Uncertainty assessment of water flow and nutrient Loads under future Climate Change Conditions (UnLoadC³)

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Babette Siegel
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1 Uncertainty assessment of water flow and nutrient Loads under future Change Conditions (UnLoadC³) Karsten Schulz 1, Christoph Schürz 1, Bano Mehdi 1, Thomas Ertl 2, Alexander Pressl 2, Christoph Matulla 3 und Brigitta Hollosi 3 1 IWHW BOKU 2 SIG BOKU 3 ZAMG

2 Demografic development Policy making Food security/ Energy RCM Change Scenarios RCP - Scenario GCM Impact Analysis Structure Parameter Sets Calibration Technology Demografic progress development Social hydrological development 1

3 Schwechat: Raab: 2

4 Demografic development Policy making Food security/ Energy Change Scenarios RCP - Scenario GCM RCM Impact Analysis Structure Parameter Sets Calibration Technology Demografic progress development Social hydrological development 3

1971-2000 Klimadaten Beobachtungsdaten (Spartacus, GPARD): Minimum (tasmin), Maximum (tasmax), mittlere Lufttemperatur (tas) und Niederschlag (pr) Zeitraum: 1971-2000 (tägliche

2071-2100 (tägliche Auflösung) Simulationen: RCP4.5 (13), RCP8.

Auflösung min = -7.4 C mean= 6.5 C max = 11.7 C CORDEX-Ensemble 12km Auflösung min = -6.9 C mean= 5.4 C max = 10.8 C 1. 2.

5 Klimadaten Beobachtungsdaten (Spartacus, GPARD): Minimum (tasmin), Maximum (tasmax), mittlere Lufttemperatur (tas) und Niederschlag (pr) Zeitraum: (tägliche Auflösung) Horizontale Auflösung: 1km ldaten (EURO-CORDEX): Minimum (tasmin), Maximum (tasmax), mittlere Lufttemperatur (tas) und Niederschlag (pr) Zeitraum: , , (tägliche Auflösung) Simulationen: RCP4.5 (13), RCP8.5 (13) Horizontale Auflösung: 12 km (skillful scale: ~80km) Methoden Delta Method Recent climate (observation) Gebietsmittel von mittlerer Lufttemperatur (tas) Beobachtungsdaten 1km Auflösung min = -7.4 C mean= 6.5 C max = 11.7 C CORDEX-Ensemble 12km Auflösung min = -6.9 C mean= 5.4 C max = 10.8 C Recent climate (model) Future climate (model) Bias correction Recent climate (observation) Recent climate (model) Future climate (model) Change Bias correction projection projection Differenz zwischen Beobachtungsdaten und downgescalten CORDEX-Ensemble 1km Auflösung Einfluss von Topografie (kleineres Bias im Flachland als im komplexeren Gebirgsgelände UnLoadC³ 4

1971-2000 Klimadaten Horizontale Auflösung: 12 km (skillful scale: ~80km) Methoden 1. 2.

Auflösung: 1km ldaten (EURO-CORDEX): Minimum (tasmin), Maximum (tasmax), mittlere Lufttemperatur (tas) und Niederschlag (pr) Zeitraum: 1971-2000, 2021-2050, 2071-2100 (tägliche

5 (13) Delta Method Recent climate (observation) Recent climate (model) Future climate (model) Bias correction Recent climate (observation) Recent climate (model) Future climate

6 Klimadaten Horizontale Auflösung: 12 km (skillful scale: ~80km) Methoden Beobachtungsdaten (Spartacus, GPARD): Minimum (tasmin), Maximum (tasmax), mittlere Lufttemperatur (tas) und Niederschlag (pr) Zeitraum: (tägliche Auflösung) Horizontale Auflösung: 1km ldaten (EURO-CORDEX): Minimum (tasmin), Maximum (tasmax), mittlere Lufttemperatur (tas) und Niederschlag (pr) Zeitraum: , , (tägliche Auflösung) Simulationen: RCP4.5 (13), RCP8.5 (13) Delta Method Recent climate (observation) Recent climate (model) Future climate (model) Bias correction Recent climate (observation) Recent climate (model) Future climate (model) Change Bias correction projection projection Gebietsmittel von Niederschlag (pr) Beobachtungsdaten 1km Auflösung min = 0.7 mm/d mean= 2.9 mm/d max = 7.6 mm/d CORDEX-Ensemble 12km Auflösung min = 1.5 mm/d mean= 3.4 mm/d max = 11.0 mm/d Differenz zwischen Beobachtungsdaten und downgescalten CORDEX-Ensemble 1km Auflösung Einfluss von Topografie (kleineres Bias im Flachland als im komplexeren Gebirgsgelände UnLoadC³ 5

7 Demografic development Policy making Food security/ Energy RCM Change Scenarios RCP - Scenario GCM Impact Analysis Structure Parameter Sets Calibration Technology Demografic progress development Social hydrological development 7

8 Schwechat: Raab: Monitoring von NO 3 -N und NH 4 -N in 5 15 min Auflösung PO 4 -P und Ges-P monatlich 8

Raab Schwechat Schwechat: Raab: Waste water treatment plant >2.

000 PE (municipal) Waste water treatment plant (industrial) PRTR-plant (Pollutant Release and Transfer Register) Water quality

000 Person Equivalent Kleine und Kleinkläranlagen Heiligenkreuz 4.500 Plant Baden name (WWTP or PRTR) PE 45.000 Passail 11.000 St.

800 Agrana Fruit Austria GmbH Industrial plant Gleisdorf 32.000 St.Margarethen an der Raab 5.200 Fladnitz im Raabtal 12.

9 Raab Schwechat Schwechat: Raab: Waste water treatment plant >2.000 PE (municipal) Water quality monitoring station (closed) End of river reach Waste water treatment plant >2.000 PE (municipal) Waste water treatment plant (industrial) PRTR-plant (Pollutant Release and Transfer Register) Water quality monitoring station (in operation) Water quality monitoring station (closed) End of river reach Plant Name (WWTP or PRTR) Alland Person Equivalent Kleine und Kleinkläranlagen Heiligenkreuz Plant Baden name (WWTP or PRTR) PE Passail St.Radegund St. Kathrein am Offenegg 3100 Weiz Krottendorf-Preding St.Ruprecht an der Raab Agrana Fruit Austria GmbH Industrial plant Gleisdorf St.Margarethen an der Raab Fladnitz im Raabtal Johann Titz Ges.m.b.H. PRTR Schlachterei Fleischhof Raabtal GmbH PRTR Fleischverarb. BOXMARK Leather GmbH PRTR Gerberei Feldbach-Raabau AT&S Fehring PRTR Oberflbeh. Fehring Lias Österreich GesmbH PRTR Beton Hatzendorf Riegersburg BOXMARK Leather Jennersdorf PRTR TKV 9

10 (source: Statistik Austria - Dauersiedlungsraum, 2016) (source: Umweltbundesamt ) 10

11 Demografic development Policy making Food security/ Energy RCM Change Scenarios RCP - Scenario GCM Impact Analysis Structure Parameter Sets Calibration Enge Kooperation mit dem ACRP14 Projekt: AquaStress Technology Social hydrological Demografic progress development development 11

12 Demografic development Policy making Food security/ Energy RCM Change Scenarios RCP - Scenario GCM Impact Analysis Structure Parameter Sets Calibration Technology Social hydrological Demografic progress development development 12

13 (based on EPA, 2015) 13

14 Prozessbasierte Darstellung von hydrologischen und Nährstoff- Kreisläufen: Wasser-Kreislauf: Stickstoff-Kreislauf: (source: SWAT2009 Theoretical Manual) 14

$Daten mit Stofffrachten (based on: MONERISv2.$

15 MONERIS: Bilanzierung aus verschiedenen Eintragspfaden SPARROW: Regression von räumlichen Daten mit Stofffrachten (based on: MONERISv2.17 Manual, IGB 2010) (source: USGS, 15

16 Eingangsdaten sind in hohem Detailgrad gefordert. Mittels unterschiedlich komplexen Ansätzen entwickelt und in SWAT abgebildet (Hier am Beispiel Landnutzung): Intensiv Szenario Dominante Landnutzungen Disaggregierung landwirtschaftl. Nutzungen mittels Agrarstatistiken Kopplung mit regelbasierten landwirtschaftlichen Operationen Kopplung mit Fruchtfolgen Extensiv Szenario 16

17 Demografic development Policy making Food security/ Energy RCM Change Scenarios RCP - Scenario GCM Impact Analysis Structure Parameter Sets Calibration Technology Social hydrological Demografic progress development development 17

18 18

19 Demografic development Policy making Food security/ Energy RCM Change Scenarios RCP - Scenario GCM Impact Analysis Structure Parameter Sets Calibration Technology Demografic progress development Social hydrological development 1 9

20 change scenarios (modified from: Knutti and Sedláček, 2013) (modified from: Razavi and Gupta, 2016) 20

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