A comprehensive dataset of vegetation states, fluxes of matter and energy, weather, agricultural management, and soil properties from intensively monitored crop sites in western Germany

Data description paperThe development and validation of hydroecological land-surface models to simulate agricultural areas require extensive data on weather, soil properties, agricultural management, and vegetation states and fluxes. However, these comprehensive data are rarely available since measurement, quality control, documentation, and compilation of the different data types are costly in terms of time and money. Here, we present a comprehensive dataset, which was collected at four agricultural sites within the Rur catchment in western Germany in the framework of the Transregional Collaborative Research Centre 32 (TR32) "Patterns in Soil-Vegetation-Atmosphere Systems: Monitoring, Modeling and Data Assimilation". Vegetation-related data comprise fresh and dry biomass (green and brown, predominantly per organ), plant height, green and brown leaf area index, phenological development state, nitrogen and carbon content (overall > 17 000 entries), and masses of harvest residues and regrowth of vegetation after harvest or before planting of the main crop (> 250 entries). Vegetation data including LAI were collected in frequencies of 1 to 3 weeks in the years 2015 until 2017, mostly during overflights of the Sentinel 1 and Radarsat 2 satellites. In addition, fluxes of carbon, energy, and water (> 180 000 half-hourly records) measured using the eddy covariance technique are included. Three flux time series have simultaneous data from two different heights. Data on agricultural management include sowing and harvest dates as well as information on cultivation, fertilization, and agrochemicals (27 management periods). The dataset also includes gap-filled weather data (> 200 000 hourly records) and soil parameters (particle size distributions, carbon and nitrogen content; > 800 records). These data can also be useful for development and validation of remote-sensing products. The dataset is hosted at the TR32 database (https://www.tr32db.uni-koeln.de/data.php?dataID=1889, last access: 29 September 2020) and has the DOI https://doi.org/10.5880/TR32DB.39 (Reichenau et al., 2020).Peer reviewe

CABIN: A model of the carbon balance of the vegetation´s gas exchange for calculating the NPP in global coupled C-N-cycle models

Unter der Überschrift Erdsystemforschung beschäftigt sich die Wissenschaft mit dem globalen Wandel und der Klimaveränderung. Das Erdsystem besteht aus den Teilsystemen Biosphäre, Atmosphäre und Ozean. Diese sind in sich und untereinander hochgradig rückgekoppelte durch Kreisläufe von Energie und Materie. Die wichtigsten Stoffkreisläufe sind diejenigen von Kohlenstoff, Stickstoff und Wasser. Eine moderne Methode zur Beantwortung von Fragestellungen nach der zukünftigen Veränderung des Erdsystems ist die mathematische Modellierung. Bezüglich des globalen C-Kreislaufs ist nach aktuellem Stand der Forschung eine dynamische Koppelung an den globalen N-Kreislauf notwendig. Um realistische Reaktionen eines Modells auf zukünftige Umweltbedingungen zu erzielen, sollten die zu beschreibenden Systeme möglichst prozessorientiert modelliert werden. Um die empirische Modellierung der Nettoprimärproduktivität (NPP) in globalen Modellen des gekoppelten C-N-Kreislaufs durch einen prozessorientierten stickstoffabhängigen Ansatz zu ersetzen, wurde das Modell CABIN (CArbon Balance Influenced by Nitrogen) entwickelt. In CABIN wird die NPP aus den unabhängig voneinander beschriebenen Prozessen der Photosynthese und autotrophen Respiration bilanziert. Dazu wurden neuartige Modelle der pflanzlichen Respiration, der Kohlenstoffspeicherung und der Bildung von struktureller Phytomasse (Allokation) entwickelt. In CABIN füllt die Photosynthese einen Pool von Assimilaten, aus dem die Prozesse Respiration, Allokation und Speicherung Kohlenstoff entnehmen. Als Reserve gespeicherter Kohlenstoff kann wieder remobilisiert werden. CABIN wurden für diese Arbeit noch nicht dynamisch an ein globales C-N-Kreislaufmodell gekoppelt. Phytomassen und N-Gehalte der Vegetation wurden vorgeschrieben. Um CABIN zu prüfen, wurde die modellierte NPP mit Messdaten verglichen. Dies wurde für 25 Messorte in den Vegetationstypen Tundra, borealer Wald, temperierter Wald, Steppe, mediterrane Vegetation, Savanne, Trockenwald, tropischer Regenwald und Wüste durchgeführt. CABIN wurde für alle Vegetationstypen einheitlich parametrisiert und mit durchschnittlichen Wetterdaten angetrieben. In der Grundparametrisierung kann CABIN für die Hälfte der Messorte die gemessene NPP gut reproduzieren. Positive Abweichungen treten für borealen Wald und Steppe auf. Für den tropischen Regenwald und die mediterrane Vegetation kann keine positive C-Bilanz erzielt werden. Die auftretenden Abweichungen der modellierten von der gemessenen NPP sind für Messorte mit hoher mittlerer Jahrestemperatur negativ. Bei mittleren Jahrestemperaturen zwischen 13°C und 22°C streuen sie um null; darunter treten positive Abweichungen auf. Mit zunehmenden Füllständen der Kohlenhydratpools werden die Abweichungen positiver. Werden die Werte zentraler Parameter von CABIN innerhalb plausibler Wertebereiche variiert, so zeigt sich, dass für die meisten Messorte die gemessene NPP reproduziert werden kann. In Vegetationstypen mit hohen mittleren Jahrestemperaturen bleibt jedoch die gemessene NPP bei den meisten Parametrisierungen unterschätzt. Der umgekehrte Fall tritt bei geringen mittleren Jahrestemperaturen auf. Der Einfluss einzelner Parameter auf die modellierte NPP wurde anhand der sich bei der Variierung der Parameterwerte ergebenden Spannen der modellierten NPP quantifiziert. Ein besonders starker Einfluss zeigte sich beim respiratorischen Grundumsatz. Außerdem erwiesen sich die Stickstoffabhängigkeit von Photosynthese und Respiration sowie die Menge lebenden Gewebes im Holz und die Referenztemperatur als einflussreich. Nur einen geringen Einfluss hat die Temperaturabhängigkeit von Photosynthese und Respiration und die Verringerung der Photosynthese bei gefüllten Kohlenhydratspeichern. Die global einheitliche Parametrisierung für alle Vegetationstypen ist bei der aktuellen Struktur von CABIN nicht geeignet, um überall eine realistische NPP zu modellieren. Eine Anpassung der Detailtiefe der Prozessbeschreibungen und/oder eine vegetationstypspezifische Parametrisierung könnte notwendig sein, um die Ungleichgewichte von Photosynthese und Respiration zu eliminieren. Es muss in der Natur Prozesse oder Regulationsmechanismen geben, die es den Pflanzen speziell bei hohen mittleren Jahrestemperaturen ermöglichen, positive Kohlenstoffbilanzen zu erzielen. Die Ergebnisse lassen den respiratorischen Grundumsatz als wahrscheinlichsten Angriffspunkt solcher Anpassungen erscheinen. The earth system consists of the atmosphere, the terrestrial biosphere, and the oceans. In and between these systems, there are feedback loops driven by global cycles of energy and matter. The cycles of carbon, nitrogen and water are of major importance. In order to deal with questions concerning the future state of the earth system, a modern method is mathematical modelling. Based on current knowledge, for a proper model representation of the global carbon cycle, it is necessary to couple it to the nitrogen cycle. To achieve realistic responses of a model to changing environmental conditions, a process oriented approach should be used. The model CABIN (CArbon Balance Influenced by Nitrogen) was developed to replace empirical formulations of net primary production (NPP) in global models of the C-N-cycles by a nitrogen dependent and process oriented approach. In CABIN the NPP is balanced from independent models of photosynthesis and autotrophic respiration. New concepts for modelling respiration and the build-up of carbon reserves and structural phytomass (allocation) were developed. In CABIN, photosynthesis fills a pool of assimilates that are used by the processes of respiration, carbon storage and allocation. Reserve carbohydrates can be remobilised. CABIN was not yet coupled to a global C-N-cycle model. Instead phytomasses and nitrogen contents were prescribed. To check CABIN, the modelled NPP was compared with measured data. Data from 25 sites were chosen and assigned to the following vegetation types: tundra, boreal forest, temperate forest, steppe, Mediterranean vegetation, savannah, dry forest, tropical rainforest and desert. A uniform global parameterization of CABIN was applied to all vegetation types. CABIN was driven by mean meteorological data. With its basic parameterisation, CABIN is able to reproduce the measured NPP of half the test sites. Positive deviations of the modelled from the measured NPP occur for boreal forest and steppe. For tropical rainforest and Mediterranean vegetation, no positive carbon balance could be achieved. The deviations are negative for sites with low mean annual temperature. For mean annual temperatures between 13°C and 22°C, the deviations scatter around zero. Below this, there are positive deviations. Deviations become more positive with higher levels of the carbohydrate pools. The measured NPP of most of the test sites can be reproduced when parameters of CABIN are varied within plausible ranges. For vegetation types with high mean annual temperatures, NPP is underestimated for most sets of parameters. The opposite is the case where mean annual temperatures are low. The Influence of a parameter on the modelled NPP was quantified via the ranges of modelled NPP values occurring for a varied parameter. The strongest influence was found for the base respiration. Nitrogen dependency of photosynthesis and respiration and the amount of living woody tissue as well as the reference temperatures were also found to be main influences. Only a small influence was found for the temperature dependency of photosynthesis and respiration and the reduction of photosynthesis due to high carbon reserves. The global uniform parameteriszation does not seem to be suitable for modelling realistic NPP with CABIN in its current structure. Therefore, adjustments of the level of detail in process description and/or a parameterisation specific for vegetation types might be necessary to eliminate the imbalance of photosynthesis and respiration. There must be processes or regulation mechanisms in nature which allow plants to gain positive carbon balances in habitats with high mean annual temperatures. The results suggest base respiration to be a main subject of such adaptations. <BR

Soil moisture index from ERS-SAR and its application to the analysis of spatial patterns in agricultural areas

Soil moisture is an important factor influencing hydrological and meteorological exchange processes at the land surface. Synthetic aperture radar (SAR) backscatter is strongly affected by the volumetric soil moisture content, thus providing the potential to derive spatially distributed soil moisture information. Archives of historic SAR data exist, in which the use is limited by the lack of corresponding ground truth measurements. This study analyzes the potential of using a soil moisture index (SMI) with high spatial resolution to assess the soil moisture status in the absence of ground truth data. The index method is applied to agricultural areas in the catchment of the river Rur in Germany. The SMI was evaluated using antecedent precipitation and the wetting and drying behavior. The spatial patterns of the SMI were analyzed using semi-variograms. This study confirms the applicability of a high resolution soil moisture index for monitoring near-surface soil moisture changes, to analyze soil moisture patterns, and indicates the possibility to complement antecedent precipitation as an input to hydrological models. (C) The Authors. Published by SPIE under a Creative Commons Attribution 3.0 Unported License

Development of a new downscaling method for hydrologic assessment of climate change impacts in data scarce regions and its application in the Western Ghats, India

Climate change affects local and regional water resources. Especially in regions with water scarcity, high climate sensitivity, and dynamic socioeconomic development, an adaptation of water management strategies is needed. Our study aims at (i) testing a new downscaling approach to utilize climate model results in a meso-scale hydrologic model and at (ii) analyzing the impact of climate change on the water balance components in the Mula and Mutha Rivers catchment upstream of the city of Pune, India. The new downscaling approach relies on the inherent consistency of both, the climate model and the measured data. It allows to derive a representation of a future climate scenario (2009-2099) by rearranging past measurements (1988-2008). We found a good agreement of the monthly statistics of the rearranged and the original measured data in the baseline period. However, the downscaling method is limited by the range of measured values provided in the baseline period, which results in an underestimation of temperatures in the last 20 years of the scenario period. The downscaled weather data for IPCC emission scenario A1B were used in a hydrologic impact assessment with SWAT. The scenario resulted in higher evapotranspiration, particularly in the first months of the dry season and in repeated low water storages in the reservoirs at the end of rainy season. Consequently, local and downstream water users as well as rain-fed agriculture and semi-natural vegetation in the Western Ghats increasingly suffer from water stress

Vergleich datenbasierter und instrumenteller Ansätze zum Source-Partitioning von Kohlenstoffdioxidflüssen in einem Winterweizenbestand

Wie reagiert die Biosphäre auf den Globalen Wandel und die lokale Landbewirtschaftung, und wie wirkt sie sich wiederum auf den Klimawandel aus? Die Landoberfläche kann zum jetzigen Zeitpunkt ca. 33 % (±17 %) des Kohlenstoffdioxids (CO2) aus der Verbrennung fossiler Brennstoffe aufnehmen. Dem gegenüber steht allerdings eine zusätzliche CO2-Abgabe von 14 % (±10 %) aus Landnutzungsänderungen (IPCC 2013). Photosynthetische CO2-Aufnahme und respiratorische CO2-Abgabe werden unterschiedlich von Umweltfaktoren wie Temperatur, CO2-Konzentration, und Wasserverfügbarkeit beeinflusst. Diese Faktoren sind wiederum dem globalen Wandel unterworfen. Um diese Wechselwirkungen analysieren zu können, müssen Nettoflüsse von Treibhausgasen, wie sie beispielsweise mit der Eddy-Kovarianz-Methode gemessen werden können, in ihre Einzelbeiträge zerlegt werden. Derartige Versuche, den CO2-Fluss in Photosynthese und Respiration oder den latenten Wärmefluss in Evaporation und Transpiration aufzuschlüsseln, werden unter dem Begriff “Source Partitioning” zusammengefasst.Das BMBF-geförderte Forschungsprojekt IDAS-GHG (Instrumental and Data-driven Approaches to Source-Partitioning of Greenhouse Gas Fluxes: Comparison, Combination, Advancement) hat die Zielsetzung, existierende Ansätze zum Source-Partitioning von Treibhausgasflüssen systematisch miteinander zu vergleichen und zu verbessern. Diese lassen sich in zwei Gruppen gliedern: Datenbasierte Ansätze nutzen bestehende (Roh)daten aus der Eddy-Kovarianz-Messung. Instrumentelle Ansätze hingegen beinhalten die Durchführung zusätzlicher Messungen, wie z. B. Kammer- und Profilmessungen, oder die Verwendung von Tracern (z. B. stabile Isotope), die Auskunft über die Herkunft der Gasmoleküle geben können.In unserer Präsentation werden einige dieser Methoden am Beispiel des Messstandorts Selhausen beschrieben. Der Standort befindet sich im TERENO-Observatorium Eifel/Niederrheinische Bucht in der intensiv landwirtschaftlich genutzten niederrheinischen Bördelandschaft. Der Untersuchungszeitraum erstreckt sich über die Vegetationsperiode eines Winterweizenfeldes von der Aussaat im Oktober 2014 über die Ernte hinaus bis Ende September 2015. Im Messfeld installiert ist eine dauerhafte Eddy-Kovarianz-Station und ein automatisches Bodenrespirations-Kammersystem mit bis zu vier Langzeitkammern. Zusätzlich wurden stichprobenartig Profilmessungen der CO2- und H2O-Konzentrationen mit einem eigens gebauten Liftsystem durchgeführt.Mithilfe der gemessenen Eddy-Kovarianz-Daten zeigen wir einen Vergleich bestehender Ansätze zum Source-Partitioning des Netto-Ökosystem-Austauschs in Bruttoprimärproduktion (Photosynthese) und Ökosystematmung (Respiration). Unter Verwendung von Kammermessungen wird dieser um die Terme Nettoprimärproduktion und Bodenrespiration erweitert.Das Profilsystem misst Änderungen der Konzentration von CO2 und H2O mit einer hohen vertikalen und zeitlichen Auflösung zwischen Bodenoberfläche, Pflanzenbestand und Atmosphäre. Die Profile im Halbstundenmittel bilden den Effekt der photosynthetischen Kohlenstoff-Assimilation und Bodenatmung deutlich ab und geben somit qualitative Informationen über Quell- und Senkbereiche. Im nächsten Schritt wird versucht, diese zu quantifizieren und mit den bereits beschriebenen Ansätzen zu vergleichen

Global change impacts on groundwater in Southern Germany-Part 1: Natural aspects

In order to account for complex interactions between humans climate and the water cycle, the research consortium GLOWA-Danube (www.glowa-danube.de) has developed the simulation system DANUBIA which consists of 17 coupled models. DANUBIA was applied to investigate various impacts of global-change between 2011 and 2060 in the Upper Danube Catchment. This article represents part 1 of an article series and describes groundwater and natural aspects of the investigations, while part 2 describes socio-economic aspects (Barthel et al. in Grundwaser 16(4), doi:10.1007/s00767-011-0180-y, 2011). Here we describe concepts of GLOWA-Danube and DANUBIA as well as groundwater-related model components. This leads to selected simulation results for water balance, groundwater quantity and quality. The chosen scenarios show decreasing precipitation, increasing temperatures, and changes in the annual distribution that lead to significant decreases in groundwater recharge. Regional predictions of groundwater quality were difficult to achieve because of complex soil and groundwater processes. However, climatic change will probably have little impact

Spatial Heterogeneity of Leaf Area Index (LAI) and Its Temporal Course on Arable Land: Combining Field Measurements, Remote Sensing and Simulation in a Comprehensive Data Analysis Approach (CDAA)

The ratio of leaf area to ground area (leaf area index, LAI) is an important state variable in ecosystem studies since it influences fluxes of matter and energy between the land surface and the atmosphere. As a basis for generating temporally continuous and spatially distributed datasets of LAI, the current study contributes an analysis of its spatial variability and spatial structure. Soil-vegetation-atmosphere fluxes of water, carbon and energy are nonlinearly related to LAI. Therefore, its spatial heterogeneity, i.e., the combination of spatial variability and structure, has an effect on simulations of these fluxes. To assess LAI spatial heterogeneity, we apply a Comprehensive Data Analysis Approach that combines data from remote sensing (5 m resolution) and simulation (150 m resolution) with field measurements and a detailed land use map. Test area is the arable land in the fertile loess plain of the Rur catchment on the Germany-Belgium-Netherlands border. LAI from remote sensing and simulation compares well with field measurements. Based on the simulation results, we describe characteristic crop-specific temporal patterns of LAI spatial variability. By means of these patterns, we explain the complex multimodal frequency distributions of LAI in the remote sensing data. In the test area, variability between agricultural fields is higher than within fields. Therefore, spatial resolutions less than the 5 m of the remote sensing scenes are sufficient to infer LAI spatial variability. Frequency distributions from the simulation agree better with the multimodal distributions from remote sensing than normal distributions do. The spatial structure of LAI in the test area is dominated by a short distance referring to field sizes. Longer distances that refer to soil and weather can only be derived from remote sensing data. Therefore, simulations alone are not sufficient to characterize LAI spatial structure. It can be concluded that a comprehensive picture of LAI spatial heterogeneity and its temporal course can contribute to the development of an approach to create spatially distributed and temporally continuous datasets of LAI

Global change impacts on groundwater in Southern Germany-Part 2: Socioeconomic aspects

In order to account for complex interactions between humans climate and the water cycle, the research consortium GLOWA-Danube (www.glowa-danube.de) has developed the simulation system DANUBIA which consists of 17 coupled models. DANUBIA was applied to investigate various impacts of global-change between 2011 and 2060 in the Upper Danube Catchment. This article describes part 2 of an article series with investigations of socio-economic aspects, while part 1 (Barthel et al. in Grundwasser 16(4), doi:10.1007/s007-011-01794, 2011) deals with natural-spatial aspects. The principles of socioeconomic actor-modeling and interactions between socioeconomic and natural science model components are described here. We present selected simulations that show impacts on groundwater from changes in agriculture, tourism, economy, domestic water users and water supply. Despite decreases in water consumption, the scenario simulations show significant decreases in groundwater quantity. On the other hand, groundwater quality will likely be influenced more severely by land use changes compared to direct climatic causes. However, overall changes will not be dramatic