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WUEMoCA — научный инструмент веб-кар¬тографирования для мониторинга эф¬фек¬тивности земле- и водопользования на территориях орошаемого земледелия стран трансграничного бассейна Араль¬ского моря (Казахстана, Кыргызстана, Таджикистана, Туркменистана, Узбеки¬стана и Афганистана). Путём интеграции спутниковых данных по землепользованию, растениеводству и потреблению воды с гидрологическими и экономическими данными создаётся целый набор показателей. Инструмент полезен для выработки масштабных решений в вопросах распределения воды и землепользования, а также может применяться во многих практических сферах, в которых требуются независимые данные о конкретных обширных территориях.
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.
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.
Der Begriff der ‚Verträglichkeit‘ spielt eine zentrale Rolle für die politisch-planerische Steuerung von Einzelhandels- und Stadtentwicklung. Besonders kontrovers wird v.a. seit Mitte der 1990er Jahre die Frage der ‚Verträglichkeit‘ innerstädtischer Einkaufszentren diskutiert. Die vorliegende Studie untersucht anhand ehemaliger Shopping-Center-Planungen für die Mainzer Innenstadt, wie der Verträglichkeitsbegriff in der Praxis gefüllt wird und welche planerischen Steuerungslogiken hieraus hervorgehen. Die Arbeit setzt sich kritisch mit der Frage auseinander, auf welche normativen Wissensordnungen über den innerstädtischen Raum sich die politisch-planerische Bearbeitung der Verträglichkeitsproblematik stützt und welche Machtwirkungen hiermit einhergehen.
Ausgehend von einer poststrukturalistisch inspirierten, diskurstheoretischen Perspektive verschiebt die Studie damit den geographischen Blick auf die Verträglichkeitsfrage: Was ‚Verträglichkeit‘ für die politisch-planerische Praxis konkret bedeutet, ob ein geplantes Einkaufszentrum als ‚(innenstadt)verträglich‘ gelten kann bzw. welche konkreten Interventionen dies erfordert, hängt demzufolge weniger von objektiven ökonomischen, räumlichen oder städtebaulichen Gegebenheiten ab – vielmehr zeigt die Studie, dass eine ganzen Reihe von Techniken raumbezogener Wissensproduktion mobilisiert werden müssen, damit die Verträglichkeitsfrage überhaupt als eine objektivierbare Frage erscheinen kann.
WUEMoCA is an operational scientific webmapping tool for the regional monitoring of land and water use efficiency in the irrigated croplands of the transboundary Aral Sea Basin that is shared by Kazakhstan, Kyrgyzstan, Tajikistan, Turkmenistan, Uzbekistan, and Afghanistan. Satellite data on land use, crop pro-duction and water consumption is integrated with hydrological and economic information to provide of a set indicators. The tool is useful for large-scale decisions on water distribution or land use, and may be seen as demonstrator for numerous applications in practice, that require independent area-wide spatial information.
Durch die globale Organisation von Lebensmittelwarenketten steht Konsument*innen heute ein vielfältiges, ganzjährig nahezu gleichbleibendes Angebot an frischem Obst und Gemüse im Lebensmitteleinzelhandel zur Verfügung. Damit einher geht eine erhöhte Komplexität beim Lebensmitteleinkauf und ein verändertes Wissen von Konsument*innen, über die Waren: Das eigene Erfahren der Lebensmittelproduktion ist im Alltag heute nicht mehr möglich. Statt praktischem Wissen gewinnt damit explizites und objektiviertes Wissen über die Waren, z.B. in Form von Siegeln an Bedeutung. Viele Produkt- und Produktionseigenschaften entziehen sich zudem der Kenntnis der Konsument*innen, während gleichzeitig das Bewusstsein für Fragen sozialer und ökologischer Nachhaltigkeit steigt.
Die vorliegende Studie geht vor diesem Hintergrund am Beispiel des Einkaufs von frischem Obst und Gemüse der Frage nach, welche Bedeutung die Herkunftsangabe als Hinweis auf die Geographien der Waren für die Bewertung von frischem Obst und Gemüse hat und welches Wissen Konsument*innen über Waren und deren Biographien haben. Es wird zudem aufgezeigt, welche Rolle Nichtwissen beim Lebensmittelkonsum spielt.
Die Studie liefert Erkenntnisse für die bislang im deutschsprachigen Raum noch vergleichsweise wenig repräsentierte Konsumgeographie und macht Konzepte aus der Wissens- und Organisationssoziologie für die wirtschaftsgeographische Forschung fruchtbar. Aus einer Praxisperspektive bietet sie Anschlusspunkte für Fragen des nachhaltigen Konsums sowie des Verbraucherschutzes.
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.
Wetlands in West Africa are among the most vulnerable ecosystems to climate change. West African wetlands are often freshwater transfer mechanisms from wetter climate regions to dryer areas, providing an array of ecosystem services and functions. Often wetland-specific data in Africa is only available on a per country basis or as point data. Since wetlands are challenging to map, their accuracies are not well considered in global land cover products. In this paper we describe a methodology to map wetlands using well-corrected 250-meter MODIS time-series data for the year 2002 and over a 360,000 km2 large study area in western Burkina Faso and southern Mali (West Africa). A MODIS-based spectral index table is used to map basic wetland morphology classes. The index uses the wet season near infrared (NIR) metrics as a surrogate for flooding, as a function of the dry season chlorophyll activity metrics (as NDVI). Topographic features such as sinks and streamline areas were used to mask areas where wetlands can potentially occur, and minimize spectral confusion. 30-m Landsat trajectories from the same year, over two reference sites, were used for accuracy assessment, which considered the area-proportion of each class mapped in Landsat for every MODIS cell. We were able to map a total of five wetland categories. Aerial extend of all mapped wetlands (class “Wetland”) is 9,350 km2, corresponding to 4.3% of the total study area size. The classes “No wetland”/“Wetland” could be separated with very high certainty; the overall agreement (KHAT) was 84.2% (0.67) and 97.9% (0.59) for the two reference sites, respectively. The methodology described herein can be employed to render wide area base line information on wetland distributions in semi-arid West Africa, as a data-scarce region. The results can provide (spatially) interoperable information feeds for inter-zonal as well as local scale water assessments.
Die Bodenfeuchte stellt eine essenzielle Variable für den Energie-, Feuchte- und Stoffaustausch zwischen Landoberfläche und Atmosphäre dar. Ihre Auswirkungen auf Temperatur und Niederschlag sind vielfältig und komplex. Die in Klimamodellen verwendeten Schemata zur Simulation der Bodenfeuchte, auch bodenhydrologische Schemata genannt, sind aufgrund des Ursprungs der Klimamodelle aus Wettermodellen jedoch häufig sehr stark vereinfacht dargestellt.
Bei Klimamodellen, die Simulationen mit einer groben Auflösung von mehreren Zehner- oder Hunderterkilometern rechnen, können viele Prozesse vernachlässigt werden. Da die Auflösung der Klimamodelle jedoch stetig steigt und mittlerweile beim koordinierten Projekt regionaler Klimamodelle CORDEX-CORE standardmäßig bei 0.22° Kantenlänge liegt, müssen auch höher aufgelöste Daten und mehr Prozesse simuliert werden. Dies gilt erst recht mit Blick auf konvektionsauflösende Simulationen mit wenigen Kilometern Kantenlänge. Mit steigenden Modellauflösungen steigt zugleich die Komplexität und Differenziertheit der Fragestellungen, die mit Hilfe von Klimamodellen beantwortet werden sollen. An diesem Punkt setzt auch das Projekt BigData@Geo an, in dessen Rahmen die vorliegende Arbeit entstand. Ziel dieses Projektes ist es, hochaufgelöste Klimainformationen für den bayerischen Regierungsbezirk Unterfranken für Akteure aus der Land- und Forstwirtschaft sowie dem Weinbau zur Verfügung zu stellen.
Auf diesen angewandten und grundlegenden Anforderungen und Zielsetzungen basierend, bedarf auch das in dieser Arbeit verwendete regionale Klimamodell REMO (Version 2015) der weiteren Entwicklung. So ist das Hauptziel der Arbeit das bestehende einschichtige bodenhydrologische Schema durch ein mehrschichtiges zu ersetzen. Der Vorteil mehrerer simulierter Bodenschichten besteht darin, dass nun die vertikale Bewegung des Wassers in Form von Versickerung und kapillarem Aufstieg simuliert werden kann. Dies geschieht auf der Basis bodenhydrologischer Parameter, deren Wert in Abhängigkeit vom Boden und der Bodenfeuchte über die Wasserrückhaltekurve bestimmt wird. Für diese Kurve existieren verschiedene Parametrisierungen, von denen die Ansätze von Clapp-Hornberger und van Genuchten verwendet wurden. Außerdem kann die Bodenfeuchte nun bis zu einer Tiefe von circa 10 m beziehungsweise der Tiefe des anstehenden Gesteins simuliert werden. Damit besteht im Gegensatz zum vorherigen Schema, dessen Tiefe auf die Wurzeltiefe beschränkt ist, die Möglichkeit, dass Wasser auch unterhalb der Wurzeln zur Verfügung stehen kann und somit die absolute im Boden verfügbare Wassermenge zunimmt. Die Schichtung erlaubt darüber hinaus die Verdunstung aus unbewachsenem Boden lediglich auf Basis des in der obersten Schicht verfügbaren Wassers. Ein weiterer Prozess, der dank der Schichtung und der weiter unten erläuterten Datensätze neu parametrisiert werden kann, ist die Infiltration.
Für die Verwendung des Schemas sind Informationen über bodenhydrologische Parameter, die Wurzeltiefe und die Tiefe bis zum anstehenden Gestein erforderlich. Entsprechende Datensätze müssen hierfür aufbereitet und in das Modell eingebaut werden. Bezüglich der Wurzeltiefe wurden drei sich bezüglich der Tiefe, der Definition und der verfügbaren Auflösung stark voneinander unterscheidende Datensätze verglichen. Letztendlich wird die Wurzeltiefe aus dem mit einer anderen REMO-Version gekoppelten Vegetationsmodul iMOVE verwendet, da zukünftig eine Kopplung dieses Moduls mit dem mehrschichtigen Boden geplant ist und die Wurzeltiefen damit konsistent sind. Zudem ist die zugrundeliegende Auflösung der Daten hoch und es werden maximale Wurzeltiefen berücksichtigt, die besonders wichtig für die Simulation von Landoberfläche-Atmosphäre-Interaktionen sind. Diese Vorteile brachten die anderen Datensätze nicht mit. In der finalen Modellversion werden für die Tiefe bis zum anstehenden Gestein und die Korngrößenverteilungen die Daten von SoilGrids verwendet. Ein Vergleich mit anderen Bodendatensätzen fand in einer parallel laufenden Dissertation statt (Ziegler 2022). Bei SoilGrids ist hervorzuheben, dass die Korngrößenverteilungen in einer hohen räumlichen Auflösung (1 km^2 oder höher) und mit mehreren vertikalen Schichten vorliegen. Gegenüber dem ursprünglich in REMO verwendeten Datensatz mit einer Kantenlänge von 0.5° und ohne vertikale Differenzierung ist dies eine starke Verbesserung der Eingangsdaten. Dazu kommt, dass die Korngrößenverteilungen die Verwendung kontinuierlicher Pedotransferfunktionen statt fünf diskreter Texturklassen, denen für die bodenhydrologischen Parameter fixe Tabellenwerte zugewiesen werden, ermöglichen. Dies führt zu einer deutlich besseren Differenzierung des heterogenen Bodens.
Im Rahmen der Arbeit wurden insgesamt 19 Simulationen für Europa und ein erweitertes Deutschlandgebiet mit Auflösungen von 0.44° beziehungsweise 0.11° für den Zeitraum 2000 bis 2018 gerechnet. Dabei zeigte sich, dass die Einführung des mehrschichtigen Bodenschemas gegenüber dem einschichtigen Schema zu einer Verringerung der Bodenfeuchte in der Wurzeltiefe führt. Nichtsdestotrotz nimmt die absolute Wassermenge des Bodens durch die Berücksichtigung des Bodens unterhalb der Wurzelzone zu. Bezogen auf die einzelnen Schichten wird die Bodenfeuchte damit zwar unterschätzt, im Laufe der Modellentwicklung kann jedoch eine Verbesserung im Vergleich zu ERA5 erzielt werden. Das neue Schema führt zu einer Verringerung der Evapotranspiration, die über alle Schritte der Modellentwicklung und besonders während der Sommermonate auftritt. Im Vergleich zu Validationsdaten von ERA5 und GLEAM zeigt sich, dass dies eine Verbesserung dieser Größe bedeutet, die sowohl in der Fläche als auch beim Fehler und in der Verteilung auftritt.
Gleiches lässt sich für den Oberflächenabfluss sagen. Hierfür implementierte Schemata (Philip, Green-Ampt), die anders als das standardmäßig verwendete Improved-Arno-Schema bodenhydrologische Parameter berücksichtigen, konnten eine weitere Verbesserung im Flachland zeigen. In Gebirgsregionen nahm der Fehler durch die nicht enthaltene Berücksichtigung der Hangneigung jedoch zu, sodass in der finalen Modellversion auf das Improved-Arno-Schema zurückgegriffen wurde. Die Temperatur steigt durch die ursprüngliche Version des mehrschichtigen Schemas zunächst an, was zu einer Über- statt der vorherigen Unterschätzung gegenüber E-OBS führt. Die Modellentwicklung resultiert zwar in einer Reduzierung der Temperatur, jedoch fällt diese zu stark aus, sodass der Temperaturfehler letztendlich größer als in der einschichtigen Modellversion ist. Da die Evapotranspiration jedoch maßgeblich verbessert wurde, kann dieser Fehler eventuell auf ein übermäßiges Tuning der Temperatur zurückgeführt werden.
Die Betrachtung von Hitzeereignissen am Beispiel der Sommer 2003 und 2018 hat gezeigt, dass die Modellentwicklung dazu beiträgt, diese Ereignisse besser als das einschichtige Schema zu simulieren. Zwar trifft dies nicht auf das räumliche Verhalten der mittleren Temperatur zu, jedoch auf deren zeitlichen Verlauf. Hinzu kommt die bessere Simulation der täglichen Extrem- und besonders der Minimaltemperatur, was zu einer Erhöhung der täglichen Temperaturspanne führt. Diese wird von Klimamodellen in der Regel zu stark unterschätzt.
Durch die Berücksichtigung der vertikalen Wasserflüsse hat sich jedoch auch gezeigt, dass noch enormes Entwicklungspotenzial mit Blick auf (boden)hydrologische Prozesse besteht. Dies gilt in besonderem Maße für zukünftige Simulationen mit konvektionserlaubender Auflösung. So sollten subskalige Informationen des Bodens und der Orographie berücksichtigt werden. Dies dient einerseits der Repräsentation vorliegender Heterogenitäten und kann andererseits, wie am Beispiel der Infiltrationsschemata dargelegt, zur Verbesserung bestehender Prozesse beitragen. Da die simulierte Drainage durch das mehrschichtige Bodenschema im gleichen Maße zu- wie der Oberflächenabfluss abnimmt und das Wasser dem Modell in der Folge nicht weiter zur Verfügung steht, sollte zukünftig auch Grundwasser im Modell berücksichtigt werden. Eine Vielzahl von Studien konnte einen Mehrwert durch die Implementierung dieser Variable und damit verbundener Prozesse feststellen. Mittelfristig ist jedoch insgesamt die Kopplung an ein hydrologisches Modell zu empfehlen, um die bei hochauflösenden Simulationen relevanten Prozesse angemessen repräsentieren zu können. Hierfür bieten sich beispielsweise ParFlow oder mHM an.
Insgesamt ist festzuhalten, dass das mehrschichtige Bodenschema einen Mehrwert liefert, da schwer zu simulierende und in der Postprozessierung zu korrigierende Variablen wie die Evapotranspiration und der Oberflächenabfluss deutlich besser modelliert werden können als mit dem einschichtigen Schema. Dies gilt auch für die Extremtemperaturen. Beides ist klar auf die Schichtung des Bodens und damit einhergehender Prozesse zurückzuführen. Bezüglich der Daten zeigt sich, dass die Wurzeltiefe, die Berücksichtigung von SoilGrids und die vertikale Bodeninformation für die weitere Optimierung verantwortlich sind. Darüber hinaus ist der höhere Informationsgehalt, der anhand der geschichteten Bodenfeuchte zur Verfügung steht, ebenfalls als Mehrwert einzustufen.
This study investigates the projected precipitation changes of the 21st century in the Mediterranean area with a model ensemble of all available CMIP3 and CMIP5 data based on four different scenarios. The large spread of simulated precipitation change signals underlines the need of an evaluation of the individual general circulation models in order to give higher weights to better and lower weights to worse performing models. The models' spread comprises part of the internal climate variability, but is also due to the differing skills of the circulation models. The uncertainty resulting from the latter is the aim of our weighting approach. Each weight is based on the skill to simulate key predictor variables in context of large and medium scale atmospheric circulation patterns within a statistical downscaling framework for the Mediterranean precipitation. Therefore, geopotential heights, sea level pressure, atmospheric layer thickness, horizontal wind components and humidity data at several atmospheric levels are considered. The novelty of this metric consists in avoiding the use of the precipitation data by itself for the weighting process, as state-of-the-art models still have major deficits in simulating precipitation. The application of the weights on the downscaled precipitation changes leads to more reliable and precise change signals in some Mediterranean sub-regions and seasons. The model weights differ between sub-regions and seasons, however, a clear sequence from better to worse models for the representation of precipitation in the Mediterranean area becomes apparent.
The study investigates the water resources and aquifer dynamics of the igneous fractured aquifer-system of the Troodos Mountains in Cyprus, using a coupled, finite differences water balance and groundwater modelling approach. The numerical water balance modelling forms the quantitative framework by assessing groundwater recharge and evapotranspiration, which form input parameters for the groundwater flow models. High recharge areas are identified within the heavily fractured Gabbro and Sheeted Dyke formations in the upper Troodos Mountains, while the impervious Pillow Lava promontories - with low precipitation and high evapotranspiration - show unfavourable recharge conditions. Within the water balance studies, evapotranspiration is split into actual evapotranspiration and the so called secondary evapotranspiration, representing the water demand for open waters, moist and irrigated areas. By separating the evapotranspiration of open waters and moist areas from the one of irrigated areas, groundwater abstraction needs are quantified, allowing the simulation of single well abstraction rates in the groundwater flow models. Two sets of balanced groundwater models simulate the aquifer dynamics in the presented study: First, the basic groundwater percolation system is investigated using two-dimensional vertical flow models along geological cross-sections, depicting the entire Troodos Mountains up to a depth of several thousands of metres. The deeply percolating groundwater system starts in the high recharge areas of the upper Troodos, shows quasi stratiform flow in the Gabbro and Sheeted Dyke formations, and rises to the surface in the vicinity of the impervious Pillow Lava promontories. The residence times mostly yield less than 25 years, the ones of the deepest fluxes several hundreds of years. Moreover, inter basin flow and indirect recharge of the Circum Troodos Sedimentary Succession are identified. In a second step, the upper and most productive part of the fractured igneous aquifer-system is investigated in a regional, horizontal groundwater model, including management scenarios and inter catchment flow studies. In a natural scenario without groundwater abstractions, the recovery potential of the aquifer is tested. Predicted future water demand is simulated in an increased abstraction scenario. The results show a high sensitivity to well abstraction rate changes in the Pillow Lava and Basal Group promontories. The changes in groundwater heads range from a few tens of metres up to more than one hundred metres. The sensitivity in the more productive parts of the aquifer-system is lower. Inter-catchment flow studies indicate that - besides the dominant effluent conditions in the Troodos Mountains - single reaches show influent conditions and are sub-flown by groundwater. These fluxes influence the local water balance and generate inter catchment flow. The balanced groundwater models form thus a comprehensive modelling system, supplying future detail models with information concerning boundary conditions and inter-catchment flow, and allowing the simulation of impacts of landuse or climate change scenarios on the dynamics and water resources of the Troodos aquifer-system.
The command area of the Rakh branch canal grows wheat, sugarcane, and rice crops in abundance. The canal water, which is trivial for irrigating these crops, is conveyed to the farms through the network of canals and distributaries. For the maintenance of this vast infrastructure; the end users are charged on a seasonal basis. The present water charges are severely criticized for not being adequate to properly manage the entire infrastructure. We use the residual value to determine the value of the irrigation water and then based on the quantity of irrigation water supplied to farm land coupled with the infrastructure maintenance cost, full cost recovery figures are executed for the study area, and policy recommendations are made for the implementation of the full cost recovery system. The approach is unique in the sense that the pricings are based on the actual quantity of water conveyed to the field for irrigating crops. The results of our analysis showed that the canal water is severely under charged in the culturable command area of selected distributaries, thus negating the plan of having a self-sustainable irrigation system.
Summary
Introduction. Rapid and uncontrolled industrialisation and urbanisation in most developing countries are resulting in land, air and water pollution at rates that the natural environment cannot fully renew. These contemporary environmental issues have attracted local, national and international attention. The problem of urban garbage management is associated with rapid population growth in developing countries. These are pertinent environmental crises of sustainability and sanitation in Sub-Saharan Africa and other Third World countries. Despite efforts of the various tiers of government (the case of Nigeria with three tiers: Federal, State and Local governments) in managing solid waste in urban centres, it is still overflowing open dumpsites, litters streets and encroaches into water bodies. These affect the quality of urban living conditions and the natural environment.
Sub-Saharan and other developing countries are experiencing an upsurge in the accumulation and the diversity of waste including E-waste, waste agricultural biomass and waste plastics. The need for effective, sustainable and efficient management of waste through the application of 3Rs principle (Reduce, Reuse, and Recycle) is an essential element for promoting sustainable patterns of consumption and production. This study examined waste management in Imo State, Nigeria as an aspect correlated to the sustainability of its environment.
Materials and methods. To analyse waste management as a correlate of environmental sustainability in Sub-Saharan Africa, Imo State, in eastern Nigeria was chosen as a study area. Issues about waste handling and its impact on the environment in Imo have been reported since its creation in 1976; passing through the State with the cleanest State capital in 1980 to a ‘dunghill’ in 2013 and a ‘garbage capital’ on October 1, 2016. Within this State, three study sites were selected – Owerri metropolis (the State capital) Orlu and Okigwe towns. At these sites, households, commercial areas, accommodation and recreational establishments and schools, as well as dumpsites were investigated to ascertain the composition, quantity, distribution, handling patterns of waste in relation to the sustainability of the State’s environment. This was done conveniently but randomly through questionnaires, interviews, focus group discussions and non-participant observation; these were all heralded by a detailed deskwork. Data were entered using Microsoft Office Excel and were explored and analysed using the Statistical Package for Social Sciences - SPSS.
Data were made essentially of categorical variables and were analysed using descriptive statistics. The association between categorical variables was measured using Cramer’s V the Chi-Square that makes the power and the reliability of the test. Cramer’s V is a measure of association tests directly integrated with cross-tabulation. The Chi-Square test of equal proportions was used to compare proportions for significant differences at 0.05 levels. The statistical package - the Epi Info 6.04d was also used since a contingency table had to be created from several sub-outputs and determine the extent of association between the row and column categories.
The scale variable ‘quantity of waste generated’ was described using measures of central tendency. It was screened for normality using the Kolmogorov-Smirnov and Shapiro-Wilk tests for normality; in all context, the normality assumption was violated (P<0.05). Five null hypotheses were tested using Logistic Regression model. The explanatory power of individual conceptual component was calculated using the Cox & Snell R2 and that of individual indicators was also appraised using the Likelihood Ratio test.
In the context of this work, the significance of the variability explained by the model (baseline model) was appraised using the Omnibus Tests of Model Coefficients, the magnitude of this variability explained by the model using the Cox & Snell R2 and the effects of individual predictors using the Likelihood Ratio test.
Qualitatively, data from open-ended items, observations and interviews were analysed using the process of thematic analysis whereby concepts or ideas were grouped under umbrella terms or keywords. The results were presented using tables, charts, graphs, photos and maps.
Findings and discussions. The total findings and analyses indicated that proper waste handling in Imo State, Nigeria has a positive impact on the environment. This was assessed by the community’s awareness of waste management via sources like the radio and the TV, their education on waste management and schools’ integration of environmental education in their program. Although most community members perceived the State’s environment as compared to it about 10 years’ back has worsened, where they were conscious of proper waste handling measures, the environment was described to be better. This influence of environmental awareness and education on environmental sustainability appraised using Logistic Regression Model, portrayed a significant variability (Omnibus Tests of Model Coefficients: χ2=42.742; P=0.014), inferring that environmental awareness and education significantly predict environmental sustainability.
The findings also revealed that organic waste generation spearheaded amongst other waste types like paper, plastic, E-waste, metal, textile and glass. While waste pickers always sorted paper, plastics, aluminium and metal, some of them also sorted out textile and glass. Statistically (P<0.05), in situations where waste was least generated (i.e., 1-2kg per day), community members maintained that the environmental quality was better in comparison to 10 years’ back. Waste items like broken glass and textile as well as the remains of E-waste after the extraction of copper and brass were not sorted for and these contributed more to environmental degradation.
Similarly, the influence of wealth on environmental sustainability was appraised using Logistic Regression Model including development index related indicators like education, occupation, income and the ability to pay for waste disposal. Harmonising the outcome, farmers, who were mostly the least educated claimed to notice more environmental improvement. In addition, those who did not agree to pay for waste disposal who were mostly those with low income (less than 200,000 Naira, i.e. about 620 Euros monthly) perceived environmental improvement more than those with income above 200,000 Naira. This irony can be attributed to the fact that those with low educational backing lack the capacity to appreciate environmental sustainability pointers well as compared to those with a broader educational background with critical thinking.
The employment and poverty reduction opportunities pertaining to waste management on environmental sustainability was appraised using qualitative thematic analysis. All community members involved in sorting, buying and selling of waste items had no second job. They attested that the money earned from their activities sustained their livelihood and families. Some expressed love for the job, especially as they were their own masters. Waste picking and trading in waste items are offering employment opportunities to many communities around the world. For instance, in the waste recycling, waste composting, waste-to-energy plants and die Stadtreiniger in Würzburg city. The workers in these enterprises have jobs as a result of waste.
Waste disposal influence on environmental sustainability was appraised using the Binary Logistic Regression Model and the variability explained by the model was significant. The validity was also supported by the Wald statistics (P<0.05), which indicates the effect of the predictors is significant. Environmental sustainability was greatly reliant on indicators like the frequency at which community members emptied their waste containers; how/where waste is disposed of, availability of disposal site or public bin near the house, etc. Imolites who asserted to have public waste bins or disposal sites near their houses maintained that the quality of the State’s environment had worsened as such containers/disposal sites were always stinking as well as had animals and smoke around them. Imolites around disposal sites complained of traits like diarrhoea, catarrh, insect bites, malaria, smoke and polluted air.
Conclusions. The liaison between poor waste management strategies and the sustainability of the Imo State environment was considered likely as statistically significant ineffectiveness, lack of awareness, poverty, insufficient and unrealistic waste management measures were found in this study area. In these situations, the environment was said to have not improved. Such inadequacies in the handling of generated waste did not only expose the citizenry to health dangers but also gave rise to streets and roads characterized by filth and many unattended disposal sites unleashing horrible odour to the environment and attracting wild animals. This situation is not only prevalent in Imo State, Nigeria but in many Sub-Saharan cities.
Future Perspectives. To improve the environment in Sub-Saharan Africa, it is imperative to practice an inclusive and integrated sustainable waste management system. The waste quantity in this region is fast growing, especially food/organic waste. The region should aim at waste management laws and waste reduction strategies, which will help save and produce more food that it really needs. Waste management should be dissociated from epidemic outbreaks like cholera, typhoid, Lassa fever and malaria, whose vectors thrive in filthy environments. Water channels and water bodies should not be waste disposal channels or waste disposal sites.
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.
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.
Freely available satellite data at Google Earth Engine (GEE) cloud platform enables vegetation phenology analysis across different scales very efficiently. We evaluated seasonal and annual phenology of the old-growth Hyrcanian forests (HF) of northern Iran covering an area of ca. 1.9 million ha, and also focused on 15 UNESCO World Heritage Sites. We extracted bi-weekly MODIS-NDVI between 2017 and 2020 in GEE, which was used to identify the range of NDVI between two temporal stages. Then, changes in phenology and growth were analyzed by Sentinel 2-derived Temporal Normalized Phenology Index. We modelled between seasonal phenology and growth by additionally considering elevation, surface temperature, and monthly precipitation. Results indicated considerable difference in onset of forests along the longitudinal gradient of the HF. Faster growth was observed in low- and uplands of the western zone, whereas it was lower in both the mid-elevations and the western outskirts. Longitudinal range was a major driver of vegetation growth, to which environmental factors also differently but significantly contributed (p < 0.0001) along the west-east gradient. Our study developed at GEE provides a benchmark to examine the effects of environmental parameters on the vegetation growth of HF, which cover mountainous areas with partly no or limited accessibility.
West Africa is one of the fastest growing regions in the world with annual population growth rates of more than three percent for several countries. Since the 1950s, West Africa experienced a fivefold increase of inhabitants, from 71 to 353 million people in 2015 and it is expected that the region’s population will continue to grow to almost 800 million people by the year 2050. This strong trend has and will have serious consequences for food security since agricultural productivity is still on a comparatively low level in most countries of West Africa. In order to compensate for this low productivity, an expansion of agricultural areas is rapidly progressing. The mapping and monitoring of agricultural areas in West Africa is a difficult task even on the basis of remote sensing. The small scale extensive farming practices with a low level of agricultural inputs and mechanization make the delineation of cultivated land from other land cover and land use (LULC) types highly challenging. In addition, the frequent cloud coverage in the region considerably decreases the availability of earth observation datasets. For the accurate mapping of agricultural area in West Africa, high temporal as well as spatial resolution is necessary to delineate the small-sized fields and to obtain data from periods where different LULC types are distinguishable. However, such consistent time series are currently not available for West Africa. Thus, a spatio-temporal data fusion framework was developed in this thesis for the generation of high spatial and temporal resolution time series.
Data fusion algorithms such as the Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (ESTARFM) enjoyed increasing popularity during recent years but they have hardly been used for the application on larger scales. In order to make it applicable for this purpose and to increase the input data availability, especially in cloud-prone areas such as West Africa, the ESTARFM framework was developed in this thesis introducing several enhancements. An automatic filling of cloud gaps was included in the framework in order to use even partly cloud-covered Landsat images for the fusion without producing gaps on the output images. In addition, the ESTARFM algorithm was improved to automatically account for regional differences in the heterogeneity of the study region. Further improvements comprise the automation of the time series generation as well as the significant acceleration of the processing speed through parallelization. The performance of the developed ESTARFM framework was tested by fusing an 8-day NDVI time series from Landsat and MODIS data for a focus area of 98,000 km² in the border region between Burkina Faso and Ghana. The results of this test show the capability of the ESTARFM framework to accurately produce high temporal resolution time series while maintaining the spatial detail, even in such a heterogeneous and cloud-prone region.
The successfully tested framework was subsequently applied to generate consistent time series as the basis for the mapping of agricultural area in Burkina Faso for the years 2001, 2007, and 2014. In a first step, high temporal (8-day) and high spatial (30 m) resolution NDVI time series for the entire country and the three years were derived with the ESTARFM framework. More than 500 Landsat scenes and 3000 MODIS scenes were automatically processed for this purpose. From the fused ESTARFM NDVI time series, phenological metrics were extracted and together with the single time steps of NDVI served as input for the delineation of rainfed agricultural areas, irrigated agricultural areas and plantations. The classification was conducted with the random forest algorithm at a 30 m spatial resolution for entire Burkina Faso and the three years 2001, 2007, and 2014. For the training and validation of the classifier, a randomly sampled reference dataset was generated from Google Earth images based on expert knowledge of the region. The overall classification accuracies of 92% (2001), 91% (2007), and 91% (2014) indicate the well-functioning of the developed methodology. The resulting maps show an expansion of agricultural area of 91% from about 61,000 km² in 2001 to 116,900 km² in 2014. While rainfed agricultural areas account for the major part of this increase, irrigated areas and plantations also spread considerably. Especially the expansion of irrigation systems and plantation area can be explained by the promotion through various national and international development projects. The increase of agricultural areas goes in line with the rapid population growth in most of Burkina Faso’s provinces which still had available land resources for an expansion of agricultural area. An analysis of the development of agricultural areas in the vicinity of protected areas highlighted the increased human pressure on these reserves. The protection of the remnant habitats for flora and fauna while at the same time improving food security for a rapidly growing population, are the major challenges for the region in the future.
The developed ESTARFM framework showed great potential beyond its utilization for the mapping of agricultural area. Other large-scale research that requires a sufficiently high temporal and spatial resolution such as the monitoring of land degradation or the investigation of land surface phenology could greatly benefit from the application of this framework.
Large-area remote sensing time-series offer unique features for the extensive investigation of our environment. Since various error sources in the acquisition chain of datasets exist, only properly validated results can be of value for research and downstream decision processes. This review presents an overview of validation approaches concerning temporally dense time-series of land surface geo-information products that cover the continental to global scale. Categorization according to utilized validation data revealed that product intercomparisons and comparison to reference data are the conventional validation methods. The reviewed studies are mainly based on optical sensors and orientated towards global coverage, with vegetation-related variables as the focus. Trends indicate an increase in remote sensing-based studies that feature long-term datasets of land surface variables. The hereby corresponding validation efforts show only minor methodological diversification in the past two decades. To sustain comprehensive and standardized validation efforts, the provision of spatiotemporally dense validation data in order to estimate actual differences between measurement and the true state has to be maintained. The promotion of novel approaches can, on the other hand, prove beneficial for various downstream applications, although typically only theoretical uncertainties are provided.
Land Surface Temperature (LST) is an important parameter for tracing the impact of changing climatic conditions on our environment. Describing the interface between long- and shortwave radiation fluxes, as well as between turbulent heat fluxes and the ground heat flux, LST plays a crucial role in the global heat balance. Satellite-derived LST is an indispensable tool for monitoring these changes consistently over large areas and for long time periods. Data from the AVHRR (Advanced Very High-Resolution Radiometer) sensors have been available since the early 1980s. In the TIMELINE project, LST is derived for the entire operating period of AVHRR sensors over Europe at a 1 km spatial resolution. In this study, we present the validation results for the TIMELINE AVHRR daytime LST. The validation approach consists of an assessment of the temporal consistency of the AVHRR LST time series, an inter-comparison between AVHRR LST and in situ LST, and a comparison of the AVHRR LST product with concurrent MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) LST. The results indicate the successful derivation of stable LST time series from multi-decadal AVHRR data. The validation results were investigated regarding different LST, TCWV and VA, as well as land cover classes. The comparisons between the TIMELINE LST product and the reference datasets show seasonal and land cover-related patterns. The LST level was found to be the most determinative factor of the error. On average, an absolute deviation of the AVHRR LST by 1.83 K from in situ LST, as well as a difference of 2.34 K from the MODIS product, was observed.
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.