Im Rahmen wasserwirtschaftlicher Planungen ist eine Vielzahl unterschiedlicher Zielsetzungen zu berücksichtigen. Diese ergeben sich u. a. aus den Vorgaben der EU-Wasserrahmenrichtlinie (EUWRRL), dem Leitbild einer nachhaltigen Landnutzung, dem Hochwasserschutz und der Freizeitnutzung. In der Praxis ist die Umsetzung dieser Ziele eine anspruchsvolle Aufgabe, für die geeignete Hilfsmittel entwickelt werden müssen. Zu diesem Zweck unterstützte die Deutsche Bundesstiftung Umwelt (DBU) für drei Jahre (06/2002 - 06/2005) ein Verbundprojekt zur Entwicklung von „Verbesserten Ansätzen für Wasser- und Stoffstrommanagement in intensiv genutzten kleinen Einzugsgebieten auf der Grundlage von integrierten Nutzen- und Risikobewertungen (wsm300)“.

Die vorliegende Dissertation hat die Bewertung und Modellierung der Exfiltration undichter Abwasserkanäle zum Thema. Verschiedene Methoden zur Bestimmung der Exfiltration werden ausführlich beschrieben. Es wurden Tracermethoden ausgewählt, in 5 Teileinzugsgebieten von Berlin und Dresden eingesetzt und bezüglich ihrer Anwendbarkeit in kommunalen Kanalnetzen bewertet. Tracermethoden ermitteln die Exfiltration mit einer Tracermassenbilanz über eine definierte Kanalstrecke. Ausgehend von diesen Messungen wurden Anforderungen an das Messen im Kanal und die Anwendung von Tracermassenbilanzen zur Bestimmung der Exfiltration formuliert. Ein anderer Schwerpunkt umfasst die Modellierung der Exfiltration mit der Identifizierung von Variablen, die Undichtigkeiten bzw. ungenügenden Kanalzustand signifikant beeinflussen sowie die Abbildung dieser Variablen in einem Model. Es wird die Verwendung eines auf dem Gesetz von Darcy basierenden Models vorgeschlagen. Darüber hinaus wurden Regressionsmodelle getestet und Signifikanztests durchgeführt. Die Dissertation schließt mit einer Diskussion über das Gefährdungspotential der Exfiltration von Abwasser aus undichten Kanälen insbesondere für Boden und Grundwasser. / The main goal of this dissertation is a comprehensive evaluation of exfiltration from leaky sewer pipes. Therefore, several methods for determining exfiltration are thoroughly described and two approaches are considered for extensive real sewer network testing in order to evaluate their application potential. These two methods estimate sewage loss by a tracer mass balance over a certain sewer distance. Exfiltration rates were estimated in 26 pipes located in 5 homogeneous subcatchments in Berlin and Dresden. Consequently analysing the experiences gained during the conducted measuring campaign, requirements on measurements in sewers in general and experimental design of the tracer tests in particular are discussed. A second focus was on modelling of sewer leakage and sewer deterioration. Variables which have significant effects on sewer leakage and deterioration have been identified according to the literature review and available data. Modelling approaches were proposed on the basis of (i) Darcy’s law and (ii) regression models for both data on sewer leakage derived from literature/tracer tests conducted within this work and data on sewer deterioration for the Dresden sewerage system. The dissertation concludes with a discussion on the relevance of sewer exfiltration, in particular its pollution potential for the environment is evaluated.

Wasserwirtschaftliche Speichersysteme sind unverzichtbar, um weltweit die Trinkwasserversorgung, Nahrungsmittelproduktion und Energieversorgung sicherzustellen. Die multikriterielle simulationsbasierte Optimierung (MK-SBO) ist eine leistungsfähige Methodik, um für Mehrzweck-Talsperrenverbundsysteme (MZ-TVS) eine Pareto-optimale Menge an Kompromisslösungen zwischen konträren Zielen bereitzustellen. Der rechentechnische Aufwand steigt jedoch linear mit der Länge des Simulationszeitraums der Talsperrenbewirtschaftung an. Folglich begrenzen sich MK-SBO-Studien bisher auf Simulationszeiträume von wenigen Jahrzehnten. Diese Zeiträume sind i.d.R. unzureichend, um Unsicherheiten, die aus der stochastischen Natur der Zuflüsse resultieren, adäquat zu beschreiben. Bewirtschaftungsoptimierungen von MZ-TVS hinsichtlich ihrer Zuverlässigkeit, z.B. durch die Maximierung von Versorgungssicherheiten, können sich als wenig belastbar und ermittelte Steuerungsstrategien als wenig robust erweisen. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, wird ein neues modulares Framework zur multikriteriellen simulationsbasierten Bewirtschaftungsoptimierung von MZ-TVS (Frams-BoT) entwickelt. Eine Informationserweiterung zu stochastischen Zuflussprozessen erfolgt über ein weiterentwickeltes Zeitreihenmodell mittels generierter Zeitreihen von mehreren Tausend Jahren Länge. Eine neue Methode zur Monte-Carlo-Rekombination von Zeitreihen ermöglicht dann die Nutzung dieser Informationen in der MK-SBO in wesentlich kürzeren Simulationszeiträumen. Weitere Rechenzeit wird durch Parallelisierung und eine fortgeschrittene Kodierung von Entscheidungsvariablen eingespart. Die Simulation von Zuflussdargeboten für multikriterielle Klimafolgenanalysen erfolgt durch ein prozessorientiertes Wasserhaushaltsmodell. Level-Diagramme (Blasco et al., 2008) unterstützten den komplexen Prozess der Entscheidungsfindung. Die Wirksamkeit und Flexibilität des Frameworks wurden in zwei Fallstudien gezeigt. In einer ersten Fallstudie konnten in einer Klimafolgenanalyse Versorgungssicherheiten von über 99% als ein Ziel eines multikriteriellen Optimierungsproblems maximiert werden, um die Verlässlichkeit der Bewirtschaftung eines MZ-TVS in Sachsen (Deutschland) zu steigern. Eine zweite Fallstudie befasste sich mit der Maximierung der Leistungsfähigkeit eines MZ-TVS in Äthiopien unter verschiedenen Problemformulierungen. In beiden Fallstudien erwiesen sich die erzielten Pareto-Fronten und Steuerungsstrategien gegenüber 10 000-jährigen Zeiträumen als robust. Die benötigten Rechenzeiten der MK-SBO ließen sich durch das Framework massiv senken. / Water resources systems are worldwide essential for a secure supply of potable water, food and energy production. Simulation-based multi-objective optimization (SB-MOO) is a powerful method to provide a set of Pareto-optimal compromise solutions between various contrary goals of multi-purpose multi-reservoir systems (MP-MRS). However, the computational costs increases with the length of the time period in which the reservoir management is simulated. Consequently, MK-SBO studies are currently restricted to simulation periods of several decades. These time periods are normally insufficient to describe the stochastic nature of the inflows and the consequent hydrological uncertainties. Therefore, an optimization of the reliability of management of MP-MRS, e.g. through the maximization of the security of supply, may not be resilient. Obtained management strategies may not prove robust. To address these challenges, a new modular framework for simulation-based multiobjective optimization of the reservoir management of multi-purpose multi-reservoir systems (Frams-BoT) is developed. A refined time series model provides time series of several thousand years to extend the available information about the stochastic inflow processes. Then, a new Monte-Carlo recombination method allows for the exploitation of the extended information in the SB-MOO on significantly shorter time periods. Further computational time is saved by parallelization and an advanced coding of decision variables. A processoriented water balance model is used to simulate inflows for multi-objective climate impact analysis. Level-Diagrams [Blasco et al., 2008] are used to support the complex process of decision-making. The effectiveness and flexibility of the framework is presented in two case studies. In the first case study about a MP-MRS in Germany, high securities of supply over 99% where maximized as part of a multi-objective optimization problem in order to improve the reliability of the reservoir management. A second case study addressed the maximization of the performance of a MP-MRS in Ethiopia under different formulations of the optimization problem. In both case studies, the obtained Pareto-Fronts and management strategies proved robust compared to 10 000 year time periods. The required computational times of the SB-MOO could be reduced considerably.