Milliarden Tonnen Schnee, die auf den Bergen der Sierra Nevada aufgetürmt sind, können dazu führen, dass Teile des Central Valley westlich des Gebirges absinken – verwirrende Grundwasserbewertungen, die das Absinken als Zeichen erschöpfter Grundwasserleiter betrachten. Eine aktuelle Studie der Stanford University bietet nun eine Möglichkeit, diese starke Schneedecke in den Bergen zu berücksichtigen und den Grundwasserspiegel genauer zu messen.
Die Analyse satellitengestützter Messungen von Oberflächenveränderungen im Laufe der Zeit hat sich als vielversprechende Methode zur Überwachung des Grundwassers an Orten wie dem landwirtschaftlich reichen Central Valley erwiesen, wo Landwirte in trockenen Jahren stark auf das Grundwasser angewiesen sind, um ihre Pflanzen zu bewässern. Die Methode erfordert jedoch ein klares Verständnis der wahren Mechanismen hinter den beobachteten Höhenänderungen.
Die neue Studie wurde am 28. April veröffentlicht Geophysikalische Forschungsbriefe, zeigt, wie angehäufter Schnee und Eis in der Sierra während der Regenzeit in Kalifornien den Talboden niederdrücken und den Großteil der festgestellten Höhenunterschiede in 60 % des Tals ausmachen. Wenn sich in der Sierra Dutzende oder sogar Hunderte Meter Schnee ansammeln, wie es im vergangenen Winter auf historische Weise geschah, sinkt der Boden im Tal darunter um etwa ein Zehntel bis einen Zoll.
Obwohl Wissenschaftler seit langem vermuten, dass Schnee und Eis in den nahegelegenen Bergen Grundwasserbewertungen im Zusammenhang mit Höhenänderungen beeinträchtigen könnten, fehlte ihnen eine Möglichkeit, den Effekt zu quantifizieren. „Wir haben zum ersten Mal gezeigt, wie man die beiden Auswirkungen von Höhenänderungen aufgrund des Grundwasserspiegels und der Schneedeckenbelastung entwirren, entkoppeln und letztendlich isolieren kann“, sagte der Hauptautor der Studie, Seogi Kang, Postdoktorand für Geophysik an der Stanford.
Wenn die Auswirkungen der Schneedeckenbelastung nicht richtig berücksichtigt werden, könnte dies dazu führen, dass Grundwasserverwalter, deren Entscheidungen zunehmend auf höhenbasierten Überwachungsmethoden basieren, die tatsächlichen Wasserstände unterschätzen.
„Angesichts der zunehmenden Häufigkeit von Wetterextremen wie Überschwemmungen und Dürren aufgrund des Klimawandels und der Herausforderung, die langfristige Nachhaltigkeit unserer Grundwasserressourcen sicherzustellen, ist es von entscheidender Bedeutung, dass wir Grundwassermanagern die neuesten Technologien und Erkenntnisse zur Verfügung stellen“, sagte er Studienleiterin Rosemary Knight, Professorin für Geophysik an der Stanford Doerr School of Sustainability. „Diese Studie ist ein wichtiger Schritt vorwärts, um Grundwassermanagern eine neue Möglichkeit zu bieten, Satellitendaten zu nutzen, um das Volumen des gespeicherten Grundwassers im Central Valley genau zu überwachen.“
Der Blick von oben
Für die Studie haben Kang und Knight über fünf Jahre Höhendaten durchforstet, die mit einer Technik namens Interferometrisches Radar mit synthetischer Apertur (InSAR) gesammelt wurden. Dabei wird gemessen, wie lange es dauert, bis Radarsignale von einer Reihe präziser Standorte zu einem Satelliten zurückkehren zu unterschiedlichen Zeiten am Boden.
Die Analyse dieser Daten im Laufe der Zeit kann Informationen über unterirdische Wasserressourcen liefern, da unterirdische Sediment- und Tonschichten wie ein Schwamm wirken. Wenn durch das Pumpen von Grundwasser für Bewässerungs- und Trinkwasserzwecke ein Grundwasserleiter ausgelaugt wird, ist das wie das Auspressen des Schwamms: Die Schichten verdichten sich und können zum Absinken der Bodenoberfläche führen.
Der für die neue Studie verwendete InSAR-Datensatz erstreckt sich über fast alle 18.000 Quadratmeilen des Central Valley, wobei die Messungen zwischen 2015 und 2019 durchschnittlich einmal pro Woche durchgeführt wurden. Die Auflösung ist nicht perfekt – jeder Datenpunkt stellt die Höhe über ein Gebiet dar, das ungefähr einem entspricht Aber es ist weitaus besser als übliche Grundwasserüberwachungsmethoden, bei denen sporadisch Brunnen im riesigen Central Valley gebohrt und die Messwerte ein paar Mal im Jahr überprüft werden.
Der Schneedeckeneffekt
Kang hat ein statistisches maschinelles Lernprogramm entwickelt, um die immense InSAR-Datenmenge basierend auf der zeitlichen Variation der Daten in ähnliche Cluster zu unterteilen. Diese Daten wurden dann mit den monatlichen durchschnittlichen Schneedeckendaten der Sierra Nevada für denselben Zeitraum verglichen. „Durch die Sortierung der Daten auf diese Weise konnten wir die Teile des Central Valley identifizieren, in denen Höhenänderungen durch hydrologische Belastungen dominiert werden – was wir den Schneedeckeneffekt nennen – und welche Teile durch das Grundwassersystem dominiert werden“, sagte Kang.
Insgesamt hoffen die Stanford-Forscher, dass ihr Ansatz durch das Schließen großer Datenlücken im aktuellen Grundwasserüberwachungssystem mithilfe von InSAR-Daten Entscheidungen zum Grundwassermanagement unterstützen und informieren kann, von der Frage, wo und wann das Pumpen begrenzt werden soll, bis hin zur besten Zuweisung neuer Wasserversorgungsinfrastruktur.
„Ein Großteil der Lebensmittel, die wir essen und genießen, kommt aus dem Central Valley und anderen Orten, die mit erheblichen Problemen bei der Wasserversorgung konfrontiert sind“, sagte Kang. „Mit einem besseren Verständnis der hier im Spiel befindlichen Hydrogeophysik können wir dazu beitragen, dass die landwirtschaftliche Produktivität des Central Valley nachhaltig bleibt.“
Mehr Informationen:
S. Kang et al., Isolierung der poroelastischen Reaktion des Grundwassersystems in InSAR-Daten aus dem Central Valley in Kalifornien, Geophysikalische Forschungsbriefe (2023). DOI: 10.1029/2023GL103222