TY - THES A1 - Schrön, Martin T1 - Cosmic-ray neutron sensing and its applications to soil and land surface hydrology T1 - Neutronen aus kosmischer Strahlung und deren Anwendung für Boden- und Landoberflächen-Hydrologie BT - on neutron physics, method development, and soil moisture estimation across scales N2 - Water scarcity, adaption on climate change, and risk assessment of droughts and floods are critical topics for science and society these days. Monitoring and modeling of the hydrological cycle are a prerequisite to understand and predict the consequences for weather and agriculture. As soil water storage plays a key role for partitioning of water fluxes between the atmosphere, biosphere, and lithosphere, measurement techniques are required to estimate soil moisture states from small to large scales. The method of cosmic-ray neutron sensing (CRNS) promises to close the gap between point-scale and remote-sensing observations, as its footprint was reported to be 30 ha. However, the methodology is rather young and requires highly interdisciplinary research to understand and interpret the response of neutrons to soil moisture. In this work, the signal of nine detectors has been systematically compared, and correction approaches have been revised to account for meteorological and geomagnetic variations. Neutron transport simulations have been consulted to precisely characterize the sensitive footprint area, which turned out to be 6--18 ha, highly local, and temporally dynamic. These results have been experimentally confirmed by the significant influence of water bodies and dry roads. Furthermore, mobile measurements on agricultural fields and across different land use types were able to accurately capture the various soil moisture states. It has been further demonstrated that the corresponding spatial and temporal neutron data can be beneficial for mesoscale hydrological modeling. Finally, first tests with a gyrocopter have proven the concept of airborne neutron sensing, where increased footprints are able to overcome local effects. This dissertation not only bridges the gap between scales of soil moisture measurements. It also establishes a close connection between the two worlds of observers and modelers, and further aims to combine the disciplines of particle physics, geophysics, and soil hydrology to thoroughly explore the potential and limits of the CRNS method. N2 - Wasserknappheit, Anpassung an Klimaveränderungen, und Gefahrenabschätzungen von Dürren und Fluten sind heutzutage dringende Themen für Forschung und Gesellschaft. Vorallem um die Auswirkungen auf Wetter und Landwirtschaft zu verstehen und vorherzusagen, ist es wichtig, den Wasserkreislauf der Erde zu beobachten und zu simulieren. In diesem System spielt Bodenfeuchte eine Schlüsselrolle, welche den Wasseraustausch zwischen Boden, Luft, und Pflanzen bestimmt. Daher sind ausgeklügelte Messtechnologien erforderlich, welche Bodenfeuchte von kleinen Ackerschlägen bis hin zu großen Gebieten erfassen können. Die neuartige Methode, Neutronen aus kosmischer Strahlung zu messen (CRNS), ist eine vielversprechende Technologie um die Lücke zwischen Punktmessungen und Fernerkundungen zu schließen, da der Einflussbereich des Sensors bei ca. 30 ha liegen soll. Allerdings ist intensive interdisziplinäre Forschung nötig, um die Beziehung zwischen Neutronen und Bodefeuchte zu verstehen. In dieser Arbeit wurden erstmals verschiedene Sensoren systematisch miteinander verglichen, und die bisherigen Korrekturen für meteorologische und geomagnetische Einflüsse näher untersucht. Darüber hinaus wurden Simulationen der Neutronenphysik herangezogen, um den Einflussbereich des Sensors genauestens zu charakterisieren. Demnach ist der Sensor je nach Umgebungsfeuchte hauptsächlich in der Fläche von ca. 6--18 ha, sowie besonders im Nahbereich, sensitiv. Diese Resultate konnten durch Experimente nahe Gewässern und Straßen bestätigt werden. Dennoch ist die Methode nachwievor sehr gut in der Lage, die Bodenfeuchte in Ackerflächen, Grasland und auch Wäldern zu erfassen. Zudem wurde gezeigt, dass sich die räumlichen und zeitlichen Neutronen-Daten gut für die hydrologische Modellierung eignen. Abschließend wurde eine neue Möglichkeit untersucht, um Neutronen aus der Luft mit einem Traghubschrauber in noch größeren Gebieten zu messen. Diese Dissertation untersucht die CRNS-Methode auf verschiedenen Skalen, und verknüpft dabei Beobachtung mit Modellierung. Außerdem verbindet diese Arbeit die verschiedenen Disziplinen der Teilchenphysik, Geophysik, und Bodenhydrologie, um das Potential und die Grenzen der Methode ganzheitlich zu beurteilen. KW - soil moisture KW - hydrology KW - cosmic rays KW - neutrons KW - water monitoring KW - Bodenfeuchte KW - Hydrologie KW - kosmische Strahlung KW - Neutronen KW - Wasser-Monitoring Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-395433 SN - 978-3-8439-3139-7 PB - Verlag Dr. Hut GmbH CY - München ER - TY - THES A1 - Hohenbrink, Tobias Ludwig T1 - Turning a problem into a solution: heterogeneities in soil hydrology T1 - Ein Problem zur Lösung machen: Heterogenitäten in der Bodenhydrologie N2 - It is commonly recognized that soil moisture exhibits spatial heterogeneities occurring in a wide range of scales. These heterogeneities are caused by different factors ranging from soil structure at the plot scale to land use at the landscape scale. There is an urgent need for effi-cient approaches to deal with soil moisture heterogeneity at large scales, where manage-ment decisions are usually made. The aim of this dissertation was to test innovative ap-proaches for making efficient use of standard soil hydrological data in order to assess seep-age rates and main controls on observed hydrological behavior, including the role of soil het-erogeneities. As a first step, the applicability of a simplified Buckingham-Darcy method to estimate deep seepage fluxes from point information of soil moisture dynamics was assessed. This was done in a numerical experiment considering a broad range of soil textures and textural het-erogeneities. The method performed well for most soil texture classes. However, in pure sand where seepage fluxes were dominated by heterogeneous flow fields it turned out to be not applicable, because it simply neglects the effect of water flow heterogeneity. In this study a need for new efficient approaches to handle heterogeneities in one-dimensional water flux models was identified. As a further step, an approach to turn the problem of soil moisture heterogeneity into a solu-tion was presented: Principal component analysis was applied to make use of the variability among soil moisture time series for analyzing apparently complex soil hydrological systems. It can be used for identifying the main controls on the hydrological behavior, quantifying their relevance, and describing their particular effects by functional averaged time series. The ap-proach was firstly tested with soil moisture time series simulated for different texture classes in homogeneous and heterogeneous model domains. Afterwards, it was applied to 57 mois-ture time series measured in a multifactorial long term field experiment in Northeast Germa-ny. The dimensionality of both data sets was rather low, because more than 85 % of the total moisture variance could already be explained by the hydrological input signal and by signal transformation with soil depth. The perspective of signal transformation, i.e. analyzing how hydrological input signals (e.g., rainfall, snow melt) propagate through the vadose zone, turned out to be a valuable supplement to the common mass flux considerations. Neither different textures nor spatial heterogeneities affected the general kind of signal transfor-mation showing that complex spatial structures do not necessarily evoke a complex hydro-logical behavior. In case of the field measured data another 3.6% of the total variance was unambiguously explained by different cropping systems. Additionally, it was shown that dif-ferent soil tillage practices did not affect the soil moisture dynamics at all. The presented approach does not require a priori assumptions about the nature of physical processes, and it is not restricted to specific scales. Thus, it opens various possibilities to in-corporate the key information from monitoring data sets into the modeling exercise and thereby reduce model uncertainties. N2 - Es ist allgemein anerkannt, dass Bodenfeuchte auf verschiedenen Raumskalen räumliche Heterogenitäten aufweist. Diese Heterogenitäten werden durch verschiedene Faktoren verursacht, die auf den unterschiedlichen Skalen wirken. Dies können z.B. die Bodenstruktur auf Plotskala oder die Landnutzung auf Landschaftsskala sein. Es werden dringend effiziente Ansätze benötigt, um mit den Heterogenitäten der Bodenfeuchte umzugehen. Dies gilt be-sonders für große Skalen, auf denen in der Regel weitreichende Managemententscheidun-gen getroffen werden. Das Ziel dieser Dissertation war es, effiziente Methoden zu testen, die es ermöglichen auf Basis bodenhydrologischer Daten sowohl Sickerwasserraten als auch die Haupteinflussfaktoren der Bodenfeuchtedynamik zu bestimmen. Dies bezieht Effekte von Bodenheterogenitäten mit ein. In einem ersten Schritt wurde die Eignung einer vereinfachten Buckingham-Darcy Methode zur Abschätzung von Sickerwasserflüssen auf Grundlage punktuell gemessener Zeitreihen der Bodenfeuchte untersucht. Hierzu wurde eine Simulationsstudie durchgeführt, in der ein breites Spektrum an Bodentexturen und Texturheterogenitäten berücksichtigt wurde. Die Methode lieferte gute Ergebnisse für die meisten Texturklassen. In reinem Sand jedoch stell-te sie sich als nicht anwendbar heraus, da hier Sickerwasserflüsse von heterogenen Fließfel-dern dominiert wurden. In dieser Studie wurde ein Bedarf an neuen effizienten Ansätzen für den Umgang mit Heterogenitäten in eindimensionalen Wasserflussmodellen identifiziert. In einem weiteren Schritt wurde ein Ansatz vorgestellt, um aus dem Problem der Boden-feuchteheterogenität eine Lösung zu machen: In einer Hauptkomponentenanalyse wurde die Variabilität zwischen Bodenfeuchtezeitreihen genutzt, um die wahre Komplexität bo-denhydrologischer Systeme zu analysieren. Auf diesem Weg ist es möglich die Haupteinfluss-faktoren des hydrologischen Verhaltens zu identifizieren, ihre Relevanz zu quantifizieren und ihre jeweiligen Effekte als funktional gemittelte Zeitreihen zu beschreiben. Der Ansatz wurde zunächst mit simulierten Bodenfeuchtezeitreihen für unterschiedliche Texturklassen im ho-mogenen und heterogenen Fall getestet. Anschließend wurde die Methode auf 57 Boden-feuchtezeitreihen angewendet, die in einem Langzeitfeldexperiment in Nordostdeutschland gemessen wurden. Die Dimensionalität beider Datensätze war gering, da mehr als 85 % der gesamten Boden-feuchtevarianz bereits durch das hydrologische Eingangssignal und die Transformation dieses Signals mit zunehmender Bodentiefe erklärt werden konnten. Analysen der Signaltransfor-mation haben sich als wertvolle Ergänzung zu den weit verbreiteten Massenflussbetrachtun-gen herausgestellt. Hierbei wird untersucht, wie sich hydrologische Eingangssignale (z.B. Nie-derschlag oder Schneeschmelze) in der vadosen Zone fortpflanzen. Die generellen Muster der Signaltransformation wurden weder durch verschiedene Bodentexturen noch durch räumliche Heterogeneitäten beeinfluss. Dies zeigt, dass komplexe räumliche Strukturen nicht zwangsläufig ein komplexes hydrologisches Verhalten hervorrufen. Im Fall der Felddaten wurden weitere 3,6 % der Gesamtvarianz durch verschiedene Fruchtfolgen erklärt. Darüber hinaus konnte gezeigt werden, dass die Bodenbearbeitung keinen Einfluss auf die Boden-feuchtedynamik hatte. Der vorgestellte Ansatz erfordert keine Vorannahmen über physikalische Prozesse und ist nicht auf eine bestimmte Skala begrenzt. Dadurch ergeben sich viele Möglichkeiten, wichtige Informationen aus Monitoringdatensätzen in die Modellbildung einzubeziehen und damit Modell-unsicherheiten zu verringern. KW - soil hydrology KW - soil heterogeneity KW - soil moisture KW - deep seepage KW - time series analysis KW - transformation of hydrological signals KW - Bodenhydrologie KW - Bodenheterogenität KW - Bodenfeuchte KW - Tiefenversickerung KW - Zeitreihenanalyse KW - Transformation hydrologischer Signale Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-101485 ER -