Mithilfe von Assimilationsmodellen und hydrogeologischen Beobachtungen hat ein Team des Polnischen Geologischen Instituts und des Weltraumforschungszentrums der Polnischen Akademie der Wissenschaften einen statistischen Ansatz zum Downscaling von GRACE/GRACE-FO-Daten entwickelt und dabei die räumliche Auflösung auf ein 0,1°-Gitter erhöht. Der beschriebene Ansatz der Herunterskalierung von TWS-Daten aus GRACE/GRACE-FO wurde erfolgreich auf Polen für ein Gebiet von etwas mehr als 310 000 km² angewandt.
Dr. hab. Prof. Tatiana Solovey, Rafał Janica, Agnieszka Brzezińska – Polish Geological Institute - National Research Institute / Dr. Justyna Śliwińska-Bronowicz, Space Research Centre of Polish Academy of Sciences (Warsaw, Poland)
Bedeutung von GRACE für die Überwachung globaler Wasserressourcen
Die GRACE/GRACE-FO Missionen liefern globalen Daten zu kumulativen Veränderungen der Wasserspeicherung in Schnee, Eis, Seen, Flüssen, Bodenfeuchte und Grundwasser. Dies bedeutete einen Durchbruch bei der Überwachung des terrestrischen Wasserkreislaufs. Die von GRACE/GRACE-FO gemessene Veränderung der Gesamtwasserspeicherung (∆TWS) schließt die Wasserbilanz, welche das Gleichgewicht zwischen Niederschlag, Verdunstung, Flusswassertransport sowie Änderungen der terrestrischen Wasserspeicherung widerspiegelt. Diese letzte Komponente der Wasserbilanz ist für das Verständnis der Auswirkungen des Klimawandels von entscheidender Bedeutung und wird vom Globalen Klimabeobachtungssystem (GCOS) als eine „Essentielle Klimavariable“ anerkannt. Derzeit können nur die GRACE/GRACE-FO-Missionen direkte Informationen über TWS erheben. Die grobe räumliche Auflösung der GRACE/GRACE-FO-Produkte schränkt jedoch ihre Nützlichkeit für die Überwachung des Wasserkreislaufs auf regionaler Ebene ein.
Ein neuer Ansatz für das Downscaling von GRACE-Daten
Mithilfe von Assimilationsmodellen und hydrogeologischen Beobachtungen hat ein Team des Polnischen Geologischen Instituts und des Weltraumforschungszentrums der Polnischen Akademie der Wissenschaften einen statistischen Ansatz zum Downscaling von GRACE/GRACE-FO-Daten entwickelt und dabei die räumliche Auflösung auf ein 0,1°-Gitter erhöht. Die neue Methode basiert auf einem multivariaten Regressionsmodell, das mehrere Komponenten der Wasserbilanz integriert: ∆TWS aus GRACE/GRACE-FO, Niederschlag (P) aus einem täglichen gerasterten Beobachtungsdatensatz (E-OBS), Verdunstung (ET) des MODIS-Satelliten, Flusswassertransport (Q) aus Beobachtungsstationen, sowie ∆TWS, berechnet aus der Wasserbilanz (∆TWS=P-ET-Q). Die neuartige Downscaling-Methode identifiziert gemeinsame raum-zeitliche Abhängigkeiten zwischen den verwendeten Variablen über ein Regressionsmodell und nutzt dann diese Abhängigkeiten, um die von GRACE/GRACE-FO beobachteten TWS-Änderungen auf eine räumlichen Auflösung von 0,1° zu verfeinern. Der beschriebene Ansatz der Herunterskalierung von TWS-Daten aus GRACE/GRACE-FO wurde erfolgreich auf Polen für ein Gebiet von etwas mehr als 310 000 km² angewandt. Die herunterskalierten TWS-Daten wurde dann verwendet, um die Grundwasserspeicherung (GWS) zu extrahieren, indem die Wasserspeicherung in anderen Speichern mit den Modelldaten des Global Land Data Assimilation System (GLDAS) subtrahiert wurde. Die Methode wurde insbesondere im grenzüberschreitenden Einzugsgebiet des Bug an der Grenze zwischen Polen, der Ukraine und Belarus umfassend getestet (siehe Startbild).
Hydrogeologische Perspektive bei der Abschätzung der Grundwasserspeicherung (GWS) aus GRACE-Daten
Dank des ausgedehnten Grundwasserüberwachungsnetzes in Polen (ca. 1.500 Messtellen) war es möglich, die raum-zeitlichen Beziehungen zwischen den aus GRACE und GLDAS ermittelten GWS sowie GWS aus In-situ-Messungen zu erfassen. Diese Beziehungen entsprechen der Einteilung des Untersuchungsgebiets in spezifische hydrodynamische Zonen - Grundwasserneubildungs- und -abflussgebiete -, die durch Faktoren gekennzeichnet sind, welche die Grundwasserdynamik steuern (Abb. 2).
In den Grundwasserneubildungszonen, die sich hauptsächlich in Gebieten in der Nähe von Wassereinzugsgebieten befindet, ist die Dynamik der GWS recht stabil und wird durch die langfristige Akkumulation von Niederschlag und Verdunstung bestimmt. Die saisonale Variabilität ist hier weniger ausgeprägt und zeigt eine deutliche Verzögerung (über 4 Monate im Untersuchungsgebiet) bei der Reaktion der GWS auf die Wetterbedingungen. Daher ist in dieser Zone die Berechnung der GWS durch Entfernung von „schnellen“ saisonalen Wassermassenänderungen aus der GRACE-basierten TWS unter Verwendung der aus GLDAS gewonnenen TWS gerechtfertigt und wird durch eine hohe Korrelation mit GWS-Schätzungen auf der Grundlage von In-situ-Grundwassermessungen unterstützt.
In den Grundwasserabflussgebieten, die vor allem Talgebiete umfassen, weist die Variabilität der GWS aufgrund der schnellen Fluktuationen von Oberflächenabfluss und der Akkumulation im Boden einen starken saisonalen Zyklus auf. Daher sollte hier ein anderer Ansatz zur Schätzung der GWS angewendet werden, ohne dabei Komponenten des schnellen Wasserzuflusses zu entfernen. In diesem Fall schlagen wir die Verwendung des in der Hydrologie üblichen Eckhardt-Filters vor (Pozdniakov et al., 2022), um den schnellen Basisabfluss (verzögerter Land- und Bodenabfluss) aus der Zeitreihe des gesamten Flussabflusses zu trennen. Mit Hilfe dieses Filters und einer Auswahl geeigneter hydrogeologischer Parameter kann die GWS-Komponente erfolgreich aus GRACE-basierten TWS extrahiert werden. Die vorgeschlagene Methode trägt zu einer genaueren Schätzung der GWS bei, wobei die Komplexität der hydrogeologischen Bedingungen bei einer räumlichen Auflösung von 0,1° berücksichtigt wird. Dieser Ansatz ermöglicht auch eine bessere Übereinstimmung zwischen GWS aus In-situ-Daten einerseits, und GWS aus GRACE-Daten und hydrologischen Modellen andererseits, die zuvor für das Gebiet Polens nicht zufriedenstellend war (Śliwińska et al. 2019).
Literaturhinweise:
Bertrand, G., Goldscheider, N., Gobat, J. M. et al. (2012). Review: From multi-scale conceptualization to a classification system for inland groundwater-dependent ecosystems. Hydrogeol J 20, 5–25. https://doi.org/10.1007/s10040-011-0791-5
Pozdniakov, S. P., Wang, P., Grinevsky, S. O., Frolova, N. L. (2022). A physically based model of a two-pass digital filter for separating groundwater runoff from streamflow time series. Water Resources Research, 58, e2021WR031333. https://doi.org/10.1029/2021WR031333
Śliwińska, J., Birylo, M., Rzepecka, Z., Nastula, J. (2019). Analysis of groundwater and total water storage changes in Poland using GRACE observations, in-situ data, and various assimilation and climate models. Remote Sensing, 11(24). doi.org/10.3390/rs11242949