Globale Karten der Abflussmerkmale basierend auf Beobachtungen aus mehreren Tausend Einzugsgebieten*

Zusammenfassung Die Schätzung des Abflusses Q in nicht gemessenen Einzugsgebieten ist eine der größten Herausforderungen für Hydrologen. Beobachtete Q aus 3000 bis 4000 kleinen bis mittelgroßen Einzugsgebieten (10–10.000 km²) weltweit wurden verwendet, um Ensembles von neuronalen Netzen zu trainieren, um Q-Merkmale basierend auf klimatischen und physiografischen Eigenschaften der Einzugsgebiete zu schätzen. Insgesamt wurden 17 Q-Merkmale ausgewählt, einschließlich des mittleren jährlichen Q, des Basisabflussindex und einer Anzahl von Fluss-Percentilen. Die Bestimmungskoeffizienten für die Schätzung der Q-Merkmale reichten von 0,55 für die Basisabfluss-Rezessionskonstante bis 0,93 für das Q-Timing. Insgesamt dominierten Klimavariablen unter den Prädiktoren. Prädiktoren, die mit Böden und Geologie in Verbindung standen, waren relativ unbedeutend, möglicherweise aufgrund ihrer Datenqualität. Die trainierten neuronalen Netzwerke wurden anschließend räumlich über die gesamte eisfreie Landoberfläche angewendet, was zu globalen Karten der Q-Merkmale (bei 0,125° Auflösung) führte. Diese Karten besitzen mehrere einzigartige Merkmale: Sie repräsentieren beobachtungsbasierte Schätzungen, sie basieren auf einem beispiellos großen Satz von Einzugsgebieten und sie haben mit Unsicherheiten verbundene Schätzungen. Die Karten können für verschiedene hydrologische Anwendungen verwendet werden, einschließlich der Diagnose von makroskaligen hydrologischen Modellen. Um dies zu demonstrieren, wurden die erzeugten Karten mit gleichwertigen Karten verglichen, die aus den simulierten täglichen Q von vier makroskaligen hydrologischen Modellen abgeleitet wurden, was verschiedene Verbesserungsmöglichkeiten im Modellverhalten des Q hervorhebt. Der erzeugte Datensatz ist online verfügbar (http://water.jrc.ec.europa.eu/GSCD).