API src

Found 171 results.

Related terms

Bodenbewertung - Gesamtfilterwirkung (GFW), landesweit einheitlich

Die Gesamtfilterwirkung ist ein Kennwert zur Bewertung des Bodens als Filter für sorbierbare Stoffe und wird über das mechanische und physiko-chemische Filtervermögen bewertet. Unter sorbierbare Stoffe fallen insbesondere Stoffgruppen wie die Kationen der Nährstoffe, Schwermetalle und Organika, die entweder im Bodenwasser gelöst sind oder an kleinen Partikeln haften bzw. selbst in Partikelform vorliegen. In gelöster Form werden die genannten Stoffe an den Austauschern (Bodenmaterial) gebunden und so der Bodenlösung entzogen. In Partikelform werden sie im Boden gefiltert, wenn sie aufgrund mechanischer Hindernisse, wie z. B. am Ende von Wurmröhren, mit dem Sickerwasser nicht mehr weiter transportiert werden können. Die Gesamtfilterwirkung kann in Abhängigkeit von der Kationenaustauschkapazität und der Luftkapazität geschätzt werden. Das Schätzergebnis besteht aus insgesamt 11 Stufen, von denen in Schleswig-Holstein nur 8 relevant sind. Je höher die Stufe ist, desto höher ist die Gesamtfilterwirkung. Sie ist in feinkörnigem Bodenmaterial mit geringer Luftkapazität am größten, wie z. B. in der Marsch und im Östlichen Hügelland, und in grobkörnigem Bodenmaterial mit hoher Luftkapazität am geringsten, wie z. B. in der Vorgeest. Mit der Gesamtfilterwirkung wird eine natürliche Bodenfunktionen nach § 2 Abs. 2 BBodSchG bewertet und zwar nach Punkt 1.c) als Abbau-, Ausgleichs- und Aufbaumedium für stoffliche Einwirkungen auf Grund der Filter-, Puffer- und Stoffumwandlungseigenschaften, insbesondere auch zum Schutz des Grundwassers. Das hierfür gewählte Kriterium ist das mechanische und physiko-chemische Filtervermögen des Bodens mit dem Kennwert Gesamtfilterwirkung. Die Karten liegen für die folgenden Maßstabsebenen vor: - 1 : 1.000 - 10.000 für hochaufgelöste oder parzellenscharfe Planung, - 1 : 10.001 - 35.000 für Planungen auf Gemeindeebene, - 1 : 35.001 - 100.000 für Planungen in größeren Regionen, - 1 : 100.001 - 350.000 für landesweit differenzierte Planung, - 1 : 350.001 - 1000.000 für landesweite bis bundesweite Planung.

Bodenbewertung - Nährstoffverfügbarkeit im effektiven Wurzelraum, landesweit bewertet

Der sogenannte S-Wert ist ein Kennwert zur Bewertung des Bodens als Bestandteil des Nährstoffhaltes und wird über die Nährstoffverfügbarkeit bewertet. Der S-Wert ist die Menge an Nährstoffen (Kationen, nicht z. B. Nitrat), die ein Boden austauschbar an Ton-, Humusteilchen, Oxiden und Hydroxiden binden bzw. sorbieren kann (Kationenaustauschkapazität). Der S-Wert ist somit gut geeignet, die Nährstoffverfügbarkeit zu beschreiben. Ähnlich wie bei der Feldkapazität im effektiven Wurzelraum (FKwe) bedingen hohe Gehalte an Ton, Humus, sowie ein großer effektiver Wurzelraum einen hohen S-Wert und umgekehrt. Auch der pH-Wert hat einen großen Einfluss auf den S-Wert. Der pH-Wert kann in Abhängigkeit von der Nutzung in einem weiten Bereich schwanken. Je höher der S-Wert, desto mehr Nährstoffe kann der Boden an Austauschern binden. Nährstoffeinträge über Luft oder Düngung werden so vor einem Austrag mit dem Sickerwasser geschützt. Gleichzeitig wird dadurch eine gleichmäßigere Nährstoffversorgung der Pflanzen sichergestellt. Mit dem S-Wert wird eine natürliche Bodenfunktionen nach § 2 Abs. 2 BBodSchG bewertet und zwar nach Punkt 1.b) als Bestandteil des Naturhaushalts, insbesondere mit seinen Wasser- und Nährstoffkreisläufen. Das hierfür gewählte Kriterium ist die Nährstoffverfügbarkeit mit dem Kennwert S-Wert. Die Karten liegen für die folgenden Maßstabsebenen vor: - 1 : 1.000 - 10.000 für hochaufgelöste oder parzellenscharfe Planung, - 1 : 10.001 - 35.000 für Planungen auf Gemeindeebene, - 1 : 35.001 - 100.000 für Planungen in größeren Regionen, - 1 : 100.001 - 350.000 für landesweit differenzierte Planung, - 1 : 350.001 - 1000.000 für landesweite bis bundesweite Planung. In dieser Darstellung wird der S-Wert landesweit einheitlich klassifiziert. Unter dem Titel "Bodenbewertung - Nährstoffverfügbarkeit im effektiven Wurzelraum (SWE), regionalspezifisch bewertet" gibt es noch eine naturraumbezogene Klassifikation des S-Wertes, die den S-Wert regional differenzierter darstellt.

Filter- und Pufferfunktion des Bodens

Als Filter- und Pufferfunktion von Böden wird deren Vermögen bezeichnet, Schadstoffe zu binden, abzubauen oder zurückzuhalten. Es handelt sich um eine grundlegende Funktion des Bodens als Ausgleichsmedium für stoffliche Einwirkungen. Das Bodenbewertungsinstrument Sachsen (2022) dient als methodische Grundlage für die Bewertung der Bodenkarte Dresden (2024). Haupteingangsparameter sind die Kationenaustauschkapazität und Luftkapazität.

Bodenbewertung - Nährstoffverfügbarkeit im effektiven Wurzelraum, regionalspezifisch bewertet

Der sogenannte S-Wert ist ein Kennwert zur Bewertung des Bodens als Bestandteil des Nährstoffhaltes und wird über die Nährstoffverfügbarkeit bewertet. Der S-Wert ist die Menge an Nährstoffen (Kationen, nicht z. B. Nitrat), die ein Boden austauschbar an Ton-, Humusteilchen, Oxiden und Hydroxiden binden bzw. sorbieren kann (Kationenaustauschkapazität). Der S-Wert ist somit gut geeignet, die Nährstoffverfügbarkeit zu beschreiben. Ähnlich wie bei der Feldkapazität im effektiven Wurzelraum (FKwe) bedingen hohe Gehalte an Ton, Humus, sowie ein großer effektiver Wurzelraum einen hohen S-Wert und umgekehrt. Auch der pH-Wert hat einen großen Einfluss auf den S-Wert. Der pH-Wert kann in Abhängigkeit von der Nutzung in einem weiten Bereich schwanken. Je höher der S-Wert, desto mehr Nährstoffe kann der Boden an Austauschern binden. Nährstoffeinträge über Luft oder Düngung werden so vor einem Austrag mit dem Sickerwasser geschützt. Gleichzeitig wird dadurch eine gleichmäßigere Nährstoffversorgung der Pflanzen sichergestellt. Mit dem S-Wert wird eine natürliche Bodenfunktionen nach § 2 Abs. 2 BBodSchG bewertet und zwar nach Punkt 1.b) als Bestandteil des Naturhaushalts, insbesondere mit seinen Wasser- und Nährstoffkreisläufen. Das hierfür gewählte Kriterium ist die Nährstoffverfügbarkeit mit dem Kennwert S-Wert. Die Karten liegen für die folgenden Maßstabsebenen vor: - 1 : 1.000 - 10.000 für hochaufgelöste oder parzellenscharfe Planung, - 1 : 10.001 - 35.000 für Planungen auf Gemeindeebene, - 1 : 35.001 - 100.000 für Planungen in größeren Regionen, - 1 : 100.001 - 350.000 für landesweit differenzierte Planung, - 1 : 350.001 - 1000.000 für landesweite bis bundesweite Planung. In dieser Darstellung wird der S-Wert regionalspezifisch klassifiziert. Unter dem Titel "Bodenbewertung - Nährstoffverfügbarkeit im effektiven Wurzelraum (SWE), landesweit bewertet" gibt es noch eine Klassifikation des S-Wertes, die den S-Wert über die Naturraumgrenzen hinweg landesweit einheitlich darstellt.

LGRB-BW INSPIRE SB: Soil - Cation Exchange Capacity - Dataset

The potential cation exchange capacity is a measure of a soils ability to store ions which are positively charged. Cation exchange capacity as shown in this dataset is added up for all soil horizons down to 1 m below the surface and later classified into groups ranging from very low to very high. For mineral soils, cation exchange capacity values are computed by pedotransfer functions using clay and silt percentages derived from soil texture classes as well as humus content. The input parameter are themselves estimates made by soil surveyors in the field from soil material collected using soil augers.

INSPIRE Soil / Sorptionsvermögen im effektiven Wurzelraum BB

Der interoperable INSPIRE-Datensatz beinhaltet Daten vom LBGR über das Sorptionsvermögen im effektiven Wurzelraum Brandenburg, transformiert in das INSPIRE-Zielschema Boden. Der Datensatz wird über je einen interoperablen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. --- The compliant INSPIRE data set contains data about the adsorption capacity in the effective root zone of the soils in the State of Brandenburg from the LBGR, transformed into the INSPIRE target schema Soil. The data set is provided via compliant view and download services.

IS BK 5 Bodenkarte zur Forstlichen Standorterkundung von NRW 1 : 5.000 - Datensatz

Datensatz des IS BK 5 Bodenkarte zur Forstlichen Standorterkundung von NRW 1 : 5.000. Der Datensatz gibt die Inhalte aller digital aufbereiteten großmaßstäbigen Bodenkarten, meist im Maßstab 1 : 5.000, wieder. Dazu wurden die einzelnen bodenkundlichen Kartierprojekte ("Verfahren") in ein weitgehend bruchfreies Gesamtpaket integriert. Weil die großmaßstäbige Bodenkarte nicht flächendeckend erstellt wurde, zeigt der Datensatz auch weiße, nicht kartierte Bereiche. Für diese Bereiche können bodenkundliche Informationen auf mittlerer Maßstabsebene dem Datensatz der BK50 entnommen werden. Jede einzelne Fläche wird bei Abruf der Informationen aus einem GIS beschrieben hinsichtlich Bodeneinheit, vereinfachtem Bodentyp, Bodenartengruppe des Oberbodens, Staunässe, Grundwasser (ehemalige und aktuelle Stufe), Schutzwürdigen Böden, Durchwurzelbarkeit, Forstliche Standortmerkmale, Notwendigkeit einer Bodenschutzkalkung, optimaler Flurabstand, Erodierbarkeit des Oberbodens, Kapillaraufstieg von Grundwasser, nutzbare Feldkapazität, Feldkapazität, Luftkapazität, gesättigte Wasserleitfähigkeit, Versickerungseignung, Kationenaustauschkapazität und weiterer Auswertungen.

IS BK5 Bodenkarte zur Landwirtschaftlichen Standorterkundung von NRW 1 : 5.000 - Datensatz

Datensatz des IS BK5 Bodenkarte zur Landwirtschaftlichen Standorterkundung von NRW 1 : 5.000. Der Datensatz gibt die Inhalte aller digital aufbereiteten großmaßstäbigen Bodenkarten landwirtschaftlicher Nutzflächen, meist im Maßstab 1 : 5.000, wieder. Dazu wurden die einzelnen bodenkundlichen Kartierprojekte (""Verfahren"") in ein weitgehend bruchfreies Gesamtpaket integriert. Weil die großmaßstäbige Bodenkarte nicht flächendeckend erstellt wurde, zeigt der Datensatz auch weiße, nicht kartierte Bereiche. Für diese Bereiche können bodenkundliche Informationen auf mittlerer Maßstabsebene dem Datensatz der BK50 entnommen werden. Bodenkundliche Informationen benachbarter Waldflächen können dem WMS der BK5 zur Forstlichen Standorterkundung entnommen werden. Jede einzelne Fläche wird bei Abruf der Informationen aus einem GIS durch eine Auskunftsseite mit einer Klartextausgabe beschrieben hinsichtlich Bodeneinheit, vereinfachtem Bodentyp, Bodenartengruppe des Oberbodens, Staunässe, Grundwasser (ehemalige und aktuelle Stufe), Schutzwürdiger Böden, Durchwurzelbarkeit, Sickerwasserrate, optimaler Flurabstand, Erodierbarkeit des Oberbodens, Kapillaraufstieg von Grundwasser, nutzbare Feldkapazität, Feldkapazität, Luftkapazität, gesättigte Wasserleitfähigkeit, Versickerungseignung, Kationenaustauschkapazität und weiterer Auswertungen.

Übertragbarkeit von Modellen des Maschinellen Lernens in der digitalen Bodenkartierung

Maschinelle Lernmodelle haben große Erfolge beim Lernen komplexer Muster wie zum Beispiel die räumliche Verbreitung von Bodeneigenschaften gezeigt, die es erlauben Vorhersagen über nicht erfasste Bereiche zu treffen. Die Fähigkeit, das Gelernte auf andere Gebiete anzuwenden ist dagegen wenig entwickelt und bislang können die Modelle nur sehr eingeschränkt auf Bereiche außerhalb der unmittelbaren Lernumgebung übertragen werden. Ähnlich empirischen Regressionen gelten die Regelwerke, z.B. bei Entscheidungsbaumverfahren wie Random Forest, nur für den von Trainingsdaten abgedeckten Wertebereich. Für jedes weitere Gebiet werden erneut möglichst hochwertige und umfangreiche Trainingsdaten benötigt. Fortschritte im Bereich des Deep Learning (DL), z.B. Convolutional Neural Networks, des Transfer Learnings und kombinierte Ansätze im Bereich Feature Selection (FS) bieten hier erweiterte Möglichkeiten, um die Dimensionalität gerade bei kleineren Datensätzen einzuschränken, die Überanpassung an die Trainingsdaten zu minimieren und die Übertragung auf angrenzende Gebiete zu verbessern. Im vorliegenden Antrag nehmen wir diese Entwicklungen auf und versuchen Bodeneigenschaften auch für Bereiche außerhalb der Lernumgebung vorherzusagen. Dazu erstellen wir zunächst mit Umweltfaktoren eine gebietsspezifische Parametrisierung maschineller Lernmodelle anhand von geomorphometrischen, geologischen, landschaftsökologischen und klimatischen Parametern. Welche Parameter dies im Einzelnen sind und wie sie untereinander im Verhältnis stehen, wird exemplarisch für verschiedene Testdatensätze in Deutschland (humides Klima) und im Iran (semi-arid bis arides Klima) durch die Kombination von Methoden des DL und der FS berechnet. Im Folgeschritt werden die mit den ausgewählten Parametern der Umweltfaktoren und den Bodenprofildaten trainierten Modelle auf nicht trainierte Gebiete übertragen und an unabhängigen Bodendaten validiert. Die nicht trainierten Gebiete werden anhand von Distanz- und Ähnlichkeitsmaßen hinsichtlich ihrer Vergleichbarkeit mit den ursprünglichen Trainingsgebieten charakterisiert, um die Transferleistung der maschinellen Lernmodelle zu beurteilen. Abschließend ist vorgesehen, für die unbekannten Gebiete schrittweise Trainingsdaten zuzufügen, um die Entwicklung der Vorhersagegenauigkeit zu quantifizieren und die Transfereigenschaften verschiedener ML-Verfahren zu beurteilen. Als Trainingsdaten dienen LUCAS-Daten für Deutschland und Bodenprofildaten aus der nationalen SPDB Datenbank für den Iran. Die Umweltparameter werden aus Satellitendaten, digitalen Höhenmodellen, Weltklimadaten sowie Landnutzungskarten und geologischen Kartenwerken abgeleitet. Bodeneigenschaften sind Bodenkohlenstoffgehalt, Bodentextur, Carbonatgehalt und Kationenaustauschkapazität. Es werden 12 maschinelle Lernverfahren vergleichend angewendet.

Evaluation of effective parameters to describe wetting, adhesion and, sorption phenomena on biogeochemical interfaces

Nearly all processes in soils take place at biogeochemical interfaces. Until now, specific interfacial parameters which are able to link the chemical surface structure with physical interactions in the liquid phase (wettability, sorption) are still missing. Our hypothesis is that thermodynamically defined surface parameters like the contact angle and surface free energy components (dispersive and acid-base components) may be appropriate as effective parameters, complementary to soil properties like pH, texture or cation exchange capacity. To relate effective parameters to chemical structure, the contact angle relevant interphase will be analyzed by X-ray photoelectron spectroscopy. Knowledge of effective parameters should allow to detect relevant modifications of the interfaces or to explain interactions between surfaces and pore water (liquid penetration dynamics), solutes (pesticides) or dispersed particles (colloids). We will apply a thermodynamically-based concept to quantify the transition from hydrophilic to hydrophobic wetting systems. The significance of this transition i.e. on pore liquid distribution and geometry (film thickness and fragmentation), will be analyzed with confocal laser scanning microscopy. Modification of natural and model soils by chemical treatment and cation exchange will ensure a wide range of parameter variation.

1 2 3 4 5 … 16 17 18