TY  - BOOK
A1  - Wagner, Horst-Günter
T1  - Bodenerosion in der Agrarlandschaft des Taubertales
N2  - Die hier vorgelegte geographisch-historische Abhandlung basiert auf dem Vergleich von zwei im zeitlichen Abstand von ca 60 Jahren (1958/59 = Dissertation und 2016/17 = wiederholendes Geländeprojekt) erfolgten Untersuchungen zum Verlauf und zum morphologischen Ergebnis von Bodenerosion nach akuten Starkregen sowie infolge schleichend-langfristiger Abspülung von Feinboden in verschiedenen Relieftypen des Taubertalgebietes. Alle Vorgänge der Bodenabtragung erfuhren erhebliche Differenzierung durch die unterschiedlichen Verfahren der landwirtschaftlichen Nutzung (z.B. Weinbau, Ackerbau,Viehhaltung). In zeitlichem Vergleich der einzelnen Lokalitäten und Fallstudien (Kartierung, Fotografie, Datenerfassung)konnte einerseits Abschwächung, andererseits Verstärkung der Bodenabspülung festgesetllt werden. Um längerfristig rückblickend die Wirkungsweise der flächen- u. linienhaften Bodenabtragung einzubeziehen, wurden historisch-archivalische Berichte über Folgen von Witterungsereignissen einbezogen und als Auswahl entsprechend der verschiedenen Bodennutzungsarten zusammengestellt. Diese Belege geben Aufschluss über historische Methoden und Techniken zur Verminderung erosionsbedingter Bodenverluste und damit zur Vermeidung existenzmindernder Ernteschäden. Mit diesem Rückblick ergaben sich auch Hinweise auf Phasen historisch-klimatisch veränderter Niederschlagsregime. Im Hinblick auf die durch den Klimawandel zu erwartende Zunahme der Starkregenanteile ergibt sich die Notwendigkeit, den Oberflächenabfluss von Regenmengen und damit deren Erosionskraft durch bodenschonende Nutzungsweisen zu verlangsamen.
KW  - Taubertal
KW  - soil erosion
KW  - Landwirtschaft
KW  - Weinbau
KW  - Geschichte
KW  - Bodenerosion
KW  - Klimawandel
KW  - denudation
Y1  - 2019
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-192464
SN  - 0931-8623
PB  - Institut für Geographie und Geologie
ER  - 
TY  - THES
A1  - Conrad, Christopher
T1  - Fernerkundungsbasierte Modellierung und hydrologische Messungen zur Analyse und Bewertung der landwirtschaftlichen Wassernutzung in der Region Khorezm (Usbekistan)
T1  - Remote sensing based modeling and hydrological measurements for the assessment of agricultural water use in the Khorezm region (Uzbekistan)
N2  - Die Bewässerungslandwirtschaft in Mittelasien ist geprägt von schwerwiegenden ökologischen und ökonomischen Problemen. Zur Verbesserung der Situation auf dem hydrologischen Sektor wird daher seitens der mittelasiatischen Interstate Commission for Water Coordination (ICWC) die Einführung des Integrated Water Resource Management (IWRM) gefordert. Wichtige Herausforderungen zur Optimierung der Wassernutzung im Aralsee-Becken sind dabei die Schaffung von Transparenz sowie von Möglichkeiten zur Überwachung der Landnutzung und der Wasserentnahme in den Bewässerungssystemen. Im Detail fokussierte diese Arbeit auf das Bewässerungssystem der Region Khorezm im Unterlauf des Amu Darya südlich des Aralsees. Die Arbeit zielte darauf ab, (1) objektive und konsistente Datengrundlagen zum Monitoring der Landnutzung und des Wasserverbrauchs innerhalb des Bewässerungslandes zu schaffen und (2) auf Basis dieser Ergebnisse die Funktionsweise des Bewässerungssystems zu verstehen sowie die Land- und Wassernutzung der Region zu bewerten. Um diese Ziele zu erreichen, wurden Methoden der Fernerkundung und der Hydrologie miteinander kombiniert. Fernerkundliche Schlüsselgrößen der Arbeit waren die Kartierung der agrarischen Landnutzung und die Modellierung der saisonalen tatsächlichen Evapotranspiration. Es wurde eine Methode vorgestellt, die eine Unterscheidung verschiedener Landnutzungen und Fruchtfolgen der Region durch die temporale Segmentierung von Zeitserien aus 8-tägigen Kompositen von 250 m-Daten des MODIS-Sensors ermöglicht. Durch die mehrfache Anwendung von Recursive Partitioning And Regression Trees auf deskriptive Statistiken von Zeitseriensegmenten konnte eine hohe Stabilität erzielt werden (overall accuracy: 91 %, Kappa-Koeffizient: 0,9). Täglich von MODIS aufgezeichnete Landoberflächentemperaturen (LST) bildeten die Basis zur fernerkundungsbasierten Modellierung der saisonalen tatsächlichen Evapotranspiration (ETact) für die sommerliche Vegetationsperiode. Aufgrund der hohen zeitlichen und groben räumlichen Auflösung der verwendeten MODIS-Daten von 1 km waren leichte Modifikationen des zur Modellierung eingesetzten Surface Energy Balance Algortihm for Land (SEBAL) erforderlich. Zur Modellierung von ETact wurden MODIS-Produkte (LST, Emissionsgrad, Albedo, NDVI und Blattflächenindex) und meteorologische Stationsdaten aus Khorezm verwendet. Die Modellierung des fühlbaren Wärmeflusses, einer Komponente der Energiebilanzgleichung an der Erdoberfläche, erfolgte mittels METRIC (High Resolution and Internalized Calibration), einer Variante des SEBAL. Die Landnutzungsklassifikation fungierte als zentraler Eingangsparameter, um eine automatisierte Auswahl der Ankerpunkte des Models sicherzustellen. Da innerhalb der MODIS-Auflösung aufgrund der Mischpixelproblematik keine homogen feuchten oder trockenen Bedingungen im Bewässerungsgebiet gefunden werden konnten, wurden die Landnutzungsklassifikation, der NDVI und die ASCE-Referenz-Evapotranspiration zur Abschätzung des tatsächlichen Zustands an den Ankerpunkten herangezogen. Weiterhin wurden umfassende Geländemessungen durchgeführt, um in der Vegetationsperiode 2005 die Zu- und Abflussmengen des Wasser von und nach Khorezm zu bestimmen. Die abschließende Bewertung der Land- und Wassernutzung basierte letztendlich auf der Bildung von Wasserbilanzen und der Berechnung anerkannter Performanceindikatoren wie der Ratio aus Drainage und Wasserentnahme oder der depleted fraction. Für die landwirtschaftliche Nutzung im Rayon Khorezm wurde für die Sommersaison 2005 eine Wasserentnahme von 5,38 km3 ermittelt. Damit übertrafen die Messergebnisse die offiziell verfügbaren Daten der ICWC um durchschnittlich 37 %. Auf die landwirtschaftliche Fläche bezogen ergab sich für Khorezm im Jahr 2005 eine mittlere Wasserentnahme von 22.782 m3/ha. In den Subsystemen schwankten diese Werte zwischen 17.000 m3/ha und 30.000 m3/ha. Allerdings konnte an den Systemgrenzen, an denen die Messungen durchgeführt werden, der aus den fernerkundungsbasierten Modellierungen auf WUA-Level erwartete abnehmende Gradient der Wasserentnahme zwischen Oberlauf und Unterlauf nicht nachvollzogen werden. Als Ursache für diese Diskrepanz sind vor allem die Versickerungsverluste im Kanalsystem zu nennen, die den Grundwasserkörper großräumig auffüllen und auf Feldebene nicht zur oberflächlichen Bewässerung zur Verfügung stehen. Monatliche Bilanzierungen und die Analyse der Performanceindikatoren führten zu denselben Ergebnissen. In dieser Arbeit konnte gezeigt werden, dass sich mit Methoden der Fernerkundung objektive und konsistente Daten der agrarischen Landnutzung und des Wasserverbrauchs für ein regionales Monitoring erstellen lassen. Da in den benachbarten Regionen gleiche atmosphärische Bedingungen und ähnliche Anbausorten anzutreffen sind, ist anzunehmen, dass beide Verfahren auch auf der Planungsebene in einem IWRM für die übrigen Mittel- und Unterläufe von Amu Darya und Syr Darya ein hohes Anwendungspotenzial besitzen.
N2  - The recently founded states of Middle Asia face serious economical and ecological problems in irrigated agriculture. Thus, the introduction of the Integrated Water Resource Management (IWRM) is one of the major aims of the Interstate Commission for Water Coordination (ICWC) of Middle Asia. This study focuses on the irrigation and drainage systems of Khorezm, located in the lower Amu Darya Basin. The scientific gaols were (1) to generate objective and consistent data to measure agricultural land use and water consumption in irrigated areas of the Khorezm region and (2) to analyze the functioning of the irrigation system to assess the use of land and water. Remote sensing in combination with hydrological measurements and irrigation performance indicators were found suitable to achieve these aims. A method was developed to classify agricultural land use for the entire Khorezm region by temporal segmentation of 8-day 250 m MODIS time series. The application of Recursive Partitioning And Regression Tree (RPART) on temporal segments of the time series enabled stable results and portability with 91% overall accuracy and a Kappa coefficient of 0.9. Daily MODIS 1 km Land Surface Temperature (LST) data were used for modeling seasonal actual evapotranspiration (ETact) of the summer vegetation period. The Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) was slightly modified to account for the coarse spatial resolution of MODIS data and for semi-operational purposes. MODIS 1 km land products (LST, emissivity, albedo, NDVI, and leaf area index), and meteorological data were combined for modeling ETact. The sensible heat flux was calculated according to the METRIC (Mapping EvapoTranspiration at High Resolution and Internalized Calibration) variant of SEBAL. Aggregated to MODIS 1 km scale, the land use classification was the determining parameter to select hot and cold anchor points needed to model sensible heat fluxes automatically. The probability to find completely dry or wet conditions within a 1 km grid is very low. Thus, classification results, NDVI, and ASCE-EWRI reference evapotranspiration (ETref) were used to adjust the estimations of the vertical temperature gradient at the best fitting anchor points (similar to METRIC). Furthermore, flow measurements were recorded for 2005 to generate a hydrological data set for balancing. The water balance was achieved by integrating the remotely sensed evapotranspiration. Additionally, widely accepted irrigation performance indicators such as relative evapotranspiration, drainage over inflow ratio, and depleted fraction were calculated on a monthly base to investigate the functioning of the canal network in Khorezm on regional scale. For agricultural use, withdrawals of 5.38 km3 were measured in the vegetation period 2005. The values were on average 37% higher than the official data of the ICWC. Within the system boundaries water amounts of 22,782 m3/ha were available for irrigation. Comparisons between subsystems showed regional disparities of withdrawals ranging from 17,000 m3/ha to 30,000 m3/ha. The upstream-downstream gradient of irrigation water supply expected from the remote sensing modeling results could not be found at the regional water distribution level. In comparison with the remote sensing results it can be summarized that water consumption at the field level (MODIS pixel) or WUA level does not reflect the water intake at the upstream distribution nodes. Monthly water balances and performance indicators highlighted similar results. During the leaching and the main irrigation period in 2005, an increase of soil moisture and groundwater was recorded. The discharge of groundwater followed the irrigation phase in September. However, even in the main irrigation season (July and August), the average drainage over intake ratio is 45% and in the upper part of the irrigation system almost reaches 60%. This concludes a high potential for water saving. Although high discharges in the regional drainage system were found poor drainage systems are reported at the field level. Evidently the main drainage canals of the region work as large scale groundwater collectors rather than fulfill their designated use to collect saline water from the field level. The study proofed the importance to collect reliable and consistent data for hydrological analyses in Middle Asia. For the Khorezm region the presented remote sensing methods indicated their ability to supply data for hydrological monitoring on a regional scale. Remotely sensed crop rotation patterns and water consumption offered the view on field and WUA levels inside the irrigation water distribution administrations. Both methods are portable to regions with similar crops and good climatic conditions, for instance the middle and lower course of the Amu Darya and Syr Darya River.
KW  - Charism
KW  - Fernerkundung
KW  - Wassernutzung
KW  - Landwirtschaft
KW  - Fernerkundung
KW  - Hydrologische Modellierung
KW  - Geographische Informationssysteme
KW  - Landnutzungsklassifikation
KW  - Usbekistan
KW  - remote sensing
KW  - hydrological modelling
KW  - geographical information systems
KW  - land use classification
KW  - Uzbekistan
Y1  - 2006
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-20790
ER  - 
TY  - THES
A1  - Keupp, Luzia Esther
T1  - Hochaufgelöste Erfassung zukünftiger Klimarisiken für Land- und Forstwirtschaft in Unterfranken
T1  - High resolution assessment of future climate risks for agriculture and forestry in Lower Franconia
N2  - Das Klima und seine Veränderungen wirken sich direkt auf die Land- und Forstwirtschaft aus. Daher ist die Untersuchung der zukünftigen Klimarisiken für diese Sektoren von hoher Relevanz. Dies ist auch und vor allem für den schon heute weiträumig trockheitsgeprägten und vom Klimawandel besonders betroffenen nordwestbayerischen Regierungsbezirk Unterfranken der Fall, dessen Gebiet zu über 80 % land- oder forstwirtschaftlich genutzt wird. Zur Untersuchung der Zukunft in hoher räumlicher Auflösung werden Projektionen von regionalen Klimamodellen genutzt. Da diese jedoch Defizite in der Repräsentation des beobachteten Klimas der Vergangenheit aufweisen, sollte vor der weiteren Verwendung eine Anpassung der Daten erfolgen. Dies geschieht in der vorliegenden Arbeit am Beispiel des regionalen Klimamodells REMO im Bezug auf klimatische Kennwerte für Trockenheit, Starkniederschlag, Hitze sowie (Spät-)Frost, die alle eine hohe land- und forstwirtschaftliche Bedeutung besitzen. Die Datenanpassung erfolgt durch zwei verschiedene Ansätze. Zum Einen wird eine Biaskorrektur der aus Globalmodell-angetriebenen REMO-Daten berechneten Indizes durch additive und multiplikative Linearskalierung sowie empirische und parametrische Verteilungsanpassung durchgeführt. Zum Anderen wird ein exploratives Verfahren auf Basis von Model Output Statistics angewandt: Lokale und großräumige atmosphärische Variablen von REMO mit Reanalyseantrieb, die eine zeitliche Korrespondenz zu den Beobachtungen aufweisen, dienen als Prädiktoren für die Aufstellung von Transferfunktionen zur Simulation der Indizes. Diese Transferfunktionen werden sowohl mithilfe Multipler Linearer Regression als auch mit verschiedenen Generalisierten Linearen Modellen konstruiert. Sie werden anschließend genutzt, um Analysen auf Basis von biaskorrigierten Globalmodell-angetriebenen REMO-Prädiktoren durchzuführen. Sowohl für die Biaskorrektur als auch die Model Output Statistics wird eine Kreuzvalidierung durchgeführt, um die Ergebnisse unabhängig vom jeweiligen Trainingszeitraum zu untersuchen und die jeweils besten Varianten zu finden. Werden beide Verfahren mit ihren Unterkategorien für den gesamten historischen Modellzeitraum verglichen, so weist für alle Monat-Kennwert-Kombinationen eine der beiden Verteilungskorrekturen die besten Ergebnisse auf. Die Zukunftsprojektionen unter Verwendung der jeweils erfolgreichsten Methode zeigen im regionalen Durchschnitt für das 21. Jahrhundert negative Trends der (Spät-)Frost- und Eis- sowie positive Trends der Hitzetagehäufigkeit. Winterliche Starkregenereignisse nehmen hinsichtlich ihrer Anzahl zu, im Sommer verstärkt sich die Trockenheit. Die Hinzunahme zwei weiterer regionaler Klimamodelle bestätigt die allgemeinen Zukunftstrends, jedoch ergeben sich beim Spätfrost Widersprüche, wenn dieser hinsichtlich der thermisch abgegrenzten Vegetationsperiode definiert wird. 

Zusätzlich werden die Model Output Statistics auf gleiche Weise mit bodennahen Prädiktoren zur Simulation von Erträgen aus Acker- und Weinbau wiederholt. Die Güte kann aufgrund mangelnder Beobachtungsdatenlänge nur anhand der Reanalyse-angetriebenen REMO-Daten abgeschätzt werden, ist hierbei jedoch deutlich besser als im Bezug auf die Kennwertsimulation. Die Zukunftsprojektionen von REMO sowie drei weiterer Regionalmodelle zeigen im Mittel über alle Landkreise Unterfrankens steigende Winter- sowie sinkende Sommerfeldfruchterträge. Hinsichtlich der Frankenweinerträge widersprechen sich die Ergebnisse der drei Klassen Weiß-, Rot- und Gesamtwein insofern, als dass REMO und ein weiteres Modell negative Weiß- und Rotweinertragstrends, jedoch positive Gesamtweinertragstrends simulieren. Die zwei anderen verwendeten Modelle führen durch positive Trendvorzeichen für den Weißwein zu insgesamt kohärenten Ergebnissen. 

Die Resultate im Bezug auf die land- und forstwirtschaftlich relevanten klimatischen Kennwerte bedeuten, dass Anpassungsmaßnahmen gegenüber Hitze sowie im Speziellen gegenüber Trockenheit in Zukunft im ohnehin trockenheitsgeprägten Unterfranken an Bedeutung gewinnen werden. Auch die unsicheren Projektionen im Bezug auf die Spätfrostgefahr müssen im Blick behalten werden. Die Trends der Feldfruchterträge deuten in die gleiche Richtung, da Sommergetreide eine höhere Trockenheitsanfälligkeit besitzen. Die unklaren Ergebnisse der Weinerträge hingegen lassen keine eindeutigen Schlüsse zu. Der starke anthropogene Einfluss auf die Erntemengen sowie die großen Unterschiede der Rebsorten hinsichtlich der klimatischen Eignung könnten ein Grund hierfür sein.
N2  - There is a direct impact of climate and its modifications on agriculture and forestry. For this reason, analyzing future climate risks concerning these sectors is highly important. This is also and particularly the case for the northwestern Bavarian administrative district of Lower Franconia, which is characterized by dry conditions even today and which is especially affected by climate change. Additionally, more than 80 % of its area is used for agriculture or forestry. To study future conditions in high spatial resolutions, projections of regional climate models are used. As these show deficits in the representation of the observed climate of the past, an adaption of the data should happen before application. In the study at hand, this is done using the example of the regional climate model REMO regarding climatic indices for dryness, heavy precipitation, and heat as well as (late) frost, all of which are of high agricultural and silvicultural relevance. Adaption of the data is handled via two different approaches. On the one hand, a bias correction of the indices calculated from REMO data based on global climate model output is done using additive and multiplicative linear scaling as well as empirical and parametric distribution adaption. On the other hand, an explorative technique based on model output statistics is applied: Local and large-scale atmospheric variables of REMO run with reanalysis data, possessing a temporal correspondence with observations, are used as predictors for the derivation of transfer functions for simulating the indices. The transfer functions are constructed by means of Multiple Linear Regression as well as different Generalized Linear Models. Subsequently, they are used for analyses based on bias corrected REMO predictors run with global climate model data. Both bias correction and model output statstics are performed in a cross-validated manner for examining the results independently from the training period and finding the best alternative for each situation. When comparing both methods with their subcategories for the entire historical model period, for all month-index-combinations one of the distribution correction techniques exhibits the best results. Future projections using the most successful method for each situation show negative trends of (late) frost and ice as well as positive trends of heat day occurence for the 21st century. The number of heavy precipitation days increases in winter, dryness amplifies in summer. When taking into consideration two additional regional climate models, the general future trends are confirmed. Nevertheless, discrepancies result regarding late frost when the respective vegetation period is demarcated based on temperature in contrast to monthly delineation. 

Additionally, model output statistics are repeated in the same manner using near-surface predictors for simulating yield of agriculture and viticulture. Estimation of quality can only be performed on the basis of reanalysis-run REMO data as the duration of the observational data is too short. However, the respective results show a much better performance than for the index simulations. Averaging all rural districs of Lower Franconia, future projections of REMO as well as three additional regional models show rising yields for winter as well as falling yields for summer crops. With respect to the yield of Franconian wine, the results of the three analyzed classes of white, red and total wine disagree as REMO and one additional model simulate negative white and red wine, but positive total wine yields. More consistent results are achieved using the other models, which project positive trend signs for white wine.

The outcomes concerning climatic indices of agricultural and silvicultural relevance imply a future gain of importance of adaption measures towards heat and particularly dryness in Lower Franconia which is already drought-affected today. Furthermore, uncertainty in the projections of late frost has to be kept in mind. The resulting trends of agricultural yield point along the same lines as summer crops are more drought-sensitive. However, the ambiguity of the wine yield results impede precise conclusions. A reason for this could be the strong anthropogenic influence on yields as well as the great differences between grape varieties regarding their climatic suitability.
KW  - Klima
KW  - Landwirtschaft
KW  - Forstwirtschaft
KW  - Unterfranken <Motiv>
KW  - Klima / Modell
KW  - regionale Klimamodelle
KW  - CORDEX
KW  - Biaskorrektur
KW  - Model Output Statistics
KW  - Klimarisiken
KW  - Klimamodell
Y1  - 2024
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-347350
ER  -