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Studien zum Einfluss des zukünftigen Klimawandels auf das Abflussgeschehen fokussieren oft auf die Fortpflanzung von Unsicherheiten in Modellkaskaden, berücksichtigen meist jedoch
die Wasserressourcenbewirtschaftung nur ungenügend. Wir untersuchten den Einfluss der Wasserressourcenbewirtschaftung auf die Abflussvariabilität und die Fortpflanzung von Unsicherheiten von Klimaprojektionen auf Abflusssimulationen in den Einzugsgebieten von
Spree (bis Pegel Große Tränke: 6200 km²) und Schwarzer Elster (5700 km²). Die Einzugsgebiete ähneln sich hinsichtlich Klima, Topographie, Boden und Landnutzung, jedoch ist das Spreeeinzugsgebiet stärker durch den Braunkohletagebau und die damit verbundenen Bewirtschaftung geprägt und durch einen höheren Speicherausbaugrad gekennzeichnet. Um zwischen Bewirtschaftungseinflüssen und meteorologischen Einflüssen zu separieren, wurden für den Zeitraum 1961-2005 beobachtete Abflüsse mit durch das Modell SWIM rekonstruierten natürlichen (d.h. ohne Bewirtschaftungseinfluss) Abflüssen der Vergangenheit verglichen. Mögliche Einflüsse des Klimawandels wurden für den Zeitraum 2018-2052 auf Grundlage von 3 Szenarien des statistischen Regionalmodells STAR (je 100 Realisierungen) mit SWIM (natürliche Abflüsse) und dem Langfristbewirtschaftungsmodell WBalMo (bewirtschaftete Abflüsse) modelliert. Die Analyse erfolgte mit Fokus auf Saisonalität, Oszillation, Verteilung und räumliche Variabilität der Abflüsse. Der Vergleich zwischen beobachteten
und natürlichen Abflüssen der vergangenen Jahrzehnte zeigt, dass die zwischenjährliche Abflussvariabilität im Spreeeinzugsgebiet stärker durch Grubenwassereinleitungen als durch natürliche hydrologische Prozesse bestimmt wurde. Zusätzlich führt der höhere Speicherausbaugrad dazu, dass die kurzzeitliche und saisonale Variabilität im Spreeeinzugsgebiet geringer als im Einzugsgebiet der Schwarzen Elster ist. Simulationen mit Klimaszenarien, welche
steigende Jahresmitteltemperaturen und einen Rückgang der Niederschlagsjahressummen enthalten, führen zu deutlichen Abflussrückgängen. Die Unterschiede der natürlichen Abflüsse
beider Einzugsgebiete sind gering, die Unsicherheiten der Klimaprojektionen werden durch die hydrologische Modellierung verstärkt. Die natürlichen und bewirtschafteten Abflüsse
der Schwarzen Elster unter Klimawandel unterscheiden sich kaum. Im Spreeeinzugsgebiet zeigt sich eine deutliche Verringerung der Variabilität und Unsicherheiten unter Klimawandel von den natürlichen zu den bewirtschafteten Abflüssen. Die Analysen zeigen, dass effektive Wasserressourcenbewirtschaftung die Abflussvariabilität verringern kann und damit auch
dazu beitragen kann, die sich aus Klimawandelprojektionen ergebenden Unsicherheiten zu vermindern. Einzugsgebiete mit einem hohen Ausbaugrad weisen weniger Vulnerabilität bezüglich klimatischer Änderungen auf. Dies unterstreicht die Bedeutung von Wasserresourcenbewirt-schaftungfür die Anpassung an den Klimawandel.
Climate change impact studies are associated with error propagation and amplification of uncertainties through model chains from global climate models down to impact (e.g. hydrological) models. The effect of water management, which reduces discharge variability, is often not considered in climate change impact studies. Here, we investigated how water resources management influences discharge variability and uncertainty propagation of climate change scenarios by combining the analyses of observed flow records and model-based climate change impact simulations. Two neighbouring catchments, the Schwarze Elster River (Germany) and the Spree River (Germany and Czech Republic) which are similar in climate, topography and land use, but different in terms of water resources management were chosen as study area. The intense water resources management in the Spree River catchment includes a high reservoir capacity, water use in terms of mining discharges and water withdrawals by power plants as well as water transfers.
The analysis of historical flow records focusses on variability indices (Parde index, Richards-Baker-Flashiness Index, Interquartile Ratio and Baseflow Index). The climate change impact simulations were carried out using a model cascade of (i) the statistical regional model STAR (100 stochastically generated realizations each for 3 scenarios with different prescribed temperature trend), (ii) the hydrological models SWIM and EGMO, and (iii) the water resources management model WBalMo.
The analysis of the observed discharges reveals that the annual discharge variability in the Spree catchment is dominated by mining activities rather than natural rainfall-runoff processes. Due to the high reservoir capacity in the Spree catchment its discharge is characterised by less seasonality and short-term variability compared to the Schwarze Elster. Simulations with climate change scenarios assuming increasing temperature and decreasing precipitation result in pronounced reductions of discharge in both catchments. The differences in potential natural discharges between the Schwarze Elster and the Spree catchments as projected by the hydrological models SWIM and EGMO are marginal. The uncertainties related to the climate projection are propagated through the hydrological models. In the Schwarze Elster catchment, the managed discharges simulated by WBalMo are comparable to the potential natural discharges. In the Spree River however, the short-term variability is moderated by water resources management and managed discharge under climate change is less affected by amplification of uncertainties through model chains.
The results of the study, which combines the analyses of observed flow records and model-based climate change impact simulations, imply that generally, effective water resources management reducing discharge variability hence also reduces uncertainty related to climate change impacts on river discharge. Catchments with a high storage ratio are thus less vulnerable to changing climate conditions. This underlines the role of water resources management in coping with climate change impacts. Yet, due to decreasing reservoir volumes in drought periods, reservoir management alone cannot compensate strong changes in climate conditions over long time periods.
Trend analysis on observations and model-based climate change simulations are two commonly used methods for climate change detection and impact analysis. Here we propose an integrated assessment and interpretation of climate change impacts as a prerequisite for stakeholder outreach and planning of suitable climate change adaptation measures. The assessment includes (i) identifying trends in mete-orological and hydrological observations and their nature, (ii) analysing the relation between the mete-orological drivers and generated run-off as an integrated catchment response and (iii) analysing how hitherto changes agree with the simulations by regional climate models (RCMs). The Lusatian river catchments of Spree and Schwarze Elster, characterised by high anthropogenic impact (e.g. mining activities) and low natural water yield, serve as study areas. The results of this study suggest that in-creases in observed temperature and potential evapotranspiration are robust while observed precipitation remained nearly unchanged (1963–2006). The RCMs agree on simulating a temperature increase but simulate opposing trends for precipitation for both past (1963–2006) and future (2018–2060) periods, the latter inducing differences in the hydrological response (actual evapotranspiration and run-off). For stakeholder outreach, we communicated a range of potential future climates and identified the statistical RCMs (STAR, WettReg) as warm and dry scenarios, and the dynamical RCMs (REMO, CCLM) as wet scenarios. Ultimately, the combined analysis of trends in observations and simulation models can be beneficial for stakeholder outreach and may increase their willingness to plan and implement suitable climate change adaptation strategies which are urgently needed within the Lusatian river catchments.
Climate change impact assessments form the basis for the development of suitable climate change adaptation strategies. For this purpose, ensembles consisting of stepwise coupled models are generally used [emission scenario global circulation model downscaling approach (DA) bias correction impact model (hydrological model)], in which every item is affected by considerable uncertainty. The aim of the current study is (1) to analyse the uncertainty related to the choice of the DA as well as the hydrological model and its parameterization and (2) to evaluate the vulnerabil-ity of the studied catchment, a subcatchment of the highly anthropogenically impacted Spree River catchment, to hydrological change. Four different DAs are used to drive four different model configurations of two conceptually different hydrological models (Water Balance Simulation Model developed at ETH Zürich and HBV-light). In total, 452 simulations are carried out. The results show that all simulations compute an increase in air temperature and potential evapotranspiration. For precipitation, runoff and actual evapotranspiration, opposing trends are computed depending on the DA used to drive the hydrological models. Overall, the largest source of uncertainty can be attributed to the choice of the DA, especially regarding whether it is statistical or dynamical. The choice of the hydrological model and its parameterization is of less importance when long-term mean annual changes are compared. The large bandwidth at the end of the modelling chain may exacerbate the formulation of suitable climate change adaption strategies on the regional scale.
Summary Revealing the hydrological impact of sediment structures promises a better understanding of the influence of the spatial variability of sediment properties on the hydrological patterns and processes at the catchment scale. To improve the knowledge of structure-process interactions in initial ecosystems, the 6-ha artificial Chicken Creek Catchment in Germany was investigated by the Transregional Collaborative Research Centre 38 (SFB/TRR 38). Sediment structures called pour-ribs, which are dumped by stackers during the construction process, lead to differently compacted sediment zones, which increase the spatial variability of sediments’ hydraulic properties. Although levelled afterwards by bulldozers, the majority of these structures remain in the subsurface. To analyse the effects of pour-ribs on the hydrological catchment’s behaviour, the process-based spatially distributed Water balance Simulation Model (WaSiM-ETH) was applied. The results show that the consideration of pour-ribs improves the runoff simulation and significantly affects the simulated soil moisture patterns and, thereby, the initial stage of the ecosystem development. Compacted zones act as hydraulic barriers and inhibit subsurface lateral water flow, whereas non-compacted zones constitute areas with increased water storage capacity. Both effects cause reduced catchment runoff. Moreover, disregarding of the pour-ribs was identified as a source of model uncertainty in previous studies. A further outcome of this study is the importance of a global sensitivity analysis as a tool for model improvement. Finally, the results stress the importance of considering the variability of sediment properties for hydrological modelling at the catchment scale.
Abschätzung möglicher Folgen des Klimawandels auf die regionalen Wasserressourcen der Lausitz
(2013)
Das ökohydrologische Modell SWIM wurde für die Gesamteinzugsgebiete der Dahme, der
Schwarzen Elster und die Einzugsgebiete der Spree bis zum Pegel Große Tränke und der Lausitzer
Neiße bis zum Pegel Steinbach aufgebaut und parametrisiert. Aufgrund starker anthropogener
Beeinflussung durch Braunkohleförderung und Wasserbewirtschaftung ist der klassische
Ansatz der Kalibrierung hydrologischer Modelle an den Endpegeln der Einzugsgebiete nicht
möglich. Der in dieser Studie genutzte Ansatz ist daher, SWIM für Teileinzugsgebiete zu kalibrieren
und zu validieren und die sensitivsten Modellparameter zu regionalisieren. Zur Verifizierung
der Kalibrierung wurden für unbeeinflusste Teileinzugsgebiete Modellergebnisse von SWIM mit
denen von WaSim-ETH und HBV light verglichen. Der Regionalisierungsansatz wurde durch
Vergleich mit diesen Modellen in einem anthropogen stärker beeinflussten Teileinzugsgebiet und
unter Berücksichtigung langjähriger natürlicher und naturalisierter Abflüsse verifiziert. Zwischen
den Simulationsergebnissen von SWIM, HBV light und WaSim-ETH zeigen sich unter Antrieb
der Szenarien WettReg A1B und STAR 2K nur geringe Unterschiede. Hingegen wirkt sich die
Wahl des Regionalen Klimamodells deutlich auf die Simulationsergebnisse aus. Simulationen für
die Gesamteinzugsgebiete im Untersuchungsgebiet zeigen einen deutlichen Rückgang von Abfluss
und Grundwasserneubildung für WettReg A1B. Das Szenario STAR 0K führt zu sehr geringen
Änderungen dieser Wasserhaushaltskomponenten in den Einzugsgebieten der Dahme, der
Schwarzen Elster und der Spree, während die Szenarien STAR 2K und STAR 3K zu deutlichen
Rückgängen beider Größen führen. Im Einzugsgebiet der Lausitzer Neiße wird für die STARSzenarien
ein Anstieg des Abflusses bei Verringerung der Grundwasserneubildung simuliert.