Assessing nutrient losses from tile drain field sites with time series and sotchastic model approaches

使用时间序列和 sotchastic 模型方法评估瓷砖排水田场地的养分损失

• 批准号: 5240228
• 负责人: Professor Dr. Bernd Lennartz
• 金额: --
• 依托单位: Lehrstuhl für Bodenkunde (BK)
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2000
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 1999-12-31 至 2005-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/5240228?language=en
• 关键词: Assessing; nutrient; losses; tile; drain

Diffuse Stoffeinträge aus landwirtschaftlichen Flächen in Grund- und Oberflächenwässer stellen trotz erheblicher wissenschaftlicher, juristischer und administrativer Bemühungen ein ungelöstes Problem dar. Insbesondere ist die langfristige Prognose des Stoffverhaltens in aquatischen Systemen unbefriedigend, weil der Einsatz physikalisch basierter Modelle begrenzt ist (z.B. unabhängige Parametrisierung, Skalenabhängigkeit der Parameter, deterministischer Charakter, Prozessannahmen und -steuerungen). Ziel des geplanten Vorhabens ist eine einfache, aber eine relevante Maßstabsebene umfassende Modellierung (wenige Parameter, keine Probleme mit skalenabhängiger Verletzung der physikalischen Prozeßannahmen) der Nährstoffausträge und anderer Begleitionen aus Dränflächen. Auf Basis von Zeitreihenanalysen sollten (Zeitreihen-) Modelle für den Versuchsstandort entwickelt werden (autoregressive Verfahren und autoregressive Verfahren mit gleitenem Mittel) bzw. relevante Einflußparameter identifiziert und quantifiziert werden. Voraussetzung für eine solche Modellierung sind langjährige Datenbasen (Zeitreihen). Grundlage der beabsichtigten Forschungsarbeit sind die seit 26 Jahren erfaßten Daten zum Wasser- und Stoffaustrag (neun verschiedene Ionen) aus zehn hydrologisch getrennten Dränflächen auf dem Versuchsstandort Infeld (Niedersachsen) der Landwirtschaftskammer Weser-Ems. Das außerordentlich umfangreiche Datenmaterial soll zum größten Teil erstmals wissenschaftlich ausgewertet werden.

Diffuse Stoffeinträge aus landwirtschaftlichen flächen in Grund- und Oberflächenwässer stellen trotz erheblicher wissenschaftlicher, juristischer undadministrative Bemühungen ein ungelöstes Problem dar. Insbesondere ist die langfristige Prognose des Stoffverhaltens in aquatischen Systemen unbefriedigend, weil der Einsatz basierter Modelle begrenzt ist (z.B. unabhängige Parametrisierung, Skalenabhängigkeit der Parameter, provistischer Charakter, Prozessannahmen und) -施托伦根）。初始状态是一个简单的过程，是与模型相关的主要参数（参数、物理过程中的关键问题）和模型。 Auf Basis von Zeitreihenanalysisn sollten (Zeitreihen-) Modelle für den Versuchsstandort entwickelt werden (自回归 Verfahren 和自回归 Verfahren mit gleitenem Mittel) bzw。相关的流感参数识别和量化。 Voraussetzung für eine solche Modellierung sind langjährige Datenbasen (Zeitreihen)。 26 年度水文研究的基本原则 - 水和化学物质 (neun verschiedene Ionen) aus zehn Hydrologisch getrennten Dränflächen auf dem Versuchsstandort Infeld (Niedersachsen) der Landwirtschaftskammer威悉-埃姆斯。 Das außerordentlich umfangreiche Datenmaterial soll zum größten Teil erstmals wissenschaftlich ausgewertet werden。