Fachhochschule Osnabrück, Fachbereich Agrarwissenschaften, Studiengang Bodenwissenschaften

 

Eine ackerbaulich genutzte Fläche wurde mittels Rasterbeprobung in Hinblick auf folgende bodenkundliche Kennwerte untersucht: Lagerungsdichte, C-Gesamtgehalt, die Korngrößenfraktionen Sand, Schluff und Ton sowie der Eindringwiderstand. Anschließend wurden die ermittelten Meßwerte mit zwei unterschiedlichen Interpolationsverfahren ausgewertet. Bei diesen Verfahren handelte es sich zum einen um Ordinary Kriging und zum anderen um Inverse Distanz unter Berücksichtigung der Potenzen (IDP) eins, zwei und fünf. Ziel war es, sowohl Informationen über die Variabilität und räumliche Abhängigkeit der Parameter zu erhalten, als auch die Schätzgenauigkeit der Interpolationsverfahren zu vergleichen.

Um die räumliche Abhängigkeit bzw. Variabilität der Meßwerte darzustellen, wurden Variogramme benutzt. Dabei zeigte sich, dass die räumliche Abhängigkeit der Textur mehr als 50m betrug. Lagerungsdichte, C-Gehalt und Eindringwiderstand wiesen Reichweiten (range) zwischen 12 und 20 m auf.

Zum Vergleich der Interpolationsmethoden wurde das Verfahren der Kreuzvalidierung gewählt, bei dem jeder gemessene Wert mit dem jeweiligen Verfahren geschätzt wird. Der Korrelationskoeffzient und die Standardabweichung zwischen geschätzten und gemessenen Werten lässt Rückschlüsse auf die Schätzgenauigkeit zu.

Die Korrelationen der Kreuzvalidierung der Korngrößenfraktionen war mittel bis hoch; bei den anderen Parametern traten jedoch starke Über- bzw. Unterschätzungen aufgrund der geringen Reichweiten (ranges) auf, die dazu führten, daß die Korrelationen gering bis sehr gering waren.

Das Interpolieren mit Kriging bietet mit der Schätzvarianz die Möglichkeit, den Schätzfehler zu quantifizieren. Deshalb kann man diese Krigvarianz auch als eine Art Gütemaß für die Krigschätzung bezeichnen.

Dies ist ein großer Vorteil gegenüber anderen Interpolationsverfahren, bei denen nur die Möglichkeit der Kreuzvalidierung besteht, um die Methode an sich, aber nicht die Fehler interpolierten Werte zu überprüfen.

Es handelt sich bei dem Kriging um ein ausgesprochen komplexes Rechenverfahren, das aber i.d.R. eine gute Schätzung ermöglicht. Nicht zu unterschätzen ist jedoch die subjektive Komponente, die bei der Erstellung der Variogramme zum Tragen kommt.