LamaH
LamaH (Large-Sample Data for Hydrology and Environmental Sciences) ist eine staatsübergreifende Initiative für eine einheitliche Datenaufbereitung und -sammlung im Bereich der Einzugsgebietshydrologie. Hydrologische Datensätze sind unter anderem eine wesentliche Grundlage für die Erstellung von Modellen zur Hochwasserwarnung.
Eigenschaften
[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]LamaH-Datensätze bestehen immer aus einer Kombination von meteorologischen Zeitreihen (z. B. Niederschlag, Temperatur) und hydrologisch relevante Einzugsgebietseigenschaften (z. B. Seehöhe, Waldfläche, Untergrundgestein), welche über das jeweilige Einzugsgebiet aggregiert wurden, sowie dazugehörige hydrologische Zeitreihen am Einzugsgebietsauslass (Abfluss). Durch die Auswertung der großen und heterogenen Stichprobe (large-sample) an Einzugsgebieten können mit probaten Methoden Einblicke in den hydrologischen Kreislauf gewonnen werden, welche mit lokalen und kleinräumigen Untersuchungen wahrscheinlich nicht möglich wären. Aufgrund der Struktur des Datensatzes kann die Auswertung automationsgestützt auch mit Methoden des Maschinellen Lernens (Deep Learning) erfolgen. In der beiliegenden Dokumentation werden neben der Datenaufbereitung auch etwaige Limitierungen, Unsicherheiten sowie Anwendungsmöglichkeiten erläutert.[1][2]
Unterschied zu CAMELS
[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]Die LamaH-Datensätze sind zu den CAMELS-Datensätzen recht ähnlich, verfügen aber darüber hinaus über: [1]
- weitere Einzugsgebietsabgrenzungen (auf Basis von Zwischeneinzugsgebieten) sowie Attribute (z. B. Fließabstand und Höhendifferenz zwischen zwei topologisch benachbarten Abflusspegel), wodurch der Aufbau eines zusammenhängenden hydrologischen Netzwerkes möglich wird
- Attribute zur Klassifikation der Einzugsgebiete nach Grad und Typ der (anthropogenen) Beeinflussung
Verfügbarkeit
[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]LamaH-Datensätze sind für folgende Gebiete verfügbar:
- Zentraleuropa (Österreich sowie dessen hydrologische Oberliegerflächen in Deutschland, Tschechien, Schweiz, Slowakei, Italien, Liechtenstein, Slowenien und Ungarn) / 859 Einzugsgebiete[2]
CAMELS-Datensätze sind erhältlich für (gereiht nach Publikationsdatum):
- USA (exklusive Alaska und Hawaii) / 671 Einzugsgebiete[3]
- Chile / 516 Einzugsgebiete[4]
- Brasilien / 897 Einzugsgebiete[5]
- Großbritannien / 671 Einzugsgebiete[6]
- Australien / 222 Einzugsgebiete[7]
Sowohl die CAMELS- als auch die LamaH-Datensätze sind mit Creative Commons lizenziert und daher kostenlos und barrierefrei für die Allgemeinheit verfügbar.
Einzelnachweise
[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]- ↑ a b Christoph Klingler, Karsten Schulz, Mathew Herrnegger: LamaH | Large-Sample Data for Hydrology: Big data für die Hydrologie und Umweltwissenschaften. In: Österreichische Wasser- und Abfallwirtschaft. Band 73, Nr. 7-8, August 2021, ISSN 0945-358X, S. 244–269, doi:10.1007/s00506-021-00769-x (springer.com [abgerufen am 4. August 2021]).
- ↑ a b Christoph Klingler, Karsten Schulz, Mathew Herrnegger: LamaH-CE: LArge-SaMple DAta for Hydrology and Environmental Sciences for Central Europe. In: Earth System Science Data. Band 13, Nr. 9, 16. September 2021, ISSN 1866-3516, S. 4529–4565, doi:10.5194/essd-13-4529-2021 (copernicus.org [abgerufen am 17. September 2021]).
- ↑ Nans Addor, Andrew J. Newman, Naoki Mizukami, Martyn P. Clark: The CAMELS data set: catchment attributes and meteorology for large-sample studies. In: Hydrology and Earth System Sciences. Band 21, Nr. 10, 20. Oktober 2017, ISSN 1607-7938, S. 5293–5313, doi:10.5194/hess-21-5293-2017 (copernicus.org [abgerufen am 4. August 2021]).
- ↑ Camila Alvarez-Garreton, Pablo A. Mendoza, Juan Pablo Boisier, Nans Addor, Mauricio Galleguillos: The CAMELS-CL dataset: catchment attributes and meteorology for large sample studies – Chile dataset. In: Hydrology and Earth System Sciences. Band 22, Nr. 11, 13. November 2018, ISSN 1607-7938, S. 5817–5846, doi:10.5194/hess-22-5817-2018 (copernicus.org [abgerufen am 4. August 2021]).
- ↑ Vinícius B. P. Chagas, Pedro L. B. Chaffe, Nans Addor, Fernando M. Fan, Ayan S. Fleischmann: CAMELS-BR: hydrometeorological time series and landscape attributes for 897 catchments in Brazil. In: Earth System Science Data. Band 12, Nr. 3, 8. September 2020, ISSN 1866-3516, S. 2075–2096, doi:10.5194/essd-12-2075-2020 (copernicus.org [abgerufen am 4. August 2021]).
- ↑ Gemma Coxon, Nans Addor, John P. Bloomfield, Jim Freer, Matt Fry: CAMELS-GB: hydrometeorological time series and landscape attributes for 671 catchments in Great Britain. In: Earth System Science Data. Band 12, Nr. 4, 12. Oktober 2020, ISSN 1866-3516, S. 2459–2483, doi:10.5194/essd-12-2459-2020 (copernicus.org [abgerufen am 4. August 2021]).
- ↑ Keirnan J. A. Fowler, Suwash Chandra Acharya, Nans Addor, Chihchung Chou, Murray C. Peel: CAMELS-AUS: hydrometeorological time series and landscape attributes for 222 catchments in Australia. In: Earth System Science Data. Band 13, Nr. 8, 6. August 2021, ISSN 1866-3516, S. 3847–3867, doi:10.5194/essd-13-3847-2021 (copernicus.org [abgerufen am 12. August 2021]).