Neue Ansätze zur Minderung der Unsicherheit in Umweltvorhersagen
Hydrologische Analyse modelliert den Wasserfluss und erhält Daten darüber, wo das Wasser herkommt und wohin es fließt. Es kann verwendet werden, um das Ausmaß der Überschwemmungen zu identifizieren und zu prognostizieren, wie Veränderungen in einem bestimmten Bereich den Wasserfluss beeinflussen können. Jedoch sind hydrologische Vorhersagemodelle mit Unsicherheiten behaftet. Um dieses Problem zu beheben, das EU-finanzierte Projekt IMPROVE (Improving risk assessment in environmental decision making through robust uncertainty estimation) beabsichtigte die Schaffung optimierter Methoden, um Unseicherheit in Daten und Modellprognosen zu quantifizieren, zu reduzieren und besser zu kommunizieren. Die Arbeiten begannen mit der Entwicklung neuer Methoden, um Unsicherheit beobachteten hydrologischen Daten abzuschätzen. Ein solches Verfahren ermöglicht es Hydrologieexperten, die Entlastungsunsicherheit und Auswirkungen auf die daraus resultierenden Analysen zu messen. Die Projektpartner untersuchten die Auswirkungen von Datenunsicherheit auf Unsicherheit in hydrologischen Signaturen. Diese Signaturen, die weitgehend in Forschung und Wassermanagement verwendet werden, werden unter Verwendung von beobachteten Daten wie Niederschlag und Flussaufzeichnungen berechnet. Unsicherheiten in Signaturen beeinflussen die Fähigkeit, verschiedene Standorte zu vergleichen, Veränderungen erkennen und zukünftige Wasserressourcen-Management-Szenarien zu vergleichen. Die Forscher fanden heraus, dass Signaturen so entworfen werden können, dass die Unsicherheit in bestimmten Fällen zu verringert wird. Unsicherheiten der Abflusssignatur wurden dann für Einzugsgebiete im Vereinigten Königreich berechnet. Die hohen und niedrigen Signaturunsicherheiten, die das IMPROVE-Team gemessen hat, haben wichtige Auswirkungen für die Veränderung der Ergebnisse hydrologischer Analysen und für das Verständnis, wie Einzugsgebiete funktionieren. Weitere Forschungsergebnisse haben auch wichtige Konsequenzen für Vergleiche von Quereinzugsgebieten, Einzugs-Klassifizierung und regionale hydrologische Modellierung. Schließlich studierten die Teammitglieder Techniken, um Abflussdatenunsicherheiten zu kommunizieren und zu visualisieren. Sie fanden heraus, dass die zu Datenunsicherheit verfügbaren Informationen der Schlüssel für eine zuverlässige Modellbewertung sind, und dass die Art der erforderlichen Signatur auf der Zusammensetzung des hydrologischen Modells beruht. IMPROVE hat gezeigt, dass Unsicherheit das Potenzial besitzt, das Ergebnis der hydrologischen Analysen zu verändern, wodurch Entscheidungen, die durch entscheidende Managemakteure von Ressourcen und Umwelt getroffen werden, gegenteilig beeinflusst werden.
Schlüsselbegriffe
Hydrologische Vorhersagemodelle, IMPROVE, Unsicherheitsschätzung, Hydrologische Signaturen
