Räumlich differenzierte Abschätzung der tatsächlichen Verdunstung als Verlustterm in der Wasserbilanz.
Ziel:
Für die Bestimmung des Wasserhaushaltes wird für die einzelne, befestigte Flächen die tatsächlichen Verdunstung in Abhängigkeit der meteorologischen Umweltbedingungen (d.h. Temperatur, relative Luftfeuchte, Taupunkt, Solarstrahlung) und unter Berücksichtigung der orts- und zeitspezifische Beschattung berechnet.
Status quo:
- Pauschaler Anfangsverlust auf befestigten Flächen
- Keine räumliche Differenzierung der ET
- Vorteil: Einfach, wenige Parameter
- Nachteil: Ignoriert Ortspezifika, saisonale Variabilität, Bebauungs- und Vegetationseinflüsse
Innovation:
- Verdunstungsmodell
- ET₀ (FAO56): Grasreferenzverdunstung aus MeteoSchweiz-Daten (REH), stündlich
- Abschattung: Stündliche Schattenberechnung aus DOM (Gebäude + Vegetation)
- Regression: Linearer Zusammenhang: Abschattung → ET-Reduktion, Methodik nach Koelbing, Schuetz & Weiler (2021)
- ETpot-Raster: Stündliche räumlich verteilte Verdunstungskarte
- Interpolation: Lineare Interpolation auf Minutenauflösung
- Speichermodell pro Haltungsfläche
- Speicher von 1 mm für Anfangsverluste auf Abefestigt
- ETa: Verdunstung sofern Wasser im Speicher
- Überlauf → Speicherkaskade
- Lineare Speicherkaskade
- Anzahl Speicher: n=3
- Speicherkonstante k=120s
Ergebnisse:
Die vier Karten zeigen räumlich heterogene Verluste als Funktion von Haltungsflächeneigenschaften, Ereignistyp und Jahreszeit. EV04 weist die stärkste räumliche Heterogenität auf. Das Extremereignis (EV2018) zeigt das homogenste Muster, da Anfangsverluste und Verdunstung anteilsmässig an Bedeutung verlieren. Die Verluststruktur ist damit ereignisspezifisch und lässt sich nicht allein über den Flächentyp erklären.
Die Wasserbilanz der vier Ereignisse verdeutlicht den Einfluss von Jahreszeit und Ereignisstruktur. Der Vergleich von EV02 (Februar) und EV08 (August) zeigt den saisonalen Effekt: Im Sommer verdunstet mit 16% gegenüber 11% im Winter deutlich mehr. EV04 (April) weist mit ψ_bef = 0.80 den tiefsten Abflussbeiwert auf, da die verteilte, kleinteilige Ereignisstruktur höhere Verdunstungsanteile begünstigt. EV2018 als Extremereignis erreicht dagegen mit ψ_bef = 0.94 und nur 4% Verlusten den höchsten Abflussbeiwert, da die hohe Niderschlagsintensität die Verlustvolumen übersteigt.
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