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2283EROSPOT - Identifizierung kleinteiliger Erosionshotspots auf Landschaftsebene basierend auf modellierten Bodeneinträgen von landwirtschaftlichen Nutzflächen in aquatische ÖkosystemeEROSPOT - Identification of small-scaled erosion hotspots at the landscape level based on modelled soil inputs from agricultural land into aquatic ecosystems01/04/2022 00:00:0031/03/2023 00:00:00laufendcurrentProgrammbereich 2 „Landnutzung und Governance“Research Area 2 „Land Use and Governance“x4x18xBellingrath-Kimura, Sonoko Dorothea; Melzer, Marvin; Thakur, Nishitax1853x2484x2981x<div class='ntm_PB2'>PB2</div>  2022 EROSPOT - Identifizierung kleinteiliger Erosionshotspots auf Landschaftsebene basierend auf modellierten Bodeneinträgen von landwirtschaftlichen Nutzflächen in aquatische Ökosysteme EROSPOT - Identification of small-scaled erosion hotspots at the landscape level based on modelled soil inputs from agricultural land into aquatic ecosystems Programmbereich 2 „Landnutzung und Governance“ Bellingrath-Kimura, Sonoko Dorothea; Melzer, Marvin; Thakur, Nishita Drittmittel Research Area 2 „Land Use and Governance“ current laufend <div class="ExternalClassC7B616BCC9B44B709FE99929C7768A77">Bodenerosion wird insbesondere in der Landwirtschaft durch die Reduzierung der Bodenbedeckung verursacht. Erosion verringert langfristig das Ertragspotential landwirtschaftlicher Nutzflächen, gleichzeitig können umliegende Ökosysteme und Siedlungsgebiete geschädigt werden wenn Bodenmaterial, Nährstoffe und Pflanzenschutzmittel von Feldern ausgetragen werden. Immer häufiger eintretende Extremwetterereignisse erhöhen das Schadpotenzial für Mensch und Natur somit besteht dringender Handlungsbedarf Bodenerosion durch ausgewählte Maßnahmen zu reduzieren. Für eine zielgerechte Umsetzung solcher Maßnahmen können geeignete Standorte bzw. Flächen durch GIS-gestützte Modelle identifiziert werden. In diesem Projekt sollen räumlich explizite Daten zu Erosion in Bayern berechnet und visualisiert werden, die die Umsetzung solcher Maßnahmen ermöglichen. Die erzeugten Daten sollen zudem im Projekt &quot;XR Hub Bayern&quot; (Universität Würzburg) zur dreidimensionalen Visualisierung von Erosionsereignissen mit VR-Brillen weiterverarbeitet werden und tragen somit zum Wissenstransfer in die Praxis bei.<br>Für die Erosionsberechnungen wird das Model InVEST SDR (<a href="https&#58;//naturalcapitalproject.stanford.edu/software/invest">InVEST ​​Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs​</a>) ​genutzt. Es ergänzt die Allgemeine Bodenabtragsgleichung (ABAG) durch ein Abflussmodell und ermöglicht so die Quantifizierung von Bodenverlagerungen. In das Modell werden die Geodaten, die für die ABAG benötigt werden, eingebunden. Insbesondere ein hoch aufgelöstes Geländemodell (DGM1). Der Feldspezifische Bodenbedeckungsgrad wird basierend auf den aktuellen InVeKoS Nutzungsdaten und der Methode von Auerswald et al. (2021) berechnet. Zudem wird das bayerische Gewässernetz (ATKIS Daten) eingebunden. Es legt die Endpunkte der Sedimentation fest. Als Zwischenergebnis wird der jährliche Bodenabtrag in Gewässer durch eine Rasterdatei abgebildet. Durch Schwellenwertanalysen des Rasters werden kleinteilige Erosionshotspots identifiziert und als Karte für potentielle Agrarumweltmaßnahmen visualisiert.</div> <div class="ExternalClassEDC1F25E26334E8B9C546B72CBDB3EE4">Soil erosion is caused by the reduction of soil cover, especially in agriculture. Erosion reduces the yield potential of agricultural land in the long term; at the same time, surrounding ecosystems and settlement areas can be damaged if soil material, nutrients and pesticides are carried away from fields. Increasingly frequent extreme weather events increase the potential for damage to humans and nature, so there is an urgent need for action to reduce soil erosion through selected measures. For a targeted implementation of such measures, suitable locations or areas can be identified by GIS-based models. In this project, spatially explicit data on erosion in Bavaria will be calculated and visualised, enabling the implementation of such measures. The generated data will also be further processed in the project &quot;XR Hub Bayern&quot; (University of Würzburg) for a three-dimensional visualisation of erosion events with VR glasses and thus contribute to the knowledge transfer into practice.<br>​The InVEST SDR model (<a href="https&#58;//naturalcapitalproject.stanford.edu/software/invest">InVEST ​​Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs​</a>) is used for the erosion calculations. It supplements the Universal Soil Loss Equation (USLE) with a runoff model and thus enables the quantification of soil displacements. The geodata required for the USLE are integrated into the model. In particular, a high resolution terrain model (DEM1). The field-specific land cover is calculated based on the current administrative land use data (InVeKoS data) and the method of Auerswald et al. (2021). In addition, the Bavarian water network (ATKIS data) is integrated. It determines the end points of sedimentation. As an intermediate result, the annual soil erosion into water bodies is mapped by a raster file. Threshold analyses of the raster identify small-scale erosion hotspots and visualise them as a map for potential agri-environmental measures.</div> EROSPOT <div class="ExternalClass049DABEB-43A7-4D6C-A183-5F481C1A1AC3"></div> <div class="ExternalClass611450CF-D0EF-43DC-B2DA-2D205E96B3F0"><ul><li>Bayerische Landesanstalt für Landwirtschaft (LfL)</li><li>Julius-Maximilians-Universität Würzburg, Lehrstuhl für Mensch-Computer-Interaktion</li></ul></div> <div class="ExternalClass5F89FA2B-FACF-4781-ADD0-E1B4D0ED6952"><ul><li>Forschungsförderung des Bayerischen Staatsministeriums für Ernährung, Landwirtschaft und Forsten</li></ul></div> <div class="ExternalClassA4AE3D2B-B1D1-40B1-84E9-76A068C37B11"><ul><li>Bayerisches Staatsministerium für Ernährung, Landwirtschaft und Forsten</li></ul></div> <div class="ExternalClassFA818996-E48E-490B-BC15-8377B2C72AB7"></div><div class="ExternalClassC7B616BCC9B44B709FE99929C7768A77">Bodenerosion wird insbesondere in der Landwirtschaft durch die Reduzierung der Bodenbedeckung verursacht. Erosion verringert langfristig das Ertragspotential landwirtschaftlicher Nutzflächen, gleichzeitig können umliegende Ökosysteme und Siedlungsgebiete geschädigt werden wenn Bodenmaterial, Nährstoffe und Pflanzenschutzmittel von Feldern ausgetragen werden. Immer häufiger eintretende Extremwetterereignisse erhöhen das Schadpotenzial für Mensch und Natur somit besteht dringender Handlungsbedarf Bodenerosion durch ausgewählte Maßnahmen zu reduzieren. Für eine zielgerechte Umsetzung solcher Maßnahmen können geeignete Standorte bzw. Flächen durch GIS-gestützte Modelle identifiziert werden. In diesem Projekt sollen räumlich explizite Daten zu Erosion in Bayern berechnet und visualisiert werden, die die Umsetzung solcher Maßnahmen ermöglichen. Die erzeugten Daten sollen zudem im Projekt &quot;XR Hub Bayern&quot; (Universität Würzburg) zur dreidimensionalen Visualisierung von Erosionsereignissen mit VR-Brillen weiterverarbeitet werden und tragen somit zum Wissenstransfer in die Praxis bei.<br>Für die Erosionsberechnungen wird das Model InVEST SDR (<a href="https&#58;//naturalcapitalproject.stanford.edu/software/invest">InVEST ​​Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs​</a>) ​genutzt. Es ergänzt die Allgemeine Bodenabtragsgleichung (ABAG) durch ein Abflussmodell und ermöglicht so die Quantifizierung von Bodenverlagerungen. In das Modell werden die Geodaten, die für die ABAG benötigt werden, eingebunden. Insbesondere ein hoch aufgelöstes Geländemodell (DGM1). Der Feldspezifische Bodenbedeckungsgrad wird basierend auf den aktuellen InVeKoS Nutzungsdaten und der Methode von Auerswald et al. (2021) berechnet. Zudem wird das bayerische Gewässernetz (ATKIS Daten) eingebunden. Es legt die Endpunkte der Sedimentation fest. Als Zwischenergebnis wird der jährliche Bodenabtrag in Gewässer durch eine Rasterdatei abgebildet. Durch Schwellenwertanalysen des Rasters werden kleinteilige Erosionshotspots identifiziert und als Karte für potentielle Agrarumweltmaßnahmen visualisiert.</div><div class="ExternalClassEDC1F25E26334E8B9C546B72CBDB3EE4">Soil erosion is caused by the reduction of soil cover, especially in agriculture. Erosion reduces the yield potential of agricultural land in the long term; at the same time, surrounding ecosystems and settlement areas can be damaged if soil material, nutrients and pesticides are carried away from fields. Increasingly frequent extreme weather events increase the potential for damage to humans and nature, so there is an urgent need for action to reduce soil erosion through selected measures. For a targeted implementation of such measures, suitable locations or areas can be identified by GIS-based models. In this project, spatially explicit data on erosion in Bavaria will be calculated and visualised, enabling the implementation of such measures. The generated data will also be further processed in the project &quot;XR Hub Bayern&quot; (University of Würzburg) for a three-dimensional visualisation of erosion events with VR glasses and thus contribute to the knowledge transfer into practice.<br>​The InVEST SDR model (<a href="https&#58;//naturalcapitalproject.stanford.edu/software/invest">InVEST ​​Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs​</a>) is used for the erosion calculations. It supplements the Universal Soil Loss Equation (USLE) with a runoff model and thus enables the quantification of soil displacements. The geodata required for the USLE are integrated into the model. In particular, a high resolution terrain model (DEM1). The field-specific land cover is calculated based on the current administrative land use data (InVeKoS data) and the method of Auerswald et al. (2021). In addition, the Bavarian water network (ATKIS data) is integrated. It determines the end points of sedimentation. As an intermediate result, the annual soil erosion into water bodies is mapped by a raster file. Threshold analyses of the raster identify small-scale erosion hotspots and visualise them as a map for potential agri-environmental measures.</div>  <div class="ExternalClass61895A69-4E4A-4879-8E58-1A58D331A593">Prof. Dr. Sonoko Dorothea Bellingrath-Kimura; Marvin Melzer; Nishita Thakur</div>Bellingrath-Kimura, Sonoko Dorothea<div class="ExternalClass8931E3D6-1F6B-458B-B078-848C960E2AA3">Prof. Dr. Sonoko Dorothea Bellingrath-Kimura</a></div>   <div class="ExternalClass611450CF-D0EF-43DC-B2DA-2D205E96B3F0"><ul><li>Bayerische Landesanstalt für Landwirtschaft (LfL)</li><li>Julius-Maximilians-Universität Würzburg, Lehrstuhl für Mensch-Computer-Interaktion</li></ul></div>x4063x4064x<div class="ExternalClass5F89FA2B-FACF-4781-ADD0-E1B4D0ED6952"><ul><li>Forschungsförderung des Bayerischen Staatsministeriums für Ernährung, Landwirtschaft und Forsten</li></ul></div> StMELF - Bayerisches Staatsministerium für Ernährung, Landwirtschaft und Forsten<div class="ExternalClassA4AE3D2B-B1D1-40B1-84E9-76A068C37B11"><ul><li>Bayerisches Staatsministerium für Ernährung, Landwirtschaft und Forsten</li></ul></div> 22 <div class="ExternalClass9A466C1F-E94E-448B-8EB8-3179BD4F8308"><ul><li>Bereitstellung von Ökosystemleistungen in Agrarsystemen</li></ul></div><div class="ExternalClassE9491D03-31F5-4BE2-B9E5-AB4A79BAF251"><ul><li>Provisioning of Ecosystem Services in Agricultural Systems</li></ul></div>
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