The role of energy and information in hydrological modeling

In den letzten Jahrzehnten hat sich die Hydrologie von einer Ingenieurdisziplin zu einer etablierten Erdsystemwissenschaft entwickelt, die auf physikalischen Prinzipien beruht. Diese Entwicklung spiegelt sich auch in den aktuellen, hydrologischen Fragestellungen wider die von Infiltrationsexperimenten auf der Porenskala bis hin zu Simulationen des weltweiten Wasserkreislaufs reichen. Während die Hydrologie in den letzten Jahren große wissenschaftliche Fortschritte gemacht hat und immer vielfältiger wurde, sind viele, besonders in der Praxis angewendeten hydrologische Modelle (z. ... mehrB. die Einheitsganglinie), größtenteils noch immer empirische Konzepte, die auf starken physikalischen Vereinfachungen beruhen. Solche Ansätze eignen sich für Fragestellungen bei denen ausreichend lange Beobachtungszeitreihen vorliegen und stationäre Bedingungen angenommen werden können. Sie sind jedoch tendenziell ungeeignet, sobald der Fokus auf instationären Bedingungen oder auf Gebiete mit wenigen oder schlechten Daten gerichtet wird. In solchen Fällen sind stärker physikalisch-basierte Modelle eine vielversprechende Alternative. Während letzteres in der Hydrologie kaum angezweifelt wird, gibt es bis heute jedoch keinen Konsens darüber, wie genau ein adäquat physikalisch-basiertes Model aussieht und welche Details und physikalische Gesetze in ihm abgebildet werden müssen.

Diese Uneinigkeit kann zumindest teilweise darauf zurückgeführt werden, dass es in der Hydrologie bis heute keine allgemein akzeptierten theoretischen Grundlage gibt. James Dooge erkannte das bereits im Jahr 1986 und argumentierte, dass die hydrologische Gemeinschaft zusammen einen klaren theoretischen Rahmen ableiten müsse, auf dem ihre Modelle sowie die entsprechenden Hypothesen beruhen. Diese gemeinsame theoretische Grundlage würde dann die Notwendigkeit von Modellkalibrierungen und die damit verbundene Empirie in hydrologischen Modellen minimieren und schlussendlich zu belastbareren Vorhersagen führen.

Diese Dissertation knüpft an diesen Punkt an und beschäftigt sich mit der Verbesserung der theoretischen Grundlage hydrologischer Modelle, mit Schwerpunkt auf mesoskalige Einzugsgebiete. Ziel dieser Arbeit ist es dabei nicht, eine umfassende, neue theoretischen Grundlage einzuführen, sondern die bestehenden theoretischen Grundlagen a) anzuerkennen und b) weiter zu entwickeln. Dazu nutze ich weitgehend zwei verwandte wissenschaftliche Theorien, die Informationstheorie und die Thermodynamik und verwende damit die Konzepte von Information und Energie, um Forschung zu betreiben sowie neue Blickwickel auf etablierte Fragestellungen zu erhalten.

In the past decades, hydrology has evolved from an engineering discipline to a fully established earth system science build upon physical principles. This evolution is mirrored by the research questions hydrology is dealing with today which range from infiltration experiments at the pore scale to simulations of the water cycle at a global scale. While hydrology made great scientific progress in the last decades, many hydrological models, especially outside the realm of science, remain largely empirical and founded on strong physical simplifications (e.g. unit hydrograph). ... mehrIf sufficiently long observation time series are available and if stationary conditions can be assumed, using such models for practical reasons seems fair. This changes, however, as soon as the focus shifts to predictions under change or to ungauged basins. Here are models which represent the physics of a hydrological system in a more exhaustive manner a more promising choice. While this is rarely questioned in hydrology there is currently neither consensus on how an appropriate physical system description in hydrology might look like nor which details a hydrological model needs to represent to be called "physically-based".

James Dooge observed the lack of a commonly accepted theoretical foundation in catchment hydrology already in his seminal paper in 1986. He argued that in order to minimize the necessity of model calibration and empiricism to improve its ability to make predictions, hydrology needs to identify and derive a comprehensive theoretical framework on which its models and its corresponding hypothesis are based. My thesis is motivated by exactly this search for an improved theoretical underpinning of hydrology with an emphasis on hydrological models for meso-scale catchments. The goal of this thesis is thereby not to propose a fundamentally new theoretical framework for hydrology but to acknowledge and advance the existing theoretical basis. I draw largely from two related scientific theories, information theory and thermodynamics, and use the concepts of information and energy to shed new light on well-established hydrological research questions.