Heft 257 Eva Katrin Fenrich 
Entwicklung eines ökologisch- 
ökonomischen Vernetzungsmodells für 
Wasserkraftanlagen und                                
 Mehrzweckspeicher 
 
  
Entwicklung eines ökologisch-ökonomischen 
Vernetzungsmodells für Wasserkraftanlagen und 
Mehrzweckspeicher 
 
 
 
 
 
 
von der Fakultät Bau- und Umweltingenieurwissenschaften der  
Universität Stuttgart zur Erlangung der Würde eines  
Doktor-Ingenieurs (Dr.-Ing.) genehmigte Abhandlung 
 
 
 
vorgelegt von 
Eva Katrin Fenrich 
aus Waiblingen, Deutschland 
 
 
 
 
Hauptberichterin: Prof. Dr.-Ing. Silke Wieprecht 
Mitberichter:  PD Dr.-Ing. Walter Marx 
   Dr. Bettina Bockelmann-Evans 
    
 
Tag der mündlichen Prüfung: 07. November 2017 
 
 
 
 
 
 
 
Institut für Wasser- und Umweltsystemmodellierung  
der Universität Stuttgart 
2018 

  
 
 
 
Heft 257 Entwicklung eines  
ökologisch-ökonomischen 
Vernetzungsmodells für 
Wasserkraftanlagen und 
Mehrzweckspeicher 
 
 
 
 
 von  
Dr.-Ing.  
Eva Katrin Fenrich 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Eigenverlag des Instituts für Wasser- und Umweltsystemmodellierung 
der Universität Stuttgart
D93 Entwicklung eines ökologisch-ökonomischen Vernetzungsmodells für 
Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeicher 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen 
Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über 
http://www.d-nb.de abrufbar 
 
 
Fenrich, Eva Katrin: 
Entwicklung eines ökologisch-ökonomischen Vernetzungsmodells für 
Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeicher, Universität Stuttgart. - 
Stuttgart: Institut für Wasser- und Umweltsystemmodellierung, 2018 
 
(Mitteilungen Institut für Wasser- und Umweltsystemmodellierung, Universität 
Stuttgart: H. 257) 
Zugl.: Stuttgart, Univ., Diss., 2018 
ISBN 978-3-942036-61-0 
 
NE: Institut für Wasser- und Umweltsystemmodellierung <Stuttgart>: Mitteilungen 
 
 
Gegen Vervielfältigung und Übersetzung bestehen keine Einwände, es wird lediglich 
um Quellenangabe gebeten. 
 
 
 
Herausgegeben 2018 vom Eigenverlag des Instituts für Wasser- und Umweltsystem-
modellierung 
 
Druck: Document Center S. Kästl, Ostfildern 
Danksagung
An dieser Stelle möchte ich meinen besonderen Dank den nachstehenden
Personen entgegen bringen, ohne deren Mithilfe die Anfertigung dieser
Promotionsschrift niemals zustande gekommen wäre:
Mein Dank gilt Prof. Dr.-Ing. Silke Wieprecht für die Möglichkeit diese Dis-
sertation am Lehrstuhl für Wasserbau und Wasserwirtschaft anfertigen
zu können sowie insbesondere auch für die kurzfristige Übernahme des
Hauptreferats.
Für den Anstoß, mich mit diesem spannenden Thema zu beschäftigen, die
vielen anregenden fachlichen Diskussionen und wertvollen Anregungen
beim Anfertigen dieser Dissertationsschrift sowie die Übernahme des Mit-
berichts danke ich Herrn Privatdozent Dr.-Ing. Walter Marx.
Dr. Bettina Bockelmann-Evans danke ich für die langjährige gute kollegiale
und freundschaftliche Zusammenarbeit auf dem Gebiet der Meeresenergie,
spannende gemeinsame Projekte und Veröffentlichungen und die Übernah-
me des externen Mitberichts.
Für die Ermutigung mich in dieses Forschungswagnis hinein zu begeben
sowie für die interessierte Begleitung der Arbeit bin ich Prof. em. Dr.-Ing.
habil. Dr.-Ing. E.h. Jürgen Giesecke sehr dankbar.
Dem internationalen Doktorandenprogramm ENWAT danke ich für die Un-
terstützung von Konferenz- und Kursbesuchen sowie die Möglichkeit des
fachlichen Austausches.
Mein Dank geht weiterhin an die Kolleginnen und Kollegen des IWS für die
angenehme Zeit am Institut. Ebenso möchte ich mich bei den Kolleginnen
und Kollegen an der Cardiff University bedanken, die mich als Visiting Re-
searcher freundlich aufgenommen haben. Auch an Brigitte Muschong und
Maria Costa geht ein großes Danke für das Korrekturlesen des Manuskripts.
Für die bedingungslose Unterstützung meines Studiums und der darauf
folgenden Promotionszeit empfinde ich meinen Eltern gegenüber beson-
deren Dank. Allen meinen Freunden und meiner Familie danke ich für ihr
Verständnis und ihre Ratschläge, die Hilfestellungen und den Rückhalt,
welchen ich immer genießen konnte.
i

Kurzfassung
Die Bereitstellung von Frischwasser für die Bewässerung, Trink- und Brauch-
wasser sowie umweltfreundlich produzierter elektrischer Energie ist eine
der wichtigsten Grundlagen für die Entwicklung einer Region oder eines
Landes. Viele unterschiedliche Nutzungsansprüche auf begrenzte Ressour-
cen sind zu beachten und abzuwägen. Die vernetzten Versorgungsrisiken
im Nexus „Wasser, Energie, Nahrung“ sind gleichermaßen eine große Her-
ausforderung für Politik und Ingenieure.
Wasserkraft stellt eine saubere, CO2-neutrale, regenerative Energiequelle
dar. Jedoch sind aufgrund der Veränderung des Abflussregimes und der
Querverbauung der Gewässer große Auswirkungen auf die lokale Ökolo-
gie zu erwarten. Diese Auswirkungen auf die lokale oder auch globale
Flussökologie bedingen, dass bei der Planung von Wasserkraftanlagen und
Mehrzweckspeichern auf ein komplexes System an Einflüssen eingegangen
werden muss. Die Wechselwirkungen zwischen den unterschiedlichen Nut-
zungsarten einerseits und der Fluss- und Auenökologie andererseits müssen
in ihrer Gesamtheit erfasst werden. Aufgrund der langen Lebensdauer der
Anlagen ist es notwendig sehr eingehend die Auswirkungen eines Projekts
in allen Bau- und Betriebsphasen zu untersuchen, da es sich hierbei nicht
um kurzfristige Eingriffe, von denen sich das natürliche Gewässer wieder
erholen kann, handelt.
Ebenso ist es bei Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeichern, wie bei
allen großen Infrastrukturmaßnahmen wichtig, dass Entscheidungsträger
die Möglichkeit bekommen, übersichtlich Einblicke in die Wirkungszusam-
menhänge zu gewinnen und Projektvarianten zu vergleichen. Dies ist ins-
besondere auch dann relevant, wenn verschiedene Interessengruppen
oder Projektpartner eine Einigung über die Weiterverfolgung bestimmter
Projektvarianten erzielen sollen.
Ausgehend von der vorgestellten Problematik wird eine ganzheitliche quali-
tative und quantitative Bewertung von Wasserkraftanlagen und Mehrzweck-
speichern sowohl für die Planung als auch für den Betrieb vorgestellt. Hierzu
iii
Kurzfassung
wurde ein Bilanzierungsmodell entwickelt, das auf Grundlage Leontief’scher
Input-Output-Analyse als Entscheidungsunterstützung für Projektentschei-
dungen beim Neubau und der Erneuerung von Anlagen dienen kann.
Die Input-Output-Analyse, ein Verfahren der empirischen Wirtschaftsfor-
schung, das für volkswirtschaftliche Analysen eingesetzt wird, ist ein ge-
eignetes Werkzeug, um Verflechtungen zwischen verschiedenen Aspek-
ten eines Systems zu beschreiben. Durch die Möglichkeit, Stoff- und Wirt-
schaftsströme in unterschiedlichen Einheiten miteinander zu verknüpfen,
eignet sich die Input-Output-Analyse sehr gut zur Modellierung komplexer
vernetzter Strukturen.
Zunächst wurden qualitative Modelle für die jeweiligen Anlagentypen auf-
gestellt und anschließend an die Bedingungen des betrachteten Projekts
angepasst. Hierzu wurden die Systemgrenzen festgelegt und bestimmt,
welche Nutzungsarten zum aktuellen Betrachtungszeitraum relevant sind.
Mit Hilfe von Input-Output-Graphen werden die Gesamtsysteme anschau-
lich dargestellt. Traditionell stehen die Knoten des Graphen für die Sektoren
einer Volkswirtschaft und die Kanten stellen die jeweiligen Verflechtungen
dar. Produkte eines Sektors einer Volkswirtschaft werden zur Produktion
von Gütern und Dienstleitungen anderer Sektoren benötigt. Die Richtung
der jeweiligen Kante des Graphen stellt eine Lieferbeziehung dar. Bei der
Bewertung von Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeichern werden an
Stelle von Sektoren einzelne Aspekte innerhalb des Projektes, wie beispiels-
weise die Trinkwassergewinnung oder die Erzeugung elektrischer Energie,
sowie als Primärinputs natürliche Ressourcen betrachtet.
Die Input-Output-Graphen können anschließend teilweise mit Hilfe graphen-
theoretischer Überlegungen vereinfacht werden. Beispielsweise können
Teilgraphen zusammengefasst oder zirkuläre Abhängigkeiten aufgedeckt
werden. Von besonderem Interesse sind häufig die indirekten Lieferbe-
ziehungen zwischen Sektoren, die zunächst nicht direkt ersichtlich sind,
im Input-Output-Modell aufgrund der Darstellung als Systemgraph jedoch
deutlich erkennbar werden.
Ein wichtiger Grund, qualitative Modelle zu erstellen, kann unter anderem
auch sein, verschiedene Projekte oder Projektvarianten zunächst aufgrund
ihrer Struktur zu vergleichen, oder um schon vorhandene Projekte unter-
schiedlicher Größe als Grundlage für die Datenbeschaffung neu geplanter
Projekte zu nutzen.
iv
Dieses qualitative Modell wird jeweils für eine bestimmte Anlagengröße
und Nutzungsart quantifiziert und anschließend werden iterativ Nutzungs-
Szenarien evaluiert. Bei Bedarf kann als abschließende Untersuchung das
so entwickelte Input-Output-Modell als Grundlage einer linearen Optimie-
rung verwendet werden. Quantitative Gesamtmodelle und lineare Optimie-
rungsmodelle sind jeweils stark abhängig von den betrachteten Projektvari-
anten. Durch eine vernetzte Formulierung ökonomischer und ökologischer
Fragestellungen wird eine quantitative Bewertung der gegenseitigen Beein-
flussung ermittelt.
Anhand von Fallstudien wurde die Anwendbarkeit der zuvor erarbeiteten
Methodik auf verschiedene Anlagentypen und -größen verifiziert und das
Modell weiterentwickelt. Um die grundsätzliche Anwendbarkeit der Input-
Output-Analyse auf Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeicher zu unter-
suchen, wurde zunächst ein sehr einfaches schwach vernetztes System
eines Ausleitungskraftwerks an der Drau in Österreich untersucht. Hierbei
wurde vor allem auf die Vernetzung von Wasserdargebot, energetischer
Nutzung und Flussökologie eingegangen. Die Integration von Bewässe-
rung und Landnutzungsparametern in einem Input-Output-Modell wurde
anhand eines Bewässerungssystems in Venezuela untersucht. Hierbei wer-
den vor allem auch sozioökonomische Aspekte mit integriert. In einer
weiteren Fallstudie wurde ein Ausleitungskraftwerk an der unteren Argen
mit gleichzeitiger Wasserentnahme zur Bewässerung untersucht. Als sehr
stark vernetztes System wird das Kandadji-Projekt am Niger, ein typisches
Mehrzweckspeicher-Projekt mit Bewässerung, Wasserkraft und Trinkwasser-
gewinnung, betrachtet. Schließlich wird, um die Bandbreite der Anwendbar-
keit des entwickelten Modells darzustellen, eine Fallstudie für ein Gezeiten-
kraftwerk zusammen mit einer Landnutzungs-Wassergütemodellierung im
Küstenbereich erstellt.
Die verschiedenen Fallstudien geben einen Überblick über die Bandbreite
der Anwendungsbereiche des hier entwickelten Modells. Deutlich zu erken-
nen ist, dass qualitative Modelle und auch quantifizierte Teilmodelle jeweils
übertragbar auf andere Projekte und Projektvarianten sein können. Da-
mit wurde Ingenieuren und Entscheidungsträgern ein wertvolles Werkzeug
in die Hand gegeben, um die Auswirkungen von Wasserkraftanlagen und
Mehrzweckspeichern in allen Planungs- und Betriebsphasen zu bewerten.
v

Abstract
The provision of fresh water for irrigation, drinking and industrial water
as well as an environmentally friendly production of electrical energy are
an important base for the development of a region or a country. Many
different user requirements towards limited resources have to be taken
into consideration. The interconnected supply risks in the „water, energy,
food“ nexus are a challenge for both policy and engineers.
Hydropower is a clean CO2 neutral renewable energy source. However ma-
jor impacts on the local ecology can be expected because of the changed
flow regimes and transverse structures disturbing the longitudinal connecti-
vity of streams. These implications on the local and global instream ecology
make it necessary to take a complex system of influences into consideration
when planning hydropower plants or multipurpose reservoirs.
The interactions between the different types of users on the one hand and
the river and floodplain ecology on the other hand have to be taken into
account in their entirety.
Due to the long life of the installations it is necessary to very closely
investigate the effects of a project in all construction and operation phases
as there are not short-term interventions of which the natural waters can
recover.
At the same time similarly to other large-scale infrastructure projects it is
necessary for hydropower and multipurpose storage projects to enable deci-
sion makers to easily gain insights into the interdependencies and compare
project versions. This is especially relevant when different stakeholders or
project partners need to agree about the further pursuit of certain project
variants. On the basis of the presented issues an integrated qualitative and
quantitative evaluation of hydropower plants and multipurpose storage is
presented for both planning and operation.
vii
Abstract
For this purpose, an accounting model based on the Leontief type input-
output analysis was developed, which can serve as a decision-support tool
for project choices during building and renewal of equipment. The input-
output analysis, a method in empirical economic research, which is used
for macroeconomic analyses, is a suitable tool to describe links between
different aspects of a system. Because of the possibility to link material and
economic flows in different units the input-output analysis is well suited for
modelling complex networked structures. In a first step qualitative models
for different project types where developed and afterwards adapted to the
specifics of the project investigated.
To this end system boundaries were defined and it was determined what
types of uses are relevant to the current period under review. Using an
input-output graph the overall systems are clearly illustrated. Traditionally
the nodes of the graph represent the sectors of an economy, the edges
represent their respective links. Products of one sector of an economy are
needed to produce goods and services in other sectors. The direction of an
edge demonstrates the supply relationship.
When evaluating hydropower and multipurpose storage plants individual
aspects within the project, such as the drinking water or the generation
of electrical energy, as well as for primary inputs natural resources, are
considered instead of sectors. In some cases input-output graphs can be
simplified by using graph theory. For example subgraphs can be grouped
together or circular relationships can be revealed. Of particular interest are
often the indirect supply relationships between sectors that are not directly
visible initially, which are made clearly visible in the input-output model
following the presentation as a system graph. Another important reason
for developing qualitative modes can be the need to compare different
projects or project variants structurally in the first place or to use already
existing projects of different dimensions as a basis to source data for newly
planned projects.
This qualitative model is then quantified for a certain size of a scheme
or certain usages and then used to iteratively evaluate usage scenarios.
Where feasible, developed model can then be used as a basis for linear
optimization. Quantitative system modes and linear optimization modes are
highly dependent on the evaluated project variants. Due to the networked
formulation of economical and ecological aspects the mutual interference
can be quantitatively assessed. Using case studies, the applicability of the
previously developed methodology was verified for various plant types
and sizes and the model further developed. Initially a very simple weakly
viii
networked system for a diversion hydropower scheme at the river Drau in
Austria was modelled to investigate the applicability in principle of the input-
output model to hydropower plants and multipurpose storage . Especially
the interlinkages between water resource availability, energetic usage and
river ecology were considered. The integration of land use and irrigation
parameters in an input-output model was tested for an irrigation scheme
in Venezuela. Socioeconomic aspects were integrated here. A further case
study at the lower river Argen combined a diversion hydropower scheme
with water abstraction for irrigation. As an example for a highly networked
system the Kandadji project on the Niger, a typical multipurpose storage
project with irrigation, hydropower and drinking water was considered.
Finally, to illustrate the range of applicability of the developed model, a
case study for a tidal power plant combined with land use and water quality
modeling in the coastal area was conducted.
The different case studies give an overview over the wide range of applica-
tions of the developed model. It can be clearly seen that qualitative models
and quantified submodels can be transferred to other projects or project
variants. The method provides a valuable tool for engineers and decision
makers to evaluate the impacts of hydropower and multipurpose storage
schemes in all planning and operation phases.
ix

Inhaltsverzeichnis
Kurzfassung iii
Abstract vii
Abbildungsverzeichnis xv
Tabellenverzeichnis xvii
1 Einführung 1
1.1 Problemstellung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Zielsetzung und Aufbau der Arbeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2 Mehrzweckspeicher und Wasserkraftanlagen 5
2.1 Arten der Mehrzwecknutzung von Speicherseen . . . . . . . . . 5
2.1.1 Wasserkraft . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.1.2 Bereitstellung von Trink- und Brauchwasser . . . . . . . 7
2.1.3 Bereitstellung von Bewässerungswasser . . . . . . . . . . 7
2.1.4 Hochwasserschutz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.1.5 Niedrigwasser-Aufhöhung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2 Aspekte der wirtschaftlichen Bewertung von Wasserkraftanla-
gen und Mehrzweckspeichern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.2.1 Positive externe Effekte von Wasserkraftanlagen und
Speicherseen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2.2 Negative externe Effekte von Wasserkraftanlagen und
Speicherseen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.3 Phasen der Planung von Wasserkraftanlagen und Mehrzweck-
speichern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
3 Bisherige Ansätze zur Modellierung und Bewertung von
Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeichern 15
3.1 Vorüberlegungen zu Modellen und Bewertungsverfahren für
Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeicher . . . . . . . . . . . 15
3.2 Qualitative Gesamtprojekt-Bewertungen . . . . . . . . . . . . . . 16
3.2.1 ICOLD-Matrix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
xi
Inhaltsverzeichnis
3.2.2 ICID-Checkliste . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
3.3 Hydro-ökologische Modelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
3.3.1 Beispiele für hydro-ökologische Modelle . . . . . . . . . . 17
3.4 Energiewirtschaftliche Modelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.5 Wirtschaftliche Bewertung von Wasserressourcen . . . . . . . . 20
3.5.1 Bestimmung von Wasserpreisen und Opportunitätskosten 20
3.5.2 Wirtschaftliche Bewertung von Wasserkraft . . . . . . . . 20
3.6 Modellierung von Bewässerung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.6.1 ClimWat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.6.2 CropWat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.6.3 AquaCrop . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.7 Modellierung von Wassergüteparametern . . . . . . . . . . . . . 24
3.7.1 Modellierung des Nährstoffeintrags in Gewässer . . . . 24
3.7.2 Modellierung der Nährstoffverteilung und Nährstoffum-
setzung in Gewässern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.8 Abschätzung von Fischerträgen in Seen und Stauseen . . . . . 26
3.9 Ökonomisch-ökologische Bewertungsverfahren . . . . . . . . . 27
3.9.1 Ökosystemleistungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.9.2 Bewertung externer Effekte . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.9.3 Systemmodellierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
4 Input-Output-Analyse 31
4.1 Makroökonomische Input-Output-Tabellen . . . . . . . . . . . . . 31
4.2 Das offene statische Input-Output-Modell von W. Leontief . . . 33
4.3 Qualitative Input-Output-Modelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4.4 Quantifizierung qualitativer Input-Output-Modelle . . . . . . . . 40
4.5 Input-Output Analyse als Grundlage einer linearen Optimierung 41
4.6 Erweiterte Input-Output Modelle außerhalb der rein volkswirt-
schaftlichen Betrachtung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
5 Anpassung von Input-Output-Modellen an wasserwirt-
schaftliche Problemstellungen 47
5.1 Entwicklung eines Input-Output-Modells für die Wasserwirtschaft 48
5.1.1 Grundlegende Erwägungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
5.1.2 Vorgehensweise zur Erstellung eines Input-Output-
Modells für eine wasserwirtschaftliche Fragestellung . . 49
5.1.3 Zeitliche Auflösung der Modelle . . . . . . . . . . . . . . . 49
5.1.4 Substitutionsmechanismen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
xii
Inhaltsverzeichnis
5.2 Qualitative Verflechtungs-Beschreibung für Wasserkraftanla-
gen und Mehrzweckspeicher . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
5.2.1 Generelle Vorgehensweise zur Erstellung und Vereinfa-
chung von Input-Output-Graphen für Wasserkraftanla-
gen und Mehrzweckspeicher . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
5.2.2 Ausleitungskraftwerk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
5.2.3 Mehrzweckspeicher . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
5.2.4 Gezeitenkraftwerk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
5.3 Quantifizierung eines Input-Output-Modells für Wasserkraftan-
lagen und Mehrzweckspeicher . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
5.3.1 Bestimmung von Transformationskoeffizienten . . . . . 60
5.4 Erweiterung des klassischen Leontief-Modells . . . . . . . . . . 65
5.4.1 Negative Effekte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
5.4.2 Mehrfachnutzen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
5.4.3 Kopplungseffekte von Wassergüte und Wassermengen 68
5.5 Ablauf der Berechnung von Szenarien . . . . . . . . . . . . . . . 73
5.5.1 Generierung und Verifikation von Szenarien . . . . . . . 73
5.6 Optimierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
6 Fallstudien 77
6.1 Fallstudie Ausleitungskraftwerk Rosegg-St. Jakob an der Drau
in Österreich . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
6.1.1 Projektdaten für das Ausleitungskraftwerk Rosegg-St.
Jakob . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
6.1.2 Ein qualitatives Modell für das Ausleitungskraftwerk
Rosegg-St. Jakob . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
6.1.3 Quantifizierung der Modellparameter für das Kraftwerk
Rosegg-St. Jakob . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
6.1.4 Bestimmung von Transformationskoeffizienten . . . . . 84
6.1.5 Evaluation von Nutzungsszenarien . . . . . . . . . . . . . 87
6.1.6 Bewertung der Fallstudie Rosegg-St. Jakob . . . . . . . . 87
6.2 Fallstudie Bewässerungssystem El Diluvio-Palmar . . . . . . . . 89
6.2.1 Szenarien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
6.2.2 Bestimmung von qualitativen Modellen . . . . . . . . . . 91
6.2.3 Quantifizierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
6.2.4 Düngemittel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
6.2.5 Bestimmung von Anforderungsprofilen . . . . . . . . . . . 99
6.2.6 Evaluation von verschiedenen Landnutzungsszenarien 102
6.2.7 Bewertung der Fallstudie Diluvio-Palmar . . . . . . . . . . 102
6.3 Fallstudie Untere Argen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
6.3.1 Das Untersuchungsgebiet Untere Argen . . . . . . . . . . 104
6.3.2 Ein qualitatives Input-Output-Modell für die Untere Argen107
xiii
Inhaltsverzeichnis
6.3.3 Quantifizierung des Modells Untere Argen . . . . . . . . . 111
6.3.4 Evaluation von Nutzungsszenarien der Unteren Argen . 117
6.3.5 Optimierung für das System Untere Argen . . . . . . . . 117
6.3.6 Mögliche Bewirtschaftung der Unteren Argen . . . . . . 118
6.3.7 Bewertung der Ergebnisse der Fallstudie . . . . . . . . . 119
6.4 Fallstudie Kandadji: Ein Mehrzweckspeicher am Niger . . . . . 120
6.4.1 Projekt-Hintergrund und Daten . . . . . . . . . . . . . . . . 120
6.4.2 Qualitatives Input-Output-Modell für die Mehrzweckspei-
cheranlage Kandadji . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124
6.4.3 Bestimmung von Transformationskoeffizienten . . . . . 129
6.4.4 Modellierung verschiedener Szenarien . . . . . . . . . . . 132
6.4.5 Optimierung für das System Kandadji . . . . . . . . . . . 134
6.4.6 Bewertung der Fallstudie Kandadji . . . . . . . . . . . . . . 136
6.5 Fallstudie Gezeitenkraftwerk am Severn Ästuar . . . . . . . . . 138
6.5.1 Bedingungen am Severn Ästuar . . . . . . . . . . . . . . . 138
6.5.2 Ein qualitatives Input-Output-Modell für den Severn Ästuar139
6.5.3 Quantifizierung eines Modells für den Severn Ästuar . . 140
6.5.4 Evaluierung von Szenarien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
6.5.5 Bewertung der Fallstudie Gezeitensperre Severn Ästuar 143
6.6 Zusammenfassende Betrachtung der Fallstudien . . . . . . . . 143
7 Bewertung der Ergebnisse 145
8 Zusammenfassung und Ausblick 147
Literaturverzeichnis 149
xiv
Abbildungsverzeichnis
4.1 Qualitativer Input-Output-Graph für das im klassischen Grund-
modell dargestellte System . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.2 Qualitativer Input-Output-Graph für ein dreigliedriges Wirt-
schaftssystem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4.3 Beispiel eines Systemgraphen bei dem verschiedene finanzi-
elle Eingriffsmöglichkeiten dargestellt werden . . . . . . . . . . 39
5.1 Ablauf einer Input-Output-Modellierung für ein wasserwirt-
schaftliches Problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
5.2 Beispiel-Systemgraph für ein Ausleitungskraftwerk in Kombi-
nation mit Bewässerung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
5.3 Beispiel-Systemgraph für ein Ausleitungskraftwerk mit einer
Feldfrucht in Kombination mit Bewässerung . . . . . . . . . . . . 55
5.4 Beispiel-Systemgraph für ein Ausleitungskraftwerk - Verzicht
auf Bewässerung oder Jahreszeit ohne Bewässerung . . . . . . 56
5.5 Systemgraph für einen Mehrzweckspeicher . . . . . . . . . . . . 57
5.6 Systemgraph für ein Gezeitenkraftwerk . . . . . . . . . . . . . . 59
5.7 Koeffizientenbestimmung aus einem Modellergebnis-Graph . 63
5.8 Koeffizientenbestimmung aufgrund besonders hoch belasteter
Punkte, hier für gelösten anorganischen Phosphor . . . . . . . 70
5.9 Iterativer Ablauf der Berechnung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
6.1 Input-Output-Graph für das Ausleitungskraftwerk Rosegg-St.
Jakob . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
6.2 Input-Output-Graph für das Ausleitungskraftwerk Rosegg-St.
Jakob mit aufgeteilten physikalischen und ökologischen Res-
sourcen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
6.3 Input-Output-Graph für das Bewässerungsprojekt El Diluvio-
Palmar für das Kooperativen-Szenario I mit den Anbauproduk-
ten Tomaten, Maniok, Bananen für den lokalen Markt . . . . . 92
xv
Abbildungsverzeichnis
6.4 Input-Output-Graph für das Bewässerungsprojekt El Diluvio-
Palmar für das Kooperativen-Szenario II mit den Anbauproduk-
ten Baumwolle, Mais und Bananen für teilweisen Export . . . 93
6.5 Input-Output-Graph für das Bewässerungsprojekt El Diluvio-
Palmar für ein Selbstversorger-Szenario . . . . . . . . . . . . . . 94
6.6 Untersuchungsgebiet Untere Argen (Kennedy 2007) . . . . . . 105
6.7 Qualitativer Input-Output-Graph für die Untere Argen für das
Nutzungsszenario „Sommer 2003 - vollständig“ . . . . . . . . . 108
6.8 Qualitativer Input-Output-Graph für die Untere Argen ohne
Grundwasserbrunnen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
6.9 Qualitativer Input-Output-Graph für einen kühlen Monat (Sze-
nario ohne Grundwasserbrunnen und ohne Erdbeeren, da die-
se nur einen Teil der Sommer-Saison bewässert werden) . . . 110
6.10Qualitativer Input-Output-Graph für ein teilbewässertes Sys-
tem (Äpfelplantagen unbewässert, Berücksichtigung von Nie-
derschlagswasser) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
6.11Koeffizientenbestimmung aus CASIMIR-Modellergebnissen
durch stückweise Linearisierung mit Tangenten . . . . . . . . . 114
6.12Formulierung des linearen Optimierungsmodells für die An-
wendung des Simplex-Solvers QSopt auf das System Untere
Argen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
6.13Input-Output-Graph angepasst an die Planungen des Mehr-
zweckspeichers Kandadji mit Wassernutzung für Eigenbedarf
aus lokaler Landwirtschaft . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
6.14Input-Output-Graph angepasst an die Planungen des Mehr-
zweckspeichers Kandadji ohne Wassernutzung durch landwirt-
schaftlichen Eigenbedarf . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
6.15Input-Output-Graph angepasst an die Planungen des Mehr-
zweckspeichers Kandadji mit landwirtschaftlichem Eigenbedarf
jedoch ohne Textilindustrie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
6.16Input-Output-Graph angepasst an die Planungen des Mehr-
zweckspeichers Kandadji ohne Zuckerrohranbau und Zucker-
herstellung mit Faserpflanzen (Kenaf und Baumwolle (BW))
und Weiterverarbeitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
6.17Input-Output-Graph angepasst an die Planungen des Mehr-
zweckspeichers Kandadji mit Auftrennung der Ressourcen zur
Mehrfachnutzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129
6.18Formulierung des linearen Programmiermodells für die Anwen-
dung des Simplex-Solvers QSopt für das System Mehrzweck-
speicher Kandadji . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
6.19Input-Output-Graph für ein Gezeitenkraftwerk am Severn Ästuar140
xvi
Tabellenverzeichnis
3.1 Beispiele für Fuzzy-Regeln für die Bachforelle (nach Jorde u. a.
(2001)) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
4.1 Input-Output-Tabelle mit zwei Sektoren (Marx 2003; Leontief
1966) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
5.1 Beispiele für die Bestimmung von Transformationskoeffizienten 65
6.1 Betriebsdaten des Ausleitungskraftwerks Rosegg-St. Jakob . . 79
6.2 Adjazenzmatrix des Input-Output-Graph für das Ausleitungs-
kraftwerk Rosegg-St. Jakob . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
6.3 Adjazenzmatrix des Input-Output-Graph für das Ausleitungs-
kraftwerk Rosegg-St. Jakob mit aufgeteilten physikalischen
und ökologischen Ressourcen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
6.4 Transformationsmatrix für das Ausleitungskraftwerk Rosegg-
St. Jakob . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
6.5 Evaluation von Nutzungsszenarien . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
6.6 Daten und Komponenten des El Diluvio-Palmar Bewässerungs-
systems (Odebrecht 2016; Italiano 2010) . . . . . . . . . . . . . 89
6.7 Transformationskoeffizienten für den Bewässerungswasserbe-
darf . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
6.8 Transformationskoeffizienten für den Arbeitskräftebedarf . . . 96
6.9 Ernteerträge und Nährstoffbedarf ausgewählter Pflanzen (Hal-
liday und Trenkel 1992) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
6.10Exportkoeffizienten für unterschiedliche landwirtschaftliche
Produkte (Haygarth u. a. 2003), dimensionslos . . . . . . . . . . 97
6.11Einflussfaktor der Bewässerung auf den Exportkoeffizienten,
dimensionslos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
6.12Geländebedingte Einflussfaktoren auf den Exportkoeffizienten,
dimensionslos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
6.13Transformationskoeffizienten landwirtschaftliche Produktion →
Nährstoffaustrag [t/kg] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
6.14Portionsgrößen für verschiedene Lebensmittel (Fisterra 2016) 100
xvii
Tabellenverzeichnis
6.15Benötigte jährliche Lebensmittelproduktion . . . . . . . . . . . . 101
6.16Evaluation von Nutzungsszenarien . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
6.17Pflanzenkoeffizienten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
6.18Transformationen für das System Untere Argen . . . . . . . . . 116
6.19Nutzungsszenarien für das System Untere Argen (während der
Monate Juni/Juli im Beispieljahr 2003) . . . . . . . . . . . . . . . . 117
6.20Projektdaten der geplanten Mehrzweckspeicheranlage Kand-
adji am Niger (HC/BK 2002) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
6.21Quantifizierung des Teilgraphen Landwirtschaft . . . . . . . . . 131
6.22Quantifizierung des Teilgraphen Industrie . . . . . . . . . . . . . 132
6.23Evaluation von Nutzungsszenarien für den Mehrzweckspeicher
Kandadji . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133
6.24Transformationskoeffizienten für das Modell Gezeitensperre
Severn Ästuar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
6.25Machbarkeit unterschiedlicher Nutzungsszenarien am Severn
Ästuar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143
xviii
1 Einführung
1.1 Problemstellung
Die Bereitstellung von Frischwasser für die Bewässerung, Trink- und Brauch-
wasser sowie umweltfreundlich produzierter elektrischer Energie ist eine
der wichtigsten Grundlagen für die Entwicklung einer Region oder eines
Landes. Viele unterschiedliche Nutzungsansprüche auf begrenzte Ressour-
cen sind zu beachten und abzuwägen. Das US National Intelligence Council
(2012) bezeichnet die vernetzten Versorgungsrisiken im Nexus „Wasser,
Energie, Nahrung“ als weltweiten Trend. Dies ist gleichermaßen eine große
Herausforderung für Politik und Ingenieure. Wasserkraft stellt eine saubere,
CO2-neutrale, regenerative Energiequelle dar. Jedoch sind aufgrund der
Veränderung des Abflussregimes und der Querverbauung der Gewässer
große Auswirkungen auf die lokale Ökologie zu erwarten.
Diese Auswirkungen auf die lokale oder auch globale Flussökologie bedin-
gen, dass bei der Planung von Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspei-
chern auf ein komplexes System an Einflüssen eingegangen werden muss.
Die Wechselwirkungen zwischen den unterschiedlichen Nutzungsarten ei-
nerseits und der Fluss- und Auenökologie andererseits müssen in ihrer
Gesamtheit erfasst werden.
Aufgrund der langen Lebensdauer der Anlagen ist es notwendig, sehr
eingehend die Auswirkungen eines Projekts in allen Bau und Betriebsphasen
zu untersuchen, da es sich hierbei nicht um kurzfristige Eingriffe, von denen
sich das natürliche Gewässer wieder erholen kann, handelt.
Mehrzweckspeicher können, je nach Art des Projekts, zur Bereitstellung von
Bewässerungswasser, Trinkwasser, zum Hochwasserschutz, Niedrigwasser-
aufhöhung sowie zur Erzeugung von Strom aus Wasserkraft genutzt werden.
Neben diesen klassischen Nutzungsarten kommt es meist auch noch zu
positiven externen Effekten der Speicherseen. So können Speicherseen
1
1 Einführung
positive Effekte auf den Tourismus (Anselm 2004) und die Freizeitnutzung
haben oder der lokalen Fischwirtschaft zu Gute kommen (MRAG.Ltd 1995).
Auch Laufwasserkraftwerke können sowohl positive als auch negative ex-
terne Effekte hervorrufen (Kohler 2006).
Ein Wassermangel kann zu Nutzungskonflikten zwischen den Verbrauchern
führen. Wenn beispielsweise der Wasserbedarf von Industrie und Haushalt
in Konkurrenz zur Landwirtschaft steht, müssen Lösungen gefunden werden,
die Umwelt und das Ökosystem nachhaltig und genügend schützen. In vie-
len Gebieten ist es möglich und nötig, auf verschiedene Wasserressourcen
zurückzugreifen, also beispielsweise Brunnen und Quellen in Kombination
mit Flusswasser bzw. Talsperrenwasser für die verschiedenen Verbraucher
zur Verfügung zu stellen. Da es sich insbesondere bei Mehrzwecknutzung
aber auch schon bei der Abwägung ökologischer und ökonomischer Fakto-
ren für eine Wasserkraftanlage um ein komplexes System handelt, ist es
nötig Modelle zu entwickeln, die dabei helfen, Wirkungszusammenhänge
zu verstehen. Schon seit den 1960er Jahren ist die Betrachtung von Um-
weltauswirkungen großer Infrastrukturprojekte wesentlicher Bestandteil
der Planung. Die erste Normierung einer Umweltverträglichkeitsprüfung
wurde 1969 in den USA mit dem National Environmental Policy Act (NEPA,
oder U.S.Code, Titel 42, 4331 ff.) vorgenommen (NEPA 2016). Das dort eta-
blierte Environmental Impact Statement (EIS) muss verfahrensbegleitend
für alle größeren Maßnahmen von Bundesbehörden ausgearbeitet und bei
der Entscheidungsfindung berücksichtigt werden.
Zum Genehmigungsprozess von Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspei-
chern gehört heute in den meisten Ländern eine solche Umweltverträg-
lichkeitsprüfung. Weiterhin ist bei Projekten im europäischen Raum die
Europäische Wasserrahmenrichtlinie zu beachten (EU 2000). Die europäi-
sche Wasserrahmenrichtlinie (WRRL) wurde im Jahr 2000 beschlossen und
zeigt sehr klar, dass neben einer Berücksichtigung ökologischer Aspekte
auch die Ökonomie in die Wasserwirtschaft und im Planungs-, Management-
und Entscheidungsfindungsprozess integriert werden soll.
Die europäische Wasserrahmenrichtlinie fordert die Anwendung und Be-
rücksichtigung von wirtschaftlichen Grundsätzen (z. B. Verursacherprinzip),
ökonomischen Verfahren und Werkzeugen (z.B. Wirtschaftsanalyse der
Wassernutzungen, Kostenwirksamkeitsanalyse), sowie ökonomischen In-
strumenten (z.B. Wasserpreisgestaltung) zur Erreichung der Umweltziele –
den guten Wasserzustand für alle Gewässer – in der kostenwirksamsten Art
und Weise (EU 2000).
2
1.2 Zielsetzung und Aufbau der Arbeit
Auch in anderen Ländern sind entsprechende Richtlinien schon implemen-
tiert oder ist es sinnvoll, analog zu den Festlegungen der WRR bei der was-
serwirtschaftlichen Projektplanung entsprechende Untersuchungen durch-
zuführen. Hierfür ist es notwendig, integrierte Werkzeuge zu entwickeln,
die die ökologischen und ökonomischen Anforderungen berücksichtigen
können.
Ebenso ist es bei Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeichern, wie bei
allen großen Infrastrukturmaßnahmen wichtig, dass Entscheidungsträger
die Möglichkeit bekommen, übersichtlich Einblicke in die Wirkungszusam-
menhänge zu gewinnen und Projektvarianten zu vergleichen. Dies ist ins-
besondere auch dann relevant, wenn verschiedene Interessengruppen
oder Projektpartner eine Einigung über die Weiterverfolgung bestimmter
Projektvarianten erzielen sollen.
Dies macht es notwendig, dass die verwendeten Werkzeuge so vollständig
wie möglich die Auswirkungen des Projekts aufzeigen, gleichzeitig aber klar
verständlich Zusammenhänge darstellen.
1.2 Zielsetzung und Aufbau der Arbeit
Ausgehend von der vorgestellten Problematik soll in der vorliegenden For-
schungsarbeit eine ganzheitliche qualitative und quantitative Bewertung
von Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeichern sowohl für die Planung
als auch für den Betrieb vorgestellt werden. Hierzu soll ein Bilanzierungs-
modell entwickelt werden, das auf Grundlage Leontief’scher Input-Output-
Analyse als Entscheidungsunterstützung für Projektentscheidungen beim
Neubau und der Erneuerung von Anlagen dienen kann.
Die unterschiedlichen Auswirkungen von Wasserkraft- und Mehrzweck-
speicherprojekten müssen im Detail aber auch in ihrer Gesamtheit und
Wechselwirkung erfasst werden. Durch eine vernetzte Formulierung ökono-
mischer und ökologischer Fragestellungen soll eine quantitative Bewertung
der gegenseitigen Beeinflussung ermittelt werden.
Anhand von Fallstudien wird die Anwendbarkeit des zuvor entwickelten
Modells auf verschiedene Anlagentypen und -größen nachgewiesen. Das
in dieser Arbeit konzipierte Input-Output-Modell soll als Werkzeug für die
3
1 Einführung
Planung und Bewertung von Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeichern
in unterschiedlichen Planungs- und Betriebsphasen dienen sowie eine
Grundlage für eine Optimierung von Anlagen und Betrieb bilden.
Die vorliegende Arbeit ist wie folgt aufgebaut:
❼ Zunächst werden in Kapitel 2 verschiedene Typen von Wasserkraftan-
lagen sowie unterschiedliche Nutzungsarten von Mehrzweckspeichern
allgemein beschrieben.
❼ In Kapitel 3 werden unterschiedliche Methoden zur Bewertung ver-
schiedener Aspekte von Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeichern
vorgestellt, wie sie nach dem aktuellen Stand der Technik in der Praxis
verwendet werden.
❼ Kapitel 4 geht auf die makroökonomische Methode der Input-Output-
Analyse ein und beschreibt verschiedene Anwendungsbereiche, die
auch über eine reine wirtschaftliche Betrachtungsweise hinausgehen.
❼ In Kapitel 5 werden die in Kapitel 3 beschriebenen Bewertungsmetho-
den und -modelle mit dem Input-Output-Analyse-Ansatz aus Kapitel 4
zu einem Vernetzungsmodell für wasserwirtschaftliche Fragestellun-
gen verbunden.
❼ Darauffolgend wird in Kapitel 6 in verschiedenen Fallstudien für un-
terschiedliche Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeicherarten die
Anwendbarkeit der in Kapitel 5 entwickelten Methodik untersucht.
❼ In Kapitel 7 werden die angewandte Methodik und die Ergebnisse der
Fallstudien diskutiert.
❼ Kapitel 8 fasst die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit zusammen und
zeigt einen Ausblick auf mögliche weitere Forschungsarbeiten auf.
4
2 Mehrzweckspeicher und
Wasserkraftanlagen
In diesem Kapitel wird die Bedeutung verschiedener Wasserkrafttypen und
unterschiedlicher Arten der Nutzung von Mehrzweckspeichern dargestellt
sowie auf externe Effekte der unterschiedlichen Nutzungsarten eingegan-
gen.
2.1 Arten der Mehrzwecknutzung von
Speicherseen
Um ein saisonal schwankendes Wasserdargebot oder tägliche sowie jahres-
zeitliche Schwankungen des Wasserbedarfs auszugleichen, werden Spei-
cherseen angelegt. Das in Speicherseen aufgestaute Wasser wird für unter-
schiedliche Zwecke bereitgestellt. Diese Nutzungsarten könnten teilweise
kombiniert werden. Hierbei ist zu unterscheiden, ob das Wasser auf ver-
schiedene Verbraucher verteilt wird oder ob eine Mehrfachnutzung möglich
ist, beispielsweise wenn Trink-, Bewässerungs- oder Brauchwasser turbi-
niert wird, bevor es für die jeweilige Nutzung entnommen wird. Dies ist
jedoch nur in begrenztem Umfang möglich, da auch bei nicht energetischer
Nutzung des Wassers die Energiehöhe des Speichers dazu beitragen sollte,
das Wasser zum Verbraucher zu verteilen. Bei günstigen geographischen
Gegebenheiten ist dies eine gute Möglichkeit, den Speicher optimal zu be-
wirtschaften. Um eine möglichst günstige Verteilung der Wasserressourcen
auf die unterschiedlichen Nutzungsarten zu finden, ist es nötig, geeignete
Werkzeuge zur Modellierung zu entwickeln. Ein Ansatz hierfür wird in der
vorliegenden Arbeit dargestellt.
Einige kombinierte Nutzungsarten sind nicht nur für Speicherseen sondern
auch direkt für einen Fluss möglich. Jedoch ist hierbei zu beachten, dass
5
2 Mehrzweckspeicher und Wasserkraftanlagen
die betrachtete Periode sehr viel kürzer ist, als beispielsweise bei einem
saisonalen Speicher.
2.1.1 Wasserkraft
Wie im vorigen Abschnitt beschrieben, dienen viele Speicher der Bereitstel-
lung von Wasserkraft. Bei der Nutzung von Speicherseen kann im Gegensatz
zur Laufwasserkraft immer dann Wasser turbiniert werden, wenn hohe Ener-
gieanforderungen an das elektrische Netz gestellt werden. Ein Vorteil von
Wasserkraftnutzung gegenüber anderen Kraftwerken ist hierbei, dass durch
die geringen An- und Abfahrzeiten sehr schnell auf Bedarfsschwankungen
eingegangen werden kann. Einen Spezialfall von Speicherkraftwerken stel-
len die Pumpspeicherwerke dar, bei denen Wasser in den oberen Speicher
gepumpt wird, wenn ein Überangebot an elektrischer Energie vorhanden
ist, und Wasser turbiniert wird, wenn Energiebedarf im Netz vorhanden
ist. Dadurch ist es möglich, Bedarfsschwankungen auszugleichen und die
elektrische Energie der Grundlastkraftwerke (konventionelle thermische
Kraftwerke, Atomkraftwerke, Laufwasserkraft) aber auch unregelmäßig an-
fallende regenerative Energie (Windkraft, Solarenergie) zu speichern und
im Bedarfsfall abzugeben.
Typen von Wasserkraftanlagen
Wasserkraftanlagen werden entsprechend ihrer Größe und nach der Be-
triebsart unterschieden (Giesecke u. a. 2014): Großwasserkraftanlagen sind
Wasserkraftanlagen ab einer Leistung von 10 MW. Kleinwasserkraft sind
Anlagen unter 1 MW (in manchen Ländern auch unter 0,5 MW oder 10
MW). Darunter gibt es noch Pico-Hydro-Anlagen unter 5kW, die beispiels-
weise in sehr entlegenen Gegenden zur Versorgung einzelner Haushalte
mit elektrischer Energie verwendet werden. Nach Betriebsart kann man zwi-
schen Speicher-, Pumpspeicher- und Laufwasserkraftwerken unterscheiden.
Bei den Speicherkraftwerken ist ein saisonaler Ausgleich des Wasserdar-
gebots möglich. Einen Sonderfall der Wasserkraft stellt die Nutzung vom
Meeresenergie dar, wobei hier Gezeitenenergiekraftwerke aufgrund der
Betriebsweise sehr nahe an eine Laufwasserkraftanlage oder ein Speicher-
kraftwerk kommen.
6
2.1 Arten der Mehrzwecknutzung von Speicherseen
2.1.2 Bereitstellung von Trink- und Brauchwasser
Trinkwasser und Brauchwasser wird sowohl aus Brunnen als auch aus
Gewässern entnommen. Je nach den regionalen Gegebenheiten können
unterschiedliche Arten der Wassergewinnung eingesetzt werden. Bei der
Wasserversorgung aus Gewässern sind Schwankungen des Wasserdarge-
bots zu beachten. Um die Versorgung der Bevölkerung mit Trinkwasser und
die Versorgung der lokalen Industrie mit Brauchwasser zu gewährleisten,
werden Speicherseen angelegt, aus denen dann unabhängig von saisonalen
Schwankungen des Abflusses der Gewässer genügend Wasser entnommen
werden kann. Neben der Nutzung von Brunnen bietet der Aufstau von
Gewässern die Möglichkeit, größere Mengen Trink- und Brauchwasser zu
gewinnen. Der Aufstau kann dazu beitragen, die zeitliche Verschiebung von
Wasserdargebot aufgrund von Niederschlägen in der feuchten Jahreszeit
und Wasserbedarf über das ganze Jahr verteilt, aber insbesondere in hei-
ßen trockenen Monaten auszugleichen. Ein spezielles Einsatzgebiet von
Brauchwasser ist die Nutzung als Kühlwasser für thermische Kraftwerke,
bei der der größte Anteil des ausgeleiteten Wassers wieder dem Gewässer
zugeführt wird, allerdings mit einer höheren Wassertemperatur. Dies kann
Auswirkungen auf die lokale Fischökologie haben.
2.1.3 Bereitstellung von Bewässerungswasser
In ariden Gebieten macht Bewässerung eine landwirtschaftliche Nutzung
von Flächen überhaupt erst möglich. In semiariden und gemäßigten Zonen
kann Bewässerung dazu beitragen, die Ernteerträge zu steigern oder den
Anbau hochwertigerer Produkte zu ermöglichen. Durch Speicherseen lässt
sich Wasser in den regenreicheren Monaten aufstauen, um es dann in
der trockenen heißen Jahreszeit, die häufig mit der Vegetationsperiode
übereinstimmt, zur Steigerung der Erträge einzusetzen.
Ein Spezialfall der Bewässerung ist die sogenannte Fertigation, bei der
dem Bewässerungswasser die von den Pflanzen benötigten Nährstoffe
direkt beigemischt werden (Hassan u. a. December, 2010; Bozkurt u. a.
2009; Doltra und Munoz 2009). Fertigation ist eine besonders sparsame
Methode der Düngung, da auch kleine Düngemittelmengen den Pflanzen
direkt zugeführt werden können.
7
2 Mehrzweckspeicher und Wasserkraftanlagen
Bewässerungsmethoden
Oberflächenbewässerung Die älteste Methode der Bewässerung ist
eine direkte Oberflächenbewässerung, bei der aus Bewässerungskanälen
die Felder überflutet werden. Diese Methode hat einen relativ geringen
Wirkungsgrad, ist jedoch ohne große Investitionskosten möglich. Weiterhin
ist die Oberflächenbewässerung mit einem geringen Technisierungsgrad
auch mit wenig ausgebildeten Arbeitskräften möglich.
Beregnung Bei der Bewässerung mit Sprinklern wird das Wasser unter
Druck über fest installierte oder mobile Anlagen auf den Feldern verteilt.
Hierbei wird ein künstlicher Regen erzeugt. Durch die Betriebsweise, bei
der das Wasser über Sprinkler fein verteilt wir, kommt es zu relativ großen
Verdunstungsverlusten. Weiterhin kann dadurch, dass das Wasser nicht
direkt an die jeweilige Pflanze gebracht wird, ein Verlust durch Versickerung
bzw. Verdunstung aus dem Boden erfolgen, was wiederum zu Rückständen
von Mineralien und somit zu einer Versalzung der Böden führen kann. Bei
der Beregnung werden je nach Pflanzenart und Bewässerungswasserbedarf
unterschiedliche Methoden mit feststehenden oder beweglichen Sprinklern
eingesetzt. Weiterhin werden unterschiedliche Drücke verwendet.
Tropfbewässerung Bei der Tropfbewässerung wird das Bewässerungs-
wasser möglichst nahe an die jeweilige Pflanzenwurzeln gebracht, um
unnötige Wasserverluste und Verdunstung oder Oberflächenabfluss zu
vermeiden. Es gibt verschiedene Arten, die Tropfer anzuordnen. Für An-
bauprodukte wie Tomaten etc. werden die Tropfer in Reihen angeordnet,
entweder jeweils in der Furche zwischen den Pflanzenreihen bei einer dich-
ten Bepflanzung oder beidseitig zur Pflanzenreihe, bei Bäumen und anderen
größeren Pflanzen jeweils in Wurzelnähe der einzelnen Pflanze.
2.1.4 Hochwasserschutz
Durch den Klimawandel wird es nach aktuellen Prognosen (Hennegriff u. a.
2008; IPCC 2001, 2007) auch in gemäßigten Breiten zu extremeren Kli-
maereignissen kommen. Die Sommer werden häufiger heiß und trocken
8
2.1 Arten der Mehrzwecknutzung von Speicherseen
sein, was einen jahreszeitlichen Ausgleich von Wasserdargebot und Was-
serverbrauch nötig macht. Es wird jedoch auch größere Starkniederschläge
geben, daher ist der Hochwasserschutz ein wichtiger Vorteil von Speicher-
seen (IPCC 2012; Hennegriff u. a. 2006). Bei geeignetem Betrieb können
Speicherseen hauptsächlich oder im Rahmen eines Mehrzwecknutzens dem
Hochwasserschutz dienen (ICID 1999). Durch eine Absenkung des Stauspie-
gels vor der Regenperiode oder kurzfristiges Absenken des Wasserspiegels
vor Eintreffen einer Hochwasserwelle kann ein Hochwasser entweder ab-
gemildert oder das gesamte überschüssige Wasser gespeichert werden.
Es kann dann entweder in Niedrigwasserperioden abgegeben oder für die
Wasserkraft, Trinkwasser oder Bewässerung genutzt werden. Einige große
Staudammprojekte, wie beispielsweise das Dreischluchtenprojekt in China,
dienen in erster Priorität dem Hochwasserschutz (Hayashi u. a. 2008), die
weiteren Nutzen sind, obwohl wirtschaftlich bedeutend, zunächst zweitran-
gig. Bei der Bestimmung geeigneter Betriebsmodi ist der Hochwasserschutz
mit den anderen wirtschaftlichen und ökologischen Aspekten abzuwägen.
Durch die vorhergehende Teil-Entleerung der Speicher bei Speicherkraftwer-
ken oder die Absenkung des Staus bei Flusskraftwerken geht ein gewisser
Teil der sonst nutzbaren Energie oder des Wassers verloren.
2.1.5 Niedrigwasser-Aufhöhung
Durch den Aufstau und den Ausgleich saisonaler Schwankungen können
Stauseen auch der Aufhöhung von Niedrigwasser dienen. Wenn beispiels-
weise durch den Klimawandel oder Entnahmen unterhalb des Stausees
saisonal sehr niedrige Abflüsse zu erwarten sind, kann durch geeigneten
Betrieb einer Stauanlage das Niedrigwasser auf ein für die lokale Ökologie
erforderliches Maß erhöht werden. Ebenso kann durch diese Niedrigwas-
seraufhöhung in einigen Gebieten die Schiffbarkeit eines Flusses oder
Kanals unterhalb des Aufstaus auch in sehr trockenen Zeiten erhalten
bleiben oder auch Entnahmen unterhalb des Staus für andere Wassernut-
zungsarten ermöglichen (SOFRELEC 1980; Richter und Thomas 2007). Eine
Niedrigwasser-Aufhöhung kann in ariden Gebieten auch aus sanitären Grün-
den notwendig sein. Auf diese Weise ist, vor allem in Entwicklungsländern,
in denen teilweise eine durchgehende Behandlung von Abwässern noch im-
mer nicht gegeben ist, zumindest eine gute Vermischung mit Frischwasser
mit einer damit verbundenen Konzentrationsverdünnung gegeben. So ist
eine natürlichen Klärwirkung durch das Gewässer überhaupt erst möglich,
9
2 Mehrzweckspeicher und Wasserkraftanlagen
weil die Schmutzlast je Volumeneinheit Flusswasser gering genug ist, um
ein „Umkippen“ des Gewässers zu verhindern.
2.2 Aspekte der wirtschaftlichen Bewertung
von Wasserkraftanlagen und
Mehrzweckspeichern
Für die oben beschriebenen Nutzungsarten sollten in der Planungsphase
sowie für den Betrieb der Anlage detaillierte wirtschaftliche Betrachtungen
durchgeführt werden. Diese können dazu dienen, eine möglichst optimale
Ressourcenauslastung durch die verschiedenen Nutzungsarten zu bestim-
men. Trotz ihres wichtigen Einflusses auf die regionale und überregionale
Wirtschaft beschäftigen sich nur wenige ökonomische Abhandlungen mit
den wirtschaftlichen Aspekten von Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspei-
chern (Forsund 2007).
Wichtig für die Beurteilung der Wirtschaftlichkeit einer Wasserkraftanlage
oder eines Mehrzweckspeichers ist es, unterschiedliche Systemgrenzen für
die verschiedenen Effekte zu definieren und die wirtschaftlichen Ergebnisse
der Anlage als solche zu betrachten sowie deren Auswirkungen auf die
regionale oder nationale Ökonomie.
Neben den dem Projekt zugeordneten Effekten einer Wasserkraftanlage
oder eines Speichersees sollten auch nicht direkt in der Projektplanung ein-
bezogene Effekte, sogenannte externe Effekte, in einer gesamtwirtschaftli-
chen Betrachtungsweise verwendet werden (Kohler 2006). Nur eine solche
gesamtwirtschaftliche Betrachtungsweise und eine sorgfältige Auswahl
der Systemgrenzen kann zu einer sinnvollen Bewertung eines geplanten
Wasserkraft- oder Mehrzweckspeicherprojekts führen oder einen optimalen
Betrieb bestehender Anlagen unterstützen.
Eine Betrachtung von externen Effekten wird in den nächsten Abschnitten
ausführlicher illustriert.
10
2.2 Aspekte der wirtschaftlichen Bewertung von Wasserkraftanlagen und
Mehrzweckspeichern
2.2.1 Positive externe Effekte von
Wasserkraftanlagen und Speicherseen
Welche Effekte als externe Effekte angesehen und welche Auswirkungen
der Speicheranlage als interne Effekte einkalkuliert werden, hängt natürlich
von der Betrachtungsweise und den Projektzielen ab. Zu den rein wasser-
wirtschaftlichen Aspekten von Speicherseen kommen auch positive externe
Effekte. Beispielsweise können Fische im Speichersee von der lokalen Fisch-
wirtschaft als weitere Erwerbsquelle genutzt werden. Eine touristische oder
Freizeitnutzung der Speicherseen kann weiterhin zu einer Belebung der
örtlichen Wirtschaft führen (Anselm 2004). Ist beispielsweise eine Anlage
zur Gewinnung von Wasserkraft eingerichtet, so kann ein saisonaler Aus-
gleich der Wassermenge, die ans Unterwasser abgegeben wird, entweder
intern in die Betrachtung eingehen oder aber als externer Effekt ange-
sehen werden. Auch die unterschiedlichen Nutzungsarten der Ressource
Wasser können weitere externe Effekte haben. Beispielsweise kann die
Errichtung von Bewässerungsanlagen zu einer allgemeinen Erhöhung der
Wasserverfügbarkeit führen und ein kleiner Teil des Wassers dann auch
anderweitig verbraucht werden oder es kann zu einer Verbesserung der
Grundwassersituation durch die Stauhaltung und Bewässerung kommen.
Fischereiwirtschaft
Während bei der Laufwasserkraft und den meisten europäischen Speicher-
seen die Fischerei bzw. die Fischwirtschaft eher von einem ökologischen
Standpunkt aus betrachtet wird und der Einfluss der jeweiligen Staustufe
oder des Speichersees mehr als negativer Effekt auf die natürliche Fluss-
ökologie bewertet wird, ist in einigen afrikanischen und asiatischen Spei-
cherseen die Fischwirtschaft ein zentraler positiver Effekt (MRAG.Ltd 1995;
ICOLD 1981). Die zu erwartende Biomasseproduktion eines Reservoirs kann
somit auch in die Bewertung des Gesamtnutzens eines Mehrzweckspeichers
integriert werden.
11
2 Mehrzweckspeicher und Wasserkraftanlagen
Aquakultur
Neben der reinen Befischung von Stauseen können diese auch zur Fisch-
zucht oder auch Aufzucht anderer Wasserorganismen verwendet werden
(ICOLD 1981). Hierbei sollte die Wechselwirkung auf die Wassergüte im
Reservoir beachtet werden. Die gewonnene Biomasse sollte in die ökolo-
gische und wirtschaftliche Betrachtung einer Mehrzweckspeicheranlage
integriert werden. Ob es sich hierbei um einen „externen“ Effekt oder einen
Teil des Projekts handelt, d. h., wie die Systemgrenzen gezogen werden
hängt von der Projektplanung ab.
Freizeitnutzung
Nach Anselm (2004) haben „Talsperren mit ihren großen Wasserflächen
eine attraktive Landschaftscharakteristik, die von den Menschen gern zum
Naturerleben genutzt wird“. Eine Freizeitnutzung der Talsperren ist deshalb
meist ein positiver externer Effekt, der jedoch nicht immer mit einer unge-
störten Betriebsweise in Einklang gebracht werden kann. Anselm (2004)
beschreibt, wie solche Nutzungskonflikte entstehen können und welche
Möglichkeiten des Ausgleichs es gibt.
2.2.2 Negative externe Effekte von
Wasserkraftanlagen und Speicherseen
Durch den Aufstau kommt es neben vielen positiven internen und externen
Effekten auch zu negativen externen Effekten. Negative externe Effekte
sind Auswirkungen der Speicheranlage auf ihre Umgebung, die nicht gewollt
sind, die sich aber meist auch nicht vermeiden lassen. Zu den negativen
externen Effekten gehören negative Umwelteinwirkungen aufgrund eines
niedrigeren Durchflusses unterhalb des Speichers, insbesondere wenn Was-
ser aus dem Stausee für die Bewässerung oder Trinkwasser genutzt wird,
ausbleibende saisonale Überschwemmungen, die in manchen Gegenden
von der Landwirtschaft genutzt werden könnten, sowie in manchen Ge-
bieten wasserbedingte Krankheiten, die durch Krankheitserreger, die auf
stehende Gewässer angewiesen sind, ausgelöst werden. Die Umwand-
lung eines Fließgewässers in ein Stillgewässer-Ökosystem wird zumeist als
12
2.3 Phasen der Planung von Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeichern
eher negativer externer Effekt angesehen. Weiterhin sind negative Aus-
wirkungen auf ökologische und sozioökonomische Faktoren unterhalb des
Staudammes möglich (Richter u. a. 2010).
Bei Ausleitungskraftwerken ist als externer Effekt der geringere Durch-
fluss in der Restwasserstrecke und die daraus resultierenden Folgen zu
betrachten.
Durch Strukturen wie Dämme, Wehre etc. wird die Durchgängigkeit der
Gewässer für Wasserorganismen verschlechtert oder unterbrochen (Haws
1985).
Sowohl bei Speicherseen als auch bei Ausleitungsstrecken ist ein sehr
häufig zu betrachtender externer Effekt, dass sich das Temperaturregime
des Gewässers ändert. Insbesondere in den Sommermonaten kann ein
geringerer Abfluss in der Restwasserstrecke zu ökologisch kritischen Tempe-
raturen führen. Wird bei einem Mehrzweckspeicher Wasser als Trinkwasser
oder Bewässerungswasser entnommen, kommt es zu ähnlichen Effekten
im Unterwasser. Anders verhält es sich bei Speicherseen für die Wasser-
kraft, bei denen teilweise sehr geringe Wassertemperaturen im Auslauf zu
beobachten sind, da durch die Schichtung im Stausee kaltes Tiefenwasser
durch die Turbinen ins Unterwasser gelangt.
2.3 Phasen der Planung von
Wasserkraftanlagen und
Mehrzweckspeichern
Für die Betrachtung und Bewertung von wasserwirtschaftlichen Projek-
ten ist es meist sinnvoll, jeweils unterschiedliche Projektphasen zunächst
getrennt zu betrachten. Auf Grundlage dieser Bewertungen sollte auch
eine Betrachtung über den gesamten Planungs- Bau- und Lebenszeitraum
angestellt werden.
Im Folgenden sollen die einzelnen Phasen der Planung und des Betriebs von
Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeichern beschrieben werden. Hierbei
wird insbesondere auf die benötigten Modelle eingegangen.
13
2 Mehrzweckspeicher und Wasserkraftanlagen
Giesecke u. a. (2014) beschreiben die Projektplanungs- und Bauphasen wie
folgt:
❼ Potentialstudie „Masterplan“
❼ Projektvorstudie „Machbarkeitsvorstudie“
❼ Projektstudie „Machbarkeitsstudie“
❼ Genehmigungsverfahren
❼ Ausschreibung und Vergabe
❼ Detailplanung - Ausführungsprojekt - Inbetriebsetzung - Abschlussar-
beiten.
Über die gesamte Lebensdauer einer wasserwirtschaftlichen Maßnahme
folgen dann noch die Projektphasen:
❼ Betrieb
❼ evtl. Renovierungsarbeiten bzw. Neukonzession
❼ Rückbau, Neubau.
Für alle Phasen des Lebenszykluses einer wasserwirtschaftlichen Maßnah-
me ist es nötig, Untersuchungen und Modelle zu verwenden, die einerseits
detailliert genug sind, um den gewünschten Informationsgehalt zu umfas-
sen, andererseits aber nicht unnötige Kosten für die Datenbeschaffung oder
die Modellierung selber verursachen. Insbesondere für frühe Projektphasen
ist es wichtig, Modelle zu benutzen, die nicht zu hohe Anforderungen an die
Eingangsdaten stellen, jedoch die Basis für eine Verfeinerung in späteren
Planungs- und Projektphasen bilden. Ebenso ist es von Bedeutung, schon
früh einen Überblick über das Ausmaß und den Einfluss des Gesamtprojekts
gewinnen zu können.
14
3 Bisherige Ansätze zur
Modellierung und Bewertung
von Wasserkraftanlagen und
Mehrzweckspeichern
In diesem Kapitel werden Modelle, wie sie zur Planung und zum Mana-
gement von Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeichern bisher genutzt
werden, beschrieben. Um einige dieser Modelle später im Rahmen der hier
vorliegenden Arbeit in einer integrierten Modellierung und vernetzten Be-
trachtungsweise zu verwenden, wurden diese Bewertungsmethoden leicht
modifiziert oder weiterentwickelt, damit sie für den Einsatz im Gesamtsys-
tem passen.
3.1 Vorüberlegungen zu Modellen und
Bewertungsverfahren für
Wasserkraftanlagen und
Mehrzweckspeicher
Für die Planung und den Betrieb von Wasserkraftanlagen und Mehrzweck-
speichern werden schon seit längerer Zeit Modelle oder formalisierte Be-
wertungsverfahren verwendet. Diese Modelle decken zumeist einen oder
wenige Einzelaspekte sehr genau ab. Einige Bewertungsverfahren, wie
beispielsweise die ICOLD Matrix (ICOLD 1982), zeigen qualitative Auswir-
kungen von Wasserkraft und Mehrzweckspeicherprojekten während andere
Modelle Teilaspekte, wie beispielsweise die Ökologie oder die Energiepro-
duktion quantitativ abbilden (Jorde 1997; Giesecke u. a. 2014). Die Auswahl
der jeweiligen Modelle und Modellkombinationen muss genau auf die Fra-
15
3 Bisherige Ansätze zur Modellierung und Bewertung von
Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeichern
gestellung und die jeweilige Datenlage abgestimmt werden. Für frühe
Projektphasen und Vorstudien eignen sich oftmals zunächst qualitative
Modelle.
3.2 Qualitative
Gesamtprojekt-Bewertungen
3.2.1 ICOLD-Matrix
Die ICOLD-Matrix wurde von der Arbeitsgruppe Staudämme und Umwelt der
ICOLD (International Commission on Large Dams) entwickelt, um Umwelt-
auswirkungen sowie sozio-ökonomische Auswirkungen von Staudammpro-
jekten darzustellen (ICOLD 1982). Bei der ICOLD-Matrix handelt es sich um
ein System qualitativer Indikatoren, das auch Wirkungspfade liefern kann.
Hierbei werden die einzelnen Teilbereiche eines Damms in einer Matrix
verschiedenen Umweltkompartimenten und sozio-ökonomischen Auswir-
kungen gegenübergestellt. Die Einstufung der jeweiligen Auswirkung ge-
schieht in Bewertungsstufen und als „positive“ oder „negative“ Auswirkung.
Genaue Wirkungsweisen werden nicht betrachtet, ebensowenig veränder-
bare Größen wie beispielsweise eine genaue Wasserentnahmemenge oder
der genaue Wert der Energieerzeugung. Aufgrund der fast ausschließlich
qualitativen Beschreibung von Umweltauswirkungen kann die ICOLD-Matrix
helfen, Wirkungspfade aufzuzeigen und Projektauswirkungen darzustellen
Sie sollte möglichst nur als Vorarbeit für später angewandte quantitative
Modelle eingesetzt werden.
3.2.2 ICID-Checkliste
Bei der ICID-Checkliste (Doughherty und Hall 1995) handelt es sich wie bei
der ICOLD-Matrix um eine vorwiegend qualitative Bewertungsmethode, bei
der Auswirkungen eines Projektes eingeschätzt werden können. Es wird
hier in groben Klassen eingeteilt, wonach ein positiver, negativer oder kein
Einfluss auf ein Schutzgut vorhanden ist. Dies genügt, um einen Überblick
zu gewinnen, welche Schutzgüter genauer untersucht werden sollen und
kann daher als Grundlage einer weiteren Untersuchung dienen. Hingegen
16
3.3 Hydro-ökologische Modelle
eignet sich diese Methode weniger, um unterschiedliche Projektvarianten
zu vergleichen, da diese oftmals Einflüsse auf dieselben Kompartimente
jedoch in unterschiedlicher Ausprägung haben.
3.3 Hydro-ökologische Modelle
Zur Bestimmung ökologischer Auswirkungen von Wasserkraftanlagen, sons-
tiger Wasserentnahmen sowie zur Festlegung von Mindestwasserabflüssen
werden von einer Anlage beeinflusste Flussstrecken mit hydro-ökologischen
Modellen untersucht und bewertet (LFU 2005). Dies bietet die Möglichkeit,
den Einfluss unterschiedlicher Abfluss-Szenarien auf das Habitatangebot
verschiedener Organismen zu untersuchen. Durch den Bezug von Habi-
tatbedingungen auf Abfluss-Szenarien kann eine quantitative Bewertung
verschiedener Nutzungsansprüche vorgenommen werden. Als Zeigeror-
ganismen für die ökologische Qualität von Fließgewässern werden häufig
Makrozoobenthos oder auch Fische angesehen.
3.3.1 Beispiele für hydro-ökologische Modelle
Für die Modellierung von Habitatansprüchen und die Kombination verschie-
dener Größen werden unterschiedliche Strategien angewendet.
Entweder werden die Habitatansprüche der verschiedenen Organismen
in hydro-ökologischen Modellen als Präferenzkurven wie beispielsweise
bei PHABSIM (Stalnaker u. a. 1995) oder wie beispielsweise in CASiMiR
als Expertenwissen durch Fuzzy-Regeln abgebildet (Schneider u. a. 2001).
Ansprüche unterschiedlicher Organismen können entweder durch jeweils
eine einzelne physikalische Größe dargestellt werden, sowie eine multi-
variate Kombination unterschiedlicher Ansprüche. In der Natur hängen
die Habitatbedingungen häufig von einer Kombination von Gegebenheiten
ab, wodurch Modelle, die unterschiedliche Ansprüche auf geeignete Weise
kombinieren, zu einer besseren Abbildung tatsächlicher Gegebenheiten
führen.
17
3 Bisherige Ansätze zur Modellierung und Bewertung von
Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeichern
PHABSIM Das ökohydraulische Modell PHABSIM ist Teil des konzeptionel-
len und analytischen Framework „Instream Flow Incremental Methodology
(IFIM)“ (Stalnaker u. a. 1995), das dem Wasserressourcenmanagement
für Flüsse dient. Wie auch andere ökohydraulische Modelle ist es dazu
konzipiert, in andere Modellsysteme eingebunden zu werden. PHABSIM
beschreibt die Veränderung physikalischer Mikrohabitat-Bedingungen. Auf-
grund Habitateignungskriterien (habitat suitability criteria, HSC) wird die
jeweilige Eignung des physikalischen Habitats für eine bestimmte Spezies
und ein Entwicklungsstadium bestimmt.
CASiMiR CASiMiR (Schneider u. a. 2002; Jorde 1997) ist ein physikali-
sches Habitatsimulationsmodell für Fische, das am Institut für Wasser- und
Umweltsystemmodellierung der Universität Stuttgart entwickelt wurde. Zur
Simulation von Habitateignungen verwendet CASiMiR einen ökohydrauli-
schen Ansatz, in dem die Ansprüche von Gewässerorganismen mit den
vorherrschenden Umgebungsbedingungen verknüpft werden. Diese Ver-
knüpfung ist in CASiMiR über einen multivariaten fuzzy-logischen Ansatz
realisiert. Die Schnittstelle zur Biologie sind Expertenregeln, die einerseits
das Zusammenwirken von Habitatparametern, andererseits die Unschärfe
der Kenntnisse über Fischhabitatansprüche durch sprachliche Umschrei-
bungen beinhalten. Die Möglichkeit, qualitatives Wissen somit numerisch
verarbeiten zu können, entspricht der Beschreibung von ökologischen
Zusammenhängen, die nur selten durch exakt definierte Funktionen abge-
bildet werden können. Das Ergebnis der Modellierung ist eine Vorhersage
der Habitateignung mit einem Wert zwischen 0 (ungeeignet) und 1 (opti-
mal geeignet). Diese variiert in Abhängigkeit vom Abfluss, aber auch je
nach Veränderung der Eingangsparameter. Daher können Maßnahmen am
und im Gewässer vor ihrer tatsächlichen Ausführung in ihrer Wirkung auf
die Lebensräume simuliert werden (Schneider 2001; Jorde u. a. 1999). In
Tabelle 3.1 wird ein Beispiel für Fuzzy-Regeln für die Bachforelle vorgestellt.
Durch den Bezug des Habitatangebots auf den Abfluss wird eine quan-
titative Basis geschaffen, die es erlaubt, ökologische Bewertungen den
Nutzungsansprüchen gegenüberzustellen (Schneider u. a. 2001; Giesecke
und Jorde 1998).
18
3.4 Energiewirtschaftliche Modelle
Tabelle 3.1: Beispiele für Fuzzy-Regeln für die Bachforelle (nach Jorde u. a.
(2001))
WENN UND UND DANN
Geschwindigkeit Wassertiefe Substrat Habitateignung
Mittel Tief Groß Niedrig
Mittel Tief Groß Hoch
Mittel Tief Groß Hoch
Mittel Tief Groß Hoch
Mittel Tief Mittel Niedrig
Mittel Tief Mittel Hoch
3.4 Energiewirtschaftliche Modelle
Als Teilaspekt der Bewertung von Wasserressourcen sowie auch zum Ver-
gleich mit anderen Möglichkeiten der Stromerzeugung, sollte eine energie-
wirtschaftliche Bewertung im Zusammenhang mit Strompreisen erfolgen.
Um vom zur Energieerzeugung zur Verfügung stehenden Durchfluss auf
die mögliche Stromproduktion zu schließen, ist es nötig, die verschiede-
nen Wirkungsgradanteile der Anlage genauer zu untersuchen. Dies ist
insbesondere deshalb erforderlich, weil man nicht immer die Anlage mit
dem Bemessungsdurchfluss betreiben kann und daher die Wirkungsgrade
durchflussabhängig sind. Soll aufgrund ökologischer Anforderungen oder
auch anderer konkurrierender Nutzer bei einer bestehenden Anlage der
Durchfluss geändert werden, muss daher die mögliche Energieproduktion
erneut berechnet werden.
Eine Modellierung der Energieerzeugung einer Wasserkraftanlage, beispiels-
weise mit dem Modul WASKRA aus CASiMiR erlaubt es, eine Abschätzung
der zu erwartenden Energieproduktion für Abfluss-Szenarien zu erhalten
(Giesecke u. a. 2014).
Forsund (2007) beschreibt ein Verfahren, wie Wasserkraft modelliert und
bewertet werden kann. Hierbei wird auf verschiedene wirtschaftswissen-
schaftliche Methoden der nachfragebestimmten Modellierung zurückgegrif-
fen.
Olsson und Söder (2003) erläutern die energiewirtschaftliche Preisgenerie-
rung für die Wasserkraft. Hierbei wird versucht, ein Optimum zwischen der
Energieproduktion, dem Preis auf dem Regulierungsmarkt, dem Marktpreis
19
3 Bisherige Ansätze zur Modellierung und Bewertung von
Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeichern
und dem Wert des gesparten Wassers herzustellen. Diese Zusammenhän-
ge sind teilweise nichtlinear. Sollen die Ergebnisse für ein lineares Modell
weiterverwendet werden, so ist eine stückweise Linearisierung nötig.
3.5 Wirtschaftliche Bewertung von
Wasserressourcen
3.5.1 Bestimmung von Wasserpreisen und
Opportunitätskosten
Liu u. a. (2009) beschreiben die Bestimmung von Opportunitätskosten
sowie Wasserpreisen mit Hilfe der linearen Programmierung. Als Opportu-
nitätskosten oder Schattenpreise bezeichnet man entgangene Gewinne,
die dadurch entstehen, dass ein weiterer Gebrauch einer Ressource nicht
stattfinden kann. Für die Bewertung einzelner Nutzungsarten ist es wich-
tig abzuwägen, welche Verwendung des jeweiligen Wasservolumens den
besten Ertrag bringt. Hierbei sollte aber auch eine Bewertung von ökolo-
gischen oder sozialen Aspekten mit einfließen. Diese Aspekte müssen für
einige Bewertungsverfahren monetarisiert werden. Da dies häufig nicht
vollständig möglich ist, sollten in eine vernetzte Betrachtungsweise auch
nicht-monetäre Größen eingegliedert werden können.
3.5.2 Wirtschaftliche Bewertung von Wasserkraft
Heimerl (2002) stellt ein Modell zur wirtschaftlichen Bewertung von Wasser-
kraftanlagen dar. Hierbei wird eine schematische Vorgehensweise benutzt.
Ein wichtiger Aspekt dieser Bewertungsmethode ist, dass alle maßgeben-
den, dem jeweiligen Stand der Projektplanungen entsprechenden Parame-
ter permanent abgeändert werden können.
20
3.6 Modellierung von Bewässerung
3.6 Modellierung von Bewässerung
Ein wesentlicher Nutzen vieler Mehrzweckspeicherprojekte ist die Bereit-
haltung von Bewässerungswasser. Aufgrund klimatischer Gegebenheiten
kann mit Modellen wie beispielsweise CROPWAT (FAO 2003) der Bedarf
an Bewässerungswasser für ausgewählte Pflanzenarten bestimmt werden.
Basierend auf dem Pflanzenwasserbedarf kann dann entweder der Wasser-
verbrauch für ein Anbauprodukt mit unterschiedlichen Bewässerungsme-
thoden bestimmt werden oder der Wert des Wassers als Bestandteil eines
landwirtschaftlichen Produkts berechnet werden.
3.6.1 ClimWat
ClimWat ist eine Klimadatenbank, die in Verbindung mit CropWat verwen-
det werden kann, um den Pflanzenwasserbedarf, die Bewässerungswas-
sermengen und den Bewässerungszeitplan abzuschätzen. Hierfür stellt
ClimWat Langzeitmittelwerte für mittlere maximale Tagestemperatur, mi-
nimale Tagestemperaturen, Durchschnittsfeuchte, Windgeschwindigkeit,
Sonnenscheindauer, Sonneneinstrahlung, Monatsniederschläge, effektiven
Niederschlag und die Referenzevapotranspiration berechnet nach Penman-
Montheith zur Verfügung. In der Datenbank sind keine statistischen Parame-
ter wie Varianz, Standardabweichung etc. mit aufgenommen, so dass die
ClimWat-Werte nicht als Basis einer Zeitreihe angesetzt werden können.
3.6.2 CropWat
CropWat wurde von der Land and Water Development Division der Food
and Agriculture Organization der Vereinten Nationen (FAO) entwickelt. Es
wurde dazu entworfen, als Entscheidungsunterstützungssystem (decision
support system, DSS) einfache Berechnungen für die Evapotranspiration
und den Wasserverbrauch der Feldfrüchte durchzuführen, sowie die Aus-
wirkungen von Trockenheit, die Effizienz von Bewässerungssystemen und
regenbasierter Produktion zu bewerten (FAO 2003; Allen u. a. 1998).
21
3 Bisherige Ansätze zur Modellierung und Bewertung von
Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeichern
Berechnung der Evapotranspiration
Um den Wasserbedarf der Pflanzen zu berechnen, muss die Evapotran-
spiration bestimmt werden. Hierzu wird von CropWat der FAO-Ansatz der
Penman-Monteith-Methode verwendet (Allen u. a. 1998; FAO 2003).
Zur Bestimmung der Evapotranspiration für eine bestimmte Pflanze wird
ein empirischer „crop factor“ (kc) verwendet. Dieser Faktor hängt von der
Pflanzenart und dem aktuellen Entwicklungsstadium ab.
Die benötigte Bewässerungswassermenge wird aus den folgenden Ein-
gangsparametern berechnet:
Klimadaten Zur Berrechnung benötigt CropWat die folgenden Klimada-
ten:
❼ Minimaltemperatur (◦C)
❼ Maximaltemperatur (◦C)
❼ Luftfeuchtigkeit (%)
❼ Windgeschwindigkeit (km/d)
❼ Sonnenscheindauer (h/d).
Diese Daten werden von ClimWat für viele Messstationen zur Verfügung
gestellt.
Pflanzencharakteristik Um die Evapotranspiration einer landwirtschaft-
lichen Pflanze zu bestimmen, sind verschiedene charakteristische Eigen-
schaften notwendig. CropWat stellt eine breite Datenbasis mit diesen In-
formationen zur Verfügung. Mit den Einzelinformationen können aber auch
neue Pflanzenarten angelegt werden (FAO 2003). Zur Berechnung der
Evapotranspiration werden die folgen Faktoren benötigt:
❼ Pflanzenfaktor (Kc)
22
3.6 Modellierung von Bewässerung
❼ Entwicklungsstadium (Tage)
❼ Verwurzelungstiefe (m)
❼ Kritischer Wassermangel
❼ Ertragsreaktionsfaktor (ky)
❼ Pflanzenhöhe (m).
Sind Klimadaten und Pflanzencharakteristik bekannt, kann somit ein auf
die jeweiligen landwirtschaftlichen Produkte und die Umweltbedingungen
angepasster Faktor errechnet werden. Dies ist für die spätere Verwendung
von Modellergebnissen in einer Systemmodellierung von Nutzen.
3.6.3 AquaCrop
Neben CropWat stellt das FAO-Modell AquaCrop eine Möglichkeit dar, den
Zusammenhang zwischen Bewässerungswasser und Pflanzenproduktivität
zu bestimmen (FAO 2016). AquaCrop simuliert, wie sich die Erträge von
Pflanzen aufgrund des Wasserdargebots ändern. Insbesondere ist dieses
Modell geeignet, wenn Wasser den limitierenden Faktor für die Pflanzen
darstellt. Mit AquaCrop kann der Zusammenhang zwischen Bewässerungs-
wassermenge und Erntemenge berechnet werden. Natürlicherweise hängt
die Erntemenge nicht ausschließlich von der Wassermenge ab, jedoch kann
auf diese Weise der Wert des eingesetzten Wassers bestimmt werden.
Ahrends u. a. (2008) zeigen, wie hydrologische und ökonomische Aspekte
der Bewässerung miteinander verbunden werden können. Hierbei wird ein
hydrologisches Modell mit einem ökonomischen Modell gekoppelt.
23
3 Bisherige Ansätze zur Modellierung und Bewertung von
Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeichern
3.7 Modellierung von
Wassergüteparametern
Neben Wassermengen spielt bei der Nutzbarkeit und ökologischen Bewer-
tung von Gewässern und Speicherseen die Wassergüte eine entscheidende
Rolle.
3.7.1 Modellierung des Nährstoffeintrags in
Gewässer
Bei der Bewertung der Wassergüte spielt der Nährstoffeintrag eine entschei-
dende Rolle. Ein erhöhter Stickstoff und Phosphatgehalt eines Gewässers
kann zur Eutrophierung bis hin zum „Umkippen“ des Gewässers führen.
Während früher ein grosser Anteil des Nährstoff- und Schadstoffeintrags
aus der Einleitung ungeklärter Abwässer stammte, sind heute Nicht-Punkt-
Quellen von höherer Bedeutung. Insbesondere der Eintrag von Nährstoffen
aus der Landwirtschaft spielt eine wichtige Rolle für den Eutrophierungs-
grad von Gewässern. Diese Nicht-Punkt-Quellen von Nährstoffen stellt den
bedeutendsten Anteil an Stickstoff- und Phosphateintrag. Die Höhe des
Nährstoffeintrags ist direkt abhängig von der Nutzungsart landwirtschaftli-
cher Flächen (Johnes 1996; Burt und Johnes 1997; Bockelmann-Evans u. a.
2006).
Düngemittel und Nähstoffeintrag
Um einen guten Ertrag zu gewährleisten, benötigen Pflanzen bestimmte
Makro- und Mikronährstoffe. Sind diese nicht natürlicherweise in ausrei-
chender Menge im Boden vorhanden, müssen sie als Düngemittel einge-
bracht werden. Die Auswahl der Düngungsmethode hat jeweils einen Effekt
auf den Austrag von überschüssigen Nährstoffen (Hassan u. a. December,
2010; Bozkurt u. a. 2009; Doltra und Munoz 2009). Wird Bewässerungsland-
wirtschaft betrieben, hängt der Nährstoffaustrag weiterhin auch von der
Bewässerungsmethode ab. Als besonders günstig kann sich die Fertigation,
d. h. das Einbringen von Düngemitteln zusammen mit dem Bewässerungs-
wasser (Hassan u. a. December, 2010) erweisen.
24
3.7 Modellierung von Wassergüteparametern
Exportkoeffizienten-Methode
Johnes (1996) beschreibt mit der Exportkoeffizientenmethode ein Verfahren
zur Bestimmung des Nährstoffaustrags aus landwirtschaftlichen Flächen.
Dieser Austrag pro Fläche kann dann für ein Einzugsgebiet zur Bestimmung
der Nitrat- und Phosphatkonzentrationen in den Gewässern genutzt werden.
Die beim Exportkoeffizientenansatz nach Johnes betrachteten Einflussgrö-
ßen für Nährstoffquellen sind verschiedene landwirtschaftliche Flächennut-
zungsarten, die Anzahl verschiedener Tiere und die Anzahl von Menschen
im Einzugsgebiet. Der Nährstoffinput der Quelle ist der Input an Stickstoff
und Phosphor auf die jeweiligen Flächen durch Düngung, die Nährstoffe,
die pro Tier der jeweiligen Tierart und die, die pro Mensch eingebracht
werden. Für jede dieser Nährstoffquellen ist nun ein Exportkoeffizient zu
bestimmen. Dieser beschreibt wie groß die Austragungsrate ist, die von
der betrachteten Quelle ausgetragen wird.
L =
n∑
=1
E ·A ·  (3.1)
n Gesamt-Anzahl von Teilflächen [n]
 i-te Teilfläche [−]
E Exportkoeffizient für i-te Teilfläche [−]
A i-te Teilfläche mit bestimmtem Landnutzungs-
bzw. Nährstoffquellentyp [h]
 Nährstoff-Input auf i-te Teilfläche [kg/h]
L Nährstoff-Gesamtexport aus Summe der n-Teilflächen [kg]
Die Exportkoeffizienten werden für jeden Nährstofftyp getrennt bestimmt.
Für Flächen, die gleichzeitig gedüngt und bewässert werden, muss hierbei
die Bewässerung mit in die Bestimmung der Austragungsraten integriert
werden. Diese ist abhängig von der Bewässerungsmethode. In einer im Rah-
men dieser Arbeit betreuten Diplomarbeit (Haas 2010) wurde ein Ansatz
für die Erweiterung der Export-Koeffizienten-Methode mit Bewässerung
weiterentwickelt. Die Exportkoeffizienten für verschiedene Landnutzungs-
arten werden hierbei mit verschiedenen Vorfaktoren in Abhängigkeit des
Abstands zu einem Gewässer, der Steigung des Geländes sowie der Art
der Bewässerung multipliziert. Diese Vorfaktoren werden genauer in Ka-
25
3 Bisherige Ansätze zur Modellierung und Bewertung von
Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeichern
pitel 6 bei der Fallstudie Diluvio-Palmar erläutert, bei der sie dann weiter
verwendet werden. Siehe hierzu auch Tabellen 6.10, 6.11, 6.12.
Wie Hassan u. a. (December, 2010) zeigen, kann durch eine günstige Dün-
gemittelverwendung, beispielsweise durch Fertigation, also Bewässerung
mit Düngemittelzudosierung, der Austrag und somit im weiteren Schluss
der Export-Koeffizient erheblich reduziert werden. Wird anstatt einer norma-
len Bewässerung Fertigation betrieben, sollten bei einer Modellierung die
Wassermenge und die Wassergüte direkt zusammen bewertet werden.
3.7.2 Modellierung der Nährstoffverteilung und
Nährstoffumsetzung in Gewässern
Um die Auswirkung der Nähstoffeinträge auf ein Gewässer zu beurtei-
len, muss die Verteilung sowie die Umsetzung der verschiedenen Nähr-
und Schadstoffe betrachtet werden. Dies ist vor allem wichtig, um die
Selbstreinigung der Gewässer abzuschätzen. Eine einfache Methode für
die Berechnung dieser Stoffumsätze ist das Modell QUAL2k des USGS
(US-EPA 2016, 1987). Weiterhin ist es möglich, einen Stausee oder ein
natürliches Gewässer als gut durchmischten Reaktor zu betrachten. Hierbei
wird für das gesamte System eine Umsetzungsrate für die verschiedenen
biochemischen Reaktionen bestimmt. Besonders wichtig für die ökologische
Bewertung sind hierbei die Umsetzungen des Stickstoffkreislaufes sowie
die Umsetzung von Phosphorverbindungen.
3.8 Abschätzung von Fischerträgen in Seen
und Stauseen
Während für die ökologische Habitatbewertung in den Restwasserstrecken
und im Auslauf von Speicherseen Hydro-ökologische Modelle wie CASIMIR
verwendet werden, stehen für die wirtschaftliche und ökologische Bewer-
tung des Fischertrags in Speicherseen andere Methoden zur Verfügung.
Mit Hilfe des Morpho-Edaphischen-Index (MEI) (MRAG.Ltd 1995; Schönborn
2003; Kolding und van 2011), kann ein relativ einfacher Zusammenhang
zwischen chemischen und morphologischen Parametern des Sees und dem
26
3.9 Ökonomisch-ökologische Bewertungsverfahren
zu erwartenden Fischertrag berechnet werden. Dieser Zusammenhang ist
insbesondere bei tropischen Seen und Reservoirs gültig. Der MEI wird als
Verhältnis zwischen elektrischer Leitfähigkeit, als Indikator für den Salz-
bzw. Nährstoffgehalt des Wassers und der mittleren Wassertiefe berech-
net. Wird in einem vorhergehenden Schritt der Nährstoffgehalt berechnet,
kann nun die Reaktion des ökologischen Systems auf diese biochemischen
Bedingungen bestimmt werden.
3.9 Ökonomisch-ökologische
Bewertungsverfahren
Für die Bewertung von positiven wie negativen Auswirkungen von Infrastruk-
turmaßnahmen, größeren Bauprojekten etc. werden in der ökonomischen
Theorie verschiedene Bewertungsverfahren verwendet, die in angepasster
Form für die Bewertung von Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeichern
geeignet sind. Eine besondere Schwierigkeit stellt hierbei die Bewertung
von externen Effekten auf Ökosysteme sowie auf das sozio-ökonomische
System einer Region dar, da diese Auswirkungen nicht direkt monetarisier-
bar sind.
3.9.1 Ökosystemleistungen
Farber u. a. (2002) und Costanza u. a. (1997) beschreiben unterschiedliche
Möglichkeiten, Werte und Bewertungssysteme auf ökologische Zusam-
menhänge zu übertragen. Auch die EU-Wasserrahmenrichtlinie erfordert
eine integrierte Betrachtung wasserwirtschaftlicher Aspekte sowie eine
wirtschaftliche Bewertung im Rahmen eines Einzugsgebietsmanagements
(Heinz u. a. 2007). Es wird also immer wichtiger, geeignete Werkzeuge
bereit zu stellen, die eine kombinierte und vernetzte Betrachtungsweise
erlauben.
27
3 Bisherige Ansätze zur Modellierung und Bewertung von
Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeichern
3.9.2 Bewertung externer Effekte
Ein Ansatz zur Bewertung externer Effekte von Laufwasserkraftanlagen
wurde von Kohler (2006) entwickelt.
Im Rahmen der hier vorliegenden Arbeit wurde diese Methodik etwas erwei-
tert und auch auf Bewässerungssysteme angewendet. Teile hiervon wurden
von Haas (2010) als Diplomarbeit bearbeitet. Eine strukturierte Betrach-
tung der externen Effekte ist wichtig, um diese in integrierte Modellsysteme
einzubeziehen. Hierfür ist es beispielsweise nützlich, externe Effekte peku-
niär zu bewerten. Darauf basierend können externe Kosten als benötigte
externe Ressourcen und externe Nutzen als weitere Endverbraucher eines
vernetzten Systems dargestellt werden.
3.9.3 Systemmodellierung
Die oben beschriebenen Modelle und Bewertungsverfahren bilden oft ein-
zelne Aspekte des Systems ziemlich genau ab. Jedoch beschränkt sich die
Betrachtung häufig alleine auf ökologische oder Energie-Aspekte. Kombi-
nierte Mehrzwecknutzungen oder komplexe Systeme werden durch die
einzelnen Modelle schlecht abgebildet oder es müssen viele Einzelmodelle
verwendet und anschließend Ergebnisse von Hand übertragen werden. Wer-
den unterschiedlichste Nutzungsszenarien untersucht, ist es nötig, jeweils
die einzelnen Modelle auf die neuen Gegebenheiten anzuwenden.
Häufig werden für die Verwendung dieser Modelle auch sehr genaue Ein-
gangsdaten benötigt, die vor allem in frühen Planungsphasen oder bei
Mehrzweckspeicher-Projekten in Entwicklungsländern oft kaum zu beschaf-
fen sind. Deshalb ist es vielfach notwendig, die Modelle mit eher ungenauen
Eingangsdaten zu betreiben. Die Genauigkeit, die vor allem bei der Model-
lierung in frühen Projektphasen erhalten wird, ist meist trügerisch. Somit
ist eine stückweise Linearisierung der modellierten Zusammenhänge nur
eine geringfügige Verringerung der Genauigkeit und Aussagekraft. Wer-
den einzelne Aspekte der vernetzten Systeme - für bestimmte Szenarien -
beispielsweise mit den oben genannten Modellen berechnet, können sol-
che linearisierten Zusammenhänge jedoch dazu eingesetzt werden, ein
vernetztes Modell aufzustellen, das die verschiedenen Teilbereiche des Sys-
tems integriert, Ergebnisse aus den „Vor-“Modellen einbezieht und einen
Gesamtüberblick über die Wirkmechanismen zulässt.
28
3.9 Ökonomisch-ökologische Bewertungsverfahren
Hierzu wird in der vorliegenden Arbeit ein Input-Output-Modell vorgeschla-
gen, das auf stückweise linearisierten Modellergebnissen beruht. In den
folgenden Kapiteln wird diese Integration in ein Input-Output-Modell näher
beschrieben.
29

4 Input-Output-Analyse
In diesem Kapitel wird die Methode der Input-Output-Analyse, ein Ver-
fahren der empirischen Wirtschaftsforschung, das für volkswirtschaftliche
Analysen eingesetzt wird, erläutert. Zunächst werden quantitative und
qualitative Input-Output-Modelle beschrieben und im Anschluss einige
Anwendungsbereiche außerhalb der rein volkswirtschaftlichen Nutzung
aufgezeigt. Abschließend wird eine lineare Optimierungsmethode, die auf
Input-Output-Modellen basiert, dargestellt. Die in diesem Kapitel dargestell-
ten Methoden werden dann in Kapitel 5 weiter auf die Anwendung in der
Wasserwirtschaft angepasst.
4.1 Makroökonomische
Input-Output-Tabellen
In den Wirtschaftswissenschaften werden Input-Output-Tabellen dazu ver-
wendet, die Verflechtungen der verschiedenen Wirtschaftszweige einer
Volkswirtschaft abzubilden und daraus beispielsweise Eingriffsmöglichkei-
ten zur Förderung eines Wirtschaftsraumes zu bestimmen. Holub und H.
(1994) beschreibt die Eigenschaften dieser Methode folgendermaßen: „Die
Input-Output-Analyse macht also Ernst mit der Feststellung, dass in mo-
dernen Volkswirtschaften vielfältige Abhängigkeiten bzw. Zusammenhänge
existieren“.
In diesen Tabellen wird dargestellt, welche Anteile der Produktion eines
Sektors und welche andere Sektoren und Endverbraucher geliefert werden.
In Tabelle 4.1 wird nach einem Beispiel von Marx (2003) das klassische
Beispiel einer Input-Output-Tabelle (Leontief 1966) mit nur zwei Wirtschafts-
sektoren und Haushalten als Endverbraucher dargestellt. Diese Art der
Input-Output-Tabelle stellt sehr übersichtlich den Güterfluss in einer Volks-
31
4 Input-Output-Analyse
nach j → Landwirtschaft Industrie Haushalte Gesamt-
vom i ↓ produktion
Landwirtschaft 25 20 55 100
Industrie 14 6 30 50
Tabelle 4.1: Input-Output-Tabelle mit zwei Sektoren (Marx 2003; Leontief
1966)
wirtschaft dar.
Die Einheiten (z. B. Tonnen, MW, Euros) für unterschiedliche Sektoren kön-
nen sich in den Input-Output-Tabellen unterscheiden. Dies ist besonders
dann nützlich, wenn unterschiedlichste Nutzungsszenarien oder Projektvari-
anten verglichen werden sollen. Weiterhin ist dies eine wichtige Eigenschaft,
wenn in um ökologische Aspekte erweiterte Tabellen und Modelle erstellt
werden, die Sektorprodukte beinhalten, welche nur schwer monetär be-
wertbar sind.
Bei den Input-Output-Tabellen wird davon ausgegangen, dass ein Sektor je-
weils nur ein Produkt hat. Werden mehrere verschiedene Produkte erzeugt,
müssen diese zu einem Gesamtprodukt (Produktmix) zusammengefasst
werden. Eine weitere Möglichkeit ist, die Sektoren so in Untersektoren
aufzuteilen, dass dann jeweils nur ein Produkt erzeugt wird.
Die Zahlen innerhalb einer Zeile haben durch diese Festlegung die gleiche
Dimension, daher können die Werte einer Zeile, nicht jedoch einer Spalte,
sinnvoll addiert werden.
Die Tabelle gibt eine Bilanz an, wie der Output eines Sektors in den weiter-
führenden Industrien sowie bei den Endverbrauchern verwendet wird.
Im in Tabelle 4.1 beschriebenen Beispiel fließen beispielsweise aus der land-
wirtschaftlichen Produktion 25 Einheiten als Eigenbedarf wieder zurück in
die Landwirtschaft, 20 Einheiten werden von der Industrie weiterverarbeitet,
während 55 Einheiten direkt an Endverbraucher geliefert werden.
32
4.2 Das offene statische Input-Output-Modell von W. Leontief
4.2 Das offene statische Input-Output-Modell
von W. Leontief
Der russisch-amerikanische Ökonom Wassily Leontief entwickelte ein
auf Input-Output-Tabellen basierendes Verflechtungsmodell (Leontief
1961, 1966; Schumann 1968), das die Lieferverflechtungen und Rückkopp-
lungen zwischen verschiedenen Produktionssektoren eines Wirtschafts-
raums darstellt. Dieses sogenannte Leontief-Modell, auch Input-Output-
Modell genannt, kann als System linearer Gleichungen dargestellt wer-
den.
Beim offenen statischen Input-Output-Modell wird angenommen, dass die
Produktion eines Sektors durch die Nachfrage bestimmt wird, d. h. die
Produktion eines Sektors entspricht ihrer Lieferung an alle Sektoren und
an Endverbraucher. Im Grundmodell wird von einem exogenen Sektor, den
privaten Haushalten ausgegangen. Diese stellen eine Endnachfrage nach
den Gütern der einzelnen Sektoren dar. Die Betrachtung als statisches
Modell erfordert, dass Güter in der gleichen Periode weiterverarbeitet
werden, in der sie produziert werden. Eine Lagerwirtschaft wird explizit
nicht betrachtet. Durch eine geeignete Wahl des Betrachtungszeitraums
kann dies gewährleistet werden.
Als primäre Inputs werden im Grundmodell Arbeit und Kapital angesehen, in
erweiterten Modellen können jedoch auch andere Ressourcen wie beispiels-
weise Grund und Boden, Wasser oder andere Rohstoffe als Primärinput
eingegliedert werden. Dies macht es möglich, Modelle für unterschiedlich-
ste regionale oder nationale Ökonomien aufzustellen, sowie die Methodik
auf beliebige andere stark verflochtene Systeme zu übertragen.
Das Grundmodell kann wie folgt dargestellt werden:
X =
n∑
j=1
Xj+U( = 1, ...,n) (4.1)
33
4 Input-Output-Analyse
mit X Produktionsmenge des Sektors i [Mengenenhet/Zetenhet]
Xj Lieferung des Sektors i an den Sektor j
[Mengenenhet/Zetenhet]
U Menge des Gutes, das vom Sektor i an Endverbraucher
geliefert wird [Mengenenhet/Zetenhet]
n Anzahl der betrachteten Sektoren [−]
Aus dem Verhältnis eines Produkts zu jeweiligen Vorprodukten können
sogenannte Transformationskoeffizienten j bestimmt werden. Der Trans-
formationskoeffizienz j gibt an, welche Menge eines Gutes i benötigt wird,
um eine Einheit des Produkts j zu produzieren.
Xj = j ·Xj (4.2)
j =
Xj
Xj
(4.3)
j >= 0 (4.4)
, j = 1, ...,n, (4.5)
mit Xj Produktionsmenge des Sektors j
Xj Lieferung des Sektors i an den Sektor j
j Transformationskoeffizient
Das System kann auch in einer Matrixschreibweise dargestellt werden. Die
Transformationskoeffizenten bilden dann eine Transformationsmatrix A.
A =

 11 · · · 1n... . . . ...
1n · · · nn

 ,E =
‚
1 0 · · · 0
0 1
... 0
Œ
(4.6)
 =

 X1...
Xn

 , =

 U1...
Un

 (4.7)
(E− A) =  (4.8)
34
4.3 Qualitative Input-Output-Modelle
mit j Transformationskoeffizient
E Einheitsmatrix
A Transformationsmatrix
 Vektor der sektoriellen Produktionsmengen
 Endverbraucher-Anforderungsvektor
Es wird davon ausgegangen, dass Produktionsmengen der einzelnen Sek-
toren rein nachfragebestimmt sind. Durch die Festlegung von Endver-
brauchsmengen kann somit das System eindeutig bestimmt werden. Die
Endverbrauchs- und Produktionsmengen werden üblicherweise für einen
festgelegten Zeitraum angegeben oder bestimmt.
Aus den Endverbrauchsmengen kann dann beim offenen Leontief-Modell
die Menge der benötigten externen Inputs , d. h. der sektoriellen Produkti-
onsmengen, bestimmt werden indem man die Inverse der Transformations-
matrix bildet.
(E− A)−1 =  (4.9)
Mit dieser Leontief-Inversen können nun für verschiedenste Endverbraucher-
Vektoren die benötigten Inputs von Primär-Ressourcen und die benötigten
Produktionsmengen der einzelnen Sektoren bestimmt werden.
Eine Substitution verschiedener Primärinputs, also beispielsweise, dass
Grundwasser statt Flusswasser verwendet werden kann, ist im Leon-
tief’schen Grundmodell zunächst nicht vorgesehen, kann jedoch durch
eine Erweiterung des Modells integriert werden.
4.3 Qualitative Input-Output-Modelle
Wenn nur die Struktur der Verflechtungen eines Wirtschaftsraumes interes-
siert, kann ein qualitatives Input-Output-Modell verwendet werden. Hierbei
können die Verflechtungen verschiedener Wirtschaftszweige durch einen
gerichteten Graphen dargestellt werden (Czaika 1972). Eine qualitative
Darstellung ist immer dann sinnvoll, wenn dies für die Lösung bestimm-
ter Aufgaben ausreichend ist oder wenn quantitative Aussagen aufgrund
einer sehr schlechten Datenlage noch nicht oder nur bedingt gemacht
werden können. Beispielsweise ist dies häufig in der ersten Planungsphase
eines Großprojektes der Fall. Solch eine qualitative Beschreibung kann als
35
4 Input-Output-Analyse
Basis für die Entwicklung eines quantitativen Modells verwendet werden.
Daneben ist die übersichtliche qualitative Darstellung und Modellierung
vorteilhaft, um die technischen und ressourcenbedingten Zusammenhänge
auch für Nicht-Fachleute verständlich darzustellen.
Die Knoten des Graphen stehen für die Sektoren einer Volkswirtschaft
dar, die Kanten stellen die jeweiligen Verflechtungen dar. Produkte eines
Sektors einer Volkswirtschaft werden zur Produktion von Gütern und Dienst-
leistungen von anderen Sektoren benötigt. Die Richtung der jeweiligen
Kante des Graphen stellt eine Lieferbeziehung dar. Die Input-Output Gra-
phen können anschließend teilweise mit Hilfe von graphentheoretischen
Überlegungen vereinfacht werden (Czaika 1972). Beispielsweise können
Teilgraphen zusammengefasst oder zirkuläre Abhängigkeiten aufgedeckt
werden. Von besonderem Interesse sind häufig die indirekten Lieferbe-
ziehungen zwischen Sektoren, die zunächst nicht direkt ersichtlich sind,
im Input-Output-Modell aufgrund der Darstellung als Systemgraph jedoch
deutlich erkennbar werden. Ein wichtiger Grund, qualitative Modelle zu
erstellen, kann unter anderem auch sein, verschiedene Projekte oder Pro-
jektvarianten zunächst aufgrund ihrer Struktur zu vergleichen, oder um
schon vorhandene Projekte unterschiedlicher Größe als Grundlage für die
Datenbeschaffung neu geplanter Projekte zu nutzen.
Abbildung 4.1 zeigt, wie das im klassischen Grundmodell in Tabellenform
dargestellte System als Input-Output-Graph realisiert werden kann
36
4.3 Qualitative Input-Output-Modelle
Abbildung 4.1: Qualitativer Input-Output-Graph für das im klassischen
Grundmodell dargestellte System
Ein einfaches dreigliedriges Wirtschaftssystem mit einem zusätzlichen
tertiären Sektor (Dienstleistungen) kann beispielsweise durch einen Input-
Output-Graphen wie in Abbildung 4.2 dargestellt werden. In diesem Beispiel
ist zu erkennen, dass Lieferbeziehungen nicht gezwungenermaßen nur in
eine Richtung gehen können, sondern dass auch zirkuläre Zusammenhänge
vorhanden sein können.
37
4 Input-Output-Analyse
Abbildung 4.2: Qualitativer Input-Output-Graph für ein dreigliedriges Wirt-
schaftssystem
Anhand von Input-Output-Graphen kann sehr anschaulich dargestellt wer-
den, wie eng verschiedene Sektoren miteinander verknüpft sind. Bei kom-
plexeren Systemen können hierbei beispielsweise dieselben Sektoren über
mehrere verschiedene Zwischenstufen parallel miteinander verknüpft sein.
Diese Darstellungsweise ist sehr gut geeignet, einen Überblick über das
zu modellierende System zu schaffen. Insbesondere können Input-Output-
Graphen auch Entscheidungsträgern, die Spezialisten auf einem Teil-Gebiet
sind oder ganz fachfremd beispielsweise über die Finanzierung eines Pro-
jekts entscheiden müssen, helfen, einen Gesamtüberblick über das System
und die Zusammenhänge des jeweiligen Wirtschaftsraumes oder Projekts
zu gewinnen. Informationen zur Struktur eines Wirtschaftsraumes oder
Projektes können dazu beitragen, Einflussmöglichkeiten für eine finanziel-
le Förderung oder beispielsweise ökologische Ausgleichsmaßnahmen zu
identifizieren und vor allem gezielt einzusetzen. Aufgrund von Struktur-
informationen kann z. B. ein Eingriffspunkt im System gewählt werden,
38
4.3 Qualitative Input-Output-Modelle
dessen Einfluss auf besonders viele oder besonders wenige andere Sekto-
ren wirkt.
Abbildung 4.3: Beispiel eines Systemgraphen bei dem verschiedene fi-
nanzielle Eingriffsmöglichkeiten dargestellt werden
Abbildung 4.3 zeigt anschaulich, an welchen Stellen beispielsweise finan-
ziell eingegriffen werden kann.
Weiterhin kann die Darstellung über einen Graphen helfen, Anforderun-
gen an Informationen und Daten für ein Projekt zu spezifizieren. Werden
zunächst ein Graph und evtl. die zugehörige Adjazenzmatrix, die die Kan-
tenverbindungen abbildet, erstellt, kann anschließend die passende In-
formation zu den Wirkungszusammenhängen der einzelnen gerichteten
Kanten gezielt eingeholt oder generiert werden.
Qualitative Input-Output-Modelle können somit auch als Vorleistung für
eine spätere Quantifizierung erstellt werden.
39
4 Input-Output-Analyse
4.4 Quantifizierung qualitativer
Input-Output-Modelle
Quantitative Input-Output-Modelle können einerseits direkt aus Input-
Output-Tabellen bestimmt werden, andererseits ist es jedoch auch möglich
zunächst qualitativ aufgestellte Modelle zu quantifizieren. Dies ist insbeson-
dere dann nützlich, wenn qualitative Modelle für den jeweiligen Systemtyp
schon vorhanden sind. In den Wirtschaftswissenschaften werden die Trans-
formationskoeffizienten meist empirisch aus den Input-Output-Tabellen
hergeleitet (Schumann 1968). Wenn jedoch eine Vorhersage über zukünfti-
ge Wirkzusammenhänge getroffen wird, ist es meist nicht von Anfang an
möglich, genau quantifizierte Lieferzusammenhänge darzustellen. Daher
ist es oft sinnvoll, zunächst die Verflechtungen qualitativ herauszuarbei-
ten und im Anschluss die Transformationen zu quantifizieren. Anhand von
Strukturüberlegungen werden zunächst die Systemgrenzen definiert und
danach die Daten und Modelle für die Quantifizierung beschafft.
Dies ist insbesondere auch dann hilfreich, wenn durch ein Input-Output-
Modell schon in einer frühen Planungsphase eines Infrastrukturprojekts, wie
beispielsweise eine Mehrzweckspeicheranlage, Input-Output-Modelle dazu
genutzt werden sollen, komplexe Wirkungszusammenhänge anschaulich
darzustellen. Hierdurch kann die Datenbeschaffung für die quantifizierte
Modellierung effizient gestaltet werden.
Für die Quantifizierung der Transformationen bieten sich unterschiedliche
Methoden an, je nachdem, welche Art der Wirkungszusammenhänge vor-
liegt. Teilweise kann direkt aufgrund physikalischer oder sonstiger Zusam-
menhänge quantifiziert werden. Ansonsten muss, wenn keine „gemesse-
nen“ (direkt beobachteten) Werte des modellierten Systems vorliegen, auf
empirisch ermittelte Wirkzusammenhänge ähnlicher (Wirtschafts-)Systeme
zurückgegriffen werden. Eine weitere Möglichkeit ist die Anwendung nu-
merischer Modelle, um beispielsweise physikalische Zusammenhänge so
abzubilden, dass sie als Transformationskoeffizient eingesetzt werden kön-
nen.
Sind die Wirkungszusammenhänge in physikalischer, ökonomischer, öko-
logischer oder sonstiger Weise als nicht linear zu betrachten, muss eine
stückweise Linearisierung der jeweiligen Transformationsfunktion erfol-
gen, um einen einzelnen Transformationskoeffizienten für die jeweilige
Lieferbeziehung zu generieren. Hierbei ist zu beachten, dass Transforma-
40
4.5 Input-Output Analyse als Grundlage einer linearen Optimierung
tionskoeffizienten neu bestimmt werden müssen, wenn sich im Verlauf
der Modellierung die Größenordnungen im Endverbrauchervektor stark
ändern.
Insbesondere gilt diese Verbindung verschiedener Methoden zur Generie-
rung von Koeffizienten für die im nächsten Kapitel beschriebenen erweiter-
ten Input-Output-Modelle.
Bei den in der vorliegenden Arbeit untersuchten wasserwirtschaftlichen
Systemen ist es meist sinnvoll, eine Mischung aus direkt bestimmten, auf
physikalischen Zusammenhängen basierenden, Koeffizienten und empi-
risch ermittelten wirtschaftlichen und ökologischen Koeffizienten zu ver-
wenden.
4.5 Input-Output Analyse als Grundlage
einer linearen Optimierung
Während das statische offene Input-Output Modell den Wirkungszusammen-
hang zwischen Verbrauchsmengen, Produktionsmengen und benötigten
Ressourcen darstellt und somit für verschiedene Verbrauchs- und Anforde-
rungsszenarien die benötigten Ressourcen berechnet, stellt dieses Modell
keineswegs sicher, dass die hieraus resultierenden Anforderungen an Res-
sourcen auch erfüllt werden können. Werden empirisch ermittelte Werte aus
Input-Output Tabellen verwendet, ist diese Konsistenz natürlich automatisch
gegeben; sollen jedoch zukünftige Nutzungsprofile bewertet werden, kann
von einer solchen Konsistenz mit vorhandenen Ressourcen nicht ausgegan-
gen werden. Daher ist es nützlich, entweder die Modellergebnisvektoren
mit vorhandenen Ressourcen zu vergleichen oder, wenn das ermittelte
Koeffizientensystem hinreichend genau ist, eine lineare Optimierung auf
dieser Basis des entwickelten Input-Output-Modells durchzuführen. Auf das
offene statische Input-Output-Modell lässt sich ein lineares Programmie-
rungsmodell vom Walras-Leontief-Typ aufbauen. (Schumann 1968).
Bei der linearen Programmierung wird das Optimierungsproblem ausschließ-
lich mit linearen Gleichungen und kontinuierlichen Variablen beschrieben.
41
4 Input-Output-Analyse
Hierzu wird das im vorhergehenden Abschnitt beschriebene Modell, wie in
Gleichung 4.10 dargestellt, umformuliert.
∑
j
(ej − j)Xj ≥ F; ej =
¨
1∀ = j
0∀ 6= j
(4.10)
mit Xj Produktionsmenge des Sektors j
j Transformationskoeffizient
ej entsprechende Stelle der Einheitsmatrix
F Anforderung
Um das statische offene Input-Output-Modell zu einen linearen Program-
miermodell umzuformulieren, ist es erforderlich, dass die primären In-
puts als integrierender Bestandteil des Modells betrachtet werden. In den
Wirtschaftswissenschaften werden hierzu die Produktionsfunktionen vom
Walras-Leontief-Typ verwendet und so umformuliert, dass sie als Nebenbe-
dingungen des Programmiermodells verwendet werden können. Hierbei
wird es nötig Obergrenzen für die primären Inputs zu definieren.
jXj ≤ Lj, rjYj ≤ Rj, j = 1, ...,n, (4.11)
mit Xj Produktionsmenge des Sektors j
j Leistungsabgabe des Sektors j
Lj Obergrenze der Leistungsabgabe des Sektors j
Rj Obergrenze der Leistungsabgabe der Ressource j
Weiterhin ist um sinnvolle Lösungen zu generieren, zu fordern, dass in
der Lösung des Programmierungsmodells nur nichtnegative Werte vorkom-
men.
Xj ≥ 0,X
d

≥ 0, Ld
j
≥ 0, Rd
j
≥ 0 (4.12)
mit Xj Produktionsmenge des Sektors j
Lj Leistungsabgabe des Sektors j
Rj Leistungsabgabe des Primärinputs/der Ressource j
d zeigt Schlupfvariable an, d.h. verfügbare aber nicht
eingesetzte Faktorleistungen
42
4.5 Input-Output Analyse als Grundlage einer linearen Optimierung
Für Untersuchungen mit dem vom Schumann (1968) vorgeschlagenen
Programmiermodell wird eine lineare Zielfunktion vorausgesetzt.
Z =
∑

zd

Xd

(4.13)
mit Z Zielfunktion
Xj Produktion Sektor j
zj Verteilungskoeffizient (z.B. Preis)
Endnachfragemengen werden mit positiven Gewichten in die Zielfunktion
integriert, ungenutzte Faktorleistungen, also beispielsweise überschüssige
Wassermengen oder Arbeitskräfte, können mit einem stark negativen Ge-
wichtungsfaktor in die Zielfunktion integriert werden, um möglichst eine
Auslastung der Faktorbestände zu erzwingen, bzw. dass die Produktions-
faktoren wie beispielsweise der Faktor “Arbeit” voll ausgenutzt werden.
Mindestens einer der Koeffizienten muss positiv angenommen werden.
Für die Zielfunktion wird das Maximum gesucht. Die Koeffizienten sind je
nach System auch als Preise anzugeben. Somit kann in einem volkswirt-
schaftlichen Optimierungsmodell direkt eine Optimierung des Volkseinkom-
mens berechnet werden. Für andere Systeme, die modelliert werden sollen,
sind die einzelnen Gewichtungsfaktoren beispielsweise auch als politisch
gewollte Schwerpunkte für die Produkte zu verstehen. Die Koeffizientener-
mittlung erfolgt üblicherweise nicht durch statistische Methoden sondern
aufgrund von Interviews mit Wirtschaftspolitikern. Dieselbe Methodik kann
bei anderen Anwendungen der Input-Output-Analyse in Form von Befra-
gung von Experten oder den jeweiligen politischen Entscheidungsträgern
erfolgen.
Um eine optimale Lösung eines linearen Optimierungsmodells zu ermitteln,
wird die Simplexmethode von Dantzig (Dorfman u.a. 1958) verwendet.
Hierzu stehen beispielsweise Simulationsmodelle wie QSopt (Applegate
u. a. 2016) oder phpsimplex (Granja und Ruiz 2016) zur Verfügung.
Das System enthält 2n+1 Gleichungen mit 3n+1 unbekannten Aktivitätsni-
veaus. Es hat also n Freiheitsgrade.
Wurden Koeffizienten für ein Input-Output-Modell vorher empirisch oder
durch Annäherung gewonnen, so kann diese “brauchbare Lösung” als
Ausgangsbasis verwendet werden.
43
4 Input-Output-Analyse
4.6 Erweiterte Input-Output Modelle
außerhalb der rein volkswirtschaftlichen
Betrachtung
Ein Vorteil der Verwendung vom Input-Output-Modellen für die Systembe-
schreibung ist, dass die Güter- und Stoffströme nicht alle in den gleichen
Einheiten dargestellt werden müssen, sondern jedes Gut in der passen-
den Einheit verrechnet wird. Dies bietet die Möglichkeit, unterschiedliche
Systeme in einem Modell miteinander zu koppeln. Schon recht früh wur-
de erkannt, dass Input-Output-Modelle Leontief’schen Typs nicht nur zur
Beschreibung von Wirtschaftssystemen sondern auch zu vielen weiteren
Systemmodellierungen geeignet sind.
Eine typische Erweiterung von Input-Output-Modellen ist die Verknüpfung
und Erweiterung eines klassischen makroökonomischen Modells mit ökologi-
schen Faktoren. Beispiele für Methoden zur Erweiterung von Input-Output-
Modellen werden von Leontief (1970) und Hanssmann (1976) beschrie-
ben.
Leontief erweiterte die ökonomische Input-Output-Analyse, um die Abhän-
gigkeiten zwischen Güterproduktion und damit verbundenen Schadstoff-
emissionen sowie möglichen Minderungsmaßnahmen darzustellen (Leontief
1970). Um von der monetären Input-Output- Rechnung zu einem allgemei-
neren Ansatz zu gelangen, muss die Input-Rechnung nicht die Geldflüsse,
sondern alle Energie- und Materialflüsse abbilden, die während einer defi-
nierten Zeitspanne in ein sozioökonomisches System einfließen. Als Output
werden dementsprechend die Geld-, Energie- und Materialflüsse an die
Natur und die Wirtschaft betrachtet.
Hanssmann (1976) stellt die Möglichkeit dar, wertvolle, knappe aber (noch)
preislose Rohstoffe sowie in die Umwelt emittierte Residuen mit in die
Betrachtungsweise einzubeziehen. Hierzu wird die Input-Output-Tabelle
jeweils durch Schadstoff- und Rohstoff-Zeilen erweitert.
Mit dieser Betrachtungsweise ist es neben der Berechnung von Rohstoffen
und Schadstoffen auch möglich, mehr als ein einziges Produkt als Output
eines Sektors zu berechnen. Dies ist insbesondere dann interessant, wenn
ein Produkt immer gleichzeitig zum Hauptprodukt entsteht.
44
4.6 Erweiterte Input-Output Modelle außerhalb der rein
volkswirtschaftlichen Betrachtung
Eine Erweiterung des Grundsystems kann nun durch Einführung weiterer
Gleichungen für Emissionen und Rohstoffe erfolgen (Hanssmann 1976):
ej = qj ·Xj (4.14)
rj = dj ·Xj (4.15)
wobei qj bzw. dj als konstant angenommene technische Koeffizienten ana-
log zu den Transformationskoeffizienten j sind. Im Falle mehrerer Rohstoffe
rj oder Schadstoffe ej werden diese Koeffizienten als Vektoren aufgefasst,
deren Elemente sich jeweils auf einzelne Schadstoff- bzw. Rohstoffarten
beziehen.
Hanssmann stellt diese Art der Erweiterung für ein ökologisches Bran-
chenmodell basierend auf dem statischen offenen Input-Output-Modell dar.
Typische erweiterte Input-Output-Modelle sind beispielsweise auch weitere
ökologische Branchenmodelle, wie etwa ein Modell für die Textilindustrie
(Mund 1980), oder die Anwendung solcher Modelle für die Abfallwirtschaft
(Löschau 2006) . Im Rahmen von Regionalmodellen, wie beispielsweise dem
von Pfähler (2001) vorgestellten System, werden oft ebenso Verknüpfun-
gen ökologischer und ökonomischer Faktoren in einem Input-Output-Modell
verwendet. Weitere Autoren setzen eine angepasste Input-Output-Analyse
zur Bewertung von Arbeitsplatzauswirkungen beispielsweise aufgrund ver-
mehrter Nutzung erneuerbarer Energien (Ziegelmann u. a. 2000) ein. Als
einer der Primärinputs kann der Anspruch an Arbeitsleistung aus einem
Input-Output-Modell leicht errechnet werden, wenn die Anforderungen an
die verschiedenen Produkte bekannt sind.
Anwendungsgebiete der Input-Output-Analyse ganz außerhalb der wirt-
schaftswissenschaftlichen Betrachtung sind beispielsweise auch ökologi-
sche Netzwerke und die Biotop-Modellierung, wie sie von Allesina und
Bondavalli (2004) mit dem Modellierungs-Tool WAND angewendet wird.
Die Verwendung der Input-Output-Analyse in der Wasserwirtschaft wur-
de bisher hauptsächlich im Bereich der Wassergütewirtschaft verwendet
(Faber u. a. 1983). Eine Übertragung der Methodik auf die Bewertung von
Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeichern wurde von Marx (2003) skiz-
ziert. Diese Anwendung wird in der vorliegenden Arbeit im Kapitel 5 wei-
terentwickelt und in verschiedenen Fallstudien auf seine Anwendbarkeit
überprüft.
Anhand der obigen Aufstellung wird deutlich, dass die Methode der Input-
Output-Analyse sehr vielseitig nutzbar und kombinierbar ist.
45

5 Anpassung von
Input-Output-Modellen an
wasserwirtschaftliche
Problemstellungen
Aus der im vorigen Kapitel 4 beschriebenen Methode der Input-Output-
Analyse wird nun in Verbindung mit einigen Ansätzen aus Kapitel 3 ein
Verflechtungsmodell für die Wasserwirtschaft, insbesondere für Wasser-
kraftanlagen und Mehrzweckspeicher, einwickelt.
Marx (2003) schlägt die Verwendung von Input-Output-Modellen für die
Planung und den Betrieb von Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeichern
vor. Aus dem dort skizzierten Ansatz soll in der hier vorliegenden Arbeit
ein Modell zur Planung und Betrieb von Wasserkraftanlagen und Mehr-
zweckspeichern entwickelt werden. Hierzu wird in einem ersten Schritt
eine qualitative Darstellungsweise für die Wirkzusammenhänge ermittelt
und im nächsten Schritt ein quantitatives Modell entwickelt. Schwerpunkt-
mäßig werden hier Wassermengen betrachtet, jedoch wird auch auf die
Wassergüte eingegangen. Dabei wird eine Verknüpfung von Wassergüte
und Wassermenge, Energieumwandlungen und ökologischen sowie ökono-
mischen Faktoren in einem einheitlichen Modell entwickelt.
47
5 Anpassung von Input-Output-Modellen an wasserwirtschaftliche
Problemstellungen
5.1 Entwicklung eines Input-Output-Modells
für die Wasserwirtschaft
5.1.1 Grundlegende Erwägungen
Durch die Möglichkeit, Stoff- und Wirtschaftsströme in unterschiedlichen
Einheiten miteinander zu verknüpfen, eignet sich die Input-Output-Analyse
sehr gut zur Modellierung komplexer vernetzter Strukturen. Wasserkraft-
anlagen und vor allem Mehrzweckspeicher haben eine große Anzahl an
unterschiedlichen Wirkzusammenhängen innerhalb des Projekts und Aus-
wirkungen auf den sie umgebenden Natur- und Wirtschaftsraum. Wichtig
ist auch, dass bei der Untersuchung von großen Mehrzweckspeicherprojek-
ten eine Auswirkung auf die regionale oder überregionale Ökonomie und
auch Sozioökonomie betrachtet werden muss. Das Input-Output-Modell des
jeweiligen Projekts kann als Teilmodell in ein größeres regionales oder na-
tionales Modell integriert werden, sodass sich auch die Wechselwirkungen
betrachten lassen.
Ein wichtiger Aspekt für die Verwendung von zunächst qualitativen oder
eher grob strukturierten Modellen bei wasserwirtschaftlichen Fragestel-
lungen ist neben der vergleichsweise geringen erforderlichen Daten-
grundlage auch die Möglichkeit, in einer sehr frühen Planungs- oder
Machbarkeitsstudien-Phase Entscheidungsträgern die Möglichkeit zu bieten,
sich einen Überblick über das Gesamtprojektvorhaben zu verschaffen. Vor
allem bei Großprojekten in Entwicklungs- und Schwellenländern ist häufig
zunächst die Datengrundlage für die Projektplanung nicht sehr tragfähig.
Aufgrund eines zunächst qualitativen Modells können auch die Modellgren-
zen für das zu quantifizierende Modell besser festgelegt werden, ohne dass
hier bereits Restriktionen aufgrund einer schwachen Datenlage vorhan-
den sind. Das qualitative Modell kann aufzeigen, welche Daten überhaupt
benötigt werden.
Bei Verwendung von Input-Output-Modellen können nicht nur Geld- und
Güterströme dargestellt, sondern auch physikalische und ökologische Zu-
sammenhänge abgebildet werden. Dies ist besonders dann vorteilhaft,
wenn eine pekuniäre Bewertung von Auswirkungen (noch) nicht möglich ist.
Eine zunächst qualitative Formulierung bietet außerdem die Möglichkeit,
Wirkungsweisen sehr übersichtlich darzustellen und damit Entscheidungs-
trägern Eingriffsmöglichkeiten aufzuzeigen.
48
5.1 Entwicklung eines Input-Output-Modells für die Wasserwirtschaft
5.1.2 Vorgehensweise zur Erstellung eines
Input-Output-Modells für eine
wasserwirtschaftliche Fragestellung
Die folgende Vorgehensweise hat sich als besonders günstig für die Bear-
beitung wasserwirtschaftlicher Fragestellungen mit Input-Output-Analyse
herausgestellt: Zunächst wird ein qualitatives Modell für den jeweiligen
Anlagentyp aufgestellt und an die Bedingungen des betrachteten Projekts
angepasst. Hierbei werden beispielsweise die Systemgrenzen festgelegt
und bestimmt, welche Nutzungsarten zum aktuellen Betrachtungszeitraum
relevant sind. Dieses qualitative Modell wird für eine bestimmte Anla-
gengröße und Nutzungsart quantifiziert und anschließend werden iterativ
Nutzungs-Szenarien evaluiert. Bei Bedarf kann als abschließende Untersu-
chung das so entwickelte Input-Output-Modell als Grundlage einer linearen
Optimierung verwendet werden.
Abbildung 5.1: Ablauf einer Input-Output-Modellierung für ein wasserwirt-
schaftliches Problem
5.1.3 Zeitliche Auflösung der Modelle
Statische Input-Output Modelle beinhalten keine Betrachtung von Lager-
haltung oder die Verarbeitung von Gütern aus anderen Perioden. Daher
muss insbesondere bei der Modellierung von Speicheranlagen der Betrach-
tungszeitraum günstig gewählt werden. Für Mehrzweckspeicher bietet sich
hierfür beispielsweise die Betrachtung einer Periode von einem kompletten
Jahr an, um eine saisonale Speicherung mit zu bewerten. Für die Laufwas-
serkraft oder bei Speichern für Fragestellungen, die saisonal unterschiedlich
sind, kann es sich als günstig erweisen, einen kritischen Betrachtungszeit-
49
5 Anpassung von Input-Output-Modellen an wasserwirtschaftliche
Problemstellungen
raum, beispielsweise Monate in der trockenen und heissen Jahreszeit zu
wählen.
5.1.4 Substitutionsmechanismen
Das Leontief’sche Grundmodell sieht zunächst nicht die Möglichkeit vor,
verschiedene Primärinputs oder auch Inputs in die jeweiligen Sektoren
durch andere Grundprodukte zu substituieren. Für die Wasserwirtschaft ist
es jedoch notwendig, einen Ausgleich durch den Einsatz von alternativen
Grundprodukten oder Technologien einzugliedern. Als Beispiel hierzu soll
die Verwendung verschiedener Quellen für die Trinkwassergewinnung die-
nen. Wasser aus Tiefbrunnen kann durch die Verwendung von Flusswasser
substituiert werden und umgekehrt (für dieses Beispiel wird hier nicht auf
qualitative Unterschiede der Ressourcen eingegangen).
Schumann (1968) schlägt vor, für die Eingliederung von Substitutionsme-
chanismen statt der grundlegenden Produktionsfunktionen vom Leontief-
Walras-Typ andere Produktionsfunktionen in das Modell aufzunehmen. Die
benötigten Primärinputs können damit aus den benötigten Gesamtinputs
berechnet werden, nachdem die jeweiligen Endverbrauchsmengen und
Produktionsmengen ermittelt wurden.
Die jeweilige Substitutionsfunktion muss bei wasserwirtschaftlichen Pro-
blemstellungen von Fall zu Fall gesondert bestimmt werden. Meist kann eine
Anforderung an eine Gesamt-Ressource direkt aus dem Modell hergeleitet
werden, die dann anschließend linear durch eine einfache Aufsummie-
rung aufgeteilt wird. Daher kann, wenn es sich beispielsweise nur um
verschiedene Wasser- oder Landressourcen handelt und diese den gleichen
Qualitätsansprüchen genügen, auf eine spezielle Verrechnung verzichtet
werden.
50
5.2 Qualitative Verflechtungs-Beschreibung für Wasserkraftanlagen und
Mehrzweckspeicher
5.2 Qualitative Verflechtungs-Beschreibung
für Wasserkraftanlagen und
Mehrzweckspeicher
Für die hier beschriebenen Systeme wurden zunächst qualitative Input-
Output-Graphen aufgestellt um die Wechselwirkungen der verschiedenen
„Sektoren“ zu beschreiben. Als „Sektoren“ im Sinne des Modells werden
die unterschiedlichen Verwendungsarten des Wassers sowie alle wichtigen
ökologischen Umwandlungs- und Nutzungsschritte betrachtet.
5.2.1 Generelle Vorgehensweise zur Erstellung und
Vereinfachung von Input-Output-Graphen für
Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeicher
Die qualitativen Modelle können jeweils für einen Anlagen-Typ aufgestellt
werden. Anpassungen sind nur jeweils für die verschiedenen Teilaspekte
nötig. Beispielsweise können aus einem allgemeinen Modell für einen Mehr-
zweckspeicher durch Herausnahme nicht benötigter Knoten des Graphen
auch Modelle für Talsperren, die nur wenige Nutzungsarten haben, herge-
leitet werden. Der Input-Output-Graph kann aber auch für ein spezifisches
Projekt durch Verknüpfungen mit der weiteren Umgebung erweitert werden.
Ein für eine einzelne Speicheranlage erstelltes Input-Output-Modell kann
so auch in ein größeres regionales Input-Output-Modell integriert werden.
Dies ist insbesondere auch für die Modellierung ganzer Kraftwerksverbände
oder beispielsweise von Substitutionsmechanismen verschiedener Was-
serressourcen interessant. Ebenso ist dies auch eine gute Möglichkeit, den
Einfluss eines geplanten Projekts auf die sozio-ökonomische Entwicklung
einer Region abzuschätzen.
Wichtig bei der Aufstellung des qualitativen, konzeptionellen Modells für
die jeweilige Anlage ist die Definition der Systemgrenzen. Dabei ist zu
beachten, wie die Außenwelt als „Zulieferer“ (Primärinputs) und „Kun-
de“(Endabnehmer) eingebunden wird.
Da, wie oben beschrieben, die qualitativen Modelle nur vom Anlagentyp
und den gewählten Nutzungsarten, nicht aber von der Anlagengröße abhän-
gen, soll hier beispielhaft aufgezeigt werden, wie die IO-Graphen jeweils
51
5 Anpassung von Input-Output-Modellen an wasserwirtschaftliche
Problemstellungen
aussehen könnten. Sollten bei einem Anlagentyp die Verflechtungen mit
der Umgebung aufgezeigt werden, wurde die Systemgrenze weit gefasst.
Als Anlagenkategorien werden hier Ausleitungskraftwerke bzw. Laufwasser-
kraftanlagen, Mehrzweckspeicher sowie als Sonderfall Gezeitenkraftwerke
betrachtet. Prinzipiell kann auch ein Pumpspeicherwerk auf diese Weise
dargestellt werden. Allerdings muss hier der zeitlicher Ablauf des Betriebes
stärker berücksichtigt werden.
Aufgrund des besseren Überblicks über ein komplexes Projekt bzw. Projekt-
kategorien mittels der Input-Output-Graphen ist es auch möglich, Transfor-
mationsprozesse zu klassifizieren oder zusammenzufassen sowie einzelne
Teilbereiche der betrachten Anlage durch graphentheoretische Erkenntnis-
se umzustrukturieren. Vorgänge mit geringer Bedeutung können so einfach
zusammengefasst und anderen Transformationen zugeschlagen werden.
Zirkuläre Lieferbeziehungen können erkannt werden. Durch diese Umstruk-
turierungen sowie die Möglichkeit, nach Erstellung eines qualitativen Mo-
dells die Systemgrenzen im Einzelfall noch einmal genau zu betrachten,
kann die Datenbeschaffung für die Quantifizierung vereinfacht werden, da
nur für wirklich zu betrachtende Lieferbeziehungen auch Daten benötigt
werden. Die in diesem Kapitel dargestellten Input-Output-Graphen sind
Beispiele für die jeweilige Projektart. Detailliertere Graphen und Graphen-
Serien sind in Kapitel 6 zu finden. Dort wird auch auf die Quantifizierung
eingegangen.
5.2.2 Ausleitungskraftwerk
Ausleitungskraftwerke sowie andere Laufwasserkraftanlagen sind typischer-
weise nur in geringem Umfang mit einer Mehrzwecknutzung verbunden.
Wesentlich zu betrachten ist hier meist die Konkurrenzsituation zwischen
Mindestabfluss in der Restwasserstrecke und der Ausleitung zur Stromer-
zeugung. Jedoch sind oft auch neben dem Einfluss auf die Ökologie in
der Restwasserstrecke noch andere externe Effekte zu beobachten (Koh-
ler 2006). Um diese Effekte in ein Modell zu integrieren, bietet sich eine
IO-Modellierung zur anschaulichen Beschreibung und Bewertung aller Inter-
aktionen an. In Einzelfällen ist aber auch bei Ausleitungskraftwerken eine
direkte Konkurrenz zu anderen Wasser-Nutzern vorhanden. Dies ist der Fall,
wenn Flusswasser direkt oder als Uferfiltrat zur Bewässerung oder zur Auf-
bereitung als Trinkwasser entnommen wird. In manchen Fällen kann auch
eine ökonomische Konkurrenzsituation zwischen dem Kraftwerksbetrieb
52
5.2 Qualitative Verflechtungs-Beschreibung für Wasserkraftanlagen und
Mehrzweckspeicher
und der Fischerei entstehen. Hierbei könnte dann der wirtschaftliche Effekt
auf die Fischerei auch direkt mit der ökologischen Situation verlinkt werden.
Bei Ausleitungskraftwerken und anderen Laufwasserkraftanlagen ist nur in
geringem Umfang eine zeitliche Puffer-Komponente vorhanden. Dadurch
ist es sinnvoll, für die quantitative Modellierung als Betrachtungszeitraum
einen recht kurzen Zeitabschnitt zu verwenden. Dieser ist je nach Nut-
zungsszenario und klimatischen Gegebenheiten zu wählen. Beispielsweise
kann es sinnvoll sein als Betrachtungszeitraum eine Periode mit besonders
geringen Abflüssen auszusuchen, da diese für die Flussökologie kritisch sein
können. Sollen Ausgleichsmaßnahmen oder unterschiedliche Wasserrechte
betrachtet werden, kann es jedoch auch sinnvoll sein, die Gesamtmengen
über einen größeren Zeitraum, wie beispielsweise ein Jahr, auszuwerten.
Aus den Systemgraphen für ein Ausleitungskraftwerk (s. Abbildungen 5.2,
5.3, 5.4) lässt sich erkennen, dass je nachdem, welche konkurrierenden
Wassernutzer vorhanden sind, unterschiedliche Systeme untersucht wer-
den. Abbildung 5.2 zeigt die Anforderungen, die sich aus der Kombination
zwischen Bewässerung mehrerer Feldfrüchte und Wasserkraft beispielswei-
se zu einer heißen trockenen Jahreszeit ergeben, während Abbildung 5.4
eine Situation in der keine Wasserentnahme zur Bewässerung stattfindet.
ICn 5.3 wird eine Situation dargestellt, bei der nur die Bewässerung einer
einzelnen Feldfrucht in Konkurrenz zur Wasserkraft und der Flussökologie
steht.
Als Ressourcen sind das Flusswasser und die landwirtschaftliche Fläche
vorhanden. Je nach Szenario wird Wasser für die Wasserkraft und die Be-
wässerung entnommen oder nur für die Wasserkraft.
53
5 Anpassung von Input-Output-Modellen an wasserwirtschaftliche
Problemstellungen
Abbildung 5.2: Beispiel-Systemgraph für ein Ausleitungskraftwerk in Kom-
bination mit Bewässerung
54
5.2 Qualitative Verflechtungs-Beschreibung für Wasserkraftanlagen und
Mehrzweckspeicher
Abbildung 5.3: Beispiel-Systemgraph für ein Ausleitungskraftwerk mit
einer Feldfrucht in Kombination mit Bewässerung
55
5 Anpassung von Input-Output-Modellen an wasserwirtschaftliche
Problemstellungen
Abbildung 5.4: Beispiel-Systemgraph für ein Ausleitungskraftwerk - Ver-
zicht auf Bewässerung oder Jahreszeit ohne Bewässerung
5.2.3 Mehrzweckspeicher
Mehrzweckspeicher werden für sehr unterschiedliche Nutzungsarten und
Kombinationen von Nutzungsarten gebaut. Daher ist es schwierig, ein
allgemeingültiges Modell für Mehrzweckspeicheranlagen aufzustellen. Al-
len Mehrzweckspeicher-Projekten gemein ist die große Vernetztheit des
Systems, sowie bedingt durch die häufig eher großen Projekte auch die star-
ken Wechselwirkungen mit der regionalen Ökologie und Ökonomie. Daher
kann es sinnvoll sein, die Systemgrenzen weiter nach außen zu verlagern
und einen Teil des Gesamtwirtschafts- oder Naturraumes zu betrachten.
Sozioökonomische Auswirkungen wie beispielsweise auf den regionalen
Arbeitsmarkt oder die öffentliche Gesundheit können hier in manchen Fällen
ebenso eingegliedert werden.
56
5.2 Qualitative Verflechtungs-Beschreibung für Wasserkraftanlagen und
Mehrzweckspeicher
Da Speicher saisonale Unterschiede im Wasserdargebot puffern können,
muss bei der Modellierung als Betrachtungszeitraum für die Modellierung
ein ganzes Jahr bzw. die Periode für die der Speicher ausgelegt ist, ange-
sehen werden. Daher sollen alle in einem Jahr vorkommenden Nutzungs-
arten und Ressourcen mit in den Systemgraph aufgenommen werden. In
Einzelfällen sollte eine zeitliche Komponente durch Aufteilung in verschie-
dene saisonale Modelle betrachtet werden. Dies wäre dann von Nutzen,
wenn sich die Zusammensetzung der Nutzungsarten innerhalb eines Jahres
stark ändert, jedoch muss hierbei beachtet werden, ob implizit dann eine
Speicherfunktion ins Modell zu integrieren ist. Eine weitere Möglichkeit
ist es, einen kritischen Zeitraum für die unterschiedlichen Wasserge- und
-verbraucher zu definieren, in dem die Systembetrachtung dann erfolgt.
Häufige Kombinationen von Nutzungsarten sind Bewässerungswasserge-
winnung mit Wasserkraft und evtl. Hochwasserschutz sowie die Gewinnung
von Trinkwasser mit Wasserkraft. Für diese häufigen Szenarien kann ein
Standardmodell entwickelt werden, das je nach Projekt dann um weitere
Aspekte ergänzt oder abgeändert werden kann.
Abbildung 5.5: Systemgraph für einen Mehrzweckspeicher
57
5 Anpassung von Input-Output-Modellen an wasserwirtschaftliche
Problemstellungen
Abb. 5.5 stellt beispielhaft einen Mehrzweckspeicher dar. Im betrachteten
Fall werden gleichzeitig Trinkwasser und Bewässerungswasser entnommen
sowie Wasserkraft produziert und ein Mindestwasserabfluss eingehalten.
Saisonal bedingt könnte beispielsweise bei dem in Abb. 5.5 beschriebenen
System durch Niederschläge oder Erntezyklen ein Teil der Bewässerungsan-
sprüche wegfallen oder in einem sehr regnerischen Zeitraum der „Sanitary
flow“ auch schon so erfüllt sein. Welche Komponenten und Ansprüche für
den Untersuchungszeitraum angewendet werden können, muss für jede
Fallstudie einzeln bestimmt werden. Siehe hierzu Kapitel 6.
5.2.4 Gezeitenkraftwerk
Als Spezialfall einer Wasserkraftanlage kann der Bau einer Gezeitensperre
über die gesamte Breite eines Ästuars angesehen werden. Ähnlich wie im
Fall einer Laufwasserkraftanlage sind hier hauptsächlich die Energiegewin-
nung und die Ökologie als Konkurrenz anzusehen. Jedoch können weitere
Nutzungsansprüche in das System integriert sein wie beispielsweise die
Schifffahrt oder Fischerei und Muschelzucht. Von einer gesamtsystemati-
schen Betrachtung her ist hier das Modell-Vorgehen ähnlich einer Mischung
von Laufwasserkraft und Speicherwirtschaft. Andere Arten der Meeres-
energienutzung wie beispielsweise Gezeitenturbinen oder mit der Küste
verbundene Gezeitenlagunen können in ähnlicher Weise behandelt werden.
Da es sich bei Meeresenergieprojekten häufig um sehr große Systeme
handelt, sollten bei der Modellierung auch weitergehende Auswirkungen
betrachtet und daher die Modellgrenzen relativ weit gewählt werden.
58

5 Anpassung von Input-Output-Modellen an wasserwirtschaftliche
Problemstellungen
5.3 Quantifizierung eines
Input-Output-Modells für
Wasserkraftanlagen und
Mehrzweckspeicher
Aus den qualitativen Modellen können quantitative Beschreibungen her-
geleitet werden. Hierzu werden für die Kanten des Input-Output-Graphen
jeweils Transformationskoeffizienten bestimmt. Die Transformationskoeffizi-
enten basieren z. B. auf physikalischen, ökologischen oder ökonomischen
Wirkzusammenhängen oder werden aus vorhandenen Verhältnissen zwi-
schen der „Lieferung“ und „Produktion“ empirisch bestimmt.
5.3.1 Bestimmung von Transformationskoeffizienten
Für die Erstellung eines quantitativen Input-Output-Modells aus einem qua-
litativen Input-Output-Graphen müssen die Transformationskoeffizienzen
j der Transformationsmatrix A bestimmt werden. Diese können, wie in
Gleichung 4.2 beschrieben, aus den jeweiligen Ressourcen-Einsätzen und
„Produktionsmengen“ berechnet werden, bzw. alternativ direkt aus physika-
lischen Abhängigkeiten oder Modellen erzeugt werden. Die Transformations-
koeffizienten sind für das jeweilige Wasserkraft- oder Mehrzweckspeicher-
Projekt spezifisch, sie können jedoch meist nach den gleichen Regeln
generiert werden.
Für jede Kante des Input-Output-Graphen wird ein Transformationskoeffi-
zient bestimmt. Einige Transformationen können empirisch aufgrund von
Wirtschaftsdaten, Erfahrungswerten oder Auswertung von Input-Output-
Tabellen ermittelt werden, andere Transformationen werden genauer über
vorhergehende Modellierungen bestimmt.
Empirische Bestimmung Transformationskoeffizienten
Transformationen, die in Geldwerten ausgedrückt werden, basieren meis-
tens auf empirischen Werten, die aufgrund der lokalen und globalen wirt-
60
5.3 Quantifizierung eines Input-Output-Modells für Wasserkraftanlagen
und Mehrzweckspeicher
schaftlichen Gegebenheiten so bestimmt werden können. Diese können
beispielsweise aus volkswirtschaftlichen Input-Output-Tabellen ermittelt
werden oder durch eine Marktstudie in der jeweiligen Region. Ein Beispiel
für solche Transformationen ist die Eingliederung von Bau- und Betriebs-
kosten als Inputs. Weitere Transformationen basieren auf Marktwerten für
Zulieferungen, Arbeitsleistungen oder auch Produkten. Bei den hier be-
trachteten Systemen ist dies beispielsweise der Marktpreis für Trink- oder
Bewässerungswasser oder der Preis für elektrische Energie. Oft können
auch benötigte landwirtschaftliche Rohstoffmengen für ein weiterverarbei-
tetes Industrieprodukt nur empirisch aus Input-Output-Tabellen oder aus
Daten einzelner Betriebe bestimmt werden. Wie in Kapitel 6 bei der Fallstu-
die Diluvio-Palmar dargestellt, kann beispielsweise auch eine Marktstudie
zur Bestimmung von Transformationskoeffizienten für Gewinne aus dem
Verkauf von landwirtschaftlichen Produkten erforderlich sein, sofern genaue
Preise für eine Region nicht verfügbar sind.
Ebenso empirisch bestimmt werden Wasserverlustmengen eines Rohrlei-
tungsnetzes, die als Eigenverbrauch dargestellt werden können. Hier wäre
dann bei einem Verlust im Rohrleitungsnetz von 20 %  also der Trans-
formationskoeffizient von Wasser nach Wasser 0,2, was soviel bedeutet,
dass man 0,2 l Wasser in der Rohrleitung zusätzlich zum Wasser aus dem
Speicher braucht um 1 l zu „produzieren“.
Bestimmung von Transformationskoeffizienten durch die
„Willingness to pay“-Methode
Eine Möglichkeit der Bestimmung von Transformationskoeffizienten, die sich
beispielsweise für die Wertigkeit von Hochwasserschutzmassnahmen oder
Renaturierungsmaßnahmen eignet, ist die Bestimmung der „Willingness zu
pay“(Olsen und Donaldson 1998). Hierbei wird der Preis, den beispielsweise
Anwohner für eine Verbesserung der Lebensqualität oder die Vermeidung
von Überflutungen zu zahlen bereit sind, als Wertigkeit eingesetzt. Olsen
und Donaldson (1998) beschreibt diese Methode, um die Wertigkeit von
Hochwasserschutzdeichen für die Anwohner oder anliegende Industrie zu
bestimmen, jedoch kann dieselbe Methode auch verwendet werden, um
Stauraumbewirtschaftungsmaßnahmen im Rahmen des Hochwasserschut-
zes zu bewerten.
61
5 Anpassung von Input-Output-Modellen an wasserwirtschaftliche
Problemstellungen
Modellbasierte Bestimmung von Transformationskoeffizienten
Bei der Berechnung von Transformationen von physikalischen Größen nach
physikalischen Größen ist es teilweise möglich, diese direkt aufgrund von
Berechnungsvorschriften zu ermitteln oder aber durch eine numerische
Modellierung anzunähern.
Beispiele hierfür sind die Transformation von Wassermenge und Fallhöhe
nach elektrischer Energie, aber auch Rauheitsverluste oder Transformatio-
nen hin zu Habitatgüte-Parametern. Viele Transformationen, die auf physi-
kalischen oder ökologischen Zusammenhängen beruhen, sind an sich nicht-
linear. Daher müssen die Transformationskoeffizienten durch stückweise
Linearisierung der nichtlinearen Gleichungen bestimmt werden. Für die Mo-
dellierung bedeutet dies, dass die Transformationsmatrix teilweise für den
jeweiligen Endverbraucher-Vektor angepasst werden muss, um jeweils im
richtigen Wertebereich die Linearisierung durchzuführen. Hierzu wird, wie in
Abb. 5.7 dargestellt, an den Modellergebnis-Graph eine Tangente angelegt.
In diesem Beispiel wäre also j =
Abƒ ss
1WUA =
5m3/s
600m2
= 0, 0083
h
m3/s
m2
i
.
62
5.3 Quantifizierung eines Input-Output-Modells für Wasserkraftanlagen
und Mehrzweckspeicher
Abbildung 5.7: Koeffizientenbestimmung aus einem Modellergebnis-
Graph
Bestimmung ökologischer Transformationskoeffizienten
Eine Möglichkeit, Transformationskoeffizienten für den Zusammenhang zwi-
schen Wassermengen und ökologischen Parametern zu bestimmen, ist eine
vorhergehende Modellierung des Zusammenhangs mit einem ökohydrauli-
schen Modell wie beispielsweise CASIMIR (Schneider 2001; Jorde u. a. 1999).
Die ökohydraulische Modellierung mit CASIMIR wurde im vorhergehenden
Kapitel 3 umrissen.
Üblicherweise werden die Ergebnisse solch einer Modellierung keinen li-
nearen Zusammenhang zwischen Wassermengen und ökologischer Wertig-
keit aufzeigen, jedoch ist es möglich, durch stückweise Linearisierung für
einen bestimmten Wertebereich gültige Transformationskoeffizienten zu
63
5 Anpassung von Input-Output-Modellen an wasserwirtschaftliche
Problemstellungen
bestimmen. Beispielsweise wird mit CASIMIR der Zusammenhang zwischen
Abflussmenge und WUA berechnet und geplottet. Anschließend wird im
passenden Wertebereich eine Tangente angelegt, deren Steigung dann
als Transformationskoeffizient für einen kleinen Teilbereich dient (s. Abb.
5.7). Hierbei wäre dann die Abflussmenge äquivalent zur Lieferung Xj in
Gleichung 4.2 und das WUA die „Produktionsmenge“ X wie im vorigen
Abschnitt beschrieben.
Bestimmung von Transformationskoeffizienten für
Bewässerung
Die Zusammenhänge zwischen Bewässerungswassermengen und landwirt-
schaftlichen Erträgen können mit Hilfe von CROPWAT-Modellergebnissen
bestimmt und als Transformationskoeffizienten dargestellt werden. Diese
Transformationskoeffizienten sind hierbei sehr stark von lokalen klimati-
schen und hydrologischen Bedingungen abhängig. Die Modellierung mit
CROPWAT wird in Abschnitt 3.6 beschrieben. Aus den Modellergebnissen
wird anschließend der Zusammenhang zwischen Produktionsmenge und
Wasserverbrauch ermittelt und stückweise linearisiert. Diese linearisierten
Zusammenhänge können als Transformationkoeffizienten für die jeweili-
gen landwirtschaftlichen Produkte genutzt werden. Der Transformations-
koeffizient gibt dann an, wieviel Bewässerungswasser in einem landwirt-
schaftlichen Produkt „weiterverarbeitet“ wurde. Ein Beispiel hierfür wäre
j =
Bewässerungswasser
Kartoffeln =
280
1kg .
Direkt berechnete Transformationskoeffizienten
Einige Transformationskoeffizienten basieren auf direkten physikalischen
Zusammenhängen. Sind diese Zusammenhänge linear, kann direkt ein
Transformationskoeffizient bestimmt, ansonsten muss wiederum durch Be-
rechnung einer Tangente linearisiert werden. Ein typisches Beispiel für einen
direkt berechenbaren Transformationskoeffizienten ist die Transformation
von Wassermengen nach Produktion von elektrischem Strom. Diese Trans-
formation kann als direkte Funktion von Fallhöhe und Wirkungsgrad des
Kraftwerks dargestellt werden (s. Gleichung5.2). Hierzu wird die Gleichung
64
5.4 Erweiterung des klassischen Leontief-Modells
für die Berechnung der Leistung (s. Giesecke u. a. (2014)) entsprechend
umgestellt:
P = cP · hƒ ·Q (5.1)
j = P/Q = cP · hƒ (5.2)
mit
P = Leistung
Q = Durchfluss
cP = Leistungsbeiwert
hƒ = Fallhöhe
In Tabelle 5.1 wird dargestellt, mit welchen Methoden Transformationskoef-
fizienten für verschiedene Aspekte einer wasserwirtschaftlichen Problem-
stellung berechnet werden können.
Startknoten Endknoten Berechnungs-
vorschrift
Linearisierung
nötig?
Wasser aus Spei-
cher
Bewässerungs-
wasser
1m3/1m3 nein
Bewässerungs-
wasser
Ernteertrag vorhergehende
Modellierung
des Wasserbe-
darf (z. B. mit
CropWat)
ja
Wasser aus Spei-
cher
Mindestwasser-
abfluss
1m3/1m3 nein
Mindestwasser-
abfluss
Ökologische Wer-
tigkeit
vorhergehende
Modellierung (z.
B. mit CASIMIR)
ja
Tabelle 5.1: Beispiele für die Bestimmung von Transformationskoeffizien-
ten
5.4 Erweiterung des klassischen
Leontief-Modells
Da in den in dieser Arbeit untersuchten Systemen die Verflechtungen nicht
vollkommen analog zu einem klassischen Wirtschaftssystem sind, muss in
dem hier verwendeten Modell der Leontief-Ansatz erweitert werden.
65
5 Anpassung von Input-Output-Modellen an wasserwirtschaftliche
Problemstellungen
5.4.1 Negative Effekte
Bei der Betrachtung von Umweltauswirkungen gibt es Wirkungszusammen-
hänge, die invers miteinander verknüpft sind. Würde eine Transformation
im Modell negativ, da die Beziehung zwischen Zulieferung von Produkt A
und „weiterverarbeitetem“ Produkt B umgekehrt proportional ist, muss hier
ein neuer Faktor eingeführt werden, mit dem stattdessen gerechnet wird,
weil per Definition in Leontief-Gleichungssystemen negative Koeffizienten
ausgeschlossen sind. Hierzu wird dann beispielsweise ein Einspar-Faktor ein-
geführt, in den transformiert werden kann. Ein Beispiel hierfür sind negative
Wassergüteauswirkungen durch Nährstoff- und Schadstoffeinträge. Um die-
se als positive Effekte darzustellen kann ein Vermeidungsfaktor verwendet
werden. Dies könnte dann folgendermaßen dargestellt werden:
j =
Rengngskosten
N−Vermedng
= 2000e1mg/ für die Gesamtvermeidung in einem Gewässer
in einer bestimmten Zeitperiode.
5.4.2 Mehrfachnutzen
Bei den klassischen Leontief-Modellen wird in jedem Sektor genau ein
Produkt erstellt und dieses wird auch genau einmal genutzt, um weite-
re Produkte zu produzieren. Wird bei Systemen, bei denen Ressourcen
einen Mehrzwecknutzen haben, dieser Ansatz gewählt, wird ein zu hoher
Ressourcen-Einsatz errechnet. Um dieses Problem zu umgehen, gibt es
verschiedene Möglichkeiten.
Einführung von Gleichungen außerhalb der
Transformationsmatrix
Eine Variante Mehrfachnutzen darzustellen, ist in Anlehnung an die von
Hanssmann (1976) verwendete Methode (s. Kap. 4), weitere Gleichungen
für Schadstoffe oder Mehrzwecknutzen einzuführen.
ej = qj ·Xj (5.3)
rj = dj ·Xj (5.4)
66
5.4 Erweiterung des klassischen Leontief-Modells
Diese Gleichungen, die außerhalb der eigentlichen Transformationsmatrix A
stehen, eignen sich besonders gut für die Berechnung von Nebenprodukten.
Dies wäre beispielsweise dann der Fall, wenn ein Bewässerungssystem als
Nebenprodukt die Erzeugung von elektrischer Energie durch Kleinwasser-
kraft hat. Hierbei wäre dann die Nutzung des Wassers für die Bewässerung
als Transformation in der Hauptmatrix beschrieben, während die Energieer-
zeugung in einer zusätzlichen Gleichung als ej darstellbar ist.
Sollen verschiedene Nutzungsarten derselben Ressource gleichberechtigt
dargestellt werden, ist dies jedoch bei der Formulierung durch Gleichungen
außerhalb der Hauptmatrix konzeptionell unübersichtlich.
Einführung einer virtuellen Ressourcen-Börse
Um diese Unübersichtlichkeit zu verhindern und die direkten Zusammen-
hänge in einem Input-Output-Graph abzubilden, ist es oft besser, eine
weitere Möglichkeit der Darstellung von Mehrzwecknutzung zu verwenden:
Die Einführung von virtuellen Ressourcen-Börsen, in denen eine Ressour-
ce, die einen Mehrzwecknutzen hat, in Abhängigkeit des Verhältnisses
der Endverbraucher vermehrt wird bzw. ihr ein Preis zugeordnet wird, der
dem Mehrzwecknutzen entspricht. Die Ressource wird in dieser Börse vir-
tuell vervielfacht und damit für die unterschiedlichen Nutzungsarten zur
Verfügung gestellt. Es würde hier also eine zusätzliche Transformation
sser → rte eingeführt.
Hierbei ist darauf zu achten, dass nicht unbeabsichtigterweise im Modell
Ressourcen generiert werden, die so im realen System nicht vorhanden sind.
Dies ist beispielsweise dadurch möglich, dass die jeweiligen Endverbrauchs-
mengen der verschiedenen Ressourcen im gleichen Verhältnis angelegt
werden. Verschiebungen im Verhältnis der Endverbraucher zueinander
müssen dann in der internen „Börse“ mit angepasst werden.
Wird beispielsweise Wasser erst nach der energetischen Nutzung durch
Wasserkraft aus dem Fluss entnommen, kann dieses Wasser „doppelt“
verwendet werden. Hierzu kann in einer Ressourcenbörse Wasser in „Ver-
rechnungswasser“ umgewandelt werden und dann in beiden Nutzungsarten
verbraucht werden. Dabei ist es aber notwendig, die beiden Nutzungsarten
proportional zueinander als Verbraucher anzulegen um sicherzustellen,
dass keine Extra-Ressourcen „produziert“ werden.
67
5 Anpassung von Input-Output-Modellen an wasserwirtschaftliche
Problemstellungen
Aufteilung einer Ressource in ihre einzelnen Eigenschaften
Eine Weiterentwicklung der Ressourcenbörse ist die Aufteilung einzelner
Ressourcen in ihre verschiedenen Eigenschaften. Bei der Mehrzwecknut-
zung einer Ressource werden unterschiedliche Eigenschaften dieser Res-
source für unterschiedliche Zwecke verbraucht. So wird beispielsweise,
wenn Wasser für die Wasserkraft sowie für die Bewässerung genutzt wird,
die Eigenschaft „Energiehöhe“ separat von der Eigenschaft „stofflicher
Nutzen“ verwendet. Für die Bewässerung wird dann ein Anteil beider Eigen-
schaften benötigt, die restliche Ressource „Energiehöhe“ kann dann durch
Turbinen in elektrische Energie umgewandelt werden. Diese Aufteilung in
verschiedene Eigenschaften einer einzelnen Ressource hat gegenüber der
Ressourcen-Börse den Vorteil, dass besser sicherzustellen ist, dass es nicht
zu einer unbeabsichtigten Vermehrung von Ressourcen entgegen dem
abgebildeten System im Modell kommt. Wird beispielsweise Bewässerungs-
wasser oder Trinkwasser durch Rohrleitungsturbinen zunächst energetisch
genutzt, um dann stofflich der anderen Nutzung zugeführt zu werden, wird
die Ressource Energiehöhe auf Wasserkraft und beispielsweise Bewässe-
rung aufgeteilt während die stoffliche Nutzung alleine der Bewässerung
zufällt.
5.4.3 Kopplungseffekte von Wassergüte und
Wassermengen
Nicht nur die Wassermengen sind bei einer Untersuchung von Mehrzweck-
speichern oder ganzen Einzugsgebieten wichtig, auch die Qualität spielt
je nach beabsichtigten Nutzungszwecken für das gespeicherte Wasser ei-
ne Rolle. Faber u. a. (1983)beschreiben die Anwendung der Input-Output
Modellierung für die Wassergütewirtschaft. Wichtige Parameter sind bei-
spielsweise der Gehalt an Nährstoffen im Wasser. Sind zu große Mengen an
Phosphaten und Stickstoffverbindungen (Nitrat, Nitrit, Ammonium, organi-
scher Stickstoff) im Wasser vorhanden kann es zu einer Überdüngung des
Stausees bis hin zum „Umkippen“ kommen oder es können die Grenzwerte
für die Verwendung des Wassers als Trink- oder Brauchwasser überschritten
werden. Auch der Gehalt an Sauerstoff im Wasser kann als Wassergütepa-
rameter in die Betrachtung eingehen.
68
5.4 Erweiterung des klassischen Leontief-Modells
Bestimmung von Transformationskoeffizienten für Wassergüte
Bis das Wasser im Stausee ankommt, hat es meistens schon die verschie-
densten „Transformationen“ mitgemacht. Beispielsweise gelangt es als
Oberflächenabfluss in kleinere Gewässer und anschließend in den Stausee.
In all diesen Stufen werden Nähr- und Schadstoffe eingetragen, abgebaut
oder umgewandelt.
Ein Großteil der eingetragenen Nährstoffe stammt aus sogenannten Nicht-
Punkt-Quellen d. h. die Stoffe gelangen aus Oberflächen oder Grundwas-
sereintrag in die Gewässer. Die wichtigste Quelle solcher Nährstoffe sind
landwirtschaftliche Flächen. Eine Möglichkeit, Transformationskoeffizien-
ten für den Austrag von Nährstoffen aus landwirtschaftlichen Flächen zu
bestimmen, besteht in dem in Kapitel 3 beschriebenen Export-Koeffizienten-
Verfahren (Johnes 1996). Transformationskoeffizienten für die Veränderung
der Nährstoffgehalte innerhalb von Zuflüssen sowie direkt im Stauraum kön-
nen z. B. mit Hilfe des QUAL2K (US-EPA 2016, 1987) Standards (s. Kapitel
3) bestimmt werden. Es können auch die Ergebnisse anderer Wassergü-
temodelle zur Bestimmung der Transformationskoeffizienten verwendet
werden, Wird ein räumlich verteiltes Modell zur Berechnung der Schad- und
Nährstoffeinträge in einen Stausee genutzt, z. B. um gleichzeitig eine Visua-
lisierung der Verteilung der Schadstoffkomponenten zu erstellen, kann für
das Input-Output-Modell entweder eine Transformation zu einem besonders
hoch belasteten Punkt oder z. B. der Schadstoffgehalt an der Stelle der
Wasserentnahme benutzt werden oder wiederum ein Durchschnittswert
berechnet werden. Ein Beispiel für die Bestimmung eines Transformations-
koeffizienten aus den Modellergebnissen für einen besonders belasteten
Punkt wird in Abb. 5.8 gezeigt. Zur Bestimmung des Transformationskoeffi-
zienten j werden hierbei die Einträge (Liefermenge Xj) ins Verhältnis zur
ermittelten Punktkonzentration als Referenzwert (Produkt Xj) gesetzt.
Im betrachteten Beispiel beträgt die Konzentration an einem besonders
belasteten Punkt 0,1 mg/l anorganischer Phosphor. Als durchschnittlicher
Export von Phosphor aus dem Einzugsgebiet wurde nach (Johnes 1996)
0,06 kg/ha·a bestimmt. Somit kann hier ein Transformationskoeffizient
für „Düngemitteleintrag → P-Konzentation“ von 0,6 [(kg · )/(mg · h · )]
bestimmt werden.
69

5.4 Erweiterung des klassischen Leontief-Modells
Da hohe Nähr- und Schadstoff-Konzentrationen nicht als "gut"definiert
sind, muss im Wassergüte-Modell ein Einsparpotential als weiterer Sektor
definiert werden. Dadurch werden negative Einflüsse positiv definiert.
Mit der so gewonnenen Transformationsmatrix kann anschließend beispiels-
weise ein Landnutzungsszenario aufgrund vorgegebener Wassergütestan-
dards berechnet werden. Hierfür werden bestimmte Endstandards für die
Konzentration von Schad- und Nährstoffen definiert, die dann als Endver-
braucher des Input-Output-Modells gesetzt werden.
Auch können Vorschläge zum Ausgleich von Produktionseinbußen in der
Landwirtschaft aufgrund der einzusparenden Nährstoffe ermittelt werden.
Somit kann eine Substitution von landwirtschaftlichem Einkommen mit
Ausgleichszahlungen bestimmt werden.
Kopplung von Wassergüte- und Wassermengen-Modell
Beim Zusammenfassen des Wassergüte- mit dem Wassermengenmodell
lässt sich zunächst grob eine Fallunterscheidung in drei grundsätzliche Fälle
machen:
1. Wassermenge und Qualität sind unabhängig voneinander
2. Wassergüte hängt direkt von der Wassermenge ab
3. komplexere Verflechtungsbeziehungen zwischen Wassermenge und
-güte (z. B. wenn die Wassermenge nur eine von vielen verschieden
Einflussgrößen auf die Wassergüte ist oder bei komplex verflochtenen
Entnahmen und Einleitungen).
Systeme, in denen Wassergüte und Wassermengen unabhängig
voneinander sind
Bestimmte Arten der Landnutzung oder Wassernutzung führen zu einem
Qualitätsproblem, das aber nicht wassermengenabhängig ist. Hier können
die unterschiedlichen Teilsysteme für Wassergüte und Wassermengen in
unterschiedlichen Teilmatrizen derselben Transformationsmatrix dargestellt
71
5 Anpassung von Input-Output-Modellen an wasserwirtschaftliche
Problemstellungen
werden. Die Berechnung erfolgt dann in einem einzelnen Berechnungs-
schritt. Die Belastung des Wassers mit Schadstoffen kann beispielsweise
dann separat von Wassermengen betrachtet werden, wenn der Eintrag
eines Schadstoffes an sich in seiner Gesamtmenge als problematisch ange-
sehen wird und nicht wie beispielsweise bei Nährstoffeinträgen die jeweilige
Verdünnung eine entscheidende Rolle spielt.
Systeme mit direkter Kopplung von Wassergüte und
Wassermenge
In einigen Systemen hängen Wassergüteparameter direkt von der Was-
sermenge ab. Beispielsweise kann ein direkter Zusammenhang zwischen
Wassertemperatur und der im Fluss geführten Wassermenge bei hohen
Außentemperaturen hergestellt werden. Ein Verdünnungseffekt kann einen
weiteren direkten Zusammenhang zwischen Wassermenge und Wassergüte
darstellen. In der Bewässerungslandwirtschaft ist ebenfalls ein direkter
Zusammenhang zwischen Wassermenge und Wassergüte im Drainage-
wasser zu verzeichnen. Diese Effekte können wie eine Mehrfachnutzung
des Wassers über eine kaskadierende Betrachtungsweise modelliert wer-
den. Die Wassermenge geht also hierbei sowohl bei den physikalischen
Habitatparametern als auch bei den Wassergüteparametern ein.
Eine Kopplung kann entweder über eine Gleichung außerhalb der Transfor-
mationsmatrix oder über die Einführung einer virtuellen Ressourcen-Börse
erfolgen.
Komplexere Wirkzusammenhänge
Beispielhaft für komplexere Wirkzusammenhänge soll hier ein Szenario
erwähnt werden, bei dem der Parameter Wassermenge über zwei unter-
schiedliche Wirkpfade auf die Flussökologie einwirkt. Die Wassermenge
steht über Abflussfaktoren direkt mit der Flussökologie in Verbindung. Sie
wirkt jedoch auch indirekt über den Faktor Temperaturvermeidung. Bei
solchen Konstellationen sollte die Verknüpfung über einzelne Eigenschaften
der Wassermenge dargestellt werden.
72
5.5 Ablauf der Berechnung von Szenarien
Wassermenge → Flussökologie
Wassermenge → Temperaturvermeidungsfaktor
Temperaturvermeidungsfaktor → Flussökologie
In diesem Beispiel könnte die Eigenschaft „Wasser mit seiner Wärmekapazi-
tät“ und „Wasser als Lebensraum mit Fließgeschwindigkeit und Wassertiefe“
separat aufgeschlüsselt werden.
Weitere Verknüpfungen von Wassermenge und Wassergüte
Eine weitere Verknüpfung kann über finanzielle Parameter stattfinden. Dies
ist insbesondere dann sinnvoll, wenn aufgrund einer Verschmutzung bzw.
deren Vermeidung Kosten entstehen (z. B. Reinigungskosten). Weiterhin
ist eine Kopplung über landwirtschaftliche Produktionsmengen möglich, da
Bewässerungswassermenge, Düngemitteleinsatz sowie Menge und Konzen-
tration von Drainagewasser in einem direkten Verhältnis zur Erntemenge
stehen. Allerdings ist hierbei zu beachten, dass dies immer nur für einen
kleinen Bereich der Werte gilt, da beim Pflanzenwachstum stets das Mi-
nimumprinzip gilt und somit bei Ausfall von Düngung oder Bewässerung
überhaupt keine Produktion möglich ist, unabhängig davon, wieviel von der
jeweils anderen Ressource zur Verfügung gestellt wird.
5.5 Ablauf der Berechnung von Szenarien
5.5.1 Generierung und Verifikation von Szenarien
IO-Modelle eignen sich sowohl zur Verifikation von vorhandenen Szenarien
als auch zur Generierung von gültigen Szenarien durch Belegung des
Endverbrauchervektors. Ein Szenario ist bestimmt durch die Nachfrage der
Endverbraucher U.
In volkswirtschaftlichen Modellen können so benötigte Produktionsmen-
gen bestimmt werden. Bei der Modellierung mit natürlichen Ressourcen
als Input ist jedoch eine Erhöhung der Input-Mengen nur bedingt möglich,
daher müssen Szenarien, die größere Anforderungen haben als mit den
73
5 Anpassung von Input-Output-Modellen an wasserwirtschaftliche
Problemstellungen
vorhandenen Ressourcen lieferbar, angepasst werden. „Maximal mögliche“
Ressourcennutzung kann demnach iterativ durch Anpassung des Anforde-
rungsvektors bestimmt werden. Die Produktion ist hier durch die Menge
der vorhandenen Primärinputs limitiert.
Die Endverbraucher im Anforderungsvektor können einerseits bestimmte
Mindestanforderungen an das System, wie beispielsweise ein ökologischer
Mindestwasserabfluss sein, andererseits aber auch eine gewünschte Vertei-
lung von Ressourcen wie beispielsweise Nutzung als Trinkwasser, Brauch-
wasser etc. darstellen. Der Endverbrauchervektor stellt also so etwas wie
ein „Wunschszenario“ dar, in dem gewünschte oder benötigte Produktions-
mengen festgelegt werden. Im darauffolgenden Schritt wird dann evaluiert,
ob die Ressourcen dafür überhaupt verfügbar sind.
Abbildung 5.9: Iterativer Ablauf der Berechnung
74
5.6 Optimierung
Iterativer Modellablauf
Wie schon im obigen Abschnitt erwähnt, ist es bei der Verwendung natürli-
cher Ressourcen nicht immer möglich, alle Endverbraucher maximal mit
ihren Inputs zu versorgen. Daher wird stets eine Abwägung verschiedener
Nutzungsarten erforderlich sein. In einigen Fällen gibt es kein systemimma-
nentes Optimum, sondern es müssen die unterschiedlichen Nutzungsan-
sprüche gegeneinander abgewägt werden. Bei stark vernetzten Systemen,
wie es bei Mehrzweckspeichern der Fall ist, kann es daher von Vorteil sein,
auf einfache Weise berechnen zu können, wie sich eine Veränderung einzel-
ner Anforderungen auf das Gesamtsystem auswirkt, bzw. wo stattdessen
ein Ausgleich geschaffen werden muss. Das hier entwickelte Modell soll hel-
fen, mögliche Szenarien zu generieren. Die Auswahl eines Szenarios für die
weitere Planung muss jedoch dann von Experten und den Entscheidungs-
trägern getroffen werden. Um automatisiert gültige Szenarien zu erzeu-
gen, kann ausgehend von gewünschten Anforderungen durch schrittweise
Modifizierung der einzelnen Anforderungen der Endverbrauchervektor U
angepasst werden. Hierbei können einzelne Mindestanforderungen jeweils
als fest angesehen werden, während die anderen Nachfragen schrittweise
so verändert werden, dass ein mögliches Szenario entsteht. Durch diesen
iterativen Modellablauf wird ein ganzes Feld möglicher Vektorbelegungen
für die Verbraucher bestimmt. Dies gibt Entscheidungsträgern die Möglich-
keit, aus den unterschiedlichen Nutzungsszenarien das für sie günstigste
auszusuchen.
5.6 Optimierung
Sofern es für das jeweilige System (planerisch) sinnvoll und (mathematisch)
möglich ist, kann auf Basis des oben beschriebenen Input-Output-Modells
anschließend eine lineare Optimierung (s. Abschnitt 4.5) durchgeführt wer-
den. Dies kann dazu dienen, optimale Szenarien nach bestimmten politisch
vorgegebenen Verbraucher-Ansprüchen zu generieren. Eine Abwägung,
wann eine lineare Optimierung sinnvoll ist und wann besser nur unter-
schiedliche Nutzungsszenarien generiert werden, muss vom jeweiligen
Planer geleistet werden.
Wird eine lineare Optimierung durchgeführt, ist es wichtig, die Ressourcen,
die für ein Projekt verfügbar sind, als Restriktionen für die Primärinputs zu
75
5 Anpassung von Input-Output-Modellen an wasserwirtschaftliche
Problemstellungen
integrieren. Mindest- oder Höchstproduktionsmengen, beispielsweise für
ökologische Habitatansprüche oder landwirtschaftliche Produktionsmengen,
werden in den Ungleichungen angegeben. Bei einer Mehrproduktion eines
Sektors wird davon ausgegangen, dass diese Menge entweder zusätzlich
“verbraucht” wird z. B. bei ökologischen Faktoren, oder dass sie zum Export
oder der Lagerhaltung dienen kann.
Zunächst wird aus einem durch das oben beschriebene iterative Verfahren
eine “mögliche” Lösung des linearen Programmierproblems ausgesucht
und als Ausgangsbasis gewählt, bzw. werden Produktionsaktivitäten sowie
Aktivitäten ungenutzter Primärinputs festgelegt.
Aufgrund dieser möglichen Lösung kann dann mit dem Simplex Algorithmus
eine optimale Lösung gesucht werden.
Eine Nutzung des Modells als Basis einer linearen Optimierung ist nur dann
sinnvoll, wenn die Qualität der Ausgangsdaten des Modells ausreicht. Dies
kann insbesondere in frühen Phasen der Planung schwierig sein. Daher ist
immer abzuwägen, ob die Datenlage eine Optimierung der Szenarien schon
erlaubt, oder ob es je nachdem sinnvoller ist, zunächst einmal Serien von
möglichen Szenarien als Szenarienvektor zu berechnen und die Entschei-
dung über besonders positive Varianten, die dann weiter verfolgt werden,
zunächst politisch oder zumindest „von Hand“ zu handhaben. In Kapitel 6
wurde daher eine Optimierung nur für die Fallstudien an der unteren Argen
und für den Mehrzweckspeicher Kandadji beispielhaft durchgeführt.
76
6 Fallstudien
Um die in den vorigen Kapiteln erarbeitete Methodik an praktischen Beispie-
len zu verifizieren und das Modell weiterzuentwickeln, wurden Fallstudien
zu unterschiedlichen Wasserkraftanlagentypen und Mehrzweckspeicher-
Nutzungsarten durchgeführt.
Um die grundsätzliche Anwendbarkeit der Input-Output-Analyse auf Was-
serkraftanlagen und Mehrzweckspeicher zu untersuchen, wurde zunächst
ein sehr einfaches schwach vernetztes System eines Ausleitungskraftwerks
an der Drau in Österreich untersucht. Hierbei wurde vor allem auf die Ver-
netzung von Wasserdargebot, energetischer Nutzung und Flussökologie
eingegangen.
Die Integration von Bewässerung und Landnutzungsparametern in einem
Input-Output-Modell wurde anhand eines Bewässerungssystems in Vene-
zuela untersucht. Hierbei werden vor allem auch sozioökonomische Aspekte
mit integriert.
In einer weiteren Fallstudie wurde ein Ausleitungskraftwerk an der unteren
Argen mit gleichzeitiger Wasserentnahme zur Bewässerung untersucht.
Als sehr stark vernetztes System wird das Kandadji-Projekt am Niger,
ein typisches Mehrzweckspeicher-Projekt mit Bewässerung, Wasserkraft
und Trinkwassergewinnung, betrachtet. Schließlich wird, um die Band-
breite der Anwendbarkeit des entwickelten Modells darzustellen, eine
Fallstudie für ein Gezeitenkraftwerk zusammen mit einer Landnutzungs-
Wassergütemodellierung im Küstenbereich eingegangen.
Für diese unterschiedlichen System- und Anlagenarten wurden jeweils qua-
litative Modelle aufgestellt, die dann für die einzelne Fallstudie quantifiziert
wurden.
77
6 Fallstudien
6.1 Fallstudie Ausleitungskraftwerk
Rosegg-St. Jakob an der Drau in
Österreich
In einer ersten Fallstudie sollte die prinzipielle Anwendbarkeit der Input-
Output-Analyse auf Wasserkraftankagen gezeigt werden. Hierzu wurde
zunächst ein recht einfaches, nur schwach vernetztes System ausgewählt.
Neben den Speicherkraftwerken sind Laufwasserkraftwerke die häufigste
Art der Wasserkraftgewinnung. Sie sind als Grundlastkraftwerke ausgelegt.
Eine häufige Art der Laufwasserkraftwerke ist das Ausleitungskraftwerk.
Das Ausleitungskraftwerk Rosegg-St. Jakob ist eine der Staustufen, die die
östereichische Verbund AG an der Drau betreibt. Für dieses Draukraftwerk
liegen aus vorhergehenden Studien (Petschunik u. a. 2002b, a) bereits sehr
viele Daten zum Betrieb und der Ökologie vor. Daher konnten die einzel-
nen Modellparameter für diese Fallstudie sehr genau bestimmt werden.
Hauptsächlich konkurrieren hier die Flussökologie und die energetische
Nutzung.
Da es hier aber nur wenige konkurrierende Nutzungsarten gibt, sind die
Input-Output-Matrix und der Anforderungsvektor recht klein.
6.1.1 Projektdaten für das Ausleitungskraftwerk
Rosegg-St. Jakob
Das Ausleitungskraftwerk Rosegg-St. Jakob ist eines von 10 Kraftwerken, die
die VERBUND Austrian Hydro Power AG an der Drau in Kärnten betreibt.Die
Anlage wurde in den Jahren 1970-1974 erbaut (Petschunik u. a. 2002b).
Innerhalb der Draukette ist es die einzige Anlage, die als Ausleitungskraft-
werk konzipiert ist. Vom Wehr St. Martin bis zum Kraftwerk besteht eine
6,5 km lange Ausleitungsstrecke. Tabelle 6.1 zeigt einige Anlagen- und
Betriebsdaten.
78
6.1 Fallstudie Ausleitungskraftwerk Rosegg-St. Jakob an der Drau in
Österreich
Ausbauabfluss 395 m3/s
Mittlerer Jahresabfluss 205 m3/s
HQ100 bis zu 2300 m3/s
Fallhöhe 22.7 m
Mittlere Jahresproduktion 338 Mio kWh
Leistung 80 MW
Leistungsüberschlagbeiwert cp 8,1 kg/s2 ·m2
Ausleitungsstrecke 6.5 km
Tabelle 6.1: Betriebsdaten des Ausleitungskraftwerks Rosegg-St. Jakob
6.1.2 Ein qualitatives Modell für das
Ausleitungskraftwerk Rosegg-St. Jakob
Zunächst wurden die Systemgrenzen festgelegt und die Anlage und ih-
re Umgebung als einzelne Kompartimente aufgeteilt. Sodann wurden die
verschiedenen Stoff-, Energie- und Geldströme zwischen diesen betrach-
tet. Daraus wurde dann ein Input-Output-Graph (s. Abb. 6.1) erstellt. Die
dazugehörige Adjazenzmatrix ist in Tabelle 6.2 dargestellt.
79
6 Fallstudien
Abbildung 6.1: Input-Output-Graph für das Ausleitungskraftwerk Rosegg-
St. Jakob
80
6.1 Fallstudie Ausleitungskraftwerk Rosegg-St. Jakob an der Drau in
Österreich
Fob LaFl Aue Mn Fsr Fr Fo F WK Mot Foeko
Fob 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0
LaFl 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0
Aue 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0
Mn 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0
Fsr 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0
Fr 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1
Fo 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0
F 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1
WK 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
Mot 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
Foeko 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Fob Fluss oberhalb LaFl Landwirtschaftliche Fläche
Mn Finanzielle Inputs Fsr Stauraum
Fr Restwasserstrecke Fo Oberwasserkanal
F Unterwasser WK Wasserkraft
Mot Gewinn Foeko Flussökologie
Tabelle 6.2: Adjazenzmatrix des Input-Output-Graph für das Ausleitungs-
kraftwerk Rosegg-St. Jakob
Wenn man auf verschiedene Teilaspekte pro Ressource aufteilt, kann der
Input-Output-Graph für das Ausleitungskraftwerk Rosegg-St. Jakob (s. Ab-
bildung 6.2) durch die Adjazenzmatrix in Tabelle 6.3 dargestellt werden.
81
6 Fallstudien
Abbildung 6.2: Input-Output-Graph für das Ausleitungskraftwerk Rosegg-
St. Jakob mit aufgeteilten physikalischen und ökologischen
Ressourcen
82
6.1 Fallstudie Ausleitungskraftwerk Rosegg-St. Jakob an der Drau in
Österreich
F
o
b
LF
A
p
A
o
e
M
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F
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0
0
0
0
1
Fob Fluss oberhalb L Landwirtschaftliche Fläche
A Aue Mn Finanzielle Inputs
Fsr Stauraum Fr Restwasserstrecke
Fo Oberwasserkanal F Unterwasser
WK Wasserkraft Mot Gewinn
Xp Sektor X physikalisch Xoe Sektor X ökologisch
Tabelle 6.3: Adjazenzmatrix des Input-Output-Graph für das Ausleitungs-
kraftwerk Rosegg-St. Jakob mit aufgeteilten physikalischen
und ökologischen Ressourcen
83
6 Fallstudien
6.1.3 Quantifizierung der Modellparameter für das
Kraftwerk Rosegg-St. Jakob
Wie aus dem qualitativen Modell ersichtlich ist, sind als „Endverbraucher“
hier die elektrische Energie bzw. der Gewinn aus dieser Stromgewinnung
sowie eine ökologische Mindestwassermenge zu betrachten. Primäre In-
puts sind der Wasserzufluss, Flächen und finanzielle Inputs. Eine weitere
Möglichkeit ist es, ökologische Ausgleichsflächen als „Endverbraucher“ zu
quantifizieren. Für die Quantifizierung der verschiedenen Transformations-
koeffizienten wurden Ergebnisse einer Studie der Verbund AG (Petschunik
u. a. 2002a, b) als Ausgangsparameter genutzt.
6.1.4 Bestimmung von Transformationskoeffizienten
Eine wichtige „Währung“ im System Rosegg-St. Jakob ist die im jeweiligen
Teilsystem umgewandelte Energie.
Flussökologie
Die im jeweiligen Flussabschnitt umgewandelte Energie kann als Input
in das jeweilige ökologische System gewertet werden, da beispielsweise
die Turbulenz und die Sohlschubkräfte eine wichtige Rolle für die im Fluss
vorhandenen Spezies darstellen. Der ökologische Wert kann entweder in
WUA oder in Punkten dargestellt werden.
Wasserkraft
Für die Bestimmung der Transformationskoeffizienten für die Wasserkraft
wird die Fallhöhe sowie der Leistungsbeiwert oder der Wirkungsgrad benutzt.
Die Berechnung erfolgt analog zu Gleichung 5.2.
j = P/Q = cP · hƒ (6.1)
Für die Energieinputs wurde davon ausgegangen, dass der Stauraum
für 2/3 und der Oberwasserkanal für 1/3 der Rohfallhöhe von 24 m
84
6.1 Fallstudie Ausleitungskraftwerk Rosegg-St. Jakob an der Drau in
Österreich
verantwortlich ist (Petschunik u. a. 2002b).
Fluss oberhalb → Stauraum mechanisch 152 [kW · s/m3]
Stauraum mechanisch → Oberwasserkanal 1, 45[kW/kW]
Oberwasserkanal → Wasserkraft 0, 81[kW/kW]
Aue
Für die ökologische Bedeutsamkeit der Aue ist ein gewisser Energieeintrag
nötig. Dieser Energieeintrag kann für die Transformation Energie → öko-
logische Wertigkeit verwendet werden. Die Bewertung der ökologischen
Bedeutsamkeit erfolgt in Punkten.
Stauraum und Oberwasserkanal
Ehemalige Aue und landwirtschaftliche Flächen werden durch den Stau-
raum und den Oberwasserkanal benutzt. Hierbei wird eine durchschnittliche
Fläche pro Kubikmeter angesetzt. Die Gesamtwasserfläche wird in (Petschu-
nik u. a. 2002a) mit 387 ha angegeben. Allerdings ist dies ungenau, da
hier auch die Flächen, die schon immer zum Fluss gehört haben, mit in die
Berechnung eingehen. Daher wurden aus den Lageplänen in Petschunik
u. a. (2002a) die entsprechenden Flächen abgeschätzt. Es kann etwa von
220 ha neu überfluteten Flächen ausgegangen werden. Das Stauvolumen
beträgt ca. 32 Mio. m3. Aufgrund der in Petschunik u. a. (2002a) angegebe-
nen Flächen und Volumina wurde ein Transformationskoeffizient von 0,07
bestimmt.
Finanzielle Inputs
Finanzielle Inputs gehen einerseits in den Bau der Anlage, andererseits in
den Unterhalt des Staus (Baggerkosten) sowie die Förderung ökologischer
Massnahmen. Baukosten können über die Betriebsdauer verteilt als Ab-
schreibung pro produzierter Energie eingehen. Insgesamt wurde für den
Stauraum eine Transformation von 0,34 Euro/m3 angesetzt. Für ökologische
85
6 Fallstudien
Maßnahmen wurde ein Preis von 20 Euro pro m2 Ausgleichsfläche angesetzt
(Turner u. a. 2007). Sollen nur einzelne Maßnahmen finanziell unterstützt
werden, können auch weit niedrigere finanzielle Inputs angesetzt werden.
Gewinn
Die Transformation Wasserkraft nach Gewinn wird aufgrund von aktuellen
Marktpreisen errechnet. DiePresse.com (2012) gibt einen Durchschnitts-
preis von 56 Euro/MWh an.
Transformationsmatrix
Mit den in den vorherigen Abschnitten bestimmten Transformationskoeffizi-
enten wurde aus der Adjazenzmatrix eine Transformationsmatrix erstellt (s.
Tab. 6.4).
Fob LaFl Aue Mn Fsr Fr Fo F WK Mot Foeko
Fob 0,1 0 1 0 152 0 0 0 0 0 0
LaFl 0 0,14 0 0 0,15 0 1 0 0 0 0
Aue 0 0 1 0 0,14 0 0 0 0 0 0
Mn 0 0 0,05 0 1 0 0,34 0 0 0 0
Fsr 0 0 0 0 0,02 1 1,45 0 0 0 0
Fr 0 0 0 0 0 0,1 0 1 0 0 0
Fo 0 0 0 0 0 0 0,01 1 0,81 0 0,18
F 0 0 0 0 0 0 0 0,02 0 0 0,22
WK 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0178 0
Mot 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
Foeko 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Fob Fluss oberhalb LaFl Landwirtschaftliche Fläche
Mn Finanzielle Inputs Fsr Stauraum
Fr Restwasserstrecke Fo Oberwasserkanal
F Unterwasser WK Wasserkraft
Mot Gewinn Foeko Flussökologie
Tabelle 6.4: Transformationsmatrix für das Ausleitungskraftwerk Rosegg-
St. Jakob
86
6.1 Fallstudie Ausleitungskraftwerk Rosegg-St. Jakob an der Drau in
Österreich
6.1.5 Evaluation von Nutzungsszenarien
Für die Bewertung unterschiedlicher Nutzungsszenarien wurden verschiede-
ne Kombinationen von Nutzungsanforderungen als Vektor aufgestellt. Aus
diesen Endverbrauchervektoren wurden die für diese Nutzungsart benötig-
ten Ressourcen berechnet. Anschliessend wurden diese Ansprüche mit den
vorhandenen Ressourcen verglichen und damit die Szenarien evaluiert.
Szenario 1 Szenario 2 Szenario 3
Wasserkraft 300 Mio kWh/a 338 Mio kWh/a 338 Mio kWh/a
Ökologie Fluss 8 8 6
Aue 6 6 5
Mögliches Szenario? ja ja nein
Tabelle 6.5: Evaluation von Nutzungsszenarien
Die Modellergebnisse in Tabelle 6.5 deuten darauf hin, dass mit einer gering-
fügigen Einschränkung der Energieproduktion die ökologische Wertigkeit
von Fluss und Aue erheblich erhöht werden kann.
6.1.6 Bewertung der Fallstudie Rosegg-St. Jakob
In dieser Fallstudie konnte prinzipiell der Einsatz der Input-Output-Analyse
für Wasserkraftanlagen evaluiert und verifiziert werden. Die hier entwickelte
Methodik eignet sich daher sehr gut als Vorstudie für Untersuchungen über
Ausleitungskraftwerke, bei denen für die Wassernutzung eine stärkere
Konkurrenzsituation besteht. Das qualitative System, das hier entwickelt
wurde, kann für die Bearbeitung anderer Fallbeispiele als Grundlage genutzt
werden. Hier könnte das Modell als Kernsystem gesehen werden, an das
die anderen konkurrierenden Nutzungsarten angebaut werden können.
Da beim Kraftwerk Rosegg-St. Jakob nur ein sehr einfaches vernetztes
System besteht, ist für eine realistische Projektbewertung vermutlich der
Einsatz verschiedener genauerer Einzelmodelle besser, da dann auf eine Li-
nearisierung verzichtet werden kann. Es zeigt sich, dass bei sehr einfachen
Systemen die Verwendung der Input-Output-Analyse nur in Einzelfällen
sinnvoll ist. Dennoch ist es möglich, das in dieser Fallstudie entwickelte
System als Grundlage zu verwenden, um darauf aufbauend komplexere Sys-
87
6 Fallstudien
teme weiter zu untersuchen. Weiterhin wäre die Input-Output-Modellierung
eines solchen einfachen Systems auch dann sinnvoll, wenn das Modell in
ein komplexeres regionales oder nationales Input-Output-Modell integriert
werden sollte. Hier würde sich eine genaue Aufstellung des ökologisch-
ökonomischen Systems anbieten.
88
6.2 Fallstudie Bewässerungssystem El Diluvio-Palmar
6.2 Fallstudie Bewässerungssystem El
Diluvio-Palmar
Neben der in der vorigen Fallstudie betrachteten Wasserkraft ist die Bewäs-
serung ein häufiger (Mehrzweck-)nutzen von Stauseen oder Ausleitungen
von Gewässern. Anders als bei der Wasserkraft, wo hauptsächlich das
Gewässer selbst sowie die Aue betrachtet werden, muss hier die System-
grenze wesentlich weiter gesteckt werden. Im Rahmen dieser Untersu-
chung wurden Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Bewässerungs- und
Anbauszenarien herausgearbeitet. Insbesondere wurden hier sozioökono-
mische und ökonomische Effekte verschiedener Szenarien untersucht, um
passende Transformationskoeffizienten zu gewinnen.
Weiterhin wurde, basierend auf der Export-Koeffizienten-Methode nach
Johnes (1996) (s. Abschnitt 3.7.1, Seite 25), ein System von Transforma-
tionskoeffizienten für die Wassergüte in der Bewässerungslandwirtschaft
entwickelt.
Das Bewässerungssystem El Diluvio - Palmar besteht aus einem Mehr-
zweckspeicher, der auch Trinkwasser für die Nachbarstädte, insbesondere
Maracaibo, zur Verfügung stellen soll, sowie einem System von Pipelines
und Kanälen für die Bewässerung (Odebrecht 2016; Italiano 2010; Haas
2010). In Tabelle 6.6 sind einige Betriebsdaten und Komponenten des
Systems dargestellt.
Tabelle 6.6: Daten und Komponenten des El Diluvio-Palmar Bewässerungs-
systems (Odebrecht 2016; Italiano 2010)
El Diluvio Damm Erddamm
Höhe 75 m
Überflutete Fläche 750 ha
Nutzbares Volumen 180 Millionen m3
Hauptpipeline 9 km
Kanal 39 km
Ausbaudurchfluss Q 11,4m3/s
Bewässerbare Fläche 10000 ha
Verteilungssystem kleinere Pipelines
89
6 Fallstudien
Auf Grundlage der hier vorhandenen Ressourcen sollen in einem ersten
Schritt 3000 ha bewässerte landwirtschaftliche Fläche zur Verfügung ge-
stellt werden, später sollen weitere 7000 ha an die Bewässerung ange-
schlossen werden (Odebrecht 2016).
6.2.1 Szenarien
Zunächst wurde ein Untersuchungsgebiet von 500 ha ausgewählt, für
das verschiedene Landnutzungsszenarien und Bewässerungsmethoden
evaluiert werden sollten. Das Gebiet wurde so ausgewählt, dass es als
relativ typisch für das Gesamtprojekt gelten kann. Dabei wurde darauf
geachtet, dass die hier vorhandenen Flächen qualitativ für verschiedene
landwirtschaftlichen Nutzung geeignet sind.
Es wurden drei Hauptszenarien aufgestellt:
❼ Aufteilung in 200 Selbstversorgerfarmen, die jeweils eine Familie ver-
sorgen
❼ Aufteilung in 3 Kooperativen, die jeweils ein Produkt für den lokalen/re-
gionalen Markt anbauen
❼ industrieller Anbau eines Produkts für den überregionalen oder Welt-
markt.
Selbstversorgerfarmen
In dem Gebiet Diluvio-Palmar wurden als soziales Projekt sogenannte „Com-
munal Towns“ eingerichtet, die aus einzelnen Selbstversorgerfarmen oder
Kooperativen bestehen (Odebrecht 2016). Im hier betrachteten Szenario
wird das Land in 2,5 ha große Farmen unterteilt, auf denen jeweils eine
fünfköpfige Familie ihr Auskommen hat. Die angebauten Produkte wurden
auf der Grundlage einer „2000 kcal/Person · Tag“-Diät bestimmt.
Der Produktmix wurden nach ortsüblichen Ernährungsgewohnheiten ausge-
wählt.
90
6.2 Fallstudie Bewässerungssystem El Diluvio-Palmar
Es gelte die Annahme, dass bei den Selbstversorgen die Bewirtschaftung
und die Bewässerung einen eher geringeren Technisierungsgrad haben.
Kooperativen
Die Gesamtfläche wird von drei Kooperativen unabhängig voneinander
bewirtschaftet. Ausgangspunkt ist wiederum, dass hier insgesamt 200
Familien versorgt werden sollen. Das Einkommen aus dem Verkauf der land-
wirtschaftlichen Produkte wird gleichmässig unter den Familien aufgeteilt.
Jede der Kooperativen baut auf ihrer gesamten Fläche ein spezialisiertes
Produkt an. Zum Vergleich wurden zwei unterschiedliche Produktkombi-
nationen betrachtet. Im ersten Szenario werden Tomaten, Bananen und
Maniok angebaut, im zweiten Baumwolle, Mais und Mango. Diese Szenarien
wurden gewählt, da das erste zumindest teilweise für einen lokalen Markt
innerhalb der Region produziert, während das zweite aus Produkten für
einen globaleren Markt besteht.
Industrielle Bewirtschaftung
Die Grundannahme bei der industriellen Bewirtschaftung ist, dass auf der
gesamten Fläche nur ein einziges landwirtschaftliches Produkt angebaut
wird, das sich auch zu Weltmarktpreisen lohnt. Es wurde die Produktion von
Mais, Baumwolle und Bananen betrachtet. Bei der industriellen Bewirtschaf-
tung wurden auch effizientere Bewässerungsmethoden wie beispielsweise
die Tropfbewässerung betrachtet. Auf dem industriellen Farmbetrieb ar-
beiten Landarbeiter auf Lohnbasis. Daher muss im Anforderungsvektor
nicht nur das Einkommen der Arbeiter sondern auch ein Gewinn für das
Unternehmen enthalten sein.
6.2.2 Bestimmung von qualitativen Modellen
Zunächst wurde ein allgemeiner Graph für die Bewässerung aufgestellt,
der sich für verschiedenartige Szenarien genauer ausdifferenzieren lässt.
Je nach gewünschten Outputs und Produkten wurde ein gesonderter Graph
aufgestellt. Für die Fallstudie wurden die Systemgrenzen recht eng gehalten,
91



6.2 Fallstudie Bewässerungssystem El Diluvio-Palmar
Zeitpunkt verwendet werden, müssen die Transformationen entsprechen
angepasst werden, wenn sich das Preisniveau für landwirtschaftliche Pro-
dukte geändert hat.
Energiebedarf
Der Energiebedarf für die Produktion und Weiterverarbeitung von Baum-
wolle wurde aus Wiegmann (2002) ermittelt: Für technisierten Anbau wird
41,19 MJ/kg entkörnte Baumwolle benötigt, bei Handarbeit 21,37 MJ/kg.
Bestimmung des Bewässerungswasserbedarfs
Der Zusammenhang zwischen angebauten Produkten und Wasserbedarf
wurde wie in Kapitel 3.6 beschrieben mit CropWat berechnet. Für den
Bewässerungswasserbedarf von Baumwolle wurden Daten aus Bednarz
u. a. (2003) benutzt.
Die auf dieser Grundlage bestimmten Transformationskoeffizienten sind in
Tabelle 6.7 aufgelistet.
Kanten-ID Startknoten Endknoten Transformationskoeffizient j
13 Bewässerungswasser Tomaten 10,4 m3/t
14 Bewässerungswasser Maniok 4,75 m3/t
15 Bewässerungswasser Bananen 10,95 m3/t
15 Bewässerungswasser Mais 1,29 m3/t
16 Bewässerungswasser Mango 17,2 m3/t
17 Bewässerungswasser Baumwolle 4,13 m3/t
Tabelle 6.7: Transformationskoeffizienten für den Bewässerungswasserbe-
darf
Bestimmung des Bedarfs an Arbeitskräften
Für die unterschiedlichen landwirtschaftlichen Produkte besteht in Abhän-
gigkeit von der Bewässerungsmethode ein Bedarf an Arbeitskräften. Bei
95
6 Fallstudien
der Modellierung werden diese Arbeitskräfte als einer der Primärinputs
gehandhabt.
Bei der Ermittlung für die Erhöhung der Arbeit im Agrarsektor wird zum
Einen von einer benötigten Arbeitszeit von 164 h/ha · a für die Bewässe-
rung ausgegangen (Albayrak u. a. 2010), auf das Gesamtgebiet ergibt sich
damit eine Mannstundenzahl von 65600 h/a. Durch intensiveren Anbau
bei Bewässerung kommt es noch zu einer Erhöhung der Arbeit pro Hektar
von 0,2 Arbeitern pro Hektar (Nationmaster 2016) auf 0,6 Arbeiter pro
Hektar. Dies ergibt bei 2340 Arbeitsstunden pro Jahr und Arbeiter eine
zusätzliche Mannstundenzahl von 187200. Damit werden insgesamt 109
Arbeiter pro Jahr benötigt und ausgehend von einem Durchschnittslohn
von 800 $ pro Monat (GTAI, 2010) berechnet sich der weiter transformierte
Nutzen zu 1046400 $/a, da in diesem Fall Arbeitslöhne und Beschäftigung
hauptsächlich als Nutzen für die Region angesehen werden.
Für die Transformationen wurde davon ausgegangen, dass je nach an-
gebautem Produkt unterschiedliche Arbeitsleistungen für die Pflege der
angebauten Kultur sowie die Ernte benötigt werden, da manche land-
wirtschaftlichen Flächen eher durch Handarbeit gepflegt werden müssen,
während für andere Kulturen ein hoher Maschineneinsatz möglich ist.
Kanten-ID Startknoten Endknoten Transformationskoeffizient j
16 Arbeitskraft Tomaten 1,7 [Arbeiter/t]
17 Arbeitskraft Maniok 0,83 [Arbeiter/t]
18 Arbeitskraft Bananen 1,7[Arbeiter/t]
18 Arbeitskraft Mais 0,45[Arbeiter/t]
19 Arbeitskraft Mango 1,2 [Arbeiter/t]
20 Arbeitskraft Baumwolle 0,19 [Arbeiter/t]
Tabelle 6.8: Transformationskoeffizienten für den Arbeitskräftebedarf
6.2.4 Düngemittel
Bestimmung des Nährstoffaustrags mit der Export-Koeffizienten
Methode
Der Nährstoffaustrag wurde mit der Export-Koeffizienten Methode nach
Johnes (1996) bestimmt. Diese Methode stellt einen Zusammenhang zwi-
96
6.2 Fallstudie Bewässerungssystem El Diluvio-Palmar
Ertrag [t/ha] N [kg/ha] P2O5 [kg/ha]
Baumwolle 2,3 156 36
Bananen 60 283 78
Mais 9 129 71
6,3 100 40
Maniok 40 62 23
18 32 8
9 13 2
Paprika 19 70 16
Tomaten 21 177 46
Tabelle 6.9: Ernteerträge und Nährstoffbedarf ausgewählter Pflanzen (Hal-
liday und Trenkel 1992)
schen der Landnutzung und dem Nährstoffaustrag her, der in Gleichung
3.1 beschrieben wird.
Exportkoeffizient E N P2O5
Getreide 0,12 0,05
Wurzelgemüse 0,25 0,05
Feldgemüse 0,25 0,05
Obst 0,01 0,005
Rinder 0,161 0,0285
Geflügel 0,153 0,027
Tabelle 6.10: Exportkoeffizienten für unterschiedliche landwirtschaftliche
Produkte (Haygarth u. a. 2003), dimensionslos
Die in Tabelle 6.10 angegebenen Exportkoeffizienten gelten für saure un-
durchlässige Böden im Hochland, wie sie im Untersuchungsgebiet meist
vorkommen.
Um bessere Ergebnisse zu erzielen, wurde die Methode an die Bedingungen
der Bewässerungslandwirtschaft angepasst. Hierzu wurde ein Vorfaktor in
Gleichung 3.1 integriert, der von der Bewässerungsart abhängig ist.
97
6 Fallstudien
Bewässer-
ungssystem
Ober-
flächen
Beregnung Tropf-
bewässe-
rung
Keine Bewäs-
serung
1,3 1,2 1,1 1
Tabelle 6.11: Einflussfaktor der Bewässerung auf den Exportkoeffizienten,
dimensionslos
Steigung flach [0-10
%]
moderat
[10-50 %]
steil [> 50 %]
0,8 0,9 1
Durchlässigkeit durchlässig undurchlässig
0,9 1
Abstand < 50 m > 50 m
2 1
Tabelle 6.12: Geländebedingte Einflussfaktoren auf den Exportkoeffizien-
ten, dimensionslos
Mit den oben bestimmten Faktoren kann Gleichung 3.1 erweitert werden:
L =
n∑
=1
B · E ·A ·  (6.2)
L Nährstoffexport [kg]
E Exportkoeffizient für Nährstoffquelle  [−]
B Faktor für den Bewässerungstyp [−]
A Fläche mit Landnutzungstyp  [h]
 Nährstoff-Input aus Quelle  [kg/h]
Aus den so bestimmten Exportkoeffizienten können nun Transformations-
koeffizienten für das System Landwirtschaft-Nährstoffaustrag bestimmt
werden.
98
6.2 Fallstudie Bewässerungssystem El Diluvio-Palmar
Startknoten Endknoten j [t/kg]
Baumwolle Nitrat 0,0098
Baumwolle Phosphat 0,232
Bananen Nitrat 0,693
Bananen Phosphat 0,4
Tomaten Nitrat 0,027
Tomaten Phosphat 0,107
Tabelle 6.13: Transformationskoeffizienten landwirtschaftliche Produktion
→ Nährstoffaustrag [t/kg]
Der Nährstoffaustrag durch die landwirtschaftliche Nutzung kann im Ge-
samtsystem am besten mit der von Hanssmann (1976) vorgeschlagenen
Methode integriert werden, da es sich systemanalytisch gesehen um ein
Beiprodukt handelt. Die in Tabelle 6.13 aufgelisteten Transformationen
beschreiben den Austrag/Produkt.
6.2.5 Bestimmung von Anforderungsprofilen
Um sinnvolle Endverbrauchervektoren für die verschiedenen Szenarien zu
identifizieren, wurden durchschnittliche Anforderungen ermittelt. Für alle
Szenarien wurde die Anforderung, dass 200 Familien im Untersuchungsge-
biet leben und arbeiten können angenommen.
Bestimmung der benötigten Produktion für die
Selbstversorger-Szenarien
Für die Selbstversorgerfarmen wurde davon ausgegangen, dass pro Person
mindestens 2000 kcal in Form von selbst angebauten landwirtschaftlichen
Produkten vorhanden sein müssen. Hierzu wurden Lebensmittel, die in
Venezuela üblicherweise verzehrt werden, ausgewählt. Eine Tagesration
wird folgendermaßen zusammengestellt (Fisterra 2016):
❼ Milch = 0,40 l
❼ Brot / Arepa = 260 g
99
6 Fallstudien
❼ Käse = 70 g
❼ Gemüse = 2 Portionen (s. Tab. 6.14)
❼ Stärkehaltige Gemüse/Cerealien = 2 Portionen (s. Tab. 6.14)
❼ Protein = 2 Portionen (s. Tab. 6.14)
❼ Früchte = 2 Portionen (s. Tab. 6.14)
Art Gruppe Menge Sorten
Gemüse A 300g Rote Beete, Sellerie, Aubergine,
Broccoli, Kürbis, Pilze, Kohl, Salat,
Spargel, Spinat, Gurke, Rettich, To-
mate, Blumenkohl
B 200g Brunnenkresse, Frühlingszwiebel,
Grüne Bohnen, Rüben, Lauch
C 100g Artischocken, Zwiebeln, Grünkohl,
Möhren
Stärkehaltige
Gemüse
A 120gr Erbsen, frische Bohnen
B 100g Kartoffeln, Süßkartoffeln
C 40g Kichererbsen, trockene Bohnen, Lin-
sen
D 30g Reis, Pasta, Mehl
Protein Fleisch 100gr Huhn, Pute, Hase, Kaninchen, Wild,
Rind, Schwein
Fisch 130g Fisch
Eier 2
Stück
Eier
Früchte A 300g Melone, Grapefruit, Mango
B 150gr Beeren, Pflaumen, Zitrusfrüchte
C 120gr Apfel, Birne, Pfirsich
D 75gr Cherimoya, Kirsche, Banane, Trau-
ben
Tabelle 6.14: Portionsgrößen für verschiedene Lebensmittel
(Fisterra 2016)
Tabelle 6.15 zeigt den typischen Jahresbedarf einer fünfköpfigen Familie.
100
6.2 Fallstudie Bewässerungssystem El Diluvio-Palmar
Tabelle 6.15: Benötigte jährliche Lebensmittelproduktion
Produkt Menge
Milch 720 l
Brot/Arepa 468 kg
Käse 126 kg
Tomaten 360 kg
Bohnen 240 kg
Sonstiges Gemüse 120 kg
Maniok 264 kg
Mais 188 kg
Soja 150 kg
Fleisch 96 kg
Geflügel 144 kg
Eier 2400 Stück
Melone 243 kg
Mango 67 kg
Bananen 1673 kg
Für einen Tagesbedarf von 2000 kcal ergibt sich somit insgesamt ein Bedarf
pro fünfköpfiger Familie und Jahr von 1,57 t Getreide, 0,72 t Gemüse, 0,26 t
Maniok und 1,98 t Obst. Zusätzlich zu diesen aus dem Acker- und Obstbau
gewonnen Nahrungsmitteln werden pro Familie 1 Kuh und 5 Hühner zur
Milch-, Eier- und Fleischgewinnung benötigt.
Bestimmung des benötigten Einkommens pro Familie für die
Industrie und Kooperativen-Szenarien
Für die Kooperativen- und Industrieszenarien wurde davon ausgegangen,
dass für die jeweiligen Familien ein Mindest-Warenkorb benötigt wird, bzw.
dass ein bestimmtes Mindesteinkommensniveau erreicht werden muss.
101
6 Fallstudien
6.2.6 Evaluation von verschiedenen
Landnutzungsszenarien
Selbstversorger-
Szenario
Kooperative-
Szenario
Industrie-
Szenario
Produktmix 1050 t - -
Tomaten - 500t -
Maniok - 800t -
Bananen - 600t 500t
Baumwolle - - 1000t
Mögliches
Szenario?
ja ja ja
Tabelle 6.16: Evaluation von Nutzungsszenarien
6.2.7 Bewertung der Fallstudie Diluvio-Palmar
In der Fallstudie Dilluvio-Palmar wurde ein System für den Vergleich unter-
schiedlicher Landnutzungsszenarien entwickelt, das basierend auf den lo-
kalen Gegebenheiten, wie beispielsweise Marktpreise oder auch bestimmte
traditionelle landwirtschaftliche Produkte auch an Projekte anderer Stand-
orte angepasst werden kann. Grundsätzlich konnte gezeigt werden, dass
alle angesetzten Szenarien für Selbstversorger, Kooperativen und industriell
landwirtschaftliche Nutzung der Flächen mit den vorhandenen Ressourcen
möglich sind. Als besonders günstig für das Einkommen der Familien sowie
eine optimale Ressourcen-Ausnutzung stellten sich die unterschiedlichen
Kooperative-Szenarien dar. Es konnte in dieser Fallstudie gezeigt werden,
dass die Methode geeignet ist, um unterschiedliche Bewässerungs- und
Landnutzungsszenarien abzubilden.
102
6.3 Fallstudie Untere Argen
6.3 Fallstudie Untere Argen
In der hier betrachteten Fallstudie handelt es sich ebenso wie beim Drau-
kraftwerk Rosegg-St. Jakob um ein Ausleitungskraftwerk. Jedoch ist hier im
Gegensatz zur vorhergehenden Studie auch noch ein weiterer Nutzungs-
zweig, die Bewässerungslandwirtschaft, vorhanden. Aufgrund extremer
Klima-Ereignisse wie zum Beispiel der trockene und heiße Sommer 2003
(BFG 2006) stellt sich die Frage, ob die aktuellen Wasserwirtschaftsstrategi-
en an der Unteren Argen auch in Zeiten längerer Trockenheit und globaler
Erwärmung noch nachhaltig sind. Im Untersuchungsgebiet Untere Argen
besteht eine Konkurrenzsituation zwischen Gewässerökologie, Wasserkraft
und Bewässerungswasserbedarf des lokalen Obstbaus.
Die beiden externen Nutzer stehen in direkter Konkurrenz zu einer ge-
nügend hohen Wasserführung im Fluss für die Ökologie. Hier stehen wie
auch in anderen Beispielen verschiedene Nutzer in Konkurrenz zu Habitat-
ansprüchen. Bei den momentan festgelegten Entnahmeregelungen wird
der Wasserkraft der Vorzug gegeben, da hier ein Wasserrecht besteht. An
heißen trockenen Sommertagen kommt es zu einer starken Konkurrenz-
situation, da dann, wenn am meisten Bewässerungswasser verbraucht
wird, das Wasser auch für die Ökologie des Flusses benötigt wird. Eine
geringere Entnahme für die Wasserkraft stellt finanzielle Einbußen für den
Wasserkraftbetreiber dar, jedoch hat eine geringere Entnahme hier nur
unmittelbare Folgen für die aktuelle Energieerzeugung, während fehlendes
Wasser für die Restwasserstrecke oder fehlendes Wasser für die Bewässe-
rung über einen längeren Zeitverlauf Folgen hat.
Um eine möglichst sinnvolle Verteilung von Wasser zu ermöglichen, ist es
notwendig, verschiedene Szenarien zu verifizieren. Hierzu wurde das in
den vorigen Kapiteln entwickelte Input-Output-Analyse-Modell verwendet.
Grundlage für das hier angepasste Modell sind Daten aus einer vorher-
gehenden Studie (Kennedy 2007; Marx u. a. 2005). In diesen vorausge-
gangenen Arbeiten wurde untersucht, wie sich der Klimawandel auf das
System Untere Argen auswirkt und es wurden alternative Bewirtschaf-
tungskonzepte vorgeschlagen. Durch den Klimawandel sind extrem heiße
und trockene Sommer immer häufiger, daher wird es nötig, alternative
Bewirtschaftungskonzepte zu entwickeln, um eine ökologische Mindestwas-
serführung bei gleichzeitig möglichst günstiger ökonomischer Ausbeute
zu bekommen. Zur Evaluierung verschiedener Bewirtschaftungskonzepte
103
6 Fallstudien
wird ein Input-Output-Modell entwickelt, das Ergebnisse vorhergegangener
Untersuchungen miteinander verknüpft.
6.3.1 Das Untersuchungsgebiet Untere Argen
Die Argen
Die Argen, mit einem Einzugsgebiet von 639 km2, hat einen durchschnittli-
chen Jahresniedrigwasserabfluss von 4,87 m3/s am Pegel Gießen, 5,8 km
oberhalb der Mündung (Landesanstalt für Umwelt 2016). Die Argen, die
zwischen Langenargen und Kressbronn in den Bodensee mündet, ist der
drittgrößte Zufluss des Bodensees. Sie entspringt in den Ausläufern der
Allgäuer Alpen in Bayern. Der Oberlauf des Flusses ist in zwei Zuflüsse un-
terteilt, die Obere und die Untere Argen, die in weiten Strecken immer noch
relativ natürlich und unberührt sind. Zwischen dem Pegel Gießen und der
Mündung wurde der Fluss begradigt und Betonwehre zur Hochwassserkon-
trolle gebaut. Zusätzlich sind die Ufer hier mit Steinblöcken und teilweise
Beton befestigt. Bei einer „Renaturierung“ im letzten Jahrzehnt wurden
Betonwehre durch Steinrampen ersetzt und an anderen Stellen Kiesbänke
eingeführt, um eine natürlichere Morphologie wiederherzustellen.
104

6 Fallstudien
Die Untersuchungsstrecke, die untersten 5,8 km der Argen, hat zwei we-
sentliche Entnahmen, ein Wasserkraftwerk und die saisonale Entnahme zur
Bewässerung.
Energetische Nutzung
Über einen Ausleitungskanal wird Wasser für die Wasserkraft entnommen.
Dabei handelt es sich um eine Kette kleinerer Wasserkraftanlagen, die hier
für die Berechnungen jedoch zu einer Anlage zusammengefasst werden.
Nach der momentanen Verteilung der Wasserrechte wird der energetischen
Nutzung Vorrang vor der Bewässerungslandwirtschaft gegeben.
Für die Wasserkraftanlage werden 3,3 km unterhalb des Pegels Gießen
ca. 4250 l/s aus dem Fluss umgeleitet. Für die Untersuchungsstrecke ist
momentan festgeschrieben, dass mindestens 1940 l/s im Fluss unterhalb
der Ausleitung erhalten bleiben müssen. Dies ist wenig mehr als ein Drittel
des mittleren Abflusses. Daher bekommt das Wasserkraftwerk bei einem
Abfluss unter 6190 l/s nur einen reduzierten Zufluss. Zum Vergleich: Der
Sommer 2006 hatte 24 Tage mit einem Abfluss unter 6190 l/s, der heiße
und trockene Sommer 2003 hatte 73 Tage mit einem Abfluss unter 6190
l/s.
Bewässerungslandwirtschaft - Obstbau
Die Obstplantagen an der Argen mit einer Gesamtfläche von etwa 500 ha
liegen westlich von Oberdorf und östlich von Kressbronn. Etwa 80 % dieser
Fläche sind Apfelplantagen, auf den restlichen 20 % werden Hopfen und
Erdbeeren erzeugt. Die Vegetationsperiode beginnt wie üblich in nördlichen
gemäßigten Klimaten im April und endet im Oktober. Das örtliche Klima ist
im Sommer meistens heiß und trocken, wodurch eine Bewässerung nötig
wird, um den Wasserbedarf der Pflanzen zu decken. Hierfür entnehmen die
Landwirte Wasser aus der Argen. Eine weitere Quelle für Bewässerungs-
wasser sind einige Grundwasserbrunnen im Untersuchungsgebiet. Im Jahr
2003 kamen extreme Klimabedingungen mit sehr niedriger Wasserführung
in der Argen zusammen, was zu Konflikten zwischen dem Wasserbedarf für
Bewässerung und für die Ökologie führte. Durch den Klimawandel ist zu
erwarten, dass solche Konflikte in Zukunft häufiger auftreten.
106
6.3 Fallstudie Untere Argen
Restwasserstrecke
Die vorliegende Fallstudie hat ihren Schwerpunkt auf den letzten 5,8 km der
Argen zwischen dem Pegel Gießen und der Flussmündung in den Bodensee.
Diese Flussstrecke ist besonders wichtig, da hier Wasser sowohl für die
Wasserkraft (über einen Ausleitungskanal) als auch für die Bewässerung
entnommen wird und daher in den heißen Sommermonaten sehr niedrige
Wasserstände aufweisen kann. Die LUBW hat diese Strecke außerdem als
besonders wichtig für die Wanderung der Seeforelle ausgewiesen (LUBW
2016). Der baden-württembergische Wasserkrafterlass empfiehlt einen Min-
destwasserabfluss, der im Fluss unterhalb der Ausleitung erhalten bleiben
muss, von etwa einem Drittel des durchschnittlichen Jahresabflusses, was
für die Argen 1620 l/s wäre. Dieser Wert wird als Orientierungswert ver-
standen, der an die örtlichen Bedingungen anzupassen ist. Manche Flüsse
brauchen einen höheren Abfluss, während andere mit einem niedrigeren
auskommen. Wasserkraftbetreiber verstehen diesen Wert als maximal nöti-
gen Wert während Umweltschützer diesen Wert als Minimum ansehen.
6.3.2 Ein qualitatives Input-Output-Modell für die
Untere Argen
Zunächst wurde ein qualitatives Modell in Form eines Input-Output-Graphen
erstellt. Qualitative Input-Output-Modelle können immer für einen bestimm-
ten System- oder Anlagentyp verwendet werden unabhängig von der Größe
und Größenverteilung der Sektoren. Somit kann das hier entwickelte Modell
für Ausleitungskraftwerke, die in Konkurrenz zu anderen Entnahmen stehen,
verwendet werden.
Bei dem hier betrachteten Fall ist jedoch als Sonderfall zu berücksichtigen,
dass das Entnahmewasser direkt in den Bodensee eingeleitet wird und
somit Auswirkungen unterschiedlicher Nutzungsarten des Wassers auf das
Unterwasser nicht gesondert anzusetzen sind. Bei einer Anlage, bei der
Entnahmen zur Bewässerung oder als Trinkwasser in Konkurrenz zu einer
Ausleitungsstrecke stehen, wäre dies jedoch mit zu bewerten. Abbildung
6.7 zeigt einen Input-Output-Graphen für ein Nutzungsszenario, wie es im
Sommer 2003 betrieben wurde,
107
6 Fallstudien
Abbildung 6.7: Qualitativer Input-Output-Graph für die Untere Argen für
das Nutzungsszenario „Sommer 2003 - vollständig“
108
6.3 Fallstudie Untere Argen
Abbildung 6.8: Qualitativer Input-Output-Graph für die Untere Argen ohne
Grundwasserbrunnen
109
6 Fallstudien
Abbildung 6.9: Qualitativer Input-Output-Graph für einen kühlen Monat
(Szenario ohne Grundwasserbrunnen und ohne Erdbeeren,
da diese nur einen Teil der Sommer-Saison bewässert
werden)
110
6.3 Fallstudie Untere Argen
Abbildung 6.10: Qualitativer Input-Output-Graph für ein teilbewässertes
System (Äpfelplantagen unbewässert, Berücksichtigung
von Niederschlagswasser)
6.3.3 Quantifizierung des Modells Untere Argen
Aus den Ergebnissen unterschiedlicher Voruntersuchungen von Kennedy
(2007) wurden die Transformationskoeffizienten hergeleitet und damit das
quantitative Modell vervollständigt.
Für die Bestimmung der Transformationskoeffizienten wurde wie folgt ver-
fahren:
❼ Für Transformationen nach Geldwerten wurden Marktpreise angesetzt
111
6 Fallstudien
❼ Transformationen von Wasser nach Wasser anderer Nutzung wurden
nur zur besseren Übersichtlichkeit eingesetzt
❼ die Transformation nach Wasserkraft wurde aufgrund der Fallhöhe
bestimmt
❼ zur Berechnung der Transformationskoeffizienten nach WUA bzw. nach
Temperatur wurden Ergebnisse der Untersuchungen von Kennedy
(2007) verwendet und linear im entsprechenden Bereich interpoliert
❼ Ausgleichszahlungen als Ressource werden dazu verwendet, das Sys-
tem so auszugleichen, dass das gewünschte finanzielle Ergebnis für
die Wasserkraft erzielt wird bzw. dass durch die anderweitige Nutzung
des Wassers kein finanzieller Verlust für den Wasserkraftbetreiber, der
das Wasserrecht hat, entsteht.
Bestimmung von Transformationskoeffizienten für die
Flussökologie
Transformationskoeffizienten für die Flussökologie können nicht direkt be-
stimmt werden, sondern müssen anhand einer hydromorphologischen Habi-
tatuntersuchung aufgrund der Habitatansprüche von Zeigerarten ermittelt
werden. Die Transformationskoeffizienten wurden auf die Ansprüche lokaler
Fischarten ausgerichtet.
Fische werden als Bioindikatoren verwendet, da sie gleichzeitig eine ökologi-
sche, ökonomische, fischereiliche, politische und Freizeit-Bedeutung haben.
Außerdem reagieren Fische auf Veränderungen des Ökosystems empfind-
lich und sind einfach zu untersuchen, wodurch ihre Habitat-Präferenzen gut
dokumentiert sind. Dadurch, dass verschiedene Fischarten in unterschied-
liche Entwicklungsstadien verschiedenste Habitatanforderungen haben,
ist es möglich, einen guten Überblick über die Habitatgüte zu gewinnen,
indem man das Verhältnis von hydromorphologischen Parametern zu Habi-
tatvorkommen untersucht. Eine hydromorphologische Habitatuntersuchung
wurde in einer Vorstudie (Kennedy 2007) mit dem ökohydraulischen Modell
CASiMiR (Jorde 1997) durchgeführt. In dieser Untersuchung wurden Habi-
tatpräferenzen und Migrationsmuster der lokalen Fischarten, insbesondere
der Äsche (Thymallus thymallus), der Seeforelle (Salmo trutta lacustris)
und der Barbe (Barbus barbus) einbezogen. Da die vorkommenden Fischar-
112
6.3 Fallstudie Untere Argen
ten sehr temperatursensibel sind, wurde weiterhin eine Temperaturstu-
die durchgeführt, um den Einfluss der Lufttemperatur in Kombination mit
niedrigen Abflüssen auf die Wassertemperatur zu bestimmen. Aus diesen
Modellergebnissen ließ sich durch stückweise Linearisierung jeweils ein
Transformationkoeffizient für die einzelnen Habitatgüteparameter ableiten.
Das Vorgehen hierbei ist in Abb.5.7 dargestellt. Im Beispiel liefert dann die
Tangentensteigung j =
5
600 [
m3/s
m2
].
Zur Evaluierung vor Szenarien wurde die jeweils empfindlichste Fischart
bzw. Entwicklungsstufe als Zeigerart ausgewählt und die Transformation
entsprechend bestimmt.
Die Ergebnisse der hydromorphologischen Modellierung sind nicht linear,
daher muss bei der Anpassung von Verbrauchervektoren in einer späteren
Modellierung darauf geachtet werden, für die dann veränderten Abflussver-
hältnisse eine erneute Festlegung der Transformationskoeffizienten durch
passende Linearisierung durchzuführen.
113
6 Fallstudien
Abbildung 6.11: Koeffizientenbestimmung aus CASIMIR-
Modellergebnissen durch stückweise Linearisierung mit
Tangenten
Bestimmung von Transformationskoeffizienten für die
Wasserkraft
In Kennedy (2007) wurde der Einfluss des empfohlenen erhöhten Mindest-
wasserabflusses auf die Energieproduktion des Wasserkraftwerks mit Hilfe
des CASiMiR-Moduls WASKRA (Giesecke u. a. 2014) untersucht und quanti-
fiziert. Auf der Grundlage dieser Modellergebnisse wurde auch hier durch
stückweise Linearisierung ein Transformationskoeffizient bestimmt (s. Tab.
6.18).
114
6.3 Fallstudie Untere Argen
Bestimmung von Transformationskoeffizienten für die
Bewässerungslandwirtschaft
Der Wasserbedarf des Obstbaus wurde mit dem Bewässerungsmodell CROP-
WAT (FAO 2003) aufgrund verschiedener Klimaszenarien ermittelt. Weiter-
hin war eine Messkampagne zur Bestimmung des Bodenwassergehalts
durchgeführt worden, um die Bodencharakteristik des Untersuchungsge-
biets zu bestimmen, die aktuelle Bewässerungspraxis zu evaluieren und
herauszufinden, ob Bodenfeuchte-Sonden für zukünftige Messungen nütz-
lich sein könnten (Kennedy 2007). Um die bisherige Bewässerungspraxis
der Beregnungsgemeinschaft Kressbronn und des Wasserverbandes Ober-
dorf zu begutachten und Vorschläge für eine Optimierung zu erarbeiten,
wurde das Bewässerungsmodell CROPWAT verwendet.
Der Pfanzenkoeffizient (crop coefficient, Kc) ist ein empirischer Wert, der
das Verhältnis zwischen der Referenz-Evapotranspiration und der Pflan-
zenevapotranspiration für eine bestimmte Feldfrucht in jedem Entwick-
lungsstadium beschreibt. Pflanzenkoeffizenten sind für viele Feldfrüchte
experimentell bestimmt worden und sind in der CROPWAT-Datenbank hin-
terlegt. Die Pflanzenkoeffizienten, die in dieser Studie benutzt wurden, sind
in 6.17 aufgelistet.
Kc,ini Kc,mid Kc,end
Äpfel 0.8 1.2 0.85
Hopfen 0.3 1.05 0.85
Tabelle 6.17: Pflanzenkoeffizienten
Während mit CROPWAT eine fein abgestufte Betrachtungsweise des Wasser-
bedarfs und eine Optimierung der Bewässerungspraxis genauer modelliert
werden kann, wurden in dieser Fallstudie, auf Grundlage der sehr detail-
lierten Voruntersuchungen, nur der Bedarf an Bewässerungswasser und
die Wassermengen, die jeweils für die einzelnen Landwirtschaftsproduk-
te als kritisch anzusehen sind, ermittelt. Diese Vereinfachung kann dann
dazu dienen, sehr viele unterschiedliche Verteilungsszenarien zwischen
den einzelnen Verbrauchern zu evaluieren. Für die Berechnung des Wasser-
bedarfs, bzw. der zum jeweiligen landwirtschaftlichen Produkt gehörigen
Transformationskoeffizienten wurden besonders kritische Klima-Szenarien
ausgewählt.
115
6
Fa
llstu
d
ie
n
Kanten ID Ausgangsknoten Endknoten j Einheiten
1 Landwirtschaftliche Fläche Äpfel 0,04 ha/t
2 Landwirtschaftliche Fläche Hopfen 5,555 ha/t
3 Landwirtschaftliche Fläche Erdbeeren 0,0666 ha/t
4 Grundwasserbrunnen Bewässerungswasser 1 m3/m3
5 Fluss oberhalb Bewässerungswasser 1 m3/m3
6 Fluss oberhalb Ausleitung 1 m3/m3
7 Fluss oberhalb Restwassermenge 1 m3/m3
8 Bewässerungswasser Äpfel 1,85 · 10−6 (m3/s)/t
9 Bewässerungswasser Hopfen 0,00025 (m3/s)/t
10 Bewässerungswasser Erdbeeren 3,09 · 10−6 (m3/s)/t
11 Ausleitung Wasserkraft 40 (m3/s)/kW
12 Restwassermenge WUA 0,0083 (m3/s)/m2
13 Restwassermenge Temperatur-Vermeidung 5 m3/➦C
14 Äpfel Einnahmen Landwirtschaft 0,0045 t/e
15 Hopfen Einnahmen Landwirtschaft 0,00013 t/e
16 Erdbeeren Einnahmen Landwirtschaft 0,00083 t/e
17 Wasserkraft Einnahmen Wasserkraft 0,00685 kW · a/e
18 WUA Habitatgüte 0,014 m2/Punkt
19 Temperatur-Vermeidung Habitatgüte 0,5 ➦C/Punkt
20 Einnahmen Landwirtschaft Ausgleich 1 e/e
21 Ausgleich Einnahmen Wasserkraft 1 e/e
Ta
b
e
lle
6
.1
8
:
Tra
n
sfo
rm
a
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e
n
fü
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S
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ste
m
U
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te
re
A
rg
e
n
1
1
6
6.3 Fallstudie Untere Argen
In Tabelle 6.18 sind die Transformationskoeffizienten für das System Untere
Argen im Bereich der betrachteten Szenarien dargestellt.
6.3.4 Evaluation von Nutzungsszenarien der Unteren
Argen
Um festzustellen, welche Nutzungsszenarien mit den vorhandenen Res-
sourcen möglich sind, wurden Anforderungsvektoren aufgestellt (s. Tabelle
6.19).
Szenario 1 Szenario 2 Szenario 3
Äpfel 10000t 10000t 10000t
Hopfen 9t 10t 10t
Erdbeeren 500t 100t 500t
Einnahmen aus Landwirtschaft 2,87 Mio e 2,39 Mio e 2,88 Mio e
Wasserkraft 1000MWh 1500MWh 1500MWh
Einnahmen aus Wasserkraft 76700 e 115000 e 115000 e
WUA 300 m2 4002 4002
Mögliches Szenario? ja ja nein
Tabelle 6.19: Nutzungsszenarien für das System Untere Argen (während
der Monate Juni/Juli im Beispieljahr 2003)
Mit den im vorigen Abschnitt bestimmten Transformationskoeffizienten wur-
den die benötigten Ressourcen für diese Bewirtschaftungsweise berechnet
und mit den tatsächlich zur Verfügung stehenden Ressourcen verglichen.
Als Basis für diesen Vergleich dienten die Zuflussmengen und andere Res-
sourcen für das Jahr 2003, da es sich hier um ein besonders trockenes und
daher besonders kritisches Jahr handelt.
6.3.5 Optimierung für das System Untere Argen
Um eine Optimierung für das System zu finden, wurde zunächst das Glei-
chungssystem als Restriktionen in einem linearen Optimierungsmodell im
Simplex-Solver QSopt (Applegate u. a. 2016) umgesetzt. Maximale Inputs
117
6 Fallstudien
wurden ebenfalls als Restriktionen angegeben. Als Start-Werte wurden Lö-
sungen eines schon berechneten Szenarios genutzt. Die jeweils optimale
Lösung variiert je nachdem, welche Minimalanforderungen angegeben wer-
den. Mit der Nutzung des Optimierungsmodells konnten jedoch automatisch
mögliche und mit vorhandenen Restriktionen optimale Lösungen gefunden
werden. Abbildung 6.12 zeigt die Umsetzung eines solchen Modells.
Problem Argen
Minimize
obj: x1+ x2 +x3 + x4 + x5 + x6 + x7 + x8 + x9
+ x10 + x11 +x12 + x13 + x14 + x15
Subject
c1: 0.99x1 - x2 - x3 - x4 >= 0
c2: 0.98x2 - 40 x7 >= 1
c3: 0.99x3 - 0.008 x5 -5x6 >= 15
c4: 0.99x4 -0.0000019 x11 - 0.00026 x12 -0.0000031 x13 >=0
c5: x5 >= 10
c6: x6 >= 0
c7: 0.95x7 -0.006849315x8 >=0
c8: 0.9x8 >=0
c9: -x4 + x9 >=0
c10: 0.99x10 -0.04 x11 -5.5555555 x12 -0.0666666 x13 >= 0
c11: x11 -4.545454545x14 >= 20
c12: x12 -0.1333333 x14 >= 20
c13: x13 -0.8333333 x14 >= 100
c14: 0.8 x14 - x15 >= 300
c15: 0.99 x15 >= 1
c16: x1 <= 2000
c17: x10 <= 50000
End
Abbildung 6.12: Formulierung des linearen Optimierungsmodells für die
Anwendung des Simplex-Solvers QSopt auf das System
Untere Argen
6.3.6 Mögliche Bewirtschaftung der Unteren Argen
Sowohl die Ergebnisse dieser Studie als auch Ergebnisse vorhergegangener
Untersuchungen (Kennedy 2007) deuten darauf hin, dass, um eine positive
Lösung des Nutzungskonflikts herbeizuführen, ein Handel mit Wasserrech-
118
6.3 Fallstudie Untere Argen
ten bzw. ein finanzieller Ausgleich nötig ist. Als mittelfristige Lösung zeigte
sich, dass in Trockenperioden bevorzugt Wasser für die Bewässerung ge-
nutzt werden und das bestehende Ausleitungskraftwerk in diesen Perioden
die Produktion reduzieren sollte, da die Wertschöpfung im Obstbau mit der
gleichen Wassermenge hier wesentlich höher ist als durch die Wasserkraft.
Hierfür wurde eine Ausgleichszahlung der Obstbauern an den Wasserkraft-
betreiber vorgeschlagen. Ob dies als langfristige Lösung so tragbar sein
könnte, hängt sehr stark von den betrachteten Klimaszenarien ab. Eventuell
ist bei starken Klimaveränderungen auch eine Veränderung der angebauten
landwirtschaftlichen Produkte oder der Flächenbewirtschaftungsstrategien
in Erwägung zu ziehen.
6.3.7 Bewertung der Ergebnisse der Fallstudie
Die Fallstudie Untere Argen zeigt, dass die Input-Output-Analyse besonders
dann ein interessantes und nützliches Werkzeug ist, wenn viele unterschied-
liche Nutzungsarten zueinander in Konkurrenz stehen. Es konnte gezeigt
werden, dass bei einem Ausleitungskraftwerk, das in Konkurrenz zu Be-
wässerung steht, ein Input-Output-Modell helfen kann, unterschiedliche
Nutzungsszenarien zu vergleichen. Im vorliegenden Fall ist die Anwendung
der Input-Output-Analyse dann besonders sinnvoll, wenn das Modell in ein
größeres regionales Modell eingegliedert werden soll oder zur Überprüfung
einer sehr großen Anzahl an Verteilungsszenarien.
119
6 Fallstudien
6.4 Fallstudie Kandadji: Ein
Mehrzweckspeicher am Niger
6.4.1 Projekt-Hintergrund und Daten
Aufgrund dringenden Bedarfs an Bewässerungswasser und sinkender Tro-
ckenzeitabflüsse wurden schon in den 1970er Jahren erste Studien zum
Bau einer Mehrzweckspeicher-Anlage bei Kandadji in Niger durchgeführt
(SOFRELEC 1980). Ende der 1990er Jahre wurde diese Idee wieder aufge-
griffen und neuere Machbarkeitsstudien durchgeführt (HC/BK 2002). Im
Jahr 2007 wurde der Bau des Staudamms beschlossen und im August 2008
mit den Vorbereitungen zum Bau begonnen (ADB 2008).
Niger ist ein sehr armes Land, dessen Ökonomie hauptsächlich auf der Land-
wirtschaft aufbaut. Neben dem Bedarf an Bewässerungswasser wird auch
Trinkwasser für die Versorgung der Hauptstadt Niamey benötigt. Durch die
Erzeugung von Strom aus Wasserkraft könnte der Energieimport verringert
sowie umweltfreundliche Energie in Verbrauchernähe gewonnen werden.
Eine kostengünstige Energieversorgung der Bevölkerung würde den Le-
bensstandard erhöhen, weiterhin kann verfügbare elektrische Energie auch
zu einer teilweisen Industrialisierung genutzt werden.
Die ersten Pläne für ein Mehrzweckspeicher-Projekt am Niger aus den
1970er Jahren waren sehr groß angelegt. Daher war es damals nicht mög-
lich, die nötigen internationalen Investoren zu gewinnen. Neuere Pläne
bauen auf ein wesentlich kleineres Projekt, das trotzdem möglichst vielen
der Anforderungen gerecht werden kann.
In der hier betrachteten Fallstudie wird auf die neueren Machbarkeitstu-
dien (HC/BK 2002) und Projektdaten eingegangen. Zunächst wurden die
Haupt-Daten für Projektvarianten zusammengetragen (s. Tab. 6.20) , die
anschließend in einem Input-Output-Modell eingesetzt wurden. Daten aus
dieser Studie sollen hier als Fallbeispiel für die Anwendung der Input-Output-
Analyse für große Mehrzweckspeicherprojekte dienen.
120
6.4 Fallstudie Kandadji: Ein Mehrzweckspeicher am Niger
Mittlerer Jahresabfluss 20 · 109m3;
Max. Dammhöhe: 30m
Länge: 9, 200m
Stauvolumen 5 · 109m3
Fläche 250km2
Bemessungshochwasser: 3, 150m3/s
Installierte Leistung: 125MW
Mittlere Jahresenergieproduktion: 564GWh
Bewässerte Fläche: 122 000 ha
Tabelle 6.20: Projektdaten der geplanten Mehrzweckspeicheranlage Kan-
dadji am Niger (HC/BK 2002)
Trinkwasser
Eine zuverlässige Trinkwasserversorgung ist eine wichtige Grundlage für die
Entwicklung einer Region. Mit wachsenden Bevölkerungszahlen kommt es
in ariden Gebieten oft zu einer Trinkwasserknappheit. Für die Bevölkerung
von Niamey werden in den kommenden Jahren voraussichtlich mehr als
250000 m3 Trinkwasser/Tag benötigt(HC/BK 2002). Ein großer Teil dieses
Trinkwassers soll aus dem Stausee von Kandadji zur Verfügung gestellt
werden.
Bewässerungslandbau
Es stehen zwischen 120000 und 140000 ha bewässerbare Fläche in unmit-
telbarer Nähe zum Fluss zur Verfügung. Mit dem Vorhandensein kosten-
günstiger elektrischer Energie ist es auch möglich, weitere höher gelegene
Flächen zu bewässern. Allerdings muss für diese Flächen gesondert über-
prüft werden,ob das Verhältnis aus Kosten und Nutzen noch günstig ist.
Neben Reis, Gemüse und Obst für den lokalen Markt, können durch den
Bewässerungslandbau auch Produkte zum Export sowie zur industriellen
Weiterverarbeitung hergestellt werden. Durch den Anbau von Futterpflan-
zen kann die Viehwirtschaft verbessert und der Bedarf der Bevölkerung an
tierischem Eiweiß gedeckt werden.
121
6 Fallstudien
Bewässerung ermöglicht auch den Anbau landwirtschaftlicher Produkte, die
einen hohen Wasserbedarf haben. Insbesondere Baumwolle und Zuckerrohr
kann dem Export oder einer lokalen Weiterverarbeitung dienen. Ob der
Anbau solch wasserintensiver Pflanzen in einem ariden Gebiet sinnvoll ist,
oder ob Pflanzen mit geringerem Wasserbedarf auch den Anforderungen
der Bevölkerung und der lokalen Industrie genügen muss abgewägt werden
und ist letztendlich eine politische Entscheidung.
Wenn es durch den Klimawandel zu größerer Trockenheit kommt, wird ver-
mutlich auf wassersparende Alternativen ausgewichen werden müssen, da
die Bewässerungswassermengen dann voraussichtlich nicht mehr für den
gewünschten Ertrag reichen. Eine wassersparende Pflanze für die Produk-
tion von Pflanzenfasern stellt beispielsweise Kenaf (Hibiscus cannabinus,
Siamjute) dar.
Wassersparende Bewässerungsmethoden, wie beispielsweise in Binder
(2007) beschrieben, könnten den Ertrag pro eingesetztem Wasser noch
erheblich steigern. Jedoch steigt mit komplexeren Bewässerungssystemen
auch der Anspruch an Wartung und Bedienpersonal. Weiterhin sind die In-
vestitionskosten und Betriebskosten für komplexere Bewässerungssysteme
bei der Untersuchung mit zu betrachten.
Wasserkraft
Während in den meisten Industrieländern schon sehr früh ein verhältnismä-
ßig zuverlässiges Energie- und Elektrizitätssystem aufgebaut wurde und
aufgrund der langsam wachsenden Nachfrage nur in geringem Umfang
Modifikationen notwendig sind, ergibt sich in Niger, wie in den meisten
Entwicklungs- und Schwellenländern, ein komplett anderes Bild. Graeber
(2002) beschreibt, wie sich der Strombedarf in Entwicklungs- und Schwel-
lenländern Afrikas in den nächsten Jahren verändern wird.
Der Energiebedarf Nigers beträgt im Moment gerade einmal 440 GWh/Jahr,
bzw. 26,0 kg Erdöläquivalent pro Kopf (UNdata 2016; EIA 2016), womit
das Land an 166. Stelle steht. Ein Großteil des Energiebedarfs wird mit
Brennholz gedeckt sowie in geringen Mengen importiert. Eine eigene Ver-
sorgung mit sauberer elektrischer Energie aus Wasserkraft könnte den
Lebensstandard verbessern und die Abhängigkeit von Nachbarländern
verringern. Durch das Bevölkerungswachstum und um einen besseren Le-
122
6.4 Fallstudie Kandadji: Ein Mehrzweckspeicher am Niger
bensstandard zu erreichen, wird in den nächsten Jahren der Energiebedarf
erheblich steigen. Da Niger im Moment nur eine Elektrifizierungsrate von
4 % hat, gehen Hochrechnungen davon aus, dass bis zum Jahr 2025 der
Jahresenergiebedarf von Niger auf 2000 GWh/Jahr ansteigt (Miketa und
Merven 2013).
Sozioökonomische Auswirkungen und Industrie-Ansiedlung
Durch den Bau eines Mehrzweckspeichers und damit einer zuverlässigen
Wasser- und Stromversorgung ist es möglich, in der Region neben der
Landwirtschaft weitere Industrien anzusiedeln. Dies führt zu einer Um-
strukturierung der Region von einer traditionell landwirtschaftlich gepräg-
ten Gesellschaft hin zu einer industrialisierten Gesellschaft mit höherem
Einkommensniveau. In den Machbarkeitsstudien (HC/BK 2002) wurde die
Ansiedlung sehr landwirtschaftsnaher Industrien vorgeschlagen. So ist
beispielsweise die Ansiedlung von Textilfaserproduktion und die Weiterver-
arbeitung von Zuckerrohr geplant. Diese Industrien hätten bei Ansiedlung
im Projektgebiet den Vorteil sehr kurzer Transportwege für ihre Vorprodukte.
Allerdings handelt es sich bei diesen Industriezweigen um sehr wasser- und
energieaufwendige Produktionsprozesse. Hier muss daher abgewägt wer-
den, welche Industrien lokal angesiedelt werden sollen und wo es sinnvoller
ist, landwirtschaftliche Produkte in andere Regionen zu bringen, in denen
vielleicht mehr Wasser vorhanden ist.
Durch die Industrialisierung sowie die Verfügbarkeit von Trinkwasser und
elektrischer Energie aus Wasserkraft soll es zu einer Verbesserung des
Lebensstandards in der Region kommen. Dieses Entwicklungsziel kann bei
der Modellierung durch die Auswahl und Gewichtung der Endverbraucher-
Vektor-Elemente verstärkt berücksichtigt werden.
Ökologische und hygienische Aspekte
Laë u. a. (2002) beschreibt die klimatischen und ökologischen Gegebenhei-
ten des Niger. Hierbei wird deutlich, dass vor allem das Jahrzehnt 1980-1990
besonders trocken war. Diese starke Dürre führt nicht nur zu einem Was-
sermangel für die Trinkwassergewinnung und die Landwirtschaft, sondern
auch für die Flussökologie.
123
6 Fallstudien
Bei sehr niedrigen Abflüssen ist außerdem eine Abführung des Abwassers
im Fluss nicht mehr ausreichend gewährleistet. Da am Niger Abwässer
ungereinigt in den Fluss eingeleitet werden, ist für eine hygienische, der
Selbstreinigungskraft des Gewässers entsprechende Abführung eine Min-
destverdünnung erforderlich.
6.4.2 Qualitatives Input-Output-Modell für die
Mehrzweckspeicheranlage Kandadji
Das allgemeine qualitative Input-Output-Modell für Mehrzweckspeicher
wurde an die Anforderungen und Teilbereiche des Kandadji-Projekts ange-
passt. Hierbei entstanden für verschiedene Projektvarianten Input-Output-
Graphen mit deren Hilfe man sehr einfach die verschiedenen Lieferbezie-
hungen und Abhängigkeiten der einzelnen Projekt-Teile darstellen kann. Für
eine einfache Darstellung von Mehrfachnutzen bei der Ressource Wasser
wird in Abbildung 6.17 wie in Kapitel5 beschrieben in unterschiedliche
Ressourceneigenschaften aufgetrennt. Die möglich energetische, also sub-
stanzerhaltende, Nutzung wird von der „chemischen", also substanzver-
brauchenden, Nutzung partiell abgekoppelt.
124





6 Fallstudien
Energieerzeugung
Die erzeugte elektrische Energie pro Wassermenge lässt sich aus der Fall-
höhe und dem Wirkungsgrad der eingesetzten hydraulischen Maschinen
ermitteln (s. Gleichung 5.2). Somit ist der direkte Wirkungsgrad im Transfor-
mationskoeffizienten sser→energe enthalten. Verluste, die nicht direkt in
der Wasserkraftanlage entstehen, werden als “Eigenbedarf” integriert.
Landwirtschaft
Für die Landwirtschaft wurden Transformationskoeffizienten für einige typi-
sche Produkte bestimmt. Diese Pflanzenarten sind auch bei den Machbar-
keitsstudien (HC/BK 2002; Republic of Niger 2008) als geplante Anbaupro-
dukte angegeben.
Diese wurden empirisch aus Ertragsmengen pro Fläche und durchschnittli-
chen Bewässerungswassermengen ermittelt. Für die Bewässerungswasser-
mengen wurde auf eine Modellierung mit CROPWAT oder ähnlicher Software
verzichtet und auf Literaturwerte zurückgegriffen. Dies war notwendig, da
keine detaillierten Boden- oder Klima-Charakteristiken vorlagen. Für eine
Abschätzung des Wassereinsatzes für die jeweiligen landwirtschaftlichen
Produkte ist dies zunächst ausreichend. Für den Wasserbedarf unterschied-
licher landwirtschaftlicher Produkte wurde auf Literaturwerte aus ähnlichen
klimatischen Regionen zurückgegriffen. Es wurde von relativ einfachen
Bewässerungssystemen ausgegangen und nicht mit sehr wassersparenden
Technologien wie beispielsweise die Tropfbewässerung gerechnet. Dies ist
einerseits so anzunehmen, da die Investitionskosten und der Ausbildungs-
bedarf des Bedienpersonals bei einfacheren Technologien geringer sind,
andererseits tritt auch bei diesem Szenario die höchstmögliche Wasserbe-
darfsmenge auf. Man kann also mit den so ermittelten Transformations-
koeffizienten eine Obergrenze des Wasserbedarfs bestimmen. Da keine
genauen Bodencharakeristiken für die landwirtschaftlichen Flächen vorlie-
gen, sind die Ertragsmengen pro Hektar auch nur ungefähr abzuschätzen
und somit ist der Transformationskoeffizient ƒ eche→prodkt auch nur über-
schlägig festlegbar. Daher wurde für die Erträge eher ein unteres Limit
zur Bestimmung der jeweiligen Transformationskoeffizienten angenommen.
Düngemitteleinsatz wurde in die Betriebskosten eingerechnet und nicht
gesondert aufgeführt. Auf eine Untersuchung des Einflusses auf die Was-
130
6.4 Fallstudie Kandadji: Ein Mehrzweckspeicher am Niger
sergüte mit mit einer gesonderten Transformation wurde hier aufgrund der
schwachen Datenlage verzichtet.
In Tabelle 6.21 sind die Transformationskoeffizienten für den Teilgraphen
Landwirtschaft aufgelistet.
Kanten-ID Anfangsknoten Endknoten j Einheiten
17 Bewässerungswasser Reis 2500 m3/t
18 Bewässerungswasser Gemüse 3000 m3/t
19 Bewässerungswasser Früchte/Obst 3500 m3/t
20 Bewässerungswasser Faserpflanzen 2083 m3/t
21 Bewässerungswasser Zuckerrohr 2000 m3/t
22 Bewässerungswasser Futterpflanzen 1800 m3/t
1 Landwirtschaftliche Fläche Reis 0,25 ha/t
2 Landwirtschaftliche Fläche Gemüse 0,2 ha/t
3 Landwirtschaftliche Fläche Früchte/Obst 0,18 ha/t
4 Landwirtschaftliche Fläche Faserpflanzen 0,6 ha/t
5 Landwirtschaftliche Fläche Zuckerrohr 0,013 ha/t
6 Landwirtschaftliche Fläche Futterpflanzen 0,45 ha/t
32 Brauchwasser Tierprodukt 15500 m3/t
25 Futterpflanzen Tierprodukt 7200 t/t
Tabelle 6.21: Quantifizierung des Teilgraphen Landwirtschaft
Weitere Industriezweige
Da die landwirtschaftlichen Produkte teilweise regional weiterverarbeitet
werden können, werden diese Industriezweige in die Gesamtbetrachtung
des Projekts mit einbezogen. Weiterhin sind die lokalen Industrien ein
wichtiger Wasserverbraucher.
Für die Rohstoffmengen je Einheit Endprodukt wurden Werte aus der Li-
teratur angenommen. Für den Technisierungsgrad wurde ein mittleres
bis niedriges Technologielevel angenommen. Sehr wasser- oder energie-
sparende Produktionsprozesse, die auf hochspezialisierten Technologien
basieren, wurden nicht in Erwägung gezogen, da hierbei von zu großen
Produktionsausfällen bei Anlagendefekten auszugehen ist und außerdem
die Investitionskosten für die Anlagen beim aktuellen Entwicklungsstand
der Region zu groß ausfielen. Die in den Machbarkeitsstudien (Republic of
131
6 Fallstudien
Niger 2008; HC/BK 2002) vorgeschlagenen Industriezweige beinhalten sehr
wasserintensive Produktionsprozesse, wie beispielsweise die Textil- und
Papierindustrie sowie die Produktion von Zucker aus Zuckerrohr. Trotz ihres
hohen Wasserverbrauchs sind diese Industrien als für die Region geeignet
einzustufen, da sie kein extrem hohes Ausbildungsniveau der Arbeiter erfor-
dern und auf lokal produzierte Vorprodukte zurückgreifen könen. Der Vorteil
auf lokale Produkte zurückgreifen zu können ist insbesondere in Regionen
mit geringfügig ausgeprägter Infrastruktur wichtig, da hier häufig nur ein
Zu- und Abtransport von stark veredelten Produkten lohnend erscheint.
Dennoch ist in verschiedenen betrachteten Szenarien auch auf weniger
wasserintensive Nutzungsarten eingegangen worden. Für die Weiterverar-
beitung von Faserpflanzen wurden Energie- und Wasserbedarfsmengen aus
Wiegmann (2002)verwendet. Transformationskoeffizienten für unterschied-
liche Industrieprodukte sind in Tabelle 6.22 aufgelistet.
Kanten ID Anfangsknoten Endknoten j Einheiten
30 Brauchwasser Papier 12 m3/t
31 Brauchwasser Textilfasern 29 m3/t
23 Brauchwasser Zucker 10 m3/t
22 Faserpflanzen Papier 3 t/t
23 Faserpflanzen Textilfasern 3,4 t/t
24 Zuckerrohr Zucker 10 t/t
26 Elektrische Energie Textilfasern 3600 kWh/t
27 Elektrische Energie Papier 4200 kWh/t
28 Elektrische Energie Zucker 240 kWh/t
Tabelle 6.22: Quantifizierung des Teilgraphen Industrie
6.4.4 Modellierung verschiedener Szenarien
Die so erstellte Transformationsmatrix wurde dann zur Berechnung be-
nötigter Ressourcen für verschiedene Anforderungsszenarien verwandt.
Als Endverbraucher wurden verschiedene Lasten wie z. B. Trinkwasser-
bedarf, Produktionsmengen landwirtschaftlicher Erzeugnisse, produzierte
elektrische Energie etc. an das System angelegt. Aus diesen Lastszena-
rien können Szenarien bewertet werden, ob sie mit den vorhandenen
Ressourcen möglich sind. Mit Hilfe des Endverbrauchervektors U und der
im vorigen Abschnitt quantifizierten Transformationsmatrix A kann nun
der Ressourcenbedarf verschiedener Nutzungsszenarien ermittelt werden.
132
6.4 Fallstudie Kandadji: Ein Mehrzweckspeicher am Niger
Wenn eine starke Änderung der Endverbrauchsmengen vorhanden ist, muss
beachtet werden, dass evtl. für größere Produktionsmengen andere Tech-
nologien zu verwenden sind sowie nichtlineare Zusammenhänge immer
nur abschnittsweise linearisiert werden. Daher müssen bei großen Variatio-
nen des Endverbrauchervektors die Transformationskoeffizienzen j in der
Transformationsmatrix A (s. Gleichung 4.6, Seite34) mit angepasst werden.
Auf diese Weise evaluierte mögliche Szenarien könnten dann beispielswei-
se von Entscheidungsträgern nach den jeweiligen Präferenzen bewertet
werden.
Szenario 1 Szenario 2 Szenario 3
Mindestwasser 946Mio m3 946Mio m3 946Mio m3
Energieproduktion 420 GWh 420 GWh 250 GWh
Trinkwasser 91Mio m3 91Mio m3 91Mio m3
Kenaf 1500000 t 1500000 t 1500000 t
Textilfasern 300000 t 0 300000 t
Papier 1000000 t 0 1000000 t
Zucker 100000 t 100000 t 0
Reis 500000 t 500000 t 500000 t
Gemüse/Früchte 300000 t 300000 t 300000 t
Möglich? nein ja ja
Tabelle 6.23: Evaluation von Nutzungsszenarien für den Mehrzweckspei-
cher Kandadji
Zunächst wurden die in den Machbarkeitsstudien vorgeschlagenen Produk-
tionsmengen untersucht (siehe Tabelle 6.23). Hierbei stellte sich heraus,
dass entweder weitere Ressourcen zusätzlich zum Fluss vorhanden sein
müssten, oder die Produktionsmengen nur bei einem überdurchschnitt-
lichen Jahresabfluss möglich sind. Insbesondere die hohen angesetzten
Produktionsmengen für wasserintensive Industrieprodukte sind mit den vor-
handenen Ressourcen nicht erreichbar. Wenn man von sehr wassersparen-
den Technologien und dadurch veränderten Transformationskoeffizienten
ausgeht, kann mit dem Jahresmittelabfluss gerade noch die vorgeschlagene
Produktionsmenge erwirtschaftet werden. Geht man von eher sinkenden
Abflüssen und evtl. auch etwas geringeren landwirtschaftlichen Flächen
aus, um eine konservative Abschätzung der möglichen Produktionsmengen
zu machen, muss der Endverbrauchervektor vermindert werden. Durch
Variation des Endverbrauchervektors konnten jedoch verschiedene Szena-
rien gefunden werden, die mit den vorhandenen oder auch verringerten
Ressourcen gut möglich sind (s. Tabelle 6.23) . Die möglichen Produktions-
133
6 Fallstudien
mengen liegen leicht unter denen, die in der Machbarkeitsstudie von 2002
(HC/BK 2002) vorgeschlagen werden.
6.4.5 Optimierung für das System Kandadji
Aus dem Modell des Mehrzweckspeicher-Projekts Kandadji wurde in QSopt
Applegate u. a. (2016) ein lineares Programmiermodell aufgestellt. Als
Restriktionen wurden sowohl bekannte Maximalressourcen als auch im
Input-Output-Modell evaluierte Nutzungswerte implementiert. Mit variablen
Anforderungsprofilen können so unterschiedliche Optima erreicht werden.
Die hier beschriebene Optimierung wurde basierend auf dem oben ent-
wickelten Modell auf der Datengrundlage von Machbarkeitsstudien (SO-
FRELEC 1980; HC/BK 2002) durchgeführt. Da es sich hierbei um für die
Planungsphase „Machbarkeitsstudie“ recht detaillierte Daten handelt, ist
dies zu verantworten. Ein lokales Optimum der Wasserverteilung konnte für
die Verwendung des zur Verfügung stehenden Bewässerungswassers haupt-
sächlich für die Produktion von Gemüse und Früchten für den regionalen
Markt gefunden werden. Jedoch sollte man Ergebnisse einer Optimierung
auf dieser Basis nicht als endgültige Aussage interpretieren, da sie stark
von den festgehaltenen Parametern sowie der festgelegten Systemgrenze
abhängen.
134
6.4 Fallstudie Kandadji: Ein Mehrzweckspeicher am Niger
Problem
Kandadji
Minimize
obj: x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7 + x8 + x9 + x10 + x11
+ x12 + x13 + x14 + x15 + x16 + x17 + x18 + x19 + x20
Subject
c1: x1 - x4 >= 0
c2: x2 -0.25x10 -0.2x11 -0.18x12 -0.34x13
-0.05 x14 -0.01x15 >= 0
c3: x2 + x3 -0.0001x4 + -0.0001x5 -0.0001x6 -0.0001 x7
-0.0001x8 >= 0
c4: 0.95x4 - x5 - x6 - x7 - x8 - x9 >= 0
c5: 0.93 x5 -2500 x10 -3000 x11 -3500 x12 -2083.333
x13 -2000 x14 -1800 x15 >= 0
c6: 0.94 x6 -3000x16 -3000 x17 -3000 x18 -0.03333x20 >= 0
c7: x7 -12x16 -29x17 -10x18 -160x19 >= 0
c8: x8 >= 0
c9: x9 >= 0
c10: x10 >= 0
c11: x11 >= 300000
c12: x12 >= 500000
c13: x13 -3x16 -3.4x17 >= 0
c14: x14 -10x18 >= 0
c15: x15 -x19 >= 0
c16: x16 >= 0
c17: x17 >= 0
c18: x18 >= 0
c19: x19 >= 0
c20: x20 >= 0
c21: x1 <= 21759840000
c22: x2 <= 1220000
c23: x2 <= 34571428570
Abbildung 6.18: Formulierung des linearen Programmiermodells für die
Anwendung des Simplex-Solvers QSopt für das System
Mehrzweckspeicher Kandadji
135
6 Fallstudien
6.4.6 Bewertung der Fallstudie Kandadji
In dieser Fallstudie konnte ein sehr stark vernetztes System mit einem Input-
Output-Modell analysiert werden. Es konnte gezeigt werden, dass mit den
vorhandenen Ressourcen die für das Projekt geplanten Produktionsmengen
nur knapp möglich sind. Daher muss bei den in den Machbarkeitsstudien
vorgeschlagenen Nutzungsszenarien noch auf weitere Ressourcen zuge-
griffen werden, die nicht direkt in den Projektbeschreibungen eingegliedert
sind. Weiterhin wird ein Import von Ressourcen in das Projektgebiet erfolgen
müssen, um die geplanten Produktionsmengen sicherzustellen. Allerdings
muss beachtet werden, dass die Wasserbedarfsmengen für die Landwirt-
schaft in der hier durchgeführten Studie auf Literaturdaten Bednarz u. a.
(2003); Madulu (2003); Allen u. a. (1998) basieren und daher evtl. eine et-
was geringere Wassermenge abgeschätzt werden könnte, wenn genauere
Boden- und Klimaparameter mit berücksichtigt werden.
Kann unabhängig von der vielleicht etwas zu konservativen Schätzung der
Verbrauchswerte davon ausgegangen werden, dass mit dem Klimawandel
das Wasserdargebot noch wesentlich geringer als im Moment wird, wird die
landwirtschaftliche Produktionsmenge und die Energieproduktionsmenge
reduziert werden müssen.
Bei einer Verschiebung des Anbaus hin zu wassersparenderen Produkten
kann gesamtheitlich mit den gleichen natürlichen Ressourcen ein besseres
gesamtwirtschaftliches Ergebnis erzielt sowie sichergestellt werden, dass
die Ressourcen nachhaltig vorhanden sind.
Das in dieser Fallstudie entwickelte Input-Output-Modell für den Mehrzweck-
speicher Kandadji ist dadurch, dass es im wesentlichen von vorne herein
aus linearen Wirkzusammenhängen besteht und nicht wie in den vorher
behandelten Fallstudien linearisierten Zusammenhängen sehr einfach für
unterschiedliche Nutzungsszenarien und Ressourcenvorkommen zu verwen-
den, da die Transformationskoeffizienten nicht für bestimmte Größenberei-
che von Szenarien angepasst werden müssen. Daher kann das Modell auch
für das Management des jährlichen Betriebs der fertigen Anlage verwendet
werden. Sollten durch den Klimawandel oder Schwankungen im Jahres-
abfluss die vorhandenen Ressourcen in einem Jahr wesentlich geringer
ausfallen, müssten die Entscheidungsträger einen angepassten Endver-
brauchervektor bestimmen, der dann wieder als mögliches Szenario mit
den geringeren Ressourcen evaluiert werden kann. Hierbei müssen dann
Prioritäten für Trinkwasser, Bewässerungswasser oder Energieproduktion
136
6.4 Fallstudie Kandadji: Ein Mehrzweckspeicher am Niger
gesetzt werden. Da der Mehrzweckspeicher Kandadji als Jahresspeicher be-
trieben werden soll, muss bei der Steuerung aktueller Produktionsmengen
ohnehin die Planung für den Rest des Jahres berücksichtigt werden.
In dieser Fallstudie konnte gezeigt werden, dass durch den Einsatz der
Input-Output-Analyse mit Transformationskoeffizienten, die auf empirischen
Werten, die teilweise aus anderen Regionen stammen, trotz Einschränkun-
gen ein verhältnismäßig brauchbares Entscheidungswerkzeug generiert
werden kann, das sich dann nach und nach mit besseren regionalen Wer-
ten anpassen lässt. Somit ist der Einsatz dieser Methode auch in stark
vernetzten Projekten mit wenig vorhandenen Daten möglich.
137
6 Fallstudien
6.5 Fallstudie Gezeitenkraftwerk am Severn
Ästuar
Neben den klassischen Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeichern, wur-
den in dieser Arbeit auch Ansätze für die Anwendung der IO-Analyse auf
Gezeitenkraftwerke untersucht. In neuerer Zeit ist Meeresenergie wieder
stärker im Gespräch, da hier im Gegensatz zu den konventionellen Was-
serkraftanlagen noch ein sehr großes ungenutztes Potential vorhanden
ist. Insbesondere die Nutzung der Gezeitenenergie ist eine interessan-
te Möglichkeit, erneuerbare Grundlastenergie zu gewinnen, da sie eine
zuverlässige, regelmäßige und voraussagbare Energieform ist.
Gezeitenenergie wird schon seit sehr langer Zeit in Gezeitenmühlen zur
Energiegewinnung genutzt. Diese Mühlen sind meistens an kleineren Ästu-
aren zu finden. In neuerer Zeit sind größere Gezeitensperren geplant, die
für ein großes Grundenergie-Kraftwerk genutzt werden sollen. Das erste
größere Gezeitenkraftwerk wurde in den 60er Jahren an der Mündung der
Rance bei Saint Malo in Frankreich gebaut (Kirby und Retiere 2009).
Erfahrungen aus diesen frühen Anlagen in Bezug auf ökologische Auswir-
kungen, die Sedimentproblematik sowie verschiedene Betriebsmodi können
und sollten nun auch in die Planung neuerer Anlagen einbezogen werden.
6.5.1 Bedingungen am Severn Ästuar
Der Severn Ästuar ist einer der größten Ästuare in Großbritannien mit einer
Fläche von 55.700 Hektar, wovon 20.000 Hektar Wattflächen(„inter-tidal
habitat“) sind. Der Tidenhub beträgt bis zu 14,5 m (EA 2008).
Aufgrund des großen Tidenhubs im Bristolkanal (Bristol Channel) und ins-
besondere im Severn Ästuar sowie der Trichter-Form ist der Bau einer
Gezeitensperre oder einer anderen Nutzung der dort vorhandenen Gezei-
tenenergie besonders wirkungsvoll. Der Severn mit seinen 10 Teilästuaren
bietet etwa sieben Prozent der gesamten ästuaren Ressource von Großbri-
tannien (DECC 2010; EA 2006). Daher ist es hier sehr wichtig, Auswirkungen
einer Gezeitensperre nicht nur hinsichtlich der energiewirtschaftlichen Seite
sondern auch auf die Ökologie des Ästuars sehr genau zu untersuchen.
138
6.5 Fallstudie Gezeitenkraftwerk am Severn Ästuar
Schon 1849 wurden Überlegungen angestellt, den Severn mit einer Sperre
energetisch zu nutzen und den Damm gleichzeitig für den Bau einer Stra-
ße/Eisenbahnlinie zu verwenden (Carne 1995). Zu dieser Zeit stellte jedoch
die große zu überwindende Strecke und der hohe Tidenhub die potentiellen
Bauherren vor zu große Probleme, so dass die Pläne wieder verworfen
wurden.
Im Rahmen der CO2-Einsparung, die Großbritannien im Rahmen des Kyoto-
Protokolls zu erbringen hat, könnte das geplante Gezeitenenergieprojekt
einen großen Beitrag leisten. So könnten nach DECC (2010) etwa 5 %
des Gesamtenergiebedarfs von Großbritannien alleine durch dieses Projekt
gedeckt werden.
Ein solch großes Projekt hat jedoch auch gewaltige Auswirkungen auf
die lokalen Habitate. Besonders bedeutsam sind die sogenannten „Mud-
Flats“, also Wattflächen, deren Wattwürmer und andere Kleintiere großen
Zugvögelschwärmen und lokalen Vögeln als Nahrungsquelle dienen.
6.5.2 Ein qualitatives Input-Output-Modell für den
Severn Ästuar
Um ein qualitatives Modell für den Severn aufzustellen, wurden zunächst
die relevanten technischen und ökologischen Faktoren identifiziert. Für die
unterschiedlichen Projektvarianten der Gezeitenenergiegewinnung sind
unterschiedliche Faktorgrößen relevant. Im Rahmen dieser Arbeit wurden
Varianten für eine Gezeitensperre betrachtet. Andere Projektvarianten, wie
beispielsweise Gezeitenströmungs-Turbinen oder eine Gezeiten-Lagune
können aber analog untersucht werden.
Da es sich bei einer Gezeitensperre am Severn um ein sehr großes Pro-
jekt mit überregionalen Auswirkungen handelt, ist besonders wichtig, die
Systemgrenze sinnvoll zu setzen. Für eine Betrachtung in einer frühen
Planungsphase sollte hier die Systemgrenze einerseits nicht zu eng gesetzt
werden, andererseits liegen viele genaueren Untersuchungen noch nicht
vor. Daher ist es sinnvoll, ein größeres qualitatives Modell aufzustellen und
dann verschiedene Teilsysteme zunächst getrennt zu betrachten.
139

6.5 Fallstudie Gezeitenkraftwerk am Severn Ästuar
dass zusätzlich ein Pumpbetrieb stattfindet, um die Fallhöhe noch weiter zu
verbessern. Es lässt sich ein stellenweise linearer Zusammenhang zwischen
eingedämmter Fläche und erzeugter elektrischer Energie herstellen.
CO2-Einsparung
Eine wichtige zu betrachtende Transformation ist die CO2-Einsparung pro
produzierter elektrischer Energiemenge. Hierzu wurde zunächst eine analo-
ge CO2-Ausstoßmenge für ein konventionelles Wärmekraftwerk auf Kohle-
oder Erdölbasis bestimmt (Woollcombe-Adams u.a. 2008). Anschließend
wurde die CO2-Menge, die beim Bau einer Gezeitensperre am Severn an-
fallen würde ermittelt. Während der Bauphase werden größere Mengen
CO2 beim Transport sowie bei der Gewinnung von Baumaterialien produ-
ziert. Eine kleine Menge wird durch den Betrieb einer Gezeitensperre und
ökologische Veränderungen im Ästuar erzeugt.
Wassergüte
Neben rein energetischen und ökologischen Betrachtungen ist es am Se-
vern notwendig, auf die Wassergüte einzugehen, da sich die Umwandlung
bzw. der Austausch von Nährstoffen je nach Größe des Speichers und Be-
triebsweise unterschiedlich gestaltet. Der Eintrag der größten Menge an
Nährstoffen stammt aus nicht-Punkt-Quellen, also hauptsächlich aus der
Landwirtschaft. Daher kann für den Eintrag in den Severn zunächst ein
Transformationskoeffizient mit der Export-Koeffizienten-Methode (Johnes
1996) bestimmt werden. Die nächste Transformation ist die Umwandlung
im Ästuar. Zur Berechnung der Umwandlungsvorgänge wurden einfache
Zusammenhänge auf Basis der Gleichungen des Modells Qual2k verwendet
(US-EPA 2016, 1987).
Habitate
Einige der wichtigsten Habitate am Severn sind die Zwischengezeitenhabita-
te, die sich dadurch auszeichnen, dass sie zu einem Teil des Gezeitenzyklus
überflutet sind, zu anderen Zeiten trocken fallen. Die teilweise trocken
141
6 Fallstudien
fallenden Gebiete wurden aus Modellergebnissen von Ahmadian (2013),
die mit DIVAST(Falconer u. a. 2001) einem zweidimensionalen hydrodyna-
mischen Modell berechnet wurden, bestimmt. Hierzu wurde die Anzahl der
trocken fallenden Zellen bestimmt und ins Verhältnis mit der Größe der
Speicherfläche gesetzt bzw. auf die erzeugte Energiemenge bezogen. Ein
gewisser Anteil an Watt-Habitaten kann durch finanzielle Ausgleiche wieder
hergestellt werden. Hierfür müssten dann beispielsweise landwirtschaftli-
che Flächen an der Küste aufgekauft und entsprechend in Anlehnung an
natürliche Wattflächen angelegt werden. Atkinson u. a. (2001) zeigt, wie
dies zu einem gewissen Ausmaß möglich ist.
Transformationskoeffizienten
Aus den oben beschriebenen Zusammenhängen wurden Transformations-
koeffizienten für die Transformationsmatrix bestimmt. Diese sind in Tabelle
6.24 aufgelistet.
Startknoten Endknoten aj Einheiten
Finanzinputs Ausgleichsfläche 15 GBP/m2
Finanzinputs Gezeitenenergie 320 GBP /MWh
Gezeitenenergie CO2-Reduktion 0,0012 tCO2/MWh
Wattfläche Stauraumfläche 1 m2/m2
Stauraumfläche Gezeitenenergie 29,4 m2/MWh
Gezeitenenergie Gewinn 0,0009 MWh/GBP
Tabelle 6.24: Transformationskoeffizienten für das Modell Gezeitensperre
Severn Ästuar
6.5.4 Evaluierung von Szenarien
Die Anforderungen der verschiedenen ökologischen und ökonomischen
Teilsysteme sowie unterschiedlicher Interessenvertreter wurden in unter-
schiedlichen Szenarien als Endverbrauchervektor dargestellt und anschlie-
ßend auf ihre Realisierbarkeit untersucht. Neben der Energieerzeugung ist
ein sehr wichtiger Interessenvertreter der Vogelschutz, dessen Anforde-
rung genügend zur Verfügung stehender Zwischengezeitenhabitate, also
Wattflächen, sind. Für die Habitate innerhalb des Ästuars und das gesamte
142
6.6 Zusammenfassende Betrachtung der Fallstudien
ökologische Netzwerk des Ästuars sind die vorhandenen Nährstoffkonzen-
tationen eine wichtige Größe.
Tabelle 6.25 zeigt einige ausgewertete Szenarien.
Szenario 1 Szenario 2 Szenario 3
Gezeitenenergie 15TWh/a 17 TWh/a 17 TWh/a
CO2 Reduktion 70000 t 70000 t 80000 t
Wattflächen (geschützt
oder angelegt)
200 km2 300 km2 250 km2
Möglich? ja nein ja
Tabelle 6.25: Machbarkeit unterschiedlicher Nutzungsszenarien am
Severn Ästuar
6.5.5 Bewertung der Fallstudie Gezeitensperre Severn
Ästuar
Die Fallstudie zur Gezeitensperre am Severn Ästuar zeigt die weitere An-
wendbarkeit des entwickelten Modells auf unterschiedliche wasser- und
energiewirtschaftliche Projekte. In dieser Fallstudie konnte die Anlegung
ökologischer Ausgleichsflächen einbezogen werden. Das Modell für den
Severn wurde auch in einen weitergehenden energiewirtschaftlichen Zu-
sammenhang eingebunden. Aufgrund der frühen Planungsphase sind noch
keine sehr genauen Daten vorhanden, so dass nicht alle Modellparameter
auf einer breiten Datenbasis stehen. Das aufgestellte Modell kann jedoch
weiter verfeinert werden, wenn im Laufe von Machbarkeitsstudien und
Umweltverträglichkeitsprüfung mehr Daten zur Verfügung stehen.
6.6 Zusammenfassende Betrachtung der
Fallstudien
In den verschiedenen Fallstudien konnte gezeigt werden, dass die Input-
Output-Analyse geeignet ist, Szenarien für die Nutzung vorhandener Res-
sourcen beim Betrieb von Wasserkraft und Mehrzweckspeicheranlagen
zu verifizieren. Insbesondere eignen sich Input-Output-Modelle bei stark
143
6 Fallstudien
vernetzten komplexen Systemen, da hier die Verteilung der Ressourcen von
besonderer Bedeutung und nicht durch eine Triviallösung darstellbar ist. Bei
sehr einfachen Systemen mit nur wenigen konkurrierenden Nutzungsarten
kann ein Input-Output-Modell zwar angewendet werden, jedoch ist hierbei
der Informationsgewinn nicht so groß wie bei komplexeren Systemen. Die
betrachteten Fallstudien decken ein breites Spektrum an Anlagentypen und
Nutzungsarten ab.
Die Fallstudien an der Drau und Argen zeigen die Anwendung zur Vertei-
lung von Wasserressourcen bei schon vorhandenen Anlagen. Die anderen
Fallstudien, Diluvio-Palmar, Kandadji und Severn Ästuar zeigen, wie ein
Input-Output-Modell schon in der Planungsphase wertvolle Informationen zu
Wirkzusammenhängen und möglichen Nutzungsszenarien liefern kann.
Es konnte gezeigt werden, dass die Input-Output-Analyse für diese Arten
von Wasserkraft- und Speicheranlagen ein geeignetes Werkzeug ist, um
Nutzungskonflikte zu lösen.
144
7 Bewertung der Ergebnisse
In der vorliegenden Arbeit wurde ein Werkzeug zur vernetzten Bewertung
von Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeichern entwickelt, das in ver-
schiedenen Fallstudien (Kapitel 6) evaluiert wurde. Die Fallstudien zeigten,
dass die Input-Output-Analyse ein geeignetes Werkzeug ist, um die Pla-
nung und den Betrieb von Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeichern
zu unterstützen. Ein Großteil des Modellierungsaufwands geht in die Be-
stimmung der Transformationskoeffizienten für die jeweiligen Güter. Daher
erwies es sich als sehr nützlich, zunächst qualitative Modelle aufzustel-
len und diese erst nach genauerer Bestimmung der Systemgrenzen zu
quantifizieren. Je nachdem, welche Informationen schon vorhanden sind
oder in welcher Planungsphase sich das Projekt befindet, kann die Ge-
nauigkeit der benötigten Transformationen schwanken. Das von Leontief
entwickelte und in dieser Arbeit zur Bewertung vor Wasserkraftanlagen und
Mehrzweckspeichern angepasste Input-Output-Modell besteht aus linearen
Gleichungen. Viele in der Wasserwirtschaft betrachtete Phänomene sind
nicht linear, können jedoch abschnittsweise linearisiert werden. Durch die
Linearisierung geht jedoch Genauigkeit in der Berechnung verloren. Da in
frühen Phasen einer Planung, oder aber im späteren Planungsverlauf bei
kleinen Anlagen sowie oftmals bei größeren Projekten in Entwicklungslän-
dern die Eingangsdaten für die Evaluierung von Szenarien recht ungenau
sind, ist eine lineare Betrachtungsweise zumindest als erster Schritt gut zu
verantworten. Detailliertere Untersuchungen von Einzelaspekten können
auf die linearisierte Betrachtung des Gesamtsystems folgen. Insbesondere
für frühe Planungsphasen oder den Vergleich sehr vieler unterschiedlicher
Nutzungsszenarien ist es sinnvoll, nachdem zunächst mit einem qualita-
tiven Modell ein Rahmen geschaffen wurde, das lineare vernetzte Modell
parallel zu spezialisierteren Einzelmodellen einzusetzen. Die Ergebnisse
beider Modellarten können dann jeweils die Nutzung des anderen Modells
verbessern.
Durch eine Eingliederung in bestehende Input-Output-Modelle ist es mög-
lich, die Systemgrenzen für die verschiedenen Szenarien zu variieren. Dies
ist hilfreich, um auch regionale oder überregionale Auswirkungen eines
145
7 Bewertung der Ergebnisse
wasserwirtschaftlichen Projekts zu untersuchen. Wird beispielsweise ein
neues Wasserkraftwerk errichtet, ist nicht nur interessant, wie viel Energie
produziert werden kann und welche weiteren Nutzen oder Auswirkungen
der Speicher direkt hat, sondern auch, ob sich das Projekt sinnvoll in die
regionale Wirtschaft integriert. Daher sollte der Nachteil der leichten Unge-
nauigkeit des Modells aufgrund linearer Betrachtungsweise mit dem Vorteil
der Integrierbarkeit in regionale makroökonomische Input-Output-Modelle
abgewogen werden.
Wird das entwickelte Modell als Grundlage für ein lineares Optimierungsmo-
dell verwendet, sind die Ansprüche an die Genauigkeit der Ausgangsdaten
etwas höher einzustufen. Hier sollte genau abgewägt werden, inwiefern
die Datenlage eine Optimierungsberechnung überhaupt hergibt, oder ob
besser eine Serie von Szenarienvektoren berechnet werden sollte, die dann
als Grundlage politischer Entscheidungen über das weitere Vorgehen im
jeweiligen Projekt benutzt werden können.
Mit dem entwickelten Modell kann auf sehr anschauliche Weise gezeigt
werden, welchen Anforderungen eine neue Anlage gerecht werden könnte
und wo aufgrund der vorhandenen Ressourcen Abstriche gemacht werden
müssen. Über eine lineare Optimierung oder den händischen Vergleich
unterschiedlicher Szenarien kann auf einfache Weise dargestellt werden,
wie sich eine kleine Änderung der Anforderungen in einem Teilbereich des
Projekts auf andere Ausgangsparameter auswirkt. Durch die kompakte
Darstellung im Input-Output-Modell lassen sich zwar komplexere Modellie-
rungen und Machbarkeitsstudien nicht ersetzen, jedoch kann recht schnell
ein Überblick geschaffen werden, welche Szenarien zur weiteren Untersu-
chung lohnenswert sind.
146
8 Zusammenfassung und
Ausblick
In der vorliegenden Arbeit wurde ein umfassendes und vielseitiges Werk-
zeug für die Wasserwirtschaft entwickelt. Die Methode der Input-Output-
Analyse zeigte sich als geeignetes Mittel zur Bewertung und Planung von
Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeichern. Die verschiedenen Fallstudi-
en geben einen Überblick über die Bandbreite der Anwendungsbereiche
des hier entwickelten Modells. Deutlich zu erkennen ist, dass qualitative
Modelle und auch quantifizierte Teilmodelle jeweils übertragbar auf andere
Projekte sein können. Quantitative Gesamtmodelle und lineare Optimie-
rungsmodelle sind hingegen stark abhängig von den jeweils betrachteten
Projektvarianten.
Als nächster wichtiger Schritt kann ein Modell nach dem hier entwickelten
Verfahren in ein regionales oder überregionales Input-Output-Modell in-
tegriert werden, um die weiteren Zusammenhänge einzuschätzen. Ein
weiterer interessanter Aspekt wäre, nach dieser Methodik berechnete
Ressourcen-Verteilungen mit jeweils einzeln modellierten Mengen zu ver-
gleichen. Bisher wurden die Ansprüche der Endverbraucher manuell verteilt
bzw. als unterschiedliche Anspruchsvektoren in eine lineare Optimierung
integriert. Eine interessante Weiterentwicklung wäre beispielsweise die
Generierung der Anspruchsvektoren durch ein agentenbasiertes System zu
automatisieren. Um die Genauigkeit der Modellergebnisse zu verbessern,
wäre es eventuell auch sinnvoll, Teile des Modells weiter zu entwickeln, um
auch nichtlineare Zusammenhänge genauer einzubeziehen. Hierbei ist je-
doch abzuwägen, ob der erhöhte Berechnungsaufwand in einem sinnvollen
Verhältnis zur Verbesserung der Ergebnisse steht. Hierzu sollte in weiteren
Forschungsarbeiten ein Vergleich einer linearen Betrachtungsweise mit
abschnittsweiser Linearisierung wie in der vorliegenden Arbeit verwendet,
mit einem nichtlinearen Ansatz durchgeführt werden.
147

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Institut für Wasser- und 
Umweltsystemmodellierung 
Universität Stuttgart 
 
 
Pfaffenwaldring 61 
70569 Stuttgart (Vaihingen) 
Telefon (0711) 685 - 64717/64749/64752/64679 
Telefax (0711) 685 - 67020 o. 64746 o. 64681 
E-Mail: iws@iws.uni-stuttgart.de 
http://www.iws.uni-stuttgart.de 
 
 
Direktoren 
Prof. Dr. rer. nat. Dr.-Ing. András Bárdossy 
Prof. Dr.-Ing. Rainer Helmig 
Prof. Dr.-Ing. Silke Wieprecht 
Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Nowak 
 
 
 
Vorstand (Stand 1.3.2017) 
Prof. Dr. rer. nat. Dr.-Ing. A. Bárdossy 
Prof. Dr.-Ing. R. Helmig 
Prof. Dr.-Ing. S. Wieprecht 
Prof. Dr. J.A. Sander Huisman 
Jürgen Braun, PhD 
apl. Prof. Dr.-Ing. H. Class 
Dr.-Ing. H.-P. Koschitzky 
Dr.-Ing. M. Noack 
Prof. Dr.-Ing. W. Nowak 
Dr. rer. nat. J. Seidel 
Dr.-Ing. K. Terheiden 
Dr.-Ing. habil. Sergey Oladyshkin 
 
 
 
 
Emeriti 
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr.-Ing. E.h. Jürgen Giesecke 
Prof. Dr.h.c. Dr.-Ing. E.h. Helmut Kobus, PhD 
Lehrstuhl für Wasserbau und  
Wassermengenwirtschaft 
Leiter: Prof. Dr.-Ing. Silke Wieprecht 
Stellv.:  Dr.-Ing. Kristina Terheiden 
Versuchsanstalt für Wasserbau 
Leiter:   Dr.-Ing. Markus Noack 
 
Lehrstuhl für Hydromechanik  
und Hydrosystemmodellierung 
Leiter:   Prof. Dr.-Ing. Rainer Helmig 
Stellv.:  apl. Prof. Dr.-Ing. Holger Class 
 
Lehrstuhl für Hydrologie und Geohydrologie 
Leiter: Prof. Dr. rer. nat. Dr.-Ing. András Bárdossy 
Stellv.:  Dr. rer. nat. Jochen Seidel 
Hydrogeophysik der Vadosen Zone 
(mit Forschungszentrum Jülich) 
Leiter:  Prof. Dr. J.A. Sander Huisman 
 
Lehrstuhl für Stochastische Simulation und  
Sicherheitsforschung für Hydrosysteme 
Leiter:  Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Nowak 
Stellv.:  Dr.-Ing. habil. Sergey Oladyshkin 
 
VEGAS, Versuchseinrichtung zur  
Grundwasser- und Altlastensanierung 
Leitung: Jürgen Braun, PhD, AD 
 Dr.-Ing. Hans-Peter Koschitzky, AD 
 
 
 
Verzeichnis der Mitteilungshefte 
 
1 Röhnisch, Arthur: Die Bemühungen um eine Wasserbauliche Versuchsanstalt an der 
Technischen Hochschule Stuttgart, und 
Fattah Abouleid, Abdel: Beitrag zur Berechnung einer in lockeren Sand gerammten, zwei-
fach verankerten Spundwand, 1963 
2 Marotz, Günter: Beitrag zur Frage der Standfestigkeit von dichten Asphaltbelägen im 
Großwasserbau, 1964 
3 Gurr, Siegfried: Beitrag zur Berechnung zusammengesetzter ebener Flächentrag-werke 
unter besonderer Berücksichtigung ebener Stauwände, mit Hilfe von Rand-wert- und 
Lastwertmatrizen, 1965 
4 Plica, Peter: Ein Beitrag zur Anwendung von Schalenkonstruktionen im Stahlwasserbau, 
und  
Petrikat, Kurt: Möglichkeiten und Grenzen des wasserbaulichen Versuchswesens, 1966 
2 Institut für Wasser- und Umweltsystemmodellierung * Universität Stuttgart * IWS 
 
 
5 Plate, Erich: Beitrag zur Bestimmung der Windgeschwindigkeitsverteilung in der durch eine 
Wand gestörten bodennahen Luftschicht, und 
Röhnisch, Arthur; Marotz, Günter: Neue Baustoffe und Bauausführungen für den Schutz 
der Böschungen und der Sohle von Kanälen, Flüssen und Häfen; Gestehungskosten und 
jeweilige Vorteile, sowie  
Unny, T.E.: Schwingungsuntersuchungen am Kegelstrahlschieber, 1967 
6 Seiler, Erich: Die Ermittlung des Anlagenwertes der bundeseigenen Binnenschiffahrts-
straßen und Talsperren und des Anteils der Binnenschiffahrt an diesem Wert, 1967 
7 Sonderheft anläßlich des 65. Geburtstages von Prof. Arthur Röhnisch mit Beiträgen von 
Benk, Dieter; Breitling, J.; Gurr, Siegfried; Haberhauer, Robert; Honekamp, Hermann; Kuz, 
Klaus Dieter; Marotz, Günter; Mayer-Vorfelder, Hans-Jörg; Miller, Rudolf; Plate, Erich J.; 
Radomski, Helge; Schwarz, Helmut; Vollmer, Ernst; Wildenhahn, Eberhard; 1967 
8 Jumikis, Alfred: Beitrag zur experimentellen Untersuchung des Wassernachschubs in ei-
nem gefrierenden Boden und die Beurteilung der Ergebnisse, 1968 
9 Marotz, Günter: Technische Grundlagen einer Wasserspeicherung im natürlichen Unter-
grund, 1968 
10 Radomski, Helge: Untersuchungen über den Einfluß der Querschnittsform wellenförmiger 
Spundwände auf die statischen und rammtechnischen Eigenschaften, 1968 
11 Schwarz, Helmut: Die Grenztragfähigkeit des Baugrundes bei Einwirkung vertikal gezoge-
ner Ankerplatten als zweidimensionales Bruchproblem, 1969 
12 Erbel, Klaus: Ein Beitrag zur Untersuchung der Metamorphose von Mittelgebirgsschnee-
decken unter besonderer Berücksichtigung eines Verfahrens zur Bestimmung der thermi-
schen Schneequalität, 1969 
13 Westhaus, Karl-Heinz: Der Strukturwandel in der Binnenschiffahrt und sein Einfluß auf den 
Ausbau der Binnenschiffskanäle, 1969 
14 Mayer-Vorfelder, Hans-Jörg: Ein Beitrag zur Berechnung des Erdwiderstandes unter An-
satz der logarithmischen Spirale als Gleitflächenfunktion, 1970 
15 Schulz, Manfred: Berechnung des räumlichen Erddruckes auf die Wandung kreiszylin-
drischer Körper, 1970 
16 Mobasseri, Manoutschehr: Die Rippenstützmauer. Konstruktion und Grenzen ihrer Stand-
sicherheit, 1970 
17 Benk, Dieter: Ein Beitrag zum Betrieb und zur Bemessung von Hochwasserrückhaltebe-
cken, 1970  
18 Gàl, Attila: Bestimmung der mitschwingenden Wassermasse bei überströmten Fisch-
bauchklappen mit kreiszylindrischem Staublech, 1971, vergriffen 
19 Kuz, Klaus Dieter: Ein Beitrag zur Frage des Einsetzens von Kavitationserscheinungen in 
einer Düsenströmung bei Berücksichtigung der im Wasser gelösten Gase, 1971, vergriffen 
20 Schaak, Hartmut: Verteilleitungen von Wasserkraftanlagen, 1971 
21 Sonderheft zur Eröffnung der neuen Versuchsanstalt des Instituts für Wasserbau der Uni-
versität Stuttgart mit Beiträgen von Brombach, Hansjörg; Dirksen, Wolfram; Gàl, Attila; 
Gerlach, Reinhard; Giesecke, Jürgen; Holthoff, Franz-Josef; Kuz, Klaus Dieter; Marotz, 
Günter; Minor, Hans-Erwin; Petrikat, Kurt; Röhnisch, Arthur; Rueff, Helge; Schwarz, Hel-
mut; Vollmer, Ernst; Wildenhahn, Eberhard; 1972 
22 Wang, Chung-su: Ein Beitrag zur Berechnung der Schwingungen an Kegelstrahlschiebern, 
1972 
23 Mayer-Vorfelder, Hans-Jörg: Erdwiderstandsbeiwerte nach dem Ohde-Variationsverfahren, 
1972 
24 Minor, Hans-Erwin: Beitrag zur Bestimmung der Schwingungsanfachungsfunktionen über-
strömter Stauklappen, 1972, vergriffen 
25 Brombach, Hansjörg: Untersuchung strömungsmechanischer Elemente (Fluidik) und die 
Möglichkeit der Anwendung von Wirbelkammerelementen im Wasserbau, 1972, vergriffen 
26 Wildenhahn, Eberhard: Beitrag zur Berechnung von Horizontalfilterbrunnen, 1972 
 
Verzeichnis der Mitteilungshefte 3 
 
 
27 Steinlein, Helmut: Die Eliminierung der Schwebstoffe aus Flußwasser zum Zweck der un-
terirdischen Wasserspeicherung, gezeigt am Beispiel der Iller, 1972 
28 Holthoff, Franz Josef: Die Überwindung großer Hubhöhen in der Binnenschiffahrt durch 
Schwimmerhebewerke, 1973 
29 Röder, Karl: Einwirkungen aus Baugrundbewegungen auf trog- und kastenförmige Kon-
struktionen des Wasser- und Tunnelbaues, 1973 
30 Kretschmer, Heinz: Die Bemessung von Bogenstaumauern in Abhängigkeit von der Tal-
form, 1973 
31 Honekamp, Hermann: Beitrag zur Berechnung der Montage von Unterwasserpipelines, 
1973 
32 Giesecke, Jürgen: Die Wirbelkammertriode als neuartiges Steuerorgan im Wasserbau, 
und Brombach, Hansjörg: Entwicklung, Bauformen, Wirkungsweise und Steuereigenschaf-
ten von Wirbelkammerverstärkern, 1974 
33 Rueff, Helge: Untersuchung der schwingungserregenden Kräfte an zwei hintereinander 
angeordneten Tiefschützen unter besonderer Berücksichtigung von Kavitation, 1974 
34 Röhnisch, Arthur: Einpreßversuche mit Zementmörtel für Spannbeton - Vergleich der Er-
gebnisse von Modellversuchen mit Ausführungen in Hüllwellrohren, 1975 
35 Sonderheft anläßlich des 65. Geburtstages von Prof. Dr.-Ing. Kurt Petrikat mit Beiträgen 
von:  Brombach, Hansjörg; Erbel, Klaus; Flinspach, Dieter; Fischer jr., Richard; Gàl, Attila; 
Gerlach, Reinhard; Giesecke, Jürgen; Haberhauer, Robert; Hafner Edzard; Hausenblas, 
Bernhard; Horlacher, Hans-Burkhard; Hutarew, Andreas; Knoll, Manfred; Krummet, Ralph; 
Marotz, Günter; Merkle, Theodor; Miller, Christoph; Minor, Hans-Erwin; Neumayer, Hans; 
Rao, Syamala; Rath, Paul; Rueff, Helge; Ruppert, Jürgen; Schwarz, Wolfgang; Topal-
Gökceli, Mehmet; Vollmer, Ernst; Wang, Chung-su; Weber, Hans-Georg; 1975 
36 Berger, Jochum: Beitrag zur Berechnung des Spannungszustandes in rotationssym-
metrisch belasteten Kugelschalen veränderlicher Wandstärke unter Gas- und Flüs-
sigkeitsdruck durch Integration schwach singulärer Differentialgleichungen, 1975 
37 Dirksen, Wolfram: Berechnung instationärer Abflußvorgänge in gestauten Gerinnen mittels 
Differenzenverfahren und die Anwendung auf Hochwasserrückhaltebecken, 1976 
38 Horlacher, Hans-Burkhard: Berechnung instationärer Temperatur- und Wärmespannungs-
felder in langen mehrschichtigen Hohlzylindern, 1976 
39 Hafner, Edzard: Untersuchung der hydrodynamischen Kräfte auf Baukörper im Tief-
wasserbereich des Meeres, 1977, ISBN 3-921694-39-6 
40 Ruppert, Jürgen: Über den Axialwirbelkammerverstärker für den Einsatz im Wasserbau, 
1977, ISBN 3-921694-40-X 
41 Hutarew, Andreas: Beitrag zur Beeinflußbarkeit des Sauerstoffgehalts in Fließgewässern 
an Abstürzen und Wehren, 1977, ISBN 3-921694-41-8, vergriffen 
42 Miller, Christoph: Ein Beitrag zur Bestimmung der schwingungserregenden Kräfte an unter-
strömten Wehren, 1977, ISBN 3-921694-42-6 
43 Schwarz, Wolfgang: Druckstoßberechnung unter Berücksichtigung der Radial- und Längs-
verschiebungen der Rohrwandung, 1978, ISBN 3-921694-43-4 
44 Kinzelbach, Wolfgang: Numerische Untersuchungen über den optimalen Einsatz variabler 
Kühlsysteme einer Kraftwerkskette am Beispiel Oberrhein, 1978, ISBN 3-921694-44-2 
45 Barczewski, Baldur: Neue Meßmethoden für Wasser-Luftgemische und deren Anwendung 
auf zweiphasige Auftriebsstrahlen, 1979, ISBN 3-921694-45-0 
46 Neumayer, Hans: Untersuchung der Strömungsvorgänge in radialen Wirbelkammerver-
stärkern, 1979, ISBN 3-921694-46-9 
47 Elalfy, Youssef-Elhassan: Untersuchung der Strömungsvorgänge in Wirbelkammerdioden 
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48 Brombach, Hansjörg: Automatisierung der Bewirtschaftung von Wasserspeichern, 1981, 
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49 Geldner, Peter: Deterministische und stochastische Methoden zur Bestimmung der Selbst-
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4 Institut für Wasser- und Umweltsystemmodellierung * Universität Stuttgart * IWS 
 
 
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53 Lindner, Wulf: Steuerung von Grundwasserentnahmen unter Einhaltung ökologischer Kri-
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79 Marschall, Paul: Die Ermittlung lokaler Stofffrachten im Grundwasser mit Hilfe von Einbohr-
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165 Hrsg.: Braun, Jürgen; Koschitzky, Hans-Peter; Stuhrmann, Matthias: VEGAS – Kolloquium 
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174 Hrsg.: Braun, Jürgen; Koschitzky, Hans-Peter; Stuhrmann, Matthias; Schrenk, Volker: 
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193 Weber, Karolin (Hrsg.): 12. Treffen junger WissenschaftlerInnen an Wasserbauinstituten, 
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195 Hrsg.: Koschitzky, Hans-Peter; Braun, Jürgen: VEGAS-Kolloquium 2010 In-situ-Sanierung 
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197 Mackenberg, Sylvia: Die Quellstärke in der Sickerwasserprognose: Möglichkeiten und 
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198 Singh, Shailesh Kumar: Robust Parameter Estimation in Gauged and Ungauged Basins, 
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199 Doğan, Mehmet Onur: Coupling of porous media flow with pipe flow, 2011, 
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200 Liu, Min: Study of Topographic Effects on Hydrological Patterns and the Implication on 
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203 Bakimchandra, Oinam: Integrated Fuzzy-GIS approach for assessing regional soil erosion 
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Mesoscale Catchments from Different RCMs and Their Effects on Local Hydrology, 2011, 
ISBN 978-3-942036-08-5 
205 Hrsg.: Koschitzky, Hans-Peter; Braun, Jürgen: VEGAS-Kolloquium 2011 Flache Geother-
mie - Perspektiven und Risiken, Tagungsband zur Veranstaltung am 06. Oktober 2011 an 
der Universität Stuttgart, Campus Stuttgart-Vaihingen, 2011, ISBN 978-3-933761-09-2 
206 Haslauer, Claus: Analysis of Real-World Spatial Dependence of Subsurface Hydraulic 
Properties Using Copulas with a Focus on Solute Transport Behaviour, 2011,  
ISBN 978-3-942036-10-8 
207 Dung, Nguyen Viet: Multi-objective automatic calibration of hydrodynamic models – 
development of the concept and an application in the Mekong Delta, 2011,  
ISBN 978-3-942036-11-5 
208 Hung, Nguyen Nghia: Sediment dynamics in the floodplain of the Mekong Delta, Vietnam, 
2011, ISBN 978-3-942036-12-2 
209 Kuhlmann, Anna: Influence of soil structure and root water uptake on flow in the unsaturat-
ed zone, 2012, ISBN 978-3-942036-13-9 
210 Tuhtan, Jeffrey Andrew: Including the Second Law Inequality in Aquatic Ecodynamics:  
A Modeling Approach for Alpine Rivers Impacted by Hydropeaking, 2012, 
ISBN 978-3-942036-14-6 
211 Tolossa, Habtamu: Sediment Transport Computation Using a Data-Driven Adaptive Neuro-
Fuzzy Modelling Approach, 2012, ISBN 978-3-942036-15-3 
Verzeichnis der Mitteilungshefte 11 
 
 
212 Tatomir, Alexandru-Bodgan: From Discrete to Continuum Concepts of Flow in Fractured 
Porous Media, 2012, ISBN 978-3-942036-16-0 
213 Erbertseder, Karin: A Multi-Scale Model for Describing Cancer-Therapeutic Transport in 
the Human Lung, 2012, ISBN 978-3-942036-17-7 
214 Noack, Markus: Modelling Approach for Interstitial Sediment Dynamics and Reproduction 
of Gravel Spawning Fish, 2012, ISBN 978-3-942036-18-4 
215 De Boer, Cjestmir Volkert: Transport of Nano Sized Zero Valent Iron Colloids during Injec-
tion into the Subsurface, 2012, ISBN 978-3-942036-19-1 
216 Pfaff, Thomas: Processing and Analysis of Weather Radar Data for Use in Hydrology, 
2013, ISBN 978-3-942036-20-7 
217 Lebrenz, Hans-Henning: Addressing the Input Uncertainty for Hydrological Modeling by a 
New Geostatistical Method, 2013, ISBN 978-3-942036-21-4 
218 Darcis, Melanie Yvonne: Coupling Models of Different Complexity for the Simulation of CO2 
Storage in Deep Saline Aquifers, 2013, ISBN 978-3-942036-22-1 
219 Beck, Ferdinand: Generation of Spatially Correlated Synthetic Rainfall Time Series in High 
Temporal Resolution - A Data Driven Approach, 2013, ISBN 978-3-942036-23-8 
220 Guthke, Philipp: Non-multi-Gaussian spatial structures: Process-driven natural genesis, 
manifestation, modeling approaches, and influences on dependent processes, 2013,  
ISBN 978-3-942036-24-5 
221 Walter, Lena: Uncertainty studies and risk assessment for CO2 storage in geological for-
mations, 2013, ISBN 978-3-942036-25-2 
222 Wolff, Markus: Multi-scale modeling of two-phase flow in porous media including capillary 
pressure effects, 2013, ISBN 978-3-942036-26-9 
223 Mosthaf, Klaus Roland: Modeling and analysis of coupled porous-medium and free flow 
with application to evaporation processes, 2014, ISBN 978-3-942036-27-6 
224 Leube, Philipp Christoph: Methods for Physically-Based Model Reduction in Time: Analy-
sis, Comparison of Methods and Application, 2013, ISBN 978-3-942036-28-3 
225 Rodríguez Fernández, Jhan Ignacio: High Order Interactions among environmental varia-
bles: Diagnostics and initial steps towards modeling, 2013, ISBN 978-3-942036-29-0 
226 Eder, Maria Magdalena: Climate Sensitivity of a Large Lake, 2013,  
ISBN 978-3-942036-30-6 
227 Greiner, Philipp: Alkoholinjektion zur In-situ-Sanierung von CKW Schadensherden in 
Grundwasserleitern: Charakterisierung der relevanten Prozesse auf unterschiedlichen 
Skalen, 2014, ISBN 978-3-942036-31-3 
228 Lauser, Andreas: Theory and Numerical Applications of Compositional Multi-Phase Flow in 
Porous Media, 2014, ISBN 978-3-942036-32-0 
229 Enzenhöfer, Rainer: Risk Quantification and Management in Water Production and Supply 
Systems, 2014, ISBN 978-3-942036-33-7 
230 Faigle, Benjamin: Adaptive modelling of compositional multi-phase flow with capillary pres-
sure, 2014, ISBN 978-3-942036-34-4 
231 Oladyshkin, Sergey: Efficient modeling of environmental systems in the face of complexity 
and uncertainty, 2014, ISBN 978-3-942036-35-1 
232 Sugimoto, Takayuki: Copula based Stochastic Analysis of Discharge Time Series, 2014,  
ISBN 978-3-942036-36-8 
233 Koch, Jonas: Simulation, Identification and Characterization of Contaminant Source Archi-
tectures in the Subsurface, 2014, ISBN 978-3-942036-37-5 
234 Zhang, Jin: Investigations on Urban River Regulation and Ecological Rehabilitation 
Measures, Case of Shenzhen in China, 2014, ISBN 978-3-942036-38-2 
235 Siebel, Rüdiger: Experimentelle Untersuchungen zur hydrodynamischen Belastung und 
Standsicherheit von Deckwerken an überströmbaren Erddämmen, 2014, 
ISBN 978-3-942036-39-9 
12 Institut für Wasser- und Umweltsystemmodellierung * Universität Stuttgart * IWS 
 
 
236 Baber, Katherina: Coupling free flow and flow in porous media in biological and technical 
applications: From a simple to a complex interface description, 2014,  
ISBN 978-3-942036-40-5 
237 Nuske, Klaus Philipp: Beyond Local Equilibrium — Relaxing local equilibrium assumptions 
in multiphase flow in porous media, 2014, ISBN 978-3-942036-41-2 
238 Geiges, Andreas: Efficient concepts for optimal experimental design in nonlinear environ-
mental systems, 2014, ISBN 978-3-942036-42-9 
239 Schwenck, Nicolas: An XFEM-Based Model for Fluid Flow in Fractured Porous Media, 
2014, ISBN 978-3-942036-43-6 
240 Chamorro Chávez, Alejandro: Stochastic and hydrological modelling for climate change 
prediction in the Lima region, Peru, 2015, ISBN 978-3-942036-44-3 
241 Yulizar: Investigation of Changes in Hydro-Meteorological Time Series Using a Depth-
Based Approach, 2015, ISBN 978-3-942036-45-0 
242 Kretschmer, Nicole: Impacts of the existing water allocation scheme on the Limarí water-
shed – Chile, an integrative approach, 2015, ISBN 978-3-942036-46-7 
243 Kramer, Matthias: Luftbedarf von Freistrahlturbinen im Gegendruckbetrieb, 2015,  
ISBN 978-3-942036-47-4 
244 Hommel, Johannes: Modeling biogeochemical and mass transport processes in the sub-
surface: Investigation of microbially induced calcite precipitation, 2016,  
ISBN 978-3-942036-48-1 
245 Germer, Kai: Wasserinfiltration in die ungesättigte Zone eines makroporösen Hanges und 
deren Einfluss auf die Hangstabilität, 2016, ISBN 978-3-942036-49-8 
246 Hörning, Sebastian: Process-oriented modeling of spatial random fields using copulas, 
2016, ISBN 978-3-942036-50-4 
247 Jambhekar, Vishal: Numerical modeling and analysis of evaporative salinization in a cou-
pled free-flow porous-media system, 2016, ISBN 978-3-942036-51-1 
248 Huang, Yingchun: Study on the spatial and temporal transferability of conceptual hydrolog-
ical models, 2016, ISBN 978-3-942036-52-8  
249 Kleinknecht, Simon Matthias: Migration and retention of a heavy NAPL vapor and remedia-
tion of the unsaturated zone, 2016, ISBN 978-3-942036-53-5 
250 Kwakye, Stephen Oppong: Study on the effects of climate change on the hydrology of the 
West African sub-region, 2016, ISBN 978-3-942036-54-2 
251 Kissinger, Alexander: Basin-Scale Site Screening and Investigation of Possible Impacts of 
CO2 Storage on Subsurface Hydrosystems, 2016, ISBN 978-3-942036-55-9 
252 Müller, Thomas: Generation of a Realistic Temporal Structure of Synthetic Precipitation 
Time Series for Sewer Applications, 2017, ISBN 978-3-942036-56-6 
253 Grüninger, Christoph: Numerical Coupling of Navier-Stokes and Darcy Flow for Soil-Water 
Evaporation, 2017, ISBN 978-3-942036-57-3 
254 Suroso: Asymmetric Dependence Based Spatial Copula Models: Empirical Investigations 
and Consequences on Precipitation Fields, 2017, ISBN 978-3-942036-58-0 
255 Müller, Thomas; Mosthaf, Tobias; Gunzenhauser, Sarah; Seidel, Jochen; Bárdossy, 
András: Grundlagenbericht Niederschlags-Simulator (NiedSim3), 2017, ISBN 978-3-
942036-59-7 
256 Mosthaf, Tobias: New Concepts for Regionalizing Temporal Distributions of Precipitation 
and for its Application in Spatial Rainfall Simulation, 2017, ISBN 978-3-942036-60-3 
257 Fenrich, Eva Katrin: Entwicklung eines ökologisch-ökonomischen Vernetzungsmodells für 
Wasserkraftanlagen und Mehrzweckspeicher, 2018, ISBN 978-3-942036-61-0 
 
 
Die Mitteilungshefte ab der Nr. 134 (Jg. 2005) stehen als pdf-Datei über die Homepage des Insti-
tuts: www.iws.uni-stuttgart.de zur Verfügung.