Um das Risiko Wasserstress zu berechnen, verwenden wir die Variable [Copernicus Climate Data Store (CDS)]:
- monthly soil moisture in upper soil portion (mrsos): die Bodenfeuchtigkeit in der oberen Schicht (ersten 7 cm), ausgedrückt in kg m⁻². Dieser Indikator ist ein direktes Maß für die Menge an Wasser, die für Pflanzenwurzeln verfügbar ist, und daher ein ausgezeichneter Proxy für landwirtschaftlichen und ökologischen Wasserstress.
Im Gegensatz zu anderen Risiken, die auf absoluten Schwellen basieren, ist Wasserstress stark vom lokalen Klima abhängig. Daher wird das Risikoniveau eines bestimmten Monats definiert, indem sein Bodenfeuchtigkeitswert mit der historischen statistischen Verteilung (Perzentile) der Werte für denselben Kalendermonat verglichen wird. Ein Monat gilt als 'gestresst', wenn er deutlich trockener als seine historische Norm ist.
Um das jährliche Risikoniveau zu definieren, zählen wir die Anzahl der Monate, in denen die Bodenfeuchtigkeit unter bestimmte historische Schwellen fällt:
- N_extreme: Anzahl der Monate, in denen die Bodenfeuchtigkeit zu den trockensten 10% der Geschichte gehört (Wert ≤ 10. Perzentil).
- N_very_high: Anzahl der Monate, in denen die Feuchtigkeit zwischen dem 10. und 20. trockensten Perzentil liegt.
- N_high: Anzahl der Monate, in denen die Feuchtigkeit zwischen dem 20. und 30. trockensten Perzentil liegt.
Dieser Ansatz ermöglicht die Bewertung der Dauer und Schwere der Bodenfeuchtigkeitsdefizite während des Jahres.
Die verwendete Methodik zur Bewertung des Wasserstress-Risikos ist ein Ansatz auf dem neuesten Stand der Technik, der vollständig von der Klima- und Agronomiewissenschaft unterstützt wird, da sie:
- Eine direkte physische Variable (mrsos - Bodenfeuchtigkeit) verwendet, die näher an der tatsächlichen Auswirkung auf die Vegetation liegt als rein meteorologische Indikatoren wie Regen.
- 'Stress' nicht mit absoluten Schwellen, sondern durch eine statistische Anomalie (Perzentile) relativ zur lokalen Klimatologie definiert, wodurch sie auf jedes Ökosystem anwendbar wird.
- Das jährliche Risiko unter Berücksichtigung sowohl der Intensität (wie trocken ein Monat ist) als auch der Dauer (wie viele Monate unter Stress stehen) bewertet.
Die Verwendung der Bodenfeuchtigkeit (Soil Moisture) als Schlüsselindikator für landwirtschaftliche und ökologische Dürre ist eine Standardpraxis. Die wichtigsten internationalen Berichte und Überwachungssysteme basieren darauf.
- Special Report on Climate Change, Desertification, Land Degradation, Sustainable Land Management, Food Security, and Greenhouse gas fluxes in Terrestrial Ecosystems (SRCCL)
Dieser IPCC-Bericht widmet ganze Abschnitte der Frage, wie der Klimawandel die Bodenfeuchtigkeit beeinflusst, und identifiziert sie als die entscheidende Variable, die die meteorologische Dürre (Regenmangel) mit der landwirtschaftlichen Dürre (Wassermangel für Pflanzen) und Landdegradierung verbindet.
Unser Ansatz, historische Perzentile zur Definition von Stressschwellen zu verwenden, ist die Grundlage weit verbreiteter standardisierter Indizes.
- Multivariate Standardized Drought Index: A parametric multi-index model
In dieser Arbeit wird der Standardized Soil Moisture Index (SSI) verwendet. Der SSI wird berechnet, indem die historische Zeitreihe der Bodenfeuchtigkeitswerte für einen bestimmten Monat betrachtet, die Wahrscheinlichkeitsverteilung berechnet und der aktuelle Wert in eine standardisierte Anomalie umgewandelt wird. Die Verwendung von Perzentilen (10., 20., 30.) ist die nichtparametrische Methode, dies zu tun.
Das Zählen der Anzahl der Monate, die Stressschwellen überschreiten, ist eine Standardpraxis zur Bewertung der Schwere und Dauer einer Dürre während des Jahres, die von den wichtigsten Dürrebeobachtungsstellen verwendet wird.
- The European and Global Drought Observatories
Diese operativen Überwachungssysteme basieren nicht auf einem einzelnen 'trockenen Tag', sondern bewerten die Entwicklung der Dürre im Laufe der Zeit. Ihre Klassifikationskarten sind das Ergebnis einer Synthese verschiedener Indikatoren, wobei die Persistenz anomaler Bedingungen (genau wie unser Zählen von Monaten $N_{\text{high}}$, $N_{\text{very high}}$, $N_{\text{extreme}}$) ein kritischer Faktor für die Erhöhung der Alarmstufe ist. Unsere Risikomatrix, die ein höheres Risiko bei anhaltendem Stress ($N_{\text{high}} \geq 3$) oder intensivem Stress ($N_{\text{extreme}} > 0$) zuweist, spiegelt genau die operative Logik dieser Organisationen wider.
Zusammenfassend ist unsere Methodik eine Synthese der besten wissenschaftlichen und operativen Praktiken. Sie verwendet eine direkte und relevante physische Variable (Bodenfeuchtigkeit), bewertet sie mit einer robusten und standardisierten statistischen Methode (perzentilbasierte Anomalien) und klassifiziert das jährliche Risiko unter Berücksichtigung sowohl der Intensität als auch der Dauer des Stresses, in voller Übereinstimmung mit den wichtigsten Dürreüberwachungssystemen der Welt.