Vergleichende - Friedrich-Schiller-Universität Jena

1. Einleitung 10
Im Gegensatz zu den lumped Modellen wird bei den distributiven Modellen die räumliche
Heterogenität des Einzugsgebiets berücksichtigt. Dabei werden in sich geschlossene, relativ
homogene Teilräume ausgewiesen, getrennt modelliert und anschließend verknüpft (LEAVESLEY
& STANNARD 1990). Die räumliche Diskretisierung der Systemparameter und Prozesse ermöglicht
einerseits eine realistischere Darstellung der natürlichen Gegebenheiten, erfordert aber
andererseits die Verwaltung und Analyse enormer Datenmengen und erhöht den Rechenaufwand
erheblich (STUART & STOCKS 1993). Beispiele für ereignisbezogene distributive Modelle sind
ANSWERS (BEASLEY & HUGGINS 1981), FESHM (ROSS et al. 1979) und KINEROS
(WOOLHISER et al. 1990).
Diese beiden Klassifizierungsmöglichkeiten werden in den Modelltypisierungen von WOOD &
O’CONNELL (1985) sowie REFSGAARD & KNUDSEN (1996) zusammengeführt. Ihre Gliederungen
berücksichtigen sowohl die Art der Prozessbeschreibung als auch die räumliche Diskretisierung.
Sie unterscheiden:
• distributive, physikalisch basierte Modelle,
• lumped konzeptionelle Modelle und
• empirische black-box Modelle.
Nach WOOD & O’CONNELL (1985) beschreiben die distributiven, physikalisch basierten Modelle
den Abfluss auf der Landoberfläche und durch die ungesättigte und gesättigte Bodenzone, wobei
eine drei-dimensionale Rasterdarstellung (bzw. bei semidistributiven Modellen eine
Repräsentation durch Teileinzugsgebiete) des Einzugsgebietssystems verwendet wird. Dagegen
beschreiben die lumped konzeptionellen Modelle die einzelnen Teilprozesse des Niederschlag-
Abflussprozesses vereinfacht. Über einfache Bilanzierungsverfahren wird eine Massenbilanz zwischen
Ein- und Ausgaben und den verschiedenen miteinander verknüpften Speichern
gewährleistet. Die black-box Modelle wiederum betrachten lediglich die Beziehung zwischen dem
Niederschlag als Eingabe und dem Abfluss als Ausgabe ohne die internen Mechanismen zu
beschreiben.
Im folgenden sollen die kontroversen Meinungen über die Stärken und Schwächen der
distributiven, physikalisch basierten Modelle und der lumped konzeptionellen Modelle dargestellt
werden.
Die Ergebnisse vergleichender Untersuchungen (BEVEN 1989, BINLEY & BEVEN 1992, DRAYTON
et al. 1992, GRAYSON et al. 1992a, b) zeigen, dass komplexe Modelle Probleme, wie
Überparametrisierung und hohe Datenanforderung, aufweisen.
Dagegen unterstreichen BEASLEY (1986) und NEUMANN et al. (1990) die Bedeutung distributiver
Parametermodelle, da dieses Konzept verschiedene Vorteile gegenüber dem lumped