Identifikation von Langzeittrends in Gebietsabflüssen und anderen umweltrelevanten Kenngrößen

BITÖK-D3

From 01/2001 to 12/2004

Principal Investigator: Michael Hauhs, Holger Lange
Staff: Holger Lange
Grant: 0339476 D Grundlagen zur nachhaltigen Entwicklung von Ökosystemen bei veränderter Umwelt

Zeitreihen von Einzugsgebietsabflüssen besitzen multiaffine Eigenschaften. Das nichtexponentielle Verhalten der Extremwertverteilung einerseits und die vorhandene Skaleninvarianz andererseits machen eine explizite Prozessmodellierung auf langen Zeitskalen extrem schwierig, da plausible Inputgrößen wie Niederschlag und Temperatur die entsprechende Art von langen Gedächtniseffekten (die sog. Persistenz) nicht aufweisen. Andererseits ist in vorangegangenen Projekten bereits gezeigt worden, dass auf sehr kurzen Zeitskalen der Input immer genügend Information bereitstellt, um eine direkte Modellierung vergleichsweise einfach zu ermöglichen. Probabilistische Abflussgeneratoren mit den erwünschten Eigenschaften befinden sich erst in der Entwicklung. Es sollen daher nichtlineare zeitlokale Analysemethoden eingesetzt werden, die die präzise Natur der selbstaffinen Abflüsse charakterisieren und Hinweise auf mögliche Entstehungsmechanismen liefern. Darüber hinaus dienen sie der Identifikation von verallgemeinerten Trends, Transienten und anderen Instationaritäten sowie insbesondere von singulären Ereignissen, wie sie im Kontext anthropogen induzierter Störungen (z.B. Bewirtschaftungsmaßnahmen) beobachtet werden. Die Bedeutung und das Ausmaß von Selbstaffinität für hydrochemische und weitere Stoffhaushaltsvariablen soll geprüft werden. Die Untersuchungen sollen in enger Kooperation mit dem Bayerischen Landesamt für Wasserwirtschaft (LfW München) durchgeführt werden und einen Baustein des Forschungsprogramms "Klimaänderungen und Konsequenzen für die Wasserwirtschaft (KLIWA)" bilden.

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