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Effects of water content, input of roots and dissolved organic matter and spatial inaccessibility on C turnover & determination of the spatial variability of subsoil properties

Das Projekt "Effects of water content, input of roots and dissolved organic matter and spatial inaccessibility on C turnover & determination of the spatial variability of subsoil properties" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Kassel, Lehr- und Forschungsgebiet Umwelt- und Lebensmittelwissenschaften, Fachgebiet Umweltchemie durchgeführt. It is well established that reduced supply of fresh organic matter, interactions of organic matter with mineral phases and spatial inaccessibility affect C stocks in subsoils. However, quantitative information required for a better understanding of the contribution of each of the different processes to C sequestration in subsoils and for improvements of subsoil C models is scarce. The same is true for the main controlling factors of the decomposition rates of soil organic matter in subsoils. Moreover, information on spatial variabilities of different properties in the subsoil is rare. The few studies available which couple near and middle infrared spectroscopy (NIRS/MIRS) with geostatistical approaches indicate a potential for the creation of spatial maps which may show hot spots with increased biological activities in the soil profile and their effects on the distribution of C contents. Objectives are (i) to determine the mean residence time of subsoil C in different fractions by applying fractionation procedures in combination with 14C measurements; (ii) to study the effects of water content, input of 13C-labelled roots and dissolved organic matter and spatial inaccessibility on C turnover in an automatic microcosm system; (iii) to determine general soil properties and soil biological and chemical characteristics using NIRS and MIRS, and (iv) to extrapolate the measured and estimated soil properties to the vertical profiles by using different spatial interpolation techniques. For the NIRS/MIRS applications, sample pretreatment (air-dried vs. freeze-dried samples) and calibration procedures (a modified partial least square (MPLS) approach vs. a genetic algorithm coupled with MPLS or PLS) will be optimized. We hypothesize that the combined application of chemical fractionation in combination with 14C measurements and the results of the incubation experiments will give the pool sizes of passive, intermediate, labile and very labile C and N and the mean residence times of labile and very labile C and N. These results will make it possible to initialize the new quantitative model to be developed by subproject PC. Additionally, we hypothesize that the sample pretreatment 'freeze-drying' will be more useful for the estimation of soil biological characteristics than air-drying. The GA-MPLS and GA-PLS approaches are expected to give better estimates of the soil characteristics than the MPLS and PLS approaches. The spatial maps for the different subsoil characteristics in combination with the spatial maps of temperature and water contents will presumably enable us to explain the spatial heterogeneity of C contents.

Assessment of the European Terrestrial Carbon Balance - Spatial interpolation of in-situ data by neural network approaches for the assessment of carbon stock and carbon stock changes in European forests

Das Projekt "Assessment of the European Terrestrial Carbon Balance - Spatial interpolation of in-situ data by neural network approaches for the assessment of carbon stock and carbon stock changes in European forests" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Hamburg, Arbeitsbereich für Weltforstwirtschaft und Institut für Weltforstwirtschaft des Friedrich-Löffler-Institut, Bundesforschungsinstitut für Tiergesundheit durchgeführt. Objective: CarboEurope will develop methods for the European Terrestrial Carbon Balance that allows spatial integration and analysis of geo-referenced data sets by applying neural networks and fuzzy techniques. For many decision processes and for causal inference statistical information has to be completed by spatially explicit information in mapped format. The main obstacle to do so is due to the heterogeneity of the individual data sets in terms of formats, spatial and temporal resolutions, regional coverage, statistical scales, or associated assessment errors. This ramification renders the integration of data and the simultaneous analysis difficult. Classical statistical tools such as multivariate analysis fail, as major assumptions and constraints are violated. Neural networks and fuzzy techniques add a new philosophy to causal inference, as they mimic human thinking and reasoning and allow for handling data associated with uncertainty. Those techniques are superior to traditional statistics as their set of constraints and assumptions is considerably low. Results: The integrative module of CarboEurope will result in maps showing a realistic and reliable spatial distribution of carbon stocks and stock changes within forested areas. The results of the pilot study will open the possibility to provide spatially explicit data sets for entire continental Europe. Contribution of University of Hamburg: - Literature research on fuzzy logic and neural networks, - Spatial analysis, - Programming algorithms for a prototype of neural networks.

Ermittlung von Gebietsniederschlaegen im Einzugsgebiet der Nahe

Das Projekt "Ermittlung von Gebietsniederschlaegen im Einzugsgebiet der Nahe" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Münster, Fachbereich Geowissenschaften, Institut für Geoinformatik durchgeführt. Im Projekt 'Ermittlung von Gebietsniederschlaegen im Einzugsgebiet der Nahe' wird ein Interpolationsverfahren und darauf aufbauend ein DV-Tool zur Regionalisierung von Stundenniederschlaegen im Einzugsgebiet der Nahe entwickelt. Projektauftraggeber ist das Landesamt fuer Wasserwirtschaft Rheinland-Pfalz (LfW), bearbeitet wird das Projekt vom Institut fuer Geoinformatik (IFGI) der Westfaelischen Wilhelms-Universitaet Muenster. Der Gebietsniederschlag der 1 h-Summenniederschlaege wird durch eine Interpolation der an ca. 15 Stationen gemessenen Stundenniederschlaegen auf ein Raster von 30 geographischen Sekunden (breitenparallel) und 60 geographische Sekunden (laengenparallel) geschaetzt. Das verwendete Interpolationsverfahren basiert auf der Idee, durch Zusatzinformationen wie den Eigenschaften des Reliefs und Eigenschaften der atmosphaerischen Prozesse die raeumliche Verteilung des Niederschlags zu beschreiben. Im ersten Schritt des Interpolationsverfahrens wird ein wetterlagenspezifischer Gebietsniederschlag bestimmt, der den fuer die herrschende Wetterlage typischen Anteil des Stunden-Gebietsniederschlags schaetzt. Wetterlagenspezifisch wird dazu der Einfluss von topographischen Variablen auf den Niederschlag bestimmt. Im zweiten Schritt des Interpolationsverfahrens wird dann der Anteil des Stundenniederschlages interpoliert, der durch zufaellige, nicht naeher beschreibbare Effekte beeinflusst ist. Zur Regionalisierung der punktuell gemessenen Niederschlaege wurde das geostatistische Interpolationsverfahren Kriging verwandt. Die durch die Regionalisierung gewonnene raeumliche Verteilungsstruktur des stuendlichen Niederschlags dient als Ausgangsmaterial fuer die Hochwasservorhersage und fuer die Modellierung von Abfluessen in Einzugsgebieten.

Erstellung digitaler Bodenbelastungskarten fuer das Landesumweltamt NRW

Das Projekt "Erstellung digitaler Bodenbelastungskarten fuer das Landesumweltamt NRW" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Münster, Fachbereich Geowissenschaften, Institut für Geoinformatik durchgeführt. Ziele: Die digitalen Bodenbelastungskarten sollen - Informationen ueber die weitraeumige Belastung der Boeden mit Schadstoffen bereitstellen - raeumliche Abgrenzung von Flaechen mit Anreicherung von Schadstoffen ermoeglichen - erste Einschaetzungen von Risiken und - erste Ermittlung der Ursachen ermoeglichen. Projektphase I: In einer ersten Projektphase wurden - eine Methode zur Festlegung repraesentativer Probenahmeorte entwickelt - ein einheitlicher Nutzungsartenschluessel aufgestellt - Bodeneinheiten zu petrographischen Einheiten mit signifikant unterschiedlichen Schadstoffgehalten zusammengefasst - vorhandene digitale Rauminformation vor der Beprobung ausgewertet und bereitgestellt, z.B. ATKIS, dig. BK 40, Naturraeumliche Gliederung - Software-Werkzeuge zur Unterstuetzung der Stichprobenauswahl entwickelt - Tests der entwickelten Methoden und Werkzeuge in drei Untersuchungsgebieten durchgefuehrt - die entwickelten Programme fuer das Bodeninformationssystem angepasst. Projektphase II: in der zweiten Projektphase werden - Erstellung digitaler Bodenbelastungskarten - Entwicklung der Benutzeroberflaeche - Messnetzoptimierung in den Testgebieten - Probenahme (in Zusammenarbeit mit dem Landesumweltamt Nordrhein-Westfalen) - Analyse der Bodenproben durch externe Labors. Projektphase III: - Entwicklung von Werkzeugen zur Erstellung digitaler Bodenbelastungskarten. Ziel des Projektes 'BIS-3' ist die Erweiterung und Aktualisierung der am Institut fuer Geoinformatik fuer das Landes-Umweltamt Nordrhein-Westfalen in der Projektphase 1 und 2 entwickelten DV-Bausteine zur Erstellung der digitalen Boden-Belastungs-Karte (BBK-Tools). Schwerpunkt bildet hierbei die Entwicklung von Werkzeugen zur Konsistenzkontrolle und zur Protokollierung der Arbeiten mit den BBK-Tools.

Ergaenzung hydrologischer Datenreihen

Das Projekt "Ergaenzung hydrologischer Datenreihen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Bochum, Fakultät XII für Bauingenieurwesen, Institut für Grundbau, Wasser- und Verkehrswesen, Lehrstuhl für Hydrologie, Wasserwirtschaft und Umwelttechnik durchgeführt. Da in den Laendern der dritten Welt Beobachtungsreihen des Abflusses haeufig zeitliche Luecken aufweisen, sollen Methoden zur Ergaenzung fehlender Beobachtungswerte entwickelt werden. Dazu wurden in Ghana (West Afrika) drei verschiedene Einzugsgebiete mit verschiedenen klimatischen Charakteristika ausgewaehlt. Unter Beachtung der unterschiedlichen Laenge der Luecken (von einem Tag bis zu einem Jahr) und der unterschiedlichen klimatischen Charakteristika sollen allgemeingueltige Verfahren zur Ergaenzung der Beobachtungsreihen entwickelt werden. Folgende Verfahren werden untersucht: Autoregression, Rekursive Modelle, Interpolation, Regression mit benachbarten Pegeln und Niederschlag, Regression nur mit Niederschlag, Speichermodelle, Unit Hydrograph, Event-based Modelle und die Anwendung von Satellitenbildern. Im Ergebnis ist ein Entscheidungsbaum zu entwickeln, anhand dessen fuer verschiedene klimatische Charakteristika und bei unterschiedlicher Laenge der Luecken in den Beobachtungsreihen geeignete Methoden zur Ergaenzung der fehlenden Beobachtungsdaten ausgewiesen werden.

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