Technische Universit¨at Braunschweig Institut fur Geo¨ ¨okologie · 2007. 10. 4. · Institut...

Technische Universität Braunschweig

Institut für Geoökologie

Vergleichende Lysimeterstudie - Bromidausträge aus

einem sandigen und einem schluffigen Boden

- Bericht -

Technische Universität BraunschweigInstitut für Geoökologie

Abteilung für Bodenkunde und Bodenphysik

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis 2

Tabellenverzeichnis 3

1 Zusammenfassung der Lysimeterstudie 11.1 Durchführung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.2 Datenaufbereitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

2 Wassertransportsimulationen mit HYDRUS 1D 72.1 Simulationseinstellungen und Annahmen . . . . . . . . . . . . . . 7

2.1.1 Hydraulische Funktionen und allgemeine Einstellungen . . 72.1.2 Randbedingungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102.1.3 Wurzeln . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122.1.4 Anfangsbedingungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.2 Ergebnisse Wassertransport . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

3 Stofftransportsimulationen mit STANMOD 163.1 Simulationseinstellungen und Annahmen . . . . . . . . . . . . . . 16

3.1.1 Gleichgewichtsansatz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163.1.2 Ungleichgewichtsansatz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

3.2 Ergebnisse Stofftransport . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173.2.1 Gleichgewichtsansatz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173.2.2 Ungleichgewichtsansatz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

4 Abschließende Diskussion 20

Literatur 24

A Anhang 25

1

Abbildungsverzeichnis

1.1 Verlauf der Wetterdaten von Jan. 2003 bis Jun. 2005. . . . . . . 31.2 Gemessene Bromidausträge aus Sand. . . . . . . . . . . . . . . . 41.3 Gemessene Bromidausträge aus Schluff. . . . . . . . . . . . . . . 51.4 Massenbilanz des Bromids in den verschiedenen Lysimetern. . . . 62.1 Anhand der Textur bestimmte Retentions- und

Leitfähigkeitskurven der einzelnen Horizonte. . . . . . . . . . . . 82.2 Potentielle Evapotranspiration für den Simulationszeitraum mit

prozentualen Anteilen der Evaporation und der Transpiration. . . 112.3 Stress-Response-Funktion nach Feddes et al. (1978). . . . . . . . 122.4 Anfangsverteilung des Matrixpotentials für Wassertransportsi-

mulation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132.5 Ergebnisse der HYDRUS 1D Simulationen. . . . . . . . . . . . . 143.1 Mittlerer gemessener Bromidaustrag aus Sand und mit Hilfe von

STANMOD simulierter Bromidaustrag. . . . . . . . . . . . . . . 173.2 Mittlerer gemessener Bromidaustrag aus Schluff und mit Hilfe

von STANMOD simulierter Bromidaustrag. . . . . . . . . . . . . 183.3 Mittlerer gemessener Bromidaustrag aus Sand und mit Hilfe von

STANMOD simulierter Bromidaustrag unter Verwendung desTwo-Region-Modells. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

4.1 Bromidausträge aus sandigem Boden aufgetragen gegen eluiertePorenvolumen. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

4.2 Bromidausträge aus schluffigem Boden aufgetragen gegen eluier-te Porenvolumen. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

2

Tabellenverzeichnis

1.1 Angaben zum Bewuchs der Lysimeter. . . . . . . . . . . . . . . . 11.2 Bewässerungstermine. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12.1 Parameter und allgemeine Simulationseinstellungen für die in-

verse Parameterschätzung mit HYDRUS 1D. . . . . . . . . . . . 92.2 Zeitliche Entwicklung der geschätzten Bestandesparameter für

eine Fruchtfolge von Phacelia und Winterraps. . . . . . . . . . . 112.3 Invers bestimmte hydraulische Parameter des schluffigen und des

sandigen Bodens und Massenbilanz der Simulationen. . . . . . . 153.1 Aus der STANMOD-Simulation geschätzte Modellparameter. . . 173.2 Mit STANMOD unter Verwendung des Two-Region-Modells

geschätzte Parameter. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19A.1 Horizontabfolge, Textur und Bodenart für den Haplic Arenosol

bei Münster-Handorf. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25A.2 Horizontabfolge, Textur und Bodenart für den Haplic Luvisol bei

Münster-Mauritz. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

3

1

1 Zusammenfassung der Lysimeterstudie

1.1 Durchführung

In einer vergleichenden Studie wurde das Austragsverhalten von Bromid aus ei-nem sandigen und einem schluffigen Boden über einen Zeitraum von 460 Tagenaufgenommen.In der Studie wurden Daten von 2 x 5 Lysimeter verwendet, die jeweils eineOberfläche von 1 m2 aufwiesen. Die Gesamttiefe der Lysimeter betrug 120 cm,wobei nur 110 cm mit ungestörten Bodenmonolithen ausgefüllt waren.Im Oktober 2003 wurden fünf Monolithen an einem landwirtschaftlich ge-nutzten Standort bei Münster-Handorf (HAN1) und fünf bei Münster-Mauritz(LAE1) gestochen und zur Lysimeterstation der Firma Covance transportiert.Dort wurden sie abschließend mit der umgebenden Geländeoberfläche einge-baut. Die Klassifizierung der Böden an den Entnahmestandorten erfolgte 2002bzw. 2003 nach FAO-Standard (1998).Die Angaben zum Bewuchs der Lysimeter sind in Tab. 1.1 gelistet. Eine Bonitie-rung wurde nicht durchgeführt, ebenso fehlen Angaben zur Höhe der Kulturen,Wurzeltiefe oder Blattbedeckung.

Tabelle 1.1: Angaben zum Bewuchs der Lysimeter.

Zeitraum Frucht

03.05. - 15.09.2004 Phacelia (Aussaat: 1.5 g /Lysimeter)16.09. - 01.05.2005 Winterraps (Aussaat: 0.4 g /Lysimeter)

Die Studie begann am 04.03.2004 mit der Applikation von 10.0 g Kaliumbromidpro m2 (entspricht 6.715 g Bromid pro m2). Im Anschluss wurden alle Lysimeterzu den in Tab. 1.2 gelisteten Terminen mit 5 l Wasser pro Lysimeter bewässert.Ab dem 04.03.2004 wurden sowohl Sickerwassermengen [l] als auch Bromidkon-zentrationen im Sickerwasser [mg l−1] für jedes Lysimeter in 14tägiger Auflösungbestimmt.

Tabelle 1.2: Bewässerungstermine.

Bewässerungstermin

28.05.200430.05.200407.06.200408.06.200409.06.200415.06.200430.06.200404.08.2004

Für den Zeitraum von Jan. 2003 bis Jun. 2005 wurden in unmittelbarer Nähezur Lysimeteranlage Wetterdaten (Globalstrahlung [W m−2], Temperatur [◦C],Niederschlag [mm] und Windgeschwindigkeit [m s−1] ) in täglicher Auflösungaufgenommen.

2 1 ZUSAMMENFASSUNG DER LYSIMETERSTUDIE

1.2 Datenaufbereitung

Die Klassifizierung der Böden ergab für Münster-Handorf einen Haplic Areno-sol und für Münster-Mauritz einen Haplic Luvisol. Die Horizontabfolgen mitAngaben zur Textur und Bodenart sind Tab. A.1 und Tab. A.2 zu entnehmen.Die Bewuchsdichte der Lysimeter variierte trotz identischer Saatgutmengen auf-grund unterschiedlicher Keimungsraten, wobei keine Abhängigkeit vom Boden-typ festgestellt werden konnte. Weitere Angaben zur Vegetationsentwicklunglagen nicht vor.In Abb. 1.1 sind die in der Nähe der Lysimeterstation aufgenommenen Wetter-daten visualisiert.In Abb. 1.2 ist der Verlauf der Bromidkonzentrationen im Sickerwasser dermit dem sandigen Boden (HAN 1) befüllten Lysimeter dargestellt. Der oberenGrafik ist die Konzentrationsänderung mit der Zeit zu entnehmen und in derunteren Grafik ist der Verlauf der Bromidkonzentration gegen die kumulativeSickerwassermenge der jeweiligen Lysimeter aufgetragen.In Abb. 1.3 ist der Verlauf der Bromidkonzentrationen im Sickerwasser der mitdem schluffigen Boden (LAE 1) befüllten Lysimeter dargestellt. Der oberenGrafik ist die Konzentrationsänderung mit der Zeit zu entnehmen und in derunteren Grafik ist wieder der Verlauf der Bromidkonzentration gegen die ku-mulative Sickerwassermenge der jeweiligen Lysimeter aufgetragen.Zur Darstellung der Messergebnisse wurden Sickerwassermengen < 1 mg l−1

und Konzentrationswerte < 1 l auf 0.5 gesetzt und N/A-Einträge wurden ganzaus den Ergebnissen gestrichen.Aus Abb. 1.2 ist zu erkennen, dass die Änderung der Bromidkonzentration inden mit Sand befüllten Lysimetern sehr ähnlich verläuft. Ca. 10 Tage nach derBromidapplikation sind schon sehr geringe Bromidkonzentrationen im Sicker-wasser nachweisbar. Nach ca. 120 bis 150 Tagen (100 bis 120 l Sickerwasser) istim Sickerwasser aller Lysimeter ein deutlicher Konzentrationsanstieg (bis Tag180) erkennbar, der in seiner Höhe allerdings stark variiert (22 - 40 mg l−1).Im Anschluss ist bei allen Lysimetern eine deutliche Abnahme der Bromid-konzentration im Sickerwasser bis Tag 200 erkennbar. In vier Lysimetern wirdbei Tag 250 (240 l Sickerwasser) der höchste Konzentrationspeak zwischen 35und 50 mg l−1 erreicht und danach sinkt die Bromidkonzentration bis Tag 350(450 l Sickerwasser) auf 0.5 mg l−1. Eine Ausnahme stellt Lysimeter POS 22dar. Hier nimmt die Bromidkonzentration nach Tag 200 zwar auch wieder zu,erreicht aber den ursprünglichen Wert von ca. 22 mg l−1 nicht mehr und dieanschließende Konzentrationsabnahme erfolgt langsamer als bei den übrigenLysimetern. POS 22 zeigt gleichzeitig den frühsten Durchbruch.Aus Abb. 1.3 ist zu erkennen, dass die Änderung der Bromidkonzentrationin den mit Schluff befüllten Lysimetern unterschiedlich verläuft. Ca. 10 Tagenach der Bromidapplikation sind schon sehr geringe Bromidkonzentrationen imSickerwasser nachweisbar. Nach ca. 280 bis 300 Tagen (80 bis 100 l Sickerwas-ser) ist im Sickerwasser aller Lysimeter ein Konzentrationsanstieg erkennbar,der bei Lysimeter POS 25 allerdings minimal ausfällt und dessen Höhe für dieübrigen vier Lysimeter sehr stark variiert (2 - 8.5 mg l−1). Ansatzweise lässtsich in der oberen Grafik von Abb. 1.3 der höchste Konzentrationspeak für alle

1.2 Datenaufbereitung 3

0 100 200 300 400 500 600 700 800 9000

100

200

300

400

Sol

ar R

adia

tion

[W m

−2 ]

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900−10

0

10

20

30

Tem

pera

ture

[°C

]

0 100 200 300 400 500 600 700 800 9000

1

2

3

4

Win

d S

peed

[m s

−1 ]

0 100 200 300 400 500 600 700 800 9000

10

20

30

40

Days since 01.Jan.03

Pre

cipi

tatio

n [m

m]

Abbildung 1.1: Verlauf der Wetterdaten von Jan. 2003 bis Jun. 2005. Zeitpunkt derBromidapplikation ist in rot dargestellt.


0 100 200 300 400 5000

10

20

30

40

50

60

Days after bromide application [d]

Bro

mid

e co

ncen

trat

ion

[mg

l−1 ]

POS 11POS 12POS 14POS 15POS 22

0 100 200 300 400 500 6000

10

20

30

40

50

60

cum. leakage water [l]

Bro

mid

e co

ncen

trat

ion

[mg

l−1 ]


Abbildung 1.2: Bromidausträge im Sand. oben: Im Ausfluss gemessene Bromidkonzen-tration gegen die Zeit aufgetragen. unten: Im Ausfluss gemessene Bromidkon-zentration gegen den kumulativen Wasseraustrag aufgetragen.

Lysimeter zwischen Tag 350 und 370 erkennen. Während der anschließendenKonzentrationsabnahme variieren die Kurvenverläufe sehr stark. Bei LysimeterPOS 36 steigt die Bromidkonzentration im Sickerwasser sogar erneut an. Beson-ders die untere Grafik von Abb. 1.3 deutet darauf hin, dass der Bromidaustragaus den mit Schluff befüllten Lysimetern keineswegs dem typischen Austrags-verhalten eines Tracers folgt. Die Asymmetrie in den gemessenen Austragskur-ven, insbesondere der steile Abfall der Konzentrationen ist so groß, dass dasTransportverhalten wahrscheinlich auch durch Prozessmodelle mit Ungleichge-wichtsansätze nur schwer nachvollzogen werden kann.In Abbildung 1.4 sind die kumulativen Bromidausträge aus allen Lysimeternin % der aufgegebenen Bromidmenge gegen die Zeit aufgetragen. Die Bromid-austräge aus den mit Sand befüllten Lysimetern sind in rot, die aus den mitSchluff befüllten Lysimetern in blau dargestellt. Aus dem Sand wurden zwischen60 und 75 % des aufgegebenen Bromids mit dem Sickerwasser aufgefangen. AusPOS 22 wurden nur 60 % der aufgegebenen Bromidmenge aufgefangen und in

1.2 Datenaufbereitung 5

0 100 200 300 400 5000

1

2

3

4

5

6

7

8

9


Bro

mid

e co

ncen

trat

ion

[mg

l−1 ]


0 100 200 3000

1

2

3

4

5

6

7

8

9


Bro

mid

e co

ncen

trat

ion

[mg

l−1 ]


Abbildung 1.3: Bromidausträge im Schluff. oben: Im Ausfluss gemessene Bromidkon-zentration gegen die Zeit aufgetragen. unten: Im Ausfluss gemessene Bromid-konzentration gegen den kumulativen Wasseraustrag aufgetragen.

diesem Lysimeter folgte die Austragskurve aus Abb. 1.2 auch am wenigsten demAussehen einer typischen Austragskurve eines Tracers. Aus dem Schluff wurdennur zwischen 2 und 13 % der aufgegebenen Bromidmenge mit dem Sickerwasseraufgefangen. Ein deutlicher Anstieg der gemessene Bromidkonzentration ist imSickerwasser des Schluffs fast 150 Tage später als im Sand erkennbar. In Abb. 1.2stiegen die Bromidkonzentrationen im Sickerwasser für die Lysimeter POS 25und POS 37 nicht über 2 mg l−1 und in diesen Lysimetern wurden auch nurunter 5 % der aufgegebenen Bromidmenge mit dem Sickerwasser aufgefangen.


0 100 200 300 400 5000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100


Cum

. bro

mid

e di

scha

rge

[% o

f app

lied

mas

s]

POS 11POS 12POS 14POS 15POS 22POS 25POS 34POS 35POS 36POS 37

Abbildung 1.4: Massenbilanz des Bromids in den verschiedenen Lysimetern.

7

2 Wassertransportsimulationen mit HYDRUS 1D

Um den in Abb. 1.2 und Abb. 1.3 dargestellten Verlauf der Bromidausträgeaus den Lysimetern nachvollziehen zu können, wurden im ersten Schritt Si-mulationen mit der Software HYDRUS 1D, Version 3.0 (Simunek et al., 2005)durchgeführt. Deren Ziel war es, den Wassertransport in den verschiedenenLysimetern unter Verwendung der Richards-Gleichung zu beschreiben und diebeteiligten Parameter durch die numerische Lösung der Richards-Gleichunginvers zu schätzen. Als Messpunkte wurden die über 5 Lysimeter gemitteltenkumulativen Wasserausträge aus den mit Sand und den mit Schluff befülltenLysimetern gegen die Zeit aufgetragen.Die halbwegs korrekte Abbildung des Wassertransports in der Simulation isteine notwendige Voraussetzung für eine richtige Simulation des Stofftransportes.

2.1 Simulationseinstellungen und Annahmen

Im Folgenden werden die Einstellungen der Simulationen und die Annahmen,die zur Vereinfachung getroffen werden mussten, erläutert.

2.1.1 Hydraulische Funktionen und allgemeine Einstellungen

Zur Parametrisierung der hydraulischen Funktionen wurde das klassische vanGenuchten-Mualem-Modell gewählt. Zunächst wurden die dafür benötigtenhydraulischen Parameter der einzelnen Horizonte aufgrund der in Tab. A.1und Tab. A.2 gelisteten Textur anhand einer neuronalen Netzwerkvorhersagemit dem Programm ROSETTA Lite, Version 1.0 (Schaap, 1999), welchesin der HYDRUS 1D-Software implementiert ist, bestimmt. Die sich darausergebenden Retentions- und Leitfähigkeitskurven sind in Abb. 2.1 dargestellt.Aufgrund dieser Ergebnisse wurde das Profil für den sandigen Boden inzwei Schichten unterteilt, wobei die blau gefärbten Kurven der oberen unddie roten Kurven der unteren Schicht zugeordnet wurden. Für das Profildes schluffigen Bodens wurde nur eine homogene Schicht angenommen, derenhydraulische Eigenschaften mit den roten Kurven aus den unteren Grafiken vonAbb. 2.1 beschrieben wurden. Die hydraulischen Parameter der Schichten sindzusammen mit weiteren Parametern und allgemeinen Simulationseinstellungenin Tab. 2.1 gelistet.

8 2 WASSERTRANSPORTSIMULATIONEN MIT HYDRUS 1D

0 1 2 3 4 50

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

Wat

er c

onte

nt [v

ol.−

%]

ApAlAl+BtBtMittel

0 1 2 30

50

100

150

200

250

300

hydr

. con

duct

ivity

[cm

d−

1 ]

ApAlAl+BtBtMittel

0 1 2 3 4 50

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

pF−value

Wat

er c

onte

nt [v

ol.−

%]

ApBvSw ISw IIMittel

0 1 2 30

10

20

30

40

50

60

70

80

pF−value

hydr

. con

duct

ivity

[cm

d−

1 ]

ApBvSw ISw IIMittel

0 1 2 3 4 50

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

Wat

er c

onte

nt [v

ol.−

%]

ApAlAl+BtBtmean

0 1 2 30

50

100

150

200

250

300

hydr

. con

duct

ivity

[cm

d−

1 ]

ApAlAl+BtBtmean

0 1 2 3 4 50

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

pF−value

Wat

er c

onte

nt [v

ol.−

%]

ApBvSw ISw IImean

0 1 2 30

10

20

30

40

50

60

70

80

pF−value

hydr

. con

duct

ivity

[cm

d−

1 ]

ApBvSw ISw IImean

Abbildung 2.1: Anhand der Textur bestimmte Retentions- und Leitfähigkeitskurvender einzelnen Horizonte. oben: Horizonte des sandigen Bodens, in rot ist dasMittel der unteren drei Horizonte dargestellt. unten: Horizonte des schluffigenBodens, in rot ist das Mittel aller Horizonte dargestellt.

2.1 Simulationseinstellungen und Annahmen 9

Tabelle 2.1: Parameter und allgemeine Simulationseinstellungen für die inverse Para-meterschätzung mit HYDRUS 1D.

Geometrie

Säulenlänge L 110 cmSchichten (Sand) M1 0 - 31 cm

M2 31 - 110 cmSchichten (Schluff) M1 0 - 110 cmKnotenanzahl 101

Zeitdiskretisierung

Anfangszeit 0 dEndzeit (Sand) 446 dEndzeit (Schluff) 460 dAnfangszeitschritt 10−2 dKleinste Zeitschrittweite 10−5 dGrößte Zeitschrittweite 10−2 d

Iterationskriterien Wassertransport

Maximale Anzahl an Iterationen 20 -Absolute Wassergehaltstoleranz 10−4 -Absolute Druckhöhentoleranz 0.1 cm

Zeitschrittkontrolle

Unteres optimales Iterationsintervall 3 -Oberes optimales Iterationsintervall 7 -Unterer Zeitschritt-Multiplikationsfaktor 1.3 -Oberer Zeitschritt-Multiplikationsfaktor 0.7 -

Hydraulische Parameter (Sand M1)

van Genuchten Parameter ∗ α 0.0439 cm−1

van Genuchten Parameter ∗ n 1.6394 -Restwassergehalt ∗ θr 0.036 -Sättigungswassergehalt θs 0.3893 -Gesättigte hydraulische Leitfähigkeit ∗ Ks 91.05 cm d

−1




−1

Hydraulische Parameter (Schluff M1)

van Genuchten Parameter∗ α 0.0043 cm−1


−1

∗ Parameter wurde während Simulation variiert


2.1.2 Randbedingungen

Für die Simulation des Wassertransport wurde die untere Randbedingung aufSeepage Face gesetzt. Diese Randbedingung wird in der Regel bei der Betrach-tung des Wasserflusses aus Lysimetern angewendet und ermöglicht einen Wech-sel zwischen einer Potential- und einer Flussrandbedingung. Solange das Ma-trixpotential am unteren Rand < 0 cm ist, wird eine Flussrandbedingung mitq = 0 cm angenommen. Sobald am unteren Rand ein Matrixpotential von 0 cmerreicht ist, wird auf eine Potentialrandbedingung mit h = 0 cm umgeschaltet.Als obere Randbedingung wurde eine zeitlich variable, atmosphärische Rand-bedingung mit Oberflächenabfluss gewählt.Das minimal am oberen Rand erlaubte Matrixpotential hCritA wurde in allenSimulationen auf 500 cm eingestellt.Die Infiltrationsrate [cm d−1] ergab sich aus der Summe der täglichen Nieder-schlagswerte und der Bewässerungen aus Tab. 1.2.Aus der von Monteith (1975) entwickelten Penman-Monteith-Gleichung

ETp =1

L·

s · (Rn − G) + ρ · cp ·(

es−e

ra

)

· t

s + γ ·(

1 + rsra

) (1)

mit:

L Latente Verdunstungswärme, [MJ kg−1]s Steigung der Sättigungsdampfdruckkurve, [kPa ◦C−1]Rn Nettostrahlung, [MJ m

−2 d−1]G Bodenwärmestrom, [MJ m−2 d−1]ρ Dichte der Luft, [kg m−3]cp spez. Wärmekapazität der Luft, [MJ kg−1 ◦C−1]es Sättigungsdampfdruck, [kPa]e aktueller Dampfdruck, [kPa]γ Psychrometerkonstante, [kPa ◦C−1]es Sättigungsdampfdruck, [kPa]rs Oberflächenwiderstand der Bodenbedeckung, [s m

−1]ra aerodynamischer Widerstand, [s m

−1]t Sekunden pro Zeitschritt, [s]

errechnete sich die potentielle Evapotranspiration [mm d−1] für den Simulati-onszeitraum (Abb. 2.2). Dabei wurde für die zur Berechnung der NettostrahlungRn benötigte Albedo ein Wert von 0.23 (Albedo für Rasen) angenommen. Derin die Berechnung des Oberflächenwiderstandes der Bodenbedeckung rs einge-hende Oberflächenwiderstand von unbewachsenem Boden wurde auf 150 s m−1

gesetzt.Da für den Bewuchs der Lysimeter weder die zeitliche Entwicklung des Blatt-flächenindex noch die der Wurzeltiefe bestimmt wurde, mussten diese zusammenmit dem Stomatawiderstand der Vegetation rsc sinnvoll abgeschätzt werden(siehe Tab 2.2).Die prozentuale Aufteilung der potentiellen Evapotranspiration auf Evaporation

2.1 Simulationseinstellungen und Annahmen 11

Tabelle 2.2: Zeitliche Entwicklung der geschätzten Bestandesparameter für eine Frucht-folge von Phacelia und Winterraps.

Jan Feb Mär Apr Mai Jun Jul Aug Sep Okt Nov Dez

Winterraps Phacelia Winterraps

LAI 2.5 3 4 5 0.25 1 2.5 3.5 4 0.5 1 1rsc 80 80 70 60 40 45 45 45 50 60 80 80WH 0.4 0.45 0.6 0.9 0.1 0.15 0.4 0.6 0.7 0.15 0.15 0.15

LAI: Blattflächenindex, WH: effektive Wurzeltiefe

0 100 200 300 4000

2

4

6

8

10

Pot

. eva

potr

ansp

iratio

n [m

m d

−1 ]

sowing & harvest

0 100 200 300 4000

20

40

60

80

100

Fra

ctio

n of

ET p

ot [%

]

Transpiration .

0 100 200 300 400Days after bromide application [d]

n. s. Phacelia Winter Rape n. s.

Abbildung 2.2: Potentielle Evapotranspiration für den Simulationszeitraum mit pro-zentualen Anteilen der Evaporation und der Transpiration.

und Transpiration ist in der mittleren Grafik von Abb. 2.2 für den Simulations-zeitraum dargestellt.Da zu Simulationsbeginn keine Angaben zum Bewuchs der Lysimeter vorlagen,wurde die potentielle Evapotranspiration zu Beginn zu gleichen Teilen auf Eva-poration und Transpiration aufgeteilt. Anfang Mai (Tag 61 nach Applikation)wurde Phacelia auf den Lysimetern ausgesät und der prozentuale Anteil derTranspiration an der Evapotranspiration steigt kontinuierlich mit der Pflanzen-entwicklung bis er schließlich ab August 100 % erreicht. Mitte September wurdedie Phacelia geerntet und Winterraps ausgesät. Der Transpirationsanteil an derEvaporation fällt auf 0 % und steigt wieder kontinuierlich mit der Pflanzen-


entwicklung an. Um eine ausgeglichene Massenbilanz in den Simulationen zuerreichen, war es notwendig die tägliche potentielle Transpiration für die mitSchluff befüllten Lysimeter mit dem Faktor 1.17 und die mit Sand befülltenLysimeter mit dem Faktor 0.55 zu multiplizieren. Diese unterschiedlichen Tran-spirationsraten könnten durch eine unterschiedliche Vegetationsdichte auf denLysimetern hervorgerufen werden.

2.1.3 Wurzeln

Die Wasseraufnahme durch Pflanzenwurzeln wurde nach dem in HYDRUS 1Denthaltenen, von Feddes et al. (1978) entwickelten Modell bestimmt. Demnachergibt sich die aktuelle Wasseraufnahme durch Pflanzen in der Wurzelzone ausder Multiplikation der potentiellen Wasseraufnahme Sp [mm] mit einer Stress-Response-Funktion α(h).

S(h) = α(h) · Sp (2)

Da keine genauen Angaben zur Wasseraufnahmefähigkeit der Vegetationvorlagen, wurden die Parameter der Stress-Response-Funktion α(h) für Kornaus der in HYDRUS 1D enthaltenen Vegetationsdatenbank übernommen. Dieresultierende Stress-Response-Funktion ist in Abb. 2.3 visualisiert.

0 1 2 3 40

0.2

0.4

0.6

0.8

1

pF−value

α [−

]

P0PoptP2P3

Abbildung 2.3: Stress-Response-Funktion nach Feddes et al. (1978). AngenommeneFunktionsparameter: P0 = −10 cm, Popt = −25 cm, P2H = −500 cm, P2L =−500 cm, P3 = −8000 cm, r2H = 0.5 cmd−1 und r2H = 0.1 cmd−1.

Die Software HYDRUS 1D ermöglicht die Berücksichtung von Wurzelwachs-tum nur für eine Vegetationsform pro Simulation. Da der Bewuchs auf denLysimetern wechselte, konnte das Wurzelwachstum nicht in die Simulationeneinfließen. Statt dessen wurde sowohl für den sandigen, als auch für denschluffigen Boden eine konstante Wurzeldichte bis in eine konstanten Tiefe von31 cm während der gesamten Simulationszeit angenommen.

2.2 Ergebnisse Wassertransport 13

2.1.4 Anfangsbedingungen

Die Anfangsbedingung für den Wassertransport wurde in beiden Simulationenüber die Matrixpotentialverteilung zu Simulationsbeginn festgelegt. Diesewurde für die mit Sand und Schluff befüllten Lysimeter in einer Vorsimu-lation mit den Wetterdaten aus dem Jahr 2003 grob abgeschätzt und alsAnfangsbedingung für die Hauptsimulationen verwendet. Vor der inversenParameterschätzung wurde die Anfangsverteilung justiert bis die Massenbilanzder Hauptsimulationen aufging. In Abb. 2.4 sind die korrigierten Anfangsbe-dingungen, die in den Hauptsimulationen verwendet wurden, dargestellt. ZuBeginn der Hauptsimulation herrschte im schluffigen Boden eine hydrostatischeVerteilung des Matrixpotentials.

−110 −90 −70 −50 −30 −10

−100

−80

−60

−40

−20

0

Matric potential [cm]

Lysi

met

er d

epth

[cm

]

−110 −90 −70 −50 −30 −10

−100

−80

−60

−40

−20

0

Matric potential [cm]

Abbildung 2.4: Anfangsverteilung des Matrixpotentials für Wassertransportsimulation.links: sandiger Boden, rechts: schluffiger Boden.

2.2 Ergebnisse Wassertransport

In den durchgeführten Simulationen wurden die hydraulischen Parameter dessandigen und des schluffigen Bodens anhand der kumulativen Wasserausträgeinvers bestimmt. In Tab. 2.3 sind die Ergebnisse der Simulationen gelistet undin Abb. 2.5 graphisch dargestellt.Der kumulative Wasseraustrag konnte sowohl im Sand, als auch im Schluffnachvollzogen werden.


0 100 200 300 400−60

−50

−40

−30

−20

−10

0


cum

. lea

kage

wat

er [c

m]

0 100 200 300 400−30

−25

−20

−15

−10

−5

0


measurementfit

0 100 200 300 400

−1000

−500

0

500

1000


cum

. lea

kage

wat

er [c

m]

0 100 200 300 400

−1000

−500

0

500

1000


outflowtranspirationpreciptationevaporation

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

−100

−80

−60

−40

−20

0

Water content [%]

lysi

met

er d

epth

[cm

]

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

−100

−80

−60

−40

−20

0

Water content [%]

SimulationsbeginnEnde

0 100 200 300 400−60

−50

−40

−30

−20

−10

0


cum

. lea

kage

wat

er [c

m]

0 100 200 300 400−30

−25

−20

−15

−10

−5

0


measurementfit

0 100 200 300 400

−1000

−500

0

500

1000


cum

. lea

kage

wat

er [c

m]

0 100 200 300 400

−1000

−500

0

500

1000


outflowtranspirationpreciptationevaporation

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

−100

−80

−60

−40

−20

0

Water content [%]

lysi

met

er d

epth

[cm

]

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

−100

−80

−60

−40

−20

0

Water content [%]

simulation beginend

Abbildung 2.5: Ergebnisse der HYDRUS 1D Simulationen. oben rechts: Simulations-ergebnisse Sand, oben links: Simulationsergebnisse Schluff, mitte rechts: kumu-lative Flüsse im Sand, mitte links: kumulative Flüsse im Schluff, unten rechts:Wassergehaltsverteilungen im Sand, unten links: Wassergehaltsverteilungen imSchluff.

2.2 Ergebnisse Wassertransport 15

Tabelle 2.3: Invers bestimmte hydraulische Parameter des schluffigen und des sandigenBodens und Massenbilanz der Simulationen.




−1




−1

Hydraulische Parameter (Schluff)

van Genuchten Parameter∗ α 0.0085 cm−1


−1

Massenbilanz (Sand)

kum. Niederschlag 990 mmkum. Evaporation 212 mmkum. Transpiration 228 mmkum. Wasseraustrag 556 mm

Massenbilanz (Schluff)

kum. Niederschlag 1050 mmkum. Evaporation 282 mmkum. Transpiration 503 mmkum. Wasseraustrag 268 mm

Abschätzung Porenvolumen (Sand)

mittlerer Wassergehalt θ̄ 0.26 -1 PV entspricht 286 mm

Abschätzung Porenvolumen (Schluff)

mittlerer Wassergehalt θ̄ 0.386 -1 PV entspricht 424.6 mm∗ Parameter wurde während Simulation invers geschätzt

16 3 STOFFTRANSPORTSIMULATIONEN MIT STANMOD

3 Stofftransportsimulationen mit STANMOD

Um den in Abb. 1.2 und Abb. 1.3 dargestellten Verlauf der Bromidausträgeaus den Lysimetern nachvollziehen zu können, wurde im nächsten Schrittdas Auswertungs- und Modellierungstool CXTFIT in der SoftwareumgebungSTANMOD, Version 2.0 (Simunek et al., 1999) genutzt.

3.1 Simulationseinstellungen und Annahmen

3.1.1 Gleichgewichtsansatz

In CXTFIT wird der Stofftransport unter stationären Bedingungen mit Hil-fe der analytischen Lösung der Konvektions-Dispersions-Gleichung beschriebenund die Modellparameter Dispersionskoeffizient D und Abstandsgeschwindig-keit v können durch Minimierung der Summe der Abstandsquadrate zwischenModell und Messdaten bestimmt werden.Als Messdaten wurden jeweils die mittleren gemessenen Bromidkonzentratio-nen für Sand und Schluff gegen den mittleren kumulativen Wasseraustrag ausden Lysimetern verwendet, wobei Sickerwassermengen und Konzentrationswer-te < 1 auf 0.5 gesetzt und N/A-Einträge ganz gestrichen wurden.Die zu schätzenden Parameter waren der Dispersionskoeffizient D, die Ab-standsgeschwindigkeit v und die aufgegebene Stoffmenge. Im Anschluss an dieSimulationen erfolgte eine Umrechnung des Dispersionskoeffizienten D und derAbstandsgeschwindigkeit v auf die üblicherweise verwendeten Einheiten (sie-he Tab. 3.1). Zu Beginn war kein Bromid im System enthalten und ein DiracImpluse mit 6715 mg wurde als obere Randbedingung gewählt.

3.1.2 Ungleichgewichtsansatz

Nach dem Two-Region-Modell wird das Porensystem in zwei Regionen unter-teilt, wobei nur ein Teil an dem Transport der gelösten Stoffe beteiligt ist. Dasimmobile oder stagnierende Wasser in dem nicht beteiligten Porenanteil kannüber Diffusionsprozesse mit dem transportierten Wasser ausgetauscht werden.In weiteren Simulationen mit STANMOD wurde mit Hilfe dieses Ungleichge-wichtsansatzes versucht, zum einen das Austragsverhalten von Bromid im Sandund im Schluff nachzuvollziehen und zum anderen eine Erklärung für die be-sonders beim Schluff extrem unausgeglichene Massenbilanz (siehe Abb. 1.4) zufinden.Die zu schätzenden Parameter waren der Dispersionskoeffizient D, die Ab-standsgeschwindigkeit v, der Parameter β, der das Porensystem in einen mobilenund einen immobilen Anteil aufteilt und der Ratenparameter ω, der den Aus-tausch zwischen diesen Regionen bestimmt. Die aufgegebene Stoffmenge wurdekonstant auf 6715 mg festgehalten.

3.2 Ergebnisse Stofftransport 17

3.2 Ergebnisse Stofftransport

3.2.1 Gleichgewichtsansatz

Die geschätzten Modellparameter D und v und die sich daraus ergebende Di-spersionslänge λ sind in Tab. 3.1 aufgeführt.

0 100 200 300 400 500 6000

10

20

30

40

50


Bro

mid

e co

ncen

trat

ion

[mg

l−1 ]

gemessene KonzentrationFit

0 100 200 300 400 500 6000

10

20

30

40

50


Bro

mid

e co

ncen

trat

ion

[mg

l−1 ]

measured concentrationfit

Abbildung 3.1: Mittlerer gemessener Bromidaustrag aus Sand und mit STANMODsimulierter Bromidaustrag.

Tabelle 3.1: Aus der STANMOD-Simulation geschätzte Modellparameter.

Szenario geschätzte ParameterMasse [mg] v [cmd−1] D [cm2 d−1] λ [cm] θ̄ [%]

Sand 3761 0.56 1.40 2.50 22.5Schluff 419 0.29 0.76 2.62 20.0

Schluff (reduziert) 1600 0.14 3.01 21.5 41.4

In Abbildung 3.1 ist die Modellanpassung an den mittleren gemessenen Bromid-austrag aus Sand dargestellt. Aus der Abbildung ist ersichtlich, dass das Trans-portverhalten von Bromid im Sand näherungsweise mit Hilfe der Konvektions-Dispersions-Gleichung beschrieben werden kann. Tabelle 3.1 zeigt, dass ein mitt-lerer Wassergehalt θ̄ von 22.5 % bestimmt wurde. Somit enspricht 1 PV einerWassermenge von 247.5 mm. Auffällig ist, dass die aufgegebene Bromidmassenur auf 3.76 g geschätzt wurde, was ca. 56 % der tatsächlich applizierten Bro-midmasse entspricht.In Abb. 3.2 ist die Modellanpassung an den mittleren gemessenen Bromidaus-trag aus Schluff dargestellt. Die obere Grafik zeigt den Konzentrationsverlaufunter Berücksichtigung aller Messpunkte. Hier wird noch einmal deutlich, dassdas experimentell bestimmte Transportverhalten des Bromids absolut untypischfür einen Tracer ist. Insbesondere ist in diesem Zusammenhang die sehr stei-le Abnahme der gemessenen Konzentrationen am Ende zu beachten. Daherwurden die zwei letzten Konzentrationsmessungen in einer weiteren Simulationnicht berücksichtigt. Das zugehörige Simulationsergebnis in der unteren Grafik

18 3 STOFFTRANSPORTSIMULATIONEN MIT STANMOD

0 100 200 300 4000

1

2

3

4

5

6


Bro

mid

e co

ncen

trat

ion

[mg

l−1 ]

0 100 200 300 4000

1

2

3

4

5

6


Bro

mid

e co

ncen

trat

ion

[mg

l−1 ]

0 100 200 300 4000

1

2

3

4

5

6


Bro

mid

e co

ncen

trat

ion

[mg

l−1 ]


0 100 200 300 4000

1

2

3

4

5

6


Bro

mid

e co

ncen

trat

ion

[mg

l−1 ]


Abbildung 3.2: Mittlerer gemessener Bromidaustrag aus Schluff und mit STANMODsimulierter Bromidaustrag. oben: alle Messungen berücksichtigt. unten: die letz-ten 2 Messungen wurden ignoriert.

von Abb. 3.2 zeigt, dass dadurch der Hauptpeak des Bromidaustrags deutlichverschoben wird.In Tab. 3.1 sind die Ergebnisse der Simulationen zusammengefasst. Wurden alleKonzentrationsmessungen berücksichtigt, ergab sich ein mittlerer Wassergehaltθ̄ von 20.0 %. 1 PV entspricht in diesem Fall einer Wassermenge von 220 mm.Bei Entfernung der letzten zwei Messpunkte lag θ̄ bei 41.4 % und 1 PV ent-spricht 462 mm. Die applizierte Bromidmasse wurde auf 6.24 % bzw. 23.8 %der tatsächlich aufgegebenen Masse geschätzt.

3.2.2 Ungleichgewichtsansatz

Die geschätzten Modellparameter sind für den Sand in Tab. 3.2 gelistet undder simulierte Bromidaustrag unter Ungleichgewichtsbedingungen ist zusam-men mit dem experimentell bestimmten in Abb. 3.3 dargestellt.Für den Schluff konnten mit dem Two-Region-Ansatz bei einer konstanten

3.2 Ergebnisse Stofftransport 19

Tabelle 3.2: Mit STANMOD unter Verwendung des Two-Region-Modells geschätzteParameter.

Szenario geschätzte Parameterv [cmd−1] D [cm2 d−1] λ [cm] β [%] ω

Sand 0.073 0.1 1.36 14.4 0.007

0 100 200 300 400 500 6000

10

20

30

40

50


Bro

mid

e co

ncen

trat

ion

[mg

l−1 ]

gemessene KonzentrationFit

0 100 200 300 400 500 6000

10

20

30

40

50


Bro

mid

e co

ncen

trat

ion

[mg

l−1 ]


Abbildung 3.3: Mittlerer gemessener Bromidaustrag aus Sand und mit STANMODsimulierter Bromidaustrag unter Verwendung des Two-Region-Modells.

Applikationsmenge von 6715 mg keine plausiblen Bromidausträge bestimmtwerden. Zudem kann besonders für den Schluff nur schwer begründet werden,warum bis zu 90 % der aufgegebenen Bromidmenge nahezu irreversibel in denimmobilen Teil des Porensystems diffundieren und im System zurückgehaltenwerden sollten. Somit wurde auf eine Darstellung der Simulationsergebnisse fürSchluff verzichtet.

20 4 ABSCHLIEßENDE DISKUSSION

4 Abschließende Diskussion

Wird ein idealer Tracer, wie Bromid, auf den oberen Rand eines Systems ap-pliziert, welches den Tracer zu Beginn nicht enthielt, sollte der Hauptpeak desTracers nach dem Konvektions-Dispersions-Ansatz unter Gleichgewichtsbedin-gungen nach der Elution von 1 Porenvolumen am unteren Rand ankommen.Aus den Simulationen mit HYDRUS 1D und STANMOD wurde jeweils dieWassermenge, die 1 PV entspricht, abgeschätzt und die Bromidausträge gegendie Anzahl der eluierten Porenvolumen in Abb. 4.1 und Abb. 4.2 aufgetragen.Aus der Abb. 4.1 ist zu erkennen, dass die Abschätzungen der beiden Simula-tionen für den Sand sehr ähnlich sind und die Annahmen, die zur Beschreibungdes Wassertransports getroffen wurden, mit der Simulation des Stofftransportskompatibel sind und die Realität gut widerspiegeln.Der Hauptpeak des Bromids wird, wie erwartet, nach der Elution von ca. 1 PVaufgefangen. Die leicht verfrühte Ankunft des Peaks könnte durch Anionenaus-schluss hervorgerufen werden.Eine weitere Ursache für eine verfrühte Ankunft könnte präferentieller Flusssein. In weiteren Simulationen mit STANMOD wurde mit Hilfe des Ungleichge-wichtsansatzes versucht, zum einen das Austragsverhalten von Bromid im Sandund im Schluff nachzuvollziehen und zum anderen eine Erklärung für die be-sonders beim Schluff extrem unausgeglichene Massenbilanz zu finden. Für Sandkonnte der Bromidaustrag mit Hilfe dieses Ansatzes nachvollzogen werden. Fürden Schluff war es nicht möglich, das Austragsverhalten nachzuvollziehen (Si-mulationsergebnisse nicht dargestellt). Zudem kann besonders für den Schluffnur schwer begründet werden, warum bis zu 90 % der aufgegebenen Bromid-menge nahezu irreversible in den immoliblen Teil des Porensystems diffundierenund im System zurückgehalten werden sollten.Somit konnte die Frage nach der unausgeglichenen Massenbilanz nicht geklärtwerden. Eine Erklärung könnte die aktive Aufnahme von Bromid durch diePflanzenwurzeln sein. Owens et al. (1985) untersuchten die Bromidaufnhameder Vegetation von Weideland und fanden bei einer Applikation von 168 kg ha−1

bis zu 32 % des aufgegebenenen Bromids in der Vegetation wieder. Mais nimmtim Freiland bei einer Applikation von 100 kg ha−1 bis zu 40 % der applizier-ten Bromidmenge auf (Jemison und Fox, 1991). Schnabel et al. (1995) un-tersuchten die Aufnahme von Bromid durch die Vegetation von Weideland inAbhängigkeit der Böden. Die Bromidaufnahme durch die Pflanzen bei gut drai-nenden Böden (38 % bei einer applizierten Menge von 42 kg ha−1) lag etwashöher als die bei weniger gut drainenden Böden (27 % bei einer appliziertenMenge von 42 kg ha−1). Die Ergebnisse aller Studien zeigen deutlich, dass dieMassenverluste des Bromids im Sand durch eine Bromidaufnahme durch diePflanzenwurzeln erklärt werden kann. Allerdings wurden in keiner Studie Wer-te erreicht, die den Massenverlust von bis zu 90 % im Schluffboden erklärenkönnten.Die Bromidausträge aus dem Schluff in Abb. 4.2 unterscheiden sich deutlich.Die Abschätzung des Wassertransports mit HYDRUS 1D ergab unter den in2.1 aufgeführten Annahmen, dass erst 0.5 PV aus dem System eluiert wurden.Dies lässt vermuten, dass der Hauptpeak des Bromids im Schluff noch gar nicht

21

durchgebrochen ist. Zu dieser Vermutung passen die untypischen Austragskur-ven aus Abb. 1.3. Im Lysimeter POS 26 z.B. wurde nach dem vermeintlichenHauptpeak ein Konzentrationsanstieg festgestellt. Zusätzlich wird die Vermu-tung noch durch die Ergebnisse der zweiten STANMOD Simulation bestärkt, inder die letzten zwei Konzentrationsmessungen ignoriert wurden. Die Ergebnissedieser Simulation passen zu dem mit HYDRUS 1D geschätzten Parametern fürden Wassertransport (gute Übereinstimmung der oberen und unteren Grafikvon Abb. 4.2).Unter der gegebenen Datenlage ist es nur schwer möglich, das Austragsverhaltendes Bromids aus dem Sandboden mit Hilfe numerischer Simulationen korrektnachzuvollziehen. Genauere Angaben zur zeitlichen Entwicklung der Vegetati-on würden zu einer sichereren Abschätzung der oberen Randbedingung für denWassertransport führen. Zusätzlich wären Wassergehaltsmessungen von Vorteil,um den Wassertransport in den Lysimetern genauer abschätzen zu können. Zu-dem wäre eine Quantifizierung der Bromidaufnahme durch die Vegetation un-erlässlich, um eine ausgeglichene Massenbilanz zu erreichen.Für den Schluffboden scheint eine korrekte Simulation des Bromidtranspor-tes unmöglich. Auch die oben beschriebenen Maßnahmen könnten die extremunausgeglichenen Massenbilanz nicht erklären. Eine längere Beprobung derSchlufflysimeter hätte Aufschluss darüber gegeben, ob der Hauptpeak der Bro-midkonzentration tatsächlich schon gemessen wurde. Im Moment scheint dienaheliegendste Erklärung für die unausgeglichene Massenbilanz zu sein, dassder Hauptpeak des Bromids im Schluff noch nicht erreicht wurde.Unter diesen Umständen sind Stofftransportsimulationen mit HYDRUS 1D undPEARL 3.3.3 nicht zielführend.

22 4 ABSCHLIEßENDE DISKUSSION

0 0.5 1 1.5 20

10

20

30

40

50

60

elute pore volume [−]

Bro

mid

e co

ncen

trat

ion

[mg

l−1 ]


0 0.5 1 1.5 20

10

20

30

40

50

60

elute pore volume [−]

Bro

mid

e co

ncen

trat

ion

[mg

l−1 ]


Abbildung 4.1: Bromidausträge aus sandigem Boden aufgetragen gegen eluierte Poren-volumen. oben: PV aus HYDRUS Simulation geschätzt. unten: PV aus STAN-MOD Simulation geschätzt.

23

0 0.5 1 1.5 20

1

2

3

4

5

6

7

8

9

Bro

mid

konz

entr

atio

n [m

g l−

1 ]


0 0.5 1 1.5 20

1

2

3

4

5

6

7

8

9B

rom

idko

nzen

trat

ion

[mg

l−1 ]


0 0.5 1 1.5 20

1

2

3

4

5

6

7

8

9

eluierte Porenvolumen [−]

Bro

mid

konz

entr

atio

n [m

g l−

1 ]


Abbildung 4.2: Bromidausträge aus schluffigem Boden aufgetragen gegen eluierte Po-renvolumen. oben: PV aus HYDRUS Simulation geschätzt. mitte: PV aus STAN-MOD Simulation geschätzt (alle Messpunkte berücksichtigt). unten: PV ausSTANMOD Simulation geschätzt (letzten zwei Messpunkte ignoriert).

24 Literature

Literatur

Feddes, R. A.; J., Kowalik P. und H., Zaradny. 1978. Simulation of Field WaterUse and Crop Yield. John Willey and Sons, New York.

Jemison, J. M. und Fox, R. H. 1991. Corn uptake of bromide under greenhouseand field conditions. Commun. Soil Sci. Plant Anal. 23, 283–297.

Monteith, J. L. 1975. Vegetation and atmosphere, Vol. 1 Principles. AcademicPress, London.

Owens, L. B.; van Keuren, R. W. und Edwards, W. M. 1985. Groundwaterquality changes resulting from a surface bromide application to a pasture. J.Environ. Qual. 14, 543–548.

Schaap, M. 1999. Rosetta Lite, Version 1.0. Riverside, California:. U.S. SalinityLaboratory, USDA ARS.

Schnabel, R. R.; Stout, W. L. und Shaffer, J. A. 1995. Uptake of a Hydrolo-gic Tracer (Bromide) by Reygrass from well and poorly-drained Soils. J.Envirnon. Qual., 888–892.

Simunek, L.; van Genuchten, M. Th.; Sejna, M.; Toride, N. und Leij, F. J.1999. STANMOD. Studio of Analytical Models for solving the Convection-Dispersion Equation. Version 2.0.

Simunek, L.; Huang, K.; Sejna, M. und van Genuchten, M. Th. 2005. TheHYDRUS-1D Software Package for Simulating the One-Dimensional Move-ment of Water, Heat and Multiple Solutes in Variably-Saturated Media, Ver-sion 3.0.

A Anhang

.

Tabelle A.1: Horizontabfolge, Textur und Bodenart für den Haplic Arenosol beiMünster-Handorf.

Symbol Tiefe [cm] Textur1 [%] Bodenart (nach USDA)T U S

Ap 0 - 31 4.1 17.6 78.3 loamy sandBv - 46 3.3 12.0 84.7 sand

Sw I - 75 3.3 14.3 82.4 sandSw II - 108 3.3 7.9 88.8 sand

Sw II Sd - 125 4.4 10.5 85.1 sandII Sd 126+ 12.1 30.5 57.4 sandy loam

1T: < 2 µm, U: 2 − 63 µm, S: 0.063 − 2 mm

Tabelle A.2: Horizontabfolge, Textur und Bodenart für den Haplic Luvisol bei Münster-Mauritz.

Symbol Tiefe [cm] Textur1 [%] Bodenart (nach USDA)T U S

Ap 0 - 40 9.5 63.2 27.3 silt loamAl - 78 7.1 64.8 28.1 silt loam

Al + Bt - 101 8.6 66.5 24.9 silt loamBt - 136 15.1 60.9 24.0 silt loam

IICv 136+ 8.6 49.2 42.2 sandy loam1

T: < 2 µm, U: 2 − 63 µm, S: 0.063 − 2 mm

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