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Im Rahmen eines Waldklimafonds-Projektes werden auf
Basis von Daten der Bodenzustandserfassung im Wald (BZE) und zusätzlichen Bodenprofilen Bodendaten auf die Traktecken der Bundeswaldinventur (BWI) so übertragen, dass nicht nur die Schätzdaten für die Parametrisierung klimasensitiver Wachstumsmodelle verfügbar, sondern auch deren Fehler abgeschätzt werden. Auf der Basis einer unabhängigen Validierung werden klassische Regressionstechniken (OLS, Regression-Kriging) alternativ zu Random-Forestsund BRT-Modellen getestet. Die Beobachtungsdatenbasis für die Modellbildung stammt aus den Messungen und Bodenbeschreibungen der BZE, anderen Projektdaten und der Forstlichen Standortskartierung. Die Regiogalisierung von 13 Zielgrößen (Skelettgehalt, Trockenrohdichte, %Sand, %Schluff, %Ton, Gründigkeit, nFK, Hydromorphie, C-Gehalt, C/N-Verhältnis, Basensättigung, effektive Kationen Austauschkapazität, pHKCl) wird in 1–2 Bodentiefen durchgeführt, was je 25 Regionalisierungsmodelle in 8 aggregierten Bodengroßlandschaften der BÜK1000 ergibt. Für die Modellanwendung werden individuell für die Charakteristika dieser Straten angepasste Prädiktorensets identifiziert und so die Erklärungsgüte der Modelle maximiert. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über die bundesweite Auswertungsstruktur, beschränkt sich für methodische Details und Ergebnisse aber hauptsächlich auf die Region Alpenvorland und Nördliche Kalkalpen. Dabei wird gezeigt: 1. dass eine objektive Abgrenzung von Regionalisierungsregionen anhand der naturräumlichen Variabilität der Zielvariablen innerhalb und zwischen Regionen 2. sowie eine länderübergreifende Regionalisierung trotz unterschiedlicher Datenqualitäten in den Ländern mit vertretbarem Fehlerrahmen möglich ist, 3. und die Auswirkung unterschiedlicher Datenqualitäten auf das Regionalisierungsergebnis quantifiziert werden kann. Bisherige Regionalisierungen von Bodendaten haben gezeigt, dass der Anteil der erklärten Parametervarianz zwischen ca. 50 und 80 % zu erwarten ist, dass die Residuen zufällig verteilt und nicht räumlich autokorreliert sind.
Daten zum bodenchemischen Zustand bilden eine wesentlich Grundlage für eine ökologische Bewertung von Waldbewirtschaftungsmaßnahmen. Die Dübener Heide ist eine Region, in der in der jüngeren Vergangenheit besonders drastische Veränderungen von Umweltfaktoren stattfanden. Dies gilt in besonderem Maße für den bodenchemischen Zustand. Hier besteht ein großer Bedarf an Karten, die im Landschaftskontext Informationen zur ökologischen Drift widergeben. Um die bodenchemische Drift des Zeitraums 1995 bis 2006 zu analysieren und räumlich zu modellieren (regionalisieren), wurden Regressions- und Validierungstechniken eingesetzt. Beispielhaft für andere Parameter werden Ergebnisse für pH-H2O und Basensättigung vorgestellt. Die regionalisierten bodenchemischen Daten zeigten auf der untersuchten Zeitskala eine extreme Änderung des bodenchemischen Zustandes. 71–92 % der Messwertvarianz ließen sich mithilfe multipler Regressionsmodelle erklären.
Raum-Zeitmuster von Stoffflüssen im Boden: Verbindung von Sickerwasserchemie und Bodenfestphase
(2009)
Raum-Zeitmuster von Kationenkonzentrationen in der Bodenlösung wurden durch Verknüpfung von Zeitreihendaten der Bodenlösungschemie und regionalisierten Kationensättigungen der Bodenfestphase berechnet. Hierfür wurden statistische Verfahren (Regression, Zeitreihenanalyse) und prozessorientierte Methoden (Gapon-Funktionen) eingesetzt. Die auf der Skala eines Kleineinzugsgebietes getesteten Methoden ergaben stabile Funktionen der Selektivitätskoeffizienten und sollten sich auch für Auswertungen im Rahmen des ICP Forest (Level I/II) sinnvoll einsetzen lassen. Die verwendeten QI-Beziehungen beschränken deren Anwendung allerdings auf den Mineralboden, und dort auch nur auf Bereiche mehr oder weniger stark saurer Bodenreaktion. Dabei sollte die zeitliche Auflösung der Modelle bei maximal einem Jahr liegen.
Regionalisierung bodenphysikalischer Eingangsgrößen für bodenhydraulische Pedotransferfunktionen
(2011)
In vielen bodenkundlichen Studien werden qualitative oder (semi-) quantitative physikalische Bodeneigenschaften aufgenommen, wie die Bodentextur oder der Grobbodengehalt. Im vorliegenden Beitrag beschreiben wir das Verfahren einer Regionalisierung bodenphysikalischer Eigenschaften der zweiten Bodenzustandserhebung in Wäldern (BZE II) für Baden-Württemberg. Um die Datenbasis einer prozessorientierten hydrologischen Modellierung auf Landschaftsebene zu verbessern, ist die Anwendung von Regionalisierungsmethoden auf bodenphysikalische Zielgrößen auf der Basis punktbezogener Monitoringdaten unentbehrlich. Als statistische Methoden wurde das gewöhnliche Kleinste-Quadrate-Verfahren in Kombination mit geostatistischen Analysetechniken eingesetzt. Angewandt auf bodenphysikalische Zielgrößen zeigt ein stratifizierender Methodenansatz in Kombination landesweiter und regionaler räumlicher Modelle eine wesentliche Verbesserung der Prognosegüte. Damit erreichen die Regressionsmodelle für Bodeneigenschaften verhältnismäßig hohe Bestimmtheitsmaße von 0,59–0,70 (Grobbodengehalt), 0,52–0,65 (Trockenraumdichte), 0,70 (Entwicklungstiefe) und 0,66–0,80 (Textureigenschaften). Allein bei der Feinwurzeldichte liegt der Anteil der erklärten Messvarianz deutlich unter 50 % (R2 0,28–0,40), vermutlich bedingt durch die kleinräumige Variation waldbaulicher Einflussgrößen wie z. B. Baumartenzusammensetzung oder Bestandesdichte.
