TY  - THES
A1  - Hunke, Philip Paul
T1  - The Brazilian Cerrado: ecohydrological assessment of water and soil degradation in heavily modified meso-scale catchments
T1  - Der brasilianische Cerrado: ökohydrologische Analyse von Boden- und Wasserdegradierung in intensiv landwirtschaftlich genutzten mesoskaligen Einzugsgebieten
N2  - 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 São Lourenço 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.
N2  - Ökohydrologische Interaktionen in Folge von exzessiver Bodenerosion auf landwirtschaftlich stark modifizierten Flächen können speziell in tropischen Gebieten einen großen Einfluss auf die Fruchtbarkeit und zukünftige Nutzbarkeit der Böden haben, wie dies im Cerrado geschieht. Der brasilianische Cerrado ist eine neotropische Savanne und stellt mit 2 Mio. km² das zweitgrößte Biom Südamerikas dar. Das Biom wird global unter den bedeutendsten aber auch meist gefährdetsten 25 Biodiversitätshotspots gelistet. Ein extremer Landnutzungswandel führt dazu, dass der Cerrado zu den weltweit bedeutendsten landwirtschaftlichen Gebieten zählt und mittlerweile > 50 % des Bioms abgeholzt sind. Durch staatliche Subventionsprogramme, Aufkalkung und Düngung der Böden werden mehrere Ernten (v.a. Soja, Mais, Zuckerrohr und Baumwolle) pro Jahr bei hohem Ertrag realisiert. 
Aufgrund weniger Untersuchungen ist bisher unklar, wie sich die Landnutzungsintensivierung mit dem Einsatz großer Mengen an Agrochemikalien auf die Boden- und Wasserressourcen auswirkt. Um die Zielsetzung zu erreichen, wurden in einer umfassenden Metaanalyse Boden- und Wasserqualitätsparameter von mehr als 100 Einzelstudien analysiert, mehrere Feldkampagnen zur Erhebung bodenphysikochemischer und Wasserqualitätsparameter für unterschiedliche Landnutzungen durchgeführt und Modellierungen mit SWAT zur Abschätzung des Landnutzungs- und Klimawandels vorgenommen. 
Die Literaturanalyse konnte zeigen, dass Erosion, Veränderungen des Nährstoffkreislaufs, Nährstoffanreicherungen und sehr hohe Pestizidkonzentrationen in den Gewässern des gesamten Cerrado auftreten, mit stärkster Ausprägung für Ackerflächen. Trotz hoher Düngemengen wird festgestellt, dass P nur in sehr geringen Konzentrationen in den Gewässern nachgewiesen wird, welches auf die P-Fixierung der Böden und die Filterleistung der Uferrandstreifen zurückzuführen ist. In einer Feldstudie bestätigen sich die Ergebnisse, dass der Landnutzungswandel zu deutlichen Änderungen der boden-physikochemischen Parameter führt, wie z.B. einer signifikanten Abnahme der hydraulischen Leitfähigkeit (> –90 %) und der Bodenaggregatstabilität. Außerdem werden erhöhte pH-Werte und Überdüngung anzeigende P und K-gehalte im Oberboden (9-fach natürlicher Hintergrund) mit der stärksten Ausprägung unter Soja gemessen. Die Niederschlagsintensitäten überschreiten die Infiltrationskapazität der landwirtschaftlich genutzten Böden, wodurch es zu erhöhtem Oberflächenabfluss, Bodenerosionsereignissen mit Gullyformierungen kommt und der Eintrag von Agrochemikalien in die zuvor pristinen Gewässer begünstigt wird. Verglichen mit natürlichen Gewässern konnten im gesamten Einzugsgebiet niedrigere O2-Werte (< 5 mg l–1) sowie erhöhte NO3– (0.5 mg l–1), NO2– (0.1 mg l–1) und in der Trockenzeit auf direkte Düngung zurückzuführende sehr hohe PO43– (0.8 mg l–1) Konzentrationen festgestellt werden. Da in den Bodenprofilen keine Tiefenakkumulation von NPK nachgewiesen wurde ist davon auszugehen, dass Dünger durch Oberflächenabflussprozesse in das Flusssystem gelangen. Auch wenn die Nährstoffkonzentrationen nach europäischen Maßstäben gering sind, ist anzunehmen, dass in einem nährstofflimitierten System wie dem Cerrado die um ein vielfach erhöhte Konzentration der natürlichen Hintergrundwerte den Metabolismus der Gewässer negativ beeinflusst. 
In einer dritten Studie wird mit SWAT untersucht wie sich der Landnutzungs- und Klimawandel auf die Wasserbilanz auswirkt. In Testläufen zeigt sich, dass sowohl die verwendeten Niederschlagseingangsdaten als auch die Vegetationsparameter des natürlichen Cerrados von hoher Relevanz sind. Die Simulation verschiedener Landnutzungsszenarien belegt, dass die im Gebiet beobachteten abnehmenden Abflüsse auf die Zunahme landwirtschaftlicher Produktion und einer damit einhergehenden Zunahme der Evapotranspiration zurückzuführen sind. Die Simulation extremer Klimaszenarien (RCP 8.5 2039-2058) verdeutlicht, dass sich die Trockenzeit verlängert, welches Auswirkungen auf die Aussaattermine haben könnte. Gleichzeitig nehmen die Spitzenabflüsse in der Regenzeit zu, welches ohne entsprechende Gegenmaßnahmen zu erhöhter Erosion und gesteigertem Nähr- und Schadstofftransport in die Gewässer führt. 
Kombiniert mit einer weiteren Landnutzungsintensivierung wird für die zukünftige Entwicklung des Cerrado geschlussfolgert, dass die Veränderungen des Wasser- und Nährstoffhaushalt durch die Landwirtschaft und die damit einhergehenden Degradierungserscheinungen die Produktivität und Ökosystemstabilität nicht dauerhaft gewährleisten werden können. Die vorliegende Dissertation liefert einen zentralen Beitrag zur ökohydrologischen Bewertung des Status quo und der zukünftigen Entwicklung des brasilianischen Cerrados. Sie kann einen Ausgangspunkt für weitere Forschungen und Modellierungen darstellen, um die in dieser Arbeit benannten offenen Fragen hinsichtlich der ökohydrologischen Interaktionen zu klären.
KW  - Cerrado
KW  - ecohydrology
KW  - water
KW  - soil
KW  - deforestation
KW  - Cerrado
KW  - Ökohydrologie
KW  - Landnutzung
KW  - Boden
KW  - Wasser
Y1  - 2015
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-85110
ER  - 
TY  - THES
A1  - Holsten, Anne
T1  - Climate change vulnerability assessments in the regional context
T1  - Studien zur Vulnerabilität gegenüber Klimawandel im regionalen Kontext
N2  - 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.
N2  - Die Anpassung von Sektoren an veränderte klimatische Bedingungen erfordert ein Verständnis von regionalen Vulnerabilitäten. Vulnerabilität ist als Funktion von Sensitivität und Exposition, welche potentielle Auswirkungen des Klimawandels darstellen, und der Anpassungsfähigkeit von Systemen definiert. Vulnerabilitätsstudien, die diese Komponenten quantifizieren, sind zu einem wichtigen Werkzeug in der Klimawissenschaft geworden. Allerdings besteht von der wissenschaftlichen Perspektive aus gesehen Uneinigkeit darüber, wie diese Definition in Studien umgesetzt werden soll. Ausdiesem Konflikt ergeben sich viele Herausforderungen, vor allem bezüglich der Quantifizierung und Aggregierung der einzelnen Komponenten und deren angemessenen Komplexitätsniveaus. Die vorliegende Dissertation hat daher zum Ziel die Anwendbarkeit des Vulnerabilitätskonzepts voranzubringen, indem es in eine systematische Struktur übersetzt wird. Dies beinhaltet alle Komponenten und schlägt für jede Klimaauswirkung (z.B. Sturzfluten) eine Beschreibung des vulnerablen Systems vor (z.B. Siedlungen), welches direkt mit einer bestimmten Richtung eines relevanten klimatischen Stimulus in Verbindung gebracht wird (z.B. stärkere Auswirkungen bei Zunahme der Starkregentage). Bezüglich der herausfordernden Prozedur der Aggregierung werden zwei alternative Methoden, die einen sektorübergreifenden Überblick ermöglichen, vorgestellt und deren Vor- und Nachteile diskutiert. Anschließend wird die entwickelte Struktur einer Vulnerabilitätsstudie mittels eines indikatorbasierten und deduktiven Ansatzes beispielhaft für Gemeinden in Nordrhein-Westfalen in Deutschland angewandt. Eine Übertragbarkeit auf andere Regionen ist dennoch möglich. Die Quantifizierung für die Gemeinden stützt sich dabei auf Informationen aus der Literatur. Da für viele Sektoren keine geeigneten Indikatoren vorhanden waren, werden in dieser Arbeit neue Indikatoren entwickelt und angewandt, beispielsweise für den Forst- oder Gesundheitssektor. Allerdings stellen fehlende empirische Daten bezüglich relevanter Schwellenwerte eine Lücke dar, beispielsweise welche Stärke von Klimaänderungen eine signifikante Auswirkung hervorruft. Dies führt dazu, dass die Studie nur relative Aussagen zum Grad der Vulnerabilität jeder Gemeinde im Vergleich zum Rest des Bundeslandes machen kann. Um diese Lücke zu füllen, wird für den Forstsektor beispielhaft die heutige und zukünftige Sturmwurfgefahr von Wäldern berechnet. Zu diesem Zweck werden die Eigenschaften der Wälder mit empirischen Schadensdaten eines vergangenen Sturmereignisses in Verbindung gebracht. Der sich daraus ergebende Sensitivitätswert wird anschließend mit den Windverhältnissen verknüpft. Sektorübergreifende Vulnerabilitätsstudien erfordern beträchtliche Ressourcen, was oft deren Anwendbarkeit erschwert. In einem nächsten Schritt wird daher das Potential einer Vereinfachung der Komplexität anhand zweier sektoraler Beispiele untersucht. Um das Auftreten von Waldbränden vorherzusagen, stehen zahlreiche meteorologische Indices zur Verfügung, welche eine Spannbreite unterschiedlicher Komplexitäten aufweisen. Bezüglich der Anzahl monatlicher Waldbrände weist die relative Luftfeuchtigkeit für die meisten deutschen Bundesländer eine bessere Vorhersagekraft als komplexere Indices auf. Dies ist er Fall, obgleich sie selbst als Eingangsvariable für die komplexeren Indices verwendet wird. Mit Hilfe dieses einzelnen meteorologischen Faktors kann also die Waldbrandgefahr in deutschen Region ausreichend genau ausgedrückt werden, was die Ressourceneffizienz von Studien erhöht. Die Methodenkomplexität wird auf ähnliche Weise hinsichtlich der Anwendung des ökohydrologischen Modells SWIM für die Region Brandenburg untersucht. Die interannuellen Bodenwasserwerte, welche durch dieses Modell simuliert werden, können nur unzureichend durch ein einfacheres statistisches Modell, welches auf denselben Eingangsdaten aufbaut, abgebildet werden. Innerhalb eines Zeithorizonts von Jahrzehnten, kann der statistische Ansatz jedoch das Bodenwasser zufriedenstellend abbilden und zeigt eine Dominanz der Bodeneigenschaft Feldkapazität. Dies deutet darauf hin, dass die Komplexität im Hinblick auf die Anzahl der Eingangsvariablen für langfristige Berechnungen reduziert werden kann. Allerdings sind die Aussagen durch fehlende beobachtete Bodenwasserwerte zur Validierung beschränkt. Die vorliegenden Studien zur Vulnerabilität und ihren Komponenten haben gezeigt, dass eine Anwendung noch immer wissenschaftlich herausfordernd ist. Folgt man der hier verwendeten Vulnerabilitätsdefinition, treten zahlreiche Probleme bei der Implementierung in regionalen Studien auf. Mit dieser Dissertation wurden Fortschritte bezüglich der aufgezeigten Lücken bisheriger Studien erzielt, indem eine systematische Struktur für die Beschreibung und Aggregierung von Vulnerabilitätskomponenten erarbeitet wurde. Hierfür wurden mehrere Ansätze diskutiert, die jedoch Vor- und Nachteile besitzen. Diese sollten vor der Anwendung von zukünftigen Studien daher ebenfalls sorgfältig abgewogen werden. Darüber hinaus hat sich gezeigt, dass ein Potential besteht einige Ansätze zu vereinfachen, jedoch sind hierfür weitere Untersuchungen nötig. Insgesamt konnte die Dissertation die Anwendung von Vulnerabilitätsstudien als Werkzeug zur Unterstützung von Anpassungsmaßnahmen stärken.
KW  - Klimawandel
KW  - Impakt
KW  - Vulnerabilität
KW  - Forstwirtschaft
KW  - Boden
KW  - climate change
KW  - impact
KW  - vulnerability
KW  - forestry
KW  - soil
Y1  - 2013
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-66836
ER  - 
TY  - THES
A1  - Chao, Madlen
T1  - Entwicklung und Validierung eines Online-LIBS-Verfahrens für die Bestimmung von Nährelementen in Böden
N2  - In den letzten Jahrzehnten ist die Nachfrage nach kostengünstigen und flächendeckenden Kartierungsmöglichkeiten im Hinblick auf eine ertragssteigernde und umweltfreundlichere Bewirtschaftung von landwirtschaftlichen Nutzflächen stark gestiegen. Hierfür eignen sich spektroskopische Methoden wie die Röntgenfluoreszenzanalyse (RFA), Raman- und Gammaspektroskopie sowie die laserinduzierte Plasmaspektroskopie (LIBS). In Abhängigkeit von der Funktionsweise der jeweiligen Methoden werden Informationen zu verschiedensten Bodeneigenschaften wie Nährelementgehalt, Textur und pH-Wert erhalten.
Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Online-LIBS-Verfahrens zur Nährelementbestimmmung und Kartierung von Ackerflächen. Die LIBS ist eine schnelle und simultane Multielementanalyse bei der durch das Fokussieren eines hochenergetischen Laserpulses Probenmaterial von der Probenoberfläche ablatiert wird und in ein Plasma überführt wird. Beim Abkühlen des Plasmas wird Strahlung emittiert, welche Rückschlüsse über die elementare Zusammensetzung der Probe gibt. Diese Arbeit ist im Teilprojekt I4S (Intelligenz für Böden) im Forschungsprogramm BonaRes (Boden als nachhaltige Ressource für die Bioökonomie) des Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) entstanden. Es wurden insgesamt 651 Bodenproben von verschiedenen Test-Agrarflächen unterschiedlichster Standorte Deutschlands gemessen, ausgewertet und zu Validierungszwecken mit entsprechender Referenzanalytik wie die Optische Emissionsspektroskopie mittels induktiv gekoppeltem Plasma (ICP-OES) und die wellenlängendispersive Röntgenfluoreszenzanalyse (WDRFA) charakterisiert.
Für die Quantifizierung wurden zunächst die Messparameter des LIBS-Systems auf die Bodenmatrix optimiert und für die Elemente geeignete Linien ausgewählt 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 eingeschränkt möglich ist. Bei Verwendung eines multivariaten Ansatz wie der Partial Least Squares Regression (PLSR) für die Kalibrierung konnten für die Nährelemente im Vergleich zur univariaten Variante Analyseergebnisse mit höherer Güte und geringeren Messunsicherheiten ermittelt werden. Die Untersuchungen haben gezeigt, dass das multivariate Modell weiter verbessert werden kann, indem mit einer Vielzahl von gut analysierten Böden verschiedener Standorte, Bodenarten und einem breiten Gehaltsbereich kalibriert wird. Mithilfe der Hauptkomponentenanalyse (PCA) wurde eine Klassifizierung der Böden nach der Textur realisiert. Weiterhin wurde auch eine Kalibrierung mit losem Bodenmaterial erstellt. Trotz der Signalabnahme konnten für die verschiedenen Nährelemente Kalibriergeraden mit ausreichender, analytischer Güte erstellt werden.
Für den Einsatz auf dem Acker wurde außerdem der Einfluss von Korngröße und Feuchtigkeit auf das LIBS-Signal untersucht. Die unterschiedlichen Korngrößen haben nur einen geringen Einfluss auf das LIBS-Signal und das Kalibriermodell lässt sich durch entsprechende Proben leicht anpassen. Dagegen ist der Einfluss der Feuchtigkeit deutlich stärker und hängt stark von der Bodenart ab, sodass für jede Bodenart ein separates Kalibriermodell für verschiedene Feuchtigkeitsgehalte erstellt werden muss. Mithilfe der PCA kann der Feuchtigkeitsgehalt im Boden grob abgeschätzt werden und die entsprechende Kalibrierung ausgewählt werden.
Diese Arbeit liefert essentielle Informationen für eine Echtzeit-Analyse von Nährelementen auf dem Acker mittels LIBS und leistet einen wichtigen Beitrag zu einer fortschrittlichen und zukunftsfähigen Nutzung von Ackerflächen.
N2  - In the last few decades, the demand for affordable and extensive mapping of agricultural fields has risen in order to make the cultivation of these areas more yielding and environmentally friendly. Spectroscopic methods like X-ray fluorescence spectroscopy (XRF), Raman spectroscopy, gamma-ray spectroscopy and laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) are generally suitable for this purpose. Depending on the functionality of each method, information about soil properties such as nutrient content, texture and pH value are obtained.
The aim of this thesis is the development of an online LIBS analysis method for the determination of the nutrient content in soil and the mapping of agricultural areas. LIBS is a fast and simultaneous multi-element analysis, in which material is ablated from the sample’s surface and turned into plasma by focused, highly energetic laser pulses. While the plasma cools down, radiation is emitted, which is characteristic for the elemental composition of the sample. The work in this thesis has been done as part of the project I4S (intelligence for soil) within the research programme BonaRes (soil as a sustainable resource for the bioeconomy) funded by the Federal Ministry of Education and Research (BMBF) in Germany. Overall, 651 soil samples of different agricultural areas within Germany have been selected, measured and evaluated with LIBS. For validation purposes the samples have been also analysed with inductively coupled plasma optical emission spectrometry (ICP-OES) and wavelength-dispersive X-ray fluorescence (WDXRF).
For the quantification of the nutrient content, the measuring parameters of the LIBS system have been optimised for the soil matrix, suitable spectral lines have been chosen for each element and their limits of detection have been determined. It has been shown that an absolute quantification based on a univariate approach is challenging due to strong matrix effects and poor reproducibility of the plasma. By utilising a multivariate approach such as partial least squares regression (PLSR) for the calibration, better results with lower measurement uncertainties have been obtained for the quantification of the nutrient content. The multivariate model has been improved further by cali-brating with data from soils of different origin, type and nutrient content. With the help of principal component analysis (PCA) a classification of soils according to their textures is realised. Further-more, another model is calibrated with loose soil as opposed to the pressed pellets that have been used before. Despite decreases in signal intensity, calibration models with sufficient accuracy have been achieved.
For the application on the field, the influence of different grain size distributions and moisture have been investigated. First tests of different grain size distributions have indicated that the grain size has only a small effect on the LIBS signal and calibration models can be easily ad-justed with the help of appropriate samples. However, the influence of moisture is much larger and depends on the soil type, which is why for each soil type a separate calibration model for different moisture contents has to be created. With the help of PCA, the moisture content can be estimated and, thus, the correct calibration model can be chosen. This thesis provides essential information for the real-time analysis of nutrient content on agricultural fields with LIBS and makes an important contribution to an advanced and sustainable usage of agricultural land.
T2  - Development and validation of an online-LIBS method for the determination of nutrients in soils
KW  - LIBS
KW  - PLSR
KW  - PCA
KW  - Nährelemente
KW  - Boden
KW  - Doppelpuls
KW  - Chemometrie
KW  - Düngeempfehlung
KW  - Kartierung
KW  - Precision Agriculture
KW  - ICP-OES
KW  - RFA
KW  - XRF
Y1  - 2020
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-476772
ER  - 
TY  - THES
A1  - Büchele, Dominique
T1  - Entwicklung einer robusten Online-Methode zur Bestimmung von Nährelementen in Ackerböden mit einem Energie-dispersiven RFA-Sensor
N2  - Im Rahmen der vom Bundesministerium für Bildung und -forschung geförderten Forschungsinitiative „BonaRes – Boden als nachhaltige Ressource der Bioökonomie“ soll sich das Teilprojekt „I4S – integrated system for site-specific soil fertility management“ der Entwicklung eines integrierten Systems zum ortsspezifischen Management der Bodenfruchtbarkeit widmen. Hierfür ist eine Messplattform zur Bestimmung relevanter Bodeneigenschaften und der quantitativen Analyse ausgewählter Makro- und Mikronährstoffe 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 Düngung und dementsprechend Verbesserung der Bodenfunktionen erstellt werden.
Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Grundlagenuntersuchung und Entwicklung einer robusten Online-Analyse mittels Energie-dispersiver Röntgenfluoreszenzspektroskopie (EDRFA) zur Quantifizierung ausgewählter Makro- und Mikronährstoffe in Böden für eine kostengünstige und flächendeckende Kartierung von Ackerflächen. Für die Entwicklung eines Online-Verfahrens wurde ein dem Stand der Technik entsprechender Röntgenfluoreszenzmesskopf in Betrieb genommen und die dazugehörigen Geräteparameter auf die Matrix Boden optimiert. Die Bestimmung der analytischen Qualitäts-merkmale wie Präzision und Nachweisgrenzen fand für eine Auswahl an Nährelementen von Aluminium bis Zink statt. Um eine möglichst Matrix-angepasste Kalibrierung zu erhalten, wurde sowohl mit zertifizierten Referenzmaterialien (CRM), als auch mit Ackerböden kalibriert. Da einer der größten Nachteile der Röntgenfluoreszenzanalyse 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 können. Zusätzlich wurde eine Hauptkomponentenanalyse (PCA) durchgeführt, um Gemeinsamkeiten und Ausreißer innerhalb des Probensets zu identifizieren. Es zeigte sich, dass eine Klassifizierung der Böden anhand ihrer Textur Sand, Schluff, Lehm und Ton möglich ist.
Aufbauend auf den Ergebnissen idealer Bodenproben (zu Tabletten gepresste luftgetrocknete Proben mit Korngrößen < 0,5 mm) wurde im Verlauf dieser Arbeit die Probenvorbereitung immer weiter reduziert und der Einfluss verschiedener Kenngrößen untersucht. Diese Einflussfaktoren können die Dichte und die Homogenität der Probe, sowie Korngrößeneffekte und die Feuchtigkeit sein. Anhand des RMSE (Wurzel der mittleren Fehlerquadratsumme) und unter Berücksichtigung der Residuen werden die jeweils erstellten Kalibriermodelle miteinander verglichen. Um die Güte der Modelle zu bewerten, wurden diese mit einem Testset validiert. Hierfür standen 662 Bodenproben von 15 verschiedenen Standorten in Deutschland zur Verfügung. Da die Ergebnisse an gepressten Tabletten für die Elemente Al, Si, K, Ca, Ti, Mn, Fe und Zn den Anforderungen für eine spätere 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 Vorhersagefähigkeit mit der multivariaten PLSR besser ist als mit der univariaten Datenauswertung, insbesondere für die Elemente Mn und Zn.
Der untersuchte Einfluss der Feuchtigkeit und der Korngrößen auf die Quantifizierung der Elementgehalte war vor allem bei leichteren Elementen deutlich zu sehen. Es konnte schließlich eine multivariate Kalibrierung unter Berücksichtigung dieser Faktoren für die Elemente Al bis Zn erstellt werden, so dass ein Einsatz an Böden auf dem Acker möglich sein sollte. Eine höhere Messunsicherheit muss dabei einkalkuliert werden. Für eine spätere Probennahme auf dem Feld wurde zudem der Unterschied zwischen statischen und dynamischen Messungen betrachtet, wobei sich zeigte, dass beide Varianten genutzt werden können. Zum Abschluss wurde der hier eingesetzte Sensor mit einem kommerziell erhältlichen Hand-Gerät auf sein Quantifizierungspotential hin verglichen. Der Sensor weist anhand seiner Ergebnisse ein großes Potential als Online-Sensor für die Messplattform auf. Die Ergebnisse unter Laborbedingungen zeigen, dass eine robuste Analyse Ackerböden unter Berücksichtigung der Einflussfaktoren möglich ist.
N2  - As part of the research initiative "BonaRes – soil as sustainable resource of the bioeconomy", funded by the Federal Ministry of Education and Research, the subproject I4S is responsible for the development of an integrated system for site-specific soil fertility management. For this purpose, a measuring platform for the determination of relevant soil properties and the quantitative analysis of selected macro- and micronutrients is planned. In the first part of this project, the focus will be on calibration and validation of different sensors on the matrix soil, sampling on the field as well as designing and construction of the measurement platform. In the second part of the project, the soil sensors were installed and models as well as decision making algorithms for the control of fertilization and corresponding improvement of soil functions were established.
The aim of the present work is the investigation and development of a robust online-analysis with energy-dispersive X-ray fluorescence spectroscopy (EDXRF) for the quantification of selected macro- and micronutrients in soils for a low-cost and area-wide mapping of arable land. For the development of an online method, a state-of-the-art X-ray fluorescence sensor was launched, and the corresponding device parameters were optimized for the matrix soil. The determination of the analytical figures of merit such as precision and detection limit took place for a selection of nutrients Al, Si, P, S, K, Ca, Ti, Mn, Fe, Cu and Zn. In order to obtain a matrix-specific calibration, certified reference materials (CRM) as well as a selection of agricultural soils was used. Since one of the biggest disadvantages of X-ray fluorescence analysis is the influence of matrix effects, the multivariate method of partial least squares regression (PLSR) in addition to the classical univariate data analysis was applied. PLSR offers the advantage of compensating matrix effects, resulting in more robust calibration models. Furthermore, a principal component analysis (PCA) was performed to identify similarities and outliers within the sample set. A classification of the soils based on their texture sand, silt, loam and clay was possible.
Based on the results of ideal soil samples: pelleted air-dried samples with particle sizes < 0.5 mm, the sample preparation was reduced, and the influence of different properties was investigated. These factors can be the density and homogeneity of the sample, as well as grain size and moisture. Based on the parameter RMSE and considering the residuals, the created calibration models were compared with each other. To evaluate the quality of the models, validation with a test set was done. For this purpose, 662 soil samples from 15 different locations in Germany were available. Since the results on pressed pellets for the elements Al, Si, K, Ca, Ti, Mn, Fe and Zn correspond to the requirements for later online-analysis, further calibration models with loose soil samples were prepared. Again, good results could be achieved with sufficient detection limits and a low mean error in the prediction of unknown test samples. The predictive capability of the multivariate PLSR is better than that of the univariate data analysis, especially for the elements Mn and Zn. The influence of moisture and grain sizes on the quantification of elemental contents is clearly visible, especially for lighter elements. A multivariate calibration for the elements Si to Zn was possible, so that it is possible to measure soils in the field. A higher measurement uncertainty must be considered. For any subsequent sampling on the field, the difference between static and dynamic measurements was also considered showing that both variants could be used. Finally, the used sensor was compared with a commercially available handheld device for its quantification potential. Based on the results, the sensor has great potential as an online-sensor on the platform. The results under laboratory conditions show that the robust analysis of arable soils is possible considering the influencing factors.
T2  - Development of a robust online-method for determination of nutrients in agricultural soils using an EDXRF-sensor
KW  - Chemometrie
KW  - Boden
KW  - RFA
KW  - PCA
KW  - PLSR
KW  - ICP-OES
KW  - Nährelemente
KW  - Soil
KW  - Chemometrics
KW  - Nutrients
KW  - XRF
KW  - PCA
KW  - PLSR
KW  - ICP-OES
Y1  - 2020
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-483735
ER  -