52 Auswerterahmen des Themenfeldes 1; BMVI Expertennetzwerk (201632019) Abbildung 5-8: Grafik zur Erläuterung des Konzepts der "Episodenrekombination". Daraufhin werden die statistischen Eigenschaften (NQ, MaxD mit Bezug auf die Schwellenwerte der Be- obachtungsperiode) des so konstruierten extremen Niedrigwasserjahres erfasst. Anschließend werden ähn- liche Ereignisse im Datenpool der Abflussprojektionen gesucht. Die Anzahl der Ereignisse wird für ausge- wählte Bezugszeiträume (vgl. Abschnitt 3.4.1) ermittelt. Konstruktion eines extremen Hochwasserjahres Zur Konstruktion eines extremen Hochwasserjahres ist das vorgenannte, auf statistischen Kriterien beru- hende Vorgehen nicht geeignet. Hier muss die hydrologische Plausibilität der Ereignisabfolgen und Hoch- wassergenesen sichergestellt werden. So ist beispielsweise die Rekombination von zwei zeitlich eng aufei- nanderfolgenden Hochwasserereignissen infolge von Schneeschmelze zu vermeiden, da der Schnee nur ein- mal schmelzen kann. Auch ist zu berücksichtigen, dass Hochwasserereignisse (z. B. intensive Niederschläge) im Unterschied zu Trockenheit weniger großflächig auftreten. Somit ist eine regionale Differenzierung be- deutsamer. Die Episodenrekombination zur Ableitung extremer Hochwasserereignisse setzt daher nicht an der Größe Abfluss, sondern an den hydrometeorologischen Feldern an. Die Auswahl von relevanten Episoden erfolgt nicht auf statistischem Wege, sondern anhand von Expertenwissen unter Berücksichtigung der für einen Pegel spezifischen Hochwassergenesen. Ein entsprechendes Vorgehen wurde bereits im Rahmen einer Stu- die in Zusammenarbeit mit dem Bundesamt für Bevölkerungsschutz und Katastrophenhilfe (BBK) ange- wendet. Ziel war hier die Generierung von Szenarien extrem hoher und großflächiger Hochwasserereignisse in Deutschland, die durch eine Kombination ergiebiger Niederschläge und Schneeschmelzen gesteuert wur- den. Die berücksichtigten Episoden sind Abbildung 5-9 zu entnehmen. Als hydrometeorologische Datengrundlage werden die HYRAS-Rasterdatensätze (vgl. Abschnitt 3.2.1) ver- wendet. Die Daten der ausgewählten Episoden wurden als neuer hydrometeorologische Datensatz rekom- biniert und dienten als Antrieb für das Wasserhaushaltsmodell LARSIM-ME, das letztlich die Hochwasser- ganglinien erzeugt. Die statistischen Eigenschaften (HQ, MaxD mit Bezug auf relevante Schwellenwerte) des so konstruierten extremen Hochwasserszenarios werden erfasst und eingeordnet.