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Ermittlung des Raum- und Jahreszeitmusters der Regen-Erosivität in Bayern aus radargestützten Niederschlagsdaten zur Verbesserung der Erosionsprognose mit der Allgemeinen Bodenabtragsgleichung

Projekt


Förderkennzeichen: 5421
Laufzeit: 01.04.2015 - 28.02.2018
Forschungszweck: Angewandte Forschung

Projektziel ist, für Bayern einen zeitlich stabilen und räumlich differenzierten R-Faktor mit RADOLAN-Niederschlagsdaten von 15 zurückliegenden Jahren zu berechnen. Bodenabtragsschätzungen mit der Allgemeinen Bodenabtraggleichung wären damit in höherem Maße treffsicher als bisher, wir rechnen momentan auf Basis von Regendaten weniger Stationen aus den 60er Jahren. Gleichzeitig wird der für die Fruchtfolgebewertung benötigte Jahresgang der Regenerosivität ermittelt und - falls notwendig – regionalisiert. Durch Vergleich mit den aus den 1960-er Jahren stammenden Rogler-Daten soll auf mögliche durch den Klimawandel bedingte Änderungen in der Höhe und saisonalen Verteilung der Regenerosivität der letzten 50 Jahre geschlossen werden. Das Projekt wird seinen Schwerpunkt in Bayern haben. Da eine bundesweite Auswertung der RADO-LAN-Daten nur die Rechenzeit erhöht, aber keine zusätzlichen Arbeitsschritte verursacht, sollen die Berechnungen auf das gesamte Bundesgebiet ausgedehnt werden. Dies hat den Vorteil, dass der Datensatz wesentlich größer wird und insbesondere an den bayerischen Grenzen zu anderen Bundes-ländern die Abgrenzung von Klimaräumen ähnlicher Regenerosivität (besonders des Jahresganges) verbessert wird. Das Projekt wertet die RADOLAN-Daten hinsichtlich der Regenerosivität aus. Dazu werden alle für die Berechnung der Regenerosivität notwendigen Bedingungen und Rechenschritte, die sich aus der ABAG ergeben, eingehalten. (s. Arbeitsprogramm). Es ist zu erwarten, dass es - wegen des enormen Einflusses einzelner Gewitterzellen, in denen innerhalb eines Ereignisses oft ein Mehrfaches der an dem Standort typischen mittleren Jahreserosivität fällt - notwendig werden wird, die Daten zu glätten. Dazu sollen vorwiegend Methoden der Geostatistik angewendet werden. Diese erlauben es, die Autokorrelation in den Daten zu quantifizieren und den stochastischen Anteil vom Muster zu trennen.

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