Probabilistische Modellierung von Kohlenstoffdynamiken in Mooren über längere Zeiträume
Bodenwissenschaften
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Nördliche Moore gehören zu den größten terrestrischen Bodenkohlenstoffspeichern (C). Die pflanzliche Streuproduktion und die langsame Zersetzung aufgrund von Sauerstoffmangel, niedrigen Temperaturen, Nährstoffmangel und schlechter Streuqualität begünstigen Torfakkumulation über lange Zeiträume. Ein Ungleichgewicht dieser Faktoren aufgrund des Klimawandels kann zu großen C-Emissionen führen. Um die Dynamik von und die potenziellen Risiken für Moore zu verstehen, ist es daher wichtig zu verstehen, wie diese Prozesse über lange Zeiträume quantitativ zusammenwirken. Dynamische Moormodelle (DMM) sind wichtige Instrumente, um die Steuerung von Prozessen auf langen Zeitskalen zu verstehen, ihre Wechselwirkung zu erfassen und den Zustand von Mooren (z. B. Massenflüsse, Grundwasserspiegel, Vegetationsgemeinschaft) abzuschätzen. Die Hauptergebnisse unseres Projekts sind: 1. Datenbanken mit Daten, die die Entwicklung und Tests von DMM unterstützen, insbesondere Infrarotspektren (MIRS) von Torf und Rohdaten von Zersetzungsexperimenten mit Streubeuteln. 2. Modelle, die chemische und physikalische Eigenschaften von Torf mithilfe von MIRS vorhersagen. 3. Schätzungen der anfänglichen Auswaschungsverluste und Zersetzungsraten in verfügbaren Sphagnum (eine der wichtigsten torfbildenden Gattungen in nördlichen Mooren) Streubeutelversuchen. Die meisten früheren Streubeutelstudien und DMM berücksichtigen nicht direkt den Beitrag der anfänglichen Auswaschungsverluste zu Massenverlusten. Unsere Analyse deutet darauf hin, dass dies die Schätzungen für die Zersetzungsraten systematisch verfälscht, und dass sich dieser Fehler bei Vorhersagen von Torfakkumulation über lange Zeiträume verstärkt. 4. Schätzungen für die Parameter eines Zersetzungsmoduls eines DMM aus verfügbaren Sphagnum-Streubeuteldaten. Damit lässt sich beschreiben, wie Wasser- und Sauerstoffverfügbarkeit die Zersetzungsraten steuern. Unsere Analyse deutet darauf hin, dass Zersetzungsraten von oxischen zu anoxischen Bedingungen weniger stark abnehmen und dass anaeroben Zersetzungsraten für viele Arten größer sind, als es die Standardwerte eines weit verbreiteten DMM, das Holocene Peatland Model, implizieren. Je nach Umweltbedingungen kann dies zu einer geringeren oder größeren Torfakkumulation über lange Zeiträume führen. Eine mögliche Erklärung für diese Diskrepanzen ist, dass der Einfluss von Wasserspiegelschwankungen nicht direkt berücksichtigt wird.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Improving models to predict holocellulose and Klason lignin contents for peat soil organic matter with mid-infrared spectra. SOIL, 8(2), 699-715.
Teickner, Henning & Knorr, Klaus-Holger
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Comment on Hodgkins et al. (2018). California Digital Library (CDL).
Teickner, Henning & Knorr, Klaus-Holger
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hklmirs: Reproducible research compendium for “Improving Models to Predict Holocellulose and Klason Lignin Contents for Peat Soil Organic Matter with Mid Infrared Spectra” and “Comment on Hodgkins et al. (2018)” (Version v.0.4.0)
Teickner, H. & Knorr, K.-H.
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Compendium of R code and data for “A Synthesis of Sphagnum Litterbag Experiments: Initial Leaching Losses Bias Decomposition Rate Estimates” and “Underestimation of Anaerobic Decomposition Rates in Sphagnum Litterbag Experiments by the Holocene Peatland Model Depends on Initial Leaching Losses” (Version v0.0.0.9000)
Teickner, H., Pebesma, E. & Knorr, K.-H.
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hpmdpredict: Predictions with model HPMe-LE-peat-l0 from Teickner et al. (2024) (Version 0.0.0.9000)
Teickner, H. & Knorr, K.-H.
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Peatland Decomposition Database (1.0.0)
Teickner, H. & Knorr, K.-H.
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A synthesis of Sphagnum litterbag experiments: initial leaching losses bias decomposition rate estimates. Biogeosciences, 22(2), 417-433.
Teickner, Henning; Pebesma, Edzer & Knorr, Klaus-Holger
