Detaillierte Information über ViWA

Die Projektlogik von ViWA

92-99% des grünen und blauen Wassers wird in der Landwirtschaft verwendet. Mit einem Anteil von etwa 69% der Wasserabstraktion ist die Landwirtschaft der bedeutendste Nutzer von blauem Wasser, befindet sich aber oft regional in starker Nutzungskonkurrenz mit anderen Sektoren. Daher konzentriert sich das vorgeschlagene Projekt auf den Wasser-Nahrung-Energie-Nexus.
Fig.4: Water use efficiency as function of agricultural yield for three important global crops. Increases in yield are functionally connected with higher water use efficiency (adapted from Zwart and Bastiannsen 2004).

Abb.4: Wassernutzungseffizienz als Funktion des landwirtschaftlichen Ertrags für drei global wichtige Kulturen. Die Ertragssteigerung ist funktionell mit einer höheren Wassernutzung verbunden (angepasst von Zwart und Bastiannsen 2004).

Begrenzte Wasserressourcen weisen der nachhaltigen Steigerung der Wassernutzungseffizienz die zentrale Rolle bei der Sicherung einer wachsenden Nachfrage nach Wasser-bezogenen Waren wie Lebensmitteln zu. Der rasch zunehmende globale Handel mit landwirtschaftlichen Produkten erzeugt globale virtuelle Wasserströme, deren Größe statistisch gut dokumentiert ist. Auf der  Aggregationsebene der aktuellen Forschungsarbeiten sind jedoch nur grobe Aussagen über die Wassernutzungseffizienz und Knappheit der verwendeten Wasserressourcen möglich. Sie sind möglicherweise auch großen Fehlern unterworfen. Auf dieser Aggregationsebene „vergisst“ das virtuelle Wasser, das implizit mit Agrargütern gehandelt wird, die Knappheit, Effizienz und Nachhaltigkeit, mit der es bei der Produktion an der Quelle der Ware verwendet wurde. Knappheit, Effizienz und Nachhaltigkeit im Wasserverbrauch zeigen eine sehr hohe räumliche und zeitliche Variabilität. So ändern sich diese Größen in großen Teilen der Welt substantiell, wenn man beliebige Transekten von Flussläufen zu ihrem Hinterland betrachtet. Während Wasser entlang der Flüsse in der Regel reichlich vorhanden ist, herrscht Wasserknappheit und Übernutzung der Grundwasser-Ressourcen nur wenige Kilometer im Landesinneren. Dieses Spannungsfeld zwischen der lokalen sehr variablen Bedingungen der Produktion und dem nivellierenden globalen Handel mit Agrargütern zusammen mit inhärenten Nichtlinearitäten, wie in Fig. 4 gezeigt, beschreibt ein klassisches Skalenproblem. Allein, die globale, groß angelegte Sammlung und Analyse der statistisch erhobenen Erkenntnisse reicht in dieser Situation nicht aus, um neue Managementoptionen für eine nachhaltige und effiziente Wassernutzung auf lokaler und regionaler Ebene mit Strategien für den globalen Handel mit virtuellem Wasser zum Fortschritt der Wasser-bezogenen SDGs zu verbinden und die Ergebnisse in einer transparenten, resilienten und unabhängig verifizierbaren Weise zu dokumentieren.

Hochaufgelöstes Monitoringsystem für wasserbezogene SDGs

Bisher fehlt also die lokale und regionale Bewertung der Wassernutzung in einem globalen Kontext. Hierzu wäre eine aktuelle, räumlich explizite, hochauflösende globale Erhebung virtueller und realer Wasserströme in Bezug auf Quantität, Effizienz, Knappheit und Nachhaltigkeit vonnöten. Dies gilt vor allem auch im Hinbick auf die landwirtschaftliche Produktion und den virtuellen Wasserhandel.

Die Einführung der europäischen Satellitenflotte Sentinel im Rahmen des COPERNICUS-Programms der EU eröffnet neue Möglichkeiten der Erdbeobachtung aus dem Weltraum, die es erlauben, das Wachstumsmuster von Nutzpflanzen mit hoher zeitlicher Auflösung zu beobachten. Witterung und landwirtschaftliche Praxis (Düngung, Bewässerung, Schädlingsbekämpfung) führen zu unterschiedlichen Wachstumskurven, die mit unterschiedlichen Erträgen, Wasserverbräuchen und Wassernutzungseffizienzen verbunden sind (siehe Abb. 4). Die globalen Beobachtungszeitreihen von Sentinel-Satelliten enthalten, zumindest grundsätzlich, Informationen über die Managementintensität und die zugrunde liegenden Nutzungseffizienzen für grünes und blaues Wasser. Die Erdbeobachtung allein gibt allerdings keine eindeutigen Antworten bei der Extraktion dieser Informationen. Vielmehr müssen dazu die nicht vorhersagbaren und spezifischen Auswirkungen von Klima und Wetter auf die Entwicklung der Kulturen von den Auswirkungen der landwirtschaftlichen Praktiken getrennt werden. Pflanzenwachstumsmodelle, die Pflanzen unter gegebenen Wetterbedingungen mit einer breiten Palette unterschiedlicher landwirtschaftlichen Praktiken wachsen lassen, erlauben diese Trennung. Aus einem Ensemble, das eine Vielzahl von Kulturen und landwirtschaftliche Praktiken abdeckt, wird dasjenige Mitglied des Simulationsensembles ausgewählt, das am besten zu den Satellitenbeobachtungszeitreihen passt (siehe Abb. 2). Es repräsentiert am besten die tatsächlichen landwirtschaftlichen Praktiken am betrachteten Ort und ist mit einem spezifischen simulierten Ertrag und einer spezifischen simulierten Wassernutzungseffizient verbunden. Dies ermöglicht eine großflächige Abdeckung bei gleichzeitiger hochauflösender Informationen bei der aktuellen Erfassung von Erträgen, Wassernutzungseffizienzen und Wasserknappheit. Dieser Ansatz ist auf Basis der frei verfügbaren COPERNICUS Satellitendatenströme global operationalisierbar. Er wurde bereits im Rahmen von Pilotprojekten vom Projektpartner VISTA in verschiedenen Teilen der Welt erfolgreich angewendet und ist ein wichtiger Bestandteil des globalen Monitoringkonzepts des Projekts (Hank et al. (2015)).

Um diesen Ansatz umzusetzen müssen komplexe, numerisch aufwändige Modelle weltweit mit herunterskalierten Wetterdaten mit hoher zeitlicher (1h) und räumlicher (1km) Auflösung angetrieben werden sowie große Mengen an Satellitendaten automatisch verarbeitet und in die Modelle assimiliert werden. Hierfür setzen wir auf die massive Rechenleistung der heutigen Hochleistungsrechner (HPC) Ressourcen und auf die in ihrem Umfeld vorhandenen Kompetenzen in der Nutzung, Archivierung und Visualisierung großer Datenmengen. Die Ensemble-Daten über das Pflanzenwachstum, die sich aus den Simulationen ergeben, werden von ViWA mit Ablauf des Projektes frei zugänglich gemacht. Sie enthalten lokale, detaillierte Informationen über die Potenziale verschiedener landwirtschaftlicher Praktiken und die damit verbundene Möglichkeit der Verbesserung der Wassernutzung.

Die Lehren, die sich aus der Umsetzung des Monitoring-Ansatzes ergeben, werden verwendet, um Konzepte zur Operationalisierung eines automatisierten Fernerkundungsansatzes zum globalen Monitoring von wasserbezogenen SDGs zu entwickeln. Im Zuge einer zu erwartenden weiteren raschen Entwicklung von Rechen- und Datenhaltungskapazitäten kann davon ausgegangen werden, dass das entwickelte Monitoringkonzept in naher Zukunft mit entsprechender Anpassung in Rechenzentren z.B. der FAO oder UNEP oder als Cloud-basierter Dienst durch kommerzielle Anbieter realisiert werden wird.

Die Monitoringdaten dienen in ViWA dazu, die ökologischen, landwirtschaftlichen und gesellschaftlichen Wasserflüsse in repräsentativen, global verteilten Einzugsgebieten zu analysieren. Dazu werden Evapotranspiration, lateralen Abflüssen und Grundwasserneubildraten für bewirtschaftete und natürliche Ökosysteme sowie oberflächennaher Grundwasserabfluss und Basisfluss sowie Wasserverbrauch, Effizienz und Ertrag im  Modellverbund in ausgewählten, global verteilten Referenz-Einzugsgebieten unterschiedlicher Größen ( A = 10⁴ bis 10⁷ km²) simuliert. Dabei stehen Konkurrenzen um Wasser zwischen den verschiedenen Sektoren (häusliche und industrielle Nutzung, Ökosysteme, Landwirtschaft und Bewässerung) und die Nachhaltigkeit der Wassernutzung von   Grund- und Oberflächenwasser einschließlich der Auswirkungen auf Ökosystemleistungen sowie in Vordergrund. Die ausgewählten Referenz-Einzugsgebiete bilden auch die Grundlage für eine detaillierte lokal-zu-globale ökonomische Analyse der virtuellen Wasserströme, die die verfügbaren Informationen über Quantität, Effizienz, Knappheit und Nachhaltigkeit der bewirtschafteten Wasserressourcen enthält. Das entsprechende Upscaling-Konzept ist in Abb. 5 dargestellt.

Fig.5: The ViWa scaling concept exemplified with the Sambesi basin: Global agricultural suitability (in green (Zabel 2014)) forms the basis for the high resolution global ensemble simulations (Fig.2). At the same time Sentinel-time series (20m, every 10 days) are analyzed at 150 global sampl Sentinel-2-tiles of 10 000 km² each (red squares) to select ensemble members which represent satellite observations of plant growth. Large sample watersheds around the Globe are selected (e.g. Sambesi) and simulated in detil using coupled surface-groundwater models to determine water balance and water conflicts between agriculture, ecosystem services and human water supply. The local and regional results are scaled up to the global arable land and used for the simulation of global virtual water flows and global food trade.

Abb.5: Das ViWa-Skalierungskonzept wird anhand des Sambesi-Beckens veranschaulicht: Globale landwirtschaftliche Eignung (grün (siehe Zabel (2014))) bildet die Basis für die hochauflösenden globalen Ensemble-Simulationen (Abb. 2). Zur gleichen Zeit werden Sentinel-Zeitreihen (20m, alle 10 Tage) auf 150 globalen Sentinel-2-Kacheln von jeweils 10 000 km² (rote Quadrate) analysiert, um Ensemblemitglieder auszuwählen, die den  Satellitenbeobachtungen des Pflanzenwachstums am besten entsprechen. Große Referenz-Einzugsgebiete rund um den Globus werden ausgewählt (z. B. Sambesi) und mit Hilfe von gekoppelten Oberflächen-Grundwassermodellen simuliert, um Wasserbilanz und Wasserkonflikte zwischen Landwirtschaft, Ökosystemdienstleistungen und Wasserversorgung zu bestimmen. Die lokalen und regionalen Ergebnisse werden auf das globale Ackerland hochskaliert und für die Simulation globaler virtueller Wasserströme und des globalen Lebensmittelhandels genutzt.