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Modelling and validation of agricultural and forest biomass potentials for Germany and Austria

dc.contributor.advisorKappas, Martin Prof. Dr.de
dc.contributor.authorTum, Markusde
dc.date.accessioned2012-07-04T15:54:08Zde
dc.date.accessioned2013-01-18T11:29:20Zde
dc.date.available2013-01-30T23:51:28Zde
dc.date.issued2012-07-04de
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-000D-F07B-Ade
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.53846/goediss-2416
dc.description.abstractDas Biosphere Energy Transfer Hydrology Model (BETHY / DLR), ein Prozessmodell, das die Netto-Primärproduktion land- und forstwirtschaftlicher Flächen berechnen kann, wurde verwendet um Biomassepotenziale für Deutschland und Österreich zu berechnen. Das Modell wird von Fernerkundungsdaten und meteorologischen Daten angetrieben. Als Fernerkundungsdatensätze wurden Zeitreihen des Blattflächenindexes (eng. Leaf Area Index, LAI), welcher den Zustand der Vegetation beschreibt, sowie eine Klassifikation der Bodenbedeckung genutzt. LAI und Bodenbedeckungsinformation wurden vom Sensor VEGETATION abgleitet. Beide Datensätze haben eine räumliche Auflösung von etwa 1 km x 1 km und sind frei verfügbar für den Untersuchungsbereich. Die meteorologischen Eingabeparameter sind Lufttemperatur (in 2 m Höhe), Niederschlag, Bewölkung, Windgeschwindigkeit (in 10m Höhe) und Wassergehalt des Bodens (in den vier obersten Bodenschichten), welche vom European Centre for Medium-Range Weather Forecasts bezogen wurden. Ihre räumliche Auflösung beträgt etwa 0,25 ° x 0,25 ° und die zeitliche Auflösung ist bis zu viermal täglich. Die Modellausgabe, die Brutto-Primärproduktion, wird mit täglicher Auflösung berechnet. Durch Subtraktion der kumulativen Instandhaltungs- und Wachstumsatmung, wird die Netto-Primärproduktion bestimmt. Zur Validierung der modellierten Netto-Primärproduktion wurden Ernteertragsschätzungen, sowie mittlere Zuwachsraten der oberirdischen Biomasse aus nationalen Statistiken von Deutschland und Österreich genutzt. Hierzu muss zunächst die oberirdische Biomasse bestimmt werden und anschließend die oberirdischen und der unterirdische Anteil mit Artenspezifischen Konversionsfaktoren (Korn-zu-Stroh und Blatt-zu-Rüben-Beziehungen) berechnet werden. Anschließend wird der Kohlenstoffgehalt der Trockenmasse geschätzt. Zur Korrelierung der Modellergebnisse mit diesen statistischen Daten, wurden die modellierten Daten auf Landkreise! bene aggregiert. Die Ergebnisse zeigen, dass ein mit Fernerkundungsdat en betriebenes Prozessmodell zuverlässige Schätzungen der land- und forstwirtschaftlichen Biomassepotenziale liefern kann und diese sehr gut mit statistisch abgeleiteten Schätzungen der tatsächlichen Biomasse korrelieren. Darüber hinaus wurden theoretische Energiepotenziale aus dem modellierten und validierten NPP Daten unter der Annahme einer nachhaltigen Land-und Forstwirtschaft berechnet. Hierzu wurden Speziesspezifische Heizwerte genutzt. Solche nachhaltigen Biomasse-Energie-Potentiale spielen eine wichtige Rolle bei der nachhaltigen Energie-Debatte. Um das Modell BETHY / DLR weiter zu verbessern wurde ein mehrschichtiges Bodenwasserhaushaltsmodell entwickelt. Es nutzt van Genuchten Parameter, die für 128 weltweit verfügbare FAO Bodenarten berechnet wurden.de
dc.format.mimetypeapplication/pdfde
dc.language.isoengde
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/de
dc.titleModelling and validation of agricultural and forest biomass potentials for Germany and Austriade
dc.typedoctoralThesisde
dc.title.translatedModellierung und Validierung land- und forstwirtschaftlicher Biomassepotentiale für Deutschland und Österreichde
dc.contributor.refereeKappas, Martin Prof. Dr.de
dc.date.examination2012-04-23de
dc.subject.dnb550 Geowissenschaftende
dc.subject.gokQDK 000de
dc.description.abstractengThe Biosphere Energy Transfer Hydrology Model (BETHY/DLR), a process model that estimates the net primary productivity of agricultural and forested areas was used to assess biomass potentials for Germany and Austria. The model is driven by remote sensing data and meteorological data. Remotely sensed datasets including a time series of the leaf area index, which describes vegetation condition, and a land cover classification, which provides information about land use, are needed. Leaf area indices and land cover data derived from the sensor VEGETATION are used. Both datasets have spatial resolutions of about 1km x 1km and are freely available for the area of investigation. The meteorological input parameters are air temperature (at 2m height), precipitation, cloud cover, wind speed (at 10m height) and soil water content (inthe four uppermost soil layers); these are obtained from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, with a spatial resolution of about 0.25° x 0.25° and a temporal resolution up to four times daily. The output of the model, the gross primary productivity, is calculated at daily resolution. By subtracting the cumulative plant maintenance and growth respiration, the net primary productivity is then determined. In order to validate the modelled net primary productivity, crop yield estimates and mean above ground biomass increases derived from the national statistics of Germany and Austria are used. After estimating above-ground biomass using plant-specific above- to below-ground ratios, conversion factors (corn-to-straw and leaf-to-beet relations) are applied to estimate total biomass. Finally the carbon content of dry matter is estimated. To correlate model results with these statistical data, the modelled data are aggregated to net primary productivity per administrative district. The results show that a process model using remote sensing data as input can deliver reliable estimates of agricultural and forest biomass potential which are highly correlated with statistically derived estimates of actual biomass produced. In addition, theoretical energy potentials calculated from the modelled and validated NPP are examined, assuming sustainable agricultural and forest management and using species-specific heating values. Such estimated sustainable biomass energy potentials play an important role in the sustainable energy debate. In order to improve the model BETHY/DLR a multi-layered soil water budget model was developed and applied. It uses van Genuchten parameters which were estimated for 128 globally available FAO soil types.de
dc.contributor.coRefereeRuppert, Hans Prof. Dr.de
dc.contributor.thirdRefereeGünther, Kurt P. Dr.de
dc.subject.topicGeosciences and Geographyde
dc.subject.gerBiomassede
dc.subject.gerBioenergiede
dc.subject.gerBodenwasserhaushaltde
dc.subject.gerDeutschlandde
dc.subject.gerFernerkundungde
dc.subject.gerForstde
dc.subject.gerLandwirtschaftde
dc.subject.gerModellierungde
dc.subject.gersterreichde
dc.subject.gerProzessmodellde
dc.subject.gerValidationde
dc.subject.engAgriculturede
dc.subject.engAustriade
dc.subject.engBio-energyde
dc.subject.engBiomassde
dc.subject.engForestde
dc.subject.engGermanyde
dc.subject.engModelde
dc.subject.engRemote Sensingde
dc.subject.engSoil water budgedde
dc.subject.engvalidationde
dc.subject.bk38.03de
dc.subject.bk38.60de
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:7-webdoc-3597-0de
dc.identifier.purlwebdoc-3597de
dc.affiliation.instituteFakultät für Geowissenschaften und Geographiede
dc.identifier.ppn732483638de


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