PRERISK - Joanneum Research

INSTITUT FÜR HYDROGEOLOGIE UND GEOTHERMIE
INSTITUT FÜR ANGEWANDTE GEOPHYSIK
INSTITUT FÜR DIGITALE BILDVERARBEITUNG
INSTITUT FÜR ANGEWANDTE SYSTEMTECHNIK
INSTITUT FÜR ANGEWANDTE STATISTIK UND SYSTEMANALYSE
PRERISK
ERARBEITUNG VON GRUNDLAGEN FÜR PROGNOSE- UND
VORWARNSYSTEME FÜR DAS RISIKO- UND
KATASTROPHENMANAGEMENT
Endbericht
Februar 2003
H. Proske, K. Granica, W. Bauer, H. Katz, A. Kellerer-Pirklbauer, K. Köck, B. Kohl, K. Leroch,
G. Ortner, G. Markart, R. Morawetz, P. Ramspacher, M. Schardt, M. Schreilechner,
A. Schwendt, V. Strasser, H. P. Stüger, R. Teschl, A. Wimmer
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INSTITUT FÜR HYDROGEOLOGIE UND GEOTHERMIE
INSTITUT FÜR ANGEWANDTE GEOPHYSIK
INSTITUT FÜR DIGITALE BILDVERARBEITUNG
INSTITUT FÜR ANGEWANDTE SYSTEMTECHNIK
INSTITUT FÜR ANGEWANDTE STATISTIK UND SYSTEMANALYSE
PRERISK
ERARBEITUNG VON GRUNDLAGEN FÜR PROGNOSE- UND
VORWARNSYSTEME FÜR DAS RISIKO- UND
KATASTROPHENMANAGEMENT
Endbericht
Februar 2003
H. Proske, K. Granica, W. Bauer, H. Katz, A. Kellerer-Pirklbauer, K. Köck, B. Kohl, K. Leroch,
G. Ortner, G. Markart, R. Morawetz, P. Ramspacher,M. Schardt, M. Schreilechner,
A. Schwendt, V. Strasser, H.-P. Stüger, R Teschl, A. Wimmer
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1. EINLEITUNG................................................................................................................................................... 6
2. UNTERSUCHUNGSZIELE ............................................................................................................................ 8
3. PROGNOSE- UND VORWARNSYSTEME IM RISIKO- UND KATASTROPHENMANAGEMENT 9
4. MODUL MUREN ........................................................................................................................................... 12
4.1. EINLEITUNG UND BEARBEITUNGSZIELE ...................................................................................................... 12
4.1.1. Feststoffhaushalt ................................................................................................................................. 12
4.1.2. Wasserhaushalt................................................................................................................................... 13
4.1.3. Niederschlag ....................................................................................................................................... 13
4.2. ARBEITSPROGRAMM ................................................................................................................................... 14
4.2.1. Untersuchungen zum Feststoffhaushalt .............................................................................................. 14
4.2.2. Untersuchungen zum Wasserhaushalt ................................................................................................ 15
4.2.3. Charakterisierung und Quantifizierung des Niederschlages.............................................................. 16
4.3. GERINNEKLASSIFIZIERUNG ZUR SELEKTION VON EINZUGSGEBIETEN MIT HOHEM RISIKOPOTENZIAL.......... 17
4.4. GENERIERUNG EINES DISPOSITIONSMODELLS IM STRICKERTAL MIT STATISTISCHEN METHODEN ............... 22
4.4.1. Statistische Modellierung mittels logistischer Regression.................................................................. 26
4.4.1.1. Modellentwicklung ...................................................................................................................... 28
4.4.1.2. Rutschungsdisposition im Prognosegebiet................................................................................... 34
4.5. ADAPTIERUNG HOCHAUFLÖSENDER GEOPHYSIKALISCHER METHODEN ...................................................... 37
4.5.1. Methoden und Möglichkeiten.............................................................................................................. 37
4.5.2. Geoelektrische Untersuchungen Strickertal - Sölktal ......................................................................... 39
4.5.2.1. Ergebnisse und Profildarstellung ................................................................................................. 40
4.5.3. Geoelektrische Untersuchungen Oberwölz – Sonnleitenbach ............................................................ 46
4.5.3.1. Ergebnisse und Profildarstellung ................................................................................................. 50
4.5.4. Zusammenfassung und weitere Aussichten ......................................................................................... 55
4.6. ERMITTLUNG VON LANDBEDECKUNGS- UND VEGETATIONSPARAMETERN AUS FERNERKUNDUNGSDATEN. 56
4.6.1. Methoden............................................................................................................................................. 56
4.6.1.1. Datenerhebung ............................................................................................................................. 57
4.6.1.2. Ausarbeitung der Nomenklatur.................................................................................................... 57
4.6.1.3. Datenvorverarbeitung................................................................................................................... 58
4.6.1.4. Segmentierung ............................................................................................................................. 61
4.6.1.5. Ausblick ....................................................................................................................................... 66
4.7. ANALYSE DES WASSERHAUSHALTES UND ABFLUSSMODELLIERUNG ZUR ERMITTLUNG VON
MURENAUSLÖSENDEN NIEDERSCHLAGSEREIGNISSEN ........................................................................................ 68
4.7.1. Problemstellung .................................................................................................................................. 68
4.7.2. Gebietscharakteristik Einzugsgebiet des Strickerbaches.................................................................... 69
4.7.3. Einschätzung des Risikopotenzials...................................................................................................... 72
4.7.4. Abflussmodellierung auf Basis zweier Niederschlagereignisse: 13-08-1998 und 28-08-1999 .......... 73

4.7.4.1. Grundlagenberechnung für HEC-HMS mit Programmpaket HEC-GeoHMS -........................... 73
4.7.4.3. Berechnung mittlerer Interzeptionswerte unter Einbeziehung von hochauflösenden
Landnutzungsdaten ................................................................................................................................... 86
4.7.4.4. Abflussmodellierung Strickertal mit Programmpaket HEC-HMS............................................... 91
4.7.4.5. Ergebnisse und Diskussion ........................................................................................................ 112
4.7.5. Hypothetisches Niederschlagsereignis (HQ 100) ............................................................................. 116
4.7.6. Zusammenfassung und Ansätze für weitere Arbeitsschritte.............................................................. 117
4.8. NIEDERSCHLAGSERFASSUNG AUF GRUNDLAGE VON KALIBRIERTEN WETTERRADARDATEN..................... 119
4.9. KORRELATION VON GEBIETSSPEZIFISCHEN FAKTOREN MIT NIEDERSCHLAGSWERTEN .............................. 127
4.10. ANALYSE DER ZUGBAHNEN VON STARKNIEDERSCHLAGSZELLEN UND DER ZELLENENTWICKLUNG........ 130
4.10.1. Zugbahnen bei NW-Strömung......................................................................................................... 132
4.10.2. Zugbahnen bei Westströmung......................................................................................................... 133
4.10.3. Südwestliche Strömungen ............................................................................................................... 133
4.10.4. Südliche bis südöstliche Strömungen.............................................................................................. 133
4.11. QUANTIFIZIERUNG RELEVANTER NIEDERSCHLAGSPARAMETER AUS WETTERRADARDATEN................... 135
4.12. ENTWICKLUNG EINER TESTVERSION FÜR EIN WARNSYSTEM ZUR FRÜHZEITIGEN ERKENNUNG
MURENAUSLÖSENDER NIEDERSCHLAGSEREIGNISSE......................................................................................... 137
4.12.1. Automatische Alarmauslösung........................................................................................................ 137
4.12.2. Zugpfadbestimmung und Prognose................................................................................................. 140
4.13. BEWERTUNG DER EINBEZIEHUNG VON WETTERRADARDATEN IN DIE ANALYSE DER
NIEDERSCHLAGSSITUATION............................................................................................................................. 142
5. MODUL HOCHWASSER ........................................................................................................................... 144
5.1. EINLEITUNG UND BEARBEITUNGSZIELE .................................................................................................... 144
5.2. ARBEITSPROGRAMM ................................................................................................................................. 144
5.3. AUSWAHL DER VERSUCHSSTANDORTE BZW. TESTGEBIETE....................................................................... 145
5.3.1. Naturräumliche Charakteristik der Untersuchungsgebiete .............................................................. 145
5.4. TECHNISCHE ADAPTIERUNG DER VERSUCHSSTANDORTE.......................................................................... 147
5.4.1. Historischer Aspekt........................................................................................................................... 148
5.4.2. Starkregensimulation ........................................................................................................................ 148
5.4.3. Simulation von Dauerregen .............................................................................................................. 150
5.4.4. Bodenfeuchtemessungen ................................................................................................................... 151
5.4.5. Lufttemperatur- und Luftfeuchtemessungen...................................................................................... 152
5.5. DURCHFÜHRUNG VON GROSSFLÄCHIGEN BEREGNUNGSVERSUCHEN ........................................................ 152
5.5.1. Dauerregen - 1.Versuchsjahr............................................................................................................ 152
5.5.2. Starkregen - 1.Versuchsjahr ............................................................................................................. 154
5.5.3. Dauerregen - 2.Versuchsjahr............................................................................................................ 156
5.5.4. Starkregen - 2. Versuchsjahr ............................................................................................................ 160
5.5.5. Zusammenfassung und Schlussfolgerungen...................................................................................... 162
5.6. KONTINUIERLICHE NIEDERSCHLAGSAUFZEICHNUNG IM BEREICH DER BEREGNUNGSFLÄCHE................... 165
4

5.7. ERFASSUNG DER BODENPHYSIKALISCHEN PARAMETER ............................................................................ 165
5.7.1. Ergebnisse der bodenphysikalischen Untersuchungen..................................................................... 166
5.8. ERMITTLUNG VON LANDBEDECKUNGSPARAMETERN ................................................................................ 174
5.8.1. Methoden........................................................................................................................................... 174
5.8.1.1. Datenerhebung ........................................................................................................................... 174
5.8.1.2. Ausarbeitung der Nomenklatur.................................................................................................. 175
5.8.1.3. Datenvorverarbeitung................................................................................................................. 175
5.8.1.4. Segmentierung ........................................................................................................................... 179
5.8.1.5. Klassifikation ............................................................................................................................. 180
5.9.1. Statistische Analyse von Niederschlags- und Abflussdaten .............................................................. 180
5.9.1.1. Sachspezifische Fragestellung ................................................................................................... 180
5.9.1.2. Statistische Darstellung.............................................................................................................. 180
5.9.1.3. Analyse von drei Regenperioden ............................................................................................... 183
5.9.1.4. Zusammenfassung...................................................................................................................... 190
5.10. ABFLUSSMODELLIERUNG AUF BASIS DER ANWENDUNG REGELTECHNISCHER METHODEN ..................... 190
5.10.1. Datengrundlage .............................................................................................................................. 191
5.10.2. Hydrologische Prozesse.................................................................................................................. 192
5.10.2.1. Belastungsverteilung................................................................................................................ 192
5.10.2.2. Belastungsaufteilung................................................................................................................ 192
5.10.2.3. Abflusskonzentration ............................................................................................................... 193
5.10.3. Diskussion der Ergebnisse .......................................................................................................... 201
5.10.3.1. Ergebnisse Einzellinearspeicher-Modell.................................................................................. 201
5.10.3.2. Vergleich der Ergebnisse mit denen des Einheitsganglinien-Verfahrens ................................ 202
5.10.4. Ausblick........................................................................................................................................... 202
5.11. DETAILKALIBRIERUNG VON MODELLEN FÜR DIE BEREGNETEN TESTFLÄCHEN ....................................... 203
5.12. ZUSAMMENFASSENDE BEURTEILUNG DER AUSWIRKUNGEN VON DAUERNIEDERSCHLÄGEN AUF DIE
HOCHWASSERENTSTEHUNG ............................................................................................................................. 209
6. ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK............................................................................................... 211
LITERATUR..................................................................................................................................................... 214
5

1. EINLEITUNG
Risikomanagement im Zusammenhang mit Naturereignissen ist für viele Behörden und spezialisierte
Unternehmen eine neue und herausfordernde Aufgabe. Höhere Siedlungsdichten, die zunehmende
Technisierung der Umwelt, die verstärkte Verwundbarkeit sozialer Systeme und auch die
anthropogenen Umweltveränderungen sind die wichtigsten Gründe dafür, dass immer mehr
Menschen erhöhten Risiken ausgesetzt sind. Um diesen Risiken effektiver als bisher begegnen zu
können, sind eine disziplinenübergreifende Risikowissenschaft und ein angemessenes
Risikomanagement erforderlich. Das Konzept des vorliegenden Projekts folgt dem auch international
beobachtbaren Trend, strukturelle Maßnahmen, die oft kaum mehr finanzierbar sind (z.B.
Verbauungen), verstärkt durch nicht-strukturelle Methoden zu ersetzen. Verlässliche Prognose- und
Vorwarnsysteme sind dafür eine der wesentlichen Grundlagen und werden zunehmend an Bedeutung
gewinnen. Die erforderlichen Werkzeuge stehen in der Praxis derzeit noch kaum zur Verfügung,
wobei die Ursachen dafür sowohl bei den ungenügend erforschten Eingangsdaten als auch bei der
Prozessmodellierung und -simulation zu suchen sind.
Generell hat die Entwicklung moderner Technologien und Methoden die Sammlung großer
Datenmengen wesentlich begünstigt. Beispiele für derartige Technologien sind im Bereich der
satellitengestützten Fernerkundung, der Radartechnik oder der geophysikalischen
Untergrunderkundung zu finden. Dieser Datenpool kann heute durch die aktuelle Verfügbarkeit
leistungsfähiger Rechner für die Prozessmodellierung und -simulation mit hoher Effizienz verarbeitet
werden.
Zur Speicherung, Verwaltung und Fusionierung dieses Datenpools haben sich in den vergangenen
Jahren Geographische Informationssysteme in allen Institutionen, die mit räumlichen Daten befasst
sind, durchgesetzt. Durch die Schaffung von Schnittstellen können zunehmend weitere Datenebenen
in regionale Umweltinformationssysteme einbezogen werden. Statistische Methoden werden zur
Beurteilung der Datenqualität, für die Modellbildung und die Datenauswertung eingesetzt. Die Analyse
raum-zeitlicher Prozesse unter Zuhilfenahme moderner statistischer und geostatistischer Methoden
führt zu einem deutlich besseren Verständnis von Systemabläufen und bildet die Grundlage für jede
prognostische Tätigkeit. Methoden wie beispielsweise die Extremwertstatistik, das quantitative Risk
Assessment, die generalisierten linearen Modelle und die Kovarianzanalyse bilden in vielen Fällen die
Grundlage für den Bau von Prognosemodellen im Zusammenhang mit Naturgefahren, da jedes
Erklärungsmodell potenziell auch für Prognosezwecke eingesetzt werden kann.
Da Naturgefahren aus einem Zusammenspiel verschiedenster natürlicher wie anthropogener
Faktoren resultieren, sind wissenschaftliche Arbeiten nur unter Einsatz eines breiten
Methodenspektrums sinnvoll und zielführend. Bei JOANNEUM RESEARCH wurde in den
vergangenen Jahren an mehreren Instituten auf dem Gebiet der Naturgefahren- und Risikoforschung
ein breitgefächertes Kompetenzspektrum mit jeweils spezifischen Methoden und Zielsetzungen
aufgebaut. Dabei handelte es sich um die folgenden Institute:
• Institut für Umweltgeologie und Ökosystemforschung
• Institut für Hydrogeologie und Geothermie
6

• Institut für Angewandte Geophysik
• Institut für Digitale Bildverarbeitung
• Institut für Angewandte Systemtechnik
• Institut für Angewandte Statistik und Systemanalyse
Dieses breitgefächerte Angebot und die damit verbundenen wechselseitigen Verknüpfungen waren
ausschlaggebend für die Installierung des institutsübergreifenden Forschungsschwerpunktes
„Naturgefahren- und Risikoforschung“ im Jahr 2000. Durch die enge Kooperation von Spezialisten
verschiedener themenrelevanter Fachrichtungen waren die Voraussetzungen für die erforderliche
integrative Betrachtungsweise in besonderem Maß gegeben.
Nach der Auflösung des Instituts für Umweltgeologie und Ökosystemforschung im Jahr 2002 setzten
die verbleibenden fünf Institute ihre Zusammenarbeit im Rahmen des
Querschnittforschungsschwerpunktes fort. Die bis dahin durch das Institut für Umweltgeologie und
Ökosystemforschung abgedeckte Fachexpertise wurde durch das Institut für Digitale Bildverarbeitung
übernommen.
Um die in Abhängigkeit der betrachteten Prozesse sehr unterschiedlichen methodischen
Anforderungen zu verdeutlichen und das vorhandene Methodenspektrum möglichst umfassend
einzusetzen, wurden für das Projekt PRERISK zwei Module definiert, die sich mit den Prozessen
„Muren“ und „Hochwasser“ befassen:
• MODUL Muren
Modultitel: Entwicklung eines Vorwarnsystems für murengefährdete Einzugsgebiete
Auf Basis der Verknüpfung gebietsspezifischer Niederschlagsschwellenwerte mit kalibrierten
Wetterradardaten wurden Grundlagen für die Entwicklung eines Warnsystems zur frühzeitigen
Erkennung murenauslösender Niederschlagsereignisse erarbeitet.
• MODUL Hochwasser
Modultitel: Untersuchung von oberflächennahen und unterirdischen Abflussvorgängen in
Kleineinzugsgebieten bei Dauerregensimulationen im Hinblick auf Hochwasserentstehung
Durch die Analyse von oberflächennahen und unterirdischen Abflussvorgängen unter Zuhilfenahme
von Beregnungsversuchen sowie durch die Ermittlung spezifischer Kennwerte auf Basis innovativer
Methoden der Fernerkundung und der Radartechnik wurden die Grundlagenkenntnisse für die
Modellierung der Hochwasserentstehung infolge von Dauerregensituationen entscheidend verbessert.
7

2. UNTERSUCHUNGSZIELE
Kernaufgabe der Naturgefahren- und Katastrophenforschung ist die Entwicklung, Bereitstellung und
Umsetzung von wissenschaftlichen und operativen Erkenntnissen zur Katastrophenvorsorge in einer
im globalen Umfeld stehenden Risikogesellschaft mit dem Ziel der „Nachhaltigen Entwicklung“. Im
Sinne der Nachhaltigkeit will JOANNEUM RESEARCH mit dem Projekt PRERISK einen Beitrag zur
wirtschaftlichen Stärkung exponierter Gebirgsregionen und Randlagen, zur Erhaltung einer
lebenswerten und sicheren Umwelt sowie zum nachhaltigen Schutz der alpinen Kulturlandschaft vor
Naturgefahren leisten. Auch die Abschätzung der Folgen künftiger Klimaänderungen für die Häufigkeit
und Intensität atmosphärischer Extremereignisse darf gegenwärtig nicht außer acht gelassen werden.
Zwar ist die Entwicklung nach wie vor unsicher, die Indizien für signifikante Einflüsse häufen sich
jedoch bereits (BERZ 2000). Politik und Wirtschaft müssen deshalb entsprechend dem Vorsorgeprinzip
eine weitere Verschärfung der Katastrophenentwicklung als Folge der zu erwartenden
Klimaveränderungen in ihre Überlegungen einbeziehen und den möglichen Kosten wirkungsvolle
Vermeidungsstrategien gegenüberstellen.
Die aktuelle Situation der Risikoforschung wird durch das Bewusstsein von der gesellschaftlichen
Bedeutung und der Vielschichtigkeit der Problemstellungen und der daraus resultierenden
Notwendigkeit eines fachübergreifenden Ansatzes geprägt. Aufgrund des interdisziplinären
Aufgabenfeldes ergeben sich zahlreiche Transferwirkungen zwischen den beteiligten
wissenschaftlichen Disziplinen, die sowohl methodische als auch technologische Aspekte umfassen.
Spezialisierte innovative Unternehmen werden in zunehmendem Maße auf Werkzeuge angewiesen
sein, die dem letzten Wissensstand entsprechen, um den sich aus verwaltungstechnischen und
legistischen Vorgaben (z.B. Gefahrenzonenplanungen, Umweltverträglichkeitsprüfungen,
Beweissicherungen) ergebenden Anforderungen potentieller Kunden genügen zu können. Auch die
für Problemstellungen im Zusammenhang mit Naturgefahren vielfach zuständigen öffentlichen Stellen
werden in Zukunft vermehrt auf privates Consulting angewiesen sein, womit eine entsprechende
Zunahme der Nachfrage langfristig gesichert ist.
Im Rahmen des Forschungsschwerpunktes „Naturgefahren- und Risikoforschung“ stellt die im Projekt
PRERISK im Mittelpunkt stehende Entwicklung von Grundlagen und Methoden für die
Gefahrenprognose und die Risikoanalyse einen inhaltlichen Arbeitsschwerpunkt dar.
Ein besonderes Anliegen ist die Nutzung von Synergien durch die enge Kooperation und Vernetzung
mehrerer Institute mit jeweils spezifischen Kompetenzspektren, die entscheidende methodische
Fortschritte in der Datenerfassung, der Datenaufbereitung und -analyse sowie der Datenintegration
und Modellierung ermöglicht.
8

3. PROGNOSE- UND VORWARNSYSTEME IM
RISIKO- UND KATASTROPHENMANAGEMENT
Die in den vergangenen Jahrzehnten vielfach im Mittelpunkt des Interesses stehende Entwicklung von
technischen Maßnahmen mit dem Ziel einer Beherrschbarkeit von Naturereignissen ist heute
zugunsten von Forschungstätigkeiten, welche die Möglichkeiten zur Prognose von Naturereignissen
zum Inhalt haben, in den Hintergrund gerückt.
Untersuchungs- und Forschungsbedarf ist unter anderem in den folgenden Bereichen gegeben:
• Identifizierung und Quantifizierung von Risiken
• Simulation und integrierte Modellierung von Entwicklungs- und Ereignisszenarien
• integrative Vulnerabilitätsanalyse
• interdisziplinäre Entwicklung von interaktiven Frühwarnsystemen
• Analyse des gesellschaftlichen Risikoverhaltens
Der Einsatz verbesserter Warnsysteme ist ein entscheidender Beitrag zur Bereitschaftserhöhung. Ein
Warnsystem besteht aber nicht nur aus dem Vorhersagesystem, sondern umfasst viele weitere Stufen
– angefangen von der Kommunikation der Vorhersage an die Entscheidungsträger bis zur Akzeptanz
der Warnung durch die Betroffenen.
Österreich verfügt über kein flächendeckendes, integriertes Frühwarnsystem, das umfassend
Aufschluss über die Eintrittswahrscheinlichkeiten und die Eintrittszeiten von Katastrophen oder
katastrophenähnlichen Ereignissen geben kann. Allerdings ist das wissenschaftlich-technische Knowhow
hierfür in großem Umfang vorhanden und wird in Teilbereichen genutzt. Fragmente eines
Katastrophenfrühwarnsystems sind in Form von Messnetzen vorhanden, so z.B. in der Meteorologie,
der Seismologie, der Nuklearen Sicherheit und im Strahlenschutz.
Ohne rechtzeitige und flächendeckende Warnsysteme und Warnmöglichkeiten kann jedoch ein
Basiselement jedes effektiven Katastrophenschutzes nicht im nötigen Umfang aktiviert werden,
nämlich der Selbstschutz und die Selbsthilfe der Bevölkerung. Die vorhandenen Instrumente eines
Frühwarnsystems müssen künftig unter Nutzung der vorhandenen Technologien stärker ausgebaut
und vernetzt werden. Dabei sind wissenschaftliche Interessen und die Interessen des operativ tätigen
Katastrophenschutzes zwingend zu verknüpfen (PLATE & KÖNGETER 2001).
Gleichzeitig müssen Schnittstellen zwischen den Frühinformations- und Frühwarnsystemen mit den
Instrumenten der Warndienste definiert und geschaffen werden. Um diese Vernetzung zu realisieren,
ist ein interdisziplinärer wissenschaftlich-technischer Ansatz für die Entwicklung und den Betrieb eines
kombinierten Frühwarn-/Warnsystems notwendig. Voraussetzung für eine effektive Warnung ist eine
gute Vorhersage, welche die wissenschaftlichen Ergebnisse der Forschung mit den operativen
Aufgaben der Katastrophenbewältigung verknüpft. Eine Vorhersage hängt von einer Reihe von
Vorbedingungen ab, die es durch die Forschung zu verbessern gilt. Abb. 1 soll am Beispiel des
Verlaufes einer Hochwasserwelle die Probleme im Zusammenhang mit einer Vorhersage
verdeutlichen. Zur Zeit t = t 0 wird eine Vorhersage für den Verlauf der Hochwasserwelle über die
Vorhersagezeit T F gemacht. Da der Verlauf der Welle eine Zufallsfunktion ist, ist die Vorhersage mit
9

Unsicherheiten behaftet, die durch das Streuband zum Ausdruck kommen. Das Streuband ist durch
ein geeignetes Maß beschrieben, z.B. durch die statistische Standardabweichung der Vorhersage.
Genauer ist die Angabe der ganzen Wahrscheinlichkeitsdichte, die in Abb. 1 für große Zeiten t
dargestellt ist, durch welche die Vorhersagegenauigkeit mit einem Wahrscheinlichkeitswert belegt
werden kann. Wird T F sehr groß, dann ist keine Echtzeitvorhersage mehr möglich, es ist für die
Vorhersage kein Informationsgewinn mehr aus der Kenntnis des Verlaufs der Ganglinie vor t 0 zu
erhalten. Verwendet werden kann in diesem Fall nur die Information, die aus einer eindimensionalen
Statistik ohne Zeitbezug abzuleiten ist: die Vorhersage wird zur Prognose. Für eine Planung liefert die
Prognose notwendige und ausreichende Information, für einen Echtzeitbetrieb allerdings ist sie
wertlos: es muss also T F immer klein genug sein, um das Streuband eng zu halten und die
Vorhersage brauchbar zu machen. Auf der anderen Seite darf T F auch nicht zu kurz sein, da sonst
keine katastrophenmindernden Maßnahmen getroffen werden können.
Dieses Beispiel zeigt eine besondere Problematik einer Vorhersage für seltene Extremereignisse auf:
T F muss lang genug sein und die Warnung muss zuverlässig sein. Um diese gegenläufigen
Bedingungen zu erfüllen, muss ein relativ hoher Aufwand mit teuren Vorhersagesystemen getrieben
werden. Auf der anderen Seite wird ein Warnsystem für extreme Fälle nur selten, d.h. nach der
Jährlichkeit, z.B. im Durchschnitt einmal alle 50 Jahren, gebraucht. Um eine wirksame Vorhersage für
seltene Ereignisse zu ermöglichen, müssen Vorhersageeinrichtungen entweder für weitere
Anwendungen eingerichtet werden oder für viele Gebiete einsetzbar sein. Besondere Hoffnungen
werden für großräumige Vorhersagen in Satellitenbeobachtungen gesetzt, deren Auswertung für
Vorhersagezwecke sich in einer besonders raschen Entwicklung befindet (SCHULTZ & ENGMANN 2000).
Abb. 1: Schema und Begriffsdefinitionen einer Vorhersage (nach PLATE & MERZ, 2001)
Allgemein gilt, dass eine Vorhersage in Warnungen umgesetzt werden muss. Um die Vorhersage
weiterzuleiten und zu filtern, wird ein Kommunikations- und ein Entscheidungssystem benötigt. Das
Kommunikationssystem muss in der Lage sein, die Vorhersage rasch dem Entscheidungsträger
zuzuleiten, der dann entscheiden muss, welche Aktionen zur Katastrophenreduktion durchgeführt
werden sollen. Schließlich muss die Bevölkerung auch auf die Warnung reagieren. Diese Reaktion ist
sehr stark abhängig von einer Reihe sozialer Faktoren (PLATE & KÖNGETER 2001).
10

4. MODUL MUREN
Entwicklung eines Vorwarnsystems für murengefährdete Einzugsgebiete
4.1. EINLEITUNG UND BEARBEITUNGSZIELE
Übergeordnetes Ziel des Projektmoduls ist die Entwicklung eines Prototyps für ein Warnsystem zur
frühzeitigen Erkennung murenauslösender Niederschlagsereignisse. Zur Realisierung dieses Ziels ist
eine breite Grundlagenpalette in inhaltlicher und methodischer Hinsicht zu schaffen, die sich von der
geowissenschaftlichen und geophysikalischen Datenbeschaffung über die fernerkundungsgestützte
Datenakquisition, verschiedene Modellierungen im Zusammenhang mit dem Feststoff- und dem
Wasserhaushalt, die quantitative Interpretation von Wetterradardaten unter Einbeziehung
meteorologischer Modelle bis hin zur Datenübertragungs- und Kommunikationstechnologie erstreckt.
Murgänge sind im Alpenraum weit verbreitet und stellen eine wesentliche Naturgefahr für
Siedlungsbereiche und Infrastruktureinrichtungen dar. Definitionsgemäß sind Muren wildbachtypische
Sonderformen des Hochwasserabflusses (DIN 19663 1985). Sie sind „Gemische aus Wasser und
Feststoffen (Boden, Gesteinsschutt aller Korngrößen, Holz). Sie bewegen sich in Wildbachbetten oder
Hangfurchen schnell bis sehr schnell zu Tal und erreichen den Vorfluter unmittelbar oder entmischen
sich im Bereich abnehmenden Gefälles, wobei sich die Feststoffe ganz oder teilweise in
Umlagerungsstrecken, auf Schwemmkegeln oder im Talboden ablagern. Muren entstehen durch
starke Feststoffeinstösse, beim Durchbruch von Verklausungen oder bei Dammbrüchen.“
Die in der Praxis zu berücksichtigenden Datengrundlagen betreffen somit einerseits
Geländeparameter, die sich auf den Feststoffhaushalt sowie in Verbindung mit dem
Transportmedium auf den Wasserhaushalt beziehen, sowie andererseits Niederschlagsparameter
zur Charakterisierung der prozessauslösenden Faktoren.
4.1.1. FESTSTOFFHAUSHALT
An der Feststoffverlagerung in Wildbacheinzugsgebieten sind zahlreiche sehr verschiedenartige
Prozesse beteiligt. Eine zentrale Rolle spielen die Mobilisierung, die Verlagerung sowie die
Ablagerung des Materials.
Voraussetzung für jede Feststoffverlagerung und damit für die Bildung von Murgängen ist das
Vorhandensein von mobilisierbarem Material. Dieses Material wird durch Verwitterungsvorgänge
bereitgestellt oder wurde in der geologischen Vergangenheit an seinem heutigen Ort abgelagert (z.B.
eiszeitliches Moränenmaterial). In einem Wildbachgerinne erfolgt die Mobilisierung größerer
Feststoffkompartimente und damit die Bildung eines Murganges grundsätzlich auf zwei verschiedene
Arten:
‣ Verflüssigung der Bachsohle: Unter der Auflast und der wirkenden Schleppkraft eines
Hochwassers werden nicht mehr nur einzelne Partikel aus der Bachsohle herausgelöst,
sondern größere Teile der Sohle zusammen abgeschert und in Bewegung versetzt.
12

‣ Durchbruch einer Verklausung: Bei einer Verklausung handelt es sich um eine mehr oder
weniger lang andauernde Verstopfung des Gerinnebetts durch Holz und/oder Geröll. Hinter
einer derartigen Verklausung sammelt sich mit Wasser gesättigtes Material an, das sich beim
Bruch des Dammes als Ganzes in Bewegung setzt.
Die Prozesse der Feststoffverlagerung werden stark von der Art der Mobilisierung und von der
Zusammensetzung des mobilisierten Materials (besonders vom Wassergehalt) beeinflusst. Zusätzlich
spielt die Ausgestaltung der Verlagerungsbahn eine große Rolle (KIENHOLZ ET AL. 1998).
4.1.2. WASSERHAUSHALT
Von zentraler Bedeutung für die Vorgänge in einem Wildbacheinzugsgebiet sind die in den Hängen
und im Gerinne fließenden Wassermengen. Im Hinblick auf die Auslösung eines Murganges
interessieren dabei vor allem die möglichen Abflussspitzen im Gerinne und im weiteren auch die
Gesamtwasserfracht der einzelnen Hochwasserereignisse. Die Übertragung des Niederschlages in
den Abfluss wird nicht nur durch die Niederschläge selbst bestimmt. Weitere wichtige
Einflussparameter sind das Speichervermögen von Boden und Vegetation, die Wasserwegigkeit an
der Oberfläche und im Untergrund sowie die sogenannte Vorgeschichte.
4.1.3. NIEDERSCHLAG
Auslösende Ereignisse für Murgänge stellen eine kurzfristige Belastung des Systems „Wildbach“ dar.
Für Warnungen sind Kenntnisse über derartige Vorgänge entscheidend. In den Alpen handelt es sich
dabei praktisch immer um hydrologische Ereignisse. Diese besitzen eine hohe zeitliche Variabilität
und erstrecken sich über wenige Minuten bis zu einigen Tagen. Eine Analyse von
niederschlagsabhängigen Auslösebedingungen für Murgänge hat die folgenden, grundsätzlich
verschiedenen Ursachen aufgezeigt:
‣ Kurze, gewittrige Niederschläge mit einer hohen Intensität
Folgen solcher Niederschläge sind Murgänge, die in Wildbachgerinnen anreissen oder
Hangmuren, die aus flachgründigen Rutschungen entstehen.
‣ Lange Regenperioden mit niedrigen und mittleren Intensitäten und einer hohen Regensumme
Diese Niederschlagsereignisse, teilweise in Verbindung mit vorangehender Schneeschmelze,
führen vor allem zu Murgängen, die aus tiefgründigen Rutschungen entstehen. Die lange Dauer
der Niederschläge und die großen absoluten Wassermengen führen zu einer Sättigung der
Lockermaterialmassen.
Kurze gewittrige Niederschläge führen vor allem in tieferen Lagen zu Murgängen, während
langandauernde Niederschläge in höheren Lagen (über 2.000 m Seehöhe) dominieren. Diese
Verteilung kann mit den Temperaturverhältnissen erklärt werden, da während intensiver
Gewitterniederschläge die Temperatur relativ schnell fällt und daher der Regen in höheren Lagen
nach kurzer Zeit in Schneefall übergeht, sodass die unmittelbar verfügbare Wassermenge reduziert
wird (ZIMMERMANN ET AL. 1997).
13

Aufgrund des während der Sommermonate vielfach konvektiv geprägten Niederschlaggeschehens mit
lokalen gewittrigen Niederschlägen in den alpinen Bereichen Ost- und Südösterreich sowie der relativ
geringen Höhenlage dieser Gebiete spielen kurze, intensive Neiderschläge als Auslösefaktor für
Murgänge in den untersuchten Regionen eine dominante Rolle. Darüber hinaus ist zu bemerken, dass
Murgänge in geringeren Höhenlagen selbstverständlich ungleich häufiger vom Menschen genutzte
Flächen betreffen als Massenbewegungen in großen Höhenlagen und damit Schadereignisse
wesentlich wahrscheinlicher sind.
Analysen von Niederschlagsereignissen haben deutlich gezeigt, dass es auch mit einem dichten Netz
stationärer Regenmesser sehr schwierig ist, die bei Gewittern tatsächlich gefallene Regenmenge zu
bestimmen. Aufgrund der Kleinräumigkeit derartiger Ereignisse liegen im Normalfall kaum
Niederschlagsdaten aus dem Niederschlagszentrum vor. Die Verwendung von Wetterradaranlagen
kann die Lücke zwischen Punktmessungen auf der einen Seite und den räumlich ablaufenden
Prozessen auf der anderen Seite schließen. Radardaten können Informationen in Hinblick auf die
Vorberegnung, die räumliche Ausdehnung, die momentane und die durchschnittliche
Niederschlagsintensität, die Niederschlagsdauer etc. liefern. Während derartige Systeme für
hydrologische Fragestellungen bereits eine weite Verbreitung besitzen, werden sie im Bereich der
Geomorphologie jedoch noch kaum eingesetzt.
4.2. ARBEITSPROGRAMM
Die Konzeption des Arbeitsprogramms folgte einerseits dem Ansatz, zielorientierte methodische
Weiterentwicklungen innerhalb der einzelnen Datenerfassungs- und Modellierungsschritte zu
unterstützen, andererseits durch die Verknüpfung der involvierten Fachrichtungen Grundlagen für ein
technisch umsetzbares und für die potentiellen Anwender erfolgversprechendes Werkzeug zu
schaffen.
4.2.1. UNTERSUCHUNGEN ZUM FESTSTOFFHAUSHALT
Selektion von Einzugsgebieten mit hohem Risikopotenzial im Zielgebiet
Die Test- und Entwicklungsgebiete lagen in den Schladminger und den Wölzer Tauern
(Obersteiermark). Auf Grundlage bestehender Datenbanken (GIS Steiermark, Forstliche
Bundesversuchsanstalt, Forsttechnischer Dienst der Wildbach- und Lawinenverbauung, Geologische
Bundesanstalt, JOANNEUM RESEARCH) sowie von Fernerkundungsdaten und Geländekartierungen
wurden Einzugsgebiete mit einem hohen Risikopotenzial im Zielgebiet selektiert.
Generierung von Dispositionsmodellen in ausgewählten Einzugsgebieten
Zur kleinräumigen näheren Analyse von Einzugsgebieten mit einem hohen Risikopotential wurde im
Einzugsgebiet des Strickerbaches auf Grundlage statistischer Verfahren ein erstes Dispositionsmodell
erstellt. In dieses wurden schwerpunktmäßig vorerst Parameter, welche die Grunddisposition zur
Bildung und Auslösung von Rutschungen und in weiterer Folge von Muren beeinflussen, einbezogen.
14

Adaptierung hochauflösender geophysikalischer Methoden
Die Erzeugung verbesserter Dispositionsmodelle beruht auch auf dem Einsatz geophysikalischer
Methoden. Dabei geht es vor allem um die Identifizierung und Lokalisierung von Untergrundstrukturen
(Gleitflächen, - bahnen, interner Aufbau von Lockermaterialakkumulationen etc.), um damit deren
Einfluss auf die Geschiebemobilisierung quantifizieren zu können. Die für diese Fragestellung als am
besten geeignet erscheinende Methode der hochauflösenden Multielektrodengeoelektrik wurde an
einem Rutschhang am Ausgang des Strickertales sowie im Bereich einer tiefgründigen Rutschung
westlich von Oberwölz getestet.
4.2.2. UNTERSUCHUNGEN ZUM WASSERHAUSHALT
Ermittlung von Landbedeckungs- und Vegetationsparametern aus Fernerkundungsdaten
Im Rahmen der Erfassung gebietsspezifischer Faktoren durch die Fernerkundung wurden in erster
Linie Daten von sehr hochauflösenden Fernerkundungsdaten für die Erfassung der Landbedeckung
eingesetzt. Für diese Zwecke waren einerseits Satellitendaten vorgesehen, andererseits auch
Luftbilddaten. Im Rahmen dieses Projektes war ursprünglich der Einsatz eines IKONOS Datensatzes
geplant, welcher aber schließlich nicht zur Verfügung stand. Der Grund war die Verdoppelung des
Preises innerhalb eines Jahres. Da die Methodik für die Auswertung und Klassifizierung sehr
hochauflösender Satellitendaten der für Luftbilddaten weitgehend kongruent ist, sind die wichtigsten
methodischen Entwicklungen für beide Datentypen verwendbar. Deshalb wurden die methodischen
Entwicklungen auf Basis von Luftbilddaten durchgeführt. Der wesentliche Unterschied der
Luftbilddaten zu den Satellitendaten besteht in der Generierung eines Mosaiks als Voraussetzung für
eine semi-automatische flächige Klassifizierung. Für die radiometrische Kalibrierung der sehr
hochauflösenden Fernerkundungsdaten wurden modifizierte bzw. neue Ansätze angewandt.
Analyse des Wasserhaushalts mit Hilfe einer Abflussmodellierung in einem charakteristischen
Einzugsgebiet
Entscheidend für die Murenauslösung ist die verfügbare Wassermenge im Einzugsgebiet und im
Gerinne. Der relative Oberflächenabfluss bzw. der Abflusskoeffizient während eines
Niederschlagsereignisses beeinflusst die Menge des vorhandenen Oberflächenwassers und somit die
Menge des Wassers im Gerinne als Transportmedium. Auf Grundlage der Erfassung der
Landbedeckung mittels sehr hochauflösender Fernerkundungsdaten, geologischer Basisdaten und
des Digitalen Geländemodells ist es möglich, eine flächendeckende Aussage über
Abflusskoeffizienten zu treffen. Zur Simulation von Abflussvorgängen stehen verschiedene Modelle
zur Verfügung, die sehr unterschiedliche Ansprüche an die Art und Genauigkeit der erforderlichen
Eingangsparameter stellen. Um die Leistungsfähigkeit eines für die Simulation von Niederschlags-
/Abflussprozessen von dendritischen Gewässernetzen entwickelten und bereits in vielen Fällen
erprobten Programms bei Verfügbarkeit sehr genauer Eingangsdaten auszutesten, wurden reale und
simulierte Niederschlagsereignisse herangezogen. Die durch das Programm berechneten
Wasserganglinien bzw. Hydrographen liefern wertvolle Grundlagen für die Beeinflussbarkeit der
15

generellen Murgangdisposition in einem Einzuggebiet etwa durch die Bewirtschaftung oder
Veränderungen in der Vegetation.
4.2.3. CHARAKTERISIERUNG UND QUANTIFIZIERUNG DES NIEDERSCHLAGES
Korrelation der gebietsspezifischen Faktoren mit Niederschlagswerten
Bezüglich der Ermittlung von Niederschlagsschwellenwerten ist ein Ansatz, der einerseits das
herrschende Niederschlagsregime, andererseits aber auch die spezifischen lokalen
Geländeverhältnisse sowie die Materialdisposition im Einzugsgebiet berücksichtigt, eine
Mindestforderung für eine Verwendung im Sinne eines Vorwarnsystems. Die erhobenen
gebietsspezifischen Faktoren wurden mit den aus archivierten Wetterradarbildern ermittelten
Niederschlagswerten korreliert. Ergebnis dieses Arbeitsschrittes waren "Erfahrungswerte" bezüglich
relevanter Niederschlagsparameter, welche im jeweiligen Gebiet zur Auslösung von
Massenbewegungen geführt haben und dies voraussichtlich auch bei zukünftigen Ereignissen
bewirken werden.
Ermittlung der aktuellen Niederschlagssituation bei Starkniederschlagsereignissen aus
Wetterradardaten
Die seit 1999 verfügbaren wesentlich detaillierteren Wetterradardaten sind als entscheidender
Fortschritt in Hinblick auf die Ermittlung der aktuellen Niederschlagssituation bei
Starkniederschlagsereignissen zu werten. Bei allen bisherigen Auswertungen wurden allerdings
bestenfalls die mit 1 km x 1 km bei 16 Intensitätsstufen aufgelösten Wetterradardaten verwendet,
obwohl am Radar Daten mit 1° x1° x 500 m Auflösung bei 256 Intensitätsstufen zur Verfügung
stünden, welche aber aufgrund der beschränkten Übertragungskapazität nicht bis zum Endbenutzer
übertragen werden. Die geplante Ergänzung der Analysen durch satellitengestützte Methoden auf
Basis der Daten des "METEOSAT second generation" konnte nicht vorgenommen werden, da derzeit
noch nicht absehbar ist, wann diese ursprünglich noch für das Jahr 2002 angekündigten Daten
tatsächlich verfügbar sein werden. Es ist zu erwarten, dass sich damit die Probleme in Hinblick auf die
Niederschlagsquantifizierung der Wetterradarmessung zufriedenstellend lösen lassen.
Analyse der Zugbahnen von Starkniederschlagszellen und der Zellenentwicklung
Wetterradardaten bieten die Möglichkeit, Aussagen über die Zugrichtung von Gewitterzellen zu
treffen, und zwar sowohl in Hinblick auf die Ermittlung von Gewitterbahnen als auch im
Zusammenhang mit Nowcasting-Prognosen. Damit lassen sich vorerst die speziell im stark
gegliederten alpinen Raum zu erwartenden bevorzugten Zugbahnen, aber auch Zonen häufiger
Gewitterentstehung und Bereiche mit Staueffekten bestimmen. Darüber hinaus kann zu
Prognosezwecken durch Extrapolation der Verlagerung eine Einschätzung darüber getroffen werden,
wohin eine aktuelle Zellstruktur in den nächsten Stunden wandern wird.
16

4.3. GERINNEKLASSIFIZIERUNG ZUR SELEKTION VON EINZUGSGEBIETEN
MIT HOHEM RISIKOPOTENZIAL
Die Selektion von Einzugsgebieten mit hohem Risikopotenzial im Bereich der Wölzer Tauern in der
Obersteiermark erfolgte auf der methodischen Grundlage des Dispositionskonzepts (BECHT 2000,
ZIMMERMANN et al. 1997). Der Begriff „Disposition“ bezeichnet in diesem Zusammenhang die
Anfälligkeit eines Einzugsgebietes zur Bildung und Auslösung von Rutschungen und Muren (siehe
Abb. 2). Damit ein Prozess ausgelöst wird, ist eine Systembelastung von außen erforderlich, die einen
definierten Schwellenwert überschreitet. Die Grunddisposition wird von Parametern beeinflusst, die
sich relativ einfach bestimmen lassen, wie beispielsweise vom Relief, von der Art der
Geschiebequellen und von deren geotechnischen Eigenschaften, die variable Disposition beschreibt
kürzerfristige Schwankungen in der Bereitschaft zur Murgangentstehung innerhalb eines Tages bis
hin zu etwa einem Jahrzehnt. Diese Schwankungen ergeben sich einerseits aus
hydrometeorologischen Schwankungen, welche die Materialstabilität beeinflussen, andererseits aus
der Materialverfügbarkeit aufgrund der Bachgeschichte.
Abb. 2: Dispositionskonzept für murengefährdete Einzugsgebiete (nach HÜBL 2001)
Auslösende Ereignisse für Muren und Rutschungen sind kurzfristige Belastungen des Systems. In den
Alpen handelt es sich dabei fast immer um hydrologische Ereignisse mit einer hohen zeitlichen
Variabilität zwischen wenigen Minuten und einigen Tagen (ZIMMERMANN et al. 1997). Für das
Untersuchungsgebiet sind vor allem kurze gewittrige Niederschläge für die Auslösung von Muren von
Bedeutung.
Die Grunddisposition eines Gerinnes wird von zahlreichen unterschiedlichen Parametern beeinflusst.
Bei detaillierter Bearbeitung ergibt sich so für jedes Gerinne eine individuelle, grundlegende
Bereitschaft zur Ausbildung von Murgängen oder Hochwässern mit starker Geschiebeführung.
17

Betrachtet man nun größere Untersuchungseinheiten, so ist die Bestimmung dieser Disposition für
jedes einzelne Einzugsgebiet nicht durchführbar. Zur Selektion von Einzugsgebieten mit hohem
Risikopotenzial ist es daher notwendig, die vorhandenen Gerinne in Gruppen ähnlicher Disposition
zusammenzufassen. Damit muss zwar einerseits ein vereinfachtes Bild der bestehenden Gefahren in
Kauf genommen werden, andererseits wird es dadurch jedoch möglich, einen Gesamtüberblick über
ein größeres Gebiet zu erlangen.
Die maßgebenden Einflussgrößen zur Gefahrenstufenbildung bei Murgängen und Hochwässern mit
starker Geschiebeführung sind Intensität und Wahrscheinlichkeit (siehe EGLI & PETRASCHECK 1998).
Eine Abschätzung dieser Größen kann über die Grundparameter Gerinnemorphologie, geologische
Verhältnisse und Einzugsgebietsgröße erfolgen. Viele der die Grunddisposition mitbestimmenden
Einflussfaktoren, wie etwa das Geschiebepotenzial, Hochwasserabflüsse oder die
Rutschungsbereitschaft der Einhänge, lassen sich aus diesen drei Grundparametern ableiten. Dabei
ist die jeweilige Gebietscharakteristik zu berücksichtigen, da beispielsweise die Gerinnemorphologie
in starkem Maß von den geologischen Verhältnissen geprägt wird.
Die folgende Klasseneinteilung wurde zur Ermittlung der Gefährdungsstufen und Risikoklassen
verwendet, wobei die Bezeichnungen auf den Definitionen von STINY 1910 und KARL 1970 basieren
(siehe Tab. 1).
Klasse I: Gebirgsbach
Hier treten kaum Feststoffherde im direkten Bachbereich auf, die permanent hohe Wasserführung in
einem weitgehend konstant verlaufenden Bett verhindert die Anlage von großen Zwischendeponien.
Meist besteht eine breite Talsohle, so dass die Einhänge nicht in direktem Kontakt mit dem Gerinne
stehen. Ein Geschiebeeintrag erfolgt einerseits durch Uferanbrüche bei Hochwasser, hauptsächlich
aber durch die Seitengerinne beziehungsweise durch Lawinen. Murgänge sind hier nur in extremen
Ausnahmefällen zu erwarten. Sind – wie es im Untersuchungsgebiet der Fall ist - geschiebereiche
Seitengerinne vorhanden, so besteht jedoch eine erhebliche Gefährdung durch Hochwässer mit
starker Geschiebeführung. Demnach ist in dieser Klasse allgemein die Grunddisposition in Bezug auf
Murgänge als gering, in Bezug auf Hochwässer mit starker Geschiebeführung als hoch zu bewerten.
Klasse II: Gebirgsbach mit wildbachartigem Charakter
Zusätzlich zum Geschiebeeintrag aus den Seitengerinnen existieren hier größere Feststoffherde im
direkten Bachbereich vor allem im Zusammenhang mit Schlucht- und Umlagerungsstrecken. Eine
Gefahr besteht primär durch Hochwässer mit starker Geschiebeführung, Murgänge treten mit geringer
Wahrscheinlichkeit, dann aber meist mit hohen Intensitäten auf.
Die Einzugsgebietsgrößen bewegen sich recht einheitlich etwa zwischen 30 und 40 km². Darüber
hinaus ist aufgrund der eiszeitlichen Vergletscherung in allen Fällen von einem Vorhandensein von
Altschuttablagerungen auszugehen. Als Unterteilungskriterium verbleibt damit die Art der
Festgesteine, wobei folgende zwei Klassen unterschieden werden:
18

Klasse IIa
Im Einzugsgebiet treten ausschließlich feste Felsgesteine (Glimmerschiefer, verschiedene Gneise,
Amphibolite, Marmore,...) auf. Die Wahrscheinlichkeit für Rutschungen ist daher gering. Aufgrund des
Verwitterungsverhaltens der angeführten Gesteine ist auch die Bildung von Jungschutt im
allgemeinen reduziert. Das Geschiebepotenzial entstammt überwiegend aus Altschuttablagerungen.
Die Grunddisposition für Hochwässer mit starker Geschiebeführung ist hier mäßig, jene für Muren
sehr gering.
Klasse IIb
Zumindest Teile des jeweiligen Einzugsgebietes werden aus veränderlich festen Gesteinen (Phyllite,
phyllitische Glimmerschiefer), die stark zu Rutschungen neigen und sehr leicht verwitterbar sind,
aufgebaut. Es ist daher zusätzlich zu der Mobilisierung von Altschutt mit ständiger, feinkornreicher
Jungschuttproduktion zu rechnen. Hier besteht eine sehr hohe Grunddisposition in Bezug auf
Hochwässer mit starker Geschiebeführung, jene für Muren ist als hoch zu bewerten.
Klasse III: Wildbäche
Hier liegen die Geschiebeherde im direkten Bachbereich. Durch die permanenten
Geschiebeumlagerungen im Bachbett kommt es häufig zu einer Richtungsänderung des
Bachverlaufes. Die Gefahrenstufe ist primär abhängig von den geologischen Verhältnissen, wobei
Unterschiede in der Art des Geschiebes einerseits, sowie andererseits in der Geschwindigkeit, mit der
rezent Schutt gebildet wird, zur Unterteilung verwendet werden. Folgende Kategorien werden hier
unterschieden:
• Klasse IIIa: Reine Jungschuttbäche im festen Felsgestein.
• Klasse IIIb: Reine Jungschuttbäche mit hohem Anteil veränderlich fester Gesteine.
• Klasse IIIc: Altschuttbäche im festen Felsgestein
• Klasse IIId: Altschuttbäche mit hohem Anteil veränderlich fester Gesteine.
Nach ANDRECS 1996 ist die Flächengröße neben andere Faktoren für das Ausmaß des
Geschiebepotenzials von entscheidender Bedeutung. Zusätzlich werden diese Wildbachgruppen daher
in drei Flächenintervalle untergliedert:
• Intervall 1: 0 bis < 1 km²
• Intervall 2: 1 bis < 4 km²
• Intervall 3: > 4 km²
Diese Einteilung erfolgte nach folgenden Gesichtspunkten:
Mit dem Intervall 1 wird die Fülle an kleinen Gräben im Bearbeitungsgebiet abgedeckt, deren
Intensität unabhängig von der Ereigniswahrscheinlichkeit durchwegs als schwach eingeschätzt
werden kann.
Das Intervall 2 umfasst Gerinne mit zwar relativ kleinen Einzugsgebieten, die mit geringer
Wahrscheinlichkeit dennoch von Ereignissen mit extremen Intensitäten betroffen sein können, wie
Beispiele aus der weiteren Umgebung belegen.
19

Im Intervall 3 erhöht sich vor allem die Wahrscheinlichkeit starker Intensitäten kontinuierlich, wobei die
durchschnittliche Abtragsmenge je Ereignis bereits ab 4 km² deutlich ansteigt (nach ANDRECS 1996).
Tab. 1: Zusammenfassende Darstellung der Gerinneklassifizierung auf Basis der Grunddisposition
KLASSEN-
BEZEICHNUNG
GERINNETYP
EINZUGS-
GEBIETSGRÖSSE
Klasse I Gebirgsbach Durchwegs > 40 km²
Klasse II
Klasse IIa
Klasse IIb
Gebirgsbach mit
wildbachartigem
Charakter
Durchwegs zwischen 30
und 40 km²
Klasse III Wildbach durchwegs < 30 km²
Klasse IIIa/1
Klasse IIIa/2
Klasse IIIa/3
Klasse IIIb/1
Klasse IIIb/2
Klasse IIIb/3
Klasse IIIc/1
Klasse IIIc/2
Klasse IIIc/3
Jungschuttbach
Jungschuttbach
Altschuttbach
< 1 km²
1 – 4 km²
> 4 km²
< 1 km²
1 – 4 km²
> 4 km²
< 1 km²
1 – 4 km²
> 4 km²
GEOLOGIE IM
EINZUGSGEBIET
Jede Art von
Gesteinen möglich
Ausschließlich feste
Felsgesteine
Zumindest teilweise
veränderlich feste
Gesteine
Ausschließlich feste
Felsgesteine
Zumindest teilweise
veränderlich feste
Gesteine
Ausschließlich feste
Felsgesteine +
quartäre
Lockermassen
GRUNDDISPOSITION
MURGANG
allgemein sehr gering
abhängig von den
geologischen
Verhältnissen
sehr gering
eher gering
abhängig von den
geologischen
Verhältnissen
gering
hoch
hoch
Klasse IIId/1
Klasse IIId/2
Klasse IIId/3
Altschuttbach
< 1 km²
1 – 4 km²
> 4 km²
Zumindest teilweise
veränderlich feste
Gesteine + quartäre
Lockermassen
sehr hoch
Als typischer Vertreter eines Einzugsgebietes der Klasse IIID/3 (Altschuttbäche mit hohem Anteil
veränderlich fester Gesteine, Einzugsgebietsgröße > 4 km²), dessen Disposition in Hinblick auf den
Prozess Murgang als sehr hoch bewertet wurde, wurde schließlich jenes des Strickerbaches für
weitere Untersuchungen ausgesucht. Ausschlaggebend dafür waren einerseits die gute Datenbasis,
andererseits das naturräumliche und nutzungsbedingte Umfeld, das interessante Ergebnisse erwarten
ließ. Ein weiteres Detailbearbeitungsgebiet wurde gemeinsam mit der Gebietsbauleitung Oberes
Murtal des Forsttechnischen Dienstes der Wildbach- und Lawinenverbauung unmittelbar westlich von
Oberwölz ausgewählt.
20

Abb. 3: Ergebnisse der Gerinneklassifizierung auf Basis der Grunddisposition im Bereich der
Sölktäler (siehe auch Tabelle 1)
21

4.4. GENERIERUNG EINES DISPOSITIONSMODELLS IM STRICKERTAL MIT
STATISTISCHEN METHODEN
Das vorrangige Ziel im Zusammenhang mit dem Einsatz statistischer Verfahren bestand darin, eine
Methode zu erarbeiten, die eine objektiv belegbare Aussage darüber ermöglicht, wo sich bei
großräumiger Betrachtung des gesamten Untersuchungsgebietes jene Bereiche befinden, in denen
die höchste Gefährdung für den Prozess „Rutschung“ (und damit unmittelbar auch für den Prozess
„Murgang“) besteht. Eine detaillierte Gefahrenanalyse kann in weiterer Folge auf diese Bereiche
beschränkt werden.
Der Strickerbach ist ein linksseitiger Zubringer des Großsölkbaches und mündet knapp oberhalb des
Stausees in diesen (siehe Abb. 4). Sein etwa 9,25 km² umfassendes Einzugsgebiet liegt fast
ausschließlich in Wölzer Glimmerschiefern, die nur lokal Marmor- und Amphiboliteinschaltungen
aufweisen. Eine detaillierte Beschreibung des Einzugsgebietes enthält Abschnitt 4.7.2.
Abb. 4: Das Einzugsgebiet des Strickerbaches im Grenzbereich zwischen Schladminger und Wölzer
Tauern
Voraussetzung für die Bildung von Murgängen ist generell das Vorhandensein von mobilisierbarem
Material. Vor allem in Einzugsgebieten, die überwiegend aus Gesteinen aufgebaut sind, die bei
Durchfeuchtung zu Rutschungen neigen, besteht ein unmittelbarer Zusammenhang zwischen
derartigen Massenbewegungen im Bereich der das Gerinne begleitenden Hänge und der Auslösung
von Murgängen. Rutschungen im Bereich der Bacheinhänge und damit verbundenen konzentrierte
Feststoffeinstösse führen häufig zu Verklausungen des Bachbetts, wobei sich das mit Wasser
gesättigte Material beim Bruch des Dammes als Ganzes in Bewegung setzt. Infolge der geologischen
und lithologischen Verhältnisse im Einzugsgebiet des Strickerbachs weist dieses für derartige
Prozessabläufe eine hohe Disposition auf, weshalb als erster Schritt der Detailbearbeitung die
Herstellung eines Dispositionsmodells für den Prozess Rutschung mit Hilfe von Methoden der
angewandten Statistik durchgeführt wurde.
22

Bei der Erstellung von Gefahrenkarten für die Gefahrenanalyse können unterschiedliche Wege
beschritten werden. Der einfachste Weg ist eine rein vergangenheitsbezogene Betrachtung, ohne den
Sachverhalt mittels irgendwelcher Einflussgrößen zu beschreiben bzw. zu erklären. Dies bedeutet,
dass eine Karte erstellt wird, in der bisher stattgefundene Rutschungen abgebildet werden und diese
Abbildung verwendet wird, um ein Gefahrenpotenzial räumlich festzuhalten (Verteilungsanalyse). Der
Nachteil einer solchen Vorgangsweise ist, dass hier ausschließlich auf das Phänomen selbst
zugegriffen wird und keine sonstigen Informationen genutzt werden.
Ein wesentlich fortgeschrittenerer Weg ist der, die Zusammenhänge zwischen charakteristischen
Eigenschaften (Merkmalen) eines Zielgebietes und den bisher festgestellten Rutschungen zu
identifizieren. Wenn man einen solchen Zusammenhang zwischen Merkmalen als Einflussgrößen und
einem zu erklärenden Phänomen beschreibt, spricht man von einem Modell. Zweck eines solchen
Modells kann sein, dass mittels des bestimmten Wirkungszusammenhanges Aussagen über das
Auftreten des Phänomens bei anderen Merkmalsträgern gemacht werden können. Für die vorliegende
Forschungsfrage soll innerhalb eines bestimmten Gebietes der Zusammenhang zwischen den
Eigenschaften des Geländes und den Rutschungen festgestellt und ein Modell formuliert werden. Ein
Modell ermöglicht Prognosen über das interessierende Phänomen. Bei der Erarbeitung eines Modells
können zwei grundsätzlich unterschiedliche Arten unterschieden werden: der deterministische und der
statistische Ansatz. Der deterministische Ansatz geht davon aus, dass der Wirkungszusammenhang
vollständig beschrieben werden kann oder, allgemeiner gesprochen, wir den Sachverhalt zur Gänze
erkennen und erklären können, und die erforderlichen Daten für eine quantitative Umsetzung dieses
Modells vollständig und ohne Messfehler vorliegen.
Sind die angesprochenen Voraussetzungen gegeben, so ist zumindest theoretisch eine perfekte
Prognose möglich – vollständige Information ermöglicht vollständige Vorhersage. Bereits in der
wissenschaftlichen Praxis (noch viel weniger in der Vielzahl alltäglicher Anwendungsprobleme)
können diese Prämissen nicht als erfüllt angesehen werden.
Zum einen kann bezüglich des Auftretens eines naturwissenschaftlichen Phänomens in der Realität
nicht davon ausgegangen werden, dass angesichts eines vielschichtigen Ursachenkomplexes alle
relevanten Einflussgrößen bekannt sind. Zum anderen sind im Regelfall nicht für alle Faktoren die
zugehörigen Daten vorhanden. Aufgrund der Informationslage sind praxisrelevante Erklärungsmodelle
daher nicht deterministisch anzusetzen. Man kennt weder alle Faktoren noch die zugehörigen Daten,
um eine exakte Vorhersage machen zu können. Die Erklärungsmodelle sind somit mit Unsicherheit
behaftet, wodurch ein statistischer Ansatz zu wählen ist.
Bei der statistischen Modellierung eines Wirkungszusammenhanges geht man davon aus, dass
mittels eines Satzes von erklärenden Variablen X eine Zielvariable Y funktional erklärt werden kann,
wobei allerdings aufgrund von unvollständigem Wissen eine zusätzliche Fehlerkomponente ε
enthalten ist.
Gl. 1
Y = f(X) + ε
Unter Verwendung von Daten für Y und X kann ein funktionaler Zusammenhang berechnet werden,
wobei dann mittels statistischer Testgrößen beurteilt wird, ob das Ausmaß an Erklärung signifikant ist.
23

Statistische Methoden ermöglichen derzeit die größtmögliche Objektivität in der Gefahrenanalyse im
Zusammenhang mit Massenbewegungen, da die Einflussfaktoren für Hanginstabilitäten und deren
Beziehungen auf der Basis von statistischen Modellen evaluiert werden können. Statistische Analysen
ermöglichen neben der Auswahl der Einflusskriterien auch eine Reihung in bezug auf deren
Gewichtung. Der wesentliche Vorteil statistischer Methoden besteht darin, dass bei diesen als
einzigen eine quantitative Abschätzung der Irrtumswahrscheinlichkeit möglich ist. Die Grundlage
statistischer Methoden, deren Ziel die Vorhersage zukünftiger Hangbewegungen ist, stellt die
Identifizierung und Kartierung früherer und gegenwärtiger Massenbewegungen dar. Das diesem
Arbeitsschritt zugrunde liegende Konzept, von dem alle vorgeschlagenen Bewertungsmethoden
ausgehen, ist, dass zukünftige Massenbewegungen am wahrscheinlichsten unter jenen
Rahmenbedingungen auftreten werden, die vergangene und gegenwärtige Instabilitäten bewirkt
haben (VAN WESTEN 1993).
Da jedes Erklärungsmodell potenziell auch für Prognosezwecke eingesetzt werden kann, bilden die
statistischen Methoden auch die Grundlage für den Bau vieler Prognosemodelle (SCHOLLES 2000).
Die Bestimmung von Wahrscheinlichkeiten stößt dort an ihre Grenzen, wo keine oder nicht
ausreichend viele empirische Fälle vorliegen, sodass keine gesicherten Prognosen über die
Wahrscheinlichkeit künftiger Ereignisse aufgestellt werden können und man sich auf subjektive
Wahrscheinlichkeiten aufgrund von Expertenwissen verlassen muss (BECHMANN 1993). Gerade im
Zusammenhang mit Naturereignissen ist diese Situation häufig der Fall.
Für die rechnerische Durchführung einer Modellrechnung existiert eine Vielzahl an statistischen
Methoden. Die Auswahl der geeigneten Methode hängt von der Art der erklärenden Variablen und der
Zielvariablen, dem vermuteten funktionalen Zusammenhang und den statistischen Charakteristika der
Fehlerkomponente ab. Bei der linearen Regression wird von stetig messbaren Zielvariablen
ausgegangen und zudem der funktionale Zusammenhang als Linearkombination von erklärenden
Variablen modelliert.
Die nachfolgenden statistischen Analysen stellen das Auftreten des Prozesses „Rutschung“ in den
Mittelpunkt. Für die Modellentwicklung wird ein Gebiet benötigt, das von seiner geologischgeomorphologischen
Charakteristik ähnliche Verhältnisse aufweist wie das Prognosegebiet. Dies ist
als Voraussetzung dafür zu sehen, dass ein Modell, das für ein Einzugsgebiet entwickelt wurde,
erfolgreich auf andere bzw. größere räumliche Einheiten übertragen werden kann.
Weitere Voraussetzungen für die Eignung dieses Modellgebiets sind eine möglichst vollständige und
flächendeckende Aufnahme der Zielgröße „Rutschung“ sowie das Vorhandensein einer
umfangreichen Datenbasis bezüglich der Einflussgrößen. Diese Ansprüche erfüllt das etwa 14 km
westlich des Strickertales gelegene Gumpenbachtal (siehe Abb. 5).
24

Abb. 5: Das Einzugsgebiet des Gumpenbaches südlich von Haus im Ennstal
Auch das knapp 12 km² große Einzugsgebiet des Gumpenbaches wird überwiegend von leicht
verwitterbaren Kristallingesteinen, die durch tiefgründige Hangdeformationen entfestigt sind,
aufgebaut. Im unteren Bachabschnitt stehen Gesteine der Ennstaler Phyllitzone an. Ein mächtiger
Grünschieferzug bildet die weitgehend stabilen Einhänge am Grabenausgang. Nach Süden schließen
Phyllite und phyllitische Glimmerschiefer an, die sehr instabil sind. Migmatitische Paragneise,
Granitgneise und einige Amphibolitzüge bauen die hochgelegenen südlichen Teile des
Einzugsgebietes von der Bärfallspitze über den Höchstein bis zum Niederlabeck auf. Die Gesteine
streichen meist Ost-West und fallen im allgemeinen steil nach Norden ein. Großräumig werden die
Gesteine des Grundgebirges von quartären Bildungen überlagert. Auch die Höhenlage sowie die
Vegetation und die Landnutzung weisen große Ähnlichkeiten zu den Verhältnissen im Strickertal auf.
25

Abb. 6: Aktive Bergzerreissung an der Westflanke des Hochlabecks mit rezenten Zerrspalten
Abb 7: Beidseitig verrutschte Einhänge im Gumpenbachtal etwa bei hm 28,5 (Aufnahme 1999)
4.4.1. STATISTISCHE MODELLIERUNG MITTELS LOGISTISCHER REGRESSION
Erst die Einbeziehung mehrerer Variablen ermöglicht die "statistische Erklärung" einer Variablen. Für
konkrete empirische Situationen ist es fast immer sinnvoll, mehr als zwei Variablen einzubeziehen,
d. h. eine multiple Analyse durchzuführen (BAHRENBERG et al. 1990).
Die Zielvariable RUTSCHUNG (=Y) kann nur zwei Ausprägungen annehmen, die im folgenden als 0
für Nichtrutschung und 1 für Rutschung bezeichnet werden. Für die statistische Modellierung einer
26

derartigen Variablen bietet sich die logistische Regression an. Für die Modellierung des
Wirkungszusammenhangs zwischen Geländeeigenschaften und dem Auftreten von Rutschungen wird
ein verallgemeinertes lineares Modell verwendet, welches speziell bei der Vorhersage von
dichotomen abhängigen Variablen eingesetzt wird. Im vorliegenden Fall wird mit Hilfe der logistischen
Regression die binäre Größe RUTSCHUNG durch einen Satz von Variablen, die
Geländeeigenschaften darstellen, erklärt. Dabei ist zu beachten, dass die Einflussgrößen
unterschiedliche Skalierungen aufweisen. Einerseits gibt es quantitative Merkmale wie beispielsweise
die Hangneigung und andererseits ordinale und nominale (Geologie, Geomorphologie, Vegetation),
die erst nach einer entsprechenden Kodierung in das Modell aufgenommen werden können. Bei dem
hier angewendeten Modell wird bei nominal skalierten Variablen eine Indikatorkodierung verwendet,
das heißt, man verwendet eine Referenzkategorie. Für die praktische Interpretation bedeutet dies,
dass der Effekt der übrigen Kategorien immer bezüglich der Referenzkategorie zu sehen ist.
Für das logistische Regressionsmodell wird der Logit-Link verwendet, um den Erwartungswert μ der
abhängigen Variable mit dem linearen Prädiktor z i zu verknüpfen.
Gl. 2 log ( μ i
1 − μ
i
p
∑
) = x ij β = z j i
j=
1
Der Erwartungswert μ entspricht in diesem Fall der Wahrscheinlichkeit p, dass es bei einem
Raumelement i (Pixel) zu einer Rutschung kommt. Das Verhältnis der Wahrscheinlichkeit einer
Rutschung zu einer Nichtrutschung (odds), genauer gesagt dessen logarithmierter Wert (log odds)
wird durch p verschiedene erklärende Variablen x j beschrieben. Will man nun den Erwartungswert
bzw. die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten einer Rutschung explizit darstellen, so muss man die
Gl. 2 umformen und erhält folgenden Ausdruck:
Gl. 3 μ i =
1
.
1+ e − z i
Durch die unter Gl. 3 angegebene Formel wird gewährleistet, dass der Erwartungswert bzw. die
Wahrscheinlichkeit für die Rutschung immer auf das Intervall (0, 1) abgebildet wird, was unbedingt
notwendig ist, da der Erwartungswert eine Wahrscheinlichkeit darstellt. Für die Schätzung der
unbekannten Parameter des Modells wird die Maximum Likelihood Methode verwendet, auf die hier
nicht näher eingegangen wird (vgl. MCCULLAGH & NELDER 1989).
Für die Interpretation der Koeffizienten des linearen Prädiktors muss man sich die unter Gl. 2
angegebene Gleichung näher betrachten. Steigt der Wert einer unabhängigen Größe x ij um eine
Einheit und bleiben alle übrigen Regressoren (=erklärende Variablen) unverändert, so vergrößert sich
die logarithmierte Quote um den Wert β j . Der Begriff Quote (odds) bzw. logarithmierte Quote (log
odds) bezeichnet den Ausdruck
log ( μ i
1 − μ
i
).
Wird nun dieses Modell mit konkreten Daten berechnet, ist vorerst zu klären, ob sich das Modell gut
den Daten anpasst. Zu diesem Zweck kann man überprüfen, wie die vorhandenen Daten durch das
27

Modell vorhergesagt werden, d.h. man kann feststellen, wie viel Prozent der Pixel durch das Modell
richtig eingestuft werden. Somit können extrem große Residuen erkannt werden, wobei in diesem
Zusammenhang zu klären ist, warum es zu diesen Abweichungen kommt.
Eine weitere Möglichkeit, die Anpassungsgüte des Modells zu überprüfen, besteht darin, die
Plausibilität der Parameter des aktuellen Modells durch die Daten zu überprüfen. Zu diesem Zweck
betrachtet man die Größe -2 Log Likelihood (-2LL), welche das volle Modell, das n Parameter enthält,
mit dem aktuellen Modell, welches k Parameter enthält, vergleicht. Beim vollen Modell wird bei einem
Stichprobenumfang von n jede Beobachtung exakt geschätzt, d.h. alle Residuen sind Null.
Die Größe -2LL entspricht der Chi-Quadrat-Verteilung mit n-k Freiheitsgraden. Bei einem guten
Modell sollte diese Größe klein sein, und zudem sollte die Hypothese, dass 2LL sich nicht signifikant
von 0 (-2LL = 0, entspricht dem vollen Modell) unterscheidet, bestätigt werden.
Ein weiteres Problem besteht darin, aus der Menge der Einflussgrößen die wesentlichsten
herauszufinden, da man bestrebt ist, Modelle einzusetzen, die sich mit möglichst wenig Merkmalen
gut an die gegebenen Daten anpassen (principle of parsimony). Für das vorliegende Problem wurde
eine Rückwärtsselektion basierend auf dem Likelihood-Ratio-Test verwendet. Man geht dabei von
einem Modell aus, das alle Merkmale beinhaltet und eliminiert in jedem Schritt jenes Merkmal,
welches die Größe -2LL am stärksten verringert. Dies bedeutet, dass der Koeffizient dieser
erklärenden Größe sich nicht signifikant von Null unterscheidet. Die Eliminationsschritte werden so
lange durchgeführt, bis eine Reduzierung der Einflussgrößen zu keiner Verbesserung führt. Eine
weitere Verringerung der erklärenden Größen würde also zu einer gravierenden Verschlechterung
des Modells führen.
Die Modellierung des Rutschungsverhaltens mittels logistischer Regression bringt mehrere Vorteile.
Erstens kann dadurch die interessierende binäre Zielgröße in ein statistisch korrektes Modell
eingebaut werden. Zweitens liefert das logistische Modell Schätzwerte für Rutschungswahrscheinlichkeiten
anstelle von binären Aussagen. Da im vorliegenden Projekt eine Zonierung der
Wahrscheinlichkeit für das Auftreten des Prozesses „Rutschung“ vorgenommen werden soll, wird ein
abgestuftes Maß für die Rutschungswahrscheinlichkeit eines Raumelements benötigt. Durch den
funktionalen Zusammenhang in Gl. 2 bzw. Gl. 3 erhält man für die Gebietsdaten diese angestrebten
Wahrscheinlichkeitswerte (estimated probabilities). Diese quantitativen Wahrscheinlichkeitswerte
ermöglichen eine Klassifizierung der Raumelemente nach Wahrscheinlichkeitsklassen, was bei rein
binären Prognosen nur für die Ausprägung Rutschung / Nichtrutschung möglich wäre. Drittens stellt
die logistische Regression eine elegante Form dar, den Einfluss von kategoriellen Variablen in leicht
interpretierbarer Form einzubauen, in dem der relative Einfluss der verschiedenen Faktorstufen
sichtbar wird.
4.4.1.1. MODELLENTWICKLUNG
MODELLDATEN UND VARIABLEN
28

Die in der Modellentwicklung und –validierung verwendeten Daten beruhen auf den GIS-Daten der
Digitalen Geologischen Karte der Steiermark, dem Digitalen Geländemodell (JOANNEUM
RESEARCH, Institut für Digitale Bildverarbeitung), Luftbild- und Kartenauswertungen sowie
Geländekartierungen. Als Merkmalsträger fungieren Pixel mit einer Seitenlänge von 5 Meter bzw.
einer Fläche von 25 m 2 . Diesen Pixels sind einerseits die Koordinaten andererseits Rutschungsdaten
und Eigenschaftsdaten zugeordnet. Die Daten für die Modellentwicklung (=Modelldaten) beziehen
sich auf das Einzugsgebiet des Gumpentalbaches, wobei aus einer rechteckigen Fläche mit 3,6 km
Breite und 8,1 km Höhe eine Fläche von 16,5 km 2 bzw. ca. 660.000 Pixel herangezogen wurden. In
der Rutschungsvariablen wurde festgehalten, ob sich in einem Pixel eine Rutschung ereignet hat.
Diese binäre Variable weist somit zwei Ausprägungen (Rutschung – Nicht-Rutschung) auf, ist
nominal-skaliert und stellt die zu erklärende Zielvariable dar. Im Modellgebiet weisen 5,74 % aller
Pixel Rutschungen auf (siehe Abb. 8).
DATENGEWINNUNG UND DATENQUELLEN
• Geologie
Ableitung aus der Digitalen Geologischen Karte der Steiermark (GIS Steiermark), ergänzt
durch Ergebnisse eigener Geländeaufnahmen
• Geomorphologie
Luftbild- und Kartenauswertung, ergänzt durch Ergebnisse eigener Geländeaufnahmen
• Vegetation
Luftbild- und Kartenauswertung
• Hangneigung
Ableitung aus Digitalem Geländemodell
• Hangkrümmung in Fallrichtung
Ableitung aus Digitalem Geländemodell
Berechnet wird für jede Zelle jene Veränderung der Hangkrümmung, die in der Falllinie des Hangs
messbar ist.
• Entfernung zum Gewässernetz
Ableitung aus Digitalem Geländemodell
Als wasserführende Tiefenlinien wurden jene Tiefenlinien klassifiziert, die ein Einzugsgebiet
von > 4000 m² emtwässern.
29

Legende:
Abb. 8: Detaillierte Aufnahme der Rutschungen und der geologischen Verhältnisse im Bereich des
Unterlaufes des Gumpenbaches als Datenbasis für die Modellentwicklung (Maßstab ca.
1:10.000)
30

Tab. 2: Klasseneinteilung der nominellen Variablen
Klasse
GEOLOGIE
GEOMORPHOLOGISCHE
EINHEIT
VEGETATION
1
Aueablagerungen, Ablagerungen im Talbereich,
Schwemmfächer
Grabeneinhänge
Wald
2 Hangschutt Hangdeformationen Wiese/Weide
3
Moräne; Endmoräne, Staukörper am Eisrand
Talbereiche
Alm
4 Grobes Blockwerk Trogtaleinhänge Gebüsch
5 Phyllit; Grünschiefer Karbereiche Latsche
6 Phyll. Glimmerschiefer, granatführender Glimmerschiefer Ödland
7
migmatitischer Paragneis, Leukogranitgneis, Amphibolit,
Marmor
Tab. 3: Übersicht über die verwendeten Variablen
Variablenname Kurzbeschreibung Skalierung
Anzahl
Klassen
GEOLOGIE Lithologische Beschaffenheit Nominal 7
GEOMORPHOLOGIE Oberflächenbeschaffenheit Nominal 6
VEGETATION Vegetationsart Nominal 5
HANGNEIGUNG Steigung des Hanges Metrisch
HANGKRÜMMUNG IN FALLRICHTUNG Sonderform Metrisch
ENTFERNUNG ZUM GEWÄSSERNETZ Abstand zur nächsten Tiefenlinie in m Metrisch
Um die Rutschungsdisposition dieses Gebietes möglichst gut beschreiben zu können, wurden
6 Eigenschaften als erklärende Variablen herangezogen, wobei 3 davon nominal-skalierte Variablen
darstellen. Tabelle 3 gibt eine Übersicht über die verwendeten Variablen.
Die Einteilung der Variablen in Klassen erfolgte analog der in Tabelle 2 dargestellten Untergliederung.
Die in den folgenden Tabellen verwendeten Kurzbezeichnungen für die geologischen Einheiten
stehen dabei jeweils für die gesamte Klasse, die i.a. aus verschiedenen lithologischen Einheiten mit
ähnlichen geotechnischen Eigenschaften oder aus lithologischen Einheiten, die in der geologischen
Karte nicht getrennt ausgeschieden wurden, bestehen.
Wie bereits bei der Erläuterung des methodischen Ansatzes ausgeführt, kommt den nominalskalierten
Variablen eine besondere Rolle zu. Im ersten Modellentwicklungsschritt umfasste die
Variable GEOLOGIE 7 Klassen, die Variable GEOMORPHOLOGIE 5 Klassen und die Variable
VEGETATION 5 Klassen, welche im weiteren Verlauf der Modellentwicklung auf 4 Klassen reduziert
wurde.
31

Tab. 4: Erklärung der verwendeten Kurzbezeichnungen
Klasse GEOLOGIE Kurzbezeichnung
1
Aueablagerungen, Ablagerungen im Talbereich, Schwemmfächer Ablagerungen
2 Hangschutt Hangschutt
3
Moräne; Endmoräne, Staukörper am Eisrand
Moräne
4 Grobes Blockwerk Blockwerk
5 Phyllit; Grünschiefer Phyllit
6 Phyll. Glimmerschiefer, granatführender Glimmerschiefer Glimmerschiefer
7 migmatitischer Paragneis, Leukogranitgneis, Amphibolit, Marmor Kristallin
Dass gewisse Kombinationen nicht vorkommen, ist einerseits auf zufällige Charakteristika des
Modellgebietes zurückzuführen, andererseits aber auch darin begründet, dass gewisse
Kombinationen rein theoretisch schon sehr unwahrscheinlich oder sogar unmöglich sind. Da gewisse
Merkmalskombinationen aus inhaltlichen Überlegungen heraus wahrscheinlicher auftreten werden als
andere, sind diese Faktoren nicht völlig unabhängig voneinander.
ZONIERUNG
Die durch die Anwendung des statistischen Modells berechneten Rutschungswahrscheinlichkeiten
ermöglichen es, anstelle von rein binären Aussagen über Rutschung - Nichtrutschung quantitative
Aussagen über die kontinuierlich zwischen 0 und 1 verlaufende Rutschungswahrscheinlichkeit zu
treffen. Im Sinne der leichteren Interpretation wie auch einer praktikablen kartografischen Darstellung
liegt die Anwendung eines Stufenschemas nahe. Die Rutschungswahrscheinlichkeiten sollen einer
leicht überblickbaren Anzahl von Kategorien zugeordnet werden. Dazu wird ein Quantilansatz
verwendet, der die beobachtete Häufigkeitsverteilung der geschätzten Wahrscheinlichkeiten
berücksichtigt. Diese werden in steigender Reihenfolge sortiert. Dieses ordinale Zonierungsschema
lässt sich besser als Einteilung des Geländes in Gebiete mit geringer oder deutlicher ausgeprägter
Rutschungsdisposition verstehen. Im vorliegenden Fall wurden die Rutschungswahrscheinlichkeiten
in 5 Klassen eingeteilt.
Sehr deutlich ist darauf hinzuweisen, dass die Zuordnung eines Gebietes zur höchsten
Wahrscheinlichkeitszone nicht bedeutet, dass dort jedenfalls eine Rutschung stattfinden wird.
Umgekehrt lässt sich auch nicht sagen, dass Gebiete in der niedrigsten Zone als absolut
rutschungssicher zu bezeichnen sind. Dies ist auf zwei wesentliche Ursachen zurückzuführen:
32

Legende:
Abb. 9: Rutschungswahrscheinlichkeit (Gefährdungsklassen) im Einzugsgebiet des Gumpenbaches
auf Basis der Modellierung mittels logistischer Regression (Maßstab ca. 1:22.500)
33

Erstens werden im Rahmen einer statistischen Modellierung Rutschungswahrscheinlichkeiten
ermittelt, das heißt, es gibt keine Aussagen über unmögliche Ereignisse (p=0) oder sichere Ereignisse
(p=1). Das Wesen der statistischen Aussage liegt genau in dieser Unsicherheit begründet. Für die
Bewertung eines Gefahrenpotenzials sind aber solche Wahrscheinlichkeitsaussagen unerlässlich.
Zweitens werden mit dem vorliegenden Modell nicht die Rutschungen zur Gänze modelliert, sondern
die Disposition des Geländes, seine Rutschungsneigung. Auch in einem relativ rutschungssicheren
Gebiet kann es beispielsweise aufgrund extremer Niederschläge zu Rutschungen kommen. Für eine
Prognose über individuelle Ereignisse müssten somit Daten über auslösende Faktoren miteinbezogen
werden, die im Regelfall aber nicht oder jedenfalls nicht im erforderlichen räumlichen
Detaillierungsgrad vorliegen.
4.4.1.2. RUTSCHUNGSDISPOSITION IM PROGNOSEGEBIET
Mit Hilfe der Modellkoeffizienten und der Daten für die erklärenden Variablen werden für das
Prognosegebiet Strickertal in analoger Weise Rutschungswahrscheinlichkeiten berechnet.
Die für das Modellgebiet ermittelten Klassengrenzwerte werden auf das Prognosegebiet übertragen,
womit sich eine unmittelbare Vergleichbarkeit der Rutschungsdisposition in verschiedenen
Einzugsgebieten ergibt. In Abbildung 10 ist das Histogramm der berechneten Wahrscheinlichkeiten
(estimated probabilities) für das Prognosegebiet dargestellt. Die Verteilung ist sehr schief, ein Großteil
der Wahrscheinlichkeiten konzentriert sich auf den niedrigen Bereich.
Aus dem Ergebnis des statistischen Modells zur Quantifizierung der Rutschungsdisposition können
für das Strickertal im Wesentlichen drei Einflusskategorien abgeleitet werden, die sowohl jede für sich
allein betrachtet, vor allem aber in Kombination, zu einer signifikanten Erhöhung der
Rutschungswahrscheinlichkeit führen.
An erster Stelle ist das Vorhandensein feinkornreicher Moränenablagerungen sowohl in den direkten
Karbereichen als auch im breiten Talboden des Strickerbaches zu nennen. Der hohe Feinkornanteil
resultiert dabei aus der Tatsache, dass das Einzugsgebiet nahezu zur Gänze aus leicht
verwitterbaren Glimmerschiefern aufgebaut ist. Vor allem im unmittelbaren Nahbereich zu den
einzelnen Gerinnen ist bei diesen Quartärsedimenten gegenüber dem dominierenden anstehenden
Festgestein eine erhöhte Disposition ausgewiesen, teilweise wird hier die höchste Gefährdungsklasse
erreicht.
Die beiden weiteren wesentlichen Kategorien entstammen der Einflussgröße Geomorphologie. Es
sind dies die Grabeneinhänge im nördlichen Bereich des Einzugsgebietes, an denen es durch die
Lateralerosion der Gerinne immer wieder zu meist seichtgründigen Nachrutschungen an den steilen
Hängen kommt, sowie die Bereiche der im Areal weit verbreiteten tiefreichenden Hangdeformationen.
Hier ist von einer Auflockerung und Entfestigung der Gesteinsverbände bis in große Tiefen
auszugehen. Die Folge sind vor allem geringmächtige Abtragungsprozesse an den weit verbreiteten
Schutthalden, es sind hier darüber hinaus aber auch vermehrt tiefgründige Teilbewegungen innerhalb
der gesamten Sackungsmassen zu erwarten.
34

Abb. 10: Histogramm für berechnete Wahrscheinlichkeiten – Prognosegebiet Strickertal
Besonders hohe Rutschungsdispositionen entstehen aus der Kombination der Kategorien
Hangdeformation und Moränenbedeckung. Dies führt zu hohen Gefährdungsgraden auch in den
Karbereichen, die ansonsten überwiegend als sehr gering bis gering gefährdet eingestuft werden. Die
weiteren Teilbereiche des Untersuchungsgebietes, und hier in erster Linie die Trogtaleinhänge,
zeigen durchwegs, primär in Abhängigkeit von der Entfernung zu den Gerinnen, einen Wechsel
zwischen geringer und mittlerer Gefährdung. Lediglich für unbewaldete, steile Areale wird hier eine
höhere Disposition ausgewiesen.
Als markante Zone sehr geringer Rutschungsgefährdung in unmittelbarer Nähe des Hauptgerinnes
zeigt sich vor allem der Akkumulationsbereich eines Bergsturzes im Oberlauf des Strickerbaches
(siehe Abb. 11). Dieser Geländeteil weist einerseits geringe Neigungsverhältnisse auf und ist darüber
hinaus überwiegend aus grobem Blockwerk aufgebaut und daher gegenüber Erosionsprozessen auch
bei hoher Wasserführung wenig anfällig.
Sieht man nun von der Nichtberücksichtigung der Hangschuttdecken ab, die in Teilen des
Untersuchungsgebietes eine zu geringe Einschätzung der Disposition nach sich zieht, kann das
Ergebnis der statistischen Auswertung als repräsentativ für die realen Verhältnisse erachtet werden.
So zeigt sich allgemein im Vergleich etwa mit benachbarten Einzugsgebieten innerhalb der Ennstaler
Phyllite eine Verringerung der Flächenanteile der beiden höchsten Gefährdungsklassen, da die
dominanten Glimmerschiefer im Verhältnis zu den Phylliten weniger rutschungsanfällig sind. Dass sie
dennoch eine geringe Standfestigkeit aufweisen, macht sich primär in den Grabeneinhängen
bemerkbar, die sich durch ein hohes Gefährdungspotenzial auszeichnen. Nicht zuletzt bedingt durch
das Vorhandensein quartärer Lockermassen sowie tiefreichender, ausgedehnter Hangdeformationen,
ist die Rutschungsgefährdung des Strickerbachtales und damit die Grunddisposition in Bezug auf
Muren und geschiebereiche Hochwässer daher insgesamt als hoch einzuschätzen.
35

Legende:
Abb. 11: Rutschungswahrscheinlichkeit (Gefährdungsklassen) im Einzugsgebiet des Strickerbaches
auf Basis der Modellierung mittels logistischer Regression (Maßstab ca. 1:25.000)
36

Abschließend ist darauf hinzuweisen, dass die verwendete statistische Methode darauf abzielt, eine
rasche Einschätzung der Rutschungsdisposition eines Einzugsgebietes zu ermöglichen. In diesem
Sinne erbringt sie ausreichende Resultate, kann bei kleinräumigen Fragestellungen aber nur als
Unterstützung zu detaillierteren Untersuchungsmethoden etwa von Seiten der Geophysik angesehen
werden. Bei regelmäßiger Verwendung ist jedoch eine weitere Verbesserung des Modells zu
erwarten, vor allem auch in Bezug auf die Datengrundlagen, deren Qualität letztendlich die
Genauigkeit der Ergebnisse bestimmt.
4.5. ADAPTIERUNG HOCHAUFLÖSENDER GEOPHYSIKALISCHER METHODEN
In kleinräumigen Problemfällen (unsichere Datenlage oder besonders hohes Risikopotenzial) besteht
die Möglichkeit, die Datengrundlagen durch den Einsatz geophysikalischer Methoden zu ergänzen.
Aufgrund des hohen Aufwandes, der mit der detaillierten Untergrunderkundung verbunden ist, eignen
sich diese Methoden jedoch nicht für die flächendeckende Datenerhebung. Die maximale
Größenordnung der sinnvollerweise noch erfassbaren Raumeinheiten liegt bei einigen Hektar. Die
spezifischen Ansatzpunkte liegen in der rationellen und zerstörungsfreien Erkundung des
Untergrundes in Hinblick auf stabilitätsmindernde Strukturen (Schichtgrenzen, Rutschflächen, interner
Aufbau von Moränenwällen, Hohlräume etc.). Insbesondere die Identifizierung potentieller Gleitflächen
im Untergrund und damit die Quantifizierung des mobilisierbaren Feststoffpotentials sind
Anwendungsgebiete, die durch den Einsatz geophysikalischer Methoden einer Klärung zugeführt
werden können.
Geophysikalische Untersuchungen, die derartige Fragestellungen zum Inhalt hatten, wurden im
Rahmen des Projekts PRERISK an zwei Lokalitäten vorgenommen:
1. an einem Rutschhang am Talausgang des Strickertales in das Großsölktal
2. im Bereich einer Rutschung westlich von Oberwölz
4.5.1. METHODEN UND MÖGLICHKEITEN
Für die Beurteilung und Abschätzung des Risikopotenzials von Muren und Hangrutschungen ist eine
Erkundung des Untergrundes hinsichtlich der Lithologie und Struktur bis in eine Tiefe von mehreren
10er Metern erforderlich. Zur Erstellung von Untergrundsmodellen und zur Feststellung der
physikalischen Eigenschaften des Untergrundes eignen sich grundsätzlich alle in der
Ingenieurgeophysik eingesetzten Wellen- und Potenzialverfahren. Im wesentlichen sind dies
Refraktionsseismik, Elektromagnetik, Bodenradar und Geoelektrik. Die Methode der
Refraktionsseismik zur zweidimensionalen Strukturerkundung des Untergrundes ist eine etablierte
und zuverlässige Methode, allerdings können mit dieser Methode laterale Lithologieunterschiede nicht
zufriedenstellend erfasst werden. Mit den Ergebnissen von elektromagnetischen Untersuchungen
lassen sich Strukturmodelle des Untergrundes erstellen, die durch Messungen an einzelnen
Positionen gestützt sind. Lithologische Unterscheidungen sind mit elektromagnetischen Messungen
nur bedingt möglich. Die Bodenradartechnik hat durch ihre begrenzte Eindringtiefe in
37

wassergesättigten Untergrundsstrukturen (wenige Dezimeter bis Meter) nur untergeordnete
Einsatzmöglichkeiten.
Die geoelektrische Untersuchungsmethodik gehört zu den ältesten Methoden der geophysikalischen
Untersuchungen. Um den Untergrund durch zweidimensionale vertikale Schnitte darstellen zu
können, ist es notwendig, dass an der Oberfläche entlang von Profilen an mehreren Punkten
Tiefensondierungen durchgeführt werden. Die Ergebnisse dieser Sondierungen müssen nach der
Auswertung zusammengeführt und gemeinsam interpretiert werden. Dies ist jedoch ein sehr
zeitintensiver Vorgang und daher wirtschaftlich nur in besonderen Fällen zu vertreten. Durch die
Entwicklung von sogenannten Multielektrodenapparaturen und einer entsprechenden
Auswertesoftware ist es nunmehr möglich, eine hohe Zahl von Daten innerhalb kurzer Zeit zu
akquirieren und entsprechend auszuwerten. Für die verschiedenen Ziele und Einsatztiefen stehen
verschiedene Elektrodenkonfigurationen zur Verfügung, im Bedarfsfall führt die Kombination einzelner
Konfigurationen zu einem Ergebnis mit höherer Sicherheit.
Messprinzip: Bei der geoelektrischen Kartierung mit einer Multielektrodenapparatur werden entlang
eines Profils an der Geländeoberfläche Stahlelektroden in einem konstanten Abstand eingeschlagen.
Über ein Stromelektrodenpaar wird ein konstanter Strom in den Untergrund eingespeist. Mit den
Potenzialelektroden wird die Potenzialdifferenz des erzeugten elektrischen Feldes gemessen und
daraus ein scheinbarer elektrischer Widerstand bestimmt. Das einspeisende Stromelektrodenpaar
und das messende Potenzialelektrodenpaar werden nun in wechselnden Positionen entlang der
Oberfläche zusammengeschalten. Die Messwerte für jede dieser Kombinationen werden im
Messgerät gespeichert und dann für die Auswertung und Modellierung auf einen PC übertragen. Je
nach Konfiguration ergaben sich bei den Messungen im Sölktal für jede Aufstellung bis zu 1089
Einzelwerte.
Messgerät: Für die Messungen wurde eine achtkanälige Multielektrodenapparatur vom Typ
SuperSting R8 IP der Firma Advanced Geosciences mit insgesamt 52 Elektroden eingesetzt. Dieses
Gerät mit einer Ausgangsleistung von 150 Watt ermöglicht durch die gleichzeitige Messung von acht
Kanälen die Akquisition einer sehr hohen Anzahl von Daten, welche die Grundlage für eine sichere
Modellierung des Untergrundes sind.
Eindringtiefe und Auflösungsvermögen: Die Eindringtiefe ist im wesentlichen von der Auslagenlänge,
dem Untergrund und der Elektrodenkonfiguration abhängig. Das Auflösungsvermögen ist durch den
Elektrodenabstand bestimmt. Als Richtwerte können für die Eindringtiefe etwa 20 - 30 % der
Auslagenlänge und für das Auflösungsgrenze von Objekten im Untergrund der halbe
Elektrodenabstand angenommen werden. Die Elektrodenkonfiguration bestimmt auch das
richtungsabhängige Auflösungsvermögen und die Empfindlichkeit der Messungen gegenüber
Störeinflüssen. Bei den unten angeführten Testmessungen wurden folgende
Elektrodenkonfigurationen verwendet und untereinander verglichen.
• Pol-Pol Anordnung: höchste Eindringtiefe, allerdings auch die geringste Auflösung, am besten
für kleine Elektrodenabstände geeignet
38

• Dipol-Dipol Anordnung: sehr gute laterale Auflösung bei hoher Eindringtiefe, durch die geringe
Potenzialdifferenz relativ anfällig gegenüber äußeren Störungen, vor allem bei hohen
Übergangswiderständen
• Schlumberger Anordnung: gute laterale und vertikale Auflösung, relativ stabiles Nutzsignal
• Wenner Anordnung: sehr gute vertikale Auflösung und bestes Verhältnis von Nutz- zu
Störsignal, jedoch unempfindlich gegenüber lateralen Widerstandsänderungen
Die verschiedenen Eindringtiefen und die Modellcharakteristik in Abhängigkeit von der
Elektrodenkonfiguration sind auf den Abbildungen 13 und 14 des Testgebietes Sölktal dargestellt.
4.5.2. GEOELEKTRISCHE UNTERSUCHUNGEN STRICKERTAL - SÖLKTAL
Messgebiet: Das Messgebiet Griesebnerhof bei Öd im Sölktal liegt im Bereich des Talausgangs des
Strickertales in das Großsölktal. Die Auswahl dieses Messgebietes und des Profilverlaufs erfolgte mit
dem Hintergrund, dass die zu untersuchende Hangrutschung einerseits gut zugänglich sein sollte, um
den messtechnischen Aufwand bei den Feldarbeiten gering zu halten und andererseits durch eine
geologische Detailkartierung bekannt und eindeutig abgrenzbar sein sollte. Der für dieses Gebiet mit
seinen spezifischen geologisch-geomorphologischen Randbedingungen sehr typisch ausgeprägte
Rutschkörper befindet sich im südlichen Randbereich der Hangdeformation Großsölk, die eine
ausgeprägte Talzuschubsstruktur aufweist (HERMANN 1997). Der aktive Zustand der Rutschung wird
dadurch belegt, dass im Zuge eines Starkniederschlagsereignisses im Jahr 1994 mehrere Murgänge
aus diesem Bereich den Talboden des Großsölktales erreichten. Die Fragestellung bezog sich neben
den methodischen Aspekten vorrangig auf die Mächtigkeit des Rutschkörpers und die Lage der
potentiellen Gleitflächen, um nähere Anhaltspunkte über die mobilisierbaren Feststoffmengen zu
erhalten. Der Profilverlauf wurde so angelegt, dass ein Teil des Übersichtsprofils im stabilen und ein
Teil des Profils sicher im Rutschbereich verläuft. Anhand der begleitenden Rohauswertung im Feld
sollte dann eine Detailaufnahme mit einem geringerem Elektrodenabstand erfolgen.
Für die Übersichtsmessungen wurde ein Elektrodenabstand von 5 m gewählt, die Detailaufnahme
erfolgte mit einem Elektrodenabstand von 2,5 m. Um eine Beurteilung der Eignung der verschiedenen
Elektrodenkonfigurationen für die Problemlösung zu gestatten, wurden Messungen mit
unterschiedlichen Elektrodenkonfigurationen an ein und dem selben Messprofil gemessen. Um den
Übergangswiderstand zwischen den Metallelektroden und dem Untergrund zu verringern, wurden alle
Elektroden nach dem Einschlagen mit Salzwasser eingegossen.
39

Abb. 12: Lage des Untersuchungsgebietes Griesebnerhof bei Öd im Sölktal
4.5.2.1. ERGEBNISSE UND PROFILDARSTELLUNG
Die Auswertung und Darstellung der Ergebnisse der Rohdaten der Messungen vom November 2001
erfolgte mit dem Softwarepaket RES2DINV ver.3.4 der Firma GEOTOMO SOFTWARE.
Interpretation: Die hochohmigen Bereiche, also jene, die mit den rötlichen Farben dargestellt werden,
könnten in erster Instanz dem anstehenden Festgesteinsbereich zuzuordnen sein. Die niederohmigen
Bereiche, die mit blauen Farben dargestellt sind, können feuchten und tonigen Gesteinspaketen
zugeordnet werden. Dies ergibt im nördlichen Teil der geoelektrischen Aufnahmen (Abbildungen 15
und 16 oben) dort, wo zur besseren Auflösung auch Profile mit kleinerem Elektrodenabstand (2,5 m)
gemessen wurden, eine plausible Erklärung der Rutschungssituation. Jener Bereich, der durch
Oberflächenkartierungen als hochmobil anzusprechen ist, weist eine Mächtigkeit von rund 3-5 m und
spez. elektrische Widerstände von 500-1000 Ohmmeter auf (Detailaufnahmen Abbildung 14, 15 und
16 unten). Der darunter liegende hochohmige Bereich wäre damit als stabil anzusehen. Diese
Interpretation lässt sich jedoch nicht auf den südlichen Teil der aufgenommenen Profile übertragen.
Dort wäre bei einer identischen Interpretation die Rutschung mächtiger als die erreichte Eindringtiefe
der geoelektrischen Aufnahme. Einen Überblick über die angewandten Elektrodenkonfigurationen,
Elektrodenabstände und die damit erfassten Messdaten gibt Tabelle 5. Die Differenz zwischen den
erfassten und den für die Interpretation herangezogenen Messdaten ergibt sich durch eine visuelle
Auswahl und während dem Processing angewandte Eliminierung von Ausreißerwerten.
40

Tab. 5 : Übersicht der durch geoelektrische Untersuchungen erfassten Messwerte im Untergrund in
den Testgebieten Strickertal/Sölktal und Oberwölz-Sonnleitenbach (siehe Abschnitt 4.5.3.)
Gebiet
Elektrodenkonfiguration
Elektrodenabstand
Anzahl der
Elektroden
Länge
der
Profile
Anzahl der
erfassten
Messpunkte
Für die
Interpretation
herangezogen
e Messpunkte
Sölktal Dipol-Dipol 5 52 255 553 477
Sölktal Dipol-Dipol 2,5 52 127,5 552 497
Sölktal Wenner alpha 5 52 255 421 407
Sölktal Wenner alpha 2,5 52 127,5 420 400
Sölktal Wenner-Schlumberger 5 52 255 430 367
Sölktal Wenner-Schlumberger 2,5 52 127,5 435 397
Sölktal Pol-Pol 2,5 52 127,5 1089 860
Oberwölz A Dipol-Dipol 4 52 204 459 389
Oberwölz A Pol-Dipol 4 52 204 482 434
Oberwölz A Wenner-Schlumberger 4 52 204 319 306
Oberwölz B Dipol-Dipol 4 52 204 451 390
Oberwölz B Wenner-Schlumberger 4 52 204 321 307
Oberwölz C Dipol-Dipol 4 34 132 210 169
Oberwölz C Pol-Dipol 4 34 132 224 199
Oberwölz C Wenner-Schlumberger 4 34 132 151 143
Gesamt 2691 6517 5724
Auf Basis der vorliegenden geoelektrischen Aufnahmen und geologischen Oberflächenkartierungen
wurde das folgende Gesamtmodell erstellt:
Der gesamte Bereich der geoelektrischen Aufnahme ist durch mehrere Rutschungsphasen und
Rutschkörper unterschiedlicher Dimensionen und Mächtigkeiten bestimmt. Die jüngste Phase
entspricht der oben erwähnten hochmobilen Rutschungserscheinung, die noch aktiv ist. Der mittlere
Bereich (40 m – 50 m) der Profile (Abbildung 13) mit einem Elektrodenabstand von 5 m zeigt
seichtliegend (0 – 10 m) kleine hochohmige Bereiche in niederohmiger Umgebung, und kann in seiner
Gesamtheit als Moräne angesprochen werden kann. Der gesamte erfasste Bereich der
geoelektrischen Untersuchung könnte einer mehrfach umgelagerten Rutschmasse, die vermutlich
nicht mehr aktiv ist, entsprechen. Der niederohmige Bereich im mittleren Profilabschnitt in Tiefen ab
rund 10 m bis zum vertikalen Profilende ist daher als stark durchnässtes oder sehr feinkörniges
Umlagerungsmaterial zu interpretieren. Die hochohmigen Bereiche im tieferen Untergrund an den
beiden Profilenden können als in sich zur Zeit stabile Schollen angesprochen werden.
41

S
N
Dipol - Dipol
Schlumberger
Wenner
Messdatum: November 2001
Messsystem:
SuperSting R8 IP:
Proj. Nr.: UMW.2001.GF.001-03
Abbildung: 13
Geoelektrik Sölktal
Vergleich
Elektrodenabstand 5 m
42

S
Pol - Pol
N
Dipol - Dipol
Schlumberger
Wenner
Messdatum: November 2001
Messsystem:
SuperSting R8 IP
Proj. Nr.: UMW.2001.GF.001-03
Abbildung: 14
Geoelektrik Sölktal
Vergleich
Elektrodenabstand 2.5 m
43

Elektrodenabstand 5 m
N
S
Spezifischer Widerstand in Ohm.m
Elektrodenabstand 2.5 m
Lageskizze
N
1
Elektrodenabstand 5 m
Forstweg
52
52
1
Elektrodenabstand 2.5 m
Bach
29
1 1
Bach
Messdatum: November 2001
Messsystem:
SuperSting R8 IP:
Proj. Nr.: UMW.2001.GF.001-03
Abbildung: 15
Geoelektrik Sölktal
Wenner Alpha
Aufstellung 1 und 2
44

Elektrodenabstand 5 m
N
S
Spezifischer Widerstand in Ohm.m
Elektrodenabstand 2.5 m
Lageskizze
N
1
Elektrodenabstand 5 m
Forstweg
52
52
1
Elektrodenabstand 2.5 m
Bach
29
1 1
Bach
Messdatum: November 2001
Messsystem:
SuperSting R8 IP:
Proj. Nr.: UMW.2001.GF.001-03
Abbildung: 16
Geoelektrik Sölktal
Dipol - Dipol
Aufstellung 1 und 2
DipolDipol_1.dsf
45

4.5.3. GEOELEKTRISCHE UNTERSUCHUNGEN OBERWÖLZ –
SONNLEITENBACH
Messgebiet: Das Untersuchungsgebiet Oberwölz – Sonnleitenbach befindet sich etwa 1,5 km westlich
von Oberwölz am orographisch rechten Einhang des Sonnleitenbaches, eines kleinen Gerinnes, das
den südlichen Hangfuß des Schöttleck entwässert (siehe Abb. 17). Das Gebiet wurde mit dem Ziel
ausgewählt, einen konkreten Problemfall aus dem Bereich des Forsttechnischen Dienstes der
Wildbach- und Lawinenverbauung zu bearbeiten. Im Kontakt mit mehreren Gebietsbauleitungen
kristallisierte sich ein Rutschhang westlich von Oberwölz als in mehrfacher Hinsicht gut geeignetes
Untersuchungsgebiet heraus. So war die Zugänglichkeit trotz der Steilheit des Geländes und der
teilweise sehr dichten Vegetation gegeben. Die Dimensionen des Rutschkörpers erlaubten durch die
Anlage von einem Längs- und zwei Querprofilen eine gute Flächenabdeckung. Auch die Anforderung
einer konkreten Fragestellung war erfüllt, da die unterhalb des Rutschhanges auf dem
Schwemmkegel des Sonnleitenbaches gelegenen Grundstücke als Baugründe gewidmet werden
sollen und die Frage zu klären ist, ob in diesem Bereich eine Gefährdung durch Murgänge gegeben
ist.
Abb. 17: Lage des Untersuchungsgebietes Oberwölz - Sonnleitenbach
46

Abb. 18: Der für die Umwidmung in Bauland vorgesehene Schwemmkegel des Sonnleitenbachs weist
eine für die geringe Ausdehnung des Einzugsgebietes (ca. 0,3 km²) auffallende Größe und
Mächtigkeit auf.
Die konkrete Fragestellung lässt sich am treffendsten anhand der auszugsweisen Wiedergabe von
zwei Stellungnahmen namhafter Fachgutachter dokumentieren:
Stellungnahme A (15.1.1990)
„Der Oberhang wird von äußerst stark tektonisch zerlegten Glimmerschiefern aufgebaut, die generell
steilstehend talwärts fallen und quer bis stumpfwinkelig zum Graben streichen. Die kleinblättrig
zerlegten Glimmerschiefer sind zudem stark verwittert und von vielen kleinen Störungen
(Begleitstörungen) zerlegt bzw. durchschlagen. Bei durchschnittlich bis über 50° liegender
Hangneigung besteht nur, wenn überhaupt, eine geringmächtige (0,5 bis max. 2 m im Oberhang),
sehr feinkornreiche Verwitterungsschuttdecke. Die Hanglehne wird zudem von flachgründigen,
muschelförmigen Anbruchsformen morphologisch geprägt, junge derartige Anbruchsformen sind
besonders im Wegbereich (...) festzustellen. Talseitig dieses Abschnittes mit dem Wirtschaftsweg sind
die morphologischen Formen alter Sackungsvorgänge zum Haupttal mit Hangleisten und
ausgeprägten Nackentälern ersichtlich. Junge Absitzbewegungen sind in der Morphologie nicht zu
erkennen, Krummwüchsigkeiten im randlichen Baumbestand wiesen allerdings auf geringfügige
hangauswärtige Rotationen hin. Die „Felsnase“ bzw. Felskante zeigt durch ihre Übersteilung eine
leichte hangauswärtige Rotation (Kippung) an. Der gesamte Unterhang bis zur tieferliegenden
Wegquerung wird gleichfalls von den tektonisch stark beanspruchten, verwitterten Glimmerschiefern
mit sehr geringmächtiger Verwitterungsschuttbedeckung aufgebaut.
Gutachten: Die flachgründigen, muschelförmigen Ausbrüche aus der steilen Hanglehne im Oberhang
sind normale Denudationsvorgänge im Zuge des langsamen Festigkeitsabbaues in der
oberflächennahen Verwitterungszone des stark durchbewegten Felses. Die jüngste Zunahme der
47

Nachböschungsaktivitäten im Wegbereich ist auf die geringfügige Anschüttung im Zug des Wegbaues
zurückzuführen und wird noch weiter in den Weg hineingreifen. (...) Aus dem Bereich der Felskante
sind für die Zukunft auch weiterhin kleinere Felsabbrüche aus der Übersteilung (hangauswärtige
Rotation, Kippung, Gefügebrüche) zu erwarten. Eine unmittelbare Auswirkung dieser zukünftigen
Nachbruchtätigkeit auf den Bachausgang bzw. Schwemmkegel ist nicht gegeben. (...) Am
Schwemmkegelhals wird die Errichtung eines kleineren Geschiebeablagerungsplatzes empfohlen. Die
Möglichkeit, daß Felsstürze aus der Steilstufe bis unmittelbar in das Tal vordringen, wird nicht
gesehen.“
Stellungnahme B (Juni 1990)
„Während im Abschnitt zwischen Sh. ca. 1100 bis 1000 m (Querung des Güterweges) die östliche
(orographisch linke) Flanke relativ stabil ist – eine meist geringmächtige Hangschuttdecke zeigt nur
örtlich seichte Kriecherscheinungen – wird die westliche Talflanke von einer großräumigen,
tiefgreifenden Sackungsmasse mit einer Nord-Süd Erstreckung von etwa 250 m und einer Ost-West
Ausdehnung von etwa 130 m gebildet. (...) Der obere Teil der Sackungsmasse läßt aufgrund der
kleinmorphologischen Ausbildung auf eine typische, langsam ablaufende, südostwärts gerichtete
Bewegung schließen. (...) Große, NW-SE orientierte Harnischflächen deuten auf eine
störungsbedingte Anlage der Sackung hin. Der östliche Teil der Sackungsmasse ist in Form mehrerer
Rutschungen in das Grabentiefste abgeglitten. Es sind mehrere, teils muschelförmige, teils mehr oder
weniger geradlinig verlaufende Abrißkanten zu sehen. Die Rutschmassen füllen über eine Länge von
ca. 150 m den Graben und sind teilweise auf die östliche Talflanke aufgeschoben. Sie bestehen aus
zerfallenden, stark verwitterten Blöcken und breiig ausfließenden, stark durchnäßten, durch die
Verwitterung umgesetzten, Lockergesteinsmassen.
An der Vegetation auf der Rutschmasse ist zu erkennen, daß die Rutschungen erst in jüngster Zeit
(wenige Jahre) nach einer längeren Periode (Jahre bis Jahrzehnte) relativer Ruhe oder langsamen
Kriechens erfolgten.
Bei einer Ausdehnung von 150 x 70 m und einer geschätzten durchschnittlichen Mächtigkeit von 10 m
beträgt die Kubatur der Rutschmasse mindestens 100.000 m³.
(...) Die Dimension des Schwemmfächers sowie seine kleinmorphologischen Formen lassen auf
episodisch auftretende starke Erosionswirkung und hohe Sedimentfracht des Baches in Verbindung
mit Murengängen schließen. Eine charakteristische Erosionsform ist oberhalb des Wohnhauses Galler
zu sehen: Ein bewachsener Murenschuttkegel südwestlich von Neuntaler deutet auf heftige
Murengänge in historischer zeit hin. Dieses geologisch junge Murenschuttmaterial reicht bis in den
Bereich der heutigen Besiedlung! Im unteren Teil des Schwemmfächers (noch oberhalb der
Landesstraße) fließt der Bach auf einem Damm aus Schuttmaterial.
48

Abb. 19: Anrisskante der Sonnleiten-Rutschung auf ca. 1100 m Seehöhe
Schlußfolgerung: Der mächtige Geschiebeherd in Form einer großen aktiven Massenbewegung im
Oberlauf des Sonnleitenbaches verweist auf eine extreme Gefährdung durch Murengänge, die nach
Starkregen bzw. längeren Regenperioden erwartet werden können. Im Falle eventueller
Verklausungen im Bereich der Rutschmasse oder der Engstellen des Grabens (...) sind katastrophale
Ausmaße der Vermurungen bis in den Talbereich nicht auszuschließen. Erfahrungsgemäß ist nicht
vorherzusagen, welchen Weg Murengänge einschlagen. Häufig wurde ein Richtungswechsel an
scheinbar unbedeutenden Hindernissen oder durch teilweise rasche Entwässerung der Schuttmassen
beobachtet. Es wird darauf verwiesen, dass auch eine längere Periode (Jahrzehnte) relativer Ruhe
nicht den Schluß zuläßt, auch in Zukunft wären keine Vermurungen zu erwarten. Gerade die in
jüngster Zeit aufgetretene verstärkte Rutschungsaktivität im Oberlauf läßt eine Zunahme von
Murenereignissen erwarten. Auf Grund der kritischen Situation wird empfohlen, am Schwemmfächer
einen Bereich von mindestens 100 m beidseitig des derzeitigen Gerinnes von jeder Verbauung
freizuhalten. Weiters sollten Maßnahmen zur Entschärfung der Murengefährdung überlegt werden.“
49

Abb. 20: Stark verwitterter und tektonisch zerlegter Glimmerschiefer im Anrissbereich der Sonnleiten-
Rutschung
4.5.3.1. ERGEBNISSE UND PROFILDARSTELLUNG
Die Auswertung und Darstellung der Ergebnisse der Rohdaten der Messungen vom Dezember 2002
erfolgte mit dem Softwarepaket RES2DINV ver.3.4 der Firma GEOTOMO SOFTWARE. Die genaue
Lage der Profile ist aus der Abbildung 21 im Maßstab 1:2.000 ersichtlich. Die in den Abbildungen 22,
23 und 24 eingezeichneten Rutschungsbereiche wurden durch geologische Kartierungen an der
Geländeoberfläche erarbeitet. Die Farbgebung für die visuelle Einteilung der spez. elektrischen
Widerstände wurde in gleicher Abstufung wie jene des Sölktales verwendet. Aufgrund
unterschiedlicher geologischer Gegebenheiten wurde jedoch die Abstufung der Werte der spez.
elektrischen Widerstände anders als im Sölktal angewandt, um die zu interpretierenden Einheiten
deutlicher hervorheben zu können.
Profil A (Abbildung 22): Der niederohmige (< 100 Ohmmeter, dunkelblau) Bereich ist tonigen bis
schluffigen Sedimenten zuzuordnen. Dies wird als Rutschungsmasse ausgewiesen und mit einer
maximalen Mächtigkeit von rund 30 Metern angegeben. Die strichlierte Linie wird als vermutete
Unterkante angegeben. Der hochohmige Bereich im tieferen Untergrund in Profilmitte deckt sich gut
mit einem in der Nähe des Profils bis über die Geländeoberfläche aufragenden Felssporn. Die
räumliche Abgrenzung des Rutschungsbereiches dieser Interpretation der geoelektrischen
Untersuchung deckt sich im Süden nicht mit jener der Oberflächenkartierung. Die Rutschung scheint
im Süden wesentlich weiter zu reichen.
50

Profil B
Profil A
Profil C
Abb. 21: Die Lage der geoelektrischen Profile (Maßstab 1:2000)
Profil B (Abbildung 23): Das Profil B liegt im Einfallen des Hanges und verbindet die Profile A und C.
Im Kreuzungsbereich mit dem Profil A ist eine Mächtigkeit des interpretierten Rutschungskörpers von
rund 25 Metern gegeben. Der Rutschungskörper scheint geländeabwärts geringmächtiger zu werden
und im Bereich der Straße auszukeilen. Die beiden mit Fragezeichen gekennzeichneten
niederohmigen Bereiche des interpretierten Untergrundes könnten einen Lithologiewechsel des
Festgesteins nachzeichnen.
Profil C (Abbildung 24): Das Profil C liegt parallel zum Einfallen des Hanges und kreuzt das Profil B
zentral am Rutschungskörper. An der Profilkreuzung B mit C ist für den Rutschkörper eine Mächtigkeit
von rund 5-7 Metern anzugeben. Auffällig erscheint ein zweiter, sehr niederohmiger Bereich in einer
wesentlich größeren Tiefenlage von rund 35 Meter unter der Geländeoberkante. Ob der
Rutschungskörper tatsächlich diese Mächtigkeit aufweist, ist erst durch weitere Untersuchungen zu
bestätigen.
51

Seehöhe in Meter
Seehöhe in Meter
Seehöhe in Meter
N
Profil A Dipol-Dipol
S
Profilkreuzung B
ccspez. elektrischer Widerstand (Ohmmeter)
Rutschungsbereich lt. Oberflächengeologie
Profil A Pol-Dipol
Profilkreuzung B
spez. elektrischer Widerstand (Ohmmeter)
Rutschungsbereich lt. Oberflächengeologie
Profil A Schlumberger
Profilkreuzung B
N
Profil A
Forststraße
BACH
Profil B
Profil C
Forststraße
Lageskizze
Messdatum: Okt. 2002
Messsystem:
SuperSting R8 IP
UMW.2001.GF.001-03
Abbildung: 22
Geoelektrik Oberwölz
Profil A (Nord - Süd)
Elektrodenabstand 4m
52

Seehöhe in Meter
Seehöhe in Meter
Profilkreuzung A
NW SO
Profil B Dipol-Dipol
Rutschungsbereich lt. Oberflächengeologie
Profilkreuzung C
?
Straße
spez. elektrischer Widerstand (Ohmmeter)
?
Profilkreuzung A
Profil B Schlumberger
Rutschungsbereich lt. Oberflächengeologie
Profilkreuzung C
N
Straße
Profil A
Forststraße
BACH
Profil B
Profil C
Forststraße
Lageskizze
Messdatum: Okt. 2002
Messsystem:
SuperSting R8 IP
UMW.2001.GF.001-03
Abbildung: 23
Geoelektrik Oberwölz
Profil B (Nordwest- Südost)
Elektrodenabstand 4m
53

Seehöhe in Meter
Seehöhe in Meter
Seehöhe in Meter
NO Profil C Dipol-Dipol
SW
Profilkreuzung B
spez. elektrischer Widerstand (Ohmmeter)
Rutschungsbereich lt. Oberflächengeologie
Profil C Pol-Dipol
Profilkreuzung B
spez. elektrischer Widerstand (Ohmmeter)
Rutschungsbereich lt. Oberflächengeologie
Profil C Schlumberger
Profilkreuzung B
N
Profil A
Forststraße
BACH
Profil B
Profil C
Forststraße
Lageskizze
Messdatum: Okt. 2002
Messsystem:
SuperSting R8 IP
UMW.2001.GF.001-03
Abbildung: 24
Geoelektrik Oberwölz
Profil C (Nordost - Südwest)
Elektrodenabstand 4m
54

Trotz der nicht eindeutigen Ergebnisse, welche aus den geoelektrischen Aufnahmen hervorgehen,
und des damit nach wie vor gegebenen Untersuchungsbedarfs zeigt sich im Sinne der Fragestellung
bezüglich der Tiefenlage der Gleitflächen und des damit zusammenhängenden Feststoffpotentials
eindeutig, dass von den zwei zitierten Gutachten in jedem Fall der Variante B (tiefliegende Gleitfläche,
großes Feststoffpotential) der Vorzug zu geben ist.
4.5.4. ZUSAMMENFASSUNG UND WEITERE AUSSICHTEN
Mit Hilfe zweidimensionaler geoelektrischer Aufnahmen lässt sich, unter Einbindung der geologischen
Aufnahmen an der Oberfläche, ein erstes Untergrundsmodell mit Informationen über die Lithologie
und Struktur erstellen. Bei der Erstellung von geophysikalisch gestützten geologischen Modellen auf
der Grundlage von Potenzialverfahren, wie die oben beschriebene Geoelektrik, ist stets die
Mehrdeutigkeit aus Schichtmächtigkeit und dazugehörigen spez. elektrischen Widerständen zu
bedenken. In den Abbildungen 13 bis 16 und 22 bis 24 wurden jene Modelle ausgewiesen, die bei
einem Iterationsverfahren die beste Anpassung zu den gemessenen Daten ergaben (geringster
RMS-Fehler). Dies beinhaltet keine Aussage über die geologische Plausibilität der erstellten Modelle.
Um ein an die Geologie besser angepasstes Modell erstellen zu können, ist der Input von weiteren
Information entweder punktweise aus Tiefenaufschlüssen mit insitu-geophysikalischen Aufnahmen
(Bohrungen mit Bohrlochmessungen) oder ergänzende geophysikalischen Aufnahmen von der
Oberfläche wie z.B. Seismik notwendig. Vor allem die Methoden der Wellenverfahren bringen gut
gegliederte Strukturmodelle. Hier stellt die Refraktionsseismik eine wirtschaftlich vertretbare, etablierte
Methode dar.
Weiters sei darauf hingewiesen, dass dreidimensionale Untergrundstrukturen durch Aufnahmen von
zweidimensionalen Tiefenprofilen nur eingeschränkt erfasst und visualisiert werden können.
Sogenannte Seiteneffekte, die durch dreidimensionale Strukturen im Untergrund mit
zweidimensionalen Messungen entstehen können, sind schwer abzuschätzen. Durch
dreidimensionale Aufnahmen lassen sich solche Unsicherheiten in der Modellerstellung wesentlich
besser bewerkstelligen.
55

4.6. ERMITTLUNG VON LANDBEDECKUNGS- UND
VEGETATIONSPARAMETERN AUS FERNERKUNDUNGSDATEN
Als zweiter entscheidender Faktor für die Auslösung von Murgängen neben dem Vorhandensein
eines entsprechenden Feststoffpotentials ist die Verfügbarkeit einer ausreichenden Wassermenge als
Transportmedium zu sehen. Von zentraler Bedeutung für die Vorgänge in einem
Wildbacheinzugsgebiet sind die in den Hängen und im Gerinne oberflächlich abfließenden
Wassermengen. Im Hinblick auf die Auslösung eines Murganges interessieren dabei vor allem die
möglichen Abflussspitzen im Gerinne und im weiteren auch die Gesamtwasserfracht der einzelnen
Hochwasserereignisse. Wichtige Einflussparameter sind das Speichervermögen von Boden und
Vegetation sowie die Wasserwegigkeit an der Oberfläche und im Untergrund.
Vegetation und Landbedeckung üben einen entscheidenden Einfluss auf den unterirdischen und
oberirdischen Wasserhaushalt sowie auf die Stabilitätsverhältnisse von Hangbereichen aus. Die für
die Modellierung erforderliche Erfassung der Landbedeckung und die Ableitung der
Vegetationsparameter wird mittels innovativer Methoden der Fernerkundung durchgeführt. Der
geplante Einsatz des neuen räumlich hochauflösenden Satelliten (IKONOS) wurde durch die
Bestellung von Farbinfrarotbildern ersetzt. Die Gründe dafür liegen hauptsächlich in der Verdopplung
der Datenkosten der Fa. Space Imaging für die IKONOS Daten, welche die geplanten Datenkosten
bei weitem überschritten. Der Einsatz von Farbinfrarotbildern als Ersatz ist jedoch damit begründbar,
dass die Entwicklung der Methode zur Erfassung der Landbedeckung an Farbinfrarotbildern
weitgehend mit jener für sehr hochauflösende Satellitendaten identisch ist. Einerseits liegt die
räumliche Auflösung beider Datentypen in einem so hochauflösenden Bereich, dass neue
methodische Entwicklungen benötigt werden, und andererseits ist die spektrale Auflösung nahezu
gleich. Durch die stereoskopische Auswertung der Daten mittels der neuartigen digitalen Software
STEREO-ANALYST können hochgenaue Auswertungen generiert werden. Dies erfolgt vor allem im
großmaßstäbigen Bereich, welcher für die Entwicklung des Prototyps definiert wurde.
4.6.1. METHODEN
Die Methodik zur Klassifizierung von sehr hochauflösenden Fernerkundungsdaten - im vorliegenden
Projekt wurden Luftbilddaten verarbeitet - kann weitgehend auf sehr hochauflösende
Satellitenbilddaten übertragen werden. Die durchgeführten Bearbeitungsschritte werden nachfolgend
beschrieben und die Ergebnisse dokumentiert. Es sind dies:
o
o
o
o
o
Datenerhebung
Ausarbeitung der Nomenklatur
Datenvorverarbeitungsschritte
- Aufbereitung der Zusatzdaten (DHM, Referenzdaten)
- Geokodierung
- Mosaikierung
Segmentierung
Klassifizierung
56

4.6.1.1. DATENERHEBUNG
Für den Erwerb der Farbinfrarotbilder wurde im Sommer 2001 ein Befliegungsauftrag an das
Bundesamt für Eich- und Vermessungswesen (BEV) vergeben. Dieser konnte aber durch das BEV
nicht erfüllt werden. Daher musste auf Daten aus dem Jahr 1994 zurückgegriffen werden, um die
Untersuchungsgebiete abdecken zu können. Obwohl die Aufnahmen bereits mehrere Jahre
zurückliegen, kann die Methode zur Ableitung der Landbedeckungsparameter mit diesen Daten
entwickelt werden, unter anderem auch weil im Naturpark Sölktal keine markanten anthropogen
verursachten Veränderungen stattfanden.
4.6.1.2. AUSARBEITUNG DER NOMENKLATUR
Zu Beginn der Untersuchungen wurde von den Projektpartnern gemeinsam die Nomenklatur
erarbeitet. Diese ist nachfolgend aufgelistet:
• Wald
‣ Kahlschlag
‣ Waldtypen
• Grünerle
• Latschen
• Latschen mit Geröll/Fels
• Nadelwald
o Fichte
o Lärche
o Zirbe / Kiefer
• Mischwald
• Laubwald
‣ Alter
• Jungwuchs
• Dickung
• Stangenholz
• Baumholz
• Starkes Baumholz
‣ Überschirmung
• < 0.3
• 0.31 – 0.6
• > 0.6
• Landwirtschaftliche Flächen
‣ Acker
‣ Weide mit Viehgangel
‣ Weide ohne Viehgangel
• Diverse Vegetation
‣ Alpines Gras mit dichtem Bewuchs
‣ Alpines Gras mit lockerem Bewuchs
‣ Zwergstrauchheiden
• Farn
• Rhododendron
• Vaccinium
• Wacholder
• Vegetationslos
‣ Schnee/Eis
‣ Blockgletscher
‣ Plaiken/Anrisse
‣ Fels
‣ Schutthalden grob
‣ Schutthalden fein
‣ Erosionsrinne
57

• Infrastruktur
‣ Strasse
‣ Strassenböschung
‣ Weg
‣ Parkplätze und dgl.
• Siedlung
‣ Einzelhäuser
‣ Siedlung locker
‣ Siedlung dicht
• Wasser
‣ Fliessende Gerinne
‣ See
‣ Vernässung
‣ Vernässung unter Bewuchs (vor allem Grünerle)
‣ Quellursprungsgebiet
‣ Moor
4.6.1.3. DATENVORVERARBEITUNG
AUFBEREITUNG DER ZUSATZDATEN
Die Erhebung und Aufbereitung der Zusatzdaten ist ein aufwändiger Arbeitsprozess für die späteren
Bearbeitungsschritte. Die Aufbereitung des digitalen Höhenmodells zur Geokodierung erfolgte mittels
bilinearer Interpolation auf eine Rasterweite von 1 m (siehe nachfolgender Abschnitt - Geokodierung).
Die Erhebung von Referenzdaten wurde im Strickertal durchgeführt. Die Genauigkeit der
Klassifikation wird wesentlich von der Güte der Referenzgebiete bestimmt. Daher wurde ein
besonderes Augenmerk auf eine möglichst genaue thematische und geometrische Genauigkeit bei
der Ableitung der Referenzflächen gelegt. Die Interpretation der Luftbilder wurde unter anderem im
STEREO ANALYST der Firma ESRI durchgeführt. Die Übertragung auf die Luftbilder wurde direkt
danach am Monitor unter Verwendung der ERDAS Imagine Software durchgeführt. Aus diesem
Datensatz wurden in weiterer Folge Trainingsdaten für die Klassifikation abgeleitet.
GEOKODIERUNG (ORTHOBILDERSTELLUNG)
Nach dem Einlesen der Daten wurden diese in der Software ERDAS Imagine ORTHOBASE
aufbereitet und mittels des institutseigenen Höhenmodells (DHM) entzerrt. Die Rasterweite der
entzerrten Bilder wurde mit 25 cm festgelegt. Die in der Tabelle 5 angeführten statistischen
Kennziffern belegen die hohe Entzerrungsgenauigkeit.
58

Tab.6: Statistische Kenndaten zur Geokodierung der Farbinfrarotluftbilddaten.
THE OUTPUT OF SELF-CALIBRATING BUNDLE BLOCK ADJUSTMENT
the no. of iteration = 1 the standard error = 0.5343
the maximal correction of the object points = 6.91047
the no. of iteration = 2 the standard error = 0.5343
the maximal correction of the object points = 0.03300
the no. of iteration = 3 the standard error = 0.5343
the maximal correction of the object points = 0.00000
The residuals of the control points
Point ID rX rY rZ
5461992 0.0722 -0.0771 -0.2468
5462010 -0.0922 0.0379 0.1753
5462011 0.1287 -0.0327 -0.0917
5462051 0.1305 0.0704 -0.2620
5462071 -0.0826 -0.4955 0.8527
5462072 -0.0766 0.0413 0.1759
5462090 0.0617 -0.0823 -0.2251
5462091 0.1934 0.1418 -0.0529
5462810 -0.3066 0.1278 -0.5621
5462812 0.0029 0.0094 0.0298
5462813 -0.0120 0.0223 -0.1494
5462850 0.1834 0.1158 0.0748
5462851 -0.0199 0.4636 -0.2684
5462852 -0.0163 -0.0761 -0.3335
5462870 -0.2924 -0.2583 0.3514
5462872 -0.0395 -0.0198 -0.2597
5462891 0.1676 -0.2145 0.1144
5462892 0.1476 -0.1872 -0.3384
5462980 -0.0508 0.2886 -0.0510
5462981 0.2849 -0.0384 -0.4283
5462982 -0.0585 0.0414 -0.0761
5463000 0.0595 0.1749 0.3324
5463002 -0.5671 -0.2396 0.3309
5463020 0.0412 0.1985 -0.2283
5463022 -0.0170 -0.1357 -0.1336
5463040 -0.1011 0.2054 0.5978
5463041 -0.3962 -0.1988 0.5917
5463060 -0.1266 -0.2993 0.0136
5463062 -0.0160 -0.0386 -0.3494
5463080 -0.0082 -0.0313 -0.0394
5463082 -0.0942 0.0479 0.1204
5463422 -0.3850 0.1042 0.4957
5563081 0.0014 0.2452 0.1135
aX aY aZ
-0.0389 -0.0027 0.0083
mX mY mZ
0.1844 0.1880 0.3216
Abbildung 25 zeigt ein Beispiel der geokodierten Farbinfrarotluftbilder aus dem Bereich Strickertal /
Knalltal. Zu erkennen sind einerseits die starke Überstrahlung im westlichen Teil des Bildes und
andererseits die dunklen Bereiche im östlichen Teil.
Die Entzerrung mittels Höhenmodell ist im alpinen Gelände bedingt durch die hohe Reliefenergie
unumgänglich. Die Güte der Klassifikation hängt auch von der Genauigkeit des Höhenmodells (DHM)
ab. Das vorliegende DHM besitzt eine Rasterweite von 25 m. Dieses DHM wurde auf eine
Rasterweite von 1 m resampelt und zur Entzerrung verwendet. Die im Vergleich zu der Auflösung der
Luftbilder grobe Rasterung des Höhenmodells kann im Gebirge zu größeren Fehlern vor allem an
sehr steilen Hängen und Graten führen.
59

Abb. 25: Farbinfrarotorthofoto Strickertal (5/6285)
Die Erstellung eines hochgenauen DHM wäre notwendig, um die durch das Höhenmodell
verursachten Fehler zu reduzieren. Zu diesem Zweck wurde testweise ein Höhenmodell aus einem
Stereobildpaar mittels RSG abgeleitet und der dafür notwendige Arbeitsaufwand abgeschätzt (siehe
Abbildung 26). Für die Erstellung eines das ganze Testgebiet abdeckenden hochgenauen
Höhenmodells für, d.s. 19 Luftbilder, war jedoch im Projektrahmen der Zeit- und Arbeitsaufwand zu
hoch und wurde deshalb nicht weiterverfolgt. Folglich musste das 25m Höhenmodell verwendet
werden.
60

Abb. 26: Aus Luftbildern abgeleitetes Höhenmodell
mit 1 m Rasterweite.
Abb. 27: Höhenmodell mit 25 m Rasterweite.
GENERIERUNG EINES LUFTBILDMOSAIKS
Zur Klassifizierung von sehr hochauflösenden Fernerkundungsdaten über eine große Fläche ist es
notwendig, ein Mosaik zu erstellen. Für diese Aufgabe existieren eine Reihe von Standardmodulen in
verschiedenen Softwarepaketen, wie z.B. ERDAS Imagine. Diese Produkte stoßen schnell an ihre
Grenzen, wenn die Luftbilder inhomogen ausgeleuchtet, starke Hell-Dunkel Effekte, sind. Da dies bei
den vorliegenden Luftbildern der Fall war (siehe Abbildung 25), mussten Modifikationen
vorgenommen werden. Zusätzlich ist die aktuelle Höhenmodellgenauigkeit im alpinen Gelände
unzureichend, um exakte Mosaike herstellen zu können. Hierbei können nur hochgenaue DHMs,
abgeleitet aus den Stereobildpaaren zu einer Verbesserung führen (siehe Beschreibung oben).
4.6.1.4. SEGMENTIERUNG
ABLEITUNG VON HOMOGENEN KLASSEN
Obwohl für den Klassifikationsprozess von sehr hochauflösenden Fernerkundungsdaten pixelweise
Verfahren nicht mehr geeignet sind, gibt es Ausnahmen. Eine Ausnahme bilden äußerst homogen
abbildende Landbedeckungsstrukturen, wie z.B. Wasser und Schnee, dar. Aus diesem Grund wurde
die Klasse Schnee in einer Vorstufe mittels überwachter Klassifikation unter Verwendung eines
Maximum-Likelihood Klassifikators abgeleitet. Abbildung 28 zeigt die klare Trennung der Klasse
Schnee von den restlichen Landbedeckungsparametern.
61

Abb. 28: Histogrammverteilung verschiedener Klassen im Nahen Infrarot (rot = Schnee).
Die abgeleiteten Schneeflächen (siehe Abbildung 29) wurden danach vektorisiert und in den
Vektordatensatz der Landbedeckung Strickertal integriert. Dieser Datensatz diente als Grundlage für
die Interpretation im Stereoskop.
Abb. 29: Abgeleitete Schneeflächen (rote Polygone).
SEGMENTIERUNG
Für den Klassifikationsprozess von sehr hochauflösenden Fernerkundungsdaten sind pixelorientierte
Verfahren nicht mehr geeignet. Deshalb wurde im PRERISK Projekt untersucht, inwieweit eine
Methode zur segmentbasierten Klassifikation die Ansprüche für die Ableitung hochgenauer
Landbedeckungsparameter erfüllt. Die Gründe für das Unvermögen, mittels traditioneller
Klassifizierungstechniken, genaue Parameter abzuleiten sind vielfältig. Unter anderem sind
nachfolgende Aspekte zu erwähnen:
• Hochauflösende Fernerkundungsdaten verursachen eine extrem hohe Datenmenge welche
die Prozessierungszeit eines pixelorientierten Klassifikators extrem negativ beeinflusst. Das
62

zusammenfassen nebeneinanderliegender „gleichartiger“ Pixel zu einer logischen
Befundeinheit (=Segment) reduziert die Anzahl der notwendigen Klassifikationsschritte
erheblich da die typische Größe einer derartigen Befundeinheit bei ca. 20 Pixel liegt.
• Durch die höhere räumliche Auflösung wird die direkte Klassifikation von Mischstrukturen
(z.B. Mischwald) unmöglich gemacht. Die beteiligten Klassen mischen sich nicht mehr zu
einem mittleren spektralen Reflexionswert, sondern zu verschiedenen räumlich
nebeneinander liegenden „reinen“ Reflexionswerten.
• Der zusätzliche Informationsgehalt von hochauflösenden Fernerkundungsdaten wird also
nicht durch eine verbesserte spektrale Differenzierbarkeit, sondern vielmehr durch eine
verbesserte räumliche Separierung gekennzeichnet. Da traditionelle
Klassifizierungsmethoden räumliche Nachbarschaftsbeziehungen beinahe vollständig
vernachlässigen profitieren sie nicht vom erhöhten Informationsgehalt.
• Mit höher werdender räumlicher Auflösung wird zunehmend der Schattenwurf kritisch für
stabile Klassifizierungsergebnisse. Traditionelle Methoden berücksichtigen diese Tatsache
meist nicht oder nur ungenügend.
Diese Überlegungen führten dazu, einen segmentbasierten Klassifikationsansatz zu entwickeln,
welcher durch die Bildung von logischen Bestandseinheiten die Prozessierungszeit verringert, und die
Grundlage für weiterführende Verarbeitungsschritte bildet unter Ausnutzung des erhöhten räumlichen
Informationsgehaltes. Der Segmentierungsprozess stellt somit einen grundlegenden und für die
Qualität der weiteren Ergebnisse äußerst wichtigen, aber auch kritischen Verarbeitungsschritt dar. Um
die beste Methode für die Bildung von logischen Bestandseinheiten zu ermitteln, wurden
verschiedene in der Literatur bekannte Methoden und Algorithmen implementiert und auf ihre
Anwendbarkeit geprüft.
Für die Ableitung der Segmente wurden cluster-basierte und kanten-basierte Algorithmen zur
Anwendung gebracht. Die Ergebnisse sind nachfolgend beschrieben:
Cluster-basierte Algorithmen
Diese Methoden basieren auf Verfahren, welche die einzelnen Pixel aufgrund ihrer spektralen
Eigenschaften in Gruppen (=Cluster) einteilen. Die Verfahren sind prinzipiell einfach und daher relativ
effizient bezüglich der benötigten Rechenleistung. Da räumliche Nachbarschaften nicht berücksichtigt
werden, ist es meist notwendig, kleine, isolierte Segmente durch geeignete Filtertechniken zu
unterdrücken. Ein Nachteil dieses Algorithmus besteht darin, dass in vielen Fällen die Anzahl der zu
verwendenden Cluster vom Benutzer vorgegeben werden muss. Die optimale Anzahl der Cluster
hängt jedoch im wesentlichen vom Bildmaterial ab, und ist somit nicht allgemeingültig definierbar. Abb
30 zeigt das Ergebnis des „Fuzzy C-Means“ Cluster Algorithmus anhand eines 1000x1000 Pixel
großen Bildausschnittes. Die rechte Bildhälfte zeigt das Eingabebild (mit angewendeter
Rauschunterdrückung), die linke Bildhälfte das Ergebnis. Deutlich sichtbar sind „Störpixel“, welche
aufgrund der fehlenden Einbeziehung des räumlichen Kontexts nicht unterdrückt werden können.
63

Zusätzliche Probleme verursachen jene Segmente, welche benachbarte logische Befundeinheiten
zusammenfassen, obwohl sie sich durch einen deutlich ausgeprägten Grauwertsprung unterscheiden.
Dies wird durch die Verwendung einer globalen Statistik, welche nicht in der Lage ist, sich an lokale
Gegebenheiten adäquat anzupassen, verursacht.
Abb. 30: Segmentierungsergebnisse des Fuzzy C-Means Algorithmus.
Kantenbasierte Verfahren
Kantenbasierte Verfahren bestehen meist aus zwei grundlegenden Schritten: der Algorithmus ist so
programmiert, dass im ersten Schritt Kanten zumindest abschnittsweise erkannt werden. Die Aufgabe
des zweiten Schrittes ist es, anschließend die erkannten Kantenstücke zu einer geschlossenen
Kontur zusammenzufassen.
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Abb. 31: Kantenextraktion - Ergebnis des „Edge-Flow“ Verfahrens.
Die Stärke dieser Verfahren ist die Berücksichtigung der lokalen Gegebenheiten. Die Algorithmen
basieren hier in erster Linie auf lokalen räumlichen Grauwertschwankungen, und nicht auf globalen
Statistiken. Nachteilig wirken sich der hohe Rechenaufwand sowie die Komplexität beim
Zusammenfügen der Kantenstücke aus. Abbildung 31 zeigt das Ergebnis des „Edge-Flow“ Verfahrens
in Form von Segmentgrenzen, welche dem Eingabebild überlagert wurden. Deutlich sichtbar ist die
gute Trennung der logischen Befundeinheiten, nur stellenweise gehen langgestreckte
Befundeinheiten verloren.
KLASSIFIKATION
Die Klassifizierung der Satellitendaten wird unter Verwendung des bei JOANNEUM RESEARCH
(Institut für Digitale Bildverarbeitung) entwickelten Softwarepakets CLASSTOOL durchgeführt.
Forschungsbedarf besteht auch hinsichtlich der optimalen Nutzung des hohen Informationsgehaltes
von sehr hochauflösenden Fernerkundungsdaten. Entsprechende Methoden müssen auf ihre
Anwendbarkeit für hochauflösende Fernerkundungsdaten (IKONOS Daten bzw. Luftbilddaten) geprüft
und hinsichtlich des operationellen Einsatzes optimiert werden.
Um die Ergebnisse der Klassifizierung zu stabilisieren und den Klassifikationsprozess zu
beschleunigen werden anstatt jedem Pixel nur die gewonnenen Primärsegmente klassifiziert. Hierfür
ist es wichtig dem Klassifizierungsprozess eine qualitativ hochwertige Segmentierung zugrunde zu
legen, da spektrale Mischsegmente nicht eindeutig klassifiziert werden können.
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a) Eingabedaten zur regionsbasierten Klassifikation b) Klassifizierungsergebnis des „Maximum-
Likelihood Klassifikators“
Abb. 32: Landcover Klassifizierung eines Bildausschnittes; (a) segmentiertes Eingabebild;
(b) klassifiziertes Bild.
Der Trainingsprozess für den Klassifikator wird hierbei jedoch pixelorientiert durchgeführt, d.h. es wird
nicht nur der Mittelwert eines Referenzgebietes zum Training herangezogen, sondern jedes Pixel
innerhalb des Referenzgebietes. Dadurch wird der Trainingsdatensatz vergrößert ohne übermäßig
viele Referenzgebiete ermitteln zu müssen. Abbildung 32 zeigt das Ergebnis einer regionsbasierten
Klassifikation auf Basis der durch die „Edge-Flow“ Methode ermittelten Primär-Segmentierung. Als
Klassifikator wurde das „Maximum-Likelihood“ Verfahren herangezogen, welches mittels eines pixelorientierten
Trainingsprozess trainiert wurde.
4.6.1.5. AUSBLICK
Auf Basis der im PRERISK Projekt gemachten Erfahrungen bietet sich für zukünftige Aufgaben auf
dem Gebiet der Klassifikation von hochauflösenden Satelliten– oder Luftbilddaten folgende
methodische Vorgangsweise an:
• Bildvorverarbeitung: Um den nachfolgenden Segmentierungsschritt zu vereinfachen werden
in diesem Schritt die ursprünglichen Bilddaten von Rauschen und anderen ungewünschten
Effekten befreit. Um die Ergebnisse des Klassifizierungsschrittes zu verbessern, werden in
einem weiteren Schritt weitere Bildeigenschaften wie zum Beispiel der NDVI („Normalized
Difference Vegetation Index) ermittelt.
• Segmentierung: Aufgabe dieses Schrittes ist die Extraktion von kleinen logischen
Befundeinheiten, welche die in Kapitel 4.6.1.4. beschriebene Vorgangsweise ermöglichen. Als
gutes Verfahren hat sich hierbei die „Edge-Flow“ Methode herauskristallisiert, es sind jedoch
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je nach Rahmenbedingungen auch andere Verfahren zur Anwendung zu bringen.
• Klassifikation der Primärsegmente (Landbedeckung): Nach der Berechung der
Primärsegmente ist es die Aufgabe in diesem methodischen Schritt die Regionen in ihre
korrespondierenden Landbedeckungsklassen zu klassifizieren. Diese Klassifizierung wird nur
auf Basis der zur Verfügung stehenden spektralen Informationen (und der davon abgeleiteten
Merkmalsbildern wie z.B. NDVI) berechnet.
• Berechnung von Nachbarschaftsbeziehungen: Dieser Schritt legt die Basis für die Ermittlung
der Landnutzungsklassifikation im nachfolgenden Ablauf. Die Aufgabe besteht hierbei in der
Berechung geeigneter Nachbarschaftsbeziehungen zwischen den klassifizierten
Primärsegmenten. Typischerweise werden hier Größe, Form, Abstand und Typ der
Nachbarsegmente ermittelt.
• Landnutzungsklassifizierung: Die ermittelten Nachbarschaftsbeziehungen werden zum
Trainieren eines neuen Klassifikators herangezogen. Aufgabe dieses Klassifikators ist die
Ermittlung der Landnutzungsklasse eines Primärsegmentes, hierbei werden die spektralen
Merkmale der Regionen außer acht gelassen und nur die Landbedeckungsklassen sowie die
Nachbarschaftsbeziehungen zwischen den Primärsegmenten herangezogen.
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• Optimierung der Ergebnisse: Trotz hochentwickelter Klassifizierungsmethoden ist es nicht
immer möglich optimale Ergebnisse auf algorithmischer Basis zu erzielen. In diesen Fällen ist
eine manuelle, interaktive Korrektur von Nöten. Für diese visuelle Interpretation existiert eine
Reihe von Softwarepaketen welche den Benutzer auf vielfältige Weise unterstützt. Diese
hybride Vorgangsweise ermöglicht die Ableitung von hochgenauen Landnutzungsparametern.
4.7. ANALYSE DES WASSERHAUSHALTES UND ABFLUSSMODELLIERUNG ZUR
ERMITTLUNG VON MURENAUSLÖSENDEN
NIEDERSCHLAGSEREIGNISSEN
4.7.1. PROBLEMSTELLUNG
Die Grunddisposition für die Auslösung von Massenbewegungen - wie etwa in Form von Rutschungen
oder Muren - kann in erster Linie über geologische und morphologische Parameter beschrieben
werden, die erstens Feststoffbereitstellung, zweitens den Wasserhaushalt und damit den
Oberflächenabfluss im Ereignisfall und drittens die energetischen Verhältnisse an den Einhängen und
im Gerinne steuern. Mit anderen Worten muss für die Abschätzung der Wahrscheinlichkeit von
Murgängen ein Einzugsgebiet nicht nur nach mobilisierbaren Feststoff- oder Geschiebeherden sowie
morphometrischen Eigenschaften untersucht werden, sondern ist es ebenso wichtig, den
Wasserhaushalt und die damit in Zusammenhang stehenden möglichen Abflussmengen bei einem
Ereignisfall zu kennen. Bei zu geringem Oberflächenabfluss während eines Niederschlagsereignisses
können potentielle Geschiebeherde nicht durch ein geschiebeführendes Hochwasser oder durch
einen Murgang abtransportiert werden. D.h. obwohl mobilisierbares Material zur Verfügung stehen
würde, kann es aufgrund von Mangel an abfließenden Wasser zu keinem Murgangereignis kommen.
Niederschlagswasser kann etwa bei verkarstetem oder stark klüftigem Gestein verstärkt in den
Untergrund versickern oder es kann ein beträchtlicher Teil des Niederschlages durch einen dichten
und mehrstufigen Waldbestand mit einer mächtigen Moos- und Krautschicht zwischengespeichert
werden. In beiden Fällen kommt es zu einer Reduktion des für die Bildung von Hochwasser
notwendigen Oberflächenabflusses.
Dieser Zusammenhang zeigt, dass für die Erarbeitung von Grundlagen der Abflussmodellierung sowie
der Ermittlung von gebietsspezifischen Niederschlagsschwellenwerten für die Auslösung von Muren
vor allem die geologischen Verhältnisse sowie die Art der Landnutzung bzw. die Vegetationsformen
von wesentlicher Bedeutung sind. Die Art der Landnutzung oder Vegetationsform bzw. die Art des
Gesteins kann beispielsweise die Interzeption, den Oberflächenabfluss, die
Niederschlagsversickerung, die Rauhigkeit des Untergrundes, die Stabilität von Böden und die
Ausbildung von linearen Fliessrinnen stark beeinflussen.
Im ersten Schritt der vorliegenden Abflussmodellierung war es von Vorteil, einen geologisch gesehen
relativ homogenen Raum zu untersuchen. Durch das Sammeln von Erfahrungswerten in solchen
homogenen Einzugsgebieten wird es erleichtert werden, in Folge auch geologisch stärker
differenzierte Räume zu analysieren und Prozesse zu modellieren. Ein weiterer Grund für die Auswahl
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eines geologisch relativ homogenen Raumes ist die Eigenschaft der für die Abflussmodellierung
verwendeten Softwarepakete HEC-GeoHMS und HEC-HMS. Diese beiden international äußerst
anerkannten und häufig eingesetzten US-amerikanischen Softwarepakete berücksichtigen den Faktor
Geologie nur beschränkt auf indirektem Weg, wie etwa über die Eingabe von geologisch beeinflussten
Koeffizienten (z.B. Abflusskoeffizient bei offenem Fels oder Schutthalde). Durch verbesserten Einsatz
von den indirekten Möglichkeiten der Integration von geologischen Daten in ein Abflussmodell wird es
in Zukunft auch möglich sein, für geologisch heterogene Einzugsgebiete qualitativ optimierte
Modellierungsergebnisse zu erzielen. Für diesen Schritt sind aber noch weitere Untersuchungen und
das Sammeln von Erfahrungswerten an unterschiedlich strukturierten Einzugsgebieten notwendig.
Detaillierte Landnutzungsdaten für das Einzugsgebiet des Strickerbaches wurden im Zuge dieses
Projektes am Institut für Digitale Bildverarbeitung erstellt (siehe Abschnitt 4.6.). Die genaue räumliche
Abgrenzung und Bestimmung unterschiedlicher Landnutzungs- und Vegetationseinheiten ermöglichte
eine genaue Berechnung von Inputdaten für die beiden für die Abflussmodellierung eingesetzten
Softwarepakete HEC-GeoHMS und HEC-HMS. Durch das Einsetzen von räumlich sehr
hochauflösenden Landnutzungsdaten konnten genaue Inputparameter, wie etwa
Interzeptionskoeffizienten, berechnet werden. Bei Landnutzungsdaten von geringerer räumlicher
Auflösung wäre der Gebrauch der Abflussmodelle HEC-GeoHMS und HEC-HMS nur bedingt möglich.
Die Ergebnisse würden äußerst ungenau ausfallen.
Für das Einzugsgebiet des Strickertales wurden für zwei reale Niederschlagsereignisse (13. Aug.
1998, 28. Aug. 1999) das Abflussverhalten innerhalb des gesamten Einzugsgebietes, mit
Abflusskurven sowie Gesamtabflussmengen für bestimmte Punkte modelliert. Zusätzlich zu den
beiden realen Ereignissen wurden auch die hydrologischen Auswirkungen eines hypothetischen
Starkniederschlagsereignisses in Form einer lokalen Gewitterzelle im Süden des Einzugsgebietes des
Strickertales modelliert.
4.7.2. GEBIETSCHARAKTERISTIK EINZUGSGEBIET DES STRICKERBACHES
Der Strickerbach ist ein linksseitiger Zubringer des Großsölkbaches und mündet knapp oberhalb des
Stausees im Bereich des Strickergutes in diesen. Morphologisch betrachtet bildet das Strickertal ein
Hängetal, dessen Talboden 300 m über dem heutigen Talniveau des Großsölktales ansetzt. Sein
etwa 9,25 km² umfassendes Einzugsgebiet liegt geologisch gesehen fast ausschließlich in Wölzer
Glimmerschiefern, die nur lokal Marmor- und Amphiboliteinschaltungen aufweisen. Bei den Wölzer
Glimmerschiefern und den phyllitischen Glimmerschiefern handelt es sich um monotone dünnlagige,
graubraune Gesteine, die in der Regel reichlich Quarzknauern führen. Die unterschiedlichen
Mineralkombinationen lassen sicht teils auf primäre Unterschiede, vor allem der Feldspatführung, teils
auf unterschiedliche Metamorphosegrad zurückführen (FLÜGEL &. NEUBAUER 1984).
Wie Abbildung 33 zu entnehmen ist, finden sich die Marmore im Bereich des Strickertales nur auf der
orographisch linken Talseite in höheren Lagen. Sie können als geringmächtige Marmoreinschaltungen
devonischen Alters in den Glimmerschieferkomplex betrachtet werden. Amphibolite hingegen finden
man auf beiden Talflanken, wobei die räumliche Verbreitung von Amphiboliten im Strickertal in
Summe gesehen sogar noch geringer als jene der Marmore ausfällt. Bei den als Linsen auftretenden
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Amphiboliteinschaltungen im Glimmerschieferkomplex handelt es sich umgewandelte Vulkanite. Auf
diesen alten, präquartären Gesteinen lagern großflächig jüngere pleistozäne und holozäne Sedimente
auf. Pleistozäne Sedimente in Form von glazialen Ablagerungen sind vor allem in den höheren
Bereichen des Einzugsgebietes des Strickerbaches erhalten. Daneben finden sich noch holozäne
Sedimente in der Ausprägung von alluvialen Talböden, Schwemmkegel, sowie Schutthalden und
Schuttfächer (Abb. 34) und Bergsturzablagerungen (Abb. 35), welche die jüngsten geologischen
Einheiten im Untersuchungsgebiet darstellen.
Die große Verbreitung subrezenter bis rezenter Ablagerungen ist auf eine tiefgreifende
Hangdeformation zurückzuführen, die große Bereiche der Ostflanke des Speiereck erfasst hat. An der
Südostflanke des Speiereck markiert eine 20 bis 40 m hohe Wand in 2000 bis 2100 m Seehöhe die
Hauptabrisskante. Die in Zusammenhang mit den großräumigen Gebirgsbewegungen stehende
Gesteinsauflockerung hat zahlreiche morphodynamische Prozesse ausgelöst, von denen die
Bergsturzablagerungen oberhalb der Strickeralm die auffallendsten Spuren darstellen (Abb. 35). Das
geschätzte Volumen dieser Ablagerungen beträgt 4,5 x 10 6 m³ (HERMANN 1996).
Abb. 33: Geologische Karte des Einzugsgebietes des Strickerbaches (Datengrundlage GIS-Stmk)
Eine weitere tiefgreifende Hangdeformation, die zur Bildung ausgedehnter Blockhalden geführt hat,
befindet sich am Schusterstuhl an der Westflanke des Strickerkars im hintersten Strickertal. Im
Mittellauf hat sich der Bach tief in die leicht erodierbaren Glimmerschiefer eingeschnitten, die
Einhänge insbesondere auf der orographisch linken Talseite sind teilweise verrutscht. In der jüngeren
Vergangenheit gab es trotz des hohen Gefahrenpotenzials, das der Strickerbach aufgrund der
geologischen und geomorphologischen Verhältnisse im Einzugsgebiet aufweist, keine signifikanten
70

Geschiebeverlagerungen. Am Grabenausgang wurde eine großdolige Sperre zum Geschieberückhalt
errichtet, zusätzliche Sperren im anschließenden Abschnitt stabilisieren die Bachsohle.
Angemerkt sei hier, dass im Bereich der Sölktaler großflächige Hanginstabilitäten in Form von
tiefgründigen Hangdeformationen gehäuft auftreten was konsequenter Weise durch die dadurch
verursachte Labilität die Anfälligkeit zur Auslösung von Massenbewegungserscheinungen in Form von
Rutschungen oder Muren erhöhen lässt. Tiefreichende Hangdeformationen in unterschiedlichen
Entwicklungsstadien finden sich von Norden nach Süden in den Bereichen Ebeneck,
Speiereck/Strickertal, Moditzen, Ahrnspitze/Oberkar, Schusterstuhl/Strickertal, Niedereck/Knalltal,
Scheibenkogel und Mittereck (HERMANN 1997).
Abb. 34: Die mächtigen überlappenden
Schuttfächer am linken Einhang
des Strickertales zwischen der
Strickeralm und dem Talausgang
werden von mehreren
Großplaiken genährt, die derzeit
eine geringe Aktivität aufweisen.
71

Abb. 35: Blick ins Strickertal vom Ahrnspitz: Auffallend sind die (teilweise bewaldeten) Ablagerungen
des Bergsturzes aus dem Bereich der Karlscharte in Bildmitte sowie die rechts
anschließenden, mächtigen und ineinander übergehenden Fächer am Hangfuß des
Speierecks.
4.7.3. EINSCHÄTZUNG DES RISIKOPOTENZIALS
Die maßgebenden Einflussgrößen zur Gefahrenstufenbildung bei Murgängen und Hochwasser mit
starker Geschiebeführung sind Intensität und Wahrscheinlichkeit (EGLI & PETRASCHECK 1998). Die
Abschätzung dieser Größen kann über die Grundparameter Gerinnemorphologie, geologische
Verhältnisse und Einzugsgebietsgröße erfolgen. Viele der die Grunddisposition mitbestimmenden
Einflussfaktoren, wie etwa das Geschiebepotenzial, Hochwasserabflüsse oder die
Rutschungsbereitschaft der Einhänge, lassen sich aus diesen drei Grundparametern ableiten.
Nach dem System der "Gerinneklassifizierung zur Ermittlung der Grunddisposition" (siehe Kapitel
4.3.) wird der Strickerbach als "Klasse IIId/3" definiert. Somit handelt sich um einen Wildbach mit
Geschiebeherden im direkten Bachbereich mit einer Einzugsgebietsgröße von über 4 km². Als
Geschiebeherde treten Altschuttdepots (Moränen, Hangschutt) sowie im hohen Maße veränderlich
feste Gesteine auf. Durch die relativ große Ausdehnung des Einzugsgebietes erhöht sich die
Wahrscheinlichkeit starker Intensitäten (nach ANDRECS 1996).
72

4.7.4. ABFLUSSMODELLIERUNG AUF BASIS ZWEIER
NIEDERSCHLAGEREIGNISSE: 13-08-1998 UND 28-08-1999
4.7.4.1. GRUNDLAGENBERECHNUNG FÜR HEC-HMS MIT PROGRAMMPAKET HEC-
GEOHMS -
Der Softwarename HEC-GeoHMS steht als Kurzform für die durch die US Army Corps of Engineers -
Hydrologic Engineering Center entwickelte Software "Geospatial Hydrologic Modeling Extension".
HEC-GeoHMS gilt als ein Erweiterungsmodul für das bekannte GIS-Programmpaket ArcView der
Firma Esri. Durch diese Erweiterung hat man die Möglichkeit, auf Basis eines digitalen Höhenmodells
(DHM) morphologische und hydrologische Geländeberechnungen durchzuführen. Die Ergebnisse der
Geländeberechnungen sind Voraussetzung für das weitere Abflussmodellierungsverfahren, wobei die
einzelnen Berechnungsschritte in HEC-GeoHMS wie folgt lauten:
1. Terrain Preprocessing
2. HMS Project Setup
3. Basin Processing
4. Basin Characteristics (Stream and Watershed Characteristics
5. HMS (Hydrologic Modeling System).
(1) Terrain Preprocessing: In der Menügruppe Terrain Preprocessing werden aus einem digitalen
Höhenmodell (DHM) neu abgeleitete Datensätze errechnet, welche in Summe das Gewässernetz
eines Einzugsgebietes sowie das Einzugsgebiet selbst beschreiben. Diese generierten Datensätze
sind notwendig für die Ermittlung und Abgrenzung von Gerinneabschnitten sowie Teileinzugsgebieten
(T-EZG). Die ersten sechs dieser neun Datensätze sind im Grid Format und beinhalten:
• ein senkenloses DHM (fill sink),
• die Abflussrichtung (flow direction)
• den aufsummierte Abfluss (flow accumulation)
• die Gerinnedefinition (stream definition)
• die Gerinneteilung (stream segmentation)
• die Darstellung der T-EZG (watershed delineation)
Zwei weitere Datensätze stellen Vektorversionen der Einzugsgebiete (Polygon) sowie
Gerinneabschnitte (Linie) dar. Im letzten Datensatz, ebenfalls im Vektorformat (Polygon), werden für
jeden Gerinnekonfluenzpunkt - also z.B. den Zusammenfluss vom Zufluss aus einem T-EZG mit dem
Hauptgerinne – die Fläche des darüber liegenden T-EZG errechnet und abgegrenzt (watershed
aggregation).
Zur Berechnung des senkenlosen DHM (fill sink), ist anzumerken, dass man auch von einem
depressionslosen Gelände sprechen kann, wenn alle Senken mit Wasser gefüllt sind. Diese Annahme
ist generell richtig, wenn bei einem großen Niederschlagsereignis alle kleineren Senken aufgefüllt
werden und jedes weitere in die Depression einfließende Wasser die gleiche Menge verdrängt. Dabei
73

dürfen aber nicht Ausnahmen vergessen werden, da etwa in verkarsteten Einzugsgebieten andere
hydrologische Bedingungen herrschen.
Bei der Funktion Gerinnedefintion (stream definition) wird die Größe von T-EZG errechnet. Dabei
werden alle GRID-Zellen mit einer aufsummierten Abflussfläche größer als des durch den Anwender
definierten Schwellenwertes (z.B. 100.000 m²) zu einem T-EZG zusammengefasst. Für die
Abflussmodellierung im Strickertal wurden zwei verschiedene Grenzwerte definiert (200.000 und
500.000 m²). Der Grund für die daraus resultierende Unterteilung des Strickerbachtales in 14 bzw. 5
T-EZG war, nach erfolgter Abflussmodellierung die Modellierungsergebnisse aus beiden
Grenzwertflächenwerten zu vergleichen und in der Folge den Einfluss der Flächengenauigkeit auf die
Güte des Modellergebnisses zu analysieren.
(2) HMS Project Setup: In der Menügruppe HMS Project Setup werden die für die
Abflussmodellierung relevanten Informationen aus dem im Terrain Preprocessing berechneten
Raumdatensätzen extrahiert und in Folge ein sogenanntes HMS Projekt erstellt. Nach der Definition
eines Ausflusspunktes des Einzugsgebietes (outlet.shp) wird das HMS-Projektgebiet (projarea.shp)
berechnet und in Folge ein neuer HMS-Projektordner durch das Programm erstellt. Beim Beispiel des
Strickerbaches bildet der Ausflusspunkt die Einmündung des Strickerbaches in den Sölkbach rund
150 m flussaufwärts vom Stausee Großsölk. Durch die Generierung eines neuen Projektes
erscheinen in einem neuen "ProjView"-Fenster die folgenden Datensätze:
• DHM ohne Senken (fillgrid)
• Fließrichtung (fdirgrid)
• Gerinneabschnitte (strlnkgrid)
• ein Grid mit einem dichteren Gewässernetz, d.h. ein Gewässernetz mit 10 % des definierten
Schwellenwertes (z. B. statt 200.000 m² nur 20.000 m² Einzugsgebietsgröße (smallrivgrid).
Dieses dichte Gewässernetz dient rein zur Visualisierung in der Karte.)
• Begrenzungen der T-EZG (watershp.shp),
• Gerinneabschnitte bzw. -segmente (river.shp)
• Punktinformationen über Auslass und Quellpunkte, welche das Untersuchungsgebiet
definieren (z. B. Stri_riv.shp).
In dem neuen Fenster im "ProjView"-Modus können nun Abgrenzungen von T-EZG nachbearbeitet
und verändert werden. Die Funktionen dafür findet man im Menü Basin Processing.
(3) Basin Processing: Dieses Menü beinhaltet Funktionen wie das Zusammenfassen und Teilen von
T-EZG an beliebigen Punkten (z. B. im Bereich eines Abflusspegels) oder das Zusammenfassen und
Teilen von Gerinnesegmenten (z. B. im Bereich einer Konfluenzzone). Diese Funktionen sind z.B.
dann anzuwenden, um etwa T-EZG mit unterschiedlichem geologischen Untergrund oder
unterschiedlichen vorherrschenden Vegetationseinheiten zu teilen bzw. zusammenzufassen. Mit
dieser Funktion kann man gezielt in geologisch heterogenen Räumen T-EZG mit markant
unterschiedlicher Geologie trennen und diese dann separat als getrennte T-EZG genau bearbeiten
und modellieren. Homogene Bereiche erleichtern und verbessern den weiteren Modellierungsprozess.
74

Anmerkung - Für das Einzugsgebiet des Strickertales wurden zwei unterschiedliche
Raumabgrenzungen verfolgt. Dabei sollte verglichen werden, wie unterschiedlich sich das Ergebnis
bei einer geringeren Anzahl im Verhältnis zu einer größeren Anzahl von T-EZG auswirkt. Aus diesem
Grund wurde als erster Schritt in der Funktion HMS Project Setup Teileinzugsgebiete mit 200.000 m²
und 500.000 m² (siehe oben) definiert. In der Funktion Basin Processing erfolgte als zweiter Schritt
eine Nachbearbeitung der im HMS Project Setup errechneten T-EZG. Das Ergebnis waren für das
erste Modell 14 T-EZG mit Flächenausdehnungen zwischen 200.000 m² und 1,2 km². Für das zweite
Modell umfassten die 5 T-EZG Flächen zwischen 1,2 km² und 2,6 km². Die räumliche Aufteilung der
14 respektive 5 T-EZG im Untersuchungsgebiet sowie die Nomenklaturen für beide Modelle und die
Beziehung der 14 zu den 5 T-EZG zueinander ist Abbildung 36 sowie Tabelle 7 zu entnehmen.
Abb. 36: Untergliederung des Einzugsgebietes des Strickerbaches mit (A) 14 sowie mit (B) 5 T-EZG.
75

Tab. 7: Nomenklatur und Beziehung der 14 zu 5 T-EZG des Einzugsgebietes des Strickerbaches. Die
Codierung der T-EZG erfolgt automatisch durch Geo-HMS. Diese Codes können manuell
verändert werden.
T-EZG
(Code laut HEC-GeoHMS
für 14 T-EZG)
T-EZG
(Code laut HEC-GeoHMS
für 5 T-EZG)
T-EZG
(Code laut HEC-GeoHMS
für 14 T-EZG)
T-EZG
(Code laut HEC-GeoHMS
für 5 T-EZG)
R10W10 R10W10 R170W170 R170W170
R20W20
R180W180
R30W30
R200W200
R50W50 R50W50 R210W210
R70W70 R240W240 R250W250
R80W80 R80W80 R250W260
R120W120
R130W130
Nach Modifizierung der T-EZG und der Gerinneabschnitte erfolgte der zweite Schritt im ProjView
Modus: die Berechnung numerischer Parameter für Gerinneabschnitte und T-EZG im Menü Basin
Characteristics.
(4) Basin Characteristics (Stream and Watershed Characteristics): Die in diesem Schritt berechneten
fünf numerischen Parameter für Gerinneabschnitte und T-EZG sind:
• Länge der Gerinneabschnitte bzw. Gerinnesegmente
• Gefälle der Gerinneabschnitte bzw. Gerinnesegmente
• Mittelpunkt/mittlere Höhe für jedes T-EZG (Centroid)
• längster Fließweg für jedes T-EZG
• Fließweg vom Mittelpunkt des jeweiligen T-EZG in Bezug zum längsten Fließweg
Für die Berechnung der mittleren Höhe für jedes T-EZG wurde für beide Strickertalprojekte (14 und 5
T-EZG) die im HEC-GeoHMS User's Manual beschriebene und für die Größe des
Untersuchungsgebietes empfohlene ellipse method verwendet. Bei der Berechnung des längsten
Fließweges (longest flow path) für jedes T-EZG wurden die folgenden geländebeschreibende
Parameter ermittelt:
• längster Fließweg
• höchste Seehöhe
• niedrigste Seehöhe
• Gefälle zwischen diesen beiden Endpunkten
• Gefälle zwischen 10% und 85% des Fließweges
Auch diese Parameter wurden in der Tabelle watershd.shp gespeichert. Der Fließweg vom Mittelpunkt
jedes T-EZG wurde dadurch berechnet, indem jeder Mittelpunkt im rechten Winkel auf den jeweiligen
längsten Fließweg projiziert wurde. Der Fließweg von diesem Punkt aus bis zum jeweiligen
Ausflusspunkt des T-EZGes bildet dann den jeweiligen centroidal flow path.
Damit waren die notwendigen Grundparameterberechnungen für die Gerinneabschnitte und T-EZG
76

abgeschlossen. Als nächster Schritt mussten die im ArcView Format vorliegenden Daten (Shapfiles
sowie GRID) in ein für das Programm HEC-HMS lesbares Format umgewandelt werden. Dieser
Prozess wurde im ProjView Modus von ArcView mit Hilfe des Menüs HMS durchgeführt.
(5) HMS (Hydrologic Modeling System): In diesem Menü wurden die hydrologischen Inputdaten in ein
für das Abflussmodellierungsprogramm HEC-HMS lesbares Format umgewandelt. Diese Inputdaten
sind:
• eine Hintergrundkarte
• eine Datei eines schematischen Gesamteinzugsgebietsmodells
• eine auf Gridzellen basierende Parameterdatei
• eine Datei eines schematisches T-EZG-Modells
Abb. 37: Endergebnis der Datenaufbereitung im Programm ArcView mit Erweiterung HEC GeoHMS
am Beispiel des Strickertales. Bei dem abgebildeten Modell wurde das gesamte
Einzugsgebiet in 5 T-EZG (subbasin) mit 4 Gerinnesegmenten (reach) untergliedert.
77

Den einzelnen Gesamteinzugsgebietselementen wurden automatisch Namen bzw. Codes
zugewiesen, T-EZG und Gerinneabschnitte wurden bezüglich ihrer Verbundenheit zueinander nach
Fehlern untersucht und ein HMS-Schema erstellt. Die in diesem Schritt ermittelten Datensätze wurden
teilweise automatisch, teilweise manuell durch Dateneingabe in das HEC-HMS Programm integriert.
Bei der Umwandlung der Datensätze von ArcView-Einheiten zu HMS-Einheiten ist zu beachten, dass
nicht die englischen Einheiten (English Units) sondern die Standart International Einheiten (SI Units) -
metrische System - ausgewählt werden.
Mit dem Abschluss der Berechnungen im Menü HMS waren im Programm ArcView/Extension HEC
GeoHMS alle Grundlagenberechnungen für die weitere Modellierung im Programm HEC-HMS
abgeschlossen. Beispielhaft ist in Abbildung 37 das Endergebnis eines ProjViews nach Abschluss
sämtlicher oben genannter Arbeitsschritte dargestellt.
4.7.4.2. BERECHNUNG MITTLERER ABFLUSSKOEFFIZIENTEN UNTER EINBEZIEHUNG
VON HOCHAUFLÖSENDEN LANDNUTZUNGSDATEN IN KOMBINATION MIT
EINEM DIGITALEN HÖHENMODELL (DHM)
AUFBEREITUNG DER LANDNUTZUNGSDATEN
Der relative Oberflächenabfluss bzw. der Abflusskoeffizient während eines Niederschlagsereignisses
beeinflusst die Menge des abfließenden Oberflächenwassers und somit die Wassermenge im
Gerinne. Um eine exakte flächendeckende Aussage über den potentiellen Oberflächenabfluss treffen
zu können, ist es deshalb notwendig, möglichst genaue Landnutzungsdaten bei der
Abflussmodellierung zu berücksichtigen und mathematisch zu integrieren. Dabei gibt die Art der
Landnutzung, in Kombination mit der Hangneigung, einen Indikator für den Abflusskoeffizienten bei
einem Niederschlagsereignis. Die Abflussmodellierung im Strickertal wurde auf der Grundlage der in
Abschnitt 4.6. beschriebenen fernerkundungsgestützten Landnutzungskartierung durchgeführt. In
dieser wurden in Summe 174 unterschiedliche Kategorien unterschieden. Erst durch diese sehr feine
Untergliederung können Flächen mit unterschiedlicher Vegetation und Landnutzung, aber
hydrologisch gesehen ähnlicher Reaktion auf ein Niederschlagsereignis zusammengefasst werden.
Für die Verwendung dieses Datensatzes für die Abflussmodellierung wurden die 174 Kategorien auf
hydrologisch homogene Gruppen reduziert. Die Unterscheidung der 14 Klassen basiert zum Teil auf
der Arbeit von KELLERER-PIRKLBAUER (2001) und ist in Tabelle 8 aufgelistet. Das Ergebnis war eine
Karte des Einzugsgebietes des Strickerbaches mit 14 verschiedenen Landnutzungsklassen (Abb. 38).
78

Abb. 38: Reduktion der Landnutzungsinformation von 174 Kategorien (links) auf 14 Klassen (rechts).
VERSCHNEIDUNG LANDNUTZUNGSDATEN UND ABFLUSSKOEFFIZIENTEN
Neben der Art der Vegetation muss natürlich auch die Beeinflussung des Oberflächenabflusses durch
den Grad der Hangneigung berücksichtigt werden. Da es hydrologisch gesehen unsinnig ist 90
Klassen (bei 90°) zu unterscheiden, wurde auch für den Grad der Hangneigung eine Klassifizierung
durchgeführt. Dabei entsprechen die Grenzen für flache, mittelsteile und steile Neigungswinkel der
Einteilung nach LESER (1977). Zu jeder Kombination von einer der drei Hangneigungsklassen mit
einer der 14 Landnutzungsklassen erfolgte die Zuweisung eines aus der Literatur oder aus
Erfahrungswerten entnommener Abflussbeiwert bzw. Abflusskoeffizient. Diese Angaben sind in
Tabelle 8 ersichtlich.
79

Tab .8: Abflusskoeffizienten bzw. Abflussbeiwerte für unterschiedliche Landnutzungs- sowie
unterschiedlicher Hangneigungsklassen (aus KELLERER-PIRKLBAUER 2001, erweitert)
Code Landnutzungsklasse Hangneigungsklassen
(*5)
flach mittel steil
(0 - 8°) (8 - 26°) (26 - 65°)
1 Dichte Waldbedeckung (Baumholz und starkes Baumholz) - (*1) 0,0 0,1 0,2
2 Jungwald (Aufforstungsflächen, Jungholz, Dickung, 0,1 0,3 0,5
Stangenholz)(*2)
3 Offener Wald v.a. im Bereich der Baumgrenze (Grünerle, Latsche, 0,2 0,4 0,6
Lärchenwiesen) - (*2)
4 Waldfreie Flächen oberhalb der Baumgrenze (alpines Grasland, 0,0 0,1 0,2
Zwergstrauchheiden, Flächen mit spärlichen Bewuchs) - (*1)
5 Grünflächen ohne Schibetrieb unterhalb der Baumgrenze (Weiden 0,3 0,4 0,6
und Wiesen) - (*3)
6 Lifttrassen und Schipisten - (*1 und *4) 0,4 0,5 0,7
7 Verbaute Flächen - locker (Gehöft mit Bewuchs) 0,4 0,5 0,7
8 Verbaute Flächen - dicht (Einzelhäuser, Parkplätze und dgl.) 1,0 1,0 1,0
9 Verkehrsflächen - geteert (Strasse) 1,0 1,0 1,0
10 Verkehrsflächen - geschottert (Schotterstraßen, Forststraßen) 0,8 0,9 1,0
11 Überwiegend vegetationslos bzw. dominierend - geschlossen (Fels, 0,4 0,6 0,8
Plaiken, Anrisse, Erosionsrinnen, feine Schutthalde) - (*2)
12 Überwiegend vegetationslos bzw. dominierend - offen (grobe 0,5 0,1 0,2
Schutthalde) - (*2)
13 Wasserflächen 1,0 1,0 1,0
14 Vernässte Flächen (Vernässung, Quellursprungsgebiet, Moor) 1,0 1,0 1,0
*1 MARKART et al. 2000
*2 HAMPEL 1990 (nach MÜLLER, R.)
*3 MARKART & KOHL. 1995
*4 CERNUSCA 1984
*5 LESER 1977
RÄUMLICHE VERTEILUNG DER ABFLUSSKOEFFIZIENTEN IM GESAMTEN
UNTERSUCHUNGSGEBIET
Der nächste Schritt bestand darin, die Angaben aus Tabelle 8 mit der Vegetationskarte zu
kombinieren. Zuerst erfolgte die Verschneidung der Vegetationskarte des Einzugsgebietes des
Strickertales mit den jeweiligen Abflusskoeffizienten für flache, mittlere und steile Hangneigungen.
Das Ergebnis waren drei, jeweils das gesamte Einzugsgebiet umfassende Karten der räumlichen
Verteilung der Abflusskoeffizienten für die drei unterschiedlichen Neigungsklassen (Abb. 39).
Anschließend wurden drei Maskenkarten für die drei Hangneigungsklassen aus der
Hangneigungskarte des Strickertales, abgeleitet vom DHM, berechnet. Dabei wurde aus dem Wert
einer Rasterzelle durch Nominalskalierung für jede der drei Klassen entweder 0 oder 1 ermittelt. Die
Klasse 0 bedeutet, dass eine bestimmte Rasterzelle nicht in den Wertebereich einer
Hangneigungsklasse fällt, die Klasse 1, dass eine bestimmte Rasterzelle in den Wertebereich einer
Hangneigungsklasse fällt. Am Beispiel der Hangneigungsmaskenkarte für mittelsteile Hangbereiche
sind Pixel klassiert mit 1 Rasterzelle im Neigungsbereich zwischen 8 und 26°. Die Summe der drei
Maskenkarten muss das gesamte Einzugsgebiet überdecken, es darf weder Überlappungen noch
80

Freiräume geben (Abb. 40).
Abb.39: Räumliche Verteilung der Abflusskoeffizienten für die drei unterschiedlichen
Neigungsklassen. Erklärung der Karten siehe Legende.
Um als dritten Schritt die drei Abflusskoeffizienten/Vegetationskarten mit den drei jeweils dazu
passenden Hangneigungsmaskenkarten verschneiden zu können, mussten die
Abfluesskoeffizienten/Vegetationskarten zuerst noch von Shapefile-Format in GRID-Format
umgewandelt werden. Nach erfolgter Formatumwandlung und Verschneidung der entsprechenden
Karten ergeben sich wiederum drei Maskenkarten, wobei sich deren Klassifizierung aber nicht mehr
nominal verhält (1 oder 0), sondern jede Rasterzelle einen Abflusskoeffizienten (0.0 bis 1.0) aufweist
(Abb. 41). Durch die hohe räumliche Auflösung der Vegetationskarte wurde bei der Umwandlung der
Shapefile Datei in ein GRID ein 5x5 m Gitternetz gewählt. Durch die Verschneidung dieses 5x5 m
Raster der Abflusskoeffizienten/Vegetationskarten mit dem 25x25 m Raster der Hangneigungskarten
(basierend auf dem DHM) ergaben sich in allen drei neu berechneten Karten für jede 25x25 m
Rasterzelle ein Mittelwert. Dieser Mittelwert ergibt sich aus dem arithmetischen Mittel von in Summe
25 Abflusskoeffizientenrasterzellen. Dieser Mittelwert, welcher den größtmöglichen Genauigkeitsgrad
darstellt, wurde dann für die weiteren Berechnungsschritte verwendet. Eine höhere räumliche
81

Auflösung wäre nur bei Verfügbarkeit eines höher auflösenden DHM möglich.
Abb. 40: Räumliche Verteilung der drei Hangneigungsklassen im Einzugsgebiet des Strickerbaches.
Als vierter und letzter Schritt mussten die drei in Abbildung 41 dargestellten Maskenkarten
zusammengeführt werden. Das Ergebnis stellte schließlich eine Karte der räumlichen Verteilung der
Abflusskoeffizienten mit Berücksichtigung der Hangneigungsklasse und der Vegetation des
Strickerbachtales dar. Dabei entspricht der Wert jeder 25x25 m Rasterzelle dem Mittelwert von 25 mal
5x5 Abflusskoeffizientenwerten (Abb. 42). Diese errechnete Karte diente als Grundlage zur
Berechnung des mittleren Abflusskoeffizienten für jedes T-EZG.
Die Verteilung der 10 Klassen von Abflusskoeffizienten ergibt das in Abbildung 43 dargestellte Bild.
Daraus wird ersichtlich, dass alleine in der Klasse Abflusskoeffizient 0,2 bis 0,3 rund ein Drittel des
Einzugsgebietes fallen. Auf die beiden Klassen 0,4 bis 0,5 und 0,6 bis 0,7 fällt zusammen ebenfalls
ca. ein Drittel der Fläche. Auf weitere 4 Klassen verteilt sich das letzte Drittel der Werte. Für 3 Klassen
gibt es keine Werte. Der daraus zu berechnende durchschnittliche Abflusskoeffizient für das gesamte
Einzugsgebiet des Strickerbaches ergibt 0,46.
82

Abb. 41: Verteilung der Abflusskoeffizienten in den drei Hangneigungsmaskenkarten. Erklärung der
Karten siehe Legende.
MITTELWERTE DER ABFLUSSKOEFFIZIENTEN FÜR JEDES T-EZG
Nach erfolgter Berechnung der räumlichen Verteilung der Abflusskoeffizienten und des mittleren
Abflusskoeffizienten für das gesamte Einzugsgebiet galt es für sämtliche, die im Programm HEC
GeoHMS berechneten T-EZG, einen mittleren Abflusskoeffizienten zu ermitteln.
Wie bereits weiter oben angesprochen, wurden zur Abflussmodellierung beim Beispiel Strickertal zwei
Modelle mit unterschiedlicher Anzahl von T-EZG untersucht. Am Beispiel des Modells mit 14 T-EZG
wird an dieser Stelle die Berechnung der mittleren Abflusskoeffizienten kurz erläutert.
Um für jedes der 14 T-EZG einen mittleren Abflusskoeffizienten berechnen zu können, muss für jedes
Teileinzugsgebiet eine Maske erstellt werden. Dafür muss als erster Schritt die Shapefiledatei der T-
EZG (z.B. watershd.shp) in ein GRID mit der gleichen Ausdehnung wie die Karte der Verteilung der
Abflusskoeffizienten im Einzugsgebiet des Strickerbaches generiert werden. Dabei gilt es zu
beachten, dass als Klassifizierungselement die Spalte Name verwendet wird. Das Ergebnis ist eine
GRID-Karte mit 14 T-EZG. Als nächster Schritt erfolgt die Erstellung der in Summe 14 Maskenkarten.
83

Jede dieser 14 Maskenkarten wird in Folge mit der Karte der Verteilung der Abflusskoeffizienten im
Einzugsgebiet des Strickerbaches verschnitten. Auf Basis der Häufigkeitsverteilung aus jeder dieser
14 Karten lässt sich im Programm Excel der jeweilige Abflusskoeffizientmittelwert eines T-EZG
errechnen. In Abbildung 44 ist schematisch dieser Prozess am Beispiel des T-EZG "R10W10"
dargestellt.
Abb. 42 Verteilung der Abflusskoeffizienten im Einzugsgebiet des Strickerbaches. Erklärung der Karte
siehe Legende.
Abb. 43: Verteilung der 10 Abflusskoeffizientenklassen im Einzugsgebiet des Strickerbaches.
Angaben in der y-Koordinate in Pixelzellen bzw. GRID-Zellen.
Die dadurch ermittelten 14 Durchschnittsabflusskoeffizienten werden in einem späteren
84

Modellierungsschritt im Programm HEC-HMS in die Simulation integriert. Die Ergebnisse dieses
Berechnungsschrittes für die 14 T-EZG des Strickerbaches sind in Tabelle 9 aufgelistet. Die räumliche
Verteilung im Untersuchungsgebiet ist Abbildung 45 zu entnehmen. Zu beachten sind die relativ
hohen mittleren Abflusskoeffizienten in den höheren T-EZG sowie am Talausgang. Das felsenreiche
T-EZG R24oW240 weist sogar einen mittleren Wert von über 0,65 auf.
Tab. 9: Mittlere Abflusskoeffizienten für alle 14 T-EZG berechnet auf der Basis der Karte der
Verteilung der Abflusskoeffizienten im Einzugsgebiet des Strickerbaches. Bezeichnung der T-
EZG auf Basis der Auswertungen im Programm HEC-GeoHMS
T-EZG
(Code laut HEC-GeoHMS)
Abflusskoeffizient
Mittelwert
T-EZG
(Code laut HEC-GeoHMS)
R10W10 0.4609 R170W170 0.4144
R30W30 0.3491 R180W180 0.5347
R20W20 0.3298 R130W130 0.4614
R50W50 0.4474 R210W210 0.5547
R70W70 0.4034 R200W200 0.5905
R80W80 0.4004 R240W240 0.6577
R120W120 0.5560 R250W260 0.4860
Abflusskoeffizient
Mittelwert
Abb.44: Schematische Darstellung des Ablaufes der Ermittlung des mittleren Abflusskoeffizienten für
die T-EZG des Strickerbaches.
85

Abb. 45: Mittlere Abflusskoeffizienten für die 14 T-EZG des Strickerbaches.
4.7.4.3. BERECHNUNG MITTLERER INTERZEPTIONSWERTE UNTER EINBEZIEHUNG
VON HOCHAUFLÖSENDEN LANDNUTZUNGSDATEN
GRUNDLAGEN
Neben dem relativen Oberflächenabfluss bei einem Niederschlagsereignis ist auch die Interzeption
von Niederschlagswasser für die Verfügbarkeit von Oberflächenwasser von großer Bedeutung. Dabei
versteht man unter Interzeption jenen Vorgang, bei dem der Niederschlag vorwiegend an
Pflanzenoberflächen (z. B: Blätter, Zweige oder Äste) aufgefangen und vorübergehend gespeichert
wird. Diese Pflanzenteile speichern einen Teil des Niederschlages und reduzieren somit die für den
Oberflächenabfluss verfügbare Wassermenge. Verdunstet dieser abgefangene Niederschlag von
diesen Oberflächen, spricht man von Interzeptionsverdunstung. Der Grad der Interzeption ist bei
Vorhandensein einer Schneedecke am stärksten. In nebelreichen Bergwäldern kann die Interzeption
durch das Abfangen von Feuchtigkeit sogar einen Niederschlagsgewinn bedeuten.
Auf einer durch Vegetation bedeckten Fläche tropft ein Teil des Niederschlagswassers durch die
Pflanzenschicht (z.B. Kronendach, Wiesengras) zu Boden (=Tropfwasser, T), ein anderer rinnt am
Stamm von Bäumen oder Sträuchern zu Boden (Stammwasser, S). Der restliche Anteil des
Niederschlages, welcher eben durch die Pflanzenschicht zurückgehalten wird, entfällt auf die
Interzeption (I). Der hydrologisch wirksame Niederschlag (N h ), bzw. jener Anteil des Niederschlages,
86

der den Erdboden erreicht, ergibt sich also aus gemessenem meteorologischen Niederschlag (N m )
abzüglich Interzeption. Die Interzeption ergibt sich aus meteorologischem Niederschlag abzüglich
Summe von Tropf- und Stammwasser (beiden zusammen auch als ”Bestandsniederschlag”
bezeichnet).
N h = N m - I mit I = N m - (T + S)
Der Anteil des Tropfwassers am Gesamtniederschlag beträgt unter Bäumen 60 - 90%, während der
Anteil des Stammwassers meist nur 1 - 3% beträgt. Dabei ist der LAI (leaf area index -
Blattflächenindex, Überdeckung eines Gebietes durch Blattflächen) von entscheidender Bedeutung.
Der Interzeptionsverlust ist aufgrund der dichteren Vegetation im Sommer größer als im Winter. Bei
Bäumen liegt der Interzeptionsverlust im Mittel bei 20 bis 35%, aber auch bei Gräsern kann dieser
Betrag 10 bis 20% erreichen. Der Verlust ist natürlich um so bedeutender, je geringer der
Niederschlag ausfällt. So können bei Niederschlagshöhen von 1 mm Interzeptionswerte von 90%
auftreten (z. B. bleibt der Waldboden bei einem lang anhaltenden, aber wenig intensiven
Niederschlagsereignis oft trocken). Umgekehrt ist der Interzeptionsverlust bei Starkregen relativ
gering, da die Interzeptionsspeicher rasch aufgefüllt werden. In Summe gesehen hängt die
Interzeption von (1) Struktur des Niederschlages - Dauer und Menge, (2) Energiehaushalt - Sonne, (3)
Verdunstungsparameter – z.B. Dampfdruckdifferenz, Wind - und (4) Art der Vegetationsbedeckung
ab. Werte des Interzeptionsverlustes bei unterschiedlichem Bewuchs sind Tabelle 10 zu entnehmen.
Die in der Tabelle angegebenen Werte sind als Durchschnittswerte zu verstehen.
Tab.10: Interzeptionsverlust bei verschiedenen Pflanzenbewuchs (nach TODD 1980, verändert)
Bewuchs
Interzeptionsverlust (in % des
Gesamtniederschlages)
Baumbewuchs Laubmischwald 20 (17 ohne Blätter)
Birke
15 (12 ohne Blätter)
Kiefer 30
Tanne, Fichte 35
Wald (Durchschnitt) 30
Grünland und Klee 40 (während der Wachstumsperiode)
Ackerland Mais 15,5 (während der Wachstumsperiode)
Grünland 25
Ackerland 15
Brachland (vegetationslos) 0
VERSCHNEIDUNG VEGETATIONSDATEN UND INTERZEPTIONSKOEFFIZIENTEN
Für eine möglichst genaue und detaillierte flächendeckende Aussage über die Interzeption im
Untersuchungsgebiet zu erhalten, war es auch hier notwendig, die Landnutzungsdaten mit
Interzeptionswerten zu verschneiden. Dabei wurde die aufbereitete detaillierte Vegetationskarte des
Einzugsgebietes des Strickerbaches (siehe Abb. 38, rechts) mit Interzeptionswerten verknüpft. Für die
14 Landnutzungsklassen ergaben sich die aus Tabelle 11 ersichtlichen Werte:
87

Tab. 11: Interzeptionskoeffizienten für unterschiedliche Landnutzungsklassen bzw. Planzengesellschaften
(basierend auf Werten von TODD 1980)
Code Landnutzungsklasse Interzeptionskoeffizient
1 Dichte Waldbedeckung (Baumholz und starkes Baumholz) -
0,30
(*1)
2 Jungwald (Aufforstungsflächen, Jungholz, Dickung,
0,20
Stangenholz) - (*2)
3 Offener Wald v.a. im Bereich der Baumgrenze (Grünerle,
0,15
Latsche, Lärchenwiesen) - (*2)
4 Waldfreie Flächen oberhalb der Baumgrenze (alpines
0,20
Grasland, Zwergstrauchheiden, Flächen mit spärlichen
Bewuchs) - (*1)
5 Grünflächen ohne Schibetrieb unterhalb der Baumgrenze
0,25
(Weiden und Wiesen) - (*3)
6 Lifttrassen und Schipisten - (*1 und *4) 0,15
7 Verbaute Flächen - locker (Gehöft mit Bewuchs) 0,15
8 Verbaute Flächen - dicht (Einzelhäuser, Parkplätze und dgl.) 0,00
9 Verkehrsflächen - geteert (Strasse) 0,00
10 Verkehrsflächen - geschottert (Schotterstraßen, Forststraßen) 0,00
11 Überwiegend vegetationslos bzw. dominierend - geschlossen
0,00
(Fels, Plaiken, Anrisse, Erosionsrinnen, feine Schutthalde) -
(*2)
12 Überwiegend vegetationslos bzw. dominierend - offen (grobe
0,00
Schutthalde) - (*2)
13 Wasserflächen 0,00
14 Vernässte Flächen (Vernässung, Quellursprungsgebiet, Moor) 0,25
Wie bereits diskutiert, hängt der relative Anteil der Interzeption von der Art und von der Dauer des
Niederschlagereignisses ab. So ist etwa der relative Wasserverlust um so bedeutender, je geringer
der Niederschlag ausfällt. Aus diesem Grund sind die in der Tabelle Y5 angegebenen Werte nur als
Mittelwerte zu verstehen. Abweichungen von diesen Interzeptionswerten sind bei unterschiedlich
strukturierten Niederschlagsereignissen natürlich möglich. Je größer die Gesamtniederschlagsmenge
und je höher die Niederschlagsintensität ist, desto geringer wird die relative Bedeutung der
Interzeption.
RÄUMLICHE VERTEILUNG DER INTERZEPTIONSKOEFFIZIENTEN IM GESAMTEN
UNTERSUCHUNGSGEBIET
Durch die Verschneidung der vereinfachten Vegetationskarte mit den Interzeptionskoeffizienten ergibt
sich die in Abbildung 46 dargestellte räumliche Verteilung.
88

Abb. 46: Verteilung der Interzeptionskoeffizienten im Einzugsgebiet des Strickerbaches. Erklärung
der Karte siehe Legende.
Abb. 47: Verteilung der Interzeptionskoeffizienten im Einzugsgebiet des Strickerbaches. Angaben in
der y-Koordinate in Pixelzellen bzw. GRID-zellen.
Betrachtet man die Verteilung der Klassen in Form eines Diagramms (Abb. 47), so fällt auf, dass der
Großteil der Flächen im Untersuchungsgebiet den Wert 0,2 aufweist (29,9 %). Dies ist v.a. durch die
großflächige Verbreitung von Jungholz und mittelalten Baumbeständen zu erklären. An zweiter Stelle
findet sich die Klasse 0,3 mit 22,2 %. Dazu zählen alle Flächen mit dichter Bewaldung primär im
89

Osten und Norden des Untersuchungsgebietes. Die Klassen 0 mit 16,9% und 0.15 mit 18,5% sind in
etwa von gleich großer Bedeutung.. Aus der Analyse dieser Werte ergibt sich als mittlerer
Interzeptionskoeffizient für das gesamte Einzugsgebiet des Strickerbaches ein Wert von 0,202.
MITTELWERTE DER INTERZEPTIONSKOEFFIZIENTEN FÜR JEDES T-EZG
Nach erfolgter Berechnung der räumlichen Verteilung sowie des mittleren Interzeptionskoeffizienten
für das gesamte Einzugsgebiet des Strickerbaches galt es, als nächsten Schritt für jedes der 14 bzw.
5 T-EZG einen mittleren Interzeptionskoeffizienten zu errechnen. Für die Beschreibung dieses
Arbeitsschrittes wird wiederum das Beispiel mit 14 T-EZG verwendet. Die Berechnungsschritte sind
im allgemeinen sehr ähnlich wie die Arbeitsschritte zur Berechnung der Abflusskoeffizienten der T-
EZG (siehe oben).
Nach Umwandlung der Karte der Verteilung der Interzeptionskoeffizienten im Einzugsgebiet des
Strickertales von Shapefile-Format auf GRID Format (mit 5x5 m räumlicher Auflösung) konnte diese
Karte mit den Maskenkarten für jedes T-EZG, welche schon für die Berechnung der
Abflusskoeffizienten für alle T-EZG erzeugt wurden, verschnitten werden. Aus diesen Karten ließen
sich wiederum Häufigkeitsdiagramme ableiten, auf Basis derer im Programm Excel der jeweilige
Interzeptionsmittelwert errechnet wurde. In einem späteren Arbeitsschritt im Programm HEC-HMS
wurden durch manuelle Eingabe die 14 durchschnittlichen Interzeptionskoeffizienten in die
Abflussmodellierung integriert. Die Ergebnisse dieses Berechnungsschrittes für die 14 T-EZG des
Strickerbaches sind in Tabelle 12 aufgelistet. Die räumliche Verteilung der Interzeptionskoeffizienten
im Untersuchungsgebiet ist Abbildung 48 zu entnehmen.
Tab. 12: Mittlere Abflusskoeffizienten für alle 14 T-EZG berechnet auf der Basis der Karte der
Verteilung der Abflusskoeffizienten im Einzugsgebiet des Strickerbaches. Bezeichnung der
T-EZG auf Basis der Auswertungen im Programm HEC-GeoHMS
T-EZG
(Code laut HEC-GeoHMS)
Interzeptionskoeffizient
Mittelwert
T-EZG
(Code laut HEC-GeoHMS)
Interzeptionskoeffizient
Mittelwert
R10W10 0.2036 R170W170 0.2243
R30W30 0.2074 R180W180 0.1798
R20W20 0.2166 R130W130 0.2037
R50W50 0.1972 R210W210 0.2169
R70W70 0.2331 R200W200 0.2132
R80W80 0.1991 R240W240 0.1536
R120W120 0.1680 R250W260 0.1531
Wie zu erwarten war, ergaben sich auffällig niedrige Werte für die hoch gelegenen T-EZG R240W240
und R250R260, sowie der Maximalwert im T-EZG R70W70. Bei den beiden ersten T-EZG ist die
karge Hochgebirgslandschaft für diese niedrigen Werte verantwortlich, beim letzten T-EZG der hohe
Anteil von alten Baumbeständen.
90

Abb. 48: Mittlere Interzeptionskoeffizienten für die 14 T-EZG des Strickerbaches.
4.7.4.4. ABFLUSSMODELLIERUNG STRICKERTAL MIT PROGRAMMPAKET HEC-HMS
PROGRAMMÜBERBLICK HEC-HMS
HEC-HMS wurde wie das bereits beschriebene Programm HEC-GeoHMS ebenfalls von US Army
Corps of Engineers - Hydrologic Engineering Center entwickelt. Das Programm HMS (kurz für
Hydrologic Modeling System) ist konzipiert worden, um Niederschlags/Abflussprozesse von
dendritischen Gewässernetzen zu simulieren. Das Programm kann für eine große Spannweite von
geographischen Raumskalen zur Lösung von verschiedensten hydrologischen Fragestellungen
angewendet werden. Diese Spannweite der Anwendungen reicht von Wasserversorgung und
Hochwassersimulierung großer Flusseinzugsgebiete bis hin zum Abfluss von kleinflächigen, urbanen
oder natürlichen hydrologischen Einzugsgebieten. Durch das Programm errechnete Wasserganglinien
bzw. Hydrographen können innerhalb des Programms - oder in Verbindung mit anderen
Softwareprodukten - für Studien über Wasserverfügbarkeit, Einfluss von zukünftigen Verbauungen
oder Hochwasserschadenminimierung angewendet werden.
Das Programmpaket HEC-HMS umfasst im wesentlichen folgende Funktionen und Eigenschaften:
‣ Integrierter Arbeitsbereich: HEC-HMS beinhaltet eine vollständig integrierte Arbeitsumgebung,
welche Dateneingabefunktionen, Berechnungsfunktionen und Resultatdarstellungsmöglichkeiten
bietet.
‣ Einfache Dateneingabe: Dateneingabe kann für einzelne Einzugsgebietselemente wie T-EZG
und Gerinneabschnitte oder gleichzeitig für gesamte Kategorien ähnlicher Elemente (z.B. alle T-
EZG eines bestimmten Raumes) durchgeführt werden. Mittels einer schematischen Darstellung
91

des Untersuchungsgebietes wird auf Tabellen und Formulare für die Eingabe
modellierungsrelevanter Daten per Mausklick zugegriffen. Durch das Programm ermöglichte
Berechnungsverfahren basieren auf über 30 Jahren Erfahrung mit hydrologischer Simulations-
Software. Viele Algorithmen von HEC-HMS Vorgängerprogrammen sind mit neuen Algorithmen
modernisiert und kombiniert worden, um eine komplette Bibliothek von Simulationsprogrammen
zu bilden.
‣ Modellierung der Einzugsgebietselemente: Die Darstellung eines Untersuchungsraumes
erfolgt in einem schematischen Einzugsgebietsmodell. Dabei werden hydrologische Elemente mit
einem dendritischen Gewässernetz verknüpft, um Abflussprozesse zu simulieren. Diese
hydrologischen Elemente sind: T-EZG (subbasin), Gerinneabschnitt (reach), Zusammenfluss
zweier Gerinne (junction), stehendes Gewässer (reservoir), Teilung eines Gerinnes (diversion),
Quelle oder Wasserzuflusspunkt (source) und Geländedepression (sink). Die Berechnung erfolgt
von den orographisch höchsten zu den orographisch niedrigsten Elementen.
Zur Abflussmodellierung müssen für jedes T-EZG Werteangaben für (1) Niederschlagsverluste
und (2) Niederschlag-Abfluss-Transformierung (NA-Transformierung) eingegeben werden. Für die
Modellierung der Abflussbewegung für Gerinneabschnitte sind Eingaben für die (3)
Wellenablaufberechnung notwendig.
(1) Niederschlagsverluste (losses): Das Volumen des Oberflächenwasserabflusses ist abhängig von
der Niederschlagsmenge, welche durch Interzeption, Infiltration, Speicherung, Evaporation oder
Transpiration verändert wird. Interzeption und Oberflächenspeicherung werden etwa durch
Bäume, Gräser, lokale Geländedepressionen beeinflusst. Infiltration, Interzeption, Speicherung,
Evaporation und Transpiration werden innerhalb des Programms HEC-HMS als Verluste (losses)
bezeichnet
Zur Simulierung des Wasserverlustes sind mehrere Methoden im Programm verfügbar. Diese
Möglichkeiten beinhalten z.B. Anfangs- und Konstantverlust (initial and constant) oder das "Curve-
Number"-Verfahren (CN-Verfahren) des US Soil Conservation Service (US-SCS) - (SCS curve
number und gridded SCS curve number) - (siehe HEC 2000). Das Modell des Anfangs- und
Konstantverlustes hat den großen Vorteil, auch für Einzugsgebiete ohne genaue Abflussdaten
(Pegel) anwendbar zu sein, wie es etwa beim Beispiel Strickerbach der Fall ist.
(2) NA-Transformierung (Runoff transform): Für die Umwandlung von Niederschlag in
Oberflächenabfluss stehen ebenfalls verschiedene Methoden zur Auswahl. Methoden mit Hilfe
von Hydrographen umfassen die Clarktechnik, die Technik Snyder und die SCS-Technik (siehe
HEC 2000). Von besonderer Bedeutung für Einzugsgebiete ohne Kenntnis detaillierter
Abflussdaten ist die Methode der kinematischen Welle (kinematic-wave). Von allen in HEC-HMS
angebotenen Methoden ist sie auch die einzige, welche keine Pegeldaten benötigt. Anzumerken
ist noch, dass zahlreiche NA-Modelle weltweit Verwendung finden. Die Forschung ist in diesem
Arbeitsfeld sehr intensiv, da noch viele Fragen zu untersuchen sind.
(3) Wellenablaufberechnung/Flood-Routing-Verfahren (open-channel routing): Im Programmpaket
HEC-HMS sind eine Vielzahl von hydrologischen Flood-Routing- oder Wellenablaufverfahren für
92

die Fließsimulierung in offenen Bach- und Flussbetten enthalten. Flussbettquerprofile mit einer
trapezoiden, rechteckigen, dreieckigen oder kreisförmigen Form können mit der kinematischen
Welle oder der Methode Muskingum-Cunge modelliert werden. Bei komplizierteren
Flussbettquerprofilen erfolgt die Anwendung der Methode Muskingum-Cunge mit einem vom
Benutzer definierbaren 8-Punkt Querschnitt (8-point cross section).
‣ Meteorologische Modellierung: Die meteorologische Modellbildung wird im Programmmodul
"meteorologic model" durchgeführt. Dabei können Niederschlag sowie Evapotranspiration
berücksichtigt werden. Zur Verfügung stehen dafür 6 verschiedene Niederschlagsmodelle und ein
Evapotranspirationsmodell. Von besonderem Interesse für das Fallbeispiel Strickerbachtal ist die
Methode der manuell eingebbaren Niederschlagskurven bzw. Hyetographen. So lagen beim
Beispiel des Strickertales Niederschlagswerte im 10 Minutenintervall auf Basis von
Wetterradardaten vor.
‣ NA-Simulation (Niederschlag-Abfluss Simulation): Die Zeitspanne einer Simulation wird durch
Rahmenbedingungen gesteuert. Diese Rahmenbedingungen umfassen: (1) beginnendes Datum
und (2) Zeitpunkt, beendendes (3) Datum und (4) Zeitpunkt sowie (5) Berechnungszeitintervalle.
Um eine Abflussmodellierung bzw. einen Berechnungsdurchlauf im HEC-HMS durchführen zu
können, muss ein Einzugsgebietsmodell mit einem meteorologischen Modell sowie mit
Kontrolleinstellungen kombinieren werden (HEC 2000). Dabei hat der Benutzer wie folgt vorzugehen:
‣ Starten eines neuen Projektes
‣ Eingabe von Pegeldaten (je nach verwendetem Modell notwendig)
‣ Erstellung eines Einzugsgebietsmodells (mit Infiltrationsverlustsmodellierung, NA-
Transformationsmodellierung sowie Modellierung des Wellenablaufes/Flood-Routing-Verfahren)
‣ Erstellung eines meteorologischen Modells
‣ Eingabe von Niederschlagsdaten von Stationen (reale oder hypothetische)
‣ Eingabe von Kontrollspezifikationen für den Ablauf der Modellierung
‣ Generierung und Durchführung eines "runs" von HEC-HMS
‣ Ergebnisse: Gesamtheitliche und Einzelparametertabellen geben Informationen über Maximalund
Gesamtabfluss; Zeitreihentabellen und Diagramme sind für einzelne Elemente darstellbar.
‣ Analyse und Interpretation der Ergebnisse
ABFLUSSMODELLIERUNG STRICKERTAL UND VERWENDETE MATHEMATISCHE MODELLE
Nach der Berechnung aller Grundlagenparameter für das Einzugsgebiet des Strickerbaches im
Programm ArcView bzw. HEC GeoHMS, erfolgte die Eingabe der ermittelten Daten sowie die
Abflussmodellierung im Programm HEC-HMS. Bevor der Abfluss modelliert werden konnte, mussten
aber noch das bereits erwähnte Einzugsgebietsmodell, das meteorologische Modell für das
Untersuchungsgebiet sowie die Kontrolleinstellungen für die beiden zu simulierenden Realereignisse
vom 13. August 1998 und 28. August 1999 sowie für die hypothetischen Ereignisse eingerichtet
werden. Mit tools/run configuration wurden schließlich die drei Einzelkomponenten des
Abflussmodells verbunden und mit tools/run manager und compute erfolgte die Simulation. Für diese
93

Schritte der Abflussmodellierung im Strickertal wurden folgende mathematische Modelle angewendet
(ausführliche Beschreibungen findet man in HEC 2000 und 2001):
(A) Modellierung des Niederschlagverlustes (loss) bei einem Niederschlagsereignis durch die
Methode initial and constant rate.
Dieses Verfahren ist eine "ein Ereignis"- (event, z.B. ein Starkregenereignis), pauschale (lumped, d.h.
räumliche bzw. geographische Variationen von Eigenschaften und Prozessen in einem T-EZG werden
gemittelt oder nicht berücksichtigt) und empirische (empirical - d.h. auf Erfahrungswerte aufbauend)
Methode. Als initial loss versteht man das durch Interzeption und Speicherung von Wasser in lokalen
Geländedepressionen nicht unmittelbar hydrologisch wirksame Niederschlagswasser. Dieser Verlust
geschieht vor dem Einsetzen des Oberflächenabflusses (siehe ausführlich oben). Der initiale und
konstante Niederschlagsverlust ist durch die Landnutzung und die Vorgeschichte
(Bodenwassersättigung), sowie durch die Art des Niederschlages beeinflusst. Als constant loss rate
wird die Infiltrationskapazität des Bodens bzw. des Untergrundes verstanden. Für diese beide Arten
des Niederschlagsverlustes müssen Absolutwerte durch Eingabemasken in das Modell eingegeben
werden.
(B) Modellierung der Niederschlags-Abfluss Transformierung (Runoff transform) durch die
Methode kinematic-wave.
Das kinematic wave Abflussmodell ist ein konzeptionelles mathematisches Modell, da es auf
fundamentalen Oberflächenabflussprinzipien und -prozessen basiert. Im Gegensatz dazu stehen
empirische mathematische Abflussmodelle, welche auf Beobachtung von Input und Output in ein
System basieren. Dieses Verfahren ist also eine "ein Ereignis" (event), pauschale (lumped) und
konzeptionelle (conceptual - d.h. auf Basis der Kenntnis von sachdienlichen physikalischen,
chemischen und biologischen Prozessen welche auf den Input wirken und den Output bilden)
Methode. Kinematic-wave ist die einzige Methode der angebotenen HEC-HMS Niederschlags-Abfluss
Modellierungsoptionen, welche keine Abflussinformationen des untersuchten Einzugsgebietes in
Form von Abflusspegeldaten benötigt. D.h. alle anderen diesbezüglichen HEC-HMS
Modellierungsoptionen sind empirische Verfahren.
Ein kinematic-wave Modell berechnet ein Einzugsgebiet als einen sehr breiten Gerinnekanal, in
welchem der Wasserzufluss in den Kanal dem Überschussniederschlag - jenem Niederschlag, der
oberflächlich abfließt - entspricht. Der Hydrograph des Einzugsgebietes wird durch eine, den seichten,
unregelmäßigen Wasserfluss in einem offenen Kanal simulierende Gleichung berechnet. Dabei kann
dieser offene, weite Kanal ein oder zwei Seiten (die Hänge – planes) aufweisen, über welche Wasser
der Mitte des Kanals (der Tiefenlinie - channel) zuströmt, um dann entlang dieser Tiefenlinie bis zum
Ausfluss des Teileinzugsgebietes zu fließen. Bei diesem Verfahren muss man somit für jedes T-EZG
die Elemente planes und channels geometrisch und geomorphologisch beschreiben. Im Fall von zwei
planes muss man die relative Flächenverteilung der beiden Hänge des T-EZG angeben (z.B. den
Wert 0.7, wenn plane A 70 % des T-EZG umfasst). Der Wert 1 kommt dann zur Anwendung, wenn
nur ein Hang zu berücksichtigen ist. Wie bei plane kann man auch bei channel bis zu 3 Tiefenlinien
94

definieren, wobei aber die Haupttiefenlinie (main channel) angegeben werden muss. Die
Nebentiefenlinien werden als collector channels (mit subcollector channels) bezeichnet. Bei diesem
Schritt sind teilweise die in der "watershd.dbf" Datei (HEC GeoHMS) errechneten und
abgespeicherten Werte einzugeben.
Die Umwandlung eines Einzugsgebietes in ein kinematic-wave Modell ist schematisch in Abb. 49
dargestellt. Anzumerken ist, dass dieses Modell auch für das Verhalten von Wasser in einem Bachoder
Flussbett selbst Verwendung finden kann. Beim Beispiel des Strickerbaches wurde dies auch
durchgeführt.
Abb. 49: Einzugsgebiet dargestellt als (a) vereinfachte Karte und (b) in Form eines kinematic-wave
Modells mit 2 Hängen (planes) und einer Tiefenlinie (channel) - (HEC 2000)
Zur geometrischen und physikalischen Beschreibung der T-EZG sind für die Hänge und die
Tiefenlinien folgende Werte einzugeben:
(a) planes:
• Mittlere Länge des Hanges vom Gerinne bis zur Wasserscheide - length (m)
• Mittlere Hangneigung - slope (m/m)
• Oberflächenabflussrauhigkeitskoeffizient - roughness coefficient (siehe Erklärung unten)
• Anteil eines Teiles des Teileinzuggebietes an dem gesamten T-EZG (z.B. zwei Einhänge mit
einem Flächenverhältnis von 30 : 70%) -percent of subbasin area. Dabei ist zu beachten,
dass bei zwei Einhängen oder planes auch für den zweiten Einhang durch das Eingabefenster
second KW Werte für initial loss, constant loss rate sowie impervious eingegeben werden
müssen. Diese können gegenüber dem Gegeneinhang im gleichen T-EZG natürlich andere
Werte aufweisen (etwa durch unterschiedlichen Baumbestand).
95

• Bei minimum number of distance steps den Vorgabewert nicht verändern
Tab. 13: Rauhigkeitskoeffizienten (N) für die Modellierung von flächenhaftem Oberflächenabfluss bei
unterschiedlicher Bodenbedeckung (overland-flow roughness coefficients for sheet-flow
modeling) - auch als Manning's roughness coefficient oder Manning's n bezeichnet (aus
USACE 1998 nach CHOW 1959).
1
Range = Weideland, Woods = Wälder
Anmerkung zum Oberflächenabflussrauhigkeitskoeffizient: Verschiedene Rauhigkeitskoeffizienten für
die Modellierung von flächenhaftem Oberflächenabluss (overland-flow roughness coefficients for
sheet-flow modeling) bei unterschiedlichen Bodenbedeckungsverhältnissen sind Tabelle 13 zu
entnehmen. Im Programm HEC-HMS wird dieser Wert auch als Manning's roughness coefficient oder
Manning's n bezeichnet. Zu betonen ist dabei, dass bei der Bestimmung des Rauhigkeitskoeffizienten
nur die untersten 3 cm der Landbedeckung von Bedeutung sind, da dies jener Anteil der
Vegetationsdecke ist, welcher flächenhaften Oberflächenabfluss behindern kann.
(b) channels and (sub-)collectors:
• Länge der Tiefenlinie/Gerinne - length (m)
• Mittlere Gerinneneigung - slope (m/m),
• Mittlerer Rauhigkeitskoeffizient nach Manning - Manning's roughness coefficient oder
Manning's n (ca. 0,05 bei Wildbächen, 0,06 wenn sehr rauh)
• Mittlere Gerinnebettform - shape; trapezoid, deep oder circular (für Wildbäche in V-Tälern gilt
im allgemeinen deep)
• Breite oder Durchmesser des Gerinnebettes - width or diameter (etwa 0,5 m für kleine
Seitengräben)
96

• Neigung der Gerinneeinhänge - side slope (xH:1v) – (45° oder 1.0 als Durchschnittswert)
• Flächenanteil pro Kollektor - contribution area per collector (sq km)
• Bei minimum no. of distance steps (opt.) Vorgabewerte ebenfalls nicht verändern
Zusammenfassend sind für die Niederschlags-Abfluss Transformierung (Runoff transform) mit der
Methode kinematic-wave folgende Informationen notwendig (Tab. 14).
Tab. 14: Informationen, welche für die Anwendung der Methode kinematic wave notwendig sind
(HEC 2000)
(C) Modellierung des Baseflow - aufgrund der zeitlich gesehen kurzen zu modellierenden
Niederschlagsereignisse war eine Simulation des Baseflow nicht notwendig.
(D) Modellierung des Hochwasserwellenablaufes/Flood-Routing-Verfahren (open-channel
routing) durch die Methoden muskingum-cunge (standart) und kinematic-wave
Die Verfahren muskingum-cunge (standart) und kinematic-wave sind beide "ein Ereignis" (event),
pauschale (lumped) und empirische (empirical) Methoden. Dabei berechnet ein Routing-Modell für
jeden Gerinneabschnitt (reach) einen Ausflusshydrographen bzw. eine Abflussganglinie. Die Methode
kinematic-wave wurde für die schmäleren Gerinneabschnitte in höheren Lagen angewendet. Die
muskingum-cunge Methode sollte zuerst in den tiefergelegenen, breiteren Gerinneabschnitten
Anwendung finden. Aufgrund der vorwiegend V-förmigen Geometrie des Hauptgerinnes auch im
Bereich tieferer Lagen kam es aber letzten Endes auch in diesen Bereichen zur Anwendung der
kinematic wave Methode. Beide Methoden haben den Vorteil, dass keine Pegeldaten zur Berechnung
zwingend notwendig sind. Die Basisinformationen, welche für sämtliche Hochwasserwellenmodellierungen
benötigt werden, sind:
• Beschreibung des Gerinneabschnittes (Breite, Querschnitt, Neigung, ..)
97

• Energieverlustparameter (z.B. Reibungskoeffizient nach Manning)
• Ausgangsbedingungen für Teilelemente des Einzugsgebietmodells müssen bekannt sein, z.B.
die Abflussmenge am Ende einer gerinneabwärts gerichteten Teilstrecke.
• Randbedingungen (Zufluss vom flussaufwärts gelegenen Gerinneabschnitt, seitlicher Zufluss
und Zufluss von tributären Gerinnen - berechnet durch NA- Modelle)
(a) kinematic-wave Modell
Das kinematic-wave Modell wurde bereits unter Pkt. B (Modellierung der Niederschlags-Abfluss
Transformierung). Die Informationen, welche zur Modellierung des Hochwasserwellenablaufs
notwendig sind, können aus einer topographischen Karte, Berechnungsergebnissen durch HEC Geo-
HMS, Geländebegehungen sowie Erfahrungswerten (Manning's n) gewonnen werden. Diese sind:
• Form des Gerinnequerschnittes - cross section shape (trapezoid, deep, cirucular)
• Gerinneabschnittslänge - reach length (m)
• Gerinneneigung - energy slope (m/m)
• Bachbettbreite oder Durchmesser - bottom width or diameter (m)
• Bachbetthangneigung (nur bei trapezoiden Gerinnequerschnitten notwendig) - side slope
• Rauhigkeitskoeffizient - manning's n
(b) muskingum-cunge (standart) Modell
Das muskingum-cunge Modell kann in den beiden Varianten standart und 8-points angewendet
werden. Der Unterschied liegt darin, dass bei standart nur eine einfache Beschreibung des
Gerinnequerschnittes (prism, circle) möglich ist, wohingegen bei 8-points die Geometrie des
Gerinnequerschnittes durch 8 Punkte genau definiert werden kann. Dies kann sehr nützlich sein für
Gerinne mit z. B. einem markanten Aubereich oder etwa einer einseitigen Terrasse. Bei geometrisch
sich stark verändernden Gerinnequerschnitten innerhalb eines reaches kann dieser reach weiter
unterteilt werden. Das Ergebnis ist eine Serie von verbundenen Teilgerinneabschnitten für welche
man die Parameter einzeln definieren kann.
Für die muskingum-cunge Modellierung notwendige Parameter sind:
• Form des Gerinnequerschnittes - cross section shape (circle, prism)
• Gerinneabschnittslänge - reach length (m)
• Gerinneneigung - energy slope (m/m)
• Bachbettbreite oder Durchmesser - bottom width or diameter (m)
• Bachbetthangneigung (nur bei prismatische Gerinnequerschnitten) - side slope
• Rauhigkeitskoeffizient - manning's n
98

EINZUGSGEBIETSMODELL STRICKERTAL (BASIN MODEL)
Die Arbeitsschritte zur Generierung eines Einzugsgebietsmodells werden in diesem Unterkapitel am
Beispiel des Strickertales mit 14 T-EZG sowie 13 Gerinneabschnitten erläutert.
Die Grundlagen für das Einzugsgebietsmodell Strickertal wurden bereits im Programm ArcView/HEC-
GeoHMS berechnet. Durch die Auswahl der Funktion import (unter component und basin model)
können die in HEC-GeoHMS generierten HEC-HMS hydrologischen Grundparameter des
Strickertales, sowie die Hintergrundkarte (mapfile.map), in das Programm HEC-HMS geladen werden.
Im Menüfenster file/project attributes erfolgt die Einstellung der Berechnungsmethoden für das
Einzugsgebietsmodell wie auch des meteorologischen Modells (defaults). Dazu zählen etwa die
Recheneinheiten, die Basiseinstellungen der Methoden für Interzeptionsverlust und NA-
Transformierung für das gesamte Untersuchungsgebiet, die Wellenablaufberechnung (flood-routing-
Verfahren) sowie die Methoden für Niederschlagsmengeneingabe wie auch Art der
Evapotranspiration. Für die einzelnen Bachabschnitte (reach) sowie Fließstrecken der T-EZG (flow
path) müssen im Fenster Basin Model die Berechnungsverfahren bzw. mathematischen Modelle
einzeln zugewiesen werden. Per Doppelklick auf das zu editierende Einzugsgebietsmodell im HEC-
HMS Übersichtsfenster gelangt man in den Modus Basin Model. Dort können sämtliche hydrologische
Elemente des Arbeitsgebietes (T-EZG, Bachstrecke, Zwischenspeicher, Zusammenfluss,
Gerinneteilung, Quelle und Geländedepression) selektiert und editiert werden. Daneben können auch
neue hydrologische Elemente in das Einzugsgebietsmodell hinzugefügt werden (Abb .50).
Abb. 50: Einzugsgebietsmodell des Strickertales mit 14 T-EZG (subbasin) und 13 Gerinneabschnitten
(reach) im basin model Modus
99

Für das Beispiel Strickertal erfolgte die Eingabe der beschreibenden Inputdaten (Morphometrie,
Niederschlagswerte, Versickerungswerte, ... ) für jedes der 14 T-EZG sowie der 13 Gerinneabschnitte
wie folgt:
(A) T-EZG (subbasin)
Für jedes T-EZG galt es, die Anteile von Interzeption sowie Oberflächenabfluss am
Gesamtniederschlag (loss rate) sowie die Transformierung von Niederschlag in Abfluss (transform) zu
bestimmen.
Loss Rate: Aufgrund der Programmstruktur von HEC-HMS ist für die Berechnung der Interzeption
sowie des Oberflächenabflusses während eines Niederschlagereignisses die Eingabe von
Absolutwerten notwendig. Dabei sind für die Interzeption (im Programm als ”initialer Verlust” oder
initial loss bezeichnet) Angaben in mm einzugeben. Für die Abflussrate (constant rate) sind Werte mit
der Einheit mm/h erforderlich. Aus diesem Grund wurden zur Berechnung der absoluten
Interzeptions- und Oberflächenabflussmengen jedes T-EZG für ein bestimmtes Niederschlagsereignis
die dokumentierten Niederschlagsinformationen (Gesamtniederschlag und Dauer des Ereignisses) mit
den errechneten Werten des mittleren Abfluss- sowie Interzeptionskoeffizienten jedes T-EZG
verschnitten. Aus der Gesamtniederschlagsmenge (meteorologischer Niederschlag) multipliziert mit
dem Interzeptionskoeffizienten errechnete sich der initiale Verlust. Dieser initiale Verlust wird von der
Gesamtniederschlagsmenge abgezogen und der sich daraus ergebende Wert, der hydrologische
Niederschlag, bildet die Berechnungsbasis für die Transformierung von Niederschlag in Abfluss. Der
hydrologische Niederschlag multipliziert mit dem Abflusskoeffizienten und dividiert durch Zeitdauer in
Stundenangabe ergibt die konstante stündliche Abflussmengen. Zur Berechnung der konstanten
Versickerungsrate oder constant loss rate multipliziert man den hydrologischen Niederschlag mit dem
Differenzbetrag von 1 minus Abflusskoeffizient und dividiert schließlich diese Summe durch Zeitdauer
pro Stunde. Für die beiden zu modellierenden realen Niederschlagsereignisse sind die Ergebnisse
der genannten Berechnungsschritte bei 14 T-EZG in Tabelle 15 (13-08-98) und Tabelle 16 (28-08-99)
dargestellt.
Neben den beiden Eingabefeldern für initial und constant loss gibt es im Modus initial/constant noch
das Eingabefeld imperviousness (%). Die imperviousness in Prozent ist definiert als der Prozentsatz
eines (Teil)einzugsgebietes, welcher vollständig wasserundurchlässig ist. Diese Funktion ist
beispielsweise von Bedeutung für Untersuchungen von künstlichen Einzugsgebieten und versiegelten
Flächen wie etwa Parkplätzen oder Hausdächern. Beim Beispiel des Strickertales wurde für sämtliche
T-EZG der Wert 0.0 in der Modellierung angewendet, da im gesamten Einzugsgebiet praktisch keine
versiegelten Flächen vorkommen. Die kleinflächigen wasserundurchlässigen Bereiche im Strickertal,
wie etwa Fels oder versiegelte Strassen, kamen bereits durch den Abflusskoeffizienten in der
Modellierung zur Berücksichtigung. In Abbildung 51 ist beispielhaft ein loss-rate Fenster mit den
einzustellenden Optionen abgebildet.
100

Tab.15: Berechnung von Niederschlagsverlust durch Interzeption (initial loss) und
Niederschlagsverlust durch Bodenversickerung pro Zeiteinheit (constant rate) für das
Niederschlagsereignis vom 13. August 1998. Zuteilung der Niederschlagsstationen zu T-
EZG siehe Kapitel ”Meteorologisches Modell Strickertal”.
T-EZG
Summe
Ni.
Station
Ni.
(mm)
Dauer
Ni.-Er (h)
Interzep.
Koef.
Abflu.
Koef.
Initial hydro. Ni.
loss (mm) Nh (mm)
konstante
constant loss
Abflussra.
rate (mm/h)
(mm/h)
R10W10 Nord 30.7 1.66 0.2036 0.4609 6.25 24.45 6.79 7.94
R30W30 Nord 30.7 1.66 0.2074 0.3491 6.37 24.33 5.12 9.54
R20W20 Nord 30.7 1.66 0.2166 0.3298 6.65 24.05 4.78 9.71
R50W50 Nord 30.7 1.66 0.1972 0.4474 6.05 24.65 6.64 8.20
R70W70 Nord 30.7 1.66 0.2331 0.4034 7.16 23.54 5.72 8.46
R80W80 Mitte 17.3 1.66 0.1991 0.4004 3.44 13.86 3.34 5.00
R120W120 Mitte 17.3 1.66 0.1680 0.5560 2.91 14.39 4.82 3.85
R170W170 Mitte 17.3 1.66 0.2243 0.4144 3.88 13.42 3.35 4.73
R180W180 Mitte 17.3 1.66 0.1798 0.5347 3.11 14.19 4.57 3.98
R130W130 Mitte 17.3 1.66 0.2037 0.4614 3.52 13.78 3.83 4.47
R210W210 Mitte 17.3 1.66 0.2169 0.5547 3.75 13.55 4.53 3.63
R200W200 Mitte 17.3 1.66 0.2132 0.5905 3.69 13.61 4.84 3.36
R240W240 Sued 6.6 1.66 0.1536 0.6577 1.01 5.59 2.21 1.15
R250W260 Sued 6.6 1.66 0.1531 0.4860 1.01 5.59 1.64 1.73
Tab.16: Berechnung von Niederschlagsverlust durch Interzeption (initial loss) und
Niederschlagsverlust durch Bodenversickerung pro Zeiteinheit (constant rate) für das
Niederschlagsereignis vom 28. August 1999. Zuteilung der Niederschlagsstationen zu T-
EZG siehe Kapitel ”Meteorologisches Modell Strickertal”.
T-EZG
Summe
Ni.
Station
Ni.
(mm)
Dauer
Ni.-Er (h)
Interzep.
Koef.
Abflu.
Koef.
Initial hydro. Ni.
loss (mm) Nh (mm)
konstante
constant loss
Abflussra.
rate (mm/h)
(mm/h)
R10W10 Nord 42.3 2.5 0.2036 0.4609 8.61 33.69 6.21 7.26
R30W30 Nord 42.3 2.5 0.2074 0.3491 8.77 33.53 4.68 8.73
R20W20 Nord 42.3 2.5 0.2166 0.3298 9.16 33.14 4.37 8.88
R50W50 Nord 42.3 2.5 0.1972 0.4474 8.34 33.96 6.08 7.51
R70W70 Nord 42.3 2.5 0.2331 0.4034 9.86 32.44 5.23 7.74
R80W80 Mitte 31.0 2.5 0.1991 0.4004 6.17 24.83 3.98 5.95
R120W120 Mitte 31.0 2.5 0.1680 0.5560 5.21 25.79 5.74 4.58
R170W170 Mitte 31.0 2.5 0.2243 0.4144 6.95 24.05 3.99 5.63
R180W180 Mitte 31.0 2.5 0.1798 0.5347 5.57 25.43 5.44 4.73
R130W130 Mitte 31.0 2.5 0.2037 0.4614 6.31 24.69 4.56 5.32
R210W210 Mitte 31.0 2.5 0.2169 0.5547 6.72 24.28 5.39 4.32
R200W200 Mitte 31.0 2.5 0.2132 0.5905 6.61 24.39 5.76 4.00
R240W240 Sued 25.9 2.5 0.1536 0.6577 3.98 21.92 5.77 3.00
R250W260 Sued 25.9 2.5 0.1531 0.4860 3.97 21.93 4.26 4.51
Transform: Nach erfolgter Eingabe der Werte für Verlust von Niederschlagswasser durch Vegetation
und Bodenbeschaffenheit ist als nächster Schritt die Abflussbewegung des ”Restwassers” zum
Vorfluter hin zu modellieren. Dies wurde mit dem Modell kinematic-wave durchgeführt. Wie bereits bei
der Beschreibung der Modellierung der Niederschlags-Abfluss Transformierung angeführt, sind dazu
deskriptive Angaben für die Hänge (planes) wie auch für die wichtigsten Tiefenlinien (channels) in das
Programm HEC-HMS einzugeben.
101

(a) planes – Parameter und Datenquelle:
‣ Die mittlere Länge des Hanges vom Gerinne bis zur Wasserscheide - length(m) - aus der
topographischen Karte gemessen.
‣ Der Wert der mittleren Hangneigung - slope (m/m) - wurde der im Programm ArcView - GeoHMS
berechneten Tabelle ”watershd.dbf” entnommen. Im Falle von zwei Einhängen kam dieser Wert
für beide Einhänge zur Anwendung. Da der in HEC GeoHMS berechnete Wert ja für das gesamte
T-EZG Gültigkeit besitzt, ist diese Vorgehensweise bei annähernd symmetrischen Taleinhängen
begründbar. Probleme können aber auftreten, wenn die beiden Taleinhänge eines T-EZG eine
extreme Asymmetrie aufweisen. In einem solchen Fall müsste die mittlere Hangneigung für beide
Einhänge getrennt ermittelt werden, da sonst eine starke Verfälschung der
Modellierungsergebnisse zu erwarten wäre.
Die mittleren Hangneigungswerte beim Einzugsgebietsmodell des Strickerbaches bei 14 T-EZG
sind in Tabelle 17 dargestellt.
Abb. 51: Eingabeoptionen bei der Anwendung der initial and constant loss Methode für das T-
EZG R10W10.
102

Tab. 17: Mittlere Hangneigung (slope) für alle 14 T-EZG. Bezeichnung der T-EZG auf Basis der
Auswertungen im Programm HEC-GeoHMS.
T-EZG
(Code laut HEC-GeoHMS)
Mittlere Hangneigung
T-EZG
(Code laut HEC-GeoHMS)
mittlere Hangneigung
R10W10 0.350 R170W170 0.336
R30W30 0.449 R180W180 0.377
R20W20 0.440 R130W130 0.522
R50W50 0.476 R210W210 0.441
R70W70 0.375 R200W200 0.484
R80W80 0.547 R240W240 0.350
R120W120 0.560 R250W260 0.471
‣ Bei der Bestimmung des Rauhigkeitskoeffizienten für jedes T-EZG wurden auf Basis der in
Tabelle 13 dargestellten Werte für das Einzugsgebiet des Strickerbaches drei Koeffizientenwerte
verwendet. Für T-EZG mit vorwiegend Waldbestand (überwiegend in niederen Lagen) der Wert
0,6, für T-EZG mit einem geringen Anteil an Baumbeständen (überwiegend in höheren Lagen) der
Wert 0,4. Der Wert 0.5 wurde für T-EZG mit mittlerem Anteil an Baumbestand verwendet
(Tab. 18).
Tab. 18: Mittlere Oberflächenrauhigkeitskoeffizienen (roughness coeffizient) für alle 14 T-EZG.
Bezeichnung der T-EZG auf Basis der Auswertungen im Programm HEC-GeoHMS.
Oberflächenrauhigkeitskoeffizient
T-EZG
(Code laut HEC-GeoHMS)
R10W10 0.6 R170W170 0.5
R30W30 0.5 R180W180 0.4
R20W20 0.6 R130W130 0.5
R50W50 0.6 R210W210 0.4
R70W70 0.6 R200W200 0.4
R80W80 0.5 R240W240 0.4
R120W120 0.5 R250W260 0.4
T-EZG
(Code laut HEC-GeoHMS)
Oberflächenrauhigkeitskoeffizient
‣ Wenn ein T-EZG morphologisch deutlich in zwei Einheiten (z. B. linker und rechter Einhang)
teilbar war, so wurde die relative Verteilung der beiden Einheiten bzw. Einhänge abgeschätzt und
in HEC-HMS berücksichtigt.
‣ Bei minimum number of distance steps erfolgte keine Änderung des Vorgabewertes.
(b) channels – Parameter und Datenquelle:
‣ Angaben über Länge eines channels bzw. einer Tiefenlinie wurden der Tabelle "river.dbf"
entnommen. Bei T-EZG mit Zusammenflüssen (junction) wurde wobei die Gesamtstrecke des
channels durch Addition der Teilstrecken (reach) zwischen den Zusammenflüssen und dem Zuund
Abfluss des T-EZG ermittelt. Wenn es neben dem main channel noch collectors zu simulieren
galt, wurden diese Werte ebenfalls der Tabelle entnommen, bzw. durch ergänzende Messungen
aus der Karte gewonnen.
103

‣ Die mittlere Gerinneneigung entstammte der Tabelle "river.dbf". Bei mehreren Teilstrecken in
einem channel aufgrund von junctions wurde aus den Einzelwerten ein Mittelwert errechnet.
‣ Als Rauhigkeitskoeffizient für jeden Gerinne- oder Tiefenlinienabschnitt (roughness coefficient)
wurde der für Wildbäche übliche Wert 0,05 (bzw. bei besonders rauhem Untergrund 0,06)
eingesetzt (nach CHOW 1959).
‣ Die Form der channels kann durchwegs als enge V-Täler angenommen werden. Diese Form wird
mit der Option deep simuliert.
‣ Für die Breite der channels wurde für kleine Seitengräben eine Breite von 0,5 m angenommen.
Für das Hauptgerinne lag dieser Wert bei 1,0 m.
‣ Die Neigung der Ufereinhänge wurde durchwegs mit dem Wert 1.0 (für 45°) simuliert.
‣ Falls Kollektoren im T-EZG zu simulieren waren, musste der Flächenanteil pro Kollektor -
contribution area per collector – in km² angegeben werden.
(B) Gerinneabschnitt (reach)
Nach erfolgter Festlegung der T-EZG erfolgte die geometrische und morphologische Definition für
jeden Gerinneabschnitt zur Wellenablauf- bzw. Flood-Routing-Berechnung. Aufgrund der vorwiegend
V-förmigen Geometrie des Gerinnequerschnitts erfolgte ausschließlich die Anwendung des kinematicwave
Modells (Abb. 52).
‣ Die Form des Gerinnequerschnittes wurde entsprechend der Gebietskenntnis in Kombination mit
der Karte für sämtliche reaches als deep definiert
‣ Die Daten für die Gerinneabschnittslänge waren der Tabelle ”river.dbf” zu entnehmen.
‣ Angaben über die Gerinneneigung entstammten ebenfalls der Tabelle ”river.dbf”.
‣ Die Bachbettbreite wurde für die höchsten Gerinneabschnitte mit 0,5 m angenommen. In mittleren
und tieferen Lagen galt der Wert 1,0 m
‣ Bei der Festsetzung des Rauhigkeitskoeffizienten für jeden Gerinneabschnitt erfolgte wiederum
die Anwendung des Wertes 0,05 bei Wildbächen (nach CHOW 1959)
‣ Bei der Option minimum number of routing increments wurde der Vorgabewert 2 für jede
Teilstrecke angewendet.
104

Abb. 52: Eingabefenster bei der Funktion routing reach
METEOROLOGISCHES MODELL STRICKERTAL (METEOROLOGICAL MODEL)
Bevor ein meteorologisches Modell generiert werden kann, muss zuvor bereits das
Einzugsgebietsmodell definiert worden sein. Als weitere Voraussetzung werden Niederschlagsdaten
bzw. –mengen des zu modellierenden Ereignisses benötigt, welche vor der Generierung des
meteorologischen Modells in das Programm HEC importiert oder eingegeben werden müssen. Am
Beispiel des Strickertales wurden für jedes der beiden zu modellierenden realen
Niederschlagsereignisse sowie für den hypothetischen Starkniederschlag jeweils drei
Niederschlagszeitreihen (hyetograph) von 3 „Stationen" des Einzugsgebietes berücksichtigt. Die
räumliche Zuordnung dieser drei „Stationen“ beruht auf der Ausdehnung der Radarrasterzellen. Die
Niederschlagswerte der drei Stationen müssen mit den T-EZG verknüpft werden, wodurch erst das
meteorologische Modell erstellt werden kann. Für jedes der drei Niederschlagsereignisse erfolgte die
Generierung eines meteorologischen Modells.
Eingabe der Niederschlagsdaten - Enter Shared Data (Data - precipitation gage)
Für die beiden Niederschlagsereignisse vom 13. August 1998 und 28. August 1999 lagen
Niederschlagswerte, die aus Wetterradarbildern abgeleitet waren, vor. Die
Niederschlagsmengenangaben beruhten noch auf Daten mit einer räumlichen Auflösung von 2x2 km
und einer zeitlichen Auflösung von 10 min. Die abgeleiteten Niederschlagsintensitäten waren in der
bis 1999 arbeitenden älteren Version in acht Stufen angegeben, wobei die Klassengrenzwerte mit 0,2
– 0,6 – 1,7 – 5,0 – 15,0 - 50,0 – 90,0 mm/h definiert waren. Für die Generierung des
105

meteorologischen Modells wurden jeweils die Klassenmittelwerte bezogen auf das jeweilige 10-
Minuten-Intervall verwendet.
(Anmerkung: eine wesentliche Verbesserung der räumlichen, zeitlichen und intensitätsbezogenen Auflösung
erfolgte durch die Umstellung der Wetterradaranlagen durch den Betreiber AustroControl im Jahr 1999. Die
Anlagen konnten bis etwa Mitte 1999 aufgrund der geringen Übertragungskapazität der verwendeten
Datenleitungen lediglich in einem „reduzierten“ Modus betrieben werden. Das bedeutet, dass aus den Messdaten
lediglich ein „maximum Intensity Product“ (2D-Produkt) berechnet wurde, in dem immer nur die maximale
Intensität in einer 16 km hohen Säule auf die Grundfläche projiziert, verfügbar war. In den Jahren 1997 - 1998
wurden sämtliche Radarstationen durch die Austro Control erneuert. Infolgedessen stehen nun auch echte
Volumsinformationen zur Verfügung, aus denen auch der bodennahe Niederschlag abgeleitet werden kann,
welcher für diese Anwendung am besten geeignet ist. Damit verbunden war eine Erhöhung der räumlichen
Auflösung auf 1 x 1 km, der zeitlichen Auflösung auf 5 min und der intensitätsbezogenen Auflösung auf 16 Stufen.
Bei der Auflösung der Niederschläge im Hinblick auf die Intensitäten sind allerdings die Möglichkeiten noch lange
nicht ausgereizt, da am Radar unmittelbar 256 Stufen zur Verfügung stehen, die jedoch aufgrund der
beschränkten Übertragungskapazität nicht bis zum Endbenutzer übertragen werden. Damit wird sich die Qualität
des Dateninputs für das meteorologische Modell noch wesentlich verbessern lassen, ohne das sich dadurch
entscheidende Änderungen im Ablauf der Modellierung ergeben werden.)
Durch das 2x2 km Wetterradarraster wurde nahezu gänzlich das gesamte Untersuchungsgebiet mit
drei Rasterzellen erfasst. Davon abgeleitet ergaben sich konsequenter Weise die bereits erwähnten
drei „Stationen” mit den Bezeichnungen „Station Nord", „Station Mitte" und „Station Süd". Durch
Analyse der Radarbilderzeitreihen für die drei Niederschlagsereignisse konnten insgesamt
9 Niederschlagszeitreihen (gage) berechnet werden (siehe Tab. 19, 20, 21 und Abb. 53, 54, 55).
Tab. 19: Niederschlagsmengen der drei „Stationen“ im Einzugsgebiet des Strickertales für das
Niederschlagsereignis vom 13. August 1998.
Uhrzeit Station Nord Station Mitte Station Süd
Niederschlag in mm Niederschlag in mm Niederschlag in mm
15:35 - - -
15:45 1,6 0 0
15:55 0 0,2 0,2
16:05 5,3 5,3 1,6
16:15 1,6 0,5 0,5
16:25 11,7 1,6 0,5
16:35 5,3 0,5 0,2
16:45 0,2 0,5 0,5
16:55 0,2 0,2 0,5
17:05 1,6 5,3 1,6
17:15 1,6 1,6 0,5
17:25 1,6 1,6 0,5
Summe 30,7 17,3 6,6
106

Tab. 20: Niederschlagsmengen der drei „Stationen“ im Einzugsgebiet des Strickertales für das
Niederschlagsereignis vom 28. August 1999.
Uhrzeit Station Nord Station Mitte Station Süd
Niederschlag in mm Niederschlag in mm Niederschlag in mm
18:15 - - -
18:25 0 0 0
18:35 0,2 0 0
18:45 1,7 0,5 0,2
18:55 5,3 1,7 0,5
19:05 11,7 5,3 1,7
19:15 1,7 1,7 1,7
19:25 0,5 0,5 1,7
19:35 0 0,5 1,7
19:45 0 0,5 1,7
19:55 1,7 0,5 0,5
20:05 1,7 1,7 1,7
20:15 1,7 5,3 1,7
20:25 5,3 5,3 5,3
20:35 5,3 5,3 5,3
20:45 5,3 1,7 1,7
20:55 0,2 0,5 0,5
Summe 42,3 31 25,9
Tab. 21: Niederschlagsmengen der drei „Stationen“ im Einzugsgebiet des Strickertales für ein
hypothetisches Starkniederschlagsereignis im Süden des Strickerbachtales.
Uhrzeit Station Nord Station Mitte Station Süd
Niederschlag in mm Niederschlag in mm Niederschlag in mm
0:00 0 0 0
0:10 0 0 2
0:20 0 1 3
0:30 0 3 4
0:40 0 4 5
0:50 0 6 8
1:00 0 2 3
1:10 0 0 2
1:20 0 6 9
1:30 0 8 10
1:40 0 10 12
1:50 0 6 8
2:00 0 4 4
2:10 0 0 0
Summe 0 50 70
107

Niederschlag (mm)
12
11
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
Station Nord
Station Mitte
Station Süd
15:45
15:55
16:05
16:15
16:25
16:35
16:45
16:55
17:05
17:15
17:25
Uhrzeit
Abb. 53: Niederschlagszeitreihe der drei „Stationen“ im Einzugsgebiet des Strickertales für das
Niederschlagsereignis vom 13. August 1998.
12
11
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
18:25
18:35
18:45
18:55
19:05
19:15
19:25
19:35
19:45
19:55
20:05
20:15
20:25
20:35
20:45
20:55
Niederschlag (mm)
Station Nord
Station Mitte
Station Süd
Uhrzeit
Abb. 54: Niederschlagszeitreihe der drei „Stationen“ im Einzugsgebiet des Strickertales für das
Niederschlagsereignis vom 28. August 1999.
Die Niederschlagszeitreihen werden durch die Funktion precipitation gages eingegeben. Dabei ist zu
beachten, dass bei der Einstellung im Fenster precipitation record für data type der Modus
incremental precipitation (d.h. Einzelniederschlagsmengen) eingestellt ist. Nach Aktivierung von
manual entry können die Niederschlagswerte, mit Angabe von Datum und Uhrzeit von Beginn und
Ende des Niederschlagereignisses, sowie das Zeitintervall zwischen zwei Messwerten eingegeben
werden. Bei den Radardaten, die zur Verfügung standen, lag das Zeitintervall bei den bereits
erwähnten 10 Minuten. Per Aktivierung des plot-Buttons kann aus den Niederschlagswerten ein
Histogramm gelayoutet werden (Abb. 56).
108

Niederschlag (mm)
13
12
11
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
Station Nord
Station Mitte
Station Süd
0:00
0:10
0:20
0:30
0:40
0:50
1:00
1:10
1:20
1:30
1:40
1:50
2:00
2:10
Uhrzeit
Abb. 55: Niederschlagszeitreihe der Stationen im Einzugsgebiet des Strickertales für ein
hypothetisches Starkniederschlagsereignis im Süden des Strickerbachtales.
Abb. 56: Niederschlagszeitreihe für die "Station Nord" für das Niederschlagsereignis vom 13. August
1998 - Darstellung in HEC-HMS.
Um einen räumlichen Bezug der Niederschlagszeitreihen herzustellen, galt es, die erstellten HMS
Niederschlagszeitreihen mit den T-EZG zu verknüpfen. Um jedes T-EZG mit einer Station räumlich in
Verbindung bringen zu können, musste zuvor jedes T-EZG einer Radarrasterzelle zugewiesen
werden. Bei dieser Zuweisung wurde ein T-EZG mit jener Station bzw. Gebietseinheit verknüpft
(räumlich definiert durch das Radarraster), in welcher mehr als 50 % der Fläche des T-EZG liegen.
Daraus ergab sich - für das Beispiel mit 14 T-EZG - die in Abbildung 57 dargestellte Zuweisung.
109

Abb. 57: Zuweisung der 14 T-EZG des Strickertales zu den drei „Niederschlagsstationen“ (basierend
auf Wetterradardaten)
Durch die Funktionen component, meteorologic model und new generiert man schließlich aus den
zuvor aufbereiteten Niederschlagsdaten ein meteorologisches Modell. Im Arbeitsfenster für das
meteorologische Modell gibt es die Arbeitsordner für Niederschlag sowie für Evapotranspiration.
Dabei kann für jedes der beiden Modelle nur eine Methode angewendet werden. Für die hier zu
bearbeitende Fragestellung wurde dabei die Niederschlagsmethode user hyetograph angewendet, da
eine entsprechend genaue Ableitung der Niederschlagsmengen aus den Radardaten möglich war.
Werte für die Evapotranspiration flossen nicht in das Modell ein. Als letzter Schritt der Erstellung eines
meteorologischen Modells erfolgte schließlich die Zuweisung jedes subbasins zu einer gage bzw.
Station (Abb. 58).
KONTROLLEINSTELLUNGEN (CONTROL SPECIFICATIONS)
Nach erfolgter Generierung von Einzugsgebietsmodell sowie meteorologischem Modell mussten als
letzter Schritt vor den eigentlichen Abflussmodellierungsberechnungen die Rahmenbedingungen oder
Kontrolleinstellungen eingerichtet werden. Die Parameter der Kontrolleinstellung sind (1) Datum und
Uhrzeit des Messbeginns, (2) Datum und Uhrzeit des Messendes sowie (3) das Zeitintervall. Für die
drei Ereignisse wurde als Zeitpunkt des Beginns der Modellierung Datum und Uhrzeit der ersten
Niederschlagswerte der jeweiligen Ereignisse verwendet. Das Ende der Simulation wurde mit drei
Stunden nach Ende des Niederschlagsereignisses angegeben. Als Zeitintervall zwischen zwei
Simulierungsschritten galten 10 Minuten. Dadurch ergaben sich für die beiden realen Ereignisse die in
110

Tabelle Y14 aufgelisteten Kontrolleinstellungen. Diese Informationen sind mit der Funktion new
control specifications in das HMS-Projekt durch ein Eingabefenster zu integrieren.
Abb. 58: Meteorologisches Modell für das Niederschlagsereignis vom 13. August 1998 für 14 T-EZG.
Tab. 22: Werte für die Kontrolleinstellung der beiden realen Niederschlagsereignisse im Bereich des
Einzugsgebietes des Strickerbaches.
Ereignis Start Simulation Ende Simulation
Datum Uhrzeit Datum Uhrzeit
Intervall
(min)
13. Aug. 98 13. Aug. 98 15:45 13. Aug. 98 20:25 10
28. Aug. 99 28. Aug. 99 18:25 28. Aug. 99 23:55 10
HEC-HMS SIMULATION
Nach erfolgter Generierung von Einzugsgebietmodell, meteorologischem Modell und
Kontrollspezifikationen kann die Abflusssimulation erfolgen. Diese Berechnung erfolgt durch
Verknüpfung der 3 oben genannten Modellierungselemente durch die Definition eines sogenannten
runs, oder Abflussmodellierungdurchlaufes. Dieser Durchlauf wird unter tools und run configuration
zusammengestellt. Als Beispiel sei hier die Durchlaufkonfiguration für das Ereignis vom 13. August
1998 bei 14 T-EZG dargestellt (Abb. 59).
111

Abb. 59: Konfiguration für einen Modellierungdurchlauf am Beispiel des Ereignisses vom 13. August
1998 bei 14 T-EZG
Nach erfolgter Berechung ist das Ergebnis in Form von Gesamttabellen und Grafiken für sämtliche
Elemente des Einzugsgebietsmodells abrufbar. In Summe wurden für die beiden
Niederschlagsereignisse vom 13. August 1998 und 28. August 1999 je zwei Simulation mit je einmal 5
T-EZG und einmal 14 T-EZG durchgeführt und berechnet. Für das Beispiel des hypothetischen
Starkniederschlagsereignisses basierte die Simulation auf das Einzugsgebietsmodell mit 14 T-EZG.
Aufgrund der besseren Ergebnisse aus den realen Niederschlagsbeispielen bei einer größeren
Anzahl von T-EZG, wurde auf die Modellierung für das Einzugsgebietsmodell mit 5 T-EZG verzichtet.
4.7.4.5. ERGEBNISSE UND DISKUSSION
Für die beiden modellierten Niederschlagsereignisse vom 13. August 1998 und 28. August 1999
ergaben sich durch die Simulation für 14 bzw. 5 T-EZG in Summe 4 Ergebnisdatensätze. Zum
besseren Vergleich, zur Visualisierung und Diskussion wird in diesem Kapitel primär auf die
Ergebnisse des Ausflusspunktes aus dem Einzugsgebiet des Strickerbaches, d.h. jener Punkt, an
dem der Strickerbach in den Großsölkbach mündet, näher eingegangen. Die an diesem Punkt
simulierten Abflusswerte lassen sich am besten bei unterschiedlichen Einzugsgebietseinstellungen
miteinander vergleichen. In den Tabellen 23 und 24 sind die Modellierungsergebnisse für beide
Niederschlagsereignisse bei unterschiedlicher Anzahl von T-EZG dargestellt und miteinander
112

verglichen. In Abbildung 60 (a bis d) sind die modellierten Abflussganglinien für den Bereich der
Einmündung des Strickerbaches in den Großsölkbach dargestellt. Zu beachten ist in den beiden
Tabellen, dass in der Spalte des Zeitpunktes des maximalen Abflusses (HQ) dieser in 10-min-
Schritten angegeben ist. Deshalb ist beim Beispiel vom 28. August 1999 kein Unterschied bei 5 und
14 T-EZG festzustellen. Dieser Unterschied kommt aber in den Abflussganglinien sehr deutlich
hervor.
A
B
C
D
Abb. 60: Modellierte Abflussganglinien für das Einzugsgebiet des Strickerbaches im Bereich der
Einmündung des Strickerbaches in den Großsölkbach (=outlet): (A) Niederschlagsereignis
vom 13. August 1998 mit 14 T-EZG, (B) Niederschlagsereignis vom 13. August 1998 mit 5 T-
EZG, (C) Niederschlagsereignis vom 28. August 1999 mit 14 T-EZG, (D)
Niederschlagsereignis vom 28. August 1999 mit 5 T-EZG.
113

Tab. 23: Endergebnisse der Abflussmodellierung für das Niederschlagsereignis vom 13. August 1998
für 5 und 14 T-EZG im Bereich der Einmündung des Strickerbaches in den Großsölkbach.
Ereignis 1998 HQ Gesamtabfluss (m³)
Abflussmenge in m³/sec
Minuten nach
Niederschlagsbeginn
14 T-EZG 10,0 100 min (17:25) 81.658
5 T-EZG 7,5 110 min (17:35) 75.404
Unterschied (%) 33,4 10 min 8,3
Tab. 24: Endergebnisse der Abflussmodellierung für das Niederschlagsereignis vom 28. August 1999
für 5 und 14 T-EZG im Bereich der Einmündung des Strickerbaches in den Großsölkbach.
Ereignis 1999 HQ Gesamtabfluss (m³)
Abflussmenge in m³/sec
Minuten nach
Niederschlagsbeginn
14 T-EZG 25,5 160 min (20:55) 156.230
5 T-EZG 20,2 160 min (20:55) 147.810
Unterschied (%) 25,9 0 min 5,7
Die Ergebnisse der Modellierung zeigen deutlich, dass bei Simulationen mit unterschiedlicher Anzahl
von T-EZG für ein Niederschlagsereignis signifikante Unterschiede festzustellen sind. Diese
Unterschiede liegen einerseits in der modellierten Abflussspitze - d.h. maximaler Abfluss (HQ) und
Zeitpunkt von HQ – aber andererseits auch in der modellierten Gesamtabflussmenge. Die
Unterschiede sind deutlicher bei der Abflussspitze als bei der Gesamtabflussmenge ausgeprägt. So
betrug beim Ereignis im August 1998 für 5 T-EZG die simulierte Abflussspitze beim Auslasspunkt des
Einzugsgebietes 7,51 m³/sec. Für das selbe Ereignis wurde jedoch für das Einzugsgebietsmodell mit
14 T-EZG ein HQ von 10,02 m³/sec ermittelt. Dies entspricht einem Unterschied von rund 33 %. Für
das Beispiel vom 28. August 1999 ergeben diese simulierten Werte einen Unterschied von immerhin
noch fast 26 %. Bei der Gesamtabflussmenge betragen die Differenzen für das Ereignis 1998 nur
8,3 % und für das Ereignis 1999 5,7 %.
Die voneinander abweichenden Zeitpunkte von HQ bei den verschiedenen Simulationseinstellungen
für 14 und 5 T-EZG sind ebenfalls eine deutliche Auswirkung des Grades der Untergliederung eines
Einzugsgebietes. Deutlicher tritt diese Auswirkung bei Betrachtung der Form der Abflussganglinien
hervor. Für beide Niederschlagsereignisse bewirkt eine Reduktion der Anzahl der T-EZG eine
Verflachung der Abflussspitze bei gleichzeitiger zeitlicher Dehnung von höheren Abflussmengen. Für
beide Fälle mit 14 T-EZG gelten relativ rascher Anstieg, kurzer maximaler Durchlauf und rasches
Absinken der Wasserführung.
Auffällig ist auch der Unterschied der simulierten Abflusswerte der Ereignisse von 1998 und 1999 in
Bezug zur Niederschlagsmenge. Obwohl in Summe gesehen beim Niederschlagsereignis von 1999
weniger als doppelt soviel Niederschlagswasser als 1998 auf das Einzugsgebiet des Strickerbaches
gefallen ist, betrug der maximale Abfluss 2,5 bis 3 mal soviel. Bei der Modellierung wurde für beide
Ereignisse derselbe relative Wert für Interzeption und Oberflächenabfluss verwendet.
114

Ausschlaggebend für diese Ergebnisse sind die unterschiedliche Niederschlagsstruktur sowie deren
Veränderung im Laufe der Ereignisse sowie die Niederschlagsmengenverteilung auf die drei
„Stationen“ Nord, Mitte und Süd.
Während des Ereignisses vom 13. August 1998 fielen 56,2 % der Gesamtniederschlagsmenge im
Bereich der Station Nord, 31,7 % auf Station Mitte und nur 12,1 % im Bereich von Station Süd. Dabei
fiel der größte Teil des Niederschlages bei der Station Nord zwischen 15:55 und 16:35 (24 mm oder
80 %), also eher in der Anfangsphase des Niederschlagereignisses. Hingegen fiel der Hauptteil des
Niederschlages bei der Station Mitte und Süd vorwiegend in die letzte Niederschlagsphase. Für den
Abfluss aus dem Einzugsgebiet des Strickerbaches dominierte zuerst der Wasserzufluss von den
nördlichen T-EZG und erst gegen Ende und nach dem Niederschlagereignis wirkte verstärkt auch der
Oberflächenabfluss aus den T-EZG im Bereich der Stationen Mitte und Süd.
Beim Ereignis vom 28. August 1999 verhielt sich die relative Verteilung der
Gesamtniederschlagsmenge auf die drei „Stationen“ des Einzuggebietes des Strickerbaches mit
42,6 % Station Nord, 31,3 % Station Mitte und 26,1 % Station Süd. Bei der Station Nord kam es zu
zwei Perioden von intensiveren Niederschlägen innerhalb des gesamten Niederschlagsereignisses,
wobei primär die erste Intensivperiode (20 mm in 45 min) den Abflussanstieg nach 19 Uhr verursacht
hat. Die zweite Intensivperiode der Station Nord ab ca. 20 Uhr (19 mm in 45 min) fällt in etwa in den
gleichen Zeitraum wie die Intensivperioden der Stationen Mitte (19 mm in 45 min) und Süd (15 mm in
45 min). Diese Niederschlagskonstellation hat in Folge die deutlich ausgeprägte Abflussspitze
verursacht.
Beiden analysierten Ereignissen ist gemeinsam, dass es sich nicht um murenauslösende
Starkniederschläge gehandelt hat, dass also die im Einzugsgebiet des Strickerbaches bestehenden
Schwellenwerte für die Auslösung größerer Massenbewegungen in Hinblick auf
Niederschlagsintensität und/oder Niederschlagsmenge nicht erreicht wurden. Diese Tatsache deckt
sich auch mit den Ergebnissen der Untersuchungen zur Definition regionaler
Niederschlagsschwellenwerte, die vor allem in Hinblick auf die Niederschlagsintensitäten höhere
Werte als Voraussetzung für die Auslösung von Rutschungen und Muren fordern (siehe Abschnitt
4.9.).
Vergleicht man die Modellergebnisse mit gemessenen Abflusswerten vergleichbarer Einzugsgebiete
im näheren Umkreis, sind die simulierten Abflusswerte durchaus als realistisch anzusehen. Für das
weiter westlich gelegene Einzugsgebiet des Gumpenbaches mit einer Einzugsgebietsgröße von etwa
12 km² wird ein HQ100 von 44,2 m³/sec (Gefahrenzonenplan der Wildbach- und Lawinenverbauung)
angenommen. Dabei wurde für diese Annahme von einem Niederschlagsereignis von 70 l/m² in
2 Stunden ausgegangen. Für das ebenfalls westlich des Strickertales gelegene Einzugsgebiet des
Ennslingbaches mit einer Fläche von 3,2 km² wird laut Amt der Steiermärkischen Landesregierung,
Fachabteilung 19A, Referat I Hydrographie ein HQ150 von 22m³/sec und ein HQ100 von 19 m³/sec
angenommen. Schließlich sei als letztes Beispiel das Einzugsgebiet des Feisterbaches, einem
rechten Zubringer des Sölkbaches nördlich des Strickerbaches erwähnt. Beim Feisterbach wird bei
einer Einzugsgebietsgröße von 5,4 km² ein HQ150 von 35 m³/sec – mit einem Geschiebepotenzial
115

40.000 m³ - angenommen.
Bei Betrachtung dieser Werte zeigt sich, dass es sich beim Niederschlagsereingis vom 28. August
1999 vermutlich um ein Hochwasserereignis in der Größenordnung eines HQ30 bis HQ40 gehandelt
hat.
4.7.5. HYPOTHETISCHES NIEDERSCHLAGSEREIGNIS (HQ 100)
Neben der Analyse der zwei realen Niederschlagsereignisse der Jahre 1998 und 1999 war es ein
weiteres Ziel, ein hypothetisches Starkniederschlagsereignis mit einer Wiederkehrwahrscheinlichkeit
von 100 Jahren zu simulieren. Dabei galt die Annahme, dass eine lokale Gewitterzelle im Süden des
Testgebietes einen Niederschlag von 70 mm in 2 Stunden verursacht. (Anmerkung: Ein derartiges
Ereignis gilt laut Forsttechnischem Dienst der Wildbach und Lawinenverbauung (WLV) als ein
typisches HQ100 auslösendes Starkniederschlagsereignis). Der zentrale Bereich des Strickertales
(Station Mitte) wurde mit 50 mm in 2 Stunden simuliert, während der Niederschlag für die Station Nord
mit Null angenommen wurde (siehe dazu Abbildung 55 und Tabelle 21).
Abb. 61: Modellierte Abflussganglinien für das Einzugsgebiet des Strickerbaches im Bereich der
Einmündung des Strickerbaches in den Großsölkbach (=outlet) für ein hypothetisches
Niederschlagsereignis mit 14 T-EZG.
Das Ergebnis der Abflussmodellierung für den Bereich der Einmündung des Strickerbaches in den
Großsölkbach ist, dass sich der Gesamtabfluss des hypothetischen Ereignisses mit 157.910 m³ sehr
ähnlich dem Gesamtabfluss des Ereignisses von 1999 verhält. Durch das Niederschlagsmaximum in
der zweiten Hälfte des Niederschlagereignisses in beiden Stationen mit Niederschlag kommt es erst
116

100 min nach Ereignisbeginn zum Niederschlagsmaximum (siehe Abb. 55), wobei ein maximaler
Abfluss von 35,3 m³/sec erreicht wird. In der Abflussganglinie sind die Auswirkungen der ersten
Niederschlagsspitze nach 50 Minuten deutlich zu erkennen. Markant ist auch der rasche Anstieg, die
kurze Hochwasserspitze und der wiederum rasche Abfall der Wasserführung (siehe Abb. 61).
4.7.6. ZUSAMMENFASSUNG UND ANSÄTZE FÜR WEITERE ARBEITSSCHRITTE
Bei der Durchführung der Abflussmodellierung im Einzugsgebiet des Strickerbaches sowie bei der
Analyse der Ergebnisse der Modellierung bei unterschiedlichen Eingabeparametern (unterschiedliche
Anzahl von T-EZG, unterschiedliche Niederschlagsereignisse) ergaben sich folgende Tatsachen,
Verbesserungsvorschläge sowie Ansätze für weitere Arbeitsschritte:
• Die Anzahl von T-EZG sowie deren Flächenausdehnung sind wichtige Einflussparameter bei der
Abflussmodellierung. Wie das Beispiel des Strickerbachtales zeigt, weichen die
Modellierungsergebnisse bei 14 T-EZG mit Einzelflächenausdehnungen zwischen 200.000 m²
und 1,2 km² von denen bei 5 T-EZG mit Einzelflächenausdehnungen zwischen 1,2 km² und 2,6
km² stark ab. Da durch die Generalisierung bei weniger T-EZG das Ergebnis zu stark verfälscht
wird, soll die Größe der T-EZG 1 km² nicht wesentlich übersteigen.
• Durch Reduktion der Anzahl der T-EZG wird der Hydrograph im Bereich des Auslasspunktes
(z. B. Einmündung in den Vorfluter) breiter und flacher. Der Grund dafür liegt zum Teil im
räumlichen Dichteverlust der Simulation von konzentriertem linearen Abfluss, da Tiefenlinien,
welche bei einer größeren Anzahl von T-EZG noch als channels oder zumindest als collectors
simuliert werden, nur mehr unscharf und indirekt über die mittlere Länge eines Einhanges (plane)
in der Modellierung Berücksichtigung finden können.
• Bei einer größeren Anzahl von T-EZG können auch kleinere Gräben zumindest noch als
collectors modelliert werden. Aufgrund der großen Bedeutung von linearem Abfluss für die
Hochwassermodellierung ist eine möglichst hohe Anzahl an T-EZG anzustreben.
• Andererseits ist eine Aufteilung eines Einzugsgebietes in zu kleine Einheiten zu zeit- und
kostenintensiv, da gewisse Inputparameter nur über aufwendige Berechnungsverfahren ermittelt
werden können. Dazu zählen etwa mittlerer Interzeptionskoeffizient oder mittlerer
Oberflächenabflusskoeffizient.
• Auf Basis der zu starken Generalisierung einerseits und des zu hohen Arbeitsaufwandes
andererseits, scheint eine Fläche von rund 500.000 m² als kleinste Gebietseinheit für ein T-EZG
als am besten geeignet.
• Bei der Abschätzung der Interzeption für die Bildung von Oberflächenabfluss muss die Art des
Niederschlages noch stärker berücksichtigt werden. Dies könnte durch Verwendung von
Absolutwerten, im Gegensatz zu den für die vorliegende Modellierung des Strickertals
verwendeten relativen Interzeptionswerten, erreicht werden. Um Absolutwerte verwenden zu
können, müssen diese zuerst für die unterschiedlichen Vegetationsformen und
Landnutzungsarten (z.B. durch die Auswertung bereits vorliegender Daten von
117

Beregnungsversuchen oder durch neue Versuche) ermittelt werden.
• Ein bekanntes Problem und ein großer Einflussfaktor für die Qualität der Modellergebnisse ist die
räumliche Auflösung des digitalen Höhenmodells (DHM). Viel Potenzial für eine Verbesserung
der Modellierungsergebnisse steckt in der Datenlage für DHM, welche derzeit leider noch nicht
flächendeckend in der gewünschten räumlichen Auflösung zur Verfügung stehen. Für besonders
gefährdete Bereiche bzw. Einzugsgebiete müssten deshalb extra hochauflösende DHM generiert
werden (z.B. auf Basis von Laserscanneraufnahmen).
• Bei der Ermittlung des durchschnittlichen Rauhigkeitskoeffizienten für einen Einhang (plane)
eines T-EZG ist eine Verknüpfung einer Rauhigkeitskoeffiziententabelle mit einer detaillierten und
räumlich hochaufgelösten Landnutzungsklassifizierungskarte von großem Vorteil. Dieser Ansatz
wurde beim Beispiel Strickerbachtal bereits für die Ermittlung der Mittelwerte für Interzeption und
Oberflächenabfluss verfolgt.
• Geologische Verhältnisse und Bodeneigenschaften sollten noch verstärkt über den Umweg der
Landnutzungsklassifizierung in die Abflussmodellierung einfließen. Dabei ist dies über eine
Adaption von Koeffizientenwerten – z.B. Interzeption, Oberflächenabfluss, Oberflächenrauhigkeit
– durchführbar.
• Die Ergebnisse der durchgeführten Simulationen zeigen deutlich, dass die Kenntnis der genauen
räumlichen Verteilung des Niederschlages sowie die zeitliche Auflösung bzw. die zeitliche
Veränderung der Niederschlagstruktur eine sehr wichtige Rolle für die Abflussmodellierung
spielen. Diese Faktoren können nur durch die Verwendung von Radardaten entsprechend
berücksichtigt werden, da das Messstationsnetz vor allem in gebirgigen Regionen eine bei
weitem zu geringe Dichte aufweist. Die Bedeutung der Stationen liegt in diesem Zusammenhang
vor allem in der notwendigen Kalibrierung der Wetterradardaten (siehe dazu auch Abschnitt 4.8.).
Eine höhere räumliche Auflösung der Radardaten (1 x 1 km) und eine höhere zeitliche Auflösung
(5 min) der aktuellen abgeleiteten Niederschlagsintensitäten, wie sie seit dem Jahr 1999 im
operationellen Einsatz sind, sowie vor allem die Verwendung der am Radar zur Verfügung
stehenden 256 Intensitätsstufen bedeutet eine genauere Modellierung und in Folge
verlässlichere Prognose im Sinne eines Naturgefahrenvorwarnsystem.
• Für Untersuchungen im Zusammenhang mit der Verwendung von Wetterradardaten für die
Ermittlung von Niederschlagsschwellenwerten ist die Abflussmodellierung eine wesentliche
Ergänzung, um einzugsgebietsspezifische Differenzierungen vornehmen zu können. Von
besonderer Bedeutung wird dabei die Einbeziehung der neuen, hoch aufgelösten
Wetterradardaten und die Entwicklung von Verfahren zur Aneichung dieser Daten an
Bodenmesswerte sein.
• Zusammenfassend betrachtet, eignen sich die Programmpakete HEC GeoHMS und HEC-HMS
sehr gut für die Abflussmodellierung von alpinen Einzugsgebieten. Neben den Vorteilen der
jahrelangen Erfahrungen der Programmentwickler (US Army Corps of Engineers - Hydrologic
Engineering Center) sind es die kostengünstige Anschaffung der beiden Softwarepakete, der
logische Programmaufbau, detaillierte Handbücher sowie die Benutzerfreundlichkeit der beiden
118

Programmpakete welche für diesen Weg der Abflussmodellierung sprechen.
4.8. NIEDERSCHLAGSERFASSUNG AUF GRUNDLAGE VON KALIBRIERTEN
WETTERRADARDATEN
Neben den Geländeparametern, welche für das Vorhandensein verlagerbarer Feststoffe sowie für den
Oberflächen- und Gerinneabfluss ausschlaggebend sind, ist der zweite wesentliche
Untersuchungskomplex die Ermittlung der aktuellen Niederschlagssituation. Niederschlag ist in
mehrfacher Hinsicht von großer Bedeutung für die Entstehung von Muren, da er sowohl die
Disposition eines Gebiets für Massenverlagerungsprozesse erhöhen, als auch unmittelbar als
Auslöser wirken kann. Weist eine Fläche bereits eine hohe Vorbefeuchtung auf, reagiert sie sehr
sensibel auf weitere Niederschlagsereignisse. Diese Wirkung erzielt beispielsweise ein
langanhaltender Niederschlag oder eine verspätet einsetzende Schneeschmelze. Unterschiedliche
Niederschlagsbedingungen, unter Umständen sogar bei gleichen Niederschlagshöhen, können zu
unterschiedlichen Massenverlagerungsprozessen führen.
Schon seit Jahren ist man für die verschiedensten Anwendungsbereiche an der flächendeckenden,
zeitlich aktuellen Erfassung von Niederschlagsdaten interessiert. In erster Linie zeigt die Meteorologie
an solchen Daten Interesse, sei es zum Zwecke der mittelräumigen Situationsbewertung oder der
kurzfristigen Wettervorhersage in kleinräumigen Gebieten. In zunehmendem Maße erkannten aber
auch andere Anwenderkreise wie die Hydrologie, Wasserwirtschaft, Katastrophenmanagement,
Straßenverwaltung, etc. die Vorteile der Verfügbarkeit von flächendeckenden Niederschlagsdaten. So
lassen sich zum Beispiel ohne aufwendige bodengebundene Messnetzwerke die gefallenen
Niederschlagswerte sehr schnell ermitteln, und in weiterer Folge Lenkungs- und Schutzmaßnahmen
optimieren. Weitere Interessenten, die in zunehmendem Maße Wetterradardaten kennen und
schätzen lernen, sind Energieversorgungsunternehmen, die Landwirtschaft, das Baugewerbe,
Straßendienste, Wildbach- und Lawinenschutz und die Fremdenverkehrswirtschaft. Eine
entsprechende Nutzung der Wetterradardaten ist in Österreich bereits Realität. Auch in die Erfassung
der Verfrachtung und Auswaschung von Luftschadstoffen werden Wetterradardaten immer öfter mit
einbezogen. Als Beispiel sei hier der Reaktorunfall in Chernobyl genannt, wo auch bei der Ermittlung
der ausgefallenen Radioaktivität Wetterradardaten herangezogen wurden, auch wenn diese damals
nur ohne Archiv zur Verfügung standen und die Radars bei weitem nicht den technischen Stand
hatten, den sie heute haben. Dass eine Verwendung von Wetterradardaten in diesem
Zusammenhang jederzeit wieder aktuell werden kann, zeigt die große Zahl von rund um Österreich
stationierten Atomkraftanlagen verschiedener Ausgereiftheit und Sicherheit.
In Österreich begannen die Wetterdienste (Flugwetterdienst, Austro Control GmbH, vormals
Bundesamt für Zivilluftfahrt) mit der Errichtung von Wetterradaranlagen für die betriebliche Nutzung im
Jahr 1974. Damals wurde am Flughafen Schwechat ein C-Band-Wetterradar errichtet, das noch die
damals ausschließlich verfügbare analoge Kathodenstrahlröhre für die Anzeige der Echodaten
verwendete, also ohne jede Speicherungsmöglichkeit. 1982 wurden die Wetterradars am Zirbitzkogel
und am Patscherkofel installiert, die ebenfalls im C-Band arbeiten und von Anfang an digitale, leicht in
119

größerem Umfang speicherbare Daten lieferten. Die Datenerfassung des Wetterradars Schwechat
wurde 1982 digitalisiert. Das vierte und bis jetzt letzte Radar wurde 1991 in Feldkirchen bei
Mattighofen in Betrieb genommen (im täglichen Gebrauch firmiert es als Wetterradar "Salzburg"),
welches zum Zwecke der Clutter-Unterdrückung auch mit einer Doppler-Option ausgestattet ist.
Schon zuvor, im Jahre 1990, wurde ein Wetterradar-Netzwerk eingerichtet und in Betrieb genommen,
das die Wetterdienste in die Lage versetzte, die Daten über Standleitungen nicht nur den eigenen
Dienststellen landesweit, sondern auch anderen Benutzern (z.B.: Energieversorgungsunternehmen,
Straßenverwaltungen, etc.) praktisch in Echtzeit zur Verfügung zu stellen. Ein weiterer
Generationswechsel in den Radaranlagen wurde in den Jahren 1997 und 1998 vollzogen, als die
damals bereits wieder veralteten Systeme gegen moderne Doppler-Anlagen ersetzt wurden, die nicht
nur die Niederschlagsintensität, sondern auch die radiale Geschwindigkeit wie auch die spektrale
Breite und die Dekorrelationszeit der Echos messen können. Mit diesen Arbeiten wurde die Errichtung
des österreichischen Wetterradarnetzwerkes – von einigen funktionellen Erweiterungen abgesehen –
vorerst abgeschlossen. In Planung befinden sich derzeit die Wetterradars Valluga (Errichtung in
Kooperation zwischen Landwirtschaftsministerium und Austro Control) und Reicherhöhe (Errichtung
durch die Steirische Hagelabwehr Genossenschaft), wobei deren Errichtung aber noch nicht gesichert
ist.
Impuls Volumen
Radar Strahl
PPI Scan Modus
r
Strahlbreite
h/2
Ziel
Antennen Höhe
γ
Antennen
Elevations Winkel
H
Antennen Elevation 0 Grad,
parallel zur Erdtangente
ha
Radar
Antenne
Erdkrümmung
Abb. 62: Messprinzip eines Wetterradars
Ganz allgemein gesprochen ist ein Wetterradar in der Lage, den Niederschlag bis zu einer Entfernung
von etwa 200 km zu messen, indem ein Mikrowellenimpuls mit einer Trägerfrequenz von etwa 5 GHz
ausgesandt, und dessen Reflexion an den Niederschlagspartikeln wiederum gemessen wird (siehe
Abb. 62).
Eine in Elevation und Azimuth schwenkbare Antenne mit einem Durchmesser von etwa 4 Metern
sendet einen Mikrowellen-Impuls aus, dieser wird an der Niederschlagszelle reflektiert und die
120

empfangene Leistung der Reflexion gibt Aufschluss über die Niederschlagsrate im Zielvolumen. Das
kleinste theoretisch erfassbare Zielvolumen hat ein Ausmaß von 1° x 1° x 300 Meter. Die 1° ergeben
sich aus der Strahlbreite der Antennenkeule, die 300 Meter ergeben sich aus der Dauer des
Mikrowellenimpulses, der in der Größenordnung von 0,8 bis 2 ns liegt.
Aus dem sogenannten polarem Volumen (in der Fachsprache „polar volume“ genannt) werden nun
bereits an der Radarstation kartesische Volumspixel mit einer Größe von 1 x 1 x 1 km 3 berechnet.
Diese Volumspixel werden in ihrer Intensität in 16 Stufen quantisiert und zum Benutzer übertragen.
Diese Produkt wird dann 3D-Produkt genannt. Die oben beschriebene Reduktion der Daten findet
bereits im Wetterradar selbst statt und ist unbedingt erforderlich, da für eine Übertragung der
Rohdaten (polar volume) die Kapazitäten der Datenleitungen nicht ausreichen würde. Immerhin hat
ein „polar volume“ eine Größe von etwa 1 MB und müsste alle 5 Minuten übertragen werden.
In der Praxis wird schließlich aus dem 3D-Produkt noch ein sogenanntes „maximum intensity product“
nach folgender Methode berechnet (siehe auch Abbildung 63):
Abb. 63: Berechnungsprinzip des „maximum intensity product“: Die dreidimensional organisierten
Volums-Pixels („Voxel“) werden auf die drei kartesischen Hauptebenen projiziert, wobei von
allen Pixeln entlang der Projektions-Linien (mit Pfeilen markiert), jenes abgebildet wird, das
die höchste Echo-Intensität aufweist. Die resultierenden drei Ansichten
(Maximalwertprojektionen, Max-Z-Bilder, maximum intensity product) werden schließlich über
das österreichische Wetterradarnetz den Benutzern zur Verfügung gestellt.
Die bei der Niederschlagserfassung mittels Wetterradar involvierten physikalischen Prozesse sind
naturgemäß immer mit Fehlern behaftet, was auch die aus den Wetterradarmessungen stammenden
Niederschlagsgrößen mehr oder weniger fehlerhaft werden lässt. Die wichtigsten Fehlerquellen sind:
1. Abschattung durch das Gelände: Ein Wetterradar kann eine Niederschlagszelle nur dann
erfassen, wenn zwischen dem Radar und der Niederschlagszelle Sichtverbindung besteht.
2. Unvollständige Strahlfüllung: Das Wetterradar geht immer davon aus, dass das 1° x 1° x 300
Meter große Volumselement homogen mit dem Niederschlagsereignis gefüllt ist. Ist das nicht der Fall
(vor allem bei großen Entfernungen, wo der Strahl bereits einige Kilometer dick ist), so wird ein
121

Niederschlagsereignis unterbewertet.
3. Schlechte Kalibrierung der Radaranlage: Durch Alterungseffekte der in einem Radar eingebauten
elektronischen Bauteile kommt es mehr und mehr zu Messfehlern. Daher sollten die Radars auch
regelmäßig kalibriert werden, was in Österreich von der Austro Control durchgeführt wird.
4. Fehler in der Umrechnung von Z auf R, was vor allem durch eine unbekannte
Tropfengrößenverteilung in der Niederschlagszelle auftritt.
Abb. 64: Beispiel eines maximum indensity products vom 4.7.2000. Bei diesem Unwetter wurden im
Bereich Oberösterreich/Niederösterreich/Salzburg einige tausend Autos durch Hagel
beschädigt.
Die genannten Fehler bewirken, dass ein Wetterradarbild für die qualitative Situationsbewertung ein
sehr gut geeignetes Instrument ist, wenn es jedoch um die Ermittlung des tatsächlich gefallenen
Niederschlages geht, sind die Messfehler des Radars in der Regel zu hoch. Um diesem Manko
entgegnen zu können, wurde bei JOANNEUM RESEARCH (Institut für Angewandte Systemtechnik)
eine Methode der Kalibrierung von Wetterradarbildern mittels Regenmessern entwickelt, die nach
122

folgendem Prinzip funktioniert:
Es gibt eine Anzahl von fernmeldenden, bodengebundenen Regenmessern, die regelmäßig (10- oder
30-minütig) die aktuelle Niederschlagsmenge messen. An denselben Positionen wird auch die
Niederschlagsmenge mit dem Wetterradar gemessen und es wird an jeder Regenmesserposition ein
Kalibrationsfaktor aus dem Quotienten Regenmesser / Wetterradar bestimmt. Diese Faktoren werden
auf das regelmäßige Gitter der Wetterradarbilder interpoliert, und mit dem Wetterradarmesswert
multipliziert, was letztendlich einen kalibrierten Messwert liefert.
Diese Methode wurde unter Verwendung der Regenmesserdaten der Zentralanstalt für Meteorologie
und Geodynamik, der FA IIIa der Steiermärkischen Landesregierung und der STEWEAG
implementiert und wird routinemäßig betrieben. Unter guten Bedingungen kann damit der Fehler in
den Wetterradarbildern um 40 % reduziert werden. Natürlich hängt das Ergebnis dieses Verfahrens
von sehr vielen Parametern ab, wie zum Beispiel der Dichte des Stationsnetzes, der Qualität der
Regenmesserdaten, aber auch der Wahl der Integrationszeit, bevor der Quotient Regenmesser /
Wetterradar berechnet wird. Da das Verfahren praktisch die Verhältnisse an einem Ort auf einen
anderen Ort umlegt, ist die Qualität der Ergebnisse auch um so besser, je großräumiger das Ereignis
ist. Bei relativ kleinräumigen Ereignissen (z.B. Gewitter) und einer geringen Bodenstationsdichte
funktioniert die Methode relativ schlecht, bei einem großräumigen Ereignis dagegen sehr gut.
Als Beispiele sind in der Folge 2 Ereignisse dargestellt, die große Schäden angerichtet haben und am
Wetterradar sehr gut sichtbar waren:
‣ Haus im Ennstal, 28.7.1999:
Abb. 65: Niederschlagssumme im Bereich des Oberen Ennstales am 28.7.1999 auf Basis von
123

Wetterradardaten
Die Vorberegnung (Niederschlagssumme aus dem Wetterradar) zeigt bereits einen sehr hohen
Wert, wobei ein Zeitraum von bis zu 60 Tagen betrachtet wurde. Auch der Winter 1998/99 war
relativ schneereich. Die während des Ereignisses vom Radar erfasste Niederschlagssumme zeigt
Abb. 65.
Die roten Bereiche, die auf der Abb. 65 mit „Murenereignis“ markiert sind, zeigen einen hohen, aus
den Radarmessungen bis zu 26 mm erreichenden Niederschlag innerhalb weniger Stunden an
(Die roten Bereiche in der linken oberen Bildecke sind Festechos des Dachsteinmassivs und hier
zu ignorieren). Als Referenzstation für die Kalibrierung des Wetterradarbildes wurde die
Messstation der Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik in Gröbming verwendet. Daraus
ergibt sich eine Niederschlagssumme von 33 mm im betroffenen Gebiet. Lokale Beobachter
sprechen jedoch von einer Summe von über 60 mm. Hier hätte demnach auch das kalibrierte
Radar nicht die wahre Niederschlagsmenge geliefert. Der Hauptgrund dafür ist aus der Abb. 65
ersichtlich und liegt in der Kleinräumigkeit des Ereignisses. Daher wurde die Referenzstation von
diesem nicht getroffen, sodass sich die Situation am Ereignisort nicht auf die Referenzstation
umlegen lässt. Eine Animation der Wetterradarbilder aus dem Zeitraum während der
Zellenentwicklung zeigt aber sehr wohl, dass die Kenntnis der Situation zumindest eine gewisse
Vorwarnung ermöglicht hätte. Der qualitative Wert der Wetterradardaten ist somit außer Frage
gestellt.
‣ Muren- und Hochwasserereignis Pittental 7.8.1999
124

Abb. 66: Niederschlagssummen im Wechselgebiet am 7.8.1999 auf Basis von Wetterradardaten
125

Auch dieses Ereignis ist vielen noch in Erinnerung und führte zu schweren Überschwemmungen
und Vermurungen im Pittental. Es handelte sich um eine Gewitterzelle, die von West nach Ost zog
und bis in eine Höhe von ca. 10 km reichte. Die Niederschlagssumme aus den Wetterradarbildern
der vorangegangenen 2 Monate weist eine hohe Vorberegnung auf, sodass die Schwelle für
katastrophale Niederschlagsereignisse schon reduziert war.
Abb. 66 zeigt die Niederschlagssumme am Ereignistag über 24 Stunden, wobei anzumerken ist,
dass sich der größte Anteil des Niederschlags auf wenige Stunden konzentriert hat:
In der Abb. 66 sind weiters die Vergleichsstationen der Zentralanstalt für Meteorologie und
Geodynamik eingetragen, welche für eine Kalibrierung verwendet werden könnten. Das
Wetterradar ermittelte eine Niederschlagssumme von bis zu 130 mm, lokale Beobachtungen und
Messungen sprechen von bis zu 150 mm. Wetterradar und lokale Beobachtung stimmen hier
demnach auch ohne die Kalibrierung schon sehr gut überein, was auch zu erwarten war, da das
Wetterradar (Schwechat) relativ nahe am Ereignisgebiet liegt und das Ereignis in relativ große
Höhen reichte.
In diesem Fall wäre das Wetterradar ein sehr gutes Instrument für die qualitative und quantitative
Situationsbewertung gewesen.
Die seit 1999 verfügbaren wesentlich detaillierteren Wetterradardaten sind als entscheidender
Fortschritt in Hinblick auf die Ermittlung der aktuellen Niederschlagssituation bei
Starkniederschlagsereignissen zu werten. Bei allen bisherigen Auswertungen wurden bestenfalls die
mit 1 km x 1 km bei 16 Intensitätsstufen aufgelösten Wetterradardaten verwendet, obwohl am Radar
Daten mit 1° x1° x 500 m Auflösung bei 256 Intensitätsstufen zur Verfügung stünden, welche aber
aufgrund der beschränkten Übertragungskapazität nicht bis zum Endbenutzer übertragen werden.
Die geplante Ergänzung der Analysen durch satellitengestützte Methoden auf Basis der Daten des
"METEOSAT second generation" konnte nicht vorgenommen werden, da derzeit noch nicht absehbar
ist, wann diese ursprünglich noch für das Jahr 2002 angekündigten Daten tatsächlich verfügbar sein
werden. Es ist zu erwarten, dass sich damit die Probleme in Hinblick auf die
Niederschlagsquantifizierung der Wetterradarmessung zufriedenstellend lösen lassen, woraus die
Umsetzung der folgenden im Entwicklungsstadium befindlichen Anwendungsmöglichkeiten
entscheidend verbessert werden wird (siehe Abschnitt 4.12.):
• Automatische Niederschlagssummierung in bestimmten Einzugsgebieten mit Alarmierung,
wenn eine gewisse Schwelle überschritten wird
• Extrapolation der Niederschlagszellen in die Zukunft (Erkennen von Zellen, Bestimmung
des Geschwindigkeitsvektors und Extrapolation unter Einbeziehung weiterer
meteorologischer Daten und Einsatz numerischer Modelle (NWP) zur Vorhersage
lokalzeitlicher Veränderungen meteorologischer Parameter)
126

4.9. KORRELATION VON GEBIETSSPEZIFISCHEN FAKTOREN MIT
NIEDERSCHLAGSWERTEN
Bei der Bestimmung von ereignisauslösenden Niederschlagsschwellenwerten ist grundsätzlich
dahingehend zu differenzieren, welche Art von Massenbewegungen untersucht wird. Es ist zu
unterschieden zwischen dem gemeinsamen Auftreten von Muren und seichtgründigen Rutschungen
einerseits, und der erstmaligen oder erneuten Mobilisierung tiefgründiger Hangbereiche andererseits.
Im ersten Fall fungiert meist ein zeitlich klar abgrenzbares, intensives Regenereignis als Auslöser.
Sind Dauer, Intensität und Gesamtmenge dieses Regens, sowie der Auslösezeitpunkt der Muren und
Rutschungen bekannt, so kann mit Hilfe dieser Kennwerte direkt auf die Grenzbedingungen
rückgeschlossen werden. Wie verschiedene Untersuchungen zeigen, ist dabei die Vorberegnung
durchwegs von sekundärer Bedeutung (SANDERSEN et al. 1996, ZIMMERMANN et al. 1997). Im
Gegensatz dazu stehen Bewegungen tiefgründiger Hangbereiche zwar häufig in enger Verbindung
mit intensiven Regenfällen, eine Analyse deren Kennwerte allein reicht aber in der Regel nicht aus,
die ablaufenden Prozesse zu erklären. Hier spielt einerseits die Vorbefeuchtung eine wesentlich
größere Rolle, andererseits müssen aber auch die Verhältnisse im Untergrund selbst in einem
wesentlich stärkeren Maße berücksichtigt werden. Demgemäss werden in der Literatur zu diesen
unterschiedlichen Fällen stark voneinander abweichende methodische Verfahren zur
Schwellenwertfindung angewandt.
Im Untersuchungsgebiet sind beide morphodynamische Bewegungsarten, also sowohl Muren und
seichte Rutschungen als auch tiefgründige Hangbewegungen, von Relevanz. Die Bestimmung von
Niederschlagsschwellenwerten, ausschließlich unter Verwendung meteorologischer Messwerte, ist
jedoch nur für die erstgenannte Art sinnvoll durchführbar. Dies vor allem auch unter dem
Gesichtspunkt der Entwicklung eines Vorwarnsystems. Die für tiefgründige Bewegungen
angewandten Methoden unterscheiden sich grundlegend von jenen für Murgänge und seichtgründige
Rutschungen und berücksichtigen meist Parameter, die nur durch Aufzeichnungen über lange
Perioden hinweg bzw. nur durch permanente Messungen direkt am jeweils betroffenen Hang zu
ermitteln sind. Versucht man, die Zusammenhänge ausschließlich mittels einfach zu eruierender
Niederschlagsdaten darzustellen, so unterschreitet die Genauigkeit der Vorhersage ein vertretbares
Maß und die Gefahr von Fehlalarmen steigt rapide. Diese Tatsache streichen etwa BHANDARI &
VIRAJH DIAS (1996) in ihrer Untersuchung über Hangbewegungen in Sri Lanka heraus. Weiters weisen
POLEMIO & SDAO (1996) darauf hin, dass Hänge im Zuge einer Bewegung ihre charakteristischen
morphologischen und auch geotechnischen Merkmale ändern können. Dies ist ein weiteres Argument
dafür, dass tiefgründige Bewegungen ohne ständige, umfangreiche Messungen vor Ort nicht oder nur
mit größten Unsicherheiten vorhersagbar sind.
Es finden sich aber dennoch mehrere Arbeiten in der Literatur, in denen ausschließlich
Niederschlagswerte zur Schwellenwertermittlung für tiefreichende Rutschungen verwendet werden,
so etwa GUIDICINI & IWASA (1977) für Brasilien, OLIVIER et al. (1994) für Südafrika, POLEMIO & SDAO
(1996) und BANDIS et al. (1996) für Teilregionen Italiens, sowie CHOWDHURY & FLENTJE (1998) für
Australien und CROZIER & GLADE (1999) für Neuseeland.
127

Zum Themenbereich Muren und seichtgründige Rutschungen existieren zahlreiche Untersuchungen
zur Schwellenwertproblematik, wobei in der überwiegenden Mehrzahl der Arbeiten rein empirische
Daten zur Bestimmung ereignisauslösender Schwellenwerte herangezogen werden. Dabei werden
jeweils zwei der drei Kennwerte Dauer, Gesamtmenge und Intensität von Ereignisniederschlägen in
einem x/y-Diagramm unterschiedlicher Skalierung korreliert. Unterhalb der Ereigniswerte bzw.
zwischen den Werten für Ereignisse und Nicht-Ereignisse wird eine Grenzlinie gezogen, von der
angenommen wird, dass es unter ihr zu keinen oder nur zu vereinzelten, kleinen Murenabgängen
und/oder Rutschungen kommen kann. Die Genauigkeit dieser Grenzwertziehung ist primär von der
Menge und von der Qualität der zur Verfügung stehenden Daten abhängig. Eine besondere
Problematik liegt dabei in der Verwendung von punktuellen Niederschlagsmesswerten. Die Stationen
liegen nur in den seltensten Fällen direkt im Gebiet der Anbrüche, meist befinden sie sich in den
Tallagen. Daraus ergibt sich eine große Unsicherheit in Bezug auf die Repräsentativität der Daten, vor
allem bei kleinräumigen Ereignissen, wobei aber gerade diese bei der Auslösung von
Massenbewegungen eine bedeutende Rolle spielen. Zusätzlich sind die Messintervalle oftmals zu
groß, um die Intensitäten mit der nötigen Genauigkeit erfassen zu können. In diesem Zusammenhang
stellt die Einbeziehung von Wetterradardaten in Hinblick auf eine Verbesserung der räumlichen und
zeitlichen Auflösung eine wesentliche Weiterentwicklung dar.
Eine kritische Betrachtung der einzelnen Methoden ist aber nicht nur unter Berücksichtigung der
unterschiedlichen Datenqualitäten vorzunehmen, wesentlich ist auch die Frage der Übertragbarkeit
dieser Ergebnisse auf Gebiete unterschiedlicher klimatischer Verhältnisse. Unter der Annahme, dass
sich die Hänge im Laufe des Holozäns den jeweils herrschenden klimatischen Bedingungen vor allem
auch in Bezug auf das Ausmaß periodisch wiederkehrender Extremereignisse angepasst haben,
muss von regional wechselnden Schwellenwerten ausgegangen werden. Die Ergebnisse der
einzelnen Arbeiten bestätigen dies, die Problematik wird aber nicht in allen Methoden miteinbezogen.
Die Ausdehnungen der Untersuchungsgebiete und damit auch die Gültigkeiten der Schwellenwerte
weichen in den einzelnen Arbeiten stark voneinander ab und reichen von einzelnen Regionen (etwa
MOSER & HOHENSINN (1983) für Kärnten und Osttirol, CANCELLI & NOVA (1985), CERIANI et al. (1992)
und ALLEGRA et al. (1998) für einzelne Regionen in Italien oder CHLEBORAD (2000) für Seattle) über
Staatsgebiete (u.a. LARSEN & SIMON (1993) für Puerto Rico und SANDERSEN et al. (1996) für
Norwegen) bis zu weltweit erhobenen Daten (vgl. CAINE (1980)). Dabei streuen die Ergebnisse in
Abhängigkeit von der jeweiligen Methode in einem breiten Bereich. Dies selbst dann, wenn gleiche
Jahresniederschlagsmengen angenommen werden, wobei jedoch nur teilweise unterschiedliche
Niederschlagsregime in den Berechnungsmethoden Berücksichtigung finden.
Gemeinsam ist diesen genannten Untersuchungen die Tatsache, dass sie ausschließlich auf
Bodenstationsdaten basieren, wobei immer wieder auf die Problematik dieser Punktmessungen
hingewiesen wird (etwa SANDERSEN et al. (1996)).
Die Nutzung von Wetterradardaten zur Schwellenwertfindung hat sich, nicht zuletzt bedingt durch die
stetige technische Weiterentwicklung der Systeme, erst in den letzten Jahren eingebürgert, wobei
aber hier bis dato nur wenige Arbeiten existieren. Im Bereich der Alpen ist dabei jene von
ZIMMERMANN et al. (1997) zur Bestimmung von Schwellenwerten für die Schweiz zu erwähnen. Unter
128

Verwendung einer Murgang-Datenbank mit 66 „events“, 24 „non-events“ und 23 „threshold-events“,
die sowohl Stationsdaten als auch Wetterradardaten enthält, werden hier Dauer-Intensitätsfunktionen
bestimmt, wobei zwischen inneralpinen und randalpinen Verhältnissen unterschieden wird.
Randalpin ergibt sich etwa für eine Niederschlagsdauer von 6 Stunden ein Schwellenwert von
54,8 mm, inneralpin liegt dieser bei 34,7 mm. Für 24 Stunden betragen die Werte 83,0 mm (randalpin)
beziehungsweise 51,1 mm (inneralpin). Aus diesen deutlichen Unterschieden lässt sich ableiten, dass
die regional wechselnden Niederschlagsregime jedenfalls in die Schwellenwertfindung mit
einzubeziehen sind. Zusätzlich durchgeführte Untersuchungen über die Beziehung zwischen
Regensumme und Regenintensität sowie über die Abhängigkeit von den Materialeigenschaften bzw.
Korngrößen ergeben keine klaren Ergebnisse. Auch die Einbeziehung des Vorregens, wobei Perioden
von 5, 20 und 60 Tagen berücksichtigt werden, erbringt keine aussagekräftigen Zusammenhänge.
Dies wird auf die zu geringe Menge der untersuchten Daten zurückgeführt.
Breitere Anwendung findet die Wetterradartechnik derzeit bereits auf dem Gebiet der Vorwarnsysteme
für Rutschungen und Muren – mit Ausnahme der Schweizer Aktivitäten allerdings nicht in Europa. So
hat das U.S. GEOLOGICAL SURVEY seit Mitte der 80er Jahre ein Rutschungs- und
Murenwarnsystem für die San Francisco Bay Region eingerichtet, das sich sowohl auf
vollautomatische Regenmesser als auch auf Wetterradardaten stützt (WIECZOREK et al 1990).
Basierend auf permanenten Regenaufzeichnungen und Wettervorhersagen auch unter Einbeziehung
von Wetterradardaten existiert nach MACEDO et al. (1998) für 8 Stadtgebiete Brasiliens seit 1988 ein
Warnsystem vor allem auch für tiefgründige Rutschungen. Innerhalb eines weiteren, seit 1996
arbeitenden, Rutschungswarnsystems für das Stadtgebiet von Rio de Janeiro wird das Wetterradar
für die Kurzzeitprognose eingesetzt (ORTIGAO et al 2000). Zur kontinuierlichen Beobachtung von
Entwicklung und Bewegung von Wolkensystemen findet das Radar des Weiteren auch für ein
Warnsystem in Hong Kong Verwendung (GEO 2000).
Wetterradarbilder ermöglichen es, flächendeckende Aussagen über die räumliche Verbreitung von
Niederschlagsintensitäten zu treffen. Die methodischen Grundlagen der Wetterradartechnik und die
exemplarische Darstellung von Ergebnissen enthält Abschnitt 4.8. Wie bisher durchgeführte Arbeiten
gezeigt haben, ist die Bestimmung der Schwellenwerte sehr von der Lage des Zielgebiets im
Vergleich zum Wetterradar abhängig. Methoden zur Aneichung der Bilddaten an tatsächlich am
Boden gemessene Werte werden derzeit erst entwickelt und standen daher in dieser
Untersuchungsphase noch nicht zur Verfügung. Gerade in Gebirgsregionen ist der Aspekt der
Datenkalibrierung jedoch von großer Bedeutung, da – neben anderen systematischen Fehlerquellen -
die Abschattungen durch die Orographie in Abhängigkeit von der relativen Lage des Zielgebiets zum
Wetterradar die Quantifizierung des Niederschlages entscheidend beeinflussen. Verbesserungen
bringen neben der Kalibrierung der Wetterradardaten an bodengebundene Niederschlagsmesser
auch die zusätzliche Verwertung von Information aus den vertikalen Reflektivitätsprofilen, welche aus
den 3D-Wetterradardaten gewinnbar sind.
Eine Auswertung von Murenereignissen auf Basis archivierter Wetterradardaten aus den Jahren 1999
und 2000 im Bereich des oberen Ennstales zeigte jedoch, dass auch mit nicht angeeichten Daten
Aussagen erzielt werden können. Dabei war weniger die Ereignisniederschlagsmenge als
129

entscheidender Faktor zu identifizieren, sondern vielmehr die kurzzeitige Niederschlagsintensität,
wobei das einmalige Erreichen oder Überschreiten einer 10-minütigen Intensität von 80 mm/h im
Radarbild einen häufigen Grenzwert für die Auslösung von Murgängen darstellte. Abbildung 67 zeigt
diese räumliche Beziehung zwischen Murgängen und Intensitäten im Radarbild für vier Ereignistage,
wobei die zeitliche Zuordnung der einzelnen Murgänge zwischen dem 4. und 6. Juni 2000 aufgrund
der Fülle an Abgängen nicht genau eruiert werden konnte. Darüber hinaus wurden für diese beiden
Tage nur die ennstalnahen Ereignisse berücksichtigt, mögliche weitere Muren in den Bereichen
Bräualmbach, Hinteres Sattental und Seifriedbachtal konnten nicht dokumentiert werden.
Abb. 67: Schraffierte Flächen kennzeichnen jene Bereiche, in denen zumindest einmal eine 10-
minütige Intensität von 80 mm/h erreicht oder überschritten wurde: 28.7.1999, 27.8.1999;
4. bzw. 6.6.2000. Rote Punkte markieren gesicherte Murenabgänge. (Kartengrundlage:
ÖK 500)
4.10. ANALYSE DER ZUGBAHNEN VON STARKNIEDERSCHLAGSZELLEN UND
DER ZELLENENTWICKLUNG
Einleitend ist festzuhalten, dass der Untersuchungszeitraum zu kurz ist, um mittels statistischer
Auswertungen ein zuverlässiges Bild über die Gewitterverteilung innerhalb des Gebietes zu erlangen,
da ein Ausgleich der zu erwartenden jährlichen Schwankungen vor allem in Bezug auf das Auftreten
der einzelnen Wetterlagen nur durch langjährige Beobachtungen zu erreichen ist. Aufgrund der in den
Jahren vor 1994 infolge technischer Probleme unvollständig vorgenommenen Archivierung liegen
ältere Daten jedoch nur sehr lückenhaft vor, so dass eine sinnvolle Analyse erst ab dem Jahr 1994
durchgeführt werden kann. Die folgenden Ergebnisse stellen daher eine Momentaufnahme der letzten
Jahre dar. In Anbetracht dessen, dass hiermit, zumindest für das Untersuchungsgebiet, erstmals
flächendeckende Angaben über die räumliche Verbreitung sowohl der Gewitterzellen gemacht werden
130

können, erscheint die Auswertung der Daten dennoch sinnvoll.
Insgesamt wurden 54 Gewittertage der Jahre 1994 – 2000 unter Verwendung von Wetterradarbildern
der Station Zirbitzkogel sowie von Kompositbildern aus Daten aller österreichischen Radarstationen
ausgewertet. Das betrachtete Gebiet umfasst dabei die gesamten Schladminger Tauern und reicht
von der Landesgrenze im Westen bis zu den Sölktälern. Begrenzt wird es im Norden durch das
Ennstal sowie im Süden durch den Alpenhauptkamm. Untersucht wurden die Zugbahnen mit den
jeweiligen Geländepunkten des Eintretens und Verlassens des Untersuchungsgebietes
beziehungsweise mit den Punkten der Entstehung und der Auflösung innerhalb des
Untersuchungsgebietes. Dabei wurden nicht angeeichte Radardaten verwendet (die aber für die
Zugbahnen-Analyse auch nicht erforderlich sind), so dass qualitative, jedoch keine exakten
quantitativen Aussagen über die einzelnen Tage gemacht werden können. Der Verlauf der
Gewitterzugbahnen im Bereich der Sölktäler ist in der Abbildung 68 dargestellt. Darüber hinaus wurde
eine Zuordnung der einzelnen Gewitterereignisse im Hinblick auf die vorherrschenden Wetterlagen
vorgenommen.
Insgesamt wurden 104 Gewitterzellen berücksichtigt. 22 dieser Zellen wirkten lokal begrenzt ohne
erkennbare Zugbahn. Diese treten primär bei südlichen bis südöstlichen Strömungen auf und sind
innerhalb des gesamten Untersuchungsgebietes zu finden. Ein gehäuftes Auftreten ist dabei am
ehesten entlang des Alpenhauptkammes festzustellen.
Für die effektive Bahnenauswertung verblieben 82 Zellen. Gliedert man diese nach den allgemein
regional vorherrschenden Strömungsverhältnissen, so sind 42 Zellen (rund 51 %) nordwestlichen,
25 Zellen (rund 31%) westlichen, 8 Zellen (rund 10 %) südwestlichen, 6 Zellen südlichen bis
südöstlichen (rund 7 %), sowie 1 Zelle (rund 1 %) nördlichen Strömungen zuzurechnen, wobei die
Strömungsverhältnisse teilweise innerhalb eines Gewittertages wechseln. Strömungen aus den
Sektoren Nordost bis Ost standen innerhalb der untersuchten Tage in keinem Fall mit
Gewitterbildungen in Verbindung. Im Untersuchungsgebiet dominieren demnach allgemein drei
unterschiedliche Zugrichtungen und zwar NW-SE, W-E sowie SW-NE, wobei es jedoch häufig zu
geländebedingten Abweichungen der Zugbahnen von diesen Hauptrichtungen kommt.
8 unterschiedliche Wetterlagen waren im Untersuchungszeitraum an der Entstehung von
Gewitterzellen beteiligt. Mit 21 Tagen (rund 39 %) war dabei die Wetterlage G (gradientschwache
Lage) am häufigsten vertreten, gefolgt von TB (Tief über den Britischen Inseln) mit 11 (20 %) und H
(Hochdrucklage) mit 7 Tagen (rund 13 %). Weiters traten noch TK (Tief über dem Kontinent) sowie TR
(Tiefdruckrinne) mit jeweils 5 Tagen (jeweils rund 9 %), W (westliche Strömung) mit 3 Tagen (6 %),
sowie je einmal TSW (Tief im Südwesten) und SW (Südwestströmung) auf (jeweils 2 %). Dies deckt
sich weitgehend mit den Angaben von WAKONIGG 1978 über die Häufigkeit der Gewittertage in Graz
für die Sommermonate der Periode 1948 – 1963. Hier tritt TR am häufigsten auf, gefolgt von W, TK, h
(G), TB und H, wobei die Unterschiede auf die verschiedenen Häufigkeiten der Wetterlagen selbst in
den zugrunde liegenden Zeiträumen zurückzuführen sind.
Bei den maximalen 10-minütigen Intensitäten wurde jener Wert einbezogen, der an einem Gewittertag
zumindest einmal aufgetreten ist. Eine Intensität von über 90 mm/h wurde dabei an 15 Tagen (28 %)
131

erreicht, Intensitäten bis zu 90 mm/h traten an 17 Tagen (31 %) auf. Am häufigsten waren Werte bis
30 mm/h mit 18 Tagen (33 %). 4 Tage (7 %) wiesen keine Intensitäten über 20 mm/h auf.
Der Vergleich der Wetterlagen mit den Niederschlagswerten zeigt, dass es vor allem bei den
Wetterlagen TB und TR regelmäßig zu schweren Gewittern kommt. So ist ein Großteil der maximalen
Intensitäten von über 90 mm/h auf diese beiden Lagen zurück zu führen. Bei TK besteht ebenfalls die
Tendenz zu heftigen Niederschlägen, während bei H und G die ganze Bandbreite an Werten auftreten
kann, wobei eher die geringeren Werte dominieren. TSW und SW zeigen durchschnittliche
Niederschlagsintensitäten, diese beruhen jedoch jeweils nur auf einem Gewittertag, so dass hier
keine repräsentative Aussage möglich ist.
4.10.1. ZUGBAHNEN BEI NW-STRÖMUNG
Die Zugrichtung NW nach SE ist mit rund 51 % aller berücksichtigten Zellen am häufigsten und tritt in
erster Linie in Verbindung mit den Wetterlagen H und G, oftmals aber auch bei TB auf. In letzterem
Fall sind die Niederschlagsintensitäten durchwegs hoch, ansonsten eher gering. Meist erreichen die
Zellen in den Bereichen Dachstein/Ramsau sowie Kemetgebirge, also nördlich der Enns, das
Untersuchungsgebiet beziehungsweise entstehen dort. Zelleintritte südlich des Mandlingpasses sind
dagegen selten, es kommt jedoch häufig zur Entstehung lokaler Gewitterzellen innerhalb des
Untersuchungsgebietes, und zwar im Bereich der Gewitterzugbahnen. 4 Bahnen (NW1 - NW4)
können unterschieden werden, denen 43 der insgesamt 46 Gewitterzellen zuordenbar sind. Für die
Sölktäler sind dabei die folgenden 3 Bahnen von Bedeutung.
NW2
Der Ursprung der Zellen liegt hier im Bereich zwischen Mandlingpass und dem Dachsteinmassiv. Die
Bahn verläuft über den Raum Schladming, weiter über Hochwildstelle und Hohes Schareck und den
mittleren Teil des Schwarzenseebachtales bis in den hinteren Bereich des Strieglerbachtales. Es
dominieren die Wetterlagen G und H. 9 Zellen (11 %) sind dieser Zugbahn zuzuordnen. Hohe
Niederschlagswerte werden meist erst im Bereich des Alpenhauptkammes erreicht.
NW3
Ausgehend vom Dachsteinmassiv folgt diese Bahn der Linie Haus – Pleschnitzzinken – hinteres
Sattental - Hinterwald - Großer Knallstein - St. Nikolai – Schoberspitze, ein südlicher Ast zweigt in
Richtung Strieglerbachtal ab. 9 Gewitterzellen (11 %) traten hier im Untersuchungszeitraum auf,
durchwegs hervorgerufen durch die Wetterlagen G und H, wobei die Niederschlagsintensitäten meist
gering blieben beziehungsweise wiederum erst im Staubereich des Alpenhauptkammes größere
Niederschlagswerte zu verzeichnen waren.
NW4
Mit 22 Gewitterzellen (27 %) im Untersuchungszeitraum ist diese Zugbahn am häufigsten vertreten.
Der Ursprung der Zellen liegt zwischen Dachsteinmassiv und Kemetgebirge. Unter Beibehaltung einer
NW-SE gerichteten Bewegung überqueren diese das Ennstal in einem breiten Bereich etwa zwischen
Haus im Ennstal und Gröbming. Gemeinsam ist ihnen meist das Einschwenken der Zugrichtung in
132

das Großsölktal sowie ein Staueffekt im Bereich von Großsölk/Gumpeneck. Dem Sölktal folgen die
Zellen teilweise bis zur Schoberspitze. Nur in wenigen Fällen ziehen die Zellen unter Beibehaltung
ihrer ursprünglichen Zugrichtung weiter in Richtung Walchen/Öblarn. Im Gegensatz zu den Bahnen
NW2-3 stehen diese Gewitter zu etwa 50 % im Zusammenhang mit den Tiefdrucklagen TB
beziehungsweise TR. In diesen Fällen sind die maximalen Niederschlagsintensitäten
überdurchschnittlich hoch.
4.10.2. ZUGBAHNEN BEI WESTSTRÖMUNG
25 Zellen (31 %) sind westlichen Strömungen zuzuordnen und stehen dabei durchwegs in Verbindung
mit den Wetterlagen TB, TK und TR. Dementsprechend sind sie allgemein durch hohe
Niederschlagswerte gekennzeichnet. Im Gegensatz zu den Zellen mit NW-Strömung erreichen diese
Gewitter, von wenigen Ausnahmen abgesehen, das Untersuchungsgebiet südlich des
Mandlingpasses im Bereich zwischen Ennstal und Steirischer Kalkspitze. Zwei Zugbahnen können
dabei unterschieden werden, wobei nur eine davon die Sölktäler betrifft.
W1
Ausgehend von der Region um die Steirische Kalkspitze, zieht diese Bahn in Richtung Hochwildstelle
und weiter über das Hintere Sattental in den Raum Kleinsölk/Großsölk. 12 Zellen (15 %) wurden hier
registriert, wobei ihr Niederschlagszentrum oftmals im Bereich Ober- und Untertal liegt.
4.10.3. SÜDWESTLICHE STRÖMUNGEN
6 der insgesamt 8 Zellen folgen weitgehend der Linie Steirische Kalkspitze – Hochwildstelle –
Sölktäler (Zugbahn SW1), wobei ein Ast in den Bereich von Großsölk, der zweite in Richtung Mößna
zieht. Damit ist diese Bahn über weite Strecken identisch mit W1. Von einer Ausnahme abgesehen,
werden die Gewitter durch die Wetterlagen TB und TR hervorgerufen und erreichen durchwegs hohe
maximale Intensitäten bis oder über 90 mm/h. Der Ursprung der Zellen liegt, von einer Ausnahme
abgesehen, jeweils westlich der Steirischen Kalkspitze.
4.10.4. SÜDLICHE BIS SÜDÖSTLICHE STRÖMUNGEN
Hier lässt sich keine eindeutige Zugbahn feststellen. Der Eintritt der Zellen in das
Untersuchungsgebiet erfolgt durchwegs im Bereich des Alpenhauptkammes, verteilt über die ganze
Strecke zwischen Steirischer Kalkspitze und Schoberspitze, wobei die Zellen teilweise bis ins Ennstal
oder auch darüber hinaus gelangen. Häufig handelt es sich jedoch um lokal eng begrenzte
Gewitterzellen ohne Zugrichtung. Bei den Wetterlagen dominieren TB und TR. Die maximalen
Intensitäten sind dabei durchwegs hoch.
133

Abb.68: Gewitterzugbahnen im Bereich der Sölktäler auf Basis der Auswertung von Wetterradardaten
(Maßstab ca. 1:120.000)
134

4.11. QUANTIFIZIERUNG RELEVANTER NIEDERSCHLAGSPARAMETER AUS
WETTERRADARDATEN
Zur Ermittlung von Regionen mit erhöhter Bereitschaft zum Auftreten überdurchschnittlicher
Intensitäten wurden in einer vorläufigen Analyse alle Radarzellen berücksichtigt, in denen eine
(scheinbare, nicht an Bodenstationen angeeichte) 10-minütige Intensität von 80 mm/h zumindest
einmal erreicht wurde. Der Maximalwert findet sich dabei im Bereich des Jauereck im Einzugsgebiet
des Feistabaches. Hier kam es an den 54 Beobachtungstagen insgesamt 8 mal zur Überschreitung
des Grenzwertes. Allgemein ergibt sich eine Häufung hoher Niederschlagsintensitäten
erwartungsgemäß dort, wo es zu Überschneidungen der einzelnen Gewitterzugstraßen kommt (siehe
Abschnitt 4.10 und Abb. 68). Betrachtet man die räumliche Verteilung, so können innerhalb der
Sölktäler mehrere Zentren mit hoher Bereitschaft zur Ausbildung extremer Intensitäten unterschieden
werden (siehe Abb. 69):
• Bereich Hochwildstelle/Hohes Schareck
Hier treffen einerseits die Bahnen NW2, W1 und SW1 aufeinander, darüber hinaus ist dieser
Bereich aber auch einer der wichtigsten Entstehungspunkte für Gewitter innerhalb des
Untersuchungsgebietes. Insgesamt 7 Zellen entwickelten sich rund um diese beiden Gipfel.
Von den Gerinnen dieses Gebietes liegen aus den letzten Jahren keine Beobachtungen über
Murgänge vor, auf grund der abgeschiedenen Lage sind solche jedoch nicht auszuschließen.
• Bereich Spateck/Hinterwald
Der Kreuzungspunkt zwischen den Zugbahnen NW3 und SW1 tritt auch als Entstehungsort
von Gewitterzellen vor allem bei Strömungen aus den Sektoren SW bis SE in Erscheinung.
Hier befinden sich nur wenige kleine Gerinne mit durchwegs geringer Grunddisposition, wobei
derzeit die Winnigrinne als einzige Spuren einer aktuellen Aktivität zeigt.
• Bereich Kleinsölk/Großsölk
Mit NW4, W1, W2 und SW1 treffen hier 4 Zugbahnen aufeinander, der Bereich ist mit 6
Zellentwicklungen aber auch als Gewitterherd anzusehen. Vor allem im Staubereich von
Jauereck und Gumpeneck treten hohe Niederschlagsintensitäten auf, wobei hier mit 8
Überschreitungen des Grenzwertes das Maximum innerhalb des Untersuchungsgebietes
liegt. Rund um diese beiden Gipfel weist neben dem Feistabach auch der Schrettenkargraben
frische Murenablagerungen auf.
• Hinteres Strieglerbachtal
Hier erreichen NW2 sowie der südliche Ast von NW3 den Alpenhauptkamm. Dies führt zu
Staueffekten mit hohen Niederschlagsintensitäten. Südwestlich des Bauleitecks wurde der
Grenzwert dabei 7 mal erreicht. Dies ist der zweithöchste Wert im Untersuchungszeitraum.
Der Bereich ist wiederum sehr entlegen, so dass keine Beobachtungen über junge Ereignisse
existieren.
135

Legende:
Abb. 69: Absolute Häufigkeiten des Überschreitens einer zehnminütigen Niederschlagsintensität von
80 mm/h bei Gewitterlagen im Beobachtungszeitraum 1994 – 2000 (Quelle Wetterradardaten)
(Maßstab ca. 1:120.000)
136

• Bereich Vorderes Strickertal/Fleiß/Mößna
Von der Fleiß bis St.Nikolai zeigen sich immer wieder überdurchschnittliche Werte vor allem
an der rechten Talseite des Großsölktales. Einerseits überschneiden sich hier die Bahnen
NW4 und SW1, andererseits kommt es in diesem Raum vermehrt zur Bildung lokaler
Gewitter. Zahlreiche Bäche hoher Grunddisposition befinden sich innerhalb dieser Zone, an
aktuellen Ereignissen ist aber nur jenes des Mößnakarbaches aus dem Jahr 1998 bekannt.
• Bereich Hinteres Seifriedbachtal/Schoberspitze
Die Vereinigung der beiden Zugbahnen NW3 und NW4 bewirkt eine erhöhte Gewittertätigkeit
in diesem Raum mit hohen Intensitäten vor allem im Nordstaubereich des
Alpenhauptkammes.
4.12. ENTWICKLUNG EINER TESTVERSION FÜR EIN WARNSYSTEM ZUR
FRÜHZEITIGEN ERKENNUNG MURENAUSLÖSENDER
NIEDERSCHLAGSEREIGNISSE
4.12.1. AUTOMATISCHE ALARMAUSLÖSUNG
Beim Konzept der Alarmauslösung für das Modul Muren geht man davon aus, dass laufend die aus
den Wetterradarmessungen stammenden Niederschlagswerte überprüft werden und bei
Überschreiten bestimmter Schwellenwerte in einem bestimmten Gebiet ein Alarm ausgelöst wird.
Basis sind die Wetterradarmessungen, die vorher an eventuell vorhandene Niederschlagsmesser
angeeicht werden. Sind keine entsprechenden Niederschlagsmesser vorhanden, so kann die
Alarmierung auch auf nicht angeeichte Wetterradardaten basieren, wobei sich natürlich eine gewisse
Unschärfe durch die niedrigere Genauigkeit ergibt.
Ein Alarm wird definiert durch die Festlegung eines bestimmten Gebietes, durch einen bestimmten
Schwellenwert (Niederschlag) und durch einen sogenannten Alarmkreis oder Polygonzug. Die
Abbildung 70 zeigt, wie der Alarm konfiguriert wird. Man sieht in dieser Abbildung den
„Hauptbildschirm“ der Wetterradar-Software und jenen Dialog, mit dem der Alarm eingegeben werden
kann. In diesem Fall wurde ein Alarm definiert mit folgenden Bedingungen:
- Die Identifikation dieses Alarms ist „Test Sölk“ und der Alarm ist aktiviert.
- Überprüft wird das Wetterradar 2D-Composite Produkt
- Es wurde ein Alarmkreis definiert mit Mittelpunkt auf Koordinate 13,926 / 47,357 und einem
Radius von 5,4 km. Dies deckt Teile des Sölktals ab. Natürlich kann man den Alarm auch mittels
Polygonzug definieren (z.B. auf ein Einzugsgebiet) und man ist nicht auf einen Kreis beschränkt.
- Der Alarm tritt auf, wenn eine Intensität > Stufe 10, was einer Niederschlagsrate >50 mm pro
Stunde entspricht, überschritten wird.
137

Abb. 70: „Hauptbildschirm“ der Wetterradar-Software und Dialog für Alarmeingabe
- Die Höhe des Ereignisses über Grund wurde in diesem Fall nicht verwendet. Bei Gewittern ist es
häufig so, dass sie um so intensiver sind, je größer ihre Höhe ist und daher spielt dieser
Parameter eine sehr große Rolle.
- Weiters wurde ein gestellt, dass der Alarm sofort nach seinem Auftreten in einem Pop-Fenster
angezeigt wird.
Bei der Auslösung von Muren und Rutschungen durch Niederschläge ist es vielfach so, dass der
aktuelle Niederschlag zwar wichtig ist, aber nur eine auslösende Komponente darstellt. Große
Bedeutung kann auch die Vorberegnung besitzen. Bekanntlich lösen Niederschläge sehr viel
wahrscheinlicher Rutschungen und Muren aus, wenn der Boden bereits mit Wasser gesättigt ist. Dies
gilt vor allem für tiefgründige Rutschungen und daraus entstehende Murgänge.
Um diese Vorberegnung auch im Programm verwendbar zu machen, wurde ein spezielles Modul in
die Software eingebaut, mit dem laufend die Niederschlagssumme der letzten X Stunden oder Tage
berechnet werden kann. Diese Niederschlagssummenprodukte werden in der Software intern genau
so behandelt wie „normale“ Produkte und somit können diese Niederschlagssummen ebenfalls für die
Auslösung von Alarmen verwendet werden. Die Konfiguration erfolgt in analoger Weise, mit dem
einzigen Unterschied, dass eben nicht das Wetterradarprodukt als Basis verwendet wird, sondern das
138

Niederschlagssummenprodukt.
Zum Zwecke der Hochwasserwarnung gibt es schließlich noch die Möglichkeit, die
Niederschlagssumme innerhalb gewisser Einzugsgebiete als Alarmkriterien zu verwenden. In der
Praxis würde das bedeuten, dass laufend die Niederschlagssumme in einem Einzugsgebiet berechnet
wird und wenn eine bestimmte Schwelle (in m 3 im Einzugsgebiet) überschritten wird, wird ein Alarm
ausgelöst. Vor allem für den Bereich der Hochwasserwarnung ist diese Funktionalität in Kombination
mit einem Abflussmodell sehr hilfreich.
Damit bei starker Gewittertätigkeit nicht permanent Alarme ausgelöst werden, gibt es für jede
Alarmbedingung eine sogenannte Reset-Time. Damit wieder ein Alarm der gleichen Art ausgelöst
wird, darf innerhalb der Reset-Time die Alarmbedingung nicht noch einmal erfüllt werden oder in
anderen Worten: Nach jedem ausgelösten Alarm muss mindestens die Reset-Time vergehen, in der
die Alarmbedingung nicht erfüllt wurde, damit ein weiterer Alarm ausgelöst wird.
Abb. 71: Prinzip der Funktion der Reset-Time bei der automatischen Alarmauslösung
Dieser Zusammenhang ist in der Abbildung 71 verdeutlicht. Auf der horizontalen Zeitachse sind die
Zeitpunkte, bei denen die Alarmbedingung erfüllt ist, mit t1 bis t5 markiert. Bei jeder erfüllten
Alarmbedingung beginnt die Alarm Reset-Time wieder von 0 an zu zählen. Der Alarm ist so lange
gesetzt, solange die Reset-Time nicht verstrichen ist. So lange ein Alarm gesetzt ist, wird kein
neuerlicher Alarm (mit der gleichen Bedingung) ausgelöst. In der Abbildung ist das für die Alarme t1
bis t3 der Fall. Erst zum Zeitpunkt t4 ist die Reset-Time abgelaufen und das Erfüllen der
Alarmbedingung führt wieder zu einer Alarmauslösung. Während der Zeit zwischen dem Auslösen
eines Alarms (hier z.B. bei t1) und dem Ablaufen der Reset-Time, wird der Alarm als „gesetzt“
betrachtet. Diese Zeit ist in der Abbildung durch Time „Alarm Set“ gekennzeichnet.
Wenn ein Alarm ausgelöst wird, erscheint am Bildschirm ein zusätzliches Textfenster (sofern es nicht
bereits sichtbar ist), das die Liste der Alarme enthält. Neue Alarme werden in hervorgehobener Schrift
am Ende der Liste angefügt. Mit einem "Bestätigen" Knopf können Alarmmeldungen bestätigt werden.
Dadurch werden sie in der Liste nicht mehr hervorgehoben dargestellt.
139

Optional ist es möglich, Alarme auch akustisch anzuzeigen. Solange ein Alarm nicht bestätigt ist, gibt
der dafür ausgerüstete Rechner ein akustisches Signal in Form von wiederholten Piep-Tönen ab.
4.12.2. ZUGPFADBESTIMMUNG UND PROGNOSE
Vorwiegend im Bereich der Murenwarnung, aber auch bei der Hochwasserwarnung hat die Analyse
und die Prognose von Zugpfaden von Starkniederschlagszellen einen sehr hohen Stellenwert. Bei der
Warnung vor potentiellen Gefahren ist es essentiell, dass man herannahende Gewitter früh erkennt,
ihre Zugbahnen verfolgt und diese in die Zukunft extrapoliert. Damit sind Vorwarnzeiten von bis zu
90 Minuten erzielbar. Extrapolierte Gewitterzugbahnen können entweder im online-System zur
Anzeige gebracht oder als Basis für die Alarmverarbeitung herangezogen werden.
Die Extrapolation der Gewitterzugpfade erfolgt in folgenden Schritten:
‣ Schritt 1: Identifizierung
Die Wetterradarbilder werden optional unter Anwendung verschiedener Filterfunktionen
vorverarbeitet, wobei folgende Filter zur Anwendung kommen können:
- Mittelwert
- Median
- Erosion
- Dilation
Die Filter führen zu einer glatten Kontur der Zellen bzw. Vergrößern oder Verkleinern die
effektive Fläche der Zellen. Dies macht eine weitere Verarbeitung einfacher. Anschließend
werden zusammenhängende Bereiche der Zellen identifiziert und deren Konturen ermittelt. Als
Kontur wird eine bestimmte Intensitätsschwelle in den Wetterradarbildern verwendet.
Schließlich werden die Zellen als Ellipse angenähert, und deren Lage und Ausdehnung
berechnet. Bei diesem Vorgang kann man als Benutzer eine bestimmte minimale Fläche der
Zelle spezifizieren. Wird diese Fläche unterschritten, so wird die jeweilige Zelle nicht betrachtet.
Damit vermeidet man, dass das System mit unzähligen sehr kleinen Zellen überlastet wird, für
die kein Zugpfad bestimmt werden kann.
‣ Schritt 2: Tracking
Finden von Zuordnungen zwischen Zellen aufeinander folgender Bilder unter Anwendung
kombinatorischer Methoden, wobei eine Optimierung der Zuordnungen nach Entfernung und
Größenunterschied vorgenommen wird, bei der Grenzwerte für Verschiebung und
Größendifferenz berücksichtigt werden. Schließlich werden Zeitreihen der gefundenen Zellen
über eine Anzahl aufeinander folgender Bilder gebildet. Die einander zugeordneten Zellen
werden in Bewegung und Form analysiert. Besonders kritisch ist hier die Behandlung der
Aufspaltung und die Vereinigung von Zellen, sowie die Berücksichtigung von fehlenden
Radarbildern. Im letzteren Fall können die fehlenden Bilder durch eine Interpolation von zwei
aufeinander folgenden Bildern ersetzt werden.
140

‣ Schritt 3: Extrapolation
Aus den Zeitserien werden Bewegungsvektoren und Größendifferenzen für den Zeitpunkt t0
ermittelt. Durch exponentiell gewichtete Mittelwertbildung tragen neuere Bilder stärker zum
Ergebnis bei als ältere. Die Vorhersage erfolgt durch lineare Extrapolation der
Bewegungsvektoren und Größenänderung für den gewählten Zeitpunkt. Dabei wird
angenommen, dass sich Niederschlagszellen im allgemeinen gleichmäßig entlang einer
Geraden bewegen und die Größenänderung einem linearen Trend unterliegt (mit zufälligen
Abweichungen von diesem Verhalten).
Um eventuellen Missverständnissen vorzubeugen, sei hier angemerkt, dass es sich derzeit bei dieser
Methode noch um eine rein bildverarbeitende Methode handelt, bei der kein meteorologisches Modell
verwendet wird. Die bisher erzielbaren Ergebnisse sind aber bereits durchaus positiv, obwohl es
selbstverständlich auch Fälle gibt, bei denen das Verfahren relativ schlechte Ergebnisse zeigt.
Nordstau Lagen mit den entsprechenden Föneffekten im Süden etwa sind sehr schwer zu
extrapolieren, weil die Niederschlagszellen in den Alpen hängen bleiben. Hier gibt es sicher noch ein
hohes Verbesserungspotential. Westlagen mit Gewittern, die von West nach Ost ziehen, sind
hingegen relativ leicht zu prognostizieren. Durch die Einbeziehung weiterer meteorologischer Daten
und den Einsatz numerischer Wettervorhersagemodelle (NWP) mit Berücksichtigung orographischer
Effekte werden sich die Ergebnisse generell sicher noch entscheidend verbessern lassen.
Abb 72: Ausgangssituation: Eine intensive Gewitterzelle nordöstlich von Salzburg am 4.7.2000 11:45.
Die von der Software identifizierte Zelle ist mit einer blauen Kontur eingezeichnet.
Die Abbildungen 72 und 73 zeigen als Beispiel eine Gewitterzelle, die am 4. Juli 2000 in
141

Oberösterreich einige tausend Fahrzeuge beschädigt hat, und deren Zugbahn mit der Software sehr
gut prognostizierbar war. Die beiden Abbildungen zeigen, dass die einstündige Prognose und die
tatsächliche Entwicklung sehr gut zusammenpassen. Damit hätte man eine Vorwarnzeit von einer
Stunde oder sogar mehr gehabt.
Abb. 73: Dieselbe Zelle eine Stunde später (12:45). Das farbige Bild ist die echte Situation, wie sie
vom Wetterradar gemessen wurde, die blaue Kontur ist jene, die vom System prognostiziert
wurde. Der rote Vektor ist der Verschiebungsvektor, der vom System berechnet wurde für
eine Stunde.
4.13. BEWERTUNG DER EINBEZIEHUNG VON WETTERRADARDATEN IN DIE
ANALYSE DER NIEDERSCHLAGSSITUATION
Für den Einsatzbereich im Rahmen von Vorwarnsystemen sind Angaben über ereignisauslösende
Niederschlagsmengen und -intensitäten von entscheidender Bedeutung. Für größere Regionen
können bei entsprechender Dichte des Stationsnetzes und bei Vorliegen einer ausreichenden
Datenmenge mit Hilfe statistischer Methoden Aussagen etwa über Grenzwerte und Flächen-Mengen-
Dauerbeziehungen von Starkniederschlägen getroffen werden (vgl. etwa GREBNER & ROESCH 1998).
Bei kleinräumigeren Zielgebieten können derartige Untersuchungen jedoch nur grobe Anhaltspunkte
über die herrschenden Niederschlagsverhältnisse vermitteln. Der größte Vorteil des
Stationsmessnetzes besteht darin, dass durchwegs kontinuierliche Messreihen über große Zeiträume
vorliegen. Damit können, wenn auch nur punktuell, statistisch gesicherte Aussagen über die
Niederschlagsverhältnisse getroffen werden.
Wetterradardaten ermöglichen im Gegensatz zu den Stationsdaten eine zeitlich hoch aufgelöste und
142

flächendeckende Beurteilung der Niederschlagssituation. Für Wetterradardaten liegen jedoch derzeit
noch keine langjährigen Datenreihen vor. Für ihre Verwendung spricht neben ihrer großen räumlichen
Aussagekraft vor allem ihre hohe zeitliche Auflösung und die online-Verfügbarkeit. Mit der stetigen
Weiterentwicklung der technischen Möglichkeiten sollten sich die Einsatzmöglichkeiten dieser
Datenquelle deutlich erweitern. Am Institut für Angewandte Systemtechnik von JOANNEUM
RESEARCH steht mit dem Wetterradardatenarchiv bereits ein Werkzeug zur Verfügung, dass in
Kombination mit zusätzlichen gespeicherten meteorologischen Daten (Weather Image Information
System – WIIS) Bewertungen und Analysen der Niederschlagssituation für einen Zeitraum von fast 10
Jahren erlaubt. Dies gilt vor allem im Hinblick auf qualitative Auswertungen, wie etwa die Analyse der
Zugbahnen von Starkniederschlagszellen bei unterschiedlichen meteorologischen
Rahmenbedingungen.
Bei Berücksichtigung der systematischen Fehlerquellen (wie z.B. Fehler bei der Umrechnung der
Reflektivität Z auf die Niederschlagsrate R, unvollständige Strahlfüllung, Abschattungen durch das
Gelände, Ground Clutter – siehe Abschnitt 4.8.) sind auch quantitative Aussagen möglich, deren
Qualität jedoch stark von der Lage des Zielgebietes in Bezug auf die Radaranlagen abhängt. Gerade
im bearbeiteten Gebiet im Bereich der Nordabdachung der Niederen Tauern bestehen starke
Abschattungen durch das Gelände gegenüber den Anlagen auf dem Zirbitzkogel einerseits sowie in
Salzburg andererseits. Darüber hinaus wird das Niederschlagsgeschehen innerhalb des
Untersuchungsgebietes offensichtlich stark durch orographische Effekte geprägt.
Zusammenfassend zeigt sich, dass der angewandte methodische Ansatz mit einer kombinierten
qualitativen und quantitativen Auswertung von Wetterradardaten ein hohes Innovationspotential
beinhaltet, das insbesondere seit Verfügbarkeit der neuen Radar- und
Datenübertragungstechnologien sowie unter Einbeziehung zusätzlicher Datenebenen wesentliche
Fortschritte im Bereich der Naturgefahren- und Risikoforschung möglich macht.
143

5. MODUL HOCHWASSER
Untersuchung von oberflächennahen und unterirdischen Abflussvorgängen in Kleineinzugsgebieten
bei Dauerregensimulationen im Hinblick auf Hochwasserentstehung
5.1. EINLEITUNG UND BEARBEITUNGSZIELE
Die Hochwasserereignisse des Sommers 2002, von denen neben weiten Teilen Europas auch
Österreich schwer betroffen war, haben die Thematik verstärkt in das Bewusstsein der Öffentlichkeit
gerückt. Auslösende Ursache der Schadenshochwässer waren zwei unmittelbar aufeinanderfolgende
Perioden intensiver Dauerniederschläge. Die Ereignisse sowie die dadurch deutlich zutage getretene
Verwundbarkeit der Gesellschaft haben den Arbeitsansatz dieses Forschungsmoduls zur Klärung der
Prozesse und Wirkungsketten nachdrücklich bestätigt.
Die Zielsetzung des Moduls war die Modellierung der Hochwasserentstehung infolge von
Dauerregensituationen. Die Ergebnisse von Dauerregensimulationen auf Testflächen mit gut
definierbaren Randbedingungen sollten eine genauen Kalibrierung von Modellen der
Abflussentstehung ermöglichen. Zieldefinition war die Erarbeitung prognosefähiger Modelle, die in
weiterer Folge als Basis für Decision Support Systeme herangezogen werden können, um die
Auswirkung von Veränderungen abflussrelevanter Parameter (wie z.B. die Landnutzung) auf die
Abflussentstehung beurteilen zu können. Da es im Projekt PRERISK sowohl um das oberirdische als
auch um das unterirdische Abflussverhalten im Hinblick auf die Hochwasserentstehung geht, wurden
solche Flächen und Nutzungen untersucht, von denen ein erhöhtes Gefahrenpotenzial ausgeht.
In Ergänzung dazu wurden auf Basis von Methoden der angewandten Statistik mit Hilfe von
archivierten Daten von vergangenen, für das Untersuchungsgebiet relevanten Ereignissen, die
Zusammenhänge zwischen Zufluss- und Abflussgeschehen ermittelt.
5.2. ARBEITSPROGRAMM
1. Auswahl der Versuchsstandorte bzw. Testgebiete
2. Technische Adaptierung der Versuchsstandorte
- Einbau von TDR-Sonden zur kontinuierlichen Erfassung der Bodenfeuchte in unterschiedlichen Profiltiefen
mit mehreren Wiederholungen und Aufzeichnung mittels Datalogger während der Beregnung bis zum
Abklingen der Abflussereignisse nach den Beregnungen
- Einbau von Tensiometern zur kontinuierlichen Erfassung der Wasserspannungen in unterschiedlichen
Profiltiefen mit mehreren Wiederholungen und Aufzeichnung mittels Datalogger.
- Einbau von Keramiksaugkerzen bzw. Keramiksaugplatten (in Abhängigkeit von den Bodenverhältnissen) in
verschiedenen Profiltiefen zur Sickerwasserprobennahme.
3. Durchführung von großflächigen Beregnungsversuchen (auf ca. 300 bis 400 m 2 ), Simulation von
Niederschlagsereignissen mit geringer bis mittlerer Intensität (5 - 10mm/h) und einer Dauer von
mindestens 24 Stunden (bis maximal 36 Stunden)
144

4. Kontinuierliche Niederschlagsaufzeichnung im Bereich der Beregnungsfläche
5. Erfassung bodenphysikalischer Parameter
6. Ermittlung von Landbedeckungsparametern
7. Statistische Analyse von Niederschlags- und Abflussdaten
8. Abflussmodellierung auf Basis der Anwendung regeltechnischer Methoden
9. Detailkalibrierung von Modellen für die beregneten Testflächen
5.3. AUSWAHL DER VERSUCHSSTANDORTE BZW. TESTGEBIETE
Ursprünglich war geplant, die Untersuchungen einerseits auf zwei Maßstabsebenen (Testfelder mit
ca. 400 m 2 und Regionalisierung auf Kleineinzugsgebiete mit einer Größe von max. 100 km 2 )
durchzuführen, und andererseits in zwei Regionen mit unterschiedlicher Einzugsgebietscharakteristik
(geologischer Aufbau, Landnutzung, Böden Höhenlage, Klima).
Als Untersuchungsgebiete wurden der Pöllauer Talkessel mit dem Kleineinzugsgebiet Höhenhansel,
in dem schon seit mehreren Jahren detaillierte hydrogeologische Untersuchungen durchgeführt
werden, sowie das Einzugsgebiet des Deschlitzbaches in der Wiel im oberen Einzugsgebiet der
Weißen Sulm ausgewählt.
Die Testflächen an beiden Versuchsstandorten stellen Dauerwiesen mit zeitweiser Beweidung dar,
ansonsten unterscheiden sich die Testgebiete sowohl in ihrer Höhenlage als auch in Bezug auf ihre
geologischen Verhältnisse.
Infolge der Trockenheit in den Jahren 2001 und 2002 konnten die geplanten Beregnungen im Bereich
Pöllau nicht durchgeführt werden und so musste der ursprüngliche Plan, die Untersuchungen in zwei
unterschiedlichen Regionen durchzuführen, abgeändert werden. Als Ersatz für den
Untersuchungsstandort Pöllau wurden daher im Jahre 2002 die Geländerversuche im Einzugsgebiet
der Weißen Sulm um einen Standort erweitert. Die Beregnungsversuche und die begleitenden
Untersuchungen zur Klärung der unterirdischen Abflussverhältnisse wurden somit einerseits auf
Dauergrünland und andererseits in einer Holunderkultur durchgeführt. Diese Vegetationsformen
besitzen im Einzugsgebiet der Weißen Sulm neben den Waldflächen die weiteste Verbreitung.
Der Untersuchungsstandort auf Dauergrünland wird in den folgenden Ausführungen mit „Standort
Kraus“ bezeichnet, die Untersuchungen in der Holunderkultur laufen unter der Bezeichnung „Standort
Wernersdorf “.
5.3.1. NATURRÄUMLICHE CHARAKTERISTIK DER UNTERSUCHUNGSGEBIETE
Die beiden Untersuchungsstandorte liegen im südwestlichen Teil der Steiermark im Einzugsgebiet der
Weißen Sulm in unterschiedlichen geologischen Einheiten.
Das Koralpekristallin, in dem der Standort Kraus (in Abb. 74 „Koralpe 2“) situiert ist, ist Teil des
ostalpinen Zentralalpen-Kristallins, bestehend aus hochmetamorphen Serien – Plattengneisen,
Glimmerschiefern, Marmoren und Amphiboliten. Im Tertiär begann einerseits die Hebung dieser
145

Kristallinstöcke und andererseits die Absenkung der inneralpinen und randalpinen Becken. Im Bereich
solcher mitteltertärer Serien (Badenien), die in fingerartigen Tälern am Rand des Kristallins abgelagert
wurden, liegt der Standort Wernersdorf (in Abb. 74 „Koralpe 1“).
Koralpe 2
Koralpe 1
Abb.74: Ausschnitt aus der Digitalen Geologischen Karte der Steiermark; SW Steiermark mit Lage
der Untersuchungsgebiete
Die tertiären Serien beginnen im gegenständlichen Abschnitt des weststeirischen Beckens mit
terrestrisch-fluviatilen Ablagerungen, die sich mit randmarinen Serien verzahnen und bei Eibiswald
Kohle führen. Gleichzeitig wurden in fjordartigen Tälern, die weit in das Kristallin hineinreichen,
Wildbachsedimente abgelagert. Auf diese Phase der Transgresssion folgten marine Serien mit
schluffigen Tonmergeln, die dem Schlier/Tegel in der Molassezone oder dem Wiener Becken
vergleichbar sind. Der Untergrund des Standortes Wernersdorf wird von diesen schluffigen Tonmergel
146

gebildet. Auf diesem Untergrund bildeten sich meist Lockersedimentbraunerden mit Tendenz zur
Pseudovergleyung. Intensive landwirtschaftliche Bewirtschaftung kann auch verbreitet zu
Kulturrohböden führen. Diese Bodentypen neigen bei Bewirtschaftung zu oberflächennaher
Verdichtung.
Der Standort Kraus liegt am Ostabhang der Koralpe im Gebiet der Plattengneise. Auf Grund der
meist grusigen, z.T. grobblockigen Verwitterung dieses Gesteinstyps bildeten sich darauf
überwiegend lockere Braunerden. In höheren Lagen kann in diesen Böden Tendenz zu Podsolierung
auftreten.
Der Anteil der landwirtschaftlichen Nutzfläche im Einzugsgebiet (EZG der Weißen Sulm) beträgt am
Gebirgsrand der Koralpe etwa 30-50 %. Hinsichtlich der Nutzung herrscht im Bergland
Grünlandwirtschaft vor, in den tieferen Bereichen unterhalb ca. 600 m dominiert der Weinbau bzw. der
Obstanbau.
Durch Luftströmungen aus dem südlichen bis östlichen Sektor kommt es am Gebirgsrand der
Weststeiermark häufig zu Stauerscheinungen mit recht ergiebigen Niederschlagsereignissen. In der
jahreszeitlichen Verteilung des Niederschlags ist das Winterminimum besonders auffallend. Die
Winterniederschläge (Dezember – Februar) machen im langjährigen Mittel (1981-1990) der Station
Deutschlandsberg nur etwa 38% der Sommerniederschläge (Juni – August) aus (GWEHENBERGER
2001). Der Einfluss von Nordwesten und auch von Norden her ist zweifellos im Sommer am größten,
wobei oft das Zusammentreffen von kühleren Luftmassen aus Norden und Nordwesten mit den stark
erhitzten Luftmassen aus der Grazer Bucht zu starker Gewittertätigkeit führt. Die Hauptniederschläge
an der Station Wiel, als repräsentative Niederschlagsstation für das Untersuchungsgebiet am
Ostabfall der Koralpe, werden demnach in den Monaten Juni bis August verzeichnet. Im Herbst
nehmen die Niederschläge wiederum kontinuierlich bis zum Winter ab, der Herbst ist nach dem
Sommer die nächst niederschlagsreiche Zeit.
5.4. TECHNISCHE ADAPTIERUNG DER VERSUCHSSTANDORTE
Die Beregnungsversuche wurden in Zusammenarbeit mit dem Institut für Lawinen- und
Wildbachforschung in Innsbruck (G. MARKART, B. KOHL, W. BAUER) durchgeführt.
An den Untersuchungen hat im 2. Versuchsjahr auch das Institut für Wasserwirtschaft, Hydrologie und
konstruktiven Wasserbau der Universität für Bodenkultur im Rahmen des Projektes „Abflussverhalten
von Einzugsgebieten verschiedener Größe bei Dauerregen (GZ 58110-VC7/2000)“ teilgenommen.
Seitens dieses Institutes wurden an den beiden Beregnungsstandorten im Einzugsgebiet der Weißen
Sulm Bodenradaruntersuchungen sowie geoelektrische Untersuchungen unter der Leitung von
K. LEROCH durchgeführt. Die Mitarbeit des Institutes für Wildbach- und Lawinenforschung in Innsbruck
(Bundesamt und Forschungszentrum für Wald – vor 2001 Forstliche Bundesversuchsanstalt) erfolgte
im 2. Untersuchungsjahr ebenfalls im Rahmen des vorhin erwähnten Forschungsprojektes. Es sei an
dieser Stelle beiden Instituten für die Überlassung von Untersuchungsergebnissen sowie für
zahlreiche fachliche Diskussionen herzlichst gedankt.
147

5.4.1. HISTORISCHER ASPEKT
Abfluss- und Infiltrationsraten von Regenereignissen langer Dauer und geringer Intensität bzw.
Starkregen mit hoher Intensität und einer minimalen Dauer von 0,5 h können für spezifische
Boden-/Vegetationseinheiten in Natura i.d.R. nicht mit der entsprechenden Genauigkeit bzw.
innerhalb eines akzeptablen Zeitraumes erfasst werden. Daher wurde für die Quantifizierung des
Abflussverhaltens alpiner Boden-/Vegetationseinheiten bereits 1973 von KARL & TOLDRIAN am
Bayerischen Landesamt für Wasserwirtschaft eine Beregnungsanlage zur Simulation von Starkregen
und des dabei entstehenden Oberflächenabflusses entworfen. Bereits wenige Jahre später erfolgte
der Bau einer solchen Anlage an der Forstlichen Bundesversuchsanstalt in Mariabrunn (FBVA,
heutiges Bundesamt und Forschungszentrum für Wald). Angaben über Art und Funktionsweise dieser
Anlage finden sich bei SCHAFFHAUSER (1982, 1988) und LANG (1995). Wie die an der Abt.
Forstökologie der ehemaligen Außenstelle für Subalpine Waldforschung der FBVA durchgeführten
Untersuchungen ergaben, wird das Infiltrationsverhalten alpiner Standorte massiv von den
physikalischen Eigenschaften der Böden (z.B. Struktur, Porenausstattung) mitbestimmt (CZELL 1972,
NEUWINGER 1980). Auch die Vorbefeuchtung spielt eine dominante Rolle. Daher wurde am Institut für
Lawinen- und Wildbachforschung der FBVA in Innsbruck eine eigene Anlage für die Simulation von
Starkregen entwickelt (MARKART & KOHL 1995).
5.4.2. STARKREGENSIMULATION
Die Versuchsanordnung sieht auf Versuchsflächen zwischen 50 und > 100 m² Größe (Standard:
80 m²) die Mitberegnung der Außenseiten vor, um laterale Abdrift des Niederschlages durch Wind
bzw. seitliche Verluste aus der Versuchsfläche im Boden zu vermeiden (siehe Abb.20 und 21).
Zusätzlich erfolgt die Dokumentation der Bodenfeuchte vor, während und nach der
Versuchsdurchführung über Bodenprofile, in denen TDR-Sonden in verschiedenen Tiefen installiert
sind. Der entstehende Surface Flow wird an einem Schlitz unterhalb der Versuchsfläche über eine
Folie gefasst, und über Regenrinnen in ein Schlauchsystem weiter in kalibrierte Auffangbehälter
ausgeleitet (siehe Abb. 75 und 76).
148

Abb. 75: Simulation eines Starkregens (I = 100 bzw. 60 mm/h) mit der Beregnungsanlage von
MARKART & KOHL (1995).
Neben vegetationskundlichen Aufnahmen der Versuchsflächen runden Analysen der wichtigsten
bodenphysikalischen Kennwerte des untersuchten Standortes (pF-Kurven, Korngrößenverteilung,
Lagerungs- und Feststoffdichte, gesättigte Leitfähigkeit...) aus verschiedenen Tiefenstufen das
Untersuchungsprogramm ab.
2"-Rohrleitung
Dreiweg - Druckregler
Wasserzähler
Viertelkreisdüsen
Halbkreisdüsen
Vollkreisdüsen
kalibrierter Auffangbehälter
Abflußauffangrinne
Abb. 76: Düsenanordnung und Sprühverteilung der Beregnungsanlage FBVA-Innsbruck (nach
MARKART & KOHL 1995).
149

5.4.3. SIMULATION VON DAUERREGEN
Die Simulation von Dauerregen ist mit der in MARKART & KOHL (1995) beschriebenen Anlage nicht
möglich, da hier bei Intensitäten unter 30 mm/h nur mehr eine sehr ungleichmäßige Überregnung der
Testflächen erreicht wird. Zusätzlich sollen bei Dauerregen größere Einheiten betrachtet werden, um
Interflowprozesse verfolgen zu können. Es wurde daher eine spezielle Anlage für die Simulation von
Dauerregen konstruiert.
Die Anlage ist folgendermaßen konzipiert: Über 10 Schwenkdüsen mit 10 m Wurfweite wird eine
400 m² große Versuchsfläche bestrichen. Die Düsen an den 4 Eckpunkten bestreichen jeweils einen
¼-Kreis, die anderen einen ½-Kreis nach innen. Um über den langen Versuchszeitraum (beim
gegenständlichen Experiment je zweimal 10 h) seitliche windbedingte Abdrift auszugleichen, werden
die Außenseiten mitberegnet (siehe Abb. 77 und 78; jede Außenseite erhält 0,5 mal die
Wassermenge der Testfläche).
Abb. 77: Übersicht des Dauerberegnungsversuches auf einer Bezugsfläche von 40 m (Falllinie) x
10 m (Schichtenlinie) mit i N = 10 mm/h üb er eine Dauer von 10 h.
Die Auftragsmenge wird kontrolliert über:
• Spezielle Düsen, die bei max. 2 bar Druck 4 m³ Wasser auf die Versuchsfläche spritzen.
• Querschnittbegrenzer in den Versenkkörpern, die den Wasserdurchsatz ab 2 bar Druck
weitgehend konstant halten.
• Einen online-registrierenden Wasserzähler, der zusätzlich während der
Versuchsdurchführung in 10 min-Abständen ausgelesen wird.
Die Wasserversorgung erfolgt durch eine Tragkraftspritze „Otter“ der Fa. Rosenbauer, Linz (OÖ) aus
speziellen Tanks oder natürlichen Gewässern. Als Steigleitungen werden 2“-Feuerwehrschläuche (bis
150

zum Wasserzähler) danach 1“-Schläuche verwendet, diese wurden ab 2002 durch Exemplare mit
einem 1,5“-Querschnitt ersetzt, um einen leichteren Durchsatz (weniger Reibungsverluste) zu
ermöglichen. Zur Quantifizierung potentiell auftretenden Oberflächenabflusses wurde unterhalb der
Testfläche auf 10 m Breite ein Bodenschlitz gezogen, und ca. 8-10 cm unterhalb der Grasnarbe
verzinkte Eisenbleche und Folien zur Ausleitung des Surface Flow eingezogen.
Die Beregnungsanlage für die Simulation von Dauerregen wurde aufgrund der Erfahrungen der
Einsätze im ersten Untersuchungsjahr weiter verbessert. Sämtliche Beregnungsversuche fanden in
Zusammenarbeit mit dem Institut für Lawinen- und Wildbachforschung des Bundesamtes und
Forschungszentrums für Wald (vor 2001: Forstliche Bundesversuchsanstalt) in Innsbruck statt. Die für
die spätere Modellierung der Abflussvorgänge notwendigen bodenphysikalischen Parameter für beide
Standorte wurden ebenfalls von diesem Institut durchgeführt, wie auch ein Teil der
Wassergehaltsbestimmungen während der Beregnungen.
Abb. 78: Detail: Dauerregenexperiment auf einer Bezugsfläche von 40 m (Falllinie) x 10 m
(Schichtenlinie) mit i N = 10 mm/h über eine Dauer von 10 h. Unterhalb der Versuchsfläche der
Schlitz in den potentieller Surface-Flow (trat nur beim Starkregenexperiment auf) über Bleche
bzw. die eingeschlitzte Folie in die Auffangeinheit abgeleitet wurde. In der Mitte die kleinere
Großregenanlage zur Simulation der Starkregen. Beide Anlagen werden vor Beginn der
Versuchsreihe aufgebaut, um die Beeinträchtigung des Standortes durch Begehen im
durchfeuchteten Zustand so gering wie möglich zu halten.
5.4.4. BODENFEUCHTEMESSUNGEN
Für die Versuche am Standort Kraus als auch am Standort Wernersdorf wurden in dem auch von der
Großregenanlage abgedeckten Bereich der Versuchsflächen zwei Bodenprofile mit TDR-Sonden
ausgestattet. Der Einbau der Messfühler erfolgte annähernd hangparallel jeweils in 10, 30, 60 und
100 cm Tiefe.
151

Zusätzlich zu den vom Institut für Lawinen- und Wildbachforschung des Bundesamtes und
Forschungszentrums für Wald installierten beiden TDR-Profilen wurden am Standort Wernersdorf im
Bereich der Dauerberegnungsfläche zwei TDR-Profile sowie zwei Tensiometerprofile mit je drei
Beobachtungstiefen angelegt, wobei mit diesen Profilen einerseits die Fahrgasse zwischen den
Holunderpflanzen (Mulchbetrieb) und andererseits die Bepflanzungsreihe mit offener
Bodenbearbeitung abgedeckt wurden. In den jeweiligen Beobachtungstiefen der TDR-Sonden und
Tensiometersonden wurden zum Zwecke der Bodenwasserbeprobung keramische Saugkerzen mit
einer Unterdruckabsaugung eingebaut.
5.4.5. LUFTTEMPERATUR- UND LUFTFEUCHTEMESSUNGEN
Für die Dauer der Beregnungsversuche wurde an beiden Standorten die Lufttemperatur sowie die
Luftfeuchtigkeit mittels eines Thermohygrographen kontinuierlich aufgezeichnet.
5.5. DURCHFÜHRUNG VON GROSSFLÄCHIGEN BEREGNUNGSVERSUCHEN
Die Durchführung der Beregnungsversuche im ersten Untersuchungsjahr (2001) war ursprünglich im
Sommer geplant, aufgrund der extremen Trockenheit mussten die Beregnungen schließlich auf den
Spätherbst verschoben werden. Durch die anhaltende Trockenheit konnten die Beregnungsversuche
am Standort Höhenhansel (Pöllauer Talkessel) nicht durchgeführt werden, da die für die Beregnungen
benötigte Wassermenge von ca. 2 l/s über mindestens zwei Tage nicht verfügbar war.
Die ersten Beregnungen am Standort Wiel konnten Anfang Oktober 2001 durchgeführt werden. Als
Ersatz für die nicht durchgeführten Versuche im Testgebiet Höhenhansel wurden im Testgebiet Wiel
neben den Dauerregensimulationen zwei Starkregenereignisse simuliert.
Die Dauerregen- und Starkregenversuche im zweiten Untersuchungsjahr wurden in den ersten beiden
Juniwochen 2002 durchgeführt
5.5.1. DAUERREGEN - 1.VERSUCHSJAHR
1. Versuch
Datum: 2.10.2001, Beginn: 9 32’ 30’’, Dauer 10 h
Auftragsmenge: 37,95 m³
i N = 9,5 mm/h
Oberflächenabfluss gesamt (AKges): 0,4%
Oberflächenabfluss linear (AKmax): 0,9%
Der geringfügige quantifizierte Oberflächenabfluss beruht auf direkt in die Auffangeinheit
(Auffangbleche, Folie, Regenrinne) eingetragenem Niederschlag, es wurde kein Abfluss an der
Bodenoberfläche beobachtet.
Bei sehr niedriger Vorbefeuchtung, zwischen 32 und 37 Vol% im Oberboden, und Werten um 40 bis
42 Vol% im Unterboden (100 cm) ergeben sich nur geringfügige Änderungen des Wasseranteiles im
Boden. Der Wasseranteil steigt auf max. 40 bis 42 Vol% im Oberboden, in der tiefsten gemessenen
152

Bodenschicht (100 cm, Profil 2) ist keine besondere Reaktion zu bemerken. In den stärker
ausgetrockneten Zwischenschichten ergaben sich relativ einheitliche Zunahmen im Bodenspeicher in
der Größenordnung von 4 bis 6 Vol%. Eine Sonde in 100 cm Tiefe war ausgefallen (Profil 1), die
zweite Sonde zeigte keine merklich Wasserzunahme an. Unter der Annahme, dass eine Änderung
des Wasseranteiles bis in ca. 70 cm Tiefe erfolgt ist und einer mittleren Zunahme von 5 Vol%
entspräche diese einer Zunahme von 35 mm auf 70 cm Bodentiefe. Man kann daher davon
ausgehen, dass ca. 50% des aufgebrachten Niederschlages nicht durch die Bodenmatrix gebunden
wurden, und passiv über Makro- bzw. Sekundärporensysteme in größere Tiefen gelangt sind.
40
1,0
100
35
0,9
Wassermenge [m³]
30
25
20
15
10
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
Wassergehalt [Vol.%]
80
60
40
0,2
20
5
0,1
0
8:00 10:00 12:00 14:00 16:00 18:00 20:00
Zeit [h]
0,0
Abflußsumme Auftragssumme Abflußbeiwert
0
8:00 10:00 12:00 14:00 16:00 18:00 20:00
P1 10 P1 30 Zeit [h] P1 60 P1 100
P2 10 P2 30 P2 60 P2 100
Abb. 79: Dauerregen - Versuch 1: Abflusskennwerte (linke Graphik) und Änderung des
Wasseranteiles in zwei Bodenprofilen auf der Versuchsfläche (rechte Graphik, P1 und P2
stehen für Profile Nr. 1 und 2, die nachfolgende zweistelligen Zahlen geben die Tiefenstufe
an).
2. Versuch:
Datum: 3.10.2001, Beginn: 8 24’ 00’’, Dauer 10 h
Auftragsmenge: 39,93 m³
i N = 10,0 mm/h
Oberflächenabfluss gesamt (AKges): 0,3%
Oberflächenabfluss linear (AKmax): 0,4%
Der geringfügige quantifizierte Oberflächenabfluss beruht auf direkt in die Auffangeinheit
(Auffangbleche, Folie, Regenrinne) eingetragenem Niederschlag, es wurde kein Abfluss an der
Bodenoberfläche beobachtet.
Bei geringfügig höherer Vorbefeuchtung im Oberboden (37 bzw. 41 Vol%) ergeben sich weitere
geringe Feuchtezunahmen in der Größenordnung des 1. Versuches. Während in den mittleren
beobachteten Tiefenstufen die Bodenfeuchte erneut nur geringfügig ansteigt (zwischen 3 und
153

6 Vol%), schlägt sich die Feuchtefront hier bis in 1 m Tiefe durch. Ca. 7 Stunden nach
Versuchsbeginn werden Maximalwerte von ca. 60 Vol% erreicht, das entspricht einem Anstieg von ca.
24 Vol%.
Bei der Bodenansprache zeigte sich eine stärkere Bindigkeit in den Schichten > 65 cm Tiefe, es wäre
also bei Fortdauer des Beregnungsvorganges eine weitergehende Aufsättigung des Bodens von
unten anzunehmen. Zwar liegen die Werte der pF-Kurven noch nicht vor, aber es ist anzunehmen,
dass mit 60 Vol% in 1 m Tiefe bereits der größte Teil des zur Verfügung stehenden Porenvolumens
aufgefüllt ist.
40
1,0
100
35
0,9
30
0,8
80
Wassermenge [m³]
25
20
15
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
Wassergehalt [Vol.%]
60
40
10
0,2
20
5
0,1
0
8:00 10:00 12:00 14:00 16:00 18:00 20:00
Zeit [h]
0,0
Abflußsumme Auftragssumme Abflußbeiwert
0
8:00 10:00 12:00 14:00 16:00 18:00 20:00
P1 10 P1 30 Zeit [h] P1 60 P1 100
P2 10 P2 30 P2 60 P2 100
Abb. 80: Dauerregen - Versuch 2: Abflusskennwerte (linke Graphik) und Änderung des
Wasseranteiles in zwei Bodenprofilen auf der Versuchsfläche (rechte Graphik, P1 und P2
stehen für Profile Nr. 1 und 2, die nachfolgende zweistelligen Zahlen geben die Tiefenstufe
an).
5.5.2. STARKREGEN - 1.VERSUCHSJAHR
1. Versuch
Datum: 4.10.2001, Beginn: 9 07’ 00’’, Dauer 1 h
Auftragsmenge: 7,998 m³
i N = 100 mm/h
Oberflächenabfluss gesamt (AKges): 25,8 %
Oberflächenabfluss linear (AKmax): 46,2 %
Der erste Abfluss wurde 10 min nach Versuchsbeginn gemessen, nach weiteren 40 min war
Abflusskonstanz erreicht (Akmax1 = 0,41), unmittelbar vor Versuchsende stieg der Abfluss erneut an
(Akmax2 =0,47). Witterungsbedingt musste der Versuch nach 1 h abgebrochen werden. Es ist
anzunehmen, dass der zweite Anstieg des AKmax nach teilweiser Verfüllung von dränfähigem
154

Porenraum erfolgt ist.
Der Starkregen hatte gegenüber dem Dauerregen des Vortages eine stärkere Aufsättigung im
Oberboden zur Folge (von ca. 37 Vol% auf Werte um 48 Vol%).
Die Reaktionen in den mittleren Tiefenstufen (30 bzw. 60 cm) fallen ambivalent aus:
• Profil 1 zeigt nahezu keine Reaktion
• Profil 2 zeigt in 30 cm Tiefe einen Anstieg von 28 Vol% auf Werte um 60 Vol%, die Sonde in
60 cm Tiefe ist unmittelbar nach Einsetzen des Infiltrationsschubes bei Beregnungsbeginn
ausgefallen.
1,0
100
7
0,9
6
0,8
80
Wassermenge [m³]
5
4
3
2
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
Wassergehalt [Vol.%]
60
40
20
1
0,1
0
0,0
9:00 9:30 10:00 10:30 11:00
Zeit [h]
Abflußsumme Auftragssumme Abflußbeiwert
0
9:00 9:30 10:00 10:30 11:00
P1 10 P1 Zeit 30 [h] P1 60 P1 100
P2 10 P2 30 P2 60 P2 100
Abb. 81: Starkregen - Versuch 1: Abflusskennwerte (linke Graphik) und Änderung des
Wasseranteiles in zwei Bodenprofilen auf der Versuchsfläche (rechte Graphik, P1 und P2
stehen für Profile Nr. 1 und 2, die nachfolgende zweistelligen Zahlen geben die Tiefenstufe
an).
In 1 m Tiefe sank der Wasseranteil von Werten um 60 Vol% auf annähernd 54 Vol%, der 60%-Wert
war bereits 4 min nach Beregnungsbeginn wieder erreicht.
Man kann also davon ausgehen, dass durch diesen ersten Starkregen mit 100 mm/h weitere
Teilbereiche des Bodens aufgefüllt worden sind, dieser Aufsättigungsvorgang aber räumlich (nach
Tiefe und lateral) stark unterschiedlich erfolgt ist.
2. Versuch
Datum: 4.10.2001, Beginn: 10 35’ 45’’, Dauer 1 h
Auftragsmenge: 5,099 m³
i N = 63,7 mm/h
Oberflächenabfluss gesamt (AKges): 38,1 %
Oberflächenabfluss linear (AKmax): 45,5 %
155

Der erste Oberflächenabfluss wurde bereits 7,5 min nach Beginn des Experimentes gemessen, nach
weiteren 10 Minuten war schon annähernde Abflusskonstanz erreicht. In der obersten Tiefenstufe
ergab sich keine Änderung im Grad der Wassersättigung des Bodens, desgleichen in 1 m Tiefe.
Extrem rasche Reaktionen waren dagegen bei Profil 2 in 30 cm Tiefe zu beobachten. Binnen weniger
Minuten nach Beendigung der ersten Starkregensimulation war der Wasseranteil von Werten um 60
Vol% auf 34 Vol% gefallen, knapp 15 Minuten nach Beginn des zweiten Versuches war wieder ein
deutlicher Anstieg auf 56 Vol% zu beobachten, das Niveau des ersten Versuches (60 Vol%) wurde
jedoch nicht mehr erreicht. In 30 cm Tiefe dürfte beim Einbau der TDR-Sonde entweder eine
Hohlraumsystem angefahren, bzw. durch den Einbau ein solches geschaffen worden sein; das in
diesem Hohlraum gespeicherte Wasser wurde jeweils nach Versuchsende rasch entladen.
1,0
100
7
0,9
6
0,8
80
Wassermenge [m³]
5
4
3
2
1
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
Wassergehalt [Vol.%]
60
40
20
0
0,0
10:30 11:00 11:30 12:00 12:30
Zeit [h]
Abflußsumme Auftragssumme Abflußbeiwert
0
10:30 11:00 11:30 12:00 12:30
P1 10 P1 30 Zeit [h] P1 60 P1 100
P2 10 P2 30 P2 60 P2 100
Abb. 82: Starkregen - Versuch 2: Abflusskennwerte (linke Graphik) und Änderung des
Wasseranteiles in zwei Bodenprofilen auf der Versuchsfläche (rechte Graphik, P1 und P2
stehen für Profile Nr. 1 und 2, die nachfolgende zweistelligen Zahlen geben die Tiefenstufe
an).
5.5.3. DAUERREGEN - 2.VERSUCHSJAHR
Standort Kraus
Datum: Beginn 9.6.2002, 13: 00, Ende 11.6.2002, 15:15, Dauer 19 h
Standort: Mähwiese Kraus
Lage: Mittelhang, ca. 15°
Beregnungsfläche: 400 m 2
Auftragsmenge: 186,43 m³
i N = 12,2 mm/h
Der Dauerregenversuch, der im Juni 2002 auf derselben Fläche wie im Oktober 2001 durchgeführt
wurde, zeigte wie schon im Vorjahr beobachtet, während der gesamten Versuchsdauer von 3 Tagen
156

keinen Abfluss an der Oberfläche. Die gesamte Beregnungsmenge von 186,43 m 3 , was einer
mittleren Intensität von 12,2 mm/h entspricht, wurde vom Boden, bzw. der Vegetation aufgenommen.
Die Wassergehaltsänderungen entsprachen in Abhängigkeit von der Messtiefe den Änderungen, wie
sie im Rahmen der ersten Versuche vom Herbst 2001 festgestellt werden konnten.
Bei sehr niedriger Vorbefeuchtung, von etwa 30 Vol% im Oberboden, und Werten um 40 bis 42 Vol%
im Unterboden (70 cm) ergeben sich nur geringfügige Änderungen des Wasseranteiles im Boden. Der
Wasseranteil steigt auf max. 42 Vol% im Oberboden, in der tiefsten gemessenen Bodenschicht
(70 cm) ist lediglich eine geringe Reaktion zu bemerken.
1.0
0
100
0
0.9
10
10
0.8
20
80
20
Abflußbeiwert
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
30
40
50
60
70
Niederschlag [mm/h]
Wassergehalt [Vol.%]
60
40
30
40
50
60
70
Niederschlag [mm/h]
0.2
80
20
80
0.1
90
90
0.0
100
9. Jun. 02 10. Jun. 02 11. Jun. 02 12. Jun. 02
Zeit [h]
Abflußbeiwert NS
0
100
9. Jun. 02 10. Jun. 02 11. Jun. 02 12. Jun. 02
Zeit [h]
10 cm 20 cm 50 cm 75 cm NS
Abb. 83: Dauerregen Standort Kraus: Abflusskennwerte (linke Graphik) und Änderung des
Wasseranteiles an einem Bodenprofil auf der Versuchsfläche (rechte Graphik)
Auch bei diesem Versuch geben die Aufsättigungs- und Desorptionskurven eindeutige Hinweise
darauf, dass der Grossteil des aufgebrachten Niederschlages rein gravitativ über Sekundärporen in
größer Tiefen abgeleitet wird.
Standort Wernersdorf
Datum: Beginn 5.6.2002, 11: 20, Ende 7.6.2002, 19:00, Dauer 20,9 h
Standort: Holunderkultur Jöbstl
Lage: Unter- Mittelhang, ca. 15°
Beregnungsfläche: 400 m 2
Auftragsmenge: 160,22 m³
i N = 9,6 mm/h
Der Dauerregenversuch in einer Holunderkultur am Standort Wernersdorf erstreckte sich über einen
Zeitraum von 3 Tagen, wobei bei einer mittleren Intensität von 9,6 mm/h eine Gesamtmenge von
157

160,22 m 3 aufgebracht wurde. Wie bei den Dauerregenversuchen auf Grünland konnte auch in der
Holunderkultur unter Dauerregenbedingungen keinerlei Oberflächenabfluss nachgewiesen werden.
Die TDR Aufzeichnungen zeigten im Verlaufe der Beregnungen einen nahezu kontinuierlichen
Anstieg der Bodenwassergehalte mit lediglich geringsten Abnahmen des Bodenwassergehaltes
während der beregnungsfreien Zeit. Im Oberboden stieg der Wassergehalt von knapp unter 30 Vol%
auf etwa 45 Vol% an. Der Wassergehalt im Unterboden (70 cm) stieg von etwa 38 Vol% auf etwa 40
Vol% am zweiten Beregnungstag an und veränderte sich in weiterer Folge nicht mehr. Die in Abb. 11
angeführten TDR-Werte sind Mittelwerte aus 3 TDR- Profilen. Die drei, vom Institut für Lawinen- und
Wildbachforschung betreuten TDR- Messprofile, zeigen hinsichtlich der Tiefenverlagerung der
Wasserfront eine eindeutige Abhängigkeit von der Lage der Profile in der gemulchten Fahrgasse bzw.
in der Bepflanzungsreihe mit offener Bodenbearbeitung.
1.0
0
100
0
0.9
10
10
0.8
20
80
20
Abflußbeiwert
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
30
40
50
60
70
Niederschlag [mm/h]
Wassergehalt [Vol.%]
60
40
30
40
50
60
70
Niederschlag [mm/h]
0.2
80
20
80
0.1
90
90
0.0
100
5. Jun. 02 6. Jun. 02 7. Jun. 02 8. Jun. 02
Zeit [h]
Abflußbeiwert NS
0
100
5. Jun. 02 6. Jun. 02 7. Jun. 02 8. Jun. 02
Zeit [h]
10 cm 20 cm 50 cm 75 cm NS
Abb. 84: Dauerregen Standort Wernersdorf: Abflusskennwerte (linke Graphik) und Änderung des
Wasseranteiles an einem Bodenprofil (Mittelwert aus 3 Profilen) auf der Versuchsfläche
(rechte Graphik)
Erst ca. 4,5 Stunden nach Beregnungsbeginn reagierten die TDR-Messsonden in der obersten
Bodenschichte (10 cm) – die absolute Feuchtezunahme war mit ca. 20 Vol% (max. 28 Vol%) gering,
das zur Verfügung stehende Speichervolumen wird bei weitem nicht ausgenützt. Ein Hinweis darauf,
dass Tiefensickerung nur über Sekundärporen erfolgt bzw. der Großteil des aufgebrachten
Niederschlages an der Bodenoberfläche abfließt.
Leider musste während des Versuchs festgestellt werden, dass quer durch den Versuchshang eine
Drainage verläuft. Ein beträchtlicher Teil des Beregnungswassers wurde auf diesem Wege abgeführt.
Eine zweite Drainage, welche unterhalb der Versuchsfläche verläuft, führte einen weiteren Teil des
Beregnungswassers, sowohl beim Dauerregenversuch als auch beim Starkregenversuch, direkt in
158

den Vorfluter ab, wodurch die Interpretation der Messergebnisse naturgemäß erschwert und mit
Unsicherheiten behaftet wurde.
159

5.5.4. STARKREGEN - 2. VERSUCHSJAHR
Standort Kraus
Datum: Beginn 11.6.2002, 16: 23, Ende 11.6.2002, 17:38, Dauer 1,25 h
Standort: Mähwiese Kraus
Lage: Mittelhang, ca. 15°
Beregnungsfläche: 80 m 2
Auftragsmenge: 17,86 m³
i N = 92,3 mm/h
1.0
100
0.9
0.8
80
0.7
Abflußbeiwert
0.6
0.5
0.4
0.3
Wassergehalt [Vol.%]
60
40
0.2
20
0.1
0.0
16:00 16:30 17:00 17:30 18:00
Zeit [h]
0
16:00 16:30 17:00 17:30 18:00
Zeit [h]
Abflußbeiwert
Pm 10 Pm 20 Pm 50 Pm 75
Abb. 85: Starkregen Standort Kraus: Abflusskennwerte (linke Graphik) und Änderung des
Wasseranteiles in einem Bodenprofil auf der Versuchsfläche (rechte Graphik)
Der unmittelbar nach dem Ende der Dauerberegnung aufgebrachte Starkniederschlag erfolgte auf
gesättigte Bodenbedingungen und ist daher aus Sicht der Vorbefeuchtung sowie aus Sicht der
aufgebrachten Starkniederschlagsmenge als „worst case Szenario“ anzusehen.
Hatten die aufgebrachten Beregnungsmengen der Dauerniederschlagsversuche keinen
Oberflächenabfluss entstehen lassen, so zeigte sich bei der Starkregensimulation schon 5 min nach
Beregnungsbeginn ein erster Oberflächenabfluss. Nach weiteren 16 Minuten war schon annähernde
Abflusskonstanz erreicht.
In der obersten Tiefenstufe (10 cm) bewirkte das Starkniederschlagsereignis eine Änderung im Grad
der Wassersättigung des Bodens von etwa 45 Vol% auf etwa 55 Vol%.. Keinerlei Reaktionen waren
dagegen in den Tiefen unter 10 cm zu beobachten. Nach Beendigung der Starkregensimulation fiel
der Wasseranteil im Oberboden von Werten um 55 Vol% relativ rasch wieder auf etwa 34 Vol%.
Bei der Beaufschlagung mit etwa 90 mm/h über eine Stunde ergab sich ein Gesamtabflusskoeffizient
160

von etwa 0,6. Starkregenversuche auf derselben Parzelle im Oktober 2001 ergaben deutlich
geringere Abflusskoeffizienten. Der Grund dafür könnte darauf zurückzuführen sein, dass die
Vorbefeuchtung in Form der Dauerregensimulation im Jahr 2002 um einen Tag länger war als im
Herbst 2001.
Dem ersten Starkregenexperiment in einer Intensität von etwa 100 mm/h folgten zwei weitere
Starkniederschlagsversuche, wobei die Beregnungsintensität stufenweise auf 60 bzw. 30 mm/h
gesenkt wurde. Die Abflussbeiwerte bei Abflusskonstanz haben dementsprechend abgenommen.
Standort Wernersdorf
Standort: Holunderkultur Jöbstl
Lage: Unter- Mittelhang, ca. 15°
Beregnungsfläche: 80 m 2
Datum: Beginn 8.6.2002, 10: 55, Ende 8.6.2002, 12:02, Dauer 1,12 h
Auftragsmenge: 15,96 m³
i N = 92,4 mm/h
1.0
100
0.9
0.8
80
0.7
Abflußbeiwert
0.6
0.5
0.4
0.3
Wassergehalt [Vol.%]
60
40
0.2
20
0.1
0.0
10:30 11:00 11:30 12:00 12:30
Zeit [h]
0
10:30 11:00 11:30 12:00 12:30
Zeit [h]
Abflußbeiwert
Pm 10 Pm 20 Pm 50 Pm 75
Abb. 86: Starkregen Standort Wernersdorf: Abflusskennwerte (linke Graphik) und Änderung des
Wasseranteiles in einem Bodenprofil auf der Versuchsfläche (rechte Graphik)
Die Starkregensimulation im Bereich der Holunderkultur wurde erst einen Tag nach Beendigung der
Dauerregenversuche durchgeführt. Bei der Beaufschlagung der Beregnungsfläche von etwa 90 mm/h
stellte sich 10 min nach Beregnungsbeginn der erste Oberflächenabfluss ein. Eine Abflusskonstanz
wurde 36 min nach Beregnungsbeginn erreicht, die Abflussauswertungen ließen einen
Gesamtabflusskoeffizienten von 0,27 errechnen. Der im Verhältnis zu den Ergebnissen der
Beregnung der Dauerwiese am Standort Kraus deutlich niedrigere Abflussbeiwert könnte unter
161

anderem auch darauf zurückzuführen sein, dass ein Teil des Beregnungswassers über das
bestehende Drainagesystem in der Holunderkultur abgeflossen sein könnte. Bei zwei weiteren
Starkregenversuche mit geringerer Niederschlagsintensität konnten geringere Abflussbeiwerte
ermittelt werden, wobei eine lineare Abnahme des Abflussbeiwertes bei sinkender Intensität
nachgewiesen werden konnte.
5.5.5. ZUSAMMENFASSUNG UND SCHLUSSFOLGERUNGEN
Dauerwiese Standort Kraus
Beregnungen mit einer Großregenanlagen für Dauerregen (400 m² mit Schwenkregnern) und für
Starkregen (80 m² mit fixen Düsen) auf einer lockeren Wiesenbraunerde im Einzugsgebiet der
Weißen Sulm in der Koralpe ergaben nach 10 stündiger Beaufschlagung mit i N = 9,5 mm/h keine
nennenswerte Reaktion des Standortes, lediglich Änderungen des Wasseranteiles im Bereich von
wenigen Vol%. Mehr als 50 Vol% des aufgebrachten Wassers dürften über Makro- bzw.
Sekundärporen in größere Tiefen gelangt sein. Erst ca. 7 Stunden nach Beginn des zweiten
Versuches am nächstfolgenden Tag war in 1 m Tiefe ein Sättigungsmaximum mit ca. 60 Vol%
erreicht, die Sonden in 10, 30 und 60 cm Tiefe registrierten Feuchteänderungen in der
Größenordnung des Vortages. Ähnliche Ergebnisse brachten die Versuche am selben Standort im
Jahre 2002.
Beaufschlagungen mit 100 bzw. 60 mm/h über jeweils eine Stunde ergaben
Gesamtabflusskoeffizienten von 0,26 bzw. 0,38. Die Bodenfeuchtemessungen an zwei mit TDR-
Sonden ausgestatteten Profilen zeigten eine stark inhomogene Aufsättigung des Porenraumes, erst
im Zuge der zweiten Dauerregensimulation, nach insgesamt 170 mm Niederschlag zeigten sich in 1 m
Tiefe erste Sättigungserscheinungen. Beim Starkregen wurden Oberboden (10 cm Tiefe) und die
tiefste beobachtete Schicht (1 m) rasch gesättigt. Die Zwischenschichten (30 cm und 60 cm) zeigten
unterschiedliche Reaktionen: Einerseits kaum Änderungen im Wasseranteil, andererseits rasche
Zunahme, aber auch rasch Entleerung unmittelbar nach Versuchsende.
Ein im Anschluss an die Dauerberegnungen durchgeführter Starkregenversuch im Jahre 2002 ergab
im Vergleich zu den Untersuchungen des Jahres 2001 anscheinend aufgrund der intensiveren
Vorsättigung durch längere Dauerberegnungen einen etwas höheren Gesamtabflusskoeffizient
(ca. 0,6).
Die am Standort Kraus beobachteten Reaktionsweisen sind typisch für Mähwiesen mit Weidefunktion.
Aufgrund der guten Struktur, und Dränporenausstattung werden auch länger dauernde Niederschläge
geringerer Intensität gut verkraftet.
Der Boden zeigte auch bei Starkregen ein beträchtliches Retentionsvermögen, die Porenverfüllung
erfolgte räumlich sehr ungleichmäßig, wobei eine geringfügig bindigere Schicht ab 1 m Tiefe bei
hohem Niederschlagsangebot limitierend wirkte. Ohne Weideeinfluss könnten auch Starkregen mit
hohen Intensitäten noch weit besser gepuffert werden, wie Untersuchungen von MARKART et al. 1997,
2000 zeigten. Die im Juni 2002 nochmals am selben Standort durchgeführten Beregnungen
162

estätigten die Ergebnisse des ersten Untersuchungsjahres.
163

Holunderkultur Standort Wernersdorf
Während des Dauerregenversuchs an diesem Standort trat kein Oberflächenabfluss an der dafür
errichteten Messeinrichtung auf. Leider musste während des Versuchs festgestellt werden, dass quer
durch den Versuchshang eine Drainage verläuft. Ein beträchtlicher Teil des Beregnungswassers
wurde auf diesem Wege abgeführt. Eine zweite Drainage, welche unterhalb der Versuchsfläche
verläuft, führte einen weiteren Teil des Beregnungswassers, sowohl beim Dauerregenversuch als
auch beim Starkregenversuch, direkt in den Vorfluter ab. Am letzten Tag des
Dauerregenexperimentes konnten starke Vernässungen unterhalb der Beregnungsfläche festgestellt
werden, deren Herkunft nicht eindeutig geklärt werden konnte. Es dürfte sich dabei um
oberflächennahe Abflüsse gehandelt haben, die messtechnisch nicht erfassbar waren. Im weitesten
Sinne müsste dieser unterhalb der Beregnungsfläche angefallene Abflussanteil zum
Oberflächenabfluss hinzugezählt werden, da dieses Wasser unmittelbar unterhalb der
Messeinrichtung für den Oberflächenabfluss zu Vernässungen geführt hat. Aufgrund der
bodenphysikalischen Beschaffenheit des Bodens an diesem Standort hätte man durchaus auch bei
Dauerniederschlagsereignissen einen geringen Oberflächenabflussanteil erwarten können. Vom
Institut für Lawinen- und Wildbachforschung wurden zahlreiche Beregnungsversuche ausgewertet
(siehe KOHL & MARKART 2003) mit dem Ergebnis, dass es zu einer linearen Abnahme des
Abflussbeiwertes bei sinkender Beregnungsintensität kommt. Unter Zugrundelegung dieses
Ergebnisses ist es daher möglich, anhand von Ergebnissen aus Starkniederschlagsversuchen durch
Extrapolation Abflussbeiwerte von Niederschlagsereignissen geringerer Intensität, die etwa einem
Dauerniederschlagsereignis entsprechen, zu berechnen. Unter Berücksichtigung einer linearen
Abnahme des Abflussbeiwertes von 6%, die anhand mehrerer Beregnungsversuche ermittelt werden
konnte, würde sich am Beispiel der Dauerberegnung am Standort Wernersdorf bei einer Intensität von
10 mm/h ein Abflusskoeffizient von etwa 0,2 errechnen lassen. Verschiedene Faktoren haben
anscheinend bei diesem Beregnungsversuch beigetragen, dass kein Oberflächenabfluss
nachgewiesen werden konnte. Es dürfte einerseits das Drainagesystem im Bereich der
Beregnungsfläche einen Teil des Wassers abgeführt haben, andererseits dürften oberflächennahe
Umläufigkeiten im Bereich der Messeinrichtung dafür verantwortlich gewesen sein, dass an der
vorgesehenen Messstelle kein Oberflächenabfluss nachgewiesen werden konnte.
Die Starkregensimulation im Bereich der Holunderkultur wurde erst einen Tag nach Beendigung der
Dauerregenversuche durchgeführt. Bei der Beaufschlagung der Beregnungsfläche von etwa 90 mm/h
stellte sich 10 min nach Beregnungsbeginn der erste Oberflächenabfluss ein. Eine Abflusskonstanz
wurde 36 min nach Beregnungsbeginn erreicht, die Abflussauswertungen ließen einen
Gesamtabflusskoeffizienten von 0,27 errechnen. Der im Verhältnis zu den Ergebnissen der
Beregnung der Dauerwiese am Standort Kraus deutlich niedrigere Abflussbeiwert könnte unter
anderem auch darauf zurückzuführen sein, dass ein Teil des Beregnungswassers über das
bestehende Drainagesystem in der Holunderkultur abgeflossen ist.
164

5.6. KONTINUIERLICHE NIEDERSCHLAGSAUFZEICHNUNG IM BEREICH DER
BEREGNUNGSFLÄCHE
Hinsichtlich der Niederschlagsverhältnisse an den beiden Versuchsstandorten im Einzugsgebiet der
Weißen Sulm konnte auf Ombrographendaten der Messstation Mauthnereck, die sich ca. 2 km SW
der Beregnungsfläche befindet, zurückgegriffen werden. Vergleichende Auswertungen von
Niederschlagsdaten haben gezeigt, dass diese Messstation auch repräsentativ für den Standort
Wernersdorf ist. Die Ombrographendaten der Station Mauthnereck liegen in einer sehr hohen
zeitlichen Auflösung vor (5-Minutenwerte) und fanden bei der statistischen Auswertung für den
Vergleich des Niederschlagsgeschehen mit dem Abflussgeschehen Verwendung.
5.7. ERFASSUNG DER BODENPHYSIKALISCHEN PARAMETER
Die Bodenbeschreibungen und Bodenprobennahmen erfolgten von G. ORTNER (Institut für
Hydrogeologie und Geothermie) und G. MARKART vom Institut für Lawinen- und Wildbachforschung
des Bundesamtes und Forschungszentrums für Wald in Innsbruck, wo auch die Bodenproben
analysiert wurden.
Die Werbung der gestörten und ungestörten Proben wurde nach den Kriterien der Österr.
Bodenzustandsinventur (BLUM et al. 1996) durchgeführt. Die Entnahme ungestörter Zylinder war
aufgrund des mit der Tiefe stark zunehmenden Skelettanteiles nur bis 80 cm Tiefe möglich. Vom Ah-
Horizont aus beginnend wurden in definierten Tiefenstufen sowohl ungestörte Zylinderproben als
auch Lockermaterial entnommen (Entnahmeschema siehe Abb. 87).
Tiefenstufe
(cm)
0 - 10
10 - 20
20 - 30
Zylinderproben
Lockermaterial
30 - 50
50 - 80
Abb. 87: Entnahmeschema für Zylinderproben und Lockermaterial im Bodenprofil
165

Laboruntersuchungen
• Korngrößenverteilung - Textur
Diese Bestimmung erfolgte modifiziert nach ÖNorm L 1061 in drei Schritten:
- Siebung der lufttrockenen Bodenprobe auf 2 mm
- Fraktionierte Siebung des Siebdurchganges zwischen 2 mm und 40 µm
- Ermittlung der Feinstfraktion

Tab. 25: Profilbeschreibung des untersuchten Bodens Standort Kraus - Dauerwiese
167

Bodentyp: Carbonatfreie Kolluviale Braunerde
Profilformel:
A-B-BCv-Cv
Charakteristika:
tiefgründig; leichte Bodenart (lS=lehmiger Sand);
geringer Grobanteil
Abb. 88: Bodenprofil und Kurzcharakteristik des Bodens am Standort Kraus - Dauerwiese
Tiefe [cm]
Probe: Koralpe
0
1
10
2
20
3
30
4
40
5
50
6
60
7
70
8
80
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Volumen
Skelett
Sand
Schluff
Ton
org.Subst.
Gröbstporen
Grobporen
Mittelporen
Feinporen
Abb. 89: Volumsangaben der verschiedenen Bodenkomponenten am Standort Kraus
Der Anteil der Grob- und Gröbstporen ist an diesem Profil am Standort Kraus über die gesamte
Profiltiefe auf Kosten des Feinporenanteiles gleichmäßig gut ausgebildet. Die Sickerwasserbewegung
spielt sich zum größten Teil in dieser Bodenkomponente ab. Die guten Dränleistungen dieses Bodens
konnten im Rahmen der Beregnungsversuche bestätigt werden. Der Boden ist über die gesamte
Profiltiefe von 80 cm ausgesprochen homogen aufgebaut.
Die Korngrößenverteilungen in den unterschiedlichen beprobten Bodenhorizonten sind den Tabellen
26 und 27 zu entnehmen.
168

Tab. 26: Korngrößenverteilung der untersuchten Proben am Standort Kraus
Probe Grobsand Mittelsand Feinsand GrobschluffMittelschluffFeinschluff Ton Sand Schluff Ton
Koralpe0-10 7.1000 11.9000 26.8000 24.1000 14.0000 6.5000 9.6000 45.8000 44.6000 9.6000
Koralpe10-20 8.7000 12.4000 28.1000 15.6000 15.0000 8.1000 12.1000 49.2000 38.7000 12.1000
Koralpe20-30 9.3000 12.8000 28.2000 16.5000 14.2000 7.6000 11.4000 50.3000 38.3000 11.4000
Koralpe30-50 11.5000 13.8000 25.6000 19.6000 13.6000 6.9000 9.0000 50.9000 40.1000 9.0000
Koralpe50-80 12.3000 14.0000 25.7000 13.4000 16.2000 7.3000 11.1000 52.0000 36.9000 11.1000
Koralpe80-100 8.8000 15.8000 24.6000 22.0000 12.8000 6.4000 9.6000 49.2000 41.2000 9.6000
Am Standort Kraus ist der Sandanteil in allen Beprobungstiefen mit 45 – 50% relativ hoch; der Grobund
Mittelsandanteil liegt um etwa 20 %, woraus man ableiten kann, dass der Boden nicht sehr
kompakt gelagert sein kann und folglich gut wasseraufnahmefähig ist.
Bodentyp: Carbonatfreier
Hangpseudogley
Profilformel:
Ay-APy-PS-S-Cu
Charakteristika:
Hydromorphe Merkmale bis in den A-
Horizont reichend, Massivstruktur im
Staukörper, geringer Grobanteil;
Bodenart:
Abb. 90: Bodenprofil und Kurzcharakteristik des Bodens am Standort Wernersdorf - Holunderkultur
Tab. 27: Korngrößenverteilung der untersuchten Proben am Standort Wernersdorf
Korngrößenverteilung
Datum:
Probe Grobsand Mittelsand Feinsand GrobschluffMittelschlufFeinschluff Ton Sand Schluff Ton
12 3.3 8.5 20.4 23.6 19.2 9.8 15.2 32.2 52.6 15.2
13 5.3 9.8 20.0 19.5 19.8 11.1 14.5 35.1 50.4 14.5
14 4.8 9.3 20.6 15.7 20.5 14.6 14.5 34.7 50.8 14.5
15 4.9 10.5 22.2 18.7 16.0 13.2 14.5 37.6 47.9 14.5
16 5.9 10.7 24.1 12.2 19.5 13.1 14.5 40.7 44.8 14.5
17 8.5 12.0 22.6 12.5 14.3 13.8 16.3 43.1 40.6 16.3
Der Sandanteil an diesem Profil des Standortes Wernersdorf ist mit knapp über 30% vor allem in den
oberen Bodenschichten deutlich geringer als am Standort Kraus unter Dauerwiese.
Der Anteil der Grob- und Gröbstporen ist im Vergleich zum Boden am Standort Kraus sehr gering
(siehe Abb. 91). Es sind dies die Bodenkomponenten, die für die Dränleistung des Bodens
verantwortlich sind. Ab ca. 30 cm Tiefe nimmt der Anteil der Grob- und Gröbstporen markant ab,
dieser Umstand dürfte sogar auf eine hydrologische Barriere in dieser Tiefe hinweisen. Der relativ
hohe Anteil der Feinporen ist hydrologisch nicht wirksam (Totwasser), da das Wasser in dieser
Bodenkomponente gebunden ist und auch für die Pflanzen nicht verfügbar ist.
169

Tiefe [cm]
Probe: Wernersdorf
0
1
10
2
20
3
30
4
50
5
70
6
100
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Skelett
Sand
Schluff
Ton
org.Subst.
Gröbstporen
Grobporen
Mittelporen
Feinporen
Volumen
Abb. 91: Volumsangaben der verschiedenen Bodenkomponenten am Standort Wernersdorf
Die in Abb. 92 dargestellten Texturverhältnisse der untersuchten Böden zeigen für das Profil Kraus,
dass die Bodenproben aller Tiefenstufen im Bereich des lehmigen Sandes angesiedelt sind. Der
Schluffanteil beträgt um etwa 40 %. Im Vergleich dazu liegen die Bodenproben vom Standort
Wernersdorf an der Grenze zwischen lehmigem Sand und sandigen Lehm, allerdings bei einem
wesentlich höheren Schluffanteil und einem geringeren Sandanteil.
100
90
80
70
U
Probe:Kraus
Koralpe0-10
Koralpe10-20
Koralpe20-30
Koralpe30-50
Koralpe50-80
Koralpe80-100
100
90
U
80
70
Probe: Wernersdorf
12
13
14
15
16
17
60
sU lU uL
60sU lU uL
50
50
40
u
S
30
20
lS
L
sL
lT
40 u
S
30
lS
20
sL
L
lT
10
T
10
T
S tS sT
0
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Ton [%]
S
0
tS
sT
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 10
0
Ton [%]
Abb. 92: Textur und Bodenart der untersuchten Böden – Standort Kraus (linkes Bild), Standort
Wernersdorf (rechtes Bild)
170

Organische Substanz [Gew.%]
Organische Substanz [Gew.%]
0
0 10 20 30 40 50
0
0 10 20 30 40 50
20
20
40
40
60
60
80
80
100
100
Abb. 93: Organische Substanz der Standorte Kraus (linkes Bild) und Wernersdorf (rechtes Bild)
Die Analysenwerte der organischen Substanz sind für beide Bodenprofile in Abb. 93 dargestellt.
Auffallend ist am Profil Wernersdorf (rechtes Bild) der hohe Anteil an organischer Substanz im
obersten Bodenhorizont. Dies dürfte darauf zurückzuführen sein, dass an diesem Standort die
Grasdecke mehrmals im Jahr gemulcht und nicht abgeführt wird. Auf diese Art und Weise konnte viel
organische Substanz umgesetzt werden, der hohe Wert von über 30 % kommt einem Humusboden
nahe. Ab einer Tiefe von 25 cm nimmt die organische Substanz an diesem Bodenprofil auf unter
1,5 % ab. Am Standort Kraus beträgt die organische Substanz in der obersten Bodenschicht nur
knapp über 10 %, sie bleibt aber mit zunehmender Tiefe bei etwa 6 %.
Lagerungsdichte [g/cm³]
0.5 1.0 1.5 2.0
0
Lagerungsdichte [g/cm³]
0.5 1.0 1.5 2.0
0
20
20
40
40
60
60
80
80
Kraus
Wernersdorf LGD
100
100
Abb. 94: Lagerungsdichte der Bodenproben der Standorte Kraus (linke Graphik) und Wernersdorf
(rechte Graphik)
Hinsichtlich der Lagerungsdichte unterscheiden sich die untersuchten Böden in der Form, dass der
Boden am Standort Kraus sehr gering dicht gelagert ist; der Boden am Standort Wernersdorf ist mit
171

Ausnahme der obersten Bodenschicht gering- bis mitteldicht gelagert. Bei einer Lagerungsdichte von
etwa 1,5, wie sie am Standort Wernersdorf ab einer Tiefe von 40 cm vorliegt, können Staueffekte
auftreten. Diese Erscheinung konnte anhand der Saugspannungsmessungen im Rahmen der
Beregnungsversuche in dieser Tiefe festgestellt werden. Dieser Kompaktionseffekt konnte am
Standort Kraus unter Dauerwiese nicht festgestellt werden.
Wasserspannungskurve Kraus
Wasserspannungskurve Wernersdorf
4.5
4.5
pF
4.0
3.5
3.0
2.5
2.0
Koralpe0-10
Koralpe10-20
Koralpe20-30
Koralpe30-50
Koralpe50-80
pF
4.0
3.5
3.0
2.5
2.0
12
13
14
15
16
17
1.5
1.5
1.0
1.0
0.5
0.5
0.0
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Wassergehalt [Vol.%]
0.0
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Wassergehalt [Vol.%]
Abb. 95: Wasserspannungskurven der untersuchten Böden am Standort Kraus und am Standort
Wernersdorf
Die Wasserspannungskurven, die für beide Standorte aus den entnommenen Bodenproben bestimmt
wurden, unterscheiden sich deutlich voneinander. Der Feinstporenanteil ist am Standort Kraus
(Dauerwiese) geringer als am Standort Wernersdorf (Holunderkultur). Der Mittelporenanteil, der für
die Sickerwasserbewegung von untergeordneter Bedeutung ist, ist am Standort Wernersdorf deutlich
größer; dies geht aus dem flacheren Kurvenverlauf in der Grafik anhand der pF-Werte zwischen 3 und
4 deutlich hervor. Ähnlich ist die Situation für den Bereich des Grob- und Gröbstporenanteiles. Der
deutlich flachere Kurvenverlauf im Bereich des Grobporenanteiles (Pf 1,8 – 2,5) sowie des
Gröbstporenanteiles (pF 0 – 1,8) am Boden Kraus weist auf ein besseres Dränverhalten dieses
Bodens hin. Die Gesamtporenausstattung des Bodens im Bereich Wernersdorf ist mit einer
Ausnahme um einige % geringer als in den Bodenproben im Bereich der Dauerwiese am Standort
Kraus.
Generell kann aufgrund dieser unterschiedlichen Bodenbeschaffenheit ausgesagt werden, dass der
Boden Kraus deutlich besser wasseraufnahmefähig ist, als der Boden in Wernersdorf.
172

gesättigte Wasserleitfähigkeit _ Standort Wernersdorf
Kf-Wert [cm/h]
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
404 405 406 407 411 412 413 415 416 420 424 427 428 432 433 437 438
12 13 14 15 16 17
Abb. 96: gesättigte Wasserleitfähigkeit der untersuchten Bodenproben am Standort Wernersdorf
Die Analysenwerte der gesättigten Wasserleitfähigkeit der Bodenproben, die in unterschiedlichen
Tiefen mit dreifacher Wiederholung entnommen wurden, sind in Abb. 96 dargestellt. Die
Wasserleitfähigkeit ist mit einer einzigen Ausnahme im Bereich des Oberbodens (Nr. 12 und 13) nach
der Einteilung der Wasserleitfähigkeit nach HARTGE & BAILLY (1967) als mittlere Wasserleitfähigkeit
einzustufen. In den Tiefenstufen zwischen 20 und 50 cm ist die Wasserleitfähigkeit stark (86 –
864 cm/d) bis sehr stark (864 – 8640 cm/d). Ab 50 cm Tiefe nimmt die Wasserleitfähigkeit infolge der
sehr dichten Lagerung dieses Bodens in dieser Tiefenstufe wiederum deutlich ab. Die geringe
Wasserleitfähigkeit im Bereich des Oberbodens dürfte auf die starke mechanische Beanspruchung
durch den Wirtschaftsverkehr im Bereich der Fahrgasse zurückzuführen sein.
Der Boden am Standort Wernersdorf ist generell schlechter leitfähig als der Boden am Standort
Kraus. Eine geringere Leitfähigkeit im Oberboden konnte auch am Boden Kraus unter Dauergrünland
festgestellt werden. Diese Dauerwiese wird vor allem im Herbst zeitweise beweidet, was zu einer
Bodenverdichtung in den obersten Bodenschichten führen kann. Dieser Weideeffekt macht sich
deutlich durch eine Abnahme der Wasserleitfähigkeit in den obersten Bodenhorizonten negativ
bemerkbar.
173

5.8. ERMITTLUNG VON LANDBEDECKUNGSPARAMETERN
Im Modul Hochwasser werden zwei Ansätze verfolgt. Zum einen werden Landbedeckungsparameter
aus hochauflösenden Fernerkundungsdaten abgeleitet und zum anderen wird untersucht, wie weit die
wesentlichen Vegetationsparameter aus räumlich gering auflösenden Satellitendaten abgeleitet
werden können.
Die Ermittlung von Landbedeckungsparametern wird mittels innovativer Methoden der Fernerkundung
durchgeführt. Der geplante Einsatz von Daten des neuen räumlich hochauflösenden Satelliten
IKONOS wurde durch Daten von Farbinfrarotbildern ersetzt (siehe Abschnitt 4.6.). Daher werden für
die methodischen Entwicklungen die Daten der Infrarotluftbilder herangezogen.
5.8.1. METHODEN
Die Methodik zur Klassifizierung von sehr hochauflösenden Fernerkundungsdaten für das Modul
Hochwasser entspricht weitgehend der im Modul Muren beschriebenen Vorgangsweise.
o
o
o
o
o
Datenerhebung
Ausarbeitung der Nomenklatur
Datenvorverarbeitungsschritte
- Aufbereitung der Zusatzdaten (DHM, Referenzdaten)
- Geokodierung
- Mosaikierung
Segmentierung
Klassifizierung
5.8.1.1. DATENERHEBUNG
Für das Testgebiet im Bereich der Weißen Sulm wurden Farbinfrarotdaten vom Bundesamt für Eichund
Vermessungswesen bestellt und das DHM aus dem institutseigenen 25 m Höhenmodell der
Steiermark verwendet.
174

5.8.1.2. AUSARBEITUNG DER NOMENKLATUR
• Wald
o Kahlschlag
o Waldtypen
• Grünerle
• Latschen
• Nadelwald
- Fichte
- Lärche
- Zirbe / Kiefer
• Mischwald
• Laubwald
o Alter
• Jungwuchs
• Dickung
• Stangenholz
• Baumholz
• Starkes Baumholz
o Überschirmung
• < 0.3
• 0.31 – 0.6
• > 0.6
• Landwirtschaftliche Flächen
o Acker
o Wiese
o Obstgärten
o Weingärten
• Diverse Vegetation
o Trasse
o Zwergstrauchheide
• Farn
• Rhododendron
• Vaccinium
• Wacholder
• Infrastruktur
o Strasse
o Weg
o Parkplätze und dgl.
• Siedlung
o Einzelhäuser
o Gehöft
o Gehöft mit Obstgarten
o Siedlung dicht
• Wasser
o Fließende Gerinne
o Teich
o Vernässung
o Moor
5.8.1.3. DATENVORVERARBEITUNG
AUFBEREITUNG DER ZUSATZDATEN
Die Erhebung und Aufbereitung der Zusatzdaten ist ein aufwendiger, aber notwendiger
Arbeitsprozess für die späteren Bearbeitungsschritte. Die Aufbereitung des digitalen Höhenmodells
zur Geokodierung erfolgte mittels bilinearer Interpolation auf eine Rasterweite von 1m (siehe Abschnitt
4.6.).
Die Erhebung von Referenzdaten wurde im Bereich der Weißen Sulm durchgeführt. Die Genauigkeit
der Klassifíkation wird wesentlich von der Qualität der Referenzgebiete bestimmt. Daher wurde ein
175

esonderes Augenmerk auf eine möglichst genaue thematische und geometrische Genauigkeit bei
der Ableitung der Referenzflächen gelegt. Um den Informationsgehalt der Luftbilder voll ausnutzen zu
können, wurde die Interpretation der Luftbilder im Softwarepaket STEREO ANALYST der Firma ESRI
durchgeführt. Die Übertragung auf die Luftbilder wurde direkt am Monitor unter Verwendung der
ERDAS Imagine Software durchgeführt. Aus diesem Datensatz werden in weiterer Folge
Trainingsdaten für die Klassifikation abgeleitet.
Abb. 97: Digitalisierter Referenzdatensatz (Teilbereich Weiße Sulm).
GEOKODIERUNG DER FERNERKUNDUNGSDATEN
Die Datenvorverarbeitung hat einen wesentlichen Einfluss auf die Qualität der von den
Fernerkundungsdaten abgeleiteten Basisdaten. Dies liegt daran, dass einerseits Daten
unterschiedlicher Aufnahmesysteme miteinander verarbeitet und andererseits Klassifikationsergebnisse
mit zum Teil großmaßstäbigen GIS-Daten fusioniert werden. Vor allem in der Bearbeitung
von Satellitendaten mit sehr hoher räumlicher Auflösung sind diese Ansprüche sehr hoch. Damit die
hohen Anforderungen erfüllt werden können, ist in Gebieten mit einem ausgeprägten Relief eine
parametrische Geokodierung mittels Höhenmodell notwendig.
GEOMETRISCHE VORAUSSETZUNGEN
Innerhalb eines Satellitenbildes bestehen verschiedene Verzerrungen, die vor allem durch die sich
laufend ändernde Orientierung des Sensors, durch die Drehung der Erde und das Geländerelief
entstehen. Diese Verzerrungen werden mit einem parametrischen Abbildungsmodell unter
Verwendung eines DHM's minimiert. Ohne Berücksichtigung eines DHM's ergeben sich Lagefehler,
176

die abhängig von der Nadirdistanz d und der Geländehöhe sind. Eine graphische Darstellung der
geländebedingten Lageverschiebung eines Punktes zeigt die Abbildung 98.
Luftbildaufnahmen sind zentralperspektivische Aufnahmen und charakterisieren sich durch starke
Verzerrungen zu den Bildrändern hin. Auch hier ist eine Entzerrung mit einem parametrischen
Abbildungsmodell unter Verwendung eines DHM notwendig.
off nadir
angle
H
H=0m
d rel
d abs
Abb. 98: Illustration der geländebedingten Lageverschiebung für optische Sensoren
GEOKODIERUNG (ORTHOBILDERSTELLUNG)
Nach dem Einlesen der Daten wurden diese in der Software ERDAS Imagine ORTHOBASE
aufbereitet und mittels des institutseigenen Höhenmodells (DHM) entzerrt. Die Rasterweite der
entzerrten Bilder wurde mit 25 cm festgelegt.
GENERIERUNG EINES LUFTBILDMOSAIKS
Zur Klassifizierung von sehr hochauflösenden Fernerkundungsdaten über eine große Fläche ist es
notwendig, ein Luftbildmosaik zu erstellen. Für diese Aufgabe existieren eine Reihe von
Standardmodulen in verschiedenen Softwarepaketen, wie z.B. ERDAS Imagine. Diese Produkte
stoßen schnell an ihre Grenzen, wenn die Luftbilder inhomogen ausgeleuchtet sind, d.h. vor allem
starke Hell-Dunkel Effekte auftreten. Da dies bei den vorliegenden Luftbildern der Fall ist, müssen
Helligkeit und Kontrast angepasst werden.
177

Abb. 99: Geokodiertes Farbinfrarotluftbild 1A_7203 (1995).
Anpassung von Helligkeit und Kontrast:
Als Verfahren wird die Anpassung durch lineare Angleichung der Standardabweichungen und
Mittelwerte der Bilddaten gewählt. Die Anpassung wird wie folgt berechnet:
D N′
= ( DN + c1)
× c
2
DN´ ist der angepasste Grauwert, DN der Ausgangsgrauwert des Bildes, das angepasst werden soll.
Die Koeffizienten c 1 und c 2 werden aus den Standardabweichungen und Mittelwerten berechnet:
c 1 =
μ′×
σ
− μ
σ ′
c 2 =
σ ′
σ
Dabei sind µ der Mittelwert und σ die Standardabweichung des Originalbildes und µ´ der Mittelwert
und σ´ die Standardabweichung des Bildes, an das angepasst werden soll.
Als Ergebnis der Anpassung weisen die Bilddaten den gleichen Mittelwert (Helligkeit) sowie die
gleiche Varianz (Kontrast) auf.
178

Abb. 100: Ausschnitt aus dem Mosaik Eibiswald.
5.8.1.4. SEGMENTIERUNG
Für den Klassifikationsprozess von sehr hochauflösenden Fernerkundungsdaten sind pixelweise
Verfahren nicht mehr geeignet. Deshalb wird in diesem Projekt eine Methode zur segmentbasierten
179

Klassifikation weiterentwickelt. Grundlage für die Klassifikation ist eine Partitionierung des Gebietes in
logische Befundeinheiten. Auf Basis eines durch visuelle Interpretation erstellten Referenzdatensatzes
werden innovative Segmentierungsalgorithmen im zweiten Projektabschnitt getestet.
5.8.1.5. KLASSIFIKATION
Die Klassifizierung der Satellitendaten wird unter Verwendung des bei JOANNEUM RESEARCH
(Institut für Digitale Bildverarbeitung) entwickelten Softwarepakets CLASSTOOL durchgeführt. Die
Klassifikation erfolgt analog zu der im Modul Muren angewendeten Methode (siehe Abschnitt 4.6.).
5.9.1. STATISTISCHE ANALYSE VON NIEDERSCHLAGS- UND ABFLUSSDATEN
5.9.1.1. SACHSPEZIFISCHE FRAGESTELLUNG
Im Rahmen dieses Arbeitsschrittes wurden die Niederschlags und Abflussdaten aus dem
Einzugsgebiet der Weißen Sulm untersucht. In diesem Zusammenhang wurden einerseits
Niederschlagsdaten mit einer hohen zeitlichen Auflösung (5 Minutenwerte des Ombrographen
Mauthnereck) der Jahre 2000, 2001 und 2002 sowie zugehörige Abflussdaten eines
Oberflächengerinnes (Pegelstation Wernersdorf 1) mit einer ebenfalls hohen zeitlichen Auflösung
(15 Minutenwerte) analysiert.
Die statistische Auswertung dieses Datenmaterials ist mit der Fragestellung verbunden, in welcher
Form sich die Niederschlagsverhältnisse auf das Abflussgeschehen auswirken. Hinsichtlich des
Niederschlags sollte auf die Art bzw. die Intensität des Niederschlagsereignisses geachtet werden,
wobei sowohl Auswirkungen von Dauerregenereignissen als auch jene von kurzen
Starkniederschlägen analysiert wurden. Als Dauerregen wurde in diesem Fall ein
Niederschlagsereignis definiert, das sich über mindestens 3 zusammenhängende Tage erstrecken
muss, wobei es an einem Niederschlagstag ungeachtet der Niederschlagsmenge mindestens
8 Stunden, die nicht zusammenhängend sein müssen, regnen sollte. Als Kriterium für ein
Starkniederschlagsereignis gilt für das Untersuchungsgebiet ein Tagesniederschlag von mindestens
35 mm.
Aufgrund der vorliegenden Daten konnten gemäß obiger Definition keine Dauerregenereignisse
identifiziert werden. Speziell im Jahr 2001 kam es zu keiner längeren Regenperioden und auch kaum
zu Starkregenereignissen. Daher wird in weitere Folge nur auf die Analysen aus den Jahren 2000 und
2002 eingegangen, wobei bei den Dauerregenereignissen auch Perioden untersucht wurden, bei
denen die tägliche Regendauer unter 8 Stunden (ca. 4,5 - 5 Stunden) lag.
5.9.1.2. STATISTISCHE DARSTELLUNG
Aus statistischer Sicht handelt es sich bei dem oben beschriebenen Phänomen um zwei Zeitreihen,
die auf mögliche Korrelationen untersucht werden sollen. Die adäquate Methoden dafür liefert die
Analyse mittels Kreuzkorrelationskoeffizient. Zum besseren Verständnis wird hier kurz auf die
theoretischen Hintergründe eingegangen und in weiterer Folge werden die entsprechenden
180

Regenperioden detailliert analysiert.
STOCHASTISCHE PROZESSE
Um nun Modelle und Analysen anwenden zu können, ist die Kenntnis von einigen wichtigen
Eigenschaften der Zeitreihe notwendig:
Man kann von einer stationären Zeitreihe (vgl. CHATFIELD 1982) sprechen, wenn keine systematische
Änderung im Mittel (kein Trend) besteht, wenn keine systematische Änderung in der Varianz vorliegt
und wenn streng periodische Schwankungen beseitigt sind. Der größte Teil der Theorie der Zeitreihen
beschäftigt sich mit stationären Zeitreihen. Eine Zeitreihe ist streng stationär, wenn gilt:
( , ,..., ) ( , ,..., )
F X X X F X X X
t1 t2 tn ≈ t1+ k t2+ k tn+
k
Eine Verschiebung des Zeitbeginns um den Betrag k (lag k) hat also keinen Einfluss auf die
gemeinsamen Verteilungen, sie hängen nur von den Intervallen zwischen t 1 , t 2 ,..., t n ab.
Sei weiter
() = ( ) die Mittelwertfunktion und σ ( ) ( μ )
μ t
E X t
Zeitreihe, so gilt für eine streng stationäre Zeitreihe
für alle Zeitpunkte t.
Autokorrelationsfunktion:
2 2
μ()
t = μ und σ = σ
t
2 2
t = E X t − t die Varianzfunktion einer diskreten
Für einen stationären Prozess gilt:
E(X t
) =
var(X t
) = E(X t
-)² = ²
cov(X t
,X t+k
) = E(X t
-)(X t+k
-) = k
corr(X t
,X t+k
) = k
/ 0
= k
k
nennt man Autokovarianzfunktion
k
nennt man Autokorrelationsfunktion.
Eigenschaften:
a) 0
= var(X t
); 0
= 1
b) | k
| ≤ 0
; | k
| ≤ 1
c) k
= -k
; k
= -k
(eine gerade Funktion der Verschiebung)
181

Wichtige Eigenschaften einer Zeitreihe (vgl. BOX & JENKINS 1970) werden durch die empirischen Autokorrelationskoeffizienten
angezeigt. Sie messen die Korrelation zwischen Beobachtungen bei
verschiedenen Abständen untereinander und verschaffen einen Einblick in das Wahrscheinlichkeitsmodell,
das diese Daten erzeugt. Ausgehend vom gewöhnlichen Korrelationskoeffizienten bildet man
aus den n Beobachtungen einer diskreten Zeitreihe n-1 Beobachtungspaare
x , x , x , x ,..., x , x . Man betrachtet den ersten Wert jedes Paares als die eine Variable
( ) ( ) ( )
1 2 2 3 n−
1
n
und den zweiten Wert als die zweite Variable. Weiters sei noch x () 1
der Mittelwert der ersten n-1
Beobachtungen und x( 2 ) der Mittelwert der letzten n-1 Werte. Wegen x() 1
≈ x( 2)
wird gewöhnlich für
beide Werte das Gesamtmittel x verwendet und da der Faktor n/(n-1) für große n nahe 1 ist, lautet
die Formel für den Autokorrelationskoeffizienten mit Verschiebung (lag) k:
r
k
=
n−k
∑
t=
1
( x −x)( x −x)
t
n
∑
t=
1
t+
k
( x − x)
t
2
Für die Interpretation einer Menge von Autokorrelationskoeffizienten {r k } ist es nützlich, diese in einem
Diagramm über die Verschiebung (lag) aufzutragen. Die Betrachtung dieser Korrelogramme gibt oft
nützliche Hinweise.
Das wesentliche diagnostische Hilfsmittel ist die Autokorrelationsfunktion corr(x t ,x t+k ). Sie beschreibt
die Entwicklung eines Prozesses in der Zeit. Ist eine Zeitreihe rein zufällig, dann ist ρ k = 0 für alle k,
bei stationären Reihen ist ρ 1 oft ziemlich groß, die nächsten Koeffizienten werden kleiner, sind aber
noch signifikant von null verschieden, und ρ k für große k liegt nahe bei null.
1,0
0,5
0,0
-0,5
Konfidenzgrenzen
-1,0
1
3
5
7
9
11
13
15
Koeffizient
Lag Nummer
Abb: 101: Autokorrelationskoeffizienten einer stationären Zeitreihe
Neben der Autokorrelationsfunktion liefert auch die partielle Autokorrelation ein wichtiges
diagnostisches Hilfsmittel, mit dem die Stationarität von Zeitreihen untersucht werden kann. Dabei
wird die Korrelation zwischen x t und x t+k unter Ausschaltung der dazwischenliegenden Werte x t+1 ,......,
182

x t+k-1 bestimmt.
Um nun den Zusammenhang zwischen zwei Zeitreihen mit Hilfe der Kreuzkorrelation bestimmen zu
können, ist es notwendig, dass diese stationär oder zumindest schwach stationär (Mittelwert konstant
und Varianz hängt nur von der Verschiebung k ab) sind. Im folgenden werden nun die Analysen für
drei ausgewählt Regenperioden näher diskutiert.
5.9.1.3. ANALYSE VON DREI REGENPERIODEN
Die längste Regenperiode, die aufgrund des vorliegenden Datenmaterials identifiziert werden konnte,
stammt aus dem Jahr 2002 (20.09. – 25.09.2002), wobei es pro Tag zumindest länger als 4,5
Stunden geregnet hat. Aus der Tabelle 28 kann entnommen werden, welche Tagesniederschläge zu
verzeichnen waren. Hier handelt es sich auch um ein Ereignis, wo zumindest an zwei Tagen recht
starke Niederschläge zu verzeichnen waren. Bei genauerer Betrachtung kann man erkennen, dass
zwischen 23.09.2002 15:00 und 24.09.2002 15:00 ca. 42 mm Niederschlag zu verzeichnen war. Man
kann daher festhalten, dass innerhalb dieser Dauerregenperiode auch ein Starkregentag inkludiert
war.
Tab. 28: Tagesniederschlagswerte zwischen 20.9.2002 und 25.9.2002 an der Station Mauthnereck
Tag
Niederschlag (mm)
20.09.2002 4,9 mm
21.09.2002 13 mm
22.09.2002 1,2 mm
23.09.2002 30,9 mm
24.09.2002 31,8 mm
25.09.2002 7,7 mm
Aus der Abbildung 101 kann man erkennen, das es sich bei diesen beiden Zeitreihen um keine
stationären Reihen handelt, da sich der Mittelwert und die Varianz über die Zeit stark verändern. Aus
diesem Grund wird eine Differenzenbildung durchgeführt, bei der die ursprüngliche Datenreihe durch
sukzessive Differenzbildung benachbarter Datenwerte stationär gemacht wird. Diese Vorgangsweise
stellt einen Sondertyp von Filter dar, der sehr häufig eingesetzt wird, wenn die Originalreihe nicht
mittelwerts- und varianzkonstant ist.
183

4,0
3,5
3,0
2,5
2,0
1,5
25-SEP-2002 15:15:20
25-SEP-2002 04:00:20
24-SEP-2002 16:45:20
24-SEP-2002 05:30:20
23-SEP-2002 18:15:20
23-SEP-2002 07:00:20
22-SEP-2002 19:45:20
22-SEP-2002 08:30:20
21-SEP-2002 21:15:20
21-SEP-2002 10:00:20
20-SEP-2002 22:45:20
20-SEP-2002 11:30:20
20-SEP-2002 00:15:20
1,0
,5
0,0
Niederschlag (mm)
Abfluss (m3/s)
Abb. 102: Niederschlags- und Abflussmenge (20.09. – 25.09.2002) an der Station Mauthenereck
bzw. am Pegel Wernersdorf 1
Anhand der Abbildungen 103 bis 106 kann man erkennen, dass sich durch die Differenzenbildung
sowohl bei der Niederschlagsmenge als auch beim Abfluss eine stationäre oder zumindest schwach
stationäre Zeitreihe ergibt.
1,0
Niederschlag (mm)
,5
0,0
-,5
Konfidenzgrenzen
ACF
-1,0
1 3 5 7 9 11 13 15
2 4 6 8 10 12 14 16
Koeffizient
Lag Nummer
Transformation: Differenz (1)
Abb. 103: Autokorrelationsdiagramm (ACF) des Niederschlages
184

1,0
Niederschlag (mm)
,5
0,0
partieller ACF
-,5
-1,0
1 3 5 7 9 11 13 15
2 4 6 8 10 12 14 16
Konfidenzgrenzen
Koeffizient
Lag Nummer
Transformation: Differenz (1)
Abb. 104: Partielles Autokorrelationsdiagramm des Niederschlages
1,0
Abfluss (m3/s)
,5
0,0
-,5
Konfidenzgrenzen
ACF
-1,0
1 3 5 7 9 11 13 15
2 4 6 8 10 12 14 16
Koeffizient
Lag Nummer
Transformation: Differenz (1)
Abb. 105: Autokorrelationsdiagramm (ACF) des Abflusses
185

1,0
Abfluss (m3/s)
,5
0,0
partieller ACF
-,5
-1,0
1 3 5 7 9 11 13 15
2 4 6 8 10 12 14 16
Konfidenzgrenzen
Koeffizient
Lag Nummmer
Transformation: Differenz (1)
Abb. 106: Partielles Autokorrelationsdiagramm des Abflusses
Nun ist es möglich, den Zusammenhang zwischen den beiden Zeitreihen mittels
Kreuzkorrelationskoeffizient zu bestimmen, wobei für verschiedene zeitliche Verschiebungen (Lags)
die zugehörigen Korrelationskoeffizienten im Diagramm (Abb. 107) dargestellt sind. Aus diesem
Diagramm kann man ablesen, dass die höchste Korrelation bei einem Lag von 8 vorhanden ist. Dies
bedeutet, dass das Abflussgeschehen 8 Zeitpunkte bzw. 2 Stunden (da es sich um 15-minütige Daten
handelt) nach einem heftigeren Regen am deutlichsten zunimmt, dass es also bei stärkerem
anhaltendem Niederschlag erst mit einer zeitlichen Verzögerung zu einem verstärkten
Abflussgeschehen kommt.
Die Korrelation bei einer zeitlichen Verzögerung von 2 Stunden beträgt aber nur r 8 = 0,104. Aus
statistischer Sicht kann man daher festhalten, dass nur ein geringer Zusammenhang vorhanden ist.
Man kann anhand der Originaldaten auch erkennen, dass stärkere Regenereignisse, die jedoch nur
von geringer Dauer sind (siehe Abb. 102: 20.09. und 21.09.2002), sich gar nicht auf das
Abflussgeschehen auswirken. Aus diesem Grund wird auf die Thematik der Starkregenereignisse
auch nicht näher eingegangen. Erst heftigere Regenereignisse, die nachhaltiger sind, bewirken eine
Zunahme des Abflusses (siehe Abb. 102: 23.09. und 24.09.2002). Wenn also der Boden eine gewisse
Sättigung erreicht hat, kommt es bei länger anhaltendem Regen zu einem signifikanten Anstieg des
Oberflächenabflusses, wobei, wie bereits oben erwähnt, der Zusammenhang relativ schwach ist.
Auch bezüglich der zeitlichen Verschiebung ist anzumerken, dass die erwähnten 2 Stunden nur für
dieses spezielle Datenfenster Gültigkeit haben.
186

Kreuzkorrelation zw. Niederschlag und Abfluss
,5
,4
,3
,2
,1
,0
Kreuzkorrelation
-,1
-,2
-,3
-,4
-,5
-10
-6
-2
2
6
10
Konfidenzgrenzen
Koeffizient
Lag Nummer
Transformation: Differenz (1)
Abb. 107 :Kreuzkorrelationsdiagramm zwischen Niederschlag und Abfluss
Die zweite Periode stammt vom 6.10. bis 9.10.2000, wobei es pro Tag mehr als 5 Stunden geregnet
hat. In diesem Zusammenhang wird auf eine detaillierte Analyse der Autokorrelationsfunktion und der
partiellen Autokorrelationsfunktion verzichtet, da mit Hilfe der Differenzenbildung erster Ordnung die
Stationarität der Zeitreihen erreicht werden kann. Tabelle 29 beinhaltet die Tagesniederschläge, die
am 7.10.2000 sogar mehr als 35 mm (Starkregen) ausmachen. Eine genau Darstellung der
Niederschlags- und Abflussmengen kann der Abbildung 108 entnommen werden.
Aus der Abbildung 109 ist zu entnehmen, dass die maximale Korrelation bei einer zeitlichen
Verschiebung von 4 Einheiten (1 Stunde) bei r 4 = 0,169 liegt. Hier dürften die sehr stark anhaltenden
Niederschläge gegen Ende des 6.10. und Anfang des 7.10.2000 zu einem rascheren Anstieg des
Abflusses geführt haben. Generell ist die identifizierte maximale Korrelation auch wieder recht gering.
Der Zusammenhang zwischen dem Niederschlags- und Abflussgeschehen hängt daher sicherlich
noch von anderen, hier nicht näher bestimmbaren, Einflussgrößen ab.
Tab. 29: Tagesniederschlagswerte zwischen 6.10.2000 und 9.10.2000 an der Station Mauthnereck
Tag
Niederschlag (mm)
06. 10.2000 16,8 mm
07. 10.2000 35,7 mm
08. 10.2000 13,9 mm
09.10.2000 8,9 mm
187

3,0
Niederschlags- und Abflussmenge
2,5
2,0
1,5
1,0
,5
0,0
Niederschlag (mm)
Abfluss (m3/s)
09-OCT-2000 18:15:20
09-OCT-2000 07:00:20
08-OCT-2000 19:45:20
08-OCT-2000 08:30:20
07-OCT-2000 21:15:20
07-OCT-2000 10:00:20
06-OCT-2000 22:45:20
06-OCT-2000 11:30:20
06-OCT-2000 00:15:20
Abb. 108: Niederschlags- und Abflussmenge (06.10. – 09.10.2000) an der Station Mauthnereck bzw.
am Pegel Wernersdorf 1
Kreuzkorrelation zw. Niederschlag und Abfluss
,5
,4
,3
,2
,1
,0
Kreuzkorrelation
-,1
-,2
-,3
-,4
-,5
-7
-5
-3
-1
1
3
5
7
Konfidenzgrenzen
Koeffizient
Lag Number
Transformation: Differenz (1)
Abb. 109: Kreuzkorrelationsdiagramm zwischen Niederschlag und Abfluss
Die dritte Periode, die näher analysiert wurde, dauerte vom 27.12. bis 30.12.2000, wobei es pro Tag
188

mehr als 4,5 Stunden geregnet hat. Auch in diesem Zusammenhang wurde auf eine detaillierte
Analyse der Autokorrelationsfunktion der partiellen Autokorrelationsfunktion verzichtet, da mit Hilfe der
Differenzenbildung erster Ordnung die Stationarität der Zeitreihen erreicht werden konnte. Tabelle 30
beinhaltet die Tagesniederschläge, die eher gering ausgefallen sind. Eine genaue Darstellung der
Niederschlags- und Abflussmengen kann Abbildung 110 entnommen werden.
In der Abbildung 111 ist zu erkennen, dass die maximale Korrelation bei einer zeitlichen Verschiebung
von 7 Einheiten (1 Stunden 45 Minuten) bei r 7 = 0,15 liegt. Auch bei diesem Datenmaterial ist die
identifizierte Korrelation wieder recht gering.
Tab. 30: Tagesniederschlagswerte zwischen 27.12.2000 und 30.12.2000 an der Station Mauthnereck
Tag
Niederschlag (mm)
27. 12.2000 11,4 mm
28. 12.2000 10,2 mm
29. 12.2000 11,3 mm
30.12.2000 8,9 mm
1,2
Niederschlags- und Abflussmenge
1,0
,8
,6
,4
,2
0,0
Niederschlag (mm)
Abfluss (m3/s)
30-DEC-2000 18:15:20
30-DEC-2000 07:00:20
29-DEC-2000 19:45:20
29-DEC-2000 08:30:20
28-DEC-2000 21:15:20
28-DEC-2000 10:00:20
27-DEC-2000 22:45:20
27-DEC-2000 11:30:20
27-DEC-2000 00:15:20
Abb. 110: Niederschlags- und Abflussmenge (27.12. – 30.12.2000) an der Station Mauthnereck bzw.
am Pegel Wernersdorf 1
189

Kreuzkorrelation zw. Niederschlag und Abfluss
,5
,4
,3
,2
,1
,0
Kreuzkorrelation
-,1
-,2
-,3
-,4
-,5
-10
-6
-2
2
6
10
Konfidenzgrenzen
Koeffizient
Lag Nummer
Transformation : Differenz (1)
Abb. 111 :Kreuzkorrelationsdiagramm zwischen Niederschlag und Abfluss
5.9.1.4. ZUSAMMENFASSUNG
Aus den oben beschriebenen Analysen kann geschlossen werden, dass es im untersuchten
Einzugsgebiet der Weißen Sulm im Fall der untersuchten drei Niederschlagsereignisse nur einen
geringen zeitverzögerten Zusammenhang zwischen Niederschlags- und Abflussgeschehen gegeben
hat. Es muss allerdings erwähnt werden, dass nur längere anhaltende Regenereignisse überhaupt
eine Auswirkung auf den Oberflächenabfluss hatten. Kürzere heftige Niederschläge oder auch
singuläre Starkregenereignisse wirkten sich in diesem Fall gar nicht oder nur kaum auf den Abfluss
aus. Dieses Ergebnis aus einem spezifischen Einzugsgebiet mit einer spezifischen
Niederschlagsmessungs-/Abflusspegelkonstellation darf jedoch keinesfalls verallgemeinert werden.
Deutlich wird in jedem Fall, dass das Phänomen Oberflächenabfluss nicht nur vom unmittelbar zuvor
gefallenen Niederschlag, sondern auch von anderen Einflussgrößen abhängig ist. Mögliche weitere
Einflussgrößen können etwa der Sättigungsgrad des Bodens sowie die Bodenbeschaffenheit sein.
5.10. ABFLUSSMODELLIERUNG AUF BASIS DER ANWENDUNG
REGELTECHNISCHER METHODEN
Aus rein physikalischer Sicht kann man den Zusammenhang zwischen Niederschlag und Abfluss als
ein regeltechnisches Problem ansehen. Die Eingangsgröße in den Regelkreis ist hierbei der
Niederschlag, die Ausgangsgröße ist der Abfluss, repräsentiert als Pegel eines Flusses. Dieses
Verhalten steht in Analogie zur Regelungstechnik, wie sie in der Elektrotechnik angewandt wird und
190

wird in der Hydrologie allgemein als „Einheitsganglinien-Methode“ bezeichnet.
Speziell kommt es bei dieser Aktivität auf die Definition des regelungstechnischen Modells und
dessen Parameter an, wobei hier auch die Überlegung des Einsatzes von neuronalen Netzen
vielversprechend erscheint, die aus vergangenen Ereignissen lernen und mit dieser Information den
Abfluss voraussagen.
Ziel dieses Arbeitsschrittes war die Vorhersage von Hochwasserereignissen mit Hilfe von
Niederschlagsdaten, wobei das Modell soweit wie möglich flexibel sein soll, was die
Niederschlagsdaten betrifft. Diese können einerseits konventionelle Punktmessungen (Regenmesser)
oder Wetterradardaten (flächendeckende Messung) sein. Am Beispiel des Abflusses der Weißen
Sulm bei Wernersdorf wurde ein regeltechnisches Modell entwickelt, dessen Eingangsgröße der
Gebietsniederschlag ist (hergeleitet aus Punktmessungen oder Wetterradarmessung) und dessen
Ausgangsgröße der Abfluss ist. Mit Kenntnis von archivierten Messreihen wurde die
Übertragungsfunktion (Einheitsganglinie) bestimmt, welche auf beliebige (reale oder simulierte)
Niederschlagsereignisse angewendet werden kann.
5.10.1. DATENGRUNDLAGE
Für die Untersuchung wurden Abfluss- und Regenmesserdaten der Hydrographischen
Landesabteilung Steiermark ausgewertet. Bei den Daten handelt es sich um Textdateien, die für die
einzelnen Abfluss- und Niederschlagsmessstationen getrennt vorliegen. Die Abflussdateien geben
den Wasserdurchfluss an den jeweiligen Messstationen in Kubikmeter pro Sekunde an. Die Werte
liegen in 15-Minuten-Abständen vor. Über das Intervall wird der gemittelte Wert angegeben.
Die Regenmesserdaten sind so gegliedert, dass sie den gefallenen Niederschlag in Millimeter pro
15 Minuten angeben. Die Daten stammen aus Regenmessern die nach dem Wippenprinzip arbeiten.
Da es immer wieder vorkommt, dass Regenmesser ausfallen (z. B. aufgrund verstopfter
Auffangtrichter), müssen die Regenmesserdaten korrigiert werden. Diese Korrektur wurde bei den
vorliegenden Daten seitens der Hydrographischen Landesabteilung durchgeführt. Wird bei einer
Plausibilitätsprüfung erkannt, dass eine Regenmesserstation über einen längeren Zeitraum keinen
Niederschlag detektiert hat, obwohl benachbarte Stationen Regendaten aufweisen, wird für den
betreffenden Zeitraum der Niederschlagsverlauf der Nachbarstation auf die ausgefallene Station
übertragen. Dabei erfolgt keine zeitliche Korrektur. Es wird also nicht berücksichtigt, dass eine
herannahende Niederschlagsfront die Messstationen nicht notwendigerweise zur gleichen Zeit
erreicht.
Für die Abflussanalyse wurde der Durchfluss Q [m³/s] der Weißen Sulm an der Messstation
Wernersdorf I (ow3780) im Jahr 2000 herangezogen. Im Einzugsgebiet befinden sich zwei
Niederschlagsmesser, deren Daten für das Jahr 2000 verfügbar sind: Es handelt sich um die
Messstationen Mauthnereck (NL3727) und Schirchleralm (NL3720).
191

5.10.2. HYDROLOGISCHE PROZESSE
Für die Untersuchung wurde der hydrologische Kreislauf in folgende Teilprozesse unterteilt:
• Belastungsverteilung
• Belastungsaufteilung
• Abflusskonzentration
Diese Teilbereiche werden nun im Einzelnen erläutert und die für das Abflussmodell angewandten
Methoden beschrieben.
5.10.2.1. BELASTUNGSVERTEILUNG
In diesem Schritt wird aus den punktuellen Niederschlagsmessdaten der mittlere Gebietsniederschlag
abgeleitet. Bei advektiven Niederschlagsereignissen, bei denen das Niederschlagsfeld groß
gegenüber dem Einzugsgebiet ist, ist die Ableitung des Gebietsniederschlages in der Regel mit
weniger Unsicherheiten behaftet als bei Gewitterzellen mit kleiner Ausdehnung.
Die Belastungsaufteilung wurde als arithmetische Mittelbildung der beiden zur Verfügung stehenden
Stationen realisiert. Da keine detaillierten Kenntnisse über das Einzugsgebiet vorhanden waren,
konnte die gewichtete Mittelbildung (siehe Thiessen-Polygon-Verfahren) nicht angewendet werden.
Die daraus resultierenden Abweichungen dürfen aufgrund des flächenmäßig relativ kleinen
Einzugsgebietes A E = 34,664 km², und der ähnlichen Niederschlagsganglinien der beiden
Regenmessstationen, äußerst gering sein.
Eine Alternative zu diesem Verfahren stellt die Einbeziehung der Wetterradardaten dar. Der große
Vorteil eines Wetterradars ist der, dass das Wetterradar mit einer räumlichen Auflösung von 1 km x
1 km flächendeckende Niederschlagsmessungen durchführen kann. Der Nachteil ist eine verglichen
zu Regenmessern relativ große Messungenauigkeit. Diese kann jedoch mittels Kalibriermethoden
reduziert werden.
In diesem Abschnitt wird vorwiegend auf die Problematik der Abflussmodellierung eingegangen und
weniger auf Vor- und Nachteile der Wetterradarmessung. Daher und wegen der Kleinheit des
Einzugsgebiets wurden in den Auswertungen Daten von Niederschlagsmessern verwendet und keine
Wetterradarmessungen. Eine spätere Erweiterung oder Umstellung des Modells auf
Wetterradarmessungen ist jedoch mit wenig Aufwand möglich.
5.10.2.2. BELASTUNGSAUFTEILUNG
Aufgabe dieses Teilprozesses ist die Aufteilung der Niederschlagsintensität i N [mm/h] in einen direkt
abflusswirksamen Anteil, den Effektivniederschlag i eff [mm/h] und einen Verlustanteil i V [mm/h].
Das einfachste Belastungsaufteilungsverfahren geht von einem konstanten Verlustanteil aus. Dieser
bleibt unabhängig von Intensität und Dauer des Niederschlages gleich.
Die Berechnung des Verlustanteils erfolgt folgendermaßen:
• Subtraktion des Basisabflusses von der Abflussganglinie =>Direktabfluss.
192

• Berechnung des Abflussvolumens V QD [m³] von der Direktabflussganglinie.
• Ermittlung des Niederschlagsvolumens V N [m³] vom gesamten Einzugsgebiet.
• Die Differenz aus V N und V QD ergibt das Verlustvolumen V V [m³].
• Division von V V durch die Fläche des Einzugsgebiets A E [km²] ergibt die Verlusthöhe h V [mm] des
Niederschlags.
• Division von h V durch die Niederschlagsdauer T [h] ergibt den Verlustanteil i V [mm/h].
• Subtraktion des Verlustanteils i V von der Niederschlagsintensität i N ergibt den Effektivniederschlag
i eff [mm/h].
Gemäß diesem Belastungsaufteilungsverfahren werden Niederschlagsmengen die kleiner sind als i V
nicht abflusswirksam. Besonders bei Dauerniederschlägen mit niedrigen bis mäßigen
Niederschlagsraten liefert diese Methode schlechte Ergebnisse.
Eine andere Methode bezeichnet das Verhältnis Ψ zwischen dem Effektivniederschlag und
Gesamtniederschlag. Der Abflussbeiwert Ψ kann daher Werte von 0 bis 1 annehmen. Je höher dieser
Wert ist, desto weniger Wasser versickert. Der Abflussbeiwert hängt u.a. von der Vorberegnung, der
Vegetation, den Bodenverhältnissen, der Geologie, der Landnutzung, aber auch von der
Geländeneigung ab, und ist zeitlich variabel. Oft wird Ψ jedoch – wie auch bei dieser Untersuchung –
als konstant angenommen. D.h. ein durch Ψ bestimmter Prozentsatz des Niederschlages wird
abflusswirksam.
5.10.2.3. ABFLUSSKONZENTRATION
Bei den im Rahmen dieser Arbeit beschriebenen Abflussmodellen handelt es sich um hydrologische
Modelle. Im Gegensatz zu hydrodynamischen Modellen werden bei den angewandten Methoden die
Übertragungseigenschaften des Systems beschrieben jedoch die konkreten Wasserbewegungen
nicht mathematisch aufgelöst.
Bei den verwendeten hydrologischen Modellen handelt es sich um das Einheitsganglinienverfahren
und das Einzellinearspeichermodell. Die Modelle werden nun im einzelnen beschrieben.
EINHEITSGANGLINIENVERFAHREN
Mit dem Einheitsganglinienverfahren wird die effektive Niederschlagsganglinie in eine
Direktabflussganglinie übertragen. In Analogie zu regeltechnischen Systemen geht das Modell von
folgenden Annahmen aus:
• Ein Einheitsimpuls (Einheitsniederschlagsereignis) führt zu einer Impulsantwort (Einheitsganglinie
oder Impulsantwort).
• Tritt ein Vielfaches des Einheitsimpulses auf, so resultiert daraus das Vielfache der
Einheitsganglinie (Linearitätsprinzip).
• Treten mehrere Niederschlagsimpulse hintereinander auf, so werden die aus diesen Impulsen
resultierenden Impulsantworten addiert (Superpositionsprinzip).
Um die Einheitsganglinie zu erhalten, müsste nach diesem Verfahren lediglich die Impulsantwort auf
193

einen, in einem Zeitschritt fallenden, Effektivniederschlag betrachtet und auf einen Niederschlag von
einem Millimeter pro Stunde bezogen werden. Wegen der Speicherung des Niederschlages im Boden
verteilt sich der resultierende Abfluss jedoch auf eine längere Zeitdauer während der in der Regel
mehrere Niederschlagsimpulse auftreten. Deshalb erhält man praktisch nie die Einheitsganglinie,
sondern eine Direktabflussganglinie, die eine Überlagerung mehrerer, nacheinander auftretender und
mit dem jeweiligen Effektivniederschlag multiplizierter Einheitsganglinien darstellt.
Das resultierende Gleichungssystem hat folgende Form:
Q(1) = i(1)*T*e(1) (1)
Q(2) = i(2)*T*e(1) + i(1)*T*e(2)
Q(3) = i(3)*T*e(1) + i(2)*T*e(2) + i(1)*T*e(3)
Q(4) = i(4)*T*e(1) + i(3)*T*e(2) + i(2)*T*e(3) + i(1)*T*e(4)
…
Der Abfluss Q zum Zeitpunkt t = 1 hängt also von der Niederschlagsintensität i(t = 1), von der
Niederschlagsdauer T und von der Form der Einheitsganglinie zum Zeitpunkt t = 1 ab. Wie aus der
Gleichung ersichtlich, kommt es ab dem Zeitpunkt t = 2 zu einer Überlagerung der Impulsantworten.
Ist die Einheitsganglinie bekannt, kann über diese Gleichungen der Durchfluss eindeutig errechnet
werden. Ist der Durchfluss bekannt und die Einheitsganglinie zu berechnen, so werden die Ordinaten
der Einheitsganglinie sukzessive, beginnend mit der ersten bestimmt.
e(1) = Q(1) / [i(1)*T] (2)
e(2) = [Q(2) – i(2)*T*e(1)] / [i(1)*T]
…
In der Praxis müssen oft Hunderte Ordinatenwerte für die Einheitsganglinie errechnet werden. Die
exakte Lösung des Gleichungssystems (2) ist in der Regel nicht möglich. Die Werte müssen so
bestimmt werden, dass die Abweichungen zwischen der mit der Einheitsganglinie bestimmten und der
gemessenen Ganglinie minimal sind.
ERGEBNISSE
Das Einheitsganglinienverfahren wurde wie in obiger Beschreibung angewendet. Von einem
Niederschlagsereignis am 1.9.2000 wurden Niederschlags- und Direktabflussganglinie ausgewertet.
Die ermittelte Einheitsganglinie zeigt Abbildung 112.
194

Abb. 112: Einheitsganglinie der Weißen Sulm bei Wernersdorf I (ermittelt mit dem
Einheitsganglinienverfahren, Näherungslösung)
Wie zu erwarten war, konnte lediglich eine Näherungslösung ermittelt werden. Die Abweichungen
zwischen der gemessenen Ganglinie und der errechneten sind jedoch äußerst gering, wie die
Abbildung 113 zeigt.
Abb. 113: Errechnete (rot) und gemessene (blau) Direktabflussganglinie
Nun wird die Einheitsganglinie auf andere Niederschlagsereignisse angewandt und die Abweichungen
werden verglichen (siehe Abbildungen 114 bis 119)
195

Abb. 114: Vergleich von prognostizierter (rot) und gemessener (blau) Direktabflussganglinie
(25.6.2000)
Abb. 115: Vergleich von prognostizierter (rot) und gemessener (blau) Direktabflussganglinie
(29.3.2000)
196

Abb. 116: Vergleich von prognostizierter (rot) und gemessener (blau) Direktabflussganglinie
(12.5.2000)
Abb.117: Vergleich von prognostizierter (rot) und gemessener (blau) Direktabflussganglinie
(2.9.2000)
197

Abb.:118 Vergleich von prognostizierter (rot) und gemessener (blau) Direktabflussganglinie
(19.4.2000).
In Abbildung 118 wird eine deutliche Überschätzung des Abflusses zu Beginn des
Niederschlagsereignisses deutlich. Dies ist auf das verwendete Belastungsaufteilungverfahren
zurückzuführen, da der Abflussbeiwert als konstant angenommen wird.
Abb.:119 Vergleich von prognostizierter (rot) und gemessener (blau) Direktabflussganglinie
(1.10.2000).
In Abbildung 119 ist ersichtlich, dass der Abfluss nur sehr langsam zurückgeht. Darauf wird in
Abschnitt 5.10.3. noch näher eingegangen.
EINZELLINEARSPEICHERMODELL
Bei diesem Modell wird vereinfacht angenommen, dass sich das Einzugsgebiet wie ein Behälter
198

verhält, für den eine lineare Abhängigkeit zwischen Speicherung und Abfluss besteht.
S(t) = k Q A (t) (3)
mit
S(t)………...Speicherinhalt zur Zeit t
Q A (t)………Speicherabfluss zur Zeit t
k…………...Speicherkonstante
Die zeitliche Änderung des Speicherinhaltes ergibt sich ausschließlich aus der Differenz von
Speicherzufluss Q Z (t) und Speicherabfluss Q A (t)(Kontinuitätsgleichung).
Q Z (t) - Q A (t) = S(t)/dt (4)
Aus (3) und (4) erhält man folgende lineare Differentialgleichung erster Ordnung:
Q Z (t) = Q A (t) + (k dQ A (t))/dt (5)
Diese Differentialgleichung kann durch Multiplikation mit dem Faktor e t/k gelöst werden
e
t
k
dQA
⋅
dt
() t
1
+ ⋅ e
k
t
k
⋅Q
A
1
k
t
k
() t = ⋅ e ⋅Q
() t
Z
(6)
Die Anwendung der Produktregel ergibt:
d
dt
⎛
⎜
Q
⎝
A
( t)
⋅ e
t
k
⎞
⎟
=
⎠
1
⋅ e
k
t
k
⋅ Q
Z
() t
(7)
Durch Integration der beiden Seiten zwischen den Grenzen Q A (t 0 =0) und Q A (t) erhält man:
∫
Q ( t)
A
Q (0)
A
⎛
d⎜
Q
⎝
A
( t)
⋅ e
t
k
⎞
⎟
=
⎠
Die allgemeine Lösung dieser Gleichung lautet:
Q
A
( t)
= Q
A
(0) ⋅ e
t
−
k
Für Q A (0)=0 ergibt sich:
∫
t
∫
t
0
τ = 0
⎡1
⎢ e
⎣k
Q
Z
τ
k
⋅Q
Z
1
( τ ) e
k
⎤
( τ ) ⎥dτ
⎦
−(
t−τ
)
k
dτ
(8)
(9)
Q
A
( t)
=
∫
t
τ = 0
Q
Z
1
( τ ) e
k
−(
t−τ
)
k
dτ
(10)
Auf das Einzugsgebiet übertragen entspricht Q A (t) der Abflussganglinie am Entwässerungspunkt, und
199

Q Z (t) entspricht dem Gebietsniederschlag N(τ).
Der Gebietsniederschlag ist definiert als:
N(τ) = A E i(τ) (11)
A E ……Einzugsgebiet [km 2 ]
i(τ)……Intensität des Effektivniederschlages (während der Dauer τ gleich verteilt) [mm/h]
Gleichung 10 kann nun wie folgt geschrieben werden:
Q
A
wobei
1
e
k
( t)
=
−(
t−τ
)
k
∫
t
0
1
N(
τ ) e
k
= u(
t −τ
)
−(
t−τ
)
k
dτ
(12)
(13)
die Übertragungseigenschaften des Einzugsgebietes beschreibt.
Die Gleichung für den Abfluss lautet somit:
Q
t
A
)
0
( t)
= ∫ N(
τ ) ⋅u(
t −τ
dτ
(14)
ERGEBNISSE
Bei der Anwendung des Einzellinearspeichermodells ist es notwendig, wie aus Gleichung 11
ersichtlich, den Effektivniederschlag zu bestimmen.
Die dazu verwendete Methode ist das Abflussbeiwert-Verfahren (siehe Abschnitt 5.10.2.2). Für die
Ermittlung von Ψ wurde ausschließlich die Zeit zwischen Frühling und Anfang Herbst betrachtet, da
Fehlerquellen aufgrund von Bodenfrost und gefrorenem Niederschlag im Spätherbst und Winter
ausgeschlossen werden sollten.
Für Ψ wurde der Wert 0,08667 ermittelt. D.h. lediglich 8,667 % des Niederschlags sind direkt
abflusswirksam, was sicherlich auf die Vegetation im Einzugsgebiet (etwa 90 % der Fläche wird von
Wald hauptsächlich Nadelwald bedeckt) zurückzuführen ist.
Der Basisabfluss wurde als minimaler Abfluss am Ende einer längeren Trockenperiode in der
frostfreien Zeit ermittelt, und mit 0,30 m³/s bestimmt.
Die Speicherkonstante k wurde aus der Beziehung
k = (t 2 – t 1 )/(ln(Q A1 ) –ln(Q A2 )) (15)
für mehrere Ereignisse bestimmt. Dazu wurde die Trockenwetterganglinie (Rückgang des Abflusses
nach Ende eines Niederschlagsereignisses) betrachtet. Für k wurde der Wert 35 ermittelt.
200

Abb. 120: Vergleich von mit dem Einzellinearspeichermodell prognostizierter (rot) und gemessener
(blau) Direktabflussganglinie (Anfang September 2000).
Abb. 121: Vergleich von prognostizierter (rot) und gemessener (blau) Direktabflussganglinie (Anfang
Oktober 2000).
5.10.3. DISKUSSION DER ERGEBNISSE
5.10.3.1. ERGEBNISSE EINZELLINEARSPEICHER-MODELL
Mit dem Einzellinearspeicher-Modell kann der Zeitpunkt der Abflussmaxima gut vorhergesagt werden.
Durch Anwendung des Abflussbeiwert-Verfahrens, welches ein konstantes Verhältnis zwischen i eff
und i V annimmt, kommt es aber speziell bei beginnendem Niederschlag zu einer Überschätzung der
Abflussmenge. Durch Kenntnis der Vorberegnung kann dem begegnet werden (siehe 5.10.4). Die
Abbildungen 120 und 121 zeigen die Grenzen der Einzellinearspeicher-Modells auf: Die Abflusskurve
kann durch eine Exponentialfunktion nicht optimal dargestellt werden. Dazu müsste ein
Mehrfachspeichermodell mit mehreren unterschiedlichen Speicherkonstanten realisiert werden. Das
prognostizierte Gesamtabflussvolumen über einem längeren Zeitraum stimmt jedoch gut mit dem
tatsächlichen überein.
201

5.10.3.2. VERGLEICH DER ERGEBNISSE MIT DENEN DES EINHEITSGANGLINIEN-
VERFAHRENS
Bei der Prognose des Zeitpunktes der Abflussmaxima ist das Einzellinearspeichermodel dem
Einheitsganglinien-Verfahren in der Regel überlegen. Der Grund liegt darin, dass die
Einheitsganglinie, die mit letzterem Verfahren errechnet wurde, mehrere Maxima aufweist. Die
prognostizierte Rückgangskurve stimmt beim Einheitsganglinien-Verfahren jedoch besser mit der
tatsächlichen überein. Auch der Wert der Abflussmaxima kommt dem tatsächlichen näher als beim
Speichermodell.
Beide Modelle weisen jedoch zum Teil erhebliche Abweichungen bei der Prognose von
Abflussmaxima im Herbst des Jahres 2000 auf. Hier geht der Abfluss nicht mehr bis zum
angenommenen Basisabfluss von 0,30 m³/s zurück. Die Abbildungen 122 und 123 zeigen, dass es ab
Oktober 2000 zu einem signifikant erhöhten Abfluss gekommen ist, obwohl der Niederschlag in weit
geringerem Ausmaß zugenommen hat.
Annähernd
konstanter
Niederschlag von März
bis November
Abb. 122: Summierter Gebietsniederschlag der Jahres 2000 (Einzugsgebiet Wernersdorf I)
Erhöhter Abfluss von Oktober
bis November, bei annähern
gleichem Niederschlag
(vergleiche Abb. 122)
Abb. 123: Summierter Abfluss des Jahres 2000 (gemessen bei der Station Wernersdorf I)
5.10.4. AUSBLICK
202

Um die Modelle weiter zu verbessern ist es sinnvoll, den Abflussbeiwert nicht als konstant
anzunehmen, sondern als zeitlich variabel zu implementieren. Der Abflussbeiwert sollte mit der
Vorberegnung in der Form gekoppelt sein, dass nicht nur während eines Niederschlagsereignisses
die Infiltration berücksichtigt wird, sondern dass auch Niederschlagsereignisse der Vergangenheit je
nach Niederschlagsintensität und zeitlichem Abstand zum gerade betrachteten Ereignis in die
Berechnung eingehen. Damit könnten die beschriebenen Abweichungen speziell bei beginnendem
Niederschlag minimiert werden.
Die Einbeziehung von Wetterradardaten kann die Genauigkeit der Prognose besonders bei geringer
Regenmesserdichte weiter erhöhen, da die Niederschlagsereignisse mit einer höheren Auflösung
erfasst werden. Diese höhere Auflösung in Verbindung mit genaueren geographischen Daten
(Geländestruktur, Bodenbeschaffenheit, Vegetation,...) würde die Prognosen signifikant verbessern.
5.11. DETAILKALIBRIERUNG VON MODELLEN FÜR DIE BEREGNETEN
TESTFLÄCHEN
Die Kalibrations- und Inputparameter wurden einerseits im Spätherbst 2001 im Zuge der
Beregnungsversuche am Standort Kraus, andererseits im Rahmen der Beregnungsversuche im Juni
2002 an den Standorten Kraus und Wernersdorf erhoben.
Diese Untersuchungen umfassten in erster Linie die Erfassung der Saugspannung sowie des
Wassergehaltes in verschiedenen Beobachtungshorizonten sowie den Nachweis bzw. die Verfolgung
des Stofftransportes im Sickerwasser anhand eines künstlich aufgebrachten Tracers während der
Beregnungen.
Zum Zwecke der Erfassung des Wassergehaltes im Boden wurden neben den 3 TDR-Profilen des
Institutes für Lawinen- und Wildbachforschung am Standort Wernersdorf vom Institut für
Hydrogeologie und Geothermie zwei weitere Messprofile errichtet, an denen neben dem
Wassergehalt auch das Matrixpotential (Saugspannung) in drei Messtiefen (0,2 m, 0,5 m, 0,8 m)
gemessen wurde. In denselben Messtiefen wurden bei jedem Messprofil zusätzlich keramische
Saugkerzen zur Sickerwassergewinnung eingebaut. Diese beiden Messprofile wurden schon mehrere
Tage vor den Beregnungen zur Erfassung der natürlichen Bodenfeuchtigkeitsverhältnisse eingebaut.
Die kontinuierliche Datenerfassung dieser Messeinrichtungen wurde nach Beendigung der
Beregnungsversuche mehrere Wochen weitergeführt.
In der Holunderkultur am Standort Wernersdorf wurde ein Messprofil in der Fahrgasse zwischen den
Pflanzenreihen angelegt, das zweite Messprofil wurde in der Pflanzenreihe selbst installiert. Die
beiden Messstandorte unterschieden sich insofern voneinander, dass im Bereich der Fahrgasse eine
Dauerwiese vorliegt, die mehrmals in der Vegetationsperiode gemulcht wird; die Pflanzenreihe wird
dagegen in einer Breite von 2 m mit chemischen Mitteln vegetationsfrei gehalten. Durch diese
unterschiedliche Bewirtschaftungsform konnte man sich kleinräumig unterschiedliche
Infiltrationsbedingungen erwarten.
203

55
Ganglinien des Wassergehaltes (Vol.%) sowie der Tensiometerwerte (hPa) in verschiedenen
Horizonten - Holunderkultur: Fahrgasse
TDR_Fahrg: 0.2 m TDR_Fahrg. 0.5 m TDR_Fahrg. 0.8 m
Tens_Fahrg. 0.2 m Tens_Fahrg. 0.5 m Tens_Fahrg. 0.8 m
200
50
150
Wassergehalt [Vol.%]
45
40
100
50
0
Matrixpotential [hPa]
35
-50
30
-100
5.6.02 0:00 5.6.02 12:00 6.6.02 0:00 6.6.02 12:00 7.6.02 0:00 7.6.02 12:00 8.6.02 0:00 8.6.02 12:00 9.6.02 0:00
Abb. 124: Ganglinien des Wassergehaltes sowie der Tensiometerwerte in verschiedenen Horizonten
– Fahrgasse – Holunderkultur (Standort Wernersdorf)
50
48
46
Ganglinien des Wassergehaltes (Vol.%) sowie der Tensiometerwerte (hPa) in verschiedenen
Horizonten - Holunderkultur: Reihe
TDR_Reihe 0.2 m TDR_Reihe 0.5 m TDR_Reihe 0.8 m
Tens_Reihe 0.2 m Tens_Reihe 0.5 m Tens_Reihe 0.8 m
500
400
Wassergehalt [Vol.%]
44
42
40
38
36
300
200
100
Matrixpotential [hPa]
34
32
0
30
-100
5.6.02 0:00 5.6.02 12:00 6.6.02 0:00 6.6.02 12:00 7.6.02 0:00 7.6.02 12:00 8.6.02 0:00 8.6.02 12:00 9.6.02 0:00
Abb. 125: Ganglinien des Wassergehaltes sowie der Tensiometerwerte in verschiedenen Horizonten
– Pflanzenreihe – Holunderkultur (Standort Wernersdorf)
In den Abbildungen 124 und 125 sind die Ganglinien des Wassergehalts sowie die Tensiometerwerte
204

der unterschiedlichen Messhorizonte für die Fahrgasse sowie für die Pflanzenreihe der Holunderkultur
am Standort Wernersdorf graphisch dargestellt.
Ein Vergleich der beiden Abbildungen zeigt, dass sich der Einfluss der Beregnungen in
unterschiedlicher Form auf die beiden Messprofile auswirkte. Die erste Beregnung am 6.6.2002 wirkte
sich in der Fahrgasse im Vergleich zur Pflanzenreihe in der TDR-Messung in einem deutlich
geringeren Anstieg der Wassergehalte aus. Die Wassergehalte in der Fahrgasse stiegen von etwa
37 Vol.% auf lediglich 42 Vol.% an, wogegen in der Pflanzenreihe ein Anstieg von etwa 31 Vol.% auf
nahezu 48 Vol.% verzeichnet werden konnte. Erst beim zweiten und dritten Dauerregenversuch hat
der Boden im Bereich der Fahrgasse mehr Wasser aufgenommen, absolut gesehen wies jedoch der
Boden in der Pflanzenreihe deutlich geringere Wassergehalte auf, obwohl die beiden Messprofile
lediglich 2 m voneinander entfernt waren. Dieser Unterschied dürfte auf den Umstand zurückzuführen
sein, dass der Boden im Bereich der Fahrgasse durch Arbeitsmaschinen verdichtet wurde und somit
wenigstens in den obersten Bodenschichten ein anderes Sickerverhalten aufwies. Die
Tensiometerwerte in der Pflanzenreihe zeigten demnach, dass der Boden in diesem Bereich mehr
Wasser aufnehmen konnte, als in der Fahrgasse.
In beiden Abbildungen zeigt sich, dass die Tensiometer auf hydraulische Veränderungen im Boden
wesentlich rascher reagierten als die TDR-Sonden. Die beiden Tensiometer in der Pflanzenreihe in
0,5 und 0,8 m Tiefe erreichten relativ rasch schon am ersten Tag einen Sättigungsbereich, der sich im
Verlaufe der weiteren Beregnungen nicht mehr änderte. Das Tensiometer in der Fahrgasse in einer
Tiefe von 0,5 m erholte sich jeweils in den Beregnungspausen ähnlich wie die Tensiometer im
obersten Bodenhorizont. Die TDR-Sonden in größerer Tiefe in der Fahrgasse zeigten aufgrund ihres
Absinkens unter den Wert 0 einen Überstau an. Dies erscheint durchaus möglich, da bei den
Einbauarbeiten der Messsonden ausgesprochen dichte Lagerungsbedingungen in den tiefen
Horizonten beobachtet werden konnten.
Die absolute Feuchtezunahme betrug in der Pflanzenreihe ca. 18 Vol% und in der Fahrgasse
ca. 14 Vol%. Beide Werte sind als gering anzusehen, woraus man ableiten kann, dass das zur
Verfügung stehende Speichervolumen bei weitem nicht ausgenützt wurde. Dies erklärt auch, dass bei
den Dauerberegnungsversuchen über drei Tage das gesamte Beregnungswasser vom Boden
aufgenommen werden konnte.
Zum Zwecke der Verfolgung des Stofftransportes in den Untergrund wurde eine Stunde nach Beginn
des ersten Dauerberegnungsversuches abgereichertes Deuteriumoxyd (D 2 O) als künstlicher Tracer
auf die Beregnungsfläche aufgebracht. Das Deuteriumoxyd (2,2 l) wurde in 900 l Wasser aufgelöst
und in der Zeit von 12:06 bis 12:25, nach einer kurzen Vorbefeuchtung des Bodens, über die
Dauerberegnungsanlage gleichmäßig auf die Beregnungsfläche verteilt.
Mit dem Wissen aus vorangegangenen Dauerberegnungen, dass das gesamte Beregnungswasser in
den Boden einsickert, konnte man sich durch die Traceraufbringung eine deutliche Erhöhung des
natürlichen Deuteriumgehaltes des Sickerwassers erwarten. Über die Probennahme in
unterschiedlichen Horizonten wurde versucht, die Tieferverlagerung der Wasserfront zeitlich zu
verfolgen.
205

Um die natürliche Deuteriumbelastung des Sickerwassers zu erfahren, wurde schon mehrere Tage
vor Beginn der Beregnungsversuche eine Blindprobennahme in den unterschiedlichen Messtiefen
vorgenommen; ebenso wurde der natürliche Deuteriumgehalt des Beregnungswassers bestimmt.
In Abb. 126 sind die Ganglinien der Tensiometerwerte als Maß der Saugspannung in
unterschiedlichen Messtiefen im Vergleich zu den Deuteriumgehalten aus denselben Messtiefen aus
dem Bereich der Fahrgasse graphisch dargestellt. Die Tensiometer in allen Tiefenhorizonten (0,2 m,
0,5 m und 0,8 m) zeigten relativ rasch nach Beregnungsbeginn eine starke Reaktion in Form einer
markanten Abnahme der Saugspannungen. In den Beregnungspausen erholten sich die
Saugspannungen wieder einheitlich und zeigten jeweils nach Beginn des zweiten und dritten
Beregnungsversuches aufgrund der Vorbefeuchtung eine dementsprechend abgeschwächte, aber
doch deutliche Reaktion auf die Aufbringung der Niederschläge. In den beiden oberen
Bodenhorizonten konnte der Tracer erst einen Tag nach der Aufbringung nachgewiesen werden,
wobei angeführt werden muss, dass aufgrund der Probenahmemöglichkeiten das erste Auftreten des
Tracers in diesen beiden Horizonten zeitlich nicht festgelegt werden konnte. Der erste positive
Tracernachweis am 6.6.2002 zeigte jedoch einen deutlichen Konzentrationsunterschied in
Abhängigkeit der Tiefe der Probennahme.
200
Ganglinie der Tensiometerwerte (hPa) und der Deuteriumkonzentrationen in verschiedenen
Horizonten _ Holunderkultur: Fahrgasse
-45
-47
150
-49
-51
Matrixpotential [hPa]
100
50
-53
-55
-57
-59
Deuterium [‰]
0
-61
-63
-50
-65
4.6.02 0:00 5.6.02 0:00 6.6.02 0:00 7.6.02 0:00 8.6.02 0:00 9.6.02 0:00 10.6.02 0:00 11.6.02 0:00
Tens. Fahrgasse 0.8 m Tens. Fahrgasse 0.5 m Tens. Fahrgasse 0.2 m Deuterium 0.2 m
Deuterium 0.5 m Deuterium 0.8 m Einspeisung
Abb. 126: Ganglinien der Tensiometerwerte im Vergleich zu den Deuteriumkonzentrationen in
verschiedenen Messtiefen – Holunderkultur – Fahrgasse (Standort Wernersdorf)
Das Deuteriumkonzentrationsmaximum in 0,2 m Tiefe wurde am 7.6.2002 erreicht, im Anschluss
daran nahmen die Konzentrationen in dieser Tiefe aufgrund der Verdünnung durch das in der Folge
geringer deuteriumbelastete Beregnungswasser relativ rasch ab. Die Deuteriumganglinie in 0,5 m
Tiefe zeigte im Vergleich zur obersten Bodenschicht einen deutlich zeitverschobenen Anstieg,
aufgrund der Deuteriumnachlieferung aus dem obersten Bodenhorizont blieben die
206

Deuteriumkonzentrationen über einen längeren Zeitraum relativ hoch. Die Deuteriumganglinie der
Beobachtungstiefe 0,8 m zeigte einen völlig anderen Verlauf. Das Absinken der
Deuteriumkonzentrationen ab dem 6.6.2002 ist mit größter Wahrscheinlichkeit auf das Abfließen
länger gespeicherten Wassers zurückzuführen, das durch die Auflast der Beregnungen
hinuntergedrückt wurde. Der weitere Verlauf dieser Ganglinie zeigt, dass zumindest bis 11.6. 2002
das Beregnungswasser der drei Beregnungen die Tiefe von 0,8 m noch nicht erreicht hatte. Erst ab
dem 12.6.2002 konnte in dieser Tiefe ein leichter Anstieg der Deuteriumkonzentrationen festgestellt
werden.
Das Messprofil in der Pflanzenreihe (Abb. 127) zeigte hinsichtlich des Stofftransportes in der obersten
Bodenschicht ein ebenso rasches Ansteigen der Deuteriumkonzentrationen wie es in der Fahrgasse
beobachtet werden konnte, die Konzentrationen in 0,2 m Tiefe blieben jedoch während der gesamten
Versuchsdauer in dieser Messtiefe gleich hoch. Die Tiefenverlagerung des Tracers im Bereich dieses
Messprofiles erfolgte wesentlich langsamer, was aus dem sehr langsamen und verzögerten Anstieg in
der Tiefe von 0,5 m abzulesen ist. Wie in der Fahrgasse konnte das Deuterium in der Tiefe von 0,8 m
erst nach Beendigung der Beregnungsversuche ab 18.6. 2002 in geringsten Konzentrationen
nachgewiesen werden.
Ganglinie der Tensiometerwerte (hPa)und der Deuteriumkonzentrationen in verschiedenen
Horizonten - Holunderkultur: Reihe
-35
170
-40
Matrixpotential [hPa]
120
70
20
-45
-50
-55
Deuterium [‰]
-30
-60
-80
-65
4.6.02 0:00 5.6.02 0:00 6.6.02 0:00 7.6.02 0:00 8.6.02 0:00 9.6.02 0:00 10.6.02 0:00 11.6.02 0:00
Tens. Reihe 0.8 m Tens. Reihe 0.5 m Tens. Reihe 0.2 m Deuterium 0.2 m
Deuterium 0.5 m Deuterium 0.8 m Einspeisung
Abb. 127: Ganglinien der Tensiometerwerte im Vergleich zu den Deuteriumkonzentrationen in
verschiedenen Messtiefen – Holunderkultur – Fahrgasse (Standort Wernersdorf)
Der Vergleich der Saugspannungen in unterschiedlichen Messtiefen mit dem tatsächlichen
Stofftransport, wie dieser durch die Tracerverfolgung nachgewiesen werden konnte, zeigte an beiden
Messprofilen eindrucksvoll, dass sich durch die Beregnungen die hydraulischen Bedingungen in allen
Messtiefen sehr rasch und deutlich ändern, dass aber der Stofftransport bzw. die Tiefenverlagerung
der Wasserfront relativ langsam vor sich geht. Man kann daher nicht davon ausgehen, dass rasche
207

Änderungen der Saugspannungen bzw. der Wassergehalte im Boden in allen Tiefen unmittelbar mit
dem Abfluss des Beregnungswassers in Zusammenhang stehen. Diese Versuche haben weiters
gezeigt, dass die untersuchten Böden aufgrund ihrer Beschaffenheit durchaus in der Lage sind, die im
Rahmen der Dauerberegnungen aufgebrachten Wassermengen aufzunehmen.
Im Bereich der Dauerwiese am Standort Kraus wurden ebenfalls Saugkerzen in unterschiedlichen
Horizonten (0,15 m, 0,35 m und 0,45 m) zum Zwecke der Sickerwasserprobennahme eingebaut. Etwa
eine Stunde nach Beregnungsbeginn der ersten Dauerberegnung wurde auch an diesem Standort
abgereichertes Deuteriumoxyd als Tracer gleichmäßig auf die Beregnungsfläche aufgebracht.
Wie Abbildung 128 entnommen werden kann, konnte der Tracer etwa 5 Stunden nach der
Aufbringung noch in keiner Messtiefe nachgewiesen werden. Der erste positive Tracernachweis
konnte erst am nächsten Tag vor Beginn der zweiten Beregnung festgestellt werden. Innerhalb einer
Zeitspanne von 5 bis 18 Stunden nach der Aufbringung hatte sich der Tracer in eine Tiefe von 0,35 m
verlagert. Das Konzentrationsmaximum in der obersten Bodenschicht (0,15 m) war etwa nach 30
Stunden erreicht, im Anschluss daran nahmen die Deuteriumkonzentrationen sehr rasch ab. In der
Beprobungstiefe von 0,35 m konnte ein um etwa 12 Stunden zeitversetzter Peak des Tracers
nachgewiesen werden. In der Tiefe von 0,45 m war das Deuterium erst 30 Stunden nach der
Aufbringung erstmals nachzuweisen, das Konzentrationsmaximum wurde erst etwa 3 Tage nach der
Einspeisung erreicht.
Aufgrund des Kurvenverlaufs der Deuteriumganglinien kann man auf homogene Bodenverhältnisse im
Bereich des Messprofils schließen, die Ganglinien zeigen einen parallelen gleichmäßigen Verlauf in
deutlicher Abhängigkeit von der Messtiefe. Durch den Einsatz des Markierungsstoffes konnte eine
gleichmäßige Tiefenverlagerung des Sickerwassers von etwa 10 cm/Tag ermittelt werden.
Auch am Beispiel dieser Untersuchungen zeigte sich, dass aufgrund der Bodenbeschaffenheit der
Boden an diesem Standort geeignet ist, die im Rahmen der Dauerberegnungen aufgebrachten
Wassermengen aufzunehmen.
Während der Beregnungen der Dauerwiese am Standort Kraus konnte beobachtet werden, dass nach
etwa zwei Tagen der Beregnung einige Meter unterhalb der Beregnungsfläche an einem
Geländeknick an der Oberkante des Grundgebirges diffus geringe Sickerwassermengen austraten.
Diese Sickerwasseraustritte waren jedoch quantitativ nicht erfassbar, wurden aber hinsichtlich ihres
Deuteriumgehaltes beprobt. Unmittelbar nach Beendigung der Beregnungen versiegten diese
Wasseraustritte wieder. Während der Beregnungsversuche konnte in den wenigen Einzelproben
dieses Wassers keinerlei Spuren des eingespeisten Deuteriums nachgewiesen werden. Das Auftreten
dieser Sickerwässer unterhalb der Beregnungsfläche zeigt jedoch, dass anscheinend bei einem
bestimmten Maß der Sättigung es zu einem Abfluss von Sickerwasser an die Oberfläche unter
bestimmten hydrogeologischen Rahmenbedingungen kommen kann.
208

Ganglinie der Deuteriumgehalte in unterschiedlichen Beprobungstiefen - Standort Kraus
-5
-15
Deuterium
Einspeisun
g
-25
Deuterium [ ‰]
-35
-45
-55
-65
-75
-85
9.6.02 0:00 11.6.02 0:00 13.6.02 0:00 15.6.02 0:00 17.6.02 0:00 19.6.02 0:00
K_015 K_035 K_045 Hang Einspeisung
Abb. 128: Ganglinien der Deuteriumkonzentrationen in unterschiedlichen Beobachtungstiefen auf der
Dauerwiese (Standort Kraus)
5.12. ZUSAMMENFASSENDE BEURTEILUNG DER AUSWIRKUNGEN VON
DAUERNIEDERSCHLÄGEN AUF DIE HOCHWASSERENTSTEHUNG
Zum Zweck der Kenntnis der Auswirkungen von Dauerniederschlägen auf die Hochwasserentstehung
wurden zahlreiche Beregnungsversuche an zwei repräsentativen Standort im Einzugsgebiet der
Weißen Sulm durchgeführt. Als Versuchsstandorte wurden solche Flächen ausgewählt, von denen
man annehmen konnte, dass bei dementsprechenden Niederschlägen hinsichtlich der
Hochwasserentstehung ein Gefahrenpotential ausgehen könnte.
Während der Beregnungen wurde durch den Einbau von Messeinrichtungen der Oberflächenabfluss
von den Beregnungsflächen gemessen.
Begleitend zu den Niederschlagssimulationen wurden an beiden Versuchsstandorten die
bodenphysikalischen Parameter zur Charakterisierung der beregneten Böden erhoben. Während der
Beregnungsversuche wurden an verschiedenen Messprofilen die Infiltrationsvorgänge mittels TDR-
Sonden und Tensiometersonden beobachtet. Zur Verfolgung des Stofftransportes im Boden wurde ein
künstlicher Tracer während der Beregnungen aufgebracht.
Schon nach den ersten Dauerregenversuchen am Standort unter Dauerwiese konnte beobachtet
werden, dass trotz hoher aufgebrachter Dauerniederschlagsmengen, es an diesem Standort zu
keinem Oberflächenabfluss kam. Um die Belastbarkeit der Böden zusätzlich zu testen, wurden im
Anschluss an die Dauerberegnungen Starkregenversuche durchgeführt. Die im Jahr 2001
begonnenen Beregnungsversuche wurden an zwei Standorten im Jahr 2002 fortgesetzt, wobei
209

einerseits eine Dauergrünlandfläche, andererseits eine Fläche in einer Holunderkultur beregnet
wurde.
Bei keinem Dauerberegnungsversuch an den beiden Standorten konnte ein Oberflächenabfluss
nachgewiesen werden. Ansätze eines Oberflächenabflusses, der jedoch messtechnisch nicht erfasst
werden konnte, zeigten sich am Standort Wernersdorf im Bereich der Holunderkultur.
Sämtliche Auswertungen hinsichtlich der Infiltration des Wassers in den Untergrund zeigten, dass die
im Rahmen der Dauerberegnungen aufgebrachten Wassermengen von den jeweiligen Böden
aufgenommen werden konnten. Die Untersuchungen zeigten weiters, dass der Boden unter
Dauergrünland am Standort Kraus besser dränfähig ist, als der Boden im Bereich der Holunderkultur.
Im Rahmen einer statistischen Auswertung wurden natürliche Dauerniederschlagsereignisse mit
Abflussereignissen verglichen. Diese Untersuchungen zeigten, dass es im untersuchten
Einzugsgebiet bei drei analysierten Ereignissen nur einen geringen zeitverzögerten Zusammenhang
zwischen Niederschlags- und Abflussgeschehen gab. Nur länger anhaltende Regenereignisse hatten
überhaupt eine signifikante Auswirkung auf den Oberflächenabfluss. Kürzere heftige Niederschläge
oder auch singuläre Starkregenereignisse wirkten sich gar nicht oder nur kaum auf den Abfluss aus.
Das Phänomen Oberflächenabfluss muss daher unter Einbeziehung weiterer Einflussgrößen wie etwa
der Vorbefeuchtung des Bodens analysiert werden.
Die statistische Auswertung zeigte, dass Dauerniederschlagsereignisse aus den Beobachtungsjahren
2000 – 2002 im untersuchten Einzugsgebiet praktisch nicht dazu beigetragen haben,
Hochwasserereignisse entstehen zu lassen. Dieses Ergebnis konnte durch die Durchführung der
Dauerberegnungsversuche und die begleitenden Untersuchungen durch das gesammelte
Datenmaterial begründet werden.
210

6. ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK
Das Projekt PRERISK bestand aus zwei Modulen, die sich mit den für Österreich besonders
relevanten und in der jüngsten Zeit immer mehr in Vordergrund getretenen Prozessen „Muren“ und
„Hochwasser“ befassten.
Unbestritten ist, dass nur ein disziplinenübergreifender wissenschaftlicher Ansatz die
Voraussetzungen dafür schaffen kann, Risiken im Zusammenhang mit Naturgefahren effektiver als
bisher begegnen zu können. Aufgrund des interdisziplinären Aufgabenfeldes ergeben sich zahlreiche
Transferwirkungen zwischen den beteiligten wissenschaftlichen Disziplinen, die sowohl methodische
als auch technologische Aspekte umfassen. Im Rahmen des Projekts PRERISK stand die
Verknüpfung des breiten Kompetenzspektrums an den verschiedenen Instituten von JOANNEUM
RESEARCH im Mittelpunkt, um so das bestehende Synergiepotenzial in der Datenerfassung, der
Datenaufbereitung und -analyse sowie der Datenintegration und Modellierung exemplarisch zu
demonstrieren und zu nutzen.
Eine realistische Modellierung und verlässliche Prognose von Schadereignissen basiert in jedem Fall
auf exakten raumbezogenen Umweltdaten. Im Bereich der Datenerfassung haben beispielsweise
viele Anwender von Fernerkundungsdaten jahrelang auf Produkte, wie sie die neue Generation der
hochauflösenden Satelliten nun liefert, gewartet. Folglich sind die Auswertung und die
Ergebnisverwertung dieser Daten ein wesentlicher Faktor für darauf basierende Innovationen. Die
semiautomatische Ableitung von Landnutzungsparametern aus derartigen Daten wurde mittlerweile
zu einem zentralen Forschungsgegenstand. Für die Ausarbeitung einer umfassenden Methodik und
die Entwicklung der notwendigen Algorithmen sind zwar noch komplexe Zusammenhänge zu lösen;
die ersten Ansätze im Projekt zeigten jedoch vielversprechende Ergebnisse und werden in die
Weiterentwicklung dieses Forschungsgebietes einfließen.
Ähnliches gilt für Anwendungen von Wetterradardaten. Die Gründe für die zunehmende Bedeutung
sind hier vor allem der höhere technische Standard der neuen Anlagen und die auch in die
Wetterradartechnik einfließende Computer- und Netzwerktechnologie. So ist es nun möglich,
Wetterradardaten online oder offline in hoher Qualität und sehr guter räumlicher und zeitlicher
Auflösung einem großen Nutzerkreis zugänglich zu machen. Die vorliegenden Ergebnisse stellen eine
gute Basis für weitere Entwicklungen dar, die in vielen Anwendungen ihren Niederschlag finden
können. Die Realisierung von Abflussmodellen in Kombination mit Niederschlagsmessung mittels
Wetterradar ist eine Lösung, die für die Hydrographischen Dienste der Länder von großem Interesse
ist. Eine weitere Umsetzung ist die Einbindung entsprechender Modelle in
Naturgefahrenwarnsysteme, wie sie national und international in zunehmendem Maße und steigender
technischer Komplexität eingerichtet werden.
Die erarbeiteten methodischen Ergebnisse der durchgeführten geophysikalischen Untersuchungen
werden verstärkt bei Projekten der Auftragsforschung sowohl in der Planung, vor allem jedoch in der
direkten Durchführung einfließen. Dies bedeutet, dass einerseits Auftragsforschungsprojekte
insbesondere der Ingenieurgeophysik in Zukunft gezielter geplant und sowohl fachlich als auch
wirtschaftlich besser abgeschätzt werden können und andererseits die Durchführung von
211

Feldmessungen und der Datenverarbeitung optimiert werden kann.
Aus Anlass der Hochwasserereignisse im Sommer 2002 in weiten Teilen Österreichs sind zahlreiche
Diskussionen in Zusammenhang mit der Prognose derartiger Ereignisse geführt worden. Es ist erst
zum Teil bekannt, unter welchen Rahmenbedingungen solche Hochwasserereignisse in ihren
Einzugsgebieten entstehen. Die Untersuchungen im Rahmen des Projektes PRERISK haben gezeigt,
dass Hochwasserabflussereignisse neben der Art und Intensität des Niederschlages wesentlich von
den Bedingungen wie etwa der Wassersättigung des Bodens abhängen. Um Kenntnis zu erlangen, ab
welcher Ausgangssituation man bei eintreffenden ergiebigen Niederschlägen man mit
Hochwasserereignissen rechnen kann und muss, ist im Sinne einer Prognose bzw. einer
Frühwarnung daher ein Untersuchungsprogramm in Ausarbeitung, in dem Typuseinzugsgebiete unter
diesem Gesichtspunkt untersucht werden sollen.
Hinsichtlich der im Zusammenhang mit den Beregnungsversuchen erzielten Ergebnisse ist besonders
hervorzuheben, dass erstmals bei derartigen Versuchen zur Erfassung der Infiltrationsvorgänge
neben der kontinuierlichen Registrierung der Bodenfeuchte und der Wasserspannung der künstliche
Tracer Deuterium eingesetzt wurde. Durch diese Markierung des Beregnungswassers konnte neben
den hydraulischen Änderungen in der Bodenzone als Folge der Beregnungen auch der Stofftransport
des Beregnungswassers nachgewiesen werden. Das Institut für Wildbach- und Lawinenforschung des
Bundesamtes und Forschungszentrums für Wald in Innsbruck sieht diese Ergebnisse als wertvolle
Ergänzung der bisherigen Untersuchungsmethodik an und beabsichtigt, in Zukunft die in vielen Fällen
erfolgreich angewandte und erprobte Standardmethodik der Beregnungen mit diesen Untersuchungen
zu erweitern. Diesbezügliche Gespräche über eine zukünftige intensivierte Zusammenarbeit von
JOANNEUM RESEARCH mit dem Institut für Wildbach- und Lawinenforschung fanden Mitte
Dezember 2002 in Wien statt.
Die im Rahmen des Moduls Hochwasser durchgeführten Untersuchungen und Ergebnisse stellen auf
alle Fälle einen Beitrag zum Verständnis der Hochwasserentstehung dar und sollen einen Anstoß für
weiterführende Untersuchungen geben. Potentielle Nutzer sind auf Grund der gesetzlichen
Rahmenbedingungen bzw. Zuständigkeiten in erster Linie im öffentlichen Bereich zu finden (Bund,
Länder, Gemeinden). Auch die Versicherungswirtschaft ist jedoch in zunehmendem Maße an der
Entwicklung von Prognose- und Vorwarnsystemen interessiert, um Beurteilungen in Hinblick auf
verschiedene Entwicklungsszenarien durchführen zu können.
Die im Rahmen des Projekts PRERISK erarbeiteten Grundlagen für Vorhersage- und Warnsysteme
können die Arbeit von Überwachungs-, Warn- oder Unterhaltsdiensten massiv erleichtern. Vor allem
permanente Überwachungsaufgaben können automatisiert werden. Angesprochen sind Wetterdienste
sowie Überwachungsdienste in den Bereichen Verkehr, Schutz und Rettung, Energie,
Wasserwirtschaft, Tourismus, Sport oder Landwirtschaft.
Eine erste konkrete Umsetzung der im Rahmen von PRERISK aufgebauten Expertise erfolgt im
Bereich der Steiermärkischen Landesverwaltung. Für die Abteilung für Katastrophenschutz und
Landesverteidigung wurde ein Konzept für die Installierung eines landesweiten Naturgefahren-
Warnsystems erarbeitet. Dieses Konzept soll in nationale und internationale Programme mit ähnlichen
212

Zielsetzungen eingebunden werden.
Nicht zuletzt weisen auch die aktuellen europäischen Forschungsprogramme der Thematik
Naturgefahren – und hier insbesondere den Aspekten der Gefahrenprognose und des
Risikomanagements – wie bereits in den abgeschlossenen Rahmenprogrammen einen hohen
Stellenwert zu. Die Präsenz von JOANNEUM RESEARCH in der internationalen
Forschungslandschaft wird zu einem nicht unerheblichen Anteil durch die Beteiligung an
Forschungskonsortien in diesem Themenbereich gewährleistet.
213

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