Cluster 1 - Datengetriebene Modellierung
Unsicherheiten in Modellsimulationen können sich auf Eingabedaten, Modellparameter und/oder Modellalgorithmen beziehen. Bei der Quantifizierung von Ökosystemdienstleistungen wie der Reduktion von Treibhausgasemissionen oder der Nitratauswaschung auf der Grundlage komplexer Modellierungslösungen auf der Teilfeldskala sind die Modellunsicherheiten nach wie vor hoch. Beobachtungen von unbemannten Luftfahrzeugen (UAV), Traktor- oder satellitengestützten Sensoren mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung zusammen mit Ensemblesimulationen haben das Potenzial, Modellunsicherheiten auf der Teilfeldskala zu reduzieren und damit räumlich explizite Feldoperationen für Landwirte zu unterstützen. Darüber hinaus können die hochaufgelösten Ertragsinformationen dazu beitragen, die Modellkalibrierung für spezifische Standortbedingungen zu verbessern. Die Ziele von Cluster 1 sind (1) die Verbesserung der Analyse und Interpretation von Fernerkundungsinformationen zum Zwecke der Kalibrierung von Agrarökosystem- und Graslandmodellen und (2) die Erforschung des Potenzials der Datenassimilation zur Verringerung der Unsicherheiten von Modellsimulationen auf Teilfeldskala für die Schätzung von Ökosystemleistungen und Ressourcennutzungseffizienz.
Referenzen
Tewes, A., Hoffmann, H., Krauss, G., Schafer, F., Kerkhoff, C., Gaiser, T., 2020. New Approaches for the Assimilation of LAI Measurements into a Crop Model Ensemble to Improve Wheat Biomass Estimations. Agronomy-Basel 10, 21.
Tewes, A., Hoffmann, H., Nolte, M., Krauss, G., Schäfer, F., Kerkhoff, C., Gaiser, T., 2020. How Do Methods Assimilating Sentinel-2-Derived LAI Combined with Two Different Sources of Soil Input Data Affect the Crop Model-Based Estimation of Wheat Biomass at Sub-Field Level? Remote Sensing, 664178, 1-21.
Tewes, A., Montzka, C., Nolte, M., Krauss, G., Hoffmann, H., Gaiser, T., 2020. Assimilation of Sentinel-2 Estimated LAI into a Crop Model: Influence of Timing and Frequency of Acquisitions on Simulation of Water Stress and Biomass Production of Winter Wheat. Agronomy 10, 1813.