Projektinformation

Der Forschungsansatz von ViWA

Um die Projektziele zu erreichen, wird zunächst ein Fernerkundungs-basierter Monitoring-Ansatz mit einem globalen agro-hydrologischen Modellen gekoppelt, um erstmals weltweit und täglich die landwirtschaftlichen, ökologischen und gesellschaftlichen Wasserströme, die Wassernutzungseffizienz und die landwirtschaftlichen Erträge im hochaufgelösten Maßstab (1 km²) zu bestimmen (Ziel 1) Der verwendete Ansatz ist schematisch in Abb. 2 dargestellt:

 

Abb.2: Das Skalierungs- und Simulationskonzept von Ziel 1. Meteorologische Eingaben, die dynamisch von den globalen Reanalyse-Daten runterskaliert werden, treiben ein 225-Mitglieder-Ensemble von stündlichen Simulationen an, die das wichtigsten Kulturen und Kultivierungspraktiken (Düngung, Bewässerung, Mehrfachanbau) für jedes 1km Pixel auf der globales Ackerfläche plus je ein Mitglied für jedes Nicht-Ackerland abdecken. Das simulierte Ensemble von Wachstumskurven wird mit hochauflösenden (20m) Beobachtungen aus den COPERNICUS Fernerkundungsdatenströmen verglichen, um die tatsächliche Wasserverbrauchseffizienz, den tatsächlichen Ertrag und den virtuellen Wassergehalt von Kulturen für ~ 150 global verteilte Teststandorte zu bestimmen. Die Ergebnisse werden verwendet, um gekoppelte Oberflächen- und Grundwassermodelle für ausgewählte große Flussgebiete anzutreiben, um blaue und grüne Wasserströme zu simulieren, die Ergebnisse der Simulation anhand von Messdaten zu validieren und die Konkurrenz um Wasser zwischen Landwirtschaft, Ökosysteme und der Wasserversorgung zu quantifizieren (siehe Abb. 3).

The results are used to drive coupled surface- and groundwater-models for selected large river basins to simulate blue and green water flows, to validate the results of the simulation using measured data and to quantify competition for water between agriculture, ecosystems and human water supply (see Fig.3).

Based on the data from this monitoring and simulation system the marginal productivities of water use in agriculture are determined using econometric methods (target 2). This for the first time allows investigating on a local scale the contribution of marginal water use to agricultural production. This information will be used to evaluate the economic trade-offs of change in the water allocation with a Computable General Equilibrium model (target 2). The same model compound is used to simulate global water flows, the international agricultural trade and the associated virtual water flows for different scenarios (targets 3 and 7).

Abb.3: Berücksichtigte Wasserströme in den repräsentativen globalen Test-Flussgebieten (siehe Abb. 2), die bei der Analyse von konkurrierenden Wasserbedarfe berücksichtigt werden

Basierend auf den Daten aus diesem Monitoring- und Simulationssystem werden die marginalen Produktivitäten der Wassernutzung in der Landwirtschaft mit ökonometrischen Methoden bestimmt (Ziel 2). Dies ermöglicht es erstmals, den Beitrag der marginalen Wassernutzung zur landwirtschaftlichen Produktion auf lokaler Ebene zu untersuchen. Diese Informationen werden verwendet, um die ökonomischen trade-offs einer veränderten Wasserallokation mit einem Computable General Equilibrium Modell (Ziel 2) zu bewerten. Die gleiche Modellkopplung wird verwendet, um globale Wasserströme, den internationalen Agrarhandel und die damit verbundenen virtuellen Wasserströme für verschiedene Szenarien (z.B. Handelsanreize) zu simulieren (Ziele 3 und 7). Die Modellergebnisse werden auch verwendet zur Bewertung der Konkurrenz um Wasser zwischen Industrie, Haushalten, Landwirtschaft und natürlichen oder halb-natürlichen Ökosystemen (Ziel 6), zur Analyse der Auswirkungen interannualer meteorologischer Variabilität (z.B. El Nino, La Nina, Ziel 4), der Auswirkungen unterschiedlicher Nachhaltigkeitsstrategien und zur Identifikation zeitveränderlicher Coldspots und Hotspots von Wasserknappheit durch entsprechende Indikatoren zu identifizieren, um die lokale Wassersituation zu verbessern (UN 2015, Ziele 5, 7). Ein kontinuierlicher Dialog mit Stakeholdern und Projektbeobachtern sorgt dafür, dass die Werkzeuge im Hinblick auf ihre praktische Anwendbarkeit konzipiert und genutzt werden und Szenarien so definiert, simuliert und analysiert werden, dass sie praxisrelevante Lösungsmöglichkeiten und Kontrollmechanismen für eine nachhaltigere regionale und globale Wassernutzung ergeben. Das Projekt wird mit den gemessenen Daten von 2015 bis 2018 durchgeführt, um die natürliche Variabilität der globalen realen und virtuellen Wasserströme im Zusammenhang mit der Landwirtschaft zu untersuchen. Es deckt speziell das extreme El Nino Ereignis von 2015/16 (mit seinen schweren Konsequenzen z.B. für Afrika) und die wahrscheinliche la Nina von 2016/17 ab. Es werden die Zeitserien von insgesamt 150 globale Sentinel-Bildkacheln (à 10 000 km² Fläche) benutzt und die komplette Zeitreihe von verfügbarem Sentinel 2 und ausgewählten Sentinel-1-Daten analysiert und in das agro-hydrologische Modell integriert, um auf lokaler Ebene Wasserströme, landwirtschaftliche Erträge und Wasserverbrauchseffizienz zu bestimmen. Die regionalen Ergebnisse der Auswertungen werden auf die globale Ebene skaliert. Die massive Rechenleistung zur Bildverarbeitung und Modellsimulationen wird von SuperMUC, dem Hochleistungsrechenzentrum der Bayerischen Akademie der Wissenschaften, bereitgestellt. Die Anpassung der benutzten Modelle an die Supercomputing Umgebung und ihre Anwendung auf Hochleistungscomputern soll auch Aufschlüsse geben, wo und wie Big Data und Supercomputing die Umsetzung der Sustainable Development Goals unterstützen kann.