Upscaling of the soil-chemical drift in the Dübener Heide for period 1995 to 2006

Daten zum bodenchemischen Zustand bilden eine wesentlich Grundlage für eine ökologische Bewertung von Waldbewirtschaftungsmaßnahmen. Die Dübener Heide ist eine Region, in der in der jüngeren Vergangenheit besonders drastische Veränderungen von Umweltfaktoren stattfanden. Dies gilt in besonderem Maße für den bodenchemischen Zustand. Hier besteht ein großer Bedarf an Karten, die im Landschaftskontext Informationen zur ökologischen Drift widergeben. Um die bodenchemische Drift des Zeitraums 1995 bis 2006 zu analysieren und räumlich zu modellieren (regionalisieren), wurden Regressions- und Validierungstechniken eingesetzt. Beispielhaft für andere Parameter werden Ergebnisse für pH-H2O und Basensättigung vorgestellt. Die regionalisierten bodenchemischen Daten zeigten auf der untersuchten Zeitskala eine extreme Änderung des bodenchemischen Zustandes. 71–92 % der Messwertvarianz ließen sich mithilfe multipler Regressionsmodelle erklären.Data about the soil-chemical status are an essential basis for the ecological assessment of forest management practices. The Dübener Heide is a region with a history of strong changes of environmental factors, including the soil-chemical status. Thus, there is a strong need for maps with landscape-related information about the recent ecological drift. The statistical methods used in this work for analyzing and upscaling the soil-chemical drift for period 1995 to 2006 included ordinary least square regression and validation techniques. Exemplarily for other parameters results for pH-H2O and base saturation are shown. The regionalized soil-chemical data showed an extreme change of the soilchemical status for the time horizon analyzed. Multiple linear regression models were able to explain 71–92% of the total variance of the measurements

Spatio-temporal patterns of matter fluxes in soils: linkage between soil solution and soil solid phase

Raum-Zeitmuster von Kationenkonzentrationen in der Bodenlösung wurden durch Verknüpfung von Zeitreihendaten der Bodenlösungschemie und regionalisierten Kationensättigungen der Bodenfestphase berechnet. Hierfür wurden statistische Verfahren (Regression, Zeitreihenanalyse) und prozessorientierte Methoden (Gapon-Funktionen) eingesetzt. Die auf der Skala eines Kleineinzugsgebietes getesteten Methoden ergaben stabile Funktionen der Selektivitätskoeffizienten und sollten sich auch für Auswertungen im Rahmen des ICP Forest (Level I/II) sinnvoll einsetzen lassen. Die verwendeten QI-Beziehungen beschränken deren Anwendung allerdings auf den Mineralboden, und dort auch nur auf Bereiche mehr oder weniger stark saurer Bodenreaktion. Dabei sollte die zeitliche Auflösung der Modelle bei maximal einem Jahr liegen.Time and space dependent maps of cation concentrations of the soil solution have been derived from seasonally adjusted time series data of the soil solution chemistry and regionalized exchangeable cation percentages. For this analysis we used both, statistical methods (ordinary least square regression and validation techniques) and process-oriented methods (Gapon equations). The methods tested at watershed scale showed steady functions of selectivity coefficients and should also be suitable for ICP Forest evaluations (Level I/II). But they are restricted more or less to acidic soils and should not be used in soil layers rich in humus, since adsorption to C-compounds differs from adsorption to clay minerals. The time increments of the models should be not shorter than yearly in order to suppress annual periodicity

Regionalization of soil physical input variables for soil hydraulic pedotransfer functions

Many studies in soil science provide qualitative or (semi-) quantitative assessments of soil physical properties such as soil texture or percentage of soil skeleton (the >2 mm fraction). In this paper, we describe the process of upscaling soil physical properties measured during the second Forest Soil Monitoring Census (BZE II). In order to enhance the data basis for process-oriented hydrology models at the landscape level, the use of upscaling techniques based on point-related monitoring data is essential. The statistical methods used in this work included ordinary least square regression (OLS) and geostatistics. One aim of this study was to evaluate how the different spatial scales used for stratifying statistical approaches affect the quality of spatial estimates. When applied to soil physical properties, our evaluations showed that, by using a stratified modeling approach, the accuracy of the estimates could be improved compared to global modeling approaches. Thus the regression models displayed comparatively high coefficients of determination ranging from 0,59 to 0,7 (for soil skeleton), 0,52 to 0,65 (bulk density), 0,7 (depth of soil development) and 0,66 to 0,8 (soil texture). Only in the case of the response variable fine root density were the coefficients of determination markedly below 0,5 (0,2–0,4). One of the reasons for this could be the small-scale variation in silvicultural site conditions such as tree species distribution or stand density.In vielen bodenkundlichen Studien werden qualitative oder (semi-) quantitative physikalische Bodeneigenschaften aufgenommen, wie die Bodentextur oder der Grobbodengehalt. Im vorliegenden Beitrag beschreiben wir das Verfahren einer Regionalisierung bodenphysikalischer Eigenschaften der zweiten Bodenzustandserhebung in Wäldern (BZE II) für Baden-Württemberg. Um die Datenbasis einer prozessorientierten hydrologischen Modellierung auf Landschaftsebene zu verbessern, ist die Anwendung von Regionalisierungsmethoden auf bodenphysikalische Zielgrößen auf der Basis punktbezogener Monitoringdaten unentbehrlich. Als statistische Methoden wurde das gewöhnliche Kleinste-Quadrate-Verfahren in Kombination mit geostatistischen Analysetechniken eingesetzt. Angewandt auf bodenphysikalische Zielgrößen zeigt ein stratifizierender Methodenansatz in Kombination landesweiter und regionaler räumlicher Modelle eine wesentliche Verbesserung der Prognosegüte. Damit erreichen die Regressionsmodelle für Bodeneigenschaften verhältnismäßig hohe Bestimmtheitsmaße von 0,59–0,70 (Grobbodengehalt), 0,52–0,65 (Trockenraumdichte), 0,70 (Entwicklungstiefe) und 0,66–0,80 (Textureigenschaften). Allein bei der Feinwurzeldichte liegt der Anteil der erklärten Messvarianz deutlich unter 50 % (R2 0,28–0,40), vermutlich bedingt durch die kleinräumige Variation waldbaulicher Einflussgrößen wie z. B. Baumartenzusammensetzung oder Bestandesdichte

Regionalization of soil data for Germany – data basis, target variables, model performance for two exemplary test regions

Im Rahmen eines Waldklimafonds-Projektes werden auf Basis von Daten der Bodenzustandserfassung im Wald (BZE) und zusätzlichen Bodenprofilen Bodendaten auf die Traktecken der Bundeswaldinventur (BWI) so übertragen, dass nicht nur die Schätzdaten für die Parametrisierung klimasensitiver Wachstumsmodelle verfügbar, sondern auch deren Fehler abgeschätzt werden. Auf der Basis einer unabhängigen Validierung werden klassische Regressionstechniken (OLS, Regression-Kriging) alternativ zu Random-Forestsund BRT-Modellen getestet. Die Beobachtungsdatenbasis für die Modellbildung stammt aus den Messungen und Bodenbeschreibungen der BZE, anderen Projektdaten und der Forstlichen Standortskartierung. Die Regiogalisierung von 13 Zielgrößen (Skelettgehalt, Trockenrohdichte, %Sand, %Schluff, %Ton, Gründigkeit, nFK, Hydromorphie, C-Gehalt, C/N-Verhältnis, Basensättigung, effektive Kationen Austauschkapazität, pHKCl) wird in 1–2 Bodentiefen durchgeführt, was je 25 Regionalisierungsmodelle in 8 aggregierten Bodengroßlandschaften der BÜK1000 ergibt. Für die Modellanwendung werden individuell für die Charakteristika dieser Straten angepasste Prädiktorensets identifiziert und so die Erklärungsgüte der Modelle maximiert. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über die bundesweite Auswertungsstruktur, beschränkt sich für methodische Details und Ergebnisse aber hauptsächlich auf die Region Alpenvorland und Nördliche Kalkalpen. Dabei wird gezeigt: 1. dass eine objektive Abgrenzung von Regionalisierungsregionen anhand der naturräumlichen Variabilität der Zielvariablen innerhalb und zwischen Regionen 2. sowie eine länderübergreifende Regionalisierung trotz unterschiedlicher Datenqualitäten in den Ländern mit vertretbarem Fehlerrahmen möglich ist, 3. und die Auswirkung unterschiedlicher Datenqualitäten auf das Regionalisierungsergebnis quantifiziert werden kann. Bisherige Regionalisierungen von Bodendaten haben gezeigt, dass der Anteil der erklärten Parametervarianz zwischen ca. 50 und 80 % zu erwarten ist, dass die Residuen zufällig verteilt und nicht räumlich autokorreliert sind.In a project of the German “Waldklimafonds”, on the basis of soil data from the Forest Soil Inventory (FSI) as well as information from other soil profiles, stochastic downscaling models have been parameterized in order to assess thosemsoil information at the grid points of the National Forest Inventory (NFI) where soil data have not been measured. This transfer provides not only assessments of soil data at the sampling points of NFI rather than assessments errors which allows to parameterize climate sensitive growth models. The “point to area” transfer is performed by classical regression techniques (OLS, Regression Kriging) or, alternatively by Random Forest models and Boosted Regression Trees – the more performant model being identified by split validation with an independent sub-dataset. The data basis for that procedure are measurements and semi-quantitative soil profile descriptions from FSI, other project data and from the site classing system. The regionalization of 13 target variables (coarse soil fraction, bulk density, % Sand, % Silt, % Clay, soil development depth, nFK, Hydromorphy, C-content, C/N-ratio, base saturation, Cation exchange capacity, pHKCl) is performed in 1–2 soil depths which sums-up to 25 regionalization models in 8 soil regions of the statewide soil map (1 : 100.000). Individual parameter sets have been identified for the 8 soil regions respectively. So the individual relation to regional landscape characteristics is maximized and thus model performance. This contribution gives an overview on the German-wide evaluation structure, but is mainly restricted to the first test region “Prealpine hills and limestone Alps” for methodological details. The following could be shown: That an objective and sensible 1. delineation of regionalization regions is possible on the basis of the spatial variability of target variables according growth regions. 2. Regionalization models with acceptable error budget can be identified for the whole nation, even if data quality varies substantially among the federal states. 3. The effect of data quality on model performance could be quantified. Regionalization models for soil data normally explain ca. 50–80 % of the parameter variability – except of few parameters where the random, not landscape-related variability is high. Model residuals are randomly distributed and display no auto-correlation in space

Merits and Limitations of Element Balances as a Forest Planning Tool for Harvest Intensities and Sustainable Nutrient Management—A Case Study from Germany

Climate change and rising energy costs have led to increasing interest in the use of tree harvest residues as feedstock for bioenergy in recent years. With an increasing use of wood biomass and harvest residues, essential nutrient elements are removed from the forest ecosystems. Hence, nutrient sustainable management is mandatory for planning of intensive forest use. We used soil nutrient balances to identify regions in Germany where the output of base cations by leaching and biomass utilization was not balanced by the input via weathering and atmospheric deposition. The effects of conventional stem harvesting, stem harvesting without bark, and whole-tree harvesting on Ca, Mg and K balances were studied. The nutrient balances were calculated using regular forest monitoring data supplemented by additional data from scientific projects. Effective mitigation management strategies and options are discussed and calculations for the compensation of the potential depletion of nutrients in the soil are presented

Soil Carbon in Sensitive European Ecosystems

Soil Carbon in Sensitive European Ecosystems is a comprehensive overview of the latest research in this field drawn together by a network of scientists, currently working for the European research programme, COST Action 639 BurnOut(www.cost639.net; 2006-2010). COST Action 639 emerged from a demand from policy makers in Europe for more detailed information on soil carbon dynamics. The cooperation between experts for reporting and experts for soil dynamics is the focus of the book. This book seeks to provide an up-to-date account on the state-of-the-art research within this topical field. This book focuses primarily on ecosystems and their soil carbon stocks. The book identifies three key sensitive ecosystems within Europe: Mediterranean Forest and Agricultural Systems; Mountains; and Peatland.JRC.H.7-Climate Risk Managemen