TY  - CHAP
A1  - Wegehenkel, Martin
T1  - Die Nutzung von Fernerkundungsdaten in der Wasserhaushaltsmodellierung
BT  - ein Review
N2  - Die Präsentation gibt zuerst einen Überblick über mögliche Parameter für die Wasserhaushaltsmodellierung, die aus Fernerkundungs(FE)-daten generell abgeleitet werden können. Bei der Beschreibung der Ableitungsverfahren dieser Parameter aus (FE)-Daten wird auf die Landnutzung, Vegetationsindices und die reale Evapotranspiration (ETr) fokussiert. Die Verfahren zur Bestimmung der ETr aus optischen FE-Daten lassen grob wie folgt gliedern : • Direkte Ableitung der Evapotranspiration aus radiometrisch bestimmten Oberflächen-temperaturen • Ableitung von Modellinputdaten wie z.B. Globalstrahlung, Albedo, Blattflächeniondex LAI und NDVI aus FE-Daten zur Anwendung von SoilVegetation-AtmosphereTransfer- und Energiebilanzmodellen wie z.B. SEBAL (Bastiaansen et al . 1998) • Kombinierte Anwendung verschiedenster Sensoren wie SAR-ERS1, LANDSAT-TM, NOAA-AHVRR mit SVAT-Modellen und hydrologischen Einzugsgebietsmodellen Die Validierung dieser Methoden wurde in verschiedenen Messkampagnen wie z.B. Lo-trex10E-HIBE, FIFE oder HAPEX-Sahel durchgeführt. Dabei wurde die aus dem entspre-chenden Sensor abgeleitete ETr mit gemessenen ETr-Raten von Ankerstationen innerhalb eines definierten Gebietes verglichen. Diese Ankerstationen leiteten die ETr aus Profil-, Ed-dy-Flux-, oder Szintillometermessungen ab. Durchgängige längere Zeitreihen der ETr sind nur mit FE-Daten mit hoher Wiederholungsrate wie z.B. NOAA-AVHRR, MODIS hoher Zeitauflösung möglich Mit Landsat-TM z.B. ergeben sich dagegen nur „Snap Shots“ der ETr von einzelnen Tagen. Daher wurden oftmals Multisensorverfahren d.h. Kombination von z.B. Landsat-TM mit NOAA-AVHRR eingesetzt oder die FE-Daten nur für die Erhebung zeitin-varianter Eingangsdaten (z.B. Landnutzung) und zur raumbezogenen Validierung der ETr-Berechnungen von hydrologischen Modellen verwendet. Im zweiten Teil des Vortrags wird ein Anwendungsbeispiel für den Versuch einer räumliche Validierung eines Wasserhaus-haltsmodells über NDVI-ETr-Datenprodukte aus Landsat-TM5-Daten für das Stobbergebiet. Ein weiteres Anwendungsbeispiel für die Einbindung von Landnutzungsdatenprodukten aus Landsat-TM5-Daten in die Wasserhaushaltmodellierung für das Ucker-Einzugsgebiet schliesst den Vortrag ab.  <hr>  Dokument 1: Foliensatz | Dokument 2: Abstract  <hr>  Interdisziplinäres Zentrum für Musterdynamik und Angewandte Fernerkundung Workshop vom 9. - 10. Februar 2006
Y1  - 2006
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-7050
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Groh, Jannis
A1  - Diamantopoulos, Efstathios
A1  - Duan, Xiaohong
A1  - Ewert, Frank
A1  - Heinlein, Florian
A1  - Herbst, Michael
A1  - Holbak, Maja
A1  - Kamali, Bahareh
A1  - Kersebaum, Kurt-Christian
A1  - Kuhnert, Matthias
A1  - Nendel, Claas
A1  - Priesack, Eckart
A1  - Steidl, Jörg
A1  - Sommer, Michael
A1  - Pütz, Thomas
A1  - Vanderborght, Jan
A1  - Vereecken, Harry
A1  - Wallor, Evelyn
A1  - Weber, Tobias K. D.
A1  - Wegehenkel, Martin
A1  - Weihermüller, Lutz
A1  - Gerke, Horst H.
T1  - Same soil, different climate: Crop model intercomparison on translocated lysimeters
JF  - Vadose zone journal
N2  - Crop model intercomparison studies have mostly focused on the assessment of predictive capabilities for crop development using weather and basic soil data from the same location. Still challenging is the model performance when considering complex interrelations between soil and crop dynamics under a changing climate. The objective of this study was to test the agronomic crop and environmental flux-related performance of a set of crop models. The aim was to predict weighing lysimeter-based crop (i.e., agronomic) and water-related flux or state data (i.e., environmental) obtained for the same soil monoliths that were taken from their original environment and translocated to regions with different climatic conditions, after model calibration at the original site. Eleven models were deployed in the study. The lysimeter data (2014-2018) were from the Dedelow (Dd), Bad Lauchstadt (BL), and Selhausen (Se) sites of the TERENO (TERrestrial ENvironmental Observatories) SOILCan network. Soil monoliths from Dd were transferred to the drier and warmer BL site and the wetter and warmer Se site, which allowed a comparison of similar soil and crop under varying climatic conditions. The model parameters were calibrated using an identical set of crop- and soil-related data from Dd. Environmental fluxes and crop growth of Dd soil were predicted for conditions at BL and Se sites using the calibrated models. The comparison of predicted and measured data of Dd lysimeters at BL and Se revealed differences among models. At site BL, the crop models predicted agronomic and environmental components similarly well. Model performance values indicate that the environmental components at site Se were better predicted than agronomic ones. The multi-model mean was for most observations the better predictor compared with those of individual models. For Se site conditions, crop models failed to predict site-specific crop development indicating that climatic conditions (i.e., heat stress) were outside the range of variation in the data sets considered for model calibration. For improving predictive ability of crop models (i.e., productivity and fluxes), more attention should be paid to soil-related data (i.e., water fluxes and system states) when simulating soil-crop-climate interrelations in changing climatic conditions.
Y1  - 2022
U6  - https://doi.org/10.1002/vzj2.20202
SN  - 1539-1663
VL  - 21
IS  - 4
PB  - Wiley
CY  - Hoboken
ER  -