Das Projekt "Vorhersage und Erklaerung des Verhaltens und der Belastbarkeit von Oekosystemen unter veraenderten Umweltbedingungen - Teilprojekt N16: Modellentwicklung zur Stickstoffdynamik von Waldstandorten" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Bayreuth, Bayreuther Institut für Terrestrische Ökosystemforschung, Abteilung für Bodenphysik durchgeführt. This report summarizes the specific features of the numerical simulation code SIMFONI (SIMulation of FOrest NItrogen). The model takes into account the reactive transport of both inorganic (NHhoch4+, NOhoch3-) and organic nitrogen species in the soil compartment of forest ecosystems. Transport and reactive processes are modeled within a one-dimensional layered soil profile. Upper and lower boundaries of the model domain are represented by forest floor and parent material or groundwater table, respectively. Reactive transport of nitrogen species considers cation-exchange or generalized sorption isotherms. To provide the essential data for the transport module water and heat flow are calculated. Soil solution chemistry and acid/base reactions are considered to provide the data for the cation-exchange reactions. Nitrogen transformation due to soil microorganisms takes into account ammonification, nitrification and mineralization. Mobile sorbent influenced transport of ionic nitrogen species is considered, too.
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.
Das Projekt "Aufbau eines Decision Support Systems zur Analyse komplexer betrieblicher Entscheidungen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Freiburg, Institut für Forstökonomie durchgeführt. Strategisch wichtige betriebliche Entscheidungen , wie die Ueberfuehrung von Altersklassen- in Plenterwald, die bisher nur auf der Ebene des Einzelbestandes untersucht wurden, sollen durch den Aufbau eines umfassenden Decision Support Systems auf der Ebene des Forstbetriebes analysiert werden. Kernstueck des Betriebsmodells ist ein distanzabhaengiger Einzelbaumsimulator (SILVA 2.2, Pretzsch et al., 1996), der die naturalen Auswirkungen unterschiedlicher Waldbehandlungsstrategien darstellen soll. Im Betriebsmodell werden durch eine Reihe oekonomischer Parameter betriebswirtschaftliche Auswirkungen komplexer betrieblicher Entscheidungen untersucht (Laufzeit bis 2002). Im Rahmen eines Verbundprojekts werden am Beispiel der Region Suedschwarzwald oekonomische und organisatorische Auswirkungen von Waldumbau und -ueberfuehrung unter dem Einfluss von Risiko untersucht.