Höhe über Tiefenlinie [m]

Bodenprognosekarte und

Prognosekarte der SM-Belastung der

Überschwemmungsgebiete der Elbe

R. Jahn MLU Halle

M. Möller TerraSys

M. Kastler Ing.büro boden | umwelt

K.-J. Hartmann LAGB Halle U. Anacker LAU Halle

Finanzierung LAU Halle (2008/2009) Dessau

Magde- burg

Wittenberge

Stendal

Burg

Zerbst

Wittenberg

Bernburg Saale

Mulde

Ergebnis

Prognosekarte Bodentypen

6 Legendeneinheiten

Prognosekarte Substrate

7 Legendeneinheiten

Prognosekarte Mittleres Vielfaches der

SM-Vorsorgewerte 3 Legendeneinheiten

Magde- burg

Wittenberge

Stendal

Burg

Zerbst

Wittenberg

Bernburg Saale

Mulde Dessau

Prognosekarte

Bodentypen und Substrate

Prognosekarte

mittleres Vielfaches der SM-Vorsorgewerte Vorgehensweise

Erstellung DGM

Ableitung von Reliefparametern Konsolidierung Datensätze

aus der Bodenschätzung des LAGB Auswertung SM-Daten des LAU

Korrelation mit Reliefparametern (DGM)

Klassifizierung,

Bildung von Legendeneinheiten

Validierung mit SABO_P-Datensätzen Validierung mit Stichprobe

Erstellung Karten Erstellung Karte

Schematischer Schnitt von der Niederterrasse zum Auenbereich

mit Abfolge der Bodentypen in Abhängigkeit von der Höhe über Tiefenlinie.

(Geländeoberfläche, Grundwasserspiegel und Sedimentwechsel stark überhöht)

Trainingsgebiet Schwarze Elster 2003 (Finanzierung LAGB)

Vega-Gley Gley-Vega Auengley Vega-Gley Gley-Vega Vega Paternia Regosol

Vorarbeiten

Grabe M., K.-J. Hartmann, T. Scholten, R. Jahn (2005):

Erstellung einer Bodenkonzeptkarte für Auenbereiche der Schwarzen Elster.

Mitteilungen Deutsche Bodenkundl. Gesellsch. 107/1: 321-322

Gedanklicher Ansatz:

Verbreitung von Auenböden ist abhängig vom Relief und Tiefe des Grundwasserspiegels

Rambla, Paternia, Kalkpaternia, Tschernitza, Vega aG-Horizont ≥8 dm beginnend

Gley-Vega

aM-Go-Horizont >4 dm beginnend Vega-Gley

aM-Go-Horizont innerhalb <4dm beginnend Auengley

aG-Horizont <4dm beginnend Bodendefinitionen

Auenböden

Gleye

Vega Gley-Vega Vega-Gley Auengley

aM

aG

aG aG

aM-G aM-G aG Grundwasser

Bodentypen (mit n>=3)

GM GGh GN AB SS-GG GG GG-AB

Höhe über Tiefenlinie [m]

0 1 2 3 4 5 6

Auswertung Burg 2004 (Finanzierung LAGB)

(Kastler, Hartmann, Jahn 2005. Analyse des Auftretens bodensystematischer Einheiten in der Elbaue auf der Grundlage rasterorientierter Eingangsdaten. Mitt. Dtsch. Bodenkundl. Gesellsch. 107/1: 353-354)

!!!

Problem:

GG haben zweigipflige Verteilung

Anmoorgley

Humusgley

Naßgley

Vega

Pseudogley- Gley

Gley

Gley-Vega Vorarbeiten

Schwermetallverteilung in der Elbaue

Rinklebe et al., 2005

Die Zusammenhänge zwischen

Böden (-formen) und SM-Gehalten

sind jedoch nicht trivial

Kein einfacher Zusammenhang zwischen Schwermetallkonzentration und „Höhe über Elbniveau“ bzw. „Distanz zur Strommitte“

R²= 0,18

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

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

R²= 0,10

0 200 400 600 800 1000 1200 1400 Mittleres Vielfaches des Vorsorgewertes (8 SM)

Höhe über Elbniveau (m) Distanz zur Strommitte (m)

Voruntersuchungen 2006 (Finanzierung LAU) Vorarbeiten

Prognosekarte

Bodentypen und Substrate

Prognosekarte

Mittleres Vielfaches der SM-Vorsorgewerte Verfügbare Daten

∎∎∎∎ 5.423 Klassenflächen mit Grablochbeschrieben (31,7 % des Gebietes)

·

SABO_P Datenbank

264 Datensätze (135 Oberböden) aus 3 Beprobungs- kampagnen

Pb, Cd, Cr, Cu, Ni, Zn, Hg, As

(1997, 2000, 2007)

Magde- burg

Wittenberge

Stendal

Burg

Zerbst

Wittenberg

Bernburg Saale

Mulde Dessau

Magde- burg

Wittenberge

Stendal

Burg

Zerbst

Wittenberg

Bernburg Saale

Mulde Dessau

0 5 km

0 5 km

0 5 km 0 5 km

0 5 km

Satellitenaufnahme (Google Earth) des Elbabschnittes bei Angern/Rogätz

Originales DGM auf Basis der Scannerdaten aus Laserscannerbefliegung

Korrigiertes DGM mit gefüllten Lücken (interpol.)

Datengrundlagen - DGM

Grundlage der Karte ist ein

digitales Geländemodell aus der Laserscannerbefliegung.

Die Scannerdaten weisen verschiedene Fehler auf, welche korrigiert werden müssen.

Datengrundlagen - DGM

- Reliefschummerung zur Erkennung relativer Höhenunterschiede

- Glättung mit Tiefpassfilter zur Beseitigung von Artefakten (z.B. Ackerfurchen) - Reduktion auf ein 5x5 m Raster (Zielmaßstab 1:10.000)

1. Erstellung eines hydrologisch korrekten DGM (Beispiel bei Schönebeck)

Datengrundlagen - DGM

2. Ableitung von Reliefattributen (Beispiel bei Dessau)

Vertikalkrümmung (VK) Neigung (N) Höhe üb. Tiefenlinie (HUT)

Höhe üb. Elbe (HUE) Bodenfeuchteindex (BFI) Massenbilanzindex (MBI) Auenindex (FPI)

Datengrundlagen Vorkommen Bodensubtypen

Übersetzte Bodenschätzungsdaten SABO_P-Profile

AnzahlFlächengröße

Datenaufbereitung

Kombination der Reliefattribute

und

Segmentierung

Korrelation mit Reliefparametern, Klassifizierung

Auenindex Massenbilanzindex

Problem:

Weitgehend unscharfe Beziehungen der Bodentypen zu Reliefattributen

Vernachlässigung nur wenig vorkommender Böden

Clusterung zu wenigen differenzierbaren Zielklassen (=Legendeneinheiten)

Bodenprognosekarte M 1:50.000

VegaVega-Gley + Gley-Vega Rambla + Paternia Braunerde

Auengley Pseudogley

Magde- burg

Wittenberge

Stendal

Burg

Zerbst

Wittenberg

Bernburg Saale

Mulde Dessau

Prognosekarte der Substrate

M 1:50.000

ll/s l/ts s/lt u

Magde- burg

Wittenberge

Stendal

Burg

Zerbst

Wittenberg

Bernburg Saale

Mulde Dessau

Probleme der Datengrundlagen

Fast 90 % der Datengrundlagen (Böden) sind übersetzte Daten der Bodenschätzung

0 10 20 30 40 50

s u l t

Bodenarten-Hauptgruppe

Häufigkeit (%) übersetzte

Schätzungsdaten Horizonte (n = 9.790) Körnungsdaten LAGB (n = 186)

Abschlämmbares

<0,01 mm (%)

S = Sand <10

Sl = anlehmiger Sand 10-13 lS = lehmiger Sand 14-18 SL = stark sandiger Lehm 19-23 sL = sandiger Lehm 24-29

L = Lehm 30-44

LT = toniger Lehm 45-60

T = Ton >60

Achtung!

Die Bodenart der Reichsbodenschätzung (1934) ist bei Verwendung gleicher Begriffe deutlich anders definiert

als heute üblich.

Bodenarten (Korngrößengemische) des Feinbodens

nach DIN 4220 und KA4/KA5 im Dreieckskoordinatensystem

% Sand (63-2000 µm)

% Schluff (2-63 µm)

Ton (<2 µm )

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

10 0

100 90

80 70

60 50

40 30

20 10

0 20

30 40 50 60 70 80 90 100

2 S = Sand

U = Schluff L = Lehm T = Ton s = sandig u = schluffig l = lehmig t = tonig

2 3

2 3

3 4

3

4 2

3

4 2

3 4

Uls Lu

3 Ts

St S

Sl Slu

Tu Tl

T

Lts Ls

Us U

Lt

Su 4

2

Ut 2

Tu 3 4

2

Bodenarten (Korngrößengemische) nach Reichsbodenschätzung

% Sand (63-2000 µm)

% Schluff (2-63 µm)

Ton (<2 µm )

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

10 0

100 90

80 70

60 50

40 30

20 10

0 20

30 40 50 60 70 80 90

100 Sl

S lS

sL SL LT L

keine T

Daten

Mitteilgn. DBG (1992) 67, S.240 2 = schwach

3 = mittel 4 = stark

LAU SM-Daten (KW) 0-10 bzw. 0-20 cm Tiefe

Datengrundlagen - SM

LAU SM-Daten (KW)

alle Daten (n = 143 bis 190)

Cu Zn Cd Ni Cr Pb Hg As Fluß km

Cu ,96** ,98** ,94** ,93** ,86** ,92** ,72** ,25**

170 161 170 170 170 163 143 170

Zn ,96** ,96** ,90** ,87** ,83** ,90** ,73** ,28**

170 161 170 170 170 163 143 170

Cd ,98** ,96** ,90** ,91** ,80** ,92** ,68** ,32**

161 161 161 161 161 159 138 161

Ni ,94** ,90** ,90** ,95** ,82** ,80** ,68** ,10

170 170 161 170 170 163 143 170

Cr ,93** ,87** ,91** ,95** ,78** ,81** ,61** ,15

170 170 161 170 170 163 143 170

Pb ,86** ,83** ,80** ,82** ,78** ,71** ,94** ,10

170 170 161 170 170 163 143 170

Hg ,92** ,90** ,92** ,80** ,81** ,71** ,58** ,45**

163 163 159 163 163 163 140 163

As ,72** ,73** ,68** ,68** ,61** ,94** ,58** ,07

143 143 138 143 143 143 140 143

Ø ,90 ,88 ,88 ,86 ,84 ,82 ,81 ,71 ,27

Pearson Correlation, ** = significant at 0.01 level (2-tailed)

0 50 100 150 200 250 300 350 400

0 50 100 150 200 250

As KW mg/kg

Pb KW mg/kg

0 5 10 15 20 25 30 35

0 50 100 150 200 250

As KW mg/kg

Hg KW mg/kg

Datengrundlagen - SM

LAU SM-Daten (KW) 0-10 bzw. 0-20 cm Tiefe

Beprobung 19972000 2007

Maßnahmenwert BBSchV Vorsorgewert BBSchV As: LAGA, 1995)

(Lehme, Schluffe)

R²= 0,023

0,1 1 10 100 1000 10000

mg kg^-1 R²= 0,132

R²= 0,047

0,1 1 10 100 1000 10000

mg kg^-1 R²= 0,069

R²= 0,027 R²= 0,094

R²= 0,043

200 250 300 350 400 450 km

R²= 0,008

Cd

Cr Cu

Pb Ni Zn

As Hg

M S

200 250 300 350 400 450 km M S

200 250 300 350 400 450 km200 250 300 350 400 450 km

M S M S

Datengrundlagen - SM

Datenaufbereitung - SM

Regressionsbeziehungen zwischen

Mittelwerten des Vielfachen der Vorsorgewerte mit Reliefattributen

Datenaufbereitung - SM Clusterung und Ableitung von Klassen mit Schwellenwerten

für Mittelwerte des Vielfachen der Vorsorgewerte

gering mi. hoch 3,2 6,5

Legendeneinheit 1; Keine oder geringe As- und Schwermetallbelastung (≤3,207-fache des Vorsorgewertes)

(As und Hg fast immer unter Maßnahmewert*)

Legendeneinheit 2; As und Schwermetallbelastung zu befürchten (>3,207 bis ≤6,456-fache des Vorsorgewertes) (As und Hg häufig über Maßnahmewert*)

Legendeneinheit 3; As und SM-Belastung wahrscheinlich (>6,456-fache des Vorsorgewertes)

(As und Hg meist über Maßnahmewert*)

*Maßnahmewerte nach BBodSchV (Anh. 2) für Grünland

Prognosekarte der mittleren Vielfachen der Vorsorgewerte

M 1:50.000 gering = <3,2

mittel = >3,2 - <6,5 hoch = >6,5

Magde- burg

Wittenberge

Stendal

Burg

Zerbst

Wittenberg

Bernburg Saale

Mulde Dessau

Schlussfolgerungen

• Die Verbreitung von Boden-(Sub)typen lässt sich mit guter Genauigkeit prognostizieren.

• Die Güte der Prognose der Bodenarten bzw. Substrate ist nur bei dominant verbreiteten Bodenarten bzw. Substraten zufriedenstellend.

• Hinsichtlich der Bodenarten nach KA4/KA5 bestehen erhebliche Unsicherheiten aus der Übersetzung von Bodenschätzungsdaten.

• Die Prognose von Schwermetallgehalten nach Reliefattributen ist besser als nach Boden-(Sub)typen.

• Eine Prognose der Schwermetallgehalte nach Bodenparametern wie

Bodenart und Humusgehalt ist mit der derzeit vorhandenen Datenbasis nicht möglich.

• Zusätzliche Informationen wie Überflutungshäufigkeit und

Grundwasserdynamik (derzeit nicht flächendeckend vorhanden) könnten wahrscheinlich das Prognoseergebnis verbessern.