4 Material und Methoden

4.1 Charakterisierung der Untersuchungsgebiete

4.1.1 Lage und Geologie

↓31

Die Lage der Untersuchungsgebiete wird in Abb. 4.1 zusammen mit Kenngrößen zum Relief, der Geologie und den Leit- und Begleitböden dieser Region näher dargestellt. Die fünf Standorte verteilen sich unregelmäßig über die Bodenregionen in Deutschland. Es werden nicht alle wichtigen Bodengroßlandschaften erfasst. Die Jungmoränengebiete im Norden, wie auch die Berg- und Hügellandschaften sind stark übergewichtet, während die landwirtschaftlich bedeutenden Flusslandschaften oder Marsche und Moore unberücksichtigt bleiben. Ein weiterer Standort liegt im Lössgebiet der sachsen-anhaltinischen Sandlössbörde.

↓32

Abb. 4.1: Bodenübersichtskarte (BÜK 1000; KIESEL, 2002) mit den Bodenregionen und der Lage der Untersuchungsbetriebe

4.1.2 Boden und Relief

Die Jungmoränenlandschaften von Thumby (Schleswig-Holstein) und Kassow (Mecklenburg-Vorpommern) unterscheiden sich geomorphologisch und bodenkundlich relativ stark voneinander.

a) Thumby

Das Ausgangssubstrat für die Endmoräne in Thumby bilden Geschiebemergel, die z.T. bis an die Oberfläche anstehen, teilweise aber auch flächig von glazilimnisch, glazifluviatilen sowie äolischen Geschiebesanden überlagert werden (HERBST, 2002). Die glazialen Ablagerungen der Jungmoräne (Abb. 4.2, a) werden durch Moränensande und Lehme bzw. Schmelzwassersande und glazifluviatile Lockersedimente, die flächig das Ausgangsmaterial für die Bodenbildung stellen, geprägt.

↓33

Abb. 4.2: a) Ausschnitt aus der geologischen Karte (GÜK 500) von STREMME (1981) über das Untersuchungsgebiet Thumby, b) Karte der Reichsbodenschätzung vom Schlag Fel d scheide-links

Die sehr kleinräumige pedotaxanomische Diversität (MUTERT, 1978) der ostholsteinischen Hügellandschaft erfordert eine räumliche Beschreibung auf dem Niveau von Leitboden- und Begleitbodengesellschaften. Als Leitböden für dieses Gebiet werden Parabraunerden sowie Parabraunerde-Pseudogley-Vergesellschaftungen (STREMME, 1981) angegeben. Auf den Schlägen rund um Thumby findet man vorrangig primäre Pseudogleye, die durch lehmig-tonige Moränenablagerungen im Untergrund zu Staunässe neigen.

Der hier untersuchte Schlag Feldscheide-links (23.2 ha) weist eine homogene Bodentextur auf. Im nordwestlichen Teil hat sich großflächig eine flache Senke ausgebildet. Die Höhenunterschiede auf dem leicht gewellten Schlag sind < 5 m (Tab. 4.1). Die durchschnittliche Bodenzahl liegt bei 59 Bodenpunkten und variiert auf dem Gesamtschlag zwischen 54 und 60. Pseudogleye prägen den dränierten Schlag, auf dem fast ausschließlich sandige Lehme zu finden sind (Abb. 4.2, b). Typisch für diese Gegend sind sog. Sölle, die auch auf Schlag Fel d scheide-links vorkommen.

b) Kassow

↓34

Nach GEBBERS (1997) ist die Moräne im Gebiet um Kassow noch der Grundmoräne des Pommerschen Stadiums zuzuordnen, die hier von mehr oder weniger mächtigen schluffig-sandigen Deckschichten überlagert wird. Die sandigen Deckschichten in Kassow sind glazilimnischen, glazifluviatilen oder äolischen Ursprungs (GEBBERS, 1997). In diesem Gebiet stehen großflächig Braunerden aus sandig-schluffigem Material mit einer sehr kleinräumig variierenden Mächtigkeit von > 15 dm an (SCHMIDT, 1982). In Deflationsbereichen (Kuppen, Hängen) findet man nur geringmächtige Deckschichten, so dass oberflächennah Geschiebelehme und lokal auch Geschiebemergel anstehen (Abb. 4.3, a).

Abb. 4.3: a) Ausschnitt aus der geologischen Karte (GÜK 100) von HECK (1960) über das Untersuchungsgebiet Kassow, b) Karte der Reichsbodenschätzung vom Schlag 111

In dieser Region werden häufig Pseudogleye oder Parabraunerden lokal auch Pararendzinen angetroffen. Das leicht erodierbare Deckmaterial führt stellenweise zu sehr ausgeprägten Erosionsrinnen, in deren unterem Bereich sich mächtige Kolluvisole ausbilden. Häufig findet man in Senken Sölle, die lokal von Gleyen, Anmooren oder Mooren umgeben sind (HERBST, 2002).

↓35

Aus dem 35.0 ha Schlag 111 wurde eine repräsentative Fläche von 12.0 ha für die Beprobung ausgewählt und als Schlagteil 111-3 bezeichnet. Der nördliche Schlagteil von 111-3 ist deutlich stärker reliefiert (Höhenunterschiede: ≤ 4 m) als der südliche. Die Bodentypen schwanken auf dem Schlagteil kleinräumig sehr stark zwischen Braunerden, Parabraunerden bis hin zu Braunerde-Pseudogleyen und Kolluvien, die sich in Erosionsrinnen und Senken gebildet haben. Auf Schlag 111-3 finden sich schwach bis stark schluffige bzw. schwach bis stark lehmige Sande (Abb. 4.3, b). Die durchschnittliche Bodenzahl aller Bodenareale liegt bei 49, schwankt aber zwischen 35 und 56 Bodenpunkten (Tab. 4.1). Sehr typisch für diesen dränierten Teilschlag sind die vielen Sölle, die sich unregelmäßig auf der Fläche verteilen.

Groß Twülpstedt

Das Untersuchungsgebiet Groß Twülpstedt (Niedersachsen) wird durch Verwitterungs- und Glazialdecken über Tonstein (aus dem Jura) und von Altmoränensedimenten geprägt (Abb. 4.4, a). Die daraus entstandenen Pelosole weisen eine sehr dichte Lagerung auf und neigen zu Haftnässe (GROßE & NIKLASCH, 1976). Moränensande und Lehme bilden in diesem Gebiet die Basis für Braunerden und Pseudogleye.

Abb. 4.4: a) Ausschnitt aus dem geologischen Kartenblatt Groß Twülpstedt (GK 25) von MESTWERDT (1914), b) Karte der Reichsbodenschätzung vom Schlag Kamp-Ost

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Die sandig-lehmigen Substrate auf Schlag Kamp-Ost prägen Gleye, Pseudogleye und Pelosole. Im westlichen Teil des Schlages sind großflächig sandige bis tonige Lehme anzutreffen (Abb. 4.4, b). Trotz Dränage zählt der Schlag nicht zu den günstigen Ackerstandorten, da Haft- und Staunässe die Befahrbarkeit einschränken. Erschwerend kommt noch ein hoher Tonsteingehalt besonders im Oberboden (0 - 3 dm) hinzu, der sich ungleichmäßig über den Gesamtschlag verteilt. Das wellige Relief auf dem 12.0 ha großen Schlag weist Höhenunterschiede von bis zu 8 m auf (Tab. 4.1). Die Bodenzahlen schwanken zwischen 40 und 60.

Beckum

Die in der Münsterländer Tieflandsbucht (Nordrhein-Westfahlen) gelegenen Beckumer Böden prägt eine Kalksteinschicht, die sich während der Kreidezeit ausgebildet hat (SKUPIN & STAUDE, 1995). Meist wird dieser Kalkstein oder -mergel überdeckt von glazialen Deckschichten aus Sand und Lehm mit unterschiedlicher Mächtigkeit (Abb. 4.5, a).

Eiszeitliche Moränensande und -lehme bilden die Grundlage für die typischen, leicht pseudovergleyten Braunerden an den Unterhängen. Die Verwitterungstone, die mit glazialen Flugsanden als lehmig-tonige Deckschicht anstehen, variieren sehr kleinräumig über mehr oder weniger stark verwittertem Kalkstein (MERTENS, 1976). Charakteristische Bodentypen für diese Gegend sind leicht pseudovergleyte Rendzinen und Braunerde-Rendzinen, die

↓37

meist großflächig zu finden sind. Die Rendzinen haben häufig nur gering mächtige Bodenauflagen mit Kalksteinresten und werden durch mehr oder weniger stark ausgeprägte Staunässe gekennzeichnet (DAHM-AHRENS, 1995).

Abb. 4.5: a) Ausschnitt aus der geologischen Karte (GÜK 100) von ARNOLD (1959) über das Untersuchungsgebiet Beckum, b) Karte der Reichsbodenschätzung vom Schlag Aut o bahn

In diesem Gebiet wird der Schlag Autobahn beprobt. Der 20.2 ha Schlag fällt in nördlicher Richtung sehr gleichmäßig von 106 m ü. NN im Süden auf 91 m ü. NN im Norden ab und weist von allen Untersuchungsstandorten die größten Höhenunterschiede auf (Tab. 4.1). Im südlichen Teil des Schlages findet man Rendzinen, die im mittleren Teil in Braunerde-Rendzinen und im nördlichen Teil in Braunerde-Pseudogleye übergehen. Die Bodentypen sind hier stark reliefabhängig. Unter dem Ap-Horizont steht im südlichen Bereich der Fläche eine massive Kalkmergelschicht an, die im nördlichen Schlagteil unter 20 dm absinkt. Der Kalkmergel und Fragmente aus dieser Schicht führen in bestimmten Schlagbereichen zu einem sehr hohen Steingehalt im Oberboden.

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Neben schwach bis stark lehmigen Sanden im nördlichen Bereich der Fläche findet man im südlichen Teil schwach bis mittel tonige Lehme vor (Abb. 4.5, b). Im mittleren Schlagteil sind stellenweise auch schwach bis mittel sandige Lehme zu finden. Der Tongehalt nimmt sehr gleichmäßig von Norden (5 %) nach Süden (40 %) zu. Die Bodenzahlen schwanken zwischen 30 und 56. Während der südliche Teil des Schlages in den 70iger Jahren dräniert wurde, nutzte man den nordöstlichen Teil noch bis 1993 als Grünland.

Wulfen

Das Untersuchungsgebiet Wulfen (Sachsen-Anhalt) liegt im Sandlössgürtel des Saale-Elbe-Gebiets. Tiefgründige Sandlösse und Lösse über saaleeiszeitlichen Geschiebemergeln, quartären Sanden und Kiesen bilden das Ausgangsmaterial für die Bodenbildung in der Region um Wulfen (Abb. 4.6, a; ALTERMANN, 1995).

Abb. 4.6: a) Ausschnitt aus dem geologischen Kartenblatt Cöthen (GK 25) von LINSTROW & WIEGERS (1913) mit dem Untersuchungsschlag Finkenherd, b) Karte der Reichsbodenschätzung vom Schlag Finke n herd

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Die angewehten Lösse sind über Kryo- und Bioturbation mit den Verwitterungsprodukten der Tone vermischt und vermengt worden und bilden Deckschichten von ca. 5 - 6 dm Mächtigkeit aus. Großflächig treten Tschernoseme (Schwarzerden) und Braunerde-Tschernoseme, vereinzelt auch Pseudogley-Tschernoseme auf.

Der 45.1 ha große Schlag Finkenherd liegt im Lössgebiet und wird zum größten Teil durch Tschernoseme geprägt (Tab. 4.1). Schlag Finkenherd fällt gleichmäßig in nordwestlicher Richtung ab. Das Relief des Schlages weist eine ebene bis leicht hügelige Formgebung mit Höhenunterschieden von ≤ 5 m auf. Sehr großflächig werden auf dem Schlag stark lehmige Sande und mittel bis stark sandige Lehme kartiert. Im südwestlichen Schlagteil sind sogar schluffig-lehmige Sande zu finden. Die Bodenzahlen schwanken lokal sehr stark zwischen 48 und 86, liegen im Durchschnitt aber bei 80. Aus landwirtschaftlicher Sicht gehören die Böden der Lössbörde zu den besten Ackerstandorten in Deutschland. Nur die geringen Niederschlagsmengen wirken hier ertragslimitierend (siehe Kap. 4.1.3).

Tab. 4.1: Übersicht über die Untersuchungsschläge zur Schlaggröße, Höhe, Relief, Bodenform und Bodenzahl

Standort

Schlagb e zeichnung

Größe [ha]

Höhe [m ü. NN]

Relief

Bodenform

Bodenzahl

   

Min

Max

Min

Max

Spanne*

Thumby

Feldsche i de-links

23.2

15

20

flach wellig

Tieflehm-Pseudogley

54

60

6

Kassow

111-3

12.0

27

31

(stark) wellig

Tieflehm(Para)-Braunerde, Pseudogley

35

56

21

Groß Twülpstedt

Kamp-Ost

12.0

104

112

wellig

Tieflehm-Pelosol,Pseudogley

40

60

20

Beckum

Autobahn

20.2

91

106

eben-hängig

Lehm-Rendzina, Braunerde

30

52

22

Wulfen

Finke n herd

45.1

70

75

eben-leicht hügelig

Löss-Schwarzerde, Braunerde

48

86

38

Bemerkung: *) Spannweite der Bodenzahlen

4.1.3 Klima und Witterungsverlauf

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Da Klimadaten lokal stark schwanken können (SCHULTZ, 1997), wurden im Herbst 1999 auf den Projektbetrieben lokale Wetterstationen eingerichtet, um genauere Daten zum lokalen Wettergeschehen zu erhalten.

Ein Vergleich der Untersuchungsstandorte über den Zeitraum von 2000 bis 2002 zeigt deutliche Abweichungen im Vergleich mit den langjährigen Mitteln des Deutschen Wetterdienstes (DWD) von 1961 bis 1990 bei der mittleren Jahrestemperatur wie auch beim Jahresniederschlag (Tab. 4.2).

Tab. 4.2: Jahresmitteltemperatur und Jahresniederschlag der Untersuchungsstandorte

Standort

Jahresmitteltemperatur [˚C]

Jahresniederschlag [mm]

potentielle Verdunstung [mm]

      

Mittel*

2000

2001

2002

Mittel*

2000

2001

2002

Mittel*

Thumby

8.6

9.9

9.1

9.9

670

548

762

1097

510

Kassow

8.2

10.4

9.4

--

600

612ª

642ª

--

550

Groß Twülpstedt

8.4

9.9

9.0

9.4

600

464

664

1001

570

Beckum

9.3

11.4

10.6

11.3

800

727

948

1095

570

Wulfen

9.0

10.8

9.9

11.8b

440

460

646

412b

610

Bemerkung: *) langjähriges Mittel von 1961 bis 1990 (MÜLLER-WESTERMEIER et al., 1997 & 2001),
ª) Niederschlagsdaten der Station Oettelin, b) Wetterdaten nur bis 30.08.02

↓41

Die langjährigen Tagesmitteltemperaturen bewegen sich in den Untersuchungsgebieten im Bereich von 8.2 °C (Standort Kassow) und 9.3 °C (Standort Beckum). Die Ergebnisse der lokalen Messstationen zeigen über den Untersuchungszeitraum (2000 bis 2002) auf allen Standorten höhere Werte. Die Abweichungen der Jahrestemperaturen zum langjährigen Mittel betragen im Minimum 0.4 °C (Standort Groß Twülpstedt) und im Maximum 2.2 °C (Standort Kassow).

Die langjährigen Mittel weisen beim Niederschlag eine Spannbreite von 440 mm (Standort Wulfen) bis 800 mm (Standort Beckum) auf. Vergleiche mit den gemessenen Jahresniederschlagsmengen der lokalen Stationen zeigen, außer auf den Standorten Kassow und Wulfen, dass das Jahr 2000 relativ trocken war. In diesem Jahr liegt die Niederschlagsmenge deutlich unter dem langjährigen Mittelwert. 2001 hingegen muss als verhältnismäßig feucht eingestuft werden, da auf allen Standorten das langjährige Niederschlagsmittel, außer auf dem Standort Kassow, um mehr als 14 % überschritten wird. Auf den Standorten Groß Twülpstedt und Wulfen liegt die Niederschlagsmenge sogar 44 % über dem langjährigen Mittel. Wie schon erwähnt, nimmt der Standort Kassow bei der Niederschlagsmenge eine Ausnahmestellung ein. Seine maritime Lage führt nur zu geringen Schwankungen bei der Niederschlagsmenge. In 2002 fallen die Niederschlagswerte auf allen Standorten nochmals höher aus als in 2001. In den Untersuchungsgebieten Thumby und Groß Twülpstedt liegen die Niederschlagsmengen 65 %, in Beckum immerhin noch 37 % über dem Mittel der langjährigen Messung. Das Untersuchungsjahr 2002 muss also als extrem feucht eingeschätzt werden. Für den Standort Wulfen liegen die Wetterdaten nur bis zum 30.08.02 vor. Eine Auswertung für das Gesamtjahr 2002 ist daher nicht möglich.

Bezieht man das langjährige Mittel der potentiellen Verdunstung in die Betrachtung mit ein, zeigen vier der fünf Standorte eine positive Wasserbilanz. Auf dem Standort Wulfen fällt die Wasserbilanz mit jährlichen Verdunstungsraten von 610 mm bei nur 440 mm Jahresniederschlag im langjährigen Mittel deutlich negativ aus.

↓42

Entscheidend für das Pflanzenwachstum sind aber die Temperaturen und der Wassergehalt im Boden während der Vegetationszeit. Wasserstress kann über längere Zeit im Bestand zu erheblichen Ertragsausfällen führen. Aus diesem Grund wird im folgenden die Wasserbilanz der Untersuchungsgebiete für die klimatische Bewertung herangezogen. Die Berechnung der potentiellen Verdunstung basiert im Programm HERMES auf einem nutzungsspezifischen Ansatz von HAUDE (1955).

Thumby

Die klimatische Wasserbilanz von September 1999 bis Dezember 2002 wird aus Daten der Wetterstation Thumby (preagro 909), die ca. 1300 m südwestlich des Schlages Feldscheide-links liegt, ermittelt. In 2000 kommt es während der Vegetationsperiode von Ende April (25.04.00) bis Anfang Juli (07.07.00) zu einer relativ ausgeprägten Trockenphase mit einem Wasserdefizit von 141 mm (Abb. 4.7, b). Von April bis August fallen nur 167 mm Niederschlag. Im Folgejahr ist die Wasserbilanz deutlich ausgeglichener. Nur kurzzeitig ist Wasserstress zu beobachten, der das Pflanzenwachstum aber nicht wesentlich beeinflusst. Im Untersuchungsjahr 2002 führen die Niederschläge während der Winterperiode zu einem schnellen Auffüllen des Bodenwasserspeichers. 500 mm Niederschlag fallen von April bis August, Wasserstress tritt auch hier nur kurzfristig auf. Die hohen Niederschlagsmengen im Juli (181 mm) mit bis zu 88 mm am 18.07.02 führen zu hohen Ernteverlusten durch aufplatzende Rapsschotten. Für den ausgewerteten Untersuchungszeitraum von Januar 2000 bis Dezember 2002 wird ein Wasserüberschuss von 436 mm/a ermittelt (Abb. 4.12). Die relativ günstige Niederschlagsverteilung und die hohe positive Wasserbilanz im Zusammenwirken mit dem milden Seeklima und den großen Tages- bzw. Belichtungslängen im Sommer macht das Untersuchungsgebiet zu einer klimatisch bevorzugten Ackerbauregion.

Aus dem Jahresgang der mittleren Lufttemperatur (in 2 m Höhe) lässt sich der Temperaturverlauf übers Jahr gut erkennen. Die Temperaturminima treten meist am Anfang oder zum Ende des Jahres auf und liegen bei -5 °C. Im August werden dann die Temperaturmaxima erreicht, die im Untersuchungszeitraum zwischen 23 °C (2000) und 26 °C (2002) schwanken (Abb. 4.7, a). Die durchschnittliche Jahrestemperatur liegt bei 9.1 °C bis 9.9 °C zwischen 2000 und 2002.Im Frühjahr 2001 kommt es kurzzeitig zu mehreren Kälteeinbrüchen bis Ende März, die zu einem verspätenden Vegetationsbeginn führen.

↓43

Abb. 4.7: Wetterstation Thumby (preagro 909): a) Tagesmitteltemperatur und b) klimatische Wasserbilanz

Kassow

Der Untersuchungsstandort Kassow liegt im Binnenland von Mecklenburg-Vorpommern und wird durch kontinental geprägtes Klima beeinflusst. Die Klimastation (preagro 905) ist gut 1200 m vom Schlag 111 entfernt, während die Niederschlagsmessstelle des DWD (Oettelin 24315) deutlich näher (700 m) am Schlag liegt. Da es bei der preagro-Station immer wieder Probleme bei der Niederschlagsmessung gibt, ist man auf die Messwerte der Station Oettelin ausgewichen. In den Untersuchungsjahren 2000 und 2001 kommt es in der Vegetationszeit von April bis August zu einem Wasserdefizit in der klimatischen Wasserbilanz von 146 mm bzw. 147 mm. Eine relativ lange Trockenperiode von April bis Ende Juni 2000 mit sehr hohen Temperaturen führt beim Pflanzenbestand zu länger anhaltendem Wasserstress (Abb. 4.8, b). Über den Untersuchungszeitraum (Januar 2000 bis Dezember 2001) weist der Standort einen durchschnittlichen Wasserüberschuss von 117 mm/a aus (Abb. 4.12). Die Tagesmittel der Temperatur liegen 2000 bei 10.4 °C bzw. 2001 bei 9.4 °C. Im August 2000 werden Tageshöchstwerte von 28.4 °C gemessen, 2001 sind es lediglich 26.1 °C. Die minimale Tagestemperatur liegt am 03.02.01 bei -6.5 °C und bis zum 20.04.01 treten immer wieder Frostperioden in dieser Region auf (Abb. 4.8, a). Die klimatischen Bedingungen sind im Gebiet um Kassow mit lokal auftretenden Spätfrösten und relativ niedrigen Niederschlagsmengen zur Vegetationsperiode als ertragslimitierend einzuschätzen.

Abb. 4.8: Wetterstation Kassow (preagro 905): a) Tagesmitteltemperatur und b) klimatischeWasserbilanz (berechnet aus Daten der DWD-Messstelle Oettelin)

Groß Twülpstedt

↓44

Die Klimastation (preagro 910) im ostniedersächsischen Volkmarsdorf liegt gut 8000 m vom Untersuchungsschlag Kamp-Ost entfernt und wird durch gemäßigt kontinentales Klima beeinflusst, d.h., heiße Sommer und nasskalte Winter charakterisieren dieses Klima. Das zeigen auch die gemessenen maximalen Tageshöchsttemperaturen von bis zu 27.9 °C (20.06.00) und die Tagestiefstemperaturen von -10.7 °C (10.12.02) in Abb. 4.9 (a). Auch dieser Standort ist anfällig gegenüber Spätfrösten im Frühjahr, wie das Jahr 2001 zeigt. Bis Mitte April muss auch hier mit Frost gerechnet werden. Die Auswertung der Wetterdaten der lokalen Messstation (preagro 910) ergibt für das Jahr 2000 nur eine sehr geringe Niederschlagsmenge von 464 mm, für 2001 664 mm und für 2002 sogar 1001 mm. In 2000 liegt das klimatische Wasserdefizit bei 120 mm. Über die Vegetationsperiode von April bis August 2000 fällt ein Wasserdefizit von 253 mm, 2001 von -210 mm und 2002 ein Wasserüberschuss von 61 mm an. Besonderes in den Jahren 2000 und 2001 limitierte Wasserstress in den vegetationsstarken Monaten Mai bis Juni die Bestandesbildung (Abb. 4.9, b). Die positive klimatische Wasserbilanz mit 163 mm/a über die drei Untersuchungsjahre täuscht über den großen Schwankungsbereich auf diesem Standort hinweg, der von -120 mm (1999) bis 470 mm (2002) reicht (Abb. 4.12). Aus klimatischer Sicht ist der Standort als eher ungeeignet für den Ackerbau anzusehen wegen der Frostgefährdung und längerer Perioden mit ausgeprägten Wasserdefiziten, die auf den Böden mit geringer nutzbarer Feldkapazität ertragslimitierend wirken.

Abb. 4.9: Wetterstation Groß Twülpstedt (preagro 910): a) Tagesmitteltemperatur und b) klimatische Wasserbilanz

Beckum

In den Beckumer Bergen am Rand der Münsterländer Bucht in Nordrhein-Westfalen liegt das Untersuchungsgebiet Beckum mit dem Schlag Autobahn. Die Messstation (preagro 911) ist nur ca. 150 m vom Schlag entfernt. Die Temperaturmittelwerte liegen im Untersuchungszeitraum von 2000 bis 2002 immer über 10.5 °C und damit deutlich über dem mit 9.3 °C angegebenen langjährigen Temperaturmittel für diese Region (siehe Kap. 4.1.3; Tab. 4.2).

↓45

Die Winter fielen auf Grund der Lage (Münsterländer Bucht) sehr mild aus und nur selten kommt es zu länger anhaltenden Kälteperioden (Abb. 4.10, a). Das langjährige Niederschlagsmittel von 800 mm wird in 2 von 3 Jahren deutlich übertroffen. Trotzdem kommt es auch hier immer wieder kurzzeitig zu negativen Wasserbilanzen während der Vegetationszeit. Eine sehr ausgeprägte Trockenphase gibt es vom 16.04.00 bis zum 16.05.00 mit einem Wasserdefizit von 165 mm (Abb. 4.10, b). Häufig treten über den Vegetationszeitraum von April bis August Wasserdefizite auf. Eine Ausnahme bildet dabei der sehr feuchte Sommer 2002. Über den Untersuchungszeitraum (2000 bis 2002) weist das Gebiet um Beckum eine durchschnittliche klimatische Wasserbilanz von 300 mm/a auf (Abb. 4.12). Die hohen

Niederschlagsmengen der Wintermonate füllen den Bodenwasserspeicher bis zum Frühjahr wieder auf und so gehört das Münsterländer Tiefland zu den klimatisch bevorzugten landwirtschaftlichen Regionen in Deutschland.

Abb. 4.10: Wetterstation Beckum (preagro 911): a) Tagesmitteltemperatur und b) klimatische Wasserbilanz

Wulfen

↓46

Wulfen liegt im Regenschatten des Harzes in der Sandlössbörde von Sachsen-Anhalt. Die Wetterstation der Firma WIMEX (Drosa-Flughafen) steht auf einer kleinen Anhöhe und ist ca. 5000 m vom Schlag Finkenherd entfernt. Die Gegend gehört mit einer jährlichen Niederschlagsmenge von 440 mm zu den Trockengebieten in Deutschland. Kontinentales Klima prägt diese Region mit trockenen heißen Sommern und kalten Wintern. Die Jahresmitteltemperaturen liegen im Untersuchungszeitraum bei 10 °C und darüber. Abb. 4.11 (a) zeigt, dass im Sommer maximale Tagesmitteltemperaturen von 27.5 °C (21.06.00) erreicht werden und im Winter die Werte bis auf -8.9 °C (23.12.01) fallen. Auch auf diesem Standort ist mit einer Frostgefährdung bis in den April hinein zu rechnen, so wie es 2001 der Fall ist.

Die klimatische Wasserbilanz zeigt über den Untersuchungszeitraum auf diesem Standort von April bis in den September hinein ein ausgeprägtes Wasserdefizit (Abb. 4.11, b). Besonders von April bis Juni kommt es oft zu längeren Trockenperioden, die den vegetativen Aufwuchs der Bestände durch länger anhaltenden Wasserstress limitieren. In 2000 beträgt das Wasserdefizit über den Zeitraum April bis August 204 mm und im Folgejahr 82 mm.

Abb. 4.11: Wetterstation Drosa (Drosa-Flughafen): a) Tagesmitteltemperatur und b) klimatische Wasserbilanz

↓47

In Abb. 4.12 werden die Wasserbilanzen aller Untersuchungsgebiete von Januar 2000 bis Dezember 2002 (Ausnahme: Kassow bis Dezember 2001 und Wulfen bis August 2002) gegenübergestellt.

Abb. 4.12: Grafische Darstellung der durchschnittlichen klimatischen Wasserbilanz und ihrer Schwankungsbreite für die Standorte Thumby, Kassow, Groß Twülpstedt, Beckum und Wulfen über den Untersuchungszeitraum 2000 bis 2002

Die untersuchten Standorte bewegen sich bei der durchschnittlichen Jahreswasserbilanz zwischen 66 mm/a (Wulfen) und 436 mm/a (Thumby). Die Standorte Thumby und Groß Twülpstedt zeigen über den Untersuchungszeitraum 2000 bis 2002 einen Schwankungsbereich von > 580 mm. Für denselben Zeitraum weisen die Standorte Beckum und Wulfen einen Schwankungsbereich von 428 mm bzw. von nur 226 mm auf. Der fünfte Standort Kassow zeigt einen sehr engen Schwankungsbereich, der zu einem großen Teil auf die Auswertung von nur 2 Jahren (2000 und 2001) zurückzuführen ist.

↓48

Mit jährlichen klimatischen Wasserbilanzen von < 200 mm sind die Standorte Groß Twülpstedt und Wulfen aber auch Kassow bei länger auftretenden Trockenperioden im Sommer nicht in der Lage auf den trockenen Sandstandorten, die Pflanzenbestände mit genügend Wasser zu versorgen. In relativ trocknen Jahren (Niederschlagsmenge < 80 % des langjährigen Mittels) kann der Bodenwasserspeicher im Frühjahr nur teilweise aufgefüllt werden, so dass auch hier mit längerfristigen Wasserdefiziten während der Vegetationsperiode zu rechnen ist, die ertragslimitierend wirken. Dies beweisen die negativen Jahreswasserbilanzen der Standorte Groß Twülpstedt und Wulfen in 2000. Die Standorte Beckum und Thumby zeigen hingegen jährliche Wasserüberschüsse von 400 mm und mehr. Hier wird der Bodenwasserspeicher über die Winterperiode komplett aufgefüllt und die Pflanzen können über die Vegetationszeit auf die nutzbare Feldkapazität zurückgreifen.

4.1.4 Nutzung

Die fünf für diese Arbeit beprobten Schläge unterliegen alle der Ackernutzung. Tab. 4.3 ist die Fruchtfolge für die einzelnen Schläge während des Untersuchungszeitraums zu entnehmen.

Tab. 4.3: Fruchtfolgen der Untersuchungsschläge

Standort

Schlagbezeichnung

Fruchtfolge

   

1999

2000

2001

2002

Thumby

Feldscheide-links

-

WW

WG

WRa

Kassow

111-3

WRa

WW

WW

-

Groß Twülpstedt

Kamp-Ost

WW

WW

WG

ZR

Beckum

Autobahn

WRa

WW

WW

TR

Wulfen

Finkenherd

-

WW

WRa

WW

Bemerkung: WW – Winterweizen, WG – Wintergerste, WRa – Winterraps, ZR – Zuckerüben, TR – Triticale

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Typisch für die hier vorgestellten Marktfruchtbetriebe ist der hohe Getreideanteil in der Fruchtfolge. Auf keinem der Schläge erfolgte während des Untersuchungszeitraumes der Anbau von Zwischenfrüchten.

Beispielhaft für Schlag Autobahn sind die Bewirtschaftungsmaßnahmen Bodenbearbeitung, Aussaat, Stickstoffdüngung und Ernte in Tab. 4.4 dargestellt. Erwähnenswert ist, dass auf Schlag Autobahn nach der Ernte in 2000 und 2001 Hühnermist ausgebracht wurde. Auf Schlag 111-3 wurde in 2000 sogar Klärschlamm ungleichmäßig auf der Fläche verteilt. Die wesentlichen Bewirtschaftungsmaßnahmen für die Schläge Feldscheide-links, Kamp-Ost, 111-3 und Finkenherd sind im Anhang (Tab. 9.1 - 9.4) zu finden.

Tab. 4.4: Übersicht über Managementmaßnahmen auf Schlag Autobahn während des Untersuchungszeitraums von 1999 bis 2002 (ohne Pflanzenschutz)

Datum

Maßnahme (Düngemittel)

Menge/Tiefe

20.08.99

Ernte Winterraps

4.0 t TM/ha

17.09.99

Bodenbearbeitung

8 cm

19.09.99

Aussaat Winterweizen Batis

22.03.00

1. N-Düngung: variabel (AHL)

30 - 55 kg N/ha

14.04.00

2. N-Düngung: variabel (AHL)

50 - 60 kg N/ha

16.05.00

3a. N-Düngung: variabel (AHL)

35-60 kg N/ha

27.05.00

3b. N-Düngung: einheitlich (AHL)

40 kg N/ha

09.08.00

Ernte Winterweizen

7.0 t TM/ha

23.08.00

Ausbringung von Hühnermist

ca. 57 kg N/ha

23.08.00

Bodenbearbeitung

16 cm

24.08.00

Aussaat Winterweizen Batis

20.03.01

1. N-Düngung: variabel (AHL)

60 - 70 kg N/ha

24.04.01

2. N-Düngung: variabel (AHL)

40 - 70 kg N/ha

19.05.01

3. N-Düngung: variabel (AHL)

60 - 80 kg N/ha

23.07.01

Ernte Winterweizen

6.9 t TM/ha

13.08.01

Ausbringung von Hühnermist

ca. 171 kg N/ha

14.08.01

Bodenbearbeitung

16 cm

29.09./10.10.01

Aussaat Triticale Lamberto

11.03.02

1. N-Düngung: einheitlich (AHL)

65 kg N/ha

28.03.02

Herbizideinsatz mit N-Ausbringung (AHL)

10 kg N/ha

14.04.02

2. N-Düngung: variabel (AHL)

50 - 85 kg N/ha

28.07.02

Ernte Triticale

7.2 t TM/ha

Bemerkung: AHL – Ammoniumnitrat-Harnstoff-Lösung

4.2 Bodenuntersuchungen

↓50

Die räumliche Variabilität für ein zu beprobendes Gebiet hat einen großen Einfluss auf das Probenahmemuster. Von Bedeutung sind hier hauptsächlich die Probenanzahl sowie die räumliche Verteilung der Proben. Für das zu beprobende Gebiet sollte das Probenahmemuster einen repräsentativen Ausschnitt aus dem Gesamtgebiet abbilden, d.h. der Mittelwert der Stichprobe soll eine gute Schätzung für den Mittelwert der Gesamtpopulation bzw. der Teilfläche abgeben. Daraus folgt, dass für homogene Flächenareale größere Abstände zwischen den einzelnen Probenahmepunkten in Frage kommen, während für heterogene Verhältnisse eher kleinere Probenahmeabstände bevorzugt werden.

Die optimale Stichprobengröße hängt aber nicht nur von der Variabilität der zu beprobenden Eigenschaft, sondern auch von den Ansprüchen an die Genauigkeit zur Schätzung des Mittelwertes der Population und dem Konfidenzintervall für die Schätzung des Mittelwertes der Population ab. Bei annähernd normalverteilten und unkorrelierten Daten lässt sich der Stichprobenumfang (n) nach folgender Formel abschätzen (BURROUGH & WEBSTER, 1991):

 

(4.1)

↓51

wobei t der Tabellenwert für die Student`s t-Verteilung mit einem zweiseitigen Konfidenzintervall und einer gegebenen Eintrittswahrscheinlichkeit ist, s die Schätzung der Standardabweichung der Population und d die Abweichung des Stichprobenmittelwertes vom Gesamtmittelwert. Theoretisch bedeutet dies, dass bei unbekanntem Stichprobenumfang die Anzahl an Freiheitsgraden für die Bestimmung von t nicht möglich ist. In der Praxis wird davon ausgegangen, dass die Anzahl n groß genug ist, so dass die Freiheitsgrade gleich der

von großen Stichproben sind. Für ein Konfidenzintervall mit einer Schätzgenauigkeit des Mittelwertes von 95 % würde bei einem zweiseitigen Test der t-Wert ±1.96 betragen bei einer unendlich großen Stichprobe (LOZÁN & KAUSCH, 1998). Die notwendige Anzahl an Proben ergäbe sich dann aus (1.96)²*s²/d².

In der hier vorliegenden Arbeit wird der Stichprobenumfang durch die Kosten für Probenahme und Analytik bzw. durch die vorhandene Laborkapazität bestimmt.

4.2.1 Beprobungsstrategie und -raster der Untersuchungsschläge

↓52

Als Beprobungsstrategie wird eine geostatistische Rasterbeprobung gewählt, da sich die Methode gut hinsichtlich einer späteren Interpolation zur Erstellung von räumlichen Eigenschaften eignet (HERBST, 2002). Bei der Rasterbeprobung auf den Untersuchungsschlägen erfolgte die Aufteilung in gleichmäßige quadratische Rasterzellen an deren Schnittpunkten die Bohrpunkte festgelegt werden. Die Rasterzellen werden stellenweise entlang von Transekten durch Zwischenpunkte oder Nester weiter verengt. Ziel dieser zusätzlichen Abstandverringerung ist eine verbesserte Anpassung des Semivariogramms bei kleinen Lag-Distanzen (HERBST, 2002; siehe Kap. 4.4.1). Dies muss aber nicht zwingend der Fall sein (WENDROTH et al., 2001).

Als Vorinformation für die Erstellung des Probenahmerasters konnte nur auf das Kartenmaterial der Reichsbodenschätzung zurückgegriffen werden. Die Informationen wurden durch eine Feldbegehung komplettiert. So gingen auch das Relief und die Arbeitsbreite mit in die Planung ein. Auf als repräsentativ angesehen Teilflächen der Untersuchungsschläge wurde die Beprobung intensiviert und Nester angelegt (Abb. 4.13). Dabei wurde darauf geachtet, dass sog. korrespondierende Nesterpaare entstehen, die zwar in derselben Bodeneinheit (nach KA4) liegen aber unterschiedlich bewirtschaftet werden.

Abb. 4.13: Beprobungsraster der Untersuchungsschläge mit Schlagteilung und Klassengrenzen der Reichsbodenschätzung: a) Kamp-Ost, b) Feldscheide-links, c) Finkenherd, d) Autobahn und e) 111-3

Thumby

↓53

Das Probenahmedesign auf Schlag Feldscheide-links (Abb. 4.13, b) wird wegen der homogenen Bodenverteilung großmaschig angelegt. Der Basisabstand beträgt ein vielfaches der Fahrspurbreite (18 m), um unnötige Flurschäden im Bestand zu vermeiden. Die Beprobung findet aber nicht in der Fahrspur sondern 3 - 5 m davon entfernt statt. Insgesamt werden 51 Rasterpunkte auf dem Untersuchungsschlag angelegt, wovon 43 auf das reguläre 72 x 72 m Raster entfallen und 8 auf sog. Zwischenpunkte mit geringerem Basisabstand. Dadurch wird eine Probenahmedichte von < 0.5 ha erreicht. Zusätzlich zum Standardraster werden vier Nester mit je 16 Bohrpunkten angelegt, um die kleinräumige Variabilität auf dem Schlag zu erfassen. In den Nestern wird mit Bohrlochabständen von 6 x 6 m gearbeitet.

Kassow

Der kleinräumige Wechsel der Bodenart führte auf Teilschlag 111-3 zu einer sehr engmaschigen Beprobung des 12.0 ha Areals (Abb. 4.13, e). Da man sich auch hier an der Fahrgassenbreite (17 - 18 m) orientiert, wird mit einer Rastergröße von 34 x 34 m gearbeitet. An bestimmten Stellen sind die Probenahmeabstände sogar auf 8.5 m verkürzt worden. Insgesamt werden 117 Bohrpunkte angelegt, wovon 86 auf das Standardraster und 31 auf Zwischenpunkte entfallen. Wie schon in Thumby beschrieben, werden auch auf dieser Fläche korrespondierende Nester (mit 16 Bohrungen und einem Basisabstand von 6 x 6 m) angelegt, um die kleinräumliche Variabilität zu erfassen.

Groß Twülpstedt

Die Beprobung auf Schlag Kamp-Ost erfolgt in einem 48 x 48 m Raster unter Berücksichtigung der 24 m Fahrgassen (Abb. 4.13, a). Zu den regulären 46 Rasterpunkten kommen nochmals 14 Punkte, die als Transekt in das Standardraster eingehängt werden und es stellenweise auf 24 m verengen. Die Beprobungsdichte liegt hier bei 0.2 ha. Neben den 59 Rasterpunkten werden auch wieder vier Nester mit jeweils 16 Bohrungen angelegt und ebenfalls ins Standardraster integriert. Der Basisabstand bei den Nestern liegt bei 6 x 6 m.

Beckum

↓54

Auf Schlag Autobahn werden 60 Rasterpunkte festgelegt. Der Basisabstand beträgt 50 x 50 m und wird im südlichen Teil der Fläche sogar auf 100 x 100 m ausgedehnt, weil die Karte der Reichsbodenschätzung ein sehr homogenes Areal anzeigt (Abb. 4.13, d). Mit dem verwendeten Standardraster wird eine Beprobungsdichte von 0.3 ha erreicht. Durch die Waldfläche in der Mitte der Schlages werden die Transekte C und D unterbrochen und die Bohrung C4 um 10 m versetzt. Zur Erfassung der kleinräumigen Variabilität werden auch hier zwei Nester angelegt, die miteinander korrespondieren. Jedes Nest besteht aus 16 Bohrpunkten mit einem Basisabstand von 5 x 5 m.

Wulfen

Der Schlag Finkenherd ist mit 45.6 ha der größte der fünf Untersuchungsschläge. Laut Karte der Reichsbodenschätzung weist der Schlag großräumig homogene Flächenareale aus. Aus diesem Grund wird hier mit einer sehr großräumigen Rasterauflösung von 96 x 96 m gearbeitet (Abb. 4.13, c). Das Standardraster besteht aus 51 Bohrpunkten. Weitere 90 Nesterpunkte, die in das Raster eingehängt werden, verengen es bis auf 28 x 24 m bzw. 24 x 24 m. Die Probenahmedichte liegt hier bei 0.3 ha.

In Tab. 4.5 sind alle fünf Untersuchungsschläge mit der Anzahl der Rasterbohrpunkte, der Nester sowie deren Basisabständen und dem Termin der Erstbeprobung aufgeführt.

↓55

Tab. 4.5: Probenahmeraster der Untersuchungsschläge

StandortSchlagnameSchlagkürzel

Thumby Felds.-links (Thy)

Kassow 111-3(Ksg)

Twülpstedt Kamp-Ost (Gtw)

Beckum Autobahn (Bec)

Wulfen Finkenherd (Wul)

Erstbeprobung

23.08.00

28.10.99

11.11.99

15.09.99

23.08.00

Standardraster:

Anzahl der Probenahmepunkte

50

116

59

60

51

Basisabstand [m]

72 x 72

34 x 34

48 x 48

50 x 50

96 x 96

Beprobungsdichte [n/ha]

2.2

9.7

4.9

3.0

1.1

Begründung für die gewählte Rasterweite

homogene Bodenverhältnisse

kleinräumige Wechsel der Bodenart

kleinräumige Wechsel der Bodenart

südlicher Schlagteil homogen

großräumig homogene Bodenareale

Nester:

4

4

4

2

4

Anzahl derNesterpunkte

64

64

64

32

90

Basisabstand [m]

6 x 6

6 x 6

6 x 6

5 x 5

28/ 24 x 24

4.2.2 Probenahme auf den Untersuchungsschlägen

Bei der Probenahme wird zwischen der Standardbeprobung und der Tiefenbeprobung unterschieden. Bei der Standardbeprobung werden zu mehreren Terminen flächendeckend Bodenproben aus 0 - 9 dm Tiefe entnommen. Auf den Schlägen Autobahn und Feldscheide-links erfolgt eine Tiefenbeprobung bis 30 dm an den Nesterpunkten. Die Tiefenbeprobung auf Schlag Feldscheide-links wird mit der Erstbeprobung am 23.08.00 und am 06.08.02 nach der Ernte durchgeführt. Auf Schlag Aut o bahn erfolgen die Tiefenbeprobungen zu drei Terminen (15.09.99, 23.10.01 und 01.08.02) an zwei Nestern.

An allen Probenahmepunkten werden neben den zeitlich sehr dynamischen Zustandsgrößen Mineralstickstoff- und Wassergehalt auch die zeitlich stabilen Bodenkenngrößen Textur und Corg-Gehalt bestimmt. Die Nmin-Beprobung erfolgt jährlich vor der ersten Stickstoffgabe im Frühjahr und nach der Ernte im Herbst an denselben Probenahmepunkten mit Hilfe eines DGPS-Empfängers. In einem Radius von 2 m um den Beprobungspunkt werden nach dem Zufallsprinzip fünf Einstiche mit dem Bohrstock bis 9 dm Tiefe vorgenommen. Die Bohrkerne werden in drei Bodenabschnitte (0 - 3 dm, 3 - 6 dm, 6 - 9 dm) separiert und die fünf Einzelproben der jeweiligen Tiefen gut durchmischt. Auf dem Feld werden die Mischproben in Kühlboxen gelagert und anschließend tiefgefroren. Bis zur Aufbereitung im Labor erfolgt die Lagerung bei -20 °C.

↓56

Die Separierung der Tiefenprofile bis 30 dm Tiefe erfolgt in den obersten 9 dm wie bei der Standardbeprobung in 3 dm Kompartimenten und ab 15 dm in jeweils 5 dm mächtigen Schichten. Der Bereich aus 9 - 15 dm Tiefe wird zu einer Schicht zusammengefasst.

Mit der Erstbeprobung erfolgt auch eine visuelle Ansprache der ausgewiesenen Tiefenkompartimente, hinsichtlich der Bodenfarbe, des Bodengefüges, der Lagerungsdichte, der Staunässe und des Steingehaltes. Neben dem Grundwasserflurabstand, der oft nur abgeschätzt wird, werden auch die Reliefposition und Besonderheiten (z.B. Strohauflagen, Lagergetreide) mit notiert. Bei jeder Probenahme wird neben dem mineralischen Stickstoff auch der Wassergehalt des Bodens mitbestimmt. Im Labor werden dann folgende Analysen durchgeführt:

N min -Bestimmung

↓57

Nach dem schonenden Auftauen der Bodenproben bei 5 - 8 °C erfolgt die Bodenextraktion mit KCl-Lösung. Die Suspension wird eine Stunde geschüttelt und der Extrakt des Filtrats dann photometrisch bei 540 nm auf NO3-N und bei 660 nm auf NH4-N untersucht (ISO 14256). Alle Nmin-Konzentrationen werden unter der Annahme einer einheitlichen Lagerungsdichte von 1.5 g/cm³ auf Mengenangaben [kg N/ha] umgerechnet.

Bodenwasser

Die Bestimmung des Wassergehaltes erfolgt durch Trocknung der Böden bei 105 °C bis zur Massenkonstanz (ISO 11461). Die Wassergehalte werden für alle Proben unter Annahme einer konstanten Trockenrohdichte (ρt = 1.5 g/cm³) in Volumen-% [cm³/cm³] umgerechnet.

↓58

Bestimmung des Gesamtkohlenstoffs (C t ) und des Gesamtstickstoffs (N t )

Die Bestimmung des Nt- und Ct-Gehaltes erfolgt ebenfalls photometrisch durch trockene Verbrennung im LECO 2000 Analysator unter Zuhilfenahme von Katalysatoren (MERRIAM et al., 1996) nach ISO 13878 bei Nt und nach ISO 10694 bei Ct.

Texturanalyse

↓59

Bei der Texturbestimmung kommen zwei Analyseverfahren zum Einsatz. Zum einen wird die Textur nach KÖHN (DIN 19683) mit drei Wiederholungen durchgeführt und zum zweiten wird mit dem Laserdiffraktometer (Firma: SYMPATEC) und zwei Wiederholungen gearbeitet. Die Korngrößenermittlung erfolgt in beiden Fällen über Sedimentation. Bei der Laserdiffraktion wird die Partikelgrößenverteilung durch Analyse von Laserbeugungsspektren ermittelt. Allen Proben wird als Dispergierungsmittel Tetranatriumpyrophosphat zugesetzt, um die organische Substanz zu zerstören.

Phosphor- (P), Kalium- (K) und Magnesium- (Mg) Analyse

Für die P-, K- und Mg-Analyse werden die Proben luftgetrocknet und auf 2 mm abgesiebt. Bei der Mg-Bestimmung wird der Probe CaCl2-Lösung zugesetzt, für die P- und K-Analyse wird Kalziumlactat benutzt. Die Messung von K und Mg erfolgt mit dem Atomabsorptionsphotometer (AAS) Solar von Unicam. Die P-Analyse wird mit dem Photometer EPOS 5060 von Eppendorf durchgeführt. Mg wird bei einer Messwellenlänge von 285.2 nm, K bei 766.5 nm und P bei 819.0 nm ermittelt (VDLUFA, 1997).

4.3 Datenaufbereitung

↓60

Um die verschiedenen erhobenen Daten miteinander vergleichbar zu machen, ist es notwendig die gesammelten Daten zu geocodieren. Diesen Zweck erfüllen heute Geoinformationssysteme (GIS). Unter GIS-Systemen versteht man computergestützte Systeme zur Erfassung, Erstellung, Verwaltung, Analyse und Visualisierung von geographischen Daten. Eine wichtige Rolle spielen diese Systeme zum einen beim Erfassen von DGPS-gestützten Felddaten (wie z.B. Ertragsdaten, Schlaggrenzen, Probenahmepunkten) und zum anderen um Applikationskarten für unterschiedliche Anwendungen (wie Aussaat, Düngung) zu generieren. Die GIS-gestützte Datenmodellierung von Informationen aus verschiedenen Teilbereichen (z.B. Bodenschätzung, Ertragskarte) können als Entscheidungshilfen für die teilflächenspezifische Bewirtschaftung dienen.

Bei der Datenhaltung unterscheidet man zwischen Vektor- und Rasterdaten. Vektordaten sind in einem GIS-System geocodierte Punkte, Linien oder Polygone, die mit den dazugehörigen Attributdaten in einem Datenbanksystem gespeichert werden. Rasterdaten entstehen, wenn der darzustellende Raum in gleich große, geocodierte (Raster-)Zellen zerteilt wird, die durch einen numerischen Wert inhaltlich beschrieben werden.

Im Projekt preagro wird das GIS-System ArcView (Firma ESRI) als einheitlicher Datenaustauscher zwischen den einzelnen Teilprojekten verwendet. Mit Hilfe dieses Programms können Vektordaten interpoliert oder gerastert werden. Bei der Erstellung der Variogramme wird auf das Programm GSplus zurückgegriffen.

↓61

Das Simulationsmodell benötigt für Vergleichs- und Szenariorechnungen ergänzende Informationen zum Boden, zum Relief, zur N-Düngung und zum Ertrag, die aus weiteren Datenquellen bezogen werden müssen. In den folgenden Unterkapiteln werden diese Datenquellen kurz beschrieben.

4.3.1 Karte der Reichsbodenschätzung (RBS)

In Deutschland basiert die steuerliche Bewertung der Ertragsfähigkeit von landwirtschaftlich genutzten Böden auf der Bodenschätzung, die flächendeckend seit Beginn der 30er Jahre des letzten Jahrhunderts nach gesetzlich vorgeschriebenen Rahmenbedingungen durchgeführt wird.

Die Erfassung der Flächen erfolgt in zwei Schritten. Zum einen werden Grablöcher (Mu s terstücke) für die Profilaufnahmen an typischen Stellen angelegt, um den Reinertragswert für die auskartierte Bodenfläche genauer zu erfassen. Die durchschnittliche Erfassungstiefe liegt bei ca. ≤ 8 dm (HERBST, 2002). Bei der Aufnahme am Profil werden neben dem Bodengefüge und den Wasserverhältnissen auch standörtliche Besonderheiten (z.B. Ortstein) mit erfasst. Die Klassenbezeichnung erfolgt nach Schätzungsrahmen separat für Acker und Grünland. In einem zweiten Schritt wird dann eine Rasterbeprobung (ca. 50 m) je nach zu erwartender Variabilität mit dem Bohrstock auf den Feldern vorgenommen um die Klassenflächen zu den Grablöchern auszugrenzen (ROTHKEGEL, 1952). Als kleinste ausweisbare Einheit werden 3 ar (300 m²) angenommen.

↓62

Da sich die Bestimmung der Bodenarten bei der RBS nur aus einem Gemenge von Sand und Ton (abschlämmbare Teilchen < 10 μm) zusammensetzt, muss die Nomenklatur an die heutige Kartieranleitung (AG BODEN, 1994), die auch Schluff für die Bestimmung der Bodenart mit heranzieht, angepasst werden. Für die Übersetzung der Nomenklatur wird das Programm BOSSA_SH von REICHE (1998) verwendet.

4.3.2 Karte der elektrischen Leitfähigkeit (EC)

Die geophysikalische Bodenkartierung erfolgt auf allen Untersuchungsschlägen mit einem EM38 der Firma GEONICS Ltd. (Kanada), das berührungsfrei die scheinbare elektrische Leitfähigkeit des Bodens nach dem elektromagnetischem Prinzip misst. Beim EM38 handelt es sich um ein Zweispulenverfahren (Abb. 4.14), das in einem horizontalen und einem vertikalen Modus arbeitet. Aus dem Verhältnis der beiden Felder lässt sich der mittlere EC-Wert über ca. 15 dm bestimmen. Die elektrische Leitfähigkeit wird durch die Textur (Korngrößenverteilung), die Bodenfeuchte, die Zusammensetzung des Bodenfluids, die Verdichtung und die Bodentemperatur bestimmt (DURLESSER, 1999; LÜCK, 2002).

Das EM38 erfasst integral ein Raumvolumen und ordnet diesem eine Leitfähigkeit zu. Un-berücksichtigt bleibt dabei aber, ob es sich um einen homogenen Boden ohne Schichtung handelt, oder ob eine vertikale Bodengliederung vorhanden ist. Denkbar wäre auch, dass Bodenstrukturen mit entgegengesetztem Widerstands-Tiefenverhalten aber gleichen Leitfähigkeitswerten durch das EM38 nicht erfasst werden (LÜCK et al., 2002). Ein wesentlicher Nachteil ist, dass das EM38 vor der Messung geeicht und dadurch dem jeweiligen Standort angepasst wird. Damit stellen die Messwerte immer Relativwerte zur Eichung dar und keine Absolutwerte. Sehr empfindlich reagiert das EM38 auf metallische Gegenstände im Boden und Temperaturänderungen. Gerade die Temperaturänderungen erfordern eine fortlaufende Kalibrierung des EM38.

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Abb. 4.14: Schematische Darstellung der Eindringtiefe des EC-Signals im vertikalen (v) und horizontalen (h) Messmodus (HERBST, 2002)

Leitfähigkeitsmessungen stellen heute eine wertvolle Ergänzung zur Charakterisierung von Bodenvariabilitäten dar (LÜCK & EISENREICH, 2001). In der Praxis wird die elektrische Leitfähigkeit oft für die Kartierung von Substratgrenzen heranzogen oder dient als Entscheidungshilfe beim Anlegen der Bohrpunkte für die Bodenkartierung (Kap. 4.3.3).

4.3.3 Digitale Hofbodenkarte (HBK)

Für die Erstellung der Hofbodenkarten werden digital vorhandene Vorinformationen (wie Topografie, Luftbilder, Ertragskarten, Reichsbodenschätzung) genutzt, um die Auswahl der Beprobungspunkte zu optimieren (HERBST, 2002). Bei einer ersten Überfahrt werden Leitfähigkeitsmessungen zur Abschätzung der Bodentextur vorgenommen, die dann in einem zweiten Schritt mit den Vorinformationen verschnitten werden, um die endgültige Lage der Bohrpunkte festzulegen. Die Beprobung erfolgt in der Regel bis 15 dm Bodentiefe nach Kartieranleitung (AG BODEN, 1994). Die Beprobungsdichte ist in der Regel aber geringer als bei Rasterbeprobungen.

4.3.4 Digitales Geländemodell (DGM)

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Die von SCHMIDT (2001) zur Verfügung gestellten digitalen Geländemodelle bauen auf der Mittelung der Höhe durch Mehrfachüberfahrten (in den Fahrgassen) mit einen 8-Kanal-DGPS-Empfänger (Trimble ACE 2) auf. Die aus neun Überfahrten mit einer Einzelgenauigkeit von ±1.5 m erstellten DGM erreichen durch gezielte Filterung und Mittelwertbildung auf 60 % der Fläche eine Genauigkeit von ±0.5 m (STREIT, 1981). Aus den digitalen Geländemodellen werden die Grundwasserstände für die Modellrechnung abgeleitet.

4.3.5 N-Düngung

In dieser Arbeit werden zwei Programme zur Düngerbedarfsermittlung benutzt, die im folgenden kurz beschrieben werden.

1. Berechnung der N-Düngungsempfehlung nach preagro-N Modul

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Die ortsspezifische N-Düngung erfolgt auf den Schlägen im Untersuchungszeitraum 2000 bis 2002 auf der Basis des preagro-N Moduls von WENKEL et al. (2002). Aufbauend auf dem methodischen Ansatz der N-Düngeempfehlungen der LUFA Rostock (SCHWEDER et al., 1998) wird ein N-Bilanzmodell für Wintergetreide erstellt. Die Berechnung der optimalen N-Düngung erfolgt nach WENKEL et al. (2002) anhand:

Wie Abb. 4.15 zu entnehmen ist, wird die Differenzierung der N-Düngung aus der räumlichen Verteilung der Bodeneigenschaften und der Ertragserwartung, die von der Sortenwahl und dem Qualitätsziel abhängt, abgeleitet und im Verlauf der Vegetationsperiode durch die aktuelle Bestandesentwicklung modifiziert. Die Richtwerte für die einzelnen N-Gaben sind standortabhängig und beziehen sich auf die normale Entwicklung des Bestandes. Durch Zu- und Abschläge können bei den einzelnen N-Teilgaben aktuelle Bestandesinformationen (z.B. zur Bestandesdichte) bei der Berechnung berücksichtigt werden. Bevor die Düngungsempfehlung ausgegeben wird, erfolgt nach jeder N-Berechnung eine Minimum-Maximum-Überprüfung auf Einhaltung der gesetzten Grenzwerte. Anschließend wird die N-Düngungsempfehlung in eine gerasterte Applikationskarte umgewandelt.

↓66

Abb. 4.15: Grobschema zur N-Düngungsempfehlung mit dem Modul preagro-N (WENKEL et al., 2002)

Auf vier der fünf Standorte erfolgte die N-Ausbringung mit Zentrifugalstreuern (Schleuderdüngerstreuern) bei unterschiedlichen Arbeitsbreiten von 18 - 36 m. Dabei kam auf dem Standort Kassow (Schlag 111-3) neben einem Zentrifugalstreuer auch ein Pneumatik-Auslegerstreuer (TERRA-GATOR 8103) zum Einsatz, während auf dem Standort Beckum (Schlag Autobahn) ausschließlich Flüssigdünger appliziert wurde.

Der verwendete Pneumatik-Auslegerstreuer zeigte in Düngungsversuchen bei der Querverteilung eine durchschnittliche Deviation (um den Sollwert) von 17.0 % (WELTZIEN et al., 2002). Deutlich besser schnitten hierbei die Zentrifugalstreuer ab (Deviation von durchschnittlich 9.4 %).

↓67

Eine Verbesserung des Streubildes wurde ebenfalls mit zunehmender Düngermenge bei allen Streuertypen beobachtet. Weitere Informationen zu Technikvergleichen sind bei WELTZIEN & PERSSON (2001) und WELTZIEN et al. (2002) zu finden.

2. Modellbasierte N-Düngerbedarfsermittlung mit dem N-Modell HERMES

Bei der simulationsbasierten Düngerbedarfsermittlung ergibt sich der Stickstoffbedarf aus der Differenz zwischen dem N-Bedarf der Pflanze und dem N-Angebot des Bodens. Abb. 4.16 zeigt ausgehend von einer klassischen Nmin-Bestimmung zu Vegetationsbeginn wie sich während der nachfolgenden Vegetationsperiode aufgrund zeitlicher Veränderungen des Nmin-Vorrats (z.B. durch Mineralisation, Nitratauswaschung) bzw. einer veränderten räumlichen Koinzidenz von Nmin und Durchwurzelung eine zeitliche Staffelung des durch Düngung zu deckenden zusätzlichen N-Bedarfs ergibt.

↓68

Will man eine räumlich differenzierte Düngerbedarfsermittlung auf der Basis von Nmin-Gehalten machen, so bedeutet dies, dass in jedem Frühjahr eine aufwendige Bodenbeprobung durchzuführen ist. Allein der Arbeits- und Kostenaufwand hierfür wäre enorm. Aufgrund der hohen zeitlichen Dynamik des Mineralstickstoffs im Boden würde die Messung aber nur eine Momentaufnahme darstellen, die je nach Standort nur eine begrenzte Aussagekraft für die Düngungsbemessung besitzt.

Abb. 4.16: Prinzip der modellbasierten N-Düngerbedarfermittlung nach N-Modell HERMES (KERSEBAUM & BEBLIK, 2001)

Durch die Simulation der wesentlichen Prozesse im System Pflanze-Boden in Abhängigkeit von der aktuellen Witterung lassen sich diese Veränderungen nachvollziehen und eine Bestimmung der aktuellen N-Versorgung ist zu jedem beliebigen Zeitpunkt möglich. Ein großer Vorteil der Simulation ist, dass die N-Dynamik sich im wesentlichen auf statische (wie Textur) oder nur langsam veränderbare Parameter (wie Corg) zurückführen lässt, sodass deren Verteilungsmuster nur einmalig bestimmt werden müssen. Weitere notwendige Inputgrößen beziehen sich entweder auf Ertragsdaten, die heute meist räumlich differenziert vorliegen oder auf Bewirtschaftungsdaten, die ohnehin in der Ackerschlagdatei aufgezeichnet werden.

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Der prognostizierte N-Bedarf wird meist in mehrere N-Gaben aufgeteilt. Für jede Entwicklungsstufe (Schossen, Kornfüllungsphase u.a.) gibt das Programm eine Düngemenge und ein Düngungsfenster an. Da die aktuelle Witterung über die Vegetationsperiode zu Beginn der N-Bedarfermittlung nicht bekannt ist, wird auf standorttypische Wetterszenarien zurückgegriffen. Zum Einsatz kommt die Bedarfermittlung nach N-Modell HERMES in dieser Arbeit bei der simulierten Bewirtschaftung mit unterschiedlichen Ausgangsinformationen (Kap. 5.3.2) sowie beim Vergleich von unterschiedlichen Düngungsszenarien (Kap. 5.4.3).

4.3.6 Ertragskarten

Die Ertragskartierung ist eine wichtige und gleichzeitig kostengünstige Informationsquelle um Heterogenitäten innerhalb von Flächen zu ermitteln. Die Datenerfassung erfolgt durch eine Positionsbestimmung mit DGPS (Koordinaten und Zeit), so dass das Messsystem die Ertragsdaten geocodiert auf einen Datenlogger schreibt. Die Decodierung der Ertragsdaten erfolgt durch ein automatisches Programm (MUHR & NOACK, 2002). Die Ertragsrohdaten sind aber mehr oder weniger stark fehlerbehaftet und so ist eine Fehlerkorrektur unumgänglich. GRIEPENTROCK (1998) und ISENSEE et al. (1999) listen häufige Fehlerquellen, die bei der Ertragskartierung eine Rolle spielen, wie folgt auf (Abb. 4.17):

↓70

Abb. 4.17: Darstellung möglicher Fehlerquellen bei der Ertragskartierung für Schlag Aut o bahn

Die Fehlerkorrektur läuft in zwei Schritten ab. Zuerst werden alle Fehl- (ohne Messwert) und Nullstellen verworfen. In einem zweiten Lauf werden alle Extrempunkte, die oberhalb und unterhalb der zweifachen Standardabweichung vom Mittelwert liegen, entfernt (JÜRSCHIK et al., 1999). Diese korrigierte Ertragskarte wird für die Ertragsermittlung am Bohrpunkt verwendet. Um jeden Probenahmepunkt wird ein Untersuchungsradius von 10 m gelegt und mit den korrigierten Ertragswerten verschnitten. Alle Ertragsmessungen im 10 m Radius des jeweiligen Probenahmepunktes werden gemittelt. Der Mittelwert gilt als Referenzwert für die Validierung. Neben der Standardabweichung, die als Güte für die Messwerterfassung gilt, wird auch die Anzahl der Ertragsmesspunkte mit erfasst.

Für die Identifizierung stabiler Ertragszonen werden die korrigierten Ertragsdaten zur besseren Vergleichbarkeit in relative Erträge umgerechnet. Durch diese Umrechnung können alle Fruchtarten direkt miteinander verglichen werden. Die Ertragsdaten werden unter Berücksichtigung der Standardabweichung in drei Zonen (hoch, mittel und niedrig) unterteilt. Alle Erträge, die um mehr als die halbe Standardabweichung vom Mittelwert abweichen, fallen entweder in die Ertragszone hoch (+1) oder niedrig (-1). Ist der Abstand zum Mittelwert kleiner oder gleich der halben Standardabweichung werden die Messwerte der sogenannten mittleren Ertragszone zugerechnet und mit Null codiert (HEERMANN et al., 2003). Um wiederkehrende stabile Zonen ausweisen zu können, werden die Ertragskarten einheitlich gerastert und die Ertragscodierungen aufsummiert. Je mehr Ertragskarten in die Berechnung eingehen, umso geringer wird der Einfluss von Einzelereignissen, die durch Witterung, Vorfrucht oder Bearbeitungsmaßnahmen hervorgerufen werden (GRENZDÖRFFER & GEBBERS, 2001; JOERNSGAARD & HALMOE, 2003).

4.4 Auswertungsmethode – Geostatistik

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Die Geostatistik ist ein Teilgebiet der Statistik, die versucht, die räumlichen Abhängigkeiten und Strukturen von gemessenen Eigenschaften zu quantifizieren und aufgrund dieses Wissens Eigenschaften an unbeprobten Orten zu berechnen. Dies geschieht z.B. durch die Variogrammanalyse oder das sog. Kriging (ISAAKS & SRIVASTAVA, 1991).

Die Methoden der Geostatistik basieren auf der These der regionalisierten Variablen, auf Zufall s funktionen und auf der Stationarität. Bevor die eigentlichen Methoden beschrieben werden, sollen diese drei Begriffe kurz erläutert werden.

Regionalisierte Variablen (ReV):

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Regionalisierte Variablen sind durch eine räumliche Verteilung gekennzeichnet, die neben einer zufälligen, lokalen Variation auch eine globale Variation mit einer gewissen räumlichen Struktur besitzen.

Zufallsvariable (Random Variable = RV)

Eine Zufallsvariable Z (z.B. Tongehalt im Boden) nimmt bestimmte Werte an, die durch eine Wahrscheinlichkeitsfunktion beschrieben wird. Eine Beobachtung ist eine einzelne Realisation von Z im Punkt x und so stellt x bei Anwendung im Raum die Lagevariable dar, die je nach Fragestellung 1-3 Dimensionen bezeichnet. Eine Menge von Zufallsvariablen Z(x) in einem Gebiet heißt Zufallsfunktion. Eine Beprobung liefert k Beobachtungen zi(xi) der RV zi und ist eine Realisation der Zufallsfunktion. Diese Definition der Zufallsfunktion gibt sowohl die zufällige als auch die strukturelle Komponente der ReV wieder. Für jedes Punktepaar x1 und x1+h (h = gerichtete Entfernung) sind die dazugehörigen Zufallsvariablen Z(x1) und Z(x1+h) räumlich abhängig.

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Stationarität:

Eine weitere Voraussetzung für die These der regionalisierten Variablen ist die sog. Stationarität 2. Ordnung, die besagt, dass

(1) der Erwartungswert (E) für alle Punkte x existiert (geschätzt durch m = Mittelwert) und nicht von x abhängt, d.h.:

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für alle x,

(4.2)

(2) für jedes Paar von Zufallsvariablen {Z(x), Z(x+h)} die Kovarianz (C) existiert und von der Entfernung h abhängt:

 

für alle x.

(4.3)

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Liegt in dem betrachteten Gebiet ein Trend vor, muss eine schwächere Form der Stationarität, die sog. intrinsische Hypotheseangenommen werden:

(1) wie bei 2. Ordnung,

(2) für alle gerichteten Entfernungen h hat [Z(x)-Z(x+h)] eine endliche Varianz (Var), die nicht von x abhängt:

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für alle x.

(4.4)

Teilt man die Gleichung durch 2, so ergibt sich die sog. Semivarianz (γ), die vom Vektor habhängt:

 

für alle x.

(4.5)

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Der Begriff Semivarianz für die Varianz (s²) eines Punktepaares mit bestimmter Distanz wird dadurch geprägt, dass diese gleich der Hälfte des Abweichungsquadrates zwischen den Punkten ist:

 

(4.6)

Wenn die Voraussetzungen für die intrinsische Hypothese erfüllt sind, kann der gleiche Grad an Abweichung eines Merkmals für jedes beliebige, um die Distanz h entfernte Punktepaar erwartet werden, unabhängig vom aktuellen Wert des Merkmals.

4.4.1 Variogrammanalyse

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Jede geostatistische Studie beginnt mit der Konstruktion eines Modells zur Charakterisierung der räumlichen Struktur der regionalisierten Variablen. Die Semivarianz beschreibt dabei die räumliche Struktur und hängt unter den Voraussetzungen der Theorie der Regionalisierten Variablen nur von der gerichteten Entfernung h zwischen zwei Punkten ab und nicht von ihrer geographischen Lage x. Experimentell lässt sich die Semivarianz der Entfernung h als die durchschnittliche quadratische Abweichung zwischen allen Beobachtungspaaren mit dieser Entfernung bestimmen:

 

(4.7)

mit N(h) Beobachtungspaaren. Trägt man in einem Diagramm für eine bestimmte Richtung die Semivarianz γ(h) gegen die Entfernung h auf, so erhält man das sog. (Semi-)Variogramm.

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Im Idealfall steigt die Semivarianz mit der Entfernung und nähert sich innerhalb einer bestimmten Distanz, der Reichweite (Range) a, einem konstanten Wert, der als Schwellenwert (Sill) bezeichnet wird an (Abb. 4.18, a). Bei stationären Daten entspricht der Sill der Stichprobenvarianz des Gesamtareals. Eine räumliche Beziehung zwischen den Beobachtungspaaren besteht nur innerhalb der Reichweite und deswegen ist nur innerhalb dieser Reichweite eine Interpolation sinnvoll.

Theoretisch geht die Semivarianz für den Fall h = 0 durch den Ursprung, doch für Bodenmerkmale trifft dies im allgemeinen nicht zu. Ist die Semivarianz bei der Entfernung h = 0 größer Null, wird dies als Kernvarianz (c0 auch Nugget-Effekt genannt) bezeichnet (Abb. 4.18, b). Der Nugget-Effekt beschreibt die Höhe der unerklärten Varianz, die in einem kleineren Bereich als dem Beobachtungsabstand auftritt und durch Mess- und Stichprobenfehler bzw. durch die Varianz innerhalb des Probenvolumens verursacht wird. Besteht eine sehr große Varianz von Punkt zu Punkt, so wird diese als reiner Nugget-Effekt bezeichnet. Der reine Nugget-Effekt deutet eine räumliche Unabhängigkeit der Merkmalswerte an.

Für die Einbeziehung der Semivarianz in die Berechnung der Gewichtungen für die Stützpunkte bei der Kriging-Interpolation werden den berechneten, experimentellen Semivariogrammen Modelle angepasst. Am häufigsten werden lineare und sphärische Modelle mit und ohne Nugget-Effekt verwendet (Abb. 4.18, b). Variieren die Eigenschaften in einem bestimmten Gebiet nicht zufällig, sondern folgen einem starken Trend (auch Drift genannt), d.h. die Erwartungswerte der Eigenschaften hängen von der geographischen Lage ab, so spiegelt sich dies in einem parabolischen Verlauf des Variogramms im Bereich großer Entfernungen wider (Abb. 4.18, c). In diesem Fall ist die intrinsische Hypothese verletzt und eine Sonderform des Kriging kommt zu Einsatz, das sog. Universal Kriging (siehe Kap. 4.2.2; BURGESS & WEBSTER, 1980).

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Abb. 4.18: Grafische Darstellung: a) idealisiertes Variogramm ohne Nugget-Effekt, b) lineares und sphärisches Variogrammmodell mit Nugget-Effekt, c) Variogramm mit Trend, d) Variogramm mit Hole-Effekt

Periodische Änderungen der Merkmalswerte, verursacht durch geographische und geomorphologische Prozesse oder bestimmte Nutzungsformen (z.B. Reihenkultur), sind im Variogramm als Hole-Effekt ersichtlich, d.h. die Semivarianz steigt nicht monoton mit der Entfernung (Abb. 4.18, d). Bodenmerkmale variieren meist ungleichmäßig in vertikaler und horizontaler Richtung (SINOWSKI, 1995; Abb. 4.19). Dies wird in der Geostatistik als Anisotropie bezeichnet und kann in Form besonderer Semivariogramm-Modelle beim Kriging berücksichtigt werden.

Abb. 4.19: Anisotropie – Semivariogramme einer Bodenbeprobung entlang dreier Transekte in einem Schlag mit ungleichmäßiger Tonverteilung (NIELSEN & WENDROTH, 2003)

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Aus Semivariogrammen kann darüber hinaus auch die optimale Stichprobengröße für die Schätzung mit vorgegebene Fehler ableitet werden. Die klassische Statistik schätzt den Stichprobenumfang (n) mit Hilfe der Formel:

 

(4.8)

ab, mit t für Student`s t-Wert, s² für Varianz und x-μ als tolerierbarem Fehler. Bei der Schätzung wird jedoch vorausgesetzt, dass die Merkmalswerte voneinander unabhängig sind. Bei räumlich abhängigen Merkmalswerten wird die Varianz und damit auch der benötigte Stichprobenumfang oft überschätzt. Ist das Semivariogramm eines Merkmals bekannt, so kann die zu erwartende Kriging-Varianz bzw. der zu erwartende Schätzfehler schon vor der eigentlichen Probenahme aus dem Variogramm berechnet werden (BURGESS et al., 1981; MCBRATNEY et al., 1981), so dass der optimale Probenahmeabstand für einen gesetzten Fehler bestimmt werden kann. Da aber die Bestimmung der Schätzvarianz theoretisch sehr umstritten ist (PHILIP & WATSON, 1986) und außerdem das Variogramm nicht schon vor der Probenahme bekannt ist, soll auf diese Möglichkeit nicht näher eingegangen werden.

4.4.2 Kriging

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Die Vorhersage von Merkmalswerten an nicht beprobten Orten erfolgt in der Geostatistik mit Hilfe des sog. Krigings. Dies ist ein Interpolationsverfahren mit gewichteter, lokaler Mittelwertbildung, bei dem die Wichtungen so gewählt werden, dass die Schätzung (ohne Bias) unverzerrt und die Schätzvarianz minimal ist (BURGESS & WEBSTER, 1980).

Ein nützlicher Nebeneffekt des Krigings stellt die bereits erwähnte, gleichzeitige Ermittlung des möglichen Schätzfehlers aus dem Semivariogramm dar. Dieses Interpolationsverfahren

eignet sich besonders bei Daten, die gute räumliche Strukturen zeigen und deren Probenahmeweite geringer als die Reichweite des Semivariogramms ist.

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Im Folgenden sollen die wichtigsten Kriging-Methoden kurz vorgestellt werden.

1. Punkt- und Block-Kriging

Typisch für eine Interpolation ist der Fall, dass eine Stichprobe mit Merkmalswerten z(xi) für

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verschiedene Orte xi, i = 1, 2, ... n vorliegt und der Merkmalswert an einem bestimmten, nicht untersuchten Ort B geschätzt werden soll. Der Ort B wird als Punkt bezeichnet, wenn er dieselbe Ausdehnung wie die einzelnen Proben besitzt. Ist er größer, so stellt er eine Fläche oder einen Block dar. Dementsprechend wird die Schätzmethode Punkt- oder Block-Kriging genannt. Der Wert für das nicht beprobte Gebiet errechnet sich wie folgt:

 

(4.9)

wobei zB der interpolierte Wert ist, N die Anzahl der Nachbarpunkte und zi * λi die gemessenen Nachbarwerte multipliziert mit einem Gewichtungsfaktor. Die Summe der Gewichtungsfaktoren muss 1 ergeben.

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Die folgende Formel berechnet die Varianz für nicht beprobte Gebiete:

 

(4.10)

wobei λ die geschätzte Varianz ist, μ der Lag-Range Multiplikator und γ die Semivarianz an der Trenndistanz zwischen Messpunkten und interpolierten Punkten.

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Des Weiteren ist beim Punkt-Kriging für die Suche nach der passenden Anzahl von Nachbarn folgendes zu beachten:

Für isotropes Kriging sollte der Suchradius so eingestellt werden, dass mindestens 6 - 8 und maximal 16 - 24 Nachbarpunkte in die Berechnung einfließen. Dies würde für ein 50 m Raster einen Suchradius von > 71 m bedeuten. Am besten ist, wenn der Suchradius die Hälfte der Reichweite des Semivariogramms oder weniger beträgt. Nicht immer ist dies möglich, weil zu wenig Punkte in die Berechnung einfließen. Bei einem regelmäßigen Proberaster sollte daher ein fester Suchradius angenommen werden. Bei unregelmäßig verteilten Proberastern oder Clustern hat sich ein flexibler Suchradius bewährt um die Anzahl der Nachbarpunkte zu definieren.

Für anisotropes (richtungsbezogenes) Kriging ist der Suchradius elliptisch. Die längste Achse des Suchradius hat die Richtung, in der das Variogramm die längste Reichweite hat, und die kürzeste in der Richtung mit der kürzesten Reichweite.

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2. Universal-Kriging

Universal-Kriging wird benutzt, wenn in einem Gebiet ein Trend vorliegt, d.h., dass die Veränderung nicht nur von der Entfernung abhängt, sondern auch von der geographischen Lage. Für den Fall, dass ein starker Trend in einer Schätzumgebung existiert und aufgrund der geringen Anzahl an Beobachtungspunkten nicht die Möglichkeit besteht, die Umgebung zu verkleinern und so Quasi-Stationarität zu erreichen, gibt es das Universal-Kriging, das die Trendfunktion mit in die Schätzung einbezieht. Problematisch ist die Bestimmung des Trends und der Semivarianz der Residuen. Das Punkt-Kriging ist im Hinblick auf die Voraussetzungen der Stationarität relativ robust, und deshalb sind die Unterschiede der Ergebnisse zwischen dem Universal-Kriging und dem Punkt-Kriging nur sehr gering (OTTE, 1988; HERBST, 2002).

3. Co-Kriging

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In der Bodenkunde kommt es vor, dass die räumliche Verteilung einer Variablen von der räumlichen Verteilung einer anderen (statistisch) abhängig ist. In diesem Fall spricht man von coregionalisierten Variablen. Das Co-Kriging ist das dem normalen Kriging analoge Verfahren zur Interpolation von zwei oder mehr coregionalisierten Variablen. Genutzt wird das Co-Kriging meist, wenn eine Variable z.B. aus Kostengründen nur in einer wesentlich geringeren Dichte vorliegt als eine räumlich korrelierende Variable, die billiger und mit weniger Aufwand zu erheben ist.

Voraussetzungen für das Co-Kriging sind die Variogramme beider Variablen, die für das Crossvariogramm als Messparameter für die räumliche Zusammengehörigkeit der beiden Untersuchungsparameter benötigt werden. Das Crossvariogramm kann nur berechnet werden, wenn die intensiv beprobte Variable an bestimmten Stellen auch durch die nicht so intensiv beprobte Variable an derselben Stelle durchgeführt wurde. Die intensiv beprobte Variable (1) muss für jede Stelle der nicht so intensiv beprobten Variable (2) vorhanden sein.

Semi-Covarianz:

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(4.11)

und sind die gemessenen Werte für die Variable 1 an den Punkten i und i+h und

und sind die gemessenen Werte für die Variable 2 an den Punkten i und i+h.

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Bei der Interpolation mit Co-Kriging werden ähnlich wie bei Punkt-Kriging, Gewichtungsfaktoren für die beiden Variablen abgeschätzt. Interpolierte Werte für die zweite Variable (der weniger eng beprobten, ) werden durch nachfolgende Formel errechnet:

 

(4.12)

λ1i ist der Gewichtungsfaktor für die Variable 1 am Punkt i sowie λ2j der Gewichtungsfaktor für die Variable 2 am Punkt j, z1i der gemessene Wert am Punkt i und z2j die Variable 2 am Punkt j.

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Die Schätzvarianz wird bei Co-Kriging nach folgender Formel berechnet:

 

(4.13)

 

σ0²

geschätzte Varianz,

  

μ2

Lag-Range Faktor für die Variable 2,

  

λ1i

Gewichtungsfaktor für den i-ten Punkt der Variablen 1,

  

λ2j,

Gewichtungsfaktor für den j-ten Punkt der Variablen 2,

  

γ12,j0

Crosssemivarianz innerhalb einer Distanzklasse am Punkt i und einem
unbeprobten Punkt und

  

γ22,j0

Semivarianz der Variablen 2 innerhalb einer Distanzklasse am Punkt j und
einem unbeprobten Punkt.

  

Neben dem Kriging gibt es aber auch neuere Verfahren in der Geostatistik, die nicht zwingend auf die Voraussetzung der Stationarität angewiesen sind, wie autoregressive Methoden (z.B. state-space analysis; WENDROTH et al., 1997; NIELSEN & WENDROTH, 2003).


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30.05.2005