close

Anmelden

Neues Passwort anfordern?

Anmeldung mit OpenID

Frage: Wie einfach oder komplex können / müssen Modelle - UFZ

EinbettenHerunterladen
Einführung in die Ökosystemmodellierung
13.06.2008 (M. Volk) – VL:
- Teil 2: Methoden für Analyse und Management von
Flusseinzugsgebieten auf verschiedenen Maßstabsebenen
20.06.2008 (M. Volk / S. Liersch) – VL / Übungen:
- 9:00 bis 10:30 Uhr: Teil 3: Die Modelle SWAT und IHACRES
- 11:00 bis 13:00 Uhr: Übungen mit dem Modell IHACRES
Einführung in die Ökosystemmodellierung Ralf Seppelt, Martin Volk, Stefan Liersch, Department Landschaftsökologie
27.06.2008 (M. Volk / S. Liersch)
- 9:00 bis 10:00 Uhr: “OpenSpace”
- 11:00 bis 13:00 Uhr: Übungen (Modell IHACRES, SAGA) ?
Teil 3 (Martin Volk und Stefan Liersch):
Die Modelle SWAT und IHACRES
Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, SS 2008
SEITE 2
Inhalte
Einführung: Flussgebietsmanagement
• Kurze Wiederholung: Flussgebietsmanagement
• Modelleinsatz im Flussgebietsmanagement
• Wie einfach dürfen Modelle sein?
• Beispiel: SWAT
• Beispiel: IHACRES
Einführung in die Ökosystemmodellierung - Methoden für Analyse und Management von Flusseinzugsgebieten
auf verschiedenen Maßstabsebenen, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, SS 2008.
SEITE 3
SEITE 4
Einführung: Modelleinsatz im Flussgebietsmanagement
Frage:
Wie einfach oder komplex
können / müssen Modelle sein?
Analyse des Einflusses von Landnutzung, Landbewirtschaftung
und Wasserwirtschaft auf Wasserverfügbarkeit und
Wasserqualität in Flusseinzugsgebieten
Basis für die Empfehlung von Landnutzungsmustern und
„Everything should be made as simple as
possible, but not simpler “
Bewirtschaftungsstrategien, die zur Verbesserung der
Wasserverfügbarkeit und Wasserqualität führen.
Albert Einstein
Einführung in die Ökosystemmodellierung - Methoden für Analyse und Management von Flusseinzugsgebieten
auf verschiedenen Maßstabsebenen, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, SS 2008.
SEITE 5
SEITE 6
1
?
?
Windgeschwindigkeit
Globalstrahlung
Niederschlag
Luftfeuchte
Evapotranspiration
Temperatur
Bewässerung
Landnutzung und
Bewirtschaftung
(pflanzenphysikalische
Kenngrößen)
Speicher (bodenphysikalische
Kenngrößen)
Abfluss
Nährstoff im Gewässer
Einführung in die Ökosystemmodellierung - Methoden für Analyse und Management von Flusseinzugsgebieten
auf verschiedenen Maßstabsebenen, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, SS 2008.
SEITE 7
Einführung in die Ökosystemmodellierung - Methoden für Analyse und Management von Flusseinzugsgebieten
auf verschiedenen Maßstabsebenen, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, SS 2008.
SEITE 8
Beispiel: Soil and Water Assessment Tool
(SWAT)
- Entwickelt vom US Department of Agriculture Agricultural Research Service (USDA-ARS)
- OpenSource (www.brc.tamus.edu/swat)
- bestehend aus mehreren Modulen
- dynamisches prozessorientiertes Modell
- läuft unter ArcView, ArcGIS, GRASS oder
MAPWINDOW-Oberfläche
- Einsetzbar für meso- bis makroskalige
Einzugsgebiete
- weltweit eingesetzt – gute Usergroup
Einführung in die Ökosystemmodellierung - Methoden für Analyse und Management von Flusseinzugsgebieten
auf verschiedenen Maßstabsebenen, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, SS 2008.
SEITE 9
SEITE 10
Possible
Configurations
Mögliche Konfigurationen
y SWAT arbeitet in Tagesschritten (Tage, Jahre, …)
y SWAT wurde entwickelt, um den Einfluss von
verschiedenen Managementszenarien auf
Wasserqualität, Sedimentaustrag und Schadstoffe
in ländlichen Einzugsgebieten zu berechnen
(Parameterverteilung im Raum)
Teileinzugsgebiete
y ySubwatersheds
HydrologicResponse
ResponseUnits
Units
y yHydrologic
Ergebnisse
von anderen
y yOutput
from other
Models -Modellen
EPIC, SWAT
Punktquellen
etc.)
y yPoint
Sources -(Kläranlagen,
Treatment Plants
y Umfassende Simulation von Prozess-Wechselwirkungen
Stream Delineation
y Umfassende Simulation von landwirtschaftlicher
Bewirtschaftung
SEITE 11
SEITE 12
2
Wasserbilanz
SWAT Watershed System
Evaporation and
Transpiration
Precipitation
Terrestrische Prozesse
Root Zone
Infiltration/plant uptake/ Soil
moisture redistribution
Vadose
(unsaturated)
Zone
Shallow
(unconfined)
Aquifer
Prozesse im Gerinne /
In der Aue
Revap from
shallow aquifer
Surface Runoff
Lateral Flow
Percolation to
shallow aquifer
Return Flow
Confining Layer
Deep (confined)
Aquifer
SEITE 13
Flow out of watershed
Recharge to
deep aquifer
SEITE 14
Nährstoffkreisläufe, Pestizide,
Bakterien..
Management
y Stickstoff
• Fruchtfolgen
y Phosphor
• Entfernen der Biomasse (Ernte) / Ernterückstände
y Stofftransport
• Düngung und “Dunganwendungen”
• Bewirtschaftung / biologische Durchmischung des
Bodens
• Randstreifen
• Pestizid-Anwendungen
• Bewässerung
• Wasserkörper (Feuchtgebiete, Reis)
SEITE 15
SEITE 16
Prozesse im Gerinne
Channel Processes
• Flood Routing
• Transmission Losses, Evaporation
• Sediment Routing
Degradation and deposition
• Nutrients
modified QUAL2E/WASP
• Pesticide
Toxic balance
SEITE 17
SEITE 18
3
Stärken von SWAT
Kontinuierliche Entwicklung des Modells!!
Open Source
Terrestrische Prozesse:
Umfassende Darstellung des Wasserhaushalts
• Physikalisch-basiert
• Pflanzenwachstum – Fruchtfolgen, Ernteerträge
• Nährstoffkreislauf im Boden
• Landbewirtschaftung (“Best Management Practices”,
“gute landwirtschaftliche Praxis”): Bearbeitung,
Bewässerung, Düngung, Pestizide, Weidenutzung,
Fruchtfolgen, Drainagen, etc.
SEITE 19
Stärken von SWAT
Prozesse im Gerinne:
• Flexible Konfiguration
• Wasserumleitungen
• Sedimentdeposition
• Nährstoff-/Pestizid-Transport
• Gewässerkörper, Feuchtgebiete und
Stauanlagen-Einflüsse
SEITE 20
Schwächen von SWAT
• Räumliche Prozessbeschreibung (HRUs sind
nicht “verortet”, keine Topologie)
• Gleichzeitige Implementierung von mehreren
Fruchtfolgen ist nicht möglich
• Nur empirischer Ansatz für Randstreifensimulation
• Stickstoff- und Wasserqualitätsmodul
verbesserungswürdig
•…
SEITE 21
…und Überparametrisierung!!!
SEITE 22
NeWater (EU-Project)
Nochmal die Frage:
Wie einfach oder komplex
können / müssen Modelle sein?
„Everything should be made as simple as
possible, but not simpler “
New Approaches to Adaptive Water Management
under Uncertainty
Work Package 1.6
Transition to Advanced Monitoring Systems for
Adaptive Management
Task 1.6.4
Development of a GIS-based Monitoring and
Information System
Albert Einstein
Einführung in die Ökosystemmodellierung - Methoden für Analyse und Management von Flusseinzugsgebieten
auf verschiedenen Maßstabsebenen, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, SS 2008.
SEITE 23
SEITE 24
4
GISGIS-based Monitoring and Information System
SEITE 25
NeWater Case Studies
SEITE 26
Tisza (Central Europe)
Amudarya (Central Asia)
Asia)
Flood forecasting / flood risk assessment
Soil salinity assessment and
monitoring
supported by local knowledge
SEITE 27
Tisza (Central Europe)
SEITE 28
Tisza River Basin
Transcarpathian
Mountains
Slovakia
Ukraine
za
Tis
Hungary
Romania
Catchment Area
~157,000 km2
Serbia
in Ukraine
~12,500 km2
Elevation
50 – 2500 m.a.s.l.
SEITE 29
SEITE 30
5
Current Flood Management
How to improve Flood Management?
No lack of scientific knowledge
NeWater is not designed to provide financial aid,
aid,
but scientific support!
support!
No lack of technical prerequisites
~ 20 Automated Measuring Stations
Data transfer via satellite
Rainfall-runoff models
- Thus, what can be done from a scientific point of view to
improve the situation?
- Is the current flood management adapted to current
conditions?
…
Æ Lack of financial resources to build and maintain
existing flood prevention infrastructure
SEITE 31
1. A hydrodynamic model is used for flood forecasting, requiring
input data that are not always available.
2. Expert knowledge about flood pre-conditions should be
integrated in flood risk management and modelling
SEITE 32
NiederschlagsNiederschlags-AbflussAbfluss-Modell (N-A-Modell)
?
Niederschlag
Stark vereinfachtes
FlusseinzugsgebietsModell
Abfluss
Modell
Zusätzliche Größen
Einführung in die Ökosystemmodellierung - Methoden für Analyse und Management von Flusseinzugsgebieten
auf verschiedenen Maßstabsebenen, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, SS 2008.
SEITE 33
SEITE 34
Niederschlag
Globalstrahlung /
Temperatur /
Verdunstung
Speicher
Beispiele fü
für „einfache“
einfache“ konzeptionelle
NiederschlagsNiederschlags-Abflussmodelle
IHACRES
(Identification of unit Hydrographs And Component flows from Rainfall, Evaporation and Streamflow data)
Jakeman, A. J. and G.M. Hornberger (1993)
GR4J
(modèle du Genie Rural journalier à 4 paramètres)
Perrin, C. et al. (2003)
HBV
Bergström, S. & A. Forman (1973)
Abfluss
Einführung in die Ökosystemmodellierung - Methoden für Analyse und Management von Flusseinzugsgebieten
auf verschiedenen Maßstabsebenen, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, SS 2008.
SEITE 35
SEITE 36
6
Beispiel: IHACRES
(Identification of unit Hydrographs And Component
flows from Rainfall, Evaporation and Streamflow data)
IHACRES: Datenanforderungen
Niederschlag
Jakeman, A.J. & G.M. Hornberger (1993).
How Much Complexity Is Warranted in a Rainfall-Runoff Model?
Water Resources Research, 29, 2637-2649.
Temperatur (optional)
Jakeman, A.J., Littlewood, I.G. & P.G. Whitehead (1990).
Computation of the instantaneous unit hydrograph
and identifiable component flows with application to two small upland catchments.
Journal of Hydrology, 117, 275.
Abflussmessungen
- Lufttemperatur zur Abschätzung von ETpot
(nur zur Kalibrierung des Modells)
Zeitliche Auflösung
- stündlich
- täglich
Æ ohne Lücken !
SEITE 37
SEITE 38
NichtNicht-lineares „Verlust“
Verlust“-Modul
IHACRES
Transformation des Niederschlages zu „abflusswirksamem“ Niederschlag (1)
Niederschlag (rk)
Linear module
Non-linear module
Berechnung der Austrocknungseigenschaften des EZG
3 Parameter
τw(tk) = τw(const) exp((20 – tk) f)
c, f, τw(const)
Quick flow component
Rainfall loss
module
effictive
rainfall (uk)
Qq(k) = -αq Qq(k-1) + βq u(k-δ)
effective
rainfall (uk)
Berechnung der aktuellen Einzugsgebietssättigung ( catchment wetness index (sk) )
oder Vorregenindex / Vorfeuchte (antecedent precipitation index )
Abfluss (Qk)
= Qq + Qs
sk = c rk + (1 – τw(k)-1) sk-1
Slow flow component
Qs(k) = -αs Qs(k-1) + βs u(k-δ)
Berechnung des abflusswirksamen Niederschlages (excess or effective rainfall)
uk = r k s k
Temperatur (tk)
SEITE 39
SEITE 40
NichtNicht-lineares „Verlust“
Verlust“-Modul
NichtNicht-lineares „Verlust“
Verlust“-Modul
Transformation des Niederschlages zu „abflusswirksamem“ Niederschlag (2)
Transformation des Niederschlages zu „abflusswirksamem“ Niederschlag (3)
Berechnung (τw) der Austrocknungseigenschaften des EZG
Berechnung der aktuellen Einzugsgebietssättigung ( catchment wetness index (sk) )
oder Vorregenindex / Vorfeuchte (antecedent precipitation index )
τw(tk) = τw(const) exp((20 – tk) f)
SEITE 41
tk
f
=
=
τw(const)
=
sk = c rk + (1 – τw(k)-1) sk-1
temperature in degrees Celsius at time step k
temperature modulation factor which determines how τw(tk) changes with
temperature
time constant, the rate at which catchment wetness declines in the
abscence of rainfall
c = adjustment factor
rk = rainfall at time step k
τw = time constant, the rate at which catchment wetness declines
in the abscence of rainfall
SEITE 42
7
Wetness Index
Precipitation [mm]
NichtNicht-lineares „Verlust“
Verlust“-Modul
1.00
40
Wetness Index
sk = c rk + (1 – τw-1) sk-1
Transformation des Niederschlages zu „abflusswirksamem“ Niederschlag (4)
"excess" Rainfall
Rainfall
0.90
35
uk = rk sk
Berechnung des abflusswirksamen Niederschlages (uk)
0.80
30
(„excess“ or effective rainfall)
0.70
25
uk = r k s k
0.60
= aktueller Niederschlag * Vorfeuchte
20
0.50
0.40
uk = excess or effective rainfall
rk = rainfalll at time step k
sk = catchment wetness index
15
0.30
10
0.20
5
0.10
0
Jan
0.00
Feb
Mrz
Apr
Mai
Jun
Jul
Aug
Sep
Okt
Nov
Dez
time steps
SEITE 43
SEITE 44
IHACRES
Linearer Speicher 1. Ordnung (1)
Niederschlag (rk)
S (Speicher) = Storage [m3]
T (Verweilzeit) = mean residence time
Q (Abfluss)
= [m3 * T-1]
Linear module
Non-linear module
S
3 Parameter
c, f, τw(const)
Quick flow component
effictive
rainfall (uk)
Qq(k) = -αq Qq(k-1) + βq u(k-δ)
effective
rainfall (uk)
Q=S/T
α
Rainfall loss
module
Abfluss (Qk)
= Qq + Qs
= -α Q(k-1) + β u(k-δ)
Transferfunktion des linearen
Speichers, ausgedrückt als
kontinuierliche Zeit, in dem
sich Q direkt proportional zum
Speicher verhält.
Q = Q0 * exp(-t / T)
Slow flow component
Qs(k) = -αs Qs(k-1) + βs u(k-δ)
Temperatur (tk)
SEITE 45
SEITE 46
Transferfunktion / Übertragungsfunktion
Linearer Speicher 1. Ordnung (2)
Q
35
Wikipedia:
Die Übertragungsfunktion (auch Response-Funktion oder
Antwort-Funktion) ist eine mathematische Beschreibung des
Verhaltens eines linearen, zeitinvarianten Systems, das genau
einen Eingang und einen Ausgang besitzt.
Schnelle
Transferfunktion
30
25
20
15
10
5
Q = Q0 * exp(-t / T)
Ein lineares, zeitinvariantes System, das genau einen Eingang
und einen Ausgang besitzt, reagiert auf ein Eingangssignal mit
einem Ausgangssignal.
0
Q
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
t
35
Langsame
Transferfunktion
30
25
20
15
10
5
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
t
SEITE 47
SEITE 48
8
Linearer Speicher 1. Ordnung (3)
continuous time:
IHACRES - Simulation
⎛ −t ⎞
Q =Q0 * exp⎜ ⎟
⎝T ⎠
m3/s
NSE = 0.38
400
observed
simulated
350
or
Q(t ) − Q(t ) − Δt u (t ) − Q(t ) − Δt
=
T
Δt
Δt
⎧ Δt
⎫
Q (t ) = u (t ) + ⎨1 − Q(t − Δt )⎬
T
⎩ T
⎭
m 3/s
600
500
400
α = 1−
Δt
T
and
β=
Δt
T
Beven (2002)
observed
simulated
250
200
150
100
50
300
with
NSE = 0.93
200
0
19
96
-0
101
19
96
-0
129
19
96
-0
226
19
96
-0
325
19
96
-0
422
19
96
-0
520
19
96
-0
617
19
96
-0
715
19
96
-0
812
19
96
-0
909
19
96
-1
007
19
96
-1
104
19
96
-1
202
19
96
-1
230
discrete time:
300
100
0
20
00
-0
101
20
00
-0
129
20
00
-0
226
20
00
-0
325
20
00
-0
422
20
00
-0
520
20
00
-0
617
20
00
-0
715
20
00
-0
812
20
00
-0
909
20
00
-1
007
20
00
-1
104
20
00
-1
202
20
00
-1
230
Q (t ) = −αQ (t − Δt ) + βu (t )
SEITE 49
SEITE 50
IHACRES – HochwasserHochwasser-Simulation
Vorteile von „einfachen“
einfachen“ Abflussmodellen
- Geringe Datenanforderungen
- Wenige Parameter zur Kalibrierung erforderlich
- Schnelle Berechnungs- und Datenaufbereitungszeit
- Ableitung von Einzugsgebietseigenschaften möglich (?)
SEITE 51
Verwendung von „einfachen“
einfachen“ N-A-Modellen
(parsimonious models)
SEITE 52
Anwendungsgrenzen simpler NN-A-Modelle
für:
- Einsatz im Hochwasserrisikomanagement
- Schneeschmelze
- Simulation unbeobachteter Einzugsgebiete
- Einfluss des Grundwassers bei komplexer Struktur
verschiedener Grundwasserleiter
- DRC: Dynamic Response Characteristics
Æ PCD: Physical Catchment Descriptors
SEITE 53
- Bewirtschaftete Flüsse (Stauanlagen)
SEITE 54
9
PCD (Physical
(Physical Catchment Desciptors)
Desciptors)
DRC (Dynamic
(Dynamic Response Characteristics)
Characteristics) 1
Post and Jakeman (1996); Sefton and Howarth (1998); Beven (2002)
3 Parameter vom „Verlustmodul“ (loss module)
Catchment size
Größe des EZG
Catchment shape
Form des EZG
Elongation
Ausdehnung (Verhältnis von Durchmesser eines Kreises
mit der Fläche des EZG zur Länge des EZG)
• c
• τw
• f
3 Parameter vom „Steuerungsmodul“ (routing module)
• τq = 1 / ln(-αq)
mittlere Verweilzeit im schnellen Speicher
Catchment gradient
The angle formed by the catchment maximum vertical
relief and channel length) (Post and Jakeman, 1996)
• τs = 1 / ln(-αs)
mittlere Verweilzeit im langsamen Speicher
• υq = βq / (1 + αq)
Prozentualer Anteil des „schnellen“ Abflusses
Drainage density
Horton (1932): Absolute Länge der Flüsse pro km2
• υs = (1- υq)
…
SEITE 55
SEITE 56
DRC (Dynamic
(Dynamic Response Characteristics)
Characteristics) 2
DRC (Dynamic
(Dynamic Response Characteristics)
Characteristics) 3
Post and Jakeman (1996); Sefton, C.E.M. / Howarth (1998)
Post and Jakeman (1996); Sefton, C.E.M. / Howarth (1998)
Parameter f des „Verlustmoduls“ (Loss Module)
Parameter τw des „Verlustmoduls“ (Loss Module)
-
-
Reguliert die Sensitivität des Rückgangs der Einzugsgebietssättigung
gegenüber Lufttemperatur, was durch Faktoren beeinflusst wird, welche die
jahreszeitliche Schwankung der Evapotranspiration beeinflussen.
Æ Reguliert die Differenz der Evapotranspiration in Sommer- und
Winterperioden.
-
Umkehrfunktion der Verlustrate durch Evapotranspiration, welche die Reduktion
von sk steuert.
Zeitkonstante der Austrocknungseigenschaften des EZG
Abhängig von
- Catchment gradient
- Drainage density
Abhängig von
- Vegetation
- Catchment gradient
SEITE 57
SEITE 58
DRC (Dynamic
(Dynamic Response Characteristics)
Characteristics) 4
DRC (Dynamic
(Dynamic Response Characteristics)
Characteristics) 5
Post and Jakeman (1996); Sefton, C.E.M. / Howarth (1998)
Post and Jakeman (1996); Sefton, C.E.M. / Howarth (1998)
Parameter c des „Verlustmoduls“ (Loss Module)
Parmeter τq des „Steuerungsmoduls“ (Routing Module)
-
-
Rezessionskonstante für die schnelle Abflusskomponente
-
Mittlere Verweilzeit des Wassers in der schnellen Speicherkomponente
-
Es wird angenommen, dass die Dämpfungskonstanten der Komponenten
Maximales Volumen des Speichers im nicht-linearen Modul.
Beitrag des (Einheits-) Niederschlages zur Sättigung des Einzugsgebietes (sk).
Je größer 1/c, desto geringer der Abfluss.
Abhängig von
- Catchment gradient
- Drainage density
- Landnutzung
des Hydrographen von Topographie und Böden (τq) sowie Geologie (τs)
beeinflusst werden.
Abhängig von
-
SEITE 59
Drainage density
SEITE 60
10
DRC (Dynamic
(Dynamic Response Characteristics)
Characteristics) 6
DRC (Dynamic
(Dynamic Response Characteristics)
Characteristics) 7
Post and Jakeman (1996); Sefton, C.E.M. / Howarth (1998)
Post and Jakeman (1996); Sefton, C.E.M. / Howarth (1998); Beven (2002)
Parmeter τs des „Steuerungsmoduls“ (Routing Module)
Parmeter υs des „Steuerungsmoduls“ (Routing Module)
-
Rezessionskonstante für die langsame Abflusskomponente
-
Mittlere Verweilzeit des Wassers in der langsamen Speicherkomponente
-
Es wird angenommen, dass die Dämpfungskonstanten der Komponenten
-
des Hydrographen von Topographie und Böden (τq) sowie Geologie (τs)
beeinflusst werden.
Abhängig von
-
Hangneigung
-
Elongation
Verhältnis vom Beitrag des langsamen Abflusses zum Gesamtabfluss
Vergleichbar mit dem Basisabfluss-Index (Post and Jakeman (1996))
Beven (2002), p. 90: „The fast flow pathway should not be interpreted as
a surface flow pathway; it could equally be a response controlled by the
time-scale of displacement of old water from subsurface storage.“
Evtl. Abhängig von
-
Mächtigkeit der Böden
-
Vegetation
SEITE 61
SEITE 62
References (IHACRES)
References (GR4J)
Carlile, P. W., A. J. Jakeman, et al. (2002). Use of Catchment Attributes to Identify Scale and Values of
Distributed Parameters in Surface and Sub-surface Conceptual Hydrology Models. iEMS 2002 sessions
(part one).
Oudin, L., C. Michel, et al. (2005 a). Which potential evapotranspiration input for a lumped
rainfall-runoff model? Part 1 - Can rainfall-runoff models effectively handle detailed
potential evapotranspiration inputs? Journal of Hydrology 303: 275-298.
Croke, B.F.W. and A.J. Jakeman (2004). A catchment moisture deficit module for the IHACRES rainfallrunoff model. Environmental Modelling & Software 19(1): 1-5.
Croke, B.F.W., Andrews, F., Jakeman, A.J., Cuddy, S. and A. Luddy (2005). Redesign of the IHACRES
rainfall-runoff model. 29th Hydrology and Water Resources Symposium. Water Capital. Engineers
Australia. 21-23 February.
Jakeman, A.J., Littlewood, I.G. and P.G. Whitehead(1990). Computation of the instantaneous unit
hydrograph and identifiable component flows with application to two small upland catchments.
Journal of Hydrology. 117: 275-300
Jakeman, A. J. and G. M. Hornberger (1993). How Much Complexity Is Warranted in a Rainfall-Runoff
Model? Water Resources Research 29(8): 2637-2649.
Post, D.A. and A.J. Jakeman (1996). Relationships Between Catchment Attributes and Hydrological
Response Characteristics in Small Australian Mountain Ash Catchments. Hydrological Processes. 10:
877-892.
Oudin, L., F. Hervieu, et al. (2005 b). Which potential evapotranspiration input for a lumped
rainfall-runoff model? Part 2 -Towards a simple and efficient potential evapotranspiration
model for rainfall-runoff modelling. Journal of Hydrology 303: 290-306.
Oudin, L., Andreassian, V., Mathevet, T., Perrin, C. and C. Michel (2006). Dynamic averaging
of rainfall-runoff model simulations from complementary model parameterizations. Water
Resources Research. 42.
Perrin, C.; Michel, C. and V. Andreassian (2003). Improvement of a parsimonious model
for streamflow simulation Journal of Hydrology. 279: 275-289
Sefton, C. E. M. and S. M. Howarth (1998). Relationships between dynamic response characteristics and
physical descriptors of catchments in England and Wales. Journal of Hydrology 211: 1-16.
SEITE 63
References (HBV)
HBV
Bergström, S. and A. Forman (1973). Development of a conceptual deterministic rainfallrunoff model. Nordic Hydrology. 4: 147-170.
Lindström, G., Johansson, B., Persson, M., Gardelin, M. and S. Bergström (1997).
Development and test of the distributed HBV-96 hydrological model Journal Of
Hydrology. 201: 272-288
Sehr empfehlenswertes Buch über N-A-Modellierung!
Beven, K.J. (2002). Rainfall-Runoff Modelling. The Primer. Wiley. (ca. 45,- €)
SEITE 64
Kontakt
Dipl.-Geoök. Stefan Liersch
Helmholtz Zentrum für Umweltforschung – UFZ
Department Landschaftsökologie
Permoserstr. 15
D-04318 Leipzig
Tel.: 0341 235 1952
Fax: 0341 235 1939
Email: stefan.liersch@ufz.de
Homepage: http://www.ufz.de/index.php?de=10696
Lehrmaterial
http://groups.google.com/group/lv_oekosystem_modellierung
Einführung in die Ökosystemmodellierung - Methoden für Analyse und Management von Flusseinzugsgebieten
auf verschiedenen Maßstabsebenen, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, SS 2008.
SEITE 65
SEITE 66
11
Document
Kategorie
Gesundheitswesen
Seitenansichten
18
Dateigröße
1 182 KB
Tags
1/--Seiten
melden