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Klimawandel und Wasser: Müssen wir
Böden und Standorte neu bewerten?
Fakultät Forst-, Geo-, Hydrowissenschaften, Institut für Hydrologie und Meteorologie, Professur Meteorologie
Symposium “Bodeninformationen – Grundlage für Bodenschutz, Wirtschaft und
Forschung”
Dresden, 12./13. Okt. 2011
Christian Bernhofer und Barbara Köstner
Dresdner
Kompetenzzentrum
Wasser
Dresden
Water
Centre

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Bodeninformation in Klimamodellen
Figure 1.2
IPCC 2007, WG I

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Modellkette Klima - Wirkung
Globale
Klimamodelle
Globale
Klimaprojektionen
Regionale
Klimamodelle
Regionale
Klimaprojektionen
Wirkungs-
modelle
Energie-/
Wasser-/ Stoffflüsse
Verbesserung des Klimafolgen- und Klimawissens
Sozio-ökonom.
Storylines
Emissions-
Szenarien
Klima-
modelle
Klima-
projektionen
Wirkungs-
modelle
Ökolog.
Klimafolgen-
Szenarien
Sozio-ökonom.
Szenarien
Ökonom.
Klimafolgen-
Szenarien
Landnutzungsszenarien
Anbauverteilungsszenarien

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Regionale Klimaprojektionen
WETTREG
Cosmo-CLM
Temperatur
Niederschlag
Klimatische Wasserbilanz - keine Bodeninformation!

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Steuerung der Verdunstung
Strahlung
Wasserdampf-
sättigungsdefizit
Aerodynamische
Leitfähigkeit
Temperatur
Luftfeuchte
Niederschlag
Verfügbare
Energie
Bestandesleitfähigkeit
Bewölkung
Energieflüsse
Pflanzeneigenschaften
Bodenwasserverfügbarkeit
Evaporation
B
Beschaffenheit der Landoberfläche
Transpiration
Interzeption
THG
Aerosole
Windgeschwindigkeit
CO
2
Hydraulische Leitfähigkeit
Wurzelwasseraufnahme
Grundwasserabfluss
Köstner & Kuhnert 2011

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Verdunstung von verschiedenen
Landnutzungen
Dresden
Spruce
Site
Grass Site
Crop Site
Catchment
Werners-
bach
Beech
Site
Phenol.
Garden
Dresden
Tharandter
Wald
(60
km²)
Tharandter Wald

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Jährliche Variabilität der Verdunstung

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Variabilität zwischen Landnutzungen
Grünwald et al., Meteorologie, TUD
Verdunstung
Produktion

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Boden-Vegetation-Atmosphäre
surface runoff
infiltration
drainage
groundwater runoff
evapotranspiration
precipitation
net radiation flux
wind
latent
heat flux
sensible
heat flux
soil heat flux
root water
uptake
• •
• •
evaporation
diffusion
diffusion
interception
Wirkungsmodelle
SVAT: soil – vegetation – atmosphere - transfer

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Modellbeispiel SVAT-CN
Canopy Layer 1
Canopy Layer 2
Canopy Layer 3
.
Canopy Layer n
Canopy
Solar radiation
Air temperature
[CO
2
] Relative humidity
Wind speed
LAI, SAI
Leaf
physiology
Phenology
CO
2
H
2
O
Soil Layer 1
Soil Layer 2
Soil Layer 3
.
Soil Layer n
Soil
Air temperature
Wind speed
Soil hydraulic
parameters
Soil thermal
parameters
Soil respiration
parameters
Precipitation
Water
extraction
Vapour pressure
Root distri-
bution
CO
2
H
2
O
effective
Ψ
soil
homogene
Vegetations- und Bodenschichten

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Validierung der Simulation an
Messstandorten
184 mm
214 mm
Transpiration
[mm]
sap flow:
Clausnitzer et al. 2011
Tharandter Wald
2006
0
40 - 160
160 - 170
170 - 180
180 - 190
190 - 195
195 - 200
200 - 205
205 - 210
210 - 215
beech site
spruce site
M. Kuhnert, Meteorologie, TU Dresden

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Acker
Laubwald
Nadelwald
Grünland
Landnutzung Weißeritzkreis
Räumliche Information für die
Extrapolation
Konzeptionelle Bodenkarte Sachsen

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Rel. Änderung der Transpiration
2040 to 2021
<0.6
0.6- 0.8
0.8 - 0.9
0.9 - 0.92
0.92 - 0.94
0.94 - 0.96
0.96 - 0.98
0.98 - 1
1 - 1.02
1.02 - 1.04
1.04 - 1.06
1.06 - 1.08
1.08 - 1.1
<1
1- 1.04
1.04 - 1.08
1.08 - 1.12
1.12 - 1.16
1.16 - 1.2
Rel. Änderung der Wassernutzungseffizienz
2040 to 2021
Klimaprojektion: Cosmo-CLM, A1B, Weißeritzkreis
Kuhnert, Meteorologie, TU Dresden
Wald und Grasland
Räumliche Simulation von
Transpiration und WUE

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schraffiert: Nadelwald
Sandboden
Lehmboden
Torfboden
Aueboden
anmooriger Boden
schraffiert: Laubwald
2040 / 2020
< 0.9
0.9 - 0.95
0.95 - 1
1 - 1.1
1.1 - 1.2
1.2 - 1.3
T
2020 / 1994
ETI
2020 / 1994
2040 / 2020
Cosmo‐CLM, A1B
Beispiel Uckermark
Räumliche Simulation von Transpiration und
Gesamtverdunstung
Köstner & Kuhnert 2011

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Räumliche Auflösung der Bodendaten
Ertragssimulation für das Märkisch-Oderland (Mirschel et al. 2005, ZALF)
Vergleich 2000/2050, Klimaprojektion STAR,
Boden im Gitter 100x100 m
2
(Basis MMK)
z.B. Winterweizen:
-
5%
ohne CO
2
-Düngungseffekt
+ 0.5%
mit CO
2
-Düngungseffekt
Im Vergleich Gerstengarbe et al. 2003:
Klimaprojektion STAR, 2050
Boden im Gitter 1000x1000 m
2
(BÜK1000)
Winterweizen:
-
30 %
ohne CO
2
-Düngungseffekt

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www.landcare2020.de
Perspektiven
FACE-Experimente

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Wirkung erhöhter atm. CO
2
-Konz. auf den
Bodenwassergehalt
Art
Jahr
n
% CO
2
Effekt
2000
3
+ 12.7
2003
10
+ 19.0
2002
7
+ 11.7
2005
12
+ 22.0
2001
8
+ 15.6
2004
19
+ 11.0
Zucker-
rübe
Weizen
Gerste
Gravimetrie; 0 - 60 cm
1
( 45 cm soil depth; means + se, n=4)
5,0
7,5
10,0
12,5
15,0
17,5
20,0
22,5
25,0
09.05.2001
08.06.2001
08.07.2001
07.08.2001
06.09.2001
soil water content (Vol%)
Zuckerrübe 2001
TDR Messung / 30 cm
375
/
550
ppm CO
2
Bodenwassergehalt
erhöhter Bodenwassergehalt
während der CO
2
Begasung
Burkart et al. (2010) PLANT BIOLOGY

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Pflanzenverfügbares Bodenwasser unter Mais (2008; 0-60 cm)
0
20
40
60
80
100
120
11. Jun
25. Jun
09. Jul
23. Jul
06. Aug
20. Aug
plant available soil water (mm)
Beregnung:
feucht / 375 ppm
Regenausschluss
feucht
trocken
trocken
Manderscheid et al., vTI, Braunschweig
Wirkung erhöhter atm. CO
2
-Konz. auf den
Bodenwassergehalt

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Räumliche Information in Wirkungsmodellen
Beispiele für Eingangskarten in regionale Wirkungsmodelle (LandCaRe DSS)

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Ertragsmodell YIELDSTAT (regional)
Mittelmaßstäbige landw. Standortkartierung (MMK) im Entscheidungshilfesystem LandCaRe-DSS

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Dresden
Crop Site
Dresden
Ertragsmodell MONICA (lokal)

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Ertragsmodell MONICA (lokal)
Bodeninformation BK50, Bodenprofile

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Ertragsmodell MONICA

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Schlussfolgerungen
Es steht heute eine Reihe von unterschiedlichen regionalen Klimaprojektionen zur
Verfügung (Unsicherheit des Klimawissens, „Verunsicherung“).
Wirkungsmodelle standardisieren die Bewertung von Klimaprojektionen, aber auch
der anderen Modellannahmen und Randbedingungen (Bodeneigenschaften).
Nicht nur die Klimaprojektionen, sondern auch die anderen Modellannahmen und
Randbedingungen entscheiden über die Richtung (Vorzeichen) der simulierten
Wirkung.
Durch den CO
2
-Düngeeffekt erhält die Wasserspeicherfähigkeit von Böden zusätzliche
Bedeutung.
Das Klima- und Klimafolgenwissen hat in den letzten Jahrzehnten erhebliche
Fortschritte gemacht. Mit dem neuen Wissen entsteht weiterer Forschungs-, aber auch
Ordnungsbedarf (Ensemble-/Multimodell-Ansätze, Modellplattformen
).