wettergenerator das Klimaänderungssignal für das jeweilige Szenario (sowohl mittlere monatliche Änderungen, als auch Änderung der Länge der Trockenperioden) mitgeteilt und Zeitreihen für das neue Regionalklima erstellt. Dies erfolgt für das Klima der Klimanormalperiode 1961-1990 und für die Szenarioperiode 2071-2100 jeweils für die Emissionsszenarien B1 und A1B. Für jede der drei betrachteten Zeitscheiben mit je 30 Jahren wurden synthetische Zeitreihen mit 200 Jahren Länge erstellt. Dies erlaubt eine stabilere statistische Auswertung für seltene Ereignisse. Die Anwendung des Wettergenerators ermöglicht zwar die Transformation von mittleren Klimaänderungen in Zeitreihen auf Tagesbasis, jedoch ist eine zeitliche Verknüpfung mehrerer Wettergeneratoren innerhalb des Einzugsgebietes nicht möglich. Daher muss der Flächenniederschlag auf Tagesbasis anhand einer Station bzw. eines Wettergeneratorenlaufes geschätzt werden. Als zentrale Station wurde hierfür die Station Weitra der ZAMG (siehe Abb. 2.1) verwendet. Diese Schätzung erfolgte durch eine lineare Regression zwischen den beobachteten Flächenniederschlägen berechnet aus dem flächengewichtetem Stationsniederschlag aller 5 Niederschlagsstationen im Einzugsgebiet und des Stationsniederschlages in Weitra. Diese Regression wurde für jede Saison extra durchgeführt. Abbildung 4.4 zeigt den Zusammenhang zwischen den mittels Regressionsmodell geschätzten Flächeniederschlag und den gemessenen für Winter und Sommer. Der Sommerniederschlag lässt sich aufgrund seines hohen konvektiven (Gewitter-)

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Anteils am Niederschlag etwas schlechter schätzen als der Winterniederschlag, dennoch kann rund 90 Prozent der beobachteten Varianz des Flächenniederschlages erklärt werden.

Abbildung 4.4: Korrelation des anhand der Station Weitra geschätzten Flächenniederschlag (Modell) und den gemessenen Flächenniederschlag im Winter (DJF) und im Sommer (JJA)

Dennoch bedeutet diese Einschränkung bei der Bestimmung des Flächenniederschlages eine gewisse Glättung, die sich auch auf die Eigenschaften der durch den Wettergenerator erzeugten Zeitreihen auswirkt. In Abbildung 4.5 sind diese Effekte anhand des A1B Szenarios dargestellt. Der Übergang von Stationsdaten auf Flächendaten (Abb. 4.5 oben) führt zu einer leichten Niederschlagszunahme von rund 15 mm pro Jahr und eine leichte Abnahme des Klimaänderungssignals speziell im März. Durch die Anwendung des Wettergenerators über 200 Jahre kommt noch ein zusätzlicher stochastischer Fehleranteil hinzu, was zu einer weiteren geringen Niederschlagszunahme führt.

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Abbildung 4.5: Relative Änderung der mittleren Monatsniederschlagssummen nach REMO_UBA A1B Szenario bis Ende des 21. Jahrhunderts bestimmt für die Station Weitra (links oben), daraus abgeleiteter Flächenniederschlag (rechts oben) und den daraus mittels Wettergenerator produzierten Zeitreihen für den Flächenniederschlag.

4.1.3 Lokale Klimaänderungsszenarien im Einzugsgebiet der Lainsitz

Um den Unsicherheiten bei der Erstellung von regionalen Klimaszenarien gerecht zu werden, wurden für die Niederschlags- Abflussmodellierung zwei verschiedene Realisierungen des REMO-UBA Modells gewählt und zwar die Emissionsszenarien B1 und A1B. B1 ist ein sehr optimistisches Szenario. Hierbei geht man davon aus, dass es gelingt bis zum Ende des Jahrhunderts die Treibhausgaskonzentrationen auf einem Niveau von 550 ppm zu stabilisieren. Für die globale Mitteltemperatur (siehe Abb. 4.6) ergibt sich bis Ende des Jahrhunderts ein Anstieg von 1.8 °C ( 1.2 – 2.9 °C) A1B ist ein eher realistisches Szenario. Hier geht man davon aus, dass die Treibhausgasemissionen bis in die Mitte des Jahrhunderts noch weiter stark ansteigen, danach jedoch rasch abnehmen. Innerhalb dieses Jahrhunderts kommt es noch zu keiner Stabilisierung der Treibhausgaskonzentrationen und es wird ein Niveau von mehr als 700 ppm erreicht. Dies führt zu einen Temperaturanstieg von 2.9 °C (1.6 – 4.5 °C)

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Abbildung 4.6: Einfluss der Emissionsszenarien auf die Entwicklung der globalen Mitteltemperatur im 21. Jahrhundert. Das B1 Szenario(Blau) entspricht einer Stabilisierung der CO2 Konzentration bei 550 ppm, das A1B Szenario erreicht am Ende des Jahrhunderts Konzentrationen von mehr als 700 ppm. (IPCC 2007)

Als Zeithorizont für die lokalen Szenarien wurde das Ende dieses Jahrhundert (2071-2100) gewählt. In erster Linie weil die Unsicherheiten bei der Niederschlagsmodellierung noch sehr hoch sind und wir daher einen Zeitraum betrachten wollten in dem das Klimaänderungssignal möglichst stark ist. Weiters sieht man in Abbildung 4.6 dass vor der Mitte des Jahrhunderts die Unterschiede zwischen den Emissionsszenarien noch sehr gering sind und daher eine Differenzierung vor der Mitte dieses Jahrhundert nicht sehr Sinnvoll ist. Um die volle Unsicherheit bei den regionalen Szenarien darzustellen, müssten zusätzlich noch verschiedene regionale Klimamodelle, betrieben mit unterschiedlichen globalen Klimamodellen untersucht werden. Dies war leider im Rahmen dieser Untersuchung nicht möglich. In Abbildung 4.7 sind die Ergebnisse der mittleren Klimaänderungen auf Monatsbasis im Lainsitzeinzugsgebiet dargestellt. Nach dem A1B Szenario (linke Seite) nimmt der Niederschlag im Winter und im Frühjahr deutlich zu. In den Sommermonaten zeigt sich hingegen eine Abnahme, wobei die Niederschlagshäufigkeit doch deutlich von Mai bis Oktober abnimmt. In der Jahresniederschlagssumme ergibt sich ein leichter Anstieg, der

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aber deutlich unter 10 Prozent liegt. Die Temperaturen steigen bei diesem Szenario um rund 3.5 °C wobei die Erwärmung im Frühjahr am geringsten und im Hochwinter und im Spätsommer am höchsten ist.

Abbildung 4.7: Änderung der Monatsniederschlagssummen (Oben) der monatlichen

Niederschlagshäufigkeit (Mitte) und der Monatsmitteltemperatur (Unten) für die REMO-UBA Szenarien A1B (links) und B1 (rechts).

Im B1 Szenario zeigen alle Monate außer dem Mai eine Niederschlagszunahme die von Oktober bis Dezember und im März besonders hoch ist. In der Jahressumme ergibt dies eine Niederschlagszunahme von mehr als 100 mm. Auffällig ist, dass trotz Niederschlagszunahmen, die Niederschlagshäufigkeit von Juni bis September abnimmt.

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Die Temperaturen steigen bei diesem Szenario um rund 2 °C wobei die Saisonalität ähnlich wie im A1B Szenario. Durch die Klimaänderung wird nicht nur eine Änderung der mittleren Bedingungen erfolgen, sondern es können auch Änderungen der Niederschlagscharakteristik auftreten, welche für das Abflussverhalten der Flüsse relevant sein kann. Die deutlichere Abnahme der Niederschlagshäufigkeit im Sommer im Vergleich zu den Niederschlagssummen deutet bereits auf eine Zunahme der Niederschlagsintensität hin. In Abbildung 4.8 sind die Änderungen der saisonalen Extremwertstatistik für die Tagesniederschläge exemplarisch für das A1B Szenario dargestellt. Im Winter (Abb. 4.8 links oben) ergibt sich für das 100 jährige Niederschlagsereignis ein Anstieg von derzeit etwa 43 mm auf 56 mm. Im Frühjahr hingegen zeigt sich eine Abnahme von 53 auf 47. Im Sommer und Herbst (Abb. 4.8 unter) zeigt sich wieder eine Zunahme der Niederschläge von jeweils knapp 10 mm. Bis auf das Frühjahr muss man daher von einer Zunahme der Niederschlagsintensitäten auch bei Starkniederschlagsereignissen ausgehen.

bbildung 4.8: Änderung der saisonalen maximalen Tagesniederschläge für das REMO-UBA A1B Szenario A

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4.2 Hydrologie

Das Hauptaugenmerk der Analyse liegt in der Quantifizierung der Abflussanteile aus Schneeschmelze und aus der Abflusstransformation des nassen Niederschlags (Regen). Die Berechnung erfolgte mit Hilfe von Computermodellen, die am IWHW-BOKU entwickelt wurden. Es wird zum einen ein Schneeschmelzmodell verwendet, das sowohl die Akkumulation des Schnees während der Winterzeit, wie auch das Abschmelzen des Schnees simuliert. Zum anderen werden die Schmelzkomponenten zuzüglich des nassen Niederschlags über ein Niederschlags-Abflussmodell zum Pegelabfluss umgeformt. Dabei finden auch Bodenkomponenten, Verdunstungsprozesse und die Interaktion mit dem Grundwasser Berücksichtigung.

4.2.1 Methodik der Schmelzberechnung

Die Schmelzberechnung basiert auf dem Temperaturindexverfahren, wobei die Lufttemperatur als Eingangparameter verwendet wird. Ein erhöhter Detailliertheitsgrad in der räumlichen Gliederung wird durch Einbeziehung höhenabhängiger Temperaturgradienten und der hypsometrischen Verteilung der Teileinzugsgebiete erzielt (Koboltschnig et al., 2005). Nachfolgende Skizze veranschaulicht das Modell.

Schneeakkumulation:

If Ti < 0 oC wobei Ti … mittlere Lufttemperatur der Höhenstufe i Durch die Scheeakkumulation reduziert sich der abflusswirksame Niederschlag gemäß dem flächengewichteten Anteil des Neuschnees.

Schneeschmelze:

If Ti > = 0 oC QSi = fak*Ti Wobei qs (Schneeschmelze), fak (Temperaturindex),

Abbildung 4.9: Schema der Schneeschmelzmodellierung

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Für jede Höhenstufe erfolgt die Berechnung gemäß dem nachfolgenden Ablaufschema:

• mittleren Lufttemperatur aus Beobachtungsstation bzw. aus Höheninterpolation gemäß feucht – adiabatischem Temperaturgradienten

• der Schneeakkumulation in mm Wasseräquivalent, • der positiven, mittleren Tagestemperatur und • Schneeschmelze nach dem Temperaturindex-Verfahren.

4.2.2 Höhengradient der Lufttemperatur und Schneeakkumulation

Für das Testgebiet wurden die Temperaturbeobachtungen der Station Weitra verwendet. Die Ermittlung der Temperaturen an den einzelnen Berechnungsschichten (Höhenzonen) erfolgte durch lineare Interpolation. Dabei konnten feucht – adiabatische Gradienten berücksichtigt werden. Wird in den einzelnen Höhenzonen eine Schwellentemperatur unterschritten, so wird der Niederschlag als Schnee gespeichert. Die Schwellentemperatur liegt zwischen 0 und 1,5 oC und wird durch Kalibrierung festgelegt. Der akkumulierte Schnee wird für jede Höhenzone in mm Wasseräquivalent angegeben. Im Falle einer Schneeakkumulation reduziert sich der wirksame Niederschlag - das ist jener Niederschlag, der in Form von Regen fällt - gemäß dem Flächenanteil jener Zonen, in denen Schneefall auftritt (Holzmann et al., 2005). Dies verdeutlicht nachfolgende Gleichung Neff = Ngeb * (Ages - As ) / Ages (Glg. 4.1)

wobei Neff, Ngeb abflusswirksamer Niederschlag, Gebietsniederschlag Ages, As Gesamtfläche, Flächenanteil mit Schneefall Schätzung des Temperaturindex und der Schwellentemperatur In der Literatur werden für den Grad-Tag Faktor Werte zwischen 2,5 und 3 angegeben, wobei Extremwerte bis zu 6 auftreten können (Koboltschnig et al., 2005). Ein höherer Wert führt zu stärkeren Abschmelzintensitäten und zu einer rascheren „Aufzehrung“ der akkumulierten Schneemengen. Ein kleiner Faktor bewirkt eine Verzögerung im Abschmelzprozess.

4.2.3 Abflusstransformation

Für die Transformationsberechnung der Schmelze bzw. des Niederschlags zu Abflusswerten wurde ein konzeptionelles Modell gewählt. Dieses ermöglicht die Berechnung der raschen (oberflächigen) Abflusskomponente, des Zwischenabflusses und des langsamen Basisabflusses (Holzmann & Nachtnebel, 2002). Das System ist durch zwei Speicher beschrieben, wobei der obere den Mulden- und Bodenspeicher, der untere den Grundwasserspeicher charakterisiert. Erweiternd wurde auch ein vorgeschalteter

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Direktabflußspeicher eingeführt, der raschen Abfluß bei gefrorenem Untergrund bzw. starken Niederschlagsintensitäten ermöglicht. Die nachfolgende Skizze (Abbildung 4.) zeigt das Konzept des Modells.

bw1

Oberflächenabfluss f(bw, h1, k1)

NiederschlagSchneeschmelze

Zwischenabfluss f(bw1, h2, k2)

Versickerung f(bw1, h2, k3)

h1

h2

bw2Basisabfluss f(bw2, k4)

Oberflächenspeicher

Freies Bodenwasser

Pflanzenverfügbares Bodenwasser

Verdunstung

FK

PWP

Direktabfluss

bw1

Oberflächenabfluss f(bw, h1, k1)

NiederschlagSchneeschmelze

Zwischenabfluss f(bw1, h2, k2)

Versickerung f(bw1, h2, k3)

h1

h2

bw2Basisabfluss f(bw2, k4)

Oberflächenspeicher

Freies Bodenwasser

Pflanzenverfügbares Bodenwasser

Verdunstung

FK

PWP

Direktabfluss

Abbildung 4.10: Schema des Niederschlags-Abfluss-Modells Für die Anwendung ist ein Anfangszustand, das sind die Füllungsgrade der Speicher 1 und 2, sowie die Randbedingungen Input (Niederschlag und Schneeschmelze) und Senkenterm (potentielle Verdunstung) anzugeben. Der Gesamtabfluss aus dem System ergibt sich durch Summation von Direktabfluss, Oberflächenabfluss, Zwischenabfluss und Basisabfluss. Nachfolgend werden die Einzelkomponenten des Bodenabflussmodells näher beschrieben:

4.2.3.1 Modellinput Niederschlag und Schneeschmelze Der Zufluss zu Speicher 1 wird durch die Komponenten Schneeschmelze und wirksamer Niederschlag gebildet. Unter wirksamem Niederschlag wird dabei jener Niederschlag, der in flüssiger Form als Regen zu Boden fällt, verstanden. Diese Größen werden im Schneeschmelzmodul berechnet und an das nachgeschaltete Bodenmodell übergeben.

4.2.3.2 Potentielle und aktuelle Verdunstung Zur Berechnung der potentiellen Evapotranspiration wurde die Methode nach THORNTHWAITE herangezogen. Mit diesem Verfahren wird die mittlere, potentielle Monatsverdunstung berechnet. Die Berechnungsformel lautet folgendermaßen: Etpot = 16.0 (10 Tm/I)a fgeo (Glg. 4.2)

Wobei Etpot ... potentielle Monatsverdunstung in mm Tm ... mittlere Monatstemperatur in °C

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I ... Wärmeindex für 12 Monate a ... Kennwert in Abhängigkeit von I fgeo ... Korrekturfaktor für Sonnenscheindauer (geogr. Breite). Infolge eines temporär auftretenden Feuchtedefizits der Pflanzen ist die aktuelle Verdunstung Vakt zumeist geringer als die potentielle Vpot. Je trockener der Boden, desto stärker wird die Restfeuchte in der Bodenmatrix zurückgehalten und desto größer ist der Widerstand für die Pflanzenverdunstung. Im Modell wird dieser Sachverhalt in der Weise berücksichtigt, dass bei geringerer Speicherung als es der Feldkapazität entspricht (vergleiche h2 in Abb. 1) eine lineare Reduktion der Verdunstung auftritt. Bei leerem Speicher (Welkepunkt) erfolgt keine Verdunstung mehr. Nachfolgende Gleichung verdeutlicht dies: Falls bw1 < h2: Vakt = (bw1/hr1) Vpot

Falls bw1 ≥ h2: Vakt = Vpot

Eine weitere Verdunstungsrestriktion tritt dann auf, wenn nennenswerter Niederschlag fällt. D.h. bei feuchtem Niederschlagswetter ist die Luft annähernd gesättigt und es erfolgt keine zusätzliche Verdunstung. Dies ist in der aktuellen Programmversion dann der Fall, wenn die Tagesniederschlagssumme größer als 4 mm ist.

4.2.3.3 Systemparameter Aus Abbildung 4. ist ersichtlich, dass für die Beschreibung des Abflussprozesses eine Kombination von linearen Speicheransätzen verwendet wurde. Für einen Einzellinearspeicher gelten nachfolgende Beziehungen. Der Abfluss ist vom aktuellen Speicherfüllungsgrad S und einer Speicherkonstante K abhängig und wird in diskreter Schreibweise folgendermaßen dargestellt

KK etQetItQ11

)1()1()()(−−

⋅−+−⋅= (Glg. 4.3)

Folgende Speicherkonstanten sind anzugeben: K1 ... Speicherkonstante für Oberflächenabfluss K2 ... Speicherkonstante für Zwischenabfluss K3 ... Speicherkonstante für vertikale Versickerung K4 ... Speicherkonstante für Basisabfluss. Entsprechend der Reaktionszeiten sind die Speicherkonstanten unterschiedlich groß. Zusätzlich sind die Auslasshöhen h1 und h2 festzulegen. H1 definiert den maximalen Wert des Bodenspeichers. Wird h1 vom aktuellen Speicherfüllungsgrad überschritten, so tritt Oberflächenabfluss auf, d.h. erst bei vollständiger Sättigung des Bodens. H1 entspricht somit konzeptiv dem Gesamtporenvolumen des Bodens (Wassergehalt bei Sättigung). H2 legt die Höhe des Zwischenabflussauslasses fest. Gleichzeitig bestimmt diese Größe das pflanzenverfügbare Wasserdargebot. Nachfolgende Werte der Systemparameter wurden im Zuge der Modellkalibrierung abgeschätzt:

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5 Analyse und Interpretation der Ergebnisse

5.1 Modellverifikation

Zur Prüfung des Modells lagen Abflussbeobachtungen des Pegels Ehrendorf an der Lainsitz vor. Die verfügbare Beobachtungsdauer war von 1981 bis 2001. Für diesen Zeitraum wurde mit den Inputdaten der interpolierten Klimastationswerten wie auch mit der alleinigen Verwendung der Referenzstation Weitra gerechnet. Aus den Kalibrierungsläufen wurde nachfolgender Parametersatz festgelegt. Dabei werden die Berechnungsoptionen gesetzt und die Modellparameter erstellt. #Pfad der Dateistruktur pfad d:\floodriskii\ #Gletschschmelze berücksichtigt? (0 ... nein, 1 ... ja) iglaz 0 # Seehoehe der Referenztemperaturmessstelle altref 580. #Nummer (Codierung) des Berechnungsgebiets igeb 42 #Hypsometrischer Gradient (Temperaturgradient / Lapse Rate) hypgrad -0.007 # Strahlungsgradient radgrad 0.055 #Schmelztemperatur (Schwellenwert in oC) thres 0. #Grad-Tag-Faktor fuer Schnee fak 2.2 #Grad-Tag-Faktor fuer Eis fakice 6.5 #Strahlungsfaktor fuer Schnee fakrad 0.025 #Strahlungsfaktor fuer Eis fakradice 0.01 #Gewichtungsfaktor Temperaturindex-anteil alpha 0.7 #Gewichtungsfaktor Strahlungsindex-anteil beta 0.3 #Mindestniederschlag (mm), ab dem albedo zurueckgesetzt wird ansalb 5.0 #Minimumswert (Tageszahl des hydrol. Jahres) des jahreszeitlich variierenden Gradtag-Faktors (31. Janner) ishift=91+31 122 #Maximum des Tagestemperaturgang (Stunde 15h) shift 15 #Reduktionsfaktor / Streckungsfaktor des Tagesgangs (Gewichtung) reduc 1. #Jahresamplitude (+/-) des Grad-Tag-Faktors famp 1.5 #Jahrsamplitude der Schwellentemperatur tamp 0. #Methode der Schmelzberechnung meltmethod 1 #Beruecksichtigung von albedo (1=ja,0=nein) ialb 0

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#Verwendung von "Cold-Content" (1=ja,0=nein) icc 0 #Verwendung von Expositionsgewichtung (1=ja,0=nein) iexp 0 # Prozentanteil des direkten Schmelzabflusses proz 40. #Speicherkoeffizient des Linearspeichers für Schneeabfluss sk 3. #=== BODENPARAMETER=== Auslasshöhe Oberflächenabfluss hr1 80. #Auslasshöhe Zwischenabfluss hr2 40. #Speicherkoeffizient Oberflächenabfluss k1 5. #Speicherkoeffizient Zwischenabfluss k2 60. #Speicherkoeffizient Perkolationsabfluss k3 70. #Speicherkoeffizient Basisabfluss k4 100. #Anfangsspeichergehalt Boden bwin(1) 40. #Anfangsspeichergehalt Grundwasser bwin(2) 40. #Korrekturfaktor Verdunstung etpfak 1.0 #Korrekturfaktor Niederschlag nsfak 0.9 #=== OBERFLÄCHENABFLUSS Niederschlagsschwellenwert in mm ansoa 15.0 #Speicherkoeffizient Oberflächenabfluss oak 2. #Abflussbeiwert psioa 0.3 Die Modellgüte für ausgewählte Jahre wird in den nachfolgenden Abbildungen dargestellt.

N-interpoliert - 1992

Time (h)

spec

. Dis

char

ge(m

m/h

)

0 100 200 300

01

23


Time (h)

spec

. Dis

char

ge(m

m/h

)

0 100 200 300

01

23

4


Time (h)

spec

. Dis

char

ge(m

m/h

)

0 100 200 300

01

23


Time (h)

spec

. Dis

char

ge(m

m/h

)

0 100 200 300

01

23

4

Abbildung 5.1: Gegenüberstellung des beobachteten (schwarz) und des berechneten (rot plus blau) Abflusses

für die Jahre 1992 und 1993

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Time (h)

spec

. Dis

char

ge(m

m/h

)

0 100 200 300

02

46

810

12


Time (h)

spec

. Dis

char

ge(m

m/h

)

0 100 200 300

02

46

8


Time (h)

spec

. Dis

char

ge(m

m/h

)

0 100 200 300

02

46

810

12


Time (h)

spec

. Dis

char

ge(m

m/h

)

0 100 200 300

02

46

8

Abbildung 5.2: Gegenüberstellung des beobachteten (schwarz) und des berechneten (rot plus blau) Abflusses

für die Jahre 1996 und 1997 Die blau dargestellten Abflussbereiche zeigen den gemischten Abflussvorgang aus Niederschlag(rot) und der überlagerten Schneeschmelze (blau). Die Gesamtabflüsse werden mit hinreichender Genauigkeit simuliert. Fallweise treten Fehlschätzungen der extremen Abflussspitzen auf. Hinsichtlich der Auftretenswahrscheinlichkeiten von Hochwässern zeigen aber die Auswertungen der beobachteten und der simulierten Werte sehr ähnliche Ergebnisse. Dies ist in der nachfolgenden Tabelle verdeutlicht. Die Verwendung der Stationsdaten Weitra führt zu einer Unterschätzung des Abflusses. Dies wurde bei der Szenarienberechnung durch einen Korrekturfaktor berücksichtigt (vgl. Kapitel 4.1.2). Tabelle 5.1: Vergleich der Jährlichkeiten Q beobachtet 1981-2001 Jährlichkeit 2 5 10 30 100 500 Abfluss (m3/s) 13.7 21.7 27.0 35.0 43.5 54.8 90% Konfidenz 3.1 5.7 7.9 11.4 15.2 20.4

Q simuliert 1981-2001 (aus Stationsinterpolation) Jährlichkeit 2 5 10 30 100 500 Abfluss (m3/s) 13.6 21.7 27.0 35.1 43.8 55.3 90% Konfidenz 3.1 5.8 8.0 11.5 15.4 20.7

Q simuliert 1981-2001 (aus Referenzstation Weitra) Jährlichkeit 2 5 10 30 100 500 Abfluss (m3/s) 12.6 19.2 23.6 30.2 37.3 46.7 90% Konfidenz 2.5 4.7 6.5 9.4 12.6 16.9

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5.2 Ergebnisse der Modellszenarien

Für den Vergleich möglicher Klimaänderungssignale wurden folgende Szenarien gegenübergestellt. (1) Der Ist-Zustand aus dem meteorologischen Normaljahr 1961 bis 1990, (2) das Klimaszenario B1 der REMO-UBA Daten bei optimistischer Entwicklung und (3) das realistische Klimaszenario A1B (näheres dazu in Kapitel 4.1.3). Diese Basisdaten wurden mit Hilfe des Wettergenerator in Tageswerte übergeführt. Als Modellinput für die hydrologische Modellierung wurden die berechneten Lufttemperaturwerte (Referenzhöhe Weitra) und die Tagesniederschläge generiert. Sämtliche Bilanzdaten sind Tagesmittelwerte (Abfluss) bzw. Tagessummenwerte (Niederschlag, Verdunstung). Die Ergebnisse der Abflussdaten können sich daher von den beobachteten Maxima (Hochwasserwerte), die oft nur ein kurzes Zeitintervall dauern, unterscheiden. Der Simulationszeitraum betrug 200 Jahre, um eine signifikante statistische Streuung der Zufallswerte des Wettergenerators zu gewährleisten. Die mittleren angewandten Klimabedingungen bezogen sich dabei auf den Zeitintervall zwischen 2070 und 2100. Aus den simulierten Tagesdaten der Abflüsse, der Schneeakkumulationswerte und der Schmelze wie auch aus den Systemzuständen des Bodenwasserspeichers wurden monatliche Kenngrößen errechnet und sind nachfolgend graphisch dargestellt.

5.2.1 Mittlere Maximalabflüsse

Die mittleren Maximalabflüsse werden durch arithmetische Mittelbildung der maximalen Abflusswerte der einzelnen Monate errechnet. Es zeigt sich ein relativ ausgeglichener Verlauf bei allen drei Szenarien. Szenario B1 weist tendenziell etwas höhere Werte auf, speziell in den Sommermonaten Juni und Juli sind die mittleren Maximalabflüsse deutlich höher und ergeben auch das Jahresmaximum.

J F M A M J J A S O N D

05

1015

Mittlere Maximalmonatsabfluesse

Abf

luss

(m3/

s)

Ist-ZustandSzenario B1 (optimistisch)Szenario A1b (moderat)

Abbildung 5.3: Mittlere Maximalmonatsabflüsse der Szenarien (1) Ist-Zustand, (2) REMO B1 und

(3) REMO A1B basierend auf 200 Jahre Simulationsdauer

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5.2.2 Mittlere Monatsabflüsse

Die mittleren Monatsabflüsse zeigen die mittleren Auswirkungen von Klimaänderungsszenarien auf das Abflussgeschehen. Szenario B1 zeigt dabei eine deutliche Erhöhung der Mittelwerte der Abflüsse. Das Jahresmaximum der Mittelwerte verschiebt sich von April auf März. Dies resultiert aus den früher eintretenden Schneeschmelzprozessen. Weiters zeigen sich deutlich höhere Abflüsse bei Szenario B1 in den Monaten Juni, Juli wie auch im Dezember.


01

23

45

6

Mittlere Monatsabfluesse

Abflu

ss (m

3/s)


Abbildung 5.4: Mittlere Monatsabflüsse der Szenarien (1) Ist-Zustand, (2) REMO B1 und


5.2.3 Mittlere Minimalabflüsse

Durch arithmetische Mittelbildung der Monatsminima der einzelnen Monate erhält man die mittleren Minimalabflüsse. Zwischen dem Ist-Zustand und dem Szenario A1B ergeben sich nur geringfügige Differenzen. Lediglich während der Wintermonate von Dezember bis März zeigt A1B geringfügig höhere Abflüsse. Szenario B1 weist für alle Monate höhere Minimalabflüsse als bei den anderen Szenarien auf. Daraus lässt sich ableiten, dass Niederwasserperioden unter diesem Szenario seltener und nicht so stark auftreten.

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01

23

Mittlere Minimalmonatsabfluesse

Abf

luss

(m3/

s)


Abbildung 5.5: Mittlere minimale Monatsabflüsse der Szenarien (1) Ist-Zustand, (2) REMO B1 und


5.2.4 Anteile mit Niederwasserabfluss

Als Niederwasserabfluss wird für den Beobachtungspegel Ehrendorf and der Lainsitz ein Abfluss kleiner als 460 Liter/sec angenommen. Dieser Wert ergibt sich aus der Abflusszeitreihe 1981- 2000 und repräsentiert den Q95-Wert. Dieser Schwellenwert wird an 95% der Tage dieses Zeitraumes überschritten. Diese Abflussphasen treten im Untersuchungsgebiet zwischen September und Jänner auf. Die Niederschlagssummen sind in diesem Zeitraum geringer und werden z.T. als Schnee im Einzugsgebiet zurückgehalten.


020

4060

Tage mit Niederwasserabfluss < NQ95 (0.46 m3/s)

Proz

ent (

%)


Abbildung 5.6: Tage mit Niederwasserabfluss für Szenarien (1) Ist-Zustand, (2) REMO B1 und (3) REMO

A1B basierend auf 200 Jahre Simulationsdauer

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Bei Szenario B1 treten Tage mit Niederwasserabfluss wesentlich seltener auf als im Ist-Zustand. Die Gründe liegen im höheren Niederschlag während der Monate Oktober bis Dezember. Szenario A1B zeigt deutlich öfter Niederwassertage an. Trotz vergleichsweise ähnlichem Niederschlagsverlauf mit dem Ist-Zustand ist der Abflussbeitrag geringer. Hier dürften Auftrocknungsprozesse des Bodens eine Rolle spielen.

5.2.5 Mittlere Maximalschmelzabflüsse und Mittlere Schmelzabflüsse

Sowohl die mittleren Maximalschmelzabflüsse wie auch die mittleren Schmelzabflüsse zeigen einen ähnlichen Verlauf der Szenarien zueinander. In den Monaten Dezember, Jänner und Februar liefern der Ist-Zustand und Szenario B1 gleichwertige Schmelzbeiträge. Im März und April ist unter den Ist-Bedingungen die weitaus größere Schmelze zu erwarten. Bei Szenario A1B geht die Schmelze in allen Wintermonaten deutlich zurück. Dies liegt auch an der reduzierten Schneeakkumulation aufgrund der erhöhten Lufttemperaturen.


01

23

45

Mittlere Maximalschmelzabfluesse

Sch

mel

zabf

luss

(m3/

s)


Abbildung 5.7: Mittlere maximale Monatsabflüsse aus Schneeschmelze der Szenarien (1) Ist-Zustand,

(2) REMO B1 und (3) REMO A1B basierend auf 200 Jahre Simulationsdauer

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0.0

0.5

1.0

1.5

Mittlere Schmelzabflüsse

Sch

mel

zabf

luss

(m3/

s)


Abbildung 5.8: Mittlere Monatsabflüsse aus Schneeschmelze der Szenarien (1) Ist-Zustand, (2) REMO B1

und (3) REMO A1B basierend auf 200 Jahre Simulationsdauer

5.2.6 Mittlerer maximaler Schneewasserwert

Der Schneewasserwert gibt den Wasseranteil der Schneedecke an. Unter Berücksichtigung einer Schneedichte von ca. 20% bis 50% ist die tatsächliche Schneehöhe um das Zwei- bis Fünffache höher anzunehmen. Der Schneewasserwert bezieht sich auf die im Einzugsgebiet tiefste Höhenzone, d.h. im Bereich des Gebietsauslasses bei Gmünd. Aufgrund der generell zu erwartenden Temperaturerhöhung bei Klimaänderung zeigen beide Szenarien B1 und A1B deutlich geringere Schneewasserwerte als beim Ist-Zustand. Bei B1 ist die Schneehöhe gegenüber dem Ist-Zustand um ca. 40% reduziert, bei Szenario A1B sogar um ca. 60%.

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05

1015

2025

Mittlerer Maximaler Schneewasserwert

Sch

neew

asse

rwer

t (m

m)


Abbildung 5.9: Mittlerer maximaler Schneewasserwert für Szenarien (1) Ist-Zustand, (2) REMO B1 und


5.2.7 Tage mit Schneebedeckung im Gesamtgebiet

Hier werden jene Tage ausgewiesen, an denen in allen Höhenzonen eine Schneebedeckung gegeben ist. Dabei muss zumindest ein Schneewasserwert von 5 mm überschritten sein. Im Ist-Zustand ist in den Monaten Jänner und Februar eine gesamte Schneebedeckung in 45 bis 50 % der Tage gegeben, im Dezember an ca. 30% aller Tage. Für das Szenario B1 reduziert sich der Anteil an Schneetagen für diesen Zeitraum auf 15 bis 25 %, bei Szenario A1B ist nur noch an ca. 5 bis 10 Prozent der Tage mit Schneebedeckung zu rechnen.


020

4060

Tage mit Schneebedeckung Gesamtgebiet (> 5 mm SWE)

Proz

ent (

%)


Abbildung 5.10: Tage mit Schneebedeckung im Gesamtgebiet in Prozent für Szenarien (1) Ist-Zustand,

(2) REMO B1 und (3) REMO A1B basierend auf 200 Jahre Simulationsdauer

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5.2.8 Tage mit Schneebedeckung über 900 m. Sh.

In diesem Abschnitt wird der Anteil der Schneebedeckung für höhere Einzugsbereiche ausgewiesen. Es sind die Gebietsanteile höher als 900 Meter Seehöhe erfasst.


020

4060

8010

0

Tage mit Schneebedeckung über 900 m Sh. (> 5 mm SWE)

Pro

zent

(%)



020

4060

8010

0

Tage mit Schneebedeckung über 900 m Sh. (> 5 mm SWE)

Pro

zent

(%)


Abbildung 5.11: Tage mit Schneebedeckung in Höhenlagen über 900 m Sh. in Prozent für Szenarien (1)

Ist-Zustand, (2) REMO B1 und (3) REMO A1B basierend auf 200 Jahre Simulationsdauer Im Zeitraum Jänner bis März ergibt sich für den Ist-Zustand eine Schneedecke an 82 bis 94 Prozent aller Tage. Im Dezember sind es 67%. Bei Szenario B1 vermindert sich dieser Anteil auf 60 bis 70% zwischen Jänner und März und auf 50% im Dezember. Szenario A1B zeigt für diese Höhenbereiche nur noch an ca. 25 bis 40 % aller Tage Schneebedeckung.

5.2.9 Mittlere aktuelle Tagesverdunstung

Die potentielle Verdunstung wird anhand der mittleren monatlichen Lufttemperaturen nach der Methode nach Thornthwaite berechnet. Die aktuelle Verdunstung kann aufgrund begrenzter Bodenwasserverhältnisse reduziert sein. Dies wird im Bodenmodul des hydrologischen Modells berücksichtigt. Findet eine Auftrocknung der Bodenwasserreserven bis zur Hälfte des Speichervolumens statt, so treten reduzierte Verdunstungsbedingungen auf und es werden Trockenstressbedingungen für die Pflanzen angenommen. Die mittleren Verdunstungswerte unterscheiden sich zwischen den Szenarien nur unwesentlich.

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01

23

Mittlere aktuelle Tagesverdunstung

Verd

unst

ung

(mm

)


Abbildung 5.12: Mittlere Tagesverdunstung für Szenarien (1) Ist-Zustand, (2) REMO B1 und (3) REMO

A1B basierend auf 200 Jahre Simulationsdauer

5.2.10 Tage mit Trockenstress

Tage mit Trockenstress treten vor allem im Spätsommer und Herbst auf. Bei Szenario B1 ergibt sich kaum ein Unterschied zum Ist-Zustand. Das Maximum tritt im Oktober auf. Hier muss an ca. 30% der Tage mit reduzierten Versorgungsgraden für die Pflanzen gerechnet werden. Bei Szenario A1B steigen die Anteile der Tage mit Trockenstress deutlich an. Auch hier liegt das Maximum im Oktober und weist annähern 50% der Tage aus. Aber auch in den Vegetationsmonaten August und September liegen die Werte bei 29% bzw. 38% der Tage.


020

4060

Tage mit Trockenstress

Pro

zent

(%)


Abbildung 5.13: Anteil der Tage mit Trockenstress für Szenarien (1) Ist-Zustand, (2) REMO B1 und (3)

REMO A1B basierend auf 200 Jahre Simulationsdauer

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5.2.11 Hochwasserverteilung

Bei Fragen der Auswirkungen möglicher Klimaänderungen ist der Einfluss auf die Hochwasserentstehung von besonderem Interesse. Auch die Erfahrungen der letzten Hochwässer im Land Niederösterreich wurden oft in diesem Kontext diskutiert. Die vorliegende Studie stellt die Hochwässer entsprechend ihrer Wiederkehrsintervalle dar. Aus dem Simulationszeitraum von 200 Jahren werden die Jährlichkeiten abgeleitet. Die Generierung der Inputdaten wie Niederschlag und Schnee beziehen sich allerdings auf mittlere Verhältnisse einer 30-jährigen Zeitspanne. Dem Ist-Zustand liegt der Zeitraum 1961-1990 (Klimanormaljahr), den Szenarien A1B und B1 der Zeitraum 2071 bis 2100 zugrunde. Daher sind die abgeleiteten Jährlichkeiten großer Wiederkehrsintervall (z.B. HQ100) geringer abgesichert, da der Wettergenerator ein starkes Persistenzverhalten aufweist und extreme Werte nur eingeschränkt zulässt. In der nachfolgenden Abbildung sind die beobachteten Hochwasserreihen (Jahresmaxima) 1980 bis 2000 und 1938 bis 2007 (mit Messlücken) der Größe nach aufsteigend sortiert dargestellt, weiters die berechneten Szenarien bzw. der Ist-Zustand der 200-jährigen Simulationsreihe. Die Abszisse zeigt die Anzahl der Jahre der Datenreihe. Als deutlich sichtbarer Ausreißer zeigt sich das Hochwasserereignis von 2002.

HQ-Verteilung (Jahresmaxima)

Dauer (a)

Mitt

l. Ta

gesa

bflu

ss (m

3/s)

0 50 100 150 200

020

4060

80

Ist-Zustand simuliertSzenario B1Szenario A1b1961-1990 beobachtet1938-2007 beobachtet

Abbildung 5.14: Aufsteigend sortierte Hochwasserdaten beobachtet und für Szenarien (1) Ist-Zustand, (2)

REMO B1 und (3) REMO A1B Läßt man das extreme Hochwasser von 2002 außer Acht (Maximalwert der roten Punktreihe), so zeigen die Beobachtungsreihen ca. gleich große Maximalwerte (ca. 34 m3/s). Die Simulationsreihen weisen – auch aufgrund der längeren Zeitspanne von 200 Jahren – höhere Maximalwerte auf, wobei Szenario B1 deutlich über dem Ist-Zustand und dem Szenario A1B liegt. Diese Datenreihen wurden einer Extremalverteilung (Gumbel) angepaßt. Die daraus abgeleiteten Wiederkehrsintervalle sind in der nachfolgenden Tabelle dargestellt.

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Aus den vorliegenden Datenreihen ergeben sich nachfolgend angeführte Hochwässer mit gegebener Jährlichkeit. Tabelle 5.2: Tageshochwässer [m³/s] bestimmter Jährlichkeit für Beobachtungsreihen und Szenarien

Jährlichkeit 2 5 10 30 100 500 Beob. 1980-2000 13.2 20.2 24.8 31.9 39.4 49.3 Beob 1938-2007 15.2 24.8 31.2 40.8 51.1 64.8 -“- (ohne HQ2002) 14.7 21.5 26.0 32.9 40.2 49.9 Ist-Zustand 13.1 19.7 24.0 30.5 37.5 46.7 Szenario B1 17.5 25.1 30.1 37.7 45.8 56.5 Szenario A1B 15.7 21.5 25.3 31.1 37.3 45.5

Die Beobachtungsreihen zeigen – bei Weglassen des Extremereignisses von 2002 – recht ähnliche Ergebnisse. HQ30 Werte der Tageshochwässer liegen bei ca. 32 m3/s, die HQ100-Werte bei ca. 40 m3/s. Die Berechnungsergebnisse des Ist-Zustands wie auch des Szenario A1B zeigen geringfügig kleinere Werte, liegen aber im selben Bereich. Bei Berücksichtigung des HQ 2002 steigen die Werte des HQ30 auf ca. 41 m3/s, des HQ100 auf ca. 51 m3/s. Auch bei Szenario B1 ist ein deutlicher Anstieg der Hochwässer zu beobachten. Der Wert von HQ30 liegt bei ca. 38 m3/s, jener des HQ100 bei 46 m3/s. Dies entspricht einer Erhöhung von 15 bis 20 Prozent gegenüber dem Ist-Zustand. Die Ist-Zustandsanalyse und die Szenarienberechnungen beruhen auf dem Systemverhalten einer 30-Jahresperiode. Daraus wurde eine zufällige Realisation einer 200-jährigen Zeitreihe erzeugt. Nachfolgend wird untersucht, inwieweit die 30-Jahressequenzen innerhalb der Gesamtzeitspanne von 200 Jahren streuen. Die nachfolgende Abbildung zeigt, dass die Mittelwerte der Zeitreihenabschnitte durchaus variieren. Daraus ergeben sich auch Variationen in den Berechnungsergebnissen unterschiedlicher Jährlichkeiten. Das verdeutlichen die punktierten, vertikalen Linien in Abbildung 5.16, welche die Streuung zwischen den 30-Jahrsperioden der Szenarien aufzeigen.

Simulationsreihe Szenario B1

Jahre

Jahr

esho

chw

aess

er (m

3/s)

0 50 100 150 200

010

2030

40

Abbildung 5.15: Generierte Jahreshochwässer (schwarz) und sequentielle Mittelwerte (rot) für Szenario B1

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HQ

-Abf

luss

[m3/

s]

1 10 100 1000

1020

3040

5060

2 4 20 40 200 400 2000 4000

0.5000 0.7500 0.9000 0.9500 0.9750 0.9900 0.9950 0.9975 0.9990 0.9995 0.9998

Hochwasserwahrscheinlichkeit nach GUMBEL� Basisdaten Status Quo

��Jaehrlichkeit und Unterschreitungswahrscheinlichkeit

1 10 100 1000

1020

3040

5060

Gumbelverteilung0.05 %-Niveau

Plottingposition nach Weibull

Status QuoSzenario A1BSzenario B1Reihe 1938-2000

Abbildung 5.16: Variabilität der Hochwässer bei Verwendung von 30-Jahressequenzen

6 Zusammenfassung und Schlussfolgerung Die Vorliegende Studie hat zum Ziel, mögliche Auswirkungen einer Klimaänderung auf die Bereiche der Abflussbildung, der Schneeverteilung, des Bodenwasserdargebots und der Hochwasserentwicklung aufzuzeigen. Dazu wurden Klimaänderungsszenarien aus dem REMO-UBA Modell verwendet und mit Hilfe eines statistischen Wettergenerators Tagesreihen von Niederschlag und Lufttemperatur erzeugt. Die Abflussbildung, die Schneeakkumulation und Schmelze wie auch die Bodenwasserspeicherung wurden mit Hilfe eines konzeptuellen Niederschlags-Abflussmodell berechnet. Es zeigte sich anhand von Beobachtungszeitreihen, dass dieses Instrumentarium für die Beschreibung der Abflussverhältnisse gut geeignet ist. Neben der Ist-Zustands-Analyse erfolgte die Verwendung der Szenarien B1 (optimistisches Szenario) und A1B (realistisches Szenario). Die Ergebnisse beziehen sich auf Auswertungen auf Monatsbasis, d.h. die Tageswerte werden in Monatswerte (Maxima, Minima, Mittelwerte) übergeführt. Nachfolgend sind die Kernergebnisse zusammenfassend dargestellt. Abflussbildung: Die mittleren Abflussverhältnisse der einzelnen Monate steigen gegenüber dem Ist-Zustand bei Szenario B1 um ca. 5 bis 20% an. Während er Wintermonate zeigt auch Szenario A1B wegen der verringerten Schneeakkumulation höhere Abflussmittelwerte. In den

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Sommermonaten ist – mit Ausnahme des Monats Juli - ein um 5 bis 10% geringerer Mittelabfluss bei Szenario A1B zu erwarten. Der mittlere maximale Monatsabfluss wird bei Szenario B1 in den Monaten Juni und Juli deutlich erhöht. Szenario A1B liefert ähnliche Monatswerte wie der Ist-Zustand. Die mittleren Minimalabflüsse werden bei Szenario A1B gegenüber dem Ist-Zustand in den Monaten April bis November um ca. 5 -10% kleiner. In den Wintermonaten ist dieser Wert aufgrund der höheren Regenanteile etwas größer. Szenario B1 liefert durchwegs höhere Minimalabflüsse als im Ist-Zustand, dies vor allem deutlich während der Wintermonate. Das Auftreten von Niederwasserperioden ist bei Szenario A1B um ca. 30% höher als im Ist-Zustand. Im Oktober und November können diese Abflusszustände an ca. 40 bis 50% der Tage auftreten. Bei Szenario B1 verringert sich die Wahrscheinlichkeit von Niederwasserabfluss um ca. 30%. Schneebedeckung und Schneewasserwert: Die Abflussanteile aus Schneeschmelze nehmen bei den Klimaszenarien durchwegs ab. Dies resultiert aus den höheren Temperaturen und den damit verbundenen geringeren Schneehöhen. Die mittleren maximalen Schmelzabflüsse unterscheiden sich nicht so stark für die Monate Dezember bis Februar. Im November März und April nehmen die Schmelzraten der Szenarien A1B und B1 gegenüber dem Ist-Zustand deutlich ab. Ein ähnliches Bild zeigen die mittleren Schmelzabflüsse. Im Dezember bis Februar zeigen der Ist-Zustand und Szenario B1 ähnliche Verläufe, Szenario A1B liegt ca. 20 bis 30% unter diesen Werten. Im März und April nehmen jedoch die Schmelzabflüsse um ca. 30% (B1) und 60% (A1B) ab. Der mittlere maximale Schneewasserwert, der auch die maximale Schneehöhe je Monat widerspiegelt, reduziert sich gegenüber dem Ist-Zustand für beide Szenarien. Bei Szenario B1 reduziert sich dieser Wert um ca. 20-40%, bei Szenario A1B sogar um ca. 60-80%. Tage mit Schneebedeckung im gesamten Einzugsgebiet treten in den Monaten Jänner und Februar unter den gegebenen Klimabedingungen an 45 bis 50% aller Tage auf. Bei Szenario B1 an ca. 20% und unter Szenario A1B an nur noch max. 10% aller Tage. Tage mit Schneebedeckung in Bereichen über 900 Meter Seehöhe werden unter den momentanen Klimabedingungen in der Zeit zwischen Dezember und März an 79 bis 90% aller Tage beobachtet. Für Szenario B1 reduziert sich dieser Wert auf 50 bis 70%, bei Szenario A1B auf 20 bis 30% aller Tage.

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Verdunstung und Trockenstress: Die aktuellen Tagesverdunstungen ändern sich nur unwesentlich. Höhere potentielle Verdunstungsraten durch höhere Temperaturen erfahren eine Einschränkung aufgrund des limitierten Bodenwasservorrates. Tage mit Trockenstress, das sind Zeiträume an denen das Bodenwasser nur eingeschränkt verfügbar ist, treten im Ist-Zustand zwischen August und November auf. Der höchste Anteil liegt im Oktober mit ca. 30% der Tage. Bei Klimaänderung verändert sich dieser Verlauf bei Szenario B1 nur unwesentlich. Szenario A1B zeigt jedoch einen deutlichen Anstieg der Tage mit Trockenstress. Der Anteil beträgt im Oktober bis zu 50%, aber auch im Vegetationszeitraum August steigt der Anteil auf ca. 30% an. Hochwasserentwicklung: Die Größe der Hochwässer bestimmter Jährlichkeiten liegt bei Szenario A1B in gleichen Bereichen wie im Ist-Zustand. Der mittlere Tageshochwasserabfluss HQ30 liegt etwa bei 31 m³/s, jener des HQ100 bei 37 m³/s. Bei Szenario B1 tritt eine deutliche Erhöhung der Hochwässer auf. 38 m³/s für das HQ30 und 46 m³/s für das HQ100 sind eine Steigerung von ca. 20%. Im A1B Szenario können die höheren Niederschlagsintensitäten durch die generell geringere Bodenfeuchtigkeit abgefangen werden. Im B1 Szenario ist dies aufgrund der generell höheren Niederschläge nicht möglich.

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7 Danksagung Die Autoren danken der Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik und dem Hydrographischen Zentralbüro für die kostenlose Verfügungsstellung der Beobachtungsdaten. Weiters danken wir dem Deutschen Umweltbundesamt und Frau Daniela Jacob für die kostenlose Bereitstellung der REMO-UBA Szenariendaten. Dem Österreichischen Umweltbundesamt und hier besonders Martin König danken wir für die Unterstützung beim Transport der REMO-UBA Daten nach Wien.

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8 Literatur BMLFUW (ed.) 2005. Hydrologischer Atlas Österreichs. 2. Lieferung. Wien:

Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Umwelt und Wasserwirtschaft. ISBN 3-85437-250-7.

HAFNER, N., FÜRST, J. (2005): Bodenbedeckung. In BLMFUW (ed.) Hydrologischer Atlas Österreichs. 2. Lieferung. Kartentafel 1.5. Wien: Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Umwelt und Wasserwirtschaft. ISBN 3-85437-250-7.

HOLZMANN, H., SCHÖNER, W., KOBOLTSCHNIG, G. (2005): Jahresbericht zum Projekt SNOWTRANS 20 Seiten, Wien Okt. 2005. Bericht an die Österr. Akademie der Wissenschaften.

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KOBOLTSCHNIG, G., SCHÖNER, W., HOLZMANN, H. (2005): Monitoring und Modellierung der Schnee- und Eis schmelze eines vergletscherten Einzugsgebietes in den Hohen Tauern. In: Inst. F. Wasserbau und Wasserwirtschaft, TU-Graz: 7. Treffen jungerWissenschaftlerInnen deutschsprachiger Wasserbauinstitute (JUWI), 3.-6. August 2005 Graz; Schriftenreihe zur Wasserwirtschaft, 43, 43-48; Verlag der Technischen Universität Graz; ISBN 3-902465-22-0.

ROECKNER, 2005: IPCC DDC AR4 ECHAM5/MPI-OM SRESA1B run1. CERA-DB "EH5_MPI_OM_SRESA1B_1" http://cera-www.dkrz.de/WDCC/ui/Compact.jsp?acronym=EH5_MPI_OM_SRESA1B_1

SEMENOV, M. und E. Barrow 1997: Use of a stochastic weather generator in the development of climate change scenarios. Climate Change, 35, 397-414

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Klimafolgen für die Abflussbildung am Beispiel der Lainsitz · Plack Institut für Meteorologie in...

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