GLOWA-Elbe: Integrierte Modellierung Elbe

GLOWA-Elbe konzentriert sich auf die integrierte Analyse der Wasserressourcen im Elbe-Einzugsgebiet unter sich ändernden Klima-, Landnutzungs- und Wirtschaftsbedingungen. Ziel ist die Verknüpfung meteorologischer, hydrologischer, ökologischer und sozioökonomischer Komponenten, um Anpassungsstrategien für Wassermanagement und Landbewirtschaftung zu entwickeln. Das Einzugsgebiet umfasst rund 148.000 km² und reicht von Tschechien über Sachsen und Sachsen-Anhalt bis zur Mündung bei Cuxhaven. Entscheidungsrelevante Ergebnisse adressieren Hochwasser- und Dürre-Risiken, Grundwasserverfügbarkeit, landwirtschaftliche Bewässerung und urbane Versorgungsfragen.

Forschungsziele und interdisziplinärer Ansatz

Die zentralen Forschungsfragen lauten: Wie verändern sich Abflussregime und Grundwasserstände unter Klimaszenarien? Welche Folgen haben Landnutzungsänderungen und Bewirtschaftungsoptionen für Wasserversorgung und Ökosysteme? Wie lassen sich Unsicherheiten quantifizieren, um belastbare Handlungsoptionen abzuleiten? Das Projekt integriert Meteorologie, Hydrologie, Hydrogeologie, Agrarökonomie und Ökologie in einer modularen Projektorganisation mit klaren Schnittstellen. Dateninhaberschaft, regelmäßige Abstimmungsformate und transdisziplinäre Workshops sichern die Anschlussfähigkeit zu regionalen Behörden wie den Landesumweltämtern und Wasserverbänden.

Modellarchitektur, Kopplungsprinzipien und Komponenten

Die Modellarchitektur basiert auf gekoppelten Modulen für Klima, Landoberfläche, Hydrologie, Grundwasser und Nutzungsdynamik. Kopplungsprinzipien folgen einer sequentiellen und rückgekoppelten Logik, um zeitliche Skalen und Rückkoppelungen zu berücksichtigen. Zentrale Eingangsgrößen sind Niederschlag, Temperatur, Strahlung, Luftfeuchte und Wind. Bias-Korrekturen für regionale Klimamodelle erfolgen anhand langjähriger Messreihen und statistischer Anpassungen auf Tagesskala. Hydrologische Komponenten beinhalten Abflussbildung, Bodenwasserdynamik, Evapotranspiration und Kanalnetze. Grundwasser wird mit dreidimensionalen Modellansätzen beschrieben, um Austauschprozesse zwischen Fluss und Grundwasser abzubilden. Landwirtschafts- und Wasserverbrauchsmodelle erlauben differenzierte Simulationen für Siedlung, Industrie und unterschiedliche Kulturarten.

Ein zentrales Element ist die klare Modellbeschreibung und Schnittstellenspezifikation. Nachfolgende Übersicht fasst typische Modellklassen, Auflösung und Eingangsgrößen zusammen; die Auswahl orientiert sich an etablierten Forschungspraktiken für Mitteleuropa.

Komponente	Beispiel-Modellklasse	Räumliche Auflösung	Zeitschritt	Hauptinputs	Hauptoutputs
Regionale Klimaabschätzung	RCMs (z. B. COSMO‑CLM, REMO)	10–50 km	1 Tag / 3 h	Treibhausgaskonz., großskalige Antriebfelder	Temperatur, Niederschlag, Strahlung
Landoberfläche	Land Surface Models	1 km – 10 km	1 h – 1 Tag	Bodenkarte, Landnutzung, Meteorologie	Bodenfeuchte, Evapotranspiration
Flussgebiets-Hydrologie	Niederschlags-Abfluss-Modelle	100 m – 1 km	1 h – 1 Tag	Niederschlag, Boden, Topographie	Abflusskennlinien, Speicherzustände
Grundwasser	MODFLOW-artige Modelle	100 m – 1 km	1 Tag – 1 Monat	Pumpdaten, Versickerung, Grundwasserneubildung	Grundwasserstände, Flussgrundwasserfluss
Bewirtschaftung & Wasserverbrauch	Sektorale Verbrauchsmodelle	Gemeinde- bis Einzugsgebiet	1 Tag – 1 Jahr	Bevölkerungsdaten, Bewässerungsbedarf	Entnahmemengen, Nachfrageprofile
Ökologie und Habitatsimulation	Habitat-Modelle, Indikatoren	Flussabschnittsmaßstab	1 Monat – 1 Jahr	Abflussregime, Sediment, Temperatur	Habitatverfügbarkeit, Biotopqualität

Nach der Kopplung werden Flusswasserwechselwirkungen, saisonale Grundwassertrends und Habitateffekte in integrierten Läufen simuliert. Hochwasserereignisse werden mit Niederschlags-Runoff-Modelldurchläufen und hydraulischer Flussbettmodellierung untersucht. Dürreepisoden werden mit Indexen für Bodenfeuchte, Grundwasser und Verbrauchslast bewertet.

Datenbasis, Fernerkundung und Modellqualität

Die Beobachtungsbasis umfasst Pegel- und Grundwassermessnetze, meteorologische Stationen des DWD, Bodenfeuchtemessungen und landwirtschaftliche Nutzungsstatistiken. Fernerkundung liefert Bodennutzungskarten, Vegetationsindexdaten (NDVI) und hochauflösende digitale Höhenmodelle aus LiDAR für hydraulische Detailmodelle. Kalibrierung erfolgt regional gegliederter mit klassischen Parameteroptimierungen und Split-Sample-Validierung. Performance-Metriken umfassen NSE, Kling-Gupta-Effizienz und Bias-Statistiken auf saisonaler und jährlicher Skala. Sensitivitätsanalysen quantifizieren Treiber wie Niederschlagsänderungen, Landnutzungswandel und Grundwasserentnahmen, während Monte-Carlo-Ansätze Unsicherheitsbereiche abbilden.

Szenarien, Stakeholderintegration und Anwendung

Szenarien umfassen RCP-Klimapfade, differenzierte Landnutzungs- und Bewirtschaftungsoptionen sowie Infrastrukturmaßnahmen. Eine enge Einbindung von Wasserbehörden, Landwirtschaftsverbänden und Kommunen erfolgt durch partizipative Modellkonfiguration, gemeinsame Workshops und iteratives Feedback. Entscheidungsunterstützungssysteme liefern konkrete Kennzahlen für Maßnahmenbewertung, etwa Reduktion von Überschwemmungsflächen, gesteigerte Bewässerungseffizienz oder Grundwasserneubildungsmaßnahmen. Risikobewertungen fokussieren auf Verfügbarkeit, Versorgungsstabilität und Infrastrukturanfälligkeit für Schlüsselregionen wie das Mittlere und Untere Elbe-Delta.

Methodische Innovationen betreffen automatisierte Workflows, containerisierte Rechenumgebungen und Offenlegung von Metadaten nach FAIR-Prinzipien, um Übertragbarkeit auf andere Einzugsgebiete zu ermöglichen. Schlüsselempfehlungen für Praxis und Forschung betonen die Notwendigkeit langfristiger Messreihen, adaptiver Managementstrategien und modularer Modellentwicklung. Weiterer Forschungsbedarf besteht in der verbesserten Darstellung von städtischen Wasserflüssen, Grundwasser-Oberflächenwas-ser-Rückkopplungen und in der Reduktion struktureller Unsicherheiten über Ensembleansätze.