Unsicherheitsanalyse hydraulischer Einwirkungen auf Hochwasserschutzdeiche und Steigerung der Leistungsfähigkeit durch adaptive Strömungsmodellierung

Abstract

Deterministische Konzepte zur Bemessung von Dämmen und Deichen stellen seit Jahrzehnten den allgemein anerkannten Stand der Technik dar. Trotzdem kommt es immer wieder zu Versagensfällen bei Bauwerken die diesen Standard genügen. Die Gründe dafür werden in den einführenden Kapiteln erläutert. Eine präzisere und wirtschaftlichere Methode zur Beschreibung des Sicherheitsniveaus stellen probabilistischen Analysen dar. Sie liefern als Ergebnis eine Versagenswahrscheinlichkeit für jeden einzelnen Deichabschnitt, die alle häufig auftretenden Versagensformen berücksichtigt. Reduziert auf diese eine Kennzahl kann so die Leistungsfähigkeit eines Bauwerks auch in direkten Vergleich zu anderen Bauwerkstypen gestellt werden. Dies ist bisher nur eingeschränkt möglich. Zur Ermittlungen der Versagenswahrscheinlichkeiten müssen, anders als bei der deterministischen Bemessung, auch die Unsicherheiten der Belastungs- und der Widerstandsgrößen statistisch beschrieben werden. Die Bedeutung dieser Größen wird anschaulich im Grundlagenkapitel erklärt. Probabilistische Analysen werden bereits seit einigen Jahrzehnten in anderen Ingenieursdisziplinen erfolgreich eingesetzt. Die erste erfolgreiche Anwendung im Hochwasserschutz ist seit einigen Jahren in den Niederlanden im Einsatz. Im Rahmen des PC-River Projektes, das maßgeblich zur Entstehung dieser Arbeit beitrug, konnte die niederländische Software PC-Ring zur Anwendung auf die deutschen Mittelgebirgsflüsse Iller und Elbe angepasst werden. Diese unterscheiden sich in ihre Abflussdynamik, Topographie und zahlreichen weiteren Faktoren deutlich von den Deltabereichen des Rheins, für die PC-Ring als proprietäre Software ursprünglich entwickelt wurde. Das Projekt wurde in Kooperation von den beiden Instituten für Wasserbau und Geotechnik bearbeitet. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit den wasserbaulichen Fragestellungen, der Belastung der Deiche. Auf die geotechnischen Aspekte der Belastbarkeit durch Hochwasser wird an geeigneter Stelle verwiesen. Kern dieser Arbeit ist die ortsabhängige Quantifizierung der Unsicherheiten des Wasserstandes, getrennt für jeden einzelnen Deichabschnitt. Zahlreiche Parameter können den Wasserstand beeinflussen. Eine ausgiebige Literaturrecherche fasst die zahlreichen aktuellen Forschungsergebnisse zusammen, die vor allem an der Elbe im Nachlauf der letzten Katastrophenereignisse von mehr als 40 Forschergruppen erarbeitet wurden. Die wichtigsten Parameter werden ausgiebig erörtert und mit Verteilungsfunktionen statistisch beschrieben. Die zuverlässigste Aussage zur kombinierten Auswirkung dieser Parameter auf den Wasserstand erhält man bei Anwendung der Monte-Carlo Methode auf die hydraulischen Berechnungen. Für die Wasserstände können so naturnahe Verteilungsfunktionen generiert werden, anstelle der bisher üblicherweise aus Erfahrungswerten angenommenen Unsicherheiten. Die Ergebnisse der Fallstudien zeigen für Elbe und Iller teils stark davon abweichende Werte. Problematisch wird dieses Vorgehen sobald komplexe Fließwege 2-dimensionale hydraulische Modelle mit hohen Rechenzeiten erzwingen. Bei großen Projektgebieten können einzelne Berechnungen so umfangreich werden, dass eine Monte-Carlo Simulation nicht mehr wirtschaftlich durchführbar ist. Elbe und Iller gehören wegen ihrer Komplexität beide in diese Kategorie. Die Reduzierung der hydraulischen Modelle auf eine minimale Anzahl von Einzelelementen bei Einhaltung einer Mindestabbildungsqualität spielt damit in dieser Arbeit eine Schlüsselrolle. Die hydraulische Berechnung mit der Finite Volumen Methode auf unstrukturierten Dreiecksnetzen wird durch Verbesserung bekannter und Entwicklung neuer Netzbildungsalgorithmen um mehr als Faktor 10 beschleunigt. Die Summe der Rechenzeiten auf gewöhnlichen Desktoprechnern konnte dadurch für die Fallstudien von mehr als 2 Jahren auf ca. 2 Monate reduziert werden. Das Ergebnis, die Verteilungsfunktion der Wasserspiegellagen am Deich, ermittelt für jede Zelle im 2D-Modell, wird zusammen mit den geotechnischen Widerstandsgrößen der Deiche in der probabilistischen Software PC-Ring ausgewertet. Diese liefert zusätzlich zur gesuchten Versagenswahrscheinlichkeit für Einzelbauwerke eine kombinierte Versagenswahrscheinlichkeit für Deichsysteme und den Anteil einzelner Parameter an der Unsicherheit. Mit diesen Informationen kann die Sicherheit eines Hochwasserschutzsystems durch gezielte lokale Maßnahmen sehr wirtschaftlich verbessert werden. Die vorgestellten adaptiven Rechennetze können auch in zahlreichen weiteren Einsatzgebieten der hydraulischen Modellierung, beispielsweise im operationellen Einsatz, zu deutlichen Leistungssteigerungen führen.

Deterministic design rules for levees have been the design method of choice for several decades. But still every year failures occur on structures rated as safe. Reasons are given in the introductive chapters. More accurate and economical methods to calculate safety levels use probabilistic analysis which consider all major failure modes and provide a single classification value for each levee section, the failure probability. In contrast to deterministic design methods, each input variable for impact and resistance is described with a probability density function, instead of a single mean value. The importance of these functions is discussed in the background chapter. Probabilistic analysis is already widely used in other engineering disciplines. In the Netherlands for example it has been used for flood protection since the early 1990s in the PC-Ring project which was designed to fit the needs at the Dutch Rhine delta. A cooperation between the Institutes for Hydraulic Engineering and Geotechnical Engineering at the University of Stuttgart has recently adapted this proprietary probabilistic software PC-Ring to the Elbe and Iller rivers in Germany, the PC-River project. This thesis covers the main hydraulic engineering side of the PC-River project and sets out how to spatially determine the impact on dikes for probabilistic methods, using the rivers Elbe and Iller as case studies. It achieves this by spatially resolving the quantification of water level uncertainties for every single dike section with two-dimensional hydraulic finite volume models. A large variety of parameters such as discharge, landuse or seasonal aspects can influence water level uncertainties. An unprecedented collection of data, gathered by more than 40 research groups after the early millennium flood events along the River Elbe, is used to discuss each parameter in detail in the literature chapter and to derive their probability density functions. The combination of all input functions to a single probability density function for water levels can only be solved satisfactorily with Monte Carlo methods, which works fine as long as models are small and of low complexity. Elbe and Iller are both beyond that stage. A single hydraulic water level calculation might need several days to be completed in 2- dimensional finite volume models, which means that Monte Carlo simulations are not feasible for non academic projects as they require expensive hardware. Reducing the complexity of hydraulic models to a minimum by keeping a predefined quality level is one of the principle topics of this research. The development of new and optimizing existing adaptive meshing algorithms has allowed a significant improvement of the performance of triangulated irregular networks. The calculation effort for both case studies could be reduced by more than factor 10 and is now around 2 months on common desktop computers for a full Monte Carlo simulation. The presented case studies on the Elbe and Iller show significant safety reserves in most areas and few highlight local weak spots for single levee sections when using probabilistic analysis. With the traditional design recurrence period approach only a constant safety level for all levees can be determined. For both rivers, Elbe and Iller, standard deviations for water levels are found to be much higher along some dikes than the commonly used average values. Additionally, by using the failure probability it is for the first time possible to directly compare different flood defense measures, like walls, sheet piles or levees. The resulting probability density functions from the hydraulic assessment, available for every cell of the 2D model, are imported in PC-Ring. In combination with the geotechnical resistance parameters a failure probability for every levee section is calculated. Byproduct is an indicator that shows the influence of every single failure mode. These values can be used to detect weak spots and their reason. As a result, it is possible to significantly improve the safety level of the entire flood protection systems by only few economic local measures. The quantification of geotechnical resistance parameters and the statistical combination are discussed in depth in two separate publications, which are referenced where relevant. The hereby recommended meshing technologies enable the described Monte Carlo simulations on standard desktop computers for use in the commercial sector.