Joint Sino-German-Project: Impacts of Land Use and Management Practices on Water Resources under Climate Change in the Haihe River Basin, China
Final Report Abstract
Die dynamische wirtschaftliche Entwicklung, der Bevölkerungsdruck und damit einhergehende Umweltveränderungen stellen eine zentrale Herausforderung für Entscheidungsträger im 21. Jahrhundert dar. Vor diesem Hintergrund hat das Projekt "Auswirkungen von Landnutzung und -management auf die Ressource Wasser unter Klimawandel im Hai He Einzugsgebiet, China" (H2LUMP) zum Ziel, diese Auswirkungen räumlich-zeitlich detailliert zu analysieren und mögliche Optionen einen verbesserten Landnutzung zu erarbeiten. Das Projekt basiert auf einem Multi-Modell-Ansatz mit dem Schwerpunkt, die Unsicherheit der Modellvorhersage zu berücksichtigen. H2LUMP will folgendes erreichen: (1) Analyse der Reaktion des Wasser- und Nährstoffkreislaufs auf Landnutzungs- und Klimawandel (2) Erarbeitung wissenschaftlich fundierter Empfehlungen zur Verbesserung der Ressource Wasser hinsichtlich der Anpassung an den Klima- und Landnutzungswandel im Hai He Einzugsgebiet für politische Entscheidungsträger. Zur Erreichung der vorgenannten Ziele werden im Projekt vorhandene Informationen zur Hydrometeorologie, Landnutzung und Management-Praktiken gesammelt und ausgewertet. In Teileinzugsgebieten des Hai He werden zeitlich hochauflösende UV-Photometer zur in situ Messung der Wasserqualität installiert. Ein Multi-Modell bestehend aus sechs hydrobiogeochemischen Modellen unterschiedlicher Komplexität wird angewendet, um Wasserund Nährstoffflüsse im Hai He zu simulieren. Zusammen mit den beobachteten Daten zur Wasserqualität werden zusätzliche „weiche“ Daten im Rahmen der Modellvalidierung und zur Verbesserung des Prozessverständnisses und der Modellstruktur eingesetzt. Landnutzungsszenarien und BMP werden entwickelt und deren potenzielle Auswirkungen auf die hydro-biogeochemischen Kreisläufe werden analysiert. Auf Grund der vorhandenen Unsicherheit in den Eingangsdaten, der Modellstrukturen sowie der Modelleingangsparameter wird ein Schwerpunkt der Arbeiten hinsichtlich der Quantifizierung der Unsicherheiten in der Modelvorhersage liegen. Basierend auf den Ergebnissen werden Empfehlungen für eine adaptierte Landnutzung und optimierte Management-Praktiken erarbeitet.
