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Titelaufnahme

Titel
Improved snow and runoff modelling of glacierized catchments for flood forecasting / Johannes Schöber
VerfasserSchöber, Johannes
Begutachter / BegutachterinBlöschl, Günter ; Hagg, Wilfried
GutachterSchöberl, Friedrich
Erschienen2014
UmfangXXII, 246 S. : Ill., graph. Darst., Kt.
HochschulschriftInnsbruck, Univ., Diss., 2014
Anmerkung
Enth. u.a. 5 Veröff. d. Verf. aus den Jahren 2009 - 2012 . - Zsfassung in dt. Sprache
Datum der AbgabeJuli 2014
SpracheEnglisch
Bibl. ReferenzOeBB
DokumenttypDissertation
Schlagwörter (DE)Hochwasserprognose / Inn / Tirol / vergletscherte Einzugsgebiete / Schneemodell / Energiebilanz / Schneeschmelze / Gletscherschmelze / Schneedaten / Landsat / Lidar / Gletschermassenbilanz / Albedo / Bemessungshochwasser / Regen auf Schnee
Schlagwörter (EN)flood forecasting / Inn River / Tyrol / glacierized catchments / snow model / energy balance / snow melt / glacier melt / snow data / Landsat / Lidar / glacier mass balance / albedo / design flood / rain-on-snow
Schlagwörter (GND)Tirol / Inn / Gletscher / Einzugsgebiet / Schneewasserwert / Hochwasservorhersage
URNurn:nbn:at:at-ubi:1-1226 Persistent Identifier (URN)
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Improved snow and runoff modelling of glacierized catchments for flood forecasting [15.96 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Im Rahmen der Hochwasserprognose für den Tiroler Inn (HoPI) ist das Schnee und Eisschmelzmodell SES im Einsatz. Mit dem vollverteilten Energiebilanzmodell werden hydrologische Simulationen in den vergletscherten Kopfeinzugsgebieten der süd-westlichen Innzubringer Sanna, Fagge, Pitze, Ötztaler Ache und Sill durchgeführt. Die Schritte zur Kalibrierung der hydrologischen Modelle der vergletscherten Einzugsgebiete in Tirol werden beschrieben. Flächendeckende Schneehöhedaten werden mittels fluggestützter Laserscanns erhoben und in Karten des Schneewasseräquivalents von vier Einzugsgebieten umgewandelt. Die räumliche Variabilität der Schneedecke wird mit der neuen Datengrundlage untersucht und Parameter zur lateralen Schneeumverteilung abgeleitet. Die Wahl der verbesserten Modellparameter für die Hochwasserprognose, die im Rahmen von Monte Carlo Simulationen variiert wurden, basiert auf Erkenntnissen zur Güte des Abfluss, der schneebedeckte Fläche und des flächendeckenden Schneewasseräquivalents. Verglichen mit Schneeflächendaten wird der höhere Nutzen der Wasseräquivalentsdaten für die Kalibrierung gezeigt. Die physikalische Konsistenz der verbesserten Schnee- und Abflussmodelle wird zusätzlich anhand von Fallstudien bewiesen, wobei weitere Messdaten zur Albedo von Schnee und zur Gletschermassenbilanz verwendet werden. Die Analyse von „Regen auf Schnee“ Ereignissen zeigt, dass die Bedeutung des Einzugsgebietszustandes Schneewasseräquivalent für die Simulation von vergangenen Hochwässern und Bemessungshochwässern in vergletscherten Einzugsgebieten wesentlich ist.

Zusammenfassung (Englisch)

In the framework of the flood forecasting system of the Tyrolean Inn River (HoPI) the snow and ice melt model SES is used for operational runoff forecasts of the glacierized headwater catchments. In the present thesis the calibration of the spatially-distributed energy balance model is described. Spatially-distributed snow depth data is extracted from airborne laser scanning data and transferred in patterns of snow water equivalent (SWE) of four catchments. The spatially distributed patterns of SWE help to apply appropriate input precipitation, to assess reliable parameterisations of snow redistribution and reduce the parameter uncertainty of the SES-model. Furthermore, it demonstrates that using SWE is superior to snow covered area for constraining parameter ranges of a snow model in a meso-scale catchment. The transferability of the models to ungauged catchments is verified. Parameter sets inferred by Monte Carlo simulations prove their physically consistency in case studies which focus on glacier mass balance and snow albedo. In terms of flood forecasting it is shown that parameter sets, which were optimised by SCA, SWE and runoff are less uncertain than parameter sets solely fitted to runoff data. Especially simulations of rain-on-snow events benefit of the improved snow simulations. Overall, the model performance of the hydrological models of the glacierized headwaters is improved.