Predvideni vplivi podnebnih sprememb na pridobivanje podzemne vode kmetov iz kristalnih vodonosnikov v južni Indiji | znanstvena poročila

Predvideni vplivi podnebnih sprememb na pridobivanje podzemne vode kmetov iz kristalnih vodonosnikov v južni Indiji | znanstvena poročila

Anonim

Predmeti

  • Vplivi podnebnih sprememb
  • Okoljske vede
  • Hidrogeologija
  • Hidrologija

Izvleček

Lokalni nivo podzemne vode v Južni Indiji zaskrbljujoče pada. Na polsušnem kristalnem platoju Deccan se kmetijska proizvodnja opira na vire podzemne vode. Podatki o globalnem podnebnem modelu (GCM) se uporabljajo za vsiljevanje prostorsko porazdeljenega agrohidrološkega modela za oceno učinkov podnebnih sprememb (CC) na lokalno črpanje podzemne vode (GWE). Rahlo povečanje padavin lahko v povprečju omili trenutno izčrpavanje podzemne vode, kljub povečanemu izhlapevanju zaradi segrevanja. Kljub temu pa predvidene podnebne skrajnosti povzročajo slabše pomanjkanje GWE kot trenutno podnebje. Lokalni pogoji lahko povzročijo nasprotne vplive na GWE, od povečanja do zmanjšanja (+/− 20 mm / leto), za dano prostorsko homogeno silo CC. Tako so opredeljena območja, ki so glede na porazdelitev namakanja občutljiva na CC. Naši rezultati poudarjajo pomen upoštevanja lokalnih značilnosti (sistemi za pridobivanje vode in največja zmogljivost vodonosnika v primerjavi z GWE) pri razvijanju ukrepov za obvladovanje vplivov CC v regiji Južne Indije.

Uvod

V četrtem ocenjevalnem poročilu medvladnega odbora za podnebne spremembe 1 je bilo navedeno, da bodo povečane atmosferske koncentracije toplogrednih plinov v sledovih povzročile svetovne motnje v hidrološkem in biološkem sistemu Zemlje. Medtem se povpraševanje po sveži vodi povečuje v mnogih delih sveta. Ta trend izziva prihodnje upravljanje voda in povečuje potrebo po dokumentiranju vpliva človeških in podnebnih sprememb na vodne vire. Številne študije so pred kratkim ocenile regionalne vplive podnebnih sprememb (CC) na hidrologijo, pri čemer so se osredotočile na površinsko vodo 2, 3, 4, upravljanje rezervoarjev 5 ali napolnitev vodonosnikov (glej pregled za Taylor in sod. 6 ). Kar zadeva podzemno vodo, se vodonosniki ne spreminjajo le v naravnem polnjenju, ampak tudi na svetovno črpanje podzemne vode (GWE) močno vplivajo na potrebe dveh milijard ljudi. V letu 2000 je namakanje predstavljalo 70% svetovnih odvzemov sladke vode iz rek, jezer in podzemne vode. Opredeljena sta dva glavna nasprotujoča si učinka namakanja na dinamiko vodonosnikov: izčrpavanje podzemne vode v regijah s primarnim namakanjem podzemne vode in kopičenje podzemne vode v regijah, kjer prevladujejo povratni tokovi iz namakanja, ki se napajajo s površinsko vodo 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14 . Na namakanih območjih je treba vključiti CC in GWE, da se pravilno preuči gibanje virov podzemne vode.

Döll in sod. 15 izračunanih sektorskih odvzemov podzemne in površinske vode na svetovni ravni s prostorsko ločljivostjo 0, 5 °. Ocenili so, da je vpliv odvzema vode na celinsko skladišče pomemben v sušnih in polsušnih regijah z intenzivnim namakanjem. Svetovna ocena namakanja v zvezi z izčrpavanjem podzemne vode je ocenila, da bo povpraševanje po vodni porabi v Indiji približno 600 km 3 / leto (24% svetovnih potreb večjih uporabnikov podzemne vode); 59% tega predstavlja namakanje, od tega 11% neobnovljivih 16 . Dve tretjini južne Indije prekriva kristalna kletna območja, kjer se nekonfinirani vodonosniki uporabljajo za intenzivno namakanje v polsušnih podnebjih. Področja, ki so nagnjena k suši (območja podnebnih suš, ki jih povzroči padec padavin pod približno 75% normalnih vrednosti za 20% leta), so v državi Andhra Pradesh omejena na 6, 4% (proti 11, 3% v Karnataki in 38% v Rajasthanu 17 ). Posledično je skrb za upravljanje voda v Andhra Pradesh padajoča tabela podzemne vode (pomanjkanje podzemne vode ali suša vodonosnika), ki je povezana s podnebno spremenljivostjo in intenzivnostjo GWE. Tiwari in sod. 18 je uporabljalo GRACE in vodostaje iz centralne deske za podzemno vodo (CGWB, Andhra Pradesh, Indija) za identifikacijo prostorske in časovne razlike v hranilnikih podzemne vode v Andhra Pradesh med letoma 2002 in 2008. S primerjanjem ocen celinske vode s satelitom GRACE s shrambo podzemne vode, zlasti so ugotovili visoko stopnjo napolnjenosti, povezano z izjemno vlažnim monsonom v letu 2005: med junijem in oktobrom se je nabralo približno 300 mm vode.

V zadnjem desetletju so bile objavljene številne študije, ki opisujejo prevladujoče hidrogeološke procese, ki vplivajo na proračun podzemne vode v tem specifičnem pol-sušnem namakanem okolju 19, 20, 21, 22, 23, 24 . Perrin in sod. 25 kalibrirali agrohidrološki model (orodje za ocenjevanje tal in vode, SWAT 26 ) v majhnem povodju (84 km 2, Andhra Pradesh) na sezonskem polnjenju vodonosnika z uporabo zemljevida rabe kmetijskih zemljišč, pridobljenega z daljinskim zaznavanjem, in pripadajočih GWE za namakanje, Zemljevidi zmogljivosti podzemne vode, ki izhajajo iz opazovanj na terenu, lokacij in zmogljivosti posode za prelivanje Dokazali so, da odtok, shranjen v mreži rezervoarjev za prekipevanje (imenovan sistem za nabiranje vode, WHS), predstavlja polovico napolnitve vodonosnika in da izčrpavanje podzemne vode lokalno omejuje GWE, povezano z lokalno potrebo po namakanju. Ta modelni pristop je raziskal prostorsko spremenljivost pomanjkanja podzemne vode in posledično pomanjkanje namakalne vode v trenutnih pogojih podnebne spremenljivosti. Mehanizmi za zmanjševanje pomanjkanja so povezani z neobnovljivimi GWE, kar vodi do splošnega izčrpavanja podzemne vode iz leta v leto 16 . Za južnoindijski kontekst sta Wada in sod. 16 je izračunalo ocenjeni letni primanjkljaj podzemne vode (nižje polnjenje kot črpanje) za leto 2000. To skupno sliko, pripravljeno za posamezno leto, je treba dopolniti s tem v zvezi z nizkimi plitvimi vodonosniki z rezultati, predstavljenimi v Perrin et al. 25 : začasno pomanjkanje bi bilo mogoče uravnovesiti z visokimi stopnjami ponovnega polnjenja v nekaj letih.

Povodje Kudaliar (983 km 2 ) se nahaja v državi Andhra Pradesh, 50 km severno od Hyderabada (slika 1). Predstavlja severni del regije planote Deccan glede namakanega kmetijstva, podnebja in hidrogeoloških okolj. Zanj je značilna ravna topografija (od 430 do 640 metrov nadmorske višine) in odsotnost trajnic. Geologija povodja je relativno homogena in je v glavnem sestavljena iz arhejskih granitov, ki jih običajno najdemo na planoti Deccan. Na območju je polsušno podnebje, ki ga nadzira periodičnost jugozahodnega monsuna: deževno sezono „Kharif“ (lokalno ime) od junija do septembra in suho sezono „Rabi“ (lokalno ime) od novembra do marca. Najbolj vroča sezona (april in maj) se imenuje poletna. Letne padavine (1980–2000) se gibljejo od 540 mm do 1300 mm s povprečno 879 mm (indijski meteorološki oddelek - IMD 27 ), od tega 88% pade v času monsuna. Letna srednja temperatura je 26 ° C, čeprav poleti najvišja temperatura lahko doseže 45 ° C.

Image

Izdelano z ESRI 2009. ArcMap Različica 9.3.1.

Slika v polni velikosti

Porečje je pretežno podeželsko, gosto poseljeno (300.000 prebivalcev v 983 km 2 ), majhno mesto (Gajwel, 30.000 prebivalcev), ki se nahaja na jugozahodnem delu. Približno 60% povodja zajema polsušno naravno rastlinje (grm). Pridelki, krmljeni z dežjem (koruza in bombaž), sejejo samo v obdobju monsunov. Namakana območja pokrivajo približno 2% območja povodja v sušnem obdobju in okoli 8% v času monsuna; ti podaljški so prilagojeni vodonosni in / ali podnebni suši. Dnevne stopnje namakanja riža in zelenjave so bile ocenjene iz terenskih raziskovanj (meritve takojšnjih izpustov v vrtino, namakane njive in spremljanje dnevnih trajanja črpanja). Dnevne stopnje namakanja za riž so 12 mm / dan, za Rabi in Kharif pa 9 mm / dan 28 . Zemljevid uporabe zemlje (slika 1) se uporablja za prikaz prostorske porazdelitve potrebe po namakalni vodi (IWD), ki izhaja iz prakse kmetov in posevkov znotraj povodja. Opaženi IWD je sistematično večji od potrebe po rastlinski vodi, del namakane vode se vrača v vodonosnik kot povratni tok. Čeprav je obseg namakanega območja omejen, je ustrezna IWD blizu povprečne naravne napolnitve 25, ki je sama od leta do leta 25 zelo spremenljiva (na primer 60 mm oziroma 25 mm za leti 2009 in 2010, slika 2a). Študija se osredotoča samo na vpliv podnebnih sprememb; V ta namen sta določena zemljevid uporabe zemljišč in prostorska distribucija IWD tako za zgodovinsko kot za prihodnja obdobja.

Image

(a) primerjava med mesečno globino tabele podzemne vode, simulirano s SWAT-IMD (črna črta) na povodju Kudaliarjeve lestvice in opaženo na lokaciji piezometra Gajwel v mestu Gajwel (siva črta). Povprečni specifični donos 0, 016, ugotovljen za porečje Kudaliar 24, povezan z lokalno globino sveže kleti (globina 37 m), se uporablja za pretvorbo simuliranega podtalnice v mm v globino vodne mize. Siva in črna škatlasta polja predstavljata prostorsko porazdelitev globine podzemne vode, izmerjeno med piezometričnimi raziskovanji v 40 do 60 vrtinah po celotnem povodju Gajwel (84 km 2 ) in v 200 vrtinah po celotnem povodju Kudaliar (983 km 2 ). Krog s piko pomeni srednjo vrednost vsakega nabora podatkov. (b) Primerjava med mesečno anomalijo celinske zaloge vode (CWS) (površina / zemlja / podzemna voda, deljena s povprečjem v študijskem obdobju), simulirana za povodje Kudaliar (983 km 2 ) z uporabo SWAT-IMD (črna črta) in mesečno tekočino GRACE vodna ekvivalenta debeline anomalije (siva črta) za območje, kjer se nahaja študijsko mesto (90.000 km 2 ). Interval zaupanja ocen GRACE za to lokacijo je predstavljen s sivim območjem (ločljivost 1 °, preneseno iz //grace.jpl.nasa.gov/data/gracemonthlymassgridsland/).

Slika v polni velikosti

Kristalni vodonosnik je glavni vir vode za namakanje, saj reke niso trajnice. Podzemna voda se hrani v profilu za vremenske vplive v kristalni kleti, kjer sta določeni dve plasti s kontrastnimi hidrodinamičnimi lastnostmi: saprolitska plast, z najnižjo hidravlično prevodnostjo in največjo poroznostjo (1–5%) in spodnja pošastna plast z najvišjo hidravlično prevodnostjo najnižja poroznost (0, 5–1%) 20, 23 .

Več objavljenih ocen učinka podnebnih sprememb napoveduje prihodnje pomanjkanje vode, zlasti ko se za namakanje pridobivajo velike količine vode 29 . CC bi moral vplivati ​​na stopnje napolnjenosti in mehanizme 29, odvisno od kombinacije tal in vegetacije. Na podlagi terenskih opazovanj in pristopa modeliranja ta študija raziskuje hidrološke vplive CC in posledice za GWE po sedanji kmetijski praksi v porečju Kudaliar. Uporabili smo orodje za modeliranje SWAT, umerjeno na povodju Gajwel (84 km 2, predstavljeno v Perrin et al. 25 ) in uporabljeno za nabor podatkov na Kudaliarjevi povodni lestvici (983 km 2 ); primerjali smo hidrološke izhode za preteklo in predvideno situacijo z uporabo niza štirih izhodov GCM, izbranih zaradi reprezentativnosti monsuna 35 (GCM - CGCM3 30 ; CNRM-CM3 31 ; ECHAM5 32 ; BCCR2 33 ) pod najverjetnejšimi rastlinjaki oz. scenariji emisij plinov (IPCC SRES A2 34 ). Ti podatki so bili zmanjšani kot 36 z uporabo indijskega oddelka za meteorologijo 27 (podrobnosti glejte v poglavju o metodah).

Rezultati

Predvidene podnebne spremembe

Štirje izbrani podnebni modeli napovedujejo povečanje sezonskih padavin in variabilnost padavin ter možno podaljšanje monsunskega obdobja 35, 36 . Na območju Kudalijara se v sezoni monsunov predvidijo največje sezonske spremembe padavin. Te so najbolj izrazite med majem in junijem in avgustom, ko bi padavine naraščale (od 15% do 50%, odvisno od scenarija). V sušnem obdobju se napovedujejo zmerne negativne spremembe, ki na letne padavine ne vplivajo veliko. Najvišje temperaturne temperaturne spremembe se predvidijo v sušnem obdobju, zlasti v februarju in marcu (+ 2, 5 ° C). Med monsunsko sezono so predvidene manjše variacije, najmanj v avgustu (+ 1, 5 ° C) 36 .

V nadaljevanju bodo SWAT-BCCR, SWAT-CGCM, SWAT-CNRM in SWAT-ECHAM uporabljeni za sklicevanje na hidrološke rezultate simulacije SWAT z uporabo ustreznega podnebnega scenarija GCM (1980–2000 in 2045–2065). Na podlagi hipoteze, da je vsak predviden podnebni scenarij enako verjeten, so bili rezultati štirih simulacij SWAT povprečni in bodo tukaj imenovani scenarij več modelov SWAT-GCM. Na koncu se SWAT-IMD nanaša na prisilno hidrološko simulacijo z uporabo opazovanih podnebnih podatkov IMD (indijskega meteorološkega oddelka) za zgodovinsko obdobje (1980–2012). Podatkovni seznam IMD vključuje dejansko temperaturo in padavine, ki so jih med letoma 1971 in 2012 spremljale zemeljske postaje in pokriva celotno Indijo z ločljivostjo 0, 5 stopinje mreže 27 .

Ocene celinske vode SWAT (SWAT-IMD) v primerjavi z opazovanji

Umerjanje SWAT je bilo izvedeno na porečju porečja (razvod Gajwel, 84 km 2 ), vgrajenem v povodje Kudaliar 25 . Za prikaz predstavitve zaloge vode v modelu se uporabljajo tri vrste opazovanj, ki segajo v različne časovne in vesoljske lestvice. Prvič, globina podzemne vode, zabeležena v vrtini, ki se nahaja v mestu Gajwel (majhne pike, slika 2a), kaže lokalna nihanja vodne mize, ki jih včasih ne moremo šteti za reprezentativna povprečja povodja. Vendar pa daje relativne dolgoročne trende sprememb. Drugi sklop globin razponov vodne mize (navpične palice, slika 2a) ustreza lokalnim meritvam, opaženim na 40 do 60 piezometrov (običajno zapuščenih vodnjakov) med suhimi in najbolj vlažnimi razmerami med letoma 2006 in 2009 (predstavljeno v Perrin et al. 25 ) na povodju Gajwel. Dva dodatna niza vodostaja, spremljana junija 2010 in 2012 na povodju Kudaliarjeve lestvice (983 km 2 ), dajeta pregled prostorske spremenljivosti na lestvici preiskovanega mesta. Primerjava teh treh nizov podatkov kaže, da je globina gladine vode zelo spremenljiva s prostorom in časom ter da so ocene SWW GW sčasoma realne.

Poleg tega so bile za oceno reprezentativnosti vodnega kroga SWAT in uporabe vode na regionalni ravni uporabljene regionalne ocene debeline kopenskih voda, ki izhajajo iz satelitskih opazovanj GRACE. Slika 2b prikazuje spreminjanje mesečne celinske vode (CW, površinske, talne in podzemne vode), izraženo z anomalijo, merjeno od satelita Grace (letnik 2002 do 2012). Uporabili smo mesečno množično omrežje GRACE, s tem povezane faktorje napak in skaliranje iz podatkovnega centra Centra za vesoljske raziskave, optimizirano za uporabo na zemljiščih (objava 05 39, 40 ). Ta anomalija je reprezentativna za območje 90.000 km 2, ki vključuje 983 km 2 študijskega mesta Kudaliar. Ocene SWAT talnih, podzemnih in površinskih rezervoarjev so prikazane kot anomalija na mesečno povprečje, simulirano med letoma 2001 in 2012. Nepravilni vrhovi so simulirani v letih 2006 in 2007, kar ustreza lokalnemu maksimumu CW, povezanemu z lokalnim dogodkom ob velikih padavinah na robu monsunsko obdobje. Poleg tiste heterogenosti, ki se ne ujema z regionalnimi ocenami GRACE, primerjava kaže, da ocene CW na zajetni lestvici sledijo regionalnim trendom, ocenjenim z meritvami GRACE. Jasno dokazuje, da pri ocenah kontinentalnega skladiščenja vode ni dolgoročne pristranskosti, kar pomeni, da učinkovite padavine, simulirane z SWAT, uravnotežene z realnimi GWE, ne privedejo do pristranskosti v ocenah celinske vode, tj. Da ni kopičenja vode v vodonosnik niti dolgotrajni padec morske vode. Kalibrirani model se zato šteje kot primeren za oceno predvidenih podnebnih vplivov v okviru trenutne direktive o vodah.

Razvoj vodne bilance v porečju

Simulirane sestavine vodne bilance za zgodovinsko in prihodnje 20-letno obdobje so prikazane za vsak podnebni scenarij v tabeli 1. Glede na povprečne vrednosti med vsemi GCM (zadnji stolpec tabele 1) je razvidno, da se pričakovano povečanje padavin poveča od 81 mm · y −1 se deli na ponovno polnjenje (20 mm · y −1 ), evapotranspiracijo iz sistema tal / rastlin (26 mm · y −1 ) in izpust (44 mm · y −1 ); 9 mm · y −1 presežka iz akumulacije v vodotok v tok in je del simuliranega izpusta 44 mm · y −1 . Veliko povečanje predvidenega pretoka na iztoku iz zajetja je povezano s povečanjem simuliranega odtoka in prispevkom vodonosnika v toku vode. V preteklih projekcijah v WHS teče povprečno 178 mm · y −1 tokovne vode. Izčrpavanje teh majhnih rezervoarjev v zgodovinskem obdobju (SWAT GCM) je ocenjeno na naslednji način: 49 mm · y −1 prodiranje v vodonosnik, 36 mm · y −1 izhlapevanje iz površinske vode, 92 mm · y −1 izpust pri odvodni izpust. Te epizode izpustov nastanejo le za kratek čas v vlažnih letih, ko odtok iz največjih padavinskih dogodkov napolni WHS in prelivi dosežejo potok na iztoku zajetja. Motnja prodiranja in izhlapevanje iz WHS se poveča za samo 3 do 4 mm (ni prikazano v tabeli). Povečanje iztoka v toku se pojavlja predvsem v obdobju monsunov v vlažnejših letih, ko je WHS poln. Tako je najbolj moten izpust na iztoku iz izliva (prostornina izpuščene vode iz SŽS), povečanje za 44 mm · y −1 .

Tabela polne velikosti

Prihodnji razvoj skladiščenja podzemne vode

Simulirano sezonsko skladiščenje podzemne vode (GWS) za preteklo in prihodnje obdobje v povprečju za celotno porečje Kudaliar je na sliki 3 primerjano za vsak klimatski scenarij in za več modelov. Povprečne mesečne vrednosti GWS se izračunajo vsako leto za izbor suhih mesecev (marec, april in maj) in vlažnih mesecev (avgust, september, oktober). Porazdelitve teh sezonskih vrednosti GWS se primerjajo za preteklo in prihodnje obdobje za vsak GCM.

Image

Prikazani so povprečni GWS, simulirani za štiri izhode GCM (SWAT-GCM). Najmanjši, največji, prvi in ​​tretji kvartil ter mediana sezonskih GWS so prikazani na vsaki škatli. Zvezdica pomeni pomen testa Kolmogorov-Smirnov s p vrednostjo <0, 05 za SWAT CGCM in Fisherjev test za SWAT GCM. Črni krogi predstavljajo odbitke.

Slika v polni velikosti

Visoka amplituda distribucij GWS za vse scenarije in za obe obdobji vodi do ne statistično pomembnih sprememb med preteklim in prihodnjim GWS glede variance (Fisher v primeru normalnosti) ali srednje vrednosti (študentov t-test ali Wilcoxon Mann-Whitney, za parametrične in neparametrične porazdelitve). Edina pomembna sprememba je za model SWAT-CGCM (test Kolmogorov-Smirnov s p vrednostjo <0, 05, n = 40) pomembna sprememba z visokim povečanjem povprečnih in največjih vrednosti GWS. Med štirimi GCM, uporabljenimi v tej študiji, je samo CGCM pokazal pomembno statistično spremembo razlike in pomena med prihodnjim in preteklim podnebjem.

Sezonske vrednosti GWS za scenarij več modelov SWAT-GCM (okvir SWAT-GCMs na sliki 3) kažejo pomembne razlike v odstopanju (Fisherjev test) za vlažno sezono (p vrednost <0, 05), medtem ko so povprečne vrednosti statistično podobno. Za obe sezoni se predvideva skupno povečanje za 50 mm v GWS.

Tudi če spremembe niso statistično pomembne, se pričakuje, da se bodo hidrološki skrajni pogoji še stopnjevali. Razlika med prvim in tretjim kvartilom se močno poveča za SWAT-CGCM in SWAT-CNRM, medtem ko se za SWAT-ECHAM in SWAT-BCCR ocenjujejo zmerne spremembe za suho in mokro sezono. Poleg tega naj bi se za SWAT-ECHAM predvidoma znižal povprečni GWS. V zadnjem primeru je povečanje polnjenja, povezano s povečanjem padavin, uravnoteženo s povečanjem GWE in evapotranspiracijo (3 in 2 mm v tabeli 1).

Pogostost suše vodonosnika

Padec GWS neposredno omejuje GWE. Samovoljno smo določili prag GWS (50 mm), pod katerim menimo, da je vodonosnik v stresni situaciji (suša vodonosnika), da bi ocenili dolžino obdobja pomanjkanja podzemne vode, ki se je pojavila po zaporedni podnebni suši. Za vsako porečje ter vsako preteklo in prihodnje podnebje se izračuna trajanje sušnega obdobja vodonosnika. Ta spremenljivka več kot povprečno GWS daje dober vpogled v vpliv dinamike podnebnih spremenljivk na povprečno trajanje sušnega obdobja, v katerem kmetje občutijo pomanjkanje vode, tj. GWE ne ustreza IWD.

Slika 4 prikazuje porazdelitev razlik v trajanju sušnih obdobij med prihodnostjo in preteklostjo. Ta razlika je izražena za vsako porečje v mesecih na leto povečanja ali zmanjšanja na podlagi 20-letnega obdobja simulacije. Hidrološki odziv je odvisen od upoštevanega podnebnega scenarija: za SWAT-BCCR je predvideno splošno znižanje sušnih razmer (do 2 meseca na leto), za SWAT-CGCM pa je predvideno skupno povečanje sušnih do 2 mesecev., za scenarij SWAT-CNRM pa se pričakuje stabilna situacija, ki daje tudi najmanjše spremembe med sedanjostjo in prihodnostjo (glede na število dni povečanja / zmanjšanja). Za SWAT-ECHAM je predviden kontrastni hidrološki odziv: trajanje sušnih obdobij se zmanjša za dve tretjini povodja in drugje poveča.

Image

Histogrami predstavljajo število podoslivov za vsak razred razlik v trajanju. Prvi štirje histogrami ustrezajo vsakemu podnebnemu scenariju. Zadnji (SWAT-GCM) ustreza prihodnjim / zgodovinskim razlikam, povprečenim za štiri podnebne scenarije za vsako porečje. Za boljšo predstavitev se razredi v trajanju prilagodijo vsaki distribuciji: to pojasnjuje, zakaj se širine stolpcev razlikujejo.

Slika v polni velikosti

Vsak scenarij je enako verjeten, povprečni predvideni odziv na suše (SWAT-GCM) kaže zmerno povečanje in zmanjšanje trajanja sušnega obdobja za 19 oziroma 9 porečja.

Prihodnji razvoj praznjenja

Dogodki praznjenja se zgodijo v obdobju jugozahodnega poletnega monsuna (ponavadi od junija do septembra, vendar je to iz leta v leto zelo spremenljivo, padavine pa se lahko pojavijo do novembra). Slika 5 (levo) prikazuje vpliv povprečnih podnebnih scenarijev (SWAT-GCM) na povprečni mesečni izpust za zgodovinsko in prihodnje obdobje. Obseg negotovosti, ki je povezan z variabilnostjo med štirimi podnebnimi scenariji, je bil zasnovan s standardnim odstopanjem okoli povprečnih mesečnih simuliranih izpustov za obe obdobji. Čeprav se prve monsunske padavine ponavadi pojavijo junija, za sedanje podnebje ni simuliranja izpustov. To je skladno z opazovanji, saj so padavine shranjene v tleh, vodonosniku in rezervoarjih.

Image

Standardno odstopanje okoli povprečnih mesečnih vrednosti praznjenja se uporablja za razmejitev ovojnice spremenljivosti (levo). Pričakovano razmerje prihodnjega / preteklega mesečnega praznjenja, v povprečju za vsako simulacijo SWAT, je prikazano od julija do decembra, mesecev, v katerih se pojavi praznjenje (desno).

Slika v polni velikosti

Za prihodnje obdobje je junija simulirana povprečna vrednost 15 mm za izpust reke. Po pričakovanjih se bo odvajanje v prihodnosti od sedanjih vrednosti v juliju in avgustu povečalo. Prihodnji monsunski izpust in ekstremni dogodki se bodo verjetno začeli en mesec prej (junija). Spremenljivost povprečnega razmerja prihodnosti / preteklega izpusta med podnebnimi scenariji je za začetek monsunske sezone večja kot za konec (slika 5, desna plošča). Medtem ko je splošna slika povečanje izpustov, nekateri scenariji (ECHAM v juniju in BCCR septembra) predvidevajo zmerno zmanjšanje izpustov. Vsak scenarij kaže na povečanje izpustov novembra in decembra, razmerje med 1, 1 in 1, 6.

Simulirano črpanje podzemne vode

Lokalni odvzem podzemne vode (GWE), simuliran s SWAT, je enak povpraševanju po namakalni vodi (IWD, dobljeni iz ocene rabe tal in polja), ko je na voljo podzemna voda. Če je vodonosnik izčrpan, črpanje podzemne vode, ki ga izračuna model, nižje. Povprečne sezonske GWE za vse podnebne napovedi so prikazane na sliki 6. Potreba po podzemni vodi je v obeh obdobjih v celoti zadovoljena, saj se povprečne, četrtinske in največje vrednosti prekrivajo z IWD.

Image

Mediana in kvartili, prikazani na teh škatlah, so blizu in ustrezajo potrebam po vodi. Krogi predstavljajo zapuščaje.

Slika v polni velikosti

Odpadki, ki se nahajajo pod vsako škatlo, ustrezajo letnim časom z GWE, nižjim od IWD. Obstajajo letni časi, ko pomanjkanje podzemne vode vpliva na pridobivanje. Te pomanjkljivosti simulirajo med eno do štirimi sezonami v 20 letih simulacije, med katero so povodni vodonosniki prazni. Manjkajoča količina GWE se razlikuje med leti in GCM, od skoraj popolne omejitve GWE (GWE okoli 20 mm za eno vlažno sezono leta 2045–2065 za SWAT-CGCM) do zmernih omejitev (več kot polovica IWD je izpolnjenih v skladu z SWAT-CNRM in SWAT-BCCR). Omejitev GWE na 20 mm, kot je bilo predstavljeno, slika 6 ustreza omejitvi, ki je nastala med obdobjem rasti posevka na približno 300 mm na namakanem območju glede na obseg namakanega območja (približno 10% celotnega povodja). Domneva se, da to pomanjkanje namakane vode komaj vpliva na sezonski pridelek.

Vplivi CC na GWE so navedeni v tabeli 1 v mm · y −1 . Nasprotni vplivi so ocenjeni: 2, 9 in 2, 7 mm · y −1 za SWAT-BCCR in SWAT-ECHAM oziroma −3 in −0, 4 mm · y −1 za SWAT-CGCM in SWAT-CNRM. Te spremembe so glede na hidrološki cikel zanemarljive, vendar za kmetijsko produktivnost zanemarljive: povečanje za 2, 9 mm · y −1 GWE, simulirano s SWAT-BCCR na lestvici porečja, ustreza povečanju za 1000 mm namakane vode, uporabljene na namakalno območje za tri leta z omejitvami. Ta dodatna količina vode je pomembna za sezonsko produktivnost pridelkov.

Slika 7 prikazuje zemljevid prihodnjega razvoja GWE za vsak porečje. Razmerje se izračuna na podlagi povprečnega letnega odvzema vode, predvidenega za prihodnje in preteklo obdobje po scenariju več modelov SWAT-GCM. Prostorska heterogenost gibanj GWS je odvisna predvsem od lokalne zmogljivosti WHS, IWD, skupne zmogljivosti podzemne vode in prejšnjih lokalnih omejitev GWE.

Image

V sedanjih kmetijskih praksah rdeči in modri krogi predstavljajo zmanjšanje in povečanje črpanja vode. Velikost simbola je sorazmerna z intenzivnostjo vpliva podnebnih sprememb. Izdelano z ESRI 2009. ArcMap Različica 9.3.1.

Slika v polni velikosti

Ker je povpraševanje po podzemni vodi večino letnih let in let, razen nekaj hidroloških sušnih obdobij, so nihanja razmerij med porečji majhna, in sicer od 1, 3-odstotnega zmanjšanja do 3, 1-odstotnega povečanja povprečne letne GWE. Ti odstotki so povprečno na leto na lestvici povodja in ustrezajo primanjkljaju ali presežku namakane vode, ki se pojavi med eno do štirimi rastnimi sezonami v 20-letnem obdobju simulacije. Na primer, primanjkljaj 10–20 mm ekstrakcije za eno rastno sezono ustreza namazanim površinam 160–330 mm (pri uporabi 6% namakanih površin v povodju), to je 18 dni do enega meseca pomanjkanja namakane vode med monsun in 14 do 27 dni med sezono Rabi. Te začasne pomanjkljivosti vplivajo na lokalno produktivnost pridelka.

Prihodnje podnebne skrajnosti bodo imele nasprotne lokalne vplive na GWE. WHS na jugovzhodnem delu kotline zaznamuje velika gostota majhnih rezervoarjev in vmesna IWD (omejena območja riža, ki se goji dvakrat letno). Ta kombinacija vodi do povečanja celotnih GWS za prihodnje obdobje v okviru IWD. Nasprotno pa so najvišji IWD v zahodnem delu povodja, kjer je najnižja zmogljivost vodonosnika: vodonosnik ima v prihodnjem podnebnem scenariju bolj suhe pogoje. Posledično suše vodonosnika povzročajo strožje periodične omejitve količine namakanja kot v preteklih pogojih. Nekatera območja doživljajo tudi zelo majhne spremembe, ker GWE v sedanjem ali prihodnjem podnebju ni omejena.

Diskusija

SWAT model je bil uporabljen za vključitev širokega spektra vhodnih podatkov, ki predstavljajo velik nadzorni napor: posnetke rabe tal z visoko ločljivostjo, preslikavo parametrov vodonosnika, preslikavo IWD na podlagi raziskav kmetijske prakse. Cilj je povezati človeške in podnebne vplive na podzemno vodo in njene kmetijske namene v trdih indijskih razmerah. Ker je SWAT kalibriran na celotnem polnjenju in ponovnem polnjenju na namakanih območjih, je potrebna popolna kalibracija za boljšo prostorsko predstavitev napolnjenosti na ne namakanih območjih (tako da se dež napaja na nekmetijskih območjih). To bi lahko dosegli z prostorsko oceno sezonske evapotranspiracije naravnega pokritja tal z uporabo podatkov daljinskega zaznavanja za kontrastna leta 41 .

Negotovost glede rezultatov klimatskih modelov je raziskana s pomočjo štirih klimatskih modelov. Čeprav so podnebni modeli sposobni izdelati razmeroma natančne simulacije indijskih poletnih monsunskih padavin 35, 42, predstavljajo enega glavnih virov negotovosti o vplivu podnebnih sprememb na študije podzemne vode 29 . Poleg tega so dnevno simulirane padavine daleč najmanj natančna ocena, ki jih nudijo ti modeli 43 . Nismo raziskovali drugih virov negotovosti, razen tistih, povezanih s podnebnim modeliranjem, kot so tisti, ki so povezani s tehnikami zniževanja lestvice, hidrološkim modeliranjem in povečanjem obsega od lokalne kalibracije (območje Gajwella) do uporabe celotne kotline (povodje Kudaliar), ker kratkega časovnega niza hidroloških podatkov.

Multi-model SWAT-GCM meni, da je vsak podnebni scenarij enako verjetno. Povprečno povečanje GWS za 50 mm, ocenjeno po tem scenariju, ustreza približno 30% povečanja podtalnice pod CC. To je primerljivo s prejšnjimi ocenami, ki so jih naredile globalne simulacije, ki predvidevajo povečanje potencialnega ponovnega polnjenja za več kot 30% na območju Sahela, Bližnjega vzhoda, severne Kitajske, Sibirije in zahodnih Združenih držav Amerike ter zmanjšuje potencialno napolnitev podzemne vode za več kot 70% do 2050-ih let (severovzhodna Brazilija, jugozahodna Afrika in ob južnem obrobju Sredozemskega morja) 44 .

Povečanje izliva v reko se napoveduje tudi med monsunsko sezono, katere prvi izpusti se pojavijo v juniju. Ne pričakuje se opaznega povečanja odtoka, ujetega v WHS, saj je bila njegova zmogljivost v preteklosti že v celoti izkoriščena v vlažnih letih.

Ta študija ponazarja, kako plitki vodonosniki, izpostavljeni visokim IWD, reagirajo na podnebne spremenljivosti. Fisherman et al. 45 demonstrated that over-extraction of groundwater could lead to long term declines of water table in deep alluvial aquifer (Punjab area in India) while shallow low storage aquifer (in Andhra Pradesh area) cannot naturally experience long term decline in water table. In this second context, in what sense are the extractions excessive? The agricultural water management should adapt to the short-term reliability of water supply rather than long-term sustainability. Pavelic et al. 46, describe the buffer effect of the shallow aquifer in cases of climatic drought for the irrigation supply in Maharashtra (a semi-arid area with shallow basaltic aquifers) in relation to the overall decline in well productivity associated with the drop in water level 46 . They estimated that two or more years of climatic drought lead to hydro-geological drought, affecting farming activities. Shortages affect the entire community, since it is a food-producing system. Governmental statistics report an increase in the extent of irrigated areas of 28% during the 1980s and by another 105% during the 1990s, in Andhra Pradesh. In the nowadays situation described in figure 2, farmers cannot count on the aquifer buffer effect, because the water table is alarmingly low. Restricting the extent of the irrigated area is already the main coping measure employed by farmers when facing drops in borehole productivity.

Coping measures implemented by the government to limit GWE, such as better irrigation practices (drip irrigation in vulnerable areas) and less water-intensive crops, should be supplemented by a continuous and spatially representative groundwater storage monitoring system designed to manage the buffer effect of the aquifer, which could provide emergency irrigation water in the event of successive severe climatic droughts. These coping measures and controls should mitigate the food security hazard this region is facing.

The present study is an illustration of potential projected changes in areas with low storage crystalline aquifers under tropical semi-arid conditions. In these regions, due to shortage of surface water, groundwater-fed irrigation is developing (ie South-East Asia) or is expected to develop (ie Africa) with an increasing competition between water availability and water demand 16 . The implementation of a spatial agro-hydrological model to dynamically investigate this spatial competition under climate variability at the watershed scale reveals the importance of accounting for local situations.

Metode

Climate data and climate change

Kripalani et al. 35 analyzed the output of 22 Global Circulation Models (GCMs) available from the Program for Climate Model Diagnosis and Inter-comparison (PCMDI). Out of the 22 models examined, only six models generate the most realistic 20 th century monsoon climate over south-Asia. Four of these six models (GCMs - CGCM3 30 ; CNRM-CM3 31 ; ECHAM5 32 ; BCCR2 33, ) have been selected as they are able to capture the maximum rainfall during the summer monsoon period (June through September). We selected these GCMs output under the most probable greenhouse-gas emission scenarios (IPCC SRES A2 34, ) to drive the climate into SWAT. Projected precipitation shows an intensification of extreme excess and deficient monsoons. The precipitation and atmospheric temperature time series derived from the selected GCMs have been downscaled using a probabilistic method 36 and applied to force the SWAT model. This downscaling methodology accounts for the projected intensification of precipitation, which is necessary as the intensification has a great impact on recharge of low storage, deeply weathered crystalline rock aquifer 37, 38 .

Agro-hydrological modeling

The Soil and Water Assessment Tool 47 is an agro-hydrological process-based model. It was designed to assess the long-term impact of land management on water balance, sediment transport, and non-point-source pollution in large river basins. It has been tested in many parts of the world for simulating water cycle and nutrient losses, mainly in large catchment areas, eg, Santhi et al. 48 . In a semi-arid context, it has been used to focus on crop production 49 or the spatial distribution of evapotranspiration 50 . Although mainly used for large catchment areas, it has been validated for small ones, eg, for hydrology, as in Green and Van Griensven 51, for nitrate flows in stream simulation 51, and for groundwater in a semi-arid area in southern India 25 . It has also been considered relevant for assessing the impact of CC on the water cycle and the fate of nutrients 52 .

The spatial resolution for the SWAT model is the sub-catchment area (sub-basin), further divided into hydrologic response units (HRUs). Each HRU is delimited according to the overlying soils and land-use and gradient maps. Vertical water flows are simulated at the HRU scale: the actual evapotranspiration and recharge estimates are mainly based on the soil crop model (Erosion Probability Impact Calculator – EPIC) 53 . Sowing, harvesting or tillage, and daily irrigation and fertilization can be carried out on an HRU scale. Each horizontal water flow reaches the stream directly, irrespective of the position of the HRU in the sub-basin. Transmission through the stream bed and the storage of water in a reservoir are simulated on a sub-basin scale. A shallow aquifer is conceptualized as an independent reservoir for each sub-basin (whose limits are defined by the user on the basis of the Digital Elevation Model analysis). Groundwater discharges into the stream when the groundwater level reaches a particular threshold. This threshold has been estimated for each sub-basin using aquifer capacity maps (see below). Several studies have been performed, coupling SWAT with a groundwater flow model (MODFLOW), to formally investigate groundwater flow dynamics 54, 55 . In the context of our study area, the groundwater level remains in the fissured layer and there is no permanent river flow (meaning that the groundwater and surface flows are weakly connected). Moreover, lateral regional groundwater flow at the basin limits has been found by Maréchal et al. 22 to be negligible compared to vertical flows (a complete discussion is provided by Perrin et al. 25 ). Consequently, the simple reservoir-modeling approach used in the SWAT model to simulate groundwater storage at sub-basin scale is assumed to be appropriate for our study's objectives.

SWAT was calibrated/validated for a small catchment area, the town of Gajwel, a catchment covering 84 km 2 and embedded in the Kudaliar catchment area 25 . The Gajwel catchment is representative of the Kudaliar catchment in terms of aquifer structure, water-table depth, and agricultural activities. Perrin et al. 25 calibrated the seasonal recharge and return flow from 2006 to 2010 using seasonal estimates derived from piezometric observations. The validation procedure was carried out on monthly groundwater-storage estimates over the period from 2000 to 2010. For this validation period, the annual variation in the extent of the irrigated area was calculated using government statistics.

For the modeling performed in this study, the pool of parameters calibrated on the recharge and return flow for the Gajwel catchment was applied at the scale of the Kudaliar catchment. The relationship between tank surface and tank volume capacity, calculated by Perrin et al. 25 for tanks monitored in the Gajwel catchment, was used to define the surface reservoir geometry in each sub-basin of the Kudaliar catchment. The average maximum groundwater reservoir storage capacity was estimated by combining the porosity maps compiled by Dewandel et al. 24 and maps of bedrock depth and saprolite/fissured granite layer contact-zone depth constructed from field observations. The actual percolation reservoir capacity of the WHS was aggregated into a single notional reservoir for each sub-basin.

Evapotranspiration is simulated by SWAT on the basis of the crop characteristics and growth simulated from the soil-crop module. Groundwater extraction by pumping is mainly used for flooding rice paddies on a daily basis or for other irrigation methods (vegetables irrigated every three days or, less frequently, drip irrigation). It was computed on a daily basis using the irrigation demand and the simulated groundwater availability. The spatial distribution of the irrigation demand over the catchment was estimated at the plot scale, based on the type of crop and on the observed irrigation practices. Types of crops are obtained from the land-use maps shown in Figure 1b, which have been integrated into the SWAT model. To obtain this map, a supervised classification was performed on LISS-4 images for the 2009 Kharif season and the following 2010 Rabi season, with training and validating ground data. The ground data were acquired during two land-cover surveys carried out in October 2009 and March 2010, in which each growing crop was identified at the plot scale in 25 sampled areas, later used for classification. The irrigated area comprises small plots (rice paddies or vegetable plots) scattered around the landscape, irrigated either from boreholes during two growing seasons or over one season. For a given irrigated crop, daily pumping rate estimates were obtained from farmers. For rice, vegetables, and fruit trees, a linear relationship exists between the pumping rates and the extent of the irrigated area under each crop 28, 56 . The land-use map also enabled estimation of the maximum surface area and volume of the WHS set up and maintained by farmers to retain runoff and to help recharge the aquifer.

Evaporation from the water table was ignored as it is generally more than seven m below the surface. The main simulated inflows for the aquifer are the spatial recharge, (percolation of the portion of rain not used by plant evapotranspiration), the “return flow” (the infiltrated, unconsumed portion of the irrigation water for flooding rice paddies), and to a smaller extent the recharge from stream water percolating through the stream bed. Farmers use a large volume of water to flood rice paddies with 9 to 12 mm/day of irrigated water (more than 2000 mm/year) during the monsoon and dry season respectively. Half of this volume is estimated to flow back into the aquifer, while the other half evaporates (some as plant transpiration and the remainder as surface water and soil evaporation) 21, 57 . The regional horizontal flow was ignored as it has been estimated to be less than 5 mm · y −1 in the same agro-climato-hydrogeological context 22 .

SWAT simulations for the future period (2045–2065), were performed assuming a static land-use map, meaning that changes in the simulated hydrological variables are driven only by future climate developments.

Pripombe

Z oddajo komentarja se strinjate, da se boste držali naših pogojev in smernic skupnosti. Če se vam zdi nekaj zlorabe ali ne ustreza našim pogojem ali smernicam, označite to kot neprimerno.