Modellierung vergangener und zukünftiger Abflüsse und Sedimentfrachten mit freier Software – Einblicke am Beispiel des Schöttlbach (Niedere Tauern)

Wir verwenden das hydrologische Modell WaSiM (Water balance Simulation Model) von Schulla (2019), Version wasimuzr-10-04-05-x86-64-pc-linux-ubuntu (Ansatz mit Richards-Gleichung), welches als freie Software zur Verfügung steht. WaSiM ist ein physikalisch-basiertes, deterministisches Modell, mit welchem Simulationen des Wasserhaushalts auf Gitterbasis flächendifferenziert durchgeführt werden können. Die räumliche Gitterweite kann hierbei flexibel gewählt werden, zeitlich ist eine maximale Auflösung von 1 min möglich (zur Erfüllung der Courant-Bedingung werden für einzelne Berechnungen ggf. Subzeitschritte eingeführt). Mit ebenfalls frei verfügbaren Zusatztools (z. B. TANALYS) können Modelldaten vor- oder nachbearbeitet werden. WaSiM ist modular aufgebaut, sodass je nach Fragestellung und Datenverfügbarkeit mehr oder weniger komplexe Algorithmen für die Berechnung einzelner Bilanzgrößen verwendet werden können. So existieren z. B. unterschiedliche Ansätze zur Berechnung der Verdunstung oder der Schneeakkumulation sowie -schmelze. In der Minimalvariante sind zumindest ein digitales Höhenmodell, Landnutzungs- und Bodendaten (statische Rasterdaten) sowie Zeitreihen von Temperatur und Niederschlag notwendig, um WaSiM zu betreiben. Die meteorologischen Eingangsdaten können entweder als Punktwerte vorliegen (z. B. Stationsdaten), welche dann von WaSiM intern über verschiedene Verfahren (z. B. höhenabhängige Regression oder inverse Distanzgewichtung) auf die Fläche interpoliert werden, oder bereits flächenverteilt als Gitterinput an WaSiM übergeben werden. Abhängig von Anwendung und Modellkomplexität kann WaSiM zusätzlich zu Temperatur und Niederschlag auch mit Globalstrahlung, relativer Luftfeuchte, und Windgeschwindigkeit angetrieben werden. Die begrenzte Verfügbarkeit freier Daten erschwert es jedoch leider häufig, dem Anspruch nach transparenten, nachvollziehbaren Modellierungsergebnissen in allen Schritten gerecht zu werden. Aufgrund der zeit- und kostenintensiven Erhebung von z. B. detaillierten Boden- oder meteorologischen Datensätzen, stehen diese oftmals nur gegen Gebühren zur Verfügung, und/oder dürfen zwar verwendet, nicht aber an Dritte weitergegeben werden.

Im Projekt RunSed-CC werden die Modellierungen in unterschiedlichen räumlichen, zeitlichen und prozessorientierten Komplexitätsstufen durchgeführt. Den Ausgangspunkt bildet dabei ein relativ vereinfachtes, grobes Modell, welches den gesamten Wölzerbach (der Schöttlbach ist einer von drei Zubringern) abbildet, und mit einer Auflösung von 1 km und 1 Tag betrieben wird. Gitterweite und Zeitschritte wurden so gewählt, dass verfügbare Gitterdatensätze von Temperatur und Niederschlag (Vergangenheit und Zukunft) sowie Bodendaten in ihrer ursprünglichen Auflösung ohne zusätzliches Downscaling verwendet werden können. Für Simulationen vergangener Abflüsse wurden dabei sowohl Stationsdaten als auch Gitterdaten verwendet. Für eine detaillierte Beschreibung von Methodik und Ergebnissen verweisen wir auf die Arbeit von Peßenteiner et al. (in prep). Eine Übersicht der meteorologischen Eingangsdaten findet sich in Tab. 2.

Da das alpine Schöttlbach-Einzugsgebiet aufgrund seiner geringen Größe und der vielen steilen Hänge sehr rasch auf Niederschläge reagiert, und das nachgeschaltete hydrodynamische Modell idealerweise auf Subminuten-Basis betrieben wird, ist es für eine genauere Betrachtung jedoch notwendig, die räumlich-zeitliche Modellauflösung zu vergrößern. In einem Folgeschritt wurden daher statische Rasterdaten und INCA-Daten (Integrated Nowcasting through Comprehensive Analysis; Auflösung 1 h, 1 km; Haiden et al. 2011) auf eine Auflösung von 100 m gemapped und in stündlicher Auflösung als Eingangsdaten für WaSiM verwendet. In einem weiteren geplanten Schritt soll das Modell schließlich in einer zeitlichen Auflösung von 15 min für Einzelereignisse (in der Vergangenheit sowie für Zukunftsprojektionen) betrieben werden. Die Kopplung mit dem hydraulischen Modell erfolgt entweder punktuell über den von WaSiM simulierten Abfluss am Inlet des mittels TELEMAC-2D modellierten Gerinneabschnitts oder flächenhaft im Gesamtgebiet. Im zweiten Fall werden effektiver Niederschlag und Bodenfeuchte, welche WaSiM generiert, an TELEMAC-2D übergeben (Abschn. 3.2.).

Für die hydromorphologische Modellierung wird das 2D tiefengemittelte, hydrodynamische Modell TELEMAC-2D (Hervouet 2007) mit dessen Sedimenttransportmodul SISYPHE (Tassi 2017) gekoppelt. Da TELEMAC-2D hauptsächlich für Küstenmodellierungen und für die Modellierung größerer Flüsse entwickelt wurde, kann die Software nicht „out of the box“ für kleine Wildbacheinzugsgebiete verwendet werden. Im Rahmen des RunSed-CC-Projekts wurden deshalb verschiedene Ansätze implementiert, um eine Modellierung der Hydrodynamik und des Geschiebetransports solcher Gerinne zu ermöglichen. Die Validierung des numerischen Modells erfolgte vor der Anwendung im Schöttlbach anhand von Labormessungen (Recking et al. 2008). Eine detaillierte Beschreibung der Implementierung und Validierung der Ansätze ist in Gegenleithner et al. (2020) zu finden. Das erstellte Geschiebetransportmodell erstreckt sich von den Pegeln im Oberlauf des Schöttlbachs und des Krumeggerbachs, welche als Einlassrandbedingungen des Modells fungieren, bis hin zur Geschiebesperre, die als Auslassrandbedingung dient (entspricht in etwa dem strichlierten Gebiet in Abb. 1). Die Diskretisierung erfolgt mithilfe eines aus ca. 300.000 Elementen bestehenden unstrukturierten Dreiecksnetzes. Der Fließwiderstand im Gerinne wird mit der Variable Power Equation (VPE; Ferguson 2007) ermittelt. Die effektiven Schubspannungen werden in SISYPHE nach Meyer-Peter und Müller (1948) berechnet. Für die Geschiebetransportmodellierung wird das vorhandene Geschiebe in 9 Klassen unterteilt, wobei die Abstufung nach der Wentworth-Skala (Bunte und Abt 2001) erfolgt. Die minimale als Geschiebe transportierte Korngröße wird mithilfe der Rouse-Zahl abgeschätzt (ca. 1 cm). Zur Ermittlung der maximalen Größe des als Geschiebe transportierten Korns werden die Schubspannungen betrachtet (ca. 25 cm). Feinanteile werden bei diesem Modell vernachlässigt und größere Felsen als zusätzliche Rauigkeit mitberücksichtigt. Die initialen Korngrößen wurden mittels Siebungen und Linienzahlanalysen (Fehr 1987) erhoben und mithilfe einer Kombination aus linearer Interpolation entlang des Flusslaufs und Nearest-Neighbor-Interpolation räumlich verteilt. Das Modell besteht aus zwei vertikalen Layern, wobei der aktive Layer eine konstante Dicke aufweist. Der darunterliegende Layer reicht bis zum anstehenden Fels. Die kritische Schubspannung wird mithilfe des unmodifizierten Shieldsdiagramms (Shields 1936) ermittelt. Anschließend wird der Geschiebevolumsstrom laut Rickenmann (2001) ermittelt. Durch Lösen der Exner-Gleichung kann die lokale Geschiebebilanz ermittelt und somit können Anlandungen und Erosionen berechnet werden. Des Weiteren wird ein modifizierter Geschieberutschalgorithmus angewandt.

Um eine quantitative Aussage über die Änderung des Sedimenttransports in Hinblick auf Klimawandelszenarios zu ermöglichen, wird derzeit neben diesem bislang verwendeten Ansatz, bei welchem nur das Gerinne modelliert wird, ein weiteres Modell für das gesamte Einzugsgebiet aufgesetzt („Modell 2“ in Abb. 2). Dabei verwenden wir den Ansatz von Taccone et al. (2018), nach welchem TELEMAC-2D um ein Debris-Flow-Modul, einen zusätzlichen Finite-Volumen-Solver und um ein Infiltrationsmodell nach Green und Ampt (1911) erweitert wurden. Diese Vorgehensweise erlaubt durch die Berücksichtigung des gesamten Einzugsgebiets eine vollständige dynamische Modellierung des Abflusses mit TELEMAC-2D. Durch Kopplung des Debris-Flow-Modells mit dem Schwebstoffmodul SISYPHE kann somit die Schwebstoffkonzentration an der Auslassrandbedingung des Einzugsgebiets ermittelt werden. Das zuvor mit Pegelmessungen und Schwebstoffbeobachtungen kalibrierte und validierte Modell ermöglicht damit eine Aussage über das in den unterliegenden Fluss transportierte Feststoffmaterial. Da das numerische Modell für eine akkurate Abbildung des Debris-Flows eine räumliche Netzauflösung von 1 bis 2 m benötigt (Taccone 2019, persönliche Kommunikation), ist eine Langzeitsimulation aufgrund enormer Berechnungszeiten (1 s Echtzeit entsprechen 5 s Modellierung auf 24 Rechenkernen) auszuschließen. Des Weiteren werden viele für kontinuierliche Langzeitsimulationen notwendige hydrologische Prozesse (z. B. Verdunstung, Grundwasserabfluss) auch von dieser TELEMAC-2D-Version nicht abgebildet, weshalb wir unsere Analysen auf Hochwasser-Einzelereignisse beschränken. Die notwendigen hydrometeorologischen Eingangsdaten werden vom hydrologischen Modell WaSiM geliefert, welches kontinuierlich über lange Zeiträume betrieben wird. Die Kopplung erfolgt über effektive Niederschläge, die von WaSiM in Rasterform ausgegeben und auf das Berechnungsnetz von TELEMAC gemapped werden. Um die Rechenzeiten zu verringern, wird eine räumliche Auflösung von 1,8 m in kritischen Bereichen verwendet. In erosionsarmen Bereichen kann die Netzauflösung bis zu 50 m betragen.

Flugzeuggetragene oder terrestrische LiDAR- (Light Detection and Ranging) bzw. Laserscanning-Systeme sind in der Lage, die Vegetation zu durchdringen und somit vegetationsfreie Modelle der Erdoberfläche aufzunehmen. Unterschiedliche Interpolationsmetoden ermöglichen es, aus einer klassifizierten, d. h. vegetationsbereinigten Punktwolke hochauflösende digitale Geländemodelle (DGM; alternativ DEM – Digital Elevation Models) zu erstellen, die für zahlreiche hydrologische und geomorphologische Fragestellungen mittlerweile unverzichtbare Eingangsparameter darstellen. DGMs gehören heute zum Basis-Geodatenbestand eines jeden österreichischen Bundeslands und finden in den unterschiedlichsten Anwendungsbereichen (z. B. Energie‑, Forst‑, Wasserwirtschaft, Verkehr, u. a.) Verwendung. In der Geomorphologie und in der Naturgefahrenforschung werden DGMs für Kartierungen und Bewertungen von Prozessintensitäten verwendet. Durch den technologischen Fortschritt in der Fernerkundung und aufgrund verbesserter Rechenleistung und Prozessierungstechniken können nun hochauflösende Punktwolken von Untersuchungsgebieten wiederholt aufgenommen werden. Die aus diesen Punktwolken interpolierten DGMs lassen die Ermittlung von Interaktionen zwischen Prozess und Form sowie Prozessraten und Massenbilanzen aus Differenzmodellen zu (Favalli et al. 2010; Fuller et al. 2011).

Georeferenzierte DGMs desselben Ausschnitts und derselben Auflösung werden voneinander subtrahiert, um einen Raster mit Oberflächenveränderungen zu generieren und den Impact geomorphologischer Prozesse zu evaluieren. Somit können durch wiederholte topografische Untersuchungen, wie z. B. mehrere LiDAR-Kampagnen aus unterschiedlichen Zeiträumen, geomorphologische und fluviale Prozesse großflächig quantifiziert werden. Unter der Annahme, dass die erhobenen Oberflächenmodelle die Erdoberfläche zu einem bestimmten Zeitpunkt widerspiegeln, repräsentieren positive und negative Werte somit Akkumulation und Erosion. Da DGMs in den meisten Fällen vertikale Unsicherheiten aufweisen, müssen Fehleranalysen durchgeführt werden, um verlässliche Ergebnisse garantieren zu können (Wheaton et al. 2010). Die Fehleranalyse ist ein essenzieller Schritt, um zwischen „Rauschen“ bzw. durch Datenfehler entstandenen Artefakten in den Modellen und tatsächlichen morphologischen Veränderungen, die auf fluviale oder gravitative Prozesse zurückzuführen sind, unterscheiden zu können (Rascher et al. 2018).

Im Projekt RunSed-CC wird für die Veränderungsdetektion die frei verfügbare GCD-Software des „Riverscape Consortiums“ (Wheaton 2008; Wheaton et al. 2010; Riverscapes Consortium 2019) verwendet, welche ab Version 7 vollständig quelloffen vorliegt. Das Tool wurde speziell für den Nachweis topografischer Veränderungen in fluvialen Systemen entwickelt und dient in der Modellkette zur Ableitung von Geschieberaten, Hang-Gerinne-Prozess-Interaktionen und Flussbettveränderungen sowie hierüber zur Validierung des Sedimenttransportmodells. Dieses Werkzeug ist prinzipiell in der Lage, beliebige Rasterdatensätze miteinander zu vergleichen. Die Software bietet zusätzlich eine Reihe von Werkzeugen, die Unsicherheiten in DGMs quantifizieren, welche in der Raten- bzw. Massenhaushaltsberechnung berücksichtigt werden können (Wheaton et al. 2010). Für das Schöttlbach-Einzugsgebiet stehen zwei unterschiedliche LiDAR-Datensätze zur Verfügung: Eine Airborne Laserscanning (ALS)-Punktwolke, die während der bundeslandweiten LiDAR-Kampagne des Landes Steiermark von 2008 bis 2014 aufgenommen wurde, und eine UAV-borne Laserscanning (ULS)-Punktwolke, die im Rahmen einer Forschungskooperation der Universität Innsbruck und der Universität Graz im Herbst 2018 entstand. Im Zuge von Forschungsprojekten können Höhendaten und andere Geodaten bis zu einer Ausdehnung von 250 km² unter dem Quellverweis „© GIS Steiermark, Jahr“ (Amt der Steiermärkischen Landesregierung 2018) unentgeltlich beim GIS Steiermark bestellt werden.

Im Idealfall würde man zwei Rasterdatensätze, die unter den gleichen Bedingungen, d. h. Punktdichte, Flughöhe, Aufnahmewinkel, Rasterinterpolationsmethode etc., generiert wurden, miteinander vergleichen. Der aus dem Jahr 2012 stammende ALS-Datensatz (Ø 9 pt/0,5 m²) weist im Verglich zum 2018er-ULS-Datensatz (Ø 150 pt/0,5 m²) eine geringere Genauigkeit auf und limitiert somit die Genauigkeit der GCD-Analyse. D. h.: Objekte, die kleiner als der Footprint (30 cm) der ALS-Daten sind, können nicht detektiert werden. Kamp et al. (in prep.) entwickelten hierfür einen Python-Comparability-Workflow, der neben der Berechnung von DGM- und DEMs of Difference (DoD)-Unsicherheiten die Vergleichbarkeit qualitativ unterschiedlicher Rasterdaten bewertet (Abb. 3).

Die Simulation zukünftiger Abflüsse findet auf Basis von Klimamodellszenarien statt. Um mögliche Entwicklungen abzuschätzen, wurde WaSiM hierzu mit den ÖKS15-Modellen (siehe Tab. 2) für das „Business-As-Usual“-Szenario RCP8.5 angetrieben. Vergleicht man den langfristigen mittleren Jahresgang des Abflusses für die vergangene Periode 1971 bis 2000 mit jenem der Periode 2071 bis 2100, so lässt sich die erwartete Verschiebung von einem nivalen hin zu einem nivo-pluvialen Regime erkennen (Abb. 4).

Trotz eines jahreszeitlich ausgeglicheneren Abflussgeschehens zeigt ein Vergleich des Modell-Medians der Langzeit-Dauerlinien der Jahre 1971 bis 2000 sowie 2071 bis 2100 eine Verstärkung der Extrema (höhere Hoch-, niedrigere Niedrigwasser). Die einzelnen Modelle unterscheiden sich dabei jedoch teilweise deutlich, was zu einer erhöhten Unsicherheit hinsichtlich der Aussagen betreffend zukünftiger Veränderungen führt.

Die hier vorgestellten Ergebnisse der Modellierung vergangener Sedimentfrachten erfolgten mit dem in Abschn. 3.2. beschriebenen „ersten Modellansatz“ in welchem nur das Gerinne abgebildet und punktuell am Einlass des modellierten Gerinneabschnitts mit dem Abfluss gekoppelt wird. Kalibrierung und Validierung der Hydrodynamik wurden anhand von Pegelmessungen durchgeführt. Für eine Validierung des Geschiebetransports stellte sich die Datengrundlage im Laufe des Projekts aufgrund zu großer Intervalle zwischen den Beobachtungszeitpunkten als unzureichend heraus, weshalb der Geschiebetransport vorerst nur mit Beobachtungen aus diversen Gebietsbegehungen abgeglichen wurde. Die Ergebnisse der Geschiebesimulation für das Hochwasserereignis von 2017 sind in Abb. 6 dargestellt, die Simulationsergebnisse der Anlandungen und Erosionen sind in Abb. 6a visualisiert. In der Simulation zeigt sich eine massive Anlandung im Bereich oberhalb der Sperre, was mit den Beobachtungen (Abb. 6b, c) gut übereinstimmt.

Durch den Einfluss der Geschiebesperre – geringe Schubspannungen durch Rückstaueffekt – bleibt ein beträchtlicher Anteil des groben Geschiebes bereits am Einlass der Sperre liegen. Zur Sperre hin konnte der dominierende Anteil des Festmaterials als Feinmaterial identifiziert werden.

Aufgrund der Sedimentmächtigkeiten von bis zu 40 m ist eine Erschöpfung der Sedimentzufuhr von den Seitenhängen nicht absehbar (Krenn et al. 2019). Das Schöttlbach-Einzugsgebiet kann aufgrund seines geringen Basisabflusses (1 m³/s) als transportlimitiert eingestuft werden, d. h., größere Sedimentmassen werden nahezu ausschließlich während Hochwasserbedingungen mobilisiert. Somit liegt das Forschungsinteresse auf den mobilisierbaren Sedimentmengen während hydro-meteorologischer Extremereignisse. Mit der Gegenüberstellung der beiden Rasterdatensätze und dem Einsatz des GCD-Tools konnten die geomorphologischen Impacts des Hochwasserereignisses von August 2017 quantifiziert werden. Die berechnete Nettoerosion beläuft sich auf über 100.000 m³ an Sediment, das mobilisiert wurde (Krenn et al. 2019). Wie Abb. 7, die einerseits einen Teil des Workflows und anderseits ein DoD der Oberflächenveränderung darstellt, zeigt, wurde entlang der gesamten Strecke des Mittel- und Unterlaufs des Schöttlbachs massiv erodiert und das hangiale System aktiviert, das den Großteil des Materials bereitstellte. Mit dem Abklingen der Hochwasserwelle wurden im Nahebereich des Wildbachs wieder Hochwassersedimente ablagert, jedoch wurde der Großteil aus dem Einzugsgebiet hinaustransportiert.

Die vier exemplarischen Teilabbildungen von Abb. 8, welche einen knapp 10 ha großen Ausschnitt abdecken, zeigen die unter Verwendung des GCD-Tools ermittelten geomorphologischen Auswirkungen des Sommer-Hochwasserwassers 2017. Abb. 8a stellt dabei eine Reliefdarstellung abgeleitet aus dem DGM von 2012 dar, Abb. 8b die Situation des schwarz strichlierten Bereichs aus Abb. 8a, welche wenige Monate vor dem Extremereignis im August 2017 aufgenommen wurde. Abb. 8c zeigt eine Reliefdarstellung aus dem DGM aus 2018 inklusive der Oberflächenveränderung (DoD) von 2012 auf 2018 in Rot- (Erosion) und Blautönen (Deposition) und Abb. 8d die Situation des schwarz strichlierten Bereichs aus Abb. 8c zwei Monate nach dem Ereignis.

Insgesamt kann dem gesamten Ausschnitt eine Nettoerosion von ca. 9800 m³ zugeordnet werden, die sich aus 14.300 m³ Erosion und 4500 m³ Deposition ergeben. Aufgrund der propagierten Unsicherheiten aus den DGMs, die vor allem auf den ALS-Rasterdatensatz zurückzuführen sind, ergeben sich jedoch volumetrische Ungenauigkeiten. Diese zeigen sich vor allem in sehr steilen und/oder mit dichter Vegetation bedeckten Bereichen, da hier mit verhältnismäßig großen Schwellenwerten (≤50 cm) gearbeitet werden muss. Diese Unsicherheiten summieren sich und können im äußersten Fall bis zu mehreren tausend Kubikmetern ausmachen. Wie bereits erwähnt, ist das GCD-Tool in der Lage, diese Unsicherheiten automatisch zu quantifizieren und zu visualisieren.