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Prognosen zur zukünftigen Entwicklung der Grundwasserneubildung, vor allem im Hinblick auf die zu erwartenden klimatischen Veränderungen, werden aktuell in der Wasserwirtschaft vielfach als planerische Grundlage verwendet. Solche Prognosen können u.a. mittels Bodenwasserhaushaltmodellen (z.B. HYDRUS-1D) aufgestellt werden. Die Prognosen der globalen Zirkulationsmodelle bzw. der regionalen Klimamodelle liefern die notwendigen hydrologischen Eingangsparameter für solche Simulationen. Nicht enthalten sind jedoch klimawandel-bedingte pflanzenphysiologische Veränderungen, die bei einer Bodenwasserhaushaltsimulation berücksichtigt werden sollten. Zum Beispiel reduzieren viele Pflanzen ihren Wasserverbrauch bei steigenden Kohlendioxidkonzentrationen in der Atmosphäre, während sie gleichzeitig eine längere Wachstumsperiode erfahren und größere Blattflächen entwickeln. Größere Blattflächen bedeuten wiederum mehr Transpiration der Pflanzen und damit eine stärkere Zehrung des Bodenwassers, bei gleichzeitig reduzierter Bodenverdunstung. Andererseits werden größere Niederschlagsmengen im Winter den Bodenwasserhaushalt und damit das Pflanzenwachstum im Frühjahr begünstigen, während eine Abnahme der sommerlichen Niederschlagsmengen vermehrt zu Trockenstress im Spätsommer führen wird.

Die Ergebnisse unserer Bodenwasserhaushaltssimulationen für ein Trinkwassergewinnungsgebiet in Nordrhein-Westfalen zeigen, dass die Grundwasserneubildung weitgehend unempfindlich gegenüber den durch den Klimawandel bedingten Veränderungen im Wasserverbrauch der Pflanzen ist. Aufgrund einer geringfügigen Zunahme der jährlichen Niederschläge ist daher bis zum Ende des 21. Jahrhunderts mit einem Anstieg der jährlichen Gesamtneubildung um 10 bis 20 mm/Jahr im Untersuchungsgebiet zu rechnen.

Vor allem für Einzugsgebiete lässt sich die flächige Grundwasserneubildung oft nur indirekt ableiten. Eine in der Vergangenheit gängige Methode war die Gleichsetzung der Grundwasserneubildung eines Einzugsgebiets mit dem langjährigen Basisabfluss (MNQ) des Gewässerpegels am Gebietsauslass. Einfache Niederschlags-Abfluss-Modelle (NAM) simulieren ebenfalls nur die Prozesse des Direkt- bzw. Zwischenabflusses und lassen lediglich Rückschlüsse auf die Gesamtsumme von Verdunstung und Grundwasserneubildung als offenen Bilanzterm zu.

Eine der heutzutage zuverlässigsten Methoden der indirekten Ermittlung der GWN ist die Simulation mit „Integrierten Wasserhaushaltsmodellen“ (IWHM). Hier werden alle Kompartimente des Wasserkreislaufs vollständig abgebildet und auf Grundlage der physikalischen Gesetze numerisch berechnet. Im Gegensatz zu den bisher gängigen Verfahren, werden die oberflächennahen Abflussprozesse nicht nur auf den Abfluss der Pegelmessstelle des nächstgelegenen Hauptgewässers kalibriert und die Parameter regionalisiert, es erfolgt auch eine stationäre und instationäre Kalibrierung auf räumliche verteilte Grundwassermessstellen. Integrierte Wasserhaushaltsmodelle werden idealerweise an der Umhüllenden von ober- und unterirdischem Einzugsgebiet abgegrenzt, sodass möglichst wenig seitliche Zuflussrandbedingungen angenommen werden müssen und ein geschlossenes System entsteht. Dabei sollten im Idealfall die einzigen Eingangsgrößen Niederschlag und potentielle Verdunstung sein.

Mit einem IWHM können nach instationärer Kalibrierung sowohl Abflüsse an allen verfügbaren Pegelmessstellen des Oberflächengewässersystems als auch die absoluten Höhen und steigenden sowie fallenden Trends der Ganglinien an mehreren Grundwassermessstellen hinreichend genau abgebildet werden und somit werden alle realen Prozesse des Wasserkreislaufs korrekt wiedergegeben.

Dieser integrierte Ansatz der gekoppelten Modellierung ermöglicht im Vergleich zu den herkömmlichen Wasserhaushaltsmodellierungen auf Bundeslandebene nicht nur die Differenzierung innerhalb eines Einzugsgebiets in beliebig hohe zeitliche und räumliche Auflösung, sondern gewährleistet auch eine deutlich höhere Zuverlässigkeit der berechneten Grundwasserneubildung, da Verdunstung und Grundwasserneubildung separat berechnet werden. Alle Kompartimente können in beliebige Teilflächen unterteilt und bilanziert werden. Dieser Modellansatz ermöglicht deutlich belastbarere Werte für die Grundwasserneubildung und das verfügbare Wasserdargebot, sodass die Behörden der deutschen Wasserwirtschaft dazu befähigt werden, langfristig nachhaltige Entscheidungen über neue Wasserrechte zu treffen.

Grundwasserneubildungsraten werden in der Regel indirekt aus anderen Daten ermittelt. Hierfür kommen hydrometeorologische Daten in Betracht, aus denen etwa mit Bodenwasserbilanzansätzen Sickerwasserraten abgeschätzt werden können. Andere Ansätze versuchen, aus gemessenen Grundwasserstandsschwankungen auf Neubildungsraten zu schließen. Dieser Beitrag stellt eine Methode der Zeitreihenmodellierung vor, die diese beiden Ansätze kombiniert. Dabei wird mit Hilfe eines bodenhydrologischen Modells die Grundwasserneubildung aus Niederschlagshöhen und potenziellen Verdunstungsraten ermittelt und mittels Impulsantwortfunktion in Grundwasserstandsschwankungen umgerechnet. Die Parameter des bodenhydrologischen Modells und der Impulsantwortfunktion werden durch Kalibrierung des Modells an gemessene Grundwasserstandsganglinien erhalten.

Die Eignung der Methode wurde zunächst am Standort Wagna (Österrreich) durch Vergleich mit Sickerwasserraten aus Lysimetermessungen überprüft (Collenteur et al., 2021). An diesem gut untersuchten Standort erfolgt die Neubildung nur aus dem Niederschlag, relevante Wechselwirkungen mit Oberflächengewässern können ebenso ausgeschlossen werden wie Beeinflussungen durch Grundwasserentnahmen oder -anreicherungen. Die mit dem Zeitreihenmodell ermittelte jährliche Neubildung ist durchschnittlich etwa 9% (30 mm) höher als die Sickerwasserraten des Lysimeters. Die größte Abweichung wurde im Jahr 2011 festgestellt. In diesem trockenen Jahr finden sich Zeiträume mit stagnierenden oder sogar leicht ansteigenden Grundwasserständen, in denen im Lysimeter kein Sickerwasser festgestellt wurde. Im Unterschied zur punktuellen Lysimetermessung sind die Grundwasserstände offenbar durch die Neubildung aus einem größeren Gebiet beeinflusst, die beobachteten Unterschiede also zumindest teilweise ein Maßstabseffekt. Insgesamt zeigt sich aber, dass Lysimetermessung und Zeitreihenmodellierung auch für kürzere Zeiträume (z.B. Monate) zufriedenstellend übereinstimmen.

Um die Anwendbarkeit der Methode unter komplexeren Bedingungen zu erproben, wurde das Zeitreihenmodell auf 144 Grundwassermessstellen im Grundwasserleiter des Grazer Felds (Österreich) angewendet. Dabei wurden im Modell mögliche Beeinflussungen durch den Fluss Mur und dessen wasserbauliche Veränderung berücksichtigt. Die ermittelten Neubildungsraten zeigen eine sehr große Bandbreite und an einigen Messstellen, insbesondere im urbanen Raum, außerordentlich hohe Werte, die unplausibel scheinen. Sehr wahrscheinlich liegen hier einerseits nicht ausreichend bekannte Einflussfaktoren vor (z.B. Wasserentnahmen, Baumaßnahmen). Andererseits vereinfacht das verwendete bodenhydrologische Modell die urbanen Neubildungsprozesse möglicherweise zu sehr. Die Modellergebnisse liefern damit aber wesentliche Hinweise auf mögliche lokale Beeinflussungen von Grundwasserständen, deren weitere Erkundung und Berücksichtigung im Modell verbesserte Abschätzungen der Grundwasserneubildung ermöglichen sollte.

Zitierte Literatur:

Collenteur, R. A., Bakker, M., Klammler, G., Birk, S. (2021): Estimation of groundwater recharge from groundwater levels using nonlinear transfer function noise models and comparison to lysimeter data. Hydrol. Earth Syst. Sci., 25, 2931–2949. https://doi.org/10.5194/hess-25-2931-2021

Groundwater studies often rely on an estimate of groundwater recharge (GWR) as upper boundary condition that is the areal input flux replenishing groundwater. Changing precipitation patterns and extreme weather events like drought years increase the need for using temporally resolved estimates rather than just annual averages and a closer look on the vertical water fluxes in the vadose zone. Measurement of the soil water flux is often only available for the decimeter to meter scale (e.g. tensiometers or lysimeters). Vadose zone models when calibrated with field-scale state variables such as soil moisture can offer a robust approach for deriving diffuse GWR at the hectare-scale, overcoming limitations of upscaling point scale measurements and estimates. Cosmic-ray neutron sensing (CRNS) provides average soil moisture information over a large support volume, making it especially advantageous for cropped fields due to its non-invasive operation without interference with agricultural practices. However, the spatial and vertical sensitivity of the method results in an inherently weighted water content. This, as well as its shallow and soil moisture dependent penetration depth poses some challenges for the application in soil hydrologic modelling.

In this study we systematically assess the calibration of a vertical HYDRUS 1D soil water flow model using different soil moisture products and the resulting GWR. A distributed point sensor network (SN) constitutes the soil moisture benchmark and yields a calibrated model based on highest resolution horizontally and vertically. We compare the use of three CRNS data products for model calibration: neutron counts together with the COSMIC operator (CO), CNRS-derived and thus weighted soil moisture (WT) and profile-shape corrected soil moisture (PC), the latter integrating CRNS information with deeper point measurements.

All CRNS-based models result in cumulative GWR comparable to SN. While CO and WT fail to represent the root-zone soil moisture in deeper layers, PC shows good results, even though the flux dynamics are slightly dampened. All models perform well considering the timing of the downward flux in comparison to an independent estimate based on tensiometer measurements. However, the quantitative estimates from the tensiometers, based on soil hydraulic properties (SHPs) measured on soil cores, result in unrealistic high values exceeding the annual precipitation input and a large spread related to uncertainty in SHPs. Whereas the modelled GWR result in well constrained estimates between 30 to 40 % of the annual precipitation, despite varying SHPs due to non-unique solutions in the inverse modelling. Overall, using CRNS data in model calibration successfully estimated GWR at the hectare-scale. The combination with data of few deeper point sensors allowed at the same time also to assess root-zone soil moisture.

In Germany, climate resilient tree species are increasingly used in the process of forest conversion towards climate-change adapted stands. However, information on the impact of this conversion on groundwater resources is scarce. To close this gap, the joint project “Effects of climate-adapted tree species selection on groundwater recharge” of the Federal Institute for Geosciences and Natural Resources (BGR) and the Northwest German Forest Research Institute (NW-FVA), funded by the Forest Climate Fund (WKF), aims to better understand the processes of groundwater recharge at six forest sites. The study sites comprise monospecific stands of European beech, Norway spruce, Douglas fir, Scots pine, red oak and pedunculate oak in Northern Germany.

To assess groundwater recharge rates, we performed deuterium oxide (D₂O) tracer experiments on the Scots pine and on the Douglas fir sites since January 2023. At each site one plot of 4 m² was irrigated with 5 mm of D₂O labelled water consisting of 20 L of water mixed with 0.35 L of D₂O (99.8 atom % D). We will present the results of the tracer peak displacement until spring and late summer 2023 for each plot together with groundwater recharge estimates based on soil gravimetric water content and bulk density data of the forest soils. Preliminary results show that the tracer peak moved down to a depth of 1.5 m in the Scots pine and to 1 m in the Douglas fir stand (see figure). During the summer months, the tracer stagnated just below the root zone with high tracer peak values (δ²H > 2500 ‰). These distinct peaks will be used as starting point to estimate the groundwater recharge during the winter 2023/2024.