Hintergrund und Zielsetzung

Die Grundphilosophie dieses Ansatzes ist die Verknüpfung von Satellitendaten mit verschiedenen Bodenbeobachtungen über ein Modellierungssystem, welches zur flächenhaften Berechnung von Treibhausgasen angewendet werden soll.

Vorgehensweise

In diesem Projekt werden die EO-LDAS-Prototyp-Daten am Agrarstandort Gebesee (ICOS-D) erstmals für eine praktische Anwendung verwendet. Die mehrjährigen Messkampagnen von Vegetationsparametern und die kontinuierlichen Eddy-Kovarianz-Messungen von Austauschflüssen (CO2, H2O) ermöglichen eine Evaluierung des EO-LDAS-Prototyps und die Entwicklung und Kalibrierung des Modellierungssystems.

Das Projekt EO-LDAS wird unter Federführung des Lehrstuhls für Fernerkundung (FSU Jena) durchgeführt.

Ergebnisse

Im Thünen-Arbeitspaket ging es darum, die verschiedenen Daten- und Informationsebenen miteinander zu verknüpfen. In Vorbereitung darauf wurden während der Feldkampagnen 2013 und 2014 die Vegetations- und Bodenparameter u.a. auch im Quellbereich der EC-Messungen erhoben. In diesen Jahren wurden die EC-Messungen und die abgeleiteten EO-LDAS-Parameter aus Satellitenüberflügen parallel erhoben. Im Jahr 2013 wurde der Schlag, auf dem der Eddy-Turm steht mit zwei Feldfruchtsorten bestellt, so dass sich die CO₂-Austauschflüsse nicht eindeutig einer Feldfrucht zuordnen lassen. Ab Herbst 2013 wurde das Feld wieder als Ganzes bewirtschaftet und Winterweizen ausgesät. Die Aufnahme von CO₂ durch den Winterweizen bis zur Ernte ist auf der nährstoffreichen Schwarzerde (mittlerer Bereich) deutlich höher als auf der schlechteren, tonreichen Erde (unterer Bereich) - trotz gleicher meteorologischer Bedingungen an den Standorten.

Eine so differenzierte, schlaggrößenspezifische Bilanzierung der Netto-Kohlenstoffflüsse war nur durch die Verschneidung der flächenhaften Vegetationsparameter aus der EO-LDAS-App mit den punktuellen CO₂-Flüssen aus EC-Messungen und den meteorologischen Steuergrößen unter Einbeziehung der Bewirtschaftungsdaten möglich. Das Modellierungskonzept wurde damit in dieser Pilotstudie erfolgreich angewandt und kann zur Verbesserung des CO₂-Monitorings für landwirtschaftliche Ökosysteme beitragen.

Links und Downloads

www.eo.uni-jena.de/7788.0.html