Transborder Soil Quality Map (TSQM) · 2013. 12. 4. · Transborder Soil Quality Map (TSQM)...

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Projekttitel: Transborder Soil Quality Map (TSQM)

Grenzüberschreitende Bodenbelastungskarte Deutschland / Niederlande

- Teil III: Methoden-Vergleich -

Auftraggeber: Landesamt für Natur, Umwelt und Verbraucherschutz NRW

(LANUV)

Bearbeitung: Gerald Krüger (Dipl.-Geoökol.)

Dr. Dietmar Barkowski (Dipl.-Chem.)

Projekt-Nr.: P 205157

Datum: Mai 2007

Gesellschafter: - Dr. Dietmar Barkowski (Dipl.-Chem.) von der Industrie- und Handelskammer Ostwestfalen zu Bielefeld öffentlich bestellter und vereidigter Sachverständiger für Gefährdungsabschätzung für die Wirkungspfade Boden-Gewässer und Boden-Mensch sowie Sanierung (Bodenschutz und Altlasten, Sachgebiete 2, 4 und 5)

- Michael Bleier (Dipl.-Ing.)

- Petra Günther (Dipl.-Biol.) von der Industrie- und Handelskammer Ostwestfalen zu Bielefeld öffentlich bestellte und vereidigte Sach-verständige für Gefährdungsabschätzung für den Wirkungspfad Boden-Pflanze/Vorsorge zur Begrenzung von Stoffeinträgen in den Boden und beim Auf- und Einbringen von Materialien sowie für Gefährdungsab-schätzung für den Wirkungspfad Boden-Mensch (Bodenschutz und Altlasten, Sachgebiete 3 und 4)

Wirtschaftsmediatorin (IHK)

- Monika Machtolf (Dipl. Oec. troph.)

Transborder Soil Quality Map (TSQM) Grenzüberschreitende BBK Deutschland / Niederlande - Teil III: Methoden-Vergleich - Projekt-Nr.: 205157

H:\P-2005\205157\Bericht\Abschlussbericht\Gut-205157-Teil3-gk.doc I

Inhaltsverzeichnis

1. Vorbemerkung ____________________________________________________ 1

2. Methodenvergleich ________________________________________________ 2

2.1. Grundlagendaten ________________________________________________2

2.1.1. Punktdaten_____________________________________________________2

2.1.2. Flächenhafte Daten ______________________________________________3

2.2. Grundzüge der Methoden _________________________________________4

2.3. Geschätzte Stoffgehalte___________________________________________6

2.4. Güte der Schätzung _____________________________________________15

3. Zusammenfassung und Ausblick_____________________________________ 20

Verzeichnis der Abbildungen

Abbildung 1: Vergleich der geschätzten Gehalte an Arsen [mg/kg] _______________________7 Abbildung 2: Vergleich der geschätzten Gehalte an Cadmium [mg/kg] ____________________8 Abbildung 3: Vergleich der geschätzten Gehalte an Kupfer [mg/kg]______________________10 Abbildung 4: Vergleich der geschätzten Gehalte an Nickel [mg/kg] ______________________11 Abbildung 5: Vergleich der geschätzten Gehalte an Blei [mg/kg] ________________________13 Abbildung 6: Vergleich der geschätzten Gehalte an Zink [mg/kg] _______________________14

Verzeichnis der Tabellen

Tabelle 1: Gegenüberstellung der Grundlagendaten ________________________________2 Tabelle 2: Gegenüberstellung der Methoden ______________________________________4 Tabelle 3: Unterschiede geschätzter Gehalte für Arsen ______________________________8 Tabelle 4: Unterschiede geschätzter Gehalte für Cadmium ___________________________9 Tabelle 5: Unterschiede geschätzter Gehalte für Kupfer ____________________________11 Tabelle 6: Unterschiede geschätzter Gehalte für Nickel_____________________________12 Tabelle 7: Unterschiede geschätzter Gehalte für Blei_______________________________14 Tabelle 8: Unterschiede geschätzter Gehalte für Zink ______________________________15 Tabelle 9: Vergleich der Ergebnisse der Kreuzvalidierung___________________________17


H:\P-2005\205157\Bericht\Abschlussbericht\Gut-205157-Teil3-gk.doc 1

1. Vorbemerkung

Die grenzüberschreitende Bodenbelastungskarte Deutschland / Niederlande

(TSQM) verfolgt das Ziel einer Schätzung der flächenhaften Schwermetallgehal-

te im Oberboden (As, Cd, Cr, Cu, Hg, Ni, Pb und Zn) für ein einheitliches Unter-

suchungsgebiet diesseits und jenseits der deutsch-niederländischen Grenze,

wobei mit zwei unterschiedlichen Methoden gearbeitet wurde.

Der Bericht zur grenzüberschreitenden Bodenbelastungskarte Deutschland /

Niederlande (TSQM) besteht aus drei Teilen:

Teil I: Beschreibung und Ergebnisse der niederländischen Methodik (ALTER-

RA, 2007)

Teil II: Beschreibung und Ergebnisse der Methodik NRW (IFUA, 2007)

Teil III: Vergleich der Methoden und ihrer Ergebnisse (IFUA, 2007)

Der hier vorliegende Bericht umfasst dabei den Teil III. Näheres zur Zielsetzung

des Projektes und zu weiteren Rahmenbedingungen finden sich in den Teilen I

und II. Die unterschiedlichen Grundlagendaten für den niederländischen und

den deutschen Teil des Untersuchungsgebietes werden ebenso dort beschrie-

ben.



2. Methodenvergleich

Im Folgenden werden die beiden unterschiedlichen Ansätze zur Erfassung der

flächenhaften Belastung des Oberbodens vereinfachend Methode NL bzw. Me-

thode NRW genannt.

2.1. Grundlagendaten

Folgende Tabelle 1 gibt einen Überblick für die auf der niederländischen bzw.

deutschen Seite vorliegenden Grundlagendaten.

Tabelle 1: Gegenüberstellung der Grundlagendaten

Datentyp Inhalt NL NRW Punktdaten Stoffgehalte • 56 valide Datensätze

• Datendichte = 0,034/km² • 832 valide Datensätze • Datendichte = 0,586/km²

pH-Wert, Tongehalt, Gehalt an org. Substanz

Angaben aus: • Bodenuntersuchungen

Angaben aus • Bodenuntersuchungen

Beprobungstiefen einheitlich 0-10 cm (Mischproben) differenziert nach Nutzungen Flächenhafte Daten

Flächennutzung • Acker • Grünland • Wald • etc.

• Acker • Grünland • Wald • etc.

Bodenkarten flächenhafte Angaben zu: • Tongehalt • Gehalt an org. Substanz • pH-Wert

flächenhafte Angaben zu: • Anteil Ton-, Schluff-, Sand-

fraktion • pH-Wert (Ziel-pH-Wert)

Geologie Daten zur Geomorphologie; ohne Angaben zu den Schwermetallge-halte der Ausgangsgesteine

Angaben zu den oberflächenna-hen Gesteinen (Fachbeitrag geo-logischer Dienst); mit Angaben zu den Schwermetallgehalte der Ausgangsgesteine

Überschwemmungs-gebiete

Abgrenzungen liegen nicht für alle Gebiete digital vor

Abgrenzungen liegen digital vor

2.1.1. Punktdaten

Beide Methoden benötigen punktuelle Daten zur Bodenbelastung, die auf Un-

tersuchungen und Analysen von Bodenproben basieren. Von den Anforderun-

gen her sind sie vergleichbar (genaue Lokalisierbarkeit, naturnahe Nutzungen

mit Angabe zur Nutzung, einheitliche Probennahmetiefe, Gesamtgehalte nach

Extraktion mit Königswasser, Angaben zu pH-Wert, Gehalt an organischer Sub-

stanz, Bodenart). Lediglich im Hinblick auf die Korngrößenverteilung benötigt die

Methode NL im Vergleich zur Fingerprobe genauere Angaben zu den Tongehal-

ten. Fehlende Angaben zu den Tongehalten sind gegebenenfalls aus der Bo-

denart zu schätzten.



2.1.2. Flächenhafte Daten

NUTZUNG

Beide Methoden benötigen Angaben zur Flächennutzung. Während die Metho-

de NL nur zwischen landwirtschaftlichen Flächen (i.e. Acker + Grünland) und

sonstigen naturnahen Flächen (i.e. Wald, Moor, Heide) differenziert, unterschei-

det die Methode NRW hinsichtlich Acker, Grünland und Wald. Dabei ist aller-

dings darauf hinzuweisen, dass insbesondere im niederländischen Teil die Um-

wandlung von Acker in Grünland einer großen Dynamik unterliegt und eine Dif-

ferenzierung mit Unsicherheiten behaftet ist.

GEOLOGIE

Die Methode NRW benötigt Angaben zu den Schwermetallgehalten der Aus-

gangsgesteine. Dieser wird für den deutschen Teil des Untersuchungsgebietes

aus dem Fachbeitrag des Geologischen Dienstes NRW abgeleitet. Für den nie-

derländischen Teil des Untersuchungsgebietes mussten behelfsweise die Daten

zur Geomorphologie ausgewertet werden, um eine zumindest annähernd ver-

gleichbare Datengrundlage zu erhalten.

BODENKARTEN

Die Methode NL benötigt flächenhafte Angaben zu Tongehalt, Gehalt an organi-

scher Substanz und pH-Wert. Für den niederländischen Teil des Untersu-

chungsgebietes erfolgt dies durch Zuordnung von Punktdaten der Bodendaten-

bank zu Einheiten der digitalen Bodenkarte und Übertragung auf vergleichbare

Einheiten. Gleiches gilt für das deutsche Teilgebiet in Bezug auf den pH-Wert,

ebenso den Gehalt an organischer Substanz. Der Tongehalt kann auf der deut-

schen Seite dem Fachbeitrag des Geologischen Dienstes entnommen werden.

Für die Methode NRW sind Angaben zu pH-Wert, Bodenart und Gehalt an orga-

nischer Substanz für die Schätzung der Schadstoffgehalte nicht erforderlich.

Erst im Zuge späterer Auswertungen (im Rahmen der TSQM nicht erfolgt) wer-

den die beiden zuerst genannten Parameter benötigt (potenzielle Datenquelle:

Fachbeitrag GD sowie daraus abgeleitete nutzungsspezifische Ziel-pH-Werte).



ÜBERSCHWEMMUNGSGEBIETE

Die Kenntnis des Überschwemmungseinflusses ist für die Methode NRW von

großer Bedeutung. Für den deutschen Teil des Untersuchungsgebietes erfolgt

die Ableitung auf Basis der digitalisierten Überschwemmungsgebiete. Für den

niederländischen Teil fehlt eine vergleichbare Abgrenzung, so dass diese Ein-

flussgröße nur unzureichend berücksichtigt werden kann.

2.2. Grundzüge der Methoden

Für eine ausführliche Darstellung der beiden Methoden sei auf die Teile I und II

des Berichtes zur TSQM verwiesen. In der folgenden Tabelle 2 sind die wesent-

lichen Datengrundlagen und methodischen Grundlagen zusammengefasst auf-

geführt.

Tabelle 2: Gegenüberstellung der Methoden

NL NRW Schwermetalle As, Cd, Cu, Ni, Pb, Zn As, Cd, Cr, Cu, Hg, Ni, Pb, Zn (auch

org. Stoffe) Bodenparameter • pH-Wert

• Tongehalt • Gehalt an org. Substanz

Angaben zu pH-Wert, Bodenart und org. Substanz werden nur für Auswer-tungen benötigt

Kartengrundlagen • Nutzungen (nur differenziert nach Landwirtschaft* und Natur**)

• Einheiten der dig. Bodenkarte mit den o.g. Bodenparametern

• Nutzungen (differenziert nach Acker, Grünland, Wald)

• Schwermetallgehalte der oberflä-chennahen Gesteine

• Überschwemmungsgebiete Flächenbezug 25 x 25 m-Raster 50 x 50m-Raster methodischer Ansatz multivariate Regression mit Interpolation

der Residuen (Ordinary Kriging) Standardisierung und Interpolation (Ordinary Kriging)

eingesetzte Software GSLIB1 GSTAT2 * Acker + Grünland ** Wald + Moor + Heide

Methode NRW

Die Methode NRW basiert auf der Interpolation von standardisierten Gehalten

der Schadstoffe im Oberboden. Die Standardisierung erfolgt, um die gemesse-

nen Bodengehalte vom geologischen Ausgangsgehalt sowie vom Einfluss der

Nutzung und der Überschwemmung zu bereinigen und somit miteinander ver-

gleichbarer zu machen.

1 http://www.gslib.com 2 http://www.gstat.org



Die standardisierten Werte werden nach statistischen und geostatistischen Aus-

wertungen (u.a. Variogrammanalyse) mit Hilfe des Ordinary Krigings für ein

50 x 50 m Raster interpoliert (Software GSTAT), wobei in der Regel mit loga-

rithmierten Datenkollektiven gearbeitet wird.

Um schließlich eine flächenhafte Schätzung der Stoffgehalte zu erhalten, ist die

Standardisierung zurückzurechnen, wobei die Schätzwerte zunächst zu deloga-

rithmieren sind.

Eine genauere Beschreibung der Methode NRW findet sich in Teil II. Sie ent-

spricht im Wesentlichen der Methode zur Erstellung digitaler Bodenbelastungs-

karten im Außenbereich (LUA 2000).

Methode NL

Die von ALTERRA angewendete Methode basiert auf einer Kombination von

Regression und Interpolation. Betrachtet wurden hier allerdings nur die Parame-

ter As, Cd, Cu, Ni, Pb und Zn (nicht Cr und Hg). Zunächst werden die Schad-

stoffgehalte an den Standorten mittels multivariater Regression deterministisch

aus den Bodenparametern Tongehalt, pH-Wert sowie Gehalt an organischer

Substanz abgeschätzt. Die Anpassung der zugrunde liegenden Regressions-

gleichungen erfolgte dabei getrennt für die Nutzungsgruppen Landwirtschaft (i.e.

Acker + Grünland) und Natur (i.e. Wald, Moor, Heide). Verwendet wurden dazu

die logarithmierten Datenkollektive.

Die Residuen als Differenz zwischen dem gemessenem und dem aus der Reg-

ressionsgleichung abgeleitetem Wert3 gehen als Ausgangsgröße in die Interpo-

lation für ein 25 x 25 m Raster mit Hilfe des Ordinary Kriging ein (Software

GSLIB).

Zur Schätzung der Gehalte werden diese interpolierten Residuen als stochasti-

sche Komponente zu der flächenhaft vorliegenden deterministischen Kompo-

nente (abgleitet aus der flächenhaften Schätzung zu Tongehalt, pH-Wert und

Gehalt an organischer Substanz) addiert. Die Angabe flächenhaft geschätzter

3 wobei hier nicht die Werte der Bodenprobe selbst, sondern die gemäß flächenhafter Schätzungen zuge-ordneten Werte eingehen



Gehalte macht auch bei dieser Methode eine Delogarithmierung der Schätzwer-

te erforderlich.

2.3. Geschätzte Stoffgehalte

Die auf Grundlage der Methode NL bzw. Methode NRW geschätzten Stoffgehal-

te für As, Cd, Cu, Ni, Pb und Zn können direkt miteinander verglichen werden.

Einen ersten visuellen Eindruck gibt ein Vergleich der Anlage D.2 (Teil I) bzw.

Anlage 8.9 (Teil II) mit weitgehend vergleichbarer Legende.

Zur weiteren Auswertung wurde für jede Rasterzelle (50 x 50 m) die Differenz

der jeweiligen Schätzwerte berechnet (SchätzwertMethode NRW - SchätzwertMetho-

de NL). Dies ist in den folgenden Abbildungen kartographisch dargestellt. Weiter-

hin wurden flächenstatistische Analysen durchgeführt. Dabei erfolgte eine Diffe-

renzierung hinsichtlich Nutzung, Überschwemmungseinfluss und Lage im deut-

schen bzw. niederländischen Teil des Untersuchungsgebietes.

ARSEN

In großen Teilen des Untersuchungsgebietes herrscht gute Übereinstimmung

zwischen den alternativen Methoden im Hinblick auf die geschätzten Gehalte an

Arsen (vgl. Abbildung 1).



Abbildung 1: Vergleich der geschätzten Gehalte an Arsen [mg/kg]

Im Mittel betragen die methodisch bedingten Differenzen der geschätzten Ge-

halte für Arsen nur -0,03 mg/kg. Bei einer Spannweite der Differenzen von -49

bis +55 mg/kg fallen die Abweichungen in Teilbereichen aber deutlich größer

aus. Gemäß Methode NRW weisen die Überschwemmungsgebiete in der Regel

die deutlich höheren Gehalte auf (vgl. Tabelle 3). Dahingegen weisen die Flä-

chen mit höherem Tonanteil gemäß Methode NL die höheren Werte auf (vgl.

Figure A.2, Teil I).



Tabelle 3: Unterschiede geschätzter Gehalte für Arsen

Einheit

Fläche

Differenzen [mg/kg] SchätzwertMethode NRW - SchätzwertMethode NL

[km²] min max µ σσσσ Gesamt 1974,33 -49,04 54,99 -0,03 3,77 Kreis Borken 1042,88 -49,04 54,99 0,54 ---

Acker mit Ü. 35,75 -49,04 31,42 2,36 4,96 Acker ohne Ü. 591,42 -35,54 19,25 -0,12 1,81

Grünland mit Ü. 21,20 -41,34 54,99 5,19 5,47 Grünland ohne Ü. 194,98 -27,54 38,78 0,76 1,94

Wald mit Ü. 5,16 -23,23 32,18 6,84 5,13 Wald ohne Ü. 194,39 -29,79 26,11 1,30 1,61

Gelderland 931,45 -35,25 46,44 -0,68 ---

Acker ohne Ü. 278,80 -32,61 17,08 -2,42 4,54 Grünland mit Ü. 2,62 -11,14 46,44 23,55 5,45

Grünland ohne Ü. 549,35 -35,25 29,28 -0,41 4,44 Wald ohne Ü. 100,68 -31,71 12,95 2,06 3,87

CADMIUM

Für große Teile des Untersuchungsgebietes ergeben die alternativen Methoden

ähnliche geschätzte Gehalte an Cadmium (vgl. Abbildung 2).

Abbildung 2: Vergleich der geschätzten Gehalte an Cadmium [mg/kg]



Für Cadmium betragen die methodisch bedingten Differenzen der geschätzten

Gehalte im Mittel nur -0,005 mg/kg. Die Spannweite der Differenzen beträgt al-

lerdings -10,5 bis +0,7 mg/kg. Entsprechend fallen die Abweichungen in Teilbe-

reichen z.T. sehr hoch aus. Gemäß Methode NRW weisen die Waldflächen in

der Regel die merklich geringeren Cadmiumgehalte auf (vgl. Tabelle 4). Höhere

Gehalte werden gemäß Methode NL für diejenigen Böden geschätzt, denen

hohe TOC-Gehalte bzw. pH-Werte zugeordnet wurden (vgl. Figure A.3 und A.4,

Teil I).

Tabelle 4: Unterschiede geschätzter Gehalte für Cadmium

Einheit

Fläche


[km²] min max µ σσσσ Gesamt 1977,19 -10,51 0,70 -0,01 0,20 Kreis Borken 1042,88 -6,36 0,70 -0,02 ---

Acker mit Ü. 35,75 -1,84 0,53 0,04 0,11 Acker ohne Ü. 591,42 -4,76 0,67 0,02 0,13


Wald mit Ü. 5,16 -6,36 0,36 -0,15 0,31 Wald ohne Ü. 194,39 -5,29 0,66 -0,21 0,33

Gelderland 934,30 -10,51 0,63 0,01 ---

Acker ohne Ü. 279,50 -3,35 0,56 0,00 0,09 Grünland mit Ü. 3,00 -1,99 0,45 -0,03 0,09

Grünland ohne Ü. 551,10 -9,20 0,63 0,03 0,13 Wald ohne Ü. 100,70 -10,51 0,60 -0,08 0,47

KUPFER

Die alternativen Methoden ergeben für große Teile des Untersuchungsgebietes

ähnliche geschätzte Gehalte an Kupfer (vgl. Abbildung 3).



Abbildung 3: Vergleich der geschätzten Gehalte an Kupfer [mg/kg]


halte für Kupfer lediglich 0,25 mg/kg. Bei einer Spannweite der Differenzen von -

41 bis +36 mg/kg fällt die Abweichung in Teilbereichen allerdings deutlich größer

aus. Gemäß Methode NRW weisen die Überschwemmungsgebiete in der Regel

die höheren Gehalte auf (vgl. Tabelle 5). Dahingegen weisen gemäß Methode

NL die Flächen mit höherem Anteil an Ton oder organischer Substanz die höhe-

ren Werte auf (vgl. Figure A.2 und A.3, Teil I).



Tabelle 5: Unterschiede geschätzter Gehalte für Kupfer

Einheit

Fläche


[km²] min max µ σσσσ Gesamt 1977,19 -40,50 35,91 0,25 3,56 Kreis Borken 1042,88 -32,06 35,91 0,52 ---

Acker mit Ü. 35,75 -32,06 27,98 0,62 4,91 Acker ohne Ü. 591,42 -31,84 22,42 -0,63 2,71



Gelderland 934,30 -40,50 16,52 -0,05 ---


Grünland ohne Ü. 551,10 -35,56 16,52 0,99 3,52 Wald ohne Ü. 100,70 -40,50 15,28 0,82 3,79

NICKEL


ähnliche geschätzte Gehalte an Nickel (vgl. Abbildung 4).

Abbildung 4: Vergleich der geschätzten Gehalte an Nickel [mg/kg]



Im Fall Nickel betragen die methodisch bedingten Differenzen der geschätzten

Gehalte im Mittel nur -0,34 mg/kg. Die Spannweite der Differenzen erstreckt sich

dabei zwischen -78 bis +11 mg/kg. Entsprechend fallen die Abweichungen in

Teilbereichen z.T. doch sehr deutlich aus. Gemäß Methode NRW weisen Acker

und Grünland unter Überschwemmungseinfluss auf deutscher Seite in der Regel

die merklich höheren Gehalte an Nickel auf (vgl. Tabelle 6). Höhere Gehalte

werden gemäß Methode NL für diejenigen Böden geschätzt, denen hohe Ton-

gehalte und / oder pH-Werte zugeordnet wurden (vgl. Figure A.2 und A.4, Teil I).

Tabelle 6: Unterschiede geschätzter Gehalte für Nickel

Einheit

Fläche


[km²] min max µ σσσσ Gesamt 1974,68 -72,86 11,49 -0,34 2,294 Kreis Borken 1042,88 -72,86 11,49 -0,03 ---




Gelderland 931,80 -42,49 9,55 -0,69 ---

Acker ohne Ü. 279,00 -28,79 8,31 -0,95 2,91 Grünland mit Ü. 2,62 -21,06 5,87 -6,94 2,64

Grünland ohne Ü. 549,49 -35,38 9,55 -0,50 2,86 Wald ohne Ü. 100,69 -42,49 8,57 -0,87 3,78

BLEI

Die beiden Methoden ergeben für große Teile des Untersuchungsgebietes ähn-

liche geschätzte Gehalte an Blei (vgl. Abbildung 5).



Abbildung 5: Vergleich der geschätzten Gehalte an Blei [mg/kg]


halte an Blei 1,07 mg/kg. Die Spannweite der Differenzen reicht dabei von -254

bis +80 mg/kg. Dementsprechend fallen die Abweichungen in Teilbereichen

deutlich größer aus. Gemäß Methode NRW weisen die Waldflächen in der Re-

gel die deutlich höheren Gehalte auf (vgl. Tabelle 7). Andererseits weisen die

Flächen mit höherem Anteil an Ton oder organischer Substanz gemäß Methode

NL die höheren Werte auf (vgl. Figure A.2 und A.3, Teil I).



Tabelle 7: Unterschiede geschätzter Gehalte für Blei

Einheit

Fläche


[km²] min max µ σσσσ Gesamt 1977,19 -253,68 80,34 1,07 9,63 Kreis Borken 1042,88 -148,19 80,34 1,86 ---

Acker mit Ü. 35,75 -73,99 80,34 -2,02 7,84 Acker ohne Ü. 591,42 -148,19 57,60 -1,54 6,48



Gelderland 934,30 -253,68 43,87 0,15 ---


Grünland ohne Ü. 551,10 -253,68 42,46 0,97 6,58 Wald ohne Ü. 100,70 -245,38 43,87 8,57 16,21

ZINK


ähnliche geschätzte Gehalte an Zink (vgl. Abbildung 6).

Abbildung 6: Vergleich der geschätzten Gehalte an Zink [mg/kg]



Im Fall Zink beträgt die methodisch bedingte mittlere Abweichung der geschätz-

ten Gehalte immerhin -4,8 mg/kg. Die Spannweite der Differenzen erstreckt sich

dabei zwischen -779 bis +136 mg/kg. Entsprechend fallen die Abweichungen in

Teilbereichen doch sehr deutlich aus. Gemäß Methode NRW weisen Waldflä-

chen in der Regel die merklich geringeren Gehalte an Zink auf (vgl. Tabelle 8).

Bei Acker und Grünland unter Überschwemmungseinfluss auf deutscher Seite

fallen die Schätzwerte dahingegen in der Regel etwas höher aus. Höhere Gehal-

te werden gemäß Methode NL für diejenigen Böden geschätzt, denen hohe Ge-

halte an Ton und / oder organischer Substanz bzw. hohe pH-Werte zugeordnet

wurden (vgl. Figure A.2, A.3 und A.4, Teil I.

Tabelle 8: Unterschiede geschätzter Gehalte für Zink

Einheit

Fläche


[km²] min max µ σσσσ Gesamt 1977,19 -778,56 135,76 -4,81 29,50

Kreis Borken 1042,88 -499,05 135,76 -5,28 ---




Gelderland 934,30 -778,56 135,35 -4,36 ---

Acker ohne Ü. 279,50 -410,23 79,93 -8,01 18,27 Grünland mit Ü. 3,00 -671,75 135,35 -27,06 26,11

Grünland ohne Ü. 551,10 -728,87 95,39 0,60 20,29 Wald ohne Ü. 100,70 -778,56 64,52 -20,73 48,53

2.4. Güte der Schätzung

Zum Vergleich der Güte der beiden Methoden bietet sich zum einen der Ver-

gleich der Ergebnisse der Kreuzvalidierung und zum anderen ein Vergleich der

Schätzvarianzen an. Da im Rahmen der Arbeiten von ALTERRA letztlich keine

Varianzen für die nicht logarithmierten Schätzwerte berechnet wurden, entfällt

die zweite Option.

Die Grundlage der Kreuzvalidierung stellt die Schätzung eines Messwertes mit

Hilfe der anderen Messwerte einer Stichprobe und die Ermittlung der jeweiligen

Abweichung, als Differenz der gemessenen und geschätzten Gehalte, dar.



Um die Vergleichbarkeit der Schätzgüte nach den beiden Methoden zu gewähr-

leisten, sollten folgende Punkte bei der Kreuzvalidierung berücksichtigt werden:

♦ Berechnung nach Delogarithmierung der Werte (ohne Entzerrung)

♦ Berechnung der Abweichung nach Rückstandardisierung bzw. Rückrech-

nung mittels der spezifischen Regressionsgleichungen (auf Grundlage der

zugeordneten - nicht gemessenen - Gehalte an Ton, organischer Sub-

stanz bzw. des zugeordneten pH-Wertes), so dass nicht nur die Abwei-

chung aufgrund der Interpolation, sondern auch aufgrund der Standardi-

sierung bzw. Regression berücksichtigt wird

♦ Berechnung der Kennzahlen getrennt für die Standorte in Gelderland (NL)

und im Kreis Borken (BOR) (ohne die Standorte der benachbarten Kreise

Wesel und Recklinghausen)

In der folgenden Tabelle 9 sind die wesentlichen Ergebnisse der Kreuzvalidie-

rung der beiden Methoden gegenübergestellt.



Tabelle 9: Vergleich der Ergebnisse der Kreuzvalidierung

Kennzahl* Region As Cd Cu Ni Pb Zn

arithmetisches Mittel BOR 6,43 0,273 10,74 6,37 24,02 39,59 (Messwerte) NL 8,42 0,231 11,19 4,17 20,38 28,12

Median BOR 3,10 0,260 8,00 4,10 20,00 35,00 (Messwerte) NL 5,12 0,230 11,41 3,18 17,29 29,50

Standardabweichung BOR 10,53 0,165 10,13 6,24 15,31 21,74 (Messwerte) NL 10,26 0,126 7,56 2,75 11,78 12,90

Schätzung gemäß Methode NRW ME BOR 1,45 0,027 1,51 0,66 1,62 1,61 ME NL 2,88 0,024 2,22 0,26 0,15 0,81

SDE BOR 8,73 0,146 8,88 5,09 11,11 16,87 SDE NL 10,51 0,133 8,52 2,89 15,38 11,41

MedAS BOR 1,58 0,063 2,52 1,47 4,00 7,26 MedAS NL 3,09 0,068 4,91 1,07 7,01 6,53

MAS BOR 3,99 0,093 4,77 2,71 6,54 10,88 MAS NL 5,39 0,092 6,85 1,88 10,25 8,89

Schätzung gemäß Methode NL ME BOR 1,58 0,020 1,32 0,54 0,74 1,05 ME NL 2,99 0,020 2,43 0,76 1,93 -0,85

SDE BOR 8,53 0,210 9,08 4,98 12,31 24,49 SDE NL 9,84 0,110 7,64 3,49 13,52 13,34

MedAS BOR 1,45 0,080 2,54 1,44 4,50 9,42 MedAS NL 2,20 0,050 3,88 1,38 3,33 5,77

MAS BOR 3,90 0,130 4,91 2,74 7,55 14,75 MAS NL 5,06 0,070 5,66 2,14 7,23 9,00

relative Abweichung [%]** (Kennzahl Methode NL – Kennzahl Methode NRW) / Kennzahl Methode NRW ME BOR 8,74 -27,01 -12,41 -18,33 -54,37 -34,83 ME NL 3,69 -16,32 9,62 190,74 1.167,24 4,941)

SDE BOR -2,23 44,10 2,24 -2,22 10,81 45,19 SDE NL -6,33 -17,18 -10,34 20,68 -12,11 16,89

MedAS BOR -7,94 26,58 0,87 -1,82 12,38 29,69 MedAS NL -28,77 -26,47 -21,01 28,42 -52,48 -11,68

MAS BOR -2,13 40,54 2,99 1,09 15,36 35,56 MAS NL -6,14 -23,58 -17,39 14,12 -29,44 1,29

* ME = mittlerer Fehler, SDE = Standardabweichung des Fehlers, MedAS bzw. MAS = Median bzw. arithmetisches Mittel des absoluten Fehlers (genaue Erläuterungen s. Kapitel 6.2, Teil II)

** blau < -25, -25 < grün < -10, -10 < schwarz < +10, +10 < orange < +25, rot > +25 1) bezogen auf den Betrag

Während der Mittlere Fehler (ME) auf systematische Über- oder Unterschätzun-

gen der gemessenen Werte hinweist, geben die Standardabweichungen des

Fehlers bzw. die mittleren absoluten Fehler (MedAS und MAS) Auskunft über

die Abweichung zwischen gemessenen und geschätzten Gehalten ungeachtet

ob zu einer Über oder Unterschätzung kommt. Da sich die Fehler nicht ausglei-



chen, stellen diese Kennzahlen ein geeignetes Maß für die Güte des Modells

dar. Der Vorteil des Medians der absoluten Fehler (MedAS) liegt in seiner gerin-

geren Empfindlichkeit gegenüber extremen Werten im Vergleich zur Standard-

abweichung des Fehlers (SDE) bzw. zum arithmetischen Mittel des absoluten

Fehlers (MAS).

Der Vergleich, welche Methode als günstiger einzuschätzen ist, fällt je nach Pa-

rameter und Gebiet unterschiedlich aus.

Für Arsen sind beide Methoden ähnlich einzuschätzen; lediglich im Hinblick auf

den Median des absoluten Fehlers MedAS schneidet die Methode NL für den

niederländischen Teil des Projektgebietes günstiger ab, der MedAS fällt merklich

niedriger aus.

Für Cadmium ist die Methode NRW für den deutschen Teil des Projektgebietes

im Hinblick auf den absoluten Schätzfehler als die günstigere zu bewerten (vgl.

MedAS, MAS), wohingegen für den niederländischen Teil die Methode NL zu

favorisieren ist. Die Unterschiede im Hinblick auf den mittleren Schätzfehler ME

sind in Anbetracht des arithmetischen Mittels der Messwerte selbst von unterge-

ordneter Bedeutung.

Für Kupfer ist die Methode NL im Hinblick auf den absoluten Schätzfehler, was

den niederländischen Teil des Untersuchungsgebietes anbelangt, als günstiger

zu bewerten (vgl. MedAS, MAS), während für den deutschen Teil zwischen bei-

den Methoden keine großen Unterschiede bestehen.

Im Falle Nickel verhält es sich umgekehrt. Hier weist die Schätzung nach Me-

thode NRW für den niederländischen Teil des Projektgebietes die geringeren

absoluten Schätzfehler auf (vgl. MedAS, MAS) und ist somit als günstiger zu

beurteilen. Für den Kreis Borken führen beide Methoden dahingegen zu ähnli-

chen Ergebnissen.

Für Blei zeigt die Auswertung der absoluten Schätzfehler Folgendes: während

für den deutschen Teil des Untersuchungsgebietes die Methode NRW zu güns-

tigeren Ergebnissen - weil niedrigeren absoluten Schätzfehlern - führt, ist für den



niederländischen Teil die Methode NL zu favorisieren (vgl. MedAS, MAS). Auf-

fallend ist hierbei aber der deutlich höhere mittlere Fehler ME.

Für Zink ist die Methode NRW, zumindest was den Kreis Borken anbelangt, im

Hinblick auf den absoluten Schätzfehler als günstiger zu bewerten (vgl. MedAS,

MAS), während die Unterschiede zwischen den Methoden, was den niederländi-

schen Teil des Projektgebietes anbelangt, nicht mehr so deutlich ausfallen. Wird

der Median des Schätzfehlers MedAS betrachtet, liegt der Vorteil eher bei der

Methode NL.

Die vergleichende Betrachtung der Kreuzvalidierung kann wie folgt zusammen-

gefasst werden: während für den deutschen Teil des Projektgebietes die Metho-

de NRW bei der Mehrzahl der betrachteten Parameter zu den geringeren abso-

luten Schätzfehlern führt und die Methode in diesen Fällen als die günstigere zu

bewerten ist, liegen für den niederländischen Teil die Vorteile häufiger bei der

Methode NL. Dabei bleibt allerdings zu berücksichtigen, dass die Dichte an

Standorten für den niederländischen Teil des Projektgebietes im Vergleich zum

Kreis Boken deutlich geringer ausfällt und die Ergebnisse somit weniger belast-

bar sind.

Diese unterschiedliche Datendichte führt auch dazu, dass die im Rahmen der

Standardisierung bei der Methode NRW ermittelten Faktoren praktisch aus-

schließlich von den Standorten auf deutscher Seite bestimmt werden und im

Einzelfall nicht oder nur unzureichend zu den Verhältnissen auf der niederländi-

schen Seite passen (vgl. Kapitel 5 und 7 Teil II). Auch die unterschiedlichen Be-

probungstiefen und die auf niederländischer Seite nicht oder unvollständig vor-

liegende Abgrenzung der Überschwemmungsgebiete können zu einer Ver-

schlechterung der Schätzgüte führen (vgl. Kapitel 5 und 7 Teil II).



3. Zusammenfassung und Ausblick

Ziel des Projektes war die Erstellung einer grenzüberschreitende Bodenbelas-

tungskarte Deutschland / Niederlande (TSQM) als Schätzung der flächenhaften

Schwermetallgehalte im Oberboden für ein einheitliches Untersuchungsgebiet

diesseits und jenseits der deutsch-niederländischen Grenze mit Hilfe zweier

unterschiedlicher methodischer Ansätze. Während die Methode NRW auf einer

Interpolation mit vorgeschalteter Standardisierung über die Einflussfaktoren Nut-

zung, Ausgangsgestein und Überschwemmungseinfluss beruht, schätzt die Me-

thode NL zunächst die Schwermetallgehalte mit Hilfe von Regressionsgleichun-

gen (mit pH-Wert, Tongehalt und Gehalt an organischer Substanz als Variablen)

und der anschließenden Interpolation der Residuen.

Zusammenfassend kann grundsätzlich festgestellt werden, dass die in NRW

entwickelte und angewendete Methode zur Erstellung digitaler Bodenbelas-

tungskarten im Außenbereich (Methode NRW) auch zur Schätzung von Stoff-

gehalten im niederländischen Teil des Projektgebietes herangezogen werden

kann, wenngleich die dazu notwendigen Datengrundlagen dort nur einge-

schränkt vorliegen (unvollständige Abgrenzung der Überschwemmungsgebiete,

keine dezidierte Abgrenzung von Einheiten oberflächennaher Gesteine etc.).

Andererseits kann die Methode NL auch im deutschen Teil des Projektgebietes

angewendet werden.

Die auf den unterschiedlichen Methoden beruhenden Schätzungen der flächen-

haften Schwermetallgehalte zeigen für große Bereiche recht gute Übereinstim-

mung. In Teilbereichen allerdings, die beispielsweise durch Überschwem-

mungseinfluss bzw. durch sehr niedrige bzw. hohe pH-Werte oder extreme hohe

Gehalte an organischer Substanz (z.B. Moorböden) gekennzeichnet sind, treten

jedoch auch deutliche Abweichungen auf. Insgesamt ist die Schätzgüte für den

niederländischen Teil des Projektgebietes niedriger ausgeprägt, was der deut-

lich geringeren Dichte an Standorten mit Bodenanalysen zuzuschreiben ist.

Je nach Parameter und Teilgebiet zeigt mal die eine, mal die andere Methode

die höhere Präzision. Für die jeweilige Methode sind unterschiedliche Möglich-

keiten denkbar, die Schätzgüte zu verbessern. Im Fall der Methode NL wäre

z.B. die Erstellung getrennter Regressionsgleichungen für Acker- oder Grünland



und die Verwendung robuster Schätzer, die den Einfluss von Extremwerten im

Rahmen der Regressionsanalyse reduzieren, zu nennen oder auch die Optimie-

rung der Übertragung von punktuellen Daten zu pH-Wert sowie organischer

Substanz in die Fläche. Im Fall der Methode NRW wäre dies z.B. die Ermittlung

und Übertragung spezifischer, nur aus den niederländischen Daten abgeleiteter

Standardisierungsfaktoren für den niederländischen Teil des Untersuchungsge-

bietes und eine mit der deutschen Seite vergleichbare Abgrenzung der Über-

schwemmungsgebiete.

Weiterhin wäre ist sinnvoll, die Präzision der Schätzung nach der jeweiligen Me-

thode nicht nur anhand von zusammenfassenden Kennzahlen - z. B. im Rah-

men der Kreuzvalidierung - sondern auch in der Fläche zu vergleichen und zu

bewerten. Letztlich sollte die Schätzung auch Hinweise darüber geben, in wel-

chen Bereichen mit einer Überschreitung von Beurteilungswerten mit welcher

Wahrscheinlichkeit zu rechnen ist.

Bielefeld, den 23.05.2007

Gerald Krüger Dr. Dietmar Barkowski (Dipl.-Geoökol.) (Dipl.-Chem.)

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