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Umweltatlas Berlin

02.13 Oberflächenabfluss, Versickerung, Gesamtabfluss und Verdunstung aus Niederschlägen (Ausgabe 2013)

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Exkurs - Berechnung der Sickerwasserraten auf Jahresebene und auf Monatsebene sowie prognostizierte Veränderungen durch den Klimawandel

Die mit dem Modell ABIMO berechneten Daten des Wasserhaushaltes geben 30jährige langjährige Mittel wieder. In der Realität unterliegen die Werte jedoch abhängig von den Niederschlägen z.T. erheblichen jährlichen Schwankungen und unterliegen auch einem innerjährlichen Gang. In einem Forschungsvorhaben wurden die Sickerwasserraten mit einer wesentlich höheren zeitlichen Auflösung berechnet.

Projekt

Die im Folgenden dargestellten Ergebnisse wurden im Rahmen des vom BMBF geförderten Forschungsprojekt INKA BB (Förderkennzeichen 01LR0803C) Teilprojekt 23 erarbeitet. Dabei steht INKA BB für Innovationsnetzwerk für Klima Anpassung in Berlin Brandenburg (http://www.inka-bb.de/). Bei dem in 24 Teilprojekte gegliederten interdisziplinären Forschungsprojekt, beschäftigte sich das Teilprojekt 23 mit Technologien für klimaangepasste Wasserbewirtschaftung in Stadtgebieten im Klimawandel. Dafür wurden die vom Projektpartner PIK (Potsdam- Institut für Klimafolgenforschung) entwickelten Klimaszenarien in die verschiedenen Modelle eingebunden, um Aussagen zu wasserwirtschaftlich relevanten Fragen zu treffen.

Datengrundlage

Als Eingangsdaten wurden die Landnutzungskategorien (vgl. Karten 06.01 und 06.02, Stand 2008), der klassifizierte Versiegelungsgrad (vgl. Karte 01.02, Stand 2007), der klassifizierte Flurabstand (vgl. Karte 02.07, Stand 2010) und Bodenparameter, wie z.B. nutzbare Feldkapazität und kf-Werte, aus dem Datenbestand des Umweltatlas (vgl. Karte 01.06, Stand 2009) für ca. 25.000 Polygone übernommen. Weitere Bodenparameter, wie zum Beispiel die Porosität, wurden gemäß der Bodengesellschaften des Umweltatlas (vgl. Karte 01.01, Stand 2009) mit Werten aus der Bodenkundlichen Kartieranleitung (BGR, 2005) belegt. Bei unvollständigen Datensätzen wurden plausible Annahmen getroffen oder Daten aus bereits durchgeführten Projekten der DHI-WASY übernommen. Es ergaben sich 78 unterschiedliche Bodentypen, 156 Bodenarten, 12 Flurabstandsklassen und 775 Landnutzungsklassen.

Als Klimadaten wurden tägliche Daten für Niederschlag und potenzielle Verdunstung von 11 Niederschlagsstationen in Berlin und Umgebung verwendet. Die Klimadaten wurden vom DWD erhoben und vom PIK im Rahmen des Forschungsprojektes INKA BB zur Verfügung gestellt. Um die räumlich differenzierte Niederschlagsverteilung (vgl. Karte 04.08, Stand 1994) in Berlin und Umgebung korrekt abbilden zu können, wurden die Klimadaten mittels eines IDW-Verfahrens (Inverse Distance Weighting, Verfahren der Geostatistik) auf 19 Niederschlagszonen extrapoliert. Die räumliche Verteilung der Niederschlagszonen ist in Abb. 5 dargestellt.

Abbildung 5
Abb. 5: Verteilung der in ArcSIWA verwendeten Niederschlagszonen

Modellbeschreibung

Die im Weiteren dargestellten Ergebnisse basieren auf einem ArcSIWA Modell welches für die gesamte Landesfläche Berlin, einschließlich der Einzugsgebietsgrenzen des Wasserwerkes Tegel, aufgebaut wurde. Das Modell ArcSIWA (Monninkhoff, 2001) ist ein reduziertes Niederschlag-Abfluss-Modell zur eindimensionalen Beschreibung der Abflussbildung und des Bodenwasserhaushalts für quasi-homogene Teilflächen bei einer zeitlichen Auflösung von einem Tag. ArcSIWA berücksichtigt die Interzeption, die Mulden-Speicherung, die Infiltration und den vertikalen Feuchtestrom bis zum Grundwasser einschließlich der Grundwasserneubildung und dem kapillaren Aufstieg. Die mit ArcSIWA berechnete Sicherwasserrate entspricht der Menge an Wasser, welche die ca. zwei Meter mächtige Bodenzone in der Senkrechten verlässt. Eine detaillierte Darstellung des aufgebauten ArcSIWA-Modells wird im Laufe von 2013 in Sklorz & Monninkhoff (2013) präsentiert.

Ergebnisse

In der Abbildung 6 sind die mit ArcSIWA berechneten jährlichen Sickerwasserraten zwischen 1961-1990 dargestellt. Darin ist zu erkennen, dass die Jahreswerte zwischen 49 und 235 mm/Jahr zum Teil stark variieren. Der Mittelwert der 30 Jahre liegt bei 142 mm/Jahr während der Median bei 156 mm/Jahr liegt. Ein signifikanter Trend, z.B. klimatisch bedingt, ist innerhalb der Zeitreihen nicht zu erkennen. Die Ergebnisse sind prinzipiell gut mit den langjährigen Mittelwerten der Sickerwasserrate (160 mm/Jahr unter Berücksichtigung der Wasserflächen) aus dem Modell ABIMO (SenStadt, 2009c) vergleichbar. Die genannten Werte wurde im Gegensatz zu den Werten in Tabelle 4 ermittelt, indem die Flächen der Gewässer mit einer Sickerwasserrate von 0 mm/Jahr in die Mittelwertbildung einbezogen wurden. Räumliche Unterschiede in den Modellergebnissen gibt es insbesondere im Stadtzentrum, wo ArcSIWA signifikant niedrigere Sickerwasserraten berechnet. Dieser Unterschied ist im Wesentlichen mit den unterschiedlichen Modellansätzen der beiden Modelle für versiegelte Flächen zu begründen.

Abbildung 6
Abb. 6: Jahreswerte der Sickerwasserrate in Berlin für die Periode 1961-1990

Excel
[Die Datengrundlage der Abbildung liegt auch im Excel-Format vor (MS-Excel wird benötigt).]

In der Abbildung 7 sind die langjährigen monatlichen Sickerwasserraten der Periode 1961-1990 dargestellt. Darin ist zu erkennen, dass die Sickerwasserrate innerhalb eines Jahres zwischen 1,2 und 24,5 mm/Monat variiert. Die Wintermonate weisen die höchsten Sickerwasserraten auf, während im Sommer die geringsten Sickerwasserraten auftreten.

Abbildung 7
Abb. 7: Langjährige monatliche Sickerwasserrate für die Periode 1961-1990

Excel
[Die Datengrundlage der Abbildung liegt auch im Excel-Format vor (MS-Excel wird benötigt).]

Für das Forschungsprojekt INKA BB, Teilprojekt 23 wurde die Periode 1961-1990 zur Modellkalibrierung genutzt. Anschließend wurden mit dem Modell Änderungen der Sickerwasser- bzw. Grundwasserneubildung basierend auf vom PIK generierten Klimaszenarien berechnet. Dabei wurde das T0-Szenario (Referenzszenario ohne Klimaänderung) mit dem T2-Szenario (Temperaturänderung von 2°C) verglichen. Die Berechnungen zeigen für die Zukunft eine deutliche Reduzierung der Grundwasserneubildung, welche auf den Klimawandel zurückzuführen ist (DHI, 2012).

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