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Methoden zur Verifikation von modellierten Schneeausaperungsmustern -Schrägluftbilder, Satellitenbilder und räumlich hochaufgelöste LIDAR DatenJohannes Schöber 1,2 , Robert Kirnbauer 3 & Fritz Schöberl 21 alpS-Centre for Climate Change Adaptation Technologies, Innsbruck2 Institut für Geographie, Universität Innsbruck3 Institut für Wasserbau und Ingenieurhydrologie, TU Wien1. EinleitungDas Schnee- und Eisschmelzmodell SES (Asztalos et al., 2007) wird im Rahmen des Hochwasserprognosesystemsdes Tiroler Inns (HoPI) zur Berechnung der Abflüsse aus den vergletscherten Einzugsgebietender Stubaier und Ötztaler Alpen verwendet (siehe auch Kirnbauer und Schöber, diese Ausgabe).In den letzten 20 Jahren wurde die Einbeziehung von Schneebedeckungsmustern zur Validierungschnee-hydrologischer Modelle zum Stand der Technik (Blöschl et al., 1991). Neu ist die Verwendungvon flächendeckenden Schneehöhendaten auf Basis von LIDAR (Light detection and ranging) Messungen.Die nun verfügbare dreidimensionale Information zur Schneebedeckung erlaubt weitere Erkenntnisseim Bezug auf die räumliche Verteilung und Variabilität der Schneedecke im Einzugsgebiet.In diesem Aufsatz werden die verwendeten Fernerkundungsdaten zur Kalibrierung und Validierungvon SES im Rahmen von HoPI zusammengefasst.Abb. 1: Vernagtferner am 15.08.2009; links: Foto von der Kreuzspitze (3455 m), rechts: mit SESsimulierte Schneedecke in Google Earth dargestellt (Quelle: Schöber et al., 2010, verändert)2. SchrägluftbilderIn der ersten Anwendung von SES wurden simulierte Schneeausaperungsmuster mit georeferenziertenWebcam-Bildern vom Vernagtferner im Ötztal validiert (Asztalos et al., 2007). Eine weitere Anwendungsmöglichkeitvon Fotos zeigt Abbildung 1. Hier wurde die simulierte Schneedecke zum Zeit-10
punkt der Fotoaufnahme als Ebene über dem digitalen Geländemodell des entsprechenden Gebietesin der 3D-Ansicht eines GIS-Systems dargestellt. Bei dem Foto vom 15.08.2009 kann man dieSchneegrenze deutlich als Übergang von weißen schneebedeckten Bereichen zu dunkelgrauen, ausgeapertenGletschereis erkennen. Die modellierte Schneefläche kann auf diese Weise nur qualitativbeurteilt werden. Aber das Modell gibt in diesem Beispiel das räumliche Muster der Schneedecke amGletscher zufriedenstellend wieder. Diese Methode eignet sich besonders gut für die operationelleHochwasserprognose, da ohne großen Prozessierungsaufwand zeitnahe Fotos zur Beurteilung deraktuellen Modellgüte herangezogen werden können. Fehler in der Abflusssimulation, die beispielsweisedurch eine zu tiefe Schneefallgrenze hervorgerufen werden (=unterschätzter Abfluss), könnenauf diese Weise rasch aufgeklärt werden (Schöber et al., 2010).Abb. 2: Landsat Bild des Einzugsgebiets des Pegels Vent vom 04.07.2011; Weiß: Gletscher 20063. SatellitenbilderIm Unterschied zu den vorgestellten, auf Schrägluftbildern basierenden Methoden haben Orthofotosund Satellitenbilder den Vorteil, dass sie in der Regel größere Gebiete abdecken. Satellitenbilderzeichnen sich weiters durch eine oftmals hohe zeitliche Wiederkehrrate aus. Im Vergleich zu Orthofotosist die räumliche Auflösung der Daten weniger detailliert. Frei verfügbare Daten haben Auflösungenvon 500 m (MODIS) und 30 m (Landsat). Für Modellierungen im hochalpinen Gelände in derEinzugsgebiets-Skale sind MODIS Daten tendenziell zu grob, Landsat Daten jedoch gut geeignet. Einweiterer Vorteil der Satellitendaten ist, das in der Regel auch Bilder im infraroten Wellenlängen-11
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Meier, C., Haase, P., Rolauffs, P.,
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Modelling of the influence of short
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ReferencesArnold J.; Srinivasan, R.
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Wasserqualität von Bodenlösungen
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Lorz, C. (2008): Ein substratorient
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2. MethodenDie Untersuchungen basie
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Reinhardt, Ch., Bölscher, J., Schu
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Die Beregnung erfolgte stets erst d
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Vrugt, J.A., Gupta, H.V., Bouten, W
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4. ConclusionsTo optimize irrigatio
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Explorative hydrological modeling o
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Maussion, F., Scherer, D., Finkelnb
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Untersuchungen zur diffusen lateral
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len Sedimenteintrag erhöht (positi
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spatial-temporal variability of the
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Process concepts for the catchment
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5. DankDie AutorInnen bedanken sich
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