TY  - THES
A3  - Jensen, Jürgen
AB  - See- und Ästuardeiche schützen in Deutschland mehr als 2,4 Millionen Menschen und zählen damit zu den wichtigsten Küstenschutzbauwerken. Im Versagensfall drohen schwerwiegende Konsequenzen, wie z. B. bei der verheerendsten Sturmflut der Stadtgeschichte Hamburgs im Jahr 1962, bei der nach zahlreichen Deichbrüchen rund ein Sechstel des Stadtgebietes überflutet wurde und über 300 Menschen starben. Das frühzeitige Erkennen von Gefahren ist daher elementar, um einen zuverlässigen Küstenschutz zu ermöglichen. Die in Deutschland existierenden Frühwarnsysteme an der Küste basieren auf Wasserstandmessungen und -vorhersagen, die z. B. durch das Bundesamt für Seeschifffahrt und Hydrographie in Kooperation mit dem Deutschen Wetterdienst online zur Verfügung gestellt werden. Die Vorhersagen des Wasserstands werden derzeit punktuell für ausgewählte Pegelstandorte bereitgestellt. Aus Wasserstandsaufzeichnungen und deren Auswertungen ist jedoch bekannt, dass solche punktuellen Wasserstandsinformationen nicht repräsentativ für ein größeres Gebiet, z. B. für die Deutsche Bucht oder auch kleinere geografische Einheiten, wie z. B. eine Hallig, sind. So können aus lokalen Effekten und nicht-linearen Interaktionen flächige Wasserstandsdifferenzen im Dezimeterbereich entlang eines einzelnen Küstenabschnitts resultieren. Insbesondere entlang komplexer Küstenlinien, wie die der deutschen Nordsee mit Inseln, Halligen, Buchten, Ästuarien und dem Watt, ist eine einfache Interpolation zwischen den Pegelstandorten von unzureichender Genauigkeit. Diese Dissertation befasst sich mit der Erarbeitung einer neuen Methodik zur flächig und zeitlich hochauflösenden Wasserstandsvorhersage auf Basis existierender Ansätze und Modelle für die gesamte deutsche Nordseeküste. Dafür kommt ein hydrodynamisch-numerisches Modell zum Einsatz, mit dessen Hilfe Wasserstandsinformationen für die gesamte deutsche Nordseeküste simuliert bzw. rekonstruiert werden. Die Modellbildung erfolgt auf Basis aktueller bathymetrischer Informationen, meteorologischer und astronomischer Randbedingungen sowie den beobachteten Änderungen des mittleren Meeresspiegels. Die auf diese Weise generierten Wasserstandsinformationen werden in die zugrundeliegenden Gezeiten- und Windstauanteile separiert. Hierzu wird der Gezeitenanteil direkt mit Hilfe von deterministischen Modellen abgeschätzt, während die Differenz zwi-schen Wasserstand und Gezeitensignal den meteorologisch induzierten Anteil am Wasserstand beschreibt. Für dieses stochastische Signal (i. d. R. als Windstau bezeichnet) wird ein empirisch-statistisches Modell auf Basis von multiplen linearen Regressionsbeziehungen entwickelt. Die Ableitung der Regressionskoeffizienten basiert auf meteorologischen Randbedingungen. Ein Schwerpunkt bei diesen empirisch-statistischen Windstaumodellen liegt auf der Berücksichtigung der nichtlinearen Interaktion zwischen Gezeiten und Windstau. Die Kombination der genannten Modellkette (Gezeitensynthese plus Windstauvorhersage) ermöglicht nun zum ersten Mal eine flächig wie zeitlich hochauflösende Wasserstandsvorhersage entlang der gesamten deutschen Nordseeküste (einschließlich Inseln und Halligen, Punktabstand ~1 km, Stundenwerte). Anhand eines Sturmflutereignisses (Orkan „Xaver“ im Dezember 2013) wurde das Verfahren praxisnah angewendet und anschließend erfolgreich in einen operationellen Testbetrieb integriert. Diese Arbeit liefert somit einen wesentlichen Beitrag zur Erweiterung und Optimierung bestehender Frühwarnsysteme des Küstenschutzes.
AU  - Niehüser, Sebastian
DA  - 2020
DO  - 10.25819/ubsi/3336
KW  - Pegelstand
KW  - Water Level
KW  - Water level raised by wind
KW  - Shore protection
KW  - Storm surges
LA  - ger
PY  - 2020
TI  - Untersuchungen zur hochauflösenden Wasserstandsvorhersage an der gesamten deutschen Nordseeküste
TT  - Investigations on high-resoluted water level forecasts along the entire German North Sea coast
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:467-16570
Y2  - 2024-11-21T22:37:26
ER  -