The cultivation of fast growing tree species on arable land is deemed to be one of the most promising alternatives amongst the approaches to the cultivation of renewable resources currently available. As the site factors influencing the growth of poplar and willow have not yet been sufficiently identified and quantified, it is not possible to provide reliable national yield expectations as a function of the prevailing soil and climate conditions at a particular site on the basis of the data currently available. The main objective of this study, therefore, was to develop a supraregional site-based yield model for the assessment of yield expectations for poplar and willow grown on arable land over short rotations. In order to achieve this goal, a total of 38 research sites were established across as many regions of Germany as possible. The clones selected for the experiment were the poplar clones Max 1, Hybride 275 (H 275) and AF 2, and the willow clones Inger and Tordis. Each site was also characterised, on the basis of climate and soil data. From the site parameters recorded, variables were defined for modelling purposes. The climate variables comprised temperature (T), precipitation (N) and aridity index (TI) derived from total or average values from selected periods during the year and during the vegetation period. Within the variables the months were indexed as numbers (January = 1), periods were separated by comma. Parameters of the German soil appraisal such as the condition grade (ZS), the soil quality index value (BZ) and the arable land quality index value (AZ) were used as soil variables. The selected texture parameters were the proportions of sand (S[%]), silt (U[%]) and clay (T[%]). Variables of the pore space parameters were the available field moisture capacity (nFK), the air capacity (LK) and the dry bulk density (TRD). Both the texture and the pore space variables referred to a soil depth of 0 to 60 cm. To increase the precision of the results, site clusters were derived, differentiated by main soil type, and the variables were aggregated. The dGZ, measured in odt ha-1 a-1,at the end of the first three-year rotation was chosen as the dependent variable. The main results of the study are outlined in the following: Negative correlations between dGZ and temperatures in the vegetation period, especially in the months July to September, were observed on the sandy and loamy soils. Precipitation variables always had a positive effect on the growth of poplar and willow across all clones and site clusters. Taking into consideration all experimental sites, precipitation in the period from May to July was most important. The parameters of the German soil appraisal revealed a moderate correlation with growth for all sites. From the appraisal of all sites and of the individual site clusters it became apparent that U[%] represents the most important texture variable for poplar and willow growth. Considered for all sites simultaneously, the nFK had the greatest significance for growth across all of the parameters examined. The site-based yield models were all univariate and often comprised aggregated variables. Under consideration of all sites, the model predictors for Max 1, Inger and Tordis were (nFK * TI5.7) and (nFK * N5.7) for AF 2. Each model was calculated with the inverse or sigmoid approach and revealed an R²korr between 0.45 and 0.64 with a RMSE of an average of 2.0 odt ha-1 a-1. The division into site clusters improved the accuracy of the models considerably. In the sandy site cluster, the models exhibited an R²korr of 0.77 to 0.97 and an RMSE of 0.95 to 1.36 odt ha-1 a-1. These comprised (U[%]* N6.7) for Max 1 and F 2, (S[%]/ TI6.7) for H 275 and (S[%]* T7.8) for Inger and Tordis. For the silty site cluster, significant models could only be determined for the clones Max 1 and Tordis. The model predictor for Max 1 was (BZ * TI4.5) and for Tordis solely (BZ). The calculated R²korr values were 0.84 and 0.95 with a corresponding RMSE of 0.22 and 0.62 odt ha-1 a-1, respectively. For the loamy soils the models for Max 1 and Inger comprised the variable nFK, for AF 2 the variables (nFK * N5.6). R²korr varied between 0.86 and 0.98 with RMSE between 0.56 and 1.21 odt ha-1 a-1.

NY, State Univ. of New York, School of Management, Dep. of Finance and Managerial Economics, Diss.--Buffalo, 2004. / Kopie, ersch. im Verl. UMI, Ann Arbor, Mich. - Enth. 2 Beitr.

Zugl.: München, Universiẗat, Diplomarbeit.

Die Standortnotwendigkeit ist Problem und Chance für Unternehmen (Standortsuche) und Standorte (Standortmarketing) gleichermaßen. Unternehmen sind dabei dem Einfluss durch die Gewichtung von Shareholder- und/oder Stakeholderinteressen unterworfen und der Wirkung harter wie weicher Standortfaktoren ausgesetzt. Die klassische Standortlehre allein stellt dabei nur einen unzureichenden Handlungsablauf dar. Ihr gegenüber ist die Annahme eines Standortfaktorenmix mit objektiven wie subjektiven Kriterien sinnvoller. Die Standortanalyse klassischer Ansätze kann durch verhaltens- und strukturorientierte Vorgehensweisen sinnvoll erweitert werden, um dem Situationsgemenge aus ökonomischem Ziel, unternehmerischer Situation und subjetiver Standortentscheidung besser gerecht zu werden. Die Annahme vollständiger Produktionsverlagerung weicht der Verlagerung einzelner Wertschöpfungsstufen innerhalb einer Wertschöpfungskette. Ein vernünftiger Analyse- und Entscheidungprozess muss daher ganzheitlicher erfolgen und führt dann zu besser abgesicherten Antworten auf die Fragen nach dem "was" wird "weshalb" notwendigerweise "wohin" verlagert.:Einleitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1 Das Unternehmen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.1 Beziehungen zur Umwelt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.2 Einflussfaktoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.3 Shareholder oder der eigentu¨merbezogene Standpunkt. . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.4 Stakeholder oder der gesellschaftspolitische Standpunkt . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.5 Unternehmerische Verantwortung und Standortwahl. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.6 Standortstrategien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2 Der Standort. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.1 Standortlehre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.1.1 Klassischen Ansatze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.1.2 Neue Konzepte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2 Standortfaktoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.2.1 Begriff . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.2.2 Harte Standortfaktoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.2.3 Weiche Standortfaktoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.2.4 Bedeutung der Standortfaktoren fu¨r die Standortwahl . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.3 Standortwettbewerb . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.3.1 Drei Ebenen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.3.2 Kanale des Standortwettbewerbes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.4 Standortmarketing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.4.1 Bedeutung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.4.2 Standortmarketing am Beispiel des Regionalen Wachstumskerns Spremberg . . . 23 3 Das Problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.1 Bedeutung der Standortwahl . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.2 Standortanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.2.1 Klassische, normative Ansatze. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.2.2 Behavioristischer Ansatz bzw. Modell von Pred . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 3.2.3 Struktureller Ansatz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 3.3 Standortentscheidung und Verlagerung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 3.3.1 Prozess der Standortentscheidung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 3.3.2 Prozess der Verlagerung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 4 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 Literaturverzeichnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

The cultivation of fast growing tree species on arable land is deemed to be one of the most promising alternatives amongst the approaches to the cultivation of renewable resources currently available. As the site factors influencing the growth of poplar and willow have not yet been sufficiently identified and quantified, it is not possible to provide reliable national yield expectations as a function of the prevailing soil and climate conditions at a particular site on the basis of the data currently available. The main objective of this study, therefore, was to develop a supraregional site-based yield model for the assessment of yield expectations for poplar and willow grown on arable land over short rotations. In order to achieve this goal, a total of 38 research sites were established across as many regions of Germany as possible. The clones selected for the experiment were the poplar clones Max 1, Hybride 275 (H 275) and AF 2, and the willow clones Inger and Tordis. Each site was also characterised, on the basis of climate and soil data. From the site parameters recorded, variables were defined for modelling purposes. The climate variables comprised temperature (T), precipitation (N) and aridity index (TI) derived from total or average values from selected periods during the year and during the vegetation period. Within the variables the months were indexed as numbers (January = 1), periods were separated by comma. Parameters of the German soil appraisal such as the condition grade (ZS), the soil quality index value (BZ) and the arable land quality index value (AZ) were used as soil variables. The selected texture parameters were the proportions of sand (S[%]), silt (U[%]) and clay (T[%]). Variables of the pore space parameters were the available field moisture capacity (nFK), the air capacity (LK) and the dry bulk density (TRD). Both the texture and the pore space variables referred to a soil depth of 0 to 60 cm. To increase the precision of the results, site clusters were derived, differentiated by main soil type, and the variables were aggregated. The dGZ, measured in odt ha-1 a-1,at the end of the first three-year rotation was chosen as the dependent variable. The main results of the study are outlined in the following: Negative correlations between dGZ and temperatures in the vegetation period, especially in the months July to September, were observed on the sandy and loamy soils. Precipitation variables always had a positive effect on the growth of poplar and willow across all clones and site clusters. Taking into consideration all experimental sites, precipitation in the period from May to July was most important. The parameters of the German soil appraisal revealed a moderate correlation with growth for all sites. From the appraisal of all sites and of the individual site clusters it became apparent that U[%] represents the most important texture variable for poplar and willow growth. Considered for all sites simultaneously, the nFK had the greatest significance for growth across all of the parameters examined. The site-based yield models were all univariate and often comprised aggregated variables. Under consideration of all sites, the model predictors for Max 1, Inger and Tordis were (nFK * TI5.7) and (nFK * N5.7) for AF 2. Each model was calculated with the inverse or sigmoid approach and revealed an R²korr between 0.45 and 0.64 with a RMSE of an average of 2.0 odt ha-1 a-1. The division into site clusters improved the accuracy of the models considerably. In the sandy site cluster, the models exhibited an R²korr of 0.77 to 0.97 and an RMSE of 0.95 to 1.36 odt ha-1 a-1. These comprised (U[%]* N6.7) for Max 1 and F 2, (S[%]/ TI6.7) for H 275 and (S[%]* T7.8) for Inger and Tordis. For the silty site cluster, significant models could only be determined for the clones Max 1 and Tordis. The model predictor for Max 1 was (BZ * TI4.5) and for Tordis solely (BZ). The calculated R²korr values were 0.84 and 0.95 with a corresponding RMSE of 0.22 and 0.62 odt ha-1 a-1, respectively. For the loamy soils the models for Max 1 and Inger comprised the variable nFK, for AF 2 the variables (nFK * N5.6). R²korr varied between 0.86 and 0.98 with RMSE between 0.56 and 1.21 odt ha-1 a-1.:Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1 1.1 Problemstellung 1 1.2 Zielstellung 3 2 Hintergrund 4 2.1 Energieziele Deutschlands 4 2.1.1 Flächen- und Nutzungskonkurrenz mit der Forstwirtschaft 4 2.1.2 Flächen- und Nutzungskonkurrenz mit der Landwirtschaft 5 2.2 Anbau schnellwachsender Baumarten 6 2.2.1 Anbau im Kurzumtrieb 7 2.3 Verwendete Baumarten in Kurzumtriebsplantagen 11 2.3.1 Pappel 11 2.3.2 Weide 13 2.3.3 Anmerkung Züchtung 14 2.4 Leistung von Kurzumtriebsplantagen mit Pappel und Weide in zwei- bis dreijähriger Umtriebs-zeit 15 2.5 Ertragsdynamik und leistungsbeeinflussende Faktoren von Kurzumtriebsplantagen 17 2.5.1 Baumart und Klon 18 2.5.2 Umtriebszeit und Bestandesdichte 19 2.5.3 Standortanforderungen 21 2.5.3.1 Reichliche Wasserversorgung 21 2.5.3.2 Lockere Böden 22 2.5.3.3 Ausreichende Mineralstoffzufuhr 23 2.5.3.4 Wachstumsangepasste Bodenreaktion 23 2.5.3.5 Wärme 23 2.5.3.6 Bodenschätzungskennwerte 24 2.5.3.7 Textur 24 2.5.3.8 Standorte der Pappel 24 2.6 Waldwachstumsmodellierung mit Schwerpunkt in Kurzumtriebsplantagen 25 2.6.1 Empirische Modelle 26 2.6.1.1 Pappelmodell nach ALI (2009) 26 2.6.1.2 Pappel- und Weidenmodell nach AYLOTT et al. (2008) 27 2.6.1.3 Leistungsbeeinflussende Standorteigenschaften für Pappel und Weide nach BERGANTE et al. (2010) 28 2.6.2 Mechanistische Modelle 29 3 Material und Methoden 33 3.1 Flächenanlage und Versuchsdesign 33 3.1.1 Flächenvorbereitung und Pflegemaßnahmen 37 3.1.2 Prüfglieder 39 3.1.2.1 Pappelklon Max 1 39 3.1.2.2 Pappelklon H 275 39 3.1.2.3 Pappelklon AF 2 40 3.1.2.4 Weidenklon Inger 41 3.1.2.5 Weidenklon Tordis 41 3.2 Klimatische Standortcharakterisierung 42 3.2.1 Temperatur 44 3.2.2 Niederschlag 46 3.3 Bodenkundliche Standortcharakterisierung 47 3.3.1 Profilansprache und allgemeine Standortinformationen 48 3.3.2 Durchführung der Probennahme 48 3.3.3 Bodenphysikalische Untersuchungen 49 3.3.4 Grundwassereinfluss 49 3.3.5 Bodenchemische Untersuchungen 50 3.3.6 Bodenschätzungskennwerte 50 3.3.7 Zusammenfassende Betrachtung der bodenkundlichen Charakteristika 51 3.4 Bestandesaufnahmen und Ernte 55 3.4.1 Anwuchs- und Überlebensrate 55 3.4.2 Anzahl an Höhentrieben 55 3.4.3 Höhe 55 3.4.4 Durchmesser 55 3.4.5 Ertragsbestimmung 55 3.4.5.1 Biomassefunktionen 56 3.4.5.2 Systematische Teilbeernteung der Kernparzelle 56 3.5 Identifizierung von leistungsbeeinflussenden Standorteigenschaften und Entwicklung standortbasierter Ertragsmodelle 57 3.5.1 Variablenwahl und -bildung 58 3.5.1.1 Klima 58 3.5.1.2 Bodenschätzung 59 3.5.1.3 Textur 59 3.5.1.4 Porenraum 59 3.5.1.5 Aggregierte Variablen 60 3.5.1.6 Weitere Einflussgrößen 60 3.5.1.7 Abhängige Variable 61 3.5.2 Standortcluster 61 3.6 Datenbasis der standortbasierten Ertragsmodellierung 61 3.7 Ertragsteigerungfaktor 63 3.8 EDV und Statistik 65 3.8.1 Varianzanalyse 65 3.8.2 Korrelationsanalyse 66 3.8.3 Regressionsanalyse 66 3.8.3.1 Nicht-lineare Regression 68 3.8.3.2 Evaluierungsgrößen 69 4 Ergebnisse 71 4.1 Waldwachstumskundliche Ergebnisse 71 4.1.1 Anwuchs- und Überlebensrate 71 4.1.2 Anzahl an Höhentrieben 72 4.1.3 Übersicht Bestandesdimensionen und Wuchsleistung 73 4.1.4 Höhe 75 4.1.5 Durchmesser 77 4.1.6 Durchschnittlicher Gesamtzuwachs 81 4.1.7 Biomassefunktionen 84 4.1.7.1 Wahl der unabhängigen Variablen 84 4.1.7.2 Einfluss der Gattung und des Klons 85 4.1.7.3 Einfluss der Bestandesmittelhöhe 85 4.1.7.4 Allgemeingültige Biomassefunktionen 87 4.2 Leistungsbeeinflussende Standorteigenschaften 88 4.2.1 Temperatur 88 4.2.2 Niederschlag 90 4.2.3 Trockenheitsindex 92 4.2.4 Bodenschätzungskennwerte 94 4.2.5 Textur 96 4.2.6 Porenraum 99 4.2.7 Korrelation zwischen unabhängigen Variablen 102 4.2.8 Aggregierte Variablen 102 4.2.9 Weitere Einflussgrößen 105 4.2.9.1 Vornutzung 105 4.2.9.2 Bodentyp 106 4.2.9.3 Grundwasser 106 4.3 Standortbasierte Ertragsmodellierung 107 4.3.1 Standortcluster ALL 107 4.3.2 Standortcluster S 110 4.3.3 Standortcluster U 113 4.3.4 Standortcluster L 115 4.4 Ertragssteigerungsfaktoren und Ertragssteigerung in Folgerotationen 118 5 Diskussion 122 5.1 Material und Methodik 122 5.1.1 Versuchsflächen 122 5.1.2 Modellierung und Variablenbildung 123 5.2 Waldwachstumskundliche Ergebnisse 124 5.2.1 Anwuchs- und Überlebensrate 124 5.2.2 Anzahl an Höhentrieben 125 5.2.3 Höhe 125 5.2.4 Durchmesser 126 5.2.5 Durchschnittlicher Gesamtzuwachs 126 5.2.6 Biomassefunktionen 128 5.3 Leistungsbeinflussende Standorteigenschaften 129 5.3.1 Temperatur 129 5.3.2 Niederschlag 130 5.3.3 Trockenheitsindex 132 5.3.4 Bodenschätzungskennwerte 132 5.3.5 Textur 133 5.3.6 Porenraum 134 5.3.7 Aggregierte Variablen 135 5.3.8 Weitere Einflussgrößen 136 5.4 Standortbasierte Ertragsmodellierung 136 5.4.1 Standortcluster ALL 137 5.4.2 Standortcluster S 138 5.4.3 Standortcluster U 138 5.4.4 Standortcluster L 138 5.4.5 Vergleich mit anderen Modellen 138 5.5 Ertragssteigerungsfaktoren und Ertragsteigerung in Folgerotationen 140 6 Schlussfolgerungen und Ausblick 141 7 Zusammenfassung 144 8 Literatur 156 9 Anhang 176

Die exponierten Sandstein-Felsriffe im Nationalpark Sächsische Schweiz stellen einen Waldgrenzstandort dar. Erkenntnisse über das Baumwachstum unter diesen nährstoffarmen und trockenen Bedingungen können dazu beitragen, die Reaktionen normaler Bestände auf mögliche Klimaveränderungen besser vorherzusagen. Für die vorliegende Arbeit erfolgte die Anlage von insgesamt zwölf Versuchsflächen in den zwei Teilgebieten des Nationalparks Sächsische Schweiz, auf denen das Wachstum der Kiefern und die zuwachsbeeinflussenden Faktoren untersucht wurden. Die Auswertung der entnommenen Bohrspäne zeigt, dass Kiefern auch bei äußerst geringen Zuwachsraten jahrelang überleben können. Es wurden vielfach schmale Jahrringe aus lediglich zwei bis drei Zellreihen sowie Einzelbäume mit bis zu 29 vollständig ausgefallenen Jahrringen gefunden. Die Analyse der Zusammenhänge von Radialzuwachs, Höhenzuwachs, Bestandesdaten, Konkurrenzindizes, Standort- und Witterungsparametern nimmt einen großen Teil der Arbeit ein und mündet in der Darstellung entsprechender Wuchsmodelle.

Ein kontinuierlich ansteigender Wasserbedarf, verursacht durch verstärktes Bevölkerungswachstum, zunehmende Urbanisierung und Industrialisierung, einhergehend mit einer Übernutzung der verfügbaren Wasserressourcen, führt weltweit zu einem dauerhaften Absinken der Grundwasserstände. Um das zeitliche Ungleichgewicht zwischen lokalem Wasserbedarf und Verfügbarkeit zu überwinden und die daraus resultierenden negativen Auswirkungen abzumildern, erfolgt im Rahmen einer künstlichen Grundwasseranreicherung die gezielte Anreicherung oder Wiederaufladung eines Aquifers. Dazu wird überschüssiges Oberflächenwasser unter kontrollierten Bedingungen versickert oder infiltriert, um es in Zeiten von Wassermangel zur Verfügung zu stellen oder die ökologischen Randbedingungen zu verbessern. Beim Betrieb der dafür häufig eingesetzten Infiltrationsbecken kommt es in Abhängigkeit von den Standort- (Boden/Klima/Wasserqualität) und den Betriebsparametern (Hydraulische Beladungsrate, Hydraulischer Beladungszyklus) allerdings durch verschiedene Prozesse (Kolmation, Sauerstoff- und Nährstofftransport) häufig zur negativen Beeinflussung der quantitativen und qualitativen Effizienz solcher Anlagen. Bisher durchgeführte Untersuchungen im Labor- und Feldmaßstab sowie die im Zuge des Betriebes bestehender Infiltrationsbecken gewonnenen Daten liefern hauptsächlich Informationen zum Einfluss einzelner Randbedingungen auf die Veränderung der Infiltrationskapazität bzw. die quantitative Effizienz. Allerdings können auf Basis dieser Daten nicht alle offenen Fragen hinsichtlich des Einflusses der Standort- und Betriebsparameter auf die quantitative und qualitative Effizienz von Infiltrationsbecken vollumfänglich und abschließend beantwortet werden. Aufgrund nicht untersuchter Aspekte sowie widersprüchlicher Daten existieren Unsicherheiten bezüglich der Bewertung hinsichtlich des Einflusses der einzelnen Standort- und Betriebsparameter auf die Effizienz solcher Anlagen. Zur Generierung von weiterem Wissen über den Einfluss von Standort- und Betriebsparametern auf die Effizienz von Infiltrationsbecken und zur anschließenden Formulierung von Empfehlungen für eine optimierte Standortauswahl sowie Betriebsweise von Infiltrationsbecken erfolgt die Durchführung von Laborversuchen mittels kleinskaliger und großskaliger, physikalischer Modelle. Es werden verschiedene Infiltrationsszenarien bei wechselnden Randbedingungen (Bodenart, Temperatur, Wasserqualität, Hydraulische Beladungsrate, Hydraulischer Beladungszyklus) durchgeführt. Anhand der gewonnenen Daten kann die Beeinflussung der quantitativen und qualitativen Effizienz durch die verschiedenen Standort- und Betriebsparameter sowie die dadurch beeinflussten Prozesse sehr gut aufgezeigt werden. Das bisher existierende Wissen kann dabei zum Teil bestätigt und um zusätzliche Erkenntnisse erweitert werden. Es zeigt sich, dass eine höhere hydraulische Durchlässigkeit des anstehenden Bodens eine geringere Reduzierung der Infiltrationskapazität durch Kolmationsprozesse verursacht und zudem für eine bessere Sauerstoffverfügbarkeit sorgt. Darüber hinaus wird ersichtlich, dass Bodentexturen mit einem mittleren Porendurchmesser von 230 µm optimale Bedingungen für eine hohe biologische Aktivität einhergehend mit einem Abbau infiltrierter Substanzen bieten. Der Nachweis einer verstärkten Reduzierung der Infiltrationskapazität durch Kolmationsprozesse bei erhöhten Temperaturen, aber nicht vorhandener Sonneneinstrahlung, kann nicht erbracht werden, da das Fließen des infiltrierten Wassers signifikant durch die erhöhte Viskosität beeinflusst wird. Eine schlechtere Wasserqualität, gleichbedeutend mit erhöhten Konzentrationen an abfiltrierbaren Stoffen sowie gelöstem organischen Kohlenstoff, verursacht in den simulierten Infiltrationsszenarien eine stärkere Reduzierung der Infiltrationskapazität. Die physikalischen Kolmationsprozesse tragen dabei den Hauptanteil an der Reduzierung der Infiltrationskapazität. Des Weiteren wird nachgewiesen, dass eine erhöhte HBR zu einer verstärkten Reduzierung der Infiltrationskapazität und zu einer verschlechterten Sauerstoffverfügbarkeit führt. Die Länge der Infiltrations- und Trockenphasen während des simulierten Betriebes von Infiltrationsbecken beeinflusst entscheidend die Reduzierung der Infiltrationskapazität sowie die Sauerstoffverfügbarkeit. Dabei kann gezeigt werden, dass unabhängig von der Länge der Infiltrations- und Trockenphasen eine vollständige Wiederherstellung der Sauerstoffverfügbarkeit innerhalb von 24 h im Anschluss an eine Infiltrationsphase gewährleistet wird. Das Verhältnis von Infiltrations- und Trockenphasen, auch als Hydraulischer Beladungszyklus bezeichnet, hat hingegen nahezu keinen Einfluss auf die quantitative Effizienz. Bei der Betrachtung aller simulierten Infiltrationsszenarien inklusive der Wechselwirkungen zwischen den verschiedenen Standort- und Betriebsparametern können die optimalen Bedingungen für eine hohe quantitative und qualitative Effizienz von Infiltrationsbecken identifiziert werden. Diese sind gegeben beim Vorhandensein eines gut durchlässigen Bodens (hydraulische Leitfähigkeit > 10-4 m s-1), idealerweise mit einem mittleren Porendurchmesser von 230 µm, gepaart mit einer intermittierenden Infiltration von Wasser höherer Qualität ((AFS ≤ 10 mg L-1, BDOC ≤ 10 mg L-1) und der Vermeidung von Infiltrationsphasen länger als 24 h. Eine Widerspiegelung der experimentellen Ergebnisse sowie eine Vorhersage der Reduzierung der Infiltrationskapazität ist mit dem ausgewählten, analytischen Modell nach Pedretti et al., 2012 aufgrund der unzureichend implementierten Berücksichtigung veränderlicher Eingangsparameter nur bedingt möglich. Auf Basis der gewonnenen Daten und dem damit einhergehenden erweiterten Wissen über den Einfluss von Standort- und Betriebsparametern auf die Effizienz von Infiltrationsbecken können schlussendlich Empfehlungen für die Standortauswahl und die optimale Betriebsweise ausgesprochen werden.:1 Einleitung...1 2 Grundlagen der künstlichen Grundwasseranreicherung...7 3 Vorliegende Erkenntnisse zur Beeinflussung der quantitativen und qualitativen Effizienz durch Standort- und Betriebsparameter...38 4 Methoden...49 5 Gewonnene Erkenntnisse hinsichtlich der Beeinflussung der quantitativen und qualitativen Effizienz durch Standort- und Betriebsparameter...87 6 Empfehlungen zur Optimierung von Standort- und Betriebsbedingungen von Infiltrationsbecken zur künstlichen Grundwasseranreicherung...128 7 Schlussfolgerung und Ausblick...136 / A continuously rising demand for water, caused by increased population growth, growing urbanization and industrialization, accompanied by overuse of available water resources, is leading to a permanent drop in groundwater levels worldwide. In order to overcome the temporal imbalance between local water demand and availability and to mitigate the resulting negative effects, artificial groundwater recharge involves the managed enrichment or recharging of an aquifer. For this purpose, excess surface water is percolated or infiltrated under controlled conditions in order to make it available in times of water shortage or to improve the ecological boundary conditions. However, the quantitative and qualitative efficiency of frequently used infiltration basins during the operation is often negatively influenced by a wide variety of processes (clogging, oxygen and nutrient transport), depending on the location (soil/climate/water quality) and the operating parameters (loading rate, loading cycle). Investigations conducted to date on laboratory and field scale as well as data obtained during the operation of existing infiltration basins provide information on the influence of individual boundary conditions on the change in infiltration capacity or quantitative efficiency. However, not all open questions regarding the influence of site specific and operating parameters on the quantitative and qualitative efficiency of infiltration tanks can be answered completely and conclusively on the basis of these data. Due to aspects that have not been investigated and contradictory data, there are uncertainties in the evaluation regarding the influence of the individual site and operating parameters on the efficiency of the plants. Laboratory tests using small-scale and large-scale physical models were carried out, in order to generate further knowledge about the influence of site specific and operating parameters on the efficiency of infiltration basins and to formulate subsequently recommendations for an optimised site selection and operation of these plants. Various infiltration scenarios were carried out under changing boundary conditions (soil type, temperature, water quality, hydraulic loading rate, hydraulic loading cycle). Based on the data obtained, the influence on the quantitative and qualitative efficiency by the various site specific and operating parameters and the processes influenced by them can be demonstrated very well. The existing knowledge can be partially confirmed and extended by additional findings. It shows that a higher hydraulic permeability of the existing soil causes a lower reduction of the infiltration capacity by clogging processes and provides also a better oxygen availability. Furthermore, it can be observed that soil textures with an average pore diameter of 230 µm offer optimal conditions for high biological activity combined with a strong degradation of infiltrated substances. In case of higher temperatures but without solar radiation, an increased reduction of the infiltration capacity by clogging processes cannot be observed, since the flow of the infiltrated water is significantly influenced by the increased viscosity. In the simulated infiltration scenarios, poorer water quality, synonymous with increased concentrations of filterable substances as well as dissolved organic carbon, cause a stronger reduction of the infiltration capacity. Physical clogging processes are contributing the major part to the reduction of the infiltration capacity. Furthermore, it can be shown that an increased hydraulic loading rate leads to an increased reduction of the infiltration capacity and to a decreased oxygen availability. The length of the infiltration and drying phases during the simulated operation of infiltration basins has a decisive influence on the reduction of the infiltration capacity and the oxygen availability. It is demonstrated that regardless of the length of the infiltration and drying phases, a complete restoration of oxygen availability can be guaranteed within 24 h following an infiltration phase. In contrast, the ratio of infiltration and dry phases, also known as the hydraulic loading cycle, has almost no influence on the quantitative efficiency. Optimal conditions for a high quantitative and qualitative efficiency of infiltration basins can be identified, when considering all simulated infiltration scenarios including the interactions between the different site specific and operating parameters. These are given in the presence of a well-permeable soil (hydraulic conductivity > 10-4 m s-1), ideally with an average pore diameter of 230 µm, coupled with an intermittent infiltration of water of higher quality ((AFS ≤ 10 mg L-1, BDOC ≤ 10 mg L-1) and the prevention of infiltration phases longer than 24 h. A reflection of the experimental results as well as a prediction of the reduction of the infiltration capacity with the selected analytical model according to Pedretti et al., 2012 is only conditionally possible due to the insufficiently implemented consideration of variable input parameters. Recommendations for site selection and optimal operation were finally made on the basis of the data obtained and the resulting extended knowledge about the influence of site specific and operating parameters on the efficiency of infiltration basins.:1 Einleitung...1 2 Grundlagen der künstlichen Grundwasseranreicherung...7 3 Vorliegende Erkenntnisse zur Beeinflussung der quantitativen und qualitativen Effizienz durch Standort- und Betriebsparameter...38 4 Methoden...49 5 Gewonnene Erkenntnisse hinsichtlich der Beeinflussung der quantitativen und qualitativen Effizienz durch Standort- und Betriebsparameter...87 6 Empfehlungen zur Optimierung von Standort- und Betriebsbedingungen von Infiltrationsbecken zur künstlichen Grundwasseranreicherung...128 7 Schlussfolgerung und Ausblick...136

Mit der „Siedlungsanlage Dresden-Strehlen“ entstand zwischen 1926 und 1928 eine der bemerkenswerten Wohnanlagen in der Stadt Dresden. Sie wurde im Auftrag der „Heimstättengesellschaft Sachsen“ GmbH -HGS- nach Entwürfen des Architekten Paul Löffler errichtet. Ergänzende Wohnbauten - zwischen 1929 und 1934 realisiert - stammen von Hans Vasak. Weiterhin sind Wohnbauten des „Allgemeinen Mietbewohnerverein“ in Dresden zu nennen. Im Zusammenhang mit der Baugeschichte dieser Siedlungsanlage wird der tragische Niedergang und eine hiermit verbundene Legendenbildung vorgestellt. Die Dokumentation umfasst 42 Seiten mit 32 Abbildungen, Bebauungsplänen, Grundrisszeichnungen und bisher nicht veröffentlichten Fotos (um 1929).

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