Heidelberg, University, Diss., 1997.

Zugl.: Göttingen, Universiẗat, Habil.-Schr., 1999.

Ulm, Univ., Diss., 2008.

Zugl.: Halle (Saale), Univ., Diss., 2008

Techn. University, Diss., 2005--München.

Die vorliegende Arbeit stellt ein mechanistisches, dynamisches Modell zur Beschreibung des Kohlenstoffhaushaltes von homogenen Pflanzenbeständen vor. Das Modell wurde für Bestände von Winterweizen (Triticum aestivum L. cv. Kanzler) parametrisiert. Das Modell differenziert die Pflanzenkompartimente Wurzeln, Blätter, Halme, Ähren und Endosperm. Innerhalb dieser Kompartimente werden die Pools Struktursubstanz, Glucose sowie andere Assimilate in Form von Disacchariden unterschieden. Im Modell wird der Pflanzenbestand eindimensional in bis zu elf Bestandesschichten diskretisiert. An relevanten Prozessen werden Photosynthese, Dunkelrespiration, Translokation von Assimilaten, Allokation sowie Konversion von Glucose in Assimilate berücksichtigt. Die typische zeitliche Auflösung des Modells beträgt 15 Minuten. Das Modell ist als System gekoppelter, zum Teil nichtlinearer gewöhnlicher Differentialgleichungen implementiert. Neuartig gegenüber bestehenden Modellansätzen ist vor allem die konsequente, nach Pflanzenorganen und Kohlenstoffpools funktionsorientiert vorgenommene Kompartimentierung sowie die Abbildung aller relevanten Prozesse einschließlich der Translokation und Allokation. Aus dem Modellkonzept konnten Bedingungen abgeleitet werden, unter denen sich ein Teil der Modellparameter experimentell bestimmen lassen. Hierzu wurden ökophysiologische in-vivo-Messungen an einzelnen Pflanzenorganen von Winterweizen durchgeführt. Die Ergebnisse der Experimente veranlaßten Änderungen der Modellstruktur, sodaß das Modell als quantifizierbare Arbeitshypothese des Zusammenwirkens der beteiligten Modellprozesse diente. Die Modellergebnisse wurden mit unabhängigen Messungen der Phytomassenentwicklung validiert. Für zwei unterschiedliche Vegetationsperioden konnte dabei eine gute Übereinstimmung zwischen Modell und unabhängigen Meßwerten nachgewiesen werden. Durch die hohe zeitliche Auflösung des Modells konnten detaillierte Einblicke in die Kohlenstoffdynamik des Pflanzenbestandes erzielt werden. Die dabei gewonnenen Erkenntnisse decken sich mit publizierten Experimentergebnissen. Das Modell wurde eingesetzt, um den Einfluß veränderter Klimavariablen auf das Wachstum und den Ertrag von Winterweizen (cv. Kanzler) zu simulieren. Im Vergleich zum Referenzszenario wurde für eine Erhöhung der Lufttemperatur um 2 Grad C zu Ende der Vegetationsperiode eine Reduzierung der Gesamtphytomasse um 5-6% und des Ährenertrages um 8 % berechnet.

This PhD thesis presents the spatio-temporal distribution of terrestrial carbon fluxes for the time period of 1982 to 2002 simulated by a combination of the process-based dynamic global vegetation model LPJ and a 21-year time series of global AVHRR-fPAR data (fPAR – fraction of photosynthetically active radiation). Assimilation of the satellite data into the model allows improved simulations of carbon fluxes on global as well as on regional scales. As it is based on observed data and includes agricultural regions, the model combined with satellite data produces more realistic carbon fluxes of net primary production (NPP), soil respiration, carbon released by fire and the net land-atmosphere flux than the potential vegetation model. It also produces a good fit to the interannual variability of the CO2 growth rate. Compared to the original model, the model with satellite data constraint produces generally smaller carbon fluxes than the purely climate-based stand-alone simulation of potential natural vegetation, now comparing better to literature estimates. The lower net fluxes are a result of a combination of several effects: reduction in vegetation cover, consideration of human influence and agricultural areas, an improved seasonality, changes in vegetation distribution and species composition. This study presents a way to assess terrestrial carbon fluxes and elucidates the processes contributing to interannual variability of the terrestrial carbon exchange. Process-based terrestrial modelling and satellite-observed vegetation data are successfully combined to improve estimates of vegetation carbon fluxes and stocks. As net ecosystem exchange is the most interesting and most sensitive factor in carbon cycle modelling and highly uncertain, the presented results complementary contribute to the current knowledge, supporting the understanding of the terrestrial carbon budget. / In der vorliegenden Arbeit wird anhand der Kombination eines dynamischen globalen Vegetationsmodells mit einer Zeitreihe von 21 Jahren optischer Satellitendaten eine realistische Abschätzung der terrestrischen Quellen und Senken von CO2 ermöglicht. Grundlage des hier vorgestellten neuen Modells stellt das dynamische globale Vegetationsmodell LPJ dar, ein prozessorientiertes Vegetationsmodell, das basierend auf ökophysiologischen Grundlagen die Vegetationsverteilung und -dynamik, Störungen (z.B. Feuer) und den Kohlenstoff- sowie den Wasserkreislauf modelliert. Die Kopplung des LPJ-DGVM erfolgte mit einer Zeitreihe globaler AVHRR-fPAR Daten (fPAR – Anteil photosynthetisch aktiver Strahlung), für den Zeitraum 1982 bis 2002 in einer räumlichen Auflösung von 0.5°. Als Ergebnis liegt nun eine globale raum-zeitliche Verteilung aller relevanten Kohlenstoffflüsse vor: Nettoprimärproduktion, Bodenrespiration, Nettoökosystemproduktion, durch Feuer und Ernte emittierter Kohlenstoff, sowie der in Biomasse und Boden gespeicherte Kohlenstoff. Verglichen mit dem Originalmodell haben sich durch die Einspeisung der Satellitendaten alle relevanten Kohlenstoffkomponenten verringert und zeigen nun bessere Übereinstimmung mit Literaturwerten. Die geringeren Kohlenstoffflüsse resultieren aus einer Kombination verschiedener Effekte: geringere Vegetationsbedeckung, Berücksichtigung der landwirtschaftlichen Nutzfläche, realistischere Abbildung der Saisonalität, Veränderung der Vegetationsverteilung und Verschiebung der Artenzusammensetzung. Die globalen Kohlenstoffflüsse werden mit dem vorgestellten Modell realistischer abgebildet als mit Ansätzen, die nur die potentiell natürliche Vegetation simulieren. Insbesondere die Quellen- und Senkendynamik unterliegt vielfältigen Prozessen, die mit einem Modell, dass auch die Bodenrespiration prozessorientiert berücksichtigt, verlässlich geschätzt wird.

Forest-cover in the tropics is changing rapidly due to indiscriminate removal of timber from many localities. The main focus of the study is to develop an operational tool for monitoring biomass and carbon pool of tropical forest ecosystems. The method was applied to a test site of Bangladesh. The research used Landsat ETM+, Landsat TM and IRS pan images of 2001, 1992 and 1999 respectively. Geometrically corrected Landsat ETM+ imagery was obtained from USGS and adjusted to the field using GPS. Historical images were corrected using image-to-image registration. Atmospheric correction was done by modified dark object subtraction method. Stratified sampling design based on the remote sensing image was applied for assessing the above-ground biomass and carbon content of the study area. Field sampling was done during 2002-2003. Dbh and height of all the trees inside the sample plots were measured. Field measurement was finally converted to carbon content using allometric relations. Three different methods: stratification, regression and k-nearest neighbors were tested for combining remote sensing image information and field-based terrestrial carbon pool. Additional field sampling was conducted during 2003-2004 for testing the accuracy. Finally regression method was selected. The amount of carbon released and sequestrated from the ecosystem was estimated. The application of the developed method would be quite useful for understating the terrestrial carbon dynamics and global climate change.

Der Bericht enthält einen Vergleich von Kohlenstoff-Vorräten in Böden, die unter Nutzung von atmosphärischen Messungen und Bodenprobenahmen bestimmt wurden. Danach sind Bodenproben allein zur zeitnahen Erkennung von Veränderung nicht geeignet. Ein detailliertes Konzept für das Monitoring der Kohlenstoff-Vorräte in land- und forstwirtschaftlich genutzten Böden wurde entwickelt. Dieses beinhaltet die Harmonisierung von Zeitpunkten und Tiefen der Bodenprobenahmen sowie die kontinuierliche Fortsetzung der atmosphärischen Messungen. Der Bericht richtet sich an Fachbehörden und Wissenschaft. Redaktionsschluss: 03.02.2021

Forest-cover in the tropics is changing rapidly due to indiscriminate removal of timber from many localities. The main focus of the study is to develop an operational tool for monitoring biomass and carbon pool of tropical forest ecosystems. The method was applied to a test site of Bangladesh. The research used Landsat ETM+, Landsat TM and IRS pan images of 2001, 1992 and 1999 respectively. Geometrically corrected Landsat ETM+ imagery was obtained from USGS and adjusted to the field using GPS. Historical images were corrected using image-to-image registration. Atmospheric correction was done by modified dark object subtraction method. Stratified sampling design based on the remote sensing image was applied for assessing the above-ground biomass and carbon content of the study area. Field sampling was done during 2002-2003. Dbh and height of all the trees inside the sample plots were measured. Field measurement was finally converted to carbon content using allometric relations. Three different methods: stratification, regression and k-nearest neighbors were tested for combining remote sensing image information and field-based terrestrial carbon pool. Additional field sampling was conducted during 2003-2004 for testing the accuracy. Finally regression method was selected. The amount of carbon released and sequestrated from the ecosystem was estimated. The application of the developed method would be quite useful for understating the terrestrial carbon dynamics and global climate change.