Weltweit sind Karstaquifere von hoher Bedeutung für die Wasserversorgung. Um den Zustand dieser kritischen Grundwasserressourcen zu erforschen, wurden sechs hydrogeologische, klimatische und ökologische Indikatoren für Grundwasserstress sowie die durchschnittliche Jahrestemperatur und der Niederschlag bestimmt.
Für die Auswahl der Aquifere mit mediterranem Klima wurde die World Karst Aquifer Map (WHYMAP WOKAM) mit den mediterranen Klimazonen Csa, Csb und Csc (Köppen/Geiger; Beck et al., 2018) überlagert. Um den Detailgrad zu erhöhen, wurden die Aquifere mithilfe von Einzugsgebietsgrenzen aus der HydroBASINS-Datenbank unterteilt. Sechs Indikatoren für die hydrogeologischen, klimatischen und ökologischen Bedingungen eines Grundwasserleiters wurden bestimmt:
- Grundwasserneubildung
- Grundwasserentnahmen
- Abfluss im Verhältnis zum Niederschlag
- Klimatische Wasserbilanz
- Grundwasserbewässerte Anbauflächen
- Grundwasserabhängige Ökosysteme
Die Indikatoren wurden teils durch das globale Modell WaterGAP (Version 2.2d) bereitgestellt, mit ERA5-Land-Daten berechnet und aus dem AQUASTAT-Datensatz der FAO "Global Map of Irrigation Areas" (Version 5.0) gewonnen. Für grundwasserabhängige Ökosysteme nutzten wir MODIS NDVI (MOD13Q1) Daten, um Gebiete zu identifizieren, die auch in Trockenperioden relativ konstant "grün" bleiben, als Indikator für natürliche Vegetation mit Zugang zu Grundwasser.
Die resultierenden Karten für den Mittelmeerraum stehen in der Mediathek (unten) zur Verfügung. Die Abbildung (oben) zeigt, dass hohe Temperaturen und geringe Niederschläge treibende Faktoren für eine negative klimatische Wasserbilanz und eine relativ geringere Grundwasserneubildung und -speicherung sind. Grundwasserentnahmen und die relativen Flächen der mit Grundwasser bewässerten Anbauflächen nehmen hingegen bei geringerer Wasserverfügbarkeit ab. So ermöglichen die sechs Indikatoren eine erste Abschätzung des quantitativen Grundwasserstresses. Während globale Analysen auf Hotspots und sich abzeichnende Trends hinweisen können, bleibt ein optimales Grundwassermanagement jedoch standortspezifisch und erfordert ausgefeilte Modellierungswerkzeuge, die sich auf eine Fülle von Eingabedaten stützen, um die zukünftige Ressourcenverfügbarkeit vorherzusagen.
