Diese Studie entwickelt einen integrierten metodologischen Rahmen, der CMIP6-Klimaprognosen mit einem sozioökonomisch-hydrologischen Systemdynamikmodell (SD) koppelt, um Anpassungsstrategien für die landwirtschaftliche Resilienz zu bewerten. Das Modell, angewendet auf das Qazvin-Plain-Aquiferen in Iran, zeigt eine hohe Genauigkeit bei der Erfassung der hydrologischen–menschlichen Interaktionen, belegt durch eine 97%ige Korrelation zwischen simulierten und beobachteten Grundwasserspiegeln. Das System wurde unter Verwendung langjähriger meteorologischer Treiber (1993–2024) entwickelt und gegen beobachtete sozio-hydrologische Daten für den Zeitraum 2006–2024 kalibriert sowie bis 2062 unter mehreren CMIP6-Szenarien projiziert, wobei SSP245 und SSP126 als die genauesten Indikatoren für regionale Niederschläge und Temperaturen identifiziert wurden. Die Modelergebnisse zeigen, dass die Trockenheit in allen Szenarien zunehmen wird; insbesondere wird unter den aktuellen Wasserverbrauchsmustern ein Rückgang des Grundwasserspeichers um 24,5%, 25,4% und 27,6% bis 2041 unter SSP126, SSP245 und SSP585 projiziert. Die Simulation zeigt jedoch, dass die Integration von Nachfrageseitemanagement mit der Optimierung von Anbau-Mustern das Aquiferen stabilisieren und den landwirtschaftlichen Mehrwert um 7,4% steigern kann. Die Ergebnisse heben zudem hervor, dass eine 48%ige Reduzierung der derzeitigen Grundwasserentnahmen notwendig ist, um einen nachhaltigen Schwellenwert von 781 Millionen m3 zu erreichen. Diese quantitativen Erkenntnisse deuten darauf hin, dass, während der klimatische Druck zunimmt, das menschlich gesteuerte Management der entscheidende Faktor bleibt, vorausgesetzt, wirtschaftliche Instrumente und intelligentes Monitoring werden für die langfristige Nachhaltigkeit priorisiert.
Nazari et al. (Tue,) haben diese Frage untersucht.