Einfluss nicht klimatischer Eingangsdaten auf die Modellierung der zukünftigen Grundwasserneubildung eines urbanen Gebietes

Sabine Meißner1, Stephanie Hänsel1, Volkmar Dunger2, Jörg Matschullat1
1 Interdisziplinäres ökologisches Zentrum (IÖZ), TU Bergakademie Freiberg
2 Institut für Geologie, Lehrstuhl für Hydrogeologie, TU Bergakademie Freiberg

O 15.9 in Forum of Young Hydrogeologists

13.04.2016, 15:00-15:15, Plank Hörsaal, Geb. 40.32

 

 

Nicht vorhandene oder unzureichende Eingangsdaten sind für die Wasserhaushaltsmodellierung eine große Herausforderung, da die Qualität der Ergebnisse von der Qualität der Eingangsdaten abhängt. Außerdem ist die Datenverfügbarkeit ein wichtiges Auswahlkriterium für das zu verwendende Wasserhaushaltsmodell. Die Modelleingangsdaten und -parameter umfassen neben den meteorologischen Daten auch Landnutzungsdaten, morphologische Daten, Grundwasserflurabstände und Bodendaten. All diese Eingangsdaten charakterisieren ein Untersuchungsgebiet als solches. Urbane Gebiete sind sehr komplexe Untersuchungsgebiete, für die sich sehr unterschiedliche Informationen überlagern können und für die folglich eine Parametrisierung sehr anspruchsvoll sein kann.

Für die Beschreibung des IST-Zustandes eines Untersuchungsgebietes wird im Normalfall die bestmögliche Datengrundlage geschaffen, was im Einzelfall sehr zeitaufwändig ist. Für die Simulation zukünftig möglicher Veränderungen des Wasserhaushaltes wird im Allgemeinen die Verwendung eines Ensemble-Ansatzes (d.h. Nutzung verschiedener Klimaprojektionsdatensätze) empfohlen, um die klima(modell)bedingten Unsicherheiten abschätzen zu können. Diese Rechnungen sind ebenfalls sehr zeitintensiv. Hier soll bewertet werden, wie relevant der Einfluss der nichtklimatischen Eingangsdaten auf die Bewertung der Änderung des zukünftigen Wasserhaushaltes unter Nutzung eines Ensembles von Klimaprojektionsdaten ist. In der Bewertung spielen die begrenzten Zeitressourcen (Schaffung einer optimalen Datengrundlage vs. Rechnen möglichst vieler Klimaprojektionsdatensätze) und die Unsicherheitsbewertung (Kaskade von Unsicherheiten vom globalen Klimamodell bis hin zum Impaktmodell) eine Rolle.

Für das Stadtgebiet von Dresden wurden im Rahmen des BMBF Verbundprojektes REGKLAM (Integriertes regionales Klimaanpassungsprogramms für die Modellregion Dresden) Parameterstudien durchgeführt. Dabei liegt das Hauptaugenmerk auf dem Einfluss verschiedener Bodendatensätze auf die flächendifferenzierte Modellierung der Grundwasserneubildung. Die Sensitivitätsanalysen zeigen, dass für den IST-Zustand die unter sehr stark vereinfachten Annahmen erzielten Modellergebnisse nur geringfügig (5–10%) von denen mit einer detaillierten Modellparametrisierung abweichen. Der Einfluss auf das Änderungssignal unter Nutzung verschiedener Klimaprojektionen wird derzeit bewertet. Messwerte zur Modellkalibrierung existieren nicht.

Für die Beschreibung des Ist-Zustandes wird bei einer Modellierung immer versucht durch die verwendeten Parameterdatensätze die Realität so gut wie möglich wiederzugeben. Bei der Verwendung von Klimaprojektionsdaten sollte eine solche Herangehensweise hinterfragt werden. Die letztendliche Entscheidung hinsichtlich des genutzten Parameterdatensatzes und der einzubeziehenden Klimaprojektionsdaten hängt stark von der jeweiligen Fragestellung ab.



Export as iCal: Export iCal