Deep Learning basierte Abschätzung der Grundwasserstandsentwicklung in Deutschland bis 2100 im Kontext des Klimawandels

Auch in generell wasserreichen Regionen wie Deutschland wurden in den letzten Jahren deutliche Anzeichen von Klimastress auf Grundwasserressourcen beobachtet. Dürreperioden, die zu einer verminderten Grundwasserneubildung führen, haben daher in vielen Regionen zu sinkenden Grundwasserspiegeln geführt. Wir untersuchen den direkten Einfluss des Klimawandels auf die Grundwasserressourcen in Deutschland bis zum Jahr 2100. Zu diesem Zweck verwenden wir ein maschinelles Lernverfahren zur Vorhersage von Grundwasserständen, welches auf Convolutional Neural Networks basiert und seine Eignung für die Modellierung von Grundwasserständen bereits unter Beweis gestellt hat (Wunsch et al. 2021a). Wir simulieren Grundwasserstände an ca. 120 Messstellen, die über das gesamte Bundesgebiet verteilt sind und die in der Vergangenheit eine ausgeprägte Reaktion auf meteorologische Größen wie Niederschlag und Temperatur gezeigt haben. Als Simulationsbasis dienen Daten aus verschiedenen RCP Szenarien (2.6, 4.5, 8.5), jeweils basierend auf den Modellen des DWD-Kernensembles für Deutschland. Die Modelle zur Simulation der Grundwasserstände selbst basieren auf Niederschlag und Temperatur, wurden an Beobachtungsdaten der Vergangenheit sorgfältig evaluiert und zeigen durchgehend eine sehr hohe Vorhersagegüte. Wir berücksichtigen in dieser Studie ausschließlich die direkten, auf meteorologischen Veränderungen beruhenden Auswirkungen des Klimawandels, während hochgradig unsichere anthropogene Faktoren, wie z. B. erhöhte Grundwasserentnahmen oder Landnutzungseffekte, aufgrund fehlender zuverlässiger Inputdaten unberücksichtigt bleiben. Während unter RCP2.6 und RCP4.5 schwächere und weniger signifikante Trends auftreten, konnten wir unter RCP8.5 für die meisten Standorte signifikant abnehmende Trends der Grundwasserstände feststellen, wobei ein räumliches Muster mit stärkeren Abnahmen vor allem im nördlichen und östlichen Teil Deutschlands zu erkennen ist, was die bereits bestehenden rückläufigen Trends in diesen Regionen unterstreicht. Außerdem können wir eine erhöhte Variabilität und längere Perioden niedriger Grundwasserstände im Jahreszyklus gegen Ende des Jahrhunderts ebenso feststellen, wie das wiederholte Auftreten von Trockenperioden über mehrere Jahre.

Preprint verfügbar: Wunsch et al. (2021b)