A comparison of hydrological models for assessing the impact of land use and climate change on discharge in a tropical catchment

Hydrological modeling has become a widely accepted theoretical tool for water resources engineering and management. Rainfall-runoff models are used both for short and medium time management (for example flood forecasting) and long-time design purposes. However, the application of hydrological models is limited due to several reasons. One important limitation is imposed by the availability of data and parameter estimation. Discharges are only measured at a few selected river cross sections, leading to a small number of catchments for which the runoff calculated from the models might be verified. Further, the high spatial and temporal variability of the meteorological input (such as precipitation, temperature or wind) cannot fully be captured by the usually small number of meteorological stations. Radar measurement of precipitation can provide more detailed space time information on precipitation but unfortunately the reliability of the data is at present still low. Other influencing factors such as soil properties also vary considerably in space and even to some extent in time (for example macropores in soils). These problems among others make models which are based on physical principles only infeasible for many practical applications. Models which to some extent use analogous concepts can partly smoothen out the effects of variability and thus can often be successfully used for practical purposes. The limitation of these models lies in the fact that some of their parameters are not directly related to physically measurable quantities. Therefore those have to be estimated from observations using calibration techniques. 
This research work was aimed at developing an efficient, practical and robust methodology for parameter estimation (calibration) for a reliable hydrological modeling at gauged and ungauged basin. The main focus of this research was to bring more insight into the process of parameter estimation techniques in hydrological modeling. The other objective of this research work was to develop a methodology that enables regional estimation of parameters of a conceptual continuous water balance model based on physical catchment descriptor, which includes the land use, soil type, stream network, elongation and topographic attributes of the catchment. It aims at improving the weakness inherent in the traditional two-step regionalization approach in estimating the relationship between the model parameters and the physical catchment descriptor. The specific objectives of the research were to answer some basic question as listed below:

- How can we estimate hydrologically reliable parameters for modeling?
- How do different objective functions map parameter space during calibration?
- Can we calibrate a hydrological model using carefully selected critical events?
- Can we improve prediction and model diagnosis by including dynamic variability in parameters?
- How can we extend hydrologically reliable parameters from gauged to ungauged basins?

In this research, several algorithms, for example, ROPE, SRWP, HOP, ICE, RDPE and SAV algorithm were developed to answer the basic questions mentioned above. These algorithms were very useful for the robust and reliable hydrological modeling in gauged and ungauged basins. 
Die hydrologische Modellierung ist zu einem anerkannten theoretischen Hilfsmittel in der Wasserwirtschaft geworden. Niederschlagsabflussmodelle werden sowohl fur kurz und mittelfristige Fragestellungen (wie z.B. Hochwasservorhersage), als auch fur langfristige Planungszwecke eingesetzt. Allerdings ist der Einsatz von hydrologischen Modellen aus verschiedenen Grunden beschrankt. Eine wesentliche Einschrankung fur den Einsatz von hydrologischen Modellen ist die Datenverfugbarkeit und die Parameterabschatzung. Abflusse werden nur an einzelnen ausgewahlten Flussquerschnitten gemessen, weshalb es nur eine geringe Anzahl von Einzugsgebieten gibt, fur die der berechnete Abfluss nachgepruft werden kann. Des Weiteren kann die hohe raumliche und zeitliche Variabilitat der meteorologischen Eingangsdaten wie Niederschlag, Temperatur oder Wind nicht vollstandig von der in der Regel geringen Anzahl an Wetterstationen erfasst werden. Radarmessungen konnen eine detailliertere raumliche und zeitliche Auflosung des Niederschlags liefern, allerdings ist die Verlasslichkeit dieser Daten immer noch gering. Andere beeinflussende Faktoren, wie z.B. Bodeneigenschaften, variieren raumlich ebenfalls deutlich und in manchen Fallen sogar zeitlich (z.B. Makroporen im Boden). Durch diese und andere Probleme sind physikalisch-basierte Modelle fur viele praktische Anwendungen nicht verwendbar. Verschiedene Modelle, die auf teilweise gleichen Konzepten basieren, konnen die Einflusse der Variabilitat herausfiltern und somit oft erfolgreich fur praktische Aufgaben eingesetzt werden. Die Einschrankung bei solchen Modellen beruht darauf, dass einige ihrer Parameter nicht direkt mit physikalisch messbaren Grosen zusammenhangen. Deshalb mussen solche Parameter durch Beobachtungen mit Hilfe von Kalibrierungsmethoden abgeschatzt werden.
Das Ziel dieser Forschungsarbeit war die Entwicklung von effektiven, praktischen und stabilen Methoden der Parameterabschatzung, welche fur eine zuverlassige hydrologische Modellierung sowohl in beobachteten als auch in unbeobachteten Einzugsgebieten eingesetzt werden sollen.
Der Schwerpunkt wurde darauf gelegt, einen vertieften Einblick im Prozess der Parameterschatzung in der hydrologischen Modellierung zu bekommen. 
Ein weiteres Ziel war die Entwicklung einer Methodik zur regionaler Parameterschatzung eines auf physikalischen Eigenschaften des Einzugsgebietes basierendes konzeptionelles kontinuierliches Wasserbilanzmodells. Unter den physikalischen Eigenschaften befinden sich Landnutzung, Bodentyp, Struktur und Lange des Flussnetzwerks sowie die Topographie des Einzugsgebietes.
Durch Schatzung der Beziehung zwischen den Modellparametern und den physikalischen Grosen im Einzugsgebiet zielt es die Methodik an, die im traditionell zweistufigen Regionalisierungsansatz angeborenen Schwachstellen zu mindern. Ferner sollten grundsatzliche Fragen beantwortet werden, wie z.B.:

-	Wie konnen die fur das Modellieren hydrologisch zuverlassige Parameter abgeschatzt werden?
-	Wie bilden unterschiedliche Zielfunktionen den Parameter-Raum wahrend der Kalibration ab?
-	Kann ein hydrologisches Modell mit sorgfaltig ausgewahlte kritischen Ereignisse kalibriert werden?
-	Konnen Vorhersage und Modelldiagnose durch Einschluss dynamischer Variabilitat in Parametern verbessert werden?
-	Wie konnen hydrologisch zuverlassige Parameter von beobachtete auf unbeobachtete Einzugsgebiete ausgeweitet werden?

In dieser Forschungsarbeit wurden zur Beantwortung der obenerwahnten Fragen mehrere Algorithmen (z.B. ROPE, SRWP, HOP, ICE, RDPE und SAV) entwickelt. Diese haben sich fur eine robuste und zuverlassige hydrologische Modellierung sowohl in beobachteten als auch in unbeobachteten Einzugsgebieten als sehr nutzlich erwiesen.

Robust parameter estimation in gauged and ungauged basins

Classification has been considered a fundamental step towards improved catchment hydrology science. Catchments classification has been traditionally carried out via Linnaeus-type cluster analysis, mainly represented by hierarchical approaches and methods based on partitioning of hydrological data set. This paper proposes a new scheme where the classification procedure is based on similarity interpreted as distances between catchments. The similarity or distance is defined under the following premises:

1. similar catchments behave similarly;
2. similarity can be described with catchments' characteristics; and
3. hydrological models are able to capture catchments' similarity.

If many sets of model parameters lead to similar model performance for two catchments, they are considered as similar catchments. To implement the proposed scheme, two procedures, namely multidimensional scaling (MDS) and local variance reduction (LVR), are undertaken to construct a configuration of n catchments' characteristics in Euclidean space using information about similar performance between the catchments. The MDS is used to determine the appropriate dimension of the Euclidean space and the LVR is used to obtain the transformation matrix and the coordinates in the transformed Euclidean space. This scheme avoids the idea of parametric regression-based regionalization approaches where a regression function is pre-defined between model parameters and catchment descriptors. In the aforementioned approach, the function that is selected is usually subjective and arbitrary and one can also argue that a priori function is neither able to represent the highly complex hydrological processes nor consider the interdependences amongst model parameters.

The proposed scheme is initially tested with a research version of the HBV-IWS model on a number of catchments within the Rhine Basin. Additionally a modified Xinanjiang model is applied to the same catchments to check if the assumption of invariant catchment similarity holds true. Invariant catchment similarity here assumes the catchments genuinely carry their similarities independent of the model used for simulation. This test is also a backstop measure to determine if the models under consideration are capturing the underlying simplified hydrological processes in a rational manner. The scheme will be extended to regional calibration of rainfall runoff models as well as regional drought or flood studies once similarity within catchments has been established. The proposed scheme will eventually contribute to the PUB (Predictions in Ungauged Basins) initiative. 
Klassifikationsverfahren sind ein fundamentaler Schritt in Richtung besserer Einzugsgebietshydrologie. Einzugsgebietsklassifikation wurde traditionell durch Linnaeus-Cluster Analysis, hauptsachlich basierend auf hierarchischen Ansatzen und Methoden der Partitionierung hydrologischer Datensatze, durchgefuhrt. Diese Arbeit schlagt ein neues Schema vor, bei dem die Klassifikation auf Ahnlichkeit, interpretiert als Abstand zwischen Einzugsgebieten, basiert. Die Ahnlichkeit oder Distanz wird unter den folgenden Voraussetzungen definiert:

1. Ahnliche Einzugsgebiete verhalten sich ahnlich.
2. Ahnlichkeit kann durch Gebietseigenschaften beschrieben werden.
3. Hydrologische Modelle konnen die Ahnlichkeit von Einzugsgebieten abbilden.

Wenn viele Parametersatze eines Modells bei zwei Einzugsgebieten zu gleicher Modelleffizienz fuhren, konnen sie als ahnliche Gebiete bezeichnet werden. Um das vorgeschlagene Schema zu implementieren, wurden zwei Verfahren, namlich multidimensional scaling (MDS) und local variance reduction (LVR), angewandt, um eine Konfiguration von n Gebietseigenschaften im Euklidischen Raum, basierend auf Informationen uber ahnliche Modelleffizienz, zu konstruieren. MDS wird benutzt, um die notwendige Dimension des Euklidischen Raums zu ermitteln und mit LVR werden die Transformationsmatrix und die Koordinaten im transformierten Euklidischen Raum bestimmt. Die Methode umgeht die Idee der parametrischen, regressionsbasierten Regionalisierungsansatze, bei denen eine Regressionsbeziehung zwischen Modellparametern und Gebietseigenschaften vorgegeben wird. Dabei wird die Form der Beziehung normalerweise subjektiv und willkurlich gewahlt und man kann argumentieren, dass diese a proiri definierte Funktion weder die hochkomplexen hydrologischen Prozesse noch die Abhangigkeiten zwischen Modellparametern wiedergeben kann.

Die vorgestellte Methode wird zuerst mit einer Forschungsversion des HBV Modells und einigen Teileinzugsgebieten des Rheins getestet. Zusatzlich werden die Ergebnisse mit dem Resultat einer Anwendung des modifizierten Xinanjiang Modells der selben Einzugsgebiete verglichen, um zu uberprufen, ob die Annahme der invarianten Gebietsahnlichkeit gultig ist. Invariante Gebietsahnlichkeit nimmt in diesem Fall an, dass die Einzugsgebiete selbst, unabhangig vom gewahlten Modell, ihre Ahnlichkeit in sich tragen. Dieser Test stellt auch sicher, dass die gewahlten Modelle die zu Grunde liegenden hydrologischen Prozesse sinnvoll abbilden konnen. Die Methode soll auf die regionale Kalibrierung von hydrologischen Modellen und regionale Hoch- und Niedrigwasserstudien erweitert werden, sobald die Ahnlichkeit von Einzugsgebieten erfasst ist. Damit konnte das Verfahren zukunftig zu der PUB Initiative (Predictions in Ungauged Basins) der IAHS (International Association of Hydrological Sciences) beitragen.

Application of a non-parametric classification scheme to catchment hydrology

This study was aimed at developing a practical, robust and physically reasonable methodology for estimation of design flood under data scarce conditions. Due to lack of sufficient discharge data and inconstant hydrological conditions, application of discharge-frequency analysis or calibration of a hydrological model is not always viable. In such cases model parameters are obtained through regionalization procedure. 

The main objective of this study was to derive a regionalization methodology for flood predictions in ungauged catchments, which is strictly based on physically reasonable transfer functions and adequately addresses the problem of parameter equifinality. A possibility of assessment of impact of land use changes on flood characteristics was also investigated during the study.

An event based hourly Nash cascade model was developed to derive the direct runoff hydrograph from rainfall time series. The model was implemented on a semi-distributed scale, i.e. the direct runoff hydrograph is estimated at sub-catchment scale, and then it is routed to the outlet of the catchment using the Muskingum routing procedure. The model uses three parameters, the runoff coefficient (RC), the number of reservoirs (N) and a reservoir constant (K). For ungauged catchments, the model parameters RC, N and K must be estimated through a regionalization procedure. 

The study was conducted using 209 rainfall-runoff events from 41 mesoscale catchments in the south-west region of Germany. Among the 41 catchments, 22 were used for optimization of the regionalization methodology and 19 were used for its validation. Areal rainfall time series for the events were estimated through external drift kriging. Various event and catchment specific hydrological characteristics, describing event specific conditions were estimated for each of the events.

Four different approaches were employed to derive four different transfer functions for RC: a multiple linear transfer function (MLTF), an artificial neural network transfer function (ANNTF), a fuzzy logic transfer function (FLTF) and a logistic transfer function (LoTF). ANNTF, FLTF and LoTF exhibited a high goodness fit performance for the events in the regionalization as well validation set. In order to investigate whether the transfer functions are physically reasonable, validation for physical relationships was carried out by comparing the signs of derivatives of the functional relationships between the predictors and RC, as featured in the transfer functions, with the signs of derivatives of the physical relationships. The validation revealed that the response of ANNTF and FLTF to hydrological changes often conflicts with the response of the physical relationships. On the other hand, the response of LoTF was consistent with that of the physical relationships, which indicates that it is physically reasonable. 

The Nash cascade parameters N and K exhibit strong inter-parameter relationship which can be represented by a power function with an exponent (α = -1.0) and a coefficient β. Therefore, regionalization of K and the coefficient β was carried out, where N can be estimated by using K and the inter-parameter function. The transfer functions were optimized by using mean Nash-Sutcliffe coefficient as an aggregated goodness fit measure for a set of gauged catchments. 

During the optimization and the validation of the transfer functions, highly acceptable aggregated goodness fit performance was achieved, which indicates that the transfer functions are both reliable and efficient at transferring the model parameters to ungauged catchments. The validation of the transfer functions for physical relationships was carried out by comparing the change in the shape of modeled unit hydrograph, due to change in the hydrological characterisics, with the change anticipated from the a priori knowledge of runoff propagation processes. 

The comparisons with the existing common practices, such as SCS curve number method and the Lutz procedure, revealed that for the study area under consideration, the regionalization methodology performs better than the existing practices. The regionalization methodology is built on physically reasonable relationships with event as well as catchment specific hydrological characteristics. Therefore, it is robust and suitable for both the temporal as well as the spatial transfer of the model parameters. The assessment of impact of land use changes on flood characteristics was carried out for three different land use scenarios in the catchment Tubingen. The attempt led to the conclusion that there is a reasonable chance of using such methodology for assessment of impact of land use changes. 
Diese Untersuchung beschaftigte sich mit der Entwicklung einer praktischen, robusten und physisch begrundeten Methodologie zur Schatzung der Bemessungshochwasser und ihrer Eigenschaften in Regionen mit mangelhafter Datengrundlage. Allerdings ist, aus Mangel an ausreichenden Abflussdaten und nicht-stationaren hydrologischen Verhaltnissen, die Anwendung der die Abfluss-Frequenz Analyse oder Kalibrierung eines hydrologischen Modells nicht immer geeignet. In diesem Fall mussen, anstelle der Kalibrierung, die Modell-Parameter mit einem Regionalisierungsverfahren berechnen werden. 

Das Hauptziel dieser Untersuchung war es, eine Regionalisierungsmethodologie zu entwickeln, die auf physisch begrundeten Transfer-Funktionen basiert und das Parameter-Identifizierungs- Problem adaquat berucksichtigt. Zusatzlich wurde untersucht, ob es moglich ist, die Auswirkungen von Landnutzanderungen auf die Hochwasser-eigenschaften zu bewerten.

Es wurde ein ereignisbasiertes Nash-Kaskade-Modell mit einstundiger Auflosung entwickelt, um den Hydrographen des Direktabflusses aus der Niederschlagszeitreihe abzuleiten. Das Modell wurde auf ein semi-flachendifferneziertes Modellgebiet angewendet, d.h. die Abflussganglinie wird fur Untereinzugsgebiet geschatzt, dann die Abflussganglinie an der Mundung des Einzugsgebiet mit Muskingum Routing-Verfahren weiterleitet. Das Modell verwendet drei Modellparameter, den Abfluss Koeffizienten (RC), die Zahl der Reservoire (N) und die Reservoir Konstante (K). Fur unbeobachteten Einzugsgebieten, mussen die Modellparameter RC, N und K durch ein Regionalisierungsverfahren geschatzt werden.

Die Untersuchung wurde mit 209 Niederschlag-Abfluss Ereignissen aus 41 Einzugsgebieten im Sud-Westen von Deutschland durchgefuhrt. Von den 41 Einzugsgebieten, wurden 22 zur Ableitung der Regionalisierungsmethodologie und 19 zur Validierung der Methodologie verwendet. Der Gebietsniederschlag fur die Ereignisse wurde durch Externe-Drift-Kriging abgeschatzt. Fur jedes Regenereignis wurden verschiedene sowohl ereignis-, als auch einzugsgebietsspezifische hydrologische Merkmale bestimmt.

Vier verschiedene Ansatze zur Ableitung vier verschiedener Transfer-Funktionen fur RC wurden verwendet: eine multiple lineare Transfer-Funktion (MLTF), eine neuronales Netzwerk Transfer-Funktion (ANNTF), eine Fuzzy-Logik Transfer-Funktion (FLTF) und eine logistische Transfer-Funktion (LoTF).

Bei der Regionalisierung und Validierung zeigten ANNTF, FLTF und LoTF hohe Anpassungsguten. Um zu untersuchen, ob die Transfer-Funktionen physikalisch sinnvoll sind, wurde eine Validierung des physikalischen Zusammenhangs durchgefuhrt. Die Vorzeichen der Ableitungen des funktionalen Zusammenhangs zwischen Predigtoren und RC in der jeweiligen Transfer-Funktion wurden mit den Vorzeichen verglichen, die sich aus dem Wissen uber den physikalischen Zusammenhang ergeben. Die Validierung zeigte auf, dass die Reaktion der ANNTF und FLTF auf hydrologische Veranderungen oft den physikalischen Beziehungen widerspricht. Auf der anderen Seite hat die Validierung von LoTF fur die physikalischen Beziehungen gezeigt, dass die Vorzeichen der Ableitungen der funktionalen Beziehungen den physikalischen Beziehungen, ubereinstimmen. Somit ist LoTF robust und physisch sinnvoll.

Die Nash-Kaskade Parameter N und K besitzen stark Beziehung mit einander und die mit einer interparametrischen Funktion formulieren kann. Die inter-parametrische Funktion kann durch eine Potenzfunktion mit einem Exponent α = -1,0) und einem Koeffizient (β) reprasentiert werden. Daher wurde eine Regionalisierung von K und β durchgefuhrt, wobei N mittels K und der interparametrischen Funktion geschatzt werden kann. Die Transfer-Funktionen wurden uber den gebietsgemittelten Nash-Sutcliffe Koeffizient (NS) optimiert, als ein aggregiertes Mas der Anpassungsgute fur ein Set an beobachteten Einzugsgebieten.

Die Anpassungsgute Leistung der abgeleitete Regionalisierungsmethodologie bei der Optimierung und der Validierung deutet darauf hin, dass die Methodologie hoch effizient ist zur Abschatzung des Hochwasser in den unbeobachteten Einzugsgebieten. Die Regionalisierungsmethodologie basiert auf physikalisch begrundeten Beziehungen zu Ereignis- und Einzugsgebietspezifischen hydrologischen Merkmalen. 

Der Vergleich mit ublicherweise verwendeten Anwendungen, wie zum Beispiel der SCS-Curve-Number Methode und dem Lutz Verfahren, ergab, dass die Regionalisierungsmethodologie fur das Untersuchungsgebiet zu besseren Ergebnissen fuhrt als die ublichen Anwendungen. Diese Bewertung von Landnutzungsanderungen wurde fur drei verschiedene Landnutzungsszenarien im Einzugsgebiet Tubingen durchgefuhrt. Der Versuch fuhrte zu der Aussage, dass es moglich ist, die Methodologie zur Bewertung der Beeinflussung von Landnutzanderungen anzuwenden.

Regionalization of an event based Nash cascade model for flood predictions in ungauged basins

The concentration of greenhouse gases in the atmosphere has increased due to tremendous human fossil fuel consumption since the Industrial Revolution. This is most likely the cause for an observed global increase in the average temperature and for the changing climate. It is expected that further global warming will have drastic ecological and economic impacts.
No single technology will be sufficient to achieve the necessary emission reductions. Carbon dioxide capture and storage (CCS) is a promising technology which could make a substantial contribution. It is a process which captures CO2 from large local sources and then stores it away from the atmosphere. Storage capacity estimates for deep saline aquifers are most promising. The initial procedure for selecting a few aquifers for a CCS project is called site screening. Aquifers identified in site screening then have to prove their suitability in further investigations. Site screening is a challenging task, since usually few data are available and the prognosis of the complex processes occurring in a reservoir after CO2 injection is difficult.
This study aims at improving the insight into CO2 injection processes in geological formations to assist site screening. The criteria in site screening include the estimation of the storage capacity, which should be sufficient to store the long-term production of the CO2 source, and the long-term ability to store CO2 ,which is related to the efficiency of the project and risk arising due to possible CO2 leakages. At first, the statistical characteristics of storage sites in potential geological formations are calculated by analysis of a large database. The parameter ranges and distributions are used to define typical reservoirs and serve as a basis for generating random reservoir setups respecting statistical characteristics. The relation of forces occurring in reservoirs after CO2 injection is analysed by dimensional analysis. By the identification of dominant forces and processes, reservoirs with different parameter setups are compared with respect to their potential CO2 storage capacity and risk. A sophisticated concept for estimating the CO2 storage capacity of geological formations is developed. Detailed, time-dependent storage-capacity estimates are calculated in numerical experiments. The results are interpreted using the simultaneously calculated ratios of forces. The influence of individual reservoir parameters on storage capacity and risk is investigated in a sensitivity analysis. Finally, a risk analysis on potential
CO2 leakage through pre-existing wells is performed. In numerous numerical experiments, individual parameters are randomly sampled from the statistical parameter distributions and leakage is calculated. A risk surface is derived which represents the average risk for CO2 leakage through pre-existing wells for any site with unknown reservoir properties. 
Aufgrund des enormen Verbrauchs an fossilen Brennstoffen in den letzten 160 Jahren, stieg die Konzentration der Treibhausgase in der Atmosphare stark an. Dieser Anstieg der Treibhausgaskonzentrationen ist mit groster Wahrscheinlichkeit die Ursache fur den weltweiten Temperaturanstieg und die beobachteten Klimaveranderungen. Man erwartet, dass ein weiterer Temperaturanstieg zu tiefgreifenden okologischen Veranderungen und okonomischen Belastungen fuhren wird.
Eine einzelne Technologie oder Masnahme wird die notige Verringerung der Treibhausgasemissionen nicht leisten konnen, deshalb muss gleichzeitig eine ganze Reihe an Masnahmen ergriffen werden. Zu diesen Masnahmen gehoren z.B. eine effizientere Energiegewinnung und -nutzung, der Ausbau der Nutzung regenerativer Energien, die erhohte Verwendung treibhausgasarmer Brennstoffe sowie die Abscheidung des CO2 im Abgasstrom von grosen CO2-Produzenten und die anschliesende Einlagerung in tiefe geologische Schichten oder der Tiefsee (CCS). 
Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Abscheidung und Speicherung von CO2 in tiefen geologischen Schichten. Mit der vorliegenden Arbeit soll das Prozessverstandnis von CO2 Injektionen in geologische Formationen verbessert werden um die anfangliche Standortauswahl innerhalb einer Region zu unterstutzen. Diese Phase eines Projekts ist typischerweise durch einen Mangel an detaillierten Standortinformationen gekennzeichnet. Um eine Vorauswahl treffen zu konnen, muss dennoch die Speicherkapazitat einer Formation abgeschatzt werden. Auserdem muss die Eignung der Formation das CO2 uber lange Zeitraume sicher verwahren zu konnen nachgewiesen werden. Dieser Nachweis ist notig um den Projekterfolg sicherzustellen sowie eventuelle Risiken zu vermeiden. Die Untersuchung dieser Fragestellungen erfolgt in dieser Arbeit uber die statistische Analyse einer Datenbank relevanter Formationsparameter, sowie uber analytische und numerische Experimente.

Evaluation of CO2 injection processes in geological formations for site screening

This thesis deals with the application of distributed conceptual hydrological models for the simulation of climate and land use change impact, and the quantification of prediction uncertainty. The following four main questions are addressed:

- Can we model the impact of global change on water resources, and what kind of models are necessary to predict the effect of land use change on the water balance in a catchment?
- How can we use these models within current policy approaches such as integrated water resources management? Is it possible to integrate regional-scale models to simulate and evaluate interdisciplinary water management scenarios?
- What will be the impact of a changing climate and land use on the water resources in a catchment?
- In general, how can we quantify the uncertainties associated with such simulations in a universally-valid framework?

Most of the results which are presented here have been achieved within the framework of the EU-funded project RIVERTWIN, an acronym for “A Regional Model for Integrated Water Management in Twinned River Basins''. In light of the EU Water Framework Directive and the EU-Water Initiative, this project has dealt with adjusting, testing and implementing an integrated regional model for the strategic planning of water resources management in twinned river basins under contrasting ecological, social and economic conditions. The regional model allows for the impact assessment of demographic and economic development and the effects of global climate and land use changes on the availability and quality of water bodies in humid-temperate, subhumid tropical as well as semiarid regions. The existing integration framework was first tested in the European Neckar basin, which has high data availability and adequate data density. The transferability of the model to other regions with different economic levels, ecological standards and with low data availability was tested using the Oueme basin in Benin (West Africa).

To reach these goals, the semi-distributed, conceptual HBV model was transformed into a raster-based version. Four regionalisation methods for parameter estimation were developed and compared. Model integration with the groundwater flow model was achieved by exchanging simulated groundwater recharge and baseflow. To assess the impact of global change, four climate and four land use scenarios in the Neckar basin and two climate and four land use scenarios in the Oueme basin were simulated. In the Neckar, the results were compared to the conceptual model LARSIM, which is operational at the State Institute for Environmental Protection Baden-Wurttemberg.

Finally, a new uncertainty analysis methodology was developed. It is based on the separation of model error into input and process-based uncertainty sources. The model error due to uncertain meteorological data can be quantified by stochastic methods. The process uncertainty can be derived from the model sensitivity with respect to the parameter groups describing the considered process. Both parts together can be used to define a consistent error model that improves the calibration and uncertainty estimation of the environmental models.

The thesis is structured in the following way: In Chapter 2, after a short review of hydrological modelling, the basics of regionalisation, integrated water resources management, the LARSIM and HBV models, and the basics of uncertainty analysis are introduced. Chapter 3 provides some details on the study sites chosen for this thesis, the Neckar basin and the Oueme basin, and the available data for these sites. Chapter 4 forms the core of this thesis, by providing the description of the distributed HBV model, the regionalisation methods, the integration concept and the climate scenarios. The results for both of the basins are presented in Chapter 5. A new uncertainty analysis method is introduced and demonstrated by a case study in Chapter 6. Chapter 7 closes the thesis with a summary, some general conclusions and an outlook on future work. 
Die Arbeit beschaftigt sich mit der Anwendung raumlich verteilter konzeptioneller hydrologischer Modelle zur Simulation der Auswirkungen von Klima- und Landnutzungsanderungen auf den Wasserhaushalt mesoskaliger Einzugsgebiete. Die vier Hauptfragestellungen sind:
- Wie kann man die Auswirkungen von global change auf die Wasserressourcen eines Einzugsgebiets beschreiben und welche Modelle sind notwendig, um diese abschatzen zu konnen?
- Wie kann man solche Modelle fur die integrierte Bewirtschaftung von Einzugsgebieten nutzen? Ist es moglich, regionale Modelle verschiedener Sektoren zu integrieren, um interdisziplinare Bewirtschaftungsszenarien zu evaluieren?
- Welche Auswirkungen hat ein sich anderndes Klima auf die Wasserressourcen eines Einzugsgebiets?
- Wie kann man die Unsicherheiten solcher Simulationen, auch in einem allgemeinen Kontext, sinnvoll abschatzen?

Die Arbeit wurde uberwiegend im Rahmen des EU-Projekts RIVERTWIN (A Regional Model for Integrated Water Management in Twinned River Basins'') erstellt. Dessen Ziel war die Aufstellung eines integrierten regionalen Modells zur strategischen Planung der Bewirtschaftung von Einzugsgebieten unter verschiedenen okologischen, sozialen und okonomischen Bedingungen im Sinne der EU-Wasserrahmenrichtlinie und der EU-Wasserinitiative. Dieses regionale Modell bildet die Effekte der demographischen und wirtschaftlichen Entwicklung sowie globaler Klima- und Landnutzungsanderungen auf die Wassermenge und -qualitat der Gewasser in feucht-gemasigten, subhumid tropischen und semiariden Gebieten ab. Die Modellintegration wurde zuerst im mitteleuropaischen Neckareinzugsgebiet mit guter Datenverfugbarkeit erprobt. Die Ubertragbarkeit des Ansatzes auf weitere Regionen mit anderem okonomischen Niveau, okologischen Standards und geringerer Datenverfugbarkeit wurde im Oueme Einzugsgebiet in Benin (Westafrika) getestet. 

Zu diesem Zweck wurde das raumlich aggregierte HBV-Modell in eine rasterbasierte Version umgewandelt. Zur Bestimmung der Modellparameter wurden vier Regionalisierungsmethoden entwickelt und verglichen. Die Verknupfung mit dem Grundwassermodell MODFLOW wurde durch Austausch der simulierten Grundwasserneubildung und des Basisabfluss realisiert. Zur Abschatzung der Auswirkungen von global change wurden zwei beziehungsweise vier Klima- und jeweils vier Landnutzungsszenarien simuliert. Im Neckareinzugsgebiet konnten die Ergebnisse mit dem Modell LARSIM der Landesanstalt fur Umwelt, Messungen und Naturschutz verglichen werden. Abschliesend wurde eine neue Methode zur Analyse der inharenten Modellunsicherheit entwickelt. Diese stutzt sich auf die Aufteilung der Fehler in meteorologische und prozessbasierte Anteile. Die Unsicherheit der Eingangsdaten kann mithilfe von stochastischen Methoden beschrieben werden. Die Prozessunsicherheit schlieslich wird aus der Modellsensitivitat bezuglich bestimmter Parametergruppen abgeleitet. Zusammen kann die Summe beider Teile zur Definition eines plausiblen Fehlermodells genutzt werden, das die Kalibrierung hydrologischer Modelle deutlich verbessert.

Jens Götzinger

Papers

Distributed conceptual hydrological modelling - simulation of climate, land use change impact and uncertainty analysis