LAMAH | LARGE-SAMPLE DATA FOR HYDROLOGY: BIG DATA FÜR DIE HYDROLOGIE UND UMWELTWISSENSCHAFTEN - RESEARCHGATE
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Originalarbeit
Österr Wasser- und Abfallw
https://doi.org/10.1007/s00506-021-00769-x
LamaH | Large-Sample Data for Hydrology: Big data für die
Hydrologie und Umweltwissenschaften
Christoph Klingler · Karsten Schulz · Mathew Herrnegger
Angenommen: 15. April 2021
© Der/die Autor(en) 2021
Zusammenfassung „Big data“ ist zwar sample“ (große Stichprobe)-Untersu- den, welche anhand von über 60 ver-
ein inflationär verwendetes Modewort, chungen können Einblicke in hydro- schiedenen statischen Attributen in
aber sehr umfangreiche Datensätze fin- logische Prozesse und den hydrologi- den Kategorien Topographie, Klima-
den auch im Bereich der Hydrologie zu- schen Kreislauf gewonnen werden, wel- tologie, Hydrologie, Landbedeckung,
nehmend Verwendung. Anhand „large- che bei kleinräumigen Studien even- Vegetation, Boden sowie Geologie er-
tuell verwehrt bleiben würden. LamaH fasst wird. LamaH umfasst zudem eine
(Large-Sample Data for Hydrology) ist Sammlung an Abflusszeitreihen so-
Anmerkungen Der vorliegende Artikel
ein neuer Datensatz für „large-sample“ wie verschiedenste meteorologische
ist eine verkürzte Übersetzung des
Untersuchungen im Zentrum von Euro- Zeitreihen. Alle Zeitreihen liegen in täg-
englischen Beitrags „LamaH |
Large-Sample Data for Hydrology and pa. Er deckt das gesamte orographische licher und stündlicher Auflösung vor,
Environmental Sciences for Central Einzugsgebiet der oberen Donau bis zur während alle meteorologischen sowie
Europe“, welcher beim Journal ESSD Staatsgrenze Österreich/Slowakei sowie ein Großteil der Abflusszeitreihen eine
eingereicht worden ist (Klingler et al. alle anderen Einzugsgebiete in Öster- Spanne von über 35 Jahren aufweisen.
2021). Dieses Projekt wurde zum Teil reich inkl. deren Oberlieger in benach- Die Abflusspegel sind ferner mit über
vom Österreichischen Fonds zur barten Ländern ab. LamaH umfasst so- 20 verschiedenen Attributen klassifi-
Förderung der wissenschaftlichen mit eine Fläche von rund 170.000 km2 in ziert, wobei auch anthropogene Pe-
Forschung (FWF) finanziert 9 verschiedenen Ländern und erstreckt gelbeeinflussungen sowie Indikatoren
(Projektnummer P 31213). Die sich dabei von Flachlandregionen mit für Datenqualität und -vollständigkeit
gewässerkundlichen Dienste kontinental geprägtem Klima bis hin beschrieben werden. Die Struktur von
Bayern sowie Baden-Württemberg zu hochalpinen Zonen mit ganzjähriger LamaH ist grundsätzlich an jene der
überprüfen rückwirkend die Schnee- und Eisbedeckung. Folglich CAMELS-Datensätze angelehnt. Im Ge-
Abflussdaten und adaptieren diese ist eine große Diversität an verschie- gensatz dazu werden bei LamaH Daten
auch gegebenenfalls. Es kann daher denen Eigenschaften in den 859 be- jedoch nicht nur für unabhängige und
sinnvoll sein, aktuellere Abflussdaten obachteten Einzugsgebieten vorhan- damit teilweise sehr große Einzugsge-
von GKD (2020) bzw. LUBW (2020) zu biete bereitgestellt, sondern auch für
beziehen. Der Haftungsausschluss
kleinere Zwischeneinzugsgebiete. Erst-
(Disclaimer) bei Zenodo ist ebenfalls Erforderliche zusätzliche Referenzen mals kann dadurch bei hydrologischen
zu beachten. bei Verwendung von LamaH Wir „large-sample“-Datensätzen ein großes
ersuchen höflich um Beachtung, da
Datenverfügbarkeit LamaH zusammenhängendes hydrologisches
die Zustimmung zum Zitieren der
kann kostenlos unter https:// Netzwerk zur Verfügung gestellt wer-
Primärquelle meist die Voraussetzung
doi.org/10.5281/zenodo. den. Neben den Datengrundlagen, der
für die Weitergabe der Daten ist: BAFU
4525244 bezogen werden. Der
(2020); CHMI (2020); GKD (2020); HZB
Methodik der Datenaufbereitung und
Datensatz ist grundsätzlich mit der räumlichen Verteilung ausgewähl-
(2020); LUBW (2020); BMLFUW
Einzugsgebietsabgrenzung A/B/C, ter Einzugsgebietseigenschaften wer-
(2013); Broxton et al. (2014); CORINE
Pegel, Gewässernetz, hydrol. Modell den auch etwaige Unsicherheiten bzw.
(2012); EEA (2019); ESDB (2004); Farr
sowie Appendix in 7 Bereiche Limitierungen diskutiert. Des Weiteren
et al. (2007); Friedl und Sulla-Menashe
gegliedert. Die ersten 4 Bereiche sind auch mögliche Anwendungsmög-
(2019); Gleeson et al. (2014); HAO
beinhalten neben den verschiedenen lichkeiten angeführt, schließlich sollte
(2007); Hartmann und Moosdorf
Textfiles bezüglich der Attribute LamaH vor allem als Grundlage für wei-
(2012); Hiederer (2013a, b); Linke et al.
sowie Zeitreihen auch Shapefiles. terführende Untersuchungen dienen.
(2019); Muñoz Sabater et al. (2021);
Die Abbildung des Gewässernetzes
Muñoz Sabater (2019a); Myneni et al. LamaH kann kosten- und barrierefrei
erfolgt anhand von Shapefiles, welche
(2015); Pelletier et al. (2016); Toth et al. unter https://doi.org/10.5281/zenodo.
zahlreiche Attribute beinhalten. Für
(2017); Trabucco und Zomer (2019); 4525244 bezogen werden.
das hydrologische Modell (Klingler et
Vermote (2015).
al. 2021) werden verschiedene Ein-
und Ausgaben (z.B. Zeitreihen oder DI C. Klingler () · Schlüsselwörter Large-sample
Auswertungen) bereitgestellt. Die Univ.-Prof. Dipl.-Geoökol. Dr. K. Schulz · Hydrologie · Datensatz ·
gesamte Ordnerstruktur, ergänzende DI Dr. M. Herrnegger Zentraleuropa · Einzugsgebiets-
Informationen hinsichtlich der Institut für Hydrologie hydrologie · Abflusszeitreihen ·
Zeitreihen sowie die notwendigen und Wasserwirtschaft, Meteorologische Zeitreihen ·
zusätzlichen Referenzen bei Universität für Bodenkultur, Einzugsgebietseigenschaften · ERA5-
Verwendung von LamaH sind im Muthgasse 18, 1190 Wien, Österreich Land · CAMELS
Ordner „Info“ enthalten. christoph.klingler@boku.ac.at
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LamaH | Large-Sample Data for Keywords Large-sample hydrology · ist ein Trend zu immer umfangreiche-
Hydrology: big data for hydrology Large-sample dataset · Central ren und vollständigeren Datensätzen
and environmental sciences Europe · Catchment hydrology · Runoff erkennbar, der wie folgt begründet wer-
time series · Meteorological time den kann: 1) Mittels Fernerkundung ist
Abstract Very large and comprehen- series · Catchment attributes · ERA5- es möglich geworden, die Beschaffen-
sive datasets are increasingly used in Land · CAMELS heit der Atmosphäre und Erdoberfläche
the field of hydrology. Large-sample einheitlich auf globaler Ebene zu erfas-
studies provide insights into the hydro- 1 Einleitung sen. Einer breiteren Allgemeinheit sind
logical cycle that might not be avail- vermutlich die Sentinel- (ESA 2021; Ma-
able with small-scale studies. LamaH Die Hydrologie und hydrologische Pro- lenovsky et al. 2012), Landsat- (NASAa
(Large-Sample Data for Hydrology) is zesse sind durch eine hohe zeiträum- 2021; Irons et al. 2012) sowie MODIS-
a new dataset for large-sample studies liche Variabilität gekennzeichnet. Bei Missionen (NASAb 2021; Barnes et al.
and comparative hydrology in Central der Abflussgenerierung in kleinräu- 2003) bekannt. 2) Auch neue Plattfor-
Europe. It covers the entire catchment migen, alpinen Einzugsgebieten mit men bzw. Applikationen zum Bezug
of the upper Danube to the state bor- steiler und komplexer Topographie do- und zur Verarbeitung dieser meist sehr
der Austria/Slovakia, as well as all other minieren andere Prozesse als bei Tief- datenlastigen Fernerkundungsprodukte
Austrian catchments including their landflüssen mit flacher Topographie. erleichtern die Handhabung ungemein.
foreign upstream areas. LamaH covers Der Wasserhaushalt in einem energie- Zu nennen sind hier unter anderem
an area of about 170,000 km2 in 9 dif- limitierten, humiden Einzugsgebiet in die Plattform „Google Earth Engine“
ferent countries, ranging from lowland Europa gestaltet sich gänzlich anders (GEEa 2021; GEEb 2021; Gorelik et al.
regions characterized by a continental als beispielsweise in einem wasserli- 2017; Klingler et al. 2020), der „Coper-
climate to high alpine zones domi- mitierten Einzugsgebiet in trockenen nicus Open Access Hub“ (COPa 2021)
nated by snow and ice. Consequently, (semi-) ariden Gebieten in Afrika oder oder der „Copernicus Climate Data
a wide diversity of properties is present Australien. Ein Wassertropfen, der über Store“ (COPb 2021). 3) Parallel dazu
in the individual catchments. We rep- die russische Lena in das Arktische gibt es zunehmenden Konsens darüber,
resent this variability in 859 gauged Meer fließt, hat eine gänzlich andere dass das Verständnis über die mitunter
basins with over 60 static catchment Biografie als ein Wassertropfen aus Ru- äußerst komplexen Prozesse des hy-
attributes, covering topography, cli- anda in Zentralafrika, der nach über drologischen Kreislaufes durch „large-
matology, hydrology, land cover, veg- 6600 km über den Nil in das Mittelmeer sample“-Untersuchungen vertieft wer-
etation, soil and geological properties. mündet. Randbedingung und wesent- den kann (Gupta et al. 2014). „Large-
LamaH further contains a collection liche Treiber für die Unterschiede sind sample“-Hydrologie stützt sich dabei
of runoff time series as well as me- die Einzugsgebietseigenschaften, die auf Informationen aus einer Vielzahl an
teorological time series. These time sich über topographische und hydro- unterschiedlichen Einzugsgebieten, um
series are provided with daily and also klimatische Attribute, Landbedeckung, robuste Schlussfolgerungen ableiten zu
hourly resolution. All meteorological Geologie und die Bodenverhältnisse können (Addor et al. 2019). Daher ha-
and the majority of runoff time series beschreiben lassen. ben sich bereits mehrere Forschungs-
cover a span of over 35 years, which Zur Vertiefung des Prozessverständ- gruppen in verschiedenen Bereichen
enables long-term analyses, also with nisses und damit auch für die Verbesse- der Hydrologie mit „large-sample“-Stu-
a high temporal resolution. The runoff rung der Modelle sowie zur Steigerung dien beschäftigt (z. B. Berghuijs et al.
time series are classified by over 20 dif- des Vertrauens der Vorhersagen für die 2014; Blöschl et al. 2019a; Döll et al.
ferent attributes including information Praxis ist es nötig, diese zeiträumliche 2016; Gudmundsson et al. 2019; Luke
about human impacts and indicators Variabilität in unseren Überlegungen et al. 2017; Kuentz et al. 2017; Singh
for data quality and completeness. The zu berücksichtigen. In den letzten Jahr- et al. 2014; Van Lanen et al. 2013).
structure of LamaH is based on the zehnten gab es eine Reihe von inter- 4) Schließlich haben datengetriebe-
well-known CAMELS datasets. In con- nationalen Initiativen (z. B. Distributed ne Modelle oder „Machine Learning“-
trast, however, LamaH does not only Model Intercomparison Project – DMIP, Ansätze in jüngster Zeit große Aufmerk-
consider independent basins, covering Smith et al. 2004; Inter-Sectoral Im- samkeit in der Hydrologie erlangt (Sit
the full upstream area. Intermediate pact Model Intercomparison Project – et al. 2020). Unabhängig davon, dass
catchments are included as well, which ISI-MIP, Warszawski et al. 2014; Model diese Entwicklungen kontrovers dis-
allows, together with novel attributes, Parameter Estimation Project – MOPEX, kutiert werden (Nearing et al. 2020),
to consider the hydrological network Duan et al. 2006; Hydrological Ensem- basiert die Leistung bei der Zeitrei-
and river topology in applications. We ble Prediction Experiment – HEPEX, henvorhersage, auch in unbeobach-
discuss not only the data basis and the Schaake et al. 2007), die das Ziel verfolgt teten Einzugsgebieten (z. B. Kratzert
methodology of data preparation, but haben, durch umfassende Modellver- et al. 2019a), auf der Fähigkeit des
also focus on possible limitations and gleiche in unterschiedlichen Regionen maschinellen Lernens, Muster und Zu-
uncertainties. Potential applications der Welt Fortschritte in der Vorhersa- sammenhänge in Daten zu erkennen
of LamaH are outlined as well, since ge von hydrologischen Variablen zu (Kratzert et al. 2019b). Diese „Machine
it is intended to serve as a solid basis erzielen. Neuere Bestrebungen zielen Learning“-Ansätze sind jedoch stark
for further research. LamaH is avail- darauf ab, homogene und konsistente von der Verfügbarkeit von Datensätzen
able at https://doi.org/10.5281/zenodo. Datensätze bereitzustellen, mit denen mit einem großen Stichprobenumfang
4525244 individuelle Personen und Arbeitsgrup- abhängig (z. B. Kratzert et al. 2019a, b,
pen Modellentwicklungen und Modell- 2018).
vergleiche durchführen können. Dabei
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welche die Zwischeneinzugsgebietsflä-
che (Differenzfläche) von benachbar-
ten Pegeln abbildet. Mit zusätzlichen
Attributen wie der Pegel-Topologie so-
wie der Fließlänge und dem Gefälle
zwischen zwei angrenzenden Pegeln
entsteht dabei eine Informationsbasis,
welche das zusammenhängende hydro-
logische Netzwerk bzw. die Gewässer-
topologie spezifiziert. Dies eröffnet bei-
spielsweise die Möglichkeit, die lokale
Abflussbildung im Zwischeneinzugsge-
biet getrennt vom Flussrouting zu mo-
dellieren. Eine weitere Neuerung ist die
Auflösung der hydrometeorologischen
Zeitreihen, welche bei LamaH im Ge-
gensatz zu den CAMELS-Datensätzen
neben der täglichen auch mit stünd-
licher Auflösung bereitgestellt werden.
Zeitreihen mit stündlicher Auflösung
sind beispielsweise entscheidend für
Abb. 1 Übersicht des in LamaH abgedeckten Gebiets (graue Farbe) sowie der Ab-
ein zuverlässiges Ergebnis bei der Mo-
fluss-Pegel (die Größe der Kreise ist proportional zur Einzugsgebietsfläche). Die Flä-
dellierung des Flussroutings oder von
che kann in 18 verschiedene Flussgebiete unterteilt werden, welche durch die weißen
schnee- oder gletscherbeeinflussten
Linien abgegrenzt sind. Die schwarzen Nummern sind dabei Abkürzungen für die ein-
Prozessen, welche ein systematisches
zelnen Flussgebiete, welche in Tab. 1 erläutert werden. Die Staatsgrenzen sind als di-
Tagesmuster zeigen können.
cke schwarze Linien dargestellt. Quelle des Gewässernetzes: HydroATLAS (Linke et al.
Nach einer Beschreibung des Pro-
2019)
jektgebiets (Abschn. 2) sowie der ver-
wendeten Einzugsgebietsabgrenzungen
Aufgrund des mitunter sehr hohen netzwerk (Addor et al. 2019). Der erste (Abschn. 3) wird die Aufbereitung der
Arbeitsaufwands und Umfangs von CAMELS-Datensatz wurde von Addor hydrometeorologischen Zeitreihen im
„large-sample“-Untersuchungen bie- et al. (2017a) und Newman et al. (2015) Abschn. 4 erläutert. Abschn. 5 befasst
tet es sich an, zwischen der Datenbasis für das zusammenhängende Territori- sich mit statischen Einzugsgebietsei-
sowie den darauf aufbauenden Un- um der Vereinigten Staaten veröffent- genschaften und zeigt deren räumli-
tersuchungen zu differenzieren und licht und deckt 671 Einzugsgebiete ab. che Verteilung. Des Weiteren wird dort
diese getrennt zu publizieren. Dies er- Später folgten noch CAMELS-Daten- auch auf etwaige Unsicherheiten, Limi-
öffnet die Möglichkeit, die Datenbasis sätze für Chile (Alvarez-Garreton et al. tierungen sowie Einschränkungen der
ausführlicher zu beschreiben und so- 2018, 516 Einzugsgebiete), Brasilien verwendeten Datenquellen hingewie-
mit eine solide Grundlage für darauf (Chagas et al. 2020, 897 Einzugsgebie- sen. Zuletzt erfolgt im Abschn. 6 eine
aufbauende Studien zu schaffen. Eine te) sowie Großbritannien (Coxon et al. Zusammenfassung sowie eine Auflis-
Auswahl von bereits veröffentlichten 2020, 671 Einzugsgebiete). CAMELS- tung möglicher Anwendungsbereiche
„large-sample“-Datensätzen kann un- Datensätze stellen dabei immer einen vom „large-sample“-Datensatz LamaH,
ter anderem der Tab. 1 in Gupta et al. Verbund aus Abflusszeitreihen sowie der mitunter auch für Anwender aus
(2014) entnommen werden. Weitere auf das Pegeleinzugsgebiet aggregierte anderen Bereichen der Umweltwissen-
Datensätze für hydrologische Anwen- meteorologische Zeitreihen und stati- schaften interessant sein könnte.
dungen sind unter anderem Global sche Attribute dar.
Runoff Reconstruction (Ghiggi et al. LamaH (Large-Sample Data for 2 Räumliche Ausdehnung
2019), Global Streamflow Indices and Hydrology) ist ein neuer Datensatz für
Metadata Archive (Do et al. 2018; Gud- „large-sample“-Untersuchungen (859 LamaH umfasst eine Fläche von rund
mundsson et al. 2018), HydroATLAS beobachtete Einzugsgebiete) in Zen- 170.000 km2 in 9 verschiedenen Län-
(Linke et al. 2019), HydroSHEDS (Leh- traleuropa. Dieser beinhaltet neben dern Zentraleuropas (Österreich,
ner et al. 2008) sowie die CAMELS Abflusszeitreihen auch meteorologi- Deutschland, Tschechien, Schweiz, Slo-
(CAtchment Attributes and MEteoro- sche Zeitreihen sowie statische Ein- wakei, Italien, Liechtenstein, Slowenien
logy for Large-sample Studies, Addor zugsgebietseigenschaften und basiert und Ungarn; absteigend sortiert nach
et al. 2017a) Kollektion. Die CAMELS- im Wesentlichen auf der Struktur der beitragender Fläche). Er deckt dabei die
Datensätze zeichnen sich durch ei- CAMELS-Datensätze. LamaH bietet da- gesamte obere Donau bis zur Staats-
ne konsistente Datenbearbeitung bzw. rüber hinaus aber auch einige Neue- grenze Österreich/Slowakei sowie alle
-struktur aus und es werden auch et- rungen. So wird neben der bei den anderen Einzugsgebiete in Österreich
waige Limitierungen sowie Unsicher- CAMELS-Datensätzen üblichen Ein- inkl. deren Oberlieger in benachbar-
heiten diskutiert. Allerdings beinhaltet zugsgebietsabgrenzung, welche dem ten Ländern ab. Den höchsten Punkt
CAMELS nur Daten für einzelne, un- orographischen Einzugsgebiet der Pegel im abgedeckten Gebiet stellt der Piz
abhängige Einzugsgebiete und nicht entspricht, bei LamaH auch eine Ein- Bernina mit 4049 m Mh dar, während
für ein zusammenhängendes Fluss- zugsgebietsabgrenzung implementiert, der niedrigste Punkt mit ca. 130 m Mh
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Tab. 1 Übersicht der 18 Flussgebiete z. B. in den Metadaten der Pegel, aus-
Nr Name des Flussgebietes Fläche in Wichtige Quell- und Nebenflüsse gewiesenen Einzugsgebietsfläche ge-
LamaH bildet wurde (Attribut „area_ratio“ in
[km2] Tab. 3 im Anhang; Standardabweichung
1 Rhein 7.610 Vorderrhein, Hinterrhein, Plessur, Landquart, Ill, Frutz 0,026; Spanne von 0,89 bis 1,34). Ein-
2 Donau oberhalb des Inns 49.942 Iller, Brenz, Wörnitz, Lech, Altmühl, Naab, Regen, zugsgebiete mit größerer Abweichung
Isar, Ilz, Vils wurden manuell überprüft. Die me-
3 Inn oberhalb der Salzach 15.249 Sanna, Ötztaler Ache, Sill, Ziller, Brandenberger Ache, diane Einzugsgebietsgröße beträgt bei
Brixentaler Ache, Mangfall, Alz Anwendung von Einzugsgebietsabgren-
4 Salzach 6.684 Krimmler Ache, Fuscher Ache, Gasteiner Ache, Groß- zung A über alle 859 Einzugsgebiete
arlbach, Lammer, Saalach 178 km2, mit einer Bandbreite von 3,9
5 Inn unterhalb der Salzach 4.060 Mattig, Mühlheimer Ache, Rott, Pram bis 131.247 km2. Bei den bereits pu-
6 Donau zwischen Inn und Traun 2.870 Erlau, Große Mühl, Innbach blizierten CAMELS-Datensätzen kam
7 Traun 3.851 Ischl, Ager, Krems ausschließlich Einzugsgebietsabgren-
zung A zur Anwendung. Der Vorteil
8 Donau zwischen Traun und Enns 342 Gusen
dieser Einzugsgebietsabgrenzung ist
9 Enns 5.997 Salza, Steyr die Unabhängigkeit der Einzugsgebiete
10 Donau zwischen Enns und 15.492 Aist, Naarn, Ybbs, Erlauf, Melk, Pielach, Kamp, untereinander, da das orographische
March Schwechat, Fischa
Einzugsgebiet der jeweiligen Pegel wi-
11 Moldau 763 Maltsch dergespiegelt wird. Speziell bei Pegeln
12 March 25.688 Bečva, Thaya mit größeren Einzugsgebieten führt
13 Donau zwischen March und 1.073 – die Aggregierung bei Einzugsgebietsab-
Leitha grenzung A aber zu einem nennenswer-
14 Leitha a 2.118 Schwarza ten Verlust an Information, da Variabi-
15 Rabnitz a 777 Einser-Kanal lität sowie kleinräumige Charakteristika
16 Raab a 4.416 Lafnitz, Pinka dadurch verloren gehen. Ein weite-
17 Mur a 9.908 Taurach, Pöls, Liesing, Mürz, Kainach, Sulm rer Nachteil ist die multiple, jedoch
unterschiedlich gewichtete, Abbildung
18 Drau a 12.000 Isel, Möll, Lieser, Gail, Gurk, Lavant
a
lokaler Merkmale in den Daten (siehe
Fluss mündet erst außerhalb des Projektgebietes in Ungarn bzw. Kroatien in die Donau Überlappung in Abb. 2a). Daher wird
Einzugsgebietsabgrenzung A durch ei-
beim letzten österreichischen Donau- ein Zeitschritt einer meteorologischen ne Form der Abgrenzung (Einzugs-
Pegel liegt. Der dominierende Fluss ist Zeitreihe üblicherweise das Mittel des gebietsabgrenzung B, auch 859 Ein-
die Donau (ICPDR 2020; Prohaska et al. orographischen Einzugsgebiets reprä- zugsgebiete) ergänzt, bei der die oro-
2020), welche im äußersten Westen sentiert. Daher war eine Aggregierung graphische Einzugsgebietsfläche des
des Projektgebiets bei Donaueschingen der räumlich verteilten Informationen nächst flussauf liegenden Pegels (kann
entspringt (Abb. 1, ca. 8,15°E/48,10°N). der entsprechenden Ausgangsdatensät- keiner, einer oder mehrere sein) von je-
Die Einzugsgebiete der Hauptzubringer ze erforderlich. Ausgangspunkt für die ner des aktuellen Pegels subtrahiert
der Donau dienen der Unterteilung in Erstellung der Aggregationsflächen wa- wird (Abb. 2b). Dadurch entstehen
18 verschiedene Flussgebiete (Tab. 1). ren Teileinzugsgebiete, die aus dem di- Zwischeneinzugsgebiete, welche Teil
Eine Übersicht des von LamaH abge- gitalen hydrologischen Atlas Österreich eines großen zusammenhängenden
deckten Bereichs, inkl. der Flussgebiete (HAO 2007) und darüber hinaus aus Flussnetzwerks werden. Die Abhän-
sowie der Abflusspegel mit der jewei- dem HydroATLAS (Linke et al. 2019; für gigkeit untereinander erfordert dabei
ligen Pegelnullpunkthöhe, kann der Gebiete, die vom HAO nicht abgedeckt eine Einzugsgebiets- bzw. Pegel-Hier-
Abb. 1 entnommen werden. Alle Fluss- werden) entnommen wurden. Die Teil- archie (Abb. 2b, Attribut „HIERARCHY“
gebiete außer Flussgebiet 1 (Rhein) einzugsgebiete der beiden Datenquel- in Tab. 3 im Anhang) sowie Information
und 11 (Moldau) sind Teil des Donau- len wurden miteinander vereinigt und zur Upstream-Downstream-Beziehung
einzugsgebiets. Gebiet 1 umfasst das bei Bedarf an die Pegelstandorte ange- („NEXTUPID“ bzw. „NEXTDOWNID“ in
Einzugsgebiet des Alpenrheins, also passt. Anschließend erfolgte getrennt Tab. 3 im Anhang). Die mediane Ein-
jenen Teil des Rheins von der Quelle für jeden Pegel die Vereinigung aller zugsgebietsgröße bei Anwendung von
bis zum Bodensee, während Gebiet 11 (kleineren) Teileinzugsgebiete, welche Einzugsgebietsabgrenzung B beträgt
das österreichische Einzugsgebiet der Teil des jeweiligen Einzugsgebiets sind. 114 km2 mit einem Bereich von 1,3 bis
Moldau (Elbe) abdeckt. Jedem Pegel wird somit eine Aggre- 2.496 km2. Die dritte bei LamaH zur Ver-
gationsfläche zugeordnet, welche das fügung gestellte Einzugsgebietsabgren-
3 Einzugsgebietsabgrenzungen jeweilige orographische Einzugsgebiet zung (im Text und im Datensatz weiters
abbildet. Wir bezeichnen diese Me- als Einzugsgebietsabgrenzung C be-
Die Grundlage zur Erstellung der me- thode der Teileinzugsgebietsaggrega- zeichnet) ist der Einzugsgebietsabgren-
teorologischen Zeitreihen sowie der tion folglich und im Datensatz selbst zung B recht ähnlich, jedoch werden
Einzugsgebietseigenschaften waren als „Einzugsgebietsabgrenzung A“. Die hier nur Einzugsgebiete mit keiner oder
meist globale Datensätze, aufberei- Plausibilität der Einzugsgebietsabgren- geringer (anthropogener) Beeinflus-
tet entweder in Raster- oder Vektor- zungen wurde an dieser Stelle über- sung (454 Einzugsgebiete) einbezogen
form. LamaH ist so konzipiert, dass prüft, indem der Quotient aus der (Abb. 2c). Damit soll den Anwendern
eine Einzugsgebietseigenschaft oder Aggregationsfläche und der offiziell, in nachfolgenden Studien eine zusam-
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Abb. 2 Methoden der Einzugsgebietsabgrenzung an einem Beispiel erklärt: Die nicht-aggregierten Teileinzugsgebiete innerhalb
des Projektgebiets sind mit einem blauen Farbton hinterlegt und von einer dünnen schwarzen Linie umrandet, während aggregierte
Teileinzugsgebiete mit einem roten Farbton gekennzeichnet und einer mitteldicken schwarzen Linie umrandet sind. Die Grenze des
Projektgebietes ist anhand der dicken schwarzen Linie dargestellt. Die Nummern mit schwarzer Schriftfarbe stellen die ID-Nummer
des jeweiligen Pegels dar, während die orangen Nummern die Hierarchie kennzeichnen (Plot B und C). Einzugsgebietsabgrenzung A
(analog zu den bekannten CAMELS-Datensätzen): Die Aggregationsfläche entspricht dem orographischen Einzugsgebiet eines Pe-
gels. Dabei ergeben sich Überlappungen mit den Aggregationsflächen der flussabwärts gelegenen Pegel. Im Plot A wird daher die
Aggregationsfläche von Pegel 56 und 57 von jener des Pegels 58, sowie die Aggregationsfläche des Pegels 55 von jener der Pegel 56
und 58 überlappt (erkennbar an den unterschiedlichen roten Farbtönen). Einzugsgebietsabgrenzung B: Die Aggregationsflächen
entsprechen bei dieser Methode der Differenzfläche (Zwischeneinzugsgebiete) zwischen dem orographischen Einzugsgebiet des
jeweiligen Pegels sowie dem Einzugsgebiet der nächstflussaufwärts gelegenen Pegel. Konsequenterweise gibt es bei Einzugsge-
bietsabgrenzung B keine Überlappungen mehr, dafür wird aber eine Einzugsgebiets- und Pegelhierarchie notwendig. Im Plot B ist
den Pegeln 54, 55 und 57 die Hierarchie 1 zugewiesen, da flussaufwärts kein Pegel vorhanden ist. Pegel 56 hat Hierarchie 2, da Pe-
gel 55 flussaufwärts liegt. Hierarchie 3 erhält der Pegel 58, da mindestens ein flussaufwärts gelegener Pegel die Hierarchie 2 aufweist
(Pegel 56). Einzugsgebietsabgrenzung C: WieEinzugsgebietsabgrenzung B, wobei aber nur nichtoder gering beeinflusstePegel (sie-
he Abschn. 5.8) berücksichtigt werden. Im Plot C wird zur Veranschaulichung angenommen, dass Pegel 54 und 56 stark beeinflusst
sind. Folglich werden diese beiden Pegel von der Einzugsgebietsabgrenzung ausgeschlossen und die Aggregationsfläche des Pe-
gels 58 (nun Hierarchie 2) umfasst nun auch die Zwischeneinzugsgebietsfläche (Differenzfläche) des Pegels 56. Quelle des Satelliten-
Hintergrundbildes: Google © 2020 TerraMetrics, Kartendaten © 2020, Quelle des Gewässernetzes: Land Tirol (2020)
menhängende Datenbasis von hydrolo- 609 Pegel stammt der Großteil vom Hy- mittels sogenannter Wasserstands-Ab-
gischen Mustern zur Verfügung gestellt drographischen Zentralbüro Österreich fluss-Beziehungen vom gemessenen
werden, die den natürlichen Bedingun- (HZB 2020). Die gewässerkundlichen Wasserstand abgeleitet. So kann es
gen nahekommen. Die (anthropogene) Landesdienste der deutschen Bundes- beispielsweise nach Hochwasserereig-
Beeinflussung der Einzugsgebiete bzw. länder Bayern (GKD 2020) und Baden- nissen mit starker Geschiebeführung
Abflussmessung wird in Abschn. 5.8 Württemberg (LUBW 2020) stellten 125 aufgrund des geänderten Gerinnepro-
näher erläutert. bzw. 61 Abflusszeitreihen zur Verfü- fils zu einer ungenauen Ermittlung
gung. 25 Abflusszeitreihen wurden vom des Abflusses kommen. In der Regel
4 Hydrometeorologische hydrologischen Amt der Schweiz (BAFU wird jedoch versucht, diese Fehlerquel-
Zeitreihen 2020) bezogen, während Zeitreihen für le durch eine regelmäßige Anpassung
61 Pegel vom Tschechischen Hydro- der Wasserstands-Abfluss-Beziehung
4.1 Abflusszeitreihen meteorologischen Institut (CHMI 2020) zu minimieren. Zwar ist die Anpas-
bereitgestellt wurden. Im Hinblick auf sungshäufigkeit dieser Wasserstands-
LamaH enthält tägliche und stündliche eine deutlich leichtere Verarbeitbar- Abfluss-Beziehungen nicht öffentlich
Abflusszeitreihen für 882 verschiedene keit wurden die Zeitreihenformate der verfügbar, wo differenziert (Bayern und
Pegelstandorte in 4 verschiedenen Län- verschiedenen Dienste vereinheitlicht. Tschechien) wurden aber nur Pegel
dern (Österreich, Deutschland, Schweiz Attribute, welche die Abflusspegel so- von der höchsten Güteklasse in den
und Tschechische Republik). Die Diffe- wie deren Zeitreihen spezifizieren, sind Datensatz einbezogen. Oftmals ste-
renz zu den 859 Einzugsgebieten kann in Tab. 3 im Anhang aufgelistet. Die hen für Zeitreihen mit täglicher Auf-
mit der Nichtberücksichtigung von 23 Einheit der Abflusszeitreihen wurde lösung längere Beobachtungszeiträu-
Pegeln, welche zum Großteil kein klar mit m3 s–1 festgelegt, eine Umrechnung me als für jene mit stündlicher Auflö-
abgrenzbares Einzugsgebiet aufweisen in die Abflusshöhe kann umgehend sung zur Verfügung. Daher können die
(z. B. Pegel an künstlichen Kanälen oder anhand der bereitgestellten Einzugsge- Abflusszeitreihen meist getrennt nach
unterhalb großer Karstquellen), bei der bietsfläche durchgeführt werden. zeitlicher Auflösung von den angeführ-
Einzugsgebietsabgrenzung erklärt wer- Die kontinuierlichen Abflusszeitrei- ten hydrographischen Ämtern bezogen
den (siehe Abschn. 5.8). Mit Daten für hen sind überwiegend nur indirekt werden. Wir haben jedoch in der Re-
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Originalarbeit
Abb. 3 Übersicht einer Auswahl der pegelbezogenen Attribute. Die Größe der Kreise ist dabei proportional zur Einzugsgebietsflä-
che. Das Histogramm zeigt die Verteilung der 859 Attributswerte an
gel nur die Zeitreihen mit stündlicher wurden maximal 6 aufeinanderfolgen- Weiterentwicklungen angewendet wer-
Auflösung angefragt und daraus die de Lücken (also 6 h) bei unserer Daten- den (Muñoz Sabater et al. 2021; Yang
Tageszeitreihen abgeleitet. Anwendung aufbereitung mittels linearer Interpo- und Giusti 2020). In erster Linie sind
fand dieser Ansatz bei Abflussreihen lierung aufgefüllt. Darüber hinaus ver- dies ein Interpolationspaket für eine
aus Österreich, Deutschland und der bleibende Lücken wurden mit der Zahl feinere zeiträumliche Auflösung, ei-
Schweiz, da dort auch die Zeitreihen –999 gekennzeichnet. Das Ausmaß der ne zusätzliche Seehöhenanpassung der
mit stündlicher Auflösung meist recht verbleibenden Lücken in den kontinu- meteorologischen Felder sowie effizien-
lange Aufzeichnungszeiträume aufwei- ierlichen Abflusszeitreihen wird durch tere Möglichkeiten für die Einspielung
sen. Abb. 3a zeigt, dass die meisten das Attribut „gaps_post“ in Tab. 3 im von Updates. ERA5-Land weist eine
Pegel eine kontinuierliche (stündliche) Anhang dokumentiert sowie in Abb. 3b räumliche Auflösung von 0,1 Bogengrad
Datenaufzeichnung seit den späten dargestellt. Dabei zeigt sich, dass die (ca. 9 × 11 km in den Breitengraden des
1970er-Jahren haben (Histogramm in Pegel mit sehr geringem Lückenan- Projektgebiets) im Vergleich zur Ras-
Abb. 3a). Im Gegensatz dazu wurden die teil (< 0,1 ) vor allem in Österreich, tergröße von ERA5 mit 0,25 Bogengrad
Zeitreihen aus der Tschechischen Re- Tschechien und der Schweiz zu finden auf. Die zeitliche Auflösung von ERA5-
publik sowohl mit täglicher als auch mit sind. Etwa 80 % der 882 Pegel weisen Land liegt bei 1 h, während ERA5 nur
stündlicher Auflösung angefragt, da die nach der Verarbeitung keine Lücken eine 3-stündige Auflösung aufweist.
kontinuierliche Zeitreihe dort erst im in ihren kontinuierlichen Zeitreihen ERA5-Land verwendet keine Datenas-
Jahr 2005 beginnt. Die Abflusszeitreihen auf. Die Zeitschritte mit Lücken vor similation (Anpassung an Beobachtun-
wurden im Datensatz auf den Zeitraum einer etwaigen Interpolation sind in gen), Beobachtungen sind aber indirekt
1981 bis 2017 begrenzt, da seit 1981 die separaten Dateien aufgelistet, die dem über die assimilierten atmosphärischen
verwendeten meteorologischen ERA5- Datensatz der Vollständigkeit halber Felder von ERA5 implementiert (Hen-
Land-Forcings verfügbar sind und 2017 beigefügt sind. Die räumliche Vertei- nermann und Guillory 2020; Yang und
das letzte Jahr mit geprüften Abflussda- lung der Pegelhierarchien, abgeleitet Giusti 2020). Gemäß den Bestimmun-
ten des Hydrographischen Zentralbüros aus der Einzugsgebietsabgrenzung B, gen des ECMWF ist für ERA5-Land eine
Österreichs zum Zeitpunkt der Anfrage ist in Abb. 3c dargestellt. Ca. 50 % aller Unsicherheitsabschätzung vorgesehen
war. Pegel weisen eine Hierarchie von 1 auf, (Muñoz Sabater 2019b; Muñoz Sabater
Obwohl der genaue Umfang der Da- haben also keinen anderen Pegel fluss- et al. 2017), welche zum Zeitpunkt der
tenüberprüfung durch die Mitarbeiter aufwärts. Die höchste Pegelhierarchie Verfassung des Artikels (Januar 2021)
der verschiedenen hydrographischen weist mit 26 der letzte Donaupegel auf aber noch nicht verfügbar war.
und gewässerkundlichen Dienste nicht österreichischem Territorium auf (ID Die meteorologischen Zeitreihen
weiter spezifiziert ist, haben wir zu 399). wurden für alle 3 Formen der Ein-
jedem Zeitschritt der Abflusszeitreihe zugsgebietsabgrenzung (A/B/C) ermit-
ein Attribut hinzugefügt, welches den 4.2 Meteorologische Zeitreihen telt. Dazu wurden die (Zwischen-)Ein-
Prüfstatus beschreibt (Attribut „ckhs“ zugsgebiete der jeweiligen Einzugsge-
in Tab. 3 im Anhang). Die Abflussda- Aufgrund des Umfangs des global ab- bietsabgrenzungen mit dem Raster von
ten aus Österreich, Tschechien sowie deckenden ERA5-Land-Datensatzes ERA5-Land verschnitten, um die Aggre-
der Schweiz liegen im Zeitraum 1981 (Muñoz Sabater et al. 2021) des ECMWF gation (arithm. Mittelung) der meteo-
bis 2017 ausschließlich geprüft vor, (European Centre for Medium-Range rologischen Variablen flächengewichtet
während jene aus Bayern oft nur bis Weather Forecasts bzw. Europäisches durchführen zu können. Wie bereits in
in die Jahre 2014, 2015 oder 2016 als Zentrum für mittelfristige Wettervor- der Einleitung erwähnt, möchten wir
geprüft gekennzeichnet sind. Abfluss- hersage) konnten lückenlose Zeitreihen auch auf mögliche Unsicherheiten der
daten aus Baden-Württemberg sind für 15 hydrologisch relevante Varia- publizierten Daten hinweisen. Dazu
dagegen meist erst ab dem Jahr 2010 blen und 39 Jahre abgeleitet werden wurden die Komponenten der Wasser-
mit dem Status „geprüft“ versehen. Bei (Tab. 4 im Anhang). ERA5-Land ist ein bilanz für den Zeitraum 01.10.1989 bis
einigen Zeitreihen konnten nach Erhalt Derivat der terrestrischen Komponen- 30.09.2009 ermittelt und in einer Grafik
auch Lücken festgestellt werden. Um ten der ERA5-Klimareanalyse (Hers- aufgetragen (Abb. 4a). Werte von Ein-
die Anzahl dieser Lücken zu reduzieren, bach et al. 2020), wobei jedoch einige zugsgebieten, die durch Wasserüber-
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Originalarbeit Abb. 4 Auswertungen zur Wasserbilanz für die hydrologischen Jahre 1990 bis 2009 sowie Einzugsgebietsabgrenzung A (Abb. 2a). a Aktuelle Evapotranspiration (ETA) von ERA5-Land als eine Funktion der Differenz vom Niederschlag (P) von ERA5-Land und der ge- messenen Abflusshöhe (Q). b Die Budyko-Kurve veranschaulicht, ob die Evapotranspiration eines Einzugsgebiets energielimitiert (PET/P < 1) oder wasserlimitiert (PET/P > 1) ist. Plot c zeigt den Abflusskoeffizienten als eine Funktion des Quotienten vom Nieder- schlag undder aktuellenEvapotranspirationvonERA5-Land. InPlota, bundc werdenWertenur für jenePegel gezeigt, derenAbfluss- Zeitreihe die Periode 01.10.1989 bis 30.09.2009 umfasst (717 Pegel). Weiters werden in den Plots a und c nur Werte für jene Pegel auf- genommen, welche nicht durch künstliche Wasserüberleitung oder -ableitung, größere Karstquellen oder starke Infiltration beein- flusst sind (594 Pegel, siehe Tab. 2). Die schräge schwarze Linie in a stellt die 1:1-Gerade dar, während die vertikale schwarze Linie in b die Grenze zwischen energie- und wasserlimitierten EZG bildet. Die roten Linien in a und c zeigen physikalische Limitierungen. Die schräge orange Linie in b indiziert das Energielimit, während die blaue horizontale Linie das Wasserlimit und die schwarze kurvige Linie die Budyko-Kurve darstellt. Die Größe des Kreises ist proportional zum Einzugsgebiet, dessen Farbgebung ist ein Indikator für die mittlere Seehöhe des Einzugsgebiets (siehe Legende) leitung, -ableitung, große Karstquellen wie CHIRPS Daily v2 (Funk et al. 2015) ger Abweichungen bei einer späteren oder hohe Infiltration beeinflusst sind (R zwischen (P-Q) und ETA = 0,34) oder Modellierung sehr hilfreich sein kann. (siehe Abschn. 5.8), werden zwecks MSWEP v2.2 (Beck et al. 2017, 2019) Die Budyko-Kurve (Abb. 4b; Budyko einer objektiveren Interpretation in (R = 0,26) führt zu keiner wesentlich 1974) beschreibt die Beziehung vom Abb. 4a,c nicht dargestellt. Bei langfris- besser erfüllten langjährigen Wasser- Verhältnis aktuelle Evapotranspirati- tigen Wasserbilanzen kann die künst- bilanz. Die mittleren Summen der ak- on (ETA)/Niederschlag (P) zum Ver- liche Speicherung im Einzugsgebiet tuellen Evapotranspiration von ERA5- hältnis potenzielle Evapotranspiration meist vernachlässigt werden. Die Diffe- Land sowie die Abhängigkeit von der (PET)/Niederschlag und indiziert, ob renz zwischen langjährigem mittlerem Seehöhe scheinen im Vergleich zu an- die Verdunstung eines Einzugsgebiets Niederschlag (P) und Abflusshöhe (Q) deren Studien jedoch recht plausibel durch Energie oder Wasser limitiert sollte bei den verbleibenden Einzugsge- zu sein (Abb. 4a; HAO 2007, Karte 3.3; ist. Idealerweise sollten alle Punkte in bieten gleich der aktuellen Evapotran- Herrnegger et al. 2012, Abb. 20). Ne- der Nähe der Budyko-Kurve liegen. Die spiration (ETA) sein, also auf der 1:1- gative Differenzen von mittlerer Nie- Abweichung von diesem Idealfall ist Linie in Abb. 4a liegen. Gründe für die derschlags- und Abflusshöhe (Abb. 4a) in erster Linie durch eine deutlich zu doch recht starke Streuung um die- und damit Abflusskoeffizienten > 1,0 hohe PET von ERA5-Land über den ses Ideal (Pearson-Korrelation R = 0,30) (Abb. 4c, 32 von 594 Einzugsgebiete) nahezu kompletten Höhenbereich zu liegen mitunter in einer unzureichen- sind hauptsächlich in höhergelegenen erklären. So weisen beispielsweise 98 % den Erfassung des Niederschlags oder Regionen (Abb. 8d, evtl. negative Mas- aller 859 Einzugsgebiete mittlere PET- der aktuellen Evapotranspiration durch senbilanz Gletscher) sowie Einzugsge- Jahressummen von über 1000 mm auf. ERA5-Land, einer ungenauen Erfassung bieten mit hohem Anteil an karbona- Da diese mittleren PET Jahressummen des Abflusses (z. B. starker, nicht er- tischem Sedimentgestein (Abb. 11c, in den Breiten des Projektgebiets nicht fasster Grundwasserbegleitstrom oder Indikator für Karst) vorhanden. Da realistisch sind (HAO 2007, Karte 3.2; Änderung des Flussprofils am Pegel ERA5-Land indirekt über die assimi- Herrnegger et al. 2012, Abb. 17), wur- und damit inadäquate Wasserstands- lierten atmosphärischen Felder von de die potenzielle Evapotranspiration Abfluss-Beziehung), einer deutlichen ERA5 In-situ-Beobachtungsdaten ein- von ERA5-Land bei LamaH nicht in- Abweichung des orographischen vom bezieht (Yang und Giusti 2020), könnte kludiert. Der Abflusskoeffizient (Q/P) hydrographischen Einzugsgebiet (un- auch ein systematischer Messfehler ei- als eine Funktion des Verhältnisses terirdische Zuflüsse und Abflüsse, spe- ner verwendeten terrestrischen Station vom mittleren Niederschlag zur aktu- ziell in Karstgebieten) oder bei vorhan- die Erklärung für einen zu geringen ellen Evapotranspiration (P/ETA) ist denen Gletschern in einer negativen mittleren Niederschlag im betreffenden in Abb. 4c abgebildet, wobei die See- Massenbilanz ebendieser (Lambrecht Gebiet sein (Herrnegger et al. 2018). höhenabhängigkeit klar ersichtlich ist. and Kuhn 2007; Kuhn 2004; Kobolsch- Die einzelnen Komponenten der Was- Abgesehen davon zeigen Einzugsge- nig und Schöner 2011; Oerlemans et al. serbilanz sind jedenfalls dem Datensatz biete mit geringerer mittlerer Seehöhe 1998; WGMS 2005). Auch die Verwen- einzugsgebietsweise beigefügt, da diese weniger Streuung als solche mit höhe- dung anderer Niederschlagsdatensätze Auswertung bei der Erklärung etwai- rer. LamaH | Large-Sample Data for H ydrology: Big data für die Hydrologie und Umweltwissenschaften
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Abb. 5 Übersicht einer Auswahl der topographischen Attribute, welche die Eigenschaften des gesamten orographischen Einzugs-
gebiets darstellen (Einzugsgebietsabgrenzung A, Abb. 2a). Die Größe der Kreise ist dabei proportional zur Einzugsgebietsfläche. Das
Histogramm zeigt die Verteilung der 859 Attributswerte an
5 Einzugsgebietseigenschaften des flächengewichteten arithmetischen der Aggregationsflächen und damit
Mittels (andernfalls indiziert). Die Da- eine repräsentativere Abbildung loka-
Die verschiedenen physio-geographi- tengrundlage von LamaH, Methoden ler Gegebenheiten und Erhaltung der
schen Charakteristika eines Einzugsge- der Aufbereitung, etwaige Unsicherhei- natürlichen Variabilität. Bei Einzugsge-
biets sowie dessen Wechselwirkungen ten sowie die räumliche Verteilung der bietsabgrenzung B weisen ca. 45 % aller
spielen in Bezug auf Wasserspeiche- Einzugsgebietseigenschaften (Addor 859 Aggregationsflächen eine Fläche
rung und -transport auf und unter der 2017b) werden in den nachfolgenden von 100 km2, 52 % zwischen 100 und
Erdoberfläche eine essenzielle Rolle Unterkapiteln näher erläutert. Die ein- 1.000 km2 und nur 2,3 % eine Fläche
(Blöschl et al. 2013). Das Spektrum der zelnen Attribute sind im Anhang unter über 1.000 km2 auf.
beeinflussenden Einzugsgebietseigen- Angabe einer genaueren Beschreibung, Ein wesentlicher Faktor für hydro-
schaften reicht dabei unter anderem der Einheit sowie der Datenquellen logische Prozesse ist die Seehöhe, da
von den Bereichen Topographie, Klima, tabellarisch angeführt. diese auch viele andere Einzugsge-
Hydrologie, Landbedeckung, Vegetati- bietseigenschaften unter anderem in
on, Boden sowie Geologie bis hin zur 5.1 Topographische Attribute den Bereichen Klima, Landbedeckung,
Art und zum Grad der (anthropogenen) Vegetation oder Bodenentwicklung be-
Beeinflussung des Abflussgeschehens Wir haben diesbezüglich 10 Attribute einflusst (Addor et al. 2017a). So wird
in den Einzugsgebieten oder in der berechnet, welche der Tab. 5 im An- neben der mittleren Seehöhe eines Ein-
Pegelmessung. Einzugsgebietsattribute hang entnommen werden können. Das zugsgebiets (Abb. 5b, „elev_mean“ in
sind des Weiteren ebenfalls entschei- Attribut „area_calc“ beschreibt die re- Tab. 5 im Anhang) auch der Median
dend, um Zusammenhänge zwischen sultierende Aggregationsfläche, je nach („elev_med“), die Standardabweichung
verschiedenen Einzugsgebieten entlang angewendeter Form der Einzugsge- („elev_std“), die Spannweite (maxima-
mehrerer Gradienten zu bestimmen bietsabgrenzung (siehe Abschn. 3). le – minimale Seehöhe im Einzugsge-
(Addor et al. 2017a; Falkenmark und Bei Einzugsgebietsabgrenzung A sind biet, Abb. 5c, „elev_ran“) sowie die mitt-
Chapman 1989; Fan et al. 2019). ca. 34 % aller 859 Einzugsgebiete (Ag- lere Neigung (Abb. 5d, „slope_mean“)
Für die Ableitung der verschiedenen gregationsflächen) kleiner als 100 km2, vom SRTM-Datensatz der NASA (Farr
Attribute werden meist frei verfügbare 50 % zwischen 100 und 1.000 km2, 14 % et al. 2007) abgeleitet. SRTM weist eine
Datenätze mit globaler oder zumin- zwischen 1.000 und 10.000 km2 sowie Rastergröße von 30 m auf und bietet
dest europäischer Abdeckung verwen- rund 2,8 % über 10.000 km2 groß. Gro- weltweit einen maximalen absoluten
det. Die Aggregierung der zeiträumlich ße Einzugsgebiete weisen vor allem vertikalen Fehler von 16 m bei einem
verteilten Informationen dieser Aus- die Pegel an der Donau sowie jene Konfidenzintervall von 90 %, wobei die
gangsdatensätze erfolgt dabei jeweils an größeren Zubringern auf (Abb. 5a). Genauigkeit mit zunehmender Seehö-
für die 3 verschiedenen Einzugsgebiets- Die Intention hinter der Anwendung he und Neigung abnimmt (Farr et al.
abgrenzungen (A/B/C) nach Abschn. 3 mehrerer Einzugsgebietsabgrenzungen 2007).
und standardmäßig durch Berechnung war unter anderem eine Verringerung
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Die Neigung wurde von der Gelän- wurden überwiegend aus den me- um 0 eine ausgeglichene Niederschlags-
dehöhe vom SRTM-Datensatz mit dem teorologischen Zeitreihen von ERA5- verteilung über das Jahr andeuten.
Algorithmus nach Horn (1981) abgelei- Land für den Zeitraum 01.10.1989 bis Obwohl langzeitliche und saisonale
tet. Große mittlere Einzugsgebietshö- 30.09.2009 berechnet (Addor 2017b). Da Indizes die allgemeine Klimatologie gut
hen sowie -neigungen sind vor allem die potenzielle Evapotranspiration von beschreiben, geben sie weniger oder
in den Ostalpen zu erkennen, welche ERA5-Land deutlich zu hoch erscheint keinen Einblick in relativ kurzfristige
sich vom Südwesten bis zum mittleren (Abschn. 4.2), wird als Alternative die Ereignisse wie Trockenheit oder Stark-
Osten des Projektgebietes erstrecken. Referenz-Evapotranspiration (ET0) von regen. Daher wurden auch Attribute
Dieses Gebiet ist hauptsächlich vom der Global Aridity Index and Potenzial berechnet, welche die Häufigkeit von
flacheren Alpenvorland sowie Regio- Evapotranspiration (ET0) Climate Da- Starkniederschlägen (Tage pro Jahr mit
nen mit älteren geologischen Zonen tabase v2 (Trabucco und Zomer 2019) min. 5-fachem mittlerem täglichem
umgeben. verwendet, welche für den Zeitraum Niederschlag; Abb. 6e, „hi_prec_fr“)
Des Weiteren haben auch die Form 1970 bis 2000 berechnet wurde. Die und Trockentagen (Tage pro Jahr mit
des Einzugsgebiets sowie des Gewässer- Referenz-Evapotranspiration ET0 be- max. 1 mm d–1 Niederschlag; Abb. 6h,
netzes Einfluss auf das Abflussgesche- schreibt die Verdunstungsfähigkeit der „lo_prec_fr“), dessen mittlere Dauer
hen. In Hochwassersituationen spielt Atmosphäre für definierte Vegetati- (Abb. 6f, „hi_prec_du“/Abb. 6i,
speziell bei größeren Einzugsgebieten onseigenschaften. Die potenzielle Eva- „lo_prec_du“), sowie die wahrschein-
die Zugsrichtung des Niederschlags in potranspiration (PET) kann aus ET0 un- lichste Saison des Auftretens beschrei-
Relation zur Längsachse des Einzugs- ter Verwendung von Korrekturfaktoren ben („hi_prec_ti“/„lo_prec_ti“). Grund
gebiets eine wesentliche Rolle. Daher für Vegetations- und Bodeneigenschaf- für die vermehrte Häufigkeit von Stark-
wird neben der Distanz der Längs- ten abgeleitet werden (Allen et al. 1998; niederschlagstagen im Südosten des
achse („mvert_dist“) auch der Win- Hargreaves 1994). Projektgebiets (Abb. 6e) ist vor allem
kel zwischen Nordrichtung und der Langzeitliche klimatische Charakte- die Kombination aus relativ nieder-
Längsachse („mvert_ang“) als Attribut ristika werden durch den mittleren Nie- schlagsreichen konvektiven Regener-
spezifiziert. In Kombination mit den derschlag (Abb. 6a, „p_mean“ in Tab. 6 eignissen während der Sommermonate
beiden Windkomponenten von ERA5- im Anhang), die mittlere Referenz-Eva- und verhältnismäßig geringen Nieder-
Land („10m_wind_u“, „10m_wind_v“ potranspiration (Abb. 6b, „et0_mean“), schlagssummen während des restli-
Tab. 4 im Anhang) lässt sich damit die mittlere aktuelle Evapotranspiration chen Jahres (Abb. 6d). Sowohl bei der
beispielsweise, zumindest grob, eine („eta_mean“) sowie den Ariditätsindex mittleren Häufigkeit von Trockentagen
Aussage über diese Relation treffen. (Abb. 6c, „arid_1“) beschrieben, der (Abb. 6h; R = –0,62) als auch bei der
Darüber hinaus ist die Form des Ein- den Quotienten aus mittlerer ET0 und Dauer ebendieser (Abb. 6i; R = –0,57)
zugsgebiets für den Anstieg der Hoch- Niederschlag darstellt. Abb. 6a zeigt kann ein räumlicher Zusammenhang
wasserwelle relevant. Das Attribut der die Niederschlagsstaulagen entlang des mit der mittleren Höhe des Einzugsge-
Längenstreckung nach Schumm (1956) Alpennordrands sowie die Seehöhenab- biets (Abb. 5b) beobachtet werden. Die
(Abb. 5e, „elon_ratio“) ist ein Indika- hängigkeit des mittleren Niederschlags wahrscheinlichste Saison für Starknie-
tor in Bezug auf die „Rundheit“ (je recht gut. Prinzipiell ist der Westen des derschläge ist für 89 % aller 859 Ein-
runder, desto höher sind die Werte) Projektgebiets aufgrund der stärkeren zugsgebiete der Sommer (Juni, Juli und
des Einzugsgebiets. Unregelmäßigkei- Beeinflussung durch ozeanisches Klima August), während der Winter (Dezem-
ten wie z. B. große Einkerbungen in der von höheren mittleren Niederschlags- ber, Januar und Februar) für 89 % der
Form des Einzugsgebiets können die summen geprägt. Die mittlere tägliche Einzugsgebiete die häufigste Jahreszeit
Aussagekraft dieses Attributs allerdings Referenz-Evapotranspiration (Abb. 6b, für Trockentage ist.
reduzieren. Die Fließgewässerdichte Pearson-Korrelation R = –0,79), die Ari-
(Abb. 5f, „strm_dens“) ist eine Funkti- dität (Abb. 6c; R = –0,67) sowie auch 5.3 Hydrologische Attribute
on mehrerer Eigenschaften (z. B. Klima, der Anteil des Niederschlags, der als
Relief, Bodeneigenschaften, Geologie, Schnee fällt (Abb. 6g; R = 0,96) weisen Die Abflusszeitreihen der Pegel wer-
Vegetation, Landnutzung sowie Verglet- ähnliche räumliche Muster wie jenes den anhand 14 verschiedener Attribu-
scherung oder Verkarstung) und kann der mittleren Seehöhe des Einzugsge- te charakterisiert (Tab. 7 im Anhang),
daher ein recht aussagekräftiger Indi- biets (Abb. 6b) auf. Rund 14 % aller Ein- welche für die Periode 01.10.1989 bis
kator für den Vergleich von Einzugs- zugsgebiete, welche ausschließlich im 30.09.2009 berechnet worden sind (Ad-
gebieten sein (Olden und Poff 2003). Osten des Projektgebiets liegen, weisen dor 2017b). Dabei wurden die Indizes
Die EU-Hydro-River Network Database eine Aridität (ET0/P) größer 1 auf. für jene Pegel berechnet, welche den
(EEA 2019) wurde für die Berechnung Attribute, welche die Saisonalität angeführten Untersuchungszeitraum
der Fließgewässerdichte herangezogen, beschreiben, sind der Anteil des Nie- abdecken (717 Pegel). Die Auswertun-
da diese feinaufgelöst und über das derschlags, der als Schnee fällt (Abb. 6g, gen für den gesamten Aufzeichnungs-
Projektgebiet von LamaH konsistent „frac_snow“), sowie der Saisonalitäts- zeitraum der einzelnen Pegel (erster
ist. Index, welcher auf Sinuskurven be- 01.10. der jeweiligen Zeitreihe ab 1981
ruht, um den Niederschlagszyklus über bis 30.09.2017) sind dem Datensatz zu-
5.2 Klimatologische Attribute das Jahr zu beschreiben (Abb. 6d, sätzlich beigefügt. Die hydrologischen
„p_season“). Ein höherer positiver Sai- Attribute können in solche eingeteilt
LamaH beinhaltet 12 verschiedene sonalitäts-Index indiziert im Mittel hö- werden, welche langzeitliche Charakte-
Attribute, welche Aspekte der klima- here Niederschlagssummen während ristika, Saisonalität sowie eher kurzfris-
tischen Eigenschaften widerspiegeln der Sommermonate, während Werte tige Situationen wie Hoch- und Nied-
(Tab. 6 im Anhang). Diese Attribute rigwasser beschreiben.
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Abb. 6 Übersicht der klimatologischen Attribute, welche die Eigenschaften des gesamten orographischen Einzugsgebiets darstel-
len (Einzugsgebietsabgrenzung A, Abb. 2a). Die Größe der Kreise ist dabei proportional zur Einzugsgebietsfläche. Das Histogramm
zeigt die Verteilung der 859 Attributswerte an
Die Aridität allein kann schon ein wird weiterfolgend als Basisabfluss-In- Niederschlags-Elastizität ist vor allem
guter Hinweis für das Abflussaufkom- dex („baseflow_index“) bezeichnet. Zu im Osten des Projektgebiets vorhan-
men in einem Einzugsgebiet sein (Aro- beachten ist jedoch, dass dieser Index den (Abb. 7f ). Der Anteil der Tage ohne
ra 2002; Blöschl et al. 2013; Budyko stark von der angewendeten Metho- Abfluss (nicht gezeigt, „zero_q_freq“)
1974). Dies zeigt sich auch durch die de der Separation des Hydrographen kann ein Hinweis auf starke Infiltration
ähnliche räumliche Verteilung der mitt- abhängig ist (Beck et al. 2013; Chap- (z. B. Donauversickerung; Hötzl 1996),
leren Abflusshöhe (Abb. 7a, „q_mean“ man 1999; Eckhardt 2008). Daher ka- künstliche Wasserentnahme oder abge-
in Tab. 7 im Anhang, R = –0,70), so- men mit dem Ladson-Filter (Ladson klungenem Basisabfluss sein.
wie des Abflusskoeffizienten (Abb. 7b, et al. 2013, Abb. 7e), sowie dem Ansatz Die Saisonalität des Abflussgesche-
„runoff_ratio“, R = –0,65) im Vergleich nach Tallaksen und Van Lanen (2004) hens ist unter anderem durch das Attri-
zu jener der Aridität (Abb. 7c). Der zwei verschiedene Typen zur Separati- but „hfd_mean“ beschrieben, welches
Abflusskoeffizient (Q/P) ist derjenige on des Hydrographen zur Anwendung. die Anzahl der Tage seit Beginn des
Anteil des Niederschlags, der langfristig Die Abfluss-Niederschlags-Elastizität hydrologischen Jahres (01. Oktober)
nach Abzug von Evapotranspiration, („stream_elas“) beschreibt die Trägheit bis zur halben mittleren Jahresabfluss-
Grundwasserfluss oder Speicherände- der Änderung des mittleren Abflusses fracht angibt (Court 1962). Eine höhere
rung an der Oberfläche abfließt. Er- bei einer Änderung des mittleren Nie- Anzahl an Tagen in Abb. 7c kann primär
klärungen für Abflusskoeffizienten > 1 derschlags (Sankarasubramanian et al. durch die Niederschlagsspeicherung
können dem Abschn. 4.2 entnommen 2001). So würde beispielsweise ein Wert durch Schnee (Abb. 6g) und Gletscher
werden. Das Verhältnis von Basisabfluss von 3 eine Änderung des mittleren (Abb. 8d) erklärt werden. Die Variabili-
zu Abfluss kann ein wertvoller Indika- Abflusses von 3 % bei einer Änderung tät des Abflusses (Abb. 7d, „slope_fdc“)
tor zur Einzugsgebietsklassifizierung des mittleren Niederschlags von 1 % wird innerhalb LamaH durch die Stei-
sein (Sawicz et al. 2011; Fan 2015), und andeuten. Eine relativ hohe Abfluss- gung der Dauerlinie zwischen log-
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