Bodenprognosekarte und Prognosekarte der SM-BelastungderÜberschwemmungsgebiete der Elbe

R. Jahn MLU HalleM. Möller TerraSysM. Kastler Ing.büro boden | umwelt

K.-J. Hartmann LAGB Halle

U. Anacker LAU Halle

Finanzierung LAU Halle (2008/2009)Dessau

Magde-burg

Wittenberge

Stendal

Burg

Zerbst

Wittenberg

Bernburg

Saale

Mulde

Ergebnis

Prognosekarte Bodentypen

6 Legendeneinheiten

Prognosekarte Substrate

7 Legendeneinheiten

Prognosekarte MittleresVielfaches der SM-Vorsorgewerte3 Legendeneinheiten

Magde-burg

Wittenberge

Stendal

Burg

ZerbstWittenberg

Bernburg

SaaleMuldeDessau

PrognosekarteBodentypen und Substrate

Prognosekartemittleres Vielfaches der

SM-Vorsorgewerte

Vorgehensweise

Erstellung DGMAbleitung von Reliefparametern

Konsolidierung Datensätzeaus der Bodenschätzung des LAGB

Auswertung SM-Daten des LAU

Korrelation mit Reliefparametern (DGM)

Klassifizierung, Bildung von Legendeneinheiten

Validierung mit SABO_P-Datensätzen Validierung mit Stichprobe

Erstellung Karten Erstellung Karte

Schematischer Schnitt von der Niederterrasse zum Auenbereich mit Abfolge der Bodentypen in Abhängigkeit von der Höhe über Tiefenlinie.(Geländeoberfläche, Grundwasserspiegel und Sedimentwechsel stark überhöht)

Trainingsgebiet Schwarze Elster 2003 (Finanzierung LAGB)

Vega-Gley Gley-Vega Auengley Vega-Gley Gley-Vega Vega Paternia Regosol

Vorarbeiten

Grabe M., K.-J. Hartmann, T. Scholten, R. Jahn (2005):

Erstellung einer Bodenkonzeptkarte für Auenbereiche der Schwarzen Elster.Mitteilungen Deutsche Bodenkundl. Gesellsch. 107/1: 321-322

Gedanklicher Ansatz: Verbreitung von Auenböden ist abhängig vom Relief und Tiefe des Grundwasserspiegels

Rambla, Paternia, Kalkpaternia, Tschernitza, VegaaG-Horizont ≥8 dm beginnend

Gley-VegaaM-Go-Horizont >4 dm beginnend

Vega-GleyaM-Go-Horizont innerhalb <4dm beginnend

AuengleyaG-Horizont <4dm beginnend

Bodendefinitionen

Auenböden

Gleye

Vega Gley-Vega Vega-Gley Auengley

aM

aG

aG aG

aGaM-G aM-GGrundwasser

Bodentypen (mit n>=3)

GM GGh GN AB SS-GG GG GG-AB

Höh

e üb

er T

iefe

nlin

ie [m

]

0

1

2

3

4

5

6

Auswertung Burg 2004 (Finanzierung LAGB)(Kastler, Hartmann, Jahn 2005. Analyse des Auftretens bodensystematischer Einheiten in der Elbaue auf der Grundlage rasterorientierter Eingangsdaten. Mitt. Dtsch. Bodenkundl. Gesellsch. 107/1: 353-354)

!!!

Problem:GG habenzweigipfligeVerteilung

Anmoorg

ley

Humusg

ley

Naßgle

y

Vega

Pseudogle

y-Gle

yGle

yGle

y-Veg

a

Vorarbeiten

Schwermetallverteilungin der Elbaue

Rinklebe et al., 2005

Die Zusammenhänge zwischen Böden (-formen) und SM-Gehaltensind jedoch nicht trivial

Kein einfacher Zusammenhang zwischen Schwermetallkonzentration und „Höhe über Elbniveau“ bzw. „Distanz zur Strommitte“

R2 = 0,18

02468

101214161820

0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0

R2 = 0,10

0 200 400 600 800 1000 1200 1400

Mit

tler

es V

ielf

ach

esd

es V

ors

org

ewer

tes

(8 S

M)

Höhe über Elbniveau (m) Distanz zur Strommitte (m)

Voruntersuchungen 2006 (Finanzierung LAU)Vorarbeiten

PrognosekarteBodentypen und Substrate

PrognosekarteMittleres Vielfaches der

SM-Vorsorgewerte

Verfügbare Daten

∎∎∎∎ 5.423 Klassenflächen mit Grablochbeschrieben(31,7 % des Gebietes)

· 640 Profile ausSABO_P Datenbank

264 Datensätze(135 Oberböden)aus 3 Beprobungs-kampagnenPb, Cd, Cr, Cu, Ni, Zn, Hg, As(1997, 2000, 2007)Magde-

burg

Wittenberge

Stendal

Burg

ZerbstWittenberg

Bernburg

Saale

MuldeDessau

Magde-burg

Wittenberge

Stendal

Burg

ZerbstWittenberg

Bernburg

Saale

MuldeDessau

0 5 km0 5 km0 5 km 0 5 km

0 5 km

Satellitenaufnahme (Google Earth) des Elbabschnittes bei Angern/Rogätz

Originales DGM auf Basis der Scannerdatenaus Laserscannerbefliegung

Korrigiertes DGM mit gefüllten Lücken (interpol.)

Datengrundlagen - DGM

Grundlage der Karte ist ein digitales Geländemodell aus der Laserscannerbefliegung.

Die Scannerdaten weisen verschiedene Fehler auf, welche korrigiert werden müssen.

Datengrundlagen - DGM

- Reliefschummerung zur Erkennung relativer Höhenunterschiede- Glättung mit Tiefpassfilter zur Beseitigung von Artefakten (z.B. Ackerfurchen)- Reduktion auf ein 5x5 m Raster (Zielmaßstab 1:10.000)

1. Erstellung eines hydrologisch korrekten DGM (Beispiel bei Schönebeck)

Datengrundlagen - DGM

2. Ableitung von Reliefattributen (Beispiel bei Dessau)

Vertikalkrümmung (VK) Neigung (N) Höhe üb. Tiefenlinie (HUT)

Höhe üb. Elbe (HUE) Bodenfeuchteindex (BFI) Massenbilanzindex (MBI) Auenindex (FPI)

DatengrundlagenVorkommen BodensubtypenÜbersetzte Bodenschätzungsdaten SABO_P-Profile

Anz

ahl

Flä

chen

größ

e

Datenaufbereitung

Kombination der Reliefattribute

und

Segmentierung

Korrelation mit Reliefparametern, Klassifizierung

Aue

nind

ex

Mas

senb

ilanz

inde

x

Problem:Weitgehend unscharfe Beziehungen der Bodentypen zu Reliefattributen���� Vernachlässigung nur wenig vorkommender Böden���� Clusterung zu wenigen differenzierbaren Zielklassen (=Legendeneinheiten)

Bodenprognosekarte

M 1:50.000

VegaVega-Gley + Gley-VegaRambla + PaterniaBraunerdeAuengleyPseudogley

Magde-burg

Wittenberge

Stendal

Burg

ZerbstWittenberg

Bernburg

Saale

MuldeDessau

Prognosekarteder Substrate

M 1:50.000

ll/sl/tss/ltu

Magde-burg

Wittenberge

Stendal

Burg

Zerbst

Wittenberg

Bernburg

Saale

MuldeDessau

Probleme der Datengrundlagen

Fast 90 % der Datengrundlagen (Böden) sind übersetzte Daten der Bodenschätzung

0

10

2030

40

50

s u l t

Bodenarten-Hauptgruppe

Häu

fig

keit

(%

) übersetzteSchätzungsdatenHorizonte (n = 9.790)

Körnungsdaten LAGB(n = 186)

Abschlämmbares<0,01 mm (%)

S = Sand <10Sl = anlehmiger Sand 10-13lS = lehmiger Sand 14-18SL = stark sandiger Lehm 19-23sL = sandiger Lehm 24-29L = Lehm 30-44LT = toniger Lehm 45-60T = Ton >60

Achtung!Die Bodenart der Reichsbodenschätzung

(1934) ist bei Verwendung gleicher Begriffe deutlich anders definiert

als heute üblich.

Bodenarten (Korngrößengemische)des Feinbodens

nach DIN 4220 und KA4/KA5im Dreieckskoordinatensystem

% S

and

(63-

2000

µm

)

% Schluff (2-63 µm)

Ton (<2 µm)

100 20 30 40 50 60 70 80 90 100

100

100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0

20

30

40

50

60

70

8090

100

2

S = SandU = SchluffL = LehmT = Ton

s = sandigu = schluffigl = lehmigt = tonig

2

3

2

3

3

4

3

4

2

34

2

3

4

Uls

Lu

3

Ts

St

S

Sl Slu

TuTl

T

Lts

Ls

Us U

Lt

4Su

2Ut

2

Tu 3

4

2

Bodenarten (Korngrößengemische)nach Reichsbodenschätzung

% S

and

(63-

2000

µm

)% Schluff (2-63 µm)

Ton (<2 µm)

100 20 30 40 50 60 70 80 90 100

100

100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0

20

30

40

50

60

70

80

90

100

SlS lS

sL

SL

LLT

Tkeine

Daten

Mitteilgn. DBG (1992)

67, S.240 2 = schwach3 = mittel4 = stark

LAU SM-Daten (KW) 0-10 bzw. 0-20 cm Tiefe Datengrundlagen - SM

LAU SM-Daten (KW)alle Daten (n = 143 bis 190)

Cu Zn Cd Ni Cr Pb Hg As Fluß km

Cu ,96** ,98** ,94** ,93** ,86** ,92** ,72** ,25**170 161 170 170 170 163 143 170

Zn ,96** ,96** ,90** ,87** ,83** ,90** ,73** ,28**170 161 170 170 170 163 143 170

Cd ,98** ,96** ,90** ,91** ,80** ,92** ,68** ,32**161 161 161 161 161 159 138 161

Ni ,94** ,90** ,90** ,95** ,82** ,80** ,68** ,10170 170 161 170 170 163 143 170

Cr ,93** ,87** ,91** ,95** ,78** ,81** ,61** ,15170 170 161 170 170 163 143 170

Pb ,86** ,83** ,80** ,82** ,78** ,71** ,94** ,10170 170 161 170 170 163 143 170

Hg ,92** ,90** ,92** ,80** ,81** ,71** ,58** ,45**163 163 159 163 163 163 140 163

As ,72** ,73** ,68** ,68** ,61** ,94** ,58** ,07143 143 138 143 143 143 140 143

Ø ,90 ,88 ,88 ,86 ,84 ,82 ,81 ,71 ,27

Pearson Correlation, ** = significant at 0.01 level (2-tailed)

0

50

100

150

200

250

300

350

400

0 50 100 150 200 250

As KW mg/kg

Pb

KW

mg

/kg

0

5

10

15

20

25

30

35

0 50 100 150 200 250

As KW mg/kg

Hg

KW

mg

/kg

Datengrundlagen - SM

LAU SM-Daten (KW)0-10 bzw. 0-20 cm Tiefe

Beprobung199720002007

Maßnahmenwert BBSchV

Vorsorgewert BBSchVAs: LAGA, 1995)(Lehme, Schluffe)

R2 = 0,023

0,1

1

10

100

1000

10000mg kg-1 R2 = 0,132

R2 = 0,047

0,1

1

10

100

1000

10000mg kg-1 R2 = 0,069

R2 = 0,027 R2 = 0,094

R2 = 0,043

200 250 300 350 400 450 km

R2 = 0,008

Cd

Cr Cu

Pb Ni Zn

As Hg

M S

200 250 300 350 400 450 km

M S

200 250 300 350 400 450 km200 250 300 350 400 450 km

M S M S

Datengrundlagen - SM

Datenaufbereitung - SM

Regressionsbeziehungen zwischen Mittelwerten des Vielfachen der Vorsorgewerte mit Reliefattributen

Datenaufbereitung - SM

Clusterung und Ableitung von Klassen mit Schwellenwerten für Mittelwerte des Vielfachen der Vorsorgewerte

gering mi. hoch

3,2 6,5

Legendeneinheit 1; Keine oder geringe As- und Schwermetallbelastung (≤3,207-fache des Vorsorgewertes)(As und Hg fast immer unter Maßnahmewert*)

Legendeneinheit 2; As und Schwermetallbelastung zu befürchten (>3,207 bis ≤6,456-fache des Vorsorgewertes)(As und Hg häufig über Maßnahmewert*)

Legendeneinheit 3; As und SM-Belastung wahrscheinlich (>6,456-fache des Vorsorgewertes)(As und Hg meist über Maßnahmewert*)

*Maßnahmewerte nach BBodSchV (Anh. 2) für Grünland

Prognosekarte der mittlerenVielfachen der Vorsorgewerte

M 1:50.000gering = <3,2mittel = >3,2 - <6,5hoch = >6,5

Magde-burg

Wittenberge

Stendal

Burg

Zerbst

Wittenberg

Bernburg

Saale

MuldeDessau

Schlussfolgerungen

• Die Verbreitung von Boden-(Sub)typen lässt sich mit guter Genauigkeit prognostizieren.

• Die Güte der Prognose der Bodenarten bzw. Substrate ist nur bei dominant verbreiteten Bodenarten bzw. Substraten zufriedenstellend.

• Hinsichtlich der Bodenarten nach KA4/KA5 bestehen erhebliche Unsicherheiten aus der Übersetzung von Bodenschätzungsdaten.

• Die Prognose von Schwermetallgehalten nach Reliefattributen ist besser als nach Boden-(Sub)typen.

• Eine Prognose der Schwermetallgehalte nach Bodenparametern wie Bodenart und Humusgehalt ist mit der derzeit vorhandenen Datenbasis nicht möglich.

• Zusätzliche Informationen wie Überflutungshäufigkeit und Grundwasserdynamik (derzeit nicht flächendeckend vorhanden) könnten wahrscheinlich das Prognoseergebnis verbessern.