GLOWA-Danube: Integrative hydrologische Modellentwicklung zur Entscheidungsunterstützung beim Einzugsgebietsmanagement

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1 PGM Thema GLOWA-Danube: Integrative hydrologische Modellentwicklung zur Entscheidungsunterstützung beim Einzugsgebietsmanagement WOLFRAM MAUSER 5 Figuren im Text GLOWA-Danube Integrative Hydrologic Modelling Approaches to Watershed Management Decision Support Abstract: GLOWA-Danube (www.glowa-danube.de) is developing the Global Change decision support system DANUBIA, us ing it for modelling future water use scenarios in the Upper Danube basin and testing their sustainability. To that end DANUBIA simulates a multitude of processes involved in watershed management. In order to integratively combine the disciplinary knowledge of the partners involved in the project, a new combination of the following approaches was used: object-oriented model development, parallel computing on the World-Wide-Web, use of the Unified Modeling Language (UML) and Java by all partners, use of the multi-actor approach to represent social-science processes, and the use of GIS and remote sensing for spatial data representation. After two years of development DANUBIA passed the proof-of concept on the project-owned LINUX-cluster by carrying out distributed parallel model runs. Experience shows that the approach chosen for project integration promotes communication through a common language (UML), enforces mutual responsibilities through documentation, preserves disciplinarity through object-oriented encapsulation and, at the same time, fosters integration through com monly defined interfaces and parallel computing. Keywords: Hydrology, Global Change, interactive environmental sciences, decision support systems, water resources management, remote sensing Zusammenfassung: GLOWA-Danube (www.glowa-danube.de) entwickelt das Global-Change-Entscheidungsunterstützungssystem DANUBIA, modelliert damit die zukünftige Wassernutzung in der Oberen Donau mittels Zukunfts-Szenarien und untersucht sie auf ihre Nachhaltigkeit. DANUBIA simuliert dazu die beim Einzugsgebietsmanagement beteiligte multidisziplinären Vielfalt von Prozessen. Zur integrativen Zusammenführung des disziplinären Wissens der beteiligten Partner wurden folgende Ansätze neu kombiniert: objektorientierte Modell-Entwicklung, paralleles Rechnen auf dem World-Wide-Web, Nutzung der Unified Modeling Language (UML) und Java als gemeinsame Sprachen, Multi-Akteurmodellierung zur Abbildung sozialwissenschaftlicher Prozesse sowie GIS und Fernerkundung zur Erhebung von Flächendaten. Nach 2-jähriger Entwicklung hat DANUBIA den proof-of-concept bestanden indem die beteiligten Partner auf dem Projekt-LINUX-Cluster parallele Modellrechnungen erfolgreich durchgeführt haben. Die Erfahrungen zeigen, dass der gewählte Integrationsansatz durch eine gemeinsame Sprache Kommunikation fördert, durch Dokumentation gegenseitige Verpflichtung erwirkt, durch Objektorientierung Disziplinarität erhält und durch gemeinsam definierte Schnittstellen und paralleles Rechnen gleichzeitig Integration fördert. Schlüsselwörter: Hydrologie, Global Change, integrative Umweltwissenschaften, Entscheidungsunterstützungs-Systeme, Wasserwirtschaft, Fernerkundung 1. Entscheidungsunterstützung und komplexe Global-Change-Fragestellungen Fragestellungen aus den Umweltwissenschaften und speziell der Global-Change-Forschung ist gemeinsam, dass sie komplex sind. Unter Komplexität wird gemeinhin verstanden, dass die Antwort auf eine Frage durch die zumeist nichtlineare Wechselwirkung einer Vielzahl von Einflussfaktoren bestimmt ist. Die Komplexität der Fragestellungen und die mangelnde einfache Vorhersagbarkeit möglicher Reaktionen mittels linearer Extrapolation macht es Entscheidungsträgern schwer, auf der Grundlage gesammelter Erfahrungen aus dem Berufsalltag fundierte Entscheidungen zu treffen. Dies liegt daran, dass der Erfahrungsalltag in der Regel keine ausreichende Vielfalt an komplexen Wechselwirkungen hervorbringt, um einen breiten Erfahrungsschatz anzusammeln, auf dessen Grundlage fundierte Aussagen über zukünftige Entwicklungen formuliert und die besten Entscheidungen getroffen werden können. Diese Situation ist durchaus vergleichbar mit der von Piloten im Luftver kehr, für die es nicht möglich ist, sich durch Erfahrungen aus dem täglichen Flugalltag auf komplexe Gefahrensituationen adäquat vorzubereiten. Zur Entscheidungs un ter stüt zung ist es inzwischen für Piloten selbstverständlich, bei unüberschaubaren Situationen Entscheidungsfindungsprozesse im Simulator zu üben und sich damit auf mögliche zukünftige Gefahren vorzubereiten. Auch für Entscheidungen im Zusammenhang mit dem nachhaltigen Umgang mit den Naturressourcen, einer sehr komple- 68 Petermanns Geographische Mitteilungen, 147, 2003 / 6

2 Wasser xen Aufgabe, ist Entscheidungsunterstützung im Sinne von Simulation von Entscheidungsfolgen und zukünftigen Entwicklungen unerlässlich. Erfolgreiche, realitätsnahe Simulationen müssen komplex sein und damit Erkenntnisse und Methoden aus verschiedenen Wissensdisziplinen gemeinsam nutzen. Die dazu nötigen Simulationsinstrumente sind allerdings, im Gegensatz zu hochentwickelten Flugsimulatoren bis heute nur in Ansätzen verfügbar. Die Ausdifferenzierung der Wissenschaften hat es mit sich gebracht, dass an die Stelle der fachübergreifenden Betrachtung komplexer Problemstellungen eine immer größere Spezialisierung in den beteiligten Fachdisziplinen stattgefunden hat. Dieses Phänomen wird schon seit geraumer Zeit beschrieben (z. B. ATTESLÄNDER 1973) und gilt dem wissenschaftlichen Fortschritt bei der Lösung komplexer Probleme als abträglich. Benötigt wird in diesem Zusammenhang allerdings nicht eine oft propagierte und stets abstrakt gebliebene Überwindung der Disziplingrenzen (was in der Vergangenheit fast immer gescheitert ist). Vielmehr geht es um eine integrative Zusammenführung von Erkenntnissen und Methoden aus verschiedensten Fachdisziplinen mit dem Ziel, ein ineinander greifendes und zusammen wirkendes (also integriertes) System von Erkenntnissen und Methoden zu entwickeln, die gemeinsam geeignet sind, komplexe Fragen zu lösen. Gleichberechtigt neben einer sorgfältigen Beschreibung der physikalisch-chemischen wie biologischen Prozesse ist dabei die ebenso sorgfältige Beschreibung von Zustand, Verhalten und Entwicklung von Menschen und Gesellschaften. Beträchtliches Forschungs- und Entwicklungsdefizit besteht im Bereich geeigneter Ansätze zur Integration sek toraler Erkenntnisse und Methoden im beschriebenen Sinn sowie in der Frage, welche Eigenschaften Erkennt nisse sektoraler Wissenschaft haben müssen, um integrierbar zu sein. Bei der Forschung zur transdisziplinären Integration gilt es zwei sich scheinbar widersprechende Ziele zu vereinen: 1. Die Erforschung sektoraler Fragestellungen in der jeweiligen Fachdisziplin und damit eine Vergrößerung sektoraler Erkenntnisse, die zur Schließung von Lücken bzw. zur Schaffung von Verknüpfungsmöglichkeiten zwischen den Fachdisziplinen führt, 2. die Erforschung von Methoden zur Integration der sektoralen Erkenntnisse in ein Gesamtumfeld, das es erlaubt, fächerübergreifende Fragestellungen zu bearbeiten. Die gleichzeitigen dynamischen Fortschritte der letzten Zeit in den Modellierungsansätzen für natürliche und anthropogene Prozesse, bei der Rechnerleistung und bei den Kommunikations- und Netzwerktechnologien erlauben nun neue Ansätze, um die integrative Zusammenführung vorhandenen Wissens auch methodisch zu erforschen und geeignete Integrationsansätze zu entwickeln. 2. DANUBIA integrative Entscheidungsunterstützung in der Hydrologie Gerade die Wasserforschung ist in aller Regel mit fächerübergreifenden Fragestellungen im Sinn der beiden o. a. Punkte konfrontiert. Dies liegt an der zentralen Rolle des Wassers bei allen Transportprozessen im Erdsystem, den massiven Eingriffen des Menschen in den natürlichen Wasserkreislauf, der sich verschärfenden Konkurrenz um die globalen Wasserressourcen bei gleichzeitig zunehmender Verschmutzung und der für die zukünftige Entwicklung der Gesellschaften gegebenen Notwendigkeit ihrer nachhaltigen Nutzung und Entwicklung. Zur konsequenten Weiterentwicklung der sektoralen Forschung in der Hydrologie und Wasserwirtschaft werden hier vor allem Methoden benötigt, die eine Integration der Resultate der beteiligten Fachdisziplinen unter Erzeugung von Mehrwert ermöglichen. Mit diesem Ziel wurde der Projektverbund GLOWA (Globaler Wandel des Wasserkreislaufs, durch den BMBF ins Leben gerufen. GLOWA-Danube (www.glowa-danube.de) beschäftigt sich als Teil des Verbundes speziell mit der Entwicklung von Methoden zur Integration von disziplinären Erkenntnissen und Methoden zum nachhaltigen Einzugsgebietsmanagement in der Oberen Donau und soll auf diesem Gebiet neue Ansätze auf ihre Tauglichkeit prüfen. GLOWA-Danube wird von einem intra-universitären Forschungsteam, bestehend aus 13 Forschungsgruppen an 6 Universitäten und Forschungseinrichtungen aus Bayern, Baden-Württemberg, Hessen und Tirol getragen und vom BMBF und dem Land Bayern gefördert. Das Forschungsteam besteht aus mehr als 40 Wissenschaftlern. Die beteiligten Wissenschaftler gehören den folgenden Fachdisziplinen an: Ökonomie (Prof. SPRENGER, ifo-institut München: ökonomisches Regionalmodell) Agrarökonomie (Prof. DABBERT, Hohenheim: agrarökonomisches Modell) Umweltpsychologie (Prof. ERNST, Kassel: Verhalten von Wasserverbrauchern) Tourismusforschung (Prof. SCHMUDE, Regensburg: Tourismusmodell) Informatik (Dr. HENNICKER, München: objektorientiertes Design und UML-Modellierung) Glaziologie (Prof. KUHN, Innsbruck: Schnee- und Eismodellierung) Hydrologie (Prof. MAUSER, München: Abflussbildung, Bodenwasser, Evaporation) Grundwasserhydraulik (Dr. BRAUN, Stuttgart: Grundwassermodellierung) Wasserwirtschaft (Dr. WILLEMS, IAWG Ottobrunn: Abflussmodellierung) Meteorologie (Prof. EGGER, München: Modellierung; Prof. WIRTH, Mainz: Skalierung; Prof. BENDIX, Marburg: Fernerkundung) Pflanzenökologie (Prof. TENHUNEN, Bayreuth: Pflanzenmodellierung) 2003 Klett-Perthes Verlag GmbH, Gotha 69

3 MAUSER Oberstes Ziel von GLOWA-Danube ist die Entwicklung und Anwendung des integrativen Global-Change- Entscheidungs-Unterstützungssystems DANUBIA, das es ermöglichen wird, unterschiedliche Zukunftsszenarien des Einzugsgebietsmanagements der Oberen Donau auf ihre Nachhaltigkeit hin zu überprüfen. Hierzu gilt es zunächst, methodische Grundlagen zu entwickeln und anzuwenden, um die traditionell weit entfernten Bereiche Natur-, Ingenieur- und sozioökonomische Wissenschaften zur Identifikation nachhaltiger Strategien der Wassernutzung zusammenzubringen. DANUBIA muss dafür als Simulationswerkzeug die folgenden Eigenschaften aufweisen: 1. Es muss eine flächenverteilte, wechselwirkende Beschreibung der wichtigsten natürlichen und sozioökonomischen Prozesse zulassen, da eine realistische Abbildung der beteiligten Prozesse (v. a. auch in den Sozialwissenschaften) nur durch die Berücksichtigung räumlicher Wechselwirkungen zwischen Mensch und Natur möglich ist. 2. Die die beteiligten Teilprozesse beschreibenden Teilmodelle müssen prognosefähig sein, d. h. sie müs sen die beteiligten Prozesse auch unter sich ändern den Randbedingungen richtig beschreiben. Dies er schwert den Einsatz an der heutigen Realität geeich ter Regressionsmodelle und macht ihn mitunter unmöglich. 3. Teilmodelle müssen selbständig sein und mit anderen Teilmodellen Daten austauschen können. Das macht sie leicht modifizierbar und gegen bessere Prozessbeschreibungen austauschbar. Fig. 1 NOAA / AVHRR-Satellitenbild der Oberen Donau mit den Grenzen der beteiligten Verwaltungseinheiten NOAA / AVHRR satellite image of the Upper Danube catchment, including the boundaries of the water authorities involved 4. Die Ergebnisse müssen überprüfbar und interpretierbar sein Die Obere Donau als Pilot-Einzugsgebiet DANUBIA untersucht exemplarisch das Einzugsgebiet der Oberen Donau (Fig. 1) rasterbasiert mit einer Rasterweite von i. d. R. 1 km. Die Obere Donau wurde aus folgenden Gründen ausgewählt, um DANUBIA zu entwickeln: 1. Die Größe des Einzugsgebietes von km 2 sowie seine vielfältige administrative Struktur im Bereich der Wasserwirtschaft sorgt für die nötige Komplexität und Relevanz für Managementfragen im Rahmen der Nachhaltigkeit der Wassernutzung. 2. Die starken räumlichen Gradienten aller beteiligten Größen (z. B. Wasser, Stickstoff, Kapital) im Alpenvorland und im Alpenraum sorgen für starke räumliche Vernetzung sowie starke räumliche Wechselwirkung innerhalb des Einzugsgebiets in Form lateraler Ströme. Dies bezieht sich neben dem Wasserhaushalt u. a. beispielsweise auch auf den Tourismus und die Migration. 3. Es steht zu erwarten, dass sich Klimaänderungen wegen des Höhengradienten im Einzugsgebiet der Oberen Donau stark bemerkbar machen werden. Dies bewirkt Veränderungen u. a. der natürlichen Vegetation, der landwirtschaftlichen Struktur sowie des Tourismus. Gegebene Konflikte zwischen Landwirtschaft, Wasserwirtschaft und Tourismus wer den so verschärft. 4. Sowohl die exzellente Datengrundlage als auch die Notwendigkeit der Harmonisierung unterschiedlicher Datenbestände aus verschiedenen Ländern macht die Obere Donau zu einem geeigneten Pilot-Einzugsgebiet für die in der EU-Wasserrahmenrichtlinie geforderte einzugsgebietbezogene Wasserwirtschaft. 3. GLOWA-Danube der Integrationsansatz Dem in GLOWA-Danube verfolgten Integrationsansatz zur Entwicklung des Global-Change-Entscheidungsunterstützungssystems DANUBIA liegen drei zentrale, einfache Annahme zugrunde: 1. Integration findet ausschließlich auf der Grundlage von numerischen Modellen statt, da diese in der Lage sind, für alle beteiligten Disziplinen gegenseitig nachvollziehbare Erkenntnisse zu gewinnen. 2. Niemand ist besser in der Lage sektorale Fragestellungen zu lösen, als der jeweilige Spezialist in seiner 70 Petermanns Geographische Mitteilungen, 147, 2003 / 6

4 GLOWA-Danube: Hydrologische Modellentwicklung für Einzugsgebietsmanagement Wissenschaftsdisziplin. Integration in der Form, dass jeder Experte wird auf dem Gebiet des Nachbarn, ist zum Scheitern verurteilt. 3. Integration findet somit zwischen den Kernen der je weiligen Wissenschaftsdisziplinen statt und wird durch geeignete Schnittstellen zum Austausch von Daten erst ermöglicht. 4. Jede Größe wird in DANUBIA nur einmal und von einer Disziplin modelliert. Die Zuteilung der Kompetenz für die Modellierung einer Größe geschieht gemeinsam mit Hilfe einer für alle nachvollziehbaren, symbolischen Sprache und auf der Grundlage fachlicher Diskussionen. Dies führt z. B. dazu, dass die demographische Entwicklung in DANUBIA zentral für alle Partner vom Teilprojekt Ökonomie berechnet wird. Die Transpiration der Pflanzen wird von der Pflanzenökologie gekoppelt an die Kohlenstoffaufnahme modelliert, wo hingegen die Evaporation des Bodens und der benetzten Pflanzenoberflächen von der Hydrologie zusammen mit der Bodenfeuchte mo delliert wird. Dieser Ansatz, den Figur 2 verdeutlichen soll, führt zu einer Neustrukturierung der gemeinsamen interdisziplinären Arbeit. Üblicherweise wird ein multidisziplinäres hydrologisches Modell von einem Wissenschaftler (oder einer kleinen Gruppe) entwickelt. In diesem Modell sind je nach Hintergrund der Beteiligten die verschiedenen Teilprozesse unterschiedlich tief ausformuliert. Dies wird in Figur 2 a) am Fall der Modellierung der ungesättigten Bodenzone verdeutlicht. Die für die Prozessbeschreibung wichtigen Kompetenzbereiche anderer Disziplinen (wie z. B. Klima, Pflanzenentwicklung, usw.) werden nach bestem Wissen übernommen. Integration im Sinn von GLOWA-Danube erlaubt es dagegen jedem beteiligten Wissenschaftler, wie in Figur 2 b) verdeutlicht, seine spezifischen Kernkompetenzen in Form der bestmöglichen sektoralen Lösung beizubehalten, er muss sie allerdings in ein Kommunikationsnetz einbringen, das aus anderen sektoralen Lösungen besteht. Dieser Prozess der architektonischen Neustrukturierung der Zuständigkeiten der Disziplinen ist für die Integration zentral, da er zum Einen aufdeckt, dass viele Größen in verschiedenen Disziplinen bereits heute parallel berechnet werden (bei z. T. völlig unterschiedlichen Resultaten) und zum Anderen scheinbar unabhängige Prozesse miteinander verbindet. Dies ist am auffälligsten im Fall der o. g. Transpiration und Assimilation der Vegetation, die sehr ähnlichen pflanzenphysiologischen Fig. 2 Beispiel von a) klassisch-sektoralem gegenüber b) integrativem Herangehen an eine komplexe Fragestellung der Umweltmodellierung im Sinn von GLOWA-Danube Schematic representation of an a) classic-sectoral versus a b) integrative approach to a complex environmental modelling issue according to GLOWA-Danube Prozessen folgen, bisher aber weitgehend von zwei getrennten Disziplinen erforscht wurden. Dieser Prozess konnte unter Nutzung neuer Informationstechnologien in GLOWA-Danube sehr transparent gestaltet werden und führte in DANUBIA zu einer sehr klar und logisch definierten, transparenten und gemeinsam erarbeiteten Verteilung der Zuständigkeiten. Zwei Entwicklungen der Informationstechnologien haben es ermöglicht, diesen Ansatz auch umzusetzen: 3.1. Nutzung der UML als gemeinsame Modellsprache Um über Disziplingrenzen hinweg gemeinsame Prozessformulierungen durchzuführen und damit Schnittstellen zwischen sektoralen Modellen zu etablieren, kommt in DANUBIA die in den letzten Jahren entwickelte UML (Unified Modeling Language [Booch 1999]) als gemeinsame Modelliersprache zum Einsatz. Die UML ermöglicht es jeder Disziplin, objektorientierte Modellansätze in einer diagrammatischen, einfachen Notation darzustellen. Auch dynamische zeitliche Abläufe sind in UML darstellbar. Aus UML können automatisch Codes anderer Programmier sprachen erzeugt werden. UML wird von allen Partnern in GLOWA-Danube zur gemeinsamen Formulierung aller Teile von DANUBIA und für die Definition der Schnittstellen zwischen den disziplinären Modellen benutzt. Über die zwischen den Disziplinen ausgehandelten und in UML formulierten Schnittstellen werden die von den jeweiligen Modellen erzeugten Daten gegenseitig ausgetauscht. In GLOWA-Danube haben sich alle Teilprojekte verständigt, ihre neuen Modelle in JAVA zu entwickeln. Vorhan Klett-Perthes Verlag GmbH, Gotha 71

5 MAUSER dene Modelle werden über JAVA an DANUBIA angeschlossen. Die Objektorientierung der Modellentwicklung kapselt jedes Teilmodell und erlaubt deshalb z. B. ohne Probleme verschiedene bodenphysikalische Teil- Modelle auszutauschen und damit deren Einfluss auf das Ergebnis des Gesamtmodells zu vergleichen Nutzung des netzbasierten, parallelen Rechnens DANUBIA nutzt das netzbasierte Rechnen (Network-Computing). Es erlaubt den Datenaustausch zwischen verschiedene Modellen, die auf unterschiedlichen Rechnern an verschiedenen Orten laufen, über das Worldwide Web (WWW). Damit ist verteiltes, paralleles Rechnen möglich. Zu den Teilmodellen zählen sowohl extrem rechenaufwändige regionale Klimamodelle als auch Grundwassermodelle und Akteurmodelle. Alle Teilmodelle in DANUBIA rechnen z. Zt. parallel und verteilt auf einem kosteneffizienten LINUX-Cluster mit 56 CPUs, 26 GByte Hauptspeicher und 500 GByte Plattenkapazität und erreichen so die vielfache Rechenleistung konventioneller Systeme. Ab 2005 ist geplant, die Teilmodelle auf Rechnerkapazität der beteiligten Partner vor Ort (jeweils in München, Stuttgart, Kassel, Mainz und Marburg) laufen zu lassen und die Daten dann über das WWW auszutauschen. Figur 3 zeigt die wesentlichen Merkmale von DANU- BIA. Es ist dafür ausgelegt, für vorgegebene Was wäre, wenn... -Szenarien die weitere Entwicklung des untersuchten Einzugsgebiets unter Mitwirkung der beteiligen Fig. 3 Schematische Darstellung des Global-Change-Entscheidungsunterstützungssystems DANUBIA mit den verwendeten integrativen Ansätzen: Nutzung der Unified Modeling Language, netzbasierten Modellierung, Akteursmodelle in den Sozialwissenschaften, Umweltfernerkundung und Entwicklung von Techniken zur Beteiligung der Betroffenen Schematic representation of the Global Change Decision Support System DANUBIA with the integrative approaches: use of the Unified Modeling Language, network based parallel modelling, actors representing social science processes, environmental remote sensing and development of techniques to involve stakeholders Fachdisziplinen zu simulieren. Die ersten Szenarien, die mit DANUBIA untersucht werden sollen, sind die komplexen Auswirkung einer möglichen regionalen Kli maänderung, die Folgen der demographischen Entwicklung und Migration sowie die Folgen der Einführung neuer Technologien in der Was serwirtschaft, wie z. B. der Mem brantechnik für die dezentrale Was ser ver sorgung. Neben den beiden informationstechnologischen Pfeilern der Entwicklung von DANUBIA zeigt die Figur 3 weitere we sent li chen Merkmale von DANUBIA. Dies sind: 3.3. Repräsentation von sozioökonomischen Prozessen durch Multi-Akteur-Modelle Alle in DANUBIA behandelten sozioökonomischen Prozesse (Ökonomie, Agrarökonomie, Demographie, Wasserverbrauch, Wasserversorgung, Tourismus) werden durch wechselwirkende, räumlich verteilte Akteure repräsentiert, deren Handeln simuliert wird und deren autonome Entscheidungen zu Zustandsänderungen führen. Akteure sind abgrenzbare Einheiten, die Informationen aus ihrer Umwelt wahrnehmen und auf der Basis dieser Informationen sowie von Präferenzen und Regeln Entscheidungen treffen. Dieser Ansatz der Formulierung sozialwissenschaftlicher Prozesse hat seinen Ursprung in der Psychologie. Die Entscheidungen der in DANUBIA vertretenen Akteure, also der Landwirte, der Touristen, der Wassernutzer, der Wasserversorger und der Ökonomen werden in Akteurmodellen simuliert, die von den Ergebnissen der naturwissenschaftlichen Teilmo delle beeinflusst werden und die durch ihre Entscheidungen wiederum die Randbedingungen für die na turwissenschaftlichen Teilmodelle be einflussen. Dies träte z. B. im hypothetisch angenommenen Fall auf, dass durch eine Klimaerwärmung der Mais anbau in Alpennähe möglich würde und die Landwirte sich aus ökonomischen Gründen für den Anbau von Mais entschieden. Der Mais anbau verschlechterte durch Nitrataustrag die Qualität des Grundwassers, was zu einer Verteuerung des Trinkwassers führen könnte. In der Folge führte dies über Umweltauflagen zu verringerten Sub ven tionen für Mais und damit zur Entscheidung des Landwirt-Akteurs, Mais nicht mehr anzubauen. Wie müssten in diesem hypothetischen Fall die Subventionsveränderungen aussehen, damit das Grundwasser, Flusswasser und Trinkwasser das angestrebte Qualitätsziel nachhaltig erreicht und gleichzeitig die Landwirtschaft erhalten bleibt? 72 Petermanns Geographische Mitteilungen, 147, 2003 / 6

6 GLOWA-Danube: Hydrologische Modellentwicklung für Einzugsgebietsmanagement 3.4. Nutzung der Fernerkundung zum Umweltmonitoring Flächendetaillierte Informationen über dynamische Entwicklungen im Einzugsgebiet der Oberen Donau werden im größtmöglichem Umfang aus Satellitendaten gewonnen. Die Fernerkundung liefert z. B. digitale Messwerte über Art und Zustand der Vegetation, die in das landwirtschaftliche Wachstumsmodell assimiliert werden und ermöglicht es gleichzeitig, die Entwicklung der Siedlungen und versiegelten Flächen zu verfolgen. Hierzu werden neben Daten von LANDSAT-TM vor allem Daten von MODIS sowie der ENVISAT-Sensoren MERIS und ASAR benutzt. Sowohl die natur- als auch die sozialwissenschaftlichen Partner in GLOWA-Danube benutzen Fernerkundungsdaten als Grundlage für ihre Modellentwicklung Einbeziehung der Stakeholder in die Entwicklung und Nutzung von DANUBIA Es geht dabei zuallererst darum, die Wassernutzungsinteressen möglicht vieler und unterschiedlicher Stakeholder zu identifizieren und in einer für diese transparenten und objektiv nachvollziehbaren Form in DANU- BIA zu repräsentieren. Eine leicht zu bedienende XMLbasierte Benutzeroberfläche wird es den Stakeholdern ermöglichen, selbst Szenarien der zukünftigen Entwicklung der Wassernutzung im Einzugsgebiet der Oberen Donau zu entwickeln. Dies ist die Grundlage, um DA- NUBIA als Simulationsinstrument für komplexe Entscheidungen im o. g. Sinn im Bereich der nachhaltigen Wassernutzung einsetzen zu können. Hierzu ist ein intensiver bilateraler Dialog zwischen Wissenschaft und einzelnen Stakeholdern aber auch die Durchführung von Stakeholder-Konferenzen notwendig, auf denen mögliche Konfliktfelder gemeinsam diskutiert werden. Die Rolle von DANUBIA soll sich dabei allerdings auf ein neutrales Instrument zur Abbildung von Wassernutzungsinteressen und -konflikten vor dem Hintergrund einer sich ändernden Umwelt beschränken Erste Erfahrungen Die Erfahrungen der ersten zwei Jahre mit diesem Ansatz zur Entwicklung von DANUBIA haben drei Erkenntnisse erbracht: 1. Die Identifikation und Abgrenzung der Kernkompetenzen der Disziplinen führt zu schwierigen Diskussionen, die, wenn sie entlang sachlicher Argumente geführt werden, zu einer für alle nützlichen Klärung des jeweiligen Standorts und zur Bildung von Vertrauen füh ren. 2. Das Prinzip, dass in einem Verbund verschiedener disziplinärer Modelle eine Größe nur von einem Modell berechnet werden darf, hat sich bewährt. Es führt zu der Erkenntnis, dass in den üblichen gekoppelten Modellen die unterschiedlichsten Methoden zur Berechnung der gleichen Größe verwendet werden und dort zu den unterschiedlichsten Ergebnissen führen. Gleichzeitig induzieren intensive Diskussionen zwischen den Disziplinen über den richtigen Wert der behandelten Größe und über die Güte des dabei verwendeten Ansatzes regen fachlichen Austausch. 3. Die Identifikation der Kernkompetenzen und der auszutauschenden Ergebnisvariablen auf der Basis sachlicher Argumente und eines Vergleichs der jeweils verwendeten Ansätze war damit pragmatisch genug, um sowohl die ungerechtfertigte Dominanz einzelner Disziplinen als auch im interdisziplinären Bereich oft anzutreffende wissenschaftsideologische Grundsatzdiskussionen weitgehend zu vermeiden. 4. Ergebnisse DANUBIA wurde innerhalb der ersten zwei Jahre in der Version 1.0 dem Schema von Figur 3 folgend implementiert. Dabei hat sich gezeigt, dass UML und JAVA geeignet sind, eine Klammer zwischen den unterschiedlichen Wissenschaftstraditionen der Na tur-, Inge nieurund sozioökonomischen Wissenschaften zu bilden. DA- NUBIA berechnet den Wasserhaushalt unter Kopplung und paralleler Berechnung der folgenden Komponenten: 1. Treibende meteorologische Größen: Sie können über vier verschiedene Komponenten erzeugt werden. Erstens gib es die Möglichkeit, gemessene Daten des Stationsnetzes des DWD zu interpolieren, zweitens, Ergebnisse des mesoskaligen Atmosphärenmodells MM5 zu assimilieren, drittens wird es möglich sein, MM5 mit den Landoberflächenkomponenten (Verdunstung, Pflanzenwachstum, Schnee und Eis) zu koppeln und viertens wird dann der Niederschlag aus Satellitendaten des MSG (METEOSAT Second Gen era tion) bestimmt und in MM5 assimiliert. 2. Landoberflächenprozesse: Sie werden durch fünf verschiedene, kommunizierende Komponenten repräsentiert. Es sind dies eine Komponente, die die Energie- und Masseflüsse aus den meteorologischen Teilmodellen innerhalb der Vegetation (so vorhanden) ver teilt, eine Komponente, die die Energieflüsse der Ober fläche (Evaporation, sensibler Wärmestrom, Interzeptionsverdunstung) modelliert, eine Komponente, die das Wachstum der Vegetation modelliert und gleichzeitig die Transpiration berechnet, eine Komponente, die Wasserbewegung, Bodentemperatur und Stickstoffdynamik im ungesättigten Boden modelliert sowie eine Komponente, die Schnee und Eis modelliert Klett-Perthes Verlag GmbH, Gotha 73

7 MAUSER Fig. 4 DANUBIA-Modellergebnisse zum räumlich verteilten Wasserhaushalt 1999 im Einzugsgebiet der Oberen Donau mit konventionellen Landnutzungsdaten (CORINE) und mit aus NOAA-AVHRR-Satellitendaten gewonnenen prozentualen Landnutzungsdaten (hell = wenig, dunkel = viel). Der Abfluss ergibt sich zu 742 mm / a bzw. 694 mm / a in Vergleich zu einem gemessenen Abfluss von 671 mm / a (Pegel Achleiten bei Passau). DANUBIA model results showing the spatially distributed water balance for 1999 of the Upper Danube watershed using conventional land-use information from CORINE, vs. fractional land-use data derived from multitemporal un-mixing of a set of NOAA-AVHRR satellite images (light = low, dark = high). Dicharge amounts to 742 mm / a vs. 694 mm / a, in comparison to a measured 671 mm / a (gauging station Achleiten near Passau) 3. Grundwasser: Es besteht aus einem vierschichtigen hydraulischen Grundwassermodell auf der Basis von MODFLOW. Donau in stündlicher Auflösung für das Jahr 1999 zu modellieren. Die am Ergebnis von Figur 4 beteiligten Teilprojekte waren: die Meteorologie durch die Bereitstellung der meteorologischen Inputs aus den Stationsdaten des DWD, die Hydrologie durch die Modellierung der Strahlungs- und Wasserflüsse an der Erdoberfläche und in den Pflanzenbeständen sowie der Modellierung der Was serbewegung in der ungesättigten Bodenzone, die Glaziologie mit der Modellierung der Schnee- und Eisdynamik, die Pflanzenphysiologie mit der Berechnung des spe ziesab hän gigen Pflanzenwachstums und der Ver duns tung, die Wasserwirtschaft mit der hydraulischen Rechnung des Abflus ses durch das Gewässernetz, die Fernerkundung mit der Ermittlung der prozentualen Landnutzung für jedes 1 1-km-Rasterelement aus multitemporalen NOAA-AVHRR-Daten. 4. Gewässernetz: Es besteht aus zwei Komponenten auf der Basis von DAFLOW, die die Wassermenge und Wassergüte im Gerinne modellieren und mit den Landoberflächen und dem Grundwasser kommuniziert, indem es von jedem Flächenelement von 1 km 2 Größe durch laterale Verlagerungsprozesse von der Landoberfläche Wasser erhält und je nach hydraulischer Situation mit dem Grundwasserkörper Wasser austauscht und dieses durch das Gewässernetz leitet. Alle verwendeten Komponenten sind innerhalb von GLO- WA-Danube als Quellcode verfügbar und stehen nach Public-domain-Grundsätzen allen Projektbeteiligten offen. Dies ist eine der wichtigsten Grundlagen für gegenseitiges Vertrauen und Transparenz in der Diskussion der Rollen der beteiligten Gruppen. Figur 4 zeigt als ein Ergebnis von DANUBIA den räumlich verteilten Wasserhaushalt der Oberen Donau für das Jahr 1999 mit zwei unterschiedlichen Landnutzungen. Zum Einen kamen die von der EU veröffentlichten CORINE-Daten zum Einsatz, wobei aus dem hochaufgelösten Datensatz die prozentualen Anteile für die 1 1 km großen Flächenelemente der Oberen Donau abgeleitet wurden. Zum Anderen wurde aus aktuellen Satellitenbildern nach dem Verfahren von STRASSER (2001) abgeleitete prozentuale Landnutzungsanteile verwendet. Hierbei wurde eine Teilmenge der o. g. Teilmodelle benutzt, um parallel und ineinander verschachtelt den Wasserhaushalt der Oberen Es ist schwierig, ein gekoppeltes, parallel rechnendes Modell-System der vorliegenden Komplexität zu kalibrieren und zu validieren. Dies liegt vor allem daran, dass geeignete Zielparameter nicht mehr einfach identifiziert werden können. Auf der anderen Seite ist eine Kalibrierung im Sinn einer Optimierung der Qualität der Modellresultate durch Anpassung von Einzugsgebietsparametern für ein Entscheidungsunterstützungssystem eher unerwünscht, da die Ergebnisse nach einer solchen Kalibrierung nur für die betrachtete reale Situation gelten und damit streng genommen keine Extrapolation in die Zukunft möglich ist. Aus diesem Grund wurde auf eine Kalibrierung verzichtet. Zur Validierung des Mo dells mit den verwendeten meteorologischen Eingaben aus dem DWD-Stationsnetz stehen die gemessenen Ab flüsse des gleichen Zeitraums zur Verfügung. Setzt man voraus, dass die Speicheränderungen im Einzugsgebiet über ein Jahr gering sind, sollte der modellierte Abfluss am Einzugsgebietsausgang nahe beim gemessenen Ab fluss liegen. Figur 4 zeigt die große Sensitivität des mo del lierten Wasserhaushalts auf die Landnutzung, wobei die Ergebnisse, die auf den aktuelleren Fernerkundungsdaten basieren, deutlich besser ausfallen. Ein Ver gleich der Abflusssumme am Pegel Achleiten bei Pas sau zeigt gute Übereinstimmung für das hydrologische Jahr Es ist also möglich, für ein kom plexes, großes Einzugsgebiet wie der Oberen Donau, die wichtigsten hydrologischen Größen durch ein paralleles, gekoppeltes Modellsystem unter Beteiligung meh rerer Disziplinen zu simulieren. 74 Petermanns Geographische Mitteilungen, 147, 2003 / 6

8 GLOWA-Danube: Hydrologische Modellentwicklung für Einzugsgebietsmanagement 5. Ausblick Bei einem komplexen Forschungsgegenstand wie dem Einzugsgebiet der Oberen Donau ist der Diskussionsprozess in Richtung auf Integration zwischen den beteiligten Gruppen innerhalb von GLOWA-Danube naturgemäß noch lange nicht abgeschlossen. Dabei werfen die Ergebnisse der verschiedenen Komponenten immer wieder die Frage auf, wie die Komponenten geeignet zusammengeführt werden können. Intensive Diskussionen finden z. Zt. vor al lem zwischen den Vertretern der Land oberflächenprozesse und des Grundwassers statt. Im Rahmen der gemeinsamen Diskussionen stellte sich als typisch transdisziplinäre Erkenntnis an der Schnittstelle zweier Disziplinen heraus, dass sowohl die verwen deten Modelle der Landoberflächenprozesse als auch das benutzte Grundwassermodell von krass vereinfachenden Randbedingungen an ihren jeweiligen Grenzen ausgehen. So kennen die etablierten Landoberflächenmodelle keinen variablen Grundwasserspiegel und das verwendete, ebenfalls seit langem bewährte Grund was ser modell kennt keine ungesättigte Bodenzone son dern nur eine Neubildungsrate. Zwischen diesen beiden Modellen befindet sich in der Realität, wie Figur 5 verdeutlichen soll, eine oft recht mächtige, im Modell nicht berücksichtigte Zone, die keiner der beiden Partner vor Beginn des Projektes berücksichtigt hatte. Die in dieser Zone ablaufenden Prozesse sind hochkomplex, ihre Modellierung wurde bisher nur in ungenügendem Umfang angegangen. Sie gilt es interdisziplinär mit einer möglichst realistischen Prozessrepräsentation aus zufüllen. Das nötige Rüstzeug ist in GLOWA-Danube bisher erarbeitet worden und steht als pragmatischer Satz von Methoden und Herangehensweisen zur Verfügung. Der gewählte Ansatz hat sich dabei als integrativ genug erwiesen, um durch gemeinsame Schnittstellen Fortschritte Fig. 5 Vereinfachte schematische Darstellung der komplexen Fließwege in der teil gesättigten Zone zwischen der ungesättigter Bodenzone und dem Grundwasserkörper (Grundwasserspiegel: blaue Linie am Endpunkt der roten Pfeile) im Einzugsgebiet der Oberen Donau (Entwurf: BARTHEL) Simplified presentation of the complex water paths in the partially saturated region be - tween the unsaturated upper soil zone and the saturated aquifer (ground water table: blue line at the terminus of red arrows) in the Upper Danube catchment (Design: BARTHEL) bei der Beschreibung komplexer Prozesse im interdisziplinären Raum zu erzielen. Er ist auf der anderen Seite aber sektoral genug, um die disziplinär ausgerichteten Arbeiten der beteiligten Wissenschaftler zu för dern und auf ein gemeinsames Ziel auszurichten. Danksagung Der Autor dankt als Koordinator von GLOWA-Danube allen Projektpartnern für die gute und fruchtbare Zusammenarbeit. Die Arbeiten an GLOWA-Danube werden gefördert durch den BMBF im Rahmen seiner GLO- WA-Initiative, durch den Freistaat Bayern, durch das Land Baden-Württemberg sowie durch die Ludwig-Maximilians Universität München. Beim DWD, bei den bayerischen und österreichischen Landesvermessungsämtern sowie vor allem bei der bayerischen Landesanstalt für Wasserwirtschaft bedanke ich mich auch im Namen aller GLOWA-Danube-Mitarbeiter für die Überlassung von Daten, ohne die das Projekt GLOWA-Danube nicht durchführbar wäre. Literatur ATTESLÄNDER, P. (1973): Das Gebot der Stunde und für die Zukunft: Interdisziplinäre Forschung. Bild der Wissenschaft, 8: 890. BOOCH, G., RUMBAUGH, J., & I. JACOBSON (1999): The Unified Modeling Language User Guide. Reading. LUDWIG, R., MAUSER, W., NIEMEYER, S., COLGAN, A., STOLZ, R., ESCHER-VETTER, H., KUHN, M., REICHSTEIN, M., TENHUNEN, J., KRAUS, A., LUDWIG, M., BARTH, M., & R. HENNICKER (2003): Web-based modelling of energy, water and matter fluxes to support decision making in mesoscale catchments The integrative perspective of GLOWA-Danube. Physics and Chemistry of the Earth, 28: STRASSER, U., & W. MAUSER (2001): Modelling the Spatial and Temporal Variations of the Water Balance for the Weser Catchment J. Hydrol., 254: Manuskriptannahme: 5. September 2003 Prof. Dr. WOLFRAM MAUSER, Ludwig-Maximilians Universität München, Dept. für Geo- und Umweltwissenschaften, Luisenstr. 37, München Klett-Perthes Verlag GmbH, Gotha 75

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