Funktionelle Beziehungen zwischen der räumlichen Variabilität d

1
Antrag auf Gewährung einer Sachbeihilfe
Neuantrag
1.1
Antragsteller:
Hauptantragsteller: Monika Joschko, Dr. rer.nat.
Wissenschaftliche Angestellte
28.11.1954, deutsch
Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF)
e.V.
Institut für Landschaftsstoffdynamik
Eberswalder Str. 84, 15374 Müncheberg
Tel. 033432-820 / 82-254, Fax 033432-82330
2
e-mail [email protected]
Privatadresse: Schäferei 31A, 15328 Gorgast,
Tel. 033472-50966
Mitantragsteller:
Jens Timmer, Prof. Dr.
...........
TI....
Freiburger Zentrum für Datenanalyse und Modellbildung
(FDM)
Universität Freiburg
Eckerstr. 1, 79104 Freiburg
Tel. 0761-203......../ - 7701, Fax 0761-203 7700
e-mail [email protected]
Privatadresse:
Dreikönigstrasse 44, 79102 Freiburg
Tel. 0761/32439
1.2
Thema:
Untersuchung der Beziehung zwischen Bodenfauna
und Bodeneigenschaften mit Hilfe der State-Space
Analyse
1.3
Fachgebiet und Arbeitsrichtung:
Bodenbiologie, Bodenökologie, Ökologie von Agrarlandschaften
1.4
Voraussichtliche Gesamtdauer.
Die erforderliche Förderung durch die DFG beträgt 36 Monate
1.5
Antragszeitraum:
1. 08. 2006 – 31. 07. 2009
Gewünschter Beginn der Förderung:
01. 08. 2006
Zusammenfassung:
1.8
Informationen über die quantitativen Beziehungen zwischen Bodentieren und
Bodeneigenschaften sind von zentraler Bedeutung für viele bodenökologische
Fragestellungen, zum Beispiel für die Beurteilung von Nutzungseffekten oder die
Identifizierung funktioneller Effekte von Bodentieren im Freiland. Der Kenntnisstand
über die Fauna-Boden-Beziehung ist derzeit jedoch noch ungenügend. Ein
wesentlicher Grund ist das Fehlen eines geeigneten methodischen Ansatzes.
Üblicherweise werden Beziehungen zwischen Bodeneigenschaften und Bodenfauna
durch klassische Korrelationsverfahren ermittelt, welche aber für räumlich korrelierte
Daten,
wie
an
Einzelproben
ermittelte
Bodentierabundanzen
und
Bodeneigenschaften, ungeeignet sind. Im Rahmen des beantragten Projektes soll
die State-Space Analyse eingesetzt und an spezifische bodenzoologische Fragen
angepaßt werden. Die State-Space Analyse ist ein multivariates, aus der
Zeitreihenanalyse stammendes Schätzverfahren, welches zur Aufdeckung von
3
Beziehungen zwischen verschiedenen räumlich korrelierten Bodeneigenschaften in
der Bodenphysik seit einigen Jahren erfolgreich angewandt wird.
2.
Stand der Forschung, eigene Vorarbeiten
2.1
Stand der Forschung
Informationen über die quantitativen Beziehungen zwischen Bodentieren und
Bodeneigenschaften sind von zentraler Bedeutung für viele bodenökologische
Fragestellungen. So erfordert die Beurteilung von Nutzungseffekten die
Unterscheidung zwischen managementinduzierter und bodenbedingter Variabilität
der Bodenfauna. Ein weiterer wichtiger Themenbereich ist die Identifizierung
funktioneller Effekte von Bodentieren auf Bodenprozesse im Freiland. Der
Kenntnisstand auf diesem Gebiet ist aber, trotz jahrzehntelanger bodenbiologischer
Forschungsarbeiten, derzeit noch ungenügend (Schaefer et al. 1993).
Ein wesentlicher Grund für dieses Forschungsdefizit ist das Fehlen eines geeigneten
Untersuchungsansatzes. Ein Überblick über die Herangehensweise bei Lumbriciden
(Regenwürmer) und ihrer Beziehung zu Bodeneigenschaften soll das Problem
verdeutlichen. Regenwürmer eignen sich aufgrund ihrer halbsessilen Lebensweise
und ihrer Ortstreue besonders gut für derartige Untersuchungen (Bono 1986).
Während zunächst qualitative Beobachtungen über den Zusammenhang zwischen
Regenwurmbiozönose und Habitat gemacht wurden (Darwin 1881, Graff 1950),
wurden in den letzten Jahren vermehrt Anstrengungen unternommen, die
Beziehungen zwischen Regenwurmpopulationen und Bodeneigenschaften
quantitativ zu beschreiben (Hendrix et al. 1992, Makeschin 1991, 1993, Briones et al.
1995, Ekschmitt 1993, Ekschmitt et al. 2003, Fox et al., 2004). Korrelationen
zwischen Regenwurmabundanzen und Bodeneigenschaften wurden in diesen
Arbeiten meist mit Hilfe linearer oder multipler Regression hergestellt, und sind daher
nicht zufriedenstellend, wie im Folgenden gezeigt werden soll.
Bei der Analyse der Fauna-Boden-Beziehung besteht grundsätzlich das Problem der
großen räumlichen Variabilität von Einzelbefunden (Ekschmitt 1993, Lavelle and
Spain 2001). Bodentierabundanzen in Einzelproben bei praxisüblicher Probengröße
übertrifft mit einem Variationskoeffizienten von meist über 100 % die Variabilität von
abiotischen Standorteigenschaften ((Kutilek und Nielsen 1994)). Es gibt mehrere
Möglichkeiten, mit diesem Problem umzugehen. Ein Ansatz besteht darin, eine
bestimmte Anzahl dicht nebeneinander liegender Einzelproben zu mitteln und auf
ebenfalls gemittelte Bodenproben, welcher in der unmittelbaren Umgebung
genommen wurden, zu beziehen. Diese Vorgehensweise wird beispielsweise bei den
Dauerbeobachtungsflächen in Deutschland (Barth et al. 2000) angewandt. Wurden
4
die zu untersuchenden Flächen nach bestimmten Merkmalen und einer
umfassenden Repräsentanzanalyse ausgewählt, lassen sich durch klassische
statistische Verfahren, wie Clusteranalyse oder Korrespondenzanalyse, enge
quantitative Beziehungen zwischen Regenwurmbesatz und Bodeneigenschaften
nachweisen (z.B. Krück et al., in press). Auch in anderen Studien konnten auf diese
Weise enge Beziehungen zwischen Regenwurmbesatz und Bodeneigenschaften
nachgewiesen werden (Makeschin 1991, 1993). Problematisch an diesem Ansatz ist,
daß eng beieinander liegende bodenzoologische Einzelproben häufig räumlich
korreliert sind, Mittelwertbildungen strenggenommen nicht zulässig sind und
Anwendungen klassischer Regressionsverfahren zu Fehlinterpretationen führen
(Legendre 1993, Diniz-Filho et al. 2003).
Ein
alternativer
Forschungsansatz
nutzt
die
Beobachtung,
dass
Bodentierabundanzen in eng beieinander liegenden Bodenproben in den meisten
Fällen eine räumliche Struktur aufweisen, d.h. autokorreliert sind. Die räumliche
Struktur von bodenzoologischen Daten wird bei diesem Ansatz, der eine große Zahl
von Einzelproben voraussetzt, häufig mit Hilfe geostatistischer Verfahren quantifiziert
(Poier und Richter 1992, Cannavacciolo et al. 1998, Nuutinen et al. 1998, Rossi et al.
1995, 1997). Beziehungen zwischen Bodenfauna und Bodeneigenschaften können
dann zum Beispiel mit Hilfe von Kreuzvariogrammen quantifiziert werden (Rossi et al.
1995). Geostatistische Verfahren setzen allerdings bestimmte Eigenschaften von
Datenserien voraus, wie zum Beispiel die Stationarität der Beobachtungen (Rossi et
al.
1995).
Diese
Voraussetzungen
sind
jedoch
oftmals
in
Landschaftsuntersuchungen nicht gegeben. Im geplanten Projekt soll ein daher ein
anderer Weg beschritten werden.
Die Grundannahme der geplanten Untersuchungen ist, daß angesichts der großen
Variabilität bodenzoologischer Befunde und der vielfältigen zufälligen Einflußgrößen,
welche die an einem Ort und zu einem Zeitpunkt ermittelten Abundanzwerte
bestimmen, nur räumlich korrelierte, d.h. autokorrelierte Werte reproduzierbare
Meßwerte darstellen (Wendroth 1999, Nielsen und Wendroth 2003). Die räumlichen
Muster, welche einer Datenreihe zugrunde liegen, müssen allerdings zunächst vom
(zufälligen) Rauschen getrennt, d.h. mit geeigneten Methoden gefiltert werden. Ein
solches Filterverfahren stellt die autoregressive State-Space Analyse dar (Kalman
1960, Shumway und Stoffer 2000, Nielsen und Wendroth 2003). In der State-Space
Analyse werden sowohl deterministische als auch stochastische Eigenschaften von
Datenreihen berücksichtigt (Voss et al. 2004, König und Timmer 1997, Wendroth et
al. 2001, Joschko et al. 2006). Der für die State-Space Analyse verwendete KalmanFilter ist darüber hinaus vielseitig und auch in funktionellen Zusammenhängen
einsetzbar (Nielsen und Wendroth 2003, Timmer 1998).
Die State-Space Analyse wurde in den 60er Jahren entwickelt (Kalman 1960). Das
Verfahren wurde zunächst im Bereich der Weltraumforschung angewandt, aber auch
auf Fragestellungen in der Ökonomie (Shumway und Stoffer 2000), Medizin (Timmer
5
1998), Astrophysik (Timmer et al. 2000) und Bodenkunde übertragen (Nielsen und
Alemi 1989, Wendroth et al., 1992, Nielsen et al., 1994, Nielsen und Wendroth
2003). Das Prinzip der Methode ist, dass das zu untersuchende System auf seinem
Weg durch den Raum (oder die Zeit) betrachtet wird. Der durch ein oder mehrere
Zustandsvariable gekennzeichnete Zustand des Systems an einem Ort i wird mit
seinem Zustand am davorliegenden Ort i-1 verglichen. Beide Zustände sind durch die
sogenannte Zustands-Gleichung miteinander verknüpft:
Z i = Φ Z i-1 + ω i
(1)
(Nielsen & Wendroth 2003). Die Matrix der Zustandskoeffizienten Φ wird durch
lineare multiple Regressionsverfahren bestimmt. ω i ist ein unkorrelierter ModellFehlerterm mit dem Mittelwert 0. Im Unterschied zu anderen autoregressiven
Modellen wird nun davon ausgegangen, daß Zi nicht direkt beobachtet, sondern nur
verzerrt, d.h. mit „Störsignalen“ versehen, erfaßt werden kann: Z i ist in die
sogenannte Beobachtungs-Gleichung
yi=MiZi+νi
(2)
eingebettet (Nielsen & Wendroth 2003). νi ist ein unkorrelierter Messungs-Fehlerterm
mit Mittelwert 0. Gleichung (1) und (2) werden simultan gelöst; Beobachtungsmatrix
M und Zustands-Kovarianzen werden mit Hilfe des Kalman-Filters (Kalman 1960)
geschätzt. Auf diese Weise ist es möglich, stochastische von räumlich strukturierter
Variabilität in Datenreihen zu trennen. Aufgrund der großen Variabilität
bodenzoologischer Daten ist das Verfahren der State-Space Analyse ist besonders
für bodenzoologische Fragestellungen gut geeignet (Joschko et al. 2004). Mit Hilfe
des Kalman-Filters wird „das Rauschen“ reduziert, und das zugrundeliegende
räumliche Muster identifiziert. Es ist daher möglich, mit dieser Methode Beziehungen
zwischen Datenreihen festzustellen, die bei Anwendung von klassischen Verfahren
nicht oder kaum erkennbar sind. In den geplanten bodenzoologischen
Untersuchungen sollen mit Hilfe dieses Verfahrens spezifische Konstellationen von
Biozönoseeigenschaften
(Abundanzen
bestimmter
Bodentierarten,
Biodiversitätsparameter wie Artenzahl oder Artenkombination) in ihrer Beziehung zu
Bodeneigenschaften (Corg , Nt, pH, Tongehalt) analysiert werden.
Bisher wurde die State-Space Analyse nur selten in bodenzoologischen Arbeiten
eingesetzt. Nielsen and Alemi (1989) zeigten mit Hilfe dieses Verfahrens
Korrelationen zwischen Nematodenabundanzen (Paratrichodorus) und Ertragsdaten
(Baumwolle)
auf.
Sampson
(1996)
wendete
die
Methode
der
Zustandsraummodellierung erfolgreich auf Regenwurmbesatzdaten in ihrer
Beziehung zu Stickstoffgehalten des Bodens in kalifornischen Obstplantagen an.
Erste eigene Anwendungen der Methode bei der Auswertung bodenzoologischer
Datenreihen (Joschko et al., 2003a,b, 2004, 2006) belegen die prinzipielle Eignung
6
des Verfahrens für die Analyse von bodenzoologischen Freilanddaten von genutzten
Böden im nordostdeutschen Raum.
So zeigte sich bei einer Auswertung von regionalskaligen Daten zur Biodiversität von
Regenwürmern, daß mit Hilfe der State-Space Analyse eine erheblich exaktere
Schätzung der Regenwurmartenzahl entlang eines 150 km langen Transektes
aufgrund von Bodeneigenschaften möglich war, als mit Hilfe einer multiplen
Regression (R² zwischen geschätzten und gemessenen Werten bei State-Space
Analyse 0.97, bei multipler Regression 0.55) (Joschko et al. 2006). Sogar bei
Berücksichtigung von nur 50 % der Werte war noch eine relativ gute Schätzung der
Regenwurmartenzahl möglich (R² = 0.78). Die bessere Voraussagekraft des StateSpace Ansatzes ist darauf zurückzuführen, dass die Schätzung unter
Berücksichtigung lokaler Variabilitätsstrukturen erfolgt, und daß nicht, wie bei
multiplen Regressionsansätzen, von einem konstanten Mittelwert (siehe oben)
innerhalb der gesamten Datenserie ausgegangen wird (Nielsen und Wendroth 2003).
Auch bei ersten Analysen von feldskaligen Daten zeigte sich die Überlegenheit des
State-Space Ansatzes gegenüber allgemeiner linearer Regression bei Analysen von
Beziehungen zwischen Enchytraeenabundanzen und Bodeneigenschaften (Joschko
et al. 2003b, 2004).
Hauptziel
des
geplanten
Projektes
ist
es,
das
Potential
der
Zustandsraummodellierung
für
bodenzoologische
bzw.
bodenökologische
Fragestellungen zu nutzen. Die Anwendung der State-Space Analyse würde die
Bodenökologie in zwei wichtigen Forschungsrichtungen vorantreiben. Die eine
Richtung betrifft die Abschätzung bodenzoologischer Daten in unbeprobtem
Gelände, welche auch das Upscaling auf größere Landschaftsräume einschließt. Es
ist möglich, wie von Wendroth et al. (1997) empfohlen, bei engen Beziehungen
zwischen bestimmten Bodeneigenschaften und Bodentierabundanzen oder –aktivität,
zeitaufwändige bodenzoologische Untersuchungen durch die Erfassung leicht
messbarer Oberbodeneigenschaften (z.B. Temperatur, Bodenfeuchte, scheinbare
elektrische Leitfähigkeit; Geländemodelle) zu „ersetzen“. Das Testen der
Vorhersagegenauigkeit mittels räumlich korrelierter Daten gelingt durch das
sukzessive Weglassen ursprünglich gemessener Zieldaten bei der Modellierung und
anschließendem Vergleich von geschätzten und gemessenen Werten (Nielsen und
Wendroth 2003, Joschko et al., 2006). Im Zuge des geplanten Projektes könnten
somit wichtige Grundlagen für die Ermittlung von leicht erfassbaren
Oberbodeneigenschaften, wie Temperatur, Bodenfeuchte, elektrische Leitfähigkeit,
als „Indikatorvariablen“ für den Bodentierbesatz erarbeitet werden. Die Beziehung
zwischen Biodiversität und Standort ist allerdings nicht nur im Hinblick auf
bodenzoologische Fragestellungen von größtem Interesse. So bezeichnete kürzlich
Loreau (1998) die Analyse von abiotischen Einflüssen, welche die Reaktion von
Ökosystemen auf Änderungen der Biodiversität überdecken könnten, als
entscheidend für zukünftige Experimente zum Thema: Biodiversität und
ökosystemare Prozesse.
7
Ein weiterer Aspekt, für den das geplante Projekt von Bedeutung ist, sind funktionelle
Untersuchungen an Bodentierpopulationen im Landschaftsmaßstab. Derzeit fehlen
gänzlich quantitative Abschätzungen des Bodentiereinflusses auf den Boden, zum
Beispiel auf die Gefügegenese oder Stoffumsetzungsprozesse, in größeren
Landschaftsräumen. Es ist denkbar, daß in der Zukunft funktionelle Analysen an
Bodentierpopulationen mit Hilfe einer Kombination von prozessbeschreibenden
Differentialgleichungen und des State-Space Ansatzes, wie für den Bereich der
bodenphysikalischen Forschung von Nielsen und Wendroth (2003) vorgeschlagen,
durchgeführt werden. Ein derartiger Forschungsansatz soll in einem Anschlußprojekt
verfolgt werden.
Allerdings bestehen hinsichtlich der Anwendung der State-Space Analyse auf
bodenzoologische Fragestellungen noch offene Fragen, welche im Rahmen des
Projektes geklärt werden sollen. Ein Problem stellt die Richtung der Auswertung dar,
d.h. die Abfolge, in der die Beobachtungen prozessiert werden. Während bei
Zeitreihen die Auswertungsrichtung durch die natürliche Zeitordnung der Daten
vorgegeben ist, ist bei bodenökologischen Auswertungen mit räumlichen Daten die
Sequenz nicht so offensichtlich, und es sind grundsätzlich Analysen in alle
Himmelsrichtungen denkbar. In bisherigen Untersuchungen der Hauptantragstellerin,
bei denen Transektdaten verwendet wurden, waren Auswertungen nur in zwei
Richtungen möglich, und es wurde für die State-Space Analyse eine
Auswertungsrichtung festgelegt (Joschko et al. 2003a, b, 2004, 2006). Im Rahmen
des Projektes soll das State Space Modell und das Kalman Filter auf räumliche
Daten, die keine offensichtliche Ordnung aufweisen, verallgemeinert werden,
respektive soll geklärt werden, welche Kriterien für eine „optimale“
Auswertungsrichtung bzw. -abfolge angelegt werden könnten.
Für die Festlegung der Richtung der Untersuchungstransekte, entlang derer Proben
für die bodenzoologische Untersuchung entnommen werden, werden Bodenkarten
und digitale Geländemodelle der Untersuchungsstandorte sowie Ergebnisse von
geophysikalischen Voruntersuchungen herangezogen (siehe Arbeitsprogramm).
Digitale Geländemodelle haben für die Festlegung der Auswertungssequenzen eine
besondere Bedeutung. Es ist davon auszugehen, dass das Relief laterale Prozesse
induziert, die als Kausalketten nicht nur die Richtung der Auswertungssequenz in der
State-Space Analyse vorgeben sondern auch als physikalisch begründete
Komponente in das State-Space Modell integriert werden können.
In bisherigen Analysen, bei denen die State-Space Modellierung zur Anwendung
kam (Nielsen und Wendroth 2003), werden Bodeneigenschaften, zwischen denen
Beziehungen ermittelt werden sollen, in dem Zustandsvektor zusammengefasst. Im
Falle von bodenzoologischen Datenserien ist es jedoch auch denkbar, dass
bestimmte Bodeneigenschaften als externe Faktoren mathematisch beschrieben
werden. Das hätte den Vorteil, dass Bodeneigenschaften am Punkt ( i) und nicht am
8
Punkt (i-1) für die Schätzung der Bodentierabundanzen herangezogen würden. Auch
diese Problematik, auf die bereits Timm et al. (2003) hingewiesen haben, soll im
Rahmen dieses Projektes untersucht werden.
Im Rahmen des beantragten Projektes sollen außerdem die folgenden Fragen
beantwortet werden: Welche Bodeneigenschaften eignen sich am besten zur
Vorhersage
von
Abundanzen
und
Artenzusammensetzung
von
Bodentierpopulationen in landwirtschaftlich genutzten sandigen Böden? Gibt es
Beziehungen zu leicht erfassbaren Oberbodeneigenschaften, welche zum Beispiel
durch geophysikalische Methoden gemessen werden können (scheinbarer
elektrischer Widerstand, scheinbare elektrische Leitfähigkeit, natürliche GammaStrahlung,
Georadar)?
Sind
Beziehungen
zwischen
Bodenfauna
und
Bodeneigenschaften standortspezifisch und abhängig von der Saison, in welcher die
Daten erhoben worden sind, oder gibt es stabile Muster, welche verallgemeinert
werden könnten? Gibt es einen Einfluß des Bewirtschaftungssystems auf die
Beziehungen zwischen Fauna und Boden? Gibt es einen standortspezifischen
Einfluß auf die Muster im dem Sinne, dass optimales Probenahmeraster (Abstand
zwischen Einzelproben) und optimale Probengröße der Einzelprobe je nach Standort
unterschiedlich sind?
Hinsichtlich der zu untersuchenden Bodeneigenschaften liegt der Schwerpunkt des
geplanten Projektes auf leicht erfassbaren Oberbodeneigenschaften, wie Körnung,
Wassergehalt, Bodentemperatur, Ct und Nt-Gehalt des Bodens, und geophysikalisch
erfassbaren Parameter wie die scheinbare elektrische Leitfähigkeit (scheinbarer
elektrische Widerstand)¸ natürliche Gamma-Strahlung und Radar-Reflexion (Lück
2001, Lück et al. 2002, 2005). Hinsichtlich der zu untersuchenden Tiergruppen liegt
der Schwerpunkt auf den Lumbriciden und Enchytraeiden. Beide Familien weisen
enge Beziehungen zu Bodeneigenschaften auf, erfüllen wichtige Funktionen im
Boden und können als Indikatoren von Landnutzungssystemen dienen (Joschko et
al. 2000, 2006, Krück in press, Jänsch und Römbcke 2003). Während zu
Lumbriciden und ihrer Bedeutung in landwirtschaftlich genutzten Böden
umfangreiche Erfahrungen beim Hauptantragsteller vorliegen, wird im Hinblick auf
die Artenbestimmung der Enchytraeiden externes Fachwissen (über die
Arbeitsgruppe Ulfert Graefe, IFAB Hamburg) herangezogen. Geophysikalische
Untersuchungen sollen in Zusammenarbeit mit der Arbeitsgruppe Erika Lück,
Universität Potsdam, durchgeführt werden; hier besteht seit einiger Zeit eine enge
Kooperation (Joschko et al., in press).
Der Hauptuntersuchungsraum für das geplante Projekt sind die glazial geprägten
landwirtschaftlich
genutzten
Böden
des
nordostdeutschen
Tieflands
(Nordostbrandenburg). Diese Böden sind durch eine große Heterogenität der
Bodeneigenschaften und Bodentierabundanzen charakterisiert; enge Beziehungen
zwischen Bodeneigenschaften und Bodentierabundanzen sind hier die Regel
(Schmidt 1991, Joschko und Höflich 1996, Joschko et al. 2006, Krück et al., im
9
Druck). Da außerdem Ackerflächen in der Region und darüber hinaus den
Hauptanteil an der unbebauten Landfläche einnehmen, stellen sie geeignete
Untersuchungsräume für das geplante Projekt dar.
2.2
Eigene Vorarbeiten
Die Antragstellerin Frau Dr. Joschko ist auf die Charakterisierung der Struktur und
Funktion von Bodentiergesellschaften in genutzten Böden spezialisiert. Schwerpunkt
ihrer Arbeiten sind die Lumbriciden. Zunächst wurde in Modellversuchen der Einfluß
verschiedener Regenwurmarten auf verdichteten Boden untersucht. Eine
Kombination von morphologischen Untersuchungen (Makroporendarstellung mit Hilfe
von Gipsabdrücken, mikromorphologische Gefügeuntersuchungen) ermöglichte es,
funktionelle Effekte der Bodentiertätigkeit, z.B. im Hinblick auf die Wasserbewegung
im Boden, oder in Bezug auf physikalische Eigenschaften der Losungsaggregate,
kausalanalytisch aufzuklären (Joschko 1988, 1989, Joschko und Altemüller 1989,
Altemüller und Joschko 1992, Schrader und Joschko 1991, Roth und Joschko 1991,
Joschko et al. 1992). Im Rahmen des DFG-Schwerpunktprogramms „Genese und
Funktion des Bodengefüges“ (La 226/7-1,2) wurde in Untersuchungen zum Einfluss
endogäischer Regenwurmarten auf die Wasserbewegung im Boden, zur
dreidimensionalen Visualisierung und Quantifizierung des Gangsystems der
Lumbriciden die Röntgencomputertomographie eingesetzt (Joschko und Larink 1990,
Joschko et al. 1991, 1993). Die Methode bewährte sich im Folgenden auch bei der
Charakterisierung von Effekten der Bodenbearbeitung auf das Makroporensystem
ungestörter Freilandproben (Gerschau et al. 1991, Rogasik et al. 1994, 1995, Mulla
et al. 1999). Im Rahmen einer vom British Council geförderten Kooperation mit dem
Scottish Crop Research Institute in Dundee, GB, wurde die Anwendung der Methode
erweitert und für die Charakterisierung von Lagerungsdichteverteilungen im Boden
eingesetzt (Rogasik et al. 1999).
Bei den weiteren Arbeiten im Freiland zeigte sich, dass für die Analyse von
Bodentiergesellschaften in genutzten Böden die Beziehung zu Bodeneigenschaften
essentiell ist und verstärkter Aufmerksamkeit bedarf (Eisenbeis und Joschko 1995,
Larink und Joschko 1999, Fox et al. 2003, 2004a, 2004b, 2005). So war bei der
Untersuchung von verschiedenen Bewirtschaftungssystemen (konventionelle vs.
konservierende Bodenbearbeitung) (Ellmer et al. 1995, Krück et al. 1996, Joschko
und Höflich 1996, Heisler et al. 1998) offensichtlich, daß die Reaktion der
Regenwurmpopulation
auf
Änderungen
der
Bodenbearbeitung
von
Bodeneigenschaften, z.B. der Körnung, abhängt (Seyfarth et al. 1999, Joschko et al.
2000).
Eine
Charakterisierung
der
Beziehung
zwischen
Bodenfauna
und
Bodeneigenschaften unter Feldbedingungen kann nur gelingen, wenn räumliche
Muster sowohl der Fauna als auch von physikalischen oder chemischen
10
Bodeneigenschaften berücksichtigt werden. Diese Untersuchungen erforderten neue
methodisch Ansätze für Probenahmedesign und Datenanalyse (Pacholski et al.
1995, 1996, Mulla et al. 1999). In der Folge wurden Verfahren der Zeitreihenanalyse,
aber auch anderer Methoden der räumlichen Statistik (Wendroth et al. 1992, Nielsen
und Wendroth 2003) eingesetzt. Erste Ergebnisse wurden in Form von
Kongreßbeiträgen vorgelegt (Joschko et al. 2002; Joschko et al., 2003a, b; Joschko
et al. 2004 a, b, 2005 a). Bisher wurden Untersuchungen zur räumlichen Variabilität
von
Lumbriciden,
Enchyträen
und
Nematoden,
aber
auch
von
Stabilisotopensignaturen durchgeführt (Joschko et al. 2005 b). Die Untersuchungen
bezogen sich überwiegend auf die Feldskala, in einer Studie auch auf die
Regionalskala (Joschko et al., 2006).
Mittelfristiges Ziel der Arbeiten ist es, den Einfluss von Bodentieren auf
Bodenprozesse auf Landschaftsebene zu quantifizieren (Joschko et al. 2003a,
2005a, Don et al., eingereicht).
Der Mitantragsteller Herr Prof. Dr. Jens Timmer arbeitet im Bereich der
mathematischen Modellierung komplexer Systeme. Seine Arbeiten umfassen sowohl
die Entwicklung (Peifer et al. 2003, Voss et al. 2003, Müller et al. 2004, Rossberg et
al. 2004a, b, The et al. 2005) als auch die interdisziplinäre Anwendung (Reinhard et
al. 2003c, 2004, Bertram et al. 2004, Timmer et al. 2004, Kollmann et al. 2005,
Reinhard et al. 2005, Joschko et al. 2006) der Methoden. Die enge Kopplung der
Entwicklung und der Anwendung der mathematischen Methoden stellt sicher, dass
die entwickelten Methoden für die Anwendungen adäquat sind.
Ein Schwerpunkt der Arbeit stellt die Modellierung partiell beobachteter verrauschter
dynamischer Systeme dar (Horbelt et al. 2001, Müller und Timmer 2002, Müller et al.
2002, Noykova et al. 2002, Horbelt et al. 2003, Maraun et al. 2004 a, Müller und
Timmer 2004, Voss et al. 2004). Diese Modellierung geschieht im Falle einer zu
Grunde liegenden stochastischen Dynamik mit Hilfe des Zustandsraummodells. In
bisherigen Projekten sind Methoden für die Zustandsraummodellierung für
nichtlineare Prozesse (Voss et al. 2004) entwickelt worden. Die Anwendungen der
Methodik umfassen neurologische (Timmer 1998 a, Schelter et al. 2006 a, b,) und
astrophysikalische Fragestellungen (König und Timmer 1997, König et al. 1997,
Timmer et al. 2000 d).
11
Literatur:
Stand der Forschung:
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17
3.
Ziele und Arbeitsprogramm
3.1
Ziele
Das geplante Forschungsprojekt soll dazu beitragen, durch innovative methodische
Ansätze (State-Space Analyse) die Aufklärung der Beziehung zwischen
Bodentiergesellschaften und Umweltparametern (Bodeneigenschaften) in genutzten
Böden voranzutreiben. Die zu erwartenden Erkenntnisse über die Fauna-BodenBeziehungen könnten die Abschätzung von Effekten von Landnutzungsmaßnahmen
oder anderen Eingriffen auf Boden und Bodenfauna entscheidend verbessern.
Außerdem können mit diesem Forschungsprojekt die Grundlagen dafür geschaffen
werden, funktionelle, kausalanalytische Untersuchungen an Bodentieren auf
Landschaftsebene durchzuführen.
Im Einzelnen wird von folgenden Arbeitshypothesen ausgegangen:
1. Der Ansatz der State-Space Analyse verbessert entscheidend die Aufklärung der
Beziehung zwischen Bodenfauna und Bodeneigenschaften in genutzten Böden.
Mit Hilfe der State-Space Analyse können Beziehungen zwischen dem
Bodentierbesatz (Lumbricidae, Enchytraeidae) und Bodeneigenschaften
aufgedeckt werden, welche bei Anwendung von Verfahren der klassischen
Statistik (einfache Regression, multiple Regression) nicht erkennbar sind.
2. Die State-Space Analyse kann durch methodische Veränderungen verfeinert und
an die speziellen Bedingungen bodenzoologischer Fragestellungen besser
angepasst werden, z.B. durch die Festlegung einer bevorzugten
Auswertungsrichtung, die Verallgemeinerung auf ungerichtete Datenmodelle,
oder durch die Betrachtung von Umweltvariablen als externe Faktoren.
3. Das digitale Geländemodell ist ein Schlüssel für die Festlegung der
Auswertungssequenz, wenn das State-Space Verfahren zur Analyse
zweidimensionaler, landschaftsbezogener Daten weiterentwickelt werden soll.
Das Relief induziert laterale Prozesse, die als Kausalketten nicht nur die Richtung
der Auswertungssequenz in das State-space Analyse vorgeben sondern auch als
physikalisch begründete Komponente in das State-Space Modell integriert
werden können.
4. Die feldskaligen Untersuchungen an zwei verschiedenen Bodentiergruppen und
drei Standorten zeigen, dass die durch die State-Space Analyse als
entscheidende Zustandsvariablen identifizierte Bodeneigenschaften a) gruppenund artspezifisch, b) standortspezifisch, c) saison-, d.h. witterungsabhängig sind.
Aufgrund der großen Variabilität der Befunde sind Verallgemeinerungen des
Zusammenhanges zwischen Bodeneigenschaften und Bodenfauna, wie sie z.B.
bei der Anwendung von Pedotransferfunktionen vorgenommen werden, nicht
zulässig.
18
5. Mit geophysikalischen Verfahren charakterisierbare Bodeneigenschaften sind eng
mit Verteilungsmustern der Bodenfauna verknüpft. Dies gilt insbesondere für die
scheinbare elektrische Leitfähigkeit (bzw. scheinbarer elektrischer Widerstand),
welche unter anderem auf Wassergehalt, Textur und organische Substanz des
Bodens reagiert. Da diese Beziehungen Prognosen über zu erwartende
Abundanzen an unbeprobten Standorten ermöglichten, sind sie wertvolle
Hilfsmittel für bodenzoologische Untersuchungen auf Landschaftsebene.
3.2
Arbeitsprogramm
Das Projekt baut auf bisherigen Untersuchungen zu räumlichen Verteilungsmustern
von Regenwürmern (Lumbricidae) und anderen Bodentieren (Enchytraeiden,
Nematoden) in sandigen Böden unter landwirtschaftlicher Nutzung in
Nordostbrandenburg auf.
Auswahl der Standorte
Das Vorhaben soll auf drei größeren landwirtschaftlichen Schlägen mit ähnlicher
Ausstattung, hier als Standorte bezeichnet, durchgeführt werden. Die Standorte sind
bereits vorausgewählt. Sie sind aus früheren Vorhaben gut bekannt und liegen in
einem Gradienten im Jungglazialraum Nordostdeutschlands, wie er in einer ZALFForschergruppe zur räumlichen Verteilung bodenbiologischer Parameter im
Landschaftsmaßstab untersucht wurde (Lentzsch 1999, Wirth 2001, Joschko et al.
2006). Sie sind wie folgt charakterisiert:
Standortbeschreibung
Nr. Landschaft:
Standort
1 Lebusplatte:
Lietzen
2
3
Beschreibung
Grundmoräne der Frankfurter Staffel der Weichselvereisung
(W1F);
Braunerden
aus
Sand
z.T.
über
Lehm;
Bodenschätzung: S4D-SL4D (Ackerzahlspanne: 24-48)
Südl.Uckermark: Grundmoräne der Pommerschen Haupteisrandlage der
Bölkendorf
Weichselvereisung
(W2);
Pseudogley-Fahlerden
aus
Lehmsand
über
Lehm;
Bodenschätz.:
lS5D-SL4D
(Ackerzahlspanne: 33-48)
Nördl. Uckermark:Grundmoräne der Gerswalder Staffel der Weichselvereisung
Quillow*
W2G); Braunerden und Fahlerden aus Lehmsand über Lehm;
Bodenschätzung**: Sl4D-SL2D (Ackerzahlspanne31-63)
* Vorläufige Standortbezeichnung; im Untersuchungsraum Quillow (300km²) stehen über 20 gut
beschriebene Standorte des Basisprogramms Acker zur Verfügung, aus denen nach einer
bodenbiologischen Inventur ausgewählt wird. (**Hier BAAD05 Schönermark)
Die Auswahl der Standorte erfolgte in Abstimmung mit der Abteilung
Landschaftsinformationssysteme
(Dr.
Hierold)
und
dem
Institut
für
Bodenlandschaftsforschung des ZALF (Prof. Sommer).
19
Der Standort 1 wurde bereits im Rahmen mehrerer Projekte untersucht (Joschko et
al. 2000, 2003a, 2004a, 2005). So liegen Informationen über die Entwicklung der
Lumbriciden- und Enchytraeidenpopulation in den vergangenen 10 Jahren, sowie
über die grobe räumliche Struktur von relevanten Bodeneigenschaften (Tongehalt,
FAT-Gehalt, Corg, Nt, pH) und Faunaverteilungsmustern vor. An diesem Standort
befinden sich nebeneinander zwei langjährig unterschiedliche Bearbeitungsvarianten
(konservierend-konventionelle Bodenbearbeitung ohne und mit Pflug), welche für das
beantragte Projekt genutzt werden können.
Der Standort 2 trägt zwei Bodendauerbeobachtungsflächen des Landes
Brandenburg, so dass die hier vorgeschlagenen Untersuchungen zur
wissenschaftlichen Vertiefung der hoheitlichen Umweltbeobachtung beitragen
können, insb. zur räumlichen und zeitlichen Einordnung bodenbiologischer Befunde
aus großen Messintervallen. Damit sind grundlegende methodische Aspekte besser
als bisher diskutierbar. Er wurde bereits vor einigen Jahren intensiv untersucht
(Joschko et al. 1994, 1998): Bei einem hohen Regenwurmbesatz (> 200 Tiere / m 2)
zeigte sich eine deutliche räumliche Strukturierung wichtiger Bodeneigenschaften
(Mulla et al.,1999).
Für den Standort 3 wird ein Vertreter aus einem Spektrum von 22
landwirtschaftlichen Schlägen des Basisprogrammes Acker im ZALF-Referenzraum
Quillow, einem Teileinzugsgebiet der Ucker (als Tieflandsfluss zur Ostsee),
ausgewählt, der seit 2000 in einer jährlichen landwirtschaftlichen Dauerbeobachtung
steht. Die Auswahl wird dabei auf ein zu den Standorten 1 und 2 vergleichbares
bodenkundliches Inventar abzielen und erfolgt nach einer bodenbiologischen
Erstinventur, um zu gewährleisten, dass aufgrund einer genügend dichten
Besiedelung der Zielorganismen Muster gefunden und einer Korrelationsanalyse
zugeführt werden können.
Die Auswahl von drei verschiedenen Standorten mit unterschiedlicher Bodengenese
ermöglicht es, die erwartete Standortspezifik der beobachteten Zusammenhänge
zwischen Bodenfauna und Bodeneigenschaften herauszuarbeiten.
Intensität der Probenahme
Die Entfernung der Standorte vom Institutssitz Müncheberg bestimmt die Intensität
der Untersuchungen an den einzelnen Standorten. Standort 1, ca. 20 km von
Müncheberg entfernt, wird am intensivsten untersucht, mit insgesamt 8
Probenahmen während des Projektzeitraumes. Am Standort 2, welcher ca. 70 km
von Müncheberg entfernt ist, werden insgesamt fünf Untersuchungen durchgeführt.
Standort 3, ca. 130 km von Müncheberg entfernt, wird zweimal beprobt.
2006
2007
2008
Standort
20
RW
EN
RW
EN
RW
EN
EN
RW
EN
RW
RW = Regenwürmer, EN = Enchytraeiden
RW
EN
1
RW
EN
EN
2
3
Probenahmedesign
Die Probenahme erfolgt in Form von Transekten, um eine räumliche Analyse der
Daten zu ermöglichen (Nielsen und Wendroth 2003). Die Transekte umfassen eine
Probenanzahl von 80 Einzelproben für die Enchytraeiden bzw. 50 Einzelproben für
die Lumbriciden. Ein flächendeckendes Messnetz, welches eine noch bessere
räumliche Analyse der Daten erlauben würde, ist aufgrund des dafür notwendigen
Untersuchungsaufwands nicht realisierbar.
Die Festlegung der genauen Lage der Transekte (Beobachtungspunkte) erfolgt an
jedem Standort durch Auswertung vorhandener Bodenkarten (Bodenschätzung),
Reliefanalyse und geoelektrischer Kartierung. Kriterien für die Auswahl der Transekte
sind die Neigung und Exposition des Reliefs sowie die aus der Geoelektrikkartierung
abgeleitete Bodenvariabilität. Entlang des zukünftigen Transektes wird eine
größtmögliche Variabilität von Bodeneigenschaften angestrebt. Die Lage der
Transekte wird, wenn möglich, mit der Bearbeitungsrichtung in Einklang gebracht.
Verlaufen die Transekte quer zur Bearbeitungsrichtung, könnten sich zyklische
Strukturen in den Verteilungsmustern der Bodentiere ergeben. Diese können mit
entsprechenden statistischen Methoden erfasst werden (Nielsen und Wendroth
2003, Joschko et al. 2004b).
Nachdem das erste Transekt für jede Tiergruppe in der beschriebenen Weise
festgelegt worden ist, erfolgen die weiteren Transektbeprobungen parallel dazu in
einem
Abstand
von
50-100
cm
zum
vorhergehenden
Transekt.
Bodenuntersuchungen
werden
in
gleichem
Probenraster
durchgeführt.
Gegebenenfalls sind Informationen über Bodeneigenschaften für zwei oder mehr
Beprobungen zu nutzen. Die beiden Untersuchungstrassen für Enchytraeiden und
Lumbriciden müssen nicht zwangsläufig parallel zueinander liegen.
Abweichend von diesem allgemeinen Schema werden zusätzlich folgende
Untersuchungen durchgeführt: Am Standort 1 erfolgt die Orientierung eines
Enchytraeiden- und eines Lumbriciden-Transektes quer zur Trennlinie zwischen
beiden Bodenbearbeitungssystemen, sodass eine Hälfte der Proben unter
konservierender, die andere Hälfte unter konventioneller Bodenbearbeitung liegt
(Abb. 1). Auf diese Weise kann der relative Einfluss der Bodenbearbeitung im
Vergleich zum Einfluss verschiedener Bodeneigenschaften auf die Verteilungsmuster
der Bodentiere entlang des Transektes untersucht werden.
21
konventionell
konservierend
N
Transekt
680 m
Bearbeitungsrichtung
Abb.1: Lage des ersten Transektes am Standort 1 (Lietzen)
An einem Standort, der noch auszuwählen ist, werden statt eines Transekts zwei
sich kreuzende Transekte für eine noch zu bestimmende Tiergruppe angelegt.
Dieses 2D-Probenahme-Designs soll die Datenbasis schaffen, um eine räumliche
State-Space Analyse in zwei Dimensionen weiter zu entwicklen
Probenahme
Nach Festlegung des ersten Transektes für jeden Standort wird auf einer Probenlinie
der optimale Einzelabstand zwischen den Proben ermittelt. Kriterium für den Abstand
der Einzelproben ist der größtmögliche Abstand, der bei der gewählten Probengröße
(siehe unten) noch eine räumliche Struktur, d.h. eine Autokorrelation der
Einzelprobenwerte erkennen lässt. Die optimale Distanz der Proben für die
Ermittlung der Enchytraeiden liegt vermutlich zwischen 2 und 5 m.
Voruntersuchungen an verschiedenen Standorten hatten entsprechende Distanzen
ergeben (Pacholski et al. 1995, Joschko et al. 2004a, 2004b). Die optimale Distanz
zwischen den Einzelproben für die Lumbricidenuntersuchung liegt vermutlich in
einem Bereich von 10-30 m. Untersuchungen am Standort Lietzen hatten
Autokorrelationen zwischen Einzelproben noch bei einem mittleren Abstand von
70 m ergeben.
Lumbriciden
22
Die Lumbriciden werden durch Handsortierung von ¼ m² großen und 20 cm tiefen
Bodenkernen (= Einzelprobe) erfasst. Die Regenwürmer werden vor Ort aus den
Bodenproben aussortiert und später im Labor nach Sims und Gerard (1985) bis zur
Art bestimmt und gewogen (Joschko et al. 2006).
Eine zusätzliche Austreibung mit Formalaldehyd, wie sie nach ISO (23611-1, 2006)
empfohlen wird, ergab bisher auf den hiesigen trockenen Böden keine signifikante
Verbesserung der Ergebnisse (Joschko, unveröff.). Im Rahmen des beantragten
Projektes soll jedoch noch einmal am Standort 2 die Effizienz der Handsortierung
gegenüber einer Kombination von Handsortierung + Formalinaustreibung überprüft
werden.
Enchytraeiden
Für diese Tiergruppe werden Bodenproben von 0-20 cm mit einem
Bodenprobennehmer mit 4.1 cm Durchmesser entnommen. Die Bodenkerne werden
vor Ort in 5 cm lange Abschnitte geteilt. Die Teilstücke werden in Plastikschalen ins
Labor transportiert und bis zur Weiterverarbeitung kühl gelagert. Die Austreibung der
Enchytraeiden aus der Bodenprobe erfolgt mit Hilfe der Nasssaustreibung ohne
Wärmequelle nach GRAEFE (Dunger und Fiedler 1997). Die Tiere werden unter dem
Stereo-Mikroskop ausgezählt. An ausgewählten Bodenproben erfolgt eine
Artenbestimmung durch Herrn Ulfert Graefe (IFAB Hamburg).
Zeitpunkt der Probenahme
Die Probenahme erfolgt an allen Standorten zur Hauptaktivitätszeit der Fauna, d.h.
im Frühjahr (April, Mai) und Herbst (September, Oktober, November).
Bodenuntersuchungen
In unmittelbarer Entfernung der Fauna-Proben (< 20 cm) werden bei jeder
Transektuntersuchung
Bodenproben
für
die
Bestimmung
ausgewählter
Bodeneigenschaften (siehe unten) entnommen. Zu diesem Zwecke wird ein
Probenehmer mit einem Durchmesser von 10 cm eingesetzt. Dabei werden
Bodenproben aus einer Tiefe von 0-15 cm entnommen. Diese Tiefe entspricht auf
den ackerbaulich genutzten Standorten dem Bearbeitungshorizont.
Die Untersuchungen werden überwiegend im Zentrallabor des ZALF durchgeführt.
Die Bestimmung der Körnung erfolgt nach Aufschlämmung des Bodens mit
Natriumpyrophosphat mit der Köhn-Pipettenmethode (Hartge und Horn 1992). Der
pH-Wert des Bodens wird potentiometrisch in 0.1 m KCl-Suspension gemessen. Der
Ct- und Nt-Gehalt des Bodens wird nach Elementaranalyse im CNS 2000 (LECO)
gemessen (DIN ISO 10694, 1996; DIN ISO 13878, 1998). Der Carbonat-Kohlenstoff
wird nach Phosphorsäurebehandlung mit Hilfe der elektrischen Leitfähigkeit (CO 2)
bestimmt (Schlichting et al. 1995). Der Gehalt des organischen Kohlenstoffs wird aus
der Differenz zwischen dem Ct-Gehalt und dem Carbonat-Kohlenstoffgehalt
bestimmt.
23
Der Wassergehalt des Bodens wird gravimetrisch nach Trocknung bei 105°C (24 h)
bestimmt. Die Bodentemperatur wird unmittelbar neben der Entnahmestelle mit einer
Infra-Rot-Messpistole bestimmt. Dabei werden alle Einzelproben eines Transektes in
möglichst kurzer Zeit hintereinander gemessen.
Geophysikalische Untersuchungen
Zur Vorerkundung und flächenhaften Erfassung der Beobachtungsflächen erfolgt
eine Kartierungen durch dGPS-gekoppelte und fahrzeuggestützte Geoelektrik
(EM38, Geonics, Kanada). Die Anzahl der Messpunkte pro Hektar hängt von der
Fahrgeschwindigkeit und dem Fahrspurabstand ab. Beispielsweise erhält man, bei
einem praxisüblichen Fahrspurabstand von 18 und einer Fahrgeschwindigkeit von 11
km/h, außerhalb der Vorgewende etwa alle 3 m einen Messwert in der Fahrspur und
damit rund 180 Messwerte pro Hektar.
Nach Auswahl der Trassen sind hier intensivere Messungen mit geoelektrischen
Verfahren und Messungen mit anderen geophysikalischen Methoden vorgesehen.
Die widerstandsgeoelektrischen Messungen mit einem Vierpunkt-Gerät (4-Punkt
light, LGM Lippmann, Deutschland) und einer Multi-Elektroden-Apparatur (GeoTom
RES/IP, GEOLOG, Deutschland) dienen der räumlichen und zeitlichen Verdichtung
der geoelektrischen Daten. Mit einem Gamma-Spektrometers (GR-320, SAIC
Exploranium, Kanada) und einem Georadar (pulseEKKO pro, Sensors & Software
Inc., Kanada) soll geprüft werden, ob aus der natürlichen Gamma-Strahlung und aus
der
Reflexionsmessung
des
Radars
Informationen
über
wesentliche
Umweltparameter der Bodenfauna zu gewinnen sind.
Mit der GeoTom Multi-Elektroden-Apparatur werden die Trassen mindestens ein mal
untersucht (automatische Schaltung von 0.5 bis 4 m Elektrodenabstand, WennerAnordnung). Nach Aufbereitung der Daten mit dem Programm RES2DINV (Geotomo
Software, Malaysia) stehen Pseudosektionen des scheinbaren elektrischen
Widerstands und des durch Inversion geschätzten effektiven (schichtbezogenen)
Widerstands bis 2 m Tiefe zur Verfügung. Aufgrund der hohen Genauigkeit dieses
Gerätes dienen seine Messungen als Referenz. Um zeitliche Veränderungen des
Oberbodens (z.B. Bodenwasserdynamik) zu erfassen, wird das 4-Punkt light mit
einem fixen Elektrodenabstand von 50 cm eingesetzt. Die Wiederholungsmessungen
erfolgen zu den bodenbiologisch relevanten Terminen. Mit dem GammaSpektrometer und dem Georadar ist jeweils eine Messkampagne pro Standort
geplant. Die Messungen der Gamma-Spektrometers (Intensität in 512 Kanälen)
können direkt mit multivariaten statistischen Verfahren ausgewertet werden. Für die
Radar-Daten ist eine Aufbereitung mit REFLEXW (Sandmeier, Deutschland)
notwendig. Als ergänzende Untersuchungen zu jeder geophysikalischen Messung
sind die Bodentemperatur und gravimetrische Bodenwassergehalt zu erfassen.
24
Erstellung von digitalen Geländemodellen
Die Flächen werden zu Projektbeginn fahrzeuggestützt mit einem RTK-dGPS
vermessen (Trimble 4000 SSE, Lagegenauigkeit im Zentimeterbereich,
Höhengenauigkeit im Dezimeterbereich). Aus den Punktdaten wird durch
Interpolation ein regelmäßiges Raster der Geländehöhe erzeugt (Höhenmodell) und
verschiedene Reliefparameter abgeleitet (siehe: Verwaltung raumbezogener Daten)
(Gebbers, Schmidt 1999).
Verwaltung raumbezogener Daten
Zur Datenaufbereitung, Datenhaltung und Datenfusion wird eine raumbezogenen
Datenbank benötigt. Teile davon müssen dem Projekt möglichst frühzeitig zur
Verfügung stehen, da aufgrund raumbezogener Daten (Bodenkarten, GeoelektrikKarten, DGM) die Entscheidung über die Lage der Trassen fallen soll.
Die Verwaltung der Raumbezogenen Daten umfasst:
 Aufbereitung
der
räumlichen
Daten:
Georeferenzierung,
Koordinatentransformation (zwischen globalem und lokalen Koordinatensystem),
Erzeugung von Rasterdaten durch Interpolation aus flächendeckenden
Messungen (DGM, Geophysik)
 Ableitung von Reliefparametern: Neigung, Exposition, Flow-Accumulation
(verschiedene Algorithmen), Wetness-Index, Einzugsgebiete
 Kombinierte Auswertung DGM-Geoelektrik (Focal-Correlation-Analysis, ClusterAnalyse, Geostatistik (Gebbers et al. 2003)
 Einmessung der Beprobungspunkte und Trassen
 Bereitstellung einer raumbezogenen Datenbank (ACCESS, ArcView) und
Einweisung in das Informationssystem
 Bereitstellung der Daten in den in gewünschten Formaten
 Erstellung von Karten
Statistische Analyse
Das State-Space Modell und das Kalman-Filter werden auf den Fall ungerichteter
Daten, wie sie im Falle räumlicher Daten vorliegen, verallgemeinert. Dieses bedarf
einer Neuformulierung der Modellgleichungen und einer Verallgemeinerung des
Kalman- und des Glättungsfilters. Es ist zu untersuchen, ob in diesem Falle
weiterhin der numerisch sehr stabile Expectation-Maximization Algorithmus
anwendbar bleibt, oder ob der numerisch aufwendigere direkte Maximum LikelihoodAnsatz zu verwenden ist. In letzterem Falle werden Methoden zu entwickeln sein, die
die Konvergenz des Algorithmus sichern. Für die spezielle Struktur des Modells
werden die statistischen Eigenschaften der Schätzer, z.B. Vertrauensintervalle,
ermittelt. In realistischen Simulationstudien werden die Eigenschaften der
entwickelten Methoden mit den Standardmethoden nach Nielsen und Wendroth
(2003) verglichen.
25
Für die statistische Verrechnung liegen nach Abschluß der Feldarbeiten 15
Datenserien mit Abundanzwerten für Enchytraeiden und Lumbriciden sowie die
entsprechenden Bodendaten vor. Die in EXCEL eingearbeiteten Fauna- und
Bodendaten werden nach folgendem Muster ausgewertet:
1. Lineare Regressionsanalyse (STATISTICA 6.0)
2. Multiple Regressionsanalyse und (STATISTICA 6.0)
Andere multivariate Verfahren (PCA, etc. ???)
3. Bestimmung der Autokorrelations- und Kreuzkorrelationsfunktion (STATISTICA
6.0).
4. Multivariate State-Space Analyse nach Skalierung der Daten mit dem Programm
„State“ (Nielsen und Wendroth 2003, Joschko et al. 2006)
5. Multivariate State-Space Analyse basierend auf den neu entwickelten Algorithmen
6. Test der Modellqualität (Vorhersagegenauigkeit) durch sukzessives Weglassen
von Messwerten (Kreuzvalidierung) (Nielsen und Wendroth 2003).
Für die vorgesehenen Untersuchungen werden eine Doktorandenstelle und eine
Technikerstelle beantragt. Die Technikerstelle ist aufgrund des hohen manuellen
Aufwandes, welcher mit der Untersuchung der Bodenfauna in einer Vielzahl von
Proben verbunden ist, dringend erforderlich. Der Doktorand wird die für das Projekt
notwendigen mathematischen Methoden entwickeln und die im Projekt erhobenen
Daten analysieren. Sie/Er wird von Seiten der Universität Freiburg, Prof. Timmer,
betreut.
Der Schwerpunkt des Projektes liegt auf der Verfeinerung der mathematischen
Methoden für die State-Space Analyse für die Anwendung auf bodenökologische
Fragestellungen. Die Integration der Ergebnisse und die Bewertung der neuen
Methoden aus bodenökologischer Sicht erfolgt durch die Hauptantragstellerin. Von
ihr wird auch der Hauptteil der Daten erfasst. Einige spezielle Daten werden durch
Dritte erhoben (Enchytraeiden-Spezies, Geophysik, DGM). Das dazu erforderliche
Managementsystem
für
raumbezogene
Daten
stellt
ebenfalls
ein
Kooperationspartner bereit.
d) Literatur
DIN ISO 10694, 1996. Bodenbeschaffenheit – Bestimmung von organischem Kohlenstoff und
Gesamtkohlenstoff nach trockener Verbrennung (Elementaranalyse). Beuth, Berlin.
DIN ISO 13878, 1998. Bodenbeschaffenheit – Bestimmung des Gesamt-Stickstoffs durch trockene
Verbrennung (Elementaranalyse). Beuth, Berlin.
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models and geophysical data. In: A. Werner, A. Jarfe (eds.): Programme book of the joint
Conference of ECPA – ECLF (Fourth European Conference on Precision Agriculture and
Precision Livestock Farming. 4ECPA 16. – 18.6.2003 Berlin). Wageningen Academic
Publishers B.V.: Wageningen, The Netherlands.
26
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Landwirtschaft. In: F. Schmidt; G. Grenzdöffer, R. Bill (Hrsg.): Tagungsband "Sensorsysteme
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Ansprache. Mitteilungen der Deutschen Bodenkundlichen Gesellschaft 69, 95-98
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27
Sims, R.W., Gerard, B.M. (1985): Earthworms. Brill/Backhuys, London
4.
Beantragte Mittel
4.1
Personalkosten
1 BAT IIa/2
Gewünschte Dauer der Beschäftigung: 36 Monate
1 BAT Va
Gewünschte Dauer der Beschäftigung: 36 Monate
4.2
Wissenschaftliche Geräte
Olympus Stereo-Zoom-Mikroskop für Auf und Durchlicht
Infra-Rot-Messpistole "Scan Temp 440"
Stahlprobenehmer (Eigenanfertigung)
4.3
6000 EUR
100 EUR
400 EUR
_________
Summe 4.2 6500 EUR
Verbrauchsmaterial
Probenahme: Plastikgefäße, Werkzeug, Campingtisch, Stühle,
Spaten, Stiefel, Kisten; Elektrokühlboxen
2000 EUR
Bestimmung, Mikroskopie (Enchytraeidae): Glasgefäß, Chemikalien,
Pinzetten, Uhrfederpinzetten, Petrischalen, Skalpelle, Präpariernadeln,
Gaze für Netzbeutel, Köderstreifen, Lupe, Stehhilfe
4000 EUR
_________
Summe 4.3 6000 EUR
4.4
Reisen
Fahrten zu den Probeflächen:
Müncheberg-Bölkendorf - und zurück:
140 km x 0,22 € = 30,80 €
24 Fahrten in 3 Jahren
Müncheberg-Dedelow - Quillow - und zurück:
300 km x 0,22 € = 66,00 €
20 Fahrten in 3 Jahren
Begründung: Die Fahrten mit dem PKW sind notwendig, da schweres
Gerät zu transportieren ist (z.B. Probenehmer, Kisten mit Bodenproben).
750 EUR
1320 EUR
28
6 Fahrten Müncheberg-Freiburg und zurück, Aufenthalt 1 Woche
Zugfahrt 240 €
Übernachtungskosten: 6 Tage x 50 € x 6 Wochen
Teilnahme der Hauptantragstellerin an der Tagung der Deutschen
Bodenkundlichen Gesellschaft, Dresden, 2007
1440 EUR
1800 EUR
500 EUR
_________
Summe 4.4
4.5
Publikationskosten
Zuschuss für je eine Farbtafel in zwei Publikationen
4.6
5810 EUR
700 EUR
Sonstige Kosten
Untersuchungen von Bodenproben im ZALF-Zentrallabor
Betreuung des Feldversuches Seelow/Lietzen durch die ZALFVersuchsstation, Standort Müncheberg (3 Jahre)
5000 EUR
1800 EUR
Aufträge an Dritte:
(1) Artenbestimmung von Enchytraeiden
Durch Dipl.-Biol. Ulfert Graefe, Institut für Angewandte Bodenbiologie (IFAB), Hamburg)
2 x 40 Proben, 0-20 cm, incl. Mehrwertsteuer
(2) Geophysikalische Untersuchungen
Durch Dr. Erika Lück, Universität Potsdam, Institut für
Geowissenschaften, Lehrstuhl Angewandte Geophysik, KarlLiebknecht-Str. 24-25. 14476 Golm
16000 EUR
3000 EUR
(3) Erstellung von digitalen Geländemodellen und Verwaltung raumbezogener Daten
Durch Dipl.-Ing. agr. Robin Gebbers, ATB Leibniz-Institut für Agrartechnik Potsdam-Bornim e.V, Abteilung Technik im Pflanzenbau, AG
Informationsmanagement, Max-Eyth-Allee 100, 14469 Potsdam
5000 EUR
Summe 4.6 30800 EUR
29
Begründung (1):
Eine Artenbestimmung dieser Tiergruppe, welche Spezialkenntnisse erfordert und
von der Arbeitsgruppe in Müncheberg nicht bewerkstelligt werden kann, ist für die
Identifizierung räumlicher Muster von Enchytraeiden dringend erforderlich. Bei
Gesamtabundanzbestimmungen können sich Verteilungsmuster verschiedener Arten
so überlappen, dass keine eindeutigen Strukturen mehr zu erkennen sind.
Begründung (2):
Die benötigten geophysikalischen Geräte, sowie die Kenntnisse zur Erhebung und
Aufbereitung der Daten sind in der Arbeitsgruppe in Müncheberg nicht vorhanden.
Die Arbeitsgruppe um Frau Dr. Lück verfügt seit fast 10 Jahren über Erfahrungen mit
dem landschaftsbezogenen Einsatz geophysikalischer Methoden.
Begründung (3):
Das DGM und weiter raumbezogener Daten (Bodenkarten, Geoelektrik-Karten)
müssen dem Projekt möglichst frühzeitig in einem Geo-Informationssystem zur
Verfügung stehen, da auf dieser Grundlage die Entscheidung über die Lage der
Trassen fallen soll. Um eine schnelle Bereitstellung zu gewährleisten ist es sinnvoll,
auf gebündelte Kompetenzen zurückzugreifen. Die AG Informationsmanagement des
ATB besitzt die Ausstattung und Erfahrungen mit allen vorgesehenen Geodaten, um
das benötigte Informationssystem kurzfristig zu erstellen.
Personalkosten
Geräte
Verbrauchsmaterial
Reisekosten
Publikationskosten
Sonstige Kosten
Aufträge an Dritte
1-24 Monate
1 BAT-IIa/2
1 BAT Va
6500 EUR
4000 EUR
4040 EUR
700 EUR
5200 EUR
292000 EUR
25-36 Monate
1 BAT-IIa/2
1 BAT Va
2000 EUR
1770 EUR
1600 EUR
1600 EUR
30
5.
Voraussetzungen für die Durchführung des Vorhabens
5.1 Zusammensetzung der Arbeitsgruppe
Wissenschaftler: Dr. Monika Joschko
Prof. Dr. Jens Timmer
NN
5.2 Zusammenarbeit mit anderen Wissenschaftlern
Dipl.-Ing. Robin Gebbers, ATB Potsdam-Bornim, AG Infomationsmanagement
(Digitale Geländemodelle, Georeferenzierung und Aufbereitung von Geo-Daten,
Aufbau eines raumbezogenen Informationssystems)
Dr. Erika Lück, Universität Potsdam, Angewandte Geophysik
(Geophysikalische Untersuchungen)
Diplominformatiker Joachim Kiesel, ZALF, Institut für Landschaftssystemanalyse
(Betrieb des raumbezogenen Informationssystems)
Dr. Dietmar Barkusky, ZALF; Forschungsstation Landwirtschaft, Müncheberg
(Versuchanlage, Versuchsbetreuung)
Dr. Wilfried Hierold, ZALF; Abteilung für Landschaftsinformationssysteme, Prof. Dr.
Michael Sommer, ZALF, Institut für Bodenlandschaftsforschung)
5.3 Arbeiten im Ausland und Kooperation mit ausländischen Partnern
entfällt
5.4 Apparative Ausstattung
Einrichtungen und Geräte des bodenzoologischen Labors am Institut für
Landschaftsstoffdynamik (Waagen, pH-Meter, Trockenschränke, allgemeine
Laborausstattung wie Glasgeräte).
Freiburg ?
5.5 Laufende Mittel für Sachausgaben
Von Seiten des ZALF können 1500 Euro an Verbrauchsmaterial zur
Verfügung gestellt werden
Freiburg ?
6.
Erklärungen
“Ein Antrag auf Finanzierung dieses Vorhabens wurde bei keiner anderen
Stelle eingereicht. Wenn wir einen solchen Antrag stellen, werden wir die
Deutsche Forschungsgemeinschaft unverzüglich benachrichtigen”.
31
7.
Unterschriften
Müncheberg/Freiburg, den 03.05. 2006
8.
Verzeichnis der Anlagen
1 Sonderdruck (Agriculture, Ecosystems and Environment)
2 Publikationslisten (chronologisch)
2 Bögen für Antragsteller