Description: Das Projekt "Vorhersage und Erklaerung des Verhaltens und der Belastbarkeit von Oekosystemen unter veraenderten Umweltbedingungen - Teilprojekt S11: Oekosystemanalyse mit Methoden der Komplexitaetstheorie" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Bayreuth, Bayreuther Institut für Terrestrische Ökosystemforschung, Lehrstuhl für Ökologische Modellbildung durchgeführt. Energie- und Materiefluesse von bewaldeten Oekosystemen wurden bereits intensiv untersucht. Selbst bei aehnlicher Zielsetzung werden unterschiedliche Messaufloesungen und Modelltypen zur Auswertung der Beobachtungen eingesetzt. In diesem Ansatz werden die mit den Energie- und Massefluessen zusammenhaengenden Informationsstroeme ermittelt und fuer einen systematischeren Vergleich von Modellen und Felddaten verschiedener Einzugsgebiete verwendet. Die Komplexitaetstheorie liefert Methoden zur Quantifizierung von (i) Zufaelligkeit, Unvorhersagbarkeit, Informationsgehalt und (ii) der Komplexitaet der Struktur der Daten oder ihrer Repraesentation (durch ein Modell). Dieser Ansatz ist neu in der Anwendung auf Oekosysteme, soweit uns dies bekannt ist. Ein Computerprogramm, SYMDYN (SYMbolic DYNamics), wurde geschrieben, welches die automatische Berechnung von derzeit 12 verschiedenen Komplexitaetsmassen erlaubt. Die Masse wurden anhand der logistischen Abbildung getestet und mit Ergebnissen aus der Literatur verglichen. Die Stabilitaet der Methoden wurde durch Parametervariationen untersucht. Die Hypothese, dass bewaldete Einzugsgebiete die Information der Eingangssignale zum Ausgang hin filtern, wurde fuer die Niederschlags- und Abflusszeitreihen von 4 verschiedenen Einzugsgebieten bestaetigt. In einem Fall lagen die Daten in zwei verschiedenen Messaufloesungen vor (taeglich und stuendlich). Die Bestimmung von Information und Komplexitaet von aggregierten Niederschlags- und Abflussdaten von einer Stunde bis 23 Tagen ergab Hinweise fuer eine optimale Messaufloesung. Stundendaten liefern wegen einer hohen Redundanz nur geringe Informations- und Komplexitaetswerte. Ein Komplexitaetsmaximum kennzeichnet eine optimale Aggregation, die maximale Information ueber den beobachteten Prozess liefert. Eine noch hoehere Aggregierung liefert zwar mehr Information, aber auch mehr Zufaelligkeit, die zu einer einfacheren Beschreibung der Daten und damit einer geringeren Komplexitaet fuehrt. Demnach koennte der Abfluss des untersuchten Gebietes alle 2-3 Tage gemessen werden, waehrend der Niederschlag mit einer Aufloesung von 2-3 Stunden gemessen werden muesste. Diese Werte liegen unterhalb der Autokorrelationslaengen von 4 Tagen (Niederschlag) und 3,5 Monaten (Abfluss). Ein Vergleich mit ueblichen Beprobungsstrategien fuer Einzugsgebiete, in denen die zeitliche Aufloesung heuristisch gewaehlt wurde, bestaetigt das Ergebnis. In Zusammenhang mit Black-Box Modellen, wie neuronalen Netzen, liefert dieser Ansatz ausserdem eine neue leistungsfaehige Methode fuer eine unabhaengige Einschaetzung der Leistung und Abstimmung von Modellen.
Types:
SupportProgram
Origin: /Bund/UBA/UFORDAT
Tags: Fichtelgebirge ? Abfluss ? Filter ? Software ? Zeitreihenanalyse ? Energiebilanz ? Einzugsgebiet ? Informationssystem ? Literaturauswertung ? Terrestrisches Ökosystem ? Ökosystemmodell ? Vergleichsanalyse ? Ökosystemforschung ? Modellierung ? Kenngröße ? Niederschlag ? Ökosystem ? Ökologischer Parameter ? Standortbedingung ? Wald ? Logistik ? Komplexitaet ? Nordostbayern ?
Region: Bayern
Bounding box: 12.53381° .. 12.53381° x 47.795° .. 47.795°
License: cc-by-nc-nd/4.0
Language: Deutsch
Time ranges: 1995-01-01 - 1997-12-31
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