Extrapolating water and carbon fluxes of managed grasslands in time and space based on surface and airborne observations

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Im Rahmen des Projektes sollen Eddy-Kovarianz-Messungen auf jeweils drei Versuchsflächen gleichzeitig durchgeführt werden, um die Wasserdampf- und Kohlendioxidflüsse auf Flächen mit unterschiedlicher Beweidungsintensität zu charakterisieren. Daten mehrerer Wochen werden verwendet, um nicht-lineare statistische Modelle für den C- und Wasserfluss zu parametrisieren. Basierend auf jahreszeitlichen und Langzeit-Klimadaten werden diese Modelle für das Füllen von Datenlücken und für Sensitivitätsstudien (bez. der interannuelle Variabilität) sowie für die skalenmäßige Übertragung der Ergebnisse auf das Einzugsgebiet des Xilin-Flusses verwendet. `Groundtruth´-Messungen mit Hilfe eines empfindlichen Spektrometers gewährleisten die korrekte spektrale Signatur der unterschiedlichen Beweidungsintensitäten. Mit Hilfe dieser Daten kann das hydrologische Modell SWAT validiert werden. Bereits bestehende sowie in diesem Projekt neu erhobene Messdaten und Parameter werden in einem zentralen UIS (Umweltinformationssystem) verwaltet und können von den Projektpartnern über Intranet- bzw. Internetzugang genutzt werden. Dry managed grasslands form a major gap in the understanding of water and carbon cycling, especially regarding their exchange with the atmosphere and its spatial extrapolation. Reliable and up-to-date micrometeorological methods (eddy covariance = EC) provide an integrating tool at the field scale. They add top-down information to plot scale measurements (chambers) and bridge to larger scale information (remote sensing). Remote sensing provides versatile and easy transferable methods with increasingly fine spatial and time resolution. Today this is still on the dispense of accuracy, but more platforms (including those of the Chinese partners) are available that fulfill the upscaling needs for parameters that can be directly put into hydrological and ecological modelling of matter transport.EC measurements will be performed at 3 sites in parallel (one continuous; two roving stations) to characterise fluxes of sites with different grazing intensities. Data from several weeks each will be used to parametrise non-linear statistical models for C- and water flux. These models are used for data gap filling and sensitivity studies (interannual variability) based on seasonal and long-term climate data as well as to up-scale the results to the Xilin river watershed. Ground truth measurements with a sensitive spectrometer ensure the correct spectral signature of the various grazing intensities. Based on this information the hydrological model SWAT can be validated. Existing and newly derived data and parameter from this project will be administered within the centralized UIS (Environmental Information System) as well as be used by the project via its intranet or web access.