bodenprognosekarte und prognosekarte der sm-belastung
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Bodenprognosekarte und Prognosekarte der SM-BelastungderÜberschwemmungsgebiete der Elbe
R. Jahn MLU HalleM. Möller TerraSysM. Kastler Ing.büro boden | umwelt
K.-J. Hartmann LAGB Halle
U. Anacker LAU Halle
Finanzierung LAU Halle (2008/2009)Dessau
Magde-burg
Wittenberge
Stendal
Burg
Zerbst
Wittenberg
Bernburg
Saale
Mulde
Ergebnis
Prognosekarte Bodentypen
6 Legendeneinheiten
Prognosekarte Substrate
7 Legendeneinheiten
Prognosekarte MittleresVielfaches der SM-Vorsorgewerte3 Legendeneinheiten
Magde-burg
Wittenberge
Stendal
Burg
ZerbstWittenberg
Bernburg
SaaleMuldeDessau
PrognosekarteBodentypen und Substrate
Prognosekartemittleres Vielfaches der
SM-Vorsorgewerte
Vorgehensweise
Erstellung DGMAbleitung von Reliefparametern
Konsolidierung Datensätzeaus der Bodenschätzung des LAGB
Auswertung SM-Daten des LAU
Korrelation mit Reliefparametern (DGM)
Klassifizierung, Bildung von Legendeneinheiten
Validierung mit SABO_P-Datensätzen Validierung mit Stichprobe
Erstellung Karten Erstellung Karte
Schematischer Schnitt von der Niederterrasse zum Auenbereich mit Abfolge der Bodentypen in Abhängigkeit von der Höhe über Tiefenlinie.(Geländeoberfläche, Grundwasserspiegel und Sedimentwechsel stark überhöht)
Trainingsgebiet Schwarze Elster 2003 (Finanzierung LAGB)
Vega-Gley Gley-Vega Auengley Vega-Gley Gley-Vega Vega Paternia Regosol
Vorarbeiten
Grabe M., K.-J. Hartmann, T. Scholten, R. Jahn (2005):
Erstellung einer Bodenkonzeptkarte für Auenbereiche der Schwarzen Elster.Mitteilungen Deutsche Bodenkundl. Gesellsch. 107/1: 321-322
Gedanklicher Ansatz: Verbreitung von Auenböden ist abhängig vom Relief und Tiefe des Grundwasserspiegels
Rambla, Paternia, Kalkpaternia, Tschernitza, VegaaG-Horizont ≥8 dm beginnend
Gley-VegaaM-Go-Horizont >4 dm beginnend
Vega-GleyaM-Go-Horizont innerhalb <4dm beginnend
AuengleyaG-Horizont <4dm beginnend
Bodendefinitionen
Auenböden
Gleye
Vega Gley-Vega Vega-Gley Auengley
aM
aG
aG aG
aGaM-G aM-GGrundwasser
Bodentypen (mit n>=3)
GM GGh GN AB SS-GG GG GG-AB
Höh
e üb
er T
iefe
nlin
ie [m
]
0
1
2
3
4
5
6
Auswertung Burg 2004 (Finanzierung LAGB)(Kastler, Hartmann, Jahn 2005. Analyse des Auftretens bodensystematischer Einheiten in der Elbaue auf der Grundlage rasterorientierter Eingangsdaten. Mitt. Dtsch. Bodenkundl. Gesellsch. 107/1: 353-354)
!!!
Problem:GG habenzweigipfligeVerteilung
Anmoorg
ley
Humusg
ley
Naßgle
y
Vega
Pseudogle
y-Gle
yGle
yGle
y-Veg
a
Vorarbeiten
Schwermetallverteilungin der Elbaue
Rinklebe et al., 2005
Die Zusammenhänge zwischen Böden (-formen) und SM-Gehaltensind jedoch nicht trivial
Kein einfacher Zusammenhang zwischen Schwermetallkonzentration und „Höhe über Elbniveau“ bzw. „Distanz zur Strommitte“
R2 = 0,18
02468
101214161820
0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0
R2 = 0,10
0 200 400 600 800 1000 1200 1400
Mit
tler
es V
ielf
ach
esd
es V
ors
org
ewer
tes
(8 S
M)
Höhe über Elbniveau (m) Distanz zur Strommitte (m)
Voruntersuchungen 2006 (Finanzierung LAU)Vorarbeiten
PrognosekarteBodentypen und Substrate
PrognosekarteMittleres Vielfaches der
SM-Vorsorgewerte
Verfügbare Daten
∎∎∎∎ 5.423 Klassenflächen mit Grablochbeschrieben(31,7 % des Gebietes)
· 640 Profile ausSABO_P Datenbank
264 Datensätze(135 Oberböden)aus 3 Beprobungs-kampagnenPb, Cd, Cr, Cu, Ni, Zn, Hg, As(1997, 2000, 2007)Magde-
burg
Wittenberge
Stendal
Burg
ZerbstWittenberg
Bernburg
Saale
MuldeDessau
Magde-burg
Wittenberge
Stendal
Burg
ZerbstWittenberg
Bernburg
Saale
MuldeDessau
0 5 km0 5 km0 5 km 0 5 km
0 5 km
Satellitenaufnahme (Google Earth) des Elbabschnittes bei Angern/Rogätz
Originales DGM auf Basis der Scannerdatenaus Laserscannerbefliegung
Korrigiertes DGM mit gefüllten Lücken (interpol.)
Datengrundlagen - DGM
Grundlage der Karte ist ein digitales Geländemodell aus der Laserscannerbefliegung.
Die Scannerdaten weisen verschiedene Fehler auf, welche korrigiert werden müssen.
Datengrundlagen - DGM
- Reliefschummerung zur Erkennung relativer Höhenunterschiede- Glättung mit Tiefpassfilter zur Beseitigung von Artefakten (z.B. Ackerfurchen)- Reduktion auf ein 5x5 m Raster (Zielmaßstab 1:10.000)
1. Erstellung eines hydrologisch korrekten DGM (Beispiel bei Schönebeck)
Datengrundlagen - DGM
2. Ableitung von Reliefattributen (Beispiel bei Dessau)
Vertikalkrümmung (VK) Neigung (N) Höhe üb. Tiefenlinie (HUT)
Höhe üb. Elbe (HUE) Bodenfeuchteindex (BFI) Massenbilanzindex (MBI) Auenindex (FPI)
DatengrundlagenVorkommen BodensubtypenÜbersetzte Bodenschätzungsdaten SABO_P-Profile
Anz
ahl
Flä
chen
größ
e
Datenaufbereitung
Kombination der Reliefattribute
und
Segmentierung
Korrelation mit Reliefparametern, Klassifizierung
Aue
nind
ex
Mas
senb
ilanz
inde
x
Problem:Weitgehend unscharfe Beziehungen der Bodentypen zu Reliefattributen���� Vernachlässigung nur wenig vorkommender Böden���� Clusterung zu wenigen differenzierbaren Zielklassen (=Legendeneinheiten)
Bodenprognosekarte
M 1:50.000
VegaVega-Gley + Gley-VegaRambla + PaterniaBraunerdeAuengleyPseudogley
Magde-burg
Wittenberge
Stendal
Burg
ZerbstWittenberg
Bernburg
Saale
MuldeDessau
Prognosekarteder Substrate
M 1:50.000
ll/sl/tss/ltu
Magde-burg
Wittenberge
Stendal
Burg
Zerbst
Wittenberg
Bernburg
Saale
MuldeDessau
Probleme der Datengrundlagen
Fast 90 % der Datengrundlagen (Böden) sind übersetzte Daten der Bodenschätzung
0
10
2030
40
50
s u l t
Bodenarten-Hauptgruppe
Häu
fig
keit
(%
) übersetzteSchätzungsdatenHorizonte (n = 9.790)
Körnungsdaten LAGB(n = 186)
Abschlämmbares<0,01 mm (%)
S = Sand <10Sl = anlehmiger Sand 10-13lS = lehmiger Sand 14-18SL = stark sandiger Lehm 19-23sL = sandiger Lehm 24-29L = Lehm 30-44LT = toniger Lehm 45-60T = Ton >60
Achtung!Die Bodenart der Reichsbodenschätzung
(1934) ist bei Verwendung gleicher Begriffe deutlich anders definiert
als heute üblich.
Bodenarten (Korngrößengemische)des Feinbodens
nach DIN 4220 und KA4/KA5im Dreieckskoordinatensystem
% S
and
(63-
2000
µm
)
% Schluff (2-63 µm)
Ton (<2 µm)
100 20 30 40 50 60 70 80 90 100
100
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
20
30
40
50
60
70
8090
100
2
S = SandU = SchluffL = LehmT = Ton
s = sandigu = schluffigl = lehmigt = tonig
2
3
2
3
3
4
3
4
2
34
2
3
4
Uls
Lu
3
Ts
St
S
Sl Slu
TuTl
T
Lts
Ls
Us U
Lt
4Su
2Ut
2
Tu 3
4
2
Bodenarten (Korngrößengemische)nach Reichsbodenschätzung
% S
and
(63-
2000
µm
)% Schluff (2-63 µm)
Ton (<2 µm)
100 20 30 40 50 60 70 80 90 100
100
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
20
30
40
50
60
70
80
90
100
SlS lS
sL
SL
LLT
Tkeine
Daten
Mitteilgn. DBG (1992)
67, S.240 2 = schwach3 = mittel4 = stark
LAU SM-Daten (KW) 0-10 bzw. 0-20 cm Tiefe Datengrundlagen - SM
LAU SM-Daten (KW)alle Daten (n = 143 bis 190)
Cu Zn Cd Ni Cr Pb Hg As Fluß km
Cu ,96** ,98** ,94** ,93** ,86** ,92** ,72** ,25**170 161 170 170 170 163 143 170
Zn ,96** ,96** ,90** ,87** ,83** ,90** ,73** ,28**170 161 170 170 170 163 143 170
Cd ,98** ,96** ,90** ,91** ,80** ,92** ,68** ,32**161 161 161 161 161 159 138 161
Ni ,94** ,90** ,90** ,95** ,82** ,80** ,68** ,10170 170 161 170 170 163 143 170
Cr ,93** ,87** ,91** ,95** ,78** ,81** ,61** ,15170 170 161 170 170 163 143 170
Pb ,86** ,83** ,80** ,82** ,78** ,71** ,94** ,10170 170 161 170 170 163 143 170
Hg ,92** ,90** ,92** ,80** ,81** ,71** ,58** ,45**163 163 159 163 163 163 140 163
As ,72** ,73** ,68** ,68** ,61** ,94** ,58** ,07143 143 138 143 143 143 140 143
Ø ,90 ,88 ,88 ,86 ,84 ,82 ,81 ,71 ,27
Pearson Correlation, ** = significant at 0.01 level (2-tailed)
0
50
100
150
200
250
300
350
400
0 50 100 150 200 250
As KW mg/kg
Pb
KW
mg
/kg
0
5
10
15
20
25
30
35
0 50 100 150 200 250
As KW mg/kg
Hg
KW
mg
/kg
Datengrundlagen - SM
LAU SM-Daten (KW)0-10 bzw. 0-20 cm Tiefe
Beprobung199720002007
Maßnahmenwert BBSchV
Vorsorgewert BBSchVAs: LAGA, 1995)(Lehme, Schluffe)
R2 = 0,023
0,1
1
10
100
1000
10000mg kg-1 R2 = 0,132
R2 = 0,047
0,1
1
10
100
1000
10000mg kg-1 R2 = 0,069
R2 = 0,027 R2 = 0,094
R2 = 0,043
200 250 300 350 400 450 km
R2 = 0,008
Cd
Cr Cu
Pb Ni Zn
As Hg
M S
200 250 300 350 400 450 km
M S
200 250 300 350 400 450 km200 250 300 350 400 450 km
M S M S
Datengrundlagen - SM
Datenaufbereitung - SM
Regressionsbeziehungen zwischen Mittelwerten des Vielfachen der Vorsorgewerte mit Reliefattributen
Datenaufbereitung - SM
Clusterung und Ableitung von Klassen mit Schwellenwerten für Mittelwerte des Vielfachen der Vorsorgewerte
gering mi. hoch
3,2 6,5
Legendeneinheit 1; Keine oder geringe As- und Schwermetallbelastung (≤3,207-fache des Vorsorgewertes)(As und Hg fast immer unter Maßnahmewert*)
Legendeneinheit 2; As und Schwermetallbelastung zu befürchten (>3,207 bis ≤6,456-fache des Vorsorgewertes)(As und Hg häufig über Maßnahmewert*)
Legendeneinheit 3; As und SM-Belastung wahrscheinlich (>6,456-fache des Vorsorgewertes)(As und Hg meist über Maßnahmewert*)
*Maßnahmewerte nach BBodSchV (Anh. 2) für Grünland
Prognosekarte der mittlerenVielfachen der Vorsorgewerte
M 1:50.000gering = <3,2mittel = >3,2 - <6,5hoch = >6,5
Magde-burg
Wittenberge
Stendal
Burg
Zerbst
Wittenberg
Bernburg
Saale
MuldeDessau
Schlussfolgerungen
• Die Verbreitung von Boden-(Sub)typen lässt sich mit guter Genauigkeit prognostizieren.
• Die Güte der Prognose der Bodenarten bzw. Substrate ist nur bei dominant verbreiteten Bodenarten bzw. Substraten zufriedenstellend.
• Hinsichtlich der Bodenarten nach KA4/KA5 bestehen erhebliche Unsicherheiten aus der Übersetzung von Bodenschätzungsdaten.
• Die Prognose von Schwermetallgehalten nach Reliefattributen ist besser als nach Boden-(Sub)typen.
• Eine Prognose der Schwermetallgehalte nach Bodenparametern wie Bodenart und Humusgehalt ist mit der derzeit vorhandenen Datenbasis nicht möglich.
• Zusätzliche Informationen wie Überflutungshäufigkeit und Grundwasserdynamik (derzeit nicht flächendeckend vorhanden) könnten wahrscheinlich das Prognoseergebnis verbessern.
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