Verbesserung der agro-hydrologischen Simulation der Bewässerung in Flussgebieten unter extremen klimatischen Bedingungen mit Ensembles (icee)

Description: Die landwirtschaftliche Bewässerung gehört zu den größten Wasserverbrauchern weltweit. Bei hydrologischen und wasserwirtschaftlichen Studien, z.B. Klimafolgenabschätzungen, spielt die Bewässerung aufgrund ihres Einflusses auf die Wasserbilanz eine wesentliche Rolle. Der Bewässerungsbedarf kann durch höheren Bedarf an Nahrungsmitteln sowie Klimaänderungen regional stark ansteigen. Geringe Wasserverfügbarkeit kann die weitere Entwicklung der bewässerten Landwirtschaft limitieren. Daher ist eine zuverlässige Prognose des künftigen Bewässerungsbedarfs eine wesentliche Planungs- und Entscheidungsgrundlage für Landwirtschaft und Wasserwirtschaft. Die Bewässerung auf der regionalen Maßstabsebene (Flusseinzugsgebiete oder Bewässerungsprojekte von mehreren 100 km2 bis zu größer als 100.000 km2) kann in agrar-hydrologischen Flussgebietsmodellen wie SWAT simuliert werden. Vorhergehende Arbeiten zeigten sowohl das Potential, aber auch Defizite dieser Modelle im Vergleich zu Modellen auf der Feldskala. Der Modellunsicherheit in der Simulation der Bewässerungsmengen wurde auf beiden Skalen bisher wenig Beachtung geschenkt. Dies mag an vielen Faktoren liegen, u.a. auch der schlechten Verfügbarkeit von langjährigen Aufzeichnungen über die tatsächlich erfolgte Bewässerung und deren Steuerung. In diesem Vorhaben sollen sowohl die Parameterunsicherheit als auch die strukturelle Unsicherheit von agrar-hydrologischen Modellen für die Feldskala als auch die regionale Skala untersucht werden. Dazu werden Daten von langjährig betriebenen Versuchsfeldern zur Bewässerung in drei Ländern unterschiedlicher Klimazonen verwendet: Deutschland (Versuchsfelder Hamerstorf in Niedersachsen, humid), Indien (Versuchsfelder des IIT Kharagpur, Monsun) und USA (Versuchsfelder des USDA in Texas, semi-arid). Für das Modell SWAT werden Untersuchungen zur Parameterunsicherheit zu Bodenfeuchte, Bewässerung und Ertrag durchgeführt. Auf der Feldskala werden mehrere agrar-hydrologische Modelle gerechnet. Aus den Erkenntnissen der Feldskala sollen die Bewässerungsroutinen in SWAT verbessert werden, wobei auch Bodenfeuchte und Pflanzenwachstum als relevante Prozesse für die Triggerung der automatischen Bewässerung betrachtet werden. Mit dem Ziel, Prognosen des Bewässerungsbedarfs zu verbessern und mit Unsicherheitsinformationen zu versehen, wird für die Untersuchungsflächen ein Ensemble aus mehreren Modellen und mehreren Parametersätzen (Super-Ensemble) generiert. Dieses wird kalibriert und dadurch auf die besten Mitglieder reduziert (Sub-Ensemble). Anwendungen des Ensembles sind auf der langfristigen strategischen Ebene Klimafolgenschätzungen, auf der kurz- bis mittelfristigen operationellen Ebene die Bewässerungsberatung. Für letztere soll untersucht werden, ob die seit kurzem verfügbaren sub-saisonalen (S2S) Ensemblevorhersagen des ECMWF eine Verlängerung des Vorhersagezeitraums des Bewässerungsbedarfs auf bis zu einen Monat erlauben.

SupportProgram

Origins: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: Niedersachsen ? Texas ? Monsun ? Kalibrierung ? Wind ? Bundesrepublik Deutschland ? Indien ? USA ? Flussgebietsmodell ? Feuchtgebiet ? Hydrogeologie ? Wasserbilanz ? Wasserverfügbarkeit ? Siedlungswasserwirtschaft ? Prognosemodell ? Simulation ? Studie ? Tropengebiet ? Hydrochemie ? Bewässerung ? Bodenfeuchte ? Flussgebiet ? Einzugsgebiet ? Regionale Lebensmittel ? Limnologie ? Ökosystemmodell ? Wasserbedarf ? Wasserwirtschaft ? Globale Aspekte ? Nahrungsbedarf ? Hydrologie ? Klima ? Klimawandel ? Klimazone ? Landwirtschaft ? Pflanzenwachstum ? Integrierte Wasser-Ressourcen Bewirtschaftung ?

Region: Niedersachsen

License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Deutsche Forschungsgemeinschaft (Geldgeber*in)
• Indian Institute of Technology, Department of Agricultural and Food Engineering (Mitwirkende)
• Texas A&M University, Department of Ecosystem Science and Management (Mitwirkende)
• Umweltbundesamt (Bereitsteller*in)
• United States Department of Agriculture, Soil and Water Management Research Unit (Mitwirkende)
• Universität Hannover, Institut für Hydrologie und Wasserwirtschaft (Betreiber*in)

Time ranges: 2020-01-01 - 2025-06-30

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: Improving the agro-hydrological simulation of irrigation in catchments under extreme climatic conditions by using ensembles (icee)
  Description: Agricultural irrigation is the largest water usage worldwide in terms of overall average. Due to the impact of irrigation on the water balance, it must be accounted for in hydrological and water resources management studies, e.g., in climate change impact projections. Regional irrigation water demand is increasing in some areas due to a rising demand for food production and climate change impact. Existing water scarcity can limit the expansion of irrigated agricultural area in many countries around the world. Therefore, predicting the future water demand is a challenging task for planners and decision makers in agriculture and in water resources management. At the regional scale (catchments and irrigation command areas, ca. 100 km2 to greater than 100.000 km2), irrigation can be simulated within agro-hydrological catchment models like SWAT. Previous work showed the potential and shortcomings of SWAT compared to the field scale models. Researchers did not yet put much effort on the uncertainty of the simulated irrigation amounts on both field and regional scale. One of the reasons might be the limited availability of observed irrigation amounts. This project will investigate parameter uncertainties and structural model uncertainties of agro-hydrological models in simulating the irrigation water demand at the field and regional scales. We will use data of long-term field experiments in irrigated crop production from three countries with different climates: Germany (Hamerstorf, lower Saxony, humid), India (IIT Kharagpur, monsoon) and USA (USDA fields in Texas, semi-arid). For SWAT, we will investigate parameter uncertainty regarding the simulation of soil water, irrigation and crop growth. At the field scale, we will simulate several agro-hydrological models to capture the uncertainty due to model structure. Based on our findings, we will further develop the soil water, plant growth and irrigation sub-routines in SWAT. With the aim of improving the prediction of irrigation demand in terms of scheduling date and irrigation amount simulated by models, we will generate a multi-model multi-parameter ensemble (super-ensemble) for the three investigated sites and generate uncertainty ranges for the predictors. The ensemble will be calibrated in order to reduce the number of ensemble members to a smaller number of well performing members (sub-ensemble). Applications of the ensemble are climate change projection in strategic long-term planning and operational advisory for farmers in the short-term. In particular, we will investigate, if the new sub-seasonal forecast ensembles (S2S) provided by ECMWF allow an extended lead-time of predictions of irrigation water demand of up to one month. https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1083711

Resources

• Webseite zum Förderprojekt

  https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/437320596 (Webseite)

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