Schwemmholzeintrag

Die drei im Folgenden vorgestellten Werkzeuge ermöglichen eine räumlich explizite Analyse, wobei (a) potenzielle Eintragsflächen von Schwemmholz identifiziert werden, (b) das Schwemmholzpotenzial anhand von Holzvorratsdaten berechnet wird und (c) die effektive Schwemmholzfracht in Fliess­gewässern durch verschiedene Korrekturmethoden geschätzt wird. Jeder dieser Ansätze berechnet drei verschiedene Szenarien (SH_«30»  |  SH₁₀₀  |  SH_«300»), die sich an der Eintrittswahrscheinlichkeit bzw. Wiederkehrperiode der beteiligten Prozesse orientieren. Die Modelle Slide/BankforMAP erlauben zusätzlich den Vergleich der Prozessintensität je nach Waldzustand («ist», «minimal», «ideal»), und damit können die waldbaulichen Massnahmen priorisiert werden. Der Vergleich der Modellierungsergebnisse mit empirischen Daten aus früheren Hochwasserereignissen zeigte, dass die geschätzten Frachten in der gleichen Grössenordnung liegen wie die beobachteten Werte. Aus praktischer Sicht können die Werkzeuge als Grundlage für Hochwasserschutz- und/oder waldbauliche Massnahmen sowie für die Rekonstruktion vergangener Hochwasser (Ereignisanalysen) dienen. In der folgenden Abbildung sind die Ergebnisse basierend der drei Ansätze für anhand eines Fallbeispiels grafisch dargestellt.

Der empirische GIS-Ansatz basiert auf schweizweit einheitlichen Inputdaten zur Modellierung von Schwemmholz-Eintragsprozessen, um eine regionale Vergleichbarkeit der Resultate zu gewährleisten. Die Modellierung von Rutschungen und Murgängen basiert beispielsweise auf dem Datensatz von SilvaProtect-CH. Der Fokus der Anwendung liegt konkret auf Gebirgsflüssen und Wildbächen, welche am stärksten von Schwemmholztransport betroffen sind. Da im Normalfall jedoch nur ein Teil der potenziellen Eintragsflächen während eines Hochwassers mobilisiert wird, wird mithilfe von empirisch bestimmten Abminderungsfaktoren eine tatsächliche Schwemmholzfracht im Gerinne geschätzt.

Beim Fuzzy-Logic GIS-Ansatz werden die Schwemmholz-Eintragsflächen ähnlich modelliert wie beim empirischen GIS-Ansatz. Der Hauptunterschied liegt in der Abschätzung der Schwemmholzfracht. Der Fuzzy-Logic GIS-Ansatz basiert auf einer Methode nach Ruiz-Villanueva et al. (2014), wobei eine multikriterielle Entscheidungsanalyse mithilfe von Fuzzy-Logic-Prinzipien durchgeführt wird.

Für die Abschätzung der Vegetationseinwirkung auf die Hang- und Uferstabilität wurden zwei numerische Modelle entwickelt. SlideforMAP (Schwarz et al., 2010) modelliert räumlich explizit die Hang- und Uferrutschwahrscheinlichkeit und die Schutzeffizienz des Waldes unter Berücksichtigung des aktuellen, eines minimalen, oder eines idealen Waldzustandes. BankforMAP modelliert ebenfalls räumlich explizit die Ufererosionswahrscheinlichkeit und berücksichtigt dabei abflussbildende Prozesse sowie Vegetationseffekte.

Eine schnelle und einfache Methode für die Abschätzung der Schwemmholzfracht ist die Verwendung empirischer Schätzformeln. Im Kontext des Forschungsprogramms WoodFlow wurde eine umfangreiche Datenbank erarbeitet, welche eingetragene und transportierte Holzmengen sowie relevante Parameter der Einzugsgebiete bzw. der betreffenden Hochwasserereignisse dokumentiert. Aufgrund dieser Datengrundlage wurden schliesslich zehn Schätzformeln definiert, wobei Kontrollvariablen wie Einzugsgebietsgrösse, Waldfläche, (bewaldete) Gerinnelänge, Spitzenabfluss, Abflussvolumen, Feststofffracht sowie Niederschlag verwendet wurden. In der Praxis können diese Schätzformeln gebraucht werden, um die Grössenordnung der transportierten Schwemmholzmenge im Falle eines Hochwassers abzuschätzen.

Die Typisierung von Bachabschnitten und Gerinneeinhängen hilft bei der Beurteilung, ob Gehölze an einem bestimmten Bachabschnitt eine positive (stabilisierende) Wirkung haben oder ob sie zur Vergrösserung der Schwemmholzmenge beitragen. Mit dieser Grundlage können geeignete waldbauliche Massnahmen hergeleitet werden, um die Schutzwirkung des Waldes zu optimieren. Die Bachtypisierung basiert auf Beurteilungsmatrizen mit einfachen, im Feld zu bestimmenden Parametern. Die Wahl der Parameter sowie deren Schwellenwerte beruhen auf Literaturdaten, neuen Forschungsergebnissen und Erfahrungen aus der Praxis.