Aktuelle Erkenntnisse legen nahe, dass tropische Ökosysteme, insbesondere tropische Wälder, eine wichtige Rolle im globalen Hg-Zyklus spielen. Aufgrund der hohen Produktivität und Litterproduktion in tropischen Wäldern findet 70% der globalen atmosphärischen (trockenen) Hg-Deposition auf Waldböden in diesen Umgebungen statt. Es besteht ein wachsendes Interesse an der Bedeutung der Bestimmung der Beziehung zwischen Hg-Akkumulation in Blättern und Blatt-/Kronenmerkmalen wie spezifischer Blattfläche (SLA) und Blattflächenindex (LAI), um globale Hg-Modelle zu Aktualisierung. Jedoch wurden diese Parameter sowie die Hg-Akkumulation in der Vegetation tropischer Wälder noch nie untersucht. Ein weiterer entscheidender Faktor, der noch nie bewertet wurde, ist der Zusammenhang zwischen der Hg-Akkumulation in den Blättern und der Wassernutzungseffizienz (WUE), die die Menge an Kohlenstoff ist, die als Biomasse pro Einheit Wasser von der Pflanze produziert wird. Stomatale Regulation spielt eine entscheidende Rolle in der WUE, da die Stomataöffnung den Wasserverlust durch Transpiration und die Menge an CO2 beeinflusst, die gewonnen wird. Da die Hg-Aufnahme auch von der stomatalen Regulation abhängt, kann die Etablierung dieser Beziehung wertvolle Einblicke in die Rolle liefern, die Dürre und eine bessere Anpassung an Dürre durch Pflanzen mit höherer WUE zukünftig bei der Hg-Assimilation in der Vegetation spielen werden.Ziel dieser Studie ist es, den Hg-Kreislauf der Vegetation in tropischen Wäldern genauer zu charakterisieren, einschließlich zwei verschiedener Waldtypen, dem tropischen trockenen Laubwald (TDBF) und dem tropischen feuchten Laubwald (TMBF). Dadurch wollen wir dazu beitragen, eine bessere Bewertung der Bedeutung tropischer Wälder im Vergleich zu nichttropischen Wäldern als Hg-Senken zu erreichen. Die vorgeschlagene Studie zielt darauf ab, zu bestimmen, wie verschiedene tropische Waldtypen und damit verbundene klimatische Bedingungen die Hg-Akkumulation in der Vegetation antreiben und wie der Transport von der Atmosphäre in den Boden stattfindet. Schließlich wird diese Studie die Hg-Akkumulation im organischen Oberboden quantifizieren und ihre Beziehung zur C-Akkumulation und Hg-Flüssen im Laubfall bestimmen, was wertvolle zusätzliche Daten für zukünftige globale Hg-Modelle liefern wird. Die Studie wird die Hg-Akkumulation in der Vegetation charakterisieren und die saisonale und räumliche Variabilität in der Hg-Ablagerung durch Laubfall bewerten. Durch den Vergleich die zwei (nahezu) extreme tropische Systeme darstellen, können wir eine einzigartige Perspektive auf die Funktionsweise tropischer Wälder gewinnen und inwieweit sie sich in Bezug auf die Hg-Akkumulation unterscheiden.
Atmosphärische Modelle verwenden eine Schnittstelle zwischen dem Landoberflächenmodell und der Parametrisierung der Flüsse in der atmosphärischen Grenzschicht (ABL). Über eine Parameterisierung der Prandtlschicht (engl. surface layer scheme) werden Impuls-, Wärme- und Feuchtigkeitsflüsse zwischen der Oberfläche und der untersten atmosphärischen Modellschicht ausgetauscht. Bei diesem Ansatz wird eine „Blending Height“ eingeführt, bei der die Oberflächenflüsse über einer heterogenen Landoberfläche als homogen auf der Gitterskala betrachtet werden. In dieser Höhe, die innerhalb der untersten atmosphärischen Modellschicht angenommen wird, findet der Übergang zur ABL-Parametrisierung statt. Bei konvektionserlaubenden (CP) Modellsimulationen (Gitterskala < 3 km) über heterogener Vegetation können die unteren Modellschichten jedoch unterhalb der „Blending Height“ liegen, was zu Fehlern in den simulierten Flüssen führt. Eine große Herausforderung bei der atmosphärischen Modellierung ist die Parametrisierung der Schnittstelle zwischen heterogener dynamischer Vegetation und ABL unter instabilen, stabilen und neutralen Bedingungen mit Advektion aus verschiedenen Windrichtungen. Dementsprechend sind unsere Ziele die Identifizierung der „Blending Height“ in Abhängigkeit von der Heterogenität und dem Zustand der Vegetation sowie von den atmosphärischen Randbedingungen und die Quantifizierung des Einflusses der Vegetationsheterogenität auf die Energieflüsse in der „Blending Height“. Die Ergebnisse werden verwendet, um repräsentative, skalenabhängige Flüsse auf dieser Ebene für Land-Atmosphären (L-A) Rückkopplungsstudien und Turbulenzparametrisierungen abzuleiten. WRF-NoahMP-Gecros-Modellsimulationen von der CP- bis zur Large-Eddy-Skala werden mit Beobachtungen an den LAFO- und MOL-RAO-Standorten verglichen, um die „Blending Height“ und die effektiven Rauhigkeitsparameter der Vegetation für CP-Simulationen in Abhängigkeit von den atmosphärischen Rahmenbedingungen zu ermitteln. Die Simulationen werden über die Cross Cutting Working Group (CCWG)-MME in das Multi Model Experiment (MME) eingebettet. Die Auswirkungen der Heterogenität auf die Stärke der L-A-Rückkopplung werden untersucht und das Verständnis der Austauschprozesse zwischen Oberfläche und Atmosphäre sowie innerhalb der ABL verbessert. Die Synergie dieser Modellergebnisse und 3D-Beobachtungsdaten wird genutzt, um die skalenabhängigen Auswirkungen der dynamischen Vegetationsheterogenität auf die Energieflüsse in der „Blending Height“ zu untersuchen. Dieses Projekt befasst sich mit den LAFI-Hauptzielen 2, 3, 4, S und E. Es ist an der CCWG-MME und der CCWG-DL beteiligt. Die Simulationen werden in Zusammenarbeit mit den Projekten P6, P8 und P9 durchgeführt. P2 liefert den Blattflächenindex und den Anteil der Vegetationsdecke für die Initialisierung des Modells. Die LAFI-Beobachtungen von P1-P5 werden für die Modellevaluation verwendet.
Die Intensivierung der Landwirtschaft und insbesondere der Einsatz von Düngemitteln ist der Schlüssel zur Ernährungssicherung einer wachsenden Weltbevölkerung. Der im Dünger enthaltene Stickstoff geht jedoch nicht nur in die pflanzliche Biomasse ein und wird schließlich geerntet, sondern wird auch als reaktiver Stickstoff (Nr) über verschiedene gasförmige und hydrologische Pfade in die Umwelt abgegeben. Dies führt zu gravierenden Umweltproblemen wie Eutrophierung, Treibhausgasemissionen oder Grundwasserverschmutzung. Wir gehen davon aus, dass wissenschaftlich fundierte Stickstoffminderungsstrategien es ermöglichen, die N2O- und NH3-Emissionen zu reduzieren und die NO3-Einträge in die Gewässer zu verringern, während die Erträge erhalten bleiben. Ziel des MINCA-Projekts ist daher die Etablierung eines gekoppelten, prozessbasierten hydro-biogeochemischen Modells zur Identifizierung von Feldbewirtschaftungsstrategien zu nutzen, die es ermöglichen, den Nr-Überschuss zu reduzieren und damit die N-Belastung in landwirtschaftlich dominierten Landschaften zu mindern. Unser besonderes Interesse gilt den Nr-Umwandlungsmechanismen an den Schnittstellen von Feldern, Grundwasser, Uferzone und Bächen. Um das derzeit begrenzte Verständnisses der zeitlichen und räumlichen hydro-biogeochemischen Flüsse bei der Nr-Transformation in der Landschaft zu überwinden, werden wir innovative Feldexperimente mit einem prozessbasierten Modellierungsansatz kombinieren. Der N-Zyklus in hydro-biogeochemischen Modellen ist jedoch komplex und die Validierung der zugrunde liegenden Prozesse datenintensiv. Die Messungen werden daher auf vier verschiedenen landwirtschaftlichen-, einem Grünland- und einem Waldgebiet durchgeführt. MINCA besteht aus vier eng miteinander verbundenen Arbeitspaketen (WP). In WP1 werden bereits laufende Messung der Wasser- und Stickstoffflüsse im Vollnkirchener Bach Studiengebiet beschrieben. Die bereits relativ umfangreichen kontinuierlichen Messungen, z.B. N2O-Emissionen, Bodenfeuchte, Abfluss und Gewässerqualität, sollen durch weitere Messungen wie NO3-Auswaschung und -Konzentrationen, saisonale Blattflächenindices, Erträge, Biomasse und deren C- und N-Gehalt ergänzt werden. Zusätzlich werden 15N2O und 15NO3 Isotopomer in Feldkampagnen gemessen. Komplexe Messungen für Modellversuche in WP1, modellbasierte hochskalierungs-Methoden im Rahmen von WP2 und Parameterreduktion, Unsicherheitsanalyse und Prozessplausibilitätsprüfung von WP3 erlauben es uns zu erkennen, wann und wo N-Belastung in der Landschaft auftreten. Dieses vertiefte Wissen wird die Grundlage für die Entwicklung von wissenschaftlich fundierten Mitigationsszenarien im WP4 bilden. Das gekoppelte Modell wird im Echtzeit-Modus ausgeführt, um die vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft erstrebten Zielwerte von reduziertem Nr-Überschuss zu erreichen. Maßgeschneiderte in-situ-Experimente zu N2O-Emissionen und NO3-Auswaschung werden die Wirksamkeit des Minderungspotenzials aufzeigen.
Wir werden eine Strategie zur Assimilation der Landoberflächentemperatur implementieren, bei der verschiedene Beobachtungen innerhalb eines Tages verwendet werden, um sensitive Landoberflächenparameter und -zustandsgrößen anzupassen. Wir werden zudem einen Operator zur Assimilation des Blattflächenindex entwickeln, um damit dynamische Vegetationszustandsgrößen und sensitive Ökosystemparameter anzupassen. Der Nutzen der genannten Daten in Kombination mit Bodenfeuchtebeobachtungen wird mit Hilfe synthetischer Experimente ermittelt. Im Besonderen wird dabei untersucht, ob die Parameterschätzung verbessert werden kann und in welchem Ausmaß die Assimilation bestimmter Datentypen die Zustandsgrößen anderer Kompartimente verbessert. Hierbei werden realistische Szenarien verwendet, welche verschiedene Unsicherheitsquellen und unbekannte Parameter beinhalten. Synthetische Experimenten werden zunächst mit der Landkomponente von TerrSysMP-PDAF (CLM-ParFlow-PDAF) mit Hilfe eines gemeinsamen Testfalles mit P5, P6 und P7 durchgeführt. Wir werden zudem Beiträge zu den Experimenten mit dem gesamten TerrSysMP-PDAF liefern, welche von C1 koordiniert werden. Im letzten Schritt werden Tests mit dem Rureinzugsgebiet durchgeführt.
Das übergeordnete Ziel dieses Projektes ist die Etablierung und Evaluation von Fernerkundungsapplikationen die es erlauben, wichtige strukturelle (Pflanzenart und -höhe) sowie funktionelle Eigenschaften (Ertrag und Qualität) von landwirtschaftlichen Kulturpflanzen bzw. deren Anbausystemen unter den tropischen Boden- und Klimabedingungen von Bangalore zu erfassen. Vorrangige Ziele sind: 1. Kalibration verschiedener Fernerkundungssensoren (hyperspektrales Feldradiometer, terrestrischer 3D-Laserscanner und hyperspektrale Fotokamera) auf der Basis von Referenzdaten der Pflanzenbestände (Biomasse, Blattflächenindex, Stickstoff- und Faserkonzentrationen) des Feldexperiments an der UASB unter Nutzung der dort bei unterschiedlicher Wasser- und Stickstoffversorgung geprüften Kulturpflanzenarten. 2. Evaluierung des Potentials von Sensorkombinationen zur Erfassung der vielfältigen Pflanzen- und Bestandsmerkmalen. Im Speziellen soll überprüft werden, inwieweit terrestrisches hochauflösendes 3D-Laserscanning die Saturierungseffekte der Spektroskopie bei höheren Blattflächenindizes kompensieren kann. 3. Vergleich der Ergebnisse terrestrischer hyperspektraler Spektroskopie mit denen satellitengestützter multispektraler Aufnahmen und Erstellung hyperspektraler Bibliotheken unter Anwendung des Spectral Angle Mapping. Von besonderem Interesse ist hierbei zu prüfen, ob die erhaltenen Referenzspektren eine verbesserte Klassifikation und Kalibration der multispektralen Satellitenpixel ermöglichen. 4. Entwicklung einer Identifikations- und Klassifikationsprozedur für Kulturpflanzenarten und Managementintensitäten der zugehörigen Bestände als Grundlage für eine zukünftige Erstellung von Karten zur Beschreibung und Analyse raum-zeitlicher Effekte in den Transekten Bangalores. 5. Die Validation von Schätzgüten der entwickelten Modelle anhand unabhängiger Daten der im Projekt selektierten On-farm fields in den Transekten Bangalores. Mit der Entwicklung von Modellen und deren gründlicher Validation, sowie mit der Erzeugung von Referenzspektren zur Verbesserung der Schätzgüte der Satellitenfernerkundung erarbeitet C01 die methodische Grundlage für eine großräumige Erfassung von Kulturpflanzenbeständen. Die Resultate von C01 sind daher essentielle Elemente für die Erfassung raum-zeitlicher Dynamik landwirtschaftlicher Anbausysteme entlang des Land-Stadt-Gradienten von Bangalore sowie für übergreifende Analysen im Rahmen der Forschergruppe.
The airborne hyperspectral image was acquired by the AVIRIS-Next Generation (AVIRIS-NG) instrument during the AVIRIS-NG Europe 2021 HyperSense campaign that has been conducted as a joint effort of ESA, NASA/JPL and the University of Zurich. Acquired was an agricultural area near Irlbach, Germany on May 30th, 2021. The data was preprocessed (radiometrically, geometrically and atmospherically corrected) to contain 419 bands in the 402 - 2495 nm spectral range. Metadata was acquired on the same day for the variables Leaf Area Index (LAI), Leaf Chlorophyll content, crop height and phenology. An overview of metadata acquisition and processing can be found in the HYPERedu YouTube videos on ground reference data acquisition in the field and ground reference data acquisition in the lab. More details on LAI and chlorophyll acquisition can be found in the field data guides assembled by the authors of this dataset via enmap.org (Danner et al., 2015; Süß et al., 2015). The dataset is made publically available within the massive open online course (MOOC) "Beyond the Visible - Introduction to Imaging Spectroscopy for Agricultural Applications", available from December 2022.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 45 |
| Land | 3 |
| Wissenschaft | 15 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 7 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 42 |
| unbekannt | 10 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 1 |
| offen | 57 |
| unbekannt | 2 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 37 |
| Englisch | 34 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 3 |
| Datei | 6 |
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| Keine | 27 |
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| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 46 |
| Lebewesen und Lebensräume | 58 |
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| Wasser | 39 |
| Weitere | 60 |