Humboldt-Universität zu BerlinDissertationzur Erlangung des akademischen Grades
doctor rerum agriculturarum
(Dr. rer. agr.)eingereicht an der
Landwirtschaftlich-Gärtnerischen Fakultätvon
Anna Schulte-Eickholt geb. am 18.12.1977 in Düren

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

Prof. Dr. Ruprecht Herbst Prof. Dr. Matthias Langensiepen 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.

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.

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

• 1 Allgemeine Einleitung

• 2 Untersuchungsgebiete

  • 2.1 Übersicht und Lage

  • 2.2 Klima

    • 2.2.1 Wulfen

    • 2.2.2 Groß Twülpstedt

  • 2.3 Geogenese und Relief

    • 2.3.1 Wulfen

    • 2.3.2 Groß Twülpstedt

  • 2.4 Pedogenese und Bodenverbreitung

    • 2.4.1 Wulfen

    • 2.4.2 Groß Twülpstedt

• 3 Bestimmung der Wurzellängendichte von Getreide unter Verwendung der MATLAB Image Processing Toolbox

  • 3.1 Einleitung

  • 3.2 Material und Methoden

    • 3.2.1 Probennahme und Probenaufbereitung

    • 3.2.2 Bildanalyse

    • 3.2.3 Referenzmessungen

    • 3.2.4 Wurzeldurchmesser

  • 3.3 Ergebnisse

  • 3.4 Diskussion

• 4 Untersuchung des Wurzelwachstums von Winterweizen an zwei unterschiedlichen Standorten unter Berücksichtigung von Bodeneigenschaften und Bodenwasser

  • 4.1 Einleitung

  • 4.2 Material und Methoden

    • 4.2.1 Statistische Auswertung

    • 4.2.2 Wurzeluntersuchungen

    • 4.2.3 Bodenwassermessung

    • 4.2.4 Bodendaten

  • 4.3 Ergebnisse und Diskussion

• 5 Modellierung der Effekte von standortspezifischen und zeitlichen Variationen des Bodenwassergehaltes auf das Wurzelwachstum von Winterweizen mit dem Modell CERESWheat

  • 5.1 Einleitung

  • 5.2 Material und Methoden

    • 5.2.1 Eingangsdaten für die Modellierung

    • 5.2.2 Das DSSAT-Modell

    • 5.2.3 Kalibrierung des Modells

    • 5.2.4 Validierung des Modells

  • 5.3 Ergebnisse und Diskussion

• 6 Methodischer Vorschlag für ein GIS-basiertes Modell zur hoch auflösenden Bereitstellung von Bodendaten auf Basis der Dempster-Shafer Theorie

  • 6.1 Einleitung

  • 6.2 Material und Methoden

    • 6.2.1 Theorie nach Dempster und Shafer

    • 6.2.2 Scheinbare elektrische Leitfähigkeit des Bodens

    • 6.2.3 Datenaufbereitung und -verarbeitung

  • 6.3 Ergebnisse und Diskussion

• 7 Allgemeine Diskussion

• 8 Schlussfolgerungen und Ausblick

• Literatur

• Danksagung

• Eidesstattliche Erklärung

• Tab. 3.1: Mittelwert, Standardabweichung und Varianz und Variationskoeffizient der Wurzellängen-dichten in unterschiedlichen Bodentiefen

• Tab. 3.2: Sensitivität der WLD-Kalkulation in Bezug auf unterschiedliche Häufigkeitsverteilungen von Wurzeldurchmessern (a) RMSE der WLD-Kalkulation und Aufteilung des MSE in Bias und Varianz (b) Korrelation (r2) zwischen Ergebnissen der Referenzmessungen und Bildanalyseergebnissen (n = 123). Die tatsächliche Häufigkeitsverteilung ist fett gedruckt.

• Tab. 4.1: Anteile der Feinbodenarten Ton (T), Schluff (U) und Sand (S) und Anteile an Fein-, Mittel- und Grobsand (fS, mS, gS) sowie Trockenrohdichte (?t) und Lagerungsdichte (LD) in den unterschiedlichen Horizonten der Monitoringpunkte auf dem Versuchsschlag Rabenberg

• Tab. 4.2: Anteile der Feinbodenarten Ton (T), Schluff (U) und Sand (S) und Anteile an Fein-, Mittel- und Grobsand (fS, mS, gS) sowie Trockenrohdichte (?t) und Lagerungsdichte (LD) in den unterschiedlichen Horizonten der Monitoringpunkte auf dem Versuchsschlag Finkenherd

• Tab. 4.3: Ergebnisse des Wilcoxon-Rangsummentests (a = 0.05) für die Vergleiche der Stichproben aus den Untersuchungsjahren 2005 und 2006 bzw. der Stichproben von den Untersuchungszeitpunkten Schossen und Blüte 2005 und 2006 an den Monitoringpunkten der Versuchsschläge

• Tab. 4.4: Ergebnisse des Kruskal-Wallis-Tests (a = 0.05) für die Vergleiche der Stichproben von den verschiedenen Monitoringpunkten der Versuchsschläge in den Jahren 2005 und 2006

• Tab. 4.5: Prozentuale Anteile der Wurzeln im Ober- und Unterboden an den unterschiedlichen Monitoringpunkten der Versuchsschläge Rabenberg und Finkenherd

• Tab. 5.1: Deskriptive Statistik für die Wurzellängendichte (bis 1.2 m Profiltiefe) auf dem Versuchsschlag Rabenberg und Ergebnisse des Vergleichs von gemessenen und simulierten Werten in den beiden Versuchsjahren 2005 und 2006 sowie für beide Jahre zusammen

• Tab. 5.2: Deskriptive Statistik für die Wurzellängendichte (bis 1.2 m Profiltiefe) auf dem Versuchsschlag Finkenherd und Ergebnisse des Vergleichs von gemessenen und simulierten Werten in den beiden Versuchsjahren 2005 und 2006 sowie für beide Jahre zusammen

• Tab. 5.3: Deskriptive Statistik für den Bodenwassergehalt (bis 1.2 m Profiltiefe) auf dem Versuchsschlag Rabenberg und Ergebnisse des Vergleichs von gemessenen und simulierten Werten in den beiden Ver-suchsjahren 2005 und 2006 sowie für beide Jahre zusammen

• Tab. 5.4: Deskriptive Statistik für den Bodenwassergehalt (bis 1.2 m Profiltiefe) auf dem Versuchsschlag Finkenherd und Ergebnisse des Vergleichs von gemessenen und simulierten Werten in den beiden Ver-suchsjahren 2005 und 2006 sowie für beide Jahre zusammen

• Tab. 5.5: Varianz (Var), Variationskoeffizient (VK) und Standardabweichung (StAb) der zeitlich hoch aufgelöst gemessenen und simulierten Bodenwassergehalte an ausgewählten Messpunkten der Versuchs-schläge Rabenberg und Finkenherd

• Tab. 5.6: Sensitivität der Bodenwassergehaltssimulation in Bezug auf Änderungen in den Niederschlags-mengen (a) RMSE der Bodenwassergehaltssimulation und Aufteilung des MSE in Bias und Varianz (b) Korrelation (r2) zwischen gemessenen und simulierten Werten (Ra05: n = 54; Ra06: n = 83; Fi05: n = 60; Fi06 = 138)

• Tab. 5.7: Sensitivität der Wurzellängendichtesimulation in Bezug auf Änderungen in den Niederschlags-mengen (a) RMSE der Wurzellängendichtesimulation und Aufteilung des MSE in Bias und Varianz (b) Korrelation (r2) zwischen gemessenen und simulierten Werten (Ra05: n = 56; Ra06: n = 80; Fi05: n = 94; Fi06 = 124)

• Tab. 6.1: Attribute der Trainingsareale für den Versuchsschlag Rabenberg

• Tab. 6.2: Bedeutung der Wasserstatusklassen

• Tab. 6.3: A priori-Wahrscheinlichkeiten (APW) für die Trainingsareale a bis i

• Tab. 6.4: Übereinstimmung der Modellergebnisse mit Ergebnissen von Feldaufnahmen

• Abb. 1.1: Hilfsmittel zur Umsetzung von Precision Agriculture (nach Srinivasan 2006 )

• Abb. 2.1: Versuchsschläge Finkenherd (a) und Rabenberg (b)

• Abb. 2.2: Niederschlag (NS), potenzielle Evapotranspiration (PET) und klimatische Wasserbilanz (KWB) (jeweils Monatssummen) für die Region Wulfen, Sachsen-Anhalt

• Abb. 2.3: Niederschlag (NS), potenzielle Evapotranspiration (PET) und klimatische Wasserbilanz (KWB) (jeweils Monatssummen) für die Region Groß Twülpstedt, Niedersachsen

• Abb. 3.1: Aufbau der Scan-Apparatur

• Abb. 3.2: Ergebnisse der Referenzmessungen mit der modifizierten Linien-Intersektionsmethode (n = 123)

• Abb. 3.3: Häufigkeitsverteilung der gemessenen Wurzeldurchmesser (n = 146)

• Abb. 3.4: Zwei willkürlich geänderte Verteilungen von Wurzeldurchmessern mit (1) erhöhter Häufigkeit niedriger und verringerter Häufigkeit höherer Durchmesser und mit (2) verringerter Häufigkeit niedriger und erhöhter Häufigkeit größerer Durchmesser

• Abb. 3.5: Beziehung zwischen den Ergebnissen der Bildanalyse und den Referenzmessungen unter Ver-wendung (A) der tatsächlichen Häufigkeitsverteilung gemessener Wurzeldurchmesser (B) der ersten zufällig generierten Häufigkeitsverteilung (C) der zweiten zufällig generierten Häufigkeitsverteilung (D) eines Durchschnittsdurchmessers für alle Bodentiefen

• Abb. 3.6: Bilder eingescannter Wurzeln aus einer Bodentiefe von 75 – 90 cm mit (a) unzureichender und (b) ausreichender Ausleuchtung und die daraus resultierenden Binärbilder (c, d)

• Abb. 4.1: Bodenprofile der Intensivmesspunkte 1 und 2 auf dem Versuchsschlag Rabenberg;

• Abb. 4.2: Bodenprofile der Intensivmesspunkte 1 und 2 auf dem Versuchsschlag Finkenherd;

• Abb. 4.3: Volumetrischer Bodenwassergehalt in unterschiedlichen Bodentiefen am Intensivmesspunkt 1 auf dem Schlag Rabenberg während der Vegetationsperiode in den Jahren 2005 (A) und 2006 (B)

• Abb. 4.4: Volumetrischer Bodenwassergehalt in unterschiedlichen Bodentiefen am Intensivmesspunkt 2 auf dem Schlag Rabenberg während der Vegetationsperiode in den Jahren 2005 (A) und 2006 (B)

• Abb. 4.5: Volumetrischer Bodenwassergehalt in unterschiedlichen Bodentiefen am Intensivmesspunkt 1 auf dem Schlag Finkenherd während der Vegetationsperiode in den Jahren 2005 (A) und 2006 (B)

• Abb. 4.6: Volumetrischer Bodenwassergehalt in unterschiedlichen Bodentiefen am Intensivmesspunkt 2 auf dem Schlag Finkenherd während der Vegetationsperiode in den Jahren 2005 (A) und 2006 (B)

• Abb. 4.7: Gravimetrischer Bodenwassergehalt auf dem Schlag Rabenberg an den unterschiedlichen Monitoringpunkten in den Jahren 2005 (A) und 2006 (B); dargestellt sind gewichtete Summen aus den Wassergehalten bis 100 cm Bodentiefe

• Abb. 4.8: Gravimetrischer Bodenwassergehalt auf dem Schlag Finkenherd an den unterschiedlichen Monitoringpunkten in den Jahren 2005 (A) und 2006 (B); dargestellt sind gewichtete Summen aus den Wassergehalten bis 100 cm Bodentiefe

• Abb. 4.9: Wurzellängendichten (WLD) in unterschiedlichen Bodentiefen an den Untersuchungspunkten auf dem Schlag Rabenberg; Schossen 2005 (A), Blüte 2005(B), Schossen 2006 (C), Blüte 2006 (D); abgebildet sind Mittelwerte aus den drei Wiederholungen

• Abb. 4.10: Wurzellängendichten (WLD) in unterschiedlichen Bodentiefen an den Untersuchungspunkten auf dem Schlag Finkenherd; Schossen 2005 (A), Blüte 2005(B), Schossen 2006 (C), Blüte 2006 (D); abgebildet sind Mittelwerte aus den drei Wiederholungen

• Abb. 4.11: Wurzellängendichten in unterschiedlichen Bodentiefen an den Monitoringpunkten auf dem Versuchsschlag Rabenberg (Symbole) und deren Mittelwerte (Linie); Schossen 2005 (A); Blüte 2005 (B); Schossen 2006 (C) und Blüte 2006 (D)

• Abb. 4.12: Wurzellängendichten in unterschiedlichen Bodentiefen an den Monitoringpunkten auf dem Versuchsschlag Finkenherd (Symbole) und deren Mittelwerte (Linie); Schossen 2005 (A); Blüte 2005 (B); Schossen 2006 (C) und Blüte 2006 (D)

• Abb. 4.13: Mittlere Wurzellängendichten (WLD) bis 0.9 m Tiefe an den unterschiedlichen Untersuchungs-punkten auf dem Schlag Rabenberg; 2005 und 2006 (A), Schossen und Blüte 2005 (B), Schossen und Blüte 2006 (C); abgebildet sind Mittelwerte (n = 325 bei A, 146 bei B, 179 bei C); die Kreuze kennzeichnen signifikante Unterschiede

• Abb. 4.14: Mittlere Wurzellängendichten (WLD) bis 0.9 m Tiefe an den unterschiedlichen Untersuchungs-punkten auf dem Schlag Finkenherd; 2005 und 2006 (A), Schossen und Blüte 2005 (B), Schossen und Blüte 2006 (C); abgebildet sind Mittelwerte (n = 514 bei A, 206 bei B, 308 bei C); die Kreuze kennzeichnen signifikante Unterschiede

• Abb. 4.15: Beziehung zwischen Abnahme der Wurzellängendichte (WLD) mit zunehmender Bodentiefe und den Untersuchungszeitpunkten Schossen und Blüte bzw. den Untersuchungsjahren 2005 und 2006 für den Schlag Rabenberg; abgebildet sind Mittelwerte

• Abb. 4.16: Beziehung zwischen Abnahme der Wurzellängendichte (WLD) mit zunehmender Bodentiefe und den Untersuchungszeitpunkten Schossen und Blüte bzw. den Untersuchungsjahren 2005 und 2006 für den Schlag Finkenherd; abgebildet sind Mittelwerte

• Abb. 4.17: Jahressummen der Niederschläge (A) sowie Summen der Niederschläge von Beginn der Vege-tationszeit bis zur Blüte (B) in den Jahren 2005 und 2006 für die beiden Versuchsstandorte Groß Twülpstedt (GTw) und Wulfen (Wu)

• Abb. 4.18: Klimatische Wasserbilanz für die beiden Versuchsstandorte Groß Twülpstedt (GTw) und Wulfen (Wu) von Beginn der Vegetationszeit bis zum Schossen (Sch05; Sch06), vom Schossen bis zur Blüte (Bl05; Bl06) und von Beginn der Vegetationszeit bis zur Blüte (ges05; ges06) in den Jahren 2005 und 2006

• Abb. 4.19: Gesamtmittelwerte der Wurzellängendichten (WLD) in unterschiedlichen Bodentiefen für die Beprobungszeitpunkte Schossen und Blüte auf den Versuchsschlägen Rabenberg und Finkenherd

• Abb. 5.1: Übersicht über die Komponenten und die modulare Struktur des DSSAT-CSM (Jones u. a. 2003 )

• Abb. 5.2: Im Bodenwasser- und Soil-Plant-Atmosphere interface Modul modellierte Prozesse (verändert nach Jones u. a. 2003 )

• Abb. 5.3: Wurzelpräferenzfaktor nach CERES-Wheat sowie für die Versuchsschläge Finkenherd und Rabenberg

• Abb. 5.4: Beziehung zwischen gemessenen und simulierten Wurzellängendichten (logarithmisch transformiert) für den Versuchsschlag Rabenberg

• Abb. 5.5: Beziehung zwischen gemessenen und simulierten Wurzellängendichten (logarithmisch transformiert) in unterschiedlichen Bodentiefen für den Versuchsschlag Rabenberg

• Abb. 5.6: Beziehung zwischen gemessenen und simulierten Wurzellängendichten (logarithmisch transformiert) für den Versuchsschlag Finkenherd

• Abb. 5.7: Beziehung zwischen gemessenen und simulierten Wurzellängendichten (logarithmisch transformiert) in unterschiedlichen Bodentiefen für den Versuchsschlag Finkenherd

• Abb. 5.8: Beziehung zwischen gemessenem und simuliertem Bodenwassergehalt (Vol%) für den Versuchsschlag Rabenberg

• Abb. 5.9: Beziehung zwischen gemessenem und simuliertem Bodenwassergehalt (Vol%) für den Versuchsschlag Finkenherd

• Abb. 5.10: Kumulative gemessene und simulierte Bodenwassergehalte (BWG) und Wurzellängendichten (WLD) zu unterschiedlichen Entwicklungsstadien (a: Beginn Vegetationsperiode, b: Schossen, c: Blüte) an den unterschiedlichen Messpunkten auf dem Versuchsschlag Rabenberg in den Jahren 2005 und 2006

• Abb. 5.11: Kumulative gemessene und simulierte Bodenwassergehalte (BWG) und Wurzellängendichten (WLD) zu unterschiedlichen Entwicklungsstadien (a: Beginn Vegetationsperiode, b: Schossen, c: Blüte) an den unterschiedlichen Messpunkten auf dem Versuchsschlag Finkenherd in den Jahren 2005 und 2006

• Abb. 5.12: Bodenwassergehalt in unterschiedlichen Bodentiefen und Niederschlag in den Versuchsjahren 2005 und 2006 am Intensivmesspunkt 1 des Versuchsschlages Rabenberg

• Abb. 5.13: Bodenwassergehalt in unterschiedlichen Bodentiefen und Niederschlag in den Versuchsjahren 2005 und 2006 am Intensivmesspunkt 2 des Versuchsschlages Rabenberg

• Abb. 5.14: Bodenwassergehalt in unterschiedlichen Bodentiefen und Niederschlag in den Versuchsjahren 2005 und 2006 am Intensivmesspunkt 2 des Versuchsschlages Finkenherd

• Abb. 6.1: Das Belief-Intervall (nach: Konar 2005 : Computational Intelligence. Springer, Berlin)

• Abb. 6.2: Trainingsareale und Bohrungen auf dem Versuchsschlag Rabenberg

• Abb. 6.3: Im Horizontal- und Vertikalmodus gemessene scheinbare elektrische Leitfähigkeit (ECa) in Millisiemens je Meter (mS/m) in den Monaten April und August des Jahres 2005

• Abb. 6.4: Reliefsituation auf dem Versuchsschlag Rabenberg

• Abb. 6.5: Raumkorrelation zwischen den ECa-Werten aus Horizontal- und Vertikalmessmodus zu den jeweiligen Messzeitpunkten April und August

• Abb. 6.6: Raumkorrelation zwischen den ECa-Werten von April und August aus den jeweiligen Messmodi horizontal und vertikal

• Abb. 6.7: Karte der Signaturen für den Versuchsschlag Rabenberg

• Abb. 6.8: Prozentuale Häufigkeiten der ermittelten Signaturen für den Versuchsschlag Rabenberg

• Abb. 6.9: Flächenanteile (ha) der ermittelten Signaturen für den Versuchsschlag Rabenberg

• Abb. 6.10: Mittelwerte (A) und Standardabweichungen (B) der ECa-Werte aller vier Messungen für die Trainingsareale a – i

• Abb. 7.1: Theoretische Komponenten des Vorhersagefehlers in Modellen mit steigender Komplexität bei bekannter Struktur des zu modellierenden Systems (Passioura 1996 )