Wasserhaushaltsverfahren zur Berechnung

BUNDESANSTALT FÜR GEWÄSSERKUNDE KOBLENZ

BAGLUVA

Wasserhaushaltsverfahren zur Berechnungvieljähriger Mittelwerte der tatsächlichen

Verdunstung und des Gesamtabflusses

BfG-1342


Bundesanstalt für Gewässerkunde

BfG-Bericht Nr. 1342

Wasserhaushaltsverfahren zur Berechnungvieljähriger Mittelwerte der tatsächlichen

Verdunstung und des Gesamtabflusses

Bearbeiter: Dr.rer.nat. Gerhard GluglaDipl.-Met. Petra JankiewiczDipl.-Math. Claudia RachimowDipl.-Ing. Klaus LojekDipl.-Hydr. Katharina RichterMet.Techn. Gisela FürtigDipl.-Met. Peter Krahe

Koblenz 2003 BfG-1342

Vervielfältigungen oder Veröffentlichungen des Gutachtens – auch auszugsweise – bedürfen der schriftlichen Genehmigung derBundesanstalt für Gewässerkunde.


Danksagung

Wesentliche Voraussetzung für die breite Anwendbarkeit des hier beschriebenen Verfahrens wardie Bereitstellung der Messreihen verschiedener Lysimeterbetreiber. Hierfür ist dieArbeitsgruppe an der Außenstelle Berlin der Bundesanstalt für Gewässerkunde unter der Leitungvon Dr. Gerhard Glugla den Betreibern der Stationen zu großem Dank verpflichtet.Den Mitarbeitern des Geschäftsfeldes Hydrometeorologie Berlin-Buch des DeutschenWetterdienstes sei für die zusätzlich erarbeiteten ergänzenden Klimadaten und für dieunterstützenden Angaben zu Schnee- und Gewässerverdunstung ebenso gedankt, wie derBundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe für die Bereitstellung von über die HAD-Daten hinausgehenden Informationen und darüber hinaus beiden Institutionen für die guteKooperation im Verlauf der Projektarbeiten.Besonderer Dank gilt außerdem der Deutschen Forschungsgemeinschaft, die durch dieFörderung dieses Projektes diese umfangreiche Arbeit erst ermöglichte.


I

Inhaltsverzeichnis

1 Veranlassung und Zielstellung .............................................................................................1

2 Methodische Grundlagen des Wasserhaushaltsverfahrens BAGLUVA ..........................32.1 Anforderungen.....................................................................................................................32.2 Methodenauswahl ................................................................................................................52.3 Das BAGROV-Verfahren Haupteinflussgrößen und Weiterentwicklung des Verfahrens52.4 Wasserverfügbarkeit ............................................................................................................7

2.4.1 Niederschlagsdargebot.................................................................................................72.4.2 Zusätzliches Wasserdargebot durch Beregnung..........................................................92.4.3 Zusätzliches Wasserdargebot durch Kapillarwasseraufstieg aus flurnahem

Grundwasser ................................................................................................................92.5 Energieverfügbarkeit .........................................................................................................13

2.5.1 Gras-Referenzverdunstung ........................................................................................142.5.2 Grenzen der PENMAN-MONTEITH-Gleichung ............................................................142.5.3 Maximale Verdunstung .............................................................................................18

2.5.3.1 Einfluss der Schneedecke auf die maximale Verdunstung....................................192.5.3.2 Einfluss der Hangneigung und –exposition auf die maximale Verdunstung ........21

2.5.4 Bestimmung des landnutzungsabhängigen Standortparameters f .............................222.5.4.1 Versiegelte, teilversiegelte und vegetationslose Flächen ......................................232.5.4.2 Vegetationsbedeckte Flächen ................................................................................242.5.4.3 Einzugsgebiete.......................................................................................................282.5.4.4 Optimierung des Parameters f ..............................................................................30

2.6 Bestimmung des Effektivitätsparameters n für das BAGROV-Verfahren...........................362.6.1 Interzeptionsspeicher .................................................................................................362.6.2 Bodenspeicher ...........................................................................................................38

2.6.2.1 Inverse Nutzung eines Bodenwasserhaushaltsmodells zur Bestimmung derAusschöpfungstiefe................................................................................................39

2.6.2.2 Zusammenhang von Bodenwasserausschöpfung und Effektivitätsparameter n....422.7 Ergebnisse der Parameterbestimmungen für verschiedene Landnutzungsformen ............43

2.7.1 Versiegelte und teilversiegelte Flächen.....................................................................442.7.2 Vegetationslose Böden ..............................................................................................442.7.3 Grünland und Grasflächen.........................................................................................462.7.4 Ackerland mit Fruchtfolgen.......................................................................................482.7.5 Bewaldete Flächen.....................................................................................................50

2.8 Einfluss der Parallelität der Jahresgänge von Wasser- und Energieverfügbarkeit auf denEffektivitätsparameter n .....................................................................................................61

2.9 Bedingungen für den Einsatz des BAGROV-Verfahrens zur Berechnung vieljährigerMittelwerte des Wasserhaushalts.......................................................................................63

3 Anwendung des Wasserhaushaltsverfahrens BAGLUVA...............................................653.1 Verfahrensgrundlagen und Algorithmen ...........................................................................653.2 Erforderliche Eingangsdaten und ihre Verfügbarkeit........................................................66

3.2.1 Klimadaten einschließlich Schneedecke und Gewässerverdunstung ........................673.2.2 Landnutzung ..............................................................................................................673.2.3 Digitales Höhenmodell ..............................................................................................713.2.4 Bodenkenngrößen......................................................................................................713.2.5 Grundwasserflurabstand ............................................................................................72

3.3 Programmablauf ................................................................................................................72


II

3.4 Beispielrechnungen mit verschiedenen Kombinationen der jeweiligen Eingangsdaten ...753.5 Erstellung der HAD-Karten...............................................................................................78

3.5.1 Tatsächliche Verdunstungshöhe ................................................................................783.5.2 Abflusshöhe ...............................................................................................................82

4 Testung im Gebiet................................................................................................................86

5 Zusammenfassung ...............................................................................................................89

6 Literatur ...............................................................................................................................90

7 Anlagen .................................................................................................................................957.1 Berechnungsformeln für die einzelnen Größen der PENMAN-MONTEITH-Gleichung .......957.2 Algorithmen zur Bestimmung der im Wasserhaushaltsverfahren BAGLUVA

erforderlichen Parameter....................................................................................................99


III

Abbildungsverzeichnis

Bild 1: Einflussfaktoren auf die Abflusshöhe..................................................................................1Bild 2: Beispiel für den Zusammenhang vieljähriger Mittelwerte der Wasserhaushaltsgrößen und

für die Fehlerfortpflanzung (Annahme n = 2,0).......................................................................4Bild 3: Maximaler relativer Fehler R∆ von R bei angenommenem Fehler ±10 % für korrP und

ETa ..........................................................................................................................................4Bild 4: Graphische Darstellung der BAGROV-Beziehung, modifiziert nach GLUGLA u.a., und des

Einflusses der Landnutzung (Effektivitätsparameter n)..........................................................6Bild 5: Korrigierte Werte bei flüssigem Niederschlag an der Lysimeterstation Brandis unter

der Annahme einer leicht geschützten Stationslage (Messung in 1 m Höhe: P1, imBodenniveau: P0) .....................................................................................................................8

Bild 6: Korrigierte Werte bei festem Niederschlag an der Lysimeterstation Brandis unter derAnnahme einer leicht geschützten Stationslage (Messung in 1 m Höhe: P1, imBodenniveau: P0) .....................................................................................................................8

Bild 7: Schema zur Berechnung des kapillaren Wasseraufstiegs aus flurnahem Grundwasser ....12Bild 8: Kapillare Aufstiegsrate KR in Abhängigkeit vom Abstand zA zwischen

Grundwasseroberfläche und Untergrenze der Ausschöpfungszone WebzWe ⋅= für Sandeunterschiedlicher nutzbarer Feldkapazität .............................................................................12

Bild 9: Verlauf des Bestandeswiderstandes für zwei Getreidearten, aus Lysimetermessungenabgeleitet (LÖPMEIER, 1983)..................................................................................................15

Bild 10: Typische Abhängigkeiten des Stomatawiderstandes von Licht (photosynthetic photonflux density), Blattflächentemperatur Tleaf, Sättigungsdefizit der Luft vdda, CO2-Konzentration, Blattwasserpotenzial (OKE, 1987) ................................................................15

Bild 11: Vertikale Windprofile über verschiedenen Flächen (BAUMGARTNER und LIEBSCHER,1990)......................................................................................................................................17

Bild 12: Aerodynamischer Widerstand ra berechnet mit verschiedenenParametrisierungsansätzen.....................................................................................................17

Bild 13: PENMAN-MONTEITH-Verdunstung für Gras (α = 0,23, zB = 12 cm → ET0) und unterVariation der Albedo und der Vegetationshöhe (→ ETa), berechnet anhand täglicherKlimadaten der Station Brandis, 1993 – 1997.......................................................................18

Bild 14: Bestimmung einer fiktiven zusammenhängenden Schneeperiode aus den vorgegebenenSchneeinformationen .............................................................................................................20

Bild 15: Faktoren fH zur Umrechnung der maximalen Verdunstung einer ebenen Fläche auf denHang in Abhängigkeit von dessen Neigung und Exposition (GOLF, 1981) ..........................22

Bild 16: Parameter f für vegetationslosen Boden in Abhängigkeit von der Volumenfeuchte dernutzbaren Feldkapazität ΘnFK .................................................................................................23

Bild 17: Tageswerte der tatsächlichen Verdunstung ETa bei ausreichender Wasserverfügbarkeit,bezogen auf die Gras-Referenzverdunstung ET0 (Brandis, Lysimetergruppe 10,Halmfrüchte, Pflanzenhöhe 30 bis 60 cm) ............................................................................25

Bild 18: Tageswerte der tatsächlichen Verdunstung ETa bei ausreichender Wasserverfügbarkeit,bezogen auf die Gras-Referenzverdunstung ET0 (Brandis, Lysimetergruppe 10, Halmfrüchte,Pflanzenhöhe 60 cm bis 90 cm).............................................................................................25

Bild 19: Tageswerte der tatsächlichen Verdunstung ETa bei ausreichender Wasserverfügbarkeit,bezogen auf die Gras-Referenzverdunstung ET0 (Brandis, Lysimetergruppe 10,Zuckerrüben, Pflanzenhöhe 45 bis 60 cm) ............................................................................26

Bild 20: Tageswerte der tatsächlichen Verdunstung ETa bei ausreichender Wasserverfügbarkeit,bezogen auf die Gras-Referenzverdunstung ET0 (Brandis, Lysimetergruppe 10, Kartoffeln,Pflanzenhöhe 30 bis 45 cm)...................................................................................................26


IV

Bild 21: Monatsmittelwerte von MMM 0ETETf /max= für Halm- und Hackfrüchte sowie fürFruchtfolgen auf tiefgründigem Löß (Brandis, Lysimetergruppe 10)...................................27

Bild 22: Optimierung des Parameters f für Wald und Grünland/Acker aus dem Vergleichberechneter und gemessener Abflusshöhen...........................................................................30

Bild 23: Gesamtheit der Abhängigkeiten zwischen den Standortparametern ..............................32Bild 24: Berechnungsbeispiel (Lysimeter Gießen) für den Zusammenhang der Parameter f , n

und We . .................................................................................................................................33Bild 25: Parameter f für Acker mit Fruchtfolgen in Abhängigkeit von der Volumenfeuchte der

nutzbaren Feldkapazität nFKΘ (Kurzzeichen an den Punkten kennzeichnen dieLysimeterstationen gemäß Tabelle 6)....................................................................................34

Bild 26: Parameter f für Gras in Abhängigkeit von der Volumenfeuchte der nutzbarenFeldkapazität nFKΘ (Kurzzeichen an den Punkten kennzeichnen die Lysimeterstationengemäß Tabelle 6) ...................................................................................................................34

Bild 27: Berechnungsbeispiel der täglichen Interzeptionshöhe I aus korrigiertenTagesniederschlägen Pkorr (Interzeptionskapazität Imax) ..........................................................37

Bild 28: Reduktionsbeziehung nach DISSE (1995), modifiziert durch den Bezug auf diemaximale Verdunstung bei Vernachlässigung der Interzeption............................................39

Bild 29: Effektivitätsparameter n bzw. n* in Abhängigkeit vom Wasservorrat bei nutzbarerFeldkapazität WenFK ⋅Θ (Die Buchstaben bezeichnen die ausgewerteten Lysimeter gemäßTabelle 6) ...............................................................................................................................43

Bild 30: Effektivitätsparameter n für vegetationslosen Boden in Abhängigkeit von derVolumenfeuchte nFKΘ der nutzbaren Feldkapazität ...............................................................45

Bild 31: WenFK ⋅Θ in Abhängigkeit von der nutzbaren Feldkapazität nFKΘ für Gras mit 12 cmHöhe.......................................................................................................................................47

Bild 32: WenFK ⋅Θ in Abhängigkeit von der nutzbaren Feldkapazität nFKΘ für Fruchtfolgen ........49Bild 33: 3-jährige gleitende Mittelwerte von korrP , maxET und ETa (Interzeptionsverdunstung

enthalten) in Abhängigkeit vom Bestandesalter, Lysimeter Eberswalde-Britz (1974-1997),Kiefer .....................................................................................................................................50

Bild 34: Effektivitätsparameter n nach BAGROV in Abhängigkeit vom Bestandesalter undzugehörige 3-jährige gleitende Mittelwerte von korrP , Lysimeter Eberswalde-Britz (1974-1997) und Colbitz-Letzlinger Heide (1973-1996), (Kiefer) ..................................................51

Bild 35: Effektivitätsparameter n nach BAGROV in Abhängigkeit vom Bestandesalter einesKiefern-Baumholzes, Lysimeter Eberswalde-Liepe (1974-1997).........................................52

Bild 36: Effektivitätsparameter n nach BAGROV in Abhängigkeit vom Bestandesalter (3-jährigegleitende Mittel bzw. Mittelwert für die angegebene Zeitspanne)........................................52

Bild 37: Verallgemeinerte Werte des Effektivitätsparameters n nach BAGROV in Abhängigkeitvom Bestandesalter für Kiefer und Buche.............................................................................53

Bild 38: Optimierte Werte des Parameters f für Nadelwald in Abhängigkeit vom Bestandesalter...............................................................................................................................................53

Bild 39: Gegenüberstellung verschiedener Wasserhaushaltsgrößen in Abhängigkeit vomBestandesalter ........................................................................................................................55

Bild 40: Parameter f für Nadel- und Laubwald auf verschiedenen Böden in Abhängigkeit vomUmtriebsalter (UA) .................................................................................................................58

Bild 41: Effektivitätsparameter n in Abhängigkeit vom Umtriebsalter von Laub- undNadelwald für bindige Böden (schwarze Linien) und sandige Böden (blaue Linien) ..........58

Bild 42: We* als Funktion des Umtriebsalters von Laub- und Nadelwald für bindige und sandigeBöden.....................................................................................................................................58


V

Bild 43: Korrektur des Effektivitätsparameters n nach BAGROV unter Berücksichtigung desNiederschlages im Sommerhalbjahr und bei Beregnung ......................................................62

Bild 44: Einfluss der Länge des Mittelungszeitraumes auf die Abhängigkeit des QuotientenmaxET/ETa von maxET/Pkorr (Brandis, Lysimeter 5) .......................................................64

Bild 45: Schema zur Berechnung der mittleren jährlichen tatsächlichen Verdunstung und desmittleren jährlichen Gesamtabflusses nach dem Wasserhaushaltsverfahren BAGLUVA(GLUGLA, 1999b;) ..................................................................................................................73

Bild 46: Programmablaufplan BAGLUVA..................................................................................74Bild 47: Nutzung von HAD-Daten zur Ermittlung der mittleren jährlichen tatsächlichen

Verdunstungs- und Abflusshöhe ...........................................................................................78Bild 48: Tatsächliche Verdunstungshöhe für Deutschland ..........................................................80Bild 49: West-Ost-Schnitt der Rasterfelder mittlerer jährlicher tatsächlicher Verdunstungshöhen

( -- ) und der Gras-Referenzverdunstung ( -- ) des Bezugszeitraums 1961-1990 in 51,8°nördlicher Breite ....................................................................................................................81

Bild 50: Nord-Süd-Schnitt der Rasterfelder mittlerer jährlicher tatsächlicher Verdunstungshöhen( -- ) und der Gras-Referenzverdunstung ( -- ) des Bezugszeitraums 1961-1990 in 10,6°östlicher Länge ......................................................................................................................81

Bild 51: Tatsächliche Verdunstungshöhen für verschiedene Landnutzungen aufunterschiedlichen Böden........................................................................................................82

Bild 52: Abflusshöhe für Deutschland ..........................................................................................83Bild 53: West-Ost-Schnitt der Rasterfelder mittlerer jährlicher Abflusshöhen ( -- ) und der

Klimatischen Wasserbilanz ( -- ) des Bezugszeitraums 1961-1990 in 51,8° nördlicherBreite .....................................................................................................................................84

Bild 54: Nord-Süd-Schnitt der Rasterfelder mittlerer jährlicher Abflusshöhen ( -- ) und derKlimatischen Wasserbilanz ( -- ) des Bezugszeitraums 1961-1990 in 10,6° östlicher Länge...............................................................................................................................................85

Bild 55: Ausgewählte Testgebiete zur Validierung berechneter Abflusshöhen............................86Bild 56: Berechnete und aus Messungen ermittelte Abflusshöhen ..............................................88


VI

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Korrekturvorschrift für bodengleiche Niederschlagsmessungen (nach RICHTER,1997) 7Tabelle 2: Kapillare Aufstiegsrate KR (mm d-1) in Abhängigkeit vom Abstand zA (dm) zwischen

Grundwasseroberfläche und Unterkante der Ausschöpfungszone Web ⋅ (dm) fürBodenarten und ausgewählte nFKΘ -Werte (Vol.%)................................................................10

Tabelle 3: Mittlere tägliche Schneeverdunstung SE nach RACHNER (1999) und sich darausergebende Monatswerte und Jahreswerte für die Verdunstung einer Schneedecke..............19

Tabelle 4: Ausgewählte Einzugsgebiete zur Optimierung der Parameter f für Wald undGrünland aus dem Vergleich berechneter und gemessener Abflusshöhen............................28

Tabelle 5: Einzugsgebiete des Voralpenraumes Deutschlands zur Optimierung des Parameters f...............................................................................................................................................30

Tabelle 6: Liste der in die Untersuchungen einbezogenen Lysimeterstationen ..............................1Tabelle 7: Ausschöpfbarer Bodenwasservorrat WenFK ⋅Θ und Ausschöpfungstiefe We für die

Lysimeter der Station Brandis (Lysimetergruppen nach wachsender Speicherkapazitätgeordnet) ................................................................................................................................41

Tabelle 8: Wasserhaushaltsgrößen nach Beobachtungsergebnissen wägbarer Lysimeter und nachLiteraturrecherchen................................................................................................................44

Tabelle 9: Parameterwerte f , n und We .......................................................................................44Tabelle 10: Algorithmen zur Berechnung des Parameters 0ETETf /max= , der Ausschöpfungs-

tiefe We in dm, mit 0≥We und des Effektivitätsparameters n der BAGROV-Gleichung,n > 0, nFKΘ in Vol.%..............................................................................................................45

Tabelle 11: Parameterwerte f , n, We sowie WenFK ⋅Θ in Abhängigkeit von der VolumenfeuchtenFKΘ der nutzbaren Feldkapazität für ausgewählte Werte......................................................45

Tabelle 12: Wasserhaushaltsgrößen von Standorten in Tagebaugebieten...................................46Tabelle 13: Berechnungsbeispiel des Wasserhaushalts nach dem BAGROV-Verfahren für

ausgewählte Werte von nFKΘ , korrP und 0ET unter Berücksichtigung der Tabelle 11 und vonAbschnitt 2.7.3.......................................................................................................................46

Tabelle 14: Algorithmen zur Berechnung des Parameters 0ET/maxETf = , der Ausschöpfungs-tiefe We in dm, mit 0≥We und des Effektivitätsparameters n der BAGROV-Gleichung,n > 0, nFKΘ in Vol.% für Landnutzungseinheit „Grünland/Gras (mittlere Höhe 12 cm)“....47

Tabelle 15: Algorithmen zur Berechnung des Parameters 0ET/maxETf = , der Ausschöpfungs-tiefe We in dm, mit 0≥We und des Effektivitätsparameters n der BAGROV-Gleichung,n > 0, nFKΘ in Vol.% für die Landnutzungseinheit „Grünland/Gras (variable Höhe)“ ..........48

Tabelle 16: Algorithmen zur Berechnung des Parameters 0ET/maxETf = , der Ausschöpfungs-tiefe We in dm, mit 0≥We und des Effektivitätsparameters n der BAGROV-Gleichung,n > 0, nFKΘ in Vol.% für die Landnutzungseinheit „Ackerland“...........................................49

Tabelle 17: Ergebnisse der Parameteroptimierung ( f , n, We ) nach Berechnungen fürInterzeptions- und Bodenspeicher ( f , n*, We * ) bzw. nach Berechnungen für denBodenspeicher ohne Interzeptionsverdunstung EI .................................................................56

Tabelle 18: Ergebnisse der Parameteroptimierung ( f , n, We ) nach Berechnungen fürInterzeptions- und Bodenspeicher ( f , n*, We *) bzw. nach Berechnungen für denBodenspeicher ohne Interzeptionsverdunstung EI ................................................................57

Tabelle 19: Algorithmen zur Berechnung des Parameters 0ET/maxETf = , der Ausschöpfungs-tiefe We in dm, mit 0≥We und des Effektivitätsparameters n der BAGROV-Gleichung,n > 0, ΘnFK in Vol.% für Wald...............................................................................................59


VII

Tabelle 20: Festlegung des Umtriebsalters UA bewaldeter Flächen (nach MÜLLER ,1999) ..........66Tabelle 21: CORINE Land Cover Nomenklatur der Bodenbedeckungen ....................................68Tabelle 22: Anteile der im Wasserhaushaltsverfahren BAGLUVA verwendeten Landnutzungs-

einheiten an den Landnutzungsarten der CORINE-Nomenklatur (s. Tabelle 21 und Text) ...1Tabelle 23: Zuordnung der Legendennummer (BÜK1000) zu nFKΘ der Bodenarten ..................72Tabelle 24: Beispiel 1 - Berechnung der mittleren jährlichen Verdunstung ETa und des

Gesamtabflusses R für ausgewählte Berechnungsvarianten (Varianten 1 bis 9) nach demWasserhaushaltsverfahren BAGLUVA.................................................................................76

Tabelle 25: Charakteristika ausgewählter Testgebiete zur Validierung berechneter Abflusshöhen...............................................................................................................................................87


VIII

Definitionen Begriffe, Symbole, Einheiten und Abkürzungen

Formel-zeichen

physikalischeEinheit

Bedeutung

a Parameter zur Modifikation des Effektivitätsparameters n der BAGROV-Beziehung

B mm Beregnung, bezogen auf die jeweilige Zeiteinheit s, h, d, Monat, a

cp J kg-1 K-1 spezifische Wärme der Luft bei konstantem Druck (= 1005 J/(kg⋅K))

D d Hauptwachstumszeit

d m Verdrängungshöhe

E mm Verdunstung allgemein (bezogen auf die jeweilige Zeiteinheit s, h, d, Monat, a)

EI mm Interzeptionsverdunstung (= Verdunstungshöhe von Interzeptionswasser) (bezogenauf die jeweilige Zeiteinheit s, h, d, Monat, a)

ES mm Evaporation schneebedeckter Flächen (bezogen auf die jeweilige Zeiteinheit s, h, d,Monat, a)

EW mm Evaporation freier Wasserflächen (bezogen auf die jeweilige Zeiteinheit s, h, d,Monat, a)

Ea mm tatsächliche (reale) Evaporationshöhe (actual evaporation) (bezogen auf diejeweilige Zeiteinheit s, h, d, Monat, a)

Emax mm landnutzungsabhängige maximale Evaporationshöhe (bezogen auf die jeweiligeZeiteinheit s, h, d, Monat, a)

ET0 mm Gras-Referenzverdunstung (FAO-Standard) (bezogen auf die jeweilige Zeiteinheit s,h, d, Monat, a)

ET0* mm Gras-Referenzverdunstung (aus Klimadaten mittels Kalibrierung) (bezogen auf diejeweilige Zeiteinheit s, h, d, Monat, a)

ETa mm tatsächliche Evapotranspirationshöhe (actual evapotranspiration) (bezogen auf diejeweilige Zeiteinheit s, h, d, Monat, a)

ETa* mm um die Interzeptionsverdunstung verminderte Werte von ETa (bezogen auf diejeweilige Zeiteinheit s, h, d, Monat, a)

ETmax mm landnutzungsabhängige maximale Evapotranspirationshöhe (bezogen auf diejeweilige Zeiteinheit s, h, d, Monat, a)

ETmax* mm um die Interzeptionsverdunstung verminderte Werte von ETmax (bezogen auf diejeweilige Zeiteinheit s, h, d, Monat, a)

Etp / Ep mm potentielle Evapotranspirationshöhe (bezogen auf die jeweilige Zeiteinheit s, h, d,Monat, a)

e hPa Dampfdruck der Luft

eS(T) hPa Sättigungsdampfdruck der Luft bei der Temperatur T, auch für Luft mitWasseroberflächentemperatur T = Tw0; teilweise auch als es bezeichnet

eS(T) − e hPa Sättigungsdefizit


IX

Formel-zeichen


Bedeutung

f Faktor zur Ableitung der landnutzungsabhängigen maximalen EvapotranspirationETmax aus der Gras-Referenzverdunstung ET0

fH Faktor zur Berücksichtigung von Hangneigung und -exposition auf die maximaleVerdunstung

f0 Faktor zur Bestimmung der Verdunstung unbewachsener Flächen aus der Gras-Referenzverdunstung

G W m-2 Bodenwärmestromdichte

H W m-2 fühlbare Wärmestromdichte

HE Hangexposition

HN Grad Hangneigung

h m Höhe über NN

I mm Interzeptionshöhe, vorübergehend an Oberflächen gespeicherter Niederschlag(bezogen auf die jeweilige Zeiteinheit s, h, d, Monat, a)

Imax mm Interzeptionskapazität, maximal an Oberflächen haftendes Wasservolumen

JT Tag des Jahres, Tageszählung ab Jahresbeginn (1...365/366)

k Küstenfaktor

KR mm d-1 kapillare Aufstiegsrate, Bewegung von Wasser aus dem Grundwasserraum in denSickerraum entgegen der Schwerkraft

KWB mm a-1 Klimatische Wasserbilanz (= korrigierter Niederschlag minus Gras-Referenz-verdunstung)

L* J kg-1 spezifische Verdampfungswärme (≈ 2,45⋅106 J/kg bei 20 °C)

L J m-2 mm-1 spezielle Verdunstungswärme; Wärmemenge, die für die Verdunstungshöhe von1 mm nötig ist

LAI Blattflächenindex

LE W m-2 latente Wärmestromdichte der Verdunstung als Produkt der Größen L und E(≈ 28,36 W m-2 entsprechen 1 mm d-1 Verdunstung)

n, n*, nK Effektivitätsparameter nach BAGROV, ∼ unter Berücksichtigung der Interzeption, ∼unter Berücksichtigung des Kapillarwasseraufstiegs

nM Zahl der Monatstage

P mm Niederschlagshöhe, gemessen (bezogen auf die jeweilige Zeiteinheit s, h, d, Monat,a)

Pgrenz mm Niederschlagshöhe, bei der die Interzeptionskapazität Imax erreicht wird (bezogen aufdie jeweilige Zeiteinheit s, h, d, Monat, a)

Pkorr mm Niederschlagshöhe nach Korrektur der systematischen Messfehler (bezogen auf diejeweilige Zeiteinheit s, h, d, Monat, a)

P0 mm Niederschlagshöhe gemessen im Bodenniveau (bezogen auf die jeweilige Zeiteinheits, h, d, Monat, a)


X

Formel-zeichen


Bedeutung

P1 mm Niederschlagshöhe gemessen in 1 m Höhe (bezogen auf die jeweilige Zeiteinheit s,h, d, Monat, a)

R mm Abflusshöhe (bezogen auf die jeweilige Zeiteinheit s, h, d, Monat, a)

R2 Bestimmtheitsmaß (Quadrat des Korrelationskoeffizienten)

RA W m-2 langwellige Ausstrahlung von der Land- oder Wasseroberfläche

RA* mm d-1 Verdunstungsäquivalent der langwelligen Ausstrahlung von der Land- oderWasseroberfläche

RG W m-2 Globalstrahlung, auf der horizontalen Fläche auftreffende kurzwellige Strahlung alsSumme aus direkter Sonnenstrahlung und diffuser Himmelsstrahlung

RL W m-2 langwellige Gegenstrahlung der Atmosphäre

RL* mm d-1 Verdunstungsäquivalent der langwelligen Gegenstrahlung der Atmosphäre

R0 W m-2 extraterrestrische Strahlung

Rn W m-2 Strahlungsbilanz (Nettostrahlung)

Rn* mm d-1 Verdunstungsäquivalent der Strahlungsbilanz (der Nettostrahlung)

RnK W m-2 kurzwellige Strahlungsbilanz der Oberfläche

RnK* mm d-1 Verdunstungsäquivalent der kurzwelligen Strahlungsbilanz (der Nettostrahlung)

RnL W m-2 langwellige Strahlungsbilanz der Oberfläche

RnL* mm d-1 Verdunstungsäquivalent der langwelligen Strahlungsbilanz (der Nettostrahlung)

r DISSE-Parameter

ra s/m aerodynamischer Widerstand

rc s/m Verdunstungswiderstand des Pflanzenbestandes

rc,min s/m minimaler Verdunstungswiderstand des Pflanzenbestandes

S h Sonnenscheindauer

Sr relative Sonnenscheindauer

S0 h astronomisch mögliche Sonnenscheindauer

SW mm Sickerwasserhöhe (bezogen auf die jeweilige Zeiteinheit s, h, d, Monat, a)

s hPa K-1 ∂eS/∂T, Steigung der Sättigungsdampfdruckkurve

T °C Lufttemperatur

Tabs K absolute Temperatur (= T + 273,15)

TL h Tageslänge

Ta mm tatsächliche (reale) Transpiration (bezogen auf die jeweilige Zeiteinheit s, h, d,Monat, a)

Tm °C Mitteltemperatur eines Bezugszeitraumes

Tp mm potentielle Transpiration (bezogen auf die jeweilige Zeiteinheit s, h, d, Monat, a)


XI

Formel-zeichen


Bedeutung

t s, h, d Zeit

U relative Luftfeuchte, Dampfdruck in Prozent des Sättigungsdampfdruckes

UA a Umtriebsalter eines Waldes

vz m/s Windgeschwindigkeit, Messhöhe z in m als Index

W mm Wasservorrat allgemein

WFK mm Bodenwasservorrat bei Feldkapazität (z. B. in der Bodenschicht bis 1 m Tiefe)

WnFK, We mm pflanzennutzbarer Bodenwasservorrat im effektiven Wurzelraum bei Feldkapazität

WPWP mm Bodenwasservorrat bei permanentem Welkepunkt

Wpfl mm pflanzenverfügbarer Bodenwasservorrat als Summe aus WnFK,We und der kapillarenAufstiegsmenge

Wrel Relativwert des Wasservorrates einer Bodenschicht als Anteil des pflanzennutzbarenBodenwasservorrates in % (relative Bodenfeuchte)

We dm Ausschöpfungstiefe

∆W mm Speicheränderung im Wasservorrat

z m Höhe bzw. Tiefe über/unter der Erdoberfläche, auch als Index bei Messwertenangegeben

z0 m Rauigkeitshöhe, physikalischer Parameter zur Beschreibung der Unebenheit derLandnutzungen

z0m , z0T,q m Rauigkeitshöhe für Impuls bzw. Wärme und Wasserdampf

zA dm kapillare Aufstiegshöhe des Grundwassers

zB m Bewuchshöhe, mittlere Höhe eines Pflanzenbestandes zum Termin

zG dm Flurabstand der Grundwasseroberfläche

zmv , zmT,q m Messhöhe der Windgeschwindigkeit bzw. der Lufttemperatur und -feuchte

zWe dm effektive Durchwurzelungstiefe

Θ Bodenfeuchte als Wasservolumenanteil in % des Bodenvolumens

ΘFK Volumenanteil des Wassers im Boden in % bei Feldkapazität, der in derungesättigten Bodenzone maximal gegen die Schwerkraft gehalten werden kann

ΘPWP Volumenanteil des Wassers im Boden in % bei permanentem Welkepunkt, der nichtmehr von den Pflanzen zur Transpiration genutzt werden kann

ΘnFK Volumenanteil des Wassers im Boden in % bei nutzbarer Feldkapazität

α kurzwellige solare Albedo (Reflexionskoeffizient) der Oberfläche, abhängig vonderen Beschaffenheit

γ hPa K-1 Psychrometerkonstante (γ = 0,65 hPa K-1)

γ* hPa K-1 modifizierte Psychrometerkonstante

κ von Kármán-Konstante (κ = 0,41)


XII

Formel-zeichen


Bedeutung

λ geographische Länge

ρ kg m-3 Dichte, auch in g cm-3, z. B. Luftdichte ρL = 1,20 kg m-3 bei 20 °C und 1013 hPa,Wasserdichte ρW ≈ 1 g cm-3

σ W m-2 K-4 Stefan-Boltzmann-Konstante, σ = 5,67⋅10-8 W m-2 K-4

ϕ geographische Breite

Erläuterungen zur Schreibweise der Formelzeichen:

überstrichenes Formelzeichen (z. B. ETa ) bedeutet: vieljähriger Mittelwert einer Größe, hier mittlerejährliche tatsächliche Verdunstungshöhe, etwa fürdie Normalperiode 1961-1990

∆ (z. B. ∆W) bedeutet: zeitliche Änderung der Größe, hier desWasservorrates W

Zeitangabe als Index (z.B. e14) bedeutet: Messwert der angegebenen Stunde, hier desDampfdruckes um 14 Uhr


1

1 Veranlassung und ZielstellungFür die Karteninhalte „Tatsächliche Verdunstungshöhe“ und „Abflusshöhe“ des HydrologischenAtlas von Deutschland (HAD) waren räumlich hoch aufgelöste (1 km2-Raster) vieljährigeMittelwerte (1961/1990) dieser Wasserhaushaltsgrößen für ganz Deutschland zu bestimmen. Dasanzuwendende Verfahren musste einerseits die physikalischen Prozesse, die die beiden Größenbestimmen, berücksichtigen, andererseits die deutschlandweite Verfügbarkeit der jeweiligenEinflussgrößen beachten.Verdunstung ist im Gegensatz zum Niederschlag ein kontinuierlicher Prozess, bei dem Wasserbei Temperaturen unterhalb des Siedepunktes von der flüssigen in die dampfförmige Phaseüberführt wird. Beide Wasserhaushaltsgrößen stehen in enger Wechselbeziehung zueinander.Die Wasserzufuhr durch den Niederschlag ermöglicht erst den Verdunstungsvorgang, deraufgrund des Energieangebots angeregt wird. Dieser Vorgang wird vom Tagesrhythmus(Temperatur, Strahlung) beeinflusst. Das verdunstete Wasser kann durch Konvektion in höhereSchichten der Atmosphäre transportiert werden, in denen es zur Wolkenbildung beiträgt, waswiederum Voraussetzung für die Niederschlagsentstehung ist.

Der Niederschlag wird durch Benetzung von Pflanzenoberflächen zwischengespeichert(Interzeption), fließt als Oberflächenabfluss in den Vorfluter oder infiltriert direkt in denUntergrund. Ein Teil des infiltrierten bzw. gespeicherten Wassers kann durch Evaporation vomBoden, Transpiration von den Pflanzen bzw. Interzeptionsverdunstung von den Oberflächen indie Atmosphäre zurück gelangen, der Rest versickert (Bild 1).

Bild 1: Einflussfaktoren auf die Abflusshöhe

Das Sickerwasser, das an weniger durchlässigen Schichten gestaut wird, tritt abhängig vomGefälle als Zwischenabfluss an der Oberfläche oder in einem Vorfluter wieder aus. ZurGrundwasserneubildung trägt nur der Anteil des Sickerwassers bei, der in den Grund-wasserraum eintritt. Der Grundwasserabfluss speist letztlich den Vorfluter auch inniederschlagsarmen Zeiten. Der kapillare Aufstieg aus dem Grundwasserraum kann zurverbesserten Wasserversorgung der Vegetation auf grundwassernahen Standorten beitragen.

Niederschlag

Interzeptions-verdunstung

Infiltration

Zwischenabfluss

Transpiration

Evaporation

Kapillarer AufstiegSickerwasser Vorfluter

Oberflächen-abfluss

Grundwasserabfluss

Grundwasserneubildung

Abflussbildungsprozess Abflusskonzentrationsprozess

Beregnung


2

Über mehrere Jahre betrachtet bestimmt die Differenz der beiden Größen Niederschlag undVerdunstung das Volumen des wasserwirtschaftlich maximal zur Verfügung stehenden Wassers,den Gesamtabfluss unterhalb des verdunstungsbeeinflussten Bereichs, also das Grundwasser. DieNutzbarkeit aber ist durch Faktoren wie Ergiebigkeit, Beschaffenheit, ökologische Aspekte bzw.Speichermöglichkeit eingeschränkt. Die Gesamtabflusshöhe wird durch den korrigiertenNiederschlag begrenzt. In niederschlagsarmen Gebieten und in Bereichen flurnahenGrundwassers kann die Verdunstung den korrigierten Niederschlag übertreffen, sodass negativeAbflusswerte auf Zehrgebiete hinweisen.

Bei Flächeneinheiten von 1 km2 Größe kann davon ausgegangen werden, dass Landober-flächenabfluss, Zwischenabfluss und Grundwasserabfluss weitgehend in der Gesamtabflusshöhedes Flächenelements enthalten sind. Die mittlere Abflusshöhe an der Messstelle des Vorflutersergibt sich als arithmetisches Mittel der Werte der Gesamtabflusshöhe aller Flächeneinheiten deszugehörigen Einzugsgebietes.

Die Verdunstung lässt sich im Gegensatz zum Niederschlag nur mit großem messtechnischenAufwand erfassen. Wägbare Lysimeter stellen eine der wenigen Möglichkeiten dar, dieVerdunstung für verschiedene Bodenarten und bestimmte Landnutzungen (zum Beispiellandwirtschaftliche Kulturen) kontinuierlich bzw. als Tageswert in mm d-1 ausreichend genauund vor allem direkt zu ermitteln. Für Waldflächen liefern nicht wägbare Lysimeter vieljährigeMittelwerte der Verdunstung als Jahressumme in mm a-1. Diese Messungen müssen aufgrundihrer Komplexität auf einige wenige Versuchsstationen beschränkt bleiben. Indirektemeteorologische Verfahren, zu denen auch die Bestimmung der Gras-Referenzverdunstung zählt,basieren auf Energie- und Wasserbilanzbetrachtungen, wobei der Zusammenhang zwischen dendirekt zu messenden meteorologischen Elementen und dem Verdunstungswärmestrom bzw. demWasserdampftransport in der bodennahen Luftschicht berücksichtigt wird.

Zur flächendeckenden Bestimmung mittlerer Jahressummen der tatsächlichen Verdunstungshöheist die Übertragung der gewonnenen Ergebnisse vom Standort auf Gebiete ähnlicherGebietseigenschaften erforderlich.

Für jedes Rasterfeld von 1 km2 (siehe 3.2.1) lässt sich dann die Bilanz

Abflusshöhe = korr. Niederschlagshöhe – tatsächliche Verdunstungshöhe (in mm a-1)

bestimmen. Beregnung auf landwirtschaftlichen Bewässerungsflächen wird an denentsprechenden Stellen dem Niederschlag zugeschlagen. Vorratsänderungen im Wasserspeicherwerden nicht berücksichtigt.

Die methodischen Grundlagen für das erforderliche Berechnungsverfahren wurden in dem vonder Deutschen Forschungsgemeinschaft geförderten Projekt GL 242/1-2 „Entwicklung vonVerfahren zur Berechnung langjähriger Mittelwerte der flächendifferenzierten Abflussbildung“erarbeitet und in einem Abschlussbericht dokumentiert (GLUGLA, ET AL., 1999 b).

Für Methodik und Verfahren wurden umfangreiche Lysimeter- und Klimabeobachtungenausgewertet und genutzt. Eine enge Kooperation erfolgte daher mit dem GeschäftsfeldHydrometeorologie des Deutschen Wetterdienstes sowie mit den Betreibern der einzelnenLysimeterstationen.

Das Wasserhaushaltsverfahren BAGLUVA (Verfahren nach BAGROV und GLUGLA zurBestimmung vieljähriger Mittelwerte von tatsächlicher Verdunstungs- und Abflusshöhe) wurdespeziell zur Anwendung für den Hydrologischen Atlas Deutschland entwickelt und istdementsprechend auf die vorliegenden Eingangsgrößen ausgerichtet. Lassen sich für andereUntersuchungen die jeweiligen Daten in derselben Form aufbereiten, so ist es vielfältig fürweitere Wasserhaushaltsrechnungen anwendbar.


3

2 Methodische Grundlagen des WasserhaushaltsverfahrensBAGLUVA

2.1 Anforderungen

Angesichts der Vielfalt der Standortbedingungen bezüglich Klima, Boden und Landnutzungkönnen standort- bzw. rasterbezogene mittlere tatsächliche Verdunstung und mittlererGesamtabfluss messtechnisch nur für ausgewählte Flächeneinheiten erfasst werden. ÜberBeziehungsgleichungen werden die durch Wechselbeziehungen zwischen den EinflussgrößenKlima, Boden, Landnutzung einerseits und den Wasserhaushaltsgrößen andererseitscharakterisierten Flächeneinheiten mit jeweils ähnlichem hydrologischem Verhalten (Hydrotope)auf andere Hydrotopflächen übertragen.

Der vieljährige Mittelwert des Gesamtabflusses R lässt sich aus der Differenz der Mittelwertevon korrigiertem Niederschlag korrP und tatsächlicher Verdunstung ETa ermitteln:

ETaPR korr −= (1)

Eine Korrektur des systematischen Fehlers des gemessenen Niederschlags wegen Windeinflusssowie Benetzungs- und Verdunstungsverlusten ist unerlässlich, damit dieser Fehler nicht auf diewasserhaushaltlich ermittelte tatsächliche Verdunstung übertragen wird.

Der standortbezogenen Ermittlung der tatsächlichen Verdunstung ETa aus denHaupteinflussgrößen Klima, Boden, Landnutzung liegt ein methodisches Konzept zugrunde, dasden Einfluss von Wasser und Energie einschließlich ihrer begrenzenden Verfügbarkeit auf dietatsächliche Verdunstung berücksichtigen muss. Folgende Randbedingungen sind zu erfüllen:

bei begrenzter Wasserverfügbarkeit 0Pkorr → : korrPETa →bei sehr hoher Wasserverfügbarkeit ∞→korrP (2)bzw. bei begrenzter Energieverfügbarkeit 0maxET → � maxETETa →

maxET ist für die jeweiligen Standort- bzw. Gebietsbedingungen die mittlere maximale Ver-dunstung bei ausreichender Wasserverfügbarkeit. Sie entspricht der aus dem Energieangebotgenutzten Energie und ist insbesondere von der Albedo und von den Bedingungen des Feuchte-austausches zwischen den Pflanzen (Art, Höhe und Dichte) und der Atmosphäre abhängig.

Die Verfahrensparameter müssen physikalischen Bezug haben, damit Auswirkungen von Para-meterveränderungen auf das Berechnungsergebnis voraussagbar sind. Die Verfahrensparameterwerden anhand von in situ-Beobachtungen (insbesondere Lysimetermessungen) festgelegt.

An die Genauigkeit der Werte korrP und ETa müssen hohen Anforderungen gestellt werden, dasich infolge der Fehlerfortpflanzung bei der Ermittlung von R aus der Differenzbildung

ETaPkorr − insbesondere bei geringen Gesamtabflüssen R hohe Werte des relativen und absolu-ten Fehlers ergeben. Ein Berechnungsbeispiel in Bild 2 und 3 verdeutlicht diesen Tatbestand.Dabei beinhalten die angenommenen Fehler für die tatsächliche Verdunstung ETa auch Fehlerbei der Bestimmung der maximalen Verdunstung. Auf Sensitivitätsanalysen in Abschnitt 2.5.4.4wird verwiesen.


4

Bild 2: Beispiel für den Zusammenhang vieljähriger Mittelwerte der Wasserhaushaltsgrößen undfür die Fehlerfortpflanzung (Annahme n = 2,0)

Bild 3: Maximaler relativer Fehler R∆ von R bei angenommenem Fehler ±10 % für korrP und ETa

Angesichts der hohen Genauigkeitsanforderungen müssen die über standortbezogene Beobach-tungen ermittelten Verfahrensparameter nach Vergleichen von Mess- und Berechnungswertendes Gesamtabflusses geschlossener Flusseinzugsgebiete validiert bzw. nachgeeicht werden(Abschnitt 4).

Der mittlere Gebietswert berechneter Abflüsse ist das (ggf. flächenanteilige) arithmetische Mittelder Abflusswerte aller standort- bzw. rasterbezogenen Teilflächen des Gebietes. Dabei wird ver-tikale Speisung des Fließgeschehens ohne „laterale Vernetzung“ der Teilflächen (1 km2) voraus-gesetzt.

0%

20%

40%

60%

80%

100%

120%

140%

160%

180%

200%

0 500 1000 1500

∆ R

Pkorr [mm/a]

0

500

1000

1500

0 500 1000 1500Pkorr [mm/a]

P kor

r, ET

max

, ETa

, R [m

m/a

]

+10%

-10%

R

+10%

-10%

ETa

ETmax

Pkorr

∆R


5

2.2 Methodenauswahl

Der Wahl des methodischen Grundkonzeptes wurden vergleichende Untersuchungen vongängigen Verfahren zur Berechnung mehrjähriger Mittelwerte der tatsächlichen Verdunstung,der Grundwasserneubildung bzw. des Gesamtabflusses vorangestellt (GLUGLA und MÜLLER,1997). Dabei zeigte sich, dass lineare Regressionsbeziehungen nicht den genanntenRandbedingungen (2) genügen und die Gleichungen nur für einen begrenztenAnwendungsbereich (z. B. norddeutsches Tiefland) gelten. Dieser Anwendungsbereich istklimatologisch weitgehend durch einen engen Bereich des Quotienten

Wasserverfügbarkeit korrP

Energieumwandlung und -verfügbarkeit maxET

festgelegt. Unter den in Deutschland vorliegenden unterschiedlichen Bedingungen zeigt dieserQuotient jedoch einen breiten Schwankungsbereich:

0,7 < maxET/Pkorr < 8Weitere Probleme bei der Anwendung der linearen Regressionsbeziehungen betreffen die bisherunzulänglichen Eingangsdaten: unkorrigierter Niederschlag, landnutzungsunabhängigepotentielle Verdunstung.

Auch bei den Verfahren mit nichtlinearen Beziehungen zwischen den Wasser- und Energiehaus-haltsgrößen (BUDYKO, OLDEKOP, SCHREIBER, U.A.) wurde die Vielfalt der geographischenBedingungen der Flusseinzugsgebiete nicht einbezogen. Dagegen berücksichtigte BAGROV(BAGROV, 1953, 1954) in seiner Berechnungsgleichung die unterschiedlicheWasserspeicherfähigkeit verschiedener geographischer Regionen in Rußland und führte densog. „Effektivitätsparameter n“ ein. Dieser regional gegliederte Parameter n wurde in den letztenJahrzehnten für unterschiedliche Standortbedingungen spezifiziert sowie durchLysimeterbeobachtungen quantifiziert und damit das Verfahren für Wasserhaushalts-untersuchungen im Gebiet der neuen Bundesländer umfassend nutzbar gemacht (GLUGLA undKÖNIG, 1989; GLUGLA, ET AL., 1999). Als bewährtes Verfahren wurde das BAGROV-Verfahrenletztlich favorisiert und für die Anwendung im Rahmen des HAD weiter entwickelt.

2.3 Das BAGROV-Verfahren Haupteinflussgrößen und Weiterentwicklung des Verfahrens

Grundlage des Verfahrens ist die von BAGROV konzipierte Differenzialgleichung in erweiterterForm

n

korr ETETa

PdETad

��

�

�

��

�

�−=

max1 (3)

Die Abhängigkeit des Quotienten ETa / maxET von korrP / maxET ist in Bild 4 bzw. in derAnlage, Bild 7.1, graphisch dargestellt. Wesentliche Einflussgrößen auf den vieljährigenMittelwert der tatsächlichen Verdunstung ETa sind zunächst die Wasserverfügbarkeit aus demmittleren korrigierten Niederschlag korrP und die Energieverfügbarkeit ausgedrückt durch diemittlere maximale Verdunstung maxET bei ausreichender Wasserverfügbarkeit. Bestimmendfür die Wasserverfügbarkeit ist die Höhe der stochastisch verteilten Niederschläge, die durch denBodenspeicher und teilweise durch den Interzeptionsspeicher für die Verdunstung „längerfristigvorgehalten“ werden.


6

Die unterschiedlichen Standortbedingungen für die Nutzung des Wasser- und Energieangebotswerden durch den „Effektivitäsparameter n“ als weitere wesentliche Größe der BAGROV-Gleichung quantifiziert. Für den Parameter n sind vorrangig der

− Interzeptionsspeicher mit der Interzeptionskapazität und der

− Bodenspeicher mit der nutzbaren Feldkapazitätbestimmend. Über weitere Einflüsse auf den Parameter n wird in Abschnitt 2.6 berichtet.

Aus Bild 4 wird deutlich, dass sich die unterschiedlichen Standortbedingungen über denParameter n am stärksten etwa im Bereich der Abszissenwerte

4180 ,maxET

P, korr <<

auf die Variabilität des Quotienten maxET/ETa auswirken. Für diesen Bereich werden dahervorrangig in situ-Messungen zur Quantifizierung von n genutzt.

Mit häufigeren und höheren Niederschlägen werden die Speicher insbesondere derBodenspeicher so gefüllt, dass die Speicherkapazität immer weniger Einfluss auf dieWasserverfügbarkeit hat. Dieses führt zur Bündelung der BAGROV-Kurven bestimmtenParameterwertes n im Bereich maxET/ETa ≈ 1 (Bild 4). Die tatsächliche Verdunstung ETanähert sich der maximalen Verdunstung maxET .

Bei geringem Niederschlag bzw. hohem Energieangebot ( maxET ) bündeln sich die Kurven,sodass maxET/PmaxET/ETa korr≈ und somit korrPETa ≈ wird. Fast der gesamte Niederschlagverdunstet in diesen Gebieten wieder.

Die Randbedingungen (2) sind somit erfüllt.

Bild 4: Graphische Darstellung der von GLUGLA überarbeiteten BAGROV-Beziehung, und desEinflusses der Landnutzung (Effektivitätsparameter n nach BAGROV)

0

0,5

1

0 1 2 3

53

n = 8

21,6

1,00,7

0,5

0,3

0,2

0,1

ETmax

ETa

ETmax

=� n

1d

��

��

�−

BAGROV - Beziehung

ETad ETa

Pkorr

ETmax

Pkorr


7

Die überstrichenen Formelzeichen stehen für vieljährige Mittel des korrigierten NiederschlageskorrP , der maximalen Verdunstung maxET und der tatsächlichen Verdunstung ETa .

Die BAGROV-Gleichung (BAGROV, 1953) wird genutzt, mit den Größen korrP , maxET und n dietatsächliche Verdunstung ETa zu berechnen. Die Gesamtabflusshöhe R ergibt sich dann ausGleichung 1.

Für die Anwendung des BAGROV-Verfahrens auf ganz Deutschland wurden die Verfahrensteileeingehend untersucht und erweitert, die bisher noch nicht ausgereift waren. Dieses betrifft u. a.die

- Berücksichtigung der Niederschlagskorrektur und der veränderten Standortbedingungen beiSchnee,

- landnutzungsabhängige Energieverfügbarkeit in Form der maximalen Verdunstung,

- Spezifizierung des Parameters n in Abhängigkeit unterschiedlicher Speichereinflüsse(Interzeption, Boden ...),

- Quantifizierung der Verfahrensparameter durch Einbeziehung von Ergebnissen ausumfangreichen Lysimeterbeobachtungen,

- Anwendung auf Hangstandorte.

2.4 Wasserverfügbarkeit

2.4.1 NiederschlagsdargebotDer Niederschlag in flüssiger und fester Form ist die Hauptquelle der Wasserverfügbarkeit. Dieim Routinemessnetz des Deutschen Wetterdienstes (DWD) mit dem Hellmann-Regenmesser in1 m Aufstellungshöhe gemessenen Niederschläge (P1) sind durch Wind- sowie Benetzungs- undVerdunstungsverluste mit systematischen Fehlern behaftet, die zu unterschätzten Niederschlags-werten führen. Daher wurden vom DWD die Niederschläge (P1) nach dem Verfahren vonRICHTER (1995) flächendeckend für die Messstellen in Deutschland korrigiert.

An den Lysimeterstationen werden die Niederschläge überwiegend im Bodenniveau gemessen(P0). Infolge des dadurch verminderten Windeinflusses auf die Messung ist der Messfehler nuninsgesamt deutlich niedriger. Der Restfehler vor allem durch Benetzungs- und Verdunstungs-verlust wird entsprechend einer Verfahrensvariante nach RICHTER (1997) korrigiert. Dazuwerden die Tagessummen in Abhängigkeit von der Niederschlagsart (flüssiger, fester oderMischniederschlag) und der Niederschlagsmenge je nach Jahreszeit um die folgenden Beträgeerhöht:

Tabelle 1: Korrekturvorschrift für bodengleiche Niederschlagsmessungen (nach RICHTER, 1997)Sommer (April bis September) Winter (Oktober bis März)

flüssiger oder Mischniederschlag fester NiederschlagNiederschlagsklasse

[mm d-1]Korrektur[mm d-1]

Niederschlagsklasse[mm d-1]

Korrektur[mm d-1]

Niederschlagsklasse[mm d-1]

Korrektur[mm d-1]

0,1 - 0,4 +0,1 0,2 - 1,7 +0,1 ≥ 0,5 +0,10,5 - 1,7 +0,2 1,8 - 6,7 +0,21,8 - 4,4 +0,3 ≥ 6,8 +0,34,5 - 8,7 +0,4

≥ 8,8 +0,5


8

Ein Vergleich der an Lysimeterstandorten parallel gemessenen und korrigierten Niederschläge inBodenniveau (P0) und in 1 m Aufstellungshöhe (P1) zeigt sehr gute Übereinstimmung der jeweilskorrigierten Werte für flüssige Niederschläge. Bei festen Niederschlägen treten etwas größereAbweichungen auf (Bilder 5 und 6, Station Brandis, Annahme einer leicht geschütztenStationslage).

Bild 5: Korrigierte Werte bei flüssigem Niederschlag an der Lysimeterstation Brandis unterder Annahme einer leicht geschützten Stationslage (Messung in 1 m Höhe: P1, im Bodenniveau: P0)

Bild 6: Korrigierte Werte bei festem Niederschlag an der Lysimeterstation Brandis unter derAnnahme einer leicht geschützten Stationslage (Messung in 1 m Höhe: P1, im Bodenniveau: P0)

Niederschlagskorrekturen wurden für alle verwendeten Stationen mit wägbaren Lysimetern undtäglichen Beobachtungen durchgeführt. Über die dabei gewonnenen Erfahrungen zur Korrekturvon Lysimeterdaten bezüglich Niederschlag und tatsächlicher Verdunstung wurde eingesonderter Bericht für den ATV-DVWK (Fachgruppe „Verdunstung“) erarbeitet (JANKIEWICZ,1998).

Die Korrektur der Niederschlagsmessungen (Erhöhung des Messwertes) führt bei wägbaren Ly-simetern zu einer adäquaten Erhöhung der sonst wasserhaushaltlich zu niedrig ermittelten Werteder Verdunstung. Damit wird ein Vergleich der mit Lysimetern ermittelten und korrigiertenVerdunstung mit der nach klimatologischen Verfahren berechneten Verdunstung erst sinnvoll.

Rasterbezogene (1 km2) Daten des korrigierten Niederschlags liegen für ganz Deutschland imdigitalen Datenspeicher „korrigierter Niederschlag“ des DWD als Monats- und Jahresmittel1961/1990 vor bzw. sind als Jahres- und Halbjahreswerte in den Kartenblättern 2.5 (Mittlere

Flüssiger Niederschlag

y = 0,9902x - 0,0196

010203040506070

0 10 20 30 40 50 60 70PO [mm/d]

P 1 [m

m/d

]

Fester Niederschlag

y = 1,1451x + 0,0706

02468

101214

0 2 4 6 8 10 12 14PO [mm/d]

Als Messfehleridentifiziert


9

korrigierte jährliche Niederschlagshöhe) und 2.6 (Mittlere korrigierte Niederschlagshöhe derhydrologischen Halbjahre) zum „Hydrologischen Atlas von Deutschland“ (HAD, 1998)dargestellt.

2.4.2 Zusätzliches Wasserdargebot durch BeregnungQuellen zusätzlicher Wasserverfügbarkeit für die tatsächliche Verdunstung sind die Beregnunglandwirtschaftlicher Nutzflächen.

Gegenüber unberegneten Standorten ist die mittlere tatsächliche Verdunstung beregneter gärtne-rischer und landwirtschaftlicher Kulturen insbesondere in niederschlagsarmen Gebieten deutlich höher. Dieses wird verursacht durch

− erhöhte Verfügbarkeit von Bodenwasser,

− höhere Interzeptionsverdunstung der Pflanzen,

− erhöhte maximale Verdunstung infolge größerer Pflanzendichte und -höhe, verbunden mitverminderter Albedo.

Durch die erhöhte Speicherung und Verfügbarkeit von Wasser wird der Standortparameter n desBAGROV-Verfahrens modifiziert. Weitere Einflüsse auf den Parameter n ergeben sich daraus,dass zusätzlich Wasser zu Zeiten hoher Energieverfügbarkeit während des Sommerhalbjahreszur Verfügung steht. Über diese Einflüsse in Verbindung mit der Auswertung vonBeobachtungen beregneter Lysimeter wird in Abschnitt 2.8 berichtet.

In der Beregnungspraxis ist eine optimale Steuerung der Bodenfeuchte unterhalb Feldkapazitätnicht möglich, da Niederschläge für mehrere Tage nicht mit Sicherheit voraussagbar sind. Daherbewirkt die Beregnung neben erhöhter Evapotranspiration auch erhöhte Versickerung („Rück-flussquote“). Bei gebietsbezogenen Wasserbilanzen sind Entnahmen für die Bereitstellung vonBeregnungswasser somit mit erhöhter Evapotranspiration und erhöhter Versickerung unterhalbdes verdunstungsbeeinflussten Bodenraumes zu verrechnen.

2.4.3 Zusätzliches Wasserdargebot durch Kapillarwasseraufstieg aus flurnahemGrundwasser

Bei der Verdunstungsberechnung ist die Menge des während des Sommerhalbjahres in die durchEvapotranspiration beeinflusste Ausschöpfungszone kapillar aufgestiegenen Wassers von derOberfläche flurnahen Grundwassers [mm a-1] im Mittel zu bestimmen. Die kapillareAufstiegsrate KR [mm d-1] bis zur Untergrenze der Ausschöpfungszone Wez wird vom AbstandzA zwischen der Grundwasseroberfläche und dieser Untergrenze sowie von denBodeneigenschaften (Boden-, Torfart, Lagerungsdichte) beeinflusst (7).

Sie hängt vor allem von den Saugspannungsbedingungen und damit der Bodenfeuchte an derUntergrenze der Ausschöpfungszone ab. Nach bodenkundlichen Dokumentationen (HENNINGS,1994, DVWK, 1996) werden für die Aufstiegsraten und die einzelnen Mineralböden folgendeSaugspannungswerteϕ angenommen:

Sande: ϕ zwischen 100 und 300 hPaTone: ϕ bei 700 hPaLehme: ϕ zwischen 350 und 600 hPaSchluffe: ϕ zwischen 250 und 300 hPa.


10

Die Bereiche von ϕ entsprechen für die Mineralböden einem Bodenfeuchtewert von etwa 50 bis60 % der nutzbaren Feldkapazität. Die nutzbare Feldkapazität entspricht der Differenz derVolumenfeuchte bei Feldkapazität (ϕ ≈ 60 hPa) und permanentem Welkepunkt (ϕ ≈15000 hPa).

Für die o.g. vier Mineralbodengruppen und für jeweils ausgewählte nFKΘ -Werte wurden ausWertetabellen (DVWK-Merkblatt 238, 1996, Tabelle 9.13) Abhängigkeiten zwischen derkapillaren Aufstiegsrate KR und dem Abstand zA zwischen der Untergrenze derAusschöpfungszone und der Grundwasseroberfläche abgeleitet und algorithmiert. Bild 8 zeigtdiese Abhängigkeiten für die Gruppe der Sande. Die Algorithmen für sämtliche Mineralbödenund die Torfe sind in Tabelle 2 zusammengestellt.

Für die Torfböden (Nieder- bzw. Hochmoor) wird jeweils nur eine Abhängigkeit KR = Fkt (zA)gewählt.

Tabelle 2: Kapillare Aufstiegsrate KR (mm d-1) in Abhängigkeit vom Abstand zA (dm) zwischenGrundwasseroberfläche und Unterkante der Ausschöpfungszone Web ⋅ (dm) für Bodenarten undausgewählte nFKΘ -Werte (Vol.%)

Bodenart (Mineralböden) nFKΘ (Vol.%) BerechnungsgleichungSande 8

101316182022

Az,,KR ⋅−⋅= 86510e660124Az,,KR ⋅−⋅= 81200e810129Az,,KR ⋅−⋅= 75770e360145Az,,KR ⋅−⋅= 67210e000128

Az,,KR ⋅−⋅= 51750e46781Az,,KR ⋅−⋅= 42170e02269

Az,,KR ⋅−⋅= 38970e870105Schluffe 21

2326

Az,,KR ⋅−⋅= 34590e18338Az,,KR ⋅−⋅= 33580e68060Az,,KR ⋅−⋅= 29100e56272

Lehme 1415161718

7362229105 ,Az,KR −⋅=

9247209199 ,Az,KR −⋅=

9481,231,300 −⋅= AzKR7820237376 ,

Az,KR −⋅=7407,258,583 −⋅= AzKR

Tone < 15≥ 15

420310683 ,Az,KR −⋅=

5103113010 ,Az,KR −⋅=

Torfart (Organische Böden) BerechnungsgleichungNiedermoorHochmoor

21262535215468210240 23 ,z,z,z,KR AAA +⋅−⋅+⋅−=

3066782722635721030 23 ,z,z,z,KR AAA +⋅−⋅+⋅−=

Anmerkung: Bei degradierten Mooren ohne Grundwasserbeeinflussung wird ≈nFKΘ 15 Vol.% gesetzt.

Für die auf die Randbedingung des Kapillarwasseraufstiegs bezogene mittlereAusschöpfungstiefe Wez gilt

WebzWe ⋅= (4)

mit den angegebenen Parameterwerten von b, sodass


11

,Webzz GA ⋅−= (5)

wobei Gz der mittlere sommerliche Grundwasserflurabstand und We die mittlere sommerlicheAusschöpfungstiefe sind. Durch den parallelen Jahresgang von zG und We mit Minimalwerten imWinter und Maximalwerten im Sommer entspricht der mittlere jährliche Differenzwertnäherungsweise auch dem Differenzwert des Sommerhalbjahres. We ist die Ausschöpfungstiefe,die sich als Mittel der maximalen monatlichen Ausschöpfungstiefe eines jeden Jahres allerBeobachtungsjahre ergibt. Grundlage hierfür sind die Tageswerte der Ausschöpfungstiefe, diesich aus Lysimeterdaten für die Verdunstung ETa und aus Klimadaten sowie mit dem Parameterf für die maximale Verdunstung ETmax bei „inverser“ Anwendung des DISSE-Modells (Bild 28)ergeben. Mit dem Quotienten ETa/ETmax aus Lysimeter- und Klimadaten wurde der Gang derBodenfeuchte nach DISSE (1995) berechnet und hierzu die auf nFKΘ (Vol.-%) bezogeneAusschöpfungstiefe We ermittelt. Im Ergebnis dieser Untersuchungen sind für die einzelnenLandnutzungseinheiten die Beziehungsgleichungen für die We -Werte in Abhängigkeit von

KnFΘ , von der Pflanzenhöhe zB und vom Umtriebsalter UA ermittelt worden (Anhang 7.2,Tabelle 7.2). Im Festgesteinsbereich wird durch We die Mächtigkeit der Lockergesteinsauflageüber dem Festgestein begrenzt.

Damit an der Unterkante der Ausschöpfungszone die für die Anwendung der Tabelle 9.13 desDVWK-Merkblattes 238 (1996) erforderliche Saugspannung von etwa 50 % der nutzbarenFeldkapazität nFKΘ gilt, muß die mittlere maximale Ausschöpfungstiefe We etwa verdoppeltwerden ( Web ⋅ mit b~2). Hierbei wird die Schicht We (ohne nutzbare Bodenfeuchte) mit derdarunter liegenden Schicht gleicher Mächtigkeit (aber maximaler Bodenfeuchte FKΘ ) zurwirksamen Ausschöpfungstiefe Web ⋅ zusammengefasst (vgl. Bild 7). Im Einzelnen werdenfolgende b-Werte verwendet:

b = 2 bei vegetationslosem Boden,Ackerland, Grünland

b = 1,3 bei Wald

Web ⋅ = 4 dm bei Niedermoor

Web ⋅ = 2 dm bei Hochmoor

Die mittlere kapillare Aufstiegsmenge KR [mm] für die Hauptwachstumszeit D in Tagen [d]berechnet sich aus der kapillaren Aufstiegsrate KR [mm/d] zu

KRDKR ⋅= (6)

Bei einer Bodenfeuchte FKΘ im Bereich der Feldkapazität (Gleichgewichtszustand) imWinterhalbjahr und nach sommerlichen Starkniederschlägen tritt kein kapillarer Wasseraufstiegauf. Tage mit kapillarem Wasseraufstieg sind daher insbesondere Tage der Hauptwachstums-periode ohne nennenswerte Niederschläge (z.B. Tage mit korrP < 5 mm d-1). Für die einzelnenLandnutzungseinheiten gelten in Mitteleuropa bei Abzug der Tage mit stärkeren Niederschlägennäherungsweise folgende Werte der mittleren Dauer der Hauptwachstumsperiode D :

≈D 60 d bei Halmfrüchten

≈D 90 d bei Hackfrüchten

≈D 70 d bei Ackerland

≈D 120 d bei Wald- und Dauergrünland


Bild 7: Schema zur Berechnung des kapillaren Wasseraufstiegs aus flurnahemGrundwasser

BildGruunte

Grundwasseroberfläche

zG

zA

zWe = b. We

We

Gz : Grundwasserflurabstand

We : mittlere maximale AusschöpfungstiefeWebzWe ⋅= : wirksame Ausschöpfungstiefe

Az : Abstand zwischen Grundwasseroberfläche und Untergrenze der

wirksamen Ausschöpfungstiefe Wez

Webzz GA ⋅−=

12

8: Kapillare Aufstiegsrate KR in Abhängigkeit vom Abstand zA zwischenndwasseroberfläche und Untergrenze der Ausschöpfungszone WebzWe ⋅= für Sanderschiedlicher nutzbarer Feldkapazität

01

23

45

67

89

10

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

zA [dm]

KR [m

m/d

]

nFK ∼ 22

nFK ~ 20

nFK ~ 18

nFK ~ 16

nFK ~ 13

nFK ~ 10

nFK ~ 8


13

2.5 Energieverfügbarkeit

Basierend auf der Energiebilanz für die Grenze Atmosphäre Erdoberfläche, die im We-sentlichen durch die vier Terme Nettostrahlung Rn, sensibler Wärmestrom H, BodenwärmestromG und latenter Wärmestrom λET beschrieben wird:

λET = Rn – H – G

lässt sich die PENMAN-MONTEITH-Gleichung zur Berechnung der tatsächlichen Verdunstung ETaeiner beliebigen Vegetationsfläche ableiten (Beschreibung der einzelnen Parameter siehe An-hang):

mmm 1000

d s 864001

rr1s

reTecGRns

1ETaw

a

c

a

m2m2spL

ργ

ρ

λ��

��

�++

−+−=

)()( (7)

mit ETa : Evapotranspiration [mm d-1]

λ : latente Verdunstungswärme [J kg-1]

s : Änderung des Sättigungsdampfdrucks mit der Temperatur [hPa K-1]

Rn : Strahlungsbilanz am Erdboden [W m-2]

G : Bodenwärmestrom [W m-2]

ρL : Luftdichte [kg m-3]

ρW: Dichte von Wasser [kg m-3]

cp : spezifische Wärme der Luft bei konstantem Druck [J kg-1 K-1]

es(T2m) : Sättigungsdampfdruck [hPa]

T2m : Temperatur in 2 m Höhe [°C]

e2m : Dampfdruck in 2 m Höhe [hPa]

ra : aerodynamischer Widerstand [s m-1]

γ : Psychrometerkonstante [hPa K-1]

rc : Bestandeswiderstand [s m-1]

Die tägliche tatsächliche Verdunstung kann somit allein aus Messwerten an Klimastationen undaus Vegetationsparametern bestimmt werden. Die eingehenden Größen hängen von der geo-graphischen Lage der Station (Globalstrahlung) als auch vom Bestand der zu betrachtendenFläche (reflektierte Strahlung, Ausstrahlung der Erdoberfläche, aerodynamischer und Bestandes-widerstand) ab.


14

2.5.1 Gras-ReferenzverdunstungVon der United Nations Food and Agriculture Organization (FAO) wurde die Gras-Referenz-verdunstung ET0 als weltweit einheitlich nach der PENMAN-MONTEITH-Gleichung zubestimmende Verdunstung mit festen Vegetationsparametern empfohlen (ALLEN et al., 1994).Sie ist definiert für eine ausreichend mit Wasser versorgte Fläche mit einheitlich 12 cm hohemGrasbewuchs, einer Albedo von 23 % und einem Bestandeswiderstand von 70 s m-1.

Damit lässt sich Gleichung (7) unter Verwendung fester Vegetationsparameter nutzen, um alleinden Klimaeinfluss auf die Verdunstung zu bestimmen. Für Tageswerte ergibt sich nach Zusam-menfassung der festen Parameter (Ableitung siehe Anlage):

mmm1000

d s 864001

vms3401s

v291208

eTecGRns1ETw

2m

2mm2m2s

pL

0 ργ

ρ

λ��

��

� ++

−+−=

,

,)()(

[mm d-1]. (8)

Mit dieser Formel wurden bei der Auswertung der Daten von Lysimeterstationen Tageswerte derGras-Referenzverdunstung gerechnet und in Bezug zur gemessenen tatsächlichen Verdunstunggestellt.

Für klimatologische Zwecke wurde von WENDLING (1995) im Rahmen der Erstellung desHydrologischen Atlas von Deutschland eine Formel zur Berechnung vom Monatssummen derGras-Referenzverdunstung abgeleitet, in die neben der Monatsmitteltemperatur und der monatli-chen Sonnenscheindauer (zur Parametrisierung der Globalstrahlung RG) nur noch die oro-graphische Höhe h, ein Küstenfaktor k und die Zahl der Monatstage nM eingehen (weitere Para-meter siehe Gleichung (7) und Anlage 7.1)

h,

)kn,R,(s

sET MG*

000190112506500 +

++

=λγ

[mm mon-1] (9)

Sie entspricht in ihrer Form in etwa der TURC-Formel, die Größenordnungen der beidenVerdunstungsgrößen sind vergleichbar. Für den Zeitraum 1961 bis 1990 wurde die mittlerejährliche Gras-Referenzverdunstung 0ET aus Monatswerten bestimmt, die nach dieserBeziehung (9) berechnet wurden, und als Karte im Hydrologischen Atlas dargestellt (Atlastafel2.12, HAD, 1998). Im digitalen Datenspeicher sind neben den mittleren Jahreswerten auch diemittleren Monatswerte abgelegt.

2.5.2 Grenzen der PENMAN-MONTEITH-GleichungNachfolgend wird gezeigt, unter welchen Voraussetzungen die PENMAN-MONTEITH-Gleichungüberhaupt anwendbar ist und welche Probleme bei der direkten Anwendung der Formel (7) zurBestimmung der maximalen Verdunstung für andere Landnutzungen auftreten.

Die PENMAN-MONTEITH-Gleichung wurde abgeleitet für eine einheitliche Vegetationsfläche un-ter der Voraussetzung fest definierter Vegetationsparameter.

Hierzu zählt der Bestandeswiderstand, der den eigentlichen physiologischen Vorgang der Eva-potranspiration beschreibt und somit für versiegelte Flächen und im Winter bei Vegetationsruheoder Schnee nicht definiert ist.


15

Bild 9: Verlauf des Bestandeswiderstandes für zwei Getreidearten, aus Lysimetermessungenabgeleitet (LÖPMEIER, 1983)

Aber selbst für die verschiedenen Vegetationsarten ist eine Festlegung des Bestandeswider-standes, der die tatsächliche Verdunstung zwischen ihrem Maximalwert und Null variieren lässt,nur recht unsicher. Er hat einen ausgeprägten Tagesgang, weshalb die PENMAN-MONTEITH-Be-ziehung (7) streng genommen für jede Stunde einzeln aus den jeweiligen meteorologischen Da-ten gerechnet werden sollte.

Angaben in der Literatur zum Bestandeswiderstand gehen zum Teil weit auseinander undbeziehen sich häufig auf spezielle Untersuchungen (Bild 9).

Der Bestandeswiderstand setzt sich als Summe von Boden-, Wurzel-, Xylem- undBlattflächenwiderstand zusammen, wobei die Begriffe Bestandeswiderstand und Bulk-Stomatawiderstand teilweise gleichgesetzt werden, teilweise aber unterschiedliche Bedeutung inder Literatur haben. Er hängt ab von der Einstrahlung, der Blatttemperatur, dem Sättigungsde-fizit der Luft, dem CO2-Haushalt der Pflanzen, dem Blattwasserpotenzial, Vegetationsart und-alter, der verfügbaren Feuchtigkeit, dem phänologischen Stadium und derBestandesmorphologie. Typische Abhängigkeiten des Stomatawiderstandes von den ersten fünfGrößen zeigt Bild 10 (OKE, 1987). Diese Größen sind in den wenigstens Fällen für diejeweiligen Untersuchungen bekannt.

Bild 10: Typische Abhängigkeiten des Stomatawiderstandes von Licht (photosynthetic photon fluxdensity), Blattflächentemperatur Tleaf, Sättigungsdefizit der Luft vdda, CO2-Konzentration,Blattwasserpotenzial (OKE, 1987)

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

10.Mai

20.Mai

30.Mai

9.Jun

19.Jun

29.Jun

9.Jul

19.Jul

29.Jul

8.Aug 1980

RoggenSommerweizen

Stom

atal

resi

stan

ce

Light orPPFD*

Tleaf vdda CO2 Leaf waterpotential


16

Durch das Zusammenspiel der verschiedenen in die PENMAN-MONTEITH-Gleichung eingehendenGrößen kann eine Erhöhung des Bestandeswiderstandes von 50 auf 500 s m-1 zu einer auf 10 %reduzierten Verdunstung führen. Das macht deutlich, wie wichtig dieser schwer fassbareParameter ist.

Der aerodynamische Widerstand, der den Transport von sensibler Wärme und Wasserdampfvon der verdunstenden Oberfläche kennzeichnet, wird zum einen bestimmt durch Höhe undStruktur des Bestandes, zum anderen von der Windgeschwindigkeit, die zum Zeitpunkt derVerdunstung am Tage höhere Werte aufweist als in der Nacht. Damit spielen sowohl diephänologische Entwicklung der Vegetation als auch die klimatologische Situation eine Rolle.

Unter der Annahme neutraler Schichtung der Atmosphäre kann der aerodynamische Widerstandwie folgt abgeleitet werden:

m

20

m

0

m lnln

vz

dzz

dz

r q,T

q,T

m

v

a κ

−−

= (10)

mit zmv : Messhöhe der Windgeschwindigkeit [m]

zmT,q : Messhöhe der Lufttemperatur und -feuchte [m]

z0m : Rauigkeitshöhe für den Impuls [m]

z0T,q : Rauigkeitshöhe für Wärme und Wasserdampf [m]

d : Verdrängungshöhe [m]

κ : von Kármán-Konstante 0.41

vm : Windgeschwindigkeit in Anemometerhöhe [m s-1]

• Rauigkeitshöhen z0m, z0T,q

→ z0m beschreibt die Höhe, in der die Windgeschwindigkeit in Bodennähe gegen den Wert 0geht, und ist nur eine Funktion der Oberflächenart

→ z0T,q wird als die Höhe angesehen, in der die Temperatur bzw. Feuchte den Wert an derOberfläche erreicht

• Verdrängungshöhe d→ charakterisiert die von der Vegetation bestimmte Anhebung des Wind- bzw. Temperatur- und

Feuchteprofils .

Bild 11 zeigt den Einfluss der genannten Größen auf die Anhebung des Windprofils übereiner geschlossenen Vegetation.


17

Bild 11: Vertikale Windprofile über verschiedenen Flächen (BAUMGARTNER u. LIEBSCHER, 1990)

Gerade für Waldgebiete ist die Bestimmung des aerodynamischen Widerstands in dieser Weiseproblematisch. Windmessungen aus dem Freiland lassen sich nicht einfach übertragen, daslogarithmische Windprofil wird nur in den seltensten Fällen gegeben sein. Zudem hat man esbeim Wald nicht mit einer verdunstenden Oberfläche zu tun, sondern eher mit einem verduns-tenden Raum, der sich je nach Ausdehnung der Baumkronen über einige Meter erstrecken kann.Temperatur- und Feuchteverhältnisse sind im Wald ebenfalls stark modifiziert, weshalb ein be-denkenloses Anwenden der PENMAN-MONTEITH-Gleichung unter diesen Bedingungen vermie-den werden sollte.

Durch Parametrisierung der in den aerodynamischen Widerstand eingehenden Größen tretenzusätzliche Unsicherheiten dieses Wertes auf (Bild 12), die sich hauptsächlich bei geringenWindgeschwindigkeiten und somit überwiegend in den Wintermonaten in der Zeit derVegetationsruhe bei verringerter Verdunstung auswirken.

Bild 12: Aerodynamischer Widerstand ra berechnet mit verschiedenen Parametrisierungsansätzen

Abhängigkeit des aerodynamischen Widerstands ra von verschiedenen Parametrisierungen

der Rauigkeits- und Verdrängungshöhe

0

20

40

60

80

100

120

0 20 40 60 80 100 120 140 160Bestandeshöhe hc [cm]

aero

dyna

mis

cher

W

ider

stan

d ra

[s/m

]

WendlingUchijimaPielkeQuast

z0m =0.123*h0.062*h1.08

h/100.163*h+0.021

d =0.67*h1.04*h0.88

2/3*h0.63*h-0.021

z0T,q = 0.1*z0m

v2m = 1 m/s

v2m = 5 m/s

zB

zB zB

zB1,08 zB

0,88

zB/10 zB

0.163*zB+0.021 0.63*zB+0.021


18

Besonders bei Halmfrüchten spielt die Veränderung der Albedo im Vegetationsverlauf einegroße Rolle. Bild 13 zeigt das Verhältnis der nach der PENMAN-MONTEITH-Beziehungberechneten Tageswerte der Verdunstung unter Berücksichtigung veränderter Albedo undVegetationshöhe zur Gras-Referenzverdunstung. Die Parameter haben gegenläufige Wirkung inder Verdunstungsbeeinflussung. Die Zunahme der Verdunstung eines Getreidebestandes mitzunehmender Vegetationshöhe wird durch eine Reduzierung aufgrund der während desReifeprozesses ansteigenden Albedo ausgeglichen.

Die Albedo gibt an, welcher Anteil der einfallenden Strahlung zur Verdunstung überhaupt ge-nutzt wird, wobei dieser Vorgang auf die Tagesstunden begrenzt ist. Dabei stellt sich die Frage,ob die Verwendung von Tagesmittelwerten der Temperatur, der Luftfeuchtigkeit und der Wind-geschwindigkeit zur Verdunstungsberechnung korrekt ist, oder ob die Werte für die Zeit gewähltwerden sollten, in der eigentlich die Verdunstung stattfindet. An Tagen mit großen Tag-Nacht-Unterschieden bezüglich der meteorologischen Parameter sind bei Verwendung der Tages-mittelwerte größere Fehler zu erwarten.

Aus den aufgeführten Gründen wird das Konzept der direkten Anwendung der Penman-Monteith-Gleichung zur Bestimmung der maximalen Verdunstung für andere Landnutzungennicht weiter favorisiert.

Bild 13: PENMAN-MONTEITH-Verdunstung für Gras (α = 0,23, zB = 12 cm → ET0) und unterVariation der Albedo und der Vegetationshöhe (→ ETa), berechnet anhand täglicher Klimadatender Station Brandis, 1993 – 1997

2.5.3 Maximale VerdunstungDie maximale Verdunstung ETmax ist die Verdunstung der jeweiligen Nutzungsart beiausreichender Wasserverfügbarkeit. Die Höhe der maximalen Verdunstung wird zunächst durchdas klimatologisch bedingte Energieangebot aus kurz- und langwelliger Strahlung und sensiblerWärme bestimmt. Dieses klimatologisch bedingte Energieangebot wird jedoch abhängig von denStandortbedingungen des Bodens und der Vegetation in unterschiedlicher Art und Höhe für dieVerdunstung genutzt.

Für eine ausreichend mit Feuchtigkeit versorgte Oberfläche ergibt sich aus (7) die maximaleEvapotranspiration ETmax, wenn für rc der minimale Bestandeswiderstand rc,min gesetzt wird.Dieser minimale Bestandeswiderstand ist derjenige, den die Pflanzen dem Transpirationsprozessohne Trockenstressbedingungen entgegen bringen. In diesem Fall beeinflussen im Wesentlichendas Strahlungsangebot, bestimmt durch die Albedo (Energieausnutzung nach Abzug der

PENMAN-MONTEITH-Verdunstung ETa relativ zur Gras-Referenzverdunstung ET0 in Abhängigkeit von

Albedo und Höhe der Vegetation

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

1,6

1,8

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5

Albedo

20015010050201250,1

Veg. höhe[cm]

Definierte Grasfläche


19

reflektierten Strahlung), und der aerodynamische Widerstand (Feuchteaustausch mit derAtmosphäre modifiziert durch die Pflanzenhöhe) die Verdunstung. Die maximale Verdunstungwird somit durch Klima und Landnutzung beeinflusst.

Wie in Abschnitt 2.5.2 erläutert ist aber gerade der Bestandeswiderstand eine nur sehr unsicherangebbare Größe, sodass hier die Anwendung der PENMAN-MONTEITH-Gleichung zurBestimmung der landnutzungsabhängigen ETmax nicht weiter verfolgt wird.

Der Einfluss anderer Landnutzungsformen auf die jeweilige Energieausnutzung wird dagegendurch einen Faktor f zur Gras-Referenzverdunstung ET0 parametrisiert:

0ETfmaxET ⋅= bzw. 0ETfmaxET ⋅= (11)

Die Quantifizierung von f bzw. f wird in Abschnitt 2.5.4 besprochen.

2.5.3.1 Einfluss der Schneedecke auf die maximale VerdunstungZu Zeiten einer geschlossenen Schneedecke entspricht die maximale Verdunstung derSchneeverdunstung Es:

ETmax = Es. (12)

Im Vergleich zur Gras-Referenzverdunstung mit einer Albedo von 23 % ist infolge der relativhohen Albedowerte für eine geschlossene Schneedecke die Energieverfügbarkeit vergleichswei-se gering. Je nach Alter und Höhe und somit je nach Dichte und Wassergehalt der Schneedeckeliegen die Albedowerte im Allgemeinen über 50 % und können bei einer Neuschneedecke Wertevon 90 % erreichen. Entscheidend für den Einfluss der Schneedeckenverdunstung auf dasJahresmittel der maximalen Verdunstung ist die Dauer der Schneedecke. In Deutschland hängtdie mittlere jährliche Andauer der Schneedecke wesentlich von der Geländehöhe ab (RACHNER,MATTHÄUS, SCHNEIDER, 1997).

Beobachtungswerte der Schneeverdunstung liegen aus Messungen mit der Schneewaage vor.Über umfangreiche Beobachtungen und Berechnungen der Schneeverdunstung im Alpengebietder Schweiz berichtet DE QUERVAIN (1951). Danach hängt die Schneeverdunstung von einerVielzahl von Einflussgrößen ab, insbesondere von der Lufttemperatur und der Sonnen- oderSchattenlage. In Tabelle 3 werden Richtwerte der Schneeverdunstung im Jahresgang für mittlereKlimaverhältnisse in Deutschland vorgeschlagen, die sich weitgehend mit den Untersuchungs-ergebnissen in der Schweiz decken (GURTZ, BALTENSWEILER, LANG, 1999).

Tabelle 3: Mittlere tägliche Schneeverdunstung SE nach RACHNER (1999) und sich darausergebende Monatswerte und Jahreswerte für die Verdunstung einer Schneedecke

SE [mm d-1] Anzahl der Tage im Monat [d]SE [mm Monat-1]

JanuarFebruarMärz

0,050,150,30

312831

1,64,29,3

AprilMaiJuni

0,300,300,35

303130

9,09,3

10,5JuliAugustSeptember

0,350,300,20

313130

10,89,36,0

OktoberNovemberDezember

0,100,050,01

313031

3,11,50,3

Jahr 74,9 mm a-1

SE →75 mm a-1


20

Über mittleres Andauerverhalten der Schneedecke in Deutschland informiert die vom DWD er-arbeitete Karte 2.10 des HAD. Folgende Informationen werden daraus genutzt (Bild 14):

- mittlere Tageszahl der Schneedecke des ersten ( )ATZ bzw. letzten Tages ( )ETZ mit einerSchneehöhe ≥ 1 cm (Beginn der Zählung mit 1 am 1. September)

- mittlere Zahl des Tages ( )MAXTZ mit der maximalen Schneedeckenhöhe des Winters- mittlere Zahl der Tage ( )DS mit einer Schneedecke.

Bild 14: Bestimmung einer fiktiven zusammenhängenden Schneeperiode aus den vorgegebenenSchneeinformationen

Diese Tage mit Schneedecke DS werden fiktiv zu einer Periode mit ununterbrochenerSchneedecke zusammengeschoben. Dadurch ergeben sich fiktive Tageszahlen des „ersten“( )aTZ→ bzw. „letzten“ ( )eTZ→ Tages mit einer Schneedecke. Dabei wird vorausgesetzt, dass der„Asymmetriefaktor“ der Zeitabschnitte ( ) ( )MAXEAMAX TZTZ/TZTZ −− erhalten bleibt.

Somit ergeben sich für aTZ bzw. eTZ folgende Berechnungsgleichungen

DSTZTZTZTZTZTZ

AE

AMAXMAXa ⋅

−−−= (13)

DSTZTZ ae += (14)

(Auf- bzw. Abrundung auf volle Tage)

Da für die deutschlandweite Berechnung im Rahmen des HAD nur Monatswerte der Gras-Referenzverdunstung mon,E0 verfügbar sind, wird die Zuordnung von aTZ und eTZ zu Monaten(mons) mit Schneedecke folgendermaßen vorgenommen:

0

5

10

15

20

25

30

0 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 132 144 156 168 180 192 204 216 228

Tageszahl

Schn

eehö

he [c

m]

TZMAX = 116 TZE = 195TZA = 36 DS = 123

TZa= 72 TZe= 195

01.09. 16.04.

(07.10.)

(12.11.) (14.03.)

fiktive Schneeperiode

(26.12.)


21

mons = 9 (Sep.) falls aTZ ≤ 15 und eTZ ≥ 30

mons = 10 (Okt.) falls aTZ ≤ 46 und eTZ ≥ 61

mons = 11 (Nov.) falls aTZ ≤ 77 und eTZ ≥ 91

mons = 12 (Dez.) falls aTZ ≤ 107 und eTZ ≥ 122mons = 1 (Jan.) falls aTZ ≤ 138 und eTZ ≥ 153 (15)

mons = 2 (Feb.) falls aTZ ≤ 168 und eTZ ≥ 181mons = 3 (März) falls aTZ ≤ 197 und eTZ ≥ 212

mons = 4 (Apr.) falls aTZ ≤ 228 und eTZ ≥ 242

mons = 5 (Mai) falls aTZ ≤ 258 und eTZ ≥ 273

Der mittlere Jahreswert der maximalen Verdunstung wird berechnet nach

� �⋅+⋅=smon sfrmon

sfrmon0HmonSH ETffEfETS ,,max (16)

wobei:�

smonSmonSE , Summe der mittleren Schneeverdunstung aller Monate

(mons) mit Schneedecke (gemäß Gleichung (15) und Tabelle 3)

�smon

sfrmon0ET , Summe der mittleren Gras-Referenzverdunstung aller

übrigen schneefreien Monate des Jahres

fH ein von Hangneigung und –exposition der verdunstendenOberfläche abhängiger Faktor (Abschnitt 2.5.3.2)

f ein von der Landnutzung und vom Boden abhängiger Faktor(ohne Hangneigung) (siehe Gleichung (11) und Abschnitt 2.5.4)

Bei Wald ist die Schneefläche des Waldbodens mehr (Nadelwald) oder weniger (entlaubterLaubwald) dicht von den Baumkronen überdeckt. Der bei Schneefall auf den Kronnen liegen ge-bliebene Schnee wird im Allgemeinen durch Wind, Sonneneinstrahlung oder Regen viel schnel-ler reduziert als die Schneebedeckung der Freifläche und dadurch die Albedo der verdunstendenWaldoberfläche gegenüber der der Schneedecke der Freifläche verringert. Über die mittlereanteilige Erhöhung der Verdunstung können bei Laub- und Nadelwald gegenwärtig daher nurAnnahmen gemacht werden.

2.5.3.2 Einfluss der Hangneigung und –exposition auf die maximale VerdunstungDie Berechnung der Verdunstung bezieht sich auf eine horizontale Bezugsfläche. Bei einerHangfläche variiert der Energieeintrag durch die einfallende Strahlung mit der Neigung und derExposition der Fläche, weshalb eine Korrektur erforderlich ist. Diese erfolgt im VerfahrenBAGLUVA entsprechend den von GOLF (1981) abgeleiteten Faktoren zur Modifizierung (Bild15), sodass sich die maximale Verdunstung einer Hangfläche aus der Gras-Referenzverdunstungwie folgt ergibt:

ETmax = f . fH .ET0


22

Bild 15: Faktoren fH zur Umrechnung der maximalen Verdunstung einer ebenen Fläche auf denHang in Abhängigkeit von dessen Neigung und Exposition (GOLF, 1981)

In Abhängigkeit von der Jahreszeit wirken sich Neigung und Azimut des Hanges unterschiedlichstark aus, wie die unten aufgeführten Beispiele zeigen. Der höhere Sonnenstand im Sommerführt bei den südlich orientierten Hängen zu geringeren Korrekturfaktoren als im Winter.

Jahreszeit Winter SommerET0 [mm a-1] 100 400f 1,0Neigung 30° 10° 30° 10°Exposition Süd Nord Süd NordfH 2,25 0,65 1,30 0,92ETmax[mm a-1] 225 65 520 368

Das effektive Wasserdargebot durch den bei zunehmender Steigung höheren Oberflächenabflussist gegenüber dem auf die Horizontfläche bezogenen Niederschlag verringert, dieses sollte ineiner überarbeiteten Version des Verfahrens noch berücksichtigt werden.

2.5.4 Bestimmung des landnutzungsabhängigen Standortparameters fZur Ableitung der maximalen Verdunstung aus der Gras-Referenzverdunstung wird derlandnutzungsabhängige Standortparameter f benötigt. Für dessen näherungsweiseQuantifizierung werden Beobachtungsergebnisse der tatsächlichen Verdunstung fürBedingungen ausreichender Bodenfeuchte (Bereich der Feldkapazität) genutzt und mit derjeweiligen Gras-Referenzverdunstung verglichen. Diese Untersuchungen erfolgen aufTageswertbasis, die Ergebnisse werden danach zu vieljährigen Mittelwerten zusammengefasst.

,SW

,SW


23

2.5.4.1 Versiegelte, teilversiegelte und vegetationslose FlächenDer Parameter f vegetationsloser Flächen wurde anhand täglicher Beobachtungen dertatsächlichen Verdunstung vegetationsloser wägbarer Lysimetern sowie vegetationsloser Phasenackerbaulich genutzter wägbarer Lysimeter der Stationen Eberswalde, Groß Lüsewitz undBrandis ermittelt. Hierfür wurden Tage mit hoher Vorfeuchte bzw. mit höheren Tages-niederschlägen (größer 5 bis 10 mm d-1) gewählt. Die an diesen Tagen gemessene tatsächlicheVerdunstung ETa wurde der aus Klimabeobachtungen ermittelten täglichen Gras-Referenz-verdunstung ET0 gegenübergestellt und f entsprechend

00 ETmaxET

ETETaf ≈= (17)

ermittelt.

Ungeachtet der hohen Streuung der Einzelwerte kann eine Abhängigkeit des Parameters f vonder nutzbaren Feldkapazität ΘnFK abgeleitet werden (Bild 16). Hierbei ist der Einfluss desHumusgehaltes auf ΘnFK sowie der Einfluss der vom Humusgehalt abhängigen Bodenfarbe aufdie Albedo und somit auf f enthalten.

Bild 16: Parameter f für vegetationslosen Boden in Abhängigkeit von der Volumenfeuchte dernutzbaren Feldkapazität ΘnFK

Die ermittelten f-Werte gelten für Zeiten ohne Schneedecke, was generell für alle Landnutzungs-arten zutrifft. Der Einfluss der Schneedecke auf die maximale Verdunstung wurde im Abschnitt2.5.3.1 behandelt.

Angesichts fehlender Tagesmesswerte der Verdunstung versiegelter (und befeuchteter) Flächenwird hierfür der Parameterwert vegetationsloser sandiger Flächen vorgeschlagen. Er soll für alleBelagsklassen und die Dachflächen gelten und beträgt f = 0,8. Die Zuordnung vonVersiegelungsmaterialien zu Belagsklassen wird analog zu Untersuchungen im urbanen GebietBerlin vorgenommen (GLUGLA, ET AL., 1999 a).

0,8

0,9

1,0

1,1

1,2

1,3

8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28ΘnFK [Vol%]

f

vegetationsloser Boden

Streubereich der Untersuchungsergebnisse


24

2.5.4.2 Vegetationsbedeckte FlächenDie tatsächliche Verdunstung ETa vegetationsbedeckter Standorte ausreichender Wasserver-fügbarkeit (Bodenfeuchte > 70 % von ΘnFK) entspricht näherungsweise der maximalen Verduns-tung ETmax. Im Unterschied zu vegetationslosem Boden, wo bei Abtrocknung des Oberbodensdie tatsächliche Verdunstung schnell und deutlich abnimmt, greift das Wurzelsystem der Vege-tation in Trockenperioden auf einen Bodenfeuchteraum zu, dem bei hoher und tiefgründigerKapillarität zwecks Ausgleich von Feuchtegradienten Wasser aus tieferen und feuchteren Bo-denbereichen zuströmt. Der Parameter f kann unter diesen Bedingungen näherungsweise nach

0ETETaf ≈ bestimmt werden.

Unter diesen Prämissen ist die Verfügbarkeit von Daten wägbarer Lysimeter sehr eingeschränkt.Folgende Versuchsbedingungen müssen erfüllt sein:

� Versuchsböden mit hoher bodeninnerer Kapillarwasserbewegung� annähernd ähnliche Vegetationsbedingungen in der Umgebung der Lysimeter zur Minderung

von Oaseneffekten� kontinuierlich vieljährige Beobachtungen zur Pflanzenphänologie (Art, Höhe, Dichte, Be-

deckungsgrad, phänologische Termine, Pflanzenschäden ...)� tägliche Beobachtungen der tatsächlichen Verdunstung (bei wasserhaushaltlich ermittelter

Verdunstung Verwendung korrigierter Niederschläge)� tägliche klimatologische Beobachtungen am Lysimeterstandort zur Bestimmung der Gras-

Referenzverdunstung ET0

Fruchtfolgen (Ackerland)Die tatsächliche Verdunstung ETa ist, je nach Vegetationsart, Entwicklungsstadium undPflanzenhöhe, größer oder kleiner als die Gras-Referenzverdunstung ET0. Sie entspricht beiLysimetern mit tiefgründigem Löß näherungsweise der maximalen Verdunstung.

Dieses verdeutlichen die Zuordnungen von Tageswerten von ETa zu ET0 gewählter Gruppen derPflanzenhöhe zB (Bilder 17 und 18). Der Richtungsfaktor m für die jeweilige Gruppe derPflanzenhöhe ist gleichbedeutend mit dem Parameterwert f. Bei Hackfrüchten mit geringerPflanzenhöhe wird die Streuung deutlich größer, weil hier der Bedeckungsgrad stärker vonEinfluss ist (Bilder 19 und 20).

Mit den Abhängigkeiten f=Fkt(zB) sind Monatswerte des f-Wertes berechnet worden. Monats-mittelwerte f für die gesamte Beobachtungsreihe sowie Jahre mit Halm- und Hackfrüchten sindin Bild 21 dargestellt. Sie zeigen die für Halm- bzw. Hackfrüchte typischen zeitverschobenenMaxima. Die winterlichen Unterschiede hängen davon ab, ob Vegetation (z. B. Wintergetreide)auf den Lysimetern stand. Bemerkenswert ist auch der Abfall des f -Wertes bei Halmfrüchtennach Reife, Ernte und Bodenumbruch. Dieser Jahresgang von f für unterschiedlicheAckerkulturen wird auch durch Untersuchungen von GÜNTHER (1999) sowie von SAMBALE undPESCHKE (2000) bestätigt.

Zur Optimierung der Parameters f siehe Abschnitt 2.5.4.4.


25

Bild 17: Tageswerte der tatsächlichen Verdunstung ETa bei ausreichender Wasserverfügbarkeit,bezogen auf die Gras-Referenzverdunstung ET0 (Brandis, Lysimetergruppe 10, Halmfrüchte,Pflanzenhöhe 30 bis 60 cm)

Bild 18: Tageswerte der tatsächlichen Verdunstung ETa bei ausreichender Wasserverfügbarkeit,bezogen auf die Gras-Referenzverdunstung ET0 (Brandis, Lysimetergruppe 10, Halmfrüchte,Pflanzenhöhe 60 cm bis 90 cm)

0

2

4

6

8

10

12

0 1 2 3 4 5 6 7ET0 [mm/d]

ETa

[mm

/d]

Gerade

m = 1,51R2 = 0,76

m = 1.55R2 = 0.755

0

2

4

6

8

10

12

0 1 2 3 4 5 6 7

ET0[mm/d]

ETa

[mm

/d]

m=1


26

Bild 19: Tageswerte der tatsächlichen Verdunstung ETa bei ausreichender Wasserverfügbarkeit,bezogen auf die Gras-Referenzverdunstung ET0 (Brandis, Lysimetergruppe 10, Zuckerrüben,Pflanzenhöhe 45 bis 60 cm)

Bild 20: Tageswerte der tatsächlichen Verdunstung ETa bei ausreichender Wasserverfügbarkeit,bezogen auf die Gras-Referenzverdunstung ET0 (Brandis, Lysimetergruppe 10, Kartoffeln,Pflanzenhöhe 30 bis 45 cm)

y = 1.42xR2 = 0.50

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

0 1 2 3 4 5 6

ET0[mm/d]

ETa

[mm

/d]

m=1

y = 1.35xR2 = 0.47

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

0 1 2 3 4 5 6 7

ET0 [mm/d]

ETa

[mm

/d]

m=1


27

Bild 21: Monatsmittelwerte von MMM ETmaxETf 0= für Halm- und Hackfrüchte sowie fürFruchtfolgen auf tiefgründigem Löß (Brandis, Lysimetergruppe 10)

Gras (Grünland)Die Versuchsbedingungen bei Lysimetern mit Gras entsprechen weniger den gefordertenVegetationsbeobachtungen, da einerseits das Gras öfter geschnitten, die Grashöhe andererseitsselten kontinuierlich registriert wurde. Die Zusammenhänge zwischen dem Parameter f und derGrashöhe sind somit weniger experimentell gesichert. Es wird jedoch davon ausgegangen, dassdie mittlere Grashöhe auf den Lysimetern etwa im Bereich der der Gras-Referenzfläche (12 cm)liegt. Eine Extrapolation für andere Grashöhen erfolgt über die PENMAN-MONTEITH-Beziehung( 1f ).

Für f gilt somit die Beziehung

)z(f

f)(f

B

nFK

Fkt

Fkt

1

1

=

⋅= Θ (18)

Hinsichtlich der optimierten Parameterwerte f und der entsprechenden Algorithmen wird auf dieAbschnitte 2.5.4.4 und 2.7 verwiesen.

WaldflächenDie Bestimmung des Parameters f für unterschiedlich bewaldete Flächen ist wegen fehlenderkontinuierlicher Beobachtungen der tatsächlichen Gesamtverdunstung (Bedingungen ausreichen-der Wasserverfügbarkeit) nicht möglich. Eine Abschätzung von f in Abhängigkeit vonBestandesart und –alter erfolgte daher unter Berücksichtigung von Randbedingungen und mitAnnahmen:

� Nutzung der f-Werte vegetationsloser Flächen für den Zeitpunkt der Begründung forstlicherKulturen

� Annahme vergleichbarer f-Werte für Fruchtfolgen und forstliche Bestände bestimmten Al-ters:. etwa 5-jährige Kiefern (Nadelgehölze) bzw.. etwa 10-jährige Buchen (Laubgehölze)

0,7

0,9

1,1

1,3

1,5

1,7

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Monat

f M

Hackf rucht (1981, 1985, 1987, 1990, 1996) Halmfrucht (1982, 1983, 1986, 1988, 1989, 1991, 1992, 1997)Frucht folge (gesamte Beobachtungsreihe)


28

� Annahme eines mittleren Quotienten

80,maxET

ETa ≈

für die Klimabedingungen des norddeutschen Tieflands.

In der tatsächlichen Verdunstung ETa ist die Interzeptionsverdunstung IE enthalten. ETa wurdeaus vieljährigen gleitenden Mittelwerten der Differenz RPkorr − bewaldeter Versickerungsmesser( R hier Sickerwassermenge) ermittelt. Zusammen mit den entsprechenden Werten der Gras-Referenzverdunstung 0ET am Standort der Versickerungsmesser ergibt sich näherungsweise

00 80 ET,ETa

ETmaxETf

⋅≈= in Abhängigkeit von Bestandesart und –alter.

Für die Ermittlung von ETa für Wald wurden folgende Versickerungsmesser genutzt:- 9 Versickerungsmesser (jeweils 100 m2, 5 m tief) in Eberswalde-Britz mit aufwachsen-

den Nadel- und Laubgehölzen von derzeit fast 30 Jahren (LÜTZKE, SIMON, 1976)- 1 Versickerungsmesser (650 m2, 4 m tief) in Colbitz bei Magdeburg mit aufwachsenden

Kiefern von derzeit fast 30 Jahren (GLUGLA et al., 1982)- 2 Versickerungsmesser (jeweils 400 m2, 3,5 m tief) in St. Arnold bei Münster mit auf-

wachsenden Weymouthkiefern bzw. Laubgehölzen von derzeit fast 35 Jahren(SCHROEDER 1992)

- Unterflurlysimeter (jeweils von 500 bzw. 1500 cm2 und 1 m Wandhöhe in etwa 4 mTiefe unter der Wurzeltracht) in Liepe b. Eberswalde mit einem Kiefernaltbestand derAltersspanne 90 bis 115 Jahre (LÜTZKE, SIMON, 1975).

Für die Abschätzung von f wurden auch Ergebnisse von Wasserhaushaltsuntersuchungen inEinzugsgebieten der Kammlagen deutscher Mittelgebirge (Abschnitt 2.5.4.3) genutzt. DieErgebnisse der optimierten Parameterwertermittlung f werden im Abschnitt 2.5.4.4 und 2.7mitgeteilt.

2.5.4.3 EinzugsgebieteIn Gebieten der Kammlagen deutscher Mittelgebirge mit unterschiedlichem Wald- und Grün-landanteil lässt sich der Bezug der maximalen Verdunstung maxET zur Gras-Referenzverdunstung 0ET im mehrjährigen Jahresmittel aus dem Vergleich gemessener Ab-flusshöhen gemR bestimmen. Dazu wurden Einzugsgebiete mit hohen Gebietsmittelwerten desNiederschlags ausgewählt (Tabelle 4).

Tabelle 4: Ausgewählte Einzugsgebiete zur Optimierung der Parameter f für Wald und Grünlandaus dem Vergleich berechneter und gemessener Abflusshöhen

Mittelgebirge Flussgebiet Pegel Gebietsfläche[km2]

HarzSauerland

EifelRhönThüringer WaldHunsrückSpessart

SchwarzwaldBayerischer Wald

SieberSülzEderPrümFuldaSchwarzaRuwerAschaffElsavaNagoldGroßer RegenWeißer Regen

HattorfHoffnungsthalMüssePrümHettenhausenKatzhütteHenternGoldbachRückAltensteig-StegZwieselKötzting

129219124 53 56123102144142134177226


29

In diesen Gebieten kann im vieljährigen Mittel die tatsächliche Verdunstung ETa als maximaleVerdunstung maxET angenommen werden, sodass gilt

00 ETETa

ETmaxET ≈ (19)

mitgemkorr RPETa −= (20)

und

gemR vieljährige Mittelwerte (1961/1990) der aus dem Durchfluss am Kontrollpegel desGebietes ermittelten Gesamtabflusshöhe

korrP aus Niederschlagsbeobachtungen (1961/1990) im Gebiet und in unmittelbarerNähe gemessene und von RICHTER (1999) korrigierte Gebietsniederschläge

0ET Gebietswerte der Gras-Referenzverdunstung nach Ausarbeitungen von WENDLING

(1999) bzw. Abschätzungen aus der Karte 2.12 des HAD.

Weiterhin wird aus der Bilanz

0ETfPmaxETPR korrkorrber ⋅−=−= (21)

die Abflusshöhe berR berechnet. Sie wird der gemessenen Abflusshöhe gemR gegenübergestellt.

Die Parameterwerte f für Wald und Grünland/Acker, mit denen die maximale Verdunstung ausder Gras-Referenzverdunstung ermittelt wird, werden gemäß Bild 22 für Wald ( Waldf ) zwischen1,1 und 1,4 und für Grünland/Acker ( ckerGrünland/Af ) zwischen 0,6 und 1,2 variiert. Für die inTabelle 4 aufgeführten Einzugsgebiete mit jeweils unterschiedlichen Gebietsanteilen von Waldbzw. Grünland/Acker gelten die in Bild 22 mitgeteilten Richtungsfaktoren m der Ausgleichs-geraden zwischen berechneten und gemessenen Abflusswerten dieser Einzugsgebiete beiVorgabe der o.g. Variation der f -Werte für Wald und Grünland/Acker.Der Grad der Übereinstimmung von berechneten und gemessenen Abflusswerten der Einzugs-gebiete insgesamt wird durch das Bestimmtheitsmaß R2 bewertet. Optimale Übereinstimmungvon Berechnungs- und Messwerten des Abflusses ist erreicht, wenn der Richtungsfaktor derAusgleichsgeraden m und das Bestimmtheitsmaß R2 bei 1 liegen.

Dieses ergibt sich für die Werte Waldf = 1,28 und ckerGrünland/Af = 0,83. Dieser für die Kammlagenermittelte f -Wert für Wald wird durch die Untersuchungsergebnisse für Nadelwald im Tiefland(vgl. Abschnitt 2.5.4.2) im Mittel weitgehend bestätigt. Für Grünland/Acker dagegen dürfte derrelativ geringe f -Wert durch die größere Andauer einer geschlossenen Schneedecke imVergleich zum Tiefland bedingt sein (vgl. auch Abschnitt 2.5.3.1).

Eine analoge Auswertung von Einzugsgebieten des deutschen Voralpenraumes (Tabelle 5) führtbei Annahme der gleichen f -Werte (für Wald f =1,28, für Grünland/Acker f =0,83) im Mittel zuetwa 10 bis 20 % höheren Abflusshöhen als den gemessenen. Auch bei Annahme höherer f -Werte (geringere Schneeandauer bzw. intensivere Vegetationsentwicklung als in denKammlagen der Mittelgebirge) ist dennoch mit rd. 10 % höher berechneten Abflusswerten imVergleich zu den Messwerten zu rechnen. Dies bedeutet, dass für diesen Raum Süddeutschlandsdie 0ET -Werte zu klein und/oder die korrP -Werte zu groß vorgegeben sind.


30

Bild 22: Optimierung des Parameters f für Wald und Grünland/Acker aus dem Vergleichberechneter und gemessener Abflusshöhen

Tabelle 5: Einzugsgebiete des Voralpenraumes Deutschlands zur Optimierung des Parameters f

Flussgebiet Pegel Gebietsfläche[km2]

Untere ArgenGroße GaißachGeltnachObere ArgenRote Traun

BeutelsauGaißachHörmannshofenWangen-EpplingsWernleiten

261 37 95166 92

2.5.4.4 Optimierung des Parameters f

In den vorhergehenden Abschnitten wurden für die einzelnen Landnutzungsformen zurErmittlung von f ausgewählte Beobachtungen mit wägbaren Lysimetern (vegetationsloserBoden, Fruchtfolgen), Annahmen und Extrapolationen (versiegelte Flächen, Gras), Messungenmit Versickerungsmessern (Wald) und Untersuchungen zum Gebietswasserhaushalt(Kammlagen der Mittelgebirge) verwendet. Diese Zuordnungen des Parameters f geltenzunächst nur für wenige Standort- bzw. Gebietsbedingungen.

Um die Vielzahl der Lysimeterbeobachtungen in Deutschland für die Festlegung des Parametersf nutzen zu können, erfolgte eine Optimierung des Parameters in Verbindung mit Abhängig-keiten zu weiteren Standortparametern:

1. Der Effektivitätsparameter n wird mit den vieljährigen Mitteln der Messwerte von- korrigiertem Niederschlag korrP

- maximaler Verdunstung 0ETfmaxET ⋅=

- tatsächlicher Verdunstung ETanach der BAGROV-Beziehung berechnet.

1

1,1

1,2

1,3

1,4

1,5

0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 1,1 1,2 1,3

f (Acker,Grünland)

f (W

ald)

1,148

1,0970,903

1,0450,922

0,9940,930

1,1250,8

1,0730,9

1,0220,934

0,9700,9

m: Richtungsfaktor R²: Bestimmheitsmaß

1,1020,903

1,0500,927

0,9980,940

0,9470,943

1,0780,910

1,0260,930

0,9750,941

0,9230,941

1,0550,9

1,0030,9

0,9520,9

0,9000,936

1,0310,910

0,9790,9

0,9270,930

0,8760,926

1,0070,892

0,9560,9

0,9050,9

0,8530,9

R2 = max

m = 1


31

Während die Größen 0ET,Pkorr und ETa aus den Standortbeobachtungen vorgegeben sind,lässt sich maxET und damit n durch Variation von f in bestimmten Grenzen variieren. Einzu hoch angenommener f -Wert führt z. B. zu einer zu hohen maximalen Verdunstung unddaher wegen der vorgegebenen Werte von korrP und ETa zu einem zu kleinen n-Wert. EineOptimierung von f und damit n wird erreicht, wenn für die Vielzahl der verwendetenLysimeterbeobachtungen (jeweilige „Messpunkte“) geringste Streuung zu der Abhängigkeitvom Jahresmittel des ausschöpfbaren Bodenwasservorrats (nutzbare Feldkapazität nFKΘ .

Ausschöpfungstiefe We ) erreicht wird. Dabei ist der Wert nFKΘ ein relativ konstanterBodenkennwert.Für stark geschichtete Böden wird wiederum eine Optimierung mit der AusschöpfungstiefeWe erforderlich.

2. Der Parameter f ist bei vorgegebener nutzbarer Feldkapazität nFKΘ wiederum mit der Aus-schöpfungstiefe We verknüpft. Für die z. B. in Bild 24 verwendeten Werte von 0ET,Pkorr

und ETa ergeben sich die optimierten Werte f , n , und We . Zu hoch angenommene f -Wertez. B. würden zu zu kleinen n - und We -Werten führen, um den vorgegebenen Werten

0ET,Pkorr und ETa entsprechen zu können.

3. Das Gesamtschema der Optimierung von f sowie der anderen Standortparameter (n, We ) inAbhängigkeit von nFKΘ bzw. WenFK ⋅Θ wird in Bild 23 vorgestellt. Bei zunächst inbestimmten Grenzen angenommenen f -Werten in Abhängigkeit von nFKΘ ( f =Fkt( nFKΘ )) wobei die in Abschnitt 2.5.4 ermittelten f -Werte wichtige Startwerte sind wird die Opti-mierung erreicht, wenn für die Abhängigkeiten

f = Fkt )( nFKΘn = Fkt( ETa,ETfmaxET,Pkorr 0⋅= )

WenFK ⋅Θ = Fkt(n)We = Fkt )( nFKΘ

bei allen verwendeten Beobachtungsergebnisen mit wägbaren und nicht wägbarenLysimetern („Messpunkte“) die geringste Streuung zu den Ausgleichskurven erreicht ist. ImErgebnis der vorgenommenen Optimierung ergeben sich für die einzelnenLandnutzungsformen die in Abschnitt 2.7 mitgeteilten Berechnungsgleichungen derAusgleichskurven für die jeweiligen Parameter f , n und We . In den Bildern 25 und 26werden hier Beispiele für die optimierte Ausgleichskurve des Parameters f in Abhängigkeitvon der nutzbaren Feldkapazität nFKΘ der Versuchsböden von Lysimetern mit Fruchtfolgenund Gras dargestellt.


32

Bild 23: Gesamtheit der Abhängigkeiten zwischen den Standortparametern

f Parameter zur Bestimmung von 0ETfmaxET ⋅=n Effektivitätsparameter nach BAGROV

WenFK ⋅Θ mittlere maximale Ausschöpfungsmenge

korrP Mittelwert des korrigierten Niederschlags

0ET Mittelwert der Gras-Referenzverdunstung

ETa Mittelwert der tatsächlichen Verdunstung

Optimierungsschritte:A Wahl von f in Abhängigkeit von nFKΘ mit 0ET/maxETf = ,

B Berechnung von n in Abhängigkeit von ETaPkorr , sowie der zu optimierenden maxET -Werte nach derBAGROV-Beziehung

C Berechnung von WenFK ⋅Θ in Abhängigkeit von n. Die Beziehung wurde aus vergleichenden Berechnun-gen des Bodenwasserhaushalts mit dem DISSE-Modell und mit Lysimeterbeobachtungen abgeleitet.

D Zuordnung von WenFK ⋅Θ zu nFKΘ .

Die Abhängigkeiten ( )nFKf ΘFkt= und ( )nFKnFK We ΘΘ Fkt=⋅ ergeben sich als Trendlinien ---- derWerteverteilung bei minimaler Streuung aller Einzelwerte aus Lysimeterbeobachtungen: Einz. B. zu hoch angenommener f -Wert führt bei vorgegebenem korrP -, 0ET - und ETa -Wert zueinem zu kleinen WenFK ⋅Θ - bzw. We -Wert oder umgekehrt!

ΘnFK.We = Fkt(n)D C

BA

ΘnFK

0

0

0

0

f1 ETmax1

ETmax3

ETmax2

f3

f2

n1 n3 n2

We1

We3

We2

f ETmax

We

n

n

ΘnFK

ΘnFK

ΘnFK.We

ΘnFK.We

We = Fkt(ΘnFK)

f = Fkt(ΘnFK) n = Fkt(Pkorr, ETmax, ETa)

ET0 Pkorr ETa


33

Bild 24: Berechnungsbeispiel (Lysimeter Gießen) für den Zusammenhang der Parameter f , n undWe

Lysimeter Gießen, Gras

Sand Löß

nFKΘ [Vol.%] 14 24

korrP [mm a-1] 650 650

ETa [mm a-1] 390 535

0ET [mm a-1] 600 600

f 0,92 x 1,08 omaxET [mm a-1] 552 648

n 1,1 3,0We [dm] 2,63 + 4,56 •

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

1,1

1,2

1,3

1,4

1,5

1,6

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

n nf

We [dm]

3,0

4,0 4,5

2,4

1,9

1,4

0,75

1,4

2,2

1,10,95

0,63

0,60

Löß

Sand

Optimierte Werte

Optimierte Werte

o

+

x

•


34

Bild 25: Parameter f für Acker mit Fruchtfolgen in Abhängigkeit von der Volumenfeuchte dernutzbaren Feldkapazität nFKΘ (Kurzzeichen an den Punkten kennzeichnen die Lysimeterstationengemäß Tabelle 6)

Bild 26: Parameter f für Gras in Abhängigkeit von der Volumenfeuchte der nutzbarenFeldkapazität nFKΘ (Kurzzeichen an den Punkten kennzeichnen die Lysimeterstationen gemäßTabelle 6)

OT

NEMZ

GL

GR

BR07 BR01

HÜHA

HS

FRGG

FC

EB

ED

ES

DT

BR08

BR11 HE

BS

GU BR04

BR05

BO

BN

BMBEKO,BA

PR

OFRT

RH

ST

BR10BR09

GO

Tschernosem

0,8

0,9

1,0

1,1

1,2

1,3

8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28ΘnFK [Vol%]

f

Fruchtfolgen

WH

WA

ZI

NW3SH

BA

EB

DUStA

LA

NW2

HS

BÜ

HH

SP

EH

NHSE3

AL

RT

KOBH

SE1

SN

DE OB

AO

MR

GI

NW1

0,8

0,9

1,0

1,1

1,2

1,3

8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28ΘnFK [Vol%]

f

Gras (Höhe 12 cm)


Tabelle 6: Liste der in die Untersuchungen einbezogenen Lysimeterstationen

Kurz-zei-chen

Lysime

AL AlbachAO Aitrach-BA Barme-DBH BalkhauBÜ BüchigDE Dehring

DU Durmer

EB Eberswa

EH Erbenhe

GI Gießen

HH HannovHerrenh

HS Hof Sch

KO Kombac

LA Lahr/ObMR Mönche

RheindaNH NordheiNW1 NiederwNW2 NiederwNW3 NiederwOB OberweRT Rauenta

OberrheSE1 Senne L

SE3 Senne LSH SchrieshSN SinningSP SpielberStA St. ArnoWA WalsdorWH WildeshZI Ziegenh

Abkürzungen füBBBW

BrandenBaden-W

H HessenMVPN

MecklenNieders

NRWRP

NordrheRheinla

ST

SachsenThüring

G r a s - L y s i m e t e r L y s i m e t e r m i t A c k e r f l ä c h e nterstation Bun-

des-land

Vegetationsart Kurz-zei-chen

Lysimeterstation Bun-des-land

Vegetationsart

H Wiese BA Barme III N AckerOberhausen BW Gras/Wiese BE Bergshausen H Intensiv gen. Ackeriensthop N Gras/Wiese BM Bornheim RP Acker

sen H Mähwiese BN Bollsee-Nord N AckerBW Gras BO Bonn I, II, IV S Acker

hausen H Gras/Wiese BR01 BrandisLysimetergruppe1

S Fruchtfolge

sheim BW Gras/Wiese BR04 BrandisLysimetergruppe4

S Fruchtfolge

lde BB Gras BR05 BrandisLysimetergruppe5

S Fruchtfolge

im H Wiese/Weide

BR07 BrandisLysimetergruppe7

S Fruchtfolge

(L1/L2) H Gras BR08 BrandisLysimetergruppe8

S Fruchtfolge

er-ausen

N Gras BR09 BrandisLysimetergruppe9

S Fruchtfolge

önau H Wildgräser BR10 BrandisLysimetergruppe10

S Fruchtfolge

h H Gartenrasen BR11 BrandisLysimetergruppe11

S Fruchtfolge

errhein BW Gras/Wiese BS Bollsee-Süd N Ackerngladbach-hlen

NRW Gras DT Dicker Turm H Intensiv gen. Acker

m H Weide EB Eberswalde BB Fruchtfolgeerth L1/L5 RP Gras ED Eddersheim H Ackerflächeerth L2/L6 RP Gras ES Eschollbrücken H Intensiv gen. Ackererth L3/L7 RP Gras FC Fränkisch-Crumbach H Intensiv gen. Acker

yer H Festplatzwiese FR Fritzlar H Intensiv gen. Ackerl/in

BW Gras GG Groß Gerau H Intensiv gen. Acker

1 NRW Gras GL Groß LüsewitzL1/L2/L3/L5/L6

MVP Fruchtfolge

3/L4 NRW Gras GO Großobringen T Ackereim BW Gras/Wiese GR Grebenstein H Intensiv gen. Acker

en BW Gras/Wiese GU Groß Umstadt H Intensiv gen. Ackerg H Gartenrasen HA Hattersheim H Ackerld L1 NRW Gras HE Helmarshausen H Intensiv gen. Ackerf H Weide HS Hof Schönau H Ackerausen N Gras/Wiese HÜ Hübenthal H Intensiv gen. Ackeragen H Wiese/Weide KO Kohlenweihe-Ost N Acker

MZ Münzenberg H Intensiv gen. Acker

r die Bundesländer:NE Nieder-Erlenbach H Intensiv gen. Acker

burgürttemberg

OF Offenthal H Intensiv gen. Acker

OT Ottersheim RP Ackerburg-Vorpommern

achsenPR Praunheim H Intensiv gen. Acker

in-Westfalennd-Pfalz

RH Rüdigheim H Intensiv gen. Acker

enRT Rauental/

OberrheinBW Gärtnerische Kulturen

35

ST Steyerberg-Acker N Acker


36

2.6 Bestimmung des Effektivitätsparameters n für das BAGROV-Verfahren

Die tatsächliche Verdunstung ETa ist abhängig von

• der Wasserverfügbarkeit (Abschnitt 2.4) durch korrigierten Niederschlag, Beregnung oderWasseraufstieg aus flurnahem Grundwasser,

• der Energieverfügbarkeit in Form der maximalen Verdunstung (Abschnitt 2.5)sowie

• den Standortbedingungen, gekennzeichnet durch den Effektivitätsparameter n.Der Parameter n quantifiziert im Wesentlichen den Einfluss der Standortbedingungenhinsichtlich der zeitlichen und räumlichen Verfügbarkeit des stochastisch verteiltenNiederschlags für die tatsächliche Verdunstung im

− Interzeptionsspeicher (Speicherinhalt beeinflusst durch Interzeptionskapazität, Häufigkeit derNiederschlagsereignisse ...)und im

− Bodenspeicher (Speicherinhalt, beeinflusst durch nutzbare Feldkapazität und Ausschöp-fungstiefe ...).

Ferner bewirkt ein höherer Grad der Parallelität von Wasser- und Energieverfügbarkeit imsaisonalen Verhalten eine höhere Ausnutzung für die tatsächliche Verdunstung. Ein stärkererAnteil des Sommerniederschlags am im Jahresmittel gleichen Niederschlag führt bei dertatsächlichen Verdunstung und somit bei n zu einem höheren Wert.

2.6.1 InterzeptionsspeicherUnter Interzeption versteht man das vorübergehende Speichern von Niederschlag an Pflanzen-und anderen Oberflächen. Die Interzeptionshöhe I gibt das gespeicherte Wasservolumen in mman, als Interzeptionskapazität Imax wird das maximale Rückhaltevermögen von Pflanzenbeständenbezeichnet. Das an den Pflanzen haftende Interzeptionswasser verdunstet zuerst, bevor dieTranspiration vollständig einsetzen kann. Diese Interzeptionsverdunstung EI ist Teil dergesamten Evapotranspiration, bei geringem Verdunstungsanspruch der Atmosphäre ist siekleiner als die Interzeptionshöhe I. Landnutzung und Pflanzenentwicklung bestimmenmaßgeblich die einzelnen Verdunstungsanteile.

Für vegetationsbedeckte Standorte ist die Interzeptionshöhe I abhängig von derInterzeptionskapazität Imax sowie von den Tagessummen des korrigierten FreilandniederschlagsPkorr. Bei einem bestimmten Tagesniederschlag Pgrenz wird der Maximalwert der Inter-zeptionshöhe Imax erreicht (vergleiche Bild 27). Mit zunehmender Interzeptionskapazität steigtauch der sogenannte Grenzniederschlag an.

Angaben in der Literatur zur Interzeptionskapazität Imax beziehen sich meistens auf denvollständig entwickelten Pflanzenbestand. Da Angaben zum Blattflächenindex LAI anLysimeterstationen meist fehlen, ist Imax näherungsweise in Abhängigkeit von der maximalenPflanzenhöhe zB,max der jeweiligen Pflanzenart anzugeben. Die Werte der InterzeptionskapazitätImax für die jeweiligen Entwicklungsstadien mit zB werden daher näherungsweise mit

max,B

Bmax z

zII = (22)

festgelegt.


37

Bild 27: Berechnungsbeispiel der täglichen Interzeptionshöhe I aus korrigiertenTagesniederschlägen Pkorr (Interzeptionskapazität Imax)

Zur Berechnung von Tageswerten der Interzeptionshöhe wurden folgende Beziehungenentwickelt:

I = Pkorr, wenn Pkorr ≤ Imax⋅fak

I = Imax⋅fak, wenn Imax⋅fak < Pkorr ≤ Pgrenz

I = Imax, wenn Pkorr > Pgrenz(23)

I = 0, wenn Pkorr = 0 bzw. Imax = 0

mit

( )( )( )( )grenzmax

korrmax

PIgrenz

PIkorr

PPfak −

−

−⋅−⋅

=e1e1 für 0>korrP

Die Interzeptionshöhe I wird demnach begrenzt- bei geringen Niederschlägen durch die Niederschlagshöhe selbst,- bei großen Niederschlägen durch die Interzeptionskapazität.

Hinzu kommt die Wassermenge IA vom Vortag, wenn die Interzeptionsverdunstung EI kleinerwar als die Interzeptionshöhe I dieses Tages. Dann gilt:

,Amax III −= da stets gelten muss: maxA III ≤+

Für die am Ende eines Tages nicht verdunstete und somit im Interzeptionsspeicher verbleibendeWassermenge IE gilt:

0

1

2

3

4

5

6

0 2 4 6 8 10 12 14 16

Pkorr [mm]

I [m

m]

I = Pkorr

Pkorr,grenz

Imax = 3 mm


38

IE = IA + I - EI , falls IA + I - EI < Imax

IE = Imax , falls IA + I - EI = Imax(24)

sowie i,Ei,A II =+1 wenn i als Tageszählung gewählt wird.

Für die Interzeptionsverdunstung EI sind zum einen die Speicherfüllung, zum anderen auch dieverfügbare Energie entscheidend, sodass als Randbedingungen gelten:

EI = Etmax , falls IA + I > ETmax

EI = IA + I , falls IA + I ≤ ETmax (25)

Der durch den Interzeptionsspeicher tropfende Tagesniederschlag errechnet sich dann zu

Pkorr* = Pkorr – EI + IA – IE (26)

Die Energie (ohne Anteil für die Interzeptionsverdunstung) ist dann:

ETmax* = ETmax – EI bzw. ETmax* = f ⋅ ET0 – EI. (27)

Die Transpiration (einschließlich Evaporation vom unbewachsenen Boden) ergibt sich aus

ETa* = ETa – EI. (28)

2.6.2 BodenspeicherDer Speicherraum des Bodens ist wesentlich für die Wasserverfügbarkeit. Wichtige bodenhydro-logische Kenngröße ist die Volumenfeuchte FKΘ bei Feldkapazität FK. Ist die BodenfeuchteΘ höher als bei Feldkapazität, tritt Sickerwasser auf. Unterhalb des Feuchtewertes FKΘ wird dasWasser als Haftwasser gegen die Schwerkraft gehalten. Obwohl für FKΘ mit Festwerten derVolumenfeuchte gerechnet wird, handelt es sich um einen mehr oder weniger großenFeuchtebereich für den Übergang vom Haft- zum Sickerwasser oder umgekehrt, der durchHysterese-Effekte (Be- und Entwässerung) geprägt wird.

Den Pflanzen steht für die Verdunstung das Haftwasser bis zur Bodenfeuchte des permanentenWelkepunktes PWPΘ zur Verfügung. Unterhalb dieses Bodenfeuchtebereichs sind Pflanzen nichtin der Lage, dem Boden Wasser zu entziehen. Bodenverdunstung (Evaporation) erfolgt noch un-terhalb dieses Schwellenwertes der Bodenfeuchte. Die für die Evapotranspiration von Pflan-zenbeständen nutzbare Bodenfeuchte entspricht somit dem Feuchtebereich zwischen FKΘ und

PWPΘ (nutzbare Feldkapazität PWPFKnFK ΘΘΘ −= in Volumenprozent).

Durch Wurzeln entnehmen Pflanzen Wasser aus bestimmten Bodentiefen und entsprechend derWurzelausbildung mit nach unten abnehmendem Einfluss.

Durch die Feuchtesenke dieses Bereiches strömt unter dem Einfluss der entstehendenFeuchtegradienten den Wurzeln Wasser aus tieferen und seitlichen Bodenbereichen zu, die nichtdurchwurzelt sind. Dieser Bodenbereich mit der Ausschöpfungstiefe We ist saisonal geprägt undvon Pflanzenart und Klima abhängig. Die maximal verfügbare Wassermenge beträgt

(dm)(Vol%)(mm) WeW nFKpfl ⋅= Θ (29)


39

Mit wägbaren Lysimetern kann die Speicheränderung ∆W für das Bodenwasser nur summarischfür die gesamte Lysimetertiefe erfasst werden. Sie enthält Ausschöpfungszone und verduns-tungsunbeeinflussten Bodenbereich mit Überfeuchtung über Feldkapazität im Fall von Was-serversickerung. Eine Lokalisierung dieser Bereiche ist messtechnisch über tiefenabhängigeBodenfeuchtemessungen im Lysimeterbehälter möglich, was in der Vergangenheit selten ge-schah.

Eine näherungsweise Bestimmung des Ausschöpfungsbereiches kann jedoch durch parallele Be-rechnung der Bodenfeuchte unter „inverser“ Anwendung von Bodenwasserhaushaltsmodellenerfolgen.

2.6.2.1 Inverse Nutzung eines Bodenwasserhaushaltsmodells zur Bestimmung derAusschöpfungstiefe

Aus der Vielzahl von Bodenwasserhaushaltsmodellen wurde das durch Wasserhaushalts-untersuchungen im Oberrheingraben getestete Modell von DISSE (1995) mit nichtlinearer

Zuordnung des Quotienten ∗

∗

maxETETa ohne Interzeptionsverdunstung zur Bodenfeuchte

nFKΘ gewählt:

PWPFK

PWP

PWPFK

PWP

rr

r

ee

emaxET

ETa

ΘΘΘΘ

ΘΘΘΘ

−−

−−

−−

−

∗

∗

+−

−=

21

1 . (30)

Die graphische Darstellung von Gleichung (30) findet sich in Bild 28 (hier mit r = 5,0).

Bild 28: Reduktionsbeziehung nach DISSE (1995), modifiziert durch den BeVerdunstung bei Vernachlässigung der Interzeption

Üblicherweise wird die tatsächliche Verdunstung ETa in Abhängigkeit vnFKΘ und der maximalen Verdunstung ETmax berechnet. Hier wird unter

Interzeption aus Tageswerten der mit wägbaren Lysimetern bestimVerdunstung ETa* sowie der nach phänologischen Angaben ermittelten maETmax* über den Quotienten ETa*/ETmax* und die Beziehung nach DISSE (

relative Bodenfeuchte

ETa*

/ETm

ax*

Θ PWP ΘFK

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0

5

211

max**

=−

−==

−+−= −−

−

rund

Wxmit

eee

ETETa

PWPFK

PWPrel

rxr

xr

ΘΘΘΘ

FK
Θ
zug auf die maximale

on der BodenfeuchteVernachlässigung der

mten tatsächlichenximalen VerdunstungGl. (30)) „invers“ die


40

zugehörige Bodenfeuchte nFKΘ des verdunstungsbeeinflussten Bodenbereiches ermittelt und zu

Monatsmittelwerten )(M

1Θ zusammengefasst.

Parallel dazu erfolgt die tägliche Berechnung des Wassergehalts in den 2,5 cm mächtigenTeilschichten des Bodenmodells mit aus bodenkundlichen Analysen tiefenabhängigen nFKΘ -Werten bis zum Grund der Lysimeter:

Die Berechnungen beginnen am 1. Januar des 1. Beobachtungsjahres unter der Annahme, dassdie Bodenfeuchte bei Feldkapazität liegt.

Die Wassermenge Pkorr*- ETa* infiltriert in die oberste Bodenschicht (falls Pkorr

* > ETa*) bzw.verlässt diese (falls Pkorr

* < ETa*). Übersteigt die Feuchtigkeit in der obersten Schicht dieFeuchtigkeit bei Feldkapazität, wird die überschüssige Wassermenge in die darunter liegendeTeilschicht weitergeleitet (Versickerung). Unterschreitet die Feuchtigkeit in der obersten Schichtinfolge hoher Verdunstung die Bodenfeuchte bei permanentem Welkepunkt, wird auf denWasservorrat der darunter liegenden Teilschicht zurückgegriffen. Der jeweiligeBodenwasservorrat in den Teilschichten am Ende des Tages entspricht demAnfangswassergehalt des Folgetages. Die Berechnung wird in gleicher Weise nach Raum undZeit fortgesetzt.

Bei der Ermittlung eines Monatsmittelwertes )(2MΘ aus dieser Berechnung des Bodenwasserge-

halts werden die den Bodenfeuchten entsprechenden Wassermengen der einzelnen Teilschichtensolange von oben nach unten aufaddiert, bis eine optimale Übereinstimmung mit )(

M1Θ vorliegt.

Auf diese Weise erfolgt ein Herantasten an die Tiefe, die ausgeschöpft werden muss, damit dasVerhältnis ETa*/ETmax* der DISSE-Kurve erfüllt ist. Die Maximalwerte dieser mittlerenmonatlichen Ausschöpfungstiefe sind für die einzelnen Beobachtungsjahre an der StationBrandis in Tabelle 7 aufgeführt. Bezogen auf die ausgeschöpfte nutzbare Feldkapazität ergibtsich der verfügbare Bodenwasservorrat WeW nFKpfl ⋅= Θ , der neben der Abhängigkeit von derSpeicherkapazität der Böden auch eine Abhängigkeit vom Niederschlagsdargebot aufweist.

Die Maximalwerte der einzelnen Jahre von WenFK ⋅Θ bzw. We werden zu Mittelwerten über diegesamte Beobachtungsreihe zusammengefasst. Damit wird erreicht, dass der WenFK ⋅Θ bzw. We -Wert nicht aus dem zufälligen Zusammentreffen maximaler Bodenwasserausschöpfung (durchKlimaeinfluss) und optimaler Wurzelausprägung (durch Pflanzenarteneinfluss) bestimmt werdenmuss. Mit der hier verwendeten Mittelung wird dem vieljährigen Einfluss von Klima und Vege-tation auf die Bodenwasserausschöpfung besser entsprochen.

ΘnFK,1ΘnFK,2 2,5 cm

Pkorr* Eta*

R

BU

ND

ESA

NST

ALT

FÜ

R G

EWÄ

SSER

KU

ND

E

KO

BLE

NZ

41

Tab

elle

7: A

ussc

höpf

bare

r B

oden

was

serv

orra

t W

enF

K⋅

Θ u

nd A

ussc

höpf

ungs

tiefe

We

für

die

Lys

imet

er d

er S

tatio

n B

rand

is (L

ysim

eter

grup

pen

nach

wac

hsen

der

Spei

cher

kapa

zitä

t geo

rdne

t)

We

nFK

⋅Θ

[mm

]W

e[m

]

Jahr

P kor

r(g

esam

t)P k

orr, S

o /

P kor

r

Lys

imet

ergr

uppe

5

4

8

11

1

7

9

1

0L

ysim

eter

grup

pe

5

4

8

1

1

1

7

9

1

0

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

810

445

761

623

558

665

704

649

604

644

480

673

795

765

793

581

603

0,47

0,63

0,52

0,63

0,49

0,56

0,56

0,42

0,43

0,57

0,53

0,51

0,61

0,51

0,55

0,69

0,54

70 61 65 53 30 65 24 72 66 46 75 69 34 63 65 48 57

113

108

89

78

66

106

66

101

126

112

120

122

42

87

113

65

71

107

109

81

91

86

121

67

125

125

98

135

118

37

85

102

67

87

141

130

125

100

62

108

50

115

130

128

128

130

31

109

88

77

74

141

119

126

87

63

111

60

113

141

122

145

123

49

44

115

69

115

135

139

135

109

102

144

81

164

152

93

156

163

46

151

96

75

137

213

271

246

141

125

214

73

267

353

382

455

420

43

135

179

224

268

230

320

307

218

162

205

55

209

273

338

441

456

43

86

317

312

315

0,33

0,28

0,30

0,25

0,15

0,30

0,13

0,33

0,30

0,23

0,33

0,30

0,15

0,28

0,30

0,23

0,25

0,45

0,43

0,35

0,30

0,25

0,40

0,25

0,40

0,50

0,43

0,48

0,48

0,18

0,33

0,45

0,25

0,28

0,43

0,43

0,33

0,35

0,35

0,48

0,28

0,50

0,50

0,38

0,53

0,48

0,15

0,33

0,40

0,28

0,35

0,85

0,78

0,75

0,60

0,33

0,65

0,28

0,68

0,78

0,78

0,78

0,78

0,18

0,65

0,50

0,43

0,43

0,63

0,50

0,53

0,35

0,25

0,48

0,25

0,48

0,63

0,50

0,65

0,50

0,20

0,18

0,48

0,28

0,48

0,65

0,68

0,65

0,50

0,45

0,70

0,35

0,83

0,75

0,40

0,78

0,83

0,20

0,75

0,43

0,33

0,65

0,93

1,18

1,08

0,63

0,55

0,93

0,33

1,15

1,50

1,63

1,93

1,78

0,20

0,60

0,78

0,98

1,15

1,00

1,30

1,28

0,95

0,75

0,90

0,25

0,93

1,15

1,38

1,75

1,80

0,20

0,38

1,30

1,28

1,30

gesa

mt

656

0,54

6098

101

104

106

126

239

251

0,26

0,37

0,39

0,60

0,43

0,58

1,02

1,05

P kor

r-

korr

igie

rter F

reila

ndni

eder

schl

agP k

orr,S

o-

korr

igie

rter F

reila

ndni

eder

schl

ag d

es S

omm

erha

lbja

hres


42

2.6.2.2 Zusammenhang von Bodenwasserausschöpfung und Effektivitätsparameter nAnalog den für die Lysimeterstation Brandis bestimmten vieljährigen Mittelwerten für

WenFK ⋅Θ bzw. We (Tabelle 7) wurden für weitere Stationen mit wägbaren Lysimetern nach demoben erläuterten Verfahren diese Werte ermittelt. Dafür standen Stationen mit ausreichendenInformationen zu

• Tagesdaten der Wasserhaushaltsgrößen Pkorr und ETa• bodenhydrologischen Kennwerten FKΘ und PWPΘ• vegetationskundlichen Angaben über Pflanzenart und –höhe sowie phänologischen

Terminen, z. B. für die Interzeptionsberechnung• Klimabeobachtungen für die Berechnung der Gras-Referenzverdunstung ET0 und mit dem

Parameter f der maximalen Verdunstung ETmax

zur Verfügung.

Es sind dies folgende Stationen:

• Brandis b. Leipzig (Lysimetergruppen BR1, BR4, BR5, BR7, BR8, BR9, BR10, BR11)Jahresreihe 1981/97, Fruchtfolge

• Büchig b. Karlsruhe (BÜ)Jahresreihe 1993/96, Gras

• Eberswalde (EB1)Jahresreihe 1966/69, Gras

• Eberswalde (EB2)Jahresreihe 1960/64, vegetationsloser Boden

• Groß Lüsewitz b. Rostock (GL)Jahresreihe 1972/96, Fruchtfolge

• Großobringen b. Weimar (GO)Jahresreihe 1987/97, Fruchtfolge

• Hannover-Herrenhausen (HH)Jahresreihe 1967/72, Gras

• Mönchengladbach-Rheindahlen (MR)Jahresreihe 1983/93, Gras

• Niederwerth b. Koblenz (NW1, NW2, NW3)Jahresreihe 1994/98, Gras.

Dem für diese Stationen und Lysimetergruppen aus den mehrjährigen Mittelwerten vonETa,Pkorr , maxET und IE nach der BAGROV-Beziehung bestimmten Effektivitätsparameter n

bzw. n* wurden die Werte WenFK ⋅Θ zugeordnet (Bild 29). Dabei bezieht sich n auf den Einflussvon Interzeptions- und Bodenspeicher, n* nur auf den Einfluss des Bodenspeichers, weil hier dieInterzeptionsverdunstung IE bei maxET,Pkorr und ETa gesondert berücksichtigt wurde. DieBeziehung zwischen n bzw. n* und WenFK ⋅Θ (Bild 29) ist ein wesentlicher parameteroptimierterEinstieg in die deutschlandweite Anwendung der entwickelten Methodik, wobei wegen fehlenderflächendeckender Informationen vereinfachend Interzeptions- und Bodenspeicherzusammengefasst werden (n-Wert).


43

Im Klimabereich 1≈maxET

Pkorr dokumentieren die WenFK ⋅Θ -Werte besonders den differenzierten

Einfluss der Speichereigenschaften des Standorts auf den Effektivitätsparameter n (einschließlichInterzeptionsspeicher) bzw. n* (nur Bodenspeicher) des BAGROV-Verfahrens. Über diesenParameter n bzw. n* lassen sich diese Einflüsse mit der BAGROV-Beziehung gut aufniederschlagsarme bzw. –reiche Gebiete extrapolieren.

Bild 29: Effektivitätsparameter n bzw. n* in Abhängigkeit vom Wasservorrat bei nutzbarerFeldkapazität WenFK ⋅Θ (Die Buchstaben bezeichnen die ausgewerteten Lysimeter gemäß Tabelle 6)

2.7 Ergebnisse der Parameterbestimmungen für verschiedeneLandnutzungsformen

Im Ergebnis umfangreicher Optimierungsrechnungen zu den Standortparametern (vgl. Abschnitt2.5.4.4) wurden aus den Beobachtungsdaten der Lysimeter die Parameterwerte n,f und We

sowie ihr Bezug zur Volumenfeuchte nFKΘ der nutzbaren Feldkapazität ermittelt. Nachfolgendwerden sie für die einzelnen Landnutzungsformen

− versiegelte und teilversiegelte Flächen− vegetationslose Böden− Grünland und Grasflächen− Ackerland mit Fruchtfolgen− bewaldete Flächendokumentiert.

WenFK ⋅Θ [mm]

n, n

*

160250 ,We,n nFK +⋅⋅= Θfür Interzeptions- und Bodenspeicher

1602350 ,We,n nFK* +⋅⋅= Θ

nur für Bodenspeicher

WenFK ⋅Θ [mm]

BÜ

HH

EB1

BR9

BR10

BR5

MR

GLBR8

BR4

BR11

BR1 BR7GO

NW2NW3

NW1

EB2

0

1

2

3

4

5

6

7

0 50 100 150 200 250 300

ΘnFK*We, Θ*nFK*We * [mm]

n*

n

[ ]mm*We*Θ.bzwWeΘ FKFK ⋅⋅

n = 0,0235. WenFK ⋅Θ + 0,16

n = 0,025 . WenFK ⋅Θ + 0,16


44

2.7.1 Versiegelte und teilversiegelte FlächenAus den Beobachtungsdaten versiegelter wägbarer Lysimeter der Stationen Eberswalde undColbitz (1988/90) und nach Literaturrecherchen ergeben sich die in Tabelle 8 aufgeführtenWerte.

Tabelle 8: Wasserhaushaltsgrößen nach Beobachtungsergebnissen wägbarer Lysimeter und nachLiteraturrecherchen

Station Lysi-meter-

Nr.korrP

[mm a-1]0ET

[mm a-1]f maxET

[mm a-1]ETa

([mm a-1]

n

ColbitzColbitzEberswaldeEberswalde

10945

567567574574

597597672672

0,80,80,80,8

478478538538

140155153190

0,140,170,150,23

nach Beobachtungenund Berechnungen fürdas Berliner Stadtge-biet (1985/87)(WESSOLEK 1994)

Dach-flächen

640 600 0,8 480 105 0,07

In Auswertung dieser Daten und der Untersuchungen im Stadtbereich von Berlin (GLUGLA ETAL., 1999 a) ergeben sich die in Tabelle 9 dargestellten Parameterwerte.

Tabelle 9: Parameterwerte f , n und We

Landnutzungseinheit „Versiegelte Fläche“

Parameter Wert Hinweis0ET/maxETf = 0,80

n 0,16

We in dm 0,60 Bild 29

2.7.2 Vegetationslose BödenAus früheren (GLUGLA, 1966 und 1970) und neueren Auswertungen von Beobachtungsdatenvegetationsloser Lysimeter ergibt sich im Mittel die in Bild 30 dargestellte Abhängigkeit desEffektivitätsparameters n vom Feuchtegehalt nFKΘ der nutzbaren Feldkapazität.

Für die einzelnen Parameter gelten die in Tabelle 10 aufgeführten Beziehungsgleichungen zunFKΘ .


45

Bild 30: Effektivitätsparameter n für vegetationslosen Boden in Abhängigkeit von derVolumenfeuchte nFKΘ der nutzbaren Feldkapazität

Tabelle 10: Algorithmen zur Berechnung des Parameters 0ET/maxETf = , der Ausschöpfungs-tiefe We in dm, mit 0≥We und des Effektivitätsparameters n der BAGROV-Gleichung, n > 0,

nFKΘ in Vol.%

Landnutzungseinheit „Vegetationslose Fläche“

Parameter Berechnungsgleichung Hinweis

0ET/maxETf = ΘnFK ≤ 8,5 Vol.% → 80,f = (31)ΘnFK > 8,5 Vol.% → 0,64190,0186 +⋅= nFKf Θ (32) Bild 16

n 10100,019700130 2 ,,n nFKnFK +⋅+⋅= ΘΘ (33) Bild 30

We in dmnFK

nFKnFK

,,,We

ΘΘΘ

⋅−⋅+⋅

=0250

05900,019700130 2

(35) mit Bild 31 undGlg. (34)

Zur Berechnung von ( )nFKWe ΘFkt= :0250

160,

,nWenFK−=⋅Θ

(vgl. Bild 29)(34)

Für ausgewählte Werte der Bodenfeuchte nFKΘ der nutzbaren Feldkapazität ergeben sich damitdie in Tabelle 11 mitgeteilten Zahlenwerte für die einzelnen Parameter.

Tabelle 11: Parameterwerte f , n, We sowie WenFK ⋅Θ in Abhängigkeit von der VolumenfeuchtenFKΘ der nutzbaren Feldkapazität für ausgewählte Werte

nFKΘ [Vol %] f n We [dm] WenFK ⋅Θ [mm]5

1015202530

0,800,830,921,011,111,20

0,230,430,691,021,411,86

0,581,071,411,711,992,27

2,910,721,234,249,868, 1

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1,4

1,6

1,8

2

5 10 15 20 25 30

ΘnFK [Vol%]

Bagr

ov-W

ert n


46

Ergebnisse von Wasserhaushaltsuntersuchungen am Offenland-Standort des Braunkohlen-tagebaus Schlabendorf (Kippenstandort mit Kippensubstrat von nFKΘ ≈ 18 Vol %, spärlicheGräser) und von Messungen an der ehemaligen Lysimeterstation Nochten (Dünensand mit

nFKΘ ≈ 11 Vol %, spärliche Gräser) wurden von BIEMELT (1999) (Tabelle 12) mitgeteilt.

Tabelle 12: Wasserhaushaltsgrößen von Standorten in Tagebaugebieten

(nach BIEMELT, 1999) ( R -Versickerung)

Offenland-Standort 1P[mm a-1]

korrP[mm a-1]

0ET[mm a-1]

ETa bzw.

RPkorr −[mm a-1]

R bzw.ETaPkorr −

[mm a-1]Schlabendorf-Kippe (1961/1990)

Lysimeter Nochten (1967/89)

563

605

628

713

609

609

378

308

250

405

Ein Vergleich der Ergebnisse aus der Anwendung der Parameter-Gleichungen (31), (32), (33)und (35) in Tabelle 13 zeigt für die entsprechenden nFKΘ -Werte von 18 bzw. 11 Vol % unter Be-achtung spärlichen Grasbewuchses gute Übereinstimmung mit den Werten in Tabelle 12.

Tabelle 13: Berechnungsbeispiel des Wasserhaushalts nach dem BAGROV-Verfahren fürausgewählte Werte von nFKΘ , korrP und 0ET unter Berücksichtigung der Tabelle 11 und vonAbschnitt 2.7.3

LandnutzungnFKθ

[Vol.%]korrP

[mm a-1]0ET

[mm a-1]maxET

[mm a-1]ETa

[mm a-1]R

[mm a-1]Tagebau Schlabendorf vegetationslos 9

1213151718

628628628628628628

609609609609609609

493527538561583595

246292307345359372

382336321283269256

Gras (12 cm) 91213151718

628628628628628628

609609609609609609

499532546571593603

320358371400430443

308270257228198185

Lysimeter Nochten vegetationslos 79

1011

713713713713

609609609609

487493504516

236266282297

477447431416

Gras (12 cm) 79

1011

713713713713

609609609609

486501509517

318341354367

395372359346

2.7.3 Grünland und Grasflächen

Mittlere Grashöhe 12 cmWegen der vielfach lückenhaften bzw. fehlenden Daten zur Vegetationshöhe konnte der Einflussder Interzeptionsverdunstung auf den Parameter n* nicht ermittelt werden. Unter der Annahmeeiner mittleren Grashöhe von 12 cm wurde mit Bezug auf Bild 29 die Beziehungsgleichung (34)

1600250 ,We,n nFK +⋅= Θ


47

dazu genutzt, mit den n-Werten für alle Lysimeter die entsprechenden WenFK ⋅Θ -Werte zu be-rechnen. In Bild 31 sind die WenFK ⋅Θ -Werte in Abhängigkeit von nFKΘ dargestellt.

Bild 31: WenFK ⋅Θ in Abhängigkeit von der nutzbaren Feldkapazität nFKΘ für Gras mit 12 cm Höhe

Die die Einzelwerte ausgleichende Kurve lautet:nFK.

nFK e,We ΘΘ ⋅⋅=⋅ 102707618 (36)

Nach Einsetzen von WenFK ⋅Θ (Gleichung 36) in Gleichung (34) ist n nur noch von nFKΘabhängig. Die entsprechenden Parametergleichungen sind in Tabelle 14 zusammengestellt:

Tabelle 14: Algorithmen zur Berechnung des Parameters 0ET/maxETf = , der Ausschöpfungs-tiefe We in dm, mit 0≥We und des Effektivitätsparameters n der BAGROV-Gleichung, n >0, nFKΘin Vol.% für die Landnutzungseinheit „Grünland/Gras (mittlere Höhe 12 cm)“


0ET/maxETf = Vol%11≤nFKΘ → 7108001250cm12 ,,f nFK +⋅= Θ (37)Vol%11>nFKΘ → 0,1614)ln(0,2866cm12 +⋅= nFKf Θ (38) Bild 26

n 160219040 10270cm12 ,e,n nFK, +⋅= ⋅Θ (39) Bild 29

We in dmnFK

, nFK,WeΘ

Θ⋅⋅=10270

12cme76168

(40)Bild 31entsprichtGleichung 36

SE1

StA BAEB

DU

ZI

HSRT

LA

WH SP

BÜEH

SHAL BH

KOHH

NH

WA

SN

DE

SE3AO

MR

GI

OB

NW2

NW1

NW3

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

5 10 15 20 25 30

ΘnFK [Vol%]

ΘnF

KWe

[mm

]


48

Variable Grashöhe zB ≠ 12 cmFür Grasland mit einer angenommenen Grashöhe von 35 cm wurde die von nFKΘ abhängigemittlere maximale Bodenwasserausschöpfungstiefe We (Gleichung (47)) näherungsweise dermittleren maximalen Ausschöpfungstiefe aus den Beobachtungen zu Ackerland gleichgesetzt.Zwischen den beiden Randbedingungen

− We für eine Grashöhe von 35 cm (identisch mit Gleichung (47))

− We 12 für eine Grashöhe von 12 cm(identisch mit Gleichung (40))

wurde We in Abhängigkeit von der Grashöhe interpoliert sowie in den unteren Bereich vonminimal etwa 5 cm und in den oberen Bereich von maximal etwa 40 cm Grashöhe extrapoliert.Dafür gilt folgende Beziehungsgleichung:

12cmWecWe We ⋅= (41)

mit Wec nach Tabelle 15.

Die Pflanzenhöhe zB (cm) entspricht nicht der maximalen Höhe, sondern etwa der mittleren„verdunstungswirksamen“ Höhe der Gräser.

Mit diesen Ansätzen gelten folgende Beziehungsgleichungen für die Parameter.

Tabelle 15: Algorithmen zur Berechnung des Parameters 0ET/maxETf = , der Ausschöpfungs-tiefe We in dm, mit 0≥We und des Effektivitätsparameters n der BAGROV-Gleichung, n >0,

nFKΘ in Vol.% für die Landnutzungseinheit „Grünland/Gras (variable Höhe)“


0ET/maxETf = 12cmf)z(ff Bk ⋅=

5 cm < zB ≤ 20 cm → 0,8321ln(0,0676 +⋅= )zf Bk (42)

zB > 20 cm → 0,966110 0,3710-0,7 225 +⋅⋅+⋅⋅= −−BBk zzf

12cmfsiehe Tabelle 14

n 160219040 10270 ,)e,c(n nFKΘ,We +⋅⋅= ⋅ (43)

55670101601036901013330 112

,,z,z,c nFKBnFKBWe

+⋅⋅+⋅⋅+⋅⋅⋅−= −−− ΘΘ

We in dm 12cmWecWe We ⋅= (44)

55670101601036901013330 112

,,z,z,c nFKBnFKBWe

+⋅⋅+⋅⋅+⋅⋅⋅−= −−− ΘΘ

12cmWesiehe Tabelle 14

2.7.4 Ackerland mit FruchtfolgenNach Ergebnissen von Beobachtungen an Lysimetern mit Ackerland/Fruchtfolgen muss bei derParameterermittlung nach Schwarzerde- und Nicht-Schwarzerdeböden unterschieden werden.Mit Hinweis auf die Bodenübersichtskarte (BÜK 1000) der Bundesanstalt fürGeowissenschaften und Rohstoffe sind zu Schwarzerde bzw. Lößschwarzerde die Böden derLegendennummern 36 bis 41 zu rechnen (Tabelle 23).


49

Tabelle 16: Algorithmen zur Berechnung des Parameters 0ET/maxETf = , der Ausschöpfungs-tiefe We in dm, mit 0≥We und des Effektivitätsparameters n der BAGROV-Gleichung, n >0, nFKΘin Vol.% für die Landnutzungseinheit „Ackerland“

Landnutzungseinheit „Ackerland“ Nicht-Schwarzerdeböden


0ET/maxETf = 0,431)ln(0,221 nFK +⋅= Θf (45) Bild 25n 160e36950 08280 ,,n nFK, +⋅= ⋅Θ (46) Gl.(34) und (47),

Bild 32We in dm

nFK

, nFK,WeΘ

Θ⋅⋅=08280e7814

(47) Bild 29

Landnutzungseinheit „Ackerland“ Schwarzerdeböden


0ET/maxETf = 1,101-)ln(0,734 nFKf Θ⋅= (48) Bild 25n 160e638050 09570 ,,n nFK, +⋅= Θ (50) Gl.(34) und (50),

Bild 32We in dm

nFK

, nFKe,WeΘ

Θ⋅⋅=0957052225

(51) Bild 29

Bild 32: WenFK ⋅Θ in Abhängigkeit von der nutzbaren Feldkapazität nFKΘ für Fruchtfolgen

ST

HS

DT

OF

PR

BA

BE

GL

BN

BO

FCBR04

GU

BS

BR07

RT

FRKO

ES

ED

EB

RH

GG

BR01

GR

BR05

HÜHA

BR11HE

MZBM

NE

OT

BR10BR09

GO

Nicht- Schwarzerdeböden

Schwarzerdeböden

0

50

100

150

200

250

300

5 10 15 20 25 30ΘnFK [Vol%]

ΘnF

KWe

[mm

]

BR08


50

2.7.5 Bewaldete FlächenUntersuchungen zum Wasserhaushalt forstlicher Kulturen sind wegen der erforderlichen be-trächtlichen Abmessungen von Oberfläche und Tiefe der Lysimeter nur mit Versickerungs-messern möglich. Die tatsächliche Verdunstung lässt sich daher nur für längere Beobachtungs-zeiträume aus der Differenz ETa ≈ SWPkorr − abschätzen, wobei SW die mittlere Sickerwasser-menge an der Basisfläche des nicht wägbaren Lysimeters ist. Der gewählte Zeitraum muss solang sein, dass die Speicheränderungen W∆ im Bodenwasservorrat gegenüber den Größen korrP

und SW vernachlässigbar klein werden. Exakt gilt dies nur für ein vieljähriges Mittel derMessgrößen. Andererseits sind dann Einflüsse des Bestandesalters, forstlicher Maßnahmen, derVariabilität der Klimagrößen usw. auf den Wasserhaushalt immer weniger zu erkennen. Varian-tenuntersuchungen mit unterschiedlich langen Mittelungszeiträumen für die Versuchsstandortehaben ergeben, dass etwa 3-jährige gleitende Mittel zur Berücksichtigung der genannten Be-dingungen ein Optimum darstellen.

Mit den gleitenden 3-jährigen Mittelwerten (Jahresschrittwerte) von korrP und SW( )SWPETa korr −= und mit den entsprechenden aus Klimabeobachtungen berechneten 0ET - bzw.

maxET -Werten (optimierte Parameterwerte f siehe nachfolgend) wurde für die verschiedenenVersuchsstandorte der Effektivitätsparameter n aus der BAGROV-Gleichung (3) bestimmt. AlsBeispiel für die Ausgangsgrößen der Berechnung sind die gleitenden Mittelwerte von

maxET,Pkorr und ETa für aufwachsende Kiefern des Versuchsstandortes Eberswalde-Britz inBild 33 dargestellt, wobei in der Anwuchsphase im Niederschlag noch Bewässerungsgabenenthalten sind. Deutlich ist der vom Bestandesalter abhängige Verlauf der Werte für diemaximale und tatsächliche Verdunstung zu erkennen. Langfristig betrachtet gehenniederschlagsreiche Perioden einher mit verminderter Gras-Referenzverdunstung und damit –trotz veränderlicher f -Werte mit verminderter maximaler Verdunstung. Aus der Differenz derKurven für korrP und ETa ist der trendbehaftete Verlauf für die Versickerung SW erkennbar.

Bild 33: 3-jährige gleitende Mittelwerte von korrP , maxET und ETa (Interzeptionsverdunstungenthalten) in Abhängigkeit vom Bestandesalter, Lysimeter Eberswalde-Britz (1974-1997), Kiefer

200

300

400

500

600

700

800

900

0 5 10 15 20 25

Bestandesalter [Jahre]

P kor

r, ET

max

, ETa

[mm

a-1

]

P + B ETmax ETakorr +


51

Die berechneten Werte des Effektivitätsparameters n für die sandigen Kiefernstandorte vonEberswalde-Britz und Colbitz bei Magdeburg sind in Bild 34 zusammengefasst. An beidenLysimeterstationen wurden die Kiefern fast gleichzeitig gepflanzt. Die Schwankungen des n-Wertes sind bedingt sowohl durch forstliche Maßnahmen (Durchforstung) als auch durch dasunterschiedliche Niederschlagsverhalten: Erhöhte Interzeptionsverdunstung bei höheren Nieder-schlägen und starke Schwankungen des Bodenwasservorrats bei Übergang von feuchten zuniederschlagsarmen Phasen oder umgekehrt.

Bild 34: Effektivitätsparameter n nach BAGROV in Abhängigkeit vom Bestandesalter undzugehörige 3-jährige gleitende Mittelwerte von korrP , Lysimeter Eberswalde-Britz (1974-1997) undColbitz-Letzlinger Heide (1973-1996), (Kiefer)

Im Unterschied zum Trend der Versickerung und des Parameters n in der Aufwuchsphase istdiese Größe für das Kiefern-Baumholz der Versuchsstation Liepe bei Eberswalde für dasBestandesalter zwischen 90 und 113 Jahren ausgeglichen, was sich im relativ konstantenVerhalten für den Effektivitätsparameter n ausdrückt (Bild 35).

Den Baumarteneinfluss auf den Gang des Effektivitäsparameters n zeigen die Auswertungen derLysimeterbeobachtungen von Eberswalde-Britz, Colbitz bei Magdeburg und St. Arnold in Bild36. Die Beobachtungsergebnisse von St. Arnold wurden wegen umfangreicher forstlicher Maß-nahmen (Auslichtung, Nachpflanzung) für längere Zeiträume zusammengefasst.

0,1

1

10

100

0 5 10 15 20 25


Bagr

ov-P

aram

eter

n

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

Pkorr [m

m a

-1]

n (Colbitz, 1973-1996) n (Britz, 1974-1997)P (Colbitz) P (Britz)korr korr

DurchforstungBritz

DurchforstungColbitz

DurchforstungColbitz


52

Bild 35: Effektivitätsparameter n nach BAGROV in Abhängigkeit vom Bestandesalter einesKiefern-Baumholzes, Lysimeter Eberswalde-Liepe (1974-1997)

Bild 36: Effektivitätsparameter n nach BAGROV in Abhängigkeit vom Bestandesalter (3-jährigegleitende Mittel bzw. Mittelwert für die angegebene Zeitspanne)

1

10

100

90 95 100 105 110 115


Bagr

ov-P

aram

eter

n3-jährige 5-jährige 7-jährige vieljährige Mittel

n = 5,0

0,1

1

10

100

0 5 10 15 20 25 30 35


Bagr

ov-P

aram

eter

n

Britz, Douglasie Britz, KieferBritz, Lärche Britz, BucheColbitz, Kiefer St.Arnold, WeymouthskieferSt.Arnold, Eiche/Buche


53

Deutlich erkennbar sind die Unterschiede zwischen Nadel- und Laubgehölzen besonders infolgeder unterschiedlichen Interzeptionsverdunstung. Zur Verallgemeinerung der für Nadel- undLaubholz geltenden n-Werte stehen die Beobachtungsdaten für Kiefern und Buche, die gegen-wärtig nur für sandige Standorte vorliegen. Unter Nutzung auch der Ergebnisse für Baumholz(Liepe) und nach Literaturrecherchen (z. B. MÜLLER, 1996 und 1998, MOLČANOV, 1960) stehennäherungsweise für den Effektivitäsparameter n in Abhängigkeit von der Bestandesart (Nadel-wald/Kiefer, Laubwald/Buche) die in Bild 37 mitgeteilten Kurven. Für die Berechnung desParameters n ist in jedem Fall die Kenntnis der maximalen Verdunstung und daher desParameters f erforderlich. Optimierte f -Werte für Nadel- und Laubwald werden in Bild 38mitgeteilt.

Bild 37: Verallgemeinerte Werte des Effektivitätsparameter n nach BAGROV in Abhängigkeitvom Bestandesalter für Kiefer und Buche

Bild 38: Optimierte Werte des Parameters f für Nadelwald in Abhängigkeit vom Bestandesalter

0

1

2

3

4

5

6

7

8

0 20 40 60 80 100 120Bestandesalter [Jahre]

Bag

rov-

Par

amet

er n

Buche

Kiefer

00,2

0,40,6

0,81

1,21,4

1,6

0 20 40 60 80 100 120

Bestandesalter

f


54

Der vorstehend ermittelte Effektivitätsparameter n beinhaltet die Einflüsse von Boden- und In-terzeptionsspeicher. Bei Berücksichtigung des kapillaren Wasseraufstiegs flurnahenGrundwassers in die verdunstungsbeeinflusste Bodenzone muss dieser Tiefenbereich desBodenspeichers näherungsweise abgeschätzt werden, sodass die für den Boden geltenden We -Werte vorliegen müssen. Die Trennung der Einflüsse beider Speicher setzt Annahmen zurInterzeptionsverdunstung IE voraus, die für bestimmte Klassen des Bestandesalters nachAngaben in der Literatur (z. B. MÜLLER 1996) näherungsweise aus dem Prozentanteil derInterzeptions- an der Gesamtverdunstung in Abhängigkeit vom Bestandesalter eingeschätztwurden (Tabellen 17 und 18). Weitere umfangreiche Untersuchungsergebnisse wurden genutzt(z. B. RIEK, 1994, 1995).

Mit Hinweis auf die für alle Landnutzungsformen geltende Beziehung (34)

1600250 ,We,n nFK +⋅= Θ

wurde im ersten Teil der Tabellen 17 und 18 eine „fiktive“ mittlere maximale Ausschöpfungs-tiefe We für Vol%12=nFKΘ berechnet, die für Boden- und Interzeptionsspeicher gilt.Bei Berücksichtigung der Interzeptionsverdunstung IE und durch Abzug der Größe IE von

ETa,maxET,Pkorr wird ein neuer Effektivitätsparameter n* berechnet, der nur für den Boden-speicher gilt. Mit diesem n*-Wert wird nach Gleichung (34) der We *-Wert bzw. die für denKapillarwasseraufstieg geltende Größe Web ⋅ * berechnet (2. Teil von Tabellen 17 und 18). DieWe *-Werte sind Flächenmittelwerte mit größeren Werten im Bereich der Bäume und kleinerendazwischen. Die Sickerwassermengen SW ergeben sich aus der Differenz ETaPkorr − .

Die für das Berechnungsbeispiel (Tabellen 17 und 18) ermittelten Wasserhaushaltsgrößen wer-den in Bild 39 für Kiefer und Buche gegenübergestellt. Hauptursache für die Unterschiede sinddie verschiedenen Albedowerte und ihre Auswirkungen auf maxET sowie die im Jahresmittelunterschiedlichen Interzeptionsverdunstungen.

Die vom Bestandesalter abhängigen Parameterwerte sind Grundlage für die Berechnung dieserWerte in Abhängigkeit vom Umtriebs- oder Produktionsalter. Als Umtriebsalter (UA) bezeichnetman die planmäßig festgelegte durchschnittliche Produktionszeit für die Bestände einerNachhalts- (Bestands-) einheit (LEXICON SILVESTRE, 1995). Das Umtriebsalter erfordert beiAnnahme einer gleich verteilten Altersstruktur der Bäume eines bestimmten Gebietes beimParameter f jeweils das arithmetische Mittel aller Jahre bis zum Holzeinschlag (Produktions-alter). Bei den Parametern n und We ist wegen der nicht linearen Beziehungen zu den beein-flussenden Wasserhaushaltsgrößen bei jahresweiser Addition der zu berücksichtigenden Ein-flussgrößen das gewichtete Mittel zu bilden.

Für die flächendeckende Berechnung vieljähriger Mittelwerte der Wasserhaushaltsgrößen desWaldes muss die mittlere Altersstruktur der Bestände beachtet werden. Die Berechnungsglei-chungen für die Parameter f , n und We beziehen sich dann auf das Umtriebsalter. Die dafürgeltenden näherungsweisen Abhängigkeiten für f , n und We sind für Nadel- und Laubwald inden Bildern 40 bis 42 dargestellt. Über Einflüsse des Bodens für die Aufwuchsphase müssenAnnahmen gemacht werden, weil bisher entsprechende Felduntersuchungen fehlen.


55

Bild 39: Gegenüberstellung verschiedener Wasserhaushaltsgrößen in Abhängigkeit vomBestandesalter

maximale Verdunstung ETmax

500

600

700

800

900

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120Bestandesalter [Jahre]

mm

a-1

tatsächliche Gesamtverdunstung ETa

300

400

500

600

700


mm

a-1

Interzeptionsverdunstung EI

0

100

200

300

400


mm

a-1

Versickerung SW Abflusshöhe R

0

100

200

300

400


mm

a-1

Buche

Kiefer

Buche

Kiefer

Buche

Kiefer

Buche

Kiefer

BU

ND

ESA

NST

ALT

FÜ

R G

EWÄ

SSER

KU

ND

E

KO

BLE

NZ

56

Tab

elle

17 :

Erg

ebni

sse

der

Para

met

erop

timie

rung

(f,

n, W

e) n

ach

Ber

echn

unge

n fü

r In

terz

eptio

ns- u

nd B

oden

spei

cher

(f,

n*,

We

* ) b

zw. n

ach

Ber

echn

unge

n fü

r de

n B

oden

spei

cher

ohn

e In

terz

eptio

nsve

rdun

stun

g E I

Kie

fern

auf

sand

igen

Böd

en

%)

Vol

(nF

K16

≤Θ ko

rrP

= 65

0 m

m a

-1

0ET

= 65

0 m

m a

-1

31

bVo

l%12

nFK

,=

=Θ

SW =

Sic

kerw

asse

rmen

ge

Kla

sse

des

Bes

tand

esal

ters

(Jah

r)f

max

ET (mm

a-1

)ET

a(m

m a

-1)

n)

We

(nF

K⋅

Θ(m

m)

)W

e( (d

m)

ETa

/E

I

(%)

IE

(mm

a-1

)n*

We

nFK

⋅Θ(

*)(m

m)

We

*(d

m)

We

b⋅

*(d

m)

SW(m

m a

-1)

Jung

wuc

hs

2 -

5

6

- 1

00,

935

1,13

356

168

033

346

50,

651,

44 2

0 5

1 1

,7 4

,2 4

,521

,9 1

510

20,

611,

09 1

8 3

7 1

,5 3

,1 2

,0 4

,031

718

5

Dic

kung

11

- 2

01,

255

753

593

3,96

152

12,7

38,3

227

2,46

92

7,7

10,0

57

schw

ache

sSt

ange

nhol

z 2

1 -

30

31

- 4

01,

350

1,36

581

081

963

763

76,

626,

5125

825

421

,521

,241

,641

,626

526

54,

794,

3318

516

715

,413

,920

,018

,1 1

3 1

3

star

kes

Stan

genh

olz

41

- 5

0 5

1 -

60

1,31

71,

275

790

765

628

618

6,47

5,56

252

216

21,0

18,0

40,0

37,5

251

232

3,95

3,65

152

140

12,7

11,7

16,5

15,2

22

32

Bau

mho

lz 6

1 -

70

71

- 8

0 8

1 -

90

91

- 100

101

- 110

111

- 120

1,24

51,

220

1,19

81,

178

1,15

81,

148

747

732

719

707

695

689

609

603

598

592

587

583

5,26

5,18

4,90

4,76

4,67

4,53

204

201

190

184

180

175

17,0

16,8

15,8

15,3

15,0

14,6

36,3

35,5

35,1

35,0

34,7

34,5

221

214

210

207

204

201

3,43

3,24

3,14

3,07

3,00

2,89

131

123

119

116

113

109

10,9

10,2

9,9

9,7

9,4

9,1

14,2

13,3

12,9

12,6

12,2

11,8

41 47 52 58 63 67ge

sam

t

2 -

300

1,17

270

358

34,

3316

713

,934

,620

22,

7510

48,

711

,367

BU

ND

ESA

NST

ALT

FÜ

R G

EWÄ

SSER

KU

ND

E

KO

BLE

NZ

57

Tab

elle

18:

Erg

ebni

sse

der

Para

met

erop

timie

rung

(f,

n, W

e) n

ach

Ber

echn

unge

n fü

r In

terz

eptio

ns- u

nd B

oden

spei

cher

(f

, n*,

We

*) b

zw. n

ach

Ber

echn

unge

n fü

r de

n B

oden

spei

cher

ohn

e In

terz

eptio

nsve

rdun

stun

g E

I

Buc

hen

auf s

andi

gen

Böd

en

korr

P=

650

mm

a-1

0

ET=

650

mm

a-1

31

bVo

l%12

nFK

,=

=Θ

SW =

Sic

kerw

asse

rmen

geK

lass

e de

sB

esta

nds-

alte

rs(J

ahr)

fm

axET (m

m a

-1)

ETa

(mm

a-1

)n

)W

e(

nFK

⋅Θ

(mm

))

We

( (dm

)ET

a/

EI

(%)

IE

(mm

a-1

)n*

We

nFK

⋅Θ(

*)(m

m)

We

*(d

m)

We

b⋅

*(d

m)

SW(m

m a

-1)

2 -

5

6 -

10

0,86

80,

932

521

559

317

387

0,63

1,01

19

34

1,6

2,8

1,9

8,5

6 33

0,62

0,91

18 301,

52,

52,

03,

233

326

3

11

- 20

21

- 3

01,

040

1,08

862

465

348

452

91,

962,

78 7

210

56,

08,

821

,727

,010

514

31,

501,

9654 72

4,5

6,0

5,8

7,8

160

121

31

- 4

0 4

1 -

50

1,10

01,

100

660

660

535

534

2,87

2,87

108

108

9,0

9,0

27,7

27,3

148

146

2,02

2,02

74 746,

26,

28,

18,

111

511

6

51

- 6

0 6

1 -

70

1,10

01,

100

660

660

531

527

2,77

2,67

104

100

8,7

8,3

26,7

26,2

142

138

1,96

1,90

72 706,

05,

87,

87,

511

912

3

71

- 8

0 8

1 -

90

1,10

01,

100

660

660

523

521

2,58

2,50

97

94

8,1

7,8

25,6

25,0

134

130

1,85

1,83

68 675,

75,

67,

47,

312

712

9

91

- 10

010

1 –

110

1,10

01,

100

660

660

518

517

2,44

2,41

91

90

7,6

7,5

24,3

24,0

126

124

1,79

1,77

65 645,

45,

37,

06,

913

213

3

111

–120

1,10

066

051

52,

34 8

77,

323

,512

11,

7463

5,2

6,8

135

2 –

300

1.09

365

651

12,

30 8

67,

221

,911

21,

7664

5,3

6,9

139


58

Bild 40: Parameter f für Nadel- und Laubwald auf verschiedenen Böden in Abhängigkeit vomUmtriebsalter (UA)

Bild 41: Effektivitätsparameter n nach BAGROV in Abhängigkeit vom Umtriebsalter von Laub-und Nadelwald für bindige Böden (schwarze Linien) und sandige Böden (blaue Linien)

Bild 42: We als Funktion des Umtriebsalters von Laub- und Nadelwald für bindige und sandigeBöden

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

4,0

4,5

5,0

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200

Umtriebsalter UA [Jahre]

n

bindige Böden

sandige Böden

Nadelw ald (Kiefern)

Laubw ald (Buchen)

0,8

0,9

1

1,1

1,2

1,3

1,4

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200Umtriebsalter UA [a]

f bindige Böden

sandige Böden

Nadelwald (Kiefern)

Laubwald (Buchen)

[Jahre]

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

1,6

0 50 10 15 20 25 30 35 40Umtriebsalter UA

We

[m]

sandige Böden

bindigeBöd

Laubwald

Nadelwal

[Jahre]


59

Die Berechnungsgleichungen für die Parameter f , n und We in Abhängigkeit vom UmtriebsalterUA werden unterschieden nach Nadel- und Laubwald sowie nach sandigen ( nFKΘ <16 Vol %)und bindigen ( nFKΘ 16 >Vol %) Böden nachfolgend mitgeteilt.

Tabelle 19: Algorithmen zur Berechnung des Parameters 0ET/maxETf = , der Ausschöpfungs-tiefe We in dm, mit 0≥We und des Effektivitätsparameters n der BAGROV-Gleichung, n >0, ΘnFKin Vol.% für Wald

Landnutzungseinheit „Nadelwald“ sandige Böden ( nFKΘ ≤ 16 Vol.%)Parameter Berechnungsgleichung Hinweis

0ET/maxETf = UA ≤ 130 Jahre →

1

6125947

35231

1035601022301057850108052010639240100,2694 0,8

SNf

UA,UA,UA,UA,UA,UAf

=

⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅−

⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+=−−−

−−−

UA > 130 Jahre → (51)

2

252 10178,010

SNf

UAUA0,108 1,35f

=

⋅⋅+⋅⋅−= −−

Bild 40

n UA ≤ 20 Jahre →33221 10220108360100,129 0,5 UA,UA,UAn ⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅−= −−−

UA > 20 Jahre → (52)

61351047

35221

1059010603010261401064701010100,92 0,38

UA,UA,UA,UA,UA,UAn

⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅−

⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+=−−−

−−−

Bild 41

We in dm UA ≤ 50 Jahre →

695645

33221

10568,010102,01066,010169,0101118,010

UAUAUAUAUAUA0,199 0,07We

⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+=

−−−

−−−

UA > 50 Jahre → (53)37242 1016,01014,010 UAUAUA0,3641,16 We ⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+= −−−

Bild 42

Landnutzungseinheit „Nadelwald“ bindige Böden ( nFKΘ >16 Vol.%)


0ET/maxETf = UA ≤ 130 Jahre → 11,03 SNff ⋅=

UA > 130 Jahre → 231,0 SNff ⋅= (54)1SNf und 2SNf

siehe sandigeBöden, Bild 40

n UA ≤ 20 Jahre →34222 108010480100,347 0,8 UA,UA,UAn ⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅−= −−−

UA > 20 Jahre → (55)

51148

35231

10929010942010380107690100,797 0,73

UA,UA,UA,UA,UAn

⋅⋅+⋅⋅−

⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+=−−

−−−

Bild 41


695645

33221

10588,010109,010729,01020116,0101694,010

UAUAUAUAUAUA0,1850,214 We

⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+=

−−−

−−−

UA > 50 Jahre → (56)37242 10173,0101493,010 UAUAUA0,381,16 We ⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+= −−−

Bild 42


60

Landnutzungseinheit „Laubwald“ sandige Böden ( nFKΘ ≤ 16 Vol.%)


0ET/maxETf = UA ≤ 90 Jahre →

1

6105846

34232

101094601034940104220102330105080100,25 0,84

SLf

UA,UA,UA,UA,UA,UAf

=

⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+

⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅+=−−−

−−−

UA > 90 Jahre → (57)

2

38253 1016860101550100,49 1,038

SLf

UA,UA,UAf

=

⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+= −−−

Bild 40

n UA ≤ 90 Jahre →

6105745

33224

1071901022901028280101660104220100,4 0,5

UA,UA,UA,UA,UA,UAn

⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+

⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅−=−−−

−−−

UA > 90 Jahre → (58)37242 101212101010880100,3056 2,0 UA,UA,UAn ⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+= −−−

Bild 41


4634

232

10112,0101558,0105678,010

UAUAUAUA0,699 0,077We

⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅+=

−−

−−

UA > 50 Jahre → (59)

61451148

35231

1039499,0105818,01034068,01010058,0101566,010


⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+=

−−−

−−−

Bild 42

Landnutzungseinheit „Laubwald“ bindige Böden ( nFKΘ >16 Vol.%)


0ET/maxETf = UA ≤ 100 Jahre → 11,05 SLff ⋅=

UA > 100 Jahre → 251,0 SLff ⋅= (60)

1SLf und2SLf siehe sandige

Böden,Bild 40

n UA ≤ 90 Jahre →

6105745

33222

1027501010940101646010115101034340100,546 0,813

UA,UA,UA,UA,UA,UAn

⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+

⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅−=−−−

−−−

UA > 90 Jahre → (61)38252 10587701056670100,1698 2,1 UA,UA,UAn ⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+= −−−

Bild 41


47

34232

10985,01014,010534,010

UAUAUAUA0,43750,223 We

⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅+=

−

−−−

UA > 50 Jahre → (62)

41037

242

10431,010409,0101351,010


⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+=

−−

−−

Bild 42


61

2.8 Einfluss der Parallelität der Jahresgänge von Wasser- und Energie-verfügbarkeit auf den Effektivitätsparameter n nach BAGROV

In den vorangegangenen Abschnitten wurden eingehend die Einflüsse der Speicherkapazität desBodens und der Interzeption (vor allem bewaldeter Standorte) auf den Effektivitätsparameter nnach BAGROV untersucht.

Aber auch der klimabedingte Grad der Parallelität von Wasser- und Energieverfügbarkeit imJahresgang hat Einfluss auf die Effektivität des Standortes für die Verdunstung. Unter sonst glei-chen Boden- und Landnutzungsbedingungen steigt die mittlere jährliche Verdunstung an, wennder Anteil der sommerlichen Niederschläge am Jahresmittelwert größer wird. Das heißt, es stehtzu Zeiten hoher Energieverfügbarkeit ein höheres Wasserangebot zur Verfügung. Diese anteiligehöhere Wasserverfügbarkeit im Sommerhalbjahr ist einerseits klimabedingt und regionalunterschiedlich, andererseits kann der Einfluss auf die Effektivität des Standortes imVerdunstungsprozess noch größer werden, wenn Flächen beregnet werden oder kapillarerWasseraufstieg aus flurnahem Grundwasser in die verdunstungsbeeinflusste Bodenzone auftritt.Für das Gebiet Deutschlands liegt der Anteil des mittleren korrigierten Sommerniederschlages

korrP am Jahresniederschlag etwa im Bereich von 0,45 bis 0,65.

In der Beschreibung zu den HAD-Karten 2.3 (Mittlere Niederschlagshöhe Sommerhalbjahr(ohne Korrektur)) und 2.4 (Mittlere Niederschlagshöhe Winterhalbjahr (ohne Korrektur)) werdenfolgende Niederschlagstypen ausgewiesen:

MeerestypNiederschlagsminimum im Frühjahr und Niederschlagsmaximum im Herbst,

SommerniederschlagstypNiederschlagsmaximum in den Sommermonaten, untergliedert in Bereiche stärkerermaritimer bzw. kontinentaler Einflüsse,

Mittelgebirgstypnicht besonders ausgeprägte Maxima im Sommer und im Winter,

WinterniederschlagstypMaximum der Winterniederschläge in den hohen Lagen der Mittelgebirge.

Der Quotient korrSo,korr P/P nimmt zum Beispiel in den hohen Lagen des Harzes, des Sauerlandesund der Eifel niedrige Werte an, in Bayern (z. B. Raum München) eher hohe Werte. Er liegt fürdie Gesamtheit der ausgewerteten Lysimeterstationen im Bereich zwischen 0,5 und 0,6 mit einerHäufung um 0,55.

Sein Einfluss auf den Effektivitätsparameter n wird mittels eines Korrekturfaktors aberücksichtigt:

nK = a � n (63).

Zur Quantifizierung des Faktors a wurde der Effektivitätsparameter n näherungsweise für zu-sammenhängende mehrjährige Beobachtungsreihen wägbarer Lysimeter mit über- bzw. unter-durchschnittlichen Werten des Quotienten korrSo,korr P/P bestimmt. Diese Ergebnisse, die zwarnicht den gesamten Schwankungsbereich des Quotienten für Deutschland beinhalten, sinddennoch wichtige Anhaltspunkte für die Quantifizierung von a.

In Auswertung vieljähriger Beobachtungsreihen beregneter Lysimeter mit Fruchtfolgen und Gras(GLUGLA ET AL., 1981, KRAMER ET AL., 1982) konnte der Faktor a über berechnete n-Werteunberegneter und unterschiedlich stark beregneter Lysimeter abgeschätzt werden.Erwartungsgemäß ist die Verdunstung von beregneten Standorten größer als von unberegneten.Die größere Häufigkeit der Wasserverfügbarkeit im Sommerhalbjahr vergrößert die Speicher-


62

wirkung von Boden und Pflanzenteilen (Interzeptionsspeicher) und damit die Verdunstung zuZeiten hohen Energieangebotes. Begünstigt wird dieser Effekt noch durch die an beregnetenStandorten größere Pflanzenmasse. Dieses führt schließlich bezogen auf das Jahresmittel derWasserhaushaltsgrößen und des Effektivitätsparameters n insgesamt zu höheren n-Werten,d. h. nK>n.

Im Ergebnis der oben genannten Auswertung von Lysimetern mit Beregnung ( B ) wurdenTrendlinien für den Quotienten a = nK/n als Funktion von )BP( So,korr + / )BP( korr + für Acker- undGrünland abgeleitet (Bild 43).

Bild 43: Korrektur des Effektivitätsparameter n nach BAGROV unter Berücksichtigung desNiederschlages im Sommerhalbjahr und bei Beregnung

Gleiches gilt auch für den Einfluss kapillaren Wasseraufstiegs flurnahen Grundwassers auf denParameter n (Abschnitt 2.4.3), der über die mittlere jährliche Kapillarwassermenge KR imQuotienten berücksichtigt wird. Mit Bezug auf Bild 43 ergeben sich Trendlinien, die für diegenannten Landnutzungen repräsentativ sein sollen.

Mit )KRBP/()KRBP(x korrSo,korr ++++= und

So,korrP Niederschlagssumme des hydrologischen Sommerhalbjahres(1. Mai – 31. Okt.)

gilt für:

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

1,6

1,8

2,0

2,2

2,4

0,40 0,45 0,50 0,55 0,60 0,65 0,70 0,75 0,80

(Pkorr,So + B) / (Pkorr + B)

a =

n K /

n

Grünland-Situationen:- Falkenberg b. Osterburg- Seehausen/Wische

Ackerland-Situationen:- Müncheberg- Seehausen/Wische


63

Ackerland und Waldflächen:

x,

x,,

nna K

−−

−+==

115420

)1(05136080 3 (64)

Grünland sowie vegetationslose und versiegelte Flächen:

3)1(01890770

x,,

nna K

−+== (65)

Bei der deutschlandweiten klimabedingten Berücksichtigung des korrigierten n-Wertes wird –wenn nicht beregnet wird – für die Bereiche ( ) ( )KRP/KRP korrSo,korr ++ < 0,5 bzw.( ) ( )KRP/KRP korrSo,korr ++ > 0,6 die Trendlinie von Grünland vorgeschlagen. Bei Beregnung vonAcker- oder Grünland werden die Trendlinien ( ) ( )( )KRBP/KRBPa korrSo,korr ++++= Fktentsprechend dieser Landnutzungen gewählt. Für vegetationslose und versiegelte Flächen wirdfür die Bereiche des Quotienten ( ) ( )KRP/KRP korrSo,korr ++ < 0,5 bzw. ( ) ( )KRP/KRP korrSo,korr ++ > 0,6die Trendlinie für Grünland vorgeschlagen, wobei B und KR Null gesetzt werden.

2.9 Bedingungen für den Einsatz des BAGROV-Verfahrens zur Berechnungvieljähriger Mittelwerte des Wasserhaushalts

Der umfassende Einsatz der BAGROV-Beziehung (Gleichung 3) zur Berechnung vieljährigerMittelwerte der tatsächlichen Verdunstung ETa erfordert die flächendeckende Kenntnisvieljähriger Mittelwerte der klimatologischen Haupteinflussgrößen korrigierter Niederschlag

korrP und maximale Verdunstung 0ETfmaxET ⋅= sowie des Effektivitätsparameters n nachBAGROV. Dieser Parameter n quantifiziert den Einfluss der mittleren Wasserverfügbarkeit(Boden- und Interzeptionsspeicher) des jeweiligen Standortes auf die tatsächliche Verdunstung.Er ist ferner durch die mittlere Energieverfügbarkeit ( maxET ) festgelegt. Die entsprechendenBerechnungsgleichungen für f und n sind im Abschnitt 2.7 zu finden bzw. im Anhangzusammengefasst.

Ein weiterer wichtiger Punkt ist die notwendige Länge des Mittelungszeitraums für die Anwen-dung des BAGROV-Verfahrens:

Für kürzere Zeitabschnitte (Tage ...) ist der Quotient ETa/ETmax insbesondere von der aktuellenVerfügbarkeit von Bodenwasser im Ausschöpfungsraum (vgl. DISSE-Kurve, Abschnitt 2.6.2.1),aber auch von der aktuellen Verfügbarkeit von Niederschlagswasser auf der Pflanzenoberfläche(vgl. Interzeptionsspeicher, Abschnitt 2.6.1) abhängig.

Zur Quantifizierung mittlerer Werte des Quotienten maxET/ETa muss die mittlere Ver-fügbarkeit von Wasser im Boden- und Interzeptionsspeicher bekannt sein. Im BAGROV-Verfahren wird die mittlere Verfügbarkeit durch den Quotienten maxET/Pkorr wiedergegeben,während im Wesentlichen der Einfluss der spezifischen Standortbedingungen für die zeitlicheund räumliche Verfügbarkeit des stochastisch verteilten Niederschlags durch denEffektivitätsparameter n quantifiziert wird. Wie lang dieser Mittelungszeitraum sein muss, hängtvor allem vom Verhältnis der Vorfeuchte im Boden zur Bodenfeuchte des gewähltenMittelungszeitraums ab. Klärung bringen gleitende Mittelwerte unterschiedlich langer Reihenvon Monatswerten (schrittweise) korrigierter Niederschläge Pkorr, maximaler Verdunstung ETmaxund tatsächlicher Verdunstung ETa von Lysimeterbeobachtungen. Untersucht wurden aus langen


64

Reihen von Monatswerten dieser Größen unterschiedliche gleitende Mittel (Monatsschritte) desQuotienten maxET/ETa in Abhängigkeit vom Quotienten maxET/Pkorr . Dabei wird mitzunehmender Länge des Mittelungszeitraums die Streuung der einzelnen gleitenden Mittelwertegeringer und die Punktwolke konzentriert sich bezogen auf die BAGROV-Beziehung aufden Wert des Effektivitätsparameters n des Versuchsstandortes (Bild 44).

Für die Lysimetergruppe 10 der Station Brandis (Fruchtfolge, tiefgründiger Löß mitmm250≈⋅WenFKΘ und n = 6,51) trat dieses nach einem Mittelungszeitraum von etwa 15 Jahren

ein. Für die Lysimetergruppe 5 (Fruchtfolge, geringmächtiger Sandlöß über kieshaltigem Sandmit mm60≈⋅WenFKΘ und n = 1,65) reichten schon Mittelwerte von etwa 10 Jahren aus. BeiMittelwerten von 30 Jahren kann davon ausgegangen werden, dass selbst bei bewaldetenStandorten mit hohen Speicherwerten von Boden- und Interzeptionswasser die regional un-terschiedlichen mittleren Bodenfeuchtebedingungen in Deutschland mit ausreichender Sicherheitdurch den Quotienten maxET/Pkorr quantifiziert werden können.

Bild 44: Einfluss der Länge des Mittelungszeitraumes auf die Abhängigkeit des QuotientenmaxET/ETa von maxET/Pkorr (Brandis, Lysimeter 5)

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 1,20 1,40 1,60 1,80 2,00

GM6GM12GM24GM60GM120GM168MW aus GM168Bagrov, n=1.65

z.B.: GM6Gleit.Mittel ü.6 Monate

ETaETmax

PkETmax

= 0.96

PkETmax

n = 1.65

n = 2


65

3 Anwendung des Wasserhaushaltsverfahrens BAGLUVAZur Berechnung der vieljährigen Mittelwerte (1961/1990) der tatsächlichen Verdunstungshöheund der Gesamtabflusshöhe für jede Rasterfläche von jeweils 1 km2 in Deutschland werden diein den bisherigen Abschnitten dargelegten methodischen Grundlagen und Algorithmen desWasserhaushaltsverfahrens BAGLUVA genutzt. Nachfolgend werden das Berechnungsschema,die benötigten und verfügbaren Eingabedaten sowie Berechnungsergebnisse eingehenddargestellt und analysiert. BAGLUVA wurde speziell auf die Anforderungen undEingangsgrößen im HAD für die Berechnungen zu den Atlastafeln 2.13 („TatsächlicheVerdunstungshöhe“) und 3.5 („Abflusshöhe“) zugeschnitten. Bei Vorliegen der benötigtenEingangsgrößen in der entsprechenden Form lassen sich die beiden Wasserhaushaltsgrößendamit aber auch für andere Anwendungen ermitteln.

3.1 Verfahrensgrundlagen und Algorithmen

Das Grundkonzept des Wasserhaushaltsverfahrens ist in Bild 45 schematisch dargestellt. Be-rechnungsgrundlagen und Datenverfügbarkeit orientieren sich an der vorrangigen Nutzung desVerfahrens für die Erarbeitung der Karteninhalte „Mittlere jährliche tatsächlicheVerdunstungshöhe“ (Atlastafel 2.13) und „Mittlere jährliche Abflusshöhe“ (Atlastafel 3.5) desHydrologischen Atlas von Deutschland (HAD) in digitaler und analoger Form (HAD, 2001). Dieinsgesamt im Abschnitt 2 dargelegten methodischen Grundlagen gestatten jedoch beientsprechender Verfügbarkeit der Eingangsdaten auch eine detailliertere Berechnung mit höhererAussagekraft und Genauigkeit der Ergebnisse, z. B. für die Ermittlung des regionalenWasserdargebots.

Die Berechnungen werden zunächst für die Landnutzungseinheiten

− versiegelte Flächen− vegetationslose Flächen− Grünland− Ackerland− Laubwald− Nadelwald− Gewässerdurchgeführt. Sind für eine Grundflächeneinheit verschiedene Landnutzungen angegeben, erfolgteine flächenanteilig gewichtete Mittelung der berechneten Wasserhaushaltsgrößen für die in derGrundfläche vorkommenden Landnutzungseinheiten.

Die Wasserhaushaltsberechnung wird in folgenden Bearbeitungsschritten durchgeführt:

1. Für die Zeit mit Schneedecke wird - außer für Waldflächen - für alle Landnutzungsein-heiten entsprechend der Andauer die maximale Verdunstung gleich derSchneeverdunstung also der tatsächlichen Verdunstung gesetzt (Abschnitt 2.5.3.1).

2. Für Zeiträume ohne Schneedecke wird mit dem- Parameter f als Funktion von Landnutzung und Volumenfeuchte der nutzbaren

Feldkapazität nFKΘ (Abschnitt 2.5.4 und 2.7) sowie mit der- Gras-Referenzverdunstung 0ET (Abschnitt 2.5.1)die maximale Verdunstung maxET berechnet.


66

Bei Hangneigung wird der Parameter f durch den von Hangneigung und –expositionabhängigen Parameter Hf (Abschnitt 2.5.3.2) modifiziert:

0ETffmaxET H ⋅⋅=

3. Der Effektivitätsparameter n wird bei flurfernem Grundwasserstand festgelegt für- versiegelte Flächen mit konstantem Wert 0,16 (Abschnitt 2.7.1),- vegetationslose Flächen in Abhängigkeit von der Volumenfeuchte nFKΘ bei

nutzbarer Feldkapazität (Abschnitt 2.7.2),- Grün- und Ackerland in Abhängigkeit von der Volumenfeuchte nFKΘ bei

nutzbarer Feldkapazität (Abschnitt 2.7.3 und 2.7.4),- Laub- und Nadelwald in Abhängigkeit vom Bestandes- bzw. Umtriebsalter UA

(Abschnitt 2.7.5). Ferner wird nach sandigen bzw. bindigen Böden unterschieden (Bereiche von nFKΘ ), die nach der Legendennummer der BÜK1000 ausgewiesen werden. Vorschläge für die näherungsweise Festlegung des Umtriebsalters UAbewaldeter Flächen enthält Tabelle 20

4. Bei flurnahem Grundwasser mit Kapillarwasseraufstieg ( KR ), bei Beregnung ( B ) und beiklimabedingt kleinerem bzw. größerem Sommeranteil des Niederschlages ( So,korrP ) wirdder Effektivitätsparameter korrigiert: nanK ⋅= (Abschnitt 2.8).

5. Die Berechnung des mittleren Kapillarwasseraufstiegs KR in die Auschöpfungszoneerfolgt in Abhängigkeit vom Grundwasserflurabstand zG, von nFKΘ und von Web ⋅(Abschnitt 2.4.3 und 2.6.2.2).

6. Anwendung der BAGROV-Beziehung (3) unter Nutzung der Größen korrigierterNiederschlag korrP sowie n bzw. Kn und Berechnung von maxET/ETa und ETa(Abschnitt 2.6 und 2.9).

Berechnung der Abflusshöhe (Gesamtabfluss): ETaPR korr −=

Tabelle 20: Festlegung des Umtriebsalters UA bewaldeter Flächen (nach MÜLLER, 1999)

Landnutzung Höhenlage und Zuordnung zu 0ET Umtriebsalter UA (Jahre)

m ü. NN0ET (mm a-1) nährstoffarme Böden*) nährstoffreiche Böden**)

Nadelwald(weitgehend Kiefer) < 300 ≥ 525 110 100(weitgehend Fichte) 300 – 700 450 – 525 90 80(weitgehend Fichte) > 700 <450 130 120Laubwald 170 140*) BÜK1000 Legendennummern 10, 12, 17, 23, 31, 33, 34, 57, 63, 71 (sandige Böden)**) BÜK1000 alle übrigen Legendennummern (bindige Böden)

3.2 Erforderliche Eingangsdaten und ihre Verfügbarkeit

Die erforderlichen Eingangsdaten sind in Bild 45 dargestellt. Sie lassen sich untergliedern inDaten des Klimas, der Landnutzung, der Geomorphologie, des Bodens, der Grundwasserver-hältnisse und anthropogener Einflüsse, wie Beregnung. Die erforderlichen Informationen liegenentweder als Vektordatensatz (z. B. Landnutzung, Boden) oder als Rasterdatensatz mit 1 km2-


67

Raster (z. B. Klima, Schneedecke) vor. Dieses 1 km2-Raster wird zur detaillierteren Betrachtungder Landnutzung in 500 m x 500 m-Flächen als Arbeitsraster unterteilt.

3.2.1 Klimadaten einschließlich Schneedecke und GewässerverdunstungErforderliche Klimadaten sind flächendifferenzierte (1 km2) vieljährige Mittelwerte (1961/1990)

- des korrigierten Niederschlages korrP und- der Gras-Referenzverdunstung 0ETsowie des mittleren Jahresgangs (Monatswerte) beider Größen. Sie werden in digitaler Form(digHAD) vom Deutschen Wetterdienst (DWD) bereit gestellt (HAD-Atlastafeln 2.5 und 2.6sowie 2.12).

Die Daten zur Schneedecke in Form der

- mittleren Tageszahl der Schneedecke des ersten ( ATZ ) bzw. letzten Tages ( ETZ ) mit einerSchneehöhe ≥ 1 cm

- mittleren Zahl des Tages ( MAXTZ ) mit der maximalen Schneedeckenhöhe des Winters- mittleren Zahl der Tage ( DS ) mit einer ununterbrochenen („fiktiven“) Schneedecke

liegen ebenfalls in digitaler Form vor (HAD-Atlastafel 2.10).

Vieljährige Mittelwerte der Verdunstung wE freier Wasserflächen werden vom DWD bestimmt.Die Berechnung von wE erfolgt nach dem DALTON-Ansatz (DVWK 1996) in Abhängigkeitvon den erforderlichen Klimawerten nahe gelegener Stationen. Die regionale Extrapolation derKlimadaten wird im Bergland unter Beachtung der Geländehöhe der Gewässerflächen vorge-nommen.

Berechnungen werden durchgeführt für unterschiedliche Gewässerarten (stehende Gewässer,Fließgewässer, Talsperren mit Grundablass ...) für eine Standardtiefe von 6 m.

3.2.2 LandnutzungGrundlage für die Ausgliederung der Bodenbedeckung ist der CORINE-Vektordatensatz (StBA,1994). Die Untergliederung der Bodenbedeckung erfolgt für die Landnutzungsformen der Ebene3 (Arten) mit den Kennziffern 1.1.1 bis 5.2.3 (Tabelle 21).

Für die jeweiligen Arten der Bodenbedeckung (Kennziffern 1.1.1 bis 5.2.3) stehen nachAbschnitt 3.1 bestimmte Landnutzungseinheiten/Hydrotope (versiegelte Flächen, ....., Gewässer)bzw. werden anteilige Kombinationen dieser Landnutzungseinheiten vorgeschlagen (Tabelle 22).Für diese Zuordnung der Landnutzungseinheiten zu den Arten der Bodenbedeckung warenErläuterungen zur CORINE-Datei hilfreich (StBA, 1994, PERDIGĀO, 1997). Zum UmtriebsalterUA bewaldeter Flächen können nach J. MÜLLER (1999) für Nadel- und Laubwald in Deutschlandnur Richtwerte in Abhängigkeit vom Nährstoffgehalt der Böden und der Höhenlage angegebenwerden (Tabelle 20).

Die Untergliederung nach Arten der Ebene 3 der CORINE-Datei führt einerseits zu relativgeringen Unterschieden der ermittelten Wasserhaushaltsgrößen, z. B. der Arten 2.1.1, 2.4.1,2.4.2 und 2.4.3, andererseits ergeben sich z. B. für die urban geprägten Einheiten 1.1.1 und 1.1.2große Unterschiede im berechneten Wasserhaushalt. Hier würde eine Erweiterung der Nomen-klatur mit vom Versiegelungsgrad abhängiger Untergliederung zu wesentlich detaillierterenAussagen im Wasserhaushalt urban geprägter Gebiete führen (GLUGLA ET AL., 1999a, MOSIMANET AL., 1999).


68

Tabelle 21: CORINE Land Cover Nomenklatur der Bodenbedeckungen

Ebene 1 - Bereiche Ebene 2 - Gruppen Ebene 3 - Arten

1. Bebaute Flächen1.1 Städtisch geprägte Flächen

1.2 Industrie-, Gewerbe- und Verkehrs-flächen

1.3 Abbauflächen, Deponien undBaustellen

1.4 Künstlich angelegte, nicht land-wirtschaftlich genutzte Grünflächen

1.1.1 Durchgängig städtische Prägung1.1.2 Nicht durchgängig städtische Prägung1.2.1 Industrie- und Gewerbeflächen1.2.2 Straßen-, Eisenbahnnetze und funktionell

zugeordnete Flächen1.2.3 Hafengebiete1,2,4 Flughäfen1.4.1 Abbauflächen1.4.2 Deponien und Abraumhalden1.4.3 Baustellen1.4.1 Städtische Grünflächen1.4.2 Sport- und Freizeitanlagen

2. Landwirtschaftliche Flächen

2.1 Ackerflächen

2.2 Dauerkulturen

2.3 Grünland2.4 Landwirtschaftliche Flächen hete-

rogener Struktur

2.1.1 Nicht bewässertes Ackerland2.1.2 Regelmäßig bewässertes Ackerland2.1.3 Reisfelder2.2.1 Weinbauflächen2.2.2 Obst- und Beerenobstbestände2.2.3 Olivenhaine2.3.1 Wiesen und Weiden2.4.1 Einjährige Kulturen in Verbindung mit

Dauerkulturen2.4.2 Komplexe

Parzellenstrukturen/Kleingärten2.4.3 Landwirtschaftlich genutztes Land mit

Flächen natürl. Bodenbedeckung vonsignifikanter Größe

2.4.4 Land- und forstwirtschaftliche Flächen

3. Wälder und naturnaheFlächen

3.1 Wälder

3.2 Strauch- und Krautvegetation

3.3 Offene Flächen ohne/mit geringer Vegetation

3.1.1 Laubwälder3.1.2 Nadelwälder3.1.3 Mischwälder3.2.1 Natürliches Grünland3.2.2 Heiden und Moorheiden3.2.3 Hartlaubbewuchs3.2.4 Wald-Strauch-Übergangsstadien3.3.1 Strände, Dünen und Sandflächen3.3.2 Felsflächen ohne Vegetation3.3.3 Flächen mit spärlicher Vegetation3.3.4 Brandflächen3.3.5 Gletscher und Dauerschneegebiete

4. Feuchtflächen4.1 Feuchtflächen im Landesinnern

4.2 Feuchtflächen an der Küste

4.1.1 Sümpfe4.1.2 Torfmoore4.2.1 Salzwiesen4.2.2 Salinien4.2.3 In der Gezeitenzone liegende Flächen

5.Wasserflächen5.1 Wasserflächen im Landesinnern

5.2 Meeresgewässer

5.1.1 Gewässerläufe5.1.2 Wasserflächen5.2.1 Lagunen5.2.2 Mündungsgebiete5.2.3 Meere und Ozeane


69

Tabelle 22: Anteile der im Wasserhaushaltsverfahren BAGLUVA verwendeten Landnutzungs-einheiten an den Landnutzungsarten der CORINE-Nomenklatur (s. Tabelle 21 und Text)

Landnut-zungsart

versiegelteFläche

vegetations-lose Fläche

Grünland Ackerland Laubwald Nadelwald Ge-wässer

Nr. [%] [%] [%] zB [cm] [%] [%] UA [a] [%] UA [a] [%]1.1.1 80 10 12 10 1001.1.2 35 20 12 20 15

1010030

1.2.1 85 10 12 5 1001.2.2 50 20 20 12 10 1001.2.3 80 10 10 121.2.4 30 70 121.3.1 70 25 12 51.3.2 80 20 121.3.3 20 801.4.1 50 12 50 1001.4.2 15 60 12 5 10

1010030

2.1.1 1002.1.2 100

(2.1.3)+2.2.1 100 252.2.2 100 20

(2.2.3)+2.3.1 100 20

2.4.1+ 50 20 502.4.2 35 20 40 25 102.4.3 35 20 40 15 50 10 50

2.4.4+ 25 20 25 30 100 20 1003.1.1 100 S: 170*)

B: 140*)3.1.2 100 S: 90*)

B: 80*)3.1.3 50 S: 170*)

B: 140*)50 S: 90*)

B: 80*)3.2.1 100 123.2.2 50 20 50 50

(3.2.3)+3.2.4 50 15 50 103.3.1 1003.3.2 1003.3.3 50 50 12

3.3.4+ 80 20 203.3.5 **)4.1.1 50 20

zA=0,3m40 10 50

4.1.2 100 20zA=0,5m

4.2.1 80 20zA=0,3m

20 30zA =0,3m

4.2.2+ 40 604.2.3 40 605.1.1 1005.1.2 100

(5.2.1) 100(5.2.2) 100(5.2.3) 100

*) Umtriebsalter für mittlere Verdunstungsbedingungen, weitere Differenzierung s. Text**) bei 3.3.5 (Gletscher und Dauerschneegebiete) wird als Schneeverdunstung SE = 75 mm/a gesetzt+ in Deutschland nicht vertreten oder nicht gesondert ausgewiesenSymbolerläuterung siehe nächste Seite �


70

Bezeichnungen und Präzisierungen

Bewaldete Flächen

UA Umtriebsalter in Jahren

Bodenart

S Sandige BödenBÜK1000, Legendennummer 10, 12, 17, 23, 31, 33, 34, 57, 63, 71

B Bindige BödenBÜK1000, übrige Legendennummer 1 ... 72

Vegetation

zB Höhe der Grünlandvegetation (Gras) in cm

Flurnähe des Grundwassers

zA Abstand (dm) zwischen Unterkante, Ausschöpfungszone und Grundwasseroberfläche


71

3.2.3 Digitales HöhenmodellAuf der Grundlage des räumlich hoch aufgelösten digitalen Höhenmodells (Rasterdatensatz von25 m x 25 m) des Bundesamtes für Kartographie und Geodäsie (BKG) wurden die Hangneigungund Hangexposition berechnet.

Mit den Informationen zur Hangneigung und –exposition für das 25 m x 25 m-Raster ist dasEnergieangebot *maxET in geneigtem Gelände gemäß

0ETffmaxETfmaxET HH* ⋅⋅=⋅=

ermittelt worden, wobei maxET die maximale Verdunstung für ebenes Gelände ist. In ebenemGelände gilt somit 1=Hf . Für geneigtes Gelände wird der Parameter Hf in Abhängigkeit vonHangneigung und -exposition festgelegt (vgl. Abschnitt 2.5.3.2).

3.2.4 BodenkenngrößenIm Ergebnis der methodischen Untersuchungen (Abschnitt 2) sind neben den klimatologischbestimmten Größen korrP und 0ETfmaxET ⋅= besonders die Speichereigenschaften der je-weiligen Landnutzung (Interzeptionsspeicher, Bodenspeicher ...) von Einfluss auf den Effek-tivitätsparameter n und damit über die BAGROV-Beziehung auf die tatsächliche Verdunstung undden Gesamtabfluss.

Die Verfügbarkeit von Bodenwasser aus den Niederschlägen für den Verdunstungsvorgang wirdwesentlich durch die Wasserbindung im Boden (Volumenfeuchte der nutzbaren Feldkapazität

nFKΘ ) und die Ausschöpfungstiefe We bestimmt (Abschnitt 2.4.2, 2.4.3 und 2.6.2.1). Darüberhinaus ist die von nFKΘ abhängige Vegetationsentwicklung indirekt auch für die maximaleVerdunstung von Einfluss (Abschnitt 2.5.4). In gleicher Weise hat der Humusgehalt des Bodensüber die Bodenfärbung Einfluss auf den Parameter f .

Angesichts der Bedeutung von nFKΘ für das Berechnungsverfahren müssen an die Verfügbarkeitund Genauigkeit dieser Bodenkenngröße hohe Anforderungen gestellt werden. Bei der Herlei-tung des Verfahrens und der Parameterermittlung aus Lysimeterbeobachtungen wurden daher beider Bestimmung von nFKΘ die für Messstandorte verfügbaren Informationen zum Boden umfas-send ausgewertet und genutzt. Im Ergebnis dieser Auswertung muss darauf hingewiesen werden,dass die Bodenuntersuchungen für die Lysimeterstandorte künftig verbessert werden müssen.Für flächendeckende Informationen zu nFKΘ werden die horizontbezogenen digitalen Werte fürdie „nutzbare Feldkapazität (nFK)“ der BÜK1000 der Bundesanstalt für Geowissenschaften undRohstoffe (BGR) genutzt. Die Kennwerte der Wasserbindung im Boden basieren auf dernutzungsdifferenzierten BÜK1000 (forstliche, landwirtschaftliche Nutzfläche und Grünland).Die meist auf flächenmäßig dominierende Leitböden orientierende Datenbank reicht gegenwärtigvielfach nicht aus, um die gesamte Leitbodenassoziation umfassend zu kennzeichnen.

Angesichts der Horizontabfolge mit jeweils unterschiedlichen nFKΘ -Werten wird der tiefenbe-zogene für We gemittelte nFKΘ -Wert über Optimierungsansätze sukzessiv berechnet. Für die je-weilige Landnutzungsform gelten die in Abschnitt 2.7 mitgeteilten We -Werte.


72

Tabelle 23: Zuordnung der Legendennummer (BÜK1000) zu nFKΘ der Bodenarten

Bodenart (Mineralboden) nFKΘ (Vol.%) Legendennummer der BÜK1000Sande 8

101316182022

31, 33, 34, 6310, 711, 17, 5712, 213, 25, 26, 27, 28, 29, 32, 54, 60, 626145, 70

Schluffe(Schwarzerde)

212326

48, 56, 648, 9, 13, 35, 43, 44, 4636, 37, 38, 39, 40

Lehme 1415161718

23, 6515, 52, 58, 5919, 24, 42, 4714, 20, 22, 30, 53, 55, 694, 5, 11, 16, 18, 41

Tone <15≥15

50, 51, 66, 682, 49, 67

Torf (Organische Böden)Niedermoor

Hochmoor67

3.2.5 GrundwasserflurabstandDie Grundwasseroberfläche ist je nach Tiefenlage unter Flur von Einfluss auf den Kapillarwas-seraufstieg in die verdunstungsbeeinflusste Bodenzone (Abschnitt 2.4.3). Die Kapillarwasser-menge wird wesentlich durch Ausschöpfungstiefe und Boden (z. B. Volumenfeuchte der nutz-baren Feldkapazität) bestimmt und ist damit auch abhängig von der Landnutzungsart. Beibewaldeten Standorten z. B. beginnt dieser Kapillarwasseraufstieg in die verdunstungsbeein-flusste Bodenzone je nach Boden sowie Bestandesart und –alter der Bäume bereits bei einemGrundwasserstand von 2 bis 4 m unter Gelände. Bei tieferem Grundwasserstand werden tat-sächliche Verdunstung und Gesamtabfluss durch Grundwasser nicht mehr beeinflusst. Beigeringem Grundwasserflurabstand von etwa 1 bis 2 m unter Gelände ändert sich der kapillareWasseraufstieg in die verdunstungsbeeinflusste Bodenzone beträchtlich, sodass für optimaleAussagen zur Beeinflussung der Verdunstung durch das Grundwasser der Grundwasser-flurabstand in diesem Bereich in Dezimeter-Abständen bekannt sein sollte. Aus Mangel anflächendeckenden Informationen zum Grundwasserflurabstand wurde der von der BGR zurVerfügung gestellte Datensatz zum Grundwassertiefststand genutzt. Eine Verbesserung derflächenbezogenen Aussagen zum Grundwasserflurabstand ist durch Nutzung eines hochauflösenden digitalen Höhenmodells anzustreben. Auch detaillierte pflanzensoziologischeUntersuchungen in Niederungsgebieten sollten herangezogen werden, mit denen aus demAuftreten typischer Pflanzengesellschaften auf die Flurnähe des Grundwassers geschlossenwerden kann. Gleiches gilt bei Leitbodenassoziationen, die für Grundwassereinfluss typisch sind.

3.3 Programmablauf

Bild 45 zeigt die Eingangsgrößen und deren Quellen.

BU

ND

ESA

NST

ALT

FÜ

R G

EWÄ

SSER

KU

ND

E

KO

BLE

NZ

73

Bild

45 :

Sch

ema

zur

Ber

echn

ung

der

mitt

lere

n jä

hrlic

hen

tats

ächl

iche

n V

erdu

nstu

ng u

nd d

es m

ittle

ren

jähr

liche

n G

esam

tabf

luss

es n

ach

dem

Was

serh

aush

alts

verf

ahre

n B

AG

LU

VA

(GL

UG

LA

ET

AL

., 19

99b)

Deu

tsch

er W

ette

rdie

nst

(DW

D)

Um

wel

tbun

desa

mt

(UB

A)

Bun

desa

mt f

ür

Kar

togr

aphi

e un

d G

eodä

sie

(BK

G)

Bun

desa

nsta

lt fü

r G

eow

isse

nsch

afte

n un

d R

ohst

offe

(BG

R)

Agr

ar-

vere

ini-

gung

en

CO

RIN

E L

andn

utzu

ngSc

hnee

bede

ckun

g un

d

Kor

rigi

erte

r N

iede

rsch

lag

Kor

rigi

erte

rSo

mm

er-

nied

ersc

hlag

Gra

s-R

efer

enz-

Ver

duns

tung

Gew

ässe

r D

igita

les H

öhen

mod

ell

Han

gnei

gung

und

-e

xpos

ition

Eingabedaten

Nut

zbar

eFe

ldka

pazi

tät

ΘnF

K

Gru

ndw

asse

r-flu

rabs

tand

-

z G

Eff

ektiv

eW

urze

l-tie

fe

Gew

ässe

r-ve

rdun

stun

gWE

Hf

Ber

egnu

ng

B

We

Kap

illar

aufs

tieg

KR

0ET

Soko

rrP

,ko

rrP

V

ersi

egel

te

Flä

chen

Nad

el-

wal

d-

Lau

b- w

ald

als F

unkt

ion

von

Lan

dnut

zung

,

nu

tzba

rer

Feld

kapa

zitä

t Θ

nFK

,

Veg

etat

ions

höhe

z B o

der U

mtr

iebs

alte

r de

s Wal

des U

A

Max

imal

e Ver

duns

tung

0m

axET

ff

ETH

⋅⋅

=

Bag

rov -

Para

met

er

n

a

ls F

unkt

ion

v

on L

andn

utzu

ng, n

utzb

arer

Fel

dkap

azitä

t Θ

nFK

,

Veg

etat

ions

höhe

z B o

der

Um

trie

bsal

ter

des W

alde

s

U

A

f

Mod

ifika

tion d

es

Bag

rov

-Par

amet

ers

n f

ür K

apill

arau

fstie

g,

Som

mer

nied

ersc

hlag

und

Ber

egnu

ng

n K =

a⋅ n

für

ist

()(

)6.0

5.0,

<+

++

+<

BK

RP

BK

RP

korr

Soko

rr

11

1>

≈<

aa

a Mitt

lere

jähr

liche

tats

ächl

iche

Ver

duns

tung

(

fü

r G

ewäs

ser

,

für

Sch

neef

läch

en

)m

axET

YET

a⋅

=

ETa

PR

korr

−=

Bag

rov-

Bez

iehu

ng(

)(

)K

korr

nET

KR

PFk

tET

ETa

Y,

max

max

+=

=

WESE

Schn

ee-

verd

unst

ung S

E

Ergebnis

max

ETET

aY

=

max

ETP k

orrn

korr

ETET

aP

dET

ad

��

�� −

=m

ax1

Bag

rov-

Bez

iehu

ng

Ack

erG

rünl

and

Veg

eta-

tions

-lo

se

Fläc

he

Mitt

lere

jähr

liche

Abf

luss

höhe

0

0,51

01

23

53

n =

8

2 1,6 1,

0 0,7

0,5

0 ,3

0,2

0,1


74

Bild 46 zeigt den Programmablaufplan BAGLUVA.

Bild 46: Programmablaufplan BAGLUVA

ModulVersiegelte

Flächen

ModulWald

ModulGras

ModulAcker

ModulVegetations-lose Flächen

EV ETaWa ETaG ETaA E Vl

ETa = Fkt (EW , EV , ETaWa , ETaG , ETaA, EVl )

R = Pkorr - ETa

RasterdateiGewässer-

verdunstung

RasterdateienKorrigierter Niederschlag

ModulBODEN

ModulCORIN

Art der Boden-bedeckung

Schleifepro

Raster

RasterdateiAbfluss

RasterdateiCORINE

RasterdateiBodenarten

EW

Gras-Referenzverdunstung

ModulSchneeverdunstung

Rasterdateitatsächliche Verdunstung

informationeinformationeinformationeRasterdateienSchnee-

informationen

ModulKapillarwasseraufstieg

Korrigierter Sommer-Niederschlag

Jahres- und Monatswerte

RasterdateienHangneigung

und -exposition

ModulHang


75

3.4 Beispielrechnungen mit verschiedenen Kombinationen der jeweiligenEingangsdaten

Die Berechnung der mittleren jährlichen tatsächlichen Verdunstungshöhe und derGesamtabflusshöhe auf der Grundlage der BAGROV-GLUGLA-Beziehung und des für dieAnwendung im Hydrologischen Atlas von Deutschland entwickelten Wasserhaushaltsverfah-rens BAGLUVA, wird nachfolgend anhand von Berechnungsbeispielen demonstriert. ImBeispiel 1 (Berechnungsvarianten 1 bis 9) werden verschiedene Landnutzungen, Bodenarten,Niederschlags- und Gras-Referenzverdunstungshöhen gewählt, um die unterschiedliche Wirkungauf die tatsächliche Verdunstungs- und Gesamtabflusshöhe zu verdeutlichen. Dabei fanden fürversiegelte Flächen in den Varianten 1 und 9 unterschiedliche Werte des korrigiertenNiederschlages und der Gras-Referenzverdunstung Berücksichtigung, wie sie in verschiedenenGebieten Deutschlands vorkommen. Bei Nadelwald (Varianten 2 und 6) sowie Ackerland(Varianten 4 und 7) sind zusätzlich verschiedene Böden angenommen worden, sodass dieAuswirkung der unterschiedlichen Wasservorräte im Boden deutlich wird. Die Eingangsdaten zuden Varianten in den Spalten 1 bis 9 sind in den Zeilen 2 bis 9 angegeben. Ab Zeile 10 wird inden Spalten schrittweise der Rechengang dargestellt, der nach den Erläuterungen in den erstenbeiden Spalten und den in Anhang 7.2 angegebenen Formeln leicht nachzuvollziehen ist.

BU

ND

ESA

NST

ALT

FÜ

R G

EWÄ

SSER

KU

ND

E

KO

BLE

NZ

76

Tab

elle

24 :

Bei

spie

l - B

erec

hnun

g de

r m

ittle

ren

jähr

liche

n V

erdu

nstu

ng E

Ta u

nd d

es G

esam

tabf

luss

es R

für

ausg

ewäh

lte B

erec

hnun

gsva

rian

ten

(Var

iant

en 1

bis

9) n

ach

dem

Was

serh

aush

alts

verf

ahre

n B

AG

LU

VA

Ber

echn

ungs

vari

ante

nL

fd.

Nr.

Stan

dort

-, E

influ

ss- u

nd B

erec

hnun

gsgr

ößen

Ber

echn

ungs

grun

dlag

en

12

34

56

78

91

Lan

dnut

zung

CO

RIN

E +

Tab

elle

22

ver-

sieg

elte

Fläc

he

Nad

el-

wal

dL

aub-

wal

dA

cker

-la

ndG

rün-

land

Nad

el-

wal

dA

cker

-la

ndve

geta

-tio

nslo

seFl

äche

ver-

sieg

elte

Fläc

he2

Bod

enar

t de

r A

ussc

höpf

ungs

zone

ΘnF

K [V

ol.-%

]

BÜ

K 1

000

+ Ta

belle

23

m

Sfs

12,5

Ls3

15,0

Uls

(Nic

ht-

Tsc

her-

nose

m)

22,0

Lu

17,0

St3

15,5

Ls4

(Nic

ht-

Tsc

her-

nose

m)

16,0

gSfs

15,5

3U

mtr

iebs

alte

r W

ald

UA

[a]

Tab

elle

20

10

010

0

50

4

Pfla

nzen

höhe

Grü

nlan

d z B

[cm

]

20

5ko

rr. N

iede

rsch

lag

ko

rrP

[mm

a-1

] H

AD

Taf

el 2

.555

055

055

055

055

010

0010

0010

0010

00

6ko

rr. N

iede

rsch

lag

Som

mer

halb

jahr

(SH

J)

Soko

rrP

, [m

m S

HJ-1

]

HA

D T

afel

2.6

A28

030

030

030

032

045

055

070

070

0

7G

ras-

Ref

eren

zver

duns

tung

0

ET [m

m a

-1]

HA

D T

afel

2.1

258

065

060

058

058

054

055

055

053

0

8B

ereg

nung

smen

ge

B[m

m a

-1]

15

0

9G

rund

was

serf

lura

bsta

nd (S

HJ)

Gz

[m]

BÜ

K 1

000

3,

01,

71,

51,

26,

03,

52,

5

10Pa

ram

eter

zur

Ber

echn

ung

von

max

ET :

fA

nhan

g 7.

2, T

abel

le 7

.10,

801,

241,

071,

111,

011,

261,

040,

930,

80

11m

axim

ale

Ver

duns

tung

m

axET

, m

axE

[mm

a-1

]0

max

ETf

ET⋅

=46

480

664

264

458

668

057

251

242

4

12M

ittle

re T

iefe

der

Aus

schö

pfun

gszo

ne,

bezo

gen

auf Θ

nFK

W

e [d

m]

Anh

ang

7.2,

Tab

elle

7.2

13

,96,

54,

23,

313

,03,

51,

4

13b

Abs

chni

tt 2

.4.3

1,

31,

32

21,

32

2

14M

ittle

re T

iefe

der

Aus

schö

pfun

gszo

ne,

bezo

gen

auf

die

Saug

span

nung

an

der

Unt

ergr

enze

die

ser

Zon

e fü

r de

n K

apill

arw

asse

rauf

stie

gW

eb

⋅ [d

m]

Abs

chni

tt 2

.4.3

18,1

8,4

8,4

6,6

16,9

7,0

2,8

BU

ND

ESA

NST

ALT

FÜ

R G

EWÄ

SSER

KU

ND

E

KO

BLE

NZ

77

Ber

echn

ungs

vari

ante

nL

fd.

Nr.

Stan

dort

-, E

influ

ss- u

nd B

erec

hnun

gsgr

ößen

Ber

echn

ungs

grun

dlag

en

12

34

56

78

915

Abs

tand

zw

isch

en

Gz u

nd

We

b⋅

Az [d

m]

We

bz

zG

A⋅

−=

11

,98,

66,

66,

043

,128

,022

,2

16m

ittle

re k

apill

are

Auf

stie

gsra

te a

us d

em G

rund

-w

asse

r bi

s zur

Unt

ergr

enze

von

W

eb

⋅K

R [m

m d

-1]

DV

WK

-Mer

kbla

tt 2

38,

Tab

elle

9.1

3

00,

73,

84,

50

00

17W

achs

tum

szei

t ohn

e od

er m

it ge

ring

emN

iede

rsch

lag

D [d

]A

bsch

nitt

2.4

.2 u

. 2.4

.3

120

120

7012

012

070

18m

ittle

rer

kapi

llare

r W

asse

rauf

stie

g in

die

Aus

schö

pfun

gszo

ne

KR [m

m S

HJ-1

]KR

DKR

⋅=

0

8426

654

00

0

19��

��

++

++

=B

KRP

BKR

PQ

korrSo

korr

n,

0,51

0,55

0,61

0,74

0,79

0,45

0,55

0,70

0,70

20Fa

ktor

a z

ur K

orre

ktur

des

Eff

ektiv

itäts

para

met

ers n

nac

h B

AG

RO

V(

)3n

Q10,

0189

0,77

a−

+=

11

1,11

1,84

2,81

0,88

11,

471,

47

21E

ffek

tivitä

tspa

ram

eter

n n

ach

Bag

rov

Anh

ang

7.2,

Tab

elle

7.3

0,16

3,98

2,21

2,44

1,56

3,14

1,55

0,72

0,16

22ko

rrig

iert

er E

ffek

tivitä

tspa

ram

eter

nk

na

n k⋅

=0,

163,

982,

414,

494,

382,

761,

551,

060,

24

23(

)(

)Em

axbz

w.

ET

max

BKR

P korr

++

1,18

50,

682

0,98

81,

267

1,86

01,

471

1,74

81,

953

2,35

8

24(

)(

)Em

axbz

w.

ETm

axEa

bzw

.ET

aY

=

aus B

AG

RO

V-D

iagr

amm

Anh

ang

7, B

ild 7

.10,

306

0,65

50,

785

0,95

50,

996

0,94

00,

906

0,86

90,

571

25ta

tsäc

hlic

he

Ver

duns

tung

shöh

e Ea

bzw

.ET

a[m

m/a

]ET

max

Y

Eabz

w.

ETa ⋅

=14

252

850

41)61

51)3)

5841)

639

518

445

242

26G

esam

tabf

luss

höhe

()

Eabz

w.

ETa

PR

korr

−=

[mm

a-1

]40

822

461)

−651)

4)−

342)

361

482

555

758

1)

mit

Zehr

ante

il au

s dem

Gru

ndw

asse

r2)

Ze

hrun

g (a

us d

em G

rund

was

ser)

(neg

ativ

er W

ert!

)3)

m

it V

erdu

nstu

ngsa

ntei

l aus

der

Ber

egnu

ng4)

m

it A

bflu

ssan

teil

aus d

er B

ereg

nung

(„R

ückf

luss

quot

e“)


78

3.5 Erstellung der HAD-Karten

Zur Berechnung der mittleren jährlichen tatsächlichen Verdunstungshöhe und der Abflusshöhefür jedes 1 km2-Raster von Deutschland wird das in den vorhergehenden Abschnittenvorgestellte Wasserhaushaltsverfahren BAGLUVA entsprechend dem Schema Bild 45 und desProgrammablaufplanes Bild 46 angewendet. Bild 47 zeigt, welche Informationen aus denverschiedenen HAD-Karten in die Berechnung eingegangen sind, was die enge Verknüpfung derParameter mit den hydrometeorologischen Größen verdeutlicht. Die Hintergrundinformationenlagen entweder ebenfalls bereits im 1 km2 -Raster vor oder wurden als Vektordatensatzbereitgestellt und in das entsprechende Raster überführt. Zur detaillierteren Berücksichtigung derLandnutzung wurde ein Arbeitsraster von 500 m x 500 m gewählt, was durch den im 25 m x 25m Raster vorliegenden Höhendatensatz nochmals unterteilt wurde. Die Berechnungsergebnissewurden dann wieder auf 1 km2 aggregiert.

Bild 47: Nutzung von HAD-Daten zur Ermittlung der mittleren jährlichen tatsächlichenVerdunstungs- und Abflusshöhe

3.5.1 Tatsächliche VerdunstungshöheBild 48 zeigt die mittlere jährliche tatsächliche Verdunstungshöhe der Zeitreihe 1961–1990 aufRasterfeldbasis in der Auflösung 1 km2. Für Deutschland ergibt sich eine mittlere Ver-dunstungshöhe von 532 mm a-1.

Die dargestellten Klassenbreiten betragen zwischen 25 mm a-1 für die häufigsten Werte um550 mm a-1 und 50 mm a-1 für weniger häufige Werte. Die im Gegensatz zur Gras-Referenzverdunstung räumlich stärker differenziertere Struktur der tatsächlichen Verdunstungwird dadurch verdeutlicht. Diese wird außer vom Niederschlag und von dem in der Gras-Referenzverdunstung ausgedrückten Verdunstungsanspruch der Atmosphäre im Wesentlichen

Mittlere jährliche AbflusshöheAtlastafel 3.5

Mittlere jährliche tatsächliche VerdunstungshöheAtlastafel 2.13

Mittlere korrigierte jährliche Niederschlagshöhe

Atlastafel 2.5

Mittlere korrigierte Niederschlagshöhe

des SommerhalbjahresAtlastafel 2.6

Mittleres Andauerverhalten der Schneedecke

Atlastafel 2.10

BodenbedeckungAtlastafel 1.4

BodenübersichtAtlastafel 1.3

OrohydrographieAtlastafel 1.1

Mittlerejährliche pot. Verdunstungshöhe

als Gras-ReferenzverdunstungAtlastafel 2.12


79

von den Boden- und Landnutzungsgegebenheiten bestimmt, die eine ausgeprägtere Variabilitätaufweisen.

Städtische Gebiete weisen infolge hohen Versiegelungsgrades mit geringerWasserspeicherkapazität geringe Werte der tatsächlichen Verdunstungshöhe unter 350 mm a-1

auf, sodass neben den Großstädten Berlin, Hamburg und München und dem Ruhrgebiet auchkleinere Städte wie Rostock oder Münster erkennbar sind. Ebenfalls geringe Werte sind in denhöheren Lagen von Erzgebirge, Alpen und weiteren Mittelgebirgsgebieten zu verzeichnen.Werte über 700 mm a-1 treten vor allem in der Oberrheinebene und insbesondere in Gebieten mitflurnahem Grundwasserstand auf. Größere Seenflächen heben sich deutlich durch entsprechendhöhere Verdunstung ab (Bodensee, Steinhuder Meer, Mecklenburger Seenplatte, Seen derHolsteinischen Schweiz und des Bayerischen Voralpenlandes sowie der Laacher See in derOsteifel). In weiten Teilen Brandenburgs, Sachsens und Sachsen-Anhalts stellenGewässerflächen Zehrflächen für den Gebietswasserhaushalt dar, weil ihre Verdunstungsverlusteim vieljährigen Mittelwert größer sind als die jeweiligen standörtlichen Niederschlagshöhen. ImNordostdeutschen Tiefland zeichnen sich die Einflüsse der einzelnen Stadien der Eiszeiten aufdie Bodenbeschaffenheit und die entsprechende Vegetation und damit auf die tatsächlicheVerdunstung ab.


80

Bild 48: Tatsächliche Verdunstungshöhe für Deutschland (HAD, 2001)


81

Die Bilder 49 und 50 zeigen West-Ost- bzw. Nord-Süd-Schnitte für Rasterzellen der mittlerenjährlichen tatsächlichen Verdunstungshöhe, deren Schnittpunkt im Gipfel des Harzes liegt.Entsprechend der hohen Variabilität der Landnutzung treten größere Schwankungen derVerdunstung im Vergleich zum Niederschlag auf, das heißt, die klimatischen Unterschiedehaben gegenüber den regional wechselnden Einflüssen untergeordnete Bedeutung. Die über dieKurven gelegte Gras-Referenzverdunstung spiegelt diese klimatischen Einflüsse wieder, diedurch die Bodenbedeckung und den Boden modifiziert werden.

Bild 49: West-Ost-Schnitt der Rasterfelder mittlerer jährlicher tatsächlicher Verdunstungshöhen( -- ) und der Gras-Referenzverdunstung ( -- ) des Bezugszeitraums 1961-1990 in 51,8° nördlicherBreite

Bild 50: Nord-Süd-Schnitt der Rasterfelder mittlerer jährlicher tatsächlicher Verdunstungshöhen( -- ) und der Gras-Referenzverdunstung ( -- ) des Bezugszeitraums 1961-1990 in 10,6° östlicherLänge

100

150

200

250

300

350

400

450

500

550

600

650

700

750

800

6,0 6,5 7,0 7,5 8,0 8,5 9,0 9,5 10,0 10,5 11,0 11,5 12,0 12,5 13,0 13,5 14,0 14,5 15,0Geographische Länge [Grad]

Verd

unst

ungs

höhe

[mm

/a]

RheinHoheMark

HalternerStausee

BorkenbergeEggegebirge

WeserberglandSolling Westharz

Ostharz

Biosphären-reservatMittlereElbe

der Schwarzen ElsterLaubwald an

Mehr

GewerbegebietHamminkeln

Ahlen mit Langenberg

BlankenburgIndustrieDessau-Bitterfeld

Elb-niederung

Calau

Cottbus

Forst

Flugplatz

GüstenSalzder-heldenClausthal-Zellerfeld

LausitzerGrenzwald

Paderborn Bad Lippspringe

Lüchtringenim Wesertal

AltenauBrocken

Quedlinburg

Bernburg/Saale

Hohenbucko

Haltern

Niederlausitz

Industrie

W E

100

150

200

250

300

350

400

450

500

550

600

650

700

750

800

47,548,048,549,049,550,050,551,051,552,052,553,053,554,054,5Geographische Breite [Grad]

Verd

unst

ungs

höhe

[mm

/a]

Eutin mitGewerbeflächen

Eutiner See ThüringerWald

OberschönauBraunlage

HaßbergeSteigerwald

Neustadt/Aisch

Donau-Ried

NordharzSüdharz

Lübeck

Büchen

Neetze Hankens-büttel

Acker-flächen

Braunschweig-Weddel

CalberlahHeide- undStrauchvegetationdes Brockengipfels

Walkenried

Ober-mehler

ThemarZell a.Main

Schlüsselfeld

WechingenArberg

Ansbach

Villenbach

Langen-neufnach

Marktoberdorf

Oereler Moor GroßesMoor amElbe-Seitenkanal

TankumseeWierener Berge

Elbe

SN

Tambach/Dietharz Kaufbeuren


82

So sind grundsätzlich versiegelte Flächen durch Minima der tatsächlichen Verdunstungshöhe zuerkennen, die sich eindeutig den jeweiligen Ortschaften zuordnen lassen. Dabei sindIndustrieflächen und Flugplätze aufgrund ihres hohen Versiegelungsgrades durch die niedrigstenWerte gekennzeichnet. In Waldgebieten wird die Gras-Referenzverdunstung überschritten,wobei Boden, Höhenlage und Waldtyp den Absolutwert der tatsächlichen Verdunstungbestimmen. Thüringer Wald, Haßberge und Steigerwald im Nord-Süd-Schnitt sind alszusammenhängende Gebiete höherer Verdunstung eindeutig zu erkennen. Beim Harz zeigt sich,wie der Waldanteil mit der Höhe abnimmt. Bei gleichzeitig zurückgehender Gras-Referenzverdunstung (Verschlechterung der die Verdunstung fördernden klimatischenBedingungen) sind zum Gipfel Minima zu verzeichnen. Einzelne Rasterfelder weisen durchüberdurchschnittliche Werte der tatsächlichen Verdunstung auf Gewässerflächen oderMoorgebiete hin.

Bei der Zusammenfassung gleichartiger Flächeneinheiten ergeben sich in Deutschland mittlereWerte der tatsächlichen Verdunstungshöhe wie sie in Bild 51 wiedergegeben sind. Hieran wirddeutlich, welch hohen Einfluss die Landnutzung auf die Verdunstung hat, modifiziert durch dieEigenschaften des Bodens. Bindige Böden führen bei vegetationsbedeckten Flächen zu einerErhöhung der Verdunstung um 20 bis 30 mm a-1. Der geringe Wert für versiegelte Flächenmacht deutlich, wie wichtig die Einbeziehung der Verdunstungsbetrachtung inlandschaftsplanerische Maßnahmen ist.

Bild 51: Tatsächliche Verdunstungshöhen für verschiedene Landnutzungen auf unterschiedlichenBöden

3.5.2 AbflusshöheBild 52 zeigt die mittlere jährliche Abflusshöhe als Rasterfelddarstellung in der Auflösung 1 km2

bezogen auf den Zeitraum 1961–1990. Die Werte liegen unter 100 mm a-1 im NordostenDeutschlands und über 2000 mm a-1 in den Hochlagen der Alpen. Die dargestelltenKlassenbreiten betragen 50 mm a-1 für die Werte unter 200 mm a-1, 100 mm a-1 für die Werte bis1000 mm a-1 sowie 500 mm a-1 für die Werte darüber.

versiegelte Fläche

vegetationslose Fläche

Grünland

Ackerland

Laubwald

Nadelwald

Binnengewässerflächen

488 496 540 584 626

228418 471 494

560600

675

0

100

200

300

400

500

600

700

mm

/a

Sandboden

bindigerBoden


83

Bild 52: Abflusshöhe für Deutschland (HAD, 2001)


84

Trotz der auf engem Raum stark variierenden Werte der tatsächlichen Verdunstungshöhe (Bild51) prägen die großräumigen Unterschiede der korrigierten Niederschlagshöhe das Gesamtbildder Abflusshöhe. Deutlich wird dieses vor allem an den hohen Werten in den Kammlagen derMittelgebirge (zusammenhängende und die Landschaft dominierende Gebirgseinheiten wieHarz, Sauerland, Thüringer Wald, Schwarzwald und Bayerischer Wald) und des Alpenraums mitseiner besonderen Stellung durch Schneebedeckung und teilweise fehlender Vegetation.Innerhalb der Gebiete geringer Abflusswerte im niederschlagsarmen Nordosten Deutschlands,wo beispielsweise in den Urstromtälern die Grundwasserneubildung im Lockergestein durch dieAbflusshöhe begrenzt wird und hier bei flurnahem Grundwasser häufig Grundwasserzehrungauftritt, heben sich urbane Flächen als „Inseln“ hoher Abflusswerte heraus. Im Lee derMittelgebirge (östlich des Harzes, Thüringer Becken) wird der klimatische Einfluss (geringeNiederschlagshöhen bei hohen Werten der Gras-Referenzverdunstung) auf die Abflussbildungdeutlich sichtbar.

Für die Landesfläche Deutschlands ergibt sich folgende Bilanz:

( ) ( ) ( )111 a mm 532a mm 859a mm 327 −−− −= ETaPR korr

Die maximale Schwankungsbreite der mittleren jährlichen Abflusshöhe reicht von -258 mm a-1

in den Zehrgebieten im Nordosten Deutschlands bis 3344 mm a-1 in den Hochlagen der Alpen.

Die Bilder 53 und 54 zeigen analog zu den Darstellungen in Bild 49 und 50 West-Ost- bzw.Nord-Süd-Schnitte für Rasterfelder der Abflusshöhe und der Klimatischen Wasserbilanz ( KWB= korrigierter Niederschlag korrP – Gras-Referenzverdunstung 0ET ); der Schnittpunkt der beidenProfillinien ist der Gipfel des Harzes. Die Abflusshöhen zeichnen insbesondere im Nord-Süd-Schnitt die Klimatische Wasserbilanz nach und schwanken abhängig von Landnutzung undBodengegebenheiten um diesen Wert. Im West-Ost-Schnitt macht sich der kontinentaleKlimaeinfluss im Lee des Harzes mit geringen Werten in der Klimatischen Wasserbilanzbemerkbar, die zum Teil sogar negativ ist. Auch die Abflusshöhen weisen hier die niedrigstenWerte auf.

Bild 53: West-Ost-Schnitt der Rasterfelder mittlerer jährlicher Abflusshöhen ( -- ) und derKlimatischen Wasserbilanz ( -- ) des Bezugszeitraums 1961-1990 in 51,8° nördlicher Breite

-200

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

6,0 6,5 7,0 7,5 8,0 8,5 9,0 9,5 10,0 10,5 11,0 11,5 12,0 12,5 13,0 13,5 14,0 14,5 15,0

Geographische Länge [Grad]

Abflu

sshö

he u

nd K

limat

isch

e W

asse

rbila

nz [m

m/a

]

W E


85

Bild 54: Nord-Süd-Schnitt der Rasterfelder mittlerer jährlicher Abflusshöhen ( -- ) und derKlimatischen Wasserbilanz ( -- ) des Bezugszeitraums 1961-1990 in 10,6° östlicher Länge

-200

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

47,548,048,549,049,550,050,551,051,552,052,553,053,554,054,5Geographische Breite [Grad]

Abflu

sshö

he u

nd K

limat

isch

e W

asse

rbila

nz [m

m/a

]

SN


86

4 Testung im GebietBei der Berechnung der Abflusshöhe wird die Differenz zweier in einigen Gebieten annäherndgleich großer Werte gebildet, deren Einzelfehler sich addieren, was bei entsprechend geringenAbflusswerten zu einem großen relativen Fehler führen kann. Die korrigierte Niederschlagshöhewurde im Wesentlichen aus Messwerten regionalisiert, während die tatsächlicheVerdunstungshöhe modellmäßig aus der Übertragung von am Standort abgeleiteten Beziehungenauf das Gebiet ermittelt wurde. Dieses erfordert einen hohen Anspruch an die Genauigkeit derVerdunstungswerte. Zur Verifizierung des Verfahrens wurden die nach Gleichung (1)bestimmten Werte der mittleren jährlichen Abflusshöhe in Einzugsgebieten unterschiedlicherGröße, Landnutzung, Bodeneigenschaften sowie geomorphologischer und klimatischerBedingungen den am entsprechenden Pegel ermittelten Abflusshöhen gegenübergestellt. Bild 55zeigt die ausgewählten Testgebiete in ganz Deutschland, Tabelle 25 gibt die zugehörigenCharakteristika an.

Bild 55: Ausgewählte Testgebiete zur Validierung berechneter Abflusshöhen

Überwiegend Ackerland

Überwiegend Grünland

Überwiegend Wald

Treene

Regen

IllerArgen

RottMurg

Tauber

Kyll

Prüm

Simmerbach

Obere Ems

Obere Eder

Große RöderDöllnitz

Müglitz

Ehle

Wipper

PlatkowerMühlenfließ

Wesenitz

Tollense

Wümme

Lachte

Örtze

Alsenz

Beke

Sude

Poggendorfer Trebel

Nethe

Lenne

Ruwer

Fils

Ausgewählte Testgebiete


87

Tabelle 25: Charakteristika ausgewählter Testgebiete zur Validierung berechneter Abflusshöhen

Einzugs-gebiet

Ober-irdischesEinzugs-gebiet biszum ange-gebenen

Pegel

[km2]

Höhen-lage

[m ü. NN]

Land-nutzung

(Anteile> 30 %)

Boden

(Anteile> 30 %)

Pegel korrP

(1961-

1990)

[mm a-1]

ETa(1961-

1990)

[mm a-1]

berR

(1961-

1990)

[mm a-1]

gemR

(1961-

1990)

[mm a-1]

Treene 481 20 – 80 Acker/Grünland

Sand/ Lehm Treia 927 496 431 425

Stepenitz 441 30 – 100 Acker Lehm Börzow 699 506 193 248

Tollense 1403 50 – 120 Acker Lehm/ Sand Klempenow 615 491 124 148

Wümme 908 10 – 170 Acker/Grünland

Sand Hellwege 822 520 302 343

Örtze 738 30 – 150 Nadelwald Sand Feuerschützen-bostel

823 576 247 257

Lachte 433 40 – 110 Acker/Nadelwald

Sand Lachendorf 794 581 213 204

PlatkowerMühlenfließ

155 30 – 80 Acker Sand Gusow 591 480 111 85

Löcknitz 226 40 – 90 Acker/Nadelwald

Sand Klein Wall 608 520 88 108

Nuthe-Nieplitz

1787 30 – 150 Acker/Nadelwald

Sand Babelsberg 606 506 100 162

Ehle 260 50 – 100 Acker Sand/ Lehm Dannigkow 557 458 99 125

Obere Ems 2842 30 – 300 Acker Sand Greven 863 512 351 313

Obere Eder 1202 300 – 800 Wald Sand/ Lehm Schmitt-

lotheim

1070 531 539 514

Wipper 318 60 – 500 Acker Sand/ Ton Wipperdorf 762 514 248 241

Döllnitz 210 90 – 300 Acker Schluff/Sand Merzdorf 666 537 129 149Große Röder 300 90 – 200 Acker/

NadelwaldSand/Schluff

Großditt-mannsdorf

707 561 146 237

Wesenitz 227 150 – 500 Acker Schluff Elbersdorf 834 583 251 303

Müglitz 198 150 – 800 Acker/Nadelwald

Lehm/ Sand Dohna 880 509 371 411

Prüm 574 150 – 650 Wald/Grünland

Lehm Prümzurlay 901 451 450 446

Kyll 817 120 – 700 Wald/Grünland

Lehm/ Ton Kordel 990 556 434 382

Simmerbach 218 200 – 600 Acker/ Wald Lehm/Schluff

Kellenbach 821 537 284 385

Alsenz 316 150 – 680 Acker/Wald/Grünland

Lehm/ Sand Altenbamberg 745 542 203 173

Tauber 1018 200 – 550 Acker/Grünland/Wald

Ton/ Schluff BadMergentheim

777 568 209 200

Murg 466 300 – 1160

Nadel-/Mischwald

Lehm/ Sand Rotenfels 1723 613 1110 1084

Argen 625 400 – 700 Grünland Sand/ Lehm Gießen 1692 568 1124 1054

Iller 2115 500 – 2600

Grünland Lehm/ Sand Wiblingen 1625 511 1114 1074

Regen 2658 400 – 1450

Grünland/Nadelwald

Lehm/ Sand Regenstauf 894 548 346 460

Rott 865 300 – 400 Acker/Grünland

Lehm/Schluff

Birnbach 946 588 358 265


88

Die Streuung der berechneten Abflüsse relativ zu den aus Messungen ermittelten Werten ist inBild 56 dargestellt.

Bild 56: Berechnete und aus Messungen ermittelte Abflusshöhen

Die Abweichungen der berechneten Abflüsse von den gemessenen Werten liegen im Mittel unter5 %, können aber in einigen Gebieten z.B. aufgrund anthropogener Beeinflussung (Ein- undÜberleitungen, Entnahmen, Beregnung) und Problemen bei der Einzugsgebietszuordnung bis zu30 % erreichen. Das Einzugsgebiet Nuthe-Nieplitz zum Beispiel ist stark anthropogen durchzusätzliche Einleitungen beeinflusst, sodass der gemessene höhere Wert sicher nichtrepräsentativ für die Abflussbildung im Gebiet ist. Besonders in Gebieten mit einem hohenAnteil an Ackerland wird der Abfluss künstlich erhöht, weshalb die berechneten Werten dortetwas unterschätzt sind. Der Abfluss in Waldgebieten dagegen wird mit hoher Genauigkeitwiedergegeben.

m= 1,0649xR2 = 0,9808

0

200

400

600

800

1000

1200

0 200 400 600 800 1000 1200Rgemessen [mm/a]

Rber

echn

et [m

m/a

]


89

5 ZusammenfassungMit der Entwicklung des Wasserhaushaltsverfahrens BAGLUVA (Verfahren nach BAGROV undGLUGLA zur Bestimmung vieljähriger Mittelwerte von tatsächlicher Verdunstungs- undAbflusshöhe) im Rahmen eines DFG-Projektes wurde ein vielseitig einsetzbares Werkzeug zurBestimmung rasterbezogener mittlerer jährlicher Verdunstungs- und Abflusshöhen geschaffen,welches nach heutigem Kenntnisstand alle wasserhaushaltlich relevanten Prozesseberücksichtigt. Durch die Nutzung von Daten umfangreicher Lysimeter- undKlimabeobachtungen wird gewährleistet, dass die Verfahrensparameter durch Messungengestützt werden und somit eine deutschlandweite Anwendung ermöglichen. Neben Daten aus derDatenbank HYDABA der BfG wurden Literaturmitteilungen bezüglich Lysimeterbeobachtungenausgewertet. Wesentliche Grundlage für die Auswertung waren aber die Messreihen zahlreicherLysimeter.Bezüglich wägbarer Lysimeter lagen insgesamt 30 Stationen bzw. Lysimetergruppen mitGrasbewuchs über jeweils durchschnittlich 13 Beobachtungsjahren und 38 Stationen bzw.Lysimetergruppen über jeweils durchschnittlich 16 Beobachtungsjahren für landwirtschaftlicheKulturen zur Auswertung vor. Für bewaldete Areale wurden Ergebnisse nicht wägbarerLysimeter genutzt (4 Stationen, jeweils ca. 25-jährige Beobachtungsreihe).Durch die Vielzahl der Messergebnisse aus verschiedenen Quellen (Dauerbeobachtungen sowieEinzeluntersuchungen) und die Validierung der berechneten Abflusshöhen inTesteinzugsgebieten durch Vergleich mit gemessenen Abflusshöhen wird gewährleistet, dass dieaus Punktquellen gewonnenen Beziehungen auf ganz Deutschland übertragbar sind und somit -basierend auf den Eingangsgrößen - aus dem Hydrologischen Atlas tatsächliche Verdunstungs-und Abflusshöhe für jeden Quadratkilometer als Jahresmittelwerte bestimmbar sind. Liegen fürspezielle Untersuchungen die Eingangsgrößen in analoger Form vor, lässt sich das VerfahrenBAGLUVA nach Anpassung an das Untersuchungsgebiet für Anwendungen außerhalb des HADnutzen.Daten aus dem HAD fanden bereits Eingang in verschiedene Projekte (GRM Saale;Wasserbewirtschaftungsmodell für die Bundeswasserstraßen des Projektes 17 – Dargebots-ermittlung Elbe-Havel-Kanal), was den Bedarf dieser deutschlandweit einheitlich bestimmtenMittelwerte verdeutlicht.Basierend auf den Werten der Gesamtabflusshöhe aus der Atlastafel 3.5 des HAD wurde eineweitere Größe, die Grundwasserneubildung (Atlastafel 5.5, HAD, 2003), bestimmt. Diese unddie Sickerwasserrate (Atlastafel 4.5, HAD, 2003) werden in einer gesonderten Veröffentlichungeinander gegenübergestellt (JANKIEWICZ ET AL., 2003).


90

6 Literatur

ALLEN, R.G., M. SMITH, A. PERRIER U. L.S. PEREIRA (1994): An Update for definition ofReference Evapotranspiration. ICID Bulletin, Vol. 43, No. 2, 1-34

ALLEN, R.G., M. SMITH, L.S. PEREIRA U. A. PERRIER (1994): An Update for the Calculation ofReference Evapotranspiration. ICID Bulletin, Vol. 43, No. 2, 35–93

ATV-DVWK (2002): Verdunstung in Bezug zu Landnutzung, Bewuchs und Boden. ATV-DVWK-Merkblatt M 504, 144 S., Hennef

BAGROV, N.A. (1953): O srednem mnogoletnem ísparenii s poverchnosti suši (Über denvieljährigen Verdunstungsdurchschnitt von der Oberfläche des Festlandes). Meteorologia iGidrologia, Nr. 10, S .20-25, Leningrad, (russ.)

BAGROV, N.A. (1954): O rasčete ísparenija s poverchnosti suši (Über die Berechnung derVerdunstung von der Oberfläche des Festlandes). Meteorologia i Gidrologia, Nr. 2, S. 12-18,Leningrad, (russ.)

BAUMGARTNER, A., LIEBSCHER, H.-J. (1990): Allgemeine Hydrologie. Lehrbuch der Hydrologie,Band 1, Gebrüder Bornträger, 673 S., Berlin, Stuttgart

BIEMELT, D. (1999): Wasserhaushaltsgrößen für den Offenlandstandort Schlabendorf-Nord unddie Lysimeterstation Nochten. Brandenburgische Technische Universität, Lehrstuhl fürHydrologie und Wasserwirtschaft, persönliche Mitteilung

DE QUERVAIN, M. (1951): Zur Verdunstung der Schneedecke. Eidgenössisches Institut fürSchnee- und Lawinenforschung, Weißfluhjoch-Davos, Arch.Met.Geoph.Biokl., Bd. III, S. 47-64

DISSE, M. (1995): Modellierung der Verdunstung und der Grundwasserneubildung in ebenenEinzugsgebieten. Institut für Hydrologie und Wasserwirtschaft, Universität Karlsruhe (TH), Heft53, 180 S.

DVWK (1996): Ermittlung der Verdunstung von Land- und Wasserflächen. DVWK-Merkblätterzur Wasserwirtschaft, Heft 238, 135 S., Bonn

GLUGLA, G. (1966): Zur Problematik der Bestimmung der Grundwasserneubildung.Unveröffentlichter Bericht des Institutes für Wasserwirtschaft, Berlin

GLUGLA, G. (1970): Zur Ermittlung der Grundwasserneubildung unter Berücksichtigung derBeziehungen zwischen Wärme- und Wasserhaushalt. Wasserwirtschaft-Wassertechnik, Heft 12,S. 397-403

GLUGLA, G., O. SCHULZE, R. ENDERLEIN (1981): Untersuchungen zur anthropogenenBeeinflussung des Wasserhaushalts. Teilbericht 1, Institut für Wasserwirtschaft, Berlin,unveröffentlicht


91

GLUGLA, G., D. FISCHER, U. HÖHNE, F. KORTÜM, A. HELBIG (1982): Lysimeteruntersuchungenin der Letzlinger Heide – wichtiger Beitrag zur Bestimmung der Wasserressourcen bewaldeterGebiete. Wasserwirtschaft-Wassertechnik, Heft 9, S. 319-322

GLUGLA G., B. KÖNIG (1989): Der mikrorechnergestützte Arbeitsplatz Grundwasserdargebot.Wasserwirtschaft-Wassertechnik, Heft 8, S. 178-181

GLUGLA, G., E. MÜLLER (1997): Grundwasserneubildung als Komponente der Abflussbildung.Freiburger Schriften zur Hydrologie, Band. 5, S. 23-35

GLUGLA, G., M. GOEDECKE, G. WESSOLEK , G. FÜRTIG (1999a): Langjährige Abflussbildungund Wasserhaushalt im urbanen Gebiet Berlin. Wasserwirtschaft, 89, Heft 1, S. 34-42

GLUGLA, G., E. MÜLLER, P. JANKIEWICZ, C. RACHIMOW , K. LOJEK (1999b): Entwicklung vonVerfahren zur Berechnung langjähriger Mittelwerte der flächendifferenzierten Abflussbildung(DFG-Projekt Gl 242/1-2 „Wasserhaushaltsverfahren“) Abschlussbericht, 27 S., Bundesanstaltfür Gewässerkunde, Abteilung Berlin

GOLF, W. (1981): Ermittlung der Wasserressourcen im Mittelgebirge. Wasserwirtschaft undWassertechnik 31, 93-95

GURTZ, J., A. BALTENSWEILER, H. LANG (1999): Spatially distributed hydrotope-basedmodelling of evapotranspiration and runoff in mountainous basins. Hydrological Processes 13, S.2751-2768

GÜNTHER, R. (1999): Vergleich von berechneten Verdunstungswerten und Lysimetermessungen.Vortrag zum DVWK/IWU-Seminar „Ermittlung der Verdunstung“, 23./24.11.99, Magdeburg

HAD (1998, 2001): Hydrologischer Atlas von Deutschland, herausgegeben vomBundesministerium für Umwelt, Naturschutz und Reaktorsicherheit, Berlin, 1. Lieferung 1998und 2. Lieferung 2001

HAFERKORN, U. (2000): Größen des Wasserhaushaltes verschiedener Böden unter landwirt-schaftlicher Nutzung im klimatischen Grenzraum des Mitteldeutschen Trockengebietes Ergebnisse der Lysimeterstation Brandis. Dissertation, Fachbereich Agrarwissenschaften derGeorg-August Universität, Göttingen, 154 S.

HARTWICH, R., J. BEHRENS, W. ECKELMANN, G. HAASE, A. RICHTER, G. ROESCHMANN U. R.SCHMIDT (1995): Bodenübersichtskarte der Bundesrepublik Deutschland 1:1 000 000, Karte mitErläuterungen, Textlegende und Leitprofile. Bundesanstalt für Geowissenschaften undRohstoffe, Hannover

HELLEKES, R. (1984): Die hydrologische Station in Mönchengladbach-Rheindahlen (Einneuartiges Instrument der Wasserwirtschaft). Gwf-Wasser/Abwasser 125, Heft 4, S. 179-185

HELLEKES, R. (1985): Analyse des Bodenwasserhaushaltes eines Lößstandortes im BereichMönchengladbach bei Anwendung verschiedener Methoden. Deutsches GewässerkundlichesJahrbuch, Besondere Mitteilungen, Jahrbuch 47, Koblenz

HENNINGS, V. (1994): Methodendokumentation Bodenkunde. Geologisches Jahrbuch F, Heft 31(Bodenkundliche Kartieranleitung/ 3. Auflage, Verknüpfungsregel 16), Hannover


92

IHD (1965-1974): Internationale Hydrologische Dekade. Jahrbuch Bundesrepublik Deutschland,Bundesanstalt für Gewässerkunde und Deutsche Forschungsgemeinschaft, Koblenz

IHP (1996-2001): Internationales Hydrologisches Programm. Jahrbuch BundesrepublikDeutschland, Bundesanstalt für Gewässerkunde, Koblenz

JANKIEWICZ, P. (1998): Erläuterung der an Lysimeterdaten durchzuführenden Korrekturen.Bundesanstalt für Gewässerkunde, Abt. Berlin, unveröffentlichter Bericht, 19 S.

JANKIEWICZ, P., NEUMANN, J., DUIJNISVELD, W., WESSOLEK, G., WYCISK, P., HENNINGS, V.(2003): Abflusshöhe Sickerwasserrate Grundwasserneubildung Drei Themen im Hydrologischen Atlas von Deutschland; Hydrologie undWasserbewirtschaftung (in Bearbeitung)

KRAMER, D., R. MEISSNER, H. TAEGER (1982): Abflüsse und Rückflüsse aus der Beregnungsowie Möglichkeiten ihrer wirtschaftlichen Nutzung. Wasserwirtschaft-Wassertechnik, Heft 5, S.155-159

LEXICON SILVESTRE (1995): Wörterbuch des Forstwesens, Eberswalde

LIEBSCHER, H.-J. (1970): Grundwasserneubildung und Verdunstung unter verschiedenenNiederschlags-, Boden- und Bewuchsverhältnissen. Die Wasserwirtschaft 5, S. 168-173

LÖPMEIER, F.-J. (1983): Agrarmeteorologisches Modell zur Berechnung der aktuellenVerdunstung (AMBAV). Deutscher Wetterdienst, Beiträge zur Agrarmeteorologie, 7/83, 55 S.,Braunschweig

LÜTZKE, R., K.-H. SIMON (1975): Zur Bilanzierung des Wasserhaushaltes von Waldbeständenauf Sandstandorten der DDR. Beiträge für die Forstwirtschaft, Heft 1, S. 5-12

LÜTZKE, R., K.-H. SIMON (1976): Großlysimeter aus Plaste zur Bilanzierung desWasserhaushaltes von Waldbestockungen. Beiträge für die Forstwirtschaft, Heft 10, S. 23-27

MOLČANOV, A.A. (1960): Gidrologičeskaja rol´lesa (Die hydrologische Rolle des Waldes). 484S., Moskva, (russ.)

MOSIMANN, T., T. FREY, P. TRUTE (1999): Kartierschlüssel für klima- undimmissionsökologisch wirksame Struktureinheiten. Informationsdienst NaturschutzNiedersachsen, Heft 4, Tabelle 4

MULL, R., ET AL. (1987): Anthropogene Einflüsse auf den Bodenwasserhaushalt.Forschungsbericht zum DFG-Schwerpunktprogramm „Anthropogene Einflüsse aufhydrologische Prozesse“, Band 1, Weinheim

MÜLLER, J. (1996): Beziehungen zwischen Vegetationsstrukturen und Wasserhaushalt inKiefern- und Buchenökosystemen. Mitteilungen der Bundesforschungsanstalt für Forst- u.Holzwirtschaft, Nr. 185, S. 112-128, Eberswalde


93

MÜLLER, J., A. BOLTE, W. BECK, S. ANDERS (1998): Bodenvegetation und Wasserhaushalt vonKiefernforstökosystemen (Pinus sylvestris L.). Verhandlungen der Gesellschaft für Ökologie, 28,S. 407-414, Berlin

MÜLLER, J. (1999): Persönliche Mitteilungen, Dr. Müller, Bundesanstalt für Forst- undHolzwirtschaft Hamburg, Institut für Forstökologie und Walderfassung, Eberswalde

OKE, T. (1987): Boundary Layer Climates. 435 S., Routledge, London

PERDIGÃO, V. (1997): Technical and Methodological Guide for Updating CORINE Land CoverData Base. EUROPEAN COMMISSION, Luxemburg

PESCHKE, G., C. ETZENBERG, G. MÜLLER, J. TÖPFER, S. ZIMMERMANN (1999): Daswissensbasierte System FLAB – ein Instrument zur rechnergestützten Bestimmung vonLandschaftseinheiten mit gleicher Abflußbildung. IHI-Schriften, Heft 10, InternationalesHochschulinstitut Zittau

RACHNER, M. (1999): Mittlere Monatswerte der Schneeverdunstung. Persönliche Mitteilungen,Deutscher Wetterdienst, Außenstelle Berlin

RACHNER, M., H. MATTHÄUS, G. SCHNEIDER (1997): Echtzeitvorhersage der Schneedecken-entwicklung und der Wasserabgabe aus der Schneedecke – Erste Ergebnisse aus dem ProjektSNOW-D. Deutsche Gewässerkundliche Mitteilungen, 41, Heft 3, S. 98-106

RICHTER, D. (1995): Ergebnisse methodischer Untersuchungen zur Korrektur des systematischenMessfehlers des Hellmann-Niederschlagsmessers. Berichte des Deutschen Wetterdienstes, Nr.194, 93 S., Offenbach a. M.

RICHTER, D. (1997): Bestimmung korrigierter Niederschlagshöhen für ausgewählteEinzugsgebiete in den Kammlagen der Mittelgebirge, im Alpenvorland und in den Alpen.Amtliches Gutachten des Deutschen Wetterdienstes, GF Hydrometeorologie, Berlin

RICHTER, D. (1997): Niederschlagskorrektur in Bodenniveau. Persönliche Mitteilungen,Deutscher Wetterdienst, Außenstelle Berlin

RIEK, W. (1994): Wasserhaushalt - Zuwachsverhalten von Kiefern und Eichen im Raum Berlin.Bodenökologie und Bodengenese, Heft 14, TU Berlin

RIEK, W. (1995): Standorteigenschaften, Wuchsleistung und Schädigung von Kiefer- undEichenforsten im Berliner Raum. Bodenökologie und Bodengenese, Heft 16, TU Berlin

SAMBALE, C., G. PESCHKE (2000): Vegetationsbedingte Verdunstungsunterschiede und ihreAuswirkungen auf die hydrologische Modellierung. Wasser und Boden, 52 / 1 und 2, S. 50-56

SCHIFF, H. (1971): Meteorologische Lysimeteruntersuchungen (Wasserhaushalt des Bodens,Abhängigkeit von meteorologischen Einflußgrößen und Wetterlagen). Institut für Meteorologieund Klimatologie der TU Hannover, Bericht, Nr.5(a)

SCHROEDER, M. (1973): Die wägbare Lysimeteranlage Senne. Schriftenreihe der Landesanstaltfür Gewässerkunde und Gewässerschutz des Landes Nordrhein-Westfalen, Heft 34


94

SCHROEDER, M. (1992): 25 Jahre Großlysimeteranlage St. Arnold. Staatliches Amt für Wasser-und Abfallwirtschaft, Münster

SCHUMACHER, D. (1996): Wetter und Wasser in der Niederrheinischen Bucht – Überwachungder klimatologischen Ereignisse seit 1982 an der Hydrologischen Station Mönchengladbach-Rheindahlen. Natur am Niederrhein 11, Heft 1 / 2, S. 273-283

SCHUMACHER, D., M. WELLENS ( 1993): Zehn Jahre Hydrologische Station Mönchengladbach-Rheindahlen (1983-1992). Zusammenfassender Bericht

STATISTISCHES BUNDESAMT (1994): CORINE Land Cover, Datenerhebungsanleitung.Statistisches Bundesamt, Wiesbaden

WENDLING, U. (1995): Berechnung der Gras-Referenzverdunstung mit der FAO Penman-Monteith-Beziehung. Wasserwirtschaft, 85, S. 602-604

WENDLING, U. (1999): Mittlere Verdunstungshöhen von bewaldeten Einzugsgebieten inHöhenlagen der Mittelgebirge (Tabellen zum Vergleich der Gras-Referenzverdunstung ET0 mitAngaben aus Gebietswerten von Niederschlag und Abfluß). Persönliche Mitteilungen

WESSOLEK, G. (1994): Auswertung von Versuchen zur Ermittlung der Abflußverhältnisseunterschiedlich versiegelter und kanalisierter Flächen Berlins. Unveröffentlichter Bericht,Institut für Angewandte Bodenkunde, Berlin

WESSOLEK, G. (1998): Erarbeitung von Vorschriften zur Variation der tatsächlichenEvapotranspiration in Abhängigkeit von Hangneigung und Exposition. Ingenieurbüro fürAngewandte Bodenkunde und Hydrologie, Berlin

ZAHNOW, V., O. KLAUSING, W.-P. VON PAPE (1994): Wasserumsatz im Boden – Ergebnisse derLysimeter-, Bodenfeuchte- und Verdunstungsmessungen 1971-90 (Teil I – Südhessen, Teil II –Mittelhessen, Teil III – Nordhessen). Hessische Landesanstalt für Umwelt


95

7 Anlagen

7.1 Berechnungsformeln für die einzelnen Größen der PENMAN-MONTEITH-Gleichung

Die PENMAN-MONTEITH-Beziehung lautet:

mmm1000

ds864001

1

1m2m2

w

a

c

a

spL

rrs

re)T(ec)GRn(s

ETaρ

γ

ρ

λ��

��

�++

−+−= [mm d-1]

Dabei werden die einzelnen Größen folgendermaßen ermittelt:

• latente Verdunstungswärme λ in J kg-1 (T2m: Tagesmitteltemperatur in 2 m Höhe in °C):

( ) 6m2 100024204982 T,, −=λ

• Änderung des Sättigungsdampfdrucks mit der Temperatur s in hPa K-1 (esw, ese: siehe unten):

( )2m2

m2 122434284

T,)T(es sw

+= über Wasser

( )2m2

m2 622726123

T,)T(es se

+= über Eis

• Strahlungsbilanz Rn in W m-2, wenn diese als Tagessumme in J cm-2 d-1 gemessen bzw.parametrisiert wird, muss mit 10000 cm2 m-2/86400 s d-1 multipliziert werden, um den Wert inW m-2 zu erhalten.

• Der Bodenwärmestrom G wird bei der Berechnung von Tageswerten vernachlässigt.

• Dichte trockener Luft: ρL = 1.293 kg m-3

• spezifische Wärme bei konstantem Druck: cp = 1005 J kg-1 K-1

• Sättigungsdampfdruck es, wobei für Temperaturen T2m unter 0 °C ese über Eis sonst esw überWasser verwendet wird:

m2

m2

122436217

m2 116 T,T,

sw e,)T(e += über Wasser

m2

m2

622724622

m2 116 T,T,

se e,)T(e += über Eis

• Dampfdruck e2m aus der relativen Luftfeuchtigkeit U2m (in %) berechnet in hPa:

1002m

2mUee s=


96

• Psychrometerkonstante: γ = 0,655 hPa K-1

• Dichte von Wasser: ρw = 1000 kg m-3

• aerodynamischer Widerstand ra in s m-1

• Bestandeswiderstand rc,min in s m-1

• Umrechnungsfaktoren: 86400 s d-1 1000 mm m-1

Die Gras-Referenzverdunstung ET0 nach ALLEN ET AL. (1994) berechnet sich unter Annahmeeines festen Stomata- und aerodynamischen Widerstandes:

• aerodynamischer Widerstand ra in s m-1 bei einer Grashöhe von 12 cm (v2m:Tagesmittelwert der Windgeschwindigkeit in 2 m Höhe in m s-1):

ra = 208/ v2m

wobei Windgeschwindigkeiten vz gemessen in anderen Höhen z auf 2 m Höhe

umgerechnet werden: 53ln

242m ,z

,vv z +=

• minimaler Bestandeswiderstand rc,min für Pflanzen ohne Wasserstress (Bodenfeuchte ≥70 % nFK):

rc,min = 70 s m-1

• Bei Parametrisierung der Strahlungsbilanz Rn wird mit einer Albedo von 0,23 für Grasgerechnet.

Berechnung der StrahlungsgrößenFalls keine Messungen der Strahlungsbilanz und der Globalstrahlung vorliegen, lassen sich diesemit Hilfe der Sonnenscheindauer parametrisieren. Fehlt dagegen die Sonnenscheindauer, so lässtsich diese aus der Globalstrahlung ableiten. Die verwendeten Formeln entstammen demMerkblatt des DVWK (1996)

Parametrisierung der Globalstrahlung RG aus der Sonnenscheindauer S:

��

��

�+=

00 550190

SS,,RRG [J cm-2 d-1]

wobei die extraterrestrische Strahlung R0 und die Tagessumme der astronomisch möglichenSonnenscheindauer S0 mit den für Mitteleuropa (ϕ : geographische Breite) gültigen Ansätzen

( )( )( )1051180087992450 −−++= ςϕς sin,,sin,,R [J cm-2 d-1]

��

��

� −++=6

051343120,,sin,S ϕς [h d-1]

mit 39101720 ,JT, −=ς [rad] (JT: Tag des Jahres), berechnet werden.


97

Parametrisierung der Sonnenscheindauer S aus der Globalstrahlung RG:

��

��

�−= 350821

00 ,

RR,SS G [h d-1]

mit oben angeführten Berechnungsvorschriften für die extraterrestrische Strahlung und dieastronomisch mögliche Sonnenscheindauer.

Parametrisierung der Strahlungsbilanz Rn aus der Globalstrahlung RG, derSonnenscheindauer S und dem Dampfdruck e2m:

( ) 2

24

2m0

4m2 cm

m10ds86400044034090101 −−��

�

��

�+−−= e,,

SS,,TR)(Rn ,absG σεα [J cm-2 d-1]

mit α : Reflektionsvermögen der Oberfläche (Albedo)

ε : langwelliger Emissionskoeffizient der Oberfläche

σ : Stefan-Boltzmann-Konstante 5 67 10 8. − W m-2 K-4

Tabs,2m: Temperatur in 2 m Höhe [K]

e2m: Dampfdruck aus der relativen Luftfeuchtigkeit Uabs,2m berechnet [hPa]

100

2m2m

Uee s=

mit den weiter oben angegebenen Magnus-Formeln zur Berechnung des Sättigungsdampfdrucks es

Berechnung der Gras-Referenzverdunstung ET0* nach WENDLING

Für klimatologische Zwecke wurde von WENDLING (1995) im Rahmen der Erstellung desHydrologischen Atlas Deutschland eine Formel zur Berechnung von Monatssummen der Gras-Referenzverdunstung abgeleitet:

h,)kn,R,(

ssET *

G*

00020112506500 +

++

=γ

[mm mon-1]

Dabei werden die einzelnen Größen folgendermaßen ermittelt:

• Änderung des Sättigungsdampfdrucks s in hPa K-1 mit der Monatsmitteltemperatur T2mMOMI

(wie oben)

• Psychrometerkonstante: γ = 0,655 hPa K-1

• Die Globalstrahlung RG* wird als Verdunstungsäquivalent in mm mon-1 bestimmt:

��

��

�+=

MOSU

MOSU**G S

S,,RR0

0 550190


98

mit R0*: Monatssumme der extraterrestrischen Strahlung als

Verdunstungsäquivalent in mm mon-1

SMOSU: Monatssumme der Sonnenscheindauer in h mon-1

S0MOSU: Monatssumme der astronomisch möglichenSonnenscheindauer in h mon-1

Umrechnungsfaktor der Strahlung R0 von J cm-2 mon-1 in R0* mm mon-1:

m

mm1000mcm10000 2

20

0w

* RR

ρλ=

latente Verdunstungswärme λ in J kg-1 (T2mMOMI: Monatsmitteltemperatur in 2 m Höhe in °C):

( ) 6mMOMI2 100024204982 T,, −=λ

Dichte von Wasser: ρw = 1000 kg m-3

• Anzahl der Tage im Monat: n

• Küstenfaktor k, im Küstenbereich zwischen 0,5 und 1 nach folgendem Algorithmus inAbhängigkeit von der geographischen Breite ϕ und der geographischen Länge λ:

k = 1,0

hk = 0,167 λ + 51,67

Für hk < ϕ : k = 1,0 − (ϕ − hk) 0,8

Wird k < 0,5: k = 0,5

• Geländehöhe h in m mit h = 600 bei h > 600 NN + m


99

7.2 Algorithmen zur Bestimmung der im WasserhaushaltsverfahrenBAGLUVA erforderlichen Parameter

Tabelle 7.1: Algorithmen zur Berechnung des Parameters 0ET/maxETf = , nFKΘ in Vol.%

Lfd.Nr.

Landnutzungseinheit Berechnungsgleichung

1. Versiegelte Fläche 8,0=f2. Vegetationslose Fläche Vol.% 8,5≤nFKΘ → 8,0=f

Vol.% 8,5>nFKΘ → 0,64190,0186 +⋅= nFKf Θ3. Grünland/Gras

(mittlere Grashöhe: 12 cm)Vol.% 11≤nFKΘ → 7108001250cm12 ,,f nFK +⋅= Θ

Vol.% 11>nFKΘ → 0,1614ln0,2866cm12 +⋅= )(f nFKΘGrünland/Gras(Grashöhe zB (cm) variabel)

12cmf)z(ff Bk ⋅=

5 cm < zB ≤ 20 cm → 0,8321zln0,0676 +⋅= )(f Bk

zB > 20 cm → 0,9661z10 0,37z10-0,7 225 +⋅⋅+⋅⋅= −−BBkf

4. Ackerland Löß-Schwarzerde → 1,101-ln0,734 )(f nFKΘ⋅=

sonstige Böden → 0,431ln0,221 +⋅= )(f nFKΘ5. Laubwald

(UA: Umtriebsalter/Jahre)Sandige Böden ( Vol.% 16≤nFKΘ )

UA ≤ 90 Jahre →

1

6105846

34232

101094601034940104220102330105080100,25 0,84

SLf

UA,UA,UA,UA,UA,UAf

=

⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+

⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅+=−−−

−−−

UA > 90 Jahre →

2

38253 1016860101550100,49 1,038

SLf

UA,UA,UAf

=

⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+= −−−

Bindige Böden ( Vol.% 16>nFKΘ )

UA ≤ 100 Jahre → 11,05 SLff ⋅=

UA > 100 Jahre → 251,0 SLff ⋅=6. Nadelwald

(UA: Umtriebsalter/Jahre)Sandige Böden ( Vol.% 16≤nFKΘ )

UA ≤ 130 Jahre →

1

6125947

35231

1035601022301057850108052010639240100,2694 0,8

SNf

UA,UA,UA,UA,UA,UAf

=

⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅−

⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+=−−−

−−−

UA > 130 Jahre →

2

252 10178,010

SNf

UAUA0,108 1,35f

=

⋅⋅+⋅⋅−= −−


UA ≤ 130 Jahre → 11,03 SNff ⋅=

UA > 130 Jahre → 231,0 SNff ⋅=


100

Tabelle 7.2: Algorithmen zur Berechnung der Ausschöpfungstiefe We in dm mit We ≥ 0, nFKΘ inVol.-%

Lfd.Nr.


1. versiegelte Fläche 0=We2. vegetationslose

FlächenFK

nFKnFK

,,,We

ΘΘΘ

⋅−⋅+⋅=

025005900,019700130 2

3. Grünland/Gras(mittlere Grashöhe: 12 cm)

nFK

, nFK,WeΘ

Θ⋅⋅=10270

cm12e76168

Grünland/Gras(Grashöhe zB (cm) variabel)

12cmWecWe We ⋅=

55670101601036901013330 112

,,z,z,c nFKBnFKBWe

+⋅⋅+⋅⋅+⋅⋅⋅−= −−− ΘΘ

4. AckerlandLöß-Schwarzerde →

nFK

, nFK,WeΘ

Θ⋅⋅=09570e52225

sonstige Böden → nFK

, nFK,WeΘ

Θ⋅⋅=08280e7814

5. Laubwald(UA: Umtriebsalter/Jahre)

Sandige Böden ( Vol.% 16≤nFKΘ )

UA ≤ 50 Jahre →

4634

232

10112010155801056780100,699 0,077UA,UA,

UA,UAWe⋅⋅+⋅⋅−

⋅⋅+⋅⋅+=−−

−−

UA > 50 Jahre →

61451148

35231

1039499,0105818,01034068,01010058,0101566,010


⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+=

−−−

−−−


UA ≤ 50 Jahre →

47

34232

10985,01014,010534,010


⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅+=

−

−−−

UA > 50 Jahre →

41037

242

10431,010409,0101351,010


⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+=

−−

−−

6. Nadelwald(UA: Umtriebsalter/Jahre)


UA ≤ 50 Jahre →

695645

33221

105680101020106601016901011180100,199 0,07

UA,UA,UA,UA,UA,UAWe

⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅−

⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+=−−−

−−−

UA > 50 Jahre →37242 1016010140100,364 1,16 UA,UA,UAWe ⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+= −−−


UA ≤ 50 Jahre →

695645

33221

105880101090107290102011601016940100,185 0,214

UA,UA,UA,UA,UA,UAWe

⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅−

⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+=−−−

−−−

> 50 Jahre →37242 1017301014930100,38 1,16 UA,UA,UAWe ⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+= −−−


101

Tabelle 7.3: Algorithmen zur Berechnung des Effektivitätsparameters n der BAGROV-Gleichung, n >0, ΘnFK in Vol.%

Lfd.Nr.


1. versiegelte Fläche 16,0=n2. vegetationslose Fläche 10100,019700130 2 ,,n nFKnFK +⋅+⋅= ΘΘ3. Grünland/Gras,

(mittlere Grashöhe 12 cm)160e219040 10270

cm12 ,,n nFK, +⋅= ⋅Θ

Grünland/Gras(Grashöhe zB (cm) variabel)

160e219040 10270 ,),c(n nFK,We +⋅⋅= ⋅Θ

55670101601036901013330

1

12

,,z,z,c

nFK

BnFKBWe

+⋅⋅+

⋅⋅+⋅⋅⋅−=−

−−

ΘΘ

4. Ackerland Löß-Schwarzerde → 160e638050 09570 ,,n nFK, +⋅= ⋅Θ

sonstige Böden → 160e36950 08280 ,,n nFK, +⋅= ⋅Θ

5. Laubwald(UA: Umtriebsalter/Jahre)


UA ≤ 90 Jahre →

6105745

33224

1071901022901028280101660104220100,4 0,5

UA,UA,UA,UA,UA,UAn

⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+

⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅−=−−−

−−−

UA > 90 Jahre →37242 101212101010880100,3056 2,0 UA,UA,UAn ⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+= −−−


UA ≤ 90 Jahre →

6105745

33222

1027501010940101646010115101034340100,546 0,813

UA,UA,UA,UA,UA,UAn

⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+

⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅−=−−−

−−−

UA > 90 Jahre →38252 10587701056670100,1698 2,1 UA,UA,UAn ⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+= −−−

6. Nadelwald(UA: Umtriebsalter/Jahre)


UA ≤ 20 Jahre →33221 10220108360100,129 0,5 UA,UA,UAn ⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅−= −−−

UA > 20 Jahre →

61351047

35221

1059010603010261401064701010100,92 0,38

UA,UA,UA,UA,UA,UAn

⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅−

⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+=−−−

−−−


UA ≤ 20 Jahre →34222 108010480100,347 0,8 UA,UA,UAn ⋅⋅−⋅⋅+⋅⋅−= −−−

UA > 20 Jahre →

51148

35231

10929,010942,0

1038,010769,0100,797 0,73

UAUA

UAUAUAn

⋅⋅+⋅⋅−

⋅⋅+⋅⋅−⋅⋅+=−−

−−−

BU

ND

ESA

NST

ALT

FÜ

R G

EWÄ

SSER

KU

ND

E

KO

BLE

NZ

102

Bild

7.1

: BA

GR

OV

-Bez

iehu

ng

8.00

7.00

6.00

5.00

4.00

3.00

2.50

2.00

1.80

1.60

1.40

1.20

1.00

0.90

0.80

0.75

0.70

0.65

0.60

0.55

0.50

0.45

0.40

0.35

0.30

0.25

0.20

0.15

0.10

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0 0,

40,

50,

60,

70,

80,

91,

01,

11,

21,

31,

41,

51,

61,

71,

81,

92,

02,

12,

22,

32,

42,

52,

62,

72,

82,

93,

0

P kor

r / E

Tmax

bzw

. Pko

rr / E

max

(m

ittle

re J

ahre

swer

te)

ETa/ETmax bzw. Ea/Emax (mittlere Jahreswerte)

n


103

Date post:	25-Oct-2021
Category:	Documents
Upload:	others
View:	12 times
Download:	0 times

Wasserhaushaltsverfahren zur Berechnung

Documents