Physikalische Beschreibung der Wasser- und Energiebilanz von Gründächern

Abstract

Die vorliegende kumulative Dissertation widmet sich der physikalischen Beschreibung der Wasser- und Energiebilanz marktüblicher extensiver Gründachsysteme und schließt damit zentrale Forschungslücken in der urbanen Klimaanpassung. Auf Basis einer zweijährigen Lysimeter-Messkampagne wurden vier unterschiedliche Dachaufbauten (Economy-, Nature-, Garden- und Retention Roof) unter realen Witterungsbedingungen kontinuierlich untersucht. Dabei konnten signifikante Unterschiede in der Evapotranspiration (ET) sowie der Substrat und Lufttemperaturen nachgewiesen werden, die direkt auf technische Systemparameter wie Speichervolumen, Substratdicke und Vegetationszusammensetzung zurückzuführen sind. Ein Schwerpunkt der Arbeit lag auf der erstmaligen systematischen Erhebung vegetationsphysiologischer Steuergrößen auf Gründächern. Stomatäre Leitfähigkeit, Interzeptionskapazität sowie dynamische Parameter wie Plant Area Index (PAI) und Soil Cover Fraction (SCF) wurden Arten- bzw. Gründachspezifisch quantifiziert. Die Ergebnisse belegen, dass diese Größen entscheidend zur Steuerung von Transpirationsleistung, Interzeption und Temperaturregimen beitragen und die funktionale Differenzierung technischer Dachsysteme maßgeblich erklären. Die gewonnenen Daten bildeten die Grundlage für die Entwicklung und Validierung eines praxistauglichen Simulationsmodells, das ET und Substrattemperatur mit hoher zeitlicher Auflösung prognostiziert. Das Modell integriert dynamische Stomatäre Widerstände, PAIabhängige Interzeptionsspeicher und die hydraulische Kopplung zwischen Substrat- und Retentionsebene. Mit einem prozentualen Bias (PBIAS) von -1% für die Evapotranspirationsmodellierung erreicht es eine im Vergleich zu etablierten Ansätzen deutlich höhere Prognosegüte. Die Dissertation zeigt, dass sich marktübliche Gründachsysteme nicht nur bautechnisch, sondern auch funktional stark unterscheiden und dass diese Unterschiede durch eine Kombination aus hochauflösenden Messungen und prozessintegrierter Modellierung präzise erfassbar sind. Damit wird sowohl ein methodischer Beitrag zur Weiterentwicklung der Gründachforschung als auch ein praktisches Instrument für Planung, Simulation und Bewertung grüner Infrastrukturen geleistet. Perspektivisch eröffnet die Arbeit Anknüpfungspunkte für die Übertragung auf andere Klimazonen, Vegetationstypen und Gebäudekontexte sowie für die Kopplung mit energetischen und städtebaulichen Modellen.

The present cumulative dissertation focuses on the physical characterization of the water and energy balance of commercially available extensive green roof systems, thereby addressing key research gaps in urban climate adaptation. Based on a two-year lysimeter measurement campaign, four different roof configurations (Economy Roof, Nature Roof, Garden Roof, and Retention Roof) were continuously investigated under real meteorological conditions. Significant differences in evapotranspiration (ET) as well as in substrate and air temperatures were identified, which can be directly attributed to technical system parameters such as water storage capacity, substrate thickness, and vegetation composition. A central focus of the dissertation was the first systematic assessment of vegetationphysiological control variables on green roofs. Stomatal conductance, interception capacity, and dynamic parameters such as Plant Area Index (PAI) and Soil Cover Fraction (SCF) were quantified in a species- and system-specific manner. The results demonstrate that these variables play a decisive role in controlling transpiration performance, interception processes, and temperature regimes, and substantially explain the functional differentiation of technical green roof systems. The collected data formed the basis for the development and validation of a practice-oriented simulation model capable of predicting evapotranspiration and substrate temperature at high temporal resolution. The model integrates dynamic stomatal resistances, PAI-dependent interception storage, and the hydraulic coupling between the substrate and retention layers. With a percentage bias (PBIAS) of −1% for evapotranspiration modeling, it achieves a markedly higher predictive accuracy compared to established approaches. The dissertation demonstrates that commercially available green roof systems differ not only in their structural design but also substantially in their functional performance, and that these differences can be precisely captured through a combination of high-resolution measurements and process-integrated modeling. The work thus provides both a methodological contribution to the advancement of green roof research and a practical tool for the planning, simulation, and assessment of green infrastructure. From a forward-looking perspective, the findings open pathways for transfer to other climate zones, vegetation types, and building contexts, as well as for integration with energetic and urban-scale model.