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.
Registered Abstracts
ID: 3.17
|Scheidt, Katharina
Scheidt, Katharina
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.
ID: 3.15
|Bremer, Karin
Bremer, Karin
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.
ID: 3.12
|Schoonhoven, Jisca
Schoonhoven, Jisca
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.
ID: 3.10
|Rottler, Erwin
Rottler, Erwin
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.
ID: 3.9
|Lücking, Sophie
Lücking, Sophie
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.
ID: 3.8
|Strasser, Ulrich
Strasser, Ulrich
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.
ID: 3.27
|Premier, Valentina
Premier, Valentina
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.
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