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In vier unterschiedlich strukturierten Waldregionen Baden-Württembergs wurde das Messkonzept der „zufällig wandernden Messplots“ angewendet, um mehr Informationen über die räumliche und zeitliche Variabilität der Bodenfeuchte und ihrer Einflussgrößen zu erhalten. Ziel ist es: (i) räumliche Daten für die Validierung eines physikalisch basierten Wasserhaushaltsmodells zu erhalten, (ii) Einflussparameter zu quantifizieren und (iii) ein Transfermodell zu entwickeln, welches die Bodenfeuchte einerseits als zeitunabhängige Funktion der räumlichen auftretenden Standortsparameter (z. B. Reliefeigenschaften, Bodentextur, Waldstruktur) und andererseits als zeitabhängige Funktion der räumlich invarianten Globalvariablen (z. B. Klima- und Abflussparameter) beschreibt. Die räumliche Variabilität der Bodenfeuchte (Mineralbodentiefe 0–20 cm) wurde gleichzeitig an 31 Sondenstandorten über eine Periode von 14 Tagen gemessen und anschließend auf den nächsten zufällig gewählten Messplot versetzt. Die Globalvariablen werden kontinuierlich an ein bis zwei Standorten pro Untersuchungsgebiet gemessen. Des Weiteren wurden an allen Sondenmesspunkten Standortseigenschaften aufgenommen. Mit der Anwendung multivariater Statistikmethoden, wie der Clusteranalyse sowie den Klassifikations- und Regressionsbäumen, ist es nun möglich, Standortsfaktoren zur Erklärung der räumliche Variabilität der Bodenfeuchte zu identifizieren. Anhand eines Landschaftsausschnittes werden erste Ergebnisse dieser Analysemethoden vorgestellt und diskutiert.
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.
Die hydraulischen Bodeneigenschaften, also deren Fähigkeit Wasser zu speichern und zu leiten, bestimmen maßgeblich die Verfügbarkeit des Bodenwassers für Pflanzen und das Risiko von Wassermangel in Wäldern. Bislang existieren kaum systematische Untersuchungen zu den hydraulischen Eigenschaften von Waldböden. Wir führten Multi-Step-Outflow-Versuche durch, um die Wasserretentionskurve und die ungesättigte hydraulische Leitfähigkeit an insgesamt 1504 ungestörten Proben von Waldböden Baden-Württembergs zu ermitteln. Unter Verwendung zusätzlicher Messungen (Fraktionen des Fein- und Grobbodens, Trockenrohdichte, Gehalt an organischem Material) wurden Pedotransferfunktionen zur Schätzung der Parameter des Mualem/van Genuchten-Modells entwickelt. Die Schätzungen der neuen Pedotransferfunktionen wurden mit verschiedenen Pedotransferfunktionen aus der Literatur verglichen. Ein Vorteil der neuen Pedotransferfunktionen ist, dass sie unverzerrte Schätzungen der hydraulischen Eigenschaften der Waldböden von Baden-Württemberg liefern; ihre Vorhersagegüte ist vergleichbar mit veröffentlichten Pedotransferfunktionen.