Erfassung und Skalenverfeinerung von Bodenfeuchteverteilungen mittels CRNS: Vom dichten Netzwerk aus Neutronensonden bis hin zu mittelgroßen Einzugsgebieten

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Professorin Dr. Sabine Attinger; Professor Dr. Johan Huisman; Professor Dr. Sascha E. Oswald
• Fachliche Zuordnung: Hydrogeologie, Hydrologie, Limnologie, Siedlungswasserwirtschaft, Wasserchemie, Integrierte Wasserressourcen-Bewirtschaftung
• Förderung: Förderung seit 2018
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 357874777

Das Modul Massive Coverage der ersten Projekt-Phase fokussierte auf die Variabilität der Bodenfeuchte (BF) auf der oberen Feldskala (~ 0,1 - 1 km²) für verschiedene Standorte (Fendt, Wüstebach, Marquardt). Die Lage der eingesetzten CRNS-Sensoren stellte dabei einen Kompromiss zwischen großer Überlappung und hoher Abdeckung dar. Horizontale BF-Gradienten konnten innerhalb und zwischen den Mittelungsbereichen identifiziert werden, indem ein gewisses Maß räumlicher Kontinuität angenommen wird, gerechtfertigt durch die hohe Sondendichte. Bei deutlich größerem Sondenabstand ist diese Annahme jedoch nicht mehr gültig. Das Schließen dieser Lücke zwischen weiter entfernten Sensoren ist das Hauptthema des "Smart Coverage"-Teilprojekts (SC) und erweitert damit die Arbeit der ersten Projektphase. Wie können wir mittels CRNS-Technik die raum-zeitliche Verteilung der BF auf der Meso-Skala (~10 - 100 km²), darstellen, wo eine flächendeckende Abdeckung nicht mehr umsetzbar ist? Hierfür werden wir eine "geschickte" Kombination aus kleinen CRNS-Clustern und einzelnen CRNS-Sonden als Netzwerk betreiben: die Sondenanzahl entspricht dabei derjenigen der vorherigen Feldkampagnen, jedoch mit optimierter Dichte und Standorten. Hilfsvariablen (Proxys) sollen dabei die Herleitung der BF an nichtinstrumentierten Orten erlauben, z.B. (1) statische Landschaftsattribute (Bodentextur, Geomorphologie, Landnutzung) zur Prozesscharakterisierung; (2) Fernerkundungsprodukte (RS), um oberflächennahe BF-Dynamik und Vegetationseigenschaften zu erfassen; (3) hydrologische Modelle, um meteorologischen Einflüsse in der Wurzelzone (RZ) zu integrieren; (4) boden- und luftgestützte mobile Beobachtungen (RA), um die BF-Variabilität transektbasiert zu diskreten Zeitpunkten zu quantifizieren."Smart coverage" meint dabei die Identifizierung von Standorteigenschaften, für die eine Beziehung zu CRNS-basierter BF noch nicht ausreichend bestimmbar ist. Derartige Standorte sollen durch zusätzliche CRNS-Messungen erfasst werden. Weiterhin werden die identifizierten Beziehungen genutzt, um optimale Standorte für stationäre CRNS-Messnetze auf der Einzugsgebietsskala zu finden, sodass die Unsicherheit der BF-Schätzung minimiert wird. Diese Ideen werden zusammen mit anderen Teilprojekten in einer gemeinsamen Feldkampagne, aber auch in einer "virtuellen gemeinsamen Feldkampagne" mit synthetischen BF- und Proxydaten und simulierten CRNS-Beobachtungen untersucht.Weiterhin werden die Integration neuer Entwicklungen im Betrieb von CRNS-Messnetzen erforscht, wie z.B. die Nutzung hochempfindlicher Sonden, Richtungsabschirmung und lokaler Eingangskorrektur, und die Downscaling-Verfahren aus Phase 1 verfeinert. Insgesamt wird dieses Teilprojekt technische Verbesserungen, methodische Entwicklungen, mesoskalige Daten aus anderen Teilprojekten und erweiterte Interpretationsmöglichkeiten kombinieren, um BF auf Einzugsgebietsebene durch den Einsatz von CRNS in dichten und verteilten Messnetzen zu erhalten.

• DFG-Verfahren: Forschungsgruppen
• Teilprojekt zu: FOR 2694: Large-Scale and High-Resolution Mapping of Soil Moisture on Field and Catchment Scales - Boosted by Cosmic-Ray Neutrons
• Internationaler Bezug: Italien
• Mitverantwortlich: Dr. Benjamin Trost
• Kooperationspartner: Professor Dr. Gabriele Baroni