Humboldt-Universität zu Berlin

Dissertation

Erfassung, Analyse und Modellierung des Wurzelwachstums von Weizen (Triticum aestivum L.) unter Berücksichtigung der räumlichen Heterogenität der Pedosphäre

zur Erlangung des akademischen Grades
doctor rerum agriculturarum
(Dr. rer. agr.)

eingereicht an der
Landwirtschaftlich-Gärtnerischen Fakultät

von
Anna Schulte-Eickholt
geb. am 18.12.1977 in Düren

Präsident der Humboldt-Universität:
Prof. Dr. Dr. h. c. Christoph Markschies

Dekan der Landwirtschaftlich-Gärtnerischen Fakultät:
Prof. Dr. Dr. h. c. Otto Kaufmann

Gutachter:
1. Prof. Dr. Ruprecht Herbst
2. Prof. Dr. Matthias Langensiepen
3. Dr. Armin Werner

Tag der mündlichen Prüfung: 01. Juli 2009

Abstract

The aim of this study was to measure and model winter wheat root growth to improve site-specific soil and fertilizer management in commercial wheat fields. A novel approach for characterizing heterogeneities in soil physical properties was developed for this purpose. Field variations in root length densities were analysed at two contrasting sites in East-Germany during two vegetation seasons. A semi-automated root analysing method was developed to facilitate analyses of large numbers of samples. Influences of variations in soil water states, bulk densities and penetration resistances on spatial distributions of roots were quantified. Differences in soil characteristics were large between the two sites and affected root growth considerably. The same field data was used for validating the soil moisture and root growth calculations of the widely applied growth model CERES-Wheat. The model was carefully calibrated under optimum management conditions before the validation studies at both sites with measured growth data from local cultivars. Root length densities were consistently underestimated by 25 and 35 %, irrespective of large differences in soil physical properties. The model overestimated soil water content below field capacity and underestimated it above this range. Simulations of temporal changes in root length densities and soil water states were inadequate. The root mean square error for soil water contents and root length densities were up to 17 Vol% and 1.2 cm cm3, respectively. Since the qualities and variabilities of rainfall data strongly influence the accuracies of model calculations an uncertainty analysis was conducted by changing the amount of actually measured rainfall between -70 and +130 % in 10 % steps. The effects of these changes on simulated root length densities and soil water contents were negligible low. Changes of root mean square errors of simulated soil water contents and root length densities ranged between 0.9 to 1.9 Vol% and 0.01 to 0.11 cm cm3, respectively.

The second aim of this study was to develop a methodology for generating soil information for practical management purposes at a high degree of spatial resolution using limited input information. The corresponding model calculations were carried out based on the Dempster and Shafer theorem. It facilitates the processing of deductive expert knowledge in tandem with spatial advance information and actual field data. Soil types and texture classes were determined with multimodally and multitemporally captured data of soil electrical conductivities which are required input data of the new model approach. Training sites representing typical soils of the investigation area as well as their a priori probabilities have to be predefined as well. The model generates a digital map with extensive information of spatial variations in soil properties. Beside mono signatures for which training sites were defined, the model produces so called mixed signatures which often appear in transition regions of mono signatures and consequently describe typical soil transitions. The validation of the soil map with soil data from independent measurements yielded close correlation between measured and calculated values.

Keywords: apparent electrical conductivity, CERES-Wheat, Dempster-Shafer theorem, DSSAT, image analysis, modeling, precision agriculture, root growth, root length density, soil heterogeneity, soil water content, spatial and temporal variability, Triticum aestivum L. , validation; winter wheat

Kurzfassung

Das Ziel dieser Arbeit war, Wurzelwachstum von Winterweizen zu erfassen und zu modellieren, um teilflächenspezifisches Boden- und Düngemanagement zu verbessern. Zu diesem Zweck wurde ein neuer Modellansatz zur Charakterisierung der Heterogenität bodenphysikalischer Eigenschaften entwickelt. Die Variation von Wurzellängendichten im Feld wurde über zwei Vegetationsperioden hinweg an zwei unterschiedlichen Standorten in Ostdeutschland untersucht. Um die Auswertung der hohen Anzahl an Wurzelproben zu erleichtern, wurde eine halbautomatische Methode zur Bildanalyse von Wurzeln entwickelt. Der Einfluss von Änderungen bezüglich Bodenwasserstatus und Bodendichte bzw. Durch-dringungswiderstand auf das Wurzelwachstum wurde untersucht. Die deutlichen Unterschiede zwischen den beiden Versuchsstandorten bezüglich dieser Bodeneigenschaften hatten beträchtlichen Einfluss auf das Wurzelwachstum. Die erhobenen Felddaten dienten gleichzeitig dazu, die Bodenwasser- und Wurzelwachstumsberechnung des weit verbreiteten Modells CERES-Wheat zu validieren. Das Modell wurde vor den Validationen unter optimalen Wachstumsbedingungen und unter Verwendung von im Feld gemessenen Daten einheimischer Weizensorten sorgfältig kalibriert. Abgesehen von den beträchtlichen Unterschieden zwischen den Bodeneigenschaften wurden auch die Wurzellängendichten erheblich um 25 - 35 % unterschätzt. Das Modell überschätzte Bodenwassergehalte unterhalb der Feldkapazität und unterschätzte sie oberhalb dieses Bereiches. Die Simulationen der zeitlichen Änderungen von Bodenwassergehalten und Wurzellängendichten waren ebenfalls unzureichend. Die mittleren Fehler betrugen für den Wassergehalt bis zu 17 Vol%, für die Wurzellängendichten 1.2 cm cm3. Da sich Qualität und Variabilität von Niederschlagsdaten stark auf die Genauigkeit der Modellkalkulationen auswirken, wurde eine Unsicherheits-analyse durchgeführt, indem die gemessenen Niederschlagsmengen in 10%-Stufen von -70 bis +130 % verändert wurden. Der Effekt dieser Änderungen auf die Simulationen von Wurzellängendichten und Bodenwassergehalten war jedoch extrem gering. Die Fehler-spannweiten der simulierten Bodenwassergehalte bewegten sich zwischen 0.9 und 1.9 Vol%, die der Wurzellängendichten zwischen 0.01 und 0.11 cm cm3.

Ein weiteres Ziel dieser Arbeit war, eine Methode für praktische Zwecke zu entwickeln, mit der die Generierung von räumlich hoch aufgelösten Bodeninformationen unter Verwendung limitierter Eingangsdaten möglich ist. Die Modellkalkulationen basieren auf der Dempster-Shafer-Theorie, die eine Verarbeitung von deduktivem Expertenwissen in Verbindung mit räumlichen Vorinformationen und aktuellen Felddaten vereinfacht. Anhand von multi-temporal und multimodal erfassten Bodenleitfähigkeitsdaten, die Eingangsdaten für den Modellansatz sind, wurden Bodentypen und Texturklassen bestimmt. Für die Berechnungen mussten Trainingsareale, die typische Böden der Versuchsfläche repräsentieren, sowie deren a priori-Wahrscheinlichkeiten festgelegt werden. Das Modell generiert eine digitale Bodenkarte, die flächenhafte Informationen über Bodentypen und Bodeneigenschaften enthält. Neben Monosignaturen, für die Trainingsareale definiert wurden, werden auch so genannte Mischsignaturen ausgewiesen. Diese Mischsignaturen befinden sich häufig in den Übergangsbereichen von Monosignaturen und beschreiben somit typische Bodenübergänge. Die Validation der Bodenkarte mit zusätzlich erhobenen Bodeninformationen ergab gute bis sehr gute Ergebnisse.

Eigene Schlagworte: Bildanalyse, Bodenheterogenität, Bodenwassergehalt, CERES-Wheat, Dempster-Shafer-Theorie, DSSAT, Modellierung, Präzisionslandwirtschaft, räumliche und zeitliche Variabilität, scheinbare elektrische Leitfähigkeit, Triticum aestivum L. , Validierung, Winterweizen, Wurzellängendichte, Wurzelwachstum

Inhaltsverzeichnis

Tabellen

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17.08.2010