ReWaM Statuskonferenz am 25.1. und 26.1.2017 in Dresden

Unter dem Motto “Wasserpraxis zwischen Rahmen und Richtlinien” fand am Mittwoch den 25.1.2017 und Donnerstag dem 26.1.2017 im Internationalen Congress Center Dresden die ReWaM Statuskonferenz statt.

Auftaktveranstaltung der ReWaM Statuskonferenz

Neben der Gelegenheit erste Ergebnisse in einem Vortrag vorzustellen, wurde auf der Konferenz für jedes der 15 geförderten Projekte ein Markstand eingerichtet, der flexibel mit Postern und Ausstellungsstücken ausgestattet werden konnte.
Wir nutzten die Möglichkeit um unsere Messkonfiguration sowohl mit Grafiken zu den Messgeräten und den aufgenommenen Messgrößen vorzustellen, da darüber die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen den Messungen auf der Freiberger Mulde und der Tollense deutlich werden, als auch den Sondenträger, wie er auf der Freiberger Mulde im Einsatz ist, am Marktstand zu präsentieren. Ebenfalls intensiver vorgestellt, wurden erste Ergebnisse aus der Auswertung von Satellitendaten und der Einsatz einer Drohne für Luftbildaufnahmen.

Marktstand Projekt Boot-Monitoring mit Postern, Sondenträger und Drohne

Der Wechsel zwischen Vorträgen und Pausen, in denen die Marktstände besucht werden konnten, regte intensive Diskussionen an. Aufkommende Fragen durch die Vorträge konnten direkt angesprochen und mögliche Synergien und Erfahrungen anderer Projekte genutzt werden. Dabei stand eine Zusammenarbeit mit dem Projekt RiverView weiterhin im Focus. Unter anderem wurde eine gemeinsame Messfahrt geplant.

Marktplatz der ReWaM Statuskonferenz

Hydraulische Vorabmodellierung der Freiberger Mulde

Ziel: Mit Hilfe einer hydraulischen Vorabmodellierung sollte die Befahrungssituation des Pilotgewässers Freiberger Mulde simuliert werden. Darüber hinaus waren Messbereiche einzugrenzen, damit eine an das hydraulische Fließverhalten angepasste i) Instrumentalisierung der Messmodule und ii) Modifikation des Sondenträgers umgesetzt werden kann. Zusätzlich sollte das Vorgehen im Modellaufbau, bei der -kalibrierung und der -auswertung für die weiterführende Modellierung erarbeitet, getestet, systematisiert und ggf. automatisiert werden.


Im Rahmen einer Studienprojektarbeit, die sich mit den qualitativen Auswirkungen einer vereinfachten Modell­darstellung auf Modellergebnisse beschäftigt hat, konnten wichtige Erkenntnisse über das hydraulische Verhalten, den Modellaufbau und zur Instrumentalisierung der Messmodule gewonnen werden. Mit der EPA-Software SWMM (Storm Water Management Model) wurde hierfür ein Modell zur eindimensionalen Abbildung der Hydrodynamik der Freiberger Mulde aufgesetzt. Für die vereinfachte Modellbetrachtung wurde ein Fließg­ewässerabschnitt ausgewählt, der bereits im Blog-Beitrag „Erkundung Freiberger Mulde am 14.01.2016“ näher vorgestellt wurde. Die Pegel des Landesamtes für Umwelt, Landwirtschaft und Geologie (LfULG), Nossen1 und Mahlitzsch bilden die obere und untere Grenze des Modells. Der Aufbau (Einzugsgebiet, Niederschlag, Durchfluss und Gewässergeometrie) erfolgte dabei weitgehend aus Bestandsdaten und Literaturannahmen.

Allgemeines

Dem Modellgebiet gehören neun Teileinzugsgebiete mit hetero­gener Gebietscharakteristik an. Um Niederschlag-Abfluss-Prozes­se robust abbilden zu können ist ein sicheres bestimmen von Einzugsgebietsgrößen Voraussetzung. Um eine systematische Optimierung des Modells vornehmen zu können, wurde eine Autokalibrierung vorgenommen. In einem ersten Schritt wurde mittels a-priori Schätzung Anfangswerte bestimmt, die nach Kuzmin et al. 2008 über Geoinformationsdienste zu eruieren sind. Geodatenbanken wie Copernicus (2016) für die Bestimmung von Versiegelungsgraden, die Landnutzungsdaten (CORINE, 2000), das digitale Geländemodell Aktis (Geobasisinformation und Vermessung Sachsen 2015) und Geoinformationen des LfULG (Bodenübersichtskarten für Parameter das Infiltrationsmodell) wurden u.a. hierfür verwendet. Die Gewässergeometrie konnte mit Hilfe von Querprofilen, die im Rahmen von Hochwasser­schutzkonzepten aus den Jahren 2001-2005 in dicht besiedelten Gebieten vermehrt erfasst wurden, nachgestellt werden. Zusammen mit Informationen aus einer Vorortbegehung und weiteren linear interpolierten Querprofilen konnte eine vereinfachte Darstellung des Modellgerinnes in den Auflösungen 10, 25, 50, 90, 200 und 2000m realisiert werden. Für die Modell-Berechnung standen Durchfluss-Daten beider Pegel über einen Gesamtzeitraum von fünf Jahren zur Verfügung sowie Niederschlags-Daten vom Deutschen Wetterdienst zur Verfügung.

Modellaufbau

GIS-basierte Datensätze des LfULG bilden zusammen mit Informationen aus einem Digitalen Geländemodell (DGM) die Grundlage des Vorab-Modells. Um eine für die Modellierungssoftware EPA SWMM geeignete Daten­matrix zu erstellen, wurden relevante Geoinformationen (Gerinne, Pegel, Querbauwerke, Zufluss der Striegis, Einleiter) isoliert und als Linien- bzw. Punkt-Layer separat abgelegt. Die um Höhenwerte erweiterten Attribut-Tabellen wurden im Anschluss mit der Software inp.Pins in eine von EPA SWMM lesbare .inp-Datei konvertiert. Die Polylinien des Layers entsprechen dabei den Haltungen in EPA SWMM. Auf diese Weise können Knoten- und Haltungseigenschaften (Form, Tiefe, Rauheit des Gerinnes etc.) sowie Vernetzungsinformationen (Welcher Knoten ist an welcher Haltung angeschlossen?) aus den GIS-Attributtabellen übernommen werden.

Kalibrierung

Die Kalibrierung des Vorab-Modells erfolgt automatisiert. Um den Aufwand der Kalibrierung zu minimieren wurde im Vorfeld die Sensitivitäten einzelner Gebietsgrößen (Undurchlässigkeitsgrad, Breite, Gefälle, Oberflächenrauheit der undurchlässigen Fläche, Oberflächenrauheit der undurchlässigen Fläche, Muldentiefe der undurchlässigen Fläche, Muldentiefe der undurchlässigen Fläche, Maximale Infiltrationsrate, Minimale Infiltrationsrate, Reduktions­rate nach Horton Rauheit) analysiert (siehe Abbildung 2). Beurteilt wurden die Ergebnisse mit Hilfe von Maßzahlen (Gütekriterien oder Zielfunktionen), mit denen eine Bewertung einer Übereinstimmung von simulierten und beobachteten Zeitreihen vorgenommen wurde. Als Gütekriterien kamen Folgende zum Einsatz:

  • Root Mean Square Error [RMSE],
  • Percent Bias [PBIAS] (Yapo et al., 1996),
  • Bestimmtheitsmaß [R2],
  • Nash-Sutcliffe Effciency [mNSE] (Legates et al., 1999), und
  • Kling-Gupta Effciency – erweitert [mKGE] (Kling et al., 2012).

Umgesetzt wurde dies in der Programmierumgebung R. Für die statistische Datenauswertung liegen bereits implementierte Funktionen im Form abrufbarer packages{ } vor, mit denen nach Anpassung eine vereinfachte Auswertung umzusetzen ist. Die Sensitivitätsanalyse ergab folgende Erkenntnisse:

Abbildung 2 – Sensitivitätsanalyse v. Modellparametern für vereinfachte Modellkalibrierung. Undurchlässigkeitsgrad ($Imp$), Breite ($width$), Gefälle ($Slo$), Oberflächenrauheit der undurchlässigen Fläche ($N-Imp$), Rauheit im Gerinne ($rauh$) als potentielle Parameter; weiterentwickelter Kling-Gupta Efficiency (mKGE) für die Bewertung hydrologischer Fragestellungen unter Berücksichtigung dynamischer Abflussverhältnisse [Kling et al. 2012]; Art (links) und Quantität (rechts) der Einflussnahme durch verändernde Parameter.

Abbildung 2 – Sensitivitätsanalyse v. Modellparametern für vereinfachte Modellkalibrierung. Undurchlässigkeitsgrad ($Imp$), Breite ($width$), Gefälle ($Slo$), Oberflächenrauheit der undurchlässigen Fläche ($N-Imp$), Rauheit im Gerinne ($rauh$) als potentielle Parameter; weiterentwickelter Kling-Gupta Efficiency (mKGE) für die Bewertung hydrologischer Fragestellungen unter Berücksichtigung dynamischer Abflussverhältnisse [Kling et al. 2012]; Art (links) und Quantität (rechts) der Einflussnahme durch verändernde Parameter.

Für die nachfolgende Autokalibrierung wurden die als nicht sensitiv eingestuften Parameter als konstant ange­nommen. Die Vorgehensweise bei der Kalibrierung sind den Empfehlungen von Dent et al. 2004 nachempfunden (s. Abbildung 3). Mit dem “Nondominated Sorting Genetic Algorithm II” (NSGA-II) nach Deb et al., 2002 und dem “Shuffled Complex Evolution” (SCE-UA) nach Duan et al., 1994 kamen zwei genetische Optimierungsalgorithmus zum Einsatz. D.h., dass Parametersets mit der Hilfe von Algorithmen entwickelt werden, die biologische Vorgänge (Selektion, Rekombination und Mutation) nachbilden.

Abbildung 3 – Vorgehensweise bei der Kalibrierung des Vorab-Modells Freiberger Mulde (Nossen1-Mahlitzsch) nach Dent et al., 2004

Abbildung 3 – Vorgehensweise bei der Kalibrierung des Vorab-Modells Freiberger Mulde (Nossen1-Mahlitzsch) nach Dent et al., 2004

Der NSGA-II zeichnet sich dadurch aus, dass er eine Kalibrierung nach mehreren Zielfunktionen ermöglicht. Damit kann eine zentrale Schwierigkeit jedes Kalibrier­prozesses angegangen werden: dass ein Parameterset, das für eine bestimmte hydrologische Situation eine gute Anpassung zeigt, für andere Situationen schlechte Übereinstimmungen produziert (Nguyen et al., 2000; Dent et al., 2004).

Die SCE-Methode gilt nach zahlreichen dokumentierten Anwendungen mittlerweile als eine robuste und effiziente Optimierungsmethode für die Kalibrierung von hydro­logischen Modellen (Seong et al., 2015). Der Algorithmus wurde laut Duan et al., (1994) explizit zu diesem Zweck geschaffen und basiert auf mehreren bekannten Methoden, darunter Genetische Algorithmen. Die SCE-Methode ist im R-Package {hydromad} enthalten, die in Andrews et al. (2011) beschrieben ist.

Das Vorab-Modell wurde zur Kalibrierung (Einzugsgebietsparameter und Rauheit des Gerinnes) und zur Prüfung der Einflussnahme durch Modellvereinfachungen in zwei Versionen aufgesetzt. Neben den Auflösungen des Modellgerinnes wurde zum einen die Annahmen getroffen, dass 1) ein homogenes und zum anderen 2) sieben Modellteilgebiete mit heterogenen Gebietseigenschaften vorliegen. Für die Kalibrierung wurde eine Bandbreite von Niederschlagsereignissen (variierende Dauer, Intensität) ausgewählt, um eine robuste Datengrundlage aufzu­bauen. Als geeigneter Zeitraum für die Kalibrierungsdatensätze wurden nach den Empfehlungen von Dent et al., 2004 die Dauer von einem Monat mit einer Vorlaufzeit von 9-10 Tagen gewählt, sodass für die Kalibrierung und Validierung insgesamt 6 Zeitabschnitte zur Verfügung standen.

Ergebnisse

Für die Kalibrierung des Modells Freiberger Mulde (200) mit heterogenen Einzugsgebiet wurde der NSGAII-Algorithmus eingesetzt, für das homogene Modell der SCE-Algorithmus. Exemplarisch ist in Abbildung 3 der KGE‘ als Zielfunktionen für den SCE-Algorithmus dargestellt. Aus dem Verlauf der Zielfunktionen wird deutlich, dass die Werte zu Beginn der Kalibrierung stark, später abnehmend oszillieren. Darüber hinaus ist eine stete Verbesserung des besten Wertes (in blau dargestellt) festzustellen, sodass der Algorithmus als geeignet zu bewerten ist.

Abbildung 4 – Verlauf der Zielfunktion KGE' bei der Kalibrierung des Modells Freiberger Mulde mit einer Auflösung 200 und als homogen angenommenen Einzugsgebiet; kalibriert mit SCE-Algorithmus

Abbildung 3 – Verlauf der Zielfunktion KGE’ bei der Kalibrierung des Modells Freiberger Mulde mit einer Auflösung 200 und als homogen angenommenen Einzugsgebiet; kalibriert mit SCE-Algorithmus

Das Verhalten der Algorithmen bei der Suche nach optimalen Para­meterwerten lässt sich exem­plarisch für die Parameter Rauheit ($rauh$) und Breite ($wid$) des Gerinnes in Abbildung 4 zeigen. Für den Parameter $rauh $ sucht der SCE-Algorithmus bis Generation 400 in einer breiten Zielregion und konvergiert im weiteren Verlauf der Kalibrierung gegen einen Wert. Im Gegensatz dazu kann für den Parameter $wid$ keine eindeutige Aussage über einen optimalen Parameterwert getroffen werden. Es wird deutlich, dass der NSGA-II-Algorithmus insgesamt drei Ziel­regionen erkennt, in denen opti­male Parameter zu vermuten sind, für die jeweils andere Parameter-Sets als Optimum zu erstellen sind.

Abbildung 5 – Anpassungsgüte des Parameters $rauh$ während der Kalibrierung des Modells Freiberger Mulde (200m) und homogenen Einzugsgebiet (links); $wid$ heterogene Einzugsgebiet (rechts)

Abbildung 4 – Anpassungsgüte des Parameters $rauh$ während der Kalibrierung des Modells Freiberger Mulde (200m) und homogenen Einzugsgebiet (links); $wid$ heterogene Einzugsgebiet (rechts)

Abbildung 6 – Goodness-of-fit für das Modell Freiberger Mulde in der Auflösung 200m mit heterogenen Einzugsgebietseigenschaften; Zeitraum: 21.09. – 01.10.20111

Abbildung 5 – Goodness-of-fit für das Modell Freiberger Mulde in der Auflösung 200m mit heterogenen Einzugsgebietseigenschaften; Zeitraum: 21.09. – 01.10.2011

Mit beiden Modellvarianten konnten sehr hohe Modellgüten erzielt werden. Speziell mit der Variante, in der von einem homo­genen Einzugsgebiet ausgegangen wird, ist die Dynamik bei Spitzenabfluss sehr gut abzubilden; der Nachlauf wird dagegen leicht überschätzt (siehe Abbildung 5). Mit der Modell-Variante „hetero­genes Einzugsgebiet“ findet dagegen eine Unterschätzung des Spitzabflusses statt.

Der Vergleich des Gütegrades zeigt jedoch, dass beide Modell-Varianten in allen sechs Zeiträume, die für die Kalibrierung und Validierung zur Verfügung standen, ein hohes Maß an Anpassung aufzeigen (s. Abbildung 6), sodass insgesamt die Kalibrierung als robust zu bewerten ist.

Abbildung 7 – Vergleich der Anpassungsgüte der Modelle Freiberger Mulde mit einer Auflösung von 200m und heterogenen (links) und homogenen (rechts) Gebietseigenschaften.

Abbildung 7 – Vergleich der Anpassungsgüte der Modelle Freiberger Mulde mit einer Auflösung von 200m und heterogenen (links) und homogenen (rechts) Gebietseigenschaften.

Fazit

Mit der Hilfe von vorhandene Messdaten konnte das Abfluss­verhalten der Freiberger Mulde zwischen den Pegeln Nossen1 und Mahlitzsch auf einer Fließlänge von 12km für einen Zeitraum von fünf Jahren abgebildet werden. Es konnte somit die Grundlage für eine weiterführende Qualitäts­modellierung geschaffen werden. Die innerhalb der Vorab-Modell­ierung getesteten Methoden sind grundsätzlich für eine Anwendung auf längere Fließgewässer­abschnitte geeignet. Auch wenn eine Teilautomatisierung stattgefunden hat, ist insbesondere bei der Implementierung heterogener Haltungslängen eine zusätzliche händische Prüfung notwendig. Darüber hinaus konnten Kalibrier- und Bewertungsoptionen von Fließgewässermodellen erprobt und in R implementiert werden, sodass der Aufwand für nachfolgende Bearbeitungsschritte minimiert werden konnte.

Im Laufe der Bearbeitung konnten konkrete Hinweise sowohl für die Modellierung als auch für die geplante Befahrung der Freiberger Mulde mit einem Messboot erarbeitet werden. Nach dem derzeitigen Kenntnisstand stellt der Pegel Nossen1 innerhalb des Projektes auch die hydraulische Grenze der kontinuierlichen Schiffbarkeit dar.

Literatur

Andrews, F. T., Croke, B. F. W. und Jakeman, A.J. (2011). „An open software environment for hydrological model assessment and development“. In: Environmental Modelling & Software 26, S. 1171-1185.

Copernicus, Programme (2016). Copernicus Land Monitoring Services. URL: http://land.copernicus.eu/local/urban-atlas (besucht am 02.02.2016).

CORINE (2000). Corine Land Cover. URL: http://www.corine.dfd.dlr.de/intro%7B%5C_%7Dde.html (besucht am 02.02.2016).

Deb, Kalyanmoy et al. (2002). „A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm: NSGA-II”. In: IEEE Transactions on Evolutionary Computation 6.2, S. 182-197.

Dent, Shawn, R Blair Hanna und Leonard Wright (2004). „Automated Calibration using Optimization Techniques with SWMMRUNOFF“. In: Journal of Water Management Modeling R220-18, S. 385-408.

Duan, Qingyuan, Soroosh Sorooshian und Vijai K Gupta (1994). „Optimal use of the SCE-UA global optimization method for calibrating watershed models“. In: Journal of Hydrology 158, S. 265-284.

Kling, Harald, Martin Fuchs und Maria Paulin (2012). „Runoff conditions in the upper Danube basin under an ensemble of climate change scenarios“. In: Journal of Hydrology 424-425, S. 264-277

Kuzmin, Vadim, Dong-Jun Seo und Victor Koren (2008). “Fast and efficient optimization of hydrologic model parameters using a priori estimates and stepwise line search“. In: Journal of Hydrology 353, S. 109-128.

Legates, David R und Gregory J McCabe Jr. (1999). „Evaluating the use of “goodness-of-fit” measures in hydrologic and hydroclimatic model validation“. In: Water Resources Research 35.1, S. 233-241.

LfLUG (2016). Bodenübersichtskarte Sachsen. URL: http://www.umwelt.sachsen.de/umwelt/boden/26191.htm (besucht am 21.04.2016).

LfULG (2012). Hydrologisches Handbuch Haupttabelle der mittleren Durchflusswerte.

– (2016). Interaktive Karten, Dienste und GIS-Daten des Sächsisches Landesamt für Umwelt, Landwirtschaft und Geologie. URL: https://www.smul.sachsen.de/lfulg/19700.htm (besucht am 30.09.2015).

Nguyen, Van-Thanh-Van, Hamed Javaheri und Shie-Yui Liong (2000). „On Automatic Calibration of the SWMM Model“. In: Journal of Water Management Modeling R206-09, S. 163-174.

Seong, Chounghyun, Younggu Herand und Brian L. Benham (2015). „Automatic calibration tool for hydrologic simulation program-FORTRAN using a shuffled complex evolution algorithm“. In: Water (Switzerland) 7.2, S. 503{527. issn: 20734441. doi: 10.3390/w7020503.

Yapo, Patrice O, Hoshin Vijay Gupta und Soroosh Sorooshian (1996). „Automatic calibration of conceptual rainfall-runoff models: sensitivity to calibration data“. In: Journal of Hydrology 181, S. 23-48

Erste Messungen auf der Freiberger Mulde

Am 14. und 21.04.2016 wurden die ersten Fahrten mit dem Messboot auf der Freiberger Mulde durchgeführt. Diese dienten insbesondere dem Erfahrungsgewinn im Umgang mit der vorhandenen Messtechnik sowie der Überprüfung der Befahrbarkeit von flachen Streckenabschnitten. Als Startpunkt der Messfahrt wurde eine Stelle oberhalb der Straßenbrücke in Gleisberg-Marbach gewählt. Das erste Querbauwerk erforderte nach etwa 1,9 km ein Umtragen des Schleppverbandes, welcher aus einem Schlauch- sowie einem Messboot besteht. Unterhalb des Wehres konnte die Fahrt für weitere 1,5 km fortgesetzt werden, bis auf Höhe des Ortseingangs der Stadt Roßwein erneut ein Wehr die Weiterfahrt blockierte. Die Strecke von insgesamt rund 3,4 km reichte zur Gewinnung erster Datensätze aus.

Startpunkt der Messfahrt (Gleisberg-Marbach)

Startpunkt der Messfahrt (Gleisberg-Marbach)

Folgende Messgeräte wurden im Einsatz auf dem Boot getestet:

  • Acoustic Doppler Current Profiler (ADCP) u.a. zur Ermittlung von Gewässertiefe, Fließgeschwindigkeit und -richtung und Ausrichtung des Messbootes
  • Echolot EK15 und NIVUS Ultraschallsensor zur Messung der Gewässertiefe
  • WayCon Laser-Entfernungsmesser zur Bestimmung der Breite des Gewässers
  • S::CAN-Sprektrometriesonde zur Messung der Nitratkonzentration

Durch die Fahrten konnten gute Erkenntnisse gewonnen werden, besonders im Hinblick auf das Verhalten des Bootes an flachen Stellen. Sowohl das Schlauchboot, als auch das Messboot, welches mit einem Schutz für die installierte Messtechnik ausgerüstet wurde, sind sehr robust und überstehen das teilweise Auflaufen und Überfahren von Hindernissen.

Schleppverband im Messeinsatz

Schleppverband im Messeinsatz

Die gewonnenen Messdaten eignen sich für eine erste Bewertung der eingesetzten Technik. Mit dem ADCP können erwartungsgemäß zuverlässige Messungen durchgeführt werden, die ermittelten Wassertiefen korrelieren mit jenen des Echolotes und des Ultraschallsensors. Der verwendete Laser konnte bei einer Messfrequenz von 1 Hz über rund 60 % der befahrenen Strecke Messwerte zur Gewässerbreite liefern. Die Nitratkonzentration konnte mittels der Spektrometriesonde über die gesamte Strecke gemessen werden. Alle Daten müssen nun miteinander verknüpft werden, um Potentiale zur Verbesserung ermitteln und in folgenden Messfahrten umsetzen zu können.

Erkundung Freiberger Mulde am 14.01.2016

Ziel:   Ermittlung der Befahrbarkeit eines rund 12 km langen Abschnittes der Freiberger Mulde bei einem (gegenüber NQ) erhöhten Abfluss

Die Freiberger Mulde soll als Pilot-Gewässer für erste Versuche mit dem bootgestützten Messsystem dienen. Hierzu soll insbesondere der etwa 12,3 km lange Abschnitt zwischen den Pegelmessstellen „Nossen 1“ und „Mahlitzsch“ auf Eignung als Teststrecke überprüft werden. Bei einer ersten Erkundung am 24. September 2015 wurden bei Niedrigwasserführung (NQ) zahlreiche mögliche Problemstellen erkannt. Diese sind vor allem durch z. T. sehr niedrige Wasserstände gekennzeichnet. Um sinnvolle Versuche mit dem Messboot durchführen zu können, ist es erforderlich, dass möglichst zusammenhängende Teilabschnitte existieren, auf denen ausreichende Abflussbedingungen herrschen. Da dies bei den vorliegenden Verhältnissen nicht beobachtet werden konnte, wird eine Befahrung auf dem betrachteten Abschnitt bei Niedrigwasserführung als nicht zielführend erachtet.

Infolge mehrerer Niederschlagsereignisse zu Beginn des Jahres 2016 kam es zu einem Anstieg des Wasserstandes, welcher in etwa jenem bei mittlerem Abfluss (MQ) an den beiden Messstellen entsprach. Am 14.01.2016 erfolgte eine erneute Erkundung, bei der der Gewässerabschnitt genau begutachtet und mögliche Problemstellen protokolliert wurden. Im Folgenden sind die Wasserstände für verschiedene Abflussverhältnisse sowie zum Zeitpunkt der Erkundung aufgelistet.

Messstelle Nossen 1 Mahlitzsch
Wasserstand bei Niedrigwasserabfluss (NQ) [cm] 37 58
Wasserstand bei mittlerem Abfluss (MQ) [cm] 66 88
Wasserstand bei Hochwasserabfluss (HQ) [cm] 208 278
Wasserstand 14.01.16 [cm] 75 88

Gegenüber der ersten Erkundung konnten Verbesserungen hinsichtlich der Gewässerdurchgängigkeit  festgestellt werden. Die folgenden Abbildungen zeigen bespielhaft den Vergleich einer Problemstelle unweit der Kreuzung Erzweg/ Äußere Wehrstraße in Striegistal.

Flacher Abschnitt bei Niedrigwasser (24.09.15)

Flacher Abschnitt bei Niedrigwasserabfluss (24.09.2015)

Flacher Abschnitt bei mittlerem Abfluss (14.01.2016)

Flacher Abschnitt bei mittlerem Abfluss (14.01.2016)

Vom Wasserstand unberührt bleiben sechs Wehre und sonstige Überfälle auf dem Gewässerabschnitt, welche in keinem Fall vom Messboot passiert werden können und somit ein Umtragen erfordern. Hinzu kommen noch immer etwa 20 flache Stellen, an welchen eine Überfahrt behindert werden könnte.

Sohlschwelle am Stadtbad Roßwein

Sohlschwelle am Stadtbad Roßwein

Unterhalb der Ortschaft Roßwein führt die Landestalsperrenverwaltung Sachsen derzeit eine Sedimentberäumung auf etwa 1.500 m Länge durch. Während dieser Phase wird der Gewässerabschnitt nicht bzw. nur teilweise mit dem Messboot befahrbar sein. Die Arbeiten sollen während des II. Quartals 2016 abgeschlossen werden.

Sedimentberäumung Roßwein flussabwärts

Sedimentberäumung Roßwein flussabwärts

Fazit:   Bei Wasserständen im Bereich des mittleren Abflusses kann ein Einsatz des Messbootes auf Teilabschnitten erfolgen, wobei der längste etwa 1.300 m beträgt. Um einen größeren, zusammenhängenden Abschnitt ohne die Notwendigkeit des Umtragens von flachen Stellen untersuchen zu können, sollte entweder ein noch höherer Wasserstand abgewartet oder ein möglicherweise geeigneterer Abschnitt unterhalb der Pegelmessstelle Mahlitzsch in Betracht gezogen werden.

Der erkundete Gewässerabschnitt kann mit allen erfassten Problemstellen in unten stehender Karte nachvollzogen werden.

ReWaM Auftaktveranstaltung am 10. und 11.11.15 in Koblenz

Am 10. und 11. November fand in Koblenz die Auftaktveranstaltung für die BMBF-Fördermaßnahme „Regionales Wasserressourcen-Management für den nachhaltigen Gewässerschutz in Deutschland“ (ReWaM) statt. BOOT-Monitoring ist ein gefördertes Projekt dieser Fördermaßnahme. Mit den Teilnehmern Achim Six (LfULG), Wolfgang Klehr, Thilo Koegst, Jens Tränckner (alle Uni Rostock), Dietmar Mehl (biota), Carsten Ewert und Tanja Voigt (beide AMC) sowie Björn Helm, Pierre Karrasch und Peter Krebs (alle TU Dresden) war unser Projekt dabei gut vertreten und konnte sich im Rahmen von Diskussionsrunden und Arbeitsgruppengesprächen mit anderen geförderten Projekten austauschen.

Besonders intensiv gestaltete sich die Zusammenarbeit mit den Beteiligten des Projekts RiverView. Der ähnliche Forschungsansatz der beiden Projekte, Gewässer mit einem Messboot im Längsverlauf zu erfassen, bietet ein hohes Synergiepotential. Durch den Austausch konnten erste Erfahrungen ausgetauscht und Ansätze für ein abgestimmtes Vorgehen entwickelt werden.

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Teilnehmer der ReWaM Auftaktveranstaltung in Koblenz (c) ReWaMnet

Poster des Projekts BOOT-Monitoring für die ReWaM-Auftaktveranstaltung:

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Über das Projekt BOOT-Monitoring

Im Projekt BOOT-Monitoring entwickeln Forscher aus Sachsen und Mecklenburg-Vorpommern ein bootgestütztes Messsystem zur Erfassung von Morphometrie, Wasserqualität und Hydrologie entlang der Verläufe von Fließgewässern. Die gewonnenen Daten sollen als Bestandteil eines integrierten Gewässermonitorings genutzt werden und finden Eingang in räumlich hoch aufgelöste Simulationsmodelle. Ziel des Forschungsvorhabens ist es, eine bessere Zustandsbeschreibung und Bewertung der kleinen und mittleren Fließgewässer in Deutschland zu ermöglichen, damit die Oberflächengewässer nachhaltiger bewirtschaftet werden können.
Das Forschungsvorhaben wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert. Es ist Teil der BMBF-Fördermaßnahme „Regionales Wasserressourcen-Management für den nachhaltigen Gewässerschutz in Deutschland (ReWaM)“.