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- Deutsches Zentrum für Luft & Raumfahrt (DLR) (1)
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Die vorliegende Untersuchung befaßt sich mit den Einsatzmöglichkeiten von Geoinformationssystemen (GIS) bei der Bewertung von Einzelstandorten oder größeren zusammenhängenden Gebieten im Hinblick auf die Eignung zur thermischen Nutzung des flachen Untergrundes bis 200m Tiefe. Untersuchungsregion ist der Regierungsbezirk Unterfranken in Nordbayern (8500km2). Die durchgeführten Arbeiten beinhalten die Ermittlung, Sammlung und Organisation der für die Bewertung notwendigen Basisdaten, die Festlegung geeigneter Bewertungskriterien für die verschiedenen Verfahren der thermischen Nutzung und die Erarbeitung von Bewertungskonzeptionen. Unterschiedliche Bewertungsansätze wurden auf die Untersuchungsregion bzw. auf Ausschnitte angewendet und die Ergebnisse in Form einer qualitativen Aufwand-Nutzen-Analyse verglichen. Besonders eingehend wurden Möglichkeiten zur Erstellung von Übersichtsdarstellungen mittleren Maßstabs sowie ein „Expertensystemansatz" betrachtet, der eine interaktive, individuelle Standortanalyse ermöglicht. Für den Expertensystemansatz wurde eine entsprechende Anwendung in einer GIS-Umgebung (Avenue, ArcView GIS 3.2) programmiert. Wesentlicher Bestandteil beider Konzeptionen ist ein quasi-dreidimensionales geologisch-hydrogeologisches Untergrundmodell, das die Berücksichtigung der dreidimensionalen Verteilung der relevanten Untergrundparameter bei der Standortbewertung erlaubt. Die Arbeit beinhaltet eine Erläuterung der maßgeblichen Verfahren der thermischen Nutzung des Untergrundes unter besonderer Berücksichtigung der geologischen Anforderungen, eine Beschreibung der beteiligten geologischen, hydrogeologischen und physikalischen Parameter und Prozesse, eine Übersichtsdarstellung der geologischen Verhältnisse in Unterfranken sowie eine Einführung in die angewendeten GIS-Konzepte und Methoden. Zur thermischen Nutzung des flachen Untergrundes bis etwa 200m Tiefe bestehen prinzipiell zwei Möglichkeiten: die Gewinnung von Niedrigtemperaturwärme aus Boden und Grundwasser mit Hilfe von Wärmepumpen sowie die saisonale Speicherung von Solar- oder Überschußwärme in Erdwärmespeichern. Beide Verfahren sind auch zu Kühlzwecken einsetzbar. Obwohl entsprechende Techniken seit mehreren Jahrzehnten untersucht werden, sind thermische Nutzungen des flachen Untergrundes in Deutschland, verglichen mit anderen Ländern wie der Schweiz, Schweden oder den USA, bislang wenig verbreitet. Grund hierfür ist auch das Fehlen regionalspezifischer Untersuchungen, die den potentiellen Nutzern schon im Vorfeld ihrer Planungen die Möglichkeiten und Einschränkungen an ihrem Standort aufzeigen. Die Eignung eines Standorts wird durch naturräumliche Faktoren (geologisch-physikalische, klimatische und geomorphologische Bedingungen), infrastrukturelle Faktoren (Besiedlungsstruktur, Erschließung) und durch rechtliche Faktoren (Genehmigungsfragen, Nutzungsbedingungen) bestimmt. Insgesamt ergibt sich aus der Vielzahl von Einflußfaktoren ein komplexes System, das, da es vorrangig durch raumbezogene Parameter bestimmt ist, am sinnvollsten in einem GIS beschrieben und analysiert werden kann. Ein solches GIS muß zum einen die erforderlichen Basisdaten, zum anderen spezielle Analyseverfahren zur Verfügung stellen. Weiterhin müssen Kriterien vorhanden sein, die auf die in der Untersuchungsregion vorliegenden Verhältnisse anwendbar sind und eine aussagekräftige Beurteilung erlauben. Mit diesen drei Komponenten erhält der Benutzer des GIS die Möglichkeit, Bewertungen für eine vom ihm gewünschte Anlagenkonzeption an einem bestimmten Standort zu erstellen. Die Aufstellung angemessener Bewertungskriterien stellt dabei eine der wesentlichen Schwierigkeiten dar. Zusätzlich ist es bereichsweise schwierig oder gar unmöglich, die für die Analyse notwendigen Basisdaten bereitzustellen. Vergleichsweise unproblematisch ist dagegen die Festlegung angemessener Analyseverfahren. Der Schwerpunkt der Untersuchung lag auf der Beantwortung der Frage, inwieweit sich GIS sinnvoll bei der Standortbewertung für die thermische Nutzung des Untergrundes in Unterfranken einsetzen lassen. Dabei konnte festgestellt werden, daß der Einsatz von GIS für die Erstellung von Übersichtskarten mittleren Maßstabs des Potentials bis etwa 1:100.000 möglich und mit nicht allzu hohem Aufwand durchzuführen ist. Die Erstellung solcher Karten erscheint sinnvoll für die Information von Bürgern, planenden Firmen und Genehmigungsbehörden sowie zur Ermittlung des Potentials im Rahmen von überregionalen Planungen. Entsprechende Karten können gedruckt oder in digitalem Format verbreitet werden. Im Fall der digitalen Verbreitung ist eine interaktive Benutzerführung realisierbar. Solche Übersichtskarten bieten aber weder eine echte Hilfestellung für die Planung konkreter Projekte noch kann von ihnen eine rechtliche Sicherheit im Bezug auf Genehmigungsfragen erwartet werden. Ein deutlich höherer Arbeitsaufwand ist zur Erstellung von GIS-Anwendungen erforderlich, die konkret zur Anlagenplanung bei bereits festgelegtem oder noch zu ermittelndem Standort eingesetzt werden sollen. Da hier individuelle lage- und projektspezifische Gegebenheiten zu berücksichtigen und Informationen aus unterschiedlichen Fachgebieten zu verarbeiten sind, bietet es sich an, solche „Planungsinstrumente" in Form sogenannter „Expertensysteme" zu konzipieren. In einem solchen System wird die Eignung eines Standortes entsprechend einer vom Nutzer vorgegebenen Anlagenkonzeption individuell bestimmt. Der Vorteil eines solchen interaktiven Konzepts liegt darin, daß es weitaus flexibler ist als ein Kartenwerk, das im Allgemeinen nicht beliebig oft aktualisiert und an geänderte Anforderungen angepaßt werden kann. In das Expertensystem können Berechnungs- und Auslegungsprogramme, die Daten aus dem GIS beziehen, einbezogen werden. Grundvoraussetzung für eine aussagekräftige Beurteilung der geologisch- hydrogeologischen Situation innerhalb eines solchen Expertensystems ist ein dreidimensionales Untergrundmodell, das es ermöglicht, teufenabhängige Informationen über relevante Parameter am betrachteten Standort abzurufen und diese mit Hilfe von angepaßten Bewertungsalgorithmen zu verarbeiten. Die Detailtreue des Modells ist dabei gleichermaßen bestimmend für die Signifikanz der Bewertungsergebnisse, wie die angemessene Definition der Bewertungskriterien. In der vorliegenden Untersuchung wurde für einen neun Blätter der TK25 umfassenden Ausschnitt im südlichen Unterfranken ein entsprechendes Untergrundmodell erstellt. Die Erstellung eines anwendungstauglichen Expertensystems war im Rahmen dieser Untersuchung nicht möglich. Es wurde allerdings eine GIS-Anwendungen erstellt, die die grundlegenden Elemente eines Expertensystems beinhaltet. Dieses Programm ermöglicht es, Standortbewertungen für Einzelpunkte oder größere zusammenhängende Flächen zu berechnen und zusätzlich alle relevanten Informationen, die in der Datenbasis enthalten sind, abzurufen. Die Ergebnisse können kartenmäßig dargestellt oder in Form eines Ergebnisprotokolls ausgegeben werden. Der Schwerpunkt des Bewertungskonzepts wurde auf die Bewertung von Erdsondenwärmespeichern gelegt, es können aber auch Standortbewertungen für erdgekoppelte Wärmepumpenanlagen mit Erdsonden erstellt werden. Der Benutzer hat neben der Auswahl des zu bewertenden Verfahrens die Möglichkeit, die Tiefe, für die die Bewertung gültig sein soll, festzulegen. Darüberhinaus kann festgelegt werden, ob die Bewertung beispielsweise unter Einbeziehung rechtlicher Fragestellungen erfolgen soll. Es zeigt sich, daß von einem solchen System ein hoher Nutzen zu erwarten ist. Gleichzeitig ist der Aufwand zur Erstellung sehr hoch. Die Datenerhebung und –aufbereitung stellt dabei den weitaus größten Arbeitsaufwand dar. Ob es lohnend ist, entsprechende Expertensysteme für größere Gebiete zu erstellen, hängt von der zukünftigen Entwicklung der oberflächennahen thermischen Nutzung des Untergrundes ab. Derzeit scheint die Nachfrage, in Anbetracht der zu erwartenden Kosten, noch gering. Neben der grundsätzlichen Betrachtung der Einsatzmöglichkeiten von GIS, wurde das geologische Potential für thermische Nutzungen des flachen Untergrundes in Unterfranken untersucht. Es konnte gezeigt werden, daß für die Speicherung thermischer Energie im Untergrund mit vertikalen Erdsonden mäßig gute bis gute Voraussetzungen bestehen. Das Potential wird allerdings durch infrastrukturelle und vor allem rechtliche Einschränkungen gemindert. Dagegen sind die geologischen Verhältnisse für die Aquiferspeicherung ungeeignet. Die Gewinnung von Wärmeenergie aus dem Untergrund mit Hilfe von Wärmepumpen ist in Unterfranken aus geologischer Sicht in sehr vielen Bereichen möglich. Besonders geeignet sind vertikale Erdreichwärmetauscher (Erdsonden), die in fast allen Gebieten eingesetzt werden können. Viele Gebiete weisen sogar ausgesprochen günstige Voraussetzungen auf. Die Einsatzmöglichkeiten von grundwassergekoppelten Wärmepumpen beschränken sich dagegen auf die pleistozänen Aquifere der Flußtäler, die zwar aufgrund der hohen Besiedlungsdichte ein gesteigertes Nachfragepotential aufweisen, anderseits aber bereits intensiv für die Vorrang genießende Trinkwasserversorgung genutzt werden. Die Ergebnisse dieser Untersuchung gelten vorwiegend für den Raum Unterfranken. Sie sind aber weitgehend auch auf das Süddeutsche Schichtstufenland und andere, von mesozoischen Gesteinen geprägte Bereiche übertragbar. Deutliche Unterschiede bezüglich der geologisch-hydrogeologischen Situation bestehen dagegen z.B. im süddeutschen Molassebecken oder im gesamten Bereich der norddeutschen Tiefebene. Die entwickelten Bewertungskonzeptionen können letztlich an vielfältige geologische Verhältnisse angepaßt werden. Ihre Anwendung beschränkt sich dabei nicht auf die Verfahren der thermischen Nutzung des Untergrundes, sondern ist prinzipiell in allen Bereichen möglich, in denen eine geologisch-hydrogeologische Beurteilung des Untergrundes erforderlich ist.
Thin, pyroclastic marker beds are preserved in argillaceous units of the Dwyka Group in southern Nambia and South Africa which are the earliest witnesses of volcanism in Karoo-equivalent strata of southern Africa. The aim of this study is to present the field appearance of these marker beds, to characterise their mineralogy, geochemistry and heavy mineral contents and to present new radiometric age data from their juvenile zircons. Carboniferous-Permian Karoo deposits in the Aranos Basin of southern Namibia include the glacially dominated, Carboniferous Dwyka Group and the shelf sediments of the overlying Permian Ecca Group. The Dwyka Group can be subdivided into four upward-fining deglaciation sequences, each capped by relatively fine-grained glaciolacustrine or glaciomarine deposits. The uppermost part of the second deglaciation sequence comprises a thick fossiliferous mudstone unit, referred to as the ”Ganigobis Shale Member”. An abundance of marine macro- and ichnofossils as well as extrabasinally derived ashfall tuff beds characterise the more than 40 m thick mudstones and provide the basis for an integrated high-resolution biostratigraphic and tephrostratigraphic framework. The Ganigobis Shale Member contains remains of paleoniscoid fishes, bivalves, gastropods, scyphozoa, crinoid stalks, sponges and sponge spicules, radiolaria, coprolites and permineralised wood. These mostly marine body and trace fossils record the extent of the first of a series of marine incursions into the disintegrating Gondwanan interior as early as the Carboniferous. Within the Ganigobis Shale Member 21 bentonitic tuff beds displaying a thickness of 0.1 and 2.0 cm were determined which in part can be traced laterally over tens of kilometres indicating an ashfall derivation. Further bentonitic tuff beds of the Dwyka Group were detected in cut banks of the Orange River near Zwartbas in the Karasburg Basin (southern Namibia). The 65 tuff beds vary between 0.1 and 4.0 cm in thickness. Due to a similar fossil content and age of the background deposits, the tuff beds are thought to have originated from the same source area as those from the Aranos Basin. Thin-sections reveal the derivation of the tuff beds as distal fallout ashes produced by explosive volcanic eruptions. The matrix consists of a micro- to cryptocrystalline clay mineral-quartz mixture. Rare fragments of splinter quartz, completely recrystallized ash-sized particles of former volcanic glass and few apatite and zircon grains are the only juvenile components. The tuff beds contain as non-opaque, juvenile heavy minerals mostly zircon, apatite, monazite and sphene but also biotite, garnet, hornblende and tourmaline. Geochemical analyses point to an original, intermediate to acid composition of the tuff samples. LREE enrichment and Eu-anomalies show that the parent magma of the tuff beds was a highly evolved calc-alkaline magma. Tectonomagmatic discrimination diagrams point to a volcanic arc setting. Bedding characteristics and the lack of any Carboniferous-Permian volcanic successions onshore Namibia makes an aeolian transport of the ash particles over larger distances likely. Siliceous ashes could thus have been transported by prevailing south-westerly winds from arc-related vents in South America to southern Africa. A second, more local source area could have been located in an intracontinental rift zone along the western margin of southern Africa which is indicated by north-south directed ice-flow directions in the Late Carboniferous. SHRIMP-based age determinations of juvenile magmatic zircons separated from the tuff beds allow a new time calibration of Dwyka Group deglaciation sequences II - IV and the Dwyka/Ecca boundary. Zircons of the Ganigobis Shale Member yield SHRIMP-ages of 302-300 Ma. This dates the uppermost part of the second deglaciation sequence in southern Namibia to the Late Carboniferous (Gzelian) and provides a minimum age for the onset of Karoo-equivalent marine deposition. The age of the uppermost argillaceous part of the third deglaciation sequence (297 Ma) was determined from zircons of a tuffaceous bed sampled in a roadcut in the Western Cape Province, South Africa. The deposits correlate with the Hardap Shale Member in the Aranos Basin of southern Namibia which are part of much more widespread Eurydesma transgression. The age of the Dwyka/Ecca boundary was determined by SHRIMP-measurements of juvenile zircons from two tuff beds of the basal Prince Albert Formation sampled in the Western Cape Province (South Africa). The zircons revealed ages of 289 - 288 Ma which date the Dwyka/Ecca boundary at about 290 Ma. According to these ages, deglaciation sequences II-IV lasted for 5 Ma on average.
Weltweit sind Trockengebiete in ständiger Veränderung, verursacht durch natürliche klimatische Schwankungen und oftmals durch Prozesse der Landdegradation. Auch weisen die meisten semi-ariden Naturräume eine große räumliche Heterogenität auf, hervorgerufen durch ein kleinräumiges Mosaik aus Gräsern, kleineren Sträuchern und Bereichen offenliegenden Bodens. Die Dichte der Vegetation wird primär vom pflanzenverfügbaren Wasser bestimmt, aber auch der Entwicklungs- und Degradationszustand der Böden sowie anthropogen bedingte Faktoren spielen hierbei eine Rolle. Zur Charakterisierung und Kartierung der Vegetation sowie zur Bewertung des Bodenerosionsrisikos und des Degradationszustands hat sich die Erhebung der Bedeckungsgrade von vitaler, photosynthetisch aktiver Vegetation (PV), von abgestorbener oder zeitweise vertrockneter und somit nicht photosynthetisch aktiver Vegetation (NPV) sowie von offenliegendem Boden als zweckmäßig herausgestellt. Die Nutzung der Fernerkundung für diese Aufgabe erfolgt zumeist nur für kleinmaßstäbige Kartierungen und – im Falle von Multispektralsensoren – unter Vernachlässigung nicht-photosynthetisch aktiver Vegetation. Die räumliche Variabilität der Vegetation-Boden-Mosaike liegt oftmals in der Größenordnung von wenigen Metern und somit unterhalb des räumlichen Auflösungsvermögens von Fernerkundungssystemen. Um dennoch die verschiedenen Anteile innerhalb eines Pixels identifizieren und quantifizieren zu können, sind Methoden der Subpixel-Klassifikation notwendig. In dieser Arbeit wird eine Methodik zur verbesserten und automatisierbaren Ableitung von Bodenbedeckungsgraden in semi-ariden Naturräumen vorgestellt. Hierzu wurde ein Verfahren zur linearen spektralen Entmischung in Form einer Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis (MESMA) entwickelt und umgesetzt. Durch diese Methodik kann explizit die spektrale Variabilität von Vegetation und Boden in das Mischungsmodellmiteinbezogen werden, und quantitative Anteile für die funktionalen Klassen PV, NPV und Boden innerhalb eines Pixels erfasst werden. Durch die räumliche Kartierung der verwendeten EM wird weiterhin eine thematische Klassifikation erreicht. Die hierfür benötigten Informationen können – wie im Falle der Spektren reiner Materialien (EM-Spektren) – aus den Bilddaten selbst abgeleitet werden, oder können – wie ein Geländemodell und die Information über den Scanwinkel – im Zuge der Vorprozessierung aus weiteren Datenquellen erzeugt werden. Hinsichtlich der automatisierten EM-Ableitung wird eine zweistufige Methodik eingesetzt, welche auf einer angepassten Version des Sequential Maximum Angle Convex Cone (SMACC)-Verfahrens sowie der Analyse einer ersten Entmischungsiteration basiert. Die Klassifikation der gefundenen potentiellen EM erfolgt durch ein merkmalsbasiertes Verfahren. Weiterhin weisen nicht-photosynthetisch aktive Vegetation und Boden eine hohe spektrale Ähnlichkeit auf. Zur sicheren Trennung kann die Identifikation schmaler Absorptionsbanden dienen. Zu diesen zählen beispielsweise die Absorptionsbanden von Holozellulose und – je nach Bodentyp – Absorptionsbanden von Bodenmineralen. Auch die spektrale Variabilität der Klassen PV und NPV erfordert zur sicheren Unterscheidung die Verwendung biophysikalisch erklärbarer Merkmale im Spektrum. Hierzu zählen unter anderem die Stärke der Chlorophyll-Absorption, die Form und Lage der ’RedEdge’ und das Auftreten von Holozellulosebanden. Da diese spektrale Information bei herkömmlichen Entmischungsansätzen nicht berücksichtigt wird, erfolgt überwiegend eine Optimierung der Gesamtalbedo, was zu einer schlechten Trennung der Klassen führen kann. Aus diesem Grund wird in der vorliegenden Arbeit der MESMA-Ansatz dahingehend erweitert, dass spektrale Information in Form von identifizierten und parametrisierten Absorptionsbanden in den Entmischungsprozess mit einfließt und hierdurch das Potential hyperspektraler Datensätze besser genutzt werden kann. Auch wird in einer zusätzlichen Entmischungsiteration die räumliche Nachbarschaft betrachtet, um insbesondere die Verwendung des sinnvollsten Boden-EMs zu gewährleisten. Ein zusätzliches Problemfeld stellt die numerische Lösung des überbestimmten und oftmals schlecht konditionierten linearen Mischungsmodells dar. Hierzu kann durch die Verwendung des BVLS-Algorithmus und des Ausschlusses kritischer EM-Kombinationen eine numerisch stabile Lösung gefunden werden. Um die oftmals immense Rechenzeit von MESMA-Verfahren zu verkürzen, besteht die Möglichkeit einer iterativen EM-Auswahl und somit die Vermeidung einer Lösung des Mischungssystems durch Berechnung aller EM-Kombinationen (’Brute-Force’-Ansatz). Ein weiterer wichtiger Punkt ist die explizite pixelweise Angabe zur Zuverlässigkeit der Entmischungsergebnisse. Dies erfolgt auf Basis des Mischungsmodells selbst, durch den Vergleich zu empirischen Regressionsmodellen, durch die Berücksichtigung des lokalen Einfallswinkels sowie durch die Integration von Qualitätsangaben der Ausgangsdaten. Um das Verfahren systematisch und unter kontrollierten Bedingungen zu verifizieren und um den Einfluss verschiedener externer Parameter sowie die typischen Genauigkeiten auf einer breiten Datenbasis zu ermitteln, wird eine Simulationskette zur Erzeugung synthetischer Mischungen erstellt. In diese Simulationen fließen Feldspektren von Böden und Pflanzen verschiedener semi-arider Gebiete mit ein, um möglichst viele Fälle abdecken zu können. Die eigentliche Validierung erfolgt auf HyMap-Datensätzen des Naturparks ’Cabo de Gata’ in der andalusischen Provinz Almería sowie auf Messungen, die begleitend im Feld durchgeführt wurden. Hiermit konnte die Methodik auf ihre Genauigkeit unter den konkreten Anforderungen des Anwendungsbeispiels überprüft werden. Die erzielbare Genauigkeit dieser automatisierten Methodik liegt mit einem mittleren Fehler um rund 10% Abundanz absolut im selben Wertebereich oder nur geringfügig höher als die Ergebnisse publizierter manueller MESMA-Ansätze. Weiterhin konnten die typischen Genauigkeiten der Verifikation im Zuge der Validierung bestätigt werden. Den limitierenden Faktor des Ansatzes stellen in der Praxis fehlerhafte oder unvollständige EM-Modelle dar. Mit der vorgestellten Methodik ist somit die Möglichkeit gegeben, die Bedeckungsgrade quantitativ und automatisiert im Subpixelbereich zu erfassen.
High rates of land conversion due to urbanization are causing fragmented and dispersed spatial patterns in the wildland-urban interface (WUI) worldwide. The occurrence of anthropogenic fires in the WUI represents an important environmental and social issue, threatening not only vegetated areas but also periurban inhabitants, as is the case in many Latin American cities. However, research has not focused on the dynamics of the local climate in the WUI. This study analyzes whether wildfires contribute to the increase in land surface temperature (LST) in the WUI of the metropolitan area of the city of Guanajuato (MACG), a semi-arid Mexican city. We estimated the pre- and post-fire LST for 2018–2021. Spatial clusters of high LST were detected using hot spot analysis and examined using ANOVA and Tukey’s post-hoc statistical tests to assess whether LST is related to the spatial distribution of wildfires during our study period. Our results indicate that the areas where the wildfires occurred, and their surroundings, show higher LST. This has negative implications for the local ecosystem and human population, which lacks adequate infrastructure and services to cope with the effects of rising temperatures. This is the first study assessing the increase in LST caused by wildfires in a WUI zone in Mexico.
Environmental interlinked problems such as human-induced land cover change, water scarcity, loss in soil fertility, and anthropogenic climate change are expected to affect the viability of agriculture and increase food insecurity in many developing countries. Climate change is certainly the most serious of these challenges for the twenty-first century. The poorest regions of the world – tropical West Africa included – are the most vulnerable due to their high dependence on climate and weather sensitive activities such as agriculture, and the widespread poverty that limits the institutional and economic capacities to adapt to the new stresses brought about by climate change. Climate change is already acting negatively on the poor smallholders of tropical West Africa whose livelihoods dependent mainly on rain-fed agriculture that remains the cornerstone of the economy in the region. Adaptation of the agricultural systems to climate change effects is, therefore, crucial to secure the livelihoods of these rural communities. Since information is a key for decision-making, it is important to provide well-founded information on the magnitude of the impacts in order to design appropriate and sustainable adaptation strategies.
Considering the case of agricultural production in the Republic of Benin, this study aims at using large-scale climatic predictors to assess the potential impacts of past and future climate change on agricultural productivity at a country scale in West Africa. Climate signals from large-scale circulation were used because state-of-the art regional climate models (RCM) still do not perfectly resolve synoptic and mesoscale convective processes. It was hypothesised that in rain-fed systems with low investments in agricultural inputs, yield variations are widely governed by climatic factors. Starting with pineapple, a perennial fruit crops, the study further considered some annual crops such as cotton in the group of fibre crops, maize, sorghum and rice in the group of cereals, cowpeas and groundnuts belonging to the legume crops, and cassava and yams which are root and tuber crops. Thus the selected crops represented the three known groups of photosynthetic pathways (i.e. CAM, C3, and C4 plants).
In the study, use was made of the historical agricultural yield statistics for the Republic of Benin, observed precipitation and mean near-surface air temperature data from the Climatic Research Unit (CRU TS 3.1) and the corresponding variables simulated by the regional climate model (RCM) REMO. REMO RCM was driven at its boundaries by the global climate model ECHAM 5. Simulations with different greenhouse gas concentrations (SRES-A1B and B1 emission scenarios) and transient land cover change scenarios for present-day and future conditions were considered. The CRU data were submitted to empirical orthogonal functions analysis over the north hemispheric part of Africa to obtain large-scale observed climate predictors and associated consistent variability modes. REMO RCM data for the same region were projected on the derived climate patterns to get simulated climate predictors. By means of cross-validated Model Output Statistics (MOS) approach combined with Bayesian model averaging (BMA) techniques, the observed climate predictors and the crop predictand were further on used to derive robust statistical relationships. The robust statistical crop models perform well with high goodness-of-fit coefficients (e.g. for all combined crop models: 0.49 ≤ R2 ≤ 0.99; 0.28 ≤ Brier-Skill-Score ≤ 0.90).
Provided that REMO RCM captures the main features of the real African climate system and thus is able to reproduce its inter-annual variability, the time-independent statistical transfer functions were then used to translate future climate change signal from the simulated climate predictors into attainable crop yields/crop yield changes. The results confirm that precipitation and air temperature governed agricultural production in Benin in general, and particularly, pineapple yield variations are mainly influenced by temperature. Furthermore, the projected yield changes under future anthropogenic climate change during the first-half of the 21st century amount up to -12.5% for both maize and groundnuts, and -11%, -29%, -33% for pineapple, cassava, and cowpeas respectively. Meanwhile yield gain of up to +10% for sorghum and yams, +24% for cotton, and +39% for rice are expected. Over the time period 2001 – 2050, on average the future yield changes range between -3% and -13% under REMO SRES–B1 (GHG)+LCC, -2% and -11% under REMO SRES–A1B (GHG only),and -3% and -14% under REMO SRES–A1B (GHG)+LCC for pineapple, maize, sorghum, groundnuts, cowpeas and cassava. In the meantime for yams, cotton and rice, the average yield gains lie in interval of about +2% to +7% under REMO SRES–B1 (GHG)+LCC, +0.1% and +12% under REMO SRES–A1B (GHG only), and +3% and +10% under REMO SRES–A1B (GHG)+LCC. For sorghum, although the long-term average future yield depicts a reduction there are tendencies towards increasing yields in the future. The results also reveal that the increases in mean air temperature more than the changes in precipitation patterns are responsible for the projected yield changes. As well the results suggest that the reductions in pineapple yields cannot be attributed to the land cover/land use changes across sub-Saharan Africa. The production of groundnuts and in particular yams and cotton will profit from the on-going land use/land cover changes while the other crops will face detrimental effects.
Henceforth, policymakers should take effective measures to limit the on-going land degradation processes and all other anthropogenic actions responsible for temperature increase. Biotechnological improvement of the cultivated crop varieties towards development of set of seed varieties adapted to hotter and dry conditions should be included in the breeding pipeline programs. Amongst other solutions, application of appropriate climate-smart agricultural practices and conservation agriculture are also required to offset the negative impacts of climate change in agriculture.
Via providing various ecosystem services, the old-growth Hyrcanian forests play a crucial role in the environment and anthropogenic aspects of Iran and beyond. The amount of growing stock volume (GSV) is a forest biophysical parameter with great importance in issues like economy, environmental protection, and adaptation to climate change. Thus, accurate and unbiased estimation of GSV is also crucial to be pursued across the Hyrcanian. Our goal was to investigate the potential of ALOS-2 and Sentinel-1's polarimetric features in combination with Sentinel-2 multi-spectral features for the GSV estimation in a portion of heterogeneously-structured and mountainous Hyrcanian forests. We used five different kernels by the support vector regression (nu-SVR) for the GSV estimation. Because each kernel differently models the parameters, we separately selected features for each kernel by a binary genetic algorithm (GA). We simultaneously optimized R\(^2\) and RMSE in a suggested GA fitness function. We calculated R\(^2\), RMSE to evaluate the models. We additionally calculated the standard deviation of validation metrics to estimate the model's stability. Also for models over-fitting or under-fitting analysis, we used mean difference (MD) index. The results suggested the use of polynomial kernel as the final model. Despite multiple methodical challenges raised from the composition and structure of the study site, we conclude that the combined use of polarimetric features (both dual and full) with spectral bands and indices can improve the GSV estimation over mixed broadleaf forests. This was partially supported by the use of proposed evaluation criterion within the GA, which helped to avoid the curse of dimensionality for the applied SVR and lowest over estimation or under estimation.
Information on the state of the terrestrial vegetation cover is important for several ecological, economical, and planning issues. In this regard, vegetation properties such as the type, vitality, or density can be described by means of continuous biophysical parameters. One of these parameters is the leaf area index (LAI), which is defined as half the total leaf area per unit ground surface area. As leaves constitute the interface between the biosphere and the atmosphere, the LAI is used to model exchange processes between plants and their environment. However, to account for the variability of ecosystems, spatially and temporally explicit information on LAI is needed both for monitoring and modeling applications.
Remote sensing aims at providing such information. LAI is commonly derived from remote sensing data by empirical-statistical or physical models. In the first approach, an empirical relationship between LAI measured in situ and the corresponding canopy spectral signature is established. Although this method achieves accurate LAI estimates, these relationships are only valid for the place and time at which the field data were sampled, which hampers automated LAI derivation. The physical approach uses a radiation transfer model to simulate canopy reflectance as a function of the scene’s geometry and of leaf and canopy parameters, from which LAI is derived through model inversion based on remote sensing data. However, this model inversion is not stable, as it is an under-determined and ill-posed problem.
Until now, LAI research focused either on the use of coarse resolution remote sensing data for global applications, or on LAI modeling over a confined area, mostly in forest and crop ecosystems, using medium to high spatial resolution data. This is why to date no study is available in which high spatial resolution data are used for LAI mapping in a heterogeneous, natural landscape such as alpine grasslands, although a growing amount of high spatial and temporal resolution remote sensing data would allow for an improved environmental monitoring. Therefore, issues related to model parameterization and inversion regularization techniques improving its stability have not yet been investigated for this ecosystem.
This research gap was taken up by this thesis, in which the potential of high spatial resolution remote sensing data for grassland LAI estimation based on statistical and radiation transfer modeling is analyzed, and the achieved accuracy and robustness of the two approaches is compared. The objectives were an ecosystem-adapted radiation transfer model set-up and an optimized LAI derivation in mountainous grassland areas. Multi-temporal LAI in situ measurements as well as time series of RapidEye data from 2011 and 2012 over the catchment of the River Ammer in the Bavarian alpine upland were used. In order to obtain accurate in situ data, a comparison of the LAI derivation algorithms implemented in the LAI-2000 PCA instrument with destructively measured LAI was performed first. For optimizing the empirical-statistical approach, it was then analyzed how the selection of vegetation indices and regression models impacts LAI modeling, and how well these models can be transferred to other dates. It was shown that LAI can be derived
with a mean accuracy of 80 % using contemporaneous field data, but that the accuracy decreases to on average 51 % when using these models on remote sensing data from other dates. The combined use of several data sets to create a regression which is used for LAI derivation at different points in time increased the LAI estimation accuracy to on average 65 %. Thus, reduced field measurement labor comes at the cost of LAI error rates being increased by 10 - 30 % as long as at least two campaigns are conducted. Further, it was shown that the use of RapidEye’s red edge channel improves the LAI derivation by on average 5.4 %.
With regard to physical LAI modeling, special interest lay in assessing the accuracy improvements that can be achieved through model set-up and inversion regularization techniques. First, a global sensitivity analysis was applied to the radiation transfer model in order to identify the most important model parameters and most sensitive spectral features. After model parameterization, several inversion regularizations, namely the use of a multiple sample solution, the additional use of vegetation indices, and the addition of noise, were analyzed. Further, an approach to include the local scene’s geometry in the retrieval process was introduced to account for the mountainous topography. LAI modeling accuracies of in average 70 % were achieved using the best combination of regularization techniques, which is in the upper range of accuracies that were achieved in the few existing other grassland studies based on in situ or air-borne measured hyperspectral data. Finally, further physically derived vegetation parameters and inversion uncertainty measures were evaluated in detail to identify challenging modeling conditions, which was mostly neglected in other studies. An increased modeling uncertainty for extremely high and low LAI values was observed. This indicates an insufficiently wide model parameterization and a canopy deviation from model assumptions on some fields. Further, the LAI modeling accuracies varied strongly between the different scenes. From this observation it can be deduced that the radiometric quality of the remote sensing data, which might be reduced by atmospheric effects or unexpected surface reflectances, exerts a high influence on the LAI modeling accuracy.
The major findings of the comparison between the empirical-statistical and physical LAI modeling approaches are the higher accuracies achieved by the empirical-statistical approach as long as contemporaneous field data are available, and the computationally efficiency of the statistical approach. However, when no or temporally unfitting in situ measurements are available, the physical approach achieves comparable or even higher accuracies. Furthermore, radiation transfer modeling enables the derivation of other leaf and canopy variables useful for ecological monitoring and modeling applications, as well as of pixel-wise uncertainty measures indicating the robustness and reliability of the model inversion and LAI derivation procedure. The established look-up tables can be used for further LAI derivation in Central European grassland also in other years.
The use of high spatial resolution remote sensing data for LAI derivation enables a reliable land cover classification and thus a reduced LAI mapping error due to misclassifications. Furthermore, the RapidEye pixels being smaller than individual fields allow for a radiation transfer model inversion over homogeneous canopies in most cases, as canopy gaps or field parcels can be clearly distinguished. However, in case of unexpected local surface conditions such as blooming, litter, or canopy gaps, high spatial resolution data show corresponding strong deviations in reflectance values and hence LAI estimation, which would be reduced using coarser resolution data through the balancing effect of the surrounding surface reflectances. An optimal pixel size with regard to modeling accuracy hence depends on the canopy and landscape structure. Furthermore, a reduced spatial resolution would enable a considerable acceleration of the LAI map derivation.
This illustration of the potential of RapidEye data and of the challenges associated to LAI derivation in heterogeneous grassland areas contributes to the development of robust LAI estimation procedures based on new and upcoming, spatially and temporally high resolution remote sensing imagery such as Landsat 8 and Sentinel-2.
Numerous ephemeral rivers and thousands of natural pans characterize the transboundary Iishana-System of the Cuvelai Basin between Namibia and Angola. After the rainy season, surface water stored in pans is often the only affordable water source for many people in rural areas. High inter- and intra-annual rainfall variations in this semiarid environment provoke years of extreme flood events and long periods of droughts. Thus, the issue of water availability is playing an increasingly important role in one of the most densely populated and fastest growing regions in southwestern Africa. Currently, there is no transnational approach to quantifying the potential storage and supply functions of the Iishana-System. To bridge these knowledge gaps and to increase the resilience of the local people's livelihood, suitable pans for expansion as intermediate storage were identified and their metrics determined. Therefore, a modified Blue Spot Analysis was performed, based on the high-resolution TanDEM-X digital elevation model. Further, surface area–volume ratio calculations were accomplished for finding suitable augmentation sites in a first step. The potential water storage volume of more than 190,000 pans was calculated at 1.9 km\(^3\). Over 2200 pans were identified for potential expansion to facilitate increased water supply and flood protection in the future.
Die Covid-19-Pandemie gilt in vielen gesellschaftlichen Teilbereichen als Beschleuniger für Transformationsprozesse. Auch im Bereich der Organisation urbaner Logistik und Einzelhandelslandschaften etablieren sich neue Akteur*innen und Funktionen. Logistiker*innen integrieren lokale Onlinemarktplätze in ihre Profile und der stationäre Einzelhandel generiert Wettbewerbsfähigkeit gegenüber großen Onlinehändler*innen über die Nutzung lokaler Radlogistiknetzwerke, mittels derer Lieferungen noch am Tag der Bestellung (Same-Day-Delivery) verteilt werden können. Damit leisten die involvierten Akteur*innen potenziell auch einen Beitrag zur Nachhaltigkeitstransformation im Bereich urbaner Logistiksysteme. Im Fokus steht das Fallbeispiel WüLivery, ein Kooperationsprojekt des Stadtmarketingvereins, der Wirtschaftsförderung, Radlogistiker*innen sowie Einzelhändler*innen in Würzburg, welches während des zweiten coronabedingten Lockdowns im November 2020 umgesetzt wurde. Die entstehenden Dynamiken und Organisationsformen werden auf Basis von 11 Expert*inneninterviews dargestellt und analysiert. Es kann gezeigt werden, dass städtische Akteur*innen grundlegende Mediator*innen für Transformationsprozesse darstellen und Einzelhändler*innen und lokale Onlinemarktplätze als Katalysator*innen fungieren können. Das ist auch vor dem Hintergrund planerischer und politischer Kommunikationsprozesse zur Legitimation neuer Verkehrsinfrastrukturen nutzbar, da die einzelnen Akteur*innengruppen in Austausch kommen und ein gesteigertes Bewusstsein für die jeweiligen Bedarfe entsteht.
The Niger Delta belongs to the largest swamp and mangrove forests in the world hosting many endemic and endangered species. Therefore, its conservation should be of highest priority. However, the Niger Delta is confronted with overexploitation, deforestation and pollution to a large extent. In particular, oil spills threaten the biodiversity, ecosystem services, and local people. Remote sensing can support the detection of spills and their potential impact when accessibility on site is difficult. We tested different vegetation indices to assess the impact of oil spills on the land cover as well as to detect accumulations (hotspots) of oil spills. We further identified which species, land cover types, and protected areas could be threatened in the Niger Delta due to oil spills. The results showed that the Enhanced Vegetation Index, the Normalized Difference Vegetation Index, and the Soil Adjusted Vegetation Index were more sensitive to the effects of oil spills on different vegetation cover than other tested vegetation indices. Forest cover was the most affected land-cover type and oil spills also occurred in protected areas. Threatened species are inhabiting the Niger Delta Swamp Forest and the Central African Mangroves that were mainly affected by oil spills and, therefore, strong conservation measures are needed even though security issues hamper the monitoring and control.