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Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgende
URN: urn:nbn:de:bsz:25-opus-79433
URL: http://www.freidok.uni-freiburg.de/volltexte/7943/


Kracher, Daniela

Modeling nitrous oxide emissions and associated C and N turnover and exchange processes between atmosphere and biosphere for agricultural ecosystems on site and regional scale

Modellierung von Lachgasmissionen und assoziierter C und N Umsetzungen und Austauschprozesse zwischen Atmosphäre und Biosphäre für landwirtschaftliche Ökosysteme auf Standort- und regionaler Ebene

Dokument1.pdf (4.039 KB) (md5sum: fc0aef7cf06f0adf9c680f09f6c10510)

Kurzfassung in Englisch

Agriculture and climate change are closely linked due to the importance of agricultural activities as sources of greenhouse gases (GHG). Process-oriented models have been proven useful tools to examine and better understand the processes involved in the C and N cycle in agricultural ecosystems and processes involved in the production and consumption of GHG. Within the scope of this PhD project, the process-oriented biogeochemical Denitrification-Decomposition model in the Modular Biosphere Simulation Environment (Mobile-DNDC) was applied and further developed. The focus of the simulations was on nitrous oxide (N2O) emissions from agricultural soils, as N2O is an important GHG, agricultural soils are the main sources of atmospheric N2O, and it is of outstanding importance for the destruction of stratospheric ozone.
After a detailed documentation of the equations used in Mobile-DNDC to represent C and N turnover and exchange between biosphere, atmosphere, and soil in agricultural ecosystems, the calibration and validation of the model are addressed, including a comparison to the original agricultural DNDC. Therefore, a database consisting of 21 field cases across Europe was created based on data provided by the NitroEurope Project or other published field studies. This database was used for an evaluation of simulated crop growth, soil temperature, soil water content, soil nitrate and ammonium contents and N2O emissions. Despite the challenges involved in model evaluation for N2O emissions due to the high spatial and temporal variability and corresponding uncertainties in N2O measurements, Mobile-DNDC showed high potential to reproduce daily and yearly N2O emissions in a realistic range and with similar or better accuracy as other process-oriented models. Regarding crop growth dynamics and background N2O emissions, improvements to the original DNDC are obvious, with the latter indicating a better representation of microbial dynamics in Mobile-DNDC. However, both models failed to predict high N2O emission peaks due to manure applications and freeze-thaw events. Consequently, calculation of manure incorporation and mineralization as well as the processes evoking elevated N2O emissions due to freeze-thaw events revealed potential for improvements.
Finally, Mobile-DNDC was applied at regional scale for the German Federal Land Saxony, by using a newly developed 2D Mobile framework. Total simulated N2O emissions for Saxony were 2723 t N2O-N for the year 2000. The emission factor for direct N2O emissions from fertilizer determined based on the emission inventory for Saxony is 1.19%.
As input information regarding soil properties, management, etc. inherits high uncertainty, especially at regional scale, some input variables were varied for model applications in order to reveal the sensitivity and uncertainty of simulated N2O emissions. Highest sensitivity was encountered for bulk density, soil carbon content, field capacity, and air temperature, which is in accordance with findings in literature. During the sensitivity study, the emissions calculated for Saxony for the year 2000 were found to have a maximum uncertainty of approximately +/- 25%.
Mobile-DNDC, as developed and applied in this thesis, revealed high potential to reproduce N2O emissions of agricultural soils, especially as sensitivities of N2O emissions on site characteristics leading to high spatial heterogeneity of N2O emissions are reproduced reasonably in the simulations.


Kurzfassung in Deutsch

Aufgrund des Austauschs von Treibhausgasen zwischen Boden und Atmosphäre besteht ein enger Zusammenhang zwischen Landwirtschaft und Klimawandel. In den letzten Jahren konnte gezeigt werden, dass prozessorientierte Modelle eine nützliche Plattform für eine genauere Untersuchung und somit ein besseres Verständnis der Kohlenstoff- (C) und Stickstoff- (N) Kreisläufe in landwirtschaftlichen Ökosystemen, die letztendlich bei der Freisetzung von Treibhausgasen beteiligt sind, darstellen. Im Rahmen der vorliegenden Doktorarbeit wurde das prozessorientierte Denitrification-Decomposition Modell innerhalb des Modular Biosphere Simulation Environments (Mobile-DNDC) angewendet und weiterentwickelt. Hierbei lag der Schwerpunkt auf der Entstehung von Lachgas (N2O), da N2O ein bedeutendes Treibhausgas – mit landwirtschaftlichen Böden als Hauptquelle für atmosphärisches N2O – und am Abbau stratosphärischen Ozons beteiligt ist. N2O wird hauptsächlich aus Böden freigesetzt und wesentlich durch menschliche Eingriffe beeinflusst.
Nach einer Dokumentation der im Programmcode enthaltenen Berechnungen zu C und N Umsetzungen und Austauschprozessen zwischen Biosphäre, Atmosphäre und Boden, wird die Kalibrierung und Validierung Mobile-DNDCs erläutert, einschließlich eines Vergleichs mit dem landwirtschaftlichen DNDC Modell. Die hierfür herangezogene Datenbank umfasst 21 Europäische Feldstudien und wurde aus Daten des NitroEurope Projektes oder anderen veröffentlichten Studien erstellt. Ausgehend von dieser Datenbank wurden die Modellsimulationen hinsichtlich Pflanzenwachstum, Bodentemperatur, Bodenwassergehalt, Bodennitrat- und –ammoniumgehalt, sowie N2O Emissionen evaluiert. Die Evaluierung von Modellsimulationen für N2O Emissionen wird durch die hohen Unsicherheiten, die N2O Messungen aufgrund hoher räumlicher und zeitlicher Variabilität aufweisen, stark erschwert. Dennoch konnte für Mobile-DNDC ein hohes Potential für die realistische Wiedergabe täglicher und jährlicher N2O Emissionen nachgewiesen werden. Zusätzlich zeigen die Mobile-DNDC Simulationen vergleichbare oder bessere Genauigkeit wie Simulationen mit anderen prozessorientierten Modelle. Im Vergleich zu DNDC konnte für Mobile-DNDC eine bessere Darstellung der Hintergrundlachgasemissionen aufgrund einer dynamischeren Berechnung der mikrobiellen Populationen festgestellt werden. Eine Verbesserung ist auch hinsichtlich einer realistischeren Entwicklung der oberirdischen Biomasse ersichtlich.
Sehr hohe N2O Emissionen, die durch die Aufbringung organischen Düngers oder Frosttauereignisse ausgelöst wurden, konnten von beiden Modellen nicht reproduziert werden. Dies zeigt die Notwendigkeit für die Verbesserung der entsprechenden Modellroutinen.
Abschließend wurde Mobile-DNDC im Rahmen der neu entwickelten 2D Mobile Modellumgebung für das Bundesland Sachsen regional angewendet. Die für Sachsen simulierten Gesamt-N2O Emissionen belaufen sich auf 2723 T N2O-N für das Jahr 2000. Der Emissionsfaktor, der direkte N2O Emissionen aus Dünger beschreibt, wurde ausgehend von dem Emissionskataster für Sachsen zu 1.19% berechnet.
Die Unsicherheit der simulierten N2O Emissionen, die aufgrund der hohen Unsicherheiten in den Eingangsdaten bezügliche Bodeneigenschaften, Bearbeitung, etc. hervorgerufen wird, wwurde untersucht, in dem eine Auswahl an Eingangsvariablen in vorgelegten Grenzen variiert wurden. Die höchsten Sensitivitäten wurden für eine Variation der Bodendichte, des Gehalts an Bodenkohlenstoff, der Feldkapazität und der Lufttemperatur festgestellt, was mit Ergebnissen in Literaturstudien übereinstimmt. Die Unsicherheit der für Sachsen berechneten Jahresemissionen für 2000 wurden dabei auf höchstens +/- 25% abgeschätzt.
Mobile-DNDC, so wie es in dieser Arbeit entwickelt und angewendet wurde, erwies sich als sehr geeignet zur Bestimmung von N2O Emissionen aus landwirtschaftlichen Böden, insbesondere, da die Sensitivitäten der N2O Emissionen auf Standortbedingungen, die die hohe räumliche und zeitliche Variabilität hervorrufen, mit Mobile-DNDC gut wiedergegeben werden.


SWD-Schlagwörter: Stickstoff , Stickstoffkreislauf , Modellierung , Distickstoffmonoxid , Nitrifikation , Denitrifikation , Kohlenstoffkreislauf
Freie Schlagwörter (deutsch): Treibhausgasemissionen , Atmosphäre-Biosphäre-Austausch , Landwirtschaft , DNDC , Mobile-DNDC
Freie Schlagwörter (englisch): trace gas emissions , atmosphere-biosphere-exchange , agruculture , DNDC , Mobile-DNDC
Institut: Institut für Forstbotanik und Baumphysiologie
Fakultät: Fakultät für Forst- und Umweltwissenschaften
DDC-Sachgruppe: Land- und Forstwirtschaft, Veterinärmedizin
Dokumentart: Dissertation
Erstgutachter: Butterbach-Bahl, Klaus (Prof. Dr.)
Sprache: Englisch
Tag der mündlichen Prüfung: 02.12.2010
Erstellungsjahr: 2010
Publikationsdatum: 07.02.2011
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