The reclamation of abondend open-cast mines in the region south of Leipzig raises many scientific questions. This research project focus on the simulation of groundwater recharge. The knowledge of the processes of water infiltration is necessary to control the recharge and quality of groundwater. Empirical and mathematical methods will be combined to estimate the groundwater recharge according to substrate, vegetation and landuse. For this purpose on the open-cast mine Espenhain two soil long-term observation stations under different landuse conditions (forest, agricultural area) were installed. The following parameters are measured in different levels up to 2 m depth continuously every 30 minutes: Soil water content, water tension, soil temperature. On the forest station stem flow and precipitation are determined. On the agricultural area open land precipitation, air temperature, air humidity and albedo are registered automatically. Soil water and rainfall are analyzed on heavy metal contents as well as different cations and anions. Parallel to the field measurements on the institute workstation the computer model WASMOD was used for long-term predictions of groundwater recharge. The WASMOD model is calibrated with the measured data of the observation stations and coupled with a geographical information system in order to obtain groundwater recharge for the Espenhain dump.

Nach der Europäischen Wasserrahmenrichtlinie sollen Ende 2015 die Oberflächengewässer und das Grundwasser einen »guten Zustand« aufweisen. Der Bericht informiert zum Stand der Maßnahmen und ihrer Umsetzung in Sachsen für die Bereiche Landwirtschaft und Wasserwirtschaft. Er verdeutlicht, dass die Maßnahmenprogramme nur dann erfolgreich umgesetzt werden können, wenn zur Erreichung der Bewirtschaftungsziele auch alle relevanten Qualitätskomponenten in ihrem Zusammenwirken betrachtet werden.

The exact quantification of site water budget is a necessary precondition for successful and sustainable management of forests, agriculture and water resources. In this study the water balance was investigated at the spatial scale of canopies and at different temporal scales with focus on the monthly time scale. The estimation of the individual water balance components was primarily based on micrometeorological measurement methods. Evapotranspiration was assessed by the eddy-covariance (EC) method, while sap flow measurements were used to estimate transpiration. Interception was assessed by a combination of canopy drip, stem flow and precipitation (gross rainfall) measurements and soil moisture measurements were used to estimate the soil water storage. The combination of different measurement methods and the derivation of water balance components that are not directly measurable e.g. seepage and soil evaporation is a very complex task due to different scales of measurement, measurement uncertainties and the superposition of these effects. The quantification of uncertainties is a core point of the present study. The uncertainties were quantified for water balance component as well as for meteorological variables (e.g. wind speed, temperature, global radiation, net radiation and precipitation) that served as input data in water balance models. Furthermore, the influences of uncertainties were investigated in relation to numerical water balance simulations. Here, both the effects of uncertainties in input data and in reference data were analysed and evaluated. The study addresses three main topics. The first topic was the providing of reference data of evapotranspiration by EC measurements. Here, the processing of EC raw-data was of main concern with focus on the correction of the spectral attenuation. Four different methods of spectral correction were tested and compared. The estimated correction coefficients were significantly different between all methods. However, the effects were small to absolute values on half-hourly time scale. In contrast to half-hour data sets, the method had significant influence to estimated monthly totals of evapotranspiration. The second main topic dealt with the comparison of water balances between a spruce (Picea abies) and a beech (Fagus sylvatica) site. Both sites are located in the Tharandter Wald (Germany). Abiotic conditions are very similar at both sites. Thus, the comparison of both sites offered the opportunity to reveal differences in the water balance due to different dominant tree species. The aim was to estimate and to compare all individual components of the water balance by a combination of the above mentioned measurement methods. A major challenge was to overcome problems due different scales of measurements. Significant differences of the water balances between both sites occurred under untypical weather conditions. However, under typical condition the sites showed a similar behaviour. Here, the importance of involved uncertainties deserved special attention. Results showed that differences in the water balance between sites were blurred by uncertainties. The third main topic dealt with the effects of uncertainties on simulations of water balances with numerical models. These analyses were based on data of three sites (Spruce, Grass and Agricultural site). A kind of Monte-Carlo-Simulation (uncertainty model) was used to simulate effects of measurement uncertainties. Furthermore, the effects of model complexity and the effect of uncertainties in reference data on the evaluation of simulation results were investigated. Results showed that complex water balance models like BROOK90 have the ability to describe the general behaviour and tendencies of a water balance. However, satisfying quantitative results were only reached under typical weather conditions. Under untypical weather e.g. droughts or extreme precipitation, the results significantly differed from actual (measured) values. In contrast to complex models, it was demonstrated that simple Black Box Models (e.g. HPTFs) are not suited for water balance simulations for the three sites tested here. / Die genaue Quantifizierung des Standortswasserhaushalts ist eine notwendige Voraussetzung für eine erfolgreiche und nachhaltige Bewirtschaftung von Wäldern, Äckern und Wasserressourcen. In dieser Studie wurde auf der Raumskala des Bestandes und auf verschieden Zeitskalen, jedoch vorrangig auf Monatsebene, die Wasserbilanz untersucht. Die Bestimmung der einzelnen Wasserbilanzkomponenten erfolgte hauptsächlich mit mikrometeorologischen Messmethoden. Die Eddy- Kovarianz- Methode (EC- Methode) wurde benutzt zur Messung der Evapotranspiration, während Xylem- Flussmessungen angewendet wurden, um die Transpiration zu bestimmen. Die Interzeption wurde aus Messungen des Bestandesniederschlags, des Stammablaufs und des Freilandniederschlags abgeleitet. Messungen der Bodenfeuchte dienten zur Abschätzung des Bodenwasservorrats. Die Kombination verschiedener Messmethoden und die Ableitung von nicht direkt messbaren Wasserhaushaltkomponenten (z.B. Versickerung und Bodenverdunstung) ist eine äußerst komplexe Aufgabe durch verschiedenen Messskalen, Messfehler und die Überlagerung dieser Effekte. Die Quantifizierung von Unsicherheiten ist ein Kernpunkt in dieser Studie. Dabei werden sowohl Unsicherheiten in Wasserhaushaltskomponenten als auch in meteorologischen Größen, welche als Eingangsdaten in Wasserbilanzmodellen dienen (z.B. Windgeschwindigkeit, Temperatur, Globalstrahlung, Nettostrahlung und Niederschlag) quantifiziert. Weiterführend wird der Einfluss von Unsicherheiten im Zusammenhang mit numerischen Wasserbilanzsimulationen untersucht. Dabei wird sowohl die Wirkung von Unsicherheiten in Eingangsdaten als auch in Referenzdaten analysiert und bewertet. Die Studie beinhaltet drei Hauptthemen. Das erste Thema widmet sich der Bereitstellung von Referenzdaten der Evapotranspiration mittels EC- Messungen. Dabei waren die Aufbereitung von EC- Rohdaten und insbesondere die Dämpfungskorrektur (Spektralkorrektur) der Schwerpunkt. Vier verschiedene Methoden zur Dämpfungskorrektur wurden getestet und verglichen. Die bestimmten Korrekturkoeffizienten unterschieden sich deutlich zwischen den einzelnen Methoden. Jedoch war der Einfluss auf die Absolutwerte halbstündlicher Datensätze gering. Im Gegensatz dazu hatte die Methode deutlichen Einfluss auf die ermittelten Monatssummen der Evapotranspiration. Das zweite Hauptthema beinhaltet einen Vergleich der Wasserbilanz eines Fichten- (Picea abies) mit der eines Buchenbestands (Fagus sylvatica). Beide Bestände befinden sich im Tharandter Wald (Deutschland). Die abiotischen Faktoren sind an beiden Standorten sehr ähnlich. Somit bietet der Vergleich die Möglichkeit Unterschiede in der Wasserbilanz, die durch unterschiedliche Hauptbaumarten verursacht wurden, zu analysieren. Das Ziel was es, die einzelnen Wasserbilanzkomponenten durch eine Kombination der eingangs genanten Messmethoden zu bestimmen und zu vergleichen. Ein Hauptproblem dabei war die Umgehung der unterschiedlichen Messskalen. Deutliche Unterschiede zwischen den beiden Standorten traten nur unter untypischen Wetterbedingungen auf. Unter typischen Bedingungen zeigten die Bestände jedoch ein ähnliches Verhalten. An dieser Stelle erlangten Messunsicherheiten besondere Bedeutung. So demonstrierten die Ergebnisse, dass Unterschiede in der Wasserbilanz beider Standorte durch Messunsicherheiten verwischt wurden. Das dritte Hauptthema behandelt die Wirkung von Unsicherheiten auf Wasserbilanzsimulationen mittels numerischer Modelle. Die Analysen basierten auf Daten von drei Messstationen (Fichten-, Grasland- und Agrarstandort). Es wurde eine Art Monte-Carlo-Simulation eingesetzt, um die Wirkung von Messunsicherheiten zu simulieren. Ferner wurden auch der Einfluss der Modellkomplexität und die Effekte von Unsicherheiten in Referenzdaten auf die Bewertung von Modellergebnissen untersucht. Die Ergebnisse zeigten, dass komplexe Wasserhaushaltsmodelle wie BROOK90 in der Lage sind, das Verhalten und Tendenzen der Wasserbilanz abzubilden. Jedoch wurden zufriedenstellende quantitative Ergebnisse nur unter üblichen Wetterbedingungen erzielt. Unter untypischen Wetterbedingungen (Dürreperioden, Extremniederschläge) wichen die Ergebnisse deutlich vom tatsächlichen (gemessenen) Wert ab. Im Gegensatz zu komplexen Modellen zeigte sich, dass Black Box Modelle (HPTFs) nicht für Wasserhaushaltssimulation an den drei genannten Messstandorten geeignet sind.

Aus den Mängeln bisher verwendeter Modelle zur Abbildung des Wellenablaufes zu Prognosezwecken im Hochwasserfall wird in dieser Arbeit eine Methodik entwickelt, die die Schnelligkeit und Robustheit künstlicher neuronaler Netze mit der Zuverlässigkeit hydrodynamisch-numerischer Modellierung verbindet. Ein eindimensionales hydrodynamisches Modell beinhaltet die genaue Kenntnis der Geometrie des Flußlaufes und der Vorländer und berücksichtigt die physikalischen Prozesse des Wellenablaufes. Mit diesem deterministischen Modell ist eine Grundlage für umfangreiche Szenarienrechnungen zur Erstellung einer Datenbasis geschaffen, die die weite Spanne theoretisch möglicher Hochwasserereignisse abdeckt. Mit dieser Datenbasis können dann künstliche neuronale Netze trainiert werden, die auch im Bereich extremer Hochwasserereignisse zuverlässige Prognosen liefern. In dieser Arbeit werden mit Multilayer-Feedforward-Netzen und selbstorganisierenden Merkmalskarten zwei Netztypen als Vertreter überwacht und unüberwacht lernender neuronaler Netze auf ihre diesbezügliche Eignung untersucht und beurteilt. Desweiteren wurde die Methodik auf die Einbeziehung von Merkmalen für die Niederschlags-Abfluß-Prozesse im unbeobachteten Zwischengebiet zur Berücksichtigung lateraler Zuflüsse entlang der modellierten Fließstrecken erweitert. Die Datenbasis wurde hierfür mit einem Niederschlags-Abfluß-Modell erstellt. Ein Hauptschwerpunkt liegt in der Überführung der Eingangsdaten in charakteristische Merkmale zur Abbildung der Zielgrößen, in diesem Falle des Durchflusses und Wasserstandes am Zielpegel. So dienen die deterministischen Modelle nicht nur zur Erstellung einer verläßlichen Datenbasis für das Training der Netze, sondern ermöglichen – sowohl für die Niederschlags-Abfluß-Prozesse, als auch für die hydrodynamischen Prozesse – Analysen betreffs der Sensitivität der Modellergebnisse infolge von Änderungen der Inputdaten. Mit Hilfe dieser Analysen werden wichtige Informationen zur Findung der relevanten Merkmale erlangt. Ein Schlüssel für die erfolgreiche Eingliederung der Niederschlags-Abfluß-Prozesse in das Prognosenetz ist die Einführung eines einzigen Zustandsmerkmals, welches die gesamte meteorologische Vorgeschichte des Ereignisses zur Charakterisierung des Gebietszustandes vereinigt. Die entwickelte Methodik wurde anhand des Einzugsgebietes der Freiberger Mulde erfolgreich getestet.