Das Drought-ADAPT-Projekt, gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), befasst sich mit den zunehmenden Risiken von Dürren und El-Niño-bedingten Auswirkungen in den zentralen Hochländern Vietnams – einer landwirtschaftlich bedeutenden Region, die besonders anfällig für Klimaextreme ist. Das Projekt lief von Juni 2021 bis Dezember 2024 und entwickelte innovative Strategien zur Dürreanpassung, wie Klimainformationsdienste, technische Lösungen und evidenzbasierte Planungsinstrumente auf lokaler und regionaler Ebene.

Im Mittelpunkt steht das 2S-Einzugsgebiet, bestehend aus den Flüssen Srepok und Se San – ein grenzüberschreitendes Teileinzugsgebiet des Mekong, das sich von Vietnam nach Kambodscha erstreckt. Ein großer Teil des Einzugsgebietes liegt in den zentralen Hochländern Vietnams. Die Region zeichnet sich durch eine vielfältige Topografie aus und ist von zentraler Bedeutung für landwirtschaftliche Produktion in Vietnam, die Wasserkraftnutzung zur Stromerzeugung, und stellt die Grundlage für einen großen Teil der Bevölkerung dar. Die Region ist jedoch häufig von hydrologischen Extremen wie Überschwemmungen und Dürren betroffen, die durch den Klimawandel und El-Niño-Ereignisse weiter verschärft werden. Die Wasserverfügbarkeit wird stark durch saisonale Niederschlagsmuster beeinflusst und durch zahlreiche große Talsperren geregelt, die einen wichtigen Beitrag zur Energieerzeugung leisten, jedoch auch den natürlichen Abfluss verändern. Dies kann je nach Steuerung der Talsperren Dürren verschärfen oder auch abmildern. 

Im Rahmen dieses Kooperationsprojekts leitet die Sektion Hydrologie am Deutschen GeoForschungsZentrum (GFZ) das Arbeitspaket 5000, das sich auf die Bewertung von Oberflächen- und Grundwasserressourcen im 2S-Gebiet mithilfe fortschrittlicher Modellierungsansätze konzentriert. Dabei kommen moderne Datensätze wie GRACE Grundwasser-Satellitendaten (https://www.g3p.eu/) zum Einsatz, die mit in-situ Messungen validiert wurden, um die regionale Wasserbilanz zu analysieren. Unsere hydrologische Modellierung berücksichtigt zudem menschliche Einflüsse, insbesondere den Betrieb mehrerer großer Talsperren, die das Abflussverhalten wesentlich prägen. Darüber hinaus entwickeln wir Online-Anwendungen zur Vorhersage hydrologischer Dürren, die sowohl statistische als auch numerische Verfahren nutzen, um Frühwarnsysteme zu unterstützen und das Wassermanagement in der Region zu verbessern.