Hydrogeologische Modelle: Bedeutung des Hydrogeologischen a priori-Wissens

Ziel der Autoren ist zu zeigen, wiehydrogeologisches Hintergrund- oder a priori-Wissen, der eigentliche Kern hydrogeologischen Sachverstands, für Auftraggeber, Ingenieurbüros und Fachbehörden transparent gemacht und so strukturiert werden kann, dass es in hydrogeologische Modelle einfließen kann. Dabei werden die einzelnen Aspekte der Modellbildung und die jeweiligen Möglichkeiten der Integration von hydrogeologischem a priori-Wissen dargestellt und dessen Bedeutung anhand von Projektbeispielen herausgearbeitet. Dieses a priori-Wissen umfasst alle Informationen, die über gemessene Parameteter hinausgehen, also besonders Kenntnis und Verständnis regionaler geologisch-hydrogeologischer Systemverhältnisse (Schichtfolgen und -lagerung, Lithologie und Petrografie, geohydraulischer Kenngrößen, Gesteins- und Wasserchemie etc.) und zugrunde liegender strukturbildender geologisch-hydrogeologischen Prozesse (Sedimentation, Verwitterung, Verkarstung, Subrosion etc.). Ein hydrogeologisches Modell, das diesen Namen verdient, darf nicht nur ein rein konzeptionelles sein, sondern muss durch quantitative Überprüfung des Modellansatzes und der daraus resultierenden Genauigkeit der Modellprognosen über international verwendete Begriffe hinausgehen (Hill M. et al. 2004). Hydrogeologisches a priori-Wissen erlaubt es, über die reine Aufbereitung von Messwerten hinauszugehen und praktikable und nachvollziehbare Modellansätze (Hypothesen) für ein hydrogeologisches Modell zu entwickeln. Wie belastbar die auf dem hydrogeologischen a priori-Wissen basierenden Ansätze für die Beschreibung der hydrogeologischen Verhältnisse sind, muss sich im Rahmen der Modellprüfung zeigen. Ein Modell soll die quantitative Beschreibung des Systemverhaltens und die Vorhersage natürlicher Vorgänge und anthropogener Einflüsse ermöglichen. Für die konsistente Modellierung von Volumen-, Massen- oder Energieumsätzen ist die Berücksichtigung sämtlicher für das Systemverhalten verantwortlicher Einflussgrößen