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The investigation of the Earth system and interplays between its components is of utmost importance to enhance the understanding of the impacts of global climate change on the Earth's land surface. In this context, Earth observation (EO) provides valuable long-term records covering an abundance of land surface variables and, thus, allowing for large-scale analyses to quantify and analyze land surface dynamics across various Earth system components. In view of this, the geographical entity of river basins was identified as particularly suitable for multivariate time series analyses of the land surface, as they naturally cover diverse spheres of the Earth. Many remote sensing missions with different characteristics are available to monitor and characterize the land surface. Yet, only a few spaceborne remote sensing missions enable the generation of spatio-temporally consistent time series with equidistant observations over large areas, such as the MODIS instrument.
In order to summarize available remote sensing-based analyses of land surface dynamics in large river basins, a detailed literature review of 287 studies was performed and several research gaps were identified. In this regard, it was found that studies rarely analyzed an entire river basin, but rather focused on study areas at subbasin or regional scale. In addition, it was found that transboundary river basins remained understudied and that studies largely focused on selected riparian countries. Moreover, the analysis of environmental change was generally conducted using a single EO-based land surface variable, whereas a joint exploration of multivariate land surface variables across spheres was found to be rarely performed.
To address these research gaps, a methodological framework enabling (1) the preprocessing and harmonization of multi-source time series as well as (2) the statistical analysis of a multivariate feature space was required. For development and testing of a methodological framework that is transferable in space and time, the transboundary river basins Indus, Ganges, Brahmaputra, and Meghna (IGBM) in South Asia were selected as study area, having a size equivalent to around eight times the size of Germany. These basins largely depend on water resources from monsoon rainfall and High Mountain Asia which holds the largest ice mass outside the polar regions. In total, over 1.1 billion people live in this region and in parts largely depend on these water resources which are indispensable for the world's largest connected irrigated croplands and further domestic needs as well. With highly heterogeneous geographical settings, these river basins allow for a detailed analysis of the interplays between multiple spheres, including the anthroposphere, biosphere, cryosphere, hydrosphere, lithosphere, and atmosphere.
In this thesis, land surface dynamics over the last two decades (December 2002 - November 2020) were analyzed using EO time series on vegetation condition, surface water area, and snow cover area being based on MODIS imagery, the DLR Global WaterPack and JRC Global Surface Water Layer, as well as the DLR Global SnowPack, respectively. These data were evaluated in combination with further climatic, hydrological, and anthropogenic variables to estimate their influence on the three EO land surface variables. The preprocessing and harmonization of the time series was conducted using the implemented framework. The resulting harmonized feature space was used to quantify and analyze land surface dynamics by means of several statistical time series analysis techniques which were integrated into the framework. In detail, these methods involved (1) the calculation of trends using the Mann-Kendall test in association with the Theil-Sen slope estimator, (2) the estimation of changes in phenological metrics using the Timesat tool, (3) the evaluation of driving variables using the causal discovery approach Peter and Clark Momentary Conditional Independence (PCMCI), and (4) additional correlation tests to analyze the human influence on vegetation condition and surface water area.
These analyses were performed at annual and seasonal temporal scale and for diverse spatial units, including grids, river basins and subbasins, land cover and land use classes, as well as elevation-dependent zones. The trend analyses of vegetation condition mostly revealed significant positive trends. Irrigated and rainfed croplands were found to contribute most to these trends. The trend magnitudes were particularly high in arid and semi-arid regions. Considering surface water area, significant positive trends were obtained at annual scale. At grid scale, regional and seasonal clusters with significant negative trends were found as well. Trends for snow cover area mostly remained stable at annual scale, but significant negative trends were observed in parts of the river basins during distinct seasons. Negative trends were also found for the elevation-dependent zones, particularly at high altitudes. Also, retreats in the seasonal duration of snow cover area were found in parts of the river basins. Furthermore, for the first time, the application of the causal discovery algorithm on a multivariate feature space at seasonal temporal scale revealed direct and indirect links between EO land surface variables and respective drivers. In general, vegetation was constrained by water availability, surface water area was largely influenced by river discharge and indirectly by precipitation, and snow cover area was largely controlled by precipitation and temperature with spatial and temporal variations. Additional analyses pointed towards positive human influences on increasing trends in vegetation greenness. The investigation of trends and interplays across spheres provided new and valuable insights into the past state and the evolution of the land surface as well as on relevant climatic and hydrological driving variables. Besides the investigated river basins in South Asia, these findings are of great value also for other river basins and geographical regions.
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.
Bildung für nachhaltige Entwicklung setzt einen systematischen Ansatz voraus, der sozioökonomische Umweltaspekte in enge Beziehung zueinander setzt. Bildung für nachhaltige Entwicklung bedeutet also, die Komplexität von Phänomenen und deren Beziehung zueinander zu begreifen lernen und Schlüsselkompetenzen zu entwickeln, um aktiv, bewusst, verantwortungsvoll und kritisch an der Gestaltung der Gegenwart und der Zukunft teilzuhaben. Gegenstand vorliegender Forschungsarbeit ist die Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE) aus Sicht der Geographie und im internationalen Vergleich zwischen der italienischen Stadt Padua in der Region Venetien und Würzburg in Bayern. Im Mittelpunkt stehen Aktivitäten und Projekte, die im formalen Bereich, d.h. in Kindergärten und Grundschulen, und im non-formalen Bereich, wie in Vereinen, Einrichtungen, lokale Körperschaften, durchgeführt wurden. Damit war die Voraussetzung geschaffen, das gesamte Spektrum an Angeboten und Möglichkeiten der Zusammenarbeit im Bereich BNE in den für die Fallstudie gewählten Städten zu erfassen, also einschließlich der Angebote von und der Angebote an die Schulen. Dem Forschungsverfahren liegt ein Fragebogen über die Wertesysteme und Wertvorstellungen von Erziehern und Lehrern in Bezug auf geographische Bildung zugrunde. Dabei stellt sich unter anderem heraus, dass der Zusammenhang zwischen BNE und geographischer Bildung kaum wahrgenommen wird. Diese Feststellung bestätigt sich im weiteren Verlauf des Untersuchungsverfahrens, das sich auf die Auswertung von dreizehn, aus der Fachliteratur und aus internationalen Dokumenten ausgewählten und behandelten BNE-Themen konzentriert. Die Ergebnisse zeigen, dass es in beiden Städten und in beiden Bereichen, im formalen wie im non-formalen, “ BNE-Best Practice” gibt und dass Themen mit Bezug zu Bildung zu Nachhaltigkeit gegenüber Themen mit Bezug zu entwicklungsbezogener Bildung der Vorzug gegeben wird. Weiter geht daraus hervor, dass in erster Linie Umweltaspekte behandelt werden, gefolgt von sozialen, während ökonomische Aspekte das Schlusslicht bilden. In Bezug auf das, was nachhaltige Entwicklung und BNE bedeuten, herrscht bei den Interviewpartnern ziemliche Unklarheit und ein geringes Bewusstsein. Im non-formalen Bereich Tätige wissen über die Grundlagen nachhaltiger Entwicklung Bescheid, bevorzugen jedoch die Bezeichnung “Umwelterziehung”, weil dieser Begriff für die Allgemeinheit angeblich besser verständlich ist. Die Mehrheit der Erzieher und Lehrer hingegen erkennt keinen Unterschied zwischen BNE und Umwelterziehung. Auch die staatlichen Lehrpläne und Richtlinien geben kaum Aufschluss darüber, was BNE ist. Manchmal wird BNE mit Umwelterziehung gleichgesetzt, dann ist sie wieder Teil davon, andere Male wird sie als Orientierungshilfe für Umwelterziehung empfohlen. Jedenfalls wird darin nichts anderes als Umwelterziehung damit in Verbindung gebracht. Die befragten Personen sind wesentlich mehr auf die “ Praxis” als auf die “ Theorie” bedacht. Sie führen interessante Projekte und Aktivitäten durch, sind sich aber des theoretischen Ansatzes, der BNE zugrunde liegt und der mit dem der Geographie in gar einigen Punkten konvergent ist, nicht wirklich bewusst. In diesem Sinne erschließt vorliegende Forschungsarbeit das Potential an Synergien von BNE und geographischer Bildung. Denn einerseits könnte die Geographie aufschlussreiche theoretische Überlegungen und Impulse liefern, andererseits könnte BNE den Anstoß zur Erneuerung geographischer Bildung geben und sie damit aus der gesellschaftlichen Isolation führen. Solche Grundüberlegungen sollten selbstverständlich auch in den Curricula – in Form der zur Verfügung stehenden Stundenzahl – ihren Niederschlag finden.
Statistical modeling of phenology in Bavaria based on past and future meteorological information
(2020)
Plant phenology is well known to be affected by meteorology. Observed changes in the occurrence of phenological phases arecommonly considered some of the most obvious effects of climate change. However, current climate models lack a representationof vegetation suitable for studying future changes in phenology itself. This study presents a statistical-dynamical modelingapproach for Bavaria in southern Germany, using over 13,000 paired samples of phenological and meteorological data foranalyses and climate change scenarios provided by a state-of-the-art regional climate model (RCM). Anomalies of severalmeteorological variables were used as predictors and phenological anomalies of the flowering date of the test plantForsythiasuspensaas predictand. Several cross-validated prediction models using various numbers and differently constructed predictorswere developed, compared, and evaluated via bootstrapping. As our approach needs a small set of meteorological observationsper phenological station, it allows for reliable parameter estimation and an easy transfer to other regions. The most robust andsuccessful model comprises predictors based on mean temperature, precipitation, wind velocity, and snow depth. Its averagecoefficient of determination and root mean square error (RMSE) per station are 60% and ± 8.6 days, respectively. However, theprediction error strongly differs among stations. When transferred to other indicator plants, this method achieves a comparablelevel of predictive accuracy. Its application to two climate change scenarios reveals distinct changes for various plants andregions. The flowering date is simulated to occur between 5 and 25 days earlier at the end of the twenty-first century comparedto the phenology of the reference period (1961–1990).
Das Ziel dieser Arbeit war neue Eingangsdaten für die Landoberflächenbeschreibung des regionalen Klimamodells REMO zu finden und ins Modell zu integrieren, um die Vorhersagequalität des Modells zu verbessern. Die neuen Daten wurden so in das Modell eingebaut, dass die bisherigen Daten weiterhin als Option verfügbar sind. Dadurch kann überprüft werden, ob und in welchem Umfang sich die von jedem Klimamodell benötigten Rahmendaten auf Modellergebnisse auswirken. Im Zuge der Arbeit wurden viele unterschiedliche Daten und Methoden zur Generierung neuer Parameter miteinander verglichen, denn neben dem Ersetzen der konstanten Eingangswerte für verschiedene Oberflächenparameter und den damit verbundenen Änderungen wurden als zusätzliche Verbesserung auch Veränderungen an der Parametrisierung des Bodens speziell in Hinblick auf die Bodentemperaturen in REMO vorgenommen. Im Rahmen dieser Arbeit wurden die durch die verschiedenen Änderungen ausgelösten Auswirkungen für das CORDEX-Gebiet EUR-44 mit einer Auflösung von ca. 50km und für das in dem darin eingebetteten neu definierten Deutschlandgebiet GER-11 mit einer Auflösung von ca. 12km getestet sowie alle Änderungen anhand von verschiedenen Beobachtungsdatensätzen validiert.
Die vorgenommenen Arbeiten gliederten sich in drei Hauptteile. Der erste Teil bestand in dem vom eigentlichen Klimamodell unabhängigen Vergleich der verschiedenen Eingangsdaten auf unterschiedlichen Auflösungen und deren Performanz in allen Teilen der Erde, wobei ein besonderer Fokus auf der Qualität in den späteren Modellgebieten lag. Unter Berücksichtigung der Faktoren, wie einer globalen Verfügbarkeit der Daten, einer verbesserten räumlichen Auflösung und einer kostenlosen Nutzung der Daten sowie verschiedener Validationsergebnissen von anderen Studien, wurden in dieser Arbeit vier neue Topographiedatensätze (SRTM, ALOS, TANDEM und ASTER) und drei neue Bodendatensätze (FAOn, Soilgrid und HWSD) für die Verwendung im Präprozess von REMO aufbereitet und miteinander sowie mit den bisher in REMO verwendeten Daten verglichen. Auf Grundlage dieser Vergleichsstudien schieden bei den Topographiedaten die verwendeten Datensatz-Versionen von SRTM, ALOS und TANDEM für die in dieser Arbeit durchgeführten REMO-Läufe aus. Bei den neuen Bodendatensätzen wurde ausgenutzt, dass diese verschiedenen Bodeneigenschaften für unterschiedliche Tiefen als Karten zur Verfügung stellen. In REMO wurden bisher alle benötigten Bodenparameter abhängig von fünf verschiedenen Bodentexturklassen und einer zusätzlichen Torfklasse ausgewiesen und als konstant über die gesamte Modellbodensäule (bis ca. 10m) angenommen. Im zweiten Teil wurden auf Basis der im ersten Teil ausgewählten neuen Datensätze und den neu verfügbaren Bodenvariablen verschiedene Sensitivitätsstudien über das Beispieljahr 2000 durchgeführt. Dabei wurden verschiedene neue Parametrisierungen für die bisher aus der Textur abgeleiteten Bodenvariablen und die Parametrisierung von weiteren hydrologischen und thermalen Bodeneigenschaften verglichen. Ferner wurde aufgrund der neuen nicht über die Tiefe konstanten Bodeneigenschaften eine neue numerische Methode zur Berechnung der Bodentemperaturen der fünf Schichten in REMO getestet, welche wiederum andere Anpassungen erforderte. Der Test und die Auswahl der verschiedenen Datensatz- und Parametrisierungsversionen auf die Modellperformanz wurde in drei Experimentpläne unterteilt. Im ersten Plan wurden die Auswirkungen der ausgewählten Topographie- und Bodendatensätze überprüft. Der zweite Plan behandelte die Unterschiede der verschiedenen Parametrisierungsarten der Bodenvariablen hinsichtlich der verwendeten Variablen zur Berechnung der Bodeneigenschaften, der über die Tiefe variablen oder konstanten Eigenschaften und der verwendeten Berechnungsmethode der Bodentemperaturänderungen. Durch die Erkenntnisse aus diesen beiden Experimentplänen, die für beide Untersuchungsgebiete durchgeführt wurden, ergaben sich im dritten Plan weitere Parametrisierungsänderungen. Alle Änderungen dieses dritten Experimentplans wurden sukzessiv getestet, sodass der paarweise Vergleich von zwei aufeinanderfolgenden Modellläufen die Auswirkungen der Neuerung im jeweils zweiten Lauf widerspiegelt. Der letzte Teil der Arbeit bestand aus der Analyse von fünf längeren Modellläufen (2000-2018), die zur Überprüfung der Ergebnisse aus den Sensitivitätsstudien sowie zur Einschätzung der Performanz in weiteren teilweise extremen atmosphärischen Bedingungen durchgeführt wurden. Hierfür wurden die bisherige Modellversion von REMO (id01) für die beiden Untersuchungsgebiete EUR-44 und GER-11 als Referenzläufe, zwei aufgrund der Vergleichsergebnisse von Experimentplan 3 selektierte Modellversionen (id06 und id15a für GER-11) sowie die finale Version (id18a für GER-11), die alle vorgenommenen Änderungen dieser Arbeit enthält, ausgewählt.
Es stellte sich heraus, dass sowohl die neuen Topographiedaten als auch die neuen Bodendaten große Differenzen zu den bisherigen Daten in REMO haben. Zudem änderten sich die von diesen konstanten Eingangsdaten abgeleiteten Hilfsvariablen je nach verwendeter Parametrisierung sehr deutlich. Dies war besonders gut anhand der Bodenparameter zu erkennen. Sowohl die räumliche Verteilung als auch der Wertebereich der verschiedenen Modellversionen unterschieden sich stark. Eine Einschätzung der Qualität der resultierenden Parameter wurde jedoch dadurch erschwert, dass auch die verschiedenen zur Validierung herangezogenen Bodendatensätze für diese Parameter deutlich voneinander abweichen. Die finale Modellversion id18a ähnelte trotz der umfassenden Änderungen in den meisten Variablen den Ergebnissen der bisherigen REMO-Version. Je nach zeitlicher und räumlicher Aggregation sowie unterschiedlichen Regionen und Jahreszeiten wurden leichte Verbesserungen, aber auch leichte Verschlechterungen im Vergleich zu den klimatologischen Validationsdaten festgestellt. Größere Veränderungen im Vergleich zur bisherigen Modellversion konnten in den tieferen Bodenschichten aufgezeigt werden, welche allerdings aufgrund von fehlenden Validationsdaten nicht beurteilt werden konnten. Für alle 2m-Temperaturen konnte eine tendenzielle leichte Erwärmung im Vergleich zum bisherigen Modelllauf beobachtet werden, was sich einerseits negativ auf die ohnehin durchschnittlich zu hohe Minimumtemperatur, aber andererseits positiv auf die bisher zu niedrige Maximumtemperatur des Modells in den betrachteten Gebieten auswirkte. Im Niederschlagssignal und in den 10m-Windvariablen konnten keine signifikanten Änderungen nachgewiesen werden, obwohl die neue Topographie an manchen Stellen im Modellgebiet deutlich von der bisherigen abweicht. Des Weiteren variierte das Ranking der verschiedenen Modellversionen jeweils nach dem angewendeten Qualitätsindex.
Um diese Ergebnisse besser einordnen zu können, muss berücksichtigt werden, dass die neuen Daten für Modellgebiete mit 50 bzw. 12km räumlicher Auflösung und der damit verbundenen hydrostatischen Modellversion getestet wurden. Zudem sind vor allem in Fall der Topographie die bisher enthaltenen GTOPO-Daten (1km Auflösung) für die Aggregation auf diese gröbere Modellauflösung geeignet. Die bisherigen Bodendaten stoßen jedoch mit 50km Auflösung bereits an ihre Grenzen. Zusätzlich ist zu beachten, dass nicht nur die Mittelwerte dieser Daten, sondern auch deren Subgrid-Variabilität als Variablen im Modell für verschiedene Parametrisierungen verwendet werden. Daher ist es essentiell, dass die Eingangsdaten eine deutlich höhere Auflösung bereitstellen als die zur Modellierung definierte Auflösung. Für lokale Klimasimulationen mit Auflösungen im niedrigen Kilometerbereich spielen auch die Vertikalbewegungen (nicht-hydrostatische Modellversion) eine wichtige Rolle, die stark von der Topographie sowie deren horizontaler und vertikaler Änderungsrate beeinflusst werden, was die in dieser Arbeit eingebauten wesentlich höher aufgelösten Daten für die zukünftige Weiterentwicklung von REMO wertvoll machen kann.
The monitoring of species and functional diversity is of increasing relevance for the development of strategies for the conservation and management of biodiversity. Therefore, reliable estimates of the performance of monitoring techniques across taxa become important. Using a unique dataset, this study investigates the potential of airborne LiDAR-derived variables characterizing vegetation structure as predictors for animal species richness at the southern slopes of Mount Kilimanjaro. To disentangle the structural LiDAR information from co-factors related to elevational vegetation zones, LiDAR-based models were compared to the predictive power of elevation models. 17 taxa and 4 feeding guilds were modeled and the standardized study design allowed for a comparison across the assemblages. Results show that most taxa (14) and feeding guilds (3) can be predicted best by elevation with normalized RMSE values but only for three of those taxa and two of those feeding guilds the difference to other models is significant. Generally, modeling performances between different models vary only slightly for each assemblage. For the remaining, structural information at most showed little additional contribution to the performance. In summary, LiDAR observations can be used for animal species prediction. However, the effort and cost of aerial surveys are not always in proportion with the prediction quality, especially when the species distribution follows zonal patterns, and elevation information yields similar results.
The present study concerned mainly on the source, facies, and sedimentary environments of the Middle to Upper Jurassic strata in the Kerman and Tabas areas, east-central Iran. The composition of sandstones, and heavy mineral analysis point to pre-existing sedimentary, low, middle to upper rank metamorphic, and plutonic rocks of the Kalmard, Posht-e-Badam, Bayazeh, and Zarand-Kerman areas as the source rocks. According to the diagram of WELTJE et al. (1998), most samples from the Middle-Upper Jurassic rocks suggest a moderate to high elevation of the source area, and indicate a semi-arid and mediterranean to sub-humid climate. In the Qt-F-L ternary diagrams of DICKINSON et al. (1983), most point counting data from the Lower Siliciclastic Member and the top of the Hojedk Formation plot in the recycled orogen (Quartzose recycled) area of the diagram. The sandstones in this area can be interpreted as being derived from the Mid-Cimmerian Movements. Sixteen different types of siliciclastic-carbonate, and evaporatic sedimentary environments have been recognized. Thirty-nine macroinvertebrate taxa have been identified. Ten ichnotaxa have been taxonomically described from the Middle to Upper Jurassic rocks. Quite likely, before rotation of CEIM which were associated with counterclockwise block-rotation, equivalent rocks of the Bidou Formation occurred along the tectonic zone between the Yazd and the Tabas blocks (probably during the Middle Jurassic to Lower Cretaceous). However, from the Cretaceous onwards, most of the Bidou Formation has been removed by a combination of strike-slip and reverse movements of the Kashmar-Kerman tectonic zone. Roughly, these block-rotation movements occurred after the Cretaceous. During the Middle to Upper Jurassic, the tectonic activities were vertical movements producing the sedimentary pattern in the CEIM.
Coal mining, an important human activity, disturbs soil organic carbon (SOC) accumulation and decomposition, eventually affecting terrestrial carbon cycling and the sustainability of human society. However, changes of SOC content and their relation with influential factors in coal mining areas remained unclear. In the study, predictive models of SOC content were developed based on field sampling and Landsat images for different land-use types (grassland, forest, farmland, and bare land) of the largest coal mining area in China (i.e., Shendong). The established models were employed to estimate SOC content across the Shendong mining area during 1990–2020, followed by an investigation into the impacts of climate change and human disturbance on SOC content by a Geo-detector. Results showed that the models produced satisfactory results (R\(^2\) > 0.69, p < 0.05), demonstrating that SOC content over a large coal mining area can be effectively assessed using remote sensing techniques. Results revealed that average SOC content in the study area rose from 5.67 gC·kg\(^{−1}\) in 1990 to 9.23 gC·kg\(^{−1}\) in 2010 and then declined to 5.31 gC·Kg\(^{−1}\) in 2020. This could be attributed to the interaction between the disturbance of soil caused by coal mining and the improvement of eco-environment by land reclamation. Spatially, the SOC content of farmland was the highest, followed by grassland, and that of bare land was the lowest. SOC accumulation was inhibited by coal mining activities, with the effect of high-intensity mining being lower than that of moderate- and low-intensity mining activities. Land use was found to be the strongest individual influencing factor for SOC content changes, while the interaction between vegetation coverage and precipitation exerted the most significant influence on the variability of SOC content. Furthermore, the influence of mining intensity combined with precipitation was 10 times higher than that of mining intensity alone.
No abstract available.
Von den drei aktuell in Deutschland zu unterscheidenden Großschutzgebietskategorien Nationalpark, Naturpark und Biosphärenreservat stellt der Nationalpark gewiss die höchsten Ansprüche an den Naturschutz. Im Idealfall sollen bis zu drei Viertel der betreffenden Flächen gänzlich aus der Nutzung genommen werden. Dieser Nutzungsverzicht hat im Vorfeld einer Gebietsausweisung aufgrund der damit verbundenen ökonomischen Einbußen oftmals Bedenken der lokalen Bevölkerung gegenüber diesem Flächenschutzinstrument zur Folge. Nationalparke können jedoch als Attraktionspunkte im Tourismus durchaus zu einer eigenständigen Entwicklung ländlich-peripherer Regionen beitragen. Die vorliegende Arbeit untersucht deshalb die Strukturen des Tourismus und dessen ökonomischen Stellenwert in den deutschen Nationalparkregionen. Auf Grundlage einer Typisierung der bestehenden vierzehn Gebiete wurden zunächst fünf Untersuchungsregionen ausgewählt (Bayerischer Wald, Eifel, Hainich, Kellerwald-Edersee sowie Niedersächsisches Wattenmeer), für die mittels des nachfrageseitigen Vorgehens einer Wertschöpfungsanalyse die regionalwirtschaftlichen Effekte des Tourismus bestimmt wurden. Darauf aufbauend ist schließlich eine Hochrechnung für den gesamtdeutschen Nationalparktourismus durchgeführt worden. Insgesamt halten sich jährlich demnach etwas mehr als 50 Mio. Besucher in den deutschen Nationalparken auf, die einen touristischen Bruttoumsatz von 2,1 Mrd. € generieren. Daraus resultieren Einkommen in Höhe von ungefähr 1,1 Mrd. €, woraus sich ein Einkommensäquivalent von etwas mehr als 69.000 Personen ableitet. Für die vor allem aus regionalpolitischer Sicht relevante Besuchergruppe mit hoher Nationalparkaffinität (= National-parktouristen im engeren Sinn) reduzieren sich diese Werte auf rund 11 Mio. Besucher und 431 Mio. € Bruttoumsatz, was ca. 212 Mio. € Einkommen und ein Einkommensäquivalent von rund 14.000 Personen bewirkt. Diese Resultate auf Ebene der einzelnen Untersuchungsgebiete stellen dabei lediglich den gegenwärtigen Status-quo dar, können aber als Grundlage für ein dauerhaftes Monitoring dienen. Dazu ist allerdings von Managementseite der Wille für eine kontinuierliche Bewertung nicht nur der ökologischen, sondern auch der sozioökonomischen Entwicklung erforderlich. Der aktuelle Forschungsstand zeigt in dieser Hinsicht noch ein enormes Potenzial. Um eine möglichst kostengünstige Variante des eingesetzten Verfahrens zur Erfassung der Besucherstrukturen und des Ausgabeverhaltens der Touristen zu konzipieren, werden Vorschläge für eine mögliche Reduzierung des empirischen Aufwands ausgearbeitet. Denn angesichts der bestehenden Budgets deutscher Nationalparkverwaltungen muss es Ziel sein, das bisher wissenschaftlich ausgerichtete Instrumentarium der empirischen Erhebungen zu einem praxisnahen und leicht anwendbaren Vorgehen weiter zu entwickeln und damit für einen Monitoringeinsatz für die Verantwortlichen vor Ort zu optimieren. Nur dadurch könn-ten auf objektiver Basis die Entwicklungen im Nationalparktourismus und folglich der Stellenwert der Schutzgebiete als Stimuli der regionalen Entwicklung mittel- bis langfristig beurteilt werden.
Mapping threatened dry deciduous dipterocarp forest in South-east Asia for conservation management
(2014)
Habitat loss is the primary reason for species extinction, making habitat conservation a critical strategy for maintaining global biodiversity. Major habitat types, such as lowland tropical evergreen forests or mangrove forests, are already well represented in many conservation priorities, while others are underrepresented. This is particularly true for dry deciduous dipterocarp forests (DDF), a key forest type in Asia that extends from the tropical to the subtropical regions in South-east Asia (SE Asia), where high temperatures and pronounced seasonal precipitation patterns are predominant. DDF are a unique forest ecosystem type harboring a wide range of important and endemic species and need to be adequately represented in global biodiversity conservation strategies. One of the greatest challenges in DDF conservation is the lack of detailed and accurate maps of their distribution due to inaccurate open-canopy seasonal forest mapping methods. Conventional land cover maps therefore tend to perform inadequately with DDF. Our study accurately delineates DDF on a continental scale based on remote sensing approaches by integrating the strong, characteristic seasonality of DDF. We also determine the current conservation status of DDF throughout SE Asia. We chose SE Asia for our research because its remaining DDF are extensive in some areas but are currently degrading and under increasing pressure from significant socio-economic changes throughout the region. Phenological indices, derived from MODIS vegetation index time series, served as input variables for a Random Forest classifier and were used to predict the spatial distribution of DDF. The resulting continuous fields maps of DDF had accuracies ranging from R-2 = 0.56 to 0.78. We identified three hotspots in SE Asia with a total area of 156,000 km(2), and found Myanmar to have more remaining DDF than the countries in SE Asia. Our approach proved to be a reliable method for mapping DDF and other seasonally influenced ecosystems on continental and regional scales, and is very valuable for conservation management in this region.
As a cradle of ancient Chinese civilization, the Yellow River Basin has a very long human-environment interrelationship, where early anthropogenic activities re- sulted in large scale landscape modifications. Today, the impact of this relationship
has intensified further as the basin plays a vital role for China’s continued economic
development. It is one of the most densely-populated, fastest growing, and most dynamic
regions of China with abundant natural and environmental resources providing a livelihood for almost 190 million people. Triggered by fundamental economic reforms, the
basin has witnessed a spectacular economic boom during the last decades and can be
considered as an exemplary blueprint region for contemporary dynamic Global Change
processes occurring throughout the country, which is currently transitioning from an
agrarian-dominated economy into a modern urbanized society. However, this resourcesdemanding growth has led to profound land use changes with adverse effects on the Yellow
River social-ecological systems, where complex challenges arise threatening a long-term
sustainable development.
Consistent and continuous remote sensing-based monitoring of recent and past land
cover and land use change is a fundamental requirement to mitigate the adverse impacts
of Global Change processes. Nowadays, technical advancement and the multitude of
available satellite sensors, in combination with the opening of data archives, allow the
creation of new research perspectives in regional land cover applications over heterogeneous landscapes at large spatial scales. Despite the urgent need to better understand the
prevailing dynamics and underlying factors influencing the current processes, detailed
regional specific land cover data and change information are surprisingly absent for this
region.
In view of the noted research gaps and contemporary developments, three major objectives are defined in this thesis. First (i), the current and most pressing social-ecological
challenges are elaborated and policy and management instruments towards more sustainability are discussed. Second (ii), this thesis provides new and improved insights on
the current land cover state and dynamics of the entire Yellow River Basin. Finally (iii),
the most dominant processes related to mining, agriculture, forest, and urban dynamics
are determined on finer spatial and temporal scales.
The complex and manifold problems and challenges that result from long-term abuse
of the water and land resources in the basin have been underpinned by policy choices,
cultural attitude, and institutions that have evolved over centuries in China. The tremendous economic growth that has been mainly achieved by extracting water and exploiting
land resources in a rigorous, but unsustainable manner, might not only offset the economic benefits, but could also foster social unrest. Since the early emergence of the first Chinese dynasties, flooding was considered historically as a primary issue in river management and major achievements have been made to tame the wild nature of the Yellow
River. Whereas flooding is therefore largely now under control, new environmental and
social problems have evolved, including soil and water pollution, ecological degradation,
biodiversity decline, and food security, all being further aggravated by anthropogenic
climate change. To resolve the contemporary and complex challenges, many individual
environmental laws and regulations have been enacted by various Chinese ministries.
However, these policies often pursue different, often contradictory goals, are too general
to tackle specific problems and are usually implemented by a strong top-down approach.
Recently, more flexible economic and market-based incentives (pricing, tradable permits,
investments) have been successfully adopted, which are specifically tailored to the respective needs, shifting now away from the pure command and regulating instruments.
One way towards a more holistic and integrated river basin management could be the
establishment of a common platform (e.g. a Geographical Information System) for data
handling and sharing, possibly operated by the Yellow River Basin Conservancy Commission (YRCC), where available spatial data, statistical information and in-situ measures
are coalesced, on which sustainable decision-making could be based. So far, the collected
data is hardly accessible, fragmented, inconsistent, or outdated.
The first step to address the absence and lack of consistent and spatially up-to-date
information for the entire basin capturing the heterogeneous landscape conditions was
taken up in this thesis. Land cover characteristics and dynamics were derived from
the last decade for the years 2003 and 2013, based on optical medium-resolution hightemporal MODIS Normalized Differenced Vegetation Index (NDVI) time series at 250 m.
To minimize the inherent influence of atmospheric and geometric interferences found in
raw high temporal data, the applied adaptive Savitzky-Golay filter successfully smoothed
the time series and substantially reduced noise. Based on the smoothed time series
data, a large variety of intra-annual phenology metrics as well as spectral and multispectral annual statistics were derived, which served as input variables for random
forest (RF) classifiers. High quality reference data sets were derived from very high
resolution imagery for each year independently of which 70 % trained the RF models. The
accuracy assessments for all regionally specific defined thematic classes were based on the
remaining 30 % reference data split and yielded overall accuracies of 87 % and 84 % for
2003 and 2013, respectively. The first regional adapted Yellow River Land Cover Products
(YRB LC) depict the detail spatial extent and distribution of the current land cover status
and dynamics. The novel products overall differentiate overall 18 land cover and use
classes, including classes of natural vegetation (terrestrial and aquatic), cultivated classes,
mosaic classes, non-vegetated, and artificial classes, which are not presented in previous
land cover studies so far.
Building on this, an extended multi-faceted land cover analysis on the most prominent
land cover change types at finer spatial and temporal scales provides a better and more
detailed picture of the Yellow River Basin dynamics. Precise spatio-temporal products
about mining, agriculture, forest, and urban areas were examined from long-trem Landsat
satellite time series monitored at annual scales to capture the rapid rate of change in four
selected focus regions. All archived Landsat images between 2000 and 2015 were used to
derive spatially continuous spectral-temporal, multi-spectral, and textural metrics. For
each thematic region and year RF models were built, trained and tested based on a stablepixels reference data set. The automated adaptive signature (AASG) algorithm identifies those pixels that did not change between the investigated time periods to generate a
mono-temporal reference stable-pixels data set to keep manual sampling requirements
to a minimum level. Derived results gained high accuracies ranging from 88 % to 98 %.
Throughout the basin, afforestation on the Central Loess Plateau and urban sprawl are
identified as most prominent drivers of land cover change, whereas agricultural land
remained stable, only showing local small-scale dynamics. Mining operations started in
2004 on the Qinghai-Tibet Plateau, which resulted in a substantial loss of pristine alpine
meadows and wetlands.
In this thesis, a novel and unique regional specific view of current and past land cover
characteristics in a complex and heterogeneous landscape was presented by using a
multi-source remote sensing approach. The delineated products hold great potential for
various model and management applications. They could serve as valuable components
for effective and sustainable land and water management to adapt and mitigate the
predicted consequences of Global Change processes.
Landslide susceptibility assessment in the Chiconquiaco Mountain Range area, Veracruz (Mexico)
(2022)
In Mexico, numerous landslides occur each year and Veracruz represents the state with the third highest number of events. Especially the Chiconquiaco Mountain Range, located in the central part of Veracruz, is highly affected by landslides and no detailed information on the spatial distribution of existing landslides or future occurrences is available. This leaves the local population exposed to an unknown threat and unable to react appropriately to this hazard or to consider the potential landslide occurrence in future planning processes.
Thus, the overall objective of the present study is to provide a comprehensive assessment of the landslide situation in the Chiconquiaco Mountain Range area. Here, the combination of a site-specific and a regional approach enables to investigate the causes, triggers, and process types as well as to model the landslide susceptibility for the entire study area.
For the site-specific approach, the focus lies on characterizing the Capulín landslide, which represents one of the largest mass movements in the area. In this context, the task is to develop a multi-methodological concept, which concentrates on cost-effective, flexible and non-invasive methods. This approach shows that the applied methods complement each other very well and their combination allows for a detailed characterization of the landslide.
The analyses revealed that the Capulín landslide is a complex mass movement type. It comprises rotational movement in the upper parts and translational movement in the lower areas, as well as flow processes at the flank and foot area and therefore, is classified as a compound slide-flow according to Cruden and Varnes (1996). Furthermore, the investigations show that the Capulín landslide represents a reactivation of a former process. This is an important new information, especially with regard to the other landslides identified in the study area. Both the road reconstructed after the landslide, which runs through the landslide mass, and the stream causing erosion processes at the foot of the landslide severely affect the stability of the landslide, making it highly susceptible to future reactivation processes. This is particularly important as the landslide is located only few hundred meters from the village El Capulín and an extension of the landslide area could cause severe damage.
The next step in the landslide assessment consists of integrating the data obtained in the site-specific approach into the regional analysis. Here, the focus lies on transferring the generated data to the entire study area. The developed methodological concept yields applicable results, which is supported by different validation approaches.
The susceptibility modeling as well as the landslide inventory reveal that the highest probability of landslides occurrence is related to the areas with moderate slopes covered by slope deposits. These slope deposits comprise material from old mass movements and erosion processes and are highly susceptible to landslides. The results give new insights into the landslide situation in the Chiconquiaco Mountain Range area, since previously landslide occurrence was related to steep slopes of basalt and andesite.
The susceptibility map is a contribution to a better assessment of the landslide situation in the study area and simultaneously proves that it is crucial to include specific characteristics of the respective area into the modeling process, otherwise it is possible that the local conditions will not be represented correctly.
Die steigende Relevanz von Einzelhandelsagglomerationen zählt zu den zentralen raumbezogenen Elementen des Strukturwandels im Einzelhandel. Sowohl geplante Einkaufszentren als auch Standortkooperationen von eigentlich in interformalem Wettbewerb stehenden Betriebsformen prägen immer mehr die Standortstrukturen des Einzelhandels. Die vorliegende Untersuchung beschäftigt sich mit dem räumlichen Einkaufsverhalten der Konsumenten im Zusammenhang mit derartigen Erscheinungen. Zunächst werden aus verschiedenen theoretischen Perspektiven (Mikroökonomie, Raumwirtschaftstheorie, verhaltenswissenschaftliche Marketing-Forschung) jene positiven Agglomerationseffekte im Einzelhandel hergeleitet, die auf dem Kundenverhalten basieren; hierbei lassen sich verschiedene Typen von Kopplungs- und Vergleichskäufen als relevante Einkaufsstrategien identifizieren. Die angenommene (positive) Wirkung von Einzelhandelsagglomerationen wird mithilfe eines ökonometrischen Marktgebietsmodells – dem Multiplicative Competitive Interaction (MCI) Model – auf der Grundlage primärempirisch erhobener Marktgebiete überprüft. Die Analyseergebnisse zeigen überwiegend positive Einflüsse des Potenzials für Kopplungs- und Vergleichskäufe auf die Kundenzuflüsse einzelner Anbieter, wenngleich sich diese in ihrer Intensität und Ausgestaltung unterscheiden. Die Untersuchung zeigt die Relevanz von Agglomerationseffekten im Einzelhandel auf, wobei ein quantitatives Modell auf der Basis des häufig verwendeten Huff-Modells formuliert wird, mit dem es möglich ist, diese Effekte zu analysieren. Konkrete Anwendungen hierfür finden sich in der betrieblichen Standortanalyse und der Verträglichkeitsbeurteilung von Einzelhandelsansiedlungen.
Der Lebensmittelonlinehandel in Deutschland gewann, verstärkt durch die Covid-19-Pandemie, an Umsatzanteilen im Lebensmitteleinzelhandel. Hierdurch wurden neue Anforderungen an Arbeit und Beschäftigung in Deutschland geschaffen. Insbesondere in urbanen Räumen hat die Lebensmittelzustellung durch neu entstandene Betriebsformen zugenommen. So entstehen durch das Versprechen der Betriebe, Lebensmittel in kurzen Zeiträumen zu liefern, verschiedene Logistikstandorte und u.a. urbane Fahrradlieferdienste. Während Medien und Gewerkschaften bereits vor der Entstehung prekärer Arbeitsbedingungen warnen, sind die genauen Auswirkungen des Lebensmittelonlinehandels auf die Entwicklung neuer Arbeitsstandorte und die dort stattfindende Beschäftigung nur unzureichend bekannt. Diese Arbeit untersucht den Lebensmittelonlinehandel anhand seiner Betriebsformen, Standorte und Arbeitsprozesse sowie deren Auswirkungen auf Beschäftigte in Deutschland. Den konzeptionellen Hintergrund bilden Arbeiten der geographischen Handelsforschung sowie Debatten zu Arbeitsplatzqualität und Beschäftigung. Für die Analyse sind Primärdaten und Sekundärdaten erhoben worden. Es zeigt sich, dass teilweise komplexe Betriebsformen entstehen, bei denen sich die Arbeit und Arbeitsorte verändern. Zudem entstehen neue Herausforderungen für die Beschäftigten (u.a. physische und psychische Belastung), welche in dieser Arbeit identifiziert werden.
Spätestens mit der Erstauflage der deutschen Nachhaltigkeitsstrategie 2002 wurde die Notwendigkeit einer Reduzierung der Flächeninanspruchnahme politisch anerkannt. Die damit verbundene Einführung des „30-ha-Ziels“, definiert als eine Reduktion der täglichen Flächeninanspruchnahme im Bundesgebiet von 120 ha/Tag auf 30 ha/Tag im Jahr 2020, soll den negativen Auswirkungen wie z.B. Zersiedelung oder sozialer Segregation Einhalt gebieten. Trotz intensiver Bemühungen konnte jedoch keine deutliche Reduzierung der Flächeninanspruchnahme erreicht werden. 2007 betrug die tägliche Neuinanspruchnahme von Flächen immer noch 96 ha .
An diesem Punkt knüpft die Arbeit an und versucht mittels eines akteurszentrierten Ansatzes einen Erkenntnisgewinn zur Ursachenforschung der Flächeninanspruchnahme zu liefern. Ziel ist die Untersuchung der Raumrelevanz planerischer und politischer Entscheidungsprozesse vor dem Hintergrund einer nachhaltigen Siedlungsentwicklung und Flächeninanspruchnahme. Dabei erfolgt eine schwerpunktmäßige Betrachtung der Regional- und Bauleitplanung im Rahmen einer Flächennutzung durch Wohnen. Denn diese Akteure stellen nicht nur zentrale „Flächennutzungsentscheider“ dar, sondern sind auch Anknüpfungspunkt zahlreicher Handlungsstrategien/-maßnahmen. Die Arbeit fokussiert dabei die Entscheidungsfindung der Planung und der politischen Gremien bei der Aufstellung von Regional- und Flächennutzungsplänen und den ihr immanenten Entscheidungen, nämlich der Abwägung und dem Beschluss, sowie deren Wechselwirkungen untereinander. Die Fragestellung wird dabei anhand von Fallstudien in Städten, die in der Vergangenheit von Schrumpfungsprozessen betroffen waren, konkret die Städte Dresden und Leipzig, und in Regionen, welche mit einer wachsenden Bevölkerung konfrontiert sind, hier die Regionen München und Rhein-Neckar, eruiert. Hierzu kamen verschiedene Methoden zum Einsatz, in deren Zentrum die Anwendung des Analytical Hierarchy Process (AHP) und qualitativer Experteninterviews stehen.
Im Ergebnis kann ausgesagt werden, dass weniger raumstrukturelle Ausgangssituationen, als vielmehr kommunalspezifische Handlungsorientierungen das Maß einer Reduzierung der Flächeninanspruchnahme bestimmen. Um deren Beweggründe eruieren zu können, ist es sowohl auf regionaler als auch auf kommunaler Ebene wichtig, die Interaktionsbeziehungen zwischen planerischen und politischen Akteuren und den ihnen zugrunde liegenden Handlungsorientierungen zu beleuchten. Denn diese spezielle Inter-aktionsbeziehung spielt eine bedeutende Rolle zum Verständnis planerischer und politischer Entscheidungen vor dem Hintergrund des Flächensparziels, da das Thema Flächenverbrauch als ein fachliches und sehr komplexes Thema wahrgenommen wird, welches sich in seiner Gesamtheit den politischen Akteuren aufgrund deren begrenzter Zeit oftmals nicht erschließt.
Planerischen Entscheidungen können dabei immer flächensparende Bestrebungen konstatiert werden, politischen Entscheidungen eingeschränkt dadurch, ob es der Planung gelingt, das Flächensparziel der Politik nahe zu bringen, es nicht anderen Anliegen entgegensteht und ein dahingehendes Verhalten nicht zu Nachteilen im Konkurrenzkampf mit den anderen Kommunen führt. Jedoch kann auch aus den Ergebnissen abgeleitet werden, dass nach außen gelebtes Flächensparen oftmals nicht auf ein Bewusstseins des Wertes der Fläche per se zurückzuführen ist. Es hängt vielmehr davon ab, wie hoch der Problemdruck auf Basis alter Flächenausweisungen ist und inwieweit es sich als Nebenprodukt aus den planerischen und politischen Entscheidungen ergibt. Oftmals verhindern aber auch u.a. Eigentumsstrukturen und rechtliche Rahmenbedingungen, wie die bis dato noch kaum diskutierten Eingemeindungsverträge, dass eine Reduzierung der Flächeninanspruchnahme vollzogen wird. Resultat hieraus ist, dass es keinen allgemeingültigen Maßnahmen- oder Instrumentarienkatalog geben kann, um eine Flächeninanspruchnahme voranzutreiben. Vielmehr gilt es infolge der Analyse von Akteuren, Akteurskonstellationen und institutionellen Rahmenbedingungen diese entsprechend einzusetzen bzw. zu generieren.
Human health is known to be affected by the physical environment. Various environmental influences have been identified to benefit or challenge people's physical condition. Their heterogeneous distribution in space results in unequal burdens depending on the place of living. In addition, since societal groups tend to also show patterns of segregation, this leads to unequal exposures depending on social status. In this context, environmental justice research examines how certain social groups are more affected by such exposures. Yet, analyses of this per se spatial phenomenon are oftentimes criticized for using “essentially aspatial” data or methods which neglect local spatial patterns by aggregating environmental conditions over large areas. Recent technological and methodological developments in satellite remote sensing have proven to provide highly detailed information on environmental conditions. This narrative review therefore discusses known influences of the urban environment on human health and presents spatial data and applications for analyzing these influences. Furthermore, it is discussed how geographic data are used in general and in the interdisciplinary research field of environmental justice in particular. These considerations include the modifiable areal unit problem and ecological fallacy. In this review we argue that modern earth observation data can represent an important data source for research on environmental justice and health. Especially due to their high level of spatial detail and the provided large-area coverage, they allow for spatially continuous description of environmental characteristics. As a future perspective, ongoing earth observation missions, as well as processing architectures, ensure data availability and applicability of ’big earth data’ for future environmental justice analyses.
Grünflächen stellen einen der wichtigsten Umwelteinflüsse in der Wohnumwelt der Menschen dar. Einerseits wirken sie sich positiv auf die physische und mentale Gesundheit der Menschen aus, andererseits können Grünflächen auch negative Wirkungen anderer Faktoren abmildern, wie beispielsweise die im Laufe des Klimawandels zunehmenden Hitzeereignisse. Dennoch sind Grünflächen nicht für die gesamte Bevölkerung gleichermaßen zugänglich. Bestehende Forschung im Kontext der Umweltgerechtigkeit (UG) konnte bereits aufzeigen, dass unterschiedliche sozio-ökonomische und demographische Gruppen der deutschen Bevölkerung unterschiedlichen Zugriff auf Grünflächen haben. An bestehenden Analysen von Umwelteinflüssen im Kontext der UG wird kritisiert, dass die Auswertung geographischer Daten häufig auf zu stark aggregiertem Level geschieht, wodurch lokal spezifische Expositionen nicht mehr genau abgebildet werden. Dies trifft insbesondere für großflächig angelegte Studien zu. So werden wichtige räumliche Informationen verloren. Doch moderne Erdbeobachtungs- und Geodaten sind so detailliert wie nie und Methoden des maschinellen Lernens ermöglichen die effiziente Verarbeitung zur Ableitung höherwertiger Informationen.
Das übergeordnete Ziel dieser Arbeit besteht darin, am Beispiel von Grünflächen in Deutschland methodische Schritte der systematischen Umwandlung umfassender Geodaten in relevante Geoinformationen für die großflächige und hochaufgelöste Analyse von Umwelteigenschaften aufzuzeigen und durchzuführen. An der Schnittstelle der Disziplinen Fernerkundung, Geoinformatik, Sozialgeographie und Umweltgerechtigkeitsforschung sollen Potenziale moderner Methoden für die Verbesserung der räumlichen und semantischen Auflösung von Geoinformationen erforscht werden. Hierfür werden Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt, um Landbedeckung und -nutzung auf nationaler Ebene zu erfassen. Diese Entwicklungen sollen dazu beitragen bestehende Datenlücken zu schließen und Aufschluss über die Verteilungsgerechtigkeit von Grünflächen zu bieten.
Diese Dissertation gliedert sich in drei konzeptionelle Teilschritte. Im ersten Studienteil werden Erdbeobachtungsdaten der Sentinel-2 Satelliten zur deutschlandweiten Klassifikation von Landbedeckungsinformationen verwendet. In Kombination mit punktuellen Referenzdaten der europaweiten Erfassung für Landbedeckungs- und Landnutzungsinformationen des Land Use and Coverage Area Frame Survey (LUCAS) wird ein maschinelles Lernverfahren trainiert. In diesem Kontext werden verschiedene Vorverarbeitungsschritte der LUCAS-Daten und deren Einfluss auf die Klassifikationsgenauigkeit beleuchtet. Das Klassifikationsverfahren ist in der Lage Landbedeckungsinformationen auch in komplexen urbanen Gebieten mit hoher Genauigkeit abzuleiten. Ein Ergebnis des Studienteils ist eine deutschlandweite Landbedeckungsklassifikation mit einer Gesamtgenauigkeit von 93,07 %, welche im weiteren Verlauf der Arbeit genutzt wird, um grüne Landbedeckung (GLC) räumlich zu quantifizieren.
Im zweiten konzeptionellen Teil der Arbeit steht die differenzierte Betrachtung von Grünflächen anhand des Beispiels öffentlicher Grünflächen (PGS), die häufig Gegenstand der UG-Forschung ist, im Vordergrund. Doch eine häufig verwendete Quelle für räumliche Daten zu öffentlichen Grünflächen, der European Urban Atlas (EUA), wird bisher nicht flächendeckend für Deutschland erhoben. Dieser Studienteil verfolgt einen datengetriebenen Ansatz, die Verfügbarkeit von öffentlichem Grün auf der räumlichen Ebene von Nachbarschaften für ganz Deutschland zu ermitteln. Hierfür dienen bereits vom EUA erfasste Gebiete als Referenz. Mithilfe einer Kombination von Erdbeobachtungsdaten und Informationen aus dem OpenStreetMap-Projekt wird ein Deep Learning -basiertes Fusionsnetzwerk erstellt, welche die verfügbare Fläche von öffentlichem Grün quantifiziert. Das Ergebnis dieses Schrittes ist ein Modell, welches genutzt wird, um die Menge öffentlicher Grünflächen in der Nachbarschaft zu schätzen (𝑅 2 = 0.952).
Der dritte Studienteil greift die Ergebnisse der ersten beiden Studienteile auf und betrachtet die Verteilung von Grünflächen in Deutschland unter Hinzunahme von georeferenzierten Bevölkerungsdaten. Diese exemplarische Analyse unterscheidet dabei Grünflächen nach zwei Typen: GLC und PGS. Zunächst wird mithilfe deskriptiver Statistiken die generelle Grünflächenverteilung in der Bevölkerung Deutschlands beleuchtet. Daraufhin wird die Verteilungsgerechtigkeit anhand gängiger Gerechtigkeitsmetriken bestimmt. Abschließend werden die Zusammenhänge zwischen der demographischen Komposition der Nachbarschaft und der verfügbaren Menge von Grünflächen anhand dreier exemplarischer soziodemographischer Gesellschaftsgruppen untersucht. Die Analyse zeigt starke Unterschiede der Verfügbarkeit von PGS zwischen städtischen und ländlichen Gebieten. Ein höherer Prozentsatz der Stadtbevölkerung hat Zugriff das Mindestmaß von PGS gemessen an der Vorgabe der Weltgesundheitsorganisation. Die Ergebnisse zeigen auch einen deutlichen Unterschied bezüglich der Verteilungsgerechtigkeit zwischen GLC und PGS und verdeutlichen die Relevanz der Unterscheidung von Grünflächentypen für derartige
Untersuchungen. Die abschließende Betrachtung verschiedener Bevölkerungsgruppen arbeitet Unterschiede auf soziodemographischer Ebene auf.
In der Zusammenschau demonstriert diese Arbeit wie moderne Geodaten und Methoden des maschinellen Lernens genutzt werden können bisherige Limitierungen räumlicher Datensätze zu überwinden. Am Beispiel von Grünflächen in der Wohnumgebung der Bevölkerung Deutschlands wird gezeigt, dass landesweite Analysen zur Umweltgerechtigkeit durch hochaufgelöste und lokal feingliedrige geographische Informationen bereichert werden können. Diese Arbeit verdeutlicht, wie die Methoden der Erdbeobachtung und Geoinformatik einen wichtigen Beitrag leisten können, die Ungleichheit der Wohnumwelt der Menschen zu identifizieren und schlussendlich den nachhaltigen Siedlungsbau in Form von objektiven Informationen zu unterstützen und überwachen.
Impervious surface areas (ISA) are heavily influenced by urban structure and related structural features. We examined the effects of object-based impervious surface spatial pattern analysis on land surface temperature and population density in Guangzhou, China, in comparison to classic per-pixel analyses. An object-based support vector machine (SVM) and a linear spectral mixture analysis (LSMA) were integrated to estimate ISA fraction using images from the Chinese HJ-1B satellite for 2009 to 2011. The results revealed that the integrated object-based SVM-LSMA algorithm outperformed the traditional pixel-wise LSMA algorithm in classifying ISA fraction. More specifically, the object-based ISA spatial patterns extracted were more suitable than pixel-wise patterns for urban heat island (UHI) studies, in which the UHI areas (landscape surface temperature >37 °C) generally feature high ISA fraction values (ISA fraction >50%). In addition, the object-based spatial patterns enable us to quantify the relationship of ISA with population density (correlation coefficient >0.2 in general), with global human settlement density (correlation coefficient >0.2), and with night-time light map (correlation coefficient >0.4), and, whereas pixel-wise ISA did not yield significant correlations. These results indicate that object-based spatial patterns have a high potential for UHI detection and urbanization monitoring. Planning measures that aim to reduce the urbanization impacts and UHI intensities can be better supported.
Informationen über die Landbedeckung und die mit der anthropogenen Komponente verbundenen Landnutzung sind elementare Bestandteile für viele Bereiche der Politik, Wirtschaft und Wissenschaft. Darunter fallen beispielsweise die Strukurentwicklungsprogramme der EU, die Schadensregulierung im Versicherungswesen und die Modellierung von Stoffkreisläufen. CORINE Land Cover (CLC) wurde infolge eines erweiterten Bedarfs an einem europaweit harmonisierten Datensatz der Landoberfläche erstellt. Das CORINE Projekt weist für diese Arbeit eine hohe Relevanz durch die regelmäßigen Aktualisierungen von 10 Jahren, dem Einsatz der Daten in vielen europäischen und nationalen Institutionen und der guten Dokumentation der CORINE Nomenklatur auf. Die Erstellung der Daten basiert auf der computergestützten manuellen Interpretation, da automatische Verfahren durch die Komplexität der Aufgabenstellung und Thematik nicht in der Lage waren, den menschlichen Interpreten zu ersetzen. Diese Arbeit stellt eine Methodik vor, um CORINE Land Cover aus optischen Fernerkundungsdaten für eine kommende Aktualisierung abzuleiten. Hierzu dienen die Daten von CLC 1990 und der Fernerkundungsdatensatz Image 2000 als Grundlage, sowie die CLC 2000 Klassifikation als Referenz. Die entwickelte und in dem Softwarepaket gnosis implementierte Methodik wendet die objektorientierte Klassifikation in Kombination mit Theorien aus der menschlichen Bildwahrnehmung an. In diesen Theorien wird die Bildwahrnehmung als informationstechnischer Prozess gesehen, der den Klassifikationsprozess in die drei folgenden Subprozesse unterteilt: Bildsegmentierung, Merkmalsgenerierung und Klassenzuweisung. Die Bildsegmentierung generiert aus den untersten Bildprimitiven (Pixeln) bedeutungsvolle Bildsegmente. Diesen Bildsegmenten wird eine Anzahl von bildinvarianten Merkmalen aus den Fernerkundungsdaten für die Bestimmung der CLC Klasse zugewiesen. Dabei liegt die wichtigste Information in der Ableitung der Landbedeckung durch den überwachten Stützvektor-Klassifikator. Die Landoberfläche wird hierzu in zehn Basisklassen untergliedert, um weiteren Merkmalen einen semantischen Unterbau zu geben. Zur Bestimmung der anthropogenen Komponente von ausgewählten Landnutzungsklassen, wie beispielsweise Ackerland und Grünland, wird der phänologische Verlauf der Vegetation durch die Parameter temporale Variabilität und temporale Intensität beschrieben. Neben dem jahreszeitlichen Verlauf der Vegetation können Nachbarschaftsbeziehungen untersucht werden, um weitere anthropogene Klassen und heterogen aufgebaute Sammelklassen beschreiben zu können. Der Versiegelungsgrad als Beispiel für eine Reihe von unscharfen Merkmalen dient der weiteren Differenzierung der verschiedenen Siedlungsklassen aus CORINE LC. Mit Hilfe dieser Merkmale werden die CLC Klassen in abstrakter Form im Klassenkatalog (a-priori Wissensbasis) als Protoklassen beschrieben. Die eigentliche Objekterkennung basiert auf der Repräsentation der CORINE Objekte durch ihre einzelnen Bestandteile und vergleicht die gefundenen Strukturen mit der Wissensbasis. Semantisch homogen aufgebaute Klassen, wie Wälder und Siedlungen oder Protoklassen mit eindeutigen Merkmalen, beispielsweise zur Bestimmung von Grünland durch die Phänologie, können durch den bottom–up Ansatz identifiziert werden. Das übergeordnete CLC Objekt kann direkt aus den Bestandteilen zusammengebaut und einer Klasse zugewiesen werden. Semantisch heterogene Klassen, wie zum Beispiel bestimmte Sammelklassen (Komplexe Parzellenstrukur), können durch ihre Bestandteile validiert werden, indem die Bestandteile eines existierenden CLC Objektes mit der Wissensbasis auf Konsistenz untersucht werden (top–down Ansatz). Eine a-priori Datengrundlage ist für die Erkennung dieser Klassen essentiell. Die Untersuchung der drei Testgebiete (Frankfurt, Berlin, Oldenburg) zeigte, dass von der CORINE LC Nomenklatur 13 Klassen identifiziert und weiteren 14 Klassen validiert werden können. Zehn Klassen können durch diese Methodik aufgrund fehlender Merkmale oder Zusatzdaten nicht klassifiziert werden. Die Gesamtgenauigkeit der automatisierten Klassifikation für die Testgebiete beträgt zwischen 70% und 80% für die umgesetzten Klassen. Betrachtet man davon einzelne Klassen, wie Siedlungs-, Wald- oder Wasserklassen, wird aufgrund der verwendeten Merkmale eine Klassifikationsgenauigkeit von über 90% erreicht. Ein möglicher Einsatz der entwickelten Software gnosis liegt in der Unterstützung einer kommenden CORINE Aktualisierung durch die Prozessierung der identifizierbaren Klassen. Diese CLC Klassen müssen vom Interpreten nicht mehr überprüft werden. Für bestimmte CLC Klassen aus dem Top-down Ansatz wird der Interpret die letzte Entscheidung aus einer Auswahl von Klassen treffen müssen. Weiterhin können die berechneten Merkmale, wie die temporalen Eigenschaften und der Versiegelungsgrad dem Bearbeiter als Entscheidungsgrundlage zur Verfügung gestellt werden. Der Einsatz dieser neu entwickelten Methode führt zu einer Optimierung des bestehenden Aufnahmeverfahrens durch die Integration von semi-automatisierten Prozessen.
The Northern Bald Ibis (Geronticus eremita, NBI) is an endangered migratory species, which went extinct in Europe in the 17th century. Currently, a translocation project in the frame of the European LIFE program is carried out, to reintroduce a migratory population with breeding colonies in the northern and southern Alpine foothills and a common wintering area in southern Tuscany. The population meanwhile consists of about 200 individuals, with about 90% of them carrying a GPS device on their back. We used biologging data from 2021 to model the habitat suitability for the species in the northern Alpine foothills. To set up a species distribution model, indices describing environmental conditions were calculated from satellite images of Landsat-8, and in addition to the well-proven use of optical remote sensing data, we also included Sentinel-1 actively sensed observation data, as well as climate and urbanization data. A random forest model was fitted on NBI GPS positions, which we used to identify regions with high predicted foraging suitability within the northern Alpine foothills. The model resulted in 84.5% overall accuracy. Elevation and slope had the highest predictive power, followed by grass cover and VV intensity of Sentinel-1 radar data. The map resulting from the model predicts the highest foraging suitability for valley floors, especially of Inn, Rhine, and Salzach-Valley as well as flatlands, like the Swiss Plateau and the agricultural areas surrounding Lake Constance. Areas with a high suitability index largely overlap with known historic breeding sites. This is particularly noteworthy because the model only refers to foraging habitats without considering the availability of suitable breeding cliffs. Detailed analyses identify the transition zone from extensive grassland management to intensive arable farming as the northern range limit. The modeling outcome allows for defining suitable areas for further translocation and management measures in the frame of the European NBI reintroduction program. Although required in the international IUCN translocation guidelines, the use of models in the context of translocation projects is still not common and in the case of the Northern Bald Ibis not considered in the present Single Species Action Plan of the African-Eurasian Migratory Water bird Agreement. Our species distribution model represents a contemporary snapshot, but sustainability is essential for conservation planning, especially in times of climate change. In this regard, a further model could be optimized by investigating sustainable land use, temporal dynamics, and climate change scenarios.
In den letzten Jahrzehnten ist eine verstärkte Veränderung der Landoberfläche beobachtet worden. Diese Prozesse sind direkten und indirekten anthropogenen Einflüssen zuzuschreiben, wie Deforestation oder Klimawandel. Mit dieser Entwicklung geht der Verlust und die Fragmentation von naturnahen Flächen einher. Für das Fortbestehen von Populationen verschiedenster Organismen in einer derartig geformten Landschaft ist entscheidend, inwieweit die Migration zwischen bestehenden Fragmenten gewährleistet ist. Diese wird von der Eignung der umgebenden Landschaft beeinflusst. Im Kontext einer klimatischen Veränderung und verstärkter anthropogener Landnutzung ist die Analyse der räumlichen Anordnung von Habitatfragmenten und der Qualität der umgebenden Landschaft besonders für die globale Aufrechterhaltung der Biodiversität wichtig. Großräumige Muster der Landschaftsveränderung können mit Hilfe von Satellitendaten analysiert werden, da es nur diese ermöglichen die Landbedeckung flächendeckend, reproduzierbar und auf einer adäquaten räumlichen Auflösung zu kartieren. Besonders zeitlich hochaufgelöste Daten liefern wertvolle Informationen bezüglich der Dynamik der Landbedeckung. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Analyse der Fragmentation in Westafrika und der potentiellen Bedeutung von singulären Fragmenten und deren potentiellen Auswirkungen auf die Biodiversität. Dafür wurden zeitlich hoch- und räumlich mittelaufgelöste Daten des Aufnahmesystems MODIS verwendet, mit denen für das Untersuchungsgebiet Westafrika die Landbedeckung klassifziert wurde. Für die darauf folgenden Analysen der räumlichen Konfiguration der Fragmente wurde der Fokus auf Regenwaldgebiete gelegt. Die Analyse von räumlichen Mustern der Regenwaldfragmente liefert weiterführende qualitative Informationen der individuellen Teilbereiche. Die räumliche Anordnung wurde sowohl mit etablierten Maßen als auch mittels in dieser Arbeit erstellter robuster und übertragbarer Indizes quantifiziert. Es konnte gezeigt werden, dass die Verwendung von aussagekräftigen Indizes, besonders, wenn sie alle benachbarten Fragmente und die Qualität der umgebenden Matrix berücksichtigen, die räumliche Differenzierung von Fragmenten verbessert. Jedoch ist die Anwendung dieser Maße abhängig von den Ansprüchen einer Art. Daher muss die artspezifische Perzeptionen der Landschaft auf der Basis der Indizes implementiert werden, da die Übertragung der Ergebnisse einzelner Indizes auf andere räumliche Auflösungen und andere Regionen nur begrenzt möglich war. Des Weiteren wurden potentielle Einflussfaktoren auf die räumlichen Muster mittels Neutraler Landschaftsmodelle untersucht. Hierbei ergaben sich je nach Region und Index unterschiedliche Ergebnisse, allerdings konnte der Einfluss anthropogen induzierter Veränderungen auf die Landbedeckung postuliert werden. Die große Bedeutung der räumlichen Attribution von Landbedeckungsklassen konnte in dieser Arbeit aufgezeigt werden. Der alleinige Fokus auf die Kartierung von z. B. Waldfragmenten ohne deren räumliche Anordnung zu berücksichtigen, kann zu falschen Schlüssen bezüglich deren ökologischen, hydrologischen und klimatologischen Bedeutung führen.
In the past decades, various Earth observation-based time series products have emerged, which have enabled studies and analysis of global change processes. Besides their contribution to understanding past processes, time series datasets hold enormous potential for predictive modeling and thereby meet the demands of decision makers on future scenarios. In order to further exploit these data, a novel pixel-based approach has been introduced, which is the spatio-temporal matrix (STM). The approach integrates the historical characteristics of a specific land cover at a high temporal frequency in order to interpret the spatial and temporal information for the neighborhood of a given target pixel. The provided information can be exploited with common predictive models and algorithms. In this study, this approach was utilized and evaluated for the prediction of future urban/built-settlement growth. Random forest and multi-layer perceptron were employed for the prediction. The tests have been carried out with training strategies based on a one-year and a ten-year time span for the urban agglomerations of Surat (India), Ho-Chi-Minh City (Vietnam), and Abidjan (Ivory Coast). The slope, land use, exclusion, urban, transportation, hillshade (SLEUTH) model was selected as a baseline indicator for the performance evaluation. The statistical results from the receiver operating characteristic curve (ROC) demonstrate a good ability of the STM to facilitate the prediction of future settlement growth and its transferability to different cities, with area under the curve (AUC) values greater than 0.85. Compared with SLEUTH, the STM-based model achieved higher AUC in all of the test cases, while being independent of the additional datasets for the restricted and the preferential development areas.
In den Themenbereichen Klimawandel, Klimaschutz und Erneuerbare Energien wurden in den letzten Jahren zunehmend neue Bewertungsmethoden in der geowissenschaftlichen und umweltwissenschaftlichen Forschung eingesetzt. Mit Blick auf die Biogasnutzung kann festgestellt werden, dass diese aus Umwelt- und Klimaschutzgründen sehr wichtig ist, da die Vergärung von Biomasse mit der nachfolgenden indirekten Erzeugung von Strom und Wärme über Blockheizkraftwerke, bzw. der direkten Nutzung des Biogases als Feuerungsgas bzw. als Treibstoff , einen besonderen Beitrag zum Klimaschutz leistet. In Deutschland ist die Biogasnutzung heute einer der wichtigsten Erneuerbaren Energieträger geworden. In China hat die Biogasnutzung zudem ein riesiges Entwicklungspotenzial. Der Autor versucht, im interdisziplinären Themenkreis „Umwelt- und Klimaschutz“ ein Bewertungsmodell für die Biogasnutzung zu entwickeln, um die tatsächlichen und potentiellen umwelt- und klimaschutzrelevanten Auswirkungen der Biogasnutzung zu bewerten. Um das Bewertungsmodell für die Biogasnutzung nach Umwelt- und Klimaschutzaspekten möglichst umfassend zu entwickeln, ist die Verzahnung der interdisziplinären umweltwissenschaftlichen, geowissenschaftlichen, rechtlichen, sowie lokal-, national- und internationalen politischen sowie technischen Faktoren mit ihren umweltbezogenen und klimabezogenen Auswirkungen von höchster Bedeutung. Das in der vorliegenden Arbeit entwickelte Bewertungsmodell erhebt den Anspruch, für den praktischen Einsatz vor Ort tauglich zu sein. Hierzu wurden umwelt- und klimaschutzrechtliche, sowie nationale und internationale politische Anforderungen zur Kategorisierung und Bewertung herangezogen und damit die Durchführbarkeit gewährleistet. Der Lösungsweg zur Bewertung nach Umwelt- und Klimaschutzaspekten führt zum Einen über die Umwelt- und Klimaschutzbilanzierung und zum Anderen über eine Umweltrisikobewertung sowie eine umweltbezogene Standortbewertung. Anhand der praktischen Arbeit und der Analyse von insgesamt 23 Biogasprojekten aus Deutschland und China, konnten bestimmte Charakteristika der Biogasnutzung ermittelt werden. Für die Ermittlung der Bewertungskriterien des Bewertungsmodells wurden insgesamt 3 Themenbereiche (Teil I: Substratversorgung; Teil II: Biogasanlagenbau; Teil III: Biogasverwertung) der Biogasnutzung unterschieden. Jene wurden hinsichtlich der technischen, rechtlichen und politischen Kriterien nach negativen Umwelt- und Klimaschutzauswirkungen über die verschiedenen Belastungspfade der Umweltmedien (Boden, Wasser und Luft) untersucht. Ziel dieser Studie war es auch, durch die Anwendung des Bewertungsmodells auf je drei deutsche und chinesische Fallbeispiele, die ausgereiften deutschen Erfahrungen, die deutsche Technologie und das Know-How der Biogasnutzung auf deren Übertragbarkeit auf die chinesischen Verhältnisse zu prüfen.
Schistosomiasis is a widespread water-based disease that puts close to 800 million people at risk of infection with more than 250 million infected, mainly in sub-Saharan Africa. Transmission is governed by the spatial distribution of specific freshwater snails that act as intermediate hosts and the frequency, duration and extent of human bodies exposed to infested water sources during human water contact. Remote sensing data have been utilized for spatially explicit risk profiling of schistosomiasis. Since schistosomiasis risk profiling based on remote sensing data inherits a conceptual drawback if school-based disease prevalence data are directly related to the remote sensing measurements extracted at the location of the school, because the disease transmission usually does not exactly occur at the school, we took the local environment around the schools into account by explicitly linking ecologically relevant environmental information of potential disease transmission sites to survey measurements of disease prevalence. Our models were validated at two sites with different landscapes in Côte d’Ivoire using high- and moderateresolution remote sensing data based on random forest and partial least squares regression. We found that the ecologically relevant modelling approach explained up to 70% of the variation in Schistosoma infection prevalence and performed better compared to a purely pixelbased modelling approach. Furthermore, our study showed that model performance increased as a function of enlarging the school catchment area, confirming the hypothesis that suitable environments for schistosomiasis transmission rarely occur at the location of survey measurements.
Background
Schistosomiasis is the most widespread water-based disease in sub-Saharan Africa. Transmission is governed by the spatial distribution of specific freshwater snails that act as intermediate hosts and human water contact patterns. Remote sensing data have been utilized for spatially explicit risk profiling of schistosomiasis. We investigated the potential of remote sensing to characterize habitat conditions of parasite and intermediate host snails and discuss the relevance for public health.
Methodology
We employed high-resolution remote sensing data, environmental field measurements, and ecological data to model environmental suitability for schistosomiasis-related parasite and snail species. The model was developed for Burkina Faso using a habitat suitability index (HSI). The plausibility of remote sensing habitat variables was validated using field measurements. The established model was transferred to different ecological settings in Côte d’Ivoire and validated against readily available survey data from school-aged children.
Principal Findings
Environmental suitability for schistosomiasis transmission was spatially delineated and quantified by seven habitat variables derived from remote sensing data. The strengths and weaknesses highlighted by the plausibility analysis showed that temporal dynamic water and vegetation measures were particularly useful to model parasite and snail habitat suitability, whereas the measurement of water surface temperature and topographic variables did not perform appropriately. The transferability of the model showed significant relations between the HSI and infection prevalence in study sites of Côte d’Ivoire.
Conclusions/Significance
A predictive map of environmental suitability for schistosomiasis transmission can support measures to gain and sustain control. This is particularly relevant as emphasis is shifting from morbidity control to interrupting transmission. Further validation of our mechanistic model needs to be complemented by field data of parasite- and snail-related fitness. Our model provides a useful tool to monitor the development of new hotspots of potential schistosomiasis transmission based on regularly updated remote sensing data.
Background:
Schistosomiasis is a water-based disease that affects an estimated 250 million people, mainly in sub-Saharan Africa. The transmission of schistosomiasis is spatially and temporally restricted to freshwater bodies that contain schistosome cercariae released from specific snails that act as intermediate hosts. Our objective was to assess the contribution of remote sensing applications and to identify remaining challenges in its optimal application for schistosomiasis risk profiling in order to support public health authorities to better target control interventions.
Methods:
We reviewed the literature (i) to deepen our understanding of the ecology and the epidemiology of schistosomiasis, placing particular emphasis on remote sensing; and (ii) to fill an identified gap, namely interdisciplinary research that bridges different strands of scientific inquiry to enhance spatially explicit risk profiling. As a first step, we reviewed key factors that govern schistosomiasis risk. Secondly, we examined remote sensing data and variables that have been used for risk profiling of schistosomiasis. Thirdly, the linkage between the ecological consequence of environmental conditions and the respective measure of remote sensing data were synthesised.
Results:
We found that the potential of remote sensing data for spatial risk profiling of schistosomiasis is - in principle - far greater than explored thus far. Importantly though, the application of remote sensing data requires a tailored approach that must be optimised by selecting specific remote sensing variables, considering the appropriate scale of observation and modelling within ecozones. Interestingly, prior studies that linked prevalence of Schistosoma infection to remotely sensed data did not reflect that there is a spatial gap between the parasite and intermediate host snail habitats where disease transmission occurs, and the location (community or school) where prevalence measures are usually derived from.
Conclusions:
Our findings imply that the potential of remote sensing data for risk profiling of schistosomiasis and other neglected tropical diseases has yet to be fully exploited.
Remote sensing for disease risk profiling: a spatial analysis of schistosomiasis in West Africa
(2014)
Global environmental change leads to the emergence of new human health risks. As a consequence, transmission opportunities of environment-related diseases are transformed and human infection with new emerging pathogens increase. The main motivation for this study is the considerable demand for disease surveillance and monitoring in relation to dynamic environmental drivers. Remote sensing (RS) data belong to the key data sources for environmental modelling due to their capabilities to deliver spatially continuous information repeatedly for large areas with an ecologically adequate spatial resolution.
A major research gap as identified by this study is the disregard of the spatial mismatch inherent in current modelling approaches of profiling disease risk using remote sensing data. Typically, epidemiological data are aggregated at school or village level. However, these point data do neither represent the spatial distribution of habitats, where disease-related species find their suitable environmental conditions, nor the place, where infection has occurred. As a consequence, the prevalence data and remotely sensed environmental variables, which aim to characterise the habitat of disease-related species, are spatially disjunct.
The main objective of this study is to improve RS-based disease risk models by incorporating the ecological and spatial context of disease transmission. Exemplified by the analysis of the human schistosomiasis disease in West Africa, this objective includes the quantification of the impact of scales and ecological regions on model performance.
In this study, the conditions that modify the transmission of schistosomiasis are reviewed in detail. A conceptual underpinning of the linkages between geographical RS measures, disease transmission ecology, and epidemiological survey data is developed. During a field-based analysis, environmental suitability for schistosomiasis transmission was assessed on the ground, which is then quantified by a habitat suitability index (HSI) and applied to RS data. This conceptual model of environmental suitability is refined by the development of a hierarchical model approach that statistically links school-based disease prevalence with the ecologically relevant measurements of RS data. The statistical models of schistosomiasis risk are derived from two different algorithms; the Random Forest and the partial least squares regression (PLSR). Scale impact is analysed based on different spatial resolutions of RS data. Furthermore, varying buffer extents are analysed around school-based measurements. Three distinctive sites of Burkina Faso and Côte d’Ivoire are specifically modelled to represent a gradient of ecozones from dry savannah to tropical rainforest including flat and mountainous regions.
The model results reveal the applicability of RS data to spatially delineate and quantitatively evaluate environmental suitability for the transmission of schistosomiasis. In specific, the multi-temporal derivation of water bodies and the assessment of their riparian vegetation coverage based on high-resolution RapidEye and Landsat data proofed relevant. In contrast, elevation data and water surface temperature are constraint in their ability to characterise habitat conditions for disease-related parasites and freshwater snail species. With increasing buffer extent observed around the school location, the performance of statistical models increases, improving the prediction of transmission risk. The most important RS variables identified to model schistosomiasis risk are the measure of distance to water bodies, topographic variables, and land surface temperature (LST). However, each ecological region requires a different set of RS variables to optimise the modelling of schistosomiasis risk. A key result of the hierarchical model approach is its superior performance to explain the spatial risk of schistosomiasis.
Overall, this study stresses the key importance of considering the ecological and spatial context for disease risk profiling and demonstrates the potential of RS data. The methodological approach of this study contributes substantially to provide more accurate and relevant geoinformation, which supports an efficient planning and decision-making within the public health sector.
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.
In vielen mediterranen Küstenniederungen entstand seit 1950 infolge von Gebirgsentvölkerung, Infrastrukturausbau, neuer Gewerbe sowie illegaler Bautätigkeit ein fast lückenloses Verstädterungsband. Am Golf von Neapel konnte dieser Landschaftswandel über eine lange Zeit beobachtet und durch zahlreiche Vergleichsfotos, Kartierungen, Luft- und Satellitenbilder und Interviews dokumentiert werden. Horst-Günter Wagner zeigt in diesem Band die Veränderungen der Küstenebene und erläutert ihre Ursachen.
Most animals live in seasonal environments and experience very different conditions throughout the year. Behavioral strategies like migration, hibernation, and a life cycle adapted to the local seasonality help to cope with fluctuations in environmental conditions. Thus, how an individual utilizes the environment depends both on the current availability of habitat and the behavioral prerequisites of the individual at that time. While the increasing availability and richness of animal movement data has facilitated the development of algorithms that classify behavior by movement geometry, changes in the environmental correlates of animal movement have so far not been exploited for a behavioral annotation. Here, we suggest a method that uses these changes in individual–environment associations to divide animal location data into segments of higher ecological coherence, which we term niche segmentation. We use time series of random forest models to evaluate the transferability of habitat use over time to cluster observational data accordingly. We show that our method is able to identify relevant changes in habitat use corresponding to both changes in the availability of habitat and how it was used using simulated data, and apply our method to a tracking data set of common teal (Anas crecca). The niche segmentation proved to be robust, and segmented habitat suitability outperformed models neglecting the temporal dynamics of habitat use. Overall, we show that it is possible to classify animal trajectories based on changes of habitat use similar to geometric segmentation algorithms. We conclude that such an environmentally informed classification of animal trajectories can provide new insights into an individuals' behavior and enables us to make sensible predictions of how suitable areas might be connected by movement in space and time.
No abstract available.
The use of inverse methods allow efficient model calibration. This study employs PEST to calibrate a large catchment scale transient flow model. Results are demonstrated by comparing manually calibrated approaches with the automated approach. An advanced Tikhonov regularization algorithm was employed for carrying out the automated pilot point (PP) method. The results indicate that automated PP is more flexible and robust as compared to other approaches. Different statistical indicators show that this method yields reliable calibration as values of coefficient of determination (R-2) range from 0.98 to 0.99, Nash Sutcliffe efficiency (ME) range from 0.964 to 0.976, and root mean square errors (RMSE) range from 1.68 m to 1.23 m, for manual and automated approaches, respectively. Validation results of automated PP show ME as 0.969 and RMSE as 1.31 m. The results of output sensitivity suggest that hydraulic conductivity is a more influential parameter. Considering the limitations of the current study, it is recommended to perform global sensitivity and linear uncertainty analysis for the better estimation of the modelling results.
Water crises are becoming severe in recent times, further fueled by population increase and climate change. They result in complex and unsustainable water management. Spatial estimation of consumptive water use is vital for performance assessment of the irrigation system using Remote Sensing (RS). For this study, its estimation is done using the Soil Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) approach. Performance indicators including equity, adequacy, and reliability were worked out at various spatiotemporal scales. Moreover, optimization and sustainable use of water resources are not possible without knowing the factors mainly influencing consumptive water use of major crops. For that purpose, random forest regression modelling was employed using various sets of factors for site-specific, proximity, and cropping system. The results show that the system is underperforming both for Kharif (i.e., summer) and Rabi (i.e., winter) seasons. Performance indicators highlight poor water distribution in the system, a shortage of water supply, and unreliability. The results are relatively good for Rabi as compared to Kharif, with an overall poor situation for both seasons. Factors importance varies for different crops. Overall, distance from canal, road density, canal density, and farm approachability are the most important factors for explaining consumptive water use. Auditing of consumptive water use shows the potential for resource optimization through on-farm water management by the targeted approach. The results are based on the present situation without considering future changes in canal water supply and consumptive water use under climate change.
The monitoring of land cover and land use change is critical for assessing the provision of ecosystem services. One of the sources for long-term land cover change quantification is through the classification of historical and/or current maps. Little research has been done on historical maps using Object-Based Image Analysis (OBIA). This study applied an object-based classification using eCognition tool for analyzing the land cover based on historical maps in the Main river catchment, Upper Franconia, Germany. This allowed land use change analysis between the 1850s and 2015, a time span which covers the phase of industrialization of landscapes in central Europe. The results show a strong increase in urban area by 2600%, a severe loss of cropland (−24%), a moderate reduction in meadows (−4%), and a small gain in forests (+4%). The method proved useful for the application on historical maps due to the ability of the software to create semantic objects. The confusion matrix shows an overall accuracy of 82% for the automatic classification compared to manual reclassification considering all 17 sample tiles. The minimum overall accuracy was 65% for historical maps of poor quality and the maximum was 91% for very high-quality ones. Although accuracy is between high and moderate, coarse land cover patterns in the past and trends in land cover change can be analyzed. We conclude that such long-term analysis of land cover is a prerequisite for quantifying long-term changes in ecosystem services.
In this work the potential of polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) data of dual-polarized TerraSAR-X (HH/VV) and quad-polarized Radarsat-2 was examined in combination with multispectral Landsat 8 data for unsupervised and supervised classification of tundra land cover types of Richards Island, Canada. The classification accuracies as well as the backscatter and reflectance characteristics were analyzed using reference data collected during three field work campaigns and include in situ data and high resolution airborne photography. The optical data offered an acceptable initial accuracy for the land cover classification. The overall accuracy was increased by the combination of PolSAR and optical data and was up to 71% for unsupervised (Landsat 8 and TerraSAR-X) and up to 87% for supervised classification (Landsat 8 and Radarsat-2) for five tundra land cover types. The decomposition features of the dual and quad-polarized data showed a high sensitivity for the non-vegetated substrate (dominant surface scattering) and wetland vegetation (dominant double bounce and volume scattering). These classes had high potential to be automatically detected with unsupervised classification techniques.
This study investigates a two component decomposition technique for HH/VV-polarized PolSAR (Polarimetric Synthetic Aperture Radar) data. The approach is a straight forward adaption of the Yamaguchi decomposition and decomposes the data into two scattering contributions: surface and double bounce under the assumption of a negligible vegetation scattering component in Tundra environments. The dependencies between the features of this two and the classical three component Yamaguchi decomposition were investigated for Radarsat-2 (quad) and TerraSAR-X (HH/VV) data for the Mackenzie Delta Region, Canada. In situ data on land cover were used to derive the scattering characteristics and to analyze the correlation among the PolSAR features. The double bounce and surface scattering features of the two and three component scattering model (derived from pseudo-HH/VV- and quad-polarized data) showed similar scattering characteristics and positively correlated-R2 values of 0.60 (double bounce) and 0.88 (surface scattering) were observed. The presence of volume scattering led to differences between the features and these were minimized for land cover classes of low vegetation height that showed little volume scattering contribution. In terms of separability, the quad-polarized Radarsat-2 data offered the best separation of the examined tundra land cover types and will be best suited for the classification. This is anticipated as it represents the largest feature space of all tested ones. However; the classes “wetland” and “bare ground” showed clear positions in the feature spaces of the C- and X-Band HH/VV-polarized data and an accurate classification of these land cover types is promising. Among the possible dual-polarization modes of Radarsat-2 the HH/VV was found to be the favorable mode for the characterization of the aforementioned tundra land cover classes due to the coherent acquisition and the preserved co-pol. phase. Contrary, HH/HV-polarized and VV/VH-polarized data were found to be best suited for the characterization of mixed and shrub dominated tundra.
This study investigates synthetic aperture radar (SAR) time series of the Sentinel-1 mission acquired over the Atacama Desert, Chile, between March 2015 and December 2018. The contribution analyzes temporal and spatial variations of Sentinel-1 interferometric SAR (InSAR) coherence and exemplarily illustrates factors that are responsible for observed signal differences. The analyses are based on long temporal baselines (365–1090 days) and temporally dense time series constructed with short temporal baselines (12–24 days). Results are compared to multispectral data of Sentinel-2, morphometric features of the digital elevation model (DEM) TanDEM-X WorldDEM™, and to a detailed governmental geographic information system (GIS) dataset of the local hydrography. Sentinel-1 datasets are suited for generating extensive, nearly seamless InSAR coherence mosaics covering the entire Atacama Desert (>450 × 1100 km) at a spatial resolution of 20 × 20 meter per pixel. Temporal baselines over several years lead only to very minor decorrelation, indicating a very high signal stability of C-Band in this region, especially in the hyperarid uplands between the Coastal Cordillera and the Central Depression. Signal decorrelation was associated with certain types of surface cover (e.g., water or aeolian deposits) or with actual surface dynamics (e.g., anthropogenic disturbance (mining) or fluvial activity and overland flow). Strong rainfall events and fluvial activity in the periods 2015 to 2016 and 2017 to 2018 caused spatial patterns with significant signal decorrelation; observed linear coherence anomalies matched the reference channel network and indicated actual episodic and sporadic discharge events. In the period 2015–2016, area-wide loss of coherence appeared as strip-like patterns of more than 80 km length that matched the prevailing wind direction. These anomalies, and others observed in that period and in the period 2017–2018, were interpreted to be caused by overland flow of high magnitude, as their spatial location matched well with documented heavy rainfall events that showed cumulative precipitation amounts of more than 20 mm.
Mapping buried paleogeographical features of the Nile Delta (Egypt) using the Landsat archive
(2020)
The contribution highlights the use of Landsat spectral-temporal metrics (STMs) for the detection of surface anomalies that are potentially related to buried near-surface paleogeomorphological deposits in the Nile Delta (Egypt), in particular for a buried river branch close to Buto. The processing was completed in the Google Earth Engine (GEE) for the entire Nile Delta and for selected seasons of the year (summer/winter) using Landsat data from 1985 to 2019. We derived the STMs of the tasseled cap transformation (TC), the Normalized Difference Wetness Index (NDWI), and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). These features were compared to historical topographic maps of the Survey of Egypt, CORONA imagery, the digital elevation model of the TanDEM-X mission, and modern high-resolution satellite imagery. The results suggest that the extent of channels is best revealed when differencing the median NDWI between summer (July/August) and winter (January/February) seasons (ΔNDWI). The observed difference is likely due to lower soil/plant moisture during summer, which is potentially caused by coarser-grained deposits and the morphology of the former levee. Similar anomalies were found in the immediate surroundings of several Pleistocene sand hills (“geziras”) and settlement mounds (“tells”) of the eastern delta, which allowed some mapping of the potential near-surface continuation. Such anomalies were not observed for the surroundings of tells of the western Nile Delta. Additional linear and meandering ΔNDWI anomalies were found in the eastern Nile Delta in the immediate surroundings of the ancient site of Bubastis (Tell Basta), as well as several kilometers north of Zagazig. These anomalies might indicate former courses of Nile river branches. However, the ΔNDWI does not provide an unambiguous delineation.
The Sentinel-1 Satellite (S-1) of ESA's Copernicus Mission delivers freely available C-Band Synthetic Aperture Radar (SAR) data that are suited for interferometric applications (InSAR). The high geometric resolution of less than fifteen meter and the large coverage offered by the Interferometric Wide Swath mode (IW) point to new perspectives on the comprehension and understanding of surface changes, the quantification and monitoring of dynamic processes, especially in arid regions. The contribution shows the application of S-1 intensities and InSAR coherences in time series analysis for the delineation of changes related to fluvial morphodynamics in Damghan, Iran. The investigations were carried out for the period from April to October 2015 and exhibit the potential of the S-1 data for the identification of surface disturbances, mass movements and fluvial channel activity in the surroundings of the Damghan Playa. The Amplitude Change Detection highlighted extensive material movement and accumulation - up to sizes of more than 4,000 m in width - in the east of the Playa via changes in intensity. Further, the Coherence Change Detection technique was capable to indicate small-scale channel activity of the drainage system that was neither recognizable in the S-1 intensity nor the multispectral Landsat-8 data. The run off caused a decorrelation of the SAR signals and a drop in coherence. Seen from a morphodynamic point of view, the results indicated a highly dynamic system and complex tempo-spatial patterns were observed that will be subject of future analysis. Additionally, the study revealed the necessity to collect independent reference data on fluvial activity in order to train and adjust the change detector.
In this study, polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) data at X-, C- and L-Bands, acquired by the satellites: TerraSAR-X (2011), Radarsat-2 (2011), ALOS (2010) and ALOS-2 (2016), were used to characterize the tundra land cover of a test site located close to the town of Tuktoyaktuk, NWT, Canada. Using available in situ ground data collected in 2010 and 2012, we investigate PolSAR scattering characteristics of common tundra land cover classes at X-, C- and L-Bands. Several decomposition features of quad-, co-, and cross-polarized data were compared, the correlation between them was investigated, and the class separability offered by their different feature spaces was analyzed. Certain PolSAR features at each wavelength were sensitive to the land cover and exhibited distinct scattering characteristics. Use of shorter wavelength imagery (X and C) was beneficial for the characterization of wetland and tundra vegetation, while L-Band data highlighted differences of the bare ground classes better. The Kennaugh Matrix decomposition applied in this study provided a unified framework to store, process, and analyze all data consistently, and the matrix offered a favorable feature space for class separation. Of all elements of the quad-polarized Kennaugh Matrix, the intensity based elements K0, K1, K2, K3 and K4 were found to be most valuable for class discrimination. These elements contributed to better class separation as indicated by an increase of the separability metrics squared Jefferys Matusita Distance and Transformed Divergence. The increase in separability was up to 57% for Radarsat-2 and up to 18% for ALOS-2 data.
The ecosystem of the high northern latitudes is affected by the recently changing environmental conditions. The Arctic has undergone a significant climatic change over the last decades. The land coverage is changing and a phenological response to the warming is apparent. Remotely sensed data can assist the monitoring and quantification of these changes. The remote sensing of the Arctic was predominantly carried out by the usage of optical sensors but these encounter problems in the Arctic environment, e.g. the frequent cloud cover or the solar geometry. In contrast, the imaging of Synthetic Aperture Radar is not affected by the cloud cover and the acquisition of radar imagery is independent of the solar illumination. The objective of this work was to explore how polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) data of TerraSAR-X, TanDEM-X, Radarsat-2 and ALOS PALSAR and interferometric-derived digital elevation model data of the TanDEM-X Mission can contribute to collect meaningful information on the actual state of the Arctic Environment. The study was conducted for Canadian sites of the Mackenzie Delta Region and Banks Island and in situ reference data were available for the assessment. The up-to-date analysis of the PolSAR data made the application of the Non-Local Means filtering and of the decomposition of co-polarized data necessary.
The Non-Local Means filter showed a high capability to preserve the image values, to keep the edges and to reduce the speckle. This supported not only the suitability for the interpretation but also for the classification. The classification accuracies of Non-Local Means filtered data were in average +10% higher compared to unfiltered images. The correlation of the co- and quad-polarized decomposition features was high for classes with distinct surface or double bounce scattering and a usage of the co-polarized data is beneficial for regions of natural land coverage and for low vegetation formations with little volume scattering. The evaluation further revealed that the X- and C-Band were most sensitive to the generalized land cover classes. It was found that the X-Band data were sensitive to low vegetation formations with low shrub density, the C-Band data were sensitive to the shrub density and the shrub dominated tundra. In contrast, the L-Band data were less sensitive to the land cover. Among the different dual-polarized data the HH/VV-polarized data were identified to be most meaningful for the characterization and classification, followed by the HH/HV-polarized and the VV/VH-polarized data. The quad-polarized data showed highest sensitivity to the land cover but differences to the co-polarized data were small. The accuracy assessment showed that spectral information was required for accurate land cover classification. The best results were obtained when spectral and radar information was combined. The benefit of including radar data in the classification was up to +15% accuracy and most significant for the classes wetland and sparse vegetated tundra. The best classifications were realized with quad-polarized C-Band and multispectral data and with co-polarized X-Band and multispectral data. The overall accuracy was up to 80% for unsupervised and up to 90% for supervised classifications. The results indicated that the shortwave co-polarized data show promise for the classification of tundra land cover since the polarimetric information is sensitive to low vegetation and the wetlands. Furthermore, co-polarized data provide a higher spatial resolution than the quad-polarized data.
The analysis of the intermediate digital elevation model data of the TanDEM-X showed a high potential for the characterization of the surface morphology. The basic and relative topographic features were shown to be of high relevance for the quantification of the surface morphology and an area-wide application is feasible. In addition, these data were of value for the classification and delineation of landforms. Such classifications will assist the delineation of geomorphological units and have potential to identify locations of actual and future morphologic activity.
Regardless of political boundaries, river basins are a functional unit of the Earth’s land surface and provide an abundance of resources for the environment and humans. They supply livelihoods supported by the typical characteristics of large river basins, such as the provision of freshwater, irrigation water, and transport opportunities. At the same time, they are impacted i.e., by human-induced environmental changes, boundary conflicts, and upstream–downstream inequalities. In the framework of water resource management, monitoring of river basins is therefore of high importance, in particular for researchers, stake-holders and decision-makers. However, land surface and surface water properties of many major river basins remain largely unmonitored at basin scale. Several inventories exist, yet consistent spatial databases describing the status of major river basins at global scale are lacking. Here, Earth observation (EO) is a potential source of spatial information providing large-scale data on the status of land surface properties. This review provides a comprehensive overview of existing research articles analyzing major river basins primarily using EO. Furthermore, this review proposes to exploit EO data together with relevant open global-scale geodata to establish a database and to enable consistent spatial analyses and evaluate past and current states of major river basins.
The analysis of the Earth system and interactions among its spheres is increasingly important to improve the understanding of global environmental change. In this regard, Earth observation (EO) is a valuable tool for monitoring of long term changes over the land surface and its features. Although investigations commonly study environmental change by means of a single EO-based land surface variable, a joint exploitation of multivariate land surface variables covering several spheres is still rarely performed. In this regard, we present a novel methodological framework for both, the automated processing of multisource time series to generate a unified multivariate feature space, as well as the application of statistical time series analysis techniques to quantify land surface change and driving variables. In particular, we unify multivariate time series over the last two decades including vegetation greenness, surface water area, snow cover area, and climatic, as well as hydrological variables. Furthermore, the statistical time series analyses include quantification of trends, changes in seasonality, and evaluation of drivers using the recently proposed causal discovery algorithm Peter and Clark Momentary Conditional Independence (PCMCI). We demonstrate the functionality of our methodological framework using Indo-Gangetic river basins in South Asia as a case study. The time series analyses reveal increasing trends in vegetation greenness being largely dependent on water availability, decreasing trends in snow cover area being mostly negatively coupled to temperature, and trends of surface water area to be spatially heterogeneous and linked to various driving variables. Overall, the obtained results highlight the value and suitability of this methodological framework with respect to global climate change research, enabling multivariate time series preparation, derivation of detailed information on significant trends and seasonality, as well as detection of causal links with minimal user intervention. This study is the first to use multivariate time series including several EO-based variables to analyze land surface dynamics over the last two decades using the causal discovery algorithm PCMCI.
Peatlands located on slopes (herein called slope bogs) are typical landscape units in the Hunsrueck, a low mountain range in Southwestern Germany. The pathways of the water feeding the slope bogs have not yet been documented and analyzed. The identification of the different mechanisms allowing these peatlands to originate and survive requires a better understanding of the subsurface lithology and hydrogeology. Hence, we applied a multi-method approach to two case study sites in order to characterize the subsurface lithology and to image the variable spatio-temporal hydrological conditions. The combination of Electrical Resistivity Tomography (ERT) and an ERT-Monitoring and Ground Penetrating Radar (GPR), in conjunction with direct methods and data (borehole drilling and meteorological data), allowed us to gain deeper insights into the subsurface characteristics and dynamics of the peatlands and their catchment area. The precipitation influences the hydrology of the peatlands as well as the interflow in the subsurface. Especially, the geoelectrical monitoring data, in combination with the precipitation and temperature data, indicate that there are several forces driving the hydrology and hydrogeology of the peatlands. While the water content of the uppermost layers changes with the weather conditions, the bottom layer seems to be more stable and changes to a lesser extent. At the selected case study sites, small differences in subsurface properties can have a huge impact on the subsurface hydrogeology and the water paths. Based on the collected data, conceptual models have been deduced for the two case study sites.
Within the Spessart low mountain range in central Germany, numerous castle ruins of the 13th century ce exist. Their construction and destruction were often determined by the struggle for political and economic supremacy in the region and for control over the Spessart's natural resources. Wahlmich Castle is located in a relatively uncommon strategic and geomorphological position, characterized by a fairly remote position and atypical rough relief. In order to reconstruct the local relief development and possible human impact, a multi-method approach was applied combining two-dimensional geoelectrical measurements, geomorphological mapping and stratigraphic-sedimentological investigations. This provides new insights into the influence of landscape characteristics on choices of castle locations.
The combined geoelectrical, geomorphological and stratigraphic-sedimentological data show that the rough relief is of natural origin and influenced by regional faulting, which triggered sliding and slumping as well as weathering and dissection of the surface deposits. The rough relief and the lithology permitted intensive land use and building activities. However, the location of the castle offered access to and possibly control over important medieval traffic routes and also represented certain ownership claims in the Aschaff River valley.
The economic situation combined with rivalry between different elites led to the castle being built in a geomorphological challenging and strategically less valuable location. Focusing on castles located in rare and challenging geomorphological positions may therefore lead to a better understanding of castle siting in the future.
In the Spessart, a low mountain range in central Germany, a feud during the Middle Ages led to the construction of numerous castles in this region. This study analyzes the mutual influence of (paleo-)relief development and medieval building activity using a geomorphological and geoarchaeological multimethod approach to expand the knowledge of human-environmental interactions during this time. For this purpose, GIS-based terrain analysis and geophysical measurements were conducted and combined with sedimentological information to create 1D-3D models of the subsurface and to assess knowledge of the landscape and relief evolution at various medieval castle and mining sites. The interpretation of all these data led to the answering of numerous site-specific questions on various geomorphological, geoarchaeological, geologic, and archaeological topics that have been explored in this work and have greatly increased our knowledge of each study site. In addition to these key contributions to the archaeological and geomorphological interpretation of individual study sites, a quantification of the anthropogenic influence on the relief development was conducted, a generalized model of the influence was derived, and new methodological and interpretative approaches were developed. Overall, this study links geomorphological/geological and (geo-)archaeological investigations at five medieval sites and delivers important information on human-environmental interactions within the Spessart and beyond.
Climate change assessment in Southeast Asia and implications for agricultural production in Vietnam
(2011)
For many years, the study of climatic changes and variations has become the main objective of climatic research, as has been appreciated in the IPCC's reports and several publications regarding climatic evolution on different space-time scales. Since the 80's, many research groups have generated the extensive database from which the analysis of temperature, precipitation and other climatic parameters has been performed on a global scale (Jones et al., 1986; Hansen and Lebedeff, 1987, 1988; Vinnikov et al., 1987, 1990). The most important result of these research projects is the evidence of global warming during the 20th century, especially in the last two decades. However, numerous challenges still exist about the structure and dimension of the climatic change on a considerable scale. Therefore, it is necessary to carry out studies on a local and regional scale that allow for a more precise evaluation of the global warming phenomenon. A statistical analysis approach was developed to identify systematic differences between large-scale climatic variable from the General Circulation Models (GCM), NCEP, CRU re-analysis data set and climatic parameters (temperature and precipitation data). Models are able to satisfactorily reproduce the spatial patterns of the regional temperature and precipitation field. The response of the climate system to various emission scenario simulated by the GCM was used to analyze and predict the local climate change. The main objective of this study is to analysis the time evolution of the annual and seasonal temperature and precipitation during the 21st century and in order to contribute to our knowledge of temperature and precipitation trends over the century on a regional scale, not only in Southeast Asia but also in Vietnam; the study focuses to develop a dynamical – statistical model describing the relationship between the major climate variation and agricultural production in Vietnam. This study will be an important contribution to the present-day assessment of climate change impacts in the low latitudes. Regional scenarios of climate change, including both rainfall and mean temperature were then used to assess the impact of climate change on crop production in the region in order to evaluate the vulnerability of the system to global warming. Climate change has adverse impacts on the socio - economic development of all nations. But the degree of the impact will vary across nations. It is expected that changes in the earth's climate will impact on developing countries like Vietnam, in particular, hardest because their economies are strongly dependent on crude forms of natural resources and their economic structure is less flexible to adjust to such drastic changes. In Chapter 1: Introduction and background I describe in general terms climate, climate change, climate change model with benefits and problems. Chapter 2: methodology discusses the methods including interpolation, validation, clustering, correlation and regression which were applied in the study. Chapter 3 and chapter 4 describe the database and study area. The most important is chapter 5 Results. The last is chapter 6 Conclusion and outlook followed by the reference list and an appendix.
Diese Dissertationsarbeit liefert einen Beitrag zur Erfassung und Bewertung von Degradationsprozessen im semi-humiden Süden Spaniens. Der erste Teil der Arbeit widmet sich der detaillierten physisch-geographischen Charakterisierung des Großraumes, um danach in dem kleinräumigen Einzugsgebiet des Arroyo del Alforzo, einem Tributär des Río Turón, zwei unterschiedliche Ansätze zur Erfassung von die degradationsbeeinflussenden Fatoren wie Landnutzungswechsel und Starkniederschlagsereignissen in diesem Raum zu untersuchen. Anhand von drei Satellitenbildern wurde der Landnutzungswechsel ermittelt und im Untersuchungsgebiet die Abhängigkeit zu den Hangneigungen untersucht. Vor dem Hintergrund, daß unterschiedlich starke Hangneigungen einen unterschiedlich starken Einfluss auf die Abtragsdynamik bei Niederschlägen hat, wurden anhand der Landnutzungsklassifizierungen in Kombination mit den Hangneigungnen sensible Räume ermittelt. Ein weiterer Ansatz ist die Untersuchung von Tagesniederschlagsdaten auf Starkniederschlagsereignisse, mit dem Ziel, diese zu separieren. Es galt die Annahme, daß diese Starkniederschlagsereignisse im Einzugsgebiet des Arroyo del Alforzo oberflächlichen Abfluss generieren und somit ein bedeutender Sedimenteintrag aus den sensiblen Bereichen des Untersuchungsgebiet in den Stausee Conde de Guadalhorce stattfindet. Mittels sedimentstratigraphischer Untersuchungen an den Sedimenten des 2006 gewonnenen Bohrkerns aus dem Mündungsbereich des Arroyo del Alforzo in den Stausee Conde de Guadalhorce sollte dieser Sedimenteintrag identifierziert werden und somit ein zeitlicher und räumlicher Rückschluss auf die die Abtragung beeinflussenden faktoren Landnutzungswechsel, Hangneigung und Niederschlag efolgen. Die Annahme, dass sich diese Rückschlüsse ziehen lassen können auf der Grundlage des Bindeglieds „Sedimentbohrung“ erwies sich jedoch als zu eng. In einer abschliessenden Bewertung wurde erläutert, daß durch eine gezielte methodische Ergänzung jedoch die Möglichkeit besteht, die Unsicherheiten, die durch eine räumlich wie zeitlich inkonsistente Datenlage der Niederschlagsdaten und die in einem Stausee herrschende spezielle Akkumulationsdynamik hervorgerufen wurde, beseitigt werden kann.
An Overview of the Regional Experiments for Land-atmosphere Exchanges 2012 (REFLEX 2012) Campaign
(2015)
The REFLEX 2012 campaign was initiated as part of a training course on the organization of an airborne campaign to support advancement of the understanding of land-atmosphere interaction processes. This article describes the campaign, its objectives and observations, remote as well as in situ. The observations took place at the experimental Las Tiesas farm in an agricultural area in the south of Spain. During the period of ten days, measurements were made to capture the main processes controlling the local and regional land-atmosphere exchanges. Apart from multi-temporal, multi-directional and multi-spatial space-borne and airborne observations, measurements of the local meteorology, energy fluxes, soil temperature profiles, soil moisture profiles, surface temperature, canopy structure as well as leaf-level measurements were carried out. Additional thermo-dynamical monitoring took place at selected sites. After presenting the different types of measurements, some examples are given to illustrate the potential of the observations made.
Information about land use/land cover (LULC) and their changes is useful for different stakeholders to assess future pathways of sustainable land use for food production as well as for nature conservation. In this study, we assess LULC changes in the Kilombero catchment in Tanzania, an important area of recent development in East Africa. LULC change is assessed in two ways: first, post-classification comparison (PCC) which allows us to directly assess changes from one LULC class to another, and second, spectral change detection. We perform LULC classification by applying random forests (RF) on sets of multitemporal metrics that account for seasonal within-class dynamics. For the spectral change detection, we make use of the robust change vector analysis (RCVA) and determine those changes that do not necessarily lead to another class. The combination of the two approaches enables us to distinguish areas that show (a) only PCC changes, (b) only spectral changes that do not affect the classification of a pixel, (c) both types of change, or (d) no changes at all. Our results reveal that only one-quarter of the catchment has not experienced any change. One-third shows both, spectral changes and LULC conversion. Changes detected with both methods predominantly occur in two major regions, one in the West of the catchment, one in the Kilombero floodplain. Both regions are important areas of food production and economic development in Tanzania. The Kilombero floodplain is a Ramsar protected area, half of which was converted to agricultural land in the past decades. Therefore, LULC monitoring is required to support sustainable land management. Relatively poor classification performances revealed several challenges during the classification process. The combined approach of PCC and RCVA allows us to detect spatial patterns of LULC change at distinct dimensions and intensities. With the assessment of additional classifier output, namely class-specific per-pixel classification probabilities and derived parameters, we account for classification uncertainty across space. We overlay the LULC change results and the spatial assessment of classification reliability to provide a thorough picture of the LULC changes taking place in the Kilombero catchment.
A first assessment of canopy cover loss in Germany's forests after the 2018–2020 drought years
(2022)
Central Europe was hit by several unusually strong periods of drought and heat between 2018 and 2020. These droughts affected forest ecosystems. Cascading effects with bark beetle infestations in spruce stands were fatal to vast forest areas in Germany. We present the first assessment of canopy cover loss in Germany for the period of January 2018–April 2021. Our approach makes use of dense Sentinel-2 and Landsat-8 time-series data. We computed the disturbance index (DI) from the tasseled cap components brightness, greenness, and wetness. Using quantiles, we generated monthly DI composites and calculated anomalies in a reference period (2017). From the resulting map, we calculated the canopy cover loss statistics for administrative entities. Our results show a canopy cover loss of 501,000 ha for Germany, with large regional differences. The losses were largest in central Germany and reached up to two-thirds of coniferous forest loss in some districts. Our map has high spatial (10 m) and temporal (monthly) resolution and can be updated at any time.
Vulnerabilitätsabschätzung der erdbebengefährdeten Megacity Istanbul mit Methoden der Fernerkundung
(2008)
Urbane Räume zählen zu den dynamischsten Regionen dieser Erde. Besonders Megacities zeigen bereits heute Trends und Dimensionen der Urbanisierung, deren regionale und globale Folgen noch kaum vorhersehbar, und erst ansatzweise erforscht sind. Die enorme räumliche Konzentration von Menschen, Werten und Infrastruktur auf engem Raum ist für diese urbanen Räume die Grundlage einer hohen Verwundbarkeit (Vulnerabilität). Gerade im Kontext von Naturgefahren potenzieren sich die Risiken, die durch den schnellen strukturellen, sozioökonomischen und ökologischen Wandel entstehen. Das übergeordnete Ziel dieser Dissertation ist daher die Analyse von Potentialen der Fernerkundung zur Abschätzung von Risiko und Vulnerabilität am Beispiel der erdbebengefährdeten Megacity Istanbul. Um die Zielstellung systematisch zu verfolgen, wird ein konzeptioneller, thematischer Leitfaden entwickelt. Dieser besteht aus einer Systematisierung der abstrakten Überbegriffe ‚Risiko’, ‚Vulnerabilität’ und ‚Gefährdung’ in einem Indikatorensystem. Konkrete, messbare Indikatoren für das System ‚urbaner Raum’ erlauben eine quantitative Abschätzung von Einzelaspekten, addieren sich aber auch zu einer ganzheitlichen Perspektive des Risikos. Basierend auf dieser holistischen Idee, erlaubt das Indikatorensystem Potentiale, aber auch Limitierungen der Fernerkundungsdaten und Bildverarbeitungsmethoden für die Abschätzung von Risiko und Vulnerabilität zu identifizieren. Anhand des Leitfadens werden zielgerichtet Methoden zur automatisierten Extraktion räumlicher Informationen aus Fernerkundungsdaten entwickelt. Ein objektorientierter, modularer Klassifikationsansatz ermöglicht eine Landbedeckungsklassifikation höchst aufgelöster Daten im urbanen Raum. Dieses modulare Rahmenwerk zielt auf eine einfache und schnelle Übertragbarkeit auf andere höchst auflösende Sensoren bzw. andere urbane Strukturen. Zur Anpassung der Methoden werden neben IKONOS Daten der Megacity Istanbul und der erdbeben- und tsunamigefährdeten Küstenstadt Padang in Indonesien, Quickbird Daten für die zukünftige Megacity Hyderabad in Indien getestet. Die Resultate zeigen die detaillierte und hochgenaue Erfassung kleinräumiger, heterogener urbaner Objekte mit Genauigkeiten von über 80 %. Auch mittel aufgelöste Landsat Daten werden mit einem objektorientierten modularen Rahmenwerk mit hohen Genauigkeiten klassifiziert, um komplementäre temporale und gesamtstädtische Analysen hinzuzufügen. Damit wird eine aktuelle, flächendeckende und multiskalige Informationsbasis generiert, die als Ausgangsprodukt zur Analyse urbaner Vulnerabilität dient. Basierend auf diesen Informationsebenen werden dem konzeptionellen Leitfaden folgend Indikatoren zur Abschätzung von Vulnerabilität und Risiko extrahiert. Der Fokus ist dabei die Entwicklung von Methoden zur automatisierten, interpreterunabhängigen Ableitung vulnerabilitäts- und gefährdungsrelevanter Indikatoren. Die physische Analyse des kleinräumigen urbanen Raums konzentriert sich dabei auf die Typisierung des Gebäudebestandes mit Parametern wie Dichte, Höhe, Alter, Größe, Form sowie Dachtyp. Indirekt wird zudem mittels dieser Parameter die Bevölkerungsdichteverteilung abgeleitet. Weitere Standortfaktoren ergeben sich aus Lageparametern wie Distanzen zu Hauptverkehrsachsen, Freiflächenanalysen oder der Geländeoberfläche. Schließlich führt die Vulnerabilitätsabschätzung den modellhaften, thematischen Leitfaden mit den abgeleiteten Indikatoren zusammen. Dazu erfolgt eine Normierung der unterschiedlichen abgeleiteten Indikatoren auf einen einheitlichen Vulnerabilitätsindex. Dieser zielt auf eine räumliche und zeitliche Vergleichbarkeit und die Möglichkeit, die vielfältigen Informationsebenen zu kombinieren. Damit wird das Zusammenspiel verschiedenster Indikatoren simuliert und erlaubt daraus Identifizierung und Lokalisierung von Brennpunkten im Desasterfall. Über das fernerkundliche Potential hinaus, werden die Resultate in einer interdisziplinären Methode zu einem synergetischen Mehrwert erhoben. Statt einer quantitativen Abschätzung der physischen Gebäudeparameter, ermöglicht eine Methode des Bauingenieurwesens in Kombination mit der fernerkundlichen Gebäudetypisierung eine Abschätzung der wahrscheinlichen Schadensanfälligkeit von Gebäuden im Falle eines Erdbebens. Exemplarisch wird das Potential der Resultate für Entscheidungsträger anhand eines Erdbebensszenarios aufgezeigt. Risiko und Vulnerabilität lassen sich dadurch räumlich sowohl nach betroffenen Häusern und betroffenen Menschen als auch nach räumlichen Standortfaktoren wie beispielsweise Zugänglichkeit quantifizieren. Dies ermöglicht gezielt präventiv zu agieren oder während und nach einem Desaster gezieltes Krisenmanagement zu betreiben. Im Hinblick auf die zentrale Fragestellung dieser Dissertation lässt sich resümieren, dass die Aktualität sowie die geometrische und thematische Qualität der Resultate aus Fernerkundungsdaten, den Anforderungen des komplexen, kleinräumigen und dynamischen urbanen Raums gerecht werden. Die Resultate führen zu der Erkenntnis, dass das Potential der Fernerkundung zur Abschätzung von Vulnerabilität und Risiko vor allem in der direkten Ableitung physischer Indikatoren sowie der indirekten Ableitung demographischer Parameter liegt.
Estimating flood risks and managing disasters combines knowledge in climatology, meteorology, hydrology, hydraulic engineering, statistics, planning and geography - thus a complex multi-faceted problem. This study focuses on the capabilities of multi-source remote sensing data to support decision-making before, during and after a flood event. With our focus on urbanized areas, sample methods and applications show multi-scale products from the hazard and vulnerability perspective of the risk framework. From the hazard side, we present capabilities with which to assess flood-prone areas before an expected disaster. Then we map the spatial impact during or after a flood and finally, we analyze damage grades after a flood disaster. From the vulnerability side, we monitor urbanization over time on an urban footprint level, classify urban structures on an individual building level, assess building stability and quantify probably affected people. The results show a large database for sustainable development and for developing mitigation strategies, ad-hoc coordination of relief measures and organizing rehabilitation.
The Upper Bajocian-Bathonian Kashafrud Formation is a thick package of siliciclastic sediments that crops out in NE Iran from the southeast, near the Afghanistan border, to north- northwestern areas around the city of Mashhad. The thickness ranges from less than 300 m in a deltaic succession (Kuh-e-Radar) to more than 2500 m in the Maiamay area, but the normal thickness in Ghal-e-Sangi, Kol-e-Malekabad, and Fraizi areas is about 1200-1300 m. It is the fill of an elongated basin, which extended for more than 200 km in NW-SE direction and a width of at least 50 km along the southern margin of the Koppeh Dagh. Prior to this study, little information existed about the sedimentary environments and other characters, especially the geometry of the basin. Exact biostratigraphic data from the top of the Kashafrud Formation were rare. Based on the macrofauna from the lower part of the overlying Chamanbid Formation the upper boundary of the Kashafrud Formation had been attributed to the Late Bathonian and/or Early Callovian, but now the upper limit of the Kashafrud Formation is defined as Late Bathonian in age, based on ammonite biostratigraphy. Except for chapter one, which deals with the introduction and related sub-titles, in the following chapters, step by step, field observations and data were surveyed according to the questions to solve. In order to reconstruct the facies architecture and the geometry of the basin, a number of sections have been logged in detail (see chapter 3, “The sections”). The exact biostratigraphic setting is discussed in chapter 4 (“Biostratigraphy”). Sedimentary environments range from non-marine alluvial fans and braided rivers in the basal part of the succession to deltas, storm-dominated shelf, slope and deep-marine basin. The latter comprises the largest part of the basin fill, consisting of monotonous mudstones, siltstones and proximal to distal turbidities. The only continuous carbonate unit (~30 m) locally formed at Tappenader. Other localities in which thin fossil-bearing carbonate strata occur are Torbat-e-Jam (benthic fauna) and, to a lesser extent, Ghal-e-Sangi. These rare shallow-water carbonates, which also contain corals, represent only short intervals (see chapter 5,” Facies association and sedimentary environments”). Relative changes in sea level were reconstructed on the basis of deepening- and shallowing-upward trends. Sequence boundaries and parasequences have been distinguished and analyzed in chapter 6 (“Sequence stratigraphy”). In most areas, the basin rapidly evolved from a shallow marine, transgressive succession to a deep-marine, basinal succession. The only area where shallow conditions persisted from the Late Bajocian to the Late Bathonian, and even into the Early Callovian is the Kuh-e-Radar area which corresponds to a fan-delta setting. A trace fossil analysis has been carried out to obtain additional evidence on the bathymetry of the basin (see chapter 7, “Ichnology”). Altogether 29 ichnospecies belonging to 15 ichnogenera have been identified, as well as 10 ichnogenera, which were determined only at genus level. They can be grouped in the well-known “Seilacherian ichnofacies”. Very high subsidence rates and strong lateral thickness variations suggest that the Kashafrud Formation is a rift related basin that formed as the eastern extension of the South Caspian Basin. The basin evolution is reviewed, the eastern and western continuations of the basin were checked in the field and also in the literature (see chapter 8, “Basin evolution”). In all, the present study provided new insights into the development of the Kashafrud Formation, e.g. more biostratigraphic data from the base and the top of the succession, a relatively complete picture of the trace fossil associations, a better recognition and reconstruction of the sedimentary environments in different parts of the basin. Finally this research project will be a good basis for further investigations, especially towards the west, as parts of the Kashafrud Formation are source rocks of a hydrocarbon reservoir in NE Iran.
Klimawandelbedingte bzw. potenziell klimawandelbedingte Umweltmigration ist ein sehr komplexes und breites Feld. Es existiert eine Fülle von Studien, die sich in ihrer Herangehensweise unterscheiden, weshalb hier ein Systematisierungsvorschlag aufgezeigt wird. Mittels einer an den Richtlinien der Grounded Theory orientierten Analyse wurden Studien auf zentrale gemeinsame Kategorien hin untersucht und als Modell präsentiert. Dieses stellt jedoch kein abgeschlossenes System dar, sondern dient durch seine Offenheit als Gerüst, das mit Ergebnissen aus weiteren Fallstudien gefestigt werden kann.
Mit der vorliegenden Arbeit werden konventionelle thermische Kraftwerke an deutschen Flüssen identifiziert, bei denen aufgrund hoher Flusswassertemperaturen im Zusammenhang mit wasserrechtlichen Grenzwerten Leistungseinschränkungen auftraten. Weiterhin wird aufgezeigt, wie sich die Wassertemperaturen der Flüsse in der Vergangenheit (rezent) entwickelt haben und wie sie sich zukünftig im Kontext des Klimawandels entwickeln könnten.
Mittels Literaturrecherche, Medienanalyse und schriftlicher Befragung wurden konventionelle thermische Kraftwerke identifiziert, welche wassertemperaturbedingte Leistungseinschränkungen verzeichneten. Die meisten dieser Leistungseinschränkungen zwischen 1976 und 2007 zeigen sich bei großen Kraftwerken mit einer elektrischen Bruttoleistung über 300 Megawatt, bei Steinkohle- und Kernkraftwerken, bei Kraftwerken mit Durchlaufkühlung und bei solchen, die zwischen 1960 und 1990 in Betrieb gingen.
Trendanalysen interpolierter und homogenisierter, rezenter Wassertemperaturzeitreihen deutscher Flüsse ergeben positive Trends v. a. im Frühjahr und Sommer. Die Zählstatistik zeigt in den Jahren 1994, 2003 und 2006 die meisten Tage mit sehr hohen und extrem hohen Wassertemperaturen in den Sommermonaten. In diesen Jahren traten gleichzeitig 63 % aller identifizierter wassertemperaturbedingter Leistungseinschränkungen bei Kraftwerken, meist zwischen Juni und August, auf.
Für die Trendanalysen und den Mittelwertvergleich simulierter zukünftiger Wassertemperaturzeitreihen wurden drei Szenarien – B1, A1B und A2 sowie drei Zukunftsperioden 2011-2040, 2011/2041-2070, 2011/2071-2100 betrachtet. Es ergeben sich für die Zukunftsperiode 2011-2040 des A1B- oder A2-Szenarios in mindestens einem der Sommermonate eine Erwärmung und für das B1-Szenario negative oder keine Trends. Die mittleren Wassertemperaturen der Zukunftsperiode 2011-2040 zeigen in allen drei Szenarien gegenüber denen der Klimanormalperiode 1961-1990 positive Unterschiede in mindestens einem der Sommermonate. Für die beiden späteren Zukunftsperioden bis 2070 bzw. bis 2100 liegen in allen Wassertemperaturzeitreihen der drei Szenarien im Sommer positive Trends bzw. Differenzen gegenüber den mittleren Wassertemperaturen der Klimanormalperiode vor.
Durch die Synthese der drei Analysen ist erkennbar, dass Isar, Rhein, Neckar, Saar, Elbe und Weser die meisten Kraftwerksstandorte mit wassertemperaturbedingten Leistungseinschränkungen verzeichnen. Es zeigen sich hier positive Trends sowohl in den rezenten als auch zukünftigen Wassertemperaturen für die Zukunftsperiode 2011-2040 des A1B- und A2-Szenarios in jeweils mindestens einem der Sommermonate. Gegenüber den mittleren Wassertemperaturen der Klimanormalperiode liegen für alle drei Szenarien positive Unterschiede der Wassertemperaturen vor.
Bei einer Kraftwerkslaufzeit von 40-50 Jahren und einem Kernenergieausstieg 2022 bzw. 2034, werden 48-64 % bzw. 67-91 % der Kraftwerke mit wassertemperaturbedingten Leistungseinschränkungen bis 2022 bzw. 2034 außer Betrieb gehen. Bei einer Laufzeitverlängerung würden nach 2022 fünf der elf betroffenen Kernkraftwerke weiter am Netz bleiben. Somit kann es wieder zu wassertemperaturbedingten Leistungseinschränkungen kommen. In Deutschland sind nach wie vor große Kraftwerke an Flüssen geplant. Deren Kühlsysteme müssen entsprechend ausgewählt und konstruiert werden, um der zu erwartenden Erhöhung der Flusstemperaturen Rechnung zu tragen.
Protection and recovery of natural resource and biodiversity requires accurate monitoring at multiple scales. Airborne Laser Scanning (ALS) provides high-resolution imagery that is valuable for monitoring structural changes to vegetation, providing a reliable reference for ecological analyses and comparison purposes, especially if used in conjunction with other remote-sensing and field products. However, the potential of ALS data has not been fully exploited, due to limits in data availability and validation. To bridge this gap, the global network for airborne laser scanner data (GlobALS) has been established as a worldwide network of ALS data providers that aims at linking those interested in research and applications related to natural resources and biodiversity monitoring. The network does not collect data itself but collects metadata and facilitates networking and collaborative research amongst the end-users and data providers. This letter describes this facility, with the aim of broadening participation in GlobALS.
Climate models are the tool of choice for scientists researching climate change. Like all models they suffer from errors, particularly systematic and location-specific representation errors. One way to reduce these errors is model output statistics (MOS) where the model output is fitted to observational data with machine learning. In this work, we assess the use of convolutional Deep Learning climate MOS approaches and present the ConvMOS architecture which is specifically designed based on the observation that there are systematic and location-specific errors in the precipitation estimates of climate models. We apply ConvMOS models to the simulated precipitation of the regional climate model REMO, showing that a combination of per-location model parameters for reducing location-specific errors and global model parameters for reducing systematic errors is indeed beneficial for MOS performance. We find that ConvMOS models can reduce errors considerably and perform significantly better than three commonly used MOS approaches and plain ResNet and U-Net models in most cases. Our results show that non-linear MOS models underestimate the number of extreme precipitation events, which we alleviate by training models specialized towards extreme precipitation events with the imbalanced regression method DenseLoss. While we consider climate MOS, we argue that aspects of ConvMOS may also be beneficial in other domains with geospatial data, such as air pollution modeling or weather forecasts.
Es existieren regionale Unterschiede in der Nutzung von Photovoltaik-Anlagen (PV) in Baden-Württemberg. Die Bedeutung von Raumstruktur und Globalstrahlung für diese Unterschiede wurde großräumig untersucht. Es zeigte sich, dass die PV-Nutzung im ländlichen Raum Baden-Württembergs höher ist als im urbanen Raum. Dieser Zusammenhang gewann in den letzten Jahren an Bedeutung. Die Bedeutung der Globalstrahlung für die PV-Nutzung sank auf ein sehr niedriges Niveau. Weitere Untersuchungen wurden im Nordosten Baden-Württembergs durchgeführt, wo die Raumstruktur ländlich und die PV-Nutzung überdurchschnittlich hoch ist. Um die Ursachen der regionalen Unterschiede in der PV-Nutzung näher zu untersuchen, wurden qualitative Experteninterviews, Korrelationsanalysen und schriftliche Haushaltsbefragungen durchgeführt. Durch Experteninterviews wurden die Hauptakteure für die Diffusion von PV in der Untersuchungsregion identifiziert. Neben PV-Unternehmen sind dies Landwirte, Gemeinderäte und Bürgermeister sowie Energieagenturen. Landwirte nehmen eine Schlüsselrolle ein, da es für sie relativ leicht ist PV-Anlagen zu realisieren. Gemeinderäte und ihre Bürgermeister können PV-Anlagen auf öffentlichen Gebäuden realisieren. Energieagenturen bilden Diffusionsnetzwerke zwischen verschiedenen Akteuren. Eine Korrelationsanalyse deckte einige Faktoren auf, die mit den PV-Anlagen je Einwohner und Kommune in Heilbronn-Franken korrelieren. Diese Faktoren sind (i) Anteil der unter 18 Jährigen, (ii) Anteil der Einfamilienhäuser an den Wohngebäuden, (iii) Anteil der sozialversicherungspflichtigen Beschäftigten mit abgeschlossener Ausbildung, (iv) landwirtschaftliche Betriebe mit Viehhaltung je Einwohner, (v) Anteil der Mehrfamilien-häuser an den Wohngebäuden und (vi) Anteil der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten mit Hochschulabschluss. Durch eine Haushaltsbefragung wurden signifikante Unterschiede zwischen PV-Eigentümern und Nicht-Eigentümern aufgedeckt (Alter, Familienverhältnisse, Energieverhalten, PV-Informationskanäle, Einstellung zu PV). Bei formaler Bildung und Einkommen gab es keine signifikanten Unterschiede. Außerdem wurden signifikante Unterschiede zwischen einer Gemeinde mit hoher und einer mit niedriger PV-Nutzung erkannt (Energieverhalten, Notwendigkeit ökologischen Handels, Einstellung zu PV, lokale PV-Akteure). Andere Aspekte wiesen keine signifikanten Unterschiede auf (PV-Informationskanäle, Hinderungsgründe für den Kauf). Außerdem zeigte sich, dass die Diffusion von PV einen wichtigen lokalen Charakter hat (PV-Informationskanäle, lokale Märkte).
Im Rahmen der vorliegenden Untersuchung liegt der Fokus auf der Überprüfung und Weiterentwicklung der Methode der Multiagentensysteme für die Prognosezwecke im Einzelhandel. Die konkrete Zielsetzung der Arbeit ist der Entwurf eines integrativen Systems zur Simulation möglicher Zukunftsszenarien des (räumlichen) Konsumentenverhaltens. Mit Hilfe einer agentenbasierten Modellierung ist es möglich die bisher vorherrschenden Top-Down Ansätze flexibel in ein Bottom-Up Modell zu integrieren. Die wichtigsten strukturprägenden Impulse im Einzelhandelssystem und somit auch auf die Konsumenten gehen aktuell von der Digitalisierung des Verkaufsvorgangs aus. Hierbei wird der „Raum-Zeit-Käfig“ der Kunden ausgeweitet und bestimmte Zwänge der räumlichen und zeitlichen Bindung innerhalb des Kaufprozesses entfallen. Die klassische zeitliche Abfolge des Einkaufsverhaltens wird aufgelöst; Information findet vermehrt digital statt. Vielmehr steht der Produktnutzen im Mittelpunkt, und zugehörige Dienstleistungen wie Information, Service und Logistik werden flexibel kombiniert. Vor diesem Hintergrund stellt die agentenbasierte Simulation einen dynamischen Ansatzpunkt dar, in dem eine Reihe der Defizite tradierter, statischer Methoden Berücksichtigung findet und sich vielfältige Einsatzmöglichkeiten für die Analyse der Wechselwirkungen zwischen Konsumentenverhalten und räumlichen Einzelhandelsstrukturen ergeben. Aufgrund der zunehmenden Digitalisierung des Einkaufsprozesses und den daraus entstehenden Informationen zum Konsumentenverhalten in Kombination mit immer komplexeren Fragestellungen ist in den kommenden Jahren eine verstärkte Dynamik bei der Anwendungshäufigkeit von Multiagentensimulationen in Einzelhandelsunternehmen zu erwarten.
Das Tibetplateau (TP) ist das höchste Gebirgsplateau der Erde und bildete sich im Verlauf der letzten 50 Millionen Jahre. Durch seine Ausmaße veränderte das TP nicht nur das Klima im heutigen Asien, sondern bewirkte Veränderungen weltweit. Heute stellt das TP einen Hotspot des Klimawandels dar und ist als Quellgebiet vieler großer Flüsse in Asien für die Wasserversorgung von Milliarden von Menschen von zentraler Bedeutung. Vor diesem Hintergrund ist es wichtig, die Prozesse, die das Klima in der Region steuern, besser zu verstehen und die Variabilität des Klimas auf unterschiedlichen Zeitskalen abschätzen zu können.
Grundlegendes Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, räumlich hochaufgelöste quantitative Informationen über die Veränderung der klimatischen Verhältnisse in Asien während der Bildungsphase des TP und unter warm- und kaltzeitlichen Randbedingungen zur Verfügung zu stellen und dadurch eine Verbindung zwischen den verschiedenen Zeitskalen herzustellen. Hierfür werden das heutige Klima und das Paläoklima der Region mit Hilfe von Klimamodellen simuliert. Da frühere Studien zeigen konnten, dass die Ergebnisse von hochaufgelösten Modellen besser mit Paläoklimarekonstruktionen übereinstimmen, als die von vergleichsweise niedrig aufgelösten Globalmodellen, erfolgt ein dynamisches Downscaling des globalen Klimamodells ECHAM5 mit dem regionalen Klimamodell REMO.
Die Heraushebung des TP wird durch eine Serie von fünf Simulationen (Topogra- phieexperimente) approximiert, in denen die Höhe des TP in 25%-Schritten von 0% bis 100% der heutigen Höhe verändert wird. Die Schwankungen des Klimas im spä- ten Quartär sind durch Simulationen für das mittlere Holozän und den Hochstand der letzten Vereisung, das Last-Glacial-Maximum, repräsentiert (Quartärexperi- mente). In den Quartärexperimenten wurden die Treibhausgaskonzentrationen, Orbitalparameter, Landbedeckung und verschiedene Vegetationsparameter an die Bedingungen der jeweiligen Zeitscheibe angepasst. Die Auswertung der Simulati- onsergebnisse konzentriert sich auf jährliche und jahreszeitliche Veränderungen der bodennahen Temperatur und des Niederschlags. Außerdem werden die sich erge- benden Änderungen in der Intensität des indischen Monsuns anhand verschiedener Monsunindizes analysiert. Für das TP und die sich unmittelbar anschließenden Ge- biete wird zusätzlich eine Clusteranalyse durchgeführt, um die dort vorkommenden regionalen Klimatypen identifizieren und charakterisieren zu können.
In den Topographieexperimenten zeigt sich, dass die 2m-Temperatur im Bereich des TP im Jahresmittel mit abnehmender Höhe des Plateaus um bis zu 30◦C zunimmt, während es in den übrigen Teilen des Modellgebiets nahezu überall kälter wird. Die Jahressumme des Niederschlags nimmt mit abnehmender Höhe des TP westlich und nördlich davon zu. Im Bereich des TP sowie südlich und östlich davon gehen die Niederschläge zurück. Die starke Niederschlagszunahme nördlich des TP kann durch die Ausbildung eines Höhentrogs statt eines Höhenrückens in diesem Bereich erklärt werden. Das grundsätzliche räumliche Muster der Veränderungen besteht dabei bereits bei einer Plateauhöhe von 75% des Ausgangswertes und ändert sich bei weiterer Verringerung der Höhe nicht wesentlich. Lediglich der Betrag der Veränderungen nimmt zu. Dies gilt für die 2m-Temperatur und den Niederschlag und sowohl im Jahresmittel als auch für die einzelnen Jahreszeiten. Bezüglich der Intensität des indischen Sommermonsuns zeigt sich, dass zwischen 25% und 75% der heutigen Höhe des TP die stärkste Intensivierung stattfindet. Eine mit heute vergleichbare Monsunintensität tritt erst auf, wenn das TP die Hälfte seiner jetzigen Höhe erreicht hat.
Im mittleren Holozän ist es im Jahresmittel in den meisten Teilen des Modellge- biets kälter und feuchter als heute. Die Unterschiede sind jedoch größtenteils gering und nicht signifikant. Hinsichtlich der Temperatur zeigen die Modelldaten nur vereinzelt eine gute Übereinstimmung mit den rekonstruierten Werten. Allerdings weisen die Rekonstruktionen eine hohe räumliche Variabilität auf, wodurch die in diesem Datensatz vorhandenen Unsicherheiten widergespiegelt werden. Hinsicht- lich des Niederschlags ist die Übereinstimmung besser. Hier deuten sowohl die simulierten als auch die rekonstruierten Daten auf feuchtere Bedingungen hin.
In der Simulation für das Last-Glacial-Maximum liegen die Temperaturen überall im Modellgebiet im Jahresmittel und in allen Jahreszeiten um bis zu 8◦C unter den heutigen Werten. Es besteht eine gute Übereinstimmung mit den rekonstruierten Temperaturwerten für diese Zeitscheibe. Zu einer signifikanten Abnahme der jährlichen Niederschlagsmenge kommt es westlich und nordwestlich des TP, in Indien, Südostasien und entlang der Ostküste Chinas. Für die Bereiche, für die Niederschlagsrekonstruktionen verfügbar sind, stimmen die Modellergebnisse gut mit diesen überein. Zu einer signifikanten Niederschlagszunahme kommt es nur zwischen der Nordküste des Golfs von Bengalen und dem Himalaya, wobei dies möglicherweise ein Modellartefakt darstellt.
Hinsichtlich der Monsunintensität bestehen große Unterschiede zwischen den Indizes. Während der Extended Indian Monsoon Rainfall Index eine starke Ab- schwächung des indischen Sommermonsuns anzeigt, ist der Wert des Webster and Yang Monsoon Index verglichen mit heute nahezu unverändert. Ein Vergleich der Monsunintensität in den Topographie- und den Quartärexperimenten macht deut- lich, dass der indische Monsun durch den Wechsel von warm- und kaltzeitlichen Randbedingungen mindestens so stark beeinflusst wird wie durch die Hebung des TP.
Geoarchaeological information presented here pertains to a subsidiary Nile channel that once flowed west of the main Sebennitic distributary and discharged its water and sediments at Egypt’s then north-central deltaic coast. Periodical paleoclimatic episodes during the later Middle and Upper Holocene included decreased rainfall and increased aridity that reduced the Nile’s flow levels and thus likely disrupted nautical transport and anthropogenic activity along this channel. Such changes in this deltaic sector, positioned adjacent to the Levantine Basin in the Eastern Mediterranean, can be attributed to climatic shifts triggered as far as the North Atlantic to the west, and African highland source areas of the Egyptian Nile to the south. Of special interest in a study core recovered along the channel are several sediment sequences without anthropogenic material that are interbedded between strata comprising numerous potsherds. The former are interpreted here as markers of increased regional aridity and reduced Nile flow which could have periodically disrupted the regional distribution of goods and nautical activities. Such times occurred ~5000 years B.P., ~4200–4000 years B.P., ~3200–2800 years B.P., ~2300–2200 years B.P., and more recently. Periods comparable to these are also identified by altered proportions of pollen, isotopic and compositional components in different radiocarbon-dated Holocene cores recovered elsewhere in the Nile delta, the Levantine region to the east and north of Egypt, and in the Faiyum depression south of the delta.
Background
Breast cancer (BC), which is most common in elderly women, requires a multidisciplinary and continuous approach to care. With demographic changes, the number of patients with chronic diseases such as BC will increase. This trend will especially hit rural areas, where the majority of the elderly live, in terms of comprehensive health care.
Methods
Accessibility to several cancer facilities in Bavaria, Germany, was analyzed with a geographic information system. Facilities were identified from the national BC guideline and from 31 participants in a proof‐of‐concept study from the Breast Cancer Care for Patients With Metastatic Disease registry. The timeframe for accessibility was defined as 30 or 60 minutes for all population points. The collection of address information was performed with different sources (eg, a physician registry). Routine data from the German Census 2011 and the population‐based Cancer Registry of Bavaria were linked at the district level.
Results
Females from urban areas (n = 2,938,991 [ie, total of females living in urban areas]) had a higher chance for predefined accessibility to the majority of analyzed facilities in comparison with females from rural areas (n = 3,385,813 [ie, total number of females living in rural areas]) with an odds ratio (OR) of 9.0 for cancer information counselling, an OR of 17.2 for a university hospital, and an OR of 7.2 for a psycho‐oncologist. For (inpatient) rehabilitation centers (OR, 0.2) and genetic counselling (OR, 0.3), women from urban areas had lower odds of accessibility within 30 or 60 minutes.
Conclusions
Disparities in accessibility between rural and urban areas exist in Bavaria. The identification of underserved areas can help to inform policymakers about disparities in comprehensive health care. Future strategies are needed to deliver high‐quality health care to all inhabitants, regardless of residence.
Diese Arbeit widmet sich detaillierten stratigraphischen und paläopedologischen Studien an Löss-Paläoboden Sequenzen (LPS) im kontinentalen Nordosten Österreichs, im Lee der Böhmischen Masse relativ zur Westwindzone. Neben methodischen Erkenntnissen ergeben sich allgemeine Schlussfolgerungen über die Klima- und Landschaftsentwicklung während der letzten Million Jahre.
Die untersuchten Aufschlüsse liegen in der Region um Krems (Krems-Schießstätte, Paudorf, Stiefern) und in Stillfried. Einige sind weithin bekannt als ehemalige Typuslokalitäten der Quartärstratigraphie, aber nach fundamentalen Revisionen in den 1970er Jahren schwand das Interesse an diesen merklich. Die LPS befinden sich in Hanglage, so sind polygenetische Einheiten und Erosionslücken üblich. Als Archive einer komplexen geomorphologischen Entwicklung sind sie nicht geeignet für die Anwendung üblicher paläoklimatischer Proxies.
Um die Entstehung der untersuchten LPS zu verstehen, wurde ein multimethodischer Ansatz entwickelt, der detaillierte Untersuchungen von der Landschafts- bis auf die Mikroebene umfasst. Innovativ ist die Verwendung quantitativer Farbmessungen in hoher Auflösung zum Zwecke einer standardisierten Klassifikation von Profileinheiten. Detaillierte mikromorphologische Untersuchungen sind Basis für die Rekonstruktion des Wechselspiels aus äolischer Sedimentation, Pedogenese und Hangprozessen.
Die Korrelation der LPS basiert auf mehreren geochronologischen Ankerpunkten und ist zugleich Hinweis auf tiefgreifende morphologische Veränderungen in der Region Krems während des Pleistozäns. Im chronologischen Rahmen ergeben sich unter Anwendung des Konzepts der klimaphytomorphen Böden qualitative paläoklimatische Schlussfolgerungen:
Kräftig verwitterte Bodenhorizonte sind polygenetisch und nicht das Resultat feuchterer Klimabedingungen während dezidierter Entwicklungsphasen. Die Kontinentalität des Untersuchungsgebiets blieb währenden der letzten Million Jahre weitgehend bestehen, teils mit erhöhtem mediterranem Einfluss. Eine Dominanz atlantischer Feuchte beschränkt(e) sich auf die Regionen westlich der Böhmischen Masse. Die Paläoklimate des Untersuchungs-gebiets waren eher vergleichbar mit jenen des Pannonischen Beckens, obgleich die untersuchten Sequenzen keinen Hinweis auf den dort vermuteten Gradienten zunehmender Aridität zeigen. Interessant sind ferner zahlreiche gebleichte Horizonte innerhalb der Lösssedimente, die als Reste von Tundragleyen interpretiert werden. Diese sind im Löss des Pannonischen Becken nicht nachweisbar. Hieraus wird ein mitteleuropäischer Charakter kaltzeitlichen Klimas innerhalb des untersuchten Zeitrahmens gefolgert.
The contact of hot melt with liquid water - called Molten Fuel Coolant Interaction (MFCI) - can result in vivid explosions. Such explosions can occur in different scenarios: in steel or powerplants but also in volcanoes. Because of the possible dramatic consequences of such explosions an investigation of the explosion process is necessary.
Fundamental basics of this process are already discovered and explained, such as the frame conditions for these explosions. It has been shown that energy transfer during an MFCI-process can be very high because of the transfer of thermal energy caused by positive feedback mechanisms.
Up to now the influence of several varying parameters on the energy transfer and the explosions is not yet investigated sufficiently. An important parameter is the melt temperature, because the amount of possibly transferable energy depends on it. The investigation of this influence is the main aim of this work. Therefor metallic tin melt was used, because of its nearly constant thermal material properties in a wide temperature range. With tin melt research in the temperature range from 400 °C up to 1000 °C are
possible.
One important result is the lower temperature limit for vapor film stability in the experiments. For low melt temperatures up to about 600 °C the vapor film is so unstable that it already can collapse before the mechanical trigger. As expected the transferred thermal energy all in all increases with higher temperatures. Although this effect sometimes is superposed by other influences such as the premix of melt and water, the result is confirmed after a consequent filtering of the remaining influences. This trend is not only recognizable in the amount of transferred energy, but also in the fragmentation of melt or the vaporizing water. But also the other influences on MFCI-explosions showed interesting results in the frame of this work. To perform the experiments the installation and preparation of the experimental Setup in the laboratory were necessary.
In order to compare the results to volcanism and to get a better investigation of the brittle fragmentation
of melt additional runs with magmatic melt were made. In the results the thermal power during energy transfer could be estimated. Furthermore the model of “cooling fragments “ could be usefully applied.
A modified setup featuring high speed high resolution data and video recording was developed to obtain detailed information on trigger and heat transfer times during explosive molten fuel-coolant-interaction (MFCI). MFCI occurs predominantly in configurations where water is entrapped by hot melt. The setup was modified to allow direct observation of the trigger and explosion onset. In addition the influences of experimental control and data acquisition can now be more clearly distinguished from the pure phenomena. More precise experimental studies will facilitate the description of MFCI thermodynamics.
In den letzten drei Jahrzehnten expandierten Supermarktketten aus dem Globalen Norden in Länder des Globalen Südens. Insbesondere Länder mit einem raschen wirtschaftlichen Wachstum und damit neuen Marktpotentialen waren dabei Expansionsziele. Zugleich zeigt sich innerhalb der Länder des Globalen Südens eine Ausbreitung von regionalen Supermarktketten. Mittlerweile gehört frisches Obst und Gemüse fast immer zum Sortiment dieser Einzelhandelsunternehmen.
Bisher untersuchte eine Reihe von Studien die Auswirkungen der Kooperation mit den Einzelhändlern auf die landwirtschaftlichen Produzierenden. Weniger ist dagegen bekannt, welche Liefersysteme und Intermediäre für die Verbindung zwischen landwirtschaftlichen Produzierenden und Supermarktketten in Ländern des Globalen Südens bestehen und sich entwickeln. Insbesondere für leicht verderbliche Frischeprodukte (Obst und Gemüse) ist die Herausbildung dieser Intermediäre eine große Herausforderung. Die vorliegende Studie betrachtet den Zusammenhang zwischen der räumlichen und zeitlichen Ausbreitung von Supermärkten und der Etablierung von Liefersystemen sowie Intermediären am Beispiel von Kenia und Tansania.
This work presents a new method to measure model independent viscosities of inhomogeneous materials at high temperatures. Many mechanisms driving volcanic eruptions are strongly influenced by the viscous properties of the participating materials. Since an eruption takes place at temperatures at which these materials (predominantly silicate melts) are not completely molten, typically inhomogeneities, like e.g. equilibrium and non-equilibrium crystals, are present in the system. In order to incorporate such inhomogeneities into objective material parameters the viscosity measurement is based on a rotational viscometer in a wide gap Couette setup. The gap size between the two concentric cylinders was designed as large as possible in order to account for the inhomogeneities. The emerging difficulties concerning the model independent data reduction from measured values to viscosities are solved using an appropriate interpolation scheme. The method was applied to a material representative for the majority of volcanic eruptions on earth: a typical continental basaltic rock (Billstein/Rhön/Germany). The measured viscosities show a strong shear rate dependency, which surprises, because basaltic melt has been, until now, assumed to behave as a Newtonian fluid. Since a non-Newtonian material shows a very different relaxation behavior in the Couette motion compared to a Newtonian one (which, ultimately, does not show any), and a strong relaxation signal was recorded during viscosity measurements, the equations of Couette motion were investigated. The time dependent stress distribution in a material due to a quasi step-like velocity change at the inner Couette radius (i.e. the spindle) was considered. The results show that a material combining a linear shear modulus and a Newtonian viscosity -- a Maxwell material -- cannot quantify the relaxation behavior. This could be considered as a hint, that the widely used Maxwell relaxation times cannot be applied as a 1:1 mapping from microscopic considerations to macroscopic situations.
A disease is non-communicable when it is not transferred from one person to another. Typical examples include all types of cancer, diabetes, stroke, or allergies, as well as mental diseases. Non-communicable diseases have at least two things in common — environmental impact and chronicity. These diseases are often associated with reduced quality of life, a higher rate of premature deaths, and negative impacts on a countries' economy due to healthcare costs and missing work force. Additionally, they affect the individual's immune system, which increases susceptibility toward communicable diseases, such as the flu or other viral and bacterial infections. Thus, mitigating the effects of non-communicable diseases is one of the most pressing issues of modern medicine, healthcare, and governments in general. Apart from the predisposition toward such diseases (the genome), their occurrence is associated with environmental parameters that people are exposed to (the exposome). Exposure to stressors such as bad air or water quality, noise, extreme heat, or an overall unnatural surrounding all impact the susceptibility to non-communicable diseases. In the identification of such environmental parameters, geoinformation products derived from Earth Observation data acquired by satellites play an increasingly important role. In this paper, we present a review on the joint use of Earth Observation data and public health data for research on non-communicable diseases. We analyzed 146 articles from peer-reviewed journals (Impact Factor ≥ 2) from all over the world that included Earth Observation data and public health data for their assessments. Our results show that this field of synergistic geohealth analyses is still relatively young, with most studies published within the last five years and within national boundaries. While the contribution of Earth Observation, and especially remote sensing-derived geoinformation products on land surface dynamics is on the rise, there is still a huge potential for transdisciplinary integration into studies. We see the necessity for future research and advocate for the increased incorporation of thematically profound remote sensing products with high spatial and temporal resolution into the mapping of exposomes and thus the vulnerability and resilience assessment of a population regarding non-communicable diseases.
Inland surface water is often the most accessible freshwater source. As opposed to groundwater, surface water is replenished in a comparatively quick cycle, which makes this vital resource — if not overexploited — sustainable. From a global perspective, freshwater is plentiful. Still, depending on the region, surface water availability is severely limited. Additionally, climate change and human interventions act as large-scale drivers and cause dramatic changes in established surface water dynamics. Actions have to be taken to secure sustainable water availability and usage. This requires informed decision making based on reliable environmental data. Monitoring inland surface water dynamics is therefore more important than ever. Remote sensing is able to delineate surface water in a number of ways by using optical as well as active and passive microwave sensors. In this review, we look at the proceedings within this discipline by reviewing 233 scientific works. We provide an extensive overview of used sensors, the spatial and temporal resolution of studies, their thematic foci, and their spatial distribution. We observe that a wide array of available sensors and datasets, along with increasing computing capacities, have shaped the field over the last years. Multiple global analysis-ready products are available for investigating surface water area dynamics, but so far none offer high spatial and temporal resolution.
Spatio-Temporal Analysis of Droughts in Semi-Arid Regions by Using Meteorological Drought Indices
(2013)
Six meteorological drought indices including percent of normal (PN), standardized precipitation index (SPI), China-Z index (CZI), modified CZI (MCZI), Z-Score (Z), the aridity index of E. de Martonne (I) are compared and evaluated for assessing spatio-temporal dynamics of droughts in six climatic regions in Iran. Results indicated that by consideration of the advantages and disadvantages of the mentioned drought predictors in Iran, the Z-Score, CZI and MCZI could be used as a good meteorological drought predictor. Depending on the month, the length of drought and climatic conditions of the region, they are an alternative to the SPI that has limitations both because of only a few available long term data series in Iran and its complex structure.
The fastest growing regional crisis is happening in West Africa today, with over 8 million people considered persons of concern. A culmination of identity politics, climate-driven disasters, and extreme poverty has led to this humanitarian crisis in the region and is exacerbated by a lack of political will and misplaced media attention. The current state of the art does not present sufficient investigations of the thematic and spatial coverage of news media of this crisis in this region. This paper studies the spatial coverage of this crisis as reported in the media, and the themes associated with those locations, based on a curated dataset. For the time frame 12 March to 15 September 2021, 2017 news articles related to the refugee crisis in West Africa were examined and manually coded based on (1) the geographical locations mentioned in each article; (2) the themes found in the articles in reference to a location (e.g., Relocation of people in Abuja). The dataset introduces a thematic dimension, as never achieved before, to the conflict-ridden areas in West Africa. A comparative analysis with UNHCR (United Nations High Commissioner for Refugees) data showed that 96.8% of refugee-related locations in West Africa were not covered by news during the considered time frame. Contrastingly, 80.4% of locations mentioned in the news do not appear in the UNHCR repository. Most news articles published during this time frame reported on Development aid or Political statements. Linear multiple regression analysis showed GDP per capita and political stability to be among the most influential determinants of news coverage.
Reliable near-surface soil moisture (θ) information is crucial for supporting risk assessment of future water usage, particularly considering the vulnerability of agroforestry systems of Mediterranean environments to climate change. We propose a simple empirical model by integrating dual-polarimetric Sentinel-1 (S1) Synthetic Aperture Radar (SAR) C-band single-look complex data and topographic information together with in-situ measurements of θ into a random forest (RF) regression approach (10-fold cross-validation). Firstly, we compare two RF models' estimation performances using either 43 SAR parameters (θNov\(^{SAR}\)) or the combination of 43 SAR and 10 terrain parameters (θNov\(^{SAR+Terrain}\)). Secondly, we analyze the essential parameters in estimating and mapping θ for S1 overpasses twice a day (at 5 a.m. and 5 p.m.) in a high spatiotemporal (17 × 17 m; 6 days) resolution. The developed site-specific calibration-dependent model was tested for a short period in November 2018 in a field-scale agroforestry environment belonging to the “Alento” hydrological observatory in southern Italy. Our results show that the combined SAR + terrain model slightly outperforms the SAR-based model (θNov\(^{SAR+Terrain}\) with 0.025 and 0.020 m3 m\(^{−3}\), and 89% compared to θNov\(^{SAR}\) with 0.028 and 0.022 m\(^3\) m\(^{−3}\, and 86% in terms of RMSE, MAE, and R2). The higher explanatory power for θNov\(^{SAR+Terrain}\) is assessed with time-variant SAR phase information-dependent elements of the C2 covariance and Kennaugh matrix (i.e., K1, K6, and K1S) and with local (e.g., altitude above channel network) and compound topographic attributes (e.g., wetness index). Our proposed methodological approach constitutes a simple empirical model aiming at estimating θ for rapid surveys with high accuracy. It emphasizes potentials for further improvement (e.g., higher spatiotemporal coverage of ground-truthing) by identifying differences of SAR measurements between S1 overpasses in the morning and afternoon.
This study aimed to optimise the application, efficiency and interpretability of quasi-3D resistivity imaging for investigating the heterogeneous permafrost distribution at mountain sites by a systematic forward modelling approach. A three dimensional geocryologic model, representative for most mountain permafrost settings, was developed. Based on this geocryologic model quasi-3D models were generated by collating synthetic orthogonal 2D arrays, demonstrating the effects of array types and electrode spacing on resolution and interpretability of the inversion results. The effects of minimising the number of 2D arrays per quasi-3D grid were tested by enlarging the spacing between adjacent lines and by reducing the number of perpendicular tie lines with regard to model resolution and loss of information value. Synthetic and measured quasi-3D models were investigated with regard to the lateral and vertical resolution, reliability of inverted resistivity values, the possibility of a quantitative interpretation of resistivities and the response of the inversion process on the validity of quasi-3D models. Results show that setups using orthogonal 2D arrays with electrode spacings of 2 m and 3 m are capable of delineating lateral heterogeneity with high accuracy and also deliver reliable data on active layer thickness. Detection of permafrost thickness, especially if the permafrost base is close to the penetration depth of the setups, and the reliability of absolute resistivity values emerged to be a weakness of the method. Quasi-3D imaging has proven to be a promising tool for investigating permafrost in mountain environments especially for delineating the often small-scale permafrost heterogeneity, and therefore provides an enhanced possibility for aligning permafrost distribution with site specific surface properties and morphological settings.
Visualizing movement data is challenging: While traditional spatial data can be sufficiently displayed as two‐dimensional plots or maps, movement trajectories require the representation of time in a third dimension. To address this, we present moveVis, an R package, which provides tools to animate movement trajectories, overlaying simultaneous uni‐ or multi‐temporal raster imagery or vector data.
moveVis automates the processing of movement and environmental data to turn such into an animation. This includes (a) the regularization of movement trajectories enforcing uniform time instances and intervals across all trajectories, (b) the frame‐wise mapping of movement trajectories onto temporally static or dynamic environmental layers, (c) the addition of customizations, for example, map elements or colour scales and (d) the rendering of frames into an animation encoded as GIF or video file.
moveVis is designed to display interactions and concurrencies of animal movement and environmental data. We present examples and use cases, ranging from data exploration to visualizing scientific findings.
Static spatial plots of movement data disregard the temporal dimension that distinguishes movement from other spatial data. In contrast, animations allow to display relocation in both time and space. We deem animations a powerful way to visually explore movement data, frame analytical findings and display potential interactions with spatially continuous and temporally dynamic environmental covariates.
Die Lage(qualität) stellt den wichtigsten Faktor für den Erfolg eines Standorts dar! Dies gilt spätestens seit der Entstehung der ersten Fußgängerzonen in den 1950er Jahren und der Herausbildung der 1A-Lagen als begehrte innerstädtische Unternehmensstandorte.
Verwunderlich ist jedoch, dass trotz einer weitläufigen Bekanntheit des Begriffs der Lage(qualität), bzw. der 1A-, B- und C-Lage, zum aktuellen Zeitpunkt in Theorie und Praxis nicht nur vielfältige Bezeichnungen zur Beschreibung und Klassifizierung innerstädtischer Handelsstandorte, sondern auch eine große Bandbreite an Kriterien und Methodiken bestehen, die zur Qualitätsermittlung herangezogen werden.
Im Hinblick auf die aktuell knappen kommunalen Haushaltsmittel, den steigenden Wettbewerbsdruck im Handel und die zunehmende Krisenanfälligkeit des Wirtschafts-, Finanz- und Immobiliensektors und dem daraus resultierenden Bedeutungszuwachs fundierter Standort- bzw. Lageanalysen, stellt sich die Frage, welche Kriterien aus wissenschaftlicher Sicht zur Ermittlung von Lagequalitäten geeignet sind und wie ein aus diesen bestehendes Instrumentarium auszugestalten ist.
Darüber hinaus ist vor dem Hintergrund der in den letzten Jahren wachsenden Aktivitäten zur Zentrenrevitalisierung zudem zu überprüfen, ob ein solches Lagequalitäteninstrumentarium zur Schaffung einer soliden Datenbasis eingesetzt werden könnte, welche als wesentliche Grundlage zur Evaluierung verschiedener innerstädtischer Wiederbelebungsmaßnahmen fungiert.
Diesen und weiteren im Kontext der aktuellen Innenstadt- und Einzelhandelsentwicklung auftretenden Fragestellungen geht die vorliegende Arbeit nach.
Städte sehen sich in der Entwicklung ihres Einzelhandelsangebots zunehmend Konkurrenzsituationen zwischen traditionellen Innenstadt- und neu entstehenden Stadtrandlagen ausgesetzt, die einerseits die gestiegenen Flächen- und Produktivitätsansprüche der Unternehmen eher erfüllen, während andererseits Bürger, Politik und etablierter Handel ein ‚Aussterben’ der Innenstädte befürchten. Die Konsequenzen planerischer Entscheidungen in dieser Hinsicht abzuschätzen, wird zunehmend komplexer. Dafür sind ebenso eine stärkere Individualisierung des Konsumverhaltens verantwortlich, wie eine gestiegene Sensibilität gegenüber Verkehrs- und Emissionsbelastungen. Modellierungen und Simulationen können einen Beitrag zu fundierter Entscheidungsfindung leisten, indem sie durch Prognosen von Szenarien mit unterschiedlichen Rahmenbedingungen solche Auswirkungen aufzeigen.
In der Vergangenheit wurden Kaufkraftströme durch Modelle abgebildet, die auf aggregierten Ausgangsdaten und Analogieschlüssen zu Naturgesetzen (Gravitations-, Potenzialansatz) oder nutzentheoretischen Annahmen (Diskreter Entscheidungsansatz) beruhten. In dieser Arbeit wird dafür erstmals ein agentenbasierter Ansatz angewendet, da sich so individuelle Ausdifferenzierungen des Konsumentenhandelns wesentlich leichter integrieren und Ergebnisse anschaulicher präsentieren lassen. Ursprünglich entstammt die Idee zur Agententechnologie einem Forschungsfeld der Informatik, der Künstlichen Intelligenz. Ziel war hier, Algorithmen zu entwickeln, die aus einer Menge von kleinen Softwarebausteinen bestehen, die zur Lösung eines Problems miteinander in Kommunikation treten und sich selbst zielbezogen anordnen. Somit schreibt sich der Algorithmus im Grunde selbst. Dieses Konzept kann in den Sozialwissenschaften als Modellierungsparadigma genutzt werden, insofern als dass sie der Idee der Selbstorganisation von Gesellschaften recht nahe kommt. Insbesondere zeichnen sich Multiagentensysteme durch eine dezentrale Kontrolle und Datenvorhaltung aus, die es darüber hinaus ermöglichen, auch komplexe Systeme von Entscheidungsprozessen mit wenigen Spezifikationen darzustellen. Damit begegnet der Agentenansatz vielen Einwänden gegen Analogie- und Entscheidungsmodelle. Durch die konsequente Einnahme einer individuenbezogenen Sichtweise ist die individuelle Ausdifferenzierung von Entscheidungsprozessen viel eher abbildbar.
Für das Forschungsprojekt konnten für einenm ntersuchungsraum in Nordschweden (Funktionalregion Umeå, ca. 140.000 Einwohner) individuenbezogene Einwohnerdaten verfügbar gemacht werden. Diese enthielten u.a. Lagekoordinaten des Wohn- und Arbeitsorts, Alter, Geschlecht, verfügbares Einkommen und Angaben zur Haushaltsstruktur. Verbunden mit Erkenntnissen aus empirischen Untersuchungen (Konsumentenbefragung, Geschäftskartierung) stellten sie die Eingabegrößen für ein agentenbasiertes Modell der Einkaufsstättenwahl bei der Lebensmittelversorgung dar. Die Konsumentenbefragung stellte regressionsanalytische Abhängigkeiten zwischen sozioökonomischen Daten und Konsumpräferenzen bezüglich einzelner Geschäftsattribute (Preisniveau, Produktqualität, Sortimentsbreite, Service etc.) her, die gleichen Attribute wurden für die Geschäfte erhoben. Somit können Kaufkraftströme zwischen Einzelelementen der Nachfrage (individuelle Konsumenten) und des Angebots (einzelne Geschäftsstandorte) als individuell variierende Bewertung der Geschäfte durch die Agenten dargestellt werden, gemäß derer die Agenten ihre lebensmittelrelevante Kaufkraft auf die Geschäfte verteilen.
Für die Geschäfte der gesamten Region konnten Gütemaßwerte bis 0,7 erreicht werden, für einzelne Betriebsformate auch über 0,9. Dies zeigt, dass auch bei der Verwendung individuenbezogener Modelle, die mit einer deutlich höheren Anzahl Freiheitsgraden behaftet sind als ihre aggregierten Gegenstücke, hohe Prognosequalitäten für Umsatzschätzungen von Standorten erreicht werden können. Gleichzeitig bietet der Agentenansatz die Möglichkeit, einzelne Simulationsobjekte bei ihrer Entscheidungsfindung und ihren Aktivitäten zu verfolgen. Dabei konnten ebenfalls plausible Einkaufsmuster abgebildet werden.
Da die Distanz vom Wohn- bzw. Arbeitsort zum Geschäft Bestandteil des Modells ist, können auch die von den Einwohnern zum Zweck der Grundversorgung zu leistenden Distanzaufwände in verschiedenen Angebotssituationen analysiert werden. Als Fallstudie wurde ein Vergleich von zwei Situationen 1997 und 2004 vorgenommen. Während dieses Zeitraums haben im Untersuchungsgebiet grundlegende Veränderungen der Einzelhandelsstruktur stattgefunden, die zu einem weitgehenden Rückzug des Angebots aus den peripheren ländlichen Gebieten geführt haben. Die Ergebnisse zeigteneine hohe Übereinstimmung mit den auf nationaler Ebene erhobenen Mobilitätsdaten, ließen aber auch einen differenzierten Blick auf die unterschiedliche Betroffenheit der Einwohner der Region zu.
An agentenbasierte Simulationen werden in den Sozialwissenschaften große Erwartungen geknüpft, da sie erstmals ermöglichen, gesellschaftliche Phänomene auf der Ebene ihres Zustandekommens, dem Individuum, zu erfassen, sowie komplexe mentale Vorgänge des Handelns, Lernens und Kommunizierens auf einfache Weise in ein Modell zu integrieren. Mit der vorliegenden Arbeit wurde im Bereich der Konsumentenforschung erstmals ein solcher Ansatz auf regionaler Ebene angewendet, um zu planungsrelevanten Aussagen zu gelangen. In Kombination mit anderen Anwendungen im Bereich der Bevölkerungsprognose, des Verkehrs und der innerstädtischen Migration haben Agentensimulationen alle Voraussetzungen zu einem zukunftsweisenden Paradigma für die Raum- und Fachplanung.
Der demographische Wandel stellt in den meisten entwickelten Ländern einen externen Treiber dar, der die Entwicklung in und um Nationalparke in Zukunft maßgeblich mitbestimmen wird. Die Alterung der Besucher, die in den nächsten beiden Jahrzehnten die dominante Komponente des demographischen Wandels in Deutschland darstellen dürfte, erfordert von Seiten der Nationalparke eine Anpassung ihrer Besuchermanagementaktivitäten auch im Bereich der Infrastruktur. Hierfür muss jedoch zunächst grundlegendes Wissen über die Altersabhängigkeit raumzeitlichen Verhaltens vorhanden sein. Die zentrale forschungsleitende Frage der vorliegenden Arbeit ist in diesem Kontext angesiedelt und versucht herauszuarbeiten, in welcher Art auftretende Alterseffekte bei der körperlichen Leistungsfähigkeit sowohl die Tourenoptionen im Raum als auch das tatsächliche raumzeitliche Verhalten beeinflussen. Als Untersuchungsgebiet wurde mit dem Nationalpark Berchtesgaden der einzige alpine Nationalpark Deutschlands gewählt. Dieser besitzt aufgrund seiner Topographie ein breites Spektrum an Tourenmöglichkeiten mit unterschiedlichsten Anforderungen an die körperliche Leistungsfähigkeit. Aufbauend auf den theoretischen Erklärungszugängen der Time-Geography und des Constraints-Konzeptes der Freizeitforschung wurde zur Beantwortung der Forschungsfragen ein Methodenmix aus standardisierter Befragung und GPS-Logging zur Aufnahme des Tourenwahlverhaltens eingesetzt. Die gewonnenen Trajektorien wurden mit weiteren Informationen zur Ausstattung des Raumes versehen, um eine detailliertere Beschreibung des raumzeitlichen Verhaltens zu ermöglichen.
Die Analysen zeigen, dass im Nationalpark Berchtesgaden vier Aktivitätstypen mit abweichendem raumzeitlichem Verhalten unterschieden werden können. Nur eine Minderheit von ca. einem Drittel der Besucher wählt dabei Touren, die mit größerer körperlicher Anstrengung verbunden sind. Die restlichen Besucher wandern nur halbtags oder kürzer im Gebiet und überwinden dabei nur wenige Höhenmeter. Im Altersverlauf konnten klare Brüche im raumzeitlichen Verhalten identifiziert werden. So verliert der Aktivitätstypus des Bergsteigers, der sich durch die Begehung alpiner Wege mit Absturzgefahr auszeichnet, bereits ab einem Alter von 50 Jahren stark an Bedeutung. Ab 60 Jahren steigt der Anteil sehr kurzer Touren sprunghaft. Ursachen dieser Veränderungen liegen primär in der Wahrnehmung von eingeschränkter körperlicher Leistungsfähigkeit, sowie einer veränderten Motivationsstruktur.
Diese abweichenden Muster raumzeitlichen Verhaltens sind jedoch auch das Resultat divergierender Tourenoptionen. So konnte gezeigt werden, dass ältere Besucher aufgrund der niedrigen Fortbewegungsgeschwindigkeit nur einen geringeren Anteil der Wege im Nationalpark innerhalb eines bestimmten Zeitbudgets erreichen können.
Wird die Verteilung der Aktivitätstypen unter der Annahme eines ausschließlich wirkenden Alterseffektes in die Zukunft übertragen, bedeutet dies eine Steigerung der Besucherkonzentration in der Managementzone des Nationalparks und eine Bedeutungszunahme von stationären Aktivitäten.
In Germany, as in many Western societies, demographic change will lead to a higher number of senior visitors to natural recreational areas and national parks. Given the high physiological requirements of many outdoor recreation activities, especially in mountain areas, it seems likely that demographic change will affect the spatial behaviour of national park visitors, which may pose a challenge to the management of these areas. With the help of GPS tracking and a standardized questionnaire (n=481), this study empirically investigates the spatial behaviour of demographic age brackets in Berchtesgaden National Park (NP) and the potential effects of demographic change on the use of the area. Cluster analysis revealed four activity types in the study area. More than half of the groups with visitors aged 60 and older belong to the activity type of Walker.
Les sécheresses des années 1970 et 1980 ont occasionné des changements remarquables dans les paysages et écosystèmes sahéliens. Au Niger, les milieux dunaires sont les plus affectés par la dégradation des paysages aux conséquences parfois irréversibles. Cette étude tente de montrer que, malgré les modifications climatiques et les pressions anthropiques, une régénération des sols dunaires serait possible, dans cette dynamique complexe. Cela a été démontré à travers l’analyse micromorphologique des matériaux des parties superficielles des sols (0-20 cm). L’étude des caractéristiques particulières des croûtes (organisations pelliculaires de surface des sols) offre des pistes de recherches pouvant proposer des moyens et méthodes de fixation des dunes dégradées. Elle propose également des alternatives de lutte contre l’érosion éolienne et hydrique dans les écosystèmes sahéliens. Ceci cadre parfaitement avec la situation au Niger, où les phénomènes de désertification et d’ensablement des cuvettes interdunaires constituent une préoccupation majeure en matière de protection de l’environnement.
The 2007 flood in the Sahel: causes, characteristics and its presentation in the media and FEWS NET
(2012)
During the rainy season in 2007, reports about exceptional rains and floodings in the Sahel were published in the media, especially in August and September. Institutions and organizations like the World Food Programme (WFP) and FEWS NET put the events on the agenda and released alerts and requested help. The partly controversial picture was that most of the Sahel faced a crisis caused by widespread floodings. Our study shows that the rainy season in 2007 was exceptional with regard to rainfall amount and return periods. In many areas the event had a return period between 1 and 50 yr with high spatial heterogeneity, with the exception of the Upper Volta basin, which yielded return periods of up to 1200 yr. Despite the strong rainfall, the interpretation of satellite images show that the floods were mainly confined to lakes and river beds. However, the study also proves the difficulties in assessing the meteorological processes and the demarcation of flooded areas in satellite images without ground truthing. These facts and the somewhat vague and controversial reports in the media and FEWS NET demonstrate that it is crucial to thoroughly analyze such events at a regional and local scale involving the local population.
Das Geschäft der Besserwisser boomt. Nur wenige politische oder unternehmerische Entscheidungen werden heute noch ohne den Verweis auf wissenschaftliche Untersuchungen oder die Empfehlungen renommierter Beratungsunternehmen getroffen. Keine Ausnahme macht da die kommunale Einzelhandelsentwicklung, die seit Jahren in der Stadtplanung und Kommunalpolitik für Konflikte sorgt - ein weites Feld für Gutachter und Berater aus den unterschiedlichen Lagern. Allerdings haben nicht selten Einzelhandelsgutachten und -konzepte einen eher bescheidenen Ruf, der sich auf erkannte Defizite in der Umsetzung des Expertenrates gründet. Doch was veranlasst die Auftraggeber dazu, immer neue Untersuchungen in Auftrag zu geben? Wann genau und unter welchen Voraussetzungen kann eine Beratung erfolgreich sein und zu tatsächlichen Veränderungen führen?
In Verbindung von akademischer Grundlagenforschung und einer mehrjährigen Tätigkeit als Berater und Gutachter gewährt der Autor einen Blick hinter die Kulissen kommunalpolitischer und privatwirtschaftlicher Entscheidungen: einen Blick auf die verborgenen Ziele und Strategien der Schlüsselakteure und deren Kampf um Macht, Ressourcen und Besitzstände. Hinweise zu den möglichen Perspektiven einer einzelhandelsbezogenen Kommunalberatung ergänzen die Betrachtungen.
Die vorliegende Arbeit wurde 2005 von der Ludwig-Maximilians-Universität München als Dissertation angenommen.
Projected climate changes for the 21st century may cause great uncertainties on the hydrology of a river basin. This study explored the impacts of climate change on the water balance and hydrological regime of the Jhelum River Basin using the Soil and Water Assessment Tool (SWAT). Two downscaling methods (SDSM, Statistical Downscaling Model and LARS-WG, Long Ashton Research Station Weather Generator), three Global Circulation Models (GCMs), and two representative concentration pathways (RCP4.5 and RCP8.5) for three future periods (2030s, 2050s, and 2090s) were used to assess the climate change impacts on flow regimes. The results exhibited that both downscaling methods suggested an increase in annual streamflow over the river basin. There is generally an increasing trend of winter and autumn discharge, whereas it is complicated for summer and spring to conclude if the trend is increasing or decreasing depending on the downscaling methods. Therefore, the uncertainty associated with the downscaling of climate simulation needs to consider, for the best estimate, the impact of climate change, with its uncertainty, on a particular basin. The study also resulted that water yield and evapotranspiration in the eastern part of the basin (sub-basins at high elevation) would be most affected by climate change. The outcomes of this study would be useful for providing guidance in water management and planning for the river basin under climate change.
The boreal winter 2019/2020 was very irregular in Europe. While there was very little snow in Central Europe, the opposite was the case in northern Fenno-Scandia, particularly in the Arctic. The snow cover was more persistent here and its rapid melting led to flooding in many places. Since the last severe spring floods occurred in the region in 2018, this raises the question of whether more frequent occurrences can be expected in the future. To assess the variability of snowmelt related flooding we used snow cover maps (derived from the DLR's Global SnowPack MODIS snow product) and freely available data on runoff, precipitation, and air temperature in eight unregulated river catchment areas. A trend analysis (Mann-Kendall test) was carried out to assess the development of the parameters, and the interdependencies of the parameters were examined with a correlation analysis. Finally, a simple snowmelt runoff model was tested for its applicability to this region. We noticed an extraordinary variability in the duration of snow cover. If this extends well into spring, rapid air temperature increases leads to enhanced thawing. According to the last flood years 2005, 2010, 2018, and 2020, we were able to differentiate between four synoptic flood types based on their special hydrometeorological and snow situation and simulate them with the snowmelt runoff model (SRM).
Comparing PlanetScope and Sentinel-2 imagery for mapping mountain pines in the Sarntal Alps, Italy
(2022)
The mountain pine (Pinus mugo ssp. Mugo Turra) is an important component of the alpine treeline ecotone and fulfills numerous ecosystem functions. To understand and quantify the impacts of increasing logging activities and climatic changes in the European Alps, accurate information on the occurrence and distribution of mountain pine stands is needed. While Earth observation provides up-to-date information on land cover, space-borne mapping of mountain pines is challenging as different coniferous species are spectrally similar, and small-structured patches may remain undetected due to the sensor’s spatial resolution. This study uses multi-temporal optical imagery from PlanetScope (3 m) and Sentinel-2 (10 m) and combines them with additional features (e.g., textural statistics (homogeneity, contrast, entropy, spatial mean and spatial variance) from gray level co-occurrence matrix (GLCM), topographic features (elevation, slope and aspect) and canopy height information) to overcome the present challenges in mapping mountain pine stands. Specifically, we assessed the influence of spatial resolution and feature space composition including the GLCM window size for textural features. The study site is covering the Sarntal Alps, Italy, a region known for large stands of mountain pine. Our results show that mountain pines can be accurately mapped (PlanetScope (90.96%) and Sentinel-2 (90.65%)) by combining all features. In general, Sentinel-2 can achieve comparable results to PlanetScope independent of the feature set composition, despite the lower spatial resolution. In particular, the inclusion of textural features improved the accuracy by +8% (PlanetScope) and +3% (Sentinel-2), whereas accuracy improvements of topographic features and canopy height were low. The derived map of mountain pines in the Sarntal Alps supports local forest management to monitor and assess recent and ongoing anthropogenic and climatic changes at the treeline. Furthermore, our study highlights the importance of freely available Sentinel-2 data and image-derived textural features to accurately map mountain pines in Alpine environments.
Mapping of lava flows in unvegetated areas of active volcanoes using optical satellite data is challenging due to spectral similarities of volcanic deposits and the surrounding background. Using very high-resolution PlanetScope data, this study introduces a novel object-oriented classification approach for mapping lava flows in both vegetated and unvegetated areas during several eruptive phases of three Indonesian volcanoes (Karangetang 2018/2019, Agung 2017, Krakatau 2018/2019). For this, change detection analysis based on PlanetScope imagery for mapping loss of vegetation due to volcanic activity (e.g., lava flows) is combined with the analysis of changes in texture and brightness, with hydrological runoff modelling and with analysis of thermal anomalies derived from Sentinel-2 or Landsat-8. Qualitative comparison of the mapped lava flows showed good agreement with multispectral false color time series (Sentinel-2 and Landsat-8). Reports of the Global Volcanism Program support the findings, indicating the developed lava mapping approach produces valuable results for monitoring volcanic hazards. Despite the lack of bands in infrared wavelengths, PlanetScope proves beneficial for the assessment of risk and near-real-time monitoring of active volcanoes due to its high spatial (3 m) and temporal resolution (mapping of all subaerial volcanoes on a daily basis).
Long-term slash-and-burn experiments, when compared with intensive tillage without manuring, resulted in a huge data set relating to potential crop yields, depending on soil quality, crop type, and agricultural measures. Cultivation without manuring or fallow phases did not produce satisfying yields, and mono-season cropping on freshly cleared and burned plots resulted in rather high yields, comparable to those produced during modern industrial agriculture - at least ten-fold the ones estimated for the medieval period. Continuous cultivation on the same plot, using imported wood from adjacent areas as fuel, causes decreasing yields over several years. The high yield of the first harvest of a slash-and-burn agriculture is caused by nutrient input through the ash produced and mobilization from the organic matter of the topsoil, due to high soil temperatures during the burning process and higher topsoil temperatures due to the soil’s black surface. The harvested crops are pure, without contamination of any weeds. Considering the amount of work required to fight weeds without burning, the slash-and-burn technique yields much better results than any other tested agricultural approach. Therefore, in dense woodland, without optimal soils and climate, slash-and-burn agriculture seems to be the best, if not the only, feasible method to start agriculture, for example, during the Late Neolithic, when agriculture expanded from the loess belt into landscapes less suitable for agriculture. Extensive and cultivation with manuring is more practical in an already-open landscape and with a denser population, but its efficiency in terms of the ratio of the manpower input to food output, is worse. Slash-and-burn agriculture is not only a phenomenon of temperate European agriculture during the Neolithic, but played a major role in land-use in forested regions worldwide, creating anthromes on a huge spatial scale.
Enhancing digital and precision agriculture is currently inevitable to overcome the economic and environmental challenges of the agriculture in the 21st century. The purpose of this study was to generate and compare management zones (MZ) based on the Sentinel-2 satellite data for variable rate application of mineral nitrogen in wheat production, calculated using different remote sensing (RS)-based models under varied soil, yield and crop data availability. Three models were applied, including (1) a modified “RS- and threshold-based clustering”, (2) a “hybrid-based, unsupervised clustering”, in which data from different sources were combined for MZ delineation, and (3) a “RS-based, unsupervised clustering”. Various data processing methods including machine learning were used in the model development. Statistical tests such as the Paired Sample T-test, Kruskal–Wallis H-test and Wilcoxon signed-rank test were applied to evaluate the final delineated MZ maps. Additionally, a procedure for improving models based on information about phenological phases and the occurrence of agricultural drought was implemented. The results showed that information on agronomy and climate enables improving and optimizing MZ delineation. The integration of prior knowledge on new climate conditions (drought) in image selection was tested for effective use of the models. Lack of this information led to the infeasibility of obtaining optimal results. Models that solely rely on remote sensing information are comparatively less expensive than hybrid models. Additionally, remote sensing-based models enable delineating MZ for fertilizer recommendations that are temporally closer to fertilization times.
Das Erbe der deutschen Kolonialzeit in Namibia im Fokus des "Tourist Gaze" deutscher Touristen
(2009)
Die Studie beschäftigt sich mit der Wahrnehmung des deutschen Kolonialerbes in Namibia aus Sicht deutscher Touristen. Namibia ist das Land in Afrika welches die stärkste Durchdringung mit Elementen der deutschen Kolonialzeit aufweist. Darüber hinaus zeichnet sich dieses Land durch eine sehr hohe touristische Bedeutung des deutschen Quellmarktes aus. Weiterhin ist die gemeinsame koloniale Vergangenheit weder bilateral noch innerhalb Namibias aufgearbeitet, was der Thematik eine gesellschaftspolitische Komponente verleiht.
Die Analyse der touristischen Wahrnehmung basiert auf 103 qualitativen Interviews mit deutschen Touristen in Namibia. Neben der Perspektive der Reisenden werden Akteure untersucht, welche den ‚Blick‘ der Touristen lenken und beeinflussen. Dabei kommen eine Inhaltsanalyse von deutschsprachiger Reiseliteratur sowie teilnehmende Beobachtungen bei Stadtführungen mit lokalen Reiseleitern in der Stadt zum Einsatz.
Die Resultate zeigen, dass die Touristen das Erbe der deutschen Kolonialzeit als sehr heterogenes Phänomen interpretieren. Durch das Aufsummieren der vielfältigen Erfahrungen mit gelebtem und gebautem Kolonialerbe wird die Wahrnehmung geographisch wirksam, da die Eindrücke auf Räume und Menschen übertragen werden und nicht auf punktuellen Elementen verharren. Aufgrund von Unterdrückung und Verbrechen in der Kolonialzeit sehen die befragten Touristen das deutsche Erbe in Namibia als ein ‚schwieriges’ an, das kaum nostalgische Gefühle auslöst, sondern eher zu einer kritischen Auseinandersetzung mit der Geschichte anregt. Der Grad dieser Dissonanz ist stark davon abhängig, in wie weit die koloniale Thematik nach Ansicht der Touristen in aktuellem Bezug steht oder aber als nicht mehr relevante Vergangenheit interpretiert wird.
Neben der ‚Dissonanz’ können die Touristen anhand der beiden weiteren Indikatoren ‚Interesse’ – im Sinne einer Auseinandersetzung und Informiertheit – sowie ‚Attraktion‘ – als touristische Bedeutung – typologisiert werden. Die entscheidende Determinante für die Charakterisierung der Befragten stellt das Maß der empfundenen Dissonanz dar. Weiterhin lässt sich eine Differenzierung in Touristen mit einer vorbereiteten und organisierten und solche mit einer unvorbereiteten und spontanen Konfrontation mit dem deutschen Erbe vornehmen. Insgesamt können fünf Typen – ‚klassische Heritage-Touristen’, ‚spontane Heritage-Touristen, ‚Kritiker’, ‚historische motivierte Touristen’ und ‚Sightseeing-Touristen’ – identifiziert werden, wobei den drei erstgenannten eine Wahrnehmung als ‚schwieriges’, dissonantes Erbe immanent ist.
Public safety and socio-economic development of the Jharia coalfield (JCF) in India is critically dependent on precise monitoring and comprehensive understanding of coal fires, which have been burning underneath for more than a century. This study utilizes New-Small BAseline Subset (N-SBAS) technique to compute surface deformation time series for 2017–2020 to characterize the spatiotemporal dynamics of coal fires in JCF. The line-of-sight (LOS) surface deformation estimated from ascending and descending Sentinel-1 SAR data are subsequently decomposed to derive precise vertical subsidence estimates. The most prominent subsidence (~22 cm) is observed in Kusunda colliery. The subsidence regions also correspond well with the Landsat-8 based thermal anomaly map and field evidence. Subsequently, the vertical surface deformation time-series is analyzed to characterize temporal variations within the 9.5 km\(^2\) area of coal fires. Results reveal that nearly 10% of the coal fire area is newly formed, while 73% persisted throughout the study period. Vulnerability analyses performed in terms of the susceptibility of the population to land surface collapse demonstrate that Tisra, Chhatatanr, and Sijua are the most vulnerable towns. Our results provide critical information for developing early warning systems and remediation strategies.
Der anthropogene Klimawandel ist eine der größten Herausforderungen des 21. Jahrhunderts. Eine Hauptschwierigkeit liegt dabei in der Unsicherheit bezüglich der regionalen Änderung von Niederschlag und Temperatur. Hierdurch wird die Entwicklung geeigneter Anpassungsstrategien deutlich erschwert.
In der vorliegenden Arbeit werden vier Evaluationsansätze mit insgesamt 13 Metriken für aktuelle globale (zwei Generationen) und regionale Klimamodelle entwickelt und verglichen, um anschließend eine Analyse der Projektionsunsicherheit vorzunehmen. Basierend auf den erstellten Modellbewertungen werden durch Gewichtung Aussagen über den Unsicherheitsbereich des zukünftigen Klimas getroffen. Die Evaluation der Modelle wird im Mittelmeerraum sowie in acht Unterregionen durchgeführt. Dabei wird der saisonale Trend von Temperatur und Niederschlag im Evaluationszeitraum 1960–2009 ausgewertet. Zusätzlich wird für bestimmte Metriken jeweils das klimatologische Mittel oder die harmonischen Zeitreiheneigenschaften evaluiert. Abschließend werden zum Test der Übertragbarkeit der Ergebnisse neben den Hauptuntersuchungsgebieten sechs global verteilte Regionen untersucht. Außerdem wird die zeitliche Konsistenz durch Analyse eines zweiten, leicht versetzten Evaluationszeitraums behandelt, sowie die Abhängigkeit der Modellbewertungen von verschiedenen Referenzdaten mit Hilfe von insgesamt drei Referenzdatensätzen untersucht.
Die Ergebnisse legen nahe, dass nahezu alle Metriken zur Modellevaluierung geeignet sind. Die Auswertung unterschiedlicher Variablen und Regionen erzeugt Modellbewertungen, die sich in den Kontext aktueller Forschungsergebnisse einfügen. So wurde die Leistung der globalen Klimamodelle der neusten Generation (2013) im Vergleich zur Vorgängergeneration (2007) im Schnitt ähnlich hoch bzw. in vielen Situationen auch stärker eingeordnet. Ein durchweg bestes Modell konnte nicht festgestellt werden. Der Großteil der entwickelten Metriken zeigt für ähnliche Situationen übereinstimmende Modellbewertungen. Bei der Gewichtung hat sich der Niederschlag als besonders geeignet herausgestellt. Grund hierfür sind die im Schnitt deutlichen Unterschiede der Modellleistungen in Zusammenhang mit einer geringeren Simulationsgüte. Umgekehrt zeigen die Metriken für die Modelle der Temperatur allgemein überwiegend hohe Evaluationsergebnisse, wodurch nur wenig Informationsgewinn durch Gewichtung erreicht werden kann. Während die Metriken gut für unterschiedliche Regionen und Skalenniveaus verwendet werden Evaluationszeiträume nicht grundsätzlich gegeben. Zusätzlich zeigen die Modellranglisten unterschiedlicher Regionen und Jahreszeiten häufig nur geringe Korrelationen. Dies gilt besonders für den Niederschlag. Bei der Temperatur sind hingegen leichte Übereinstimmungen auszumachen. Beim Vergleich der mittleren Ranglisten über alle Modellbewertungen und Situationen der Hauptregionen des Mittelmeerraums mit den Globalregionen besteht eine signifikante Korrelation von 0,39 für Temperatur, während sie für Niederschlag um null liegt. Dieses Ergebnis ist für alle drei verwendeten Referenzdatensätze im Mittelmeerraum gültig. So schwankt die Korrelation der Modellbewertungen des Niederschlags für unterschiedliche Referenzdatensätze immer um Null und die der Temperaturranglisten zwischen 0,36 und 0,44. Generell werden die Metriken als geeignete Evaluationswerkzeuge für Klimamodelle eingestuft. Daher können sie einen Beitrag zur Änderung des Unsicherheitsbereichs und damit zur Stärkung des Vertrauens in Klimaprojektionen leisten.
Die Abhängigkeit der Modellbewertungen von Region und Untersuchungszeitraum muss dabei jedoch berücksichtigt werden. So besitzt die Analyse der Konsistenz von Modellbewertungen sowie der Stärken und Schwächen der Klimamodelle großes Potential für folgende Studien, um das Vertrauen in Modellprojektionen weiter zu steigern.
Biological soil crusts (BSCs) are thin microbiological vegetation layers that naturally develop in unfavorable higher plant conditions (i.e., low precipitation rates and high temperatures) in global drylands. They consist of poikilohydric organisms capable of adjusting their metabolic activities depending on the water availability. However, they, and with them, their ecosystem functions, are endangered by climate change and land-use intensification. Remote sensing (RS)-based studies estimated the BSC cover in global drylands through various multispectral indices, and few of them correlated the BSCs’ activity response to rainfall. However, the allocation of BSCs is not limited to drylands only as there are areas beyond where smaller patches have developed under intense human impact and frequent disturbance. Yet, those areas were not addressed in RS-based studies, raising the question of whether the methods developed in extensive drylands can be transferred easily. Our temperate climate study area, the ‘Lieberoser Heide’ in northeastern Germany, is home to the country’s largest BSC-covered area. We applied a Random Forest (RF) classification model incorporating multispectral Sentinel-2 (S2) data, indices derived from them, and topographic information to spatiotemporally map the BSC cover for the first time in Central Europe. We further monitored the BSC response to rainfall events over a period of around five years (June 2015 to end of December 2020). Therefore, we combined datasets of gridded NDVI as a measure of photosynthetic activity with daily precipitation data and conducted a change detection analysis. With an overall accuracy of 98.9%, our classification proved satisfactory. Detected changes in BSC activity between dry and wet conditions were found to be significant. Our study emphasizes a high transferability of established methods from extensive drylands to BSC-covered areas in the temperate climate. Therefore, we consider our study to provide essential impulses so that RS-based biocrust mapping in the future will be applied beyond the global drylands.
Maize cropping systems mapping using RapidEye observations in agro-ecological landscapes in Kenya
(2017)
Cropping systems information on explicit scales is an important but rarely available variable in many crops modeling routines and of utmost importance for understanding pests and disease propagation mechanisms in agro-ecological landscapes. In this study, high spatial and temporal resolution RapidEye bio-temporal data were utilized within a novel 2-step hierarchical random forest (RF) classification approach to map areas of mono- and mixed maize cropping systems. A small-scale maize farming site in Machakos County, Kenya was used as a study site. Within the study site, field data was collected during the satellite acquisition period on general land use/land cover (LULC) and the two cropping systems. Firstly, non-cropland areas were masked out from other land use/land cover using the LULC mapping result. Subsequently an optimized RF model was applied to the cropland layer to map the two cropping systems (2nd classification step). An overall accuracy of 93% was attained for the LULC classification, while the class accuracies (PA: producer’s accuracy and UA: user’s accuracy) for the two cropping systems were consistently above 85%. We concluded that explicit mapping of different cropping systems is feasible in complex and highly fragmented agro-ecological landscapes if high resolution and multi-temporal satellite data such as 5 m RapidEye data is employed. Further research is needed on the feasibility of using freely available 10–20 m Sentinel-2 data for wide-area assessment of cropping systems as an important variable in numerous crop productivity models.
Land cover is a key variable in monitoring applications and new processing technologies made deriving this information easier. Yet, classification algorithms remain dependent on samples collected on the field and field campaigns are limited by financial, infrastructural and political boundaries. Here, animal tracking data could be an asset. Looking at the land cover dependencies of animal behaviour, we can obtain land cover samples over places that are difficult to access. Following this premise, we evaluated the potential of animal movement data to map land cover. Specifically, we used 13 White Storks (Cicona cicona) individuals of the same population to map agriculture within three test regions distributed along their migratory track. The White Stork has adapted to foraging over agricultural lands, making it an ideal source of samples to map this land use. We applied a presence-absence modelling approach over a Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) time series and validated our classifications, with high-resolution land cover information. Our results suggest White Stork movement is useful to map agriculture, however, we identified some limitations. We achieved high accuracies (F1-scores > 0.8) for two test regions, but observed poor results over one region. This can be explained by differences in land management practices. The animals preferred agriculture in every test region, but our data showed a biased distribution of training samples between irrigated and non-irrigated land. When both options occurred, the animals disregarded non-irrigated land leading to its misclassification as non-agriculture. Additionally, we found difference between the GPS observation dates and the harvest times for non-irrigated crops. Given the White Stork takes advantage of managed land to search for prey, the inactivity of these fields was the likely culprit of their underrepresentation. Including more species attracted to agriculture - with other land-use dependencies and observation times - can contribute to better results in similar applications.
Optical remote sensing is an important tool in the study of animal behavior providing ecologists with the means to understand species-environment interactions in combination with animal movement data. However, differences in spatial and temporal resolution between movement and remote sensing data limit their direct assimilation. In this context, we built a data-driven framework to map resource suitability that addresses these differences as well as the limitations of satellite imagery. It combines seasonal composites of multiyear surface reflectances and optimized presence and absence samples acquired with animal movement data within a cross-validation modeling scheme. Moreover, it responds to dynamic, site-specific environmental conditions making it applicable to contrasting landscapes. We tested this framework using five populations of White Storks (Ciconia ciconia) to model resource suitability related to foraging achieving accuracies from 0.40 to 0.94 for presences and 0.66 to 0.93 for absences. These results were influenced by the temporal composition of the seasonal reflectances indicated by the lower accuracies associated with higher day differences in relation to the target dates. Additionally, population differences in resource selection influenced our results marked by the negative relationship between the model accuracies and the variability of the surface reflectances associated with the presence samples. Our modeling approach spatially splits presences between training and validation. As a result, when these represent different and unique resources, we face a negative bias during validation. Despite these inaccuracies, our framework offers an important basis to analyze species-environment interactions. As it standardizes site-dependent behavioral and environmental characteristics, it can be used in the comparison of intra- and interspecies environmental requirements and improves the analysis of resource selection along migratory paths. Moreover, due to its sensitivity to differences in resource selection, our approach can contribute toward a better understanding of species requirements.