Der Datensatz enthält die
- Maximale Wasserstände der Jährlichkeit 100 in Herdern Nord, Herdern Glasbach, Hochdorf, Benzhausen
- Maximale Fließgeschwindigkeiten der Jährlichkeit 100 in Herdern Nord, Herdern Glasbach, Hochdorf, Benzhausen
Der Datensatz entstammt aus dem Projekt I4C, des Leistungszentrums Nachhaltigkeit, der Universität Freiburg und
weiteren Projektpartnern und wird nicht regelmäßig aktualisiert. Es handelt sich um Ergebnisse eines
Forschungsprojektes ohne rechtliche oder planerische Überprüfung.
Die Berechnung der Daten erfolgte 2023 - eine Aktualisierung ist nicht geplant. Die Daten sind OpenData - Namensnennung: "Professur für Hydrologie, Universität Freiburg".
Gebiets-Eingangsdaten (Rasterdaten in einer Auflösung von 2*2 m²):
Digitales Geländemodell mit Gebäuden, Landnutzung, Versiegelungsgrad, Bodeneigenschaften (nFK, LK, PWP, ks),
Leitfähigkeit Hydrogeologie, Mittlerer Grundwasserflurabstand, Gewässernetz.
Ereignis-Gebiets-Eingangsdaten (Rasterdaten in einer Auflösung von 2*2 m²):
Für die Szenarien: Bodenfeuchte für verschiedene Unterschreitungswahrscheinlichkeiten im Sommerhalbjahr,
Anfangsbetonte Modell-Niederschlags-Summen verschiedener Jährlichkeiten und Dauerstufen.
Für das Ereignis: Niederschlag vom 25.06.2016, Bodenfeuchte zu Beginn des Niederschlags vom 25.06.2016.
Modellierung:
Abflussbildung mit dem Modell RoGeR in 5-Minuten-Auflösung.
Hydraulische Modellierung mit auf Basis der 5-Minuten-Oberfllächen-Abflüsse aus RoGeR mit den Modell Ro_Dyn.
Ergebnisse (Rasterdaten in einer Auflösung von 2*2 m²):
Für die Szenarien: Maximale zu erwartende Wasserstände und Fleißgeschwindigkeiten mit einem statistischen
Wiederkehr-Intervall von 100 Jahren für jede2*2 m²-Rasterzelle.
Für das Ereignis: Maximale für das Ereignis modellierten Wasserstände und Fleißgeschwindigkeiten für jede2*2
m²-Rasterzelle.
Der Anteil des atmosphärischen Wasserdampfs beträgt lediglich bis zu vier Volumenprozent der Erdatmosphäre. Aufgrund seiner besonderen Bedeutung für atmosphärische Prozesse - insbesondere für Klimawandel und Naturgefahren (z.B. Hochwasser, Dürreperioden, Flutkatastrophen, Gletscherschmelze) - ist die zuverlässige und genaue Kenntnis über die räumliche und zeitliche Verteilung des Treibhausgases Wasserdampf von eminenter Bedeutung. Wasserdampf ist zudem wichtiger Bestandteil des Wasserkreislaufs; er bestimmt Wolkenbildung und -verteilung sowie Niederschlag maßgeblich. Trotz seiner großen Bedeutung ist die Modellierung seines räumlichen und zeitlichen Verhaltens nicht zufriedenstellend gelöst. Obgleich regionale Atmosphärenmodelle prinzipiell hydro-meteorologische Zustandsgrößen mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung simulieren können, ist die Reproduzierbarkeit von hochvariablen Prozessen beschränkt. Zudem existieren wenige hochauflösende Validierungsdatensätze. Während Wasserdampf für Meteorologie und Klimaforschung eine zentrale Zustandsgröße darstellt, liegt im Rahmen von geodätischen Anwendungen der Fokus auf der Reduktion seines Einflusses. Im Gegensatz zu den Effekten anderer Atmosphärenbereiche kann sein Einfluss auf Mikrowellenmessungen nicht durch Mehrfrequenzbeobachtungen eliminiert werden. Somit ist das Signal des atmosphärischen Wasserdampfs im Rahmen der Verarbeitung der Daten dieser Sensoren geeignet zu modellieren. Hierbei können GNSS und InSAR wertvolle Beiträge (GNSS: hohe zeitliche Auflösung; InSAR: hohe räumliche Auflösung) zur Rekonstruktion des Einflusses der Erdatmosphäre - und im Speziellen des atmosphärischen Wasserdampfs - längs des Signalwegs leisten. Unter Verwendung von komplexen tomographischen Ansätzen sind aus den GNSS- bzw. InSAR-basierten, integrierten Wasserdampfkenngrößen zeitabhängige 3D-Felder des Wasserdampfs ableitbar. Unter Verwendung von innovativen GNSS- und InSAR-Datenanalysetechniken zielt das beantragte Projekt darauf ab, für regionale Anwendungen neue Kombinationsansätze für die verbesserte Bestimmung der raum-zeitlichen Verteilung des atmosphärischen Wasserdampfs zu entwickeln und zu validieren. Die zentrale Fragestellung beschäftigt sich mit der wissenschaftlich fundierten, Geostatistik-basierten Zusammenführung von geodätischen Ergebnissen und meteorologischen Wettermodellen. Hierbei kommt tomographischen Fusionsansätzen - sowohl im Kontext der Zusammenführung der beiden geodätischen Sensoren als auch bei der Kombination von geodätischen und meteorologischen Produkten - eine wichtige Rolle zu; diese sind z.B. hinsichtlich horizontaler und vertikaler Auflösung weiterzuentwickeln. Darüber hinaus ist die Tomographie-basierte Fusion gegenüber meteorologischen Assimilationsansätzen zu vergleichen, um eine optimale regionale Strategie für die Zusammenführung aller beitragenden Sensoren und Modelle zur Ableitung von räumlich und zeitlich hochaufgelösten Wasserdampfverteilungen herauszuarbeiten.
A comprehensive global catalog of landslide-triggered tsunamis (LTT) was compiled by reviewing tsunami and earthquake databases, catalogs, and scientific literature. This dataset is designed to investigate the relationship between tsunami heights and the triggering landslides' characteristics, including 354 documented cases from 6200 BC to 2024. It provides detailed information on landslide characteristics, triggering and preparatory factors, type of waterbody, tsunami wave height, inundation distance, and associated effects.