GFZ German Research Centre for Geosciences, Section 5.1 Geomorphology >> Environmental Seismology
Numerische Modellierung von geomorphologischen Prozessen Michael Dietze
GFZ German Research Centre for Geosciences, Section 5.1 Geomorphology
JUNGE GEOMORPHOLOGEN
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Prozessmodelle
| Ziele
| Einzelprozessmodelle
| Multiprozessmodelle
| Landschaftsentwicklungsmodelle
Numerische Modellierung von geomorphologischen Prozessen Michael Dietze
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| Resümee
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Prozessmodelle
| Ziele
| Einzelprozessmodelle
| Multiprozessmodelle
| Landschaftsentwicklungsmodelle
| Resümee
Typen qualitativ
t3
t2
t1
physikalisch/experimentell
numerisch
t0
nach Carson & Kirkby (1972)
Sklar & Dietrich (2001)
eigene Darstellung
nach Pazzaglia (2003)
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Typen qualitativ
physikalisch/experimentell
numerisch
Einzelprozessmodell
Multiprozessmodell
Landschaftsentwicklungsmodell
z.T. nach Pazzaglia (2003)
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Zweck numerischer Prozessmodellierung Untersuchung langzeitlich bedeutsamer Prozesse Quantifizierung von Prozessen und Unsicherheiten
explorativ
Sedimentbudgetierung Testen geomorphologischer Hypothesen
erklärend
Abschätzung von (zukünftigen) Szenarios Verknüpfung von rezenter und vergangener Dynamik
prognostisch
Untersuchung von Prozessinteraktionen/kopplungen “Unabhängiger” Erklärungsansatz
interpolierend
Raum-zeitliche Interpolation z.T. nach van de Wiel
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Eine Vielzahl von Modellen und Anwendungsbereichen Wassererosion
Verwitterung
Takken et al. (1999)
Heimsath et al. (1997)
Frostverwitterung Williams & Robinson (2001)
Bodenkriechen Minasny & McBratney (2006)
Pflugerosion Heuvelink et al. (2006)
Dünenbildung Baas (2007)
Gletscherfließen
Winderosion
Egholm et al. (2012)
Okin et al. (2006)
Rutschungen Claessens et al. (2007)
Solifluktion Matsuoka et al. (2005)
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Dynamik von Steinpflastern in ariden Gebieten
slope aspect 20 cm
20 cm
Laterale Wiederbedeckung von gestörten Flächen
Fehlende Bedeckung hinter Hindernissen
ϕ = 40 ± 14 °
Steinpflaster mit präferentieller Einregelung
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Orientation angle [°] 20 40
60
Laborexperimente zum Einregelungsmuster
0.9
10.7
6.3
2.9
+
∆ φ [ ° ] : 6.6
10 cm
10 cm
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Konzeptionelles und numerisches Modell Randbedingungen Ebener, feinkörniger Untergrund Transport durch Wasser Rotation nach Kollision
Schubkraft
Reibungskraft
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Konzeptionelles und numerisches Modell
Schubkraft
Reibungskraft
Einregelungswinkel [°] 0 20 40 60 80
Randbedingungen Ebener, feinkörniger Untergrund Transport durch Wasser Rotation nach Kollision
a
b
c
k
γµ ρ ρ o f
cd
Modellparameter
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D50
P
alle
Dietze et al. (2013)
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Numerische Multi-Prozess-Modelle
Ein physikalisch basiertes prozessorientiertes Modell zur Entwicklung des oberflächennahen Untergrundes
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Konzeptionelles Modell Ein physikalisch basiertes prozessorientiertes Modell zur Entwicklung des oberflächennahen Untergrundes
Interaktion der Geokomponenten Transformation von Festgestein in “Regolith” Transportprozesse am Hang Veränderung der Materialeigenschaften Pfadabhängigkeit Vielschichtigkeit der Verwitterung Anderson et al. (2013)
Unterschiedliche Zeitskalen
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Numerisches Modell Ein physikalisch basiertes prozessorientiertes Modell zur Entwicklung des oberflächennahen Untergrundes Klima/Temperatur
Materialveränderung
Frostsprengung
Hangprozesse
Anderson et al. (2013)
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Adäquater Reduktionismus? Ein physikalisch basiertes prozessorientiertes Modell zur Entwicklung des oberflächennahen Untergrundes
Geschichtete Struktur des oberflächennahen Untergrundes Art der Hangprozesse (Kriechen vs. Gleiten, Spülprozesse) Äolische Sedimentzufuhr Reduktion der Steuerfunktion des Reliefs auf die Neigung
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Landschaftsentwicklungsmodelle
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| Landschaftsentwicklungsmodelle
Landschaftsentwicklungsmodelle - Prinzip t0
DEM
t0
t1
t2
Materialeigensch. t0
t1
t2
tn
tn
Tektonik
t0
t1
t2
tn
Klima
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Landschaftsentwicklungsmodelle - Prinzip t0
Massenerhaltung Niederschlag & Verteilung
DEM
t0
t1
t2
Materialeigensch. t0
t1
t2
tn
tn
Hangprozesse (Entstehung & Verlagerung)
tn
Gerinneprozesse (Erosion, Transport, Akkumul.)
Tektonik
t0
Klima
t1
t2
Hebung/Senkung, Erosionsbasis
Transportgesetze
z(x, y, t) Geländehöhe
=
U(x, y, t) Hebung
-
Q(x, y, t) Σ Sedimentflüsse
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Landschaftsentwicklungsmodelle - Prinzip t0
Massenerhaltung Niederschlag & Verteilung
DEM
t0
t1
t2
Materialeigensch. t0
t1
t2
tn
tn
Tektonik
t0
Klima
t1
t2
tn
Hebung/Senkung, Erosionsbasis
Transportgesetze
z(x, y, t) Geländehöhe t0
Hangprozesse (Entstehung & Verlagerung)
Gerinneprozesse (Erosion, Transport, Akkumul.)
=
t1
U(x, y, t)
-
Hebung t2
Q(x, y, t) Σ Sedimentflüsse
tn
DEM Erosionsraten Niederschlag/ Abfluss
Fluss- und Hangprofile
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Sedimentkörper
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Landschaftsentwicklungsmodelle - Prinzip t0
Massenerhaltung Niederschlag & Verteilung t0
t1
t2
Materialeigensch. t0
t1
t2
tn
tn
Tektonik
t0
Klima
t1
t2
tn
Hebung/Senkung, Erosionsbasis
Hangprozesse (Entstehung & Verlagerung)
Gerinneprozesse (Erosion, Transport, Akkumul.)
Transportgesetze
z(x, y, t)
=
Geländehöhe
U(x, y, t) Hebung
-
Q(x, y, t) Σ Sedimentflüsse
Sedimentfluss
DEM
Howard (1994)
Hangneigung
e.g. Tucker & Hancock (2010)
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Bearbeitete Skalenbereiche
Raum [m]
106 4
10
102 100 0
10
2
10
4
6
10 10 Zeit [a]
8
10
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| Multiprozessmodelle
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Bearbeitete Skalenbereiche CAESAR
CHILD
Raum [m]
106 4
10
Welsh et al. (2009)
van Balen et al. (2010)
Coulthard et al. (2012)
Instanbulluoglu et al. (2005)
102 100 0
10
2
10
4
6
10 10 Zeit [a]
8
10
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Bearbeitete Skalenbereiche CAESAR
CHILD
Raum [m]
106 4
10
Welsh et al. (2009)
van Balen et al. (2010)
Coulthard et al. (2012)
Instanbulluoglu et al. (2005)
102 100 0
10
2
10
4
6
10 10 Zeit [a]
8
10
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Evaluation - numerische Prozessmodelle
Unabhängig, auf “Gesetzen” aufbauend
“Gesetze” (transport laws) oft kaum empirisch untermauert
Skalierbar durch empirische Parameter
Parameterisierung benötigt Geländedaten
Möglichkeit der Quantifizierung und Unsicherheitsabschätzung
Unsicherheitsabschätzung erst am Anfang
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Offene Fragen Wie stark ist die Brückenfunktion von Landschaftsentwicklungsmodellen zwischen “funktionaler” und “historisch genetischer Geomorphologie”?
Welche Bedeutung können numerische Prozessmodelle haben für Fragestellungen zu “Emergentismus”, “Pfadabhängigkeit” oder “Formenkonvergenz”?
In welchem Rahmen können Geomorphologen Kenntnisse zur Verbesserung von Modellen einbringen?
Welche Bedeutung haben raum-zeitlich aufgelöste Informationen zu Prozessen, Materialflüssen usw. als Schnittstelle zu Nachbarwissenschaften?
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