Titelaufnahme

Titel
Die Bedeutung von detailliert bekannten Wetterdaten für die Modellierung des Bodenwasserhaushalts und des Stickstoffaustrags auf der regionalen Skala / vorgelegt von Christian Grünwald
Weitere Titel
The impact of detailed known weather data on regional-based modelling of soil water and nitrogen output
Verfasser/ VerfasserinGrünwald, Christian
Begutachter / BegutachterinFank, Johann
Erschienen2013
Umfang93 S. Zsfassung (2 Bl.) + 1 CD-ROM : Ill., graph. Darst., Kt.
Anmerkung
Abweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
Zsfassung in dt. und engl. Sprache
SpracheDeutsch
DokumenttypDiplomarbeit
SchlagwörterBodenwasserhaushalt / Stickstoffkreislauf / Wetter / Modellierung / Bodenwasserhaushalt / Stickstoffkreislauf / Wetter / Modellierung / Online-Publikation
URNurn:nbn:at:at-ubg:1-50066 
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Zusammenfassung

Für die regionale Modellierung des Bodenwasserhaushalts und der Stickstoffdynamik im Untersuchungsgebiet Fluttendorf / Donnersdorf müssen für ausgewählte meteorologische Messgrößen benachbarter Monitoringprogramme passende Transferfunktionen zu den Fluttendorf-Daten gefunden werden, da die Wetterstation Fluttendorf erst Mitte 2011 installiert wurde. Die abgeleiteten Wetterdatensätze finden Anwendung als Ersatzwerte bei etwaigen Messausfällen bzw. als meteorologische Modellvorlaufzeit für die Simulation der Wasser- und Stickstoffflüsse in der ungesättigten Zone. Die Modellierung erfolgt mittels STOTRASIM. Als meteorologische Datengrundlage dienen tagesbasierte Wetterdaten der Station Fluttendorf, der drei Vergleichsstatio-nen Wagna, Bad Radkersburg und Bad Gleichenberg und davon ? unter Anwendung linearer Regression ? abgeleitete Datensätze, stellvertretend für die Station Fluttendorf. Die Einflüsse der Wetterdaten werden an einem seicht- und einem tiefgründigen Standort ? repräsentativ für das Untersuchungsgebiet im Unteren Murtal ? untersucht unter Verwendung ortsüblicher Fruchtfolgen und konventioneller Bewirtschaftung. Im Zuge der Auswertung zeigt sich, dass die auf der Austufe der Mur gelegene Wetterstation Fluttendorf einer teilweisen Überschattung unterliegt. Diese verringert die jährliche Globalstrahlungssumme um rund 20 % und muss vor der Verwendung der Daten korrigiert werden. Die Modellergebnisse zeigen, dass die Wetterdaten der Station Fluttendorf mittels Transferfunktionen von regionalen Monitoringprogrammen, unter Berücksichtigung der wetterlagenabhängigen Niederschlagsverteilung, gut wiedergegeben werden können. Durchgehend am besten geeignet erweisen sich die, unter Anwendung der gefundenen Transferfunktionen angepassten, meteorologischen Messdaten der Station Wagna.

Abstract

In order to be able to run regional-based modelling of soil water and nitrogen flow in the investigation area of Fluttendorf / Donnersdorf, transfer functions for selected meteorological data of nearby weather stations, to match the Fluttendorf-dataset, have to be found, since the weather station Fluttendorf was established not until the middle of 2011. Derived weather data are used as substitute values in case of measurement failures or as meteorological lead time for the simulation of water and nitrogen flux in the unsaturated zone of the soil. Modelling is done using STOTRASIM. As meteorological data basis daily-based weather data of Fluttendorf, likewise for the comparing meteorological stations Wagna, Bad Radkersburg and Bad Gleichenberg and hence derived datasets ? through linear regression ? is used. The impact of weather data is analysed on two soils with different fine earth thickness, a shallow and a deep soil ? both representa-tive for the investigation area of Unteres Murtal ? by using local-based crop rotation and conventional farming. In the course of analysis it becomes apparent that the meteorological station Fluttendorf, based in the Mur?s riparian area, suffers from a temporary shadowing. Consequential annual radiation sum decreases by approxi-mately 20 % and has to be adjusted before use. Results of modelling indicate, that the weather-dataset Fluttendorf can be well-described by using transfer functions on measurement data of nearby weather stations, whilst considering differences in weather condition-related distribution of precipitation. The calculated transfer function using the Wagna dataset basically provides the best results.

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