Spektrales Fingerprinting

Abstract

Current research on runoff and erosion processes, as well as an increasing demand for sustainable watershed management emphasize the need for an improved understanding of sediment dynamics. This involves the accurate assessment of erosion rates and sediment transfer, yield and origin. A variety of methods exist to capture these processes at the catchment scale. Among these, sediment fingerprinting, a technique to trace back the origin of sediment, has attracted increasing attention by the scientific community in recent years. It is a two-step procedure, based on the fundamental assumptions that potential sources of sediment can be reliably discriminated based on a set of characteristic ‘fingerprint’ properties, and that a comparison of source and sediment fingerprints allows to quantify the relative contribution of each source. This thesis aims at further assessing the potential of spectroscopy to assist and improve the sediment fingerprinting technique. Specifically, this work focuses on (1) whether potential sediment sources can be reliably identified based on spectral features (‘fingerprints’), whether (2) these spectral fingerprints permit the quantification of relative source contribution, and whether (3) in situ derived source information is sufficient for this purpose. Furthermore, sediment fingerprinting using spectral information is applied in a study catchment to (4) identify major sources and observe how relative source contributions change between and within individual flood events. And finally, (5) spectral fingerprinting results are compared and combined with simultaneous sediment flux measurements to study sediment origin, transport and storage behaviour. For the sediment fingerprinting approach, soil samples were collected from potential sediment sources within the Isábena catchment, a meso-scale basin in the central Spanish Pyrenees. Undisturbed samples of the upper soil layer were measured in situ using an ASD spectroradiometer and subsequently sampled for measurements in the laboratory. Suspended sediment was sampled automatically by means of ISCO samplers at the catchment as well as at the five major subcatchment outlets during flood events, and stored fine sediment from the channel bed was collected from 14 cross-sections along the main river. Artificial mixtures of known contributions were produced from source soil samples. Then, all source, sediment and mixture samples were dried and spectrally measured in the laboratory. Subsequently, colour coefficients and physically based features with relation to organic carbon, iron oxide, clay content and carbonate, were calculated from all in situ and laboratory spectra. Spectral parameters passing a number of prerequisite tests were submitted to principal component analyses to study natural clustering of samples, discriminant function analyses to observe source differentiation accuracy, and a mixing model for source contribution assessment. In addition, annual as well as flood event based suspended sediment fluxes from the catchment and its subcatchments were calculated from rainfall, water discharge and suspended sediment concentration measurements using rating curves and Quantile Regression Forests. Results of sediment flux monitoring were interpreted individually with respect to storage behaviour, compared to fingerprinting source ascriptions and combined with fingerprinting to assess their joint explanatory potential. In response to the key questions of this work, (1) three source types (land use) and five spatial sources (subcatchments) could be reliably discriminated based on spectral fingerprints. The artificial mixture experiment revealed that while (2) laboratory parameters permitted source contribution assessment, (3) the use of in situ derived information was insufficient. Apparently, high discrimination accuracy does not necessarily imply good quantification results. When applied to suspended sediment samples of the catchment outlet, the spectral fingerprinting approach was able to (4) quantify the major sediment sources: badlands and the Villacarli subcatchment, respectively, were identified as main contributors, which is consistent with field observations and previous studies. Thereby, source contribution was found to vary both, within and between individual flood events. Also sediment flux was found to vary considerably, annually as well as seasonally and on flood event base. Storage was confirmed to play an important role in the sediment dynamics of the studied catchment, whereas floods with lower total sediment yield tend to deposit and floods with higher yield rather remove material from the channel bed. Finally, a comparison of flux measurements with fingerprinting results highlighted the fact that (5) immediate transport from sources to the catchment outlet cannot be assumed. A combination of the two methods revealed different aspects of sediment dynamics that none of the techniques could have uncovered individually. In summary, spectral properties provide a fast, non-destructive, and cost-efficient means to discriminate and quantify sediment sources, whereas, unfortunately, straight-forward in situ collected source information is insufficient for the approach. Mixture modelling using artificial mixtures permits valuable insights into the capabilities and limitations of the method and similar experiments are strongly recommended to be performed in the future. Furthermore, a combination of techniques such as e.g. (spectral) sediment fingerprinting and sediment flux monitoring can provide comprehensive understanding of sediment dynamics.Aktuelle Forschung zu Abfluss- und Erosionsprozessen und die steigende Nachfrage nach nachhaltiger Wasserbewirtschaftung unterstreichen die Notwendigkeit für ein verbessertes Verständnis von Sedimentdynamik. Dazu gehören die genaue Bewertung von Erosionsraten sowie die Abschätzung von Sedimenttransfer, -ertrag und -herkunft. Es existiert eine Vielzahl von Verfahren, um diese Prozesse auf Einzugsgebietsskala zu erfassen. Unter diesen hat das Sediment-Fingerprinting, eine Technik zur Bestimmung der Sedimentherkunft, in den letzten Jahren zunehmend die Aufmerksamkeit der wissenschaftlichen Gemeinschaft auf sich gezogen. Es ist ein zweiteiliges Verfahren auf Grundlage der Annahmen, dass mögliche Sedimentquellen unter Verwendung charakteristischer "Fingerabdrücke" zuverlässig unterschieden und dass ein Vergleich der Quell- und Sedimentfingerabdrücke es ermöglicht, den relativen Beitrag jeder Quelle zu quantifizieren. Die vorliegende Arbeit untersucht die Möglichkeit, Spektroskopie zur Unterstützung und Verbesserung der Sediment-Fingerprinting Technik einzusetzen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf den Fragen, ob (1) potenzielle Sedimentquellen basierend auf spektralen Merkmalen ("Fingerabdrücken") zuverlässig unterschieden werden können, ob (2) diese spektralen Fingerabdrücke die relative Quantifizierung von Quellbeiträgen erlauben und ob (3) in situ gemessene Quellinformationen für diesen Zweck ausreichend sind. Darüber hinaus wird spektrales Sediment-Fingerprinting in einem Untersuchungsgebiet angewandt, um (4) die wichtigsten Quellen zu identifizieren und um zu beobachten, wie sich relative Beiträge zwischen und innerhalb einzelner Hochwasserereignisse verändern. Außerdem werden (5) spektrale Sediment-Fingerprinting Ergebnisse mit gleichzeitig erhobenen Abfluss- und Sedimentflussdaten verglichen und kombiniert um Sedimentherkunft, -transport und -ablagerung zu untersuchen. Für den Sediment-Fingerprinting Ansatz wurden Bodenproben potenzieller Sedimentquellen im Isábenabecken, einem mesoskaligen Einzugsgebiet in den zentralen spanischen Pyrenäen, gesammelt. Ungestörte Proben der Bodenoberfläche wurden in situ unter Verwendung eines ASD Spektroradiometers gemessen und anschließend für Labormessungen beprobt. Sedimentpartikel (Schwebfracht) wurden während Hochwasserereignissen automatisch mit Hilfe von ISCO Samplern am Gebietsauslass sowie an den fünf wichtigsten Teileinzugsbietsauslässen beprobt. Zusätzlich wurde im Flussbett abgelagertes Feinsediment an 14 Querschnitten entlang des Hauptflusses gesammelt. Aus den Bodenproben wurden zusätzlich künstliche Mischungen bekannter Zusammensetzung hergestellt. Alle Boden-, Sediment- und Gemischproben wurden getrocknet und im Labor spektral gemessen. Anschließend wurden aus allen Spektren (in situ und Labor) Farbkoeffizienten und physikalisch basierte features mit Bezug zu organischem Kohlenstoff, Eisenoxid, Tongehalt und Carbonat berechnet. Die spektralen Parameter wurden auf eine Reihe von Voraussetzungen getested. Auf Grundlage von Parametern, die die vorgegebenen Voraussetungen erfüllten, wurden die Proben anschließend mittels Hauptkomponenten-analyse auf natürliche Gruppierung getested. Die Differenzierungsgenauigkeit einzelner Parameter bzw. von Parameterkombinationen wurde mittels Diskriminanzfunktionsanalyse beurteilt und zur Quantifizierung der Beiträge verschiedener Quellen wurde ein Mischungs-modell entwickelt. Darüber hinaus wurden mittels Eichkurven und Quantile Regression Forests aus Niederschlags-, Abfluss- und Sedimentkonzentrationsmessungen jährliche sowie hochwasserbasierte Sedimentflüsse aus dem Einzugsgebiet und seinen Teileinzugsgebieten berechnet. Ergebnisse des Sedimentfluss Monitorings wurden einzeln in Bezug auf Speicherverhalten interpretiert, mit Quellquantifizierungen aus dem Sediment-Fingerprinting verglichen und mit dem Fingerprinting kombiniert, um das gemeinsame Erklärungspotential der beiden Methoden zu bewerten. Als Antwort auf die Schlüsselfragen dieser Arbeit konnten (1) drei Quelltypen (Landnutzung) bzw. fünf räumliche Quellen (Teileinzugsgebiete) basierend auf spektralen Fingerabdrücken zuverlässig unterschieden werden. Das Experiment mit den künstlichen Mischungen ergab, dass während (2) Laborparameter die Beitragsabschätzung erlauben, (3) die Verwendung von in situ abgeleiteten Informationen nicht ausreicht. Offenbar bedeutet eine hohe Diskriminierungsgenauigkeit nicht unbedingt gute Quantifizierungs-ergebnisse. Auf Sedimentproben des Gebietsauslasses angewandt war der spektrale Sediment-Fingerprinting Ansatz in der Lage, (4) die Hauptsedimentquellen zu quantifizieren: Badlands und das Villacarli Teileinzugsgebiet wurden jeweils als Hauptquellen identifiziert. Dies ist im Einklang mit Beobachtungen früherer Studien. Dabei wurde festgestellt, dass Quellbeiträge sowohl innerhalb als auch zwischen den einzelnen Hochwasserereignissen variieren. Außerdem wurden starke Schwankungen der Sedimentflüsse, auf jährlicher sowie saisonaler- und Hochwasserereignis-Basis gefunden. Die wichtige Rolle des Flusses als Speicher in der Sedimentdynamik des untersuchten Einzugsgebietes wurde bestätigt, wobei Hochwasser mit niedrigerer Gesamtsedimentausbeute in der Regel Material ablagern und Hochwasser mit höherer Ausbeute eher Material aus dem Flussbett entfernen. Schließlich zeigte ein Vergleich der Sedimentflussmessungen mit Sediment-Fingerprinting Ergebnissen, dass (5) nicht von unmittelbarem Materialtransport von den Quellen zum Gebietsauslass ausgegangen werden kann. Die Kombination der zwei Verfahren offenbarte verschiedene Aspekte der Sedimentdynamik, die keine der beiden Techniken einzeln hätte aufdecken können. Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass spektrale Messungen ein schnelles, zerstörungsfreies und kosteneffizientes Mittel zur Unterscheidung und Quantifizierung von Sedimentquellen bieten, wobei in situ gesammelte Quellinformationen leider nicht ausreichend für die Vorgehensweise sind. Experimente mit künstlichen Mischungen ermöglichten wertvolle Einblicke in die Möglichkeiten und Grenzen der Methode und ähnliche Versuche werden dringend für zukünftige Studien empfohlen. Eine Kombination von Techniken, wie z. B. (spektralem) Sediment-Fingerprinting und Sedimentfluss Monitoring können das Verständnis der Sedimentdynamik verbessern und vertiefen