Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.18419/opus-284
Authors: Wagner, Sven
Title: Water balance in a poorly gauged basin in West Africa using atmospheric modelling and remote sensing information
Other Titles: Flächendifferenzierte Wasserhaushaltsbilanzierung unter Verwendung atmosphärischer Modellierung und Fernerkundungsdaten für das Einzugsgebiet der Weißen Volta in Westafrika
Issue Date: 2008
metadata.ubs.publikation.typ: Dissertation
Series/Report no.: Mitteilungen / Institut für Wasser- und Umweltsystemmodellierung, Universität Stuttgart;173
URI: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-36154
http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/301
http://dx.doi.org/10.18419/opus-284
ISBN: 978-3-933761-77-4
Abstract: Sustainable water resources management under increasing water demands and changing climate conditions is a central, socio-political challenge, in particular in climate sensitive regions. Decisions in sustainable water resources management require scientifically sound information of the current water resources and fluxes and future water availability. The first objective of this work is to provide estimations of the current water resources and fluxes in a poorly gauged basin, the White Volta basin in West Africa. This is a central task to support water management authorities and stakeholders in operational irrigation, water supply and running hydro-power strategies. To allow investigations in ungauged or poorly gauges basins, these instruments and methods should be applicable world wide, cost-effective and preferably public domain. In poorly gauged basins without automatic data recorders and online transmission other meteorological data sources for near real time estimations of the terrestrial water balance have to be used to overcome the temporal delay and/or the insufficient spatial resolution. Therefore, a joint atmospheric-hydrological modelling system with MM5 and WaSiM is developed which is able to provide near real time water balance estimations within 48 h. Additionally to meteorological modelling results and observation data, a TRMM product, which is available with approximately one month delay, is applied as precipitation data source. Besides meteorological driving data, land surface properties are essential input data for distributed hydrological modelling. Land surface properties information is usually taken from standard literature values and incorporated into hydrological modelling through tables depending on the land use. The second objective of this work is to increase the level of detail in the spatial and temporal dimension of land surface properties in hydrological modelling using satellite derived land surface properties and to investigate the impact on hydrological modelling results. In this study, products of the MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) remote sensing system for albedo and leaf area index LAI are imported into the hydrological model and investigated. For sustainable decisions in water resources management, additionally to the modelling result itself, the reliability or uncertainty of the result has to be quantified. Due to the fact that the spatial variability of rainfall is often termed as the major source of error in investigations of rainfall-runoff processes and modelling, the propagation of uncertainties, resulting from the calculation of areal precipitation from point measurements in water balance estimations, are investigated as third objective. Therefore, different spatial interpolation methods, including external drift kriging, for areal precipitation are applied, and their impact on water balance estimates is analysed. Furthermore, geostatistical simulations using the turning band method for areal precipitation are performed in order to investigate the propagation of uncertainties in water balance estimations. These results provide ranges of the temporal and spatial distribution of water balance variables as consequence of uncertainties from the calculation of areal precipitation from station data.
Auf Grund der steigenden Nachfrage und mit der globalen Erwärmung verbundenen Änderung des Wasserdargebots ist nachhaltiges Wassermanagement insbesondere in klimasensitiven Regionen eine zentrale, gesellschaftspolitisch relevante Herausforderung. Nachhaltige Wassermanagemententscheidungen erfordern wissenschaftlich fundierte Informationen über die aktuell verfügbaren Wasserressourcen und zukünftige Wasserverfügbarkeit. In dieser Arbeit wurden Instrumente und Methoden für die Abschätzung der aktuell verfügbaren Wasserressourcen für das Einzugsgebiet der Weißen Volta in Westafrika entwickelt und angewendet. Ein zentrales Instrument zur Entscheidungsunterstützung für nachhaltiges Wassermanagement ist die hydrologische Modellierung, die Informationen über die räumliche und zeitliche Veränderung von Wasserhaushaltsgrößen liefert. Die hydrologische Modellierung benötigt meteorologische Eingangsdaten, deren Verfügbarkeit in ausreichender zeitlicher und räumlicher Auflösung insbesondere in infrastrukturschwachen Einzugsgebieten eine große Herausforderung darstellt. Darüber hinaus sind Stationsdaten oft nur mit einer beträchtlichen zeitlichen Verzögerung verfügbar und damit ungeeignet für kurzfristige Wassermanagemententscheidungen, z. B. für operationelle Bewässerungs-, Wasserversorgungs- oder Wasserkraftanlagenstrategien. Vor diesem Hintergrund wurde in dieser Arbeit erstens untersucht, inwieweit, zusätzlich zu Stationsdaten, das meteorologische Modell MM5 in der Lage ist meteorologische Felder mit ausreichender Genauigkeit für die flächendifferenzierte Wasserhaushaltsmodellierung mit WaSiM zu liefern. Als weitere Datenquelle für den Niederschlag wurde das skalierte TRMM Produkt 3B42 verwendet, das mit einer zeitlichen Verzögerung von ungefähr einem Monat verfügbar ist. Neben meteorologischen Antriebsdaten sind Landoberflächenparameter zentrale Eingangsdaten für die flächendifferenzierte hydrologische Modellierung. In den hydrologischen Modellen werden normalerweise Standardliteraturwerte für die Landoberflächenparameter verwendet, die als Tabellenwerte abhängig von der Landnutzung abgeleitet werden. Für eine detailliertere räumliche und zeitliche Beschreibung der Landoberflächenparameter wurden in dieser Arbeit zweitens die Möglichkeiten untersucht, Albedo und Blattflächenindex LAI aus multispektralen Fernerkundungsdaten (MODIS) abzuleiten. Dabei wurde der Einfluss der dynamischen Abschätzungen von Landoberflächenparameter aus Fernerkundungsdaten, im Vergleich zu statischen Tabellenwerten, auf die Ergebnisse der hydrologischen Simulationen analysiert. Zur Entscheidungsunterstützung für nachhaltiges Wassermanagement ist zusätzlich zu den Modellierungsergebnissen eine Quantifizierung der Zuverlässigkeit bzw. Unsicherheit dieser Ergebnisse erforderlich. Dabei wird die richtige Abschätzung der räumlichen Variabilität des Niederschlags oft als Hauptfehlerquelle bei Untersuchungen der Niederschlags-Abfluss-Prozesse sowie deren Modellierung genannt. Demzufolge wurden in dieser Arbeit drittens die Auswirkungen der Niederschlagsunsicherheiten, die sich aus der erforderlichen räumlichen Interpolation von Stationsdaten (Punktmessungen) ergeben, auf die Ergebnisse der hydrologischen Modellierung untersucht. Insbesondere in Regionen, wo wenige Beobachtungsdaten zur Verfügung stehen, und somit die Dichte des Messnetzes sehr gering ist, ist die räumliche Interpolation mit großen Unsicherheiten behaftet. Dafür wurden verschiedene räumliche Interpolationsmethoden, inklusive „external drift kriging“, zur Ermittlung des Gebietsniederschlages aus Stationsdaten angewendet und deren Einfluss auf die hydrologischen Simulationsergebnisse untersucht. Zusätzlich zu den verschieden Interpolationsverfahren wurden Niederschlagsfelder mittels bedingter Simulationen („turning bands“) generiert. Die mit den generierten, gleichwahrscheinlichen Niederschlagsfeldern durchgeführten hydrologischen Simulationen liefern Spannbreiten der zeitlichen und räumlichen Verteilung der Wasserhaushaltsgrößen. Diese Spannbreiten beinhalten die Unsicherheiten, die auf die Berechnung des Gebietsniederschlags zurückzuführen sind.
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