Contribution to the risk analysis of hydrologic droughts based on hydrologic time series of the river Nile
Reusing, Gerold
Fachbereich Geowiss., FU Berlin, Berlin
Monograph, digitized
Englisch
Reusing, Gerold, 1994: Contribution to the risk analysis of hydrologic droughts based on hydrologic time series of the river Nile. Berliner geowissenschaftliche Abhandlungen. Reihe D, Geoinformatik; Band 7, 130 S., DOI: https://doi.org/10.23689/fidgeo-6223.
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Die Untersuchung von hydrologischen Dürren des Nils ist das Ziel dieser Arbeit. Eine hydrologische Dürre wird durch die drei Parameter Länge, Strenge und Magnitude definiert. Basis dieser Untersuchung ist die Analyse und die Modellierung von hydrologischen Zeitreihen.
Datengrundlage sind 27 jährliche Abflußreihen im gesamten Nilbecken und zwei Wasserstandsreihen jährliche Maxima und Minima) von dem Nilometer (Pegel) auf der Insel Roda in Kairo.
Die Dürreparameter werden direkt aus diesen Reihen ermittelt und werden mit Parametern verglichen, die durch die Simulation von Zeitreihen gewonnen wurden. Zwei verschiedene Modellkonzepte werden zur Simulation angewandt:
• Die Klasse der ARMA-Modelle, die auf den Kurzzeiteigenschaften von Zeitreihen beruhen
• Fraktionale Gauss-Modelle ("Fractional Gaussian noise" fGn), die auf den Langzeiteigenschaften von Zeitreihen beruhen.
[...] The aim of this study is the examination of hydrologic droughts of the Nile River. A hydrologic drought is defined by the three parameters: duration, severity and magnitude. The investigation is based on the analysis and the modeling of hydrologic time series.
The analyzed data consist of 27 annual discharge series in the whole Nile basin and two gauge level series (yearly maxima and minima) from the nilometer (gauge) on the Roda island in Cairo. The attention is mainly drawn to these gauge level series which completely cover more than 750 years in the Arabic period of Egypt.
Drought statistics are derived directly from these series and are compared to statistics derived from simulated series. Two modeling concepts are applied for simulation:
• ARMA-class models based on short-term characteristics and
• fractional Gaussian noise models (fGn) based on long-term properties of a time series. For simulation of fGn a fast fractional Gaussian noise (ffGn) generator is applied.
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