Moderne Modellwerkzeuge wie Klimamodelle, hydrologisch-hydrogeologische Modelle und ökologische Modelle ermöglichen quantitative Aussagen, um die Ressource Wasser im naturräumliche System hinreichend genau abzubilden. Basierend auf diesen Analysen kann daraufhin die Effizienz neuer Technologien beurteilt werden, um den Systemzustand langfristig zu verbessern.
Die Zusammenarbeit der verschiedenen Partner bei der Modellierung bildete das Rückgrat des Projekts SpreeWasser:N und ermöglichte die Erstellung einer integrierten Modellierungskette, die von atmosphärischen Prozessen bis hin zu tiefen Grundwasserleitern reicht.
Objektive Wetterlagenklassifikation (Lamb Weather Types): Dieses Modell identifiziert dürrerelevante atmosphärische Zirkulationsmuster über Zentraleuropa. Durch die Gewichtung dieser Wetterlagen können proaktive Dürrewarnungen mit einem Vorlauf von mehreren Monaten erstellt werden.
Flexible IDF-Kurven: Eine neu entwickelte statistische Methode zur Schätzung von Intensitäts-Dauer-Häufigkeits-Kurven ermöglicht eine präzisere Beschreibung von Starkniederschlagsereignissen und deren regionaler Verteilung im Spreegebiet.
Ökohydrologisches Modell SWIM: Das Soil and Water Integrated Model simuliert den gesamten Wasserkreislauf im Einzugsgebiet der Spree. Es berücksichtigt die komplexe Steuerung von Talsperren und Speichern sowie die Auswirkungen des Braunkohleausstiegs, um Abflussprognosen für verschiedene Klimaszenarien zu erstellen.
Gewässergütemodell QSim: Dieses Modell simuliert biologische und chemische Prozesse wie Algenwachstum (Phytoplankton), Sauerstoffgehalt und Sulfatkonzentrationen im Fließverlauf der Unteren Spree. Es dient dazu, ökologische Schwellenwerte unter sich ändernden Klimabedingungen zu identifizieren.
Hydrodynamisches Modell Hydrax: Gekoppelt an QSim, berechnet Hydrax präzise Wasserstände und Fließzeiten in Abhängigkeit von der Wehrsteuerung (Sommer- vs. Winterstau) und den hydraulischen Randbedingungen des Gewässersystems.
Agrarsystemmodell MONICA: MONICA bildet die Prozesse im System Pflanze-Boden-Atmosphäre ab. Als Kern des Dürre-Frühwarnsystems ermöglicht es die Simulation von Erträgen (z. B. Mais, Kartoffeln) unter Trockenstress und die Erarbeitung von Bewässerungsempfehlungen für die Landwirtschaft.
Numerisches Modell HydroGeoSphere: Dieses 3D-Modell wird eingesetzt, um die Wirksamkeit lokaler Wasserrückhaltemaßnahmen in natürlichen Senken zu bewerten. Es simuliert Sickergeschwindigkeiten und die Reichweite der Grundwasseranreicherung zur Stabilisierung regionaler Ressourcen.
Geologisches 3D-Strukturmodell: im Rahmen des Projektes ein hochaufgelöstes, geologisches 3D-Modell erstellt, das die komplexe Schichtenfolge des Untergrunds bis in eine Tiefe von ca. 50 Metern (ausgehend von der Rupelton-Oberkante) darstellt. Das Modell umfasst 22 hydrostratigraphische Einheiten, darunter verschiedene Sandfraktionen, Geschiebemergel, Tone und Braunkohle. Es bildet die unverzichtbare Basis für alle weiteren Strömungssimulationen.
Auf Grundlage des geologischen Modells wurden mehrere hochaufgelöste Strömungsmodelle mit der Software MODFLOW in unterschiedlichen Skalierungen entwickelt.
MAR/ASTR-Eignungsmodellierung (Suitability Framework): GIS-MCDA Modell: Mittels einer GIS-basierten Multikriterien-Entscheidungsanalyse wurden Faktoren wie Distanz zum Quellwasser, Tiefe und Mächtigkeit des Ziel-Aquifers (Aquifer 2) sowie Landnutzung verschnitten.
Stochastisches Prozessmodell (GAM in R-Studio): Dieses datengetriebene Modell nutzt Generalized Additive Models, um den täglichen Trinkwasserbedarf basierend auf Wettervariablen (insb. Maximaltemperatur und Luftfeuchte) und Einwohnerzahlen hochaufgelöst zu simulieren. Seine Flexibilität erlaubt es, zeitkonkrete „Störerereignisse“ oder Verhaltensänderungen in Szenarien bis 2060 zu integrieren.
Ursachen-Wirkungs-Modell (System Dynamics in AnyLogic): Mit diesem Ansatz werden komplexe sozioökonomische Wirkungsketten abgebildet, um Faktoren wie Tourismus (Bettenanzahl), Preisindizes und technologische Entwicklungen (z. B. sparsame Armaturen) in die langfristige Bedarfsprognose bis zum Jahr 2100 einzubeziehen.
Klassische Trendanalyse: Als bewährtes Instrument führt dieses Modell historische Verbräuche und Einwohnerprognosen des Senats räumlich detailliert (auf Ebene der lebensweltlich orientierten Räume – LOR) fort, um die notwendigen Anlagenkapazitäten für Berlin und das versorgte Umland zu dimensionieren
Interdisziplinäre Dürre- und Schwellenwertanalyse
Die FU Berlin verknüpfte ihre meteorologische Analyse der Zirkulationsmuster mit den Ertragsdaten und kulturspezifischen Schwellenwerten des ZALF (Modell MONICA).
Zusätzlich wurden Anforderungen der BWB (Trinkwasserversorgung) und der TU Berlin (Grundwasserstände) einbezogen, um eine ganzheitliche Dürredefinition zu entwickeln.
Das PIK als zentraler Datendrehscheibe
Das Modell SWIM (PIK) fungierte als Integrationspunkt für Daten verschiedener Sektoren:
Landwirtschaft: Das ZALF lieferte InVeKoS-Daten zu landwirtschaftlichen Kulturfolgen, um die Abflussbildung im Modell realitätsnah abzubilden.
Wasserversorgung: Die BWB steuerten detaillierte Daten zu Wasserrechten, Entnahmen der Wasserfassungen und Einleitungen von Kläranlagen bei.
Szenarien: adelphi lieferte Szenarien zur zukünftigen Wasserstoffproduktion, die das PIK in die wasserwirtschaftliche Modellierung integrierte.
Kopplung von Hydraulik und Ökologie
Die Modellierung der Gewässergüte durch die BfG (Modell QSim) war direkt an die hydrodynamischen Ergebnisse des PIK gekoppelt. Ein wichtiger Erfolg dieser Zusammenarbeit war die Bilanzkorrektur des Wasseraustauschs mit dem Schwielochsee: Die BfG validierte ihre Simulationen durch den Abgleich mit den einzugsgebietsweiten SWIM-Ergebnissen des PIK, um die Sauerstoff- und Algendynamik im Fließverlauf präzise abzubilden.
Interaktion der verschiedenen Modellwerkzeuge zur Beschreibung und Vorhersage des Systemverhaltens in SpreeWasser:N
Technische Modellentwicklungen wie die MAR-Eignungskartierung (TU Berlin) oder das Drän-Speicher-Tool (Sieker) basierten auf Daten und Standortbewertungen des ZALF sowie Bedarfsprognosen der BWB und adelphi. Diese technischen Modellierungsergebnisse dienten wiederum dem IDEW (Universität Trier) als Basis, um die rechtliche Zulässigkeit der vorgeschlagenen Maßnahmen (z. B. Injektion in Aquifer 2) gutachterlich zu prüfen.
