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SC115 SoilTalk: GNEM - Germany's Next Erosion Model


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Bodenerosion bekommt heute leider keine Rose von uns oder wie auch immer! Julian hat jedenfalls ein spannendes, frei verfügbares und sehr intuitiv bedienbares Programm für euch mitgebracht, mit dem man Bodenerosion recht intuitiv modellieren kann!

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    Unser Hörer Thomas aus Pirna hat uns hingewiesen auf einen ganz neuen Aspekt des Themas „Verwendung von uralten Kartierungen“, zum Beispiel bei der Endlagersuche. Einen entsprechenden Artikel „Die endlose Suche“ in den Dresdner Neuesten Nachrichten las man zum Beispiel am 29. Oktober 2024. Vielen Dank, Thomas!

    Thema: GNEM – Germany’s Next Erosion Model

    Paper:

    Auerswald, K. et al. (2009): Rates of sheet and rill erosion in Germany - A

    meta-analysis. ( http://dx.doi.org/10.1016/j.geomorph.2009.04.018
    http://dx.doi.org/10.1016/j.geomorph.2009.04.018)

    Water Erosion Prediction Project (WEPP):

    https://www.ars.usda.gov/midwest-area/west-lafayette-in/national-soil-erosio
    n-research/docs/wepp/research/

    Wir beschäftigen uns heute mit unterschiedlichen Erosionsmodellen und ihren

    methodischen Vor- und Nachteilen.

    Bodenerosion wird schon seit Jahrzehnten erfolgreich modelliert.

    "Marktführer" in diesem Segment ist die Allgemeine Bodenabtragsgleichung
    (ABAG), die auf der amerikanischen USLE (Universal Soil Loss Equation)
    basiert. Die ABAG ist ein empirisches Modell, das heißt, sie beruht auf
    Erfahrungswerten, die über eine große Anzahl von Feldmessungen erzeugt
    wurden. Sie verwendet die Parameter (R)egenerosivität, (K)ornerodierbarkeit,
    Hang(l)änge, Hangneigung ((S) von Slope), Landnutzung ((C) von Crop) und
    (P)rotektion.

    Für jeden dieser Parameter gibt es Tabellenwerke, die bspw. jeder Bodenart

    (K-Faktor) oder jeder Landnutzung (C-Faktor) einen empirischen Zahlwert
    zuordnet. Werden alle Faktoren multipliziert, ergibt sich ein
    Erosionspotential in t/ha·a. Der große Vorteil dieser empirischen Modelle
    ist, dass sie recht niedrigschwellig sind. So können also mit
    vergleichsweise einfachen Eingangsdaten Modellierungen durchgeführt werden.
    Der Nachteil ist, dass sie ohne physikalische Gesetzmäßigkeiten
    funktionieren, und nur auf Erfahrungswerten basieren. Daher kann es
    passieren, dass die Ergebnisse für einen gegebenen Untersuchungsraum nicht
    realistisch sind, weil sie den Erfahrungswerten nicht entsprechen. Auch kann
    die ABAG keine Deposition modellieren. Wir wissen für eine Fläche nur,
    wieviel von ihr potentiell(!) erodiert werden kann. In der Grundform ist
    zudem jede Fläche isoliert von Nachbarflächen - Weitergabeeffekte, z.B.
    entlang einer Erosionsrinne können nicht modelliert werden.

    Dieses Problem versuchen physikalische Erosionsmodelle wie WEPP zu lösen,

    indem sie möglichst genau auf Basis physikalischer Gesetzmäßigkeiten
    modellieren. Dadurch sind sie natürlich sehr viel Datenhungriger und können
    nur schwerlich auf größeren Flächen angewandt werden. WEPP ist allerdings
    eine recht einfach zu lernende (aber schwer zu meisternde) Variante eines
    physikalischen Modells, weil im Zweifel bestehende Presets verwendet werden
    können, um Lücken im Datensatz zu schließen. Ebenso können Deposition und
    "echte" Abtragsraten (nicht nur Potentiale) modelliert werden. Auch dieses
    Modell benötigt Informationen zu Klima, Relief, Bodenaufbau und Landnutzung.
    Die Einstellungsmöglichkeiten sind hier jedoch im Vergleich zur ABAG
    deutlich detailreicher.

    Der Vergleich der beiden Ansätze in der heutigen Folge zeigt anschaulich die

    jeweiligen Vor- und Nachteile und die Berechtigung, dass empirische und
    physikalische Modelle auch nebeneinander existieren können. Eine
    Modellarchitektur schließt die andere nicht aus, da sie unterschiedliche
    Nischen bespielen.

    Abschließend ein weises Wort zum Modellieren: Kalibration und Überprüfung

    sind immer wichtig! Jedes Modell spuckt ein Ergebnis aus - es liegt an den
    Anwendenden, dieses Ergebnis durch eigene Messungen zu plausibilisieren!

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    SoilcastBy Soilcast-Team