1. Regressionsmodelle zur Abschätzung eines klimawandelbeeinflussten zukünftigen Regenerosivitätsfaktors auf Basis von Monatswerten. Regression models for the evaluation of the rainfall factor with regard to climate change on the basis of monthly values
- Author
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Köhn, J., Beylich, M., Meißner, Ralph, Rupp, Holger, Reinstorf, F., Köhn, J., Beylich, M., Meißner, Ralph, Rupp, Holger, and Reinstorf, F.
- Abstract
Der R-Faktor als Maß für die Erosivität von Niederschlagsereignissen findet Anwendung in der Quantifizierung von Bodenverlusten mithilfe der Allgemeinen Bodenabtragsgleichung (ABAG). Die Berechnung des R-Faktors nach Normvorschrift bedarf zeitlich hoch aufgelöster Niederschlagsdaten, die meist nicht flächendeckend vorhanden sind. Aufgrund dessen werden Regressionsmodelle, wie z. B. die länderspezifischen Gleichungen der DIN 19708:2017-08 – "Bodenbeschaffenheit – Ermittlung der Erosionsgefährdung von Böden durch Wasser mit Hilfe der ABAG" oder auch räumlich hoch aufgelöste Radarniederschlagsdaten eingesetzt. In dieser Studie werden zwei für die Praxis einfach gehaltene, regionale Regressionsmodelle für den Landkreis Mansfeld-Südharz zur Berechnung von R-Faktoren vorgestellt. Mit Regressionsgleichung 1 wird ähnlich der Ländergleichung, jedoch auf Grundlage von 6 monatlichen Niederschlagsfaktoren, der R-Faktor auf Landkreisebene berechnet. Die Ergebnisse zeigen, dass die Gleichung eine höhere Genauigkeit aufweist als die DIN-Gleichung für Sachsen-Anhalt. Mit Regressionsgleichung 2 wird auf Grundlage von monatlichen Niederschlagsänderungsfaktoren die Zu- bzw. Abnahme des R-Faktors ermittelt. Die Gleichung wird speziell für die Betrachtung des Klimawandels eingesetzt. Die Validierung anhand von Änderungssignalen eines regionalen Klimamodellensembles des RCP8.5-Szenarios zeigt eine hohe Modellgüte mit einer mittleren Abweichung vom DIN-R-Faktor in der Nahen und Fernen Zukunft von etwa 1 % und einem Korrelationskoeffizienten von größer 0,9. The R-factor as a measure of the erosivity of precipitation events is used to quantify soil losses using the Universal Soil Loss Equation (USLE). The calculation of the exact R-factor requires precipitation data with a high temporal resolution, which are usually not available widely. Due to this, regression models, such as the German Federal State related equation of DIN 19708:2017-08 – "Soil quality – Predicting soil erosion
- Published
- 2022