Unsicherheiten im Wassermanagement

Präsentation zum Thema: "Unsicherheiten im Wassermanagement"—  Präsentation transkript:

1 Unsicherheiten im Wassermanagement
- Anwendung eines GIS- basierten Modells zum Wassermanagment im Amudarja Fluss Delta Universität Osnabrück Angewandte Systemwissenschaft: Hauptseminar SS 06 Dozent: Prof. M. Matthies Autor: Nils Schuhmacher

2 Artikel „Application of a GIS-based Simulation Tool to Illustrate Implications of Uncertainties for Water Management in the Amudarya River Delta“ Autoren: Maja Schlüter & Nadja Krüger

3 Überblick 1. Einleitung 2. Das Amudarja Delta 3. Vorstellung von TUGAI
3.1 Die Tugai Wälder 3.2 Die Module von TUGAI 3.3 Das HSI Modul 4. Externe Unsicherheiten abschätzen 5. Diskussion und Abschluss

4 1. Einleitung Definition von Unsicherheit : Uncertainty refers to “any deviation from the unachievable goal of completely deterministic knowledge of the relevant system” (Walker et al., 2003) Inhärente vs. Externe Unsicherheiten Der Umgang mit Unsicherheiten: inhärente: Experten, mathematische Methoden externe: Szenarioanalyse Das GIS- basierte Simulations Tool TUGAI soll vor allem zur Abschätzung externer Unsicherheiten dienen - Gegenüberstellung von inhärenten und externen Unsicherheiten Inhärente Unsicherheiten: z.B. verursacht durch den mangelnden Einblick in ein solch komplexes System, wie ein Fluss Delta. Beispiele: Messfehler, unvollständige Modelle, unpassende Daten, begrenztes Systemverständnis, subjektive Einschätzungen Externe Unsicherheiten: z.B. durch Klima, Politik oder sozioökonomische Entwicklungen (meist nicht kontrollierbar oder reduzierbar). Das Modell soll dazu dienen Überraschungen (vor allem durch externe Unsicherheiten) zu vermeiden. „Uncertainties in external drivers and their effects on the dynamics of the human-environment system in the river basin can often only be evaluated by means of scenario analysis testing a range of plausible futures . Here, model supported scenario analysis may prove to be a valuable tool to raise awareness, and develop adaptation and coping strategies.” - Wie soll der Umgang (vor allem mit externen) Unsicherheiten geschehen? Antwort: Durch Szenarioanalyse Was ist Szenarioanalyse? Mit Stakeholdern werden Input Sets erstellt und anschließend simuliert. Die so entstanden (Zukunft) Szenarios werden dann u.a. im Hinblick auf ökologische Folgen untersucht und Handlungsmöglichkeiten daraus abgeleitet. - Kurz: Was TUGAI ist und hier leisten soll TUGAI ist ein GIS-basiertes Simulations Tool um Unsicherheiten beim Wassermanagement für ein semi-arides Fluss Delta in Zentral Asien (u.A. Amurdarya Delta) abschätzen zu können. TUGAI unterscheidet sich somit von DSSs, da im Tool keine aktiven Maßnahmen (wie z.B. Aufforstung) zur Schadensregulierung simuliert werden. Vielmehr soll ein Abbild der Situation im Amurdaja Delta und gegebenen constraints/Parameter Sets dargestellt werden.=> Stimmt das überhaupt? Fließt z.B. nicht die Möglichkeit mit ein effizienterer Bewässerungsanlagen zu bauen? „Given the high complexity of environmental problems encountered in river basin management, the value of the tools lies in their potential to integrate existing scientific and local knowledge to inform a policy debate.”

5 2. Das Amurdaja Delta Geographische Lage: - Zentralasien
- Einzugsgebiet liegt in Afghanistan und Tadschikistan und z.T. Noch in Kirgisistan - Das Wasser des Amudarja wird hauptsächlich im Turan Flachland in Usbekistan und Turkmenistan verwendet (zu 90% zur Bewässerung von Agrarkulturen). Hierbei ist die bewässerungsintensive Baumwolle immer noch vorherrschend - Das Delta liegt haupsächlich in Usbekistan. Größe des Deltas: ca km² (im Vergleich: ca.2 mal Niedersachsen) - Der Amurdaja mündet im Aral See

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7 2. Das Amurdaja Delta Problembeschreibung
Unsicherheitsfaktoren bei der Wassernutzung im Amurdaja Delta: - Problembeschreibung Nach dem Zusammenbruch der Sowjetunion müssen sich die neu entstandenen zentralasiatischen Staaten (Usbekistan, Turkmenistan, Kasachstan, Tadschikistan, Kirgisistan) über das Management gemeinsamer Wasserressourcen einigen. Ebenso über eine Linderung des sozioökonomischen und ökologischen Verfalls. Denn für die lokalen Anwohner, stellen z.B. die Tugai Wälder und Delta Seen eine wertvolle Nahrungs- und Einkommensquelle dar. Das aktuelle Wassermanagement erfolgt bisher noch größten teils nach Planwirtschaftlichen Perspektiven. So wird die Bewässerung je nach vorgegebener Erntequote vermehrt eingesetzt. “Water management in the Amudarya river basin is centralized and strongly hierarchical. Under the current political regimes there is no civil society or public participation in policy making. Most water management decisions are made without taking available information on needs of water users besides irrigated agriculture and drinking water supply into account. Ecological rehabilitation is often seen as infeasible given the scarcity of the resource.” Sonstige wirtschaftliche Situation in Usbekistan Fischerei Politische Situation Das Delta befindet sich in der autonomen Provinz Karakalpakstan - Unsicherheitsfaktoren bei der Wassernutzung im AD Besonders problematisch: Politische und ökonmische Entwicklung der Anreinerstaaten, vor allem Wechsel in der Land – und Wassernutzumg. Mögliche erhöhte Wasserentnahme durch Afghanistan. Bisher keine genauen Angaben über die künftige ökonomische Entwicklung in Usbekistan und Kasachstan (Erhöhung von Agraranbau mit Bewässerungsanlagen oder nicht? Anbau welcher Agrarprodukte (weiterhin Baumwolle)? Usw.

8 3. Vorstellung von TUGAI 3.1 Die Tugai Wälder
Erscheinen als Gürtel um Flüsse und Kanäle; und in regelmäßig überfluteten Gebieten Die Vegetation wird charakterisiert durch hohe Toleranz für trockene Luft und nassen Boden, hohe Transpiration, Resistenz gegen Dürren und Versalzung Die Hauptbaumarten sind Pappeln (spez. Populus Euphratika), Oleaster und Weiden P. Euphratika nimmt im Ökosystem der Tugai Wälder eine zentrale Rolle ein. Daher wird u.a. anhand der Umweltanforderungen von P. Euphratica die Qualität des Habitats in TUGAI bestimmt - Eigenschaften von P. Euphratica: P. euphratica stell nach Expertenmeinung die bedeutsamste Art im Ökosystem der Tugai Wälder im Amurdaja Flussdelta dar. P. euphratica stellt die dominante Baumart dar und ihr kommt eine Indikatorfunktion für den Zustand der gesamten Tugai Vegatation zu. Verbreitung: P. euphratika kommt in trockenen Regionen von Nordafrika bis China vor. Eigenschaften: - Sie ist angepasst an ein trockenes Klima mit hoher Sonneneinstrahlung, extremen Temperaturen - Hohe Evaporation(?) und niedrige Precipitation(?) - Resistent gegen sand und staubstürme - Hohe Toleranz für salzige Böden und salziges Grundwasser.

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11 3. Vorstellung von TUGAI 3.2 Übersicht der Module
3.1 Das Wasser Management Modell (siehe dazu noch Schlüter (2005)) Was macht das Wasser Management Modell? Ein multikriterieller Optimierungs Algorithmus berechnet die optimale Verteilung des Wassers im Fluss Delta. Höchste Priorität wird bei den Berechnungen der landwirtschaftlichen Bewässerung beigemessen. Abschätzung von Unsicherheiten im Modell: Unter „perfektem Wissen“ über die aktuelle und zukünftige Wasserverteilung berechnet der Algorithmus die „am besten zu erreichende“ Wasserbereitstellung unter gegeben physikalischen und Management Bedingungen, um die Bedürfnisse aller Wasser Nutzer zu befriedigen. Die Unsicherheiten ergeben sich aus unvollständigem Wissen. Validierung und Sensitivitätsanalyse: Validierung durch Vergleich historischer Daten mit dem Modell. Das Modell schafft es die verfügbaren Wassermengen richtig zu bestimmen, bei der raumzeitlichen Auflösung kommt es bei vereinzelten Monaten zu Abweichungen. 3.2 Umwelt Modelle Statistische Methode (Multiple Regression) zur Grundwasservorhersage. Grundwasser errechnet sich aus dem mittleren jährl. Fluss Durchlaufs und dem hydraulischem Gradienten (?). Vorstellung des Flutmodells: Regelbasierter Ansatz: Wenn der Pegel an einer Messstation im Eingangsbereich des nördlichen Deltas einen kritischren Schwellenwert überschreitet, dann tritt eine Überflutung auf. Größte Unsicherheit in diesem Modell: Die Annahme von überfluteten Gebieten wird nur an Satellitenaufnahmen von einer Flut im Jahre 1998 referenziert.

12 3. Vorstellung von TUGAI 3.3 Das HSI Modul 3.3.1 Einführung
Der Habitat Suitability Index (HSI) stellt eine Zahl Element [0,1] dar Diese Zahl soll die Eignung eines Habitats für P. euphratica wiedergeben Er ergibt sich aus mehreren Umweltvariablen: Wichtig: Antrophogene Einflussfaktoren werden bei der Berechnung des HSI nicht berücksichtigt !!! Geomorphologie: Neigung und Größe von Uferbänken, Flussbänken (werden regelmäßig überflutet und besitzen gute Entwässerungs Eigenschaften), interfluve(?) lowlands, Flutgebieten und Terrassen (bieten moderate Lebensbedingungen); und See Senken (bieten schlechte Bedingungen: hohe Salzgehalt der Böden, lehmig, schlchte Boden Belüftung, hoher Grundwasserspiegel) Dient ledeiglich als Ausschlußkriterium, um mehrfache Bewertungen zu vermeiden (z.B. ist Flut Dauer in See Senken hoch, was ebenfalls als schlecht bewertet wird). Wird ein Gebiet als Seesenke identifiziert, so wird der HSI auf Null gesetzt. Andernfalls wird der HSI wie folgend berechnet. Grundwasser: Niederschlag in den Gebieten ist relativ niedrig (<100mm pro Jahr), so dass die Bäume vor allem im Sommer an erreichbares Grundwasser gebunden sind. Flut Frequenz: Fluten verringern den Salzgehalt des Bodens, tragen fruchtbaren Fluss Aluvium (?Schlamm?) auf und der Boden kann dadurch zusätzliche Feuchtigkeit erhalten. Eine Flut alle fünf Jahre wird in etwa als ideal dabei angesehen. Flut Dauer: Zu lang anhaltende Fluten verhindern, dass die Wurzeln mit Sauerstoff versorgt werden. Flut Timing: Für die Saat ist ein Flutzeitpunkt im Juli oder August als optimal anzusehen, für die erwachsenen Bäume ein Zeitpunkt im Frühling oder Herbst (Warum?) Wichtig: Antrophogene Faktoren wie z.B. Fällung von Bäumen, Aufforstung, Waldbrände oder Viehweidung werden nicht berücksichtigt!!!

13 3. Vorstellung von TUGAI 3.3 Das HSI Modul 3.3.2 Das Modell
Räumliche und zeitliche Auflösung: GIS Map mit Gridzellen von 300m*300m und einer jährlichen Berechnung des HSI für jede Zelle. Berechnung des HSI: Separate Berechnung für erwachsene Bäume und heranwachsende Bäume (Saat, Keim und „Setzlings“ - Zeit). Um die Beziehung zwischen Umweltvariablen und Habitat Suitability quantifizieren zu können, wurden Experten dazu befragt. Die Ergebnisse wurde, falls möglich, durch Literaturdaten ergänzt.

14 3. Vorstellung von TUGAI 3. 3 Das HSI Modul 3. 3
3. Vorstellung von TUGAI 3.3 Das HSI Modul Das Modell: Gesammeltes Expertenwissen Erläuterungen zur Tabelle: Hier sind die Experten Ratings der Suitability einzelner Umweltvariablen auf erwachsene und heranwachsende P. euphratica zu sehen.

15 3. Vorstellung von TUGAI 3. 3 Das HSI Modul 3. 3
3. Vorstellung von TUGAI 3.3 Das HSI Modul Das Modell: Der fuzzy set approach Das so gesammelte Wissen wurden mittels eines fuzzy set approach formalisiert. Für jede Umweltvariable wurde eine Suitability Kurve erstellt Die Kurve ordnet jedem möglichen Wert der Umweltvariable einen Suitablity Wert zwischen 0 und 1 zu (fuzzy functions). Der HSI ergibt sich dann aus einer Kombination der Suitability Kurven Zur Erläuterung des fuzzy set approches an die Tafel gehen (falls noch genügend Zeit ist)!!! Das allgemeine Vorgehen möchte ich beispielhaft an der Bestimmung der Fuzzy Funktionen für heranwachsende Bäume erläutern. Analog wurden auch die Funktionen für erwachsene Bäume erstellt. Erläuterung der Grafik: Hier sind die Fuzzy Funktionen der Umweltvariablen für heranwachsende Bäume abgebildet. Groundwater Level: Ein Grundwasserstand von 1m ist für junge Bäume als optimal anzusehen. 6 m werder mit 0 bewertet. Dazwischen wird ein linearer Abstieg angenommen Flooding Timing: Für den optimalen Flut Zeitpunkt werden die Sommermonate (bes. Juli und August) angenommen, da zu dieser Zeit die Pappeln ihre Samen austragen. Flooding Duration: Die fluten sollten vor September enden. Falls die Fluten später enden wird der übrig bleibende Teil der Vegatationsperiode zu kurz (?Sprich: Die Pflanzen können sich bis zum Winter nicht weit genug entwickeln?) Kombination: Die Gesamt Suitability für heranwachsende Bäume errechnet sich dann wie folgt: Alle drei Variabeln werden als gleich wichtig angesehen. Nimmt eine der Variablen den Wert 0 ein, so wird die entsprechende Gridzelle mit einem HSI gleich 0 bewertet.

16 3. Vorstellung von TUGAI 3.3 Das HSI Modul 3.3.3 Modellergebnisse
Als Simulationszeitraum wurden die Jahre gewählt. Der Grundwasserspiegel wurde auf Basis von Grundwasserdaten aus 15 Messstationen für den Simulationszeitraum interpoliert. Die Geomorphologie konnte aus dem bereits bestehenden Aral See GIS entnommen werden. Das Flut Regime (Frequenz, Timing, Dauer) wurde auf Grundlage der Fluten von 1978 u.1998 erstellt. Das Flut Regime: Zur Flut im Jahr 1998 lagen Satellitenaufnahmen vom 15. Mai und 19. Juni des Flutgebiets vor. Sie Für die Flut von Juni bis August im Jahr 1978 wurde als Referenz für das Ausmaß die Daten von 1998 angenommen. HSI Ergebnisse für heranwachsende Bäume für das Jahr 1998

17 3. Vorstellung von TUGAI 3.3 Das HSI Modul 3.3.4 Validierung
Vergleich der Modellergebnisse mit Satellitenaufnahmen aus dem Jahr 2000 Sensitivitätsanalyse: Ein zusätzlicher Ansatz zur Formalisierung des Expertenwissens wurde gewählt (fuzzy rule-based system), um die Sensitvität für strukturelle Änderungen im Modell zu testen. Vergleich der HSI Ergebnisse für erwachsene Tugai Formationen im Jahr 1999 mit der aktuellen Verteilung von Tugai Wäldern im Jahr Die schwarze Farbe zeigt Gebiete mit einem niedrigen HSI Wert an (<0,3) und tatsächlich ex. Tugai Wäldern. Problem bei der Validierung: Das Modell berücksichtig keine anthropogenen Einflussfaktoren. Als Vergleichsmaterial lagen Satellitenaufnahmen vom Jahr 2000 vor. Aufgrund der menschlichen Eingriffe (z.B. durch Rhodung) kann keine wissenschaftlich fundierte Validierung, sondern lediglich ein Vergleich erstellt werden, der allerdings auch Rückschlüsse auf die Qualität des Modells zuläßt. An Stellen an denen das Modell einen hohen HSI errechnet kann es also vorkommen, dass in der Realität dort keine Vegetation vorzufinden ist. Allerdings sollte das Modell an den Stellen mit wenig bis keiner Vegetation einen niedriegen HSI anzeigen. Sensitivitätsanalyse: Das Fuzzy Rule Based System führt nicht zu substanziell anderen Ergebnissen. Die Autoren schließen daraus, dass jedweder Ansatz, der auf dem selben Expertenwissen basiert zu ähnlichen Ergebnissen führen wird.

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19 4. Externe Unsicherheiten abschätzen
Rolle von TUGAI in Entscheidungsprozessen: Externe Unsicherheiten müssen erkannt werden und können dann in die Szenarioentwicklung einfließen. Die Entwicklung von Szenarien und die anschließende Szenarioanalyse sollen vor allem die Dikussion über Handlungsalternativen anregen. Rolle von TUGAI in Entschiedungsprozessen: Bisher wird Wassermanagement zentralisistisch betrieben mit Priorität auf Landwirtschft und Trinkwasserversorgung. Ökologische Aspekte werden vernachlässigt. Partizipation vor allem der Bevölkerung und deren Interessensvertreter wie z.B Fischerei und Jagdverbände. Zudem lokale Wassermanagement Autoritäten, lokale Wissenschaftler, Vertreter der Landwirtschaft. Szenarioentwicklung in einer pertizipativen Umgebung liefern Informationen für den Entscheidungsfindungsprozess. Die Sicht vieler Steakholder wird abgebildet. Die Diskussion über Handlungsalternativen wird angeregt.

20 4. Externe Unsicherheiten abschätzen
Beispiel einer Szenarioanalyse: Erhöhte Wasserentnahme durch Afghanistan mit einer Inflow Abnahme im Delta bis zu 14% Vergleich mit einem Referenzszenario soll die Auswirkungen auf das Ökosystem verdeutlichen Simulationszeitraum: 28 Jahre Ergebnisse: Fluten: Abnahme der Fluterdauer ab 6%; bei 10%-12% verkürzt auf 1 Monat; bei 14% keine Flut mehr HSI: Gemischte Veränderung der Habitat Suitability bei Szenarios bis 12% (u.a. Verschlechterung der südlichen Gebiete, Verbesserung der Sumpfgebiete); allgemeine Verschlechterung bei 14% Szenario. Szenario ist durchaus realistisch. Die letzten 30 Jahre konnte Afghnistan aufgrund von Kriegen kein Wasser entnehmen. Bedeutung der Flut wird besonders sichtbar. Threshold liegt bei 12%. So lange Fluten noch wenigtens einen Monat lang sind alles im grünen Bereich, danach ändert sich die Habitatqualität signifikant. Welche Handlungsoptionen lassen sich daraus ableiten? Veränderte Nutzung der Sumpfgebiete z.B.

21 5. Diskussion und Abschluss
Resümee Das TUGAI Tool stellt ein einfaches Tool zur Szenarioanalyse dar, welches das aktuell verfügbare Wissen über Hydrologie und Ökologie des Delta Gebiets integriert, um eine erste und schnelle Abschätzung von Tendenz und Ausmaß ökologischer Veränderungen, aufgrund geplanter Veränderungen des hydrologischen Regimes, zu geben und den strategischen Planungsprozess zu unterstützen.

22 5. Diskussion und Abschluss
Kommunikation von Annahmen, Unsicherheiten und Möglichkeiten des Modells. Zielgruppen: Wissenschaftler und Bevölkerung vor Ort. Weitere Validerung durch Experten oder auf Grundlage neuer Daten in Zukunft nötig. Kreativität und Vorstellung über mögliche Zukunften anregen Das Tool soll ermöglichen, unterschiedliche Sichten und Werte einzubinden (Partizipation). Die Simulationsergebnisse können als objektiver Input für einen Entscheidungsfindungsprozess dienen. Potential des Modells: Kann für neue Problemstellungen angepasst werden. Soll in ein künftiges EU Projekt für neue Ansätze zum adaptiven Wassermangement unter Unsicherheit eingebunden werden. Annahmnen und Unsicherheiten des Modells müssen mit den Anwendern klar kommuniziert werden, zudem muss Anwendern klar gemacht werden, dass es sich um mögliche System Trajektorien handelt, nicht um Vorhersagen. Wendet sich vor allem an Menschen und Wissenschaftler vor Ort. Soll die Kreativität und die Vorstellung über mögliche Zukunften anregen und erweitern. Weitere Validerung durch Experten oder auf Grundlage neuer Daten in Zukunft nötig Die Simulationsergebnisse können als objektiver Input für einen Entscheidungsfindungsprozess dienen Das Tool soll ermöglichen, unterschiedliche Sichten und Werte einzubinden Potential des Modells: Es kann auf veränderte Bedingungen und neue Problemstellungen angepasst werden. Es soll in ein neues EU Projekt für neue Ansätze zum adaptiven Wassermangemnt unter Unsicherheit eingebunden werden

23 Vielen Dank für Eure Aufmerksamkeit!!!