SSF Muster and Proxies - Kombination von statischen Landschaftsmuster mit dynamischen SSF proxies und einem prozessbasierten Modell um SSF Einheiten zu identifizieren

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Dr. Theresa Blume; Professor Dr. Markus Weiler
• Fachliche Zuordnung: Hydrogeologie, Hydrologie, Limnologie, Siedlungswasserwirtschaft, Wasserchemie, Integrierte Wasserressourcen-Bewirtschaftung
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 453746323

Das Auftreten und die Auswirkungen von Zwischenabfluss (schneller unterirdischer, lateraler Abfluss) werden weitgehend durch Oberflächenmerkmale, unterirdische Strukturen, vorhergehende Feuchtigkeitsbedingungen und Niederschlagsmerkmale kontrolliert. Um diese Muster und Proxys (d.h. Messungen, die die Zwischenabflussmessungen ersetzen können) im Zusammenhang mit SSF zu untersuchen, werden wir über die Skala der gemessenen Hänge oder einzelner Grundwasserbeobachtungen hinausgehen und uns auf die Skala der Forschungseinzugsgebiete konzentrieren. Angenommen, es besteht eine enge Beziehung zwischen den Landschaftsmustern in den Bodeneigenschaften und den Reaktionsmustern, wird unser Ansatz dreigleisig sein: a) Identifizierung von Strukturmustern: "statische" strukturelle Reaktionseinheiten, die mit SSF verbunden sind, basierend auf der Modellierung der Boden-Landschafts-Entwicklung in Kombination mit KI für Muster- und andere Ähnlichkeitsanalysen unter Einbeziehung verfügbarer GIS-Daten als auch der in Phase 1 der RU gesammelter Bodendaten. b) Identifizierung von Reaktionsmustern: "dynamische" Reaktionsantworte und Schwellenwerte werden basierend auf den verteilten Zeitreihen verschiedener Zustandsvariablen und Flüsse (Infrastruktur, die in Phase 1 installiert und instrumentiert wurde) identifiziert. c) Identifizierung von Indikatoren und Proxys für SSF sowohl aus strukturellen als auch aus Reaktionsmustern, um die Prozessdarstellung im prozess-basierten, verteilten RoGeR-Modell weiter zu verbessern und den minimalen Datenbedarf zu bewerten (in Zusammenarbeit mit den Projekten Transform und Connect). Nach einem ersten Test für die vier Forschungsgebiete werden die datenbasierten Analysen der statischen und der Reaktionsmuster, die Identifizierung von Proxys und das RoGeR Modell auf andere Forschungsgebiete weltweit übertragen und bewertet.

• DFG-Verfahren: Forschungsgruppen
• Teilprojekt zu: FOR 5288: Schnell und unsichtbar: Zwischenabfluss durch einen interdisziplinären Multi-Standort-Ansatz bezwingen
• Internationaler Bezug: Schweiz
• Partnerorganisation: Schweizerischer Nationalfonds (SNF)
• Kooperationspartnerin: Dr. Ilja van Meerveld, Ph.D.
• Mitverantwortliche: Professor Dr. Peter Chifflard; Professor Dr. Stefan Hergarten