Facing the urgency of taking actions to guarantee the water supply to Brazil's Capital, the project called IWAS/ÁguaDF aims to provide scientific knowledge for the development of an Integrated Water Resources Management (IWRM) concept. The project is organized in multiple working groups wherein climate is considered as one of the main drivers. The water supply system of Distrito Federal (DF) is mainly dependent on three major complexes: river basins, waste water and drinking water. Anthropogenic climate change has the potential to affect these water complexes in a number of ways such as by losing storage capacity due to erosion and sedimentation, through altered persistency of dry events and due to increasing water demand. As a contribution to the IWAS/ÁguaDF project, this study focuses on the development of climate change projections for hydrological impact assessments at local/regional scale. The development of proper climate information is a challenging task. The level of complexity corresponds directly to the issues that concern impact modellers as well as technical aspects such as available observational data, human and computational resources. The identification of the needs for water-related issues gives the foundation for deriving proper climate projections. Before making projections, it is necessary to assess the current climate conditions, or baseline climate. Despite a better understanding of the regional aspects of the climate and the ongoing changes, the baseline climate provides the foundation for calibrating and validating climate models and downscaling methods. The General Circulation Models (GCMs) are the most preferred tools in simulating the response of the climate system to anthropogenic activities, like increasing greenhouse gases and aerosol emissions. However, the climate information required for regional impact studies, such as water resources management in DF, is of a spatial scale much finer than that provided by GCMs and therefore often demands a downscaling procedure. Hydrological models are usually sensitive to the temporal variability of precipitation at scales that are not well represented by GCMs. Statistical downscaling methods have the potential to bridge the mismatch between GCMs and impact models by adding local variability that is consistent with both the large-scale signal and local observations. The tool used (i.e., Statistical DownScaling Model - SDSM) is described as a hybrid of regression-based and stochastic weather generator. The systematic calibration adopted provides the appropriated predictors and model parameterization. The validation procedure takes into account the metrics relevant to the requirements of hydrological studies. Moreover, the downscaling approach considers several climate models (i.e., 18 GCMs) and emission scenarios (i.e., SRES A1B, A2, B1) in order to sample the widest sources of uncertainties available. In spite of the elevated level of uncertainties in the magnitude of change, most of the downscaled projections agree with positive changes in temperature and precipitation for the period of 2046-2065 when compared to the reference period (i.e., 1980-1999). Large ensembles are preferable but are often associated with massive amount of data which have limited application in hydrological impact studies. An alternative is to identify subsets of projections that are most likely and projections that have lower likelihood but higher impact. A set of representative climate projections is suggested for hydrological impact assessments. Although high resolution information is preferable, it relies on limited assumptions inherent to observations and coarse-resolution projections and, therefore, its use alone is not recommended. The combination of the baseline climate with large- and local-scale projections achieved in this study provides a wide envelope of climate information for assessing the sensitivity of hydrological systems in DF. A better understanding of the vulnerability of hydrological systems through the application of multiple sources of climate information and appropriate sampling of known uncertainties is perhaps the best way to contribute to the development of robust adaptation strategies. / Starkes Bevölkerungswachstum sowie Landnutzungs- und Klimawandel gefährden die Wasserversorgung der Metropolregion Brasília. Vor diesem Hintergrund soll das Projekt IWAS/ÁguaDF die wissenschaftlichen Grundlagen für ein Integriertes Wasserressourcen-Management (IWRM) im Distrito Federal (DF) erarbeiten. Das Projekt gliedert sich in drei klimasensitive Bereiche: Einzugsgebietsmanagement, Abwasseraufbereitung und Trinkwasserversorgung. Klimaänderungen können die Wasserversorgung im DF vielfältig beeinflussen, durch Veränderung der speicherbaren Wassermenge (Wasserdargebot, Speicherkapazität von Talsperren durch Sedimentation), der Dauer von Dürreperioden und des Wasserbedarfs (z.B. für Bewässerung). Klimaprojektionen für regionale hydrologische Impaktstudien stellen jedoch eine große Heraus-forderung dar. Ihre Komplexität richtet sich nach dem Bedarf des Impaktmodellierers und hängt zudem von technischen Voraussetzungen ab, wie der Verfügbarkeit von Beobachtungsdaten sowie von Personal- und Rechenressourcen. Die Ableitung geeigneter Maßnahmen für ein nachhaltiges Wasserressourcenmanagement im DF stellt hohe Ansprüche an die Qualität der zu entwickelnden Klimaprojektionen. Noch vor der Projektion müssen die gegenwärtigen klimatischen Bedingungen (Referenzklima) analysiert und bewertet werden. Die Analyse des Referenzklimas ermöglicht ein besseres Verständnis regionaler Unterschiede und aktueller Tendenzen und bildet die Grundlage für die Kalibrierung und Validierung von Klimamodellen und Downscaling-Methoden. Globale Klimamodelle (GCM) simulieren die Reaktion des Klimasystems auf anthropogene Treibhausgas- und Aerosolemissionen. Ihre räumliche Auflösung ist jedoch meist zu grob für regionale Klimaimpaktstudien. Zudem reagieren hydrologische Modelle meist sehr sensitiv auf zeitlich variable Niederschläge, welche in hoher zeitlicher Auflösung (Tagesschritte) ebenfalls nur unzureichend in GCM abgebildet werden. Statistische Downscaling-Verfahren können diese Inkohärenz zwischen GCM und Impaktmodellen reduzieren, indem sie das projizierte Klimasignal um lokale Variabilität (konsistent gegenüber den Beobachtungen) erweitern. Das in der vorliegenden Arbeit verwendete Tool, Statistical DownScaling Model - SDSM, vereint regressionsbasierte und stochastische Methoden der Wettergenerierung. Geeignete Prädiktoren und Modelparameter wurden durch systematische Kalibrierung bestimmt und anschließend validiert, wobei unter anderem auch hydrologisch relevante Gütekriterien verwendet wurden. Der gewählte Downscaling-Ansatz berücksichtigt zudem eine Vielzahl verschiedener Globalmodelle (18 GCM) und Emissionsszenarien (SRES A1B, A2 und B1) um die mit Klimaprojektionen verbundene hohe Unsicherheit möglichst breit abzudecken. Die Mehrheit der regionalen Projektionen weist auf eine Zunahme von Temperatur und Niederschlag hin (Zeitraum 2046 bis 2065 gegenüber Referenz-zeitraum, 1980 bis 1999), wenngleich die Stärke des Änderungssignals stark über das Ensemble variiert. Große Modellensemble sind zwar von Vorteil, sie sind jedoch auch mit einer erheblichen Datenmenge verbunden, welche für hydrologische Impaktstudien nur begrenzt nutzbar ist. Alternativ können einzelne „wahrscheinliche“ Projektionen verwendet werden sowie Projektionen, die weniger wahrscheinlich, aber mit einem starken Impakt verbunden sind. Ein solcher Satz repräsentativer Klimaprojektionen wurde für weitergehende Impaktstudien ausgewählt. Auch wenn in der Regel hochaufgelöste Klimaprojektionen angestrebt werden, ihr alleiniger Einsatz in Impaktstudien ist nicht zu empfehlen, aufgrund der vereinfachten Annahmen über die statistische Beziehung zwischen Beobachtungsdaten und den Modellergebnissen grob aufgelöster Globalmodelle. Der Vergleich des Referenzklimas mit großräumigen und lokalen Projektionen, wie er in dieser Arbeit durchgeführt wurde, liefert ein breites Spektrum an Klimainformationen zur Bewertung der Vulnerabilität hydrologischer Systeme im DF. Die Einbeziehung einer Vielzahl vorhandener Klimamodelle und die gezielte, den ermittelten Unsicherheitsbereich vollständig abdeckende Auswahl an Projektionen sollte die Entwicklung robuster Anpassungsstrategien bestmöglich unterstützen. / Diante do desafio de garantir o abastecimento de água potável da capital federal do Brasil, o projeto denominado IWAS/ÁguaDF tem como objetivo prover conhecimento científico para o desenvolvimento de um conceito de Gestão Integrada dos Recursos Hídricos (PGIRH). Afim de atingir esta proposta, o projeto é organizado em multiplos grupos de trabalho entre os quais o clima é considerado um dos principais fatores de influência. O sistema de abastecimento de água do Distrito Federal (DF) depende praticamente de três complexos: bacias hidrográficas, águas residuais e água potável. Mudanças climáticas causadas por ações antropogênicas apresentam um enorme potencial de impacto a estes complexos, por exemplo através de alterações no regime de chuvas, perda de volume dos reservatórios por assoriamento e aumento na demanda de água. Como contribuição ao projeto IWAS/ÁguaDF, este estudo tem como foco o desenvolvimento de projeções de mudanças climáticas para estudo de impacto nos recursos hídricos na escala local/regional. O nível de complexidade corresponde diretamente às questões levantadas pelos modeladores de impacto, bem como aspecto técnicos como a disponibilidade de dados observados e recursos humanos e computacionais. A identificação das necessidades de questões relacionadas à água no DF dão a base para derivar projeções climáticas adequadas. Antes de qualquer projeção futura, é indispensável avaliar as condições atuais do clima, também chamado de linha de base do clima. Além de fornecer a compreenção dos aspectos regionais do clima e mudaças em curso, a linha de base provê dados para a calibração e validação de modelos globais de clima e técnicas de regionalização (downscaling). Os Modelos de Circulação Geral (GCM) são as ferramentas mais adotadas na simulação da resposta do sistema climático às atividades antropogênicas, tais como aumento de emissões de gases do efeito estufa e aerosóis. No entanto, a informação necessária para estudos regionais de impacto, tais como gestão de recursos hídricos, é de escala espacial mais refinada do que a resolução espacial fornecida pelos GCMs e, dessa forma, técnicas de regionalização são frequentemente demandadas. Modelos hidrológicos são geralmente sensitivos à variabilidade temporal de precipitação em escalas não representadas pelos modelos globais. Métodos estatísticos de ‘downscaling’ apresentam um potencial para auxiliar no descompasso entre GCMs e modelos de impacto através da adição de variabilidade local consistente com o sinal de larga escala e as observações locais. A ferramenta utilizada (Statistical DownScaling Model - SDSM) é descrita como um híbrido entre regressão linear e gerador de tempo estocástico. A calibração sistemática adotada fornece apropriados preditores e uma parameterização consistente. O procedimento de validação do modelo leva em conta as métricas relevantes aos requerimentos dos estudos hidrológicos. Ainda, a abordagem aqui utilizada considera diversos modelos globais (isto é, 18 GCMs) e cenários de emissões (isto é, SRES A1B, A2 e B1) afim de contemplar as mais abrangentes fontes de incertezas disponíveis. Embora o elevado nível de incertezas na magnitude das mudançãs de clima, a grande maioria das projeções regionalizadas concordam com o aumento de temperatura e precipiatação para o período de 2046-2065 quando comparado com o período de referência (isto é, 1980-1999). Grandes conjuntos de projeções são preferíveis, mas são frequentement associados com uma quantidade exorbitante de dados os quais são de aplicação limiatada nos estudos de impacto. Uma alternativa é identificar sub-conjuntos de projeções que são as mais prováveis e projeções que são menos prováveis, porém apresentam maior impacto. Embora altas resoluções são preferíveis, estas baseiam-se em hipóteses inerentes às observações e projeções de larga escala e, dessa forma, não é recomendável o seu uso sozinho. A combinação do clima de base com projeções de resoluções baixas e altas fornece um amplo envelope de imformações climáticas para avaliar a sensitividade dos sistemas hidrológicos no DF. Um compreendimento mais apurado da vunerabilidade dos sistemas hidrológicos através da aplicação de multiplas fontes de informação e apropriada abordagem das incertezas conhecidas é talvez a melhor maneira para contribuir para o desenvolvimento de estratégias robustas de adaptação.

Facing the urgency of taking actions to guarantee the water supply to Brazil's Capital, the project called IWAS/ÁguaDF aims to provide scientific knowledge for the development of an Integrated Water Resources Management (IWRM) concept. The project is organized in multiple working groups wherein climate is considered as one of the main drivers. The water supply system of Distrito Federal (DF) is mainly dependent on three major complexes: river basins, waste water and drinking water. Anthropogenic climate change has the potential to affect these water complexes in a number of ways such as by losing storage capacity due to erosion and sedimentation, through altered persistency of dry events and due to increasing water demand. As a contribution to the IWAS/ÁguaDF project, this study focuses on the development of climate change projections for hydrological impact assessments at local/regional scale. The development of proper climate information is a challenging task. The level of complexity corresponds directly to the issues that concern impact modellers as well as technical aspects such as available observational data, human and computational resources. The identification of the needs for water-related issues gives the foundation for deriving proper climate projections. Before making projections, it is necessary to assess the current climate conditions, or baseline climate. Despite a better understanding of the regional aspects of the climate and the ongoing changes, the baseline climate provides the foundation for calibrating and validating climate models and downscaling methods. The General Circulation Models (GCMs) are the most preferred tools in simulating the response of the climate system to anthropogenic activities, like increasing greenhouse gases and aerosol emissions. However, the climate information required for regional impact studies, such as water resources management in DF, is of a spatial scale much finer than that provided by GCMs and therefore often demands a downscaling procedure. Hydrological models are usually sensitive to the temporal variability of precipitation at scales that are not well represented by GCMs. Statistical downscaling methods have the potential to bridge the mismatch between GCMs and impact models by adding local variability that is consistent with both the large-scale signal and local observations. The tool used (i.e., Statistical DownScaling Model - SDSM) is described as a hybrid of regression-based and stochastic weather generator. The systematic calibration adopted provides the appropriated predictors and model parameterization. The validation procedure takes into account the metrics relevant to the requirements of hydrological studies. Moreover, the downscaling approach considers several climate models (i.e., 18 GCMs) and emission scenarios (i.e., SRES A1B, A2, B1) in order to sample the widest sources of uncertainties available. In spite of the elevated level of uncertainties in the magnitude of change, most of the downscaled projections agree with positive changes in temperature and precipitation for the period of 2046-2065 when compared to the reference period (i.e., 1980-1999). Large ensembles are preferable but are often associated with massive amount of data which have limited application in hydrological impact studies. An alternative is to identify subsets of projections that are most likely and projections that have lower likelihood but higher impact. A set of representative climate projections is suggested for hydrological impact assessments. Although high resolution information is preferable, it relies on limited assumptions inherent to observations and coarse-resolution projections and, therefore, its use alone is not recommended. The combination of the baseline climate with large- and local-scale projections achieved in this study provides a wide envelope of climate information for assessing the sensitivity of hydrological systems in DF. A better understanding of the vulnerability of hydrological systems through the application of multiple sources of climate information and appropriate sampling of known uncertainties is perhaps the best way to contribute to the development of robust adaptation strategies. / Starkes Bevölkerungswachstum sowie Landnutzungs- und Klimawandel gefährden die Wasserversorgung der Metropolregion Brasília. Vor diesem Hintergrund soll das Projekt IWAS/ÁguaDF die wissenschaftlichen Grundlagen für ein Integriertes Wasserressourcen-Management (IWRM) im Distrito Federal (DF) erarbeiten. Das Projekt gliedert sich in drei klimasensitive Bereiche: Einzugsgebietsmanagement, Abwasseraufbereitung und Trinkwasserversorgung. Klimaänderungen können die Wasserversorgung im DF vielfältig beeinflussen, durch Veränderung der speicherbaren Wassermenge (Wasserdargebot, Speicherkapazität von Talsperren durch Sedimentation), der Dauer von Dürreperioden und des Wasserbedarfs (z.B. für Bewässerung). Klimaprojektionen für regionale hydrologische Impaktstudien stellen jedoch eine große Heraus-forderung dar. Ihre Komplexität richtet sich nach dem Bedarf des Impaktmodellierers und hängt zudem von technischen Voraussetzungen ab, wie der Verfügbarkeit von Beobachtungsdaten sowie von Personal- und Rechenressourcen. Die Ableitung geeigneter Maßnahmen für ein nachhaltiges Wasserressourcenmanagement im DF stellt hohe Ansprüche an die Qualität der zu entwickelnden Klimaprojektionen. Noch vor der Projektion müssen die gegenwärtigen klimatischen Bedingungen (Referenzklima) analysiert und bewertet werden. Die Analyse des Referenzklimas ermöglicht ein besseres Verständnis regionaler Unterschiede und aktueller Tendenzen und bildet die Grundlage für die Kalibrierung und Validierung von Klimamodellen und Downscaling-Methoden. Globale Klimamodelle (GCM) simulieren die Reaktion des Klimasystems auf anthropogene Treibhausgas- und Aerosolemissionen. Ihre räumliche Auflösung ist jedoch meist zu grob für regionale Klimaimpaktstudien. Zudem reagieren hydrologische Modelle meist sehr sensitiv auf zeitlich variable Niederschläge, welche in hoher zeitlicher Auflösung (Tagesschritte) ebenfalls nur unzureichend in GCM abgebildet werden. Statistische Downscaling-Verfahren können diese Inkohärenz zwischen GCM und Impaktmodellen reduzieren, indem sie das projizierte Klimasignal um lokale Variabilität (konsistent gegenüber den Beobachtungen) erweitern. Das in der vorliegenden Arbeit verwendete Tool, Statistical DownScaling Model - SDSM, vereint regressionsbasierte und stochastische Methoden der Wettergenerierung. Geeignete Prädiktoren und Modelparameter wurden durch systematische Kalibrierung bestimmt und anschließend validiert, wobei unter anderem auch hydrologisch relevante Gütekriterien verwendet wurden. Der gewählte Downscaling-Ansatz berücksichtigt zudem eine Vielzahl verschiedener Globalmodelle (18 GCM) und Emissionsszenarien (SRES A1B, A2 und B1) um die mit Klimaprojektionen verbundene hohe Unsicherheit möglichst breit abzudecken. Die Mehrheit der regionalen Projektionen weist auf eine Zunahme von Temperatur und Niederschlag hin (Zeitraum 2046 bis 2065 gegenüber Referenz-zeitraum, 1980 bis 1999), wenngleich die Stärke des Änderungssignals stark über das Ensemble variiert. Große Modellensemble sind zwar von Vorteil, sie sind jedoch auch mit einer erheblichen Datenmenge verbunden, welche für hydrologische Impaktstudien nur begrenzt nutzbar ist. Alternativ können einzelne „wahrscheinliche“ Projektionen verwendet werden sowie Projektionen, die weniger wahrscheinlich, aber mit einem starken Impakt verbunden sind. Ein solcher Satz repräsentativer Klimaprojektionen wurde für weitergehende Impaktstudien ausgewählt. Auch wenn in der Regel hochaufgelöste Klimaprojektionen angestrebt werden, ihr alleiniger Einsatz in Impaktstudien ist nicht zu empfehlen, aufgrund der vereinfachten Annahmen über die statistische Beziehung zwischen Beobachtungsdaten und den Modellergebnissen grob aufgelöster Globalmodelle. Der Vergleich des Referenzklimas mit großräumigen und lokalen Projektionen, wie er in dieser Arbeit durchgeführt wurde, liefert ein breites Spektrum an Klimainformationen zur Bewertung der Vulnerabilität hydrologischer Systeme im DF. Die Einbeziehung einer Vielzahl vorhandener Klimamodelle und die gezielte, den ermittelten Unsicherheitsbereich vollständig abdeckende Auswahl an Projektionen sollte die Entwicklung robuster Anpassungsstrategien bestmöglich unterstützen. / Diante do desafio de garantir o abastecimento de água potável da capital federal do Brasil, o projeto denominado IWAS/ÁguaDF tem como objetivo prover conhecimento científico para o desenvolvimento de um conceito de Gestão Integrada dos Recursos Hídricos (PGIRH). Afim de atingir esta proposta, o projeto é organizado em multiplos grupos de trabalho entre os quais o clima é considerado um dos principais fatores de influência. O sistema de abastecimento de água do Distrito Federal (DF) depende praticamente de três complexos: bacias hidrográficas, águas residuais e água potável. Mudanças climáticas causadas por ações antropogênicas apresentam um enorme potencial de impacto a estes complexos, por exemplo através de alterações no regime de chuvas, perda de volume dos reservatórios por assoriamento e aumento na demanda de água. Como contribuição ao projeto IWAS/ÁguaDF, este estudo tem como foco o desenvolvimento de projeções de mudanças climáticas para estudo de impacto nos recursos hídricos na escala local/regional. O nível de complexidade corresponde diretamente às questões levantadas pelos modeladores de impacto, bem como aspecto técnicos como a disponibilidade de dados observados e recursos humanos e computacionais. A identificação das necessidades de questões relacionadas à água no DF dão a base para derivar projeções climáticas adequadas. Antes de qualquer projeção futura, é indispensável avaliar as condições atuais do clima, também chamado de linha de base do clima. Além de fornecer a compreenção dos aspectos regionais do clima e mudaças em curso, a linha de base provê dados para a calibração e validação de modelos globais de clima e técnicas de regionalização (downscaling). Os Modelos de Circulação Geral (GCM) são as ferramentas mais adotadas na simulação da resposta do sistema climático às atividades antropogênicas, tais como aumento de emissões de gases do efeito estufa e aerosóis. No entanto, a informação necessária para estudos regionais de impacto, tais como gestão de recursos hídricos, é de escala espacial mais refinada do que a resolução espacial fornecida pelos GCMs e, dessa forma, técnicas de regionalização são frequentemente demandadas. Modelos hidrológicos são geralmente sensitivos à variabilidade temporal de precipitação em escalas não representadas pelos modelos globais. Métodos estatísticos de ‘downscaling’ apresentam um potencial para auxiliar no descompasso entre GCMs e modelos de impacto através da adição de variabilidade local consistente com o sinal de larga escala e as observações locais. A ferramenta utilizada (Statistical DownScaling Model - SDSM) é descrita como um híbrido entre regressão linear e gerador de tempo estocástico. A calibração sistemática adotada fornece apropriados preditores e uma parameterização consistente. O procedimento de validação do modelo leva em conta as métricas relevantes aos requerimentos dos estudos hidrológicos. Ainda, a abordagem aqui utilizada considera diversos modelos globais (isto é, 18 GCMs) e cenários de emissões (isto é, SRES A1B, A2 e B1) afim de contemplar as mais abrangentes fontes de incertezas disponíveis. Embora o elevado nível de incertezas na magnitude das mudançãs de clima, a grande maioria das projeções regionalizadas concordam com o aumento de temperatura e precipiatação para o período de 2046-2065 quando comparado com o período de referência (isto é, 1980-1999). Grandes conjuntos de projeções são preferíveis, mas são frequentement associados com uma quantidade exorbitante de dados os quais são de aplicação limiatada nos estudos de impacto. Uma alternativa é identificar sub-conjuntos de projeções que são as mais prováveis e projeções que são menos prováveis, porém apresentam maior impacto. Embora altas resoluções são preferíveis, estas baseiam-se em hipóteses inerentes às observações e projeções de larga escala e, dessa forma, não é recomendável o seu uso sozinho. A combinação do clima de base com projeções de resoluções baixas e altas fornece um amplo envelope de imformações climáticas para avaliar a sensitividade dos sistemas hidrológicos no DF. Um compreendimento mais apurado da vunerabilidade dos sistemas hidrológicos através da aplicação de multiplas fontes de informação e apropriada abordagem das incertezas conhecidas é talvez a melhor maneira para contribuir para o desenvolvimento de estratégias robustas de adaptação.

Over the last decades, fast growing population along with urban and agricultural sprawl has drastically increased the pressure on water resources of the Federal District (DF), Brazil. Various socio-environmental problems, such as soil erosion, non-point source pollution, reservoir silting, and conflicts among water users evoked the need for more efficient and sustainable ways to use land and water. Due to the complexity of processes relevant at the scale of river basins, a prior analysis of impacts of certain land use and/or land management changes is only feasible by means of modeling. The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) has been proven to be useful in this context, across the globe and for different environmental conditions. In this thesis, the SWAT model is utilized to evaluate the impact of Best Management Practices (BMPs) on catchment hydrology and sediment transport. However, model applications in tropical regions, such as the DF, are hampered by severe challenges, (i) the lack of input and control data in an adequate temporal and spatial resolution and (ii) model structural failures in representing processes under tropical conditions. The present (cumulative) thesis addresses these challenges in model simulations for two contrasting watersheds, which both are important sources of the DF’s drinking water supply, i.e. (i) the agriculture-dominated Pipiripau river basin where conflicting demands put immense pressure on the available water resources and (ii) the Santa Maria / Torto river basin, which is to large parts protected as national park and, thus, covered by native vegetation of the Cerrado biome. Perhaps one of the most challenging issues facing watershed modelers in tropical regions is the fact that rain gauge networks can usually not reflect the high spatio-temporal variability of mostly convective precipitation patterns. Therefore, an ensemble of different reasonable input precipitation data-sets was used to examine the uncertainty in parameterization and model output. Acceptable streamflow and sediment load predictions could be achieved for each input data-set. However, the best-fit parameter values varied widely across the ensemble. Due to its enhanced consideration of parameter uncertainty, this ensemble approach provides more robust predictions and hence is reasonable to be used also for scenario simulations. BMP scenarios for the Pipiripau River Basin revealed that erosion control constructions, such as terraces and small retention basins along roads (Barraginhas) are promising measures to reduce sediment loads (up to 40%) while maintaining streamflow. Tests for a multi-diverse crop rotation system, in contrast, showed a high vulnerability of the hydrologic system against any increase in irrigation. Considering the BMP implementation costs, it was possible to estimate cost-abatement curves, which can provide useful information for watershed managers, especially when BMPs are supported by Payments for Environmental Services as it is the case in the study area due to the program Produtor de Água. While for agricultural areas the model has proven to generate plausible results, the plant growth module of SWAT was found to be not suitable for simulating perennial tropical vegetation, such as Cerrado (savanna) or forest, which can also play a crucial role in river basin management. For temperate regions SWAT uses dormancy to terminate growing seasons of trees and perennials. However, there is no mechanism considered to reflect seasonality in the tropics, i.e. the phenological change between wet and dry season. Therefore, a soil moisture based approach was implemented into the plant growth module to trigger new growing cycles in the transition period from dry to wet season. The adapted model was successfully tested against LAI and ET time series derived from remote sensing products (MODIS). Since the proposed changes are process-based but also allow flexible model settings, the modified plant growth module can be seen as a fundamental improvement useful for future model application in the tropics. The present thesis shows insights into the workflow of a watershed model application in the semi-humid tropics – from input data processing and model setup over source code adaptation, model calibration and uncertainty analysis to its use for running scenarios. It depicts region-specific challenges but also provides practical solutions. Hence, this work might be seen as one further step toward robust and process-based model predictions to assist land and water resources management. / Starkes Bevölkerungswachstum, ungeplante Suburbanisierung und Landnutzungsänderungen (z.B. Intensivierung in der Landwirtschaft) verstärkten innerhalb der letzten Jahrzehnte zunehmend den Druck auf die Wasserressourcen des Bundesdistrikts Brasilien (zentralbrasilianisches Hochland), in dessen Mitte die junge Hauptstadt Brasília liegt. Damit verbundene negative Umweltauswirkungen, wie Bodenerosion, Stoff- und Sedimenteinträge in Fließgewässer und Talsperren sowie Konflikte zwischen den Wassernutzern erfordern daher dringend effektive und nachhaltige Lösungen im Land- und Wasserressourcen-management. Der Einfluss von möglichen zukünftigen Landnutzungs- und Bewirtschaftungsänderungen auf Wasserverfügbarkeit und -qualität hängt vom jeweiligen, oftmals sehr komplexen, landschaftsökologischen Prozessgefüge ab und kann nur mithilfe von prozessbasierten Simulationsmodellen quantitativ auf der Ebene von Einzugsgebieten abgeschätzt werden. Das “Soil and Water Assessment Tool” (SWAT) ist ein solches Modell. Es findet weltweite Anwendung für verschiedene Umweltbedingungen in Einzugsgebieten der Meso- bis Makroskala, um Landnutzungseffekte auf den Wasserhaushalt und den Transport von Nährstoffen, Pestiziden und Sedimenten zu prognostizieren. Seine Anwendung in tropischen Regionen, wie etwa in Zentralbrasilien, ist jedoch mit erheblichen Herausforderungen verbunden. Das betrifft sowohl die Verfügbarkeit von Eingangs- und Referenzdaten in ausreichender raum-zeitlicher Auflösung, als auch modellstrukturelle Unzulänglichkeiten bei der Prozessabbildung. Die vorliegende kumulative Dissertation zeigt dies anhand von Modellanwendungen für zwei unterschiedliche wasserwirtschaftlich relevante Einzugsgebiete (EZG): Das landwirtschaftlich intensiv genutzte EZG des Rio Pipiripau mit aktuell besonders konfliktträchtiger Wassernutzung, und das Santa Maria/Torto-EZG, welches - geschützt als Nationalpark - durch größtenteils natürliche Vegetationsformationen der brasilianischen Savanne (Cerrado) gekennzeichnet ist. Eine der größten Herausforderungen für die Einzugsgebietsmodellierung in tropischen Regionen liegt in der Abschätzung des Gebietsniederschlages, da vorhandene Messstationsdichten oft nicht ausreichen, um die hohe räumliche und zeitliche Variabilität der meist konvektiven Niederschläge zu erfassen. Mithilfe eines Ensembles verschiedener, plausibel generierter Niederschlagsreihen ist der Einfluss von Niederschlagsdaten-Unsicherheit auf die Modellparametrisierung und -vorhersage explizit berücksichtigt und untersucht worden. Zufriedenstellende Abfluss- und Sedimentfrachtsimulationen waren mit jeder der als Modelinput verwendeten Niederschlagsreihen möglich, jedoch nur bei entsprechender, z.T. stark voneinander abweichender Einstellung der Kalibrierungsparameter. Da diese umfassendere Betrachtung von Parameterunsicherheit zu robusteren Modellvorhersagen führt, wurde der Ensemble-Ansatz auch in der Simulation von Bewirtschaftungsszenarien, dem eigentlichen Modellzweck, verwendet. Die Szenariosimulationen zeigten, dass Maßnahmen zur Erosionsvermeidung (Terrassierung) und zum Sedimentrückhalt (kleine Sedimentrückhaltebecken entlang von Straßen - Barraginhas) die Sedimentfracht des Rio Pipiripau durchschnittlich um bis zu 40% reduzieren können, ohne dabei die Wasserverfügbarkeit zu beeinträchtigen. Modellszenarien mit einer vielgliedrigen Fruchtfolge auf großer Fläche verdeutlichten dagegen die hohe Vulnerabilität des Niedrigwasserabflusses in der Trockenzeit gegenüber jedweder Erhöhung der Bewässerungsmenge. Auf Grundlage von Kostenschätzungen für einzelne Maßnahmen konnten Kostenkurven zur Verringerung der Sedimentfracht und damit nützliche Informationen für das Wasserressourcen-Management abgeleitet werden, insbesondere weil eine Auswahl solcher Agrar-Umweltmaßnahmen im Pipiripau-EZG durch das Programm Produtor de Água finanziell gefördert werden sollen. Während das Modell in landwirtschaftlich genutzten Gebieten plausible Ergebnisse produzierte, wurden erhebliche Schwachstellen in der Simulation ausdauernder Vegetation (z.B. Cerrado) identifiziert. Zur Unterbrechung jährlicher Vegetationszyklen verwendet SWAT eine tageslängenabhängige Dormanzperiode. Diese ist zwar zweckmäßig zur Abbildung der Vegetationsdynamik in den gemäßigten Breiten, steuert aber nicht tropische Vegetationszyklen. Um den Wechsel zwischen Trocken- und Regenzeit in der pflanzenphänologischen Simulation in SWAT abzubilden, wurde daher im Rahmen dieser Arbeit das Pflanzenwachstumsmodul modifiziert, und zwar unter anderem durch Einbeziehung der simulierten Bodenfeuchte zur Unterbrechung der Wachstumszyklen. Das angepasste Modul wurde erfolgreich anhand von Fernerkundungsdaten (MODIS) zum zeitlichen Verlauf von Blattflächenindex und Evapotranspiration getestet. Es ist prozessbasiert und erlaubt flexible Einstellungen, so dass es als grundlegende Modellverbesserung auch für andere SWAT-Anwender von großem Nutzen sein kann. Die vorliegende Dissertation bringt neue Einsichten in verschiedene wichtige Aspekte der integrierten Modellierung tropischer Einzugsgebiete, von der Eingangsdatenaufbereitung über Quellcode-Anpassung, Modellkalibrierung und Unsicherheitsanalyse bis hin zu Szenariosimulationen. Sie veranschaulicht regionsspezifische Herausforderungen, liefert gleichzeitig aber auch praktikable Lösungen und damit einen wichtigen Beitrag für robustere prozessbasierte Modellanwendungen als Entscheidungsunterstützung im Bereich Land- und Wasserressourcenmanagement.

Over the last decades, fast growing population along with urban and agricultural sprawl has drastically increased the pressure on water resources of the Federal District (DF), Brazil. Various socio-environmental problems, such as soil erosion, non-point source pollution, reservoir silting, and conflicts among water users evoked the need for more efficient and sustainable ways to use land and water. Due to the complexity of processes relevant at the scale of river basins, a prior analysis of impacts of certain land use and/or land management changes is only feasible by means of modeling. The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) has been proven to be useful in this context, across the globe and for different environmental conditions. In this thesis, the SWAT model is utilized to evaluate the impact of Best Management Practices (BMPs) on catchment hydrology and sediment transport. However, model applications in tropical regions, such as the DF, are hampered by severe challenges, (i) the lack of input and control data in an adequate temporal and spatial resolution and (ii) model structural failures in representing processes under tropical conditions. The present (cumulative) thesis addresses these challenges in model simulations for two contrasting watersheds, which both are important sources of the DF’s drinking water supply, i.e. (i) the agriculture-dominated Pipiripau river basin where conflicting demands put immense pressure on the available water resources and (ii) the Santa Maria / Torto river basin, which is to large parts protected as national park and, thus, covered by native vegetation of the Cerrado biome. Perhaps one of the most challenging issues facing watershed modelers in tropical regions is the fact that rain gauge networks can usually not reflect the high spatio-temporal variability of mostly convective precipitation patterns. Therefore, an ensemble of different reasonable input precipitation data-sets was used to examine the uncertainty in parameterization and model output. Acceptable streamflow and sediment load predictions could be achieved for each input data-set. However, the best-fit parameter values varied widely across the ensemble. Due to its enhanced consideration of parameter uncertainty, this ensemble approach provides more robust predictions and hence is reasonable to be used also for scenario simulations. BMP scenarios for the Pipiripau River Basin revealed that erosion control constructions, such as terraces and small retention basins along roads (Barraginhas) are promising measures to reduce sediment loads (up to 40%) while maintaining streamflow. Tests for a multi-diverse crop rotation system, in contrast, showed a high vulnerability of the hydrologic system against any increase in irrigation. Considering the BMP implementation costs, it was possible to estimate cost-abatement curves, which can provide useful information for watershed managers, especially when BMPs are supported by Payments for Environmental Services as it is the case in the study area due to the program Produtor de Água. While for agricultural areas the model has proven to generate plausible results, the plant growth module of SWAT was found to be not suitable for simulating perennial tropical vegetation, such as Cerrado (savanna) or forest, which can also play a crucial role in river basin management. For temperate regions SWAT uses dormancy to terminate growing seasons of trees and perennials. However, there is no mechanism considered to reflect seasonality in the tropics, i.e. the phenological change between wet and dry season. Therefore, a soil moisture based approach was implemented into the plant growth module to trigger new growing cycles in the transition period from dry to wet season. The adapted model was successfully tested against LAI and ET time series derived from remote sensing products (MODIS). Since the proposed changes are process-based but also allow flexible model settings, the modified plant growth module can be seen as a fundamental improvement useful for future model application in the tropics. The present thesis shows insights into the workflow of a watershed model application in the semi-humid tropics – from input data processing and model setup over source code adaptation, model calibration and uncertainty analysis to its use for running scenarios. It depicts region-specific challenges but also provides practical solutions. Hence, this work might be seen as one further step toward robust and process-based model predictions to assist land and water resources management. / Starkes Bevölkerungswachstum, ungeplante Suburbanisierung und Landnutzungsänderungen (z.B. Intensivierung in der Landwirtschaft) verstärkten innerhalb der letzten Jahrzehnte zunehmend den Druck auf die Wasserressourcen des Bundesdistrikts Brasilien (zentralbrasilianisches Hochland), in dessen Mitte die junge Hauptstadt Brasília liegt. Damit verbundene negative Umweltauswirkungen, wie Bodenerosion, Stoff- und Sedimenteinträge in Fließgewässer und Talsperren sowie Konflikte zwischen den Wassernutzern erfordern daher dringend effektive und nachhaltige Lösungen im Land- und Wasserressourcen-management. Der Einfluss von möglichen zukünftigen Landnutzungs- und Bewirtschaftungsänderungen auf Wasserverfügbarkeit und -qualität hängt vom jeweiligen, oftmals sehr komplexen, landschaftsökologischen Prozessgefüge ab und kann nur mithilfe von prozessbasierten Simulationsmodellen quantitativ auf der Ebene von Einzugsgebieten abgeschätzt werden. Das “Soil and Water Assessment Tool” (SWAT) ist ein solches Modell. Es findet weltweite Anwendung für verschiedene Umweltbedingungen in Einzugsgebieten der Meso- bis Makroskala, um Landnutzungseffekte auf den Wasserhaushalt und den Transport von Nährstoffen, Pestiziden und Sedimenten zu prognostizieren. Seine Anwendung in tropischen Regionen, wie etwa in Zentralbrasilien, ist jedoch mit erheblichen Herausforderungen verbunden. Das betrifft sowohl die Verfügbarkeit von Eingangs- und Referenzdaten in ausreichender raum-zeitlicher Auflösung, als auch modellstrukturelle Unzulänglichkeiten bei der Prozessabbildung. Die vorliegende kumulative Dissertation zeigt dies anhand von Modellanwendungen für zwei unterschiedliche wasserwirtschaftlich relevante Einzugsgebiete (EZG): Das landwirtschaftlich intensiv genutzte EZG des Rio Pipiripau mit aktuell besonders konfliktträchtiger Wassernutzung, und das Santa Maria/Torto-EZG, welches - geschützt als Nationalpark - durch größtenteils natürliche Vegetationsformationen der brasilianischen Savanne (Cerrado) gekennzeichnet ist. Eine der größten Herausforderungen für die Einzugsgebietsmodellierung in tropischen Regionen liegt in der Abschätzung des Gebietsniederschlages, da vorhandene Messstationsdichten oft nicht ausreichen, um die hohe räumliche und zeitliche Variabilität der meist konvektiven Niederschläge zu erfassen. Mithilfe eines Ensembles verschiedener, plausibel generierter Niederschlagsreihen ist der Einfluss von Niederschlagsdaten-Unsicherheit auf die Modellparametrisierung und -vorhersage explizit berücksichtigt und untersucht worden. Zufriedenstellende Abfluss- und Sedimentfrachtsimulationen waren mit jeder der als Modelinput verwendeten Niederschlagsreihen möglich, jedoch nur bei entsprechender, z.T. stark voneinander abweichender Einstellung der Kalibrierungsparameter. Da diese umfassendere Betrachtung von Parameterunsicherheit zu robusteren Modellvorhersagen führt, wurde der Ensemble-Ansatz auch in der Simulation von Bewirtschaftungsszenarien, dem eigentlichen Modellzweck, verwendet. Die Szenariosimulationen zeigten, dass Maßnahmen zur Erosionsvermeidung (Terrassierung) und zum Sedimentrückhalt (kleine Sedimentrückhaltebecken entlang von Straßen - Barraginhas) die Sedimentfracht des Rio Pipiripau durchschnittlich um bis zu 40% reduzieren können, ohne dabei die Wasserverfügbarkeit zu beeinträchtigen. Modellszenarien mit einer vielgliedrigen Fruchtfolge auf großer Fläche verdeutlichten dagegen die hohe Vulnerabilität des Niedrigwasserabflusses in der Trockenzeit gegenüber jedweder Erhöhung der Bewässerungsmenge. Auf Grundlage von Kostenschätzungen für einzelne Maßnahmen konnten Kostenkurven zur Verringerung der Sedimentfracht und damit nützliche Informationen für das Wasserressourcen-Management abgeleitet werden, insbesondere weil eine Auswahl solcher Agrar-Umweltmaßnahmen im Pipiripau-EZG durch das Programm Produtor de Água finanziell gefördert werden sollen. Während das Modell in landwirtschaftlich genutzten Gebieten plausible Ergebnisse produzierte, wurden erhebliche Schwachstellen in der Simulation ausdauernder Vegetation (z.B. Cerrado) identifiziert. Zur Unterbrechung jährlicher Vegetationszyklen verwendet SWAT eine tageslängenabhängige Dormanzperiode. Diese ist zwar zweckmäßig zur Abbildung der Vegetationsdynamik in den gemäßigten Breiten, steuert aber nicht tropische Vegetationszyklen. Um den Wechsel zwischen Trocken- und Regenzeit in der pflanzenphänologischen Simulation in SWAT abzubilden, wurde daher im Rahmen dieser Arbeit das Pflanzenwachstumsmodul modifiziert, und zwar unter anderem durch Einbeziehung der simulierten Bodenfeuchte zur Unterbrechung der Wachstumszyklen. Das angepasste Modul wurde erfolgreich anhand von Fernerkundungsdaten (MODIS) zum zeitlichen Verlauf von Blattflächenindex und Evapotranspiration getestet. Es ist prozessbasiert und erlaubt flexible Einstellungen, so dass es als grundlegende Modellverbesserung auch für andere SWAT-Anwender von großem Nutzen sein kann. Die vorliegende Dissertation bringt neue Einsichten in verschiedene wichtige Aspekte der integrierten Modellierung tropischer Einzugsgebiete, von der Eingangsdatenaufbereitung über Quellcode-Anpassung, Modellkalibrierung und Unsicherheitsanalyse bis hin zu Szenariosimulationen. Sie veranschaulicht regionsspezifische Herausforderungen, liefert gleichzeitig aber auch praktikable Lösungen und damit einen wichtigen Beitrag für robustere prozessbasierte Modellanwendungen als Entscheidungsunterstützung im Bereich Land- und Wasserressourcenmanagement.