Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/03583.jsonl.gz/3069

CrowdWater sammelt hydrologische Daten mithilfe von einer App. Diese App kann hier für Android und iPhone heruntergeladen werden:
Eine Anleitung für die App findest du hier: Anleitung (Deutsch)
Datensammlung
Es gibt vier verschiedene Datenarten, die wir sammeln möchten:
- Wasserstand
- Abfluss
- Bodenfeuchte
- Fliesszustand von einem temporären Bach
Wasserstand
Für die Erhebung des Wasserstandes sollen TeilnehmerInnen den momentanen Wasserstand des jeweiligen Flusses oder Baches mit einem früheren Wasserstand auf einem Foto vergleichen.
Diesem Foto wurde eine virtuelle Messlatte hinzugefügt, welche in zehn Wasserstandskategorien unterteilt ist. Das Bild links zeigt ein Beispiel eines Fotos mit einer solchen virtuellen Messlatte. Diese soll in etwa die typische Bandbreite zwischen Niedrig- und Hochwasser dieses Gewässers abdecken.
Zusätzlich gibt es noch ein Dokument, welches Beispiele für die Platzierung der Messlatte beschreibt.
Abfluss
Der Abfluss ist schwierig abzuschätzen. TeilnehmerInnen werden daher gebeten einzelne Komponenten, mit denen der Abfluss berechnet werden kann, abzuschätzen. Diese Komponenten sind: die Breite des Baches (an einem bestimmten Querschnitt des Baches), die mittlere Tiefe des Baches (an demselben Querschnitt), die Fliessgeschwindigkeit und der Materialtyp des Bachbettes. Die Fliessgeschwindigkeit kann mithilfe der sogenannten Pu-Stecken Methode gemessen werden. Für diese Methode wird ein Stecken oder ein Blatt in den Bach geworfen und die Zeit, welche der Stecken benötigt, um eine vordefinierte Distanz flussabwärts zu fliessen, wird gemessen. Dies ergibt eine Geschwindigkeit in Metern pro Sekunde (m/s), die Standardeinheit für Fliessgeschwindigkeiten. Für ein Video über die Pu-Stecken-Methode, welche nach Pu dem Bär benannt ist, klicke hier. Für alle, die es eilig haben: der Teil des Videos, welcher das Spiel erklärt, beginnt bei Minute 3:13. Der Materialtyp des Bachbettes kann verwendet werden, um die Rauigkeit des Bachbettes und somit die Reibung abzuschätzen. Grobes Material hat eine höhere Rauigkeit und erzeugt somit eine stärkere Reibung, was bedeutet, dass die Fliessgeschwindigkeit geringer ist. Dafür ist die durchschnittliche Grösse des Materials im Bachbett wichtig (die möglichen Kategorien sind Sand, Kies, Geröll, Felsblöcke und Felsuntergrund), nicht jedoch Schwebstoffe oder Material welches im Bach schwimmt. Die Grafik unten stellt die Komponenten Breite, mittlere Tiefe und Materialtyp dar.
In diesem Video wird die Methode für die Schätzung des Abflusses beschrieben.
Bodenfeuchte
Für die Bodenfeuchte wurde eine beschreibende und einfach zu verwendende Skala entwickelt (Rinderer et al. 2012). Wir haben sie für den Gebrauch in der App angepasst und neue Symbole entwickelt. TeilnehmerInnen können zwischen sieben Klassen der Bodenfeuchte wählen, die von „so trocken, ein Rucksack wird nicht nass, auch wenn er über längere Zeit am Boden steht“ bis „so nass, dass das der Boden bereits unter Wasser steht“ reichen. Die achte Klasse „Regen / Schnee“ existiert, da zu diesem Zeitpunkt keine Bodenfeuchte Schätzung abgegeben werden kann. Die acht Kategorien werden in der folgenden Grafik dargestellt.
Fliesszustand von trockenfallenden Bächen
Um den Fliesszustand von zeitweise trockenfallenden Bächen (Bäche, welche nicht immer Wasser führen) abzuschätzen, gibt es sechs beschreibende Klassen, welche von „trockenes Bachbett“ bis „fliessend“ reichen. Die sechs Klassen werden in der folgenden Grafik dargestellt.
Quellen
Bergeron, T., 1960. Operation and results of “‘Project Pluvius.’” In Physics of Precipitation, Geophys. Monogr., No. 5. Amer. Geophys. Union, pp. 152–157.
Bergeron, T., 1949. The problem of artificial control of rainfall on the globe. Part II: The coastal orographic maxima of precipitation in autumn and winter. Tellus, 1, pp.15–32.
Johnson, M.F. et al., 2014. Network environmentalism: Citizen scientists as agents for environmental advocacy. Global Environmental Change, 29, pp.235–245. Available at: http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0959378014001733.
Rinderer, M. et al., 2012. Sensing with boots and trousers – qualitative field observations of shallow soil moisture patterns. Hydrological Processes, 26(26), pp.4112–4120. Available at: http://doi.wiley.com/10.1002/hyp.9531.
van Meerveld, I. et al., 2017. Information content of stream level class data for hydrological model calibration. Hydrologyand Earth System Sciences. Available at: https://doi.org/10.5194/hess-2017-72.