Anlage 1: Die EET und ihre TOOLS

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1 Anlage 1: Die EET und ihre TOOLS Tool 1 STAR (STAtistical Regional model) Teilprojekt Verantwortlich Institution 1 Dr. Frank Wechsung, Claus Rachimow Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung e.v. (PIK) Modellbeschreibung: STAR stellt eine neue statistische Methode für regionale Simulationen dar. Die Simulationen werden nur von den Parametern der linearen Regressionslinie für eine typische klimatologische Variable eingeschränkt. Simulationsserien werden durch ein Resampling von Segmenten der Beobachtungsserie generiert, so dass die Ergebnisserie mit den vorgeschriebenen Regressions-parametern übereinstimmt. Die physikalische Konsistenz zwischen den verschiedenen Variablen sowie in Zeit und Raum ist gewährleistet. Rolle im Modellverbund: Das Modell selbst ist nicht Bestandteil der EET, sondern nur die mit dem Modell erzeugten Daten. STAR liefert als Ergebnisse Klimaszenarien bestehend aus jeweils n Realisierungen für einen in der Zukunft liegenden gewählten Zeitraum. Für die EET wurden je 100 Realisierungen für folgende Klimaszenarien erzeugt: T2 Regionalisierung des IPCC Szenarios A1B T3 Regionalisierung eines Extremszenarios bei einer globalen Temperaturerhöhung von 3 Grad T0 Regionalisierung unter der Annahme, dass es keine weitere globale Temperaturerhöhung gibt Die STAR Daten werden außerhalb der Toolbox aufbereitet und in geeigneter Weise bereitgestellt. Da dabei pro Scenario ca. 200 GB Daten anfallen, werden diese Daten nicht in den Workspaces sondern nur einmal im sogenannten static Speicher der EET abgelegt. Datengrundlagen: Generalisierter Trend für eine ausgewählte Untersuchungsregion abgeleitet aus einem GCM-Szenarienlauf, Zeitreihen von Beobachtungsdaten meteorologischer Größen auf Tageswertbasis. Ergebnisse: Klimaszenarien bestehend aus jeweils n-realisierungen für einen in der Zukunft liegenden gewählten Zeitraum. Auflösung: Zeitlich: Tag; Räumlich: Stationen, auf beliebige Gitter interpolierbar Systemanforderungen: Betriebssystem Unix ; Programmiersprache C++ Modelllaufzeit: 30 Stunden für 100 Realisierungen zu je 50 Jahren auf einem PC Betrachtete Zeitabschnitte: Referenz: , Projektion:

2 Schema der Modellstruktur: Modellergebnisse:

3 Tool 2 SWIM (Soil and Water Integrated Model) Teilprojekt Verantwortlich Institution 1 Tobias Conradt, Claus Rachimow Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung e.v. (PIK) Modellbeschreibung: SWIM ist ein prozessbasiertes Modellsystem zur flächendifferenzierten dynamischen Modellierung des natürlichen Wasserhaushalts mit Darstellung des Pflanzenwachstums, der Nährstoffflüsse (Stickstoff und Phosphor) und der Erosion auf der Einzugsgebiets- oder Regionalskala. Es wurde entwickelt, um den Einfluss der Landnutzung und des Klimawandels auf die hydrologischen Prozesse und die Vegetation (Ernteerträge) zu untersuchen. Rolle im Modellverbund: Das Modell ist der Rubrik Regional water balance and water demand zugeordnet und liefert Ergebnisse für folgende Tools der EET: MONERIS QSIM WMM Als Eingangsdaten werden die Landnutzung eines Szenarios des Land Use Scanner (LUS) und die Klimadaten eines STAR Szenarios verwendet. Das Modell liefert als Ergebnisse vertikale und laterale Wasserströme, Pflanzenbiomasse und Fruchterträge, Konzentrationen von Stickstoff und Phosphor, sowie Sedimentfrachten in täglichen, monatlichen oder jährlichen Zeitschritten als GIS-Layer. Ein Teil der Ergebnisdaten wird nach Aggregation für eine Visualisierung in der SWIM zugeordneten Access-Datenbank abgelegt. Bei der Visualisierung verknüpft der GIS-Client diese Daten mit der zugehörigen GIS-Klasse und erzeugt für jeden Berechnungsparameter einen Layer mit einer vordefinierten Legende. Datengrundlagen: Topographie, Landnutzung, Bodenkarte und Bodenparameter, Gewässernetz, Klima- und Niederschlagsstationen, meteorologische Zeitreihen, sowie (zur Kalibrierung und Validierung) gemessene und um Bewirtschaftungseinflüsse bereinigte Abflussdaten und Nährstoffkonzentrationen. Für den Einsatz in der EET auch Karten der Feuchtgebietsflächen und Grundwasserabsenkungsgebiete. Ergebnisse: Wasserflüsse, Pflanzenbiomassen und Erträge, Stickstoff- und Phosphorkonzentrationen und -frachten und Sedimentfrachten als Zeitreihen oder in GIS- Formaten.

4 Auflösung: Räumliche Diskretisierung: Teileinzugsgebiete auf Grundlage des Gewässernetzes, darunter bis zu Hydrotope nach Land-nutzung, Boden und optionalen weiteren Eigenschaften. Vertikal bis zu 10 Bodenschichten. Zeitliche Diskretisierung: 1 Tag Systemanforderungen: Betriebssysteme Unix/Linux, Windows X, Programmiersprache Fortran Modelllaufzeit: Für das Elbegebiet 1,5 Stunden für 50 Jahre (auf Intel-Xeon- Prozessor von 2008); Parallelisierung ist möglich. Schema der Modulstruktur (je Hydrotop): Besondere Merkmale der SWIM-Elbe-Implementierung: 2278 Teileinzugsgebiete unterteilt in ca Hydrotope Betrachtete Zeitabschnitte: Validierung: Projektion:

5 Modellergebnisse:

6 Tool 3 LUS (Land Use Scaner) Teilprojekt Verantwortlich Institution 2 Dr. Jana Hoymann Technische Universität Berlin (TUB) Modellbeschreibung: Der Land Use Scanner verortet Landnutzungsänderungen durch die Integration von regionalen Raumansprüchen und Eignungskarten räumlich explizit. Regionale Raumansprüche werden durch sektorale Modelle bereitgestellt, welche sozioökonomische Parameter nutzen. Eignungskarten beruhen auf einer umfassenden räumlichen Datenbasis, die wichtige Standortfaktoren charakterisieren. Der Land Use Scanner ist ein operationelles Instrumentarium zur integrierten Betrachtung künftiger Landnutzungsänderungen. Rolle im Modellverbund: Das Modell Land Use Scanner ist der Rubrik Regionalisierung of Global change zugeordnet und liefert Ergebnisse für folgende Tools der EET: MONERIS KIWA Es setzt die Ergebnisse der sozioökonomischen bereichsbezogenen Modelle REGE und RAUMIS in Landnutzungsvorgaben um und disaggregiert diese Vorgaben auf einer Rasterkarte. Als nächstes wird mit Hilfe der modellierten künftigen Landnutzung eine neue Landkarte erzeugt. Dann werden die unterschiedlichen Landnutzungen auf konfliktspezifischen Ebenen wieder aggregiert, beispielsweise auf der Ebene der Hydrotope (HRUs) eines hydrologischen Modells oder, für MONERIS (das Nährstoffemissionen über unterschiedliche Eintragspfade berechnet), auf der Ebene von Teileinzugsgebieten. Ausgehend vom disaggregierten Muster des Besiedlungsraums wird die Bevölkerungsentwicklung auf kommunaler Ebene berechnet. Sie wird vom KIWA-Modell verwendet, das den zukünftigen Wasserbedarf durch die Haushalte simuliert. Das Modell liefert als Ergebnisse Zukunftsversionen von Landkarten und Karten zukünftiger Landbedeckung. Datengrundlagen: CORINE Land Cover, Topographie, Ertragspotenziale, Distanzmaße, Gemeinde und Regionalstatistik, Regionale und Landesentwicklungs pläne, Digitales Landschaftsmodell Ergebnisse: Karten der veränderten Landnutzung/Landbedeckung, Siedlungsmusterkarten Auflösung: Räumlich: variables Gitternetz von 250x250m bis 10000x10000m Zeitlich: ein Zeitschritt für das Zieljahr (beliebig wählbar) Modelllaufzeit: Ca. 20 Minuten bei einer Auflösung von 250m und 150 Iterationen für ein Szenario.

7 Schema der Modulstruktur: Betrachtete Zeitabschnitte: Validierung: , Projektion: Modellergebnisse:

8 Tool 4 RAUMIS (Regionales Agrar- und Umweltinformationssystem) Teilprojekt Verantwortlich Institution 4 Dr. Horst Gömann, Claudia Heidecke Johann Heinrich von Thünen-Institut (vti) Modellbeschreibung: Geschlossene regional differenzierte Ex-Post-Abbildung des Agrarsektors unter Zusammenführung von Informationen aus verschiedensten Datenherkünften; Ex- Ante-Analyse der mittel- und langfristigen Wirkungen geänderter Rahmenbedingungen (wie alternativer Agrar- und Umweltpolitiken) auf Agrareinkommen landwirtschaftliche Produktion Faktoreinsatz im Agrarsektor Agrar-Umweltbeziehungen; Ergebnisaufbereitung zur Unterstützung der agrar- und umweltpolitischen Entscheidungsfindung und zur allgemeinen Informations-Übermittlung. Rolle im Modellverbund: Ist der Rubrik Regionalisierung of Global change zugeordnet und liefert Ergebnisse für folgende Tools der EET: SWIM MONERIS LUS In RAUMIS sollen Erträge aus dem SWIM Modell einfließen, um den Klimaeffekt auf die Landwirtschaft abzubilden. Es sollen 6 verschiedene mit SWIM berechnete Kulturen und ihre Erträge in der SWIM.mdb bereitgestellt werden. Diese können dann bei der RAUMIS-Anwendung für die jeweiligen Klimaszenarien ausgewählt werden und gehen in RAUMIS-Simulationen als relative Veränderungen ein. Das Modell liefert als Ergebnisse agrarwirtschaftliche Gesamtrechnungen, regionale Statistiken und Daten. Für das Modell MONERIS werden insbesondere die Stickstoffbilanzüberschüsse der Kreise bereitgestellt. Datengrundlagen: Landwirtschaftliche Gesamtrechnung, Bodennutzungshaupterhebung Ergebnisse: Entwicklung der Landwirtschaftlich genutzten Flächen, Produktionsumfänge, Nährstoffbilanzen und Einkommen auf regionaler und sektoraler Ebene Auflösung: Räumliche Auflösung auf Landkreisebene (NUTS III), gesamte Primärproduktion des Agrarsektors (31 pflanzliche und 16 tierische Produktionsaktivitäten) Systemanforderungen: Betriebssystem: Linux und Windows; Programmiersprache: Fortran

9 Modelllaufzeit: 2 Minuten bis 2 Tage, abhängig von Optimierungsproblemen Schema der Modulstruktur: Betrachtete Zeitabschnitte: Validierung: 1979, 1983, 1987, 1991, 1995, 1999, 2003*,(*nicht voll eingeschlossen), Projektion: 2010 und 2020 Modellergebnisse:

10 Tool 5 KASIM (KrAftwerksSIMulationsmodell) Teilprojekt 5 UA FZJ Verantwortlich Dr. Stefan Vögele Institution Forschungszentrum Jülich (FZJ) Modellbeschreibung: Das Simulationsmodell KASIM wurde entwickelt, um den kurzfristigen und langfristigen Wasserbedarf fossil befeuerter Kraftwerken zu simulieren. Dieses Modell ermöglicht es, den Einfluss des Klimawandels auf den Wasserbedarf von Kraftwerken unter Beachtung standortsspezifischer Faktoren wie der installierte Kraftwerksleistung, des verwendeten Kühlsystems, der Fahrweise der Kraftwerke, der Auskopplung von Fernwärme, des Einflusses von Veränderungen der Luft- und Wassertemperatur sowie der Luftfeuchtigkeit innerhalb eines Jahres, der zusätzlichen Kosten bei Wasserknappheit und der Entwicklung des Kraftwerksbestandes über die Zeit zu analysieren. Rolle im Modellverbund: Das Modell ist in dem Modellverbund dem Bereich Regional water balance and water demand zugeordnet. Auf der Grundlage von Informationen über Kühlsystem und kraftwerkspezifische Faktoren können als Ergebnis gezielt für jedes Kraftwerk die Wasserbedarfsmengen kalkuliert werden. Diese geben die Mindestwassermenge an, die vom entsprechenden Kraftwerk benötigt wird. Zusätzlich werden noch die Kosten angegeben, die den Kraftwerksbetreibern im Fall von Wasserknappheiten entstehen. Datengrundlagen: Wachstumsrate des Bruttosozialprodukts und der Bevölkerung, Informationen über den Kraftwerksbestand (Alter der Kraftwerksblöcke, Brennstoffausnutzungsgrade der Kraftwerksblöcke), Kosten und technische Eigenschaften neuer Kraftwerke, Luft- und Wassertemperatur sowie Lufttemperatur Ergebnisse: Modellierung von Stromerzeugungsszenarien des globalen Wandels auf Basis der Annahmen des Entwicklungsrahmens. Bereitgestellte Ergebnisse sind Daten zur Stromerzeugung, zum Frischwassereinsatz und zur Wasserableitung auf Kraftwerksebene. Die Daten dienen als Input für das Wasserwirtschaftsmodell WBalMo. Auflösung: Da auf Basis von Einzelkraftwerksdaten modelliert wird, ist die räumliche Auflösung frei wählbar. Die zeitliche Auflösung bezieht sich jeweils auf 1 Monat.

11 Systemanforderungen: Betriebssystem Windows, Programmiersprache: VBA/Excel Modelllaufzeit: <1 min Schema der Modulstruktur: Betrachtete Zeitabschnitte: Validierung: Projektion: 2030

12 Modellergebnisse:

13 Tool 6 KIWA (Kommunale und industrielle Wassernachfrage) Teilprojekt Verantwortlich Institution 5 Till Ansmann Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung GmbH (UFZ) 2 Dr. Konar Mutafoglu Technische Universität Berlin (TUB) Modellbeschreibung: Das Tool KIWA ermöglicht die Erstellung von Szenarien der zukünftigen Wassernachfrage in den Gemeinden des Elbeeinzugsgebiets. Im Ergebnis werden die Wasserabgabe über die öffentliche Wasserversorgung und die damit verbundene Wassergewinnung von Grund- und Oberflächenwasser ausgewiesen. Weiterhin stellt das Tool KIWA Szenarien für die Entnahme und Wiedereinleitung von Wasser durch industrielle Direktentnehmer bereit. Diese nutzen Wasser unabhängig von der öffentlichen Wasserversorgung und haben als Direktentnehmer bzw. Direkteinleiter einen unmittelbaren Zugang zu Grund- und Oberflächenwasser. Die Simulationsrechnungen decken das deutsche und tschechische Elbeeinzugsgebiet ab (mit Ausnahme des Bereiches in Deutschland nördlich von Geesthacht). Die zeitliche Abdeckung erstreckt sich auf die Jahre 2005 bis Rolle im Modellverbund: Das Modell KIWA ist der Rubrik Regional water balance and water demand zugeordnet und liefert Ergebnisse das Tools Wassermengenmanagement in der EET. KIWA nutzt durch die Tools REGE und LUS bereitgestellte Daten zur Wirtschafts- Bevölkerungs- und Raumentwicklung. Mittels zusätzlicher, szenariospezifischer Annahmen und unter Nutzung verschiedener Simulationsansätze kann die jährliche Wasserabgabe an Haushalte (einschließlich Kleingewerbe), leitungsversorgte Industrie sowie sonstige Letztverbraucher über die öffentliche Wasserversorgung ermittelt werden. In einem weiteren Schritt wird unter Berücksichtigung von Wasserwerkseigenbedarf und Leitungsverlusten die damit verbundene Wasserentnahme von Wasserwerken für die öffentliche Versorgung auf Monatsbasis ermittelt und für das Tool WMM (Wassermengenmanagement) für die weitere Nutzung bereitgestellt. Gleiches gilt für die monatlichen Entnahme- und Einleitungsmengen von Wasser durch industrielle Direktentnehmer im Elbeeinzugsgebiet. Datengrundlagen: Voraussetzung für die Simulation von Szenarien der zukünftigen kommunalen und industriellen Wassernachfrage sind Eingangsdaten zur Wirtschafts- und Bevölkerungsentwicklung. Diese werden innerhalb der EET durch die Tools REGE und LUS bereitgestellt. Sind keine entsprechenden Szenarien vorhanden, so müssen diese zunächst generiert werden, um Eingangsdaten für die Nutzung von KIWA zur Verfügung zu haben.

14 Ergebnisse: Wasserbedarf Haushalte (inkl. Kleingewerbe), leitungsgebundener Industrie und sonstiger Letztverbraucher; Förderbedarfsmenge der öffentlichen Wasserversorgung und industrieller Direktentnehmer; Einleitung der Industrie Systemanforderungen: Betriebssystem Windows 20007XP/Vista, Programmiersprache: keine Modellergebnisse:

15 Tool 7 REGE (REGional Economic model) Teilprojekt 2 UA DIW Verantwortlich Dr. Martin Gornig Institution Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung (DIW) Modellbeschreibung: Dem Modell REGE liegt ein zweistufiges Regionalisierungskonzept zu Grunde. Es stützt sich einerseits auf ein makroökonomisches Mehrländermodell und andererseits auf ein regionalökonomisch basiertes Verteilermodell auf der Ebene von Arbeitsmarktregionen. Die Wirtschafts- und Bevölkerungsprojektionen werden über potentielle Ergebnisse der regionalen Arbeitsmarktbilanzen abgestimmt. Rolle im Modellverbund: Das Modell ist der Rubrik Regionalisierung of Global change zugeordnet und liefert Ergebnisse für folgende Tools der EET: LUS KIWA KASIM Aufgabe ist es, die Zukunftsbilder der globalen demografischen und ökonomischen Entwicklung des International Panel on Climate Change (IPCC) für das Elbeeinzugsgebiet zu übersetzen. Das Modell liefert als Ergebnisse bevölkerungsbezogene Daten, Daten zu Haushalten und Produktion, sowie nach Wirtschaftsbereichen aufgeteilte Beschäftigungszahlen für Deutschland und die Tschechische Republik auf regionaler Ebene. Datengrundlagen: Volkswirtschaftliche Gesamtrechnung der Länder, Statistik der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten der Bundesanstalt für Arbeit, Bevölkerungsstatistik der Statistischen Landesämter Ergebnisse: Modellierung der regionalen Entwicklung von Bevölkerung, Beschäftigung und Bruttoinlandsprodukt in der Bundesrepublik Deutschland und der Tschechischen Republik. Belastbare ökonomische Projektionsergebnisse werden für die drei Makrosektoren Landwirtschaft, produzierendes Gewerbe und Dienstleistungen simuliert. Bei den Bevölkerungskennziffern werden regionale Ergebnisse für drei Altersklassen ausgewiesen. Auflösung: Daten für 2004, Szenarien für Raumordnungsregionen in Deutschland, 8 NUTS II Regionen der Tschechischen Republik

16 Systemanforderungen: Betriebssystem Windows, Programmiersprache: EXCEL, Visual C++ 6.0, NiGEM-Modelling Syntax Schema der Modulstruktur: Betrachtete Zeitabschnitte: Validierung: Projektion:

17 Exemplarische Ergebnisse: Beschäftigungsentwicklung In allen mitteleuropäischen Staaten konzentriert sich das Wirtschaftswachstum in den großen dienstleistungsorientierten Ballungsräumen. In unserem Fall sind das die Wachstumszentren Hamburg, Berlin, (Leipzig/ Dresden) und Prag. Sie wirken gerade im Szenario A1 als Motoren der Entwicklung, deren Effekte (spatial spillovers) weit in die Umgebungsgebiete entsprechend des Planungskonzepts der Europäischen Metropolregionen ausstrahlen. Die für Ostdeutschland spezifischen Nachteile werden im Lauf der Zeit abnehmen; vergleichbare Regionen in West und Ost werden sich ähnlich entwickeln. Wegen des geringeren makroökonomischen Wachstums in Szenario B2 sind die regionalen Wachstumsimpulse punktueller. Die besonderen Ungleichheiten zwischen West und Ost werden nur marginal reduziert. Das Wachstum konzentriert sich in den großen dienstleistungsorientierten Ballungsräumen (die Stadt Hamburg, Berlin und Prag) und einigen Industriezentren. Sie agieren als Wachstumsinseln und ihre ökonomischen Netzwerkaktivitäten sind überregional ausgerichtet. Viele der übrigen Regionen dominieren regionsinterne Wirtschaftskreisläufe (non-basic-activities).

18 Tool 8 WBalMo(Wassermengenmanagement ) Teilprojekt Verantwortlich Institution 6 Dr. Michael Kaltofen DHI-WASY GmbH Modellbeschreibung: WBalMo ist ein Standard-Instrument für die Wasserbewirtschaftung insbesondere in den neuen Bundesländern. Es stellt ein Instrumentarium zur Bilanzierung von natürlichem Wasserdargebot und Wasserbedarf dar. Es dient der Entwicklung von Szenarien zur langfristigen Deckung des Wasserbedarfs unter Beachtung der stochastischen Variabilität des Wasserdargebots. Rolle im Modellverbund: Das Modell ist der Rubrik Water resources management zugeordnet. Das Tool WMM nutzt als Eingangsdaten Szenarien der natürlichen Abflüsse des Tools SWIM, des Wasserbedarfs von Haushalt und Industrie (Tool KIWA), des Wasserbedarfs der Kraftwerke (Tool KASIM), des Wasserbedarfs für landwirtschaftliche Beregnung, Wasserkraftanlagen und Schleusen. Damit können Optionen der großräumigen Wasserbewirtschaftung (WBalMo) und der von Niederungsgebieten (WABI) verknüpft werden. Im Ergebnis der Simulation liegen statistische Werte zu allen möglichen Systemvariablen, wie etwa Abflüssen an Querschnitten des Gewässersystems, Wasserüberleitungen, Speichervolumina, Entnahmen und Entlastungen bei Stauseen, sowie weitere Angaben zur Bedarfsdeckung von Wassernutzungen vor. Datengrundlagen: Statische Daten: Fließgewässerstruktur mit Elementen gemäß Strukturschema, Geometrie der Simulationsteilgebiete (Einzugsgebiete), Kenngrößen und Bewirtschaftungsregeln von Speichern, Basisdaten für sozioökonomische Bewertungen; Dynamische Daten: Wassernachfrage/-nutzungen (Entnahmen, Einleitungen, (Mindestabflüsse), Klimagrößen und Wasserdargebot für Teileinzugsgebiete, zeitvariante Basisdaten für sozio-ökonomische Bewertungen Ergebnisse: Modellergebnisse sind durch frei programmierbare Registrierungen beliebig wählbar; das Standardergebnis besteht in der Ausgabe einer Tabelle der prozentualen Überschreitungs-häufigkeiten und Sicherheitsgrade für eine vorzugebende Registrierleiste für Werte von Zustandsgrößen oder deren Dauer; Mittelwerte, Standardabweichungen und Extrema von Zustandsgrößen. Auflösung: Räumliche Auflösung frei wählbar; zeitliche Auflösung in der Regel 1 Monat, für Spezialfälle (Hochwasser, Gewässergüte) auch 1 Tag.

19 Systemanforderungen: Betriebssystem: Windows, Programmiersprache: Fortran, C++, Avenue Modelllaufzeit: 2,5 Stunden für 100 stochastische Realisierungen im Gesamtgebiet Besonderheiten: 22 Teilmodule, 1917 Berechnungsprofile, 2719 Wassernutzungen, 114 Talsperren und Speicher, 25 Feuchtgebiete, Integration sozioökonomischer Bewertungsmodule. Betrachtete Zeitabschnitte: Validierung: die Modellqualität ist abhängig von der Datenqualität über die Wassernutzungen, Projektion:

20 Modellergebnisse:

21 Tool 9 MONERIS (MOdelling Nutrient Emissions in RIver Systems) Teilprojekt Verantwortlich Institution 8 Dr. Markus Venohr Leibniz Institut für Gewässerökologie und Binnenfischerei (IGB) Modellbeschreibung: MONERIS berechnet jährliche und monatliche Stickstoff, Phosphor und Silizium Einträge in Flusseinzugsgebieten. Das Modell unterscheidet diffuse Einträge über atmosphärische Deposition auf Wasserflächen, Erosion, Abschwemmung, Grundwasser, drainierte Flächen und versiegelte urbane Flächen. Punktförmige Einträge werden über ein Kläranlageninventar berücksichtigt. Neben den landseitigen Transformations- und Retentionsprozessen (in Boden Grundwasser oder auch in Kleinkläranlagen) werden gewässerinterne Retentions- und Verlustprozesse modelliert um letztendlich die Frachten in den Oberflächengewässern und in die Meere beschreiben zu können. Der implementierte Szenario-Manager erlaubt die Einbeziehung von Handlungsoptionen und die Festlegung von Zielkonzentrationen. Rolle im Modellverbund: Das Modell ist der Rubrik Water quality management zugeordnet und ist zentrales Werkzeug zur Berechnung möglicher Veränderungen der Nährstoffeinträge, -konzentrationen und frachten im Flusssystem der Elbe. MONERIS liefert Ergebnisse für folgende Tools der EET: WMM QSIM MONERIS selbst verwendet als Eingangsdaten Ergebnisse folgender Modelle: RAUMIS SWIM LUS Datengrundlagen: Topographie, Landnutzung, Bodeneigenschaften, Hydrogeologie, Niederschlag, Temperatur, landwirt-schaftliche und siedlungswasserwirtschaftliche Statistiken, Kläranlageninventar, Einwohnerdaten, Abfluss- und Konzentrationsmessungen (zur Kalibrierung und Validierung). Ergebnisse: Analysegebiets bezogene Nährstoffeinträge der jeweiligen Pfade und Quellen, Retention und Frachten, das Reduktionspotential der Handlungsoptionen sowie deren Effekt auf die Frachten am Gebietsauslass und die erforderliche Reduktion der Einträge zur Erreichung der Zielkonzentration in den Gewässern. Auflösung: Räumlich: Analysegebiete als kleinste Einheit; 1 km² Zeitlich: Jahresmittelwerte, monatliche Einträge, Frachten und Konzentrationen möglich

22 Systemanforderungen: Betriebssystem: Windows 2000, XP oder Vista; Programmiersprachen: Excel 2003 und Visual Basic, seit 2010: C# Modelllaufzeit: <1 Minute für ein Jahr des gesamten Elbeflussgebiets (948 Teileinzugsgebiete) Schema der Modellstruktur: Besonderheiten der MONERIS-Elbeimplentierung: 948 Teileinzugsgebeite, die zu Arbeitsbereichen und Verwaltungsgebieten (Staaten und Regionen) zusammengefasst werden können. Die Oberfläche des Modells ermöglicht die

23 Berechnung von Szenarien für bestimmte Messgrößen in der Landwirtschaft, der städischen Besiedlung und dem Abwassermanagement basierend auf einem kalibrierten Modell. Zeitliche Anwendung: Validierungszeitraum: Projektion: mittlere, nasse und trockene Jahre für Modellergebnisse:

24 Tool 10 QSIM (QualitySimulation) Teilprojekt Verantwortlich Institution 9 Dr. Helmut Fischer Bundesanstalt für Gewässerkunde (BfG) Modellbeschreibung: Prozessbasiertes Modell zur abflussbezogenen, dynamischen Modellierung der Gewässergüte: u. a. Sauerstoff, Nährstoffkonzentrationen, Partikelkonzentrationen, Algen- und Zooplanktondichte im Hauptstrom der Elbe. Vielfach im Einsatz auch an anderen planktonführenden Flüssen und Kanälen (Saale, Mosel, Rhein, Saar u.a.) Rolle im Modellverbund: QSim berechnet in der Toolbox zehn Gewässergüteparameter der Elbe. Es handelt sich um die Konzentrationen von Ammonium, Nitrit, Nitrat, Gesamt- Stickstoff, gelösten Phosphor, Gesamt-Phosphor, gelöstes Silizium, Chlorophyll a und Sauerstoff. Außerdem berechnet es die Wassertemperatur. Es werden für einzelne Flussabschnitte von je etwa 500 m Länge Tageswerte und aggregierte Werte (Jahresmaxima, -minima, -mittelwerte) der Güteparameter berechnet. QSim ist ein endständiges Tool. Es bezieht Eingangsdaten von MONERIS (kleine Zuflüsse, Nährstoffkonzentrationen) SWIM (Abflüsse am oberen Modellrand und großer Zuflüsse). Die Wetterdaten aus STAR werden von SWIM mit übergeben. HYDRAX (intern verknüpft) QSim übergibt keine Daten an andere Tools. Datengrundlagen: Morphologisch/hydrologisch: Flussgeometrie, Abfluss Meteorologisch: Globalstrahlung, Lufttemperatur, Bedeckungsgrad und Wolkentyp, Luftfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit Physikalisch/chemisch: Wassertemperatur, Sauerstoff, chemischer Sauerstoffbedarf, Ammonium, Nitrat, o-phosphat, Silikat, ph-wert, Alkalinität, Schwebstoff Biologisch: Biochemischer Sauerstoffbedarf (kohlenstoffbürtiger Anteil und Nitrifikationssauerstoffbedarf), Planktische Algen (Chlorophyll a) und Anteil von Kieselalgen, Grünalgen und Blaualgen, Zooplankton (Rotatoriendichte), benthische Filtrierer (Dreissena polymorpha, Besiedlungsdichte) Ergebnisse: Tages- und Jahresgänge der o.g. Zustandsparameter entlang der Flussachse. Umsatzraten zu gewässerökologisch relevanten Prozessen, u.a. physikalische Wiederbelüftung, Nitrifikation, Algenwachstum.

25 Auflösung: x-achse: m (in QSIM generierte Segmentlängen) y-kompartiment: Hauptstrom und Buhnenfeld z-kompartiment: Freiwasser und Sediment, stündlich Systemanforderungen: Betriebssystem: Windows; Programmiersprache: C (Hydrax), Fortran 77 (QSim), GUI Visual Basic Schema der Modellstruktur: Modelllaufzeit: 4 Stunden für 1 Jahr; nach dem ersten Rechnen der Hydraulik ist die Laufzeit auf 2 Stunden verkürzt. Besonderheiten: Quasi-2d Modellierung unter Einbezug der Buhnenfelder

26 Modellergebnisse:

27 Tool 11 PRIMATE (Bewertung) Teilprojekt Verantwortlich Institution 5 Dr. Volker Meyer, Martin Lange Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung (UFZ) Modellbeschreibung: Das Tool BEWERTUNG ermöglicht eine partizipative, multikriterielle Bewertung von Handlungsoptionen. Dabei nimmt es keine Entscheidungen ab es unterstützt Entscheidungsträger lediglich indem es aufzeigt, welche Lösungen unter welchen Bedingungen des sozioökonomischen und klimatischen Wandels und unter welchen Präferenzen voraussichtlich am besten geeignet sind. So können z. B. robuste Lösungen identifiziert werden, die in allen Szenarien gut abschneiden. Das Tool BEWERTUNG besteht dabei aus zwei Softwarekomponenten: dem AGGREGATOR und PRIMATE. Nachdem in der EET unterschiedliche Handlungsoptionen zur vergleichenden Bewertung ausgewählt worden sind ist es die Rolle des AGGREGATORS, die aus anderen Tools für diese Handlungsoptionen bereitgestellten Daten zeitlich, räumlich und/oder sektoral zu aggregieren, sodass sie als aussagefähige Bewertungskriterien für ein spezifisches Entscheidungsproblem verwendet werden können. Die so aggregierten Daten werden dann automatisch als Bewertungskriterien für die ausgewählten Handlungsoptionen in die Software PRIMATE importiert. Hier findet die eigentliche Bewertung der Handlungsoptionen statt. Für die Bewertung können dabei zwei Verfahren verwendet werden: Eine Kosten-Nutzen-Analyse (nur für monetäre Bewertungskriterien, wie Beispielsweise die durch Wasserknappheiten zu erwartenden Verluste) oder das multikriterielle Verfahren PROMETHEE, bei dem auch Bewertungskriterien verwendet werden können, die in nicht-monetäre Einheiten vorliegen, wie beispielsweise die relative Bedarfsdeckung von Mindestabflüssen. Für die Multikriterienanalyse können die Kriterien zudem entsprechend der Präferenzen der Entscheidungsträger gewichtet werden. Dabei können mehrere Entscheidungsträger bzw. Interessengruppen berücksichtigt werden. Rolle im Modellverbund: Aufgabe des Tools BEWERTUNG ist es, die im Glowa-Elbe-Modellverbund generierten Daten und Ergebnisse zum Bereich Wassermengenmangement so zu aggregieren und aufzuarbeiten, dass Entscheidungsträger in Bezug auf ihre spezifischen Probleme und Entscheidungen unterstützt werden. Es steht somit am Ende der Modellkette zum Bereich Wassermengenmanagement. Dabei greift es insbesondere auf Daten des vorgelagerten Tools Wassermengenmanagement (WMM) zu und ergänzt diese um eine ökonomische Bewertung und Entscheidungsunterstützung. Datengrundlagen: Ergebnisdaten des vorgelagerten Tools Wassermengenmanagement (WMM)

28 Ergebnisse der Kosten-Nutzen-Analyse: aggregierten Kosten Standardabweichung der Kosten aggregierte Nutzen Standardabweichung der Nutzen Nettonutzen (bzw. kosten) Standardabweichung Nettonutzen Nutzen-Kosten-Verhältnis Besonderheiten: Die Ergebnisse der Kosten-Nutzen-Analyse durch das Tool Bewertung können jedoch lediglich als erster Anhaltspunkt für die Effizienzbetrachtung von Maßnahmen herangezogen werden. Im GLOWA-Elbe-Modellverbund werden nur die wichtigsten Nutzergruppen mit einbezogen und auch innerhalb dieser Gruppen nur die großen Nutzer. Der tatsächliche gesellschaftliche Nutzen der betrachteten Maßnahmen kann also höher liegen, wenn weitere kleinere Nutzergruppen und Nutzer in die Analyse mit einbezogen werden. Modellergebnisse:

29 Tool 12 WISYS (Wasser Informations System) Teilprojekt Verantwortlich Institution 6 Antje Becker DHI-WASY GmbH Modellbeschreibung: WISYS ist ein ArcGIS basiertes Informationssystem und stellt die Basisdaten und Anfangswerte aus dem Elbe-Einzugsgebiet zur Verfügung, die für die Anwendung der Tools benötigt werden. Darüber hinaus erfolgt die Visualisierung der Ergebnisse der Szenario Analysen über WISYS. WISYS erlaubt eine detaillierte, strukturierte und räumliche Darstellung der Oberflächengewässer, des Grundwassers und aller relevanten Daten im Flussgebiet. Das standardisierte WISYS-Objektmodell umfasst eine umfangreiche Anzahl verschiedener Klassen, Beziehungen sowie beschreibende Attribute hinsichtlich Flussgebietsmanagement und der EG- Wasserrahmenrichtlinie. Spezielle Werkzeuge, die Bestandteil von WISYS sind, übernehmen den Import und die Migration bereits vorhandener digitaler raumbezogener Daten in das WISYS-Objektmodell. WISYS stellt Werkzeuge für einzugsgebietsbezogene Analysen und Zeitreihendatenverwaltung zur Verfügung. Das System kann als Arbeitsgruppenlösung oder als institutions- bzw. unternehmensweite Lösung genutzt werden. Rolle im Modellverbund: Die einheitliche Datenbasis wird durch das Informationssystem WISYS-Elbe bereitgestellt. Es setzt sich aus den Komponenten WISYS-Export, WISYS-Visual sowie der Geodatenbank WISYS-Spatial Database Engine (SDE) zusammen. In der WISYS-SDE werden die Basisdaten, Ausgangsdaten für das Pre- Processing (MONERIS) und relevante Daten für die räumliche Verknüpfung mit den Simulationsergebnissen als Visualisierungsgrundlagen gehalten. Datengrundlagen: u.a. Flussgebiete, Einzugsgebiete; Gewässserabschnitte; Gewässerknoten (Mündungen, Bilanzpunkte und weitere) Bauwerke und Strukturen am Gewässer und im Flussgebiet; Daten zu Verwaltungsstrukturen und Behörden, Monitoringdaten (Oberflächenwasser, Grundwasser), Abflüsse, Entnahmen; Schutzgebiete; Urbane Hydrologie, Hydrogeologie und Grundwasser, Erholung und Freizeit, Meteologie, Externe und interne Zeitreihendaten Auflösung: Räumliche Auflösung: Flussgebiete, Teileinzugsgebiete, Wasserkörper Systemanforderungen: Betriebssystem Windows, Programmiersprachen: Visual Basic, C++, C#

30 Schema der Modellstruktur: Besonderheiten: ESRI ArcGIS Geodatenbank als relationales Datenbankmanagementsystem ohne Speicherbeschränkungen; Harmonisierte Daten Modellergebnisse: