Validierung von Pedotransferfunktionen zur Berechnung von ... - BLE

„Validierung von Pedotransferfunktionen 

zur Berechnung von 

bodenhydrologischen Parametern 

als Grundlage für die Ermittlung von 

Kennwerten des Wasserhaushaltes 

im Rahmen der BZE II“ 

Daniel Schramm, Bernd Schultze, Jörg Scherzer 

27. Januar 2006 

IÖZ 

U D A T A 

Boden - und Grundwasserschutz 

Sim u lationsmodelle

Projekt: Validierung von Pedotransferfunktionen zur Berechnung 

von bodenhydrologischen Parametern als Grundlage für 

die Ermittlung von Kennwerten des Wasserhaushaltes im 

Rahmen der BZE II 

Bearbeitungszeitraum: 1. Mai – 31. Dezember 2005 

Auftraggeber: Bundesrepublik Deutschland, vertreten durch das 

Bundesministerium für Ernährung, Landwirtschaft und 

Verbraucherschutz (BMELV) 

Rochusstr. 1 

53123 Bonn 

Ansprechpartner: Frau Ulrike Neumann (BLE Bonn) 

Herr Dr. Jürgen Müller (BFH Eberswalde) 

Auftragnehmer: TU Bergakademie Freiberg 

Professur für Geochemie und Geoökologie 

Prof. Dr. Jörg Matschullat 

Brennhausgasse 14 

09599 Freiberg / Sachs. 

Tel.: 03731 / 393399 

Fax: 03731 / 394060 

eMail: joerg.matschullat@ioez.tu-freiberg.de 

Internet: www.ioez.tu-freiberg.de 

Unterauftragnehmer: UDATA - Umweltschutz und Datenanalyse 

Weinbergstrasse 49 Korngasse 10 

67434 Neustadt / Wstr. 09599 Freiberg/Sachs. 

Inhaber: Dr. Jörg Scherzer 

Tel.: 06321 / 354379 

Fax: 06321 / 921541 

eMail: info@udata.de 

Internet: www.udata.de 

Projektleiter: Prof. Dr. Jörg Matschullat 

Bearbeiter: Dipl. Geoökol. Daniel Schramm 

Dr. Bernd Schultze 

Dr. Jörg Scherzer 

Titelbild: Profilgrube zur Entnahme von Stechzylinderproben am Standort BFH-Nr. 14029 bei 

Bautzen (Sachsen) 

TU Bergakademie Freiberg, Interdisziplinäres Ökologisches Zentrum (IÖZ), Brennhausgasse 14, 09599 Freiberg 

Arbeitsgemeinschaft mit: UDATA – Umweltschutz und Datenanalyse, Weinbergstraße 49, 67434 Neustadt 

II

Inhalt 

Seite 

Tabellenverzeichnis ......................................................................................................VII 

Abbildungsverzeichnis ...................................................................................................XI 

Abkürzungs- und Symbolverzeichnis ......................................................................... XIV 

Danksagung.............................................................................................................. XVIII 

1 Ziele und Aufgabenstellung des Projektes .......................................................1 

1.1 Planung und Ablauf des Projektes .....................................................................3 

1.2 Wissenschaftlicher und technischer Stand ........................................................5 

1.2.1 Grundlagen.....................................................................................................5 

1.2.1.1 Begriffsdefinitionen ............................................................................5 

1.2.1.2 Ermittlung von Wasserhaushaltsbilanzen..........................................6 

1.2.1.3 Prozessgleichungen ..........................................................................7 

1.2.1.3.1 Speichermodelle.............................................................................7 

1.2.1.3.2 Richardsmodelle.............................................................................8 

1.2.1.4 Modellauswahl .................................................................................11 

1.2.2 PTF (Zielgrößen nFK, FK, PWP)..................................................................13 

1.2.2.1 Kontinuierliche PTF .........................................................................14 

1.2.2.1.1 Schaap et al. (2001) (ROSETTA).................................................14 

1.2.2.1.2 Scheinost et al. (1997)..................................................................15 

1.2.2.1.3 Teepe et al.(2003) „klassifiziert, van Genuchten“.........................16 

1.2.2.1.4 Teepe et al. (2003) „Korngrößenanteile, van Genuchten“ ............18 

1.2.2.1.5 Vereecken et al. (1989) ................................................................18 

1.2.2.1.6 Wösten et al. (1999) "klassifiziert" ................................................19 

1.2.2.1.7 Wösten et al. (1999) "Korngrößenanteile" ....................................19 

1.2.2.2 Diskontinuierliche PTF.....................................................................20 

1.2.2.2.1 AG Bodenkunde (2005) "Eingangsvariablen Bodenart, TRD 

und Humusgehalt" ........................................................................20 

1.2.2.2.2 AG Bodenkunde (2005) "Eingangsvariable Bodenart" .................23 

1.2.2.2.3 Teepe et al. (2003) "klassifiziert, nFK, PWP" ...............................24 

1.2.2.2.4 Teepe et al. (2003) "Korngrößenanteile, nFK, PWP" ...................24 

1.2.3 Zielgröße kapillarer Aufstieg.........................................................................26 

1.2.4 Gütekriterien zur Beurteilung von PTF .........................................................28 

2 Material und Methoden......................................................................................29 

2.1 Vorstratifizierung ..............................................................................................29 

2.2 Datenrecherche................................................................................................30 

2.3 Auswahl von Standorten für Gelände- und Laboruntersuchungen ..................31 

2.4 Gelände- und Laboruntersuchungen ...............................................................31 

2.4.1 Geländeuntersuchungen ..............................................................................31 

2.4.2 Laboruntersuchungen...................................................................................32 

2.5 Integration des effektiven Wurzelraumes.........................................................33 

2.6 Validierung der PTF .........................................................................................34 



III

2.6.1 Skelettkorrektur ............................................................................................34 

2.6.2 Zielgrößen FK, PWP, nFK ............................................................................35 

2.6.2.1 Direkte Validierung ..........................................................................35 

2.6.2.2 Vergleichende Auswertung der direkten Validierung.......................37 

2.6.2.3 Indirekte Validierung durch Wasserhaushaltssimulationen .............37 

2.6.2.3.1 Parametrisierung ..........................................................................38 

2.6.2.3.1.1 Anfangs- und Randbedingungen, treibende Variablen ............38 

2.6.2.3.1.2 Räumliche und zeitliche Diskretisierung ..................................39 

2.6.2.3.1.3 Teststandorte für die Modellsimulationen ................................39 

2.6.2.3.1.4 Klimadaten ...............................................................................40 

2.6.2.3.1.5 Vegetationsparameter..............................................................42 

2.6.2.3.1.6 Bodenphysikalische Parameter ...............................................43 

2.6.2.3.2 Parameter organische Auflage .....................................................44 

2.6.3 Zielgröße kapillarer Aufstieg.........................................................................46 

3 Ergebnisse .........................................................................................................47 

3.1 Vorstratifizierung ..............................................................................................47 

3.2 Datenrecherche................................................................................................48 

3.3 Standorte für Gelände- und Laboranalysen .....................................................51 

3.4 Vergleich der Ergebnisse unserer Gelände- und Laboruntersuchungen 

mit den Angaben in der BZE I - Datenbank .....................................................53 

3.5 Integration des effektiven Wurzelraumes.........................................................56 

3.6 Direkte Validierung (Zielgrößen nFK, FK, PWP)..............................................57 

3.6.1 Restriktionen und Annahmen .......................................................................57 

3.6.1.1 Kompatibilität mit der Datengrundlage der BZE II ...........................57 

3.6.1.2 Technische Anwendbarkeit..............................................................58 

3.6.2 Skelettkorrektur ............................................................................................61 

3.6.3 Direkte Validierung .......................................................................................62 

3.6.3.1 Kontinuierliche PTF .........................................................................62 

3.6.3.1.1 Schaap........................................................................................62 

3.6.3.1.2 Scheinost......................................................................................65 

3.6.3.1.3 Teepe klass vG.............................................................................66 

3.6.3.1.4 Teepe KGA vG .............................................................................66 

3.6.3.1.5 Vereecken ....................................................................................67 

3.6.3.1.6 Wösten klass ................................................................................68 

3.6.3.1.7 Wösten KGA.................................................................................69 

3.6.3.2 Diskontinuierliche PTF.....................................................................70 

3.6.3.2.1 AG Boden nFK .............................................................................70 

3.6.3.2.2 AG Boden pF................................................................................70 

3.6.3.2.3 Teepe klass nFK...........................................................................71 

3.6.3.2.4 Teepe KGA nFK ...........................................................................71 

3.6.4 Vergleichende Auswertung der direkten Validierung....................................72 

3.7 Direkte Validierung (Zielgröße kapillarer Aufstieg)...........................................76 

3.8 Indirekte Validierung (Fortpflanzungsfehler in Wasserhaushaltsmodellen) 

.........................................................................................................78 

3.8.1 Kiefernbestand auf sandigem Pseudogley-Gley im Oberrheingraben 

(BFH-Nr. 07117) ...........................................................................................78 



IV

3.8.1.1 Modellparameter..............................................................................78 

3.8.1.2 Bilanzkomponenten des Wasserhaushalts (Brook90/Labor-pF- 

Kurve) ..............................................................................................84 

3.8.1.3 Fortpflanzungsfehler von PTF hinsichtlich der 

Bilanzkomponenten des Wasserhaushalts......................................85 


Bilanzkomponenten des Wasserhaushalts-Simulationen mit 

Grundwassereinfluss .......................................................................87 

3.8.1.5 Fortpflanzungsfehler von PTF hinsichtlich des 

pflanzenverfügbaren Bodenwassers ...............................................89 

3.8.2 Fichtenbestand auf lehmig-toniger Braunerde in der Lausitz (BFH- 

Nr. 14029).....................................................................................................91 

3.8.2.1 Modellparameter..............................................................................91 


Kurve) ..............................................................................................95 


Bilanzkomponenten des Wasserhaushalts......................................96 


pflanzenverfügbaren Bodenwassers ...............................................96 

3.8.3 Buchenbestand auf berglehmunterlagerter Löss-Fahlerde (BDF 60, 

Friedrichrode) in Sachsen-Anhalt ...............................................................100 

3.8.3.1 Modellparameter............................................................................100 


Kurve) ............................................................................................104 


Bilanzkomponenten des Wasserhaushalts....................................105 


pflanzenverfügbaren Bodenwassers .............................................108 

3.8.4 Eichenbestand auf Gley (BFH-Nr. 03178) in Niedersachsen .....................109 



Kurve) ............................................................................................114 




Bilanzkomponenten des Wasserhaushalts-Simulationen mit 

Grundwassereinfluss .....................................................................117 



3.8.5 Fichtenbestand auf tiefgründig humosem Braunerde-Podsol im 

Schwarzwald (Schluchsee 4, Mittelhang)...................................................120 



Kurve) ............................................................................................124 





3.8.6 Synoptische Auswertung der indirekten Validierung von PTF....................128 



V

4 Diskussion und Verfahrensvorschlag für die BZE II ....................................133 

4.1 Diskussion......................................................................................................133 

4.1.1 Ermittlung der bodenphysikalischen Kenngrößen nFK, FK, PWP..............133 

4.1.2 Ermittlung von Bilanzkomponenten des Wasserhaushalts.........................136 

4.2 Verfahrensvorschlag für die BZE II ................................................................137 

5 Voraussichtlicher Nutzen und Verwertbarkeit der Ergebnisse ...................139 

6 Zusammenfassung ..........................................................................................140 

7 Gegenüberstellung der ursprünglich geplanten zu den tatsächlich 

erreichten Zielen ..............................................................................................142 

8 Literaturverzeichnis.........................................................................................143 



VI

Tabellenverzeichnis 

Tabelle 1: Arbeitsschritte und bearbeitende Mitglieder der Arbeitsgemeinschaft im 

Projekt......................................................................................................................4 

Tabelle 2: Regressionen zur Abschätzung der van Genuchten-Parameter (Scheinost et 

al. 1997).................................................................................................................16 

Tabelle 3: Zusammenfassung der Texturklassen von AG Bodenkunde (1994) zu 10 

neuen Texturklassen (Teepe et al. 2003) ..............................................................16 

Tabelle 4: Tabellierte van Genuchten-Parameter in Abhängigkeit von Textur und TRD 

(Teepe et al. 2003) ................................................................................................17 

Tabelle 5: Regressionsgleichungen zur rechnerischen Ermmittlung der van 

Genuchten-Parameter (Teepe et al. 2003)............................................................18 

Tabelle 6: Regressionen zur Abschätzung der van Genuchten-Parameter (Vereecken 

et al. 1989).............................................................................................................18 

Tabelle 7: Mualem-van Genuchten-Parameter der geometrischen Durchschnittskurven 

der 11 Bodenklassen (Wösten et al. 1999)............................................................19 

Tabelle 8: Regressionsbeziehungen zur Bestimmung der van Genuchten-Parameter 

(Wösten et al. 1999) ..............................................................................................20 

Tabelle 9: NFK, FK und PWP (Vol.-%) in Abhängigkeit von Bodenart und TRD (AG 

Bodenkunde 2005) ................................................................................................21 

Tabelle 10: Ergänzungstabelle zur Ermittlung von nFK, FK und PWP (Vol.%) bei TRD 

Tabelle 22: Übersicht der Teststandorte für die indirekte Validierung..........................40 

Tabelle 23: Bodenphysikalische Eigenschaften der Teststandorte für die 

Modellsimulationen (eigene Messungen sind grau hinterlegt)...............................41 

Tabelle 24: Klimadaten für die Teststandorte der Wasserhaushaltssimulationen, 

Jahresmittelwerte der Periode 1999 - 2004...........................................................42 

Tabelle 25: Verzeichnis der für die Wasserhaushaltssimulationen verwendeten PTF 

und Wasserhaushaltsmodelle................................................................................44 

Tabelle 26: Mualem-van Genuchten-Parameter für die organische Auflage................45 

Tabelle 27: Übersicht über die vollständigen horizontbezogenen bodenphysikalischen 

Datensätze in der BZE I - Datenbank je Bundesland (Datengrundlage: 

Mineralbodenhorizonte der BZE I - Datenbank) ....................................................47 

Tabelle 28: Prozentuale Anteile in den Klassen von Bodenarten, TRD und 

Humusgehalten im Erhebungsbereich der BZE (Datengrundlage: 

Mineralbodenhorizonte der BZE I - Datenbank) ....................................................47 

Tabelle 29: Prozentuale Anteile von Bodenarten, TRD und Humusgehalten bei den 

Datenkollektiven Mineralbodenhorizonte der BZE I - Datenbank, der "direkten 

Validierung" und der "vergleichenden Auswertung der direkten Validierung" .......49 

Tabelle 30: Rücklauf der Recherche nach bodenphysikalischen Daten bei externen 

Institutionen (alphabetisch geordnet nach Bundesland)........................................50 

Tabelle 31: Geeignete Böden für Gelände- und Laboruntersuchungen.......................51 

Tabelle 32: Übersicht der Teststandorte für Gelände- und Laboruntersuchungen 

(Angaben laut BZE I - Datenbank).........................................................................52 

Tabelle 33: Untersuchungsstandorte (BFH-Nr. 03110, 07117, 16093: 

Horizontbeschreibung laut BZE I - Datenbank) .....................................................52 

Tabelle 34: Gegenüberstellung von Bodenarten und Humusgehalten aus unserer 

Geländeschätzung und Laborbestimmung (Laborbestimmung jeweils in 

Klammern) für die Untersuchungsstandorte. Alle in dieser Tabelle dargestellten 

Untersuchungsergebnisse wurden im Rahmen der vorliegenden Vorstudie zur 

BZE II erhoben.......................................................................................................54 

Tabelle 35: Gegenüberstellung der Angaben zu Bodenarten, TRD und Humusgehalten 

laut BZE I - Datenbank und den Ergebnissen unserer Laborbestimmung 

(Laborbestimmung jeweils in Klammern) für die Untersuchungsstandorte............55 

Tabelle 36: Mittlere Durchwurzelungstiefe (cm) verschiedener 

Baumarten/Baumartenmischungen in Niedersachsen, ermittelt als tiefste 

feststellbare Durchwurzelung in Profilgruben (Jacobsen et al. 2004)....................57 

Tabelle 37: Gegenüberstellung der Validierungsergebnisse von PTF mit 

Skelettkorrekur („korr“), ohne Skelettkorrektur („unkorr“) sowie Differenzen 

zwischen „korr“ und „unkorr“ („Diff“) (Stichprobe n=148) .......................................61 

Tabelle 38: Validierung einzelner PTF: RMSE in den Prädiktorenklassen sowie ME 

und maximale Fehler über alle Prädiktorenklassen (in Vol.%) ..............................63 

Tabelle 39: Genauigkeit der ermittelten Zielgrößen organischer Böden bei Verwendung 

der PTF Wösten klass ...........................................................................................69 



VIII

Tabelle 40: Vergleichende Auswertung der direkten Validierung: Rangfolge und 

RMSEnFK in Vol.% (in Klammern) der PTF in den Prädiktorenklassen ..................73 

Tabelle 41: Kapillarer Aufstieg in mm·d -1 nach AG Bodenkunde (2005) im Vergleich mit 

eigenen Berechnungen bei einem angenommenen Grundwasserabstand zur 

Untergrenze des effektiven Wurzelraumes von 20 und 80 cm. .............................77 

Tabelle 42: BFH-Nr. 07117, Diskretisierungsschritte im Modell SIMPEL.....................78 

Tabelle 43: Mualem-van Genuchten-Parameter der Labor-pF-Kurve sowie der 

untersuchten PTF, Teststandort BFH-Nr.07117 ....................................................80 

Tabelle 44: FK aus Laborbestimmung und bei Verwendung unterschiedlicher PTF; 

Teststandort BFH-Nr. 07117 (Bezugsgröße: skeletthaltiger Boden) .....................82 

Tabelle 45: PWP aus Laborbestimmung und bei Verwendung unterschiedlicher PTF; 


Tabelle 46: Für die Simulationen verwendete Bestandesparameter Bestandeshöhe, 

BHD und Blattflächenindex (LAI) ...........................................................................83 

Tabelle 47: Für die Simulationen verwendeter max. Blattflächenindex (LAIMax) ........83 

Tabelle 48: Durchwurzelungsintensität nach AG Bodenkunde (2005) und 

Modellparameter Durchwurzelung, Teststandort BHF-Nr. 07117..........................84 

Tabelle 49: BFH-Nr. 07117; Bilanzkomponenten des Wasserhaushalts mit Brook90 / 

Labor-pF-Kurve......................................................................................................85 

Tabelle 50: BFH-Nr. 14029, Diskretisierungsschritte im Modell SIMPEL.....................91 


untersuchten PTF, Teststandort BFH-Nr. 14029 ...................................................92 






Modellparameter Durchwurzelung, Teststandort BHF-Nr. 14029..........................95 


Labor-pF-Kurve......................................................................................................95 

Tabelle 56: BDF 60, Friedrichsrode, Diskretisierungsschritte im Modell SIMPEL......100 


untersuchten PTF, Teststandort BDF 60, Friedrichrode......................................101 


Teststandort BDF 60, Friedrichrode (Bezugsgröße: skeletthaltiger Boden) ........103 


Teststandort BDF 60, Friedrichrode (Bezugsgröße: skeletthaltiger Boden) ........103 


Modellparameter Durchwurzelung, Teststandort BDF 60, Friedrichrode.............104 

Tabelle 61: BDF 60, Friedrichrode; Bilanzkomponenten des Wasserhaushalts mit 

Brook90 / Labor-pF-Kurve. ..................................................................................105 

Tabelle 62: BFH-Nr. 03178, Diskretisierungsschritte im Modell SIMPEL...................110 



IX


untersuchten PTF, Teststandort BFH-Nr. 03178 .................................................111 


Teststandort BFH-Nr. 03178 (Bezugsgröße: skeletthaltiger Boden) ...................113 


Teststandort BFH-Nr. 03178 (Bezugsgröße: skeletthaltiger Boden) ...................113 


Modellparameter Durchwurzelung Teststandort BFH-Nr. 03178.........................114 


Labor-pF-Kurve....................................................................................................114 

Tabelle 68: Schluchsee 4, Mittelhang, Diskretisierungsschritte im Modell SIMPEL...120 


untersuchten PTF, Teststandort Schluchsee 4, Mittelhang .................................121 


Teststandort Schluchsee 4, Mittelhang (Bezugsgröße: skeletthaltiger Boden) ...123 


Teststandort Schluchsee 4, Mittelhang (Bezugsgröße: skeletthaltiger Boden) ...123 


Modellparameter Teststandort Schluchsee 4, Mittelhang....................................124 

Tabelle 73: Schluchsee 4, Mittelhang; Bilanzkomponenten des Wasserhaushalts mit 

Brook90 / Labor-pF-Kurve ...................................................................................124 

Tabelle 74: Auswahl der PTF für die einzelnen Profile und Horizonte, die qualitativ am 

besten mit der Labor-pF-Kurve (Brook90) bzw. quantitativ am besten mit den 

Labor-Kennwerten FK und PWP (SIMPEL) übereinstimmen ..............................129 

Tabelle 75: Mittlere Abweichung zwischen der simulierten Tiefensickerung auf 

Grundlage von Labor-pF-Kurve (Brook90) bzw. Labor-Kennwerten (SIMPEL) und 

den entsprechenden Werten, welche mit den einzelnen PTF erzielt wurden (mm·a - 

1 ). .........................................................................................................................132 

Tabelle 76: PTF mit den geringsten Abweichungen zur Labor-pF-Kurve bei der 

simulierten Tiefensickerung und dem pflanzenverfügbaren Bodenwasser..........132 



X

Abbildungsverzeichnis 

Abbildung 1: pF-Kurven für die organische Auflage der Teststandorte.......................45 

Abbildung 2: pF-Kurven der Labormessung und der verschiedenen PTF für die 

Horizonte des Profils am Teststandort BFH-Nr.07117...........................................81 

Abbildung 3: BFH-Nr. 07117; oben: mittlere jährliche Bilanzkomponenten des 

Wasserhaushalts unter Verwendung von kontinuierlichen PTF/Brook90; nicht 

dargestellt ist die simulierte Interzeption, vgl. Erläuterungen im Text; unten: 

Fortpflanzungsfehler der untersuchten kontinuierlichen PTF in Bezug auf die 

simulierte Tiefensickerung von Brook90 / Labor-pF-Kurve....................................86 


Wasserhaushalts unter Verwendung von diskontinuierlichen PTF in Verbindung 

mit dem Modell SIMPEL; nicht dargestellt ist die simulierte Interzeption, vgl. 

Erläuterungen im Text; unten: Fortpflanzungsfehler der untersuchten 

diskontinuierlichen PTF in Bezug auf die simulierte Tiefensickerung von Brook90 / 

Labor-pF-Kurve......................................................................................................87 

Abbildung 5: BFH-Nr. 07117; Zusätzlich durchgeführte Simulationen mit Brook90 

unter Berücksichtigung von Grundwassereinfluss. Oben: mittlere jährliche 

Bilanzkomponenten des Wasserhaushalts unter Verwendung von kontinuierlichen 

PTF; nicht dargestellt ist die simulierte Interzeption, vgl. Erläuterungen im Text; 

unten: Fortpflanzungsfehler der untersuchten kontinuierlichen PTF in Bezug auf 

die simulierte Tiefensickerung von Brook90 / Labor-pF-Kurve..............................88 

Abbildung 6: BFH-Nr. 07117; Verlauf des von 1999 - 2004 gemittelten simulierten 

pflanzenverfügbaren Bodenwassers, Simulation mit Brook90 / kontinuierliche 

PTF ........................................................................................................................89 


pflanzenverfügbaren Bodenwassers; Simulation mit SIMPEL / diskontinuierliche 

PTF ........................................................................................................................90 


Horizonte des Profils am Teststandort BFH-Nr. 14029..........................................93 


Wasserhaushalts unter Verwendung von kontinuierlichen PTF; nicht dargestellt ist 

die simulierte Interzeption, vgl. Erläuterungen im Text; unten: Fortpflanzungsfehler 

der untersuchten kontinuierlichen PTF in Bezug auf die simulierte Tiefensickerung 

von Brook90 / Labor-pF-Kurve...............................................................................97 






Labor-pF-Kurve......................................................................................................98 



XI


pflanzenverfügbaren Bodenwassers; Simulation mit Brook90 / kontinuierliche 

PTF ........................................................................................................................99 

Abbildung 12: BFH-Nr. 14029; Verlauf des von 1999 – 2004 gemittelten simulierten 


PTF ........................................................................................................................99 


Horizonte des Profils am Teststandort BDF 60, Friedrichrode ............................102 

Abbildung 14: BDF 60, Friedrichrode; oben: mittlere jährliche Bilanzkomponenten des 




von Brook90 / Labor-pF-Kurve.............................................................................106 

Abbildung 15: BDF 60, Friedrichrode; oben: mittlere jährliche Bilanzkomponenten des 





Labor-pF-Kurve....................................................................................................107 

Abbildung 16: BDF 60, Friedrichrode; Verlauf des von 1999 - 2004 gemittelten 

simulierten pflanzenverfügbaren Bodenwassers; Simulation mit Brook90 / 

kontinuierliche PTF ..............................................................................................108 

Abbildung 17: BDF 60, Friedrichrode; Verlauf des von 1999 – 2004 gemittelten 

simulierten pflanzenverfügbaren Bodenwassers; Simulation mit SIMPEL / 

diskontinuierliche PTF .........................................................................................109 


Horizonte des Profils am Teststandort BFH-Nr. 03178........................................112 











Labor-pF-Kurve....................................................................................................116 

Abbildung 21: BFH-Nr. 03178; Zusätzlich durchgeführte Simulationen mit Brook90 

unter Berücksichtigung von Grundwassereinfluss. Oben: mittlere jährliche 

Bilanzkomponenten des Wasserhaushalts unter Verwendung von kontinuierlichen 

PTF; nicht dargestellt ist die simulierte Interzeption, vgl. Erläuterungen im Text; 



XII

unten: Fortpflanzungsfehler der untersuchten kontinuierlichen PTF in Bezug auf 

die simulierte Tiefensickerung von Brook90 / Labor-pF-Kurve............................117 


pflanzenverfügbaren Bodenwassers; Simulation mit Brook90 / kontinuierliche 

PTF ......................................................................................................................118 



PTF ......................................................................................................................119 


Horizonte des Profils am Teststandort Schluchsee 4, Mittelhang .......................122 

Abbildung 25: Schluchsee4, Mittelhang; oben: mittlere jährliche Bilanzkomponenten 

des Wasserhaushalts unter Verwendung von kontinuierlichen PTF; nicht 

dargestellt ist die simulierte Interzeption, vgl. Erläuterungen im Text; unten: 

Fortpflanzungsfehler der untersuchten kontinuierlichen PTF in Bezug auf die 

simulierte Tiefensickerung von Brook90 / Labor-pF-Kurve..................................125 

Abbildung 26: Schluchsee 4, Mittelhang; oben: mittlere jährliche Bilanzkomponenten 

des Wasserhaushalts unter Verwendung von diskontinuierlichen PTF in 

Verbindung mit dem Modell SIMPEL; nicht dargestellt ist die simulierte 

Interzeption, vgl. Erläuterungen im Text; unten: Fortpflanzungsfehler der 

untersuchten diskontinuierlichen PTF in Bezug auf die simulierte Tiefensickerung 


Abbildung 27: Schluchsee4, Mittelhang; Verlauf des von 1999 - 2004 gemittelten 

simulierten pflanzenverfügbaren Bodenwassers; Simulation mit Brook90 / 

kontinuierliche PTF ..............................................................................................127 

Abbildung 28: Schluchsee4, Mittelhang; Verlauf des von 1999 - 2004 gemittelten 

simulierten pflanzenverfügbaren Bodenwassers; Simulation mit SIMPEL / 

diskontinuierliche PTF .........................................................................................128 



XIII

Abkürzungs- und Symbolverzeichnis 

Abkürzungen 

AG Boden nFK AG Bodenkunde (2005) - tabellarische Abschätzung von nFK, FK 

und PWP aus Bodenart, Trockenrohdichte und Humusgehalt 

AG Boden pF AG Bodenkunde (2005) - tabellarische Abschätzung von ausge- 

wählten Punkten (u. a. FK und PWP) der pF-Kurve aus der Bo- 

denart 

BFH Bundesforschungsanstalt für Forst- und Holzwirtschaft 

BLE Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung 

BMELV Bundesministerium für Ernährung, Landwirtschaft und Verbrau- 

Corg 

cherschutz 

Gehalt an organischem Kohlenstoff 

DWD Deutscher Wetterdienst 

H1 Humusgehalt 2 - 5 Masse-% 

H4 Humusgehalt >5 - 10 Masse-% 

H5 Humusgehalt >10 - 30 Masse-% 

FK Feldkapazität 

FNS Freilandniederschlag 

l lehmig 

LD Lagerungsdichte 

ME mittlerer Fehler 

nFK Nutzbare Feldkapazität 

PWP Permanenter Welkepunkt 

PTF Pedotransferfunktion 

RMSE Quadratischer Fehler 

RMSEFK Quadratischer Fehler bei Ermittlung der Feldkapazität 

RMSEnFK Quadratischer Fehler bei Ermittlung der nutzbaren Feldkapazität 

RMSEPWP 

RMSEnFK, FK, PWP 

Quadratischer Fehler bei Ermittlung des permanenten Welke- 

punktes 

mittlerer quadratischer Fehler bei Ermittlung von nFK, FK und 

PWP 

s sandig 

Schaap klass Schaap et al. (2001), Programm ROSETTA (Version 1,2), M.G. 

Schaap (2000), Ermittlung der van Genuchten-Parameter aus 

der Bodenart 

Schaap KGA Schaap et al. (2001), Programm ROSETTA (Version 1,2), M.G. 


Korngrößenanteilen 



XIV

Schaap KGA+TRD Schaap et al. (2001), Programm ROSETTA (Version 1,2), M.G. 


Korngrößenanteilen und Trockenrohdichte 

Scheinost Scheinost et al. (1997) 

Teepe klass nFK Teepe et al. (2003), Ermittlung von nFK und PWP aus Bodenart, 

Trockenrohdichte und Humusgehalt 

Teepe KGA nFK Teepe et al. (2003), Ermittlung von nFK und PWP aus Korngrö- 

ßenanteilen und Trockenrohdichte 

Teepe klass vG Teepe et al. (2003), Ermittlung der van Genuchten-Parameter 

aus Bodenart und Trockenrohdichte 

Teepe KGA vG Teepe et al. (2003), Ermittlung der van Genuchten-Parameter 

t tonig 

aus Korngrößenanteilen und Trockenrohdichte 

TDR Time Domain Reflectometry 

TRD Trockenrohdichte 

TRD1 Trockenrohdichte 1,25 - 1,45 g·cm - ³ 

TRD4 Trockenrohdichte >1,45 - 1,65 g·cm - ³ 

TRD5 Trockenrohdichte >1,65 g·cm - ³ 

Vereecken Vereecken et al. (1989) 

Wösten klass Wösten et al. (1999), Ermittlung der van Genuchten-Parameter 

aus klassifizierten Korngrößenanteilen 

Wösten KGA Wösten et al. (1999), Ermittlung der van Genuchten-Parameter 

aus Korngrößenanteilen, Trockenrohdichte und Gehalt organi- 

scher Substanz 

(-) dimensionslos 



XV

COV Kovarianz 

Symbole 

CP Kumulativer Korngrößenanteil 

dg 

geometrischer Mittelwert der Korngröße 

D Brusthöhendurchmesser 

E Evapotranspiration 

fi 

Prozentwert der Bodenmasse mit Durchmesser ≤ Mi 

fp empirischer Faktor 

f T , f D , f R , fW 

, f C Reduktionsfaktoren 

g l max 

Maximale Stomataleitfähigkeit 

g l min 

Minimale Stomataleitfähigkeit bei geschlossenen Stomata 

grad ψ h 

Gradient des hydraulischen Potenzials in allen drei Raumrichtungen 

I Interzeption 

J Flussdichte 

K Hydraulische Leitfähigkeit 

Kr Relative Leitfähigkeit 

Ksat Leitfähigkeit bei Wassersättigung 

LAI Blattflächenindex 

LAImax Maximaler Blattflächenindex 

m Van Genuchten-Parameter 

MBoden 

Mi 

Mächtigkeit der Bodensäule in cm (Summe der Kompartimente 1 

- 4) 

Partikeldurchmesser der oberen Grenze einer Korngrößenfrakti- 

on 

n van Genuchten-Parameter 

n Gesuchte Korngrößengrenze 

n Anzahl der Korngrößenfraktionen 

n+1 Korngrößengrenze nach der gesuchten Korngrößengrenze n 

n-1 Korngrößengrenze vor der gesuchten Korngrößengrenze n 

ns Mittlere Stammzahl pro Fläche 

O Oberflächenabfluss 

P Niederschlag 

PSL Korngrößengrenze 

R Abfluss 

S(i) Sickerung aus dem jeweiligen Kompartiment 

SkeMa Skelettgehalt in Masse-% 

SkeVol Skelettgehalt in Vol.% 

Sl(D) Blattoberfläche als Funktion des Brusthöhendurchmessers D 

S Senkenterm in den drei Raumrichtungen 

( x, 

y, 

z, 

t) 



XVI

S ( z, 

t) 

Senkenterm eindimensional 

T Transpiration 

TRD Trockenrohdichte 

Ulat Lateral-gesättigter Abfluss 

Utief Vertikal-ungesättigte Tiefensickerung 

WGgem Gemessener Wassergehalt 

WGKorr Korrigierter Wassergehalt 

α Van Genuchten-Parameter 

τ Tortuosität 

ψ g 

Gravitationspotenzial 

∆S Speicheränderung 

θ Wassergehalt 

θ ( pF 4, 

2(i 

) ) 

Wassergehalt bei permanentem Welkepunkt (pF 4,2) im Kompartiment 

i 

θ(i) Aktueller Wassergehalt im Kompartiment i 

λ Empirischer Parameter 

ρSke 

Dichte Skelett 

σg Standardabweichung nach Scheinost et al. (1997) 

σg 

Standardabweichung des geometrischen Mittelwerts der Korn- 

ψ h 

größe nach Scheinost et al. (1997) 

Hydraulisches Potenzial 

ψ Matrixpotenzial 

m 



XVII

Danksagung 

An dieser Stelle möchten wir sehr herzlich allen Institutionen und Personen danken, 

ohne deren Unterstützung die Verwirklichung dieser Studie nicht möglich gewesen 

wäre, ganz besonders 

Herrn Dr. von Wilpert (Forstliche Versuchs- und Forschungsanstalt Freiburg i.Br.), 

Herrn Dr. Kölling / Herrn Schubert (Bayerische Landesanstalt für Wald- und Forstwirt- 

schaft), Herrn Prof. Dr. Riek (Fachhochschule/Landesforstanstalt Eberswalde), Frau 

Scheler (Hessen-Forst), Herrn Dr. Milbert / Herrn Wolfsperger / Herrn Schulte- 

Kellinghaus (Geologischer Dienst Nordrhein-Westfalen), Herrn Dr. Gehrmann (Lan- 

desanstalt für Ökologie, Bodenordnung und Forsten Nordrhein-Westfalen), Herrn Dr. 

Block / Herrn Dr. Schüler (Forschungsanstalt für Waldökologie und Forstwirtschaft 

Rheinland-Pfalz), Frau Drescher-Larres (Landesamt für Umweltschutz Saarland), 

Herrn Dr. Raben / Herrn Dr. Andreae / Herrn Gemballa / Herrn Sonnemann (Landes- 

forstpräsidium Sachsen), Herrn Weller (Landesamt für Geologie und Bergwesen Sach- 

sen-Anhalt), Herrn Dr. Filipinski / Herrn Riedel (Landesamt für Natur und Umwelt 

Schleswig-Holstein), Herrn Dr. Hörmann (Ökologie-Zentrum Universität Kiel) sowie 

Frau Chmara (Thüringer Landesanstalt für Wald, Jagd und Fischerei) für die Überlas- 

sung von bodenphysikalischen Daten und Standortkennwerten, 

Herrn Dr. Raben und Herrn Peters (Landesforstpräsidium Sachsen) sowie Herrn Dr. 

Müller (Bundesforschungsanstalt für Forst- und Holzwirtschaft Eberswalde) für die Ü- 

berlassung von Klimadaten, 

Herrn Dr. Teepe (Deutsches Primatenzentrum GmbH), Herrn Dr. Müller (Bundesfor- 

schungsanstalt für Forst- und Holzwirtschaft Eberswalde) und Herrn Dr. Zimmermann 

(Bayerisches Landesamt für Umwelt) für konstruktive Diskussionen, 

sowie dem Bundesministerium für Ernährung, Landwirtschaft und Verbraucherschutz 

(BMELV) für die Finanzierung. 



XVIII

1 Ziele und Aufgabenstellung des Projektes 

Die Bodenzustandserhebung im Wald (BZE) ist eine bundesweite systematische 

Stichprobeninventur zur Untersuchung des Zustands der Waldböden und stellt ein in- 

tegrales Element des forstlichen Umweltmonitorings dar. Die Waldböden sind für den 

Natur- und den Wasserhaushalt in Deutschland von zentraler Bedeutung und erfüllen 

wichtige Funktionen im Stoff- und Wasserhaushalt ganzer Landschaften (z. B. Filte- 

rung von Luft und Niederschlägen bzw. Wasser, Speicherung von Kohlenstoff und 

Wasser). Ein Auftrag an die BZE II (Zweite Bundesweite Bodenzustandserhebung im 

Wald) ist die „Einschätzung von Risiken für die Qualität von Grund-, Quell- und Ober- 

flächenwasser“ (BMVEL 2005). Zur Einschätzung dieser Risiken ist eine synoptische 

Betrachtung der bodenchemischen Befunde der BZE II und des Bodenwasserhaus- 

halts unabdinglich. Darüber hinaus werden auch Vitalität und Wachstum der Wälder 

entscheidend von der Wasserverfügbarkeit beeinflusst. 

Eine messtechnische Erfassung der Bilanzkomponenten des Wasserhaushaltes (Eva- 

potranspiration, Tiefensickerung) sowie der Wasserverfügbarkeit für Wälder ist in der 

Praxis nicht bzw. nur mit sehr hohem Aufwand möglich. Zur Bearbeitung des Wasser- 

haushaltes müssen daher in der Regel numerische Simulationsmodelle eingesetzt wer- 

den. 

Diese Simulationsmodelle benötigen als Eingangsgrößen u. a. bodenphysikalische 

Parameter und Vegetationsdaten. Eine analytische Bestimmung von bodenphysikali- 

schen Kenngrößen erfordert aufwändige Gelände- und Laboruntersuchungen. Diese 

können, aufgrund begrenzter finanzieller und zeitlicher Ressourcen der BZE II, ledig- 

lich exemplarisch an einzelnen Plots des Level II-Programms (Intensivmessflächen zur 

Bodendauerbeobachtung) durchgeführt werden. Dies gilt insbesondere für die boden- 

physikalischen Parameter „Feldkapazität“ (FK), „permanenter Welkepunkt“ (PWP), 

„nutzbare Feldkapazität“ (nFK) und „kapillarer Aufstieg“ sowie die Vegetationsparame- 

ter „Durchwurzelung“ bzw. „maximale Wurzeltiefe“. Hier muss alternativ auf sogenann- 

te „Pedotransferfunktionen“ (PTF) zurückgegriffen werden, mit denen eine rechneri- 

sche Abschätzung der entsprechenden Kennwerte möglich ist. Diese PTF sind v. a. 

notwendig zur wissenschaftlichen und methodischen Vorbereitung der BZE II (Voraus- 

wahl der Standorte für Laboranalysen mit Hilfe von PTF) sowie zur Absicherung der 

bundesweiten Auswertung bei finanziellen Engpässen in einzelnen Bundesländern. Die 

aus den PTF errechneten bodenhydrologischen Kennwerte sind im Rahmen der BZE II 

notwendige Voraussetzung u. a. für die Ermittlung der Bodenwasserspeicherkapazitä- 

ten im effektiven Wurzelraum als Indikator für die Bewertung der potenziellen Trocken- 

heitsgefährdung der Baumvegetation auf Level I-Flächen. Zusammen mit der meteoro- 

logischen Trockenheit ist dann eine ursächliche Analyse der Auswirkungen der Tro- 

ckenheit auf Baumvitalität und -wachstum möglich. Weiterhin sind bodenhydrologische 

Kennwerte unerlässlich für die Berechnung von Wasserhaushaltskennwerten für Level 



1

II- und ausgewählte Level I-Flächen mit Hilfe von Wasserhaushaltsmodellen. So kön- 

nen Evapotranspiration, Tiefenversickerung und Grundwasserneubildung quantifiziert 

und in der Folge Stoffbilanzen und Baumwachstum charakterisiert werden. 

Im Rahmen einer BZE II - Vorstudie (UDATA 2004) wurden bereits potenziell geeigne- 

te PTF identifiziert. Es zeigte sich allerdings auch, dass für zahlreiche in der Literatur 

dokumentierte Funktionen bisher keine unabhängige Validierung vorliegt. 

In vorliegender Studie sollen die als potenziell geeignet identifizierten PTF für das ge- 

samte Standortspektrum der BZE validiert werden. Um einen Überblick über die im 

Bereich der BZE vorkommenden Standortbereiche zu erlangen, ist zunächst eine Vor- 

stratifizierung der BZE I - Datenbank hinsichtlich der häufigsten Prädiktoren von PTF 

notwendig. Anschließend werden potenziell datenhaltende Institutionen v. a. der Bun- 

desländer um die Unterstützung der Studie durch bereits vorhandene bodenphysikali- 

sche Messdaten gebeten. Für Standortbereiche der BZE, für die keine bodenphysikali- 

schen Daten verfügbar sind, sollen fehlende Informationen durch Gelände- und Labor- 

untersuchungen gesammelt werden. Die direkte Validierung der bei UDATA (2004) 

vorausgewählten PTF erfolgt durch einen horizontweisen Vergleich rechnerisch ermit- 

telter und im Labor gemessener bodenphysikalischer Zielgrößen (FK, nFK, PWP und 

kapillarer Aufstieg). 

Als Folge einer Verwendung von potenziell fehlerbehafteten PTF bei der Parametrisie- 

rung von numerischen Wasserhaushaltsmodellen ist davon auszugehen, dass die ent- 

sprechenden Simulationsergebnisse (z. B. Evaporation, Tiefensickerung, pflanzenver- 

fügbares Bodenwasser) einen Fortpflanzungsfehler aufweisen. Diese indirekte Validie- 

rung von PTF soll am Beispiel von repräsentativen Teststandorten aus dem Spektrum 

der BZE durchgeführt werden. 

Voraussetzung für eine indirekte Validierung von PTF durch Modellsimulationen sind u. 

a. auch Annahmen zur Wurzeltiefe bzw. zur Wurzelverteilung von BZE-Beständen. Zu 

diesem Thema werden die Ergebnisse einer BZE-Vorstudie zur effektiven Durchwurze- 

lungstiefe (Jacobsen et al. 2004) in die Vorgehensweise bei der Modellparametrisie- 

rung integriert. 

Ausgehend von den Validierungsergebnissen der PTF soll insbesondere auch ein kon- 

kreter Verfahrensvorschlag zur Ermittlung von Komponenten der Wasserhaushaltsbi- 

lanz (z. B. Evapotranspiration, Tiefensickerung) im Rahmen der BZE II abgeleitet wer- 

den. 

Die erlangten Kenntnisse über den Zustand von Waldböden und den darin ablaufen- 

den Prozessen sollen darüber hinaus auch als Entscheidungsgrundlage und Hand- 

lungsempfehlung für Politik, Wirtschaft und Verwaltung dienen. 



2

1.1 Planung und Ablauf des Projektes 

Vorliegende Studie ist geplant und durchgeführt worden von der Arbeitsgemeinschaft 

TU Bergakademie Freiberg/Professur für Geochemie und Geoökologie (Herr Prof. Dr. 

Jörg Matschullat) und Forschungsbüro UDATA Neustadt. Als Ansprechpartner des 

Auftraggebers bei fachlichem oder administrativem Diskussionsbedarf fungierten Herr 

Dr. Jürgen Müller (BFH Eberswalde) und Frau Ulrike Neumann (BLE Bonn). 

Bearbeitungszeitraum war vom 01. Mai bis 31. Dezember 2005. Am 15. September 

2005 wurde ein Zwischenbericht an die BLE übermittelt. 

Das Projekt war in die Bearbeitung acht fachlicher Teilaspekte untergliedert: 

I) Vorstratifizierung der BZE-Standorte nach Korngrößenverteilung (bzw. 

Bodenart), TRD , Humusgehalt und ggf. auch Durchwurzelung 

Der Wertebereich der zu bearbeitenden Kennwerte (Korngrößenvertei- 

lung/Bodenart, TRD und Humusgehalt wurde eingegrenzt. 

II) Recherche bei den Bundesländern und Auswahl von Teststandorten 

In diesem Arbeitsschritt wurde geprüft, für welche (Gruppen von) Standor- 

te(n) bereits vollständige Test-Datensätze bei den Bundesländern vorliegen. 

Die konkreten Standorte für zusätzliche Gelände- und Laboranalysen wur- 

den ausgewählt. 

III) Geländearbeit und Laborbestimmung 

Für Standortsbereiche der BZE II, für die entsprechend des Rechercheer- 

gebnisses bei den Bundesländern (s. o.) keine kompletten Datensätze vor- 

handen waren, wurden die fehlenden Kenngrößen durch Labor- und Gelän- 

deuntersuchungen ermittelt. 

IV) Berechnung von FK, PWP, nFK und kapillarem Aufstieg mit ausge- 

wählten PTF 

Inhalt dieses Arbeitsziels war die Berechnung der Kenngrößen FK, nFK, 

kapillarer Aufstieg und PWP sowie eine Fehlerabschätzung. 

V) Integration des effektiven Wurzelraumes 

Möglichkeiten zur Integration des Parameters effektive Durchwurzelungstie- 

fe wurden untersucht und potenziell verwendbare PTF validiert. 

VI) Numerische Modellsimulation mit vorausgewählten PTF 

Die Bilanzkomponenten des Wasserhaushaltes (u. a. Evapotranspiration, 

Sickerung) wurden mit Hilfe von numerischen Simulationsmodellen und un- 

terschiedlichen Pedotransferansätzen berechnet. Dies ermöglichte eine Ab- 

schätzung des Fortpflanzungsfehlers bei der Anwendung von PTF hinsicht- 

lich der Bilanzkomponenten des Wasserhaushalts. 



3

VII) Auswertung 

Es erfolgte eine detaillierte Auswertung aller Ergebnisse. 

VIII) Wissenschaftlicher Bericht und Verfahrensvorschlag für BZE II 

Die Ergebnisse des beantragten Forschungsauftrags wurden einschließlich 

eines Verfahrensvorschlags für die BZE II in Form eines wissenschaftlichen 

Berichts dokumentiert. 

Die fachlichen Teilaspekte wurden durch die Mitglieder der Arbeitsgemeinschaft ge- 

mäß Projektbeschreibung bearbeitet (Tabelle 1). 

Tabelle 1: Arbeitsschritte und bearbeitende Mitglieder der Arbeitsgemeinschaft im Projekt 

Arbeitsschritt Bearbeitung durch 

I Vorstratifizierung TU Bergakademie Freiberg 

II Recherche und Auswahl Standorte TU Bergakademie Freiberg 

III Gelände- und Laborarbeit Forschungsbüro UDATA 

IV Berechnungen mit PTF TU Bergakademie Freiberg 

V Integration des effektiven Wurzelraumes TU Bergakademie Freiberg 

VI Numerische Simulation WHH Forschungsbüro UDATA 

VII Auswertung TU Bergakademie Freiberg und UDATA 

VIII Bericht, Verfahrensvorschlag BZE II TU Bergakademie Freiberg und UDATA 



4

1.2 Wissenschaftlicher und technischer Stand 

Vorliegende Studie baut u. a. auf der BZE II - Vorstudie „Ermittlung von Pedotransfer- 

funktionen zur rechnerischen Ableitung von Kennwerten des Bodenwasserhaushalts 

(FK, PWP, nFK, kapillarer Aufstieg)" auf, welche einen Überblick über publizierte und 

in diversen Studien verwendete PTF gibt (UDATA 2004). Dabei werden insbesondere 

Anwendbarkeit und Aussagefähigkeit der einzelnen PTF für Waldböden geprüft und 

ihre Eignung im Rahmen der BZE II evaluiert. Wesentlicher Gesichtspunkt der Evaluie- 

rung der PTF in der Studie von UDATA (2004) ist neben der generellen Eignung für 

Waldstandorte die Kompatibilität mit der Datengrundlage der BZE II. 

1.2.1 Grundlagen 

1.2.1.1 Begriffsdefinitionen 

Die Feldkapazität (FK) ist die Bodenwassermenge, die ein natürlich gelagerter Boden 

maximal gegen die Schwerkraft festzuhalten vermag. Ihr wird nach deutscher Konven- 

tion für die praktische Anwendung ein Mittelwert von 60 hPa (pF-Wert = 1,8) zugrunde 

gelegt. Dieser Wert wird häufig auch als Grenze zwischen dem schnell beweglichen 

Sickerwasser und dem langsam fließenden Bodenwasser interpretiert (AG Bodenkun- 

de 2005). 

Der Permanente Welkepunkt (PWP) ist der Wassergehalt des Bodens, bei dem die 

meisten Pflanzen (außer ausgesprochene Trocken- und Salzpflanzen) permanent wel- 

ken, d.h. auch in wasserdampfgesättigter Luft ihre Turgeszenz nicht wiedergewinnen. 

Dieser Zustand wurde konventionell für alle Kulturpflanzen bei einem Matrixpotenzial 

von 1,5 MPa (pF = 4,2) festgelegt (AG Bodenkunde 2005). 

Die nutzbare Feldkapazität (nFK) ist der pflanzenverfügbare Anteil der FK, d.h. nFK = 

FK - PWP. Der Bodensaugspannungsbereich der nutzbaren Feldkapazität liegt nach 

deutschen Konventionen zwischen 60 hPa und 1,5 MPa (AG Bodenkunde 2005). 

Der kapillarer Aufstieg ist der Wasseraufstieg vom Grund- oder Stauwasserspiegel 

gegen die Schwerkraft, bedingt durch Saugspannungsdifferenzen zwischen span- 

nungsfreiem Grund- und Stauwasser und höheren Saugspannungen darüber liegender 

ungesättigter Bodenzonen. Zur Berechnung des effektiv pflanzenverfügbaren Wassers 

im Wurzelraum ist die Wassernachlieferung über kapillaren Aufstieg zu berücksichtigen 

(AG Bodenkunde 2005). 

Pedotransferfunktionen sind Rechenmodelle, welche eine rechnerische Abschätzung 

u. a. bodenphysikalischer Parameter aus Standard-Messgrößen (z. B. Korngrößenver- 

teilung, TRD, Humusgehalt (sogenannte "Prädiktoren")) erlauben. Zur Beschreibung 



5

odenphysikalischer Kennwerte existiert eine Reihe solcher Rechenmodelle, welche 

die Zielgößen mit unterschiedlichen Formulierungen ermitteln. 

Die Trockenrohdichte (TRD) ist der Quotient aus der Trockenmasse einer Bodenpro- 

be in natürlicher Lagerung und ihrem Volumen und wird in g·cm -3 oder kg·m -3 angege- 

ben (AG Bodenkunde 2005). 

Die effektive Lagerungsdichte (LD) von Mineralböden kann aus der Trockenrohdich- 

te und dem Tongehalt T in Masse-% wie folgt ermittelt werden (AG Bodenkunde 2005): 

LD = TRD + 0 , 009 ⋅T 

Gleichung 1 

1.2.1.2 Ermittlung von Wasserhaushaltsbilanzen 

Wie bereits erwähnt, ist eine direkte Messung der Bilanzkomponenten des Wasser- 

haushalts in der Regel nicht möglich. Als Grundlage der indirekten Berechnung mit 

Hilfe numerischer Simulationsmodelle wird daher in der Regel die sogenannte Was- 

serbilanzgleichung (Gleichung 2, Baumgartner und Liebscher 1988, verändert) ver- 

wendet. In dieser wird der Niederschlag mit der Summe von Evapotranspiration, Ab- 

flüssen und Speicheränderung gleichgesetzt: 

P = EI + EE + ET + RO + RUlat + RUtief + ∆S Gleichung 2 

mit: P Niederschlag (LZ -1 ) 

E Evapotranspiration (LZ -1 ), Indices: I = Interzeption, E = Evapora 

tion, T = Transpiration 

R Abfluss (LZ -1 ), Indices: O = Oberflächenabfluss, Utief = vertikal- 

ungesättigte Tiefensickerung, Ulat = lateral-gesättigter Abfluss 

∆S Speicheränderung (LZ -1 ) 

Werden lediglich eindimensionale Wasserflüsse betrachtet, kann der unterirdische Ab- 

fluss Ru mit der Tiefensickerung oder der Grundwasserneubildung gleich gesetzt wer- 

den. 

Zur Berechnung der Bilanzkomponenten können alternativ einfache Speicher- oder 

sogenannte Richardsmodelle, welche als prozessorientierter gelten, eingesetzt wer- 

den. 



6

1.2.1.3 Prozessgleichungen 

1.2.1.3.1 Speichermodelle 

In Speichermodellen werden Wasserflüsse durch den Überlauf einzelner Speicherzel- 

len generiert, welche in der Regel in Form einer Kaskade in Reihe geschaltet werden. 

Neben den Bodenspeichern verfügen einige Modelle auch über Module für die Berech- 

nung von Blatt- und Streuspeichern. 

Zum jeweiligen aktuellen Inhalt eines Bodenspeichers wird die tägliche Infiltration (o- 

berstes Bodenkompartiment) bzw. die Sickerung aus dem darüberliegenden Kompar- 

timent (alle weiteren Kompartimente) addiert und die Verdunstung subtrahiert. Wird der 

Speicherinhalt größer als die maximale Speicherkapazität (Wassergehalt bei pF 1,8), 

fließt der Überschuss vollständig in das nächste Kompartiment. 

Um zu vermeiden, dass lediglich bei Überschreitung der FK ein Wasserfluss auftritt, 

kann z. B. nach Glugla (1969) mittels einer nicht-linearen empirischen Funktion auch 

bei Wassergehalten unterhalb der FK eine Sickerung berechnet werden: 

S θ 

2 

( i) 

= λ ⋅ ( θ( 

i) 

− ( pF 4, 

2 ) ) 

Gleichung 3 

(i ) 

mit: S(i) Sickerung aus dem jeweiligen Kompartiment 

λ empirischer Parameter 

θ(i) aktueller Wassergehalt im Kompartiment i 

θ ( pF 4, 

2(i 

) ) Wassergehalt bei permanentem Welkepunkt (pF 4,2) im Kompartiment 

i 

Der Parameter λ in Gleichung 3 wird folgendermaßen berechnet: 

2 

λ = 150 /( M Boden ⋅10) 

Gleichung 4 

mit: MBoden Mächtigkeit der Bodensäule (L) (Summe der Kompartimente 1 - 

4) 

Im Gegensatz zu Modellen, die auf Grundlage der sogenannten Richards-Gleichung 

(Richards 1931) erstellt wurden, wird in den meisten Speichermodellen kein kapillarer 

Aufstieg berücksichtigt. Eine Berücksichtigung des Bodenwärmehaushalts oder des 

Oberflächenabflusses erfolgt in der Regel ebenfalls nicht. Die Anzahl von Speicher- 

kompartimenten im Boden ist bei Modellen dieses Typs meist stark limitiert und eine 

hohe räumliche Auflösung der Bodenwasserflüsse somit nicht möglich. 



7

Zur Charakterisierung bodenphysikalischer Eigenschaften werden in Speichermodellen 

in der Regel lediglich die Wassergehalte bei pF 1,8 und pF 4,2 berücksichtigt. Die hyd- 

raulische Leitfähigkeitsfunktion wird nicht (pF 1,8) berücksichtigt. Auf diese Weise ermittelte Bodenwasserflüsse sollten daher mög- 

lichst nur in Zeitskalen, die wesentlich größer sind als die Zeitschritte der Simulation, 

ausgewertet werden. 

1.2.1.3.2 Richardsmodelle 

Zur prozessorientierten Beschreibung des Wassertransports im Boden ist das soge- 

nannte Potenzialkonzept allgemein anerkannt (Hillel 1980; Feddes et al. 1988; Hartge 

und Horn 1999). 

Die grundlegende Gleichung hierfür fand der französische Ingenieur Darcy bereits im 

Jahr 1856. Er drückte einen auf eine definierte Querschnittsfläche bezogenen lamina- 

ren und stationären Wasserfluss als Folge eines hydraulischen Potenzialgradienten 

aus: 

J = −K 

⋅ gradψ 

Gleichung 5 

h 

mit: J Flussdichte (LZ -1 ) 

ψ h 

hydraulisches Potenzial, ψ h = ψ m + ψ g 

ψ m 

Matrixpotenzial (L) 

ψ g 

Gravitationspotenzial (L) 

grad ψ h Gradient des hydraulischen Potenzials in allen drei Raumrichtungen 

(-) 

K hydraulische Leitfähigkeit (LZ -1 ) 

Unter Einbeziehung der Kontinuitätsgleichung (Gleichung 6), welche besagt, dass die 

zeitliche Änderung des volumetrischen Wassergehaltes θ gleich der räumlichen Ände- 

rung der volumetrischen Wasserflussdichte J über einen infinitesimal kleinen Zeit- und 

Volumenabschnitt und eines Quellen- und Senkenterms ist, erweiterte Richards (1931) 

das Darcy-Gesetz auf instationäre Verhältnisse: 

∂θ 

= div J 

∂ t 

Gleichung 6 



8

∂θ 

= div ( K ⋅ gradψ 

) − S t 

∂ t 

( θ ) 

h ( x, 

y, 

z, 

) 

Gleichung 7 

mit: θ Wassergehalt (L 3 L -3 ) 

S ( x, 

y, 

z, 

t) 

Senkenterm in den drei Raumrichtungen (Z -1 ) 

Diese Gleichung lässt sich numerisch lösen, wenn die Beziehungen zwischen Wasser- 

gehalt und Saugspannung sowie zwischen hydraulischer Leitfähigkeit und Wasserge- 

halt bekannt sind. Zusätzlich müssen geeignete Anfangs- und Randbedingungen defi- 

niert werden. 

Für Standorte mit hohen hydraulischen Leitfähigkeiten, an denen gesättigte Wasser- 

verhältnisse kaum auftreten, wird Gleichung 7 oftmals auf die eindimensionale Form 

∂θ ∂ ⎡ ∂ψ m ⎤ 

= K( 

) 1 − S( 

z, 

t) 

t z ⎢ θ + 

∂ ∂ ⎣ ∂z 

⎥ 

Gleichung 8 

⎦ 

mit: S 

Senkenterm eindimensional (Z 

( z, 

t) 

reduziert, da hier der Sickerwasserfluss in der Regel vertikal erfolgt (Brahmer 1990). 

Bodenhydraulische Parameter 

Die eindimensionale Richards-Gleichung (Gleichung 8) kann nur unter speziellen 

Randbedingungen analytisch gelöst werden. Zur Lösung der Differenzialgleichung wer- 

den daher in der Regel numerische Näherungsverfahren wie z. B. das sogenannte 

explizite Finite-Differenzen-Verfahren verwendet. Zur Lösung des Gleichungssystems 

müssen insbesondere die Beziehungen zwischen Wassergehalt und Saugspannung 

(Retentionskurve, pF-Kurve) sowie die hydraulische Leitfähigkeitsfunktion (K(Θ)), die 

sogenannten Materialfunktionen, bekannt sein. 

pF-Kurven 

Für die Parametrisierung von pF-Kurven existieren verschiedene Ansätze u. a. von 

Brooks und Corey (1964), Clapp und Hornberger (1978) und van Genuchten (1980). 

Mit dem Modell nach van Genuchten (1980) wird der gesamte Saugspannungsbereich 

durch eine einzige dreiparametrige Funktion abgedeckt. Da mit diesem Ansatz darüber 

hinaus auch eine größere Bandbreite von Retentionskurven angepasst werden kann 

als mit anderen Konzepten, ist das Modell nach van Genuchten (1980) inzwischen der 

am weitesten verbreitete Ansatz zur Bescheibung von pF-Kurven. U. a. beziehen sich 



-1 ) 

9

alle im Rahmen der vorliegenden Studie näher untersuchten kontinuierlichen PTF auf 

dieses Konzept. Die grundlegende Gleichung hierbei ist 

Se 

1 

= n m 

Gleichung 9 

( 1+ 

( αψ ) ) 

mit α, n und m als empirischen Parametern. Die simultane Optimierung der drei Para- 

meter ist allerdings nicht trivial, sodass zur Parametrisierung der Retentionsfunktion 

eine spezielle Software (RETC, van Genuchten et al. 1991) entwickelt wurde. Für die 

Bestimmung der Parameter n und m wird in der Regel die Restriktion m = 1 - 1/n ver- 

wendet. 

Hydraulische Leitfähigkeiten 

Für die Modellierung des Wassertransportes in Böden benötigt man neben der Para- 

metrisierung der pF-Kurve auch den funktionalen Zusammenhang zwischen der hyd- 

raulischen Leitfähigkeit K und dem Wassergehalt bzw. dem Matrixpotential (auch als K- 

Funktion bezeichnet). Da die Messung der hydraulischen Leitfähigkeit im ungesättigten 

Bereich schwierig und zeitaufwändig ist, wurden verschiedene Vorhersagetheorien zur 

Bestimmung der K-Kurve entwickelt (Childs und Collis-George 1950, Burdine 1953, 

Millington und Quirk 1961, Mualem 1976). Einen umfassenden Überblick gibt Durner 

(1991). 

Die zur Zeit wohl am häufigsten verwendete Funktion wurde von Mualem (1976) veröf- 

fentlicht. Die K-Funktion ergibt sich dabei aus folgender Gleichung: 

K 

r 

K 

= = 

K 

Θ τ 

θ θs 

⎡ 

⎤ 

⎢∫ 

d ∫ d ⎥ 

⎣⎢ 

ψ ⎦⎥ 

θ 

ψ θ 

1 1 

sat 0 m 0 m 

mit: K absolute Leitfähigkeit (LZ -1 ) 

Ksat Leitfähigkeit bei Wassersättigung (LZ -1 ) 

Kr relative Leitfähigkeit (-) 

2 

Gleichung 10 

τ Tortuosität (-) (von Mualem in seiner Originalarbeit (1976) gleich 

0,5 gesetzt) 

Verknüpft man Gleichung 10 mit der van Genuchten-Funktion und legt den Parameter 

m durch die Nebenbedingung m= 1−1 n fest, lässt sich (Gleichung 11) geschlossen 

lösen und ergibt (van Genuchten 1980): 



10

( ) 

K 

m 2 

( ) ⎞ 

⎟ 

⎠ 

( ) ⎛ τ 

1/ 

m 

Θ = K Θ 1− 

( 1− 

Θ ) 

sat 

⎜ 

⎝ 

Gleichung 11 

mit: K Θ hydraulische Leitfähigkeit als Funktion der effektiven Sättigung 

(LZ -1 ) 

Ksat gesättigte hydraulische Leitfähigkeit (LZ -1 ) 

τ Tortuositätsfaktor (empirisch) (-) 

m = 1−1/ 

n van Genuchten-Parameter (-) 

Zur Bestimmung der K(θ)-Funktion von Böden wurde bereits eine Reihe von Methoden 

dokumentiert. Einen Überblick gibt z. B. Klute (1986). Neben in-situ- (z. B. Green et al. 

1986) und Standard-Labormethoden (Hartge und Horn 1992) gibt es auch Modelle zur 

Vorhersage der Leitfähigkeitsfunktion aus der pF-Kurve (z. B. van Genuchten et al. 

1991, Durner 1991) aus der Korngrößenverteilung (z. B. Rawls und Brakensiek 1989, 

Schaap und Leij 1998, Wösten et al. 1999) oder aus inverser Simulation von Laborsäu- 

lenversuchen (Schultze 1998). 

1.2.1.4 Modellauswahl 

Zur Simulation des ökosystemaren Wasserhaushaltes existieren zahlreiche Modelle. In 

den über Internet recherchierbaren Datenbanken der Universität Kassel 

(http://eco.wiz.uni-kassel.de/eco_model/server1.html), der ETH Zürich (http://www. 

ihw.ethz.ch/publications/software/index_EN) und der US-amerikanischen Umweltbe- 

hörde EPA (http://www.epa.gov/ada/csmos.html) werden beispielsweise mehrere hun- 

dert Ökosystemmodelle aufgelistet, hierunter eine große Anzahl von Wasserhaus- 

haltsmodellen. Eine ausführlichere Übersicht über Quellen von Simulationsmodellen 

gibt z. B. Legovic (1997). Vielfach liegt allerdings keine umfassende Dokumentation vor 

(Tiktak und van Grinsven 1995), wodurch die Modelle im Wesentlichen nur durch den 

Entwickler selbst nutzbar sind (Landsberg et al. 1991). Eine Übersicht über häufig ver- 

wendete Wasserhaushaltsmodelle in der Forsthydrologie geben z. B. auch die Zu- 

sammenstellung von Hörmann und Schmidt (1995) oder die Modellvergleiche von Tik- 

tak und van Grinsven (1995) sowie Hörmann und Meesenburg (2000). 

Vorliegende Modelle unterscheiden sich zunächst grundsätzlich in der Implementie- 

rung des Bodenwasserhaushaltes: Bei der einfachsten Variante, den sogenannten 

Speichermodellen, besteht der Boden aus einer oder mehreren linear gekoppelten 

Speicherzellen. Diesen Ansatz verfolgen z. B. FOREST-BCG (Running und Coughlan 

1988, Running und Gower 1991) und SIMPEL (Hörmann 1997). Stärker prozessorien- 

tierte Modelle beschreiben die Wasserbewegung im Boden in der Regel durch die so- 

genannte Richards-Gleichung (Gleichung 7). Zu dieser Gruppe gehören z. B. 

BROOK90 (Federer und Lash 1978, Federer 1995), HYDRUS (Vogel et al. 1996), 

COUPMODEL (früherer Name: SOIL) (Jansson und Halldin 1979, Jansson 1996, 



11

Jansson und Karlberg 2004) und WHNSIM (Huwe und van der Ploeg 1988, Huwe 

1990). Die Lösung des numerischen Gleichungssystems erfolgt hier meist durch ein 

Finite-Differenzen-Verfahren. Die z. B. bei HYDRUS verwendete Finite-Elemente- 

Lösung zeichnet sich demgegenüber durch höhere Rechengeschwindigkeiten aus, die 

Massenbilanztreue ist allerdings nicht vollständig gewährleistet und die Gefahr numeri- 

scher Instabilität ist wesentlich größer. Unterschiede bestehen auch bei der Berech- 

nung der Evapotranspiration: So erfordert HYDRUS eine externe Ermittlung der poten- 

ziellen Evapotranspiration, während die anderen hier aufgelisteten Modelle unter- 

schiedlich formulierte Ansätze nach Penman-Monteith verwenden. 

Die Interzeptionsberechnung erfolgt vielfach mit Hilfe eines physikalisch basierten 

Speichermodells (z. B. BROOK90, SIMPEL, COUPMODEL). WHNSIM verwendet da- 

gegen eine empirische Beziehung nach Hoyningen-Huene (1983), und HYDRUS ver- 

fügt über kein eigenes Interzeptionsmodul. HYDRUS, WHNSIM und COUPMODEL 

ermöglichen darüber hinaus auch eine simultane Simulation des Wasser- und des 

Wärmehaushaltes von Böden. 

Für die Fragestellung der vorliegenden Studie werden schließlich BROOK90 (Federer 

2002) und das Speichermodell SIMPEL (Hörmann 1998) eingesetzt. 

BROOK90 wurde in den USA am Hubbard Brook Experimental Forest Site (HBEF), 

New Hampshire zur Simulation des Wasserhaushalts von Ökosystemen entwickelt und 

bereits in zahlreichen Untersuchungen eingesetzt (z. B. Buchtele et al. 1998, Rock et 

al. 2001, McHale et al. 2002, Forster 1992, Kennel 1998, Hammel und Kennel, 2001, 

Jandl u. Zotrin 2000, Schultze et al. 2005). Eine ausführliche Dokumentation der im 

Modell berücksichtigten Prozesse und Algorithmen gibt Federer (2002). 

SIMPEL ist ein einfaches Speichermodell, das am Ökologiezentrum der Universität 

Kiel von Georg Hörmann entwickelt wurde. Es eignet sich zur Berechnung der Was- 

serhaushaltskomponenten, wenn nur Informationen zu FK und PWP vorliegen. Was- 

serflüsse entstehen durch Überlauf der Speicher. Es ist möglich, den Boden in bis zu 

vier Schichten aufzuteilen, für welche jeweils auch der Wurzelanteil angegeben werden 

kann. Die Berechnungen erfolgen mittels MS-Excel Worksheets. Darüber hinaus wird 

bei SIMPEL auch ein Worksheet zur Berechnung der potenziellen Evapotranspiration 

zur Verfügung gestellt. Um die Anzahl der Einflussfaktoren bei der vergleichenden Un- 

tersuchung von PTF zu begrenzen, wird in der vorliegenden Studie bei den Berech- 

nungen mit SIMPEL die potenzielle Evapotranspiration von BROOK90 übernommen. 

Die Untersuchungen zur Validierung der Zielgröße kapillarer Aufstieg werden mit dem 

Modell HYDRUS1d (Simunek et al. 2005) durchgeführt, da hiermit die Realisation von 

stationären Fliessbedingungen durch die Angaben von zeitlich-konstanten oberen und 

unteren Randbedingungen für die zu untersuchenden Bodensäulen möglich ist. 

HYDRUS1d ist ein Windows-basiertes frei verfügbares Programm (http://www.pc- 

progress.cz/Fr_Hydrus1D.htm) zur Simulation des eindimensionalen Flusses von Was- 

ser, Wärme und gelöster Stoffe in variabel gesättigten porösen Medien. Das Programm 



12

löst numerisch die Richards-Gleichung für den gesättigten-ungesättigten Wasserfluß 

und die Fick’sche Advektions-Dispersionsgleichung für den Wärme- und Stofftransport. 

Zur Simulation des Wasserflusses können beliebige konstante oder zeitlich veränderli- 

che Druck- oder Flussrandbedingungen, atmosphärische Randbedingungen sowie 

freie Drainage gewählt werden. Die ungesättigten bodenhydraulischen Eigenschaften 

können mit den Funktionen von van Genuchten (1980), Brooks und Corey (1964) und 

einer modifizierten van Genuchten-Funktion beschrieben werden. Modifikationen wur- 

den eingefügt, um die Beschreibung der hydraulischen Eigenschaften nahe Sättigung 

zu verbessern. 

1.2.2 PTF (Zielgrößen nFK, FK, PWP) 

In diesem Abschnitt werden die zentralen Ergebnisse der BZE II - Vorstudie „Ermittlung 

von Pedotransferfunktionen zur rechnerischen Ableitung von Kennwerten des Boden- 

wasserhaushalts (FK, PWP, nFK, kapillarer Aufstieg)" (UDATA 2004) zusammenfas- 

send dargestellt. Diese Ergebnisse bilden eine wesentliche Grundlage vorliegender 

Studie. 

In der Vorstudie von UDATA (2004) wird aufgezeigt, dass die überwiegende Zahl der 

PTF implizit oder explizit für landwirtschaftlich genutzte Böden entwickelt wurde. Deren 

Oberböden sind im Vergleich zu Waldböden häufig mechanisch verdichtet. Infolge der 

daraus resultierenden Wertespannen der Eingabeparameter (v. a. der TRD) bei der 

Modellentwicklung, sind diese PTF in vielen Fällen für die Waldstandorte des BZE- 

Netzes ebenso wenig geeignet, wie regional fokussierende Ansätze zur Abbildung 

spezieller Standorteigenschaften. Hierzu zählen die Ansätze von Gupta und Larson 

(1979), Arya und Paris (1981), Rawls et al. (1982), De Jong et al. (1983), Cosby et al. 

(1984), Beke und McCormick (1985), Haverkamp und Parlange (1986), Saxton et al. 

(1986), Minasny et al. (1999), Tomasella et al. (2000) und O’Connell und Ryan (2002). 

Andere Untersuchungen wiederum schließen für Waldstandorte typische Werteberei- 

che von Eingangsparametern bei der Entwicklung relativ generalisierter PTF ein (z. B. 

Wösten et al. 1999) oder wurden explizit für Waldböden entwickelt (Teepe et al. 

(2003). Teilweise sind für Funktionen, die als potenziell geeignet für die BZE II identifi- 

ziert wurden, allerdings keine Untersuchungen von Drittautoren mit unabhängigen Va- 

lidierungsdatensätzen für Waldböden, welche mit dem BZE-Kollektiv vergleichbar sind, 

bekannt (Scheinost et al. 1997, AG Bodenkunde 2005, Teepe et al. 2003). 

Relativ gute Ergebnisse für Waldstandorte wurden mit der ursprünglich für landwirt- 

schaftliche Standorte entwickelten PTF von Vereecken et al. (1989) erzielt (Hammel 

und Kennel 2001, De Vries et al. 2001). Obwohl bei Verwendung von Schaap et al. 

(2001) vereinzelt von weniger zufriedenstellenden Ergebnissen bei Tests an 

Waldstandorten berichtet wird (Hammel und Kennel 2001), wird diese PTF in vorlie- 

gende Validierungsstudie einbezogen, da Schaap et al. (2001) neben van Genuchten- 



13

Parametern (Retentionsfunktion) auch Angaben zur Leitfähigkeitsfunktion anbietet, 

welche in prozessorientierten Wasserhaushaltsmodellen benötigt wird (vgl. Abschnitt 

1.2.1.3.2). 

Ein wesentliches Unterscheidungsmerkmal von PTF zur Berechnung von bodenphysi- 

kalischen Parametern ist, ob die Retentionskurve (pF-Kurve) über van Genuchten- 

Parameter kontinuierlich abgebildet wird (z. B. Wösten et. al. 1999, Schaap et al. 2001) 

oder sich die PTF auf die Wiedergabe einzelner Punkte der Kurve (diskontinuierlich), in 

der Regel FK, PWP, beschränkt (z. B. AG Bodenkunde 2005). Außerdem finden die 

Eingangsgrößen wie Bodenart (bzw. Korngrößenzusammensetzung), TRD und Hu- 

musgehalt entweder in klassifizierter (z. B. AG Bodenkunde 2005) oder in nichtklassifi- 

zierter Form (z. B. Vereecken et al. 1989) Eingang in eine PTF. Zum besseren Ver- 

ständnis der weiteren Ausführungen werden alle PTF, welche in der vorliegenden Vali- 

dierungsstudie näher untersucht werden, in den folgenden Abschnitten noch einmal 

ausführlich vorgestellt: 

1.2.2.1 Kontinuierliche PTF 

1.2.2.1.1 Schaap et al. (2001) (ROSETTA) 

ROSETTA basiert auf einem 2134 Proben umfassenden Datensatz (Schaap und Leij 

1998) zur Bestimmung der Mualem-van Genuchten-Parameter. Im Unterschied zu den 

anderen hier untersuchten PTF handelt es sich bei ROSETTA um ein eigenständiges 

frei verfügbares Programm (Version 1,2, http://www.ussl.ars.usda.gov/MODELS 

/rosetta/ rosetta.HTM), das die Parameter mit Hilfe von neuronalen Netzen ermittelt. 

ROSETTA verfügt darüber hinaus über eine benutzerfreundliche Oberfläche. 

Die Vorhersage der Mualem-van Genuchten-Parameter mit ROSETTA kann alternativ 

ausgehend von 

- der Texturklasse („Schaap klass“) 

- den absoluten Sand-, Schluff- und Tongehalten („Schaap KGA“) oder 

- durch eine Kombination der Korngrößenfraktionen mit der TRD („Schaap 

erfolgen. 

KGA+TRD“) 

Vermutlich aufgrund der vergleichsweise komplizierten und kaum verallgemeinerbaren 

Struktur der verwendeten neuronalen Netze geben Schaap et al. (2001) keine an- 

wendbare klassifizierte oder kontinuierliche Gleichung zur Bestimmung der Zielgrößen 

an. 



14

1.2.2.1.2 Scheinost et al. (1997) 

Der Ansatz nach Scheinost et al. (1997) wird im Weiteren mit "Scheinost" abgekürzt. 

In einem 1,5 km² großen Intensivmessfeld Bayerns wurden in einem 132 Bodenhori- 

zonte umfassenden Datenkollektiv von Scheinost et al. (1997) große Werteschwan- 

kungen der TRD (0,8 bis 1,85 g·cm - ³), des organischen Kohlenstoffs (bis 8,1 Massen- 

%) und der Korngrößenverteilung (Ton bis Kies) beobachtet, die als Grundlage einer 

Pedotransfer-Entwicklung dienen sollten. Um eine Überparametrisierung, d.h. eine zu 

große Anzahl eingehender Parameter bei einem kleinen Datensatz, zu vermeiden, 

wurden in Anlehnung an Vereecken et al. (1989) erwartete Beziehungen zwischen der 

Prädiktor- und der Zielvariablen in die Regressionsgleichung integriert, unwahrschein- 

lich erscheinende dagegen nicht in die Betrachtung aufgenommen. Die Mualem-van 

Genuchten-Parameter zur Beschreibung der Porengrößenverteilung α und n werden 

durch die Parameter der Korngrößenverteilung dg und σg, abgeschätzt, wobei 

(dg), der geometrische Mittelwert der Korngrößenverteilung, definiert ist als: 

d = exp[ 001 , ⋅ ∑ f ⋅ln 

] 

g i 

i= 

1 

n 

und 

(σg), die korrespondierende Standardabweichung, sich berechnet nach: 

mit: dg 

geometrischer Mittelwert der Korngröße (L) 

σg Standardabweichung 

des geometrischen Mittelwerts der 

Mi Partikeldurchmesser der 

oberen Grenze einer 

fi Prozentwert der Bodenmasse mit Durchmesser ≤ Mi (- ) 

M i 

n 

2 

n 

σ g 001 ∑ i i 001 ∑ i 

i= 

1 i= 

1 

Gleichung 13 

chung hinreichend gut 

abgebildet werden (gültig für die 4 Korngrößenfraktionen Ton, 

Schluff, Sand, Kies): 

= exp[( , ⋅ f ln M − , ⋅ f ⋅ln 

M ) ] 

Korngröße (L) 

n Anzahl der Korngrößenfraktionen (-) 

Korngrößenfraktion (L) 

i 

05 , 

Gleichung 12 

Auch stark skeletthaltige Bodenhorizonte konnten durch folgende Regressionsglei- 



15

Tabelle 2: Regressionen zur Abschätzung der van Genuchten-Parameter (Scheinost et al. 

1997) 

Parameter Regressionsgleichung 

θs = 0,85 · φ + 0,13 · T 

= 0,52 · T + 0,0016 · org. C 

θr 

α = 0,0025 + 0,0043 · dg 

-1 

n = 0,39 + 2,2 · σg 

T = Ton; org. C = organischer Kohlenstoff; d g = geometrischer Mittelwert der Korngrößenverteilung; σ g = 

Standardabweichung der geometrischen Korngrößenverteilung; φ = Porosität. 

1.2.2.1.3 Teepe et al.(2003) „klassifiziert, van Genuchten“ 

Teepe et al. (2003) bieten u. a. eine PTF zur kontinuierlichen Abschätzung der pF- 

Kurve auf Grundlage von tabellierten van Genuchten-Parametern in Abhängigkeit von 

Bodenart und TRD an. Dieser Ansatz wird im weiteren Verlauf vorliegender Studie als 

"Teepe klass vG" bezeichnet. Auf Grundlage der Untergliederung in Bodenarten nach 

AG Bodenkunde (1994) reduzierten Teepe et al. (2003) bei ihrer Funktionsentwicklung 

mittels Clusteranalyse die 28 gebräuchlichen Texturklassen nach AG Bodenkunde 

(1994) auf 10 statistisch voneinander trennbare Klassen (Tabelle 3). 

Tabelle 3: Zusammenfassung der Texturklassen von AG Bodenkunde (1994) zu 10 neuen Texturklassen 

(Teepe et al. 2003) 

Nummer der neuen Texturklasse 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 

Bodenarten nach Ss Sl3 Ls4 Slu Us Uu Lu Tu3 Lt2 Tt 

Sl2 Sl4 

Ls2 Uls Ut2 Ut4 

Lt3 Tl 

AG Bodenkunde Su2 Su3 

Ls3 Ut3 Tu4 

Lts Tu2 

St2 Su4 

(1994) 

St3 

Legende zu Bodenartbezeichnungen: Ss = reiner Sand; Uu = reiner Schluff; Tt = reiner Ton; L = Lehm; t = 

tonig; u = schluffig; l = lehmig; s = sandig; 2 = schwach; 3 = mittel; 4 = stark 

Um die geringeren Dichten von Waldböden besser zu berücksichtigen, wurden von 

Teepe et al. (2003) neben den neuen Texturklassen zusätzlich 3 neue Klassen der 

TRD (TRD0 :

Tabelle 4: Tabellierte van Genuchten-Parameter in Abhängigkeit von Textur und TRD (Teepe 

et al. 2003) 

TRD 

[g·cm 

Textur- θs n α 

- ³] klasse (Vol.%) (-) (0,1 hPa) 

1,65 

1 36,2 1,237 0,074 

(TRD5) 2 34,9 1,132 0,272 

3 31,3 1,124 0,027 

4 33,0 1,074 0,034 

5 36,3 1,200 0,006 

6 36,3 1,146 0,005 

7 35,4 1,099 0,098 

8 35,8 1,068 0,041 

9 35,4 1,081 0,022 

n.b. = nicht bestimmt 

10 n.b. n.b. n.b. 



17

1.2.2.1.4 Teepe et al. (2003) „Korngrößenanteile, van Genuchten“ 

Neben den tabellierten van Genuchten-Parametern (Abschnitt 1.2.2.1.3) können nach 

Teepe et al. (2003) die van Genuchten-Parameter rechnerisch aus absoluten Werten 

von Ton, Schluff und TRD ermittelt werden. Diese Funktion wird im Weiteren mit "Tee- 

pe KGA vG" abgekürzt. Über multiple Regression wurden hier die van Genuchten- 

Parameter für den gesamten, 1850 Bodenproben umfassenden, Datensatz berechnet. 

Dabei ergab nach Angaben von Teepe et al. (2003) die Kurvenanpassung für den resi- 

dualen Wassergehalt (θr) meistens Null, sodass als Ersatzgröße der PWP bestimmt 

wurde (Tabelle 5). 

Tabelle 5: Regressionsgleichungen zur rechnerischen Ermmittlung der van Genuchten- 

Parameter (Teepe et al. 2003) 

Parameter Regressionsgleichung Korrelationskoeffizient, 

r 

θs = 0,9786 - 0,36686 · TRD 0,99 

θPWP = 0,11125 + 0,021736 · T 0,5 - 0,000943 · S 0,68 

α* 

= 55,576 - 4,433 · TRD - 0,002 · U² - 0,470 · T - 0,066 · (S /TRD) - 

3,683 · S 0,5 - 0,0359 · (U /TRD) - 0,0016 · S² - 3,6916 · U 0,5 + 

1,8643 · ln(S) + 1,575· ln(U) 

n* = -2,8497 + 0,00027395 · S² + 0,01637 · U 0,59 

α* = ln(α); n* = ln (n - 1); T = Ton; U = Schluff; S = Sand 

1.2.2.1.5 Vereecken et al. (1989) 

Unter Verwendung einer modifizierten van Genuchten-Gleichung (Gleichung 9) wurden 

an einem breiten Bodenartenspektrum für 40 Böden Belgiens pF-Kurven ermittelt und 

mit Messwerten verglichen. Abweichend von der üblichen Definition des Parameters m 

als m = 1 - 1/n ergab die Verwendung von m = 1 die besten Ergebnisse zwischen si- 

mulierten und gemessenen Punkten der Wasserretentionsfunktion. Die zugrunde lie- 

genden Regressionen zur Abschätzung der van Genuchten-Parameter für die unter- 

suchten Böden sind in Tabelle 6 aufgeführt. 

Die PTF von Vereecken et al. (1989) wird im weiteren Verlauf vorliegender Studie mit 

"Vereecken" bezeichnet. 

Tabelle 6: Regressionen zur Abschätzung der van Genuchten-Parameter (Vereecken et al. 

1989) 


r 

θs = 0,81 - 0,283 · TRD + 0,001 · T 0,92 

θr = 0,015 + 0,005 · T + 0,014 · org. C 0,84 

log(α) = -2,486 + 0,025 · S - 0,351 · org. C - 2,617 · TRD - 0,023 · T 0,82 

log(n) = 0,053 - 0,009 · S - 0,013 · T + 0,00015 · S² 0,75 

T = Ton; S = Sand; org. C = organischer Kohlenstoff 



0,43 

18

1.2.2.1.6 Wösten et al. (1999) "klassifiziert" 

Der klassifizierte Ansatz von Wösten et al. (1999) wird im Weiteren Verlauf der Studie 

mit "Wösten klass" abgekürzt. Die HYPRES (Hydaulic PRoperties of European Soils)- 

Datenbank basiert auf 5521 Bodenproben überwiegend landwirtschaftlicher Standorte 

aus 14 europäischen Ländern mit unterschiedlich detaillierten Angaben zu Korngrö- 

ßenverteilung, TRD und organischer Substanz. Grundlage der Datenbank sind insge- 

samt mehr als 197.000 einzelne Retentionspunkte von gemessenen pF-Kurven der 

Bodenproben. Die pF-Kurven wurden von Wösten et al. (1999), jeweils für Ober- und 

Unterboden getrennt, entsprechend ihrer Korngrößenverteilung 5 Texturklassen sowie 

einer Klasse organisch geprägter Böden zugeordnet. Die pF-Kurven jeder einzelnen 

Klasse wurden dabei zu einer geometrischen Durchschnittskurve zusammengefasst 

(Tabelle 7). Für die 11 resultierenden pF-Kurven wurden die van Genuchten- 

Parameter mit einem nicht-linearen Optimierungsprogramm nach der Methode der 

kleinsten Fehlerquadrate (RETC, van Genuchten et al. 1991) ermittelt. 

Tabelle 7: Mualem-van Genuchten-Parameter der geometrischen Durchschnittskurven der 11 

Bodenklassen (Wösten et al. 1999) 

Oberboden 

Mineralböden organisch 

Unterboden 

grob mittel mittel- fein sehr grob mittel mittel- fein sehr 

fein 

fein 

fein 

fein 

θs 0,403 0,439 0,430 0,520 0,614 0,366 0,392 0,412 0,481 0,538 0,766 

θr 0,025 0,010 0,010 0,010 0,010 0,025 0,010 0,010 0,010 0,010 0,010 

α 0,0383 0,0314 0,0083 0,0367 0,0265 0,0430 0,0249 0,0082 0,0198 0,0168 0,0130 

n 1,3774 1,1804 1,2539 1,1012 1,1033 1,5206 1,1689 1,2179 1,0861 1,0730 1,2039 

Texturklassen: grob = Ton 65%; mittel = 18%

Tabelle 8: Regressionsbeziehungen zur Bestimmung der van Genuchten-Parameter (Wösten 

et al. 1999) 


r 

θs = 0,7919 + 0,001691 · T - 0,29619 · TRD - 0,000001491 · U² + 

0,0000821 · org.Sub.² + 0,02427 · T -1 + 0,01113 · U -1 + 0,01472 · 

ln(U) - 0,0000733 · (org.Sub. × T) - 0,000619 · (TRD × T) - 

0,001183 · (TRD × org.Sub.) - 0,0001664 · (OB × U) 

0,87 

θr ≡ 0 - 

α* = -14,96 + 0,03135 · T + 0,0351 · U + 0,646 · org.Sub. + 15,29 · 

TRD - 0,192 · OB - 4,671 · TRD² - 0,000781 · T² - 0,00687 · 

org.Sub.² + 0,449 · org.Sub. -1 + 0,0663 · ln(U) + 0,1482 · 

ln(org.Sub.) - 0,4546 · (TRD × U) - 0,4852 · (TRD × org.Sub.) + 

0,00673 · (OB × T) 

0,44 

n* = -25,23 - 0,02195 · T + 0,0074 · U - 0,1940 · org.Sub. + 45,5 · 

TRD - 7,24 · TRD² + 0,0003658 · T² + 0,002885 · org.Sub.² - 12,81 

· TRD -1 - 0,1524 · U -1 - 0,01958 · org.Sub. -1 - 0,2876 · ln(U) - 

0,0709 · ln(org.Sub.) - 44,6 · ln(TRD) - 0,02264 · (TRD × T) + 

0,0896 · (TRD × org.Sub.) + 0,00718 · (OB × T) 

0, 73 

α* = ln(α); n* = ln (n - 1); T = Ton; U = Schluff; org.Sub. = organische Substanz; OB = qualitativer Oberbodenparameter 

mit Wert von 1 oder 0 

1.2.2.2 Diskontinuierliche PTF 

1.2.2.2.1 AG Bodenkunde (2005) "Eingangsvariablen Bodenart, TRD und 

Humusgehalt" 

Auf Grundlage von bodenphysikalischen Datensätzen der Bundesländer Bayern, Ber- 

lin, Brandenburg, Hessen, Niedersachsen, Nordrhein-Westfalen, Rheinland-Pfalz und 

Schleswig-Holstein wurde ein Schätzrahmen zur Ableitung der bodenphysikalischen 

Kennwerte nFK, FK und PWP als Funktion der geometrisch gemittelten Werte für Bo- 

denart und TRD entwickelt, dem empirische Regressionsbeziehungen zugrunde lagen 

(Krahmer et al. 1995). Zur Abschätzung der Zielgrößen wurde die TRD dabei in 3 Klas- 

sen unterteilt (Tabelle 9). Für tonreiche Böden wurde die TRD-Klasse

Tabelle 9: NFK, FK und PWP (Vol.-%) in Abhängigkeit von Bodenart und TRD (AG Bodenkunde 

2005) 

nFK FK PWP 

TRD [g·cm - ³] 

Bodenart 

Tabelle 10: Ergänzungstabelle zur Ermittlung von nFK, FK und PWP (Vol.%) bei TRD

1.2.2.2.2 AG Bodenkunde (2005) "Eingangsvariable Bodenart" 

Neben der bisher beschriebenen Abschätzung von FK, PWP und nFK über Bodenart, 

TRD und Humusgehalt bietet AG Bodenkunde (2005) in Erweiterung der Vorgänger- 

auflage von 1994 (AG Bodenkunde 1994) erstmals auch „mittlere pF-Kurven“ über alle 

TRD-Stufen lediglich in Abhängigkeit von der Bodenart an. Diese sind in Form konkre- 

ter Stützpunkte, d.h. als Wertepaare von Saugspannung und Wassergehalt bei unter- 

schiedlichen Druckstufen, angegeben. Diese mittleren pF-Kurven sollen v.a. bei Da- 

tendefiziten zumindest eine ungefähre Abschätzung der Retentionseigenschaften er- 

möglichen. Tabelle 12 zeigt eine Auswahl dieser mittleren Wassergehalte bei FK und 

PWP in Abhängigkeit von der Bodenart. In der Originalquelle von AG Bodenkunde 

(2005) werden noch acht weitere, insgesamt also zehn, Druckstufen aufgeführt (pF- 

Stufen -∞, 0,5, 0,8, 1,5, 1,8, 2,5, 2,8, 3,5, 3,8 und 4,2). Vorliegende PTF wird im Fol- 

genden mit "AG Boden pF" abgekürzt. 

Tabelle 12: Mittlere Wassergehalte bei FK, PWP und nFK (Vol.%) in Abhängigkeit von der Bodenart 

(AG Bodenkunde 2005) 

Bodenart FK (pF1,8) PWP (pF4,2) nFK (pF1,8 - pF4,2) 

Ss 19 4 15 

Sl2 25 7 18 

Sl3 27 9 18 

Sl4 29 12 17 

Slu 32 12 20 

St2 21 6 15 

St3 29 15 14 

Su2 23 4 19 

Su3 29 8 21 

Su4 31 9 22 

Ls2 34 18 16 

Ls3 33 16 17 

Ls4 31 16 15 

Lt2 35 22 13 

Lt3 38 26 12 

Lts 36 22 14 

Lu 35 18 17 

Uu 37 12 25 

Uls 35 13 22 

Us 35 10 25 

Ut2 37 12 25 

Ut3 37 13 24 

Ut4 37 16 21 

Tt 41 28 13 

Tl 40 27 13 

Tu2 40 29 11 

Tu3 38 25 13 

Tu4 37 20 17 

Ts2 38 25 13 

Ts3 36 23 13 

Ts4 32 19 13 

fS, fSms, fSgs 22 5 17 

mS, mSfs, mSgs 18 4 14 

gS 16 2 14 



23

Prinzipiell kann die PTF AG Boden pF auch als kontinuierliche PTF verwendet werden, 

da über die in der Originalquelle angegebenen insgesamt 10 Druckstufen mit Hilfe des 

Fittingprogamms RETC (van Genuchten et al. 1991) die van Genuchten-Parameter 

bestimmt werden können. 

1.2.2.2.3 Teepe et al. (2003) "klassifiziert, nFK, PWP" 

Diese Funktion bietet analog zu den Klassen von Teepe KGA vG (Abschnitt 1.2.2.1.3) 

Werte von nFK und PWP in Abhängigkeit von TRD und Humusgehalt für jede Textur- 

klasse an (Tabelle 13). Die Ergebnisse sind in Abhängigkeit vom C-Gehalt zu modifi- 

zieren (Tabelle 14). Die Zuschläge wurden für alle 10 Texturklassen bestimmt, sind 

aber einheitlich für alle 5 TRD-Klassen gültig. 

Diese PTF wird im Weiteren als "Teepe klass nFK" bezeichnet. 

1.2.2.2.4 Teepe et al. (2003) "Korngrößenanteile, nFK, PWP" 

Neben der klassifizierten Funktion (Abschnitt 1.2.2.2.3) schlagen Teepe et al. (2003) 

auch Gleichungen zur rechnerischen Ermittlung von nFK und PWP aus absoluten 

Korngrößenanteilen und Werten der TRD vor. Die bodenphysikalischen Kennwerte 

nFK und PWP wurden dabei über multiple Regression auf Grundlage von 1850 pF- 

Kurven von Waldböden Deutschlands mit den Daten zur Korngrößenverteilung, TRD 

und organischem Kohlenstoff hergeleitet (Tabelle 15). 

Da sich der Gehalt an organischem Kohlenstoff weitgehend komplementär zur TRD zu 

verhalten schien, wurde nur letztere in die multiplen Regressionsgleichungen integriert. 

Im Weiteren wird dieser Ansatz mit "Teepe KGA nFK" abgekürzt. 



24

Tabelle 13: NFK, PWP und durchschnittlicher Corg-Gehalt in Abhängigkeit von Textur und TRD 

(Teepe et al. 2003) 

TRD 

[g·cm 

Textur- nFK PWP Corg - ³] klasse (Vol.%) (Vol.%) (%) 

Tabelle 14: Zuschläge zu nFK und PWP je Prozent Anstieg des Corg-Gehaltes (Teepe et al. 

2003) 

Texturklasse 

Zuschläge zur nFK 

(Vol.%) 

Zuschläge zum PWP 

(Vol.%) 

1 0,5 1,5 

2 1,5 2,0 

3 0,0 0,0 

4 2,0 -1,0 

5 2,0 0,0 

6 2,0 0,5 

7 1,0 -0,5 

8 1,5 1,0 

9 1,5 0,0 

10 1,0 -1,0 

Tabelle 15: Regressionsgleichungen zur rechnerischen Ermittlung von nFK und PWP (Teepe et 

al. 2003) 

Kennwert Regressionsgleichung Korrelationskoeffizient, 

r 

nFK θnFK = 0,4172514 + 0,1641025 · TRD - 0,0012394 · T + 0,00061115 

· U 

0,62 

PWP θPWP = 0,154365 + 0,002341 · T - 0,001086 · S 

T = Ton; U = Schluff; S = Sand 

0,71 

1.2.3 Zielgröße kapillarer Aufstieg 

Von AG Bodenkunde (2005) wurde auf Grundlage bundesweiter bodenphysikalischer 

Erhebungen die kapillare Aufstiegsrate in Abhängigkeit von der Bodenart und dem Ab- 

stand zwischen Grundwasseroberfläche und Untergrenze des effektiven Wurzelraumes 

abgeleitet (Tabelle 16). Auf eine Betrachtung der in UDATA (2004) ebenfalls erwähn- 

ten Studie von Soet und Stricker (2003) wird in vorliegender Studie verzichtet, da nach 

Soet und Stricker (2003) nicht die kapillare Aufstiegsrate sondern die Aufstiegshöhe 

ermittelt wird. Darüber hinaus liegen die von Soet und Stricker (2003) betrachteten 

Standorte im ariden Bereich, was eine Eignung für die BZE II sehr unwahrscheinlich 

macht. Potenziell geeignet für die Belange der BZE II sind daher nur die Angaben in 

AG Bodenkunde (2005). 



26

Tabelle 16: Kapillare Aufstiegsrate aus dem Grundwasser bis zur Untergrenze des effektiven 

Wurzelraumes in Abhängigkeit von der Bodenart (AG Bodenkunde 2005) 

Kapillare Aufstiegshöhe (mm·d -1 ) 

Abstand zwischen der Grundwasseroberfläche und 

der Untergrenze des effektiven Wurzelraumes (dm) 

Bodenart 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 17 20 25 

Ss >5 >5 5,0 3,5 2,2 1,1 0,6 0,3 0,2 0,1 

Sl2 >5 >5 >5 3,1 1,7 1,0 0,6 0,4 0,3 0,2 0,1 

Sl3 >5 >5 5,0 2,7 1,5 0,9 0,6 0,4 0,3 0,2 0,1 0,1 

Sl4 >5 >5 4,5 3,1 1,6 0,9 0,6 0,4 0,3 0,2 0,1 0,1 

Slu >5 >5 4,3 2,4 1,4 1,0 0,7 0,4 0,3 0,2 0,1 0,1 

St2 >5 >5 4,8 2,2 1,1 0,6 0,4 0,2 0,1 0,1 

St3 >5 >5 5,0 1,7 0,6 0,3 0,2 0,1 

Su2 >5 >5 >5 4,0 2,2 1,3 0,8 0,5 0,3 0,2 0,1 

Su3 >5 >5 5,0 2,6 1,5 0,9 0,6 0,4 0,3 0,2 0,1 0,1 

Su4 >5 >5 >5 4,2 2,6 1,6 1,1 0,8 0,6 0,4 0,3 0,2 0,1 0,1 

Ls2 >5 >5 >5 2,6 1,6 1,3 1,0 0,7 0,4 0,2 0,1 

Ls3 >5 >5 >5 2,1 1,3 1,1 0,9 0,5 0,3 0,2 0,1 

Ls4 >5 >5 >5 2,0 1,3 0,9 0,8 0,5 0,3 0,1 

Lt2 >5 5,0 2,3 1,2 0,7 0,4 0,3 0,2 0,1 0,1 

Lt3 >5 >5 2,9 1,6 1,0 0,6 0,4 0,3 0,2 0,1 0,1 

Lts >5 5,0 2,4 1,3 0,8 0,5 0,3 0,2 0,1 0,1 

Lu >5 >5 >5 >5 4,8 3,1 2,1 1,5 1,1 0,8 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 

Uu >5 >5 >5 >5 >5 >5 >5 >5 >5 5,0 4,1 3,4 2,8 2,4 2,0 1,5 0,9 0,4 

Uls >5 >5 >5 >5 4,6 3,2 2,3 1,7 1,3 1,0 0,8 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 

Us >5 >5 >5 >5 >5 >5 >5 4,4 3,4 2,7 2,1 1,7 1,4 1,1 0,9 0,6 0,3 0,1 

Ut2 >5 >5 >5 >5 >5 >5 >5 >5 >5 4,4 3,6 3,0 2,5 2,1 1,8 1,3 0,8 0,3 

Ut3 >5 >5 >5 >5 >5 >5 >5 >5 >5 4,2 3,4 2,9 2,4 2,0 1,7 1,2 0,8 0,3 

Ut4 >5 >5 >5 >5 >5 >5 4,2 3,3 2,6 2,1 1,7 1,4 1,2 1,0 0,8 0,6 0,4 0,1 

Tt 4,9 2,0 1,2 0,8 0,5 0,4 0,3 0,2 0,2 0,1 0,1 

Tl 5,0 3,4 1,3 0,7 0,4 0,3 0,2 0,1 0,1 

Tu2 5,0 3,2 1,3 0,7 0,5 0,3 0,2 0,2 0,1 0,1 

Tu3 >5 5,0 3,1 2,4 1,8 0,7 0,4 0,3 0,2 0,2 0,1 

Tu4 >5 >5 >5 5,0 3,1 2,7 1,6 0,9 0,6 0,5 0,3 0,2 0,1 0,1 

Ts2 5,0 3,0 1,5 1,0 0,5 0,3 0,2 0,1 0,1 

Ts3 >5 4,0 2,5 1,5 0,5 0,3 0,2 0,1 0,1 

Ts4 >5 5,0 3,5 2,0 0,6 0,3 0,2 0,1 

fS, 

fSms, 

fSgs 

>5 >5 >5 >5 3,5 1,9 0,8 0,4 0,3 0,2 0,1 

mS, 

mSfs, 

mSgs 

>5 >5 >5 >5 1,0 0,5 0,3 0,2 0,1 

gS >5 5,0 1,5 0,9 0,4 0,2 

Ss = reiner Sand; Uu = reiner Schluff; Tt = reiner Ton; L = Lehm; t = tonig; u = schluffig; l = lehmig; s = 

sandig; 2 = schwach; 3 = mittel; 4 = stark; g = grob; m = mittel; f = fein 



27

1.2.4 Gütekriterien zur Beurteilung von PTF 

Unsicherheiten bei der Anwendung von PTF ergeben sich vorwiegend aus Messunge- 

nauigkeiten bei der Bestimmung der Prädiktorvariablen, Prozessunsicherheiten (Ein- 

fluss durch Hysterese, Makroporen) sowie durch die Ungenauigkeit der PTF selbst 

(Finke et al. 1996). 

Die Genauigkeit, mit der über PTF berechnete Zielvariablen (yber) den nachzuempfin- 

denden Messwerten (ymes) entsprechen, kann über verschiedene Kriterien beschrieben 

werden (Cornelis et al. 2001): 

Informationen zur generellen Abweichungsrichtung, d. h. über positive oder negative 

Abweichung, liefert der mittlere Fehler (ME): 

N 

∑( ymes − yber) 

1 

ME = 

N 

Gleichung 14 

Im Gegensatz zum mittleren Fehler (ME) ist das Gütekriterium Quadratwurzelfehler 

(RMSE) 

immer positiv und ein Maß für den Gesamtfehler einer verwendeten Funktion 

(Verrecken et al. 1989, Cornelis et al. 2001, Hammel und Kennel 2003): 

RMSE = 

N 

∑( y − y ) 2 

1 

mes ber 

N 

Gleichung 15 

Ein weiteres Qualitätskriterium für PTF stellt ihre Anwendbarkeit auf ein möglichst brei- 

tes Bodenspektrum dar und setzt in der Regel eine entsprechend breit angelegte Da- 

tengrundlage bei der Funktionsentwicklung und -kalibrierung voraus (Tietje und Tap- 

kenhinrichs 1993). 



28

2 Material und Methoden 

2.1 Vorstratifizierung 

Übergeordnetes Ziel der Vorstratifizierung ist die Untersuchung der Verbreitung bzw. 

der Ausprägung von Bodenarten, TRD und Humusgehalten (Prädiktoren in PTF) im 

Erhebungsbereich der BZE. Hierzu werden die Mineralböden der BZE I - Datenbank, 

welche die im Rahmen der BZE I erhobenen Daten (u. a. Bodenart, TRD, Humusge- 

halt) enthält, ausgewertet. In einem ersten Schritt werden Klassen, sogenannte „Prä- 

diktorenklassen“, gebildet. Dabei müssen die Klasseneinteilungen einerseits ausrei- 

chend fein definiert werden, um nur Standorte, die ähnliche bodenphysikalische Eigen- 

schaften aufweisen, in dieselbe Standortkategorie einzuordnen. Andererseits ist zu 

beachten, dass die Anzahl der Klassen noch handhabbar bleibt. Als Kompromiss wird 

die in Tabelle 17 enthaltene Klasseneinteilung gewählt. Aus dieser Klasseneinteilung 

ergeben sich 125 (5 x 5 x 5) sogenannte „Standortbereiche“, die jeweils durch Bo- 

denart, TRD und Humusgehalt eindeutig definiert sind. Für jeden Standortbereich wird 

anschließend dessen Häufigkeit in der BZE I - Datenbank ermittelt. 

Tabelle 17: Gewählte Klasseneinteilung für die Prädiktoren Bodenart, TRD und Humusgehalt 

Klasse Nr. Bodenart 

TRD 

(g·cm - ³) 

Humusgehalt 

(Masse-%) 

1 Sande, rein 2 - 5 

4 Lehme >1,45 - 1,65 >5 - 10 

5 Tone >1,65 >10 - 30 

Die zur Vorstratifizierung ausgewertete Datenbank enthält 13.891 horizontbezogene 

Einträge u. a. von Bodenart, Humusgehalt, TRD und Lagerungsdichte (LD). Die Daten- 

bank verfügt über 12.865 Angaben zur Bodenart, 3.659 zum Humusgehalt und 1.629 

zur TRD. 

Limitierender Faktor der Vorstratifizierung ist somit in erster Linie die Datengrundlage 

bzgl. TRD. Um die Studie auf eine breitere Basis zu stellen, wird zusätzlich auch nach 

LD stratifiziert. Die Datenbank enthält 3.202 Angaben zur LD. Die so stratifizierten Ho- 

rizonte werden aufgrund der methodischen Einschränkung, dass die verwendeten 

Klassen von TRD und LD nicht konform sind, qualifiziert einbezogen. 

Die Datenbank wird unter folgenden Annahmen stratifiziert: 

- Es können nur eindeutige Einträge berücksichtigt werden. 

- Horizonte können nur berücksichtigt werden, wenn sie vollständige Angaben 

enthalten (Bodenart, Humusgehalt, TRD oder LD). 

- Horizonte, die Angaben zu TRD und LD enthalten, werden mit den Angaben zur 

TRD stratifiziert. 



29

Durch diese Annahmen ergibt sich ein Stichprobenumfang von 2.416 vollständig do- 

kumentierten Horizonten (1.013 Horizonte mit Bodenart, Humusgehalt und TRD; 1.403 

Horizonte mit Bodenart, Humusgehalt und LD), welche den 125 Standortbereichen 

zugeordnet werden. 

Neben den Mineralböden sollen bei Wasserhaushaltsuntersuchungen im Rahmen der 

BZE II auch die organischen Böden (Auflagehorizonte und Moore), welche erfah- 

rungsgemäß ein bedeutendes Wasserreservoir darstellen können, berücksichtigt wer- 

den. Bei der Vorstratifizierung wird daher auch ermittelt, mit welchen Häufigkeiten or- 

ganische Auflagen und Moore an den BZE-Punkten vorkommen. 

2.2 Datenrecherche 

Als Grundlage für unsere Validierungsstudie bietet sich primär an, bereits vorhandene 

Daten für die Untersuchung zu verwenden. Daher wird zunächst eine Datenrecherche 

bei potenziell datenhaltenden Institutionen, u. a. den forstlichen Versuchsanstalten der 

Bundesländer, durchgeführt. Ziel ist es, möglichst für alle in der BZE vorkommenden 

Standortbereiche (vgl. Abschnitt 2.1) bodenphysikalische Daten verfügbar zu machen. 

Auf Grundlage der bodenphysikalischen Daten soll die Eignung der PTF für die Stand- 

ortbereiche der BZE beurteilt werden. Es wurde um die Bereitstellung von zwei Arten 

von Standortdaten gebeten: zum einen um Angaben zu den Prädiktoren der PTF und 

zum anderen um Messwerte zu den Zielgrößen der PTF. Somit kommt ein Standort 

(bzw. ein Bodenhorizont) dann in die engere Wahl als Teststandort (bzw. als Testhori- 

zont), wenn für diesen vollständige Datensätze zu 

• den BZE I - Standardparametern Bodenart (im Idealfall Korngrößenverteilung), 

Humus bzw. Corg, TRD und Durchwurzelungsintensität 

und gleichzeitig 

• Messwerte zu FK, nFK und PWP (im Idealfall auch gemessene pF-Kurven und 

vorliegen. 

hydraulische Leitfähigkeiten) 

Mit Schreiben vom 11.05.2005 wurden insgesamt ca. 30 potenziell datenhaltende Insti- 

tutionen (u. a. forstliche Versuchsanstalten, Universitäten, weitere Forschungsinstitute) 

schriftlich darum gebeten, unseren Forschungsauftrag mit der Bereitstellung von o. a. 

Datensätzen von intensiv untersuchten Flächen (u. a. BZE I, Waldzustandserhebung, 

Level II-Monitoringprogramm der EU, sonstige Forschungsstandorte) zu unterstützen. 



30

2.3 Auswahl von Standorten für Gelände- und Laboruntersuchungen 

Zur Ergänzung von evtl. auftretenden Datenlücken in den insgesamt 125 Standortbe- 

reichen (vgl. Abschnitt 2.1) ist es im Rahmen unserer Studie vorgesehen, in begrenz- 

tem Umfang eigene Gelände- und Laboruntersuchungen durchzuführen. Die Auswahl 

der entsprechenden Standorte erfolgt durch einen Vergleich der Ergebnisse von Vor- 

stratifizierung (Abschnitt 2.1) und extern bereitgestellter bodenphysikalischer Daten 

(Abschnitt 2.2). 

Um den verbindlichen Arbeits- und Zeitplan einzuhalten (hier insbesondere „Gelände- 

und Laborarbeiten“) und den verzögerten Projektbeginn (01.05.2005, ursprünglich ge- 

plant gemäß Projektbeschreibung: 01.03.2005) zu kompensieren, wurde die Auswahl 

der Standorte für Gelände- und Laboruntersuchungen mit Stichtag 10.06.2005 durch- 

geführt. Die bis zu diesem Zeitpunkt zur Verfügung stehenden Standortdaten aus den 

Bundesländern werden horizontweise hinsichtlich Bodenart, Humusgehalt und TRD 

klassifiziert und den im Rahmen der Vorstratifizierung gebildeten Standortbereichen 

(stratifiziert nach TRD) zugeordnet. Eine ergänzende Zuordnung zu den nach Lage- 

rungsdichte stratifizierten Standortbereichen ist nicht möglich, da hierzu präzise Anga- 

ben in den ausgewerteten Daten in der Regel fehlen. Bis zu diesem Zeitpunkt können 

268 Horizonte aus den Datenlieferungen der Bundesländer eindeutig einer Vorstratifi- 

zierungskategorie zugeordnet werden. 

Die konkrete Auswahl der potenziell für Gelände- und Laboruntersuchungen infrage 

kommenden Standortbereiche erfolgt durch eine vergleichende Analyse der Klassen- 

häufigkeiten von stratifizierten BZE-Standorten und extern bereitgestellten bodenphysi- 

kalischen Daten. Zur Identifikation potenziell geeigneter Standortbereiche wird eine 

grafische Analyse durchgeführt, welche im Zwischenbericht vom 15.09.2005 bereits 

detailliert dargestellt wurde. Die endgültige Auswahl der Teststandorte für Gelände- 

und Laboruntersuchungen erfolgt gutachterlich auf Grundlage der entsprechenden 

Daten der BZE I - Datenbank. 

2.4 Gelände- und Laboruntersuchungen 

2.4.1 Geländeuntersuchungen 

Die Beprobung der Teststandorte erfolgt horizontweise (Tabelle 18) auf den ausge- 

wählten Standorten mit der in Tabelle 19 angegebenen Anzahl von Wiederholungen. 



31

Tabelle 18: Beprobte Horizonte und Entnahmetiefen bei den Geländebeprobung 

BFH-Nr. 03110 BFH-Nr. 03165 BFH-Nr. 03178 

Horizont 

Entnahmetiefe 

(cm) 

Horizont 

Entnahmetiefe 

(cm) 

Horizont 

Entnahmetiefe 

(cm) 

Of-Oh 6 - 1 M 5 - 10 Oh 6 - 1 

Ahe 0 - 5 Sw-Go 30 - 35 E 10 - 15 

Aeh 8 - 13 II Sd-Go 70 - 75 Go 40 - 45 

Bsv 30 - 35 IIIGor 90 - 95 Gr 95 - 100 

Bv 55 - 60 III Gr 120 - 125 

BFH-Nr. 07117 BFH-Nr. 14029 BFH–Nr. 16093 

Horizont 

Entnahmetiefe 

(cm) 

Horizont 

Entnahmetiefe 

(cm) 

Horizont 

Entnahmetiefe 

(cm) 

Aeh 3 - 8 Ah 2 - 7 Ah 0 - 5 

Bv 15 - 20 Bv 15 - 20 Bv 20 - 25 

Go 40 - 45 II Bv 50 - 55 Cv >60 1 ) 

Gor 80 - 85 III Bv 100 - 105 

Gr 115 - 120 

1 ) hier nur Beutelprobenahme möglich 

Tabelle 19: Anzahl der Wiederholungen und Probenahmetechnik bei der Geländebeprobung 

Parameter bzw. Kennwert Art der Probenahme 

Anzahl Wiederholungen je 

Horizont 

pF1 - 3, TRD Stechzylinder (100 cm³) 6 

pF4,2, Dichte Festsubstanz Beutel 3 

Korngrößenverteilung, Corg Beutel 1 

In Ergänzung zur Probenahme werden die Bodenprofile und die Vegetation der Stand- 

orte grafisch dokumentiert. Weiterhin werden Vegetationsdaten (Baumarten, Anzahl je 

ha, Höhe, Alter, Verjüngung, Strauch- und Krautschicht) aufgenommen und dokumen- 

tiert. Diese Daten sind insbesondere für eine spätere numerische Simulation des Was- 

serhaushalts der Standorte von Bedeutung (siehe Abschnitte 2.6.2.3 und 3.8). 

2.4.2 Laboruntersuchungen 

Die Bodenproben der Geländeuntersuchungen werden anschließend im Labor analy- 

siert. Es werden die Parameter Gesamtkohlenstoff (Cges), Kalziumkarbonat (CaCO3), 

organischer Kohlenstoff (Corg), Textur, spezifische Dichte, Totwassergehalt bei pF4,2 

sowie die Wassergehalte bei den pF-Stufen 0, 1, 1,5, 1,8, 2,0, 2,5 und 3,0 mit den in 

Tabelle 20 angegebenen Methoden und Bestimmungsgrenzen analytisch bestimmt. 



32

Tabelle 20: Prüfmethoden für bodenphysikalische Parameter 

Parameter Prüfmethode 

Bestimmungsgrenze 

Einheit 

Probenvorbehandlung DIN ISO 11464 - - 

Cges DIN ISO 10694 0,01 Masse-% 

CaCO3 DIN ISO 10693 0,1 Masse-% 

Corg DIN ISO 10694 (rechn.) 0,1 Masse-% 

Textur DIN 19683-2 1 Masse-% 

spez.Dichte Hartge und Horn (1989) - g·cm -3 

Totwasser(pF 4,2) DIN ISO 11274 0,1 Vol.-% 

pF-Kurve DIN ISO 11274 0,1 Vol.-% 

2.5 Integration des effektiven Wurzelraumes 

Eine weitere Voraussetzung für Simulationen des ökosystemaren Wasserhaushaltes 

sind Annahmen zur Tiefenverteilung der Wurzeln. Aufgabe der vorliegenden Studie ist 

es daher u. a. auch, die Ergebnisse der BZE II - Vorstudie "Abschätzung der effektiven 

Durchwurzelungstiefe für Waldböden" (Jacobsen et al. 2004) in den Verfahrensvor- 

schlag für die BZE II zu integrieren. 

Im Rahmen ihrer Literaturrecherche fassten Jacobsen et al. (2004) die Erkenntnisse 

zum Wasserentzug im Boden durch Pflanzen zusammen und stellen die vorhandenen 

Konzepte zur Beschreibung des pflanzenverfügbaren Bodenwassers dar. Schwerpunkt 

der Recherche ist das Konzept der „effektiven Durchwurzelungstiefe“ von Renger und 

Strebel (1980), mit dem eine Abschätzung des maximal möglichen Wasserentzuges im 

Boden ermöglicht wird. In Rahmen der Studie wurde eine Sichtung der internationalen 

Literatur zur Nutzung des Bodenwassers durch Pflanzen vorgenommen und die Ab- 

hängigkeit der Durchwurzelung von verschiedenen Einflussgrößen wie Boden- und 

Standortbedingungen dargestellt. Die verschiedenen Ansätze zur Bestimmung der ef- 

fektiven Durchwurzelungstiefe und deren Ableitung mittels Transferfunktionen werden 

in der Studie hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit und Genauigkeit verglichen und disku- 

tiert. 

Als Ergebnis schlagen Jacobsen et al. (2004) vor, das Konzept der „effektiven Durch- 

wurzelungstiefe“ von Renger und Strebel (1980) nicht für die BZE II zu verwenden. 

Alternativ sollten neue PTF für die Parameter Durchwurzelungstiefe und Wurzelvertei- 

lung entwickelten werden (Jacobsen et al. 2004). 

Die Ergebnisse der Integration des effektiven Wurzelraums in den Kontext von Was- 

serhaushaltsuntersuchungen im Rahmen der BZE II werden in Abschnitt 3.5 vorge- 

stellt. 



33

2.6 Validierung der PTF 

2.6.1 Skelettkorrektur 

Die Zielgrößen (FK, PWP, nFK) der in unserer Studie zu validierenden PTF beziehen 

sich in der Regel zunächst auf den Feinboden

Insgesamt ist somit davon auszugehen, dass insbesondere bei Skelettgehalten ober- 

halb von ca. 5 - 10 Vol.-% mit obiger Korrektur die Wassergehalte für den Feinboden 

erheblich überschätzt werden. 

Die Untersuchungsergebnisse zur Skelettkorrektur befinden sich in Abschnitt 3.6.2. 

2.6.2 Zielgrößen FK, PWP, nFK 

Die in unserer Studie durchgeführte Validierung von PTF setzt sich zusammen aus 

einer direkten und einer indirekten Validierung. Die direkte Validierung erfolgt durch 

einen horizontweisen Vergleich der Zielvariablen FK, PWP und nFK, welche einerseits 

durch die PTF rechnerisch ermittelt werden und andererseits mit Hilfe von Labormes- 

sungen analytisch bestimmt wurden. Bei der indirekten Validierung hingegen wird mit 

Hilfe numerischer Modellsimulationen der Einfluss der für die Abschätzung der boden- 

physikalischen Modellparameter verwendeten PTF auf die modellierten Bilanzkompo- 

nenten des Wasserhaushalts (Evapotranspiration, Sickerwasserbildung) sowie das 

pflanzenverfügbare Bodenwasser untersucht. 

2.6.2.1 Direkte Validierung 

PTF stellen unterschiedlich hohe Anforderungen hinsichtlich Anzahl und Art der Prädik- 

toren an das Datenkollektiv. So schätzt z. B. AG Boden pF die Zielgrößen allein auf 

Grundlage der Bodenart. Vereecken hingegen benötigt die Eingangsgrößen Korngrö- 

ßenverteilung, TRD und den Gehalt an organischem Kohlenstoff. Bei zahlreichen Ele- 

menten (hier: Bodenhorizonte) der uns zur Verfügung stehenden Stichprobe ist es da- 

her möglich, die Zielgrößenabschätzung mit einer PTF durchzuführen, mit einer ande- 

ren PTF aufgrund von Datendefiziten dagegen nicht (vgl. Tabelle 21). 

Im Rahmen der direkten Validierung wird jede PTF einzeln betrachtet. Dabei werden 

alle Bodenhorizonte, die mit der jeweiligen PTF bearbeitet werden können, in die Be- 

wertung einbezogen (vgl. Tabelle 21). Es wird vor allem auch geprüft, welche welche 

technischen Restriktionen bzw. welche Annahmen bei einer Anwendung der jeweiligen 

PTF in Hinblick auf die BZE II zu beachten wären. Außerdem wird untersucht, ob die 

einzelnen PTF kompatibel mit der Datengrundlage der BZE II sind. Für die Validierung 

der mineralischen Horizonte ergeben sich aufgrund der unterschiedlichen Eingangs- 

größen der verschiedenen PTF Stichprobenumfänge zwischen n = 148 und n = 795 

Horizonten (Tabelle 21). Für die Validierung der organischen Auflagehorizonte steht 

dagegen lediglich ein Stichprobenumfang von n = 10 Horizonten zur Verfügung (nicht 

in Tabelle 21 dargestellt). Ursache hierfür ist, dass pF-Kurven von organischen Aufla- 

gen nur im Ausnahmefall bestimmt werden. Darüber hinaus ist eine Validierung dieser 

Böden mit den in Tabelle 21 angegebenen PTF nicht möglich, da aus methodischen 

Gründen in der Regel keine Korngrößenanalyse bei organischen Böden durchgeführt 



35

wird, Angaben zu Bodenart bzw. Korngrößenanteilen aber für jede PTF in Tabelle 21 

zwingende Vorraussetzung sind. So ist auch im Rahmen der BZE II keine Korngrößen- 

analyse für organische Böden vorgesehen. Für organische Böden kann lediglich die 

organische PTF von Wösten klass bewertet werden, da diese generell auf Eingangs- 

größen verzichtet (siehe Tabelle 7). Für die Validierung der Moorböden steht ebenfalls 

eine relativ kleine Stichprobe von hier n = 3 Horizonten zur Verfügung, da Moorböden 

einerseits realtiv selten sind und andererseits in der Regel keine pF-Kurven bestimmt 

werden. Die einzige bekannte PTF für Moorböden (AG Bodenkunde 2005, S. 348, Ta- 

belle 73) bietet allerdings keine Angaben für die 3 Horizonte unserer Stichprobe an. 

Dadurch kann hier lediglich geprüft werden, ob die die organische PTF von Wösten 

klass möglicherweise für Moorböden geeignet ist. 

Tabelle 21: Übersicht über Prädiktoren der PTF und Anzahl erfassbarer Horizonte 

PTF 

Bodenart bzw. 

Korngrößenverteilung 

Prädiktoren 

TRD 

Humusgehalt bzw. 

Gehalt Corg 

Anzahl 

Horizonte 

AG Boden nFK X X X 455 

AG Boden pF X 795 

Schaap klass X 795 

Schaap KGA X 795 

Schaap KGA+TRD X X 632 

Scheinost X X 148 1 ) 

Teepe KGA nFK X X 632 

Teepe KGA vG X X 632 

Teepe klass nFK X X X 455 

Teepe klass vG X X 632 

Vereecken X X X 455 

Wösten KGA X X X 455 

Wösten klass X 795 

1 

) hier zusätzlicher Prädiktor Skelettgehalt 

Zur direkten Validierung der PTF werden die Kenngrößen 

- mittlerer Fehler (ME), 

- Quadratwurzelfehler (RMSE), 

- maximaler Fehler (vgl. Abschnitt 1.2.4). 

ermittelt. Während mittlerer und maximaler Fehler jeweils für den gesamten Datensatz 

errechnet werden, wird der Quadratwurzelfehler auch für alle Prädiktorenklassen dar- 

gestellt. Hauptkriterium für die Präzision ist der Quadratwurzelfehler, da dieser ein Maß 

für den Gesamtfehler einer verwendeten Funktion darstellt (Verrecken et al. 1989, Cor- 

nelis et al. 2001, Hammel und Kennel 2003). Übliche Fehlerbereiche von PTF liegen 

nach Literaturangaben in der Regel im Bereich von RMSE = 5 bis RMSE = 9 Vol.% (u. 

a. Tietje und Tapkenhinrichs 1993, Hammel und Kennel 2001). 



36

2.6.2.2 Vergleichende Auswertung der direkten Validierung 

Um Empfehlungen für die BZE II aussprechen zu können, muss ein Vergleich der für 

die einzelnen PTF erzielten Validierungsergebnisse durchgeführt werden (Abschnitt 

3.6.4, "Vergleichende Auswertung der direkten Validierung"). Hierbei ist es aus metho- 

dischen Gründen erforderlich, eine einheitliche Stichprobe zu bilden. Diese besteht bei 

den mineralischen Böden aus 455 Horizonten, welche von allen zu validierenden PTF 

ausgewertet werden können (vgl. Tabelle 21). Eine Ausnahme bildet allerdings die 

PTF Scheinost, bei der als zusätzliche Eingangsgröße der Skelettgehalt benötigt wird. 

Hier reduziert sich die Stichprobe auf n = 148 Horizonte, für die Angaben zum Skelett- 

gehalt vorliegen. Als vorrangiges Kriterium werden die erzielten RMSE bei der Be- 

rechnung der nFK (RMSEnFK) betrachtet, da die nFK ein konventionelles Maß des für 

Kulturpflanzen verfügbaren Bodenwassers darstellt und aus der Differenz von FK und 

PWP rechnerisch bestimmt wird. Wenn sich eine PTF aufgrund ihrer erzielten RMSEnFK 

als potenziell geeignet herausgestellt hat, werden die bei der Ermittlung von FK und 

PWP erzielten Ergebnisse zusätzlich als nachrangiges Kriterium herangezogen. Da- 

mit soll v. a. sichergestellt werden, dass die empfohlenen Funktionen nicht nur die nFK 

exakt abbilden, sondern auch die zugehörigen Wassergehalte bei FK und PWP vor- 

hersagen können. 

2.6.2.3 Indirekte Validierung durch Wasserhaushaltssimulationen 

Aufgabe der von uns als „indirekte Validierung von PTF“ bezeichneten Untersuchung 

ist es, mögliche Fortpflanzungsfehler von PTF bei numerischen Modellsimulationen 

des Wasserhaushalts von BZE II - Standorten einzugrenzen. Grundüberlegung ist, 

dass die Parametrisierung von Wasserhaushaltsmodellen mit Hilfe von potenziell feh- 

lerbehafteten PTF gegenüber der Verwendung von bodenphysikalischen Labor- 

Kennwerten oder -Funktionen zu einem möglicherweise extrem nichtlinearen Fort- 

pflanzungsfehler hinsichtlich der modellierten Bilanzkomponenten des Wasserhaus- 

halts (Evapotranspiration, Sickerwasserbildung) sowie des pflanzenverfügbaren Bo- 

denwassers führt. 

Speziell bei BZE II - Standorten ist bei der Interpretation des Fortpflanzungsfehlers von 

PTF in numerischen Modellsimulationen allerdings zu berücksichtigen, dass hier, an- 

ders als bei intensiver untersuchten Monitoring-Flächen, eine Modellkalibrierung mit 

Hilfe von Tensiometer-, TDR- (Time Domain Reflectometry, Verfahren zur Messung 

des Bodenwassergehaltes nach Topp et al. 1980, Referenz siehe Scherzer 2001) oder 

Lysimeterdaten prinzipiell nicht möglich ist. Dies bedeutet, dass unsere Untersuchun- 

gen hier lediglich eine PTF-bedingte Schwankungsbreite der Bilanzkomponenten des 

Bodenwasserhaushalts und des pflanzenverfügbaren Bodenwassers aufzeigen kön- 

nen. Eine Beurteilung des Absolutfehlers gegenüber kalibrierten und validierten Mo- 

dellergebnissen müsste demgegenüber ggf. Gegenstand weiterer Untersuchungen 

sein (vgl. auch ausführlichere Darstellung dieses Punktes in Abschnitt 3.8). 



37

2.6.2.3.1 Parametrisierung 

2.6.2.3.1.1 Anfangs- und Randbedingungen, treibende Variablen 

Brook90 

Zur eindeutigen Lösung der Richards-Gleichung ist eine Definition von Anfangs- und 

Randbedingungen erforderlich. Als Anfangsbedingungen sind insbesondere Tiefenpro- 

file der Bodensaugspannung und der Bodentemperatur erforderlich. Bei unseren Test- 

simulationen wird die obere Randbedingung durch die Tagessummen der Niederschlä- 

ge sowie die Evapotranspiration gebildet. 

Die untere Randbedingung für den Wasserhaushalt wird zunächst für alle Simulationen 

als Randbedingung 2. Art („Neumann-Randbedingung“) in Form eines Einheitsgradien- 

ten spezifiziert. Dies bedeutet, dass am unteren Rand der Gradient des hydraulischen 

Potenzials gleich Null ist und der Wasserfluss lediglich über Gravitationskräfte be- 

stimmt wird. Der Einheitsgradient bietet gegenüber der festen Vorgabe einer Zustands- 

variablen (Randbedingung 1. Art, „Dirichlet-Randbedingung“) den Vorteil, systemunab- 

hängig zu sein. Dadurch sind auch Simulationen für Zeiträume möglich, für die keine 

Daten im Boden erhoben wurden, sondern lediglich meteorologische Daten vorliegen. 

Voraussetzung hierfür ist allerdings, dass die räumliche Diskretisierung des Bodenpro- 

fils ausreichend tief in den Boden reicht, um eine Beeinflussung des unteren Rands 

durch Wurzelwasseraufnahme oder kapillaren Aufstieg auszuschließen. 

Für die grundwasserbeeinflussten Profile BFH-Nr. 07117 und BFH-Nr. 03178 wird mit 

Brook90 jeweils eine zweite Simulation durchgeführt. Der Gradient am unteren Rand 

wird reduziert und bei allen Simulationen auf die gleiche Ausflussrate eingestellt. Die 

Simulation werden mit einem Grundwasserstand von 1 m unter Geländeoberkante ge- 

startet. Damit wird gewährleistet, dass während des gesamten Simulationszeitraums 

Grundwasser vorhanden ist und auch kapillarer Aufstieg stattfinden kann. Aufgrund 

PTF-bürtiger unterschiedlicher bodenphysikalischer Eigenschaften weichen die Grund- 

wasserstände in den einzelnen Simulationsläufen allerdings mit zunehmendem 

Fortschritt der Simulation voneinander ab. In Folge davon ist die untere Randbedin- 

gung hier nicht vollständig deckungsgleich. 

Als Startzeitpunkt der Simulationen wird der 1.1.1998 gewählt. Das Jahr 1998 dient als 

Equilibrierungsphase für das Modell. Als Anfangsbedingungen werden für die Boden- 

saugspannung im gesamten Profil 62 hPa (= FK) angenommen. Als treibende Variab- 

len dienen die Klimaparameter relative Luftfeuchte, Lufttemperatur, Windgeschwindig- 

keit, Freilandniederschlag und Globalstrahlung. 

Die Bestandeshöhe geht sowohl bei der Referenzhöhe der meteorologischen Daten als 

auch bei der Berechnung der Evapotranspiration in das Modell ein. Die Ermittlung einer 

Referenzhöhe ist erforderlich, da sich die meteorologischen Sensoren in der Regel auf 

einer dem Bestand benachbarten Freifläche und nicht oberhalb der Baumkronen befin- 



38

den. Sie wird ermittelt, indem zur Höhe der Sensoren über dem Boden die mittlere 

Baumhöhe addiert wird. 

SIMPEL 

Als Anfangsbedingungen werden für alle parametrisierten Bodenkompartimente Start- 

werte des Bodenwassergehalts benötigt. Hierfür wird jeweils FK angenommen. 

Treibende Modellvariable sind die von Brook90 übernommene potenzielle Eva- 

potranspiration und der Niederschlag (vgl. auch Abschnitt 1.2.1.4). Die untere Randbe- 

dingung ergibt sich als vollständige Sickerung bei Wassergehalten oberhalb der FK 

und Sickerung aufgrund der empirischen Funktion in Gleichung 3 bei Wassergehalten 

unterhalb der FK. 

2.6.2.3.1.2 Räumliche und zeitliche Diskretisierung 

Brook90 

Die Mächtigkeit der räumlichen Kompartimente muss insbesondere in Bereichen, in 

denen eine hohe zeitliche Dynamik der Wasserflüsse herrscht, d. h. nahe der Boden- 

oberfläche, möglichst gering sein. Eine gleichzeitige Berücksichtigung der Horizontie- 

rung des Bodenprofils ist wichtig, da den einzelnen numerischen Kompartimenten defi- 

nierte hydraulische Eigenschaften zugewiesen werden, die in der Regel horizontweise 

ermittelt werden. 

Der Zeitschritt für die Ein- und Ausgabe der Modellvariablen beträgt 1 Tag. Die Zeit- 

schrittweite zur Lösung der partiellen Differenzialgleichungen für den Wassertransport 

im Boden wird in Brook90 individuell für jeden Tag errechnet. 

SIMPEL 

Die vier Bodenspeicher des Modells werden für die ausgewählten Profile individuell 

angepasst: Der oberste Speicher wird jeweils für die organische Auflage parametrisiert. 

Die weiteren Horizonte werden auf die verbleibenden drei Speicher aufgeteilt. Dabei 

wird, wenn notwendig, FK und PWP der Horizonte entsprechend ihrer Mächtigkeiten 

zusammengefasst. 

Der Zeitschritt für die Ein- und Ausgabe der Modellvariablen beträgt 1 Tag. 

2.6.2.3.1.3 Teststandorte für die Modellsimulationen 

Für die indirekte Validierung der PTF über den Fortpflanzungsfehler in Wasserhaus- 

haltssimulationen werden beispielhaft fünf typische BZE-Standorte ausgewählt. Zentra- 

les Auswahlkriterium ist, dass die Standorte neben unterschiedlichen Bodeneigen- 

schaften auch möglichst unterschiedliche Klimabedingungen und Waldtypen repräsen- 



39

tieren. Eine weitere Voraussetzung ist eine ausreichende Datengrundlage, um alle in 

die engere Wahl gezogenen PTF parametrisieren zu können. 

Ausgewählt werden schließlich ein Sandstandort mit Bestockung Kiefer auf Lockerge- 

stein (BFH-Nr. 07117), ein lehmig-toniger Festgesteinsverwitterungsstandort mit Fichte 

(BFH-Nr. 14029), ein Lössstandort mit Buche (BDF 60, Friedrichsrode), ein grundwas- 

serbeeinflusster Standort mit Eiche (BFH-Nr. 03178) und ein tiefgründig humoser 

Standort mit Fichte (Schluchsee 4, Mittelhang) (Tabelle 22f). 

Tabelle 22: Übersicht der Teststandorte für die indirekte Validierung 

Nr Standort Bundesland Baumart Bodentyp 

1 

2 

3 

4 

5 

BFH-Nr. 

07117 

BFH-Nr. 

14029 

Friedrichrode, 

BDF 60 

BFH-Nr. 

03178 

Schluchsee 4, 

Mittelhang 

2.6.2.3.1.4 Klimadaten 

Rheinland- 

Pfalz 

Sachsen 

Sachsen- 

Anhalt 

Niedersachsen 

Baden- 

Württemberg 

Neigung 

(°) 

Höhe 

(m) 

Kiefer Pseudogley-Gley k.A. 105 

Fichte, 

Birke 

Buche 

Eiche, 

Buche 

Braunerde 0 500 

berglehmunterlagerte 

Löss-Fahlerde, 

schwach stauvernässt 

3,5 302 

Gley 0 25 

Fichte (Braunerde) - Podsol 6,75 1195 

Für die ausgewählten Bestände bzw. Bodenprofile liegen keine gemessenen Klimada- 

ten vor. Es werden daher frei verfügbare Klimadaten möglichst nahe gelegener Klima- 

stationen verwendet. Hierbei ist zum einen auf Datenbestände des Deutschen Wetter- 

dienstes (DWD) sowie zum anderen auf eine Station des Level II-Netzes (Fläche Baut- 

zen, Daten wurden durch Herrn Dr. Raben und Herrn Peters, LFP Sachsen bereitge- 

stellt) und Daten der BFH (für den Standort Schluchsee 4, Datenüberlassung durch 

Herrn Dr. Müller) zurückgegriffen worden (Tabelle 24). 

Das Tagesmittel der Windgeschwindigkeit liegt für die Stationen des Deutschen Wet- 

terdienstes (DWD) lediglich als Windstärke in „Beaufort“ (bft) vor. Dieser Wert wird mit 

Hilfe der Angaben bei WMO (1996) über ein Polynom in m·s -1 umgerechnet. Die Glo- 

balstrahlung wird für die Stationen des DWD mit Hilfe des sogenannten Ångström- 

Verfahrens aus Daten der Sonnenscheindauer berechnet (DVWK 1996, Allen et al. 

1998, Iziomon und Mayer 2001). 



40

Tabelle 23: Bodenphysikalische Eigenschaften der Teststandorte für die Modellsimulationen 

(eigene Messungen sind grau hinterlegt) 

Profil Obergrenze 

(cm) 

Untergrenze 

(cm) 

BFH-Nr 07117 11 3 L 

BFH-Nr. 

14029 


BDF 60 

BFH-Nr. 

03178 

Schluchsee 4, 

Mittelhang 

Horizont Sand 

(%) 

Schluff 

(%) 

Ton 

(%) 

Corg 

(Masse- 

%) 

Skelett 

(Masse- 

%) 

3 1 Of 

1 0 Oh 

0 10 Aeh 84 10 6 2,58 1,7 

10 25 Bv 86 8 6 1,37 1,5 

25 60 Go 90 7 3 0,23 2,5 

60 100 Gor 95 1 4 0,04 0,5 

100 Gr 94 2 4 0,04 1 

10 8 L 

8 4 Of 

4 0 Oh 

0 7,5 Ah 37 44 19 4,81 3,30 

7,5 25 Bv 31 56 13 0,35 5,00 

25 70 Bv 57 35 8 0,09 34,10 

70 120 Bv 62 28 10 0,46 34,60 

3 0 O 19,30 

0 5 Alh 1 89 10 9,80 0,00 

5 32,5 (Sw)AlBv 1 89 9 0,40 0,20 

33 65 (Sw)Bt1 1 73 26 0,20 0,20 

65 110 SwBt2 2 74 24 0,30 0,80 

110 150 II C 30 42 28 0,20 10,40 

16 12 L 

12 8 Of 

8 0 Oh 32,3 11,70 

0 35 E 39 47 14 4,35 1,70 

35 67 Go 57 34 9 0,35 0,00 

67 100 Gr 92 4 4 0,06 0,10 

5 3 L 

3 2 Of 

2 0 Oh 

0 10 Aeh 65 22 13 3,38 43,1 

10 15 Ahe 65 22 13 3,38 43,1 

15 25 Bsh-Sw 61 24 14 2,05 37,7 

25 50 Bhs 58 26 16 2,46 34,4 

50 120 BvCv 65 23 13 1,26 41,9 

120 210 Cv 



41

Tabelle 24: Klimadaten für die Teststandorte der Wasserhaushaltssimulationen, Jahresmittelwerte 

der Periode 1999 - 2004 

Standort Klimadaten TMittel 

(°C) 

Niederschlag 

(mm·a -1 ) 

BFH-Nr. 07117 DWD Karlsruhe 11,7 780 

BFH-Nr. 14029 Level II Bautzen 8,0 793 

Friedrichrode, BDF 60 DWD Magdeburg 9,9 515 

BFH-Nr. 03178 DWD Bremen 9,9 739 

Schluchsee 4, Mittelhang Level I BW Plot 3 7,2 2072 

2.6.2.3.1.5 Vegetationsparameter 

Der jährliche maximale Blattflächenindex (LAIMax) wird zunächst für die Hauptbaumart 

nach Burger (1929 - 1953) aus den Stammzahlen und dem Brusthöhendurchmesser 

nach folgender Gleichung berechnet: 

l 

( D) 

ns 

f p 

LAI = S 

(Gleichung 18) 

Sl(D) gibt die Blattoberfläche als Funktion des Brusthöhendurchmessers D an, ns ist die 

mittlere Stammzahl pro Fläche bei einem bestimmten Brusthöhendurchmesser D und 

der Faktor fp beschreibt das Verhältnis zwischen projizierter Blattfläche und Blattober- 

fläche. Für die Laubbaumarten wird fp = 0,5, für die Nadelbaumarten fp = 0,4 gewählt. 

Zusätzlich zu dem berechneten LAI für die Hauptbaumart wird der LAI für den Unter- 

wuchs abgeschätzt und diesem hinzugerechnet. Hieraus ergibt sich der gesamte ma- 

ximale LAI. 

Für die korrekte Berechnung der Bestandestranspiration muss neben der langfristigen 

Entwicklung des Blattflächenindex (maximaler LAI) auch dessen jahreszeitlicher Ver- 

lauf bekannt sein. Der Jahresverlauf des LAI wird hier in vier Phasen unterteilt: Winter- 

phase, Austriebsphase, Sommerphase und Blattfallphase, wobei Austriebs- und Blatt- 

fallphase Übergangsstadien zwischen Winter- und Sommerphase mit minimalem bzw. 

maximalem LAI repräsentieren. Für die Berechnung der Termine von Austrieb und 

Blattfall werden in der Regel sogenannte phänologische Modelle verwendet, da oft 

keine Beobachtungen vor Ort vorliegen. Während für den Beginn des Austriebes recht 

detaillierte und gut abgesicherte Algorithmen zur Verfügung stehen, ist dies für die 

Blattfallphase und die Länge der Übergangsphasen weniger der Fall. Zur Modellierung 

des annuellen LAI werden in BROOK90 verschiedene Ansätze kombiniert. Der Beginn 

des Austriebs wird nach Menzel und Fabian (1999) beschrieben, einer Weiterentwick- 

lung des Ansatzes von Cannel und Smith (1983). 

Der Beginn der Laubfallphase wird mit dem Ansatz nach von Wilpert (1990) berechnet, 

der für die Zielgröße Xylemwachstum entwickelt wurde. Danach endet das Xylem- 



42

wachstum spätestens am 5. Oktober oder wenn an 5 aufeinanderfolgenden Tagen die 

Temperaturen (als gleitendes Mittel über 7 Tage) unter 10 °C liegen. Die Laubfallphase 

(inklusive der Laubverfärbung) wird vorläufig auf 2 Monate festgesetzt. Vermutlich 

kommt die Transpiration aber schneller zum Erliegen. Weil in BROOK90 der LAI außer 

der Transpiration auch die Interzeption wesentlich bestimmt und verfärbte Blätter zwar 

nicht mehr transpirieren, aber durchaus noch für die Interzeption wirksam sind, wird die 

Laubfallphase etwas länger gewählt. Die Dauer der Übergangsphasen sind Parameter. 

Für Laubbäume und die Lärche wird als minimaler relativer LAI ein Wert von 0, für die 

Kiefer 0,6 und für die Fichte 0,8 angenommen. Hat beispielsweise eine Fichte einen 

maximalen LAI von 6, so wäre der Wert im Winter 4,8. Der endgültige LAI ist das Pro- 

dukt aus maximalem und relativem (annuellem) LAI. 

Die Stomataleitfähigkeit wird in Brook90 nach einem Ansatz von Jarvis (1976) be- 

stimmt: 

l 

( g g ) 

g g + f ⋅ f ⋅ f ⋅ f ⋅ f − 

= (Gleichung 19) 

l min T D R W C l max l min 

mit: gl 

min 

minimale Stomataleitfähigkeit bei geschlossenen Stoma 

ta (m·s -1 ) 

g l max 

maximale Stomataleitfähigkeit (m·s -1 ) 

f , f , f , f , f 

T 

D 

R 

W 

C 

Reduktionsfaktoren (-) 

2.6.2.3.1.6 Bodenphysikalische Parameter 

Mit den PTF Wösten klass, Wösten KGA, Teepe klass vG, Scheinost und Schaap 

KGA+TRD lassen sich die sogenannten van Genuchten-Parameter (Gleichung 9) 

bestimmen. Die PTF Wösten klass, Wösten KGA, Schaap KGA+TRD ermitteln zudem 

die gesättigte Leitfähigkeit Ks und den Tortuositätsparameter τ in Gleichung 11. Diese 

Parameter können direkt für die Simulationen mit Brook90 übernommen werden 

(Tabelle 25). Für PTF, die keine gesättigte Leitfähigkeit Ks und keinen Tortuositätspa- 

rameter τ bestimmen, wird Ks aus Bodenart und TRD nach AG Bodenkunde (2005) 

abgeschätzt und für τ der Standardparameter nach Mualem mit τ = 0,5 eingesetzt. 

Die PTF AG Boden nFK, AG Boden pF, Teepe klass nFK und Teepe KGA nFK 

bestimmen lediglich die FK und den PWP. Diese Speicherkennwerte bilden die Grund- 

lage für die Simulationen mit dem Modell SIMPEL (Tabelle 25). Da die PTF Vereecken 

für den van Genuchten-Parameter n in Gleichung 9 teilweise Werte kleiner 1 liefert, 

kann dieser in der Mualem-Funktion (Gleichung 11) für die Leitfähigkeit nicht verwen- 

det werden, da sonst die Leitfähigkeit mit abnehmendem Wassergehalt ansteigt (Ver- 

recken 1997). Bei der PTF Teepe KGA vG treten beim Parameter Residualwasserge- 

halt teilweise negative Werte auf. Dies wurde von den Entwicklern der PTF akzeptiert, 



43

da damit die bestmöglichen Anpassungen erzielt wurden (Dr. R. Teepe, persönliche 

Mitteilung vom 25.10.2005). In Wasserhaushaltsmodellen wie Brook90 können diese 

aber nicht verwendet werden, da hier sonst negative Wassergehalte entstehen können. 

Aus diesen Gründen können die PTF Vereecken und Teepe KGA vG nicht für Simula- 

tionen mit Brook90 eingesetzt werden. Es wird daher bei diesen beiden PTF lediglich 

FK und PWP bestimmt und die Simulationen mit SIMPEL durchgeführt (Tabelle 25). 

Für die PTF von Schaap werden Wasserhaushalssimulationen nur für die Funktion, die 

sich bei der direkten Vailidierung als beste herausstellte (Schaap KGA+TRD, siehe 

Abschnitt 3.6.3.1.1), durchgeführt. 

Tabelle 25: Verzeichnis der für die Wasserhaushaltssimulationen verwendeten PTF und Wasserhaushaltsmodelle 

PTF 

Verwendetes Wasserhaushalsmodell 

Wösten klass Brook90 

Wösten KGA Brook90 

Teepe klass vG Brook90 

Scheinost Brook90 

Schaap KGA+TRD Brook90 

Vereecken SIMPEL 

AG Boden nFK SIMPEL 

AG Boden pF SIMPEL 

Teepe klass nFK SIMPEL 

2.6.2.3.2 Parameter organische Auflage 

Teepe KGA nFK SIMPEL 

Teepe KGA vG SIMPEL 

Aufgrund der als schwierig geltenden Probenahme und -behandlung gibt es nur wenige 

Untersuchungen, die sich mit den hydraulischen Eigenschaften von organischen Auf- 

lagen beschäftigen. Hammel und Kennel (2001) haben aus Literaturangaben (Bleich et 

al. 1987, Zimmermann, 1991) insgesamt elf gemessene pF-Kurven entnommen, die 

entsprechenden van Genuchten-Parameter bestimmt und anschließend gemittelt. Eine 

weitere pF-Kurve wird von Wösten et al. (1999) als PTF für organische Auflagen 

angegeben. 

In unserer Studie wird im Rahmen der Geländeuntersuchungen vom Oh-Horizont des 

Profils BFH 03178 die pF-Kurve gemessen und mittels RETC die van Genuchten- 

Parameter angepasst (Tabelle 26 und Abbildung 1). 



44

Liegen für die Profile keine gemessenen pF-Kurven vor und gibt die jeweilige PTF kei- 

ne Parameter für die organische Auflage an, werden bei den Simulationen jeweils die 

von Hammel und Kennel (2001) angegebenen van Genuchten-Parameter verwendet. 

Tabelle 26: Mualem-van Genuchten-Parameter für die organische Auflage 

Quelle θs θr α n Ks τ 

(-) (-) (h·Pa -1 ) (-) (m·d -1 ) (-) 

Hammel und Kennel (2001) 0,848 0,000 0,0098 1,191 98,00 0,5 

Wösten klass (PTF) 0,766 0,010 0,0128 1,204 0,08 0,4 

Oh, BFH 03178 (eigene Messung) 0,865 0,000 0,0011 1,411 n.b. 0,5 

n.b. = nicht bestimmt 

Saugspannung (hPa) 

100000 

10000 

1000 

100 

Hammel und Kennel (2001) Wösten et al. (1999) 

Oh, BFH 03178, Messung 

10 

1 

0 

0 20 40 60 80 100 

Wassergehalt (Vol-%) 

Abbildung 1: pF-Kurven für die organische Auflage der Teststandorte 



45

2.6.3 Zielgröße kapillarer Aufstieg 

Die Validierung der Zielgröße kapillarer Aufstieg erfolgt, wie in Abschnitt 1.2.3 angege- 

ben, nur für die PTF AG Bodenkunde (2005). Hierzu werden beispielhaft die einzel- 

nen Horizonte der Bodenprofile verwendet, für die Wasserhaushaltsimulationen durch- 

geführt werden. Da für die Bodenprofile keine direkt gemessenen kapillaren Aufstiegs- 

raten vorliegen, müssen diese indirekt berechnet werden. Die Berechnung der kapilla- 

ren Aufstiegsrate erfolgt, wie in AG Bodenkunde (2005) angegeben, für stationäre 

Strömung. Hierzu werden die an die gemessenen Labor-pF-Messwerte mit RETC an- 

gepassten van Genuchten-Parameter und die bei mittlerer TRD der entsprechenden 

Bodenart abgeleiteten Kf-Werte benutzt. An der Untergrenze des effektiven Wurzel- 

raumes wird eine Saugspannung angenommen, die sich bei 70% nFK einstellt. Die 

Berechnungen erfolgen mit dem Wasserhaushaltsmodell HYDRUS1d (Simunek et al. 

2005). Als Abstand zwischen der Grundwasseroberfläche und der Untergrenze des 

effektiven Wurzelraumes werden 20 und 80 cm gewählt. 



46

3 Ergebnisse 

3.1 Vorstratifizierung 

Die BZE I - Datenbank enthält insgesamt 2416 vollständige horizontbezogene Daten- 

sätze von Mineralböden aus 8 Bundesländern (Tabelle 27, vgl. auch Abschnitt 2.1). 

Durch die Vorstratifizierung konnte gezeigt werden, dass 93 von 125 maximal mögli- 

chen Standortbereichen im Erhebungsbereich der BZE vorkommen. Die konkreten 

Klassenhäufigkeiten in den einzelnen Standortbereichen wurden im Zwischenbericht 

vom 15.09.2005 bereits ausführlich dargestellt. An dieser Stelle soll daher v. a. ein Ü- 

berblick über die Verbreitung von Bodenarten-, TRD- und Humusklassen in der BZE I - 

Datenbank gegeben werden (Tabelle 28). 

Tabelle 27: Übersicht über die vollständigen horizontbezogenen bodenphysikalischen Datensätze 

in der BZE I - Datenbank je Bundesland (Datengrundlage: Mineralbodenhorizonte der 

BZE I - Datenbank) 

Bundesland Anzahl Horizonte 

Niedersachsen 792 

Rheinland-Pfalz 414 

Hessen 293 

Sachsen 255 

Thüringen 234 

Schleswig-Holstein 228 

Sachsen-Anhalt 125 

Mecklenburg-Vorpommern 65 

Gesamt 2416 

Tabelle 28: Prozentuale Anteile in den Klassen von Bodenarten, TRD und Humusgehalten im 

Erhebungsbereich der BZE (Datengrundlage: Mineralbodenhorizonte der BZE I - Datenbank) 

Bodenart 

Anteile 

(%) 

Prädiktoren 

TRD 

(g·cm - ³) 

Anteile 

(%) 

Humusgehalt 

(Masse-%) 

Anteile 

(%) 

Lehme 15,48 2 - 5 19,17 

Sande, rein 32,67 >1,45 - 1,65 23,10 >5 - 10 12,13 

Sande l, s, t 24,28 >1,65 7,60 >10 - 30 4,97 

Bei den Bodenarten dominieren in der BZE I - Datenbank reine Sande mit einem Anteil 

von rund 33%. Etwa zu gleichen Teilen (ca. 25%) kommen Schluffe bzw. lehmige, 

schluffige oder tonige Sande vor. Reine Tone dagegen spielen kaum eine Rolle 

(3,11%). Nahezu 90% aller Böden weisen eine TRD zwischen 1 und 1,65 g·cm - ³ auf. 

Geringere bzw. höhere Werte der Bodendichte treten relativ selten auf (ca. 2% bzw. 

8%). Die beobachteten Humusgehalte liegen meist unterhalb von 1 Masse-% (ca. 

46%). In Wäldern vermehrt vorkommende humusreiche Böden mit Humusgehalten 



47

zwischen 1 und 10 Masse-% erzielen allerdings einen beträchtlichen Anteil von unge- 

fähr 49%. Humusgehalte > 10 - 30 Masse-% kommen mit einem Anteil von ca. 5% vor. 

Neben mineralischen Horizonten treten im Erhebungsbereich der BZE in bedeutendem 

Umfang auch (nicht in Tabelle 29 enthaltene) organische Böden (Auflage- bzw. 

Moorhorizonte) auf: 20,2% bzw. 0,2% von allen in der BZE I - Datenbank dokumentier- 

ten Horizonten fallen in diese Gruppe. 

Für die mineralischen Horizonte (Tabelle 29) ergibt sich folglich ein Anteil von 79,6%. 

3.2 Datenrecherche 

Als Rücklauf der Datenrecherche bei externen Institutionen wurden uns bis 10.10.2005 

Daten von insgesamt 2421 Bodenhorizonten zur Verfügung gestellt. Für die „direkte“ 

(vgl. Abschnitte 2.6.2.1 und 3.6) Validierung der PTF (mindestens Angabe der Boden- 

art und gemessene Werte von FK und PWP erforderlich) können davon 795 minerali- 

sche und 13 organische Horizonte (10 Auflage- und 3 Moorhorizonte) verwendet wer- 

den. Tabelle 30 gibt einen Überblick über die Institutionen, welche unsere Studie durch 

die Überlassung von Daten unterstützten. 

Die Zuordnung der bodenphysikalischen Daten zu den 125 Standortbereichen wurde 

bereits im Zwischenbericht vom 15.09.2005 ausführlich dargestellt. 

Tabelle 29 zeigt die Gegenüberstellung der Datenkollektive (hinsichtlich Bodenarten, 

TRD und Humusgehalten) der Mineralbodenhorizonte von BZE I - Datenbank, „direkter 

Validierung“ (795 Horizonte, vgl. Abschnitt 2.6.2.1) und „vergleichender Auswertung 

der direkten Validierung“ (455 Horizonte, vgl. Abschnitt 2.6.2.2). Wesentlicher Ge- 

sichtspunkt für die Aussagekraft vorliegender Studie ist der Vergleich der Datenkollek- 

tive von BZE I - Datenbank und "direkter Validierung". Das Datenkollektiv der "direkten 

Validierung" weist bei Lehmen und Tonen sowie in allen Humusklassen ähnliche pro- 

zentuale Anteile auf wie die Böden in der BZE I - Datenbank. Bei Schluffen, reinen 

Sanden, lehmig, tonig, schluffigen Sanden sowie allen TRD-Klassen dagegen gibt es 

Unterschiede bei den prozentualen Anteilen. So ist beispielsweise der Anteil an Schluf- 

fen in der BZE I - Datenbank mit ungefähr 25% deutlich höher als im Datensatz der 

"direkten Validierung" mit nur ca. 12%. Bei der TRD liegt im Validierungsdatensatz in 

der Klasse 1 - 1,25 g·cm - ³ der Anteil mit ca. 11% wesentlich niedriger als in der BZE 

mit 30%. Demgegenüber enthält das Validierungsdatenkollektiv bei TRD >1,65 g·cm - ³ 

deutlich mehr Horizonte (ca. 25%) als die BZE I - Datenbank (ca. 8%). Die Ursache 

liegt möglicherweise in der Herkunft der Daten. So enthält die BZE I - Datenbank bei- 

spielsweise keine Daten aus Bayern, während durch die Datenrecherche bodenphysi- 

kalische Daten von typischen bayerischen Böden (z. B. alpine Böden) verfügbar sind. 

Ferner soll diskutiert werden, wie sich die Verringerung des Stichprobenumfangs von n 

= 795 Horizonte ("direkte Validierung") auf n = 455 Horizonte ("vergleichende Auswer- 



48

tung der direkten Validierung") auswirkt. Dabei zeigt sich, dass die beiden Validie- 

rungsdatensätze weitgehend identisch bezüglich der Häufigkeit der Böden in den Prä- 

diktorenklassen sind. Größere Unterschiede treten nur in der Klasse der Schluffe auf, 

welche im Datenkollektiv der "vergleichenden Auswertung der direkten Validierung" mit 

einem Anteil von rund 4%, im Vergleich zu 12% im Datensatz der "direkten Validie- 

rung", unterrepräsentiert sind. Dafür liegt bei der "vergleichenden Auswertung der di- 

rekten Validierung" der Anteil der lehmig, tonig, schluffigen Sande mit ca. 59% unge- 

fähr 9% höher, als im Datensatz der direkten Validierung. 

Tabelle 29: Prozentuale Anteile von Bodenarten, TRD und Humusgehalten bei den Datenkollektiven 

Mineralbodenhorizonte der BZE I - Datenbank, der "direkten Validierung" und der "vergleichenden 

Auswertung der direkten Validierung" 

Prädiktoren 

(Klassen) 

Ergebnisse 

Vorstratifizierung 

Datenkollektiv 

BZE I - Datenbank 

n = 2416 Horizonte 

(Anteile in %) 

Ergebnisse Datenrecherche 


„direkte Validierung“ 




„vergleichende 

Auswertung der 

direkten Validierung“ 



Lehme 15,48 17,93 14,63 

Schluffe 24,46 11,91 3,99 

Tone 3,11 3,71 3,33 

Sande, rein 32,67 16,52 19,73 

Sande, l, s, t 24,28 49,81 58,31 

TRD 1,25 - 1,45 g·cm - ³ 36,82 23,27 23,95 

TRD >1,45 - 1,65 g·cm - ³ 23,10 34,51 32,59 

TRD >1,65 g·cm - ³ 7,60 24,88 25,50 

Humus 2 - 5 Masse-% 19,17 20,17 20,62 

Humus >5 - 10 Masse-% 12,13 8,03 8,20 

Humus >10 - 30 Masse-% 4,97 6,51 5,76 

Insgesamt kann zunächst festgestellt werden, dass die beiden Datenkollektive, die zur 

Validierung der PTF verwendet werden ("direkte Validierung" und "vergleichende Aus- 

wertung der direkten Validierung"), in weiten Teilen ähnliche relative prozentuale Antei- 

le bezüglich der Häufigkeit der Böden haben, wie der Datensatz der BZE I - Daten- 

bank. Weiterhin wird deutlich, dass die Validierungsdatensätze der "direkten Validie- 

rung" und der "vergleichenden Auswertung der direkten Validierung" trotz der unter- 

schiedlichen Stichprobenumfänge weitgehend identische Häufigkeiten der Böden auf- 

weisen. 



49

Tabelle 30: Rücklauf der Recherche nach bodenphysikalischen Daten bei externen Institutionen 

(alphabetisch geordnet nach Bundesland) 

Bundesland Institution/Quelle Ansprechpartner 

Baden- 

Württemberg 

Bayern 

Brandenburg 

Hessen 

Nordrhein- 

Westfalen 

Rheinland-Pfalz 

Saarland 

Sachsen 

Sachsen-Anhalt 

Schleswig- 

Holstein 

Forstliche Versuchs- 

und Forschungsanstalt 

Freiburg, 79100 Frei- 

burg 

Bayerische Landesanstalt 

für Wald- und 

Forstwirtschaft, 85354 

Freising 

Fachhochschule / LandesforstanstaltEberswalde, 

16225 Eberswalde 

Hessen-Forst, 34346 

Hann, Münden 

Geologischer Dienst 

NRW, 47803 Krefeld 

Landesanstalt für Ökologie, 

Bodenordnung 

und Forsten NRW, 

45699 Recklinghausen 

Forschungsanstalt für 

Waldökologie und 

Forstwirtschaft Rheinland-Pfalz, 

67705 

Trippstadt 

Landesamt für Umweltschutz, 

66119 Saarbrücken 

Landesforstpräsidium 

Sachsen, 01796 Pirna- 

Graupa 

Landesamt für Geologie 

und Bergwesen, 

06118 Halle 

Landesamt für Natur 

und Umwelt SH, 24220 

Flintbek 

Universität Kiel, Ökologie-Zentrum, 

24118 

Kiel 

Anzahl 

Standorte 1 ) 

Datum der 

Bereitstellung 

Herr Dr. Klaus von Wilpert 5 07.06.2005 

Herr Dr. Christian Kölling 

Herr Alfred Schubert 

22 06.07.2005 

Herr Prof. Dr. Winfried Riek 6 27.07.2005 

Frau Birte Scheler 9 08.06.2005 

Herr Dr. Gerhard Milbert 

Herr Heinrich Wolfsperger 

Herr Stefan Schulte- 

Kellinghaus 

Herr Dr. Joachim Gehrmann 

Herr Dr. Joachim Block 

Herr. Dr. habil. Gebhard 

Schüler 

Frau Katja Drescher-Larres 

Herr Dr. Gerhard Raben 

Herr Dr. Henning Andreae 

Herr Rainer Gemballa 

Herr Sven Sonnemann 

102 

1 

8 

3 

42 

7 

18 

12 

12.07.2005 

14.06.2005 

01.06.2005 

01.06.2005 

30.05.2005 

23.05.2005 

25.05.2005 

05.06.2005 

Herr Michael Weller 17 24.05.2005 

Herr Dr. Marek Filipinski / 

Herr Thomas Riedel 

Herr Dr. Georg Hörmann 

78 

5 

10.10.2005 

24.05.2005 

Thüringen 

Thüringer Landesanstalt 

für Wald, Jagd und 

Fischerei, 99867 Gotha 

Frau Ines Chmara 8 23.05.2005 

– Schmidt (1992) – 2 – 

– 

Zimmermann 

(1991, 1995) 

– 3 – 

1 ) Anm.: Jeder „Standort“ besteht in der Regel aus mehreren „Test-“Horizonten 



50

Unser Ziel, für alle häufig in der BZE auftretenden Merkmalsausprägungen von Boden- 

art, TRD und Humusgehalt bodenphysikalische Daten für die Validierung der PTF ver- 

fügbar zu machen, wird erreicht. Für 60 der 93 in der BZE vorkommenden Standortbe- 

reiche stehen bodenphysikalische Daten zur Verfügung. Einen wertvollen Beitrag hier- 

zu liefern auch die von uns durchgeführten Gelände- und Laboruntersuchungen (Ab- 

schnitte 2.4 und 3.3). 

Im weiteren Verlauf der Studie wird der Fokus auf der Auswertung der 15 Prädikto- 

renklassen (5 Bodenartenklassen + 5 Dichteklassen + 5 Humusklassen) liegen (vgl. 

Abschnitt 2.1). Eine alternativ mögliche Auflösung in 125 Standortbereiche (5 Bodenar- 

tenklassen · 5 Dichteklassen · 5 Humusklassen) erwies sich als nicht handhabbar im 

Bezug auf eine sinnvolle Interpretation der Ergebnisse. 

3.3 Standorte für Gelände- und Laboranalysen 

Die Vorgehensweise bei der Auswahl der Standorte für Gelände- und Laboranalysen 

wurde im Zwischenbericht vom 15.09.2005 eingehend dargestellt. Es können sechs 

teilweise standortbereichsübergreifende Böden identifiziert werden, welche aufgrund 

von bodenphysikalischen Datendefiziten für eigene Gelände- und Laboruntersuchun- 

gen geeignet sind (Tabelle 31). 

Tabelle 31: Geeignete Böden für Gelände- und Laboruntersuchungen 

Lfd. Nr. Bodenart Humusgehalt (Masse-%) TRD (g·cm - ³) 

1 Sande, rein >5 - 30 1 - 1,45 

2 Sand, l, s, t >2 - 5 >1,25 - 1,45 

3 Schluffe >5 - 10 >1,25 - 1,45 

4 Schluffe >10 - 30 >1,25 - 1,45 

5 Lehme >2 - 5 >1,25 - 1,45 

6 Lehme >5 - 10 >1,45 - 1,65 

Bei der Festlegung der konkreten Untersuchungsstandorte (Tabelle 32) werden Stand- 

orte bevorzugt, die eine standortbereichsübergreifende Untersuchung (mehrere 

Horizonte!) ermöglichen (Tabelle 33). 



51

Tabelle 32: Übersicht der Teststandorte für Gelände- und Laboruntersuchungen (Angaben laut 

BZE I - Datenbank) 

Lfd. Nr. in 

Tabelle 

31 

Standort Bundesland Baumart Bodentyp 

Neigung 

(%) 

Höhe 

(m) 

1 BFH-Nr. 03110 Niedersachsen Nadelwald Podsol 2,0 - 3,5 70 

2 BFH-Nr. 07117 Rheinland-Pfalz k.A. 

Pseudogley- 

Gley 

k.A. 105 

3 BFH-Nr. 16093 Thüringen k.A. k.A. k.A. k.A. 

4 BFH-Nr. 03178 Niedersachsen Laubwald Gley 1,25 - 1,45 g·cm - ³ 

(Lfd. Nr. 2 in Tabelle 32) 

Aeh 0 10 Su 0 h3 W4 Ld2 k.A. 

Sw-Aeh 10 30 Su 0 h2 W5 Ld1 k.A. 

Sw-Go 30 60 S 0 h0 W1 Ld1 k.A. 

Sd-Gor 60 120 St3 2 h0 W0 Ld2 k.A. 

Gr 120 165 S 0 h0 W0 Ld1 k.A. 

Standort BFH-Nr. 16093 (Thüringen) 

Standortspektrum Schluffe, Humusgehalt >5 - 10 Masse-%, TRD >1,25 - 1,45 g·cm - ³ 


L/Of/Oh 9 0 k.A. k.A. k.A. k.A. k.A. 

Ah 0 14 Ut3 20 h4 k.A. k.A. 1,3 

Bv 14 45 Ut3 25 h3 k.A. k.A. 1,3 

B/C 45 60 Ut3 60 h3 k.A. k.A. 1,3 

C 60 110 schluffig 90 k.A. k.A. k.A. 1 

Rot markiert: Böden mit gesuchten bodenphysikalischen Eigenschaften; k.A. – keine Angabe 



52

Tabelle 33 (Fortsetzung): Untersuchungsstandorte (BFH-Nr. 03178, 14029 und 03165: 

Horizontbeschreibung laut BZE I - Datenbank), Hinweis: Im Rahmen unserer Untersuchungen 

(vgl. Tabellen 34 und 35) ergab sich am Standort BFH-Nr. 14029 eine von den Angaben in der 

BZE I - Datenbank abweichende Horizontierung 

Horizont 

Tiefe 

oben 

(cm) 

Tiefe 

unten 

(cm) 

Bodenart 

Skelett 

(Vol.%) 

Humus 

(Klasse) 

Durchwurzelung 

(Klasse) 

LD 

(Klasse) 

TRD 

(g·cm - ³) 

Standort BFH-Nr. 03178 (Niedersachsen) 

Standortspektrum Schluffe, Humusgehalt >10 Masse-%, TRD >1,25 - 1,45 g·cm - ³ 


L 10 9 Vb k.A. k.A. k.A. k.A. k.A. 

Of 9 4 Vb k.A. k.A. W2 k.A. k.A. 

Oh 4 0 Vb k.A. k.A. W3 k.A. k.A. 

E 0 28 Uls 0 h5 W5 Ld2 k.A. 

Go 28 80 Uls 0 h1 W2 Ld3 1,6 

IIGr 80 99 fS 0 h1 W2 Ld1 1,6 

Standort BFH-Nr. 14029 (Sachsen) 

Standortspektrum Lehme, Humusgehalt 2 - 5 Masse-%, TRD >1,25 - 1,45 g·cm - ³ 


Ol 6 5 k.A. k.A. k.A. k.A. k.A. k.A. 

Of 5 2 k.A. k.A. k.A. k.A. k.A. k.A. 

Oh 2 0 k.A. k.A. k.A. k.A. k.A. k.A. 

Ah 0 8 Lu 2,49 h3 W4 Ld2 k.A. 

Bv1 8 30 Lu 2,49 h1 W4 Ld2 k.A. 

Bv2 30 55 Ul3 5 h0 W2 Ld3 k.A. 

Bv-Cv 55 85 Sl4 20 h0 W1 Ld3 k.A. 

C 85 120 Ls3 20 h0 W1 Ld3 k.A. 

Standort BFH-Nr. 03165 (Niedersachsen) 

Standortspektrum Lehme, Humusgehalt 5 -10 Masse-%, TRD >1,45 - 1,65 g·cm - ³ 


L 4 2 Vb k.A. k.A. k.A. k.A. k.A. 

Of 2 0,5 Vb k.A. k.A. W5 k.A. k.A. 

Oh 0,5 0 Vb k.A. k.A. W5 k.A. k.A. 

Ah 0 2 Ltu 0 h5 W5 Ld1 1,2 

Bv 2 24 Lt3 0 h4 W4 Ld2 1,5 

Bv-Sw 24 40 Lt3 0 h2 W2 Ld3 1,6 

Sd-Go 40 93 Lts 0 h1 W1 Ld3 1,6 

IIGro 93 99 fS 0 (h) W1 Ld2 1,7 

Rot markiert: Böden mit gesuchten bodenphysikalischen Eigenschaften; k.A. – keine Angabe 

3.4 Vergleich der Ergebnisse unserer Gelände- und Laboruntersuchungen 

mit den Angaben in der BZE I - Datenbank 

Die Ergebnisse der Geländeuntersuchungen wurden bereits im Zwischenbericht vom 

15.09. 2005 ausführlich dargestellt. An dieser Stelle soll der Fokus daher auf der ver- 

gleichenden Betrachtung der Ergebnisse der Gelände- und Laboruntersuchungen mit 

den entsprechenden Angaben in der BZE I - Datenbank liegen (Tabelle 34). 

Die im Rahmen unserer Studie durch Fingerprobe im Gelände bestimmten Bodenarten 

weisen bei 18 von 23 auswertbaren Horizonten dieselbe oder eine im Feinbodenarten- 

diagramm von AG Bodenkunde (2005) benachbarte Bodenart auf, wie die über Korn- 



53

größenanalyse im Labor ermittelten Bodenarten (Tabelle 34). Bei 3 Horizonten ist kein 

Vergleich möglich, da eine Laborbestimmung aufgrund zu hoher Skelettgehalte nicht 

durchführbar war. In 5 Fällen unterscheidet sich die mittels Fingerprobe bestimmte 

Bodenart um mehr als eine Bodenart von der im Labor ermittelten Bodenart im Feinbo- 

denartendiagramm. Die größte Abweichung zeigt sich am Standort BFH-Nr. 03165 

zwischen einem stark tonigem Schluff (Fingerprobe) und einem mittel tonigem Lehm 

(Labor). Nach AG Bodenkunde (2005) entspricht dies Schluffanteilen von >65% (Fin- 

gerprobe) und 30 - 50% (Labor). Tendenziell neigte unser Kartierer im Gelände zu ei- 

ner Überschätzung des Schluffanteils. Beim Humusgehalt fallen bei 15 Horizonten die 

im Labor ermittelten Gehalte in die Klasse, die im Gelände geschätzt wurde. In 8 Fällen 

werden abweichende Klassen festgestellt. Die größte Abweichung tritt dabei am 

Standort BFH-Nr. 16093 auf. Hier wurde h3 (entspricht einem Humusgehalt von 2-5 

Vol.%) geschätzt, während die Laborbestimmung ca. 25 Masse% (entspricht h6) er- 

gab. Insgesamt wurden im Rahmen unserer Geländeuntersuchungen die Humusgehal- 

te vor Ort eher unterschätzt. 

Tabelle 34: Gegenüberstellung von Bodenarten und Humusgehalten aus unserer Geländeschätzung 

und Laborbestimmung (Laborbestimmung jeweils in Klammern) für die Untersuchungsstandorte. 

Alle in dieser Tabelle dargestellten Untersuchungsergebnisse wurden im 

Rahmen der vorliegenden Vorstudie zur BZE II erhoben 

Horizont 


Bodenart 

Humus 

(Klasse) 

Horizont 

Bodenart 

Humus 

(Klasse) 

Horizont 

Bodenart 

Humus 

(Klasse) 

Aeh mSfs(Su2) h3(h4) Aeh fSmS(Sl2) h3(h3) Ah Ut3(n.b.) h3(h6) 

Ahe mSfs(Su2) h3(h3) Sw-Aeh fSms(Sl2) h1(h3) Bv Ut3(Ls2) h1(h4) 

Bhs mSfs(mSgs) h3(h3) Sw-Go fSms(mSfs) h1(h1) B/C Ut3(n.b.) h1(h4) 

Bv mSfs(mSgs) h1(h1) Sd-Gor mSfs(Ss) h1(h1) C Ut3(n.b.) 

Cv gSmS(mS) h1(h1) Gr mSfs(mSfs) h1(h1) 

Horizont 


Bodenart Humus 

(Klasse) 

Horizont 

Bodenart Humus 

(Klasse) 

Horizont 

Bodenart 

Humus 

(Klasse) 

E fSu2(Slu) h4(h4) Ah Lu(Ls2) h3(h4) Ah Ut4(Lt3) h3(h4) 

Go fSu2(Sl3) h1(h1) Bv1 Lu(Uls) h1(h1) Bv Ut4(Lt3) h1(h2) 

IIGr fS(fSmS) h1(h1) Bv2 Sl3(Sl3) h1(h1) Bv-Sw Lt2(Lt2) h1(h1) 

Bv-Cv Sl2(Sl3) h1(h1) Sd-Go fS(St2) h1(h1) 

IIGro fS(St2) h1(h1) 

n.b. – Probenahme bzw. Laborbestimmung augrund zu hoher Skelettgehalte nicht möglich 

Ein analoger Vergleich der im Rahmen unserer Vorstudie im Labor mittels Korngrö- 

ßenanalyse bestimmten Feinbodenarten mit den Angaben in der BZE I - Datenbank 

zeigt, dass 16 von 23 Horizonte der BZE I - Datenbank in dieselbe oder eine angren- 

zende Bodenart des Feinbodenartendiagramms fallen, während 7 Horizonte größere 

Abweichungen zeigen (Tabelle 35). Auch hier wird deutlich, dass die Kartierer bei der 

BZE I im Gelände Schluffgehalte tendenziell überschätzten. Beim Humusgehalt stim- 

men lediglich bei 10 von 25 Horizonten die ermittelten Klassen überein. Meist beträgt 



54

die Abweichung 1 Klasse, in Einzelfällen beträgt der Unterschied 2 Klassen (z. B. 

Standort BFH-Nr. 16093: h4 bei der BZE I im Gelände geschätzt, h6 in unserer Studie 

im Labor bestimmt). Beim Parameter TRD ist ein Vergleich nur bedingt möglich, da in 

der BZE I - Datenbank teilweise nur Angaben zur Lagerungsdichte vorhanden sind, 

welche erfahrungsgemäß nur grobe Rückschlüsse auf die TRD erlauben. Für die Hori- 

zonte mit Angaben zur TRD ergeben sich in der Regel Abweichungen im Bereich von 

- 

0,1 - 0,2 g·cm ³. Am Standort BFH-Nr. 16093 weicht die geschätze TRD allerdings um 

bis zu 0,5 g·cm - ³ vom Messwert ab. 

Tabelle 35: Gegenüberstellung der Angaben zu Bodenarten, TRD und Humusgehalten laut 

BZE I - Datenbank und den Ergebnissen unserer Laborbestimmung (Laborbestimmung jeweils 

in Klammern) für die Untersuchungsstandorte 

BFH-Nr. 03110 BFH-Nr. 07117 

Horizont Bodenart 

Humus 

(Klasse) 

TRD 

(g·cm - ³) 


Humus 

(Klasse) 

TRD 

(g·cm - ³) 

Aeh gS (Su2) h4 (h4) 1,4 (1,3) Aeh Su (Sl2) h3 (h3) Ld2 (1,3) 

Ahe gS (Su2) h4 (h3) 1,4 (1,4) Sw-Aeh Su (Sl2) h2 (h3) Ld1 (1,3) 

Bhs gS (mSgs) h2 (h3) 1,3 (1,4) Sw-Go S (mSfs) h0 (h0) Ld1 (1,6) 

Bv gS (mSgs) h0 (h0) 1,3 (1,6) Sd-Gor St3 (Ss) h0 (h0) Ld2 (1,6) 

Cv gS (mS) h0 (h0) 1,2 (1,7) Gr S (mSfs) h0 (h0) Ld1 (1,6) 

BFH-Nr. 16093 BFH-Nr. 03178 


Humus 

(Klasse) 

TRD 

(g·cm - ³) 


Humus 

(Klasse) 

TRD 

(g·cm - ³) 

Ah Ut3 (n.b.) h4 (h6) 1,3 (0,8) 

Bv Ut3 (Ls2) h3 (h4) 1,3 (0,8) E Uls (Slu) h5 (h4) (1,0) 

B/C Ut3 (n.b.) h3 (h4) 1,3 (1,2) Go Uls (Sl3) h1 (h0) 1,6 (1,7) 

C 

schluffig 

(n.b.) 

1 (n.b.) IIGr fS (fSmS) h1 (h0) 1,6 (1,7) 

BFH-Nr. 14029 BFH-Nr. 03165 


Humus 

(Klasse) 

TRD 

(g·cm - ³) 


Humus 

(Klasse) 

TRD 

(g·cm - ³) 

Ah Lu (Ls2) h3 (h4) Ld2 (0,9) Ah Ltu (Lt3) h5 (h4) 1,2 (1,2) 

Bv1 Lu (Uls) h1 (h0) Ld2 (1,4) Bv Lt3 (Lt3) h4 (h2) 1,5 (1,6) 

Bv2 Ul3 (Sl3) h0 (h0) Ld3 (1,7) Bv-Sw Lt3 (Lt2) h2 (h0) 1,6 (1,8) 

Bv-Cv Sl4 (Sl3) h0 (h0) Ld3 (1,5) Sd-Go Lts (St2) h1 (h0) 1,6 (1,8) 

C Ls3 (n.b.) h0 (n.b.) Ld3 (n.b.) IIGro fS (St2) h0 (h0) 1,7 (1,7) 

Insgesamt kann festgestellt werden, dass im Gelände (im Rahmen der BZE I und un- 

serer Studie) ermittelte Bodenarten etwa in 80% aller Fälle im Feinbodenartendia- 

gramm von AG Bodenkunde (2005) zumindest in direkter Nachbarschaft zur im Labor 

bestimmten Bodenart liegen. In Einzelfällen liegen bis zu 2 Bodenarten zwischen Fin- 

gerprobe und Laborergebnis, wobei tendenziell die Schluffgehalte überschätzt werden. 

Humusgehalte werden in der Regel mindestens mit der Genauigkeit einer Klasse ge- 

schätzt. TRD werden von den Kartierern in der Regel mit einer Genauigkeit von +/- 0,3 

g·cm - ³ geschätzt. Lediglich in Einzelfällen treten Differenzen von -0,5 g·cm - ³ auf. Das 

Ausmaß der aufgezeigten Abweichungen zwischen Feldschätzungen und Laborergeb- 

nissen bodenphysikalischer Parameter stimmt in etwa mit Erfahrungswerten einer im 

Gelände maximal zu erzielenden Genauigkeit +/- 10% überein. 



55

Eine weitere Quelle von Unsicherheiten bei einem Vergleich unserer Befunde mit Da- 

ten aus der BZE I - Datenbank könnten kleinräumige Variabilitäten sein: Es ist im Ein- 

zelfall nicht auszuschließen, dass das von uns beprobte Profil gegenüber dem unmit- 

telbar benachbartem BZE I - Profil abweichende Bodeneingeschaften aufweist. 

3.5 Integration des effektiven Wurzelraumes 

Angaben zu Durchwurzelungstiefe und Wurzelverteilung sind notwendig, um eine Mo- 

dellierung des Wasserhaushaltes mit diskreter Beschreibung der Bodensäule zu er- 

möglichen. Im Rahmen der Studie von Jacobsen et al. (2004) konnten keine PTF zu 

Abschätzung von Durchwurzelungstiefe bzw. Wurzelverteilung als uneingeschränkt für 

die Zwecke der BZE geeignet identifiziert werden. Die Autoren empfehlen, perspekti- 

visch PTF weiterzuentwickeln. Es werden allerdings keine potenziell für eine Weiter- 

entwicklung in Frage kommende PTF genannt. 

Es besteht somit nur die Möglichkeit, die im Rahmen der BZE I erhobenen Daten zur 

Durchwurzelung für die Modellierung des Wasserhaushalts zu verwenden. Mit Hilfe 

des in der Regel horizontweise kartierten Parameters „Durchwurzelungsintensität“ ist 

eine diskrete Parametrisierung der Durchwurzelung ohne Weiteres möglich. 

Sofern bei der BZE II Profile angelegt werden, ist obligatorisch die tatsächliche Durch- 

wurzelungsintensität für jeden Horizont zu erfassen. Bei Neuaufnahme erfolgt hier eine 

okulare Einschätzung der physiologischen Gründigkeit entsprechend AG Bodenkunde 

(2005) am Profil in Zentimeter. Im Rahmen der Auswertung fasst die BFH diese dann 

in Klassen entsprechend (gleichlautende Einstufung: AK Standortskartierung, 6. Aufla- 

ge) zusammen (für weitere Erläuterungen siehe AG Bodenkunde 2005 S. 129). Bei 

Lieferung von Altdaten, bei denen nur Stufen vorliegen, können die Klassenmittelwerte 

in cm verwendet werden. 

Für Standorte, an welchen weder im Rahmen der BZE I noch BZE II Daten zur Durchwurzelung 

erhoben wurden bzw. werden, können in erster Näherung die Angaben aus 

Tabelle 3 6 verwendet werden. 

Zusätzlich sollte die maximale Wurzeltiefe auf die obersten 1 - 2 dm eines eventuellen 

Grundwasserstandes limitiert werden. Die umfangreichen Erfahrungen der For- 

schungsnehmer mit prozessorientierten Simulationen des Wasserhaushaltes deuten 

allerdings darauf hin, dass Forstbestände in vielen Fällen auch unterhalb der in der 

Profilbeschreibung kartierten maximalen Wurzeltiefe dem Boden transpirativ Wasser 

entziehen (Validierung durch gemessene Bodensaugspannungen bzw. -wassergehalte 

an intensiv untersuchten Dauerbeobachtungsflächen). 



56

Tabelle 36: 

Mittlere Durchwurzelungstiefe (cm) verschiedener Baumarten/Baumartenmischungen 

in Niedersachsen, ermittelt als tiefste feststellbare Durchwurzelung in Profilgruben 

(Jacobsen et al. 2004) 

Baumart/Mischung Mittelwert (cm) Std.-Abw. (cm) N 

Fichte rein 96 35 212 

Fichte rein (nur Flachland) 142 7 

Fichte rein (nur Bergland) 95 33 205 

Fichte/Rotbuche 105 31 118 

Kiefer rein 180 74 43 

Kiefer (Mischbestände) 170 61 37 

Rotbuche rein 114 35 115 

Rotbuche/Fichte 113 35 188 

Douglasie alle 153 44 12 

Eiche alle 139 62 64 

Europ. Lärche 133 66 13 

3.6 Direkte Validierung (Zielgrößen nFK, FK, PWP) 

3.6.1 Restriktionen und Annahmen 

3.6.1.1 

Kompatibilität mit der Datengrundlage der BZE II 

Für alle Rasterpunkte der BZE II ist eine laboranalytische Bestimmung der Parameter 

„Gehalt an organischem Kohlenstoff (Corg)“, „TRD“ und „Skelettgehalt“ vorgesehen. 

Während die Corg-Bestimmung für alle Tiefenstufen obligatorisch ist, ist für TRD und 

Skelettanteil im Unterboden (>30 cm Tiefe) alternativ auch eine Schätzung zulässig 

(BMELV 2006). In der Arbeitsanleitung für die BZE II wird allerdings dringend empfoh- 

len, für alle Tiefenstufen eine Labormessung von TRD und Skelettanteil durchzuführen. 

Zur Bestimmung der Bodenarten bzw. der Korngrößenzusammensetzung des Feinbo- 

dens ist bei der BZE II die Fingerprobe im Gelände obligatorisch. Lediglich für 10% der 

Standorte sind die Ergebnisse der Fingerprobe mittels Korngrößenanalyse analytisch 

zu überprüfen (BMELV 2006). 

Die bodenphysikalische Datengrundlage des BZE II – Kollektivs ist somit hin- 

sichtlich der Anwendbarkeit der einzelnen PTF ein limitierender Faktor: Für eine 

bundesweit einheitliche Auswertung, welche alle Rasterpunkte der BZE II umfas- 

sen soll, kommen im Tiefenbereich 0 - 30 cm folglich nur diejenigen PTF infrage, 



57

welche keine Angaben zur Korngrößenverteilung benötigen (AG Boden pF, AG 

Boden nFK, Teepe klass nFK, Teepe klass vG). Für Bodentiefen >30 cm steht für 

Auswertungen des Gesamtkollektivs als einzige Funktion die PTF AG Boden pF 

zur Verfügung, welche weder Angaben zur Korngrößenverteilung noch zur TRD 

verwendet. 

Für Auswertungen von besser untersuchten Unterstichproben der BZE II sind 

dagegen prinzipiell alle untersuchten PTF geeignet. Keine der von uns validier- 

ten PTF benötigt Eingansgrößen, deren Bestimmung im Rahmen der BZE II ge- 

nerell nicht vorgesehen ist. 

3.6.1.2 Technische Anwendbarkeit 

Im Rahmen unserer Untersuchungen wurde deutlich, dass die Anwendbarkeit einzel- 

ner PTF zum Teil erheblicher Einschränkungen unterliegt und dass zudem oftmals zu- 

nächst bestimmte Annahmen getroffen werden müssen: 

In die Regressionsgleichungen von Scheinost et al. (1997) (Gleichung 12f und 

Tabelle 2) gehen neben den Gehalten an Ton, Schluff, Sand und organischer Sub- 

stanz auch Skelettgehalt und Porosität ein. Die Porosität errechnet sich aus dem Quo- 

tient von TRD und Dichte Festsubstanz (Scheffer und Schachtschabel 2002). Bei ske- 

lettarmen bzw. steinfreien Böden wird in der Regel eine mittlere Dichte der Festsub- 

stanz von 2,65 g·cm - ³ angenommen (Scheffer und Schachtschabel 2002, Scheinost et 

al. 1997). Skelettgehalte sind allerdings nur für ca. 35% der Horizonte verfügbar. Da- 

durch weicht der Stichprobenumfang erheblich von den anderen im Rahmen unserer 

Untersuchung validierten PTF ab (n = 148 bei Scheinost, n = 455 bei den anderen 

PTF). Die Vergleichbarkeit der Ergebnisse der PTF von Scheinost mit den Ergebnissen 

der anderen PTF ist somit nur eingeschränkt gegeben. 

Teepe et al. (2003) (Teepe KGA vG) bestimmen als Ersatzgröße für den residualen 

Wassergehalt θr den PWP. Der residuale Wassergehalt kann durch Einsetzen des 

Wassergehaltes am PWP in die van Genuchten-Gleichung (Gleichung 9) ermittelt wer- 

den. Dabei kommt es häufig vor, dass negative residuale Wassergehalte errechnet 

werden, was physikalisch nicht möglich ist. Dies wurde aber von den Autoren im Sinne 

einer bestmöglichen Anpassung der errechneten an die gemessenen Wassergehalte 

bewusst in Kauf genommen (Dr. R. Teepe, persönliche Mitteilung vom 25.10.2005). 

Negative residuale Wassergehalte ermöglichen zwar theoretisch die Berechnung der 

Kennwerte FK, nFK und PWP, machen aber die Parametrisierung physikalisch basier- 

ter Wasserhaushaltsmodelle in der Regel unmöglich (vgl. Abschnitt 2.6.2.3). Darüber 

hinaus ist es bei Teepe KGA vG nicht möglich, Korngrößenanteile von Null zu verwen- 

den, da in diese Fällen Ausdrücke entstehen, die mathematisch nicht definiert sind 

(Logarithmieren von 0 und Dividieren durch 0). Bei den PTF Teepe klass vG und Tee- 

pe klass nFK enthält die Originalquelle überdies keine Angaben für die Bodenarten Ls4 



58

(TRD >1,25 - 1,45 g·cm - ³) und Tt, Tl sowie Tu2 (TRD >1,65 g·cm - ³) von AG Bodenkun- 

de (1994). Für diese Böden sind die PTF folglich nicht anwendbar. 

Bei Verwendung der PTF von Vereecken et al. (1989) sind mehrere Annahmen bzw. 

Restriktionen zu beachten: 

(i) Die Regressionsbeziehungen von Vereecken et al. (1989) wurden unter 

(ii) 

(iii) 

Verwendung der FAO-Texturklassifizierung entwickelt (Korngrößengrenzen: 

Ton

nuchten-Gleichung nicht definiert ist und somit nicht parametrisiert werden 

kann (Verrecken 1997). 

Wösten et al. (1999) unterscheidet sowohl bei Wösten klass als auch bei Wösten KGA 

(siehe Abschnitte 1.2.2.1.6 und 1.2.2.1.7) in Ober- bzw. Unterboden als qualtitativem 

Parameter. Diese Unterteilung hat keine klare Bedeutung und ist vermutlich an die Bo- 

denstruktur gebunden. Sie zeigt nur bei feinkörnigen Böden eine Wirkung, indem beim 

Oberboden der Anteil der mittleren und groben Poren auf Kosten der Feinporen erhöht 

wird (Hammel und Kennel 2001). In Anlehnung an BMELV (2006) wird in vorliegender 

Studie die Tiefenstufe von 0 - 30 cm als Oberboden und >30 cm als Unterboden ver- 

wendet. Außerdem sollte bei Wösten KGA vermieden werden, Eingangsvariablen in 

die Regressionsgleichungen einzusetzen, durch die mathematisch nicht definierte Aus- 

drücke entstehen wie Division durch 0 oder Logarithmieren von 0. Schluff- und 

Tongehalte nahe 0, geringe Lagerungsdichten und sehr hohe Werte der organischen 

Substanz führen ebenfalls zu unrealistischen Ergebnissen und sollten ebenfalls nicht 

verwendet werden. Geeignete Intervalle der Eingabeparameter sind beispielsweise: 

- 

0,5%

3.6.2 Skelettkorrektur 

Vor der Validierung der PTF wird zunächst der Einfluss einer Skelettkorrektur auf die 

Validierungsergebnisse überprüft. Wie in Abschnitt 2.6.1 ausführlich dargestellt, ist bei 

einem Vergleich von Labor-pF-Kurven mit feinbodenbezogenen PTF eine Skelettkor- 

rektur aus methodischen Gründen prinzipiell erforderlich. Als erster Schritt wird dabei 

geprüft, ob möglicherweise qualitative Angaben über Skelettgehalte aus Profilbe- 

schreibungen verwendet werden können. Hier zeigt sich allerdings, dass Angaben zum 

Skelettgehalt oftmals nicht ausreichend exakt vorliegen. So wird der Skelettgehalt ei- 

nes Horizontes bespielsweise mit 2 - 4 (nach AG Bodenkunde 1994) angegeben, was 

2 - 50 Vol.% entspricht. Zur Beurteilung des Skeletteinflusses auf die Validierung von 

PTF wird daher für alle 148 Horizonte, für welche Labormesswerte des Skelettgehaltes 

vorliegen, der RMSE exemplarisch sowohl mit unkorrigierten als auch mit korrigierten 

Wassergehalten ermittelt (Tabelle 3 7). 

In den Vergleich nicht einbezogen wird die PTF 

Scheinost, da sich die Wassergehalte hier bereits auf den Gesamtboden (= Summe 

aus Feinboden und Skelett) beziehen. 

Tabelle 37: 

Gegenüberstellung der Validierungsergebnisse von PTF mit Skelettkorrekur 

(„korr“), ohne Skelettkorrektur („unkorr“) sowie Differenzen zwischen „korr“ und „unkorr“ („Diff“) 

(Stichprobe n=148) 

PTF 

RMSEFK 

(Vol.%) 

RMSEPWP 

(Vol.%) 

RMSEnFK 

(Vol.%) 

korr 

un- 

korr 

Diff korr 

un- 

korr 

Diff korr 

unkorr 

Diff 

AG Boden nFK 9,7 10,0 -0,3 6,1 6,2 -0,1 9,0 8,9 0,1 

AG Boden pF 10,7 9,6 1,1 4,7 4,6 0,2 9,6 8,8 0,8 

Teepe klass nFK 10,3 10,1 0,2 6,1 6,0 0,1 8,8 8,5 0,3 

Teepe klass vG 17,0 18,2 -1,1 7,7 8,0 -0,2 13,8 14,3 -0,5 

Teepe KGA nFK 9,0 8,8 0,2 5,1 5,0 0,1 8,0 7,7 0,3 

Teepe KGA vG 18,7 20,0 -1,3 5,0 5,0 0,0 17,3 18,2 -0,9 

Vereecken 9,9 10,3 -0,4 6,2 6,3 0,0 9,0 9,1 -0,1 

Wösten klass 10,9 10,2 0,7 6,3 6,0 0,3 9,9 9,5 0,4 

Wösten KGA 8,0 7,8 0,2 6,1 6,0 0,0 7,8 7,6 0,2 

Schaap klass 10,5 9,0 1,5 8,5 8,0 0,5 10,1 9,6 0,5 

Schaap KGA 9,9 8,5 1,4 8,0 7,6 0,4 9,8 9,2 0,6 

Schaap KGA+TRD 8,4 7,9 0,5 7,6 7,2 0,4 10,0 10,0 0,0 

Mittel 11,1 10,9 0,2 6,5 6,3 0,2 10,3 10,1 0,2 

Die Skelettkorrektur führt im Mittel bei nFK, FK und PWP zu geringfügig höheren 

RMSEnFK, FK, PWP (+ 0,2 Vol.%). Lediglich bei den Funktionen Teepe klass vG, Teepe 

KGA vG und Vereecken werden exaktere Ergebnisse erzielt. Generell ändert sich die 

Präzision der PTF kaum, da die Böden der Stichprobe oftmals nur über geringe Ske- 

lettgehalte verfügen und sich die Wassergehalte dementsprechend durch die Korrektur 

nur wenig veränderen. 

Aufgrund des Ergebnisses, dass die Skelettkorrektur keine wesentliche Beeinflussung 

der Validierungsergebnisse erwarten lässt bzw. sich der RMSE tendenziell sogar etwas 



61

erhöht, wird in unserer Studie auf die Durchführung einer Skelettkorrektur verzichtet. 

So kann die Studie außerdem auf eine breitere Basis gestellt werden (n = 455 Horizon- 

te statt mit Skelettkorrektur n = 148 Horizonte). 

3.6.3 Direkte Validierung 

In der direkten Validierung wird zunächst jede PTF einzeln bewertet. Dabei werden in 

erster Linie die bei Ermittlung der nFK erzielten Ergebnisse betrachtet (vgl. Abschnitt 

2.6.2.1). 

3.6.3.1 Kontinuierliche PTF 

3.6.3.1.1 Schaap 

Genauigkeit Schaap et al. (2001) bieten innerhalb des Programms ROSETTA in Ab- 

hängigkeit von Anzahl bzw. Art der Prädiktoren verschiedene Möglichkeiten der Ziel- 

größenermittlung: aus der Bodenart (Schaap klass), aus Korngrößenanteilen (Schaap 

KGA) sowie aus Korngrößenanteilen und TRD (Schaap KGA+TRD). Im Mittel wird da- 

bei mit steigender Anzahl bzw. Genauigkeit der eingesetzten Prädiktoren eine Erhö- 

hung der Präzision erreicht (Schaap klass: RMSEnFK = 9,3 Vol.%, Schaap KGA: 

RMSEnFK = 8,8 Vol.%, Schaap KGA+TRD: RMSEnFK = 8,2 Vol.%, siehe Tabelle 3 8). 

In 

den Prädiktorenklassen ähneln sich die Ergebnisse v. a. bei Schaap klass und bei 

Schaap KGA. Der zusätzliche Prädiktor TRD bei Schaap KGA+TRD bewirkt hingegen 

v. a. eine Veränderung der erzielten RMSEnFK in den TRD-Klassen: Hier kann bei- 

spielsweise bei Böden mit TRD >1,65 g·cm - ³ der RMSEnFK von ca. 10 Vol.% (Schaap 

klass und Schaap KGA) auf 5 Vol.% erniedrigt werden. Dagegen treten bei TRD

Tabelle 38: Validierung einzelner PTF: RMSE in den Prädiktorenklassen sowie ME und maximale Fehler über alle Prädiktorenklassen (in Vol.%) 

PTF 

Schaap klass 

nmax = 795 

(kontinuierlich) 

Schaap KGA 

nmax = 795 


Schaap KGA+TRD 

nmax = 632 


Scheinost 

nmax = 148 


Teepe klass vG 

nmax = 632 


Teepe KGA vG 


nmax = 632 

L U T Ss 

Ss, 

l, t, s 

TRD 

1 

TRD 

2 

TRD 

3 

TRD 

4 

TRD 

5 

H 1 H 2 H 3 H 4 H 5 mit ME max 

n 66 14 15 93 267 30 50 111 143 121 242 56 93 38 26 455 1 ) n = nmax nFK 8,8 7,7 10,5 13,3 7,6 8,2 11,3 9,2 9,0 10,4 8,2 8,9 10,6 10,2 12,2 9,3 -2,9 34,3 

FK 6,9 8,5 5,6 14,6 8,5 10,9 12,8 7,4 6,4 6,4 7,0 5,3 7,6 14,2 14,9 8,6 0,9 38,8 

PWP 10,2 6,8 8,6 2,9 7,5 7,9 7,4 7,8 6,4 5,4 5,6 6,4 7,7 8,8 8,9 7,6 4,1 32,8 

mit 8,6 7,7 8,2 10,3 7,9 9,0 10,5 8,1 7,3 7,4 6,9 6,9 8,6 11,1 12,0 8,5 0,7 35,5 

nFK 8,6 7,6 10,1 11,6 7,3 7,9 10,5 8,4 8,3 10,0 7,8 8,6 9,6 9,2 11,8 8,8 -2,6 32,9 

FK 6,1 6,6 5,2 13,1 8,4 9,6 12,3 6,3 5,9 6,1 6,3 4,4 7,5 12,6 14,5 8,1 1,1 37,7 

PWP 9,2 7,2 8,1 2,9 7,2 7,7 7,2 7,5 5,7 5,2 5,4 6,0 7,2 8,6 8,6 7,2 3,9 33,5 

mit 7,9 7,1 7,8 9,2 7,6 8,4 10,0 7,4 6,6 7,1 6,5 6,3 8,1 10,1 11,6 8,0 0,8 34,7 

nFK 10,8 8,0 9,9 10,3 7,3 11,9 11,5 8,6 7,2 5,0 6,9 7,1 11,0 10,0 14,4 8,2 -2,1 30,0 

FK 7,4 4,8 4,5 11,7 7,7 9,5 10,5 6,4 5,8 4,8 6,4 4,5 8,7 9,3 11,8 7,4 1,2 31,1 

PWP 9,0 6,8 7,9 2,9 6,9 6,3 6,8 7,8 6,2 4,9 5,5 6,3 7,1 7,9 6,9 7,0 3,7 26,4 

mit 9,1 6,5 7,4 8,3 7,3 9,2 9,6 7,6 6,4 4,9 6,3 5,9 8,9 9,1 11,1 7,6 0,9 29,2 

nFK 9,1 11,8 8,2 15,4 14,5 14,6 16,1 12,0 9,6 6,7 11,0 7,7 13,9 16,0 13,5 14,0 8,9 34,1 

FK 13,4 16,1 4,7 18,1 19,0 18,3 19,1 14,6 11,6 8,8 13,1 10,1 15,8 20,2 17,1 16,9 13,8 34,1 

PWP 9,2 8,2 6,4 2,9 5,7 8,2 7,2 6,4 4,2 5,5 4,5 5,7 7,5 7,2 7,8 7,1 5,0 38,8 

mit 10,6 12,0 6,4 12,1 13,1 11,5 11,2 9,1 6,7 6,6 7,3 7,2 10,3 11,5 10,9 12,7 9,2 29,4 

nFK 12,6 4,2 4,4 16,0 10,5 15,7 6,6 12,1 8,9 7,2 9,8 7,1 6,1 7,7 7,6 12,5 -7,6 52,7 

FK 13,2 8,3 8,9 22,6 12,9 21,6 11,2 14,5 11,7 9,2 14,7 11,8 13,9 14,2 14,1 15,7 -13,1 55,0 

PWP 7,5 9,0 10,9 7,9 5,8 13,0 6,9 6,0 6,4 8,4 9,8 7,1 6,1 7,7 7,6 7,2 -5,2 23,3 

mit 11,1 7,2 8,1 15,5 9,7 16,8 8,2 10,9 9,0 8,3 11,5 8,7 8,7 9,9 9,8 11,8 -8,6 43,7 

nFK 11,4 8,2 6,6 25,0 15,6 23,0 13,5 14,3 13,0 6,5 13,5 10,5 14,8 18,5 17,1 16,1 -13,1 68,8 

FK 11,5 9,9 7,5 25,9 15,4 23,8 13,4 14,0 14,2 8,1 15,5 12,0 14,1 17,4 16,4 17,0 -14,3 71,6 

PWP 5,3 4,2 4,7 2,6 5,0 5,5 4,9 4,0 3,6 4,1 4,5 3,2 4,9 4,8 5,0 4,9 -1,1 20,8 

mit 9,4 7,4 6,3 17,9 12,0 17,5 10,6 10,7 10,3 6,2 11,1 8,5 11,2 13,6 12,9 12,6 -9,1 53,7 

L: Lehm; U: Schluff; T: Ton; Ss: reiner Sand; l, t, s: lehmig, tonig, sandig; TRD 1: 1 - 1,25 g·cm - ³; TRD 3: >1,25 - 1,45 g·cm - ³; TRD 4: >1,45 - 1,65 g·cm - ³; 

TRD 5: >1,65 g·cm - ³; H 1: 2 - 5 Masse-%; H 4: >5 - 10 Masse-%; H 5: >10 - 30 Masse-%; ME: mittlerer Fehler (gemessene Werte - 

berechnete Werte); max: maximaler Fehler; mit: mittlerer RMSE über alle Prädiktorenklassen; n: Stichprobenumfang 

1 ) abweichend davon Stichprobenumfang bei Scheinost n = 148 



63

Tabelle 38 (Fortsetzung): Validierung einzelner PTF: RMSE in den Prädiktorenklassen sowie ME und maximale Fehler über alle Prädiktorenklassen (in 

PTF 

L U T Ss 

Ss, 

l, t, s 

TRD 

1 

TRD 

2 

TRD 

3 

TRD 

4 

TRD 

5 

H 1 H 2 H 3 H 4 H 5 mit ME max 

n 66 14 15 93 267 30 50 111 143 121 242 56 93 38 26 455 n = nmax 

Vereecken 

nmax = 455 


nFK 

FK 

PWP 

mit 

6,1 

7,1 

6,3 

6,5 

4,1 

4,1 

5,4 

4,5 

4,7 

4,1 

7,9 

5,5 

9,1 

9,3 

1,8 

6,7 

8,3 

8,9 

5,7 

7,6 

7,5 

8,6 

9,3 

8,5 

5,4 

7,1 

4,3 

5,6 

6,9 

6,2 

4,7 

5,9 

8,9 

8,9 

4,7 

7,5 

6,1 

5,2 

4,1 

5,1 

6,0 

6,1 

4,6 

5,5 

6,0 

5,3 

4,0 

5,1 

7,4 

7,2 

4,8 

6,5 

7,3 

8,6 

5,0 

7,0 

10,1 

12,0 

11,4 

11,2 

8,5 

8,2 

5,8 

7,5 

-5,6 

-4,2 

1,4 

0,9 

26,8 

26,4 

22,5 

25,2 

Wösten klass 


nmax = 795 

nFK 

FK 

PWP 

mit 

6,8 

7,9 

6,9 

7,2 

6,0 

7,2 

6,2 

6,5 

4,9 

7,1 

8,0 

6,7 

9,5 

10,6 

2,5 

7,5 

6,6 

8,2 

6,6 

7,1 

9,5 

10,3 

5,9 

8,6 

6,4 

9,7 

6,7 

7,6 

5,5 

7,3 

5,8 

6,2 

7,1 

7,3 

5,5 

6,6 

6,4 

7,0 

5,9 

6,4 

6,7 

8,2 

5,4 

6,8 

5,3 

6,6 

5,3 

5,7 

6,4 

8,1 

7,0 

7,2 

6,3 

8,5 

6,1 

7,0 

11,8 

12,2 

6,9 

10,3 

7,8 

8,6 

5,9 

7,4 

-2,4 

-1,3 

1,3 

-0,8 

27,7 

31,2 

26,3 

28,4 

Wösten KGA 


nmax = 455 

nFK 

FK 

PWP 

mit 

6,1 

7,7 

7,1 

7,0 

6,6 

4,6 

4,9 

5,4 

4,2 

4,6 

6,5 

5,1 

11,8 

11,7 

2,8 

8,8 

7,4 

7,3 

6,1 

6,9 

13,9 

14,0 

7,7 

11,9 

6,5 

7,9 

4,6 

6,3 

6,3 

5,5 

5,7 

5,8 

6,0 

5,9 

4,9 

5,6 

4,5 

4,0 

4,5 

4,3 

8,7 

8,8 

4,9 

7,5 

5,3 

4,5 

4,2 

4,7 

6,3 

6,6 

6,3 

6,4 

7,4 

8,4 

5,6 

7,1 

10,0 

9,6 

7,9 

9,2 

7,4 

7,0 

6,3 

6,9 

-3,3 

-0,2 

3,1 

-0,1 

61,4 

61,2 

19,2 

47,3 

AG Boden nFK 

nmax = 455 

(diskontinuierlich) 

nFK 

FK 

PWP 

mit 

9,2 

8,6 

7,0 

8,2 

4,4 

5,7 

4,8 

5,0 

4,1 

6,9 

7,0 

6,0 

9,8 

9,0 

2,9 

7,2 

7,4 

9,5 

5,3 

7,4 

9,1 

11,9 

8,7 

9,9 

9,1 

11,4 

6,5 

9,0 

5,4 

5,8 

3,6 

4,9 

7,0 

7,0 

3,8 

5,9 

5,2 

4,9 

4,3 

4,8 

4,7 

6,0 

4,8 

5,1 

5,0 

5,8 

3,8 

4,9 

10,3 

7,9 

5,1 

7,8 

7,7 

10,0 

6,0 

7,9 

12,4 

17,2 

9,1 

12,9 

7,4 

8,0 

5,3 

6,9 

-1,4 

-2,3 

-0,8 

-0,7 

29,8 

32,4 

20,1 

27,4 

AG Boden pF 

nmax = 795 


nFK 

FK 

PWP 

mit 

7,8 

7,8 

5,4 

7,0 

6,1 

8,0 

4,4 

6,2 

6,7 

5,9 

5,5 

6,0 

9,5 

11,8 

2,9 

8,0 

6,4 

8,3 

5,7 

6,8 

12,3 

12, 1 

6,1 

10,2 

8,7 

11,3 

5,6 

8,5 

4,8 

6,9 

4,8 

5,5 

5,5 

5,4 

3,2 

4,7 

5,6 

5,8 

4,5 

5,3 

6,4 

7,2 

4,4 

6,0 

5,4 

5,1 

3,4 

4,6 

5,4 

6,7 

4,9 

5,7 

8,9 

11,8 

6,7 

9,1 

14,0 

15,3 

5,9 

11,7 

7,2 

8,2 

5,2 

6,8 

-0,2 

0,1 

0,3 

0,1 

29,9 

31,5 

28,3 

29,9 

Teepe klass nFK 

nmax = 455 


nFK 

FK 

PWP 

mit 

6,5 

6,1 

6,6 

6,4 

4,0 

6,2 

6,4 

5,6 

3,6 

5,1 

6,3 

5,0 

9,6 

12,7 

5,2 

9,2 

6,9 

8,1 

5,8 

7,0 

9,2 

11,7 

9,6 

10,2 

6,4 

8,2 

5,9 

6,8 

5,5 

6,4 

4,6 

5,5 

6,0 

7,5 

5,0 

6,2 

5,4 

6,1 

5,1 

5,5 

6,9 

8,9 

5,8 

7,2 

4,3 

5,7 

4,0 

4,7 

5,8 

5,7 

5,5 

5,7 

6,3 

8,4 

8,1 

7,6 

10,7 

12,6 

7,5 

10,3 

7,2 

8,3 

5,7 

7,1 

-2,7 

-3,4 

-0,6 

-1,2 

28,7 

39,2 

18,5 

28,8 

Teepe KGA nFK 


nmax = 632 

nFK 

FK 

PWP 

mit 

5,6 

6,5 

5,3 

5,8 

3,7 

4,5 

4,4 

4,2 

3,3 

3,8 

4,8 

4,0 

9,5 

11,2 

2,9 

7,9 

5,8 

6,9 

5,1 

5,9 

9,1 

8,5 

5,6 

7,7 

5,3 

7,7 

4,9 

6,0 

5,2 

6,1 

4,3 

5,2 

5,4 

6,5 

3,7 

5,2 

4,4 

5,3 

4,2 

4,6 

6,2 

7,8 

7,8 

7,3 

4,2 

5,2 

7,8 

5,7 

5,8 

6,3 

7,8 

6,6 

5,5 

7,2 

7,8 

6,8 

8,8 

8,2 

7,8 

8,3 

6,5 

7,4 

5,0 

6,3 

-1,7 

-2,2 

-0,9 

-1,6 

29,0 

32,8 

23,1 

28,3 

L: Lehm; U: Schluff; T: Ton; Ss: reiner Sand; l, t, s: lehmig, tonig, sandig; TRD 1: 1 - 1,25 g·cm - ³; TRD 3: >1,25 - 1,45 g·cm - ³; TRD 4: >1,45 - 1,65 g·cm - ³; 

TRD 5: >1,65 g·cm - ³; H 1: 2 - 5 Masse-%; H 4: >5 - 10 Masse-%; H 5: >10 - 30 Masse-%; ME: mittlerer Fehler (gemessene Werte - 

berechnete Werte); max: maximaler Fehler; mit: mittlerer RMSE über alle Prädiktorenklassen; n: Stichprobenumfang 



64

Anwendbarkeit Das Programm ROSETTA zeichnet sich durch eine hohe Flexibilität 

hinsichtlich Qualität und Quantität der eingesetzten Prädiktoren aus. Technische Re- 

striktionen bei der Anwendung werden nicht festgestellt. Insgesamt ist bei einer Erhö- 

hung von Anzahl bzw. Güte der verwendeten Prädiktoren ein Anstieg der Präzision zu 

erwarten. Die PTF Schaap KGA+TRD kann allerdings nur verwendet werden, wenn 

Messwerte der TRD und Angaben zur Korngrößenverteilung vorliegen. Weniger emp- 

fehlenswert scheint die Verwendung von ROSETTA für Tone, reine Sande und Böden 

mit TRD 1 - 1,25 g·cm - ³, da hier bei unseren Tests im Mittel zweistellige RMSE auftra- 

ten. 

3.6.3.1.2 Scheinost 

Genauigkeit Mit der PTF Scheinost wird im Mittel ein RMSEnFK von 14,0 Vol.% er- 

reicht. In den einzelnen Standortbereichen ergeben sich fast durchweg zweistellige 

RMSEnFK von bis zu 16,1 Vol.%. Lediglich bei Lehmen, Tonen, Böden mit TRD >1,45 

g·cm - ³ und Humusgehalten zwischen 1 und 2 Masse-% werden einstellige RMSEnFK 

zwischen 6,7 und 9,1 Vol.% erzielt. Der maximal beobachtete Fehler hinsichtlich der 

nFK liegt bei 34,1 Vol.%. Im Mittel sind die mit der PTF errechneten Wassergehalte um 

8,9 Vol.% zu niedrig. 

Anwendbarkeit Insgesamt sind die mit Scheinost erzielten RMSE sehr hoch. Wäh- 

rend unabhängige Validierungsstudien (für andere PTF, zu Scheinost ist keine ent- 

sprechende Publikation bekannt) in der Regel von RMSEnFK,FK,PWP zwischen 5 und 9 

Vol.% berichten, erzielt Scheinost für unseren Testdatensatz über alle Standortberei- 

che einen inakzeptablen RMSEnFK,FK,PWP von 12,7 Vol.%. Bessere Ergebnisse beo- 

bachteten wir mit Scheinost lediglich bei sehr dichten Böden (TRD >1,45 g·cm - ³) sowie 

geringen Humusgehalten (1 - 2 Masse-%). 

Die PTF nach Scheinost weist gegenüber allen anderen hier untersuchten Funktionen 

den Vorteil auf, den Skelettgehalt explizit zu berücksichtigen (vgl. auch Abschnitt 

2.6.1). Trotz dieser Voraussetzung und des Umstandes, direkt für Wälder entwickelt 

worden zu sein, kann die Anwendung von Scheinost für BZE II - Zwecke aufgrund der 

hohen RMSE nicht empfohlen werden. Eine möglich Ursache ist, dass die Regressi- 

onsgleichungen von Scheinost speziell für ein kleines Untersuchungsgebiet in Bayern 

angepasst wurden. Der Entwicklungsdatensatz scheint somit zu "ortsspezifisch" zu 

sein, um die Funktion auch auf andere Gebiete übertragen zu können. Zudem ist 

Scheinost generell nicht anwendbar, wenn keine Angaben zum Skelettgehalt vorliegen, 

da die Regressionsgleichungen Angaben zu den vier Fraktionen Ton, Schluff, Sand 

und Kies benötigen. Dies führt bei unserem Testdatensatz zu einer vergleichsweise 

kleinen Stichprobe (n = 148). 



65

3.6.3.1.3 

3.6.3.1.4 


Genauigkeit Die Funktion Teepe klass vG bietet in Tabellenform explizite van Ge- 

nuchten-Parameter an. Mit Hilfe der van Genuchten-Gleichung wird hier ein RMSEnFK 

von 12,5 Vol.% erzielt. Sehr gute Übereinstimmungen mit den Labormesswerten der 

nFK werden für Tone (4,4 Vol.%), Schluffe (4,2 Vol.%) und Böden mit Humusgehalten 

von >1 - 30 Masse-% (RMSEnFK zwischen 6,1 und 7,7 Vol.%) erzielt. Auffällig sind da- 

gegen die hohen RMSEnFK bei reinen Sanden und Böden mit TRD 1 g·cm - ³ (ca. 85% im Entwicklungsdatensatz) fokussierte. 

Anwendbarkeit Die PTF Teepe klass vG kann nicht für die Bodenarten Ls4 (TRD 

>1,25 - 1,45 g·cm - ³) und Tt, Tl sowie Tu2 (TRD >1,65 g·cm - ³) von AG Bodenkunde 

(1994) verwendet werden, da für diese Böden in der Originalquelle keine Angaben vor- 

handen sind. Für Standorte mit diesen Eigeschaften ist die PTF somit nicht anwendbar. 

Annahmen müssen nicht getroffen werden. Die PTF benötigt als Eingangsgröße aller- 

dings gemessene Werte der TRD. Bei reinen Sanden, bei Böden mit TRD

Anwendbarkeit Die Anwendung der PTF Teepe KGA vG unterliegt der technischen 

Restriktion, dass keine Sand- und Schluffanteile gleich Null eingesetzt werden können. 

Außerdem sind gemessene Werte der TRD und Angaben zur Korngrößenverteilung 

erforderlich. Bei einer Verwendung von Teepe KGA vG muss mit einem erheblichen 

Anteil von unplausiblen pF-Kurvenverläufen gerechnet werden. Vereinzelt können sich 

vorausgesagte und gemessene Wassergehalte um bis zu 70 Vol.% unterscheiden. 

Darüber hinaus werden oftmals, wie in Anschnitt 3.6.1 erläutert, negative residuale 

Wassergehalte θ r berechnet, mit denen die van Genuchten-Funktion in prozessorien- 

tierten Wasserhaushaltsmodellen basierend auf der Richards-Gleichung nicht verwen- 

det werden kann. Die PTF sollte aus genannten Gründen weder für die Ermittlung der 

Zielgrößen nFK, FK und PWP noch für numerische Simulationen des Wasserhaushalts 

eingesetzt werden. 

3.6.3.1.5 Vereecken 

Genauigkeit Die PTF Vereecken erzielt in fast allen Standortbereichen einstellige 

RMSEnFK. In der Regel liegen die RMSEnFK zwischen 4 und 8 Vol.%. Bei Böden mit 

sehr hohen Humusgehalten (>10 - 30 Masse%, RMSEnFK = 10,1 Vol.%) sowie reinen 

Sanden (RMSEnFK = 9,1 Vol.%) werden allerdings im Vergleich zu den in den anderen 

Standortbereichen etwas höhere RMSEnFK festgestellt. Im Mittel beträgt der RMSEnFK 

der Funktion 8,5 Vol.% bei insgesamt zu hoch vorhergesagten Wassergehalten (- 5,6 

Vol.%). Vereinzelt treten absolute Fehler zwischen berechneten und gemessenen 

Wassergehalten von bis zu 27 Vol.% auf. Die größten Fehler liefern dabei reine Sande 

und Böden mit Humusgehalten >10 - 30 Masse-%. Während für humusreiche Böden 

oftmals zu hohe Wassergehalte vorausgesagt werden, ergeben sich für reine Sande 

und Böden mit TRD 10 - 30 Masse-% 

liegen die für alle Prädiktorenklassen ermittelten RMSEnFK im einstelligen Bereich. So 

bestätigt sich der Eindruck von Tietje und Tapkenhinrichs (1993), Hammel und Kennel 

(2001) sowie Kern (1995), welche übereinstimmend feststellen, dass die PTF von Ve- 

reecken relativ universell einsetzbar für landwirtschaftliche und forstliche Böden ist. Im 

Hinblick auf Wasserhaushaltssimulationen im Rahmen der BZE II -Auswertung erweist 



67

3.6.3.1.6 

sich allerdings als Manko, dass durch die Definition des van Genuchten-Parameters m 

als m = 1 häufig n 10 Masse-% muss mit größeren Fehlern (bis ca. 27 Vol.%) gerechnet wer- 

den. 

Wösten klass für organische Böden Die PTF Wösten klass bietet neben den van 

Genuchten-Parametern für Mineralböden auch eine Durchschnittskurve für organische 

Böden an. Es wird geprüft, ob diese Funktion möglicherweise zur Abschätzung boden- 

physikalischer Kennwerte für die in der BZE häufig vorkommenden organischen Aufla- 

gen (ca. 20% der Horizonte in der BZE I - Datenbank, vgl. Abschnitt 3.1) bzw. der rela- 

tiv seltenen Moorböden (ca. 0,2% der Horizonte in der BZE I - Datenbank, vgl. Ab- 

schnitt 3.1) geeignet ist (Tabelle 3 9). 

Bei den organischen Auflagen tritt ein RMSEnFK von 17,2 Vol.% auf. Der maximal beo- 

bachtete Fehler liegt sogar bei nahezu 40 Vol.% (Tabelle 3 8). 

Insgesamt noch größere 

Abweichungen ergeben sich bei der Bewertung der Moorböden (RMSEnFK = 29,3 

Vol.%, max. Fehler = 31,7 Vol.%). 



68

Ähnliche Fehler beobachteten auch Hammel und Kennel (2001), welche die Funktion 

aber im Gegensatz zu vorliegender Studie mit humusreichen Mineralhorizonten bewer- teten. 

3.6.3.1.7 

Tabelle 39: 

Genauigkeit der ermittelten Zielgrößen organischer Böden bei Verwendung der 

PTF Wösten klass 

organische Auflagehorizonte (n = 10) Moorböden (n = 3) 

ME RMSE max. Fehler ME RMSE max. Fehler 

(Vol.%) (Vol.%) (Vol.%) (Vol.%) (Vol.%) (Vol.%) 

nFK 5,8 17,2 39,6 29,1 29,3 31,7 

FK -20,9 26,9 37,5 -4,2 5,1 7,9 

PWP -10,1 13,0 23,4 -16,8 16,9 19,2 

mittel -8,4 19,0 33,5 2,7 17,1 19,6 

Eine generalisierte PTF für organische Böden ist offenbar kaum geeignet, der hohen 

beobachteten Variabilität der Zielgrößen (z. B. nFK in unserem Testdatensatz zwi- 

schen 10 und 66 Vol.%!) von organischen Böden gerecht zu werden. 

Wösten KGA 

Genauigkeit Wösten KGA erzielt mit unserem Testdatensatz weitgehend ähnliche 

Ergebnisse wie die klassifizierte Funktion Wösten klass (Abschnitt 3.6.3.1.6). In den 

meisten Standortbereichen werden RMSEnFK zwischen 4 und 8 Vol.% beobachtet. Ver- 

gleichsweise hohe Fehler bzgl. der nFK treten erneut bei reinen Sanden (RMSEnFK = 

11,8 Vol.%) und Böden mit TRD

3.6.3.2 Diskontinuierliche PTF 

3.6.3.2.1 

3.6.3.2.2 

AG Boden nFK 

Genauigkeit AG Boden nFK erzielt im Mittel über alle Standortbereiche einen 

RMSEnFK von 7,4 Vol.%. Maximale Abweichungen zwischen gemessenen und voraus- 

gesagten Wassergehalten liegen bei 30 Vol.%. Für Schluffe und Tone erreicht die PTF 

niedrige RMSEnFK (4,4 bzw. 4,1 Vol.%), wohingegen bei Lehmen und reinen Sanden 

mit 9,2 bzw. 9,8 Vol.% im Mittel größere Abweichungen gegenüber den Messwerten 

beobachtet werden. In den TRD-Klassen nimmt die Präzision bei TRD >1,25 g·cm - ³ 

(RMSEnFK zwischen 5 und 7 Vol.%) im Vergleich zu Böden mit TRD 2 - 30 Masse-%) und lockere (TRD 10 - 30 Masse-% und TRD

3.6.3.2.3 

3.6.3.2.4 

Anwendbarkeit Die PTF AG Boden pF wurde v. a. für eine ungefähre Zielgrößenab- 

schätzung bei Datendefiziten konzipiert. Die in der Originalquelle tabellarisch angege- 

benen Stützpunkte der pF-Kurve sind daher auch unabhängig von TRD bzw. Humus- 

gehalt der Böden. Die PTF AG Boden pF ist technisch uneingeschränkt anwendbar. 

Mittels der relativ pauschalen tabellarischen Abschätzung über die Bodenart wird ein 

RMSEnFK, FK, PWP von 6,8 Vol.% erzielt. Damit erreicht diese PTF annähernd die Genau- 

igkeit von in der Literaur dokumentierten Genauigkeitsangaben von „guten“ PTF von 5 

Vol.%. Für Böden mit Humusgehalten >10 - 30 Masse-% und TRD 10 - 30 Masse-% (RMSEnFK = 10,7 Vol.%) durchgehend einstellige RMSEnFK, 

die aber eine bedeutende Wertespanne umfassen: Während für Tone ein mittlerer 

RMSEnFK von 3,6 Vol.% beobachtet wird, liegt der Fehler bei Sanden oder lockeren 

Böden mit TRD 10 - 30 Masse-% 

beobachtet. Hier ergeben sich Abweichungen von bis zu 29 Vol.% (nicht in Tabelle 3 8 

dargestellt). 

Anwendbarkeit Die PTF Teepe klass nFK kann nicht für die Bodenarten Ls4 (TRD 

>1,25 - 1,45 g·cm - ³) und Tt, Tl sowie Tu2 (TRD >1,65 g·cm - ³) von AG Bodenkunde 

(1994) verwendet werden, da für diese Böden in der Originalquelle keine Angaben vor- 

handen sind. Für Standorte mit diesen Eigeschaften ist die PTF folglich nicht anwend- 

bar. Es müssen außerdem quantitative Angaben zur TRD vorliegen. In der Regel ist 

mit RMSEnFK zwischen 3 und 7 Vol.% zu rechnen. Bei reinen Sanden, locker lagernden 

und humusreichen Böden muss allerdings von größeren Ungenauigkeiten (RMSEnFK 

zwischen 9 und 11 Vol.%) ausgegangen werden. 

Teepe KGA nFK 

Genauigkeit Bei Teepe KGA nFK werden die Zielgrößen nFK und PWP aus Korngrö- 

ßenanteilen und absoluten Werten der TRD rechnerisch ermittelt. Der Ansatz erreicht 

in allen Standortbereichen einstellige RMSEnFK bei einem mittleren RMSEnFK von 6,5 

Vol.%. Besonders exakte Ergebnisse werden bei Tonen (RMSEnFK = 3,3 Vol.%) und 

Schluffen (RMSEnFK = 3,7 Vol.%) erzielt. Den höchsten mittleren RMSEnFK erzielen 

reine Sande (RMSEnFK = 9,5 Vol.%) und Böden mit TRD

Vol.%). Vereinzelt treten maximale Fehler von bis zu 29 Vol.% auf. Diese konzentrie- 

ren sich vorwiegend auf reine Sande und Böden mit TRD

Tabelle 40 : Vergleichende Auswertung der direkten Validierung: Rangfolge und RMSEnFK 

in Vol.% (in Klammern) der PTF in den Prädiktorenklassen 

PTF 

L U T Ss 

Ss, 

l, t, s 

TRD 

1 

TRD 

2 

TRD 

3 

TRD 

4 

TRD 

5 

H 1 H 2 H 3 H 4 H 5 mit 

n 66 14 15 93 267 30 50 111 143 121 242 56 93 38 26 455 ) 1 

Schaap klass (kont) 

8 

(8,8) 

10 

(7,7) 

13 

(10,5) 

10 

(13,3) 

9 

(7,6) 

3 

(8,2) 

10 

(11,3) 

10 

(9,2) 

11 

(9,0) 

13 

(10,4) 

9 

(8,2) 

12 

(8,9) 

10 

(10,6) 

11 

(10,2) 

8 

(12,2) 

10 

(9,3) 

Schaap KGA (kont) 

7 

(8,6) 

9 

(7,6) 

12 

(10,1) 

8 

(11,6) 

5 

(7,3) 

2 

(7,9) 

9 

(10,5) 

8 

(8,4) 

8 

(8,3) 

12 

(10,0) 

8 

(7,8) 

11 

(8,6) 

8 

(9,6) 

9 

(9,2) 

6 

(11,8) 

9 

(8,8) 

Schaap KGA+TRD (kont) 

11 

(10,8) 

11 

(8,0) 

11 

(9,9) 

7 

(10,3) 

5 

(7,3) 

8 

(11,9) 

11 

(11,5) 

9 

(8,6) 

7 

(7,2) 

3 

(5,0) 

6 

(6,9) 

8 

(7,1) 

11 

(11,0) 

10 

(10,0) 

12 

(14,4) 

7 

(8,2) 

Scheinost (kont) 

9 

(9,1) 

13 

(11,8) 

10 

(8,2) 

11 

(15,4) 

12 

(14,5) 

11 

(14,6) 

13 

(16,1) 

11 

(12,0) 

12 

(9,6) 

10 

(6,7) 

12 

(11,0) 

10 

(7,7) 

12 

(13,9) 

12 

(16,0) 

10 

(13,5) 

12 

(14,0) 

Teepe klass vG (kont) 

13 

(12,6) 

4 

(4,2) 

5 

(4,4) 

12 

(16,0) 

11 

(10,5) 

12 

(15,7) 

6 

(6,6) 

12 

(12,1) 

9 

(8,9) 

11 

(7,2) 

11 

(9,8) 

8 

(7,1) 

6 

(6,1) 

6 

(7,7) 

1 

(7,6) 

11 

(12,5) 

Teepe KGA vG (kont) 

12 

(11,4) 

12 

(8,2) 

8 

(6,6) 

13 

(25,0) 

13 

(15,6) 

13 

(23,0) 

12 

(13,5) 

13 

(14,3) 

13 

(13,0) 

9 

(6,5) 

13 

(13,5) 

13 

(10,5) 

13 

(14,8) 

13 

(18,5) 

13 

(17,1) 

13 

(16,1) 

Vereecken (kont) 

2 

(6,1) 

3 

(4,1) 

6 

(4,7) 

1 

(9,1) 

10 

(8,3) 

1 

(7,5) 

2 

(5,4) 

7 

(6,9) 

9 

(8,9) 

7 

(6,1) 

2 

(6,0) 

7 

(6,0) 

7 

(7,4) 

4 

(7,3) 

4 

(10,1) 

8 

(8,5) 

Wösten klass (kont) 

5 

(6,8) 

6 

(6,0) 

7 

(4,9) 

2 

(9,5) 

3 

(6,6) 

7 

(9,5) 

3 

(6,4) 

4 

(5,5) 

6 

(7,1) 

8 

(6,4) 

5 

(6,7) 

4 

(5,3) 

5 

(6,4) 

2 

(6,3) 

6 

(11,8) 

6 

(7,8) 

Wösten KGA (kont) 

2 

(6,1) 

8 

(6,6) 

4 

(4,2) 

9 

(11,8) 

7 

(7,4) 

10 

(13,9) 

5 

(6,5) 

6 

(6,3) 

3 

(6,0) 

2 

(4,5) 

10 

(8,7) 

4 

(5,3) 

4 

(6,3) 

5 

(7,4) 

3 

(10,0) 

4 

(7,4) 

AG Boden nFK (diskont) 

10 

(9,2) 

5 

(4,4) 

3 

(4,1) 

6 

(9,8) 

7 

(7,4) 

4 

(9,1) 

8 

(9,1) 

3 

(5,4) 

5 

(7,0) 

4 

(5,2) 

1 

(4,7) 

3 

(5,0) 

9 

(10,3) 

6 

(7,7) 

9 

(12,4) 

4 

(7,4) 

AG Boden pF (diskont) 

6 

(7,8) 

7 

(6,1) 

9 

(6,7) 

2 

(9,5) 

2 

(6,4) 

9 

(12,3) 

7 

(8,7) 

1 

(4,8) 

2 

(5,5) 

6 

(5,6) 

4 

(6,4) 

6 

(5,4) 

1 

(5,4) 

8 

(8,9) 

11 

(14,0) 

2 

(7,2) 

Teepe klass nFK (diskont) 

4 

(6,5) 

2 

(4,0) 

2 

(3,6) 

5 

(9,6) 

4 

(6,9) 

6 

(9,2) 

3 

(6,4) 

4 

(5,5) 

3 

(6,0) 

5 

(5,4) 

6 

(6,9) 

2 

(4,3) 

2 

(5,8) 

2 

(6,3) 

5 

(10,7) 

2 

(7,2) 

Teepe KGA nFK (diskont) 

1 

(5,6) 

1 

(3,7) 

1 

(3,3) 

2 

(9,5) 

1 

(5,8) 

4 

(9,1) 

1 

(5,3) 

2 

(5,2) 

1 

(5,4) 

1 

(4,4) 

3 

(6,2) 

1 

(4,2) 

2 

(5,8) 

1 

(5,5) 

2 

(8,8) 

1 

(6,5) 

L = Lehm; U = Schluff; T = Ton; Ss = reiner Sand; l, t, s = lehmig, tonig, sandig; TRD 1 = < 1 g·cm - ³; TRD 2 = > 1 bis 1,25 g·cm - ³; TRD 3 = > 1,25 bis 1,45 g·cm - ³; TRD 4 = > 

1,45 bis 1,65 g·cm - ³; TRD 5 = > 1,65 g·cm - ³; H 1 = < 1 Masse-%; H 2 = 1 bis 2 Masse-%; H 3 = > 2 bis 5 Masse-%; H 4 = > 5 bis 10 Masse-%; H 5 = > 10 Masse-%; ME = 

mittlerer Fehler (gemessene Werte - berechnete Werte); max = maximaler Fehler; mit = mittlerer RMSE; n = Stichprobenumfang; ) 1 Stichprobenumfang bei Scheinost 

n=148; kont = kontinuierliche PTF; diskont = diskontinuierliche PTF; Rot markiert = jeweils präziseste PTF in den Prädiktorenklassen 



73

Für reine Sande erzielen alle PTF eine wesentlich geringere Genauigkeit als in den 

anderen Bodenartenklassen. Es werden RSMEnFK zwischen 9,1 Vol.% (Vereecken) 

und 25 Vol.% (Teepe KGA vG) ermittelt. Die Funktion Teepe KGA nFK, welche bei 

allen anderen Bodenarten die genauesten Ergebnisse liefert, schneidet für reine Sande 

nach Vereecken am zweitbesten ab (RSMEnFK = 9,5 Vol.%). Die im Vergleich zu ande- 

ren Standortbereichen geringere Präzision der PTF bei reinen Sanden ist für BZE II 

von erheblicher Bedeutung, da diese Gruppe von Bodenarten im Erhebungsbereich 

der BZE bei etwa einem Drittel der Horizonte vorliegt (32,67%, siehe Abschnitt 3.1). 

Für die vier Prädiktorenklassen mit einer TRD >1 g·cm - 

- ³ können mehrere Ansätze i 

dentifiziert werden, die niedrige RSMEnFK im Bereich von 4 Vol.% und 7 Vol.% errei- 

chen: Teepe KGA nFK, Teepe klass nFK, Vereecken sowie die Funktionen von 

Wösten, wobei erneut Teepe KGA nFK in drei von vier Klassen die jeweils besten 

und ein einer Klasse die zweitbesten Ergebnisse liefert (RSMEnFK = 4,4 bis 5,4 

Vol.%). 

Für Böden mit TRD 10 - 30 Masse-% (ca. 5% 

aller Horizonte in der BZE I - Datenbank, vgl. Abschnitt 3.1) erzielen von allen unter- 

suchten PTF nur Teepe klass vG (RSMEnFK = 7,6 Vol.%) und Teepe KGA nFK 

(RSMEnFK = 8,8 Vol.%) einstellige Fehler. Möglicherweise ist es hier von Vorteil, dass 

die PTF von Teepe et al. (2003) basierend auf einem Datensatz, welcher ausschließ- 

lich Waldböden enthielt, entwickelt wurden (Abschnitt 1.2.2.1.3). Diese beiden Funktio- 

nen sind zugleich auch die einzigen, welche über alle Humusklassen H1 - H5 einstelli- 

ge RSMEnFK erzielen. 

Insgesamt erreicht die PTF Teepe KGA nFK die exaktesten Ergebnisse bei Er- 

mittlung der nFK. Die Einbeziehung der erzielten RMSEFK und RMSEPWP in die 

Bewertung ergibt, dass die PTF, neben der nFK, auch in der Lage ist, FK und 

PWP zufriedenstellend vorherzusagen: Hier werden mittlere RMSE von 7,4 Vol.% 

(FK) bzw. 5,0 Vol.% (PWP) erzielt. 



74

Ein Vergleich von kontinuierlichen mit diskontinuierlichen PTF hinsichtlich der Validie- 

rungsergebnisse für die nFK zeigt, dass diskontinuierliche PTF den Absolutwert 

des pflanzenverfügbaren Bodenwassers präziser voraussagen als kontinuierli- 

che: Die vier insgesamt exaktesten Funktionen sind genau die vier von uns un- 

tersuchten diskontinuierlichen PTF mit einem mittleren RSMEnFK über alle Prädik- 

torenklassen von 6,5 Vol.% (Teepe KGA nFK), 7,2 Vol.% (AG Boden pF und Teepe 

klass nFK) bzw. 7,4 Vol.% (AG Boden nFK). Die präziseste kontinuierliche PTF 

ist (gemeinsam mit AG Boden nFK auf Rang 4) Wösten KGA (mittlerer RSMEnFK = 

7,4 Vol.%). Vermutliche Ursache für diese Beobachtung ist, dass kontinuierliche PTF 

nicht ausschließlich zu dem Zweck entwickelt wurden, diskrete Kennwerte der pF- 

Kurve, also z. B. FK, PWP und nFK, vorherzusagen. Ein weiteres Anliegen dieser kon- 

tinuierlichen PTF ist es vielmehr, auch den Verlauf, d. h. also die feuchteabhängige 

Steigung und die Krümmung der Wasserspannungskurve möglichst realitätsnah zu 

beschreiben. Möglicherweise kann dieses Ziel nur auf Kosten der Genauigkeit bei der 

Vorhersage diskreter Kennwerte erzielt werden. Kontinuierliche Ansätze bieten aller- 

dings den Vorteil, dass sie Grundlage für die Parametrisierung physikalisch basierter 

Wasserhaushaltsmodelle sein können. Mit Hilfe von diskontinuierlichen PTF können 

dagegen nur einfach Speichermodelle zum Wasserhaushalt parametrisiert werden. 

Eine Ausnahme stellt allerdings die eigentlich diskontinuierliche PTF AG Boden pF dar: 

Über den Umweg des Fitting-Programms RETC (van Genuchten et al. 1991) könnten 

mit dieser PTF auch van Genuchten-Parameter bestimmt werden und somit vermutlich 

eine relativ exakte Vorhersage der gesamten pF-Kurve erzielt werden. 

Bei Ansätzen, welche van Genuchten-Parameter auf Grundlage von Regressionsbe- 

ziehungen ermitteln, muss zudem bei einzelnen BZE-Punkten mit extremen Ausreißern 

in Form von unplausiblen Wassergehalten gerechnet werden: Besonders die Glei- 

chungen von Teepe KGA vG und Wösten KGA berechnen vereinzelt unrealistisch ho- 

he Wassergehalte (Tabelle 38, 

Spalte „max“) insbesondere für die FK. Ursache ist 

vermutlich, dass die verwendeten Regressionsgleichungen die physikalischen Verhält- 

nisse einzelner Böden nicht erklären können. So führen u. a. geringe TRD

3.7 

denart abschätzt (RSMEnFK = 7,2 Vol.%). Die PTF AG Boden pF ist auch in der Lage, 

FK (RSMEFK = 8,2 Vol.%) und PWP (RSMEFK = 5,2 Vol.%) relativ exakt vorauszusa- 

gen. 

Insgesamt erweist sich AG Boden pF als eine PTF, welche mit sehr geringen An- 

forderungen an die Eingangsdaten relativ gute Ergebnisse hinsichtlich der bo- 

denphysikalischen Kennwerte erzielt. 

Wie bereits weiter oben in diesem Abschnitt ausgeführt, erweist sich der Ansatz Teepe 

KGA nFK als insgesamt am exaktesten für die Bestimmung bodenphysikalischer 

Kennwerte von BZE-Standorten. Dieser Ansatz ist der einzige, welcher nFK und PWP 

über absolute Korngrößenanteile und Absolutwerte der TRD abschätzt. Alle anderen 

PTF schätzen die Zielgrößen entweder über die Klassifizierung von Eingangsdaten 

oder über van Genuchten-Parameter. Dies könnte ein Hinweis darauf sein, dass die 

Vorgehensweise von Teepe KGA nFK grundsätzlich zur Zielgrößenabschätzung be- 

vorzugt werden sollte, wenn lediglich FK und PWP ermittelt werden sollen. 

Insgesamt wird außerdem deutlich, dass bei der Anwendung von PTF zur Vorhersage 

von bodenphysikalischen Kennwerten generell mit vereinzelt auftretenden Unsicherhei- 

ten von 20 bis 30 Vol.% gerechnet werden muss. Es existieren offenbar jeweils Böden, 

deren physikalische Eigenschaften eine bestimmte PTF nicht erfassen kann. Diese 

Ausreißer gehören keiner bestimmten Prädiktorenklasse an, sondern treten unserer 

Erfahrung nach unvorhersehbar auf. 

Für organische Böden konnte im Rahmen unserer Untersuchungen nur eine PTF 

(Wösten klass für organische Böden) getestet werden (vgl. Abschnitt 2.6.2.1). Aufgrund 

sehr hoher mittlerer RMSE kann diese PTF allerdings nur sehr eingeschränkt für orga- 

nische Auflagen (RSMEnFK = 17 Vol.%) oder für Moorböden (RSMEnFK = 29 Vol.%) 

empfohlen werden. Dies ist für das Datenkollektiv der BZE II von Bedeutung, da im 

Erhebungsbereich der BZE ungefähr 20% aller Horizonte organische Böden sind (sie- 

he Abschnitt 3.1). Hier besteht noch erheblicher Forschungsbedarf, welcher aber aller- 

dings nicht im Rahmen von BZE II-Vorstudien gedeckt werden kann. 

Direkte Validierung (Zielgröße kapillarer Aufstieg) 

Für die BZE-Standorte mit den BFH-Nummern 07117, 14029 und 03178 sowie die 

Dauerbeobachtungsfläche Friedrichrode BDF 60 stimmen bei einem Grundwasserab- 

stand zur Wurzelzone von 20 cm die von uns berechneten Werte für den kapillaren 

Aufstieg mit den qualitativen Angaben bei AG Bodenkunde (2005) („>5 mm·d -1 “) bis auf 

einen Horizont (Friedrichrode (Sw)Bt1) überein (Tabelle 4 1). 

Beim Profil Schluchsee 4, 

Mittelhang dagegen liegen unsere Werte dagegen deutlich unter den Orientierungswer- 

ten von AG Bodenkunde (2005). 



76

-1 

Tabelle 4 1: 

Kapillarer Aufstieg in mm·d nach AG Bodenkunde (2005) im Vergleich mit eigenen 

Berechnungen bei einem angenommenen Grundwasserabstand zur Untergrenze des effektiven 

Wurzelraumes von 20 und 80 cm. 

Profil Horizont 

BFH-Nr. 

07117 

BFH-Nr. 

14029 


BDF 60 

BFH-Nr. 

03178 

Schluchsee 

4, Mittelhang 

Bodenart 

nach AG 

Bodenkunde 

(2005) 

AG Bodenkunde 

(2005) 

20 cm 

(mm·d -1 ) 

Eigene Berechnung 

20 cm 

(mm·d -1 ) 

AG Bodenkunde 

(2005) 

80 cm 

(mm·d -1 ) 

Eigene Berechnung 

80 cm 

(mm·d -1 ) 

Aeh Sl2 >5 27,8 0,4 1,1 

Bv St2 >5 154,9 0,2 3,4 

Go mSfs >5 323,5 0,2 2,9 

Gor Ss >5 29 0,3 0,7 

Gr mSfs >5 293,6 0,2 11,7 

Ah Ls2 >5 181,4 0,7 21,7 

Bv Uls >5 101,3 1,7 11,1 

Bv Sl3 >5 82,2 0,4 10,5 

Bv Sl3 >5 88,3 0,4 8,1 

Alh Ut2 >5 3629 >5 721 

(Sw)AlBv Ut2 >5 4117 >5 849 

(Sw)Bt1 Tu4 >5 1,1 0,9 0,08 

SwBt2 Ut4 >5 59,1 3,3 10,1 

E Slu >5 118 0,4 7,2 

Go Sl3 >5 77 0,4 6,1 

Gr fSms >5 455 0,2 8,4 

Aeh Sl4 >5 0,35 0,4 5 0,35 1,4 5 0,32 2,4 0,01 

Bhs Sl4 >5 0,12 3,4 5 0,12 4,4 5 mm·d -1 ) bei AG Bodenkunde (2005) überein, bei einem Hori- 

zont ist der berechnete Wert niedriger. Beim Profil Schluchsee 4, Mittelhang dagegen 

sind die berechneten Werte, ähnlich wie beim Abstand „20 cm“, wiederum niedriger als 

nach AG Bodenkunde (2005). 

Insgesamt lässt sich somit feststellen, dass für 80 cm Grundwasserabstand keine gute 

Übereinstimmung zwischen den von uns berechneten kapillaren Aufstiegsraten und 

den Angaben nach AG Bodenkunde (2005) festgestellt werden kann. Neben den bo- 

denhydraulischen Eigenschaften reagiert die modellierte kapillare Aufstiegsrate extrem 

sensibel auf die Randbedingungen, speziell auf die Saugspannung an der Untergrenze 

des effektiven Wurzelraumes. Da die Berechnung unter der Annahme stationärer 

Strömung und definierter Randbedingungen erfolgt, welche unter natürlichen Bedin- 

gungen äußerst selten anzutreffen sind, können die nach AG Bodenkunde (2005) an- 



77

gegebenen Werte nur als grobe Anhaltswerte angesehen werden. Ihr Einsatz in Was- 

serhaushaltsmodellen sollte, wenn überhaupt, nur mit äußerster Vorsicht und in Ver- 

bindung mit einer eingehenden Fehlerbetrachtung (Sensitivitätsanalyse) erfolgen. Die- 

se individuelle Fehleranalyse ist v. a. deshalb unabdinglich, weil die potenzielle Unge- 

nauigkeit im Bereich kapillarer Aufstieg im Bereich mehrerer Größenordnungen liegt. 

Eine mögliche Alternative könnte hier die Verwendung prozessorientierter Richards- 

modelle darstellen (Abschnitt 1.2.1.3.2). 

3.8 Indirekte Validierung (Fortpflanzungsfehler in Wasserhaushalts-modellen) 

Der durch den Einsatz von PTF bedingte Fortpflanzungsfehler bei der Verwendung 

dieser Funktionen zur Parametrisierung von numerischen Simulationsmodellen wird 

sowohl hinsichtlich der Bilanzkomponenten des Wasserhaushalts als auch des pflan- 

zenverfügbaren Bodenwassers exemplarisch an fünf BZE-typischen Teststandorten 

untersucht. Die folgenden Abschnitte beschreiben zunächst die gewählten Modellpa- 

rameter und die Simulationsergebnisse (Abschnitt 3.8.1ff). Anschließend folgt eine ver- 

gleichende Diskussion (Abschnitt 3.8.6). 

3.8.1 Kiefernbestand auf sandigem Pseudogley-Gley im Oberrheingraben 

(BFH-Nr. 07117) 

3.8.1.1 Modellparameter 

Räumliche Diskretisierung 

Für die Simulationen mit Brook90 wird der Boden bis in 10 m Tiefe in insgesamt 79 

numerische Kompartimente unterteilt. Die Diskretisierungsschritte steigen von 0,15 cm 

an der Bodenoberfläche auf 50 cm in 10 m Tiefe an. In SIMPEL wird das Profil in die 

maximal mögliche Anzahl von 4 Bodenschichten unterteilt, welche einen Tiefenbereich 

von 0 - 2 m umfassen (Tabelle 4 2). 

Tabelle 4 2: 

BFH-Nr. 07117, Diskretisierungsschritte im Modell SIMPEL 

Bodenschicht Mächtigkeit von bis Horizonte 

m Tiefe (m) Tiefe (m) 

1 0,11 0,110 0,000 L, Of, Oh 

2 0,10 0,000 -0,100 Aeh 

3 

0,15 -0,100 -0,250 Bv 

4 1,75 -0,250 -2,000 Go, Gor, Gr 

pF-Kurven (Brook90) 



78

Die Modellparametrisierung von Brook90 mit unterschiedlichen PTF führt bei dem hier 

untersuchten Pseudogley-Gley zu einer bedeutenden Schwankungsbreite der Parame- 

ter der Retentionsfunktion (Tabelle 43 bzw. Abbildung 2). 

Vor allem die PTF Teepe 

klass vG sowie Scheinost weichen in praktisch allen Horizonten erheblich sowohl von 

der Labor-pF-Kurve als auch von den anderen hier untersuchten PTF ab: So unter- 

scheidet sich der gesättigte Wassergehalt teilweise um mehr als 10 Vol-%. Da sich 

auch die Form der pF-Kurven deutlich unterscheiden, variiert auch das Wasserspei- 

chervermögen im Grob, Mittel- oder Feinporenbereich der verschiedenen PTF be- 

trächtlich. 

Für die in den Modellsimulationen ebenfalls berücksichtigte organische Auflage existie- 

ren am Standort BFH-Nr. 07117 keine lokalen Messdaten, da die vor Ort angetroffenen 

Mächtigkeiten des Of- und des Oh-Horizontes für eine Beprobung zu gering sind. In 

den Szenarien Laborkurve, Teepe klass vG, Scheinost und Schaap KGA+TRD werden 

die entsprechenden Parameter daher aus Literaturangaben ergänzt (vgl. Abschnitt 

2.6.2.3.2). Bei den PTF Wösten klass und Wösten KGA, mit welchen sich pF- 

Parameter für die organische Auflage des Standorts BFH-Nr. 07117 ermitteln lassen, 

werden demgegenüber diese PTF-spezifischen Parameter für die organische Auflage 

verwendet (Tabelle 4 3). 



79

Tabelle 43: 

Mualem-van Genuchten-Parameter der Labor-pF-Kurve sowie der untersuchten 

PTF, Teststandort BFH-Nr.07117 

Horizont Tiefe von 

(m) 

Tiefe bis 

(m) 

θs (-) 

θr (-) 

α 

(h·Pa 

n Ks τ 

-1 ) (-) (m·d -1 Labor 

) (-) 

L 0,11 0,03 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Of 0,03 0,01 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Oh 0,01 0 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Aeh 0 -0,1 0,448 0,000 0,066 1,250 1,61 0,500 

Bv -0,1 -0,25 0,483 0,038 0,042 1,515 1,79 0,500 

Go -0,25 -0,6 0,423 0,021 0,053 1,713 4,90 0,500 

Gor -0,6 -1 0,401 0,025 0,073 1,721 3,40 0,500 

Gr -1 -2 0,415 0,000 

Wösten klass 

0,032 1,346 2,50 0,500 

L 0,11 0,03 0,766 0,010 0,013 1,204 0,08 0,400 

Of 0,03 0,01 0,766 0,010 0,013 1,204 0,08 0,400 

Oh 0,01 0 0,766 0,010 0,013 1,204 0,08 0,400 

Aeh 0 -0,1 0,403 0,025 0,038 1,3774 0,60 1,250 

Bv -0,1 -0,25 0,403 0,025 0,038 1,3774 0,60 1,250 

Go -0,25 -0,6 0,366 0,025 0,042 1,5206 0,70 1,250 

Gor -0,6 -1 0,366 0,025 0,042 1,5206 0,70 1,250 

Gr -1 -2 0,366 0,025 

Wösten KGA 

0,042 1,5206 0,70 1,250 

L 0,11 0,03 0,766 0,010 0,013 1,204 0,08 0,400 

Of 0,03 0,01 0,766 0,010 0,013 1,204 0,08 0,400 

Oh 0,01 0 0,766 0,010 0,013 1,204 0,08 0,400 

Aeh 0 -0,1 0,444 0,000 0,055 1,329 1,11 -1,422 

Bv -0,1 -0,25 0,438 0,000 0,057 1,408 1,91 -1,316 

Go -0,25 -0,6 0,366 0,000 0,076 1,548 0,56 0,647 

Gor -0,6 -1 0,348 0,000 0,114 1,683 0,69 2,140 

Gr -1 -2 0,331 0,000 0,117 1,582 0,36 2,116 

L 0,11 0,03 0,848 


0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Of 0,03 0,01 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Oh 0,01 0 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Aeh 0 -0,1 0,478 0,055 0,006 1,655 1,61 0,500 

Bv -0,1 -0,25 0,478 0,055 0,006 1,655 1,79 0,500 

Go -0,25 -0,6 0,415 0,000 0,033 1,218 4,90 0,500 

Gor -0,6 -1 0,415 0,000 0,033 1,218 3,40 0,500 

Gr -1 -2 0,415 0,000 

Scheinost 

0,033 1,218 2,50 0,500 

L 0,11 0,03 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Of 0,03 0,01 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Oh 0,01 0 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Aeh 0 -0,1 0,444 0,031 0,238 2,046 1,61 0,500 

Bv -0,1 -0,25 0,437 0,031 0,251 2,051 1,79 0,500 

Go -0,25 -0,6 0,350 0,015 0,335 2,097 4,90 0,500 

Gor -0,6 -1 0,353 0,021 0,363 2,095 3,40 0,500 

Gr -1 -2 0,330 0,021 0,353 2,093 2,50 0,500 


L 0,11 0,03 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Of 0,03 0,01 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Oh 0,01 0 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Aeh 0 -0,1 0,450 0,048 0,038 1,868 2,88 -0,740 

Bv -0,1 -0,25 0,446 0,050 0,037 2,025 3,33 -0,740 

Go -0,25 -0,6 0,366 0,048 0,035 2,759 3,64 -0,874 

Gor -0,6 -1 0,368 0,055 0,030 3,302 6,24 -0,918 

Gr -1 -2 0,346 0,052 0,031 3,029 4,53 -0,900 



80




100000 

10000 

1000 

100 

Labor Wösten klass 

Wösten KGA Teepe klass vG 

Scheinost Schaap KGA+TRD 

10 

100000 

10000 

1000 

100 

10 

1 

1 

0 

100000 

10000 

1000 

100000 

Aeh Bv 

0 10 20 30 40 50 60 


0 

0 10 20 30 40 50 

100 

10 

1 

0 




Go 





Gr 

0 10 20 30 40 50 




10000 




1000 

100 

10 

1 

0 

100000 

10000 

1000 

100 

10 

1 

0 20 40 





0 

0 10 20 30 40 50 


Abbildung 2: pF-Kurven der Labormessung und der verschiedenen PTF für die Horizonte des 

Profils am Teststandort BFH-Nr.07117 



Gor 

60 

81

Speicherkennwerte FK und PWP (SIMPEL) 

Auch die zur Parametrisierung von SIMPEL erforderlichen Speicherkennwerte FK und 

PWP variieren in Abhängigkeit von der verwendeten Methode beträchtlich: Bei der FK 

betragen die Unterschiede bis zu >15 Vol-% und beim PWP bis zu 5 Vol-% (Tabelle 

44, Tabelle 45) Die größten Abweichungen zu den Laborkennwerten weist dabei die 

PTF Teepe KGA vG auf. Die Implementierung der organischen Auflage erfolgt analog 

zu den Ausführungen bei Brook90 (s. weiter oben in diesem Abschnitt). 

Tabelle 44: FK aus Laborbestimmung und bei Verwendung unterschiedlicher PTF; Teststandort 

BFH-Nr. 07117 (Bezugsgröße: skeletthaltiger Boden) 

Horizont Labor Vereecken AG Boden AG Boden Teepe Teepe Teepe 

nFK pF klass nFK KGA nFK KGA vG 

Vol -% Vol -% Vol -% Vol -% Vol -% Vol -% Vol -% 

L 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 

Of 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 

Oh 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 

Aeh 29,0 33,8 24,8 32,7 24,9 27,3 46,0 

Bv 28,4 28,1 20,9 32,8 24,9 27,3 45,4 

Go 17,4 24,0 17,7 9,9 22,8 22,1 37,9 

Gor 14,4 22,6 18,9 11,0 23,0 21,6 37,8 

Gr 28,0 23,9 17,9 9,9 23,0 20,5 35,6 

Tabelle 45: 

PWP aus Laborbestimmung und bei Verwendung unterschiedlicher PTF; Teststandort 





L 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 

Of 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 

Oh 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 

Aeh 6,9 8,1 6,9 10,9 5,0 7,4 8,5 

Bv 5,1 6,4 6,0 10,9 5,1 7,4 8,3 

Go 2,0 3,3 3,9 3,9 7,2 6,3 6,3 

Gor 1,2 3,6 4,0 4,0 7,3 6,0 6,5 

Gr 3,1 3,5 4,0 5,0 7,3 6,1 6,6 

Hydraulische Leitfähigkeiten (Brook90) 

Die PTF Wösten klass, Wösten KGA und Schaap KGA+TRD ermitteln zusätzlich zu 

den van Genuchten-Parametern auch die gesättigte Leitfähigkeit Ks und den Tortuosi- 

tätsparameter τ in Gleichung 11. Diese können für die Simulationen mit Brook90 direkt 

übernommen werden (Tabelle 4 3). 

Für PTF, die keine gesättigte Leitfähigkeit Ks 

und 

keinen Tortuositätsparameter τ bestimmen, wird Ks aus der Bodenart nach AG Boden- 

kunde (2005) abgeschätzt und für τ der Standardparameter nach Mualem mit τ = 0,5 

eingesetzt (Tabelle 4 3). 



82

Vegetationsparameter 

Die maximale Stomataleitfähigkeit gl 

max wird für den Kiefernbestand am BZE-Punkt 

-1 -1 

07117 mit 0,0053 m·s und die minimale Stomataleitfähigkeit mit gl 

min 0,0003 m·s 

angenommen. Der Blattflächenindex (LAI) für den Oberbestand wird nach dem Modell 

von Burger (1953) mit 1,4 m²·m -2 bestimmt. Für Verjüngung und Krautschicht wird ein 

LAI von 0,6 m 2 ·m -2 bzw. 2 m 2 ·m -2 geschätzt (Tabelle 4 6, Tabelle 4 7). 

Der Gesamt-LAI 

2 -2 

beträgt somit 4 m ·m . Die maximale Interzeptionsspeicherkapazität wird mit 0,15 mm· 

m -2 für Regen und 0,6 mm·m -2 für Schnee angenommen. Die mittlere Bestandeshöhe 

wird mit 22,5 m geschätzt. Das Minimum des Blattwasserpotenzials, bei dem sich auf- 

grund von Trockenstress die Stomata schließen, wird auf 2 MPa gesetzt. Das Wasser- 

dampfdefizit bei dem die Stomataleitfähigkeit halbiert wird, wird auf 2 kPa festgelegt. 

Tabelle 46: Für die Simulationen verwendete Bestandesparameter Bestandeshöhe, BHD und 

Blattflächenindex (LAI) 

Standort Hauptbaumart Höhe (m) BHD (cm) Stammzahl (ha -1 ) LAI 

BFH-Nr. 07117 Kiefer 22,5 22 ca. 500 1,40 

BFH-Nr. 14029 Fichte 22,5 30 

ca. 500 4,4 

Friedrichrode, BDF 60 

Buche 

25 25 

k.A.(Annahme 

600) 

5,0 

BFH-Nr. 03178 Eiche 26 35 ca. 500 6,8 

Schluchsee 4, Mittelhang Fichte 25 30 ca. 500 4,4 

k.A.: keine Angabe 

Tabelle 4 7: 

Für die Simulationen verwendeter max. Blattflächenindex (LAIMax) 

Standort LAIVerjüngung LAIKraut LAIMax 

BFH-Nr. 07117 0,6 2 4,0 

BFH-Nr. 14029 0,5 0,5 5,4 

Friedrichrode, BDF 60 0,5 2,5 8,0 

BFH-Nr. 03178 0,5 2,5 9,8 

Schluchsee 4, Mittelhang 0,5 0,5 5,4 

Für die Simulation des Wasserhaushaltes mit Brook90 wird die Durchwurzelungstiefe 

und die tiefenabhängige Durchwurzelungsintensität benötigt. Diese sollten, wie in Ab- 

schnitt 3.5 angegeben, möglichst bei der Beprobung der BZE-Profile nach AG Boden- 

kunde (2005) mitbestimmt werden. Bei den eigenen Untersuchungen an den Gelände- 

standorten werden diese daher entsprechend nach AG Bodenkunde (2005) geschätzt 

und für die Wasserhaushaltssimulationen verwendet. In Tabelle 4 8 ist die Schätzung 

für das Profil am Teststandort BFH-Nr. 07117 angegeben. 



83

3.8.1.2 

Tabelle 48: 

Durchwurzelungsintensität nach AG Bodenkunde (2005) und Modellparameter 

Durchwurzelung, Teststandort BHF-Nr. 07117 

Horizont Mächtigkeit von bis Wurzeldichte Feinwurzeln nach KA5 Wurzelanteil 

(m) Tiefe (m) Tiefe (m) lt. Profilschätzung (Wurzeln·dm -2) 

(-) 

L 0,08 0,11 0,03 Wurzelfilz 50 4 0,395 

Of 0,02 0,03 0,01 Wurzelfilz 50 1 0,099 

Oh 0,01 0,01 0 Wurzelfilz 50 0,5 0,049 

Aeh 0,1 0 -0,1 W4 15 1,5 0,148 

Bv 0,15 -0,1 -0,25 W3 7,5 1,125 0,111 

Go 0,35 -0,25 -0,6 W2 4 1,4 0,138 

Gor 0,4 -0,6 -1 W1 1,5 0,6 0,059 

Gr -1 W0 0 0 0,000 

Bilanzkomponenten des Wasserhaushalts (Brook90/LaborpF-Kurve) 

Die Modellsimulationen auf Grundlage der Labor-pF-Kurve führen bei dem hier unter- 

suchten Kiefernbestand auf sandigem Pseudogley-Gley zu einer mittleren Gesamtver- 

dunstung von ca. 648 mm·a -1 (ca. 79% des FNS) im Untersuchungszeitraum 1999 - 

2004. Diese setzt sich aus Interzeption (ca. 185 mm·a -1 , 23% des FNS), Evaporation 

(ca. 89 mm·a -1 , 11% des FNS) und Transpiration (ca. 374 mm·a -1 , 45,8% des FNS) 

zusammen. Darüber hinaus vorhandenes Niederschlagswasser wird der Tiefensicke- 

rung (ca. 173 mm·a -1 , entsprechend ca. 21% des FNS) zugeführt. Simulierter Oberflä- 

chenabfluss tritt im Untersuchungszeitraum nicht auf. Bei der Interpretation der (nach 

unserer Einschätzung relativ hohen) Niederschläge von durchschnittlich 818 mm·a -1 ist 

zu beachten, dass diese nicht direkt vom Untersuchungsstandort stammen, der mögli- 

cherweise zum Teil noch im Regenschatten des Pfälzerwaldes liegt, sondern von der 

DWD-Station Karlsruhe (vgl. auch Abschnitt 2.6.2.3). 

Als Folge der in diesem Szenario verwendeten laboranalytisch bestimmten Transport- 

parameter ist davon auszugehen, dass die hier erfolgte Parametrisierung des prozess- 

orientierten Simulationsmodells Brook90 im Vergleich zu mit PTF-Parametern erzielten 

Ergebnissen, den tatsächlich im Boden ablaufenden Prozessen relativ nahekommt. 

Aufgrund struktureller und prinzipieller Datendefizite ist bei BZE-Flächen anders als bei 

intensiv untersuchten Monitoring-Flächen eine Modellkalibrierung (z. B. Scherzer 2001) 

allerdings prinzipiell nicht möglich. Dies hat zur Konsequenz, dass evtl. Unsicherheiten 

bei Vegetationsparametern, lokale meteorologische Besonderheiten oder auch Mess- 

fehler bei Klimadaten in vollem Umfang auf die Simulationsergebnisse (Bilanzkompo- 

nenten, pflanzenverfügbares Bodenwasser etc.) übertragen werden. Die hier darge- 

stellten Ergebnisse stellen somit lediglich einen Orientierungspunkt für die PTF- 

Simulationen dar. Ein Anspruch auf absolute Genauigkeit der quantitativen Ergebnisse 

kann nicht abgeleitet werden. 



84

3.8.1.3 

Tabelle 4 9: 

BFH-Nr. 07117; Bilanzkomponenten des Wasserhaushalts mit Brook90 / Labor-pF- 

Kurve. 

Zeitraum FNS Ireal Oberflächenabfluss 

Ereal Treal Tiefensickerung 

Tiefensickerung 

(0-200cm) 

(mm) (mm) (mm) (mm) (mm) (mm) (% d. FNS) (mm) 

1999 883 211 0 99 359 152 17 63 

2000 794 203 0 105 420 166 21 -100 

2001 916 194 0 88 351 184 20 100 

2002 1030 185 0 100 454 270 26 21 

2003 595 139 0 70 321 204 34 -140 

2004 692 178 0 74 344 62 9 34 

Summe 4910 1109 0 535 2247 1039 -22 

Mittelwert 818 185 0 89 374 173 21 -4 

FNS: Freilandniederschlag mit Windkorrektur (K = 1,05), Ireal: Reale Interzeption; Treal: reale 

Transpiration; Ereal: reale Evaporation; ∆S: Speicheränderung 

Fortpflanzungsfehler von PTF hinsichtlich der Bilanzkomponenten 

des Wasserhaushalts 

In Abhängigkeit von der verwendeten PTF weichen die Simulationsergebnisse für den 

hier untersuchten Kiefernbestand im Oberrheingraben v. a. hinsichtlich simulierter 

Transpiration und Tiefensickerung erheblich voneinander ab (Abbildung 3). Bei der 

mittleren jährlichen Transpiration beträgt die Spannweite der Simulationsergebnisse 

286 mm·a -1 (Schaap KGA+TRD) bis 442 mm·a -1 (Teepe klass vG). Entsprechend ergibt 

sich bei der Tiefensickerung der höchste Werte bei Schaap KGA+TRD mit 261 mm·a -1 

und der niedrigste bei Teepe klass vG mit 110 mm·a - 

-1 . Bei der simulierten Bodeneva 

poration sind die PTF-bürtigen Unterschiede hingegen relativ gering (Spannweite 85 - 

105 mm·a -1 ) 

Ein Vergleich der mit Hilfe von PTF erzielten Simulationsergebnisse mit den Resultaten 

der Modellierung auf Grundlage der Labor-pF-Kurve ergibt hinsichtlich der Tiefensicke- 

rung für Scheinost mit +17 % die niedrigste und für Schaap KGA+TRD mit +51 % die 

höchste Abweichung. Teepe klass vG erzielt mit -37% an diesem Teststandort die 

größte Unterschätzung der simulierten Tiefensickerung gegenüber der Labor-pF- 

Kurve. 



∆S 

85

mm/a 

Abweichung von Brook90 / 

Labor-pF in % 

700 

600 

500 

400 

300 

200 

100 

0 

-100 

60 

40 

20 

0 

-20 

-40 

-60 

Speicheränderung Tiefensickerung Transpiration Evaporation 

89 

374 

173 

86 

97 

422 427 442 

125 112 110 

105 

327 

203 

-5 -7 -6 -1 -1 -4 

Labor-pF Wösten 

klass 

-28 


klass 

Wösten 

KGA 

-35 

Wösten 

KGA 

88 

Teepe 

klass vG 

-37 

Teepe 

klass vG 

83 

286 

261 

Scheinost Schaap 

KGA+TRD 

17 

51 


KGA+TRD 

Abbildung 3: 

BFH-Nr. 07117; oben: mittlere jährliche Bilanzkomponenten des Wasserhaushalts 

unter Verwendung von kontinuierlichen PTF/Brook90; nicht dargestellt ist die simulierte 

Interzeption, vgl. Erläuterungen im Text; unten: Fortpflanzungsfehler der untersuchten kontinuierlichen 

PTF in Bezug auf die simulierte Tiefensickerung von Brook90 / Labor-pF-Kurve 

Im Gegensatz zu den mit Brook90 erzielten Ergebnissen sind bei den Simulationen mit 

dem Linearspeichermodell SIMPEL die Unterschiede bei den Simulationsergebnissen 

sowohl zwischen den untersuchten PTF als auch im Vergleich mit der Labor-pF-Kurve 

äußerst gering. Die Spannweite des Absolutwertes der mittleren jährlichen Tiefensicke- 

rung liegt bei lediglich 107 - 125 mm·a -1 . Dies ist gleichbedeutend mit einer maximalen 

Abweichung der einzelnen Simulationsvarianten von

mm/a 

Abweichung von SIMPEL / 

Labor-pF in % 

700 

600 

500 

400 

300 

200 

100 

0 

-100 

2 

0 

-2 

-4 

-6 

-8 

-10 

-12 

-14 

Speicheränderung Tiefensickerung Verdunstung 

514 516 511 528 526 518 527 

123 121 125 107 111 118 113 

-4 -4 -3 -2 -4 -3 -7 

Labor-pF Vereecken AG Boden 

nFK 

-2 


nFK 

1 

AG Boden 

pF 

-13 

AG Boden 

pF 

Teepe 

klass nFK 

-10 

Teepe 

klass nFK 

Teepe 

KGA nFK 

-4 

Teepe 

KGA nFK 

Teepe 

KGA vG 

-8 

Teepe 

KGA vG 

Abbildung 4: 


unter Verwendung von diskontinuierlichen PTF in Verbindung mit dem Modell SIMPEL; 

nicht dargestellt ist die simulierte Interzeption, vgl. Erläuterungen im Text; unten: Fortpflanzungsfehler 

der untersuchten diskontinuierlichen PTF in Bezug auf die simulierte Tiefensickerung 

von Brook90 / Labor-pF-Kurve 

3.8.1.4 Fortpflanzungsfehler von PTF hinsichtlich der Bilanzkomponenten 

des Wasserhaushalts-Simulationen mit Grundwas- 

sereinfluss 

Für den hier untersuchten Pseudogley-Gley wurden mit Brook90 zusätzliche Simulati- 

onen unter Berücksichtigung von Grundwassereinfluss durchgeführt (Abbildung 5). 

Kapillarer Aufstieg führt hier zu insgesamt niedrigeren Werten der jährlichen Tiefensi- 

ckerung, als dies bei freier Drainage (Abbildung 3) der Fall ist. 

Die PTF-bürtigen Unterschiede in den Simulationsergebnissen sind wiederum sehr 

hoch: Die mittlere jährliche Transpiration weist nun eine Spannweite von 392 mm·a -1 

(Scheinost) bis 504 mm·a -1 (Schaap KGA+TRD) auf. Dies entspricht einer Abweichung 



87

von ca. 10 - 15% vom Ergebnis, welches mit Labor-pF-Kurven erzielt wird (435 mm·a - 

1 -1 

). Die Tiefensickerung variiert nun mit 55 (Schaap KGA+TRD) - 110 mm·a (Schein- 

-1 

ost) um bis zu 50 mm·a . Dies entspricht einer maximalen Abweichung von 47% von 

dem unter Verwendung der Labor-pF-Kurve berechneten Wert (104 mm·a -1 ). Bei der 

Bodenevaporation sind die Unterschiede zwischen den PTF wiederum nur gering. 

An dieser Stelle sei noch einmal darauf hingewiesen, dass bei den einzelnen Simulati- 

onen mit Grundwassereinfluss die untere Randbedingung aus methodischen Gründen 

nicht vollständig identisch sein kann (vgl. Abschnitt 2.6.2.3.1.1), was wiederum die va- 

riantenspezifischen Simulationsergebnisse beeinflusst. 

mm/a 


Labor-pF in % 

700 

600 

500 

400 

300 

200 

100 

0 

-100 

10 

0 

-10 

-20 

-30 

-40 

-50 


92 

91 

97 

435 450 432 482 392 504 

104 95 102 

69 

110 

55 

-1 -8 -4 -9 3 -12 

Labor-pF 

Brook 

Labor-pF 

Brook 

Wösten 

klass 

-8 

Wösten 

klass 

Wösten 

KGA 

-2 

Wösten 

KGA 

Abbildung 5: BFH-Nr. 07117; Zusätzlich durchgeführte Simulationen mit Brook90 unter Be- 

rücksichtigung von Grundwassereinfluss. Oben: mittlere jährliche Bilanzkomponenten des 

Wasserhaushalts unter Verwendung von kontinuierlichen PTF; nicht dargestellt ist die simulierte 

Interzeption, vgl. Erläuterungen im Text; unten: Fortpflanzungsfehler der untersuchten kontinu- 

ierlichen PTF in Bezug auf die simulierte Tiefensickerung von Brook90 / Labor-pF-Kurve 

90 

Teepe 

klass vG 

-34 

Teepe 

klass vG 

112 

96 


KGA+TRD 

5 

-47 


KGA+TRD 



88

3.8.1.5 Fortpflanzungsfehler von PTF hinsichtlich des pflanzenverfügbaren 

Bodenwassers 

Die über den Zeitraum 1999 - 2004 gemittelten Jahresverläufe des simulierten pflan- 

zenverfügbaren Bodenwassers unterscheiden sich bei den Simulationen mit Brook90 

erheblich (Abbildung 6). 

Im Winter beträgt die PTF-bürtige Differenz bis zu ca. 150 

mm, im Sommer etwa 50 mm. Die höchsten Werte an pflanzenverfügbarem Wasser 

ergeben sich mit Wösten KGA und Teepe klass vG, die niedrigsten mit Schaap 

KGA+TRD. Die Ergebnisse für die Labor-pF-Kurve liegen etwa in der Mitte zwischen 

den Extrema. Bei Schaap KGA+TRD erreicht das pflanzenverfügbare Bodenwasser im 

Sommer einen Wert nahe Null. Hier wäre somit anzunehmen, dass die Bäume unter 

erheblichem Wasserstress leiden, während bei der Simulation z. B. mit Teepe klass vG 

auch in Trockenphasen noch relativ viel Wasser für die Vegetation zur Verfügung 

steht. 

Pflanzenverfügbares Wasser (mm) 

300 

250 

200 

150 

100 

50 

0 

1.1 1.4 1.7 1.10 

Abbildung 6: BFH-Nr. 07117; Verlauf des von 1999 - 2004 gemittelten simulierten pflanzenver- 

fügbaren Bodenwassers, Simulation mit Brook90 / kontinuierliche PTF 

Bei den Simulationen mit SIMPEL sind die durch die Wahl der PTF-bedingten Unter- 

schiede im pflanzenverfügbaren Bodenwasser deutlich geringer und liegen im Jahres- 

verlauf relativ homogen bei ca. 40 mm. Die insgesamt höchsten Werte liefert Teepe 

KGA vG, die niedrigsten AG Boden pF. 

Labor-pF Wösten klass 





89

Die SIMPEL-Simulationen weisen im Vergleich mit den Brook90-Ergebnissen (Labor- 

pF-Kurve) (ebenfalls in 

Abbildung 7 dargestellt) eine weniger stark ausgeprägte innerjährliche Dynamik der 

Wasservorräte auf: Im Winter sind die Wasservorräte von Brook90/Labor-pF relativ 

hoch und im Sommer vergleichweise niedrig. 


200 

180 

160 

140 

120 

100 

80 

60 

40 

20 

0 

Labor-pF Simpel Vereecken 

AG Boden nFK AG Boden pF 

Teepe klass nFK Teepe KGA nFK 

Teepe KGA vG Labor-pF Brook 

1.1 1.4 1.7 1.10 

Abbildung 7: BFH-Nr. 07117; Verlauf des von 1999 - 2004 gemittelten simulierten pflanzenver- 

fügbaren Bodenwassers; Simulation mit SIMPEL / diskontinuierliche PTF 



90

3.8.2 Fichtenbestand auf lehmig-toniger Braunerde in der 

Lausitz (BFH-Nr. 14029) 



Für die Simulationen mit Brook90 wird der Boden bis in 10 m Tiefe analog zur Vorge- 

hensweise bei BFH-Nr. 07117 (Abschnitt 3.8.1) in insgesamt 79 numerische Kompar- 

timente unterteilt. Die Diskretisierungsschritte steigen von 0,1 cm an der Bodenoberflä- 

che auf 50 cm in 10 m Tiefe an. In SIMPEL wird das Profil in die maximal mögliche 

Anzahl von 4 Bodenschichten unterteilt, welche einen Tiefenbereich von 0 - 2 m um- 

fassen (Tabelle 5 0). 

Tabelle 5 0: 

BFH-Nr. 14029, Diskretisierungsschritte im Modell SIMPEL 




1 0,100 0,100 0,000 L, Of, Oh 

2 0,075 0,000 -0,075 Aeh 

3 0,625 -0,075 -0,700 Bv1, Bv2 

4 1,300 -0,700 -2,000 Bv3 

Ähnlich wie bereits bei dem zuvor untersuchten Pseudogley-Gley (vgl. Abschnitt 3.8.1) 

geben die mit Hilfe der unterschiedlichen PTF parametrisierten pF-Kurven auch für die 

lehmig-tonige Braunerde im Raum Bautzen ein uneinheitliches Bild ab (Tabelle 

bzw. Abbildung 8): 

Der Wassergehalt bei Sättigung differiert bei einzelnen PTF teil- 

weise um mehr als 25 Vol-%. Durch Teepe klass vG werden beispielsweise die Labor- 

parameter für die Ah- und Bv1-Horizonte relativ exakt getroffen, im Unterboden (Bv2, 

Bv3) weicht allerdings insbesondere die für Speicherungs- und Transportprozesse ex- 

trem wichtige Steigung der pF-Kurve deutlich von der Vorgabe ab. Scheinost wiederum 

ermittelt in allen Horizonten insbesondere im intermediären pF-Bereich eine deutlich zu 

flache Kurve, während Wösten klass und Wösten KGA den Anteil der Mittelporen ten- 

denziell überschätzen. Schaap KGA+TRD stimmt hinsichtlich der Steigung gut mit der 

Laborkurve überein, unterschätzt allerdings drastisch sowohl die Porosität als auch 

den Lufteintrittspunkt. 

Für die organische Auflage existieren auch am Standort BFH-Nr. 14029 keine Mess- 

werte für die pF-Kurve. Die Vorgehensweise bei der Parametrisierung ist analog zu 

den Ausführungen in Abschnitt 3.8.1.1. 



51 

91

Tabelle 51: 


PTF, Teststandort BFH-Nr. 14029 

Horizont Tiefe von Tiefe bis θs θr α n Ks τ 

(m) (m) (-) (-) (h·Pa -1) 

(-) (m·d -1 ) (-) 

L 0,1 0,08 0,848 

Labor 

0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Of 0,08 0,04 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Oh 0,04 0 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Ah 0 -0,075 0,698 0,000 0,010 1,247 0,53 0,500 

Bv1 -0,075 -0,25 0,526 0,000 0,013 1,213 0,49 0,500 

Bv2 -0,25 -0,7 0,482 0,000 0,009 1,206 0,29 0,500 

Bv3 -0,7 -1,2 0,602 0,000 

Wösten klass 

0,017 1,213 0,65 0,500 

L 0,1 0,08 0,766 0,010 0,013 1,204 0,08 0,400 

Of 0,08 0,04 0,766 0,010 0,013 1,204 0,08 0,400 

Oh 0,04 0 0,766 0,010 0,013 1,204 0,08 0,400 

Ah 0 -0,075 0,439 0,010 0,031 1,1804 0,12 -2,342 

Bv1 -0,075 -0,25 0,439 0,010 0,031 1,1804 0,12 -2,342 

Bv2 -0,25 -0,7 0,392 0,010 0,024 1,1689 0,11 -0,744 

Bv3 -0,7 -1,2 0,392 0,010 

Wösten KGA 

0,024 1,1689 0,11 -0,744 

L 0,1 0,08 0,766 0,010 0,013 1,204 0,08 0,400 

Of 0,08 0,04 0,766 0,010 0,013 1,204 0,08 0,400 

Oh 0,04 0 0,766 0,010 0,013 1,204 0,08 0,400 

Ah 0 -0,075 0,582 0,000 0,042 1,154 0,53 -2,263 

Bv1 -0,075 -0,25 0,446 0,000 0,023 1,301 0,30 -0,738 

Bv2 -0,25 -0,7 0,355 0,000 0,034 1,301 0,18 0,904 

Bv3 -0,7 -1,2 0,403 0,000 0,050 1,295 0,38 -1,149 


L 0,1 0,08 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Of 0,08 0,04 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Oh 0,04 0 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Ah 0 -0,075 0,706 0,000 0,012 1,213 0,53 0,500 

Bv1 -0,075 -0,25 0,482 0,000 0,010 1,159 0,49 0,500 

Bv2 -0,25 -0,7 0,349 0,000 0,027 1,132 0,29 0,500 

Bv3 -0,7 -1,2 0,416 0,000 

Scheinost 

0,018 1,166 0,65 0,500 

L 0,1 0,08 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Of 0,08 0,04 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Oh 0,04 0 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Ah 0 -0,075 0,588 0,096 0,033 1,858 0,53 0,500 

Bv1 -0,075 -0,25 0,430 0,064 0,041 1,896 0,49 0,500 

Bv2 -0,25 -0,7 0,321 0,027 0,141 2,030 0,29 0,500 

Bv3 -0,7 -1,2 0,377 0,034 0,143 2,024 0,65 0,500 


L 0,1 0,08 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Of 0,08 0,04 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Oh 0,04 0 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Ah 0 -0,075 0,537 0,074 0,007 1,568 1,77 0,392 

Bv1 -0,075 -0,25 0,386 0,051 0,006 1,620 0,28 0,135 

Bv2 -0,25 -0,7 0,326 0,033 0,038 1,343 0,20 -1,565 

Bv3 -0,7 -1,2 0,377 0,041 0,029 1,441 0,40 -1,014 



92



100000 

10000 

1000 

100 

10 

1 

100000 

10000 

1000 




0 

0 20 40 60 80 

100 

10 

1 

0 

Ah 





0 10 20 30 40 50 60 




100000 

10000 

1000 

100 

10 

1 

0 

100000 

10000 

1000 

100 

10 

1 

0 




Bv1 

Bv2 Bv3 

0 10 20 30 40 50 60 





0 20 40 60 80 


Abbildung 8: pF-Kurven der Labormessung und der verschiedenen PTF für die Horizonte des 

Profils am Teststandort BFH-Nr. 14029 


Die Spannweite der Speicherkennwerte FK und PWP für das Modell SIMPEL ist bei 

der hier untersuchten Braunerde größer als bei dem Pseudogley-Gley in Abschnitt 

3.8.1.1: Bei der FK betragen die Unterschiede bis zu >25 Vol-% und beim PWP bis zu 

8 Vol-% (Tabelle 52f). Die insgesamt größten Abweichungen gegenüber den Labor- 

kennwerten weist dabei die PTF AG Boden nFK auf. 

Die Implementierung der organischen Auflage erfolgt analog zur Vorgehensweise am 

Standort BFH-Nr. 07117 (vgl. Abschnitt 3.8.1.1). 



93

Tabelle 5 2: 

FK aus Laborbestimmung und bei Verwendung unterschiedlicher PTF; Teststandort 





L 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 

Of 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 

Oh 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 

Ah 61,8 48,7 33,6 50,4 50,0 42,8 58,2 

Bv1 44,6 34,3 34,1 38,0 34,5 35,4 44,3 

Bv2 34,0 22,5 21,2 19,6 20,6 20,9 27,2 

Bv3 41,4 24,9 21,7 21,7 23,5 23,0 31,9 

Tabelle 53: 






L 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 

Of 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 

Oh 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 

Ah 16,6 20,0 17,8 24,7 13,0 15,7 17,0 

Bv1 13,8 9,6 12,7 14,6 13,2 14,7 15,7 

Bv2 12,2 4,9 7,1 6,3 9,3 8,7 9,4 

Bv3 12,9 6,1 7,2 7,2 9,2 8,9 9,8 


Hier gelten die gleichen Angaben wie in Abschnitt 3.8.1.1. Die für die verschiedenen 

Szenarien verwendeten Werte für Ks und τ sind in ebenfalls in Tabelle 5 1 enthalten. 


Die für den Fichtenbestand am BZE-Punkt 14029 verwendeten Vegetationsparameter 

stimmen mit den Angaben in Abschnitt 3.8.1.1 weitgehend überein. Der Blattflächenin- 

dex (LAI) für den Oberbestand (Fichte) wird am Punkt 14029 allerdings mit 4,4 m 2 ·m -2 

bestimmt und für die Verjüngung und die Krautschicht wird ein LAI von jeweils 0,5 m 2 

·m 6 7 

-2 geschätzt (Tabelle 4 , Tabelle 4 ). Der Gesamt- LAI beträgt somit 5,4 m 2 ·m -2 . 

Im Rahmen unserer Geländeuntersuchungen wird auch am Standort BFH-Nr. 14029 

die Durchwurzelung und Durchwurzelungsintensität nach AG Bodenkunde (2005) ge- 

schätzt und für die Wasserhaushaltssimulationen in Modellparameter transformiert 

(Tabelle 5 4). 



94

3.8.2.2 

Tabelle 54: 


Durchwurzelung, Teststandort BHF-Nr. 14029 



(-) 

L 0,02 0,1 0,08 W4 15 0,3 0,072 

Of 0,04 0,08 0,04 W4 15 0,6 0,143 

Oh 0,04 0,04 0 W4 15 0,6 0,143 

Ah 0,075 0 -0,075 W3 7,5 0,5625 0,134 

Bv1 0,175 -0,075 -0,25 W2 4 0,7 0,167 

Bv2 0,45 -0,25 -0,7 W1 1,5 0,675 0,161 

Bv3 0,5 -0,7 -1,2 W1 1,5 0,75 0,179 


Die mittlere jährliche Gesamtverdunstung ist bei den Simulationen mit Brook90/Labor- 

pF-Kurve für den Fichtenbestand in der Lausitz mit 643 mm·a -1 bzw. 77% des FNS 

ähnlich hoch wie bei dem Teststandort mit Kiefer im Oberrheingraben (vgl. Abschnitt 

3.8.1.2). Die Gesamtverdunstung lässt sich aufteilen in Interzeption (ca. 132 mm·a -1 , 

16% des FNS), Evaporation (ca. 49 mm·a -1 , 6% des FNS) und Transpiration (ca. 462 

mm·a -1 , 56% des FNS). Die Tiefensickerung umfasst im Mittel 194 mm·a -1 , entspre- 

chend ca. 23% des FNS. (Tabelle 55). 

Simulierter Oberflächenabfluss tritt auch an 

diesem Teststandort nicht auf. 

Tabelle 5 5: 


Kurve. 

Zeitraum FNS Ireal 

Oberflächenabfluss 

Ereal Treal 

Tiefensickerung 


(mm) (mm) (mm) (mm) (mm) (mm) (% d. FNS) 

(0-200cm) 

(mm) 

1999 827 123 0 63 468 174 21 0 

2000 912 141 0 49 503 268 29 -50 

2001 1039 219 0 53 414 207 20 145 

2002 912 100 0 49 449 304 33 10 

2003 471 55 0 32 485 198 42 -299 

2004 828 157 0 49 453 13 2 159 

Summe 4990 794 0 296 2772 1164 -34 

Mittelwert 832 132 0 49 462 194 23 -6 





∆S 

95

3.8.2.3 

(Abbildung 9) und sind somit wesentlich geringer als bei dem in Abschnitt 3.8.1 unter- 

und die niedrigste bei Scheinost mit 426 mm·a - 

-1 . Entsprechend tritt bei der Tiefensicke 

den größten Abweichungen führt, da diese PTF für alle Horizonte im Mittelporenbe- 

(Abbildung 1 0). 



Die simulierte Bodenevaporation ist bei allen Simulationsvarianten trotz unterschiedli- 

cher pF-Kurven wiederum nahezu identisch. Sowohl bei der Transpiration als auch bei 

der Tiefensickerung betragen die PTF-bürtigen Unterschiede maximal ca. 30 mm·a -1 

suchten Kiefernbestand auf Pseudogley-Gley im Oberrheingraben. Die insgesamt 

höchste Transpiration ergibt sich bei Verwendung der Labor-pF-Kurve mit 462 mm·a -1 

rung der höchste Wert bei Scheinost mit 208 mm·a -1 und der niedrigste bei Wösten 

klass mit 164 mm·a -1 auf. Die Abweichung der simulierten Tiefensickerung von den 

Werten der Labor-pF-Kurve liegt somit in Abhängigkeit von der verwendeten PTF zwi- 

schen 2 und 16%. Hierbei überrascht es nicht, dass die Verwendung von Scheinost zu 

reich wesentlich zu flache pF-Kurven ausweist (vgl. Abschnitt 3.8.2.1). 

Interessant ist für den Standort BFH-Nr. 14029 die Feststellung, dass sich hier die 

PTF-bürtigen, zum Teil erheblichen Unterschiede in den Verläufen der pF-Kurven weit 

weniger auf die Bilanzklomponenten des Wasserhaushalt fortpflanzen, als dies am 

Standort Nr. 07117 im Oberrheingraben der Fall ist. 

Bei den Simulationen mit SIMPEL sind die Unterschiede zwischen den einzelnen PTF- 

und Laborkennwerten-Szenarien sowohl hinsichtlich der Verdunstung als auch hinsichtlich 

der Tiefensickerung erneut sehr gering und betragen maximal etwa 10 mm·a -1 

Die vergleichsweise größte Abweichung bezüglich der Tiefensickerung wird mit Teepe 

klass nFK mit 5% des Absolutwertes von 236 mm·a -1 ermittelt, wobei Differenzen in 

dieser Größenordnung sicherlich innerhalb des Toleranzbereiches von Modellsimulati- 

onen des Wasserhaushalts liegen. 

Ein Vergleich der Simulationsergebnisse von SIMPEL mit den Resultaten von Brook90 

(jeweils Labor-pF-Kurve) zeigt, dass die mit SIMPEL für den Fichtenbestand in der 

Lausitz ermittelte Tiefensickerung um etwa zu 20% höher ist und die Gesamtverduns- 

tung entsprechend niedriger. 


Bodenwassers 

Die Absolutwerte des simulierten pflanzenverfügbaren Bodenwasservorrates unter- 

scheiden sich bei den Simulationen mit Brook90 für die untersuchten PTF und die La- 

bor-pF-Kurve um bis zu 100 mm (Abbildung 1 1). 

Im Gegensatz zu dem in Abschnitt 

3.8.1 untersuchten Kiefernbestand bleibt der Abstand zwischen den Szenarien im ge- 

samten Jahresverlauf nahezu konstant. Die höchsten Wasservorräte ergeben sich mit 



96

der Labor-pF-Kurve, die niedrigsten mit der PTF Scheinost. Während bei Scheinost 

den Pflanzen im Sommer im Mittel noch etwa 50 mm zur Verfügung stehen, sind dies 

bei der Labor-pF-Kurve noch über 150 mm. 

mm/a 


Labor-pF in % 

800 

700 

600 

500 

400 

300 

200 

100 

0 

-100 

10 

5 

0 

-5 

-10 

-15 

-20 

49 

462 


55 

54 

56 50 

453 455 447 426 446 

194 164 175 197 208 198 

-6 5 2 5 10 5 


klass 

-16 


klass 

Wösten 

KGA 

-10 

Wösten 

KGA 

50 

Teepe 

klass vG 

2 

Teepe 

klass vG 


KGA+TRD 

7 

2 


KGA+TRD 

Abbildung 9: 


unter Verwendung von kontinuierlichen PTF; nicht dargestellt ist die simulierte Interzeption, 

vgl. Erläuterungen im Text; unten: Fortpflanzungsfehler der untersuchten kontinuierlichen 




97

mm/a 

800 

700 

600 

500 

400 

300 

200 

100 


Labor-pF in % 

0 

0 

-1 

-2 

-3 

-4 

-5 

-6 


457 460 459 464 467 463 462 

236 232 231 227 223 226 231 

8 9 

11 


nFK 

-1 


nFK 

11 

AG Boden 

pF 

-4 

12 

Teepe 

klass nFK 

11 

Teepe 

KGA nFK 

-4 

8 

Teepe 

KGA vG 

-2 -2 

AG Boden 

pF 

-5 

Teepe 

klass nFK 

Teepe 

KGA nFK 

Teepe 

KGA vG 

Abbildung 1 0: 






Mit dem Speichermodell SIMPEL wird hinsichtlich des pflanzenverfügbaren Boden- 

wassers auch bei dem Fichtenbestand in der Lausitz eine bessere Übereinstimmung 

zwischen den PTF-Varianten bzw. den Laborkennwerten der Bodenspeicher erzielt als 

mit Brook90 (Abbildung 1 2). 

Im Jahresverlauf liegt der maximale Abstand zwischen 

den Kurven relativ einheitlich bei ca. 50 mm. Die höchsten Werte für den Bodenwas- 

servorrat liefern die Labor-pF-Kurve und Teepe KGA vG, die niedrigsten Teepe klass 

nFK. Für diesen Standort stimmen darüber hinaus die Ergebnisse der Simulation von 

SIMPEL (Labor-pF) mit den Resultaten von Brook90 (Labor-pF) sowohl hinsichtlich des 

Verlaufes als auch der Absolutwerte sehr gut überein (Abbildung 1 2). 



98


350 

300 

250 

200 

150 

100 

50 

0 




1.1 1.4 1.7 1.10 


BFH-Nr. 14029; Verlauf des von 1999 - 2004 gemittelten simulierten pflanzenverfügbaren 

Bodenwassers; Simulation mit Brook90 / kontinuierliche PTF 


350 

300 

250 

200 

150 

100 

50 

0 





1.1 1.4 1.7 1.10 

Abbildung 12: BFH-Nr. 14029; Verlauf des von 1999 – 2004 gemittelten simulierten pflanzenverfügbaren 

Bodenwassers; Simulation mit SIMPEL / diskontinuierliche PTF 



99

3.8.3 Buchenbestand auf berglehmunterlagerter Löss-Fahlerde 

(BDF 60, Friedrichrode) in Sachsen-Anhalt 





an der Bodenoberfläche auf 50 cm in 10 m Tiefe an. In SIMPEL wird das Profil wieder- 

um in 4 Bodenschichten unterteilt, welche einen Tiefenbereich von 0 - 2 m umfassen 


Tabelle 5 6: 

BDF 60, Friedrichsrode, Diskretisierungsschritte im Modell SIMPEL 



1 0,030 0,030 0,000 O 

2 0,050 0,000 -0,050 Alh 

3 0,600 -0,050 -0,650 (Sw)AlBv, (Sw)Bt1 

4 1,65 -0,65 -2,000 SwBt2 


Wie bereits bei den in den Abschnitten 3.8.1 und 3.8.2 untersuchten Waldböden wei- 

chen auch bei der Löss-Fahlerde BDF 60 die Retentionsfunktionen der unterschiedli- 

chen PTF sowie der Laborbestimmung erheblich voneinander ab (Tabelle 57 bzw. 

Abbildung 1 3): 

Vor allem Teepe klass vG sowie Scheinost liefern durchgehend deut- 

lich höhere bzw. deutlich niedrigere Wassergehalte als die anderen PTF bzw. die La- 

bor-pF-Kurve. Der Sättigungswassergehalt eines Horizontes unterscheidet sich je nach 

PTF um mehr als 30%. Auch hinsichtlich der Steigung der pF-Kurven können für die 

Löss-Fahlerde BDF 60 kaum Übereinstimmungen zwischen Labobestimmung und PTF 

gefunden werden: Lediglich die PTF Wösten KGA erreicht im (Sw)Bt1-Horizont annä- 

hernd den Verlauf der Laborkurve. 

Die Vorgehensweise bei der Parametrisierung der organischen Auflage ist identisch mit 

der in Abschnitt 3.8.1.1 beschriebenen Methodik. 



100

Tabelle 57: 


PTF, Teststandort BDF 60, Friedrichrode 


(m) (m) (-) (-) (hPa -1 ) (-) (md -1 ) (-) 

O 0,03 0 0,848 

Labor 

0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Alh 0 -0,05 0,469 0,137 0,003 3,593 0,32 0,500 

(Sw)AlBv -0,05 -0,325 0,329 0,077 0,002 3,240 0,32 0,500 

(Sw)Bt1 -0,325 -0,65 0,390 0,099 0,027 1,138 0,03 0,500 

SwBt2 -0,65 -1,1 0,388 0,190 0,004 1,401 0,03 0,500 

II C -1,1 -1,5 0,388 0,190 

Wösten klass 

0,004 1,401 0,06 0,500 

O 0,03 0 0,766 0,010 0,013 1,204 0,08 0,400 

Alh 0 -0,05 0,430 0,010 0,008 1,2539 0,02 -0,588 

(Sw)AlBv -0,05 -0,325 0,412 0,010 0,008 1,2179 0,04 0,500 

(Sw)Bt1 -0,325 -0,65 0,412 0,010 0,008 1,2179 0,04 0,500 

SwBt2 -0,65 -1,1 0,412 0,010 0,008 1,2179 0,04 0,500 

II C -1,1 -1,5 0,439 0,010 

Wösten KGA 

0,031 1,1804 0,12 -2,342 

O 0,03 0 0,766 0,010 0,013 1,204 0,08 0,400 

Alh 0 -0,05 0,615 0,000 0,079 1,148 0,04 -1,747 

(Sw)AlBv -0,05 -0,325 0,482 0,000 0,014 1,350 0,42 0,278 

(Sw)Bt1 -0,325 -0,65 0,377 0,000 0,011 1,137 0,08 -2,402 

SwBt2 -0,65 -1,1 0,388 0,000 0,012 1,159 0,11 -2,356 

II C -1,1 -1,5 0,295 0,000 0,014 1,096 0,07 -4,059 


O 0,03 0 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Alh 0 -0,05 0,766 0,000 0,025 1,185 0,32 0,500 

(Sw)AlBv -0,05 -0,325 0,479 0,000 0,003 1,201 0,32 0,500 

(Sw)Bt1 -0,325 -0,65 0,406 0,000 0,001 1,166 0,03 0,500 

SwBt2 -0,65 -1,1 0,406 0,000 0,001 1,166 0,03 0,500 

II C -1,1 -1,5 0,354 0,000 

Scheinost 

0,002 1,081 0,06 0,500 

O 0,03 0 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Alh 0 -0,05 0,614 0,050 0,022 1,868 0,32 0,500 

(Sw)AlBv -0,05 -0,325 0,457 0,049 0,022 1,869 0,32 0,500 

(Sw)Bt1 -0,325 -0,65 0,356 0,136 0,009 1,762 0,03 0,500 

SwBt2 -0,65 -1,1 0,367 0,122 0,011 1,780 0,03 0,500 

II C -1,1 -1,5 0,280 0,132 0,020 1,810 0,06 0,500 


O 0,03 0 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Alh 0 -0,05 0,608 0,083 0,004 1,761 3,10 0,420 

(Sw)AlBv -0,05 -0,325 0,446 0,060 0,005 1,719 0,64 0,508 

(Sw)Bt1 -0,325 -0,65 0,379 0,071 0,007 1,502 0,03 -0,271 

SwBt2 -0,65 -1,1 0,388 0,070 0,007 1,554 0,05 -0,134 

II C -1,1 -1,5 0,308 0,054 0,020 1,214 0,01 -2,619 



101




100000 

10000 

1000 

100 

10 




1 

0 

10000 

1000 

100 

10 

1 

100000 

Alh (Sw)AlBv 

0 20 40 60 80 100 


0 

0 10 20 30 40 50 


10000 




1000 

100 

10 

1 

0 

0 20 40 


Labor 

Wösten KGA 

Scheinost 

Wösten klass 



Labor 

Wösten KGA 

Scheinost 

Wösten klass 



100000 

(Sw)Bt1 

100000 

SwBt2 

100000 

10000 

1000 

100 

10 

1 

0 





II C 

0 10 20 30 40 50 



10000 

1000 

100 

10 

1 

0 

0 10 20 30 40 50 



pF-Kurven der Labormessung und der verschiedenen PTF für die Horizonte des 

Profils am Teststandort BDF 60, Friedrichrode 



60 

102


Im Alh-Horizont unterscheidet sich die FK in Abhängigkeit von der verwendeten Me- 

thode um bis zu 30 Vol.% (Tabelle 5 8). 

Auch der Wert für den PWP weist in diesem 

Horizont Schwankungen um bis zu 18 Vol.% auf (Tabelle 5 9), 

wobei die Extrema fast 

durchgehend von den beiden PTF nach AG Bodenkunde (2005) gestellt werden. In 

den anderen Horizonten der BDF 60 sind die PTF-bürtigen Differenzen demgegenüber 

deutlich geringer. 

Die Implementierung der organischen Auflage erfolgt analog zu den Ausführungen bei 

Brook90 (s. weiter oben in diesem Abschnitt). 

Tabelle 5 8: 


BDF 60, Friedrichrode (Bezugsgröße: skeletthaltiger Boden) 




O 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 

Alh 46,9 58,4 37,0 67,0 52,4 50,8 68,3 

(Sw)AlBv 32,9 38,5 37,0 40,0 39,4 42,7 51,0 

(Sw)Bt1 35,7 34,6 37,0 35,0 37,5 37,3 37,2 

SwBt2 37,9 35,1 36,8 34,8 37,3 37,6 38,6 

II C 37,9 28,9 35 32 32,7 28,8 28,7 

Tabelle 59: 


BDF 60, Friedrichrode (Bezugsgröße: skeletthaltiger Boden) 




O 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 

Alh 13,7 27,0 12,0 30,0 19,0 17,5 17,8 

(Sw)AlBv 7,7 8,2 12,0 12,0 14,2 17,5 17,7 

(Sw)Bt1 22,4 18,3 20,0 19,0 17,6 21,5 22,2 

SwBt2 22,7 16,9 15,9 15,9 17,5 20,6 21,4 

II C 22,7 18,5 21,9 20,9 21,4 18,8 19,8 


Hier gelten die gleichen Angaben wie in Abschnitt 3.8.1.1. In Tabelle 5 7 sind die am 

Standort Friedrichrode / BDF 60 für die verschiedenen Szenarien verwendeten Werte 

für Ks 

und τ angegeben. 


Die maximale Stomataleitfähigkeit gl 

max wird für den Buchenbestand am Standort BDF 

-1 

60, Friedrichrode mit 0,009 m·s und die minimale Stomataleitfähigkeit mit gl 

min 

-1 

0,0003 m·s angenommen. Der Blattflächenindex (LAI) für den Oberbestand wird nach 



103

3.8.3.2 

dem Modell von Burger (1953) mit 5,0 m 2 ·m -2 bestimmt. Für die Verjüngung und die 

Krautschicht werden LAI von 0,5 m 2 ·m -2 bzw. 2,5 m 2 ·m -2 geschätzt (Tabelle 46, 

2 -2 

Tabelle 47). 

Der Gesamt-LAI beträgt somit 8,0 m ·m . Die mittlere Bestandeshöhe 

wird mit 25 m geschätzt. Alle weiteren Vegetationsparameter sind identisch mit den 

Angaben in Abschnitt 3.8.1.1. 

Die Durchwurzelungstiefe und die tiefenabhängige Durchwurzelungsintensität für das 

Profil BDF 60, Friedrichrode werden aus der Profilbeschreibung des Landesamtes für 

Geologie und Bergwesen, Halle (Sachsen-Anhalt) übernommen und in Modellparame- 

ter übersetzt (Tabelle 6 0). 

Tabelle 60: 


Durchwurzelung, Teststandort BDF 60, Friedrichrode 



(-) 

O 0,03 0,03 0 W5 35 1,05 0,059 

Alh 0,05 0 -0,05 W4 15 0,75 0,042 

(Sw)AlBv 0,275 -0,05 -0,325 W5 35 9,625 0,540 

(Sw)Bt1 0,325 -0,325 -0,65 W3 7,5 2,4375 0,137 

SwBt2 0,45 -0,65 -1,1 W3 7,5 3,375 0,189 

II C 0,4 -1,1 -1,5 W1 1,5 0,6 0,034 


Bedingt duch die Verwendung von Klimadaten der DWD-Station Magdeburg ist der 

Wasserhaushalt des Buchenstandorts Friedrichrode, BDF 60, durch relativ niedrige 

Niederschläge (541 mm·a o- 

-1 ) geprägt (vgl. auch Abschnitt 2.6.2.3). Die Modellsimulati 

nen auf Grundlage der Labor-pF-Kurve führen zu einer mittleren Gesamtverdunstung 

von ca. 528 mm·a 

- 

-1 (ca. 98% des FNS) im Untersuchungszeitraum 1999 - 2004. Diese 

setzt sich aus Interzeption (ca. 153 mm·a -1 , 28% des FNS), Evaporation (ca. 34 mm·a - 

1 -1 

, 6% des FNS) und Transpiration (ca. 341 mm·a , 63% des FNS) zusammen. Auf 

grund der geringen Niederschläge wird mit Brook90/Labor-pF-Kurve für den gesamten 

Untersuchungszeitraum in 200 cm Tiefe eine Tiefensickerung von 0 mm berechnet. 


In einigen Jahren wird Oberflächenabfluss simuliert, im Mittel 10 mm·a -1 

(2% des FNS). 



104

3.8.3.3 

Tabelle 61: 

BDF 60, Friedrichrode; Bilanzkomponenten des Wasserhaushalts mit Brook90 / 

Labor-pF-Kurve. 

Zeitraum FNS Ireal 

Oberflächenabfluss 

Ereal Treal 

Tiefensickerung 


(0-200cm) 


1999 460 149 2 38 304 0,2 0,0 -45 

2000 500 166 0 37 323 0,0 0,0 -27 

2001 598 183 10 34 322 0,0 0,0 41 

2002 768 152 30 41 475 0,0 0,0 51 

2003 421 120 18 25 317 0,0 0,0 -77 

2004 496 149 0 31 307 0,0 0,0 10 

Summe 3243 918 60 205 2047 0,2 -46 

Mittelwert 541 153 10 34 341 0,0 0,0 -8 





Vermutlich als Folge der ausgeprägten Trockenheit variiert die simulierte Bodenevapo- 

ration am Standort Friedrichrode, BDF 60 in Abhängigkeit von der verwendeten Me- 

thode zur Parametrsierung der pF-Kurve stärker als an den anderen Teststandorten. 

Die Spannweite umfasst mit 23 bis 59 mm·a -1 etwa einen Faktor 3, wobei mit Wösten 

KGA die höchsten und mit Teepe klass vG die niedrigsten Werte ermittelt werden 

(Abbildung 14). Es erfolgt allerdings eine weitgehende Kompensation durch die simu- 

lierte Transpiration, bei welcher der maximale Methodenunterschied etwa 60 mm·a -1 

beträgt. Die höchste Transpiration ergibt die PTF Schaap KGA+TRD mit 379 mm·a -1 

und die niedrigste Wösten KGA mit 319 mm·a -1 . Da die Tiefensickerung im Simulati- 

onszeitraum bei der Labor-pF-Kurve und den meisten PTF gleich Null ist, wird auf ei- 

nen grafischen Vergleich der Werte der Tiefensickerung verzichtet. 



∆S 

105

mm/a 

450 

400 

350 

300 

250 

200 

150 

100 

50 

0 

-50 


34 

341 

30 

368 

59 

319 

370 361 379 

0 0 0 1 2 0 

-8 -17 -9 -7 -6 -14 


klass 

Wösten 

KGA 

23 

Teepe 

klass vG 

30 

22 


KGA+TRD 

Abbildung 14: BDF 60, Friedrichrode; oben: mittlere jährliche Bilanzkomponenten des Wasserhaushalts 

unter Verwendung von kontinuierlichen PTF; nicht dargestellt ist die simulierte 



Im Gegensatz zu den Simulationen mit Brook90 tritt bei SIMPEL auch am Buchenbe- 

stand Friedrichrode BDF60 in allen Fällen eine, wenn auch geringe, Tiefensickerung in 

Höhe von durchschnittlich 9 - 19 mm·a -1 auf (Abbildung 15). Bei den sehr hohen pro- 

zentualen Abweichungen von bis zu 120% ist dementsprechend zu berücksichtigen, 

-1 

dass die Bezugsgröße 9 mm·a ist (Grundlage: Labor-pF-Kurve). 

Insgesamt unterscheiden sich die Ergebnisse für Friedrichrode hinsichtlich der Bilanz- 

komponenten des Wasserhaushalts sowohl zwischen den SIMPEL-Varianten als auch 

zwischen SIMPEL und Brook90 nur sehr gering. 



106

mm/a 

450 

400 

350 

300 

250 

200 

150 

100 


Labor-pF in % 

50 

0 

-50 

140 

120 

100 

80 

60 

40 

20 

0 


380 371 377 378 378 379 377 

9 19 15 12 14 11 13 

-2 -3 -5 -3 -4 -3 -3 


nFK 

120 

70 


nFK 

AG Boden 

pF 

44 

AG Boden 

pF 

Teepe 

klass nFK 

59 

Teepe 

klass nFK 

Teepe 

KGA nFK 

32 

Teepe 

KGA nFK 

Teepe 

KGA vG 

48 

Teepe 

KGA vG 

Abbildung 15: BDF 60, Friedrichrode; oben: mittlere jährliche Bilanzkomponenten des Wasserhaushalts 

unter Verwendung von diskontinuierlichen PTF in Verbindung mit dem Modell 

SIMPEL; nicht dargestellt ist die simulierte Interzeption, vgl. Erläuterungen im Text; unten: Fort- 

pflanzungsfehler der untersuchten diskontinuierlichen PTF in Bezug auf die simulierte Tiefensi- 

ckerung 




107


Bodenwassers 

Am Buchenbestand BDF 60, Friedrichrode wird bei den Brook90-Simulationen im Ver- 

gleich mit den bisher untersuchten Standorten BFH-Nr. 07117 (Kie- 

fer/Pseudogley/Oberrheingraben) und BFH-Nr. 14029 (Fichte/Braunerde/Lausitz) die 

bisher geringste PTF-bedingte Spannweite von pflanzenverfügbaren Bodenwasservor- 

räten beobachtet (Abbildung 16). Die methodenbedingte Abweichung beträgt im Win- 

ter etwa 10 - 20 mm, steigt im Frühjahr auf ca. 40 mm und reduziert sich im Sommer 

auf lediglich ca. 5 mm. Die Labor-pF-Kurve liefert die insgesamt am niedrigsten Bo- 

denwasservorräte. 


180 

160 

140 

120 

100 

80 

60 

40 

20 

0 




1.1 1.4 1.7 1.10 

Abbildung 16: BDF 60, Friedrichrode; Verlauf des von 1999 - 2004 gemittelten simulierten 

pflanzenverfügbaren Bodenwassers; Simulation mit Brook90 / kontinuierliche PTF 

Auch zwischen den Simulationsvarianten mit SIMPEL treten nur relativ geringe Abwei- 

chungen der pflanzenverfügbaren Bodenwasservorräte auf (Abbildung 17). Im Jah- 

resmittel sind die PTF-bedingten Abweichungen mit SIMPEL ähnlich hoch wie inner- 

halb der Brook90-Simulationen (maximale Abweichung ca. 20 - 30 mm). Die höchsten 

Bodenwasservorräte liefert Vereecken, die niedrigsten die Labor-pF-Kurve. 

In Abbildung 17 wird allerdings ebenfalls deutlich, dass hinsichtlich der pflanzenver- 

fügbaren Bodenwasservorräte die Ergebnisse von Brook90 (Labor-pF) einerseits und 

von SIMPEL (alle Varianten) andererseits konträr zu interpretieren sind: Während die 

SIMPEL-Varianten auch im Sommer einen mittleren Mindestwasservorrat von ca. 40 

mm aufweisen, trocknet Brook90 (Labor-pF-Kurve) bis in das Spätjahr auf ca. 10 mm 



108

pflanzenverfügbares Wasser aus. Dies hat zur Folge, dass der winterliche Maximal- 

wassergehalt mit Brook90 erst etwa 3 Monate später erreicht wird als mit SIMPEL. 

An BZE-Punkten existiert mangels einer bodenhydrologischen Instrumentierung keine 

Möglichkeit einer Kalibrierung und/oder Validierung von Simulationsergebnissen zum 

Wasserhaushalt. Es ist daher kein Urteil möglich, welches der beiden Modelle die jah- 

reszeitliche Bodenwasserdynamik am Standort Friedrichrode realitätsgetreuer wieder- 

gibt. Zur Beantwortung dieser Frage könnten weitergehende vergleichende Wasser- 

haushaltsuntersuchungen mit Brook90 und SIMPEL (bzw. weiteren Modellen) an in- 

tensiver untersuchten Forststandorten (z. B. Level II-Standorte) beitragen. 


160 

140 

120 

100 

80 

60 

40 

20 

0 





1.1 1.4 1.7 1.10 

Abbildung 17: BDF 60, Friedrichrode; Verlauf des von 1999 – 2004 gemittelten simulierten 

pflanzenverfügbaren Bodenwassers; Simulation mit SIMPEL / diskontinuierliche PTF 

3.8.4 Eichenbestand auf Gley (BFH-Nr. 03178) in Niedersachsen 



Für die Simulationen mit Brook90 wird das Profil von der Bodenoberfläche bis in 10 m 

Tiefe durch die automatische Diskretisierungsfunktion von Brook90 in 82 numerische 

Kompartimente unterteilt. Die Diskretisierungsschritte steigen von der Bodenoberfläche 

bis in 10 m Tiefe von 0,1 cm auf 50 cm an. In SIMPEL wird der Boden von der Oberflä- 

che bis in 2 m Tiefe in 4 Speicherzellen untergliedert (Tabelle 62). 



109

Tabelle 62: BFH-Nr. 03178, Diskretisierungsschritte im Modell SIMPEL 



1 0,160 0,160 0,000 L, Of, Oh 

2 0,350 0,000 -0,350 E 

3 0,320 -0,350 -0,670 Go 

4 1,330 -0,670 -2,000 Gr 


Auch bei dem Gleystandort in Niedersachsen mit der BFH Nr. 03178 weisen die pF- 

Kurven der einzelnen Horizonte in Abhängigkeit von der verwendeten Parametrisie- 

rungsmethode eine erhebliche Parametervariabilität auf (Tabelle 63 bzw. Abbildung 

18): Die Sättigungswassergehalte unterscheiden sich wiederum, ähnlich wie bei den 

bisher untersuchten Standorten, um bis zu 30 Vol-%. Mit Wösten klass wird im Go- und 

im Gr-Horizont die insgesamt beste Übereinstimmung mit der Labor-pF-Kurve erzielt, 

im E-Horizont liefert diese PTF allerdings die schlechtesten Ergebnisse aller unter- 

suchten Funktionen. Hier schneidet Teepe klass vG am besten ab. 

Für die organische Auflage (Oh-Lage) werden am Standort BFH-Nr. 03178 im Rahmen 

unserer Gelände- und Laboruntersuchungen Retentionsdaten gemessen. Für die wei- 

teren Humushorizonte und für die jeweiligen PTF werden die entsprechenden Daten 

analog zur weiter oben beschriebenen Vorgehensweise abgeleitet (vgl. Abschnitt 

3.8.1.1) 



110

Tabelle 63: Mualem-van Genuchten-Parameter der Labor-pF-Kurve sowie der untersuchten 

PTF, Teststandort BFH-Nr. 03178 


(m) (m) (-) (-) (hPa -1 ) (-) (md -1 ) (-) 

L 0,16 0,12 0,848 

Labor 

0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Of 0,12 0,08 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Oh 0,08 0 0,865 0,000 0,001 1,411 0,08 0,500 

E 0 -0,35 0,703 0,081 0,021 1,358 0,60 0,500 

Go -0,35 -0,67 0,433 0,060 0,016 1,332 0,29 0,500 

Gr -0,67 -1 0,399 0,034 

Wösten klass 

0,029 1,717 2,00 0,500 

L 0,16 0,12 0,766 0,010 0,013 1,204 0,08 0,400 

Of 0,12 0,08 0,766 0,010 0,013 1,204 0,08 0,400 

Oh 0,08 0 0,766 0,010 0,013 1,204 0,08 0,400 

E 0 -0,35 0,392 0,010 0,024 1,1689 0,11 -0,744 

Go -0,35 -0,67 0,392 0,010 0,024 1,1689 0,11 -0,744 

Gr -0,67 -1 0,366 0,025 

Wösten KGA 

0,042 1,5206 0,70 1,250 

L 0,16 0,12 0,766 0,010 0,013 1,204 0,08 0,400 

Of 0,12 0,08 0,766 0,010 0,013 1,204 0,08 0,400 

Oh 0,08 0 0,766 0,010 0,013 1,204 0,08 0,400 

E 0 -0,35 0,559 0,000 0,044 1,155 0,45 -2,009 

Go -0,35 -0,67 0,350 0,000 0,037 1,279 0,22 -0,835 

Gr -0,67 -1 0,305 0,000 0,091 1,510 0,28 1,640 


L 0,16 0,12 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Of 0,12 0,08 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Oh 0,08 0 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

E 0 -0,35 0,706 0,000 0,012 1,213 0,60 0,500 

Go -0,35 -0,67 0,349 0,000 0,027 1,132 0,29 0,500 

Gr -0,67 -1 0,362 0,000 

Scheinost 

0,007 1,237 2,00 0,500 

L 0,16 0,12 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Of 0,12 0,08 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Oh 0,08 0 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

E 0 -0,35 0,554 0,072 0,045 1,893 0,60 0,500 

Go -0,35 -0,67 0,323 0,047 0,095 1,961 0,29 0,500 

Gr -0,67 -1 0,297 0,021 0,335 2,087 2,00 0,500 


L 0,16 0,12 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Of 0,12 0,08 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Oh 0,08 0 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

E 0 -0,35 0,491 0,059 0,007 1,558 1,30 0,409 

Go -0,35 -0,67 0,330 0,035 0,040 1,345 0,20 -1,612 

Gr -0,67 -1 0,317 0,049 0,033 2,714 2,75 -0,866 



111



100000 

10000 

1000 

100 

10 

1 

100000 

10000 




0 

0 20 40 60 80 

1000 

100 

10 

1 

0 

E 





Gr 

0 10 20 30 40 50 



100000 

10000 

1000 

100 

10 

1 

0 




0 10 20 30 40 50 




Profils am Teststandort BFH-Nr. 03178 


Im E-Horizont treten mit Abweichungen von bis zu 25 Vol-% bei der FK erhebliche me- 

thodenspezifische Differenzen bei den Speicherkennwerten für das Modell SIMPEL auf 

(Tabelle 64f). Die insgesamt größten Abweichungen zu den Laborkennwerten werden 

hier mit der PTF AG Boden nFK ermittelt, während Teepe KGA vG hier am besten 

liegt. Bei den tieferliegenden Horizonten sind die Differenzen zwischen den einzelnen 

PTF und der Laborkurve etwas geringer. Die Implementierung der organischen Auflage 

erfolgt analog zu den Ausführungen bei Brook90 (s. weiter oben in diesem Abschnitt). 



Go 

112

Tabelle 6 4: 






L 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 

Of 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 

Oh 78,8 77,9 77,9 77,9 77,9 77,9 77,9 

E 57,9 45,6 31,8 45,7 49,3 41,0 54,8 

Go 38,0 29,0 27,0 25,0 26,4 26,5 34,5 

Gr 21,4 24,9 22,0 12,0 24,3 19,3 32,9 

Tabelle 65: 






L 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 

Of 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 

Oh 26,8 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 

E 15,4 16,1 11,9 18,9 13,0 14,4 15,5 

Go 11,9 7,1 9,0 8,0 11,8 11,4 12,3 

Gr 2,4 3,6 5,0 4,0 7,3 6,4 6,8 


Ausführlichere Erläuterungen hierzu befinden sich in Abschnitt 3.8.1.1 Die für den 

Standort BFH-Nr. 03178 verwendeten Zahlenwerte können Tabelle 63 entnommen 

werden. 


Der Blattflächenindex (LAI) für den Oberbestand wird nach dem Modell von Burger 

(1953) mit 6,8 m 2· m -2 bestimmt. Für die Verjüngung und die Krautschicht werden LAI 

von 0,5 m 2· m -2 bzw. 2,5 m 2· m -2 geschätzt (Tabelle 46f). Der Gesamt-LAI beträgt somit 

9,8 m - 

2· m -2 . Die mittlere Bestandeshöhe wird auf 26 m geschätzt. Die weiteren oberirdi 

schen Vegetationsparameter sind identisch mit Abschnitt 3.8.3.1. 

Im Rahmen unserer Geländeuntersuchungen werden am Standort BFH-Nr. 03178 die 

Durchwurzelung und Durchwurzelungsintensität am Profil nach AG Bodenkunde (2005) 

geschätzt und in Modellparameter transformiert (Tabelle 6 6). 



113

3.8.4.2 

Tabelle 66: 


Durchwurzelung Teststandort BFH-Nr. 03178 

Horizont Mächtigkeit von bis Wurzeldichte 

lt. Profilschät- 

Feinwurzeln nach KA5 Wurzelanteil 

(m) Tiefe (m) Tiefe (m) zung (Wurzeln·dm -2) 

(-) 

L 0,04 0,16 0,12 W3 7,5 0,3 0,040 

Of 0,04 0,12 0,08 W3 7,5 0,3 0,040 

Oh 0,08 0,08 0 W3 7,5 0,6 0,081 

E 0,35 0 -0,35 W4 15 5,25 0,707 

Go 0,32 -0,35 -0,67 W1 1,5 0,48 0,065 

Gr 0,33 -0,67 -1 W1 1,5 0,495 0,067 


Ohne Berücksichtigung von Grundwassereinfluss wird mit Brook90/Labor-pF-Kurve für 

den Eichenbestand im Untersuchungszeitraum 1999 - 2004 eine mittlere Gesamtver- 

dunstung von ca. 639 mm·a -1 (ca. 82% des FNS) simuliert. Diese setzt sich aus Inter- 

zeption (ca. 128 mm·a -1 , 16% des FNS), Evaporation (ca. 61 mm·a -1 , 8% des FNS) und 

Transpiration (ca. 450 mm·a . S 

-1 , 58% des FNS) zusammen (Tabelle 67) imulierter O- 

berflächenabfluss 

wird nicht beobachtet. 

Tabelle 6 7: 


Kurve. 

Zeitraum FNS Ireal Oberflächenabfluss 

Ereal Treal Tiefensickerung 


(0-200cm) 


1999 591 112 0 52 393 221 37 -10 

2000 677 127 0 65 440 93 14 -187 

2001 882 132 0 67 454 43 5 -48 

2002 1114 155 0 74 507 288 26 186 

2003 644 110 0 54 458 282 44 91 

2004 745 133 0 56 450 57 8 -260 

Summe 4654 768 0 368 2702 984 -229 

Mittelwert 776 128 0 61 450 164 22 -38 

FNS: Freilandniederschlag mit Windkorrektur (K = 1.05), Ireal: Reale Interzeption; Treal: reale 




∆S 

114

3.8.4.3 



In Übereinstimmung mit zwei der drei bisher untersuchten Teststandorte variiert die 

simulierte Bodenevaporation in Abhängigkeit von der verwendeten PTF bzw. der La- 

bor-pF-Kurve nur relativ gering, mit Werten zwischen 61 und 82 mm·a 

19 

-1 (Abbildung 

). Bei der Transpiration sind die Unterschiede größer und erreichen bis zu 80 mm·a - 

1 

. Die höchste Transpiration wird unter Verwendung der Labor-pF-Kurven mit 450 

mm·a -1 und die niedrigste mit Scheinost (366 mm·a -1 ) simuliert. Die Tiefensickerung 

variiert im Simulationszeitraum zwischen 141 mm·a -1 (Wösten KGA) und 220 mm·a -1 

(Scheinost). Die größten Abweichungen zu der Simulation mit den Labor-pF-Kurven 

werden mit Schaap KGA+TRD und Scheinost ermittelt. 

mm/a 


Labor-pF in % 

800 

700 

600 

500 

400 

300 

200 

100 

0 

-100 

40 

30 

20 

10 

0 

-10 

-20 


61 

450 

82 

81 

425 445 437 

164 156 141 160 

79 75 

366 382 

220 202 

-38 -23 -25 -26 -17 -12 


klass 

-5 


klass 

Wösten 

KGA 

-14 

Wösten 

KGA 



unter Verwendung von kontinuierlichen PTF; nicht dargestellt ist die simulierte Interzeption, 

vgl. Erläuterungen im Text; unten: Fortpflanzungsfehler der untersuchten kontinuierlichen 


76 

Teepe 

klass vG 

-3 

Teepe 

klass vG 


KGA+TRD 

34 

23 


KGA+TRD 



115

Ähnlich wie bei allen bisher beschriebenen Teststandorten ergeben sich bei den Simu- 

lationen mit SIMPEL auch für den Eichenbestand in Niedersachsen sowohl bei der 

Verdunstung als auch bei der Tiefensickerung nur geringe PTF-bedingte Unterschiede. 

-1 

Die Variationsbreite beträgt etwa 10 - 20 mm·a (Abbildung 20). 

Als Folge davon 

weicht auch die Tiefensickerung mit den unterschiedlichen PTF nur relativ gering von 

der Labor-pF-Kurve ab. Die höchsten Abweichungen ergeben sich mit Vereecken und 

AG Boden nFK mit 13 bzw. 18%. 

Ein Vergleich der Simulationsergebnisse mit SIMPEL mit den Resultaten der Brook90- 

Modellierung (Laborparameter) zeigt, dass die Tiefensickerung bei SIMPEL für den 

BZE-Punkt 03178 mit 88 mm·a -1 etwa um die Hälfte niedriger ist als bei Brook90 (164 

mm·a -1 ). Die Kompensation erfolgt über eine entsprechend höhere Verdunstung bei 

SIMPEL. 

mm/a 


Labor-pF in % 

800 

700 

600 

500 

400 

300 

200 

100 

0 

-100 

20 

15 

10 

5 

0 

-5 

-10 


581 570 561 578 583 573 579 

88 99 104 86 83 93 91 

-21 -21 

-17 


nFK 

13 

18 


nFK 

-16 

AG Boden 

pF 







-2 

AG Boden 

pF 

-19 

Teepe 

klass nFK 

-5 

Teepe 

klass nFK 

-17 

Teepe 

KGA nFK 

5 

Teepe 

KGA nFK 

-22 

Teepe 

KGA vG 

4 

Teepe 

KGA vG 



116

3.8.4.4 


des Wasserhaushalts-Simulationen mit Grundwas- 

sereinfluss 

Als wesentliche Folge des zusätzlich verfügbaren Wasserreservoirs erhöht sich in allen 

Parametrisierungsvarianten erwartungsgemäß die Verdunstung und verringert sich die 

Tiefensickerung (Abbildung 2 1). 

Das Ausmaß der Veränderung gegenüber der jewei- 

ligen frei drainierenden Variante ist bei den einzelnen PTF unterschiedlich stark aus- 

geprägt. Insgesamt bleibt allerdings der maximale Unterschied von ca. 80 - 100 mm·a -1 

hinsichtlich der Spannweite von Transpiration bzw. Tiefensickerung erhalten. Die 

höchste Transpiration liefert erneut die Labor-pF-Kurve mit 500 mm·a -1 und die nied- 

rigste Scheinost mit 403 mm·a -1 . Bei der Tiefensickerung ergibt sich der höchste Wert 

mit Scheinost (195 mm·a -1 ) und der niedrigste mit Schaap KGA+TRD (119 mm·a -1 ). 

mm/a 


Labor-pF in % 

800 

700 

600 

500 

400 

300 

200 

100 

0 

-100 

70 

60 

50 

40 

30 

20 

10 

0 

-10 


65 

82 

81 

500 437 450 467 

120 136 133 115 

83 81 


BFH-Nr. 03178; Zusätzlich durchgeführte Simulationen mit Brook90 unter Berücksichtigung 

von Grundwassereinfluss. Oben: mittlere jährliche Bilanzkomponenten des 

Wasserhaushalts unter Verwendung von kontinuierlichen PTF; nicht dargestellt ist die simulierte 

Interzeption, vgl. Erläuterungen im Text; unten: Fortpflanzungsfehler der untersuchten kontinu- 

ierlichen PTF in Bezug auf die simulierte Tiefensickerung von Brook90 / Labor-pF-Kurve 

403 

195 

475 

119 

-38 -16 -22 -16 -34 -26 


klass 

13 


klass 

Wösten 

KGA 

11 

Wösten 

KGA 

81 

Teepe 

klass vG 

-4 

Teepe 

klass vG 


KGA+TRD 

62 

-1 


KGA+TRD 



117

Die prozentualen Abweichungen der einzelnen PTF-Simulationsvarianten von den Er- 

gebnissen der Labor-pF-Kurve (Abbildung 2 1 unten) erhöhen sich deutlich aufgrund 

des nun wesentlich niedrigeren Absolutwertes der Tiefensickerung unter Grundwas- 

-1 -1 

sereinfluss (120 mm·a an Stelle von 164 mm·a ohne GW-Einfluss). Schaap 

KGA+TRD weist nun gegenüber der Variante mit der Labor-pF-Kurve die geringste (- 

1%) und Scheinost die höchste Abweichung auf (+62%). 


Bodenwassers 

Der auf Grundlage der Labor-pF-Kurve mit Brook90 berechnete Jahresverlauf des 

pflanzenverfügbaren Bodenwassers wird von den PTF Wösten KGA, Wösten klass und 

Teepe klass vG annähernd exakt wiedergegeben (Abbildung 2 2). 

Die Simulationen 

mit Scheinost und Schaap KGA+TRD führen demgegenüber zu Abweichungen von ca. 

50 mm im Sommer und bis zu 100 mm im Winter. 


350 

300 

250 

200 

150 

100 

50 

0 




1.1 1.4 1.7 1.10 



Bodenwassers; Simulation mit Brook90 / kontinuierliche PTF 

Mit SIMPEL werden zwischen den einzelnen PTF-Simulationen Differenzen des pflan- 

zenverfügbaren Bodenwassers von bis zu 60 mm ermittelt, ohne dass hier im Jahres- 

verlauf deutliche Verschiebungen auftreten (Abbildung 2 3). 

Die höchsten Wasservor- 

räte liefert die Labor-pF-Kurve, die niedrigsten die PTF AG Boden nFK. 

Ähnlich, wie bereits bei dem Standort Friedrichrode/BDF 60 zu beobachten war, liefert 

SIMPEL erneut einen von Brook90 erheblich abweichenden jahreszeitlichen Verlauf 

der simulierten Bodenwasservorräte (Abbildung 2 3): 

Während SIMPEL die Minimal- 



118

werte zur Jahresmitte erreicht, liegt dieser Zeitpunkt bei den Brook90-Simulationen im 

September. In Folge dessen wird die winterliche Auffüllung der Bodenwasservorräte 

mit Brook90 ebenfalls deutlich später abgeschlossen (SIMPEL: Februar, Brook90: Ap- 

ril). Diese Diskrepanz zwischen den Simulationsergebnissen mit Brook90 und SIMPEL 

verdeutlich erneut die Notwendigkleit weiterer vergleichender Modelluntersuchungen 

zum Wasserhaushalt in Vorbereitung der BZE II (vgl. auch Abschnitte 3.8.3.4 und 

3.8.5.3). 


300 

250 

200 

150 

100 

50 

0 





1.1 1.4 1.7 1.10 



Bodenwassers; Simulation mit SIMPEL / diskontinuierliche PTF 



119

3.8.5 Fichtenbestand auf tiefgründig humosem Braunerde- 

Podsol im Schwarzwald (Schluchsee 4, Mittelhang) 





an der Bodenoberfläche auf 50 cm in 10 m Tiefe an. In SIMPEL wird das Profil in die 

maximal mögliche Anzahl von 4 Bodenschichten unterteilt, welche einen Tiefenbereich 

von 0 - 2 m umfassen (Tabelle 6 8). 

Tabelle 6 8: 

Schluchsee 4, Mittelhang, Diskretisierungsschritte im Modell SIMPEL 



(m) Tiefe (m) Tiefe (m) 

1 0,050 0,050 0,000 L, Of, Oh 

2 0,150 0,000 -0,150 Aeh, Ahe 

3 0,350 -0,150 -0,500 Bsh-Sw, Bhs 

4 1,500 -0,500 -2,000 BvCv 

Die Kurvenverläufe der mit den unterschiedlichen Verfahren ermittelten Retentions- 

funktionen sind für den Mittelgebirgsstandort „Schluchsee 4“ insgesamt etwas homo- 

gener als bei den anderen im Rahmen unserer Studie untersuchten Teststandorten: 

Sowohl Teepe klass vG als auch Wösten KGA und Schaap KGA+TRD erreichen in 

allen Horizonten zumindest annähernd den Verlauf der Labor-pF-Kurve, allerdings un- 

ter der Einschränkung einer teilweise deutlichen Unterschätzung der Sättigungwasser- 

gehalte (Tabelle 6 9, Abbildung 24). 

Wösten klass und insbesondere Scheinost sind 

demgegenüber nicht in der Lage, die gemessenen pF-Kurven des Schwarzwaldstand- 

ortes auch nur in Grundzügen nachzuzeichnen. 

Die Implementierung der organischen Auflage des Fichtenbestandes orientiert sich an 

den Ausführungen in Abschnitt 3.8.1.1. Die entsprechenden Modellparameter befinden 

sich in Tabelle 6 9. 



120

Tabelle 69: Mualem-van Genuchten-Parameter der Labor-pF-Kurve sowie der untersuchten 

PTF, Teststandort Schluchsee 4, Mittelhang 

Horizont Tiefe von 

(m) 

Tiefe bis 

(m) 

θs (-) 

θr (-) 

α 

(h·Pa 

n Ks τ 

-1 ) (-) (m·d -1 Labor 

) (-) 

L 0,05 0,03 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Of 0,03 0,02 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Oh 0,02 0 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Aeh 0 -0,1 0,701 0,000 0,333 1,172 1,06 0,500 

Ahe -0,1 -0,15 0,701 0,000 0,333 1,172 1,06 0,500 

Bsh-Sw -0,15 -0,25 0,715 0,000 0,365 1,162 1,06 0,500 

Bhs -0,25 -0,5 0,700 0,000 0,516 1,122 1,06 0,500 

BvCv -0,5 -1,2 0,647 0,000 0,829 1,161 1,06 0,500 

Cv -1,2 -2,1 0,647 0,000 

Wösten klass 

0,829 1,161 1,06 0,500 

L 0,05 0,03 0,766 0,010 0,013 1,204 0,08 0,400 

Of 0,03 0,02 0,766 0,010 0,013 1,204 0,08 0,400 

Oh 0,02 0 0,766 0,010 0,013 1,204 0,08 0,400 

Aeh 0 -0,1 0,403 0,025 0,038 1,3774 0,60 1,250 

Ahe -0,1 -0,15 0,403 0,025 0,038 1,3774 0,60 1,250 

Bsh-Sw -0,15 -0,25 0,439 0,010 0,031 1,1804 0,12 -2,342 

Bhs -0,25 -0,5 0,392 0,010 0,024 1,1689 0,11 -0,744 

BvCv -0,5 -1,2 0,366 0,025 0,042 1,5206 0,70 1,250 

Cv -1,2 -2,1 0,366 0,025 

Wösten KGA 

0,042 1,5207 0,70 1,250 

L 0,05 0,03 0,766 0,010 0,013 1,204 0,08 0,400 

Of 0,03 0,02 0,766 0,010 0,013 1,204 0,08 0,400 

Oh 0,02 0 0,766 0,010 0,013 1,204 0,08 0,400 

Aeh 0 -0,1 0,529 0,000 0,043 1,206 1,06 -2,147 

Ahe -0,1 -0,15 0,529 0,000 0,043 1,206 1,06 -2,147 

Bsh-Sw -0,15 -0,25 0,545 0,000 0,031 1,242 1,59 -2,136 

Bhs -0,25 -0,5 0,546 0,000 0,039 1,188 0,70 -2,332 

BvCv -0,5 -1,2 0,478 0,000 0,051 1,247 0,61 -2,033 

Cv -1,2 -2,1 0,478 0,000 0,051 1,247 0,61 -2,033 

L 0,05 0,03 0,848 


0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Of 0,03 0,02 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Oh 0,02 0 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Aeh 0 -0,1 0,564 0,000 0,042 1,196 1,06 0,500 

Ahe -0,1 -0,15 0,564 0,000 0,042 1,196 1,06 0,500 

Bsh-Sw -0,15 -0,25 0,564 0,000 0,042 1,196 1,06 0,500 

Bhs -0,25 -0,5 0,564 0,000 0,042 1,196 1,06 0,500 

BvCv -0,5 -1,2 0,564 0,000 0,042 1,196 1,06 0,500 

Cv -1,2 -2,1 0,564 0,000 

Scheinost 

0,042 1,197 1,06 0,500 

L 0,05 0,03 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Of 0,03 0,02 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Oh 0,02 0 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Aeh 0 -0,1 0,524 0,037 0,149 2,029 1,06 0,500 

Ahe -0,1 -0,15 0,524 0,037 0,149 2,029 1,06 0,500 

Bsh-Sw -0,15 -0,25 0,538 0,047 0,123 2,001 1,06 0,500 

Bhs -0,25 -0,5 0,536 0,055 0,103 1,978 1,06 0,500 

BvCv -0,5 -1,2 0,461 0,038 0,146 2,026 1,06 0,500 

Cv -1,2 -2,1 0,461 0,038 0,146 2,026 1,06 0,500 


L 0,05 0,03 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Of 0,03 0,02 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Oh 0,02 0 0,848 0,000 0,010 1,191 98,00 0,500 

Aeh 0 -0,1 0,507 0,054 0,022 1,414 1,81 -0,543 

Ahe -0,1 -0,15 0,507 0,054 0,022 1,414 1,81 -0,543 

Bsh-Sw -0,15 -0,25 0,513 0,058 0,018 1,420 1,69 -0,373 

Bhs -0,25 -0,5 0,509 0,062 0,016 1,437 1,40 -0,254 

BvCv -0,5 -1,2 0,450 0,051 0,023 1,452 0,97 -0,656 

Cv -1,2 -2,1 0,450 0,051 0,023 1,452 0,97 -0,656 



121

Saugspannung (kPa) 


100000 

10000 

1000 

100 

10 




1 

0 

100000 

10000 

1000 

100 

10 

1 

Aeh, Ahe 

0 20 40 60 80 





0 

0 20 40 60 80 



100000 

10000 

1000 

100 

10 

1 




0 

0 20 40 60 80 

Bhs BvCv 

10000 


100000 

1000 

100 

10 

1 

0 

Bsh-Sw 





0 20 40 60 80 




Profils am Teststandort Schluchsee 4, Mittelhang 


Die PTF-bedingten Unterschiede in den Speicherkennwerten FK und PWP fallen am 

Standort Schluchsee 4 ebenfalls geringer aus als bei den anderen Teststandorten un- 

serer Studie: Bei der FK beträgt die Spannweite maximal 11 Vol-% und beim PWP bis 

zu 5 Vol-% (Tabelle 70f). Die größten Abweichungen zu den Laborkennwerten liefert 

hierbei die Parametrisierung nach AG Boden nFK. 



122

Tabelle 7 0: 


Schluchsee 4, Mittelhang (Bezugsgröße: skeletthaltiger Boden) 




L 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 

Of 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 

Oh 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 78,8 

Aeh 35,0 33,7 24,1 39,0 28,2 29,6 43,9 

Ahe 35,0 33,7 24,1 39,0 28,2 29,6 43,9 

Bsh-Sw 43,0 31,8 24,8 36,8 27,4 31,7 46,3 

Bhs 40,9 34,5 25,1 37,3 28,3 32,5 46,6 

BvCv 28,9 27,4 23,3 34,6 24,8 26,2 37,8 

Tabelle 71: PWP aus Laborbestimmung und bei Verwendung unterschiedlicher PTF; Teststandort 

Schluchsee 4, Mittelhang (Bezugsgröße: skeletthaltiger Boden) 




L 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 

Of 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 

Oh 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 32,2 

Aeh 8,7 10,8 10,0 16,6 8,5 9,4 10,5 

Ahe 8,7 10,8 10,0 16,6 8,5 9,4 10,5 

Bsh-Sw 12,7 10,3 10,3 14,6 8,7 10,4 11,7 

Bhs 16,5 11,9 10,4 14,7 8,8 11,2 12,5 

BvCv 8,8 7,9 9,6 13,7 8,2 9,1 10,3 


Die für die verschiedenen Szenarien verwendeten Leitfähigkeitswerte sind in Tabelle 

69 angegeben (vgl. auch Ausführungen in Abschnitt 3.8.1.1). 


Der Blattflächenindex (LAI) für den Oberbestand wird nach Burger (1953) mit 4,4 m 2· m - 

2 bestimmt. Für die Verjüngung und die Krautschicht werden LAI von jeweils 0,5 m 2· m -2 

geschätzt (Tabelle 4 6, Tabelle 4 7). 

Der Gesamt-LAI beträgt somit 5,4 m 2· m -2 . Die mitt- 

lere Bestandeshöhe wird mit 25 m angenommen. Die weiteren oberirdischen Vegetati- 

onsparameter werden analog zu Abschnitt 3.8.2.1 festgelegt. Die Wurzelverteilung für 

das Profil Schluchsee 4 wird aus der Profilbeschreibung übernommen und nach 

Tabelle 7 2 in Modellparameter umgewandelt. 



123

3.8.5.2 

Tabelle 72: 


Teststandort Schluchsee 4, Mittelhang 



(-) 

L 0,02 0,05 0,03 W5 35 0,7 0,069 

Of 0,01 0,03 0,02 W5 35 0,35 0,035 

Oh 0,02 0,02 0 W5 35 0,7 0,069 

Aeh 0,1 0 -0,1 W4 15 1,5 0,149 

Ahe 0,05 -0,1 -0,15 W4 15 0,75 0,074 

Bsh-Sw 0,1 -0,15 -0,25 W3 7,5 0,75 0,074 

Bhs 0,25 -0,25 -0,5 W3 7,5 1,875 0,186 

BvCv 0,7 -0,5 -1,2 W2 4 2,8 0,277 

Cv 0,45 -1,2 -1,65 W1 1,5 0,675 0,067 


Der Standort Schluchsee zeichnet sich innerhalb unserer Teststandorte durch die 

höchsten Jahresniederschläge von durchschnittlich 2172 mm·a - 

-1 aus (Klimadaten wur 

den vom Level I-Plot BW 3 übernommen, vgl. Abschnitt 2.6.2.3). Die Modellsimulatio- 

nen mit Brook90 auf Grundlage der Labor-pF-Kurve ergeben für den Fichtenbestand 

auf Braunerde-Podsol eine mittlere Gesamtverdunstung von 1376 mm·a -1 (ca. 64% des 

FNS). Diese setzt sich aus Interzeption (789 mm·a -1 , 36% des FNS), Evaporation (134 

mm·a -1 , 6% des FNS) und Transpiration (453 mm·a -1 , 21% des FNS) zusammen. Die 

Tiefensickerung beträgt 808 mm·a 3 

-1 , entsprechend ca. 36% des FNS. (Tabelle 7 ). 

Tabelle 7 3: 

Schluchsee 4, Mittelhang; Bilanzkomponenten des Wasserhaushalts mit Brook90 / 

Labor-pF-Kurve 

Zeitraum FNS Ireal Oberflä- Ereal Treal TiefenTiefen- ∆S 

chenabflusssickerungsickerung 

(0-200cm) 


1999 2539 771 0 133 365 1266 50 0 

2000 2065 766 0 140 439 784 38 -66 

2001 2411 870 0 133 437 973 40 -5 

2002 2278 692 0 132 433 968 43 49 

2003 1760 795 0 134 593 399 23 -161 

2004 1980 839 0 134 448 456 23 101 

Summe 13033 4733 0 806 2715 4846 

-82 

Mittelwert 2172 789 0 134 453 808 36 -14 





124

3.8.5.3 



Die simulierte Bodenevaporation variiert in Abhängigkeit von der verwendeten Retenti- 

onsfunktion zwischen 90 mm·a -1 (Schaap KGA+TRD) und 134 mm·a -1 (Labor-pF) 

(Abbildung 2 5). Bei der Transpiration sind die entsprechenden Unterschiede mit ledig- 

lich 10 mm·a - 

-1 äußerst gering. Die simulierte Tiefensickerung variiert im Simulations 

zeitraum zwischen 808 mm·a -1 (Labor-pF) und 850 mm·a -1 (Schaap KGA+TRD). Auf- 

grund der hohen Sickerwassergenese am Standort Schluchsee entspricht dies einer 

maximalen Abweichung zwischen PTF und Labor-pF-Kurve von lediglich 5% des Abso- 

lutwertes. 

mm/a 


Labor-pF in % 

1600 

1400 

1200 

1000 

800 

600 

400 

200 

0 

-200 

6 

5 

4 

3 

2 

1 

0 


134 119 102 100 

121 90 

453 451 456 455 445 455 

808 809 835 838 830 850 

-14 

-8 


klass 

0 


klass 

-14 

Wösten 

KGA 

3 

Wösten 

KGA 


Schluchsee4, Mittelhang; oben: mittlere jährliche Bilanzkomponenten des Wasserhaushalts 

unter Verwendung von kontinuierlichen PTF; nicht dargestellt ist die simulierte 



-13 

Teepe 

klass vG 

4 

Teepe 

klass vG 

-15 

-13 


KGA+TRD 

3 

5 


KGA+TRD 



125

Die Simulationen mit SIMPEL liefern für den Standort Schluchsee 4 sowohl unter Ver- 

wendung der Labor-pF-Kurve als auch mit allen PTF-Varianten hinsichtlich Verduns- 

tung und Tiefensickerung praktisch identische Ergebnisse (Abbildung 2 6). 

Die mit SIMPEL ermittelten Bilanzen weichen allerdings erheblich von den Simulati- 

onsergebnissen mit Brook90 ab: Die reale Verdunstung (Evaporation + Transpiration) 

wird mit SIMPEL um etwa 380 mm·a - 

-1 niedriger berechnet als mit Brook90 und die Tie 

fensickerung mit SIMPEL entsprechend höher. 

mm/a 


Labor-pF in % 

1600 

1400 

1200 

1000 

800 

600 

400 

200 

0 

0 

-0.05 

-0.1 

-0.15 

-0.2 

-0.25 

-0.3 

-0.35 

-0.4 


187 191 191 191 191 191 191 

1239 1235 1235 1235 1235 1235 1235 

0 0 0 0 0 0 0 


nFK 

-0.3 


nFK 

AG Boden 

pF 

-0.3 -0.3 

AG Boden 

pF 

Teepe 

klass nFK 

Teepe 

KGA nFK 

Teepe 

KGA vG 

-0.3 -0.3 -0.3 

Teepe 

klass nFK 

Teepe 

KGA nFK 

Teepe 

KGA vG 

Abbildung 2 6: Schluchsee 4, Mittelhang; oben: mittlere jährliche Bilanzkomponenten des Was- 

serhaushalts unter Verwendung von diskontinuierlichen PTF in Verbindung mit dem Modell 

SIMPEL; nicht dargestellt ist die simulierte Interzeption, vgl. Erläuterungen im Text; unten: Fort- 

pflanzungsfehler der untersuchten diskontinuierlichen PTF in Bezug auf die simulierte Tiefensi- 

ckerung 


Da es an BZE-Punkten keine Möglichkeit einer Kalibrierung und/oder Validierung der 

Simulationsergebnisse zum Wasserhaushalt gibt, kann bisher nicht abschließend beur- 



126

teilt werden, welches der beiden Modelle den tatsächlichen Verhältnissen näherkommt. 

Dieser Befund verdeutlicht erneut die Notwendigkeit weiterer Untersuchungen zum 

Wasserhaushalt als Vorbereitung der BZE II. Hierzu sollten umfangreiche Tests der für 

die Auswertung des Wasserhaushalts von BZE II - Standorten in die engere Wahl ge- 

zogenen Verfahren an besser untersuchten Forststandorten, z. B. Level II-Flächen mit 

Tensiometern oder TDR-Sonden, durchgeführt werden. Dies würde dazu beitragen, die 

absolute Genauigkeit der mit unterschiedlichen Simulationsvarianten erzielten Ergeb- 

nisse besser abschätzen zu können. 


Bodenwassers 

Typisch für den sehr niederschlagsreichen Standort Schluchsee 4 ist das hier weniger 

stark ausgeprägte sommerliche Absinken des pflanzenverfügbaren Bodenwasservor- 

rats. Mit Brook90 zeigen sich zwischen den einzelnen PTF-Varianten und der Labor- 

pF-Kurve erhebliche Unterschiede in den Absolutwerten des Bodenwasservorrats, 

während die Verläufe relativ gut übereinstimmen (Abbildung 27). So beträgt der Un- 

terschied (offset) zwischen Scheinost und der Labor-pF-Kurve durchgehend ca. 300 

mm. Die Simulationen auf Grundlage der Labor-pF-Kurve lieferen von allen Varianten 

die insgesamt höchsten Bodenwasservorräte. 


700 

600 

500 

400 

300 

200 

100 

0 




1.1 1.4 1.7 1.10 


Schluchsee4, Mittelhang; Verlauf des von 1999 - 2004 gemittelten simulierten 

pflanzenverfügbaren Bodenwassers; Simulation mit Brook90 / kontinuierliche PTF 



127

Innerhalb der Simulationsvarianten mit SIMPEL sind die PTF-bürtigen Unterschiede 

des Bodenwasservorrats geringer (Abbildung 2 8) 

als innerhalb der Brook90-Varianten 

(Abbildung 27). 

Lediglich bei Teepe KGA vG ergibt sich mit einer Abweichung von 

+170 mm eine erhebliche Differenz zu den Bodenwasservorräten, welche mit Labor- 

Kennwerten ermittelt werden. 

Mit Brook90/Labor-pF-Kurve werden für den Standort Schluchsee 4 sowohl insgesamt 

deutlich höhere Absolutwerte als auch eine stärker ausgeprägte zeitliche Dynamik der 

Bodenwasservorräte berechnet als mit SIMPEL (Abbildung 28). 

Eine Beurteilung, 

welches Modell die realen Verhältnisse eher trifft, ist für einen BZE-Standort prinzipiell 

nicht möglich (vgl. u. a. Abschnitt 3.8.5.3). Dies zeigt erneut die Notwendigkeit weiter- 

gehender Voruntersuchungen zum Wasserhaushalt im Rahmen der BZE II mit Hilfe 

von Daten intensiver untersuchter Monitoringstandorte. 


700 

600 

500 

400 

300 

200 

100 

0 





1.1 1.4 1.7 1.10 


Schluchsee4, Mittelhang; Verlauf des von 1999 - 2004 gemittelten simulierten 

pflanzenverfügbaren Bodenwassers; Simulation mit SIMPEL / diskontinuierliche PTF 

3.8.6 Synoptische Auswertung der indirekten Validierung von 

PTF 

Die pF-Kurven für das Modell Brook90, welche mit Hilfe der hier untersuchten PTF für 

die Teststandorte und -horizonte der indirekten Validierung berechnet werden, weichen 

zum Teil erheblich sowohl untereinander als auch von der Labor-pF-Kurve ab. Ein ähn- 

liches Ergebnis ergibt sich hinsichtlich der Variabilität der Kennwerte FK und PWP für 

das Modell SIMPEL (vgl. Abschnitte 3.8.2.1 - 3.8.5.1). Tabelle 7 4 gibt einen Überblick 



128

über die PTF, welche die Labor-pF-Kurve für die einzelnen Horizonte der Teststandorte 

qualitativ am besten, bzw. die Kennwerte FK und PWP quantitativ am besten wieder- 

geben. Zeigen alle PTF deutliche Abweichungen zur Labor-pF-Kurve bzw. den Labor- 

Kennwerten, ist in Tabelle 7 4 für den entsprechenden Horizont keine PTF angegeben. 

Für den Gesamtverlauf der pF-Kurve liefern demnach die PTF Wösten KGA und Teepe 

klass vG die qualitativ besten Ergebnisse. Hinsichtlich der Kennwerte FK und PWP 

zeigt sich für die Stichprobe der indirekten Validierung (n = 22 Horizonte) keine PTF als 

eindeutig überlegen. Diese Aussage bzgl. FK und PWP unterscheidet sich deutlich 

vom Untersuchungsergebnis der direkten Validierung von PTF für die Stichprobe n = 

455 Horizonte (vgl. Abschnitt 3.6.4, Tabelle 4 0). Durch die Auswertung dieser wesent- 

lich umfassenderen Stichprobe wird deutlich, dass für das Kollektiv der BZE I - Daten- 

bank insgesamt die PTF Teepe KGA nFK die zuverlässigste Vorhersage von boden- 

physikalischen Kennwerten ermöglicht. 

Tabelle 7 4: 

Auswahl der PTF für die einzelnen Profile und Horizonte, die qualitativ am besten 

mit der Labor-pF-Kurve (Brook90) bzw. quantitativ am besten mit den Labor-Kennwerten FK 

und PWP (SIMPEL) übereinstimmen 

Profil Horizont PTF 

pF-Kurve FK, PWP 

BFH-Nr 07117 

Aeh Wösten KGA Teepe KGA nFK 

Bv Wösten KGA Vereecken 

Go Wösten KGA AG Boden nFK 

Gor Wösten KGA AG Boden pF 

Gr Teepe klass vG Vereecken 

BFH-Nr. Ah Teepe klass vG Teepe KGA vG 

14029 Bv Teepe klass vG Teepe KGA vG 

Bv - Teepe KGA vG 

Bv - Teepe KGA vG 

Friedrichrode, Alh - 

Teepe KGA nFK 

BDF 60 (Sw)AlBv - Vereecken 

(Sw)Bt1 Wösten KGA Teepe KGA vG 

SwBt2 - Teepe KGA vG 

II C - 

AG Boden nFK 

BFH-Nr. E Teepe klass vG Teepe KGA vG 

03178 Go Wösten KGA Teepe KGA vG 

Gr Wösten KGA AG Boden nFK 

Schluchsee 4, Aeh Teepe klass vG Vereecken 

Mittelhang Ahe Teepe klass vG Vereecken 

Bsh-Sw Teepe klass vG Teepe KGA vG 

Bhs - AG Boden pF 

BvCv - Vereecken 



129

Bei dem guten Ergebnis der PTF Teepe KGA vG für die Stichprobe n = 22 handelt es 

sich somit offensichtlich um ein Zufallsresultat. Die Gesamtergebnisse der direkten 

Validierung (n = 455, vgl. Abschnitt 3.6.3) disqualifizieren diese PTF eindeutig für die 

Anwendung auf das BZE-Kollektiv insgesamt. 

Der Einfluss der unterschiedlichen PTF auf die simulierten Bilanzkomponenten des 

Wasserhaushalts (Transpiration, Tiefensickerung etc.) erweist sich in den Simulationen 

mit Brook90 als stark abhängig von den Niederschlagsverhältnissen an den jeweiligen 

Teststandorten: Sowohl bei sehr hohen Jahresniederschlägen und infolge davon auch 

hohen Tiefensickerungen (Schwarzwald/Schluchsee 4, Mittelhang) als auch bei dem 

Trockenstandort mit geringer Grundwasserneubildung (Friedrichrode, BDF 60) ist der 

PTF-bürtige Einfluss auf die Bilanzkomponenten gering. Unter diesen Voraussetzun- 

gen haben die hydraulischen Eigenschaften des Bodens offensichtlich keinen wesent- 

lichen Einfluss auf den Wasserhaushalt. 

Bei den anderen drei Teststandorten mit „mittleren“ Niederschlagsverhältnissen, BFH- 

Nr. 07117 (Kiefer/Oberrheingraben, FNS = 818 mm·a -1 ), BFH-Nr. 14029 (Fich- 

te/Lausitz, FNS = 832 mm·a -1 ) und BFH-Nr. 03178 (Eiche/Niedersachsen, FNS = 776 

mm·a -1 ) zeigt sich demgegenüber ein erheblicher Einfluss der verwendeten PTF auf die 

simulierte Wasserhaushaltsbilanz. Die maximale PTF-bürtige Spannweite der simulier- 

ten Tiefensickerung beträgt 110 - 261 mm·a -1 und wird am Standort BFH-Nr. 07117 

beobachtet. Dies entspricht einer maximalen Abweichung von dem mit der Laborkurve 

ermittelten Wert (Sickerung = 173 mm·a -1 ) von 51%. 

Die Ergebnisse der für zwei Standorte durchgeführten Zusatzsimulationen unter Be- 

rücksichtigung von Grundwassereinfluss stimmen hinsichtlich des Einflusses der PTF 

auf die simulierten Bilanzkomponenten prinzipiell mit den Simulationen bei freier Drai- 

nage überein. Die Absolutwerte der Sickerung sind hier allerdings aufgrund von Kapil- 

laraufstieg erwartungsgemäß niedriger. 

Die Untersuchungen mit Brook90 konzentrieren sich auf die Untersuchung des PTF- 

Einflusses auf die Retentionseigenschaften (pF-Kurven) des Bodens. Bei Richardsmo- 

dellen wie Brook90 geht aber bei der Berechnung des Wassertransports auch die hyd- 

raulische Leitfähigkeit als Funktion des Wassergehaltes oder der Saugspannung mit 

ein. Hierzu liegen aber keine Labormessungen vor. Darüber hinaus bieten nicht alle 

PTF eine Möglichkeit zur Bestimmung der gesättigten Leitfähigkeit Ks und des Tortuo- 

sitätsfaktors τ des Kapillarbündelansatzes nach Mualem (1976) an. Für die Simulatio- 

nen auf Grundlage der Labor-pF-Kurve wird daher die gesättigte Leitfähigkeit nach AG 

Bodenkunde (2005) anhand von Bodenart und TRD bestimmt, für den Tortuositätsfak- 

tor wird der von Mualem (1976) angegebene Standardwert von τ = 0,5 verwendet. Für 

die PTF, die keine Werte zur gesättigten Leitfähigkeit und zum Tortuositätsfaktor an- 

geben, werden dieselben Werte wie für die Simulationen mit der Labor-pF-Kurve ver- 

wendet. Durch diese Vorgehensweise ergeben sich bei den Simulationen zusätzliche 

Unsicherheiten und Unschärfen. Hinsichtlich der Abschätzung der Leitfähigkeitsfunkti- 

onen besteht derzeit insgesamt noch ein erheblicher Forschungsbedarf. 



130

Bei den Simulationen mit SIMPEL zeigt sich an allen fünf Teststandorten, dass die 

durch die Verwendung unterschiedlicher PTF generierte Wertespanne sowohl hinsicht- 

lich der Bilanzkomponenten als auch hinsichtlich des pflanzenverfügbaren Bodenwas- 

sers deutlich geringer ausfällt, als bei den Simulationen mit Brook90. Die Speicher- 

kenngrößen FK und PWP haben bei unseren Teststandorten somit nur einen geringen 

Einfluss insbesondere auf die Höhe der einzelnen Bilanzkomponenten des Wasser- 

haushalts. 

Insgesamt unterscheiden sich die Ergebnisse der Simulationen mit SIMPEL (mit Aus- 

nahme des Standorts Friedrichrode, BDF 60) erheblich von den mit Brook90 erzielten 

Resultaten. Dabei gibt es allerdings keinen einheitlichen Trend: An einigen Standorten 

ist die mit SIMPEL ermittelte Tiefensickerung höher, an anderen wiederum diejenige 

von Brook90. Auch der Jahresverlauf des pflanzenverfügbaren Bodenwassers unter- 

scheidet sich teilweise erheblich zwischen den Modellen. Da bei Speichermodellen wie 

SIMPEL kein kapillarer Aufstieg berücksichtigt werden kann, besteht vor allem bei 

grundwasserbeeinflussten Standorten die Gefahr, dass unrealistische Ergebnisse er- 

zielt werden. Dies belegen die Brook90-Zusatzsimulationen mit Grundwassereinfluss, 

welche durchweg geringere Tiefensickerungen liefern als frei dränierende Szenarien. 

Wie bereits weiter oben bei der Auswertung der Simulationsergebnisse für die einzel- 

nen Standorte mehrfach aufgezeigt wurde, existiert an BZE-Plots keine Möglichkeit 

einer Kalibrierung und/oder Validierung der Simulationsergebnisse mit Hilfe von bo- 

denhydrologischen Messdaten. Es kann somit derzeit nicht beurteilt werden, welches 

der beiden Modelle bzw. Modellkonzepte realitätsnähere Ergebnisse liefert. Dies sollte 

Gegenstand einer weiteren Vorstudie zur BZE II sein. Die von SIMPEL berechneten 

extrem geringen Verdunstungswerte für den Standort Schluchsee 4 sind nach unserer 

Erfahrung allerdings relativ niedrig und könnten ein erster Hinweis dafür sein, dass hier 

Brook90 näher an den realen Verhältnissen liegt. 

Die Ergebnisse unserer Modellsimulationen für die Teststandorte zeigen darüber hin- 

aus auch, dass keine der untersuchten PTF eine insgesamt eindeutig bessere oder 

schlechtere Übereinstimmung mit den Simulationsergebnissen auf Grundlage der La- 

bor-pF-Kurve bzw. den Labor-Speicherkennwerten liefert (Tabelle 7 5, 

Tabelle 7 6). 

So wird z. B. mit Wösten klass oder Teepe KGA nFK hinsichtlich der si- 

mulierten Tiefensickerung im Mittel zwar eine relativ geringe Abweichung gegenüber 

den Simulationen auf Grundlage gemessener bodenphysikalischer Eigenschaften er- 

zielt. Die Standardabweichung ist aber jeweils ähnlich hoch wie der entsprechende 

Absolutwert, sodass die Ergebnisse insgesamt nicht signifikant sind (T-Test, nicht dar- 

gestellt). 



131

Tabelle 7 5: 

Mittlere Abweichung zwischen der simulierten Tiefensickerung auf Grundlage von 

Labor-pF-Kurve (Brook90) bzw. Labor-Kennwerten (SIMPEL) und den entsprechenden Werten, 

-1 

welche mit den einzelnen PTF erzielt wurden (mm·a ). 

PTF 

mittlere Abweichung (Betrag) 

(mm·a -1 ) 

Standardabweichung der mittleren 

Abweichung (mm·a -1 ) 

Brook90 

Wösten klass 18 21 

Teepe klass vG 21 27 

Scheinost 25 20 

Wösten KGA 26 22 

Schaap KGA+TRD 34 36 

SIMPEL 

Teepe KGA nFK 5 2 

Teepe KGA vG 5 3 

Vereecken 6 4 

AG Boden nFK 6 6 

AG Boden pF 7 6 

Teepe klass nFK 8 4 

Tabelle 7 6: 

PTF mit den geringsten Abweichungen zur Labor-pF-Kurve bei der simulierten Tiefensickerung 

und dem pflanzenverfügbaren Bodenwasser 

Profil Tiefensickerung Pflanzenverfügbares Wasser 

Brook90 SIMPEL Brook90 SIMPEL 

BFH-Nr. 07117 Scheinost AG Boden nFK Scheinost Vereecken 

BFH-Nr. 14029 Teepe klass vG Vereecken Wösten KGA Teepe KGA vG 

Friedrichrode, BDF 60 – Teepe KGA vG Wösten KGA Teepe KGA vG 

BFH-Nr. 03178 Teepe klass vG AG Boden pF Wösten KGA Teepe KGA vG 

Schluchsee 4, Mittelhang Wösten klass Alle Teepe klass vG Teepe KGA nFK 



132

4 Diskussion und Verfahrensvorschlag für die BZE II 

4.1 Diskussion 

4.1.1 

Ermittlung der bodenphysikalischen Kenngrößen nFK, FK, 

PWP 

Bei der direkten Validierung der PTF für die Zielgrößen nFK, FK und PWP von Mine- 

ralböden zeigt sich, dass diskontinuierliche PTF exaktere Ergebnisse liefern, als konti- 

nuierliche PTF. So sind die drei präzisesten PTF diskontinuierliche PTF (Teepe 

KGA nFK, AG Boden pF, Teepe klass nFK). Während diese PTF insgesamt mittlere 

RMSEnFK zwischen 6,5 und 7,2 Vol.% erreichen, erzielt die hinsichtlich des RMSEnFK 

beste kontinuierliche PTF, Wösten KGA, einen mittleren Fehler von 7,4 Vol.%. Bei die- 

ser muss allerdings mit maximalen Fehlern von bis zu 61,4 Vol.% gerechnet werden, 

sodass die Anwendung nur unter Vorbehalt erfolgen sollte. Die beste kontinuierliche 

PTF, welche derartige Ausreißer nicht aufweist, ist Wösten klass mit einem mittleren 

RMSEnFK von 7,8 Vol.%. Dies entspricht Platz 6 in der RMSEnFK-Rangfolge. 

Kontinuierliche PTF erheben allerdings nicht nur den Anspruch, einzelne Punkte der 

pF-Kurve (hier: FK und PWP) bzw. Bereiche (hier: nFK) möglichst exakt wieder- 

zugeben. Der Fokus muss hier vielmehr auch auf einer möglichst präzisen Nachbil- 

dung der gesamten pF-Kurve, u. a. auch unter Berücksichtigung des Steigungs- und 

Krümmungsverhaltens liegen. Möglicherweise lassen sich beide Ansprüche durch die 

Ableitung von van Genuchten-Parametern über Regressionsverfahren oder Neuronale 

Netze nicht simultan ohne Einschränkungen verwirklichen. Die Validierung sowohl kon- 

tinuierlicher als auch diskontinuierlicher PTF allein durch einen Test der Zielgrößen 

nFK, FK und PWP führt somit im Ergebnis vermutlich zu einer systematischen Bevor- 

zugung diskontinuierlicher PTF. Die separate Untersuchung des Steigungs- und 

Krümmungsverhaltens kontinuierlicher PTF mittels weiterer statistischer Verfahren ist 

allerdings nicht Gegenstand unserer Studie und sollte ggf. zukünftigen Forschungspro- 

jekten vorbehalten sein. Eine erfolgversprechende Alternativmöglichkeit zur Bestim- 

mung von van Genuchten-Parametern, welche einen weitgehenden Verzicht auf Reg- 

ressionsverfahren erlauben würde, wäre allerdings die Übernahme aller 10 bei AG Bo- 

denkunde (2005) dokumentierten Stützpunkte der PTF AG Boden pF in das Fittingpro- 

gamm RETC (van Genuchten et al. 1991). Auf diesem Weg wäre für unseren Testda- 

tensatz ein mittlerer RMSEnFK von ca. 7,2 Vol.% zu erwarten (ca. Platz 2 in der Rang- 

folge). 

Im Rahmen unserer Studie konnten darüber hinaus auch einige der getesteten kon- 

tinuierlichen PTF als eindeutig ungeeignet für die Parametrisierung von prozessori- 

entierten Wasserhaushaltsmodellen identifiziert werden: Hierzu zählen u. a. Veree- 

cken und Teepe KGA vG. Bei Veerecken wird der van Genuchten-Parameter n teil- 

weise mit

mals negative Residualwassergehalte bestimmt. Dadurch ist der Einsatz in prozessori- 

entierten Wasserhaushaltsmodellen ebenfalls nicht möglich. Aus unserer Sicht sollte 

daher bei der Entwicklung von PTF neben der Präzision insbesondere auch auf die 

Ermittlung gültiger van Genuchten-Parameter geachtet werden. Es wird außerdem 

deutlich, dass bei der Anwendung komplexer Regressionsbeziehungen zur Ermittlung 

der van Genuchten-Parameter erhöhte Vorsicht geboten ist: Es existieren offenbar 

Böden, deren physikalische Eigenschaften (z. B. sehr geringe TRD) von den jeweiligen 

Regressionsbeziehungen nicht abgebildet werden können. So werden beispielsweise 

mit Teepe KGA vG vermehrt unplausible Wassergehalte berechnet. Ein ähnliches 

Phänomen tritt bei den PTF von Schaap et al. (2001) auf: Nach Einbeziehen des zu- 

sätzlichen Prädiktors TRD in die Ermittlung der van Genuchten-Parameter ergeben 

- 

sich bei Böden mit TRD

Zur Parametrisierung einfacher Wasserhaushaltsmodelle (Linearspeichermodelle), 

wie sie gemäß (2006) zur Auswertung der BZE II verwendet werden sollen, ist prinzi- 

piell die Verwendung von diskontinuierlichen PTF ausreichend, welche sich auf die 

Ermittlung von FK, PWP und nFK beschränken. Für Mineralböden (79,6% der Horizon- 

te gemäß BZE I - Datenbank) können wir für bundesweit einheitliche Auswertungen 

aller BZE-Rasterpunkte aufgrund von Restriktionen bei der Datengrundlage der 

BZE II lediglich die die PTF AG Boden pF empfehlen. Für Auswertungen besser 

untersuchter Unterstichproben der BZE II (vgl. Abschnitt 3.6.1.1) können prinzipiell 

alle PTF angewandt weren. Hier sprechen wir mit der PTF Teepe KGA nFK ebenfalls 

eine eindeutige Empfehlung aus. Für organische Auflagen (20,2% der BZE I - Hori- 

zonte) und Moorhorizonte (0,2 % der BZE I - Horizonte) steht derzeit lediglich die An- 

wendung der im organischen Bereich relativ unpräzisen PTF Wösten klass zur Verfü- 

gung. Es ist allerdings prinzipiell davon auszugehen, dass bei der Verwendung die- 

ser einfachen Linearspeichermodelle im Rahmen der BZE II - Auswertung erheb- 

liche Unschärfen und Ungenauigkeiten auftreten werden: So sind Speichermodelle 

z. B. nicht in der Lage, kapillaren Aufstieg auf direktem Weg zu berücksichtigen, was 

bei grundwassernahen Standorten zur Gefahr einer Fehleinschätzung des Sickerwas- 

seranfalls führt. Bei der in einigen Speichermodellen alternativ möglichen expliziten 

Vorgabe der kapillaren Aufstiegsrate mit Hilfe einer speziellen PTF nach AG Boden- 

kunde (2005) ergeben unsere Tests erhebliche Unsicherheiten hinsichtlich der Abso- 

luthöhe der Aufstiegsrate, sodass auch diese Option keine sinnvolle Alternative zu sein 

scheint. Darüber hinaus zeigt sich bei den Testsimulationen im Rahmen der indirekten 

Validierung, dass der zeitliche Verlauf des pflanzenverfügbaren Bodenwassers mit 

dem Speichermodell an einigen Teststandorten wenig plausibel wiedergegeben wird 

(vgl. auch Abschnitt 4.1.2. 

Für die Auswertung des Wasserhaushalts im Rahmen der BZE II bietet sich als 

Alternative die Verwendung prozessorientierter Richards-Modelle an, welche die 

Transport- und Speicherprozesse erfahrungsgemäß exakter abbilden als Spei- 

chermodelle. Hier wäre allerdings die Verwendung von kontinuierlichen PTF unab- 

dingbar. Wie bereits weiter oben in diesem Abschnitt diskutiert, kann die Verwendung 

von Wösten KGA für Einzelauswertungen trotz des niedrigen RMSEnFK zur Bestim- 

mung von van Genuchten-Paramtern aufgrund vereinzelt auftretender hoher Maximal- 

fehler nur eingeschränkt empfohlen werden. Hier sollte somit auf Wösten klass zurück- 

gegriffen werden. Im Sinne einer bundesweit einheitlichen Auswertung aller BZE- 

Rasterpunkte kann aufgrund von Restiktionen bei der Datengrundlage der BZE 

allerdings nur die PTF AG Boden pF in Verbindung mit dem Fitting-Programm 

RETC (van Genuchten et al. 1991) verwendet werden. 



135

4.1.2 Ermittlung von Bilanzkomponenten des Wasserhaushalts 

Bei unseren Testsimulationen mit dem Linearspeichermodell SIMPEL zeigen sich 

hinsichtlich der Bilanzkomponenten des Wasserhaushalts (Evaporation, Transpi- 

ration, Tiefensickerung) nur geringe Unterschiede zwischen den getesteten PTF. 

Wir empfehlen daher, für die Auswertung gut untersuchter Unterstichproben der BZE II 

(vgl. Abschnitt 3.6.1.1) die PTF Teepe KGA nFK, welche bei der direkten Validierung 

die insgesamt realistischste Abschätzung der bodenphysikalischen Kennwerte erlaub- 

te, für die Parametrisierung von Waldböden in einfachen Wasserhaushaltsmodellen zu 

verwenden. Für eine bundesweit einheitliche Auswertung aller Rasterpunkte der BZE II 

kann nur die PTF AG Boden pF (geringere Ansprüche an die Datengrundlage) heran- 

gezogen werden. 

Einfache Linearspeichermodelle wie SIMPEL liefern allerdings in bestimmten 

Fällen (z. B. hohe Niederschläge, Grundwassereinfluss) bzw. für spezielle Aus- 

wertungen (z. B. pflanzenverfügbares Bodenwasser) teilweise unplausible Er- 

gebnisse. Die Abschätzung der kapillaren Aufstiegsrate ist derzeit nur nach AG Bo- 

denkunde (2005) möglich. Dieses Verfahren birgt allerdings die Gefahr einer drasti- 

schen Fehleinschätzung der realen Aufstiegsbedingungen. 

Für die Bestimmung der Bilanzkomponenten ist daher der Einsatz eines pro- 

zessorientierten Wasserhaushaltmodells (z. B. Brook90) sinnvoller. Dem Vorteil 

einer realitätsnäheren Abbildung der im Boden ablaufenden Prozesse steht allerdings 

der Nachteil gegenüber, dass diese Modelle einen deutlich höheren Anspruch an 

Quantität und Qualität der benötigten Eingabeparameter stellen. Zur Lösung der in 

diesen Modellen verwendeten Richardsgleichung werden stetige Retentions- und Leit- 

fähigkeitsfunktionen wie z. B. die van Genuchten- und Mualem-Funktionen benötigt. 

Während die van Genuchten-Parameter von allen kontinuierlichen PTF bestimmt wer- 

den, werden die gesättigte Leitfähigkeit Ks und der Mualem-Tortuositätsparameter τ nur 

von Wösten klass, Wösten KGA und den PTF von Schaap ermittelt. Bei Verwendung 

einer PTF, die nur die van Genuchten-Parameter bestimmt, kann Ks derzeit nur durch 

AG Bodenkunde (2005) abgeschätzt und für den Tortuositätsparameter der Standard- 

wert τ = 0,5 eingesetzt werden. Bei der Abschätzung der Leitfähigkeitsfunktionen mit- 

tels PTF existiert derzeit insgesamt noch ein großes Forschungsdefizit, welches aller- 

dings nicht im Rahmen von BZE II - Vorstudien beseitigt werden kann. 

Im Unterschied zu den Simulationen mit SIMPEL zeigt die prozessorientierte Mo- 

dellierung des Wasserhaushalts der fünf Teststandorte mit Brook90 einen erheb- 

lichen Einfluss der verwendeten PTF sowohl auf die Bilanzkomponenten des 

Wasserhaushalts als auch auf das simulierte pflanzenverfügbare Bodenwasser. 

Darüber hinaus weichen die Simulationsergebnisse von SIMPEL und Brook90 teilweise 

deutlich voneinander ab. Aufgrund der erheblichen PTF-bürtigen Streuung der Simula- 

tionsergebnisse mit Brook90 kann keine der untersuchten PTF als besser oder 

schlechter geeignet zur Bestimmung der Bilanzkomponenten und des pflanzenverfüg- 

baren Bodenwassers identifiziert werden. Unter Berücksichtigung der Ergebnisse der 



136

direkten Validierung wird daher bis auf weiteres empfohlen, für Auswertungen von 

Teilstichproben der BZE II mit ausreichender Datengrundlage (vgl. Abschnitt 3.6.1.1) 

die PTF Wösten klass und für eine bundesweit einheitliche Auswertung die PTF 

AG Boden pF + RETC zur prozessorientierten Simulationen des Wasserhaushalts 

von BZE-Standorten zu verwenden. 

Abschließend sei noch einmal darauf hingewiesen, dass aufgrund struktureller und 

prinzipieller Datendefizite bei BZE-Flächen anders als bei intensiv untersuchten Moni- 

toring-Plots eine Modellkalibrierung und -validierung (z. B. Scherzer 2001) nicht 

möglich ist. Unsere Simulationsergebnisse im Rahmen der indirekten Validierung von 

PTF erlauben also ausschließlich die Beurteilung der PTF-bürtigen Abweichungen von 

Simulationsergebnissen gegenüber Simulationen auf Grundlage von Labor-pF-Kurven 

bzw. Labor-Speicherkennwerten. Außer einigen vorwiegend erfahrungsbasierten The- 

sen („pflanzenverfügbares Bodenwasser mit SIMPEL an einigen Standorten unrealis- 

tisch simuliert“, „simulierte Verdunstung für Schluchsee 4 Mittelhang mit Simpel ver 

mutlich zu niedrig“, „Speichermodelle liefern bei grundwasserbeeinflussten Standorten 

zu hohe Sickerwasserraten“) können keine Aussagen über die Realitätsnähe oder 

Realitätsferne einzelner Simulationsvarianten getroffen werden. Zur Beantwor- 

tung dieser für zukünftige Wasserhaushaltssimulationen von BZE II-Standorten 

äußerst wichtigen Frage sind dringend weitergehende vergleichende Wasser- 

haushaltsuntersuchungen mit Brook90 und SIMPEL (bzw. weiteren Modellen) an 

intensiv untersuchten Forststandorten, welche über eine bodenhydrologische 

Instrumentierung verfügen (z. B. Level II-Standorte), erforderlich. 

4.2 Verfahrensvorschlag für die BZE II 

Im Rahmen der BZE II soll eine näherungsweise Abschätzung der Wasserhaushaltssi- 

tuation (z. B. Tiefensickerung) an den BZE-Standorten erfolgen. Hierzu ist der Einsatz 

von Wasserhaushaltsmodellen unabdinglich. Diese benötigen als Eingangsgrößen u. 

a. Angaben zu FK, PWP, nFK und kapillarem Aufstieg (Speichermodelle) bzw. van 

Genuchten-Mualem-Parametern (Richardsmodelle) sowie Durchwurzelungsdaten. 

Liegen gemessene Werte von nFK, FK und PWP vor, sind diese zu verwenden. Sind 

keine Messungen vorhanden, kommen Pedotransferfunktionen zum Einsatz. Für mine- 

ralische Horizonte wird bei einer bundesweit einheitlichen Auswertung die Funktion 

AG Boden pF verwendet. Hier muss im Mittel mit einer Ungenauigkeit der vorherge- 

sagten Wassergehalte von 4,8 (Böden mit TRD >1,25 - 1,45 g·cm - ³) bis 14,0 Vol.% 

(Böden mit Humusgehalten >10 - 30 Masse-%) gerechnet werden. Außerdem können 

vereinzelt Maximalfehler im Bereich von 20 - 30 Vol.% auftreten. Für Einzelauswertun- 

gen besser untersuchter Unterstichproben der BZE II kann allerdings die exaktere PTF 

Teepe KGA nFK verwendet werden. Es muss dann im Mittel von einer Ungenauigkeit 

der vorausgesagten Wassergehalte zwischen 3,3 (Tone) und 8,8 Vol.% (Böden mit 



137

Humusgehalten >10 - 30 Masse-%) ausgegangen werden. Auch hier können gelegent- 

lich Maximalfehler von bis zu 30 Vol.% auftreten. Mittels PTF vorhergesagte Wasser- 

gehalte sind daher eingehend zu plausibilisieren. Für organische Horizonte können 

pauschale bodenphysikalische Kennwerte lediglich aus der PTF Wösten klass über- 

nommen werden. Hier muss allerdings mit erheblichen Ungenauigkeiten gerechnet 

werden. 

Die für Speichermodelle an grundwassernahen Standorten ebenfalls erforderliche Ab- 

schätzung der kapillaren Aufstiegsrate ist nur mit dem sehr ungenauen Verfahren 

nach AG Bodenkunde (2005) möglich. 

Die Verwendung von einfachen Speichermodellen (z. B. SIMPEL) zur Auswertung des 

Wasserhaushalts von BZE II - Standorten kann nicht ohne Einschränkung empfohlen 

werden: Es besteht eine erhebliche Gefahr von unplausiblen Simulationsergebnissen 

sowohl hinsichtlich der Bilanzkomponenten des Wasserhaushalts als auch hinsichtlich 

des pflanzenverfügbaren Bodenwassers. 

Alternativ sollten daher für Wasserhaushaltssimulationen von BZE II - Standorten pro- 

zessorientierte Wasserhaushaltsmodelle (z. B. Brook90) eingesetzt werden. Diese bil- 

den den Wasserhaushalt erfahrungsgemäß realistischer ab und benötigen nicht die 

unsichere Eingangsgröße kapillarer Aufstieg. Zur Bestimmung der Retentions- und 

Leitfähigkeitsfunktion sollte hier die PTF AG Boden pF + RETC (für eine bundesweit 

einheitliche Auswertung) oder die PTF Wösten klass (nur für Einzelauswertungen bes- 

ser untersuchter BZE-Rasterpunkte) verwendet werden. 

Zur Beurteilung der Realitätsnähe simulierter Bilanzkomponenten des Wasser- 

haushalts und des simulierten pflanzenverfügbaren Bodenwassers sind aufbau- 

end auf den Ergebnissen unserer Vorstudie dringend weitergehende Untersu- 

chungen (Modellsimulationen) in Vorbereitung der BZE II - Auswertung erforder- 

lich. 

Für die Eingangsgröße Durchwurzelung werden die im Rahmen der BZE I bzw. BZE 

II erhobenen bzw. zu erhebenden, diskreten Angaben zum Parameter „Durchwurze- 

lungsintensität“, verwendet. 



138

5 Voraussichtlicher Nutzen und Verwertbarkeit der Ergebnisse 

Im Rahmen der BZE II ist eine näherungsweise Abschätzung der Wasserhaushaltssi- 

tuation an den BZE-Standorten vorgesehen. Dies erfolgt u. a. auf Grundlage horizont- 

bezogener Bodenkennwerte wie Humusgehalt, Trockenrohdichte, Boden- 

art/Korngrößenverteilung, Feinbodenmenge, Angaben zu Durchwurzelungsintensität 

und -tiefe sowie zur Durchwurzelbarkeit. Aus diesen Kennwerten können durch An- 

wendung von Pedotransferfunktionen Indikatoren zur Charakterisierung des Boden- 

wasserhaushalts (z. B. FK, PWP, nFK, Retentionsfunktion, Leitfähigkeitsfunktion, 

Durchwurzelungstiefe, kapillare Aufstiegsrate) abgeleitet werden. 

Im Rahmen vorliegendender Studie sind PTF ermittelt worden, mit denen eine einfache 

Ableitung der Kenngrößen zur Charakterisierung des Bodenwasserhaushalts auf 

Grundlage der oben angegebenen Bodenkennwerte möglich ist. Mit geringem finan- 

ziellem und zeitlichem Aufwand können nun Bodenwasserspeicherkapazitäten im ef- 

fektiven Wurzelraum als Indikator für die Bewertung der potenziellen Trockenheitsge- 

fährdung der Baumvegetation auf Level I-Flächen zu bestimmt werden. 

Ebenfalls ist es nun möglich, mit den empfohlenen PTF die Parameter von Retentions- 

und Leitfähigkeitsfunktionen zu bestimmen, die für die Simulation des Wasserhaushal- 

tes mit Modellen eingesetzt werden können. Damit können die Bilanzkomponenten des 

Wasserhaushaltes (Evapotranspiration, Tiefensickerung) sowie die Wasserverfügbar- 

keit für Wälder ermittelt werden. 

Gegenüber einer messtechnischen Erfassung der entsprechenden Kennwerte und 

Funktionen lässt sich durch die Ergebnisse unserer Studie der finanzielle und zeitliche 

Aufwand erheblich reduzieren. 



139

6 Zusammenfassung 

In vorliegender Studie sollten geeignete PTF zur Berechnung von bodenhydrologi- 

schen Parametern für das gesamte Standortspektrum der BZE ermittelt werden. Aus 

den gewonnenen Erkenntnissen sollte v. a. auch unter Beachtung des Fortpflanzungs- 

fehlers in Wasserhaushaltsmodellen eine konkrete Handlungsempfehlung als Grundla- 

ge für die Ermittlung von Kennwerten des Wasserhaushaltes, wie beispielsweise Tie- 

fensickerung, im Rahmen der BZE II erarbeitet werden. 

Durch eine Vorstratifizierung der BZE I - Datenbank wurden die in der BZE vorkom- 

menden Standortbereiche bestimmt. Ein Großteil der für die Untersuchung notwendi- 

gen bodenphysikalischen Messdaten konnte extern bereitgestellt werden. Für Stand- 

ortbereiche der BZE, für die keine bodenphysikalischen Daten verfügbar waren, wur- 

den die fehlenden Informationen durch eigene Gelände- und Laboruntersuchungen 

ergänzt. Die in einer weiteren Vorstudie (UDATA 2004) vorausgewählten PTF wurden 

durch einen Vergleich rechnerisch ermittelter und im Labor gemessener Zielgrößen 

(FK, nFK, PWP) für Böden bzw. Bodenhorizonte im Erhebungsbereich der BZE vali- 

diert. Zur Untersuchung des Fortpflanzungsfehlers von PTF in der Wasserhaushaltsbi- 

lanz und hinsichtlich des pflanzenverfügbaren Bodenwassers wurden Testsimulationen 

mit dem prozessorientierten Richardsmodell Brook90 und dem Speichermodell 

SIMPEL durchgeführt. 

Um möglichst alle vorgesehenen PTF in die vergleichende Validierung einbeziehen zu 

können, wurde aus insgesamt 2421 uns zur Verfügung stehenden Horizonten von 

Waldböden eine einheitliche Stichprobe von 455 Horizonten gebildet. Bei den diskonti- 

nuierlichen PTF für Mineralböden erzielte Teepe KGA nFK die besten Ergebnisse. Bei 

den kontinuierlichen PTF ist für BZE II - Zwecke die Verwendung von AG Boden pF 

(diskontinuierlich!) in Verbindung mit dem Fittingprogramm für van-Genuchten- 

Parameter RETC oder alternativ Wösten klass zu bevorzugen. Alle untersuchten PTF 

zeigten allerdings Schwächen im Bereich von reinen Sanden und Böden mit TRD

Waldtypen. Die Parametrisierung der Teststandorte mit unterschiedlichen PTF führte 

zu einer erheblichen Schwankungsbreite der Parameter der Retentionsfunktionen bzw. 

der Speicherkennwerte FK und PWP. 

Die PTF-bürtigen Unterschiede der pF-Kurven bzw. Speicherkennwerte wirkten sich 

bei den Wasserhaushaltssimulationen uneinheitlich aus: Bei sehr hohen oder sehr ge- 

ringen Niederschlägen konnten mit Brook90 nur geringe Einflüsse der PTF auf die Si- 

mulationsergebnisse nachgewiesen werden. Bei Standorten mit mittleren Niederschlä- 

-1 

gen (ca. 800 mm·a ) differierten die Ergebnisse der Wasserhaushaltssimulationen da- 

gegen in Abhängigkeit von der verwendeten PTF bzw. der Labor-pF-Kurve erheblich 

voneinander, wobei die Abweichung keine einheitliche Richtung zeigte. Bei den Simu- 

lationen mit SIMPEL waren bei allen Profilen die PTF-bürtigen Unterschiede der Simu- 

lationsergebnisse geringer als mit Brook90. Bei dem Standort mit den höchsten Nie- 

derschlägen lieferte SIMPEL allerdings unplausible Ergebnisse. Die Ergebnisse der 

Simulationen mit SIMPEL unterschieden sich insgesamt erheblich von den Resultaten 

mit Brook90. Dabei ergab sich allerdings kein einheitlich gerichteter Trend hinsichtlich 

einer Über- oder Unerschätzung einzelner Bilanzkomponenten oder des pflanzenver- 

fügbaren Bodenwassers. Bei grundwasserbeeinflussten Standorten ist allerdings da- 

von auszugehen, dass Speichermodelle unrealistische Ergebnisse liefern, da kein ka- 

pillarer Aufstieg berücksichtigt wird. Unter Berücksichtigung der Ergebnisse der direk- 

ten Validierung wird für den Einsatz in einfachen Speichermodellen und für eine bun- 

desweit einheitliche Auswertung der BZE II - Rasterpunkte bis auf weiteres die PTF AG 

Boden pF empfohlen, für prozessorientierte Wasserhaushaltsmodelle kommt AG Bo- 

den pF + RETC infrage. Für Einzelauswertungen besser untersuchter Unterstichpro- 

ben des BZE II - Kollektivs können demgegenüber auch die PTF Teepe KGA nFK (für 

Speichermodelle) und Wösten klass (für prozessorientierte Modelle) verwendet wer- 

den. 

An BZE-Flächen wird prinzipiell keine Erfassung bodenhydrologischer Messwerte (Bo- 

denwassergehalt, Bodensaugspannung) zur Modellkalibrierung und -validierung 

durchgeführt. Unsere Testsimulationen konnten daher den Fortpflanzungsfehler von 

PTF lediglich als Abweichung gegenüber den Resultaten mit Labor-pF-Kurven bzw. 

Laborkennwerten ermitteln. Es ist bisher keine Aussage möglich, welche der unter- 

schiedlichen Vorgehensweisen (Modellkonzepte, PTF) hinsichtlich der Bilanzkompo- 

nenten des Wasserhaushalts und des pflanzenverfügbaren Bodenwassers die realis- 

tischsten Ergebnisse liefert. Zur Beantwortung dieser Frage sind in Vorbereitung der 

BZE II - Auswertung dringend weitergehende umfangreiche Testsimulationen mit Hilfe 

von Datensätzen intensiv untersuchter Level II-Plots erforderlich. 



141

7 Gegenüberstellung der ursprünglich geplanten zu den 

tatsächlich erreichten Zielen 

Es wurden alle Ziele im geplanten Zeit- und Kostenrahmen erreicht. 



142

8 Literaturverzeichnis 

AG Bodenkunde (1982): Bodenkundliche Kartieranleitung (KA3). 3. Auflage. Bundes- 

anstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe und Geologische Landesämter 

der Bundesrepublik Deutschland (Hrsg.), 331 S. 



der Bundesrepublik Deutschland (Hrsg.), Schweitzerbart’sche Verlagsbuch- 

handlung, Stuttgart, 392 S. 



der Bundesrepublik Deutschland (Hrsg.), Schweitzerbart’sche Verlagsbuch- 

handlung, Stuttgart, 438 S. 

Allen, R.G., Periera, L.S., Raes, D., Smith, M. (1998): Crop evapotranspiration. Guide- 

lines for computing crop water requirements. - FAO Irrigation and drainage pa- 

per, 56. Logan, USA. 

Arbeitskreis Standortskartierung (2003): Forstliche Standortsaufnahme. 6. Aufl. IHW- 

Verlag Eching 

Arya, L.M., Paris, J.F. (1981): A physicoempirical model to predict the soil moisture 

characteristic from particle-size distribution and bulk density data. Soil Sci. Soc. 

Am. J. 45, 1023-1030. 

Batjes, N.H. (1996): Development of a world data set of soil water retention properties 

using pedotransfer rules. Geoderma 71, 31-52. 

Baumgartner, A., Liebscher, H. J. (1988): Allgemeine Hydologie - Quantitative Hydro- 

logie; Gebrüder Borntraeger, Berlin und Stuttgart. 

Beke, G.J., McCormick, M.J. (1985): Predicting volumetric water retentions for subsoil 

materials from Colchester County, Nova Scotia. Can. J. Soil Sci. 65, 233-236. 

BMELV (2006): Zielsetzung und Konzeption der zweiten Bodenzustandserhebung im 

Wald (BZE II) – Konzeptpapier, Stand 24.01.2006, Bundesministerium für Ver- 

braucherschutz, Ernährung und Landwirtschaft (BMVEL), Rochusstraße 1, 

53123 Bonn, 150 S. 

Brahmer, G. (1990): Wasser- und Stoffbilanzen bewaldeter Einzugsgebiete im 

Schwarzwald unter besonderer Berücksichtigung naturräumlicher Ausstattungen 

und atmogener Einträge; Freiburger Bodenkundliche Abhandlungen, Bd. 25. 

Buchtele, J., A. Herrmann, F. Marage, and O.J. Bajracharya. 1998. Simulation of ef- 

fects of land-use changes on runoff and evapotranspiration. In Kovar, K., U. Tap- 

peiner, N.E. Peters, and R.G. Craig, eds. Hydrology, Water Resources and Ecol- 

ogy in Headwaters. Int Assoc Sci Hydrol Pub 248:99-106. 



143

Burdine, N.T. (1953): Relative permeability calculation from pore size distribution data. 

Trans. Am. Inst. Min. Metall Pet. Eng. 198:71-78. 

Burger, H., (1929-1953): Holz, Blattmenge und Zuwachs: I. Die Weymouthsföhre, II. 

Die Douglasie, III. Die Föhren und Fichten verschiedener Herkunft, IV. 80j. Bu- 

chenbestand, V. Föhren und Fichten verschiedener Herkunft, VI. Ein Plenterwald 

mittlerer Standortsgüte, VII. Die Lärche, VIII. Die Eiche, IX. Die Föhre, X. Die Bu- 

che, XI. Die Tanne, XII. Fichten im Plenterwald, XIII. Fichten im gleichaltrigen 

Hochwald. Mitt. Schweiz Anst.f.d.forstl.Vers.-Wesen: I.1929, 15, 243-292, II. 

1936, 19,21-72, III. 1937, 20, 101.104, IV. 1939, 21, 307-348, V. 1942, 22, 10-62, 

VI. 1942, 22, 377-445, VII. 1945, 24, 7-102, VIII. 1947, 25, 211-279, IX. 1948, 25, 

435-493, X. 1949,26, 419-468, XI. 1951, 27,247-286, XII. 1952, 28, 109.156, XIII. 

1953, 29, 38-130. 

Cannel, M.G.R., und Smith, R.I., (1983): Thermal time, chill days and prediction of 

budburst in Picea sitchenis. Journal of Applied Ecology, 20, 951-963. 

Childs E.C. und N. Collis-George (1950): The permeability of porous material. Proc. R. 

Soc. London Ser. A 201:392-405. 

Clapp, R.B. and G.M. Hornberger. (1978): Empirical equations for some soil hydraulic 

properties. Water Resour Res 14:601-604. 

Cornelis, W.M., Ronsys, J., van Meirvenne, M., Hartmann, R. (2001): Evaluation of 

pedotransfer functions for predicting the soil moisture retention curve. Soil Sci. 

Soc. Am. J. 65, 638-648. 

Cosby, B.J., Hornberger, G.M., Clapp, R.B., Ginn, T.R. (1984): A statistical exploration 

of soil moisture characteristics to the physical properties of soils. Water Resour. 

Res. 20, 682-690. 

De Jong, R., Campbell, C.A., Nicholaichuk, W. (1983): Water retention equations and 

their relationship to soil organic matter and particle size distribution for disturbed 

samples. Can. J. Soil Sci. 63, 291-302. 

De Vries, W., Reinds, G.J., van der Salm, C., Draaijers, G.P.J., Bleeker, A., Erisman, 

J.W., Auée, J., Gundersen, P., Kristensen, H.L., van Dobben, H., de Zwart, D., 

Derome, J., Voogd, J.C.H., Vel, E.M. (2001): Intensive monitoring of forest eco- 

systems in Europe: Technical report 2001. United Nations Economic commis- 

sion for Europe, European Commission, 177 S. 

DIN ISO 10693 (1995): Bodenbeschaffenheit - Bestimmung des Carbonatgehaltes - 

Volumetrisches Verfahren (ISO 10693:1995). Ausgabe1997-05. 

DIN ISO 10694 (1995): Bodenbeschaffenheit - Bestimmung von organischem Kohlen- 

stoff und Gesamtkohlenstoff nach trockener Verbrennung (Elementaranalyse) 

(ISO 10694:1995). Ausgabe1996-08. 



144

DIN ISO 11274 (1998): Bodenbeschaffenheit - Bestimmung des Wasserrückhaltever- 

mögens - Laborverfahren (ISO 11274:1998). Ausgabe 2001-01. 

DIN ISO 11464 (1994): Bodenbeschaffenheit - Probenvorbehandlung für physikalisch- 

chemische Untersuchungen (ISO 11464:1994). Ausgabe1996-12. 

Durner, W. (1991): Vorhersage der hydraulischen Leitfähigkeit strukturierter Böden; 

Bayreuther Bodenkundliche Berichte Bd. 20, 180 S. 

DVWK (1996): Ermittlung der Verdunstung von Land- und Wasserflächen. - DVWK- 

Merkblätter zur Wasserwirtschaft, 238. Bonn. 

Feddes, R. A., P. Kabat, P.J.T. van Bakel, J.J.B. Bronswijk und J. Halbertsma (1988): 

Modelling soil water dynamics in the unsaturated zone - state of the art; Journal 

of Hydrology 100, 69-111. 

Federer, C. A. (1995): BROOK90: A simulation model for evaporation, soil water and 

streamflow, Version 3.1. Computer freeware and documentation; USDA Forest 

Service, PO Box 640, Durham, New Hampshire, USA. 

Federer, C. A. und D. Lash (1978): BROOK: A hydrologic simulation model for eastern 

forests; University of New Hampshire, Water Resources Research Center, Re- 

search Report 19, 94 S. Durham, New Hampshire, U.S.A. (überarbeitet 1983). 

Federer, C.A. (2002): BROOK 90 A Simulation Model for Evaporation, Soil Water, and 

Streamflow. Documentation for Versions 4 and 3.2/3/4. 

http://users.rcn.com/compassbrook/brook90.htm 

Federer, C.A., C. Vörösmarty, and B. Fekete. (2003) Sensitivity of annual evaporation 

to soil and root properties in two models of contrasting complexity. J Hydrome- 

teorology 4:1276-1290 

Finke, P.A., Wösten, J.H.M., Jansen, M.J.W. (1996): Effects of uncertainty in major 

input variables on simulated functional soil behaviour. Hydrol. Process. 10, 661- 

669. 

Forster, F. 1992 . Anwendungen und Erfahrungen mit dem Simulationsmodell BROOK. 

Eidgen. Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft. Interner Hydrolo- 

gie-Bericht B 349.1. Birmensdorf, CH 

Glugla, G. (1969): Berechnungsverfahren zur Ermittlung des aktuellen Wassergehalts 

und Gravitationswasserabflusses im Boden. Albrecht-Thaer-Archiv, 13(4):371- 

376 

Gupta, S.C., Larson, W.E. (1979): Estimating soil water retention characteristics from 

particle size distribution, organic matter percent, and bulk density. Water Re- 

sour. Res. 15, 1633-1635. 



145

Hammel, K., Kennel, M. (2001): Charakterisierung und Analyse der Wasserverfügbar- 

keit und des Wasserhaushalts von Waldstandorten in Bayern mit dem Simulati- 

onsmodell BROOK 90. Forstl. Forschungsber. München 185, 135 S. 

Hartge, K. H. und R. Horn (1992): Die physikalische Untersuchung von Böden; Enke 

Verlag, Stuttgart. 

Hartge, K. H. und R. Horn (1999): Einführung in die Bodenphysik; Enke Verlag, Stutt- 

gart. 

Haverkamp, R., Parlange, J.Y. (1986): Predicting the water-retention curve from parti- 

cle-size distribution: 1. Sandy soils without organic matter. Soil Sci. 142, 325- 

339. 

Hillel, D. (1980): Fundamentals of Soil Physics; Academic Press, New York. 

Hörmann, G. (1997): SIMPEL - Ein einfaches, benutzerfreundliches Bodenwassermo- 

dell zum Einsatz in der Ausbildung; Deutsche Gewässerkundliche Mitteilungen 

41(2), 67-72. 

Hörmann, G. und H. Meesenburg (2000): Die Erfassung und Modellierung des Was- 

serhaushaltes im Rahmen des Level II-Programms in der Bundesrepublik 

Deutschland; Forstarchiv 71, 70 - 75. 

Hörmann, G. und J. Schmidt (Hrsg.) (1995): Dokumentation von Wasserhaushaltsmo- 

dellen; Berichte des Forschungszentrums für Waldökosysteme, Göttingen, Reihe 

B 42, 111 S. 

Hörmann, G., Scherzer, J., Meesenburg, H. (2003): Bedeutung des Wasserhaushalts 

für Wälder. In: Wasserhaushalt von Waldökosystemen: Methodenleitfaden zur 

Bestimmung der Wasserhaushaltskomponenten auf Level II-Flächen, Bundes- 

ministerium für Verbraucherschutz, Ernährung und Landwirtschaft (BMVEL) 

(Hrsg.), 1-38. 

Howard, P.J.A., Howard, D.M. (1990): Use of organic carbon and loss-on-ignition to 

estimate soil organic matter in different soil types and horizones, Biology and 

Fertility 9, 306-310. 

Hoyningen-Huene, J. von (1983): Die Interzeption des Niederschlages in landwirt- 

schaftlichen Pflanzenbeständen; Schriftenreihe DVWK 57, 1-53. 

Huwe, B. (1990): WHNSIM. Ein Modell zur Simulation des Wasser-, Wärme- und 

Stickstoffhaushaltes landwirtschaftlich genutzter Böden: Programmdokumentati- 

on; Institut für Bodenkunde und Standortslehre, Fachgebiet Bodenphysik, Uni- 

versität Hohenheim, 96 S. 

Huwe, B. und R. R. van der Ploeg (1988): Modelle zur Simulation des Stickstoffhaus- 

haltes von Standorten mit unterschiedlicher landwirtschaftlicher Nutzung; Mittei- 

lungen des Institutes für Wasserbau, Universität Stuttgart 69, 213 S. 



146

Iziomon, M.G., Mayer, H. (2001): Performance of solar radiation models – a case 

study; Agricultural and Forest Meteorology 110, 1-11. 

Jacobsen, J., Meiwes, K.J., Khanna, P.K., Meesenburg, H. (2004): Abschätzung der 

effektiven Durchwurzelungstiefe für Waldböden. Arbeitsbericht an das Bundes- 

ministerium für Verbraucherschutz, Ernährung und Landwirtschaft (BMVEL), 

Rochusstr. 1,. 53123 Bonn, 35 S. 

Jandl, R. R. Zotrin (2000): Wasserhaushalt und Stoffbilanz von Wäldern, Forstzeitung 

(Wien) 7, 8-9 

Jansson, P. E., Halldin, S. (1979): Model for the annual water and energy flow in a lay- 

ered soil; in: Halldin, S. (Hrsg.): Comparison of forest and energy exchange mod- 

els. Society for Ecological Modelling, Copenhagen, 145 - 163. 

Jansson, P.E. (1996): Simulation Model for Soil Water and Heat Conditions - Descrip- 

tion of the SOIL Model. Draft March 1996; 1 - 80 . 

Jansson, P.E., Karlberg, L. (2004): Coupled heat and mass transfer model for soil- 

plant-atmosphere systems. Web-Dokument: 

ftp://www.lwr.kth.se/CoupModel/CoupModel.pdf. Royal Institute of Technology, 

Dept of Civil and Environmental Engineering, Stockholm. 

Jäsche, P. und R. Scheibke (1993): Bestimmung hydraulischer Parameter an einem 

Bodenprofil; Mitteilungen der Deutschen Bodenkundlichen Gesellschaft 72, 139- 

142. 

Kennel, M., (1998): Modellierung des Wasser- und Stoffhaushaltes von Waldökosys- 

temen – Fallstudien: Forsthydrologisches Forschungsgebiet Krofdorf und Refe- 

renzeinzugsgebiet Große Ohe, Forstliche Forschungsberichte München, Band 

168. 

Klute, A. (Hrsg.) (1986): Methods of soil analysis; Vol. 1: Physical and Mineralogical 

Methods, 2nd Ed., Agronomy series 9(1), American Society of Agronomy, Madi- 

son, Wisconsin. 

Krahmer, U., Hennings, V., Müller, U., Schrey, H.P. (1995): Ermittlung bodenphysikali- 

scher Kennwerte in Abhängigkeit von Bodenart, Lagerungsdichte und Humus- 

gehalt. Z. Pflanzenernähr. Bodenk. 158, 323-331. 

Landsberg, J. J., M. R. Kaufmann, D. Binkley, J. Isebrands und P. G. Jarvis (1991): 

Evaluating progress towards closed forest models based on fluxes of carbon, wa- 

ter and nutrients. Tree Physiology 9, 1-15. 

Legovic, T. (1997): Ecological modelling Internet resources; Ecological Modelling 100, 

163-169. 

Lischeid, G. (1995): Prozessorientierte hydrologische Untersuchungen am Kleinen Gu- 

denberg bei Zierenberg (Nordhessen) in verschiedenen Skalenbereichen; Berich- 



147

te des Forschungszentrums Waldökosysteme der Universität Göttingen, Bd. 128, 

Reihe A, 1 - 132. 

McHale, M. R., J. J. McDonnell, M. J. Mitchell, and C. P. Cirmo. 2002. A field-based 

study of soil water and groundwater nitrate release in an Adirondack forested wa- 

tershed, Water Resour. Res., 38(4), 1031 

Menzel, A. und Fabian, P., (1999): Growing season extended in Europe. Nature, 397, 

659 

Millington R.J. und J.P. Quirk (1961): Permeability of porous solids. Trans. Faraday 

Soc. 57:1200-1207. 

Minasny, B., McBratney, A.B., Bristow, K.L. (1999): Comparison of different ap- 

proaches to the development of pedotransfer functions for water-retention 

curves. Geoderma 93, 225-253. 

Mualem, Y. (1976): A new model for predicting the hydraulic conductivity of unsatu- 

rated porous media. - Water Resour. Res., 12, 513 - 522. 

O’Connell, D.A., Ryan, P.J. (2002): Prediction of three key hydraulic properties in a soil 

survey of a small forested catchment. Aust. J. Soil. Res. 40, 191-206. 

Rawls, W. J. und D. L. Brakensiek (1989): Estimation of Soil Water Retention and Hy- 

draulic Properties; In: Morel-Seytoux, H. J. (Hrsg.): Unsaturated Flow in Hydro- 

logic Modelling, Theory and Practice; Kluwer Academic Publishers, 275-300. 

Rawls, W.J., Brakensiek, D.L., Saxton, K.E. (1982): Estimation of soil water properties. 

Trans. ASAE 25, 1316-1320. 

Richards, L. A. (1931): Capillary conduction of liquids in porous mediums. Physics, 1, 

318 - 333. 

Riek, W., Wessolek, G., Renger, M., Vetterlein, E. (1995): Luftkapazität, nFK und FK 

von Substrat-Horizontgruppen - eine statistische Auswertung von Labordaten- 

banken. Z. Pflanzenernähr. Bodenk. 158, 485-491. 

Rock, B. L. Carter, H. Walker, J. Bradbury, L. Dingman, and T. Federer. 2001. Climate 

impacts on regional water. In New England Regional Assessment Group. Prepar- 

ing for a changing climate: The potential consequences of climate variability and 

change - New England regional overview. U.S. Global Change Research Pro- 

gram. Univ New Hampshire, Durham. p. 49-67. 

Running S. W. und J. C. Coughlan (1988): A general model of forest ecosystem proc- 

esses for regional applications; I. Hydrologic balance, canopy gas exchange and 

primary production processes; Ecological Modelling 42, 125-154. 

Running, S. W. und S. T. Gower (1991): FOREST-BGC, a general model of forest eco- 

system processes for regional applications. II. Dynamic carbon allocation and ni- 

trogen budgets; Tree Physiology 9, 147-160. 



148

Saxton, K.E., Rawls, W.J., Romberger, J.S., Papendick, R.I. (1986): Estimating gener- 

alized soil-water characteristics from texture. Soil Sci. Soc. Am. J. 50, 1031- 

1036. 

Schaap, M.G. und Leij, F.J. (1998): Database-related accuracy and uncertainity of pe- 

dotransfer functions. Soil Sci. 163, 765-779 

Schaap, M.G., Leij, F.J., van Genuchten, M.Th. (2001): Rosetta: a computer program 

for estimating soil hydraulic parameters with hierarchical pedotransfer functions. 

J. Hydrol. 251, 163-176. 

Schäfer, D., H. Montenegro und B. Herrling (1994): Bestimmung bodenhydraulischer 

Parameter unter Verwendung von Labor- und Freilanddaten: Ein Vergleich unter- 

schiedlicher Verfahren; Mitteilungen der Deutschen Bodenkundlichen Gesell- 

schaft 74, 307-310. 

Scheffer, F., Schachtschabel, P. (1992): Lehrbuch der Bodenkunde. 13. Auflage. Enke 

Verlag, Stuttgart. 

Scheinost, A.C., Sinowski, W., Auerswald, K. (1997): Regionalization of soil water re- 

tention curves in a highly variable soilscape, I. Developing a new pedotransfer 

function. Geoderma 78, 129-143. 

Scherzer, J. (2001): Der Wasserhaushalt von Kiefernforsten auf Kippböden der Nieder- 

lausitz; Cottbuser Schriften zu Bodenschutz und Rekultivierung, Band 16, 136 

S. 

Schmidt, J.P. (1992): Die Beziehung der hydromorpologischen Merkmale zum Was- 

serhaushalt auf drei Waldstandorten im Hunsrück. Berichte des Forschungs- 

zentrums Waldökosysteme, Reihe A, Bd. 95, 1992, Göttingen. 

Schröder, P. (1984): Bodenkunde in Stichworten. Hirts Stichwörterbuch. Verlag Ferdi- 

nand Hirt, Hamburg, 160 S. 

Schultze, B. (1998): Optimierung der Messung bodenhydraulischer Eigenschaften 

durch inverse Simulation von Ausfluss und Rückflussexperimenten an Bodensäu- 

len; Bayreuther Forum Ökologie, Band 60. 

Schultze, B., C. Kölling, C. Dittmar, T. Röttzer, W. Elling (2005) Konzept für ein neues 

quantitatives Verfahren zur Kennzeichnung des Wasserhaushalts von Waldbö- 

den in Bayern: Modellierung – Regression – Regionalisierung. Forstarchiv 76, 

155-163 

Shuttleworth, W.J., and J.S. Wallace. (1985): Evaporation from sparse crops - an en- 

ergy combination theory. Quart J Royal Meteorol Soc 111: 839-855. 

Simunek, J., M. Th. van Genuchten and M. Sejna (2005): The HYDRUS-1D Software 

Package for Simulating the Movement of Water, Heat, and Multiple Solutes in 

Variably Saturated Media, Version 3.0, HYDRUS Software Series 1, Depart- 



149

ment of Environmental Sciences, University of California Riverside, Riverside, 

California, USA, 270 pp. 

Soet, M., Stricker, J.N.M. (2003): Functional behaviour of pedotransfer functions in soil 

water flow simulation. Hydrol. Process. 17, 1659-1670. 

Teepe, R., Dilling, H., Beese, F. (2003): Estimating water retention curves of forest 

soils from soil texture and bulk density. J. Plant Nutr. Soil Sci. 166, 111-119. 

Tietje, O., Tapkenhinrichs, M. (1993): Evaluation of pedo-transfer functions. Soil Sci. 

Soc. Am. J. 57, 1088-1095. 

Tiktak, A., van Grinsven, H.J.M. (1995): Review of sixteen forest-soil-atmosphere- 

models; Ecological modelling 85, 35 - 53. 

Tomasella, J., Hodnett, M.G., Rossato, L. (2000): Pedotransfer functions for the esti- 

mation of soil water retention in Brazilian soils. Soil Sci. Soc. Am. J. 64, 327- 

338. 

UDATA (2004): Ermittlung von PTF zur rechnerischen Ableitung von Kennwerten des 

Bodenwasserhaushalts (FK, PWP, nFK, kapillarer Aufstieg). Arbeitsbericht an 

das Bundesministerium für Verbraucherschutz, Ernährung und Landwirtschaft 

(BMVEL), Rochusstr. 1,. 53123 Bonn, 68 S. 

UDATA (2005): Erarbeitung von Empfehlungen zur Erfassung von TRD und Grobbo- 

denanteil des Waldbodens im Rahmen der Bodenzustandserhebung im Wald 

(BZE). Arbeitsbericht an das Bundesministerium für Verbraucherschutz, Ernäh- 

rung und Landwirtschaft (BMVEL), Rochusstr. 1,. 53123 Bonn, 84 S. 

Van Genuchten, M. Th. (1980): A closed-form equation for predicting the hydraulic 

conductivity of unsaturated soils; Soil Sci. Soc. Am. J., 44, 892 - 898. 

Van Genuchten, M. Th., F. J. Leij und S. R. Yates (1991): The RETC Code for Quanti- 

fying the Hydraulic Functions of Unsaturated Soils; EPA-Report 600/2-91/065, U. 

S. Environmental Protection Agency; ADA, Oklahoma. 

Van Genuchten, M. Th., Nielsen, D. R. (1985): On discribing and predicting the hy- 

draulic properties of unsatured soils. Ann. Geophys., (3): 615-628. 

Van Genuchten, M.Th., Leij, F.J., Yates, S.R. (1991): The RETC code for quantifying 

the hydraulic functions of unsaturated soils. USDA, US Salinity Laboratory, Riv- 

erside, CA. United States Environmental Protection Agency, Dokument 

EPA/600/2-91/065. 

Vereecken H., Kaiser, R., Dust, M., Pütz, T. (1997): Evaluation of the multistep outflow 

method for the determination of unsaturated hydraulic properties of soils. Soil 

Sci. 162, 618-631 



150

Vereecken, H., Maes, J., Feyen, J., Darius, P. (1989): Estimating the soil moisture re- 

tention characteristic from texture, bulk density and carbon content. Soil Sci. 

148, 389-403. 

Vogel, T., K. Huang, R. Zhang und M. Th. Van Genuchten (1996): The HYDRUS Code 

for Simulating One-Dimensional Water Flow, Solute Transport, and Heat Move- 

ment in Variably-Saturated Media; Research Report No. 140; U. S. Salinity Labo- 

ratory, Agricultural Research Service, U. S. Department of Agriculture; Riverside, 

California. 

Von Wilpert, K., (1990): Die Jahrringstruktur von Fichten in Abhängigkeit von Boden- 

wasserhaushalt auf Pseudogley und Parabraunerde. Dissertation, Institut für Bo- 

denkunde und Waldernährungslehre der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg i. 

Br. 

Warrick, A. W., Myers, D. E., Nielson, D. R. (1986): Geostatistical methods applied to 

soil science. In: Klute, A. (Hrsg.): Methods of soil analysis. Vol. 1: Physical and 

Mineralogical Methods, 2nd Ed., Agronomy series 9(1), American Society of 

Agronomy,Madison, Wisconsin. 

Wilson, G. V., Alfonsi, J. M., Jardine, J. M. (1989): Spatial variability of saturated hy- 

draulic conductivity of the subsoil of two forested watersheds. Soil Sci. Soc. Am. 

J. 53, 679 - 685. 

WMO (1996): Guide to Meteorological Instruments and Methods of Observation, WMO- 

No.8, Sixth edition; loose-leaf. 

Wösten, J. H. M., Lilly A., Nemes A., Le Bas C. (1998): Using Existing Soil Data to De- 

rive Hydraulic Parameters for Simulation Models in Environmental Studies and 

in Land Use Planning. Final Report on the European Union Funded Project, SC- 

DLO, Wageningen. 

Wösten, J.H.M., Lilly, A., Nemes, A., Le Ba, C. (1999): Development and use of a da- 

tabase of hydraulic properties of European soils. Geoderma 90, 169-185. 

Zimmermann, L. (1991): Räumliche Variabilität bodenphysikalischer Parameter in klei- 

nen Experimentaleinzugsgebieten im Südschwarzwald. Unveröffentliche Dip- 

lomarbeit, 1991, Institut für Bodenkunde und Waldernährungslehre, 134 S. 

Zimmermann, L. (1995): Der Bodenwasserhaushalt an einem Hochlagenstandort im 

Südschwarzwald. Freiburger Bodenkundliche Abhandlungen, Heft 35, 1995, In- 

stitut für Bodenkunde und Waldernährungslehre, 206 S. 



151

Validierung von Pedotransferfunktionen zur Berechnung von ... - BLE

Erfolgreiche ePaper selbst erstellen

Template löschen?

Als Template speichern?