Sensitivität der Wasserverfügbarkeit in Zentralasien hinsichtlich der ...
Sensitivität der Wasserverfügbarkeit in Zentralasien hinsichtlich der ...
Sensitivität der Wasserverfügbarkeit in Zentralasien hinsichtlich der ...
Sie wollen auch ein ePaper? Erhöhen Sie die Reichweite Ihrer Titel.
YUMPU macht aus Druck-PDFs automatisch weboptimierte ePaper, die Google liebt.
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")
Change language