Die Modellierungskonzepte, auf denen die in der Arbeit betrachteten geologischen, hydro- und umweltgeologischen sowie hydrologischen Modelle basieren, können zunächst in statische und dynamische Konzepte entsprechend ihrer Zeitabhängigkeit gegliedert werden. Beide Modellierungskonzepte arbeiten mit verschiedenen Methoden, deren Einsatz entscheidend von den Zielen und in untergeordnetem Maße von den Datengrundlagen des Modells abhängt. Die Einsatzgebiete und Verwendungsmöglichkeiten der Modellierungsmethoden in Modellierungssystemen haben sich über die Zeit gewandelt, sodass heute bei den statischen Konzepten statistische und deskriptive Methoden und bei den dynamischen Konzepten numerische Methoden bevorzugt eingesetzt werden. Da die beschriebenen Modellierungskonzepte Grundlage der Modellierungen und Modellkopplungen sind, ergibt sich die Möglichkeit, unter dem Aspekt der Konzepte die Kopplungsmethoden systematisch zu beschreiben. In den Modellbeispielen Untere Mulde/Fuhne, Nubisches Aquifer System und Subrosions-Talraum Unterwerra wurden verschiedene Konzepte umgesetzt und die eingesetzten Methoden kurz beschrieben. Vor- und Nachteile der Modellierungsmethoden werde hier an praktischen Beispielen nachvollzogen.Die hier betrachteten Modellierungssysteme der Hydrogeologie stammen insbesondere aus den Bereichen Geologie, Sickerwassermodellierung, ungesättigte Zone und Strömungsmodellierungen der gesättigten Zone. Transportmodellierungen, hydrologische und umweltgeologische Modellierungssysteme werden nur am Rande betrachtet. Verfügbare Datenquellen und Eingangsdaten der Modellierungssysteme müssen aufeinander abgestimmt werden, was durch die Vielzahl der Modellierungssysteme erleichtert wird. Unter den Modellierungsmethoden werden bevorzugt deterministische Arbeitsweisen dargestellt, da bei ihnen Verhaltens- und Strukturgültigkeit in der Regel gewährleistet sind. Für Kopplungen von Modellierungssystemen ist es von besonderer Bedeutung, welche Methoden bevorzugt eingesetzt werden, da sich insbesondere statistische Methoden flexibler in Kopplungen einsetzen lassen als konstruktive Methoden.In den Modellbeispielen wurden je nach Modellierungsaufgabe verschiedene Modellierungssysteme eingesetzt. Bei den geologischen Modellierungssystemen sind die auf statistischen und deskriptiven Methoden aufbauenden Systeme bevorzugt worden, bei den Sickerwassermodellierungen empirische Methoden. Für die nur in einem Fall für spezielle Bereiche getrennt zu modellierende ungesättigte Zone wurde der Einsatz von empirischen und numerischen Verfahren getestet. In der gesättigten Zone dominieren deterministische numerische Verfahren sowohl für die Strömungs- als auch für die Transportmodellierung. Hydrologische Modelldaten sind ausschließlich über statistische Modellierungen berücksichtigt worden.Schnittstellen für die Verknüpfung von Modellierungssystemen, die bei der Lösung komplexer Zielstellungen notwendig werden können, können systematisiert werden und erlauben in dieser Kategorisierung Bewertungen ihrer Einsatzmöglichkeiten. Die Kopplung mehrerer Modellierungssysteme wirkt sich in vielen Fällen durch Instabilitäten aus. Je enger die Kopplung und je komplexer die verknüpften Parameter oder Randbedingungen sind, desto höher wird meist der Aufwand zur Stabilisierung der gekoppelten Modelle. Besonders deutlich wird dies an den Modellbeispielen Untere Mulde/Fuhne und Nubisches Aquifer System. Horizontale wie vertikale Modellkopplungen sind hiervon gleichermaßen betroffen.Der Vergleich zwischen Modellen mit gekoppelten Modellierungssystemen und der Realität wird durch die Art der Modellkopplungen, z.B. sequentielle Kopplungen, periodisch-synchrone Kopplungen oder integrierte Kopplungen, entscheidend beeinflusst. Bestimmte Arten der Modellkopplungen lassen nur in sehr reduziertem Ausmaß Kalibrierungen und Sensitivitätsanalysen sowie Fehlerbetrachtungen zu.Prognostische Berechnungen werden mit gekoppelten Modellen zwar oft instabiler und die Zahl der zu berücksichtigenden Randbedingungen und Parametern steigt. Aber der Ersatz insbesondere von statistisch definierten Randbedingungen durch deterministische Modelle steigert die Zuverlässigkeit der prognostischen Modellrechnungen.
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