Regionaler Wasserhaushalt Im Wandel Wasserhaushalt Regionaler Regionaler Wasserhaushalt Im Wandel

Projektpartner

LEIBNIZ-INSTITUT FÜR TROPOSPHÄRENFORSCHUNG

Regionaler Wasserhaushalt im Wandel Wasserhaushalt Regionaler Regionaler Wasserhaushalt im Wandel

Klimawirkungen und Anpassungsoptionen in der Modellregion Dresden

Hänsel/Ullrich/Sommer/Benning/Prange/Matschullat (Hrsg.)

ISBN 978-3-944101-14-9

Heft 5 REGKLAM – Projektes Publikation des BMBF-geförderten Dresden Modellregion für die Klimaanpassungsprogramm Regionales

Publikationsreihe des BMBF-geförderten Projektes REGKLAM - Regionales Klimaanpassungsprogramm für die Modellregion Dresden

Heft 5

Bibliographische Information der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar.

Zitiervorschlag: HÄNSEL, S.; ULLRICH, K.; SOMMER, T.; BENNING, R.; PRANGE, N.; MATSCHULLAT, J. (Hrsg.): Regionaler Wasserhaushalt im Wandel. Klimawirkungen und Anpassungsoptionen in der Modellregion Dresden. REGKLAM Publikationsreihe, Heft 5. Rhombos-Verlag, Berlin. ISBN: 978-3-944101-14-9.

Impressum

REGKLAM-Publikationsreihe Erarbeitet im Rahmen des BMBF-geförderten Verbundvorhabens REGKLAM – Entwicklung und Erprobung eines integrierten Regionalen Klimaanpassungsprogramms für die Modellregion Dresden (Juli 2008 – Dezember 2013).

Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) fördert REGKLAM im Rahmen seines Forschungsprogramms „KLIMZUG – Klimawandel in Regionen zukunftsfähig gestalten“ (www.klimzug.de).

Förderkennzeichen: FKZ 01LR0802 Internet: www.regklam.de

Herausgeber: Dr. Stephanie Hänsel (verantwortlich) Dr. Kirsten Ullrich Dr. Thomas Sommer Raphael Benning Norbert Prange Prof. Dr. Jörg Matschullat

Redaktionsschluss: Oktober 2013

Titelbild: Foto: Umweltamt Landeshauptstadt Dresden

Verlag: RHOMBOS-VERLAG Kurfürstenstraße 17 D-10785 Berlin Internet: www.rhombos.de

Druck und Bindung: dbusiness.de GmbH, Berlin

Printed in Germany

© 2013 RHOMBOS-Verlag, Berlin Alle Rechte vorbehalten. Nachdruck, auch auszugsweise, verboten. Kein Teil dieses Werkes darf außerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ohne schriftliche Einwilligung des Verlages in irgendeiner Form (Fotokopie, Mikrofilm oder ein anderes Verfahren) reproduziert oder unter Verwendung elektronischer Systeme gespeichert, vervielfältigt oder verarbeitet werden.

ISBN: 978-3-944101-14-9 Publikationsreihe des BMBF-geförderten Projektes REGKLAM – Regionales Klimaanpassungsprogramm für die Modellregion Dresden

Heft 5

Regionaler Wasserhaushalt im Wandel Klimawirkungen und Anpassungsoptionen in der Modellregion Dresden

Stephanie Hänsel, Kirsten Ullrich, Thomas Sommer, Raphael Benning, Norbert Prange, Jörg Matschullat (Hrsg.)

Autoren (Kapitel bzw. Abschnitte)

TU Bergakademie Freiberg (TUBAF)

Stephanie Hänsel ( 1.2, 2, 4.1 & 5) Sabine Tesch ( 2.1, 3.3 & 4.3.1) Daniel Leistner ( 4.1) Volkmar Dunger ( 4.1) Jörg Matschullat ( 6) Anne Schucknecht ( 1.1 & 1.3)

TU Dresden (TUD)

Norbert Prange ( 2.1, 2.4, 3.1 & 4.2.1) Raphael Benning ( 3.2 & 4.2.2) Ruben Müller ( 5.1)

Dresdner Grundwasserforschungszentrum e.V. (DGFZ)

Thomas Gottschalk ( 3.4 & 4.3.2) Uwe Stodolny ( 4.3.2) Thomas Sommer ( 1.2, 4.3.2 & 5)

Landeshauptstadt Dresden (LHD)

Kirsten Ullrich ( 1.2, 5.2 & 5.3)

Oktober 2013

Ergebnisse des Verbundvorhabens REGKLAM

Klimaanpassungsprogramm

Das Integrierte Regionale Klimaanpassungspro- gramm für die Region Dresden ist ein zentrales Ergebnis des Netzwerksvorhabens REGKLAM.

Das Programm beschreibt die wichtigsten klimatischen und gesellschaftlichen Grundlagen, formuliert programmatische Ziele und beschreibt mehr als 160 Maßnahmen für die sektorübergreifende An- passung an die Folgen des Klimawandels in der Region Dresden. Ausgewählte Handlungsoptionen sind in Maßnahmenblättern vertiefend behandelt.

Das kurzgefasste Strategiekonzept gibt einen Überblick über die wichtigen Themen der Klimaan- passung in der Region. www.regklam.de/Klimaanpassungs-programm/

Projektinformationen Regionen im Wandel anpassungsprogramm Klima Strategiekonzept Atmosphärenchemie Grundlagen, Ziele und Maßnahmen ‐ Klima Sozioökonomischer Wandel Alle Ergebnisse des REGKLAM-Vorhabens sind an- Integrierte Szenarien

Landnutzung und Natur und Lebensraum schaulich auf der Projekt-Homepage aufbereitet: Landwirtschaft Gebäude Forstwirtschaft Grün‐ und Freiflächen, Bioklima Stadt Naturschutz . Ergebnisse aus den Teilprojekten Wirtschaft . Informationen über das Projekt und seine Gewerbliche und Abwasser Anpassungsstrategien Talsperren Anpassungsoptionen Regionaler Wasserhaushalt Wasserversorgung Partner Wasser Abwasserentsorgung . Das REGKLAM-Diskussions-Forum Dresden CCRR‐2013 ‐ transfer Internationale Konferenz Weiterbildung im Bau 27 – 29. Mai 2013 Landnutzungsbewertung www.regklam.de Wissens

Projektergebnisse

Einzelne Ergebnisse des REGKLAM-Vorhabens liegen in verschiedenen Formaten vor:

. Hefte der REGKLAM-Publikationsreihe . Faktenblätter zum regionalen Klimawandel und Anpassungsmaßnahmen . Forschungsberichte (REGKLAM-Produkte) . Weitere Publikationen www.regklam.de/publikationen/

REGKLAM - Publikationsreihe

In dieser Reihe liegen folgende Bände vor (Stand Oktober 2013):

Heft 1 Das Klima in der REGKLAM-Modellregion Dresden BERNHOFER, C.; MATSCHULLAT, J.; BOBETH, A. (Hrsg.) (2009): Das Klima in der REGKLAM- Modellregion Dresden. REGKLAM Publikationsreihe, Heft 1. Rhombos-Verlag, Berlin. 128 Sei- ten, ISBN: 978-3-941216-22-8.

Heft 2 Klimaprojektionen für die REGKLAM-Modellregion Dresden BERNHOFER, C.; MATSCHULLAT, J.; BOBETH, A. (Hrsg.) (2011): Klimaprojektionen für die REGKLAM-Modellregion Dresden. REGKLAM Publikationsreihe, Heft 2. Rhombos-Verlag, Ber- lin. 120 Seiten, ISBN: 978-3-941216-71-6.

Heft 3 Gebäude unter den Einwirkungen des Klimawandels WELLER, B.; NAUMANN, T.; JAKUBETZ, S. (Hrsg.) (2012): Gebäude unter den Einwirkungen des Klimawandels. REGKLAM Publikationsreihe, Heft 3. Rhombos-Verlag, Berlin. 154 Seiten, ISBN: 978-3-941216-96-9.

Heft 4 Gebäudeertüchtigung im Detail für den Klimawandel WELLER, B.; FAHRION, M.-S.; NAUMANN, T. (Hrsg.) (2013): Gebeäudeertüchtigung im Detail für den Klimawandel. REGKLAM Publikationsreihe, Heft 4. Rhombos-Verlag, Berlin. 158 Sei- ten, ISBN: 978-3-944101-04-0.

Heft 5 Regionaler Wasserhaushalt im Wandel HÄNSEL, S.; ULLRICH, K.; SOMMER, T.; BENNING, R.; PRANGE, N.; MATSCHULLAT, J. (Hrsg.) (2013): Regionaler Wasserhaushalt im Wandel. Klimawirkungen und Anpassungsoptionen in der Modellregion Dresden. REGKLAM Publikationsreihe, Heft 5. Rhombos-Verlag, Berlin. ISBN: 978-3-944101-14-9.

Heft 6 Grundlagen für eine klimawandelangepasste Stadt- und Freiraumplanung WENDE, W.; RÖßLER, S.; KRÜGER, T. (Hrsg.) (in Vorbereitung): Grundlagen für eine klima- wandelgerechte Stadt- und Freiraumplanung, REGKLAM Publikationsreihe, Heft 6. Rhombos- Verlag, Berlin. ISBN: 978-3-944101-15-6.

Heft 7 Integriertes Regionales Klimaanpassungsprogramm für die Region Dresden Grundlagen, Ziele und Maßnahmen REGKLAM-KONSORTIUM (Hrsg.) (2013): Integriertes Regionales Klimaanpassungsprogramm für die Region Dresden. Grundlagen, Ziele und Maßnahmen. REGKLAM Publikationsreihe, Heft 7. Rhombos-Verlag, Berlin. ISBN: 978-3-944101-17-0.

Vorwort

Vorwort zu Heft 5

Physischer Klimawandel, ob global oder regional, und deren für das 21. Jahrhundert erwartete hat neben der Veränderung des atmosphäri- Veränderungen abgeschätzt. Dabei werden auch schen Temperatursignals seine stärksten Aus- qualitative Aspekte betrachtet. wirkungen in der Veränderung hydrologischer Die in diesem Band dargelegten Impaktanalysen Parameter. Während der Band 1 der REGKLAM- basieren weitgehend auf den Projektionen der Reihe die aktuelle Meteorologie und Klimatologie beiden regionalen Klimamodelle WETTREG 2010 der Modellregion Dresden beschreibt (Bernhofer und CLM. Durch die von den Modellen für das et al. 2009) und Band 2 die modellbasierten 21. Jahrhundert sehr unterschiedlich projizierte Projektionen bis in das Jahr 2100 darstellt Niederschlagsentwicklung in der Modellregion (Bernhofer et al. 2011), widmet sich dieser Band, ergibt sich eine große Bandbreite zukünftig darauf aufbauend, dem hydrologischen Wandel möglicher Entwicklungen des regionalen Was- in der Region. Hydrologische Analysen orientie- serhaushaltes, die robuste und/ oder flexible ren sich im Normalfall nicht an administrativen Anpassungsmaßnahmen verlangt. Die sich aus Grenzen – wie denen der REGKLAM-Modellregion der Wahl des Klimamodells, des Emissions- Dresden – sondern werden auf Einzugsgebiets- szenarios und des Wirkmodells ergebenden Un- eben vorgenommen. Daher liegt der Fokus die- sicherheiten werden im Heft an verschiedener ses Bandes auf ausgewählten kleinen Einzugs- Stelle thematisiert. Zudem wird der Einfluss der gebieten innerhalb der Modellregion Dresden mit weiteren für die Impaktmodellierung notwendi- vergleichsweise guter Datengrundlage. Deren gen Geobasisdaten auf die Simulationsergebnis- Ergebnisse sind weitgehend übertragbar auf die se thematisiert. Diese liegen selbst in so hoch- Gesamtregion. entwickelten Ländern wie Deutschland nicht Im REGKLAM-Projekt beschäftigten sich inner- immer in der erforderlichen Qualität und Quanti- halb des Teilmoduls 3.2 „Wassersysteme“ meh- tät vor und müssen zum Teil mühsam aus ver- rere Teilprojekte mit den Veränderungen im schiedensten Quellen zusammengepuzzelt oder regionalen Wasserhaushalt und dem daraus abgeschätzt werden. erwachsenden Anpassungsbedarf sowie den Der vorliegende Band 5 der REGKLAM-Publika- eher technischen Anpassungsaspekten der tionsreihe entstand aus der Zusammenarbeit Wasserver- und -entsorgung. Dieser Band kon- von Mitarbeitern der Projektpartner TU Bergaka- zentriert sich auf die Darstellung der wesentli- demie Freiberg, TU Dresden, Dresdner Grund- chen Ergebnisse der Teilprojekte 3.2.1 “Wasser- wasserforschungszentrum e.V. und Landes- haushalt im Einzugsgebiet von Talsperren” und hauptstadt Dresden. Zudem wurden im Verlauf 3.2.2 „Wasserhaushalt Stadt-Umland“. Die in der Projektarbeit vielfältige weitere assoziierte den Teilprojekten 3.2.3 „Wasserversorgung“ und Praxispartner eingebunden, um die Analysen 3.2.4 „Abwasserentsorgung“ erarbeiten Anpas- möglichst bedarfs-, praxis- und umsetzungsge- sungsbedarfe und (ingenieurtechnischen) Maß- recht zu gestalten. nahmen sind unter anderem im 7. Band dieser Reihe (REGKLAM-Konsortium 2013) zusammen- Wir danken allen an der Entstehung dieses Ban- gefasst, wo auch weitere Ausführungen zu den des Beteiligten für ihre intensive, zum Teil recht Anpassungsmaßnahmen im Bereich des Wasser- kurzfristige Mitarbeit und die oft sehr kreativen haushaltes nachzulesen sind. Beiträge. Großer Dank für die langfristige Förde- rung des REGKLAM-Projektes gebührt ferner Der Fokus dieses Bandes liegt auf dem Oberflä- dem BMBF. chen- und dem Grundwasser. Unter Nutzung von vier ausgewählten Impaktmodellen werden der (Oberflächen-)Wasserhaushalt von städtischen Stephanie Hänsel & Jörg Matschullat und Talsperren-Einzugsgebieten sowie der Grund- wasserhaushalt der Stadt Dresden quantifiziert (TU Bergakademie Freiberg)

Inhaltsverzeichnis

1 Hydrologischer Wandel ...... 1

1.1 Wasserkreislauf und Wasserhaushalt ...... 1 1.2 Wasserhaushalt des Stadtgebietes Dresden ...... 2 1.3 Klima- und Landnutzungswandel, Hydrologie ...... 4

2 Grundlagen ...... 5

2.1 Das Klima der Modellregion ...... 5 2.2 Meteorologische Beobachtungsdaten ...... 6 2.3 Klimaprojektionsdaten ...... 7 2.4 Umgang mit Unsicherheiten ...... 10 2.5 Regionaler Klimawandel ...... 14

3 Wirkmodelle ...... 25

3.1 WaSiM-ETH ...... 25 3.2 SWAT ...... 28 3.3 BOWAM ...... 30 3.4 PCGEOFIM ...... 34

4 Simulierte Änderungssignale ...... 37 Vorbemerkungen 4.1 Urbane Fließgewässer ...... 38 4.2 Wasser- und Stoffhaushalt im Einzugsgebiet von Talsperren ...... 56 4.2.1 Änderungen im Wasserhaushalt von Talsperren-Einzugsgebieten, einschließlich der Bewertung von Unsicherheiten ...... 56 4.2.2 Stoffausträge aus einem mesoskaligen Talsperren-Einzugsgebiet ...... 76 4.3 Grundwasser ...... 88 4.3.1 Grundwasserneubildung ...... 88 4.3.2 Grundwasserbilanzen und Grundwasserstände ...... 106

5 Mögliche Auswirkungen und Anpassungsoptionen ...... 125 Vorbemerkungen 5.1 Talsperrenbewirtschaftung ...... 127 5.2 Grundwasserbewirtschaftung ...... 143 5.3 Umwelt- und Prozessmonitoring ...... 153

6 Zusammenfassende Gesamtbetrachtung und Bewertung ...... 155

7 Literatur ...... 165

Anhang ...... 172

Hydrologischer Wandel 1

1 Hydrologischer Wandel 1.1 Wasserkreislauf und Wasserhaushalt Anne Schucknecht (TUBAF)

Der Wasserkreislauf, auch hydrologischer Kreis- gespeicherte Wasser wird durch den Wind trans- lauf genannt, umfasst den Transport und die portiert. Kühlt sich die mit Wasser gesättigte Speicherung von Wasser auf, über und unter der Luft weiter ab, fällt Niederschlag (Regen, Erdoberfläche (Abb. 1.1-1) und wird durch die Schnee, Hagel) zur Erde. Bei entsprechend nied- Sonnenenergie angetrieben. Beim Übergang des rigen Temperaturen kann der Niederschlag in Wassers von einem zu einem anderen Speicher Form von Eis und Schnee zwischengespeichert wirken verschiedene physikalische Prozesse, wie werden. Ansonsten fließt das Wasser oberflächig Verdunstung (Evaporation) und Transpiration, ab oder infiltriert in den Boden, wo es entweder Kondensation, Niederschlag, Infiltration, Ober- lateral abfließen oder Grundwasser bilden kann. flächen- und Grundwasserabfluss. Das Wasser Über den Abfluss der Flüsse und des Grundwas- kann dabei verschiedene Aggregatzustände sers gelangt das Wasser dann wieder ins Meer, (fest, flüssig, gasförmig) annehmen. kann auf seinem Weg dorthin jedoch auch in Seen zwischengespeichert werden. Ein wichtiger Das über Meer und Festland verdunstende Was- Teilbereich des Wasserkreislaufes ist die Auf- ser steigt in der Atmosphäre auf, kühlt ab und nahme durch Pflanzen, die einen Teil des Was- kondensiert, sobald der Taupunkt erreicht ist – sers über Transpiration wieder an die Atmosphä- es bilden sich Wolken. Das in der Atmosphäre re abgeben.

Abb. 1.1-1: Der Wasserkreislauf (Quelle: http://ga.water.usgs.gov/edu/wcpagesize/german.html).

Der Wasserhaushalt beschreibt die Aufnahme, serhaushalt kann z.B. für Kontinente, Länder, Abgabe und Speicherung von Wasser in einem Regionen und Einzugsgebiete bestimmt werden. definierten Gebiet und repräsentiert eine Quanti- Der Wasserhaushalt einer Region gibt zudem fizierung der Wasserkreislaufelemente Nieder- Auskunft über die Verfügbarkeit von Wasser und schlag, Evapotranspiration, Abfluss (unter- und bestimmt direkt die Bewirtschaftungsmöglichkei- oberirdisch) sowie Speicheränderung. Der Was- ten eines Gebietes. 2 Wasserhaushalt von Dresden

1.2 Wasserhaushalt des Stadtgebietes Dresden Stephanie Hänsel (TUBAF), Kirsten Ullrich (LHD), Thomas Sommer (DGFZ)

Als Grundlage für die in den folgenden Kapiteln Stadtgebiet von Dresden in die Gewässersyste- beschriebenen Änderungen im regionalen Was- me der Großen Röder und der Wesenitz ab. Der serhaushalt wird in diesem Abschnitt der rezente obere, quartäre Grundwasserleiter gibt an der Wasserhaushalt im Stadtgebiet von Dresden quan- nordwestlichen Stadtgrenze ca. 3.900 m3 d-1 in tifiziert (Abb. 1.2-1). Zudem werden die Beziehun- Richtung Meißen ab. Unterirdisch zugeführt wer- gen zwischen den einzelnen Komponenten und den diesem Grundwasserleiter über seine Rän- die entsprechenden Wasserflüsse dargestellt. der circa 46.500 m3 d-1. Aus dem gespannten Die folgenden Abschätzungen und Beschreibun- unteren Kreide-Grundwasserleiter kommen wei- gen der Wassermengen und -flüsse basieren auf tere rund 2.900 m3 d-1 hinzu. In die Elbe strö- den Ausführungen im „Umweltbericht Grund- men aus dem quartären Grundwasserleiter über wasser“ der Landeshauptstadt Dresden (2010a). die gesamte Flusslänge innerhalb der Stadtgren- zen im Mittel rund 112.000 m3 d-1 ab. Weitere Ausgehend von einer mittleren Jahresnieder- 30.500 m3 d-1 strömen in kleinere Gewässer ab. schlagssumme von 697 mm steht im Stadtge- biet Dresden durchschnittlich eine Wassermenge Der untere Kreide-Grundwasserleiter wird mit etwa von 627.000 m3 d-1 zur Verfügung. Ein Teil da- 6.500 m3 d-1 durch die Grundwasserneubildung von wird von der Vegetation aufgenommen und gespeist. Die Neubildungsflächen liegen am süd- über Transpiration wieder abgegeben – ein wei- lichen Stadtrand von Dresden zwischen Lockwitz terer Teil verdunstet direkt von den benetzten und Briesnitz. Aufgrund der unterirdischen Mor- Oberflächen bzw. den Gewässern. Die phologie des Kreide-Grundwasserleiters fließen Evapotranspiration wird insgesamt auf circa an der Stadtgrenze rund 1.800 m3 d-1 ab, davon 390 mm geschätzt. Das entspricht einer Menge rund 1.400 m3 d-1 in Richtung Pirna und von 351.000 m3 d-1. Der Rest des Nieder- 400 m3 d-1 in Richtung Radebeul/Meißen. Im schlagswassers fließt entweder oberirdisch im Bereich des Lockwitztales gibt der Kreide-Grund- natürlichen Gewässernetz ab, wird nach oberflä- wasserleiter etwa 1.000 m3 d-1 in den Vorfluter chigem Abfluss von der Kanalisation gefasst (ca. Lockwitz ab. 75.000 m³ d-1) oder versickert und kann damit Neben den soeben beschriebenen mehr oder zur Grundwasserneubildung beitragen weniger natürlichen Größen wird der Wasser- (125.400 m3 d-1). haushalt urbaner Gebiete durch anthropogene Oberflächengewässer sowie Grundwasser fließen Einflüsse modifiziert. Die Intensität der Bebau- durch das Stadtgebiet von Dresden und beein- ung und Versieglung von Flächen beeinflusst flussen durch ihre Zu- und Abflussmengen den stark die soeben beschriebenen Mengen des Wasserhaushalt der Region. Die Elbe, welche Oberflächenabflusses sowie die Versickerungs- das Stadtgebiet auf einer Länge von ca. 30 km und damit Grundwasserneubildungsraten. Zu- durchfließt, hat mit einer durchschnittlichen Ab- dem wird Regenwasser in die Kanalisation abge- flussmenge von etwa 28 Mio. m3 d-1 (324 m3 s-1) leitet. Wasserentnahmen erfolgen zur Sicherung den größten Beitrag am oberirdischen Zufluss in des Trink- und Brauchwasserbedarfs. das sowie am Abfluss aus dem Stadtgebiet. Die Im Regelbetrieb speisen die DREWAG Stadtwer- Gewässer erster Ordnung Weißeritz und Lock- ke Dresden GmbH 100.000 m3 d-1 Trinkwasser in witz führen mit 280.000 m3 d-1 durchschnittlich das Netz ein. Zur Deckung dieses Bedarfs ist die nur circa ein Hundertstel der durch die Elbe natürliche Grundwasserneubildung auf der Flä- transportierten Wassermengen in das Stadtge- che des quartären Grundwasserleiters (ca. biet. Noch deutlich geringer fällt mit etwa 42.000 m3 d-1) bei weitem nicht ausreichend. 51.000 m3 d-1 der Beitrag der Gewässer zweiter Derzeit werden circa 64.000 m3 d-1 aus den Tal- Ordnung zum Gebietszufluss aus. Über den sperren des Erzgebirges zugeleitet. Die restli- quartären Grundwasserleiter werden dem Stadt- chen 36.000 m3 d-1 werden aus dem quartären gebiet rund 9.200 m3 d-1 zugeführt. Grundwasserleiter gewonnen, davon mehr als Während die Gewässer erster Ordnung ihr Was- die Hälfte (19.500 m3 d-1) aus Uferfiltrat der Elbe. ser in die Elbe abgeben, führen die Gewässer Der Kreide-Grundwasserleiter wird derzeit nicht zweiter Ordnung etwa 82.000 m3 d-1 aus dem für die Trinkwassergewinnung genutzt und bildet Hydrologischer Wandel 3 eine – vor Beeinträchtigungen zu schützende - wasser. Jedoch nimmt die Kanalisation – in Be- städtische Reserve für die Versorgung in Notzei- reichen in denen sie im Grundwasser liegt – bis ten. Von der gesamten aufbereiteten Trinkwas- zu 28.000 m3 d-1 Grundwasser auf. sermenge werden etwa 12.000 m3 d-1 an Ver- Der Kläranlage Kaditz fließen insgesamt circa sorgungsnetze außerhalb von Dresden abgege- 225.000 m3 d-1 an Mischwasser zu. Etwa 15% ben. Neben der Trinkwasserversorgung wird davon (34.000 m3 d-1) kommen aus Netzen au- Grundwasser auch für Brauchwasserzwecke ge- ßerhalb von Dresden (Freital, Radebeul und Pir- nutzt. So werden circa 22.000 m3 d-1 aus dem na) und ca. 38% (86.000 m3 d-1) sind in die quartären Grundwasserleiter entnommen. Nur Kanalisation in Dresden abgeleitetes Abwasser. ein kleiner Teil des Brauchwassers (1.400 m3 d-1) Der Rest des Mischwassers besteht aus von ver- wird in den quartären Grundwasserleiter zurück- siegelten Flächen abfließendem Niederschlags- geführt. Dabei handelt es sich vor allem um wasser, Ableitungen aus Oberflächengewässern energetisch genutztes Wasser von Grundwasser- (10.000 m3 d-1) sowie den schon genannten wärmepumen und Klimatisierungsanlagen. Grundwasserzuflüssen. Der Wasserhaushalt des quartären Grundwas- In der Zukunft wird aller Voraussicht nach neben serleiters wird zudem durch die unterirdischen einer generellen Änderung des Wasserdargebo- Leitungssysteme (Trinkwassernetz und Kanal- tes auch mit Verschiebungen zwischen den Was- netz) beeinflusst. Durch Rohrnetzverluste aus serströmen zu rechnen sein. Die umfassende dem öffentlichen Trinkwassernetz gelangen Erhebung wasserhaushaltlicher und –wirtschaft- schätzungsweise 18.000 m3 d-1 und aus der licher Datengrundlagen ist daher für die Anpas- Kanalisation etwa 8.000 m3 d-1 in das Grund- sung an zukünftige Veränderungen unverzichtbar.

Abb. 1.2-1: Übersicht über den aktuellen Wasserhaushalt des Stadtgebietes Dresden (Landeshauptstadt Dresden 2010a); alle Angaben sind in Tm3 d-1. 4 Klima- und Landnutzungswandel, Hydrologie

1.3 Klima- und Landnutzungswandel, Hydrologie Anne Schucknecht (TUBAF)

Beobachtungen zeigen, dass sich das Klima in Strahlungsflusses an der Erdoberfläche wirken den letzten hundert Jahren global und regional sich auf den dortigen Wärme- und Feuchtehaus- verändert hat, wobei sich die Veränderungsraten halt aus. Höhere Temperaturen führen z.B. zu seit ca. 1970 deutlich intensiviert haben. Klima- einem Anstieg der Wasserspeicherfähigkeit der modelle projizieren eine weitere Veränderung Atmosphäre und einer Zunahme der Verduns- des Klimas im 21. Jahrhundert (IPCC 2007). tungsleistung von Oberflächen. Dies kann – zu- Temperaturveränderungen gehören dabei zu den sammen mit einer sich verändernden Zirkulation offensichtlicheren und einfach zu messenden – eine Veränderung der Niederschlagscharakte- Veränderungen. Jedoch verändern sich auch ristik (Menge, Häufigkeit, Intensität, Dauer, Art) andere Klimakenngrößen wie Luftfeuchtigkeit bewirken (IPCC 2007). Dies beeinflusst wiede- und Niederschlag. Die Veränderungen sind dabei rum das Niederschlags-Abflussverhalten, die zum Teil an Verschiebungen in der atmosphäri- Sickerwasser- und Grundwasserneubildung sowie schen Zirkulation gekoppelt. den Grundwasserhaushalt. Klimatische Verände- rungen können sich demnach auf alle Kompo- Der globale Klimawandel wirkt sich regional sehr nenten des Wasserhaushaltes (Aufnahme, Abga- unterschiedlich aus (IPCC 2007). Für die REG- be, Speicherung) einer Region auswirken. Die KLAM-Modellregion Dresden (Abb. 2.2-1) wurde Charakteristik des Einzugsgebietes beeinflusst im Zeitraum 1991–2005 ein Anstieg der Jahres- dabei das tatsächliche Ausmaß des Einflusses mitteltemperatur um 0,6 K und ein Anstieg des veränderter klimatologischer Randbedingungen Jahresniederschlages um circa 4% im Vergleich auf den Wasserhaushalt. zur Referenzperiode 1961–1990 beobachtet. Der Niederschlagsanstieg stand jedoch im Zusam- Hydrologische Prozesse werden neben dem Kli- menhang mit einem Starkregenereignis (August ma direkt und indirekt durch Landbedeckung 2002), welches den allgemeinen Abnahmetrend und -nutzung beeinflusst. Beides hat z.B. Aus- des Niederschlags im Frühjahr und Sommer wirkungen auf Evaporation, Bodenfeuchte, Infilt- überlagerte (Bernhofer et al. 2009). Im Auftre- ration und Abflussbildung. Die Bedeckung der ten von Extremereignissen deuten sich ebenfalls Landoberfläche hängt u.a. von den klimatischen Veränderungen an. So nahmen Häufigkeit und Bedingungen einer Region ab und kann sich im Dauer von Trockenperioden von April bis Juni zu; Zuge des Klimawandeles verändern. Daneben Starkniederschlagsereignisse traten im Sommer spielt der Mensch eine entscheidende Rolle bei häufiger auf (Franke & Bernhofer 2009; Hänsel der Ausgestaltung der Landoberfläche. Verände- 2009; SMUL 2005). rungen der Landbedeckung und -nutzung wirken sich – unabhängig von ihrer Ursache – auf den Die im REGKLAM-Projekt verwendeten Klimapro- hydrologischen Kreislauf aus und können unter jektionen simulieren eine Fortsetzung der bisher bestimmten Bedingungen deutliche Effekte auf beobachteten Trends. Bis zum Ende des 21. Wasserqualität und Wassermengen haben. Ver- Jahrhunderts wird mit einem weiteren Tempera- änderungen in Quantität und Qualität regionaler turanstieg von ca. 2,5 bis 3,5°C gerechnet. Auf- Wasserressourcen sowie in der Wasserverfüg- grund der größeren natürlichen Variabilität des barkeit beeinflussen wiederum direkt die Land- Niederschlags in Raum und Zeit sind dessen nutzungsmöglichkeiten (wie Land- und Forst- Trends mit größeren Unsicherheiten behaftet als wirtschaft) sowie Wasserversorgung und Was- diejenigen der Temperatur. Die Modelle projizie- serentsorgung eines Gebietes und können zu ren eher eine Abnahme der Sommer- und eine Nutzungskonflikten führen. Zunahme der Winterniederschläge. Detaillierte Aussagen zum gegenwärtigen und zukünftigen In diesem Band werden die Auswirkungen des Klima der REGKLAM-Modellregion Dresden fin- regionalen Klimawandels (und weniger diejeni- den sich u.a. in den REGKLAM-Heften 1 & 2 gen von Landnutzungsveränderungen) auf den (Bernhofer et al. 2009, 2011) sowie in Abschnitt ruralen und urbanen Wasserhaushalt der Modell- 2.1 dieses Bandes. region Dresden untersucht, die Konsequenzen für verschiedene Wassernutzungsbereiche dar- Klimaveränderungen beeinflussen auch den na- gestellt und mögliche Anpassungsmaßnahmen türlichen Wasserkreislauf. Veränderungen des präsentiert. Grundlagen 5

2 Grundlagen 2.1 Das Klima der Modellregion Norbert Prange (TUD), Sabine Tesch (TUBAF)

Die Modellregion Dresden befindet sich nach gehört der Raum Dresden zu den wärmsten der genetischen Klimaklassifikation von Neef Gegenden der Neuen Bundesländer. Zusätzlich (Weiterentwicklung der Klassifikation von Flohn wird der Bereich der Elbtalzone durch Bebauung, 1954) im Übergangsklima der gemäßigten Kli- Versiegelung und Emissionen stark beeinflusst, mazone. Das Klima wird maßgeblich durch au- was sich vor allem in den klimatologischen ßertropische Westwinde mit Zyklonen und Anti- Kenngrößen wie Niederschlag und Lufttempera- zyklonen bestimmt. Maritim und kontinental tur widerspiegelt. geprägte Witterungsabschnitte wechseln sich ab. Der Niederschlag ist durch große Unterschiede Im Vergleich zu den westlichen Teilen Deutsch- auf engstem Raum gekennzeichnet. Während im lands ist jedoch eine stärkere Kontinentalität zu Elbtal die mittleren Jahressummen des Nieder- verzeichnen. schlages meist weniger als 600 mm betragen Geprägt ist das Klima durch einen jahreszeitli- (Station Dresden Strehlen/Mitte, 1951–1980), chen Verlauf einzelner Klimagrößen, insbesonde- liegen auf der Hochfläche die mittleren Jahres- re der Temperatur und des Niederschlages. Cha- summen unkorrigiert bei knapp 670 mm (Stati- rakteristisch sind deutliche Tag- und Nachtunter- on Wahnsdorf/ Dresden-Klotzsche, 1961–1990). schiede in Abhängigkeit von der Jahreszeit. Die In den Herbst- und Wintermonaten fallen die Temperatur ist im Winter nahe oder leicht unter geringsten Niederschläge, während die höchsten dem Gefrierpunkt und erreicht ihr Maximum in innerhalb der Sommermonate zu verzeichnen den Sommermonaten. Niederschläge fallen sind. Das Jahresmittel der Lufttemperatur ist im ganzjährig und erreichen ein leichtes Maximum Stadtkern (Talboden) mit 9,9°C (Dresden- im Sommer. Aufgrund der relativ großen Höhen- Strehlen/Mitte, 1951–1980) um ca. 1 K höher differenzen im Untersuchungsgebiet gibt es im als auf der Hochfläche (Dresden-Klotzsche, lokalen Klima deutliche Unterschiede. Die 1961–1990, 8,9°C). Die Sonnenscheindauer Höhenabhängigkeit spiegelt sich auch im Pflan- beträgt für das gesamte Stadtgebiet 1550 bis zenwachstum, dem Beginn der phänologischen 1600 Stunden pro Jahr, wobei lokal sehr große Phasen, der Schneeakkumulation und Schnee- Differenzen durch unterschiedliche Expositionen schmelze wider. Der Wasserhaushalt des Gebie- auftreten. Das Zusammenwirken von Landnut- tes wird maßgeblich durch die Höhenabhängig- zung und Topographie führt zu differenzierten keit der genannten Parameter beeinflusst. Windgeschwindigkeiten mit niedrigen Windge- schwindigkeiten in Wald-, Siedlungsgebieten Das Stadtklima von Dresden wird in großem sowie Tälern von etwa 1,5 m s-1 und erhöhten Maße von der Elbtalweitung bestimmt. Aufgrund Windgeschwindigkeiten von mehr als 4 m s-1 auf der thermischen Begünstigung des Elbtales, Hochflächen und freien Lagen. 6 Meteorologische Beobachtungsdaten

2.2 Meteorologische Beobachtungsdaten Stephanie Hänsel (TUBAF)

Beobachtete und projizierte Veränderungen im sierung – nutzbar. Ein Teil der Datenreihen ist Wasserhaushalt und deren spezifische Auswir- für klimatologische Betrachtungen zu kurz. Da- kungen (Impakte) wurden unter Nutzung ver- mit ist die Datenlage – insbesondere beim zeit- schiedener hydrologischer Modelle ( 3) unter- lich und räumlich hochvariablen Niederschlag – sucht. Als Grundlage für diese Impaktmodel- grundsätzlich als suboptimal für Betrachtungen lierung – insbesondere für die Validierung und des Wasserhaushalts zu bewerten. Die Modellie- Kalibrierung der Modelle sowie die Bestimmung rer(innen) hydrologischer Prozesse haben jedoch des IST-Zustandes – wurden meteorologische gelernt, mit diesen Herausforderungen und Un- Beobachtungsdaten aus der REGKLAM-Klima- sicherheiten umzugehen. datenbank verwendet. Diese Datenbank wurde Für jedes der Teiluntersuchungsgebiete (z.B. vom REGKLAM-Teilprojekt 2.1 erstellt und ist Stadtgebiet Dresden und verschiedene Einzugs- den Projektbeteiligten über eine graphische Be- gebiete in der Modellregion Dresden) wurde nutzeroberfläche zugänglich. Sie umfasst Daten- separat geprüft, welche Stationen als Eingangs- sätze des Deutschen Wetterdienstes (DWD) und daten für die jeweiligen Wirkmodelle verwendet des Tschechischen Hydrometeorologischen werden. Teilweise wurden weitere Bearbeitungen Dienstes (CHMI). Diese in Tagesauflösung vor- der Datenreihen vorgenommen. Die spezifischen liegenden Stationsdaten für die Klimaelemente Datengrundlagen und verwendeten Interpolati- Niederschlag, Tagesmitteltemperatur, Windge- onsverfahren werden in den jeweiligen Ergeb- schwindigkeit, relative Luftfeuchte, Sonnen- niskapiteln 1.1 bis 4.3 kurz dargestellt. scheindauer und Globalstrahlung wurden durch Interpolationsverfahren auf das vom jeweiligen Wirkmodell benötigte Gitter (Grid) umgerechnet. Spezifischere Beschreibungen dieser Verfahren sind in den einzelnen Ergebniskapiteln nachzulesen.

Innerhalb des Zeitraums 1951–2010 stehen in der REGKLAM-Modellregion 80 Niederschlags- und 15 Klimastationen zur Verfügung (Abb. 2.2-1). Jedoch weisen nur wenige Stationen vollständige Datenreihen auf – zum Teil liegen die Messrei- hen nur für wenige Jahre vor. Für das erweiterte Datengebiet erhöht sich die Zahl der verfügba- ren Klimastationen auf 60 und die der Nieder- schlagsstationen auf 259. Wirklich nutzbar im Sinne von langen, ununterbrochenen, homoge- nen Datenreihen ist jedoch nur ein Teil (ca. 10- Abb. 2.2-1: In der REGKLAM-Datenbank verfügbare 30% je nach Element und Untersuchungsgebiet) Niederschlags- (blau) und Klimastationen (rot); die dieser Datensätze. Ein weiterer Teil der Daten ist REGKLAM-Modellregion ist in grün gekennzeichnet. erst nach weitergehender Bearbeitung – z.B. dem Auffüllen von Lücken oder der Homogeni- Grundlagen 7

2.3 Klimaprojektionsdaten Stephanie Hänsel (TUBAF)

„REGKLAM-Modelle“. Als Grundlage für die des 21. Jahrhunderts nur geringfügig hinsichtlich Simulation der zukünftig zu erwartenden Verän- der projizierten Temperaturentwicklung. Zum derungen im Wasserhaushalt wurden regionale Ende des 21. Jahrhunderts kommen die Unter- Klimaprojektionen aus der REGKLAM-Datenbank schiede zwischen den verschiedenen Emissions- verwendet. In dieser Datenbank stehen die Pro- szenarios stärker zum Tragen, jedoch sind die jektionen für fünf regionale Klimamodelle unter szenariobedingten Differenzen immer noch ver- drei verschiedenen Emissionsszenarios (A1B, B1 gleichsweise klein gegenüber den Signalen ver- und A2) zur Verfügung, die alle auf dem Global- schiedener Klimamodelle. modell des MPI-Hamburg (ECHAM5/MPI-OM Abb. 2.3-1 zeigt die räumliche Auflösung für T63L31; Roeckner et al. 2003, 2006) beruhen. CLM und WETTREG 2010. In Abhängigkeit der Die Regionalmodelle umfassen dynamisch- räumlichen Auflösung kann die Höhenabhängig- physikalische (CLM, REMO) sowie statistische keit verschiedener Klimakenngrößen unter- (WETTREG 2006, 2010; WEREX IV) Downscaling- schiedlich gut wiedergegeben werden. Insbe- Ansätze. Die Modelle haben unterschiedliche sondere CLM unterschätzt aufgrund der ver- räumliche Auflösungen. Für weiterführende In- gleichsweise geringen räumlichen Auflösung der formationen zur Klimamodellierung, den ver- Rasterzellen die topographische Klimavariabilität wendeten regionalen Klimamodellen sowie den im Untersuchungsgebiet. Hintergründen der Emissionsszenarios siehe Bernhofer et al. (2011). ENSEMBLES-Modelle. Zur Einordnung der beiden verwendeten Modelle hinsichtlich der für Die in diesem Band dargestellten Wasserhaus- das 21. Jahrhundert projizierten Niederschlags- haltsuntersuchungen basieren im Wesentlichen änderungen wurden im Abschnitt 2.5.2 weitere auf den beiden Modellen CLM (als dynamisch- regionale Klimamodelle aus dem EU-Projekt physikalischer Ansatz) und WETTREG 2010 (als ENSEMBLES (van der Linden & Mitchell 2009) statistisches, wetterlagenbasiertes Verfahren; hinzugezogen, welche verschiedene Globalmo- Tabelle 2.3-1). Hinsichtlich des Emissionsszena- dellantriebe (Tabelle 2.3-2) unter dem Emissi- rios konzentrieren sich die Analysen auf das onsszenario A1B verwenden. Alle zwölf dynami- Szenario A1B, das derzeit als recht realistisches schen Modelle haben eine räumliche Auflösung Szenario angesehen wird. Zudem unterscheiden von ca. 25 km x 25 km (Abb. 2.3-2). sich die verschiedenen Szenarios bis zur Mitte

Tabelle 2.3-1: Übersicht über die verwendeten Klimamodelle (abgewandelt nach Feske et al. 2010).

Modell CLM WETTREG 2010

Betreiber COSMO CEC-Potsdam Typ Dynamisches Model (nicht hydrostatisch) Statistisch-dynamisches Modell Prinzip numerische Simulation des Atmosphä- Ableitung von meteorologischen Zeitrei- rensystems unter geänderten Randbe- hen aus Veränderungen der Häufigkeit dingungen von Wetterlagen Globalantrieb ECHAM5/MPI-OM T63, Lauf 1 und 2 ECHAM5/MPI-OM T63, Lauf 1 Räumliche Auflösung 0,2 x 0,2° (~18 km), abhängig von Stationsdichte, Rasterdaten Punktdaten Zeitliche Auflösung Tageswerte Tageswerte Kontroll-Läufe 2 x 20C (1960-2000) 10 x 20C (1961-2000) Projektions-Läufe 2 x A1B (2001-2100) 10 x A1B (2001-2100) 2 x B1 (2001-2100) 10 x B1 (2001-2100) 10 x A2 (2001-2100) 8 Klimaprojektionsdaten

Abb. 2.3-1: Räumliche Auflösung der regionalen Klimamodelle CLM (links; die grauen Quadrate zeigen die Gitter- punkte für welche bias-korrigierte Niederschlagsdaten vorliegen) und WETTREG 2010 (rechts; die roten Quadrate zeigen die Klimastationen); die Farben der Punkte symbolisieren die Höhenstufen der Datenpunkte (dunkelgrün: ≤ 150 m, hellgrün: 150-350 m, orange: 350-650 m, dunkelrot: ≥ 650 m).

Abb. 2.3-2: Räumliche Auflösung der ENSEMBLES-Modelle.

Tabelle 2.3-2: Übersicht über die verwendeten regionalen Klimamodelle aus dem EU-Projekt ENSEMBLES.

Institut Land Globalmodell Regionalmodell Akronym

ETHZ CH HadCM3Q0 CLM CLM_HadCM3 HC GB HadCM3Q16 HadRM3Q0 HadRM_HadCM3 C4I IRL HadCM3Q16 RCA3.0 C41-RCA_HadCM3 SMHI S HadCM3Q3 RCA3.0 RCA_HadCM3 SMHI S BCM RCA3.0 SMHI-RCA_BCM SMHI S ECHAM5/ MPI-OM RCA3.0 RCA_MPEH5 MPI D ECHAM5/ MPI-OM REMO REMO_MPEH5 ICTP I ECHAM5/ MPI-OM RegCM3 RegCM3_MPEH5 KNMI NL ECHAM5/ MPI-OM RACMO2 RACMO_MPEH5 DMI DK ECHAM5/ MPI-OM HIRHAM5 HIRHAM_MPEH5 DMI DK CNRM-CM3 HIRHAM5 HIRHAM_CNCM3 CNRM F CNRM-CM3 RM5.1 RM_CNCM3

Grundlagen 9

Systematische Modellabweichungen (Bias). aufgrund der „groben“ räumlichen Auflösung der Die von globalen und regionalen Klimamodellen Regionalmodelle nicht abgebildet werden – simulierten Klimakenngrößen zeigen oft erhebli- Parametrisierungen werden notwendig. Das che, systematische Abweichungen von den Beo- Klimamodell CLM überschätzt für die meisten bachtungsdaten. Dadurch sind die Klimamodell- Gebiete in der Modellregion die Niederschlags- daten (insbesondere jene aus dynamisch- summen und lässt es zu häufig regnen. Daher physikalischen Modellen) oft nicht als direkte wurde in der REGKLAM-Datenbank eine bias- Eingaben für Wirkmodelle verwendbar. Sie wür- korrigierte Version des CLM-Datensatzes bereit- den beispielsweise bei Wasserhaushaltsmodellen gestellt (nicht für alle Datenpunkte verfügbar; dazu führen, dass diese in einem so stark von siehe Abb. 2.3-1). Auf statistischen Downscaling- der Realität abweichenden Zustand operieren, Verfahren basierende Regionalmodelle – wie dass aufgrund der Nicht-Linearität der Zusam- WETTREG 2010 – weisen verfahrensbedingt menhänge in den komplexen Systemen Fehl- i.d.R. nur einen geringen Bias auf. Diese Verfah- schlüsse möglich sind. ren wurden bewusst darauf ausgelegt, die beobachteten Zusammenhänge statistisch möglichst Die Korrektur dieser systematischen Abweichun- genau wiederzugeben. gen (Bias) zwischen den Modellergebnissen und den gemessenen Daten wird im Allgemeinen als Bewertung der Plausibilität. Da die Klima- Bias-Korrektur bezeichnet. Die bei der Bias-Kor- und Wirkmodelle der bisher einzige Weg sind, rektur verwendeten Ansätze beruhen auf der Aussagen über zukünftige Entwicklungen ablei- Analyse von Klimadaten aus der Vergangenheit ten zu können, ist es bedeutend, dass sie plau- und sind in ihrer Übertragbarkeit auf die Zu- sible - sprich glaubwürdige – Ergebnisse liefern. kunft, in ihrer Methodik sowie in ihrer Auswir- Der Bewertung der Plausibilität von Modellen kung auf die Konsistenz und Unschärfe der er- liegt die Annahme zu Grunde, dass eine Projek- zeugten Eingaben für Wirkmodelle nur in Ansät- tion, welche die Vergangenheit gut abbildet, zen erforscht (NKGCF 2010). Daher wird gegen- auch für die Zukunftsprojektionen belastbar ist. wärtig noch untersucht, wie Bias-Korrekturen Um dies zu beurteilen, werden verschiedene am besten durchzuführen sind (Mudelsee et al. durch das Modell simulierte Kenngrößen mit 2010). Messdaten hinsichtlich verschiedener statistischer Parameter (z.B. Mittelwerte, Häufigkeits- Insbesondere beim Niederschlag treten zum Teil verteilung, Extremwerte, Trends) verglichen. erhebliche systematische Abweichungen zwi- Inwieweit die zugrundeliegende Annahme be- schen den Modellergebnissen und den Messda- lastbar ist, ist hingegen kaum abschätzbar. Mög- ten auf – so auch beim hier verwendeten Regio- licherweise gelten die im Modell angenommenen nalmodell CLM. Die kleinräumigen Prozesse, Bedingungen und Zusammenhänge in der Zu- welche zur Niederschlagsbildung führen, können kunft nicht mehr. 10 Umgang mit Unsicherheiten – Ursachen

2.4 Umgang mit Unsicherheiten Stephanie Hänsel (TUBAF), Norbert Prange (TUD),

2.4.1 Ursachen der Unsicherheiten

Klimamodelle. Bei der Verwendung von Klima- Gesetzmäßigkeiten, der Parametrisierung projektionsdaten in der Impaktmodellierung sind nichtaufgelöster Prozesse, etc.) führt somit neben den Unsicherheiten der Wirkmodelle auch zu einer modellbedingten Bandbreite des für die den Klimaprojektionsdaten inhärenten Unsi- die Zukunft simulierten Klimas. cherheiten zu berücksichtigen. Grundsätzlich Genauere Ausführungen zu den Quellen der werden verschiedene Ursachen der Unsicherhei- Unsicherheit in der Klimamodellierung sind im ten von Klimaprojektionsdaten unterschieden: REGKLAM Heft 2 (Bernhofer et al. 2011) nachzu- 1) Natürliche Klimavariabilität: Das Klima vari- lesen. Grundsätzlich lassen sich diese Unsicher- iert aufgrund natürlicher Triebkräfte und viel- heiten nur zum Teil verringern. So kann die mo- fältiger, nichtlinearer Wechselwirkungen in- dellbedingte Variabilität durch Weiterentwicklun- nerhalb des Klimasystems auf allen Zeit- und gen der Klimamodelle und verbesserte Down- Raumskalen. Das Wetter ist nur als eine scaling-Verfahren verringert werden. Auch die mögliche Realisation des Klimas zu verste- emissionsbedingte Bandbreite kann mit fort- hen. Wird ein Klimamodell unter den gleichen schreitender Entwicklung auf einen der ange- Randbedingungen (z.B. Emissionsszenario, nommen Pfade eingeengt werden. Die auf die Landnutzung, physikalische Parametrisierung, natürliche Variabilität des Klimas zurückzufüh- etc.) mehrfach mit nur minimal veränderten rende Unsicherheit ist jedoch nicht verringerbar. Anfangsbedingungen (die nie zu 100% genau Hier gilt es, die potenziell mögliche Bandbreite festgelegt werden können) gestartet, so ent- des zukünftigen Klimas in die Entwicklung ro- sprechen alle Modellrealisierungen einem buster Anpassungsstrategien einzubeziehen. möglichen zukünftigen Klima und verdeutli- Impaktmodelle. Zusätzlich zu den genannten, chen somit die natürliche Klimavariabilität. aus der Anwendung von Klimaprojektionsdaten 2) Emissionsbedingte Bandbreite: Um Aussagen resultierenden, Unsicherheiten ergeben sich über das Klima der Zukunft treffen zu kön- weitere Unsicherheiten aus der hydrologischen nen, werden verschiedene Annahmen hin- Modellierung. Es liegt eine Vielzahl von hydrolo- sichtlich plausibler Entwicklungspfade der gischen Modellansätzen vor, die von konzeptio- menschlichen Gesellschaft getroffen (soge- nellen bis hin zu physikalischen Ansätzen reicht. nannte sozioökonomische Szenarios). Mit Analog zur Klimamodellierung können in hydro- diesen Entwicklungen sind unterschiedliche logischen Modellen wesentliche physikalische Mengen an Treibhausgasemissionen ver- Prozesse und insbesondere Rückkopplungseffek- bunden. Beschrieben wird diese potenzielle te im System Boden-Pflanze-Atmosphäre nicht Entwicklung der Emission von Treibhausga- umfassend berücksichtigt werden. Verschiedene sen durch verschiedene Emissionsszenarios Modellansätze bilden die Prozesse unterschied- (z.B. A1B, B1, A2; Nakičenovič & Swart 2000). lich ab – nutzen beispielsweise unterschiedlich detaillierte Prozessbeschreibungen und unter- 3) Modellbedingte Variabilität: Modelle stellen schiedliche räumliche Gliederungen – und liefern immer eine Vereinfachung der komplexen somit unterschiedliche Ergebnisse. Wirklichkeit dar und sind somit immer mit einem gewissen Schätzfehler verbunden. Auch unterschiedliche Parametrisierungen tragen Nicht alle relevanten Prozesse und Wechsel- zu den Unsicherheiten der hydrologischen Mo- wirkungen innerhalb des Erdsystems sind dellierung bei. So können mehrere unterschiedli- bekannt und von denen, die weitgehend ver- che Parametersätze zu ähnlich guten Ergebnis- standen sind, kann nur ein Teil in das Modell sen führen. Beven (2002) weist dabei auf eine implementiert werden. Die Verwendung ver- „Äquifinalität“ von Modellstruktur und Modellpa- schiedener Modellansätze (z.B. Unterschied rametern hin, d.h. von unterschiedlichen Start- in der horizontalen und vertikalen Modellauf- punkten aus kann das System den gleichen End- lösung, der Implementierung physikalischer zustand erreichen. Daraus ergeben sich erhebli- Grundlagen 11 che Unsicherheiten, Extrapolationen außerhalb Die Ergebnisse einer „klassischen“ hydrologi- des Modellkalibrierungszeitraumes durchzufüh- schen Modellierung können mögliche Änderun- ren, insbesondere dann, wenn zusätzlich sich gen des Wasserhaushaltes aufzeigen, die aus ändernde Randbedingungen (z.B. Klima) zu be- der Eingabe der projizierten Klimaszenarios re- rücksichtigen sind. sultieren. Dabei können jedoch weder die Unsi- cherheiten der Klimaprojektionen noch der Ein- Weitere Unsicherheiten ergeben sich aus der fluss des Klimawandels auf die prozessbestim- fehlenden Betrachtung von Änderungen der menden Charakteristiken des Einzugsgebietes Landnutzung und von Gebietscharakteristiken. explizit in die hydrologische Modellierung einbe- Zusätzlich konnten für einige Untersuchungsge- zogen werden. Dementsprechend ist eine reali- biete weder zukünftige, noch aktuelle oder re- tätsnahe Abbildung der Abflussbildung und zente Fruchtfolgenwechsel berücksichtigt wer- -konzentration eines von Klimawandel geprägten den, obwohl diese von großer Bedeutung für den Systems kaum möglich, was die Aussagekraft Stoff- und Wasserhaushalt sind. Für einige Ge- des so berechneten Wasserhaushalts der unter- biete lagen zumindest für die Vergangenheit schiedlichen Teilflächen und damit des gesamten konkrete Daten zu Fruchtfolgen und Bewirt- Gebietes erheblich einschränkt. schaftung auf Schlagebene vor und konnten z.B. in das SWAT-Modell ( 3.2) eingearbeitet werden.

2.4.2 Anwendung von Klimaprojektionsdaten in der Klimafolgen- und Anpassungsforschung

Zu hohe Erwartungen hinsichtlich der Genauig- wandel kommen folgende Aspekte erschwerend keit von Klimamodellen offenbaren sich bei vie- hinzu: Zunächst sind bei Klimawandel längere len Nutzern der Klimamodelldaten in der anwen- Zeitskalen betroffen, als bei vielen anderen Ent- dungsbezogenen Forschung. Aufgrund der so- scheidungen. Dadurch erfolgt eine gewisse Ent- eben beschriebenen Unsicherheiten, die automa- kopplung der heutigen Handlungen von ihren tisch mit der Verwendung von Klimaprojektions- (unsicheren, jedoch in ihrer generellen Richtung daten verbunden sind, ist von der Verwendung klaren) Konsequenzen in der Zukunft. Zum an- eines einzigen Modelles für die Ableitung von deren ist Klimawandel mit hohen Risiken (z.B. Aussagen zu möglichen Auswirkungen des Kli- abrupte Klimaveränderungen aufgrund von viel- mawandels und notwendigen Anpassungsmaß- fältigen, komplexen, oft nicht-linearen Rück- nahmen abzuraten. In der Klimawissenschaft kopplungen im Klimasystem) verbunden, deren hat sich die Arbeit mit Multimodellansätzen und Eintrittswahrscheinlichkeiten aus heutiger Sicht sogenannten Ensembles durchgesetzt. Dabei jedoch schwer abzuschätzen sind. werden verschiedene (globale und/ oder regio- Wichtig ist die Abwägung der positiven und ne- nale) Klimamodelle und Modellkombinationen gativen Nebeneffekte vorgeschlagener Anpas- analysiert und verglichen. Der Mittelwert dieses sungsmaßnahmen vor dem Hintergrund weiterer Ensembles wird dann als bester Schätzer ver- gesellschaftlicher Zielstellungen. Eine per-se wendet, was jedoch immer auch mit einer Anga- erfolgreiche Klimaanpassung erscheint nicht be zur gesamten Bandbreite der Ergebnisse möglich, da sich der Zielzustand des künftigen verknüpft werden sollte, um Fehlanpassungen Klimas nur recht unscharf definieren lässt. Sub- zu vermeiden. optimale Anpassungen – gern auch als Fehler Zudem sollten sich die Anwender immer vor bezeichnet – werden weiterhin unvermeidbar Augen führen, dass Entscheidungen zur Not- bleiben. Die Angst vor diesen „Fehlern“ sollte wendigkeit und Umsetzung von Klimaanpas- jedoch keinesfalls lähmend wirken, schließlich sungsmaßnahmen gesellschaftspolitische Ent- lässt sich aus Fehlern lernen. Durch die andau- scheidungen sind. Die dafür von der Wissen- ernde, gezielte Überwachung des Klimazustan- schaft bereitgestellte Entscheidungsgrundlage des und der implementierten Maßnahmen kön- wird auch in den kommenden Jahren unsicher nen die Anpassungsmaßnahmen bedarfsgerecht bleiben. Gesellschaftliche Akteure müssen in nachjustiert werden. Klimaanpassung ist somit allen Bereichen Entscheidungen unter Unsicher- als nie abzuschließender Prozess zu verstehen. heit treffen und tun dies auch nach bestem Wis- sen und Gewissen. Im Hinblick auf den Klima- 12 Umgang mit Unsicherheiten – Praktisches Vorgehen

Detailliertere Informationen zum empfohlenen im REGKLAM-Heft 2 (Bernhofer et al. 2011) Umgang mit den innerhalb des Projektes zur nachzulesen. Verfügung gestellten Klimaprojektionsdaten sind

2.4.3 Praktische Vorgehensweise

Im Rahmen der vorliegenden Untersuchungen schen Modells für ein Einzugsgebiet und dessen wurden lediglich die Kombinationen aus einem Kalibrierung mit großem Aufwand verbunden ist. Globalmodell (ECHAM5/MPI-OM T63, Lauf 1) und Für die vorliegende Untersuchung wurde für die zwei regionalen Klimamodellen verwendet. Da- jeweilige Fragestellung jeweils nur ein Wirkmo- bei wurden zehn Realisierungen eines statisti- dell eingesetzt, was die Bewertung der aus der schen Downscaling-Verfahrens – WETTREG 2010 Wahl des hydrologischen Modells resultierenden – und zwei Realisierungen eines dynamischen Unsicherheiten stark einschränkt. Downscaling-Verfahrens – CLM – berücksichtigt. Eine andere Strategie, um den zuvor beschrie- Dadurch ist die Abschätzung der modellbeding- benen Mängeln einer klassischen hydrologischen ten Variabilität stark eingeschränkt. Daher ist es Modellierung zu begegnen, ist die Entwicklung wichtig, die Ergebnisse klimatologischer Unter- und Anwendung neuartiger Ansätze im Bereich suchungen eines größeren Ensembles von Kli- der Einzugsgebietshydrologie. So ist z.B. von mamodellen in die Bewertung der Änderungs- pflanzenphysiologischen Wachstumsmodellen zu signale einzubeziehen. Für den Niederschlag – erwarten, dass diese eine realitätsnähere Abbil- als eine der wichtigsten und zudem zeitlich und dung des Wasserhaushaltes unter veränderten räumlich variabelsten Klimakenngrößen für klimatischen Randbedingungen ermöglichen. hydrologische Modellierungen – sind die Ergeb- nisse einer Multimodell-Untersuchung in Kapitel Zur Erfassung der aus der Parametrisierung des 2.5.2 dargestellt. Die Einordnung der verwende- hydrologischen Modells resultierenden Unsicher- ten regionalen Klimamodelle in die durch ein heiten, werden für die Projektion des Wasser- deutlich größeres Ensemble aus verschiedenen haushaltes bis 2100 mehrere pareto-optimale Global-Regionalmodell-Kombinationen aufge- Parametersätze, die aus einer multikriteriellen spannte Bandbreite zukünftiger Niederschlags- Optimierung resultieren, verglichen ( 4.2.1). entwicklungen, erlaubt eine spezifischere Inter- Die sich aus der unterschiedlichen räumlichen pretation und evtl. auch Relativierung der erhal- Auflösung der einzelnen Klimamodelle (Punktda- tenen Ergebnisse der Impaktmodellierung. ten im statistischen Modell WETTREG 2010 und Durch die Konzentration einiger Untersuchungen Rasterdaten im dynamischen Modell CLM) erge- auf ein einziges Emissionsszenario (A1B) kann benden Unsicherheiten lassen sich kaum quanti- die emissionsbedingte Bandbreite der projizier- fizieren und werden daher „nur“ qualitativ disku- ten Veränderungen im Wasserhaushalt nicht tiert. Gleiches gilt für die sich aus einer stati- dargelegt werden. Untersuchungen von Bernho- schen Landnutzung ergebenden Unsicherheiten. fer et al. (2011) für die REGKLAM-Modellregion Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass Dresden haben jedoch gezeigt, dass die emissi- die in den folgenden Kapiteln beschriebenen onsbedingte Bandbreite im Vergleich zu der Ergebnisse hinsichtlich der zukünftigen Ände- durch die Nutzung unterschiedlicher Modelle rung im Wasserhaushalt der REGKLAM-Modell- bedingte Bandbreite gering ist. Zudem wird in region großen Unsicherheiten unterliegen, die in einigen Teiluntersuchungsgebieten die Sensitivi- vielen Fällen kaum quantifiziert werden können. tät der Ergebnisse hydrologischer Modellierun- Eine dementsprechend „vorsichtige“ Interpreta- gen hinsichtlich der Emissionsszenariowahl ge- tion der Ergebnisse der Impaktmodellierungen testet, indem die Analysen für mehrere Szena- ist angeraten. Wichtige Punkte sind dabei: rios (A1B, B1 und für WETTREG 2010 teilweise auch A2) durchgeführt werden. a) Die Verwendung mehrerer (möglichst verschiedener) Klimaprojektionsdatensätze als Nach dem Vorbild der Klimamodellierung wäre Input für die hydrologische Modellierung, um zur Bewertung der aus dem hydrologischen Mo- die Bandbreite zukünftiger Wasserhaushalts- dell resultierenden Unsicherheiten ein Multi- änderungen möglichst realistisch abschätzen Modell-Ensemble-Ansatz hilfreich. Die Umset- zu können (modellbedingte Variabilität – Kli- zung gestaltet sich jedoch als schwierig, da mamodelle). schon die Einrichtung eines einzelnen hydrologi- Grundlagen 13 b) Die Einordnung der verwendeten Klimamo- d) Die statistische Interpretation der Ergebnisse delle in ein größeres Klimamodellensemble, in 30-Jahresscheiben unter Einbeziehung der welches verschiedene globale Klimamodelle beobachteten und modellierten (Klima)Varia- einschließt, da für den Großteil der Untersu- bilität (natürliche Klimavariabilität). chungen nur ein bis zwei regionale Klimamo- e) Die Einbeziehung von Überlegungen zum delle verwendet wurden, die beide auf dem möglichen Einfluss unterschiedlicher Emissi- gleichen Globalmodell basieren (erweiterte onsszenarios auf die Resultate bzw. wo mög- modellbedingte Variabilität – Klimamodelle). lich auch dessen Quantifizierung, wobei die c) Die Abschätzung der Sensitivität der Wirk- Zeithorizonte der Betrachtungen berücksich- modelle gegenüber unterschiedlichen Input- tigt werden sollten (szenariobedingte Variabi- parametern und Modellparametrisierungen lität). zur Bewertung der aus der Wahl des Wirk- f) Die Abschätzung des Einflusses von Landnut- modells resultierenden Unsicherheit (modell- zungsveränderungen auf den zukünftigen bedingte Variabilität – Wirkmodelle). Wasserhaushalt der Region. 14 Regionaler Klimawandel – Temperatur

2.5 Regionaler Klimawandel Stephanie Hänsel (TUBAF)

Beobachtete und für das 21. Jahrhundert proji- – auch im Hinblick auf die zu erwartenden Ent- zierte Klimaveränderungen in der REGKLAM- wicklungen bei den Starkniederschlägen sowie Modellregion wurden ausführlich in den beiden den Nass- und Trockenperioden. Dabei werden ersten REGKLAM-Heften (Bernhofer et al. 2009, die in diesem Band verwendeten Klimaprojektio- 2011) beschrieben. Hier werden kurz die Ent- nen in ein größeres Ensemble aus regionalen wicklungen für die beiden wesentlichen Klima- Klimamodellen eingeordnet. Dies erlaubt eine elemente – Temperatur und Niederschlag – zu- umfassendere Interpretation der erzielten spezi- sammengefasst. Insbesondere werden die in- fischen Simulationsergebnisse für die zukünfti- nerhalb dieses Bandes verwendeten Modellläufe gen Veränderungen im Wasserhaushalt der Mo- der Regionalmodelle CLM und WETTREG 2010 dellregion Dresden. Aufgrund der teilweise un- beschrieben und gegenübergestellt. Für den terschiedlichen Entwicklungen im Jahresverlauf Niederschlag als wesentliche Größe des Wasser- erfolgen die Darstellungen differenziert nach haushaltes erfolgt eine detailliertere Darstellung einzelnen Monaten bzw. Jahreszeiten.

2.5.1 Temperatur

Mittlere Temperaturen

Systematische Abweichungen der Klimamodelle des 21. Jahrhunderts projizieren die Klimamo- von den Beobachtungswerten werden für den delle einen Temperaturanstieg von ca. 1,5°C Referenzzeitraum (1961–1990) bewertet. Bei- gegenüber 1961–1990 (Abb. 2.5-1, Mitte links). spielhaft werden hier die Ergebnisse für die Kli- Für das Ende des 21 Jahrhunderts erhöht sich mastation Dresden Klotzsche gezeigt (Abb. 2.5- der Anstieg der mittleren Jahresdurchschnitts- 1, oben links). Für das dynamische Modell CLM temperatur auf ca. 3,5°C über dem Niveau in wird die Rasterzelle, in der die Station liegt der Referenzperiode (Abb. 2.5-1, unten links). (GP_084_123), dargestellt. Die mittleren Temperaturänderungssignale sind Generell zeigt das statistische Regionalmodell für die beiden betrachteten Regionalmodelle WETTREG 2010 eine geringere Abweichung von ähnlich groß – im Jahresgang ergeben sich jeden Beobachtungsdaten als das dynamische doch leichte Unterschiede. Im Vergleich zum Vor- Modell CLM, das deutlich kältere Temperaturen läufermodell WETTREG 2006 wurde WETTREG 2010 als beobachtet simuliert. Dies trifft insbesondere dahingehend modifiziert, die vom Globalmodell auf die Sommer bis Herbstmonate zu, während (ECHAM5/MPI-OM) vorgegebene Temperaturent- in den Winter und Frühlingsmonaten CLM die wicklung besser umzusetzen. Dadurch projiziert Beobachtungsdaten von Dresden Klotzsche recht WETTREG 2010 größere Temperaturänderungs- gut wiedergibt. Aufgrund der auftretenden sys- signale als WEREX IV oder WETTREG 2006 (vgl. tematischen Abweichungen zwischen den Kli- Bernhofer et al. 2011) und ist in den Tempera- mamodell- und den Beobachtungsdaten werden turtrends den dynamischen Klimamodellen CLM die Änderungssignale für das 21. Jahrhundert und REMO ähnlicher. Grundsätzlich werden in nicht als Absolutwerte dargestellt, sondern als beiden Zeitscheiben die größten Änderungssig- relative Änderungssignale im Vergleich zu den nale für den Sommer und den Winter projiziert, Werten des Modells im Referenzzeitraum. während die Temperaturerhöhung im Frühjahr am geringsten ausfällt. Ende des 21. Jahrhun- Änderungssignale werden hier beispielhaft für derts werden für die Sommermonate Monatsmit- die Station Dresden Klotzsche und das Emissi- teltemperaturen von bis zu ca. 4,5°C über dem onsszenario A1B dargestellt. Zur Mitte des Referenzwert simuliert, für die Wintermonate 21. Jahrhunderts (2021–2050) sind die Unter- projiziert WETTREG 2010 sogar Temperaturan- schiede zwischen den verschiedenen Emissions- stiege um bis zu 5,5°C. szenarios noch recht gering ausgeprägt – sie kommen erst gegen Ende des 21. Jahrhunderts Die für Dresden Klotzsche dargestellten Ände- (2071–2100) deutlich zum Tragen. Für die Mitte rungssignale liegen auch für andere Stationen Grundlagen 15 bzw. über die gesamte REGKLAM-Modellregion betrachten, da sie geringeren räumlichen gemittelt auf ähnlichem Niveau. Grundsätzlich Schwankungen unterliegt als andere Klimakenn- ist die Temperatur als Eingangsgröße für hydro- größen, wie z.B. der Niederschlag. logische Modellierungen als recht unkritisch zu

Klimatologische Kenntage

Die Häufigkeit der Überschreitung hoher Tages- verwendeten regionalen Klimaprojektionen deut- und Nachttemperaturen, wie sie durch verschie- lich an. Dementsprechend geht die Häufigkeit dene warme Kenntage (Heiße Tage, Sommerta- kalter Kenntage (z.B. Eistage, Frosttage und ge und Tropennächte) wiedergegeben wird, kalte Tage) deutlich zurück. steigt innerhalb des 21. Jahrhunderts in den

Mittlere Temperatur Mittlerer Niederschlag

Abb. 2.5-1: Jahresgang der mittleren Monatstemperatur (links) sowie Monatsniederschlagssumme (rechts) an der Station Dresden Klotzsche im Referenzzeitraum 1961–1990 (oben) für die Beobachtungsdaten (schwarz), die beiden Läufe des Klimamodells CLM (blau; Gitterpunkt GP_084_123) und die zehn Läufe des Klimamodells WETTREG 2010 (pink; Mittelwert MW sowie die Bandbreite aller zehn Läufe) sowie Veränderung im Jahresgang in den Zeitscheiben 2021–2050 (Mitte) und 2071–2100 (unten) gegenüber 1961–1990 unter dem Szenario A1B. 16 Regionaler Klimawandel – Temperatur

Die Abbildungen Abb. 2.5-2 und Abb. 2.5-3 zei- zelt maximale Tagestemperaturen von mindes- gen am Beispiel der Station Dresden Klotzsche tens 30°C erreicht. Der zweite Lauf von CLM den mittleren Jahresgang ausgewählter Kenn- sowie sämtliche WETTREG 2010-Läufe unter- tage in der Referenzperiode 1961–1990 sowie schätzen die Zahl heißer Tage in der Referenzpe- die projizierten Veränderungen für die Zeitschei- riode 1961-1990 zum Teil deutlich. ben 2021–2050 und 2071–2100. Für das dyna- Die Zahl heißer Tage nimmt in den beiden be- mische Klimamodell CLM sind dabei die Werte trachteten Klimamodellen in der Zeitscheibe für die Rasterzelle GP_084_123 dargestellt, wel- 2021–2050 um 2,9 bis 10,6 Tage gegenüber che diese Station beinhaltet. dem langjährigen Mittel (1961–1990) von 6,8 Grundsätzlich treten heiße Tage (Maximaltem- heißen Tagen zu (Abb. 2.5-2, Mitte links). Zum peraturen von ≥ 30°C) in den Sommermonaten Ende des 21. Jahrhunderts hin werden mit auf, wobei sie in Dresden Klotzsche im Juli am +14,3 bis +25,4 Tagen noch größere Zunahmen häufigsten sind (Abb. 2.5-2, oben links). Auch in in der Zahl heißer Tage projiziert (Abb. 2.5-2, den Monaten Mai und September werden verein- unten links).

Heiße Tage (Tmax ≥30°C) Tropennächte (Tmin ≥20°C)

Abb. 2.5-2: Wie Abb. 2.5-1 jedoch für die Anzahl heißer Tage (links) und Tropennächte (rechts); Jahresgang für April bis Oktober unter dem Szenario A1B. Regionaler Klimawandel 17

Vor allem die WETTREG 2010-Läufe projizieren – ten Mai und September ist durchschnittlich mit trotz ihrer Unterschätzung heißer Tage in der ca. jeweils drei Sommertagen zu rechnen. Selbst Referenzperiode – deutliche Zunahmen, die für im April und Oktober besteht eine gewisse 2021–2050 in etwa einer Verdreifachung und für Wahrscheinlichkeit, dass die maximalen Tages- 2071–2100 circa einer Versechsfachung der temperaturen 25°C überschreiten. Für das Modellwerte im Referenzzeitraum entsprechen. 21. Jahrhundert projizieren die Klimamodelle eine zunehmende Häufigkeit von Sommertagen, Auch die Zahl der Sommertage (Tagesmaxi- die für 2021–2050 im Bereich von 5,5 (CLM 2) mum ≥ 25°C; ohne Abbildung), die in der Refe- bis 24,4 Tagen (WETTREG 2010 Lauf 44) und für renzperiode für Dresden Klotzsche 37,7 Tage 2071–2100 im Bereich von 26,8 (CLM 1) bis betrug, wird durch die Modelle – vor allem durch 54,2 Tagen (WETTREG 2010 Lauf 44) liegt. Wie CLM – zum Teil deutlich unterschätzt. Dem Na- schon für die heißen Tage beschrieben, liefert men nach treten Sommertage vor allem in den das Klimamodell WETTREG 2010 größere Ände- Sommermonaten auf – doch auch in den Mona- rungssignale als CLM.

Frosttage (Tmin < 0°C) Eistage (Tmax < 0°C)

Abb. 2.5-3: : Wie Abb. 2.5-1 jedoch für die Anzahl von Frosttagen (links) und Eistagen (rechts); Jahresgang für September bis Mai. 18 Regionaler Klimawandel – Temperatur & Niederschlag

Tropennächte (Minimaltemperatur ≥ 20°C) ten links). Damit sinkt die Zahl von Frosttagen waren an der Station Dresden Klotzsche in der zum Ende des 21. Jahrhunderts auf deutlich Vergangenheit sehr selten – sie traten im Mittel weniger als die Hälfte des Wertes der Referenz- weniger als einmal im Jahr auf – und dann vor periode (ca. 30 Tage). allem im Juli und im August. WETTREG 2010 Die Zahl der Eistage, an denen auch die Maxi- und CLM unterschätzen die Häufigkeit von Tro- maltemperatur die Null-Grad-Marke nicht über- pennächten leicht (Abb. 2.5-2, oben rechts). schreit, sinkt im 21. Jahrhunderts ebenfalls rapi- Andererseits simulieren sie auch Tropennächte de ab. Für den Referenzzeitraum lagen die Werte für die Monate Mai, Juni und Oktober, wo in an der Station Dresden Klotzsche noch bei im Dresden Klotzsche in 1961–1990 keine derart Mittel etwa 27 Tagen (Abb. 2.5-3, oben rechts). hohen Nachttemperaturen beobachtet wurden. Diese Zahl wird durch CLM etwas über- und Für 2021-2050 simuliert WETTREG 2010 im durch WETTREG 2010 unterschätzt. Vergleich zur Referenzperiode eine deutliche Trotz der großen Unterschiede in der Modellvali- Zunahme an Tropennächten von 4 Tagen, CLM dierung projizieren beide Klimamodelle ähnlich hingegen simuliert lediglich etwa eine Tropen- große Änderungssignale für die beiden Zu- nacht (Abb. 2.5-2, Mitte rechts). Für die Zeit- kunftszeitscheiben. Die Rückgänge in der Zahl scheibe 2071-2100 projizieren WETTREG 2010 der Eistage liegen im Zeitraum 2021–2050 zwi- und CLM ähnliche Änderungen, mit einer weite- schen 7,9 und 15,5 Tagen und für den Zeitraum ren Zunahme von ca. 5 bis 7 Tropennächten pro 2071–2100 im Bereich von 16 bis 24 Tagen pro Jahr (Abb. 2.5-2, unten rechts). Jahr (Abb. 2.5-3). Bezieht man diese Rückgänge An durchschnittlich circa 81 Tagen pro Jahr sank auf die modellinternen Referenzwerte, so ver- in Dresden Klotzsche im Referenzzeitraum die bleiben zum Ende des 21. Jahrhunderts nur Temperatur im Tagesverlauf unter null Grad Cel- noch zwischen 2,7 (WETTREG 2010 Lauf 33) und sius. Diese sogenannten Frosttage werden von 7,6 Eistagen (CLM 1) pro Jahr. den Klimamodellen im Jahresverlauf recht gut Kalte Tage (ohne Abbildung) mit Maximaltem- wiedergegeben (Abb. 2.5-3, oben links). Frost- peraturen von höchstens -10°C traten im Refe- tage treten vor allem von November bis März renzzeitraum an der Station Dresden Klotzsche auf – doch auch im April und Oktober ist an ca. mit durchschnittlich 0,9 Tagen pro Jahr ähnlich ein bis vier Tagen mit Frost zu rechnen. selten auf wie die Tropennächte. Die betrachte- Für das 21. Jahrhundert projizieren die Klima- ten Klimamodelle – insbesondere WETTREG 2010 modelle unter dem Emissionsszenario A1B eine unterschätzen diese Auftrittshäufigkeit deutlich. deutlich zurückgehende Häufigkeit von Frostta- Während zur Mitte des 21. Jahrhunderts noch ab gen, die für beide Klimamodelle in einem ähnli- und an kalte Tage simuliert werden, treten zum chen Bereich liegt. 2021–2050 ist mit ca. 18 bis Ende des 21. Jahrhunderts nahezu keine kalten 24 Frosttagen pro Jahr weniger zu rechnen Tage mehr auf – nur ab und an wird im Dezem- (Abb. 2.5-3, Mitte links), 2071–2100 gar mit ber noch ein kalter Tag simuliert. etwa 47 bis 52 Tagen weniger (Abb. 2.5-3, un-

2.5.2 Niederschlag

Niederschlagssummen

Den grundsätzlichen Jahresgang des Nieder- Für 2021–2050 liegen die Niederschlagsände- schlags sowie die mittleren Jahresniederschlags- rungssignale an der Station Dresden Klotzsche summen geben die untersuchten Klimamodelle für die einzelnen Monate überwiegend bei im Referenzzeitraum relativ gut wieder (Abb. 2.5- ±15 mm (Abb. 2.5-1, Mitte rechts). Im Mittel 1, oben rechts). In einzelnen Monaten werden projiziert WETTREG 2010 für die meisten Monate Abweichungen zwischen den mittleren beobach- eine leichte Abnahme der Niederschläge wäh- teten und simulierten Niederschlägen sichtbar. rend die CLM-Ergebnisse für die Mitte des An der Station Dresden Klotzsche tendiert bei- 21. Jahrhunderts stark vom Modelllauf abhän- spielsweise WETTREG 2010 zu einer Überschät- gen, also anscheinend im Bereich der natürli- zung der Niederschläge im März und im Oktober. chen Klimavariabilität liegen. Regionaler Klimawandel 19

Abb. 2.5-4: Niederschlagsänderung (in Prozent) in den Zeitscheiben 2021–2050 (x-Achse) und 2071–2100 (y- Achse) gegenüber der Klimareferenzperiode 1961–1990 für die regionalen Klimamodelle CLM (zwei Läufe) und WETTREG 2010 (Mittelwert, Minimum und Maximum von zehn Läufen) sowie für zwölf weitere Regionalmodell- Globalmodell-Kombinationen aus dem EU-Projekt ENSEMBLES; Emissionsszenario A1B.

2021–2050 vs. 1961–1990 2071–2100 vs. 1961–1990

Abb. 2.5-5: Jahreszeitliche Änderungssignale (in Prozent) im erweiterten REGKLAM-Datengebiet für drei Starknie- derschlagsindikatoren (N10mm: Anzahl der Tage mit mindestens 10 mm Niederschlagshöhe, N95P/ N99P: Anzahl der Tage mit Niederschlagshöhen über dem 95./ 99. Perzentil der Referenzperiode 1961–1990) für zwölf regionale Klimamodelle des ENSEMBLES-Projektes (Boxplots, wobei die Boxen 50% der Werte und die Schwänze die Mini- mal- und Maximalwerte verdeutlichen) sowie für zwei Modellläufe von CLM (blau) und zehn Modellläufe von WETTREG 2010 (pink; Mittelwert und Spannweite) für die Zeitscheiben 2021–2050 (links) und 2071–2100 (rechts); Emissionsszenario A1B. 20 Regionaler Klimawandel – Niederschlag

Für das Ende des 21. Jahrhunderts werden die resniederschläge simuliert. Diese Eigenschaft Änderungssignale etwas eindeutiger (Abb. 2.5-1, von WETTREG 2010, für das Untersuchungsge- unten rechts). CLM projiziert für den Winter und biet über das gesamte Jahr hinweg abnehmende das Frühjahr überwiegend zunehmende und für Niederschläge zu simulieren, stellt eine Beson- die Sommermonate bis in den Herbst hinein derheit – um nicht zu sagen einen Extremfall – abnehmende Niederschläge. Für das statistische dar. Die Betrachtung eines größeren Ensembles Klimamodell WETTREG 2010 liegen die Nieder- regionaler Klimamodelle zeigt, dass die meisten schlagstrends dagegen für 2071–2100 für nahe- Modelle zumindest für den Winter ansteigende zu alle Modellläufe über das gesamte Jahr im Niederschläge projizieren und somit in den Trends negativen Bereich. Im Mittel nehmen die Mo- eher denen des Modells CLM ähneln (Abb. 2.5-4). natsniederschlagssummen um ca. 5 bis 25 mm Generell schwanken die Niederschlagstrends ab, wobei die stärksten Abnahmen für die Som- räumlich und zeitlich deutlich stärker als die mermonate Juli und August simuliert werden. Temperaturtrends. Demzufolge kann die Aus- Dadurch ergeben sich in WETTREG 2010 sehr wahl der Station bzw. des Stationskollektivs stark zurückgehende Jahresniederschlagssum- einen deutlichen Einfluss auf die Ergebnisse der men, während CLM eher leicht ansteigende Jah- Impaktmodellierungen haben.

Starkniederschläge

Anhand der innerhalb von REGKLAM verwende- Perzentilwerte in den Tieflandsbereichen deutlich ten Klimaprojektionsdaten sind für die Modellre- geringer, während sie im Bergland auch erheb- gion Dresden keine deutlichen Niederschlags- lich größer sein können. trends im 21. Jahrhundert sichtbar (Bernhofer et Der Großteil der ENSEMBLES-Modelle projiziert al. 2011). Die Modelle simulieren für beide Zeit- bereits für die Mitte des 21. Jahrhunderts leicht scheiben sowohl Zu- als auch Abnahmen. Be- ansteigende Starkniederschlagshäufigkeiten, fast zieht man weitere regionale Klimamodelle aus über das gesamte Jahr hinweg (Abb. 2.5-5, dem EU-Projekt ENSEMBLES (van der Linden & links). Im Herbst und Winter liegen diese An- Mitchell 2009) in die Untersuchungen ein, so stiege bei ca. 20%. Die in diesem Band verwen- zeigen sich Tendenzen zum Anstieg der Stark- deten Klimaprojektionen haben häufig geringe niederschlagshäufigkeit vor allem im Herbst und Änderungssignale von ±10% für die Zeitscheibe Winter. Diese Entwicklungen werden durch die in 2021–2050 – im Winter simulieren sie zum Teil diesem Band verwendeten Klimaprojektionsda- deutliche Abnahmen in der Starkniederschlags- ten nicht abgedeckt, weshalb es zu einer Unter- häufigkeit. Die Unterschiede zwischen einzelnen schätzung der zukünftigen Hochwassergefähr- Modellläufen von CLM und WETTREG 2010 sind dung kommen kann. vor allem im Winter sehr groß. Dies deutet da- Dargestellt sind in Abb. 2.5-5 die Änderungssig- rauf hin, dass die Starkniederschlagstrends stark nale für drei ausgewählte Starkniederschlagsin- durch die natürliche Klimavariabilität beeinflusst dikatoren für zwölf ENSEMBLES-Modelle sowie sind. die in diesem Band verwendeten Klimaprojekti- Für die Zeitscheibe 2071–2100 projizieren die onsdaten von CLM und WETTREG 2010 unter ENSEMBLES-Modelle für alle Jahreszeiten außer dem Emissionsszenario A1B. Diese Indikatoren dem Sommer deutlich ansteigende Starknieder- sind die Häufigkeit von Tagesniederschlagshöhen schlagshäufigkeiten (Abb. 2.5-5, rechts). Pro- von mindestens 10 mm (N10mm) sowie die zentual gesehen fallen diese Änderungssignale Überschreitungshäufigkeit des 95. (N95P) und für die extremeren Niederschlagsereignisse (re- des 99. (N99P) Perzentils. Die entsprechenden präsentiert durch N99P) deutlich größer aus als Perzentilwerte wurden für den Referenzzeitraum für die eher moderaten Extreme (z.B. N10mm 1961–1990 für jede verwendete Station bzw. und N95P). Zum Ende des 21. Jahrhunderts hin jeden Gitterpunkt berechnet. Dabei entspricht wird sogar für den Sommer eine überwiegend das 95. Perzentil in etwa einer Niederschlags- ansteigende Häufigkeit extremer Starknieder- höhe von 7 bis 12 mm, wobei die Werte für den schläge (N99P) simuliert. Die beiden REGKLAM- Sommer am höchsten und den Winter am ge- Modelle – vor allem WETTREG 2010 liegen in ringsten sind. Das 99. Perzentil liegt etwa bei 13 den meisten Fällen – in ihren Trends deutlich bis 24 mm Niederschlagshöhe. Generell sind die unterhalb der ENSEMBLES-Modelle. Insbesonde- Regionaler Klimawandel 21 re im Winter liegen jedoch – bis auf den zweiten keiten durch die hier verwendeten regionalen Lauf von CLM – sämtliche in diesem Band ver- Klimamodelle hin und muss bei der Interpreta- wendeten regionalen Klimaprojektionen außer- tion der Daten – vor allem in Richtung der zu- halb der ENSEMBLES-Box (50% der ENSEM- künftigen Hochwassergefährdung – berücksich- BLES-Modelle). Dies weist auf eine Unterschät- tigt werden. zung der zukünftigen Starkniederschlagshäufig-

Trocken- und Nassperioden

Neben der Häufigkeit und Intensität von Stark- für das Ende des 21. Jahrhunderts dargestellt. niederschlagsereignissen, welche die Hochwas- Da die Übergangsjahreszeiten Frühjahr und sergefährdung maßgeblich mitbestimmen, ist die Herbst meist weniger deutliche bzw. eher dem Andauer trockener und nasser Phasen ein weite- Winter ähnliche Trends aufweisen, beschränkt rer wichtiger Parameter für die Bewertung des sich die hiesige Darstellung hier auf den Som- Wasserhaushaltes und seiner potenziellen Ände- mer und den Winter, die in den meisten Klima- rungen. Geringe Niederschlagssummen von un- projektionen entgegen gerichtete Trends aufwei- ter 1 mm werden aufgrund von Interzeptions- sen. und Verdunstungsprozessen hydrologisch als unwirksam betrachtet. Trockenperioden sind hier definiert als ununterbrochene Phasen mit Tages- niederschlägen von höchstens 1 mm Nieder- schlagshöhe, während Nassperioden die Tage mit hydrologisch wirksamem Niederschlag über 1 mm Niederschlagshöhe umfassen.

In der REGKLAM-Modellregion sind Trockenperi- oden mit im Mittel vier Tagen etwa doppelt so lang wie Nassperioden. Die über den Referenz- zeitraum und die Modellregion gemittelte maximale jährliche Andauer von Trockenphasen be- trägt ca. 21 Tage; die maximale Andauer von Nassperioden ist mit knapp 8 Tagen deutlich kürzer. An einzelnen Stationen und in einzelnen Jahren sind auch deutlich längere Nass- und Trockenperioden möglich.

Eine Zunahme bzw. Abnahme in der Länge trockener und nasser Phasen kann die Häufigkeit, Intensität und Dauer von Niedrig- und Hoch- wasserabflüsssen sowie die Grundwasserneubil- dungsrate stark beeinflussen. Daher werden hier die für das 21. Jahrhundert projizierten Verän- derungen in der mittleren Andauer von Nass- und Trockenperioden dargestellt (Abb. 2.5-6). Entsprechend der Darstellung für die Starknie- derschlagshäufigkeiten werden die Ergebnisse der in diesem Band verwendeten regionalen Abb. 2.5-6: Änderung in der mittleren Andauer von Klimamodelle in ein größeres Ensemble regiona- Trockenperioden (oben) und Nassperioden (unten) in ler Klimamodelle aus dem EU-Projekt ENSEM- der Zeitscheibe 2071–2100 im Vergleich zum Refe- BLES eingeordnet. Da die Niederschlagstrends renzzeitraum 1961–1990 für den Sommer (x-Achse) für die Mitte des 21. Jahrhunderts zumeist noch und den Winter (y-Achse). Dargestellt sind die relati- recht moderat bzw. über das gesamte Ensemble ven Trends (%) für die beiden CLM-Läufe und die zehn WETTREG-Realisierungen (als Mittelwert, Minimum regionaler Klimamodelle recht heterogen ausfal- und Maximum) sowie für weitere zwölf regionale Kli- len (Abb. 2.5-4), werden hier nur die Ergebnisse mamodelle aus dem EU-Projekt ENSEMBLES. 22 Regionaler Klimawandel – Niederschlag

Mittlere Trockenperiodenlänge (2071–2100 vs. 1961–1990)

Frühling Sommer Herbst Winter

CLM, A1B

WETTREG 2010, A1B

WETTREG 2010, A2

WETTREG 2010, B1

Abb. 2.5-7: Kartendarstellung (Interpolation über Natural Neighbour mit der Software Golden SURFER) der relativen Änderungssignale (%) der mittleren Trockenperiodenlänge in der Zeitscheibe 2071–2100 gegenüber der Refe- renzperiode 1961–1990 für das Klimamodell CLM unter Emissionsszenario A1B (oben; Mittelwert aus Lauf 1 und 2) sowie das Modell WETTREG 2010 (Mittelwert aus zehn Läufen) für die Szenarios A1B, A2 und B1.

Regionaler Klimawandel 23

Mittlere Nassperiodenlänge (2071–2100 vs. 1961–1990)

Frühling Sommer Herbst Winter

CLM, A1B

WETTREG 2010, A1B

WETTREG 2010, A2

WETTREG 2010, B1

Abb. 2.5-8: Wie Abb. 2.5-7 jedoch für die Trends der mittleren Nassperiodenlänge.

24 Regionaler Klimawandel – Niederschlag

Entsprechend der für den Sommer von den Datenpunkte werden für den Sommer also so- meisten regionalen Klimamodellen projizierten wohl zunehmende Trocken- als auch zunehmen- Niederschlagsrückgänge nimmt die Länge von de Nassperiodendauern projiziert – und das bei Trockenperioden in der erweiterten REGKLAM- insgesamt abnehmenden Niederschlagssummen. Modellregion zum Ende des 21. Jahrhunderts hin Das erscheint unplausibel und ist laut CEC Pots- deutlich zu, während die Länge von Nassperio- dam, dem Entwickler des WETTREG-Modells den im Sommer eher abnehmen wird (Abb. 2.5- (freundliche mündliche Mittteilung von Frank 6). Die für den Winter projizierten Veränderun- Kreienkamp) auf ein Problem in der Nachverar- gen sind vor allem für die Trockenperioden deut- beitung (postprocessing) der Niederschlagsstati- lich geringer ausgeprägt als die Sommertrends. onsdaten zurückzuführen. Durch dieses Daten- Grundsätzlich bergen die im Winter ansteigen- bearbeitungsproblem enthalten die Nieder- den Niederschlagssummen das Potential für die schlagsstationszeitreihen von WETTREG 2010 zu Ausbildung längerer Nassphasen, während die viele Tage mit geringem Niederschlag (Werte bis Trockenperiodenlänge im Winter eher abnimmt. knapp über einem Millimeter). Die beiden CLM-Läufe ordnen sich recht gut in Dadurch werden an den Niederschlagsstationen die von den ENSEMBLES-Modellen aufgespannte die Trockenperiodentrends stark gedämpft, wäh- Bandbreite der Trends ein. WETTREG 2010 nimmt rend die Nassperioden deutlich überschätzt wer- hingegen wieder eine Sonderstellung ein und den. Dieses Problem tritt vor allem im Sommer liegt z.T. mit seiner gesamten Bandbreite (über auf und äußert sich in entgegengerichteten alle zehn Realisierungen hinweg) außerhalb der Trends für nahegelegene Klima- und Nieder- Bandbreite der anderen regionalen Klimamodelle. schlagsstationen. Dies wird durch Kartendarstel- In Abb. 2.5-6 sind zudem zwei verschiedene lungen der Jahreszeitentrends für die mittlere Trendwerte für die WETTREG 2010-Simulationen Trocken- (Abb. 2.5-7) sowie Nassperiodenlänge dargestellt. Zum einen wurde der mittlere Trend (Abb. 2.5-8) demonstriert. Dargestellt sind da- über alle im erweiterten Datengebiet verfügba- bei die über die verschiedenen Modellläufe (zwei ren Stationen dargestellt, unabhängig davon, ob Realisierungen für CLM und zehn Realisierungen es sich um eine Klima- oder Niederschlagsstati- für WETTREG 2010) gemittelten und räumlich on handelt. Diese Art der Darstellung wurde interpolierten Trendkarten. auch in den bisherigen Abbildungen dieses Ab- Auch innerhalb der verschiedenen Emissionssze- schnittes gewählt. Zum anderen wurden die narios tritt das Problem unterschiedlich stark zu Trends separat für das Kollektiv von 17 Klima- Tage – am deutlichsten betroffen ist das Szena- stationen berechnet. Beide Datenkollektive un- rio A1B, auf das sich die meisten im Ergebniska- terscheiden sich erheblich in ihren für das pitel dargestellten hydrologischen Analysen be- 21. Jahrhundert projizierten Veränderungen der ziehen (siehe Abb. 2.5-7 und Abb. 2.5-8). Trocken- und Nassperiodenlänge – vor allem für den Sommer. Insgesamt ist aufgrund der geschilderten Prob- lematik die räumliche Konsistenz des Datensat- Während die Zunahme der mittleren Trocken- zes nicht gewährleistet, was bei einigen hydro- periodenlänge für das Gesamtkollektiv der logischen Modellierungen zu Verzerrungen in WETTREG 2010-Datenpunkte mit ca. +30% gut den Ergebnissen führen kann und deren Ver- innerhalb der durch die anderen Klimamodelle wertbarkeit weiter einschränkt. Grundsätzlich aufgespannten Bandbreite liegt, erhöht sich der werden die Klimastationen als zuverlässiger Zunahmetrend auf ca. 80–110%, wenn nur die angesehen und sollten für Trendaussagen mit- Klimastationen betrachtet werden (Abb. 2.5-6, tels WETTREG 2010 bevorzugt herangezogen oben). Für die Nassperioden ist ein entgegen- werden. gerichtetes Verhalten sichtbar. Unter Einbezie- hung aller Datenpunkte liegen die Sommer- Da die beschriebene Problematik erst gegen trends in einem ähnlichen Bereich wie für die Ende der Projektlaufzeit aufgedeckt wurde, sind Trockenperioden, nämlich bei im Mittel knapp entsprechende Anpassungen in der hydrologi- 30%, während sie für das Klimastationskollektiv schen Modellkette nicht mehr möglich gewesen. bei ca. -15% und somit innerhalb der Bandbreite Entsprechend vorsichtig sind die im Folgenden der anderen Regionalmodelle liegen (Abb. 2.5-6, präsentierten Ergebnisse zu bewerten. unten). Unter Einbeziehung aller WETTREG 2010-

Wirkmodelle 25

3 Wirkmodelle 3.1 WaSiM-ETH Norbert Prange (TUD)

Das hydrologische Modell WaSiM (Wasserhaus- die wichtigsten Eingangsdaten. Einzelne Teilmo- halts-Simulations-Modell) ist ein rasterbasiertes, delle können nach Bedarf zu- oder abgeschaltet flächendifferenziertes und deterministisches werden. Die Konfiguration erfolgt über eine hydrologisches Einzugsgebietsmodell. Entwickelt Steuerdatei. wurde es von Schulla (1997a) an der Eidgenös- Als Input benötigt WaSiM-ETH meteorologische sischen Technischen Hochschule in Zürich (ETH- Daten und rasterbezogene Gebietsinformationen. Zürich). Im Rahmen des Projektes REGKLAM Minimale Voraussetzung auf meteorologischer wurde die Modellversion 2 verwendet, die für Seite sind Temperatur und Niederschlag. Je nach das Bodenmodell den physikalisch begründeten verwendetem Teilmodell werden weitere meteo- Ansatz mit der RICHARDS-Differentialgleichung rologische Größen erforderlich. Es können zu- nutzt. sätzlich z.B. Informationen über Windgeschwin- Abb. 3.1-1 illustriert die prinzipielle Modellstruk- digkeit, relative Feuchte, Globalstrahlung und tur WaSiMs mit seinem modularen Aufbau sowie relative Sonnenscheindauer verarbeitet werden.

Abb. 3.1-1: Modellstruktur von WaSiM-ETH (Schulla 2012). 26 WaSiM-ETH

Abb. 3.1-2: Von WaSiM-ETH benötigte und daraus abgeleitete räumliche Daten (Niehoff 2001).

Die meteorologischen Eingangsdaten können ent- maske). Diese Maske kann in Teileinzugsgebiete weder mit WaSiM-ETH nach verschiedenen Verfah- oder z.B. nach Höhenstufen gegliedert sein. Im ren räumlich interpoliert werden oder als räum- Rahmen der Vorverarbeitung werden mit dem lich interpolierte Daten, im WaSiM-Format bereit- Programm TANALYS (im Programmumfang von gestellt, geladen werden. Sämtliche vom Modell WaSiM enthalten) weitere wichtige Gebiets- benötigte Gebietsinformationen müssen dagegen eigenschaften anhand des DHM berechnet. Dazu bereits räumlich verteilt vorliegen (Abb. 3.1-2). gehören u.a. Gefälle, Exposition und Fließzeiten. Im Folgenden sollen nur die für die durchge- Realisiert wird die Verwendung räumlich inter- führten Untersuchungen wesentlichen Aspekte polierter Daten durch ein regelmäßiges Gitter des Modells kurz vorgestellt werden. In den mit frei wählbarer Zellgröße, ein so genanntes Modelldokumentationen von Schulla (1998, Grid. Notwendig sind ein digitales Höhenmodell 2012; www.wasim.ch) sind ausführlichere Mo- (DHM) und jeweils ein Gitter für Bodenart und dellbeschreibungen nachzulesen. Konkrete Bei- Landnutzung im Gebiet. Außerdem wird ein Git- spiele zur Anwendung des Modells werden u.a. ter benötigt, in dem die zum Einzugsgebiet zu- in Schulla (1997a, b, c) aufgeführt. gehörigen Zellen festgelegt sind (Gebiets-

Wichtige Modellkomponenten und -module

Abflusskomponenten. In WaSiM werden mo- Wasser wird entweder über präferentielle Fließ- dellhaft drei Abflusskomponenten – Direktab- wege dem Grundwasser oder dem Zwischenab- fluss, Zwischenabfluss und Basisabfluss – unter- flussspeicher zugeführt. Der Zwischenabfluss schieden. Der Direktabfluss setzt sich aus dem wird für jede einzelne Zelle bestimmt und be- durch Infiltrationsüberschuss und Sättigung der reits dort durch einen ELS geleitet. Der Basisab- obersten Bodenschicht entstehenden Oberflä- fluss kann in WaSiM über die Ankopplung des chenabfluss zusammen. Die Konzentration des implementierten Grundwassermodells an die Direktabflusses im Einzugsgebiet erfolgt über ungesättigte Zone oder in konzeptioneller Weise eine Flächen-Laufzeit-Funktion nach Dyck ermittelt werden. (1980) als Translationsglied, d.h. das Wasser Bodenmodell. Der physikalisch begründete bewegt sich ohne Retention/Speicherung fort. Ansatz (die RICHARDS-Differentialgleichung) teilt Dafür wird das Gebiet in Zonen gleicher Fließzei- den Boden in jeder Rasterzelle des Gebietes in ten eingeteilt. Nach der Translation wird in der diskrete vertikale Schichten ein. Die diskretisierte untersten Fließzeitzone am Gebietsauslass die Form der RICHARDS-Differentialgleichung ergibt Retention berechnet. Dieser Gebietsrückhalt sich aus der Kontinuitätsgleichung für die eindi- wird in Form eines Einzellinearspeichers (ELS) mensionale vertikale Bewegung des Wassers in berücksichtigt. Das in den Boden infiltrierte Wirkmodelle 27

der ungesättigten Zone. Um die Saugspannungs- schungs- und Entwicklungsvorhabens KLIWEP Wassergehaltsbeziehung und die Abhängigkeit (Pöhler et al. 2007) drei neue dynamische An- der hydraulischen Leitfähigkeit vom Wasserge- sätze implementiert. Dabei handelt es sich je- halt zu berücksichtigen, wird die Parametrisie- weils um Temperatursummenansätze, mit denen rung dieser beiden Bodenkennlinien nach van der Beginn einzelner phänologischer Phasen Genuchten (1976) verwendet. variabel anhand von Schwellenwerten und Tem- peratursummen ermittelt wird. Je nach Landnut- Verdunstungsmodul. Für die Ermittlung der zung wurden verschiedene Ansätze zur Berück- potentiellen Verdunstung (potentielle Evapo- sichtigung der Pflanzenphysiologie angewandt. transpiration) wird in WaSiM der Ansatz nach Penman-Monteith (Monteith 1975; Brutsaert Schneemodul. Im Modell WaSiM wird für die 1982) verwendet. Ist die Wasserversorgung Schneeakkumulation flüssiger Niederschlag (Re- nicht unbeschränkt gewährleistet, wird die pogen) und fester Niederschlag (Schnee) berück- tentielle Evapotranspiration (ETP) reduziert und sichtigt. Dabei gibt es einen Übergangsbereich, es ergibt sich die unter den gegebenen Bedin- in dem sowohl Schnee, als auch Regen fällt. Die gungen mögliche reale Evapotranspiration Grenzen der Übergangsbereiche werden anhand (ETR). In der verwendeten WaSiM-Modellversion der interpolierten Lufttemperatur festgelegt und wird diese Reduktion durch die Berücksichtigung die Unterscheidung des Niederschlages für jede von Saugspannung und Feuchte des Bodens einzelne Rasterzelle vorgenommen. durchgeführt. Für die Berechnung der Schneeschmelze stehen Dynamische Pflanzenphänologie. Aufgrund in WaSiM vier verschiedene Modellansätze zur projizierter Temperaturzunahmen ist ein frühe- Auswahl. Neben dem Temperatur-Index-Ver- rer jährlicher Beginn der Vegetationsperioden zu fahren und dem Temperatur-Wind-Index-Ver- erwarten. Diese Verschiebung und gegebenen- fahren können das kombinierte Verfahren nach falls auch eine Verlängerung der gesamten Ve- Anderson (1973) und ein erweitertes Kombinati- getationsperiode könnten den Wasserhaushalt onsverfahren nach Braun (1985) genutzt wer- durch eine zunehmende Verdunstung beeinflus- den. Für die Simulation des Wasserhaushaltes in sen. Daher ist es wichtig, dass der Beginn der Talsperreneinzugsbebieten ( 4.2.1) wurde das Pflanzenwachstumsphase dynamisch abgebildet Verfahren nach Anderson verwendet. werden kann. Diese dynamische Pflanzenphäno- WaSim-ETH wurde sowohl für die Modellierung logie kann in WaSiM für verschiedene Landnut- des Oberflächenabflusses in urbanen Einzugsge- zungen mit verschiedenen Ansätzen berücksich- bieten der Stadt Dresden ( 4.1) sowie für die tigt werden. Der in WaSiM bereits vorhandene Wasserhaushaltsmodellierung von Talsperren- statische Ansatz legt einen festen, immer wie- Einzugsgebieten im Erzgebirge ( 4.2.1) ver- derkehrenden Jahresgang der Pflanzenparame- wendet. ter fest. Zusätzlich wurden innerhalb des For- 28 SWAT

3.2 SWAT Raphael Benning (TUD)

Für die Bilanzierung des Stoffhaushaltes von Das Modell rechnet mit räumlich verteilten Vari- Talsperren wurde das Soil & Water Assessment ablen in täglichen Zeitschritten. Dabei werden Tool (SWAT) verwendet (Version 2009.93.7b in kontinuierliche Zeitreihen für die Klimaeingangs- ArcGIS 9.3). SWAT ist ein physikalisches, kon- daten benötigt; die berechneten Ergebnisse zeptionelles Einzugsgebietsmodell. Es wurde in werden ebenfalls als kontinuierliche Zeitreihen den USA vom United States Department of ausgegeben. Das Einzugsgebiet wird in Teilein- Agriculture (USDA), Agricultural Research Ser- zugsgebiete unterteilt, deren Anzahl variabel ist, vice gemeinsam mit Texas A&M AgriLife Re- meist aber von der Größe der Zuflüsse zum search entwickelt, um die Auswirkungen unter- Hauptgewässer abhängt. Die Teileinzugsgebiete schiedlicher, landwirtschaftlicher Bewirtschaf- wiederum bestehen aus einer Vielzahl soge- tungsmaßnahmen auf Wasser, Sedimenttrans- nannter Hydrologic Response Units (HRUs). Die- port und Nährstoffausträge in großen, komple- se bestehen aus einem einheitlichen Boden mit xen Einzugsgebieten zu untersuchen (Arnold et gleicher Landnutzung und gleicher Hangneigung. al. 1998; Neitsch et al. 2011). Sie sind die Basis für die Berechnung der vertikalen Wasserflüsse (Ullrich & Volk 2009).

Wesentliche Modellkomponenten

Die wichtigsten Komponenten des Modells sind eine schematische Übersicht über die Eingangs- Klima, Hydrologie, Boden, Erosion, Pflanzen- und Ausgabedaten sowie die Prozesse im Modell. wachstum, Nährstoffe (Stickstoff, Phosphor), Meteorologische Daten. SWAT benötigt für die Pestizide, Bakterien und Pathogene (Arnold et Simulation gemessene oder modellierte Nieder- al. 1998; Neitsch et al. 2011). Im Folgenden schlagsdaten, Minimum- und Maximumtem- werden die wesentlichen Grundlagen der Kom- peraturen, relative Feuchte, Windgeschwindig- ponenten, die für die Arbeiten zum Stoffhaushalt keit sowie Globalstrahlung in mindestens täg- von Talspeeren-Einzugsgebieten ( 4.2.2) ge- licher Auflösung. Je nach Verfügbarkeit können nutzt wurden, beschrieben. Die Abb. 3.2-1 zeigt mehrere Klimastationen für die Modellierung

Abb. 3.2-1: Vereinfachte Übersicht über Eingangs- und Ausgabedaten sowie Prozesse des Soil and Water Assessment Tools (SWAT; eigene Darstellung). Wirkmodelle 29 genutzt werden. Sind die vorliegenden Daten sie eine bestimmte Wärmesumme. Diese wird unvollständig, kann zur Schätzung der fehlenden als Differenz zwischen der pflanzenspezifischen Daten der modellinterne Wettergenerator einge- Optimal- und Minimaltemperatur aufsummiert. setzt werden. Dieser nutzt langjährige, monatli- Die Ernte von Ackerpflanzen erfolgt entweder che Mittelwerte zur Berechnung der Fehlwerte. bei Erreichen der Wärmesumme oder durch die Festlegung eines konkreten Erntedatums. Mehr- Der Niederschlag wird mittels eines Temperatur- jährige Pflanzen behalten ihr Wurzelsystem, grenzwertes (zwischen -5°C und +5°C, vom Be- überdauern die Wintermonate in Keimruhe und nutzer definierbar) in Regen und Schnee unter- beginnen im Folgejahr erneut mit dem Wachs- teilt. Ist die Tagesmitteltemperatur geringer als tum, sobald die Tagesmitteltemperatur die der Temperaturgrenzwert für Schneefall, wird pflanzenspezifische Minimaltemperatur über- Niederschlag als Schnee registriert. Die Schnee- steigt. Düngungseffekte durch steigende Koh- bedeckung ist abhängig von Beschattung, Ver- lendioxidkonzentrationen in der Atmosphäre driftung des Schnees durch Wind, lokaler Topo- wurden im Modell nicht berücksichtigt. graphie sowie Bodenbedeckung. Die Schnee- schmelze wird durch die Lufttemperatur und die Landnutzung. Alle Managementoperationen für Temperatur der Schneedecke gesteuert. Durch die Landnutzung werden auf HRU-Ebene einge- die Aktivierung sogenannter Elevation Bands stellt. Für die Bodenbearbeitung stehen ver- können im Modell Unterschiede in der Schneebe- schiedene Techniken und Maßnahmen zur Verfü- deckung oder -schmelze, die auf orographische gung, deren Wirkungsgrad parametrisiert werden Effekte oder die Variation der Temperatur und des kann. Ebenso kann die Düngemittelgabe entweder Niederschlags mit der Höhe zurückzuführen sind, dynamisch über den Wärmesummenansatz oder abgebildet werden (Neitsch et al. 2011). statisch über Düngezeitpunkte gesteuert werden. Düngemengen und Einarbeitungstiefen können Die Bodentemperatur ist eine wichtige Größe für variabel eingestellt werden. Je nach Pflanzenbe- die Modellierung der Wasserflüsse und der Zer- stand wird dieser am Ende der Vegetationsperi- fallsrate von organischen Resten. Sie wird so- ode geerntet, die Biomasse wird von der Fläche wohl für die Bodenoberfläche als auch einzelne exportiert oder sie wird im Sinne einer Düngung Bodenschichten berechnet und ist abhängig von auf die Fläche zurückgeführt (Neitsch et al. der Bedeckung mit Schnee, Pflanzen oder auch 2011). Für ackerbaulich genutzte Flächen kön- Pflanzenresten sowie der Oberflächentemperatur nen Fruchtfolgen hinterlegt werden. und der Bodentemperatur des Vortages (Neitsch et al. 2011). Stickstoffkreislauf. Der Stickstoffkreislauf in SWAT unterscheidet Stickstoff in fünf verschie- Boden. Für die Beschreibung der Böden im Mo- denen Reservoiren (Pools). Es existieren zwei dell stehen pro Bodentyp bis zu zehn Horizonte Reservoire für den anorganischen Stickstoff als zur Verfügung. Jeder Bodenhorizont wird anhand Ammonium (NH +) und Nitrat (NO -). Der orga- seiner Mächtigkeit und seiner Eigenschaften 4 3 nische Stickstoff wird in drei Reservoire unter- beschrieben und mithilfe von gemessenen oder schieden: frischer, organischer Stickstoff beste- geschätzten bodenphysikalischen Kennwerten hend aus Pflanzenresten und mikrobieller Bio- separat parametrisiert. In die Berechnung des masse, sowie einem aktiven und einem stabilen Bodenwasserhaushaltes gehen die Größen Eva- Reservoir, die aus im Boden eingearbeitetem poration, Oberflächenabfluss, Infiltration, Was- Humus bestehen (Ullrich & Volk 2009). seraufnahme durch die Pflanze, lateraler Fluss und Perkolation in tiefere Bodenschichten ein Stickstoff wird dem Boden über Düngung, Aus- (Ullrich & Volk 2009). bringen von Gülle, Zersetzung und Einarbeitung von Pflanzenresten, Festlegung durch Bakterien Pflanzenwachstum. SWAT nutzt für alle Land- sowie Niederschlag zugeführt. Stickstoffverluste nutzungen das gleiche Pflanzenwachstumsmo- werden zum einen durch den Export von Bio- dell, welches zwischen einjährigen und mehrjäh- masse aus der Fläche verursacht, und auch rigen Pflanzen unterscheidet und das Pflanzen- durch den Austrag von anorganischem Stickstoff wachstum nach dem Heat Unit Konzept (Neitsch mit Oberflächenabfluss, durch laterale Fließwe- et al. 2011) berechnet. Das Pflanzenwachstum ge, die Perkolation in tiefere Bodenschichten beginnt, wenn die Tagesmitteltemperatur höher bzw. das Grundwasser, durch Erosion und gas- ist, als die pflanzenspezifische Minimaltempera- förmig als molekularer Stickstoff, Distickstoff- tur. Bis zur (Ernte-)Reife einer Pflanze benötigt oxid, Stickstoffmonoxid und Ammoniak. 30 BOWAM

3.3 BOWAM Sabine Tesch (TUBAF)

Für die Berechnung der Grundwasserneubildung Interzeption. Interzeption tritt bei Vorhanden- im Stadtgebiet von Dresden ( 4.3.1) kommt sein einer Vegetationsdecke auf und stellt den das Bodenwasserhaushaltsmodell BOWAM zur Teil des Niederschlages dar, der auf die Vegeta- Anwendung. BOWAM ist ein quasi-zwei-dimen- tionsdecke auftrifft, von ihr zurückgehalten wird sionales konzeptionelles Bodenwasserhaushalts- und schließlich verdunstet, ohne dabei die Bo- modell, das deutschlandweit eine breite Akzep- denoberfläche zu erreichen. Demzufolge ist die tanz gefunden hat und in einer Vielzahl von Pro- Interzeption eine Verlustgröße für den Wasser- jekten (z.B. LfULG 2007; Dunger 2007a) ange- haushalt und kann bei längerfristigen Untersu- wendet wird. Das Modell BOWAM dient der Si- chungen bewachsener Standorte nicht vernach- mulation des Wasserhaushaltes in der wasser- lässigt werden. Meteorologische Faktoren wie ungesättigten Bodenzone, der Aerationszone Niederschlag und Verdunstung sowie Bewuchs- (Dunger 2002). Die Erweiterung des Modells faktoren wie Art, Bedeckungsgrad und Alter des BOWAM zu BOWAM-GW ermöglicht es, zusätz- Bewuchses sind die Haupteinflussgrößen hin- lich den Wasserhaushalt im Bereich der sichtlich der Interzeption. Im Modell erfolgt die Aerationszone für grundwasserferne und -nahe Interzeptionsverdunstung über mehrere Stufen: Standorte zu simulieren (Dunger 2007b). . Ermittlung des maximalen und des realen Die folgende Kurzcharakteristik des Modells ba- Interzeptionsspeichervermögens siert auf der Programmdokumentation von . Ermittlung der Interzeptionsverdunstung Dunger (2002). Mit dem Bodenwasserhaus- . Ermittlung des Niederschlages, der – ver- haltsmodell BOWAM ist es möglich, kurz- bzw. mindert um die Interzeption – die Boden- langjährige Mittelwerte der einzelnen Kompo- oberfläche erreicht. nenten des Wasserhaushaltes, wie Evapotranspiration, Interzeption, Oberflächen- Das Interzeptionsspeicher-Modell erfasst in sowie Zwischenabflusses, Speicheränderungen, BOWAM Nutzungsarten wie Grünland, Sträu- Schneeakkumulation sowie -schmelze, Boden- cher, Wald und landwirtschaftliche Kulturen. Das feuchtänderungen und Tiefenversickerung durch maximale Interzeptionsspeichervermögen wird das Bodenprofil zu bestimmen. Das Modell für Sträucher und Wald als maximale Speicher- BOWAM ist demzufolge für komplexe Untersu- menge in mm angegeben und für landwirt- chungen des Gebietswasserhaushaltes geeignet. schaftliche Kulturen in Abhängigkeit vom Blatt- Im Folgenden wird ein Überblick über die we- flächenindex. Im Modell BOWAM wird die Inter- sentlichen, im Modell BOWAM simulierten hydro- zeptionsverdunstung mit Hilfe der empirischen logischen Prozesse gegeben und deren zugrun- Formel von Merriam (1960) in einer von Dyck deliegende Modellansätze kurz beschrieben. (1980) modifizierten Form berechnet.

Niederschlag. Messungen des Niederschlages Schneeakkumulation. Bei der Erfassung der in jeglicher Art und Weise in fallender Form (Re- Schneeakkumulation wird im Modell davon aus- gen, Schnee, Graupel, Hagel) sowie abgesetzter gegangen, dass Niederschläge bei Temperatu- Form (Tau, Reif) sind immer fehlerhaft. Es gibt ren < 0°C den Aufbau einer Schneedecke beim Modell BOWAM verschiedene Möglichkeiten wirken und nicht in den Boden infiltrieren. Bei für die Korrektur der Niederschläge, die monats- Temperaturen unter 0°C ist aus der Schnee- und gebietsvariable Korrektur nach Richter decke nur ein Wasserverbrauch durch Verduns- (1995), die Korrektur durch einen konstanten tung möglich. Faktor (z.B. Aufschlag von 10%) oder keine Schneeschmelze. Die Wasserabgabe aus der Korrektur, wenn bereits korrigierte Nieder- Schneedecke wird durch Anwendung des Tages- schlagswerte vorliegen. Liegen monatliche me- gradverfahrens aus Dyck (1980) ermittelt. Die teorologische Daten von Lufttemperatur und einzige Einflussgröße zur Ermittlung der Menge Niederschlag vor, können auch tägliche Nieder- an gebildeter Schneeschmelze ist die Tempera- schlagswerte synthetisiert werden. tur – Strahlungs- sowie Feuchtegrößen finden keine Berücksichtigung. Dieses stark verein- Wirkmodelle 31

fachte Verfahren kann demzufolge nur in Klima- Bestandentwicklung ermittelt. Für andere ten angewendet werden, wo die Schneeschmel- Standortbedingungen und andere Nutzungsty- ze vorrangig durch Advektion und weniger pen ist folglich eine Anpassung der potentiellen durch direkte Strahlung bewirkt wird. Verdunstung notwendig. Bezüglich der Hang- neigung und Exposition des untersuchten Hyd- Oberflächenabfluss und Infiltration. Es rotops wird die potenzielle Verdunstung nach kommt zur Bildung von Oberflächenabfluss, Golf (1981) korrigiert. Hinsichtlich anderer Nut- wenn die Höhe und die Intensität des Nieder- zungstypen als Gras wird im Modell BOWAM ein schlages die Infiltrationskapazität einer Boden- Korrekturalgorithmus verwendet, der sich an oberfläche übersteigt. Die Grundlage für das den Vorgaben in DVWK (1996) und Dommer- Oberflächenabflussmodell stellt das Curve- muth & Trampf (1991) orientiert. Die Ermittlung Number-Verfahren (CN-Verfahren) des US Soil der realen Evapotranspiration des jeweiligen Conservation Service (US-SCS 1985) dar. Bei Bewuchses erfolgt in Abhängigkeit vom Wert diesem Verfahren wird der Oberflächenabfluss und der vertikalen Bodenfeuchteverteilung so- auf der Grundlage von Gebietsgrößen ermittelt, wie der Tiefe und Dichteverteilung der Pflan- die summarisch in einem sogenannten CN- zenwurzeln. Die reale Verdunstung wird nach Faktor (Curve-Number) münden. Der CN-Faktor Koitzsch (1977) und Koitzsch et al. (1980) aus variiert zwischen 0% (vollständige Infiltration) den Anteilen der Evaporation und Transpiration und 100% (vollständige Oberflächenabflussbil- in Abhängigkeit von der entsprechenden Pflan- dung). In BOWAM wurde die Methodik, der kon- zenbedeckung bestimmt. Die Entnahme-Dichte- tinuierlichen CN-Berechnung auf Grundlage des Funktion sowie die Bodenfeuchte-Reduktions- kf-Wertes der Bodenoberfläche implementiert, funktion der Transpiration und Evaporation wird wie sie auch im Modell HELP (Schroeder et al. im Modell BOWAM nach dem Ansatz von 1994) umgesetzt wurde. Sie wurde entspre- Koitzsch (1977) für jede Bodenschicht von der chend der BOWAM-spezifischen Nutzungs- und Bodenoberfläche bis zur maximalen Wurzeltiefe Bewuchsarten angepasst. ermittelt. Evaporation und Transpiration. Der Prozess Hypodermischer Abfluss. Hypodermischer der Verdunstung wird im Modell in seine Be- Abfluss, d.h. bodeninterner Abfluss, tritt an der standteile Evaporation und Transpiration aufge- Grenze von zwei Schichten auf, von denen die teilt und separat berechnet. Ausgehend von den untere Schicht schlechter wasserdurchlässig ist meteorologischen Kenngrößen wie Temperatur, als die obere und die Sickerwassermengen nicht Luftfeuchte, Strahlung und Windgeschwindigkeit vollständig weitergeleitet werden können. Dabei wird zuerst die potenzielle Verdunstung ETP beeinflussen der kf-Wert und der Neigungswin- berechnet und anschließend wird die reale Ver- kel der Schicht die Höhe an gebildetem hypo- dunstung ETR ermittelt. Nach dem Ansatz von dermischen Abfluss. In Analogie zur Verduns- Koitzsch (1977) und Koitzsch et al. (1980) wertung wird zunächst der potenzielle hypoder- den die Auswirkungen der realen Verdunstung mische Abfluss berechnet und darauf aufbauend auf den vertikalen bodeninternen Feuchtever- der reale hypodermische Abfluss. Dafür wird auf lauf erfasst. Die potenzielle Verdunstung wird Basis der Filtergeschwindigkeit und der ent- dabei anhand von empirischen Formeln nach wässerbaren Porosität programmintern die Ab- Penman (1948), Turc (1961), Ivanov (1954) standgeschwindigkeit berechnet. Mittels be- oder Haude (1955) berechnet. Welche der For- rechneter Abstandsgeschwindigkeit erfolgt die meln zur Anwendung kommt wird durch einen Bestimmung der mittleren Verweildauer des programminternen Prüfalgorithmus, der das hypodermischen Abflusses. meteorologische Datenfile zu Simulationsbeginn prüft, entschieden. Sickerwasserbildung und Versickerung. Bei dem Prozess der Versickerung wird das infil- Die Berechnung der Verdunstung basiert auf trierte Wasser, das aufgrund seiner geringen Tageswerten. Liegen keine Messwerte mit tägli- Saugspannung nicht länger in den Grobporen cher Auflösung vor, verwendet das Modell mo- gehalten werden kann, unter dem Einfluss der natliche Mittelwerte, die auf Tagesmittel umge- Schwerkraft in tiefere Bodenschichten transpor- rechnet werden. Die Verdunstungsgleichungen tiert. Dieses Sickerwasser wird demzufolge auch berechnen die Grasreferenzverdunstung, d.h. es als Gravitationswasser bezeichnet. Das Fort- wird die potenzielle Verdunstung einer kurzen, schreiten eines Versickerungsereignisses wird stets feuchten Grasfläche mit durchschnittlicher 32 BOWAM

im Modell bei Annahme einer vertikalen Feuch- Räumliche und zeitliche Modellauflösung: teverteilung durch eine gesättigte pfropfen- Die zeitliche Diskretisierung wird durch die zeitli- förmige Strömung (Piston-Flow) durch Anwen- che Auflösung der meteorologischen Eingangs- dung des DARCY-Gesetzes bestimmt. Versicke- daten bestimmt. Es können tägliche oder mo- rungsmengen aus der untersten Schicht sind natliche Messwerte bzw. langjährige Monatsmit- identisch mit dem Sickerwasserausfluss aus der telwerte verwendet werden. Vor der Modellan- untersten Schicht und entsprechen der Grund- wendung wird das Untersuchungsgebiet horizon- wasserneubildung, wenn die Basis der untersten tal in Hydrotope, d.h. in Flächen mit sehr ähnli- Schicht (Modellbasis) mit der Grundwasserober- chen hydrologischen Eigenschaften, unterteilt. fläche zusammenfällt. Vertikal erfolgt die Unterteilung entsprechend der geologischen bzw. bodenphysikalischen Ge- Die Aerationszone stellt im Modell BOWAM gebenheiten in maximal zehn verschiedene einen Speicher dar, der durch infiltrierende Nie- Schichten, die sogenannten Horizonte. Diese derschlags- und Schneeschmelzmengen und Horizonte können anhand ihrer pedologischen anschließende Versickerung gefüllt und durch Eigenschaften weiter in Teilschichten unterteilt Evapotranspiration und einzelne Abflusskompo- werden. In ihrer Summe dürfen es jedoch nicht nenten wieder entleert wird. Die Grundwasser- mehr als 200 Teilschichten sein. Einen Überblick neubildung entspricht dabei der Sickerwasser- über die wesentlichen Eingangsgrößen vermittelt menge an der Modellbasis, wenn die unterste die Tabelle 3.3-1 Bodenschicht mit der Grundwasseroberfläche zusammenfällt.

Tabelle 3.3-1: Eingangsdaten und -parameter des Bodenwasserhaushaltsmodells BOWAM (Dunger 2002).

Räumliche und zeitliche Modell- Eingangsparameter auflösung.

Meteorologische  Lufttemperatur Daten  Luftfeuchtigkeit  Globalstrahlung* bzw. Sonnenscheindauer*  Windgeschwindigkeit*  Niederschlagsmenge, ggf. Niederschlagsverteilung ** Geographie und  Geographische Breite und mittlere Höhe ü. NN Morphologie  dominante Exposition  Hangneigung  Mittlere Hanglänge bzw. mittlere Länge bis zur hydraulischen Entlastung Pedologie  Gesättigte hydraulische Leitfähigkeit (kf-Wert)  Sättigungswassergehalt**  Feldkapazität**  Welkepunkt**  Kapillarität**  Schichtenabfolge (vertikaler Aufbau) Landnutzung  Landwirtschaftliche Nutzung mit Informationen (Winter- und Sommergetreide, Hack- früchte, Mais) bzw. ohne nähere Informationen  Wald: Nadel-, Laub- und Mischwald bzw. ohne nähere Informationen  Grünland: Dauergrünland, Wiese, Weide bzw. ohne nähere Informationen  unbewachsene Flächen  teil- bzw. vollversiegelte Flächen (Ortschaft: Wohn-, Industrie- bzw. Gewerbegebiet)  Gewässer

Bewuchs  Vegetationsbedeckungsgrad** bzw. Versiegelungsgrad nur bei Ortschaft  Bewuchsüppigkeit**  Durchwurzelungstiefe** und Wurzelverteilung**  Tiefe der Evaporationswirkung**  Waldaufbau** (einstöckig, mehrstöckig)  Waldschadensstufe** * Eingabe ist nicht zwingend notwendig. ** Es werden Defaultwerte angeboten.

Wirkmodelle 33

Kopplung mit Grundwasserströmungsmodellen

BOWAM ist bereits mehrmals erfolgreich mit wasserflurabstand von 2 m und für grundwas- Grundwasserströmungsmodellen gekoppelt wor- serferne Verhältnisse bei einem Grundwasser- den (Dunger 1999, 2005). Dabei wurden die flurabstand von 6 m unter rezenten und proji- mittels BOWAM modellierten Grundwasserneu- zierten Klimabedingungen modelliert. Dabei bildungswerte als Eingangsgrößen für die wurden, mit Ausnahme des Grundwasserflurab- Grundwassermodellierung verwendet. Informati- standes, die gleichen Eingangsdaten wie für die onen zur Grundwasserneubildung sind eine we- Modellierung des gesamten Stadtgebietes ver- sentliche Voraussetzung bei der Parametrisie- wendet. rung von Grundwassermodellen und stellen eine In Abhängigkeit von den verwendeten meteoro- wichtige Randbedingung dar. Ein solches Grund- logischen Daten, der Nutzungsart und dem Ver- wassermodell besteht für die Landeshauptstadt siegelungsgrad, der Bodeneigenschaften und der Dresden, das mit dem Programmsystem PC- Hangneigung wurden Grundwasserneubildungs- GEOFIM® ( 1.1) aufgebaut wurde. Dabei die- klassen definiert. Durch die Verschneidung dienen die mit BOWAM erzielten Ergebnisse der ser Informationen entstanden insgesamt 995 Grundwasserneubildungsmodellierung als Input Grundwasserneubildungsklassen. Die berechne- für die Simulation der Grundwasserstände des ten Grundwasserneubildungswerte auf der Basis quartären Elbtalaquifers. von Monatswerten wurden den entsprechenden Methodik der BOWAM-PCGEOFIM-Kopplung. Grundwasserneubildungsklassen zugeordnet und Die Grundwasserneubildung wurde für den Be- in das vorgegebene PCGEOFIM-Format überführt reich des quartären Elbtalgrundwasserleiters für ( 4.3.2). grundwassernahe Verhältnisse bei einem Grund- 34 PCGEOFIM

3.4 PCGEOFIM Thomas Gottschalk (DGFZ)

Das Grundwassermodell der Landeshauptstadt gungsdateien enthalten die Stammdaten der Dresden wurde mit dem Programmsystem einzelnen Modellrandbedingungen und die zuge- PCGEOFIM® – einem Programm zur Simulation hörigen Randbewegungsdaten (Ganglinien von der Geofiltration (Grundwasserströmung) und Fließgewässern, Fördermengen, Grundwasser- der Geomigration (Stofftransport) in Grundwas- neubildung). serleitern (Aquiferen) – erstellt (ARGE UBV/DGC/GFI 2008a, b). Alle folgenden Informa- tionen zum Programm stammen aus der Anwen- derdokumentation (Sames et al. 2010).

PCGEOFIM® wurde ursprünglich für die Berg- bauwasserwirtschaft der Braunkohlegebiete entwickelt. Es ist jedoch durch folgende Eigen- schaften auch für Modellierungsaufgaben im urbanen Bereich gut geeignet:

. dreidimensionale Modellierung zur Berück- sichtigung der hydrogeologischen Situation im Untersuchungsgebiet in ihrer horizontalen Abb. 3.4-1: Schema der Grundwasserbilanz in einem und vertikalen Gliederung; Finite-Volumen-Element (GWN: Grundwasserneubil- dung; nach Sames et al. 2010). . universelle, örtlich und zeitlich variable Randbedingungen; Die Redigierung der Daten kann mit den pro- . mögliche Vorgabe zeitabhängiger Parameter gramminternen Tools, einem geografischen In- und Störungen zur Berücksichtigung der formationssystem (GIS), dBase oder dBase- Entwicklung von Tagebauen und Kippen, kompatiblen Programmen erfolgen. Als Voraus- Kiesgewinnung etc.; setzung für eine Berechnung der Grundwasser- . Option der lokalen Netzverfeinerung (in strömung müssen die Anfangsbedingungen (Stand- PCGEOFIM® bezeichnet als „Lupen“) zur de- rohrspiegelhöhen für das gesamte Modellgebiet) taillierten räumlichen Erfassung von Bebau- vorgegeben werden. Dies sind in der Regel Er- ung, Parametern und Anfangsbedingungen; gebnisse von Stichtagsmessungen, die für das . bilanztreuer Finite-Volumen-Algorithmus; gesamte Modellgebiet angenähert werden. . Implementierung der stationären analyti- Folgende Randbedingungen können in schen Brunnenlösung zur Berechnung von PCGEOFIM® vorgegeben werden: Absenkungen im Brunnen; . Randbedingungen 1. Art (Standrohrspiegel- . mögliche Ankopplung oberirdischer Gewäs- höhe h), beispielsweise Wasserspiegel von ser (Flüsse und Seen). Oberflächengewässern, die vom Grundwas- Die Bilanzierung in einem Finite-Volumen-Element ser unbeeinflusst bleiben, weit entfernte (Abb. 3.4-1) berücksichtigt alle zu- und abströ- Ränder, die von der Grundwasserströmung menden Volumenströme. Dabei besteht eine im zu modellierenden Gebiet unwesentlich direkte Verbindung eines Volumenelementes mit beeinflusst werden, künstlich gestützte Po- jedem seiner Nachbarn (3-D-Berechnung). tentiale durch Infiltration oder Entnahme; PCGEOFIM® arbeitet mit einem Modellraster, . Randbedingungen 2. Art (Volumenstrom q, wofür Daten im dBase-Format aufbereitet wer- Zu- oder Abströmung), beispielsweise ein den müssen. In den Parameterdateien ist die von außen eingespeister Grundwasserstrom Modellstruktur definiert sowie die Anzahl der und die undurchlässige Barriere; Modellgrundwasserleiter, die Größe der Elemente sowie geometrische und hydrogeologische Para- meter des Grundwasserleiters. Die Randbedin- Wirkmodelle 35

. Randbedingungen 3. Art (gemischte Rand- PCGEOFIM® ermöglicht es, die Grundwasser- bedingung, h oder q-abhängig), beispiels- neubildung: weise kolmatierte1 Oberflächengewässer. . als zeitunabhängigen Durchschnittswert, . nur zeitabhängig als Ganglinie,

1 Kolmation = Prozess der Verringerung der Durchläs- . flurabstandsabhängig oder zeit- und flurab- sigkeit des Bodengerüsts infolge von Wechselwirkun- standsabhängig gen zwischen dem Boden und der darüberstehenden zu berücksichtigen. Letzteres ist bei wissenschaft- Wassersäule lichen Bearbeitungen als Standard anzusehen.

Grundwassermodell der Landeshauptstadt Dresden

Für die Berechnungen zur Grundwasserstand- entwicklung und die Betrachtungen zu den Grundwasserbilanzgebieten kommt das dreidimensionale Grundwassermodell des Umweltam- tes der Landeshauptstadt Dresden zum Einsatz. Das Modell wurde bereits 1995 für die Dresdner Innenstadt, vorrangig für Zwecke der Bauleit- planung, entwickelt und seitdem kontinuierlich fortgeschrieben. Nach dem Hochwasser 2002 wurde das Modell auf den gesamten pleistozä- nen Hauptgrundwasserleiter Dresdens erweitert (ARGE UBV/DGC/GFI 2004), sodass es nunmehr nicht nur für die Bauleitplanung und die Beurtei- lung der Auswirkung oberirdischer Hochwasser- schutzmaßnahmen auf die Grundwasserstände sondern auch für wasserhaushaltliche Betrach- Abb. 3.4-2: Netzstruktur des Grundwassermodells der Landeshauptstadt Dresden. tungen zur Verfügung steht.

Bei der geohydraulischen Modellierung mit Für den Aufbau eines Simulationsmodells ist die PCGEOFIM® wird das Untersuchungsgebiet Abgrenzung des Untersuchungsgebietes von sei- durch das Struktur- und Parametermodell reprä- nem natürlichen Umfeld notwendig. Dazu wird das sentiert. Strukturell wird der Modellkörper des Untersuchungsgebiet in den Bilanzraum, den Mo- Grundwassermodells Dresden durch ein horizon- dellraum und den Aussageraum unterteilt (DGFZ tales Raster mit einer Gitterweite von 100 m x 2008). Dabei muss der Bilanzraum die für die Auf- 100 m gebildet, das in vertikaler Richtung in gabenstellung relevanten hydrogeologischen Struk- zehn Modellschichten unterteilt ist. Es weist in turen und Einheiten sowie die maßgebenden Ge- Nord-Süd-Richtung eine Ausdehnung von wässer enthalten. Innerhalb des Bilanzraumes wird 15,8 km und in Ost-West-Richtung 23,4 km auf. der Modellraum – als vom Berechnungsmodell Insgesamt enthält das Grundwassermodell erfasster Raum – festgelegt. Dieser muss so groß Dresden ca. 206.000 zum Strömungsraum ge- gewählt sein, dass sich die Randbedingungen nicht hörende Rasterelemente. In seiner heutigen verfälschend auf den Aussageraum auswirken, für Form existiert das Grundwassermodell seit 2008. den die gemäß der Aufgabenstellung geforderten Zu diesem Zeitpunkt wurde die ursprüngliche Modellaussagen erbracht werden. Dabei sollte auf Modellversion aufgrund neuerer Kenntnisse zur einen ausreichend großen Abstand zu den Rändern Verbreitung des pleistozänen Grundwasserleiters des Modellraumes geachtet werden, um Randstö- noch einmal grundlegend überarbeitet. Das rungen bestmöglich zu vermeiden. Dresdner Grundwassermodell bildet die Hydro- Beim Aufbau des Grundwassermodells der Lan- dynamik des gesamten Dresdner Elbtal zwischen deshauptstadt Dresden mussten Besonderheiten Heidenau und Radebeul ab. Der größte Teil des der geologischen Struktur, der Geländemorpho- Modellgebietes befindet sich auf dem Gebiet der logie und der daraus resultierenden hydrogeolo- Landeshauptstadt Dresden (Abb. 3.4-2). gischen Verhältnisse berücksichtigt werden, 36 PCGEOFIM weshalb von der Regel Bilanzraum > Modell- und in Richtung der Elbhänge ausstreicht. Bei raum > Aussageraum abgewichen werden der Interpretation der Ergebnisse, insbesondere musste. So ist der normalerweise größere Mo- in der Nähe des Modellrandes, ist dieser Fakt zu dellraum hier mit dem Aussageraum identisch, berücksichtigen. Aussagen von höherer Genau- da das Strömungsfeld faktisch an den Elbhängen igkeit können nur für einen wesentlich kleineren endet. Modell- und Aussageraum umfassen Aussageraum innerhalb des Gesamtmodellrau- demnach den gesamten pleistozänen Elbtal- mes abgeleitet werden. grundwasserleiter, der bis zu 20 m mächtig ist

Simulierte Änderungssignale 37

4 Simulierte Änderungssignale Vorbemerkungen. In diesem Kapitel werden serhaushaltskomponenten. Es werden jedoch die innerhalb der REGKLAM-Teilprojekte 3.2.1 auch qualitative Aspekte untersucht. „Wasserhaushalt im Einzugsgebiet von Talsper- Die Abschnitte 4.1 und 4.2 widmen sich den ren“ und 3.2.2 „Wasserhaushalt Stadt – Umland“ Oberflächengewässern, wobei 4.1 urbane Fließ- erzielten Ergebnisse dargestellt. Dabei liegt der gewässer betrachtet, während 4.2 auf die Tal- Fokus auf zwei wesentlichen Komponenten des sperren fokussiert. Der abschließende Abschnitt Wasserhaushaltes – den Oberflächengewässern 4.3 nimmt das Grundwasser in den Fokus. Beide und dem Grundwasser – die natürlich eng mit Aspekte zusammen sind von großer Bedeutung den klimatologischen Kenngrößen Niederschlag hinsichtlich der Versorgungssicherheit der Regi- und Temperatur (bzw. der daraus resultierenden on Dresden mit Trinkwasser – ein Thema, das im Verdunstung) gekoppelt sind. Der Großteil der nachfolgenden Kapitel 5 „Mögliche Auswirkungen Betrachtungen erfolgt hinsichtlich der zu erwar- und Anpassungsoptionen“ noch einmal detaillier- tenden quantitativen Änderungen in diesen Was- ter diskutiert wird. 38 Simulierte Änderungssignale

4.1 Urbane Fließgewässer Daniel Leistner, Stephanie Hänsel, Volkmar Dunger (TUBAF)

Einleitung

Eine Veränderung der klimatischen Bedingungen Innerhalb des REGKLAM-Teilprojektes 3.2.2 hat auf allen Zeit- und- Raumskalen einen Ein- wurde am Beispiel zweier Einzugsgebiete im fluss auf die vielfältigen Wechselwirkungen der Stadtgebiet Dresden untersucht, wie sich ver- Energie-, der Masse- und der Stoff-Flüsse in schiedene Klimaprojektionen auf den zukünfti- einem Gebiet. Aus Sicht des Wasserhaushalts gen Wasserhaushalt und das Niederschlags- betrifft dies einerseits Änderungen im langjähri- Abflussverhalten auswirken könnten. Dafür wird gen Verhalten – insbesondere bei den Wasser- das Wasserhaushaltsmodell WaSiM-ETH ( 3.1) haushaltsgrößen Verdunstung, Oberflächenab- genutzt, mit welchem auch Simulationen des flussbildung und Infiltration ( 4.3.1 Grundwas- Wasserhaushaltes in Talsperren-Einzugsgebieten serneubildung) – und andererseits das hydrolo- erfolgten ( 4.2.1). Genutzt wurden für diese gische Verhalten im Starkregenfall. Dies betrifft Simulationen verschiedene Läufe der beiden die Teilprozesse des Abflusses Abflussbildung, regionalen Klimamodelle WETTREG 2010 und -konzentration und -verlauf. CLM für das Emissionsszenario A1B.

Untersuchungsgebiet

Lage und Topographie. Für die Untersuchung Die Topographie der beiden gewählten Einzugs- der Veränderungen des Niederschlags-Abfluss- gebiete unterscheidet sich deutlich hinsichtlich verhaltens wurden zwei Einzugsgebiete im der im Laufe der Zeit geformten Entwässerungs- Stadtgebiet Dresdens ausgewählt, für die Pegel- strukturen (Abb. 4.1-2). Während das Einzugs- daten für die Kalibrierung des Wasserhaushalts- gebiet des Weidigtbaches im Wesentlichen einen modells vorlagen. Dabei handelt es sich um das mehr oder weniger stark geneigten Hang dar- Einzugsgebiet der Prießnitz bis zum Pegel stellt, an dem die beiden Bäche Gorbitzbach und Klotzsche und das Einzugsgebiet des Weidigt- Weidigtbach in teils stark anthropogen gepräg- baches bis zum Pegel Gorbitz 2 (Abb. 4.1-1). ten Gerinnen bzw. verrohrt fließen, sind im Prießnitz-Einzugsgebiet eine Vielzahl von

Erodierungsformen sichtbar und die Oberfläche ist vielfältig zergliedert.

Abb. 4.1-1: Gewässernetz im Stadtgebiet Dresden (schwarze Umrandung) mit den beiden Einzugsgebie- ten der Prießnitz (grün) einschl. Pegel Klotzsche und des Weidigtbaches (rot) einschl. der Pegel Gorbitz Abb. 4.1-2: Relief der Einzugsgebiete von Prießnitz 1 & 2; die Pegel sind mit roten Punkten markiert. (oben) und Weidigtbach (unten). Urbane Fließgewässer 39

So haben sich im Osten des Einzugsgebietes am sächlich auf Kramer & Mannsfeld (2006). Das Oberlauf der Prießnitz vor allem Muldentäler Einzugsgebiet der Prießnitz liegt im Übergangs- entwickelt, während sich im Unterlauf überwie- bereich zwischen dem Westrand des Lausitzer gend Kerbtäler formten. Auch die seitlichen Zu- Granitmassivs (Granodiorit), der Mittelterrasse flüsse in diesem Bereich sind zumeist als Kerbtä- der Elbtalweitung (Sandsteine und Konglomerate ler ausgeprägt. Die Gerinne sind größtenteils der Oberkreide) und dem Meißener Syenit- natürlich bzw. naturnah. Nur in Siedlungsberei- Granit-Massiv. Es sind zwei bedeutende Stö- chen und an der Heidemühle fließt die Prießnitz rungszonen anzutreffen. Einerseits die Lausitzer in künstlichen Gerinnen bzw. im letzten Ab- Überschiebung bei der kreidezeitliche Sedimente schnitt vor der Mündung verrohrt. Da das Ein- durch die Lausitzer Platte überdeckt wurden, zugsgebiet der Prießnitz – aus Gründen der Da- andererseits die wesentlich ältere Westlausitzer tenverfügbarkeit – nur bis zum Pegel Klotzsche Störung. untersucht wurde, soll an dieser Stelle nicht Vor allem im Norden des Untersuchungsgebietes weiter auf Bereiche nach dem markanten und am Dachsenberg sind elsterkaltzeitliche "Knick" Richtung Elbe eingegangen werden. Hier Sedimente, Schmelzwasserablagerungen und verlässt die Prießnitz die Lausitzer Platte und Endmoränenreste zu finden. In der Saalekaltzeit versickert teilweise bis zur Mündung in die Elbe lagerten sich bis zu 60 m mächtige fluviatile in ihrem eigenen Schwemmfächer. Bildungen in der Elbtalweitung ab, welche die Landnutzung. Das Einzugsgebiet der Prießnitz kreidezeitlichen Sedimente überdeckten. Diese liegt größtenteils in der Dresdener Heide im Heidesande wurden dann durch starke Winde im nordöstlichen Teil des Stadtgebietes Dresdens Untersuchungsgebiet verbreitet und die Flug- und hat eine Gesamtgröße von 51,2 km². Die sande bildeten stellenweise mehrere Meter Einzugsgebietsgröße des Pegels Klotzsche be- mächtige Dünen aus bzw. überdeckten nur ge- trägt 39,8 km². Die vorherrschende Nutzung ringmächtig den Granodiorit. stellen mit 70% die Waldflächen dar. Acker und Die geologischen Gegebenheiten im Einzugsge- Grünland haben einen Flächenanteil von 16%. biet des Weidigtbaches unterscheiden sich Siedlungen nehmen 8%, Gewerbeflächen 2% stark von denen in der Dresdener Heide. Im und Verkehrsflächen 3% ein. Der Anteil an Was- oberen Bereich des Gebietes steht der kreide- serflächen ist kleiner als 1%. zeitliche Grundwasserleiter direkt an der Ober- Das Einzugsgebiet des Weidigtbaches liegt im fläche an bzw. ist nur geringmächtig mit Südwesten des Dresdner Stadtgebietes, größ- Lößlehm überdeckt und hat hier ein Speisungs- tenteils im Stadtteil Gorbitz. Die Gesamtfläche gebiet. Weiter hangabwärts in Richtung Elbtal ist mit 8,51 km² deutlich kleiner als das Ein- wird er zunehmend von Pläner-Basiston zugsgebiet der Prießnitz. Der bedeutendste Zu- (Grundwasserstauer) und dem Plänersandstein fluss ist der Gorbitzbach. Der Pegel Gorbitz 1 am (Grundwassergeringleiter bis -stauer) überdeckt. Gorbitzbach hat eine Einzugsgebietsgröße von Der Pläner führt, je nach Zerklüftungsgrad, 3,4 km², der Pegel Gorbitz 2 (nach dem Zufluss Grundwasser, welches auch zeit- und stellenwei- des Gorbitzbaches) erfasst ein Einzugsgebiet se wieder in das Gewässernetz entwässert wird. von 8,1 km². Ein Großteil der Nutzung in diesem So ist zum Beispiel der Gompitzer Dorfteich, städtisch geprägten Einzugsgebiet wird dabei welcher als Quelle des Weidigtbaches angesehen mit knapp 70% von Siedlungs-, Verkehrs- und wird, über einen Brunnen aus dem Pläner bzw. Gewerbeflächen bestimmt. Die restlichen 30% Plänerzersatz gespeist. Nach heftigen Regenfäl- entfallen auf Acker, Grünland, Gärten und sons- len sind oftmals auch Hangwasseraustritte zu tige Nutzungen. beobachten. Für eine genauere Betrachtung sei auf den „Umweltbericht Grundwasser“ (Landes- Mit der Auswahl dieser beiden Einzugsgebiete hauptstadt Dresden Umweltamt 2010a) und die wird somit die Spannbreite zwischen Einzugsge- online verfügbaren Gewässersteckbriefe des bieten mit überwiegend ruralem (Prießnitz) und Umweltamtes der Stadt Dresden verwiesen. solchen mit überwiegend urbanem (Weidigtbach) Charakter im Stadtgebiet von Dresden aufgezeigt. Boden. Die Böden im Einzugsgebiet der Prieß- nitz bildeten sich hauptsächlich aus den Heide- Geologie. Die nachfolgenden Betrachtungen sanden und dem Granodiorit-Zersatz des anste- bezüglich der geologischen Gegebenheiten im henden Grundgesteins. Es treten vorwiegend Einzugsgebiet der Prießnitz basieren haupt- lehmige und sandige Parabraunerden auf. Die 40 Simulierte Änderungssignale sandigen Böden haben eine gute Wasserleitfä- eine Vielzahl von meist nicht zusammenhängen- higkeit, aber nur eine geringe Speicherfähigkeit den Porengrundwasserleitern in den Sanden und für Wasser. Stellenweise sind stauwasserbeein- Sandsteinen. Die ober- und unterirdischen Ein- flusste Stagnogleye und in Tallagen Auenlehme zugsgebiete stimmen daher stellenweise nicht anzutreffen. Im Einzugsgebiet des Weidigtbaches überein. In einigen Bereichen ist der Verlauf der ist Lößlehm die verbreitetste Bodenart. Diese unterirdischen Einzugsgebietsgrenzen vom Grund- Böden besitzen eine gute Wasserspeicherfähig- wasserstand abhängig, wie z.B. im Bereich der keit, aber nur eine geringe Wasserleitfähigkeit. Klotzscher Rinne. So kann das Gebiet zeitweise Nur in Bachnähe haben sich stellenweise Aue- in nördliche Richtung zur Großen Röder hin ent- lehme gebildet. wässern, während eine Entwässerung in Rich- tung Elbe der Normalfall ist. Im mittleren Be- Hydrogeologie. Beide Gebiete reagieren auf reich der Heide ist auf einer Plateaufläche der Grund ihrer Größe und den teilweise starken Unterschied zwischen ober- und unterirdischen Geländegefällen schnell auf kleinräumige Nie- Einzugsgebiet schon am Gewässernetz erkenn- derschlagsereignisse. Während beim Einzugsge- bar. Eng benachbarte Gräben entwässern in biet der Prießnitz die relativ hohe Anzahl an entgegengesetzte Richtungen; teilweise zur Nebengewässern für die schnelle Reaktion ver- Prießnitz hin, teilweise aber auch in Richtung der antwortlich ist, kommt beim Einzugsgebiet des Loschwitz/ Pillnitzer Elbhänge und damit zur Elbe Weidigtbaches die starke Kanalisierung durch hin. Auch im Quellbereich der Prießnitz – am das Regenwasserkanalnetz zum Tragen. Rossendorfer Teich – ist davon auszugehen, dass Im Einzugsgebiet der Prießnitz existieren neben ein nicht quantifizierbarer Anteil westlich in Rich- den Kluftgrundwasserleitern im Granodiorit auch tung der dort zahlreich vorhandenen Quellen fließt.

Datengrundlage

Beobachtungsdaten. Als Modellantrieb für die nomisch maximal möglichen Sonnenscheindauer Kalibrierung und Validierung der Modelle am Ist- die relative Sonnenscheindauer berechnet. Zustand wurden folgende meteorologische Kli- Um zu überprüfen, inwieweit sich die Simulati- madaten aus der REGKLAM-Datenbank verwen- onsergebnisse zwischen der Verwendung von det: relativer Feuchte und Wasserdampfdruck unter- . tägliche Niederschlagssummen [mm/d] scheiden, wurde aus der relativen Luftfeuchtig- . mittlere Tagestemperatur [°C] keit und der mittleren Tagestemperatur der Wasserdampfdruck berechnet. Da der Luftdruck . Tagesmittel der relativen Luftfeuchtigkeit [%] zu jeweiligen Zeitpunkten nicht bekannt war, -1 . Tagesmittel der Windgeschwindigkeit [m s ] wurde unter der Annahme eines konstanten . absolute Sonnenscheindauer [h] Normaldruckes gerechnet. Da kaum Unterschie- de festgestellt werden konnten, wurde nur die Es wurden alle Niederschlagsstationen im Um- mittlere tägliche relative Luftfeuchtigkeit ver- kreis von 50 km um das Stadtgebiet verwendet, wendet. welche im Zeitraum 1961–2000 mindestens 5000 Messwerte aufwiesen. Im Stadtgebiet Korrekturverfahren. Die punktuelle Messung Dresden wurden in Ausnahmefällen auch Nie- von Niederschlägen mittels Regenschreibern derschlagsstationen mit weniger Werten ver- bzw. Niederschlagssammlern ist aufgrund der wendet. Bei den Klimastationen wurden alle hohen räumlichen und zeitlichen Variabilität des Stationen in der REGKLAM-Modellregion ver- Niederschlages ungenau und zusätzlich mit wendet. Die Einflüsse der weit von den Untersu- Messfehlern, wie z.B. Windfehler, Benetzungs- chungsgebieten entfernt liegenden Stationen und Verdunstungsfehlern behaftet. Dies macht wurden durch die Verwendung eines Maximalra- eine Niederschlagskorrektur, z.B. nach Richter dius in den Interpolationsverfahren begrenzt (1995), notwendig. (20 km für Niederschlagsstationen und 50 km Es wurde eine tägliche, intensitätsabhängige für Klimastationen). Korrektur des Windfehlers und eine monatliche Für die Verwendung in WaSim-ETH wurde aus Korrektur getestet. Für die Kalibrierung und der gegebenen absoluten und der jeweils astro- Validierung und die Szenarioberechnungen wurden nur die mit monatlichen Korrekturfaktoren Urbane Fließgewässer 41 nach Richter (1995) korrigierten täglichen Nie- Sowohl bei den gemessen als auch bei den pro- derschläge verwendet, da bei der täglichen Kor- jizierten Klimadaten ist die unmittelbare Nähe rektur nicht nur die Stationslage (Geschütztheit) der Klimastation Dresden Klotzsche zum Ein- der Station, sondern auch die Art des Nieder- zugsgebiet der Prießnitz zu beachten. Sie hat schlages bekannt sein muss. Da in der Klimada- dadurch einen großen Einfluss auf die interpo- tenbank die Niederschlagsart nicht angegeben lierten Klimadaten des Gebietes. Besonders bei war, wurde versuchsweise anhand eines Tempe- den Projektionsdaten ist dies von Vorteil für die raturschwellwertes (0°C bzw. 1°C) benachbarter Modellierung der Prießnitz, da sie die einzige Klimastationen eine Einteilung in feste und flüs- Klimastation im weiten Umkreis um das Stadt- sige Niederschläge vorgenommen. Für die An- gebiet ist. wendbarkeit auf die Vielzahl von Realisierungen Interpolationsverfahren. Um die gemessenen der statistisch regionalisierten Klimaprojektionen bzw. projizierten Stationswerte in Flächenwerte erwies sich dieses Vorgehen aber als zu ungenau zu überführen, wurden mehrere in WaSim-ETH und unsicher, da nur die Station Klotzsche als modellintern verfügbare Interpolationsverfahren Klimastation in der näheren Umgebung der verwendet. Die Interpolation der Gebietsnieder- Untersuchungsgebiete zur Verfügung steht und schläge erfolgte mittels Inverser Distanz-Wich- sich eine genaue Grenztemperatur für festen tung (IDW). Eine Interpolation der Tagesmittel- Niederschlag nicht angeben lässt. temperaturen mittels IDW war nicht möglich, da Klimaprojektionsdaten. Im Rahmen des sich aufgrund der geringen räumlichen Dichte an REGKLAM-Verbundprojektes stand eine Vielzahl Klimastationen keine realistischen Werte in den von dynamischen und statistischen regionali- Untersuchungsgebieten ergeben (Abb. 4.1-3). sierten Klimaprojektionen zur Verfügung. Für die Die südlichen Stationen am Erzgebirgskamm Szenario-Rechnungen zur Ermittlung des verän- sorgen dabei für ein Nord-Süd-Gefälle der Wer- derten Niederschlags-Abflussverhaltens und des teoberfläche der Temperaturen. Um die lokal Wasserhaushaltes, wurden die Projektionen CLM höheren Temperaturen im Elbtal nachbilden zu Lauf 1&2 (A1B) und WETTREG 2010 (je 10 Rea- können, wurde modellintern das Verfahren IDW lisierungen für A1B, A2 u. B1) als Modellantrieb mit Höhenregression verwendet. So war es verwendet. Nachfolgend werden nur die Ergeb- möglich, anhand der Einbeziehung der Höhenin- nisse für das Szenario A1B gezeigt. formationen der Klimastationen und der Gelän- dehöhen in den Untersuchungsgebieten realisti- Von dem physikaisch-dynamischen Regionalmo- schere Werte zu interpolieren. dell CLM wurden entsprechend der Nutzervor- gaben des REGKLAM-Projektes zur Verwendung Landnutzung. Als Datengrundlage für die Er- regionaler Klimaprojektionsdaten (Feske et al. stellung der Modell-Landnutzungen wurden die 2010) zunächst neun, dem Stadtgebiet nahelie- Biotoptypen und Landnutzungskartierung aus gende Rasterzellen verwendet. Es wurde sowohl Colorinfrarot Luftbildern (CIR-Daten) verwendet der Mittelwert aus allen Zellen als auch die Ver- (LfUG 1994; LfULG 2009a). Für die Prießnitz wendung der Gitterpunkte als fiktive Station wurde der Stand von 1992/93 verwendet, für getestet. Um die jeweiligen Charakteristiken der das Einzugsgebiet des Weidigtbaches der Stand einzelnen Punkte/Rasterzellen näher zu untersu- von 2005. Aus den Attribut-Tabellen wurde zu- chen, wurden sechs Gitterpunkte/Rasterzellen nächst die grobe Einteilung in z.B. Waldflächen, einzeln als Modell-Input getestet. Die Lage der Acker/ Grünland, o.ä. vorgenommen. Diese gro- verwendeten CLM-Gitterpunkte ist in Abb. 4.1-5 be Einteilung diente dem Test der Pflanzenpara- dargestellt. Die Ergebnisse dieses Tests werden meter. Die Verwendung weiterer Attribute er- im Abschnitt zur Validierung der Klimaprojekti- laubte die Unterteilung in z.B. Laub-, Misch- und onsdaten beschrieben. Nadelwälder. Zur Anwendung der in WaSiM-ETH implementierten, dynamischen Phänologie er- Von WETTREG 2010 wurden alle verfügbaren folgte die Verfeinerung bis auf die Ebene einzel- Stationswerte verwendet. Um unrealistisch weit- ner Baumarten. Aufgrund der Unsicherheiten der reichende Einflüsse bei den Niederschlägen zu Entwicklung der Pflanzenparameter wurde die verhindern, wurde auch hier der Maximalradius baumartspezifische Unterteilung jedoch nicht für in den modellinternen Interpolationsverfahren die Szenario-Berechnungen verwendet. Darge- auf 20 km begrenzt (50 km für alle anderen stellt ist die im Modell verwendete Landnutzung Klimaparameter). der beiden Einzugsgebiete in Abb. 4.1-4. 42 Simulierte Änderungssignale

7°C 10°C

Abb. 4.1-3: Kartendarstellung der mittels 1) IDW und 2) IDW plus Höhenregresssion interpolierten Jahresmittel- temperatur im Stadtgebiet Dresden im Vergleich zu 3) den Temperaturdaten aus RaKliDa (http://141.30.160.224/RaKliDa_WebServlet/).

Abb. 4.1-4: Landnutzung in den beiden Untersuchungsgebieten Prießnitz (oben) und Weidigtbach (unten) ohne verfeinerte Aufteilung der Waldflächen. Urbane Fließgewässer 43

Bodendaten. Für den Aufbau der Modellböden Hydrologische Eingangsdaten. Für die Er- diente die hauptamtliche Bodenkarte 1:50.000 mittlung des IST-Zustandes standen für die des LfULG Blatt Dresden (BK50). Aus den Leit- Prießnitz Wasserstands- und Durchflussdaten des profilen mit ihren Bodenschichten wurden die Pegels Klotzsche für 1968–2010 zur Verfügung. oberen Teile der Modellbodensäulen abgeleitet. Für den Weidigtbach lagen verwendbare Pegel- Zur Ableitung der Modellbodenparameter wur- daten von 1988 bis 2010 vor. Aufgrund der be- den die Feinbodenart, die Bodenmächtigkeit und grenzten Datenlage war es nicht möglich, den die Bodenhorizontbeschreibung der Boden- Wasserhaushalt des IST-Zustandes für die gesam- schichten herangezogen. Da in der BK50 keine te Referenzperiode 1961–1990 zu bestimmen. Lagerungsdichten angegeben sind, wurde diese Diese konnte lediglich nachmodelliert werden. mittels der Verknüpfungsregel 6.1.4 (Müller & Für das Einzugsgebiet der Prießnitz liegen täg- Waldeck 2011) aus der Bodenhorizontbeschrei- liche Terminablesungen des Wasserstandes am bung abgeleitet. Die im Modell benötigten van Lattenpegel Klotzsche vor. Die Wasserstands- Genuchten-Parameter und die gesättigten hyd- Durchfluss-Beziehung für diesen Pegel hat sich raulischen Leitfähigkeiten wurden nach der Ver in den Jahren 1968–2005 13-mal verändert. Knüpfungsregel 1.18 der Ad-Hoc-AG Boden (1994) Auch innerjährlich ist die Wasserstands-Durch- abgeleitet. Da die Bodeninformationen der BK50 fluss Beziehung durch Sedimentation, Verkrau- nur bis in ca. 1,5 m Tiefe reichen, WaSiM-ETH tung und v.a. durch Vereisung stark veränderlich. aber Bodensäulen bis ins Grundwasser benötigt, Daher sind die aus den Wasserstandsablesungen war es notwendig, zusätzliche Informationen aus ermittelten Durchflüsse als wenig zuverlässig den Hydrogeologischen Körpern der vom Um- anzusehen. Hinzu kommt die schnelle Reaktions- weltamt der Stadt Dresden bereitgestellten Spe- fähigkeit des Einzugsgebietes bei Niederschlags- zialkarte HYSK50 abzuleiten. Dazu wurde aus den ereignissen; ein lokales Regenereignis kann zu Hydrogeologischen Körpern die Mächtigkeit der einem schnellen Ansteigen der Durchflüsse füh- quartären Auflagen bestimmt und mit den ren. Mit einem einmaligen täglichen Ablesen des Mächtigkeiten der BK50-Leitprofile verschnitten. Wasserstandes allein kann eine solche Dynamik Wenn z.B. für einen Sand aus den Hydrogeologi- nicht erfasst werden. Bei der Modellierung ist zu schen Körpern eine Mächtigkeit von 10 m bis zur beachten, dass die angegebenen Durchflüsse nicht Quartärbasis bestimmt wurde, die Informationen immer die wahren Hochwasserscheitel repräsen- der BK50 aber nur bis 1 m reichen, dann wurde tieren, da die Ablesung vor, während oder nach die letzte sandige Bodenschicht vervielfältigt bis dem Durchgang einer Welle erfolgt sein kann. die Gesamtmächtigkeit erreicht war. So konnten Die Durchflussdaten des Weidigtbaches wur- diese Zusatzinformationen – trotz der großen den aus den Wasserständen eines automati- Spannweite der Leitfähigkeitsangaben der HYSK50 schen Schreibpegels abgeleitet. Die Datenerfas- – beim Modellaufbau einbezogen werden. sung erfolgt in 15 min Auflösung. Es wurden Geländemodell. Für die topographischen Ein- aber nur langjährig verfügbare Tageswerte des gangsdaten wurde das Digitale Geländemodell Durchflusses verwendet, da auch die meteorolo- (DGM) der Stadt Dresden in ein Quadratmeter gischen Eingangs- und Klimaprojektionsdaten Auflösung verwendet. Außerhalb des Stadtgebie- nur in dieser zeitlichen Auflösung vorlagen. Die tes gelegene Einzugsgebietsteile wurden mit Qualität der Daten ist auch hier stark von der Geländeinformationen aus dem ATKIS-DGM25 in veränderlichen Wasserstands-Durchfluss-Bezie- 20 x 20 m² Auflösung ergänzt. Das DGM wurde hung beeinflusst. Hinzu kommen auch die zahl- dann in geringer aufgelöste DGM umgewandelt reichen Veränderungen im Einzugsgebiet und und auf die entsprechenden Untersuchungsge- Baumaßnahmen am und im Gerinne, wie z.B. biete zugeschnitten. Bei der anschließenden Offenlegung, Verlegung, Renaturierung oder der topographischen Analyse mit dem Programm Bau von Regenwasserrückhaltebecken. Aufgrund TANALYS wurde darauf geachtet, das tatsächli- dieser vielfältigen Veränderungen im Einzugsge- che Gewässernetz und die Einzugsgebietsgren- biet und am Gerinne ist die gesamte verfügbare zen- und -größen so realistisch wie möglich Messreihe des Durchflusses nicht konsistent. Die nachbilden zu können. Die so erzeugten Raster- Ergebnisse für dieses Untersuchungsgebiet sind dateien stellten den Ausgangspunkt für den wei- daher mit noch größerer Vorsicht zu betrachten, teren Modellaufbau dar. als schon aufgrund der Unsicherheiten bei den Projektionen anzuraten ist. 44 Simulierte Änderungssignale

Methoden

Modellaufbau. Die Ermittlung des rezenten und anpassungsgüte ohne fehlerhafte Durchflusswer- zukünftig möglichen Wasserhaushaltes erfolgte te ist. Da z.B. die im Winter stark beeinflussten mit dem hydrologischen Wasserhaushalts- und Wasserstände oftmals zu falschen Durchfluss- Niederschlags-Abflussmodell WaSiM-ETH ( 3.1 werten führen, welche sich weder mit gemesse- für Modellbeschreibung). Die räumlichen und nen Niederschlagswerten noch mit den Modell- zeitlichen Eingangsdaten wurden in die vom ergebnissen in Einklang bringen lassen, wurde Modell benötigte Form gebracht. Abhängig von eine Qualitätskontrolle durchgeführt. der zu erwartenden Rechenzeit und den Ansprü- Aus den täglichen Wasserstands- und Durch- chen an die Lagetreue der einzelnen Modellkom- flusswerten wurden mehrere, für längere Zeit- ponenten, wie z.B. Gewässernetz, Grundwasser- räume gültige, mittlere Wasserstand-Durchfluss- leiter oder Bodenarten-Grenzen, wurden Modelle Beziehungen berechnet. In einem Diagramm (X- in unterschiedlichen räumlichen Auflösungen aus Y-Scatterplot) wurden zunächst die Wasserstän- dem zur Verfügung stehenden hochaufgelösten de gegen die Durchflüsse aufgetragen und of- DGM erstellt. fensichtliche Fehlwerte weit abseits einer mögli- Die Festlegung des Rasterabschnittes des DGM, chen Wasserstands-Durchflussbeziehung manu- der für die weitere Aggregierung verwendet wur- ell als Fehler gekennzeichnet. Danach wurde de, erfolgte iterativ, da die erzeugten DGM zu- mittels einer Regressionsgleichung eine Wasser- nächst einmal mit TANALYS darauf hin getestet stand-Durchfluss-Beziehung abgeleitet. Diese wurden, realistische Gewässerverläufe und Ein- diente der Berechnung der Durchflüsse aus den zugsgebietsgrenzen erzeugen zu können. Da bei Wasserständen. Der Tageswert wurde als zwei- der Zusammenfassung mehrerer Höhenpunkte felhaft gekennzeichnet, wenn die Differenz zum Informationen verloren gehen, musste darauf Messwert den Schwellwert von 2 m3 s-1 über- geachtet werden, dass die allgemeine Topographie schritt. des Modellgebietes weitestgehend erhalten bleibt. Die dabei ermittelten Tage mit unsicheren Diese getesteten Geländemodelle dienten dann Durchflüssen wurden während der Kalibrierung als „Master-Grids“ für die Erstellung aller weite- bei der Berechnung der Anpassungsgüte zeit- ren räumlichen Eingangsgrids, wie z.B. die weise ausgeschlossen. Dies führt jedoch unwei- Landnutzungs- oder Boden-Raster. Für das Mo- gerlich zu einem Volumenfehler. Mangels Alter- dellgebiet Prießnitz wurden letztendlich die nativen wurden für die Ermittlung von Monats-, räumlichen Auflösungen von 250 m x 250 m Jahressummen und langjähriger mittlerer Durch- bzw. 500 m x 500 m und für den Weidigtbach flüsse alle Werte verwendet. 100 m x 100 m für die Kalibrierung und Validie- Kalibrierung und Validierung. Die Kalibrie- rung sowie die Szenario-Rechnungen verwendet. rung und Validierung der Modelle erfolgte an- Die Zeitreihen der benötigten meteorologischen hand der zur Verfügung stehenden, gemessenen Eingangsdaten für den rezenten und die proji- täglichen Durchflusswerte an den Pegeln zierten Zustände konnten nach der Aufbereitung Klotzsche und Gorbitz 2. Die Kalibrierung um- separat vorgehalten und für die verschieden fasste die Zeiträume 1968–2000 (Prießnitz) bzw. räumlich aufgelösten WaSiM-Modelle verwendet 1988 bis 2005 (Weidigtbach) und erfolgte mit werden. besonderem Augenmerk auf volumentreuer Bi- lanzierung, realitätsnaher Nachbildung des Kontrolle der Wasserstands-Durchfluss- Ganglinienverlaufs und des Niedrigwasserhaus- beziehung. In Folge von Hochwasserereignis- halts. Für die Modellvalidierung wurden die Zeit- sen, Verkrautung, Eis (Rand- und Grundeis), räume 2001–2010 (Prießnitz) bzw. 2006–2010 Mess- bzw. Aufzeichnungsfehlern sowie Beein- (Weidigtbach) verwendet. Es wurden aus den flussungen durch Dritte sind die Wasserstands- verfügbaren räumlichen Eingangsdaten plausible Durchflussbeziehungen im Allgemeinen zeitlich Anfangswerte für die zahlreichen Modellparame- (auch innerjährlich) stark veränderlich. Die vom ter abgeleitet. Ausgehend von den Sensitivitäts- LfULG übergebenen Wasserstands- und Durch- betrachtungen in Schulla (1997a) und den flussdaten und die in kalendarischer Form be- WaSiM-Modelldokumentationen (Schulla 1998, reitgestellten Qualitätsbeurteilungen der Pegel- 2009, 2012) wurden die Rückgangskonstanten daten (erst ab 1997 vorliegend) wurden verwendet, um zu überprüfen, wie gut die Modell- Urbane Fließgewässer 45 für Direkt-, Zwischen- und Basisabfluss sowie Veränderungen im Vergleich zur Referenzperio- die Landnutzungsparameter variiert. de, dies allerdings auf zu hohem Niveau. Bei der empfohlenen Verwendung von drei mal drei Git- Die Kalibrierung wurde manuell durchgeführt, terpunkten ergaben sich unrealistisch hohe Nie- d.h. nach jeder Parametervariation wurden die derschlagssummen. Auch die langjährigen Tem- Auswirkungen auf die Modellergebnisse betrach- peraturmittel weisen systematische Abweichun- tet und mit den Messwerten verglichen. Betrach- gen auf – für das Stadtgebiet von Dresden sind tet wurden dabei der Pearson-Korrelations- sie zu gering. koeffizient bzw. das Bestimmtheitsmaß R², gleitende 14 bzw. 30 Tagesmittel und die jährlichen Zur Untersuchung der jeweiligen Charakteristika Durchflusssummen. der einzelnen Rasterzellen wurden die sechs stadtnahen CLM-Gitterpunkten (Abb. 4.1-5) als Modellanwendung für die Szenario-Rech- Modell-Input angewandt. Dabei zeigten sich nungen. Die kalibrierten und validierten Modelle ungewöhnlich große Abflussunterschiede zwi- wurden mit den jeweiligen Klimaprojektionen als schen benachbarten Gitterpunkten (Abb. 4.1-6, meteorologischen Input zur Simulation des zu- unten). Für zwei im Nordosten des Stadtgebie- künftig möglichen Wasserhaushaltes und des tes liegende Gitterpunkte wurden im Referenz- Niederschlags-Abflussverhaltens verwendet. zeitraum 1961–1990 Abflüsse auf ähnlichem Dabei wurde für die Beobachtungsdaten eine Niveau wie die Messwerte simuliert, allerdings Einschwingphase von ein bis vier Jahren ver- sind dies nicht die Punkte, bei denen die Nieder- wendet. Da die Projektionen zumeist erst ab schläge im Bereich der langjährigen Nieder- 1961 vorliegen (abgesehen von CLM: Startjahr schlagsmittel liegen. Stattdessen fallen die Git- 1960) und ab diesem Jahr die Simulation erfol- terpunkte mit den realistischen Durchflussni- gen sollte, wurde zur Modellinitialisierung der veaus durch zu geringe mittlere Jahresnieder- bei der Kalibrierung verwendete langjährige schläge auf (Abb. 4.1-6, oben). Da jedoch auch mittlere Grundwasserstand verwendet. Nachfol- die Temperaturen und somit die reale Verduns- gend wird das genaue Vorgehen für die beiden tung an allen Gitterzellen unterschätzt werden verwendeten Klimamodelle näher erläutert. (Abb. 4.1-6, Mitte), ergibt sich in der hydrologi- Bei der Anwendung von CLM als Modellinput schen Modellierung eine anscheinend gute Wie- wurde zunächst nach den REGKLAM-Nutzer- dergabe der beobachteten Abflüsse. Dieser Um- vorgaben für dynamische Projektionen (Feske et stand ist bei der Interpretation der Simulationen al. 2010) vorgegangen und das Mittel aus 3 x 3 für Klimaprojektionsdaten des 21. Jahrhunderts Gitterpunkten/Rasterzellen verwendet (Abb. 4.1- unbedingt zu beachten. Es kann nicht davon 5). Zusätzlich wurden diese neun Gitterpunkte ausgegangen werden, dass diese – durch die als fiktive Stationen modellintern auf das Mo- Kompensation zweier unterschiedlicher systema- dellgebiet interpoliert und für die Szenario-Rech- tischer Modellfehler hervorgerufene – gute Wie- nungen verwendet. Dabei wird aber der Einfluss dergabe der Abflussmengen auch unter sich än- der dem jeweiligen untersuchten Einzugsgebiet dernden Klimakenngrößen aufrechterhalten wird. am nächsten gelegenen Gitterpunkte zu groß, Aufgrund der deutlichen systematischen Abwei- was aufgrund der fehlenden Lagetreue der Git- chungen der CLM-Daten für die beiden wichtigs- terpunkte problematisch werden kann. Für die ten klimatologischen Eingangsgrößen der hydro- abschließenden Modellierungen mit CLM wurde logischen Modellierung sind die mittels CLM dy- das Mittel der sechs, dem Stadtgebiet Dresdens namisch regionalisierten Klimaprojektionen nur benachbarten, Gitterpunkte und jeder der sechs bedingt zur Quantifizierung von klimatisch ver- Gitterpunkte einzeln als Modellinput verwendet, ursachten Veränderungen des Niederschlags- um deren Einfluss auf die Simulationsergebnisse Abflussprozesses für das Stadtgebiet von Dres- abschätzen zu können. den geeignet. Im Laufe der Szenariorechnungen zeigte sich, WETTREG 2010: Die Verwendung der mittels dass die mittels CLM dynamisch regionalisierten WETTREG 2010 projizierten Stationsdaten er- Klimaprojektionen, trotz Bias-Korrektur der Nie- folgte analog zu den gemessenen Stationswer- derschlagsdaten, einige Probleme mit einer rea- ten, wenn auch mit viel geringerer Stationsdich- listischen Nachbildung der Niederschläge aufwei- te. Es wurden die modellinternen Interpolations- sen. Allgemein zeigt CLM bei den Projektionen verfahren IDW bzw. IDW mit Höhenregression der Niederschläge für das 21. Jahrhundert kaum (Temperaturinterpolation) verwendet um die 46 Simulierte Änderungssignale

Punktwerte „in die Fläche zu bringen“, d.h. auf das jeweilige Einzugsgebietsmodell zu interpolieren. Wie bereits für die Beobachtungsdaten beschrieben, haben die nahe am Prießnitz-Einzugs- gebiet liegenden Stationen Dresden Klotzsche und Langebrück einen großen Einfluss auf die Interpolationsergebnisse. Hierbei zeigt sich deutlich der in Abschnitt 2.5.2 beschriebene Unter- schied zwischen den Niederschlagstrends für das 21. Jahrhundert der Klima- und Niederschlags- stationen im Klimamodell WETTREG 2010. Die Klimastation Dresden Klotzsche zeigt deutliche Rückgänge in den Niederschlagssummen, wäh- rend dies für die Niederschlagsstation Lange- brück deutlich weniger stark ausgeprägt ist. Zum Ende des 21. Jahrhunderts ergeben sich dadurch Unterschiede in den Jahresnieder- schlagssummen von bis zu 120 mm für zwei nur

6 km voneinander entfernte Stationen, die im Referenzzeitraum noch ähnlich große Nieder- Abb. 4.1-5: Lage und Namen der verwendeten CLM- Gitterpunkte. schlagssummen aufwiesen. Dieser Umstand wirkt sich natürlich auch auf die Ergebnisse der hydrologischen Modellierung aus.

Abb. 4.1-6: Vergleich der Jahresniederschlagssumme (oben links), der simulierten realen Verdunstung (oben rechts) sowie der Jahresdurchfluss-Summen (unten links) der einzeln CLM-Zellen (für die Nummerierung der Zellen siehe Abb. 4.1-5) mit den Messungen für die Referenzperiode 1961–1990.

Urbane Fließgewässer 47

Ergebnisse der Wasserhaushaltsmodellierung

Kalibrierung und Validierung. Die Modelle für noch akzeptabel, aber die simulierten Jahres- die Prießnitz können als relativ gut angepasst summen sind meist zu hoch. Die Kalibrierung bezeichnet werden. Die simulierten mittleren dieses Einzugsgebietes wurde durch die zahlrei- Monats- und Jahressummen korrelieren gut mit chen Veränderungen des Gebietes im Zeitverlauf den gemessenen Abflusswerten. Der Pearson- (z.B. Offenlegung und Renaturierung, Bau von Korrelationskoeffizient liegt bei 0,9 für Jahres- Hochwasser- und Regenrückhaltebecken, Bau summen, bei 0,8 für gleitende 30-Tagesmittel der A17) und der kurzen Dauer der verfügbaren und bei ca. 0,76 für Tageswerte des Abflusses. Durchflusswerte erschwert. Hinzu kommt das Der Verlauf der Durchflussganglinie wird meist Fehlen meteorologischer Daten in ausreichender auch relativ gut nachvollzogen (Abb. 4.1-7). Qualität sowie ausreichender Länge der Zeitrei- Problematisch sind die Abflüsse im Winter und hen. Die nächste, langjährig verfügbare und bei einzelnen Hochwasserereignissen. Ganz all- auch in den Projektionen enthaltene Klimastati- gemein werden die Hochwasserscheitel fast nie on Dresden Klotzsche liegt z.B. auf dem gegen- genau getroffen, liegen aber in der jeweiligen überliegenden Hang des Elbtales am anderen Größenordnung. Ende der Stadt. Die Entfernung dieser Station zum Einzugsgebiet des Weidigtbaches ist viel zu Beim Weidigtbach-Modell ist die Anpassungs- groß, um die lokalen Gegebenheiten angemes- güte deutlich schlechter (nicht dargestellt). Die sen wiedergeben zu können. allgemeinen Verläufe der Durchflüsse sind zwar

Abb. 4.1-7: Verlauf der gemessenen (schwarz: Originalwerte, grau: bereinigte Werte, ohne die als fehlerhaft identifizierten Werte) sowie der mittels Klimadaten simulierten Ganglinie (Tageswerte) für die Prießnitz am Beispiel der Zeiträume 1979–1981 (oben; Kalibrierungszeitraum) und 2001–2003 (unten; Validierungszeitraum). 48 Simulierte Änderungssignale

Die Modellierung des Weidigtbach-Einzugsgebietes che durch CLM um ca. 100 bis 200 mm unter- erfolgte zudem ohne zusätzliche Verwendung eines schätzt wird (siehe Abb. 4.1-6). Hinsichtlich der Kanalnetz-Modelles unter der Annahme, dass das Niederschlagssummen zeigen die verschiedenen gesamte in die Regenwasserkanalisation gelan- CLM-Antriebe eine außergewöhnlich hohe gende Wasser während des Modellzeitschrittes Spannweite zwischen etwa 600 und 1100 mm, von einem Tag auch wieder ins Gerinne abfließt. welche die beobachteten Werte von ca. 750 mm Im Gebiet vorhandene Entlastungseinrichtungen mit einschließt. Im Mittel werden die Nieder- der Kanalisation konnten so aber nicht berück- schlagssummen durch CLM recht gut wiederge- sichtigt werden, was neben der unzureichenden geben. Im Zusammenspiel mit der deutlichen Nachbildung der Interzeption auch zu einer Unterschätzung der realen Verdunstung liegen Überschätzung der simulierten Abflüsse im Mo- die mittels CLM simulierten Jahresabflusssum- dell führen kann. Gerade bei so stark kanalisier- men zumeist deutlich zu hoch, wobei die realen ten Einzugsgebieten müsste die Datenlage deut- Abflussmengen zum Teil um mehr als das Dop- lich besser sein, um realistische langjährige pelte überschätzt werden. Die Gesamtbandbreite Wasserhaushaltsrechnungen durchführen zu der mittels CLM simulierten Abflüsse schließt können. jedoch die beobachteten Abflusssummen ein – es gibt also einzelne Zellen, welche die gemes- Vergleich beobachteter und simulierter senen Abflüsse vergleichsweise gut wiedergeben Daten für den Kontrollzeitraum 1961-2000. (s.a. Abb. 4.1-6). Insgesamt sind die verwende- Der Vergleich zwischen den gemessen und für ten Daten des regionalen Klimamodells CLM den rezenten Zeitraum modellierten Abflüssen aufgrund der großen systematischen Abwei- der Prießnitz zeigt, dass die Jahressummen – chungen beim Niederschlag und der Temperatur auch im zeitlichen Verlauf – größtenteils gut – ohne eine weitere Bias-Korrektur – für die nachgebildet werden konnten (Abb. 4.1-8). Die Modellierung eines realistischen Wasserhaushal- beobachteten mittleren Jahreswerte für Tempe- tes nur begrenzt anwendbar. ratur, Niederschlagssumme, Summe der realen Verdunstung und letztlich auch des Abflusses Für den Weidigtbach stellt sich das Bild hin- werden mittels der WETTREG 2010-Daten recht sichtlich der Übereinstimmung von gemessenen gut wiedergegeben. Sie liegen in vielen Fällen und simulierten Abflüssen etwas anders dar. innerhalb der von den zehn WETTREG-Läufen Aufgrund des Fehlens geeigneter Klimadaten, aufgespannten Bandbreite. den vielfältigen Veränderungen der Gebietsei- genschaften im Zeitverlauf, der kurzen Durch- Für die WaSiM-Simulationen unter Nutzung der flusszeitreihen sowie der starken Beeinflussung verschiedenen CLM-Inputs stellt sich das Bild der Gebietshydrologie durch das Kanalnetz ge- ganz anders dar. Simulationen mittels CLM wur- staltete sich die Kalibrierung des Modells als den durchgeführt für: schwierig. Dies zeigt sich in deutlichen Unter- . den Mittelwert, der in Abb. 4.1-5 dargestell- schieden des Verlaufs der mittels beobachteten ten Gitterzellen, Klimadaten simulierten Jahresabflüsse von den . die in WaSiM interpolierten Werte dieser gemessenen Werten. Die Simulationen liegen -1 neun Gitterzellen, etwa 100 mm a über den Beobachtungen, was bei beobachteten Jahresabflüssen von etwas . die sechs, das Stadtgebiet abdeckenden, über 150 mm a-1 eine nicht unerhebliche Abwei- Gitterzellen mit vergleichsweise gut passen- chung darstellt. Unter Verwendung der WETT- den Klimaeingangsdaten, wobei die Model- REG 2010-Daten ergeben sich für den Kontroll- lierung separat für jede der Gitterzellen er- zeitraum im Mittel ähnlich hohe Abflusswerte, folgte. Die Darstellung der Ergebnisse für wie für die Simulationen mit beobachteten Kli- diese sechs Zellen erfolgte für beide CLM- madaten, wenngleich die Bandbreite der zehn Läufe als Mittelwert und Spannweite der Si- WETTREG-Läufe (etwa 150-500 mm a-1) nicht mulationsergebnisse. unerheblich ist. Aufgrund der Erfahrungen mit Deutlich zu erkennen sind die schon beschriebe- den CLM-Daten im Einzugsgebiet der Prießnitz nen deutlichen Unterschätzungen der beobach- und der allgemein schlechten Anpassungsgüte teten Temperaturen durch alle untersuchten des hydrologischen Modells wird im Falle des CLM-Antriebe des hydrologischen Modells. Noch Weidigtbaches auf die Darstellung der Ergebnis- deutlicher zeigt sich der Unterschied zu den se der Simulationen unter Nutzung des dynami- Beobachtungen in der realen Verdunstung, wel- schen Klimamodells CLM verzichtet. Urbane Fließgewässer 49

Hinsichtlich des Jahresgangs der Abflüsse unter- auch aufgrund der systematischen Abweichun- schätzen die Simulationen für den rezenten Zu- gen der durch CLM simulierten Temperaturen auf stand in den Wintermonaten die gemessenen unterschiedlichem Niveau (CLM liegt etwa ein Werte (Abb. 4.1-9, oben links). Dies ist teilweise Grad Celsius unter WETTREG 2010). Der Tempe- auf die Beeinflussung der Messwerte durch Eis- raturanstieg führt bei beiden Projektionen zu bedeckung zurückzuführen. Sie führte zu Verfäl- einer Zunahme der modellierten „realen“ Ver- schungen der Messwerte in den Wintermonaten. dunstung um ca. 100 mm a-1 (Abb. 4.1-8, Mitte Diese fehlerbehafteten Messwerte führen zu links). Dabei treten die unterschiedlichen einer Überschätzung der Abflusssummen im Absolutwerte der Verdunstung zwischen beiden Winter. Hinzu kommt zudem der bei Schneefall Modellen noch stärker zu Tage als für den Nie- recht hohe Windfehler, welcher ebenfalls einen derschlag – die mittels WETTREG 2010 simulier- Teil der Unterschiede erklären könnte. ten realen Verdunstungswerte liegen im Jahres- durchschnitt um ca. 200 mm höher als die unter Mittels der WETTREG 2010-Daten wird der beo- CLM modellierten. Inwieweit neben der Tempe- bachtete Jahresgang der Abflüsse in der Refe- ratur (systematische Unterschätzung) auch an- renzperiode sehr realistisch wiedergegeben dere meteorologische Parameter für die starke (Abb. 4.1-9, oben links). In den Wintermonaten Unterschätzung der realen Verdunstungswerte liegen die WETTREG 2010-Läufe im Mittel sogar unter Nutzung des regionalen Klimamodells CLM näher an den (fehlerbehafteten) Messwerten als verantwortlich sind, wurde nicht im Detail unter- die mittels gemessener Klimadaten simulierten sucht. Es ist jedoch anzunehmen, dass auch die Abflusssummen. Bei CLM hingegen sind die in Bernhofer et al. (2011) beschriebenen syste- ganzjährig viel zu hohen Abflüsse zu erkennen. matischen Überschätzungen des Bedeckungs- Zudem wird der Jahresgang an sich durch die grades sowie der relativen Luftfeuchte einen CLM-Daten weniger gut wiedergegeben. Das Einfluss haben. Abflussminimum im Spätsommer bis Herbst ist weniger stark ausgeprägt und eher in den No- Hinsichtlich des Niederschlags zeigen beide Mo- vember verschoben, während das Frühjahrsma- delle auch im Einzugsgebiet der Prießnitz das ximum der Abflüsse in den CLM-Daten kaum zu schon im Abschnitt 2.5.2 beschriebene, sehen ist. Stattdessen werden die höchsten Ab- entgegengerichtete Verhalten. CLM weist neben flüsse für den Winter modelliert. großen Jahr-zu-Jahr-Schwankungen und einer enormen Bandbreite der Signale für die ver- Simulationen für das 21. Jahrhundert – schiedenen getesteten CLM-Inputs leicht stei- zeitliche Variabilität. Die Ergebnisse der Sze- gende Jahresniederschlagssummen auf, wäh- nario-Berechnung mit den beiden verwendeten rend die Niederschläge in WETTREG 2010 bis Klimaprojektionen CLM und WETTREG 2010 zei- 2100 um ca. 100 mm abnehmen (Abb. 4.1-8, gen deutlich die unterschiedlichen Richtungen oben rechts). Diese klimatologischen Änderun- der möglichen zukünftigen Entwicklung des gen äußern sich in den Wasserhaushaltsmodel- Oberflächenabflusses, die von mehr oder weni- lierungen mittels WaSiM-ETH in – auf (zu) ho- ger gleichbleibenden Abflusssummen unter CLM hem Niveau – nahezu gleichbleibenden Abfluss- bis zu deutlichen Abflussrückgängen unter summen unter CLM und deutlichen Abnahmen WETTREG 2010 reichen (Abb. 4.1-8). des Jahresabflusses im Bereich von ca. -150 mm Nachfolgend werden am Beispiel der Prießnitz unter WETTREG 2010 (Abb. 4.1-8, Mitte rechts). kurz die hinter diesen Abflusstrends stehenden Die Niederschlagsänderungen scheinen somit die Veränderungen in den meteorologischen Para- Abflussmengen stärker zu beeinflussen als die metern Temperatur und Niederschlag sowie der aus den Temperaturänderungen resultierenden durch die Landnutzung mitbeeinflussten realen Veränderungen in der realen Verdunstung. Für Verdunstung diskutiert. Beide Klimamodelle die CLM-Daten kann die projizierte geringfügige weisen einen sehr ähnlichen zeitlichen Verlauf Zunahme der Niederschlagssummen die deutli- der Temperaturentwicklung im 21. Jahrhundert che Zunahme der Verdunstung kompensieren. auf (Abb. 4.1-8, oben links), was wahrscheinlich Bei der Interpretation der projizierten Abflüsse auf das antreibende Globalmodell ECHAM5 zu- sollte zudem bedacht werden, dass das zukünf- rückzuführen ist. In beiden Klimamodellen tige Verhalten der Vegetation aufgrund fehlender nimmt die Temperatur bis zum Ende des Parameter nicht ausreichend berücksichtigt wer- 21. Jahrhunderts um etwa 3,5°C gegenüber den kann. Ebenso müssen eventuelle Landnut- dem Referenzzeitraum 1961–1990 zu, wenn 50 Simulierte Änderungssignale zungsveränderungen im Einzugsgebiet sowie Die modellierten Abflüsse für das Weidigtbach- mögliche bauliche Änderungen im Gewässerver- Einzugsgebiet gehen ähnlich stark zurück wie lauf unberücksichtigt bleiben. Zusätzlich sollte beim Prießnitz-Modell (Abb. 4.1-8, unten hinsichtlich der mit WETTREG 2010 simulierten rechts). Wenn man aber bedenkt, dass die simu- Abflüsse berücksichtigt werden, dass die Nieder- lierten Abflüsse verglichen mit den Messungen schlagswerte der Stationen Dresden Klotzsche viel zu hoch sind und dann den Trend der Ab- und Langebrück, trotz der geringen Entfernung nahmen auf die Messungen überträgt, ist davon (ca. 6 km) in der Zeitscheibe 2071–2100 eine auszugehen, dass der Weidigtbach unter solchen Differenz von bis zu 120 mm a-1 in den mittleren Klimabedingungen noch häufiger trockenfallen Jahresniederschlagssummen aufweisen. Wenn würde. Die Aussagefähigkeit zu zukünftig mögli- die Niederschläge der Klimastationen in WETT- chen Entwicklungen ist aber durch die geringe REG 2010 wirklich die Realistischeren sein soll- Validität des Modelles begrenzt. ten, dann ist davon auszugehen, dass die modellierten Abnahmen der Durchflüsse noch dra- matischer ausfallen würden.

Abb. 4.1-8: Gemessene und mittels WETTREG 2010 und CLM (jeweils A1B) projizierte Jahresmittel der Temperatur (oben links), jährliche Niederschlagssummen (oben rechts), jährliche Verdunstung (Mitte links) und jährliche Durchfluss-Summen (Mitte rechts) für das Prießnitz-Einzugsgebiet sowie jährliche Durchfluss-Summen (unten links) für das Weidigtbach-Einzugsgebiet. Urbane Fließgewässer 51

Änderungen im Jahresgang am Beispiel der hunderts verstärkt sich dieser Abflussrückgang Prießnitz. Wie schon in Abschnitt 2.5.2 gezeigt, auf 50 bis 80 Prozent, wobei die Abnahmen im verhält sich WETTREG 2010, vor allem bei den Sommer und Herbst besonders groß ausfallen. Niederschlagstrends, anders als CLM. Im Gegen- In diesen beiden Jahreszeiten projiziert auch satz zu diesem und anderen regionalisierten CLM abnehmende Abflüsse. Die Entwicklung im Projektionen nehmen die Niederschläge und Sommer und Herbst ist demnach als vergleichs- infolge dessen auch die modellierten Abflüsse in weise robust einzustufen. Dagegen werden mit- allen vier Jahreszeiten ab, wohingegen bei CLM tels CLM-Daten auch für die Winter der Zeit- nur im Sommer und Herbst eine Abnahme mo- scheibe 2071–2100 kaum Änderungen simuliert, delliert wird (Abb. 4.1-9, unten). Diese Signale während die Abflüsse im Frühjahr um bis zu sind zum Ende des 21. Jahrhunderts deutlich 30% zunehmen. intensiver ausgeprägt als in der Zeitscheibe Aufgrund der Sonderstellung von WETTREG 2010 2021–2050. innerhalb eines größeren Ensembles regionaler Die prozentual gesehen größten Zunahmen des Klimamodelle ( 2.5.2) – in Bezug auf die Nie- Abflusses werden für die CLM-Daten in beiden derschlagstrends im 21. Jahrhundert – sind insbe- Projektions-Zeitscheiben für den Mai simuliert, sondere die Abflusstrends im Winter und Früh- was auf eine zeitliche Verschiebung des Jahres- jahr als wenig belastbar zu bewerten. In diesen maximums der Abflüsse von den Monaten März Jahreszeiten ist wahrscheinlich eher mit gleich- und April in den Mai hinein hindeuten könnte. In bleibenden bis leicht zunehmenden Abflussmen- den Wintermonaten simulieren beide Modelle die gen zu rechnen, wie es unter Verwendung von geringsten Änderungen, wobei für WETTREG CLM-Daten simuliert wird. 2010 dennoch enorme mittlere Abflussrückgän- Hoch- und Niedrigwasserabflüsse. Mittels ge von ca. -30% in der Zeitscheibe 2021 bis der WETTREG 2010-Daten zeigt sich eine deutli- 2050 (Abb. 4.1-9, unten links) sowie -60% in che Zunahme der Häufigkeit sehr geringer Ab- der Zeitscheibe 2071–2100 (Abb. 4.1-9, unten flussmengen (Abb. 4.1-11, unten). Dies betrifft rechts) modelliert werden. In den Spätsommer vor allem die beiden ersten Klassen (< 0,1 mm d- und Herbstmonaten, wo die Abflüsse ohnehin 1 und 0,1–0,3 mm d-1), welche in der Referenz- am geringsten sind, erreichen die Rückgänge periode in den WETTREG 2010-Simulationen zum Ende des 21. Jahrhunderts sogar -80% der noch deutlich unterschätzt wurden. Dagegen Referenzwerte. treten größere Abflussklassen zum Teil deutlich Einfluss der Wahl des Klimamodells. Wie weniger häufig auf. Diese durch WETTREG 2010 schon verdeutlicht, beeinflusst die Wahl des projizierten Abnahmen in den Hochwasserab- regionalen Klimamodells maßgeblich die Ergeb- flüssen sind als wenig realistisch einzustufen, da nisse der Wasserhaushaltsmodellierung für das WETTREG 2010, im Gegensatz zum Großteil der 21. Jahrhundert. Entsprechend der schon bei anderen regionalen Klimamodelle, abnehmende Abb. 2.5-5 für die Niederschlagstrends verwen- Starkniederschlagstrends projiziert. Im hydrolo- deten Darstellungsweise, illustriert Abb. 4.1-10 gischen Modell WaSiM-ETH werden zudem bei die simulierten Trends der jahreszeitlichen ähnlichen projizierten Niederschlagssummen, Durchflüsse für die Mitte (x-Achse) und das En- wie den heute gemessenen Werten – aufgrund de (y-Achse) des 21. Jahrhunderts. Deutlich zu der deutlich gesteigerten Evapotranspiration – erkennen sind die beiden klar voneinander diffe- deutlich geringere Abflusswerte simuliert. Dabei renzierten Cluster der Modellierungsergebnisse ist unklar, wie realistisch diese auf höhere Tem- für die verschiedenen WETTREG 2010-Läufe peraturen zurückzuführenden, drastischen Ab- sowie die verschiedenen untersuchten, auf den flussrückgänge sind. Zu überprüfen wären hier- Daten des Klimamodells CLM basierenden, In- bei die Parametrisierung der Vegetation (Tran- putdaten. spiration) und die Versickerungsfähigkeit ausge- trockneter Böden. Mittels CLM werden für die Zeitscheibe 2021–2050 nur kleine Änderungen gegenüber 1961–1990 Die Bewertung der zukünftigen Veränderungen simuliert (leichter Anstieg der Abflüsse im Früh- hinsichtlich der Hoch- und Niedrigwasserabflüsse jahr und Abnahme im Sommer), während unter wird zudem durch weitere Aspekte eingeschränkt. WETTREG 2010 in allen Jahreszeiten bereits Zum einen kann das hydrologische Modell deutliche Abnahmen der Abflüsse zwischen 20 und WaSiM-ETH sehr kleine Abflussmengen nur 60 Prozent auftreten. Zum Ende des 21. Jahr- schwer nachbilden (Abb. 4.1-11, oben). 52 Simulierte Änderungssignale

Abb. 4.1-9: Beobachtete und mittels WETTREG 2010 und CLM Lauf 1 (jeweils A1B) simulierte mittlere monatliche Durchflüsse für das Einzugsgebiet der Prießnitz im Jahresverlauf für die Zeitscheibe 1961–1990 (oben), 2021–2050 (unten links) und 2071–2100 (unten rechts).

Abb. 4.1-10: Änderungssignal der mittlere jahreszeitlichen Durchflüsse im Einzugsgebiet der Prießnitz für WETTREG 2010 und CLM Lauf 1 (jeweils A1B) in den Zeitscheiben 2021-2050 und 2071-2100 gegenüber der Refe- renzperiode 1961–1990. Urbane Fließgewässer 53

30 110 1961‒1990 Obs. 25 Sim. 91 WETTREG 2010 20 73

15 55

10 37 Anzahl der Tage [d/a] Tage Anzahl der Relative Häufigkeit[%] 5 18

0 0 > 5 < 0,1 0,1 - 0,3 0,3 - 0,5 0,5 - 0,7 0,7 - 0,9 0,9 - 1,1 1,1 - 1,3 1,3 - 1,5 1,5 - 1,7 1,7 - 2,0 2,0 - 2,5 2,5 - 3,0 3,0 - 4,0 4,0 - 5,0 Tagesdurchfluss [mm/d]

140 140 2021‒2050 2071‒2100 120 120 100 100 80 80 60 60 40 40 20 20 0 0 Änderungssignal [Tage] -20 -20 -40 -40 > 5 > 5 < 0,1 < 0,1 0,1 - 0,3 - 0,1 0,5 - 0,3 0,7 - 0,5 0,9 - 0,7 1,1 - 0,9 1,3 - 1,1 1,5 - 1,3 1,7 - 1,5 2,0 - 1,7 2,5 - 2,0 3,0 - 2,5 4,0 - 3,0 5,0 - 4,0 0,1 - 0,3 0,3 - 0,5 0,5 - 0,7 0,7 - 0,9 0,9 - 1,1 1,1 - 1,3 1,3 - 1,5 1,5 - 1,7 1,7 - 2,0 2,0 - 2,5 2,5 - 3,0 3,0 - 4,0 4,0 - 5,0 Tagesdurchfluss [mm/d] Tagesdurchfluss [mm/d]

Abb. 4.1-11: Häufigkeitsverteilung der gemessenen und simulierten (für beobachtete Klimadaten und WETTREG 2010-Daten dargestellt als mittlere Werte aus den zehn Läufen und deren gesamter Bandbreite als Fehlerbalken) Durchflüsse für das Prießnitz-Einzugsgebiet im Referenzzeitraum 1961–1990 (oben) sowie Änderung der relativen Häufigkeit der mittels WETTREG 2010 unter dem Emissionsszenario A1B projizierten Durchflüsse für die Zeitschei- ben 2021–2050 (unten links) und 2071–2100 (unten rechts).

In den gemessenen Werten treten relativ häufig der Distanz der Klima- bzw. Niederschlagsstatio- sehr kleine Werte auf bzw. die Abflüsse sind Null nen zum Untersuchungsgebiet. Vor allem bei – im Modell WaSiM-ETH fließt jedoch fast immer kleinräumigen und kurzzeitigen konvektiven eine gewisse Wassermenge ab. Zum anderen ist Niederschlagsereignissen wird in den Tagesab- die Nachbildung der Winterabflüsse problema- flusswerten zum Teil der wahre Abflusspeak tisch, da hier einerseits messsystembedingte „verpasst“ bzw. gemessene Peaks sind in den Fehler auftreten (z.B. Beeinflussung der Mes- Niederschlagsdaten nicht oder nur deutlich klei- sungen durch Eis) und andererseits das in ner wiederzufinden. Dies kann z.B. passieren, WaSiM-ETH verwendete Schneemodell nicht wenn die Niederschlagsereignisse sehr lokal immer plausible Ergebnisse liefert. Weitere Prob- aufgetreten sind und somit von den verfügbaren leme liegen in der Tagesauflösung der Daten und Niederschlagsstationen nicht repräsentativ wie- somit der hydrologischen Modellierung sowie in dergegeben werden können.

54 Simulierte Änderungssignale

Zusammenfassung und Bewertung

Für den rezenten Zeitraum wurden hydrologi- (WETTREG 2010) Abflüsse simuliert. Diese Ab- sche Modelle mittels WaSiM-ETH anhand gemes- flussrückgänge erreichen in einzelnen Jahreszei- sener Werte kalibriert und deren Anpassungsgü- ten schon zur Mitte des 21. Jahrhunderts 50% te validiert. Diese hydrologischen Modelle wur- und können zum Ende des 21. Jahrhunderts bis den dann mit projizierten Klimadaten des dyna- zu 80% erreichen. Dabei sind die Rückgänge im mischen Klimamodells CLM und des statistischen Sommer und Herbst als vergleichsweise robust Klimamodells WETTREG 2010 angetrieben, um einzustufen, da hier auch unter Verwendung von den möglichen zukünftigen Wasserhaushalt zu CLM abnehmende Abflusse simuliert werden. simulieren. Dabei stellen die hier präsentierten Dagegen sind für das Frühjahr und den Winter Ergebnisse nur einen kleinen Ausschnitt der auch zunehmende Abflüsse möglich, wenn man untersuchten und möglichen Zukünfte dar und die Sonderstellung von WETTREG 2010 hinsicht- sollen nicht als Voraussage verstanden werden. lich der projizierten Niederschlagstrends (Ab- Es soll lediglich gezeigt werden, "was wäre, nahme in allen Jahreszeiten, während die meis- wenn“ ebendiese Projektionen das zukünftige ten Modelle nur für den Sommer eine Abnahme Klima darstellen würden. projizieren) einbezieht.

Wesentliche Ergebnisse. Das hydrologische Mit den simulierten Abnahmen der mittleren Modell für das eher rurale Einzugsgebiet der Abflüsse geht eine Zunahme der Häufigkeit von Prießnitz zeigt gute Ergebnisse im Kalibrierungs- Niedrigwasserabflüssen sowie eine Abnahme von und Validierungszeitraum, während das urban hohen Abflussereignissen einher. Entsprechend geprägte Weidigtbachmodell deutliche Abwei- der schon gemachten Anmerkungen hinsichtlich chungen der simulierten von den gemessenen der Niederschlagstrends von WETTREG 2010 Abflusssummen zeigt. Dies ist unter anderem (abnehmende Starkniederschläge) sind die auf die kurzen Messreihen sowie die vielfältigen Rückgänge in der Hochwassergefährdung als Veränderungen im Einzugsgebiet und im Gewäs- wenig realistisch einzustufen. Da die meisten serausbau zurückzuführen. regionalen Klimamodelle eine Zunahme der Häu- figkeit von Starkniederschlagsereignissen simu- Hinsichtlich der Klimamodelldaten als Input für lieren, ist trotz der deutlich gesteigerten die Modellierungen ist festzustellen, dass mittels Evapotranspiration auch in Zukunft mit dem WETTREG 2010 die gemessenen bzw. mittels Auftreten lokaler Hochwasserereignisse zu rech- Messwerten simulierten Werte vergleichsweise nen. gut wiedergegeben werden, während CLM für fast alle untersuchten Parameter deutliche sys- Abhängigkeit der Ergebnisse von den Ein- tematische Abweichungen zeigt. Die Nieder- gangsdaten. Es wurde gezeigt, dass die Ergeb- schläge sind, verglichen mit den langjährigen nisse der Impakt-Modellierungen extrem von mittleren Jahresniederschlagssummen, zu hoch den meteorologischen Eingangsdaten/Antrieben und die langjährigen Temperaturmittel sowie die abhängen, egal ob gemessen oder projiziert. simulierten Werte der realen Verdunstung zu Jedes Modell kann nur die Eingangsdaten durch gering. Damit ergeben sich unter Verwendung die ihm jeweils innewohnenden Mechanismen, der CLM-Daten zum Teil enorme Überschätzun- egal ob empirisch oder deterministisch, in die gen der realen Abflussmengen. Die spezifischen Ausgaben verwandeln, die schon im Laufe der CLM-Ergebnisse hängen zudem stark vom ge- Kalibrierung und Validierung bzw. unkalibriert wählten Input (einzelne Gitterzelle bzw. mehrere durch die Parameterwahl, aufgeprägt wurden. Gitterzellen als gemittelter Wert oder modellin- Empfehlenswert wäre eine konsequente Ver- tern interpoliert) ab. Bei einigen untersuchten wendung homogener Datensätze, sowohl für die Gitterzellen gleichen sich die systematischen Ermittlung des rezenten Zustandes, als auch für Abweichungen von Temperatur und Niederschlag die Projektion möglicher zukünftiger Zustände. im Referenzzeitraum insoweit aus, dass Abflüsse Die Einflüsse der Datenlücken, der oft nicht in realistischer Größenordnung simuliert werden. nachvollziehbaren Stationshistorie und der zeit- Für das 21. Jahrhundert werden in beiden unter- lich zu geringen Datenerfassung/-verfügbarkeit suchten Gebieten – je nach verwendetem Kli- führt bei der Interpolation bzw. Extrapolation oft mamodellinput – mehr oder weniger gleichblei- zu nicht vorhersehbaren, zuweilen auch schein- bende (CLM) bzw. deutlich abnehmende baren Trends, welche dann auch bei den Verfah- Urbane Fließgewässer 55 ren zur Projektion möglicher Klimaentwicklungen der Temperaturzunahme gegen Ende des 21. Jahr- verwendet werden. hunderts hingegen lässt dieses Verfahren ebenfalls nur bedingt geeignet erscheinen. Die Einbe- Die oft verbreitete Verwendung von subjektiv ziehung weiterer Klimamodelle, wie in Abschnitt ausgedünnten bzw. auf Grund von objektiven 2.5.2 dargestellt, scheint für die Bewertung der Kriterien gefilterten Stationskollektiven bei der Veränderungen im Wasserhaushalt der Stadt Interpolation führt zu einer Vielzahl von "Inter- Dresden angeraten. pretationen" der an den jeweiligen Orten betrachteten Klimata. Wichtig wäre demnach die Schlussfolgerungen für Anpassungsmaß- Verfügbarkeit eines qualitätskontrollierten, zunahmen. Die beispielhafte Darstellung der Er- mindest bundesweit verfügbaren Datensatzes gebnisse lässt erkennen, dass es für die Ent- meteorologischer Parameter. Bei der aktuellen wicklung von Klimaanpassungsoptionen gefähr- Datenlage mit den zahlreichen Datenlücken und lich ist, sich auf einzelne Klimaprojektionen zu ständig wechselnden Stationskollektiven stellt stützen. Die enorme Bandbreite der durch die dies sicherlich eine große Herausforderung dar, beiden verwendeten Klimamodelle aufgespann- sollte aber bei entsprechender Herangehenswei- ten möglichen Abflussentwicklungen erschwert se erreichbar sein. die Ableitung spezifischer Anpassungsstrategien, zumal die mittels der beiden Modelle erzielten Die großen Unsicherheiten bei der flächenhaften Simulationsergebnisse aus unterschiedlichen Erfassung konvektiver Niederschläge, vor allem Gründen nur bedingt aussagekräftig sind. Zu- in den Sommermonaten, werden aber in den dem sind gewisse Prozesse aufgrund unzurei- bereits bestehenden Datensätzen bestehen blei- chendem Wissensstand und dem Fehlen geeig- ben und sollten bei zukünftigen Modellierungen neter Daten und Parameter in den Wirkmodellen berücksichtigt werden. nur schwer umsetzbar. Dazu gehören beispiels- Bewertung der Eignung der regionalen Kli- weise Veränderungen im Verhalten der Vegetati- mamodelle. Die Daten des regionalen Klima- on bei steigenden Temperaturen und Kohlendio- modells CLM sind nur bedingt als Modellinput für xidkonzentrationen sowie die zukünftige Ent- die Impakt-Modellierung im Stadtgebiet von wicklung von Böden und Grundwasserleitern. Dresden geeignet. Die für Dresden typischen Auch die zukünftig möglichen Landnutzungsver- Wertebereiche meteorologischer Parameter wer- änderungen, welche potenziell einen großen den nicht ausreichend realistisch nachgebildet, Einfluss auf die Ergebnisse der hydrologischen was auch an der vergleichsweise geringen räum- Modellierung haben, bleiben aufgrund des Feh- lichen Auflösung dieses dynamischen Regional- lens entsprechender Szenarios unberücksichtigt. modells liegt. Somit kann auch kein realistischer Dementsprechend sollten Anpassungsmaßnah- Wasserhaushalt für rezente und zukünftige Zeit- men im Wassersektor robust gegenüber vielfäl- räume simuliert werden. tigen Klimaentwicklungsmöglichkeiten sein. Ein Bei WETTREG 2010 liegen zwar für den rezen- umfassendes Monitoring der weiteren Entwick- ten Zeitraum sowohl die meteorologischen Pa- lung des Wasserhaushaltes und auch der Land- rameter, als auch die modellierten Durchflüsse nutzungsveränderungen ermöglicht dabei das im Bereich der Messungen. Das extreme Verhal- rechtzeitige Reagieren auf sich abzeichnende ten bezüglich des Niederschlagsrückganges und stabilere Veränderungen als derzeit sichtbar.

56 Simulierte Änderungssignale

4.2 Wasser- und Stoffhaushalt im Einzugsgebiet von Talsperren

4.2.1 Änderungen im Wasserhaushalt von Talsperren-Einzugsgebieten, einschließlich der Bewertung von Unsicherheiten Norbert Prange (TUD)

Einleitung

Aktuelle Klimaprojektionen zeigen tendenziell sucht und quantifiziert. Die sich ergebenden eine Zunahme der Temperatur, längere und Projektionen des Wasserhaushaltes werden mit extremere Trockenperioden und ein sich verän- dem rezent beobachteten Wasserhaushalt ver- derndes Niederschlagsregime (Bernhofer et al. glichen und signifikante Änderungssignale von 2011). Im Rahmen des REGKLAM-Teilprojektes einzelnen Wasserhaushaltsgrößen identifiziert. 3.2.1 – “Wasserhaushalt im Einzugsgebiet von Dabei werden neben den sich aus der Verwen- Talsperren” – wurden, am Lehrstuhl für Hydro- dung von Klimaprojektionsdaten ergebenden logie der TU Dresden, Auswirkungen dieser pro- Unsicherheiten insbesondere die Unsicherheiten jizierten, sich ändernden klimatischen Randbe- der angewendeten „klassischen“ deterministi- dingungen auf den Wasserhaushalt in einem schen Modellierung des Wasserhaushaltes be- hydrologischen Talsperren-Einzugsgebiet unter- wertet (Müller et al. 2013a).

Untersuchungsgebiet

Lage. Die Auswirkungen projizierter Klimaver- einer überwiegend nördlichen bis östlichen Ex- änderungen auf den Wasserhaushalt werden position und rechts gelegene Flächen mit einer beispielhaft im Einzugsgebiet der Wilden eher südlichen bis westlichen Exposition. Weißeritz untersucht (Abb. 4.2.1-1). Der Grund Landnutzung. Nach LfULG (2009a) ist das zur Auswahl dieses Gebietes ist das darin befind- Untersuchungsgebiet mit einer sehr gering be- liche Talsperrenverbundsystem Lehnmühle- siedelten Fläche von ca. drei bis vier Prozent Klingenberg, welches, unterstützt durch die Tal- sehr ländlich geprägt. Die derzeitigen Haupt- sperren Rauschenbach und Lichtenberg, maß- landnutzungsformen, welche in etwa 90% des geblich für die Trinkwasserversorgung des ge- Gebietes ausmachen, beschränken sich auf samten Weißeritzkreises, der Stadt Freital und Acker-, Grünland- und Waldflächen (Abb. 4.2.1- zu ca. 60% der Stadt Dresden verantwortlich ist 2). Dabei ist der Anteil von Acker- und Grün- (LTV: http://www.smul.sachsen.de/ltv/). landflächen mit jeweils ca. 20% in etwa ausge- Die durchgeführten Untersuchungen und Simu- glichen. Die Hälfte des Einzugsgebietes ist mit lationen des Wasserhaushaltes beschränken sich zum größten Teil staatlich bewirtschafteten Wäl- auf das Teileinzugsgebiet der Wilden Weißeritz dern bedeckt. Diese ca. 50% Waldflächen vertei- bis zum Auslasspegel der Talsperre Klingenberg len sich auf 70% Nadelwälder und zu jeweils ca. (Pegel Klingenberg, Abb. 4.2.1-2), im Weiteren 15% auf Laub- und Mischwälder. Als Hauptbau- als Untersuchungsgebiet bezeichnet. Das Unter- mart tritt die Gemeine Fichte (Picea abies) auf. suchungsgebiet umfasst eine Fläche von ca. Die Verteilung der Landnutzung im Gebiet ist 90 km². Davon befinden sich ca. 12 km² auf anthropogen beeinflusst und vom Relief und tschechischem Staatsgebiet. Klima bedingt. Während die Flächen des Ein- Topographie. Das Untersuchungsgebiet besitzt zugsgebietes oberhalb 700 m überwiegend beein ausgeprägtes Relief. Die Höhendifferenz bewaldet sind, nimmt der Anteil landwirtschaftlich trägt bis zu dem in 357 m ü. NN Höhe gelege- genutzter Flächen in den unteren Lagen des nen Pegel Klingenberg ca. 540 m. Das Gefälle Einzugsgebietes zu. Eine Besonderheit sind die erreicht an den flussnahen Hängen bis zu Moorflächen des Zinnwald-Georgenfelder Hoch- 45 Grad. Bedingt durch den Verlauf der Wilden moores im Südosten des Untersuchungsgebie- Weißeritz von Süden nach Norden und dem da- tes, welche einen Flächenanteil von 1% am raus resultierenden Taleinschnitt ergibt sich grob Untersuchungsgebiet haben. Aufgrund der Spei- eine „Teilung“ des Einzugsgebietes in – in Fließ- cherwirkung sowie der teilweise aus dem Ein- richtung blickend – links gelegene Flächen mit zugsgebiet heraus entwässernden Gräben (z.B. Wasserhaushalt in Talsperreneinzugsgebieten 57

Neugraben) können diese Moorflächen den Ge- Schuttdecken ab (Mannsfeld & Richter 1995). bietswasserhaushalt beeinflussen.

Diese Charakterisierung des Untersuchungsge- bietes stellt eine Momentaufnahme dar. Im Zuge von Besiedlung, wirtschaftlicher, technologischer und kultureller Entwicklungen in der Region, befand und befinden sich die Landschaft und deren Nutzung im steten Wandel. Weber (2010) stellte fest, dass es durch die zunehmende In- dustrialisierung und den Bergbau (u.a. Kohle und Eisenerz) im Osterzgebirge zu einer erheblichen Zunahme von Schadstoffemissionen kam. Vor allem die dominierenden Fichtenreinbestän- de wurden durch hohe Schwefeldioxidbelastun- gen latent geschädigt. Durch eine, durch sommerliche Trockenheit, zusätzliche Massenver- mehrung des Borkenkäfers starben in den Abb. 4.2.1-1: Lage des Einzugsgebietes der Wilden 1980er Jahren innerhalb weniger Jahre mehrere Weißeritz bis zum Pegel Hainsberg 3 in der REGKLAM- tausend Hektar Fichtenwald ab (Weber 2010). Modellregion. Dass die Landnutzung im Untersuchungsgebiet innerhalb kurzer Zeiträume relativ starken Ver- änderungen unterliegen kann, zeigen neben den eben erwähnten Auswirkungen von Luftver- schmutzungen auch die Unterschiede in den, aus Luftbildüberfliegungen in den Jahren 1992/93 und 2005 abgeleiteten, Biotoptypen- und Landnutzungskartierungen von Sachsen (LfUG 1994; LfULG 2009a). Dabei nahmen in den zwölf Jahren die Ackerflächen auf Kosten der Grünlandflächen um ca. 8% zu. Staatliche oder durch die EU bereitgestellte Subventionen für bestimmte Feldfrüchte wie z.B. Raps und Mais begünstigten diesen Zuwachs ackerbaulich genutzter Flächen.

Die zukünftige Entwicklung der Landnutzung im Untersuchungsgebiet ist sehr schwer abzuschät- zen und von mehreren Faktoren abhängig. Ne- ben möglichen direkten und indirekten Auswir- kungen eines veränderten Klimas spielen öko- nomische, technologische und ökologische As- pekte eine entscheidende Rolle.

Boden. Ausgangspunkt für die Pedogenese des

Bodens im Osterzgebirge sind vorwiegend Ge- steinsverwitterungsdecken des anstehenden Festgesteins, welche überwiegend während der Weichsel-Kaltzeit am Ende des Pleistozäns ent- Abb. 4.2.1-2: Einzugsgebiet der Wilden Weißeritz bis standen. Während der periglazialen Verhältnisse zum Pegel Hainsberg 3 (Freital) mit Teileinzugsgebie- in den Kaltzeiten des Pleistozäns kam es zu einer ten (Untersuchungsgebiet bis zum Pegel Klingenberg), flächendeckenden Entwicklung von Frostschuttde- Talsperren und Lage der Pegel. Hintergrund: Biotoptypen- und Landnutzungskartierung Sachsen cken. Zusätzlich lagerten sich inselartig äolische (LfULG 2009a): gelb – Ackerflächen, hellgrün – Substrate in Form von Lössderivaten bis zu Grünland, dunkelgrün – Wald, braun – Moorflächen, Höhenlagen von 500 m ü. NN im Oberboden der rötlich – Siedlungsflächen. 58 Simulierte Änderungssignale

Die Unterböden enthalten dagegen einen we- Moore sind teilweise verheidet und wurden me- sentlich höheren, mit der Tiefe zunehmenden, lioriert (Lehmann & Präger 1992). Eine Gemein- Anteil an Festgesteinsmaterial. Untersuchungen samkeit der Böden im Untersuchungsgebiet ist der jüngsten Vergangenheit zeigen die noch die im Allgemeinen geringe Mächtigkeit von teil- vorhandene einheitliche Ausprägung von peri- weise nur wenigen Zentimetern bis zu ca. 2 m glazialen Lockergesteinsdecken (Lehmann & Entwicklungstiefe. Präger 1992). Auf dem verwitterten und perigla- Hydrogeologie. Hydrogeologisch wird das Erz- zial verlagerten Festgestein der Metamorphite gebirge als einheitliches Kluftgrundwasserleiter- und Magmatite bildeten sich im Laufe der letzten System betrachtet. Es bilden sich keine groß- Jahrtausende größtenteils Braunerden, Podsole räumigen zusammenhängenden Aquifere. Fließ- und Pseudogleye (Kaulfuß & Kramer 2000). Über vorgänge hängen vorwiegend vom Relief ab und den metamorphen Gesteinen Gneis, Glimmer- bewegen sich innerhalb der geringmächtigen schiefer und Phyllit entstanden überwiegend Verwitterungszone zum nächsten Vorfluter. Da- sandig-lehmige Braunerden, welche heute die her sind i.d.R. oberirdisches und unterirdisches Grundlage für eine landwirtschaftliche Nutzung Einzugsgebiet identisch. Nur auf Kluft- und Zer- darstellen. Über magmatischen Ergussgesteinen rüttungszonen ist nennenswerter Grundwasser- (z.B. Porphyr) entwickelten sich häufiger Podsole abfluss möglich. Lokale Fließbedingungen kön- und vereinzelt podsolierte Braunerden, welche nen durch den Bergbau stark beeinflusst sein fast ausschließlich forstwirtschaftlich genutzt (Jordan & Weder 1995). werden (Bernhardt 1995; Mannsfeld & Richter 1995). Im Oberlauf der Wilden Weißeritz treten Gang- stock- und deckenförmige Eruptivgesteine (Por- Die Bodenbildung wird, neben den physikali- phyre), Gneisformationen, sowie Phyllitforma- schen und chemischen Eigenschaften der Verwit- tionen in südöstlich streichender Richtung auf. terungsdecken, von weiteren Faktoren beein- In Flussläufen herrscht Alluvium vor. Hydro- flusst. Dabei spielen das Klima, das Relief, die geologisch gesehen sind die Porphyre gut bis Vegetation und anthropogene Einflüsse eine stark geklüftet, weisen eine schwache Verwitte- wichtige Rolle. Die räumliche Variabilität der rung auf und haben eine geringe Grundwasser- Böden im Osterzgebirge ist daher nicht nur führung. Schichtquellen treten an der Grenze zu substratbedingt, sondern auch vom Klima und Gneis auf. Die hochmetamorphen Gneise sind Relief abhängig (Kaulfuß 2001; Kaulfuß & Kra- schwach bis mäßig geklüftet, weisen sandig- mer 2000; Mannsfeld & Richter 1995). Dies schluffige Verwitterungsprodukte auf und haben spiegelt sich im Untersuchungsgebiet in der eine sehr geringe Grundwasserführung. Hier Differenzierung des Bodens mit vermehrt auftre- herrscht hypodermischer Abfluss vor. Der Phyllit tenden Podsolen in den Hoch- und Kammlagen hat eine geringe bis fehlende Klüftung und daher und einem höheren Anteil an Braunerden in den eine geringe bis fehlende Grundwasserführung. mittleren und unteren Lagen wider. Neben dem Dagegen weisen quartäre Ablagerungen (Schot- relativ hohen Anteil an Braunerden (ca. 50%) ter, Schluffe) an Flussläufen eine gute Grund- sind fluviale Ablagerungen in den Flusstälern wasserführung auf, wenn eine größere Sedi- vorhanden. mentmächtigkeit vorhanden ist (besonders in Eine Besonderheit sind die Moorböden. Seit Be- breiten Tälern; GK25 1888; HyK50 1984) ginn des Holozäns bildeten sich, vor allem im Der Mittellauf der Wilden Weißeritz bis zum Pe- Bereich der Quellmulden bzw. auf den Schuttde- gel Klingenberg ist durch ein Vorherrschen von cken der ebenen Flächen in den Kammlagen, Gneisformationen gekennzeichnet, welche mit Hang- und Regenmoore aus. Gegenwärtig ist die ca. 60% auch den Hauptanteil im Untersu- Torfbildung jedoch meist eingeschränkt. Die chungsgebiet einnehmen (GK25(N) 1997).

Datengrundlage

Beobachtungsdaten. Nur ein Teil der in der 1997a) sowie Betrachtungen des Wasserhaus- REGKLAM-Klimadatenbank vorliegenden Nieder- haltes im rezenten Zeitraum für das Untersu- schlags- und Klimamessreihen ist für die Modell- chungsgebiet relevant. Die für die Wasserhaus- kalibrierung und Validierung des Wasserhaus- haltsmodellierung mit WaSiM erforderlichen halts-Simulations-Modells „WaSiM“ (Schulla Größen Niederschlag, Tagesmitteltemperatur, Wasserhaushalt in Talsperreneinzugsgebieten 59

Windgeschwindigkeit, relative Luftfeuchte, Son- tert somit die Interpretation der simulierten nenscheindauer und Globalstrahlung lagen in Änderungen im Wasserhaushalt. Weitere Details täglicher Auflösung je nach Station (Stationsart, zur multiplen linearen Regression und dem Messbeginn, Datenlücken, Stationsverlegung Krigingverfahren sind Müller et al. (2013a) zu und -schließung) maximal für den Zeitraum vom entnehmen. 01.01.1951 bis 31.12.2010 vor. Dabei stellen Umrechnungs- und Korrekturverfahren. Die insbesondere die nicht durchgehende Verfügbar- Korrektur des Niederschlages erfolgte verein- keit der Klimadaten für den Untersuchungszeit- facht mit monatlichen Korrekturfaktoren aus raum (01.01.1961 bis 31.12.2010) sowie die Richter (1995) am Lehrstuhl für Meteorologie räumliche Verteilung der Stationen Herausforde- (TU Dresden). Die Windgeschwindigkeit musste rungen für die konsistente klimatische Beschrei- aufgrund der Messhöhe in 10 m über Grund auf bung des Gebietes dar. die in WaSiM benötigte Messhöhe in 2 m über Unmittelbar im Untersuchungsgebiet liegen nur Grund mit Hilfe des logarithmischen Windprofils zwei Niederschlagsstationen (Hartmannsdorf- (DVWK 1996) umgerechnet werden. Die relative Reichenau und Klingenberg TS), die jeweils Da- Luftfeuchte wurde direkt in das Sättigungsver- ten für den Zeitraum 01.01.1969 bis 31.12.2006 hältnis (nichtprozentuale Angabe) umgerechnet. (mit Datenlücken) aufweisen. Die nächstgelege- Die relative Sonnenscheindauer ergab sich als ne Klimastation ist die seit dem 01.01.1971 in Quotient aus der tatsächlich beobachteten und Betrieb befindliche Station Zinnwald-Georgen- der astronomisch maximal möglichen Sonnen- feld. Aufgrund ihrer Nähe zum Gebiet und ihrer scheindauer (DVWK 1996). In WaSiM ist es zu- Höhenlage (877m ü. NN) ist sie als repräsentativ sätzlich zur relativen Sonnenscheindauer mög- für die oberen Lagen des Untersuchungsgebietes lich, die Globalstrahlung zu berücksichtigen. Da anzusehen. Datenlücken weist sie insbesondere diese Größe nur an wenigen Klimastationen zur bei der Windgeschwindigkeit auf. Verfügung stand, wurde die Globalstrahlung nach Angstrøm (DVWK 1996) aus der tatsächli- Für die Beschreibung des Klimas im Untersu- chen und astronomisch möglichen Sonnen- chungsgebiet wurden 94 Stationen (18 Klima- scheindauer berechnet. und 76 Niederschlagsstationen, Abb. 4.2.1-3), welche das Klima im Untersuchungsgebiet auf- Klimaprojektionsdaten. Um die möglichen grund der Lage potentiell am besten beschrei- Änderungen des zukünftigen Wasserhaushaltes ben, ausgewählt. Für diese Stationen wurden projizieren zu können, wurden die vorhandenen mittels multipler linearer Regression Lücken Realisierungen der beiden regionalen Klimamo- gefüllt und Datenreihen einzelner Klimagrößen delle WETTREG 2010 und CLM mit dem Global- verlängert. Anschließend wurde die räumliche modellantrieb ECHAM5/MPI-OM T63 (Lauf 1) für Interpolation über ein Kriging-Verfahren durch- verschiedene Emissionsszenarios vergleichend geführt. Die Interpolation erfolgte dabei direkt verwendet (Müller et al. 2013a). auf das WaSiM 500 m-Raster des Untersu- Vom WETTREG 2010-Datensatz wurden die chungsgebietes. Die Höhenabhängigkeit der täglichen Werte der Klimaelemente Nieder- Temperatur wurde mittels eines External Drift schlag, Tagesmitteltemperatur, Windgeschwin- Krigings berücksichtigt, während alle anderen digkeit, relative Luftfeuchte und Sonnenschein- meteorologischen Größen durch ein Ordinary dauer im Zeitraum 1961–2100 für die Emissi- Kriging interpoliert wurden. onsszenarios A1B, A2 und B1 genutzt. Die Be- Aufgrund des kleineren Stationsnetzes bei rechnung bzw. Korrektur der Größen Nieder- WETTREG 2010 (vgl. übernächster Abschnitt zu schlag, Windgeschwindigkeit, relative Feuchte, den verwendeten Klimaprojektionsdaten) erfolg- Sonnenscheindauer und Globalstrahlung im vom te das Kriging der meteorologischen Beobach- WaSiM benötigten Format erfolgte nach den tungsdaten nicht nur für den Gesamtdatensatz gleichen Verfahren, die schon für die meteorolo- (94 Stationen; „unmaskierter DWD Datensatz“), gischen Beobachtungsdaten beschrieben wur- sondern auch für einen reduzierten Datensatz, den. Im Kontrollzeitraum (1961–2000) und im der nur die in WETTREG 2010 verfügbaren Stati- Projektionszeitraum (2001–2100) – pro Emissi- onen einbezog (56 Stationen; „maskierter DWD onsszenario – wurden jeweils zehn Realisierun- Datensatz“; Abb. 4.2.1-3). Dies ermöglicht die gen (00, 11, 22, …, 99) berücksichtigt. Die Sta- Abschätzung des Einflusses des Stationskollek- tionsdichte von WETTREG 2010 ist mit 17 Klima- tivs auf die Modellierungsergebnisse und erleich- stationen und 165 Niederschlagsstationen im 60 Simulierte Änderungssignale

Abb. 4.2.1-3: Lage der für die multiple lineare Regression gewählten 94 DWD/CHMI-Stationen sowie der 54 WETTREG 2010 Stationen im Vergleich zum Einzugsgebiet der Wilden Weißeritz bis zum Pegel Hainsberg 3 (500x500 m Raster) und zum Untersuchungsgebiet bis zum Pegel Klingenberg. erweiterten REGKLAM-Datengebiet im Vergleich zum DWD/CHMI-Messnetz wesentlich geringer. Um die geringe Stationsdichte zu kompensieren wurden die Daten – analog zu den meteorologischen Beobachtungsdaten – räumlich interpoliert. Dafür wurden nur die Stationen berück- sichtigt, welche innerhalb des für die Beobach- tungsdaten bereits festgelegten repräsentativen Regionalisierungsgebietes liegen. Der genutzte WETTREG 2010 Datensatz umfasst 56 Stationen (5 Klima- und 51 Niederschlagsstationen, Abb. 4.2.1-3).

Von CLM, der Vorgängerversion des COSMO Climate Limitated-area Models (CCLM), wurden für den Kontrollzeitraum von 1961 bis 2000 und die beiden Emissionsszenarios A1B und B1 (ab 2001) jeweils zwei Realisierungen verwendet.

Die von WaSiM benötigten Klimaelemente lagen analog wie für WETTREG 2010 vor. Als Nieder- schlag wurde ein angepasster, Bias-korrigierter Niederschlag verwendet ( 2.3; Bernhofer et al. 2011). Die Berechnung der Größen Windge- schwindigkeit, relative Feuchte, Sonnenschein- dauer und Globalstrahlung im vom WaSiM benö- Abb. 4.2.1-4: Übersicht über die für die Wasserhaus- tigten Format erfolgte analog wie für die meteo- haltsmodellierung mit WaSiM ausgewählten Rasterzel- rologischen Beobachtungsdaten. Für das Unter- len (türkis) des CLM-Rasters. Wasserhaushalt in Talsperreneinzugsgebieten 61 suchungsgebiet wurden die Daten von drei Ras- Bodendaten. Die Abbildung des Bodens erfolg- terzellen verwendet (Abb. 4.2.1-4), deren Werte te für den deutschen Teil des Untersuchungsge- im Referenzzeitraum recht gute Übereinstim- bietes auf Basis von Kartenblättern des amtli- mungen mit den Beobachtungsdaten zeigten. chen bodenkundlichen Kartenwerkes Sachsen im Maßstab 1:50.000 (BK50, LfULG 2011). Für den Die Rasterzellen wurden über die Zellmittelpunk- tschechischen Teil des Untersuchungsgebietes te als virtuelle Klimastationen in WaSiM berück- wurden auch Daten aus einer Bodenkartierung sichtigt. Die Daten der virtuellen Klimastationen innerhalb des EMTAL-Projektes (Walter 2004) wurden dann über die Methode der Thiessen verwendet. Die Parametrisierung der Leitböden Polygone auf das 500 m-WaSiM-Raster des in WaSiM erfolgte für die einzelnen Bodenhori- Untersuchungsgebietes interpoliert. zonte anhand der Bodenarten über die boden- Landnutzung. Für die Beschreibung der Land- kundliche Kartieranleitung (Ad-hoc-AG Boden nutzung wurden Daten von Luftbildüber- 2005). fliegungen aus dem Jahr 2005 genutzt. Diese Geländemodell. Als Grundlage zur Bestimmung sogenannte Biotoptypen- und Landnutzungskar- des Einzugsgebietes stand das erweiterte digita- tierung aus Colorinfrarot Luftbildern (CIR-Daten) le Geländemodell DGM25 vom Landesamt für wurde seitens des LfULG (2009a) herausgege- Umwelt, Landwirtschaft und Geologie mit einer ben. Die für den Freistaat Sachsen flächende- räumlichen Auflösung von 20 m x 20 m zur Ver- ckend vorliegenden Karten wurden im Maßstab fügung (Erweitertes DGM25, LfULG 2009b). Wei- 1:10.000 erstellt. Für den tschechischen Teil des tere von WaSiM benötigte Grids (z.B. Fließrich- Einzugsgebietes standen Daten einer im Rahmen tung, Fließzeitsummen) wurden ausgehend von des BMBF-Verbundprojektes EMTAL (Einzugsge- dem generalisierten 500 m-DGM mittels T- bietsmanagement von Talsperren in Mittelgebir- ANALYS (im WaSiM-Programmpaket enthalten) gen) durchgeführten Kartierung zur Verfügung im Vorfeld der Modellierung ermittelt. (Walter 2004).

Methoden

Modellaufbau. Für die Bestimmung des Was- hand von beobachteten Durchflüssen mittels serhaushaltes unter veränderten klimatischen zwei verschiedener Gütekriterien, der dimen- Randbedingungen wurde das hydrologische Mo- sionslosen Nash-Sutcliffe-Effizienz (NSE, Nash & dell WaSiM-ETH ( 3.1 für Modellbeschreibung) Sutcliff 1970) und des Prozent Bias (PBIAS, ausgewählt und angewendet. Das Modell wurde Gupta 1999) im Zeitraum der hydrologischen anhand aktueller Daten aufgebaut und paramet- Jahre 2000 bis 2005 durchgeführt. Dabei gibt risiert. Es erfolgte eine Aufbereitung der Daten der NSE an, wie gut die Dynamik des Abflusses und eine Transformation in die vom Modell benö- simuliert werden konnte (Hochwasseranstiege, - tigten Formate. Das Modell wurde für das Unter- scheitel und -rückgänge). Das Optimum läge bei suchungsgebiet in einer räumlichen Auflösung NSE=1. Der PBIAS hingegen wird für die Güte von 500 m x 500 m erstellt. Diese räumliche der Füllenanpassung (Volumen), welche beson- Auflösung ist, insbesondere für die oberen Lagen ders für Wasserhaushaltsmodellierungen von des Untersuchungsgebietes, relativ grob. Sie Bedeutung ist, verwendet. Das Optimum läge stellt jedoch einen Kompromiss zwischen den zu bei einem PBIAS von 0% über einen festgeleg- erwartenden Rechenzeiten (vielfache Modellop- ten Zeitraum. Als dritte Zielfunktion wurde kein timierungsläufe und langjährige Wasserhaus- klassisches Gütekriterium, sondern das 25% haltssimulationen für mehrere Klimamodellreali- Perzentil des Grundwasserflurabstandes ge- sierungen) und einer noch ausreichenden Abbil- wählt, da dieses sowohl Einfluss auf den NSE, dung der wesentlichen Gebietscharakteristika als auch auf den PBIAS hat. Außerdem war diese (Topographie, Boden, Landnutzung) dar. Information wichtig um ein unrealistisches, mo- dellbedingtes Leer- bzw. Überlaufen des Grund- Kalibrierung und Validierung. Um robuste wasserspeichers bei langjährigen Wasserhaus- Aussagen zu möglichen Änderungen des Was- haltssimulationen zu vermeiden. serhaushaltes infolge der projizierten Klimaän- derungen treffen zu können, ist eine objektive Es wurde ein automatisierter multikriterieller Kalibrierung des Modells an beobachteten Daten Optimierungsalgorithmus (MKO), die „Multi- notwendig. Diese Modellkalibrierung wurde an- Objective Covariance Matrix Adaptation Evolution 62 Simulierte Änderungssignale

Strategy“ (MO-CMA-ES, Igel et al. 2007) einge- der Talsperre Lehnmühle unterhalb des Pegels setzt. Optimiert wurden Parameter des Schnee- Ammelsdorf. Das Modellgebiet B wurde aufgrund moduls und des Bodenmoduls von WaSiM der Datenlage nicht eigenständig kalibriert und (Tabelle 4.2.1-1). Das Untersuchungsgebiet die Parametrisierung bezüglich der optimierten wurde dafür in die drei Modellgebiete A, B und C Parameter wurde aufgrund ähnlicher Gebietsei- eingeteilt (Abb. 4.2.1-5). Die Einteilung erfolgte genschaften aus dem Modellgebiet C übertragen. dabei aufgrund der teilweise unzureichenden Tabelle 4.2.1-1: Anzahl der in die Optimierung einbe- Datenlage von Kalibrierdaten (Abflüsse) an den zogenen Parameter von WaSiM in den Modellgebieten. Pegeln und aufgrund der Trennung des Untersu- chungsgebietes durch die Talsperren Lehnmühle Modellgebiet A B C und Klingenberg. Dabei wurde die Talsperren- Bewirtschaftung in der Modellierung nicht mit Fläche (km²) 51,50 11,75 29,50 berücksichtigt. Die Talsperren wurden lediglich Globale Parameter (ganzes Modellgebiet) als Gewässerflächen, von denen Verdunstung Schneemodell 9 von C 9 möglich ist, in WaSiM integriert. Bodenmodell 1 von C 7 Modellgebiet A erstreckt sich über die Teilein- Lokale Parameter (pro Teileinzugsgebiet) zugsgebiete der Pegel Rehefeld und Ammelsdorf. Modellgebiet B beinhaltet das Teileinzugsgebiet Bodenmodell 6 - -

Abb. 4.2.1-5: Aufteilung des Untersuchungsgebietes in die Modellgebiete A, B und C.

Das Teileinzugsgebiet zwischen dem Pegel anhand von Durchflussdaten für die Modellgebie- Lehnmühle und dem Pegel Beerwalde bildet te A und C. zusammen mit dem Teileinzugsgebiet der Tal- Unsicherheitsbetrachtungen. Um Parameter- sperre Klingenberg oberhalb des Pegels Klingen- unsicherheiten im Kalibrierungs- und Validie- berg das Modellgebiet C. rungszeitraum zu identifizieren, wurden nach Für das Modellgebiet A wurden die Durchfluss- abgeschlossener Optimierung Kompromisslösun- beobachtungsdaten des Pegels Ammelsdorf zur gen aus dem erhaltenen Satz pareto-optimaler Kalibrierung und Validierung verwendet. Für das Lösungen gezogen. Eine Lösung ist pareto- Modellgebiet C konnten aus den Bewirtschaf- optimal, wenn die Verbesserung einer Zielfunkti- tungsdaten der Talsperren Klingenberg und on gleichzeitig eine Verschlechterung einer (oder Lehnmühle Durchflussbeobachtungsdaten für die aller) anderen Zielfunktion(en) zur Folge hat, Kalibrierung und Validierung berechnet werden. folglich also keine Lösung mehr gefunden wer- Das Modellgebiet C wurde anhand der Abfluss- den kann, bei der alle betrachteten Zielfunktio- spende kalibriert. nen gleichzeitig verbessert werden können. Hierbei wurden sowohl die 30 besten Lösungen Die Validierung des Modells erfolgte im Zeitraum bezüglich des NSE (unter der Bedingung der fünf hydrologischen Jahre 2006 bis 2010 PBIAS < 27%), als auch die 30 besten Lösungen Wasserhaushalt in Talsperreneinzugsgebieten 63 bezüglich des PBIAS (unter der Bedingung projizierten Klimadaten. Die Simulation wurde in NSE > 0,3) ermittelt. Damit standen maximal den vier REGKLAM-Zeitscheiben der hydrologi- 60 Lösungen (Parametersätze) zur Verfügung. schen Jahre 1961–1990 (I), 1991–2020 (II), Bedingt durch diese Art des Auswahlverfahrens 2021–2050 (III) und 2071–2100 (IV) mit jeweils können doppelte Lösungen, die bei beiden einem Jahr Modellvorlaufzeit durchgeführt. Da- 30 besten Lösungen dabei sind, auftreten. bei wurden für Unsicherheitsbetrachtungen mehrere, wie zuvor beschrieben, ausgewählte Aufgrund der enormen Rechenzeit, die benötigt WaSiM-Parametersätze berücksichtigt. werden würde, um alle wie eben erwähnt aus- gewählten Kompromisslösungen für alle ausge- Der rezente Zeitraum (hydrologische Jahre 1961 wählten Zeitscheiben, Klimamodelle, Realisie- bis 1990) wurde sowohl mit den flächeninterpo- rungen und Emissionsszenarios zu rechnen, lierten unmaskierten sowie mit dem maskierten wurde für die Unsicherheitsbetrachtungen, wel- DWD Datensatz (für Erläuterungen siehe Ab- che Klimaprojektionsdaten als Eingangsdaten schnitt Datengrundlagen) simuliert. Parallel dazu der hydrologischen Modellierung nutzten, ein erfolgte im gleichen Zeitraum die Simulation mit anderer Ansatz gewählt. Hierbei wurden die den zehn Kontrollläufen von WETTREG 2010 und erhaltenen Pareto-Fronten – d.h. alle pareto- den zwei Kontrollläufen von CLM. optimalen Lösungen (vgl. Abb. 4.2.1-6 und Abb. Die Zeitscheibe der hydrologischen Jahre 1991 4.2.1-9) – der multikriteriellen Optimierung in bis 2020 wurde bis zum 31.12.2000 mit den den Modellgebieten A und C zunächst jeweils Kontrollläufen und ab 01.01.2001 mit den durch eine Clusteranalyse mittels Selbstorgani- Szenarioläufen der verwendeten Klimamodelle sierenden Merkmalskarten (Kohonen 2001) aufge- simuliert, wobei verschiedene Emissionsszena- teilt. Anschließend wurden für jedes Cluster rios berücksichtigt wurden. In den letzten beiden repräsentative Lösungen gesucht. Eine reprä- REGKLAM-Zeitscheiben erfolgte die Simulation sentative Lösung ist dabei die Lösung, die zu analog wie für die zweite Zeitscheibe ab dem allen anderen Lösungen im Cluster die geringste 01.01.2001. mittlere Euklidische Distanz im Variablenraum besitzt. Wasserhaushaltsberechnung. Da Modellge- biet A getrennt von Modellgebiet C optimiert Die für das Modellgebiet A und C erhaltenen wurde, ergaben sich zwei unterschiedliche Pare- repräsentativen Lösungen der Clusteranalyse to-optimale Sätze an Lösungen mit jeweils un- wurden dann jeweils zur Simulation des Wasser- terschiedlichen Parameterkombinationen. Eine haushaltes für die projizierten Klimaszenarios einfache Modellierung der Durchflüsse an den verwendet. Für das Modellgebiet B wurden die Auslasspegeln der Modellgebiete und die Propa- für das Modellgebiet C erhaltenen repräsentati- gation des Durchflusses in das unterliegende ven Lösungen übertragen. Modellgebiet waren aufgrund dieser unterschied- Zusätzlich wurde aus den Pareto-optimalen Lö- lichen Parametersätze nicht möglich. sungen des Modellgebietes A und C jeweils eine Um eine geschlossene Wasserhaushaltssimulati- einzelne Referenzlösung (Referenzparameter- on über das gesamte Untersuchungsgebiet zu satz) ausgewählt. Mit dieser war es möglich die ermöglichen, wurde stattdessen der folgende durch die Anzahl der Klimamodellrealisierungen Ansatz gewählt: Getrennt für jedes regionale induzierte Bandbreite der Wasserhaushaltsgrö- Klimamodell wurde jeweils ein Parametersatz ßen Abfluss und Verdunstung zu ermitteln. Au- aus dem Pareto-optimalen Satz an Lösungen für ßerdem ergibt sich aus der Differenz der Simula- das Modellgebiet C einem Parametersatz für das tion mit allen repräsentativen Lösungen (siehe Modellgebiet A zugeordnet. Hierfür wurde für Abschnitt oben) und der einzelnen Referenzlö- jeden Parametersatz der jeweiligen Modellreali- sung die parameterbedingte Bandbreite, welche sierung das Verhältnis aus simuliertem mittle- als Parameterunsicherheit bezeichnet werden rem Abfluss zum mittleren Niederschlag ermit- kann. telt. Diese Berechnungen erfolgten für alle Mo- Modellanwendung. Nach abgeschlossener dellrealisierungen und Emissionsszenarios. Die Kalibrierung, Validierung und Unsicherheitsbe- Parametersätze der Modellgebiete A und C wur- trachtung im Kalibrierungs- und Validierungs- den dann nach den berechneten Verhältnissen zeitraum erfolgte die Simulation des Wasser- sortiert. Für die Berechnung der Wasserhaus- haushaltes mit dem Input von rezenten und haltsgrößen für das gesamte Untersuchungsge- 64 Simulierte Änderungssignale biet (alle drei Modellgebiete) wurden dann je- Rang verwendet. Für das Modellgebiet B wurde weils die Ergebnisse der Wasserhaushaltssimula- das gleiche Ranking der Parametersätze wie in tionen der Parametersätze mit jeweils gleichem Modellgebiet C verwendet.

Ergebnisse der Kalibrierung und Validierung von WaSiM ETH

Für das Modellgebiet A (Einzugsgebiet des von der Simulation ab (Abb. 4.2.1-7, rechts). Pegels Ammelsdorf) ergab sich nach ca. 40.000 Die Abweichungen betragen dabei maximal bis Modellevaluationen ein Pareto-Satz aus 116 zu ca. 13% (HJ 2007) und die durch die 59 Si- Lösungen (Abb. 4.2.1-6). Der Wertebereich der mulationen hervorgerufenen Unsicherheiten Zielfunktionen nach Ende der Optimierung reicht betragen in Einzeljahren im Validierungszeitraum für den NSE von -1,85 bis 0,78, für den PBIAS maximal bis zu ca. 14% (HJ 2006). Die Größen- von 7,3% bis 31,6% und für das 25% Quantil ordnungen der Abweichung zwischen Beobach- des Grundwasserflurabstandes von 0,6 m bis tung und Simulation und die Bandbreite der 4,0 m. Simulationsergebnisse für die 59 Parametersätze sind damit im Kalibrierungs- und Validierungs- Für die Unsicherheitsbetrachtungen im Kalibrie- zeitraum im Modellgebiet A in etwa gleich groß. rungs- und Validierungszeitraum ergaben sich durch eine doppelte Lösung bei der Auswahl 59 Der innerjährliche Verlauf der Abflussspende optimale Kompromisslösungen (für Erläuterun- wird im Mittel wie bereits im Kalibrierungszeit- gen siehe Abschnitt Unsicherheitsbetrachtun- raum bis auf den Monat Mai gut durch den Me- gen). Die Abflussspenden einzelner hydrologi- dian der Simulationen abgebildet (Abb. 4.2.1-8, scher Jahre (HJ) werden im Kalibrierungszeit- rechts). Im Winterhalbjahr von November bis raum der hydrologischen Jahre von 2000 bis April fällt ebenfalls wie im Kalibrierungszeitraum 2005 durch alle 59 Simulationen mehr oder we- die im Vergleich zu den Sommermonaten größe- niger deutlich über- oder unterschätzt (z.B. re Bandbreite der simulierten Abflussspende auf. HJ 2002/2005; Abb. 4.2.1-7, links). Die Abwei- Für das Modellgebiet C ergab sich nach unge- chungen zwischen Median und Beobachtung fähr 20.000 Modellevaluationen ein Pareto-Satz betragen dabei maximal bis zu ca. 12% (HJ mit 358 Lösungen. Der Wertebereich der Ziel- 2005). Die Spannweite der 59 Simulationen funktionen erstreckt sich nach Ende der Opti- beträgt in Einzeljahren ebenfalls maximal bis zu mierung von -2,76 bis 0,69 für den NSE, von ca. 12% (HJ 2000). 0,7% bis 44,5% für den PBIAS und von 0,8 m Der mittlere innerjährliche Verlauf der Abfluss- bis 4,0 m für das 25% Quantil des Grundwasser- spende im Kalibrierungszeitraum (Abb. 4.2.1-8, flurabstandes (Abb. 4.2.1-9). links) wird außer dem Monat Mai gut durch den Für die Unsicherheitsbetrachtung ergaben sich Median der Simulationen abgebildet. Im Winter- durch sechs doppelte Lösungen bei der Auswahl halbjahr ist die Bandbreite der simulierten Ab- 54 optimale Kompromisslösungen. Der Vergleich flussspenden höher als in den Sommermonaten. der Jahressummen der Abflussspende (Abb. Gründe hierfür liegen in der im Wasserhaus- 4.2.1-10, links) zeigt analog zum Modellgebiet haltsmodell implementierten Abbildung der A, dass die Abflussspende in einzelnen hydrolo- Schneeakkumulations- und Schneeschmelzpro- gischen Jahren (HJ) durch alle Simulationen zesse sowie in der unterschiedlichen Parametri- über- oder unterschätzt wird (z.B. HJ 2000/ sierung des Schneemodells in den einzelnen 2002). Die Abweichungen betragen dabei maxi- Simulationsläufen. mal bis zu ca. 20%. Die durch die Anzahl der Die Validierung des Wasserhaushaltsmodells Simulationen hervorgerufenen Unsicherheiten erfolgte im Zeitraum der hydrologischen Jahre betragen in Einzeljahren im Kalibrierungszeit- 2006 bis 2010 anhand der im Kalibrierungszeit- raum maximal bis zu ca. 17% (HJ 2004). raum für Modellgebiet A ausgewählten 59 Pare- Der mittlere innerjährliche Verlauf der Abfluss- to-optimalen Lösungen. Analog zum Kalibrie- spende im Modellgebiet C wird im Kalibrierungs- rungszeitraum weichen die beobachteten Jah- zeitraum im Vergleich zu Modellgebiet A etwas ressummen der Abflussspende in einigen Jahren schlechter abgebildet (Abb. 4.2.1-11, links).

Wasserhaushalt in Talsperreneinzugsgebieten 65

Kalibrierung und Validierung von Modellgebiet A

Abb. 4.2.1-6: Pareto-Front als Ergebnis der MKO für das Modellgebiet A. Punkte mit dickem schwarzem Rand zeigen die 59 ausgewählten Parametersätze für die Unsicherheitsbetrachtung im Kalibrierungs- und Validierungszeit- raum.

Abb. 4.2.1-7: Jahressumme der Abflussspende im Modellgebiet A für den Kalibrierungszeitraum (links) und den Validierungszeitraum (rechts). Darstellung der Beobachtungswerte als rote Linie, des Medianes der Modellierung als dunkelgraue Linie, des Interquantils in dunkelgrauer Fläche und der Spannweite in hellgrauer Fläche.

Abb. 4.2.1-8: Jahresgang der mittleren Monatssumme der Abflussspende im Modellgebiet A für den Kalibrierungs- zeitraum (links) und den Validierungszeitraum (rechts). Darstellungsweise wie Abb. 4.2.1-7. 66 Simulierte Änderungssignale

Kalibrierung und Validierung von Modellgebiet C

Abb. 4.2.1-9: Pareto-Front als Ergebnis der MKO für das Modellgebiet C. Punkte mit dickem schwarzem Rand zeigen die 54 ausgewählten Punkte für die Unsicherheitsbetrachtung im Kalibrierungs- und Validierungszeitraum.

Abb. 4.2.1-10: Jahressumme der Abflussspende im Modellgebiet C für den Kalibrierungszeitraum (links) und den Validierungszeitraum (rechts). Darstellungsweise wie Abb. 4.2.1-7.

Abb. 4.2.1-11: Jahresgang der mittleren Monatssumme der Abflussspende im Modellgebiet A für den Kalibrierungs- zeitraum (links) und den Validierungszeitraum (rechts). Darstellungsweise wie Abb. 4.2.1-7.

Wasserhaushalt in Talsperreneinzugsgebieten 67

Die Abflussspenden der Monate März, April und lauf (Abb. 4.2.1-11, rechts). Die Dynamik des Mai werden durch alle Simulationen überschätzt, Jahresgangs wird prinzipiell wiedergegeben, die der Monate Juni, Juli und August dagegen jedoch kommt es im Vergleich mit den Beobach- leicht unterschätzt. Analog zu Modellgebiet A ist tungswerten zu deutlich niedrigeren simulierten die größere Bandbreite der simulierten Abfluss- Abflussspenden in den Monaten Juni bis Februar. spende im Winterhalbjahr von November bis Außerdem ist wieder eine größere Bandbreite April im Vergleich zu den Sommermonaten er- der simulierten Abflussspenden im Winterhalb- sichtlich. jahr von November bis April im Vergleich zu den Sommermonaten ersichtlich. Die Jahressummen der beobachteten Abfluss- spenden werden im Validierungszeitraum im Im Modellgebiet C zeigten sich im Validierungs- Modellgebiet C durch alle Simulationsläufe deut- zeitraum die bisher größten Differenzen zwi- lich unterschätzt (Abb. 4.2.1-10, rechts). Nur schen Beobachtung und Simulation. Neben Un- das hydrologische Jahr 2008 kann gut abgebil- zulänglichkeiten des Modells sei an dieser Stelle det werden. Die Abweichungen zur Beobachtung insbesondere auch auf die Qualität und Verfüg- betragen dabei mit ca. 300 mm (HJ 2010) bis zu barkeit der hydrologischen Vergleichsdaten hin- etwa 40%. Die durch die Anzahl der Simulatio- gewiesen. Es handelte sich hierbei nicht um nen hervorgerufenen Unsicherheiten erreichen in reine Durchflussbeobachtungsdaten, sondern Einzeljahren im Validierungszeitraum maximal um aus Talsperrenbewirtschaftungsdaten rück- 15% (HJ 2009). gerechnete Daten.

Die Unterschätzung der beobachteten Abfluss- spenden zeigt sich auch im innerjährlichen Ver-

Ergebnisse der Wasserhaushaltsmodellierung

Repräsentative Lösungen zur Unsicher- Validierung der Klimamodelldaten im Zeit- heitsanalyse. Für die Simulation des Wasser- raum 1961–1990. Die absoluten und relativen haushaltes mit Klimadaten des statistischen Differenzen der Mediane der drei Wasserhaus- regionalen Klimamodells WETTREG 2010 und haltsgrößen Niederschlag, Verdunstung und des dynamischen regionalen Klimamodells CLM Abfluss zwischen den Beobachtungsdaten und im rezenten und zukünftigen Zeitraum wurden auf Beobachtungsdaten basierenden Simulatio- repräsentative Lösungen ausgewählt. Pro Mo- nen (unmaskierter und maskierter DWD- dellgebiet (A und C) wurden insgesamt 16 Clus- Datensatz) bzw. den Klimamodell-Kontrollläufen ter gebildet. Aus ausgewählten Clustern wurden WETTREG 2010 und CLM im Referenzzeitraum im Modellgebiet A insgesamt 15 repräsentative (1961–1990) auf Basis der Wasserhaushaltssi- Lösungen ermittelt. Davon wurde eine Lösung mulation mit 15 WaSiM-Parametersätzen sind in als Referenzparametersatz definiert (Abb. 4.2.1- Tabelle 4.2.1-2 angegeben. Der mittlere Ge- 12, links). bietsniederschlag wird im langjährigen Mittel des Referenzzeitraumes 1961–1990 durch beide Für die Wasserhaushaltssimulationen im Modell- Klimamodelle gut abgebildet, tendenziell jedoch gebiet C wurden aus den 16 Clustern 12 reprä- mit 2-4% geringfügig überschätzt (Tabelle sentative Lösungen ausgewählt (Abb. 4.2.1-12, 4.2.1-2 und Abb. 4.2.1-13). rechts). Um dem nicht abgedeckten Bereich niedriger PBIAS Rechnung zu tragen, wurden für Die Verdunstung ist bei der Simulation mit den das Modellgebiet C drei zusätzliche Lösungen beiden DWD-Datensätzen (unmaskiert und mas- subjektiv ausgewählt, sodass ebenfalls 15 reprä- kiert) und den beiden Klimamodellen, im Ver- sentative Lösungen für Unsicherheitsbetrachtun- gleich zu der aus den Beobachtungsdaten des gen zur Verfügung standen. Analog zum Modell- Niederschlages und Abflusses als Restglied be- gebiet A wurde auch hier eine Lösung aus den stimmten Verdunstung, höher. Der aus der Si- 15 repräsentativen Lösungen als Referenzpara- mulation mit den beiden DWD-Datensätzen und metersatz definiert. Für die Simulationen im den beiden Klimamodellen resultierende Abfluss Modellgebiet B wurden die 15 Lösungen von ist im Vergleich zur Beobachtung niedriger. Da- Modellgebiet C übertragen und analog für die bei sind die Abweichungen bei der Simulation Modellierung verwendet. mit den Beobachtungsdaten größer als bei Si- mulationen mit den beiden Klimamodellen. Eine 68 Simulierte Änderungssignale

Ursache dafür ist das, im Vergleich zu den Be- II (1991–2020) IV (2071–2100) obachtungen, höhere Niederschlagsdargebot in III (2021–2050) beiden Klimamodellen. 1150 I (1961‒1990) II III IV Projizierter langjähriger Wasserhaushalt. 1100 Im Folgenden sind die Ergebnisse der Wasser- 1050 haushaltssimulationen im Untersuchungsgebiet für den Beobachtungsdatensatz im Vergleich zu 1000 den beiden regionalen Klimamodellen CLM und 950 WETTREG 2010 für die vier REGKLAM-Zeitscheiben (I: 1961–1990, II: 1991–2020, III: 2021–2050, 900 IV: 2071–2100) auf Basis von Jahreswerten 850 dargestellt. Dabei wurden zehn Realisationen (mm) Niederschlagssumme 800 von WETTREG 2010 (rot) sowie zwei Realisatio-

nen von CLM (grün) unter Verwendung von 15 Obs. CLM CLM CLM CLM Sim.* Sim.** WG10 WG10 WG10 WG10 WaSiM-Parametersätzen simuliert. 750 I (1961‒1990) II III IV 700

Modellgebiet A 650

600

550

500 Verdunstung (mm) Verdunstung

450

400 Obs. CLM CLM CLM CLM Sim.* Sim.** WG10 WG10 WG10 WG10 700 I (1961‒1990) II III IV 600

500

Modellgebiet C 400

300

Abfluss (mm) 200

100

0 CLM CLM CLM CLM Obs. Sim.* Sim.** WG10 WG10 WG10 WG10

Abb. 4.2.1-13: Vergleich der Wasserhaushaltsgrößen Niederschlag, Verdunstung und Abfluss für das gesamte Untersuchungsgebiet (Modellgebiete A, B & C) für Abb. 4.2.1-12: Ausgewählte repräsentative Lösungen die vier REGKLAM-Zeitscheiben (I-IV) basierend auf (schwarzer Rand und Mittelpunkt) durch eine Cluster- den Beobachtungsdaten (Obs., schwarz), Simulation analyse mittels Selbstorganisierenden Merkmalskarten mit Beobachtungsdaten (dunkelgrau: unmaskierter (Kohonen 2001) für das Modellgebiet A (links) und das DWD-Datensatz, Sim*; hellgrau: maskierter DWD- Modellgebiet C (rechts). Die Zugehörigkeit von Lösun- Datensatz, Sim**) und Klimaprojektionsdaten für das gen zu einem Cluster ist durch die gleiche Farbe her- Emissionsszenario A1B (rot: 10 WETTREG 2010/ WG10- vorgehoben. Die Referenzlösung (Referenzparameter- Realisationen, grün: 2 CLM-Realisationen) inklusive satz) ist durch einen schwarz ausgefüllten Kreis ge- der Parameterunsicherheit (15 WaSiM-Para- kennzeichnet. metersätze) aus der Wasserhaushaltsmodellierung; dargestellt als Mediane (dicker Strich) und Spannwei- ten (Minima und Maxima als kleine dünnere Striche). Wasserhaushalt in Talsperreneinzugsgebieten 69

Tabelle 4.2.1-2: Absolute und relative Differenzen (∆) der Mediane der Wasserhaushaltsgrößen Niederschlag (N), Verdunstung (V) und Abfluss (A) zwischen den Messdaten (Obs.) und auf Beobachtungsdaten basierenden Simula- tionen (Sim.) bzw. den Klimamodell-Kontrollläufen (WETTREG 2010/ WG10 und CLM) im Referenzzeitraum (1961– 1990) auf Basis der Wasserhaushaltssimulation mit 15 WaSiM-Parametersätzen.

1961-1990 Obs. Sim.* Sim.** WG10 CLM

(mm) 994 +3 ±0 +44 +16 ∆N (%) ±0 ±0 +4 +2

(mm) 502 +40 +49 +69 +39 ∆V (%) +8 +10 +14 +8

(mm) 492 -39 -53 -21 -6 ∆A (%) -8 -11 -4 -1

* unmaskierter DWD-Datensatz, ** maskierter DWD-Datensatz

Abb. 4.2.1-14: Vergleich der Entwicklung von Jahreswerten (Mediane aus der Simulation mit 15 WaSiM Parameter- sätzen) der korrigierten Niederschlagssumme (N), der Abflusssumme (A), der Summe der realen (ETR) und potentiellen (ETP) Evapotranspiration, der Schneebedeckung (SDAY) und des Schneespeichers (SSTO) im Untersu- chungsgebiet. Für den Zeitraum 1961-2010 mit maskiertem DWD-Beobachtungsdatensatz (schwarz), für den Zeit- raum 1961-2000 für zehn Kontrollläufe von WETTREG 2010 (dunkelgrau) und für zwei Kontrollläufe von CLM (hellgrau). Ab 2001 pro Emissionsszenario zehn Realisierungen von WETTREG 2010 (Rottöne) und zwei Realisierungen von CLM (Grüntöne). 70 Simulierte Änderungssignale

Während Abb. 4.2.1-13 die Spannweite und mit den Klimadaten von WETTREG 2010 für alle Mediane der Wasserhaushaltsgrößen Nieder- Emissionsszenarios in der letzten Zeitscheibe ein schlag, Verdunstung und Abfluss in den 30- größerer Wert simuliert, als mit denen von CLM Jahreszeitscheiben exemplarisch für das Emissi- (Abb. 4.2.1-13, Tabelle 4.2.1-3). onsszenario A1B darstellt, zeigt Abb. 4.2.1-14 Infolge der bei beiden Klimamodellen gleicher- die projizierte langjährige zeitliche Entwicklung maßen zunehmenden Verdunstung, des bei CLM des Medians der Jahreswerte dieser und weiterer unveränderten und des bei WETTREG 2010 ausgewählter Wasserhaushaltsgrößen. Dabei deutlich abnehmenden mittleren Gebietsnieder- erlaubt Abb. 4.2.1-14 zudem den Vergleich der schlages, nimmt der Abfluss im Untersu- Ergebnisse für unterschiedliche Emissionsszena- chungsgebiet bis zum Ende des Jahrhunderts bei rios. Um die projizierte Entwicklung der Mediane beiden Klimamodellen ab (Abb. 4.2.1-13/Abb. der drei Wasserhaushaltsgrößen in den zukünfti- 4.2.1-14, Tabelle 4.2.1-3). Die Abnahme fällt gen Zeiträumen quantitativ aufzuzeigen, sind dabei bei WETTREG 2010 mit nahezu 50% im absolute und relative Differenzen für beide Kli- Vergleich zu 7% bei CLM in der letzten Zeit- mamodelle, bezogen auf die jeweiligen Kontroll- scheibe deutlich größer aus. läufe, in Tabelle 4.2.1-3 angegeben. Die Schneebedeckung (SDAY) und der Schnee- Deutlich zu erkennen ist die schon in Abschnitt speicher (SSTO) im Untersuchungsgebiet neh- 2.5.2 dargestellte unterschiedliche Entwicklung men aufgrund projizierter zunehmender Tempe- des Niederschlages (P) in den beiden regiona- raturen und einer daraus resultierenden Zunah- len Klimamodellen bis zum Ende des 21. Jahr- me des flüssigen Niederschlags und einer hunderts (Abb. 4.2.1-13/Abb. 4.2.1-14, Tabelle schnelleren und häufigeren Schneeschmelze bis 4.2.1-3). WETTREG 2010 projiziert für die letzte 2100 kontinuierlich ab (Abb. 4.2.1-14). Der Zeitscheibe im Vergleich zur ersten eine über Rückgang fällt dabei bei WETTREG 2010 deutlich alle drei Emissionsszenarios gemittelte Abnahme größer als bei CLM aus. von ca. 16% (18% für A1B), wohingegen CLM eine leichte Zunahme des Niederschlags von im Generell lässt sich feststellen, dass die emissi- Mittel ca. 2% (1% für A1B) projiziert. onsbedingte Bandbreite bei beiden regionalen Klimamodellen relativ gering ist (Abb. 4.2.1-14). Bezüglich der mittleren Verdunstung im Gebiet Am moderatesten stellte sich das Emissionssze- zeigt sich für beide Klimamodelle ein nahezu nario B1 mit einer, insbesondere bei WETTREG identischer Trend für die betrachteten REGKLAM- 2010, vergleichsweise geringeren Niederschlags- Zeitscheiben bis 2100. Die reale Verdunstung und Abflussabnahme und Verdunstungszunahme (ETR) nimmt, ebenso wie die potentielle Ver- bis 2100 heraus. Wesentlich größere Unsicher- dunstung (ETP), für beide regionale Klimamodel- heiten ergeben sich aus der Wahl des regionalen le kontinuierlich zu (Abb. 4.2.1-14). Dabei wird Klimamodells.

Tabelle 4.2.1-3: Änderungssignale (als absolute und relative Differenzen ∆) der für die Zeitscheiben 1991–2020 (II), 2021–2050 (III) und 2071–2100 (IV) mittels WETTREG 2010 und CLM für das Emissionsszenario A1B simulierten Mediane der Wasserhaushaltsgrößen Niederschlag (N), Abfluss (A) und Verdunstung (V) gegenüber denen im Referenzzeitraum 1961–1990 (I) auf Basis der Wasserhaushaltssimulation mit 15 WaSiM-Parametersätzen.

WETTREG 2010 CLM

I II III IV I II III IV

(mm) 1038 -3 -86 -182 1010 -23 +15 +14 ∆N (%) ±0 -8 -18 -2 +1 +1

(mm) 571 +7 +24 +50 541 +9 +26 +49 ∆V (%) +1 +4 +9 +2 +5 +9

(mm) 471 -4 -107 -229 486 -25 -12 -34 ∆A (%) -1 -23 -49 -5 -2 -7

Wasserhaushalt in Talsperreneinzugsgebieten 71

Unsicherheitsbetrachtung. Die sich aus der hervorgerufene, Anteil der Unsicherheit (RU-A) Anzahl an Realisierungen des jeweiligen regiona- mit ca. 64% im Mittel größer, als der aus den 15 len Klimamodells und aus der Anzahl der WaSiM- WaSiM-Simulationsläufen resultierende Anteil Simulationen mit unterschiedlichen Parameter- (PU-A, ca. 36%). sätzen ergebenden Unsicherheiten sollen im Die gesamte Unsicherheit für den Abfluss ist bei Folgenden näher betrachtet werden. Die Aus- CLM mit ca. 13% (mittlere Schwankung: ±6,5%) wertung beschränkt sich für beide regionale nur etwa halb so groß wie bei WETTREG 2010. Klimamodelle auf das Emissionsszenario A1B. Ein wesentlicher Grund dafür liegt an der mit Aufgrund der zuvor erwähnten relativ geringen zwei Stück bei CLM deutlich geringeren Anzahl emissionsbedingten Bandbreite, ergeben sich für an Klimamodellrealisationen. Das dürfte auch die Emissionsszenarios B1 (WETTREG 2010 und der Grund sein, warum bei CLM der durch die CLM) und A2 (nur WETTREG 2010) ähnliche Anzahl an Realisationen hervorgerufene Anteil Ergebnisse (vgl. Müller et al. 2013a). Tabelle an der Gesamtunsicherheit mit ca. 38% (RU-A) 4.2.1-4 gibt die gesamte Unsicherheit (GU) in- im Gegensatz zu WETTREG 2010 geringer ist, folge der zehn Realisierungen/Kontrollläufe des als der durch die Anzahl an WaSiM-Modellläufen regionalen Klimamodells WETTREG 2010 und der bedingte (PU-A, 62%). Simulation mit 15 WaSiM-Parametersätzen für den Abfluss und die Verdunstung an. Bei einer Berücksichtigung von mehr als 15 WaSiM-Parametersätzen aus dem Satz Pareto- Die gesamte Unsicherheit beträgt für den Ab- optimaler Lösungen wäre es möglich, dass sich fluss (GU-A) für die Daten von WETTREG 2010 die Anteile angleichen oder umkehren. Aufgrund (WG10) im Mittel über alle vier Zeitscheiben ca. des hohen Rechenaufwandes konnte dieser Ein- 28% vom Median. Die Schwankung beträgt fluss der Anzahl an WaSiM-Modellläufen mit demnach im Mittel ±14%. Dabei ist der, aus den unterschiedlichen Pareto-optimalen Lösungen zehn Realisierungen des regionalen Klimamo- (Parametersätzen) nicht geprüft werden. Es fällt dells für einen WaSiM Referenzparametersatz

Tabelle 4.2.1-4: Unsicherheiten der Simulationsergebnisse für den Abfluss (A) und die Verdunstung (V) im Refe- renzzeitraum und für die Projektionszeiträume (Emissionsszenario A1B) aufgrund der Zahl der Realisierungen (RU; 10 Realisationen für WETTREG 2010 (WG10) bzw. 2 Realisationen für CLM für jeweils einen WaSiM- Referenzparametersatz) sowie der für die Wasserhaushaltssimulation verwendeten Parametersätze (PU; 15 WaSiM- Parametersätze) als absolute und relative Anteile an der gesamten Unsicherheit (GU=PU+RU; die Prozentangabe für GU bezieht sich auf den prozentualen Anteil der Größe am Median).

Referenzzeitraum Projektionszeiträume (Emissionsszenario A1B) Quantifizierung der Unsicherhei- 1961–1990 1991–2020 2021–2050 2071–2100 ten Sim.* Sim.** WG10 CLM WG10 CLM WG10 CLM WG10 CLM

(mm) 11 12 114 99 113 39 98 50 88 60 GU-A (%) 2 3 24 20 24 8 27 11 36 13

(mm) - - 76 61 85 6 64 18 44 22 RU-A (%) - - 67 62 75 15 65 36 50 37

Abfluss (A) (mm) 11 12 38 38 28 33 34 32 44 38 PU-A (%) 100 100 33 38 25 85 35 64 50 63

(mm) 7 7 34 30 33 21 39 40 55 41 GU-V (%) 1 1 6 6 6 4 7 7 9 7

(mm) - - 11 9 12 0 12 17 21 11 RU-V (%) - - 32 30 36 0 31 43 38 27

(mm) 7 7 23 21 21 21 27 23 34 30

Verdunstung (V) PU-V (%) 100 100 68 70 64 100 69 58 62 73

72 Simulierte Änderungssignale auf, dass die durch die Anzahl an Realisierungen geringfügig höher als die aus dem maskierten. des regionalen Klimamodells WETTREG 2010 Viel deutlicher als die Abweichungen zwischen den hervorgerufene Unsicherheit (RU-A) bis zum beiden DWD-Eingangsdatensätzen fallen für den Ende des Jahrhunderts abnimmt, während die Abfluss die teilweise deutlichen Abweichungen durch die Anzahl an WaSiM-Simulationsläufen der simulierten Abflüsse zu den beobachteten resultierende Unsicherheit (PU-A) tendenziell Abflüssen in der Referenzperiode 1961–1990 zunimmt. Bei CLM ist hingegen kein derartiger auf. Dies gilt sowohl für die Simulationen für die Trend sichtbar. beiden DWD-Datensätze, als auch für jene mittels der Kontrollläufe der beiden Klimamodelle. Bei der Verdunstung ist die gesamte Bandbreite der Unsicherheiten (GU-V) bei WETTREG 2010 So wird beispielsweise mit den Daten des regio- mit ca. 7% (Mittel über alle vier Zeitscheiben) nalen Klimamodells WETTREG 2010 das durch wesentlich geringer als beim Abfluss. Im Gegen- die Schneeschmelze bedingte Abflussmaximum, satz zum Abfluss ist der Anteil, der aus der An- welches nach den Beobachtungsdaten im Mittel zahl an Realisierungen des regionalen Klimamo- im April auftritt, im Mittel bereits im März und dells resultierenden Unsicherheit (RU-V) mit damit einen Monat früher simuliert. rund 34% im Mittel über die vier Zeiträume ge- Die Simulationen für die Kontrollläufe der Kli- ringer, als die aus der Anzahl an WaSiM- mamodelle WETTREG 2010 und CLM unter Ver- Simulationsläufen resultierende Unsicherheit wendung von jeweils 15 WaSiM-Parametersätzen (PU-V, ca. 66%). Die Anteile der Unsicherheiten entsprechen für die Verdunstung (ETP und ETR) an der Gesamtunsicherheit bleiben bei der Ver- in etwa den Werten für den maskierten DWD- dunstung über die Zeitscheiben hinweg in etwa Datensatz. Vor allem für die potentielle Verduns- konstant. tung hat die Anzahl der Wasserhaushaltssimula- Ähnlich verhält es sich bei der mit CLM simulier- tionen (15 WaSiM-Parame-tersätze) und Reali- ten Verdunstung. Die gesamte Unsicherheit (GU- sierungen von WETTREG 2010 und CLM keinen V) beträgt im Mittel ca. 6% über alle vier Zeitpe- großen Einfluss auf das Ergebnis – die Werte rioden. Dabei hat die aus den zwei Realisationen entsprechen alle mehr oder weniger dem als von CLM resultierende Unsicherheit (RU-V) mit Kreis dargestellten Median. Bei der realen Ver- ca. 25% im Mittel einen wesentlich geringeren dunstung zeigt sich zumindest für die Sommer- Anteil, als die aus der Anzahl an WaSiM Modell- monate eine etwas größere Bandbreite der Si- läufen (PU-V, 75%) resultierende. mulationsergebnisse. Für den Abfluss ist die Bandbreite generell deutlich größer als für die Projizierter saisonaler Wasserhaushalt. Verdunstung – mit den größten Variationen zwi- Neben langjährigen Entwicklungen wurden auch schen Dezember und Mai. die möglichen innerjährlichen Veränderungen von ausgewählten Wasserhaushaltsgrößen in Die potentielle Verdunstung nimmt aufgrund der den vier REGKLAM-Zeitscheiben untersucht. in den regionalen Klimaprojektionen ansteigen- Exemplarisch werden hier Ergebnisse für die den Temperaturen ( 2.5.1) über das gesamte mittlere monatliche Abflussspende (Q) sowie die Jahr hinweg bis zum Ende des 21. Jahrhunderts mittlere monatliche potentielle (ETP) und reale zu. Die größte Zunahme erfolgt dabei in den Verdunstung (ETR) für DWD-Beobachtungsdaten Monaten April bis September in der letzten Zeit- und die beiden regionalen Klimamodelle CLM und scheibe von 2071–2100. WETTREG 2010 unter dem Emissionsszenario A1B vorgestellt (Abb. 4.2.1-16). Um den direkten Vergleich der Variabilität der Ergebnisse in den verschiedenen Zeitscheiben zu ermöglichen wurden Boxplots verwendet (Abb. 4.2.1-15).

Die Unterschiede zwischen den Ergebnissen für den maskierten (grau) und unmaskierten (schwarz) DWD-Datensatz fallen für alle Kenngrößen sehr gering aus (Abb. 4.2.1-16). Lediglich in den

Monaten Mai bis August bzw. September sind Abb. 4.2.1-15: Schematische Beschreibung der in den die Werte der potentiellen bzw. realen Verduns- folgenden Abbildungen verwendeten Boxplots. tung aus dem unmaskierten DWD-Datensatz Wasserhaushalt in Talsperreneinzugsgebieten 73

WETTREG 2010

Potentielle Verdunstung (ETP) CLM

WETTREG 2010

Reale Verdunstung (ETR) CLM

WETTREG 2010

Abfluss (Q) CLM

Abb. 4.2.1-16: Veränderungen im Jahresgang der mit 15 WaSiM-Parametersätzen für Beobachtungs- und Klima- projektionsdaten (zehn Läufe von WETTREG 2010 und zwei Läufe von CLM; Emissionsszenario A1B) simulierten potentiellen und realen Verdunstung sowie des Abflusses in den vier REGKLAM-Zeitscheiben (1961–1990 [schwarz: unmaskierter DWD-Datensatz; grau: maskierter DWD-Datensatz; rot: Kontrollläufe der Klimaprojektionen], 1991– 2020 [grün], 2021–2050 [blau] und 2071–2100 [braun]). Die schwarzen waagerechten Linien illustrieren die Mit- telwerte der Beobachtungsdaten der Referenzperiode (1961–1990). 74 Simulierte Änderungssignale

Dagegen bleibt die reale Verdunstung in den und realer Verdunstung liegt in der zum Ende Monaten Oktober bis März (bis Februar für des 21. Jahrhunderts hin verringerten Wasser- WETTREG 2010) über alle Zeitscheiben in etwa verfügbarkeit. Beide Klimamodelle projizieren gleich. Sie nimmt nur in den Monaten März, April deutlich niedrigere Sommerniederschläge für und Mai bis zum Ende des Jahrhunderts, insbe- 2071–2100 im Vergleich zu 1961–1990. sondere in der letzten Zeitscheibe, analog zur Entsprechend der soeben beschriebenen Zu- potentiellen Verdunstung zu. Die deutlichste nahmen in der potentiellen und für einige Mona- Zunahme wird dabei für den Mai simuliert, wobei te auch der realen Verdunstung sowie den in der Anstieg für WETTREG 2010 größer ausfällt den WETTREG 2010-Projektionen über das ge- als für CLM. Auch für den Juni werden für beide samte Jahr hinweg deutlich abnehmenden Nie- Klimamodelle ansteigende reale Verdunstungs- derschlagssummen ( 2.5.2) nimmt der Abfluss werte simuliert; dieser Anstieg fällt jedoch in der für WETTREG 2010 bis 2100 in allen Monaten Zeitscheibe 2071–2100 – insbesondere bei erkennbar ab. Dabei ist die Abnahme in den WETTREG 2010 – deutlich geringer aus, als der- Monaten April, Mai und Juni am größten. jenige der potentiellen Verdunstung. Der auffäl- ligste Unterschied zur potentiellen Verdunstung Auch in den Simulationen unter Nutzung des ist die Abnahme der realen Verdunstung in der Klimamodells CLM nehmen die Abflüsse in den letzten Zeitscheibe in den Monaten Juli, August Monaten April bis Oktober ab, wenn auch deut- und September, obwohl die potentielle Verduns- lich geringer als in den durch WETTREG 2010 tung besonders starke Anstiege verzeichnet. Im getriebenen Simulationen. Dagegen ergibt sich Juli sinkt die simulierte reale Verdunstung zum insbesondere in der letzten Zeitscheibe bei CLM Ende des 21. Jahrhunderts sogar unter den Wert eine Zunahme der Abflüsse in den Monaten De- der Referenzperiode 1961–1990, bei WETTREG zember bis Februar. Dies ist bedingt durch die 2010 wiederum stärker als bei CLM. Der Grund von CLM projizierten zunehmenden Winternie- für die unterschiedlichen Trends von potentieller derschläge ( 2.5.2)

Zusammenfassung und Bewertung

Ziel der vorliegenden Untersuchungen war es, das tersätze im Kalibrierungs- und Validierungszeit- dynamische Verhalten des Wasserhaushaltes, im raum zu einer Bandbreite des jährlichen Abflus- Untersuchungsgebiet der Wilden Weißeritz bis ses von bis zu 17% vom mittleren jährlichen zum Pegel Klingenberg, hochaufgelöst abzubil- Abfluss. Beispielsweise beträgt bei 500 mm den und mögliche Veränderungen aufgrund sich mittlerer jährlicher Abflussspende die Schwan- ändernder klimatischer Randbedingungen zu kungsbreite +/-42,5 mm (85 mm = 17%). Die quantifizieren. Ein wesentlicher Fokus lag dabei mögliche Schwankung des innerjährlichen Ab- auch auf der Betrachtung und Quantifizierung flusses für die verschiedenen Parametersätze von Unsicherheiten, die mit derartigen Untersu- kann prozentual gesehen in einzelnen Monaten chungen einhergehen (vgl. Müller et al. 2013a). noch deutlich größer sein.

Dafür wurde das flächendifferenzierte, determi- Außerdem wurde festgestellt, dass einige beo- nistische, hydrologische Modell WaSiM-ETH an- bachtete Abflüsse auf unterschiedlichen Zeitska- hand aktueller Daten der Topographie, Landnut- len im Kalibrierungs- und Validierungszeitraum zung und des Bodens für insgesamt drei Modell- selbst mit unterschiedlichen Parametersätzen gebiete (A, B und C) im Untersuchungsgebiet nicht abgebildet werden können. Die Ursachen erstellt und parametrisiert. dafür liegen im Modell und in Fehlern der Beo- bachtungsdaten. Die automatische Kalibrierung des Wasserhaus- haltsmodells erfolgte mittels einer Mithilfe des kalibrierten und validierten Wasser- multikriteriellen Optimierung für die Modellge- haushaltsmodells wurde dann der Wasserhaus- biete A und C. Die Ergebnisse zeigen eine relativ halt für Beobachtungsdaten und Klimaprojekti- gute Modellanpassung an beobachtete Abflüsse onsdaten simuliert. Dabei zeigten sich sowohl im in beiden Modellgebieten im Kalibrierungs- und projizierten innerjährlichen Verlauf als auch in Validierungszeitraum. Gleichzeitig ergibt sich der langjährigen Entwicklung der betrachteten aus der multikriteriellen Optimierung eine große Wasserhaushaltsgrößen deutliche Unterschiede Anzahl an Pareto-optimalen Lösungen. Diese zwischen den beiden regionalen Klimamodellen führen aufgrund der unterschiedlichen Parame- WETTREG 2010 und CLM. Während der mit Wasserhaushalt in Talsperreneinzugsgebieten 75

WETTREG 2010 simulierte und projizierte Ab- welche nicht direkt in die Untersuchungen einge- fluss im Mittel in der letzten REGKLAM- flossen sind, wird hier dringender, weiterer Zeitscheibe Ende des Jahrhunderts um ca. 50% Untersuchungsbedarf deutlich. Zumal das statis- abnimmt, beträgt der projizierte Rückgang bei tische Regionalmodell WETTREG 2010 hinsicht- CLM nur ca. 7%. Grund dafür ist die unter- lich der Niederschlagstrends eine Sonderstellung schiedliche Projektion des mittleren langjährigen unter den Regionalmodellen einnimmt ( 2.5.2 Niederschlages bis 2100, bei einer, bei beiden Ensembleauswertungen). Klimamodellen in etwa ähnlich projizierten, Die gesamte Unsicherheit der Ergebnisse erhöht leichten Zunahme der mittleren Verdunstung sich nochmals, wenn man zusätzlich die Unsi- von etwa 9%. cherheiten aus der Wahl des globalen Klimamo- Durch Mehrfachsimulationen mit verschiedenen dells, des Emissionsszenarios und des hydrologi- Pareto-optimalen Parametersätzen konnte der schen Modells berücksichtigt. Unter Berücksich- Anteil der modell- und datenbedingten Unsi- tigung dieser Ergebnisse und der sich ergeben- cherheiten quantifiziert werden. Dabei zeigte den großen Bandbreite zukünftig möglicher Ab- sich, dass der Anteil der gesamten Unsicherheit flussverhältnisse stellt sich die Frage, ob eine am Abfluss für die zukünftigen Zeiträume für Planung und Bemessung von robusten Anpas- beide regionale Klimamodelle ca. zwischen 10% sungsmaßnahmen überhaupt möglich ist. und 35% liegt. Der Anteil an der gesamten Unsi- Die kontinuierliche Fortsetzung und Erweiterung cherheit, der dabei aus der Zahl der Realisierun- bestehender Messkampagnen und Messnetze gen des regionalen Klimamodells stammt und sind wichtige Maßnahmen, um: die interne Klimavariabilität widerspiegelt, ist bei WETTREG 2010 mit 50% bis 75% größer als bei . Datengrundlagen für die Modellierung in CLM (15–60%). Die Ursache dafür liegt unter ausreichender Qualität und Quantität zur anderem in der bei WETTREG 2010 höheren Verfügung zu stellen, Anzahl an Modellrealisierungen (zehn Realisie- . auftretende Veränderungen frühzeitig zu rungen im Vergleich zu zwei bei CLM). bemerken und ihnen entgegensteuern zu Den größten Anteil an der Unsicherheit der Was- können und serhaushaltsprojektionen hat also die Wahl des . beschlossene Anpassungsmaßnahmen zu regionalen Klimamodells. Bedenkt man, dass es überprüfen und gegebenenfalls bedarfsge- eine Vielzahl an regionalen Klimamodellen gibt, recht nachzujustieren. 76 Simulierte Änderungssignale

4.2.2 Stoffausträge aus einem mesoskaligen Talsperren-Einzugsgebiet Raphael Benning (TUD)

Einleitung

Oberflächenwasser bildet in weiten Teilen Sach- eine Auswaschung ins Gewässer nicht mehr sens die Grundlage zur Versorgung der Bevölke- verfügbar sind. Auch die mikrobiellen Umwand- rung mit Trinkwasser. Es wird über einzelne Tal- lungsprozesse im Boden sind temperaturgesteu- sperren und miteinander vernetzte Talsperren- ert (Blume et al. 2010). systeme bereitgestellt. Die Qualität des aus die- Die für die REGKLAM-Modellregion projizierten sen Talsperren abgegebenen Rohwassers wird Klimaänderungen (Temperaturanstieg, Verschie- von zahlreichen anthropogenen, physikalischen bung des Niederschlags vom Sommer in das und biotischen Faktoren beeinflusst. Wichtige Winterhalbjahr und häufigere Starkniederschlä- Einflussfaktoren sind dabei Stoffausträge aus ge im Sommer) beeinflussen sowohl den Was- den unterschiedlichen Landnutzungen (abhängig serhaushalt als auch die Stoffumsätze in gekop- von deren Bewirtschaftungsweise) innerhalb des pelten terrestrisch-aquatischen Ökosystemen Einzugsgebietes einer Talsperre sowie klimatische (McClain et al. 2003; Mulholland et al. 1997). Parameter wie Niederschlag und Temperatur. Veränderte Stoffumsätze führen auch zu einer Die heutige Landnutzungsverteilung ist kulturge- Änderung der Dynamik des Stoffaustrags. Dies schichtlich bedingt und somit stark anthropogen kann sowohl positive als auch negative Wirkun- geprägt. Einzugsgebiete in den mittleren Bergla- gen auf die Rohwasserbeschaffenheit haben. gen wären ohne den menschlichen Einfluss kom- Besondere Bedeutung kommt dabei den Nähr- plett bewaldet. Heute hingegen sind diese Ein- stoffen Stickstoff und Phosphor zu. Sie sind limi- zugsgebiete durch eine gemischte Landnutzung tierende Faktoren in aquatischen Ökosystemen aus Ackerland, Grünland, Wald und dörflichen und steuern das Wachstum von pflanzlicher Bi- Siedlungsstrukturen gekennzeichnet. Die Bewirt- omasse. Ein Überangebot, besonders von Phos- schaftung dieser verschiedenen Landnutzungen phor, führt zur Eutrophierung von Standgewäs- hat einen maßgeblichen Einfluss auf den Stoff- sern mit negativen Folgen für die Wasserbe- austrag, sowohl auf der Skala des Standorts als schaffenheit. auch des Einzugsgebietes (Wohlrab et al. 1992). Die langfristige Sicherung der Trink- und Die klimatischen Verhältnisse im Einzugsgebiet, Brauchwasserversorgung in der Modellregion ist als physikalische Kenngröße betrachtet, haben von elementarer Bedeutung. Dafür ist eine gute ebenfalls einen starken Einfluss auf den Stoff- Rohwasserbeschaffenheit unabdingbare Voraus- austrag aus den Landnutzungen. Dabei gelten setzung. Um diese auch in Zukunft – unter sich Niederschlag und Temperatur als wesentliche weiter verändernden Randbedingungen (Klima, Steuergrößen. Durch Niederschlagswasser kön- Landnutzung, Bewirtschaftung) – gewährleisten nen Stoffe wie Nitrat aus den Böden ausgewa- zu können, muss untersucht werden, inwieweit schen werden, sehr starke Niederschlagsereig- sich der Stoffaustrag unter den neuen klimati- nisse führen zu Bodenerosion und damit einher- schen Randbedingungen verändert. Anhand der gehend zu Sediment- und Phosphateinträgen in Ergebnisse können dann konkrete Anpassungs- die Gewässer. Die Temperatur beeinflusst direkt maßnahmen entwickelt, geprüft und umgesetzt das Pflanzenwachstum, wodurch Nährstoffe aus werden. dem Boden aufgenommen werden und somit für

Untersuchungsgebiet

Für die Untersuchungen wurde das Einzugsge- zungsverteilung ist charakteristisch für deutsche biet der Wilden Weißeritz bis zum Pegel Mittelgebirgsregionen: 59% Wald, 33% land- Ammelsdorf ausgewählt. Die Wilde Weißeritz ist wirtschaftliche Nutzung (25% Grünland-, 8% der Zufluss zur Talsperre Lehnmühle und hat Ackerflächen), 5% Siedlungen sowie geringe eine Flächengröße von 51 km² (Abb. 4.2.2-1). Anteile von Moor- und Wasserflächen. Das Ungefähr 12 km² des südlichen Teils des Ein- Grundgestein besteht überwiegend aus sauren zugsgebietes (Quelle der Wilden Weißeritz) lie- Metamorphiten (Biotit-, Muskovit-, Para- und gen in der Tschechischen Republik. Die Landnut- Orthogneise, Phyllite), vereinzelt auch aus Vul- Stoffausträge aus einem Talsperreneinzugsgebiet 77 kaniten (Quarz-/ Granitporphyr) (Staatsbetrieb auf konservierende Bodenbearbeitung. Die Geobasisinformation und Vermessung Sachsen, Fruchtfolgen und das Management der Ackerflä- 1875-1972). Daraus haben sich überwiegend che waren für die zurückliegenden Jahre be- saure Braunerden entwickelt. Entlang der Ge- kannt. Die Grünlandfläche diente vorrangig der wässerläufe dominieren Gleye, unter Wald ent- Erzeugung von Grünfutter für den Eigenver- wickelten sich auch Podsole (LfULG 2011). Im brauch (Milchviehbetrieb mit Jungtieraufzucht). südöstlichen Teil des Einzugsgebietes befindet sich das Zinnwald-Georgenfelder Hochmoor. Über ein Grabensystem kann Wasser aus diesem Hochmoor zeitweilig auch in das Einzugsgebiet der Wilden Weißeritz abgeschlagen werden.

Um die Stoffausträge aus den drei dominierenden Landnutzungen Wald, Grünland und Acker separat erfassen zu können, wurden drei Kleinsteinzugsgebiete mit jeweils einer spezifischen Landnutzung ausgesucht. Die Flächengrö- ße variiert zwischen 0,9 ha für Acker, 18,2 ha für Grünland und 20,5 ha für Wald (Abb. 4.2.2-1). Die unterschiedliche Flächengröße resultiert aus der sehr heterogenen Verteilung und engen Ver- zahnung der Landnutzungsformen in der Fläche.

Über die Bewirtschaftung der drei Kleinst- einzugsgebiete lagen detaillierte Informationen vor. Die Hauptbaumart im Wald ist die Gemeine Fichte (Picea abies), die einzelbaum- bis trupp- weise von Europäischer Lärche (Larix decidua), Rotbuche (Fagus sylvatica) und Gemeiner Birke (Betula pendula) begleitet wird.

Einige Teilflächen wurden im Rahmen des Wald- umbauprogramms des Staatsbetriebes Sachsen- forst mit Rotbuche (Fagus sylvatica) bepflanzt. Die beiden landwirtschaftlichen Flächen Acker und Grünland werden von der Landwirtschafts- Abb. 4.2.2-1: Lage der Kleinsteinzugsgebiete mit spe- gesellschaft Hermsdorf bewirtschaftet. Vor ca. zifischer Landnutzung im Untersuchungsgebiet. 15 Jahren erfolgte die Umstellung des Betriebes

Datengrundlage

Meteorologische Beobachtungsdaten. Das nur die Leitprofile der jeweiligen Kartiereinheit Einzugsgebiet bis zum Pegel Ammelsdorf wurde ins Modell übernommen wurden. Die Parametri- für die Modellierung des Stoffhaushaltes über sierung der Böden erfolgte mittels der in der das ArcGIS-Interface des Soil & Water zugehörigen Datenbank hinterlegten Werte. Assessment Tools (SWAT) aufgebaut. Die Land- Fehlende Werte wurden mithilfe der Bodenkund- nutzungsdaten für den deutschen Teil des Ein- lichen Kartieranleitung (Ad-hoc-AG Boden 2005) zugsgebietes wurden der Biotoptypen- und und Verknüpfungsregeln des Niedersächsischen Landnutzungskartierung auf Basis der Color- Bodeninformationssystems (Müller & Waldeck Infrarot-Befliegung 2005 entnommen (Ueberfuhr 2011) geschätzt. & Glaser 2010). Für den tschechischen Teil des Für die Modellierungen des Stoffhaushaltes des Einzugsgebietes standen Informationen aus Talsperrenzuflusses Pegel Ammelsdorf mit dem einer unveröffentlichten Diplomkartierung (Wal- Soil & Water Assessment Tool (SWAT) wurden ter 2004) zur Verfügung. Die Bodeninformatio- die Klimadaten der Station Zinnwald-Georgen- nen wurden aus der Bodenkarte BK50 im Maß- feld (DWD) genutzt. Die verwendeten, gemes- stab 1:50.000 (LfULG 2011) entnommen, wobei senen Parameter sind: korrigierter Niederschlag, 78 Simulierte Änderungssignale

Minimum- und Maximumtemperatur, relative kann diese Unsicherheit nicht weiter verringert Feuchte, Windgeschwindigkeit und Globalstrah- werden. lung. Alle Parameter wurden aus der REGKLAM- Klimaprojektionsdaten. Für die Zukunftszeit- Klimadatenbank extrahiert und in täglicher Auf- scheiben wurden die projizierten Klimadaten des lösung als Eingangsdaten genutzt. statistischen Regionalmodells WETTREG 2010 Die Station Zinnwald-Georgenfeld ist die dem (Szenarios A1B und B1) und des dynamischen Einzugsgebiet des Pegels Ammelsdorf (Zufluss Regionalmodells CLM (Szenario A1B) genutzt. zur Talsperre Lehnmühle) nächstgelegene Klima- Dabei lagen für WETTREG 2010 Stationsdaten station. Durch die Lage auf dem Erzgebirgs- für die Station Zinnwald-Georgenfeld vor. Da das kamm in knapp 900 m ü. NN ist zu erwarten, Modell CLM nicht stations- sondern rasterbasiert dass im Vergleich zu einer Station innerhalb des ist, wurden von CLM die Klimaprojektionsdaten Einzugsgebietes extremere Temperaturen (Mi- der Rasterzelle genutzt, die das Untersuchungs- nima im Winter) und auch höhere Niederschläge gebiet abdeckt. Da die Daten dieses Modells (Konvektionsniederschläge im Sommer, Starkre- nicht gitterpunkttreu sind, wurde jeweils die gen) auftreten. Innerhalb des SWAT-Modells gibt westlich und östlich davon gelegene Nachbargit- es die Möglichkeit, Korrekturfaktoren sowohl für terzelle zusätzlich berücksichtigt. die Abnahme der Temperatur mit der Meeres- Vorgehensweise. Die Stoffhaushaltsmodellie- höhe als auch für die Zunahme des Niederschla- rungen wurden für folgende Betrachtungszeit- ges mit der Meereshöhe zu hinterlegen. Korrek- räume durchgeführt: turfaktoren für Sachsen finden sich in SMUL (2008). Demnach beträgt die Abnahme der 2010–2011 Referenzperiode für die Stoffaus- Temperatur mit der Meereshöhe -0,6 K/100 m. träge aus den Hauptlandnutzungs- Der Niederschlag nimmt im Mittel um formen Acker, Grünland und Wald 68 mm/100 m (Referenzperiode 1961–1990) 2012–2020 kurzfristiger Planungshorizont bzw. 72 mm/100 m (Vergleichszeitraum 1991– 2021–2050 mittelfristiger Planungshorizont 2005) zu. Innerhalb des Modells wurde der Mit- 2071–2100 langfristiger Planungshorizont telwert von 70 mm/100m hinterlegt. Über sogenannte Höhenbänder (Elevation Bands) wurden Das SWAT-Modell wurde für den Zeitraum 2009– dann Temperatur und Niederschlag modellintern 2100 mit den jeweiligen Läufen der Klimaprojek- auf die jeweilige Geländehöhe angepasst, sodass tionsdaten unter den Szenarios A1B und B1 so- davon ausgegangen werden kann, dass die Nie- wie den sechs verschiedenen Parametersätzen derschlagsdaten für das Gebiet recht repräsen- angetrieben. Dies erlaubt sowohl eine Abschät- tativ sind. Eine Unsicherheit besteht vor allem zung der Unsicherheiten durch die Parametrisie- hinsichtlich sommerlicher Starkregenereignisse rung des SWAT-Modells, als auch eine Abschät- (Konvektionsregen), die im Osterzgebirge in zung der emissionsbedingten Bandbreite sowie Abhängigkeit von der Topographie sehr hetero- der modell- und klimabedingten Variabilität gen auftreten. Da aber innerhalb des Einzugsge- (Heidenreich et al. 2012). bietes keine Klimadaten zur Verfügung stehen,

Methoden

Monitoring. Für das Untersuchungsgebiet lagen Der Wasserstand und Durchfluss an den Ge- Informationen zum Stickstoffaustrag nur auf bietsauslässen wurde kontinuierlich hochaufge- Monatsbasis vor. Um den Stickstoffaustrag aus löst erfasst. Details zu diesem Monitoring- dem gesamten Untersuchungsgebiet, aber auch programm und den Ergebnissen können in Ben- landnutzungsspezifisch, besser beschreiben zu ning et al. (2012b) nachgelesen werden. Zusätz- können, wurde seit Sommer 2009 ein intensive- lich wurde der Austrag der beschriebenen Stoffe res Monitoringprogramm begonnen. Im Rahmen ereignisbezogen im Verlauf von Starknieder- dessen wurden an den Gebietsauslässen der drei schlagsereignissen hochaufgelöst beprobt. Die Kleinsteinzugsgebiete und am Pegel Ammelsdorf damit erfassten Stoffausträge während einzelner wöchentlich Wasserproben entnommen und in Starkniederschlagsereignisse wurden zur Inter- diesen die Konzentration von Stickstoff, Phos- pretation der aus dem wöchentlichen Monitoring phor, DOC, Kationen und Anionen analysiert berechneten Stoffausträge genutzt (Bewertung sowie pH-Wert und die Leitfähigkeit gemessen. zur Unter-/Überschätzung der Jahresfracht). Stoffausträge aus einem Talsperreneinzugsgebiet 79

Modellanpassung. Das SWAT-Modell wurde Letztendlich wurden von den getesteten 5000 mittels eines Latin-Hypercube-Samplings, einer Parametersätzen sechs als für die Modellierung statistischen Methode zur Generierung von plau- geeignet identifiziert. Der beste Parametersatz siblen Datensätzen für Modellparameter, ange- wies eine sehr geringe Abweichung der Nitrat- passt. Dazu wurden die sensitivsten Parameter Stickstofffracht von +1% im Jahr 2010 und -2% (zum Stickstoffumsatz, Bodenwasserhaushalt im Jahr 2011 auf. Die Robustheit der ausgewähl- und Schneefall bzw. Schneeschmelze) variiert. ten Datensätze im Hinblick auf Klimaänderungen Detaillierte Informationen zu den angepassten ist aufgrund des kurzen Zeitraums schwer einzu- Parametern können dem REGKLAM-Produkt- schätzen. bericht 3.2.1c entnommen werden (Benning et Um die Robustheit der Datensätze bzw. des Mo- al. 2012a). Es wurden 5000 separate Parame- dells zu erhöhen müssten längere Zeitreihen tersätze zur Kalibrierung generiert. Als Kalibrie- zum Stickstoffaustrag zur Verfügung stehen, die rungszeitraum wurden die Jahre 2009–2011 sowohl feuchte, mittlere als auch trockene Ver- festgelegt, da für diesen Zeitraum sowohl Daten hältnisse widerspiegeln. Da diese Datensätze zum Abfluss als auch zum Stoffaustrag zur Ver- nicht zur Verfügung standen, konnten nur die fügung standen. beiden Messjahre 2010 und 2011 genutzt wer- Die Festlegung der besten Parametersätze erden. Ein Vergleich der meteorologischen Daten folgte unter Einbeziehung gemessener Daten. dieser Jahre mit der Normalperiode 1971–2000 Zur Kalibrierung der Einzugsgebietshydrologie (für Station Zinnwald-Georgenfeld) zeigt, dass standen Messdaten der mittleren täglichen Ab- 2010 ein feuchtes, etwas kühleres Jahr reprä- flüsse der Pegel Ammelsdorf und Rehefeld 2 zur sentierte, wohingegen das Jahr 2011 durch mitt- Verfügung (persönliche Mitteilung von Frau lere Niederschlagsverhältnisse aber etwas wär- Mitzschke, Landeshochwasserzentrum des Frei- mere Temperaturen gekennzeichnet war. Die staates Sachsen 2012). Als Gütekriterium für die Robustheit gegenüber extrem niedrigen Nieder- Abflussspitzen wurde der Nash-Sutcliffe- schlagsmengen ist demzufolge als gering einzu- Koeffizient (NSE; Nash & Sutcliffe 1970) ge- schätzen. nutzt, für den Basisabfluss der logarithmierte Landnutzungseinflüsse. Die Nährstoffeinträge Nash-Sutcliffe-Koeffizient (log_NSE). Um eine über den Zufluss von Trinkwassertalsperren sind gute Anpassung des Modells an Basis- und Spit- eng an die Landnutzungsstruktur des Einzugs- zenabflüsse zu gewährleisten, wurde der Mittel- gebietes gekoppelt. Stickstoff (N) und Phosphor wert aus NSE und log_NSE berechnet. Aus dem (P) werden hauptsächlich aus landwirtschaftlich Gesamtkollektiv wurden nun diejenigen Parame- genutzten Flächen ausgetragen. Gelöster orga- tersätze extrahiert, deren Mittelwerte aus NSE nischer Kohlenstoff (DOC) stammt zum Teil aus und log_NSE sowohl für den Pegel Ammelsdorf Grünland- und Waldstandorten, aber auch aus als auch für den Pegel Rehefeld 2 ≥ 0,6 waren. vernässten naturnahen Standorten und Mooren. Durch die Einbeziehung des Austrags von Die Stoffausträge aus diesen Landnutzungsfor-

Nitratstickstoff (NO3-N) am Pegel Ammelsdorf, men vermischen sich im Zufluss zur Talsperre, wurde die Anzahl der Parametersätze nochmals sodass charakteristische Stoffaustragsmuster reduziert. Dazu wurden die im Rahmen der auf Einzugsgebietsebene verwischen. Die starke Auswertungen des Monitoring-Programms be- Abhängigkeit von der Landnutzungsstruktur im rechneten, wöchentlichen NO3-N-Frachten ge- Einzugsgebiet hat allerdings zur Folge, dass eine nutzt. Als plausibel wurden alle Parametersätze geänderte Landnutzungsverteilung einen we- angesehen, deren simulierte Jahresfrachten für sentlichen Einfluss auf die Stoffausträge hat.

NO3-N eine Abweichung von ≤ 35% gegenüber Werden z.B. Grünlandstandorte zu Ackerflächen den berechneten Jahresfrachten aufwiesen. Die- umgebrochen, würden sich die Stoffausträge se hohe Toleranz ist notwendig, weil die zur Ka- von N und P deutlich erhöhen. Werden demge- librierung genutzten Jahresfrachten aus den genüber ertragsschwache Ackerstandorte oder wöchentlichen Stichproben berechnet wurden. unrentable Grünlandstandorte aufgeforstet, ist

Der NO3-N-Austrag während Starkniederschlags- langfristig mit sinkenden N- und P-Austrägen zu ereignissen war in diesen Frachten nicht enthal- rechnen. ten, kann aber einen beträchtlichen Anteil an Dieser enge Zusammenhang zwischen Landnut- der Jahresfracht ausmachen. zungsverteilung und Stoffausträgen auf Ein- zugsgebietsebene bedingt, dass langfristige 80 Simulierte Änderungssignale

Betrachtungen sowohl für zurückliegende Zeit- Zeitpunkt weder für zurückliegende noch für abschnitte als auch für zukünftige Zeiträume nur zukünftige Zeiträume abschätzen und simulie- schwer möglich sind. Insbesondere auf acker- ren. Aus diesem Grund basieren die Auswertun- baulich genutzten Flächen wird der Eigentümer gen im Rahmen dieses Teilprojektes auf einer sehr schnell und marktpreisabhängig entschei- statischen Landnutzung. Es wird an den ent- den, welche Ackerfrucht angebaut wird und wel- sprechenden Stellen auf mögliche Änderungen in che Bodenbearbeitungs- und Düngemaßnahmen der Landnutzung und daraus folgende Konse- sinnvoll und notwendig erscheinen. Diese Verän- quenzen hingewiesen. derungen in der Fläche lassen sich zum jetzigen

Beobachtete Nährstoffausträge

Stickstoff. Der Stickstoffaustrag in der Refe- terweizen der Fall ist. Zusätzlich ist in allen Ge- renzperiode variiert sehr stark in Abhängigkeit bieten zu berücksichtigen, dass bereits durch von der Landnutzungsform und deren Bewirt- sehr kleinräumige, intensive Niederschlagsereig- schaftung. Eine Übersicht über die jährlichen nisse beträchtliche Mengen an NO3-N ausgetra-

Nitratstickstoff-Frachten (NO3-N) für die drei gen werden (unveröffentlichte Ergebnisse des verschiedenen Landnutzungen und das gesamte ereignisbezogenen Monitorings). Meist werden Untersuchungsgebiet enthält Tabelle 4.2.2-1. Es solche Austräge in einem stichtagsbezogenen sind deutliche Unterschiede zwischen der land- Monitoring-Programm nicht erfasst; die daraus und forstwirtschaftlichen Landnutzung zu erken- berechneten Frachten unterschätzen somit den nen, ebenso wie ausgeprägte Jahr-zu-Jahr realen NO3-N-Austrag. Schwankungen. Während der Jahre 2010 und Aus dem gesamten Untersuchungsgebiet bis 2011 wurden bei ackerbaulicher Nutzung durch- zum Pegel Ammelsdorf wurden in den Jahren schnittlich 51 kg ha-1 a-1 NO -N und bei Grün- 3 2010 und 2011 im Durchschnitt 12 kg ha-1 a-1 landnutzung ca. 30 kg ha-1 a-1 aus dem Boden ausgetragen. Der hohe Anteil an Waldflächen ausgetragen. Unter Wald war der NO -N-Austrag 3 innerhalb des Gebietes führt zu geringeren auf mit durchschnittlich 4 kg ha-1 a-1 am geringsten. den Hektar normierten NO3-N-Konzentrationen Die Witterungsabhängigkeit des Stoffaustrages am Pegel Ammelsdorf. Salvia-Castellvi et al. wird durch die unterschiedlichen Frachten im (2005) berichteten für luxemburgische Einzugs- Grünland, Wald und am Pegel Ammelsdorf in gebiete mit ähnlicher Landnutzungsstruktur -1 -1 den beiden Jahren 2010 und 2011 illustriert. vergleichbare NO3-N-Austräge (15 kg ha a ). Insbesondere im Grünland und im Wald kann ein Im Vergleich dazu beschrieben die Autoren für Bewirtschaftungseinfluss ausgeschlossen wer- Einzugsgebiete, in denen Landwirtschaft domi- den, da die Bewirtschaftung der Grünlandfläche niert, 2- bis 3-fach höhere Austräge. in beiden Jahren gleich war und im Wald keiner- Phosphor. Phosphor (P) gelangt sowohl in kol- lei Eingriffe erfolgten. Demgegenüber waren die loidaler als auch in gelöster Form vor allem über Witterungsverhältnisse des Jahres 2010 gegenden Austrag aus ackerbaulich genutzten Flächen über 2011 durch deutlich häufigere, stärkere, in die Oberflächengewässer. Der Hauptaustrags- sommerliche Niederschläge gekennzeichnet und pfad ist dabei der partikelgebundene, kolloidale es war wesentlich feuchter. Dies führt zu höhe- Transport (Blume et al. 2010). Dieser spielt vor ren Austrägen.

Der Stickstoffaustrag im Ackergebiet war im Tabelle 4.2.2-1: Berechnete Nitratstickstoff-Frachten Gegensatz zu den anderen Gebieten im Jahr (NO3-N) für die drei Landnutzungsformen und das 2010 geringer als im Jahr 2011. Dieser Unter- gesamte Untersuchungsgebiet bis zum Pegel schied kann anhand der vorliegenden Informati- Ammelsdorf für die Jahre 2010 und 2011. onen zur Fruchtfolge auf Bewirtschaftungsein- 2010 2011 flüsse zurückgeführt werden. Im Jahr 2010 wur- Landnutzung/EZG -1 -1 -1 -1 de auf der Fläche Raps angebaut, im darauffol- [kg ha a ] [kg ha a ] genden Jahr Winterweizen. Raps, als Legumino- Acker 49,3 52,0 se, kann größere Mengen Stickstoff aufnehmen Grünland 38,5 20,5 und im Boden fixieren. Damit kann weniger Wald 5,0 3,6 Stickstoff aus dem Boden ausgewaschen werden Pegel Ammelsdorf 13,3 11,4 und ins Bachwasser gelangen, als dies bei Win- Stoffausträge aus einem Talsperreneinzugsgebiet 81 allem bei Acker eine große Rolle, da dort der ausgegangen werden, dass die in Tabelle 4.2.2-2 Boden oftmals nicht ganzjährig von der Vegeta- dargestellten Gesamt-P Austräge die realen Aus- tion bestockt ist und sich dadurch das Risiko für träge unterschätzen. Bodenerosion erhöht. Der aus den Messdaten Gelöster organischer Kohlenstoff (DOC). berechnete Gesamt-Phosphoraustrag ist in Ta- Die DOC-Austräge unterscheiden sich sehr stark, belle 4.2.2-2 zusammengefasst. Es ist festzu- sowohl zwischen den Landnutzungsformen stellen, dass der Gesamt-Phosphoraustrag, ähn- (Kleinsteinzugsgebiete), als auch im Vergleich lich dem NO -N-Austrag, eine deutliche Abhän- 3 der landnutzungsspezifischen Austräge mit den gigkeit von der Landnutzung zeigt. Im Durch- Austrägen des gesamten Untersuchungsgebietes schnitt wurden bei ackerbaulicher Nutzung wäh- (Tabelle 4.2.2-3). Die höchsten DOC-Austräge rend der beiden Jahre 0,25 kg ha-1 a-1 Gesamt- wurden für das gesamte Untersuchungsgebiet Phosphor aus dem Boden ausgetragen, bei bis zum Pegel Ammelsdorf berechnet. Im Durch- Grünlandnutzung waren es 0,15 kg ha-1 a-1 und schnitt der beiden Jahre wurden 21,6 kg ha-1 a-1 für die Waldfläche nur 0,04 kg ha-1 a-1. DOC aus dem Boden ausgetragen. Aus dem Die große Differenz in den Austrägen zwischen ackerbaulich genutzten Gebiet wurden durch- den land- und forstwirtschaftlich genutzten Ge- schnittlich 4,1 kg ha-1 a-1 DOC ausgetragen, aus bieten ist zum einen auf die geringere Neigung Grünlandfläche 12,2 kg ha-1 a-1 DOC und aus der zur Bildung von Oberflächenabfluss auf Waldflä- Waldfläche 7,5 kg ha-1 a-1 DOC. Die DOC-Aus- chen zurückzuführen, zum anderen auf die P- träge am Pegel Ammelsdorf sind damit deutlich Anreicherung in den landwirtschaftlich genutzten höher, als die Austräge aus den Kleinsteinzugs- Böden. Diese Flächen erhielten zwar seit ca. gebieten. zehn Jahren keine P-Düngung mehr (mündliche Studien zum DOC-Austrag in Einzugsgebieten Mitteilung H. Dorroch, Landwirtschaftsgesell- mit hohem Waldanteil zeigen, dass höhere DOC- schaft Hermsdorf 2010), wurden zuvor jedoch Austräge oftmals aus Feuchtflächen, insbeson- jahrzehntelang mit P gedüngt, was zu einer P- dere aus Auenbereichen und Mooren stammen Anreicherung führte (vgl. Blume et al. 2010). (Austnes et al. 2010; Laudon et al. 2011). Im Der Gesamt-Phosphoraustrag aus dem gesam- südlichen Teil des Einzugsgebietes befinden sich ten Untersuchungsgebiet ist mit 0,11 kg ha-1 a-1 nach Walter (2004) höhere Anteile an Feuchtflä- relativ gering. Für Einzugsgebiete, die überwie- chen und Moorstandorten. Diese könnten einen gend mit Wald bestockt sind, wurden von Salvia- bedeutenden Anteil an den hohen Austrägen im Castellvi et al. (2005) 0,7 kg ha-1 a-1 ermittelt. gesamten Einzugsgebiet haben. Diese Vermu- Die Bedeutung des kolloidalen P-Transportes tung kann durch eigene, umfangreichere Mes- lässt sich anhand der eigenen Ergebnisse des sungen im Jahr 2012 bestätigt werden (unveröf- ereignisbezogenen Monitorings verdeutlichen. Es fentlichte Daten). Dabei wurden hohe DOC- wurden mehrere Abflussereignisse beprobt, die Konzentrationen in der Wilden Weißeritz im süd- durch Starkniederschläge verursacht wurden. lichen Teil des Einzugsgebietes gemessen. Dabei zeigte sich, dass während eines Ereignis- Ähnlich wie bei der Darstellung der NO3-N- und ses von wenigen Tagen Dauer bis zu 15% der Gesamt-P-Austräge muss auch hier auf die hohe jährlichen P-Fracht ausgetragen werden. Diese Abflussabhängigkeit der DOC-Austräge hinge- Mengen werden über das periodische Monito- wiesen werden. Die eigenen Ergebnisse des ring-Programm nicht erfasst. Daher muss davon

Tabelle 4.2.2-2: Wie Tabelle 4.2.2-1, jedoch für die Tabelle 4.2.2-3: wie Tabelle 4.2.2-2, jedoch für die Gesamt-Phosphor-Frachten (Gesamt-P). Frachten des gelösten organischen Kohlenstoffs (DOC).

2010 2011 2010 2011 Landnutzung/EZG Landnutzung/EZG [kg ha-1 a-1] [kg ha-1 a-1] [kg ha-1 a-1] [kg ha-1 a-1]

Acker 0,22 0,28 Acker 4,2 3,9 Grünland 0,18 0,11 Grünland 16,8 7,6 Wald 0,05 0,02 Wald 9,6 5,3 Pegel Ammelsdorf 0,14 0,08 Pegel Ammelsdorf 26,2 16,9 82 Simulierte Änderungssignale ereignisbezogenen Monitorings zeigen, dass belle 4.2.2-3 dargestellten DOC-Austräge unter- während eines einzelnen Starkniederschlagser- schätzen somit mit hoher Wahrscheinlichkeit den eignisses bereits bis zu 17% der jährlichen DOC- realen DOC-Austrag. Fracht ausgetragen werden können. Die in Ta-

Projizierte Stickstoffausträge

Die Simulation der Stoffausträge für zukünftige Die für das 21. Jahrhundert projizierte Entwick-

Klimaprojektionen konnte nur für Stickstoff er- lung der NO3-N-Austräge unter der Landnutzung folgen. Die durch das wöchentliche Monitoring- Acker weist einen signifikant negativen Trend programm zur Verfügung stehenden Daten zum auf (Wilcoxon-Mann-Whitney-Test, α = 0,05). Stickstoffaustrag konnten im SWAT-Modell für Bereits für den Zeitraum 2009–2020 simuliert den Beobachtungszeitraum angepasst werden. das Modell mit einem mittleren NO3-N-Austrag Dies war für Phosphor nicht möglich, da der von 34,7 kg ha-1 a-1 eine Abnahme des Stick- Austrag einer wesentlich höheren Dynamik un- stoffaustrags (47 kg ha-1 a-1 im Kalibrierungs- terliegt und sehr stark von Einzelereignissen zeitraum). Im Zeitraum 2021–2050 sinkt er im abhängig ist (vgl. Rodríguez-Blanco et al. 2013). Mittel auf 29,4 kg ha-1 a-1 und erreicht zum Ende Die Anpassung des Phosphorhaushaltes im des 21. Jahrhunderts im Mittel nur noch SWAT-Modell mit den wöchentlich gemessenen 15,6 kg ha-1 a-1. Demgegenüber schwankt der

Daten war dadurch nicht möglich. Der Austrag mittlere NO3-N-Austrag für die Landnutzung von DOC kann mit dem Modell SWAT nicht mo- Grünland nur sehr marginal, mit projizierten delliert werden. Er unterliegt ebenso einer star- mittleren Austrägen von 11,2 kg ha-1 a-1 im ken Dynamik und ist von Einzelereignissen ab- Zeitraum 2009–2020, 12,8 kg ha-1 a-1 zur Mitte hängig. und 11,1 kg ha-1 a-1 zum Ende des 21. Jahr- hunderts. Für die Landnutzung Wald projizieren Abhängigkeiten von der Landnutzung. Die die Modelle einen geringfügigen Rückgang des projizierte Entwicklung der jährlichen Nitrat- durchschnittlichen NO -N-Austrages von fracht für die Kleinsteinzugsgebiete der Land- 3 2,0 kg ha-1 a-1 im Zeitraum 2009–2020 über nutzungen Acker, Grünland und Wald basiert auf 1,8 kg ha-1 a-1 im Zeitraum 2021-2050 auf den zehn WETTREG 2010-Läufen des Emissions- 1,1 kg ha-1 a-1 im Zeitraum 2071–2100. szenarios A1B. Abb. 4.2.2-2 zeigt, dass die beobachteten Unterschiede im Stickstoffaustrag aus In allen drei Landnutzungen werden bis zum den drei Landnutzungen auch in den Simulatio- Jahr 2100 mehr oder weniger stark sinkende nen mit den projizierten Klimaänderungen vor- NO3-N-Austräge projiziert. Dies kann als Reakti- handen sind. Die geringsten Stickstoffausträge on auf die Klimaveränderung interpretiert wer- werden für Wald und die höchsten für Acker den, da von WETTREG 2010 bis zum Jahr 2100 projiziert. Die Variabilität des Stickstoffaustrages eine deutliche Reduktion des Niederschlages kann anhand der in Tabelle 4.2.2-4 dargestellten projiziert wird und der Stickstoffaustrag stark mittleren Variationskoeffizienten abgeleitet wer- vom Niederschlag abhängig ist. den. Dafür wurde der Mittelwert aus den einzel- In den ackerbaulich genutzten Gebieten ist der nen Variationskoeffizienten der zehn NO3-N-Austrag sehr stark von der angebauten WETTREG 2010-Läufe je Zeitscheibe berechnet. Fruchtart, der Sortenwahl und den damit ver- Anhand dessen kann die klimabedingte Variabili- bundenen Bodenbearbeitungs- und Dünge- tät der Stickstoffausträge aus den einzelnen maßnahmen abhängig. Die projizierten Verände- Landnutzungen abgeleitet werden. Diese ist, rungen insbesondere für die Landnutzung Acker über den gesamten Projektionszeitraum be- beinhalten ein hohes Maß an Unsicherheit, da trachtet, bei Ackernutzung am höchsten, bei für die Modellierung keine Informationen zu Wald- und Grünlandnutzung deutlich geringer. möglichen Veränderungen der Fruchtfolge bzw. Die Variabilität der Stickstoffausträge erhöht der Düngemaßnahmen für die Zukunft vorlagen. sich in allen Landnutzungen zum Ende des Pro- Die projizierten Veränderungen basieren damit jektionszeitraumes hin. Die klimabedingte Vari- auf derzeitigen Fruchtfolgen und Düngemana- abilität der Stickstoffausträge muss somit als gement. Durch technische Innovationen, wie hoch eingeschätzt werden. z.B. Injektionsdüngung, ist es in den vergangenen Jahren gelungen, den Einsatz von Dünge- Stoffausträge aus einem Talsperreneinzugsgebiet 83 mitteln und damit auch die Auswaschung von Jährlicher Stickstoffaustrag aus dem ge- Stickstoff zu verringern. Ähnliche Effekte können samten Untersuchungsgebiet. Für die trophi- durch die Auswahl neuer, angepasster Sorten schen Umsetzungen in der Talsperre Lehnmühle erzielt werden. Diese, oft kurzfristige, Anpas- sind die NO3-N-Austräge aus dem gesamten sungsfähigkeit macht es schwierig, robuste Aus- Untersuchungsgebiet von großer Bedeutung. Die sagen zur zukünftigen Entwicklung der NO3-N- Höhe des Austrages ist von den Austrägen der Austräge zu treffen. einzelnen Landnutzungen innerhalb des Unter- suchungsgebietes abhängig. Die von den Model-

len projizierte Entwicklung der NO3-N-Austräge Tabelle 4.2.2-4: Mittlere Variationskoeffizienten der weist in der Zukunft im gesamten Zeitraum eine Stickstoffausträge der einzelnen Landnutzungen für große Schwankungsbreite in Abhängigkeit vom die drei Zeitscheiben. Klima, dem verwendeten Emissionsszenario sowie dem verwendeten regionalen Klimamodell 2009–2020 2021–2050 2071–2100 auf (Abb. 4.2.2-3).

Acker 0,73 0,75 0,94 Die mittels der zehn Läufe von WETTREG 2010

Grünland 0,35 0,46 0,55 ermittelten NO3-N-Austräge schwanken während des Zeitraums 2009–2100 im Mittel zwischen 10 Wald 0,43 0,47 0,69 und 20 kg ha-1 a-1 (Abb. 4.2.2-3, oben). Dies

Abb. 4.2.2-2: Boxplots der mittleren jährlichen Nitratausträge aus den Landnutzungsformen Acker, Grünland und Wald für die drei Zeitscheiben 2009–2020, 2021–2050 und 2071–2100. 84 Simulierte Änderungssignale

-1 -1 entspricht einer ähnlichen Variabilität, wie sie simulierte NO3-N-Austrag ist mit 11,6 kg ha a für die zurückliegenden Jahrzehnte von Pütz et etwas niedriger als derjenige unter dem Emissi- al. (2002) für das Einzugsgebiet der Talsperre onsszenario A1B (13,4 kg ha-1 a-1). Die Variabili- Lehnmühle berichtet wurde. Die Variationen tät der Austräge unterscheidet sich zwischen aufgrund der natürlichen Klimavariabilität domi- beiden Emissionsszenarios nicht. nieren deutlich gegenüber klimabedingten Ände- Die Verwendung der zwei Regionalmodelle rungssignalen. Das heißt, über das gesamte (WETTREG 2010, CLM) mit dem gleichen Emis- Untersuchungsgebiet gesehen zeigt sich auf der sionsszenario für die Abschätzung zukünftiger jährlichen Aggregationsebene kein deutlicher NO3-N-Austräge ermöglicht eine Einschätzung Einfluss regionaler Klimaveränderungen auf die der modellbedingten Bandbreite der Austräge NO -N-Austräge. 3 (Abb. 4.2.2-3, oben und unten). Grundsätzlich

Dementsprechend sind auch die Unterschiede sind die simulierten NO3-N-Austräge unter Nut- zwischen den beiden Emissionsszenarios A1B zung des Regionalmodells CLM etwas höher als (Abb. 4.2.2-3, oben) und B1 (Abb. 4.2.2-3, Mit- bei WETTREG 2010. Dieser, wahrscheinlich auf te) im Vergleich zur durch die verschiedenen die in CLM höheren Niederschlagssummen (Mo- Modellrealisierungen widergespiegelten natürli- dellbias) zurückzuführende, Unterschied intensi- chen Klimavariabilität gering. Der mittlere für viert sich in der Zukunft. 2009–2100 unter dem Emissionsszenario B1

Abb. 4.2.2-3: Entwicklung der jährlichen Austräge an Nitrat-Stickstoff (NO3-N) (11-jährig gleitendes Mittel) für die regionalen Klimamodelle WETTREG 2010 (10 Realisierungen) und CLM (drei Gitterpunkte – GP) unter den Emissi- onsszenarios A1B und B1. Abkürzungen: beobachtete Austräge – obs; Nummerierung der 10 WETTREG 2010- Läufe: 00 – 99. Das grau hinterlegte Band zeigt die simulierten Minima und Maxima der Austräge. Stoffausträge aus einem Talsperreneinzugsgebiet 85

In der Zeitscheibe 2009–2020 waren die Austrä- zeitlichen Dynamik für die Zukunft. Für den Zeit- ge unter Nutzung von CLM ca. 6% größer als für raum 2009–2020 werden die größten mittleren

WETTREG 2010, im Zeitraum 2021–2050 betrug NO3-N-Austräge in den Frühjahrsmonaten (März der Unterschied 13% und im Zeitraum 2071– bis Mai) simuliert (Abb. 4.2.2-4, oben), was dem 2100 gar 18%. Im Gegensatz zur Verwendung bisher beobachteten, typischen Jahresgang ent- von WETTREG 2010 (abnehmende Niederschlä- spricht. Die höchsten Austräge sind in Folge der ge) wird unter Nutzung von CLM (Niederschlags- Schneeschmelze zu erwarten. Die Höhe der zunahme) ein leichter Anstieg der NO3-N- mittleren projizierten monatlichen Austräge vari- Austräge simuliert (mittlerer Austrag 2009-2020 iert hierbei hauptsächlich in Abhängigkeit vom 14,3 kg ha-1 a-1, 2071-2100 15,9 kg ha-1 a-1) betrachteten Emissionsszenario (höhere Austrä- Diese Entwicklung ist durch die enge Kopplung ge bei A1B gegenüber B1) sowie des verwende- des NO3-N-Austrages an den Niederschlag und ten Modells. Allerdings sind sowohl die Unter den daraus resultierendem Abfluss zu erklären. schiede der Austräge zwischen den Emissions- szenarios als auch zwischen den Modellen nicht Saisonale Schwankungen in den Stickstoff- signifikant (Wilcoxon-Mann-Whitney-Test, α=0,05). austragstrends. Im Gegensatz zu den NO3-N- Im Zeitraum 2021–2050 wird eine Veränderung Austrägen auf Jahresbasis, bei denen insgesamt in der monatlichen Dynamik des NO -N-Austrags keine deutlichen Veränderungen prognostiziert 3 sichtbar (Abb. 4.2.2-4, Mitte), hauptsächlich werden, zeigen die projizierten monatlichen während der Vegetationsruhe (November bis NO3-N-Austräge Veränderungen in der jahres- April).

Abb. 4.2.2-4: Boxplots der mittleren monatlichen Nitrat-Fracht aus dem gesamten Untersuchungsgebiet für die Zeitscheiben a) 2009 – 2020, b) 2021-2050, c) 2071 – 2100. Die Boxplots für das Klimamodell CLM (Lauf 1) stellen unter dem Emissionsszenario A1B die Projektionen dreier Gitterpunkte (082_121, 082_122, 082_123) dar, während die Boxplots für WETTREG 2010 die Projektionen der 10 Läufe je Emissionsszenario repräsentieren. 86 Simulierte Änderungssignale

Die durchschnittlichen monatlichen NO3-N- Mann-Whitney-Test, α = 0,05). Dagegen waren Frachten steigen insbesondere zwischen Januar die Unterschiede in den projizierten Austrägen und April im Vergleich zu 2009–2020 an. Dies zwischen den Zeitscheiben 2020-2051 und 2009– kann auf Veränderungen der meteorologischen 2020 für beide Regionalmodelle und Emissions- Eingangsparameter (Temperatur/ Niederschlag) szenarios nicht signifikant. zurückgeführt werden. Die projizierten höheren Die während des mittleren Zeitraums beobach- Austräge während der Wintermonate sind er- teten Veränderungen setzen sich im Zeitraum klärbar durch den projizierten Temperaturan- 2071–2100 fort. Die Veränderungen in der mo- stieg in den Wintermonaten und die damit sin- natlichen Dynamik der NO3-N-Austräge treten kende Anzahl der Tage mit einer geschlossenen dabei immer deutlicher zu Tage (Abb. 4.2.2-4, Schneedecke (Bernhofer et al. 2011). Dies führt unten) und sind gegenüber den vorhergehenden zu einem Anstieg der mikrobiellen Aktivität (u.a. Zeiträumen statistisch signifikant (Wilcoxon- Nitrifikation). Da der Niederschlag vermehrt in Mann-Whitney-Test, α = 0,05). Demnach stei- Form von Regen fällt und nicht als Schnee, ist gen die Austräge in den Monaten Januar bis im Boden mehr Wasser verfügbar, mit dem NO - 3 März sowie November und Dezember deutlich N ausgetragen werden kann. Die projizierten an, in den Monaten April und Mai sinken sie im höheren Niederschlagsmengen im Winter bewir- Vergleich zu den beiden vorangegangenen Zeit- ken ebenfalls einen Anstieg der Austräge. Insbe- räumen. Die Ursachen dafür sind fortschreitende sondere während der Vegetationsruhe sind deut- Veränderungen in den Projektionen der Tempe- liche Unterschiede zwischen den projizierten ratur und des Niederschlags. Die Unterschiede Austrägen der Emissionsszenarios A1B und B1 zwischen den beiden Emissionsszenarios A1B (WETTREG 2010) zu erkennen. Die mittleren und B1 sowie zwischen den beiden Regionalmo- monatlichen Austräge des Emissionsszenarios dellen sind statistisch nicht signifikant A1B unterscheiden sich dabei statistisch signifi- (Wilcoxon-Mann-Whitney-Test, α = 0,05). kant von denen des Szenarios B1 (Wilcoxon-

Weitere Einflussgrößen und Übertragbarkeit

Sowohl die Ergebnisse des Monitorings als auch Stoffeinträge bewirken (Schindewolf 2012). der Modellierungen zeigen, dass die Landnut- Auch die Wahl der Ackerfrucht bzw. der Frucht- zungsart einen wesentlichen Einfluss auf die folge hat einen hohen Einfluss auf den Stoffaus- Stoffausträge hat. Ändert sich die Landnut- trag, da verschiedene Ackerfrüchte einen unter- zungsart bzw. -verteilung innerhalb eines Gebie- schiedlichen Düngerbedarf haben. tes aufgrund von gesellschaftlichen, politischen Eine Übertragung der Ergebnisse auf andere oder ökonomischen Entscheidungen, ist mit ei- Einzugsgebiete ist nur möglich, wenn die natur- ner Änderung des Stoffaustrages zu rechnen. räumliche Ausstattung, die Landnutzungsstruk- Eine weitere wichtige Einflussgröße ist die Be- tur und die Bewirtschaftung vergleichbar sind. wirtschaftung. Vor allem auf landwirtschaftlich Eine generelle Übertragung ist schwierig und nur genutzten Flächen ist der Stoffaustrag sehr stark für einzelne Teilergebnisse möglich. So können von der Art der Bewirtschaftung und den einzel- die zukünftigen Veränderungen des NO3-N- nen Maßnahmen bzw. ihrer zeitlichen Abfolge Austrages während des Winters auf andere Re- abhängig. Bereits die Umstellung von konventi- gionen übertragen werden, da der Anstieg der oneller Bodenbearbeitung auf konservierende Temperaturen im Winter allgemein auch für Bodenbearbeitung kann durch die damit einher- andere Regionen/Einzugsgebiete projiziert wird gehende Reduzierung des Erosionsrisikos eine und die Auswirkungen identisch sind. deutliche Senkung der partikelgebundenen

Stoffausträge aus einem Talsperreneinzugsgebiet 87

Zusammenfassung und Bewertung

Die Stoffausträge aus Acker, Grünland und Wald Rahmenbedingungen zeigen, dass die projizier- im Einzugsgebiet der Talsperre Lehnmühle unten Änderungen (Temperaturerhöhung, verän- terscheiden sich sowohl in der Zusammenset- derte Niederschlagsmengen) vor allem Einfluss zung als auch in der Dynamik und Höhe zwi- auf die jahreszeitliche Dynamik der N-Austräge schen den jeweiligen Landnutzungen. Die Er- haben. Dabei werden von den Modellen höhere gebnisse des Monitorings zeigen, dass die N-Austräge im Winter und leicht sinkende N- höchsten Austräge an Stickstoff (N) und Phos- Austräge im Sommer projiziert. Die Summe der phor (P) aus landwirtschaftlich bewirtschafteten jährlichen N-Austräge variiert nur leicht und Gebieten stammen. Demgegenüber sind die lässt keine signifikanten Veränderungen erken- Austräge aus Wald sehr gering. Einen wesentli- nen (Wilcoxon-Mann-Whitney-Test, α=0,05). Die chen Einfluss auf den Stoffaustrag haben Stark- Bandbreite der Austräge ist sehr stark von den niederschlagsereignisse, die zu höheren Abflüs- genutzten Klimaprojektionen abhängig. Die Un- sen aus den Einzugsgebieten führen. Mit den sicherheit der projizierten N-Austräge ist als ereignisbezogenen Monitoringkampagnen wur- hoch einzuschätzen, da der N-Austrag sehr stark den die Austräge während solcher Abflussspitzen an den Abfluss und damit an den Niederschlag quantifiziert. Während einzelner Abflussereignis- gekoppelt ist. Die projizierten Niederschläge se von wenigen Tagen Dauer wurden bis zu 17% selbst sind bereits mit einer sehr großen Unsi- der jährlichen Stofffracht ausgetragen. cherheit behaftet. Da diese als Eingangsdaten für die Modellierung der N-Austräge notwendig Die Ergebnisse der Modellierungen des N- sind, überträgt sich diese Unsicherheit auch auf Austrages unter sich verändernden klimatischen die Projektionen des N-Austrags.

88 Simulierte Änderungssignale

4.3 Grundwasser

4.3.1 Grundwasserneubildung Sabine Tesch (TUBAF)

Einleitung

Die Grundwasserneubildung ist eine der wich- unter zukünftigen Klimabedingungen gewähr- tigsten hydrologischen Größen im natürlichen leistet werden können. Das Grundwasser des Wasserkreislauf und bestimmt die Menge an oberen, quartären Hauptgrundwasserleiters Grundwasser, die in einem Gebiet neu gebildet dient nicht nur der Trinkwasserversorgung (1/3) wird und damit der Nutzung zur Verfügung sondern wird auch für Brauchwasserzwecke oder steht. Die Bestimmung der Grundwasserneubil- zum Heizen und Kühlen gefördert. dung stellt insbesondere in urbanen Gebieten – Im Rahmen des REGKLAM-Teilprojektes 3.2.2 wie der Modellregion Dresden – eine besondere „Wasserhaushalt Stadt-Umland“ wurden u.a. von Herausforderung dar. Die meisten Modelle haben der Arbeitsgruppe Geoökologie/Geochemie des Schwierigkeiten, die Versiegelung korrekt einzu- Interdisziplinären Ökologischen Zentrums (IÖZ) beziehen. Aufgrund der unterschiedlichen Nut- an der TU Bergakademie Freiberg Auswirkungen zungsansprüche und der fortschreitenden Flä- projizierter klimatischer Veränderungen auf die cheninanspruchnahme wächst der Anteil an be- Grundwasserneubildung im Stadtgebiet Dresden festigten und damit versiegelten Flächen stetig. untersucht und quantifiziert (Produkt P 3.2.2b). Im Dresdner Innenstadtbereich ist die Situation Die Ergebnisse der Grundwasserneubildungsmo- aufgrund der klimatologischen sowie morpholo- dellierung unter veränderten zukünftigen klima- gischen Besonderheiten (Lage in der Elbtalwei- tischen Randbedingungen werden mit den Mo- tung) und durch die Überlagerung verschiedener dellrechnungen unter rezenten beobachteten Nutzungsansprüche sehr komplex. Angaben klimatischen Bedingungen verglichen, um signi- über die Menge an neu gebildetem Grundwasser fikante Änderungssignale in Bezug auf die ermöglichen z.B. die Beantwortung der Frage, Grundwasserneubildung zu identifizieren. inwiefern bestehende Nutzungsansprüche auch

Untersuchungsgebiet

Die Modellierung der Grundwasserneubildung dem östlichen Erzgebirgsvorland, das sich links- erfolgte zum einem für das gesamte Stadtgebiet elbisch südöstlich anschließt (Haase & Mannsfeld der Landeshauptstadt Dresden (Abb. 4.3.1-1) 2002). mit einer Fläche von ca. 330 km² und zum an- Topographie. Das Dresdner Elbtal wird von deren für den oberen, quartären Grundwasser- über 200 m hohen und von mit Seitentälern leiter mit einer Fläche von ca. 130 km², der gegliederten, weitgehend unbebauten, Rand- auch als „quartärer Elbtalaquifer“ bezeichnet höhen und Hängen umgeben. Am rechten Elbu- wird. Die Stadt Dresden liegt beidseitig der Elbe fer fallen die Elbhänge steil und auf der linkselb- in der Elbtalweitung. Innerhalb dieser länglich- ischen Seite eher stetig zum Talboden hin ab. ovalen Elbtalzone befindet sich der quartäre Das Gelände wird durch zahlreiche Täler struktu- Elbtalaquifer, der sich von Südosten nach Nord- riert, wobei die Täler der Weißeritz und des osten über die Stadtgrenzen von Dresden hinaus Lockwitzbaches am tiefsten eingeschnitten sind erstreckt. (Landeshauptstadt Dresden 1998). Naturräumliche Einordnung. Das Dresdner Geologie. Im Norden und Osten des Dresdner Stadtgebiet wird von vier großen naturräumli- Stadtgebietes bilden die Gesteine des Lausitzer chen Einheiten geprägt: der Dresdner Elbtalwei- Granodioritmassivs das Grundgebirge, die im tung, die den größten Teil zu beiden Seiten der Süden von dem Dohnaer Biotitgranodiorit und Elbe einnimmt, dem Westlausitzer Hügel- und von den Schiefern und Grauwacken des Elbtal- Bergland (Dresdner Heide, Schönfelder Hoch- schiefergebirges begrenzt werden. Das Meißner land) rechtselbisch auf den Höhen gelegen, dem Granodioritmassiv mit Syenodioriten und Grani- Mittelsächsischen Lößhügelland im Westen und Grundwasserneubildung 89 toiden prägen den tiefen Untergrund im westli- Elbaue wird von Grundwasserflurabständen von chen Teil des Stadtgebietes. Das Grundgebirge 2 bis 5 m bzw. 5 bis 10 m gekennzeichnet. In der weitgehend ebenen und zum Teil sehr brei- unmittelbarer Nähe des Elbeufers und im Be- ten Elbtalzone bilden alte Schiefergebirge und reich der alten Elbarme herrschen grundwasser- unterschiedlich alte magmatische Gesteinskom- nahe Zustände, das heißt, es treten Grundwas- plexe. Pleistozäne Lockergesteinsablagerungen serflurabstände von weniger als zwei Metern auf. wie Kiese, Sande und Schluffe verschiedenen Die Randbereiche beiderseits des quartären Alters bilden den quartären Grundwasserleiter Elbtalaquifers weisen deutlich größere Grund- und werden von bis zu 2 bis 4 m mächtigen wasserflurabstände auf. Hier können die Abstän- Lösslehmschichten holozänen Ursprungs über- de zwischen der Geländeoberkante und der deckt. Der südliche Teil des Dresdner Stadtge- Grundwasseroberfläche mehr als 60 m betragen. bietes wird von Ausstrichbereichen der meist mit Boden. Die vielfältigen geologischen und geo- Lösslehm bedeckten kretazischen Ablagerungen morphologischen Verhältnisse prägen die Leit- gekennzeichnet (Landeshauptstadt Dresden bodenformen bzw. -gesellschaften im Stadtge- 2007). biet von Dresden. Bodenbildende Faktoren wie Hydrogeologie. Die Stadt Dresden verfügt über Klima, Relief, Geologie und anthropogene Beein- reiche Grundwasservorräte, deren Verteilung flussung wirken in sehr unterschiedlicher Art und besonders durch die vorhandenen geologischen Weise, sodass ein Mosaik aus verschiedenen und tektonischen Gegebenheiten im Untergrund Bodenformen entsteht. beeinflusst wird. Neben dem oberen quartären Die flächenmäßig vorherrschenden Bodenformen Grundwasserleiter existiert noch ein weiterer, werden als Leitbodenformen bezeichnet. Leitbo- tiefer gelegener Grundwasserleiter. Beide Grund- denformen von Löss, Lössderivaten und Sand- wasserleiter sind über weite Bereiche hydrau- löss kommen vor allem linkselbisch im südöstli- lisch voneinander getrennt und werden auf un- chen und vereinzelt im nördlichen rechtselb- terschiedliche Art und Weise genutzt. Für die ischen Randbereich vor. Aus diesen Substraten öffentliche Trinkwasserversorgung wird nur das entstandene Böden sind Braunerden, Parabraun- Grundwasser des oberen Grundwasserleiters erden und Fahlerden. Charakteristische Merkma- gefördert, wohingegen das Grundwasser beider le der Leitbodenformen im Lößverbreitungsge- Grundwasserleiter der Eigenversorgung dient. biet sind die lehmig-schluffige Bodenart, im Der Abstand zwischen der Geländeoberkante Oberboden lockeres und im Unterboden dichtes und der Grundwasseroberfläche wird als Grund- Gefüge und das mittlere bis hohe Wasserspei- wasserflurabstand bezeichnet. Der Bereich der chervermögen.

Abb. 4.3.1-1: Übersicht über die REGKLAM-Modellregion mit dem Stadtgebiet Dresden und dem quartären Elbtalaquifer (schraffiert). 90 Simulierte Änderungssignale

Leitbodenformen grobbodenhaltiger Umlage- anthropogenen Veränderungen naturnaher Bö- rungsdecken auf Festgestein sind aus dem den geführt. Anthropogen beeinflusste Leitbo- Hangschutt magmatischer Gesteine und anderer denformen dominieren vor allem den Innen- Festgesteine (Ranker, Braunerden) durch Verwit- stadtbereich. Die Stadtböden werden hauptsäch- terung, Vergrusung, Verlehmung, Verbraunung lich nach der Zusammensetzung ihrer Boden- und Humusbildung entstanden. Diese Leitboden- substrate (technogen, natürlich und alle Misch- formen mit teils grusig-steinigen, teils sandig- formen), nach dem Stand der Bodenentwicklung lehmigen Bodenarten treten entlang der und nach ihrer Nutzung unterschieden. Anthro- Prießnitz und im nordöstlichen Randbereich auf. pogene Bodenformen wie Regosol/Hortisole sind Leitbodenformen im Verbreitungsgebiet vorherr- am meisten verbreitet. Weitere anthropogene schend sandiger Lockersedimente sind aus Bodenformen sind u.a. Hortisole aus natürlichen mächtigen Sanden im Bereich der Dresdener Substraten, Lockersyrosem-Regosole bzw. Locker- Heide und dem Heller sowie aus Kiesen und syrosem-Regosol/Pararendzina aus natürlichen Sanden der Elbterrassen hervorgegangen. Bei und technogenen Substraten oder den entstandenen Bodentypen handelt es sich Lockersyrosem-Regosole aus natürlichen Sub- hauptsächlich um Braunerden mit sandig- straten. Diese Stadtböden weisen in unter- lehmigen Bodenarten, die über ein geringes schiedlicher Art und Weise noch Reste der na- nutzbares Wasserspeichervermögen verfügen. turnahen Böden auf (Landeshauptstadt Dresden 2010b). Die Leitbodenformen der Auen-, Fluss- und Bachtäler sind entlang der Elbe, ihrer Nebenflüs- Landnutzung. Landwirtschaftliche Nutzflächen se und im Bereich flacher Depressionen verbrei- und Waldflächen dominieren das Dresdner tet. In Abhängigkeit von der Lage der Standorte Stadtbild, gefolgt von den Flächen der Wohnbe- bilden grobkörnige oder feinkörnige Sedimente bauung und gemischten Bauflächen sowie den das Ausgangsgestein für die Böden, die ständi- Verkehrsanlagen und -flächen im innerstädti- gen Überflutungen und dem Einfluss des Grund- schen Bereich. Grünlandflächen kennzeichnen wassers ausgesetzt sind. Ein Vertreter dieser ebenfalls das Stadtbild von Dresden. Außerdem Auenböden ist z.B. die Vega (Landeshauptstadt treten im Stadtkern vor allem Industrie-, Ge- Dresden 2005). werbe- und Sonderflächen auf. Grünflächen und Erholungsanlagen sowie Kleingärten lockern den Die Industrialisierung, die zunehmende Flächen- bebauten Innenstadtbereich auf. Vereinzelt sind inanspruchnahme und die Gewinnung von Bo- Kleingehölze und Gebüsche vorzufinden. denschätzen haben an vielen Standorten zu

Datengrundlage und -aufbereitung

Für die Modellierung der Grundwasserneubildung Hochfläche (über 100 m höher als das Stadtge- standen in der REGKLAM-Klimadatenbank biet) in freier, ungeschützter Lage befindet, ist sie für das Stadtklima von Dresden und beson- a) Beobachtungsdaten des deutschen und ders für den Bereich des Elbtalaquifers als nicht tschechischen Wetterdienstes (1951–2010), repräsentativ einzustufen. Aufgrund der mor- des agrarmeteorologischen Messnetzes phologischen sowie klimatologischen Besonder- (1994–2008) und der Stadtentwässerung heiten innerhalb des Dresdener Stadtgebietes, Dresden (1996–2007) sowie war es wichtig, für die Modellierung der Grund- b) Klimaprojektionsdaten des regionalen wasserneubildung für das gesamte Stadtgebiet, Klimamodells WETTREG 2010 die Daten mehrerer Messstationen zu nutzen. zur Verfügung. Dabei sollten diese Messstationen das gesamte Stadtgebiet abdecken und räumlich gut verteilt Die modellierte Grundwasserneubildung wurde sein. Eine Auswertung der vorhandenen Mess- dabei für folgende Zeitscheiben ausgewertet: stationen ergab Schwierigkeiten in der Umset- 1961–1990 Referenzperiode zung dieser Prinzipien. Einige Messstationen 2021–2050 mittelfristiger Planungshorizont wiesen sehr viele Lücken auf, verfügten über zu kurze Zeiträume und wurden mehrmals verlegt. 2071–2100 langfristiger Planungshorizont Da dadurch die Anzahl geeigneter Messstationen Beobachtungsdaten. Da die Station Dresden- stark reduziert wurde, wurde der Rahmen der Klotzsche sich außerhalb des Elbtales auf einer für die Modellierung in Frage kommender Mess- Grundwasserneubildung 91 stationen weit über die Stadtgrenzen und hin- auch nur Beobachtungsdaten vorliegen, eine sichtlich der Klimastationen auch über die weitere Klimastation als Stützstelle dient. REGKLAM-Modellregion hinaus erweitert. Korrekturverfahren. Die Korrektur der tägli- Für die Modellierung des Referenzzeitraumes chen Niederschlagssummen erfolgte mittels des (1961–1990) wurden Beobachtungsdaten des Korrekturverfahren nach Richter (1995) unter Deutschen Wetterdienstes von 12 Klima- und Verwendung monatlicher Korrekturfaktoren. Sie 22 Niederschlagsstationen ausgewählt (Abb. wurde vom Lehrstuhl für Meteorologie (TU Dres- 4.3.1-2). Die meteorologischen Parameter korri- den) umgesetzt und in der REGKLAM-Klima- gierter Niederschlag (Tagessumme), Lufttempe- datenbank abgelegt. ratur (Mittelwert), relative Luftfeuchte, Sonnen- Interpolationsverfahren. Stationsbasierte Kli- scheindauer und Windgeschwindigkeit wurden in madaten sind als Punktdaten für eine flächen- täglicher Auflösung verwendet. hafte Modellierung ungeeignet. Verschiedene Für die Klimastation Zinnwald-Georgenfeld wur- Regionalisierungsverfahren ermöglichen es, die- de der korrigierte Niederschlag bei der Modellie- se Punktdaten in die Fläche zu projektzieren. Bei rung nicht verwendet, da die tägliche Nieder- der Auswahl geeigneter Regionalisierungsver- schlagssumme aufgrund der erhöhten Lage fahren sollten die verteilungsrelevanten Abhän- stark überschätzt wird. Die anderen Parameter gigkeiten der einzelnen Klimaelemente wie See- dieser Klimastation dienten als Eingangsparame- höhe für Lufttemperatur und Niederschlag oder ter, damit südlich des Dresdener Stadtgebietes Luv- und Leeeffekte beim Niederschlag Berück- neben der Klimastation Dippoldiswalde, für die sichtigung finden (Bernhofer et al. 2009).

Abb. 4.3.1-2: Lage und Art der verwendeten DWD- und WETTREG 2010-Stationen sowie Verteilung der sieben Teilgebiete innerhalb des Dresdener Stadtgebietes. 92 Simulierte Änderungssignale

Für die Interpolation der relativen Luftfeuchte, lisierungen von WETTREG 2010 verwendet. Für der Sonnenscheindauer und der Windgeschwin- Testzwecke wurde der erste Lauf 00 ausgewählt. digkeit fand die IDW-Methode Anwendung. Der Auf Basis der für den Zeitraum 2021–2050 be- Niederschlag und die Lufttemperatur wurden rechneten Klimatischen Wasserbilanz (KWB) der mittels einer linearen Kombination von Höhenre- Klimastation Dresden-Klotzsche wurde jeweils gression und IDW interpoliert. ein „trockener“, ein „mittlerer“ und ein „feuch- Umgesetzt wurde die Interpolation der meteoro- ter“ Lauf ausgewählt. Die Klimatische Wasserbi- logischen Daten mit dem Niederschlags-Abfluss- lanz berechnet sich dabei aus der Differenz des

Modell WaSiM-ETH von Schulla (1997a), das über korrigierten Niederschlages Pkorr und der berech- eine Reihe ausgewählter Regionalisierungs- neten potentiellen Verdunstung ETp: verfahren (Schulla 2009) verfügt. Die Interpola-   ETpPKWB [mm] tion der meteorologischen Daten wurde nicht für korr jede Rasterzelle durchgeführt, sondern für fest- Sie erwies sich als sehr robuster Parameter für gelegte Teilgebiete des Untersuchungsgebietes. diese Auswahl. Berechnet wurde die klimatische Gemäß der vorhandenen meteorologischen Sta- Wasserbilanz unter Verwendung der potentiellen tionen sowie der Morphologie wurde das Unter- Verdunstung ETp für die Klimastation Dresden- suchungsgebiet in sieben Teilgebiete unterteilt Klotzsche. Dazu wurde die Formel von Turc und (Abb. 4.3.1-2). Mittels GIS wurde jeder Raster- Wendling (DVWK 1996) verwendet: zelle das entsprechende Teilgebiet zugewiesen. Für jedes einzelne Klimaelement wurde eine   TfR  )22()93( ETp  G K [mm] Interpolation über den jeweiligen Zeitraum auf WETU T  )123(150 Tagesbasis durchgeführt und damit für jedes

Teilgebiet das Gebietsmittel berechnet. Demzu- mit RG Globalstrahlung in W/m² nach folge wurde für jedes Teilgebiet ein, für das Mo- S dell BOWAM-spezifisches, meteorologisches Da- G RR 0  )55,019,0( tenfile (Metfile) erzeugt. S )0

Klimaprojektionsdaten. Für die Modellierung mit R0 extraterrestrische Strahlung der Grundwasserneubildung unter zukünftigen S Sonnenscheindauer des Tages in h klimatischen Bedingungen wurde das statisti- S0 astronomisch mögliche Sonnen- sche Regionalmodell WETTREG 2010 genutzt. scheindauer in h Dabei wurden 25 WETTREG 2010-Stationen T Tagesmittel der Lufttemperatur in (6 Klima- und 19 Niederschlagsstationen, Abb. °C der Station Dresden-Klotzsche 4.3.1-2) auf Basis des Emissionsszenarios A1B in die Grundwassermodellierung einbezogen. Die fK Küstenfaktor, im Küstenbereich von Stationsdichte ist für WETTREG 2010 also etwas 50 km Breite als Mittelwert fK = 0,6 geringer als für den Beobachtungszeitraum. Es und sonst fK = 1,0 wurden die gleichen Klimaelemente verwendet Die so berechnete Klimatische Wasserbilanz der wie für die Beobachtungsdaten. Da für die Kli- Station Dresden-Klotzsche ist für die Zeitscheibe mastationen Hoyerswerda und Garsebach bei 2021–2050 für alle zehn Realisierungen von Meißen nur Niederschlagsdaten vorlagen, wur- WETTREG 2010 in Abb. 4.3.1-3 dargestellt. den diese Stationen als Niederschlagsstationen Die Klimatische Wasserbilanz ist in allen zehn (Abb. 4.3.1-2) behandelt. Die Interpolation und Läufen negativ. Dies weist bereits auf mögliche Korrektur der Niederschläge der stationsbasier- Probleme in der zukünftigen Wasserverfügbar- ten WETTREG 2010-Daten erfolgte nach dem keit hin. Für Lauf 55 ist die klimatische Wasser- gleichen Verfahren wie für die Beobachtungsda- bilanz mit -80 mm am geringsten und für ten. Lauf 77 mit -25 mm am höchsten. Lauf 11 liegt Selektion von Klimamodellläufen. Aufgrund mit knapp -40 mm im Mittelfeld. Die drei ge- des enormen Rechenaufwandes, der in der gro- nannten Läufe wurden für die folgenden Model- ßen Anzahl an Rasterzellen begründet liegt, lierungen der Grundwasserneubildung unter wurden für die Modellierung nicht alle zehn Rea- zukünftigen Klimaveränderungen ausgewählt. Grundwasserneubildung 93 eucht“ f „mittel“ „ „trocken“ „trocken“

Abb. 4.3.1-3: Gegenüberstellung der für die Zeitscheibe 2021–2050 berechneten Klimatischen Wasserbilanz (KWB) der Station Dresden-Klotzsche für alle zehn Realisierungen von WETTREG 2010, Szenario A1B.

Weitere Datengrundlagen. Die Modellierung Geländemodells entsprach nicht der für die Mo- der Grundwasserneubildung basierte auf digita- dellierung der Grundwasserneubildung mittels len Datensätzen der Landeshauptstadt Dresden, BOWAM festgelegten räumlichen Auflösung von des Sächsischen Landesamtes für Umwelt, Geo- 100 m x 100 m. Daher erfolgte eine Transforma- logie und Landwirtschaft (LfULG) und des tion in das entsprechende Raster mit Hilfe des Staatsbetrieb Geobasisinformation und Vermes- Geoinformationssystems (GIS) ArcView 9.3.1. sung Sachsen (GeoSN). Diese Datensätze ent- Bodendaten. Im Modell BOWAM wird jedes hielten morphologische, geologische, hydrogeo- Hydrotop vertikal in Bodenschichten unterglie- logische und bodenphysikalische Informationen dert, die wiederum in Teilschichten unterteilt sowie Flächennutzungsdaten mit Angaben zu Art werden. Diese Unterteilung dient der prozessna- und Grad der Versiegelung. hen Modellierung der Verdunstung in den ober- Die vorhandenen Datensätze wurden im Rahmen flächennahen Schichten. Für jede dieser Schich- einer Vorverarbeitung in das vom Modell BOWAM ten werden im Modell Informationen zu den benötigte Format überführt. Da die berechnete pedologischen Parametern benötigt, wie sie in Grundwasserneubildung für den Bereich des Tabelle 3.3-1 aufgelistet sind. Pedologische Pa- oberen quartären Grundwasserleiters eine wich- rameter können entweder anhand von Feld- und tige Eingangsgröße für die Grundwasserströ- Laborversuchen bestimmt werden oder abge- mungsmodellierung darstellt, orientierte sich die schätzt werden. Im Fall der Parameterschätzung Modellierung an dem 100 m x 100 m Raster des kann im Modell auf programminterne Vorschläge bestehenden Grundwassermodells der Landes- zurückgegriffen werden, die auf der Bodenkund- hauptstadt Dresden. Diese räumliche Auflösung lichen Kartieranleitung BKA 4 (Ad-Hoc-AG Boden wurde auch für die Modellierung des gesamten 1994) basieren. Digitale Bodenkarten enthalten Stadtgebietes verwendet. Die Modellrechnungen Angaben zum Aufbau und zur Verbreitung von wurden mit einer zeitlichen Diskretisierung von Böden und stellen damit eine weitere Möglichkeit Monatswerten durchgeführt. dar, Informationen zu pedologischen Parametern ableiten zu können. Das Digitale Geländemodell im Maßstab 1:25.000 (ATKIS-DGM 25), mit einer Auflösung Da sich die hauptamtliche Bodenkarte im Maß- von 20 m x 20 m bildet die Grundlage für die stab 1:50.000 (BK 50, LfULG 2011) für den ge- Ableitung der morphologischen Parameter (Ge- samten Freistaat Sachsen zu Projektbeginn, ländehöhe, Hangneigung und Exposition). Die insbesondere für das Blatt Dresden, in Bearbei- Auflösung des zur Verfügung gestellten Digitalen tung befand und erst im Sommer 2012 fertigge- 94 Simulierte Änderungssignale stellt wurde, stellt die im Jahr 2006 aktualisierte „Böden“ mit entsprechenden Leitprofilen. Sie digitale Fassung der Bodenkonzeptkarte (BKKONZ) bilden die Grundlage für die BOWAM-relevante die wesentliche Datenquelle für Bodeninformati- pedologische Parametrisierung. onen für das Stadtgebiet Dresden dar. Jedoch Aus den vorhandenen Leitprofilen wurden die weist die BK vor allem im Innenstadtbereich KONZ Informationen wie Anzahl und Mächtigkeit der sehr viele Flächen auf, die keine Bodeninforma- Bodenschichten, volumetrische Wassergehalte tionen enthalten (zartrosa Flächen Abb. 4.3.1- im Bereich der Wassersättigung, der Feldkapazi- 4 a). Um für diese Flächen Informationen zu tät und des permanenten Welkepunktes und die gewinnen, wurden in der Vergangenheit mehrere gesättigte hydraulische Leitfähigkeit der einzel- Bodenkartierungen durchgeführt, deren Infor- nen Schichten entnommen. Die kapillare Steig- mationen in eine digital vorliegende Geodaten- höhe jeder Schicht wurde entsprechend der bo- bank überführt wurden. Aus diesen digitalen denphysikalischen Kennwerte mit dem BOWAM- Stadtbodendaten wurde im Auftrag des Umwelt- Eingabeprogramm BOWAMINP bestimmt. amtes der Landeshauptstadt Dresden 2010 eine

Stadtbodenkonzeptkarte (SBKKONZ) erstellt (Abb. Neben bodenkundlichen Informationen benötigt

4.3.1-4 b). Diese SBKKONZ steht jedoch nicht das Modell BOWAM Informationen zur Landnut- flächendeckend für das gesamte Stadtgebiet zur zung. Informationen zum Landnutzungstyp und Verfügung. Da für einige Bereiche weder die zum Grad der Versiegelung beinhaltet die Stadt-

SBKKONZ noch die BKKONZ Bodeninformationen biotoptypenkarte der Landeshauptstadt Dres- enthielten, wurden beide Karten zusätzlich mit den. Die Datengrundlage für diese Karte bildet den Auswertungskarten zum Bodenschutz des der Color-Infrarot-(CIR) Bildflug im Mai 1999, Bodenatlas des Freistaates Sachsen (BSA 200; der sich über die Stadtgrenzen hinaus erstreck- Abb. 4.3.1-4 c) im GIS verschnitten. Die aus te. Die Auswertung des Bildmaterials umfasste dem Verschneiden aller drei Bodenkarten resul- nur das Stadtgebiet Dresden. Da der Elbtal- tierende Karte (Abb. 4.3.1-4 d) bildet die Daten- aquifer sich über die Stadtgrenzen hinaus er- grundlage für die Grundwassermodellierung. streckt, wurde für dessen Modellierung zusätz- lich die Biotoptypenkarte des LfULG (1994) ver- Die BK enthält für jeden Bodentyp ein reprä- KONZ wendet. Beide Karten wurden miteinander ver- sentatives vertikales Leitprofil, das Angaben zur schnitten und ausgewertet. Die vorhandenen Horizontierung, Mächtigkeit der einzelnen Bo- Landnutzungstypen der Stadtbiotoptypenkarte denhorizonte und deren Bodenart enthält. Au- für das gesamte Stadtgebiet Dresden und der ßerdem gibt es für jedes Leitprofil auf Grundlage miteinander verschnittenen Karten für den Be- der Bodenkundlichen Kartieranleitung in der 5. reich des Elbtalaquifers wurden gemäß der im Auflage (KA5, Ad-hoc-AG Boden 2005) für jede Modell BOWAM vorhandenen Nutzungstypen neu Bodenart Angaben zu den wichtigsten boden- klassifiziert und im GIS in ein Rasterformat mit physikalischen Parametern. Diese Leitprofile einer räumlichen Auflösung von 100 m x 100 m existieren nicht für die SBK . Die SBK KONZ KONZ überführt. Dadurch entstanden 16 neuklassifi- enthält für jeden Bodentyp nur mittlere Parame- zierte Landnutzungstypen (Abb. 4.3.1-5). terkennwerte (G.E.O.S. 2010) ohne Angaben zur Horizontierung und zur Mächtigkeit. Aus diesem Für die Bereiche innerhalb des Stadtgebietes Grund wurden in Anlehnung an die Leitprofile wurden die Versiegelungsgrade der Stadtbiotop- der Auswertungskarten zum Bodenschutz des typenkarte verwendet und für die Bereiche au- BSA 200 für jede Bodenart „eigene Leitprofile“ ßerhalb des Stadtgebietes wurden die Versiege- mit einer einheitlichen Horizontierung und Mäch- lungsgrade abgeschätzt, da die Biotoptypenkar- tigkeit erzeugt. Leitprofile mit ähnlichen boden- ten des LfULG (2009a) keine Angaben zum Ver- physikalischen Eigenschaften wurden zusam- siegelungsgrad enthalten. Die teilversiegelten mengefasst. Flächen wurden entsprechend ihres Versieg- lungsgrades in fünf Klassen mit Versieglungs- Die aus den drei miteinander verschnittenen graden von 10% bzw. 20% Schritten eingeteilt. Bodenkarten „neu“ erzeugte Bodenkarte wurde Der Versieglungsgrad wurde bis 2100 konstant mittels GIS in das benötigte Grid transformiert gehalten. Für die BOWAM-relevanten Bewuchs- und jeder Rasterzelle ein entsprechender Boden- parameter (Tabelle 3.3-1) wurden aufgrund feh- typ zugewiesen. Für das gesamte Stadtgebiet lender Informationen programminterne Werte von Dresden „entstanden“ so insgesamt 120 gemäß der Nutzungstypen verwendet. Grundwasserneubildung 95

a) b)

c) d)

Abb. 4.3.1-4: Verwendete digitale Bodenkarten für das Stadtgebiet Dresden mit a) Bodenkonzeptkarte (BKKONZ) des LfULG, b) Stadtbodenkonzeptkarte (SBKKONZ) der Landeshauptstadt Dresden, c) Auswertungskarte zum Bo- denschutz des Bodenatlas des Freistaates Sachsen (BSA 200) des LfULG und d) „neue“ Bodenkarte, die durch Ver- schneidung der drei Karten a) bis c) erzeugt wurde.

Abb. 4.3.1-5: Neuklassifizierte Landnutzung im Stadtgebiet Dresden als Eingangslayer in das Modell BOWAM. 96 Simulierte Änderungssignale

Der Grundwasserflurabstand stellt bei der reich der Landeshauptstadt Dresen umfasst und Modellierung grundwassernaher und -ferner vom LfULG digital zur Verfügung gestellt wurde. Standorte eine weitere wichtige Eingangsgröße Die gegebenen Grundwasserflurabstände lagen dar, da für grundwassernahe Standorte der ka- in einer räumlichen Auflösung von 50 m x 50 m pillare Aufstieg die Verdunstung beeinflusst. vor und wurden im GIS in das festgelegte Raster Grundwasserflurabstände im Rasterformat wa- (100 m x 100 m) umgewandelt. Für die Model- ren Bestandteil der überarbeiteten und erweiter- lierung wurden die Grundwasserflurabstände aus ten Hydrogeologischen Grundlagenkarte Sach- rechentechnischen Gründen in vier Klassen sens des LfULG im Maßstab 1:50.000 (Blätter (0 bis 0,5 m; 0,5 bis 2,0 m; 2,0 bis 3,5 m und Dresden L4948 und Pirna L5148), die den Be- ≥ 3,5 m) eingeteilt.

Automatisierung von BOWAM

Bei einer räumlichen Auflösung von 100 m x 100 m Grund wurden so genannte Automatisierungsfi- ergeben sich für den Bereich des quartären les mit der Software C++ (Microsoft Visual C++ Elbtalaquifers insgesamt 12.912 Rasterzellen 6.0) erstellt, die es ermöglichen, in Anlehnung und für das gesamte Stadtgebiet Dresden insge- an das Eingabeteilmodell BOWAMINP, für jede samt 32.716 Rasterzellen. Eine Rasterzelle stellt Rasterzelle automatisch ein Hydrotop- bzw. ein Hydrotop dar. Deshalb müsste für jede Ras- Übergabefile zu erzeugen. Dafür wurden die terzelle vor der eigentlichen Modellierung das rasterbasierten Eingangsdaten in ASCII-Files Eingabeteilmodell BOWAMINP in der allgemein konvertiert. Die Modellierung der monatlichen verfügbaren Version abgearbeitet werden, um Grundwasserneubildung für alle Rasterzellen mit die Hydrotop- und Übergabefiles für das Berech- dem Berechnungsteilprogramm BOWAMCALC nungsteilprogramm BOWAMCALC zu erzeugen. wurde ebenfalls mittels der Software AutoHotkey Bei insgesamt 12.912 bzw. 32.716 Rasterzellen (www.autohotkey.com, Version 1.0.48.02) voll- wäre der Zeitaufwand extrem hoch. Aus diesem automatisch umgesetzt.

Ergebnisse der Grundwasserneubildungsmodellierung

Die Modellierung der Grundwasserneubildung für Während die Kurve der Beobachtungen weiter- rezente und projizierte Klimabedingungen ba- hin um die Nulllinie schwankt, liegen die Kurven siert auf hydrologischen Jahren mit einem Mo- für die WETTREG 2010 Läufe 55 und 77 im posi- dellvorlauf von zwei Jahren. Der Ergebnisteil tiven Bereich bis 30 mm. Nur Lauf 11 zeigt für beruht auf den Darstellungen und Erläuterungen die letzte Dekade des Kontrollzeitraumes deutli- für das gesamte Stadtgebiet. Die Ergebnisse für che Abweichungen mit Werten von bis zu den Bereich des quartären Hauptgrundwasserlei- -50 mm im Vergleich zum beobachteten Mittel ters dienten zu Beginn der Projektbearbeitung der Referenzperiode. als Basis für Testläufe und schließlich als Input Die saisonale Variabilität und die mittleren Jah- für die Grundwasserströmungsmodellierung resgänge der Grundwasserneubildung werden im ( 4.3.2) und werden im Folgenden nicht be- Referenzzeitraum von den WETTREG 2010 Daten trachtet. gut wiedergegeben (Abb. 4.3.1-6, oben), wobei Vergleich beobachteter und modellierter Lauf 55 die Grundwasserneubildung zu Jahres- Daten für den Kontrollzeitraum 1961-2000. beginn etwas überschätzt. Die Abweichungen der Jahressummen der Die modellierte jährliche Grundwasserneubil- Grundwasserneubildung vom beobachteten Mit- dung für die beobachteten Klimadaten und die tel des Referenzzeitraumes 1961–1990 sind in WETTREG 2010-Daten variieren im Kontrollzeit- Abb. 4.3.1-6 (links) dargestellt. Die Kurven der raum für das Stadtgebiet Dresden zwischen beobachteten und der projizierten Abweichun- 0 mm und knapp 400 mm. Die Ergebnisse für gen der Grundwasserneubildung schwanken um den um zehn Jahre kürzeren Referenzzeitraum die Nulllinie und es ist kein Trend erkennbar. 1961–1990 sind nahezu identisch (Abb. 4.3.1- Demzufolge sind die Abweichungen der drei 7). Diese starke Schwankungsbreite ist auf die Realisierungen von den Beobachtungen zumeist sehr unterschiedlichen Standortbedingungen wie nur geringfügig. Mitte der 90er Jahre treten Bodenart, Landnutzung, Morphologie und Unterschiede im Verlauf der vier Kurven auf. Grundwasserflurabstand innerhalb des Stadtge- Grundwasserneubildung 97 bietes zurückzuführen. In Bereichen von Gewäs- genau umgekehrt zum Sommerhalbjahr, wes- serflächen findet keine Grundwasserneubildung halb letztendlich die Jahreswerte recht gut wie- statt, so dass Werte von 0 mm auftreten. Land- dergegeben werden. Die Grundwasserneubil- wirtschaftlich genutzte Flächen weisen im lang- dung ist im Winterhalbjahr unter WETTREG 2010 jährigen Mittel Grundwasserneubildungswerte mit 160 mm im Mittel etwas größer als die mit- zwischen 100 und 300 m auf. In Bereichen mit tels Beobachtungsdaten simulierte von 144 mm Waldbeständen liegt die Grundwasserneubildung (Abb. 4.3.1-7, unten). Die Grundwasserneubil- zwischen 50 und knapp 300 mm und für Grün- dung variiert dabei räumlich zwischen 0 und landflächen zwischen 70 und 300 mm. Die 300 mm. höchsten Grundwasserneubildungswerte sind Zeitliche Variabilität der projizierten Grund- mit > 150 mm für Flächen ohne Vegetation wie wasserneubildung. Mit dem Beginn des Brachflächen und für Flächen mit einem Versie- 21. Jahrhunderts ist ein eindeutiges Änderungs- gelungsgrad von 10 bis 20% zu verzeichnen. Für signal erkennbar und die projizierte Grundwas- Flächen mit Versieglungsgraden von 80%, die serneubildung nimmt bei allen drei Realisierun- vor allem in der Innenstadt von Dresden auftre- gen von WETTREG 2010 deutlich ab (Abb. 4.3.1- ten, liegt die Grundwasserneubildung zwischen 6, rechts). Dies wird durch alle drei untersuch- 50 und 100 mm. ten WETTREG 2010-Läufe in ähnlicher Weise Das arithmetische Mittel der simulierten Grund- abgebildet – sie weisen zum Ende des 21. Jahr- wasserneubildung aus allen Rasterzellen beträgt hunderts alle Rückgänge in der Grundwasser- für die Beobachtung 184 mm a-1 im Kontrollzeit- neubildung um etwa 125 mm auf. raum (186 mm a-1 im Referenzzeitraum 1961– Jahreszeitlich differenziert sind die Veränderun- 1990). Die mittels von WETTREG 2010 (Lauf 11) gen in der projizierten Grundwasserneubildungs- simulierte Grundwasserneubildung unterscheidet rate in Abb. 4.3.1-6 dargestellt. In den Monaten sich mit im Mittel 179 mm a-1 (bzw. 185 mm a-1 Januar bis März treten in der Mitte des 21. Jahr- für 1961–1990) kaum von den Beobachtungen. hunderts zwischen den drei ausgewählten Reali- Auch die räumliche Verteilung der langjährigen sierungen deutliche Unterschiede auf. Hier weist mittleren Grundwasserneubildung wird mittels der Lauf 55 deutlich geringere Grundwasserneu- der Klimadaten des Regionalmodells WETT- bildungsraten auf. Die absolut gesehen größten REG 2010 recht gut wiedergegeben. Änderungen der Grundwasserneubildung sind für Betrachtet man die Halbjahre, zeigt sich ein die Herbst- und Wintermonate zu verzeichnen – deutlich differenziertes Bild. Im Sommerhalbjahr insbesondere gen Ende des 21. Jahrhunderts. schwankt die simulierte Grundwasserneubildung Aufgrund der in den Sommermonaten schon im der beobachteten Klimadaten zwischen –150 Referenzzeitraum deutlich geringeren Grund- und +200 mm; sie liegt im Mittel bei ca. 45 mm wasserneubildung besteht in diesen Monaten gar (Abb. 4.3.1-7, Mitte). Dabei kommt es in einigen nicht die Möglichkeit zu derart großen Rückgän- Bereichen – wie der Dresdner Heide im Nordos- gen, wie sie für den Winter projiziert werden. ten – zu enormen Defiziten und die Grundwas- Die simulierten drastischen Rückgänge der Grund- serneubildung liegt weit im negativen Bereich. wasserneubildung sind auf eine höhere Verduns- Unter Verwendung von WETTREG 2010- tung und auf die starken Rückgänge der Jahres- Klimadaten ist die Grundwasserneubildung im niederschläge über das gesamte Jahr hinweg in Sommerhalbjahr mit 29 mm etwas geringer WETTREG 2010 in der Zeitscheibe 2071–2100 (Schwankungsbreite: -200 mm bis +150 mm) zurückzuführen ( 2.5.2 zur kritischen Diskussi- und die Unterschiede in der räumlichen Vertei- on von WETTREG 2010 und seiner Sonderstel- lung zu den Beobachtungsdaten sind größer als lung hinsichtlich der Niederschlagstrends). Dabei über das gesamte Jahr gemittelt. ist der simulierte Rückgang der Niederschläge Im Winterhalbjahr wird der Bodenspeicher auf- bei WETTREG 2010 in den grundwasserneubil- grund zunehmender Niederschläge und des ver- dungsrelevanten Wintermonaten teilweise sogar ringerten Verdunstungsanspruches der Vegetati- ausgeprägter als in den Sommermonaten. Dem- on wieder aufgefüllt. Die Grundwasserneubil- zufolge kann der in den Sommermonaten ent- dung ist somit deutlich höher als im Sommer. leerte Bodenwasservorrat in den Wintermonaten Dennoch treten ebenfalls deutliche Unterschiede nicht vollständig wiederaufgefüllt werden und in der räumlichen Verteilung der Grundwasser- ein enormer Rückgang des Wasserdargebotes ist neubildung im Winterhalbjahr auf, nur ist es zu verzeichnen. 98 Simulierte Änderungssignale

a) Zeitreihen der Jahreswerte der Grundwasserneubildung im Stadtgebiet Dresden

b) Saisonal differenzierte Grundwasserneubildungsraten in verschiedenen Zeitscheiben

1961–1990 1961–1990

2021–2050 vs. 1961–1990 2021–2050

2071–2100 vs. 1961–1990 2071–2100

Abb. 4.3.1-6: Mit BOWAM simulierte Grundwasserneubildung (GWN) für die Beobachtungen und ausgewählte Mo- dellläufe des regionalen Klimamodells WETTREG 2010 (Emissionsszenario A1B) im Stadtgebiet Dresden a) Zeitliche Variabilität (11-jährig gleitendes Mittel) der Grundwasserneubildung im Validierungs-(links) und Projek- tionszeitraum (rechts); dargestellt als Abweichungen vom Mittelwert der Referenzperiode 1961–1990. b) Saisonale Variabilität der GWN (dargestellt als Boxplots der Änderungssignale gegenüber 1961–1990; links) und mittlere Jahresgänge der GWN für den Referenzzeitraum 1961–1990 (oben) sowie die Projektionszeitscheiben 2021–2050 (Mitte) und 2071–2100 (unten). Grundwasserneubildung 99

Beobachtung WETTREG 2010, Lauf 11

Jahreswerte

Sommerhalbjahr

Winterhalbjahr

GWN [mm a-1]:

Abb. 4.3.1-7: Räumliche Verteilung der simulierten langjährigen mittleren Grundwasserneubildung für Beobachtun- gen (links) und Klimamodelldaten des Regionalmodells WETTREG 2010 (Lauf 11; rechts) im Referenzzeitraum 1961–1990 für die Jahreswerte (oben), das Sommerhalbjahr (Mitte) und das Winterhalbjahr (unten). 100 Simulierte Änderungssignale

Jahr Sommerhalbjahr Winterhalbjahr 2021–2050 2021–2050

2071–2100

GWN [mm a-1]:

Abb. 4.3.1-8: Räumliche Verteilung der simulierten langjährigen mittleren Grundwasserneubildung für Klimaprojek- tionsdaten des Regionalmodells WETTREG 2010 (Lauf 11) in den Klimaprojektionszeiträumen 2021–2050 und 2071–2100 unter dem Emissionsszenario A1B.

WETTREG 2010, Lauf 11 WETTREG 2010, Lauf 55 WETTREG 2010, Lauf 77 1961–1990 1961–1990 2021–2050 vs. 2021–2050

1961–1990 2071–2100 vs. 2071–2100

GWN [mm a-1]:

Abb. 4.3.1-9: Differenzenkarten der simulierten Änderung der Grundwasserneubildung (GWN) (in mm a-1) für das Stadtgebiet Dresden für die Zeitscheiben 2021–2050 (oben) und 2071–2100 (unten) im Vergleich zur Referenzperiode 1961–1990 für die Läufe 11, 55 und 77 des regionalen Klimamodells WETTREG 2010; Emissionsszenario A1B. Grundwasserneubildung 101

Veränderungen in der räumlichen Variabili- dies im Winterhalbjahr für die Zeitscheibe 2071– tät der Grundwasserneubildung. In den Pro- 2100 aus, wo Grundwasserneubildungswerte jektionszeiträumen zeichnet sich ein deutlicher zwischen -50 und +200 mm auftreten (Abb. Rückgang der langjährigen mittleren Grundwas- 4.3.1-8, rechts) und der Bodenspeicher durch serneubildung ab (Abb. 4.3.1-8 und Abb. 4.3.1- fehlende Niederschläge ( 2.5.2) nicht wieder 9). Dies zeigt sich bereits bis zur Mitte des aufgefüllt werden kann. 21. Jahrhunderts mit einem Rückgang von mehr Die Änderung der simulierten mittleren jährli- als 35% und besonders die Zeitscheibe 2071– chen Grundwasserneubildung gegenüber dem 2100 mit einem Rückgang von knapp 70% im Referenzzeitraum 1961–1990, dargestellt in Vergleich zum Referenzzeitraum. Während die Form von Differenzenkarten (Abb. 4.3.1-9) für langjährige mittlere Grundwasserneubildung bis alle drei untersuchten WETTREG 2010-Läufe, zur Mitte des 21. Jahrhunderts zwischen -100 schwankt für 2021–2050 zwischen -200 und und +350 mm schwankt und im Mittel 113 mm 0 mm sowie für 2071–2100 zwischen -350 und beträgt, variiert diese bis zum Ende des 0 mm. 21. Jahrhunderts zwischen -250 und +250 mm und beträgt im Mittel mit 56 mm nur noch die Vor allem in der Zeitscheibe 2021–2050 weisen Hälfte des Wertes der Zeitscheibe 2021–2050 die drei betrachteten Modellläufe deutliche Un- und weniger als ein Drittel des Wertes im Refe- terschiede hinsichtlich der modellierten Grund- renzzeitraum. Von solchen enormen Defiziten wasserneubildung auf. Die größten Änderungen sind vor allem Bereiche innerhalb der Dresdener sind für den „trockenen“ Lauf 55 zu verzeichnen. Heide – mit ihren sandigen Böden, dem Laub- Zum Ende des 21. Jahrhunderts zeigen alle drei waldbestand und den grundwassernahen Ver- Läufe ähnlich große räumliche Änderungssigna- hältnissen – betroffen. Besonders drastisch sieht le.

Abhängigkeiten von der Landnutzung und dem Grundwasserflurabstand

Referenzzeitraum 1961–1990. Die Grund- dorte und zwischen 5 und 35 mm pro Monat für wasserneubildung hängt stark von den örtlichen grundwasserferne Standorte auf. In den Mona- Gegebenheiten ab. Dabei spielen die Nutzungs- ten Mai bis August kommt es aufgrund der er- art und der Grundwasserflurabstand eine wichti- höhten Verdunstung zu einer Entleerung des ge Rolle. Bei landwirtschaftlich genutzten Flä- Bodenspeichers. Bei grundwassernahen Verhält- chen, Grünland und Wald beschränkt sich die nissen und vor allem bei Waldbestand und ins- Grundwasserneubildung zumeist auf das Winter- besondere bei Nadelwald tritt Grundwasserzeh- halbjahr (Oktober bis März). Dabei traten unter rung auf, d.h. es treten negative Grundwasser- beobachteten klimatischen Randbedingungen neubildungswerte (-15 mm im Juni für Nadel- (Abb. 4.3.1-10 a) Grundwasserneubildungswerte wald) auf. Die Folge ist der kapillare Aufstieg von 30-50 mm pro Monat für grundwassernahe von Wasser aus dem Grundwasser in die was- sowie 25-40 mm pro Monat für grundwasserfer- serungesättigte Bodenzone. Im Gegensatz dazu ne Standorte auf. Standorte mit Waldbestand beträgt die Grundwasserneubildung bei grund- haben während des Winters die größten Grund- wasserfernen Standorten mit Vegetation wäh- wasserneubildungswerte, wobei die mit 50 mm rend der Sommermonate minimal 0 und maxi- größten Werte für Dezember bei grundwasser- mal 8 mm pro Monat. nahen Verhältnissen modelliert wurden. Landwirtschaftliche Nutzflächen verhalten sich Der Einfluss der Verdunstung ist beim mittleren während der Wintermonate aufgrund der feh- Jahresgang der Grundwasserneubildung deutlich lenden Vegetation wie Brachflächen. Brachflä- erkennbar (Abb. 4.3.1-10 a). Während der Win- chen weisen während des gesamten Jahres die termonate ist die Verdunstung aufgrund der größten Grundwasserneubildungswerte auf. spärlichen Vegetationsdecke stark eingeschränkt Auch in den Sommermonaten findet auf Brach- und auftretende Niederschläge können vermehrt flächen aufgrund der fehlenden Vegetation und zur Grundwasserneubildung beitragen. Mit Be- somit deutlich geringeren Evapotranspiration mit ginn der Vegetationsperiode im Frühjahr nimmt 15-20 mm pro Monat eine deutliche Grundwas- auch die Verdunstung wieder zu und es treten serneubildung statt. Im Herbst und Winter wer- Grundwasserneubildungswerte zwischen -10 und den auf Brachflächen Werte zwischen von 30 bis 35 mm pro Monat für grundwassernahe Stan- 50 mm pro Monat erreicht. 102 Simulierte Änderungssignale

Für teilweise versiegelte Flächen ergibt sich ein Grundwasserzehrung auftritt, verlängert sich für vergleichsweise gleichmäßiger Jahresverlauf der Waldstandorte bis in den September. Auch im Grundwasserneubildung. Bei teilweise versiegel- Oktober findet kaum Grundwasserneubildung ten Flächen mit einem Versiegelungsgrad von statt – für Standorte mit Vegetation betragen 20-40% variiert die Grundwasserneubildung im die Grundwasserneubildungswerte < 5 mm. Jahresverlauf zwischen 10 und knapp 40 mm Auch im November sind die Grundwasserneubil- pro Monat und für Flächen mit 60 bis 80% Ver- dungswerte gegenüber der Referenzperiode siegelung zwischen 5 und knapp 20 mm pro deutlich reduziert (ca. 20 mm). Dies wirkt sich Monat. negativ auf den Bodenwasservorrat aus, der weniger schnell oder nicht mehr ausreichend Validierung der Klimaprojektionsdaten für wieder aufgefüllt werden kann. 1961–1990. Die unter Nutzung der WETT- REG 2010 Daten modellierten Grundwasserneu- In der Zeitscheibe 2071–2100 (Abb. 4.3.1-10 b, bildungsraten zeigen für die Referenzperiode unten) wirken sich die veränderten klimatischen einen ähnlichen Jahresverlauf wie die Modellie- Randbedingungen noch stärker auf die Grund- rungen für die Beobachtungsdaten (Abb. 4.3.1- wasserneubildung aus. Die Grundwasserneubil- 10 b, oben). Während der Wintermonate treten dungswerte liegen während der Wintermonate in um 5 mm höhere Grundwasserneubildungswerte Abhängigkeit von der Nutzung nur noch zwi- auf und im Sommer beschränkt sich die Grund- schen 10 und 20 mm pro Monat und betragen wasserzehrung nicht nur auf Nadelwaldbestand, damit weniger als die Hälfte der für die Refe- sondern auch Grünlandflächen und landwirt- renzperiode modellierten Werte. Am wenigsten schaftlich genutzte Flächen. Diese zeigen bei betroffen von diesen Rückgängen sind die grundwassernahen Verhältnissen von Mai bis Juli Brachflächen, welche immer noch vergleichswei- eine deutlich negative Bilanz mit Werten von se hohe Grundwasserneubildungswerte aufwei- < -10 mm pro Monat. Auch für vegetationslose sen. Der Zeitraum mit negativen Grundwasser- und teilweise versiegelte Flächen fällt die neubildungswerten verlängert sich bis in den Grundwasserneubildung im Vergleich zu den Oktober hinein. Von Mai bis September zeigen Beobachtungsdaten während der Sommermona- alle Standorte mit Bewuchs und geringen te deutlich geringer aus. Grundwasserflurabständen negative Grundwas- serneubildungswerte von -5 bis zu -20 mm pro Projektionen für das 21. Jahrhundert. Für den Monat (Nadelwald). Teilweise versiegelte Flächen mittelfristigen Planungshorizont (2021–2050) und Flächen ohne Vegetation weisen nur noch wird unter Nutzung der regionalen Klimaprojek- Grundwasserneubildungswerte von maximal tionen von WETTREG 2010 eine deutliche Ab- 5 mm/ Monat auf. Auch bei grundwasserfernen nahme der Grundwasserneubildung im Jahres- Standorten findet für Flächen mit Vegetation von verlauf modelliert (Abb. 4.3.1-10 b, Mitte). Dies Mai bis September (Ausnahme: August) auf- ist auf das in dem verwendeten regionalen Kli- grund fehlender bzw. zu geringer Niederschläge mamodell veränderte Niederschlagsverhalten keine Grundwasserneubildung statt. und höhere Temperaturen zurückzuführen. Wäh- rend der Wintermonate treten um 10 mm gerin- Die projizierten klimatischen Veränderungen gere Grundwasserneubildungsraten auf. Zudem wirken sich am deutlichsten auf Waldstandorte ist der Jahresgang der Grundwasserneubildung – mit geringen Grundwasserflurabständen aus. mit Ausnahme der Brachflächen – nur gering Diese sind bereits für den mittelfristigen Pla- ausgeprägt. Mit Beginn der Vegetationsperiode nungshorizont deutlich zu erkennen. In Bezug im April findet bereits für Nadelwaldstandorte auf das Stadtgebiet von Dresden wären davon Grundwasserzehrung statt. Von Mai bis Juli zei- besonders die ausgeprägten Waldflächen in der gen auch Laubwaldstandorte, Grünlandflächen Dresdener Heide betroffen. Aber auch die land- und landwirtschaftlich genutzte Standorte mit wirtschaftlich genutzten Flächen wie z.B. im geringen Grundwasserflurabständen aufgrund Schönfelder Hochland könnten von einem deut- einer viel höheren Verdunstung negative Grund- lich geringeren Wasserdargebot betroffen sein. wasserneubildungswerte. Der Zeitraum, wo

Grundwasserneubildung 103

grundwassernah grundwasserfern

a) Beobachtungen; Zeitraum: 1961–1990

b) WETTREG 2010, A1B, Lauf 11

Abb. 4.3.1-10: Jahresgang der Grundwasserneubildung für ausgewählte Landnutzungstypen getrennt nach grundwassernahen (links) und grundwasserfernen (rechts) Standorten für a) Beobachtungen und b) Klimamodelldaten des Regionalmodells WETTREG 2010 (Lauf 11, A1B) für den Referenzzeitraum 1961–1990 (oben) und die Zeit- scheiben 2021–2050 (Mitte) sowie 2071–2100 (unten). 104 Simulierte Änderungssignale

Zusammenfassung und Bewertung

Ziel der vorliegenden Arbeit war es, die zeitliche hen Verhältnissen, Waldbeständen und sandigen und räumliche Variabilität der Grundwasserneu- Böden, die das Niederschlagswasser nicht zu- bildung flächendeckend und rasterbasiert für das rückhalten können, sind Bereiche mit besonders gesamte Stadtgebiet unter rezenten und proji- starken Defiziten in der Grundwasserneubildung. zierten klimatischen Randbedingungen zu quan- Kritische Bewertung. Die Wahl des einfachen tifizieren. Dafür wurde das quasi-zwei-dimensio- Bodenwasserhaushaltsmodells BOWAM erwies nale konzeptionelle Bodenwasserhaushaltsmo- sich als sinnvoll, da schon dessen Parametrisie- dell BOWAM angewendet und unter Nutzung rung aufgrund der sehr komplexen und hetero- räumlich differenzierter Eingangsdaten (Pedolo- genen Standortbedingungen der Stadt Dresden gie, Landnutzung, Versiegelungsgrad) paramet- sehr umfangreich war. Komplexere Modelle wür- risiert. Modellrechnungen wurden für ein 100 m den zum Teil noch deutlich umfangreichere Da- x 100 m Raster basierend auf Tageswerten tengrundlagen benötigen, die zum Teil für urba- durchgeführt. Die Modellierung der Grundwas- ne Gebiete nicht vorliegen. Insgesamt scheint serneubildung erfolgte für verschiedene Zeit- dennoch der Vergleich zu den mit anderen Was- scheiben (1961–1990, 2021–2050 und 2071– serhaushaltsmodellen erzielten Ergebnissen als 2100) unter Nutzung von Beobachtungsdaten sinnvoll. und Klimaprojektionsdaten des statistischen Regionalmodells WETTREG 2010 sowie unter Grundsätzlich hängen die modellierten Grund- Beibehaltung der derzeitigen Landnutzung. Für wasserneubildungen sehr stark von ihren Ein- das Emissionsszenario A1B wurden drei Läufe gangsparametern ab – die Ergebnisse können (Lauf 11, Lauf 55 und Lauf 77) aus dem Ensem- nur so gut wie ihre Eingangsdaten sein. Gerade ble von zehn WETTREG 2010-Simulationen aus- in urbanen Gebieten ist die Erhebung der Da- gewählt. tengrundlage jedoch mit vielen Unsicherheiten behaftet. Dies betrifft beispielsweise die meteo- Die zeitliche und räumliche Variabilität der rologischen Eingangsparameter, die zum einem Grundwasserneubildung wird von den WETTREG nur einer geringen Anzahl geeigneter Stationen 2010-Daten im Referenzzeitraum recht gut wie- entstammen und zum anderen Punktdaten dar- dergegeben. Für das 21. Jahrhundert wird eine stellen, die durch sogenannte Regionalisierungs- starke Abnahme der Grundwasserneubildung verfahren auf die Fläche übertragen werden projiziert. Sie beträgt 30 bis 50 Prozent für die müssen. Auch die Boden und Landnutzungsda- Mitte und bis zu 70% für das Ende des 21. Jahr- ten in der entsprechenden Genauigkeit zu erhal- hunderts. Diese enormen Rückgänge der Grund- ten erwies sich als problematisch. Die Bodenkar- wasserneubildung sind auf eine höhere Verduns- te wurde durch das Verschneiden verschiedener tung und auf die starke Abnahme der Jahresnie- Bodeninformationen erzeugt, wobei die mittleren derschläge bei WETTREG 2010 vor allem in der Bodenkennwerte teilweise auf Punktinformatio- Zeitscheibe 2071–2100 zurück zu führen. Bei nen basieren. Diese wurden in Abhängigkeit von WETTREG 2010 ist der simulierte Rückgang der den vorliegenden Gegebenheiten und im Rah- Niederschläge in den Wintermonaten teilweise men von Plausibilitätsanalysen auf die Fläche sogar ausgeprägter als in den Sommermonaten, übertragen, wobei kaum überprüft werden kann, dabei tragen insbesondere die Wintermonate inwieweit sie der Wirklichkeit entsprechen. Aus derzeit zum Auffüllen der in den Sommermona- Zeitgründen und aufgrund der Größe des Stadt- ten entleerten Bodenwasservorräte bei. Die Fol- gebietes wurden diese Werte bis jetzt nicht neu ge ist ein drastischer Rückgang des Wasserdar- erhoben. Die Flächennutzungsinformationen gebots. stellen ebenfalls nur eine Momentaufnahme dar Durch die Abnahme der Grundwasserneubildung und wurden im Rahmen der Modellierung nicht ist zukünftig auch mit größeren Grundwasser- weiter verändert. In Hinblick auf mögliche An- flurabständen zu rechnen. Solche Grundwasser- passungsempfehlungen, besonders für ein urba- flurabstandsänderungen wirken sich nicht nur nes Gebiet, ist es wichtig, auch verschiedene negativ auf grundwasserabhängige Ökosysteme Landnutzungsszenarien zu betrachten. aus, sondern auch auf die Bebauung und die Die Modellrechnungen wurden aufgrund des Infrastruktur einer Stadt. Bereiche wie die Dres- enormen Rechen- und Zeitaufwandes beispiel- dener Heide im Nordosten mit grundwasserna- Grundwasserneubildung 105 haft nur für das statistische Regionalmodell WETT- Verwendung unterschiedlicher Modelle, Ein- REG 2010 durchgeführt. Die Ergebnisse der gangsdaten, Interpolations- und Korrekturver- Grundwasserneubildungsmodellierung spiegeln fahren eingeschränkt. Die erzielten Ergebnisse die Änderungssignale dieses regionalen Klima- können z.B. mit den Grundwasserneubildungs- modells wieder – mit einer starken Temperatur- werten des Hydrologischen Atlasses von zunahme zum Ende des 21. Jahrhunderts und Deutschland (HAD 2000) verglichen werden, wo abnehmenden Niederschlägen. WETTREG 2010 die Grundwasserneubildung für die Referenzpe- stellt jedoch mit seinen extremen Niederschlags- riode mit Hilfe eines Regressionsverfahrens nach rückgängen – auch im Winter – ein Worst-Case- Neumann (2003) ermittelt wurde. Nach dem Szenario in Richtung extrem trockener Bedin- Hydrologischen Atlas von Deutschland liegen die gungen dar ( 2.5.2). Damit ist die Nutzung von Grundwasserneubildungswerte für die Region im WETTREG 2010-Daten für Wasserhaushaltsbe- Bereich von 50 bis 200 mm a-1. In diesem Be- rechnungen für den längerfristigen Planungsho- reich liegen auch die mit BOWAM erzielten Er- rizont 2071–2100 kritisch zu betrachten. Der gebnisse für 1961–1990. Eine weitere Ver- Anteil des Regionalmodells an den möglichen gleichsgröße sind die Ergebnisse der Grundwas- Unsicherheiten bei der Wasserhaushaltsmodel- serströmungsmodellierung. Einerseits stellt die lierung wird als sehr hoch eingeschätzt. Zu emp- modellierte Grundwasserneubildung mit einer fehlen sind weiterführende Grundwasserneubil- zeitlichen Diskretisierung von einem Monat eine dungsberechnungen unter Nutzung anderer re- wichtige Eingangsgröße bzw. Randbedingung für gionaler Klimamodelle, um die Bandbreite der die Grundwasserströmungsmodellierung dar. zukünftig möglichen Klimabedingungen besser Andererseits ist es durch eine Art Rückkopplung abbilden zu können. möglich, die berechneten Grundwasserneubil- dungswerte mit den Ergebnissen der Grundwas- Die Grundwasserneubildung ist keine direkt serströmungsmodellierung abzugleichen und messbare Größe, daher gibt es auch keine direk- ihre Plausibilität zu prüfen. Solche Überprüfun- te Kalibriergröße dafür. Aus diesem Grund ist es gen wurden im Rahmen von Testrechnungen für wichtig, die erzielten Ergebnisse mit denen an- den quartären Elbtalaquifer durchgeführt. Die derer Untersuchungen zu vergleichen – zumin- verwendeten Grundwasserneubildungswerte dest im Hinblick auf die Größenordnung. Oft lieferten bei der Grundwasserströmungsmodel- wird diese Vergleichbarkeit jedoch durch die lierung gute Resultate. 106 Simulierte Änderungssignale

4.3.2 Grundwasserbilanzen und Grundwasserstände Thomas Gottschalk, Uwe Stodolny, Thomas Sommer (DGFZ)

Einleitung

Durch die veränderten klimatischen Bedingun- modells WETTREG 2010 unter dem Emissions- gen ist mit einer Änderung der Grundwasser- szenario A1B gerechnet. neubildung und folglich mit einer veränderten Für das Projekt wurde das Grundwassermodell Dynamik des Grundwassers und damit der der Landeshauptstadt Dresden verwendet; es Grundwasserstände und des nutzbaren Grund- wurden stationäre und instationäre Modellvari- wasserdargebotes zu rechnen ( 4.3.1). Neben anten aufgebaut. Ergebnisse der Berechnungen der Änderung des Klimas wirken sich vor allem sind unter anderem künftige, für den jeweiligen Entnahmen von Grundwasser auf die Grundwas- Modellzeitraum berechnete, synoptische mini- serdynamik aus. Die Versorgung Dresdens mit male Grundwasserstände, d.h. die jeweils nied- Trinkwasser erfolgt zu ca. 70% durch Talsperren- rigsten Werte des betreffenden Zeitraums zur wasser, und zu ca. 30% durch die Wasserwerke Verdeutlichung möglicher Gefahrenpotentiale mit Uferfiltratfassungen an der Elbe. Außerdem werden in einer Karte dargestellt. Aus diesen sind zahlreiche Entnahmen zur Gewinnung von Werten wurden durch Verschneidung mit einem Brauchwasser vorhanden. Im Rahmen einer digitalen Geländemodell synoptische maximale Datenerhebung bei der Landeshauptstadt Dres- Grundwasserflurabstände berechnet. Mit Hilfe den wurde deutlich, dass derzeit die erlaubten der Modellergebnisse wurden Grundwasserbi- Entnahmen nur zu ca. einem Drittel genutzt lanzgebiete abgegrenzt und Bilanzen der werden. An der Aufhebung bzw. Anpassung Grundwasserströmung (Volumenbilanzen) für nicht mehr genutzter Wasserrechte wird durch verschiedene Szenarien aufgestellt. die Behörden gearbeitet. Die Betrachtung von Bilanzgebieten zielt auf Abweichend von den Betrachtungen in den an- eine langfristige, nachhaltige und teilgebietsbe- deren Abschnitten dieses Bandes erfolgten die zogene Grundwasserbewirtschaftung ab, mit der Modellierungen der Grundwasserstände und das Risiko einer Übernutzung des Grundwasser- -bilanzen für etwas kürzere Zeitscheiben (20 leiters ausgeschlossen werden kann. In jedem anstelle von 30 Jahren). Dies ist auf die verfüg- Bilanzgebiet werden verschiedene Nutzungen baren Randbedingungen des Grundwassermo- zusammengefasst betrachtet, die ein gemein- dells und der erforderlichen Vergleichbarkeit der sames Einzugsgebiet haben oder räumlich nah mit dem Modell erzielten Ergebnisse mit dem beieinander liegen. Für die Bilanzgebiete werden Vergleichszeitraum zurückzuführen – der Ver- die einzelnen Bilanzglieder (z.B. Grundwasser- gleichszeitraum umfasst dabei die 20 Jahre zwi- neubildung, Randzuflüsse, Entnahmen etc.) er- schen 1991 und 2010. Die Projektionszeiträume mittelt und die Zu- und Abflüsse für alle Bilanz- umfassen die Zeitscheiben 2031–2050 und gebiete einschließlich der Interaktion unterei- 2081–2100. Da die in Abschnitt 4.3.1 themati- nander berechnet. Im Ergebnis werden Klassen sierten Grundwasserneubildungsraten eine wich- von Bilanzgebieten in Mengenbilanzkarten dar- tige Grundlage für die Grundwassermodellierun- gestellt, die eine Einschätzung des Verhältnisses gen mit PCGEOFIM darstellen, wurde ebenfalls von Dargebot und Nutzung für Planung und be- mit ausgewählten Läufen des regionalen Klima- hördliche Erlaubnisverfahren ermöglichen.

Untersuchungsgebiet und Datengrundlage

Das Untersuchungsgebiet umfasst den quar- Das Grundwassermodell der Landeshauptstadt tären Hauptgrundwasserleiter in Dresden zwi- Dresden auf der Basis des Grundwasser-Simula- schen Heidenau und Radebeul, einschließlich der tionsprogramms PCGEOFIM (Sames et al. 2010) daran im Norden und Süden angrenzenden Flä- umschließt den in der Abb. 4.3.2-1 orangefarben chen und deckt sich damit mit dem im Abschnitt abgegrenzten Teil des Untersuchungsgebietes. 4.3.1. beschriebenen Bereich. Im Bearbeitungsstand des Grundwassermodells wurden alle wesentlichen Randbedingungen ( 3.4 für Modellbeschreibung) auf dem Sach- Grundwasserbilanzen und -stände 107

Abb. 4.3.2-1: Untersuchungsgebiet mit Begrenzung des GW-Modells (Quellen: Landeshauptstadt Dresden; www.landesvermessung.sachsen.de). und Kenntnisstand der jeweiligen Projektbear- wurden die Grundwasserentnahmen und Einlei- beitung abgebildet, so Randbedingungen 1. und tungen im Grundwassermodell aktualisiert. 3. Art (Oberflächengewässer) sowie Randbedin- Grundwasserneubildung. Die im Grundwas- gungen 2. Art (Entnahmen und Infiltrationen, sermodell verwendeten Berechnungsergebnisse Grundwasserneubildung, Randzuflüsse, Rohrlei- zur Grundwasserneubildung aus dem Wasser- tungsverluste). Das Modell wurde in den ver- haushaltsmodell BOWAM beruhen auf Daten des gangenen Jahren stetig weiterentwickelt. So regionalen Klimamodells WETTREG 2010 ( 4.3.1). wurden im Zuge von REGKLAM wesentliche Ele- Für die Projektion des Grundwassermodells ver- mente, wie die Grundwasserneubildung, Rohrlei- wendet wurden die Ergebnisse der drei WETT- tungsverluste, Randzuflüsse, Entnahmen und REG 2010-Läufe 00, 55 und 77 unter dem Emis- Infiltrationen auf den neuesten wissenschaftlich- sionsszenario A1B. Tabelle 4.3.2-1 gibt einen technischen Stand aktualisiert. Überblick zur mit dem Modell BOWAM berechne- Wasserrechte, tatsächliche Entnahme- und ten durchschnittlichen Grundwasserneubildung Einleitungsmengen. In Zusammenarbeit mit (Eingangsdaten). der Landeshauptstadt Dresden wurde eine vor- Die Grundwasserneubildung wurde sowohl für handene Nutzungsanalyse aus dem Jahr 2008 den quartären Hauptgrundwasserleiter, als auch auf der Grundlage der aktuellen wasserrechtli- für die nördlichen und südlichen Außenbereiche chen Erlaubnisse sowie der im Zuge der Erhe- (Hanglagen) berechnet, die nicht zum quartären bung der Wasserentnahmeabgabe durch den Hauptgrundwasserleiter gehören, jedoch an Freistaat Sachsen jährlich durch die Nutzer zu diesen angrenzen und ihn durch Randzuflüsse erklärenden tatsächlichen Entnahmemengen speisen ( 4.3.1). Die Grundwasserneubildung fortgeschrieben. Es wird angenommen, dass die erfolgt hier im Wesentlichen in Bereichen der bestehenden Grundwassernutzungen auch in der anstehenden rolligen quartären Bildungen gerin- Zukunft weiter genutzt werden. An der Aktuali- ger Verbreitung und Mächtigkeit. sierung und Anpassung der erteilten Wasser- rechte wird durch die Behörden laufend gearbei- Randzuflüsse. Neben der Grundwasserneubil- tet. Die hier zugrunde gelegten Wasserrechte dung ( 4.3.1) ist die Neubewertung der Rand- repräsentieren den Stand zu Beginn des Jahres zuflüsse im Dresdner Norden für das Grundwas- 2013, die durchschnittlichen tatsächlichen Ent- sermodell bedeutsam, da sie eine wichtige Ein- nahmen wurden 2010 erhoben. Auf dieser Basis flussgröße für die Gesamtbilanz darstellen und in 108 Simulierte Änderungssignale

Tabelle 4.3.2-1: Vergleich von Modelldaten zur Grundwasserneubildung (GWN) für das Grundwassermodell.

1990–2010 2021–2050 2071–2100 Beobachtung WETTREG 2010, A1B WETTREG 2010, A1B Lauf 00 Lauf 55 Lauf 77 Lauf 00 Lauf 55 Lauf 77

GWN, absolut l/s*km² 4,8 3,4 3 4,1 2,7 2,1 1,8 GWN, absolut mm/a 151 107 95 129 85 66 57 Rückgang GWN in % 0 29,1 37,5 16,4 43,7 56,2 62,5

dem bislang vorrangig für Aufgaben der Hoch- Rohrnetzverluste. Die Rohrnetzverluste in wasservorsorge und -bewertung genutzten Mo- Dresden werden im Rahmen der Planung der dell nur unzureichend abgebildet waren. Die Rohrleitungsrehabilitation durch die DREWAG Randzuflüsse wurden ermittelt und dann in das Netz GmbH diagnostiziert und dokumentiert Modell implementiert (Hennig 2011). Grundlage (Abb. 4.3.2-2, links). Die Beurteilung der Verlus- der Untersuchungen waren hydrogeologische te erfolgte auf der Grundlage einer parallelen Daten des Landesamtes für Umwelt, Landwirt- Messung von Drücken und Durchflüssen in den schaft und Geologie sowie die Ergebnisse der verschiedenen Druckzonen und die Messung von Grundwasserneubildungsberechnungen, aus de- Nachtverbräuchen. Verlustzahlen für noch nicht nen die Randzuflüsse ermittelt wurden. untersuchte Bereiche wurden durch fachlich fundierte Abschätzungen auf der Basis von Ana- Entsprechend des Gefälles der wasserführenden logieschlüssen vorgenommen. Die Rohrnetzver- Schichten wird ein Teil des dort gebildeten luste wurden GIS-gestützt in das Grundwasser- Grundwassers durch eine direkte hydraulische modell überführt. Die flächenbezogenen Aussa- Anbindung an den Hauptgrundwasserleiter oder gen zu den Verlusten der einzelnen Druckzonen über zahlreiche Bäche abgeleitet und zum Teil in wurden auf die jeweiligen Knotenpunkte des den Hauptgrundwasserleiter infiltriert. Unregel- Grundwassermodells übertragen und die Rohr- mäßig finden sich quartäre Bildungen als Inseln netzverluste so in eine Randbedingung 2. Art im Festgestein oder inmitten von bindigen überführt (Abb. 4.3.2-2, rechts). Schichten. Das dort gebildete Grundwasser hat keine direkte Verbindung zu größeren zusam- Fließgewässer. Die Elbewasserstände wurden menhängenden Grundwasserkomplexen. Diese durch das Wasser- und Schifffahrtsamt für den nicht mit dem quartären Hauptgrundwasserleiter Pegel Dresden bereitgestellt. Das Grundwasser- in Verbindung stehenden grundwasserführenden modell sollte für die Klimaprojektionen längere Schichten speisen zum Teil tieferliegende quar- Zeiträume instationär abbilden. Im Blickpunkt täre Schichten oder das Festgestein bzw. entstanden die Auswirkungen der veränderten wässern über die kleinen Fließgewässer. Diese Grundwasserneubildung und Randzuflüsse bei Anteile der Grundwasserneubildung lassen sich gleichzeitiger kompletter Ausnutzung der erlaub- jedoch kaum quantifizieren. ten Fördermengen. Betrachtungen zum Durch- flussverhalten der Elbe waren im Projekt Damit ergab sich die Fragestellung nach der REGKLAM nicht Gegenstand der Untersuchun- Methodik der Festlegung der Randzuflüsse für gen. REGKLAM bezieht sich auf die Modellregion das Modell. Im Zuge der Bearbeitung zeigte Dresden, das Einzugsgebiet der Elbe ist jedoch sich, dass die Methode der Berechnung von erheblich größer. Um dennoch für die Projektion Randzuflüssen nach Darcy aufgrund der steilen und synoptische Ergebnisdarstellung die Elbe- Gefälle und der zu ungenauen Angaben zu kf- ganglinie über den gesamten Zeitraum der Werten und Mächtigkeiten der betreffenden Szenarioberechnungen zugrunde legen zu kön- Schichten hier nicht zu verwertbaren Ergebnis- nen, wurde die aus Beobachtungswerten für das sen führt. Die Festlegung der Randzuflüsse er- Modell vereinfachte Elbeganglinie aus dem Ver- folgte daher über die Methode der Bestimmung gleichs- und Kalibrierungszeitraum (1991–2010) der durchschnittlichen Grundwasserneubildung. in die zwei Zeitscheiben der Szenarioberechnung (2031–2050 und 2080–2100) transformiert. Grundwasserbilanzen und -stände 109

Abb. 4.3.2-2: Verluste im Dresdner TW-Versorgungsnetz (links; Daten der DREWAG-Netz GmbH 2010) und Imple- mentierung als Randbedingung 2. Art in PCGEOFIM (rechts).

Für die Berücksichtigung der extremen Trocken- graben, Wachwitzbach, Wachwitzer Abzugsgra- situationen (Worst Case) wurden am Ende jeder ben, Fuchsgraben, Moosleite, Staffelsteinab- Zeitscheibe der Zukunftsszenarien Modifikatio- zugsgraben, Helfenberger Grundbach, Kuksche, nen der Niedrigwasserstände vorgenommen. Die Keppbach, Friedrichsgrundbach und Graupaer Anpassung orientierte sich an den Ergebnissen Bach) sowohl am Rand des quartären Haupt- des BMBF-Forschungsprojektes GLOWA zu künf- grundwasserleiters (und somit am Modellrand) tigen Niedrigwasserständen am Pegel Dresden als auch vor der Mündung in die Elbe die Abflüs- (www.glowa-elbe.de). Die Simulation des Worst se gemessen. Dadurch wurde die jeweilige Ver- Case wurde im Modell realisiert, indem in den sickerungsrate zwischen den Messpunkten als jeweils letzten drei Jahren der Zeitscheiben zu Bilanzgröße feststellt. Die Untersuchungen wur- insgesamt fünf Terminen entsprechende Nied- den 2011 in mehreren Etappen von Ende Juni rigwasserstände ausgewiesen wurden. bis Anfang August durchgeführt (Hennig 2011). Nicht für alle Gewässer konnten Geschwindig- Des Weiteren wurden an den Fließgewässern 1. keitsprofile bestimmt werden, für einige musste und 2. Ordnung im Norden Dresdens (Lößnitz- ein verfälschender Einfluss durch Einleitungen bach, Prießnitz, Eisenbornbach, Gutebornbach, angenommen werden. Die plausiblen Ergebnisse Mordgrundwasser, Loschwitzbach, Schumann- enthält Tabelle 4.3.2-2.

Tabelle 4.3.2-2: Infiltration der kleinen Fließgewässer im Bereich des quartären Hauptgrundwasserleiters (Stich- probe aus Messungen 2011; Hennig 2011).

Differenz der Infiltration in den Haupt- Fließgewässer im Durchflüsse im Länge des GWL bezogen auf 100 m Dresdner Norden relevanten Abschnitt Fließgewässerabschnitts Lauflänge q (l/s) L (m) q (l/s*100 m)

Lößnitzbach -9,8 1700 -0,58 Prießnitz -22,92 4700 -0,49 Eisenbornbach -12,2 1800 -0,68 Gutebornbach -0,48 1800 -0,03 Mordgrundwasser -1,13 350 -0,32 Loschwitzbach -0,6 1800 -0,03 Schumanngraben -5,5 850 -0,65 Wachwitzbach -9,67 860 -1,12 Moosleite -3,63 415 -0,87

Friedrichsgrundbach -21,66 1060 -2,04

110 Simulierte Änderungssignale

Die Ergebnisse des Messprogramms stellen eine brierung des Grundwassermodells unverzichtbar, Stichprobe dar, lassen aber die Größenordnung da sie einen Rückschluss auf die Größenordnung der Speisung des Hauptgrundwasserleiters aus der Infiltration oder Exfiltration eines Gewässer- den kleinen Fließgewässern erkennen. Die ge- abschnitts erlauben. wonnenen Daten sind im Rahmen der Neukali-

Methodik für die Ausweisung zukünftiger Grundwasserüberschuss-, Gleichge- wichts- und Defizitgebiete

Aktualisierung vorhandener Modelldaten. Methodik der Arbeit mit Bilanzgebieten im urba- Erster Bearbeitungsschritt ist die Erarbeitung nen Raum. eines neuen oder die Aktualisierung eines vor- Als eine der wichtigsten Größen in einem Ein- handenen Grundwassermodells für das zu be- zugsgebiet ist die Grundwasserneubildung trachtende Untersuchungsgebiet. Für das Projekt anhand des aktuellen Wissensstandes zu ermit- REGKLAM konnte das vorhandene dreidimensio- teln. Hierzu werden, soweit vorhanden, Daten nale Grundwassermodell der Landeshauptstadt aus regionalen Klimamodellen verwendet. Auf Dresden ( 3.4) genutzt werden. Das grundle- der Grundlage dieser Klimaprojektionen für ei- gende methodische Vorgehen beginnt mit der nen naheliegenden Zeitabschnitt (z.B. Zeitraum Aktualisierung von Eingangsdaten (Randbedin- einer wasserrechtlichen Erlaubnis) werden mit gungen) für das jeweilige regionale Grundwas- Hilfe von Wasserhaushaltsmodellen, wie sermodell. ArcEGMO (BAH Büro für angewandte Hydrologie Alle relevanten Nutzungen des Grundwasserlei- Berlin), ABIMO (Bundesanstalt Gewässerkunde), ters bedürfen einer wasserrechtlichen Erlaubnis BOWAM (TU Bergakademie Freiberg), WASIM durch die Untere Wasserbehörde. Besonders in ETH (ETH Zürich) oder LARSIM (Universität Frei- den Städten der neuen Bundesländer entstand burg) Berechnungen zur künftigen Grundwas- in den Jahren seit der Wende aufgrund der serneubildung durchgeführt und die Ergebnisse Außerbetriebnahme von Brauchwasserfassungen in das regionale Grundwassermodell als Randbe- von Industrie und Gewerbe eine veränderte Nut- dingung überführt. zungssituation. Die heute in der jeweiligen was- In modelltechnisch erfassten Gebieten, die durch serrechtlichen Erlaubnis enthaltenen Förder- einen größeren Anteil von Randzuflüssen ge- mengen sind die Grundlage für die Ausweisung prägt sind, sind diese Randzuflüsse als weiteres der Bilanzgebiete. Grundlage der modelltechni- Bilanzglied zu quantifizieren. Bei eindeutigen schen Bearbeitung war dabei eine mit der Lan- hydrogeologischen Strukturen und unkritischen deshautstadt Dresden erarbeitete Grundwasser- Gefälleverhältnissen, die eine Abstrahierung der nutzungsanalyse, die den Sachstand zu den Verhältnisse in einfache geometrischen Formen erlaubten Entnahmen in ARGE UBV/DGC/GFI erlauben, können die durchschnittlichen Randzu- (2008a, b) aktualisiert. Die aktuell genutzten flüsse „q“ nach der Darcy-Gleichung berechnet Mengen können dabei stark von den genehmig- werden (Abb. 4.3.2-4). ten Mengen abweichen. Daher wurden den erlaubten Entnahmemengen erfasste Daten zur Diese Methodik kann nur begrenzt angewendet Realnutzung aus der Erhebung der „Abgabe für werden, wenn Randzuflüsse aus sehr inhomoge- Wasserentnahme“ gegenüber gestellt (Landesdi- nen hydrogeologischen Strukturen stammen, in rektion Dresden 2010). Dieser Vergleich zeigt, denen vom Hauptgrundwasserleiter sehr stark dass die heute erlaubten Entnahmen nur zu abweichende hydrogeologische Bedingungen etwa einem Drittel ausgeschöpft werden. vorherrschen. Dies ist z.B. der Fall, wenn Grundwasser aus quartären, geringmächtigen In Abhängigkeit von der Fragestellung ist zu Schichten der Hanglagen, steil in einen quartä- entscheiden, welche Mengen in die Bilanzierung ren Flusstalgrundwasserleiter einströmt. Hier eingehen sollen. Für das Untersuchungsgebiet kann eine Fehleinschätzung der realen Gefälle- Dresden wurden die genehmigten Mengen (Da- verhältnisse, der Verbreitung der wasserführen- ten der Landeshauptstadt Dresden, Stand 2013) den Schichten oder der hydrogeologischen Pa- für die Szenario-Analysen verwendet, da diese rameter zu einer signifikanten Über- oder Unter- potenziell ausgeschöpft werden können und schätzung der Randzuflüsse führen. Die in die- diesbezügliche Überlagerungseffekte zu untersu- sem Fall vorzuziehende Methode ist die Berech- chen waren. Abb. 4.3.2-3 zeigt die grundlegende Grundwasserbilanzen und -stände 111 nung der Randzuflüsse über die Ermittlung der Teilbereich angesetzt, wobei die Abflüsse über Grundwasserneubildung für die an den Haupt- ggf. vorhandene Fließgewässer zu subtrahieren grundwasserleiter angrenzenden Teileinzugsge- sind. Aus dem Vergleich beider Methoden kön- biete (Abb. 4.3.2-5). nen ebenfalls Schlussfolgerungen für die Zuläs- sigkeit der Umsetzung der Randzuflüsse im Die mittlere Grundwasserneubildung für diese Grundwasserströmungsmodell als Randbedin- Flächen wird als Randzufluss für den jeweiligen gung 1. oder 2. Art gezogen werden.

Abb. 4.3.2-3: Bilanzgebietsmethodik für den urbanen Bereich.

Berechnungsansatz nach Darcy: h  kBMq *** f x

Abb. 4.3.2-4: Berechnung des Randzuflusses bei unkritischen Gefälleverhältnissen im Lockergestein. Abb. 4.3.2-5: Identifizierung von Randzuflüssen. 112 Simulierte Änderungssignale

Nachfolgend werden die einzelnen Arbeitsschrit- o Wasserstandsdaten aus Grundwasser- te dargestellt und erläutert. Das hier beispielhaft messstellen (Jahresgang) dargestellte Teileinzugsgebiet grenzt an einen . Berechnung des Randzuflusses (nach Darcy) Hauptgrundwasserleiter im Süden an. Die Bear- oder beitung kann in fünf Schritten erfolgen. . Bestimmung der durchschnittlichen Grund- Schritt 1 wasserneubildung im Teilgebiet unter Ver- . Identifizierung von Flächen mit relevanter wendung der aktuellen Daten zur Grundwas- Grundwasserneubildung, serneubildung im IST-Zustand und bei Simu- . Recherche von Datenquellen zur Grundwas- lation von Zukunftsszenarios auf der Basis serneubildung (Fachbehörden, Literatur, von Klimaprojektionen. „Hydrologischer Atlas von Deutschland“ der Schritt 4 Bundesanstalt für Geowissenschaften und . Bewertung des Einflusses der Oberflächen- Rohstoffe BGR). gewässer auf die Teilgebietsentwässerung, Schritt 2 . Anpassung der Größe des Randzuflusses für . Ausgrenzung des Einzugsgebietes, die Modellierung.

. Bewertung des Anteils der Flächen, von de- Schritt 5 nen Grundwasser in den Hauptgrundwasser . Implementierung des Randzuflusses im abfließen kann, Grundwassermodell auf Basis des Modellras- . Auswertung von digitalen Geländemodellen ters in der Regel als Randbedingung 2. Art und hydrogeologischen Daten. (q≠0).

Schritt 3 Im Arbeitsschritt 3 ist die Entscheidung für die . Festlegung der Berechnungsmethode zur eine oder andere Methodik der Bestimmung von Bestimmung der Randzuflüsse nach Darcy Randzuflüssen zu fällen. Dazu kann nachfolgen- oder auf Basis der Grundwasserneubildung, de Matrix (Tabelle 4.3.2-3) eine Hilfestellung wenn folgende Informationen vorliegen: geben, bzw. Auswahlkriterien definieren.

o Daten zu Morphologie Im Untersuchungsgebiet Dresden wurden am o Daten zur Verbreitung und Mächtigkeit Nordrand des quartären Hauptgrundwasserlei- der grundwasserführenden Schichten, ters an den kleinen Gewässern und aufgrund der o Daten zur Durchlässigkeit (kf-Wert) großen Bandbreite der Durchlässigkeitsbeiwerte o Daten zum Gefälle der Grundwasser füh- kf und der wechselnden Mächtigkeiten zunächst renden Schichten die Methode D (nach Darcy) angewandt.

Tabelle 4.3.2-3: Hilfsmatrix zur Entscheidung für ein Verfahren (D: Darcy-Verfahren oder G: GWN-Methodik) zur Ermittlung von Randzuflüssen anhand eines Beispiels.

Kriterium Erläuterung zur Bewertung Auswahl Beispiel

1. Morphologie . wenig bewegt, geringes Gefälle D/G D/G . bewegt, wechselnde Gefälle G

2. Verbreitung und . gut bekannt, in einfache Struktur überführbar (z.B. digitale D/G

Mächtigkeit der Daten zur hydrogeologischen Situation, HK50)

GW-führenden . wenig Daten und Kenntnisse, Abgrenzung schwierig G Schichten . Erkundung durch eigene technische Maßnahmen D/G D/G 3. Durchlässigkeit . Daten aus Pumpversuchen und Siebanalysen D/G (kf-Wert) . Daten aus Karten mit großen Spannweiten G G . Erkundung durch eigene technische Maßnahmen D/G 4. Wasserstands- . gut auswertbare Daten, GW-Oberfläche nachvollziehbar D/G daten aus GWM . ungenügende Informationen aus GWM G (Jahresgang) . Erkundung durch eigene technische Maßnahmen D/G D/G

Entscheidung G

Grundwasserbilanzen und -stände 113

Diese ergab jedoch aufgrund der Gefällesituatio- stationären, das heißt, in ihrer geometrischen nen der lokalen Grundwasserleiter extrem große Ausdehnung unveränderlichen Volumenteile des Randzuflüsse, sodass danach auf die Methode G Grundwasserkörpers sein können, sollte deren zurückgegriffen wurde. Ausprägung bei sich verändernden wasserwirtschaftlichen und klimatischen Rahmenbedingun- Das Verfahren nach Darcy (Methode D) ist bei gen in Abständen von ein bis zwei Jahren über- der Bestimmung von Randzuflüssen als das in prüft werden. seiner Anwendung stärker begrenzte und hinsichtlich des Ergebnisses sensiblere Verfahren Der grundlegende methodische Ansatz zur Aus- anzusehen. Daher sollte das Verfahren nicht grenzung von Bilanzgebieten ist in ARGE angewendet werden, wenn ein Kriterium der UBV/DGC/GFI (2008a, b) dargestellt. Die Grund- Tabelle 4.3.2-3 dies ausschließt. Es hat eine lage hierfür bildet die auch für die Ausgrenzung größere Bedeutung bei der Ermittlung von Rand- von Trinkwasserschutzzonen heute zumeist mo- zuflüssen zur Aufstellung von Teilmodellen in dellgestützt angewendete Methode der rück- hydrogeologisch gut erkundeten Bereichen. wärts verfolgenden Stromlinienlinien. Stromli- nien charakterisieren den theoretischen Weg Die in Abb. 4.3.2-4 mitgeführte Formel zeigt, eines Wasserteilchens von dessen Startpunkt – dass bei Anwendung der Darcy-Gleichung jeder zumeist dem Punkt, an dem das Wasserteilchen einzelne Faktor das Ergebnis ganz wesentlich in das Grundwassersystem eintritt (Randbedin- beeinflusst. Liegt beispielsweise der Durchläs- gung) – entlang des hydraulischen Gefälles bis sigkeitskoeffizient (kf-Wert) in einer Spannweite zur hydraulischen Senke (Brunnen, Gewässer). von mehreren Größenordnungen, ergeben sich Stromlinien beschreiben die Hydrodynamik für im Ergebnis der Berechnung die entsprechenden den stationären Zustand. Es werden mittlere stark differierenden Durchflüsse, die in einem Verhältnisse des Grundwassersystems abgebil- Modell als Randzuflüsse angesetzt werden müss- det, die sich bei den gegebenen natürlichen und ten. Bei kleinen Einzugsgebieten mit starken anthropogenen Randbedingungen einstellen. Gefällen der grundwasserführenden Schichten Bildet man den Weg eines Wasserteilchens für kann der Randzufluss auch einer starken saiso- instationäre Strömungsverhältnisse ab, spricht nalen Schwankung unterliegen und im Extrem- man von Bahnlinien. fall in Trockenperioden zeitweise zum Erliegen kommen. In ihrer zeitlichen und räumlichen Die Berechnung der Bilanzgebiete für mittlere Auflösung ungenügende Messwerte aus Grund- Verhältnisse (MW) erfolgt in der Regel auf der wassermessstellen können hier ebenfalls zu Basis einer stationären Modellvariante mit För- falschen Schlussfolgerungen führen, beispiels- dermengen gemäß der bestehenden wasser- weise, wenn die Daten aus einem Zeitraum rechtlichen Erlaubnis, mittleren Wasserständen stammen, in dem eine starke Wasserführung und einem Mittelwert der Grundwasserneubil- vorherrschend war (Niederschlagsperiode). Die dungsdaten. Die Startpunkte der Stromlinien Auswertung von Zeitreihen der Grundwasser- werden am Rand des Fließgewässers und an stands- und Niederschlagsdaten ist daher uner- Förderbrunnen angesetzt. Je nach Ausbildung lässlich. der Stromlinien wird deutlich, ob in dem betrachteten Gebiet noch Reserven vorhanden sind Wird aufgrund der Datenlage die Berechnung (Abb. 4.3.2-6, Fall A) oder sich Entnahme und der Randzuflüsse nach Darcy ausgeschlossen Grundwasserneubildung ausgleichen (Abb. oder sind weitere Erkundungen nicht zielführend 4.3.2-6, Fall B). Im zuletzt genannten Fall um- oder nicht verhältnismäßig, ist eine Abschätzung fahren die am Gewässerrand gestarteten Rand- der Randzuflüsse über die durchschnittliche stromlinien das Gebiet vollständig und die von Grundwasserneubildung die Methode der Wahl. den Brunnen ausgehenden Stromlinien überfah- Methode der rückwärts verfolgenden Strom- ren das gesamte Gebiet. Es kommt dann nicht linien. Nach Abschluss der Modellanpassung mehr zur Exfiltration von Grundwasser in den und den Rechenläufen zur Kalibrierung wird im Vorfluter. Wird das Gebiet noch stärker bean- nächsten Schritt die Abgrenzung der Bilanzge- sprucht, verschieben sich dessen Grenzen in der biete auf der Basis von rückwärts verfolgenden Regel nach außen, da eine größere Grundwas- Stromlinien für mittlere Verhältnisse vorgenom- serneubildungsfläche und insgesamt höhere, von men. Da die Bilanzgebiete aufgrund einer Viel- den Randbedingungen in das System einspei- zahl von dynamischen Randbedingungen keine sende Volumenströme zur Deckung der Entnah- 114 Simulierte Änderungssignale men erforderlich sind, z.B. Randzuflüsse oder und rechts des Flusses nicht ausgeschlossen Uferfiltrat (Abb. 4.3.2-6, Fall C). (Abb. 4.3.2-6, Fall D). Dies ist immer dann wahrscheinlich, wenn ein starkes hydraulisches Die Ausdehnung von Bilanzgebieten ist im All- Potential zum partiellen Abreißen der Uferfiltra- gemeinen ein nicht erwünschter Effekt, da ein tion führt, so beispielsweise im Bereich von Konflikt mit den Nutzungen im benachbarten Uferfiltratfassungen. Es beginnt eine Versicke- Bereich entsteht. Sind jedoch keine konkurrie- rung von der Flusssohle und eine Zuströmung renden Nutzungen vorhanden oder geplant und von Grundwasser von der sonst hydraulisch ab- verfügen die angrenzenden Gebiete daher noch getrennten gegenüberliegenden Seite des Flus- über ausreichend Reserven, kann eine Ausdeh- ses (Abb. 4.3.2-7). nung des Bilanzgebietes auf eine größere Fläche zugelassen werden. In diesem Fall sollte die Im Untersuchungsgebiet Dresden liegen entlang Bilanzgebietsabgrenzung für spätere Betrach- der Elbe überwiegend natürliche Vorflutverhält- tungen aktualisiert werden. nisse vor (Fall (A); lediglich in den Einzugsgebie- ten der Uferfiltrat-Wasserfassungen Hosterwitz Bei ungünstigen hydraulischen Verhältnissen ist (rechtselbisch, Bilanzgebiet b05) und Tolkewitz auch eine Unterströmung des Flusses und somit (linkselbisch, Bilanzgebiet b04) sind Verhältnisse der Austausch zwischen den Bilanzgebieten links

Fall A) Bilanzgebiet mit Reserve; Fall B) mit ausgeschöpftem Dargebot; GW-Überschussgebiet GW-Gleichgewichtsgebiet

Fall C) Bilanzgebietes bei Überbeanspruchung; Fall D) Bilanzgebietes bei Überbeanspruchung; GW-Defizitgebiet GW-Defizitgebiet/ Unterströmung des Flusses

Abb. 4.3.2-6: Bilanzgebiete mit Überschuss (Fall A), ausgeschöpftem Dargebot (Fall B; ausbilanziertes Gebiet) und mit Überbeanspruchung (Fall C und D). Grundwasserbilanzen und -stände 115 nach Fall (C) anzutreffen. Für die Wasserfassung Im Ergebnis wird festgestellt, ob ein Bilanzgebiet Albertstadt (rechtselbisch, Bilanzgebiet b03 stel- den Fluss speist (natürliche Vorflutsituation) len sich bei entsprechend hohen Fördermengen oder umgekehrt. Im ersten Fall ist ein Grund- auch Verhältnisse nach Fall (C) ein (GFI 2013). wasserüberschuss vorhanden, es wird also nicht gewonnenes Grundwasser durch den Fluss abge- Bilanzierung der Grundwasservolumen- führt. Das Gebiet wird als Grundwasser-Über- ströme. Zur Berechnung von Grundwasserbi- schussgebiet bezeichnet. Wird in der Bilanz fest- lanzen ist es erforderlich, die mit der Methode gestellt, dass der Fluss das Gebiet speist (Ufer- der rückwärts verfolgenden Stromlinienlinien ab- filtration), handelt es sich um ein Grundwasser- gegrenzten Bilanzgebiete in das jeweilige Grund- Gleichgewichtsgebiet. Finden sich in den Bilan- wassermodell zu übertragen. In der Regel ist dies zen höhere Anteile von Zuflüssen aus benach- GIS-gestützt oder über eine GIS-Schnittstelle barten Bilanzgebieten, ist dies ein Hinweis da- der Modellierungssoftware möglich. Im Grund- rauf, dass sich das Bilanzgebiet vergrößert hat wassermodell werden dann die Flächen für die (siehe Abb. 4.3.2-6). Es muss geprüft werden, „Bilanzgebiete“ oder „Flow Budgets“ festgelegt. ob das benachbarte Gebiet über die entspre- Diese Bilanzgebiete sind jedoch nicht als statisch chenden Reserven verfügt oder ob hier durch zu betrachten. Im Ergebnis der Modellläufe er- konkurrierende Nutzungen ein Defizit entstehen hält man je nach verwendeter Modellierungs- kann (Gefahr eines Grundwasser-Defizitgebietes). software tabellarische Bilanzen, die Auskunft In diesem Fall müssen Regelungen getroffen über die Beanspruchung des jeweiligen Gebie- werden, die die Ausbildung eines Grundwasser- tes, der Aufteilung der Zu- und Abflüsse und Defizitgebietes verhindern. Untersuchungen der damit auch der Interaktion der Bilanzgebiete Volumenstromanteile der Unterströmung können untereinander geben. gegebenenfalls bei Betrachtungen zur Wasser- qualität einer Uferfiltratfassung hilfreich sein.

Fall A) Exfiltration von GW in den Fluss Fall B) Zufluss bei Uferfiltratgewinnung ohne Kolmation

Fall C) Zufluss bei Uferfiltratgewinnung Fall D) Zufluss bei Uferfiltratgewinnung mit Kolmation mit starker Kolmation

Abb. 4.3.2-7: Verschiedene Fälle der Grundwasserströmung an Flüssen nach Heeger (ohne Jahresangabe); A: Exfiltration von Grundwasser in den Fluss (natürliche Vorflutfunktion des Oberflächengewässers), Zufluss bei Uferfiltratgewinnung B: ohne Kolmation (direkter Zustrom vom Oberflächengewässer zur Fassung), C: mit Kolmation (direkter Zustrom vom Oberflächengewässer zur Fassung mit teilweiser freier Versickerung) und D: mit starker Kolmation (vollständige freie Versickerung aus dem Oberflächengewässer ohne direkten Zustrom vom Oberflä- chengewässer zur Fassung). 116 Simulierte Änderungssignale

Zusatzreserve Uferfiltrat. Auch in Grundwas- Bilanzglieder (Mittelwerte der betrachteten Zeit- ser-Gleichgewichtsgebieten ist eine Erhöhung scheibe) ausgelesen: der Nutzung ggf. möglich, da sich fehlende Bi- . Entnahmenrate der Grundwassernutzungen, lanzanteile durch (stärkere) Uferfiltration größe- rer Flüsse ausgleichen lassen. Bei entsprechen- . Grundwasserneubildungsrate, den Vorhaben sollte dies modelltechnisch nach- . die Speisungsrate aus Randbedingungen 2. gewiesen werden. und 3. Art (Randzuflüsse, Rohrnetzverluste und In- oder Exfiltrationen von Gewässern 1. Ergebnisdarstellung. Die Ergebnisse der Bi- und 2. Ordnung), lanzierung werden vom Grundwassermodell für vorgegebene Zeitpunkte ausgegeben. Werden . die Zu- oder Abflüsse über die Grenzen des die Randbedingungen und Entnahmeverhältnis- Bilanzgebietes (Ströme in/von andere/n Bi- se entsprechend der natürlich instationären Ver- lanzgebieten, In- oder Exfiltrationen von der hältnisse simuliert, verbleiben bei den (Termin-) Elbe). Bilanzen Restglieder aufgrund von nicht abge- Einem Bilanzgebiet zufließende Wassermengen schlossenen Speicherauffüllungs- und -entleerungs- sind speisend, positiv und als IN-flow darge- vorgängen. Die Bilanzreinheit kann optimiert stellt; das sind Grundwasserneubildung, Rand- werden durch Mittelwertbildung über die Zeitrei- zuflüsse, Rohrnetzverluste, Infiltrationen der hen der einzelnen Bilanzglieder. Sie wird jedoch Elbe und der Gewässer 1. und 2. Ordnung sowie am besten erreicht, wenn die Randbedingungen Zufluss aus anderen Bilanzgebieten. Negativ und und Entnahmeverhältnisse für die zu betrach- als OUT-flow dargestellt sind entnommene und tenden Verhältnisse (Mittelwerte) quasistationär abfließende Wassermengen wie Entnahmen, vorgegeben werden und das Modell bis Errei- Exfiltration von Grundwasser in die Elbe oder in chung des stationären Zustandes betrieben wird. Gewässer der 1. und 2. Ordnung sowie Abfluss Aus dem Grundwassermodell wurden, bezogen in andere Bilanzgebiete. auf das gesamte jeweilige Bilanzgebiet, folgende

Berechnungsergebnisse aus der Grundwassermodellierung

Ausgrenzung der Bilanzgebiete. Die Hydro- Die Ausprägung der Stromlinien unterscheidet dynamik des Grundwasserleiters hängt neben sich zwischen den beiden Zeitscheiben, was auf der Änderung des Klimas wesentlich von der die signifikant niedrigere Grundwasserneubil- Größe der Grundwasserentnahmen ab. Die Aus- dung und damit die ebenfalls reduzierten Rand- grenzung der Bilanzgebiete im Untersuchungs- zuflüsse zum Ende des 21. Jahrhunderts zurück gebiet Dresden erfolgte, wie beschrieben, durch zu führen ist. Daher werden für 2080–2100 rückwärts verfolgende Stromlinien im Pro- leicht abweichende Bilanzgebiete ausgewiesen. grammsystem PCGEOFIM. Basierend auf der Wie zu erwarten war, dehnen sich dabei stark in Lage der erlaubten Grundwassernutzungen und Anspruch genommene Bilanzgebiete auf die dem Verlauf der rückwärts verfolgenden Strom- Flächen der weniger in Anspruch genommenen linien wurden die bereits in früheren Arbeiten aus. (z.B. ARGE UBV/DGC/GFI 2008a, b) abgegrenz- Abweichungen in der Ausdehnung der Bilanzge- ten 15 Bilanzgebiete (Tabelle 4.3.2-4) neu aus- biete ergeben sich bei veränderten Ausgangsbe- gewiesen. dingungen zwangsläufig. Die beiden dargestell- Aus den zehn WETTREG 2010-Modelläufen wur- ten Bilanzgebietsaufteilungen wurden bei den den die Realisierungen 00 und 55 ausgewählt, weiteren Betrachtungen für alle Modellrechnun- welche unter dem Emissionsszenario A1B ein gen im jeweiligen Zeitfenster verwendet. Die mittleres (00) und ein eher trockenes Nieder- zwangsläufig auftretenden Abweichungen wur- schlagsverhalten (55) repräsentieren ( 4.3.1, den durch eine Auswertung der durch die Model- nähere Erläuterungen unter Punkt „Selektion lierung berechneten Interaktion zwischen den von Klimamodellläufen“). In Abb. 4.3.2-8 sind Bilanzgebieten berücksichtigt (siehe Abb. 4.3.2- die Ausgrenzungen für WETTREG 2010-Lauf 00 9). Volumenströme nahe 0 m³ d-1 zwischen be- unter dem Szenario A1B für die Zeitabschnitte nachbarten Bilanzgebieten (blaue Pfeile) bele- 2030–2050 und 2080–2100 dargestellt. gen, dass die Bilanzgebietsgrenzen im jeweiligen Szenario korrekt ausgewiesen sind. Grundwasserbilanzen und -stände 117

Tabelle 4.3.2-4: Bilanzgebiete (BG) im Untersuchungsgebiet Dresden – Ausgangszustand.

Bezeich- Name Fläche DK 11 Bemerkung nung GIS (km²)

b01 Innere Altstadt 8,15 Innenstadt-Bebauung; mit Tiefbebauung durchsetzt b02 Innenstadt Ost 2,72 b03 Albertstadt-Saloppe 7,09 b04 WW Tolkewitz 11,44 b05 Hosterwitz 2,39 b06 Pillnitz 4,86 als Bilanzgebiet auch Anteile außerhalb der Stadtfläche b07 Zschachwitz 12,77 mit Anteil Heidenau; Kies-Seen Zschieren & Einfluss der Lockwitz b08 Wachwitz 3,19 geplanter Ausbau der WF Wachwitz b09 Blasewitz 11,75 stillgelegte WF Blasewitz b10 Johannstadt 10,13 b11 Friedrichstadt 6,50 stillgelegte WF Schlachthof b12 Cossebaude 4,14 b13 Neustadt 11,52 b14 Nordwest 25,63 mit Anteil Radebeul; als BG auch Anteile außerhalb der Stadtfläche b15 Niederwartha 2,79

2031–2050 2081–2100

Abb. 4.3.2-8: Ausgrenzung von Bilanzgebieten anhand von rückwärts laufenden Stromlinien; PCGEOFIM-Modell der LH Dresden, Szenario A1B, WETTREG 2010-Lauf 00 für die zwei Zeitscheiben 2031–2050 und 2081–2100.

Abb. 4.3.2-9: Mögliche Interak- tion zwischen den Bilanzgebie- ten durch veränderte Randbe- dingungen (blaue Pfeile: potentielle Volumenströme zwischen benachbarten Bilanzgebieten; rote Pfeile: potentielle Volumen- ströme von einer Elbseite zur anderen). 118 Simulierte Änderungssignale

Tabelle 4.3.2-5: Grundlagen der Berechnungsvarianten.

Aktuelle Situation Zukunft

Nutzung Reale tägliche Entnahmemengen als Mittlere tägliche Entnahme auf Basis der wasserrecht- Mittelwert der Jahre 2004–2008 lichen Erlaubnis (Stand 2013)

Klima Berechnung von Monatswerten (Modell Berechnung von langjährigen Mittelwerten (Modell (GWN, Randzu- BOWAM) auf Basis von Messwerten BOWAM) mit Daten der WETTREG 2010 Modellläufe fluss) 1991–2010 00 und 55 unter Szenario A1B für die Zeitscheiben 2031–2050 und 2081–2100

Flächen der Stand 2008 nach ARGE UBV/DGC/GFI Neufestlegung nach den mittleren Zuständen der Bilanzgebiete (2008b) Zeitscheiben 2031–2050 und 2081–2100

Steigt der Bilanzanteil dieser Volumenströme der Zukunft ab. Dabei ist der Unterschied deutlich an, sollte für die Berechnung der Bilan- zwischen den beiden Klimamodellläufen er- zen eine Neuausgrenzung erfolgen. Des Weite- kennbar, jedoch dominieren die Auswirkun- ren zeigt Abb. 4.3.2-9 mögliche Volumenströme gen der stark erhöhten Entnahmemengen. von einer Elbseite zur anderen (rote Pfeile). . Die aus der Elbe benötigten Wassermengen Informationen über Zuflüsse aus anderen Bi- im extremsten betrachteten Fall (WETTREG lanzgebieten sollten neben der Mengenbetrach- 2010-Lauf 55 für 2080–2100) betragen im tung auch für die Bewertung der Wasserqualität Mittel ca. 80.000 m³ d-1 (0,93 m³ s-1). Im einer Wasserfassung Berücksichtigung finden, da Verhältnis zu einem angenommenen Ab- hierdurch beispielsweise stoffliche Belastungen flusswert in der Größenordnung des aktuel- von Bilanzgebieten einer Elbseite auf das Bilanz- len mittleren Niedrigwasserabflusses von gebiet auf der anderen Seite und die dortigen 106 m³ s-1 (Daten des LfULG, 2013) ist die- Entnahmen einwirken könnten. se Menge jedoch immer noch kleiner als 1% Die Auswertung der Ergebnisse hinsichtlich eines der täglich mit der Elbe abfließenden Was- Vergleiches mit der aktuellen Situation – mit sermengen. realen Entnahmemengen – und einem zukünfti- In Anlage 4.3.2-1 bis Anlage 4.3.2-5 ist das gen Nutzungsszenario – mit wasserrechtlich Modellgebiet aufgegliedert in die Bilanzgebiete erlaubten Jahresmengen. Tabelle 4.3.2-5 stellt die mit ihren Grenzen und Mengendiagrammen. dabei zu berücksichtigenden Unterschiede dar. Darin sind die aktuelle Situation (z.T. nach ARGE Der Vergleich der Bilanzglieder für das Gesamt- UBV/DGC/GFI 2008a, b) und die Zukunftspro- modell (Abb. 4.3.2-10) lässt folgende Interpre- jektionen für die beiden Klimamodellläufe (Lauf tationen zu: 00 und 55) – jeweils für die Zeitscheiben 2030– 2050 und 2080–2100 – dargestellt. . Die aktuellen, realen Nutzungen betragen nur ca. ein Drittel der wasserrechtlich er- Betrachtet man die Bilanzgebiete einzeln hin- laubten Entnahmemengen. sichtlich der Veränderung ihres Gebietstyps (Kar- tendarstellung in Anlage 4.3.2-1), lassen sich . Die aktuellen Entnahmen für das gesamte drei Gruppen von Bilanzgebieten unterscheiden: Modellgebiet sind durch die Grundwasser- neubildung und andere Randbedingungen 1. Grundwasser-Gleichgewichtsgebiete bleiben gedeckt, sodass die Elbe im gesamten aufgrund der klimatisch- und entnahme- Stadtgebiet überwiegend durch Grundwasser bedingten Änderungen bei diesem Gebiets- gespeist wird. Bei Entnahme der erlaubten typ. In diesen Gebieten gibt es aktuell Jahresmengen werden die nicht mehr aus- schon größere Grundwassernutzungen, wel- reichenden Speisungen GWN und Randbe- che in den Zukunftsszenarios intensiviert dingungen 2./3. Art durch verstärkte Infilt- werden. Dazu gehören: ration von der Elbe ergänzt.  B02 Innenstadt Ost . Die aus den Klimaszenarios berechneten Grö-  B03 Albertstadt ßen der Grundwasserneubildung und der Rand-  B04 Tolkewitz zuflüsse auf Basis der Grundwasserneubildun-  B05 Hosterwitz gen außerhalb des Modellgebietes nehmen in  B15 Niederwartha Grundwasserbilanzen und -stände 119

2. Grundwasser-Überschussgebiete, die weiter- serüberschuss in die Elbe exfiltriert, was auf der hin Grundwasser-Überschussgebiete bleiben, „OUT“-Seite gegenübersteht. weil auch die erlaubten maximalen Ent- Unter den mittleren klimatischen Bedingungen nahmemengen durch die zukünftige Grund- von 2030–2050 mit maximal erlaubten Entnah- wasserneubildung und die Randbedingun- men (15.000 m3 d-1) wird das Gebiet durch gen 2./3. Art noch abgedeckt werden kön- deutlich verringerte Grundwasserneubildung und nen. Dies trifft zu für: Randbedingungen 2./3. Art gespeist (Abb. 4.3.2-  B06 Pillnitz 11, rechts). Mit 2.700 m3 d-1 fließt gegenüber  B07 Zschachwitz dem IST-Zustand deutlich mehr Grundwasser  B10 Johannstadt über die Grenzen aus anderen Bilanzgebieten  B11 Friedrichstadt zu. Diese Volumenströme kommen überwiegend  B12 Cossebaude unterhalb der Elbe aus den gegenüberliegenden  B13 Neustadt Bilanzgebieten (B09 Blasewitz und z.T. B04  B14 Nordwest Tolkewitz). Die Zuflüsse und speisenden Volumi- na ergeben zusammen nur 4.900 m3 d-1. Als 3. Grundwasser-Überschussgebiete, die sich Bilanzrestglied verbleibt ein Volumenstrom von zu Grundwasser-Gleichgewichtsgebieten ent- ca. 10.100 m3 d-1. Dieser wird durch infiltrieren- wickeln. Stark erhöhte Entnahmemengen des Elbewasser (Uferfiltrat) bereitgestellt, was führen dazu, dass die nicht mehr ausrei- zum Ausgleich der Bilanz dieses Gebietes führt. chenden Speisungen von Grundwasserneu- bildung und Randbedingungen 2./3. Art In den weiteren Zukunftsszenarios ändert sich durch Elbe-Infiltration ausgeglichen werden an der Konstellation der Bilanzglieder für dieses (B01, B08) oder Überschussmengen an an- Gebiet nur noch wenig. Weitere, im Verhältnis dere Bilanzgebiete (und nicht an die Elbe) geringfügige Reduktionen der speisenden Grö- abgegeben werden (B09): ßen Grundwasserneubildung und Randbedingun- gen 2./3. Art werden durch verstärkte Infiltrati-  B01 Innere Altstadt on von Elbewasser oder verstärkte Unterströ-  B08 Wachwitz mung der Elbe durch Zuflüsse aus den gegen-  B09 Blasewitz überliegenden Bilanzgebieten (B09 Blasewitz Veränderte Bilanzgebietsgrenzen sind hierbei und B04 Tolkewitz) ausgeglichen. Die Verteilung berücksichtigt. Relativ große Veränderungen der der Volumenströme auf die Bilanzglieder „IN- Bilanzgebietsflächen von 2008 zu denen der flow Bilanzgebiet“ und „IN-flow Elbe“ ist dabei Zukunftsprojektionen betreffen folgende Ge- abhängig von der technischen Auslegung der bietsgrenzen: Wasserfassung und entspricht hier der vom Grundwassermodell umgesetzten Brunnencha-  B15 Niederwartha mit B12 Cossebaude, rakteristik.  B13 Neustadt mit B14 Nordwest,  B08 Wachwitz mit B05 Hosterwitz und Risikokarten – Ableitung von Handlungs-  B05 Hosterwitz mit B06 Pillnitz. empfehlungen. Aus der für alle Bilanzgebiete analog zum Beispiel „B08 Wachwitz“ vorgenom- Für das Bilanzgebiet B08 „Wachwitz“ werden im menen Analyse der Simulationsergebnisse (Abb. Folgenden die aus den Karten der Anlage 4.3.2- 4.3.2-11) wurden die Risikobewertung und die 2 erkennbaren Ergebnisse und Entwicklungen Maßnahmenvorschläge in der Kartendarstellung exemplarisch erläutert (Abb. 4.3.2-11). Unter Anlage 4.3.2-6 abgeleitet. Diese Karte stellt den aktuellen Bedingungen und real ohne Entnah- wesentlichen identifizierten Risiken mögliche men wird das Gebiet durch Grundwasserneubil- Anpassungsmaßnahmen entgegen. Zu den we- dung und Randzuflüsse sowie exfiltrierende Ober- sentlichen identifizierten Risiken gehören: flächengewässer (Randbedingungen 2./3. Art) gespeist. Nur ein geringfügiger Volumenstrom . Ausdehnung von Bilanzgebieten auf benach- fließt über die Grenzen aus anderen Bilanzgebie- barte Flächen (Verschiebung von Bilanzge- ten zu („IN-flow Bilanzgebiet“). Als Ursache sind bietsgrenzen, Verbrauch von Reserven), systematische Fehler bei der Übertragung der . Abgaben an benachbarte Bilanzgebiete, Grenzlinien auf das Modellraster anzunehmen. . Unterströmung der Elbe und Alle speisenden Volumina werden als Grundwas- 120 Simulierte Änderungssignale

. hohe Inanspruchnahme von Bilanzgebieten . die modellgestützte Grundwasserbewirtschaf- und Ableitung von energetisch genutztem tung der Wasserfassungen einschließlich der Grundwasser in die Elbe. Abbildung der Grundwasseranreicherung in Hosterwitz und Die Anpassungsmaßnahmen umfassen: . die Prüfung der Möglichkeiten zur Reinfil- . den Ausbau der Grundwasserüberwachung, tration von Ableitungen in die Elbe.

2030-2050 2030-2050 2080-2100 2080-2100 1990-2010 (L 00) (L 55) (L 00) (L 55) Real-Q Maximal-Q Maximal-Q Maximal-Q Maximal-Q 100 000

50 000

-50 000

-100 000 Bilanzglied in m³/d -150 000

-200 000

Q Entnahmen GWN RB 2./3. Art Elbe Inf./Exf. GW

Abb. 4.3.2-10: Vergleich der Bilanzglieder (Gesamtmodell) von aktueller Situation zu zukünftigen Nutzungsszena- rios.

IST-Zustand Prognose 2030–2050 (Realszenario) (WETTREG 2010,Lauf 00)

B08 Wachwitz B08 Wachwitz OUT IN OUT IN

-20.000 -15.000 -10.000 -5.000 0 5.000 10.000 15.000 20.000 -20.000 -15.000 -10.000 -5.000 0 5.000 10.000 15.000 20.000

Volumenstrom in m³/d Volumenstrom in m³/d

Q Nutzungen, ges. GWN RB 2./3. Art in-/out flow BG in-/out flow Elbe

Größe in m³/d Größe in m³/d Entnahmemengen (Q Nutzungen) 0 Entnahmemengen (Q Nutzungen) -15.000 Grundwasserneubildung (GWN) 1500 Grundwasserneubildung (GWN) 800 Randbedingung (RB) 2./3. Art 2800 Randbedingung (RB) 2./3. Art 1400 IN-flow Bilanzgebiet (BG) 200 IN-flow Bilanzgebiet (BG) 2700 OUT-flow Elbe -4500 IN-flow Elbe 10.100

Abb. 4.3.2-11: Vergleich zwischen IST-Zustand (links) und mittleren Bedingungen der Zeitscheibe 2030–2050 unter Verwendung von WETTREG 2010-Lauf 00 (rechts) für die Bilanzglieder eines Bilanzgebietes (B08 Wachwitz). Grundwasserbilanzen und -stände 121

Grundwasserstände

Für die Beurteilung der Auswirkungen von Kli- „trockensten“ WETTREG 2010-Laufes 55 unter maszenarios auf die Grundwasserstände wurde Szenario A1B sowie die Differenzen der minima- im Modell zunächst der Vergleichszeitraum ablen Grundwasserstände dargestellt. gebildet. Neben Grundwasserneubildung und Für die Zeitscheibe 2030–2050 liegen die Grund- Randzuflüssen sind die Grundwassernutzungen wasserstandsdifferenzen zum größten Teil zwi- die wesentlichen Einflussgrößen auf das Grund- schen 0 und 1 Meter, im Süden und Norden bei wassersystem. Für die Beurteilung der Auswir- bis zu 3 Metern. Für den Zeitraum 2080–2100 kungen der veränderten Randbedingungen wur- verstärkt sich dieser Effekt noch etwas. Ange- de der Fokus der Untersuchungen auf künftige sichts der vorherrschenden, relativ großen mitt- Niedrigwasserverhältnisse im Grundwasserleiter leren Grundwasserflurabstände in Dresden wird gerichtet. durch die Veränderungen nicht mit relevanten Die Modellergebnisse wurden daher als synopti- Auswirkungen auf Baukörper gerechnet. Zum sche maximale Grundwasserflurabstände und als Vergleich zwischen Vergleichszeitraum und Sze- Differenzen der ermittelten synoptischen nied- narios wird nachfolgend die Verteilung der ma- rigsten Grundwasserstände vom Vergleichszeit- ximalen Grundwasserflurabstände dargestellt. raum (im Grundwassermodell Zeitraum 1990– Die Darstellung der Verschiebung der Häufigkei- 2010) und dem jeweiligen Szenario dargestellt. ten in Abb. 4.3.2-12 untersetzt die Aussage der In allen berechneten Szenarios werden gegen- flächenhaften Darstellungen in Abb. 4.3.2-13. über dem Vergleichszeitraum größere maximale Für beide Szenarien verschiebt sich der Median Grundwasserflurabstände ermittelt. In Abb. der Grundwasserflurabstände um ca. 1 m von 4.3.2-13 sind beispielhaft der maximale synopti- 7 m unter Geländeoberkante auf ca. 8 m unter sche Grundwasserflurabstand für den Ver- Geländeoberkante. gleichszeitraum und für beide Zeitscheiben des

Abb. 4.3.2-12: Verteilung der maximalen Grundwasser(GW)-Flurabstände IST-Zustand (Basis Beobachtungsdaten) und Modellierung auf der Basis von WETTREG 2010, Lauf 55.

122 Simulierte Änderungssignale

Maximale synoptische GW-Flurabstände Differenzen der berechneten minimalen GW-Stände (Vergleichszeitraum – Szenario) 1990–2010, Vergleichszeitraum

2030–2050; WETTREG 2010, Lauf 55, Emissionsszenario A1B

2080–2100; WETTREG 2010, Lauf 55, Emissionsszenario A1B

Abb. 4.3.2-13: Maximale synoptische Grundwasser(GW)-Flurabstände für den Vergleichszeitraum 1990–2010 und die Zukunftszeitscheiben 2030–2050 und 2080–2100 für den WETTREG 2010-Lauf 55 unter Szenario A1B (links) sowie Differenzen (Vergleichszeitraum – Szenario) der berechneten minimalen GW-Stände (rechts). Grundwasserbilanzen und -stände 123

Zusammenfassung und Bewertung

Die Versorgung Dresdens mit Trinkwasser erfolgt zierten Klimaänderungen sowie der Annahme zu ca. 70% durch Talsperrenwasser, und zu ca. der Ausschöpfung heutiger Entnahmemengen: 30% durch die Wasserwerke mit Uferfiltrat- . verbleiben fünf Bilanzgebiete weiterhin fassungen an der Elbe. Weitere Entnahmen die- Grundwasser-Gleichgewichtsgebiete nen der Gewinnung von Brauchwasser sowie der (B02/ Innenstadt Ost, B03/ Albertstadt, Wärme- und Kältegewinnung. Mit der vorliegen- B04/ Tolkewitz, B05/ Hosterwitz und den Arbeit sollte die Fragestellung untersucht B15/ Niederwartha), werden, inwieweit die Grundwasserbewirtschaf- tung bei sich ändernden klimatischen Verhältnis- . verbleiben sieben Bilanzgebiete weiterhin sen die Versorgungssicherheit auch zukünftig Grundwasser-Überschussgebiete gewährleisten kann und wie sich die Dynamik (B06/ Pillnitz, B07/ Zschachwitz, des unterirdischen Wassers unter den gegebe- B10/ Johannstadt, B11/ Friedrichstadt, nen Voraussetzung ändert. B12/ Cossebaude, B13/ Neustadt, B14/ Nordwest), Aufbauend auf den im Teilprojekt 3.2.2 realisier- . entwickeln sich drei Grundwasser- ten Arbeiten zur Grundwasserneubildung ( 4.3.1) Überschussgebiete zu Grundwasser- wurden mit dem Grundwassermodell der Lan- Gleichgewichtsgebieten deshauptstadt Dresden Untersuchungen zum (B01/ Innere Altstadt, B08/ Wachwitz, Grundwasserdargebot und zu den sich einstel- B09/ Blasewitz). lenden Grundwasserständen bzw. Grundwasser- flurabständen durchgeführt. Die Bilanzgebiets- Die Grundwasserbilanzen aller Bilanzgebiete methodik wurde durch die Berücksichtigung von wurden für die Zeitscheiben 2031–2050 und sich, aufgrund verändernder Randbedingungen, 2081–2100 als Mengenbilanzkarten bereitge- ergebenden möglichen Interaktionen zwischen stellt. Die Risiko- und Maßnahmenkarte zeigt die den Bilanzgebieten im Modell erweitert. Diese aus den Ergebnissen abgeleiteten Problemstel- Methodik wurde in ihren einzelnen Arbeitsschrit- lungen und Maßnahmenvorschläge zu deren ten dokumentiert und am Beispiel des Dresdner Minderung. Elbtals angewendet. Die grundwasserstandsbezogenen Modeller- Der Vergleich der erlaubten mit den realen Ent- gebnisse wurden als synoptische maximale nahmen zeigte, dass die heute erlaubten Ent- Grundwasserflurabstände und als Differenzen nahmen nur zu etwa einem Drittel ausgeschöpft der ermittelten synoptischen niedrigsten Grund- werden. Für die Untersuchungen zukünftiger wasserstände von Vergleichszeitraum und jewei- Szenarien wurde von einer vollständigen Inan- ligem Szenario dargestellt. In allen berechneten spruchnahme der erlaubten Entnahmen ausge- Szenarios werden gegenüber dem Vergleichs- gangen. Weitere, auf neuem Wissensstand im- zeitraum geringere Grundwasserstände bzw. plementierte, Randbedingungen waren Randzu- größere maximale Grundwasserflurabstände flüsse aus den Hanglagen und der Einfluss der ermittelt. Für die Zeitscheibe 2031–2050 liegen kleinen Fließgewässer auf den quartären Haupt- die Grundwasserstandsdifferenzen zum größten grundwasserleiter sowie Rohrleitungsverluste Teil zwischen 0 und 1 Meter – im Süden und aus dem Trinkwassernetz. Modelliert wurden Norden auch bei bis zu 3 Metern. Für den Zeit- Grundwasserstände und -bilanzen für den Ver- raum 2081–2100 verstärkt sich dieser Effekt gleichszeitraum 1991–2010 auf der Basis von noch etwas. Angesichts der vorherrschenden, Beobachtungsdaten sowie für die Projektions- relativ großen mittleren Grundwasserflurabstän- zeiträume 2031–2050 und 2081–2100 für das de in Dresden wird durch die Veränderungen regionale Klimamodell WETTREG 2010 (Läufe 00, nicht mit relevanten Auswirkungen auf Baukör- 55 und 77) unter dem Emissionsszenario A1B. per gerechnet.

Durch die Bilanzierung wurde festgestellt, wel- Entnahmen in der heute erlaubten Größenord- ches der insgesamt fünfzehn Bilanzgebiete den nung und das für die Zukunft, insbesondere am Fluss speist (Grundwasser-Überschussgebiete) Ende des 21. Jahrhunderts, projizierte geringere und welches vom Fluss gespeist wird (Grund- Grundwasserdargebot führen in Summe zu ei- wasser-Gleichgewichtsgebiete). Unter den proji- nem dauerhaft niedrigerem Niveau der Grund- 124 Simulierte Änderungssignale wasserstände. Eine ausreichende Menge Grund- stünde genügend Grundwasser für den Trink- wasser für die Versorgung der Landeshauptstadt und Brauchwasserbedarf zur Verfügung. Die Dresden mit Trinkwasser wird unter den Bedin- bisher umgesetzte Strategie der Aufhebung bzw. gungen der untersuchten Klimaprojektionen als Reduzierung von Entnahmen durch Anpassung sicher angesehen. Grund dafür ist der Ausgleich der wasserrechtlichen Erlaubnis ( 5.2) wird des Grundwasserdefizits durch die Elbe. Selbst auch künftig ein wichtiges Mittels sein, Nut- bei einer Reduzierung der Bereitstellung von zungsansprüche und Dargebot im Einklang zu Trinkwasser aus den Talsperren ( 4.2.1 & 5.1), halten.

Auswirkungen und Anpassungsoptionen 125

5 Mögliche Auswirkungen und Anpassungsoptionen

Vorbemerkungen. Die im vorangegangenen möglich wurden jedoch die Ergebnisse aus ande- Kapitel 4 beschriebenen, aus den projizierten ren Studien (z.B. GLOWA-Elbe; www.glowa- Veränderungen des regionalen Klimas resultie- elbe.de) einbezogen. Eine weitere wichtige – in renden Veränderungen im regionalen Wasser- den vorliegenden Simulationen nur theoretisch haushalt der REGKLAM-Modellregion Dresden betrachtete – Komponente ist die Landnutzung haben potenziell vielfältige Auswirkungen auf bzw. deren Änderungen. Der Einfluss einer sich verschiedene Bereiche des öffentlichen Lebens. in den nächsten Jahrzehnten ändernden Land- Sie verlangen somit ein Umdenken – sprich eine nutzung auf den regionalen Wasserhaushalt ist Anpassung - hinsichtlich der bisherigen Vorge- nicht zu unterschätzen. Aufgrund fehlender Sze- hensweisen und Routinen. Trotz der den Klima- narios zur möglichen zukünftigen Entwicklung projektionen inhärenten Unsicherheiten erfordert der Landnutzung erfolgten sämtliche Simulatio- das Vorsorgeprinzip ein umgehendes Handeln, nen im Kapitel 4 unter der Annahme einer un- wobei Anpassungsoptionen mit positiven Neben- veränderten Landnutzung. effekten in anderen Bereichen – auch bei Aus- Um den von der Wasserrahmenrichtlinie gefor- bleiben weitreichender klimatischer Veränderun- derten guten ökologischen und chemischen Zu- gen – im Vordergrund stehen sollten. stand der Oberflächengewässer auch unter die- Die Modellierung des Oberflächenabflusses in sen Umständen (potenziell häufigere Extremer- ausgewählten Einzugsgebieten der Stadt Dres- eignisse wie Trockenphasen und Hochwasser) den ( 1.1) sowie die Wasserhaushaltsmodellie- sicherzustellen, sind vielfältige Anpassungs- rungen für ausgewählte Talsperren-Einzugs- maßnahmen notwendig. Diese sind detailliert gebiete im Erzgebirge ( 4.2.1) zeigte das Po- in Müller et al. (2013) beschrieben und sollen tential zu ganzjährig deutlichen Rückgängen im daher in diesem Band nicht nochmalig dargestellt Abfluss, das sich in zunehmenden Niedrigwas- werden. Zu diesen Maßnahmen zählen u.a.: serabflussereignissen äußert. Diese Rückgänge . Fördern einer naturnahen Niederschlagswas- zeigen sich auch in einer abnehmenden Grund- serbewirtschaftung im urbanen Raum, wasserneubildung ( 4.3.1) und damit einer veränderten Grundwasserströmung ( 4.3.2). . Sichern eines naturnahen Wasserhaushaltes im ruralen Raum, Basierend auf den Niederschlagsprojektionen . Verbesserung der Rückhaltepotentiale von eines größeren Ensembles regionaler Klimapro- Fließgewässern und deren Vorländern, jektionen ( 2.5.2) sind die Abflussrückgänge im Sommer am wahrscheinlichsten, während in . Anlegen natürlicher Sedimentationsbarrieren den anderen Jahreszeiten trotz der ansteigenden zur Verminderung der klimabedingt zuneh- Evapotranspiration leichte Zunahmen in den menden Kolmation der Gewässersohle, Abflusssummen möglich sind. Aussagen zur . Schutz und Renaturierung von Quellen mit zukünftigen Entwicklung der Hochwassergefähr- hoher Vulnerabilität gegenüber klimatischen dung sind anhand der vorliegenden Simulatio- Änderungen, nen – methodisch bedingt – nicht möglich. Die . Überprüfen rechtlicher Vorgaben zur Wärme- von einer Vielzahl regionaler Klimamodelle proji- Einleitung und Wasserentnahmen, zierte Zunahme der Häufigkeit von Starknieder- . Freihaltung bzw. angepasste Landnutzung in schlagsereignissen kann jedoch potentiell die Gewässerrandstreifen, Hochwassergefährdung, vor allem in kleinen . Erosionsmindernde Maßnahmen im Einzugs- Einzugsgebieten, erhöhen. gebiet von Oberflächenwasserkörpern mit Die Elbe, welche im Durchschnitt und vor allem hoher stofflicher Belastung aus diffusen Quel- im Hochwasserfall große Wassermassen in die len, Modellregion Dresden transportiert und damit . Förderung von Maßnahmen zur Verbesserung eine wichtige Komponente im regionalen Was- der Grundwasserneubildung, serhaushalt darstellt, konnte aufgrund der Größe . Sparsamer Umgang mit Brauch- und Trink- ihres Einzugsgebietes nicht direkt in die regiona- wasser, len Modellierungen einbezogen werden. Soweit . Etc. 126 Auswirkungen und Anpassungsoptionen

Die Versorgungssicherheit mit Trinkwasser Als wesentliches Element der vorsorgenden ist ein wichtiger Aspekt, der eng an die geschil- Grundwasserbewirtschaftung ( 5.2) sind derten potenziellen Veränderungen in den regio- Monitoringmaßnahmen ( 5.3) und die weitere nal verfügbaren Wasserressourcen gekoppelt ist. modellgestützte Grundwasserbewirtschaftung zu Derzeit wird Trinkwasser in Dresden (Bedarf: ca. sehen. Dabei sollte das Augenmerk auch auf 100.000 m3 d-1) überwiegend aus Talsperren- mögliche qualitative Veränderungen des Grund- wasser (ca. 2/3) und Grundwasser (ca. 1/3) – wassers gelenkt werden. Mit Hilfe der durch die insbesondere über die Gewinnung von Uferfiltrat Landesdirektion zur Erhebung der „Abgabe für – gewonnen ( 1.2). Damit verbindet dieser Wasserentnahme“ erfassten Daten und deren Aspekt Ergebnisse der Wasserhaushaltsmodellie- statistischer Auswertung kann über einen länge- rungen für Talsperren ( 4.2) mit denen der ren Zeitraum ein zusätzliches Überwachungs- Grundwassermodellierungen für das Stadtgebiet element geschaffen werden, das Auskunft darü- von Dresden ( 4.3). Die entsprechenden Aus- ber gibt, in welchem Maße die erlaubten Ent- wirkungen und Anpassungsoptionen werden für nahmen ausgeschöpft werden und wie sich die beide Teilbereiche in den folgenden Unterkapi- Grundwassernutzungssituation insgesamt entwi- teln zur Talsperren- ( 1.1) und zur Grundwas- ckelt. Die Grundlage dafür kann die im Zuge von serbewirtschaftung ( 5.2) ausführlich themati- REGKLAM aufgestellte Methodik für die Auswei- siert. An dieser Stelle soll nur kurz auf die we- sung zukünftiger Grundwasserüberschuss-, sentlichen Implikationen der beschriebenen Er- Gleichgewichts- und Defizitgebiete sein. gebnisse auf die Versorgungssicherheit Dresdens In den folgenden Abschnitten wird auf ausge- mit Trinkwasser eingegangen werden. wählte Auswirkungen der simulierten Verände- Unter der Annahme der Klimaprojektionen von rungen im Wasserhaushalt sowie vorgeschlage- WETTREG 2010 wird ab der Mitte des 21. Jahr- ne Anpassungsoptionen eingegangen. In Unter- hunderts von einer Verringerung der Abgabe von kapitel 5.1 erfolgen detaillierte Ausführungen Talsperrenwasser auf 65 bis 75 Prozent gerech- hinsichtlich der zukünftigen Leistungsfähigkeit net. Ausgehend von der derzeitigen Überleitung des Talsperrensystems Klingenberg, Lehnmühle von 64.000 m3 d-1 aus Talsperren bedeutet das und Rauschenbach. Hierbei wird die Methodik für die Trinkwasserbereitstellung ein Defizit von der simulationsbasierten multikriteriellen Optimie- etwa 16.000 bis 22.000 m3 d-1. Dieses ist durch rung zur Bestimmung der optimalen die Grundwasserförderung aus dem Elbtalaquifer Talsperrenbewirtschaftung unter verschiedenen abzusichern. Für die Trinkwasserversorgung von Nutzungs- und Klimaszenarios vorgestellt und Dresden bedeutet dies, dass zur Gewährleistung diskutiert. Unterkapitel 5.2 widmet sich der der Versorgungssicherheit – unter der Annahme Grundwasserbewirtschaftung und diskutiert für eines gleichbleibenden Trinkwasserbedarfs – ausgewählte Problemstellungen mögliche Lö- verstärkt Uferfiltrat genutzt werden muss. Dafür sungsansätze. Abschließend stellt das Unterkapi- stehen derzeitig die Wasserfassungen Tolkewitz tel 5.3 noch einmal die herausragende Bedeu- und Hosterwitz zur Verfügung, doch sie werden tung des Umwelt- und Prozessmonitorings her- den steigenden Bedarf an Trinkwaser aus Ufer- aus. Ein Aspekt, der schon in vielen vorange- filtrat wahrscheinlich nicht allein abdecken kön- gangenen Abschnitten als wesentliche Maßnah- nen. Die Sicherung des Trinkwasserschutzgebie- me zum Umgang mit den Unsicherheiten in der tes Wachwitz ist somit eine wichtige perspektivi- Simulation klimatischer und hydrologischer Pro- sche Maßnahme. Zudem sollten die bestehenden zesse thematisiert wurde. Trinkwasserschutzgebiete langfristig erhalten bleiben, um zukünftige Engpässe zu vermeiden. Talsperrenbewirtschaftung 127

5.1 Talsperrenbewirtschaftung

am Beispiel der Leistungsfähigkeit des Talsperrensystems Klingenberg, Lehnmühle und Rauschenbach

Ruben Müller (TUD)

Einleitung

Um die Robustheit eines Talsperrensystems x- und y-Werte geringer sind. Wird ein Ziel bes- gegenüber dem projizierten Klimawandel zu ser (geringer Achsenwert), wird das andere au- prüfen, ist es notwendig zunächst eine an diese tomatisch schlechter (höherer Achsenwert). Bei Verhältnisse optimal angepasste Talsperrenbe- „schlechten Kompromisslösungen“ (blau) exis- wirtschaftung zu ermitteln. Diese garantiert die tieren immer andere Lösungen bei denen beide beste Leistung des Talsperrensystems und ver- Ziele besser sind. Der Utopiapunkt kann nie meidet so eine Unterschätzung der Robustheit. erreicht werden, da in diesem Beispiel die Tal- Gleichzeitig stellt die ermittelte optimale Tal- sperre gleichzeitig möglichst voll und möglichst sperrenbewirtschaftung eine Anpassungsstrate- leer sein müsste. gie ohne bauliche Veränderungen am Talsper- rensystem dar.

Multifunktions-Talsperrensysteme besitzen oft mehrere konträre Nutzungen und Bewirtschaf- tungsziele. „Simulations- bzw. Optimierungs- rechnungen unter Beachtung konkurrierender Nutzungen und ergänzender Anforderungen“ sind nach der DIN 19700 (2004) zu führen „und durch Angaben von Sicherheiten zu belegen“. Dabei werden, um zuverlässige Aussagen zu ermöglichen, Langfristsimulationen mit stochastischen Modellen über 1.000 und mehr Jahre als Abb. 5.1-1: Darstellung der Ergebnisse einer Grundlage der Simulations- bzw. Optimierungs- multikriteriellen Optimierung. rechnungen empfohlen. Langfristsimulationen über mehrere tausend Jahre sind auch im Fall- Im Teilprojekt 3.2.1 des REGKLAM Projekts wur- beispiel über ein Talsperrensystem in der de ein integriertes und generalisierbares simula- REGKLAM-Modellregion unabdingbar, da hier mit tionsbasiertes MKO-Framework entwickelt (Mül- sehr hohen Versorgungssicherheiten gerechnet ler & Schütze 2013). Bei einer simulationsba- wird. Gültige Aussagen hierzu können nur mit sierten MKO wird ein Simulationsmodell, in die- entsprechend langen Zeitreihen gemacht wer- sem Fall ein Talsperrenbewirtschaftungsmodell, den. mit einem multikriteriellen Optimierungsalgo- Eine mächtige Methodik zur Bestimmung der rithmus gekoppelt. Der Optimierungsalgoithmus optimalen Talsperrenbewirtschaftung, sowie zur schlägt dann verschiedene Bewirtschaftungswei- Ermittlung von optimalen Kompromisslösungen sen vor und überprüft die Leistungsfähigkeit zwischen konträren Nutzungen und Bewirtschaf- dieser anhand der simulierten „Realwelt“-Tal- tungszielen ist die simulationsbasierte sperrenbewirtschaftung. multikriterielle Optimierung (MKO). Diese Me- Diese Methodik ist jedoch sehr zeitaufwändig thodik wird in Abb. 5.1-1 beispielhaft für die wobei die Laufzeit vor allem an der Länge der beiden Ziele Versorgungssicherheit (x-Achse) und Zuflusszeitreihe abhängt. Die Länge der Zufluss- unterstromige Hochwassergefahr (y-Achse) illus- zeitreihen ist jedoch entscheidend. Denn nur mit triert. Bei optimalen Kompromisslösungen (gelb; sehr langen Zeitreihen kann die, für einen siche- auch repräsentative Lösung genannt) lässt sich ren Betrieb der Talsperren unerlässliche, hydro- keine weitere Lösung finden, bei der beide Ziele logische Unsicherheit wiedergegeben werden. In (Versagen von Hochwasserschutz und Versor- der Literatur sind jedoch bei Studien mit simula- gungssicherheit) besser erfüllt werden, d.h. die 128 Auswirkungen und Anpassungsoptionen tionsbasierter MKO bisher Zeitreihenlängen von Für das Talsperrensystem der Talsperren Klin- durchschnittlich 50 Jahren Stand der Technik genberg, Lehnmühle und Rauschenbach im (Eum & Simonovic 2010; Hassaballah et al. sächsischen Osterzgebirge wird die Leistungsfä- 2012; Lerma et al 2013). higkeit anhand rezenter klimatischer Bedingun- gen und gegenüber dem projizierten Klimawan- Mit dem entwickelten MKO-Framework kann del (regionales Klimamodell WETTREG 2010, durch den Einsatz unterschiedlichster Techniken Emissionsszenarios A1B, A2 und B1) analysiert. die Rechenzeit einer MKO massiv verkürzt wer- Anpassungsstrategien für spezielle Zeitscheiben den. Für das später angeführte Fallbeispiel kann des projizierten Klimas auf Basis von Staulamel- so die Rechenzeit – auf handelsüblicher Hard- lenplänen werden vorgeschlagen. Bei der Simu- ware und bei einer Zeitreihenlänge von 10.000 lation der Talsperrenbewirtschaftung sowie bei Jahren – von einem Jahr auf vier Tage verkürzt der Bewertung des Talsperrenbetriebs wird der werden. Dies ermöglicht es auch eine hohe An- Arbeitsweise des Talsperrenbetreibers bestmög- zahl von Szenariorechnungen durchführen, wie lich entsprochen. in Klimafolgenforschung üblich. Somit werden möglichst vergleichbare und Durch den Einsatz von fortgeschrittenen Visuali- interpretierbare Ergebnisse erreicht. Da sich die sierungstechniken können die oft schwer inter- vorgeschlagenen Anpassungsstrategien neben pretierbaren Ergebnisse der multikriteriellen den optimierten Regeln nahe an der realen Be- Optimierung verständlich dargestellt werden. wirtschaftungsweise orientieren, sind sie somit Gleichzeitig hilft die objektive Reduktion der für die Praxis relevant und könnten in den mög- Ergebnisse auf wenige repräsentative Lösungen lichen Zukünften übernommen werden. den Entscheidungsprozess zu vereinfachen und zu beschleunigen.

Das Talsperrensystem (REGKLAM-Fallbeispiel)

Das Talsperrensystem – bestehend aus den Tal- (BSS1, BSS2 und BSS3) realisiert. Jede Stufe sperren Klingenberg (KL), Lehnmühle (LM) und hat eine eigene Abgaberate Qab und eine zuge- Rauschenbach (RB) (schematische Darstellung hörige geforderte Versorgungssicherheit R(BSS), siehe Abb. 5.1-2) – liegt südlich der Stadt Dres- siehe Tabelle 5.1-2. Tabelle 5.1-2 listet des Wei- den im Osterzgebirge. Die Talsperren Lehnmühle teren die Abgabe Qab,red auf. Diese Abgabe stellt und Klingenberg stauen das Fließgewässer der eine verringerte Abgabemenge für die Wilden Weißeritz auf. Der aufgestaute Hauptzu- Szenariorechnungen in der Zeitscheibe 2071– fluss der Talsperre Rauschenbach ist die Flöha. 2100 dar. Das Talsperrensystem befriedigt unterschiedli- Die Einteilung der Bereitstellungsstufen ge- che Talsperrennutzungen, wobei die Hauptnut- schieht durch die Staulamellen ZKL,1 und ZKL,2, zungen in der Bereitstellung von Brauchwasser (Abb. 5.1-3). Oberhalb der Staulamelle ZKL,1 zur Trinkwasserversorgung und im Hochwasser- befindet sich die Zone der Bereitstellungsstufe schutz liegen. BSS3, zwischen ZKL,1 und ZKL,2 liegt BSS2 und Die Talsperre Rauschenbach stützt die Talsper- BSS1 ist der Staubereich kleiner ZKL,2 bis zum ren Lehnmühle und Klingenberg mit einer Über- kombinierten Reserveraum von 4,5 hm3. leitung von Brauchwasser. Diese geschieht in drei Schritten mit unterschiedlichen Überlei- tungsraten (Tabelle 5.1-1). Die Überleitungsra- ten Qdiv sind an Stauraumaufteilungen gekoppelt, die durch die Staulamellen ZDIV,1 und ZDIV,2 unterteilt werden. Oberhalb der Staulamelle ZDIV,1 befindet sich die Zone DIV3, zwischen ZDIV,1 und ZDIV,2 liegt DIV2 und DIV1 ist der Staubereich kleiner ZDIV,2 bis 0 hm3 (siehe Abb. 5.1-3).

Die Abgabe Qab von Brauchwasser zur Trinkwas- sergewinnung wird in drei Bereitstellungsstufen Talsperrenbewirtschaftung 129

Abb. 5.1-2: Schema des Talsperrensystems Klingen- Tabelle 5.1-2: Übersicht über die Parameter zur Steu- berg, Lehnmühle und Rauschenbach. erung der Trinkwasserbereitstellung.

Bereitstellungs- Qab Qab,red R(BSS) Tabelle 5.1-1: Übersicht über die Parameter zur Steu- stufe (m3s-) (m3s-1) (%) erung der Überleitung. BSS3 1,00 0,75 99,0 Überleitungsstufe Überleitungsrate BSS2 0,925 0,675 99,5 (hm3 Monat-1) BSS1 0,85 0,60 99,95 DIV3 0,0

DIV2 0,4 DIV1 0,6

Abb. 5.1-3: Schema der Steuerung von Trinkwasserabgabe und Überleitung. Die blaue Fläche stellt den aktuellen Stauinhalt dar, die gelben Linien sind die zu optimierenden Staulamellen. In der Abb. sind die Zonen BSS3 und DIV3 aktiv, es würde also 1,00 m3 s-1 abgegeben und 0,0 hm3 je Monat übergeleitet.

Daten: Zusammenfassung zu den Talsperrenzuflüssen

Zur besseren Einordnung der Ergebnisse in den Talsperren zusammengefasst. Für den Zeitraum nachfolgenden Kapiteln werden in Tabelle 5.1-3 1921–2007 liegen beobachtete Zuflüsse für die die Ergebnisse aus der Wasserhaushaltsmodel- Talsperren vor; 1961-1990 dient als Validie- lierung ( 4.2.1) für die Gesamtzuflüsse der drei rungszeitraum für die Klimamodelle.

Tabelle 5.1-3: Übersicht über den beobachteten und unter verschiedenen Klimaprojektionen (CLM und WETTREG 2010, Emissionsszenarios A1B, B1 und A2) simulierten mittleren Gesamtzufluss der Talsperren Klingen- berg (KL), Lehnmühle (LM) und Rauschenbach (RB) in verschiedenen Zeitscheiben (1921–2007, 1961–1990, 1991–2020, 2021–2050 und 2071–2100).

mittlerer Zufluss KL+LM+RB* (m3s-1) Zeitscheibe Beobachtung WETTREG2010 CLM

1921–2007 2,05 - - 1961–1990 2,08 1,91 1,98 Szenario A1B B1 A2 A1B B1 A2 1991–2020 1,91 1,94 1,90 1,94 1,88 - 2021–2050 1,51 1,80 1,60 1,99 1,97 130 Auswirkungen und Anpassungsoptionen

2071–2100 1,07 1,07 1,07 1,90 1,98

* ohne Abgabe der Talsperre Flaje von 0,075 m3 s-1 Nach Tabelle 5.1-3 ergeben sich unter dem regi- Zeitscheibe 2071–2100. Im Gegensatz dazu onalen Klimamodell WETTREG 2010 Abnahmen lassen sich für das regionale Klimamodell CLM der Talsperrenzuflüsse um bis zu 25% für die keine Abnahmen der Zuflüsse erkennen. Zeitscheibe 2021–2050 und bis zu 50% für die

Methodik

Das entwickelte MKO-Framework setzt auf eine tausend Jahre synthetisch zu verlängern. Somit Kombination von Monte-Carlo-Simulation und lassen sich extreme hydrologische Zustände simulationsgestützter multikriterieller Optimie- generieren, wie diese unter Beachtung der sta- rung. Das MKO-Framework besitzt zwei unter- tistischen Parameter der Zeitreihen mit hohen schiedliche Betriebsmodi (Abb. 5.1-4): Wiederkehrintervallen erwartet werden können (Müller et al. 2013b). Das hknn-sma-Modell wird (1) für Szenariorechnungen, die auf rezenten eingesetzt, um Zeitreihen multivariat auf monat- klimatischen Rahmenbedingungen basieren licher Basis für die REGKLAM-Zeitscheiben für und bei denen Talsperrenzuflüsse als Da- die regionalen Klimamodelle WETTREG 2010 und tengrundlage existieren, CLM unter den Emissionsszenarios A1B, A2 und (2) für Szenarios, die auf projizierten klimati- B1 zu generieren (Produkt P3.2.1b; Müller et al. schen Rahmenbedingungen basieren und 2013b). bei denen folglich Talsperrenzuflüsse zu- nächst über ein Wasserhaushaltsmodell si- Das Modell basiert auf einem nichtparametri- muliert werden müssen ( 4.2.1). schen Ansatz (Ashrafzadeh & Rizi 2009) und wurde mit dem SMA-Filter (Langousis & Koutso- Nachfolgend sollen die einzelnen Schritte inner- yiannis 2006) erweitert. Daher ist das Modell in halb des MKO-Frameworks (Abb. 5.1-4) näher der Lage, nichtlineare Merkmale des stochasti- beschrieben werden. schen Prozesses zu generieren. Die Schätzung a) Zeitreihenmodell. Das entwickelte hknn- von Modellparametern, der zugrundeliegenden sma-(„hybrides künstliches neuronales Netz mit Verteilungsart und die Wahl der korrekten Ord- symmetrischen gleitenden Durchschnittsfilter“) nung des Zeitreihenmodells entfallen ebenso. Zeitreihenmodell wird genutzt, um die beobach- Dies macht das Zeitreihenmodell sehr benutzer- teten oder simulierten Zeitreihen auf mehrere freundlich.

Talsperrenbewirtschaftung 131

Abb. 5.1-4: Schrittweises Ablaufschema des Multikriteriellen Optimierungs-Frameworks.

Überjährliche Autokorrelationsstrukturen, die stammt der Klasse der evolutionären Strategien. durch das hybride neuronale Netz nicht abgebil- Die Multi-Objective Covariance Matrix Adapta- det werden können, können durch den SMA- tion Evolution Strategy (MO-CMA-ES) wurde von Filter im Nachgang angeglichen werden. Dies ist Igel et al. (2007) eingeführt. Die Funktionsauf- besonders bei der Bemessung und Optimierung rufe der MO-CMA-ES sind im Rahmen dieser der Steuerung von wasserwirtschaftlichen Spei- Arbeit mittels OpenMP (OpenMP Architecture chern eine wesentliche Grundlage, da z.B. die Review Board 2002) parallelisiert worden, je charakteristische Verteilung der Trockenperioden nach Hardware können daher bis zu 64 Simula- sonst unterschätzt wird (Langousis & tionsläufe gleichzeitig gestartet werden. Somit Koutsoyiannis 2006). kann die Laufzeit der MKO weiterhin um etwa den Faktor 64 reduziert werden. Das b) Wasserhaushaltsmodell. Die Zuflüsse für Talsperrenbewirtschaftungsmodell OASIS das Talsperrensystem werden für projizierte (Hydrologics Inc. 2009) dient als Simulations- klimatische Verhältnisse mit dem flächendiffe- modell um die Talsperrenbewirtschaftung mit renzierten und physikalisch basierten Wasser- den vom MO-CMA-ES vorgeschlagenen Bewirt- hausmodell WaSiM-ETH (Schulla 1997a) simu- schaftungsstrategien zu evaluieren. Die Schnitt- liert. Für nähere Informationen wird auf Ab- stelle zum Simulationsmodell wird über Perl schnitt 3.1 und den Produktbericht P3.2.1a (Mül- (Wall et al. 2000) realisiert, andere Schnittstellen ler et al. 2013a) verwiesen. und auch Simulationsmodelle können einfach an c) Monte-Carlo-Rekombinationsmethodik. die MO-CMA-ES gekoppelt werden (Müller et al. Die Monte-Carlo-Rekombinationstechnik ver- 2013c). So geschieht z.B. die Parametrisierung kürzt multivariate langjährige Zeitreihen ohne des Wasserhaushaltsmodell WaSiM-ETH dabei wichtige Informationen zu verlieren, die ( 4.2.1) durch Anwendung dieser Methodik. für die korrekte Beschreibung der hydrologi- e) Validierung. Die Validierung dient zur Über- schen Unsicherheiten von Bedeutung sind. Diese prüfung des Pareto-Satzes anhand der unge- Informationen sind die Trockenperioden in ihrer kürzten Zeitreihe. Die Talsperrenbewirtschaftung Länge und den zugehörigen Defizitvolumen ge- wird anhand der optimierten Bewirtschaftungs- gen eine bestimmte Abgaberate. Die Monte- strategien der einzelnen Lösungen und der un- Carlo-Rekombinationsmethodik basiert nach gekürzten Zeitreihe simuliert. Die Zielfunktions- Müller & Schütze (2013) auf einer zufälligen werte können daher zwischen dem Simulations- Rekombination weniger Trockenperioden einer lauf mit verkürzter und langer Zeitreihe vergli- Zeitreihe. chen werden (Abb. 5.1-5). Zur weiteren Auswer- Die Trockenperioden werden durch den weit tung werden für alle Lösungen die Zielfunkti- verbreiteten Folgescheitelalgorithmus (Maniak onswerte der Validierung weiter verwendet (Mül- 2005) separiert. Wenige Trockenperioden wer- ler et al. 2013c). den dann gleichverteilt aus der empirischen kumulativen Verteilungsfunktion der Trockenpe- rioden gezogen und zu einer neuen, kürzeren Zeitreihe rekombiniert. Durch dieses Verfahren bleibt die ursprüngliche empirische kumulative Verteilungsfunktion der Trockenperioden auch in der verkürzten Zeitreihe erhalten. Die grundle- genden statistischen Eigenschaften (Mittelwert, Varianz, Autokorrelation, Schiefe) bleiben bei diesem Verfahren ebenfalls erhalten. Zeitreihen mit einer Länge von 10.000 Jahre können so auf 500 bis 1000 Jahre verkürzt werden (Müller et al. 2013c). Hierbei kann also mehr als ein Faktor zehn an Rechenzeit eingespart werden. Abb. 5.1-5: Vergleich der Zielfunktionen und Versor- d) und g) Simulationsbasierte gungssicherheiten zwischen der multikriteriellen Opti- multikriterielle Optimierung. Der verwendete mierung (MKO) anhand der verkürzten Zeitreihe und multikriterielle Optimierungsalgorithmus ent- der Validierung anhand der 10.000 jährigen Zeitreihe. 132 Auswirkungen und Anpassungsoptionen

Deutlich zu erkennen ist der lineare Zusammenhang natenhöhe abgebildet. Die Ordinatenhöhe selbst zwischen den Werten der MKO und der Validierung wird durch den Abstand dieser Lösung zum Uto- (Beispiel: Lauf WETTREG 2010, A2, 2021–2050). pia-Punkt, ausgedrückt in einer p-Norm, bestimmt. Die 1-Norm, mit 1 auch Manhattan f) Repräsentative Lösungen und Visualisie- Distanz genannt, berücksichtigt demnach alle rung. Ein „Schwachpunkt“ der MKO ist die hohe Zielfunktionen ebenbürtig. Die 2-Norm, mit Anzahl an Lösungen, die als Ergebnis dem Ent- 2, ist die Euklidische Distanz und gibt am besten scheidungsträger zur Verfügung stehen. Eine die Pareto-Form im gewohnten Euklidischen sehr große Auswahlmöglichkeit erschwert den Raum wieder. Die Maximumsnorm (Inf-Norm), Entscheidungsfindungsprozess. Daher werden ∞, fokusiert den jeweils schlechtesten Ziel- als Anlehnung an Blasco et al. (2008) und Reddy funktionswert einer Lösung (Blasco et al. 2008). & Kumar (2007) mittels einer Clusterung wenige Diese Art von Level-Diagrammen wird anhand repräsentative Lösungen aus dem Lösungssatz eines konkreten Beispiels im noch folgenden gezogen. Dies geschieht unter Verwendung von Unterabschnitt „MKO der aktuellen Bewirtschaf- selbstorganisierenden Merkmalskarten (Kohonen tung“ erklärt 2001) und Level Diagrammen (Blasco et al. h) Initialisierung. Mit der Initialisierung des 2008; Zio & Bazzo 2011). Level-Diagramme MO-CMA-ES kann sichergestellt werden, dass können hochdimensionale Datensätze verständ- der Optimierungsalgorithmus von einer guten lich visualisieren. Jede Zielfunktion wird dabei in Startposition aus startet. Dies kann sowohl die einem eigenen Panel einer Abbildung dargestellt. Optimierung beschleunigen als auch die Robust- Eine Lösung mit mehreren Zielfunktionswerten heit erhöhen. wird in jedem dieser Panels auf derselben Ordi-

Mathematische Modellbeschreibung

Die Zielfunktionen der MKO beschreiben und minimalen Versorgungssicherheiten , und bewerten die wichtigsten Bewirtschaftungsziele . Somit wird die Optimierung auf den wichti- des Talsperrenbetriebs. Die Entscheidungsvari- gen Teil des Lösungsraums beschränkt. Wiede- ablen sind die Steuerinstrumente (Staulamellen) rum kann Rechenzeit eingespart werden. der Talsperrenbewirtschaftung, die den maßgeb- lichen Einfluss auf diese Bewirtschaftungsziele min1 min (1) haben. PBSS1 λ (2) 1 if PBSS1 λ 1λ Zielfunktion FF1. Ein wichtiges Bewirtschaf- f PBSS1 tungsziel ist die Bereitstellung von Brauchwasser 1 otherwise λ zur Trinkwassergewinnung mit hohen Versor- PBSS2 λ (3) gungssicherheiten in drei Bereitstellungsstufen, 1 if PBSS2 λ 1λ BSS1, BSS2 und BSS3 (Tabelle 5.1-2). Zielfunk- f PBSS2 tion FF1, Gleichung (1), maximiert2 die Versor- 1 otherwise λ gungssicherheit der Trinkwasserversorgung durch die Talsperre Klingenberg. Die einzelnen PBSS3 λ (4) 1 if PBSS3 λ erreichten Versorgungssicherheiten 1 bis 1λ f 3 werden durch die Hilfsfunktionen , PBSS3 1 otherwise λ und beschrieben, Gleichungen (2) bis (4). Die Hilfsfunktionen, zusammen mit der Straffun- Zielfunktion FF2. In Absprache mit dem ktion , Gleichung (7), unterteilen den Zielfunk- Talsperrenbetreiber LTV wird die Zielfunktion tionsraum in einen gültigen ( ⊂) und FF2 als Maß der Wassergüte definiert. FF2 ma- einen ungültigen Zielfunktionsraum. Die Unter- ximiert die Wahrscheinlichkeit einer vollen Tal- teilung des Zielfunktionsraums erfolgt durch die sperre Klingenberg im Monat April, Schwellenwerte der in der MKO geforderten, , (Gleichung 5). Eine volle Talsperre Klin- genberg nach der Schneeschmelze ist Grundlage 2 Da der MKO Algorithmus Zielfunktionen minimiert, für die Ausbildung des Hypolimnions – eine we- können diese mit -1 multipliziert werden um diese zu sentliche Grundbedingung für die Sicherstellung maximieren. einer guten Wasserqualität im Staukörper. Talsperrenbewirtschaftung 133

als der entsprechende Schwellenwert , führt die min2 Straffunktion zu einem Aufschlag der Ziel- min1 , (5) funktion. Somit kann der gültige Zielfunktions- Hierbei ist das erreichte Stauvolumen in der raum eingeschränkt werden. Talsperre Klingenberg und , das maximale 106 ∃ ∧ ∧ (7) Stauvolumen innerhalb der Bewirtschaftungs- 0 zone. Entscheidungsvariablen. Die Entscheidungs- Zielfunktion FF3. Zielfunktion FF3, Gleichung variablen der MKO sind die monatlichen Werte (6), minimiert die mittlere monatliche Überlei- der Staulamellen ZDIV,1, ZDIV,2 der Überleitung, tungsmeng, aus der die Talsperre Rauschenbach sowie die Staulamellen zur Steuerung der das Talsperrensystem Klingenberg-Lehnmühle Brauchwasserabgabe ZKL,1 und ZKL,2. Die Staula- stützt. Da das Wasser zur Stützung ab der Tal- mellen beziehen sich auf den kumulierten aktu- sperre Lichtenberg gepumpt werden muss, wer- ellen Stauinhalt der Talsperren Klingenberg und den somit Betriebskosten gesenkt. Lehnmühle (Abb. 5.1-3). Insgesamt sind 48

Entscheidungsvariablen Gegenstand der Opti- 1 min3 min (6) mierung. Die gültigen Randbedingungen und die Kodierung der Entscheidungsvariablen sind im Produktbericht P3.2.1d (Müller et al. 2013c) Straffunktion . Ist mindestens eine der er- nachzulesen. reichten Versorgungssicherheiten geringer

Ergebnisse der Zeitreihenmodellierung

WETTREG 2010, 2021–2050, A2. Beispiel- menhänge, wie Auftrittszeitpunkt, Länge und haft für die Ergebnisse der Zeitreihenmodellie- Ausprägung, von Hoch- und Niedrigwasserereig- rung (Produkt P3.2.1b, Müller et al. 2013b) wird nissen gut wiedergegen werden. die Zeitreihengenerierung für die mittels des Den Effekt des SMA-Filters auf das Autokorrelog- regionalen Klimamodells WETTREG 2010 unter ramm der Zeitreihe illustriert Abb. 5.1-7. Ohne dem Emissionsszenario A2 projizierten mittleren den SMA-Filter (blaue Line) wird die Autokorre- Verhältnisse der Zeitscheibe 2021–2050 darge- lation auf jährlicher Skala bereits ab einem Lag stellt. Die Zeitreihengenerierung umfasst die von Eins deutlich unterschätzt und ist für größe- simultane Generierung von vier Zeitreihen der re Lags praktisch nicht mehr vorhanden. Mit vier lokalen Zuflüsse A bis D (Abb. 5.1-2). Der dem SMA-Filter (rote Linie) kann die Autokorre- Gesamtdatensatz, der als Datengrundlage der lation auch für höhere Lags modelliert werden; Zeitreihengenerierung genutzt wird, umfasst alle deutlich zu erkennen ist das langsamere expo- zehn Realsierungen von WETTREG 2010. nentielle Abklingen der Kurve. Abb. 5.1-6 zeigt den Vergleich der grundlegen- Die Modellierung der überjährlichen Autokorrela- den statistischen Parameter Mittelwert, Stan- tion für die projizierten Zuflüsse ist dabei so dardabweichung, Schiefe und Lag-1- ausgelegt, das Autokorrelogramm der rezenten Autokorrelationskoeffizient (Zeitverschiebung Zuflüsse zu simulieren. Dies ist sinnvoll, da die um einen Monat), zwischen dem Gesamtdaten- Zuflüsse, die auf Basis der Klimamodelle im satz (schwarze Linie) aus den zehn einzelnen Reanalysezeitraum simuliert werden, die Auto- Realisationen (graue Linien) und der generierten korrelation jeweils signifikant unterschätzen. 10.000-jährigen Zeitreihe, die zum Vergleich mit den Längen der Zeitscheiben in einzelne Zeitrei- Anhand der Betrachtung der Verteilung von hen zu je 30 Jahren aufgeteilt wurde (Boxplots). Kennwerten zu Überschuss und Defizitperioden kann der Einfluss der Langzeitpersistenz illus- Alle monatlichen statistischen Kennwerte werden triert werden. Die Verteilungen der Kennwerte ohne Bias wiedergegen. Auch die jährlichen der simulierten langjährigen Zeitreihe und des Kennwerte stimmen zwischen Ausgangsdaten- Gesamtdatensatzes stimmen gut überein (Abb. satz und synthetischer Zeitreihe überein. Die 5.1-8). Die Überschuss- und Defizitstatistiken räumliche Korrelation der lokalen Zuflüsse bleibt des stochastischen Prozesses können vom Zeit- nach Abb. 5.1-6 in den synthetischen Zeitreihen reihenmodell sicher wiedergegeben werden. erhalten. Demnach können regionale Zusam- 134 Auswirkungen und Anpassungsoptionen

(a) (b)

Abb. 5.1-6: (a) Vergleich monatlicher und jährlicher (Wert jeweils ganz rechts) statistischer Kennwerte (Mittelwert, Standardabweichung, Schiefe, Autokorrelationskoeffizient r1) für den lokalen Zufluss A und (b) Kreuzkorrelationen zwischen lokalen Zuflüssen. Der Zeitraum ist 2021–2050 (WETTREG 2010, A2). Die Statistiken des Gesamtdaten- satzes sind als schwarze Linie dargestellt, die Statistiken der einzelnen Realisationen in grau. Die Statistiken der simulierten Zuflüsse des hknn-sma-Modells sind als Boxplots dargestellt.

Abb. 5.1-7: Autokorrelogramm auf jährlicher (links) und monatlicher Zeitskala (rechts) für den Zeitraum 2021–2050, WETTREG 2010, A2.

In Grau sind die Autokorrelogramme der zehn einzelnen Realisationen dargestellt, in Schwarz die Bandbreite aus den möglichen Rekombinationen des Gesamtdatensatzes (Unsicherheit durch die Anordnung der einzelnen Realisationen im Gesamt- datensatz). Weiterhin sind dargestellt: hknn-sma- Modell (rot), hknn-Modell (blau, ohne SMA-Filter) und verwendeter Gesamtdatensatz (magenta).

Abb. 5.1-8: Empirische kumula-

tive Verteilungsfunktionen () verschiedener Parameter der Trockenperioden und Über- schussperioden (WETTREG 2010, Zeitscheibe 2021–2050, A2).

Als Schwellenwert ist 1,05 m3 s-1 angesetzt, der Zufluss ist die Summe der lokalen Zuflüsse A und B.

Schwarz dargestellt sind die beobachteten Zuflüsse, blau die Zuflüsse des hknn-Modells und rot die Zuflüsse des hknn-sma- Modells.

Talsperrenbewirtschaftung 135

Unbeobachtete extreme Ereignisse mit hohen Rauschenbach) umfasst 29,28 hm3. Das größte

Kennwerten unter sehr hohen Unterschreitungs- generierte maximale Stauvolumen im Refe- wahrscheinlichkeiten sind in der synthetischen renzzeitraum 1961–1990 beträgt 40,1 hm3 (un- Zeitreihe (Abb. 5.1-8) enthalten. Diese extre- ter dem Modell CLM; dies ist gleichzeitig das men Kennwerte sind für die synthetische Zeit- höchste aller Simulationen). reihe mit Berücksichtigung der Langzeitpersis- In der Zeitscheibe 2021–2050 liegen die simu- tenz (mit SMA-Filter, rot) höher als für dieselbe lierten maximalen Stauvolumen nach dem Fol- Zeitreihe ohne Langzeitpersistenz (blau). 3 gescheitelalgorithmus zwischen 19,4 hm 3 Die Dauer der längsten Trockenperiode steigt für (B1) und 374 hm (A1B). Die unter Szenario A1B WETTREG 2010 unter dem Emissionsszenario A2 erforderliche Staumenge entspricht demnach in der Zeitscheibe 2021–2050 von 19 (Gesamt- dem 12-fachen des zur Verfügung stehenden datensatz) auf 22 (ohne SMA-Filter), bzw. 24 Volumens; unter A2 ist es das 3,5-fache Volu- Monate (SMA-Filter) an. Das maximale Stauvo- men (109 hm3). Allen Berechnungen liegt dabei 3 -1 lumen nach dem Folgescheitelalgorithmus , eine Abgabe von 1,05 m s zu Grunde. welches benötigt wird um eine Abgabe von Um mit dem Folgescheitelalgorithmus für die 1,05 m3 s-1 voll zu realisieren, steigt auf 50 hm3 Zeitscheibe 2071–2100 Berechnungen durchfüh- (ohne SMA-Filter) bzw. rund 109 hm3 (mit SMA- ren zu können, muss die Abgabe auf 0,65 m3 s-1 Filter). Hier zeigt sich deutlich die Unterschät- reduziert werden. Trotz verminderter Abgabe ist zung der Defizitstatistiken, wenn die überjährli- für WETTREG 2010 unter allen Emissionsszena- che Autokorrelationsstruktur in der syntheti- rios ein Anstieg der notwendigen Speichergröße schen Zeitreihe unterschätzt wird. bis zu 65,9 hm3 (A2) zu verzeichnen (60,8 hm3 Zusammenfassung der wesentlichen Er- unter A1B und 51,2 hm3 unter B1). gebnisse aus allen Szenarien. In der Zeit- Das regionale Klimamodell CLM projiziert für den scheibe 1991–2020 sind keine signifikanten Teil des Osterzgebirges, in dem sich das Tal- Änderungen der Überschuss- und Defizitstatisti- sperrensystem Klingenberg, Lehnmühle, Raus- ken zu erkennen. Ein deutlicher Anstieg des chenbach befindet, keinen abnehmenden Nie- maximalen Stauvolumens ist für die Projek- derschlag. Dementsprechend simuliert das Was- tionen des regionalen Klimamodells WETTREG serhaushaltsmodell WaSiM-ETH auch keinen 2010 unter den Emissionsszenarios A1B und A2 Rückgang der lokalen Zuflüsse. Dies spiegelt erst in der Zeitscheibe 2021–2050 zu verzeich- sich wiederum in den generierten synthetischen nen. Das Emissionsszenario B1 lässt deutlich Zeitreihen wieder. Die maximalen Defizitvolumen gestiegene Defizitstatistiken erst in der Zeit- nach dem Folgescheitelalgorithmus schwan- scheibe 2071–2100 erkennen (Tabelle 5.1-3). ken für die 10.000-jährigen Zeitreihen zwischen Der zur Verfügung stehende Stauinhalt der Tal- 23,5 und 40,1 hm3. sperren Klingenberg und Lehnmühle (ohne

Multikriterielle Optimierungen für rezente klimatische Verhältnisse

Verwendung von Level-Diagrammen am bildet, während die y-Achse – unter Verwendung Beispiel der aktuellen Bewirtschaftung. einer bestimmten Norm (ein Abstandsmaß) – Abb. 5.1-9 zeigt das Level-Diagramm der den Abstand einer Lösung zum Utopia-Punkt multikriteriellen Optimierung der Talsperrenbe- (Abb. 5.1-1) angibt. wirtschaftung unter rezenten klimatischen Ver- In einer MKO besitzt jede Lösung mehrere Ziel- hältnissen (Zuflüsse der Jahre 1921–2007). Es funktionswerte (und relevante Kennwerte P(BSS)). besteht aus sechs Panels, wovon die ersten drei Eine Lösung ist daher jeweils auf allen Panels (linken) Panels die Versorgungssicherheiten mit demselben Ordinatenwert abgebildet. An- P(BSS1) bis P(BSS3) der drei Bereitstellungsstu- schaulich ist dies für die repräsentative Lösung fen BSS1, BSS2 und BSS3 zeigen. Die nächsten Cl-1, dargestellt als großer blauer Punkt mit der drei Panels zeigen die drei Zielfunktionen FF1 Beschriftung 1. Diese Lösung ist auf allen Panels (gesamte Versorgungssicherheit berechnet aus auf derselben Ordinatenhöhe abgebildet, wo- P(BSS1) bis P(BSS3)), FF2 (Wassergüte) und durch sich Lösungen aller Funktionswerte und FF3 (mittlere monatliche Überleitungsmenge). Kennwerte (in einem 6-dimensionalen Raum!) Diese Werte sind jeweils auf der x-Achse abge- übersichtlich ablesen lassen. 136 Auswirkungen und Anpassungsoptionen

Weiterhin sind in Abb. 5.1-9 die Lösungen in Das Cluster trennt jeweils sowohl ähnliche Be- zwei Cluster unterteilt. Die Zugehörigkeit zu reiche bezüglich der Lage der Lösungen im 6- einem Cluster ist durch die Farbe der Lösung dimensionalen Raum, als auch der Form der und die gleichfarbige Umhüllende um alle Lö- Staulamellen ab. sungen dieses Clusters dargestellt.

Abb. 5.1-9: Level-Diagramm für die multikriterielle Optimierung 1921-2007 mit drei Bereitstellungsstufen und unveränderter Größe des Hochwasserschutzraums mit den beiden Clustern Cl-1 (blau) und Cl-2 (rot).

Cluster Cl-1 Cluster Cl-2

max(FF2) min(FF3)

Abb. 5.1-10: Staulamellen der Brauchwasserabgabe und der Überleitung für Cluster Cl-1 (oben links) und Cl-2 (unten links) sowie die Lösungen max(FF2) (unten links) und min(FF3) (unten rechts). Die farbigen Flächen geben die Spannweite (Minimum – Maximum) der monatlichen Werte der Staulamellen für alle Lösungen des jeweiligen Clusters an. Talsperrenbewirtschaftung 137

Jedes Cluster erhält weiterhin eine repräsentati- nat werden maximale 91,3% für die Wassergüte ve Lösung (Cl), welche jeweils die Lösung mit (FF2) durch die Lösung max(FF2) erreicht. dem geringsten Abstand zum Utopia-Punkt in- Für die repräsentativen Lösungen sind die zuge- nerhalb des Clusters darstellt. Dieser mittels hörigen Staulamellen in Abb. 5.1-10 (oben) dar- einer „Norm“ gemessene Abstand wird auch als gestellt. Die Bereitstellungsstufe BSS2 erstreckt „Kompromissbereitschaft“ einer Lösung bezüg- sich in allen Lösungen lediglich über einen sehr lich allen Zielen bezeichnet. Die repräsentative geringen Anteil des Stauraums, oder fehlt für Lösung eines Clusters versucht allen Zielfunktio- manche Monate sogar ganz (siehe auch Abb. nen gleichermaßen gerecht zu werden. 5.1-3 zur Orientierung). Daher wird nur in ei- Zur Interpretation der Level-Diagramme für die nem sehr schmalen Bereich der möglichen Stau- aktuelle Bewirtschaftung (Abb. 5.1-9) ist festzu- inhalte der Talsperren mit 0,925 m3 s-1 Trink- stellen, dass die repräsentativen Lösungen Cl-1 wasser bereitgestellt. Der Stauinhalt kann je- und Cl-2 relativ hohe Überleitungsmengen von doch das ganze Jahr über sehr weit absinken 0,13 und 0,085 hm3 je Monat (Panel FF3) erfor- (bis zur Schranke die durch ZKL,1 vorgeben ist) dern. Im Gegenzug werden hohe Versorgungssi- und es können trotzdem 1,00 m3 s-1 abgeben cherheiten (P(BSS1): 99,978%/ 99,971%, werden. Alle Lösungen schlagen eine fast durch- P(BSS2): 99,926%/ 99,900%, P(BSS3): 99,876%/ gehende maximale Abgabe im Monat Mai, einem 99,732% für Cl-1/ Cl-2) erreicht. Die Werte der Monat nach dem Maximum des monatlichen Zielfunktion FF1 (gesamte Versorgungssicher- Talsperrengesamtzuflusses nach der Schnee- heit) sind dementsprechend für beide Lösungen schmelze, vor. Die Reduktion der Abgabe auf hoch. Zielfunktion FF2 (Wassergüte) ist wiede- 0,85 m3 s-1 ist erst bei sehr geringen Stauinhal- rum für Cl-1 mit 85,387% höher als für Cl-2 mit ten (unterhalb ZKL,2) durchzuführen, wobei bei 82,809%. Lösung Cl-1 bietet also bessere FF1- beiden Lösung im Sommer, und bei Cl-2 auch und FF2-Werte, erfordert dafür jedoch auch während den Monaten März und April schon bei mehr übergeleitetes Wasser. ca. 10 hm3 auf die niedrigste Abgabestufe ge- drosselt werden muss. Weiterhin können aus der Form der Umhüllen- den (die farbige Fläche) der Cluster Schlussfol- Die Zone DIV2 der Überleitungssteuerung ist in gerungen über die Gegensätzlichkeit der Ziele allen Lösungen im Dezember sowie in den Mona- gezogen werden. Die Neigung des Clusters Cl-2 ten Juni und Juli ausgeprägt. In diesen Monaten zeigt für die Zielfunktionen FF1, FF2 und FF3 muss über einen größeren Stauinhaltsbereich jeweils nach links. Demnach resultieren aus mit 0,4 hm3 je Monat übergeleitet werden. In einer geringeren Überleitungsmenge auch gerin- den anderen Monaten besitzt DIV2 eher eine gere Versorgungssicherheiten und eine schlech- geringe Größe und muss daher kaum ange- tere Wassergüte. Die Neigungen des Clusters Cl- steuert werden. 1 zeigt für FF3 und FF2 nach rechts, für FF1 Die Spannweite der farbigen Flächen in Abb. jedoch nach links. Mit geringeren Überleitungs- 5.1-10 (oben), welche die Spannweite aller er- mengen muss daher die Wahl getroffen werden, mittelten Staulamellen innerhalb der jeweiligen entweder hohe Versorgungssicherheiten anzu- Cluster Cl-1 und Cl-2 kennzeichnet, ist recht streben, oder bessere Wassergüten erreichen zu gering. Das heißt alle Lösungen innerhalb eines wollen. Die Zielfunktionen FF1 und FF2 hängen Clusters weisen sehr ähnliche Werte für die je- von Zielfunktion FF3 ab. Dabei sind die Zielfunk- weiligen Monate auf. Die generelle Variabilität an tionen FF1 und FF2 zueinander konträr. Jedoch Staulamellen ist somit eher gering und wird von nur für das Cluster Cl-1, das heißt, wenn relativ den repräsentativen Lösungen gut vertreten. hohe Überleitungsmengen vorliegen (Cluster Cl- 2 besitzt geringere Überleitungsmengen). Bei Lösung max(FF2) wird schon bei geringsten Fehlvolumina im Staukörper übergeleitet (Abb. Die Lösung min(FF3) besitzt (nicht hervorgeho- 5.1-10, unten links) und dies mit der vollen ben) die geringste Überleitungsmenge (FF3) von Leistung von 0,6 hm3 je Monat (DIV3). Lösung 0,056 hm3 je Monat und geht mit dem gerings- min(FF3) zeigt erwartungsgemäß innerjährlich ten Wert für die Wassergüte (FF2) von 77,439% die größte Zone DIV3 (Abb. 5.1-10, unten einher. Sie erfüllt mit 99,957%, 99,730% und rechts). Der Stauinhalt der Talpsperren kann 99,138% für P(BSS1) bis P(BSS3) alle geforder- somit bei dieser Lösung am weitesten absinken ten Versorgungssicherheiten. Mit einer relativ bevor begonnen wird, die Talsperren Klingen- hohen Überleitungsmenge von 0,28 hm3 im Mo- 138 Auswirkungen und Anpassungsoptionen berg und Lehnmühle mit Wasser aus der Tal- garantieren (Cl-3). Cluster Cl-2 bietet einen sperre Rauschenbach zu stützen. ausgeglichenen Kompromiss zwischen den beiden Zielen und erhält damit auch die geringsten Beispielszenario: Bewirtschaftung ohne Distanzen (Ordinatenwerte). Stützung durch die Talsperre Rauschen- bach. Als Szenariorechnung wird der Ausfall der Generell kann festgestellt werden, dass ohne Überleitung von der Talsperre Rauschenbach eine Stützung durch die Talsperre Rauschenbach betrachtet. Ohne Stützung der Talsperren Klin- das Bewirtschaftungsziel der geforderten hohen genberg und Lehnmühle mit Wasser aus der Versorgungssicherheit nicht realisiert werden Talsperre Rauschenbach verschärft sich der Kon- kann. Die Lösung max(FF1) mit dem höchsten flikt zwischen den Zielfunktionen FF1 (gesamte Zielfunktionswert FF1 erreicht Versorgungssi- Versorgungssicherheit) und FF2 (Wassergüte). cherheiten von 97,98%, 98,503% und 97,995% Dies ist am Level-Diagramm in Abb. 5.1-11 gut für P(BSS1), P(BSS2) und P(BSS3) bei einer an den beiden Clustern Cl-1 und Cl-3 zu erken- Wassergüte (FF2) von 73,615%. Der maximale nen. Das verfügbare Wasser kann entweder für ermittelte FF2-Wert für Lösung max(FF2) mit eine hohe Wasserqualität gespeichert werden der besten Wassergüte liegt bei 82,761%. (Cl-1) oder eine hohe Versorgungssicherheit

Abb. 5.1-11: Level Diagramm der multikriteriellen Optimierung (MKO) für das Szenario ohne Überleitung von Brauchwasser aus der Talsperre Rauschenbach mit den Clustern Cl-1 (rot), Cl-2 (grün) und Cl-3 (blau).

Abb. 5.1-12: Level Diagramm der MKO für vier Bereitstellungsstufen mit den Clustern Cl-1 (rot), Cl-2 (grün) und Cl-3 (blau). Talsperrenbewirtschaftung 139

Anlage 5.1-1 (oben) zeigt beispielhaft die Stau- Die drei Cluster teilen die mittleren monatlichen lamellen der repräsentativen Lösungen. Die op- Überleitungsmengen (FF3) in drei Abstufungen timierten Staulamellen ZKL,1 und ZKL,2 zeigen bei mit von Cl-1 zu Cl-3 abnehmenden Überlei- allen Lösungen eine deutlich höhere Dynamik als tungsmengen auf. Die geringste mittlere monat- in den Szenarien mit aktiver Überleitung. liche Überleitungsmenge besitzt Lösung min(FF3). Mit 0,094 hm3 je Monat ist die Über- Beispielszenario: Einführung einer weiteren leitungsmenge immer noch etwa doppelt so Bereitstellungsstufe. Mit diesem Szenario wird hoch wie in der MKO für die aktuelle Bewirt- demonstriert, dass sich das MKO-Framework schaftung. durch die Verwendung des Simulationsmodells OASIS leicht ausbauen lässt. Es wird eine weite- Die Versorgungssicherheit für eine Abgabe von re Bereitstellungsstufe, BSS4 eingeführt, die 1,2 m3 s-1 liegt dabei für alle Lösungen zwischen oberhalb der BSS3 liegt und eine Abgabe an 33,4% und 41,6%. Die drei Staulamellen zur Brauchwasser von 1,2 m3 s-1 erlaubt. Durch die Steuerung der vier Bereitstellungsstufen sowie Hinzunahme der vierten Bereitstellungsstufe die Staulamellen zur Steuerung der Überleitung ergeben sich ausschließlich Lösungen mit deut- für die repräsentativen Lösungen Cl-1 und Cl-3 lich höheren ermittelten Versorgungssicherhei- zeigt Anlage 5.1-1 (unten). ten für die drei Bereitstellungsstufen BSS1 bis BSS3 (Abb. 5.1-12, Panels 1-3).

Multikriterielle Optimierungen für projizierte Klimaänderungen

Die einzelnen multikriteriellen Optimierungen Vergleich zu A1B und A2 mit weniger „Aufwand“ der Talsperren-Bewirtschaftung unter projizier- (FF3) bessere Ergebnisse (FF1 und FF2) erzielt ten klimatischen Verhältnissen folgen den bisher werden können. Dies deckt sich auch mit den gezeigten MKO für die aktuelle Talsperren- geringeren Zuflüssen unter den Emissionsszena- Bewirtschaftung. Hier werden die Level- rien A1B und A2 (Tabelle 5.1-4). Diagramme der einzelnen Optimierungen für die Der Vergleich der Zuflüsse zwischen A1B und A2 Zeitscheiben 2021-2050 und 2071-2100 (Emis- zeigt nur geringe Unterschiede zwischen den sionsszenarien A1B, A2 und B1) für ausgesuchte Szenarien. Wie bereits oben im Abschnitt „Er- Bewirtschaftungsregeln gezeigt. Die Einzeler- gebnisse der Zeitreihenmodellierung“ unter „Zu- gebnisse sind im Anhang (Anlage 5.1-2 bis An- sammenfassung der wesentlichen Ergebnisse lage 5.1-8) dargelegt. aus allen Szenarios“ beschrieben, ist die maß- Nachfolgend werden alle MKO für die Emissions- gebliche Trockenperiode in A1B jedoch in etwa szenarien A1B, A2 und B1 einer Zeitscheibe in dreimal so extrem wie ins A2. Die entsprechen- einem einzigen Level Diagramm dargestellt und de geringere Leistung des Talsperrensystems hinsichtlich der Kennwerte P(BSS1) bis P(BSS3) bedingt unter A1B dann im Vergleich zu A2 auch und Zielfunktionen FF1 bis FF3 verglichen. Wei- größere Distanzen. terhin können die multikriteriellen Hervorzuheben ist weiterhin, dass unter den Optimierungen anhand der jeweiligen Distanzen Emissionsszenarios A1B und A2 in den (Abstandsnorm) miteinander verglichen und multikriteriellen Optimierungsläufen keine Lö- bewertet werden. sung gefunden werden konnte, die allen drei WETTREG 2010, 2021–2050. Die Lösungen geforderten Versorgungssicherheiten gerecht unter dem Emissionsszenario B1 besitzen die wird. Zwar können für die Abgaben mit 1,00 m3 geringsten Distanzen zum Utopia-Punkt (Ordina- s-1 (BSS3) und 0,925 m3 s-1 (BSS2) die gefor- tenwerte; Abb. 5.1-13, oben). Da die Talsper- derten Versorgungssicherheiten erreicht und renzuflüsse zur Mitte des 21. Jahrhunderts noch überschritten werden, jedoch werden für die keinem nennenswerten Rückgang unterliegen, Abgabe von 0,85 m3 s-1 nicht die geforderten sind auch nur geringe mittlere Überleitungs- 99,95% erreicht. Trotz allem sind die erreichten mengen (FF3) von Nöten, um hohe Versor- Versorgungssicherheiten P(BSS1) der repräsen- gungssicherheiten (P(BSS1) bis P(BSS3) und tativen Lösungen für A1B und A2 immer noch somit auch FF1) und eine hohe Wassergüte sehr hoch (Tabelle 5.1-4). (FF2) zu erreichen. Die geringeren Distanzen für

B1 lassen sich also so interpretieren, dass im 140 Auswirkungen und Anpassungsoptionen

Tabelle 5.1-4: Werte der erreichten Versorgungssicherheiten und der Zielfunktionen FF2 und FF3 für die repräsen- tativen Lösungen der Klimaprojektionsdaten von WETTREG 2010 in der Zeitscheibe 2021–2050 unter der 1-Norm.

Emissions- P(BSS1) P(BSS2) P(BSS3) FF2 FF3 szenario (%) (%) (%) (%) (hm3 Monat-1)

A1B 99.89 99.78 99.48 67.39 0.33 A2 99.92 99.9 99.82 72.55 0.23 B1 99.99 99.99 99.94 78.11 0.06

2021–2050

2071–2100

Abb. 5.1-13: Level-Diagramm zur Übersicht der multikriteriellen Optimierungen der Talsperrenbewirtschaftung für die Klimaprojektionsdaten von WETTREG 2010 unter den Emissionsszenarios A1B (blau), A2 (rot) und B1 (pink) unter Verwendung der 1-Norm für die Zeitscheiben 2021–2050 (oben) und 2071–2100 (unten). Talsperrenbewirtschaftung 141

WETTREG 2010, 2071–2100. Dass sich die 2-Norm (=Euklidische Distanz) eher die „wahre“ hydrologischen Regime unter den drei Emissi- Form der Pareto-Front (die Kurve der optimalen onsszenarios in der letzten Zeitscheibe 2071– Lösungen in Abb. 5.1-1) wiedergibt. Bei der Inf- 2100 sehr ähnlich sind (Tabelle 5.1-3), wird in Norm beschränkt sich die Bewertung auf das den Level Diagrammen in der Übersicht deutlich. Ziel, das für die jeweilige Kompromisslösung am Die jeweils erreichten Distanzen, die Formen der schlechtesten abscheidet. Umhüllenden als auch der Wertebereich der Die repräsentativen Lösungen der 1-Norm favo- Zielfunktionswerte und erreichten Versorgungs- risieren Ergebnisse mit sehr hohen Versorgungs- sicherheiten sind für die einzelnen MKO unter sicherheiten (FF1) und geringen mittleren mo- den Emissionsszenarien untereinander ver- natlichen Überleitungsmengen (FF3), die Inf- gleichbar (Abb. 5.1-13, unten). Norm bewertet Lösungen mit ausgeglichenen Einfluss des Abstandsmaßes. Auch die Wahl Kompromissen zwischen allen Zielfunktionen am der p-Norm zur Bestimmung des Abstandes besten und die 2-Norm resultiert in Lösungen einer Lösung zum Utopia-Punkt beeinflusst die mit mittleren FF3 Werten (Überleitung) zwischen Ergebnisse der multikriteriellen Optimierung. den anderen beiden p-Normen (Tabelle 5.1-5). Dies soll am Beispiel der Zeitscheibe 2071–2100 Somit ergeben sich je nach p-Norm sehr unter- übersichtsmäßig demonstriert werden. Die Wahl schiedliche repräsentative Lösungen. Für die einer entsprechenden p-Norm kann als Werk- einzelnen Emissionsszenarien sind diese reprä- zeug verwendet werden, die Wahl der repräsen- sentativen Lösungen für eine bestimmte p-Norm tativen Lösungen zu beeinflussen. So wichtet die wiederum sehr ähnlich (Tabelle 5.1-5). 1-Norm z.B. alle Ziele gleich stark, während die

Tabelle 5.1-5: Werte der erreichten Versorgungssicherheiten und der Zielfunktionen FF2 und FF3 für die repräsen- tativen Lösungen der Klimaprojektionsdaten von WETTREG 2010 in der Zeitscheibe 2071–2100.

Emissions- P(BSS1) P(BSS2) P(BSS3) FF2 FF3 szenario p-Norm (%) (%) (%) (%) (hm3 Monat-1)

1 99.52 99.37 98.00 60.20 0.42 A1B 2 99.54 99.05 97.37 52.00 0.38 Inf 99.44 94.76 66.06 34.47 0.28 1 99.79 99.75 99.02 62.72 0.46 A2 2 99.60 99.49 98.76 37.68 0.35 Inf 99.73 95.25 66.81 33.58 0.28 1 99.44 94.76 66.06 34.47 0.28 B1 2 99.63 99.51 98.82 38.83 0.35 Inf 99.79 92.72 67.07 34.05 0.27

Zusammenfassung und Bewertung

Die Leistungsfähigkeit des Talsperrensystems orientiert sich die Bewertung eng am Vorgehen

Klingenberg, Lehnmühle und Rauschenbach im des Talsperrenbetreibers sächsischen Osterzgebirge wird unter rezenten (Landestalsperrenverwaltung Sachsen). und für projizierte Klimabedingungen unter- Für diese Aufgabe wurde ein robustes und effizi- sucht. Unter Beachtung mehrerer – teilweise entes simulationsbasiertes MKO-Framework konträrer – Bewirtschaftungsziele und Talsperren- entwickelt. Der Einsatz unterschiedlichster Tech- nutzungen werden hierfür zunächst optimal an- niken verkürzt die Rechenzeit erheblich und gepasste Bewirtschaftungsstrategien durch eine ermöglichte somit die Bestimmung der bestmög- multikriterielle simulationsbasierte Optimierung lichen Anpassungsstrategien für mehrere Klima- (MKO) ermittelt. Ziel ist es, für die verschiede- projektionen in einer angemessenen Zeit. Damit nen Bewirtschaftungsszenarios und Klimaprojek- kann auch der DIN19700-Forderung „Simulati- tionen, die jeweils besten Bewirtschaftungsre- ons- bzw. Optimierungsrechnungen unter Be- geln zur Simulation der achtung konkurrierender Nutzungen und ergän- Talsperrenbewirtschaftung zu generieren. Dabei zender Anforderungen zu führen und durch An- 142 Auswirkungen und Anpassungsoptionen gaben von Sicherheiten zu belegen“ effizient Ausgleich von Kapazitäten zwischen weiteren entsprochen werden. Auch die aus der Empfeh- Talsperren zu einer Erhöhung der Leistungsfä- lung zur Durchführung von Langfristsimulationen higkeit der Talsperren beitragen. Hier können mit stochastischen Modellen über 1.000 und bestehende oder neue Talsperren in ein vergrö- mehr Jahre resultierenden Rechenzeiten können ßertes Talsperrensystem einbezogen werden. bewältigt werden. Durch den Einsatz von fortge- Weiterhin kann Wasser aus benachbarten Ein- schrittenen Visualisierungs- und Entscheidungs- zugsgebieten zur mengenwirtschaftlichen Stüt- hilfemethoden werden die Ergebnisse für den zung beigeleitet werden. Die Reduktion der Entscheidungsträger auf wenige repräsentative Brauchwasserabgaben zur Trinkwassergewin- Lösungen zusammengefasst und in einer leicht nung muss gegebenenfalls durch andere Quellen verständlichen Form präsentiert. kompensiert werden. So könnte – freie Kapazi- täten vorausgesetzt – Trinkwasser aus Grund- Während unter den Emissionsszenarios A1B und wasser gewonnen werden. Eine gesteigerte Be- A2 für die Zeitscheibe 2021–2050 mittels des reitstellung durch den Ausbau der Trinkwasserge- regionalen Klimamodells WETTREG 2010 eine winnung durch Uferfiltrat wäre ebenfalls denkbar. deutliche Reduktion der Talsperrenzuflüsse um ca. 25% im Vergleich zum Zeitraum 1921–2007 Die in dieser Arbeit betrachteten Optimierungen projiziert wird, wodurch die Stützung der Talsper- beruhen ausschließlich auf den Projektionen des ren Klingenberg und Lehnmühle durch die Talsper- regionalen Klimamodells WETTREG 2010 unter re Rauschenbach an Bedeutung gewinnt, kann den Emissionsszenarios A1B, A2 und B1) – einer unter Szenario B1 nicht von einer Verschärfung recht überschaubaren Anzahl von Szenario- der Versorgungssituation ausgegangen werden. rechnungen. Weitere mögliche Szenarios könn- Mit deutlich erhöhten mittleren monatlichen ten höhere Abgabeanforderungen durch einen Überleitungsmengen lassen sich auch unter den höheren kommunalen oder industriellen Wasser- Emissionsszenarios A1B und A2 weiterhin hohe verbrauch oder zusätzlichen landwirtschaftlichen Versorgungssicherheiten hinsichtlich der Bereits- Bedarf durch Bewässerungsgaben berücksichti- tellungsstufen erreichen. Jedoch kann die gefor- gen. Diese Szenarios wurden hier vernachläs- derte Versorgungssicherheit der Bereitstellungs- sigt, da das Talsperrensystem in der letzten stufe BSS1 mit der geringsten Überleitungsmenge Zeitscheibe auch ohne zusätzliche Abgabeanfor- nicht mehr voll befriedigt werden. Die Wahrschein- derungen am Limit operiert. lichkeit einer gefüllten Talsperre Klingenberg im Das regionale Klimamodell CLM projiziert für den April, die als Indikatorvariable für Aspekte der Teil des Osterzgebirges, in dem sich das Tal- Wasserqualität steht, schwankt je nach Überlei- sperrensystem Klingenberg, Lehnmühle, Raus- tungsmenge zwischen 20% und 80%. chenbach befinde,t nur geringfügige Nieder- Trotz der reduzierten Abgabemengen an Brauch- schlagsveränderungen und dementsprechend wasser zur Trinkwassergewinnung auf etwa 75% nahezu konstante Talsperrenzuflüsse. Die aktu- der heutigen Raten, sinken die Versorgungssi- elle Talsperren-Bewirtschaftung könnte hier auch cherheiten Ende des 21. Jahrhunderts ab. Um weiterhin angewandt werden, ohne dass Einbu- akzeptable Werte für den Indikator der Wasser- ßen in der Leistungsfähigkeit des Talsperren- qualität sowie die Versorgungssicherheit zu er- systems zu erwarten wären. reichen, müssen hohe mittlere monatliche Über- Da das im Rahmen des REGKLAM-Projekts ent- leitungsmengen in Kauf genommen werden. Vor wickelte simulationsbasierte multikriterielle Op- allem in der Zeitscheibe 2071–2100 kann es zu timierungs-Framework durch seine Generalisier- Problemen mit der Wasserqualität kommen, da barkeit auch für andere Talsperrensysteme ein- eine komplette Füllung der Talsperre Klingen- gesetzt werden kann, liefert es somit eine wich- berg im April je nach Lösung nur noch zwischen tige Grundlage, um die Robustheit von anderen 7% und 65% realisiert werden kann. Talsperrensystemen unter der bestmöglichen Sind die projizierten Leistungsfähigkeiten der Bewirtschaftung zu analysieren und Anpas- Talsperrennutzungen und Bewirtschaftungsziele sungsstrategien zu entwickeln. Vorteilhaft sind selbst mit den optimalen – durch die MKO ermit- dabei die Effizienz (geringe Rechenzeiten und telten – Anpassungsstrategien nicht ausreichend, Ausnutzung der Möglichkeiten moderner Hard- müssen weitergehende Maßnahmen in Betracht ware), sowie die Robustheit (effektive Ausnut- gezogen werden. Nach Winkler (2013) kann ein zung von großen Datengrundlagen in der Monte- Ausbau der Verbundbewirtschaftung durch den Carlo-Simulation) des Frameworks. Grundwasserbewirtschaftung 143

5.2 Grundwasserbewirtschaftung

Kirsten Ullrich (LHD)

Einleitung

Beobachtete und prognostizierte Klimaänderun- Beitrag zur Anpassung an die sich verändernden gen sind nicht nur für die Verfügbarkeit von Dargebote leisten können. Wasser als Lebensgrundlage und Lebensraum Grundlage dafür sind die im Abschnitt 4.3 be- sensibler Ökosysteme relevant, sondern können schriebenen Auswertungen und Modellierungen auch zu klimatisch begründeten Nutzungskon- zum Grundwasserhaushalt. Im Hinblick auf die flikten und Nutzungsengpässen bei der Grund- Entwicklung von Anpassungsmaßnahmen sind wasserbewirtschaftung führen. die Ergebnisse zur zukünftigen Temperaturent- Industrie und produzierendes Gewerbe nutzen wicklung als belastbar einzuschätzen. Vor allem wieder verstärkt Grundwasser als Prozess- und die Wärmebelastung in der Modellregion nimmt Kühlwasser. Eine zunehmende Bedeutung ge- bis 2100 deutlich zu. Einem sinkenden Heizbe- winnt die Nutzung des Grundwassers auch für darf im Winter steht dann ein vermehrter Kühl- energetische Zwecke und zur Klimatisierung von bedarf im Sommer gegenüber. Die Überlagerung Gebäuden. Gründe dafür sind nicht nur steigender Effekte zunehmender Trockenheit kombiniert de Außentemperaturen und gestiegene Ansprü- mit regional verstärkt auftretenden Starknieder- che an ein komfortables Raumklima in Büro- schlägen kann auch bei gleichbleibenden bzw. oder Wohngebäuden, sondern auch technische steigenden Niederschlagssummen angespannte Anforderungen an eine konstante Raumtempera- Situationen im Wasserhaushalt hervorrufen. tur und -luftfeuchtigkeit, wie zum Beispiel zum Entsprechend der Trends von Niederschlag und Schutz wertvoller Kunstschätze oder zur Siche- potentieller Verdunstung wird es für die klimati- rung der Funktionsfähigkeit empfindlicher Tech- sche Wasserbilanz zu deutlichen Veränderungen nik. In den Sommermonaten ist vor allem in kommen. längeren Trockenperioden mit einem steigenden Das in REGKLAM verwendete regionale Klima- Bedarf an Bewässerungswasser zu rechnen. modell WETTREG 2010 stellt mit seinen proji- Weil die klimatische Entwicklung von vielen dy- zierten deutlichen Rückgängen der Nieder- namischen Faktoren abhängig ist und die Kli- schlagssummen über das gesamte Jahr hinweg mamodelle die tatsächlich ablaufenden Prozesse ( 2.5.2) eine Art Worst Case-Szenario hinsicht- nur begrenzt abbilden können, verbleiben bei lich zukünftiger Niederschlagsbedingungen dar. der Projektion des zukünftigen Regionalklimas Im Rahmen dieser Arbeit war die direkte Einbe- Unsicherheiten. Diese Unsicherheiten stellen ziehung anderer Klimamodelle in die Auswertun- eine der größten Herausforderungen bei der gen nicht möglich. Sie wird für spätere Betrach- Anpassung der Grundwasserbewirtschaftung an tungen allerdings dringend empfohlen. Zusätz- den Klimawandel dar und sind bei der Ableitung lich sollte dabei neben einem statistischen Regi- von Maßnahmen ganz besonders zu beachten. onalklimamodell zukünftig noch ein weiteres Insbesondere sogenannte No-regret-Maßnahmen, Regionalklimamodell bzw. besser noch ein dy- die jetzt schon einen Nutzen entfalten, gleichzei- namisches Regionalmodell verwendet werden. tig aber offen für zukünftige Veränderungen Im Projekt REGKLAM stand die Modellregion sind, kommen hier in Frage. Dresden insgesamt im Blickpunkt der Betrach- Innerhalb des REGKLAM-Teilprojektes 3.2.2 tungen. Die in der Projektbearbeitung durchge- wurde ein Handlungsleitfaden (Ullrich 2013) führten Grundwassermodellierungen erfordern entwickelt, mit dem den kommunalen Planungs- jedoch eine Vielzahl von Eingangsparametern trägern und Genehmigungsbehörden Ansätze sowie möglichst bereits geeichte Grundwasser- zur Beurteilung der langfristigen Genehmigungs- modelle für die Berechnungen des Grundwasser- fähigkeit grundwasserwirtschaftlicher Vorhaben stands, die lediglich für die Stadt Dresden zur unter Berücksichtigung der prognostizierten Verfügung standen. Die Modellierungen von Effekte des Klimawandels sowie Strategien und Grundwasserneubildung und Grundwasserstand Maßnahmen vorgeschlagen werden, die für den beschränken sich aus diesen Gründen auf das Bereich der Grundwasserbewirtschaftung einen Stadtgebiet Dresden. Die grundsätzlich gewon- 144 Auswirkungen und Anpassungsoptionen nen Erkenntnisse zum methodischen Vorgehen Handlungsansätze lassen sich jedoch auf die sowie die in diesem Bericht zusammengestellten gesamte Modellregion übertragen.

Grundsätze der Grundwasserbewirtschaftung unter Klimawandelbedingungen

Den Rechtsrahmen für die Bewirtschaftung des bundes- und landesrechtlichen Vorschriften der Grundwassers bilden die Europäische Wasser- Wassergesetze. Das Grundwasser ist demnach rahmenrichtlinie sowie das Wasserhaushaltsge- nachhaltig zu bewirtschaften mit dem Ziel: setz und die Wassergesetze der Länder. Die Ziele . die Funktions- und Leistungsfähigkeit als der Europäischen Wasserrahmenrichtlinie bein- Bestandteil des Naturhaushaltes und als Le- halten vor allem den Schutz und die Verbesse- bensraum für Tiere und Pflanzen zu erhalten rung des Zustandes der Gewässer einschließlich und zu verbessern, des Grundwassers und aquatischer Ökosysteme sowie der direkt von ihnen abhängenden Land- . Beeinträchtigungen auch im Hinblick auf den ökosysteme und Feuchtgebiete im Hinblick auf Wasserhaushalt der direkt vom Grundwasser deren Wasserhaushalt. Eine Verschlechterung abhängigen Landökosysteme und Feuchtge- des Zustandes der Wasserkörper soll vermieden biete zu vermeiden und unvermeidbare, werden. Die nachhaltige Wassernutzung auf der nicht nur geringfügige Beeinträchtigungen so Grundlage eines langfristigen Schutzes der vor- weit wie möglich auszugleichen, handenen Ressourcen sollen gefördert und die . eine Nutzung zum Wohl der Allgemeinheit Auswirkungen von Überschwemmungen und und im Einklang damit auch im Interesse Dürren gemindert werden. Außerdem sollen Einzelner zu ermöglichen, Schadstoffeinleitungen in die Gewässer schritt- . bestehende oder künftige Nutzungsmöglich- weise minimiert werden. keiten für die öffentliche Wasserversorgung Hinsichtlich der Grundwasserkörper sind die zu erhalten oder zu schaffen, Mitgliedstaaten aufgefordert: . möglichen Folgen des Klimawandels vorzubeugen. . die Einleitung von Schadstoffen in das Grundwasser zu verhindern oder zu begren- Mit wenigen Ausnahmen ist für die Benutzung zen und eine Verschlechterung des Zustan- des Grundwassers deshalb grundsätzlich eine des aller Grundwasserkörper zu verhindern, wasserrechtliche Erlaubnis erforderlich. Die was- . die Grundwasserkörper zu schützen, zu ver- serrechtliche Beurteilung von Eingriffen in das bessern und zu sanieren (chemischer Zu- Grundwasser ist dabei besonders schwierig, da stand) sowie ein Gleichgewicht zwischen die Auswirkungen nicht direkt sichtbar sind. Grundwasserentnahme und -neubildung zu Grundsätzlich darf eine Erlaubnis bereits dann gewährleisten (mengenmäßiger Zustand), nicht erteilt werden, wenn die Besorgnis besteht, dass eine nachteilige Veränderung eintre- . alle signifikanten und anhaltenden Trends ten kann (Besorgnisgrundsatz), die nicht durch einer Steigerung der Konzentration von Nebenbestimmungen verhindert werden kann. Schadstoffen aufgrund der Auswirkungen Entsprechend der vorgenannten Bewirtschaf- menschlicher Tätigkeiten umzukehren und tungsgrundsätze ist den möglichen Auswirkun- so die Verschmutzung des Grundwassers gen des Klimawandels bereits jetzt bei der Be- schrittweise zu reduzieren. wirtschaftung des Grundwassers vorzubeugen. Die konkreten rechtlichen Regelungen zum Dazu können die nachfolgenden Ansätze einen Schutz des Grundwassers finden sich in den Beitrag leisten.

Auswirkungen veränderter Grundwasserstände und Lösungsansätze

Niedrige Grundwasserstände. Die verwende- Rückgang der Grundwasserstände gerechnet ten Klimaprojektionen zeigen zumindest für die werden. Das kann zum einen dazu führen, dass fernere Zukunft für die Region Dresden einen Entnahmen aus dem Grundwasser nur in einem deutlichen Rückgang der Grundwasserneubil- geringeren Umfang erlaubt werden können oder dung an ( 4.3.1). In diesem Zusammenhang aber zeitlich begrenzt werden müssen. muss nach dem Jahr 2050 nach derzeitigem Kenntnisstand auch mit einem dauerhaften Grundwasserbewirtschaftung 145

Zum anderen können niedrige Grundwasser- korrekten Ermittlung der Bemessungshochwas- stände auch für Bauwerke zu einer Gefährdung serstände auf die besondere Situation hingewie- führen. Dies gilt insbesondere dann, wenn der- sen werden. Sind für geplante Bauflächen im zeit dauerhaft wasserführende setzungsempfind- Plangebiet temporär oder dauerhaft Grundwas- liche Schichten in den Grundwasserwechselbe- serflurabstände von weniger als 1 m zu erwar- reich gelangen oder aber gänzlich trocken fallen. ten, sollte grundsätzlich auf eine Bebauung ohne Auf Planer und Baugrundgutachter kommt des- Keller orientiert werden. halb künftig stärker die Verantwortung zu, in die Während bei dauerhaft geringen Grundwasser- Begutachtung der Setzungsempfindlichkeit von flurabständen die daraus resultierenden Risiken Baugrundschichten auch das Risiko sinkender Bauherren und Planern meist bekannt sind und Grundwasserstände einzubeziehen. in der Planung eine angemessene Berücksichti- Hohe Grundwasserstände. Niedrige Grund- gung finden können, gilt dies für hochwasserin- wasserstände sind nicht die einzige potentielle duzierte hohe Grundwasserstände oftmals nicht. Folge der Klimaveränderungen. Die Untersu- Architekten und Planer nehmen das Nichtantref- chungen sowie die bereits beobachteten Verän- fen von Grundwasser während der Baugrundun- derungen zeigen, dass insbesondere Starknie- tersuchung vielfach als Beleg für eine dauerhafte derschlagsereignisse deutlich zunehmen können. Grundwasserfreiheit des Untergrundes. Insofern Dadurch werden auch gehäuft extreme Abfluss- kommt hier nicht nur der Bauleitplanung son- verhältnisse und Hochwasserereignisse in den dern auch der Information und Kommunikation Gewässern erwartet. Bei Hochwasser kann es zu eine vorsorgende Funktion zu. einem erheblichen Ansteigen der Grundwasser- Lösungsansätze. Eine geeignete Form der stände (s. unten) und zu einer Änderung der Darstellung derartiger Informationen bieten Grundwasserfließverhältnisse kommen (Landes- webbasierte Lösungen, wie beispielsweise der hauptstadt Dresden 2005). Themenstadtplan der Landeshauptstadt Dresden Außerdem können Witterungssituationen, wie (Abb. 5.2-2). Hier werden alle grundwasserbe- sie beispielsweise im extrem feuchten Sommer zogenen Informationen für die großen Hochwas- 2010 bereits beobachtet worden sind (siehe serereignisse der vergangenen Jahre zusam- Abb. 5.2-1), künftig häufiger auftreten und sind mengefasst und anwenderfreundlich dargestellt. in Planungen zukünftig stärker zu beachten. Baumaßnahmen im Untergrund reichen in der Bei der Aufstellung von Bauleitplänen sind ins- Modellregion, insbesondere im Elbtal, oft bis in besondere die allgemeinen Anforderungen an das Grundwasser hinein. Schon bei der Planung gesunde Wohn- und Arbeitsverhältnisse zu si- von Bauvorhaben muss deshalb der Schutz des chern. Dabei ist durch die Bauleitplanung Vor- Bauwerkes vor dem Grundwasser angemessen sorge dafür zu tragen, dass die zu errichtenden beachtet werden. Unterirdische Bauwerke oder Gebäude keinem unvertretbaren Risiko durch Bauwerksteile wie Tunnel, Tiefgeschosse, Tiefga- Vernässung oder nachhaltige geomechanische ragen oder unterirdische Ver- oder Entsorgungs- Prozesse wie Setzungen, Rutschungen usw. aus- anlagen, können einerseits von Grundhochwas- gesetzt werden. Hohe Grundwasserstände mit ser betroffen sein und in diesem Fall den Ge- ihren möglichen Auswirkungen auf Wohn-, Ge- samtbestand eines Bauwerkes gefährden sowie werbe- und öffentliche Gebäude sind deshalb andererseits selbst als Hindernisse auf das Grund- bereits in kommunalen Planungen besonders zu wasserströmungsregime einwirken. Deshalb ist beachten. Durch geeignete Flächenvorsorge soll bereits durch die Planung auch Vorsorge dafür vermieden werden, dass sich gegenüber Grund- zu treffen, dass ausreichende Abflussverhältnis- hochwasser empfindliche Nutzungen in grund- se des Grundwassers gewährleistet bleiben. hochwassergefährdeten Gebieten entwickeln Neu entstehende Bauwerke dürfen hierbei vor bzw. sich ein bereits vorhandenes Schadenspo- allem in dicht bebauten urbanen Zentren nicht tenzial weiter vergrößert. isoliert betrachtet werden, sondern sind immer In alle Bauleitpläne, die durch Grundhochwasser im Zusammenhang mit der bereits vorhandenen betroffen sein können, soll deshalb zumindest und der noch geplanten Tiefbebauung zu prüfen. ein Hinweis auf die Gefährdung aufgenommen Diese Untersuchungen erfordern in aller Regel werden, damit Planer und Bauausführende un- den Einsatz eines numerischen Strömungssimu- abhängig von der Verpflichtung des Planers zur lationsmodelles. In Dresden steht dafür das 146 Auswirkungen und Anpassungsoptionen

200 180 mittlerer Jahresgang der Niederschäge für 1967-1990 160 140 120 100 80 60 40 20 Monatsniederschlagssumme (mm) Monatsniederschlagssumme 0 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Abb. 5.2-1: Vergleich der Niederschlagsentwicklung an der Station Dresden Klotzsche (oben) mit der Grund- wasserstandsentwicklung an der Messstelle 5889 in Dresden-Meußlitz (unten) und Illustration des Einflusses von Hochwasser sowie Niederschlagsmaxima.

Abb. 5.2-2: Darstellung von Informationen zum Grundhochwasser im Themenstadtplan der Landeshauptstadt Dresden (http:\\stadtplan2.dresden.de). Grundwasserbewirtschaftung 147 besonders für die Zwecke der Bauleitplanung wassermodell Dresden“ ( 3.4 & 4.3.2) zur Ver- entwickelte dreidimensionale instationäre „Grund- fügung.

Maßnahmen zur Anpassung der Grundwasserbewirtschaftung an den Klimawandel

Dezentrale Niederschlagswasserbewirtschaf- sein. Die Versiegelung von Flächen sollte mini- tung. Das Grundwasser ist auch zukünftig eine miert und wo immer möglich durch wasser- wichtige Grundlage der Trink- und Brauchwas- durchlässige Beläge ersetzt werden. serversorgung in der Modellregion. Bestimmend “Ökologische Netze”. Mit der Landschaftspla- für die Menge des neugebildeten Grundwassers nung und der vorbereitenden Bauleitplanung sind zunächst meteorologische Größen, vor al- stellen die Kommunen bereits heute die Weichen lem Niederschlagsentwicklung, Temperatur und in der Stadtplanung für die Strukturen, mit de- Verdunstungsrate. Während ein Einfluss auf nen die künftigen Generationen unter den ver- diese natürlichen Randbedingungen allenfalls im änderten Rahmenbedingungen leben und wirt- Rahmen von langfristigen Klimaschutzstrategien schaften müssen. Das strategische Leitbild, das denkbar ist, stehen besonders im besiedelten dem Dresdner Landschaftsplan zugrunde liegt, Bereich für die Anpassung an den bereits beo- ist „Die kompakte Stadt im ökologischen Netz“ bachteten Klimawandel weitere Optionen zur (Abb. 5.2-3): Die aufgrund der historisch ge- Verfügung. wachsenen Struktur Dresdens noch immer ab- Wesentliche anthropogene Randbedingungen für lesbaren und zum Teil abgegrenzten Stadtteile die Grundwasserneubildung sind die Flächenver- und Ortslagen sollen maßvoll so verdichtet wer- siegelung und der Umgang mit dem anfallenden den, dass eine effiziente Ver- und Entsorgung Niederschlagswasser. Da sich der prognostizierte möglich ist. Diese verdichteten Siedlungsräume Abnahmetrend der Grundwasserneubildung nach sind eingebettet in ein Netzwerk von „multifunk- 2050 aller Voraussicht nach verstärken wird, tionalen“ Grünräumen (Korndörfer 2012). sind bereits jetzt und in den Folgejahren erhöhte Diese multifunktionalen grünen Stadträume Anstrengungen zur Verbesserung der Grundwas- sollen durch Ergänzungskorridore miteinander serneubildungsbedingungen im urbanen Raum verbunden sein und bilden so das „ökologische zu unternehmen. Das Niederschlagswasser soll Netz“ der Stadt. Sie dienen mit unterschiedli- deshalb so bewirtschaftet werden, dass die chen Schwerpunkten wichtigen Umweltfunktio- Grundwasserneubildung gefördert und somit der nen, insbesondere der Verbesserung des Stadt- Wasserhaushalt langfristig stabilisiert wird. klimas und der Aufenthaltsqualität, sie gestalten Wichtige Bausteine können dabei Flächennut- die Stadtlandschaft abwechslungsreich, geben zungen mit ausreichend Grün- und Freiflächen

Abb. 5.2-3: Landschaftsplan Dresden: Strategisches Leitbild „Die kompakte Stadt im ökologischen Netz“. 148 Auswirkungen und Anpassungsoptionen

Bürgern die Möglichkeit zur Naherholung und Dargebotes um etwa 35% im Jahresmittel ge- sind Lebensräume und Wanderungskorridore für rechnet. Pflanzen- und Tierarten. Aufgrund der zu einem Da die wasserbezogenen Zukunftsprojektionen großen Teil unversiegelten Flächen dienen sie gegenüber anderen Klimafaktoren deutlich grö- gleichermaßen der Grundwasserneubildung und ßere Unsicherheiten aufweisen und die kumulie- der Niederschlagswasserversickerung. In vielen renden Effekte von aufeinanderfolgenden Tro- Fällen verlaufen sie entlang von städtischen ckenjahren noch wenig abschätzbar sind, soll bei Gewässern. Dort tragen sie im Hochwasserfall Entnahmeerlaubnissen zukünftig in der Wasserbi- zur Verzögerung des Abflusses bei und reduzie- lanzbetrachtung eine Ökosystemreserve in Höhe ren damit den Scheitel. Mit dem Weißeritzgrün- von 20% der mittleren jährlichen Grund- zug wurde in Dresden bereits ein solcher multi- wasserneubildung berücksichtigt werden. funktionaler ökologischer Grünzug geschaffen. Bereits nach jetziger Rechtslage kann die Was- Klimawandelverträgliche Entnahmemengen serbehörde von einem Benutzer des Grundwas- und Ökosystemreserve. Die EU-Wasserrahmen- sers fordern, dass entnommenes Grundwasser richtlinie verpflichtet die Mitgliedsstaaten, für nach der Benutzung wieder dem Untergrund das Grundwasser langfristig einen „guten men- zugeführt wird. Besonders bei thermisch genutz- genmäßigen und beschaffenheitsseitigen Zu- tem Grundwasser kann die Re-Infiltration tech- stand“ sicherzustellen. Die zuständigen Wasser- nisch zwar aufwändiger sein als das Abschlagen behörden haben dieses Ziel bei der Bewirtschaf- des Grundwassers in einen Vorfluter, anderer- tung des Grundwasserhaushaltes und insbeson- seits aber auch einen wesentlichen Beitrag zur dere auch bei der Erteilung neuer wasserrechtli- Schonung der Grundwasservorräte leisten. Die cher Erlaubnisse zur Grundwasserentnahme für Re-Infiltration sollte daher künftig der Regelfall eine zielgerichtete Nutzung zu beachten. Lang- sein. Um eine unzulässige Aufheizung des fristig darf dabei die Summe der Grundwasser- Grundwassers dabei möglichst zu vermeiden, entnahmen die neu gebildete Grundwassermen- sollte erwärmtes Wasser aus der Klimatisierung ge nicht überschreiten. Treffen mehrere Anträge vor der Re-Infiltration durch intelligente techni- auf Grundwasserentnahmen zusammen, die sich sche Lösungen beispielsweise zur Warmwasser- auch dann nicht nebeneinander ausüben lassen, bereitung genutzt werden. wenn ihnen nur teilweise oder unter Bedingun- gen oder Auflagen stattgegeben wird, so hat das Im wasserrechtlichen Verfahren hat der Antrag- Vorhaben den Vorrang, das den größten Nutzen steller die geplanten Auswirkungen des Vorha- für das Wohl der Allgemeinheit erwarten lässt. bens umfassend zu beschreiben. Grundsätzlich Die öffentliche Wasserversorgung aus dem sind Aussagen erforderlich hinsichtlich Grundwasser genießt dabei nach dem Sächsi- . des Wasserhaushaltes im Einzugsgebiet der schen Wassergesetz den Vorrang vor allen ande- beantragten Entnahme, ren Nutzungen des Grundwassers. Neben der . des Einflusses auf die unterirdische Bausub- aktuellen Nutzungssituation ist dabei auch den stanz im Einzugsgebiet der Entnahme/ Einlei- zukünftig zu erwartenden wasserhaushaltlichen tung, Veränderungen durch den Klimawandel in ausreichendem Maße Rechnung zu tragen. . des Einflusses auf andere, bereits vorhandene Nutzungen, Wie sich die prognostizierten Veränderungen des . möglicherweise betroffene Naturgüter, insbe- Klimas auf die zukünftig verfügbaren Grund- sondere grundwasserabhängige Ökosysteme. wasserdargebote auswirken werden, ist jedoch derzeit noch nicht ausreichend sicher vorherseh- Im Rahmen des Gutachtens sollen nicht nur die bar. Während die Grundwasserneubildung in den Auswirkungen der beantragten Grundwasserbe- Sommermonaten zum Erliegen kommen wird, nutzung selbst, sondern müssen auch die kumu- sind die Auswirkungen der Änderung der Win- lierenden Wirkungen mit anderen Grundwasser- terniederschläge in Kombination mit der zu er- nutzungen betrachtet werden. Für die Bewer- wartenden Erhöhung der frostfreien Tage im tung des Wasserhaushaltes ist dabei das jeweili- Winter und damit die Gesamtbilanz derzeit noch ge Bilanzgebiet zu Grunde zu legen. nicht sicher quantifizierbar. Bis 2050 wird für Für den pleistozänen Grundwasserleiter Dres- Dresden jedoch mit einem Rückgang der Grund- dens wurden in REGKLAM die Bilanzgebiete auf wasserneubildung und damit des verfügbaren der Grundlage der aktuellen Nutzungssituation Grundwasserbewirtschaftung 149 sowie unter Beachtung der erteilten Wasserrech- 8 Stunden) zu dokumentieren und hinsichtlich te neu ausgegrenzt und bilden die Basis für die der langfristigen Anlagenfunktionsfähigkeit zu Beurteilung zukünftiger wasserrechtlicher Anträ- bewerten. ge (Abb. 4.3.2-8). Zeitliche Befristung von Entnahmen. Die Neben der Darstellung durchschnittlicher Wir- Auswirkungen geplanter Entnahmen in Relation kungen, müssen die Auswirkungen auf die zum in der Zukunft langfristig verfügbaren Dar- Grundwasserdynamik bei Entnahmen auch für gebot sind derzeit noch nicht ausreichend sicher Trockenperioden und bei Einleitungen auch für vorhersehbar. Dieser Randbedingung müssen die Perioden mit Grundhochwasser dargestellt wer- Wasserbehörden bereits jetzt bei der Erteilung von den. Mit dem Gutachten ist nachzuweisen, dass Erlaubnissen im Rahmen des Bewirtschaftungs- eine beantragte Nutzung auch bei Entnahme ermessens ausreichende Beachtung schenken. der maximal erlaubten Tagesentnahme- Als Instrument ist hier die Befristung der Er- menge nicht zu einer Übernutzung des Grund- laubnis besonders geeignet. Die Befristung einer wasserdargebots oder zu schädlichen Zustän- Entnahme ist eine typische Maßnahme, die künf- den, wie extrem niedrigen oder hohen Grund- tige Anpassungsoptionen erleichtert und jeder- wasserständen, führt. Für energetische Grund- zeit umkehrbar ist. Der Unternehmer kann sich wassernutzungen sind darüber hinaus Betrach- auf das Erlöschen der Erlaubnis bei Fristablauf tungen zum Einfluss der energetischen Nutzung von vornherein einrichten. Sind keine nachteili- auf den Wärmehaushalt des Grundwassers vor- gen Auswirkungen auf den Wasserhaushalt zu zulegen. Hierbei sind bestehende Anlagen und verzeichnen oder ist der Kenntnisstand hinsicht- die Ausgangstemperatur des Grundwassers zu lich der zu erwartenden Veränderungen der berücksichtigen. Für Anlagen mit einer Ent- Dargebote weiter vorangeschritten, kann jeder- nahmemenge > 5 m³ h-1 sind detaillierte Wär- zeit eine Verlängerung der Befristung erfolgen. metransportmodellierungen unter Beachtung der Wechselwirkung mit bereits bestehenden Anla- Für die Ordnung des Wasserhaushaltes bietet die gen beizufügen. Befristung andererseits den Vorteil, dass es für den Ablauf der Benutzungsbefugnis keines be- Mit dem Gutachten ist ebenfalls der Nachweis zu sonderen, mit Rechtsmitteln angreifbaren, Ver- erbringen, dass die Anlagenkonfiguration das waltungsaktes bedarf und die Zulassung danach Optimum für das jeweilige Grundstück darstellt automatisch neu geprüft werden muss und die Ressource Grundwasser nicht unnötig (Czychowski & Reinhart 2010). beansprucht wird. Dies wäre der Fall, wenn durch eine nicht optimale Positionierung der Die Bemessung der Frist muss sich an den Be- Entnahme- und Infiltrationsbrunnen ein großer langen des Allgemeinwohls orientieren und auch Teil des eingeleiteten Wassers vom Entnahme- dem Ausgleich der Interessen der Beteiligten brunnen „eingefangen“ wird und es durch Kurz- dienen. Unter den oben erläuterten Randbedin- schlussströmung zu einer Verminderung des gungen sind die Behörden jedoch gut beraten, Wirkungsgrades der Anlage kommt. insbesondere für Gebiete, in denen eine Ver- knappung der Wasservorräte zu erwarten ist, Für die Ermittlung der Ausgangsgrundwasser- eine eher kürzere Befristung festzusetzen. temperatur sollten standortkonkrete Tempera- Gleichzeitig ist für die Bemessung der Frist aber turmessungen durchgeführt werden, die mindes- auch der Grundsatz des Übermaßverbotes zu tens über den Zeitraum eines halben Jahres, beachten. Die Befristung muss zur Erreichung idealerweise eines ganzen Jahres den Tempera- des angestrebten Zweckes deshalb nicht nur turgang des Grundwassers erfassen. Dabei ist geeignet, sondern auch erforderlich sein, d.h. auch der Temperaturentwicklung über die Tiefe eine Erreichung des angestrebten Zweckes darf ausreichend Beachtung zu schenken. nicht auf weniger belastende Weise ebenso gut Immer wieder führt gerade im urbanen Raum die erreichbar sein. unzureichende Betrachtung des Grundwasser- Für die Beurteilung der Bedeutsamkeit einer chemismus zu schwerwiegenden Anlagenprob- Entnahme wird der Einfluss über das unmittelba- lemen bis hin zur völligen Funktionsunfähigkeit re Umfeld der Fassung hinaus zu Grunde gelegt. von Anlagen. In den Antragsunterlagen ist des- Bei Anlagen mit einer Entnahmemenge von halb der Grundwasserchemismus auf der Basis < 50 m³ d-1 im Lockergestein und < 20 m³ d-1 eines Langzeitpumpversuches (mindestens im Festgestein ist ein Einfluss über das unmit- 150 Auswirkungen und Anpassungsoptionen telbare Umfeld der Fassung hinaus in der Regel änderungen der Wasserhaushaltssituation bei nicht zu erwarten. Für durchschnittliche Verhält- Erteilung neuer oder Anpassung „alter“ Wasser- nisse im Bereich des Dresdner Hauptgrundwas- rechte zukünftig grundsätzlich die in Tabelle 5.2-1 serleiters liegt die Absenkung dabei in einer dargelegten Befristungen vorgeschlagen. Die Entfernung von 25 m bei ca. 3 cm und damit in Tabelle kann dabei als grundsätzliche Richtlinie der Größenordnung der Messgenauigkeit. Diese für die Bewertung der Umstände des Einzelfalles Grenzen werden auch zur Beurteilung der Er- dienen. Sofern diese Umstände, beispielsweise laubnisfreiheit für vom Zweck her privilegierte durch Kumulation verschiedener Nutzungsansprü- Vorhaben herangezogen und sind daher in Sach- che auf engem Raum oder besonders schwer sen bereits eingeführt. vorhersehbare Auswirkungen auf Grundwasser- bilanz oder -beschaffenheit es erforderlich ma- Für die Modellregion werden aufgrund der unter chen, können auch kürzere Befristungen festge- dem Einfluss des Klimawandels möglichen Ver- legt werden.

Tabelle 5.2-1: Befristungszeiträume in Abhängigkeit von Entnahmemenge und –zweck.

Zweck und Anlagenart Entnahmemenge und -ort Befristung Ergiebige Grund- Wenig ergiebige, wasserleiter (z.B. lokale Grundwas- pleistozäne Haupt- serleiter, Festge- grundwasserleiter) stein

öffentliche Wasser- und Energieversorgung 25 Jahre Hochwasserentlastung 20 Jahre private Nutzung: . bereits vorhandene Anlagen mit alter (meist < 50 m³ d-1 < 20 m³ d-1 20 Jahre unbefristeter) Erlaubnis > 50 m³ d-1 > 20 m³ d-1 15 Jahre . neue Anlagen < 50 m³ d-1 < 20 m³ d-1 15 Jahre > 50 m³ d-1 > 20 m³ d-1 10 Jahre . neue Anlagen mit besonders großem Investiti- > 50 m³ d-1 > 20 m³ d-1 Interessenabwägung onsumfang (Zielgröße: 15 a) . Energetische Grundwassernutzung zur Wärme- < 50 m³ d-1 < 20 m³ d-1 25 Jahre gewinnung mit Re-Infiltration . neue und bestehende Anlagen < 2000 m³ a-1 < 2000 m³ a-1 vorwiegend erlaubnis- frei, alternativ 15 a

Flexible grundwasserstandsabhängige Steue- niedrigen Grundwasserständen führen. Die Fest- rung von Entnahmemengen. Bei abnehmen- legung ortsbezogener Grenzgrundwasserstände, den Grundwasserdargeboten im Zuge des Kli- die nicht unterschritten werden dürfen, ist ein mawandels wird ein gleichzeitig steigender Be- Mittel, um sensible Bebauung oder empfindliche darf an Wasserentnahmen für Klimatisierung im Ökosysteme zu schützen. urbanen Raum und für die landwirtschaftliche Die dargebots- bzw. grundwasserstandsabhängige Bewässerung in landwirtschaftlich geprägten Steuerung von Grundwasserentnahmemengen Gebieten prognostiziert. Außerdem werden im kann so als ein Instrument zur flexiblen Anpas- Jahresverlauf zukünftig stärkere natürliche sung von Entnahmemengen an die Auswirkun- Schwankungen der Grundwasserstände zu er- gen der klimawandelbedingten Änderung der warten sein. Sind die Grundwasserstände jah- Grundwasserneubildung und die daraus resultie- reszeitlich aufgrund geringer Neubildung bereits renden prognostizierten stärkeren Schwankun- niedrig, so können auch Entnahmemengen, die gen der Grundwasserstände im Jahresverlauf das mittlere Dargebot nicht überschreiten und genutzt werden. Diese Festlegung kann jederzeit deshalb im Jahresdurchschnitt grundsätzlich an den sich entwickelnden Erkenntnisfortschritt unbedenklich sind, zu temporär unverträglich angepasst werden. Grundwasserbewirtschaftung 151

Grenzgrundwasserstände können bei der Ertei- Dauerhafte Messnetze zur Kontrolle der Ent- lung neuer wasserrechtlicher Erlaubnisse sofort wicklung von Grundwasserstand und festgesetzt werden. Für bestehende Wasserrech- -temperatur. Messnetze zur Überwachung des te ist eine Anpassung erst mittel- bzw. langfris- Grundwasserstandes – wie Abb. 5.2-5 exempla- tig möglich. Eine Anpassung bestehender Rechte risch für die Stadt Dresden zeigt – bieten den ist dann geboten, wenn bereits vor Ablauf des Behörden ein unverzichtbares Mittel beim Nutzungsrechtes erkennbar negative Auswirkun- Monitoring der Auswirkungen klimatischer Ver- gen auf den Wasserhaushalt festzustellen sind. änderungen auf die Grundwasserverhältnisse Versorgungsalternativen können beispielsweise und bei der Entwicklung und Steuerung von luft- statt wassergekühlte Kälteaggregate für Anpassungsprozessen. Besonders für, von meh- Spitzenlastzeiten sein. reren veränderlichen Randbedingungen abhän- gende, Prozesse wie beispielsweise die Entwick- Ein Beispiel dafür ist die Grundwasserentnahme lung der Grundwasserneubildung, die derzeit auf für die zentrale Kälteversorgung am Dresdner der Grundlage der vorhandenen Daten noch Neumarkt (Abb. 5.2-4). Im baugrundtechnisch nicht ausreichend sicher prognostizierbar sind, sensiblen Umfeld der wieder aufgebauten sind dauerhafte Grundwassermessnetze als Ba- Dresdner Frauenkirche dürfen die Grundwasser- sis für eine intensive Überwachung der sich ein- stände nicht unter ein festgelegtes Niveau ab- stellenden Entwicklung und die Ableitung zu- sinken. Zur Überwachung sind im Umfeld der künftiger Anpassungsmaßnahmen unverzichtbar. Anlage mehrere Grundwassermessstellen einge- In Sachsen obliegt die staatliche Grundwasser- richtet, an denen eine kontinuierliche Überwa- überwachung dem Landesamt für Umwelt, chung der Grundwasserstände erfolgt. Dabei Landwirtschaft und Geologie. handelt es sich sowohl um eigene Überwa- chungsmessstellen des Anlagenbetreibers als Für spezielle Fragestellungen, wie beispielsweise auch um unabhängig davon kontinuierlich über- die Beobachtung der Grundwasserstände bei wachte Messstellen der Wasserbehörde. Bei Un- Hochwasser sind die Kommunen aufgefordert, terschreitung der festgelegten Grenzgrundwas- eigene Überwachungsmöglichkeiten vorzuhalten. serstände erfolgt eine Drosselung der Ent- Die Stadt Dresden hat hierfür ein Online- nahmemenge. Überwachungsmessnetz an Grundwassermess- stellen aufgebaut, das den Bürgern im Internet-

auftritt der Stadt jederzeit mit aktuellen Daten zur Verfügung steht.

Schlussfolgerungen

Die hier begonnenen Untersuchungen müssen serneubildungsbedingungen im urbanen Raum fortgeführt und durch weitere Berechnungen zu unternehmen. Wichtige Bausteine können unter Nutzung anderer statistischer Regionalkli- dabei Flächennutzungen mit ausreichend Grün- mamodelle sowie möglichst auch eines dynami- und Freiflächen sein. Das Niederschlagswasser schen Regionalmodells ergänzt und verifiziert muss so bewirtschaftet werden, dass die werden. Grundwasserneubildung gefördert wird. Die Ver- siegelung von Flächen sollte minimiert und wo Anpassung an den Klimawandel findet stets vor immer möglich durch wasserdurchlässige Beläge Ort statt. Wasserbehörden entscheiden dabei ersetzt werden. heute und in Zukunft darüber, welche Nutzungen unter welchen Randbedingungen erlaubt werden Eine besonders große Bedeutung kommt jedoch können. Für die Bewertung der ablaufenden in Bezug auf das Grundwasser dem zielgerichte- Veränderungen und die Anpassung an die sich ten, intelligenten und vernetzten Monitoring der verändernden Gegebenheiten brauchen die Was- ablaufenden Prozesse, einer fachlichen Bewer- serbehörden daher zwingend ausreichend Fach- tung der tatsächlich eintretenden Veränderun- personal in ihren Organisationseinheiten. gen sowie robusten und vor allem flexiblen An- passungsmaßnahmen zu. Bereits jetzt und in den Folgejahren sind erhöhte Anstrengungen zur Verbesserung der Grundwas-

152 Auswirkungen und Anpassungsoptionen

Abb. 5.2-4: Zentrale Kälteversorgung am Neumarkt in Dresden – Lageplan der Überwachungsmessstellen mit definierten Grenzgrundwasserständen.

Abb. 5.2-5: Grundwassermessstellen des Hochwasserbeobachtungssystems Grundwasser in Dresden (http:\\stadtplan2.dresden.de). Umwelt- und Prozessmonitoring 153

5.3 Umwelt- und Prozessmonitoring

Kirsten Ullrich (LHD)

Um auf die sich wandelnden Klimabedingungen die klimatische Entwicklung von vielen dynami- reagieren und geeignete Anpassungsstrategien schen Faktoren abhängig ist und die Klimamo- entwickeln zu können, brauchen politische Ent- delle die tatsächlich ablaufenden Prozesse nur scheidungsträger und lokale Akteure wie z.B. begrenzt abbilden können, bleiben für die zu- Unternehmer, Landwirte, Ingenieure und Behör- künftige Entwicklung auch weiterhin große Unsi- den wissenschaftlich fundierte Informationen zu cherheiten bestehen. Die Spannbreite der mögli- den ablaufenden Prozessen. Im Gegensatz zu chen Entwicklungen vergrößert sich durch die sozioökonomischen Entwicklungen reagieren die Vielzahl der für die Abbildung der Prozesse auf- natürlichen Umweltsysteme oft mit sehr starker einander aufbauenden Modellannahmen, wie die zeitlicher Verzögerung auf die sich verändernden Abb. 5.3-1 eindrucksvoll verdeutlicht ( 2.4). Randbedingungen. Einfluss und Folgen anthropogen bedingten Klimawandels auf Böden, Flora und Fauna oder den Wasserkreislauf können daher erst sehr spät sichtbar werden. Langfristi- ge Programme zum Umweltmonitoring sind dementsprechend von entscheidender Bedeu- tung für die Erforschung dieser Prozesse. Die Ausprägung des Klimawandels differiert regional sehr stark, sodass die Abschätzung von Klima- folgen auch räumlich differenziert durchgeführt werden muss. Ein langfristiges Umweltmonito- ring ist insbesondere nötig

. zur Verbesserung des Systemverständnisses Abb. 5.3-1: Kaskade der Unsicherheiten bei der Be- (zeitliche Skalen, komplexe Interaktionen), wertung der Auswirkungen des Klimawandels (nach . zur Identifikation relevanter Prozesse, Viner 2002). . zum Nachweis “außergewöhnlicher” Effekte, Die Unsicherheiten über die mögliche Entwick- . zur Entwicklung und Überprüfung beschrei- lung sind eine der größten Herausforderungen bender Modelle, bei der Anpassung an den Klimawandel. Belast- bare Erkenntnisse über die tatsächlich stattfin- . zur Prognose von Entwicklungen im beobach- denden Veränderungen lassen sich deshalb nur teten System, zur Identifikation von “Mus- über ein zielgerichtetes, intelligentes und ver- tern” und zur frühzeitigen Erkennung von po- netztes Monitoring der ablaufenden Prozesse tenziell signifikanten Trends, sowie eine fachliche Bewertung und Aufberei- . zur Testung und Optimierung von Steue- tung der beobachteten Daten gewinnen. rungsmöglichkeiten, Anpassungsmaßnahmen und –strategien, und damit Besonders für von mehreren veränderlichen Randbedingungen abhängige Prozesse, wie bei- . als Voraussetzung für eine nachhaltige Nut- spielsweise die Entwicklung der Grundwasser- zung der natürlichen Ressourcen. neubildung, die derzeit auf der Grundlage der Die generellen Herausforderungen liegen dabei vorhandenen Daten noch nicht ausreichend si- insbesondere in der Identifikation und Paramet- cher prognostizierbar sind, sind dauerhafte risierung der systemrelevanten Prozesse und Messnetze als Basis für eine intensive Überwa- ihrer zeitlichen Variabilität sowie in der be- chung der sich einstellenden Entwicklung und schränkten Zugänglichkeit, der Heterogenität die Ableitung zukünftiger Anpassungsmaßnah- und räumlichen Ausdehnung der zu beobachten- men unverzichtbar. den Systeme (Marx & Zacharias 2009). Wesentlich ist hierbei vor allem auch eine aus- Der Klimawandel ist in Sachsen bereits heute zu reichende räumliche Dichte der Messstellen, um beobachten (SMUL 2008; Bernhofer 2009). Weil der räumlichen Variabilität in ausreichendem 154 Auswirkungen und Anpassungsoptionen

Maße gerecht zu werden. Abb. 5.3-2 zeigt den beim Monitoring der Auswirkungen klimatischer Einfluss der langanhaltenden Feuchteperiode Veränderungen auf den Wasserhaushalt und bei 2010/11 auf die Grundwasserstände. Deutlich der Entwicklung und Steuerung von Anpas- wird hier, dass bei weitem nicht alle Messpunkte sungsprozessen. Sie sind deshalb für die Anpas- in gleichem Maße auf die Entwicklung reagieren, sung der Modellregion an den Klimawandel un- sondern im Gegenteil eine relativ kleinräumige verzichtbar. Die zuständigen Stellen müssen mit Differenzierung beobachtet werden kann. ausreichenden finanziellen und personellen Res- sourcen ausgestattet werden, um Messnetze in Langfristig stabile Messnetze zur Überwachung zeitlicher und räumlicher Auflösung langfristig der relevanten Klima- und Wasserhaushaltsgrö- betreiben zu können. ßen bieten den Behörden ein wesentliches Mittel

Abb. 5.3-2: Räumliche Verteilung der Messstellen mit Grundwasserhöchststand 2011 (SMUL 2012).

Gesamtbetrachtung und Bewertung 155

6 Zusammenfassende Gesamtbetrachtung und Bewertung

Jörg Matschullat (TUBAF)

6.1 Hydrologischer Wandel

Die Modellregion erlebte in den vergangenen gestellt wurden. Die entsprechende Wasserbi- Jahrzehnten zunehmend stärker werdende Ver- lanz wird im Abschnitt 1.2 eingehend dargestellt änderungen im Regionalklima, die sich in über- und illustriert. Eine solche sorgfältige Bilanz ist durchschnittlichen Temperaturanstiegen in bei- DIE Voraussetzung für Entscheider, um sich den Jahreshälften (im Vergleich zum globalen nicht an weniger wesentlichen Teilbereichen des Durchschnittssignal) sowie in einer weiteren Systems abarbeiten zu müssen, sondern von jahreszeitlichen Differenzierung zeigen. Neben vornherein die wesentlichen hydrologischen dem Temperatursignal wurden Änderungen vor Stellgrößen zu kennen, an denen Eingriffe sinn- allem in der zeitlichen Verteilung der Nieder- voll und zielführend sind. Unter anderem wird schläge beobachtet, die jedoch nicht stets ein- dem Leser auch gezeigt, ob die Stadt wasser- deutig interpretierbar sind (Bernhofer et al. wirtschaftlich autonom ist oder aber abhängig 2009; SMUL 2008). Zugleich kam es zu diversen von (erheblichen) Zufuhren aus dem Umland, außergewöhnlichen Hochwasserereignissen mit was allein aus rechtlichen Gründen zu Ein- entsprechenden Folgen und Kosten für die Ge- schränkungen der Freiheitsgrade für Anpas- sellschaft. Dazu gehören allein drei „Flussfegen“3 sungsmaßnahmen führen kann. der Elbe in den 1990er Jahren, das „Jahrhun- Dabei darf nicht außer Acht gelassen werden, derthochwasser“ im August 2002 und im Jahr dass Klimawandel nicht die einzige Kraft ist, die 2013 ein neuerliches „Jahrhunderthochwasser“ auf den Wasserhaushalt einer Region einwirkt. im Elbeeinzugsgebiet. Allein diese Ereignisse Auch Landnutzung und deren Änderungen kön- und die wahrscheinliche4 Zunahme sowohl von nen eine wesentliche Rolle spielen und müssen Hochwässern als auch von Dürreereignissen im bei einer seriösen Betrachtung integriert werden Zielgebiet, besonders in den Vegetationsperio- ( 1.3). Dazu gehört auch eine Differenzierung den I (April bis Juni) und II (Juli bis September), zwischen Ballungsgebieten, z.B. der Stadt Dres- verdeutlicht die Notwendigkeit, sich intensiver den, und dem Umland. Im konkreten Fall der und kritischer mit dem regionalen hydrologi- Modellregion Dresden ist zudem hervorzuheben, schen Wandel auseinander zu setzen. dass ein Höhengradient von nahezu 900 Metern Vor allem die Landeshauptstadt Dresden trug als sowie die Lage des urbanen Zentrums im Elbtal Projektpartner maßgeblich dazu bei, dass als von vornherein zu klimatologischen Besonder- Grundlage für die hydrologischen Arbeiten im heiten führen, die für das Verständnis der Phä- Stadtgebiet alle bekannten Daten zur Verfügung nomenologie unerlässlich sind ( 2.1).

3 Eine Flussfege ist eine besondere hydrologische Abflusssituation, bei der die Gewässersohle stark belastet wird und nicht vollständig verfes- tigtes Sediment großenteils flussabwärts transportiert wird. 4 Der Begriff „wahrscheinlich“ wird hier im Sinne der IPCC-Definition verwendet (IPCC 2007) und bezieht sich auf eine Wahrscheinlichkeit von > 66%. 156 Gesamtbetrachtung und Bewertung

6.2 Meteorologie, Klimatologie, Projektionen und Unsicherheiten

Eine so differenzierte Untersuchung, wie sie im Ergebnissen vertraut, sondern die weiterführen- Rahmen des REGKLAM-Projektes durchgeführt den detaillierteren Arbeiten orientieren sich an werden konnte, offenbart zugleich stets Schwach- Bandbreiten wahrscheinlicher Entwicklungen, die stellen in den unerlässlichen Datengrundlagen das Ergebnis einer Vielzahl parallel laufender ( 2.2 sowie individuelle Beschreibung der Da- Modelle sind ( 2.3). Dabei spielt die Identifika- tengrundlagen im Ergebniskapitel 4). Neben tion gegebenenfalls vorhandener systematischer Datenlücken in nahezu allen Bereichen der Geo- Fehler (Bias) der Klimamodelle ebenso eine Rolle basisdaten ist auch ein nicht konsequent ver- wie die kritische Auseinandersetzung mit der folgtes Monitoring ein Hindernis auf dem Weg zu Plausibilität der Ergebnisse. robusten Lösungen. So sind kreative Lösungen Konsequent fortgesetzt wurde diese Arbeitswei- zum „Ausgleich“ nicht vorhandener Messdaten se mit der Analyse möglicher Unsicherheiten durch verantwortungsvoll interpolierte bzw. syn- sowohl bei den Klima- als auch bei den Wirkmo- thetisch erzeugte Datenreihen gefragt. An die dellen ( 2.4). Obwohl Entscheider in vielen staatliche Umweltüberwachung geht damit der Fällen „klare und eindeutige“ Ergebnisse fordern, Appell, Messnetze nicht weiter einzuschränken wird das Entscheiden bei und trotz Unsicherhei- und vor allem sich nicht allein auf automatisierte ten die wesentliche Herausforderung bleiben, Stationen und Messroutinen zu verlassen sofern es um zukünftige Entwicklungen geht. ( 6.5). So angenehm und kostensparend au- Das Klimasystem ist ebenso wenig ein lineares tomatisierte Systeme erscheinen mögen, so System wie das hydrologische Teilsystem. Des- anfällig sind sie potentiell gegenüber einer Viel- halb sind eindeutige und „klare“ Antworten schon zahl von Störungen. Darüber hinaus ist nur eine grundsätzlich nicht zu erwarten. Daneben bleibt von Fachleuten durchgeführte Überwachung auch die Ungewissheit über die zukünftige mensch- aufgrund der fachlichen Erfahrung in der Lage, liche Entwicklung (sowohl hinsichtlich der Treib- „neue“ Ereignisse oder „neue“ Ereignismuster zu hausgasemissionen als auch der Landnutzungs- erkennen und zu erfassen, die bei automatisier- veränderungen) eine nicht auszuräumende Ur- ten Systemen in vielen Fällen nicht erkannt oder sache von Unsicherheiten in Klimaprojektionen. aber als „Fehler“ aussortiert werden. Es sollte also kein entweder (Überwachung durch Fach- Es mag an dieser Stelle helfen, an die Unsicher- leute) oder (automatisierte Messsysteme) ge- heit zum Beispiel wirtschaftlicher Prognosen und ben, sondern definitiv eine Synthese aus beiden Modelle zu denken, um zu erkennen, dass die Bausteinen der Umweltüberwachung. Dabei soll- naturwissenschaftlichen Aussagen sich in punkto te allen Beteiligten klar sein, dass die damit Verlässlichkeit nicht verstecken müssen. Ein- verbundenen Investitionen im wahrsten Sinne schränkend soll jedoch auch darauf hingewiesen des Wortes Zukunftsinvestitionen sind, die oft- werden, dass präzise Antworten und Projektio- mals erst nach vielen Jahrzehnten ihren wahren nen zum Teil einfacher zu liefern sind, wenn die Wert enthüllen (können). Fragen danach ihrerseits sehr präzise gestellt werden. Dabei muss die Voraussetzung erfüllt Eine nicht minder wesentliche Erkenntnis gilt der sein, dass der geographische Raum, nach dem Bedeutung (selbst)kritischer und robuster Er- gefragt wird, mit den vorhandenen und für eine gebnisse und Aussagen im Vergleich zu solchen, Modellierung verwendbaren Daten in der nötigen deren Belastbarkeit zwangsläufig fragwürdig zeitlichen und räumlichen Auflösung entsprechend bleiben muss, weil sie lediglich unter bestimm- erfasst ist und charakterisiert werden kann. ten Randbedingungen gültig sein können; Rand- bedingungen, die sich in den betrachteten Zeit- Um Lesern das Verständnis dieses Bandes zu räumen vieler Jahrzehnte deutlich und nicht erleichtern, ohne auf die vorangehenden zu- vorhersagbar verändern können. Dies konnte im rückgreifen zu müssen, stellt der Abschnitt 2.5 Rahmen des REGKLAM-Projekts mehrfach bestä- die wesentlichen Aussagen zum regionalen Kli- tigt werden. Darum setzte REGKLAM vor allem mawandel aus den Bänden 1 und 2 zusammen. im Bereich der klimatologischen Grundlagenana- Darüber hinaus stellt er die Ergebnisse für die in lysen auf Multimodell-Ansätze mit Ensemble- diesem Band 5 verwendeten Klimaprojektionen Auswertungen. Hierbei wird nicht einem oder dar und ordnet sie in ein größeres Ensemble einzelnen ausgewählten Modellen und deren regionaler Klimamodelle. Wirkmodelle – Simulierte Änderungssignale 157

6.3 Wirkmodelle (Impaktmodelle)

Im REGKLAM-Projekt wurde bereits vor der An- dell BOWAM zur Berechnung der Grundwasser- tragstellung seitens der Mitwirkenden beschlos- neubildung ( 3.3). Durch die Kopplung von sen, nicht allein im Bereich der Klimatologie mit BOWAM mit dem Grundwassermodell PCGEOFIM abgestimmten Daten und Modellen zu arbeiten, ( 3.4) können zudem die Grundwasserströ- sondern auch im Bereich der Hydrologie. Aus- mung sowie der Stofftransport im Grundwasser- wahlkriterien für die hydrologischen Modelle leiter simuliert werden. waren deren breite fachliche Anerkennung – Grundsätzlich ist jedes Modell nur ein verein- nicht nur im Projektraum – und die Beschrän- fachtes Abbild der Realität und damit anfällig für kung auf eine begrenzte Zahl von Modellier- Fehler und Fehlinterpretationen. Zudem können werkzeugen ( 3). Dadurch sollte bei Projekt- die mit Wirkmodellen erzielten Ergebnisse nur so fremden das Verständnis für die Ergebnisse der gut sein, wie die zur Verfügung stehenden Ein- Impaktmodellierung optimiert und die Vergleich- gangsdaten. Dies gilt sowohl für die meteorolo- barkeit von Aussagen für verschiedene Teilgebie- gisch-klimatologischen Parameter als auch für te maximiert werden. Die Auswahl fiel dabei auf weitere Eingangsdaten, wie Geländemodelle, das Wasserhaushaltsmodell WaSiM-ETH für ur- Boden- und Landnutzungsdaten. Selbst in einer bane und Talsperren-Einzugsgebiete verschiede- so gut organisierten Region wie Sachsen (und ner Größe und Nutzung ( 3.1), auf das „Soil- ebenfalls anderen Bundesländern) ist das Vorlie- Water-Assessment Tool“ (SWAT; Boden- und gen dieser Datengrundlagen in einer für hydro- Wasser-Bewertungswerkzeug) zur Beurteilung logische Modellierungen ausreichenden Form der Stoffflüsse in Talsperren-Einzugsgebieten leider keine Selbstverständlichkeit. ( 3.2) und auf das Bodenwasserhaushaltsmo-

6.4 Simulierte Änderungssignale – Projektionen

Im vierten Kapitel „Simulierte Änderungssignale“ bezieht sich sowohl auf Veränderungen in den werden die mit den zuvor beschriebenen Werk- durchschnittlichen Klimabedingungen als auch zeugen erarbeiteten Modellergebnisse detailliert auf jene in der Häufigkeit oder Intensität einzel- vorgestellt und kritisch diskutiert. Dabei muss ner Witterungsereignisse (v.a. Extremereignis- beachtet werden, dass wir es nicht nur in der se). Es bleibt unklar, inwieweit die für die heuti- Modellregion Dresden sondern im gesamten gen klimatischen Verhältnisse validierten Model- Mitteleuropa – trotz der teilweise naturnahen le den Einfluss geänderter Klimabedingungen Zustände mancher Fließgewässer und oftmals auf den Wasserhaushalt richtig wiedergeben guter Wasserqualitäten – überwiegend mit können – auch aufgrund der schon angespro- anthropogen geprägten Wasserkörpern zu tun chenen Nichtlinearität der natürlichen Systeme. haben. Deren Charakteristika und Verhalten Für urbane Fließgewässer ( 4.1) bestand unterscheiden sich zum Teil wesentlich von na- eine der Hauptherausforderungen in der Identi- türlichen Gewässern. Dies gilt es von der Heran- fikation von Einzugsgebieten mit ausreichend gehensweise (Projektplanung, Methodenaus- zuverlässigen und kontinuierlichen Messreihen wahl, etc.) über (Modell-)Ergebnisse bis zur (Pegeldaten, Bodendaten, etc.) für eine verant- Interpretation der Daten zu beachten. Im vorlie- wortliche und fachgerechte Modellierung. Den genden Fall kommt zudem die Herausforderung Modellierern obliegt eine hohe Verantwortung, hinzu, mit hydrologischen Modellen auch für da ein numerisches Modell auch mit schlechten – andere klimatologische Konstellationen mög- im Sinne von qualitativ und quantitativ unzurei- lichst robuste Ergebnisse zu erzielen. Jede Ge- chenden – Daten arbeiten kann und der Laie bietshydrologie reagiert empfindlich auf die Ver- einem Modellergebnis nicht ohne weiteres seine änderung von Niederschlägen und von Lufttem- Zuverlässigkeit und Glaubwürdigkeit ansieht. Im peraturen. Fehlannahmen oder -interpretationen Routinefall einer hydrologischen Modellierung als zum zukünftigem Klima können sich sehr deut- Dienstleistung, z.B. für einen staatlichen Auf- lich in der möglichen Güte und Zuverlässigkeit trag, ist selten oder nie die Möglichkeit gegeben, des jeweiligen hydrologischen Modellergebnisses die Qualität der entsprechenden Eingangsdaten bemerkbar machen (Müller et al. 2009). Dies 158 Gesamtbetrachtung und Bewertung so umfänglich und intensiv zu prüfen, wie dies Spezifika des Klimamodells WETTREG 2010 im Rahmen des REGKLAM-Projektes durchge- (eher Rückgang der Starkniederschläge im Ge- führt werden konnte. Dies gilt es auch zu beach- gensatz zum Großteil der Klimamodelle) keine ten, wenn Modellergebnisse unterschiedlicher robusten Aussagen möglich. Herkunft miteinander verglichen werden sollen. Einzugsgebiete von Talsperren ( 4.2), oft Kalibrierung und Validierung der Modelle verlie- in (bewaldeten) Mittelgebirgsregionen gelegen, fen zufriedenstellend, wobei hier zu betonen ist, sind allein aufgrund des Talsperren-Bauwerks dass wir relativ hohe Ansprüche an diese Pro- und seiner Beeinflussung der Hydrodynamik ein zesse stellen. Der reale Wasserhaushalt der Sonderfall in jeder Gebietshydrologie (Milliman & Prießnitz konnte sehr gut reproduziert werden, Farnsworth 2010). Allein deshalb müssen ent- während es beim Weidigtbach zu Herausforde- sprechende Gebiete gesondert und mit besonde- rungen kam, die sich mit der Wechselwirkung rer Umsicht bearbeitet werden. Diese Erfahrung des natürlichen Verhaltens mit dem städtischen war in der Modellregion bereits aus Vorprojekten Kanalnetz erklären lassen. Entsprechend beto- wie dem BMBF-Projekt EMTAL und dem daran nen die Autoren die Unsicherheiten bei der Pro- gekoppelten DBU-Projekt HochNatur bekannt jektion für dieses Einzugsgebiet. Für den Wei- (Matschullat & Richert 2009; Pöhler et al. 2006; digtbach werden die Ergebnisse lediglich als Weiß et al. 2003) und konnte weitgehend umge- „Denkhilfe“ verstanden, die aufzeigen, wo weite- setzt werden. re Arbeiten und Verbesserungen der Datenbasis Im Ergebnis zeigen sich prinzipiell ähnliche Aus- nötig sind, um die Basis für eine belastbare Mo- sagen und dazu gehörende Einschränkungen dellierung zu schaffen. (auf Basis wiederum unzureichender Geobasis- Eine ausführlichere Ergebnisdarstellung und daten etc., siehe oben) wie bei den urbanen Diskussion der aus der Wahl der regionalen Kli- Gewässern. Im Unterschied zum für die urbanen maprojektion resultierenden Unsicherheiten Gebiete verwendeten Modell WaSim-ETH erfolg- erfolgt für das naturnähere Einzugsgebiet der te für die Talsperren-Einzugsgebiete eine auto- Prießnitz im Norden Dresdens. Mittels der Daten matisierte Kalibrierung im Rahmen einer des regionalen Klimamodells WETTREG 2010 multikriteriellen Optimierung. Dadurch konnte kann der Wasserhaushalt für den Beobachtungs- die aus der Wahl des Parametersatzes resultie- zeitraum sehr realistisch abgebildet werden. Für rende Unsicherheit der Zukunftsprojektionen das dynamische Klimamodell CLM fällt eine star- bewertet werden. Diese ist deutlich geringer als ke Abhängigkeit der Güte der Validierungser- die aus der Wahl des Regionalmodells bzw. der gebnisse von der Wahl der in die Modellierung Zahl der verwendeten Realisierungen (zwei für einbezogenen Gitterzelle(n) auf. Die systemati- CLM und zehn für WETTREG 2010) resultierende schen Abweichungen in der Temperatur (und Unsicherheit. somit der realen Verdunstung) und dem Nieder- Grundsätzlich zeigen die für die Modellierung der schlag gleichen sich für einige Gitterzellen aus, Talsperren-Einzugsgebiete verwendeten CLM- wodurch die simulierten Abflüsse nah an den Gitterzellen weniger starke systematische Ab- beobachteten Werten liegen. Für die Projektio- weichungen zu den Beobachtungsdaten als die nen des zukünftigen Wasserhaushaltes ist die das Stadtgebiet Dresdens abdeckenden Gitter- Verwendung dieser, laut Validierung recht guten, zellen. Somit ist die Verwendbarkeit des Klima- Klimamodelldaten als fragwürdig einzustufen. modells CLM für die Talsperren-Einzugsgebiete Weitere Bias-Korrekturen (mit all ihren Ein- im Erzgebirge als besser einzuschätzen. Dem- schränkungen und Nachteilen) wären notwendig, entsprechend wurden beide Modelle gleichwertig um die Verwendbarkeit des Modells CLM für die in die hydrologischen Modellierungen einbezogen hydrologische Modellierung im Stadtgebiet Dres- und hinsichtlich ihrer Ergebnisse verglichen. Die den zu erhöhen. Modellergebnisse zeigen den großen Einfluss der Für das 21. Jahrhundert werden mittels WETT- Wahl des regionalen Klimamodells auf die hydro- REG 2010 deutliche Rückgänge in den Abflüssen logische Modellierung. Während die Abflüsse simuliert, die sich in einer deutlichen Zunahme unter CLM mehr oder weniger konstant bleiben von Niedrigwasserabflussereignissen äußern. (die aufgrund erhöhter Temperaturen zuneh- Hinsichtlich der Veränderungen der Hochwasser- mende Verdunstung wird durch leicht ansteigen- gefährdung sind aufgrund der zeitlichen Auflö- de Niederschläge nahezu ausgeglichen), werden sung der Modellierung (Tageswerte) und der unter WETTREG 2010 ausgeprägte Rückgänge Simulierte Änderungssignale 159 im Abfluss (bis zu ca. 50% zum Ende des 21. Mit zu erwartenden, weiterhin steigenden Luft- Jahrhunderts) simuliert. temperaturen sind höhere Verdunstungs- und ebenso, unter bestimmten Randbedingungen, Eine Besonderheit stellt der modellierte Stoff- höhere Transpirationsraten der Vegetation zu transport im Einzugsgebiet der Talsperre erwarten. Damit sinkt in der Regel die Grund- Lehnmühle dar. Deutlich treten die signifikant wasserneubildung und dies ist eines der Ergeb- höheren Nährstoffausträge (Stickstoff und Phos- nisse für die Aquifere im Stadtgebiet Dresden. phor) aus landwirtschaftlich genutzten Flächen Im Gegensatz zu den beiden vorhergehenden gegenüber Waldgebieten hervor, wobei beson- Abschnitten zu den urbanen und Talsperren- ders Starkregenereignisse, die mit gewisser Einzugsgebieten wurde für die das Grundwasser Wahrscheinlichkeit in Zukunft zunehmen wer- betreffenden Modellierungen nur das Klimamo- den, eine wesentliche Mobilisierungsfähigkeit dell WETTREG 2010 mit drei ausgewählten Läu- zeigen. Aufgrund der starken Abhängigkeit der fen verwendet. Dadurch ist die Bandbreite der Stickstoffmobilisierung vom Niederschlag und Ergebnisse geringer. Die abnehmende Grund- der hohen Unsicherheit hinsichtlich der zukünfti- wasserneubildung – insbesondere unter den gen Entwicklung der regionalen Niederschlags- land- und forstwirtschaftlich genutzten Flächen – bedingungen (große Unterschiede in den beiden ist mit einer Zunahme der Grundwasserflurab- betrachteten Klimamodellen WETTREG 2010 und stände verbunden. Dies hat potenziell negative CLM) sind die Projektionen des zukünftigen Auswirkungen auf grundwasserabhängige Öko- Stickstoffaustrages als sehr unsicher einzustu- systeme und die städtischen Gebäudestruktu- fen. Dennoch zeigen sich in den Modellierungen ren. deutliche jahreszeitliche Differenzierungen in der Veränderung der Stickstoffausträge (Anstieg im Obwohl die Modellergebnisse zum Teil dramati- Winter vs. Rückgang im Sommer). An diesem sche Rückgänge in der Grundwasserneubildung Beispiel wird die enge Verbindung zwischen projizieren (bis 70% zum Ende des 21. Jahr- Landnutzung und deren Praxis mit Klimaverän- hunderts), sollte dies zunächst „nur“ als drin- derungen deutlich. gende Aufforderung kritischen Monitorings betrachtet werden, da die inhärenten Unsicherhei- Grundwasser und dessen Neubildung sind äu- ten in der Modellierung und die deutlichen Un- ßerst sensible Kenngrößen jeder Gebietshydro- terschiede zwischen einzelnen Modellen und logie ( 4.3). Im Hitzesommer 2003 in Sachsen Modellläufen bezüglich der Signalstärke derzeit sank in vielen Gebieten der Grundwasserspiegel noch wenig robuste Aussagen erlauben. so stark, dass das entstandene Defizit angesichts mehrerer nachfolgender niederschlagsar- Die projizierten Rückgänge in der Grundwasser- mer Frühjahre erst nach mehreren Jahren halb- neubildung bewirken niedrigere Grundwasser- wegs ausgeglichen werden konnte. Dabei darf stände, welche wiederum die Grundwasserströ- nicht unbeachtet bleiben, dass es während der mung beeinflussen. Infolgedessen werden sich Zeit niedriger Grundwasserstände zu chemi- drei der 15 betrachteten Bilanzgebiete von schen Veränderungen (meist durch Oxidation) Grundwasser-Überschussgebieten zu Grundwas- im Grundwasserleiter kommen kann, was sich ser-Gleichgewichtsgebieten entwickeln. Das sowohl im Hinblick auf die Wasserqualität als betrifft die Innere Altstadt, Wachwitz und auch auf die Porosität und damit die physikali- Blasewitz. Für jedes der 15 Bilanzgebiete wur- sche Leitfähigkeit (Durchlässigkeit) negativ aus- den die entsprechenden Risiken und Anpas- wirken kann. sungsmaßnahmen abgeleitet und dargestellt. Durch das Zuströmen unterirdischen Wassers Wie schon für die urbanen und Talsperren- von der Elbe können auch sich möglicherweise Einzugsgebiete beschrieben, stellen die zum Teil zukünftig entwickelnde Grundwasserdefizite äußerst lückenhaften Datengrundlagen ein gro- ausgeglichen werden. Dadurch sollte die Versor- ßes Hemmnis für eine robuste Modellierung dar. gung Dresdens mit Trink- und Brauchwasser aus Dementsprechend wird ausführlich beschrieben, Grundwasser auch zukünftig gegeben sein. wie mit fehlenden Daten (z.B. Bodendaten) um- gegangen wird und mit welchen Verfahren die benötigten Datengrundlagen aus verschiedenen Quellen zusammengefügt wurden. 160 Gesamtbetrachtung und Bewertung

6.5 Mögliche Auswirkungen und Anpassungsoptionen

In diesem Abschnitt wird zunächst knapp auf die de System hochdynamisch ist und nicht allein wesentlichen im Band 7 der REGKLAM-Reihe von Jahr zu Jahr, sondern oft von Tag zu Tag (REGKLAM-Konsortium 2013) ausführlich darge- signifikant unterschiedliche Steuerungseingriffe stellten Anpassungsmaßnahmen im Bereich des erfordert. Unter Bedingungen regionalen Klima- Wasserhaushaltes verwiesen. Anschließend wird wandels wird dieser Anspruch noch steigen. kurz die zukünftige Versorgungssicherheit Dabei bleibt es – allen Algorithmen zum Trotz – des Stadtgebietes Dresden mit Trinkwasser die vornehmste und sehr anspruchsvolle Aufga- thematisiert, die ein Bindeglied zwischen den be gut ausgebildeter Talsperrenmeister, ihren Ergebnissen der Talsperrenwasserhaushalts- und Sachverstand in die vorgeschlagenen Lösungs- Grundwassermodellierungen darstellt. Die proji- wege einzubringen und autonom zu entschei- zierten Rückgänge in der Bereitstellungssicher- den. Auch die besten Algorithmen werden ihnen heit der Abgabemengen von Talsperrenwasser diese Verantwortung weder abnehmen können, werden wahrscheinlich durch verstärkte Förde- noch sollten wir darauf vertrauen. Dennoch sind rung von Grundwasser aus Uferfiltrat kompen- numerische „Lösungen“ komplexer Probleme, siert werden müssen. Doch gerade auch bei die bekanntlich keine einfachen Lösungen ken- dieser Frage gilt es wiederum daran zu erinnern, nen (Rayner & Malone 1998), ein sehr wichtiger dass Einflussgrößen, die allenfalls sehr indirekt Ansatz, um uns bei Entscheidungen zu unter- mit Klimawandel verbunden sind, einen starken stützen. Dies wird anschaulich dargelegt am Einfluss auf die Antwort einer sicheren Trinkwas- konkreten Beispiel des Talsperrensystems Klin- serversorgung in der Region bis 2050 oder auch genberg, Lehnmühle und Rauschenbach im Ost- bis 2100 haben. Als Beispiel sei das Stichwort erzgebirge. Das konkrete Ergebnis wiederum demographische Entwicklung genannt, wozu im hängt ebenso wie bei den oben angesprochenen Abschlussbericht des REGKLAM Projektes (Müller Ergebnissen zu Grund- und Oberflächenwässern et al. 2013) ausführlicher Stellung bezogen wird. sehr von der Verlässlichkeit der vorgeschalteten Klimamodelle ab – und sollte mit derselben Um- Die Talsperrenbewirtschaftung wird zu Be- sicht und kritischem Beobachten aufgenommen ginn dieses Kapitels in den Fokus genommen werden. Doch vollkommen unabhängig von der ( 5.1). Bereits seit vielen Jahren ist bekannt – Güte der konkreten Prognose erlaubt der An- und wird zunehmend verstanden – dass Talsper- satz, Hypothesen zu testen und das Werkzeug ren mehr sind als nur einfache Wasserspeicher als sehr effiziente und hilfreiche Möglichkeit der für Trink- und Brauchwasserbereitstellung. Es schnellen Analyse von „Wenn-Dann“- gilt, diese Bauwerke als Multifunktionsstrukturen Fragestellungen zu nutzen. zu erkennen. Hochwasserschutz und ein garan- tierter Mindestabfluss gehören ebenso dazu wie Der Abschnitt zur Grundwasserbewirtschaf- in vielen Fällen die Erzeugung von hydroelektri- tung ( 5.2) spricht vieles an, was ebenso für scher Energie und die nicht unerhebliche Erho- die Trinkwasservorsorge gültig ist. Wärmere lungsfunktion der oft unter besonderem Schutz Sommer mit ihrem erhöhten Kühlbedarf, der stehenden (Teil-)Einzugsgebiete. Zugleich bieten bereits heute zum Teil mit Hilfe von Wärme- diese Schutzgebiete zahlreichen Pflanzen- und tauschern mit Grundwasserkopplung verwirklicht Tierarten ein Refugium und dienen ihrerseits als wird, spielen dabei ebenso eine Rolle wie wär- Rückzugs- und Schutzräume. Somit kann sich mere Winter und dem berechtigten Wunsch nach eine Bewirtschaftung von Talsperren auch nicht größerer Unabhängigkeit von fossilen Energie- auf Einzelaspekte konzentrieren, sondern muss trägern, die es bei geringeren thermischen Gra- für die komplexen und teilweise fast wider- dienten einfacher und wirtschaftlicher machen, sprüchlichen Anforderungen Kompromisslösun- Gebäudetechnik zum Beispiel mit flacher gen finden, die sich über multikriterielle Geothermie zu bewirtschaften. Beispiele dafür Optimierungen erreichen lassen können. gibt es in Sachsen reichlich und der Trend zu solchen Anlagen, auch für Einfamilienhäuser, ist Es bedarf wohl keiner allzu großen Phantasie um ungebrochen. sich vorstellen zu können, dass dies keine trivia- le Aufgabe ist – und dass diese Obliegenheit Mit aller Klarheit weisen die Autoren darauf hin, eine Daueraufgabe bleibt, da das zu optimieren- dass das verwendete regionale Klimamodell Auswirkungen und Anpassungsoptionen 161

WETTREG 2010 deutlich stärkere (und nicht gungsfähigkeit des Wassers gesteigert. Und da unbedingt a priori plausible) Rückgänge der zugleich mit leicht steigenden Grundwassertem- Niederschläge in der REGKLAM Modellregion peraturen (die in der Regel der Jahresdurch- projiziert – und damit eine Art „Worst Case“- schnittstemperatur der Luft gleichen) das Bo- Szenario darstellt. Lässt man sich jedoch als denleben stärker aktiviert wird (sofern genügend Entscheider auf eine solche Prognose ein, dann Feuchtigkeit vorhanden ist), käme es zu einer ist es gar nicht so schwer zu erkennen, wie we- mehrfach positiven Situation: Minderung von nig es darauf ankommt, ob diese Prognose eher Hochwasserrisiken, Verbesserung der Wasser- „falsch“ oder eher „richtig“ sein wird. Entschei- qualität im Grund- und Oberflächenwasser und dend ist vielmehr, den Blickwinkel von einer eben erhöhter Grundwasserneubildung, die ei- vermeintlich „bedrohlichen“ Zukunft zu einer nen nicht unwesentlichen Teil der projizierten „interessanten“ Zukunft zu verändern, mit deren Verluste kompensieren kann. Projektion konstruktiv umzugehen. Im Sinne der Eine solche Maßnahmenkette scheint weitere Formulierung von Mike Hulme (2009: Kapitel 10) Vorteile zu haben: Forderungen der EU- sollten wir uns nicht fragen, was wir für bzw. Wasserrahmenrichtlinie (EU 2000) werden damit gegen den Klimawandel tun können, sondern ebenso erfüllt wie eine spürbare Kostenentlas- was der Klimawandel für uns tun kann. Diese tung erreicht. Versicherungsleistungen entfallen vielleicht manchen provokant erscheinende The- ebenso wie staatliche Notfallhilfen. Dabei ist es se soll im Folgenden anhand des konkreten Bei- wesentlich, die dafür notwendigen Maßnahmen spiels der Grundwasserbewirtschaftung etwas im Sinne einer mittel- bis längerfristigen Strate- näher beleuchtet werden. gie umzusetzen, um unnötige Härten und einen Unter der Annahme deutlicher und im Durch- unangemessenen Aktionismus zu vermeiden. schnitt dauerhafter Rückgänge der Grundwas- Zugleich lässt sich damit eine deutlich einfache- serneubildung wird entsprechend das Dargebot re Akzeptanz der Anpassungsmaßnahmen bei sinken. Der projizierte Rückgang erscheint stär- allen Betroffenen erreichen. Und schließlich soll- ker als der derzeit diskutierte Bevölkerungsrück- te verständlich geworden sein, dass derartige gang, sodass ein reales Defizit resultiert. Somit Maßnahmen, konsequent geplant und umge- stellt sich die Frage, mit welchen Mitteln die setzt, ihren vollen Nutzen in jedem Fall entfalten Grundwasserneubildung trotz Niederschlags- – vollkommen unabhängig davon, wie sich die rückgang und höherer Evapo(transpi)ration auf Gebietshydrologie in den kommenden 40 bis 90 einem möglichst hohen Niveau gehalten werden Jahren entwickeln wird. kann. Die Antwort darauf ist im Absatz Nieder- Eher implizit als explizit werden im Abschnitt 5.3 schlagsbewirtschaftung des Abschnittes 5.2 auch auch die Auswirkungen von Grundwasser- in diesem Band zu lesen: durch einen besseren bewirtschaftung auf die natürliche Umwelt Rückhalt von Wasser in der Fläche, statt eines betrachtet. Dieses Thema soll hier noch einmal (ungehinderten) und möglichst schnellen Abflus- kurz diskutiert werden. Zunächst gilt es, zwi- ses; also stärkerer Versickerung. Es ist bekannt, schen Porengrundwasserleitern, wie in vielen wie dies zu erreichen ist: durch Entsiegelung, Tieflandsbereichen mit mächtigen Böden oder durch Einrichtung von Poldern im Tiefland und porösen sedimentären Gesteinen, und Kluft- durch die Entschleunigung von Fließgewässern grundwasserleitern, mit eher geringmächtigen auch geringerer Ordnung über Rückbau und Bodenauflagen und harten, wenig porösen Ge- Freistellung von Auenbereichen auch auf größe- steinen wie z.B. im Erzgebirge, zu unterschei- ren Höhen. den. Im ersteren Fall sind die Grundwasserflur- Interessanterweise werden solche Maßnahmen abstände über größere Flächen auf einem ähnli- auch in einem anderen Zusammenhang immer chen Niveau und oft relativ oberflächennah, wieder gefordert – zur Minderung von Hochwas- während sie bei Kluftaquiferen räumlich hoch serrisiken. Nicht bebaute Auen und Talgründe differenziert, eher linear verlaufend und oft in können auch bei sehr starken Hochwässern relativ größerer Tiefe anzutreffen sind. An diese kaum oder nur relativ geringen Schaden neh- Konstellationen passten sich Lebewesen an und men, wie es zahlreiche Beispiele aus Europa und es entwickelten sich entsprechende Ökosysteme Übersee immer wieder zeigen. Zugleich wird bzw. Ökotope. Neben dieser grundsätzlichen durch höhere Infiltration und damit Verweilzeit Situation gilt es, viele weitere Standortmerkma- des Wassers im Untergrund die Selbstreini- le wie Hangneigungen, Exposition usw. zu be- 162 Gesamtbetrachtung und Bewertung rücksichtigen, sodass, bezogen auf einen kon- Dadurch war es möglich, die größenteils syste- kreten Standort, erst unter Berücksichtigung all matisch und engagiert durchgeführten Arbeiten dieser Randbedingungen sinnvolle und belastba- langjährigen Monitorings, die zum Teil bis auf re Aussagen gemacht werden können ( Ab- das späte 18. Jahrhundert zurückgehen, erfolg- schnitt zu Naturschutz in Müller et al. 2013). reich nutzbar zu machen.

Grundsätzlich sind die meisten natürlichen und Zugleich traten die schon eingangs erwähnten naturnahen Systeme an schwankende Grund- Lücken deutlich zutage, die in beinahe allen wasserspiegel angepasst. Es gilt also nicht, sol- Teilbereichen (Meteorologie, Klimatologie, Bo- che Spiegelschwankungen zu unterdrücken oder denkunde, Hydrologie) existieren. Es gilt, solche zu vermeiden, sondern es stellt sich die Frage, Lücken nach Kräften zu füllen – und sich stets ob derartige Schwankungen in Zukunft entweder die Frage zu stellen, ob alte Daten und Amplituden erreichen können, die deutlich grö- Monitoring-Anleitungen den heutigen Anforde- ßer sind als die durch Anpassungsleistungen rungen genügen oder aber entsprechend ange- kompensierbaren Veränderungen, oder ob die passt werden sollten. In letzterem Fall ist ganz Länge der Amplituden sich so deutlich verän- besonders auf Kontinuität und Kompatibilität zu dert, dass sehr lange Trocken- bzw. Nassphasen achten. Was bedeutet dies? Werden beispiels- das Überleben vor allem von Pflanzenarten weise neue Messmethoden eingeführt, dann ist grundsätzlich in Frage stellen – und diese Arten Sorge zu tragen, dass die alten Methoden zu- entsprechend verdrängt werden – was wiederum nächst einmal über statistisch signifikante Zeit- entsprechende Konsequenzen auf die Nahrungs- räume – und das können viele Jahre sein – pa- netze und damit die Tierwelt hätte. Als anschau- rallel zu diesen neuen Ansätzen angewendet liches Beispiel sei an Wurzeltiefen und sauer- werden. Dies ist jedoch notwendig, um gegebe- stoffreiche Verhältnisse im Boden für Pflanzen nenfalls rechnerische Anpassungen der alten erinnert, die sich sowohl bei zu stark fallendem Datensätze durchführen zu können, aber auch Grundwasserspiegel als auch bei länger anhal- um den Nachweis zu führen, dass neue Metho- tenden oder gar dauerhaften sauerstofffreien den nicht zu einem unerwünschten Qualitäts- Verhältnissen nicht mehr ernähren können. Ent- und Aussageverlust führen. sprechende Untersuchungen (Bernhofer et al. Aus aktuellem Anlass (NSA-Affäre im weiteren 2011) legen zwar gewisse Risiken nahe, recht- Sinn) und grundsätzlich auch angesichts der fertigen jedoch bislang keine grundsätzliche Verletzbarkeit und Risiken rein digitaler Systeme Sorge. (Stromausfälle, Datenkompatibilitäten) ist gro- Den Abschluss des 5. Kapitels bildet ein Beitrag ßer Wert auch auf eine sichere und dauerhafte zum Umwelt- und Prozessmonitoring ( 5.4). nicht-digitale Datenarchivierung zu legen. In Hier wird der schon zuvor mehrfach angespro- vielen Köpfen erscheinen Monitoring-Aufgaben chene Gedanke noch einmal knapp diskutiert, als wenig attraktive Routineaufgaben, die getan dass ein aussagekräftiges, also repräsentatives werden müssen, weil dies z.B. seitens des Ge- Monitoring von Umweltstatus und -prozessen setzgebers so vorgeschrieben ist. Von diesem unerlässlich ist, um einerseits die komplexen vereinfachenden Gedanken sollte man sich (Teil-)Systeme noch besser verstehen zu lernen schnell lösen und bedenken, dass es zuverlässi- und andererseits auf zukünftige Fragen, zumin- ge, möglichst lückenlose und umfangreiche Da- dest teilweise, besser vorbereitet sein zu kön- tenreihen sind, welche DIE Grundlage dafür nen. bilden, zu einem späteren Zeitraum gegebenenfalls auch sehr komplexe Fragestellungen über- Real wurden im Rahmen des Projektes teilweise haupt beantworten zu können. Als illustratives verstreute Daten aus diversen, nicht mit- und Beispiel aus jüngerer Zeit sei auf die seit 1958 untereinander vernetzten Monitoring-Program- konsequent durchgeführte Beobachtung der men verschiedener Landes- und Bundesbehör- Kohlendioxidmessungen (sowie Methan) in der den entdeckt. Ein Großteil dieser Daten unter- freien Atmosphäre auf Mauna Loa (Hawaii, USA) schiedlicher Herkunft konnte mit Hilfe des Säch- und der amerikanischen Südpol-Station durch sischen Staatsministeriums für Umwelt und Charles David Keeling verwiesen. Ohne diese Landwirtschaft (SMUL) und dessen Fachbehör- Daten wären wir kaum in der Lage gewesen, die den (bzw. deren engagierten Mitarbeitern) nicht erst in den 1970er Jahren größer werdende zuletzt im Rahmen des REGKLAM-Projektes zu- Aufmerksamkeit auf einen anthropogenen Kli- sammengetragen und sinnvoll ergänzt werden. Auswirkungen und Anpassungsoptionen 163 mawandel so schnell in kluge Berechnungen zu sprechende Messnetze aufgebaut haben, deut- überführen, die zu den heute üblichen globalen lich schwieriger. Klimamodellen geführt haben. Monitoring ist kein Selbstzweck sondern eine Art Ein weiteres, etwas älteres Beispiel, jedoch aus von Versicherung. Je länger und umfangreicher der Region Mitteleuropa, ist das erste meteoro- die klug ausgewählten Parameter erfasst sind, logische Messnetz der Societas Meteorologica desto schneller und robuster, im Sinne von ver- Palatina, das seit 1781 arbeitete, ausgelöst lässlich, können Aussagen zu Umweltverände- durch den Kurfürsten Karl Theodor. In diesem rungen und deren Gründen gemacht werden. frühen europäischen Netzwerk entwickelte sich Dies ist für Entscheider ein unschätzbarer Vor- die Wurzel der heutigen Wetter- und Klimadiens- teil, um Schaden abzuwenden, um Investitionen te, ohne die eine qualitativ hochwertige Daten- klug und zielgerichtet einzusetzen, und um zu dichte, wie wir sie weiträumig für Europa vorlie- einer gesunden Weiterentwicklung ihres Verant- gen haben, niemals zustande gekommen wäre. wortungsbereiches beitragen zu können. Vo- Zugleich sehen wir, welchen Schatz dies bedeu- raussetzung dafür ist, verantwortungsvolles tet, wenn wir im Vergleich zu vielen anderen Monitoring ernst zu nehmen, dafür die nötigen Weltgegenden feststellen dürfen, dass wir spezi- Mittel dauerhaft zur Verfügung zu stellen – und fische Fachfragen relativ schnell und auf relativ diese Verpflichtung nicht als Last, sondern als hohem Niveau beantworten können. Dies ist in wertvolle Zukunftsinvestition zu sehen, so wie Regionen, die oft erst in den 1960er Jahren entes unsere Vorfahren teilweise getan haben.

6.6 Fazit und Danksagung

Es ist heutzutage eine seltene Chance, seitens so fruchtbar sein; wenn Dürre vorherrscht, wird einer wissenschaftlichen Förderorganisation ein es ohne künstliche Bewässerung nicht gelingen so komplexes Projekt wie REGKLAM im können, diese potentielle Fruchtbarkeit für KLIMZUG-Verbund über einen Zeitraum von Pflanzen- oder Tierproduktion zu nutzen. Regnet vollen fünf Jahren anvertraut zu bekommen. es dagegen (viel) zu viel oder sind die einzelnen Dafür ist dem Bundesministerium für Bildung Niederschlagsereignisse zu stark, dann wird und Forschung (BMBF) und auch den verant- Boden schnell verloren gehen bzw. Setzlinge wortlichen Kolleginnen und Kollegen beim Pro- werden fortgespült und Samen keimen nicht so jektträger, der Deutschen Luft- und Raumfahrt erfolgreich, wie es für eine gute Ernte nötig wäre. (DLR) sehr herzlich zu danken. Tatsächlich ist Das Bundesland Sachsen und die Modellregion dieser zeitliche Aufwand notwendig gewesen und Dresden liegen in einer fruchtbaren und sehr war geradezu eine wesentliche Voraussetzung, leistungsstarken Region Mitteleuropas mit guter um das Projekt erfolgreich bewältigen zu kön- und vielfältiger Landwirtschaft, mit bemerkens- nen. Auf der naturwissenschaftlich-technischen werten Wald- und Forstgebieten und nicht zu- Seite, die diesen Band dominiert, war allein der letzt auch einer sich sehr positiv entwickelnden zeitliche Aufwand für die teilweise fast krimina- diversifizierten industriellen Produktion. Letztere listisch akribische Recherche verborgener und basiert auf einer, global betrachtet, sehr leis- teilweise (unabsichtlich) versteckter Daten so tungsstarken und hoch differenzierten Infra- aufwändig, dass es noch konservativ gerechnet struktur. Diese Standortvorteile bergen zugleich ist, diesen Aufwand mit einem vollen Jahr anzu- ein Risiko – denn die diesen Vorteilen zugrunde setzen. Zugleich war es auch immer wieder eine liegenden Strukturen sind durchaus auch anfäl- freudige Überraschung, bis dato unerwartete lig. Egal, ob man an zentralisierte Energiever- hilfreiche Daten zu finden und zu erleben, dass sorgung, an Wasserver- und -entsorgung denkt staatliche Stellen Datensammlungen besitzen, oder an die Verkehrsinfrastruktur – wir erleben deren Nutzung und Interpretation die Fragestel- immer wieder, dass vor allem ungewöhnliche lung deutlich voranbringen und es in vielen Fäl- meteorologische Ereignisse – Extremereignisse len erlaubten, erfreulich klare und eindeutige wie Starkregen mit Hochwässern, (Wirbel-)Stürme Ergebnisse und Antworten erarbeiten zu können. oder Hagelschlag und ungewöhnlicher Schneefall Auch dieser Band legt davon beredt Zeugnis ab. (auch zu ungewöhnlichen Zeiten wie im Oktober Die Hydrologie einer Region ist eine ihrer we- 2012) sehr schnell zu signifikanten Störfällen im sentlichen Charakteristiken. Böden können noch System führen. Im Ergebnis stehen Verkehrs- 164 Gesamtbetrachtung und Bewertung chaos, Medienversorgungsausfälle und manch- nutzbaren Werkzeugen und grundsätzlich über- mal sogar nicht unerhebliche Personen- und tragbaren Maßnahmen. Sachschäden, die mehr als „nur“ unerwartete Ein Schlüsselziel aller KLIMZUG-Projekte war es Kosten verursachen. gewesen, Netzwerke in den als Leuchttürme Wie die Auflistung gezeigt hat, ist ein erhebli- konzipierten Modellregionen von der Küste bis in cher Teil dieser Störungen mit hydrologischen die hohen Mittelgebirge Deutschlands aufzubau- Prozessen verbunden – und die Liste ist nicht en, die auch nach Ende der Projektförderung vollständig. Darum galt im REGKLAM-Projekt ein konstruktiv und engagiert das Thema Regionaler starkes Augenmerk den hydrologischen Frage- Klimawandel bei allen entsprechend geeigneten stellungen im weiteren Sinne. Die Auseinander- Entscheidungen bedenken und somit dazu bei- setzung damit hat die Risiken sehr deutlich ge- tragen, dass Klimawandel eher als Chance denn macht, die mit dem bereits beobachtbaren und als Bedrohung erlebt werden kann. Diese Netz- dem bis 2100 erwarteten regionalen Klimawan- werke sind entstanden bzw. bereits existierende del verbunden sind. Zugleich werden jedoch Netzwerke konnten auf den unterschiedlichsten auch Konturen von sinnvollen Maßnahmen deut- Ebenen deutlich weiterentwickelt werden. So lich, deren Umsetzung in vielen Fällen nahezu arbeiteten Fachleute von Firmen und Behörden kostenneutral ist und die wesentlich dazu beitra- gemeinsam mit den überwiegend an Universitä- gen können, dass die Modellregion Dresden sich ten beheimateten Wissenschaftlern an den auch erfolgreich der Herausforderung eben dieses in diesem Band diskutierten Fragen und trugen regionalen Klimawandels stellen kann. wesentlich dazu bei, dass der Fokus auf pragma- tische Anpassungslösungen niemals aus den Besonders erfreulich dabei ist es, dass sich ein Augen verloren wurde. Zugleich entwickelte sich Großteil sowohl der erprobten Ansätze und Me- etwas, das vielleicht die wertvollste Komponente thoden als auch der erarbeiteten Maßnahmen- des Projektes geworden ist: eine belastbare vorschläge auf andere Regionen übertragen Vertrauensbasis zwischen den verschiedenen lässt. Damit konnte das REGKLAM-Projekt – Akteuren und Partnern, geprägt von gegenseiti- nicht allein im Bereich hydrologischer Arbeiten – gem Verständnis und Respekt. Es ist zu hoffen, ein weiteres Ziel erreichen, nämlich die Entkopp- dass diese Basis erhalten bleibt und vielleicht lung der Herausforderungen von rein lokalen sogar noch weiter gestärkt werden kann. oder klein-regionalen Ansätzen hin zu weithin Literatur 165

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172 Anhang

Anhang

Anlage 4.3.2-1: Grundwasserbilanzgebiete und Bilanzen IST-Zustand ...... 173 Anlage 4.3.2-2: Grundwasserbilanzgebiete und Bilanzen unter WETTREG 2010 Lauf 00 (Emissionsszenario A1B) für die Zeitscheibe 2030–2050 ...... 175 Anlage 4.3.2-3: Grundwasserbilanzgebiete und Bilanzen unter WETTREG 2010 Lauf 55 (Emissionsszenario A1B) für die Zeitscheibe 2030–2050 ...... 177 Anlage 4.3.2-4: Grundwasserbilanzgebiete und Bilanzen unter WETTREG 2010 Lauf 00 (Emissionsszenario A1B) für die Zeitscheibe 2080–2100 ...... 179 Anlage 4.3.2-5: Grundwasserbilanzgebiete und Bilanzen unter WETTREG 2010 Lauf 55 (Emissionsszenario A1B) für die Zeitscheibe 2080–2100 ...... 181 Anlage 4.3.2-6: Zusammenfassende Risiko- und Maßnahmenkarte für die Grundwasser- bewirtschaftung ...... 183 Anlage 5.1-1: Staulamellen der aktuellen Bewirtschaftungsszenarios a) der Bereitstellungs- stufen für die repräsentativen Lösungen Cl-1 (links), Cl-2 (Mitte) und Cl-3 (rechts) und b) der Brauchwasserabgabe und der Überleitung für Cluster Cl-1 (links) und Cl-2 (rechts)...... 185

Anlage 5.1-2: MKO für WETTREG 2010 unter dem Emissionsszenario A1B für die Zeitscheibe 2021–2050 mit a) Level-Diagramm mit den Clustern Cl-1 (rot), Cl-2 (grün), Cl-3 (hellblau) und Cl-4 (lila) und b) Staulamellen der Brauchwasserabgabe und der Überleitung für Cluster Cl-1 (links) und Lösung max(FF1) (rechts)...... 186 Anlage 5.1-3: MKO für WETTREG 2010 unter dem Emissionsszenario A2 für die Zeitscheibe 2021–2050 mit a) Level-Diagramm mit den Clustern Cl-1 (rot), Cl-2 (grün), Cl-3 (blau) und b) Staulamellen der Brauchwasserabgabe der Lösungen BV (links) und max(FF2) (rechts). Die Lösung BV liegt möglichst nahe an den geforderten Versorgungssicherheiten. P(BSS3) ist 99,192% und P(BSS2) ist 99,528, P(BSS1) ist 99,648%. FF2 ist 52,2%.und FF3 0,27 hm3 je Monat...... 187 Anlage 5.1-4: MKO für WETTREG 2010 unter dem Emissionsszenario B1 für die Zeitscheibe 2021–2050 mit a) Level-Diagramm mit den Clustern Cl-1 (blau), Cl-2 (rot) und b) Staulamellen der Brauchwasserabgabe und der Überleitung für die Lösung min(FF3) (links) und die repräsentative Lösung Cl-1 (rechts) ...... 188 Anlage 5.1-5: MKO für WETTREG 2010 unter dem Emissionsszenario A1B für die Zeitscheibe 2071–2100 mit a) Level-Diagramm mit den Clustern Cl-1 (rot), Cl-2 (grün), Cl-3 (hellblau) und Cl-4 (lila) und b) Staulamellen der Brauchwasserabgabe und der Überleitung für die repräsentative Lösung Cl-1 (links) und die Lösung min(FF3) (rechts) ...... 189 Anlage 5.1-6: MKO für WETTREG 2010 unter dem Emissionsszenario A2 für die Zeitscheibe 2071–2100 mit a) Level-Diagramm mit den Clustern Cl-1 (rot), Cl-2 (grün) und Cl-3 (blau)und b) Staulamellen der Brauchwasserabgabe und der Überleitung für die repräsentative Lösung Cl-1 (links) und Cl-2 (rechts) ...... 190 Anlage 5.1-7: MKO für WETTREG 2010 unter dem Emissionsszenario B1 für die Zeitscheibe 2071–2100 mit a) Level-Diagramm mit den Clustern Cl-1 (rot), Cl-2 (grün), Cl-3 (hellblau) und Cl-4 (blau) und b) Staulamellen der Brauchwasserabgabe und der Überleitung für die repräsentative Lösung Cl-1 (links) und Cl-2 (rechts) ...... 191 Anlage 5.1-8: Vergleich der MKO (Level-Diagramme) für die drei Emissionsszenarios A1B (blau), A2 (rot) und B1(lila) (Klimamodell: WETTREG 2010) in der Zeitscheibe 2071–2100 hinsichtlich der Abstandsmaße a) 2-Norm und b) Inf-Norm ...... 192

Anhang 173

Anlage 4.3.2-1: Grundwasserbilanzgebiete und Bilanzen IST-Zustand.

Anhang 175

Anlage 4.3.2-2: Grundwasserbilanzgebiete und Bilanzen unter WETTREG 2010 Lauf 00 (Emissionsszenario A1B) für die Zeitscheibe 2031–2050.

Anhang 177

Anlage 4.3.2-3: Grundwasserbilanzgebiete und Bilanzen unter WETTREG 2010 Lauf 55 (Emissionsszenario A1B) für die Zeitscheibe 2031–2050.

Anhang 179

Anlage 4.3.2-4: Grundwasserbilanzgebiete und Bilanzen unter WETTREG 2010 Lauf 00 (Emissionsszenario A1B) für die Zeitscheibe 2081–2100.

Anhang 181

Anlage 4.3.2-5: Grundwasserbilanzgebiete und Bilanzen unter WETTREG 2010 Lauf 55 (Emissionsszenario A1B) für die Zeitscheibe 2081–2100.

Anhang 183

Anlage 4.3.2-6: Zusammenfassende Risiko- und Maßnahmenkarte für die Grundwasserbewirtschaftung. Anhang 185

Anlage 5.1-1: Staulamellen der aktuellen Bewirtschaftungsszenarios a) der Bereitstellungsstufen für die repräsen- tativen Lösungen Cl-1 (links), Cl-2 (Mitte) und Cl-3 (rechts) und b) der Brauchwasserabgabe und der Überleitung für Cluster Cl-1 (links) und Cl-2 (rechts).

Die farbigen Flächen geben 100% der Spannbreite der monatlichen Werte der Staulamellen für alle Lösungen des jeweiligen Clusters an.

a) MKO der Bewirtschaftung ohne Stützung durch die Talsperre Rauschenbach

Cl-1 Cl-2 Cl-3

b) MKO der Bewirtschaftung mit einer zusätzlichen Bewirtschaftungsstufe

Cl-1 Cl-2

186 Anhang

a) Level Diagramm für WETTREG 2010, A1B, 2021–2050

b) Staulamellen

Cl-1 max(FF1)

Anhang 187

Anlage 5.1-3: MKO für WETTREG 2010 unter dem Emissionsszenario A2 für die Zeitscheibe 2021–2050 mit a) Level-Diagramm mit den Clustern Cl-1 (rot), Cl-2 (grün), Cl-3 (blau) und b) Staulamellen der Brauchwasserab- gabe der Lösungen BV (links) und max(FF2) (rechts). Die Lösung BV liegt möglichst nahe an den geforderten Ver- sorgungssicherheiten. P(BSS3) ist 99,192% und P(BSS2) ist 99,528, P(BSS1) ist 99,648%. FF2 ist 52,2%.und FF3 0,27 hm3 je Monat.

a) Level Diagramm für WETTREG 2010, A2, 2021–2050

b) Staulamellen

BV max(FF2)

188 Anhang

Anlage 5.1-4: MKO für WETTREG 2010 unter dem Emissionsszenario B1 für die Zeitscheibe 2021–2050 mit a) Level-Diagramm mit den Clustern Cl-1 (blau), Cl-2 (rot) und b) Staulamellen der Brauchwasserabgabe und der Überleitung für die Lösung min(FF3) (links) und die repräsentative Lösung Cl-1 (rechts).

a) Level Diagramm für WETTREG 2010, B1, 2021–2050

b) Staulamellen

min(FF3) Cl-1

Anhang 189

Anlage 5.1-5: MKO für WETTREG 2010 unter dem Emissionsszenario A1B für die Zeitscheibe 2071–2100 mit a) Level-Diagramm mit den Clustern Cl-1 (rot), Cl-2 (grün), Cl-3 (hellblau) und Cl-4 (lila) und b) Staulamellen der Brauchwasserabgabe und der Überleitung für die repräsentative Lösung Cl-1 (links) und die Lösung min(FF3) (rechts).

a) Level Diagramm für WETTREG 2010, A1B, 2071–2100

b) Staulamellen

Cl-1 min(FF3)

190 Anhang

Anlage 5.1-6: MKO für WETTREG 2010 unter dem Emissionsszenario A2 für die Zeitscheibe 2071–2100 mit a) Level-Diagramm mit den Clustern Cl-1 (rot), Cl-2 (grün) und Cl-3 (blau)und b) Staulamellen der Brauchwasser- abgabe und der Überleitung für die repräsentative Lösung Cl-1 (links) und Cl-2 (rechts).

a) Level Diagramm für WETTREG 2010, A2, 2071–2100

b) Staulamellen

Cl-1 Cl-2

Anhang 191

Anlage 5.1-7: MKO für WETTREG 2010 unter dem Emissionsszenario B1 für die Zeitscheibe 2071–2100 mit a) Level-Diagramm mit den Clustern Cl-1 (rot), Cl-2 (grün), Cl-3 (hellblau) und Cl-4 (blau) und b) Staulamellen der Brauchwasserabgabe und der Überleitung für die repräsentative Lösung Cl-1 (links) und Cl-2 (rechts).

a) Level Diagramm für WETTREG 2010, B1, 2071–2100

b) Staulamellen

Cl-1 Cl-2

192 Anhang

Anlage 5.1-8: Vergleich der MKO (Level-Diagramme) für die drei Emissionsszenarios A1B (blau), A2 (rot) und B1(lila) (Klimamodell: WETTREG 2010) in der Zeitscheibe 2071–2100 hinsichtlich der Abstandsmaße a) 2-Norm und b) Inf-Norm.

a) 2-Norm

b) Inf-Norm

Projektpartner

LEIBNIZ-INSTITUT FÜR TROPOSPHÄRENFORSCHUNG

Regionaler Wasserhaushalt im Wandel Wasserhaushalt Regionaler Regionaler Wasserhaushalt im Wandel

Klimawirkungen und Anpassungsoptionen in der Modellregion Dresden

Hänsel/Ullrich/Sommer/Benning/Prange/Matschullat (Hrsg.)

ISBN 978-3-944101-14-9

Heft 5 – REGKLAM Projektes BMBF-geförderten des Publikation Dresden Modellregion für die Klimaanpassungsprogramm Regionales