Prognosen von Sedimentfrachten gewinnen eine immer größere Bedeutung, sowohl in der geo-wissenschaftlichen Grundlagenforschung als auch im praktischen Umweltschutz. Zur Zeit existiert jedoch noch kein geeignetes Modell für den überregionalen Skalenbereich. Bodenerosionsmodelle wie USLE, WEPP oder EUROSEM gelten ausschließlich auf lokaler Ebene und lassen sich nicht ohne weiteres auf größere Einzugsgebiete übertragen. Bestehende globale Regressionsmodelle sind dagegen in der Praxis nicht zuverlässig, weil sie wichtige Mechanismen beim Bodenabtrag und Sedimenttransport nicht abbilden. Sie basieren auf den mittleren Eigenschaften großer Einzugsgebiete (Klima, Relief, Boden, Vegetation, etc.) und Messdaten, bei denen der Sedimentrückhalt von Staudämmen im Hinterland nicht berücksichtigt worden ist. In der vorliegenden Dissertation werden die wichtigsten Mängel der bestehenden globalen Regressionsmodelle analysiert und neue GIS-gestützte Strategien vorgestellt, mit denen diese beseitigt werden können. Dazu gehören u.a.: 1) AGISY, ein iterativer Distributed-Area Simulationsansatz, mit dem das zeitlich-räumliche Zusammenspiel der Steuerfaktoren Klima, Relief, Boden und Vegetation berücksichtigt wird (AGISY = Advanced GIS-based Sediment Yield Modeling), 2) ein spezieller GIS-gestützter Rechenalgorithmus, mit dem der zeitlich variable Sedimentrückhalt von Senken in einem Einzugsgebiet (= Flussdämme, Reservoire und natürliche Seen) berücksichtigt werden kann. Dadurch lassen sich die oft viel zu niedrig angegebenen Sedimentfrachten in allen Datenbanken korrigieren. Alle neu entwickelten Strategien werden mit einem eigenen GIS-gestützten Simulationsprogramm (= Sediment Yield Tools für ArcView 3.x) am Beispiel der USA exemplarisch umgesetzt und bewertet. Modellgleichungen, die unter Verwendung der neuen Strategien erstellt worden sind, erreichen ein um bis zu 80 % höheres Bestimmtheitsmaß. Ähnliche Verbesserungen sind auch auf globaler Ebene zu erwarten. Zur Zeit fehlen dort jedoch noch wichtige Geodaten, z.B. zur Lage und Trap-Efficiency wichtiger Staudämme oder zeitlich hochauflösende Klimadaten über Extremniederschläge. Sobald diese verfügbar sind, kann mit den neuen Strategien auch ein zuverlässiges gesamtglobales Sedimentfrachtmodel erstellt werden. Die dazu notwendige Software Sediment Yield Tools ist der vorliegenden Dissertation beigefügt (Cdrom.zip). Aktualisierte Programme finden sich unter www.terracs.de.
Global change, sediment yield, trap-efficiency, catchment, fluviatil
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Forecasting of sediment yield strongly gains in importance, in the field of basic research as well as in environmental protection. Unfortunately there is no model available at present which is appropriate to simulate sediment yield in large river basins. Soil erosion models like the well-known USLE, WEPP or EUROSEM are designed for hillslopes and small catchments only and cannot be applied to large river basins. On the other hand global sediment yield models are not reliable because they do not consider important factors which do control soil erosion and sediment transport. They are based on average properties of large river basins (climate, topography, soils, vegetation, etc.) and sediment yield data which was not corrected for the sediment retention of upstream dams. In this thesis the most important deficiencies of global sediment yield models are analyzed and new GIS-based methods are developed to eliminate them. These methods comprise: 1) AGISY, a method to simulate sediment yield in a distributed and iterative manner. Thus spatial and temporal interactions of controlling factors on the local scale (climate, topography, soils, vegetation) can be considered (AGISY = Advanced GIS-based Sediment Yield Modeling), 2) a special GIS-based algorithm which is capable to consider the time-variable trap-efficiencies of sinks (= small dams, reservoirs and natural lakes). This algorithm allows to correct the sediment yield data which is often understated for large dam-dominated basins. The new methods are realized with a self-made GIS-based software (Sediment Yield Tools for ArcView 3.) for the continental USA as representative study area. US-specific sediment yield models created with the new methods achieve a coefficient of determination (r squared) which is improved up to 80 %. Similar improvements are expected at the global scale. However, various important geo-datasets are missing at the moment, e.g. digital datasets about the location and the trap-efficiencies of dams or high-resolution datasets about precipitation extremes. When they are available, the new methods can be applied to create a new and reliable global model of sediment yield. The software Sediment Yield Tools which is needed for that task is included in a supplementary data file (Cdrom.zip). For updated versions have a look at www.terracs.de.
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