TY - THES A1 - Gräff, Thomas T1 - Soil moisture dynamics and soil moisture controlled runoff processes at different spatial scales : from observation to modelling T1 - Bodenfeuchtedynamik und deren Einfluss auf Abflussprozesse in unterschiedlichen Skalen : von der Beobachtung zur Modellierung N2 - Soil moisture is a key state variable that controls runoff formation, infiltration and partitioning of radiation into latent and sensible heat. However, the experimental characterisation of near surface soil moisture patterns and their controls on runoff formation remains a challenge. This subject was one aspect of the BMBF-funded OPAQUE project (operational discharge and flooding predictions in head catchments). As part of that project the focus of this dissertation is on: (1) testing the methodology and feasibility of the Spatial TDR technology in producing soil moisture profiles along TDR probes, including an inversion technique of the recorded signal in heterogeneous field soils, (2) the analysis of spatial variability and temporal dynamics of soil moisture at the field scale including field experiments and hydrological modelling, (3) the application of models of different complexity for understanding soil moisture dynamics and its importance for runoff generation as well as for improving the prediction of runoff volumes. To fulfil objective 1, several laboratory experiments were conducted to understand the influence of probe rod geometry and heterogeneities in the sampling volume under different wetness conditions. This includes a detailed analysis on how these error sources affect retrieval of soil moisture profiles in soils. Concerning objective 2 a sampling strategy of two TDR clusters installed in the head water of the Wilde Weißeritz catchment (Eastern Ore Mountains, Germany) was used to investigate how well “the catchment state” can be characterised by means of distributed soil moisture data observed at the field scale. A grassland site and a forested site both located on gentle slopes were instrumented with two Spatial TDR clusters that consist of up to 39 TDR probes. Process understanding was gained by modelling the interaction of evapotranspiration and soil moisture with the hydrological process model CATFLOW. A field scale irrigation experiment was carried out to investigate near subsurface processes at the hillslope scale. The interactions of soil moisture and runoff formation were analysed using discharge data from three nested catchments: the Becherbach with a size of 2 km², the Rehefeld catchment (17 km²) and the superordinate Ammelsdorf catchment (49 km²). Statistical analyses including observations of pre-event runoff, soil moisture and different rainfall characteristics were employed to predict stream flow volume. On the different scales a strong correlation between the average soil moisture and the runoff coefficients of rainfall-runoff events could be found, which almost explains equivalent variability as the pre-event runoff. Furthermore, there was a strong correlation between surface soil moisture and subsurface wetness with a hysteretic behaviour between runoff soil moisture. To fulfil objective 3 these findings were used in a generalised linear model (GLM) analysis which combines state variables describing the catchments antecedent wetness and variables describing the meteorological forcing in order to predict event runoff coefficients. GLM results were compared to simulations with the catchment model WaSiM ETH. Hereby were the model results of the GLMs always better than the simulations with WaSiM ETH. The GLM analysis indicated that the proposed sampling strategy of clustering TDR probes in typical functional units is a promising technique to explore soil moisture controls on runoff generation and can be an important link between the scales. Long term monitoring of such sites could yield valuable information for flood warning and forecasting by identifying critical soil moisture conditions for the former and providing a better representation of the initial moisture conditions for the latter. N2 - Abflussentwicklung, Infiltration und die Umverteilung von Strahlung in latenten und sensiblen Wärmestrom werden maßgeblich durch die Bodenfeuchte der vadosen Zone gesteuert. Trotz allem, gibt s wenig Arbeiten die sich mit der experimentellen Charakterisierung der Bodenfeuchteverteilung und ihre Auswirkung auf die Abflussbildung beschäftigen. Der Fokus dieser Dissertation wurde darauf ausgerichtet: (1) die Methode des Spatial TDR und deren Anwendbarkeit einschließlich der Inversion des TDR Signals in heterogenen Böden zu prüfen, (2) die Analyse der räumlichen und zeitlichen Dynamik der Bodenfeuchte auf der Feldskala einschließlich Feldexperimenten und hydrologischer Modellierung, (3) der Aufbau verschiedener Modellanwendungen unterschiedlicher Komplexität um die Bodenfeuchtedynamiken und die Abflussentwicklung zu verstehen und die Vorhersage des Abflussvolumens zu verbessern. Um die Zielsetzung 1 zu erreichen, wurden verschiedene Laborversuche durchgeführt. Hierbei wurde der Einfluss der Sondenstabgeometrie und verschiedener Heterogenitäten im Messvolumen bei verschiedenen Feuchtegehalten untersucht. Dies beinhaltete eine detaillierte Analyse wie diese Fehlerquellen die Inversion des Bodenfeuchteprofils beeinflussen. Betreffend der Zielsetzung 2, wurden 2 TDR-Cluster in den Quellgebieten der Wilden Weißeritz installiert (Osterzgebirge) und untersucht, wie gut der Gebietszustand mit räumlich hochaufgelösten Bodenfeuchtedaten der Feldskala charakterisiert werden kann. Um die Interaktion zwischen Evapotranspiration und Bodenfeuchte zu untersuchen wurde das hydrologische Prozessmodell CATFLOW angewendet. Ein Beregnungsversuch wurde durchgeführt um die Zwischenabflussprozesse auf der Hangskala zu verstehen. Die Interaktion zwischen Bodenfeuchte und Abflussentwicklung wurde anhand von drei einander zugeordneten Einzugsgebieten analysiert. Statistische Analysen unter Berücksichtigung von Basisabfluss, Bodenvorfeuchte und verschiedenen Niederschlagscharakteristika wurden verwendet, um auf das Abflussvolumen zu schließen. Auf den verschiedenen Skalen konnte eine hohe Korrelation zwischen der mittleren Bodenfeuchte und dem Abflussbeiwert der Einzelereignisse festgestellt werden. Hierbei konnte die Bodenfeuchte genauso viel Variabilität erklären wie der Basisabfluss. Im Hinblick auf Zielsetzung 3 wurden “Generalised liner models” (GLM) genutzt. Dabei wurden Prädiktorvariablen die den Gebietszustand beschreiben und solche die die Meteorologische Randbedingungen beschreiben genutzt um den Abflussbeiwert zu schätzen. Die Ergebnisse der GLMs wurden mit Simulationsergebnissen des hydrologischen Gebietsmodells WaSiM ETH verglichen. Hierbei haben die GLMs eindeutig bessere Ergebnisse geliefert gegenüber den WaSiM Simulationen. Die GLM Analysen haben aufgezeigt, dass die verwendete Messstrategie mehrerer TDR-Cluster in typischen funktionalen Einheiten eine viel versprechende Methode ist, um den Einfluss der Bodenfeuchte auf die Abflussentwicklung zu verstehen und ein Bindeglied zwischen den Skalen darstellen zu können. Langzeitbeobachtungen solcher Standorte sind in der Lage wichtige Zusatzinformationen bei der Hochwasserwarnung und -vorhersage zu liefern durch die Identifizierung kritischer Gebietszustände für erstere und eine bessere Repräsentation der Vorfeuchte für letztere. KW - Bodenfeuchte KW - TDR KW - Heterogenität KW - Einzugsgebiet KW - Gebietszustand KW - Soil moisture KW - TDR KW - heterogeneity KW - catchment KW - runoff KW - catchment state Y1 - 2011 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-54470 ER - TY - THES A1 - Jagdhuber, Thomas T1 - Soil parameter retrieval under vegetation cover using SAR polarimetry T1 - Bestimmung von Bodenparametern unter Vegetation mit Hilfe von SAR Polarimetrie N2 - Soil conditions under vegetation cover and their spatial and temporal variations from point to catchment scale are crucial for understanding hydrological processes within the vadose zone, for managing irrigation and consequently maximizing yield by precision farming. Soil moisture and soil roughness are the key parameters that characterize the soil status. In order to monitor their spatial and temporal variability on large scales, remote sensing techniques are required. Therefore the determination of soil parameters under vegetation cover was approached in this thesis by means of (multi-angular) polarimetric SAR acquisitions at a longer wavelength (L-band, lambda=23cm). In this thesis, the penetration capabilities of L-band are combined with newly developed (multi-angular) polarimetric decomposition techniques to separate the different scattering contributions, which are occurring in vegetation and on ground. Subsequently the ground components are inverted to estimate the soil characteristics. The novel (multi-angular) polarimetric decomposition techniques for soil parameter retrieval are physically-based, computationally inexpensive and can be solved analytically without any a priori knowledge. Therefore they can be applied without test site calibration directly to agricultural areas. The developed algorithms are validated with fully polarimetric SAR data acquired by the airborne E-SAR sensor of the German Aerospace Center (DLR) for three different study areas in Germany. The achieved results reveal inversion rates up to 99% for the soil moisture and soil roughness retrieval in agricultural areas. However, in forested areas the inversion rate drops significantly for most of the algorithms, because the inversion in forests is invalid for the applied scattering models at L-band. The validation against simultaneously acquired field measurements indicates an estimation accuracy (root mean square error) of 5-10vol.% for the soil moisture (range of in situ values: 1-46vol.%) and of 0.37-0.45cm for the soil roughness (range of in situ values: 0.5-4.0cm) within the catchment. Hence, a continuous monitoring of soil parameters with the obtained precision, excluding frozen and snow covered conditions, is possible. Especially future, fully polarimetric, space-borne, long wavelength SAR missions can profit distinctively from the developed polarimetric decomposition techniques for separation of ground and volume contributions as well as for soil parameter retrieval on large spatial scales. N2 - Zur Verbesserung der hydrologischen Abflussmodellierung, der Flutvorhersage, der gezielten Bewässerung von landwirtschaftlichen Nutzflächen und zum Schutz vor Ernteausfällen ist die Bestimmung der Bodenfeuchte und der Bodenrauhigkeit von grosser Bedeutung. Aufgrund der hohen zeitlichen sowie räumlichen Dynamik dieser Bodenparameter ist eine flächenhafte Erfassung mit hoher Auflösung und in kurzen zeitlichen Abständen notwendig. In situ Messtechniken stellen eine sehr zeit- und personalaufwändige Alternative dar, deshalb werden innovative Fernerkundungsverfahren mit aktivem Radar erprobt. Diese Aufnahmetechniken sind von Wetter- und Beleuchtungsverhältnissen unabhängig und besitzen zudem die Möglichkeit, abhängig von der Wellenlänge, in Medien einzudringen. Mit dem in dieser Arbeit verwendeten polarimetrischen Radar mit synthetischer Apertur (PolSAR) werden die Veränderungen der Polarisationen ausgewertet, da diese aufgrund der physikalischen Eigenschaften der reflektierenden Medien objektspezifisch verändert und gestreut werden. Es kann dadurch ein Bezug zwischen der empfangenen Radarwelle und den dielektrischen Eigenschaften (Feuchtegehalt) sowie der Oberflächengeometrie (Rauhigkeit) des Bodens hergestellt werden. Da vor allem in den gemässigten Klimazonen die landwirtschaftlichen Nutzflächen die meiste Zeit des Jahres mit Vegetation bestanden sind, wurden in dieser Dissertation Verfahren entwickelt, um die Bodenfeuchte und die Bodenrauhigkeit unter der Vegetation erfassen zu können. Um die einzelnen Rückstreubeiträge der Vegetation und des Bodens voneinander zu trennen, wurde die Eindringfähigkeit von längeren Wellenlängen (L-band, lambda=23cm) mit neu entwickelten (multi-angularen) polarimetrischen Dekompositionstechniken kombiniert, um die Komponente des Bodens zu extrahieren und auszuwerten. Für die Auswertung wurden polarimetrische Streumodelle benutzt, um die Bodenkomponente zu modellieren und dann mit der extrahierten Bodenkomponente der aufgenommenen Daten zu vergleichen. Die beste Übereinstimmung von Modell und Daten wurde als die gegebene Bodencharakteristik gewertet und dementsprechend invertiert. Die neu entwickelten, polarimetrischen Dekompositionstechniken für langwelliges polarimetrisches SAR basieren auf physikalischen Prinzipien, benötigen wenig Rechenzeit, erfordern keine Kalibrierung und sind ohne Verwendung von a priori Wissen analytisch lösbar. Um die entwickelten Algorithmen zu testen, wurden in drei verschiedenen Untersuchungsgebieten in Deutschland mit dem flugzeuggetragenen E-SAR Sensor des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) polarimetrische SAR Daten aufgenommen. Die Auswertungen der PolSAR Daten haben bestätigt, dass die besten Invertierungsergebnisse mit langen Wellenlängen erzielt werden können (L-Band). Des Weiteren konnten bei der Bestimmung der Bodenfeuchte und der Bodenrauhigkeit hohe Inversionsraten erreicht werden (bis zu 99% der Untersuchungsfläche). Es hat sich gezeigt, dass die polarimetrischen Streumodelle bei der gegebenen Wellenlänge nicht für bewaldete Gebiete geeignet sind, was die Anwendbarkeit des Verfahrens auf landwirtschaftliche Nutzflächen einschränkt. Die Validierung mit Bodenmessungen in den Untersuchungsgebieten, die zeitgleich zu den PolSAR Aufnahmen durchgeführt wurden, hat ergeben, dass eine kontinuierliche Beobachtung des Bodenzustandes (ausgenommen in Zeiten mit gefrorenem oder Schnee bedecktem Boden) mit einer Genauigkeit (Wurzel des mittleren quadratischen Fehlers) von 5-10vol.% für die Bodenfeuchte (in situ Messbereich: 1-46vol.%) und von 0.37-0.45cm für die Bodenrauhigkeit (in situ Messbereich: 0.5-4.0cm) möglich ist. Besonders künftige Fernerkundungsmissionen mit langwelligem, voll polarimetrischem SAR können von den entwickelten Dekompositionstechniken profitieren, um die Vegetationskomponente von der Bodenkomponente zu trennen und die Charakteristik des Oberbodens flächenhaft zu bestimmen. KW - SAR KW - Polarimetrie KW - Bodenfeuchte KW - polarimetrische Dekompositionen KW - Fernerkundung KW - SAR KW - Polarimetry KW - soil moisture KW - polarimetric decompositions KW - remote sensing Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-60519 ER - TY - THES A1 - Rivera Villarreyes, Carlos Andres T1 - Cosmic-ray neutron sensing for soil moisture measurements in cropped fields T1 - Bodenfeuchtemessungen auf landwirtschaftlichen Anbauflächen mittels kosmischer Neutronenstrahlung N2 - This cumulative dissertation explored the use of the detection of natural background of fast neutrons, the so-called cosmic-ray neutron sensing (CRS) approach to measure field-scale soil moisture in cropped fields. Primary cosmic rays penetrate the top atmosphere and interact with atmospheric particles. Such interaction results on a cascade of high-energy neutrons, which continue traveling through the atmospheric column. Finally, neutrons penetrate the soil surface and a second cascade is produced with the so-called secondary cosmic-ray neutrons (fast neutrons). Partly, fast neutrons are absorbed by hydrogen (soil moisture). Remaining neutrons scatter back to the atmosphere, where its flux is inversely correlated to the soil moisture content, therefore allowing a non-invasive indirect measurement of soil moisture. The CRS methodology is mainly evaluated based on a field study carried out on a farmland in Potsdam (Brandenburg, Germany) along three crop seasons with corn, sunflower and winter rye; a bare soil period; and two winter periods. Also, field monitoring was carried out in the Schaefertal catchment (Harz, Germany) for long-term testing of CRS against ancillary data. In the first experimental site, the CRS method was calibrated and validated using different approaches of soil moisture measurements. In a period with corn, soil moisture measurement at the local scale was performed at near-surface only, and in subsequent periods (sunflower and winter rye) sensors were placed in three depths (5 cm, 20 cm and 40 cm). The direct transfer of CRS calibration parameters between two vegetation periods led to a large overestimation of soil moisture by the CRS. Part of this soil moisture overestimation was attributed to an underestimation of the CRS observation depth during the corn period ( 5-10 cm), which was later recalculated to values between 20-40 cm in other crop periods (sunflower and winter rye). According to results from these monitoring periods with different crops, vegetation played an important role on the CRS measurements. Water contained also in crop biomass, above and below ground, produces important neutron moderation. This effect was accounted for by a simple model for neutron corrections due to vegetation. It followed crop development and reduced overall CRS soil moisture error for periods of sunflower and winter rye. In Potsdam farmland also inversely-estimated soil hydraulic parameters were determined at the field scale, using CRS soil moisture from the sunflower period. A modelling framework coupling HYDRUS-1D and PEST was applied. Subsequently, field-scale soil hydraulic properties were compared against local scale soil properties (modelling and measurements). Successful results were obtained here, despite large difference in support volume. Simple modelling framework emphasizes future research directions with CRS soil moisture to parameterize field scale models. In Schaefertal catchment, CRS measurements were verified using precipitation and evapotranspiration data. At the monthly resolution, CRS soil water storage was well correlated to these two weather variables. Also clearly, water balance could not be closed due to missing information from other compartments such as groundwater, catchment discharge, etc. In the catchment, the snow influence to natural neutrons was also evaluated. As also observed in Potsdam farmland, CRS signal was strongly influenced by snow fall and snow accumulation. A simple strategy to measure snow was presented for Schaefertal case. Concluding remarks of this dissertation showed that (a) the cosmic-ray neutron sensing (CRS) has a strong potential to provide feasible measurement of mean soil moisture at the field scale in cropped fields; (b) CRS soil moisture is strongly influenced by other environmental water pools such as vegetation and snow, therefore these should be considered in analysis; (c) CRS water storage can be used for soil hydrology modelling for determination of soil hydraulic parameters; and (d) CRS approach has strong potential for long term monitoring of soil moisture and for addressing studies of water balance. N2 - In dieser kumulativen Dissertation wird die Detektion des natürlichen Hintergrunds von schnellen Neutronen, das sogenannte “Cosmic-Ray Neutron Sensing” (CRS), zur Messung von Bodenfeuchte auf der Feldskala in landwirtschaftlich genutzten Flächen untersucht. Die kosmische Primärstrahlung durchdringt die oberste Atmosphäre, und interagiert mit atmosphärischen Teilchen. Durch diese Wechselwirkungen entstehen Kaskaden hochenergetischer Teilchen die bis in die Erdoberfläche eindringen, wobei schnelle Neutronen entstehen. Teilweise werden diese durch Wasserstoff (Bodenfeuchte) absorbiert, teilweise zurück in die Atmosphäre gestreut. Dieser Neutronenfluss über dem Boden korreliert invers mit der Bodenfeuchte, was so eine non-invasive und indirekte Bodenfeuchteschätzung ermöglicht. Die CRS-Methode wird vor allem in einer Feldstudie auf einem Ackerland in Potsdam (Brandenburg, Deutschland), einschließlich dreier Phasen mit Anbau von Mais, Sonnenblume und Winterroggen getestet und beurteilt. Darüber hinaus wurde ein Feldmonitoring im Schäfertaleinzugsgebiet (Harz, Deutschland) durchgeführt, um das Potential von Langzeit-CRS-Messungen gegenüber herkömmlich erhobenen bodenhydraulischen Daten abzuschätzen. Im ersten Untersuchungsgebiet wurde die CRS-Methode kalibriert und mittels verschiedener Bodenfeuchtemessansätze validiert. In der Maisanbauphase wurden die Bodenfeuchte-Punktmessungen zunächst nur an der nahen Bodenoberfläche durchgeführt. In den folgendenen Anbauphasen (Sonnenblume und Winterroggen) wurden dann die Sensoren in drei unterschiedlichen Tiefen (5 cm, 20 cm und 40 cm) installiert. Die direkte Übertragung der CRS-Kalibrierparameter zwischen zwei Vegetationsperioden führte zu einer starken Überschätzung der CRS-Bodenfeuchte. Ein Teil der überschätzten Bodenfeuchte wurde der Unterschätzung der CRS-Beobachtungstiefe während der Maisperiode (5-10 cm) zugeschrieben, welche später basierend auf Werten zwischen 20-40 cm in anderen Anbauperioden (Sonnenblume und Winterroggen) neuberechnet wurde. Gemäß der Ergebnisse dieser Beobachtungsperioden mit verschiedenen Feldfrüchten, spielte die Vegetation eine wichtige Rolle für die CRS-Messungen, da das Wasser, das in der über- und unterirdischen Biomasse vorhanden ist, die Neutronen bedeutend abdämpft. Dieser Effekt, sowie der Einfluss des Getreidewachstums und des reduzierten Gesamt-CRS-Bodenfeuchte-Fehlers, wurden in ein einfaches Model zur vegetationsbedingten Neutronenkorrektur berücksichtigt. So wurde ein gekoppelter HYDRUS-1D- und PEST-Ansatz angewendet, um bodenhydraulische Parameter auf dem Feldmassstab während der Sonnenblumen-Phase invers abzuschätzen. Dann wurden die inversen Schätzungen der effektiven bodenhydraulischen Eigenschaften innerhalb des von CRS beobachteten Volumens durch die lokalen Bodeneigenschaften (Modellierung und Messungen) validiert. Abgesehen von Unterschieden auf Grund der Beobachtungstiefe und somit des Volumens, wurden hierbei erfolgreiche Ergebnisse erzielt. Dieser einfache Ansatz unterstreicht das zukünftige Forschungspotential, z.B. um mit Hilfe von Bodenfeuchten aus CRS-Messungen Modelle auf der Feldskala zu parametrisieren. Im Schäfertaleinzugsgebiet wurden die Langzeit-CRS-Messungen mit Nie-derschlags- und Evapotranspirations-Raten abgeglichen. Bei einer monatlichen Auflösung korrelierte die Änderung des CRS-Bodenwasserspeichers mit diesen beiden Wettervariablen. Die Wasserbilanz konnte jedoch auf Grund fehlender Informationen bezüglich Grundwasser, Abfluss des Einzugesgebiets, etc. nicht geschlossen werden. Darüber hinaus wurde, wie auch am Potsdamer Standort, festgestellt, dass das CRS-Signal stark von Schneefall und Schneeakkumulationen beeinflusst wird. Eine einfache Anwendung zur Schneemessung mittels CRS wurde für den Schäfertalfall vorgestellt. Abschließend zeigte sich, dass (a) „Cosmic-Ray Neutron Sensing“ (CRS) ein großes Potential hat, Messungen der mittleren Bodenfeuchte auf der Feldskala im Bereich landwirtschaftlich genutzter Flächen zu realisieren; (b) die CRS-Bodenfeuchte stark durch andere Wasserspeicher, wie Vegetation und Schnee beeinflusst wird, und dies im Rahmen von Analysen berücksichtigt werden sollte; (c) die CRS-Messungen über eine bodenhydraulische Modellierung zur Bestimmung von bodenhydraulischen Paramtern genutzt werden kann; und (d) der CRS-Ansatz ein großes Potential für Langzeit-Bodenfeuchte-Monitoring und für Wasserbilanzstudien hat. KW - CRS KW - kosmische Neutronenstrahlung KW - Bodenfeuchte KW - Feld KW - cosmic-ray KW - neutron field KW - soil moisture Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-69748 ER - 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 -