Mehrere tausend Gletscherseen sind durch die beschleunigte Gletscherschmelze in den Hochgebirge der Erde entstanden, von denen einige rasch an Volumen zunehmen. Vereinzelt kommt es immer wieder zu unvorhergesehenen Dammbrüchen mit teils katastrophalen Folgen für die talabwärts siedelnde Bevölkerung. Die Abflussspitzen solcher Gletscherseeausbrüche oder GLOFs (glacier lake outburst floods) können meteorologische Fluten lokal um ein Vielfaches übersteigen, und eventuell durch anhaltendes Wachstum von Gletscherseen in Zukunft noch höher werden. Die Gefährdung, oder Eintretenswahrscheinlichkeit, eines GLOFs ist jedoch weitestgehend unbekannt, weil bisher möglicherweise nur die größeren, schadensreichen Fluten dokumentiert wurden. Dieser Forschungslücke wollen wir begegnen, indem wir die räumliche und zeitliche Verteilung von Gletscherseen und deren Ausbrüche systematisch untersuchen. Unser Ziel ist es, durch die Erstellung von Inventaren von Gletscherseen und GLOFs zu quantifizieren, wie sich die GLOF-Gefahr zwischen 1985 und 2020 verändert hat. Unsere Untersuchungsregion sind die Gebirge des Pacific Northwest (NW-Amerika). Die dortigen Gletscher hatten in den vergangenen beiden Jahrzehnten eine der höchsten Schmelzraten weltweit. Jedoch blieb das Wachstum und Ausbrüche der zumeist eis- und moränen-gedämmten Seen regional nahezu unerforscht. Wir werden automatisch Gletscherseen aus Landsat-Satellitenbildern in mehreren Zeitschritten ab Mitte der 1980er Jahre kartieren. Aus diesen Seeninventaren und klimatischen, glaziologischen und morphologischen Variablen werden wir Bayes‘sche Modelle lernen, um die Entstehung von Gletscherseen vorhersagen zu können. Plötzlich auftretende Sedimentverfrachtungen unterhalb von Seen können auf bisher unerkannte GLOFs hinweisen, welche wir aus Landsat-Bildern automatisch detektieren werden. Diese Ereignisse werden wir mit verfügbaren Abflusszeitreihen und Feldarbeit an zwei ausgewählten Gletscherseen validieren werden. Somit erhalten wir ein regional konsistentes Inventar von GLOFs, aus dem wir ableiten können, wie stark sich deren Raten und Magnituden in den letzten 35 Jahren verändert haben. Schließlich werden wir Zeitreihen aus gemessenen und simulierten GLOF-Abflüssen zusammenführen, sodass wir die Jährlichkeit eines GLOFs abschätzen können. Mit Hilfe eines nicht-stationären Extremwertmodells werden wir zeigen, wie sich die Gefährdung durch GLOFs in den letzten Jahrzehnten verändert hat und wie sie sich bei anhaltender Gletscherschmelze verändern könnte. Wir sind zuversichtlich, dass unsere computer-gestützte Arbeit die Veränderungen der GLOF-Gefährdung vom Einzugsgebiet bis zur lokalen Ebene zuverlässig aufzeigen wird. Wir werden unsere Modelle frei zugänglich machen, was für Entscheidungsträger und Regionalplaner angesichts einer wachsenden Bevölkerung und Ressourcengewinnung im Pacific Northwest von Bedeutung sein wird.
Real time control will get more important to reduce CSO emissions. Most of the already existing real time control strategies minimize spill flows from the viewpoint of volume minimization. For receiving water the reduction of emissions is much more important. Measured waste water data and probabilistic approach of these data are the focal points in this research. With an UV-VIS spectrometer installed in a swimming pontoon absorption is measured directly and constant. Based on absorption measurements waste water time series curves of COD, TSS and nitrate are shown. A forecast of CSO emissions and the adjustment of ANN for the control system will be the next step included for this project. By statistical evaluation of rain and measured waste water data as well as forecast of CSO emissions with ANN, spill loads can be reduced. The results of this research are basis for future real time control of CSOs in Graz (Austria).
Ziel des Projektantrages im Rahmen der DFG Forschergruppe ist die prozessbasierte Klassifizierung von Hochwasserereignissen in 1010 deutschen und österreichischen Einzugsgebieten im Zeitraum 1978-2013. Beispiel von Hochwassertypen sind z.B. Hochwasserereignisse aufgrund langanhaltender Niederschläge und hoher Vorbefeuchtung, Hochwasserereignisse aufgrund kurzer Starkniederschläge mit Oberflächenabfluss oder Schneeschmelzereignisse. Die Hochwasserereignisse werden anhand verschiedener Prozessindikatoren, wie z.B. Dauer, räumliche Überdeckung, Form der Abflussganglinie, Gebietszustand vor und während des Ereignisses (abgeleitet aus hydrologischer Modellierung) klassifiziert. Die Klassifikation erfolgt hierarchisch, d.h. für einzelne Ereignisse werden nacheinander die meteorologischen Ursachen, die Abflussbildungsprozesse und Routingprozesse, wie z.B. der Überlagerung von Abflusswellen aus Teileinzugsgebieten untersucht und in Klassen eingeteilt. Die Hochwassertypen ergeben sich dann aus Kombination der einzelnen Klassifikationen von Meteorologie, Abflussprozess und Abflussrouting. Um möglichst viele Ereignisse untersuchen zu können erfolgt eine automatische Klassifikation mittels der Abfrage verschiedener Indikatoren und einer Cluster Analyse. Der Klassifikationsalgorithmus wird anhand ausgewählter Ereignisse validiert und die Sensitivitätsanalyse durchgeführt. Für jedes Gebiet wird die Auftretenshäufigkeit der einzelnen Hochwassertypen berechnet und deren raum-zeitliche Veränderungen analysiert. Mit Hilfe von Regressionsbäumen und Self-organising maps (SOM) wird der Zusammenhang der räumlichen Veränderungen der Auftrittswahrscheinlichkeiten einzelner Hochwassertypen und Gebietseigenschaften untersucht. Die Analyse der zeitlichen Veränderung der Hochwassertypen zielt auf die Frage, ob bestimmte Hochwassertypen wie z.B. Hochwasser aufgrund lokaler Starkregen in den letzten Jahren vermehrt auftreten. Die Ergebnisse des Projektes helfen die Hochwasserbemessung und das Hochwassermanagement zu verbessern, zeigen sie doch mit welche Arten von Hochwasserereignissen (inkl. Dauer, räumliche Überdeckung, Dynamik der Abflussganglinie, etc. ) in Gebieten zu rechnen ist. Anderseits hilft die Einteilung in Prozessklassen Klarheit in die Variabilität, Ähnlichkeit und Veränderungen von Hochwasserprozessen zu bringen. Eine Klassifikation erlaubt nur solche Ereignisse zu vergleichen, die ähnliche Prozessursachen haben. Die Analyse der raum-zeitlichen Variabilität der Eintrittshäufigkeit von Hochwassertypen erlaubt somit Änderungen in Prozessen besser zu erkennen und zu verstehen, selbst wenn kein klarer Trend in der Größe der Hochwasserabflüsse zu erkennen ist.
Zielsetzung:
Uferfiltration ist eine gängige Methode zur Trinkwassergewinnung bei begrenztem natürlichen Grundwasserangebot und wird in vielen Regionen Deutschlands mit großen Oberflächengewässern, wie z.B. in Berlin, Düsseldorf und Hamburg eingesetzt. Rohwasser, das durch Uferfiltration gewonnen wird, ist gefährdet durch den Eintrag von Schadstoffen aus Oberflächengewässern. Schadstoffe können neben organischen Verbindungen und Schwermetallen auch Krankheitserreger, wie Viren und Bakterien, sein. Die deutsche Trinkwasserverordnung (TrinkwV) beinhaltet aktuell nur Grenzwerte für bestimmte Indikatorbakterien, wie Escherichia coli und Enterokokken. Im aktuell gesetzlich festgelegten Messprogramm für die Trinkwasserqualität sind humanpathogene Viren kein Bestandteil.
Die im Jahr 2021 in Kraft getretene neue EU-Trinkwasserrichtlinie (EU-TWR) sieht vor, somatische Coliphagen als Indikatorviren für Grundwasserverunreinigungen durch humanpathogene Viren zu nutzen, da die Detektion der somatischen Coliphagen deutlich einfacher ist als die der humanpathogenen Viren, wie z.B. Adenoviren. Dabei ist zu beachten, dass somatische Coliphagen keine Krankheitserreger für Menschen sind. Auf Grund des unterschiedlichen Transportverhaltens verschiedener Viren ist jedoch davon auszugehen, dass Indikatorviren und -bakterien nur beschränkt aussagekräftig für humanpathogene Viren sind. U.a. haben unsere Untersuchungen am Rhein und im Uferfiltrat des Wasserwerks Flehe gezeigt, dass die Existenz und das Abbaupotential somatischer Coliphagen nicht in direkter Korrelation zu humanpathogenen Viren, z.B. Adenoviren, stehen muss (Knabe et al., 2023).
Verschiedene Faktoren können dazu führen, dass eine erhöhte Virenbelastung im Oberflächengewässer auftreten und eine Migration in das Rohwasser zur Folge haben kann. Zum einen können hydrologische Veränderungen als Folge des Klimawandels, z.B. häufigere Extremereignisse wie Trockenperioden und besonders Hochwasser (Blöschl et al., 2019), die natürliche Reinigungswirkung der Uferfiltration verringern. Zum anderen können Bevölkerungswachstum, Urbanisierung sowie Landnutzungsänderungen dazu führen, dass die Abwasserbelastung in Flüssen zunimmt (Wen et al., 2017).
Die neue EU-Trinkwasserrichtline (EU-TWR) erfordert zusätzlich zur Einhaltung von Grenzwerten risikobasierte Ansätze für die ereignis-basierte Überwachung der Wasserqualität, wie bspw. das Water-Safety-Plan-Konzept (WSP) der WHO (World Health Organization). Der WSP sieht für einen Wasserversorger die Beschreibung des gesamten Trinkwasserversorgungsystems vor, einschließlich einer Erfassung aller möglichen Eintragsquellen von Gefährdungen für die Trinkwasserqualität. Eine Risikobewertung für jede einzelne Kombination von Gefährdung und Gefährdungsereignis in Form einer Risiko-Matrix nach Eintrittswahrscheinlichkeit und Schadensausmaß, liefert klare Monitoring- und Handlungsprioritäten zur Risikominimierung. Basierend auf der neuen EU-TWR werden Wasserversorger zeitnah vor dem Problem stehen, zum Teil komplexe Risikobewertungen durchführen zu müssen. Das bedeutet, dass eine Vielzahl an Gefährdungsereignissen im Hinblick auf die Eintrittswahrscheinlichkeit einer Gefahrenquelle einzustufen ist.
Ziel des Projektes ist es, Wasserwerksbetreibern eine wissenschaftlich fundierte Bewertung des Risikos und Transports humanpathogener Viren bei der Uferfiltration unter Berücksichtigung aktueller gesetzlicher Vorgaben (EU-TWR) und Empfehlungen der WHO zu ermöglichen. Dabei soll insbesondere der Einfluss von Extremwetterereignissen (Starkniederschläge, Hochwasserperioden, Niedrigwasser) und messtechnischen Unsicherheiten in der Risikobewertung berücksichtigt werden. (Text gekürzt)
Erste Auswertungen der Messkampagnen von Bundes- und Landesbehörden bestätigen bisherige Modellrechnungen und verbessern das Verständnis von Hochwasserabläufen.
Im Mai und Juni des Jahres 2013 traten in den deutschen Flussgebieten außerordentliche Hochwasser auf. Die Elbe wies in einigen Abschnitten neue Höchstwasserstände auf. Insbesondere aus der Saale strömten große Wassermassen in den Fluss ein, sodass das Hochwasser unterhalb der Saalemündung deutlich höher auflief als beim Sommerhochwasser 2002; bei Magdeburg-Buckau lag der Scheitel 75 cm über dem bisherigen Höchststand. Um die Elbe zu entlasten, aktivierte man den Elbe-Umflutkanal bei Magdeburg, sperrte Nebenflüsse ab und setzte die Havelniederung kontrolliert unter Wasser. Auch durch einige Deichbrüche wurden teilweise erhebliche Volumina aus der Elbe abgeführt. Das führte zu einem Absunk der Wasserspiegel im Bereich mehrerer Dezimeter. Trotzdem wurde in Magdeburg nach Angaben der Bundesanstalt für Gewässerkunde mit ca. 5.100 m3?s ein Hochwasser mit einem Wiederkehrintervall von 200 bis 500 Jahren erreicht.
Mehrere Institutionen der Elbe-Anrainerländer und des Bundes führten Messungen während des Hochwassers durch. Die BAW benötigt insbesondere Messwerte von Oberflächen- und Grundwasser, um mit ihnen Modelle zu überprüfen. Hauptziel einer Messkampagne vom 7. bis 13. Juni 2013 war deshalb, zwischen Riesa bei Elbe (El)-km 106 und dem Wehr Geesthacht (El-km 586 ) nah am Hochwasserscheitel den Wasserspiegel etwa in der Flussachse zu messen. Begleitend wurden Durchflussmessungen durchgeführt, die dazu dienten, sowohl den Abfluss als auch Durchflussanteile und Fließgeschwindigkeiten zu ermitteln. Am 14. Juni 2013 wurden im Bereich der Deichrückverlegung Lenzen (bei El-km 480) zusätzlich Fließgeschwindigkeiten in den Deichschlitzen gemessen. Diese wurden durch punktuelle Grund- und Oberflächenwasser-Messungen ergänzt.
Die Auswertung der Messungen wird noch geraume Zeit in Anspruch nehmen. Schon jetzt ist aber klar, dass die Ergebnisse von großem Nutzen sein werden, um die Prozesse in der Natur besser verstehen und beschreiben zu können. Auch tragen sie dazu bei, die Strömungsmodelle der (acronym = 'Bundesanstalt für Wasserbau') BAW zu validieren. Zwei erste Auswertungen machen dies deutlich.