Forschung
Der Lehrstuhl für Hydrologie und Flussgebietsmanagement arbeitet an einer Vielzahl von interessanten und wichtigen Forschungsprojekten. Ihr Ziel ist die Beantwortung zentraler Forschungsfragen auf dem Gebiet der Hydrologie. Die folgende Matrix verdeutlicht die Schwerpunkte der einzelnen Projekte, ihren Umfang und ihre Verbindung zu relevanten Themen.
Weitere Informationen finden Sie in der Beschreibung der einzelnen Projekte.
Die Forschungstätigkeiten am Lehrstuhl für Hydrologie und Flussgebietsmanagement konzentrieren sich auf folgende Bereiche:
IWRM ist ein Prozess, der die koordinierte Entwicklung und Bewirtschaftung von Wasser, Land und verwandten Ressourcen fördert, um den daraus resultierenden wirtschaftlichen und sozialen Wohlstand auf gerechte Weise zu maximieren, ohne die Nachhaltigkeit lebenswichtiger Ökosysteme zu gefährden. Manager, ob in der Regierung oder im privaten Sektor, müssen schwierige Entscheidungen über die Wasserzuteilung treffen. Mehr und mehr müssen sie abnehmende Vorräte auf immer höhere Anforderungen verteilen. Treiber wie der demografische und klimatische Wandel erhöhen den Stress auf die Wasserressourcen zusätzlich. Unsere Forschung unterstützt sie mit einem ganzheitlichen Ansatz zum Wassermanagement. Forschungsprojekte dazu sind WE-ACT, UAWOS und RETOUCH Nexus. Erfolgreich abgeschlossene Projekte sind Danube-Floodplain, Klimobay , Oekoflussplan , Globaqua, Nima-Nex, Proline-Ce, Sinowater und Sumario.
Hauptkontakt: Prof. Dr. Markus Disse
Hydrologische Extremereignisse, wie z. B. Dürren und Überschwemmungen, variieren in ihrer Art räumlich und zeitlich. Die Anzahl dieser Ereignisse hat in den letzten Jahrzehnten zugenommen. Um die Folgen der extremen hydrologischen Ereignisse aufgrund der Ungewissheit der prognostizierten Klimaveränderungen zu untersuchen, ist eine prozessbasierte hydrologische Modellierung und eine angemessene Datenanalyse in Raum und Zeit unerlässlich. Für die richtige Planung und Entscheidungsfindung bieten wir menschenzentrierte technische Lösungen an. Forschungsprojekte in diesem Zusammenhang sind HiOS und SEED. Erfolgreich abgeschlossene Projekte sind ProNaho, Retention-Potential-at-the-Inn, Adaptrisk, Horix und Warif.
Hauptkontakt: Prof. Dr. Markus Disse
Wir untersuchen natürliche und vom Menschen beeinflusste hydrologische Prozesse in den Alpen, einschließlich Zeitreihenanalyse, Modellierung und Experimente. Unser Forschungsgebiet ist hauptsächlich das Einzugsgebiet der Etsch, das sich im Nordosten Italiens befindet. Forschungsprojekte mit Bezug zur alpinen Hydrologie sind: SEHAG und Hydromix.
Hauptkontakt: Prof. Dr. Gabriele Chiogna
Wir untersuchen, wie konservative und reaktive Spezies in porösen Medien, in Fluss- und Aquifersystemen und an deren Grenzflächen transportiert werden. Insbesondere konzentrieren wir uns darauf, wie die Durchmischung auf verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalen aufgrund von natürlichen und technischen Prozessen verstärkt wird. Forschungsprojekte im Zusammenhang mit Mischungsprozessen in der Hydrologie sind INE2, UNMIX, Boderec-CE, ROCKAT und Hydromix.
Hauptkontakt: Prof. Dr. Gabriele Chiogna
Die Ableitung des Abflusses aus dem Gebietsniederschlag ist eine wichtige Aufgabe der Hydrologie. Durch den Einsatz von Hochleistungsrechnern ist es möglich Niederschlagabflussprozesse mit Hilfe hydrodynamisch-numerischer Verfahren hochauflösend (Netz- bzw. Gitterweite<1m) zu berechnen. Insbesondere für den Einsatz bei Starkregenabfluss hat sich dieses Verfahren bewährt (vgl. Projekt HiOS). Da nicht nur der Abfluss, sondern auch die Wassertiefen im Gebiet berechnet werden, können auch Prozesse, die bisher nicht direkt simulierbar waren, erfasst werden. Hierzu gehört die Re-Infiltration. Durch Vergleich mit Standardverfahren (z.B. Lutz-Verfahren) können wichtige Erkenntnisse über deren Parametrisierung und Anwendungsgrenzen gewonnen werden.
Hauptkontakt: Dr. Karl Broich
Wir sind derzeit mit verschiedenen Wasserqualitätsproblemen konfrontiert, wie z. B. hohe Nitratkonzentration, Sauerstoffdefizit, Eutrophierung. Diese Probleme haben sich unter dem Einfluss des Klimawandels weiter verschärft. Das Verständnis von Wasserqualitätsproblemen erfordert multidisziplinäres Wissen, wie Einzugsgebietshydrologie, Biogeochemie, aquatische Ökologie, Limnologie. Die Lösung von Wasserqualitätsproblemen erfordert eine Kombination aus mehreren Methoden, einschließlich Überwachung, Modellierung und experimenteller Forschung.
Wir verwenden derzeit fortschrittliche Überwachungs-, Datenanalyse- und Modellierungsansätze in Kombination mit notwendiger experimenteller Forschung, um die Zustandsvariablen der Wasserqualität von Flüssen zu untersuchen und Einblicke in deren Prozesszyklen zu geben. Weitere Ziele sind die Auswirkungen häufiger extremer Wetterereignisse auf die Wasserqualität zu quantifizieren und zukünftige Wasserqualitätsvorhersagen und -prognosen unter dem Einfluss des Klimawandels zu erstellen.
Unsere jüngsten Studien in diesem Zusammenhang sind:
- Kontinuierliche Abschätzung der Instream-Stickstoffaufnahme durch die Kombination von Hochfrequenzdaten und Wasserqualitätsmodellierung
- Quantifizierung der Parameterunsicherheit bei der Modellierung der Wasserqualität unter Verwendung von hochfrequenten Gelöstsauerstoffdaten
- Der Einfluss von extremem sommerlichen Niedrigwasser auf die Wasserqualität und Prozesse in einem landwirtschaftlich genutzten Bach
- Modellierung des Transports und der Transformation von fluoreszierenden gelösten organischen Stoffen in einem städtischen Fluss
Weitere Online-Informationen:
- https://meetingorganizer.copernicus.org/EGU2020/EGU2020-9292.html
- https://meetingorganizer.copernicus.org/EGU21/EGU21-8936.html
- https://www.youtube.com/watch?v=CeiomfIp1a8&t=3s
- https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2018EGUGA..2016623H/abstract
Hauptkontakt: Dr. Jingshui Huang
Moore, die "Nieren der Landschaft", sind eng mit dem Wasserhaushalt verbunden. Sie entstehen und wachsen nur an Standorten, die meistens nass sind. Umgekehrt führen klimatische Änderungen und nicht zuletzt menschliche Eingriffe dazu, dass Moore sich nicht mehr weiter entwickeln oder - noch gravierender - durch Torfmineralisation von Senken zu Treibhausgasemittenten werden. Über Jahrhunderte wurden und werden in Deutschland wie in vielen anderen Regionen der Welt Moore entwässert um Torf abzubauen oder um Landwirtschaft betreiben zu können. Im Sinne von Biodiversität und Klimaschutz wird in jüngerer Zeit jedoch daran gearbeitet, dieser Entwicklung Einhalt zu gebieten und anthropogen gestörte Moore nach Möglichkeit wiederzuvernässen. Durch die enge Verzahnung von Topographie, Geologie, Klimatologie und Vegetationskunde ist die Moorhydrologie unglaublich facettenreich. Unsere Aktivitäten im Bereich Moorhydrologie reichen von Monitoring über prozessorientierte Modellierung bis zur regionalen Übertragung mittels künstlicher Intelligenz. Im Kooperationsprojekt KliMoBay (www.Klimobay.de) führen wir umfassende Monitoring-Aktivitäten in Pilotstandorten (Moorwasserstände, Klimastationen, Abflüsse etc.) durch. Auf dieser Grundlage bauen wir numerische Modelle zur integrierten Modellierung des gesamten Wasserkreislaufs für ausgewählte Moore auf. Letztendliches Ziel ist die Entwicklung von Karten saisonaler Wasserstände für alle bayerischen Moore durch Verknüpfung aller verfügbaren Informationen mittels künstlicher Intelligenz.
Hauptkontakt: Dr. Alexander Gerner
Die Bedeutung der neuen Digitalisierungselemente bekommt ein breites Bewusstsein. In Europa (EU) ist die Digitalisierung als die nächste langfristige strategische Planung der EU festgelegt. Die EU-Kommission hat ein 7,5-Milliarden-Euro-Programm "Digitales Europa" vorgeschlagen, um den Aufschwung zu beschleunigen und die digitale Transformation in Europa voranzutreiben (https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/europe-investing-digital-digital-europe-programme). Im Bereich der Hydrologie beschleunigt die Digitalisierung die Forschungen durch den Einsatz von Daten, da Daten die Grundlage sowohl für statistische Methoden als auch für hydrologische Modelle sind. Diese beiden Ansätze sind in der hydrologischen Forschung entscheidend für das Verständnis und die Simulation der hydrologischen Prozesse. In der Gruppe der Hydrologischen Digitalisierung zielen wir darauf ab, die aufkommenden neuen Methoden oder Algorithmen aus der Künstlichen Intelligenz an den hydrologischen Bereich anzupassen, um die Datenerfassung und die Entwicklung neuer Modellierungsansätze zu erleichtern. Als erwartetes Ergebnis würde die Forschung bessere Lösungen für zwei wissenschaftliche Herausforderungen in der Hydrologie liefern: Datenknappheit und Modellierung, die ein extrem hohes Forschungsinteresse unter Einbeziehung von Machine Learning/Deep Learning Methoden anziehen. Die Forschung wird sich sowohl mit Dürren als auch mit Überschwemmungen befassen, zwei der wichtigsten thematischen Forschungsthemen in der Hydrologie. Aktuell verwandte Forschungsprojekte sind FuriFlood und Oekoflussplan. Relevantes Wissen konnte in Vorlesungen erlernt werden: Fernerkundung in der Hydrologie, Seminar in Niederschlags-Abfluss-Modellierung und Hydrologische und ökologische Flussgebietsmodellierung.
Hauptkontakt: Dr. Ye Tuo