Abschlussbericht. Im Rahmen der Lehrveranstaltung Environmental Monitoring: Wasser- und Stoffhaushalt von Böden

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1 Abschlussbericht Im Rahmen der Lehrveranstaltung Environmental Monitoring: Wasser- und Stoffhaushalt von Böden auf dem Gelände des Johann-Heinrich von Thünen-Instituts, in Kooperation mit dem Institut für agrarrelevante Klimaforschung Institut für Geoökologie TU Braunschweig Jan Achtenhagen Marlene Gelleszun Joachim Kleinmann Daniel Nienstedt Mona Richter Braunschweig,

2 Abschlussbericht Environmental Monitoring, SS Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung Material und Methoden Standort Gerätebeschreibung/ Messprinzip Bodenatmung TDR HS T MPS Mikrometeorologische Station Durchführung Einbau Bodenhydrologische Station Gasflussmessung Mikrometeorologische Messstation Messperiode Abbau Auswertung Meteorologie Bodenatmung Bodenhydrologie TDR, 10HS, MPS, Tensiometer Retentionskurve Lagerungsdichte Kohlen- und Stickstoffbestimmung des Boden Ergebnisse Meteorologie Bodencharakteristik Standortvergleich Wassergehalt Matrixpotenzial Bodenatmung Sensorvergleich Wassergehalt Matrixpotenzial... 38

3 Abschlussbericht Environmental Monitoring, SS Modell Allgemeines Modellaufbau Räumliche Diskretisierung Zeitliche Diskretisierung Bodeneigenschaften, Pflanzenbewuchs Anfangs- und Randbedingungen Vorsimulation Ergebnisse der Simulation Simulation des permanenten Grünlands Simulation des eingesäten Grünlands Diskussion Bodenhydrologie Bodenatmung Simulation Ausblick Literatur... 59

4 Abschlussbericht Environmental Monitoring, SS Abbildungsverzeichnis Abb. 1: Übersichtskarte mit geografischer Lage der Versuchseinrichtung auf dem Gelände des vti Abb. 2: Bodenansprache am Untersuchungsstandort... 9 Abb. 3: LI-6400 Soil CO 2 Flux Chamber System (nach: Handbuch Li-Cor, 2005) Abb. 4: Schalenkreuzanemometer zur Berechnung der Windgeschwindigkeit (www.thiesclima.com) Abb. 5: Pyranometer zur Messung der Globalstrahlung (www.rgmesstechnik.de) Abb. 6: Class-A-Pan zur Verdunstungsmessung Abb. 7: Vorbohrung zum Einsetzen eines Tensiometers Abb. 8: Einbau einer MPS-Sonde Abb. 9: Einbau einer TDR-Sonde Abb. 10: Einbau einer HS-Sonde Abb. 11: Zylinder zur Gasflussmessung auf dem Standort auf dem permanenten Grünland.. 16 Abb. 12: Messstation am Untersuchungsstandort mit Class-A-Pan und Niederschlagstotalisator Abb. 13: berechnete Tagesmittelwerte der gemessenen Temperaturen des oberen Psychrometer (trockene Messung) und berechnete relative Luftfeuchtigkeit Abb. 14: täglich gemessene Niederschläge des DWD und kumulierte Niederschläge Abb. 15: berechnete tägliche Verdunstung nach Haude des DWD, sowie kumulierte Verdunstung nach Haude Abb. 16: berechnete Tagesmittelwerte der Windgeschwindigkeit am unteren Schalenanemometer Abb. 17: berechnete Tagesmittelwerte der Nettoglobalstrahlung Abb. 18: Angepasste Retentionskurven an die Daten des Standorts des eingesäten Grünlands Abb. 19: Angepasste Retentionskurven an die Daten des Standorts des permanenten Grünlands Abb. 20: Tagesmittelwerte des Wassergehalts, gemessen mit dem 10HS-Sensor von Decagon, in fünf Tiefen auf dem eingesäten Grünland mit Niederschlagsdaten vom DWD Abb. 21: Tagesmittelwerte des Wassergehalts, gemessen mit dem 10HS-Sensor von Decagon, in fünf Tiefen auf dem permanenten Grünland mit Niederschlagsdaten vom DWD Abb. 22: Matrixpotentiale gemessen auf der Parzelle mit ausgesätem Grünland mit dem Messgerät Decagon MPS Abb. 23: Matrixpotentiale gemessen auf der Parzelle mit Grünland mit dem Messgerät Decagon MPS Abb. 24: Gemessener CO2-Gasfluss über die Messperiode. Die einzelnen Datenpunkte sind die Mittelwerte der sechs Plastikzylinder mit jeweils drei Messungen pro Zylinder. Die Fehlerbalken repräsentieren den Standardfehler (n=6)... 31

5 Abschlussbericht Environmental Monitoring, SS Abb. 25: Korrelation zwischen gemessenen permanentem Grünland-CO2-Gasfluss und den durch multiple lineare Regression vorhergesagten Werten. (n=103) Abb. 26: Korrelation zwischen gemessenen permanetem Grünland-CO2-Gasfluss und den durch Boosted Regression Treess vorhergesagten Werten. (n=103) Abb. 27: Korrelation zwischen gemessenen eingesäten Grünland-Gasfluss und den durch multiple lineare Regression vorhergesagten Werten. (n=93) Abb. 28: Korrelation zwischen gemessenen eingesäten Grünland-CO2-Gasfluss und den durch Boosted Regression Trees vorhergesagten Werten. (n=93) Abb. 29: Scatterplots für den Standort eingesätes Grünland. A: 5 cm, B: 10 cm, C: 20 cm, D: 80 cm Abb. 30: Scatterplots für den Standort permanentes Grünland. A: 5 cm, B: 10 cm, C: 20 cm, D: 40 cm Abb. 31: Sensorvergleich für die Wassergehaltsbestimmung in 20 cm Tiefe auf dem Standort des permanenten Grünlands (hellgrün: 10HS, grün: TDR, dunkelgrün: angepasste TDR-Daten). Die korrigierten TDR-Werte wurden durch folgende Gleichung erstellt: y = 0,8997 x + 5, Abb. 32: Vergleich Tensiometer (T8) und MPS in 5 cm und 10 cm Tiefe. Der Niederschlag wurde als Plausibilitätskriterium mit aufgetragen Abb. 33: Vergleich Tensiometer (T8) und MPS in 20 cm und 40 cm Tiefe. Der Niederschlag wurde als Plausibilitätskriterium mit aufgetragen Abb. 34: Vergleich Tensiometer (T8) und MPS in 80 cm Tiefe. MPS * sind die mittels Scatterplot angepassten MPS Daten. Der Niederschlag wurde als Plausibilitätskriterium mit aufgetragen Abb. 35: Scatterplots aus 5 cm (A), 10 cm (B), 20 cm (C), 40 cm (D) und 80 cm Tiefe (E). Es wurden jeweils die Tensiometer-Daten gegen die MPS-Daten mit einer Ausgleichsgeraden aufgetragen. Blaue Punkte sind plausible Daten, rote Punkte sind Ausreißer, die nicht weiter berücksichtigt wurden Abb. 36: Bodenprofile aus HYDRUS-1D, (A) Schichtung, (B) Startwerte der Matrixpotentiale, (C) Legende der Matrixpotentiale in cm, (D) Beobachtungspunkte im Bodenprofil Abb. 37: Kumulierte Flüsse aus der Simulation des permanenten Grünlands mit HYDRUS- 1D, potentielle Flüsse am oberen Rand (schwarz), reelle Flüsse am oberen Rand (grün), Ausfluss am unteren Rand (rot), potentielle Wurzelwasseraufnahme am oberen Rand (blau) und Wurzelwasseraufnahme am oberen Rand (türkis) Abb. 38: Vergleich der simulierten und gemessenen Matrixpotentiale in den drei Bodenschichten auf dem permanenten Grünland Abb. 39: Vergleich der simulierten und gemessenen Bodenwassergehalte in den drei Bodenschichten auf dem permanenten Grünland Abb. 40: Kumulierte Flüsse aus der Simulation des eingesäten Grünlands mit HYDRUS- 1D, potentielle Flüsse am oberen Rand (schwarz), reelle Flüsse am oberen Rand (grün), Ausfluss am unteren Rand (rot), potentielle Wurzelwasseraufnahme am oberen Rand (blau) und Wurzelwasseraufnahme am oberen Rand (türkis) Abb. 41: Vergleich der simulierten und gemessenen Tensionen in den drei Bodenschichten auf dem eingesäten Grünland

6 Abschlussbericht Environmental Monitoring, SS Abb. 42: Vergleich der simulierten und gemessenen Bodenwassergehalte in den drei Bodenschichten auf dem eingesäten Grünland Tabellenverzeichnis Tab. 1: Übersicht über den Einbau der Geräte Tab. 2: Datenausfälle während der Messperiode Tab. 3: Für die Regressionsanalysen verwendeten Umweltvariablen Tab. 4: Angepasste Parameter für die van Genuchten Retentionskurven Tab. 5: Gravimetrische Bestimmung der Lagerungsdichte des Oberbodens (A = eingesätes Grünland, W = permanentes Grünland). Das Volumen der Stechzylinder betrug 565,49 cm Tab. 6: Kohlenstoff- und Stickstoffgehalt der unter den Plastikzylinder der Gasflussmessung genommenen Bodenproben Tab. 7: Darstellung der Signifikanzniveaus (p(> t value )) der Umweltvariablen im Bezug auf die Bodenatmung. Die Werte wurden mittels multipler linearer Regression ermittelt. Die einzelnen Variablen sind in Tab. 3 aufgelistet. (n.s.>0,05; *<0,05; **<0,01 ; ***<0,001) Tab. 8: Darstellung der relativen Beiträge der Umweltvariablen auf die Boosted Regression Tree-Modelle. Die einzelnen Variablen sind in Tab. 3 aufgelistet Tab. 9: zeitliche Diskretisierung für die Simulation in Hydrus-1D Tab. 10: Bodenhydrologische Parameter der drei Bodenschichten auf dem eingesäten und permanenten Grünland in HYDRUS-1D Tab. 11: Wuchshöhen und Durchwurzelungstiefen des permanten und eingesäten Grünlands im Untersuchungszeitraum für die Simulation in HYDRUS-1D Tab. 12: Messgrößen für die Simulation mit HYDRUS-1D, deren Einheiten bei der Messung, sowie die programmspezifischen Einheiten und Umrechnungsfaktor... 46

7 Abschlussbericht Environmental Monitoring, SS Einleitung Die globale Erwärmung ist eines der wichtigsten umweltrelevanten Probleme der heutigen und zukünftigen Generationen. Der Umgang mit ihr ist eine große Herausforderung für die gesamte Menschheit. Deshalb sind Verminderungs- und Adaptionsstrategien Grundlange vieler Forschungsvorhaben. Mit mehr als 30 % der anthropogenen Treibhausgasemissionen nehmen die Landnutzungsänderungen aus der Land- und Forstwirtschaft (IPCC, 2007) einen bedeutenden Anteil ein. Jedoch sind die Zusammenhänge zwischen Mikroklima, Bodenhydrologie und Bodenatmung noch nicht vollständig verstanden. Das Wissen um die Wechselwirkungen in diesem Bereich, kann also durchaus ein Verminderungspotential erschließen, das sich klimarelevant auswirken kann. Im Rahmen des Moduls Environmental Monitoring: Wasser- und Stoffhaushaltserfassung wurde deshalb eine zehnwöchige Messkampagne gestartet, in der Wasser- Wärme und CO 2 - Gasflüsse an der Grenze Boden Atmosphäre und der oberen Bodenzone bestimmt wurden. Ziel der Kampagne war es mögliche Zusammenhänge zwischen CO 2 -Freisetzung aus dem Boden und den Bodenparametern Temperatur, Bodenwassergehalt, Matrixpotential und Vegetation zu finden. Dazu wurde auf zwei nebeneinanderliegenden Messparzellen auf dem Gelände des Johann- Heinrich von Thünen-Instituts in Braunschweig eine Messstation errichtet. Es wurden die mikrometeorologische Parameter Temperatur, Windgeschwindigkeit, relative Luftfeuchte, Niederschlag, potentielle Verdunstung und Globalstrahlung stündlich über die komplette Messperiode aufgezeichnet. Für die Bodenhydrologie wurde Matrixpotential und Bodenwassergehalt mit unterschiedlichen Sensoren ebenfalls stündlich gemessen. Zweimal wöchentlich wurde der CO 2 -Gasfluss auf beiden Messparzellen gemessen. Um den Einfluss der Vegetation auf die Bodenatmung und die Bodenhydrologie bestimmen zu können wurde die Fläche so ausgesucht, dass eine der beiden Parzellen mit dauerhaftem Grünland bestellt war, die andere war zu Beginn der Messung ohne Bewuchs, jedoch war eine Saat mit Grünland bereits erfolgt, sodass während der Messperiode aufkommende Vegetation entfernt werden musste. Als Nebenaspekt der Messkampagne wurden die Ergebnisse der unterschiedlichen Messgeräte für Matrixpotential und Bodenwassergehalt verglichen. Es handelte sich dabei immer um ein bewährtes und ein neu entwickeltes Gerät.

8 Abschlussbericht Environmental Monitoring, SS Material und Methoden 2.1 Standort Der Versuchsstandort befindet sich auf dem Gelände des Johann-Heinrich von Thünen- Instituts (vti), welches auf dem Gelände der ehemaligen Bundesforschungsanstalt für Landwirtschaft liegt. Eine Übersichtskarte sowie die genaue geografische Lage der Versuchseinrichtungen können Abb. 1 entnommen werden. Abb. 1: Übersichtskarte mit geografischer Lage der Versuchseinrichtung auf dem Gelände des vti. Der Boden wurde als Bänderparabraunerde (vgl. Abb. 2) aus Lösssand über Grundmoräne über Schmelzwassersand angesprochen. Der Skeletanteil beträgt im III G O /B t -Horizont etwa 5 % und ist nach oben hin abnehmend. Der Grundwasserstand liegt vergangenen Messungen nach bei ca. 9 m ugok (Trockel, 2007). Während des Einbaus der Geräte (s. u.) wurden bis in 50 cm Tiefe Scherben gefunden, was auf frühe anthropogene Nutzung schließen lässt. Die Versuchsfläche befindet sich auf der Grenzlinie zwischen einem permanenten und einem eingesäten Grünland, wo zum Zeitpunkt des Einbaus noch keine Vegetation zu erkennen war.

9 Abschlussbericht Environmental Monitoring, SS Abb. 2: Bodenansprache am Untersuchungsstandort. 2.2 Gerätebeschreibung/ Messprinzip Bodenatmung Im Boden entsteht CO 2 durch Wurzelatmung, mikrobielle Aktivität und aus der Zersetzung von organischem Material. Zusätzlich kann es aus dem Boden freigesetzt werden, wenn Wasser CO 2 aus den Poren verdrängt. Der CO 2 -Gehalt im Boden ist abhängig von der Bodentemperatur, Anteil an organischen Bestandteilen, Feuchtigkeitsgehalt des Bodens und Art und Dauer von Niederschlägen. Die CO 2 -Freisetzung aus dem Boden verhält sich sehr empfindlich bei Druckschwankungen. Daher sollten vor und während der Messung mechanische Störungen vermieden werden. Der LI-6500 der Firma Li-Cor Biosciences dient zur in-situ Messung des CO 2 -Bodenstroms. Das Gerät besteht aus einem Datenlogger und einer Kammer mit integriertem Infrarot-Messgerät zur Quantifizierung des CO 2 -Gehalts. Durch Ventilation wird ein dynamisches Gleichgewicht zwischen dem Druck innerhalb und außerhalb der Kammer erreicht. Der Aufbau des Geräts kann Abb. 3 entnommen werden.

10 Abschlussbericht Environmental Monitoring, SS Abb. 3: LI-6400 Soil CO 2 Flux Chamber System (Handbuch Li-Cor, 2005). Vor der Messung muss der Boden präpariert werden, dazu werden an den Messstellen etwa 10 cm hohe Kunststoffringe ca. 2 cm tief in den Boden gedrückt. Die Höhe zwischen Geländeoberkante und oberer Ringkante muss gemessen werden, um somit von der Konzentration über das bekannte Volumen auf den Bodenstrom schließen zu können. Grüne Pflanzenbestandteile, die sich innerhalb des Rings befinden müssen entfernt werden, damit die Atmung der Pflanzen nicht gemessen wird. Zunächst wird der CO 2 -Gehalt in der bodennahen Luftschicht gemessen. Dieser Wert dient als Zielwert der Messung. Wird die Kammer auf den Ring aufgesetzt, ist das System geschlossen und der CO 2 -Gehalt wird durch den Scrubber bis auf 10 ppm unterhalb des Zielwerts reduziert. Der CO 2 -Bodenstrom sorgt nach Abschalten der Pumpe für einen Anstieg des CO 2 -Gehalts in der Kammer. Ist der Zielwert um 10 ppm überschritten, ist die Messung abgeschlossen. Über die Geschwindigkeit des Erreichens von der unteren zur oberen Schwelle wird der CO 2 -Bodenstrom automatisch vom System berechnet (Handbuch Li-Cor, 2005) TDR Die TDR (Time Domain Reflectometry) Methode nutzt die unterschiedlichen Beträge der relativen Dielektrizitätszahlen von Wasser (ε 0 = 81) Luft (ε 0 = 1) und der mineralischen Partikel (ε 0 = 2-5) zur Bestimmung des Bodenwassergehalts. Die Dielektrizitätszahl ist eine dimensionslose Zahl, welche die Materialeigenschaft bezüglich Abschwächung elektrischer Felder beschreibt (www.hydroskript.de). Die TDR-Sonde misst die Laufzeit eines Pulses durch die sich im Boden befindlichen Elektrodenstäbe. Von der Laufzeit, kann auf die Dielektrizitätseigenschaften des Bodens geschlossen werden (www.ums-muc.de). In einem weiteren Schritt kann dann über eine Eichbeziehung auf den Wassergehalt des Bodens geschlossen werden. Dabei wird davon ausgegangen, dass der Wassergehalt die einzige variable Größe ist und somit eine direkte Beziehung hergestellt werden kann.

11 Abschlussbericht Environmental Monitoring, SS HS Der 10HS von Decagon Devices, Inc. ist ein Sensor zur Ermittlung des volumetrischen Wassergehaltes. Eine im Boden befindliche positive Elektrode wird mit einer Frequenz 8 von 70 MHz ge- und entladen, wodurch sich ein elektromagnetisches Feld bildet. Zusammen mit einer Masseelektrode bildet die positive Elektrode einen Kondensator, wobei der Boden als Dielektrikum agiert. Bei konstantem Widerstand und Spannungsverhältnis lässt sich mittels der Aufladezeit des Kondensators die Kapazität des Bodens ermitteln. Weiterhin steht die Kapazität in Beziehung mit der Permittivitätszahl des Mediums zwischen den beiden Kondensator-Elektroden. Daher kann die Permittivitätszahl des Bodens mittels der Ladezeit des Kondensators im Boden bestimmt werden. Da Wasser eine weitaus höhere Permittivitätszahl als die restlichen Bodenbestandteile aufweist, korreliert die Aufladezeit mit dem volumetrischen Wassergehalt des Bodens (Decagon Devices, Inc., 2008) T8 Beim T8 der UMS GmbH handelt es sich um ein Langzeitmonitoring-Tensiometer zur Messung der Bodenwasserspannung bzw. des Matrixpotentials. Der Messbereich erstreckt sich von 0 bis -850 hpa (Keller, 2008). Das im Tensiometer befindliche Wasser steht über eine poröse, wasserdurchlässige Keramikkerze aus Al 2O 3 Sintermaterial mit dem Bodenwasser in Kontakt. Zur Übertragung der Bodenwasserspannung als Unterdruck wirkt die Keramikkerze als semipermeable Membran, die wasserdurchlässig bzw. gasundurchlässig ist. Bei Austrocknung des Bodens verliert die Keramikkerze so viel Wasser, bis ein Gleichgewicht mit dem umgebenen Bodenwasser zu Stande kommt. Der entstehende Unterdruck wird über einen piezoelektronischen Drucksensor differenziell gegen den Umgebungsluftdruck gemessen. Dieser atmosphärische Referenzdruck wird dabei durch eine wasserabweisende Teflonmembran am Kabel registriert und zum Drucksensor geleitet (Keller, 2008) MPS Der MPS-1 ist ein Wasserpotentialsensor, der die dielektrischen Eigenschaften eines definierten Mediums nutzt um dessen Wasserpotential zu bestimmen. Jedoch wird dabei nicht die Dielektrizitätszahl direkt im Boden gemessen, sondern in einer definierten Keramikscheibe. Dabei wird sich der zweite Satz der Thermodynamik zunutze gemacht. Dieser besagt, dass zwei miteinander in Verbindung stehende Systeme mit unterschiedlichem Energielevel sich einem Gleichgewichtsenergielevel annähern. Genauso wird sich, wenn die Keramik des Messgeräts hydraulisch mit dem Boden in Kontakt kommt, ein Gleichgewichtspotential in der Keramik einstellen, welches dem Wasserpotential des Bodens entspricht. Dieses wird in der Keramik durch Bestimmung ihrer dielektrischen Eigenschaften ermittelt. Dabei ist von Vorteil, dass die Dielektrizitätszahl der trockenen Keramik bekannt ist und somit der Wassergehalt tatsächlich die einzige Größe ist, die diese verändern kann. Jedoch kann mit dieser Methode nur das Matrixpotential des Bodens bestimmt werden. Das Osmotische Potential, welches als zweite Größe in salzbeeinflussten Böden von Bedeutung sein kann, wird nicht mit erfasst (Decagon Devices, 2008) Mikrometeorologische Station Das Aspirations-Psychrometer dient als Instrument zur Bestimmung der Luftfeuchtigkeit. Es besteht aus zwei Thermometern. Eines der beiden ist mit einem Stoffstrumpf umhüllt, der mit Wasser feuchtgehalten wird. Je trockener die umgebende Luft ist, desto schneller verdunstet das Wasser. Die dabei entstehende Verdunstungskälte kühlt das Thermometer. Die relative

12 Abschlussbericht Environmental Monitoring, SS Luftfeuchte kann aus der Temperaturdifferenz zwischen gekühltem und ungekühltem Thermometer berechnet werden (www.wetter.net(1)). Das Anemometer (Windmesser) dient zur Messung der Windgeschwindigkeit. Für die Klimastation wurden zwei Schalenkreuzanemometer, welches in Abb. 4 dargestellt ist, verwendet. Diese bestehen aus drei Schalen, welche an einer senkrechten Achse angeordnet sind. Die Windgeschwindigkeit ergibt sich aus der elektronisch aufgenommenen Anzahl der Umdrehungen pro Minute (www.wetter.net(2)). Abb. 4: Schalenkreuzanemometer zur Berechnung der Windgeschwindigkeit (www.thiesclima.com). Das Pyranometer (siehe Abb. 5) ist ein Instrument zur Messung der globalen Strahlung in W m -2. Dabei wird der Spektralbereich von 300 bis 3000 nm betrachtet. Die Globalstrahlung ist als antreibende Kraft des Wetters zu verstehen, da sie Klimagrößen wie Niederschlag, Luftdruck und Temperatur direkt beeinflusst (www.rgmesstechnik.de). Abb. 5: Pyranometer zur Messung der Globalstrahlung (www.rgmesstechnik.de). Zur Bestimmung der Verdunstung wird eine Class-A-Pan (Evaporimeter) verwendet. Das Instrument besteht aus einem mit Wasser gefülltem Kessel mit einer Fläche von 1,17 m, welcher auf einer Holzpalette befestigt wird, siehe Abb. 6. Der Wasserspiegel befindet sich etwa 30 cm über dem Boden und wird über einen Drucksensor gemessen (Durner, 2009). Der gefallene Niederschlag wird mit einem Totalisator gemessen. Dieser ist mit einem Druckaufnehmer ausgestattet.

13 Abschlussbericht Environmental Monitoring, SS Abb. 6: Class-A-Pan zur Verdunstungsmessung. 2.3 Durchführung Einbau Die Installation der Messgeräte erfolgte am 15. und 16. April 2009 auf dem Gelände des Johann Heinrich von Thünen-Instituts in Braunschweig. Am 15. April wurde eine zwei mal zwei und ein Meter tiefe Grube auf der Grenzlinie zwischen einem eingesäten und einem permanenten Grünlandschlag ausgehoben. Der Einbau der Geräte erfolgte am selben Tag unterhalb des eingesäten Grünlands und auf der gegenüberliegenden Seite. Nach der Geräteinstallation wurde die Grube wieder verfüllt. Während der Installation der Geräte betrug der Wolkenbedeckungsgrad durchgängig 0 % (0/8), es war schwach windig (2-3 Bft) und die Schattentemperatur betrug ca. 18 C Bodenhydrologische Station Es wurden für die bodenhydrologische Station: 10 x Tensiometer (UMS, T8), 10 x kapazitive Sensoren zur Messung der Wasserspannung (Decagon, MPS-1), 10 x TDR-Antennen vom Typ TRASE, 10 x kapazitive Sensoren zur Messung des Wassergehalts (Decagon, 10 HS) und 3 x Temperatursonden in den Tiefen 5, 10, 20, 40 und 80 cm an zwei Wänden der Grube eingebaut (vgl. Tab. 1). Hierbei befand sich eine Wand unterhalb des permanenten Grünschlags und die andere unterhalb des eingesäten Grünschlags.

14 Abschlussbericht Environmental Monitoring, SS Tab. 1: Übersicht über den Einbau der Geräte. Länge [cm] Tiefe [cm] TDR 10 HS T8 MPS 10 TDR 10 HS T8 MPS TDR 10 HS T8 MPS T8 MPS TDR 10 HS T8 MPS TDR 10 HS Es war für die Tensiometer ein Loch mit einem N min -Bohrer und etwa 5 Neigung vorzubohren (vgl. Abb. 7). Abb. 7: Vorbohrung zum Einsetzen eines Tensiometers. Für die MPS-Sonden wurde die Profilwand an den in Tab. 1 dargestellten Positionen etwa faustgroß ausgehöhlt um sie anschließend mit den Sonden, die mit feuchter Erde umhüllt waren zu verfüllen (vgl. Abb. 8).

15 Abschlussbericht Environmental Monitoring, SS Abb. 8: Einbau einer MPS-Sonde. Die TDR-Sonden wurden mit Hilfe einer Schiene in den Boden waagerecht gesteckt (vgl. Abb. 9). Abb. 9: Einbau einer TDR-Sonde. Die 10 HS-Sonden wurden in ein dafür vorgebohrtes Loch waagerecht in die Wand eingebracht (vgl. Abb. 10).

16 Abschlussbericht Environmental Monitoring, SS Abb. 10: Einbau einer HS-Sonde Gasflussmessung Nachdem die Geräte der bodenhydrologischen Station eingebaut waren und die Grube wieder verfüllt war, wurden zu beiden Seiten der Grube jeweils sechs Zylinder für die Gasflussmessung etwa 2 cm in den Boden eingebracht. Dabei war auf dem permanenten Grünland die Vegetation innerhalb des Zylinders zu entfernen (vgl. Abb. 11). Abb. 11: Zylinder zur Gasflussmessung auf dem Standort auf dem permanenten Grünland Mikrometeorologische Messstation Neben den bodenhydrologischen Komponenten werden auch die klimatische Kenngrößen Verdunstung, Temperatur, Windgeschwindigkeit, Globalstrahlung und Regenintensität gemessen. Dazu wurde neben der Untersuchungsfläche eine Mikrometeorologische

17 Abschlussbericht Environmental Monitoring, SS Messstation mit zwei Schalenanemometern, zwei Aspirationpsychrometern, sowie einen Pyranometer aufgebaut, dargestellt in Abb. 12. Neben dieser Station befinden sich eine Class- A-Pan und ein Niederschlagsmesser. Abb. 12: Messstation am Untersuchungsstandort mit Class-A-Pan und Niederschlagstotalisator. Die beiden Aspirationpsychrometer wurden in 1 m und 1,80 m über dem Boden, die beiden Windmesser in 2,10 m und 3 m und das Pyranometer in 1,60 m angebracht. Durch die Verwendung zweier Schalenkreuzanemometer kann der Einfluss der Höhe über dem Boden auf die Windgeschwindigkeit bestimmt werden. Ein zweites Aspirationspsychrometer dient zur Verifizierung der Messergebnisse. Die Werte aller Instrumente werden einmal pro Stunde geloggt Messperiode Die Messperiode erstreckte sich vom Aufbau am 15. und 16. April 2009 bis zum Abbau am 10. Juli In dieser Zeit wurde jeden Montag- und Donnerstagnachmittag gegen 17 Uhr die Bodenatmung gemessen. In dieser Zeit wurden auch die Datenlogger der bodenhydrologischen und mikrometeorologischen Messgeräte ausgelesen. Die Wasserbehälter der Psychrometer wurden bei Bedarf ebenso nachgefüllt, wie die Class A Pan. Datenausfälle gab es in dieser Zeit bei der Bodenatmung, da das Messgerät Li-Cor 6400 bei Regen nicht betrieben werden konnte. In den Daten der Bodenhydrologie gab es Ausfälle bei den Tensiometern, da der zugehörige Datenlogger zwischenzeitlich ausfiel. Da der Datenlogger der TDR-Sonden erst später angeschlossen wurde, konnte erst dann mit der Aufzeichnung der TDR-Daten begonnen werden. Bei allen anderen Messgeräten lagen während der Messperiode keine Probleme vor. In Tab. 2 sind alle Ausfälle mit Grund aufgelistet.

18 Abschlussbericht Environmental Monitoring, SS Tab. 2: Datenausfälle während der Messperiode. Messgerät Datum Grund TDR Beginn Logger anderweitig in Gebrauch Licor Regen Licor Feiertag Licor Feiertag Licor Regen Licor Regen Licor Regen Licor Regen Licor Regen Tensiometer Logger defekt Abbau Der Abbau der Geräte fand am 10. Juli 2009 ab 8:30 statt. Zunächst wurde die mikrometeorologische Messstation abgebaut. Danach folgte das Herauslösen der Plastikzylinder der Gasflussmessung. Jeweils im Anschluss wurde mit einem Stechzylinder an jedem Ring eine Bodenprobe zur Bestimmung des Kohlen- und Stickstoffgehalts und der Lagerungsdichte genommen. Als letztes erfolgte der Ausbau der bodenhydrologischen Messsensoren. Dabei wurde darauf geachtet, den TDR-Sonden und Tensiometern die korrekten Ports an den Datenloggern zuzuordnen. 2.4 Auswertung Meteorologie Der Datenlogger der mikrometeorolgischen Messstation zeichnete die stündlichen Messwerte für feuchte und trockene Temperatur, Windgeschwindigkeit, Globalstrahlung und Niederschlag auf. Die gemessenen Wasserstände des Druckaufnehmers der Class-A-Pan wurden stündlich vom Tensiometerlogger erfasst. Die interne Uhr der mikrometeorologischen Messstation ging bis zum um 11 Stunden nach, sodass alle bereits gemessenen Werte korrigiert werden mussten. Zur besseren Darstellung und um die Daten zur Vorwärtssimulation mit der Software HYDRUS-1D (Šimùnek et al., 2009) verfügbar zu machen (vgl. Kap. 4), mussten die Messwerte in arithmetische Tagesmittelwerte umgerechnet werden. Die Formel hierfür ist in Gleichung 1 dargestellt. 1 x = n n x i i= 1 (1) Aus den gemessenen trockenen und feuchten Temperaturwerten des oberen Psychrometers wurde mit der empirischen Formel nach Magnus (siehe Gl. 2) der Sättigungsdampfdruck E in hpa berechnet (nach Schönwiese, 2003) ttrocken / feucht E = Exp (2) t trocken / feucht

19 Abschlussbericht Environmental Monitoring, SS Mit Hilfe der Psychrometerformel (nach Fleer, 2001) (siehe Gl. 3) wurden aus den beiden gemessenen Temperaturen der Wasserdampfpartialdruck e in hpa gemessen. Als Wert für die die Psychrometerkonstante γ wurde ein Wert von 0.67 angenommen. e = E f γ ( ttrocken t feucht ) (3) Aus dem Sättigungsdampfdruck E trocken und dem Wasserdampfpartialdruck berechnete sich nach Gleichung 4 die relative Luftfeuchtigkeit U in % (nach Schönwiese, 2003). e U = 100 (4) E trocken Aufgrund von Ausfällen der Datenlogger (siehe Kap ) konnten die Messwerte für Niederschlag und Verdunstung nicht verwendet werden. Diese wurden durch gemessene Niederschläge und berechnete Verdunstungen nach Haude vom DWD ersetzt. Für die Simulation der Startbedingungen in HYDRUS-1D wurden zusätzlich die gemessenen Werte für Temperaturen, Nettoglobalstrahlung und Wind vom DWD verwendet, vgl. Kap Bodenatmung Zur Modellbildung und Quantifizierung des Zusammenhangs zwischen der Bodenatmung und gemessenen Einflussgrößen wurden zwei Arten von Regressionsanalysen angewandt. Bei der multiplen linearen Regression wird die Beziehung einer abhängigen zu mehreren erklärenden Variablen analysiert. Das Boosted Regression Tree -Verfahren versucht die Vorhersagekraft eines einzelnen Modells durch die Anpassung und Zusammenfassung mehrerer Modelle zu verbessern. Hierzu werden zwei Algorithmen angewendet. Durch regression Trees wird die Beziehung zwischen abhängiger und unabhängiger Variablen mittels rekursiven, binären Aufspaltungen hergestellt, d.h. es kommt zur Bildung von wachsenden Entscheidungsbäumen. Die daraus resultierenden Modelle werden durch den zweiten Algorithmus, das boosting, zu einem Modell zusammengefasst (Elith et al. 2008). Die Statistiksoftware R wurde für die Auswertung genutzt. Der Mittelwert der drei CO 2 - Flussmessungen pro Ring wurde für beide Methoden als abhängige Variable verwendet. Als erklärende Variablen wurden 10 Umweltvariablen gewählt, die sich in die Kategorien Bodenvariablen, Klimavariablen und Vegetationsvariable einteilen lassen (vgl. Tab. 3). Die Variablen Φ5, Φ10, T, rellf und KWIn ergaben sich aus den Mittelwerten der während des tatsächlichen Bodengas-Messzeitraums (z.b Uhr) aufgenommenen Daten. Aufgrund der Variabilität von Rnet wurde hingegen zeitlich zwischen den Standorten unterschieden. Für C und N wurden, unter Annahme von zeitlicher Konstanz, die ermittelten Gehalte an den Stechzylindern am Ende der Messperiode verwendet. Zur Beschreibung der Vegetation am Messstandort wurde die Vegetationshöhe und dichte zusammengefasst und in Klassen eingeteilt. Dem eingesäten Gründland zum Beginn der Messperiode wurde der niedrigste Wert 1 zugeordnet d.h. keine oberirdische Vegetation vorhanden. Dem permanenten Grünland zum Ende der Messperiode wurde der höchste Wert 5 gegeben d.h. dichter Bewuchs mit mehr als 1 m Wuchshöhe.

20 Variable Ring Abschlussbericht Environmental Monitoring, SS Tab. 3: Für die Regressionsanalysen verwendeten Umweltvariablen Beschreibung Boden Plastikzylinder der CO 2 -Bodenmessung C Kohlenstoffgehalt [%] N Stickstoffgehalt [%] Φ5 Φ10 T Volumetrischer Wassergehalt in 5 cm Tiefe [%], Sensor: 10HS Volumetrischer Wassergehalt in 10 cm Tiefe [%], Sensor: 10HS Klima Lufttemperatur [ C], Sensor: Psychrometer oben troc ken KWIn kurzwellige Einstrahlung [W m -2 ] Rnet Nettostrahlung [W m -2 ] rellf relative Luftfeuchtigkeit [%] Vf Vegetation Vegetationsfaktor; ordinalskalierte Vegetationsintensität (Höhe und Dichte) am Standort; 5 Klassen Für die multiple lineare Regression wurden zuerst alle erklärenden Umweltvariablen in ein vollständiges Modell eingebunden. Dazu wurde die Funktion lm(stats) verwendet. Schrittweise wurden nun die Variablen entfernt (backward selection), die keinen signifikanten Einfluss auf den CO 2 -Fluss haben. Im endgültigen Modell wies jede Variable Signifikanz gegenüber der abhängigen Variable auf. Zur Bestätigung wurde eine automatische Modellbildung mittels der step(stats)-funktion vorgenommen, bei der die Variablenselektion (backward/forward) auf Basis von Akaikes An Information Criterion (AIC) geschieht. Die Boosted Regression Tree - Modellbildung wurde analog zum Tutorial von Elith et al. (2008) durchgeführt. Die Funktion gbm.step(gbm) erstellt ein Modell unter Ermittelung der optimalen Anzahl von Entscheidungsbäumen. Folgende Parameter wurden verwendet: family=gaussian; tree complexity=5; learning rate=0,01; bag fraction=0, Bodenhydrologie TDR, 10HS, MPS, Tensiometer Im ersten Schritt werden Datenausreißer und unplausible Werte entfernt. Die 10HS-Messergebnisse sollen mit den TDR-Daten verglichen werden. Zu den Zeitpunkten, an denen beide Sensoren Messergebnisse liefern, werden diese Werte gegeneinander in einem Diagramm aufgetragen. Durch Anpassung einer linearen Regression können auf Basis der ermittelten Funktion der Versatz und die Stauchung berechnet werden. Analog wird mit den MPS- und Tensiometer-Messdaten vorgegangen. Die stündlich aufgenommen Messergebnisse werden als arithmetisches Mittel des Tages zusammengefasst. Somit ist eine Vergleichbarkeit der Daten untereinander gewährleistet Retentionskurve Eine Retentionskurve zeigt den Zusammenhang zwischen dem Matrixpotential und der Wassersättigung des Bodens an. Sie ist charakteristisch für einen bestimmten Boden und lässt beispielsweise Rückschlüsse auf Porengrößenverteilungen zu. An die Messergebnisse des Matrixpotentials und des Wassergehaltes wird eine Retentionskurve nach van Genuchten

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