Gleichgewicht zwischen Eingangsdaten- und ModellunsicherheitenDie Wasserrahmenrichtlinie der Europ\u00e4ischen Union hat das Ziel der Herstellung eines guten \u00f6kologischen Zustandes aller nat\u00fcrlichen Gew\u00e4sser bis zum Jahr 2015. Um dieses Ziel erreichen zu k\u00f6nnen, m\u00fcssen zahlreiche Ma\u00dfnahmen zur Verbesserung der chemischen und \u00f6kologischen Qualit\u00e4t der belasteten Gew\u00e4sser ergriffen werden. F\u00fcr die Bewertung der vorgeschlagenen Ma\u00dfnahmen, deren Kosteneffizienz und ihrer detaillierten Auswirkungen ist eine Gesamtbetrachtung des betroffenen Flusseinzugsgebietes unabdingbar. Hydrologische und Stoffhaushalts-Modelle sind wichtige Instrumente des Flusseinzugsgebietsmanagments, mit dessen Hilfe Managementma\u00dfnahmen vor deren Umsetzung auf ihre Effizienz untersucht werden k\u00f6nnen. Langzeitstudien erm\u00f6glichen dabei einen Ausblick auf die zuk\u00fcnftige Entwicklung des Gew\u00e4ssers. Grunds\u00e4tzlich sind Modellvorhersagen mit Unsicherheiten behaftet, deren Ber\u00fccksichtigung bei der Interpretation der Ergebnisse von Modellberechnungen unabdingbar ist. Fehlen Informationen zur Absch\u00e4tzung von Prognoseunsicherheiten kann es zu weit reichenden Fehlentscheidungen bez\u00fcglich der Wahl von Managmentma\u00dfnahmen kommen.Die Prognoseunsicherheiten ergeben sich einerseits durch die dem Modell zugrunde liegenden Eingangsdaten, welche in der Natur erhoben werden m\u00fcssen. Diese Messgr\u00f6\u00dfen sind naturgem\u00e4\u00df mit Fehlern behaftet. Andererseits handelt es sich bei der Anwendung eines Modells immer um eine vereinfachte Abbildung der Wirklichkeit und es werden stets nur eine begrenzte Anzahl von Prozessen ber\u00fccksichtigt. Hinzu kommt, dass Wasser- und Stoffhaushaltsmodelle und deren physikalisch basierten Prozessbeschreibungen h\u00e4ufig auf weit gr\u00f6\u00dferen Skalen angewendet werden als f\u00fcr welche sie urspr\u00fcnglich entwickelt wurden. Daher sind Modelle die f\u00fcr Prognoseneingesetz werden ebenfalls eine bedeutende Quelle von Unsicherheiten.Die Kombination der Unsicherheiten der angewendeten Modelle selber und der den Modellen zugrunde liegenden Eingangsdaten f\u00fchren zu Unsicherheiten in der Modellvorhersage. Allerdings kann der Beitrag einer einzelnen Quelle f\u00fcr diese Unsicherheiten je nach Anwendungsfall erheblich variieren. So kann ein komplexeres Modell mit erheblich mehr Detailtreue die Modellunsicherheit aufgrund vereinfachter Prozessbeschreibung reduzieren. Allerdings kann dabei die Unsicherheit in den Eingangsdaten erheblich steigen, da zeitlich und r\u00e4umlich wesentlich h\u00f6her aufgel\u00f6ste Eingangsdaten ben\u00f6tigt werden.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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