Abstract:
Wasser in von essentieller Bedeutung für die menschliche Entwicklung und Ökosysteme. Das Verstehen von Wasserbilanzen in Flusseinzugsgebieten ist eine Grundvoraussetzung für Entscheidungen im Wasserressourcenmanagement, insbesondere in wasserknappen Regionen. Neben der Wasserknappheit durch trockenes Klima sowie eine rasante demographische Entwicklung, erschweren eine limitierte Datenlage die Bedingungen in einigen Ländern des globalen Südens. Die vorliegende Arbeit konzentriert sich auf Methoden, die hydrometeorologische Datenlage zu verbessern, um Herausforderungen bei Wasserbilanzschätzungen sowie Modellkalibrierungen entgegenzutreten.
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Um trotz des Mangels an Abflussdaten in nicht bepegelten Einzugsgebieten hydrologische Modelle zu kalibrieren, können Ähnlichkeitsansätze Abhilfe leisten. Die Budykokurve, ein verbreiteter Ähnlichkeitsansatz, der Klima- und Abflussähnlichkeit auf langen Zeitskalen miteinander verbindet, schätzt die stationäre Wasserbilanz (ETa/P) als Funktion der klimatischen Aridität (ETp/P). Dieser Ähnlichkeitsansatz schien ein nützliches Tool in einer datenarmen Region und wird in der vorliegenden Arbeit angewandt, getestet und analysiert- vor allem in Bezug auf Abweichungen von der Budykokurve (sog. Budyko Offsets). Während manche Fragen allgemeingültiger behandelt werden, liegt der geografische Schwerpunkt dieser Arbeit auf Einzugsgebieten der westperuanischen Anden, insbesondere des Chillón und Lurín. Das Untersuchungsgebiet weist ein saisonales Kima auf, mit Jahresniederschlägen, die entlang eines steilen topografischen Gradienten stark abfallen innerhalb der Einzugsgebiete.
Als Basis für Ariditäts- und Wasserbilanzbetrachtungen in den peruanischen Einzugsgebieten werden Methoden entwickelt und angewandt, die Gebietsniederschlag sowie potentielle Verdunstung schätzen. CovVar wird eingeführt, ein simpler und robuster Ansatz zur Regionalisierung von punktuellen Niederschlagsmessungen in datenarmen Gebirgsregionen. Die Methode basiert auf statistischen Zusammenhängen zwischen Höhe und Monatsniederschlägen, in Kombination mit einer gewichteten Regionalisierung der Fluktuation an einer Bezugsstation. CovVar wies gute Performanzmetriken auf, auch im direkten Vergleich mit dem landesweiten Niederschlagsprodukt PISCO. Unterschiede zeigten sich vor allem im Bereich des Gebietsniederschlags im Lurín Einzugsgebiet, welches über kein Niederlags-Monitoring in den feuchtesten Kopfeinzugsgebieten verfügte. Um längere historische Zeitreihen für die potentielle Verdunstung zu generieren, wird der Hargreaves-Samani Koeffizient in der Region kalibriert, auf Grundlage von kurzen Zeitreihen gut ausgestatteter Wetterstationen. Beide Datensätze wurden erfolgreich in einem hydrologischen Modell eingesetzt.
Ausgehend von hydrologischer Ähnlichkeit und der Budykokurve als Wasserbilanz-Orientierungspunkt, wurde ein gekoppelter Einzugsgebiets -Modellieransatz angewandt, um ein hydrologisches Modell (mHM) für den Lurín aufzusetzen und einen passenden Parametersatz abzuleiten. Dabei diente das benachbarte, besser beobachtete Chillón Einzugsgebiet als Referenz und Parameter-Spender. Durch die Einzugsgebiets-Kopplung konnte die Qualität der verschiedenen Forcing-Datensätze evaluiert werden. Diese hatten einen starken Einfluss auf beobachtete und simulierte Wasserbilanzen im Lurín. Im Vergleich zum PISCO-Datensatz, lieferte CovVar Ariditätsindizes und Wasserbilanzen für den Lurín, die sowohl mit dem als ähnlich angenommenen Nachbareinzugsgebiet als auch mit der Budykokurve deutlich besser übereinstimmen, was auf realistischere Schätzungen schließen lässt. Das Gewicht der Variabilität der verschiedenen Datensätze überstieg bei Weitem das der verschiedenen Modell-Parametersätze. Der Parametertransfer lieferte dennoch funktionale Parametersätze für den Lurín, die mit direkten Lurín-Kalibrierungen vergleichbar waren.
Die Analyse wurde auf 17 ähnlich angeordnete Einzugsgebiete im Untersuchungsgebiet erweitert, um deren Wasserbilanzähnlichkeit und Budyko offsets zu untersuchen. Eine lineare Korrelationsanalyse wurde durchgeführt, um den Einfluss von subskaligen klimatischen und Einzugsgebietseigenschaften auf Wasserbilanz und Budyko offset zu beleuchten. Die Analyse zeigte sowohl eine systematische Überschätzung der Budykokurve als auch eine enorm hohe Variabilität zwischen den Einzugsgebieten, für die vor der Analyse mehr Ähnlichkeit erwartet wurde. Die individuellen Bestimmtheitsmaße blieben bei diesem recht einfachen, linearen Ansatz erwartungsgemäßig niedrig, dennoch gab es Signale für klimatische Heterogenität, Schneebedeckung sowie Abflusssaisonalität als Proxy für sämtliche Speichervorgänge im Einzugsgebiet. Während
diese Einflüsse im Hinblick auf physikalische Vorgänge sowie Literaturinformationen diskutiert werden, werden Gründe für Restvarianz sowie den systematischen Trend bei Einflüssen wie dem Bodenspeicher, potentiell in Kombination mit saisonalen Effekten, vermutet.
Aufgrund der inkonsistenten Wasserbilanzen in der Region sowie der steilen andinen Topographie in Kombination mit dem semiariden Klima, untersucht eine Modellstudie gezielt den Einfluss des Bodenspeichers. Der aus der Literatur bekannte Einfluss der Bodenspeicherkapazität auf die mittlere Wasserbilanz steht seiner schweren Quantifizierbarkeit auf Einzugsgebietskale gegenüber. Aus diesem Grund wurden mehrere Einzugsbebiete als realitätsnahe Systeme für ein "virtuelles Experiment" ausgewählt. Sowohl Bodenspeicher in Form von freiem Porenraum als auch ein kapillaritätsgesteuerter Anteil wurden im Modell variiert und die resultierenden Wasserbilanzen analysiert. Die Ergebnisse bestätigen die bedeutende Rolle des Bodenspeichers für die mittlere Wasserbilanz und potentiellen Budyko Offsets. Sowohl der Gesamtbodenspeicher als auch die kapillaritätsbeeinflusste Teil erwiesen sich als sensitive Größen. Durch Variation des Bodenspeichers erreichte fast jedes System die Budykokurve, mit einem erkennbaren Clustering bei Speichergrößen von etwa 5-15% des mittleren Jahresniederschlags -was in der Natur vorkommenden Werten entspricht- bevor die Wasserbilanzen ein quasi-asymptotisches Level erreichen.
Abstract (englisch):
Water is a vital resource to human development and ecosystems. Understanding water balances of river basins is key in water management decision-making, especially in regions facing water stress. Besides water stress stemming from dry climate and rapid demographic development, some countries of the Global South suffer at the same time from monitoring data limitations for lack of financial resources. This thesis is centered around methods to tackle challenges arising from limitations in hydrometeorological monitoring data that are required to assess water balances as well as to calibrate and run hydrological models.
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In order to make predictions in ungauged basins, hydrological similarity frameworks are a way to overcome the lack of discharge data. Hydrological similarity in terms of processes being hard to assess, the similarity notion can be subdivided into climatic, catchment or structural and runoff similarity, the latter resulting from the interplay of the first two.
The Budyko curve, a famous similarity framework connecting climate and runoff similarity of catchments for mean annual time scales and large-enough spatial scales, estimates a catchments’ mean annual water balance (ETa/P) based on its climatic dryness (ETp/P). This widely tested framework seemed a useful tool in an environment of scarce and uncertain data, and is applied, tested and analyzed from different angles throughout this thesis - in particular with respect to deviations from the curve, Budyko offsets. While certain questions are approached in a more theoretical way, the thesis is predominantly embedded in the geographic context of catchments on the Western Flanks of the Peruvian Andes, in particular the two river basins Chillón and Lurín. The main study region presents a seasonal rainfall regime, total rainfall amounts however varying considerably along steep elevation gradients within the catchments.
As a basis for subsequent aridity and water balance assessment of the Peruvian catchments as well as for hydrological modeling, methods are developed and applied to estimate areal precipitation and potential evapotranspiration. CovVar, a simple and robust precipitation regionalization method for data-scarce and mountainous regions, solely based on rain gauge data, is introduced. The method exploits long-term statistical relationships between elevation and rainfall on a monthly basis and combines these monthly patterns with a weighted regionalization of the fluctuation at a nearest reference station.
CovVar showed good performance metrics, also in comparison to the national PISCO rainfall product. Differences in the catchment-average rainfall became apparent at annual scales, mostly in the Lurín river basin which lacked monitoring in the most humid headwater parts. For potential evapotranspiration, the Hargreaves-Samani coefficient is calibrated for the region based on a short time series of fully equipped weather stations and applied to historical time series. Both datasets were successfully implemented as forcing data in the hydrological model.
Making use of hydrological similarity and the Budyko curve as a water balance landmark in order to set up a hydrological model (mHM) and derive a suitable parameter set for the poorly monitored Lurín basin, a paired-catchment modeling approach is conducted. The better monitored neighboring Chillón basin served as reference and parameter donor catchment.
The approach helped evaluate the quality of different meteorological forcing datasets. The datasets had a significant impact on observed and modeled water balances of the Lurín. Compared to the PISCO rainfall dataset, CovVar yielded aridity indexes and water balances in better agreement both with the presumably similar neighboring catchment and the Budyko-based estimate, suggesting more realistic estimates. The variability of the different datasets outweighed by far the influence of the different model parameter sets. The transfer of model parameters from Chillón to Lurín did however yield reasonable model runs, comparable to direct calibrations of Lurin's short discharge records.
The analysis was widened to 17 similarly-arranged catchments in the study region to explore their water balance similarity and Budyko offsets. A linear correlation analysis was conducted to investigate the influence of subscale climatic and catchment characteristics on water balances and offsets from the Budyko curve.
The analysis revealed both a systematic overestimation by the Budyko curve as well as a high variability between the catchments initially presumed more similar. The individual coefficients of determination remaining expectedly low for the coarse correlation approach, it showed signals for climatic heterogeneity, snowiness and discharge seasonality as proxy for all catchment storage-related characteristics. While these influences are discussed based on physical mechanisms and literature information, the remainder of the variance as well as the systematic trend is presumed to be related to soil storage, potentially in combination with seasonal effects.
Due to the rather inconsistent picture of water balances in the study region as well as the steep Andean topography in combination with the semi-arid climate, a model-based study explores the influence of soil storage more in-depth. Its reported importance as a control on the mean water balance conflicts with the difficulty to quantify it at the catchment scale. Therefore, multiple catchments of varying aridity, from the US, Germany and Peru, were selected as realistic systems for a virtual experiment. Both storage capacity in terms of free pore space as well as capillary storage fractions were varied in the model and the resulting water balances analyzed with respect to resulting Budyko offsets.
The results corroborated the important role of soil storage properties as a control on the mean annual water balance and potential Budyko offsets. Both total storage capacity and capillary storage fraction turned out to be sensitive parameters. Through variation of total storage, the Budyko curve was reached for most cases, showing a certain degree of clustering at storage volumes of around 5-15% of mean annual precipitation -corresponding to values commonly found in nature- before the water balances level off quasi-asymptotically.
