Sensitivity and uncertainty analysis of environmental models Die vorliegende Arbeit behandelt die Thematik der numerischen Evaluierung von Umweltmodellausgaben hinsichtlich ihrer Sensitivität und Unsicherheiten wobei Methoden nach dem Stand der Technik angewandt erweitert bzw. neue Verfahren entwickelt wurden. Im ersten Teil der Arbeit geht es im Kern darum bestehende Methoden der Sensitivitätsanalyse mit einer neu entwickelten Methode zu vergleichen die dazu dient mittlere relative Modellausgabeveränderungen bei Störungen von nominalen Modelparameterwerten zu quantifizieren. Die neu entwickelte Methode ist hierbei auf andere Modelle ähnlicher Komplexität anwendbar bezieht die Aussage über Ausgabesensitivität auf Veränderungen einer Zielfunktion berechnet Sensitivitäten über einen großen Parameterraum und berücksichtigt nicht vernachlässigbare Parameterkorrelationen. Dazu wird ein Index eingeführt der Modellparameter hinsichtlich ihrer Wichtigkeit für verschiedene Modellausgaben einstuft. Desweiteren wird eine Methode entwickelt die in Hinblick auf eine zu erwartende Veränderung einer Zielfunktion Modellparameter für weitere Zwecke selektiert. Der neue Index und die neue Selektionsmethode werden mit bestehenden Arbeiten verglichen. Die numerische Grundlage für den Index und die Selektionsmethode ist eine Matrix die numerisch bestimmte gemischte Ableitungen erster Ordnung des Modellcodes nach 66 Modellparametern enthält. Basierend auf den Ergebnissen der Eigenwertzerlegung dieser Matrix wird der Parameterindex und die Selektionsmethode vorgestellt. Die 66 Modellparameter sind aus Prozessbeschreibungen für die Berechnung der latenten und fühlbaren Wärme sowie der Photosynthese eines komplexen Landoberflächenmodells entnommen. Im Rahmen der Arbeit wird gezeigt dass der vorgestellte Index welcher Korrelationen berücksichtigt mehr Modellparameter als wichtig einstuft als ein Index der diese nicht berücksichtigt. Desweiteren sind die Ergebnisess der neu vorgestellten Parameterselektionsmethode mit denen einer hochqualitativen existierenden Methode vergleichbar wobei die neue Methode weniger aufwendig ist. Im Hinblick auf das verwendete Landoberflächenmodell kann gezeigt werden dass zwei Parameter aus der Prozessbeschreibung des Widerstandes der Bodenevaporation als wichtigste Modellparameter hervorstechen. Die Photosynthese wird als wichtigster und integrativster der drei untersuchten Modellausgaben identifiziert. Der Anstieg der stomatären Widerstandsbeschreibung die spezifische Blattfläche und der Stickstofflimitierungsparameter sind die drei wichtigsten Photosyntheseparameter aber zeigen auch für die beiden anderen Flüsse moderate Signifikanz. Die Anzahl der wichtigen Modellparameter welche mit der neuen Methode selektiert werden hängt von der erlaubten Veränderung der verwendeten Zielfunktion ab. Zwei Drittel der 66 teilnehmenden Modellparameter werden als wichtig eingestuft wenn eine Veränderung von nur 1% in der Zielfunktion erlaubt ist wohingegen nur 10 Parameter selektiert werden wenn eine Veränderung im Mittel um 10% erlaubt ist. Die Sensitivitätsstudie dient dazu eine neue Methode zur Identifizierung von wichtigen Modellparametern vorzustellen und wichtige Modellparameter für weitere Modellentwicklungen zu selektieren. In Hinblick auf bereits existierende Sensitivitätsmethoden für komplexe Umweltmodelle bestehen die Vorteile der hier vorgestellten Methode aus dem sparsamen Rechnungsaufwand der Einbeziehung vom Parameterkorrelation im Parameterranking und der Sensitivitätsbeurteilung bei Betrachtung von mehreren Modellausgaben gleichzeitig. Im zweiten Teil der Arbeit wird mit numerischen Ensembleläufen die Unsichereits propagation in regressionsbasierter Berechnung auf die Bodenwasserretentionsvorhersage und drei Ausgaben eines mesoskaligen hydrologischen Modells bestimmt. Der Fokus in diesem Teil der Arbeit ist hierbei die methodische Anregung der Unsicherheitsanalyse welche verglichen mit dem Landoberflächenmodell aus dem ersten Teil der Arbeit an einem einfacheren Modell gezeigt und vorgeführt wird. Dazu werden drei Hauptursachen von vorliegender Modellausgabeunsicherheit identifiziert: (1) die Unsicherheit die aufgrund der eingeschränkten Datengrundlage zur Kalibrierung der Funktionen verwendet wird (2) die Unsicherheit die aufgrund von Messfehlern entste. Die dritte Unsicherheit ensteht bei der Andwendung des Modells wenn als Eingabe eine Bodenkarte verwendet wird die Bodentypen in Klassen einteilt: (3) die Unsicherheit die bei der Andwendung des Modells aufgrund von unbestimmter Bodentexturzuweisung des deutschen Bodenklassifizierungssystems entsteht. Die Bestimmung der genannten Unsicherheiten erfolgt auf unterschiedlichste Weise und endet in den zwei ersten Unsicherheiten in der Erstellung von diskreten Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Koeffizienten. Diese Verteilungen werden im Nachgang durch die Anwendung der Pedotransferfunktionen in die Vorhersage von einem Bodenwasserretentionsmodell propagiert. Es kann gezeigt werden dass die drei Unsicherheiten sich in ihrer Wichtigkeit für die Berechnung der Wasserretentionskurve stark unterscheiden. Die dritte Unsicherheit zeigt die grössten Auswirkungen auf die Berechnung des Bodenwassergehaltes wohingegen die erste Unsicherheit als sehr gering eingestuft wird. Nicht nur die vorangestellte Sensitivitätsanalyse auch die Methode zur Bestimmung der zweiten Unsicherheit weisen auf strukturelle Modellschwachstellen aufgrund sehr hoher Koeffizientenkorrelationen hin. Desweiteren wird ein übermässig großer Einfluss der Lagerungsdichte auf gesättigte Bodenwassergehalte festgestellt. Da die untersuchten Pedotransferfunktionen Anwendung in einem mesoskaligen hydrologischen Modell finden wird zusätzlich der Einfluss der drei genannten Unsicherheiten auf die drei wichtigen Modellausgaben Bodenfeuchte Evapotranspiration und Durchfluss untersucht. Der Zusammenhang zwischen sensitiven unsicheren Modellparametern wird im Diskussionsteil aufgegriffen und analysiert.