Quantifizierung und Implementierung der Wurzelverstärkung in Hangstabilitätsmodellen
Version
Published
Date Issued
2019
Author(s)
Type
Book Chapter
Language
German
Abstract
Die Wurzelverstärkung ist ein wichtiger stabilisierender
Effekt der Vegetation gegenüber von flachgründigen Rutschungen und wurde seit Jahrzehnten untersucht. Trotzdem bleibt die Quantifizierung und Berücksichtigung dieses
Effektes in der Praxis eine Herausforderung. In diesem Beitrag zeigen wir Resultate und Ansätze, welche die Anwendung einer «quantitative
Ingenieurbiologie» erlauben. Aufgrund einzigartiger Daten der Wurzelverstärkung verschiedener Baumarten sowie neuen Modellen
zur Aufskalierung dieser Effekte auf die Bestandesebene, ist es heute möglich die Wurzelverstärkung besser in Hangstabilitätsmodelle
zu implementieren. Mit dem Beispiel vom «SlideforNET»-Modell wird eine praxisnahe Anwendung zur Beurteilung der Hangstabilität
präsentiert und diskutiert.
Effekt der Vegetation gegenüber von flachgründigen Rutschungen und wurde seit Jahrzehnten untersucht. Trotzdem bleibt die Quantifizierung und Berücksichtigung dieses
Effektes in der Praxis eine Herausforderung. In diesem Beitrag zeigen wir Resultate und Ansätze, welche die Anwendung einer «quantitative
Ingenieurbiologie» erlauben. Aufgrund einzigartiger Daten der Wurzelverstärkung verschiedener Baumarten sowie neuen Modellen
zur Aufskalierung dieser Effekte auf die Bestandesebene, ist es heute möglich die Wurzelverstärkung besser in Hangstabilitätsmodelle
zu implementieren. Mit dem Beispiel vom «SlideforNET»-Modell wird eine praxisnahe Anwendung zur Beurteilung der Hangstabilität
präsentiert und diskutiert.
Subjects
GB Physical geography
SD Forestry
Journal or Serie
FAN Fachleute Naturgefahren Schweiz
Organization
Publisher
FAN Fachleute Naturgefahren Schweiz
Submitter
HildebrandS
Citation apa
Schwarz, M., Flepp, G., & Dorren, L. (2019). Quantifizierung und Implementierung der Wurzelverstärkung in Hangstabilitätsmodellen. In FAN Fachleute Naturgefahren Schweiz. FAN Fachleute Naturgefahren Schweiz. https://doi.org/10.24451/arbor.10083
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Name
FAN_Kurs2019_GzD_Endversion.pdf
License
Publisher
Version
published
Size
261.74 KB
Format
Adobe PDF
Checksum (MD5)
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