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Benchmarking-Modelle zur Vorhersage hydrologischer Extreme

Samuel Courtois, Delft University of Technology

Die Vorhersage von Hochwasserereignissen bleibt eine Herausforderung, obwohl in den letzten Jahrzehnten enorme Verbesserungen bei der Leistungsfähigkeit hydrologischer Modelle erzielt wurden. Während Modellierende darum bemüht sind, die Grenzen der Modellierung weiter zu verschieben, besteht ein anderer Ansatz darin, die Betriebsbedingungen der Modelle besser zu verstehen, also die Umgebungsbedingungen, unter denen sie am besten funktionieren. Dies würde es ModelliererInnen ermöglichen, das für ihre Bedürfnisse am besten geeignete Modell auszuwählen.

Research topic explained

Meine Forschung zielt zunächst darauf ab, zu verstehen, wie sich hydrologische Extreme in Einzugsgebieten innerhalb der JCAR-Region entwickelt haben. Um zu verstehen, wie unsere Modelle die Entwicklung dieser Extreme erfassen können, werde ich einen Rahmen entwickeln, um die Robustheit der Modelle bei der Vorhersage von Extremen unter verschiedenen Bedingungen zu bewerten. Der Rahmen kann dann verwendet werden, um ihre Robustheit zu bewerten und die Betriebsbedingungen der Modelle zu vergleichen.

In den letzten 7 Monaten habe ich vielversprechende Forschungsrichtungen untersucht, um einen Forschungsplan zu erstellen, der den Weg meiner Promotion beschreiben soll. Seit einigen Wochen sammle und strukturiere ich historische hydrologische und atmosphärische Daten für die verschiedenen Einzugsgebiete, die in meinen Forschungsbereich fallen. Während einige der Daten bereits für die Analyse „bereit” sind, müssen andere, wie z. B. physische nationale Archive, erst digitalisiert werden, bevor sie als Informationen genutzt werden können.