Gleichgewicht zwischen Eingangsdaten- und ModellunsicherheitenDie Wasserrahmenrichtlinie der Europ\u00c3\u00a4ischen Union hat das Ziel der Herstellung eines guten \u00c3\u00b6kologischen Zustandes aller nat\u00c3\u00bcrlichen Gew\u00c3\u00a4sser bis zum Jahr 2015. Um dieses Ziel erreichen zu k\u00c3\u00b6nnen, m\u00c3\u00bcssen zahlreiche Ma\u00c3\u0178nahmen zur Verbesserung der chemischen und \u00c3\u00b6kologischen Qualit\u00c3\u00a4t der belasteten Gew\u00c3\u00a4sser ergriffen werden. F\u00c3\u00bcr die Bewertung der vorgeschlagenen Ma\u00c3\u0178nahmen, 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\u00c3\u0178nahmen vor deren Umsetzung auf ihre Effizienz untersucht werden k\u00c3\u00b6nnen. Langzeitstudien erm\u00c3\u00b6glichen dabei einen Ausblick auf die zuk\u00c3\u00bcnftige Entwicklung des Gew\u00c3\u00a4ssers. Grunds\u00c3\u00a4tzlich sind Modellvorhersagen mit Unsicherheiten behaftet, deren Ber\u00c3\u00bccksichtigung bei der Interpretation der Ergebnisse von Modellberechnungen unabdingbar ist. Fehlen Informationen zur Absch\u00c3\u00a4tzung von Prognoseunsicherheiten kann es zu weit reichenden Fehlentscheidungen bez\u00c3\u00bcglich der Wahl von Managmentma\u00c3\u0178nahmen kommen.Die Prognoseunsicherheiten ergeben sich einerseits durch die dem Modell zugrunde liegenden Eingangsdaten, welche in der Natur erhoben werden m\u00c3\u00bcssen. Diese Messgr\u00c3\u00b6\u00c3\u0178en sind naturgem\u00c3\u00a4\u00c3\u0178 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\u00c3\u00bccksichtigt. Hinzu kommt, dass Wasser- und Stoffhaushaltsmodelle und deren physikalisch basierten Prozessbeschreibungen h\u00c3\u00a4ufig auf weit gr\u00c3\u00b6\u00c3\u0178eren Skalen angewendet werden als f\u00c3\u00bcr welche sie urspr\u00c3\u00bcnglich entwickelt wurden. Daher sind Modelle die f\u00c3\u00bcr Prognoseneingesetz werden ebenfalls eine bedeutende Quelle von Unsicherheiten.Die Kombination der Unsicherheiten der angewendeten Modelle selber und der den Modellen zugrunde liegenden Eingangsdaten f\u00c3\u00bchren zu Unsicherheiten in der Modellvorhersage. Allerdings kann der Beitrag einer einzelnen Quelle f\u00c3\u00bcr 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\u00c3\u00a4umlich wesentlich h\u00c3\u00b6her aufgel\u00c3\u00b6ste Eingangsdaten ben\u00c3\u00b6tigt werden.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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