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Modellbildung in der Geoökologie (G5, 103) SS 2004. 29.4. Einführung, Modelle, Modellklassen 6.5. Zustandsmodelle, Rekursion 13.5. Beispiel Phyllotaxis, Definition von Ökosystemen 27.5. Definition von Ökosystemen 3.6. Populations- und Individuenbasierte Modelle (FK)
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Modellbildung in der Geoökologie(G5, 103) SS 2004 • 29.4. Einführung, Modelle, Modellklassen • 6.5. Zustandsmodelle, Rekursion • 13.5. Beispiel Phyllotaxis, Definition von Ökosystemen • 27.5. Definition von Ökosystemen • 3.6. Populations- und Individuenbasierte Modelle (FK) • 17.6. Individuenbasierte Modelle • 24.6. Hydrologie, zelluläre Automaten • 1.7. Konzeptionelle Modelle der Hydrologie, • 8.7. Fallbeispiel, Modelle zur Gewässerversauerung • 15.7. Flussnetzwerke, Modelle in der Geomorphologie
Zusammenfassung • Die Geometrie typischer Fliessregionen (in Einzugsgebieten): • ist heterogen, erscheint als komplex • und im Detail unbekannt (Ausnahme: Oberflächenform) • Die beobachteten Muster im Abflussverhalten sind relativ leicht aus den Niederschlagsdaten zu rekonstruieren • Verdacht: (rel.) geringer Informationsgehalt in Abflussdaten • Was bedeutet das • Für die Datenlage? (-> Vorlesung zur Zeitreihenanalyse im HS) • Für die Verwendung weiterer Messdaten (z.B. über die Morphologie) • Ist das inverse Problem überhaupt für Einzugsgebiete lösbar? • Handelt es sich eher um technische oder um prinzipielle Probleme? • Worauf beruht die Relevanz von Modellen ?
Input- Funktion Einzugsgebiet Output- Funktion Art der Problemstellung Entspricht der Geo-Definition von Ökosystemen
Ansatz (Forts.) • Räumliche und zeitliche Aspekte lassen sich trennen: • Es existiert ein mittleres Bild der Fliesswege mit dem ein Gebiet langfristig charakterisiert werden kann • Motivation: Die langfristige Entwicklung der Fliessregion ist im Gleichgewicht (und selbstorganisiert; Geomorphologie) • oder experimentell kontrolliert • Auf der Basis einfacher stationärer Fliesswege lässt sich die Verweilzeit bestimmen • Es existiert ein mittleres Bild der Verweilzeiten mit dem große Regionen der Fliessregionen zusammengefasst werden können • Motivation: Porenraumverteilung ist ähnlich • oder künstlich so kontrolliert • Auf der Basis einfacher einfacher Verweilzeit lassen sich die Fliesswege bestimmen
Steady State Tracer Experimente • Argumente für Experimente mit Ökosystemen • Reversibilität von Boden- und Gewässer-Versauerung • Identifikation interner Prozesse neben der (Ökosystem)-Reaktion eines Einzugsgebietes • Argumente für „steady state“ Experimente • Das G1 Einzugsgebiet (Gårdsjön, Schweden) • Ergebnisse: • Tracer-Anwendungen und Hydrologie • Sulfat • Schlussfolgerungen
1. Das Beispiel der Dächer im Wald • 1980er: • verbreitet wird Gewässer- und Bodenversauerung in Nordeuropa festgestellt • Modellrechnung lassen allenfalls eine langsame Erholung nach einem Rückgang der Deposition erwarten (Jahrzehnte bis Jahrhunderte) • Es lag nur wenig Erfahrung vor zur tatsächlichen Rate der Erholung nach der Depositions-bedingten Versauerung • 1990er: • Der Rückgang der Deposition ist stärker als erwartet • Die empirischen Modelle können um eine Beschreibung der Entsauerungs-Phasen erweitert werden • Die Diskussion um die Rolle der Modell hält an
R R R R R Monitoring sitesStoddard et. al 1999
Ladungsbilanz • Summe der Kationen = Summe der Anionen: • Davon hängen ab vom CO2-Partialdruck
Pufferkapazität (Alkalinität) Auf der Basis der Landungsbilanz: oder
Decreasing Trends in Surface Waters: 1980ies and 90ies [eq.l-1.a-1]
Das erste Dach-Experiment: Risdalsheia, Norwegen Wright et al. (1993) Canad. J. Fish. Aqua. Sci. 50(2) 258-268
2.Das größteDach-Experiment: Gardsjön, Schweden • Fragen: • Wie schnell reagiert Sulfat ? • Wie schnell reagiert die Basensättigung im Boden ?
The Roofed Catchment at Gårdsjön, S • 58°04’ N, 12°01’E • 6300 m2 • gneissic granodiorite • podzolic soils • soil depth: 0 - 140 cm • Norway spruce (85 years) • 1991-2001: covered by roof
Soil depth at G1 (area: 6300 m2) Runoff
3. Argumente für “Steady State” Experimente. • Gut definierte, reproduzierbare hydrologische Bedingungen • Randbedingungen (Wetter) beobachtet und/oder kontrolliert • Möglichkeiten für wiederholte Beobachtungen (Messfehler kann geschätzt werden) • Einfachere Modelle (stationäre Bedingungen) • Liefert Referenz-Bedingungen für die Identifikation eines langfristigen Trends • Aber: mögliche Interferenzen mit Entsauerungs-Experiment
Input- Funktion Einzugsgebiet Output- Funktion Messprinzipien für ein Problem der inverser Modellierung Bekannt und gesucht:
piezometer tensiometer sprinkled area 10 m weir Experimental Setup • sprinkled area: 1000 m2 • flow region: 2000 m2 • water storage: 530 m3 • steady state (> 3 days) • tracers applied: • Br, Cl, 2H, 34S
4% 15% 58% Recovery 1996er Experiment
1-D Two Region Convection-Dispersion Model: Transport Equations
2H-Breakthrough Curve Gårdsjön 1996 0.003 0.0025 0.002 0.0015 2H [C/C0] 0.001 measured v = 0.01 m d-1, = 0.0009, r2 = 0.98 0.0005 v = 5.00 m d-1, = 0.4200, r2 = 0.98 0 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 days since tracer application
CXTFIT-results for the 2H-breakthrough 1996 dots: calculated parameter-sets triangles: optimal fits (all resulting in max r2 = 0.984)
Schlussfolgerungen G1 Hydrologie • Reproduzierbare Aspekte: • Das “Leck”: Bilanzdefizit von 680 l/hr • Br Wiederfindung < 20% • Parameter übertragbar innerhalb eines Ereignisses • Undichtigkeiten identifiziert • Zeitlich aufgelöste Messungen der Verdunstungs- und Transpirationsraten für das Einzugsgebiet • Die Transit Zeiten unter stationären und transienten Bedingungen ohne Korrelationen?
Modellierung der gelösten Inhaltsstoffe • Verdünnungsreihen • Chlorid hängt nur ab vom Anfangswert ? • ... noch von weiteren Randbedingungen ? • Kationen mit Austauschreaktionen im Boden • Ca, Mg erreichen ein charakteristisches Niveau ? • Charakteristische Verhältnisse zwischen Kationen? • Anionen mit Adsorption im Boden • SO4 wie Cl oder Verhalten wie die Kationen ?
Transient and steady-state sulphate levels in G1-runoff (Moldan, Lischeid pers. com.) Treatment starts
Schlussfolgerungen Dachexperiment • Pech gehabt: • Das erste steady state Experiment wurde zu spät durchgeführt • Die Kontrollflächen erfuhren ungefähr denselben Depositionsrückgang wie die behandelten Flächen • Einfache Antwort des Einzugsgebietes • Vorher: unmöglich vorherzusagen • Nachher: trivial zu modellieren • Prozess Identifikation bleibt umstritten • Keines der Dächer zeigt eine biologische Reaktion, die auf „Erholung“ hinweist
Zusammenfassung: Zeitreihen-Modelle • Erzeugung und Rekonstruktion von Mustern in • Zeitreihen zum Populationswachstum • Hydrologischen Zeitreihen • Modelltypen • Empirisch (logistisches Wachstum, Verweilzeitmodell): keine interpretierbaren Parameter, aber angemessen an die tatsächlich Datenlage • Prozess-orientiert (explizite Geburtenraten, Richards-Gleichung): Lösungen gestatten keine Interpretation der Parameter, nicht invers modellierbar • Ökosystem-Experimente • Auch unter kontrollierten Bedingungen bisher keine erfolgreiche inverse Modellierung von Prozessmodellen