Hochwassermodellierung vs. Auendynamik

Vor einigen Tagen lief ein ganz mildes Hochwasser an der Weißen Elster ab. Ursache waren ergiebige Regenfälle im Kopfgebiet. Die ablaufende Hochwasserwelle führte zur Überschreitung von Wasserständen der untersten Hochwasser-Meldestufen in Sachsen, Thüringen und Sachsen-Anhalt.

Interessant war das Geschehen insofern, dass auf Grund der lang anhaltenden Trockenheit der beiden Vorjahre die Grundwasserstände sehr niedrig und die Flussauen gewissermaßen “trocken” sind. Daraus ergeben sich beim Ablauf einer Hochwasserwelle gewisse Effekte, die im Folgenden kurz beleuchtet werden sollen.

Dazu schauen wir uns mal die Messdaten für zwei Pegel an der Unteren Weißen Elster an, nämlich Zeitz (Sachsen-Anhalt) sowie Kleindalzig (Sachsen). Nicht verwirren lassen, in diesem Falle ist Sachsen-Anhalt im hydrologischen Sinne “weiter oben” (siehe Karte).

Übersichtskarte Sachsen mit Betrachtungsgebiet / Quelle: www.hochwasserzentrum.sachsen.de
Detailkarte mit den markierten Pegeln Zeitz (Sachsen-Anhalt) und Kleindalzig (Sachsen) / Quelle: www.hochwasserzentrum.sachsen.de

Die beim angesprochenen Ereignis ermittelten Durchflussdaten sehen wie folgt aus:

Durchflussganglinien der Pegel Zeitz (blau) und Kleindalzig (rot) / Daten: www.hochwasserzentrum.sachsen.de

Das Maß “Durchfluss” entspricht einem Volumenstrom (oder Menge pro Zeit). Es wird normgemäß (DIN 4049) mit “Q” abgekürzt (für “Quantität”). Wenn man diesen Volumenstrom zeitlich integriert, so erhält man das im Integrationszeitraum geströmte Volumen. Dieses nennen die Hydrologen “Fülle”. Die Fülle wird üblicherweise in Millionen Kubikmeter oder Hektokubikmeter (hm³) angegeben.

Für die gezeigten Daten sieht das wie folgt aus:

Zeitpunkt Q Zeitz (m³/s) Q Kleindalzig (m³/s)
20.03.2020 08:30 21,2 22,6
20.03.2020 08:15 21,2 22,6
20.03.2020 08:00 21,2 22,6
20.03.2020 07:45 21,2 22,6
20.03.2020 07:30 21,2 22,6
Fülle (hm³): 52,0 48,1

Wenn wir mal die Differenz zwischen den beiden Füllen bilden (gewissermaßen Zufluss minus Abgabe für den Gewässerabschnitt bestimmten), so erhalten wir:

Füllendifferenz = 3,9 hm³

Was ist passiert? Wo ist das Wasser hin? Um diese Frage beantworten zu können, werfen wir mal einen Blick auf die Landkarte:

Übersichtskarte; die Lage der beiden Pegel ist grob eingezeichnet (© OpenStreetMap-Mitwirkende / Tiles courtesy of Andy Allan)
Details (© OpenStreetMap-Mitwirkende / Tiles courtesy of Andy Allan)

Und wir sehen, dass da im betreffenden Flussabschnitt einiges los ist: Ausleitungen, Einleitungen und vor allem Mäander. Letztere sind Zeichen einer hydrologisch weitgehend intakten Aue.

Und in solch einer Aue wird im Hochwasserfall nicht nur Wasser durch Ausuferung “zwischengespeichert”, was unterstrom zu einer Abflachung der Hochwasserscheitels (nicht jedoch der Fülle!) führen würde. Im vorliegenden Fall zeigt sich, dass noch ein weiterer Effekt eine Rolle spielt: Oberflächenwasser infiltriert in das Grundwasser und verschwindet damit gewissermaßen aus der fließenden Welle. Kurzum: die “fehlenden” knapp vier Millionen Kubikmeter sind im Grundwasser gelandet.

Im vorliegenden Fall hatte die betonte Infiltration zwei maßgebliche Gründe:

  1. Die infolge der Trockenheit niedrigen Grundwasserstände und damit der straff in Richtung Grundwasser weisende hydraulische Gradient sowie
  2. die Struktur des Fließgewässers mit die Abflussdynamik reduzierenden Mäandern und hydraulisch gut durchlässigen Substraten.

Ähnliches lässt sich vielerorten beobachten. In Sachsen beispielsweise an der Vereinigten Mulde oder an der Elbe, vornehmlich zwischen Riesa und Torgau. Das ist also “Grundwasserneubildung live”. Alles gut also? Fast…

Einige Probleme machen solche Bedingungen beispielsweise bei der Hochwasservorhersage. Diese basiert an größeren Gewässern, wo der Wellenablauf maßgeblich ist, in der Regel auf hydraulischen Modellen. Diese gehen aber in der Regel vom Grundgesetz der Massenerhaltung aus! Diese Annahme ist auch in den meisten Fällen in Ordnung; bei normalen Grundwasserständen und wirklichem Hochwasser (das gezeigte Ereignis war in dieser Hinsicht wirklich nicht der Rede wert), ist der Einfluss von Grundwasserinteraktionen tendenziell vernachlässigbar.

Aber unter diesen Bedingungen eben nicht; und die Modelle haben dann so ihre Probleme, wie hier zu sehen:

Messwerte des Durchflusses am Pegel Kleindalzig (khaki) sowie diverse operationelle hydrologische Vorhersagen (bunt) für unterschiedliche Vorhersagezeitpunkte

Da das Vorhersagemodell massentreu arbeitet, wird die Durchflussfülle des Oberliegerpegels (hier: Zeitz) “hart” nach unten “durchgereicht”. Dadurch ergeben sich letztendlich deutliche Überschätzungen des Hochwasserscheitels für den Unterliegerpegel Kleindalzig. Erst nach einigen Vorhersage-Epochen gleichen sich die Modellergebnisse wieder besser an die Realität an, was seine Ursache vor allem in angewendeten Verfahren zur Fehlerkorrektur hat, welche die Differenz zwischen Messung und Modellergebnis verringern.

Wie bereits erwähnt, der Einfluss von Infiltration in den Grundwasserleiter (oder aber auch Exfiltration aus dem Grundwasserleiter) ist üblicherweise mit Blick auf die Modellsimulation des Hochwasserwellenablaufs vernachlässigbar. Im vorliegenden Fall war er es aber eben nicht!

Gerinneströmung unter Grundwasserinteraktionen lassen sich aber natürlich modellmäßig einigermaßen in den Griff bekommen. Tun kann man das beispielsweise, indem man ein Gerinneströmungsmodell mit einem Grundwassermodell koppelt. Das ist nicht trivial, da solch eine Kopplung zur Laufzeit und wechselseitig erfolgen muss (“alternierend”). Wer sich ein bisschen zum Thema Modellierung der Gerinneströmung unter signifikanten Infiltrationsverlusten einlesen will, der kann hier weiterlesen:

 

Philipp, A.: Novel Analytical Hydrodynamic Modeling for Evaluating and Optimizing Alluvial Recharge: Principles, Model Approaches and Their Application for Water Resources Assessment in an Arid Region. Dissertation, Dresden University of Technology, submitted to the Faculty of Environmental Sciences 03/13/2013, defended 07/17/2013. >>link

Letztendlich ist es wie so oft im Leben: Aufwand und Nutzen müssen in einem ausgewogenen Verhältnis stehen und daher verzichtet man in operationellen Hochwasservorhersagemodellen (gerechtfertigter Weise!) oftmals darauf, Grundwasserinteraktionen mit zu beschreiben.

Weiterhin Auswirkungen der Trockenheit in 2020? Schlaglicht #Sachsen #Dürre #Drought #Trockenheit #Niedrigwasser

Aktuell auf Twitter (@LfULG):

Die Trockenheit (Niederschlagsarmut) der vergangenen beiden Jahre 2018 und 2019 war insbesondere in Ostdeutschland ausgeprägt; zwei aufeinanderfolgende Jahre mit so wenig Niederschlag – das ist schon selten, kommt aber hin und wieder vor, wie ein Blick auf die Auswertung des DWD zeigt:

Quelle: https://www.dwd.de/DE/leistungen/zeitreihen/zeitreihen.html

Auswirkung hat das Niederschlagsdefizit natürlich allenthalben. Besonders die ungesättigte (Bodenfeuchte) und die gesättigte Zone (Grundwasser) zeigen Spuren, welche durch die defizitären Niederschlagsverhältnisse der letzten Monate verursacht sind. So liegen die Bodenfeuchten im Osten der Republik aktuell noch deutlich unter den monatstypischen Werten:

Und es gibt Grundwassermessstellen, welche in 2019 neue Negativ-Rekorde aufgestellt haben (Beispiel: Eiserode in Ostsachsen):

Quelle: https://www.umwelt.sachsen.de/umwelt/infosysteme/ida/p/aktueller_gwst

Bei genereller Niederschlagsarmut fallen neben den Grundwasserständen auch die Wasserstände in den Fließgewässern. Schaut man sich für Sachsen den Anteil der Pegel an, welche eine Wasserführung im Niedrigwasserbereich aufweisen, so fällt folgendes auf: Grundsätzlich war im Jahre 2018 die Niedrigwassersituation etwas stärker ausgeprägt, als im Folgejahr 2019. Stellt man die Jahre 2018 + 2019 + 2020 direkt gegenüber, ergibt sich folgendes Bild:

 

Datenquelle: Hydrologische Wochenberichte Sachsen

Bemerkenswert dabei ist, dass aktuell (Anfang 2020), die Niedrigwassersituation nicht minder angespannt ist, als Anfang 2019. Ursache dafür ist, dass in weiten Teilen Ostdeutschlands nach wie vor, durch die Niederschlagsarmut bedingt, bodenwasserhaushaltliche Defizite vorliegen, so auch in Sachsen. In Nord- und vor allem Ostsachsen belaufen sich diese auf schwereren und mächtigeren Böden mittlerweile auf einige hundert Millimeter.

Erst wenn diese Defizite ausgeglichen sind, kann es zu einer nachhaltigen Erholung der Wasserführung in den Fließgewässern kommen. Sollte die Witterung in den kommenden Monaten nicht überdurchschnittlich nass ausfallen, so wird sich der Anteil der Pegel im Niedrigwasser spätestens im Frühsommer wieder deutlich erhöhen.

Das hydrometeorologische Wort zur Woche #Dürre #Trockenheit

Heuer geistern, wahrscheinlich getriggert durch aktuelle Einzelereignisse wie die 2018er-Trockenheit, die aktuelle (Noch-)Trockenheit oder lokal verheerende Starkregen/Sturzfluten wie im Vogtland im Mai 2018, argumentativ-kausale Verbindungen zwischen solcherlei Ereignissen und dem Klimawandel in den (v.a. sozialen) Medien herum (teilweise in Ausprägungen wie #Klimakrise). Manchmal scheint es so, als wird da einfach mal “einer rausgehauen”.

Nur mal eines von unzähligen Beispielen:

Das ist ziemlich unwissenschaftlich. Warum, will ich im Folgenden kurz darlegen.

Extremereignisse sind in zweierlei Hinsicht extrem: Sie sind erstens selten und zweitens gehen Sie u.U. mit spürbaren Auswirkungen für die Betroffenen einher (sog. Low Probability/High Impact Events). Beides ist für eine objektive Wahrnehmung durch uns Menschen herausfordernd; etwas, was sehr selten ist und uns gleichzeitig schadet, wirkt zunächst eher emotional und subjektiv auf uns.

Problematisch wird es, wenn diese Subjektivität sich in der Argumentation niederschlägt. Nehmen wir das Beispiel Niederschlag/Starkregen. Dieser Tage bin ich zufällig beim Aufräumen auf einen alten Ausdruck aus unserem Frühwarnprojekt gestoßen (siehe Bild). Er zeigt die Häufigkeit nach Schwellenwerten klassifizierter 6-h-Summen des Gebietsniederschlages für eines “unserer” 16 Frühwarngebiete integral für einen 3-Jahres-Zeitraum.

Es sind diverse Niederschlagsprodukte dargestellt; widmen wir uns nur mal den Niederschlagsmessdaten (schwarze Balken). Nicht dargestellt/ausgewertet sind all jene 6-h-Intervalle, in denen kein Regen vorhanden war (0 mm).

Häufigkeit nach Schwellenwerten klassifizierter 6-h-Summen des Gebietsniederschlages (logarithmierte Ordinate!)

Wir ersehen folgende Häufigkeiten bestimmter Niederschlagsereignisse innerhalb des dreijährigen Betrachtungszeitraumes:

Schwellenwert                 Häufigkeit
0,1 mm                                > 1000
1 mm                                    > 500
2 mm                                    > 300
5 mm                                    > 100
10 mm                                  > 30
15 mm                                  ~ 9
20 mm                                  ~ 4
25 mm                                  ~ 2
30 mm                                  0

Jetzt muss man noch wissen, dass eigentlich erst in den 1990er/2000er-Jahren flächendeckend angefangen wurde, mit sub-täglichen Auflösungen Niederschlag zu erfassen (meist stündlich) und dass erst das Wetterradar, was in Deutschland seit rund 20 Jahren verfügbar ist, auch eine sub-stündliche und vor allem räumlich gut aufgelöste Niederschlagsquantifizierung zulässt.

Gehen wir also mal bestenfalls davon aus, dass wir z.B. 30 Jahre “gute” Kenntnis über das sub-tägliche Niederschlagsgeschehen hätten* und damit eine Datenbasis, mit der man Statistik machen könnte, und extrapolieren wir mal die o.g. Häufigkeiten des 3-jährigen Betrachtungszeitraumes (Faktor 10), so stellen wir fest, dass beispielsweise die Ereignisse > 20 mm in 6 h geschätzt 60 mal in unserer 30-jährigen Basisperiode auftauchen müssten. Das sind größenordnungsmäßig 60 mal 6 h von 30 Jahren (bzw. von 43.800 6-h-Intervallen) – also haben wir ein “Signal” für die in Rede stehenden Ereignisse in ca. 0,14 % der Fälle.

*Steht hier im Konjunktiv, denn die raum-zeitliche Erfassung des Niederschlags ist weder mit Stationsmessungen, noch mit Radar ohne Unsicherheiten zu haben. Aber das ist ein anderes Thema…

Auch ohne statistischen Signifikanztest sehen wir, dass es einen massiven Stichprobeneffekt gibt. Das heißt NICHT, dass wir mit den Daten keine Statistik machen können – das geht schon und ist auch gut so. Zum Beispiel macht der DWD die als KOSTRA bekannte “Koordinierte Starkniederschlagsregionalisierung und -auswertung”. Was es hingegen heißt ist, dass statistische Schätzungen auf der beschriebenen Datenbasis mit erheblichen Schätzfehlern behaftet sein MÜSSEN!

Auch das ist nicht weiter schlimm. Schlimm wird es nur, wenn aktuelle, empirische Beobachtungen (a.k.a. Extremereignisse) in ihrer Ausprägung einer ÄNDERUNG ihres Häufigkeitsverhaltens (a.k.a. stattfindender Klimawandel) zugeschrieben werden und eben nicht auch vor dem Hintergrund der oben angesprochenen Schätzunsicherheiten bezüglich der Eigenschaften der Grundgesamtheit diskutiert werden. Schätzunsicherheiten werden vor allem bei Untersuchung sub-täglicher Niederschlagsdaten stets um Größenordnungen stärker wirken, als Änderungssignale der Grundgesamtheit.

Die bis hierhin gemachten Aussagen bezüglich Starkregen beziehen sich explizit auf sub-tägliche Daten (welche aber nun mal notwendig sind, um das Thema “lokale Starkregen mit Hochwasser” zu betrachten).

Ähnlich schwierig sieht es hinsichtlich Trockenheits-Ereignissen (wie 2018) aus. Hier gilt zunächst dasselbe: Bei extremen/seltenen Ereignissen wird es sehr vage, diese einer geänderten/instationären Klimatologie zuzuschreiben.

Beispielsweise schreiben dazu Seneviratne et al. im IPCC SREX 2012 bezüglich bisher beobachtbarer Veränderungen (“Observed Changes”) im Häufigkeitsregime von Trockenheiten:

In Europe, there is medium confidence regarding increases in dryness based on some indices in the southern part of the continent, but large inconsistencies between indices in this region, and inconsistent or statistically insignificant trends in the rest of the continent (Table 3-2). Although Dai et al. (2004) found an increase in dryness for most of the European continent based on PDSI, Lloyd-Hughes and Saunders (2002) and van der Schrier et al. (2006b) concluded, based on the analysis of SPI and self-calibrating PDSI for the 20th century (for 1901-1999 and 1901-2002, respectively), that no statistically significant changes were observed in extreme and moderate drought conditions in Europe [with the exception of the Mediterranean region in van der Schrier et al. (2006b)]. Sheffield and Wood (2008a) also found contrasting dryness trends in Europe, with increases in the southern and eastern part of the continent, but decreases elsewhere.

Auch hier zeigt sich also ein eher heterogenes, statistisch eher insignifikantes Bild. Also noch mal als “Lehrsatz”: Gerade bei Extremereignissen (welche naturgemäß stets stark wahrgenommen werden) ist es aus statistischer Sicht oftmals nicht zulässig, daraus abzuleiten, dass sich das zu Grunde liegende Häufigkeitsregime verändert hätte. Oder etwas salopper formuliert: Ein Einzelereignis ist mitnichten ein Beleg für den Klimawandel.

Nachtrag: Das soll natürlich nicht heißen, dass der unstrittig belegbare anthropogen verursachte Klimawandel keine Auswirkungen auf das Niederschlagsregime hat – im Gegenteil. Es ist davon auszugehen, dass der Klimawandel auf unterschiedliche Art und Weise das Niederschlagsgeschehen beeinflussen wird und es bereits jetzt schon beeinflusst. Die aktuelle Thesenlage ist, dass in Deutschland die Jahresniederschläge tendenziell etwas zunehmen und dass gleichzeitig Extremereignisse wie Starkregen oder langanhaltende Trockenheiten häufiger und intensiver werden. Solcherlei Veränderungen sind maßgeblich auf Grund der limitierten Verfügbarkeit raum-zeitlich hochaufgelöster Niederschlagsdaten (vor allem aus Radar) in der Regel derzeit aber noch nicht statistisch signifikant nachweisbar.

#Trockenheit // Juni-Update vom #LHWZ @LfULG

An Mittlerweile ~45 % der Messstellen Wasserführung im Bereich oder unterhalb von MNQ(Jahr).

#Trockenheit // kurzes Update vom #LHWZ @LfULG

#Trockenheit: wie geht es weiter? #Dürre #Drought

Es ist unter anderem in Sachsen schon wieder ziemlich trocken (aber auch anderswo in Deutschland). Bemerkenswert ist, dass es eine ganze Reihe von Stationen gibt, wo sich seit Anfang 2019 das in 2018 aufgebaute Niederschlagsdefizit noch vertieft hat. Beispielsweise Eilenburg, Dresden-Klotzsche oder Görlitz.

Es gibt im Netz viele schöne Seiten, wo man sich das anschauen kann, zum Beispiel hier: http://sklima.de/datenbank_auswertung_niederschlag.php?tab=3

Wenn man die Niederschlagsmengen relativ zum vieljährigen Mittel einschätzen möchte, so hilft der SPI (siehe hier für eine Erklärung dazu). Schaut man sich den SPI für die vergangenen 12 Monate an, so wird deutlich, worum es geht:

12-monatiger SPI (04/18-03/19); Quelle: https://www.dwd.de/DE/leistungen/spi/spi.html

Das LfULG twitterte zur aktuellen Lage in Sachsen folgendes (dargestellt ist der 1-monatige SPI, allerdings tagesaktuell für den 15.04.2019):

Fazit: Die Situation sollte im Auge behalten werden, die Kuh ist noch nicht vom Eis und die nächsten Wochen werden vor allem aus Sicht der Landwirtschaft ganz entscheidend sein…

Edit per Juni 2019: Die Landwirtschaft hatte Glück; der Mai war recht nass und kühl, sodass bezüglich der landwirtschaftlichen Folgen kein Vergleich zu 2018 gezogen werden muss.

Wetter trifft Klima – das Jahr 2018 im Zeichen der #Trockenheit

Das Sächsische Landesamt für Umwelt, Landwirtschaft und Geologie und der Deutsche Wetterdienst haben für Sachsen – wie jedes Jahr – eine sehr profunde Zusammenschau auf die Witterung des vergangenen Jahres inkl. einer klimatologischen Einordnung vorgestellt. Dominierendes Thema war natürlich die Trockenheit 2018.

Die wichtigesten Kernaussagen finden sich komprimiert in zwei Leitvorträgen des LfULG bzw. des DWD. Für Sachsen war das Jahr 2018 (gegenüber dem Zeitraum 1961/1990) beispielsweise 2,2 K wärmer und hatte 33 % weniger Niederschlag.

Im dem genannten Bericht gibt es auch umfassende gewässerkundliche Ausführungen, wie die folgenden Beispiele belegen. Eine Lektüre des Berichts sei Interessierten also unbedingt empfohlen.

Anteil sächsischer Pegel im Niedrigwasser (Wasserführung unterhalb MNQ(Jahr) zum Stichtag Dienstag der dargestellten Wochen) von Mitte Mai 2018 bis Anfang Januar 2019; zwischenzeitliche Rückgänge der Betroffenheit sind durch Niederschlagsereignisse verursacht (Quelle: LfULG-Bericht).

Im Folgenden sind einige Durchfluss-Klimatologien für ausgewählte Pegel dargestellt (Quelle und weitere Erläuterungen: siehe LfULG-Bericht):

Die Auswirkungen der Trockenheit 2018 sind immer noch zu spüren. So ist beispielsweise für schwere Böden mit größeren Mächtigkeiten (wie in Nordsachsen) nach wie vor ein beträchtliches Bodenwasserdefizit zu verzeichnen. Auch ist die allgemeine Tendenz der Grundwasserstände bestenfalls (auf niedrigem Niveau) stagnierend. Das Niederschlagsdargebot der nächsten Monate wird daher entscheidend für den weiteren Verlauf in 2019 sein.

Wichtige Punkte zur Einordung:

  • Trockenheiten gab es immer wieder und wird es auch zukünftig geben
  • Es gab in der (bekannten/jüngeren) Vergangenheit “schlimmere” Trockenheiten in Sachsen (z.B. 1976)
  • Trockenheit ist vor allem abhängig vom Niederschlagsdargebot/-defizit und zu einem geringeren Grad eine Funktion anderer Faktoren, wie Temperatur, Wind, Strahlung etc.
  • Auf Basis einschlägiger Klimaprojektionen ist derzeit nicht sicher zu sagen, wie zukünftig das mittlere Niederschlagsdargebot in Sachsen aussehen mag; die meisten Klimamodelle tendieren hier eher in Richtung Zunahme des mittleren jährlichen Dargebots
  • Generell können aus Einzelereignissen keine klimatologisch belastbaren Informationen abgeleitet werden
  • Auf Einzelereignisse bezogene Aussagen wie “Die Trockenheit 2018 ist eine Folge des Klimawandels” sind daher nicht zulässig