Wissenschaftler berücksichtigen bei langfristigen Hochwasservorhersagen den menschlichen Faktor

Um das langfristige Überschwemmungsrisiko besser vorhersagen zu können, haben Wissenschaftler des Oak Ridge National Laboratory des Energieministeriums ein 3D-Modellierungsframework entwickelt, das die komplexe Dynamik des Wassers bei seinem Fließen durch die Landschaft erfasst. Das Framework soll wertvolle Erkenntnisse darüber liefern, welche Gemeinden durch den Klimawandel am anfälligsten sind, und wurde für ein Projekt entwickelt, das Klimarisiken und Minderungsmethoden für ein Stadtgebiet an der Südostküste von Texas bewertet.

Der Modellierungsrahmen bietet ein leistungsstarkes Werkzeug für die Stadtplanung, indem er zuverlässige Schätzungen sowohl häufiger als auch seltener Hochwasserereignisse liefert. Durch die Modellierung der physikalischen Prozesse, die Regen in Abfluss umwandeln, berücksichtigt der Rahmen Faktoren wie Bodenbedeckung, Bodeneigenschaften und Geländeneigung.

Diese Elemente, zusammen mit Daten zur Bevölkerungsdichte, bieten eine einzigartige Perspektive auf das Hochwasserrisiko in großen Gebieten wie Flusseinzugsgebieten. Dieser umfassende Ansatz wird in einer Studie ausführlich beschrieben. veröffentlicht im Zeitschrift für Hydrologie.

Die Modellierungsfunktion wurde für das Southeast Texas Urban Integrated Field Laboratory (IFL) entwickelt, ein DOE-Projekt, das mithilfe multidisziplinärer Wissenschaft Wege zur Klimaresilienz in der Region Beaumont-Port Arthur in Texas aufzeigt. In der Gegend befindet sich die größte Ölraffinerie der Welt und sie ist ein wichtiges Industriezentrum der Vereinigten Staaten. Aufgrund ihrer Nähe zur Golfküste ist die Region anfällig für Überschwemmungen und Bodenabsenkungen – das allmähliche Absenken des Bodens im Laufe der Zeit –, wobei zusätzliche Belastungen durch Bevölkerungsdichte und Umweltverschmutzung die lokalen Entscheidungsträger vor zahlreiche Herausforderungen stellen.

„Dieses neue, hochmoderne Modell schätzt nicht nur die Stärke des Wasserabflusses bei seltenen Ereignissen wie etwa einem Jahrhunderthochwasser, sondern quantifiziert auch die damit verbundene Hochwassertiefe, sodass wir die Auswirkungen auf die Bevölkerung direkt beurteilen können“, sagte Gabriel Perez, der die Arbeit als Postdoktorand in der Watershed Systems Modeling Group des ORNL mitleitete und derzeit außerordentlicher Professor an der Oklahoma State University ist.

„Das ist ein ganz besonderer Rahmen, der uns helfen kann, besser zu verstehen, wie sich das Hochwasserrisiko aufgrund des Klimawandels und der Urbanisierung entwickelt.“

Bei der Entwicklung eines solchen Modells „wird es viel wichtiger, sich auf die physikalischen Grundlagen von Überschwemmungen zu verlassen, da diese im Laufe der Zeit gültig sind. Im Gegensatz zu einem Modell, das auf die heutigen Bedingungen abgestimmt ist und für das Klima oder die Städte von morgen möglicherweise nicht mehr zutrifft“, sagt Ethan Coon, Co-Leiter des Projekts, leitender F&E-Mitarbeiter und Forschungsleiter der ORNL-Forschung für das Southeast Texas Urban IFL.

Das neue Framework beinhaltet die Amanzi-ATS-Software, ein integriertes hydrologisches Oberflächen- und Untergrundmodell, das von ORNL, Los Alamos National Laboratory, Lawrence Berkeley National Laboratory und Pacific Northwest Natural Laboratory entwickelt wurde. Amanzi-ATS bietet eine ganzheitliche Sicht auf hydrologische Systeme.

Es erfasst unterirdische Ströme unter Berücksichtigung komplexer Geologie und Bodeneigenschaften und berücksichtigt einzigartige Topografien, einschließlich der Darstellung von Wasserinfrastruktur und Störungen wie Landnutzungsänderungen durch beschleunigte Urbanisierung. Die Ergebnisse können neue hochwassergefährdete Gebiete identifizieren und insbesondere Risiken für die Bevölkerung in diesen Gebieten aufzeigen.

Im 2.227 Quadratkilometer großen Village Creek-Becken oberhalb von Beaumont-Port Arthur simulierten Wissenschaftler des ORNL mithilfe des Frameworks Tausende von Hochwasserereignissen, um Hochwassergefahren und die Gefährdung der Bevölkerung durch Überschwemmungen für Ereignisse bis zu einer Wiederkehrperiode von 500 Jahren abzuschätzen. Die Fallstudie stützte sich auf Bevölkerungsschätzungen aus dem ORNL LandScan-Datensatz, zusätzlich zu Land- und Bodendatensätzen, stündlichen Radar-Niederschlagsdaten, Abflussmessungen und einer Vielzahl anderer Datensätze, was zu einem Amanzi-ATS-Modellaufbau mit fast 1,9 Millionen Elementen führte.

„Die Modellierung von Hochwasserereignissen in einem gesamten Flussgebiet mit diesem Detailgrad erfordert enorme Rechenleistung“, sagte Perez. Das Modell wurde auf dem Perlmutter-Supercomputer im National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC), einer Benutzereinrichtung des DOE Office of Science, in Lawrence Berkeley ausgeführt.

Zukunftsweisender Rahmen

„Wir können eine Vielzahl von Beobachtungen nachbilden, darunter Wasserströmungen, Auswirkungen auf die Vegetation, Bodenfeuchtigkeit und sogar Veränderungen des Grundwassers. Diese ersten Ergebnisse stärken unsere Zuversicht bei der Erfassung von Hochwasserprozessen und verbessern unsere Fähigkeit, Hochwasserveränderungen in den kommenden Jahrzehnten zu quantifizieren. Dieser Ansatz ist entscheidend, um die Mission der Urban IFLs zu erfüllen“, sagte Perez.

„Der Unterschied besteht darin, dass wir nicht nur die Niederschläge analysieren“, sagte Coon. „Wir berechnen die Strömungsverhältnisse der Flüsse, aber auch die überschwemmten Gebiete und verknüpfen diese mit Bevölkerungsdaten, damit wir verstehen, was diese Ereignisse für die Menschen vor Ort bedeuten.“

„Modelle, die hauptsächlich auf Niederschlag kalibriert sind, haben das Ziel, die Bedingungen in den nächsten 30 Tagen vorherzusagen, und das ist für die kurzfristige Hochwasserplanung sehr nützlich“, fügte Coon hinzu. „Aber für unseren längerfristigen Horizont ist es wichtig, sich auf physikbasierte Modelle zu stützen. Man möchte keinen 10- oder 20-Jahres-Plan auf der Grundlage der heutigen Ereignisse und der Infrastruktur erstellen. Man braucht andere Statistiken und eine Vorstellung davon, wie die Bedingungen in den kommenden Jahrzehnten sein werden.“

Als nächstes werden die Wissenschaftler die neue Modellierungsfunktion auf einen größeren Abschnitt der Region Beaumont-Port Arthur anwenden. Eines ihrer Ziele ist die Simulation von Hochwasserreaktionen, die verschiedene zukünftige Klimaprognosen und Landnutzungsänderungen widerspiegeln. Zu den Herausforderungen wird die Modellierung von zusammengesetzten Überschwemmungen gehören, einem Ereignis, bei dem mehrere Gefahren interagieren, von Sturmfluten an der Küste bis hin zu Flussüberschwemmungen. Außerdem werden sie den Einfluss von Niederschlägen auf undurchlässige Oberflächen in städtischen Korridoren simulieren und untersuchen, wie die Wasserinfrastruktur mit Hochwasserereignissen interagiert.

Das Endziel, so Coon, bestehe darin, Stadtplanern die Möglichkeit zu geben, Fragen von Planungskommissaren zu Ansätzen wie der Wiederherstellung von Feuchtgebieten oder anderen Projekten zur Integration vollständiger Einzugsgebiete bestmöglich zu beantworten. „Würde ein solcher Ansatz zum Beispiel den Bau weiterer Durchlässe und Gräben vermeiden? Wir wollen ein Tool haben, das auf solche szenariogesteuerten Anfragen reagieren kann“, sagte er.

Eines der Projektziele besteht darin, übertragbare Minderungslösungen zu entwickeln, die sich in einer Region als erfolgreich erwiesen haben und in anderen Staaten umgesetzt werden können. Das Southeast Texas Urban IFL ist eines von vier vom DOE im ganzen Land geförderten Feldlabors mit dem Ziel, die Auswirkungen des Klimawandels besser zu verstehen und gemeinsam mit lokalen Partnern gerechte Anpassungsstrategien zu entwickeln. Ein Beitrag zu dieser größeren Klimaresilienz-Initiative ist wichtig.

„Hier kommt die Teilnahme der nationalen Labore ins Spiel. Wir können helfen, diese Übertragbarkeit zu verstehen und zu erleichtern. Was wir bei jedem der Urban IFLs lernen, kann allgemein relevanter gemacht werden“, sagte Coon.