Leitfaden HQ Statistik - Wasser, Klimawandel & Hochwasser

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Leitfaden - Verfahren zur Abschätzung von Hochwasserkennwerten
tisch formuliert werden kann. Diese Unsicherheit sollte Anlass sein, starre Regelungen für
Bemessungswerte, die an Jährlichkeiten gebunden sind, zu überdenken.
Selbst bei fehlerfreien Durchflusswerten sind weitere Quellen der Unsicherheit nicht zu
beseitigen: Der stochastische Charakter der Hochwasserentstehung bringt es mit sich, dass aus
den beobachteten Stichproben nur auf dem Weg einer Schätzung die Parameter der Verteilungsfunktion
ermittelt werden können. Der beschränkte Datenumfang der Stichprobe und die
natürliche Variabilität des Vorganges, von dessen Verhalten die Stichprobe ja nur eine
Momentaufnahme ist, bringen eine weitere Unsicherheit mit sich, die in der Angabe der
Größe des Tn-jährlichen Hochwassers allein und ohne die zugehörigen Vertrauensbereiche
nicht zum Ausdruck kommt. Sehr wesentliche Bedeutung kommt der Repräsentativität des
Datenkollektivs zu: Repräsentiert die Stichprobe die Gesamtheit?
Grundsätzlich ist im Zuge von Hochwasseranalysen und bei der Ermittlung von Hochwasserkennwerten
die Anwendung von verschiedenen Verfahren möglich bzw. sogar sinnvoll. Es
gibt kein Einheitsverfahren, das für sämtliche Flussgebiete gelten könnte. Dazu sind die hydrologischen
Verhältnisse und Datengrundlagen in den einzelnen Flussgebieten zu unterschiedlich.
Statistische Verfahren liefern ein breites Spektrum an Ergebnissen. Je nach Wahl der Verteilung
und Wahl des Konfidenzbereiches erhält man für eine bestimmte Jährlichkeit unterschiedliche
Ergebnisse.
Die Festlegung des Erwartungswertes z. B. von HQ(Tn) erfordert letztendlich neben der rein
statistischen Analyse auch die Berücksichtigung zusätzlicher, hydrologisch relevanter Informationen.
Regionalisierungsverfahren sollten grundsätzlich auf statistischen Grundlagen aufbauen (z. B.
Regionalisierung statistischer Auswertungen von Hochwasserkollektiven). In Ergänzung
können bzw. sollten im Bedarfsfall Niederschlag-Abfluss-Modelle/Flussgebietsmodelle und
empirische Erfahrungswerte hinzugezogen werden.