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Anhand der Daten von 33 Standorten des Bayerischen Waldboden Dauerbeobachtungsprogramms (Bodendauerbeobachtungsflächen, BDF) wurden die durch kleinräumige Variabilität verursachten Unsicherheiten bei der Charakterisierung von Böden geschätzt. Diese Datenbasis erlaubte es zudem zu untersuchen, inwieweit geostatistische Eigenschaften in Zusammenhang mit den Standortsbedingungen stehen. Für diesen Zweck entwickelten wir einen einfachen Ansatz zur Typisierung von Böden nach ihren räumlichen Eigenschaften. Beim BDF-Programm wurden auf jedem Standort 18 Proben in einem Kreuz-Transekt 18 x 18 m entnommen bei einem Mindestabstand von 3 m. Der Datenbestand umfasst die Parameter Corg und Ntot-Konzentrationen sowie -Vorräte und C / N - Verhältnis, effektive Kationen-Austausch-Kapazität (Ake), Basensättigung (BS), pH-Wert des Bodens und Grobbodenfraktion (> 2 mm). In die Metaanalyse wurden pro Bodenparameter 3780 Datensätze zur Erzeugung aggregierter Kennwerte einbezogen wie Schiefe, Variationskoeffizient (VK), Moran‘s I und den Anteil der räumlich strukturierten Varianz (SV) der Daten. Die beobachtete räumliche Struktur von Bodenparametern konnte zwar nicht eindeutig in Zusammenhang mit den Standortbedingungen gebracht werden. Es zeigt sich aber, dass die Gesamtvarianz einiger Parameter mit steigendem Tongehalt tendenziell zurück geht und dass das Niveau der Streuung (VK) der untersuchten Boden-Parameter sich erheblich unterscheidet. Die Rangfolge der Parameter hinsichtlich der Streuung ist pH-Wert (1), C/N - Verhältnis (2), C und N-Konzentration (3a), BS und Ake (3b), C- und N- Vorräte (4). Die Unsicherheitsabschätzung anhand der BDF Daten findet Eingang in das Fehlerbudget der zweiten bundesweiten Bodenzustandserhebung im Wald (BZE II) und dient dazu die Chancen zu bestimmen mit denen etwaige Bodenveränderungen nachgewiesen werden können.
Eine zielgerichtete Bewirtschaftung der Wälder im Hinblick auf die fortschreitende N-Sättigung fordert entsprechende Geoinformationen. Auf der Basis der Ergebnisse der Nitratinventur Bayern (Gensior et al 2003b, Mellert et al. 2005a) wurde eine Karte des Risikos erhöhter Nitratkonzentrationen für das Land Bayern erstellt (Mellert 2005c). Die Bayernkarte liefert Informationen über die durchschnittliche Situation in den forstlichen Wuchsgebieten und dient der Identifizierung von Problemregionen. Als Übersichtskarte kann sie jedoch die Bedürfnisse auf regionaler Ebene, z.B. für ein Wuchsgebiet, kaum befriedigen. Hierzu ist eine räumliche Präzisierung der Geodaten in einem detaillierten Maßstab erforderlich. Die bayernweite Regionalisierung basiert auf der in den Jahren 2001/2002 durchgeführten Nitratinventur im 8 x 8 km Raster (Level-I/BZE) an 399 Punkten im Flachland. Die Anzahl von Inventurpunkten in den einzelnen Wuchsgebieten ist daher sehr begrenzt. Zur Informationsverdichtung der kleinmaßstäbigen Bayernkarte auf den größeren Maßstab der Karte für den Großraum München wurden detaillierte Informationen aus einer 1998 durchgeführten Sickerwasserstudie (Rothe & Mellert 2004) herangezogen. Im vorliegenden Beitrag wird die Möglichkeit eines Downscalings durch ein genestets Verfahren vorgestellt. Die auf einem logistischem Regressionsmodell basierende Regionalisierung auf bayerischer Ebene (Meller et al. 2005c) wird hierbei mit den regionalen Daten durch ein multiples Regressionsverfahren verknüpft. Dank einer ins Projekt integrierten Pilotstudie zur Fernerkundung von Waldtypen konnte eine geeignete Waldkarte für den Raum München durch Klassifikation von Landsat-Daten bereit gestellt werden.