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Professur für Hydrologie

übergeordnete Einrichtungen:
Technische Universität Dresden (TUD)

Kontakt

Web: https://tu-dresden.de/bu/umwelt/hydro/ihm/hydrologie
E-Mail: e-mail
Telefon: +49 351 463-33931
Fax: +49 351 463-37162
Postanschrift: Technische Universität Dresden (TUD), Professur für Hydrologie, 01062 Dresden, Germany
Besucheradresse: Technische Universität Dresden (TUD), Professur für Hydrologie, Bergstraße 66 (room 367), 01069 Dresden, Germany
Partner: Technische Universität Dresden

Beschreibung

An der Professur für Hydrologie werden naturwissenschaftliche Untersuchungen von hydrologischen Prozessen unter Beachtung ihrer komplexen Verknüpfungen zu Energie- und Stoffflüssen in mikro- bis mesoskaliger Auflösung durchgeführt. In der anwendungsorientierten Lehre und Forschung wird die ingenieurtechnische Entwicklung von Lösungsstrategien für sich rasch verschärfende weltweite Probleme verfolgt, wie die nachhaltige Bewirtschaftung knapper Wasserressourcen unter sich verändernder Randbedingungen, z.B. Klimaveränderung, demographische Entwicklung und Urbanisierung.

Die Forschung konzentriert sich auf die Schwerpunkte "Hydrosystemmodellierung und Optimierung für ein nachhaltiges Wasserressourcenmanagement", "Hydrologie arider Gebiete, Wasserknappheit und Bewässerung", "Stochastische Hydrosystemmodellierung" sowie "Hydrologische Prozesse in kleinen und mittleren Einzugsgebieten". Es bestehen regionale und internationale Partner - z.B. in Sachsen, Israel, Oman, den Vereinigten Arabischen Emiraten und Neuseeland.

Der Klimawandel führt zu Änderungen des Wasserkreislaufs, die das Auftreten von Extremereignissen wie Trockenheit, Starkregen oder Hochwasser beeinflussen. Der Nutzungsdruck auf die weltweiten Wasserressourcen erhöht sich durch den Anstieg der Weltbevölkerung.

 

Expertise

  • Erstellung von Hochwassergutachten
  • Durchführung und Auswertung von Durchflussmessungen
  • Erstellung von Bewirtschaftungsplänen für die Speicherwirtschaft
  • Erstellung von Bewässerungsplänen
  • Entwicklung von Web- und GIS-basierten Informationssystemen für Behörden und andere Anwender (effiziente Übertragung wissenschaftlicher Ergebnisse in die Praxis)
  • Modellbasierte Bewertung und Optimierung von Messnetzwerken
  • Stochastische Simulation von Hydrosystemen unter Unsicherheit
  • Hydraulische Analyse von Bodenproben

 

Schwerpunkte der Forschung:

  • Hydrosystemmodellierung und Optimierung
  • Hydrologie arider Gebiete, Wasserknappheit und Bewässerung
  • Stochastische Hydrosystemmodellierung
  • Hydrologische Prozesse in kleinen und mittleren Einzugsgebieten

Im Schwerpunkt Hydrosystemmodellierung und -optimierung werden neue simulationsbasierte Optimierungsmethoden zur integrierten Ressourcenbewirtschaftung entwickelt und Bewirtschaftungsprobleme bei limitierten Wasserressourcen untersucht.

Der anwendungsorientierte Schwerpunkt Hydrologie arider Gebiete, Wasserknappheit und Bewässerung beschäftigt sich mit der nachhaltigen Ressourcenbewirtschaftung in ariden und semi-ariden Gebiete mittels intelligenter Steuerungs- und Optimierungsansätze.

Der Schwerpunkt Stochastische Hydrosystemmodellierung beschäftigt sich mit innovativen Methoden zur gekoppelten Modellierung von Hydrosystemen unter Berücksichtigung von Unsicherheit, mit Datenwertanalyse und dem optimalen Design von Monitoringnetzwerken, sowie mit Ensemble-basierten Modellvorhersagen.

Ein integrativer Forschungsansatz, der die Planung von hydrologischen Beobachtungsnetzwerken, den Aufbau von Versuchsflächen und hydrologische Modellierung verbindet, soll im Schwerpunkt Hydrologische Prozesse in kleinen und mittleren Einzugsgebieten Verbesserung von Vorhersagen und Prognoserechnungen von Wasserhaushalt und Extremereignissen führen.

 

***********English***********

Our research strategy features a strong interdisciplinary background. Basic research represents one of our main focal points and this is reflected by our commitment to the national research foundation. In this context we aim towards a realistic modelling of the interconnected surface and subsurface hydrologic processes on the basis of physically based approaches, including the transport of solutes and the scaling problem.

It goes without saying that our efforts in the field of basic research do not, of course, fail to incorporate important aspects of applied research i.e. our new concepts and theoretical approaches are guided right from the outset with respect to their future potential for practical application.

We aim to achieve these goals by:

Combining artificial neural networks (ANN) and process modelling. This introduces new possibilities for determining optimal hydrologic modelling parameters from observations. Moreover, the simple and straightforward application of the ANN renders complex physically based and reliable modelling more accessible for a broader band of users (e.g. for optimising irrigation efficiency).

Along the same lines we combine ANN and process modelling for online flood forecasting  - with a special focus on mountainous catchments. In this context, the approach also allows the consideration of significant backwater effects and / or the inclusion of uncertainties.

In view of the chronic lack of observation and measurement information we combine expert systems with concept modelling. This allows exploiting qualitative data which, up to now, was rarely able to be used in hydrological modelling.

Combining process modelling with stochastic approaches likewise aims towards the exploitation of all available information. This permits taking into account the stochastic nature of meteorological time series in the form of stochastic boundary conditions for physically based hydrologic models.  In addition, the spatial distribution of soil hydraulic parameters can be portrayed by the corresponding stochastic process instead of using arithmetic means.

Geräte

Geräte anzeigen (8)

Zugehörigkeit

übergeordnete Einrichtungen

Name Typ Aktionen
Institut für Hydrologie und Meteorologie (IHM) Institut anzeigen

Letztes Update

Letztes Update am: 28.11.2017 10:23