Sensitivität der Wasserverfügbarkeit in Zentralasien hinsichtlich der ...
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9. Doktorandenworkshop zur hydrologischen Modellierung , Bern 28.-29.04.2011<br />
Sensitivität <strong>der</strong> modellierten<br />
Wasserverfügbarkeit <strong>in</strong> <strong>Zentralasien</strong><br />
h<strong>in</strong>sichtlich <strong>der</strong> Nutzung verschiedener<br />
Klimadatensätze<br />
Marcus Malsy, Tim aus <strong>der</strong> Beek, Mart<strong>in</strong>a Flörke<br />
Center for Environmental Systems Research
Glie<strong>der</strong>ung<br />
• Motivation<br />
• Modell WaterGAP 3<br />
• Klimadatensätze<br />
• Methodik<br />
• Ergebnisse<br />
• Zusammenfassung und Ausblick
Motivation<br />
• Variabilität <strong>der</strong> Feuchtekomponente <strong>in</strong> den<br />
E<strong>in</strong>gangsdaten<br />
• Sensitivität <strong>der</strong> Modellergebnisse<br />
• Vergleich globaler und regionaler Datensätze<br />
• Vergleich modellierter Daten aus <strong>der</strong><br />
Wettervorhersage mit Stationsmessungen<br />
-> <strong>Zentralasien</strong>: semi-aride bis aride Region -><br />
Wasserknappheit ->Dürren
WaterGAP 3<br />
spatial: 5’<br />
temporal: daily<br />
results: daily/monthly<br />
WaterGAP3<br />
Hydrology Model<br />
consumptive<br />
water use<br />
flow velocity,<br />
runoff<br />
spatial: 5’<br />
temporal: monthly<br />
results: monthly<br />
WorldQual<br />
Water Quality<br />
Model<br />
return flow<br />
spatial: 5‘ temporal: daily results: daily/monthly<br />
WaterGAP3<br />
Water Use Models<br />
agriculture domestic manufactur<strong>in</strong>g<br />
electricity<br />
production
WaterGAP 3
Klimadatensätze<br />
Datensatz<br />
Räumliche<br />
Auflösung<br />
Zeitliche<br />
Auflösung<br />
Zeitraum<br />
Climate Research<br />
Unit<br />
(TS 2.1)<br />
Global Precipitation<br />
Climatology Centre<br />
(Full data reanalysis)<br />
0,5° Monatlich 1901-2002<br />
0,5° Monatlich 1901-2007<br />
WATCH forc<strong>in</strong>g data 0,5° Täglich 1958-2001<br />
European Center for<br />
medium-range<br />
weather forecast<br />
(forecast dataset)<br />
Aphrodite Water<br />
resources<br />
1.125°-0,17° 6 stündliche<br />
Vorhersage<br />
1986-2010<br />
0,25° Täglich 1951-2007
Methodik<br />
• CRU – Datensatz als Referenz<br />
• Übernahme <strong>der</strong> Temperatur und Strahlungskomponente<br />
von CRU<br />
• Austausch <strong>der</strong> Nie<strong>der</strong>schlagsmenge und –tage<br />
• Aggregierung von täglichen auf monatliche<br />
Werte<br />
-> WaterGap Simulationsläufe für die Basel<strong>in</strong>e<br />
1961-2000
Ergebnisse / E<strong>in</strong>gangsdaten<br />
CRU 61-00<br />
GPCC 61-00
Ergebnisse / E<strong>in</strong>gangsdaten<br />
WFD 61-00<br />
Aphrodite 61-00
ECMWF 91-00<br />
Ergebnisse / E<strong>in</strong>gangsdaten
Ergebnisse / Modellierung<br />
CRU 61-00<br />
Ergebnisse<br />
GPCC 61-00
Ergebnisse / Modellierung<br />
WFD 61-00<br />
Ergebnisse<br />
Aphrodite 61-00
ECMWF 91-00<br />
Ergebnisse / Modellierung
Zusammenfassung und Ausblick<br />
• ECMWF forecast data deutlich zu feucht<br />
• CRU und GPCC sehr ähnliche Ergebnisse<br />
• Aphrodite -> höchste räumliche und zeitliche Auflösung<br />
• Sensitive Reaktion des Modells<br />
Ausblick:<br />
• Saisonalität<br />
• Extreme<br />
• An<strong>der</strong>e Komponenten des Wasserkreislaufs z.B. Evapotranspiration<br />
• E<strong>in</strong>fluss auf Dürre<strong>in</strong>dikatoren<br />
• Wassernutzung / Wasserstress<br />
• Weitere Klimadatensätze (z.B. ERA-40, H08)
Vielen Dank für die<br />
Aufmerksamkeit
Runoff from land areas Rl:<br />
Rl<br />
<br />
Peff<br />
<br />
<br />
<br />
Ss<br />
Ss, max<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Dependency of runoff Rl from soil moisture content<br />
(with Peff = 10 mm)
Modelled and reported gross irrigation water use of the two most dom<strong>in</strong>ant crop types (wheat and cotton)<br />
<strong>in</strong> the Aral Sea bas<strong>in</strong> for the period 1960 to 2000.
Modelled gross irrigation requirements aggregated from all crop types for the year 2000. Black l<strong>in</strong>es depict country bor<strong>der</strong>s.<br />
White spaces with<strong>in</strong> the Aral Sea bas<strong>in</strong> are s<strong>in</strong>ks, which are not connected to the Amu and Syr Darya Rivers. Red n<br />
otations show irrigation hot spots.
Comparison of modelled and observed river runoff of the Amu Darya at station “Kerki”for 1958 to 1982.
Conclusions and Outlook<br />
Impact of temporal resolution on discharge simulation, example Meuse/Lith<br />
‣ NSE = 0.32<br />
‣ NSE = 0.80
Comparison of modelled and observed river runoff of the Syr Darya at station “Tyumen-Aryk” for 1958 to 1982.
with :<br />
Ss,max<br />
dr,<br />
veg Cs<br />
("fieldcapacity")