Identifikation und Reduktion struktureller Unsicherheiten in hydrologischen Modellen

Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes auf folgende URN: urn:nbn:de:hbz:294-50569 URL: http://hss-opus.ub.ruhr-uni-bochum.de/opus4/files/5056/diss.pdf

Dissertation, Bochum, Ruhr-Universität Bochum, 2016

Eine zentrale Aufgabe der Hydrologie ist die Plausibilisierung der Struktur von Niederschlags-Abfluss- und Wasserhaushalts-Modellen. Je verschiedenartiger die beim Modellaufbau verwendeten und beim Modelleinsatz zu berechnenden Daten unter Einhaltung der geforderten Genauigkeit ausfallen dürfen, desto größer ist der Nutzen für die Praxis. Der reduktionistische Ansatz über die Entwicklung möglichst detaillierter "physikalischer" Prozessmodelle hat sich bislang wenig bewährt. Die einfacheren Konzeptmodelle bleiben in vielen Anwendungsbereichen dominant. Die Frage, wie sich die modellstrukturelle Unsicherheit hochgradig abstrakter Konzeptmodelle erkennen, quantifizieren und reduzieren lässt, ist Gegenstand umfassender wissenschaftlicher Debatten. Die vorliegende Dissertation entwickelt entsprechende Methoden zur numerischen Integration konzeptioneller Prozessgleichungen und zur Unsicherheitsidentifikation mittels Ensemble-Techniken und erprobt diese an den Modellen HBV<SUB>96</SUB> und LARSIM<SUB>ME</SUB>.