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

Abstract

Das Wurzelwachstum von Winterweizen wurde erfasst und modelliert, um teilflächenspezifisches Boden- und Düngemanagement zu verbessern. Die Variation von Wurzellängendichten im Feld wurde über zwei Vegetationsperioden hinweg an zwei unterschiedlichen Standorten in Ostdeutschland untersucht. Zur Auswertungserleichterung der hohen Anzahl an Wurzelproben, wurde eine halbautomatische Methode zur Bildanalyse von Wurzeln entwickelt. Der Einfluss von Änderungen bezüglich Bodenwasserstatus und Bodendichte bzw. Durchdringungswiderstand auf das Wurzelwachstum wurde untersucht. Die erhobenen Felddaten dienten gleichzeitig dazu, die Bodenwasser- und Wurzelwachstumsberechnung des Modells CERES-Wheat zu validieren. Das Modell simulierte die unterschiedlichen Bodeneigenschaften sowie die Wurzellängendichten und Bodenwassergehalte nur unzureichend. Der Effekt von Änderungen der Niederschlagsmengen auf die Simulationen von Wurzellängendichten und Bodenwassergehalten wurde anhand einer Unsicherheitsanalyse getestet und war extrem gering. Des Weiteren wurde eine Methode für praktische Zwecke entwickelt, mit der die Generierung von räumlich hoch aufgelösten Bodeninformationen unter Verwendung limitierter Eingangsdaten möglich ist. Die Modellkalkulationen basieren auf der Dempster-Shafer-Theorie. Anhand von multitemporal und multimodal erfassten Bodenleitfähigkeitsdaten, die Eingangsdaten für den Modellansatz sind, wurden Bodentypen und Texturklassen bestimmt. Das Modell generiert eine digitale Bodenkarte, die flächenhafte Informationen über Bodentypen und Bodeneigenschaften enthält. Die Validation der Bodenkarte mit zusätzlich erhobenen Bodeninformationen ergab gute bis sehr gute Ergebnisse.

Winter wheat root growth was measured and modelled to improve site-specific soil and fertilizer management in commercial wheat fields. 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. Simulations of root length densities, soil physical properties and soil water contents were inadequate. The effects of changes of rainfall variabilities on simulated root length densities and soil water contents were tested by uncertainty analysis but were negligible low. A methodology for generating soil information for practical management purposes at a high degree of spatial resolution using limited input information was developed. The corresponding model calculations were carried out based on the Dempster and Shafer theorem. 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. The model generates a digital map with extensive information of spatial variations in soil properties. The validation of the generated soil map with soil data from independent measurements yielded close correlation between measured and calculated values.