Andre Peters Wolfgang Durner Institut für Geoökologie

Präsentation zum Thema: "Andre Peters Wolfgang Durner Institut für Geoökologie"—  Präsentation transkript:

1 Verbesserte Methode zur Bestimmung der Retentionsfunktion aus statischen Säulenexperimenten
Andre Peters Wolfgang Durner Institut für Geoökologie Abteilung Bodenkunde und Bodenphysik Technische Universität Braunschweig Jahrestagung der Deutschen Bodenkundlichen Gesellschaft (03. – 11. Sept in Marburg)

2 Einleitung Sensitivitätsanalyse Anwendung auf Realdaten Fazit

3 Grundlage zur Simulation des Wasser- und Stofftransports
Reale Daten Einleitung Sensitivitätsanalyse Fazit Retentionskurven Grundlage zur Simulation des Wasser- und Stofftransports Vorhersage der hydraulischen Leitfähigkeitsfunktion Validierung von inversen Bestimmungsmethoden

4 Klassische Bestimmung - Vorgehensweise
Reale Daten Einleitung Sensitivitätsanalyse Fazit Klassische Bestimmung - Vorgehensweise Schrittweise Erniedrigung von h Warten auf hydraulische Gleich- gewichtseinstellung Bestimmung von mittlerem Wassergehalt der Säule und mittlerem Matrixpotenzial für jeden Schritt Anpassung einer Retentions- funktion an die Datenpaare

5 Klassische Bestimmung - Problem
Reale Daten Einleitung Sensitivitätsanalyse Fazit Klassische Bestimmung - Problem Potenzialverteilung Wassergehaltsverteilung mittleres Matrixpotenzial: mittlerer vol. Wassergehalt: L Approximation:

6 Klassische Bestimmung - Problem
Reale Daten Einleitung Sensitivitätsanalyse Fazit Klassische Bestimmung - Problem Potenzialverteilung Wassergehaltsverteilung mittleres Matrixpotenzial: mittlerer vol. Wassergehalt: L Approximation: Exakte Lösung:

7 Parameterfindung durch integrale Modellanpassung
Reale Daten Einleitung Sensitivitätsanalyse Fazit Parameterfindung durch integrale Modellanpassung Zielfunktion integral Zielfunktion klassisch

8 Sensitivitätsanalyse
Reale Daten Einleitung Sensitivitätsanalyse Fazit Sensitivitätsanalyse Wie groß ist der Fehler klassisch bestimmter Retentionskurven in Abhängigkeit von Säulenlänge ? mittlerer Porengröße ? Weite der Porengrößenverteilung ? Führt die klassische Methode zu Fehlannahmen über den Typ der Retentionsfunktion („Modellfehler“)? Resultieren aus der klassischen Bestimmung Fehler bei der Vorhersage der hydraulischen Leitfähigkeit ?

9 Abhängigkeit des Fehlers von der Säulenhöhe
Einleitung Sensitivitätsanalyse (1) Reale Daten Fazit Abhängigkeit des Fehlers von der Säulenhöhe 0.2 8.0 0.05 0.4 4.0 [cm-1] [-] [cm] Standardszenario:

10 Abhängigkeit des Fehlers von der mittleren Körnung
Einleitung Sensitivitätsanalyse (1) Reale Daten Fazit Abhängigkeit des Fehlers von der mittleren Körnung

11 Abh. des Fehlers von der Weite der Porengrößenverteilung
Einleitung Sensitivitätsanalyse (1) Reale Daten Fazit Abh. des Fehlers von der Weite der Porengrößenverteilung

12 enger die Porenverteilung
Einleitung Sensitivitätsanalyse (1) Reale Daten Fazit 1. Zwischenfazit Linearisierungsfehler tritt bei der klassischen Methode grundsätzlich auf Der Fehler ist am stärksten ausgeprägt in der Nähe des Lufteintrittspunktes Er ist umso größer, je länger die Säule gröber das Material enger die Porenverteilung

13 Einleitung Sensitivitätsanalyse (2) Reale Daten Fazit Modellfehler

14 Einleitung Sensitivitätsanalyse (2) Reale Daten Fazit Modellfehler

15 Linearisierungsfehler glättet den wahren Verlauf der Retentionskurve
Einleitung Sensitivitätsanalyse (2) Reale Daten Fazit 2. Zwischenfazit Linearisierungsfehler glättet den wahren Verlauf der Retentionskurve Dies kann dazu verleiten, ein falsches Retentions-modell zu wählen

16 Leitfähigkeitsvorhersage
Einleitung Sensitivitätsanalyse (3) Reale Daten Fazit Leitfähigkeitsvorhersage Retentionskurve Leitfähigkeitsvorhersage

17 Einleitung Sensitivitätsanalyse (3) Reale Daten Fazit 3. Zwischenfazit Fehler in der Retentionskurve führen zu Fehlern bei der vorhersagten hydraulischen Leitfähigkeitsfunktion Besonders stark wirken sich Fehler der Retentionskurve nahe Sättigung aus

18 Anwendung auf reale Daten
Einleitung Sensitivitätsanalyse Fazit Anwendung auf reale Daten Typische Bodensäule aus MSO-Experimenten Länge 13.8 cm, Volumen 1000 cm³ gepackt mit Grobsand (Korndurchmesser mm)

19 Reale Daten Einleitung Sensitivitätsanalyse Fazit Messungen Grobsand

20 Linearisierungsfehler
Reale Daten Einleitung Sensitivitätsanalyse Fazit Fazit Linearisierungsfehler Modellfehler K-Vorhersagefehler

21 Wie wirken sich diese Fehler in typischen Simulationsanwendungen aus ?
Reale Daten Einleitung Sensitivitätsanalyse Fazit Ausblick Wie wirken sich diese Fehler in typischen Simulationsanwendungen aus ? Vergleich von Simulationsszenarien mit klassisch bestimmten integral bestimmten invers bestimmten hydraulischen Funktionen Bereitstellung der Software auf

22 Vielen Dank