Hopp til hovedinnholdet

Publikasjoner

NIBIOs ansatte publiserer flere hundre vitenskapelige artikler og forskningsrapporter hvert år. Her finner du referanser og lenker til publikasjoner og andre forsknings- og formidlingsaktiviteter. Samlingen oppdateres løpende med både nytt og historisk materiale. For mer informasjon om NIBIOs publikasjoner, besøk NIBIOs bibliotek.

2012

Sammendrag

I forbindelse med bygging av nytt dobbeltspor mellom Holm og Nykirke, har Jernbaneverket ønsket en overvåking av noen prøveflater med grunnvannsbetinget vegetasjon for å dokumentere evt. endringer i grunnvannsnivåets påvirkning på naturmiljøet langs tunneltraséen. Det er derfor lagt ut prøveflater som vil bli overvåket i perioden 2011 – 2015. Prøveflatene er lagt til naturtypeområder som er vurdert å ha nasjonal og regional verdi. I perioden er i vegetasjonsutviklingen registrert avvikende prøveflate ved P1 Ødegården vest i 2012. Dette skyldes klart endret grunnvannstand. Dette kommer klarest til uttrykk ved redusert forekomst av ramsløk (Allium ursinum). Det er også noe sement i terrenget som indikerer at tettingsarbeidet har nådd helt opp til de overflatenære lagene, og endret lokalhydrologien her. Det er ikke avgjørende forskjell på de to årene med tanke på klima, da begge årene er ”frodige” og relativt ”våte” år. På de andre feltene er det ingen av de registrerte data som indikerer at gjennomføringen av tunellarbeidene har påvirket den grunnvannsbetingede vegetasjonen i 2012.

Sammendrag

The source of input data for soil physical properties may contribute to uncertainty in simulated catchment response. The objective of this study was to quantify the uncertainty in catchment surface runoff and erosion predicted by the physically based model LISEM, as influenced by uncertainty in soil texture and SOM content, and the pedotransfer function derived soil water retention curve, hydraulic conductivity, aggregate stability and cohesion. LISEM was first calibrated using measured data in a sub-catchment, and then run for the whole catchment for a summer storm event with basic input data from two data sources: soil series specific generic data from the national soil survey database, and measured data collected in a grid within the catchment. The measured data were assigned in two ways: mean values per map unit, or random distribution (50 realizations) per map unit. The model was run both for a low risk situation (crop covered surface) and a high risk situation (without crop cover and with reduced aggregate stability and cohesion). The main results were that 1) using non-local database data yielded much higher peak discharge and five to six times higher soil loss than using locally measured data, 2) there was little difference in simulated runoff and soil loss between the two approaches (mean value versus randomdistribution) to assign locally measured data, 3) differences between the 50 random realizationswere insignificant, for both low-risk and high-risk situations, and 4) uncertainty related to input data could result in larger differences between runswith different input data source than between runswith the same input data source but extreme differences in erosion risk. The main conclusion was that inadequate choice of input data source can significantly affect general soil loss and the effect of measures.