KIT
Gefährdete Stauseen

17.03.2021 Ein internationales Forschungsprojekt entwickelt anwendungsfreundliche Methoden zur vorausschauenden Beurteilung der Wasserqualität in Stauseen.

Der Blick nach Süden über den Passaúna-Stausee zeigt verschiedene Landnutzungen – Wald, Landwirtschaft und Siedlungen – in unmittelbarer Nähe zum Gewässer.
© Foto: Tobias Bleninger, UFPR / KIT
Der Blick nach Süden über den Passaúna-Stausee zeigt verschiedene Landnutzungen – Wald, Landwirtschaft und Siedlungen – in unmittelbarer Nähe zum Gewässer.

Stauseen sind weltweit für die Trinkwasserversorgung unverzichtbar. Um die Reservoire vor Verlandung, Überdüngung und Verunreinigung durch Schadstoffe zu schützen, muss ihre Wasserqualität vorausschauend beobachtet werden. Ein deutsch-brasilianisches Konsortium unter Federführung des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) hat einfach anwendbare Mess- und Monitoringmethoden entwickelt, die sich besonders für Regionen mit begrenzter Datenverfügbarkeit eignen. Die Projektergebnisse belegen unter anderem, wie wirksam das gezielte Aufforsten im Einzugsgebiet von Stauseen ist.

Wird eine Verschlechterung der Wasserqualität frühzeitig erkannt, lassen sich Maßnahmen rechtzeitig implementieren und gefährdete Stauseen länger erhalten. Umweltmodelle unterstützen dabei, Stoffeintrag und Wasserqualität zu beobachten und zu beurteilen. Bisherige Modelle erfordern jedoch sehr große Datenmengen und einen hohen messtechnischen Aufwand; das macht sie ungeeignet für die Anwendung in datenschwachen Regionen. Das interdisziplinäre Projekt „Multidisziplinäre Datenerfassung als Schlüssel für ein global anwendbares Wasserressourcenmanagement“ (MuDak-WRM) hat in dreieinhalbjähriger Forschung in Brasilien und Deutschland Monitoringansätze, Modelle und Messtechniken erarbeitet, die möglichst einfach und allgemein verfügbar sind. Sowohl für die Berechnung der Wasserbilanz – der Differenz zwischen Wasseraufnahme und -abgabe – als auch für die Berechnung der Stoffeinträge aus dem Einzugsgebiet wurden Satellitendaten genutzt

In das bisherige Stoffeintragsmodell fließt eine Vielzahl unterschiedlicher Informationen ein. Daher hat sich das Projektteam auf die beiden wichtigsten Eintragspfade konzentriert: die Stoffeinträge durch Erosion der Landoberfläche und die Abwassereinträge aus dem urbanen Umfeld im Zuflussgebiet von Stauseen. Exemplarisch untersucht wurden die Große Dhünntalsperre in Nordrhein-Westfalen und der Passaúna-Stausee im brasilianischen Bundesstaat Paraná.

Die Projektergebnisse belegen unter anderem, dass eine Aufforstung von nur 3 % der landwirtschaftlich genutzten Fläche im Einzugsgebiet des Passaúna-Stausees zu einer Reduzierung der Sedimenteinträge von bis zu 26 % führen kann. Das Verlanden von Stauseen, durch das sich ihr Stauvolumen verringert, ist ein fundamentales Problem der kommenden Jahrzehnte, denn die Menschheit verliert aktuell mehr Stauvolumen, als hinzukommt.

Internationales Forschungskonsortium

Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) hat das 2017 begonnene und 2021 beendete Projekt MuDak-WRM mit 2,6 Mio. Euro in der Fördermaßnahme GROW (Globale Ressource Wasser) im Zuge des Programms FONA – Forschung für Nachhaltigkeit gefördert. Am KIT waren die beiden Fachbereiche des IWG Siedlungswasserwirtschaft und Wassergütewirtschaft sowie Wasserwirtschaft und Kulturtechnik sowie das Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung (IPF) eingebunden. Zum Forschungskonsortium gehörten auf deutscher Seite die Universität Koblenz-Landau, der Wupperverband sowie die Unternehmen 52°North – Initiative for Geospatial Open Source Software GmbH, EFTAS Fernerkundungs-Technologietransfer GmbH, Hydron GmbH und TRIOS Mess- und Datentechnik GmbH. Auf brasilianischer Seite waren die Staatliche Universität von Paraná (UFPR) und die Universität Positivo sowie der Wasserversorger SANEPAR aktiv beteiligt. Assoziierte Partner in Brasilien waren das Instituto Paranaense de Assistência Técnica e Extensão rural (Paranaensisches Institut für ländliche Entwicklung, EMATER) und das Instituto das Aguas do Paraná (Wasserinstitut des Bundesstaates Paraná).

www.kit.edu

stats