@phdthesis{Holsten2013, author = {Holsten, Anne}, title = {Climate change vulnerability assessments in the regional context}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-66836}, school = {Universit{\"a}t Potsdam}, year = {2013}, abstract = {Adapting sectors to new conditions under climate change requires an understanding of regional vulnerabilities. Conceptually, vulnerability is defined as a function of sensitivity and exposure, which determine climate impacts, and adaptive capacity of a system. Vulnerability assessments for quantifying these components have become a key tool within the climate change field. However, there is a disagreement on how to make the concept operational in studies from a scientific perspective. This conflict leads to many still unsolved challenges, especially regarding the quantification and aggregation of the components and their suitable level of complexity. This thesis therefore aims at advancing the scientific foundation of such studies by translating the concept of vulnerability into a systematic assessment structure. This includes all components and implies that for each considered impact (e.g. flash floods) a clear sensitive entity is defined (e.g. settlements) and related to a direction of change for a specific climatic stimulus (e.g. increasing impact due to increasing days with heavy precipitation). Regarding the challenging aggregation procedure, two alternative methods allowing a cross-sectoral overview are introduced and their advantages and disadvantages discussed. This assessment structure is subsequently exemplified for municipalities of the German state North Rhine-Westphalia via an indicator-based deductive approach using information from literature. It can be transferred also to other regions. As for many relevant sectors, suitable indicators to express the vulnerability components are lacking, new quantification methods are developed and applied in this thesis, for example for the forestry and health sector. A lack of empirical data on relevant thresholds is evident, for example which climatic changes would cause significant impacts. Consequently, the multi-sectoral study could only provide relative measures for each municipality, in relation to the region. To fill this gap, an exemplary sectoral study was carried out on windthrow impacts in forests to provide an absolute quantification of the present and future impact. This is achieved by formulating an empirical relation between the forest characteristics and damage based on data from a past storm event. The resulting measure indicating the sensitivity is then combined with wind conditions. Multi-sectoral vulnerability assessments require considerable resources, which often hinders the implementation. Thus, in a next step, the potential for reducing the complexity is explored. To predict forest fire occurrence, numerous meteorological indices are available, spanning over a range of complexity. Comparing their performance, the single variable relative humidity outperforms complex indicators for most German states in explaining the monthly fire pattern. This is the case albeit it is itself an input factor in most indices. Thus, this meteorological factor alone is well suited to evaluate forest fire danger in many Germany regions and allows a resource-efficient assessment. Similarly, the complexity of methods is assessed regarding the application of the ecohydrological model SWIM to the German region of Brandenburg. The inter-annual soil moisture levels simulated by this model can only poorly be represented by simpler statistical approach using the same input data. However, on a decadal time horizon, the statistical approach shows a good performance and a strong dominance of the soil characteristic field capacity. This points to a possibility to reduce the input factors for predicting long-term averages, but the results are restricted by a lack of empirical data on soil water for validation. The presented assessments of vulnerability and its components have shown that they are still a challenging scientific undertaking. Following the applied terminology, many problems arise when implementing it for regional studies. Advances in addressing shortcomings of previous studies have been made by constructing a new systematic structure for characterizing and aggregating vulnerability components. For this, multiple approaches were presented, but they have specific advantages and disadvantages, which should also be carefully considered in future studies. There is a potential to simplify some methods, but more systematic assessments on this are needed. Overall, this thesis strengthened the use of vulnerability assessments as a tool to support adaptation by enhancing their scientific basis.}, language = {en} } @phdthesis{Buechele2020, author = {B{\"u}chele, Dominique}, title = {Entwicklung einer robusten Online-Methode zur Bestimmung von N{\"a}hrelementen in Ackerb{\"o}den mit einem Energie-dispersiven RFA-Sensor}, doi = {10.25932/publishup-48373}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-483735}, school = {Universit{\"a}t Potsdam}, pages = {IX, 106, XLV}, year = {2020}, abstract = {Im Rahmen der vom Bundesministerium f{\"u}r Bildung und -forschung gef{\"o}rderten Forschungsinitiative „BonaRes - Boden als nachhaltige Ressource der Bio{\"o}konomie" soll sich das Teilprojekt „I4S - integrated system for site-specific soil fertility management" der Entwicklung eines integrierten Systems zum ortsspezifischen Management der Bodenfruchtbarkeit widmen. Hierf{\"u}r ist eine Messplattform zur Bestimmung relevanter Bodeneigenschaften und der quantitativen Analyse ausgew{\"a}hlter Makro- und Mikron{\"a}hrstoffe geplant. In der ersten Phase dieses Projekts liegt das Hauptaugenmerk auf der Kalibrierung und Validierung der verschiedenen Sensoren auf die Matrix Boden, der Probennahme auf dem Acker und der Planung sowie dem Aufbau der Messplattform. Auf dieser Plattform sollen in der zweiten Phase des Projektes die verschiedenen Bodensensoren installiert, sowie Modelle und Entscheidungsalgorithmen zur Steuerung der D{\"u}ngung und dementsprechend Verbesserung der Bodenfunktionen erstellt werden. Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Grundlagenuntersuchung und Entwicklung einer robusten Online-Analyse mittels Energie-dispersiver R{\"o}ntgenfluoreszenzspektroskopie (EDRFA) zur Quantifizierung ausgew{\"a}hlter Makro- und Mikron{\"a}hrstoffe in B{\"o}den f{\"u}r eine kosteng{\"u}nstige und fl{\"a}chendeckende Kartierung von Ackerfl{\"a}chen. F{\"u}r die Entwicklung eines Online-Verfahrens wurde ein dem Stand der Technik entsprechender R{\"o}ntgenfluoreszenzmesskopf in Betrieb genommen und die dazugeh{\"o}rigen Ger{\"a}teparameter auf die Matrix Boden optimiert. Die Bestimmung der analytischen Qualit{\"a}ts-merkmale wie Pr{\"a}zision und Nachweisgrenzen fand f{\"u}r eine Auswahl an N{\"a}hrelementen von Aluminium bis Zink statt. Um eine m{\"o}glichst Matrix-angepasste Kalibrierung zu erhalten, wurde sowohl mit zertifizierten Referenzmaterialien (CRM), als auch mit Ackerb{\"o}den kalibriert. Da einer der gr{\"o}ßten Nachteile der R{\"o}ntgenfluoreszenzanalyse die Beeinflussung durch Matrixeffekte ist, wurde neben der klassischen univariaten Datenauswertung auch die chemometrische multivariate Methode der Partial Least Squares Regression (PLSR) eingesetzt. Die PLSR bietet dabei den Vorteil, Matrixeffekte auszugleichen, wodurch robustere Kalibriermodelle erhalten werden k{\"o}nnen. Zus{\"a}tzlich wurde eine Hauptkomponentenanalyse (PCA) durchgef{\"u}hrt, um Gemeinsamkeiten und Ausreißer innerhalb des Probensets zu identifizieren. Es zeigte sich, dass eine Klassifizierung der B{\"o}den anhand ihrer Textur Sand, Schluff, Lehm und Ton m{\"o}glich ist. Aufbauend auf den Ergebnissen idealer Bodenproben (zu Tabletten gepresste luftgetrocknete Proben mit Korngr{\"o}ßen < 0,5 mm) wurde im Verlauf dieser Arbeit die Probenvorbereitung immer weiter reduziert und der Einfluss verschiedener Kenngr{\"o}ßen untersucht. Diese Einflussfaktoren k{\"o}nnen die Dichte und die Homogenit{\"a}t der Probe, sowie Korngr{\"o}ßeneffekte und die Feuchtigkeit sein. Anhand des RMSE (Wurzel der mittleren Fehlerquadratsumme) und unter Ber{\"u}cksichtigung der Residuen werden die jeweils erstellten Kalibriermodelle miteinander verglichen. Um die G{\"u}te der Modelle zu bewerten, wurden diese mit einem Testset validiert. Hierf{\"u}r standen 662 Bodenproben von 15 verschiedenen Standorten in Deutschland zur Verf{\"u}gung. Da die Ergebnisse an gepressten Tabletten f{\"u}r die Elemente Al, Si, K, Ca, Ti, Mn, Fe und Zn den Anforderungen f{\"u}r eine sp{\"a}tere Online-Analyse entsprechen, wurden im weiteren Verlauf dieser Arbeit Kalibriermodelle mit losen Bodenproben erstellt. Auch hier konnten gute Ergebnisse durch ausreichende Nachweisgrenzen und eine niedrige gemittelte Messabweichung bei der Vorhersage unbekannter Testproben erzielt werden. Es zeigte sich, dass die Vorhersagef{\"a}higkeit mit der multivariaten PLSR besser ist als mit der univariaten Datenauswertung, insbesondere f{\"u}r die Elemente Mn und Zn. Der untersuchte Einfluss der Feuchtigkeit und der Korngr{\"o}ßen auf die Quantifizierung der Elementgehalte war vor allem bei leichteren Elementen deutlich zu sehen. Es konnte schließlich eine multivariate Kalibrierung unter Ber{\"u}cksichtigung dieser Faktoren f{\"u}r die Elemente Al bis Zn erstellt werden, so dass ein Einsatz an B{\"o}den auf dem Acker m{\"o}glich sein sollte. Eine h{\"o}here Messunsicherheit muss dabei einkalkuliert werden. F{\"u}r eine sp{\"a}tere Probennahme auf dem Feld wurde zudem der Unterschied zwischen statischen und dynamischen Messungen betrachtet, wobei sich zeigte, dass beide Varianten genutzt werden k{\"o}nnen. Zum Abschluss wurde der hier eingesetzte Sensor mit einem kommerziell erh{\"a}ltlichen Hand-Ger{\"a}t auf sein Quantifizierungspotential hin verglichen. Der Sensor weist anhand seiner Ergebnisse ein großes Potential als Online-Sensor f{\"u}r die Messplattform auf. Die Ergebnisse unter Laborbedingungen zeigen, dass eine robuste Analyse Ackerb{\"o}den unter Ber{\"u}cksichtigung der Einflussfaktoren m{\"o}glich ist.}, language = {de} } @phdthesis{Chao2020, author = {Chao, Madlen}, title = {Entwicklung und Validierung eines Online-LIBS-Verfahrens f{\"u}r die Bestimmung von N{\"a}hrelementen in B{\"o}den}, doi = {10.25932/publishup-47677}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-476772}, school = {Universit{\"a}t Potsdam}, pages = {XII, 130}, year = {2020}, abstract = {In den letzten Jahrzehnten ist die Nachfrage nach kosteng{\"u}nstigen und fl{\"a}chendeckenden Kartierungsm{\"o}glichkeiten im Hinblick auf eine ertragssteigernde und umweltfreundlichere Bewirtschaftung von landwirtschaftlichen Nutzfl{\"a}chen stark gestiegen. Hierf{\"u}r eignen sich spektroskopische Methoden wie die R{\"o}ntgenfluoreszenzanalyse (RFA), Raman- und Gammaspektroskopie sowie die laserinduzierte Plasmaspektroskopie (LIBS). In Abh{\"a}ngigkeit von der Funktionsweise der jeweiligen Methoden werden Informationen zu verschiedensten Bodeneigenschaften wie N{\"a}hrelementgehalt, Textur und pH-Wert erhalten. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Online-LIBS-Verfahrens zur N{\"a}hrelementbestimmmung und Kartierung von Ackerfl{\"a}chen. Die LIBS ist eine schnelle und simultane Multielementanalyse bei der durch das Fokussieren eines hochenergetischen Laserpulses Probenmaterial von der Probenoberfl{\"a}che ablatiert wird und in ein Plasma {\"u}berf{\"u}hrt wird. Beim Abk{\"u}hlen des Plasmas wird Strahlung emittiert, welche R{\"u}ckschl{\"u}sse {\"u}ber die elementare Zusammensetzung der Probe gibt. Diese Arbeit ist im Teilprojekt I4S (Intelligenz f{\"u}r B{\"o}den) im Forschungsprogramm BonaRes (Boden als nachhaltige Ressource f{\"u}r die Bio{\"o}konomie) des Bundesministerium f{\"u}r Bildung und Forschung (BMBF) entstanden. Es wurden insgesamt 651 Bodenproben von verschiedenen Test-Agrarfl{\"a}chen unterschiedlichster Standorte Deutschlands gemessen, ausgewertet und zu Validierungszwecken mit entsprechender Referenzanalytik wie die Optische Emissionsspektroskopie mittels induktiv gekoppeltem Plasma (ICP-OES) und die wellenl{\"a}ngendispersive R{\"o}ntgenfluoreszenzanalyse (WDRFA) charakterisiert. F{\"u}r die Quantifizierung wurden zun{\"a}chst die Messparameter des LIBS-Systems auf die Bodenmatrix optimiert und f{\"u}r die Elemente geeignete Linien ausgew{\"a}hlt sowie deren Nachweisgrenzen bestimmt. Es hat sich gezeigt, dass eine absolute Quantifizierung basierend auf einem univariaten Ansatz aufgrund der starken Matrixeffekte und der schlechten Reproduzierbarkeit des Plasmas nur eingeschr{\"a}nkt m{\"o}glich ist. Bei Verwendung eines multivariaten Ansatz wie der Partial Least Squares Regression (PLSR) f{\"u}r die Kalibrierung konnten f{\"u}r die N{\"a}hrelemente im Vergleich zur univariaten Variante Analyseergebnisse mit h{\"o}herer G{\"u}te und geringeren Messunsicherheiten ermittelt werden. Die Untersuchungen haben gezeigt, dass das multivariate Modell weiter verbessert werden kann, indem mit einer Vielzahl von gut analysierten B{\"o}den verschiedener Standorte, Bodenarten und einem breiten Gehaltsbereich kalibriert wird. Mithilfe der Hauptkomponentenanalyse (PCA) wurde eine Klassifizierung der B{\"o}den nach der Textur realisiert. Weiterhin wurde auch eine Kalibrierung mit losem Bodenmaterial erstellt. Trotz der Signalabnahme konnten f{\"u}r die verschiedenen N{\"a}hrelemente Kalibriergeraden mit ausreichender, analytischer G{\"u}te erstellt werden. F{\"u}r den Einsatz auf dem Acker wurde außerdem der Einfluss von Korngr{\"o}ße und Feuchtigkeit auf das LIBS-Signal untersucht. Die unterschiedlichen Korngr{\"o}ßen haben nur einen geringen Einfluss auf das LIBS-Signal und das Kalibriermodell l{\"a}sst sich durch entsprechende Proben leicht anpassen. Dagegen ist der Einfluss der Feuchtigkeit deutlich st{\"a}rker und h{\"a}ngt stark von der Bodenart ab, sodass f{\"u}r jede Bodenart ein separates Kalibriermodell f{\"u}r verschiedene Feuchtigkeitsgehalte erstellt werden muss. Mithilfe der PCA kann der Feuchtigkeitsgehalt im Boden grob abgesch{\"a}tzt werden und die entsprechende Kalibrierung ausgew{\"a}hlt werden. Diese Arbeit liefert essentielle Informationen f{\"u}r eine Echtzeit-Analyse von N{\"a}hrelementen auf dem Acker mittels LIBS und leistet einen wichtigen Beitrag zu einer fortschrittlichen und zukunftsf{\"a}higen Nutzung von Ackerfl{\"a}chen.}, language = {de} } @phdthesis{Hunke2015, author = {Hunke, Philip Paul}, title = {The Brazilian Cerrado: ecohydrological assessment of water and soil degradation in heavily modified meso-scale catchments}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-85110}, school = {Universit{\"a}t Potsdam}, pages = {xi, 124}, year = {2015}, abstract = {The Brazilian Cerrado is recognised as one of the most threatened biomes in the world, as the region has experienced a striking change from natural vegetation to intense cash crop production. The impacts of rapid agricultural expansion on soil and water resources are still poorly understood in the region. Therefore, the overall aim of the thesis is to improve our understanding of the ecohydrological processes causing water and soil degradation in the Brazilian Cerrado. I first present a metaanalysis to provide quantitative evidence and identifying the main impacts of soil and water alterations resulting from land use change. Second, field studies were conducted to (i) examine the effects of land use change on soils of natural cerrado transformed to common croplands and pasture and (ii) indicate how agricultural production affects water quality across a meso-scale catchment. Third, the ecohydrological process-based model SWAT was tested with simple scenario analyses to gain insight into the impacts of land use and climate change on the water cycling in the upper S{\~a}o Louren{\c{c}}o catchment which experienced decreasing discharges in the last 40 years. Soil and water quality parameters from different land uses were extracted from 89 soil and 18 water studies in different regions across the Cerrado. Significant effects on pH, bulk density and available P and K for croplands and less-pronounced effects on pastures were evident. Soil total N did not differ between land uses because most of the cropland sites were N-fixing soybean cultivations, which are not artificially fertilized with N. By contrast, water quality studies showed N enrichment in agricultural catchments, indicating fertilizer impacts and potential susceptibility to eutrophication. Regardless of the land use, P is widely absent because of the high-fixing capacities of deeply weathered soils and the filtering capacity of riparian vegetation. Pesticides, however, were consistently detected throughout the entire aquatic system. In several case studies, extremely high-peak concentrations exceeded Brazilian and EU water quality limits, which pose serious health risks. My field study revealed that land conversion caused a significant reduction in infiltration rates near the soil surface of pasture (-96 \%) and croplands (-90 \% to -93 \%). Soil aggregate stability was significantly reduced in croplands than in cerrado and pasture. Soybean crops had extremely high extractable P (80 mg kg-1), whereas pasture N levels declined. A snapshot water sampling showed strong seasonality in water quality parameters. Higher temperature, oxi-reduction potential (ORP), NO2-, and very low oxygen concentrations (<5 mg•l-1) and saturation (<60 \%) were recorded during the rainy season. By contrast, remarkably high PO43- concentrations (up to 0.8 mg•l-1) were measured during the dry season. Water quality parameters were affected by agricultural activities at all sampled sub-catchments across the catchment, regardless of stream characteristic. Direct NO3- leaching appeared to play a minor role; however, water quality is affected by topsoil fertiliser inputs with impact on small low order streams and larger rivers. Land conversion leaving cropland soils more susceptible to surface erosion by increased overland flow events. In a third study, the field data were used to parameterise SWAT. The model was tested with different input data and calibrated in SWAT-CUP using the SUFI-2 algorithm. The model was judged reliable to simulate the water balance in the Cerrado. A complete cerrado, pasture and cropland cover was used to analyse the impact of land use on water cycling as well as climate change projections (2039-2058) according to the projections of the RCP 8.5 scenario. The actual evapotranspiration (ET) for the cropland scenario was higher compared to the cerrado cover (+100 mm a-1). Land use change scenarios confirmed that deforestation caused higher annual ET rates explaining partly the trend of decreased streamflow. Taking all climate change scenarios into account, the most likely effect is a prolongation of the dry season (by about one month), with higher peak flows in the rainy season. Consequently, potential threats for crop production with lower soil moisture and increased erosion and sediment transport during the rainy season are likely and should be considered in adaption plans. From the three studies of the thesis I conclude that land use intensification is likely to seriously limit the Cerrado's future regarding both agricultural productivity and ecosystem stability. Because only limited data are available for the vast biome, we recommend further field studies to understand the interaction between terrestrial and aquatic systems. This thesis may serve as a valuable database for integrated modelling to investigate the impact of land use and climate change on soil and water resources and to test and develop mitigation measures for the Cerrado in the future.}, language = {en} }