Meilensteinlieferung MSL AP 6-1 P3 -...

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1

Zeitliche und räumliche Dyna-misierung des C-Faktors mittelssimulierter Sentinel 2-Daten zurLokalisierung von Gefährdungs-flächen der wassergebundenenBodenerosion

Meilensteinlieferung MSL AP_6-1_P3

Modellinitiierung des ErosionsmodellsABAG�ux | Potenzialmodellierung |

Niederschlagsimplementierung(R-Faktorenanteile für den C-Faktor)

Dr. Daniel Wurbs

Halle (Saale), den 22. November 2014

Zuwendungsempfänger Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg · In-stitut für Geowissenschaften und Geographie · Fachgebiet Geoferner-kundung und Kartographie | Von-Seckendorff-Platz 4 · 06120 Halle(Saale)

Unterauftragnehmer geoflux Thomas Koschitzki & Daniel Wurbs GbR

Förderkennzeichen 50EE1230

Laufzeit 1.8. 2012 bis 31.07.2015

Kontakt Dr. Markus Möller · mail: [email protected] ·Tel. (0345) 552 60 26

[email protected]

DynaC | MSL AP_6-1_P3 2

Inhaltsverzeichnis

1 Gegenstand 3

2 Das Erosionsmodell ABAG f lux 3

3 Präprozessing und Modellparametrisierung 5

4 Potenzialmodellierung 5

5 Niederschlagsimplementierung 6

Literatur 12

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1 Gegenstand

Die Kartierung und Ausweisung erosionsgefährdeter Flächen auf den ausgewählten Testschlä-gen erfordert im Vorfeld die Ermittlung des naturbedingten Erosionspotenzials – unabhängig vonder aktuellen Bodenbedeckung und -bewirtschaftung. Diese erfolgt durch Anwendung des em-pirischen Ansatzes der Allgemeinen Bodenabtragsgleichung (ABAG) nach Schwertmann et al.(1987), wonach die Erosion steuernden und beeinflussenden Faktoren Niederschlag, Bodenero-dierbarkeit, Relief, Bodenbedeckung, Bodenbearbeitung und Erosionsschutz multiplikativ mitein-ander verknüpft werden. Innerhalb des Projektes wird die modellbasierte Berechnung der ABAG-Faktoren und der Bodenerosion durch Wasser durch Anwendung des Modells ABAG f lux umge-setzt. Die Modellierung setzt die Bereitstellung der erforderlichen (Geo)Datengrundlagen (MLSAP_5-1_P2) und die Modellparametrisierung durch Einbindung der ABAG-Faktoren sowie ex-terner Inputgrößen voraus.

2 Das Erosionsmodell ABAG f lux

Das Erosionsmodell ABAG f lux (Wurbs et al., 2007) wurde durch den Unterauftragnehmer GEO-FLUX entwickelt und in zahlreichen Projekten – auch vor dem Hintergrund gesetzlicher Anfor-derungen (z. B. GAP, EU-WRRL, CC) – eingesetzt. Innerhalb des Modells können auf Grundlagedes digitalen Geländemodells (DGM) Reliefparameter abgeleitet und die modifizierten ABAG-Faktoren L und S entsprechend der Richtlinien nach DIN 19708 (2005) berechnet werden. DieModellierung des Bodenabtrages erfolgt rasterbasiert durch die variable Einbindung der ABAG-Faktoren LS (kombinierter Hanglängen- und Neigungsfaktor), K (Bodenerodierbarkeitsfaktor), C(Bearbeitungsfaktor) und R (Niederschlagserosivitätsfaktor). Die Kopplung an ein Transport- undAkkumulationsmodul ermöglicht zusätzlich die hangabwärts gerichtete Ausweisung von Sedi-menttransportpfaden (Abb. 1). Ein wesentlicher Vorteil des Modells besteht darin, den L-Faktoraus dem spezifischen Einzugsgebiet – abgeleitet aus der natürlichen Hanglänge – zu berechnen,um Konvergenz und Divergenz der Oberfläche stärker zu berücksichtigen

Abbildung 1: Schema des Modells ABAGflux.

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(a)

(b)

(c)

Abbildung 2: R- (a) , K- (b) und LS-Faktor in den Teilgebieten und in der RapidEye-Tile-Fläche3262922.

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3 Präprozessing und Modellparametrisierung

Das Modellpräprozessing umfasst die Aufbereitung der in MLS_AP5-1_P1 erfassten Geodatenund das Prozessierung der ABAG-Faktoren entsprechend der Modellanforderungen. Für die Er-mittlung des flächendeckenden R-Faktors erfolgte die Anwendung der länderspezifischen Glei-chung nach DIN 19708 (2005) für Sachsen-Anhalt auf die verfügbaren Niederschlagsdaten desDWD. Im Ergebnis zeigen die R-Faktoren eine vergleichsweise geringe räumliche Differenzie-rung im langjährigen Mittel (Abb. 2a). Allerdings können für starke Einzelereignisse des Nieder-schlages R-Faktoren erwartet werden, welche bereits einen großen Anteil des durchschnittlichenJahreswertes erbringen. Die Bestimmung der K-Faktoren wurde anhand der Vorläufigen Bodenkartevon Sachsen-Anhalt 1:50.000 (VBK50) vorgenommen. Anhand der Attribute der Parameter Ober-bodenart (KB), Humusgehaltsstufe (KH), Skelettanteil (KS), Aggregatgröße (KA) und k f -Stufe(Wasserdurchlässigkeit, KD) je Bodeneinheit wurde gemäß DIN 19708 (2005) der K-Faktor fürjede Legendeneinheit durch Anwendung von Gleichung 1 ermittelt.

K = (KB × KH + KA + KD)× KS (1)

Grundsätzlich wird deutlich, dass die ausgewählten Testschläge durch eine hohe Bodenero-dierbarkeit mit K-Faktoren zwischen 0,4 und 0,5 gekennzeichnet sind (Abb. 2b). Der modellinter-nen Berechnung des LS-Faktors wurde die Analyse (Prüfen auf Artefakte) und Aufbereitung desDGM vorangestellt. Die Aufbereitung der DGM1 umfasste die Anwendung eines multidirektio-naler Filters mittels GIS-Software SAGA-GIS, der auf einer Modifikation des Filters von Lee (1980)beruht. Hierbei handelt es sich um einen Rauschfilter, der störendes Rauschen eliminiert und dieunter dem Rauschen verborgene (Relief-)Information herausarbeitet. Anschließend erfolgte dasResampling des DGM auf eine Rasterweite von 2 m mittels Bi-Spline-Interpolationsverfahren.

Im Rahmen der Modellparametrisierung wurden die aufbereiteten ABAG-Faktoren sowie dashoch auflösende DGM in das Modell implementiert. Zusätzlich wurden weitere Inputdaten, wiedie Feldblockgrenzen (Bezugsräume) sowie Erosionsbarrieren (linienhafte Landschaftselemente)entsprechend der Modellanforderungen in das Modell ABAG f lux eingebunden. Nach Durchfüh-rung verschiedener Testläufe zur Anpassung der Modelleingangsdaten an die Berechnungsräumestand das Modell für weiterführende Berechnungen zur Verfügung.

4 Potenzialmodellierung

Die Modellierung des potenziellen Bodenabtrags dient in erster Linie der Erstabschätzung derErosionsgefährdung auf den als Testgebiet fungierenden Ackerschlägen vor dem Hintergrundder späteren Einbindung des C-Faktors sowie der Lokalisierung erosionsgefährdeter Teilflächen.Hierzu erfolgte für die ausgewählten Testschläge modellintern zunächst die Berechnung des LS-Faktors aus dem DGM nach DIN 19708 (2005) und Gleichungen (Gl. (2), (3); Abb. 2c):

S = −1, 5 + (17/(1 + e2,3−6,1×sin α) mit α . . . Hangneigung (2)

L = (0, 046 × l)m (3)mit m . . . Hanglängenexponent und l. . . erosive Hanglänge [m]

Der Berechnung des L-Faktors ist die Ableitung der erosiven Hanglänge l vorangestellt. Diesebasiert auf dem spezifischen Einzugsgebiet (E) einer Rasterzelle sowie der Breite einer potenziel-len Abflussbahn b und wird nach dem Ansatz von Moore & Wilson (1992) entsprechend Gleichung(4) bestimmt.

l = E/b (4)

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Die Ableitung der C-Faktoren anhand NDVI (normalisierter differenzierter Vegetationsindex)und FVC (Bodenbedeckungsgrad) erfolgt am Institut für Geowissenschaften und Geographie(MLS_AP-4_2/3). Als Raumbezug dienen hierfür RapidEye-Tile-Flächen, deren Szenen dem Pro-jekt zur Verfügung stehen. Die Berechnung der aktuellen Erosionsgefährdung unter Verwendungder abgeleiteten C-Faktoren erfordert die räumliche Homogenisierung der Eingangsdaten. Inso-fern wurde - über die bisher vorliegenden Ergebnisse der Potenzialmodellierung hinaus – auchdie Modellierung der potenziellen Erosionsgefährdung, einschließlich der ABAG-Faktoren, an dieAusdehnung der relevanten RapidEye-Tile-Fläche 3262922 angepasst. Die in Abbildung 2 darge-stellten (Teil-)Ergebnisse der Potenzialmodellierung decken das Untersuchungsgebiet sowie dieRapidEye-Tile-Fläche 3262922 vollständig ab.

Abbildung 3: Potenzieller Bodenabtrag in den Teilgebieten und in RapidEye-Tile-Fläche 3262922.

Während die Berechnung der potenziellen Erosionsgefährdung für die RapidEye-Szene unterVerwendung des DGM10 vorgenommen wurde (Abb. 3), liegt für die Testschläge das hoch aufge-löste DGM2 vor. Als Ergebnis der Potenzialmodellierung wurden Rasterdatensätze (2 m) zur Dar-stellung des potenziellen Bodenabtrages [t/ha × a−1] erzeugt. Vor allem die hügeligen Testschlägeim Teilgebiet Gerbstedt/Friedeburg sind durch hohe Abtragswerte charakterisiert, so dass in Hin-blick der im weiteren Projektverlauf durchzuführenden Erosionserfassung (MLS_AP6-3) der Fo-kus vor allem auf diesen Schlägen lag. Exemplarisch ist das Ergebnis der Modellierung auf Basisdes DGM2 für den Testschlag bei Strenznaundorf in Abbildung 4 dargestellt. Hier sind vor allemdie erosiven Tiefenlinien sowie die Hänge durch ein erhöhtes Erosionspotenzial gekennzeichnet,welches sowohl vor Ort im Gelände sichtbar ist als auch durch das Modell wiedergegeben werdenkann.

5 Niederschlagsimplementierung

Die Ermittlung der innerjährlichen Niederschlagsdynamik (R-Faktorenanteile) ist eine Grundvor-aussetzung für die Berechnung des C-Faktors (AP 4). In der Meilensteinsteinlieferung MLS AP_6-1_P2/P3 wurden folgende Arbeitsschritte umgesetzt:

• Erfassung und Aufbereitung stationsbezogener Niederschlagsdaten in den Testgebieten aufTageswertbasis

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Abbildung 4: Potenzialmodellierung Bodenerosion – Beispielgebiet Strenznaundorf.

• Erfassung und Analyse stationsbezogener Niederschlagsdaten in 10min-Auflösung (ab 2006)

• Jährliche statistische Analyse zu Starkniederschlagsmengen im Jahresverlauf

• Definition der RADOLAN-Zellen in Bezug auf das Untersuchungsgebiet

• Analyse der der RADOLAN-Daten für einzelne Zeitabschnitte der ersten und zweiten Ve-getationsperiode

Wesentliches Ziel des Arbeitsschrittes war die Entwicklung eines Algorithmus, mit dessen Hil-fe stationsbezogene Niederschlagsdaten in täglicher Auflösung und zeitlich hochauflösende RA-DOLAN-Daten des Deutschen Wetterdienstes statistisch analysiert und jährliche R-Faktoren ent-sprechend der betrachteten Kulturperioden disaggregiert werden können. Die Analyse und Aus-wertung der RADOLAN-Daten hat ergeben, dass RADOLAN-Daten zwar zeitlich und räumlichhoch auflösende Informationen liefern, der Unsicherheitsbereich der Daten aber recht hoch ist. Vorallem im Bereich von übergängen zwischen Einzugsbereichen einzelner Stationen des Radarver-bundes können bei stärkeren Niederschlagsereignissen âžSprüngeâœ auftreten und unplausibleErgebnisse geliefert werden. Abbildung 5 zeigt exemplarisch die RADOLAN-Tageswerte für einEreignis aus dem Jahr 2012 für das erweiterte Untersuchungsgebiet. Im Kernzentrum wurden Nie-derschläge von über 200 mm aufgezeichnet, während ein Abgleich mit Stationsdaten ergab, dassTagessummen < 40 mm plausibel sind. Nach Rücksprache mit Herrn Falk Böttcher vom Projekt-partner DWD können unplausible Werte bei der Einzelfallbetrachtung identifiziert werden. Fürdie Auswertung längerer Zeitreihen, welche für die Analyse der innerjährlichen Niederschlagsdy-namik erforderlich ist, werden die Unsicherheiten derzeit noch als zu hoch angesehen, sodass eineVerfälschung der Resultate nicht auszuschlieÃŸen ist. Die Erkenntnisse wurden im Rahmen einesWorkshops zur RADOLAN-Nutzung für Bodenschutzaspekte am 25.11.2014 in Leipzig durch denDWD bestätigt. Danach sollten die 10-Minuten-Werte der RY- und RZ-Datensätze von RADOLANsowie die stündlich vorliegenden RW-Datensätze nur für räumlich begrenzte Einzelfallbetrach-tungen genutzt werden. Erst im Jahr 2015 ist eine Verbesserung der Datengrundlage durch eineAneichung der RZ- und RW-Datensätze mithilfe vorliegender Stationsdaten beim DWD geplant.

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Abbildung 5: Zellen für ein Niederschlagsereignis 2012.

Abbildung 6: Schema zur Erarbeitung der R-Faktorenanteile.

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Abbildung 7: Zeitlicher Verlauf der monatlichen R-Faktorenanteile.

Abbildung 8: Tägliche R-Faktorenanteile für das Untersuchungsgebiet.

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Aus diesem Grund wurde folgender alternativer Arbeitsplan entwickelt, der verstärkt auf diezeitlich hoch auflösenden (10 min-Zeitschritte) der Niederschlagsstationen orientiert (Abb. 6):

• Erfassung und Aufbereitung stationsbezogener Niederschlagsdaten in den Testgebieten aufTageswertbasis

• Starkregenanalyse mittels Perzentilmethode und Festlegung erosiver Schwellenwerte

• Jährliche statistische Analyse zu Starkniederschlagsmengen im Jahresverlauf

• Statistische Auswertung der Stationswerte (ab 2007) und Identifizierung erosiver Ereignissenach DIN 19708 (2005)

• Bestimmung der Niederschlagserosivität der Einzelereignisse und Berechnung des Erosivi-tätsparameters EI30 (R-Faktorenanteil)

• Verifizierung mithilfe der RADOLAN-Daten (Einzelfallstichproben)

• Monatliche Aggregierung EI30-Werte je Station zu monatlichen R-Faktorenanteilen

• Disaggregierung der monatlichen R-Faktorenanteile auf Tageswerte

Die Auswertung der stationsbezogenen Einzelereignisse und die Aggregierung der EI30-Pa-rameter zu monatlichen R-Faktorenanteilen wurde für einzelne Stationen des Testraumes abge-schlossen. Abbildung 7 zeigt den Jahresverlauf der R-Faktorenanteile für den Untersuchungs-raum (blau) im Vergleich zu den für Bayern ermittelten Anteilen (grün). Die durch Schwertmannet al. (1987) für Bayern ermittelten Werte bilden – aufgrund fehlender weiterer Daten – die Grund-lage für die Ableitung regionalspezifischer C-Faktoren und sind Bestandteil der DIN 19708 (2005).Der Jahresverlauf belegt, dass für den Untersuchungsraum eine Verschiebung der R-Anteile indie späteren Sommermonate anzunehmen ist. Insofern ist die Entwicklung regionalspezifischerR-Faktorenanteile, wie sie für das Testgebiet vorgenommen wird, zwingend erforderlich, um denBodenbedeckungsgrad und somit die Erosionsgefährdung realistischer bewerten zu können.

Abbildung 9: Kumulierte R-Faktorenanteile im Jahresverlauf für das Untersuchungsgebiet.

Da die R-Faktorenanteile zur Bestimmung des dynamischen C-Faktors für einzelne Kultur-perioden und somit monatsübergreifend ermittelt werden, ist die Disaggregierung der monat-lichen R-Faktorenanteile auf Tageswerte erforderlich. Diese erfolgte durch einfache Division der

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Monatsanteile durch die Anzahl der entsprechenden Tage. Eine direkte Ermittlung täglicher R-Faktorenanteile aus gemessenen Niederschlagsdaten ist aufgrund der zu geringen Stichproben-anzahl unzulässig. Abbildung 8 zeigt die für das Untersuchungsgebiet errechneten täglichen R-Faktorenanteile, welche als Grundlage für die Bestimmung des dynamischen C-Faktors in derMeilensteinlieferung MLS_AP6-2 dienten. In Abbildung 9 sind zusätzlich die kumulierten R-Faktorenanteile im Jahresverlauf dargestellt.

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Literatur

DIN 19708 (2005). Bodenbeschaffenheit – Ermittlung der Erosionsgefährdung von Böden durch Wassermit Hilfe der ABAG. Berlin: Beuth Verlag.

Lee, J. S. (1980). Digital image enhancement and noise filtering by use of local statistics. IEEETransactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2, 165–168.

Moore, I. D. & Wilson, J. P. (1992). Length-slope factors for the revised universal soil loss equation:Simplified method of estimation. Journal of Soil and Water Conservation, 47(5), 423–428.

Schwertmann, U., Vogl, W., & Kainz, M. (1987). Bodenerosion durch Wasser – Vorhersage des Abtragsund Bewertung von Gegenmaßnahmen. Stuttgart: Ulmer Verlag.

Wurbs, D., Koschitzki, T., & Möller, M. (2007). ABAGflux – ein hierarchischer Modellansatz zurMaßnahmenplanung im Boden- und Gewässerschutz. Mitteilungen der Deutschen BodenkdlichenGesellschaft, 110, 721–722.

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