Künstliches Hochwasser an der Saane : Bewertung der Auswirkungen auf eine Aue von nationaler Bedeutung mittels Remote Sensing

Scheib, Mirjam

doi:10.21256/zhaw-26399

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Publication type:	Bachelor thesis
Title:	Künstliches Hochwasser an der Saane : Bewertung der Auswirkungen auf eine Aue von nationaler Bedeutung mittels Remote Sensing
Authors:	Scheib, Mirjam
Advisors / Reviewers:	Antonetti, Manuel Döring, Michael
DOI:	10.21256/zhaw-26399
Extent:	68
Issue Date:	2022
Publisher / Ed. Institution:	ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften
Publisher / Ed. Institution:	Winterthur
Language:	German
Subjects:	Remote Sensing; Künstliches Hochwasser; Wasserkraft; Auenlandschaft; Saane
Subject (DDC):	333.7: Land, natural recreational areas
Abstract:	7 % der Schweizer Auen von nationaler Bedeutung weisen einen sehr hohen, 32 % einen hohen und 36 % einen mittleren Handlungsbedarf auf. Künstliche Hochwasser (kHW) sind im Rahmen des revidierten Gewässerschutzgesetz eine mögliche Massnahme um das Geschiebemanagement zu sanieren. Die Unterbrechung des Damm bei Rossens (FR) führte in der darunterliegenden Auenlandschaft der Saane zu einer mangelnden Abfluss- und Geschiebedynamik und diesem Umstand zugrundeliegende weitere Defizite. Die Auslösung eines kHW im Jahr 2016 (inkl. Geschiebeschüttung), 2020 und ein ungeplantes kHW im Jahr 2021 führten bislang zu keinen nachhaltigen Effekten auf das Ökosystem der Saane. Eine Strecke von ca. 4.7 km wurde anhand dreier Orthofotos (2020 vor und nach kHW, 2021 nach kHW) des Restwasserabschnitts der Saane mittels Bildklassifizierung und 2D Habitat Change Analyse untersucht und mit den Resultaten des kHW von 2016 verglichen. Zudem wurde der Einfluss verschiedener Faktoren (max. Abfluss, Volumen, Dauer) auf die Erosion und Deposition der kHW anhand linearer und logarithmischer Regressionsanalysen untersucht und Wechselpunkte ermittelt, bei welchen eine geringere Effizienz zwischen Erosion, Deposition und untersuchten Faktoren erwartet wurde. Nach jedem ausgelösten kHW stiegen die Wasser- und Kiesflächen im Vergleich zum Zustand vor einem kHW an, während Vegetationsflächen jeweils verringert wurden. Eine Zunahme von 73.3 % des maximalen Abflusses, 139.2 % Wasservolumens und 5.6 % der Dauer (kHW 2020 zu 2016) führte zur 1.5-fachen Zunahme der Erosions- und 1.42-fachen Zunahme der Depositionsflächen. Die Erhöhung des maximalen Abfluss von 55.5 %, 665.2 % Wasservolumens und 643.9 % der Dauer (kHW 2016 zu 2021) führte zu einer 1.06-fachen Zunahme der Erosions- und 1.62-fachen Zunahme der Depositionsflächen. Die ermittelten Wechselpunkte der logarithmischen Regression lagen unter dem Gesamtvolumen und der Dauer der bisher ausgelösten kHW. Das grosse kHW von 2021 (Abfluss 303.2 m3/s) hat womöglich innere Sohlenkolmatierungen und die Deckschicht des Flussbett bewegt und für die Erosion und Deposition freigegeben, während das kleinste kHW von 2020 diesen Effekt nicht erzielte und die geringsten Flächenveränderungen aufzeigte. Während beim maximalen Abfluss ein linearer Trend für die Erosions- bzw. Depositionsflächen ermittelt wurde, wurden beim Wasservolumen und der Dauer der kHW ein asymptotischen Verlauf festgestellt. Es wird daher angenommen, dass kleinere kHW mit höheren Abflüssen und Wiederholungen mehrmals jährlich, ergänzt durch kHW mit Wiederkehrperioden von 10 bis 30 Jahren (HQ10, HQ30) wichtige Treiber für nachhaltige Effekte auf die Hydromorphologie und Ökologie der Saane darstellen könnten. Trotz der geringen Anzahl der ausgelösten kHW liessen sich Trends und Wechselpunkte der Erosions- und Depositionsflächen ermitteln, welche für die Dimensionierung künftiger kHW sehr wichtig sein werden. Zwei weitere kHW sind in diesem Jahr geplant (2022), welche weitere wichtige Erkenntnisse liefern werden. 7 % of the Swiss floodplains of national importance show a very high, 32 % high and 36 % medium need for action. Experimental floods (EF) are a possible measure to rehabilitate bedload management within the framework of the revised Water Protection Law. The disruption of the dam at Rossens (FR) led to a lack of runoff and bedload dynamics in the underlying floodplain of the Saane and further deficits underlying this circumstance. The releasing of an EF in 2016 (including sediment replenishment), 2020 and an unplanned EF in 2021 did not lead to any sustainable effects on the Saane ecosystem so far. A route of about 4.7 km was investigated on the basis of three orthophotos (2020 before and after EF, 2021 after EF) of the residual flow section of the Saane using image classification and 2D habitat change analysis which were compared with the results of the EF from 2016. In addition, the influence of different factors (max. discharge, volume, duration) on erosion and deposition areas of the EF was investigated using linear and logarithmic regression analyses. Furthermore, change points were identified where a lower efficiency between erosion, deposition and investigated factors was expected. After each released EF, water surface areas and gravel areas increased compared to the condition before the EF, while vegetation areas decreased in each case. An increase of 73.3 % in maximum discharge, 139.2 % in water volume, and 5.6 % in duration (2020 EF to 2016 EF) resulted in a 1.5 times increase in erosion and 1.42 times increase in depositional areas. The further increase in maximum discharge of 55.5 %, 665.2 % water volume, and 643.9 % of duration (EF 2016 to 2021) resulted in a 1.06 times increase in erosion and a 1.62 times increase in depositional area increase. The identified changing points from a logarithmic regression analysis were below volume and duration of all EF released. The large EF of 2021 (discharge 303.2 m3/s) may have moved internal bed colmation and the armoring layer of the riverbed and released them for erosion and deposition, while the smallest EF of 2020 did not achieve this effect and therefore showed the least area changes. While a linear trend for the erosion and deposition areas was determined for the maximum runoff, an asymptotic trend was found for the water volume and the duration of the floods. Therefore, it is assumed that smaller floods with higher discharge peaks with recurrences several times a year and supplemented by floods with recurrence periods of 10 to 30 years (HQ10, HQ30) could be important drivers for sustainable effects on the hydromorphology and ecology of the Saane. Despite the small number of released EF, trends and turning points of erosion and deposition areas could be identified, which will be very important in dimensioning future EF. Two more EF are planned this year (2022), which will provide further important insights.
URI:	https://digitalcollection.zhaw.ch/handle/11475/26399
License (according to publishing contract):	CC BY 4.0: Attribution 4.0 International
Departement:	Life Sciences and Facility Management
Appears in collections:	Bachelorarbeiten Umweltingenieurwesen

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Scheib, M. (2022). Künstliches Hochwasser an der Saane : Bewertung der Auswirkungen auf eine Aue von nationaler Bedeutung mittels Remote Sensing [Bachelor’s thesis, ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften]. https://doi.org/10.21256/zhaw-26399

Scheib, M. (2022) Künstliches Hochwasser an der Saane : Bewertung der Auswirkungen auf eine Aue von nationaler Bedeutung mittels Remote Sensing. Bachelor’s thesis. ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften. Available at: https://doi.org/10.21256/zhaw-26399.

M. Scheib, “Künstliches Hochwasser an der Saane : Bewertung der Auswirkungen auf eine Aue von nationaler Bedeutung mittels Remote Sensing,” Bachelor’s thesis, ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften, Winterthur, 2022. doi: 10.21256/zhaw-26399.

SCHEIB, Mirjam, 2022. Künstliches Hochwasser an der Saane : Bewertung der Auswirkungen auf eine Aue von nationaler Bedeutung mittels Remote Sensing. Bachelor’s thesis. Winterthur: ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften

Scheib, Mirjam. 2022. “Künstliches Hochwasser an der Saane : Bewertung der Auswirkungen auf eine Aue von nationaler Bedeutung mittels Remote Sensing.” Bachelor’s thesis, Winterthur: ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften. https://doi.org/10.21256/zhaw-26399.

Scheib, Mirjam. Künstliches Hochwasser an der Saane : Bewertung der Auswirkungen auf eine Aue von nationaler Bedeutung mittels Remote Sensing. ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften, 2022, https://doi.org/10.21256/zhaw-26399.