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Objective derivation of climate indices for the assessment of catchment area sensitive contributions to flood events alongside the Danube
Nikta Madjdi
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Geowissenschaften, Geographie und Astronomie
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Meteorologie
Betreuer*in
Christoph Matulla
DOI
10.25365/thesis.72207
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-19343.46942.870049-6
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Hochwasser, die durch Extremwetterereignisse ausgelöst werden, stellen eine immer größere Herausforderung für die Gesellschaft dar. Frühwarnsysteme sind daher notwendig um Menschenleben retten und rechtzeitig Maßnahmen zum Schutz von Gebäuden und Infrastruktur ergreifen zu können. Die Kenntnis über hochwasserauslösende Niederschlagsequenzen können dabei helfen, diese Frühwarnsysteme künftig auch im Hinblick auf den Klimawandel weiter zu verbessern. Diese Arbeit folgt den Ergebnissen von Enigl et al., 2019 für das nördliche Flachland (Northern Lowlands) in Österreich. Das Ziel der Arbeit besteht darin, tagesbasierte Niederschlagssequenzen, sogenannte Climate Indices (CIs), die Hochwasser entlang der österreichischen Donau auslösen, zu identifizieren, indem das nördliche Flachland auf Einzugsgebietsbasis der Donauzubringer verfeinert wird. Der Zusammenhang zwischen Niederschlag im Einzugsgebiet des Zubringers und Wasserstand- bzw. Abflussmessungen an hydrologischen Messstellen im Zubringer wird mittels Kreuzkorrelation untersucht. Die verwendeten Hochwasserereignisse setzen sich zusammen aus Hochwasserschadereignissen wie auch Hochwassermessungen an Donaumessstationen. Dabei wird untersucht, ob unterschiedlich beeinflusste Regionen entlang der Donau identifiziert werden können. Für diese Regionen werden hochwasserauslösende stromaufwärts liegende Zubringer bestimmt. Es werden dafür sowohl Kreuzkorrelationen zwischen Einzugsgebietsniederschlag und Donaumessstationen innerhalb der Region durchgeführt, als auch über Stationsmessungen in den Zubringern innerhalb der Woche vor dem Hochwasserereignis verwendet. Aus diesen Ergebnissen werden regional differenzierte Niederschlagssequenzen auf Tagesbasis aus gegitterten Niederschlagsdaten innerhalb der betreffenden Einzugsgebiete mittels EOF Analysen berechnet. Die aus den EOF Analysen resultierenden Eigenvektoren sind die gesuchten CIs. Die EOF Analysen werden sowohl für alle Hochwasserereignisse gemeinsam als auch jeweils für Schadereignisse und für Hochwassermessungen an Donaumessstationen durchgeführt. Der Niederschlag im Einzugsgebiet eines Zubringers lässt sich gut über die Wasserstand- und Abflussmessungen der zugehörigen hydrologischen Messstationen beschreiben, die sich nahe an der Einmündung zur Donau befinden. Insgesamt wurden 212 Hochwasserereignisse in einem 1 km Puffer um die Donau registriert. Es können damit sechs Regionen entlang der Donau identifiziert werden, die von Hochwassern geprägt sind. Für jede dieser sechs Regionen wurden jeweils ein bis drei Zubringer untersucht die Hochwasser in diesen Regionen auslösen. Deren EOF Analysen ergeben je nach Distanz zwischen den Zubringern und den Regionen häufig Niederschlagsmaxima am selben Tag des Hochwasserereignisses bis 3 Tage vorher. Die statistische Aussagekraft der Ergebnisse wird größer, je mehr Hochwasserereignisse zur Verfügung stehen. Je näher der Zubringer zur Region liegt, desto näher liegt das Niederschlagsmaximum am Tag des Hochwassereintritts. Je weiter eine Region stromabwärts liegt, desto unwahrscheinlicher hat ein Zubringer eine Auswirkung auf das Hochwasserereignis in dieser Region.
Abstract
(Englisch)
Floods triggered by extreme weather events represent an ever greater challenge for society. Early warning systems are therefore necessary to save human lives and to be able to take protective measures for buildings and infrastructure. Knowledge about flood-triggering precipitation sequences can help to further improve these early warning systems in the future, also with regard to climate change. This work follows the results of Enigl et al., 2019 for the Northern Lowlands in Austria. The aim of this thesis is to identify daily-based precipitation sequences, namely Climate Indices (CIs), triggering floods along the Austrian Danube by refining the Northern Lowlands on a catchment area basis of the Danube tributaries. The connection between precipitation in the catchment area of the tributary and water level and discharge measurements at hydrological monitoring stations in the tributary is investigated through cross-correlation. The flood events used consist of flood damage events as well as flood measurements at Danube monitoring stations. It is investigated whether differently influenced regions along the Danube can be identified. For these regions, flood-triggering upstream tributaries are determined. For this purpose, cross-correlations between catchment area precipitation and Danube monitoring stations within the region are calculated, as well as station measurements in the tributaries within the week before the flood events are used. From these results, regionally differentiated daily-based precipitation sequences are calculated from gridded precipitation data within the respective catchment areas through EOF analysis. The eigenvectors resulting from the EOF analysis are the sought for CIs. The EOF analysis is calculated for all flood events as well as for damage events and for flood measurements at Danube measuring stations separately. Precipitation in the catchment area of a tributary can be well described by the water level and discharge measurements of the associated hydrological measuring station, if they are located as close as possible at the inflow to the Danube. A total of 212 flood events were registered in a 1 km buffer around the Danube. Six regions along the Danube can be identified, that are characterised by flood events. For each of these six regions, one to three tributaries were investigated that trigger floods in these regions. Depending on the distance between the tributaries and the regions, their EOF analysis show precipitation maxima on the same day of the flood event up to 3 days before. The statistical significance of the results increases the more flood events are available. The closer the tributary is to the region, the closer the precipitation maximum is on the day of the flood event. The further downstream a region lies, the less likely a tributary has an effect on flood events in this region.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Klimaindizes CI EOF Analyse Niederschlag Einzugsgebiet Zubringer Hochwasser Donau Klima Klimawandel
Schlagwörter
(Englisch)
Climate Indices CI EOF analysis precipitation catchment area tributary floods Danube climate climate change
Autor*innen
Nikta Madjdi
Haupttitel (Englisch)
Objective derivation of climate indices for the assessment of catchment area sensitive contributions to flood events alongside the Danube
Paralleltitel (Deutsch)
Objektive Ableitung von Climate Indices für die Bewertung von einzugsgebietssensitiven Beiträgen zu Hochwasserereignissen entlang der Donau
Publikationsjahr
2022
Umfangsangabe
xv, 63 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Christoph Matulla
Klassifikationen
38 Geowissenschaften > 38.80 Meteorologie: Allgemeines ,
38 Geowissenschaften > 38.82 Klimatologie
AC Nummer
AC16605756
Utheses ID
64418
Studienkennzahl
UA | 066 | 614 | |