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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. Unsicherheiten im Wassermanagement. Artikel.

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Unsicherheiten im Wassermanagement

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Presentation Transcript

  1. - 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 Unsicherheiten im Wassermanagement

  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

  5. 2. Das Amurdaja Delta

  6. 2. Das Amurdaja Delta • Problembeschreibung • Unsicherheitsfaktoren bei der Wassernutzung im Amurdaja Delta:

  7. 3. Vorstellung von TUGAI3.1 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

  8. 3. Vorstellung von TUGAI3.2 Übersicht der Module

  9. 3. Vorstellung von TUGAI3.3 Das HSI Modul3.3.1 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 !!!

  10. 3. Vorstellung von TUGAI3.3 Das HSI Modul3.3.2 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.

  11. 3. Vorstellung von TUGAI3.3 Das HSI Modul3.3.2 Das Modell: Gesammeltes Expertenwissen

  12. 3. Vorstellung von TUGAI3.3 Das HSI Modul3.3.2 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

  13. 3. Vorstellung von TUGAI3.3 Das HSI Modul3.3.3 Modellergebnisse • Als Simulationszeitraum wurden die Jahre 1991-1999 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. HSI Ergebnisse für heranwachsende Bäume für das Jahr 1998

  14. 3. Vorstellung von TUGAI3.3 Das HSI Modul3.3.4 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 2000. Die schwarze Farbe zeigt Gebiete mit einem niedrigen HSI Wert an (<0,3) und tatsächlich ex. Tugai Wäldern.

  15. 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.

  16. 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.

  17. 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.

  18. 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.

  19. Vielen Dank für Eure Aufmerksamkeit!!!

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