Das Projekt "Forschungsgruppe (FOR) 2694: Large-Scale and High-Resolution Mapping of Soil Moisture on Field and Catchment Scales - Boosted by Cosmic-Ray Neutrons, Koordinationsfonds" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Potsdam, Institut für Umweltwissenschaften und Geographie, Arbeitsgruppe Wasser- und Stofftransport in Landschaften.
Das Projekt "Forschungsgruppe (FOR) 2694: Large-Scale and High-Resolution Mapping of Soil Moisture on Field and Catchment Scales - Boosted by Cosmic-Ray Neutrons, Erfassung von Vegetation und anderen zeit-variablen Wasserstoffpools an der Landoberfläche" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Forschungszentrum Jülich GmbH, Institut für Bio-und Geowissenschaften (IBG), IBG-3 Agrosphäre.Es ist allgemein bekannt, dass andere Wasserstoffpools neben Bodenfeuchte die Neutronenzählrate von 'cosmic-ray neutron sensing' (CRNS) Detektoren beeinflussen. Bisher wurden diese zusätzlichen Pools meist als störende Einflüsse betrachtet, die korrigiert werden müssen. Dafür wurden verschiedene Ansätze zur Korrektur von Wasserstoff entwickelt, welcher zum Beispiel im Kristallwasser, in der organischen Substanz des Bodens, in der Atmosphäre oder in der Biomasse gespeichert ist. Es wurde gezeigt, dass solche Korrekturen wesentlich sind, um die Genauigkeit der mit CRNS erhaltenen SWC-Schätzungen zu verbessern. Aktuelle Publikationen zeigen, dass das Verhältnis von thermalen zu schnellen Neutronen (Nr) zur Schätzung von Biomasse genutzt werde kann und außerdem Informationen zu zeit-variablen Wasserstoffpools enthält. Beides soll im Rahmen des Forschungsmoduls VG untersucht werden. Das Projekt verfolgt zwei Hauptziele. Zunächst wollen wir universell gültige Methoden zur Korrektur von CRNS-basierten Bodenfeuchtemessungen für den Einfluss von zeit-variablen Wasserstoffpools wie Biomasse und Interzeption entwickeln. Dazu werden empirische Funktionen basierend auf zusätzlichen Messungen, wie Pflanzenparametern und Throughfall, getestet und kalibriert. Diese Messungen werden mit einem gekoppelten Boden-Vegetations-Modell integriert, das außerdem die Simulation des Interzeptionsspeichers ermöglicht. Zweitens, wollen wir Methoden entwickeln, um die Wasserstoffpools direkt aus dem CRNS-Signal - ohne zusätzliche Messungen und Kalibrierung - zu schätzen. Dazu werden wir die Verwendung des Nr untersuchen. Unter Verwendung geeigneter Neutronenenergie-Korrekturen werden wir verbesserte thermale und epithermale Neutronen-Signale erhalten, was eine bessere Untersuchung von Biomasse- und Interzeptionseffekten auf das Nr-Signal ermöglicht. Um diese Ziele zu erreichen, werden wir drei Arten von Feldexperimenten durchführen: a) dedizierte kontinuierliche Experimente an repräsentativen landwirtschaftlichen Standorten, b) Feldmesskampagnen einer Vielzahl von Feldern mit verschiedenen Nutzpflanzen mit dem Jülich Cosmic Rover und c) Analyse von Neutronen- und Biomassedaten aus dem bestehenden TERENO CRNS-Netzwerk. Die Messungen im Rahmen der Feldexperimente werden durch bodenhydrologische Modellierungen ergänzt, um Referenzinformationen mit verbesserter räumlicher und zeitlicher Auflösung zu erhalten (z.B. vertikale Verteilung von Bodenfeuchte im Profil; Auftreten von Stauwasser auf der Bodenoberfläche).Das Forschungsmodul VG wird gemessene Vegetationsparameter für die gemeinsamen Feldkampagnen (JFC) liefern, die insbesondere von RV, MC, HG und RS benötigt werden. In Zusammenarbeit mit NS wird der Einfluss von Biomasse und Interzeption auf das Nr modelliert. Durch DD verbesserte CRNS-Sensoren, werden für eine verbesserte Quantifizierung der Interzeption verwendet.
Die zwei Kartenthemen bestehen jeweils aus mehreren thematisch und räumlich unterschiedlichen Ebenen. Die Ebenen sind teilweise voneinander unabhängig aussagekräftig. Die Starkregenhinweiskarte basiert maßgeblich auf folgenden Produkten: Hinweiskarte Starkregen des Bundesamts für Kartographie und Geodäsie topografische Senkenanalyse der BWB, starkregenbedingte Feuerwehreinsätze der Berliner Feuerwehr für das Land Berlin. Die Hinweiskarte Starkregen wurde vom Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG) in Zusammenarbeit mit den Ländern für die gesamte Fläche Nord- und Ostdeutschlands (11 Bundesländer) im Zeitraum 2023/2025 erarbeitet. Für Berlin-Brandenburg wurde dies in einem Los durchgeführt. Die Karte zeigt die simulierten Überflutungsflächen und -tiefen sowie Fließgeschwindigkeiten /-richtungen für folgende Szenarien: außergewöhnliches Ereignis: 100-jährliches Niederschlagsereignis (T = 100a, Dauerstufe 1 Stunde) mit einem Euler-Typ II Niederschlagsverteilung. extremes Ereignis: 100 mm Niederschlagsereignis in einer Stunde (T extrem) mit einem Blockregenverteilung. Grundlage hierfür sind diverse Geodaten des Bundes und der Länder, insbesondere ein hochaufgelöstes digitales Geländemodell sowie Daten zur Flächennutzung, wie zum Beispiel zur Bebauung. Die Ergebnisse basieren auf einer Modellierung der oberflächlich abfließenden Regenmenge, ähnlich dem Modell für die Starkregengefahrenkarte Berlins (siehe unten). Allerdings wurden die Versickerungsleistung des Untergrundes und das Kanalnetz nicht in die Berechnungen einbezogen und stellen somit eine erhebliche Vereinfachung dar (weitere Informationen finden sich hier ). Die topographische Senkenanalyse ist das Ergebnis einer Analyse des Digitalen Geländemodells (ATKIS® DGM – Digitales Geländemodell, 2021) unter Berücksichtigung der Gebäudeflächen und Durchfahrten sowie Geschossinformationen (ALKIS®- Amtliches Liegenschaftskatasterinformationssystem, 2021), welche durch die BWB im Jahr 2022 durchgeführt wurde. Es erfolgte eine GIS-Analyse zur Ermittlung der Senken, Fließwege und Abflussakkumulation basierend auf dem vorgeglätteten DGM. Die Gebäude wurden als nicht überströmbare Abflusshindernisse in das DGM integriert und Senken in umschlossenen Innenhöfen ausgeschlossen. Folgende Senkenattribute wurden basierend auf einer zonalen Statistik abgeleitet und werden in den Sachdaten dargestellt: Fläche Einzugsgebiet (DrainArea [m²]) Fläche Senke (FillArea [m²]) Maximale Tiefe der Senke (FillDepth [cm]) Geländehöhe Senkenbasis (BottomElev [m]) Geländehöhe maximaler Füllstand (FillElev [m]) Füllvolumen (FillVolume [m³]) Basierend auf folgenden Parametern wurden die relevanten Senken ermittelt: Senkentiefe mindestens 20 cm, Senkenfläche mindestens 4 m², Senkenvolumen mindestens 2 m³, Senkeneinzugsgebiet mindestens 200 m². Der Datensatz der Feuerwehreinsätze zeigt Meldungen der Berliner Feuerwehr in Bezug auf ,,Wasser”, welche anhand des Meldungstextes mit Starkregen in Verbindung zu bringen sind und an Starkregentagen aufgenommen wurden. Der Datensatz wurde durch die Berliner Feuerwehr erfasst und durch die BWB prozessiert (sogenannter Überflutungsatlas). Die BWB haben die Feuerwehreinsätze mit den Niederschlagsdaten der BWB an diesem Tag und Ort abgeglichen und ein anzunehmendes Wiederkehrintervall (T) des aufgetretenen Niederschlagsereignisses zugeordnet. Dopplungen wurden entfernt. Folgende Attribute wurden abgeleitet und werden in den Sachdaten dargestellt: Datum (angelegt) Wiederkehrintervall (T) Ortsteil Die Daten wurden räumlich über die Berliner Adressdatei geocodiert. Der Zeitraum der Meldungen umfasst einerseits den Zeitraum 2005 bis 2017 anderseits 2018 bis 2021. Diese Datensätze wurden zu einem Datensatz von 2005 bis September 2021 zusammengefasst. Zwecks Aggregierung und Darstellung wurden die Daten auf Blockteilflächen und Straßenflächen des Informationssystems Stadt und Umwelt (ISU5 2021) zusammengefasst und klassifiziert. In Berlin wird die Analyse zu Starkregengefahren auf Basis eines gekoppelten 1D-Kanalnetz und eines 2D-Oberflächenabflussmodells (1D/2D gekoppeltes Modell) durchgeführt. Bei diesem Verfahren wird die Berechnung der Abflussvorgänge im Kanalnetz (1D) mit der zweidimensionalen hydrodynamischen Modellierung der Oberflächenabflüsse (2D) kombiniert, um einen bidirektionalen Austausch von Wasservolumen, d.h. einen Austausch in beide Richtungen, zwischen Oberfläche und Kanalnetz an den Schächten und Straßenabläufen zu berücksichtigen. Die Erarbeitung der Starkregengefahren erfolgt basierend auf der von den BWB und der für Wasserwirtschaft zuständigen Senatsverwaltung gemeinsam entwickelten Leistungsbeschreibung „Erstellung von Starkregengefahrenkarten für Berliner Misch- bzw. Regenwassereinzugsgebiete“. Voraussetzung sind Daten zu Topographie, Gebäuden, Straßen, Versiegelung und bodenkundlichen Kennwerten sowie Kanalnetzdaten . Für die 1D-Modellierung des Kanalnetzes wird das aktuelle Kanalnetz (Misch- oder Trennkanalisation) der BWB verwendet. Die Entwässerungsinfrastruktur wird durch ein Kanalnetzmodell abgebildet, wobei dieses u.a. Schächte, Straßenabläufe, Haltungen und Haltungsflächen berücksichtigt. Auf Grundlage des digitalen Geländemodells wird ein detailliertes, lückenloses und überlappungsfreies 2D-Oberflächenmodell erstellt und um standardisierte Dachformen der Gebäudedaten ergänzt. Mauern oder Bordsteine werden durch Bruchkanten berücksichtigt. Die Oberflächenbeschaffenheit des Untersuchungsgebietes beeinflusst die Abflussbildung und -konzentration, daher wird basierend auf den entsprechenden Datengrundlagen (siehe Kapitel Datengrundlage) zwischen Gebäudeflächen, Straßen und Wegen, Gewässer und Grünflächen unterschieden. Mauern, Bordsteine oder ähnliche linienhafte Elemente können Abflusshindernisse darstellen, werden aufgrund der Auflösung jedoch nicht durch das DGM abgebildet und werden – falls sie abflussrelevant sind – nachträglich über Bruchkanten berücksichtigt. Maßgebliche Datensätze für Gebäudeflächen sind die ALKIS-Gebäude und der Datensatz der Gründächer (im Bereich der Kleingärten). Bei der Abflussbildung von Dachflächen wird zwischen einleitenden und nicht einleitenden Dächern basierend auf den Daten der Erfassung des Niederschlagsentgelts unterschieden. Einleitende Dächer werden in der Modellierung als direkt an den Kanal angeschlossen betrachtet (1D-Abflussbildung). Bei nicht einleitenden Dächern erfolgt die Abflussbildung über das Oberflächenabflussmodell. In diesem Fall wird der effektive Niederschlag auf die umliegende Oberfläche verteilt, indem das Prinzip der Randverteilung angewendet wird. Straßen und Wege umfassen alle befestigten Flächen, wie Straßen, Wege, Plätze und private versiegelte Flächen. Die Abflussbildung dieser Flächen erfolgt über das 2D-Oberflächenabflussmodell und es wird nicht zwischen einleitend und nicht einleitend unterschieden. Als Gewässerflächen werden alle stehenden Gewässer und Fließgewässer aus dem ALKIS-Datensatz angenommen. Alle restlichen Flächen werden als Grünflächen angesetzt. Für diese Flächen werden im Modell entsprechende Abflussparameter, wie Benetzungs- und Muldenverluste sowie Anfangs- und Endabflussbeiwerte, basierend auf Literaturwerten, angesetzt. Das Modell bildet den Rückhalt der Vegetation (Interzeption), die Versickerungsfähigkeit des Bodens und die Oberflächenrauheiten ab. Für Hochwasserrisikogebiete (SenMVKU, 2024) wurden in Berlin im Rahmen der Hochwasserrisikomanagementrichtlinie bereits Hochwassergefahrenkarten erarbeitet und Überschwemmungsgebiete ausgewiesen. Um keine Überschneidungen mit den Starkregengefahrenkarten zu erzielen, werden diese Gewässer als hydraulisch voll leistungsfähig angenommen. Außerdem wird für bestimmte Gewässer (z.B. Gewässer 1. Ordnung, Nordgraben) angenommen, dass diese bei kurzen Starkregenereignissen ausreichend hydraulisch leistungsfähig sind. Ein „Anspringen“ ist erst bei länger anhaltenden, räumlich ausgeprägteren Niederschlagsereignissen zu erwarten. Das Modell geht davon aus, dass ein Austritt von Wasser und somit eine Überflutung von diesen Gewässern methodisch nicht möglich ist. Außerdem werden diese Gewässer mit einem einheitlichen Vorflutwasserstand für ein mittleres Hochwasser (für das seltene und außergewöhnliche Ereignis) sowie für ein 100-jährliches Hochwasser (für das extreme Ereignis) angenommen. Im Modell werden für das seltene und außergewöhnliche Ereignis die tatsächlichen Gewässerverrohrungen bzw. -durchlässe angesetzt. Für das Szenario Extremereignis gilt, dass Durchlässe teilverklaust (Durchmesser > 0,5 m (> DN 500)) oder vollständig verklaust (Durchmesser ≤ 0,5 m (≤ DN 500)) angenommen werden, es sei denn, ein Raumrechen verhindert eine Verklausung. Mit dem aufgestellten Modell werden die Überflutungen von Niederschlagsszenarien mit unterschiedlicher Jährlichkeit berechnet, wobei für die Niederschlagshöhen die koordinierte Starkniederschlagsregionalisierung und -auswertung (KOSTRA) des Deutschen Wetterdienstes (DWD) zugrunde gelegt werden. Es kommt die Revision des Datensatzes KOSTRA-DWD-2020 zum Einsatz. Folgende Szenarien werden im Rahmen des Starkregenrisikomanagements in Berlin betrachtet: seltenes Ereignis : 30 bzw. 50-jährliches Niederschlagsereignis (T = 30a bzw. T = 50a, Dauerstufe 180 Min.) mit einer Euler-Typ II Niederschlagsverteilung außergewöhnliches Ereignis : 100-jährliches Niederschlagsereignis (T = 100a, Dauerstufe 180 Min.) mit einer Euler-Typ II Niederschlagsverteilung extremes Ereignis : 100 mm Niederschlagsereignis in einer Stunde (T extrem) mit einer Blockregenverteilung. Basierend auf einer Sensitivitätsanalyse wurde die maßgebliche Dauerstufe mit 180 Minuten für Berlin ermittelt, wobei hier der höchste Wasserstand als maßgeblich betrachtet wird. Für die Intensität und für den zeitlichen Niederschlagsverlauf wird die Euler-Typ II Verteilung (seltenes und außergewöhnliches Ereignis) oder ein Blockregen mit einer Regendauer von 60 Minuten (extremes Ereignis) angenommen. Neben der Beregnungszeit, die der Dauerstufe der betrachteten Szenarien entspricht, wird in der Modellierung jeweils eine einstündige Nachlaufzeit berücksichtigt. Die Plausibilitätsprüfung erfolgt aufgrund der Ergebnisse des außergewöhnlichen Ereignisses. Es werden unplausible Abflusspfade und Wasseransammlungen ggf. durch Ortsbegehungen geprüft, und nicht berücksichtigte, hydraulisch relevante Strukturen nachgepflegt. Die Methode ist sehr daten- und rechenintensiv, so dass sie nicht berlinweit, sondern nur für ausgewählte Bereiche sukzessive angewandt werden kann. Dafür bietet sie relativ genaue und belastbare Ergebnisse und mit der Methode lassen sich die Abflussbildung und Abflusskonzentration nachvollziehen. Es werden kontinuierlich weitere Gebiete mit der gekoppelten 1D/2D Simulation gerechnet und anschließend online verfügbar gemacht. Die nachfolgende Tabelle zeigt, für welche Gebiete bisher Starkregengefahrenkarten erarbeitet wurden.
Berechnung der Sickerwasserraten auf Jahresebene und auf Monatsebene sowie prognostizierte Veränderungen durch den Klimawandel Die mit dem Modell ABIMO berechneten Daten des Wasserhaushaltes geben 30jährige langjährige Mittel wieder. In der Realität unterliegen die Werte jedoch abhängig von den Niederschlägen z.T. erheblichen jährlichen Schwankungen und unterliegen auch einem innerjährlichen Gang. In einem Forschungsvorhaben wurden die Sickerwasserraten mit einer wesentlich höheren zeitlichen Auflösung berechnet. Projekt Die im Folgenden dargestellten Ergebnisse wurden im Rahmen des vom BMBF geförderten Forschungsprojekt INKA BB (Förderkennzeichen 01LR0803C) Teilprojekt 23 erarbeitet. Dabei steht INKA BB für Innovationsnetzwerk für Klima Anpassung in Berlin Brandenburg ( www.inka-bb.de/ ). Bei dem in 24 Teilprojekte gegliederten interdisziplinären Forschungsprojekt, beschäftigte sich das Teilprojekt 23 mit Technologien für klimaangepasste Wasserbewirtschaftung in Stadtgebieten im Klimawandel. Dafür wurden die vom Projektpartner PIK (Potsdam- Institut für Klimafolgenforschung) entwickelten Klimaszenarien in die verschiedenen Modelle eingebunden, um Aussagen zu wasserwirtschaftlich relevanten Fragen zu treffen. Datengrundlage Als Eingangsdaten wurden die Landnutzungskategorien (vgl. Karte 06.01 und Karte 06.02 , Ausgabe 2008), der klassifizierte Versiegelungsgrad (vgl. Karte 01.02 , Ausgabe 2007), der klassifizierte Flurabstand (vgl. Karte 02.07 , Ausgabe 2010) und Bodenparameter, wie z. B. nutzbare Feldkapazität und kf-Werte, aus dem Datenbestand des Umweltatlas (vgl. Karte 01.06 , Ausgabe 2009) für ca. 25.000 Polygone übernommen. Weitere Bodenparameter, wie zum Beispiel die Porosität, wurden gemäß der Bodengesellschaften des Umweltatlas (vgl. Karte 01.01 , Ausgabe 2009) mit Werten aus der Bodenkundlichen Kartieranleitung (BGR, 2005) belegt. Bei unvollständigen Datensätzen wurden plausible Annahmen getroffen oder Daten aus bereits durchgeführten Projekten der DHI-WASY übernommen. Es ergaben sich 78 unterschiedliche Bodentypen, 156 Bodenarten, 12 Flurabstandsklassen und 775 Landnutzungsklassen. Als Klimadaten wurden tägliche Daten für Niederschlag und potenzielle Verdunstung von 11 Niederschlagsstationen in Berlin und Umgebung verwendet. Die Klimadaten wurden vom DWD erhoben und vom PIK im Rahmen des Forschungsprojektes INKA BB zur Verfügung gestellt. Um die räumlich differenzierte Niederschlagsverteilung (vgl. Karte 04.08 , Ausgabe 1994) in Berlin und Umgebung korrekt abbilden zu können, wurden die Klimadaten mittels eines IDW-Verfahrens (Inverse Distance Weighting, Verfahren der Geostatistik) auf 19 Niederschlagszonen extrapoliert. Die räumliche Verteilung der Niederschlagszonen ist in Abbildung 5 dargestellt. Modellbeschreibung Die im Weiteren dargestellten Ergebnisse basieren auf einem ArcSIWA Modell welches für die gesamte Landesfläche Berlin, einschließlich der Einzugsgebietsgrenzen des Wasserwerkes Tegel, aufgebaut wurde. Das Modell ArcSIWA (Monninkhoff, 2001) ist ein reduziertes Niederschlag-Abfluss-Modell zur eindimensionalen Beschreibung der Abflussbildung und des Bodenwasserhaushalts für quasi-homogene Teilflächen bei einer zeitlichen Auflösung von einem Tag. ArcSIWA berücksichtigt die Interzeption, die Mulden-Speicherung, die Infiltration und den vertikalen Feuchtestrom bis zum Grundwasser einschließlich der Grundwasserneubildung und dem kapillaren Aufstieg. Die mit ArcSIWA berechnete Sicherwasserrate entspricht der Menge an Wasser, welche die ca. zwei Meter mächtige Bodenzone in der Senkrechten verlässt. Eine detaillierte Darstellung des aufgebauten ArcSIWA-Modells wird im Laufe von 2013 in Sklorz und Monninkhoff (2013) präsentiert. Ergebnisse In der Abbildung 6 sind die mit ArcSIWA berechneten jährlichen Sickerwasserraten zwischen 1961-1990 dargestellt. Darin ist zu erkennen, dass die Jahreswerte zwischen 49 und 235 mm/Jahr zum Teil stark variieren. Der Mittelwert der 30 Jahre liegt bei 142 mm/Jahr während der Median bei 156 mm/Jahr liegt. Ein signifikanter Trend, z. B. klimatisch bedingt, ist innerhalb der Zeitreihen nicht zu erkennen. Die Ergebnisse sind prinzipiell gut mit den langjährigen Mittelwerten der Sickerwasserrate (160 mm/Jahr unter Berücksichtigung der Wasserflächen) aus dem Modell ABIMO (SenStadt 2009c) vergleichbar. Die genannten Werte wurden im Gegensatz zu den Werten in Tabelle 4 ermittelt, indem die Flächen der Gewässer mit einer Sickerwasserrate von 0 mm/Jahr in die Mittelwertbildung einbezogen wurden. Räumliche Unterschiede in den Modellergebnissen gibt es insbesondere im Stadtzentrum, wo ArcSIWA signifikant niedrigere Sickerwasserraten berechnet. Dieser Unterschied ist im Wesentlichen mit den unterschiedlichen Modellansätzen der beiden Modelle für versiegelte Flächen zu begründen. In der Abbildung 7 sind die langjährigen monatlichen Sickerwasserraten der Periode 1961-1990 dargestellt. Darin ist zu erkennen, dass die Sickerwasserrate innerhalb eines Jahres zwischen 1,2 und 24,5 mm/Monat variiert. Die Wintermonate weisen die höchsten Sickerwasserraten auf, während im Sommer die geringsten Sickerwasserraten auftreten. Für das Forschungsprojekt INKA BB, Teilprojekt 23 wurde die Periode 1961-1990 zur Modellkalibrierung genutzt. Anschließend wurden mit dem Modell Änderungen der Sickerwasser- bzw. Grundwasserneubildung basierend auf vom PIK generierten Klimaszenarien berechnet. Dabei wurde das T0-Szenario (Referenzszenario ohne Klimaänderung) mit dem T2-Szenario (Temperaturänderung von 2°C) verglichen. Die Berechnungen zeigen für die Zukunft eine deutliche Reduzierung der Grundwasserneubildung, welche auf den Klimawandel zurückzuführen ist (DHI, 2012).
Berechnung der Sickerwasserraten auf Jahresebene und auf Monatsebene sowie prognostizierte Veränderungen durch den Klimawandel Die mit dem Modell ABIMO berechneten Daten des Wasserhaushaltes geben 30jährige langjährige Mittel wieder. In der Realität unterliegen die Werte jedoch abhängig von den Niederschlägen z.T. erheblichen jährlichen Schwankungen und unterliegen auch einem innerjährlichen Gang. In einem Forschungsvorhaben wurden die Sickerwasserraten mit einer wesentlich höheren zeitlichen Auflösung berechnet. Projekt Die im Folgenden dargestellten Ergebnisse wurden im Rahmen des vom BMBF geförderten Forschungsprojekt INKA BB (Förderkennzeichen 01LR0803C) Teilprojekt 23 erarbeitet. Dabei steht INKA BB für Innovationsnetzwerk für Klima Anpassung in Berlin Brandenburg ( www.inka-bb.de/ ). Bei dem in 24 Teilprojekte gegliederten interdisziplinären Forschungsprojekt, beschäftigte sich das Teilprojekt 23 mit Technologien für klimaangepasste Wasserbewirtschaftung in Stadtgebieten im Klimawandel. Dafür wurden die vom Projektpartner PIK (Potsdam- Institut für Klimafolgenforschung) entwickelten Klimaszenarien in die verschiedenen Modelle eingebunden, um Aussagen zu wasserwirtschaftlich relevanten Fragen zu treffen. Datengrundlage Als Eingangsdaten wurden die Landnutzungskategorien (vgl. Karte 06.01 und Karte 06.02, Stand 2008), der klassifizierte Versiegelungsgrad (vgl. Karte 01.02, Stand 2007), der klassifizierte Flurabstand (vgl. Karte 02.07, Stand 2010) und Bodenparameter, wie z.B. nutzbare Feldkapazität und kf-Werte, aus dem Datenbestand des Umweltatlas (vgl. Karte 01.06, Stand 2009b) für ca. 25.000 Polygone übernommen. Weitere Bodenparameter, wie zum Beispiel die Porosität, wurden gemäß der Bodengesellschaften des Umweltatlas (vgl. Karte 01.01, Stand 2009a) mit Werten aus der Bodenkundlichen Kartieranleitung (BGR, 2005) belegt. Bei unvollständigen Datensätzen wurden plausible Annahmen getroffen oder Daten aus bereits durchgeführten Projekten der DHI-WASY übernommen. Es ergaben sich 78 unterschiedliche Bodentypen, 156 Bodenarten, 12 Flurabstandsklassen und 775 Landnutzungsklassen. Als Klimadaten wurden tägliche Daten für Niederschlag und potenzielle Verdunstung von 11 Niederschlagsstationen in Berlin und Umgebung verwendet. Die Klimadaten wurden vom DWD erhoben und vom PIK im Rahmen des Forschungsprojektes INKA BB zur Verfügung gestellt. Um die räumlich differenzierte Niederschlagsverteilung (vgl. Karte 04.08, Stand, 1994) in Berlin und Umgebung korrekt abbilden zu können, wurden die Klimadaten mittels eines IDW-Verfahrens (Inverse Distance Weighting, Verfahren der Geostatistik) auf 19 Niederschlagszonen extrapoliert. Die räumliche Verteilung der Niederschlagszonen ist in Abbildung 5 dargestellt. Modellbeschreibung Die im Weiteren dargestellten Ergebnisse basieren auf einem ArcSIWA Modell welches für die gesamte Landesfläche Berlin, einschließlich der Einzugsgebietsgrenzen des Wasserwerkes Tegel, aufgebaut wurde. Das Modell ArcSIWA (Monninkhoff, 2001) ist ein reduziertes Niederschlag-Abfluss-Modell zur eindimensionalen Beschreibung der Abflussbildung und des Bodenwasserhaushalts für quasi-homogene Teilflächen bei einer zeitlichen Auflösung von einem Tag. ArcSIWA berücksichtigt die Interzeption, die Mulden-Speicherung, die Infiltration und den vertikalen Feuchtestrom bis zum Grundwasser einschließlich der Grundwasserneubildung und dem kapillaren Aufstieg. Die mit ArcSIWA berechnete Sicherwasserrate entspricht der Menge an Wasser, welche die ca. zwei Meter mächtige Bodenzone in der Senkrechten verlässt. Eine detaillierte Darstellung des aufgebauten ArcSIWA-Modells wird im Laufe von 2013 in Sklorz und Monninkhoff (2013) präsentiert. Ergebnisse In der Abbildung 6 sind die mit ArcSIWA berechneten jährlichen Sickerwasserraten zwischen 1961-1990 dargestellt. Darin ist zu erkennen, dass die Jahreswerte zwischen 49 und 235 mm/Jahr zum Teil stark variieren. Der Mittelwert der 30 Jahre liegt bei 142 mm/Jahr während der Median bei 156 mm/Jahr liegt. Ein signifikanter Trend, z.B. klimatisch bedingt, ist innerhalb der Zeitreihen nicht zu erkennen. Die Ergebnisse sind prinzipiell gut mit den langjährigen Mittelwerten der Sickerwasserrate (160 mm/Jahr unter Berücksichtigung der Wasserflächen) aus dem Modell ABIMO (SenStadt 2009c) vergleichbar. Die genannten Werte wurde im Gegensatz zu den Werten in Tabelle 4 ermittelt, indem die Flächen der Gewässer mit einer Sickerwasserrate von 0 mm/Jahr in die Mittelwertbildung einbezogen wurden. Räumliche Unterschiede in den Modellergebnissen gibt es insbesondere im Stadtzentrum, wo ArcSIWA signifikant niedrigere Sickerwasserraten berechnet. Dieser Unterschied ist im Wesentlichen mit den unterschiedlichen Modellansätzen der beiden Modelle für versiegelte Flächen zu begründen. In der Abbildung 7 sind die langjährigen monatlichen Sickerwasserraten der Periode 1961-1990 dargestellt. Darin ist zu erkennen, dass die Sickerwasserrate innerhalb eines Jahres zwischen 1,2 und 24,5 mm/Monat variiert. Die Wintermonate weisen die höchsten Sickerwasserraten auf, während im Sommer die geringsten Sickerwasserraten auftreten. Für das Forschungsprojekt INKA BB, Teilprojekt 23 wurde die Periode 1961-1990 zur Modellkalibrierung genutzt. Anschließend wurden mit dem Modell Änderungen der Sickerwasser- bzw. Grundwasserneubildung basierend auf vom PIK generierten Klimaszenarien berechnet. Dabei wurde das T0-Szenario (Referenzszenario ohne Klimaänderung) mit dem T2-Szenario (Temperaturänderung von 2°C) verglichen. Die Berechnungen zeigen für die Zukunft eine deutliche Reduzierung der Grundwasserneubildung, welche auf den Klimawandel zurückzuführen ist (DHI, 2012).
Das Projekt "Niederschlagsinterzeption - Lokalisierung der Wasserspeicherung und Verdunstung in Waldbeständen" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Technische Universität Dresden, Bereich Bau und Umwelt, Fachrichtung Hydrowissenschaften , Institut für Hydrologie und Meteorologie, Professur für Meteorologie.Niederschlagsinterzeption hat wesentlichen Einfluss auf die Wasserverfügbarkeit in Ökosystemen. Speziell in Wäldern verdunstet dabei bis zu 50 % des Niederschlags und ist nicht für Pflanzen verfügbar. Der Prozess ist hochvariabel und wird noch nicht zufriedenstellend in Modellen abgebildet. Statistische Verfahren bei der Bestimmung der Modellparameter und konzeptionelle Ansätze erzeugen eine große Unsicherheit in der Quantifizierung der Interzeption. Insbesondere die statistische Parametrisierung und die fehlende Kopplung an die Struktur und die Eigenschaften der Pflanzenbestände lassen eine Übertragung von experimentellen Befunden kaum zu. Zur Bilanzierung des Wasserhaushaltes unter sich zukünftig ändernden Niederschlagsmustern und Landnutzungen ist dies aber zwingend erforderlich. Ziel des beantragten Projektes ist eine deutliche Verminderung der Unsicherheiten durch die Untersuchung und Parametrisierung der kleinräumlichen Variabilität des Prozesses. Es ist bekannt, dass Niederschläge mit schwacher Intensität von äußeren Vegetationsschichten interzipiert werden, die sich durch eine starke atmosphärische Kopplung und effektive Verdunstung auszeichnen. Niederschläge mit starker Intensität erschöpfen dagegen die Speicherkapazität der Vegetation und befeuchten auch Schichten, die nur sehr langsam abtrocknen. Dieses nichtlineare Verhalten ist bis heute aufgrund unzureichender Beschreibung der Vegetationsstruktur nicht ausreichend in Interzeptionsmodellen berücksichtigt. Im Projekt sollen auf der Basis detaillierter Messungen (mikrometeorologisch, hydrologisch und mittels Laserscannings) die Speicher- und Verdunstungsmechanismen im Bestand untersucht werden. Neue Ansätze sollen diese Mechanismen in Abhängigkeit von der Vegetationsstruktur parametrisieren. Die Bestimmung der Interzeption beruht bisher auf Messungen von räumlich verteilten Niederschlagssammlern oder -trögen im Bestand und auf Modellierungen, welche die dreidimensionale Heterogenität der Vegetation nur unzureichend berücksichtigen. Die dadurch entstehenden Fehler in der Parameterbestimmung sind noch nicht untersucht und quantifiziert. Die geplante raumzeitlich hoch aufgelöste Modellierung erlaubt sowohl die Zuordnung von Simulationsergebnissen zu Messungen einzelner Sammler im Bestand als auch den Vergleich mit mikrometeorologischen Messungen der Verdunstung aus dem Interzeptionsspeicher. Die notwendigen Voraussetzungen dafür sind durch Vegetationsaufnahmen mit terrestrischen Laserscannern gegeben. Im beantragten Projekt soll die Simulation des Interzeptionsprozesses mit einer räumzeitlichen Auflösung von 1 m3 und 1 min in einem Bereich von 600 m × 600 m um einen Fluxnet Messturm durchgeführt werden. Von diesem Standort steht ein einzigartiger Datensatz mit fast 20 Jahren kontinuierlicher mikrometeorologischer und hydrologischer Messungen zur Verfügung. Durch diese Kombination von Messdaten mit Modellen wird eine grundlegende Verbesserung im Verständnis des Interzeption erwartet.
Das Projekt "H2020-EU.2.1. - Industrial Leadership - Leadership in enabling and industrial technologies - (H2020-EU.2.1. - Führende Rolle der Industrie - Führende Rolle bei grundlegenden und industriellen Technologien), RAVEN Real Time Access To Virtual Earth Observation Network (RAVEN)" wird/wurde ausgeführt durch: Mbryonics Limited.
Das Projekt "Estimating and modeling interception in a gradient of forest complexity" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Potsdam, Institut für Geowissenschaften.Many hydrological applications require accurate and precise estimates of throughfall (net precipitation), a necessity which is rarely achieved. Thus, estimates of interception are usually associated with a substantial uncertainty which propagates into interception modeling too. As a result, differences of interception loss among forests may not be detected. This situation is not only disappointing from an academic perspective, but can also result in the mismanagement of water resources. The uncertainty of interception estimates reflects the implementation of sampling schemes that do not acknowledge the large variability of net precipitation. It is the aim of the proposed research to develop appropriate sampling procedures for throughfall adapted to forests of varying complexity. Given that forest structure determines throughfall variability, there cannot be a unique sampling scheme. Instead a set of guidelines is required. We will develop these guidelines by state of the art geostatistics and subsequently implement them in the field. Applying the optimum sampling strategies will reveal the detectability of differences of interception loss among forests as well as minimum sampling requirements. As to interception modeling, we propose to use data assimilation to identify the relative contribution of uncertain throughfall data to the overall uncertainty of predicted interception. The outcome of the proposed research will provide guidance for designing new throughfall studies and contributes to the discussion on the reliability of observed and modeled interception.
Das Projekt "Vorhaben: Teilprojekt 6 Gletscherfernerkundung^WTZ Zentralasien: WET; Variabilität und Trends der Wasserhaushaltskomponenten in Benchmark-Einzugsgebieten des Tibet-Plateaus^Vorhaben: Teilprojekt 5 Integriertes Modell zur Bestimmung von Gletschermassenbilanzen und Gletscherabflussspende (IMOGG), Vorhaben: Teilprojekt 4 Hydrologische Fernerkundung" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Tübingen, Geographisches Institut.Ziele: Im Rahmen des Verbundprojektes 'Variabilität und Trends der Wasserhaushaltskomponenten in Benchmark-Einzugsgebieten des Tibet-Plateaus' werden die strukturbildenden hydrologischen Systeme des tibetanischen Hochplateaus untersucht und ein integratives Beobachtungs- und Modellierungssystem entwickelt. Mit der Einbindung unterschiedlicher Wasserhaushaltskomponenten wie Niederschlag, Verdunstung, Schneeakkumulation, Gletscherschmelze, Abfluss- und Grundwasserneubildung in das Beobachtungs- und Modellierungssystem wird es einerseits möglich sein, rückwirkend um eine Dekade, großskalige Veränderungen des hydrologischen Kreislaufs zu bestimmen. Andererseits können Aussagen zu den zukünftigen Änderungen der strukturbildenden hydrologischen Systeme und der Wechselwirkung zwischen Klima und Wasserkreislauf getroffen werden.
COSERO ist ein konzeptionelles hydrologisches Modell und dient der Simulation und Vorhersage von Abflüssen in Fließgewässern sowie der Simulation des Wasserhaushalts. Hauptkomponenten des Modells sind Routinen für die Berechnung von Interzeption, Schneeakkumulation- und schmelze, Bodenfeuchte, Abflussgenerierung. Als räumliche Einheiten dienen Teileinzugsgebiete, die reale Flusseinzugsgebiete repräsentieren. Teileinzugsgebiete mit erheblichen Höhenschwankungen können in Zonen unterschiedlicher Höhe untergliedert werden. Simulationen können in Tages- oder Monatszeitschritten durchgeführt werden. Als Eingangsdaten werden in der Regel Daten für Niederschlag, Lufttemperatur und potentielle Evapotranspiration verwendet. Zahlreiche Ausgabegrößen sind in COSERO verfügbar, z.B. der Abfluss am Gebietsauslass und die aktuelle Evapotranspiration. COSERO wird im Forschungsprogramm KLIWAS an der Donau angewendet. Weitere Informationen finden sich in den factsheets.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 49 |
| Land | 5 |
| Wissenschaft | 1 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 48 |
| Text | 3 |
| unbekannt | 1 |
| License | Count |
|---|---|
| offen | 51 |
| unbekannt | 1 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 36 |
| Englisch | 25 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Dokument | 1 |
| Keine | 39 |
| Webseite | 12 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 48 |
| Lebewesen & Lebensräume | 49 |
| Luft | 43 |
| Mensch & Umwelt | 52 |
| Wasser | 49 |
| Weitere | 52 |
