Angeeichte Radarniederschlagsdaten (RADOLAN) liefern wichtige Informationen über die hohe zeitliche und räumliche Variabilität erosiver Regen und deren Erosivität, ihrem Potential Bodenerosion zu verursachen. Notwendige Skalierungsfaktoren wurden ermittelt, welche die Unterschätzung der Erosivität durch die räumliche und zeitliche Auflösung und die Messeigenheiten von RADOLAN kompensieren. Es wurde gezeigt, dass die behördlich etablierte ‚Universal Soil Loss Equation‘ mit skalierten RADOLAN-basierten Erosivitäten zuverlässige Erosionsprognosen liefert.
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Angeeichte Radarniederschlagsdaten (RADOLAN) liefern wichtige Informationen über die hohe zeitliche und räumliche Variabilität erosiver Regen und deren Erosivität, ihrem Potential Bodenerosion zu verursachen. Notwendige Skalierungsfaktoren wurden ermittelt, welche die Unterschätzung der Erosivität durch die räumliche und zeitliche Auflösung und die Messeigenheiten von RADOLAN kompensieren. Es wurde gezeigt, dass die behördlich etablierte ‚Universal Soil Loss Equation‘ mit skalierten RADOLAN-basi...
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