Möglichkeiten zur Verbesserung der Wasserhaushaltsvorhersage druch mehrkriterielle Optimierung und Assimilation von ferngesteuerten Daten

Stipendiatin/Stipendiat: Petr Pavlik

Hydrologische und klimatische Modelle haben oft viele freie Parameter, die kalibriert werden müssen. Die Eingaben dieser Modelle sind mindestens die Zeitreihen von Niederschlag und Temperatur, und die Zielfunktion wird gewöhnlich mit Hilfe gemessener Durchflussraten konstruiert. Aber auch im frühen 21. Jahrhundert bleiben die Bäche und Flüsse am meistens nicht gemessen und kürzlich veröffentlichte Studien zeigen einige Verschiebungen der räumlichen und zeitlichen Verteilung von Niederschlägen in Mitteleuropa. Dies, zusammen mit dynamischen, vom Menschen verursachten Umweltveränderungen, erschwert die Verwendung historischer hydroklimatischer Zeitreihen zur Kalibrierung des Modells. Auch ohne das oben Gesagte ist diese Aktivität sehr zeitaufwendig und rechenintensiv, da der gesuchte parametrische Raum häufig nicht nur nicht linear, sondern auch diskontinuierlich, nicht konvex und multimodal ist. In meiner Arbeit präsentiere ich, wie die neuesten Fernerkundungsinstrumente den Parameterraum einzelner Variablen im konzeptionellen Modell angemessen begrenzen können. BILAN, eines der Modelle, der Teil einer prädiktiven Struktur in der Tschechischen Republik ist so verteilt, dass es möglich ist, Daten von der Fernerkundung aufzunehmen. Die Verteilung des Modells ermöglicht die Verwendung des MPR, parametrisches Regionalisierungsmodul auf dem neuesten Stand der Technik, der Pedotransferfunktionen benutzt. Das Modul MPR wird auch vom mHM (mesoscale hydrological model) verwendet, das am UFZ entwickelt wird, um einen besseren Vergleich der Modelle in gemeinsamen Projekten beider Institutionen zu ermöglichen.

Förderzeitraum:
06.02.2019 - 05.08.2019

Institut:
Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung - UFZ Abt. Computational Hydrosystems

Betreuer:
Dr. Luis Samaniego

E-Mail: E-Mail schreiben

URL: www.czu.cz

Publikationen: