Hydrological Characterization of a Forest Soil Using Electrical Resistivity Tomography

Abstract

An explicit knowledge of soil properties is required in agronomy, nature conservation, and hydrology to characterize water storage and water flow processes, even more in the context of climate change. Electrical resistivity tomography (ERT) has become a more frequently used method in soil science and hydrogeology to obtain this information since the bulk soil electrical conductivity, σ_b, derived from ERT is directly linked to the soil water content, θ.<br /> In this work, a field plot (10 m x 10 m) which was located in a forest on the premises of the Forschungszentrum Jülich (Jülich, Germany) was equipped with 36 boreholes to investigate the soil hydraulic properties of a forest stand by means of ERT.<br /> First, the impact of the ERT data errors on σ_b was analyzed. A synthetic experiment was performed to clarify whether there is a significant difference between inverted ERT data sets once produced from a water saturated soil profile, and once from a drier profile. The related ERT data were noised in the framework of a Monte Carlo approach by means of authentic error distributions derived from field measurements. Different error models were used within the consecutive inversion process. It became obvious that data errors propagated ruthlessly into the final model, leading occasionally to an overlap of resulting σ_b distributions related to dry and wet soil conditions, respectively. The results of this study suggested to evaluate data errors precisely. If possible, data errors should be detected in dependence of the corresponding measurement geometry.<br /> Additionally, a long-term study was performed in the field to monitor changes in soil water content by means of ERT. A period of dewatering was chosen to calibrate the relationship between σ_b obtained from ERT and θ derived from TDR. This petrophysical relationship was used to derive water contents in an ERT image plane for a period of nine months. The plausibility of the imaged spatial distributions of soil water content changes could be verified by different independent measurements (e.g., by TDR). The agreement with those measurement techniques as well as the plausibility of spatial soil water changes caused by root water uptake of the trees demonstrated the additional benefit when a median filter was applied to noisy time-lapse inversion results.<br /> Finally, a saline tracer experiment was performed in order to investigate the transport behavior of the soil. To parameterize solute transport processes, the convection-dispersion equation (CDE) and the mobile-immobile model (MIM) were fitted to ERT and TDR data. Although σ_b derived from ERT was lower than TDR measurements in almost all depths, estimated pore water velocities of the CDE model were very similar. Early peak arrival times at lower depths and long tailings of the breakthrough curves (BTCs) clearly indicated preferential flow phenomena which could not be described with an appropriate parameterization using classical transport approaches such as the CDE. Also the adaption of the MIM model did not lead to more reasonable solute transport parameters. However, typical features of preferential transport could be detected and the spatial variability of the preferential transport process could be imaged by ERT.

<strong>Hydrologische Charakterisierung eines Waldbodens mittels Elektrischer Widerstandstomographie</strong><br /> Eine genaue Kenntnis der Bodeneigenschaften wird in der Landwirtschaft, Hydrologie und im Naturschutz benötigt, um Wasserspeicherung und Flussprozesse zu charakterisieren, insbesondere im Hinblick auf den fortschreitenden Klimawandel. Die elektrische Widerstandstomographie (ERT) ist eine immer häufiger genutzte Methode in der Bodenkunde und Hydrogeologie, um diese Informationen zu erhalten, denn die von ERT abgeleitete elektrische Leitfähigkeit des Bodens, σ_b, ist direkt abhängig vom Bodenwassergehalt, θ.<br /> In dieser Arbeit wurde ein Versuchsfeld (10 m x 10 m), das in einem Waldgebiet auf dem Gelände des Forschungszentrums Jülich eingerichtet wurde, mit 36 Bohrlöchern ausgestattet, um die bodenhydraulischen Eigenschaften eines Waldbestands mittels ERT zu untersuchen.<br /> Zunächst wurde der Einfluss der ERT-Datenfehler auf σ_b analysiert. Ein synthetisches Experiment wurde durchgeführt, um zu überprüfen, ob ein signifikanter Unterschied zwischen invertierten ERT-Datensätzen besteht, die einerseits von einem wassergesättigten Profil abgeleitet wurden und andererseits von einem trockenerem. Die jeweiligen ERT-Daten wurden im Rahmen eines Monte Carlo Ansatzes verrauscht mittels einer authentischen Fehlerverteilung, die von Feldmessungen abgeleitet wurde. Offensichtlich pflanzten sich die Fehler unmittelbar in das finale Modell fort, was gelegentlich zu einer Überlappung der resultierenden σ_b-Verteilungen unter trockenen beziehungsweise feuchten Bedingungen führen konnte. Die Ergebnisse zeigten, dass es wichtig ist, Datenfehler präzise abzuschätzen. Falls möglich, sollten sie in Abhängigkeit von der jeweiligen Messgeometrie bestimmt werden.<br /> Des Weiteren wurde im Wald eine Langzeituntersuchung durchgeführt, um Änderungen des Bodenwassergehalts mittels ERT zu beobachten. Eine im Testfeld kalibrierte petrophysikalische Beziehung wurde genutzt, um den Wassergehalt in einer von ERT dargestellten Bildebene während eines Zeitraums von neun Monaten darzustellen. Die Plausibilität der räumlichen Wassergehaltsverteilungen konnte durch verschiedene unabhängige Messungen (z.B. durch TDR) verifiziert werden. Die Übereinstimmung mit diesen Messmethoden und die Glaubhaftigkeit der lokalen Bodenwasseränderungen belegt durch die Wurzelaktivität der Bäume zeigte den Mehrwert eines Medianfilters, der genutzt wurde, um die zeitlich rauschenden Inversionsergebnisse zu glätten.<br /> Letztlich wurde ein Tracerversuch mit einer Salzlösung durchgeführt. Zur Parametrisierung der Transportprozesse im Boden wurden die Konvektions-Dispersions-Gleichung (CDE) und das Mobil-Immobil-Modell (MIM) an die ERT- und TDR-Daten gefittet. Kurze Transportzeiten des Konzentrationsmaximums in unteren Tiefen und lange Schwänze der Durchbruchskurven (BTCs) wiesen auf präferenziellen Fluss hin, der nicht mit einer realistischen Parametrisierung durch die Transportmodelle beschrieben werden konnte. Aber es konnte gezeigt werden, dass ERT geeignet ist, um die räumliche Variabilität präferenzieller Transportprozesse darzustellen.