Projekt: LOW QM
Langzeit optimierung der Wasserverfügbarkeit des Qilian Gebirges zum HeiHe Flussgebiet durch eine integrierte entwicklung von Wassernutzung, WaldSCHUTZ und Landnutzung
In den Hochlagen des Qilian Shan (ca. 4000 – 
5000 m.ü.NN), entlang der Grenze des tibetischen Hochlandes befinden sich die einzigen verlässlichen Wasserquelle, die dem ariden Tiefland im HeiHe Becken, im Nord-westlichen Gebiet der Provinz Gansu (NW China) zur Verfügung stehen. Sowohl urbane, als auch landwirtschaftliche Bewässerungssysteme dieser Region sind aus diesem Grund stark von der Wasserverfügbarkeit, der überwiegend nicht perennierenden Zuflüsse, aus dem Qillian Shan abhängig. Starkniederschläge, stark geneigte Hänge und flachgründige Böden lassen einen dynamischen Abfluss mit einem hohen Anteil an Oberflächen- und Zwischenabfluss entstehen. Prinzipiell ist eine Verminderung dieser Abflusskomponenten und eine erhöhte Wasserinfiltration in den Boden am besten geeignet um eine Verbesserung der Wasserbilanz zu erzielen und damit eine kontinuierlichere Wasserversorgung aus der Quellregion zu gewährleisten.
Bei der Planung langfristiger Änderungen der Bewirtschaftung im Qilian Shan sollten u.a. klimatische Veränderungen berücksichtigt werden. Böhner und Lehmkuhl (2005) zeigen eine signifikante Abnahme von vergletscherten- und Permafrostgebieten im Qilian Shan. Langfristig wird dies den Abfluss aus den Hochlagen vermindern, bietet auf der anderen Seite jedoch die Möglichkeit Waldgürtel in höher gelegenen Gebieten und ggf. steileren Hängen zu etablieren. Zudem sollte eine erhöhte Verdunstung (und damit ein erhöhter Wasserverlust) berücksichtigt werden.
In WP2 werden mit Hilfe eines deterministisch /statistischen Ansatzes und Oberflächenparametrisierungen meteorologische Variablen aus globalen Wettervorhersage Modellen auf lokale ebene herunter gebrochen. Um physikalisch konsistente Simulationen klimatischer Variablen, sowohl des rezenten als auch des zukünftigen Klimas, zu gewährleisten wird das Regionalmodell mit globalen Atmosphärendaten angetrieben (NCAR / NCEP-CDAS oder ERA40 Reanalyse bzw. Szenarioläufen aus GCM).Das verwendete nicht hydrostatische Regionalmodell WRF (Weather Research an Forecasting, Done et al. 2004) wird zwei hinterneinander folgende Downscaling Schritte (Nests) enthalten. Räumlich höher aufgelöste Klimavariablen werden mit statistischem Downscaling (Böhner 2006) und Terrain Parametrisierung abgeschätzt (Böhner & Antonic 2008). Die Klimamodellierung wird in der Gruppe von Prof. Böhner, Univ. Hamburg. Der gesamte Modellaufbau wird später (Folgeprojekte) ein wichtiger Schlüssel für die Extrapolation der Modellergebnisse in die gesamte HeiHe Region sein.
Projektteilnehmer:
Prof. Dr. Jürgen Böhner
Prof. Dr. Udo Schickhoff
Eleonore Rauch
Tobias Kawohl
Alina Baranova