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Geoecology University of Potsdam
HydrologyUniversity of Karlsruhe
Hydraulic Engineering University of Stuttgart
Hochwasservorhersage, Großhangbewegungen, Schadstofftransport
IMAF-relevante Projektbeispiele und Vorhaben am Institut für Geoökologie
Erwin Zehe, Axel Bronstert, Sybille Itzerott, András Bárdossy, Jürgen Ihringer
Universität StuttgartUniversität Potsdam Universität Karlsruhe (TH)
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Gliederung
• OPAQUE: Operationelle Abfluss- und Hochwasservorhersage in Quellgebieten. – Axel Bronstert, Erwin Zehe
• DFG-Forschergruppe FOR 581: Kopplung von Strömungs- & Deformationsprozessen zur Modellierung von Großhangbewegungen– Erwin Zehe, András Bárdossy
• Stofftransport Feldskala
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OPAQUE: Ziel
Ziele + Projektpartner• Verbesserte Operationelle Hochwasservorhersage in Quellgebieten• HW-Management durch angepasste Talsperrensteuerung• Weißeritz, Iller, Donau
Universität Potsdam Universität Stuttgart GeoforschungszentrumPotsdam
Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung
Landestalsperrenverwaltung Freistaat Sachsen
Bayerisches Landesamt für Wasserwirtschaft
Landesanstalt für Umweltschutz Baden-Württemberg
Hochwasser-Vorhersage-Zentrale
Dr.-Ing. K. LudwigBeratender Ingenieur
Landesamt für Umwelt und Geologie Sachsen
Landeshochwasserzentrum
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OPAQUE: Problemstellung
Hochwasser in Quellgebieten• Hohe Reliefenergie, extrem schnelle & heftige Gebietsreaktion (1h)
Essentiell für Vorhersage• raum-zeitliches Muster des Niederschlags (Ehret, 2002; Zehe et al., 2005)
– DWD Vorhersagen zu ungenau (räumlich & Menge)• räumliches Muster Anfangsbodenfeuchte (Zehe & Blsöchls, 2004, Meyles et al.,
2004)
– Bodenfeuchtedaten nicht operationell
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OPAQUE: Herangehen
Raum-zeitliches Muster des Niederschlags???? • DWD Flächendeckendes Netz, Link zwischen
Niederschlagsintensität & Reflektivität• Geostatistische Kombination von Bodenbeobachtung &
Niederschlagsradar– Boden Mengeninformation, Radar Variabilität
10 km
+ =
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OPAQUE: Herangehen
Raum-zeitliches der Bodenfeuchte • Kombination Spatial TDR- Clustern (Schläger 2005, Becker, 2004 ),
Geoelektrik & Satellitenfernerkundung + HydrologischesProzessmodell
• Upscaling auf Gebietskala, Assimilation im Vorhersagemodell?
20 24 28 32 36 40 44 48
Volumetrischer Wassergehalt(Schädel, W. (2003):
Vorhersagemodel- Abstrahierte Prozessabbildung- Empirische Parameter- Abstrahierte Zustandgrößen
?
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OPAQUE: Schwierigkeiten?
Ablauf der Hochwasservorhersage• Simulationsmodus: Parameteranpassung, Beobachtungen letzte 24 h• Vorhersage auf Basis Niederschlagsvorhersage 6h
Skalensprung • Radar nur für den Simulationsmodus (500m)! DWD Vorhersage
wesentlich gröber (2.5 km)!• Downscaling der Vorhersage auf 500m?
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OPAQUE: Schwierigkeiten?
• Verbesserter Input bedeutet nicht notwendig verbesserteAbflussvorhersage, Beispiel (Zehe et al, 2005)
• Umstricken der operationellen Vorhersagemodelle!
18 19 20 21 22 23 240
2
4
6
8
1027.06.94 fm 2.1
Q [m
3 /s]
ob se rveds imulated
18 19 20 21 22 23 240
2
4
6
8
1027.06.94 fm = 1.4
t [h]
Q [m
3 /s]
ob se rveds imulated
158 159 160 161 162 163 1640
1
2
3
4
5
613.08.95 fm = 1.4
t [h]
Q [m
3 /s]
ob se rveds imulated
158 159 160 161 162 163 1640
20
40
60
80
100
12013.08.95 average precipita tion
t [h]
P [m
m/h
]
18 19 20 21 22 230
2
4
6
8
10
t [h]
Q [m
3 /s]
ob se rvedsimulated
Homogener Niederschlag
Variabler Niederschlag 1
Variabler Niederschlag 2
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Modellierung von Großhangbewegungen
DFG-Forschergruppe FOR 581• Hydrologie: Geoökologie Uni Potsdam• Untergrundhydraulik: Hydroinformatik FU Berlin• Deformation: Mechanik, TU Stuttgart
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Heumöser Hang in Kriechbewegung
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Befunde aus Vorläuferprojekten
Kriechbewegung räumlich variabel• GPS Punkte, Polygonzug• unkorreliert mit langsamen hydrologischen Signalen• Messintervall zu grob (3-6 Mon.)
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Indizien für Schwächungszone, Scherband 8m
03.05.9718.10.9707.03.9815.05.9825.06.9823.10.98
KB 3-6 -4 -2 0 2 4 6 8
23,5
22,5
21,5
20,5
19,5
18,5
17,5
16,5
15,5
14,5
13,5
12,5
11,5
10,5
9,5
8,5
7,5
6,5
5,5
4,5
3,5
2,5
1,5
0,5
A- [mm] A+ [mm]
GOK
Tiefe [m]
Hanglehmtonig-mergelig
Hangschuttlocker gelagert,grobkörniger
GrundmoräneRheingletscher,stark verdichtet
#
##
Übergang zum anstehenden Gestein?
Kriechen ?
Scherzone ?
Scherzone ???
Piezometer
Piezometer
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Befunde aus Vorläuferprojekten
Böden + Hydrologie• Pseudogleye, stark stauend, Oberflächenabflusswirksam• Ausnahme Südwest- Teil, flachgründig, makroporös, schnelle
Infiltration
Quellen
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Prozesshypothese
Arbeitshypothese(Lindemaier et al., HP 2005)
- Infiltration/Makroporen
- Drucksystem, Schwellenwert
- Auftrieb/Kriechen
- Rutschkörper ca. 8m
B B'
loamy scree/ screemorainebedrock
street
Ebnit river
A
A'
B'
B
creek 2
creek 1 Heumoes creek
loamy screescreemorainebedrock
A A'
Druck
Nachweis!-Quelle- Piezometer
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Zielsetzung innerhalb der Forschergruppe
• Weitere Prozessaufklärung/ Prüfen der Prozesshypothese– Dynamik und Ausdehnung Drucksystems – Raum-zeitliches Muster Infiltration & Bodenfeuchte– Zeitskale/Charakteristik der Kriechbewegung– Mächtigkeit Rutschkörper?
• Schätzung von Parameterfeldern für Modellierung– Bodenhydraulik, Makroporen, – Geometrie Schwächungszone, – Schichtung …
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Untersuchungsprogramm: Prozessaufklärung
• Dynamik & Ausdehnung des temporären Stauwassersystems– 2 Kernbohrungen mit Piezometern/ Inklinometern – ERT-Profile oberflächennah (Wenner)!
• Charakteristik Kriechbewegung/ Scherzone– 2 Kernbohrungen Inklinometer
Bewegungsrichtung
UrsprungDrucksystem
N
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Untersuchungsprogramm: Prozessaufklärung
• Raum-zeitliches Muster Infiltration & Bodenfeuchte– 2 Spatial TDR-Cluster Dynamik des Feuchteprofils an 80 Punkten
(Schläger et al., 2005 HESS; Becker 2004)
– ERT-Profile (hilfreich für Signalinversion)• Sampling hinreichend dicht für geostatistische Auswertung
– ERT als Drift?, Ökologische Feuchte als Zusatzinformation
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Untersuchungsprogramm: Parameterschätzung
• Bodenhydraulische Parameter (8 Praktikanten)– Permeametermessungen (Bohrstockeinschläge), 2 Schürfe– ERT oberflächenah
• Räumliche Geometrie der Übergangsszone zwischen Hanglehm und Moräne– 15-20 Rammkernsondierungen, ERT
• Schätzung Parameterfelder mittels geostatistischer Methoden
13
2
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Problematik: Stofftransport
Musik spielt auf kleinen Skalen (1 m)• Heterogenität/Nichtlineare Dynamik
– Präferentielle Fließwege, – Instätionär Umlagerungen (Pflügen/ Fauna)
• Hohe Gradienten – Mikrobieller Aktivität, Nährstoffgehalt & Belüftung– Ton & Humusgehalt…
• Lebensdauer reaktiver Stoffe ändert stark tiefenabhängig– Klein Oberboden,– Hoch in Unterboden
• Kritisch sind kleine Verweilzeiten!
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Simulation des Herbizidtransports
Berechnungsgebiet 400 m2, 1m tief• Applikation von 250 g IPU • Niederschlag/Klimainput• Simulationsdauer 150 Tage
heterogenes/homogenes Medium• Parameter/Makroporosität aus
Feldmessungen• Geostatistisch generiertAbbau• Schnell im Oberboden/Makroporen
(15d)• Langsamer im Unterboden (150d)Adsorption • R=5
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Log C 1 Tag/ 150 Tagen
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Essenz präferentiellen Transport
Bimodales Histogramm/Verteilung der Transporttiefe/Verweilzeiten• Anteil mit kurzer Verweilzeit ist kritisch• Vorhersage auf Feldskala?
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Essentiell für präferentiellen Transport
Konnektivität (Zusammenhang) gut leitender Strukturen • Einfaches Maß: Vertikales harmonisches Mittel, Histogramme sehr
ähnlich!• Essentiell: Identifikation Porenraumcharakteristik (Zehe et al., 2004;
Vogel et al. 2005)
• Stochastisches Modell • Nicht wo? Anteil!
1
0),,(
1)(
−
⎟⎟
⎠
⎞
⎜⎜
⎝
⎛= ∫ dz
zyxkz
Dxhar
D
ks
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10
50
100
150
200
Transportdis tanz [m]
N
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.80
20
40
60
80
100
120
140
harmonic mean(ks /(1e-06m/s))
N
s chiefe 16
schiefe 12
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Wozu IMAF?
Gewünscht • Raum-zeitliche Dynamik Felde z.B. Niederschlag• Strukturinformation Chance• Kombination nicht invasiver Verfahren/Fernerkundung mit lokal
genauen Beobachtungen & Modellen & Geostatistik &….• Plattform für Interdisziplinäre Projekte: Wechselwirkung
Biotik/Abitotik– Schröder/Zehe DFG Antrag Mosaik-Landschaftsmodell
Unser Beitrag/ Expertise• Analyse/ Generierung räumlicher Muster, advanced geostatistics!• Prozess& Landschaftsverständnis• Prozessmodelle
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Vielen Dank
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Erkundungen des Untergrunds
13 2
- 49 Bohrstockeinschläge (Horizontierung)- 4 Schürfen (Durchlässigkeiten)- erste Informationen über Mineralgehalt / Korngrößen- geoelektrische Widerstandsmessungen
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Upscaling I: Charakterisierung von Struktur
Beispiel: • Verteilung der gesättigten hydraulischen Leitfähigkeit ks im Raum,
Realisierung einer räumlichen ZufallsfunktionCharakterisiert durch• Erwartungswert E(ks), Varianz Var (ks), gleich! • Charakteristische Länge
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Upscaling I: Charakterisierung von Struktur
Variogramm• Experimentell
• Theoretisch: Spärisch, Gauß, exponentiell?
• Range r: charakteristische Länge• Nugget n: Mikrovariabilität• Sill s: Räumlich erklärbarer Anteil der
Variabilitätnnugg +ssill= Varianz(ks)
0 20 40 60 80 1000
2
4
6
8
10
12
14
16
18
h [m]
gam
ma
[(mm
/d)2 ]
nnugg
ssill
r
sonstsnh
rhwennrh
rhsnh
sillnuggteo
sillnuggteo
+=
<⎟⎟
⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛⎟⎠⎞
⎜⎝⎛−+=
)(
21
23)(
3
γ
γ
( ) ( )( )
h d/lagmit Abstan ePunktepaarder Anzahl:M(h)
,,21
)(1)( 2
exp ∑<
−=ji
jjsiis yxkyxkhM
hγ
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Upscaling I: Charakterisierung von Struktur
0 20 40 60 80 1000
2
4
6
8
10
12
14
16
18
h [m]
gam
ma
[(mm
/d)2 ]
0 20 40 60 80 1000
2
4
6
8
10
12
14
16
18
h [m]
gam
ma
[(mm
/d)2 ]
Beispiel: virtuelle Feldmessung von ks, Anpassung eines sphärischen Variograms• nugget= 3, sill =12, range = 10m, 90m
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Upscaling I: Charakterisierung von Struktur
Detektion von Anisotropie• Richtungsabhängige Variogramme• Beispiel: Anisotropes, log-normalverteiltes
ks-Feld (Turning Band generiert)
log(ks)
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Upscaling II: Interpolation vom Punkt in die Fläche
Ordinary Kriging OK (BLUE)• Gegeben N Punktmessungen Z am Ort xi• Schätzwert der Zufallsvariable Z am beliebigen Ort x durch
Linearkombination der Messungen
Fordere• Erwartungstreue
• Minimale Schätzvarianz
∑=
=N
iii xZxZ
1
* )()( λ
∑=
=N
ii
1
1 λ
( ) min!)()()(2* =⎥⎦⎤
⎢⎣⎡ −= xZxZExVar
min!)()()(2
1
=⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢
⎣
⎡
⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛−= ∑
=
N
iii xZxZExVar λ
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Satz linearer Gleichungen zur Bestimmung von λi und μ für jedes x
Variogram ist essentiell für Interpolation!!!
( ) ( )xxxx iji
N
jj −=+−∑
=
γμγλ1
∑=
=N
ii
1
1 λ
Upscaling II: Interpolation vom Punkt in die Fläche
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Upscaling II: Beispiel: OK
Isotropes, log-normalverteiltes ks-Feld• OK mit 200, 1000 Messpunkten• Interpolation stark glättend• Mittelwert dient als Schätzer weit
entfernt von Messpunkten
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Upscaling II: Interpolation vom Punkt in die Fläche
Besser Interpolation: External Drift Kriging, Simple Updating (SUK)• Zusätzlich zur Messgröße Z, liegt flächendeckend die
Zusatzinformation L vor, z.B. Vegetation, Topographischer Index…• Der Zusammenhang zwischen Z und L wird durch konditionierten
Mittelwert & Standardabweichung beschrieben
• Schätzung Linearkombination aus Krigingschätzer und Zusatzinfo
• Minimierung Schätzvarianz liefert lineares GS
[ ][ ] l
l
lxLxZVar
mlxLxZE
var)()(
)()(
==
==
( ) ∑=
++=N
iiixLx xZmLxZ
1)()(0
* )()( λελ
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Beispiel: SUK
Beispiel: Isotropes, log-normalverteiltes ks-Feld, • Zusatzinformation Vegetation in 3 Klassen• Interpolation mit 200 Messpunkten, Ok & SUK
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Beispiel: SUK
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Upscaling II: Vom Punkt in die Fläche durch Simulation
Interpolationsverfahren sind stark glätten • Kritisch für die Modellierung
Konditioniertes Turning-Band Verfahren (Bardossy, 2001; Brás & Rodriguez-Iturbe, 1985; Brooker, 1982 , Zehe et al, 2005)
• Erhält die Varianz und das Variogramm!• Reproduziert die Messwerte an den Beobachtungspunkten • Zusatzinformation kann berücksichtigt werden
Methode der Wahl
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Beispiel: Konditionierte Turning Bands
• Isotropes, log-normalverteiltes ks-Feld, 200 Messstellen
• Gleicher Mittelwert, Varianz undVariogram wie die Beobachtung,
• Messwerte an den Beobachtungspunkten werden getroffen
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Upscaling II: Vom Punkt in die Fläche durch Simulation
Turning Band Verfahren: gesucht ist 2d (3d) Feld Z(x,y) • Z(x,y) mit Mittelwert mobs, Varianz Varobs und (Co-)Variogram Cobs(h),
γobs(h), welches zur Beobachtung aus N Punktmessungen passt!Idee• Generiere 1d stochastischen Prozess Si mit bekannter
Kovarianzfunktion C1(h), γ1(h) und Varianz Varobs und Mittelwert 0 entlang von M Banden, Beispiel M=2
x
y
S1S2
(x,y)
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Upscaling II: Vom Punkt in die Fläche durch Simulation
• Projeziere Ortsvektor (x,y) des interessierenden Punktes auf die Strahlen h cos(αi), h cos(αi) ist Skalarprodukt der Ortsvektors (x,y) mit dem Einheitsvektor in Richtungs des iten Strahls ei
• Z(x,y) ist Linearkombination der Werte Si and den projezierten Punkten
x
y
S1S2
(x,y)
α1α2
22
:1
)),cos((1),(
yxh
hSM
yxZ iMi
i
+=
= ∑=
α
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Upscaling II: Vom Punkt in die Fläche durch Simulation
• Vorgehen wähle Variogrammodell und Nugget, Sill und Range des zu simulierenden Feldes. Wähle Anzahl der Banden M– Sphärisch, exponentiell
• Löse Integralgleichung für jeden lag h in der Simulationsdomäne (Linke Seite bekannt)
• Geht auch 3D!
( )
),(
))cos((21
2121
2
012
yyxx
dhh
−−=
= ∫=
v
π
α
ααγπ
γ
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Upscaling II: Vom Punkt in die Fläche durch Simulation
Konditionierung• Generiere Feld mit Turning Bands auf gewünschtem Raster
Z*(x,y), ks(x,y)• Berechne Differenz aus der generierten und der beobachteten
Werte an den Messorten
• Schätze Variogramm der Residuen• Interpoliere Differenzen mittels z.B. mittels Ordinary Kriging oder
SUK auf dem gleichen Raster• Bilde Summe aus D(x,y) und Z*(x,y): Reproduziert Messwerte,
da Kriging ein exakter interpolator ist! • Zusatzinformation kann berücksichtigt werden
),(),(),( *iiiiobsii yxZyxZyxD −=
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Untersuchungsprogramm: STDR
• TDR Signal Spannungsverlauf über die Zeit, • Form ist Fingerabdruck des Dielektrizitätsprofils• Inversion des TDR Signals (Schläger et al., 2005 HESS; Becker 2004)
– Vorwärtsproblem mit Telegraphengleichung– R', L' konstant, G'(x), C'(x) sind Funktion der Bodenfeuchte und der
elektrischen Leitfähigkeit
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Untersuchungsprogramm: STDR
• Inversion des TDR Signals (Schläger et al., 2005 HESS; Becker 2004)
– Vorwärtsproblem mit Telegraphengleichung
– Optimiere C und G
ε<− )(*)( tUtUobs
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Untersuchungsprogramm: STDR
40 Sonden + Multiplexer + Sampling TDR• Räumliches Bild der Bodenfeuchtedynamik (auf in der Tiefe)
20 24 28 32 36 40 44 48
Volumetrischer Wassergehalt
24m
(Schädel, W. (2003):
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Upscaling I: Charakterisierung von Struktur
Charakteristische Länge• Intrinsisches Zufallsfeld • Experimentelles Variogramm• M(h) > 30
( ) ( )( )
( ) ( )22
2
h d/lagmit Abstan ePunktepaarder Anzahl:M(h)
,,21
)(1)(
jiji
jijjsiis
yyxxh
yxkyxkhM
h
−+−=
−= ∑<
γ
0 20 40 60 80 1000
2
4
6
8
10
12
14
16
18
h [m]
gam
ma
[(mm
/d)2 ]
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Upscaling II: Interpolation vom Punkt in die Fläche
„Bessere“ Interpolationsverfahren• Linearer Zusammenhang zwischen Messgröße und einer
Zusatzvariablen Y z.B. Temperatur & Höhe, Bodenfeuchte & Topographischem Index…
External Drift Kriging (EDK)• Lineare Schätzung, fordere Erwartungstreue für alle a,b
• Minimiere Schätzvarianz, wie bei OK, Y muss bekannt sein!
[ ] )(xbYaYZE +=
∑=
=N
iii xZxZ
1
* )()( λ
( ) ( )xxxYxx iji
N
jj −=++−∑
=
γμμγλ )(211
∑=
=N
ii
1
1 λ
∑=
=N
iii xYxY
1
)()( λ
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Upscaling II: Interpolation vom Punkt in die Fläche
Simple Updating (SUK) • Minimiere Schätzvarianz, wie bei OK
( ) ( )xxxx iji
N
jj −−=+−∑
=
γλμγλ )1( 01
∑=
=N
ii
1
1 λ
( ) lj
N
jj xx var0
1
λμγλ =+−∑=
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Niederschlag-Abflussmodellierung
Einzugsgebiet des HeumöserHangs CATFLOW
• ET: SVAT• Abfluss: 1D Diffusions-Welle• Bodenwasser: 2D Richardsgl.,
natürliche Koordinaten– Gesättigt/ ungesättigt
• Stofftransport: 2D ParticleTracking
• Makroporenfluss: Schwellenwertansatz, stochastisch generiert
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Niederschlag-Abflussmodellierung
Einzugsgebiet des HeumöserHangs CATFLOW
• Reproduktion derAbflussdynamik
• Unsicherheit derAbflussdaten, Sediment ändert W-Q Beziehung
• Schneemodul für kontinuierliche Simulation!
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Oberflächennahe Bewegungsmessungen
Messzeitperiode
August - OktoberNovember - April1996-1998
Mai - Juli
Deformation [dm]
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Piezometer KB 3
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Bodenfeuchte mittels TDR
2001 2002 2003
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Niederschlag / Klima
AbflussHeumöser BachHB DigitalQuelle 1Quelle 1 DigitalPiezometer Kb 2Piezometer Kb 3
Klima / NiederschlEbnit Kirche
Klima/ NHeumöser H.N-SchreiberN-SchreiberKlima Hochälpele
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Digitales Geländemodell aus Laserscan Befliegung
höhere Auflösung: 1 m²bessere Erkennung der Fließwegekleinräumige Rutschungen
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Heumöser Hang
Großhang in Kriechbewegung• Entwässert durch 3 Bäche (Pegel)• Quellen im Südwestteil
#
##
%
$#
#
&
Ebni
t Riv
er
# W eir
% Spring
$ Meteorological Station
& Borehole
1800m
500m
km
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Untersuchungsprogramm: Parameterschätzung
• Räumliche Geometrie der Übergangsszone zwischen Hanglehm und Moräne– 15-20 Rammkernsondierungen– ERT oberflächenah
• Schätzung der Tiefe mittels geostatistischer Methoden– Material für Messung geotechnische Parameter, räumliche Muster
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Geologie
Festgestein: Mergel
Ebniter Ache,Wegnahme Widerlager
Lockergestein:Hanglehm/ Hangschutt
Lockergestein:Moräne/ Seetone
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Untersuchungsprogramm: Prozessaufklärung
• Raum-zeitliches Muster von Infiltration/Abfluss– Abfluss 2 Pegel & Quelle – Elektr. Leitfähigkeiten Quelle, Pegel, Bohrungen– Tracerversuche im Südwestteil (Ursprung des Drucksystems)– ERT-Profile im Südwestteil
Bewegungsrichtung
UrsprungDrucksystem N
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Geoelektrische Widerstandsmessungen (2001)
0 50 100 150 200 250 300 [m]
Profil HA-3
-60-50-40-30-20-10
0
Tief
e [m
]
LEGENDE: scheinbarer spezifischer elektrischer Widerstand
[Ohm*m]
0 50 100 150 200 250 300 [m]
Profil HA-1
-60-50-40-30-20-10
0
Tief
e [m
]
0 50 100 150 200 250 300 [m]
Profil HA-2
-60-50-40-30-20-10
0
Tief
e [m
]Elektromagnetische Untersuchungen in Ebnit
02.-04. Juli 2001
N HA
-4H
A-4
HA
-4
KB3
BachStraße Skistation
Feriendorf
(Hang, oben) Bach GP
S-9
Bach-2
1
3
2
N S - tieferer Untergrund
- obere 10 m:noch keine Aufklärung!
Bei Sättigung:- hoher Widerstand:
Festgestein?- geringer Widerstand:
Lockergestein?