FISHSTREAM

Drohnengestützte berührungslose optische Erfassung und Berechnung  der Oberflächenfließgeschwindigkeit im Bereich von Fischaufstiegshilfen bei Wasserkraftwerken

Viele der in Flüssen lebenden Fische müssen flussaufwärts wandern, um geeignete Laichgebiete zu erreichen. Diese Migration kann durch Wasserkraftwerke blockiert werden, was zu einer Fragmentierung der Lebensräume führt (Buadoin et al., 2015) und zum Rückgang der Fischbestände beiträgt (Larinier, 2001). Die Wiederherstellung der ökologischen Kontinuität von Flüssen wird seit Jahren als Schwerpunkt der europäischen Umweltpolitik gesehen und wird in den Mitgliedsstaaten durch den Bau von Fischaufstiegsanlagen umgesetzt.

Ein kritischer Punkt bei der Konstruktion von Fischaufstiegshilfen (FAH) ist die Erkennbarkeit für Fische (Larinier, 2002b), deshalb haben sich viele Studien mit der Analyse der FAH-Auffindbarkeit befasst (Gisen et al., 2017; Piper et al., 2012; Tummers et al., 2016; Wagner et al., 2012). Es wurde die Notwendigkeit erkannt, die spezifischen Strömungsmuster, die durch den Betrieb eines Wasserkraftwerkes entstehen, in Relation zu der von der FAH verursachten Strömung  (Wagner et al., 2012) zu untersuchen. Larinier (2002a) hat weiters darauf hingewiesen, dass bestimmte Strömungsverhältnisse am Fuße des Staudammes die Fische in eine relativ weit von der FAH entfernte Zone anlocken können. Die in-situ Messung der Strömungsverhältnisse im Bereich von Wasserkraftwerken und Fischaufstiegshilfen ist sehr zeitintensiv und komplex, daher werden dringend neue effizientere Methoden benötigt, um die durch die Fischaufstiegshilfe verursachte „Lockströmung“ als einen wichtigen Indikator für die Auffindbarkeit empirisch zu untersuchen und quantitativ zu erfassen.

In einem wissenschaftlichen Kooperationsprojekt im Auftrag der Verbund AG arbeiten die iC flussbau GmbH, die Firme Viewcopter und der Studiengang geoinformation und Umwelttechnologien der FH Kärnten an der Entwicklung von neuen, innovativen empirischen Methoden zur drohenbasierten berührungslosen optischen Messung und Berechnung der Strömungsverhältnisse im Bereich von Fischaufstiegshilfen.

Diese Strömungsmuster werden durch die Analyse der drohnengestützten Bildfolgen und Videodaten nicht-intrusiv erfasst und in Form von Oberflächengeschwindigkeitsfeldern (Surface Velocity Fields, oder SVFs) dargestellt. Ein SVF ist eine Sammlung von Vektoren, welche die Geschwindigkeit und die Richtung der oberflächlichen Strömung in dem Untersuchungsgebiet beschreiben, und auf solche Weise das Strömungsmuster widerspiegeln (Abb. 1). Der Detaillierungsgrad des Strömungsmusters ist von der Dichte der Vektoren abhängig.

Surface Velocity Field
Abb. 1 Oberflächengeschwindigkeitsfelder in der Nähe der FAH in einem der Testgebiete

Die einzelnen Vektoren werden basierend auf der Bewegung von Partikeln, sogenannten „Tracern“ abgeleitet, welche sich im Wasser befinden und visuell identifizierbar sind. Die Ausführlichkeit der optischen Erfassung von Strömungsmustern ist von der Verteilung der Tracerpartikeln abhängig: je homogener die Verteilung, desto vollständiger die SVFs. Solche möglichst homogene Verteilung von Tracerpartikeln im Fluss wird durch die Eingabe von kleinen Mengen der biologisch abbaubaren Maischips erreicht, welche während der Untersuchung ins Wasser kontinuierlich eingegeben werden.

Während der Untersuchungen werden verschiedene Experimenteinstellungen, diverse technische Ausrüstung, unterschiedliche Analysemethoden und Software mit dem Ziel verglichen, eine optimale Methodologie der berührungslosen, nicht-intrusiven Strömungsanalyse auszuarbeiten. Dieser neue Ansatz zur Datenanalyse wird durch den Erfahrungsaustausch mit einem internationalen Wissenschaftler-Team ständig optimiert.

Bedeutende Herausforderungen an dem Projekt sind die großen Dimensionen der Testgebiete und heterogene Strömungen in den Testgebieten. Heterogene Strömungsmuster verlangen Anpassungen bei der Tracereingabe und Datenanalyse. Die Größe der Testgebiete (Breite bis zu 100 m) macht einen wesentlichen Unterschied zu den bisherigen SVF-Studien (Dal Sasso et al., 2018; Detert et al., 2017; Kantoush et al., 2011; Tauro et al., 2016), welche in meisten Fällen unter 15 m breite Fließgewässer untersuchten.

Oberflächengeschwindigkeiten
Abb. 2 Visualisierung der ausgerechneten Oberflächengeschwindigkeiten (in m/s)

Das Projekt startete im Juli 2018 und läuft bis Sommer 2020. Zusätzlich zu der standardisierten und durch hydrologische Referenzmessungen validierten Analysemethodologie werden die Ergebnisse die SVFs in Form der „rohen“ Vektordaten sowie statische und dynamische visuelle Darstellungen für die ausgewählten Testgebiete beinhalten. Durch Interpolation können die Vektoren auch als kontinuierliche Felder visualisiert werden (Abb.2), um ihre optische Auswertung und den Vergleich mit punktuellen Referenzmessungen der Strömungsgeschwindigkeit zu vereinfachen. Die „rohen“ SVF-Vektoren werden dann in weiterer Folge in der hydraulischen Modellierung und für den Vergleich mit ADCP[1] Daten eingesetzt. Das erwartete bessere Verständnis von heterogenen Strömungsmustern im Bereich von Wasserkaftwerken wird erlauben, die Strömungsverhältnisse in der Nähe der FAH bei Bedarf zu optimieren und damit die Auffindbarkeit der Fischaufstiegsanlagen für Fische zu erleichtern.


[1] Acoustic Doppler current profiler

Referenzen

Buadoin, J.-M., Burgun, V., Chanseau, M., Larinier, M., Ovidio, M., Sremski, W., et al. (2015). Assessing the passage of obstacles by fish: Concepts, design and application: the ICE protocol for ecological continuity. Knowledge for action: Vol. 11. [Vincennes]: Onema.

Dal Sasso, S. F., Pizarro, A., Samela, C., Mita, L., & Manfreda, S. (2018). Exploring the optimal experimental setup for surface flow velocity measurements using PTV. Environmental monitoring and assessment, 190(8), 460.

Detert, M., Johnson, E. D., & Weitbrecht, V. (2017). Proof‐of‐concept for low‐cost and non‐contact synoptic airborne river flow measurements. International Journal of Remote Sensing, 38(8-10), 2780–2807, from https://www.researchgate.net/publication/317017505_Proof-of-concept_for_low-cost_and_non-contact_synoptic_airborne_river_flow_measurements.

Gisen, D. C., Weichert, R. B., & Nestler, J. M. (2017). Optimizing attraction flow for upstream fish passage at a hydropower dam employing 3D Detached-Eddy Simulation. Ecological Engineering, 100, 344–353.

Kantoush, S. A., Schleiss, A. J., Sumi, T., & Murasaki, M. (2011). LSPIV implementation for environmental flow in various laboratory and field cases. Journal of Hydro-environment Research, 5(4), 263–276.

Larinier, M. (2001). Environmental issues, dams and fish migration. In G. Marmulla (Ed.), FAO fisheries technical paper: Vol. 419. Dams, fish and fisheries. Opportunities challenges and conflict resolution (pp. 45–89). Rome: FAO.

Larinier, M. (2002a). Fishways – General considerations. Bulletin Français de la Pêche et de la Pisciculture. (364 supplément), 21–27.

Larinier, M. (2002b). Location of fishways. Bulletin Français de la Pêche et de la Pisciculture. (364 supplément), 39–53.

Piper, A. T., Wright, R. M., & Kemp, P. S. (2012). The influence of attraction flow on upstream passage of European eel (Anguilla anguilla) at intertidal barriers. Ecological Engineering, 44, 329–336.

Tauro, F., Petroselli, A., & Arcangeletti, E. (2016). Assessment of drone-based surface flow observations. Hydrological Processes, 30(7), 1114–1130.

Tummers, J. S., Winter, E., Silva, S., O’Brien, P., Jang, M.-H., & Lucas, M. C. (2016). Evaluating the effectiveness of a Larinier super active baffle fish pass for European river lamprey Lampetra fluviatilis before and after modification with wall-mounted studded tiles. Ecological Engineering, 91, 183–194.

Wagner, R. L., Makrakis, S., Castro-Santos, T., Makrakis, M. C., Dias, J. H. P., & Belmont, R. F. (2012). Passage performance of long-distance upstream migrants at a large dam on the Paraná River and the compounding effects of entry and ascent. Neotropical Ichthyology, 10(4), 785–795.