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Schriftenreihe des LfULG, Heft 12/2021 | 1
Kohlenstoffbindung in
Böden
Schriftenreihe, Heft 13/2021

C-Speicherung und -Freisetzung aus Böden
unter landwirtschaftlicher und forstlicher
Nutzung
Thomas Grünwald, Claudia Schmidt-Cotta, Karsten Kalbitz, Christian Bernhofer

 
Inhalt
1
Stand des Monitorings von Kohlenstoff-vorräten und CO
2
-Flüssen in sächsischen
Ökosystemen ............................................................................................................................ 11
2
Kohlenstoffvorräte in Sachsen ................................................................................................ 14
2.1
Bodendauerbeobachtungsflächen ............................................................................................... 14
2.2
Dauertestflächen ......................................................................................................................... 21
2.3
Bodenzustandserhebung und Bundeswaldinventur ..................................................................... 24
2.4
Regionalisierung der sächsischen C-Vorräte............................................................................... 24
3
Atmosphärische CO
2
-Flüsse in Sachsen ................................................................................ 28
3.1
Monitoring an sächsischen ICOS-Standorten .............................................................................. 28
3.2
Eddy-Kovarianz-Messungen ....................................................................................................... 29
4
Messkampagnen an ICOS-Standorten ..................................................................................... 36
4.1
Bestimmung der Kohlenstoffvorräte im Boden ............................................................................ 36
4.1.1 Beprobungen im Gelände ........................................................................................................... 36
4.1.2 Laboranalytik ............................................................................................................................... 41
4.1.3 Berechnungen ............................................................................................................................. 41
4.2
Ergebnisse und Diskussion der Bodeninventuren ....................................................................... 45
4.2.1 Standort Klingenberg (Acker) ...................................................................................................... 45
4.2.2 Standort Grillenburg (Grünland) .................................................................................................. 52
4.2.3 Standort Tharandt (Forst) ............................................................................................................ 61
4.3
Allometrische Beziehungen am Standort Tharandt...................................................................... 68
4.4
Vergleichende Betrachtung von Inventuren, EC-Messungen und Emissionsfaktoren .................. 69
5
Zusammenfassung und Ausblick ............................................................................................ 74
Literaturverzeichnis ............................................................................................................................. 76
Anhang ............................................................................................................................................... 81

 
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1:
Histogramm verfügbarer C-Vorräte bis 60 cm Tiefe an sächsischen BDF
(1995 – 2017) auf Mineralböden ..................................................................................... 18
Abbildung 2:
Verteilung (Boxplots) der jährlichen C-Vorräte bis 60 cm für alle jeweils verfügbaren
BDF (1995 – 2017)......................................................................................................... 18
Abbildung 3:
C-Vorratsänderungen für verschiedene Bezugszeiträume an den jeweils verfügbaren
BDF mit maximalem C-Vorrat von 130 t ha
-1
................................................................... 19
Abbildung 4:
C-Vorräte an 5 BDF, die C-Vorräte größer als 130 t ha
-1
aufweisen und deren
Änderungstendenzen ...................................................................................................... 21
Abbildung 5: Histogramm der C-Vorräte bis 30 cm Tiefe an sächsischen DTF (1997 – 2017). ............ 22
Abbildung 6:
Verteilung (Boxplots) der jährlichen C-Vorräte bis 30 cm für alle jeweils verfügbaren
DTF (1997 – 2017)......................................................................................................... 22
Abbildung 7:
Trend der C-Vorratsänderungen auf Basis von 5 Beprobungen (1997, 2000, 2004,
2009, 2015) an 51 DTF (oben), an 15 DTF mit je mindestens 4 Stallmistgaben (Mitte)
und an 18 DTF mit je mindestens 11 Winterungen (unten)............................................. 23
Abbildung 8:
Abhängigkeit der C-Vorräte an den BDF (2017) von Höhenlage, mittlerem
Jahresniederschlag und Jahresmitteltemperatur............................................................. 25
Abbildung 9:
Mittlerer C-Vorrat (2017) der in den jeweiligen Bodengroßlandschaften liegenden BDF. 26
Abbildung 10: Mittlere C-Vorräte der Landnutzungen Forst (BZE 2006, 2012, 2014),
Grünland (BDF 2017) und Acker (BDF 2017, DTF 1997 – 2017) in Sachsen .................. 27
Abbildung 11: Kumulative Bilanzen und mittelfristige Trends der Netto-CO
2
-Senke (oben) und
Verdunstung (unten) verschiedener Landnutzungen in Ostdeutschland 2010 – 2019 ..... 30
Abbildung 12: Kumulative Nettoökosystemproduktivität (NEP, positiv: CO
2
-Senke) und Nettobiom-
produktivität (NBP, negativ: CO
2
-Quelle) sowie deren mittel fristige Trends am ICOS
Ackerstandort Klingenberg im Zeitraum 2005 – 2019. ..................................................... 31
Abbildung 13: Kumulative Nettoökosystemproduktivität (NEP) von 8 Winterungen und 7 Som-
merungen am ICOS Ackerstandort Klingenberg sowie deren mittelfristige Trends
im Zeitraum 2005 – 2019................................................................................................ 32
Abbildung 14: Kumulative Nettobiomproduktivität (NBP) am ICOS Ackerstandort Klingenberg im
Zeitraum 2005 – 2019 sowie mittelfristige Trends in Abhängigkeit von organischer
Düngung......................................................................................................................... 33
Abbildung 15: Tageswerte von Nettoökosystemproduktivität NEP, Ökosystematmung TER
und Lufttemperatur für den Zeitraum März – April der Jahre 2007, 2008, 2012, 2013
und 2019 am ICOS Ackerstandort Klingenberg. .............................................................. 34
Abbildung 16: Nettoökosystemproduktivität NEP und Ökosystematmung TER sowie Lufttemperatur
für den Zeitraum Oktober – November der Jahre 2006, 2007, 2011 und 2012
am ICOS Ackerstandort Klingenberg.............................................................................. 35
Abbildung 17: Beprobungsraster der ICOS Standorte Klingenberg und Grillenburg.............................. 38
Abbildung 18: Beprobungsraster des ICOS Standorts Tharandt............................................................ 39
Abbildung 19: Methode der Profilbeprobung in skelettreichen Böden (ICOS Standort Tharandt)........... 40
Abbildung 20: Schema zur Berechnung äquivalenter Bodenmassen mit 2019er Bodenmassen (ESM)
als Bezugsgröße............................................................................................................. 43
Abbildung 21: Kohlenstoffvorräte am ICOS Standort Klingenberg aufgeschlüsselt nach Beprobung
und nach Horizontgruppe und Beprobung....................................................................... 47

 
Abbildung 22: Variationskoeffizienten pro Beprobung und Horizontgruppe für die Zielvariable
C-Vorrat in t ha
-1
(C-Vorrat) und die erklärenden Variablen Lagerungsdichte
des Feinbodens in g cm
-3
(Lagerungsdichte), Kohlenstoffgehalt (C-Gehalt) und
Skelettanteil in Volumen-% (Skelettgehalt) für den ICOS Standort Klingenberg.............. 49
Abbildung 23: Kohlenstoffvorräte am ICOS Standort Grillenburg aufgeschlüsselt nach Beprobungs-
jahr und -methode........................................................................................................... 53
Abbildung 24: Variationskoeffizienten (Standardabweichung/Mittelwert*100) pro Beprobung und
Horizontgruppe für die Zielvariable C-Vorrat in t ha
-1
(C-Vorrat) und die erklärenden
Variablen Lagerungsdichte des Feinbodens in g cm
-3
(Lagerungsdichte), Kohlenstoff-
gehalt (C-Gehalt) und Skelettanteil in Volumen-% (Skelettgehalt) für den ICOS Stand-
ort Grillenburg. ................................................................................................................ 55
Abbildung 25: Differenz der C-Vorräte in t ha
-1
zwischen den Beprobungen 2009_Bohrkern und
2019_Bohrkern sowie 2019_Grube und 2019_Bohrkern pro Profil für den Standort
Grillenburg...................................................................................................................... 58
Abbildung 26: Anteil (%) des Oberbodens am gesamten C-Vorrat pro Beprobung................................ 60
Abbildung 27: Kohlenstoffvorräte in t ha
-1
für den ICOS Standort Tharandt pro Beprobungsjahr und
pro Beprobungsjahr und Horizontgruppe ........................................................................ 63
Abbildung 28: Betrachtung der Humusvorräte pro Auflagehorizont nach Mikrorelieftypen. .................... 66
Abbildung 29: Kohlenstoffvorräte, Humusvorräte und C-Gehalte pro Beprobungsjahr und
Auflagehorizont (L+Of und Oh) für den ICOS Standort Tharandt.................................... 67
Abbildung 30: Brusthöhendurchmesser BHD und oberirdischer trockener Biomassevorrat AGB bzw.
oberirdischer C-Vorrat AGB_C von vier im September 2020 geernteten Bäumen am
Standort DE-Tha sowie deren Abhängigkeiten................................................................ 68
Abbildung 31: Räumliche Variabilität (Boxplots) der Boden-C-Vorräte 2009, 2018 und 2019
sowiekumulative C-Flüsse nach EC-Methode zwischen 2009 und 2019 ........................ 70
Abbildung 32: C-Vorräte in Boden und oberirdischer Biomasse der Fichten 2007 und 2019
sowiekumulative C-Flüsse nach EC-Methode zwischen 2007 und 2019 ........................ 71
Abbildung 33: Räumliche Variabilität (Boxplots) der Boden-C-Vorräte 2009, 2018 und 2019
sowiekumulative C-Flüsse nach EC-Methode zwischen 2009 und 2019 ......................... 71
Abbildungsverzeichnis Anhang
Abbildung A 1:
Profilfotos für den Standort Klingenberg ...................................................................... 83
Abbildung A 2:
Profilfotos für den Standort Grillenburg ....................................................................... 84
Abbildung A 3:
Profilfotos für den Standort Tharandt ........................................................................... 86
Abbildung A 4:
Fotos der Bohrkerne am Standort Klingenberg ........................................................... 87
Abbildung A 5:
Fotos der Bohrkerne am Standort Grillenburg ............................................................. 88
Abbildung A 6:
3D-Visualisierung der bilinearen Interpolation der Horizontmächtigkeit von 49 Mess-
punkten in 10 cm-Abständen auf 4900 Punkte in 1 cm-Abständen und schematische
Veranschaulichung und Beschreibung der Volumenberechnung durch Addition der
Mächtigkeitswerte. ...................................................................................................... 89
Abbildung A 7:
Analyseplots pro Horizontgruppe der Regressionen für die Beprobung 2019_Grube
am Standort Klingenberg. ............................................................................................ 90
Abbildung A 8:
Analyseplots pro Horizontgruppe der Regressionen für die Beprobung 2019_Grube
am Standort Grillenburg .............................................................................................. 92
Abbildung A 9:
Analyseplots pro Horizontgruppe der Regressionen für die Beprobung 2019_Grube
am Standort Tharandt................................................................................................. 94

Abbildung A 10: Analyseplots der Regressionen für den Vergleich der Beprobungen 2019_Grube
und 2019_Bohrkern am Standort Grillenburg. Analyseplots pro Horizontgruppe......... 95
Abbildung A 11: Analyseplots der Regressionen für den Vergleich der Beprobungen 2009_Bohrkern
und 2019_Bohrkern am Standort Grillenburg. Analyseplots pro Horizontgruppe......... 97
Abbildung A 12: Komponenten des Monitorings von Veränderungen des C-Vorrats in sächsischen
Ökosystemen auf Basis von Inventuren, Flussmessungen und Fernerkundung und
deren potentielle Anknüpfungspunkte zur Erstellung von Datenprodukten ................ 101
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1: Rohdaten zur C-Vorratsberechnung am Beispiel der BDF Bauda 1995 ................................ 14
Tabelle 2: Rohdaten zur C-Vorratsberechnung am Beispiel der BDF Belgern 2006 .............................. 14
Tabelle 3: Beprobungstermine an den BDF) ......................................................................................... 16
Tabelle 4: Mittlere jährliche Vorratsänderungen für vier Bezugszeiträume an BDF
mit maximalem C-Vorrat von 130 t ha
-1
................................................................................ 19
Tabelle 5: Mittlere Lagerungsdichten und C
org
-Gehalte bis 60 cm von BDF mit C-Vorräten größer als
130 t ha
-1
.............................................................................................................................. 20
Tabelle 6: Vorratsänderungen von BDF mit C-Vorräten größer als 130 t ha
-1
....................................... 20
Tabelle 7: C-Vorräte im Boden verschiedener Landnutzungen in Sachsen ........................................... 26
Tabelle 8: Nettoökosystemproduktivität NEP und Ökosystematmung TER sowie Lufttemperatur T
L
für den Zeitraum März – April (vor Sommerungen) am ICOS Ackerstandort Klingenberg ..... 34
Tabelle 9: Tageswerte von Nettoökosystemproduktivität NEP, Ökosystematmung TER und
Lufttemperatur T
L
für den Zeitraum Oktober – November am ICOS Ackerstandort
Klingenberg .......................................................................................................................... 35
Tabelle 10: Kohlenstoffvorräte am ICOS Standort Klingenberg pro Beprobung mit Stichproben
umfang, Mittelwert, Median, Minimum, Maximum, Standard abweichung, Variations-
koeffizient, Standardfehler des Mittelwerts und 1. und 3. Quartil .......................................... 46
Tabelle 11: Mittelwerte, Standardabweichung und Variationskoeffizient pro Beprobung und
Horizontgruppe für die Zielvariable C-Vorrat und die erklärenden Variablen
Lagerungsdichte des Feinbodens, Kohlenstoffgehalt und Skelettanteil
für den ICOS Standort Klingenberg ...................................................................................... 50
Tabelle 12: Ergebnisse der multiplen linearen Regressionsanalysen pro Horizontgruppe....................... 51
Tabelle 13: Kohlenstoffvorräte am ICOS Standort Grillenburg pro Beprobung mit Stichproben umfang,
Mittelwert, Median, Minimum, Maximum, Standard abweichung, Variationskoeffizient,
Standardfehler des Mittelwerts und 1. und 3. Quartil ............................................................ 53
Tabelle 14: Mittelwerte, Standardabweichung und Variationskoeffizient pro Beprobung und
Horizontgruppe für die Zielvariable C-Vorrat und die erklärenden Variablen
Lagerungsdichte des Feinbodens, Kohlenstoffgehalt und Skelettanteil für den ICOS
Standort Grillenburg ............................................................................................................. 56
Tabelle 15: Ergebnisse der multiplen linearen Regressionsanalysen pro Horizontgruppe für den
Vergleich der Beprobungen 2019_Grube und 2019_Bohrkern, sowie 2019_Bohrkern und
2009_Bohrkern am Standort Grillenburg. ............................................................................. 59
Tabelle 16: Kohlenstoffvorräte in t ha
-1
am ICOS Standort Tharandt pro Beprobungsjahr mit Stich-
probenumfang, Mittelwert, Median, Minimum, Maximum, Standardabweichung,
Variationskoeffizient, Standardfehler des Mittelwerts und 1. und 3. Quartil........................... 62

Tabelle 17: Mittelwerte, Standardabweichung und Variationskoeffizient pro Beprobung und
Horizontgruppe für die Zielvariable C-Vorrat und die erklärenden Variablen
Kohlenstoffgehalt, Humusvorrat, Lagerungsdichte des Feinbodens und Skelettanteil für
den ICOS Standort Tharandt. ............................................................................................... 64
Tabelle 18: Emissionsfaktoren für verschiedene Landnutzungen und Kompartimente des nationalen
Inventarberichts, für Sachsen und für ICOS-Standorte in Sachsen ...................................... 72
Tabellenverzeichnis Anhang
Tabelle A 1: Horizontgrenzen der Profilansprache 2019 für die Standorte Klingenberg
und Grillenburg ................................................................................................................ 82
Tabelle A 2: Horizontbezeichnungen und -Grenzen für den Standort Tharandt................................... 85
Tabelle A 3: Bezugsjahre der Inventuren des Bodenkohlenstoffs vor 2020 und Vorschlag
für einen synchronisierten 5/15-jährigen Beprobungsrhythmus nach 2020 .................... 102
Tabelle A 4: Kostenschätzungen zum Monitoringkonzept .................................................................. 105

Abkürzungsverzeichnis
AGB
Above-ground biomass (oberirdische Biomasse)
AGB_C C-Vorrat in der oberirdischen Biomasse
BD
Bulk Density (Lagerungsdichte)
BDF
Bodendauerbeobachtungsfläche
BGL
Bodengroßlandschaft
BHD
Brusthöhendurchmesser
BWI
Bundeswaldinventur
BZE
Bodenzustandserhebung
C
Kohlenstoff
C
org
organischer Kohlenstoff
C
v
(z)
C-Vorrat der Schicht z
d
Mächtigkeit
D
Dichte
DTF
Dauertestfläche
EC
Eddy Kovarianz
EF
Emissionsfaktor
EKP
Energie- und Klimaprogramm
ESM
Equivalent Soil Mass (äquivalente Bodenmasse)
FB
Feinboden
FBV
Feinbodenvorrat
GB
Grobboden
H
Horizont
ICOS
Integrated Carbon Observation System
ICP
International Co-operative Programme
LfULG Landesamt für Umwelt, Landwirtschaft und Geologie
M
Masse
M
add
Massendifferenz
NBP
Nettobiomproduktivität, C-Bilanz eines Ökosystems inkl. lateraler C-Flüsse (C-Import, C-
Export), positive Werte: CO
2
-Senke
NEP
Nettoökosystemproduktivität (atmosphärischer CO
2
-Austausch), positive Werte: CO
2
-Senke
OTIEF Obergrenze des Bodenhorizonts
S
Skelettgehalt
SM
Soil Mass (Bodenmasse)
T
add
zusätzliche Horizontmächtigkeit
TER
Ökosystematmung
THG
Treibhausgas(e)
T
L
Lufttemperatur

TRD
Trockenrohdichte
UTIEF Untergrenze des Bodenhorizonts
V
Volumen
Δz
Horizontmächtigkeit
σ
t
Lagerungsdichte

Abkürzungsverzeichnis für Bodenhorizonte
Aeh
mineralischer Oberbodenhorizont, Bleichung, Auswaschung von Huminstoffen und Eisen,
humos
Ael
mineralischer Oberbodenhorizont, Ton-Humus-Verarmung, Sauerbleichung
Ah
mineralischer Oberbodenhorizont, humos (< 30 Masse-%, Humus)
Ahe
mineralischer Oberbodenhorizont, humos (bis zu 30 Masse-%), Humuseinwaschung und
Bleichung
Al
mineralischer Oberbodenhorizont, tonverarmt
aM
Mineralbodenhorizont, des Braunauenbodens (Auendynamik)
Ap
mineralischer Oberbodenhorizont, durch Bodenbearbeitung (pflügen) geprägt
Bt
mineralischer Unterbodenhorizont, Tonanreicherungshorizont
Bv
mineralischer Unterbodenhorizont,
Cv
mineralischer Untergrund, schwach verwittert
Go
Mineralbodenhorizont, mit Grundwassereinfluss, oxidiert
Gor
Mineralbodenhorizont mit Grundwassereinfluss, oxidiert, reduziert
Gr
Mineralbodenhorizont mit Grundwassereinfluss, reduziert
Gro
Mineralbodenhorizont, mit Grundwassereinfluss, oxidiert, teilweise reduziert
ilCv
aus Silikat- und/oder Kieselgestein, aus mit Spaten grabbaren Gestein, mineralischer
Untergrundhorizont, verwittert
jM
Mineralbodenhorizont, durch Bodenbearbeitung umgelagert (angeschwemmt)
L
organischer Auflagehorizont aus wenig zersetzter Streu
Of
organischer Auflagehorizont, 10–70 Vol.-% organische Feinsubstanz fermentiert
Oh
organischer Auflagehorizont, Humus überwiegt
rAp
reliktischer mineralischer Oberbodenhorizont, durch Bodenbearbeitung (pflügen) geprägt
rGr
reliktischer Mineralbodenhorizont mit Grundwassereinfluss, reduziert
Sd
Mineralbodenhorizont, Stauwassersohle
Sdw
Mineralbodenhorizont, stauwasserstauend bis stauwasserleitend
Sew
Mineralbodenhorizont, stauwasserleitend, naßgebleicht und sequioxidverarmt
Sw
Mineralbodenhorizont, Stauwasserleiter
Swd
Mineralbodenhorizont, stauwasserleitend bis stauwasserstauend
-
Übergangshorizont: 2 oder 3 bodenbildende Prozesse durchdringen sich, z. B. Sw-rAp
+
Verzahnungshorizont: Bereiche zwischen 2 oder 3 Horizonten, in denen Merkmale des
hangenden und des liegenden Horizontes nebeneinander vorkommen, z. B. L+Of
°
überprägter fossiler oder reliktischer Horizont

 
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 11
1 Stand des Monitorings von Kohlenstoff-vorräten und CO
2
-Flüssen in
sächsischen Ökosystemen
Kohlenstoffbilanzierungen terrestrischer Ökosysteme erfordern eine angemessene räumliche und zeitliche
Auflösung, um Änderungen des langfristig gespeicherten Kohlenstoffs feststellen zu können. Methodisch ist
eine Kombination verschiedener Erhebungen sinnvoll, um den Kohlenstoffhaushalt mittels unabhängiger Be-
stimmungen überprüfen und Unsicherheiten abschätzen zu können (Grünwald, 2019). Die Beobachtung
zeitlicher Änderungen der Kohlenstoffgehalte und der Senken und Quellen von Treibhausgasen (THG)
basiert häufig auf Direktmessungen (insbes. mikrometeorologische Messungen und Inventuren in Boden und
Biomasse), Landnutzungsdaten, Informationen zum Management (Düngung, Ernte) und Fernerkundungs-
daten. Die Bestimmungsmethoden unterscheiden sich bezüglich Genauigkeit, räumlicher Repräsentativität,
zeitlicher Auflösung und Anwendungsbereich (Grünwald, 2019). Das Monitoring stützt sich weitgehend auf
Messergebnisse. Die Anwendung von Lückenfüllungs- und Interpolationsverfahren, Modellierungen und
Projektionen sowie die Nutzung von Emissionsfaktoren (Strogies und Gniffke, 2019) und regionalisierten
Datenprodukten kann darauf aufbauend zur Erstellung und Überprüfung von THG-Bilanzen und C-Senken
erfolgen. Demzufolge ist zunächst zu unterscheiden zwischen der Erarbeitung und Umsetzung von Monito-
ringkonzepten und der darauf aufbauenden Erstellung von C-Bilanzen.
Kohlenstoffinventuren sind ein wichtiges Instrument zur langfristigen systematischen Erfassung und Quan-
tifizierung von C-Vorräten und Vorratsänderungen in verschiedenen Ökosystemkompartimenten (Boden,
Biomasse) (Arrouays et al., 2018; Schrumpf et al., 2011). Je nach räumlicher und zeitlicher Auflösung der
Stichprobe können Inventuren statistisch gesicherte Aussagen für größere Gebiete ermöglichen. Voraus-
setzung dafür ist ein standardisiertes und konsistentes Vorgehen hinsichtlich Probenahme (Entnahmestel-
len, Entnahmeverfahren, Zeitpunkt), Probenanalyse (Genauigkeit) und Berechnungsverfahren. Eine Än-
derung der C-Vorräte kann nicht bezüglich CO
2
- und CH
4
-Flüssen partitioniert werden. Mit Ausnahme von
organischen Nassstandorten sind jedoch der CO
2
-Austausch und das Management die Hauptursache für
C-Vorratsänderungen. Inventuren an den Bodendauerbeobachtungsflächen (BDF, Barth et al., 2000) und
im Rahmen von Bodenzustandserhebung im Wald (BZE; Raben et al., 2004; Jacob et al. 2018; Wellbrock
et al. 2018; Flessa et al., 2018) und Bundeswaldinventur (BWI; FAO, 2010) erfolgen gemäß bundesweiter
Vorgaben (SAG Bodenschutz 1991, BML 1990; BMEL 2006) oder europäischer Programme (ICP Forests).
Für die sächsischen BDF haben Tannert et al. (2019) Humussalden berechnet, die zeigen, dass langfristig
mit einem Abbau der organischen Substanz gerechnet werden muss. In Baden-Württemberg erklärten sta-
tistische Zusammenhänge zwischen organischem C-Gehalt (C
org
) und verschiedenen Prädiktoren wie
Tongehalt, Niederschlag und Temperatur 1/5 bis 2/3 der Varianz der C
org
-Gehalte verschiedener Bodenty-
pen und Landnutzungen (Waldmann und Weinzierl, 2014). Diese wurden für Regionalisierungen der C
org
-
Gehalte und C-Vorräte genutzt.
Die Anwendung mikrometeorologischer Messverfahren ist aufwändig und erfordert entsprechende Kenntnis-
se und experimentelle Erfahrung. Dieses Monitoring kann wegen des Investitionsbedarfs und des Betreu-
ungsaufwandes nur an repräsentativen Intensivmessflächen realisiert werden. Weltweit hat sich in den letz-
ten 20 Jahren die Eddy-Kovarianz (EC)-Methode durchgesetzt, denn sie ermöglicht direkte, kontinuierliche,
zeitlich hoch aufgelöste und zerstörungsfreie Messungen des atmosphärischen Austauschs verschiedener
Treibhausgas- und Wärmeflüsse räumlich integrierend über Ökosystemen. Erfasst werden kann nur der dem
atmosphärischen Austausch unterliegende Transport. Für eine den Boden- und Biomasseinventuren
vergleichbare Bilanz müssen externe Daten zum Kohlenstoffimport und -export einbezogen werden. Ergänzt
werden EC-Messungen durch Messungen von Strahlungskomponenten, Temperatur, Feuchte, Niederschlag

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 12
sowie Boden- und Bestandesmessungen. Oftmals liegen auch Informationen zum Management (z. B. Ernte,
Düngung, Holznutzung) vor. Bilanzierungen insbesondere des CO
2
-Haushalts auf verschiedenen Zeitskalen
sind u. a. Grundlage für die Validierung von Modellen im System Boden-Pflanze-Atmosphäre und von Fer-
nerkundungsdaten. Kontinuierlich werden THG-Flüsse in Deutschland und Europa standardisiert an
repräsentativen Landnutzungen gemessen (ICOS, 2020). Daraus abgeleitete Datenprodukte wie CO
2
-
Quellen und -Senken sind über das ICOS Carbon Portal
(https://www.icos-cp.eu/)
für unterschiedliche
räumliche und zeitliche Auflösungen verfügbar. ICOS als regionales europäisches Netzwerk ist Teil des
globalen FLUXNET, welches auf Basis harmonisierter Auswertungen Daten zum Kohlenstoff-, Wasser-,
Strahlungs- und Energiehaushalt in verschiedener zeitlicher Auflösung für Ökosystemstationen zur
Verfügung stellt (FLUXNET 2015 Datensatz
1
). Im Rahmen des FLUXNET-Programms (Baldocchi et al.
2001, Pastorello et al., 2020) sind inzwischen Daten von weltweit 914 EC-Stationen frei verfügbar (Stand
2017), davon 5 in Sachsen.
Messungen des Gasaustauschs mittels Kammern können als Terminmessung oder automatisiert (quasi-
kontinuierlich) an verschiedenen Kompartimenten im Ökosystem (z. B. Boden, Blatt, Pflanze) erfolgen. Da im
Gegensatz zur EC-Methode keine Hochfrequenzmessungen der THG-Konzentrationen erforderlich sind,
wird dieses Verfahren schon länger auch für die THG Methan (CH
4
) und Lachgas (trivial für Distickstoff-
monoxid, N
2
O) eingesetzt. Kammermessungen sind geeignet für kurze Bestände. Sie tragen zum Prozess-
verständnis bei, da eine Trennung des THG-Austauschs zwischen Boden und Pflanze erfolgen kann. Auch
kann zwischen Netto- und Atmungsflüssen unterschieden werden. Schwierig gestaltet sich bei Terminmes-
sungen die zeitliche Interpolation. Die räumliche Repräsentativität ist durch Größe und Anzahl der Kammern
beschränkt. Diese Methode wurde in Sachsen bisher nicht regelmäßig, sondern nur im Rahmen von
Messkampagnen eingesetzt (Oertel, 2017).
Basierend auf Daten von Erdbeobachtungssatelliten der NASA (Satelliten Landsat 7/8) und der ESA
(Sentinel) sind Ökosystemvariablen, Vegetationsindizes und Landnutzungen über den United States
Geological Survey (USGS,
http://glovis.usgs.gov/)
beziehungsweise den Copernicus Open Access Hub
(https://scihub.copernicus.eu/) verfügbar, z. B. Variablen zur Ökosystemproduktion (GPP, NPP) mit einer
räumlichen Auflösung von 500 m als 8-Tage-Mittelwerte seit Februar 2000 (Terra MODIS Datensatz,
Running et al., 2015). Obwohl die zeitliche und räumliche Dynamik der pflanzlichen Produktion gut
darstellbar ist, müssten für die Bestimmung der Nettoökosystemproduktion Annahmen zur heterotrophen
Atmung getroffen werden. Diese Datenprodukte eignen sich zur Validierung von Intensivmessungen und
können zur Regionalisierung verwendet werden, haben aber hinsichtlich langfristiger Kohlenstoffspei-
cheränderungen eher den Charakter einer Zusatzinformation. Fernerkundungstechniken können aber
auch zur Erfassung des organischen C-Gehaltes eingesetzt werden (Angelopoulou et al., 2019).
Entsprechende Ansätze wurden nach Kenntnis der Autoren bisher in Sachsen nicht getestet.
Das Monitoring von C-Vorräten und -Vorratsänderungen terrestrischer Ökosysteme kann kontinuierlich an
ausgewählten/repräsentativen Intensivmessstandorten oder diskontinuierlich an Beobachtungspunkten
(Stichprobenraster) erfolgen. Beide Vorgehensweisen erfordern die Anwendung standardisierter Verfahren
für Messung, Probenahme und Nachbearbeitung, um Repräsentativität und Vergleichbarkeit der Ergebnis-
se für die jeweils betrachteten Kompartimente Boden, Biomasse und Ökosystem gewährleisten zu können.
Die räumliche Verteilung der Messstandorte sollte sich an der Bedeutung und dem Vorkommen der
jeweiligen Landnutzung sowie am messtechnischen Aufwand orientieren. Die zeitliche Auflösung der dis-
1
http://fluxnet.fluxdata.org/data/fluxnet2015-dataset/

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 13
kontinuierlichen Beobachtungen ist abhängig von der Dynamik der C-Vorratsänderungen und sollte dem
gewünschten Bilanzierungszeitraum entsprechen. Die stichprobenartigen Inventuren von SBS (BZE und
BWI) und LfULG (BDF, DTF), die für die jeweilige Landnutzung in einem regelmäßigen Raster erfolgen,
sind räumlich gut für Bilanzierungen der sächsischen C-Vorräte geeignet. Standardisierungen sollten
insbesondere für das Kompartiment Boden hinsichtlich zeitlicher Abfolge und vertikaler Auflösung der
Probenahmen angestrebt werden.

 
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 14
2 Kohlenstoffvorräte in Sachsen
2.1 Bodendauerbeobachtungsflächen
Ergebnisse von Beprobungen an 60 Bodendauerbeobachtungsflächen (BDF) wurden vom LfULG
(Referat 42) für den Zeitraum 1995 – 2017 zur Verfügung gestellt. Dies sind horizontbezogene Angaben
zu Lagerungsdichte, Skelett- und C
org
-Gehalten. Dabei variieren sowohl die Anzahl und Mächtigkeit der
Horizonte als auch die Beprobungstiefen. In der Regel sind nicht an allen BDF zu allen Terminen in allen
Horizonten die genannten Variablen verfügbar.
Die berechneten C-Vorräte beziehen sich an allen BDF auf eine einheitliche Schichtdicke von 60 cm. Ge-
nutzt wurden die jeweiligen standortspezifischen Horizonteinteilungen (s. Bsp. Tabelle 1, 2).
Tabelle 1: Rohdaten zur C-Vorratsberechnung am Beispiel der BDF Bauda 1995
Jahr
UTIEF
cm
OTIEF
cm
HORIZ
Probe-
nummer
Corg
%
Skelett
%
Lagerungsdichte
g/cm³
23
0 Ap
L09E096495
0,8
0,4
1,5
41
23 Al
L09E090495
0,1
0,3
1,6
53
41 II Bt+Al
L09E097395
0,1
8,7
1,7
73
53 II Sdw-Bt
L09E092295
0,1
0,3
1,7
115
73 IV rGo-ilCv
L09E095295
<0,1
0,0
130
115 V ilCv-rGo
L09E097895
<0,1
28,2
160
130 VI rGo
L09E097695
<0,1
10,1
1995
Tabelle 2: Rohdaten zur C-Vorratsberechnung am Beispiel der BDF Belgern 2006
Jahr
UTIEF
cm
OTIEF
cm
HORIZ
Probe-
nummer
Corg
%
Skelett
%
Lagerungsdichte
g/cm³
15
0
Ap
L02E837306
1.2
0.6
1.5
32
15
rAp
50
32
aM
L02E837506
0.5
0.0
1.5
85
50
II aM
102
85
120
102
III aM
L02E837706
0.5
0.0
1.3
150
120
IV Go-aM
2006
Die C-Vorratsberechnung erfolgte für jeden Horizont:
( )
(
)
(1)
mit
C
v
(z) – C-Vorrat der betrachteten Schicht (t ha
-1
)
C
org
– org. C-Gehalt (%)
σ
t
– Lagerungsdichte (g cm
-
³)
Δz
– Horizontmächtigkeit (cm)
S
– Skelettgehalt (%).

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 15
Die Summe der C-Vorräte aller Horizonte bis 60 cm ist der C-Vorrat der BDF zum jeweiligen Bezugszeit-
punkt. Der bezüglich 60 cm tiefste Horizont geht gewichtet in die Aufsummierung der Teilvorräte ein,
wenn deren Untergrenze unterhalb von 60 cm liegt. Liegt für einen Horizont bis 60 cm Tiefe kein orga-
nischer C-Gehalt vor, wird kein Vorrat berechnet. Für Lagerungsdichte und Skelettgehalt wurden
Mittelwerte aller verfügbaren Beprobungstermine des jeweiligen Horizonts verwendet, da diese beiden
Variablen nicht mit der gleichen Häufigkeit vorliegen wie der organische C-Gehalt. Mit horizontspezifisch
konstanten Lagerungsdichten und Skelettgehalten ist der organische C-Gehalt die bestimmende Variable
für C-Vorratsänderungen. Die Beprobungstermine an den BDF unterscheiden sich hinsichtlich Erst- und
Wiederholungsbeprobungen. Auch die Anzahl der Beprobungen schwankt stark von 1 bis 13 (Tabelle 3).

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 16
Tabelle 3: Beprobungstermine an den BDF (2013 HW: außerplanmäßige Beprobung nach Hochwasser 2013)
Jahr
Datum
Erstbepr. Erstbepr.
1 Langenreichenbach
2001
17.10.01
1B
1
2
3
2Belgern
1995
15.09.95
1B
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11
12
3 Melpitz
2000
14.07.00
1B
1
2
3
4 Nauwalde
2001
16.10.01
1B
1
2
3
5 Lampersdorf
2001
16.10.01
1B
1
2
3
6 Priesteblich
2000
15.11.00
1B
1
2
3
7Kollau
1998
21.01.98
1B
1
2
3
4
5
6
7
8 Wermsdorf
2000
16.11.00
1B
1
2
3
9Bauda
1995
29.08.95
1B
1
2
3
4
10 Großenhain
2000
10.10.00
1B
1
2
3
11 Böhla
2001
18.10.01
1B
1
2
3
12 Lippen
2001
30.10.01
1B
1
2
3
13 Weißkeißel
2000
09.11.00
1B
1
2
3
14Spohla
2001
20.04.01
1B
1
2
3
4
5
15 Kreba-Neudorf
2001
17.09.01
1B
1
2
3
4
5
16 Niesky
2000
08.11.00
1B
1
2
3
17 Köllitsch
2015
12.03.15
1B
1
18 Schweta
1998
20.01.98
1B
1
2
3
4
19 Salzenforst
1995
05.10.95
1B
1
2
3
4
20 Malschwitz
2001
20.09.01
1B
1
2
3
4
21 Mückenhain
1998
01.04.98
1B
1
2
3
4
22Kitzen
1995
15.11.95
1B
1
2
3
4
23 Ehrenfriedersdorf
2002
06.02.02
1B
1
2
3
24 Schmorren
2000
12.10.00
1B
1
2
3
25Krögis
1994
22.09.94
1B
1
2
3
4
26 Radeburg
1998
01.04.98
1B
1
2
3
4
27Neuhilbersdorf
2005/06
08.12.05
1B
1
2
3
4
5
6
7
8
9
28 Noßwitz
2002
13.12.02
1B
1
2
29 Naundorf
1999
18.03.99
1B
1
2
30Niederwartha
2001
21.09.01
1B
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
BDF
2004
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2017
2005
2006
2008
2009
2011
2012
2013
2013 HW
2014
2015
2016

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 17
Fortsetzung Tabelle 3 Beprobungstermine an den BDF (2013 HW: außerplanmäßige Beprobung nach Hochwasser 2013)
31 Langenwolmsdorf
2001
25.10.01
1B
1
2
3
32 Ebersbach
2000
07.11.00
1B
1
2
3
33Colditz
1998
16.06.98
1B
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
34 Neudörfchen
1998
08.05.98
1B
1
2
3
4
35 Großschirma
1994
26.05.94
1B
1
2
3
4
36 Seifersdorf
1997
02.12.97
1B
1
2
3
4
37 Lehnmühle
2000
26.07.00
1B
1
2
3
38 Lückendorf
2000
25.07.00
1B
1
2
3
39 Spitzkunnersdorf
1995
25.07.95
1B
1
2
3
4
40 Girbigsdorf
2001
17.09.01
1B
1
2
3
41 Pfaffroda
1998
21.01.98
1B
1
2
3
4
42 Schmiedefeld
2002
01.11.02
1B
1
2
43Hilbersdorf
1993
12.10.93
1B
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
44Schlunzig
1998
07.05.98
1B
1
2
3
4
5
6
45 Ortmannsdorf
1998
07.05.98
1B
1
2
3
4
46 Dittersdorf
2001
07.10.01
1B
1
2
3
47 Börnichen
1999
09.03.99
1B
1
2
3
48 Lippersdorf
2002
04.11.02
1B
1
2
3
49 Hennersdorf
1998
25.11.98
1B
1
2
50 Schönbrunn
1995
05.09.95
1B
1
2
3
4
5
51 Leutersbach
1999
11.03.99
1B
1
2
3
52 Oberlosa
1999
10.03.99
1B
1
2
3
53 Eibenstock
2002
05.11.02
1B
1
2
54 Cunnersdorf
1999
17.03.99
1B
1
2
3
55 Gorisch
2002
01.11.02
1B
1
2
56 Freiberg
1999
10.03.99
1B
1
2
3
57 Neuhennersdorf
2013
06.09.13
1B
1
58 Neukollau
2016
15.11.16
1B
59 Neuschmorren
2016
17.11.16
1B
60 Neueibenstock
2016
04.11.16
1B
Anzahl
1
1
7
0
1
10
6
19 12 10
9
7
32 14 13 39
6
10
9
14 10
3
53

image
image
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 18
Für einzelne BDF können Vorratsänderungen je nach Beprobungsterminen für unterschiedlich lange Zeit-
räume angegeben werden. Die meisten BDF wurden 2017 beprobt (53), gefolgt von 2011 (39), 2006 (32)
und 2000 (19). 1995 wurden nur 7 BDF (erstmals) beprobt. Ein Histogramm aller verfügbaren C-Vorräte
bis 60 cm Tiefe (1995 – 2017) der sächsischen BDF zeigt Abbildung 1.
Abbildung 1: Histogramm verfügbarer C-Vorräte bis 60 cm Tiefe an sächsischen BDF
(1995 – 2017) auf Mineralböden (Vorräte > 130 t ha-1 werden separat betrachtet)
(168 Standortjahre)
Maximale C-Vorräte von 130 t ha
-1
treten an 55 von 60 BDF auf. Deswegen sind in Abbildung 2 jährliche
Verteilungen der C-Vorräte bis 130 t ha
-1
für alle jeweils verfügbaren BDF im Zeitraum 1995 – 2017 dar-
gestellt.
Abbildung 2: Verteilung (Boxplots) der jährlichen C-Vorräte bis 60 cm (zugelassenes Maximum
130 t ha
-1
) für alle jeweils verfügbaren BDF (1995 – 2017).; (oben: Anzahl der beprobten BDF)

image
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 19
Statistische Analysen von C-Vorräten und -Änderungen für die BDF in Sachsen erfordern einheitliche
Bezugszeiträume, was die Datenverfügbarkeit einschränkt. So verringert sich die Anzahl der für Berechnungen
mittlerer Vorratsänderungen zur Verfügung stehenden BDF je früher das Startjahr gewählt wird. Abbildung 3
zeigt für verschiedene Bezugszeiträume (1995 – 2017, 2000 – 2017, 2006 – 2017, 2011 – 2017) die mittleren
C-Vorratsänderungen an den jeweils verfügbaren BDF (aufsteigend sortiert). Für verschiedene Zeiträume zeigt
Tabelle 4 die mittleren jährlichen Vorratsänderungen.
Tabelle 4: Mittlere jährliche Vorratsänderungen für vier Bezugszeiträume an BDF mit maximalem
C-Vorrat von 130 t ha
-1
Zeitraum
Vorratsänderung ± σ (tC ha
-1
a
-1
)
Anzahl BDF
1995 - 2017
+0.36 ± 0.50
9
2000 - 2017
-0.65 ± 1.52
6
2006 - 2017
-0.04 ± 2.38
9
2011 - 2017
-0.82 ± 1.91
11
Abbildung 3: C-Vorratsänderungen für verschiedene Bezugszeiträume an den jeweils ver-
fügbaren BDF (aufsteigend sortiert) mit maximalem C-Vorrat von 130 t ha
-1

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 20
Die (nicht signifikanten) mittleren zeitlichen Änderungen der C-Vorräte sind ab 2000 negativ, nur im Zeitraum
1995 – 2017 gab es eine (nicht signifikante) Vorratszunahme.
Zum Vergleich zeigen die mit den C-Vorratsänderungen im Boden vergleichbaren C-Bilanzen aus den EC-
Messungen für den Ackerstandort Klingenberg C-Verluste im Zeitraum 2005 – 2019 von -1,4±2,3 tC ha
-1
a
-1
(nicht signifikant). Das Dauergrünland Grillenburg ist mit -0,1±0,5 tC ha
-1
a
-1
(signifikant) C-neutral.
C-Vorräte größer als 130 t ha
-1
treten an 5 von 60 BDF auf. Diese weisen insbesondere hohe C
org
-Gehalte
auf. Mittlere Lagerungsdichten und organische C-Gehalte dieser 5 BDF sind in Tabelle 5 aufgeführt.
Tabelle 5: Mittlere Lagerungsdichten und C
org
-Gehalte bis 60 cm von BDF mit C-Vorräten größer
als 130 t ha
-1
BDF
σt (g m
-3
)
Corg (%)
max. Corg (%)
Colditz
1.1
5.0
7.4
Mückenhain
1.6
1.6
2.4
Neuhilbersdorf
1.2
2.8
5.7
Niederwartha
1.1
3.8
4.5
Weißkeißel
1.3
2.2
9.5
Die Vorratsänderungen an diesen BDF mit hohen C-Vorräten sind für individuelle Bezugszeiträume in
Tabelle 6 aufgeführt.
Tabelle 6: Vorratsänderungen von BDF mit C-Vorräten größer als 130 t ha
-1
BDF
Zeitraum
Vorratsänderung (tC ha
-1
a
-1
)
Neuhilbersdorf
2005 - 2017
-7.59
Colditz
1998 - 2017
-3.74
Niederwartha
2001 - 2017
-1.27
Weißkeißel
2000 - 2017
+1.33
Mückenhain
1998 - 2017
+3.05
Teilweise schwanken die Vorräte erheblich (Abbildung 4), so dass neben tatsächlichen zeitlichen Än-
derungen (inter- und intraannuelle Variabilität) auch andere Erklärungen wie Inkonsistenzen bei der
Probenahme und -behandlung oder Managementeffekte in Frage kommen.

image
 
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 21
Abbildung 4: C-Vorräte an 5 BDF, die C-Vorräte größer als 130 t ha
-1
aufweisen und deren
Änderungstendenzen
2.2 Dauertestflächen
Dauertestflächen (DTF) wurden 1990 als Nitratmessnetz vom LfULG eingerichtet. Das Messnetz umfasst
857 fest eingemessene Flächen auf landwirtschaftlichen Praxisschlägen. Obwohl der Fokus auf der Analyse
des mineralischen Stickstoffgehaltes liegt, wurden in mehrjährigem Abstand bisher auch Kohlenstoffgehalte
an Bodenproben aus 0 – 30 cm Tiefe gemessen. Wegen fehlender Bestimmung der Lagerungsdichten und
Skelettgehalte, ist eine Berechnung der C-Vorräte daher nur unter grob vereinfachenden Annahmen und nur
bis zu einer Tiefe von 30 cm möglich. Die C-Vorratsberechnung erfolgte auf Basis der gemessenen
Humusgehalte und der Verwendung einer konstanten Lagerungsdichte (ohne Skelettgehalt):
(2)
mit
C
v
– C-Vorrat bis 30 cm Tiefe (t ha
-1
)
HU
– Humusgehalt (%)
C
org
– org. C-Gehalt (%), C
org
= HU/1.72
σ
t
– konst. Lagerungsdichte (1.4 g cm
-
³)
Δz
– konst. Horizontmächtigkeit (30 cm).
Das Histogramm der so berechneten C-Vorräte bis 30 cm Tiefe (1997 – 2017) an den sächsischen DTF
zeigt Abbildung 5. Minimum, Median und Maximum betragen 10 t ha-1, 61 t ha-1 bzw. 224 t ha-1. Jährliche
Verteilungen der C-Vorräte für alle jeweils verfügbaren DTF im Zeitraum 1997 – 2017 sind in Abbildung 6
dargestellt.

image
image
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 22
Abbildung 5: Histogramm der C-Vorräte bis 30 cm Tiefe an sächsischen DTF (1997 – 2017).;
(3305 Standortjahre an 857 DTF)
Abbildung 6: Verteilung (Boxplots) der jährlichen C-Vorräte bis 30 cm für alle jeweils verfügbaren
DTF (1997 – 2017).; (oben: Anzahl der beprobten DTF)

image
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 23
Humusgehalte wurden an den DTF insbesondere in den Jahren 1997, 2000, 2004, 2009 und 2015 bestimmt.
An 51 DTF liegen Humusgehalte und berechnete C-Vorräte für jedes dieser 5 Jahre vor. Der daraus ermit-
telte zeitliche Trend zeigt zwischen 1997 und 2015 eine Zunahme des mittleren C-Vorrates an diesen DTF
von 6,5 t ha
-1
(0,34 t ha
-1
a
-1
, Abbildung 7). Eine Differenzierung dieser DTF bezüglich der Bewirtschaftung
(Abbildung 7) zeigt höhere Zunahmen des C-Vorrats, wenn z. B. mindestens 4 Stallmistgaben erfolgten
(+15 t ha
-1
bzw. 0,79 t ha
-1
a
-1
an 15 DTF) oder wenn z. B. mindestens 11 Winterungen angebaut wurden
(+14 t ha
-1
bzw. 0,74 t ha
- 1
a
-1
an 18 DTF). Obwohl diese Vorratszunahmen nicht signifikant sind, zeigt sich
hier ein positiver Effekt von organischer Düngung und kurzer Brachezeit auf den C-Vorrat im Oberboden.
Eine Anpassung des Monitorings an den DTF (s. Anlage 2) würde es ermöglichen, C-Vorräte im Boden
analog zu den BDF zu berechnen. Eine entsprechend vergrößerte Stichprobe erhöht die Chance, signifikan-
te Änderungen des Boden-C-Vorrats in Sachsen zu ermitteln.
Abbildung 7: Trend der C-Vorratsänderungen auf Basis von 5 Beprobungen (1997, 2000, 2004,
2009, 2015) an 51 DTF (oben), an 15 DTF mit je mindestens 4 Stallmistgaben (Mitte) und an
18 DTF mit je mindestens 11 Winterungen (unten).

 
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 24
2.3 Bodenzustandserhebung und Bundeswaldinventur
Das forstliche Umweltmonitoring in Sachsen ist Teil eines europäischen Messnetzes (ICP Forests), welches
aus regelmäßig beobachteten Level I Standorten und forstlichen Dauerbeobachtungsflächen (Level II)
besteht. Die Inventuren der C-Speicher im Wald erfassen die Kompartimente Baumbiomasse, Verjüngung,
Bodenvegetation (jeweils ober- und unterirdisch) und Totholz auf Grundlage der BWI sowie C-Gehalte von
Humusauflage und Mineralboden auf Grundlage der BZE und beziehen sich auf den Gesamtwald von
Sachsen (ohne organische Nassstandorte). Die Kohlenstoffbilanz der sächsischen Wälder wurde auf Basis
der BWI 2 und BWI 3 sowie der BZE 1 und BZE 2 erstellt (Staatsbetrieb Sachsenforst, 2019). Demnach
erhöhte sich der C-Speicher im sächsischen Wald zwischen 2002 und 2012 jährlich um durchschnittlich
2,1 C ha
-1
a
-1
(davon unterirdisch 0,58 tC ha
-1
a
-1
). Der C-Vorrat im sächsischen Wald betrug 2012 224,5 tC ha
-1
,
davon 63 % im unterirdischen Speicher (Staatsbetrieb Sachsenforst, 2019). Neben diesen Änderungen in den
forstlichen Ökosystemen wurden auch der langfristige Holzproduktspeicher und Substitutionseffekte als CO
2
-
Senke in der Bilanz berücksichtigt und deren künftige Entwicklung geschätzt. Insbesondere der Ersatz fossiler
Energieträger könnte in Zukunft ein erhebliches CO
2
-Senkenpotential darstellen (Staatsbetrieb Sachsenforst,
2019). Eine hohe Eintrittswahrscheinlichkeit von temporären Einbrüchen der Senkenleistung des Waldspeichers
durch abiotische und biotische Schadfaktoren besteht insbesondere in Fichten- und Kiefernforsten (Staats-
betrieb Sachsenforst, 2019).
2.4 Regionalisierung der sächsischen C-Vorräte
Eine räumliche Extrapolation von C
org
-Gehalten oder C-Vorräten an BDF und / oder DTF kann grundsätzlich
auf Basis von (multiplen) Regressionen für verschiedene Bodentypen erfolgen (Waldmann und Weinzierl,
2014). Kohlenstoffvorräte im Waldboden wurden für Sachsen räumlich repräsentativ im Rahmen der BZE
ermittelt (Staatsbetrieb Sachsenforst, 2019). Zuverlässige Berechnungen von C-Vorräten außerhalb der
forstlichen Landnutzung liegen für Sachsen nur an den BDF vor. Der Stichprobenumfang für die Tiefenstufe
0 - 60 cm beträgt 168 für den Zeitraum 1995 bis 2017, wovon die meisten Messungen (49) 2017 durchge-
führt wurden. Für die Erstellung von linearen Regressionen zwischen C-Vorräten und Höhenlage, Nieder-
schlag bzw. Temperatur wurde das Stichjahr 2017 verwendet (Abbildung 8). Die C-Vorräte zeigen eine ge-
ringe, nicht signifikante Abnahme mit der Höhenlage und dem mittleren Niederschlag sowie eine geringe,
nicht signifikante Zunahme mit der mittleren Temperatur. Diese ungewöhnlichen Abhängigkeiten werden im
Wesentlichen durch drei Standorte mit C-Vorräten größer als 150 tC ha
-1
verursacht, die die Regression
dominieren. Ohne diese Standorte zeigen die C-Vorräte keine Abhängigkeit zu den genannten Variablen, so
dass eine Regionalisierung der sächsischen C-Vorräte auf dieser Basis unrealistisch wäre. Gleiches gilt für
die C
org
-Gehalte der BDF (für die DTF lagen keine Angaben zu Höhenlage, Niederschlag und Temperatur
vor). Zudem ist die räumliche Streuung sowohl der C-Vorräte als auch der Vorratsänderungen hoch, so dass
eine Abschätzung des sächsischen C-Vorrates auf dieser Basis wenig verlässlich wäre.

image
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 25
Abbildung 8: Abhängigkeit der C-Vorräte an den BDF (2017) von Höhenlage, mittlerem Jahres-
niederschlag und Jahresmitteltemperatur.
Eine Klassifizierung der BDF bezüglich der Bodengroßlandschaften (BGL) zeigt, dass höhere C-Vorräte
(> 100 tC ha
-1
) in den Auen und Niederterrassen sowie der BGL Sander und trockene Talsande vorkom-
men. Niedrige Vorräte (< 60 tC ha
-1
) weisen die Bergbaufolgelandschaften sowie die BGL Grundmoränen-
platten und Endmoränen im Altmoränengebiet auf (Abbildung 9). Die räumliche Verteilung der BDF in den
BGL ist jedoch unterschiedlich und nicht repräsentativ. So standen z. B. für die BGL Sander und trockene
Talsande nur drei BDF mit C-Vorräten zwischen 53 tC ha
-1
und 179 tC ha
-1
zu Verfügung.

image
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 26
Abbildung 9: Mittlerer C-Vorrat (2017) der in den jeweiligen Bodengroßlandschaften liegenden
BDF.; (hell: Anzahl der BDF < 5, dunkel: Anzahl der BDF > 5) mit BGL 1 - Auen und Nieder-
terrassen, 2 - Berg- und Hügelländer aus Sandstein, 3 - Berg- und Hügelländer aus Ton- und
Schluffschiefern, 4 - Berg- und Hügelländer mit hohem Anteil an sauren bis intermediären
Magmatiten und Metamorphiten, 5 - Bergbaufolgelandschaften, 6 - Grundmoränenplatten und
Endmoränen im Altmoränengebiet, 7 – Lössböden, 8 - Lösslandschaften des Berglandes,
9 - Niederungen und Urstromtäler des Altmoränengebietes, 10 - Sander und trockene Talsande
Bezüglich der Landnutzungen speichert der sächsische Waldboden mit 114 bis 123 tC ha
-1
(2006 – 2014)
fast doppelt so viel Kohlenstoff wie der ackerbaulich genutzte Boden (56 bis 69 tC ha
-1
, 1997 – 2017). Im
Boden der Landnutzung Dauergrünland waren 2017 110 tC ha
-1
gespeichert, wobei diese Vorräte deutlich
stärker streuen als die der anderen Landnutzungen (Abbildung 10). Die Boden-C-Vorräte im Wald und auf
Äckern blieben weitgehend stabil. Dabei sind die Unterschiede des im Ackerboden gespeicherten C im Jahr
2017 zwischen BDF (69 tC ha
-1
) und DTF (63 tC ha
-1
) gering. Mit den Flächen der jeweiligen Landnutzung
(Tabelle 7) ergibt sich daraus für Sachsen ein C-Vorrat in land- und forstwirtschaftlich genutzten Böden von
126,1 Mio tC (2014 – 2017).
Tabelle 7: C-Vorräte im Boden verschiedener Landnutzungen in Sachsen
Landnutzung
C-Vorrat (tC ha
-1
)
Fläche (ha)
1
C-Vorrat Sachsen (Mio tC)
Wald
120
495199
59,4
Acker
65
703711
45,7
Dauergrünland
110
191254
21,0
1
Quelle: Statistisches Landesamt Sachsen, 2019

image
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 27
Abbildung 10: Mittlere C-Vorräte der Landnutzungen Forst (BZE 2006, 2012, 2014), Grün-
land (BDF 2017) und Acker (BDF 2017, DTF 1997 – 2017) in Sachsen
Grundsätzlich sind die Stichprobenumfänge sowohl für die C-Vorräte als auch die C
org
-Gehalte zu gering, um
signifikante bodentypabhängige Regressionen mit klimatischen Variablen ermitteln zu können. Dies liegt
u. a. an der zeitlichen Verteilung der Probenahmen (BDF, DTF) auf verschiedene Stichjahre. Weiterhin ist
die Streuung von C-Vorräten und C-Vorratsänderungen im Allgemeinen groß, so dass eine räumliche Extra-
polation hinsichtlich der sächsischen C-Vorräte mit hohen Unsicherheiten verbunden wäre.

 
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 28
3 Atmosphärische CO
2
-Flüsse in Sachsen
3.1 Monitoring an sächsischen ICOS-Standorten
Von den fünf sächsischen Messstandorten mit Eddy-Kovarianz-Messtechnik in Verantwortung der
TU Dresden sind drei Standorte Teil der europäischen Forschungsinfrastruktur ICOS (Integrated Car-
bon Observation System). Diese sind der Ackerstandort Klingenberg, das Dauergrünland Grillenburg
und die Ankerstation Tharandter Wald. Sachsen leistet damit einen erheblichen Beitrag zur deutschen
Ökosystembeobachtung (3 von 18 Standorten) im Rahmen von ICOS.
Im Ökosystem-Messprogramm von ICOS werden Dauerbeobachtungen zum Spurengasaustausch zwischen
verschiedenen Ökosystemen und der Atmosphäre durchgeführt, welche durch Messungen meteorologischer
Variablen, Beobachtungen von Teilkomponenten des Kohlenstoffhaushalts (u. a. Blattflächenindex, Streufall,
Zuwachs, Bodenatmung) und regelmäßige Inventuren des Kohlenstoffvorrates in Boden und Biomasse
ergänzt werden. Dazu wurden und werden umfangreiche Standardisierungen des langfristigen Messpro-
gramms durchgeführt. Diese beziehen sich auf:
die Konfiguration der EC-Messungen,
Messungen von Speicheränderungen,
Kammermessungen (Bodenatmung),
Messungen meteorologischer Variablen und kontinuierliche Bodenmessungen,
Boden- und Pflanzenprobenahme,
Design von Messplots zur Inventur der oberirdischen Biomasse,
phänologische Beobachtungen,
Prozessierung der Rohdaten,
die Erfassung von Metadaten (z.B. Management).
Im Folgenden werden die sächsischen ICOS-Standorte kurz charakterisiert:
Tharandt
Die Ankerstation Tharandter Wald (50°57’49”N, 13°34’01”E, 385 m ü.NN) befindet sich in einem Altfich-
tenbestand südwestlich von Dresden. Hier wird seit 1996 kontinuierlich u. a. der CO
2
-Austausch zwischen
Wald und Atmosphäre und die Verdunstung gemessen (längste derartige Zeitreihe Deutschlands). Der
Fichtenbestand im Tharandter Wald ist 133 Jahre alt (2020) und hat eine mittlere Höhe von 31 m. Im
Einflussbereich der Messungen befinden sich 87 % immergrüner Nadelwald (72 % Gemeine Fichte) und
13 % laubabwerfender Wald (10 % Lärche). Dieser Standort wird seit 1811 bewirtschaftet (u. a. Auflich-
tungen, Pflanzungen, Kalkungen). Die laufenden Maßnahmen zum Waldumbau (u. a. Pflanzungen von
Buche und Weißtanne) haben zum Ziel, den derzeit dominierenden Anteil der Fichte zugunsten eines
Mischwaldes zu reduzieren. Die letzten größeren Auflichtungen erfolgten 2002 (Entnahme von 60 m
3
ha
-1
),
2011 und 2016 (jeweils 53 m
3
ha
-1
).
Die Station ist u. a. mit EC-Messtechnik ausgestattet. Dies sind Ultraschallanemometer zur Messung der drei
Windgeschwindigkeitskomponenten sowie der Temperatur und Gasanalysatoren für die Messung der CO
2
-
und Wasserdampfkonzentration. Die Geräte liefern die zur Anwendung der EC-Technik erforderliche Mess-
frequenz von 20 Hz. Ergänzt werden diese durch Messungen der Strahlungskomponenten, Luftfeuchte
und -temperatur, Niederschlag sowie Boden- und Bestandesmessungen.

 
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 29
Die durchschnittliche CO
2
-Senke (Netto-Ökosystem-Produktivität) beträgt 4,3 tC ha
-1
a
-1
(1997 – 2019). Im
Trockenjahr 2018 sank diese auf 3,3 tC ha
-1
a
-1
. Mittlere Jahressummen von Verdunstung und Niederschlag
sind 478 mm a
-1
bzw. 840 mm a
-1
(1997 – 2019). Die entsprechenden Werte 2018 betrugen 443 mm bzw.
517 mm. Die CO
2
-Konzentration stieg von 376 ppm (1997) auf 421 ppm (2019).
Klingenberg
Im Erzgebirgsvorland befindet sich die Ackerstation Klingenberg (50°53’34”N, 13°31’21”E, 478 m ü.NN).
Der Acker wird seit 1975 intensiv landwirtschaftlich genutzt mit einer 5-jährigen Fruchtfolge von Raps,
Winterweizen, Mais, Sommergerste und Wintergerste. Der Kohlenstoffvorrat im Boden (0-60 cm Tiefe)
beträgt 97 tC ha
-1
(2007).
Die Station ist seit 2004 mit EC-Messtechnik ausgestattet. Messungen mehrerer Strahlungskomponenten,
Luftfeuchte und -temperatur, Niederschlag sowie Boden- und Bestandesmessungen sind ebenso verfügbar
wie Informationen zur Bewirtschaftung durch die Colmnitzer Agrargenossenschaft.
Die durchschnittliche CO
2
-Senke (Netto-Ökosystem-Produktivität) beträgt 0,7 tC ha
-1
a
-1
(2005 – 2019).
Mittlere Jahressummen von Verdunstung und Niederschlag sind 495 mm a
-1
bzw. 766 mm a
-1
(2005 – 2019).
Grillenburg
In Zentralsachsen befindet sich die Grasstation Grillenburg (50°57’04”N, 13°30’50”E, 385 m ü.NN), wo
seit 2003 EC-Messungen stattfinden. Das Dauergrünland ist seit 1987 ungedüngt und wird extensiv ge-
nutzt (1 – 3 Mahdtermine pro Jahr, gelegentliche Beweidung durch Kühe, Schafe und Pferde im Herbst).
Der Kohlenstoffvorrat im Boden (0-60 cm Tiefe) beträgt 72,7 tC ha
-1
(2008).
Messungen mehrerer Strahlungskomponenten, Luftfeuchte und -temperatur, Niederschlag sowie Boden- und
Bestandesmessungen sind ebenso verfügbar wie Informationen zur Bewirtschaftung durch die Colmnitzer
Agrargenossenschaft.
Die durchschnittliche CO
2
-Senke (Netto-Ökosystem-Produktivität) beträgt 0,9 tC ha
-1
a
-1
(2005 – 2019).
Mittlere Jahressummen von Verdunstung und Niederschlag sind 606 mm a
-1
bzw. 901 mm a
-1
(2005 – 2019).
3.2 Eddy-Kovarianz-Messungen
Parallelmessungen des CO
2
-Austausches verschiedener Pflanzenbestände mit der Atmosphäre erlauben
eine zeitlich hoch aufgelöste Quantifizierung von CO
2
-Senken und -Quellen terrestrischer Ökosysteme.
Voraussetzung für solche Bilanzierungen als auch die Erfassung von Ökosystemreaktionen auf Witterungs-
einflüsse und das Landnutzungsmanagement ist ein langfristiges, kontinuierliches Monitoring. Im Zeitraum
2010 bis 2019 zeigten die fünf sächsischen Standorte sowie drei weitere Standorte in Ostdeutschland mit
EC-Messtechnik deutliche Unterschiede der mittelfristigen Trends der Netto-CO
2
-Senke (Abbildung 11).
Waldbestände mittleren Alters sind deutliche CO
2
-Senken im Bereich 10 – 20 tCO
2
ha
-1
a
-1
. Die sächsischen
Fichtenbestände binden durchschnittlich 17 tCO
2
ha
-1
a
-1
(Tharandter Wald) bzw. 12 tCO
2
ha
-1
a
-1
(Osterzge-
birge). Ein Eichenjungbestand, der auf einer Windwurffläche (Kyrill 2007) gepflanzt wurde, war bis 2017 eine
deutliche Netto-CO
2
-Quelle von 14 tCO
2
ha
-1
a
-1
. Der aufwachsende Bestand ist seit 2018 (11 Jahre nach
der Störung) wieder eine Netto-CO
2
-Senke von 6 tCO
2
ha
-1
a
-1
. Dies illustriert die hohe Variabilität des CO
2
-
Haushaltes gestörter Ökosysteme.
Dagegen ist die Verdunstung in deutlich geringerem Maß vegetations- und witterungsabhängig (Abbil-
dung 11). Die jährlichen Summen an acht Standorten in Ostdeutschland liegen in den Jahren 2010 - 2019
zwischen 450 mm (Fichtenbestand im Osterzgebirge) und 640 mm (Feuchtgebiet in Vorpommern).

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 30
Abbildung 11: Kumulative Bilanzen und mittelfristige Trends der Netto-CO
2
-Senke (oben) und
Verdunstung (unten) verschiedener Landnutzungen in Ostdeutschland 2010 – 2019
Das Management ackerbaulicher Landnutzung hat einen erheblichen Einfluss auf die C-Bilanz solcher
Standorte. Kontinuierliche Messungen des atmosphärischen CO
2
-Austausches am ICOS-Standort Klingen-
berg und Bewirtschaftungsdaten der Agrargenossenschaft ermöglichen die quantitative Beurteilung des
Einflusses landwirtschaftlicher Bewirtschaftung (z. B. organische Düngung, Bodenbearbeitung) auf die
C-Bilanz. Der konventionell bewirtschaftete Standort Klingenberg mit 5-jähriger Fruchtfolge war im Zeitraum
2005 – 2019 bezüglich der Nettoökosystemproduktivität (NEP) eine mittlere CO
2
-Senke von 0,7 tC ha
-1
a
-1
(Abbildung 12). Eine separate Bilanzierung von Winterungen und Sommerungen (ohne Zwischenfrucht) zeigt
jedoch deutliche NEP-Differenzen. So waren Kalenderjahre mit Winterungen eine durchschnittliche CO
2
-Senke
von 1,8 tC ha
-1
a
-1
, während Kalenderjahre mit Sommerungen durchschnittlich 0,7 tC ha
-1
a
-1
an die Atmo-
sphäre abgaben (Abbildung 13).
01.01.2010
01.01.2011
01.01.2012
01.01.2013
01.01.2014
01.01.2015
01.01.2016
01.01.2017
01.01.2018
01.01.2019
01.01.2020
-150
-100
-50
0
50
100
150
200
-150
-100
-50
50
100
150
200
0
-13.9 tCO
2
ha
-1
a
-1
(2010 - 2017)
+5.6 tCO
2
ha
-1
a
-1
(2018 - 2019)
Ackerfruchtfolge (Sachsen)
Dauergrünland (Sachsen)
Feuchtgebiet (Vorpommern)
Eichenpflanzung (Sachsen)
+9.5 tCO
2
ha
-1
a
-1
-1.2 tCO
2
ha
-1
a
-1
+20.5 tCO
2
ha
-1
a
-1
CO
2
- Quelle
+12.4 tCO
2
ha
-1
a
-1
Kiefer (Brandenburg)
Fichte (Tharandter Wald)
Fichte (Osterzgebirge)
Erle (Spreewald)
CO
2
- Senke
+2.7 tCO
2
ha
-1
a
-1
+2.8 tCO
2
ha
-1
a
-1
Netto-CO
2
-Senke in tCO
2
ha
-1
(kumulativ)
+17.5 tCO
2
ha
-1
a
-1
Gleichung
y = a + b*x
Zeichnen
cumNEPpine
Gewichtung
Keine Gewichtung
Schnittpunkt mit der Y-Achse
-3752012.50789 ± 2778.05326
Steigung
1.52818 ± 0.00113
Summe der Fehlerquadrate
1.89394E7
Pearson R
0.999
R-Quadrat (COD)
0.99801
Kor. R-Quadrat
0.99801
Gleichung
y = a + b*x
Zeichnen
cumNEPspruce (THA)
Gewichtung
Keine Gewichtung
Schnittpunkt mit der Y-Achse
-3209313.59427 ± 3141.40565
Steigung
1.30714 ± 0.00128
Summe der Fehlerquadrate
2.42177E7
Pearson R
0.99826
R-Quadrat (COD)
0.99652
Kor. R-Quadrat
0.99652
Gleichung
y = a + b*x
Zeichnen
cumNEPspruce (OBE)
Gewichtung
Keine Gewichtung
Schnittpunkt mit der Y-Achse
-2268170.90641 ± 5306.76676
Steigung
0.92383 ± 0.00216
Summe der Fehlerquadrate
6.91107E7
Pearson R
0.99017
R-Quadrat (COD)
0.98044
Kor. R-Quadrat
0.98043
01.01.2010
01.01.2011
01.01.2012
01.01.2013
01.01.2014
01.01.2015
01.01.2016
01.01.2017
01.01.2018
01.01.2019
01.01.2020
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
0
546 mm a
-1
633 mm a
-1
639 mm a
-1
528 mm a
-1
451 mm a
-1
Feuchtgebiet (Vorpommern)
Eichenpflanzung (Sachsen)
Dauergrünland (Sachsen)
Erle (Spreewald)
Kiefer (Brandenburg)
Ackerfruchtfolge (Sachsen)
Fichte (Tharandter Wald)
Fichte (Osterzgebirge)
514 mm a
-1
624 mm a
-1
reale Verdunstung in mm (kumulativ)
510 mm a
-1
Gleichung
y = a + b*x
Zeichnen
cumETRwet
Gewichtung
Keine Gewichtung
Schnittpunkt mit der Y-Achse
-4295445.83476 ± 3142.76111
Steigung
1.74947 ± 0.00128
Summe der Fehlerquadrate
2.42386E7
Pearson R
0.99903
R-Quadrat (COD)
0.99805
Kor. R-Quadrat
0.99805
Gleichung
y = a + b*x
Zeichnen
cumETRgrass
Gewichtung
Keine Gewichtung
Schnittpunkt mit der Y-Achse
-4197455.14561 ± 3094.50529
Steigung
1.70959 ± 0.00126
Summe der Fehlerquadrate
2.35E7
Pearson R
0.99901
R-Quadrat (COD)
0.99802
Kor. R-Quadrat
0.99802
Gleichung
y = a + b*x
Zeichnen
cumETRoak
Gewichtung
Keine Gewichtung
Schnittpunkt mit der Y-Achse
-4255044.15933 ± 3760.36225
Steigung
1.73301 ± 0.00153
Summe der Fehlerquadrate
3.47012E7
Pearson R
0.99858
R-Quadrat (COD)
0.99716
Kor. R-Quadrat
0.99716
Gleichung
y = a + b*x
Zeichnen
cumETRspruce (THA)
Gewichtung
Keine Gewichtung
Schnittpunkt mit der Y-Achse
-3427299.63538 ± 2539.65724
Steigung
1.39591 ± 0.00103
Summe der Fehlerquadrate
1.58284E7
Pearson R
0.999
R-Quadrat (COD)
0.998
Kor. R-Quadrat
0.998
Gleichung
y = a + b*x
Zeichnen
cumETRspruce (OBE)
Gewichtung
Keine Gewichtung
Schnittpunkt mit der Y-Achse
-3034022.66924 ± 4041.19739
Steigung
1.23581 ± 0.00164
Summe der Fehlerquadrate
4.0078E7
Pearson R
0.99678
R-Quadrat (COD)
0.99358
Kor. R-Quadrat
0.99357
Gleichung
y = a + b*x
Zeichnen
cumETRalder
Gewichtung
Keine Gewichtung
Schnittpunkt mit der Y-Achse
-3668829.4184 ± 7138.85589
Steigung
1.4943 ± 0.00291
Summe der Fehlerquadrate
1.62065E7
Pearson R
0.99589
R-Quadrat (COD)
0.99179
Kor. R-Quadrat
0.99178

image
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 31
Abbildung 12: Kumulative Nettoökosystemproduktivität (NEP, positiv: CO
2
-Senke) und Netto-
biomproduktivität (NBP, negativ: CO
2
-Quelle) sowie deren mittel fristige Trends am ICOS
Ackerstandort Klingenberg im Zeitraum 2005 – 2019.(gelb markiert: Sommerungen)

image
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 32
Legende: ra – Raps, ww – Winterweizen, wg – Wintergerste, sm – Silomais, sg – Sommergerste, ab – Ackerbohne
Abbildung 13: Kumulative Nettoökosystemproduktivität (NEP) von 8 Winterungen und
7 Sommerungen am ICOS Ackerstandort Klingenberg sowie deren mittelfristige Trends
im Zeitraum 2005 – 2019.
Werden C-Importe (Stallmist, Gülle, Saatgut, Kalkung) und C-Exporte (Korn, Stroh, Heu) in der C-Bilanz
berücksichtigt (Nettobiomproduktivität NBP), ist der Ackerstandort Klingenberg eine CO
2
-Quelle von durch-
schnittlich 1,4 tC ha
-1
a
-1
(Abbildung 12). Der entsprechende Werte der CO
2
-Quelle des Dauergrünlandes
Grillenburg beträgt dagegen nur 0,1 tC ha
-1
a
-1
.
Eine differenzierte Betrachtung des Einflusses der C-Importe auf das NBP des Ackerstandortes Klingenberg
zeigt die erheblichen kurzfristigen Auswirkungen des Managements. Im Zeitraum 2013 – 2016 fand keine Stall-
mistdüngung statt mit der Folge, dass der Acker eine deutliche CO
2
-Quelle von 2,2 tC ha
-1
a
-1
war. Dagegen
konnte die Gabe von Stallmist in jedem dritten Jahr (2005 – 2012) die CO
2
-Quelle auf 0,7 tC ha
-1
a
-1
redu-
zieren. Bei jährlicher Stallmistdüngung (2017 – 2018) war eine geringe CO
2
-Senke von 0,4 tC ha
-1
a
-1
zu ver-
zeichnen (Abbildung 14).

image
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 33
Legende: SM – Stallmist, G – Gülle
Abbildung 14: Kumulative Nettobiomproduktivität (NBP) am ICOS Ackerstandort Klingenberg im
Zeitraum 2005 – 2019 sowie mittelfristige Trends in Abhängigkeit von organischer Düngung.
Ein weiterer Aspekt ackerbaulicher Landnutzung ist die Bodenbearbeitung. Am Standort Klingenberg wird
generell eine konservierende Bodenbearbeitung mittels Scheibenegge durchgeführt. Eine wendende Boden-
bearbeitung gab es an diesem Standort im Zeitraum 2004 – 2019 nur im März 2019 und im Oktober 2006
(kombiniert mit Stallmistdüngung) jeweils vor Sommerungen (Ackerbohne 2019, Mais 2007). Für die Be-
urteilung des Pflügens auf die C-Bilanz wurden jeweils der Monat des Pflügens und der Folgemonat mit den
entsprechenden Zeiträumen anderer Jahre verglichen (ebenfalls vor Sommerungen). Tageswerte von Netto-
ökosystemproduktivität (NEP), Ökosystematmung (TER) und Lufttemperatur für den Frühjahrszeitraum März
bis April der Jahre 2007, 2008, 2012, 2013 und 2019 zeigt Abbildung 15. Kohlenstoffbilanzen und mittlere
Temperaturen enthält Tabelle 8. Für diesen Frühjahrszeitraum beträgt die mittlere Nettoökosystemproduk-
tivität für Jahre ohne Pflügen (stattdessen Einsatz der Scheibenegge) und ohne Stallmistdüngung (2007, 2008,
2013) -0,4 tC ha
-1
(CO
2
-Freisetzung), für 2019 (Pflügen) -0,4 tC ha
-1
und für 2012 (Stallmist) -1,0 tC ha
-1
.
Basierend auf diesem Datenmaterial unterscheiden sich wendende Bodenbearbeitung (Pflug) und konservie-
rende Bodenbearbeitung (Egge) kurzfristig wenig hinsichtlich der C-Freisetzung. In stärkerem Maß wird CO
2
durch Stallmistdüngung freigesetzt (Veratmung organischen Materials). Dieser CO
2
-Abgabe steht jedoch ein
deutlich größerer C-Import durch die organische Düngung gegenüber (positiver Einfluss auf das NBP).

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 34
Abbildung 15: Tageswerte von Nettoökosystemproduktivität NEP, Ökosystematmung TER
und Lufttemperatur für den Zeitraum März – April der Jahre 2007, 2008, 2012, 2013 und 2019
am ICOS Ackerstandort Klingenberg.
Tabelle 8: Nettoökosystemproduktivität NEP und Ökosystematmung TER sowie Lufttemperatur T
L
für den Zeitraum März – April (vor Sommerungen) am ICOS Ackerstandort Klingenberg
Jahr
Bewirtschaftung
NEP (tC ha
-1
)
TER (tC ha
-1
)
T
L
(°C)
2007
Scheibenegge
(12 cm)
-0.73
1.23
7.3
2008
Scheibenegge
(12 cm)
-0.38
0.53
4.0
2012
Stallmist
-1.00
1.91
6.0
2013
Scheibenegge
(12 cm)
-0.17
0.29
1.9
2019
Pflug
(30 cm)
-0.40
0.90
6.8
Für den Herbstzeitraum ist eine separate Betrachtung des Einflusses des Pflügens wegen der zeitgleichen
organischen Düngung nicht möglich. Auch hier zeigt sich die erhebliche kurzfristige Freisetzung eines Teils
des im Stallmist gebundenen Kohlenstoffs (Abbildung 16; Tabelle 9).
-0.06
-0.04
-0.02
0.00
0.02
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
1 Mrz
1 Apr
1 Mai
-10
-5
0
5
10
15
NEP (tC ha
-1
d
-1
)
Bodenbearbeitung
2007: 12 cm Scheibenegge
2008: 12 cm Scheibenegge
2012: Stallmist
2013: 12 cm Scheibenegge
2019: 30 cm Pflug
TER (tC ha
-1
d
-1
)
Pflug
Lufttemperatur (°C)
- Tagesmittelwert -

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 35
Abbildung 16: Nettoökosystemproduktivität NEP und Ökosystematmung TER sowie
Lufttemperatur für den Zeitraum Oktober – November der Jahre 2006, 2007, 2011
und 2012 am ICOS Ackerstandort Klingenberg.
Tabelle 9: Tageswerte von Nettoökosystemproduktivität NEP, Ökosystematmung TER und
Lufttemperatur T
L
für den Zeitraum Oktober – November (vor Sommerungen im Folgejahr)
am ICOS Ackerstandort Klingenberg
Jahr
Bewirtschaftung
NEP (tC ha
-1
)
TER (tC ha
-1
)
T
L
(°C)
2006
Pflug (30 cm)
+ Stallmist
-1.43
2.01
8.4
2007
-
-0.45
0.81
4.1
2011
Scheibenegge
(12 cm)
0.02
1.25
6.3
2012
-
-0.22
0.35
5.7
Von den mittels EC-Technik langfristig beobachteten Ökosystemen zeigt die ackerbauliche Landnutzung die
am stärksten zeitlich variable C-Bilanz. Dort könnte z. B. eine Reduzierung des Anteils der Sommerungen in
der Fruchtfolge von 40 % auf 20 % eine zusätzliche C-Bindung von 2,5 tC ha
-1
a
-1
auslösen. Organische
Düngungen mit Stallmist in jedem dritten Jahr führen neben der Verbesserung der Bodenfruchtbarkeit zu einer
zusätzlichen Festlegung von Kohlenstoff (1,5 tC ha
-1
a
-1
) im Vergleich zu keiner organischen Düngung oder der
Gabe von Gülle. Somit hat das landwirtschaftliche Management kurzfristiges Potential zur Verringerung oder
Vermeidung der relativ hohen mittleren CO
2
-Quelle von 1,4 tC ha
-1
a
-1
an diesem Standort.
-0.04
-0.02
0.00
0.02
0.04
0.00
0.02
0.04
0.06
1 Okt
1 Nov
1 Dez
-5
0
5
10
15
NEP (tC ha
-1
d
-1
)
Bodenbearbeitung
2006: 30 cm Pflug + Stallmist
2007: keine
2011: 12 cm Scheibenegge
2012: keine
TER (tC ha
-1
d
-1
)
Pflug
Lufttemperatur (°C)
- Tagesmittelwert -
Stallmist

 
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 36
4 Messkampagnen an ICOS-Standorten
4.1 Bestimmung der Kohlenstoffvorräte im Boden
4.1.1 Beprobungen im Gelände
Profilbeprobung mittels Stechzylindern
Die Standorte Klingenberg und Grillenburg wurden im Herbst 2018 und im Frühjahr 2019 beprobt. Die Be-
probungsraster lehnen sich an die Beprobungen von 2007 – 2009 an und bilden den Einzugsbereich der EC
Messungen ab. Am Standort Grillenburg wurden insgesamt 22 Profile beprobt, am Standort Klingenberg 15
Profile (siehe Abbildung 17). Der Abstand zwischen den Gruben beträgt am Standort Klingenberg 40 m,
womit die repräsentierte Fläche 1,28 ha beträgt. Am Standort Grillenburg liegen die Abstände bei 20 m, die
repräsentierte Fläche beträgt damit 0,6 ha.
Es wurden pro Horizont drei ungestörte Proben mittels Stechzylinder (100 cm
3
) und eine gestörte Probe
entnommen. In manchen Horizonten der Ackerfläche (Klingenberg) war es aufgrund des Skelettgehalts nicht
möglich, drei Stechzylinderproben zu entnehmen. In diesen Fällen wurden nur zwei oder eine Probe ent-
nommen. Die Entnahmetiefen der einzelnen Stechzylinder im Horizont wurden dokumentiert.
Die ungestörten Proben wurden gemäß Vorschrift A2.8 des Handbuchs der Forstlichen Analytik (HFA)
gewogen, bei 105 °C getrocknet, erneut gewogen und dann durch 2 mm gesiebt. Der Siebrückstand (Boden-
skelett) wurde gewaschen, getrocknet und gewogen. Aus der Differenz des Gesamtgewichts und des
Skelettgewichts wurde so die Masse des Feinbodens im Stechzylinder berechnet. Die gestörten Proben
wurden bei 40 °C getrocknet und durch 2 mm gesiebt (GAFA, 2014).
Die Profilbeschreibungen (Fachinformationssystem-Boden – Aufnahmeintensität F, (Benning et al.,
2019)) und die Probenahme 2019 fanden auf der Ackerfläche zwischen 18.03.2019 und 20.03.2019 statt.
Die Profilansprachen am Standort Klingenberg wurden gemäß den Absprachen vom Projekttreffen am
15.03.2019 von einem externen Auftragnehmer durchgeführt. Die Profile der Grünlandfläche Grillenburg
wurden vom 27.3 bis 2.4. 2019 angesprochen und vom 3.4. bis 4.4.2019 beprobt. 2018 fand die Bepro-
bung in Grillenburg vom 7.11. bis 22.11. und in Klingenberg vom 27.11. bis 4.12 statt.
Bohrkernsondierung
Auf den Flächen Klingenberg (16.4. bis 18.4.2019) und Grillenburg (9.4. bis 11.4.2019) wurden, in unmittel-
barer Nähe zu den Profilen, Bohrkerne mittels Rammkernsondierung bis 60 cm Tiefe entnommen. Dies ge-
schah in ca. 2 m Abstand (Klingenberg) bzw. 1 m Abstand (Grillenburg) im 45° Winkel zur Profilwand. In
Klingenberg musste dies etwas zeitversetzt zur Profilbeprobung geschehen, da im direkten Anschluss an die
Profilbeprobung die Fläche gepflügt wurde. Der Innendurchmesser des Bohrers betrug 8,5 cm und die
Bohrung wurde mit dem Bohrhammer Typ
Atlas Copco Cobra TT Benzinhammer
durchgeführt. Für die spä-
tere Korrektur von Stauchungs- und Streckungsprozessen wurden alle Lochtiefen und Bohrkernlängen
gemessen. Die Bohrkerne wurden vor Ort in Anlehnung an die Profilansprachen in Horizonte für die spätere
Aufbereitung im Labor unterteilt und die Teilkerne einzeln in Tüten verpackt. Die Zwischenlagerung fand im
Kühlraum bei +7 °C statt.

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 37
Im Labor wurden die Bohrkerne zuerst gewogen und anschließend bereinigt, indem an Bohrkernen der
Unterbodenhorizonte das verschleppte Oberbodenmaterial vorsichtig abgekratzt wurde. Das abgekratzte
Material wurde aufgefangen und zusammen mit weiterem krümeligem Material der Probe getrennt vom
Bohrkern behandelt. Dies beinhaltete das Trocknen bei 40 °C, Wiegen und Sieben (2 mm), sowie das
Waschen, Trocknen und Wiegen des Siebrückstandes. Die bereinigten Bohrkerne wurden angefeuchtet und
vorsichtig zerkleinert, dann bei 40 °C getrocknet und gewogen. An einem Aliquot (ca. 150 g) wurde der
Wassergehalt nach HFA 2.1 (Trocknung bei 105 °C) bestimmt. Aliquot und restliche Probe wurden jeweils
durch ein 2 mm Sieb gesiebt und der Siebrückstand gewaschen, getrocknet und gewogen. Für die Kohlen-
stoffanalyse wurde eine Probe des bei 40 °C getrockneten und gesiebten Feinbodens entnommen.

image
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 38
Abbildung 17: Beprobungsraster der ICOS Standorte Klingenberg (oben) und Grillenburg (unten).

image
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 39
Profilbeprobung in skelettreichen Böden
Auf der forstlich genutzten Fläche (Tharandt) wurde aufgrund des hohen Skelettanteils eine quantitative Er-
fassung der Bodenmengen auf einer Fläche von 0,49 m
2
durchgeführt (Hamburg et al., 2019), um eine re-
präsentative Schätzung des Skelettgehalts und damit auch der Lagerungsdichte des Feinbodens zu
ermöglichen. Die Geländearbeiten wurden im Zeitraum vom 29.4. bis 24.6.2019 durchgeführt. Die Profilan-
sprachen fanden danach vom 1.8. bis 8.8.2019 statt. Auf Grundlage des Beprobungsrasters von 2007
wurden 18 Profilpunkte definiert. Dabei wurde das 80 m x 80 m Raster von 2007 teilweise verdichtet, die Ge-
samtfläche aber verringert (2,88 ha), sodass sieben der Beprobungspunkte von 2007 in das aktuelle Be-
probungsraster integriert werden konnten (Abbildung 18).
Legende: Die weißen Symbole mit doppelter Beschriftung (Bsp. W7/C2) zeigen die integrierten Punkt von 2007 an.
Gelbe Symbole zeigen die 2019 neu definierten Beprobungspunkte an.
Abbildung 18: Beprobungsraster des ICOS Standorts Tharandt.
An jedem Probepunkt wurde für eine 70 cm x 70 cm (0,49 m
2
) große Fläche mit Hilfe eines in Waage ge-
legten Holzrahmens mit 49 Gitterpunkten die Geländeoberkante eingemessen und die Lage des Rahmens
mit dünnen Stäben markiert. In der Mitte dieser Fläche wurde dann ein Stechrahmen (30 cm x 30 cm) für die
Beprobung der organischen Auflagehorizonte genutzt (Abbildung 19a). Das gesamte Material der Stechrah-
menfläche wurde für die weitere Bearbeitung im Labor in Tüten gepackt. Die Auflagehorizonte L und Of
wurden dabei gemeinsam, Oh einzeln beprobt. Die Tiefe der Horizontgrenzen der organischen Auflage
wurde mit Hilfe des Holzrahmens an 16 Punkten (10 cm Abstände) bestimmt (Abbildung 19b).
Nach der Beprobung des Oh-Horizonts wurde die gesamte 0,49 m
2
Fläche bis auf die Grenze zwischen Oh
und Mineralboden abgegraben (Abbildung 19c). Die Horizontgrenze wurde dann an allen 49 Gitterpunkten
eingemessen bevor mit dem Abtragen des obersten Mineralbodenhorizontes begonnen wurde. Darauf-

image
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 40
folgende Horizontgrenzen wurden anhand von Farbänderungen oder Substratänderungen ausgewiesen und
jeweils mithilfe des Rahmens eingemessen. Die Mineralbodenhorizonte wurden durch vorsichtiges Schaben
und Kratzen mithilfe von Handschaufeln abgetragen. Der Aushub wurde pro Horizont komplett gewogen und
auf einer Plane gesammelt. Dieses Verfahren wurde bis zu einer Tiefe von 60 cm unter Geländeoberkante
durchgeführt.
Abbildung 19: Methode der Profilbeprobung in skelettreichen Böden (ICOS Standort Tharandt).
(a) Einmessen der Geländeoberkante und der Horizontgrenzen mit Hilfe des Messrahmens
(b, c) Aufteilen des gewogenen Aushubs eines Horizontes in Aliquote
(d) Sieben zweier Aliquote pro Horizont
(e) Beprobung der organischen Auflage mittels Stechrahmen;
Fotos: C. Schmidt-Cotta
Für die weitere Behandlung wurde der Aushub in vier bis sechs Aliquote geteilt (siehe Abbildung 19d), von
denen zwei vollständig gesiebt wurden (Abbildung 19e). Der Siebrückstand wurde gewogen, wobei Skelett
und Grobwurzeln (> 2 mm Durchmesser) einzeln erfasst wurden. Das Feinbodenmaterial aus den beiden
Aliquoten wurde durchmischt und anschließend beprobt. Feuchtes Bodenmaterial konnte nicht direkt im
Gelände gesiebt werden. In diesen Fällen wurden die Aliquote in Eimern gewogen, beschriftet und im
Trockenschrank bei 40 °C getrocknet, anschließend gesiebt und der Siebrückstand gewaschen, getrocknet
und gewogen (Skelett und Grobwurzeln getrennt). Die Feinbodenproben wurden ebenfalls bei 40 °C
getrocknet und anschließend für die Kohlenstoffbestimmung beprobt. Insgesamt wurden so ca. 7,9 t Boden
bewegt. Nach Abschluss der Beprobung wurde in den entstandenen Bodengruben jeweils eine Profilwand
gemäß Fachinformationssystem Boden (Aufnahmeintensität F) angesprochen (Benning et al., 2019).

 
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 41
Während der Wiederholungsbeprobung im Frühjahr 2020 (16.3. – 18.3.2020) wurde an den offenen
Gruben für jeden Mineralbodenhorizont eine gestörte Probe für die Elementaranalyse und pH-Messung
entnommen. Die bodenphysikalischen Daten wurden aus der detaillierten Beprobung 2019 übernommen.
Die organische Auflage wurde mittels Stechrahmen in unmittelbarer Nähe zur Profilwand entnommen.
Dies geschah in ca. 1-2 m Abstand im 45° Winkel zur Profilwand.
4.1.2 Laboranalytik
An allen Feinbodenproben und gemahlenen Proben der organischen Auflage wurden an einer Suspension
aus 10 g Boden in 25 ml 0,01 M CaCl
2
-Lösung pH-Messungen mittels eines pH-Meters MP220/225 (Mess-
genauigkeit +/- 0,01 pH, mit Temperaturkompensation) durchgeführt. Für die organische Auflage wurden
2,5 g Auflagematerial in 50 ml Kalziumchloridlösung suspendiert.
Zur Bestimmung des Kohlenstoffgehaltes des Feinbodens wurden die Proben in einer Scheibenschwing-
mühle gemahlen und mittels Elementaranalyse (Elementar - Vario EL Cube) gemessen. Für die Beprobung
2018 wurde in dreifacher Wiederholung gemessen. Die Variation dieser Wiederholungsmessungen lag bei
1 %, sodass danach die C-Bestimmungen in international üblicher Doppelbestimmung durchgeführt wurden.
Mittels Tauchwägung nach HFA (2014, Anlage A1) wurde die Dichte der Skelettproben der drei Standorte
bestimmt. Für die Standorte Klingenberg und Grillenburg wurde jeweils ein Mittelwert gebildet. Da am
Standort Tharandt zwei unterschiedliche Gesteine vorliegen (Sandstein und Rhyolith), wurde pro Gestein
ein Dichte-Mittelwert berechnet und jedem Profil das vorliegende Gestein zugeordnet.
4.1.3 Berechnungen
Einbezug der Daten von 2007-2009
In den Jahren 2007 (Tharandt) und 2009 (Grillenburg und Klingenberg) wurden vom Max-Planck-Institut für
Biogeochemie in Jena an den drei Standorten Bodenbeprobungen und Vorratsberechnungen durchgeführt.
Diese Daten standen zur Verfügung und wurden soweit möglich in die Auswertung integriert. Hierbei wurden
auf Grundlage der Laboranalysen von 2009 (Probevolumen, Skelettgewicht, Feinbodengewicht, Kohlenstoff-
gehalt) die Berechnungen der Lagerungsdichte des Feinbodens und die Vorratsberechnung neu durchge-
führt, um die Vergleichbarkeit mit den neu erhobenen Daten und den Berechnungen gemäß BZE-2-Vorgabe
sicher zu stellen. Für den Standort Tharandt sind die Daten aus der Beprobung 2007 sehr unvollständig und
umfassten hauptsächlich die Humusauflage einzelner Beprobungspunkte.

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 42
Berechnung von Lagerungsdichte des Feinbodens, Feinbodenvorrat und Kohlenstoffvorrat
Die Lagerungsdichte des Feinbodens und der Feinbodenvorrat wurden für alle Proben horizontweise gemäß
HFA A2.8 unter Berücksichtigung des Grobbodens berechnet:
(3)
(
)
(4)
mit
TRD
FB
– Lagerungsdichte des Feinbodens (g cm
-3
)
M
FB
– Masse des Feinbodens der ungestörten Probe (g)
V
ges
– Gesamtvolumen der ungestörten Probe (cm
3
)
M
GB
– Masse des Grobbodens in der ungestörten Probe (g)
D
GB
– Dichte des Grobbodens (g cm
-3
)
FBV
– Feinbodenvorrat (t ha
-1
)
d
– Mächtigkeit des Horizonts (cm)
V
GB
– Volumen des Grobbodens in der ungestörten Probe (cm
3
).
Für die quantitative Beprobung der skelettreichen Böden (Standort Tharandt) mussten einige Berechnungs-
schritte vorangestellt werden, um die Lagerungsdichte des Feinbodens, sowie den Feinboden- und Kohlen-
stoffvorrat berechnen zu können. Für die Horizontmächtigkeit wurden die Mächtigkeitswerte aus den
Gittermessungen (n = 49) gemittelt. Die Masse des Feinbodens (M
FB
) und des Grobbodens (M
GB
) eines
Horizonts wurde mittels Multiplikation des Fein- bzw. Grobbodenanteils der Aliquote mit der Masse des Ge-
samtaushubs berechnet. Des Weiteren wurden die Grobwurzeln für die Berechnungen mitberücksichtigt und
analog zu Fein- und Grobbodenmasse bestimmt. Die Dichte der Grobwurzeln wurde mit 0,23 g cm
-3
gemäß
Gebauer und Martinkova (2005) angenommen. Das Volumen des Horizonts (V
ges
) wurde mittels der
Mächtigkeitswerte aus den Gittermessungen bestimmt. Hierfür wurden die 49 Messpunkte auf 4900 Punkte
verdichtet und mittels einer bilinearen Interpolation jedem Messpunkt ein interpolierter Mächtigkeitswert
zugeordnet. Das Volumen ergab sich dann durch die Addition der Mächtigkeitswerte. Details zur Volumen-
berechnung sind in Anlage A1 nachzulesen.

image
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 43
Prinzip äquivalenter Bodenmassen
Gemäß dem Protokollbeschluss vom 15.3.2019 wurde pro Standort und Profil das Prinzip äquivalenter
Bodenmassen (Equivalent Soil Masses – ESM) horizontweise angewendet, um die C-Vorräte der verschie-
denen Beprobungen miteinander vergleichen zu können.
Abbildung 20: Schema zur Berechnung äquivalenter Bodenmassen mit 2019er Bodenmassen
(ESM) als Bezugsgröße. Farbunterschiede geben Horizontrenzen der jwlg. Aufnahme an,
Pfeile zeigen die berechneten Tiefengrenzen (rechts) der äquivalenten Bodenmassen an.
Dabei wurde in Anlehnung an Ellert und Bettany (1995) vorgegangen und die Feinbodenmassen der Be-
probung 2019 als Standard gesetzt. In Abbildung 20 wird das Vorgehen schematisch verdeutlicht. Um die
erhobenen Feinbodenmassen eines Vergleichsjahres auf die Standardmassen umzurechnen, wurde nach
Ellert und Bettany (1995) eine „zusätzliche Horizontmächtigkeit“ mit den bodenphysikalischen Parametern
des darunterliegenden Horizontes berechnet. Diese Formel wurde um die Berücksichtigung des Skelett-
gehalts ergänzt (Formel 5). Der Kohlenstoffvorrat wurde dann gemäß Formel 6 unter Einbezug der Kohlen-
stoffgehalte aller beteiligten Horizonte berechnet. Für die Variablen Lagerungsdichte des Feinbodens,
Skelettgehalt und Kohlenstoffgehalt wurden pro Horizont gewichtete Mittel für die Vergleichsbeprobungen
berechnet. Dabei wurde die Gewichtung anhand der anteiligen Feinbodenmassen der einfließenden
Horizonte durchgeführt.

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 44
(
)
(
)
(
)
(
)
(
(
))
(5)
(
)
(
)
(
)
(
(
)
(
))
(
)
(6)
mit
T
add
(H1) – Zusätzliche Bodentiefe für das Erreichen von äquivalenten Bodenmassen
ESM – definierter Standard-Feinbodenvorrat in t ha
-1
(2019_Grube)
SM
– Bodenmasse der Vergleichsbeprobung in t ha
-1
H1
– Erster Horizont
H2
– Zweiter Horizont
TRD
FB
– Lagerungsdichte des Feinbodens in g cm
-3
Vol%
GB
– Skelettgehalt in Volumen-%
C
– Kohlenstoffgehalt (g g
-1
).
Definition von Horizontgruppen
Für die horizontweise Betrachtung von Kohlenstoffvorräten und deren Berechnungsgrößen wurden Hori-
zontgruppen definiert, um pro Standort unterschiedliche Horizonte, die in ähnlichen Tiefenstufen gefunden
wurden, zusammenfassen zu können. Die Horizontgruppen wurden anhand von Horizontsymbol und unterer
Horizontgrenze definiert. Dabei steht am Standort Klingenberg „Ap“ für alle Pflughorizonte, „rAp“ für relik-
tische Pflughorizonte, „UB1“ für Unterbodenhorizonte bis 45 cm Tiefe und „UB2“ für Unterbodenhorizonte bis
60 cm Tiefe. Für den Standort Grillenburg beschreibt die Horizontgruppe „Ah“ alle Ah-Horizonte. „Sw-rAp“
fasst die Horizontsymbole Sw-rAp, rAp, und rAp-Sw zusammen. Die Gruppe „Sw“ steht für Sw-Horizonte
oder Übergangshorizonte (Swd und Sdw) bis 50 cm Horizontuntergrenze. Die Gruppe „Sd“ umfasst alle Sd-
Horizonte, sowie Übergangshorizonte mit der unteren Horizontgrenze größer 50 cm. Am Standort Tharandt
beschränkt sich die Einteilung der Horizontgruppen auf die Horizontsymbole und deren Zugehörigkeit zu
organischer Auflage („Humus“), Oberboden oder Unterboden.
Statistische Analysen
Alle Berechnungen und Analysen erfolgten mit der Software R, Version 4.0.2 (R Core Team, 2020). De-
skriptive Statistik und Visualisierung der C-Vorräte wurde für alle Beprobungen und Standorte durchge-
führt. Um den Einfluss der Variablen C-Gehalt, Lagerungsdichte des Feinbodens, Skelettgehalt, Mächtig-
keit des Horizonts und pH-Wert auf die Variabilität des C-Vorrats innerhalb einer Beprobung abzu-
schätzen, wurden multiple lineare Regressionsanalysen pro Standort und Horizontgruppe für die Bepro-
bung 2019_Grube berechnet. Für die Zielgröße C-Vorrat wurde der natürliche Logarithmus berechnet. Die
erklärenden Variablen wurden zentriert, wobei von jeder Beobachtung der jeweilige Mittelwert der
Variablen subtrahiert wurde. Die Modellauswahl lief über schrittweise Vereinfachung und Überprüfen der
Modellvoraussetzungen (Normalverteilung und Varianzhomogenität der Residuen).
Unterschiede in den C-Vorräten zwischen den Beprobungen wurden pro Standort mittels paarweiser t-Tests
für verbundene Stichproben auf statistische Signifikanz untersucht. Dabei wurde das Signifikanzniveau bei
0,05 (und 0,1) definiert und die p-Werte nach der Bonferroni-Methode korrigiert. Unterschiede zwischen C–
Vorräten einzelner Horizontgruppen wurden für normalverteilte Daten mittels einfachem t-Test für verbun-

 
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 45
dene Stichproben durchgeführt. Bei nicht normalverteilten Daten wurde der Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test
für verbundene Stichproben gewählt. Für den Standort Grillenburg wurden statistisch signifikante Unter-
schiede im C-Vorrat zwischen einzelnen Beprobungen mit Hilfe multipler linearer Regressionsanalyse auf
den Einfluss der Unterschiede der Variablen C-Gehalt, Lagerungsdichte des Feinbodens und Skelettgehalt
untersucht. Dabei wurde für die Zielgröße die Differenz der natürlichen Logarithmen des C-Vorräte definiert.
Modellauswahl und Überprüfung lief wie weiter oben im Absatz beschrieben.
4.2 Ergebnisse und Diskussion der Bodeninventuren
4.2.1 Standort Klingenberg (Acker)
Profilansprachen
Am Standort Klingenberg wurde an allen Profilen Pseudovergleyung als dominanter pedogenetischer
Prozess ausgewiesen. Hydromorphiemerkmale sind unterhalb des rezenten Ap-Horizontes (Ø-Tiefe
17,4 cm) bis in 60 cm Tiefe vorhanden. Die räumliche Variabilität der Profile am Standort Klingenberg ist
groß. Ungefähr in der Mitte der beprobten Fläche, in einer schwach ausgeprägten Mulde am Hang, liegt in
ca. 25 – 30 cm Tiefe eine Tonschicht vor, die in den Profilen C4, C3 und D3 gefunden wurde. Am Profil B4
wurden, neben Pseudovergleyung, Merkmale einer Lessivierung gefunden und die Horizontfolge Ap/Al-
Sw/IIBt-Sd/IIISd ausgewiesen. An neun Horizonten wurde in 50 – 60 cm Tiefe der Einfluss von Grund-
wasserschwankungen festgestellt und untergeordnet in die Horizontbezeichnung übernommen (z. B. Go-
Sd). Neben der bereits erwähnten Ausprägung des rezenten Pflughorizontes konnten weitere anthropogen
verursachte (Über-) Prägungen festgestellt werden: Das Profil B5 war unterhalb des Ap-Horizontes bis in
ca. 40 cm Tiefe durchgehend gestört und es wurde ein Kolluvialhorizont (jM) ausgewiesen. Beim Profil B1
lagen Teile eines zugeschütteten Drainagegrabens in der Profilwand. Hier bezieht sich die Profilbeschrei-
bung auf den ungestörten Teil der Profilwand. An acht Profilen wurde bis in ca. 25 cm Tiefe ein reliktischer
Ap-Horizont angesprochen. Die Digitale Bodenkarte Sachsens (1:50.000) gibt für den Standort die Leit-
bodenform „Pseudogley-Braunerde aus periglaziärem Schutt führendem Lehm über periglaziärem
Schuttlehm (Gneis; Rhyolith)“ an. In Anbetracht der hohen räumlichen Variabilität des Standortes und der
räumlichen Auflösung der Leitbodenformen der Bodenkarte stellen die Profilansprachen, mit der Pseudo-
vergleyung als dominantem Prozess, keinen Widerspruch zur Karte dar. Profil- und Bohrkernfotos der Be-
probung 2019 befinden sich in Anlage A1.
Kohlenstoffvorräte und deren räumliche Variabilität
Die mittleren Kohlenstoffvorräte in äquivalenten Bodenmassen der verschiedenen Beprobungen am
Standort Klingenberg (siehe Tabelle 10) liegen zwischen 92,5 t ha
-1
(2009_Bohrkern) und 108,8 t ha
-1
(2019_Bohrkern). Im Vergleich mit den Ergebnissen der Bodenzustandserhebung in der Landwirtschaft
(BZE-LW; Jacobs et al., 2018) liegt der Standort in der Größenordnung des gesamtdeutschen Mittelwerts für
Ackerböden von 101 t ha
- 1
(in 0 – 100 cm Bodentiefe). Dieser Wert beinhaltet auch Moor- und moorähnliche
Ackerböden. Die Bodenklassen Stauwasserböden und terrestrische anthropogene Böden der BZE-
Auswertung könnten ebenfalls Vergleichswerte liefern. Hier liegen die Mittelwerte bei ca. 75 t ha
-1
C-Vorrat
für Stauwasserböden und bei ca. 125 t ha
-1
für terrestrisch anthropogene Böden. Für die BZE-Punkte in der
Gegend des Standorts Klingenberg sind die C-Vorräte in 0 – 100 cm Bodentiefe lediglich mit 50 – 70 t ha
-1
angegeben, in Richtung Erzgebirge mit 70 – 90 t ha
-1
(Jacobs et al., 2018). Die C-Vorräte in 0 – 60 cm
Bodentiefe liegen am Standort Klingenberg also bereits an der Obergrenze der BZE-Ergebnisse, die sich auf
0 – 100 cm Bodentiefe beziehen. In Abbildung 21a sind Boxplots der C-Vorräte nach Beprobungsjahr und -
methode und in Abbildung 21b nach Horizontgruppe und Beprobung abgebildet. Tabelle 10 umfasst die

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 46
deskriptive Zusammenfassung der vier Beprobungen. Die vertikale Verteilung (Abbildung 21b) der C-Vorräte
an den Profilen zeigt, dass mit 57 t ha
-1
(2009_Bohrkern) bis 69,5 t ha
-1
(2019_Grube) der meiste organische
Kohlenstoff im Pflughorizont (Ap) gespeichert wird. Auch der an acht Profilen angesprochene rAp-Horizont
trägt mit mittleren C-Vorräten zwischen 22,5 t ha
-1
(2009_Bohrkern) und 33,3 t ha
-1
(2018_Grube) wesentlich
zum Gesamtvorrat bei. Die Unterbodenhorizonte speichern zwischen 18,1 t ha
-1
(UB1, 2019_Bohrkern) und
9,0 t ha
-1
(UB2, 2019_Grube).
Die Kohlenstoffvorräte aller Beprobungen weisen mit Variationskoeffizienten zwischen 31,1 %
(2018_Grube) und 33,5 % (2019_Grube) eine hohe räumliche Variabilität auf. Im Vergleich dazu publi-
zierten Schrumpf et al. (2011) für drei europäische Ackerböden auf Standortsebene deutlich niedrigere
Variationskoeffizienten zwischen 11 und 19 % in 0 – 60 cm Bodentiefe.
Tabelle 10: Kohlenstoffvorräte am ICOS Standort Klingenberg pro Beprobung mit Stichpro-
benumfang (n), Mittelwert (mean), Median, Minimum (min), Maximum (max), Standardab-
weichung (sd), Variationskoeffizient (cv), Standardfehler des Mittelwerts (se) und 1. und
3. Quartil (qu_1, qu_3).
2009_Bohrkern
2018_Grube
2019_Bohrkern
2019_Grube
n
15
15
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min
t/ha
54.14
59.12
61.88
51.15
qu_1
67.34
72.84
76.87
78.83
median
85.30
104.92
109.14
94.86
mean
92.47
101.94
108.83
103.94
qu_3
110.56
121.51
143.52
135.53
max
150.80
160.06
158.18
149.20
se
7.88
8.17
8.81
8.66
sd
30.54
31.66
34.12
33.53
cv
%
33.03
31.05
31.35
32.26

image
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 47
Abbildung 21: Kohlenstoffvorräte am ICOS Standort Klingenberg aufgeschlüsselt nach Bepro-
bung (a) und nach Horizontgruppe und Beprobung (b).
Die Boxplots zeigen Median, 1. und 3. Quartil und Whisker für die Minimal- und Maximalwerte
innerhalb des 1,5-fachen Interquartilabstandes an. In b) sind unter „UB1“und „UB2“ Unter-
bodenhorizonte mit unterer Horizontgrenze < 45 cm (UB1), bzw. > 45 cm (UB2)
zusammengefasst.
In Tabelle 11 sind Mittelwert, Standardabweichung und Variationskoeffizient der Variablen C-Gehalt, Lager-
ungsdichte des Feinbodens und Skelettgehalt pro Beprobung, Variable und Horizontgruppe aufgelistet, und
in Abbildung 22 sind die Variationskoeffizienten dazu abgebildet. Die Lagerungsdichte weist für alle Be-
probungen und Horizontgruppen die geringste Variation (6,5 bis 23 %) auf, während die Variabilität für den
Skelettgehalt am höchsten ist. Die Variationskoeffizienten von C-Gehalt und Skelettgehalt reichen von
34,4 bis 89,7 % (C-Gehalt) und von 30,8 bis 109,8 % (Skelettgehalt). Die Variabilität dieser beiden
Variablen unterscheidet sich deutlich zwischen den Horizontgruppen und Beprobungen, ohne einem
eindeutigen Trend zu folgen. Die Variationskoeffizienten der Zielgröße C-Vorrat sind in den Unterbodenho-
rizonten größer als für die Horizontgruppen Ap und rAp und unterscheiden sich vor allem im rAp und UB2
stark zwischen den Beprobungen. Diese Horizonte weisen geringe Kohlenstoffvorräte auf (Vergleich
Abbildung 22), weswegen die Variabilität im Unterboden nur gering zur Erklärung der Gesamt-Kohlen-
stoffvorräte beiträgt. Schrumpf et al. (2011) fanden ähnliche Variationskoeffizienten für Lagerungsdichten
und C-Gehalte für drei europäische Ackerböden. Die Variabilität des Skelettgehalts ist, bei ähnlichen
Skelettgehalten, für diese Standorte jedoch deutlich geringer im Vergleich zum Standort Klingenberg.
Für die Profilbeprobung (2019_Grube) wurden multiple lineare Regressionsanalysen horizontgruppenweise
durchgeführt, um den Einfluss der Variablen C-Gehalt, Lagerungsdichte des Feinbodens (LD), Skelettgehalt
(Skelett), Mächtigkeit des jeweiligen Horizonts (Mächtigkeit) und pH-Wert auf die Variabilität im C-Vorrat zu
analysieren (Vergleich Kapitel 4.1). In Tabelle 12 sind die Modellparameter aufgelistet, Informationen zur

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 48
Modellgüte sind in Anlage A1 zu finden. Die Variablen C-Gehalt und Mächtigkeit tragen für alle Horizont-
gruppen bedeutend zur Erklärung der Variabilität des C-Vorrats bei, wobei mit dem C-Gehalt im Oberboden
(Ap, Ar+rAp) und UB1 ≥ 60 % der Varianz erklärt werden kann. Die Lagerungsdichte des Feinbodens ist in
den Modellen aller Horizontgruppen vertreten, erklärt aber nur in UB2 (48 %) und Ap (13 %) einen bedeu-
tenden Teil der Varianz. Der Skelettgehalt ist für die Horizontgruppen Ap und UB1 im Modell enthalten, trägt
aber nur gering zur Erklärung der Varianz bei (1,5 bis 2,2 %). Der pH-Wert zeigt für keine der Horizontgrup-
pen einen signifikanten Einfluss auf den C-Vorrat.
Schrumpf et al. (2011) fanden ebenfalls einen dominanten Einfluss des C-Gehalts auf die Varianz der
C-Vorräte, der einem zunehmenden Trend mit der Tiefe folgte. Dabei konnten in skelettarmen Acker-
böden zwischen 30 und 60 cm Tiefe bis zu 94 % der Varianz des C-Vorrats durch den C-Gehalt erklärt
werden. In dieser Studie wurde nach festen Tiefenstufen beprobt, weswegen die Mächtigkeit des Hori-
zonts nicht in die Modellbildung einfloss. In skelettreicheren Ackerböden spielten die bodenphysikali-
schen Variablen, Skelettgehalt und Lagerungsdichte des Feinbodens eine wichtigere Rolle und erklärten
ca. zwischen 20 und 50 % der Varianz. Dies könnte einen Erklärungsansatz für den Unterboden (UB2)
am Standort Klingenberg liefern, da hier der mittlere Skelettgehalt (12,5 %) deutlich höher ist im Vergleich
zu den anderen Horizontgruppen (siehe Tabelle 11, Beprobung 2019_Grube). Der signifikante Einfluss
der Lagerungsdichte im Ap-Horizont passt zu Ergebnissen aus belgischen Ackerböden (Ap-Horizonte),
wo auf Standortsebene im Mittel sogar 35 % der Varianz im C-Vorrat durch die Lagerungsdichte des
Feinbodens erklärt wurden, während auf kleinerer Skala der C-Gehalt die dominante erklärende Variable
blieb (Goidts et al., 2009).
Zeitlicher Vergleich der Beprobungen
Zwischen den Beprobungen wurden keine statistisch signifikanten Unterschiede (paarweiser t-Test für
verbundene Stichproben, Bonferroni-Korrektur, alle p-Werte > 0,3) gefunden. Ein leicht zunehmender
Trend der Mittelwerte zwischen der Beprobung 2009 (92,5 t ha
-1
) und den drei Beprobungen 2018/19
(101,9; 103,0 und 108,8 t ha
-1
, Abbildung 22, Tabelle 11) steht der sehr großen räumlichen Variabilität
(Standardabweichungen in der Größenordnung 30 t ha
-1
für alle Beprobungen) gegenüber. Es lässt sich
somit anhand der Bodeninventuren keine Aussage über eine zeitliche Veränderung der C-Vorräte am
Standort Klingenberg treffen.

image
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 49
Abbildung 22: Variationskoeffizienten (sd/mean*100) pro Beprobung und Horizontgruppe für die
Zielvariable C-Vorrat in t ha
-1
(C-Vorrat) und die erklärenden Variablen Lagerungsdichte des
Feinbodens in g cm
-3
(Lagerungsdichte), Kohlenstoffgehalt (C-Gehalt) und Skelettanteil in
Volumen-% (Skelettgehalt) für den ICOS Standort Klingenberg.

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 50
Tabelle 11: Mittelwerte (mean), Standardabweichung (sd) und Variationskoeffizient (cv) pro Be-
probung und Horizontgruppe (type) für die Zielvariable C-Vorrat in t ha
-1
(C-Vorrat) und die er-
klärenden Variablen Lagerungsdichte des Feinbodens in g cm
-3
(LD), Kohlenstoffgehalt (C%)
und Skelettanteil in Volumen-% (Skelett) für den ICOS Standort Klingenberg
type
variable
mean
sd
cv (%)
type
variable
mean
sd
cv (%)
C-Vorrat
56.97
22.55
39.59
C-Vorrat
63.78
25.71
40.30
LD
1.12
0.15
13.54
LD
1.19
0.16
13.76
C%
3.11
1.07
34.44
C%
3.54
1.44
40.75
Skelett
3.08
0.95
30.81
Skelett
4.80
2.01
41.99
C-Vorrat
22.48
12.18
54.20
C-Vorrat
26.54
9.18
34.60
LD
1.32
0.26
19.90
LD
1.31
0.18
13.41
C%
2.20
1.59
72.26
C%
2.57
1.40
54.29
Skelett
3.02
1.16
38.40
Skelett
6.32
6.93
109.79
C-Vorrat
12.85
9.69
75.43
C-Vorrat
18.14
15.57
85.84
LD
1.51
0.16
10.87
LD
1.53
0.18
11.73
C%
0.80
0.72
89.86
C%
1.03
0.56
54.54
Skelett
6.68
7.07
105.88
Skelett
6.69
4.41
65.80
C-Vorrat
10.66
7.22
67.66
C-Vorrat
12.76
11.02
86.41
LD
1.57
0.19
12.36
LD
1.69
0.11
6.44
C%
0.30
0.16
52.71
C%
0.34
0.18
52.77
Skelett
8.40
6.27
74.57
Skelett
11.43
7.98
69.83
C-Vorrat
61.41
25.56
41.62
C-Vorrat
69.50
26.37
37.94
LD
1.13
0.14
12.70
LD
1.11
0.14
12.27
C%
3.41
1.40
41.07
C%
3.82
1.37
35.76
Skelett
3.55
2.34
65.90
Skelett
3.39
2.49
73.30
C-Vorrat
33.33
8.90
26.69
C-Vorrat
30.48
18.43
60.48
LD
1.18
0.18
15.10
LD
1.23
0.28
22.97
C%
3.15
1.33
42.23
C%
2.93
1.90
64.77
Skelett
3.90
2.27
58.03
Skelett
3.43
2.90
84.51
C-Vorrat
13.19
10.09
76.49
C-Vorrat
9.23
5.88
63.68
LD
1.53
0.14
9.25
LD
1.53
0.18
11.92
C%
0.85
0.67
78.12
C%
0.62
0.45
72.70
Skelett
5.07
2.54
50.08
Skelett
5.46
4.32
79.04
C-Vorrat
9.57
4.60
48.06
C-Vorrat
8.96
5.74
64.08
LD
1.62
0.13
7.97
LD
1.52
0.19
12.65
C%
0.26
0.08
30.87
C%
0.26
0.17
65.14
Skelett
8.57
7.00
81.66
Skelett
12.54
10.54
84.06
2009_Bohrkern
Ap
2019_Bohrkern
Ap
rAp
rAp
UB1
UB1
UB2
UB2
2018_Grube
Ap
2019_Grube
Ap
rAp
rAp
UB1
UB1
UB2
UB2

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 51
Tabelle 12: Ergebnisse der multiplen linearen Regressionsanalysen pro Horizontgruppe.
Für alle Modelle wurde für die Zielgröße C-Vorrat der natürliche Logarithmus berechnet.
Die erklärenden Variablen wurden zentriert. Signifikanzlevels für die Parameterschätzungen
(Nullhypothese: Parameterschätzung=0) sind *** < 0.001, ** < 0.01, * < 0.05, ‘ < 0.1.
F-Wert
(Freiheitsgrade)
p-Wert
Standort Klingenberg (Acker)
Ap
a = 4.18***
1.21E-09
C-Gehalt
b = 0.24***
59.90
LD
c = 0.88***
12.86
Skelett
d = -0.03**
2.15
Mächtigkeit
e = 0.06***
23.94
Ap+rAp
a = 8.97***
8.76E-15
C-Gehalt
b = 0.32***
62.05
LD
c = 0.58**
0.00
Interaktion(C-Gehalt_LD)
d = 0.65***
6.82
Mächtigkeit
e = 0.07***
29.00
UB1
a = 1.98***
0.98 144.6 (5,11)
1.20E-09
C-Gehalt
b = 1.58***
68.13
LD
c = -0.15
0.12
Skelett
d = -0.03**
1.34
Mächtigkeit
e = 0.08***
27.03
Interaktion(C-Gehalt_LD)
f = 1.85**
1.89
UB2
a = 1.78***
0.97
208 (3,14)
7.48E-12
C-Gehalt
b = 2.72***
27.79
LD
c = 1.37***
48.05
Mächtigkeit
d = 0.05***
21.98
Standort Grillenburg (Grünland)
a = 3.61***
C-Gehalt
b = 0.27***
26.98
LD
c = 1.12***
38.86
Interaktion(C-Gehalt_LD)
d = 0.31**
0.65
Mächtigkeit
e = 0.09***
32.59
a = 3.46***
C-Gehalt
b = 0.45***
11.99
LD
c = 0.80**
14.37
Interaktion(C-Gehalt_LD)
d = 0.76*
1.18
Mächtigkeit
e = 0.08***
69.96
a = 2.29***
C-Gehalt
b = 2.46***
1.11
LD
c = 1.11**
7.03
Interaktion(C-Gehalt_LD)
d = 6.42***
21.85
Mächtigkeit
e = 0.06***
56.06
a = 1.55***
C-Gehalt
b = 4.79***
46.44
Mächtigkeit
c = 0.06***
49.74
Interaktion(C-Gehalt_Mächt.)
d = -0.18**
1.07
Standort Tharandt (Forst)
Oberboden
a = 3.06***
0.73
11.8 (4,12)
0.0004012
C-Gehalt
b = 0.11***
4.3
LD
c = 0.27
16.69
Skelett
d = -0.01**
20.16
Mächtigkeit
e = 0.10***
38.58
Unterboden
a = 2.74***
0.73
21.53 (5,34)
1.17E-09
C-Gehalt
b = 0.58***
6.5
LD
c = 0.62***
5.68
Skelett
d = -0.17***
14.03
Mächtigkeit
e = 0.05***
38.49
Interaktion(C-Gehalt_LD)
f = 0.34***
11.31
Horizontgruppe
Variablen
Parameter-
schätzung
korr.R
2
F-Statistik
≈ Anteil an
erklärter
Varianz (%)
Ah
0.93
455.3 (4,17)
2.20E-16
Sw-rAp
0.97
166.3 (4,17)
2.18E-13
Sw
Sd
0.97
247.3 (3,21)
2.20E-16
0.83
27.8 (4,18)
1.75E-07
0.98
214.4 (4,10)
0.97
207 (4,18)

 
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 52
4.2.2 Standort Grillenburg (Grünland)
Profilansprachen
Die Profilansprachen am Standort Grillenburg (Grünland) ergaben, dass alle Profile des Beprobungsrasters
von Staunässe geprägt sind und dem Bodentyp Pseudogley zugeordnet werden können. An allen Profilen
wurde ein rezenter Ah-Horizont (Ø-Tiefe -10,5 cm) ausgewiesen, der sich anhand von Lagerungsdichte und
Gefüge vom reliktischen Ap-Horizont unterscheiden lässt. Bereits im rAp (Ø-Tiefe -23,2 cm) konnten an
allen Profilen leichte Merkmale der Pseudovergleyung beobachtet werden. Eine Ausnahme stellt das
Profil C1 dar. Die Intensität der Hydromorphie in den darunterliegenden Horizonten (Sw, Sd und Über-
gangshorizonte) unterliegt räumlichen Schwankungen. An fünf Profilen (F2, F6, G1, G4, G6) wurden Sew-
Horizonte ausgewiesen, da eine starke Nassbleichung und < 5 Flächen-% Konkretionen und Rostflecken
dokumentiert wurden (Ad-hoc Arbeitsgruppe Boden, 2005). An neun Profilen war keine eindeutige Untertei-
lung in Sw- und Sd-Horizonte zu erkennen und es wurden Übergangshorizonte ausgewiesen (Swd). Das
Bodenskelett der Sw- und Sew-Horizonte besteht zum Großteil aus Eisen-/ Mangankonkretionen. Verein-
zelt wurden im reliktischen Ap kleine Tonscherben und Holzkohle gefunden. Die Profilaufnahmen stimmen
gut mit der Digitalen Bodenkarte Sachsens (1:50.000) überein, die für den Standort Grillenburg die
Leitbodenform „Pseudogley aus periglaziärem Schluff (Lösslehm) über tiefem periglaziärem Gruslehm
(Gneis)“ angibt. Profil- und Bohrkernfotos der Beprobung 2019 befinden sich in Anlage A1.
Kohlenstoffvorräte und deren räumliche Variabilität
Die mittleren Kohlenstoffvorräte in äquivalenten Bodenmassen der verschiedenen Beprobungen am
Standort Grillenburg (Tabelle 13) liegen zwischen 82,7 t ha
-1
(2009_Bohrkern) und 96,0 t ha
-1
(2019_Bohrkern). Die Ergebnisse der BZE-LW (alle in 0 – 100 cm Bodentiefe) ergaben im gesamt-
deutschen Mittel deutlich höhere C-Vorräte von ungefähr 200 t ha
-1
für Dauergrünland. Hierbei fließen
allerdings organische Nassstandorte unter Grünlandnutzung mit ein. Die deutschlandweite Betrach-
tung von mineralischen Stauwasserböden unter Dauergrünland ergab einen Mittelwert von ungefähr
125 t ha
-1
. Für die Region um den Standort Grillenburg lassen sich aus den BZE-Ergebnissen zwei
Grünlandstandorte mit C-Vorräten von 50 – 90 t ha
-1
ablesen (Jacobs et al., 2018). Wie im Abschnitt
zum Standort Klingenberg bereits beschrieben, beziehen sich die Kohlenstoffvorräte der BZE-LW auf
das Bodenvolumen in 0 – 100 cm Tiefe, was die Vergleichbarkeit mit den hier vorgestellten Ergebnis-
sen erschwert. Es lässt sich jedoch festhalten, dass auch die C-Vorräte am Standort Grillenburg bereits
an der Obergrenze der BZE-Ergebnisse liegen und im regionalen Kontext als hoch einzustufen sind.
In Abbildung 23a sind Boxplots der Kohlenstoffvorräte nach Beprobungsjahr und -methode abgebildet.
Tabelle 13 umfasst die deskriptive Zusammenfassung der vier Datensätze. Die Kohlenstoffvorräte aller
Beprobungen weisen mit Variationskoeffizienten zwischen 15,1 % (2018_Grube), 16,7 % (2019_Bohrkern),
18,1 % (2019_Grube) und 20,9 % (2009_Bohrkern) eine ähnlich hohe Variabilität auf. Dies spricht für eine
räumlich bedingte Variabilität der C-Vorräte. Die Profilansprachen am Standort weisen hierfür sowohl auf
eine natürliche Variabilität der Bodeneigenschaften (z. B. Staunässeintensität), als auch auf eine durch
anthropogene Überprägung (z. B. Pflughorizont, Holzkohle) entstandene Variabilität hin.

image
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 53
Tabelle 13: Kohlenstoffvorräte am ICOS Standort Grillenburg pro Beprobung mit Stichprobenum-
fang (n), Mittelwert (mean), Median, Minimum (min), Maximum (max), Standardabweichung (sd),
Variationskoeffizient (cv), Standardfehler des Mittelwerts (se) und 1. und 3. Quartil (qu_1, qu_3).
Abbildung 23: Kohlenstoffvorräte am ICOS Standort Grillenburg aufgeschlüsselt nach Bepro-
bungsjahr und -methode. Die Boxplots zeigen Median, 1. und 3. Quartil und Whisker für die
Minimal- und Maximalwerte innerhalb des 1,5-fachen Interquartilabstandes an. Buchstaben (a,b)
zeigen signifikante Unterschiede (95 % Signifikanzniveau) der Mittelwerte an (paarweisenT-Tests
für gepaarte Stichproben, Bonferroni-Korrektur).
2009_Bohrkern
2018_Grube
2019_Bohrkern
2019_Grube
n
21
22
22
22
min
t/ha
57.81
63.45
71.00
61.90
qu_1
69.94
79.99
86.28
73.82
median
78.59
90.17
97.01
83.90
mean
82.68
90.90
96.04
85.69
qu_3
87.62 102.38 105.79
95.33
max
130.22 112.56 134.16 130.04
se
3.78
2.93
3.42
3.31
sd
17.30
13.72
16.04
15.51
cv
%
20.93
15.10
16.70
18.10

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 54
In Abbildung 23b sind die C-Vorräte nach Beprobung und Horizontgruppe (Anteile am gesamten C-Vorrat pro
Profil) abgebildet. Es lässt sich erkennen, dass sowohl Ah- als auch Sw-rAp-Horizonte einen großen Teil zum
Gesamtkohlenstoffvorrat beitragen und die Variabilität für alle Horizonte sehr groß ist. Im Mittel sind zwischen
33,6 % (2009_Bohrkern) und 43,8 % (2019_Grube) im Ah-Horizont gespeichert. Im Sw-rAp-Horizont liegen die
Mittelwerte zwischen 33,3 % (2019_Bohrkern) und 41,9 % (2009_Bohrkern). Deutschlandweit ergab die BZE-
LW für Grünlandböden, dass ca. 50 % des C-Vorrats im Oberboden (0 – 30 cm) gespeichert ist (Jacobs et al.,
2018). Jobbagy und Jackson (2000) fanden in Gründlandböden der gemäßigten Breiten 40 % des Kohlenstoff-
vorrats in Oberböden von 0 – 20 cm Tiefe. Für beide Vergleichsstudien bezog sich die Anteilsberechnung auf
den C-Vorrat in 0 – 100 cm Tiefe. Im Oberboden (Horizontgruppen Ah und Sw-rAp) des Standorts Grillenburg
ist demnach im nationalen Vergleich relativ viel Kohlenstoff gespeichert.
Der C-Vorratsberechnung liegen die Variablen C-Gehalt, Lagerungsdichte des Feinbodens und Skelettgehalt
zugrunde, welche in Tabelle 14 pro Beprobung, Variable und Horizontgruppe mit Mittelwert, Standardabwei-
chung und Variationskoeffizient aufgelistet sind. Dazu sind in Abbildung 24 die jeweiligen Variationskoeffi-
zienten pro Beprobung und Horizontgruppe abgebildet. Die Variation der Zielgröße C-Vorrat nimmt tenden-
ziell für alle Beprobungen in der Reihenfolge Ah < Sw-rAp < Sw < Sd, also mit zunehmender Tiefe, zu. Nur
für die Beprobung 2019_Grube sind die Variationskoeffizienten der Sw-rAp-Horizonte etwas höher als die
der Sw-Horizonte (31,6 und 26,5 %). Von den erklärenden Variablen weist der Skelettgehalt in den meisten
Fällen die höchste Variabilität auf (Variationskoeffizienten von 42,1 % bis 119,7 %), gefolgt vom C-Gehalt.
Ausnahmen stellen für die Beprobung 2009_Bohrkern die Horizontgruppen Sw und Sd dar, wo die Variations-
koeffizienten des C-Gehalts mit 95,9 % und 70,4 % höher liegen als die des Skelettgehalts (42,3 % und
59,8 %). Die Lagerungsdichte des Feinbodens weist für alle Beprobungen und Horizontgruppen die geringsten
Variationskoeffizienten auf.
Analog zum Standort Klingenberg wurden für die Profilbeprobung (2019_Grube) multiple lineare Regressi-
onsanalysen horizontgruppenweise durchgeführt (Tabelle 14). Für den Ah-Horizont liegen die Anteile an
der Erklärung der Varianz der C-Vorräte der Variablen C-Gehalt, Lagerungsdichte und Mächtigkeit mit ca.
27 %, 39 % und 33 % in der gleichen Größenordnung. In der Horizontgruppe Sw-rAp trägt die Mächtigkeit
mit ca. 70 % am Meisten zur Varianz bei. Lagerungsdichte und C-Gehalt erklären jeweils ca. 14 % und
12 %. Für die Sw-Horizonte nimmt der erklärende Effekt in der Reihenfolge Mächtigkeit >> Interaktion von
C-Gehalt und Lagerungsdichte >> Lagerungsdichte > C-Gehalt ab. Für die Sd-Horizonte tragen nur die
Variablen C-Gehalt (46 %) und Mächtigkeit (50 %), sowie ihre Interaktion signifikant zur Erklärung der
Variabilität im C-Vorrat bei. Weder Skelettgehalt noch pH-Wert tragen zur Erklärung der räumlichen
Variabilität des C-Vorrats in den verschiedenen Horizontgruppen bei. Dieses Ergebnis ist bezüglich der
Variable Skelettgehalt im Sw-Horizont ein überraschendes Ergebnis, da hier teilweise deutlich höhere
Skelettgehalte (bis zu 18 Volumen-%) vorliegen und die Variabilität am Standort sehr hoch ist (cv = 119,7 %).
Im Vergleich zu anderen Studien auf Grünlandstandorten ist der Einfluss des C-Gehalts auf die Variabilität des
C-Vorrats eher als gering zu bewerten, wobei der Einfluss der Mächtigkeit bei der Beprobung in Tiefenstufen
wegfällt (Don et al., 2007; Schrumpf et al., 2011).

image
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 55
Abbildung 24: Variationskoeffizienten (Standardabweichung/Mittelwert*100) pro Beprobung und
Horizontgruppe für die Zielvariable C-Vorrat in t ha
-1
(C-Vorrat) und die erklärenden Variablen
Lagerungsdichte des Feinbodens in g cm
-3
(Lagerungsdichte), Kohlenstoffgehalt (C-Gehalt)
und Skelettanteil in Volumen-% (Skelettgehalt) für den ICOS Standort Grillenburg.

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 56
Tabelle 14: Mittelwerte (mean), Standardabweichung (sd) und Variationskoeffizient (cv) pro
Beprobung und Horizontgruppe (type) für die Zielvariable C-Vorrat in t ha
-1
(C-Vorrat)und die
erklärenden Variablen Lagerungsdichte des Feinbodens in g cm
-3
(LD), Kohlenstoffgehalt (C%)
und Skelettanteil in Volumen-% (Skelett) für den ICOS Standort Grillenburg
type
variable
mean
sd
cv (%)
type
variable
mean
sd
cv (%)
C-Vorrat
25.99
8.23
31.66
C-Vorrat
38.85
6.34
16.31
LD
1.04
0.10
9.38
LD
1.07
0.09
8.85
C%
2.63
0.62
23.42
C%
3.74
0.71
19.07
Skelett
1.73
1.07
61.97
Skelett
0.45
0.24
52.85
C-Vorrat
32.92
11.36
34.52
C-Vorrat
32.33
11.71
36.22
LD
1.09
0.08
6.92
LD
1.39
0.13
9.42
C%
2.26
0.60
26.35
C%
2.15
0.64
29.76
Skelett
1.82
1.01
55.57
Skelett
2.03
0.95
46.72
C-Vorrat
11.32
6.20
54.72
C-Vorrat
15.34
5.74
37.44
LD
1.41
0.14
9.62
LD
1.60
0.13
8.39
C%
0.58
0.55
95.91
C%
0.66
0.30
46.33
Skelett
2.38
1.01
42.31
Skelett
2.23
2.20
98.63
C-Vorrat
8.68
10.50
120.85
C-Vorrat
9.51
7.15
75.16
LD
1.47
0.09
6.13
LD
1.70
0.12
7.05
C%
0.26
0.18
70.38
C%
0.28
0.13
45.04
Skelett
2.42
1.45
59.76
Skelett
1.17
0.57
48.67
C-Vorrat
37.16
5.58
15.01
C-Vorrat
37.26
6.39
17.14
LD
1.04
0.09
8.98
LD
1.01
0.11
11.28
C%
3.57
0.64
17.90
C%
3.57
0.64
18.02
Skelett
0.30
0.21
69.39
Skelett
0.20
0.13
63.99
C-Vorrat
31.93
9.33
29.22
C-Vorrat
32.17
10.17
31.62
LD
1.34
0.10
7.46
LD
1.28
0.10
7.81
C%
2.14
0.58
27.23
C%
2.15
0.59
27.50
Skelett
1.85
0.96
51.69
Skelett
1.80
0.76
42.05
C-Vorrat
14.22
5.40
37.96
C-Vorrat
10.01
2.65
26.47
LD
1.56
0.09
5.55
LD
1.52
0.09
5.74
C%
0.63
0.39
60.69
C%
0.45
0.23
51.33
Skelett
2.18
1.87
85.82
Skelett
3.53
4.22
119.70
C-Vorrat
7.59
4.35
57.27
C-Vorrat
6.25
3.18
50.90
LD
1.61
0.05
3.04
LD
1.59
0.05
3.37
C%
0.23
0.07
28.40
C%
0.19
0.04
22.36
Skelett
1.20
0.86
71.66
Skelett
1.04
0.80
77.38
2018_Grube
2009_Bohrkern
2019_Grube
2019_Bohrkern
Ah
Sw-rAp
Sw
Sd
Ah
Sw-rAp
Sw
Sd
Sw-rAp
Sw
Sd
Ah
Sw-rAp
Sw
Sd
Ah

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 57
Zeitlicher Vergleich der Beprobungen
Der paarweise t-Test für gepaarte Stichproben mit Bonferroni-Korrektur ergibt (bei einem Signifikanzniveau
von 0,05) einen statistisch signifikanten Unterschied der C-Vorräte zwischen den Methoden Grube und
Bohrkern des Beprobungsjahres 2019 (p-Wert: 2,4E-04). Dies ist im Hinblick auf methodische Unterschiede
zwischen den Probenahmen interessant. Mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 10 % ist der Unterschied
zwischen den Bohrkernbeprobungen 2009 und 2019 mit einem p-Wert von 0,051 ebenfalls statistisch
signifikant. Hierbei stellt sich die Frage, ob aus den Unterschieden zwischen den Beprobungen eine
Zunahme im C-Vorrat über die Zeit abgeleitet werden könnte. Für eine detailliertere Betrachtung der
Unterschiede im Kohlenstoffvorrat zwischen den Beprobungen 2019_Grube und 2019_Bohrkern, sowie
2009_Bohrkern und 2019_Bohrkern sind in Abbildung 25 die Differenzen als Balken dargestellt. Die mitt-
leren Differenzen (und Standardfehler des Mittelwerts, se) liegen jeweils bei -10,3 (se = 4,8) t ha
-1
und -14,2
(se = 2,0) t ha
-1
.
Multiple Regressionsanalysen wurden horizontgruppenweise und pro Vergleich durchgeführt, um den
Einfluss der Differenzen der Variablen C-Gehalt (diff(C-Gehalt)), Lagerungsdichte des Feinbodens (diff(LD))
und Skelettgehalt diff(Skelett) auf die Differenz im C-Vorrat zu analysieren. Für alle Modelle wurde als
Zielgröße die Differenz der natürlichen Logarithmen der C-Vorräte definiert. Signifikante Variablen, Parame-
terschätzungen, korrigiertes Bestimmtheitsmaß und F-Statistik sind in Tabelle 15 zusammengefasst.
Angaben zur Modellgüte finden sich in Anlage A1. In allen Modellen ist die Differenz im C-Gehalt als
erklärende Variable vertreten. Für die Horizontgruppen Ah, Sw-rAp und Sw des Vergleichs 2019_Grube –
2019_Bohrkern ist die Differenz der C-Gehalte sogar die einzige erklärende Variable und erklärt jeweils
99 %, 96 % bzw. 83 % der Varianz. Für die Sd-Horizonte kommt der Skelettgehalt als erklärende Variable
hinzu und es können 76 % der Varianz erklärt werden. Die Modelle für den Vergleich zwischen den
Beprobungen 2019_Bohrkern und 2009_Bohrkern unterscheiden sich etwas stärker voneinander. Für die
Horizontgruppen Ah, Sw-rAp und Sw sind die Differenz im C-Gehalt und die Differenz der Lagerungsdichte
des Feinbodens erklärende Variablen. Für die Ah-Horizonte spielt darüber hinaus noch der C-Gehalt
(2019_Bohrkern) eine Rolle. Er hat einen positiven Einfluss auf den Unterschied im C-Vorrat zwischen den
Beprobungen. Für die Sd-Horizonte wurde nur die Differenz im C-Gehalt als erklärende Variable gefunden
und die erklärte Varianz beträgt 82 %.

image
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 58
Abbildung 25: Differenz der C-Vorräte in t ha
-1
zwischen den Beprobungen 2009_Bohrkern und
2019_Bohrkern (grau) sowie 2019_Grube und 2019_Bohrkern (schwarz) pro Profil für den Stand-
ort Grillenburg. Negative Werte bedeuten höhere C-Vorräte der Beprobung 2019_Bohrkern im
Vergleich zu 2009_Bohrkern, bzw. 2019_Grube.

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 59
Tabelle 15: Ergebnisse der multiplen linearen Regressionsanalysen pro Horizontgruppe für den
Vergleich der Beprobungen 2019_Grube und 2019_Bohrkern (a), sowie 2019_Bohrkern und
2009_Bohrkern (b) am Standort Grillenburg. Als abhängige Variable wurde jeweils die Differenz
der natürlichen Logarithmen der C-Vorräte definiert. Die Modellauswahl erfolgte durch schritt-
weise Vereinfachung. Signifikanzlevels für die Parameterschätzungen (Nullhypothese:
Parameterschätzung=0) sind *** < 0.001, ** < 0.01,* < 0.05, ‘ < 0.1.
Die Unterschiede zwischen den Beprobungen 2019_Grube und 2019_Bohrkern lassen sich hauptsächlich
durch Unterschiede im C-Gehalt erklären. Die Unterschiede in den bodenphysikalischen Variablen spielen
eine untergeordnete Rolle, obwohl die standörtliche Variabilität des Skelettgehalts deutlich größer ist als die
des C-Gehalts. Diese Ergebnisse zeigen, dass die geringeren C-Vorräte der Profilbeprobung im Vergleich
zur Entnahme von Bohrkernen hauptsächlich auf geringere C-Gehalte zurückzuführen sind. Daraus lässt
sich ableiten, dass die Unterschiede im C-Vorrat nicht auf die unterschiedlichen Beprobungsmethoden
zurückzuführen sind. Dafür spricht außerdem, dass die Beprobung 2018_Grube mit der Verteilung des
C-Vorrats zwischen den verglichenen Beprobungen liegt. Die Unterschiede in den C-Gehalten zwei so zeitlich
nah beieinanderliegenden Beprobungen schließen die zeitliche Variabilität im C-Gehalt nahezu aus. Vertikale
Verschleppungen am Rand der Bohrkerne wurden entfernt; alle anderen Bearbeitungsschritte und Analysever-
fahren der Beprobungen waren gleich. Daher ist es wahrscheinlich, dass die Unterschiede im C-Gehalt ein
Ergebnis der räumlichen Variabilität am Standort Grillenburg sind. Offensichtlich reicht bereits ein Abstand von
1 – 2 m zwischen Profilgrube und Bohrkernentnahme zur Erklärung der hohen räumlichen Variabilität und
könnte eine räumliche Unabhängigkeit der Proben voneinander bedeuten.
F-Wert
(Freiheitsgrade)
p-Wert
a) Vergleich 2019_Grube und 2019_Bohrkern
Ah
diff(C-Gehalt)
a = 0.01*, b = 0.29***
0.99
1649 (1,20)
< 2.2E-16
Sw-rAp
diff(C-Gehalt)
a = 0.01, b = 0.50***
0.96
450.1 (1, 20)
3.49E-15
Sw
diff(C-Gehalt)
a = -0.13**, b = 1.24***
0.83
118.3 (1,23)
1.54E-10
Sd
diff(C-Gehalt) +
diff(Skelett)
a = -0.07, b = 3.13***,
c = 0.05
'
0.76
87.2 (1,29)
8.02E-10
b) Vergleich 2019_Bohrkern und 2009_Bohrkern
Ah
diff(C-Gehalt) +
diff(LD) +
C-Gehalt_2019
a = 0.39***, b = 0.39***,
c = 0.02, d = -0.12***
0.97
190.5 (3,17)
2.79E-13
Sw-rAp
diff(C-Gehalt) +
diff(LD)
a = -0.01, b = 0.48***,
c = -0.01
0.95
187.2 (2,18)
8.98E-13
Sw
diff(C-Gehalt) +
diff(LD)
a = 0.39**, b = 1.00***,
c = -0.79
0.82
51.49 (2, 21)
8.00E-09
Sd
diff(C-Gehalt)
a = 0.07, b = 2.98***
0.82
133.6 (1,28)
3.60E-12
F-Statistik
Horizontgruppe
Variablen
Parameterschätzung
korr.R
2

image
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 60
Abbildung 26: Anteil (%) des Oberbodens am gesamten C-Vorrat pro Beprobung.
Oberboden = Horizontgruppen Ah + Sw-rAp. Die Boxplots zeigen Median, 1. und 3. Quartil und
Whisker für die Minimal- und Maximalwerte innerhalb des 1,5-fachen Interquartilabstandes an.
Aus den Unterschieden im C-Vorrat zwischen den Beprobungen 2009_Bohrkern und 2019_Bohrkern
lässt sich keine zeitliche Veränderung des C-Vorrats am Standort Grillenburg ableiten. Auch für einzelne
Horizontgruppen ist keine Aussage möglich. So legt Abbildung 23b zwar optisch eine Zunahme der
C-Vorräte über die Zeit im Ah-Horizont nahe, doch handelt es sich hierbei um eine Verschiebung der
vertikalen Verteilung des C-Vorrats durch die Berechnung in äquivalenten Bodenmassen. Betrachtet
man die C-Vorräte von beiden Ah und Sw-rAp zusammen (Abbildung 26), wird deutlich, dass keine zeit-
liche Veränderung abzuleiten ist.

 
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 61
4.2.3 Standort Tharandt (Forst)
Profilansprachen
Am Standort Tharandt wurden an 14 Profilen, teils skelettreiche, Braunerden und an vier Profilen Pseudo-
gleye angesprochen. Die Pseudogleye liegen im südwestlichen Teil der beprobten Fläche in Richtung des
S-Berges und wurden an den Profilen W5, W6, W10 und W16 ausgewiesen. Hier ist das Substrat von
Sandsteinschutt führendem Lösslehm geprägt, während an den restlichen Profilen das Bodenskelett aus
Rhyolithschutt besteht. Die gesamte Fläche ist von einem charakteristischen Mikrorelief mit kleinen Kuppen
und Senken geprägt, das im Tharandter Wald als Ergebnis der Kryoturbation im Zusammenhang mit der
Weichsel-Kaltzeit bekannt ist (Fiedler et al., 1983 in LfULG, 2012). Bei den meisten Braunerde-Profilen
wurde eine beginnende Podsolierung beobachtet und ein Aeh-Horizont ausgewiesen, lediglich an zwei Profi-
len in Kuppenlage unter Buchenvoranbau bzw. Mischbestand (W8 und W18) war dies nicht der Fall. Die
angesprochenen Humusformen reichen von mullartigem Moder (unter Buchenvoranbau) bis rohhumusarti-
gem Moder. Die Digitale Bodenkarte (1:50.000) bestätigt die Profilansprachen durch die Ausweisung der
Leitbodenformen „Braunerde aus periglaziärem Schuttsand über verwittertem Schuttlehm (Rhyolith)“ und
„Pseudogley aus periglaziärem Schutt führendem Schluff (Lösslehm, Psammite) über periglaziärem
Schuttsand (Psammite)“. Profilfotos der Beprobung 2019 befinden sich in Anlage A1.
Kohlenstoffvorräte und deren räumliche Variabilität
Die mittleren Kohlenstoffvorräte in äquivalenten Bodenmassen der verschiedenen Beprobungen am
Standort Tharandt liegen bei 135,4 t ha
-1
(2019) und 103,5 t ha
-1
(2020) (Abbildung 27a und Tabelle 16).
Der Kartenband der BZE2 (Grüneberg et al., 2018) gibt Bewertungsstufen für C-Vorräte an, die sich auf
die Humusauflage und den Mineralboden 0 bis max. 90 cm Tiefe beziehen. Die maximale Tiefe ergibt sich
dabei aus der Entwicklungstiefe des Bodens. Am Standort Tharandt wurde für neun der 18 Profile inner-
halb der beprobten Tiefe bereits das Ausgangssubstrat angesprochen, weswegen eine grobe Einordnung
anhand BZE2 Ergebnissen und forstlicher Standortsaufnahme möglich ist. Demnach sind die beiden mitt-
leren C-Vorräte der Beprobungen 2019 und 2020 als mittel (100 bis 200 t ha
-1
) einzustufen. Die Ergebnis-
se der BZE2 geben für das Wuchsgebiet Erzgebirge (Gauer und Kroiher, 2012) ebenfalls mittlere C-Vor-
räte (Humusauflage > 30 t ha
-1
, Mineralboden 110 – 125 t ha
-1
) an (Wellbrock et al., 2016). Die organische
Auflage speichert im Mittel 55,2 bzw. 47,9 % (2019 bzw. 2020) des gesamten C-Vorrats. Dieser Anteil liegt
deutlich über dem vom Staatsbetrieb Sachsenforst für Sachsen angegebenen Anteil von ca. 30 % (Jacob
et al., 2018). Schrumpf et al. (2011) bestimmten unter einem Nadelbaumbestand in Südost-Thüringen
49 % des C-Vorrats (0 – 60 cm Tiefe) in der organischen Auflage.

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 62
Tabelle 16: Kohlenstoffvorräte in t ha
-1
am ICOS Standort Tharandt pro Beprobungsjahr mit Stich-
probenumfang (n), Mittelwert (mean), Median, Minimum (min), Maximum (max), Standardab-
weichung (sd), Variationskoeffizient (cv), Standardfehler des Mittelwerts (se) und 1. und
3. Quartil (qu_1, qu_3).
Die Kohlenstoffvorräte weisen mit Variationskoeffizienten von 28,0 % (2019) und 18,2 % (2020) eine hohe
räumliche Variabilität auf. Ein direkter Vergleich mit Daten der BZE2 ist nicht möglich, da lediglich Variati-
onskoeffizienten auf nationaler Ebene angegeben sind. Im Fichtelgebirge wurden für die organische
Auflage unter Fichtenbeständen mittlere Kohlenstoffvorräte von 63,8 t ha
-1
mit einem Variationskoeffizien-
ten von 26,4 % publiziert (Alewell, 2001). Die räumliche Variabilität ist demnach gut mit der des hier be-
trachteten Standorts Tharandt (Variationskoeffizienten für die organische Auflage von 31,5 und 30,5 % für
2019 und 2020) zu vergleichen. Andere Publikationen, die die räumliche Variabilität von C-Vorräten auf
Standortsebene beinhalten, sind naturräumlich nur begrenzt mit dem Untersuchungsstandort zu verg-
leichen. So ergeben sich z.B. aus Kristensen et al. (2015) für die organischen Auflagen von sieben Unter-
suchungsflächen (jeweils n = 73 auf ca. 2000 m
2
) in südborealen Fichtenbeständen (
Picea abies (L.)
Karst)
Variationskoeffizienten zwischen 28,4 und 60,9 % mit einem mittleren Variationskoeffizienten von 43,3 %.
Die multiple Regressionsanalyse am Standort Tharandt für die Beprobung 2019 ergab für den mineralischen
Oberboden, dass die Variablen Mächtigkeit, Skelett, Lagerungsdichte und C-Gehalt 73 % der Variabilität des
C-Vorrats erklären können. Für Unterbodenhorizonte lag die erklärte Varianz ebenfalls bei 73 %, wobei
neben den genannten Variablen noch die Interaktion zwischen C-Gehalt und Lagerungsdichte zur Erklärung
der Variabilität beiträgt. Der pH-Wert ist in keinem der Modelle berücksichtigt.
2019
2020
n
18
18
min
t/ha
77.02
70.29
qu_1
109.49
92.06
median
132.12
105.64
mean
135.36
103.53
qu_3
156.18
118.25
max
215.53
133.38
se
8.95
4.44
sd
37.96
18.85
cv
%
28.04
18.21

image
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 63
Abbildung 27: Kohlenstoffvorräte in t ha
-1
für den ICOS Standort Tharandt pro Beprobungsjahr (a)
und pro Beprobungsjahr und Horizontgruppe (b). In b) sind die Profile W2, W20 und W21 ausge-
nommen, da bei diesen Profilen 2019 die Grenze zwischen organischer Auflage und Mineral-
boden nicht treffend beprobt wurde. Die C-Vorräte der gesamten Profile (a) sind davon nicht
betroffen. Die Boxplots zeigen Median, 1. und 3. Quartil und Whisker für die Minimal- und
Maximalwerte innerhalb des 1,5-fachen Interquartilabstandes an. Buchstaben (a, b)
zeigen signifikante Unterschiede (95 % Signifikanzniveau) der Mittelwerte an.
Unterschiede zwischen den Beprobungen 2019 und 2020
Die C-Vorräte der Beprobung 2020 sind insgesamt geringer als die der Beprobung 2019. Die Differenz der
Mittelwerte liegt bei ca. 30 t ha
-1
, was in etwa der Größenordnung der Standardabweichungen der Einzel-
jahre entspricht. Der t-Test für gepaarte Stichproben ergibt einen statistisch signifikanten Unterschied (Signi-
fikanzniveau 0,05) der C-Vorräte zwischen den Beprobungsjahren 2019 und 2020 (p-Wert: 0,00044).
Die detailliertere Betrachtung der Kohlenstoffvorräte pro Horizontgruppe (Abbildung 27b) zeigt statistisch
signifikante Unterschiede (Signifikanzniveau 0,05) zwischen den Jahren für die organische Auflage
(„Humus“) und den Unterboden an. Dabei ergibt der t-Test für gepaarte Stichproben für die Horizontgruppe
„Humus“ eine mittlere Differenz von 25 t ha
-1
bei einem p-Wert von 0,39E-03. Für die Horizontgruppe
„Unterboden“ ergibt der Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test (für verbundene Stichproben) einen p-Wert von
0,02. Die Betrachtung der Horizontgruppen schließt die Profile W2, W20 und W21 aus, da diese Profile für
die Beprobung 2019 hohe Kohlenstoffgehalte im Aeh (> 15 %) aufweisen und damit nicht als Mineral-
bodenhorizont gewertet werden können (Ad-hoc Arbeitsgruppe Boden, 2005). Die Grenze zwischen orga-
nischer Auflage und Mineraloberboden wurde somit nicht treffend beprobt und die Zuordnung zu einer
Horizontgruppe ist nicht eindeutig möglich. Die für den Oberboden 2020 als Ausreißer markierten Profile
sind W5 und W6. Die hohen C-Vorräte sind hier zum einen mit hohen C-Gehalten (3,04 und 3,14 %) im

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 64
Vergleich zur Beprobung 2019 (1,64 und 2,00 %) zu erklären. Zum anderen weisen diese Horizonte im
Vergleich zu den Oberbodenhorizonten der anderen Profile eine große Mächtigkeit auf, wodurch die
C-Vorräte besonders hoch ausfallen.
Die C-Gehalte, die der Kohlenstoffvorratsberechnung zugrunde liegen, sind in Tabelle 17 pro Beprobung
und Horizontgruppe zusammengefasst. Die C-Gehalte der Horizontgruppe „Unterboden“ unterscheiden
sich statistisch signifikant (p-Wert: 0,01 Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test für verbundene Stichproben)
zwischen den Jahren 2019 und 2020. Für den Oberboden ist dies nicht der Fall. Lagerungsdichte des
Feinbodens und Skelettgehalt sind für beide Beprobungen identisch (siehe Methodenbeschreibung
Kapitel 4.1), weswegen abgeleitet werden kann, dass die Unterschiede im Unterboden-C-Vorrat durch
Unterschiede im C-Gehalt zustande kommen. Eine mögliche Erklärung könnte die steigende räumliche
Variabilität der C-Gehalte mit zunehmender Tiefe in Kombination mit geringen Gehalten und hohen
Feinbodenmassen liefern (Schrumpf et al., 2011; Wellbrock et al., 2016).
Tabelle 17: Mittelwerte (mean), Standardabweichung (sd) und Variationskoeffizient (cv) pro
Beprobung und Horizontgruppe (type) für die Zielvariable C-Vorrat in t ha
-1
(C-Vorrat) und die
erklärenden Variablen Kohlenstoffgehalt (C%), Humusvorrat (t ha
-1
), Lagerungsdichte des
Feinbodens in g cm
-3
(LD) und Skelettanteil in Volumen-% (Skelett) für den ICOS Standort
Tharandt. Die Profile W2, W20 und W21 sind hierbei ausgenommen.
Die C-Vorräte, Humusvorräte und C-Gehalte der organischen Auflage sind in Abbildung 29a-c pro Bepro-
bungsjahr und Horizont (L+Of und Oh) dargestellt. Die C-Gehalte unterscheiden sich nicht statistisch
signifikant voneinander zwischen den Jahren für die Horizonte „L+Of“ und „Oh“ mit p-Werten von 0,42 (L+Of)
und 0,35 (Oh) (Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Tests für verbundene Stichproben). Dagegen sind die Unter-
schiede in den Humusvorräten für beide Horizonte statistisch signifikant (p-Werte 0,65E-02 (L+Of) und
0,23E-02 (Oh); t-Tests für gepaarte Stichproben). Daraus lässt sich schließen, dass die Unterschiede im
C-Vorrat der organischen Auflage vor allem durch deren variierende Mächtigkeit zustandekommt.
type
variable
mean
sd
cv (%)
type
variable
mean
sd
cv (%)
L+Of
C-Vorrat
26.57
7.47
28.11
L+Of
C-Vorrat
20.43
7.09
34.69
Humusvorrat
57.35
15.42
26.89
Humusvorrat
44.61
16.44
36.85
C-Gehalt
46.52
4.00
8.60
C-Gehalt
46.20
3.00
6.50
Oh
C-Vorrat
47.02
21.80
46.37
Oh
C-Vorrat
28.08
9.99
35.60
Humusvorrat
135.19
47.73
35.31
Humusvorrat
88.74
24.46
27.57
C-Gehalt
1.69
1.01
59.53
C-Gehalt
31.98
7.20
22.50
Oberboden C-Vorrat
21.67
8.52
39.33
Oberboden C-Vorrat
22.26
13.78
61.90
C-Gehalt
5.94
2.80
47.18
C-Gehalt
5.50
2.61
47.42
LD
1.31
0.48
36.93
LD
Skelett
42.77
26.41
61.75
Skelett
Unterboden C-Vorrat
36.42
11.88
32.63
Unterboden C-Vorrat
30.84
10.53
34.15
C-Gehalt
1.69
1.01
59.53
C-Gehalt
1.36
0.76
55.87
LD
1.49
0.50
33.80
LD
Skelett
45.51
25.37
55.75
Skelett
Beprobung 2019
Beprobung 2020
siehe Beprobung 2019
siehe Beprobung 2019

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 65
Die Unterschiede im Humusvorrat von L+Of und Oh mit mittleren Differenzen von -15,8 t ha
-1
(L+Of) und -
44,9 t ha
-1
(Oh) könnten dem Einfluss des Mikroreliefs unterliegen. In Abbildung 28b ist die prozentuale
Abweichung des Humusvorrats (Differenz 2020-2019 / Humusvorrat_2019 * 100) innerhalb der Mikrorelief-
klassen „Senke“, „eben“, „geneigt“ und „Kuppe“ dargestellt. Es lässt sich der Trend ablesen, dass an den
Profilen, die 2019 in einer Senke oder auf einer Ebene im Mikrorelief angelegt wurden, die prozentuale
Abweichung deutlich im negativen Bereich liegt. Für die Mikroreliefklassen „geneigt“ und „Kuppe“ liegen die
Abweichungen eher bei null bzw. im positiven Wertebereich. InAbbildung 28a sind die absoluten Humusvor-
räte des Beprobungsjahres 2019 dargestellt. Es lässt sich ebenfalls ein Trend erkennen, bei dem die
Humusvorräte in der Reihenfolge „Senke“ > „eben“ > „geneigt“ > „Kuppe“ abnehmen. Dies gilt vor allem für
den Oh-Horizont. Die Beprobung von Senken und ebenen Geländepunkten in 2019 geht also sowohl mit
hohen Humusvorräten als auch mit großen Differenzen zwischen den Beprobungsjahren einher. 2020 wurde
die organische Auflage mit 1 – 2 m Abstand zur Profilwand beprobt, was Änderungen in der Mikroreliefform
bedingt. So wurde beispielsweise 2019 eine Senke beprobt, die 2020 für die Beprobung nicht mehr zur
Verfügung stand, um Störungseinflüsse zu vermeiden. Daher musste 2020 ein geneigter Bereich beprobt
werden. Mit 12 Profilen, die 2019 in einer Senke oder auf einer ebenen Fläche angelegt wurden (jeweils
n = 6) könnte dieser Effekt eine mögliche Erklärung für die Unterschiede im C-Vorrat der organischen
Auflage sein. Es liegt daher nahe, die Kohlenstoffvorräte der organischen Auflage 2020 als räumlich
unabhängig von den Profilen von 2019 zu betrachten. Studien zur räumlichen Variabilität von C-Vorräten
in organischen Auflagen südborealer Wälder berichten von räumlicher Unabhängigkeit ab 0,75 – 2,25 m
(Muukkonen et al., 2009) bzw. 0,86 – 2,85 m Abstand (Kristensen et al., 2015).
Zeitlicher Vergleich der Beprobungen
Die Beprobung 2007 enthielt hauptsächlich Daten zur organische Auflage. Von den 2019 integrierten
Punkten (Abbildung 18), liegen für die Profile W9 und W21 keinerlei Daten vor. Dies reduziert die Stich-
probenanzahl der Beprobung 2007 auf sechs Probepunkte. Die mittleren C-Vorräte für die Auflagehorizonte
L+Of und Oh liegen bei 17,5 und 38,9 t ha
-1
mit Variationskoeffizienten von 31,0 und 35,2 %. Die Ab-
bildung 29d zeigt, dass die Kohlenstoffvorräte dieser Proben innerhalb der räumlichen Variabilität liegen, die
für die Beprobungen 2019 und 2020 gefunden wurde. Dies gilt ebenfalls für Humusvorrat und Kohlenstoff-
gehalt (Abbildung 29e,f). Eine zeitliche Veränderung der C-Vorräte in der organischen Auflage lässt sich also
nicht erkennen.

image
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 66
Abbildung 28: Betrachtung der Humusvorräte pro Auflagehorizont nach Mikrorelieftypen.
a) Humus-vorräte in t ha
-1
der Beprobung 2019,
b) Prozentuale Abweichung (Differenz 2020 – 2019 / Humus-vorrat_2019*100).

image
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 67
Abbildung 29: Kohlenstoffvorräte (oben), Humusvorräte (mitte) und C-Gehalte (unten) pro Be-
probungsjahr und Auflagehorizont (L+Of und Oh) für den ICOS Standort Tharandt.
Abbildungen a-c beinhalten alle 2019 und 2020 beprobten Profile (n=18).
Bei den Abbildungen d-f fließen nur die Profile (n = 6) ein, für die Daten
aus der Beprobung 2007 existieren.

image
 
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 68
4.3 Allometrische Beziehungen am Standort Tharandt
Im September 2020 wurden am ICOS-Standort Tharandt 4 Fichten geerntet, um den oberirdischen Bio-
massevorrat (AGB) und den Brusthöhendurchmesser (BHD) jedes Einzelbaumes zu bestimmen. Im Er-
gebnis konnten folgende Abhängigkeiten (allometrische Beziehung) ermittelt werden (Abbildung 30):
(6)
(7)
Der C-Gehalt von Derbholz und Nadeln beträgt 49,0 bzw. 51,0 %. Die gesamte trockene oberirdische
Biomasse hat im Mittel einen C-Gehalt von 49,4 %. Mittels langfristiger Umfangsmessungen und Informatio-
nen über die Stammzahl pro Hektar (2007: 230 ha
-1
, 2019: 220 ha
-1
) kann an diesem Waldstandort der
oberirdische C-Vorrat zu den Stichjahren der C-Inventur des Bodens (2007, 2019) berechnet werden.
Abbildung 30: Brusthöhendurchmesser BHD und oberirdischer trockener Biomassevorrat AGB
(grüne Punkte) bzw. oberirdischer C-Vorrat AGB_C (braune Punkte) von vier im September 2020
geernteten Bäumen am Standort DE-Tha sowie deren Abhängigkeiten (s. Text)

 
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 69
4.4 Vergleichende Betrachtung von Inventuren, EC-Messungen und Emissions-
faktoren
Die anhand der Inventuren erhobenen Kohlenstoffvorräte unterscheiden sich zwischen den ICOS-Stand-
orten. Die höchsten mittleren Kohlenstoffvorräte wurden am forstlich genutzten Standort Tharandt gefunden,
gefolgt vom Standort Klingenberg unter Ackerfruchtfolge. Der Standort Grillenburg (Dauergrünland) weist die
geringsten C-Vorräte auf. Dieser Standort wurde seit mindestens 1987 nicht mehr organisch gedüngt.
Die räumliche Variabilität des C-Vorrats nimmt in der Reihenfolge Klingenberg > Tharandt > Grillenburg ab.
Für die beiden landwirtschaftlich genutzten Flächen wurde der C-Gehalt als wichtigster Faktor für die räum-
liche Variabilität gefunden, während am Waldstandort Tharandt bodenphysikalische Parameter wie Lage-
rungsdichte des Feinbodens und Skelettgehalt einen stärkeren Einfluss zeigten. Dies könnte auf den großen
Unterschied im Skelettgehalt zwischen forstlicher und landwirtschaftlicher Fläche zurückzuführen sein
(Schrumpf et al., 2011).
Die Trends der langjährigen C-Bilanzen auf Basis der atmosphärischen EC-Messungen der drei beobach-
teten Ökosysteme sind signifikant und unterscheiden sich deutlich. Demgegenüber sind die C-Vorrats-
änderungen im Boden mittels Inventuren nicht signifikant, und deren interannuelle Variabilität (Inventuren
2007/2008, Herbst 2018, Frühjahr 2019/2020) ist in der gleichen Größenordnung wie der erwartete lang-
fristige Trend. Hierbei kann jedoch der saisonale Einfluss die Interpretation der C-Vorratsänderungen
erschweren. Trotz des vergleichsweise hohen Aufwandes der Bodenkohlenstoffinventuren (15 – 22 Probe-
nahmepunkte) ist die jeweilige räumliche Streuung der C-Vorräte an den untersuchten Standorten zu hoch
(Standardabweichungen von 17 bis 38 tC ha
-1
), um belastbare Veränderungen in der erwarteten Größen-
ordnung in einem Zeitraum von 9 – 13 Jahren nachzuweisen.
Dennoch zeigen die Ergebnisse beider Erhebungsmethoden (EC-Messungen und Inventur) am Grünland-
und Waldstandort grundsätzliche Übereinstimmungen. Das Grünland verhält sich C-neutral, denn einer
leichten nicht signifikante C-Vorratszunahme im Boden (Inventur) von 0,3 – 0,8 tC ha
-1
a
-1
steht eine nur ge-
ringe signifikante C-Quelle (EC) von 0,1 tC ha
-1
a
-1
gegenüber (Abbildung 31), so dass sich beide Er-
hebungsmethoden nicht widersprechen.

image
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 70
Abbildung 31: Räumliche Variabilität (Boxplots) der Boden-C-Vorräte 2009, 2018 und 2019
sowiekumulative C-Flüsse (NBP) nach EC-Methode zwischen 2009 und 2019
(Startwert: Mittelwert des C-Vorrates 2009) am ICOS Standort Grillenburg
Der Waldstandort ist auf Basis von EC-Messungen und Inventuren eine deutliche und signifikante CO
2
-
Senke. Ausgehend von einem mittleren C-Vorrat von 216,4 tC ha
-1
(2007), wovon 59 % im Boden gespei-
chert sind, zeigen die EC-Messungen eine Zunahme des in Boden und Biomasse gespeicherten Kohlen-
stoffs zwischen 2007 und 2019 um 42,0 tC ha
-1
bzw. 3,5 tC ha
-1
a
-1
(Abbildung 32). Mittels Inventuren konnte
im selben Zeitraum eine nicht signifikante Zunahme des C-Vorrates im Boden von 8,2 tC ha
-1
(0,7 tC ha
-1
a
-1
)
registriert werden. Ähnliche Zunahmen im unterirdischen C-Speicher (0,6 tC ha
-1
a
-1
) wurden für den
sächsischen Wald zwischen 2002 und 2012 festgestellt (Staatsbetrieb Sachsenforst, 2019). Der C-Vorrat in
der oberirdischen Biomasse der Fichten nahm um 17,6 tC ha
-1
(1,5 tC ha
-1
a
-1
) zu. In Summe ist der C-Vorrat
in Boden und oberirdischer Biomasse der Fichten um 25,8 tC ha
-1
(2,1 tC ha
-1
a
-1
) gestiegen. Zur C-Senke
der EC-Messungen ergibt sich eine Differenz von 16,2 tC ha
-1
(1,3 tC ha
-1
a
-1
). Da jedoch weitere ober- und
unterirdische Vorratsänderungen (Jungbestände, Unterwuchs, Wurzeln) durch Boden- und Biomasseinven-
turen nicht erfasst wurden, aber (indirekt) dem atmosphärischen Austausch unterliegen, ist nicht notwen-
digerweise von einer Überschätzung der C-Senke anhand der EC-Messungen oder einer Unterschätzung
der Vorratszunahme auszugehen. Untersuchungen zum Vorrat insbesondere der Buchenjungbestände und
zum Wurzelwachstum könnten Einblicke in die weitere Aufteilung dieser Differenz geben.

image
image
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 71
Abbildung 32: C-Vorräte in Boden und oberirdischer Biomasse der Fichten 2007 und 2019
sowiekumulative C-Flüsse (NBP) nach EC-Methode zwischen 2007 und 2019
(Startwert: Summe der C-Vorräte 2007) am ICOS Standort Tharandt
Die größte Diskrepanz zwischen Inventuren und EC-Messungen wurde am Ackerstandort registriert. Wäh-
rend die Inventuren zwischen 2009 und 2018/2019 eine ebenfalls nicht signifikante Zunahme des C-Vorrats
im Boden um 1,0 – 1,6 tC ha
-1
a
-1
ausweisen, zeigen die C-Flüsse zwischen 2009 und 2019 eine signifikante
Abnahme um 1,6 tC ha
-1
a
-1
(Abbildung 33). Dennoch liegen die nach EC-Methode erwarteten C-Vorräte
2018/2019 noch am unteren Rand des Interquartilbereiches der Vorratsverteilung der 15 Probenahmepunkte,
so dass diese von den Inventurdaten nicht umfassend widerlegt werden.
Abbildung 33: Räumliche Variabilität (Boxplots) der Boden-C-Vorräte 2009, 2018 und 2019
sowiekumulative C-Flüsse (NBP) nach EC-Methode zwischen 2009 und 2019
(Startwert: Mittelwert des C-Vorrates 2009) am ICOS Standort Klingenberg

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 72
Grundsätzlich sind die C-Vorratsänderungen im Boden an den drei ICOS-Standorten in einer Dekade zu
gering, um diese mittels Inventuren mit 20 Probenahmepunkten signifikant nachweisen zu können. Nach
Schrumpf et al. (2011) betragen die minimal zeitlich auflösbaren Änderungen des C-Vorrats im Boden
nach 20 Jahren 20 – 25 % der räumlichen Streuung. Bei entsprechendem Aufwand könnte eine Erhöhung
der Probenahmepunkte der Bodeninventur auf bis zu 100 (Arrouays et al., 2018) die räumliche Streuung
der C-Vorräte so weit reduzieren, dass signifikante zeitliche Änderungen in einer 10-Jahres-Periode
erkennbar sind. Dagegen sind auch geringe Änderungen in den C-Bilanzen nach EC-Methode wegen der
hohen zeitlichen Auflösung i.d.R. signifikant. Außerdem integrieren atmosphärische Flussmessungen
räumlich über einen Bereich von mehreren Hektar (footprint). In die atmosphärische CO
2
-Bilanz müssen
jedoch C-Exporte und - Importe integriert werden, um sie mit den Vorratsänderungen im Boden vergleich-
bar zu machen. Eine mit weniger Unsicherheiten behaftete Erfassung dieser lateralen C-Flüsse an den
ICOS-Standorten erfolgt gegenwärtig hinsichtlich des C-Exports, indem Probenahmen der oberirdischen
Biomasse vor und nach der Ernte bzw. der Mahd durchgeführt werden.
Beide Erhebungsmethoden zeigen im Rahmen der gegebenen Unsicherheiten an zwei Standorten (Dauer-
grünland, Wald) ähnliche und erwartete Tendenzen der Kohlenstoffbindung. Die relativ hohe C-Freisetzung
am Ackerstandort nach EC-Methode konnte dagegen durch die Inventuren nicht bestätigt werden.
Ein Vergleich mit den Emissionsfaktoren (EF), die im nationalen Inventarbericht für Deutschland für den Zeit-
raum bis 2018 angegeben werden (Strogies und Gniffke, 2019), zeigt für die Landnutzungen Wald und
Dauergrünland der ICOS-Standorte eine tendenzielle Übereinstimmung, während sich der ICOS-Acker-
standort je nach Erhebungsmethode (Inventur, EC) unterschiedlich verhält. Im Folgenden (Tabelle 18)
werden die nationalen EF (Strogies und Gniffke, 2019), sächsische EF (soweit möglich) und EF der ICOS-
Standorte gegenübergestellt.
Tabelle 18: Emissionsfaktoren (EF) für verschiedene Landnutzungen und Kompartimente des
nationalen Inventarberichts (DEU), für Sachsen (SN) und für ICOS-Standorte in Sachsen
(negative Werte: CO
2
-Senke)
EF (tC ha
-1
a
-1
)
DEU
1
SN
2
ICOS
3
Wald gesamt
-1,13
-2,1
-3,4 (EC)
Wald (Boden)
-0,41
-0,58
-0,7 (Inventuren)
Wald (unterirdische Biomasse)
-0,11
Wald (oberirdische Biomasse)
-0,624
-1,52
-1,5 (Fichte)
Wald (Totholz)
-0,006
Wald (Streu)
+0,02
Dauergrünland gesamt
0
+0,1 (EC)
Dauergrünland (Boden)
0
-0,3 … -0,8 (Inventuren)
Ackerfruchtfolge gesamt
0
+1,6 (EC)
Ackerfruchtfolge (Boden)
0
-1,0 … -1,6 (Inventuren)
1
Strogies und Gniffke, 2019 (2002 – 2012)
2
Staatsbetrieb Sachsenforst, 2019 (2002 – 2012)
3
dieser Bericht (2007/2009 – 2018/2019)

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 73
Der EF des Gesamtwaldes ist für Sachsen mit -2,1 tC ha
-1
a
-1
deutlich niedriger (höhere CO
2
-Senke) als für
Deutschland insgesamt (-1,13 tC ha
-1
a
-1
). Beide EF beziehen sich auf den Zeitraum 2002 – 2012. In der
Periode 2012 – 2017 vergrößerte sich die CO
2
-Senke im deutschen Wald auf -1,58 tC ha
-1
a
-1
. Sollte sich für
den sächsischen Wald ein ähnlicher Trend abzeichnen, wäre zu erwägen, den EF für den sächsischen Wald
entsprechend anzupassen (keine Übernahme des nationalen EF). Der fichtendominierte ICOS-Standort
weist mit -2,1 tC ha
-1
a
-1
(2002 – 2012) bzw. -4,4 tC ha
-1
a
-1
(2012 – 2017) die niedrigsten EF für das Öko-
system Wald auf (diese sind standortspezifisch abhängig von Anzahl und Umfang der Durchforstungen in
den jeweiligen Zeiträumen). Bei diesem Standort handelt es sich um einen weitgehend ungestörten Bestand,
der deshalb nicht repräsentativ für den sächsischen Gesamtwald sein kann. Die Differenz des deutschen
und sächsischen EF für den Gesamtwald resultiert im Wesentlichen aus der Speicheränderung in der ober-
irdischen Biomasse. Für den Waldboden (inkl. unterirdische Biomasse) sind dagegen die nationalen und
sächsischen EF gleich (- 0,58 tC ha
- 1
a
-1
). Die Waldboden-C-Inventuren (ohne unterirdische Biomasse) am
ICOS-Standort ergaben einen nicht signifikanten EF von -0,7 tC ha-1 a-1. Die verschiedenen Bezugszeit-
räume ergeben sich aus den Bezugsjahren der Boden-C-Inventuren am ICOS-Standort.
Für Dauergrünland und Ackernutzung (jeweils ohne Landnutzungsänderung) werden im nationalen Inventar-
bericht (Strogies und Gniffke, 2019) keine Änderungen im C-Vorrat sowohl der Mineralböden als auch der
Biomasse ausgewiesen (EF = 0 tC ha
-1
a
-1
). Für Sachsen können auf Basis der C-Vorratsänderungen an den
BDF aus in Kap. 2.4 genannten Gründen keine belastbaren Aussagen getroffen werden. Am ICOS-Standort
mit der Landnutzung Dauergrünland wird der nationale EF im Wesentlichen bestätigt (EC: +0,1 tC ha
-1
a
-1
,
Inventuren: -0,3 bis -0,8 tC ha
-1
a
-1
). Am größten sind die Differenzen für die ackerbauliche Landnutzung.
Während die EC-Messungen am ICOS-Standort mit +1,6 tC ha
-1
a
-1
deutlich nach oben vom nationalen EF
abweichen, zeigen die Inventuren mit einem EF von -1,0 bis -1,6 tC ha
-1
a
-1
eine (nicht signifikante) CO
2
-
Senke.
Für Sachsen ergeben sich aus den vorliegenden Berechnungen (BDF, DTF) und Messungen an den ICOS-
Standorten kaum Argumente, vom nationalen EF für die Landnutzungen Dauergrünland und Acker abzuwei-
chen, weshalb diese weiterhin als C-neutral betrachtet werden sollten. Dagegen deuten sowohl Berechnun-
gen für den sächsischen Wald auf Basis von BZE und BWI (Staatsbetrieb Sachsenforst, 2019) als auch EC-
Messungen an Waldstandorten eine größere CO
2
-Senke an als im nationalen Inventarbericht (Strogies und
Gniffke, 2019) angegeben. Eine Anpassung des EF für den sächsischen Wald könnte deshalb erwogen
werden.

 
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 74
5 Zusammenfassung und Ausblick
Für Sachsen liegen jährliche Bilanzierungen der THG-Quellen vor (Schreiber, 2015). Analoge Quantifi-
zierungen insbesondere von CO
2
-Senken in sächsischen Ökosystemen sind bisher nicht erfolgt. Des-
wegen war es ein Ziel des Projektes »C-Speicherung und -Freisetzung aus Böden unter landwirtschaftli-
cher und forstlicher Nutzung«, die vorhandenen Datengrundlagen zu den Kohlenstoffvorräten in den
Bereichen Forst, Boden und Landwirtschaft zusammenzuführen sowie an Intensivstandorten (ICOS)
atmosphärische Flussmessungen und C-Inventuren zu evaluieren.
Basierend auf vorliegenden Bodendaten zum organischen Kohlenstoffgehalt, Lagerungsdichte und Ske-
lettgehalt wurden Kohlenstoffvorräte für die Tiefenstufe bis 60 cm an 60 BDF für verschiedene Stichjahre
im Zeitraum 1995 – 2017 berechnet. Für die 857 DTF lagen nur C
org
-Gehalte für die Tiefenstufe bis 30 cm
für den Zeitraum 1997 – 2017 vor, so dass die C-Vorräte unter vereinfachenden Annahmen (konstante
Lagerungsdichte, kein Skelett) nur geschätzt werden konnten. Für den Wald lagen C-Vorräte der BZE1
und BZE2 für die Humusauflage und den Mineralboden (bis 90 cm Tiefe) sowie der oberirdischen Bio-
masse (BWI2 und BWI3) vor. Auf Grund der hohen räumlichen und zeitlichen Streuung der C-Vorräte an
BDF und DTF konnten keine (bodentypabhängigen) Höhengradienten oder Regressionen des C-Vorrates
mit der mittleren Temperatur oder dem mittleren Niederschlag ermittelt werden, die eine belastbare
Hochrechnung für unbeobachtete Gebiete erlauben würden. Eine Bilanzierung der C-Vorräte im Boden
der Landnutzungen Forst, Grünland und Acker auf Basis des vorhandenen Datenmaterials (BZE, BDF,
DTF) zeigt, dass im Waldboden ca. 120 tC ha
-1
gespeichert ist, während im Boden von Grünland und
Acker der Vorrat ca. 110 tC ha
-1
bzw. ca. 65 tC ha
-1
beträgt. Mit den jeweiligen Aktivitätsflächen ergibt
sich daraus für Sachsen im Zeitraum 2014 – 2017 ein C-Vorrat in land- und forstwirtschaftlich genutzten
Böden von 126,1 Mio tC (Wald: 59,4 Mio tC, Acker: 45,7 Mio tC, Grünland: 21,0 Mio tC).
Einen Schwerpunkt bildeten Untersuchungen zum Kohlenstoffhaushalt an langjährig mittels Eddy-Kovarianz-
Technik intensiv beobachteten sächsischen ICOS-Standorten typischer Landnutzungen (Altfichtenbestand,
Dauergrünland, Ackerfruchtfolge). Hintergrund war die beobachtete Diskrepanz in den C-Bilanzen auf Basis
atmosphärischer Flussmessungen und wiederholter C-Inventuren insbesondere der ackerbaulichen
Landnutzung (Grünwald, 2019). Auf Grundlage kontinuierlicher CO
2
-Flussmessungen seit mindestens 2004
und Bodenkohlenstoffinventuren im Zeitraum 2007 – 2009 konnte nun durch wiederholte Inventuren die aus
den EC-Messungen bestimmte C-Bilanz unabhängig überprüft werden. Mit hohem Aufwand wurde an den
drei Standorten an 15 bis 22 Probenahmepunkten der Bodenkohlenstoffvorrat ermittelt. Aus der hohen
räumlichen Streuung der C-Vorräte folgte jedoch, dass zeitliche Änderungen in einem Zeitraum von 9 bis 13
Jahren in der erwarteten Größenordnung nicht signifikant waren. Vor diesem Hintergrund konnte trotzdem
die C-Neutralität des Dauergrünlandes im Wesentlichen bestätigt werden. Der Waldbestand zeigte eine
Zunahme des Kohlenstoffvorrates im Boden und in der oberirdischen Biomasse der Fichten. Die deutliche
Netto-CO
2
-Senke der EC-Messungen konnte bestätigt werden. Der relativ hohen C-Freisetzung am Acker-
standort von 1,6 tC ha
- 1
a
-1
(EC) steht dagegen eine (nicht signifikante) Zunahme des C-Vorrates im Boden
von 1,1 tC ha
- 1
a
-1
gegenüber. Diese methodische Unsicherheit bleibt Gegenstand weiterer Untersuchungen.

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 75
Ein Vergleich mit den im nationalen Inventarbericht für Deutschland angegeben Emissionsfaktoren (Strogies
und Gniffke, 2019) zeigt für den Grünlandstandort eine weitgehende Übereinstimmung, während sich der
Ackerstandort je nach Erhebungsmethode unterschiedlich verhält. Deswegen wird für diese landwirtschaft-
lichen Nutzungen keine Anpassung des nationalen Emissionsfaktors für Sachsen empfohlen. Dagegen ist im
Zeitraum 2002 bis 2012 der sächsische Wald mit 2,1 tC ha
-1
a
-1
eine deutlich höhere CO
2
-Senke als der
deutsche Wald insgesamt (1,13 tC ha
-1
a
-1
). Im Zeitraum 2012 – 2017 vergrößerte sich die CO
2
-Senke im
deutschen Wald auf 1,58 tC ha
-1
a
-1
. Sollte sich für den sächsischen Wald ein ähnlicher Trend abzeichnen,
wäre zu erwägen, den Emissionsfaktor für den sächsischen Wald entsprechend anzupassen und nicht den
nationalen Emissionsfaktor zu übernehmen.
Im Rahmen dieses Projektes wurden weiterhin Empfehlungen für das Monitoring von Kohlenstoffvorrats-
änderungen und CO
2
-Flüssen in sächsischen Ökosystemen erarbeitet (s. Anhang 2). Diese basieren auf
langjährige Anstrengungen und erheblichen Investitionen in die Messnetze der beteiligten Institutionen
LfULG, SBS und TU Dresden. Vorgeschlagen werden u.a.
zeitlich harmonisierte Inventuren des C-Vorrates in landwirtschaftlichen und forstlichen Ökosystemen in
einem Stichjahr,
Bodenprobenahmen zusätzlich zum bestehenden Messprogramm so zu gestalten, dass die Tiefenstufen
0 – 30 cm und 30 – 60 cm abgedeckt werden können und
eine Verstetigung und kontinuierliche Fortsetzung des Messprogramms an den sächsischen ICOS-
Standorten, um eine zeitlich höher aufgelöste quantitative Beurteilung der Auswirkungen von Störungen
und Managementoptionen auf den Kohlenstoffhaushalt zu ermöglichen.
Auf dieser Basis könnte ein systematisch integriertes Monitoring Synergien nutzbar machen, um mit mo-
deratem Zusatzaufwand eine belastbare Bestimmung der Kohlenstoffbindung in Sachsen zu ermöglichen
und im Rahmen des THG-Monitorings den sächsischen Treibhausgasquellen künftig eine konsistente
Abschätzung der sächsischen CO
2
-Senken gegenüberzustellen.

 
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 76
Literaturverzeichnis
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CHEAH, YOU-WEI, POINDEXTER, CRISTINA, CHEN, JIQUAN, ELBASHANDY, ABDELRAHMAN, HUMPHREY,
MARTY, ISAAC, PETER, POLIDORI, DIEGO, RIBECA, ALESSIO, VAN INGEN, CATHARINE, ZHANG, LEIMING,
AMIRO, BRIAN, AMMANN, CHRISTOF, ARAIN, M. ALTAF, ARDÖ, JONAS, ARKEBAUER, TIMOTHY, ARNDT,
STEFAN K., ARRIGA, NICOLA, AUBINET, MARC, AURELA, MIKA, BALDOCCHI, DENNIS, BARR, ALAN,
BEAMESDERFER, ERIC, MARCHESINI, LUCA BELELLI, BERGERON, ONIL, BERINGER, JASON, BERNHOFER,
CHRISTIAN, BERVEILLER, DANIEL, BILLESBACH, DAVE, BLACK, THOMAS ANDREW, BLANKEN, PETER D.,
BOHRER, GIL, BOIKE, JULIA, BOLSTAD, PAUL V., BONAL, DAMIEN, BONNEFOND, JEAN-MARC, BOWLING,
DAVID R., BRACHO, ROSVEL, BRODEUR, JASON, BRÜMMER, CHRISTIAN, BUCHMANN, NINA, BURBAN,
BENOIT, BURNS, SEAN P., BUYSSE, PAULINE, CALE, PETER, CAVAGNA, MAURO, CELLIER, PIERRE,
CHEN, SHIPING, CHINI, ISAAC, CHRISTENSEN, TORBEN R., CLEVERLY, JAMES, COLLALTI, ALESSIO,
CONSALVO, CLAUDIA, COOK, BRUCE D., COOK, DAVID, COURSOLLE, CAROLE, CREMONESE, EDOARDO,
CURTIS, PETER S., D‘ANDREA, ETTORE, DA ROCHA, HUMBERTO, DAI, XIAOQIN, DAVIS, KENNETH J., DE
CINTI, BRUNO, DE GRANDCOURT, AGNES, DE LIGNE, ANNE, DE OLIVEIRA, RAIMUNDO C., DELPIERRE,
NICOLAS, DESAI, ANKUR R., DI BELLA, CARLOS MARCELO, DI TOMMASI, PAUL, DOLMAN, HAN, DOMINGO,
FRANCISCO, DONG, GANG, DORE, SABINA, DUCE, PIERPAOLO, DUFRÊNE, ERIC, DUNN, ALLISON, DUŠEK,
JIŘÍ, EAMUS, DEREK, EICHELMANN, UWE, ELKHIDIR, HATIM ABDALLA M., EUGSTER, WERNER, EWENZ,
CACILIA M., EWERS, BRENT, FAMULARI, DANIELA, FARES, SILVANO, FEIGENWINTER, IRIS, FEITZ,
ANDREW, FENSHOLT, RASMUS, FILIPPA, GIANLUCA, FISCHER, MARC, FRANK, JOHN, GALVAGNO, MARTA,
GHARUN, MANA, GIANELLE, DAMIANO, GIELEN, BERT, GIOLI, BENIAMINO, GITELSON, ANATOLY, GODED,
IGNACIO, GOECKEDE, MATHIAS, GOLDSTEIN, ALLEN H., GOUGH, CHRISTOPHER M., GOULDEN, MICHAEL
L., GRAF, ALEXANDER, GRIEBEL, ANNE, GRUENING, CARSTEN, GRÜNWALD, THOMAS, HAMMERLE,
ALBIN, HAN, SHIJIE, HAN, XINGGUO, HANSEN, BIRGER ULF, HANSON, CHAD, HATAKKA, JUHA, HE,
YONGTAO, HEHN, MARKUS, HEINESCH, BERNARD, HINKO-NAJERA, NINA, HÖRTNAGL, LUKAS, HUTLEY,
LINDSAY, IBROM, ANDREAS, IKAWA, HIROKI, JACKOWICZ-KORCZYNSKI, MARCIN, JANOUŠ, DALIBOR,
JANS, WILMA, JASSAL, RACHHPAL, JIANG, SHICHENG, KATO, TOMOMICHI, KHOMIK, MYROSLAVA, KLATT,
JANINA, KNOHL, ALEXANDER, KNOX, SARA, KOBAYASHI, HIDEKI, KOERBER, GEORGIA, KOLLE, OLAF,
KOSUGI, YOSHIKO, KOTANI, AYUMI, KOWALSKI, ANDREW, KRUIJT, BART, KURBATOVA, JULIA, KUTSCH,
WERNER L., KWON, HYOJUNG, LAUNIAINEN, SAMULI, LAURILA, TUOMAS, LAW, BEV, LEUNING, RAY, LI,
YINGNIAN, LIDDELL, MICHAEL, LIMOUSIN, JEAN-MARC, LION, MARRYANNA, LISKA, ADAM J., LOHILA,
ANNALEA, LÓPEZ-BALLESTEROS, ANA, LÓPEZ-BLANCO, EFRÉN, LOUBET, BENJAMIN, LOUSTAU, DENIS,
LUCAS-MOFFAT, ANTJE, LÜERS, JOHANNES, MA, SIYAN, MACFARLANE, CRAIG, MAGLIULO, VINCENZO,
MAIER, REGINE, MAMMARELLA, IVAN, MANCA, GIOVANNI, MARCOLLA, BARBARA, MARGOLIS, HANK A.,
MARRAS, SERENA, MASSMAN, WILLIAM, MASTEPANOV, MIKHAIL, MATAMALA, ROSER, MATTHES, JACLYN
HATALA, MAZZENGA, FRANCESCO, MCCAUGHEY, HARRY, MCHUGH, IAN, MCMILLAN, ANDREW M. S.,
MERBOLD, LUTZ, MEYER, WAYNE, MEYERS, TILDEN, MILLER, SCOTT D., MINERBI, STEFANO, MODEROW,
UTA, MONSON, RUSSELL K., MONTAGNANI, LEONARDO, MOORE, CAITLIN E., MOORS, EDDY, MOREAUX,
VIRGINIE, MOUREAUX, CHRISTINE, MUNGER, J. WILLIAM, NAKAI, TARO, NEIRYNCK, JOHAN, NESIC,
ZORAN, NICOLINI, GIACOMO, NOORMETS, ASKO, NORTHWOOD, MATTHEW, NOSETTO, MARCELO,
NOUVELLON, YANN, NOVICK, KIMBERLY, OECHEL, WALTER, OLESEN, JØRGEN EIVIND, OURCIVAL, JEAN-
MARC, PAPUGA, SHIRLEY A., PARMENTIER, FRANS-JAN, PAUL-LIMOGES, EUGENIE, PAVELKA, MARIAN,
PEICHL, MATTHIAS, PENDALL, ELISE, PHILLIPS, RICHARD P., PILEGAARD, KIM, PIRK, NORBERT, POSSE,
GABRIELA, POWELL, THOMAS, PRASSE, HEIKO, PROBER, SUZANNE M., RAMBAL, SERGE, RANNIK,
ÜLLAR, RAZ-YASEEF, NAAMA, REED, DAVID, DE DIOS, VICTOR RESCO, RESTREPO-COUPE, NATALIA,

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 79
REVERTER, BORJA R., ROLAND, MARILYN, SABBATINI, SIMONE, SACHS, TORSTEN, SALESKA, SCOTT R.,
SÁNCHEZ-CAÑETE, ENRIQUE P., SANCHEZ-MEJIA, ZULIA M., SCHMID, HANS PETER, SCHMIDT, MARIUS,
SCHNEIDER, KARL, SCHRADER, FREDERIK, SCHRODER, IVAN, SCOTT, RUSSELL L., SEDLÁK, PAVEL,
SERRANO-ORTÍZ, PENÉLOPE, SHAO, CHANGLIANG, SHI, PEILI, SHIRONYA, IVAN, SIEBICKE, LUKAS,
SIGUT, LADISLAV, SILBERSTEIN, RICHARD, SIRCA, COSTANTINO, SPANO, DONATELLA, STEINBRECHER,
RAINER, STEVENS, ROBERT M., STURTEVANT, COVE, SUYKER, ANDY, TAGESSON, TORBERN,
TAKANASHI, SATORU, TANG, YANHONG, TAPPER, NIGEL, THOM, JONATHAN, TIEDEMANN, FRANK,
TOMASSUCCI, MICHELE, TUOVINEN, JUHA-PEKKA, URBANSKI, SHAWN, VALENTINI, RICCARDO, VAN DER
MOLEN, MICHIEL, VAN GORSEL, EVA, VAN HUISSTEDEN, KO, VARLAGIN, ANDREJ, VERFAILLIE, JOSEPH,
VESALA, TIMO, VINCKE, CAROLINE, VITALE, DOMENICO, VYGODSKAYA, NATALIA, WALKER, JEFFREY P.,
WALTER-SHEA, ELIZABETH, WANG, HUIMIN, WEBER, ROBIN, WESTERMANN, SEBASTIAN, WILLE,
CHRISTIAN, WOFSY, STEVEN, WOHLFAHRT, GEORG, WOLF, SEBASTIAN, WOODGATE, WILLIAM, LI,
YUELIN, ZAMPEDRI, ROBERTO, ZHANG, JUNHUI, ZHOU, GUOYI, ZONA, DONATELLA, AGARWAL, DEB,
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Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 80
B. TIEMEYER, A. FREIBAUER, M. DRÖSLER, E. ALBIAC-BORRAZ, J. AUGUSTIN, M. BECHTOLD, S. BEETZ, S.
BELTING, M. BERNRIEDER, C. BEYER, J. EBERL, T. EICKENSCHEIDT, H. FELL, S. FIEDLER, C. FÖRSTER,
E. FRAHM, S. FRANK, M. GIEBELS, S. GLATZEL, T. GRÜNWALD, J. HEINICHEN, M. HOFFMANN, J.
HOMMELTENBERG, H. HÖPER, A. LAGGNER, K. LEIBER-SAUHEITL, T. LEPPELT, C. METZGER, M. PEICHL-
BRAK, S. RÖHLING, N. ROSSKOPF, T. RÖTZER, M. SOMMER, M. WEHRHAN, P. WERLE, J. ZEITZ, 2013:
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Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 81
Anhang
Inhaltsverzeichnis
Anhang A: Inventuren des C-Vorrats im Boden ................................................................................ 82
Horizontgrenzen und Profilfotos ............................................................................................................. 82
Fotos der Bohrkerne ............................................................................................................................... 87
Volumenberechnung für den Standort Tharandt ..................................................................................... 89
Analyseplots der multiplen linearen Regressionen ................................................................................. 90
Anhang B: Empfehlungen für das Monitoring von Kohlenstoffvorratsänderungen und CO
2
-
Flüssen in sächsischen Ökosystemen ............................................................................................... 99
Zusammenfassung für Entscheidungsträger .......................................................................................... 99
Aktuelles Monitoring ............................................................................................................................. 100
Zielsetzung für ein künftiges Monitoring................................................................................................ 100
Optionen für das künftige Monitoring in sächsischen Ökosystemen ..................................................... 101

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 82
Anhang A: Inventuren des C-Vorrats im Boden
Horizontgrenzen und Profilfotos
Tabelle A 1: Horizontgrenzen der Profilansprache 2019 für die Standorte Klingenberg
und Grillenburg
Profil
Horizont
Untere
Horizont-
grenze
Profil
Horizont
Untere
Horizont-
grenze
Profil
Horizont
Untere
Horizont-
grenze
B1
Ap
15
A1
Ah
15
F5
Ah
18
B1
Sw-rAp
26
A1
Sw-rAp
39
F5
Sw-rAp
32.5
B1
II(Al-)Sdw
34
A1
Sw
54.5
F5
Sew
55.5
B1
III(Bt-)Go-Sd
50
A1
Sd
90
F5
Swd
78
B1
IVSw-Gro
60
A2
Ah
17.5
F5
Sd
90
B2
Ap
20
A2
Sw-rAp
50.5
F6
Ah
18
B2
Sw-rAp
32
A2
Sw
76
F6
Sw-rAp
29
B2
II(Al-)Sdw
45
A2
Sd
90
F6
Sew
46
B2
III(Bt-)Go-Sd
60
A3
Ah
15
F6
Sd
90
B3
Ap
15
A3
Sw-rAp
40.5
G1
Ah
11
B3
Sw-rAp
25
A3
Swd
67.5
G1
Sw-rAp
23
B3
IISdw
42
A3
Sd
90
G1
Sew
41
B3
IIIGo-Sw
60
A4
Ah
15
G1
Sd
90
B4
Ap
25
A4
Sw-rAp
30
G2
Ah
15
B4
Al-Sw
30
A4
Sw
60
G2
Sw-rAp
26.5
B4
IIBt-Sd
50
A4
Sd
90
G2
Sw
54.5
B4
III(Bt-)Sd
60
A5
Ah
16.5
G2
Sd
90
B5
Ap
20
A5
rAp-Sw
40.5
G3
Ah
15.5
B5
jM
35
A5
Swd
75
G3
Sw-rAp
30
B5
IISw
60
A5
Sd
90
G3
Sw
52.5
C1
Ap
15
A6
Ah
18
G3
Sd
90
C1
Sw-rAp
23
A6
rAp-Sw
40.5
G4
Ah
15
C1
IISw
32
A6
Sw
51
G4
Sw-rAp
32
C1
IIISwd
50
A6
Swd
75
G4
Sew
44.5
C1
IVSd
60
A6
Sd
90
G4
Sw
60.5
C2
Ap
20
C1
Ah
15
G4
Sd
90
C2
II(Ael-)Sdw
30
C1
rAp
33
G5
Ah
15
C2
III(Ael+Bt-)Swd
60
C1
(Al)Sw
41.5
G5
Sw-rAp
30.5
C3
Ap
14
C1
(Bt)Sd
90
G5
rAp-Sw
41.5
C3
Sw-rAp
22
C2
Ah
16.5
G5
Swd
90
C3
IISd
34
C2
Sw-rAp
29.5
G6
Ah
14
C3
IIIGo-Sd
60
C2
Swd
61.5
G6
Sw-rAp
32
C4
Ap
15
C2
IISwd
76.5
G6
Sew
54.5
C4
IISw-rAp
24
C2
IIISd
90
G6
Sd
90
C4
IIISd
30
C3
Ah
15.5
C4
IVSd
60
C3
(Sw)-rAp
37
C5
Ap
20
C3
Swd
80
C5
II(Ael+Bt-)Sdw
30
C3
Sd
90
C5
(Bt-)Sd
60
C5
Ah
16.5
D1
Ap
15
C5
Sw-rAp
36
D1
rAp
25
C5
Sw
68.5
D1
IISdw
45
C5
Sd
90
D1
IIIGo-Sw
60
C6
Ah
18
D2
Ap
20
C6
Sw-rAp
34.5
D2
IISwd
40
C6
Sw
58.5
D2
IIIGo-Sdw
60
C6
Sd
90
D3
Ap
20
F1
Ah
15
D3
IISdw
25
F1
Sw-rAp
38.5
D3
Swd
35
F1
Swd
60
D3
IIIGo-Sd
60
F1
Sd
90
D4
Ap
12
F2
Ah
12
D4
IISdw
20
F2
Sw-rAp
27
D4
IIIGo-Sd
60
F2
Sew
52.5
D5
Ap
15
F2
Swd
90
D5
rAp
25
F3
Ah
15
D5
(Ael+Bt-)Sw
30
F3
Sw-rAp
29.5
D5
(Ael+Bt-)Sdw
40
F3
Sw
65.5
D5
(Bt-)Go-Sd
60
F3
Sd
90
Klingenberg (Acker)
Grillenburg (Grünland)

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Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 83
Abbildung A 1: Profilfotos für den Standort Klingenberg (Fotos: C. Schmidt-Cotta)
D5
C5
B5
D4
C4
B4
D3
C3
B3
D2
C2
B2
D1
C1
B1

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Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 84
Abbildung A 2: Profilfotos für den Standort Grillenburg (Fotos: C. Schmidt-Cotta)
A1
C1
F1
G1
A2
C2
F2
G2
A3
C3
F3
G3
A4
G4
A5
C5
F5
G5
A6
C6
F6
G6

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 85
Tabelle A 2: Horizontbezeichnungen und -Grenzen für den Standort Tharandt.
Die Profilansprachen sind den Horizontgrenzen der Beprobung jeweils zugeordnet.
Profil
Horizont
Untergrenze
Beprobung
Untergrenze
Ansprache
Humusform Profil
Horizont
Untergrenze
Beprobung
Untergrenze
Ansprache
Humusform
W2
Aeh
2.1
3 bis 4.5
MR
W12
Aeh
8
10
ROT
W2
Aeh
9.3
3 bis 4.5
W12
Bv
18.8
40
W2
Bv
27.9
19 bis 23
W12
Bv-Cv
48.9
50
W2
IIBv+Cv
50.4
40+50
W13
Aeh
7
10
MR
W3
Aeh
10.2
10
W13
Bv
18.2
50
W3
Bv
17
20 bis 25
W13
Bv
47.9
50
W3
Sw-Bv
49.5
50
W14
Aeh
7.8
2 bis 20
ROT
W4
Aeh
10.2
1 bis 5
ROT
W14
Bv
20.9
35 bis 45
W4
Bv
34.8
25
W14
Bv
33.6
35 bis 45
W4
IIBv
49.7
50
W14
Cv
49.3
53
W5
Sw-Ah
9.6
2 bis 7
W15
Aeh
7.7
8 bis 10
MR-GMO
W5
Sw
20
10 bis 30
W15
Bv
24.7
25 bis 45
W5
IISw
31.3
50
W15
Cv
49.4
50
W5
IISw
53.9
50
W16
Ah
4.7
5 bis 7
MR
W6
Ah
11.8
3
MR
W16
(Bv-)Sw1
24.8
20 bis 30
W6
Sw+(Bv)-
Swd
35
20 bis 25 +
40
W16
Sw2 +
IISd
49.3
40 bis 50 +
50
W6
IISwd
48.9
50
W18
Ah
3
1 bis 2
MOT
W7
Aeh
8.1
5 bis 10
W18
(Bv-)Sw1
8.4
20 bis 30
W7
Bv
15.6
50
W18
(Bv-)Sw1
25.1
20 bis 30
W7
Bv
47.4
50
W18
Sw2 + Sd
51.3
40 bis 50 +
50
W8
Ah
3.9
2 bis 3
MOM
W19
Ah
5.7
10
MR-GMO
W8
Bv
13.5
35
W19
Bv
15.6
35
W8
Bv-Cv
57.4
55
W19
Bv
31.3
35
W9
Aeh
8.5
5 bis 8
MR
W19
Cv
48.5
50
W9
Bv
25.9
35
W20
Ah
3.2
5 bis 10
MOT
W9
Bv-Cv
52.6
50
W20
Bv
14.2
40
W10
Sw-Ah
2
3 bis 5
MOT
W20
Cv
57.8
55
W10
Sw1 +
(Bv)-Sw2
29.3
5 bis 15 + 35
bis 40
W21
Aeh
11.7
10 bis 15
ROT
W10
Swd
53.4
55
W21
Bv
33.4
40
W21
Bv-Cv
43.5
45
Tharandt

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Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 86
Abbildung A 3: Profilfotos für den Standort Tharandt (Fotos: C. Schmidt-Cotta)
W2
W3
W4
W5
W6
W7
W8
W9
W10
W12
W13
W14
W15
W16
W18
W19
W20
W21

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Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 87
Fotos der Bohrkerne
Abbildung A 4: Fotos der Bohrkerne am Standort Klingenberg (Fotos: C. Schmidt-Cotta)
B5
B4
B3
B2
B1
C5
C4
C3
C2
C1
D5
D4
D3
D2
D1

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Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 88
Abbildung A 5: Fotos der Bohrkerne am Standort Grillenburg (Fotos: C. Schmidt-Cotta)
A6
A5
A4
A3
A2
A1
C6
C5
C3
C2
C1
F6
F5
F3
F2
F1
G6
G5
G4
G3
G2
G1

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Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 89
Volumenberechnung für den Standort Tharandt
Abbildung A 6A: 3D-Visualisierung der bilinearen Interpolation der Horizontmächtigkeit von
49 Messpunkten in 10 cm-Abständen (oben links) auf 4900 Punkte in 1 cm-Abständen (oben
rechts) und schematische Veranschaulichung (unten links) und Beschreibung (unten rechts)
der Volumenberechnung durch Addition der Mächtigkeitswerte.
Die bilineare Interpolation wurde in R mittels bilinear.grid des akima-Pakets durchgeführt:
https://www.rdocumentation.org/packages/akima/versions/0.6-2/topics/bilinear.grid

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Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 90
Analyseplots der multiplen linearen Regressionen
Abbildung A 7: Analyseplots pro Horizontgruppe der Regressionen für die Beprobung
2019_Grube am Standort Klingenberg.

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Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 91

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Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 92
Abbildung A 8: Analyseplots pro Horizontgruppe der Regressionen für die Beprobung
2019_Grube am Standort Grillenburg

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Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 93

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Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 94
Abbildung A 9: Analyseplots pro Horizontgruppe der Regressionen für die Beprobung
2019_Grube am Standort Tharandt.

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Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 95
Abbildung A 10: Analyseplots der Regressionen für den Vergleich der Beprobungen
2019_Grube und 2019_Bohrkern am Standort Grillenburg. Analyseplots pro Horizontgruppe.

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Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 96

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Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 97
Abbildung A 11: Analyseplots der Regressionen für den Vergleich der Beprobungen
2009_Bohrkern und 2019_Bohrkern am Standort Grillenburg. Analyseplots pro Horizontgruppe.

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Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 98

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 99
Anhang B: Empfehlungen für das Monitoring von Kohlenstoffvorrats-
änderungen und CO
2
-Flüssen in sächsischen Ökosystemen
Zusammenfassung für Entscheidungsträger
Für ein aussagekräftiges Monitoring im Freistaat Sachsen müssen die derzeit nebeneinander vorhandenen
Messstrukturen zunächst harmonisiert und gebündelt sowie anschließend für die Beantwortung konkreter
Fragestellungen weiter ausgebaut werden.
Entscheidend für die Konzentration von CO
2
in der Atmosphäre und damit für die Klimawirkung ist die Bilanz
zwischen Quellen und Senken. Global werden noch ca. 55 % (30 % terrestrisch, 25 % ozeanisch) des emit-
tierten CO
2
durch Senken gebunden. Damit tragen diese Senken einen entscheidenden Anteil am notwendi-
gen Klimaschutz. Ihr Management ist eine regionale Aufgabe und bedarf eines entsprechenden Monitorings.
In Sachsen existieren mehrere Messnetze zur Erfassung von Kohlenstoffvorräten und deren Änderungen in
landwirtschaftlichen und forstlichen Ökosystemen, die sich ergänzen. Die Messnetze werden durch das
Sächsische Landesamt für Umwelt, Landwirtschaft und Geologie (LfULG), den Staatsbetrieb Sachsenforst
(SBS) und die Technische Universität (TU) Dresden betrieben. Auf dieser Basis könnte ein systematisch
integriertes Monitoring Synergien nutzbar machen, um mit moderatem Zusatzaufwand eine belastbare
Bestimmung der Kohlenstoffbindung (CO
2
-Senken) in Sachsen sowie eine quantitative Beurteilung der Aus-
wirkungen von Störungen und Managementoptionen auf den Kohlenstoffhaushalt zu ermöglichen.
Der vorliegende Vorschlag für ein Monitoringkonzept nutzt langjährige Anstrengungen und erhebliche Inves-
titionen der beteiligten Institutionen. Seine Umsetzung würde es ermöglichen, im Rahmen des THG-Moni-
torings den sächsischen Treibhausgasquellen künftig eine konsistente Abschätzung der sächsischen CO
2
-
Senken gegenüberzustellen.
In einer
ersten Phase
der Umsetzung des vorliegenden Konzeptes liegen die Prioritäten auf dem Erhalt und
der Harmonisierung verschiedener Komponenten des Monitorings. Anzustreben ist eine weitgehend syn-
chronisierte und koordinierte Fortsetzung der Boden-C-Inventuren an Bodendauerbeobachtungs- und
Dauertestflächen, die sich am Stichjahr der nächsten Bodenzustandserhebung 2023 orientiert. Dazu sind die
behördenübergreifenden Kompetenzen der beteiligten Landesinstitutionen und der TU Dresden zusammen-
zuführen und unter Nutzung europäischer Vorarbeiten (ICOS, ICP Forests) ein Daten- und Wissensma-
nagement (übergreifende Auswertungs- und Koordinierungsplattform) einzurichten. In der
zweiten Phase
werden sowohl Störungen insbesondere in Waldökosystemen als auch das landwirtschaftliche Management
mit ihren jeweiligen Auswirkungen auf den Kohlenstoffhaushalt betrachtet. Dies soll klimaoptimierte Hand-
lungsoptionen für die Sicherung von flächenhaften Kohlenstoffsenken und die Reduzierung von Kohlenstoff-
quellen ermöglichen. Schließlich könnten in einer
dritten Phase
das Monitoring auf weitere Landnutzungen
(z.B. Moore) erweitert sowie Zusatzmessungen an vorhandenen repräsentativen Standorten eingerichtet
werden, um Vorratsinventuren und atmosphärische Treibhausgasmessungen in ihren wechselseitigen Ab-
hängigkeiten in der für Sachsen typischen Kombination von Landnutzungen zu erfassen.

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 100
Aktuelles Monitoring
Das sächsische Energie- und Klimaprogramm 2012 (EKP) listet zur Stärkung und Sicherung von Treibhaus-
gassenken schwerpunktmäßig u. a. folgende Maßnahmen auf:
Schutz bestehender Kohlenstoffspeicher wie Moore, Nass-Standorte und Grünland hat Vorrang gegen-
über Anstrengungen zur Erhöhung der Senkenleistung
Erhalt und planmäßige Entwicklung standortsgerechter Kulturwälder zur Stabilisierung der Senken-
leistung
Entwicklung einer Kaskaden-Nutzung von Holz und Biomasse
Senken gerechte Bewirtschaftung landwirtschaftlich genutzter Böden
Aufbau eines sächsischen Monitorings für Treibhausgasspeicher und -senken sowie Bewertung des
Senkenpotenzials von Wald, Mooren, Auen und Grünland.
Unabhängig von der gegenwärtigen Überarbeitung und Anpassung des EKP ist die Grundlage für die Im-
plementierung bzw. Bewertung dieser Maßnahmen ein konsistentes Langfrist-Monitoring von Kohlenstoff-
vorratsänderungen in sächsischen Ökosystemen und Böden sowie die statistische Erfassung der Substi-
tution fossiler Energieträger durch regionale Holznutzung und der C-Bindung in langfristigen Holzprodukten.
Das gegenwärtige Monitoring stützt sich auf wiederholte Inventuren an Bodendauerbeobachtungsflächen
(BDF, LfULG, Ref. 42) und Dauertestflächen (DTF, LfULG, Ref. 72), entsprechende Erhebungen im Wald
(BZE und BWI, SBS, Ref. 43/44) sowie kontinuierliche Langfristbeobachtungen von CO
2
-Flüssen (ICOS,
TU Dresden). Es weist spezifische Defizite, Inkonsistenzen und Inkompatibilitäten auf, die es erschweren,
repräsentative Bilanzen der Kohlenstoffsenken und -quellen sächsischer Ökosysteme zu erstellen sowie
Störungen und Landnutzungsänderungen mit ihren Auswirkungen auf die C-Bilanzen zu erfassen. Des-
wegen wurden im Rahmen dieses Vorhabens Vorschläge zur systematischen Integration und mittelfris-
tigen Absicherung des Monitorings erarbeitet. Mit deren Umsetzung gäbe es eine verbesserte Grundlage
sowohl für die Berechnung konsistenter C-Bilanzen der sächsischen Ökosysteme als auch für die Er-
fassung von Ökosystemreaktionen auf Witterungseinflüsse, Störungen, Klimaänderung und anthropogene
Beeinflussung.
Zielsetzung für ein künftiges Monitoring
Durch eine Zusammenführung der separaten Monitoring-Programme von LfULG, SBS und TU Dresden hier
(Abbildung 1) könnten erhebliche Synergien erschlossen werden hinsichtlich der Beobachtung der Kohlen-
stoffsenken sächsischer Ökosysteme und deren Reaktion auf den Klimawandel und seine Folgen (u. a.
Ökosystemstörungen). Ziel ist, der bestehenden Quantifizierung der THG-Quellen (SCHREIBER, 2015) eine
Quantifizierung der THG-Senken (v. a. CO
2
) für Sachsen gegenüberzustellen. Im Folgenden werden meh-
rere Optionen zur Verstetigung, Integration und Erweiterung der gegenwärtigen Messnetze aufgeführt, die
fachlich begründet sind und unabhängig voneinander realisiert werden könnten. Das Ziel besteht in der ge-
genseitigen Nutzung existierender Infrastrukturen im Sinne einer synergetischen Verknüpfung verschiedener
räumlicher und zeitlicher Auflösungen des C-Monitorings, die im Ergebnis zu einem Informationsgewinn führt
(Abbildung A2a). Hierbei ist ein langfristiges Wissensmanagement von zentraler Bedeutung. Dieses erfordert
in einer neuen Form der Zusammenarbeit der Institutionen und Behörden eine Koordinierungsstelle, die
die harmonisierte Umsetzung des Monitorings von der Beprobung bis zur Auswertung überblickt und die
Zusammenführung und Auswertung von Ergebnissen organisiert. Neben dieser personellen Schlüssel-

image
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 101
position (z.Zt. 40-%-Stelle im gehobenen Dienst) erfordern auch die nachfolgenden Vorschläge zusätz-
liche finanzielle und personelle Ressourcen, die derzeit dafür in LfULG, BfUL, SBS und TU Dresden nicht
oder nur eingeschränkt zur Verfügung stehen.
Abbildung A 12: Komponenten des Monitorings von Veränderungen des C-Vorrats in säch-
sischen Ökosystemen auf Basis von Inventuren, Flussmessungen und Fernerkundung
und deren potentielle Anknüpfungspunkte zur Erstellung von Datenprodukten
Optionen für das künftige Monitoring in sächsischen Ökosystemen
Phase 1: Harmonisierung und Erhalt des Monitorings sowie Koordination
Bisherige Erhebungen der C-Vorräte im Boden erfolgen je nach Systematik (BDF, DTF, BZE) zu verschie-
denen Stichjahren und in verschiedenen Bodenhorizonten und -tiefen. Dies führt zu Unsicherheiten bei der
Berechnung von Vorratsänderungen für Sachsen. Anzustreben ist eine weitgehend synchronisierte
Fortsetzung der Boden-C-Inventuren (z. B. 5-jährige Periode an BDF/DTF und 15-jährige Periode der
BZE, Tabelle A 3). Zusätzlich zum bestehenden Messprogramm sollten Bodenproben einheitlich die
Humusauflage (im Wald) und die Tiefenstufen 0 – 30 cm und 30 – 60 cm abdecken.
An den DTF des LfULG werden bereits bisher in 4-jährlichen Abständen C-Beprobungen der Tiefenstufe
0 – 30 cm durchgeführt. Künftig sollte an einer Untergruppe von 150 ausgewählten DTF zusätzlich auch
die Tiefenstufe 30 – 60 cm beprobt werden. Des Weiteren sollten bei jeder Beprobung dieser Untergruppe
volumengerechte Proben zur Bestimmung der Lagerungsdichte entnommen werden, um C-Vorräte nach
dem Prinzip der Massenäquivalenz berechnen zu können. Die Auswahl der 150 DTF erfolgt nach den

image
Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 102
Kriterien Bewirtschaftung und Agrarstrukturgebiet. Für alle DTF werden zudem weiterhin jährlich die Be-
wirtschaftungsdaten erhoben (Fruchtfolge, Bodenbearbeitung, Düngung, Ertrag) und plausibilisiert.
Dies bedeutet eine Konzentration der Kapazitäten für Probenahme und Analyse auf ein Bezugsjahr sowie
eine zusätzliche Tiefenstufe. Der geschätzte Aufwand ist in der Anlage in Tabelle A 4 dargestellt.
Tabelle A 3: Bezugsjahre der Inventuren des Bodenkohlenstoffs vor 2020 und Vorschlag für einen
synchronisierten 5/15-jährigen Beprobungsrhythmus nach 2020
Das standardisierte Langfrist-Monitoring der TU Dresden im Rahmen der europäischen Forschungsinfra-
struktur ICOS (Integrated Carbon Observation System) basiert bisher auf befristeten Drittmittelprojekten.
Eine unterbrechungsfreie Fortführung der langfristigen Zeitreihen u. a. des atmosphärischen CO
2
-Aus-
tauschs und damit die weitere Nutzung langjähriger Investitionen sind dadurch gefährdet. Auf Grund der
Bedeutung der sächsischen ICOS-Standorte Tharandt (im Tharandter Wald existiert die zweitlängste
Zeitreihe des atmosphärischen CO
2
-Austausches weltweit, seit 1996), Klingenberg (Ackerfruchtfolge, seit
2004) und Grillenburg (Dauergrünland, seit 2003) wird eine Verstetigung dieser Messungen empfohlen. Die
geschätzten jährlichen Kosten der Fortsetzung dieses Messprogramms enthält die Anlage, Tabelle A 4. Ein
von Drittmitteln unabhängiger Betrieb könnte durch die Übernahme der Infrastruktur in den Geschäftsbereich
des SMEKUL erreicht werden (ggf. in Verbindung mit einem Rahmenvertrag mit der TUD für den Mess-
betrieb).
Die Einrichtung einer Koordinierungsstelle für die Zusammenführung, Auswertung, Integration und Bi-
lanzierung sowie die Erstellung qualitätsgeprüfter Datenprodukte auf Basis von räumlich, zeitlich und fach-
lich heterogenen Datengrundlagen ist Voraussetzung für die Nutzung von Synergien und die Ableitung
landesweiter C-Senken auf verschiedenen Zeitskalen. Zudem könnte eine solche Stelle Management-
optionen für eine klimaangepasste Bewirtschaftung der C-Senken erarbeiten. Zu erwägen ist zudem die
Schaffung eines adäquaten IT-Systems bzw. die Einbindung in die Struktur der beabsichtigten multifunk-
tionalen Nutzung meteorologischer Daten im GB SMEKUL (Projekt des LfULG). Die geschätzten Kosten
dieses langfristigen Daten- und Wissensmanagements sind in der Anlage, Tabelle A 4 aufgeführt.
Phase 2: Untersuchung der Wirkungen von land- und forstwirtschaftlicher Landnutzung sowie
Ökosystemstörungen
Landwirtschaftliches Management sowie die Waldbewirtschaftung und Kalamitäten in Wäldern beeinflussen
den Kohlenstoffhaushalt der entsprechenden Ökosystemtypen.
Wald
Funktionale Einbrüche von Fichten- und Kiefern-Forstökosystemen bedingen auch einen Einbruch der
Nettoprimärproduktion. Dementsprechend ist in solchen Situationen die Fähigkeit zur C-Speicherung
zeitweise drastisch reduziert. Im ungünstigsten Fall können diese Forst-Ökosysteme zur C-Quelle werden.
Eine Zunahme von Kalamitäten im Wald beeinflusst die Oszillation und die C-Speicherung/ -Freisetzung.
Diese wurden bisher unzureichend quantifiziert.

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 103
Demgegenüber sind mehrschichtige Waldstrukturen gleichbedeutend mit einer relativ geringen Schwankung
der Nettoprimärproduktion und dementsprechend der Wirkung von Wäldern als C-Speicher.
Für den Gesamtwald im Freistaat werden Inventuren des oberirdischen Biomassespeichers (BWI) mit
10-jähriger Periode durchgeführt (BWI
4
2022). Die dritte bundesweite Bodenzustandserhebung im Wald
(BZE 3) ist 2022 – 2024 durch das Kompetenzzentrum für Wald und Forstwirtschaft (SBS) auf 77 Stand-
orten durchzuführen; die BZE wird aber in Sachsen zur regionalen Nutzung der Daten auf 283 Standorte
(Vollerhebungsnetz 4 x 4 km) verdichtet. Dieses Vollerhebungsnetz der BZE könnte in seiner Aussagekraft
für Standortseinheiten mit großer Bedeutung als C-Speicher (z. B. organische Böden) durch Wiederbepro-
bung von qualitätsgeprüften Leitprofilen der bodenkundlichen Landesaufnahme des LfULG oder Weiser-
profilen der Forstlichen Standortserkundung systematisch verdichtet werden. Dazu ist über geostatisti-
schen Analysen des vorhandenen Datenbestandes im Geschäftsbereich eine bezüglich Aufwand und Re-
präsentativität optimierte Beprobungsstrategie (z. B. Nested Sampling als Ergänzung der systematischen
Stichprobe) zu entwickeln.
Für den Gesamtwald sind die Effekte großflächiger Einbrüche der Wirkung von Wäldern als C-Senke als
Folge der Einwirkungen von exogenen (z. B. Sturm, Nassschnee, Dürre) oder endogenen Faktoren (z. B.
Massenvermehrungen von Insekten) mit Methoden der Fernerkundung (Sentinel-2-Daten) abzuschätzen
und mit terrestrisch erhobenen Waldzustandsdaten sowie repräsentativen Informationen zu C-Vorräten und
–Flüssen zu verknüpfen. Für die Bereitstellung und die Verarbeitung der Fernerkundungsdaten wäre in
Anlehnung an die Zusammenarbeit bei den ReKIS-Klimadaten eine Kooperation mit dem Zentrum für
Informationsdienste und Hochleistungsrechnen (ZIH) der TU Dresden anzustreben. Gleichzeitig sind im
Staatsbetrieb Sachsenforst (SBS) die technologischen (VPN-Schnittstelle, Rechentechnik, Software) und
personellen Voraussetzungen zur optimierten Interpretation von Satellitendaten zu schaffen. Für großflächi-
ge Systemeinbrüche von Fichten- und Kiefern-Forsten fehlen hinreichend genaue Modelle zur Abschätzung
der Freisetzung von Kohlenstoff aus dem Bodenspeicher entlang repräsentativer und flächenrelevanter
Standortsgradienten. Derartige Modelle sind folglich zu entwickeln. Ein erster Schritt dafür ist die Ermittlung
der notwendigen Eingangsdaten, wie die repräsentative Bestimmung des C-Vorrates von bewaldeten
Flächen und Flächen nach dem Wegfall der Nettoprimärproduktion der betroffenen Forst-Ökosysteme. Die
geschätzten Kosten im Bereich Sachsenforst enthält die Anlage, Tabelle A 4.
Landwirtschaft
Für landwirtschaftlich genutzte Standorte sind die Wahl der Fruchtfolge, Art und Menge der organischen
Düngung und die Bodenbearbeitung wesentliche Einflussgrößen auf die C-Bindung bzw. -Freisetzung. Um
diese Effekte besser quantifizieren zu können, wird im Bereich Landwirtschaft eine Aufnahme der
Bodenbearbeitungsversuche des LfULG und der Südzucker AG (Standorte Lüttewitz, Zschortau, Methau/
Colditz und Versuchsstation Nossen) in ein entsprechendes Monitoringprogramm zur periodischen Er-
fassung der C-Gehalte und -Vorräte in unterschiedlichen Bodentiefen in Abhängigkeit unterschiedlicher
Bodenbearbeitungs-verfahren vorgeschlagen. Zudem sollen auch an 5 ausgewählten Düngungs- und
Grünlanddauerversuchen C-Gehalte und -Vorräte in regelmäßigem Turnus erfasst werden.
Im aktuellen Monitoring zu klären ist die Erfassung von (fachgebietsübergreifenden) Landnutzungs- und
Bewirtschaftungsänderungen. Dies betrifft z. B. Änderungen der Wald- und Dauergrünlandflächen oder Än-
derungen der Flächen mit Zwischenfruchtanbau. Das begleitende Monitoring sollte Aussagen über die
Effekte solcher Änderungen auf die C-Bilanz insbesondere in der Landwirtschaft ermöglichen. Die geschätz-
ten Kosten im Bereich Landwirtschaft enthält die Anlage, Tabelle A 4.

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 104
Phase 3: Parallelmessungen an repräsentativen Standorten (Verschneidung von Vorrats- und
Flussmessungen) und Erweiterung des Monitorings auf bisher unbeobachtete Landnutzungen
Die Kohlenstoffbilanz landwirtschaftlich genutzter Böden ist bislang unklar. Diese sind an ICOS-Standorten
in Sachsen und Europa eine CO
2
-Quelle. Wiederholte Inventuren an BDF in Sachsen zeigen dagegen keine
signifikanten Trends. Diese Diskrepanz sowie spezifische methodische Unsicherheiten von Vorrats- und
Flussmessungen könnten mit einem parallelen Monitoring an Intensivstandorten (z. B. BDF 2, ICOS) unter-
sucht werden. Dazu müssten an sächsischen ICOS-Standorten zusätzlich Inventuren nach verschiedenen
Erhebungsmethoden durchgeführt werden. Alternativ oder zusätzlich könnten z. B. an repräsentativen
BDF-2-bzw. forstlichen Level-2-Standorten Flussmessungen (CO
2
, H
2
O) nach ICOS Standard eingerichtet
werden.
Die geschätzten Kosten für Einrichtung und Betrieb von Vorratsinventuren an ICOS-Standorten sowie für
Flussmessungen nach ICOS-Standard an weiteren repräsentativen Standorten enthält die Anlage, Tabelle A 4.
Bisher gibt es für Sachsen kaum Informationen zu den Kohlenstoffvorräten von organischen Böden (natur-
nahe Moore, entwässerte und genutzte Moore). So verursachen genutzte organische Böden trotz ihrer
flächenbezogen geringen Bedeutung erhebliche Treibhausgasemissionen infolge des Abbaus organischer
Substanz. Deren Bedeutung für die sächsische Treibhausgas- und C-Bilanz kann gegenwärtig nur grob
geschätzt werden. Nach derzeitigem (ungenauen) Erkenntnisstand umfassen naturnahe Moore und
organische Nassstandorte insgesamt ca. 2,5 % der Landesfläche (ca. 47.000 ha). Diese oftmals kleinräu-
mig vorkommenden Standorte wurden in der Vergangenheit entwässert und in Kultur genommen. Deren
aktueller C-Vorrat und seine Veränderungstendenz sind nicht bekannt. Um die Unsicherheiten und
Kenntnislücken zu schließen, ist eine Neukartierung (auch forstlich genutzter) organischer Standorte
insbesondere im Tiefland sowie die Bestimmung aktueller C-Vorräte und deren Veränderungspotentiale
erforderlich. Es geht dabei auch um die Frage, ob eine Wiedervernässung auch aus dem Blickwinkel der
Sicherung und des Wiederausbaus der C-Vorräte sinnvoll sein kann. Für diese drainierten, naturnahen
und wiedervernässten Flächen könnte an ausgewählten Standorten der langfristige zeitliche Verlauf der
C-Vorratsänderungen im Rahmen eines dauerhaften Monitorings von C-Vorräten und C-Flüssen über die
Einrichtung von BDF-2-/ Level-2-Flächen und/oder Flussmessungen nach ICOS-Standard und/oder mittels
automatischer Haubenmessungen erfolgen. Durch diese Kombination aus Vorrats- und Flussmessungen
könnten der atmosphärische CO
2
/CH
4
-Austausch, die bodenbezogenen C-Umsetzungs- und Speiche-
rungsprozesse und der Austrag von DOC über Sicker- und Oberflächenwasser abgebildet werden. Bei
einer derartigen Kombination ließen sich zudem zahlreiche messtechnische Synergien nutzen. Auch die
Problematik der DOC-Austräge und deren Eintrag in die Zuflüsse von Trinkwassertalsperren könnte in
diesem Zusammenhang untersucht werden. Die geschätzten Kosten für Einrichtung und Betrieb von
Vorratsinventuren und Flussmessungen an neu einzurichtenden Standorten enthält die Anlage, Tabelle A 4.
Ein analoges Monitoring von Bergbaufolgelandschaften, Binnengewässern/Talsperren und urbanen Ge-
bieten sollte darüber hinaus bedacht und ggf. in Erwägung gezogen werden.

Schriftenreihe des LfULG, Heft 13/2021 | 105
Tabelle A 4: Kostenschätzungen zum Monitoringkonzept
C-Monitoring: Kostenübersicht nach Jahren
Tätigkeit
Institution
2021
2022
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
2030
2031
2032
2033
2034
2035
2036
2037
2038
2039
2040
2041
2042
2043
2044
Phase 1 - zwingend notwendig
BDF (Anpassung des Probenintervalls/zusätzliche BeprobungLfULG/ A 4
25000
25000
25000
25000
25000
BZE (landesweite Verdichtung, 206 Punkte, Personal E 6, 2
Jahre
(in HH-Planung für 2011/22 eingebracht, Entscheidung
steht aus)
SBS
45000
45000
BZE (landesweite Verdichtung, 206 Punkte, Vergabe Beprobung
SBS
25000
20000
5000
25000
20000
5000
DTF (Erweiterung der 5-jährlichen C-Beprobung an 150
ausgewählten DTF auf die Tiefenstufe 30 – 60 cm sowie
zusätzliche Erhebungen der Trockenrohdichte in 0 – 30 und
0 – 60 cm Tiefe; Zusammensetzung der Kosten: Personal 50
% E13 37.000 €, Mittel für Aufträge an Dritte 14.000 €)
LfULG/ A 7
18500
48200
21300
18500
48200
21300
18500
48200
21300
18500
48200
21300
18500
48200
21300
TU
89000
89000
89000
89000
89000
89000
89000
89000
89000
89000
89000
89000
89000
89000
89000
89000
89000
89000
89000
89000
89000
89000
89000
89000
FS SN?
116000
116000
116000
116000
116000
116000
116000
116000
116000
116000
116000
116000
116000
116000
116000
116000
116000
116000
116000
116000
116000
116000
116000
116000
Fachliche Koordinierung
LfULG/ A 5
47000
94000
47000
47000
94000
47000
47000
94000
47000
47000
94000
47000
IT (50 % E 11, Investitionen)
LfULG/ A
11 + A 5
42000
Summe Phase 1 (ohne Eigenbeitrag der TU Dresden)
116000
251500
390200
189300
116000
116000
134500
189200
137300
116000
116000
181500
283200
184300
116000
116000
206500
303200
189300
116000
116000
181500
283200
184300
Phase 2 - optional
Geostatistische Analyse des Datenbestandes „Waldboden“
(BZE, qualitätsgeprüfte Weiserprofile des LfULG & SBS) für
kosten- und nutzenoptimierte Verdichtungsstrategie
SBS
75000
75000
Auswertung von Fernerkundungsdaten zur Detektion von
großflächigen Einbrüchen der Nettoprimärproduktion in
Fichten- und Kiefern-Forsten
SBS
75000
75000
75000
75000
75000
Bestimmungen des C-Vorrates von Waldökosystemen in
repräsentativen Phasen der Dynamik der
Nettoprimärproduktion bzw. nach großflächigen
Systemeinbrüchen für flächenrepräsentative
Standortsgradienten (4 Beprobungszyklen)
SBS
35000
35000
35000
35000
Monitoring der Auswirkungen von
Bodenbearbeitungsverfahren, Düngung und
Grünlandbewirtschaftung auf C-Gehalte und
Trockenrohdichte
LfULG/A 7
14000
14000
14000
14000
14000
14000
14000
14000
14000
14000
14000
14000
14000
14000
14000
14000
14000
14000
14000
14000
14000
14000
14000
14000
Summe Phase 2
89000
89000
89000
89000
49000
14000
14000
14000
89000
49000
14000
14000
14000
89000
49000
14000
14000
14000
89000
49000
14000
14000
14000
14000
Phase 3 - optional
Einrichtung und Betrieb von Vorratsinventuren an ICOS-
Standorten sowie für Flussmessungen nach ICOS-Standard
an weiteren repräsentativen Standorten
FS SN?
142500
45500
45500
45500
45500
45500
45500
45500
45500
45500
45500
45500
45500
45500
45500
45500
45500
45500
Einrichtung und Betrieb von Vorratsinventuren und
Flussmessungen nach ICOS-Standard an bisher
unbeobachteten Standorten
FS SN?
270000
59000
59000
59000
59000
59000
59000
59000
59000
59000
59000
59000
59000
Summe Phase 3
0
0
0
0
0
0
142500
45500
45500
45500
45500
315500
104500
104500
104500
104500
104500
104500
104500
104500
104500
104500
104500
104500
Gesamtkosten bei Umsetzung aller Maßnahmen (ohne Tarif-
und sonstige Erhöhungen)
205000
340500
479200
278300
165000
130000
291000
248700
271800
210500
175500
511000
401700
377800
269500
234500
325000
421700
382800
269500
234500
300000
401700
302800
Fortsetzung des Messprogramms an drei bestehenden
ICOS-Standorten und zwei weiteren bestehenden
Messstationen mit Eddy-Kovarianz-Messtechnik

image
Herausgeber:
Sächsisches Landesamt für Umwelt, Landwirtschaft und Geologie
(LfULG)
Pillnitzer Platz 3, 01326 Dresden
Telefon: + 49 351 2612-0
Telefax: + 49 351 2612-1099
E-Mail:
lfulg@smul.sachsen.de
www.smul.sachsen.de/lfulg
Autor:
Thomas Grünwald, Claudia Schmidt-Cotta, Karsten Kalbitz, Christi-
an Bernhofer
TU Dresden, Professuren Meteorologie und Bodenressourcen,
Landnutzung
Pienner Str. 23, 01737 Tharandt
Telefon: + 49 351 4633129
E-Mail:
thomas.gruenwald@tu-dresden.de
Redaktion:
Andrea Hausmann
Abteilung 5/Referat 51
Pillnitzer Platz 3, 01326 Dresden
Telefon: + 49 351 2612-5100
Telefax: + 49 351 2612-5099
E-Mail: andrea.hausmann@smul.sachsen.de
Fotos:
Claudia Schmidt-Cotta
Auflage:
1. Auflage
Redaktionsschluss:
03.02.2021
ISSN:
1867-2868
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