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Wie erhält man Wasserstandsinformationen für einen Punkt oder eine Strecke an einer Bundeswasserstraße zu einem ausgewählten Zeitpunkt?
Entlang der Bundeswasserstraßen Deutschlands gibt es eine Vielzahl von Pegelmessstellen. Diese Messstellen werden überwiegend von der Wasserstraßen- und Schifffahrtsverwaltung des Bundes (WSV) betrieben und liefern Wasserstandsmesswerte alle 15 Minuten, in tidebeinflussten Gewässern sogar alle Minute. Für die Öffentlichkeit werden die ungeprüften Messdaten zentral gesammelt und über eine Webseite bis 30 Tage rückwirkend veröffentlicht:
https://pegelonline.wsv.de/gast/start
Durch die manuelle Auswahl entsprechender Pegel von PEGELONLINE lassen sich näherungsweise, flussabschnittsbezogene Wasserstandsentwicklungen beobachten und bewerten, wie hier an den Pegeln Rosslau und Dessau zu sehen ist:
Exakte Informationen sind allerdings nur für die Pegelstandorte verfügbar, was dazu führt, dass beim Risikomanagement im Rahmen der Hochwasservorhersage immer Bezug auf relevante Pegelstände genommen wird, und die Rede ist von:
Ab einem Wasserstand von X am Pegel Y wird die Schifffahrt eingestellt, werden die Flutschutztore geschlossen, etc.
Wo die Wasserspiegellagen entlang der Gewässerachse - also zwischen den Pegeln - liegen, läßt sich mittels der lokalen Messdaten von PEGELONLINE nicht ermitteln.
Um diese Informationslücke zu schließen und Wasserstandsinformationen für beliebige Orte entlang eines Gewässers zu generieren, wird an der Bundesanstalt für Gewässerkunde (BfG) seit 1998 an der Flusshydrologische Software FLYS gearbeitet. Nach 15 Jahren Entwicklungsarbeit wurde im Jahr 2013 mit FLYS3 ein web-basierter Fachdienst veröffentlicht, der es registrierten Nutzern ermöglicht Wasserstände für beliebige Orte und Strecken für ausgewählte Abflüsse, bzw. Wasserstände an Pegeln abzuleiten:
FLYS3 ist kein hydraulisches Modell, sondern ein Werkzeug zur Verarbeitung und Interpolation von bestehenden Modellergebnissen. Diese bestehenden Modellergebnisse sind in der Regel Ergebnisse von 1-dimensionalen hydraulischen Berechnungen mit dem Modell SOBEK (DELTARES, 2018), welche für die meisten Bundeswasserstraßen bereits vorliegen. Für jeweils 30 stationäre Abflusszustände, von extremen Niedrigwassern (0,5 * mittleres Niedrigwasser (0.5MNQ)) bis zu extremen Hochwassern (500-jährliches Hochwasser (HQ500)), decken diese Simulationen die gesamte Bandbreite möglicher hydraulischer Zustände ab.
An Beispieldaten eines ausgesuchten Tages, dem 21.12.2016, umgeben drei stationäre FLYS3-Wasserspiegellagen die tagesgemittelten Pegelmesswerte von Rosslau und Dessau und lassen erste visuelle Abschätzungen zu:
Für die Berechnung eines Wasserstandes entlang der Gewässerachse eines Flusses mit Bezug zu einem Wasserstand an einem Pegel sind in der Weboberfläche von FLYS3 mehrere Arbeitsschritte vorzunehmen. Am Beispiel der Elbe zwischen Rosslau und Dessau für den Tag des 21.12.2016 sind dies:
Diese Eingaben der genannten Daten liefern folgendes Ergebnis:
Am Pegel Rosslau ist die Abweichung zwischen gemessenem Wasserstand( 137 cm \(\widehat{=}\) 55.2 m über NHN) und mittels FLYS3 berechnetem Wasserstand ( 140 cm \(\widehat{=}\) 55.23 m über NHN) gering und beträgt nur -3 cm. Am Pegel Dessau, unterhalb der Mündung der Mulde, beträgt die Abweichung zwischen gemessenem Wasserstand ( 165 cm \(\widehat{=}\) 54.6 m über NHN)) und mittels FLYS3 berechnetem Wasserstand ( 138 cm \(\widehat{=}\) 54.33 m über NHN) aber bereits 27 cm.
Wendet man nun den FLYS3-Algorithmus zur Interpolation der stationären Wasserspiegellagen mit den relevanten Bezugspegeln Rosslau und Dessau an und fügt diese der Abbildung hinzu, so ergibt sich folgendes Bild:
Ganz offensichtlich hat die Wahl des Bezugspegels einen maßgeblichen Einfluss auf die Lage der resultierenden Wasserspiegellagen und die Differenzen zwischen der höchsten und der niedrigsten der drei Wasserspiegellagen betragen 27 bis 31 cm.
Bedingt durch die Stationarität der FLYS3 zu Grunde liegenden SOBEK-Modelle, ist FLYS3 gut geeignet zeitlich gemittelte, langfristige Daten zu verarbeiten. Bei der Aufstellung der 30 stationären Abflussmodelle wurden Zuflüsse signifikanter Nebengewässer ebenso mit stationären, langfristig gemittelten Abflüssen als Randbedingungen integriert. In Situationen in denen Nebengewässer mit signifikanten Abflussvolumina jedoch stark vom Abflusszustand des Hauptgewässers abweichen, kommt die Wasserspiegellagenberechnung mittels FLYS3, die nur von einem Bezugspegel abhängt, an ihre Grenzen. Das wiederum führt zu starken Abweichungen im Bereich mehrerer Dezimeter zwischen berechneten Wasserspiegellagen und gemessenen Wasserständen.
Im verwendeten Beispiel liegt der Abfluss der Elbe am Pegel Rosslau knapp über 0.5MQ (~200 m3/sec). Der Pegel Dessau-Brücke weist die Mulde einen relativ hohen Abfluss nahe eines MQ auf (~75 m3/sec), was unterhalb der Mündung dazu führt, dass die stationäre Wasserspiegellage a (~272 m3/sec) der Elbe überschritten wird. Der Wasserstand in Dessau ist somit ca. 30 cm höher, als die Wasserstandssituation in Rosslau erwarten ließ. Um derartige Effekte durch Instationaritäten aufzufangen und kontinuierliche Wasserspiegellagen berechnen zu können, sind also andere Berechnungsmethoden notwendig, welche im Folgenden präsentiert werden.
Das R-Paket hyd1d wurde entwickelt, um die Instationaritäten, die bei der Verwendung von FLYS3 Probleme bereiten, zu berücksichtigen und durchgehende, stetige Wasserspiegellagen für lange Gewässerabschnitte zu berechnen. Dafür werden Pegeldaten, die über PEGELONLINE oder die WISKI7-Datenbank zur Verfügung stehen oder gestellt werden können, mit den stationären Wasserspiegellagen von FLYS3 verrechnet.
Die grundlegenden Daten, die für die Berechnung von Wasserspiegellagen verwendet werden, wurden in der Problembeschreibung bereits genannt und verwendet. Dabei handelt es sich einerseits um Pegeldaten, andererseits um die Wasserspiegellagen von FLYS3.
In den Funktionen des Paketes hyd1d werden zwei unterschiedliche Datenbestände von Pegeldaten verwendet und über Stammdaten verknüpft.
Das Portal PEGELONLINE ermöglicht einen Zugriff auf unvalidierte Pegelmesswerte aller Pegel, die von der Wasserstraßen- und Schifffahrstverwaltung betrieben werden. Diese Daten sind jedoch nur 30 Tage rückwirkend vorhanden und werden dannach vom Server gelöscht.
Der Zugriff auf diese Daten innerhalb von hyd1d erfolgt online über die PEGELONLINE REST-Schnittstelle, die allen Entwicklern offen steht und gut dokumentiert ist:
https://www.pegelonline.wsv.de/webservice/dokuRestapi
Entsprechend kodierte Abfragen auf die PEGELONLINE REST-Schnittstelle werden mit Objekten in JSON-Notation beantwortet, die paketintern weiter verarbeitet werden.
WISKI7, die gewässerkundliche Datenbank der WSV, wird durch die BfG betrieben und gepflegt. Diese Datenbank enthält validierte, teilweise auch historische Wasserstands- und Abflussdaten für mehrere hundert Pegel der WSV und auch der Bundesländer. Allerdings sind diese Datenbestände bisher nicht online verfügbar. Daher wird innerhalb des Pakets hyd1d ein Auszug aus der WISKI7-Datenbank mitgeliefert.
Konkret handelt es sich dabei um tagesgemittelte Wasserstandswerte
für die Pegel entlang des Rheins und der deutschen Binnenelbe seit dem
01.01.1960. Diese Pegeldaten sind innerhalb des Paketes als
data.frame
-Objekt df.gauging_data
eingebettet und werden paket-intern regelmäßig automatisiert
aktualisiert (updateGaugingData()
).
Um die Daten von PEGELONLINE und aus der
WISKI7-Datenbank
nebeneinander nutzen und verknüpfen zu können, sind Stammdaten
notwendig. Innerhalb des Pakets hyd1d ist ein eigener
Stammdatensatz vorhanden (df.gauging_station_data
),
der zentral gepflegt und aktualisiert wird.
Auch die stationären Wasserspiegellagen für Elbe und Rhein aus FLYS3
sind in das Paket hyd1d integriert. Der paket-interne
Datensatz df.flys
beinhaltet die 30 stationären Wasserspiegellagen für den Rhein (HKV Hydrokontor, 2014) und die Elbe
(Busch & Hammer, 2009). Die
räumlichen Auflösung der Daten beträgt im Normalfall 200 m, was
Wasserspiegellageninformationen an jedem gerade Hektometer entspricht.
Alle Wasserspiegellageninformationen dazwischen müssen linear
interpoliert werden (waterLevelFlys3InterpolateX()
).
Während die bisher üblichen Verfahren der Abschätzung oder Berechnung von Wasserspiegellagen (PEGELONLINE und FLYS3) nur einen Bezugspegel haben, verwendet hyd1d die verfügbaren Pegeldaten aller Pegel auf der zu berechnenden Strecke und die nächsten oberhalb und unterhalb gelegenen. An den Pegeln selbst entspricht der berechnete Wasserstand den Pegelmesswerten. Zwischen den Pegeln erfolgt eine entfernungsabhängige Interpolation anhand der Wasserspiegellagen von FLYS3.
Insgesamt gliedert sich die Berechnung in fünf Schritte, die im weiteren Verlauf näher erläutert werden:
Für die ausgewählte exemplarische Berechnungsstrecke von Kilometer 257,0 bis 262,0 an der Elbe sind vier Pegel relevant. Zwei Pegel liegen innerhalb der Berechnungsstrecke, nämlich Rosslau und Dessau. Der nächste Pegel stromauf der Berechnungsstrecke ist Vockerode bei Kilometer 245,0. Der nächste Pegel stromab der Berechnungsstrecke ist Aken bei Kilometer 274,8.
Im folgenden Schritt werden die Pegeldaten für einen gewählten Zeitpunkt ermittelt, was in diesem Beispiel der 21.12.2016 ist. Dafür werden die Wasserstandswerte (cm) durch 100 dividiert und zu dem jeweiligen Pegelnullpunkt (PNP in m über Normalhöhennull (NHN)) addiert.
Die weiteren Berechnungen erfolgen abschnittsweise, wobei die jeweiligen Berechnungsabschnitte jeweils von zwei benachbarten Pegeln eingerahmt werden.
Das bedeutet, dass die Beispielstrecke in drei Berechnungsabschnitte aufgeteilt wird:
Anhand des zweiten Abschnitts von Rosslau bis Dessau erklärt sich dann auch die Selektion der einrahmenden FLYS3-Wasserspiegellagen:
Die Wasserspiegellage 0.5MQ ist die höchste FLYS3-Wasserspiegellage, die niedriger ist als die Wasserstände an den beiden Pegeln Rosslau und Dessau. Die Wasserspiegellage 0.75MQ ist die niedrigste FLYS3-Wasserspiegellage, die höher ist als die Wasserstände an den Pegeln. Die Wasserspiegellage a, die zwischen den Wasserspiegellagen 0.5MQ und 0.75MQ liegt, wird am Pegel Rosslau unterschritten, am Pegel Dessau aber überschritten und ist damit für den folgenden Schritt der Interpolation ungeeignet.
In einem vorbereitenden Schritt wird nun die relative Lage der gemessenen Wasserstände an den Pegeln zu den einrahmenden FLYS3-Wasserspiegellagen 0.5MQ und 0.75MQ bestimmt. Die niedrigere Wasserspiegellage 0.5MQ erhält dabei das Gewicht 0, die höhere Wasserspiegellage 0.75MQ das Gewicht 1. Die Wasserstände an den Pegel liegen im Standardfall zwischen 0 und 1 (0 - 1 x der Differenz von 0.75MQ - 0.5MQ). Nur in Situationen, in denen der Wasserstand an einem Pegel höher liegt als die höchste FLYS3-Wasserspiegellage HQ500, wird das realtive Gewicht größer als 1. In Situationen, in denen die niedrigste FLYS3-Wasserspiegellage 0.5MNQ an einem Pegel unterschritten wird, kann das relative Gewicht auch negativ werden.
Diese relativen Gewichte an den Pegeln werden über die Strecke zwischen den Pegeln linear interpoliert.
Kombiniert man nun die lineare Interpolation des Gewichts zwischen den einrahmenden FLYS3-Wasserspiegellagen 0.5MQ und 0.75MQ mit den Wasserständen über folgende mathematische Beziehung:
\(WSL = WSL_{0.5MQ} + Gewicht * (WSL_{0.75MQ} - WSL_{0.5MQ})\)
Dann erhält man für den 2. Abschnitt folgendes Produkt:
Nach Kombination der Daten aller drei Berechungsabschnitte erhält man folgendes, finales Produkt:
Das Paket hyd1d ist auf CRAN verfügbar. Um es zu installieren reicht ein:
install.packages("hyd1d")
Um die aktuelle Entwicklungsversion von Github zu installieren, müssen folgende Befehle ausgeführt werden:
install.packages("devtools")
library(devtools)
::install_github("bafg-bund/hyd1d") devtools
Dannach kann das Paket hyd1d wie jedes andere installierte R-Paket über folgenden Befehl geladen werden:
library(hyd1d)
Grundlage der Wasserspiegellagenberechungen mittels
hyd1d ist die S4-Klasse WaterLevelDataFrame
.
Um Wasserspiegellagenberechnungen mit einer der waterLevel…()
-Funktionen
durchführen zu können, benötigt man zunächst einen initialisierten
WaterLevelDataFrame
,
den man mit der gleichnamigen
WaterLevelDataFrame()
-Funktion anlegen kann:
<- WaterLevelDataFrame(river = "Elbe",
wldf time = as.POSIXct("2016-12-21"),
station = seq(257, 262, 0.1))
Mindestinformationen, die für das Anlegen eines WaterLevelDataFrame
nötig sind, sind die Argumente river
, time
und
eines der zwei möglichen Stationierungsargumente (station
oder station_int
). Mit diesen Informationen wird ein Object
der Klasse WaterLevelDataFrame
angelegt, welches folgende Struktur aufweist:
str(wldf)
#> 'data.frame': 51 obs. of 3 variables:
#> Formal class 'WaterLevelDataFrame' [package "hyd1d"] with 9 slots
#> ..@ .Data :List of 3
#> .. ..$ : num 257 257 257 257 257 ...
#> .. ..$ : int 257000 257100 257200 257300 257400 257500 257600 257700 257800 257900 ...
#> .. ..$ : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
#> ..@ river : chr "Elbe"
#> ..@ time : POSIXct, format: "2016-12-21"
#> ..@ gauging_stations :'data.frame': 0 obs. of 27 variables:
#> .. ..$ id : int
#> .. ..$ gauging_station : chr
#> .. ..$ uuid : chr
#> .. ..$ km : num
#> .. ..$ km_qps : num
#> .. ..$ river : chr
#> .. ..$ longitude : num
#> .. ..$ latitude : num
#> .. ..$ mw : num
#> .. ..$ mw_timespan : chr
#> .. ..$ pnp : num
#> .. ..$ w : num
#> .. ..$ wl : num
#> .. ..$ n_wls_below_w_do : int
#> .. ..$ n_wls_above_w_do : int
#> .. ..$ n_wls_below_w_up : int
#> .. ..$ n_wls_above_w_up : int
#> .. ..$ name_wl_below_w_do: chr
#> .. ..$ name_wl_above_w_do: chr
#> .. ..$ name_wl_below_w_up: chr
#> .. ..$ name_wl_above_w_up: chr
#> .. ..$ w_wl_below_w_do : num
#> .. ..$ w_wl_above_w_do : num
#> .. ..$ w_wl_below_w_up : num
#> .. ..$ w_wl_above_w_up : num
#> .. ..$ weight_up : num
#> .. ..$ weight_do : num
#> ..@ gauging_stations_missing: chr NA
#> ..@ comment : chr "Initialised by WaterLevelDataFrame()."
#> ..@ names : chr "station" "station_int" "w"
#> ..@ row.names : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
#> ..@ .S3Class : chr "data.frame"
summary(wldf)
#> $slots
#>
#> river Elbe
#> time 2016-12-21
#> gauging_stations None
#> gauging_stations_missing None
#> comment Initialised by WaterLevelDataFrame().
#>
#> $data
#> station station_int w
#> Min. :257.0 Min. :257000 Min. : NA
#> 1st Qu.:258.2 1st Qu.:258250 1st Qu.: NA
#> Median :259.5 Median :259500 Median : NA
#> Mean :259.5 Mean :259500 Mean :NaN
#> 3rd Qu.:260.8 3rd Qu.:260750 3rd Qu.: NA
#> Max. :262.0 Max. :262000 Max. : NA
#> NA's :51
Die eigentliche Wasserspiegellageninformation ist im S4-Slot
.Data
enthalten, bei der es sich um einen
data.frame
handelt, der mindestens die Spalten
station
, station_int
und w
beinhaltet. Die Spalten station
und
station_int
enthalten eine Stationierungsinformation, die
der offiziellen Flusskilometrierung der Wasserstraßen- und
Schifffahrtsverwaltung entspricht. Die Doppelung der
Stationierungsinformation ist vorgesehen, um über die Spalte
station_int
, welche ein integer
-Typ hat,
zuverlässige Datenbank-Joins zu Geodaten machen zu können. Die Spalte
w
beinhaltet den Wasserstand im Höhenbezugssystem DHHN92,
ist nach der Initialisierung zunächst leer (NA
) und wird
durch Anwendung der waterLevel…()
-Funktionen
erst gefüllt.
Für die Verwendung der waterLevel…()
-Funktionen
sind die Informationen der S4-Slots river
und
gegebenenfalls auch time
essentiell. Erst sie ermöglichen
eine eindeutige Lokalisation der Stationierung entlang der Elbe und des
Rheins und die Festlegung des Berechungszeitpunktes. Die weiteren Slots
eines Objektes der Klasse WaterLevelDataFrame
werden erst bei einer Wasserspiegellagenberechnung gefüllt und enthalten
Teilergebnisse, die zum Beispiel zur Visualisierung notwendig sind
(gauging_station
) oder informativen Charakter haben
(gauging_stations_missing
, comment
).
Die zuvor detailliert beschriebene Interpolation von FLYS3-Wasserspiegellagen
anhand von Pegeldaten ist in der Funktion waterLevel()
implementiert. Diese Funktion nutzt für die Interpolation die
Paket-internen Pegeldaten aus dem Datensatz df.gauging_data
,
welcher tages-gemittelte Pegeldaten seit dem 01.01.1960 enthält. Daher
sind Berechungen für den Zeitraum vom 01.01.1960 bis gestern
möglich.
Nach der Initialisierung
eines Objektes der Klasse WaterLevelDataFrame
ist die Verwendung der Funktion denkbar einfach:
<- waterLevel(wldf)
wldf summary(wldf)
#> $slots
#>
#> river Elbe
#> time 2016-12-21
#> gauging_stations VOCKERODE, ROSSLAU, DESSAU, AKEN
#> gauging_stations_missing None
#> comment Computed by waterLevel().
#>
#> $data
#> station station_int w
#> Min. :257.0 Min. :257000 Min. :54.42
#> 1st Qu.:258.2 1st Qu.:258250 1st Qu.:54.67
#> Median :259.5 Median :259500 Median :54.82
#> Mean :259.5 Mean :259500 Mean :54.87
#> 3rd Qu.:260.8 3rd Qu.:260750 3rd Qu.:55.11
#> Max. :262.0 Max. :262000 Max. :55.35
Soll das Berechnungsergebnis auch noch mittels
plotShiny()
visualisiert werden, so sollte zusätzlich noch
das Argument shiny = TRUE
genutzt werden:
<- waterLevel(wldf, shiny = TRUE)
wldf summary(wldf)
#> $slots
#>
#> river Elbe
#> time 2016-12-21
#> gauging_stations VOCKERODE, ROSSLAU, DESSAU, AKEN
#> gauging_stations_missing None
#> comment Computed by waterLevel().
#>
#> $data
#> station station_int w section
#> Min. :257.0 Min. :257000 Min. :54.42 Min. :1.00
#> 1st Qu.:258.2 1st Qu.:258250 1st Qu.:54.67 1st Qu.:2.00
#> Median :259.5 Median :259500 Median :54.82 Median :2.00
#> Mean :259.5 Mean :259500 Mean :54.87 Mean :2.02
#> 3rd Qu.:260.8 3rd Qu.:260750 3rd Qu.:55.11 3rd Qu.:2.00
#> Max. :262.0 Max. :262000 Max. :55.35 Max. :3.00
#> weight_x weight_y
#> Min. :0.008197 Min. :0.1000
#> 1st Qu.:0.161765 1st Qu.:0.1911
#> Median :0.529412 Median :0.2640
#> Mean :0.520204 Mean :0.3192
#> 3rd Qu.:0.897059 3rd Qu.:0.4294
#> Max. :1.000000 Max. :0.6302
<- 257
xlim_min <- 263
xlim_max plotShiny(wldf, TRUE, TRUE, TRUE, xlim = c(xlim_min, xlim_max))
legend("topright",
col = c("darkblue", "darkblue", "darkblue", "red", "black"),
pch = c(21, NA, NA, NA, NA),
pt.bg = c("darkblue", NA, NA, NA, NA),
pt.cex = c(1, NA, NA, NA, NA),
lty = c(0, 0, 1, 1, 1),
lwd = c(0, 0, 2, 1, 1),
legend = c("Wasserstand", "Gewicht", "waterLevel", "obere FLYS-WSL",
"untere FLYS-WSL"),
text.col = c(1, "darkblue", 1, 1, 1),
cex = 0.7, bty = "n")
Dadurch werden zusätzlich zu den Spalten station
,
station_int
und w
des .Data
-Slots
die Spalten section
, weight_x
und
weight_y
angelegt, die für das Visualisieren notwendig
sind.
Die Funktion waterLevelPegelonline()
funktioniert equivalent zur Funktion waterLevel()
, greift
für die Berechung aber auf eine andere Datenquelle für die Pegeldaten
zurück, nämlich https://pegelonline.wsv.de/gast/start. Auf Grund dieser
externen Datenquelle sind Berechnungen auch nur 30 Tage rückwirkend
möglich, aber mit einer hohen zeitlichen Auflösung.
# one hour ago
<- as.POSIXct(Sys.time() - 3600)
time
# initialize a WaterLevelDataFrame
<- WaterLevelDataFrame(river = "Elbe",
wldf time = time,
station = seq(257, 262, 0.1))
# compute w
<- waterLevelPegelonline(wldf, shiny = TRUE)
wldf summary(wldf)
#> $slots
#>
#> river Elbe
#> time 2024-07-05 15:38:20.354393
#> gauging_stations VOCKERODE, ROSSLAU, DESSAU, AKEN
#> gauging_stations_missing None
#> comment Computed by waterLevelPegelonline().
#>
#> $data
#> station station_int w section
#> Min. :257.0 Min. :257000 Min. :53.85 Min. :1.00
#> 1st Qu.:258.2 1st Qu.:258250 1st Qu.:54.15 1st Qu.:2.00
#> Median :259.5 Median :259500 Median :54.32 Median :2.00
#> Mean :259.5 Mean :259500 Mean :54.38 Mean :2.02
#> 3rd Qu.:260.8 3rd Qu.:260750 3rd Qu.:54.67 3rd Qu.:2.00
#> Max. :262.0 Max. :262000 Max. :54.91 Max. :3.00
#> weight_x weight_y
#> Min. :0.008197 Min. :0.2883
#> 1st Qu.:0.161765 1st Qu.:0.5836
#> Median :0.529412 Median :0.6271
#> Mean :0.520204 Mean :0.5931
#> 3rd Qu.:0.897059 3rd Qu.:0.6973
#> Max. :1.000000 Max. :0.7675
# and plot the results
plotShiny(wldf, TRUE, TRUE, TRUE, xlim = c(xlim_min, xlim_max))
legend("topright",
col = c("darkblue", "darkblue", "darkblue", "red", "black"),
pch = c(21, NA, NA, NA, NA),
pt.bg = c("darkblue", NA, NA, NA, NA),
pt.cex = c(1, NA, NA, NA, NA),
lty = c(0, 0, 1, 1, 1),
lwd = c(0, 0, 2, 1, 1),
legend = c("Wasserstand", "Gewicht", "waterLevel", "obere FLYS-WSL",
"untere FLYS-WSL"),
text.col = c(1, "darkblue", 1, 1, 1),
cex = 0.7, bty = "n")
Um die neu entwickelten Funktionen waterLevel()
und
waterLevelPegelonline()
mit den existierenden Berechnungsmethoden vergleichen zu können, wurde
auch die Funktionen waterLevelFlood1()
und
waterLevelFlood2()
implementiert. Diese Funktionen
berechnen Wasserspiegellagen analog zur Flut1- und Flut2-Methoden der
Modellierungsumgebung INFORM
(Rosenzweig, Giebel, & Schleuter,
2011). Dazu wird mittels der Flut1-Methode die
Referenzwasserspiegellage MQ vertikal so verschoben,
dass sie den Wasserstandswert am ausgewählten Bezugspegel schneidet, bei
der Flut2-Methode werden Wasserspiegellagen durch lineare Interpolation
umliegender Pegeldaten berechnet.
<- WaterLevelDataFrame(river = "Elbe",
wldf time = as.POSIXct("2016-12-21"),
station = seq(257, 262, 0.1))
<- waterLevelFlood1(wldf, "ROSSLAU", shiny = TRUE)
wldf1 summary(wldf1)
#> $slots
#>
#> river Elbe
#> time 2016-12-21
#> gauging_stations ROSSLAU
#> gauging_stations_missing None
#> comment Computed by waterLevelFlood1(): gauging_station = ROSSLAU, w = 137
#>
#> $data
#> station station_int w section weight_x
#> Min. :257.0 Min. :257000 Min. :54.15 Min. :1 Min. :1
#> 1st Qu.:258.2 1st Qu.:258250 1st Qu.:54.44 1st Qu.:1 1st Qu.:1
#> Median :259.5 Median :259500 Median :54.68 Median :1 Median :1
#> Mean :259.5 Mean :259500 Mean :54.73 Mean :1 Mean :1
#> 3rd Qu.:260.8 3rd Qu.:260750 3rd Qu.:55.05 3rd Qu.:1 3rd Qu.:1
#> Max. :262.0 Max. :262000 Max. :55.36 Max. :1 Max. :1
#> weight_y
#> Min. :-0.92
#> 1st Qu.:-0.92
#> Median :-0.92
#> Mean :-0.92
#> 3rd Qu.:-0.92
#> Max. :-0.92
<- waterLevelFlood1(wldf, "DESSAU", shiny = TRUE)
wldf2 summary(wldf2)
#> $slots
#>
#> river Elbe
#> time 2016-12-21
#> gauging_stations DESSAU
#> gauging_stations_missing None
#> comment Computed by waterLevelFlood1(): gauging_station = DESSAU, w = 165
#>
#> $data
#> station station_int w section weight_x
#> Min. :257.0 Min. :257000 Min. :54.43 Min. :1 Min. :1
#> 1st Qu.:258.2 1st Qu.:258250 1st Qu.:54.72 1st Qu.:1 1st Qu.:1
#> Median :259.5 Median :259500 Median :54.96 Median :1 Median :1
#> Mean :259.5 Mean :259500 Mean :55.01 Mean :1 Mean :1
#> 3rd Qu.:260.8 3rd Qu.:260750 3rd Qu.:55.33 3rd Qu.:1 3rd Qu.:1
#> Max. :262.0 Max. :262000 Max. :55.64 Max. :1 Max. :1
#> weight_y
#> Min. :-0.64
#> 1st Qu.:-0.64
#> Median :-0.64
#> Mean :-0.64
#> 3rd Qu.:-0.64
#> Max. :-0.64
<- waterLevelFlood2(wldf)
wldf3 summary(wldf3)
#> $slots
#>
#> river Elbe
#> time 2016-12-21
#> gauging_stations VOCKERODE, ROSSLAU, DESSAU, AKEN
#> gauging_stations_missing None
#> comment Computed by waterLevelFlood2()
#>
#> $data
#> station station_int w
#> Min. :257.0 Min. :257000 Min. :54.43
#> 1st Qu.:258.2 1st Qu.:258250 1st Qu.:54.68
#> Median :259.5 Median :259500 Median :54.90
#> Mean :259.5 Mean :259500 Mean :54.90
#> 3rd Qu.:260.8 3rd Qu.:260750 3rd Qu.:55.12
#> Max. :262.0 Max. :262000 Max. :55.35
Um die neu entwickelten Funktionen waterLevel()
und
waterLevelPegelonline()
mit den existierenden Berechnungsmethoden von FLYS3
vergleichen zu können, wurde auch die Funktion
waterLevelFlys3InterpolateY()
implementiert. Diese Funktion
berechnet Wasserspiegellagen analog zu der Methode, wie sie im
W-Info-Modul von FLYS3
implementiert ist. Dazu wird die relative Lage des Wasserstandes zu den
zwei einrahmenden FLYS3-Wasserspiegellagen
an dem ausgewählten Bezugspegel bestimmt und dann für eine Interpolation
zwischen diesen beiden Wasserspiegellagen verwendet.
<- waterLevelFlys3InterpolateY(wldf, "ROSSLAU", shiny = TRUE)
wldf summary(wldf)
#> $slots
#>
#> river Elbe
#> time 2016-12-21
#> gauging_stations ROSSLAU
#> gauging_stations_missing None
#> comment Computed by waterLevelFlys3InterpolateY(): gauging_station = ROSSLAU, w = 137
#>
#> $data
#> station station_int w section weight_x
#> Min. :257.0 Min. :257000 Min. :54.11 Min. :1 Min. :1
#> 1st Qu.:258.2 1st Qu.:258250 1st Qu.:54.42 1st Qu.:1 1st Qu.:1
#> Median :259.5 Median :259500 Median :54.67 Median :1 Median :1
#> Mean :259.5 Mean :259500 Mean :54.72 Mean :1 Mean :1
#> 3rd Qu.:260.8 3rd Qu.:260750 3rd Qu.:55.08 3rd Qu.:1 3rd Qu.:1
#> Max. :262.0 Max. :262000 Max. :55.35 Max. :1 Max. :1
#> weight_y
#> Min. :0.1786
#> 1st Qu.:0.1786
#> Median :0.1786
#> Mean :0.1786
#> 3rd Qu.:0.1786
#> Max. :0.1786
Alle weiteren waterLevelFlys3...
-Funktionen
(waterLevelFlys3()
, waterLevelFlys3Seq()
und waterLevelFlys3InterpolateX()
) dienen ausschließlich
der Aufbereitung und Abfrage von FLYS3-Wasserspiegellagen. Sie können
verwendet werden, um die Wasserspiegellagen des Datensatzes df.flys
zu extrahieren oder entlang der x-Achse zu linear zu interpolieren, was
aber keine inhaltliche Veränderung der Daten nach sich zieht. Diese
Funktionalitäten werden innerhalb aller zuvor
beschriebenen waterLevel…()
-Funktionen
verwendet und hier nur der Vollständigkeit halber erwähnt.
Im Zusammenhang mit der Entwicklung des vorliegenden R-Paketes hyd1d wurden verschiedene Datenbestände aufbereitet, bzw. können nun mit Veröffentlichung der Werkzeuge besser genutzt werden. Im Folgenden findet sich Produkte, die den Zugriff auf die den Berechnungsverfahren zu Grunde liegenden Daten vereinfachen oder schon berechnete Ergebnisse für die Allgemeinheit verfügbar machen.
Die waterLevel()
-Funktion, welche die zentrale Funktion
des Paketes ist, benötigt für ihre Berechnungen nur die drei
Eingabeparameter, die zur Initialisierung eines WaterLevelDataFrame
notwendig sind. Das prädestiniert die Funktion dazu eine interaktive
Berechnungsapplikation für die Nutzung im Browser mittels Shiny zu
implementieren.
https://shiny.bafg.de/waterlevel/
Ebenso verhält es sich mit der Funktion waterLevelPegelonline()
.
Da die Funktion die Pegeldaten auch noch über das Internet und nicht aus
Paket-internen Daten bezieht, ist diese Applikation sehr gut geeignet
aktuelle Wasserspiegelinformationen auf Anfrage zu generieren.
https://shiny.bafg.de/waterlevelpegelonline/
Durch Übertragung der Wasserspiegellagen entlang der Gewässerachse auf sogenannte Querprofilflächen lassen sich im GIS mittels des R-Paketes hydflood Überflutungsflächen, bzw. bei Betrachtung längerer Zeiträume auch Überflutungsdauern berechnen. Nähere Details zum Berechungsverfahren finden sich auf dem Dokumentationsportal von hydflood:
These binaries (installable software) and packages are in development.
They may not be fully stable and should be used with caution. We make no claims about them.