Trinkwasserversorgung fit machen für den Klimawandel
05.05.2022
Forschungsverbund TrinkXtrem will die Prognosequalität von Grundwassermodellen bei Extremwetterereignissen verbessern.
Die Trinkwasserversorgung bei Extremwetterereignissen wie langer Dürre oder Starkregen sicherstellen – dieses übergeordnete Ziel verfolgt ein neues Forschungsprojekt mit dem Namen TrinkXtrem. In dem Projekt, das mit einem Kickoff-Treffen im April 2022 seine Arbeit aufnahm, kooperieren Wasserversorgungsunternehmen aus diversen Regionen Deutschlands mit Forschungseinrichtungen und Einrichtungen des Bundes und der Länder. Das Institut für Wasser- und Umweltsystemmodellierung der Universität Stuttgart erforscht darin gemeinsam mit den Partnern am Beispiel des Donaurieds bei Ulm, wie die Vorhersagefähigkeit von Grundwassermodellen verbessert und Entscheidungen verlässlicher abgesichert werden können.
Dass lange Trockenperioden die Trinkwasserversorgung gefährden, haben die Hitzesommer der letzten Jahre eindringlich gezeigt. Aber auch Starkregen kann für die Wasserversorger zur Herausforderung werden, zum Beispiel, wenn Trinkwasser durch Überschwemmungen verunreinigt wird. Bisher steht Wasser in Deutschland ausreichend zur Verfügung, so dass die Praxis von einem gleichbleibenden Betrieb der Anlagen geprägt war. Aufgrund des Klimawandels wird jedoch erwartet, dass hydrologische Extremereignisse zunehmen. Durch den regionalen Charakter der deutschen Wasserbranche wirken sich diese auf die einzelnen Rohwasserressourcen unterschiedlich aus. Daher sind lokal angepasste Gegenmaßnahmen gefragt.
Vor diesem Hintergrund setzt TrinkXtrem auf einen ganzheitlichen Ansatz, der vier Themenfelder umfasst:
- Quantitative und qualitative Auswirkungen von Extremereignissen auf die Rohwasserressourcen der Wasserwerke,
- Fragestellungen zum Betrieb der Rohwasserfassungs-, Aufbereitungs- und Verteilungsanlagen,
- Erfassung und Prognose des Wasserbedarfs sowie
- neue Konzepte zum Preismanagement, Risikomanagement sowie zur Vorsorge.
Für viele dieser Fragestellungen ist es unabdingbar, die Auswirkungen von Extremereignissen auf die verfügbare Rohwassermenge, das „Rohwasserdargebot“, besser vorhersagen zu können. Diesen Part übernehmen die Projektleiter an der Universität Stuttgart, Prof. Rainer Helmig und Prof. Holger Class vom Institut für Wasser- und Umweltsystemmodellierung (IWS), Lehrstuhl Hydromechanik und Hydrosystemmodellierung mit ihrem Team. Sie knüpfen dabei an ein numerisches Grundwassermodell an, das die Ingenieurgesellschaft Prof. Kobus und Partner (kup) im Auftrag der Landeswasserversorgung (LW) für das Donauried am Rande der Schwäbischen Alb entwickelt hat.
„Dieses Modell wollen wir gemeinsam verbessern, damit es die Realität künftig besser abbildet und insbesondere bei Extremereignissen eine optimierte und abgesicherte Entscheidungsgrundlage für das Management der Rohwasserressourcen bietet“, erklärt Tim Jupe, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Hydromechanik und Hydrosystemmodellierung.
Im ersten Schritt werden Jupe und das Team am IWS die bei der LW vorhandenen Daten zum Donauried analysieren und deren Verwendbarkeit für das Grundwassermodell bewerten. Anschließend wird das Grundwassermodell mit den realen Messwerten aus dem Datenpool durch „History Matching“ kalibriert, einem Ansatz, der versucht, prädiktive Modelle durch möglichst gute Anpassung an bekannte Daten zu verbessern. Im nächsten Schritt wird auf der Grundlage von Expertenwissen eine anwendungsorientierte und robuste Strategie entwickelt, mit der das Grundwassermodell zukünftig kontinuierlich an reale Messwerte angepasst werden kann. „Durch diese Datenassimilation erwarten wir eine verbesserte Ausgangssituation für Prognosen“, sagt Jupe.
Abschließend wählen die Forschenden auf der Grundlage von Klimamodellen Extremszenarien aus und analysieren diese mit dem Grundwassermodell hinsichtlich deren quantitativen Bedeutung für das Rohwasserdargebot.
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Universität Stuttgart
M. Sc. Tim Jupe
Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Institut für Wasser- und Umweltsystemmodellierung, Lehrstuhl Hydromechanik und Hydrosystemmodellierung
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