TY - THES A1 - Awoye, Oyémonbadé Hervé Rodrigue T1 - Implications of future climate change on agricultural production in tropical West Africa: evidence from the Republic of Benin T1 - Auswirkungen des zukünftigen Klimawandels auf die landwirtschaftliche Produktion im tropischen West Afrika: eine Fallstudie für die Republik Benin N2 - Environmental interlinked problems such as human-induced land cover change, water scarcity, loss in soil fertility, and anthropogenic climate change are expected to affect the viability of agriculture and increase food insecurity in many developing countries. Climate change is certainly the most serious of these challenges for the twenty-first century. The poorest regions of the world – tropical West Africa included – are the most vulnerable due to their high dependence on climate and weather sensitive activities such as agriculture, and the widespread poverty that limits the institutional and economic capacities to adapt to the new stresses brought about by climate change. Climate change is already acting negatively on the poor smallholders of tropical West Africa whose livelihoods dependent mainly on rain-fed agriculture that remains the cornerstone of the economy in the region. Adaptation of the agricultural systems to climate change effects is, therefore, crucial to secure the livelihoods of these rural communities. Since information is a key for decision-making, it is important to provide well-founded information on the magnitude of the impacts in order to design appropriate and sustainable adaptation strategies. Considering the case of agricultural production in the Republic of Benin, this study aims at using large-scale climatic predictors to assess the potential impacts of past and future climate change on agricultural productivity at a country scale in West Africa. Climate signals from large-scale circulation were used because state-of-the art regional climate models (RCM) still do not perfectly resolve synoptic and mesoscale convective processes. It was hypothesised that in rain-fed systems with low investments in agricultural inputs, yield variations are widely governed by climatic factors. Starting with pineapple, a perennial fruit crops, the study further considered some annual crops such as cotton in the group of fibre crops, maize, sorghum and rice in the group of cereals, cowpeas and groundnuts belonging to the legume crops, and cassava and yams which are root and tuber crops. Thus the selected crops represented the three known groups of photosynthetic pathways (i.e. CAM, C3, and C4 plants). In the study, use was made of the historical agricultural yield statistics for the Republic of Benin, observed precipitation and mean near-surface air temperature data from the Climatic Research Unit (CRU TS 3.1) and the corresponding variables simulated by the regional climate model (RCM) REMO. REMO RCM was driven at its boundaries by the global climate model ECHAM 5. Simulations with different greenhouse gas concentrations (SRES-A1B and B1 emission scenarios) and transient land cover change scenarios for present-day and future conditions were considered. The CRU data were submitted to empirical orthogonal functions analysis over the north hemispheric part of Africa to obtain large-scale observed climate predictors and associated consistent variability modes. REMO RCM data for the same region were projected on the derived climate patterns to get simulated climate predictors. By means of cross-validated Model Output Statistics (MOS) approach combined with Bayesian model averaging (BMA) techniques, the observed climate predictors and the crop predictand were further on used to derive robust statistical relationships. The robust statistical crop models perform well with high goodness-of-fit coefficients (e.g. for all combined crop models: 0.49 ≤ R2 ≤ 0.99; 0.28 ≤ Brier-Skill-Score ≤ 0.90). Provided that REMO RCM captures the main features of the real African climate system and thus is able to reproduce its inter-annual variability, the time-independent statistical transfer functions were then used to translate future climate change signal from the simulated climate predictors into attainable crop yields/crop yield changes. The results confirm that precipitation and air temperature governed agricultural production in Benin in general, and particularly, pineapple yield variations are mainly influenced by temperature. Furthermore, the projected yield changes under future anthropogenic climate change during the first-half of the 21st century amount up to -12.5% for both maize and groundnuts, and -11%, -29%, -33% for pineapple, cassava, and cowpeas respectively. Meanwhile yield gain of up to +10% for sorghum and yams, +24% for cotton, and +39% for rice are expected. Over the time period 2001 – 2050, on average the future yield changes range between -3% and -13% under REMO SRES–B1 (GHG)+LCC, -2% and -11% under REMO SRES–A1B (GHG only),and -3% and -14% under REMO SRES–A1B (GHG)+LCC for pineapple, maize, sorghum, groundnuts, cowpeas and cassava. In the meantime for yams, cotton and rice, the average yield gains lie in interval of about +2% to +7% under REMO SRES–B1 (GHG)+LCC, +0.1% and +12% under REMO SRES–A1B (GHG only), and +3% and +10% under REMO SRES–A1B (GHG)+LCC. For sorghum, although the long-term average future yield depicts a reduction there are tendencies towards increasing yields in the future. The results also reveal that the increases in mean air temperature more than the changes in precipitation patterns are responsible for the projected yield changes. As well the results suggest that the reductions in pineapple yields cannot be attributed to the land cover/land use changes across sub-Saharan Africa. The production of groundnuts and in particular yams and cotton will profit from the on-going land use/land cover changes while the other crops will face detrimental effects. Henceforth, policymakers should take effective measures to limit the on-going land degradation processes and all other anthropogenic actions responsible for temperature increase. Biotechnological improvement of the cultivated crop varieties towards development of set of seed varieties adapted to hotter and dry conditions should be included in the breeding pipeline programs. Amongst other solutions, application of appropriate climate-smart agricultural practices and conservation agriculture are also required to offset the negative impacts of climate change in agriculture. N2 - In vielen Entwicklungsländern gefährden Umweltprobleme wie die tiefgreifende Veränderung der Landoberfläche, Wasserknappheit, Bodendegradation und der anthropogene Klimawandel die Leistung¬sfähigkeit der Landwirtschaft und erhöhen so das Risiko von Nahrungs-mittelknappheit. Von diesen miteinander verwobenen Bedrohungen ist der Klimawandel im 21. Jahrhundert sicherlich die bedeutendste. Die höchste Vulnerabilität weisen die ärmsten Regionen der Welt – unter anderen Westafrika – auf, sowohl wegen der großen Bedeutung von klima- und wettersensitiven Wirtschaftsektoren wie der Landwirtschaft als auch wegen der verbreiteten Armut. Diese schränkt die staatlichen und wirtschaftlichen Anpassungs¬kapazitäten an die neuen Herausforderungen durch den Klimawandel ein. Westafrikanische Kleinbauern, deren Lebensunterhalt wesentlich vom traditionellen Regenfeldbau – dem Eckpfeiler der regionalen Wirtschaft – abhängt, bekommen die negativen Auswirkungen bereits zu spüren. Die Adaption der agroökonomischen Systeme an den Klimawandel ist eine unbedingte Notwendigkeit für die Sicherung der Lebensgrundlage dieser ländlichen Gebiete. Da Wissen die Basis für Entscheidungen darstellt, sind belastbare Informationen über das Ausmaß der Auswirkungen wichtig, um angemessene und nachhaltige Anpassungsstrategien zu entwickeln. Am Beispiel der Republik Benin untersucht diese Studie das Potenzial von makroskaligen klimatischen Prädiktoren zur Erfassung und Quantifizierung des potentiellen Einflusses von beobachteten und künftigen Klimaänderungen auf die landwirtschaftliche Produktion eines westafrikanischen Landes. Die Auswirkungen der großskaligen Zirkulation wurden herangezogen, da auch moderne Regionale Klimamodelle (RCMs) Schwierigkeiten haben, klein- oder mesoskalige synoptische und insbesondere konvektive Prozesse überzeugend zu simulieren. Zugrunde liegt die Annahme, dass Schwankungen des landwirtschaftlichen Ertrags in auf Regenfeldbau basierenden landwirtschaftlichen Systemen mit geringen Kapitaleinsatz zu weiten Teilen auf klimatische Faktoren zurückzuführen sind. Untersucht werden die Ananas als perennierende Pflanze sowie einige einjährige Feldfrüchte wie Baumwolle aus der Gruppe der Faserpflanzen, die Getreidearten Mais, Sorghumhirse und Reis, die Hülsenfrüchte Augenbohne und Erdnuss sowie die Knollen- und Wurzelfrüchte Maniok und Yams. Somit repräsentieren die ausgewählten Feldfrüchte die drei bekannten Photosynthese-Wege, nämlich CAM, C3 und C4. Die vorliegende Studie verwendet historische Ertragsstatistiken der Republik Benin, Beobachtungsdaten der Climate Research Unit für den monatlichen Niederschlag sowie die bodennahe Mitteltemperatur (CRU TS 3.1) und die entsprechenden Variablen simuliert durch das REMO RCM. Dieses Regionalmodell wird an seinen Rändern durch das globale Klimamodell ECHAM 5 angetrieben. Es werden Modellsimulationen mit unterschiedlichen Randbedingungen im Hinblick auf Treibhausgaskonzentrationen (die Szenarien SRES-B1 und SRES-A1B) und Veränderungen der Landbedeckung (LCC) berücksichtigt. Mittels Hauptkomponentenanalyse werden aus den CRU-Daten für den nordhemisphärischen Teil Afrikas Zeitreihen und räumliche Muster für großskalige Prädiktoren gewonnen. Um mit diesen konsistente Prädiktoren für die Simulationen zu erhalten, werden die Datenfelder des REMO RCMs auf die so gewonnenen Raummuster projiziert. Für die beobachteten Zeitreihen der Prädiktoren und die zeitliche Entwicklung der unterschiedlichen Feldfrüchte als Prädiktant werden mittels eines kombinierten Ansatzes aus kreuzvalidierten Model Output Statistics (MOS) und Bayesian Model Averaging (BMA) Techniken robuste statistische Zusammenhänge erfasst. Die resultierenden statistischen Modelle zeigen gute Performance, beispielsweise gilt für alle erzeugten Modelle 0,49 ≤ R² ≤ 0,99 und 0,28 ≤ Brier-Skill-Score ≤ 0,90. Da das REMO RCM die Hauptcharakteristika des beobachteten Klimas in Afrika erzeugt und daher die interannuelle Variabilität realistisch reproduziert, können mithilfe der zeitunabhängigen statistischen Transferfunktionen Klimaänderungssignale, gewonnen aus den simulierten Prädiktoren, in zu erwartende Veränderungen der Ernteerträge übersetzt werden. Die Ergebnisse bestätigen, dass Niederschlag und bodennahe Temperatur allgemein die landwirtschaftliche Produktion bestimmen und insbesondere die Schwankungen in den Ananas¬-erträgen primär thermisch bedingt scheinen. Weiterhin finden sich unter den simulierten künftigen Klimabedingungen projizierte Ertragsänderungen von bis zu -12,5% für Mais und Erdnuss und -11% , -29% und -33% für Ananas, Maniok und Augenbohne. Zugleich werden Ertragssteigerungen von +10% für Sorghumhirse und Yams, +24% für Baumwolle und +39% für Reis projiziert. Diese Änderungen sind abhängig von den Randbedingungen. Im Mittel betragen die simulierten Änderungen der Erträge während der Periode von 2001 bis 2050 zwischen -13% und -3% für SRES-B1 + LCC, -11% und -2% für SRES-A1B sowie -14% bis -3% für SRES-A1B + LCC für Ananas, Mais, Sorghumhirse, Erdnuss, Augenbohne und Maniok. Daneben finden sich für Yams, Baumwolle und Reis Zuwächse im Ernteertrag, die in Intervallen zwischen +2% bis +7% für SRES-B1 + LCC, +0.1% bis +12% für SRES-A1B und +3% bis +10% für SRES-A1B + LCC liegen. Obwohl die durchschnittliche Veränderung im Ertrag der Sorghumhirse negativ ist, lassen sich auch Tendenzen hin zu positiven Veränderungen feststellen. Die Ergebnisse zeigen zudem, dass die projizierte Zunahme der mittleren Lufttemperatur die simulierten Ernteerträge stärker beeinflusst als Veränderungen in den Niederschlagsmustern. Weiterhin scheint im Fall der Ananas der simulierte Rückgang im Ertrag nicht auf Veränderungen bei Landnutzung oder Landoberflächenbedeckung im subsaharischen Afrika zurückführbar. Die Erdnuss- und insbesondere Yams- und Baumwollerzeugung werden von den Veränderungen in der Landoberflächenbedeckung, die für die übrigen Feldfrüchte nachteilige Effekte bedeuten, profitieren. Zukünftig sollten politische Entscheidungsträger wirksame Maßnahmen einleiten, um die fortschreitende Landdegradation sowie alle anderen anthropogenen Prozesse, die zur globalen Erwärmung beitragen, einzuschränken. Biotechnologische Verbesserungen der verwendeten Nutzpflanzen, um an heißere und trockenere Bedingungen angepasste Varianten zu erzeugen, sollten in die bestehenden Aufzuchtprogramme integriert werden. Weiterhin sind unter anderem die Anwendung von geeigneten, klimaintelligenten landwirtschaftlichen Verfahren sowie eine nachhaltige Agrarwirtschaft notwendig, um die Schäden des Klimawandels auf die Landwirtschaft auszugleichen. KW - Benin KW - Klimaänderung KW - climate change impact KW - large-scale climate circulation KW - West Africa KW - food security KW - agriculture KW - Agrarproduktion KW - Klimawandel KW - Landwirtschaft Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-122887 ER - TY - JOUR A1 - Zoungrana, Benewinde Jean-Bosco A1 - Conrad, Christopher A1 - Amekudzi, Leonard K. A1 - Thiel, Michael A1 - Dapola Da, Evariste A1 - Forkuor, Gerald A1 - Löw, Fabian T1 - Multi-Temporal Landsat Images and Ancillary Data for Land Use/Cover Change (LULCC) Detection in the Southwest of Burkina Faso, West Africa JF - Remote Sensing N2 - Accurate quantification of land use/cover change (LULCC) is important for efficient environmental management, especially in regions that are extremely affected by climate variability and continuous population growth such as West Africa. In this context, accurate LULC classification and statistically sound change area estimates are essential for a better understanding of LULCC processes. This study aimed at comparing mono-temporal and multi-temporal LULC classifications as well as their combination with ancillary data and to determine LULCC across the heterogeneous landscape of southwest Burkina Faso using accurate classification results. Landsat data (1999, 2006 and 2011) and ancillary data served as input features for the random forest classifier algorithm. Five LULC classes were identified: woodland, mixed vegetation, bare surface, water and agricultural area. A reference database was established using different sources including high-resolution images, aerial photo and field data. LULCC and LULC classification accuracies, area and area uncertainty were computed based on the method of adjusted error matrices. The results revealed that multi-temporal classification significantly outperformed those solely based on mono-temporal data in the study area. However, combining mono-temporal imagery and ancillary data for LULC classification had the same accuracy level as multi-temporal classification which is an indication that this combination is an efficient alternative to multi-temporal classification in the study region, where cloud free images are rare. The LULCC map obtained had an overall accuracy of 92%. Natural vegetation loss was estimated to be 17.9% ± 2.5% between 1999 and 2011. The study area experienced an increase in agricultural area and bare surface at the expense of woodland and mixed vegetation, which attests to the ongoing deforestation. These results can serve as means of regional and global land cover products validation, as they provide a new validated data set with uncertainty estimates in heterogeneous ecosystems prone to classification errors. KW - Burkina Faso KW - West Africa KW - multi-temporal images KW - mono-temporal image KW - ancillary data KW - LULCC Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-125866 VL - 7 IS - 9 ER - TY - THES A1 - Konrad, Tillmann T1 - Governance of Protected Areas in West Africa - The case of the W-Arly-Pendjari (WAP) Complex in Benin and Burkina Faso T1 - Governance von Schutzgebieten in Westafrika - Eine Fallstudie zum W-Arly-Pendjari (WAP) Komplex in Benin und Burkina Faso N2 - Protected areas are the central strategy for preserving biodiversity in the face of overexploitation and global change. To ensure their long-term survival, however, these areas may not be regarded as last havens of wilderness, but as complex social-ecological systems. Modern approaches of protected area (PA) management support this view by balancing conservation and development issues in a sustainable way and adapted to the local context. However, success of these strategies in achieving their aims so far remains limited. This study therefore aimed at analysing processes and outcomes of PA co-management approaches implemented in a large transfrontier conservation area in West Africa. The W-Arly-Pendjari (WAP) complex spans over more than 30.000 square km in Benin, Burkina Faso and Niger and is composed of approximately 20 subunits. Due to national legal and administrative variety as well as a high diversity of local (project) implementation approaches, the general setting resembled a quasi-experimental design facilitating comparative studies. A mix of quantitative (e.g. survey of 549 households) and qualitative (e.g. expert interviews, literature review) methods was used to evaluate the institutional and organisational differences of PA management approaches implemented in the different parts of WAP belonging to Benin and Burkina Faso. I included an analysis of contextual factors (e.g. land-cover-change) and ecological data, but concentrated on the role of local resource users within the co-management arrangements and the effectiveness of governance regimes to deliver positive socio-economic outputs. Exploring the question whether promotion of development in PA surroundings indeed stipulates conservation success (and vice versa) remained challenging: the lack of sound ecological data, a general mismatch of spatial scale in existing data sets, as well as the high complexity of realities on the ground made me refrain from using simplified proxy indicators and (statistical) modelling approaches. I found that the Sudano-Sahelian context is a very difficult one for the implementation of effective participation approaches in the short-term. Political, demographic, socio-economic as well as ecological factors generated a very dynamic situation characterized by limited financial and natural resources as well as weak institutional and organisational settings. Arenas of interaction were often marked rather by a high degree of distrust and competition than by cooperation among actors. Amid all rhetoric, participation in most cases was hence limited to the transfer of (sparse) information, regulated resource access and financial funds. Options for participation of local resource users in decision-making arenas were generally scarce. Underlying processes were dominated by opacity and often low accountability of actors on all levels. Negative, but also positive affection of local residents by PA existence and management hence was high. Governance regimes of the complex performed very differently with regard to their ability of effectively empowering local village participatory bodies (vpb), generating and distributing benefits to individuals and village communities as well as providing mechanisms of conflict resolution. People around Pendjari enjoyed a relative wealth of high value benefits, while negative impacts caused by human-wildlife conflicts were widespread around the complex. Autochthonous farmers usually were better integrated in incentive schemes than were newcomers or herders. While there was functional separation of actors’ roles in all parts of WAP, these roles differed significantly between blocks. Existence and functioning of village participatory bodies ameliorated the situation for local resource users fundamentally, as they acted as cut-points between different networks (governmental hierarchies, private concessionaires and local resource users). Vpbs in the Pendjari region proved to be most advanced in their capacity to push resource users’ claims in action arenas on the micro-level. Via their union, these associations also managed to impact arenas on the meso- and the macro scale. Project interventions often had catalyst functions to empower local resource users and their vbps. However, they also contributed to social imbalance and intra-organisational competition. My results represent a snapshot of an ongoing process to establish effective co-governance regimes in the WAP-area. Though I identified a large scope of shortcomings, there were also very promising initiatives underway. This work is therefore meant to foster future research and further positive development by giving guidance scholars and decision-makers form the local to the global level alike. N2 - Schutzgebiete spielen eine zentrale Rolle für den Schutz von Biodiversiät vor anthropogener Übernutzung und negativen Auswirkungen anderer Global-Change-Prozessen. Damit sie diese Funktion auch langfristig erfüllen können, dürfen diese Gebiete nicht als letzte Wildnisregionen verklärt, sondern müssen als komplexe sozio-ökologische Systeme wahrgenommen werden. Moderne Managementansätze tragen dieser Sichtweise Rechnung, indem sie Schutzmaßnahmen und Entwicklungsansätze miteinander verbinden. Diese Lösungen zielen auf Nachhaltigkeit ab und sind – im Idealfall – an den lokalen Kontext angepasst. Der Erfolg dieser Strategie bleibt in der Praxis jedoch hinter den Erwartungen zurück. Die vorliegende Studie analysiert die Implementierung und Effektivität von Ko-Management-Ansätzen in einem großen grenzübergreifenden Schutzgebietskomplex in Westafrika. Dieses Gebiet erstreckt sich über 30.000 km2 in den Ländern Burkina Faso, Benin und Niger und setzt sich aus ca. 20 Subkomponenten zusammen. Benannt wurde der Komplex nach seinen drei Kerngebieten (W-Arly-Pendjari (WAP)). Aufgrund der unterschiedlichen juristischen und administrativen Rahmenbedingungen zwischen den beiden Ländern sowie der Vielzahl an lokalen Implementierungsansätzen, ähneln die Voraussetzungen einem quasi-experimentellem Design und bieten sich für eine vergleichende Studie an. Mit Hilfe verschiedener quantitativer (z.B. Befragung von 549 Haushalten) und qualitativer (z.B. Experteninterviews) Methoden wurden die institutionellen und organisatorischen Voraussetzungen für Schutzgebietsmanagement in Benin und Burkina Faso erfasst und die implementierten Governance-Ansätze evaluiert. Neben der Analyse verschiedener Kontextfaktoren (z.B. zu Landnutzung) und ökologischer Daten (z.B. zu Populationsentwicklungen von großen Säugetierarten), lag die Rolle lokaler Ressourcennutzer in den Ko-Management-Systemen im Fokus. Die zentrale Fragestellung konzentrierte sich auf die Effektivität der unterschiedlichen Governance-Regime, positive sozio-ökonomische Ergebnisse zu erzielen und die zu Grunde liegenden Interaktionen der beteiligten Akteure zu identifizieren. Die Frage, ob die gezielte Entwicklungsförderung von Gemeinden im unmittelbaren Umfeld von Schutzgebieten tatsächlich auch zu erhöhtem Naturschutzerfolg führt, musste weitestgehend offen bleiben: das Fehlen von zuverlässigen ökologischen Daten, unterschiedliche räumliche Skalenniveaus in den vorhandenen Datensätzen, sowie die hohe Komplexität der Bedingungen vor Ort ließen keine (statistisch) belastbare Auswertung zu. Die Kontextanalyse zeigte, dass Westafrika ein sehr schwieriges Umfeld für die schnelle Implementierung von Partizipationsansätzen darstellt. Die Region ist gekennzeichnet durch hohe Dynamik und Variabilität in ihren politischen, demographischen, sozio-ökonomischen und ökologischen Rahmenbedingungen. Das Management von sozio-ökologischen Systemen leidet daher massiv unter der Limitierung an natürlichen und finanziellen Ressourcen sowie schwachen organisatorischen und institutionellen Strukturen. Interaktionen zwischen den einzelnen Akteuren waren stärker von Misstrauen und Konkurrenz als von Kooperation geprägt. Entgegen des von einigen Akteuren nach außen vermittelten Bildes, war die Partizipation lokaler Ressourcennutzer limitiert auf die Weitergabe von (unvollständigen) Informationen, sowie dem regulierten Zugang zu natürlichen Ressourcen und begrenzten finanziellen Mitteln. Die Möglichkeit, an Prozessen zur Problemlösung und Entscheidungsfindung mitzuwirken war nur partiell und räumlich eingeschränkt gegeben. Die zu Grunde liegenden Prozesse waren gekennzeichnet von Intransparenz und geringer Verantwortlichkeit der Akteure auf allen Ebenen. Die Anwohner waren daher häufig in hohem Maß von negativen Auswirkungen der Schutzgebiete betroffen. Die Governance-Strukturen in verschiedenen Teilen des Komplexes variierten stark in ihrem Vermögen, lokale Partizipationsorgane aufzubauen und in aktuelle Management-Prozesse einzubinden, Vorteile für lokale Ressourcennutzer und Gemeinden zu generieren und gerecht zu verteilen, sowie effektive Mechanismen zur Konfliktbewältigung zu etablieren. Insbesondere die Anrainer des Biosphärenreservats Pendjari genossen eine relative Vielzahl qualitativ hochwertiger Vorteile; negative Auswirkungen der Schutzgebiete durch Mensch-Tier-Konflikte waren hingegen in allen Subkomponenten des Komplexes weit verbreitet und blieben weitestgehend unadressiert. Autochthone Ackerbauern waren generell besser in die Anreizsysteme des Parkmanagements eingebunden als neu hinzugezogene Ressourcennutzer oder Viehhirten. Die funktionellen Rollen der einzelnen Akteursgruppen waren zwar in allen Teilen des Komplexes stark differenziert, unterschieden sich aber signifikant zwischen den Subkomponenten. Die Existenz aktiver und vernetzter Partizipationsorgane auf lokaler Ebene, verbesserte die Lage von Ressourcennutzern fundamental, da sie als Schnittstellen zwischen den verschiedenen Netzwerken (staatlichen Hierarchien, privaten Marktakteuren und sozialen Netzwerken auf Gemeinschaftsebene) agieren und Kompromisse vermitteln konnten. Partizipationsorgane in der Pendjari-Region waren auf Grund ihres vergleichweise hohen Organisationsgrades am effektivsten in der Lage, die Interessen lokaler Ressourcennutzer in den entsprechenden Arenen auf der Mikro-Ebene zu vertreten. Über den Zusammenschluss aller lokalen Partizipationsorgane in Form einer Union konnten sie auch Arenen auf der Meso- und Makroebene beeinflussen. Von externen Geldgebern gesteuerte Projekte erfüllten häufig eine katalytische Funktion, lokale Ressourcennutzer und ihre Partizipationsorgane für ihre Rolle als Ko-Manager anzuleiten. Sie verursachten aber auch soziales Ungleichgewicht und erhöhte Konkurrenz zwischen den Akteursgruppen auf lokaler Ebene. Die vorgelegten Ergebnisse stellen lediglich eine Momentaufnahme des Prozesses dar, effektive Ko-Management- Ansätze in der WAP-Region aufzubauen. Zwar wurde eine große Anzahl an Schwächen identifiziert, gleichermaßen gab es aber auch vielversprechende Ansätze für die Zukunft. Die Arbeit ist als Grundlage für die weiterführende Forschung und Entwicklung dieser positiven Ansätze gedacht. Sie adressiert daher die Wissenschaftsgemeinde ebenso wie die Entscheider von der lokalen bis zur globalen Ebene. KW - Geschützte Natur KW - Protected Area KW - West Africa KW - W Arly Pendjari WAP KW - Participation KW - Westafrika KW - Governance Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-115331 ER - TY - JOUR A1 - Asare-Kyei, Daniel A1 - Forkuor, Gerald A1 - Venus, Valentijn T1 - Modeling Flood Hazard Zones at the Sub-District Level with the Rational Model Integrated with GIS and Remote Sensing Approaches JF - Water N2 - Robust risk assessment requires accurate flood intensity area mapping to allow for the identification of populations and elements at risk. However, available flood maps in West Africa lack spatial variability while global datasets have resolutions too coarse to be relevant for local scale risk assessment. Consequently, local disaster managers are forced to use traditional methods such as watermarks on buildings and media reports to identify flood hazard areas. In this study, remote sensing and Geographic Information System (GIS) techniques were combined with hydrological and statistical models to delineate the spatial limits of flood hazard zones in selected communities in Ghana, Burkina Faso and Benin. The approach involves estimating peak runoff concentrations at different elevations and then applying statistical methods to develop a Flood Hazard Index (FHI). Results show that about half of the study areas fall into high intensity flood zones. Empirical validation using statistical confusion matrix and the principles of Participatory GIS show that flood hazard areas could be mapped at an accuracy ranging from 77% to 81%. This was supported with local expert knowledge which accurately classified 79% of communities deemed to be highly susceptible to flood hazard. The results will assist disaster managers to reduce the risk to flood disasters at the community level where risk outcomes are first materialized. KW - climate change KW - rational model KW - community KW - flood hazard index KW - West Africa KW - GIS KW - vulnerability KW - performance KW - impact KW - risk KW - mapping KW - runoff Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-151581 VL - 7 SP - 3531 EP - 3564 ER -