Titel
Estimating water retention curves of forest soils from soil texture and bulk density
Paralleltitel
Abschätzung der Wasser-Retentionskurven von Waldböden anhand der Bodenart und Bodendichte
Verfasser
Erscheinungsjahr
2003
Illustrationen
26 Lit. Ang.
Material
Unselbständiges Werk
Standardsignatur
4181
Datensatznummer
200099742
Quelle
Abstract
Obwohl sich Waldböden in der Verteilung der Bodendichte und Humusgehalte deutlich von Ackerböden unterscheiden, basiert die Abteilung ihrer bodenphysikalischen Kenngrößen in der Kartieranleitung auf Erhebungen landwirtschaftlich genutzter Böden. Die Abschätzung physikalischer Eigenschaften von Waldböden ist daher weiterhin als unzureichend anzusehen. In dieser Arbeit wurde auf Grundlage von 1850 an Waldböden ermittelten Wasser-Retentionskurven die Luftkapazität, die nutzbare Wasserspeicherkapazität und der Wassergehalt am permanenten Welkepunkt aus der Bodenart, der Bodendichte und dem C-Gehalt hergeleitet. Im Vergleich zu Ackerböden lagen die berechneten Luftkapazitäten aufgrund der unterschiedlichen vertikalen Verteilung der Bodendichten und Humusgehalte von Wald- und Ackerböden in Waldböden deutlich höher, Unterschiede in der nutzbaren Wasserspeicherkapazität hingegen waren gering. Die Ergebnisse zeigen, dass für Waldböden eine differenziertere Unterteilung der Dichteklassen notwendig ist, um die große Streuung im Bereich der unteren Bodendichte adäquat zu berücksichtigen. Andererseits basiert in Deutschland die Abschätzung physikalischer Bodeneigenschaften auf einer detaillierten Einteilung von 31 Texturklassen (Kartieranleitung und Forstliche Standortaufnahme). Da die Unterschiede zwischen vielen Texturklassen häufig sehr gering und statistisch nicht zu trennen sind, wurde unser Datensatz mit Hilfe einer Clusteranalyse auf 10 Texturklassen reduziert. Für diese Texturklassen wurden, unterteilt in jeweils 5 Dichteklassen, die Luftkapazitäten, die nutzbaren Wasserspeicherkapazitäten und der permanente Welkepunkt sowie die van Genuchten Parameter berechnet. In einem zweiten Ansatz wurde eine Abschätzung dieser Kenngrößen mit Hilfe der multiplen Regression vorgenommen.