Die stabilen Isotope des WassermolekĂŒls, Sauerstoff-18 (18O) und Deuterium (2H), stellen aufgrund ihrer saisonal schwankenden und temperatur-, höhen- und luftmassenabhĂ€ngigen Gehalte im Niederschlag einen natĂŒrlichen Tracer dar, der bei vielen wasserwirtschaftlichen Fragestellungen wichtige Informationen liefert (z.âB. [1]). Eine wesentliche Grundlage fĂŒr derartige Studien bildet die Kenntnis des Isotopensignals im betreffenden Untersuchungsgebiet.
Zur Ermittlung der rĂ€umlichen Verteilung der Isotopengehalte im Niederschlag, sogenannter «Isoscapes»1, werden meist empirische bzw. MehrfachregressionsansĂ€tze anhand verschiedener topografischer oder meteorologisch/klimatischer Variablen eingesetzt. Nachgeschaltet ist oft eine rĂ€umliche Interpolation der Residuen2 durch geostatistische Methoden. Basierend auf langjĂ€hrigen Mittelwerten wurden auf globaler Skala verschiedene AnsĂ€tze entwickelt und getestet [2â4], aber auch auf einem lokaleren Massstab, z.âB. im alpinen Raum einschliesslich der Schweiz [5]. FĂŒr hydrologische Studien werden hĂ€ufig Daten auf monatlicher Basis benötigt. In der Schweiz wurden diesbezĂŒglich Methoden mit unterschiedlicher Detailliertheit eingesetzt, die auf die betreffenden Untersuchungsgebiete und Fragestellungen zugeschnitten waren (z.âB. [5â8]). Ein etwas anderer Ansatz wurde in Studie [9] verfolgt, indem die Charakteristik der jahreszeitlichen Dynamik (Sinus-Funktion) in der Schweiz regionalisiert wurde. In den NachbarlĂ€ndern existieren Auswertungen respektive Modelle, beispielsweise in Italien [10], in Ăsterreich [11], in Deutschland [12] oder in kleinem Massstab fĂŒr Korsika [13]. JĂŒngste Arbeiten beziehen auch Methoden der kĂŒnstlichen Intelligenz, wie «Machine Learning», ein [14, 15]. Sie decken zwar das Gebiet der Schweiz ab, arbeiten aber auf einer grösseren rĂ€umlichen Skala.
In der vorliegenden Arbeit werden rĂ€umlich hochaufgelöste Isoscapes von Sauerstoff-18 und Deuterium im Niederschlag auf Monatsbasis fĂŒr die Schweiz erstellt und validiert. Nach einer umfassenden DatenprĂŒfung wird ein Interpolationsmodell basierend auf einer Mehrfachregression entwickelt und getestet, indem verschiedene Einflussgrössen (Variablen) schrittweise einbezogen werden. Ziel ist es zudem, aus den rĂ€umlichen Analysen regionale Unterschiede im Isotopensignal zu identifizieren sowie gegebenenfalls Empfehlungen fĂŒr eine Verdichtung des Messnetzes abzuleiten. Schliesslich werden einige Anwendungsmöglichkeiten der Isoscapes fĂŒr eine rasche AbschĂ€tzung der hydrogeologischen Charakteristik von Messstellen bzw. deren Einzugsgebieten aufgezeigt.
1 Eine Isoscape ist eine Kartendarstellung der Isotopenverteilung. Der Ausdruck leitet sich ab vom englischen «isotope landscape» (Isotopenlandschaft).
2 Berechnete Grössen, die den vertikalen Abstand zwischen Beobachtungspunkt und der geschÀtzten Regressionsgerade messen.
Das Modellgebiet (Fig. 1) wurde etwas grösser als die Schweiz gewĂ€hlt, um Messstationen der NachbarlĂ€nder einzubeziehen. Dadurch können die Isotopenwerte in den Grenzgebieten der Schweiz realistischer dargestellt werden, und mögliche Nord-SĂŒd- bzw. West-Ost-ZusammenhĂ€nge treten deutlicher hervor.
Die Messwerte der IstopenverhĂ€ltnisse im Niederschlag an den Schweizer Stationen entstammen dem IsotopenbeobachtungsÂnetzwerk der Schweiz, dem Modul ISOT der Nationalen Grundwasserbeobachtung NAQUA [16, 17]. Ausserhalb der Schweiz wurden Messstationen aus Deutschland, Ăsterreich und Frankreich verwendet, die aus dem globalen Beobachtungsnetz (GNIP) oder aus lokalen Netzen stammen (siehe Fig. 1). Die monatlichen Daten wurden in einem ersten Schritt einer visuellen PrĂŒfung unterzogen, indem der Verlauf der Daten von benachbarten Stationen dargestellt und auffĂ€llige Abweichungen analysiert wurden. Der Zeitraum der verwendeten Daten erstreckt sich von 2007 bis 2020.
Als digitales Höhenmodell wurde das Schweizer DHM25 verwendet, das im Wesentlichen aus der Höheninformation der Landeskarte 1:25â000 abgeleitet ist [18]. Bei der Einbeziehung der meteorologisch/klimatologischen Variablen ist die VerfĂŒgbarkeit von flĂ€chenhaften Daten in geeigneter rĂ€umlicher Auflösung Voraussetzung. Dies ist beispielsweise fĂŒr den Niederschlag (monatliche Summe) und die Lufttemperatur (monatliches Mittel sowie monatliche Minima und Maxima) der Fall. Die Daten wurden als monatliche Raster mit einer Zellweite von 1âkm von MeteoSchweiz zur VerfĂŒgung gestellt.
Basis der Interpolation ist eine Mehrfachregression mit den topografischen Variablen (Seehöhe â ELE; geografische Breite â LAT; geografische LĂ€nge â LON) und den verfĂŒgbaren meteorologisch/klimatologischen Variablen (MVi) gemĂ€ss folgender Formel:
Die Koeffizienten der Gleichung (a, b, mâ, âŠ, mn, d) werden fĂŒr jeden Monat aus den Messdaten bestimmt. Die Residuen der Regression werden mittels des geostatistischen Verfahrens «Ordinary Kriging»3 [19] interpoliert. FĂŒr die Ergebnisraster werden das Raster aus der Regression und das Residuenraster summiert.
3 Unter Kriging versteht man ein geostatistisches Prognose- und Interpolationsverfahren, mit dem sich eine rÀumlich verortete Variable an Orten, an denen sie nicht gemessen wurde, durch umliegende Messwerte interpolieren oder annÀhern lÀsst.
Die einzelnen Variablen werden schrittweise einbezogen und die Interpolation mittels Kreuzvalidierung getestet. Bei der Kreuzvalidierung wird der Messwert einer Station bei der Interpolation weggelassen und der an dieser Stelle berechnete mit dem gemessenen Wert verglichen. Dieser Vorgang wird fĂŒr alle Monate und alle Stationen wiederholt und die Abweichungen z.âB. als mittlere Absolutwerte (Mean Absolute Error â MAE) ausgegeben.
Ein wesentlicher Aspekt des vorliegenden Modells ist die Implementierung einer automatisierten DatenprĂŒfung, um Artefakte in den rĂ€umlichen Mustern aufgrund von Daten- bzw. Messfehlern zu vermeiden. Die DatenprĂŒfung erfolgt auf Basis des Deuterium-Exzesses [20]. Sofern der Deuterium-Exzess (d) an einer Station in einem Monat nicht in den Bereich 0â<âdâ<â25â° fĂ€llt, werden die Daten nicht verwendet. In den mittleren Breiten deuten Werte ausserhalb dieses Bereichs auf Daten- bzw. Probenahmefehler hin. Eine weitere PrĂŒfung betrifft die Monatssumme des Niederschlags. Bei einem Wert kleiner 0,5âmm werden die Isotopenmesswerte aufgrund möglicher Verdunstungseffekte und der Schwierigkeit des Handlings kleiner Volumen als nicht aussagekrĂ€ftig angesehen und deswegen von der Berechnung ausgeschlossen.
GemĂ€ss den vorliegenden Daten wird ein Berechnungsraster mit einer Gitterweite von 500âm gewĂ€hlt. Dies ist ein Kompromiss zwischen dem in hoher Auflösung verfĂŒgbaren DHM (25âm), den typischen AbstĂ€nden zwischen den Stationen und der Auflösung der verwendeten meteorologisch/klimatologischen Rasterdaten (1âkm).
Aus der Testung der verschiedenen Kombinationen von Variablen ging jene Variante hervor, welche die topografischen Variablen zusammen mit den monatlichen Niederschlagssummen berĂŒcksichtigt. Figur 2 vergleicht die gemessenen Ganglinien von Sauerstoff-18 an vier beispielhaft ausgewĂ€hlten Stationen der Schweiz mit den gerechneten Ganglinien ohne Einbezug der jeweiligen Station im Zeitraum 2010â2013. WĂ€hrend die monatliche Dynamik an der Station Basel, aber auch jene der hoch gelegenen Stationen Grimsel und Pontresina, sehr gut wiedergegeben wurde, ergaben sich an der Station Locarno grössere Abweichungen. Schweizweit wiesen mitunter die Genauigkeiten bzw. Interpolationsfehler regionale Unterschiede auf. Die niedrigsten Fehler ergaben sich bei den Stationen im Jura und im Mittelland (wie in Fig. 2 zu sehen, z.âB. Basel, aber auch Bern, Buchs-Suhr etc.). Die Daten dieser Stationen korrelieren gut untereinander, weshalb ein Wegfallen einer Station durch die Nachbarstationen kompensiert werden kann. Dies wiederum lĂ€sst auch auf eine hohe GĂŒte zwischen den Stationen schliessen. Die höchsten Fehler ergaben sich besonders in den Alpen und auf der AlpensĂŒdseite, wo die Stationen weiter auseinanderliegen. In dieser Region ist zudem eine höhere rĂ€umliche VariabilitĂ€t der klimatischen Bedingungen (z.âB. Abschattungseffekte bei SĂŒdanströmung) beobachtbar, die sich negativ auf die InterpolationsgĂŒte auswirkt. Dies betrifft den Bereich um die Stationen GrĂ€chenâSt.âNiklaus, Locarno und Pontresina. Gemittelt ĂŒber alle Stationen und alle Monate ĂŒber den Zeitraum 2007â2020 ergaben sich mittlere Fehler (MAE) von 1,31â° fĂŒr Sauerstoff-18 bzw. 10,6â° fĂŒr Deuterium. WeiterfĂŒhrende Fehleranalysen können [21, 22] und [23] entnommen werden.
FĂŒr jeden Monat kann mit dem Interpolationsmodell eine Karte der Isotopengehalte im Niederschlag (Isoscape) erzeugt werden. Figur 3 zeigt als Beispiel die rĂ€umlichen Muster von Sauerstoff-18 im Januar 2013 (links) und Oktober 2013 (rechts). Vor allem die Verteilung im Januar 2013 zeigt die hĂ€ufig auftretende hohe rĂ€umliche VariabilitĂ€t, die in diesem Fall der Topografie folgt. Aber auch die deutlich höheren, d.âh. isotopisch angereicherten Werte im Tessin sind erkennbar. Beim Beispiel im Oktober 2013 ist die Verteilung homogener.
Mit dem vorliegenden Modell kann fĂŒr jeden Punkt respektive fĂŒr jedes Einzugsgebiet in der Schweiz eine monatliche Ganglinie der Isotopengehalte im Niederschlag extrahiert werden. Diese kann als «Input-Funktion» in regionalen hydro(geo)logischen Studien verwendet werden. Um mögliche Zielsetzungen derartiger Studien zu zeigen, werden Messdaten von 50 Quell- und Förderbrunnenmessstellen im Zeitraum 2007-2013 und deren Einzugsgebietsgrenzen herangezogen. Die Daten entstammen der Nationalen Grundwasserbeobachtung NAQUA. Im Folgenden werden zwei Anwendungsbeispiele vorgestellt: Analysen bzw. Bewertungen der Lage der zugehörigen Einzugsgebiete sowie die AbschĂ€tzung von Fliesszeiten, indem ĂŒber einfache AnsĂ€tze ein Vergleich der Input-Funktion mit den Messdaten vorgenommen wird.
Im ersten Beispiel wurde ein Vergleich langjĂ€hriger Mittel von Sauerstoff-18-Werten vorgenommen. Ein derartiger Vergleich kann sehr rasch Aussagen ĂŒber die Lage der Einzugsgebiete bzw. die Herkunft der WĂ€sser liefern. Bei bekanntem Einzugsgebiet, wie es bei den NAQUA-Messstellen der Fall ist, kann der Vergleich zudem als zusĂ€tzlicher Schritt der Validierung des Interpolationsmodells angesehen werden.
Konkret wurden niederschlagsgewichtete Mittel der Isoscapes-Ergebnisraster ĂŒber die Jahre 2007-2013 gebildet. Die Pixelwerte wurden innerhalb der Polygongrenzen der Einzugsgebiete gemittelt. Diese Mittelwerte wurden den ĂŒber den gleichen Zeitraum gemittelten Messdaten an den Quellen und Förderbrunnen gegenĂŒbergestellt (Fig. 4). Es zeigt sich, dass die meisten Werte um die 1:1-Linie zentriert sind, was die hohe GĂŒte der Interpolation unterstreicht. Die mittlere absolute Abweichung von den Messwerten betrĂ€gt 0,72â° und ist somit deutlich geringer als die entsprechenden Fehler aus der Kreuzvalidierung.
Nur vereinzelt können die Messwerte nicht durch die Isoscapes entsprechend abgebildet werden. Die Messstellen, deren IsotopenverhĂ€ltnisse vom Modell als zu angereichert eingeschĂ€tzt wurden (Werte deutlich ĂŒber der 1:1-Linie), sind in roter Farbe hervorgehoben. Bei diesen Messstellen ist der hohe Einfluss von Flusswasser belegt. FĂŒr die Extrahierung von Werten aus den Isoscapes ist in diesen FĂ€llen das verwendete Polygon fĂŒr das Einzugsgebiet zu klein; es mĂŒsste das gesamte oberliegende Einzugsgebiet des Flusses verwendet werden (z.âB. Messstellen im Rhone- und im Rheintal). Aus den Isoscapes wĂŒrden sich damit deutlich niedrigere, d.âh. abgereicherte, Werte ergeben, die besser zu den Messwerten passen.
Wertepaare, die deutlich unter der 1:1-Linie liegen, sind nicht so hĂ€ufig. Zwei Messstellen wurden in blauer Farbe hervorgehoben. Beide befinden sich im Tessin an der Grenze zum Hochgebirge. Neben den Unsicherheiten in den Einzugsgebietsgrenzen dĂŒrfte diese Abweichung auch an den Unsicherheiten in den Isoscapes in diesem Bereich (siehe Kapitel «RĂ€umliche Muster â Isoscapes») liegen. In diesem Gebiet grenzen verschiedene Klimaregionen aneinander, und die Isotopendaten weisen zwischen den verfĂŒgbaren Stationen hohe Gradienten auf.
Das zweite Beispiel zeigt eine rasch durchfĂŒhrbare AbschĂ€tzung der Verweilzeit, d.âh. der Transportzeit von kurz gespeicherten Wasserkomponenten zum Förderbrunnen bzw. zur Quelle. Die Methodik nutzt den typischen Jahresgang der Isotopendaten in unseren Breiten. Sinus-Funktionen werden sowohl an die monatlichen Daten aus den Isoscapes als auch an die Messdaten an den Grundwassermessstellen angepasst. Aus der AmplitudendĂ€mpfung kann dann auf die Verweilzeit geschlossen werden (z.âB. [24, 25]).
In Figur 5 ist als Beispiel das Ergebnis fĂŒr ein 2,4âkm2 grosses, im Lockergestein des Rhonetals gelegenes Einzugsgebiet eines Förderbrunnens (NAQUA-Messstelle NTG43) dargestellt. Aus dem Vergleich der AmplitudendĂ€mpfung im Grundwasser (0,8â°) mit derjenigen im Niederschlag (5,8â°) ergab sich eine geschĂ€tzte, mittlere Verweilzeit von rund 14 Monaten (Berechnung gemĂ€ss [24] mit manueller Sinus-Funktion-Anpassung).
In einem weiteren Beispiel (hier nicht dargestellt) wurde die mittlere Verweilzeit fĂŒr ein 17âkmÂČ grosses Karstquelleinzugsgebiet im Jura auf 8 Monate berechnet (NAQUA-Messstelle NTQ03). Die beiden Beispiele ergaben plausible SchĂ€tzungen der Verweilzeiten. Mit abnehmender Amplitude der Daten der Quell- und Förderbrunnenmessungen im Jahresverlauf verringert sich aber die ZuverlĂ€ssigkeit der Aussagen ĂŒber die Verweildauer. Ebenso sind lange kontinuierliche Zeitreihen fĂŒr ein verlĂ€ssliches Ergebnis notwendig.
In der vorliegenden Arbeit wurde ein Interpolationsmodell entwickelt, das rĂ€umliche Muster der IsotopenverhĂ€ltnisse im Niederschlag (Isoscapes) in hoher rĂ€umlicher Auflösung (500âm) fĂŒr die Schweiz bereitstellt. Unter Einbeziehung der topografischen Variablen zusammen mit dem Monatsniederschlag wurde eine hohe ModellgĂŒte erzielt. Das Modell ist flexibel gestaltet, sodass bei Bedarf zusĂ€tzliche Stationen oder Klimavariablen einbezogen werden können. Aus der regional unterschiedlichen ModellgĂŒte wurde der Einfluss der atmosphĂ€rischen Bedingungen (Klimaregionen) sichtbar. Daraus konnte der Bedarf fĂŒr eine Verdichtung des Stationsnetzes (z.âB. im Wallis und im Tessin) abgeleitet werden.
Als beispielhafte Anwendung und zur zusĂ€tzlichen Validierung der berechneten Isoscapes wurden Messdaten von insgesamt 50 ausgewĂ€hlten Quellen und Förderbrunnen mit bekanntem Einzugsgebiet herangezogen. Dabei zeigte sich, dass die IsotopenverhĂ€ltnisse der unterschiedlichen GrundwĂ€sser durch die Isoscapes meist gut abgebildet werden. Abweichungen finden sich insbesondere in TĂ€lern, die von FlĂŒssen mit Einzugsgebieten in den Alpen durchflossen werden, welche das Isotopensignal der Alpen weit in die TĂ€ler hinaus transportieren. Exemplarisch wurde ausserdem eine einfache Methodik zur AbschĂ€tzung von Verweilzeiten bzw. Fliesszeiten des Grundwassers vorgestellt.
Die hier prĂ€sentierten Beispiele zeigen aber nur einen Teil möglicher Anwendungen. Weitere betreffen die modellbasierte Ermittlung von Verweilzeiten bzw. Verteilungen von Verweilzeiten (z.âB. [26, 27]), die Abtrennung von Ereigniswasser und Basisabfluss (z.âB. [28]) oder die Ermittlung der saisonalen Neubildung von Boden- oder Flusswasser (z.âB. [29, 30]). In den letzten Jahren gewannen die Isotopendaten auch bei der Anwendung von komplexen hydrologischen und atmosphĂ€rischen Modellen an Bedeutung.
Â
[1] Etcheverry, D.; Vennemann, T. (2009): Isotope im Grundwasser. Methoden zur Anwendung in der hydrogeologischen Praxis. Umwelt-Wissen Nr. 0930. Bundesamt fĂŒr Umwelt, Bern, 21 S.
[2] Bowen, G.J.; Revenaugh, J. (2003): Interpolating the isotopic composition of modern meteoric precipitation. Water Resour. Res. 39(10): 1299. Doi:10.1029/2003WR002086.
[3] Terzer, S. et al. (2013): Global isoscapes for ÎŽ 18O and ÎŽ2H in precipitation: improved prediction using regionalized climatic regression models. Hydrol. Earth Syst. Sci. 17(11): 4713â4728.
[4] Terzer-Wassmuth, S. et al. (2021): Improved high-resolution global and regionalized isoscapes of ÎŽ18O, ÎŽ2H and d-excess in precipitation. Hydrol. Proc. 35(6): e14254
[5] Kern, Z. et al. (2014): Precipitation isoscape of high reliefs: interpolation scheme designed and tested for monthly resolved precipitation oxygen isotope records of an Alpine domain. Atmos. Chem. Phys. 14: 1897â1907. Doi:10.5194/acp-14-1897-2014.
[6] Fischer, B. M. et al. (2017): Spatial variability in the isotopic composition of rainfall in a small headwater catchment and its effect on hydrograph separation. J. Hydrol. 547: 755â769
[7] von Freyberg, J. et al. (2018): Sensitivity of young water fractions to hydro-climatic forcing and landscape properties across 22 Swiss catchments. Hydrol. Earth Syst. Sci. 22(7): 3841-3861
[8] Staudinger, M. et al. (2020): The CH-IRP data set: a decade of fortnightly data on ÎŽ2H and ÎŽ18O in streamflow and precipitation in Switzerland. Doi:10.5194/essd-2020-27
[9] Allen, S.T. et al. (2018): Predicting spatial patterns in precipitation isotope (ÎŽ2H and ÎŽ18O) seasonality using sinusoidal isoscapes. Geophysical Research Letters 45(10): 4859â4868
[10] Giustini, F. et al. (2016): Mapping oxygen stable isotopes of precipitation in Italy. J. Hydrol.: Regional Studies 8: 162â181
[11] Liebminger, A. et al. (2006): Modeling the oxygen 18 concentration in precipitation with ambient climatic and geographic parameters. Geophysical Research Letters 33: L05808. Doi:10.1029/2005GL025049
[12] Stumpp, C. et al. (2014): Analysis of long-term stable isotopic composition in German precipitation. J. Hydrol. 517: 351â361
[13] Nlend, B. et al. (2023): Precipitation isoscapes in areas with complex topography: Influence of large-scale atmospheric dynamics versus microclimatic phenomena. J. Hydrol. 617: 128896
[14] Nelson, D.B. et al. (2021): Precipitation isotope time series predictions from machine learning applied in Europe. Proceedings of the National Academy of Sciences, 118(26). e2024107118
[15] Erdélyi, D. et al. (2023): Predicting spatial distribution of stable isotopes in precipitation by classical geostatistical and machine learning methods. J. Hydrol., 617, 129129.
[16] SchĂŒrch, M. et al. (2003): Observations of isotopes in the water cycle â the Swiss National Network (NISOT). Environmental Geology 45: 1â11
[17] Schotterer, U. et al. (2010): Wasserisotope in der Schweiz â neue Ergebnisse und Erfahrungen aus dem nationalen Messnetz ISOT. gwa 12/2010: 1073â1081
[18] Swisstopo (2024): DHM25 - Das digitale Höhenmodell der Schweiz. Bundesamt fĂŒr Landestopografie swisstopo.
[19] Pebesma, E. J. (2004): Multivariable geostatistics in S: the gstat package. Computers & Geosciences 30(7): 683â691
[20] Dansgaard W. (1964): Stable isotopes in precipitation. Tellus 16: 436â468. Doi 10.3402/tellusa.v16i4.8993
[21] Reszler, C. et al. (2023): ISOSCAPES SCHWEIZ. Studie im Auftrag des Bundesamtes fĂŒr Umwelt (BAFU), Bericht JR-AquaConSol, Graz, 79 S.
[22] Pelzmann, V. et al. (2023): Spatial patterns of stable isotopes in precipitation in Switzerland for the use in hydrological and hydrogeological applications. Poster; European Geosciences Union General Assembly, 23â28 April 2023, Vienna, Austria. Abstract No. EGU23-5166
[23] Pelzmann, V. et al. (2023): Regionalization of Oxygen-18 and Deuterium in precipitation in Switzerland as a basis for hydrological and hydrogeological studies. Poster. 21st Swiss Geoscience Meeting, Mendrisio Nov. 2023
[24] Rodgers, P. et al. (2005): Using stable isotope tracers to assess hydrological flow paths, residence times and landscape influences in a nested mesoscale catchment. Hydrol. Earth Syst. Sci. 9(3): 139â155
[25] Allen, S.T. et al. (2019): Global sinusoidal seasonality in precipitation isotopes. Hydrol. Earth Syst. Sci. 23(8): 3423â3436
[26] Seeger, S.; Weiler, M. (2014): Reevaluation of transit time distributions, mean transit times and their relation to catchment topography. Hydrol. Earth Syst. Sci. 18(12): 4751â4771
[27] McGuire, K.J.; McDonnell, J.J. (2006): A review and evaluation of catchment transit time modeling, J. Hydrol. 330(3â4): 543â563. Doi:10.1016/j.jhydrol.2006.04.020
[28] Klaus, J.; McDonnell, J.J. (2013): Hydrograph separation using stable isotopes: Review and evaluation. J. Hydrol. 505: 47â64
[29] Allen, S.T. et al. (2019): Seasonal origins of soil water used by trees. Hydrol. Earth Syst. Sci. 23(2): 1199â1210
[30] Allen, S.T. et al. (2019): The seasonal origins of streamwater in Switzerland. Geophysical Research Letters 46(17â18): 10425â10434
Das aktuelle Modell wurde anhand von Daten aus dem Zeitraum 2007 bis 2020 entwickelt. Bisher können die monatlichen Raster fĂŒr die Jahre 2013 und 2020 beim Bundesamt fĂŒr Umwelt (BAFU) bezogen werden. Derzeit werden weitere ZeitrĂ€ume berechnet.
Die Arbeiten wurden vom Bundesamt fĂŒr Umwelt der Schweiz (BAFU), Abteilung Hydrologie, in Auftrag gegeben. Im Besonderen sei Flavio Malaguerra und Ronald Kozel fĂŒr den Anstoss des Projekts und die UnterstĂŒtzung bei der DurchfĂŒhrung der Arbeiten gedankt. Des Weiteren geht unser Dank an MeteoSchweiz fĂŒr die meteorologischen Daten.
«AQUA & GAS» gibt es auch als E-Paper. Abonnenten, SVGW- und/oder VSA-Mitglieder haben Zugang zu allen Ausgaben von A&G.
Den «Wasserspiegel» gibt es auch als E-Paper. Im SVGW-Shop sind sämtliche bisher erschienenen Ausgaben frei zugänglich.
Kommentare (0)