Die Modellierung hydrologischer Prozesse im Hochgebirge ist durch komplexe Geländeformen, Schnee- und Gletscherdynamik sowie ausgeprägte räumlich-zeitliche Variabilität besonders herausfordernd. In dieser Session werden aktuelle Modellierungsansätze zur Simulation und Vorhersage von Abfluss, Schneeschmelze, Gletscherabfluss und Extremereignissen vorgestellt. Der Fokus liegt auf prozessbasierten, konzeptionellen und datengetriebenen Modellen sowie besonders auf gekoppelten Modellketten, die meteorologische, kryosphärische, hydrologische und sozio-ökologische Komponenten integrieren. Besonderes Augenmerk gilt der Quantifizierung und Reduktion von Unsicherheiten, etwa durch Ensemble-Methoden, Sensitivitätsanalysen, Multi-Modell-Ansätze und verbesserte Datengrundlagen (z. B. Fernerkundung, hochaufgelöste Niederschlagsdaten, Hydrogeologie). Ziel ist es, Stärken und Grenzen verschiedener Ansätze zu diskutieren, ihre Anwendbarkeit unter sich verändernden Klimabedingungen zu bewerten und Impulse für robuste Vorhersagesysteme im alpinen Raum zu geben.
Calibration strategy or structural complexity? Constraining groundwater-fed baseflow in glacierized mountain catchments
Berg, J.
Horton, P.; Kauzlaric, M.; von der Esch, A.; and Schaefli, B.
Abstract/Description
Mountains store precipitation as snow and ice and release it with a delay that modulates seasonal and interannual variability. As glacier ice and snow cover decline under a warming climate, groundwater storage that feeds baseflow becomes an increasingly important buffer, sustaining rivers through dry periods. Yet conceptual glacio-hydrological models that reproduce the seasonal melt signal well, achieving high model performance scores, often represent baseflow poorly. This poor performance is most visible during the autumn recession and in winter, and could result from either the subsurface structure or the calibration strategy.To better understand how baseflow modelling could be improved, we use the Raven hydrological modelling framework, whose modular design allows us to change targeted parts of the model structure. Glacier runoff in our study is supplied to Raven by the Global Glacier Evolution Model (GloGEM) via one-way coupling. GloGEM uses snowline observations and geodetic mass balance to constrain both seasonal glacier processes (melt and accumulation) and long-term glacier evolution, reducing parameter equifinality and improving the reliability of glacier melt contributions to streamflow. We vary two structural choices in the hydrological model: the representation of the subsurface, and the glacier–groundwater connectivity, defined as what fraction of glacier melt passes through the subsurface storage rather than being routed to the stream directly. Each structure is calibrated by applying several multi-objective strategies, ranging from those targeting total discharge only to ones additionally considering MODIS snow cover and/or winter low flows as a measure of baseflow. In these high-elevation glacierized catchments, sustained sub-freezing winter temperatures suppress both rainfall and snowmelt. For this reason, cold-season streamflow is dominated by baseflow, and thus calibrating to winter low flows constrains the model’s subsurface response directly. We apply this framework across three climatically contrasting mountain regions: the temperate European Alps, the arid Upper Indus Basin, and the monsoon-influenced Eastern Himalaya. We ask whether groundwater-fed baseflow can be simulated primarily by explicitly targeting it in calibration or by added subsurface complexity, and whether this answer transfers across the three regions’ differing climates and glacier regimes.
Ensemble-basierte Assimilation satellitengestützter Schneedaten in das schnee-hydrologische Modell openAMUNDSEN
Rottler, E.
Wagner, F.; and Strasser, U.
Abstract/Description
Satellitengestützte Schneebeobachtungen werden zunehmend verfügbar, ihre Assimilation in physikalisch basierte Schneemodelle bleibt jedoch anspruchsvoll. In dieser Studie adressieren wir diese Herausforderung mit einem ensemble-basierten Datenassimilationsansatz auf Basis eines Partikel Filters in openAMUNDSEN. Das Prior-Ensemble wird durch gezielte Perturbation der meteorologischen Eingabegrößen erzeugt. Für jeden Schneebeobachtungstyp definieren wir geeignete Modelläquivalente und konsistente Unsicherheitsmodelle. Der Fokus liegt dabei auf der sequentiellen Assimilation von Schneebedeckungskarten aus Sentinel‑2 sowie Nassschneekarten aus Sentinel‑1. Anhand von Beispielsimulationen aus dem Ötztal (Tirol, Österreich) demonstrieren wir Potenziale und Grenzen der Assimilation dieser Produkte. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kombination verschiedener Sensoren die räumlich-zeitliche Zustandsschätzung der Schneedecke verbessern kann, wobei der Assimilationserfolg wesentlich von der Ausgestaltung der Beobachtungsoperatoren und Unsicherheiten abhängt. Wir diskutieren Implikationen für die Modellkonfiguration und geben Empfehlungen für die Nutzung satellitengestützter Schneedaten in ensemble-basierten Assimilationsumgebungen.
When does model complexity matter? Evaluating coupled snow-hydrological modelling in high-alpine catchments
Ehrendorfer, C.
Koch, F.; Lücking, S.; Maier, P.; Formayer, H.; Schulz, K.; and Herrnegger, M.
Abstract/Description
Accurate representation of snow and ice processes is critical for hydrological modelling in high-alpine environments, where melt-dominated runoff generation governs water availability and hydropower reservoir inflows. While conceptual models offer computational efficiency through parsimonious approaches (e.g., temperature-index), their simplified process representations may inadequately capture the energy balance dynamics governing snowmelt timing, glacier melt, and runoff response, particularly at sub-daily temporal resolution.
This study investigates under which conditions increased model complexity yields meaningful improvements in predictive skill, comparing the standalone conceptual model COSERO against a coupled COSERO×Alpine3D configuration. In the coupled approach, the physically-based snowpack model Alpine3D simulates snow and glacier processes, while COSERO handles subsurface flows, lake evaporation, and runoff routing. The models are set up for two glacierized Austrian high-alpine catchments with active hydropower infrastructure (Maltatal and Zillertal) and run at hourly timestep over two decades, driven by gridded, undercatch-corrected precipitation, temperature and further meteorological inputs including incoming shortwave radiation, relative humidity, wind speed, and wind direction.
Model performance is evaluated across multiple target variables and hydrological signatures: overall water balance closure, reservoir inflow volumes, snowmelt amplitude and timing, and glacier melt contribution. This multi-criteria perspective allows a systematic assessment of where and when the added complexity of an energy-balance approach translates into improved process representation, and where the conceptual model proves sufficient. Preliminary results suggest that the coupled configuration offers advantages particularly during the snowmelt period, though the magnitude of improvement varies with target variable and catchment characteristics.
Assimilation von Sentinel-1-basierten Schneehöhen in der operationellen hydrologischen Modellierung hochalpiner Einzugsgebiete
Pulka-Petzolt, T.
Ehrendorfer, C.; Lievens, H.; Koch, F.; Schulz, K.; Formayer, H.; Avanzi, F.; Girotto, M.; and Herrnegger, M.
Abstract/Description
Das operationelle Monitoring und Forecasting der Schneemengen und ihrer raumzeitlichen Verteilung im Hochgebirge ist essenziell für eine nachhaltige Wasserwirtschaft und für die Reduktion von Hochwasser- und Dürrerisiken. Aufgrund einer oftmals unzureichenden Prozessdarstellung sowie möglicher unrealistischer Niederschlagsdaten bleibt die operationelle hydrologische Modellierung in Gebirgsregionen herausfordernd. In dieser Studie assimilierten wir aus Sentinel-1 C-Band SAR abgeleitete Schneehöhen (500 m Auflösung) in der hydrologischen Modellierung hochalpiner Einzugsgebiete in Österreich. Das dazu verwendete Sentinel-1-Schneehöhenprodukt zeigt insgesamt eine gute Übereinstimmung mit Schneehöhenmessungen an 27 meteorologischen Stationen in Österreich (r = 0,88; MAE = 22,3 cm) und photogrammetrischen Aufnahmen im Dischma-Gebiet in der Schweiz (r = 0,72; MAE = 69 cm). Mit dem konzeptionellen hydrologischen Modell COSERO, angetrieben durch das meteorologische INCA-Produkt, simulierten wir dreizehn hochalpine Einzugsgebiete in fünf Regionen der österreichischen Alpen (2016–2024, 500 m räumliche und stündliche Auflösung), jeweils mit unkorrigierten INCA-Daten und mit zusätzlich assimilierten Schneehöhen. Gegenüber der Simulation mit den unkorrigierten INCA-Daten erhöhte die Simulation mit der Schneehöhen-Assimilation den Median-NSE von 0,75 auf 0,82, den KGE von 0,62 auf 0,83, und verringerte das mediane Abflussdefizit von −23,1% auf −3,9%. Die assimilationsgetriebene Simulation korrigierte das winterliche Niederschlagsdefizit der INCA-Daten und verbesserte somit die Schneedeckensimulation und Abflussvorhersage. Besonders ausgeprägt war dies in schneearmen Jahren, die im Zuge der Klimaerwärmung häufiger werden, wodurch der Ansatz künftig an Bedeutung gewinnt. Genauere Abflussprognosen ermöglichen eine bessere Einsatzplanung und Steuerbarkeit von Wasserkraftwerken sowie ein effektiveres Hochwasser- und Dürremanagement. Zudem führt eine realistischere Abbildung der Schneedecke im hochalpinen Raum potenziell zu verbesserten Simulationsergebnissen von Evapotranspiration, Bodenfeuchte und Grundwasserneubildung. Die Assimilation Sentinel-1-basierter Schneehöhen ist vielversprechend für die operationelle hydrologische Modellierung, insbesondere in nicht instrumentierten Einzugsgebieten, und ließe sich weltweit in Gebirgsregionen oberhalb der Baumgrenze anwenden.
Dinale, R.; Bertoldi, W.; Farò, D.; De Vincenzi, M.; Politti, E.; Speltoni, S.; and Zolezzi, G.
Abstract/Description
Die kontinuierliche Erfassung von Abflüssen stellt eine grundlegende Aufgabe der Hydrographie dar. Sie erfolgt über eine Beziehung, die aus dem gemessenen Wasserstand den Abfluss ableitet, die sogenannte Schlüsselkurve. Zu deren Bestimmung sind Abflussmessungen bei unterschiedlichen Wasserständen erforderlich. Gleichzeitig sind diese Messungen mit Unsicherheiten behaftet, die sich aus methodischen Annahmen, hydraulischen Randbedingungen sowie der praktischen Durchführung im Feld ergeben. Im Rahmen einer Zusammenarbeit zwischen dem Amt für Hydrologie und Stauanlagen und der Universität Trient wurden diese Unsicherheiten umfassend analysiert, wobei sowohl theoretische Grundlagen als auch praxisorientierte Fragestellungen berücksichtigt wurden.
Es wurden die Messunsicherheiten von drei gängigen Verfahren vergleichend untersucht: Flügelmessung, Salzverdünnungsmethode und Ultraschall-Doppler-Profil-Strömungsmesser (ADCP). Basierend auf Feld- und Laborversuchen der Universität Trient sowie der begleitenden Anwendung im Messalltag werden die relevanten Unsicherheitsquellen identifiziert und hinsichtlich ihrer Bedeutung bewertet. Ein besonderer Fokus liegt auf der praxisnahen Quantifizierung der Gesamtunsicherheit unter realen Einsatzbedingungen.
Verbesserung von hydrologischen Speicherzuflussvorhersagen und von Hochwasserprognosen mit innovativen Schneedaten
Schöber, J.
Winter, B.; Schmieder, J.; Plattner, M.; Fey, C.; Helfricht, K.; Lamare, M.; and DallAmico, M.
Abstract/Description
In Einzugsgebieten mit nivalen und glazialen Abflussregimen spielt die Prognose der Schneeschmelze eine wesentliche Rolle. In dem Vortrag werden Beispiele von praktischen Anwendungen von Schneedaten zur Verbesserung der hydrologischen Vorhersagen im Kontext von Hochwasserprognosen und Speicherzuflussprognosen gegeben.
Ein Anwendungsbeispiel des Hochwasserprognosemodells des Inn zeigt die multivariate Kalibrierung von Niederschlag-Abflussmodellen des Schweizer Inneinzugsgebietes auf Basis von Sentinel 2 Satellitenbildern und Abflussdaten. Um auch Daten der Schneemasse in der Modellkalibrierung einfließen zu lassen, werden die Reihen zahlreicher automatischer Schneehöhenmessungen, die davor in SWE umgewandelt wurden, in die Kalibrierung einbezogen. Es wird gezeigt, dass das Modell gut in der Lage ist diese SWE-Zeitreihen nachzurechnen und auch die Abflusssimulationen damit verbessert werden.
Im April 2026 wurde für die Einzugsgebiete des Kaunertalkraftwerks und der Kraftwerksgruppe Sellrain-Silz Orthofotos flugzeuggestützt aufgenommen und damit eine Höhenmodell erstellt. Dieses Höhenmodell ermöglicht in den schneebedeckten Flächen die Berechnung der Schneehöhe in dem man die schneefreie Oberfläche davon abzieht. Dazu wird ein Airborne Laserscanning Datensatz vom Spätsommer 2025 verwendet. Dieser Datensatz wird dazu verwendet das hydrologische Langfristprognosesystem der TIWAG zu verbessern und die Simulation der Wiederbefüllung der Speicher über den Sommer auf Basis der Schneeschmelze zu validieren.
Dieses Langfristprognosesystem steht auch im Fokus des Forschungsprojektes „Unterstützung der saisonalen Abflussvorhersage von alpinen Speicherkraftwerken“ in der GTIF (Green Transition Information Factories) Domäne „Energiewende“. Um den Einfluss der Schneebedeckung laufend überprüfen zu können wurde im Zuge des Projektes eine Plattform zur laufenden Einbeziehung der optischen Sentinel 2 Daten für die hydrologischen Vorhersagen geschaffen. Beispiele zur Einbeziehung der aktuellen Schneedeckte in den Prognoseablauf werden gegeben.
Prototyping a Real-Time Hydrological and Hydraulic Forecasting System for the Autonomous Province of Trento: Preliminary Results for the Brenta River Basin
formetta, G.
Busti, R.; Bellin, A.; Borga, M.; Di Marco, N.; Majone, B.; Siviglia, A.; Zambon, F.; Rizzi, G.; and Rigon, R.
Abstract/Description
Real-time hydrological and hydraulic forecasting systems are essential for supporting water resources management, flood risk mitigation, civil protection activities, and climate adaptation. Advances in environmental monitoring and computational capabilities now enable more accurate representation and prediction of watershed dynamics through innovative modelling approaches.
Within this context, the project “Analysis and implementation of innovative techniques for short- and medium-term hydrological forecasting to support the management of flood and water scarcity events in the Autonomous Province of Trento”, developed in collaboration with the University of Padova (TESAF) and the Risk Prevention Service and CUE of the Autonomous Province of Trento, aims to improve the understanding of the hydrological and hydraulic behaviour of the province’s river basins. The project includes the development of a digital twin of the regional hydrological system, capable of simulating key processes such as snow dynamics, soil moisture, evapotranspiration, river discharge, and water levels, together with the application of automatic calibration and validation techniques at hourly resolution. The study area encompasses the main watersheds of the Province of Trento, including the Adige River sub-basins (Avisio, Noce, Fersina, Leno, and Aviana), the Brenta River basin, the Cismon catchment, and the Sarca and Chiese River basins.
The modelling framework supports three main applications: (i) event-scale hydrological and hydraulic forecasting; (ii) long-term water balance assessments; and (iii) seasonal streamflow predictions up to six months ahead. Operating in real time at hourly resolution, the system also accounts for the influence of major reservoirs and their management rules on the hydrological cycle. Model outputs are provided at selected strategic nodes and delivered through a dedicated graphical interface connected to a real-time data acquisition and validation system.
This contribution presents the modelling framework and preliminary results for the Brenta River basin. The calibration and validation performance are evaluated at multiple control points, including major gauging stations and lake outlet sections. Results highlight the ability of the system to accurately reproduce observed hydrological dynamics across different spatial scales and hydrological conditions.
Untersuchungen zur Ausbreitung von Hochwasserwellen unterhalb der großen Staudämme der Gesellschaft Alperia Greenpower und zur befahrbaren Durchflussmenge im Flussbereich
Lanzingher, G.
Maestri, M.; Campagna, L.; and Simoni, S.
Abstract/Description
In den letzten Jahren hat Alperia Greenpower daran gearbeitet, veraltete hydraulische Studien zu aktualisieren, die in den 1980er- und 1990er-Jahren von den früheren Betreibern erstellt worden waren.
Die freiwillige Überarbeitung der Studien stützt sich auf die geltenden Vorschriften und wurde in Zusammenarbeit mit dem Zivilschutz Bozen durchgeführt. Für die Aktualisierung der Studien wurden modernste Systeme der hydraulischen Simulation und der topografischen Vermessung eingesetzt.
Die neuen Studien betreffen hydrologisch-hydraulische Neubewertungen, Untersuchungen zur Ausbreitung von Hochwasserwellen im Falle eines Dammbruchs, zur Ausbreitung von Hochwasserwellen bei der Betätigung der Entlastungsanlagen sowie Studien zur maximal im Flussbett unterhalb des Damms ableitbaren Abflussmenge.
Insbesondere diese letztgenannten Studien haben neue Szenarien eröffnet und wichtige Fragestellungen sowohl für Alperia Greenpower als auch für den Zivilschutz Bozen aufgeworfen.
Die von Alperia Greenpower betriebenen Staudämme, die größtenteils in den 1960er-Jahren errichtet wurden, befinden sich heute in stark anthropisierten Gebieten. In diesem Zusammenhang kann die Notwendigkeit, Wasser über die Entlastungsanlagen abzulassen, durch das Vorhandensein von Wohngebäuden und Infrastrukturen in den Bereichen nahe dem Flussbett des Wasserlaufs unterhalb des Damms stark eingeschränkt werden – Anlagen und Siedlungen, die zum Zeitpunkt des Dammbaus noch nicht vorhanden waren.
Was ist also im Falle der Rückhaltung eines Hochwassers oder bei der Notwendigkeit, Wasser abzulassen, zu tun, wenn das Gebiet unterhalb des Damms nicht mehr mit dem Damm im Einklang steht?
Subsaisonale und saisonale Vorhersage der Schneedeckendynamik in Gebirgsregionen: Integration von Schneesimulationen mit Wettervorhersagen und Satellitenbeobachtungen im EUREGIO Fram3S-Projekt
Strasser, U.
Majone, B.; Marin, C.; Matiu, M.; Premier, V.; Rottler, E.; Scheidt, K.; and Wagner, F.
Abstract/Description
Im Rahmen von Fram3S entwickeln wir ein integriertes Modellierungsverfahren, um die sub-saisonale und saisonale Dynamik der Schneedecke in Gebirgsregionen vorherzusagen. Das System kombiniert downgescalte und bias-korrigierte extended and long-range Wettervorhersagen mit dem räumlich verteilten, physikalisch basierten Schneemodell openAMUNDSEN. Das neu entwickelte Verfahren nutzt ein Ensemble-basiertes Datenassimilationsverfahren für Schneevariablen, die aus lokalen Beobachtungen und Satellitendaten abgeleitet werden. Es wird auf die EUREGIO Tirol – Südtirol – Trentino (26.255 km²) angewendet. Die räumliche und zeitliche Auflösung ist optimal an die Schneeprozesse in dieser Region angepasst.
Das übergeordnete Ziel von Fram3S ist die Vorhersage der räumlich-zeitlichen Schneedynamik (einschließlich Schneeausdehnung und -menge) für Wochen bis Monate im Voraus sowie die Bewertung der Unsicherheiten für verschiedene Vorhersagezeiträume und räumliche Auflösungen. Wir kombinieren dazu modernste methodische Ansätze: (i) Downscaling und Bias-Korrektur meteorologischer Variablen aus Wettermodellen, (ii) physikalisch basierte Simulation der Schneedynamik mit dem Schneemodell openAMUNDSEN und (iii) Verarbeitung und Assimilation von Stationsbeobachtungen sowie satellitengestützten Schneebedeckungs- und Nasschneekarten. Für die Datenassimilation verwenden wir ein Ensemble-basiertes Partikelfilterverfahren. Letztlich wollen wir folgende zentrale Forschungsfrage beantworten: Wie gut kann ein integriertes Schneemodellierungssystem die sub-saisonale und saisonale Schneedeckendynamik in komplexem Gebirgsgelände vorhersagen? Wir werden außerdem versuchen, (iv) satellitengestützte depletion curves zu berechnen um die Entwicklung der Schneedecke vorherzusagen. Mithilfe des Systems werden wir darüber hinaus einen Schneereanalysedatensatz mit einer räumlichen Auflösung von 100 m für das gesamte EUREGIO-Gebiet erstellen, sowie Zeitreihen meteorologischer Beobachtungsdaten von über 1.000 automatischen Wetterstationen (AWS) in der Region.
Das entstehende Framework soll als Grundlage für diverse operative und Forschungsanwendungen in der Gebirgsschneevorhersage dienen. Aufgrund seiner physikalischen Eigenschaften ist das System räumlich und zeitlich übertragbar. Alle Daten und Quellcodes werden frei zugänglich und quelloffen sein.
Charakterisierung von Schneeschmelz-Mustern (depletion curves) in komplexem Gebirgsgelände
Scheidt, K.
Premier, V.; Marin, C.; Wagner, F.; Rottler, E.; Strasser, U.; Majone, B.; and Matiu, M.
Abstract/Description
Die Abnahme der Schneebedeckung in Gebirgsregionen wird durch das Zusammenspiel von Schneeakkumulation, topografischen Gegebenheiten sowie meteorologischen Bedingungen während der Schmelzsaison bestimmt. Fortschritte in der Fernerkundung bieten heute zahlreiche Möglichkeiten, die Entwicklung der Schneebedeckung mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung zu beobachten und dadurch detaillierte Analysen von Abschmelzmustern zu ermöglichen. Dennoch sind die Zusammenhänge zwischen Schneebedeckungsgrad, Schneespeicher und den Umweltfaktoren, die die Schneeschmelze steuern insbesondere in alpinem Gelände noch relativ wenig verstanden.
Im Rahmen des Fram3S-Projekts untersucht diese Studie die Dynamik der Abnahme der Schneebedeckung in der EUREGIO Tirol–Südtirol–Trentino anhand eines Multi-Source-Datensatzes. Dieser umfasst hochaufgelöste (50 m) Sentinel-2-Schneebedeckungsprodukte, Schneemodell Ensembles aus einem auf openAMUNDSEN basierenden Datenassimilations Framework sowie meteorologische Beobachtungen. Ziel ist es, wiederkehrende räumliche und zeitliche Muster in den auftretenden Schneeschmelzmustern zu identifizieren und den Einfluss der Schneebedingungen vor Beginn der Schmelze, der meteorologischen Antriebsgrößen sowie von topografischen Merkmalen auf die Entwicklung der schneebedeckten Fläche während der Schmelzsaison zu quantifizieren.
Aufbauend auf diesen Analysen werden Ansätze zur Ableitung und Vorhersage der depletion curves untersucht, die Kombinationen von Schneezustandsgrößen, Wetterinformationen und Geländeparametern nutzen. Die Ergebnisse werden zu einem verbesserten Verständnis der Schneeschmelzmuster und -prozesse in alpinen Regionen beitragen und eine Grundlage für zukünftige Anwendungen zur Vorhersage der Schneebedeckung schaffen.
Quantifizierung der Wasserbilanz des Ötztals (Tirol, Österreich) mit dem schneehydrologischen Modell openAMUNDSEN
Schoonhoven, J.
Rottler, E.; Bertazza, E.; and Strasser, U.
Abstract/Description
Der Klimawandel beeinflusst die Schneehydrologie in Hochgebirgsregionen erheblich. Geringerer Schnee-Anteil am Niederschlag, abnehmende Schneemengen und verkürzte Schneedecken-Dauer gehören zu den überall diskutierten Veränderungen. Wegen den zurückgehenden Gletschern fällt aber gerade dem Schnee im Einzugsgebiet eine wichtige Rolle als saisonaler Wasserspeicher zu. Ziel dieser Studie ist die Quantifizierung der Wasserhaushaltskomponenten des Ötztals für den Zeitraum von 2005 bis 2025. Das Ötztal ist ein 65 km langes Hochgebirgstal in Tirol, Österreich. Zahlreiche große Gletscher befinden sich aktuell noch in den höchsten Lagen im Talschluss. In dieser Studie verwenden wir das räumlich verteilte und physikalisch basierte schneehydrologische Modell openAMUNDSEN zur Simulation der Wasserhaushaltskomponenten. Als Eingangsdaten dienen meteorologische Beobachtungen eines dichten Stationsnetzes betrieben durch die GeoSphere Austria, den Hydrographischen Dienst und den Lawinenwarndienst Tirols, der Tiroler Wasserkraft AG und der Universität Innsbruck. In der Analyse legen wir den Fokus auf Niederschlag (fest und flüssig), Schneeschmelze, Gletscherschmelze, Verdunstung und Abfluss. Die räumlich-zeitliche Bewertung dieser Variablen ermöglicht es uns, den derzeitigen Status des Wasserhaushalts im Ötztal zu quantifizieren.
Einfluss meteorologischer Eingangsdaten auf Alpine3D-Simulationen in hochalpinen vergletscherten Einzugsgebieten
Lücking, S.
Maier, P.; Ehrendorfer, C.; Bögl, E.; Herrnegger, M.; Formayer, H.; Schulz, K.; and Koch, F.
Abstract/Description
Hydrologische Prozesse in hochalpinen, teilweise vergletscherten Einzugsgebieten, werden maßgeblich durch Schneeakkumulation und -ablation sowie Gletscherschmelze gesteuert. Ziel dieser Studie ist es, den Einfluss unterschiedlicher meteorologischer Eingangsdaten in hochalpinen Einzugsgebieten im Ostalpenraum zu beschreiben und zu quantifizieren. Dazu wird Alpine3D, ein physikalisch-basiertes Schneedeckenmodell, mit vollständiger Energiebilanzberechnung, im Zeitraum 2001–2020 mit den meteorologischen Variablen Lufttemperatur, Luftfeuchte, Niederschlag, Strahlung und Wind in stündlicher Auflösung angetrieben.
Verglichen werden drei meteorologische Forcing-Varianten, die sich in räumlicher Auflösung und Aufbereitung unterscheiden: (i) Stationsdaten der Geosphere Austria, die mit dem in Alpine3D integrierten MeteoIO-Modul räumlich interpoliert werden, (ii) ein hochaufgelöstes Grid-Produkt basierend auf SPARTACUS-Daten der Geosphere Austria sowie (iii) das vielfach verwendete Reanalyseprodukt ERA5-Land (räumliche Auflösung ca. 9 km). Im Gegensatz zu vereinfachten temperaturbasierten Schmelzansätzen, hängt die Schnee- und Gletscherschmelzmodellierung in Alpine3D nicht nur von Lufttemperatur und Niederschlag ab, sondern auch wesentlich von kurz- und langwelliger Strahlung sowie der topographischen Repräsentation (Hangneigung, Exposition, Abschattung). Entsprechend werden Unterschiede in der räumlich-zeitlichen Darstellung dieser Antriebsgrößen zwischen den Datensätzen analysiert und deren Auswirkungen auf die simulierte Schneedeckendynamik, Gletschermassenbilanz, sowie der Abflussgenerierung quantifiziert.
Die Modellergebnisse werden anhand unabhängiger Beobachtungsdaten evaluiert: Gletscher-Massenbilanzen, satellitenbasierte Schneebedeckungskarten für die Ausschmelzperiode sowie auf hydrologische Jahre basierende Abflussinformationen.
How well is my well? Capturing the effects of changes in snow cover on groundwater dynamics with a semi-distributed hydrological model
Bremer, K.
Staudinger, M.; Jeníček, M.; and Seibert, J.
Abstract/Description
Changes in winter precipitation, snow accumulation and the timing of snowmelt affect streamflow responses and groundwater storage, to which, for instance, summer low flows can be sensitive. Previous studies have examined the effects of snow cover on the groundwater storage dynamics in specific mountainous catchments, others examined the long-term annual changes in groundwater levels without explicit consideration of snow.
In this study, we use a dataset combined by CAMELS-CH catchments and quality-checked groundwater level data situated in or close to these catchments. The catchments cover different hydrological regimes, ranging from snow dominant, over transient to rain dominant. With this dataset, we aim to gain a better understanding of how the groundwater dynamics respond to changes in snow accumulation and snowmelt timing and how well we can simulate that with a conceptual hydrological model. For this we use simulations of the semi-distributed hydrological model HBV and evaluate them against the observed groundwater level data. For the catchments where the simulations are insufficient to capture groundwater dynamics, we look specifically at the reasons why. For example, there might be a close interaction between surface water and groundwater which is not represented in the model, or the groundwater dynamics are part of a larger system and disconnected from the fast processes within the catchment. For the catchments where the simulations are sufficient, the model set-up can be used to study how future changes in snow may affect catchment storage.
Verbesserung der Bodenfeuchteschätzung in alpinen Regionen dank SAR und Physik-informiertem Deep Learning
Telli, C.
Ferrario, I.; Cuozzo, G.; and Notarnicola, C.
Abstract/Description
Die Überwachung der Wasserverfügbarkeit in alpinen Regionen ist entscheidend für das Verständnis hydrologischer Dynamiken, der Entwicklung von Dürre und der Auswirkungen des Klimawandels in Gebirgsräumen. Die Bodenfeuchte ist in diesem Zusammenhang eine Schlüsselvariable, da sie die Abflussbildung, Evapotranspiration, Grundwasserneubildung und den Wasserstress der Vegetation steuert. Eine zuverlässige Schätzung der Bodenfeuchte in alpinem Gelände stellt jedoch aufgrund der starken räumlichen Heterogenität, der komplexen Topographie, der spärlichen In-situ-Beobachtungen und der sich rasch verändernden Landoberflächenbedingungen nach wie vor eine Herausforderung dar.
Das Synthetic Aperture Radar (SAR), insbesondere die Sentinel-1-Zeitreihen, bietet eine wertvolle Möglichkeit zur Überwachung der Bodenfeuchte, da es empfindlich gegenüber Oberflächenfeuchte ist, konsistente Aufnahmen bei jedem Wetter ermöglicht und eine hohe räumliche Auflösung bietet. Dennoch wird die SAR-Rückstreuung auch stark durch Vegetation, Oberflächenrauheit, lokalen Einfallswinkel und Landbedeckungsvariabilität beeinflusst. Diese Faktoren erschweren die direkte Ableitung der Bodenfeuchte aus SAR-Daten erheblich, insbesondere in komplexen Gebirgsregionen, in denen das SAR-Signal durch geometrische und radiometrische Verzerrungen beeinträchtigt wird. Infolgedessen weisen aktuelle SAR-basierte Algorithmen zur Bodenfeuchteschätzung häufig nur eine begrenzte Genauigkeit auf oder sind in alpinen Regionen nicht leicht anwendbar.
In dieser Studie schlagen wir ein Physik-informiertes Deep-Learning-Framework zur Schätzung der Bodenfeuchte anhand von SAR-Zeitreihen vor, das auf komplexes Gelände zugeschnitten ist. Der Ansatz kombiniert Sentinel-1-Rückstreubeobachtungen mit Bodenfeuchteschätzungen aus dem hydrologischen Modell WFLOW sowie mit Zusatzdaten wie geometrischen Informationen, statischen Umweltbeschreibungen und Landbedeckungsinformationen. Ein konvolutionelles Deep-Learning-Modell wird darauf trainiert, die Bodenfeuchte aus SAR-Zeitreihen zu schätzen, während physikbasierte Einschränkungen, die auf etablierten Formulierungen der SAR-Rückstreuung über vegetationsfreien und bewachsenen Böden beruhen, in die Verlustfunktion integriert werden, um die physikalische Konsistenz zwischen modellierter und beobachteter SAR-Rückstreuung zu fördern. Das Framework zielt darauf ab, bestehende Lücken in der SAR-basierten Bodenfeuchteschätzung zu schließen, indem es die komplementären Stärken der hydrologischen Modellierung und der Erdbeobachtungsdaten nutzt. Dadurch sollen Bodenfeuchteschätzungen in heterogenen alpinen Landschaften verbessert werden, während zugleich physikalische Interpretierbarkeit und Generalisierungsfähigkeit erhalten bleiben.
Retrospektive Rekonstruktion des Schneewasseräquivalents in ausgewählten Einzugsgebieten Südtirols durch die Integration von Fernerkundung und Schneemodellierung
Premier, V.
Nadalet, R.; Ghetta, S.; Dinale, R.; and Marin, C.
Abstract/Description
Das Schneewasseräquivalent (Snow Water Equivalent, SWE) ist eine zentrale Größe zur Bewertung der Wasserverfügbarkeit in Gebirgsregionen und zur Unterstützung hydrologischer Vorhersagen sowie des Wasserressourcenmanagements. Direkte SWE-Beobachtungen sind jedoch selten, da In-situ-Messungen in der Regel auf eine geringe Anzahl von Schneemesskissen beschränkt sind. Obwohl Satellitenbeobachtungen wertvolle räumliche Informationen liefern, bleibt die direkte Bestimmung des SWE eine Herausforderung. Passive Mikrowellensensoren können SWE abschätzen, leiden jedoch meist unter einer groben räumlichen Auflösung und einer verminderten Genauigkeit in komplexem Gebirgsgelände.
Neuere Studien haben das Potenzial der Integration hochauflösender (20 m) Produkte zur Schneebedeckungsfläche (Snow Cover Area, SCA), die aus optischer Fernerkundung gewonnen werden, in Schneemodelle aufgezeigt. Die räumliche und zeitliche Entwicklung der Schneebedeckung liefert wertvolle Informationen über die lokale Schneespeicherung und kann als indirekte Randbedingung für SWE-Schätzungen genutzt werden. Vereinfacht ausgedrückt gilt: Je länger der Schnee in einem bestimmten Pixel bestehen bleibt, desto größer sind die zu erwartende Schneespeicherung und das damit verbundene SWE. Die Assimilation von SCA-Beobachtungen in Grad-Tag-Modellen, die auf der Temperatur und/oder der Sonneneinstrahlung basieren, verbessert die SWE-Schätzung im Rahmen retrospektiver Rekonstruktion deutlich. Zudem wird die Rekonstruktion verlässlicher hochauflösender räumlicher SWE-Muster ermöglicht.
Im Rahmen des Risk Monitoring Project der Autonomen Provinz Bozen verfolgt diese Arbeit das Ziel, einen zuvor im Open Earth Monitor Project für das Vinschgau getesteten Workflow weiterzuentwickeln und zu verfeinern sowie dessen Anwendung auf weitere Einzugsgebiete auszuweiten. Die Methodik wird auf mehrere repräsentativen alpinen Einzugsgebiete in Südtirol angewendet, darunter das Villnößtal, das Gadertal, das Ahrntal und das Ultental. Die rekonstruierten SWE-Zeitreihen werden mit den Ergebnissen der operationellen schneehydrologischen Modellierungskette verglichen, die von der Provinz eingesetzt wird und auf dem Modell TopMelt–ICHIMOD basiert, das innerhalb des ARFFS-Systems implementiert ist.
Darüber hinaus werden die Modellergebnisse, soweit verfügbar, anhand von Beobachtungen neu installierter Finapp Cosmic Ray Neutron Sensors (CRNS) bewertet, die innovative In-situ-Schätzungen des SWE ermöglichen. Erste Ergebnisse unterstreichen das Potenzial einer durch SCA-Daten eingeschränkten SWE-Rekonstruktion zur Verbesserung des operationellen Schneemonitorings sowie der räumlichen Charakterisierung von Schneeressourcen in Gebirgsregionen.
Boden- und Standortserhebungen als Basis für eine dynamische hydrologische Systemzustandsbeschreibung
Klebinder, K.
Gadermaier, J.; Huber, T.; Zieher, T.; Horn, L.; Lechner, V.; Meißl, G.; Kohl, B.; and Markart, G.
Abstract/Description
Boden- und Standortserhebungen wurden in Österreich im Zuge von unterschiedlichen Erhebungsprogrammen durchgeführt. Zu vielen Erhebungen liegen bodenphysikalische Beschreibungen und Laboranalysen vor, die unter Nutzung von Pedotransferfunktionen (PTF) in bodenhydrologische Kenngrößen überführt werden können. Ableitbar sind Bodeneigenschaften wie Porenvolumen, hydraulische Leitfähigkeit sowie Parameter für die bodenhydraulische Modellierung. Dieser Beitrag stellt ein Konzept zur Ableitung dynamischer bodenhydrologischer Systemzustandsbeschreibungen vor.
Eine wesentliche Herausforderung stellt die Zusammenführung und Vereinheitlichung von Daten dar. Die Erhebungen erstreckten sich teilweise über mehrere Jahrzehnte; somit sind Änderungen in der Erhebungssystematik sowie in der Analytik zu berücksichtigen. Auch die Abweichungen von Grenzwerten und Definitionen zwischen land- und forstwirtschaftlichen Erhebungsmanualen sind zu berücksichtigen.
Zur Beschreibung des aktuellen Systemzustands ist der Füllgrad der Bodenspeicher von besonderer Bedeutung. Dieses Merkmal kann unter ökologischer Betrachtung (z.B. Trockenstress, mittlere Standortscharakteristik, Pflanzenverträglichkeit), aber auch aus Sicht von Naturgefahren (z.B. Retentionsvermögen bei Starkniederschlagsereignissen, Waldbrandgefahr, Hangstabilität/Rutschungsanfälligkeit) bewertet werden.
Über kontinuierliche hydrologische Modelle können der Wasserhaushalt eines Standortes, die Bodenfeuchte und die Abflussprozesse im Boden beschrieben werden. Durch den Antrieb der Modelle mit meteorologischen Daten aus der Vergangenheit, aber auch der Klimazukunft kann die Entwicklung des Systemzustands simuliert werden, um Anpassungsmaßnahmen zu definieren. Zeitliche Muster des Feuchtezustandes können berechnet und dargestellt werden (z.B. sommertrockene Standorte vs. sommernasse). Daraus können Szenarien gebildet werden, welche als Datengrundlage für Entscheidungsträger und als Input für Modelle verfügbar sind.
Durch Einbeziehung von tagesaktuellen meteorologischen Daten oder kurzfristigen Prognosen ist das System für Now- und Forecasting anwendbar. Über digitale Kartierungsverfahren können die Ergebnisse der standörtlichen Modellierung als flächenhafte Karten dargestellt werden.
Aktuell wird an der Datenimplementierung sowie an der Schnittstelle zum Modell LWF-Brook90 gearbeitet. Das Konzept wird in einer Pilotphase getestet, validiert und kontinuierlich verbessert.
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