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- Deutsches Klimaservice Zentrum (GERICS) (1)
- Deutsches Zentrum für Luft & Raumfahrt (DLR) (1)
- Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) (1)
- Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (1)
- INAF Padova, Italy (1)
- Jacobs University Bremen, Germany (1)
- Lehrstuhl für Fernerkundung der Uni Würzburg, in Kooperation mit dem Deutschen Fernerkundungsdatenzentrum (DFD) des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) (1)
- South African National Biodiversity Institute (SANBI) (1)
- University of Padova, Italy (1)
EU-Project number / Contract (GA) number
- 20-3044-2-11 (1)
- 308377 (1)
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- 776019 (1)
The investigation of the Earth system and interplays between its components is of utmost importance to enhance the understanding of the impacts of global climate change on the Earth's land surface. In this context, Earth observation (EO) provides valuable long-term records covering an abundance of land surface variables and, thus, allowing for large-scale analyses to quantify and analyze land surface dynamics across various Earth system components. In view of this, the geographical entity of river basins was identified as particularly suitable for multivariate time series analyses of the land surface, as they naturally cover diverse spheres of the Earth. Many remote sensing missions with different characteristics are available to monitor and characterize the land surface. Yet, only a few spaceborne remote sensing missions enable the generation of spatio-temporally consistent time series with equidistant observations over large areas, such as the MODIS instrument.
In order to summarize available remote sensing-based analyses of land surface dynamics in large river basins, a detailed literature review of 287 studies was performed and several research gaps were identified. In this regard, it was found that studies rarely analyzed an entire river basin, but rather focused on study areas at subbasin or regional scale. In addition, it was found that transboundary river basins remained understudied and that studies largely focused on selected riparian countries. Moreover, the analysis of environmental change was generally conducted using a single EO-based land surface variable, whereas a joint exploration of multivariate land surface variables across spheres was found to be rarely performed.
To address these research gaps, a methodological framework enabling (1) the preprocessing and harmonization of multi-source time series as well as (2) the statistical analysis of a multivariate feature space was required. For development and testing of a methodological framework that is transferable in space and time, the transboundary river basins Indus, Ganges, Brahmaputra, and Meghna (IGBM) in South Asia were selected as study area, having a size equivalent to around eight times the size of Germany. These basins largely depend on water resources from monsoon rainfall and High Mountain Asia which holds the largest ice mass outside the polar regions. In total, over 1.1 billion people live in this region and in parts largely depend on these water resources which are indispensable for the world's largest connected irrigated croplands and further domestic needs as well. With highly heterogeneous geographical settings, these river basins allow for a detailed analysis of the interplays between multiple spheres, including the anthroposphere, biosphere, cryosphere, hydrosphere, lithosphere, and atmosphere.
In this thesis, land surface dynamics over the last two decades (December 2002 - November 2020) were analyzed using EO time series on vegetation condition, surface water area, and snow cover area being based on MODIS imagery, the DLR Global WaterPack and JRC Global Surface Water Layer, as well as the DLR Global SnowPack, respectively. These data were evaluated in combination with further climatic, hydrological, and anthropogenic variables to estimate their influence on the three EO land surface variables. The preprocessing and harmonization of the time series was conducted using the implemented framework. The resulting harmonized feature space was used to quantify and analyze land surface dynamics by means of several statistical time series analysis techniques which were integrated into the framework. In detail, these methods involved (1) the calculation of trends using the Mann-Kendall test in association with the Theil-Sen slope estimator, (2) the estimation of changes in phenological metrics using the Timesat tool, (3) the evaluation of driving variables using the causal discovery approach Peter and Clark Momentary Conditional Independence (PCMCI), and (4) additional correlation tests to analyze the human influence on vegetation condition and surface water area.
These analyses were performed at annual and seasonal temporal scale and for diverse spatial units, including grids, river basins and subbasins, land cover and land use classes, as well as elevation-dependent zones. The trend analyses of vegetation condition mostly revealed significant positive trends. Irrigated and rainfed croplands were found to contribute most to these trends. The trend magnitudes were particularly high in arid and semi-arid regions. Considering surface water area, significant positive trends were obtained at annual scale. At grid scale, regional and seasonal clusters with significant negative trends were found as well. Trends for snow cover area mostly remained stable at annual scale, but significant negative trends were observed in parts of the river basins during distinct seasons. Negative trends were also found for the elevation-dependent zones, particularly at high altitudes. Also, retreats in the seasonal duration of snow cover area were found in parts of the river basins. Furthermore, for the first time, the application of the causal discovery algorithm on a multivariate feature space at seasonal temporal scale revealed direct and indirect links between EO land surface variables and respective drivers. In general, vegetation was constrained by water availability, surface water area was largely influenced by river discharge and indirectly by precipitation, and snow cover area was largely controlled by precipitation and temperature with spatial and temporal variations. Additional analyses pointed towards positive human influences on increasing trends in vegetation greenness. The investigation of trends and interplays across spheres provided new and valuable insights into the past state and the evolution of the land surface as well as on relevant climatic and hydrological driving variables. Besides the investigated river basins in South Asia, these findings are of great value also for other river basins and geographical regions.
Bildung für nachhaltige Entwicklung setzt einen systematischen Ansatz voraus, der sozioökonomische Umweltaspekte in enge Beziehung zueinander setzt. Bildung für nachhaltige Entwicklung bedeutet also, die Komplexität von Phänomenen und deren Beziehung zueinander zu begreifen lernen und Schlüsselkompetenzen zu entwickeln, um aktiv, bewusst, verantwortungsvoll und kritisch an der Gestaltung der Gegenwart und der Zukunft teilzuhaben. Gegenstand vorliegender Forschungsarbeit ist die Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE) aus Sicht der Geographie und im internationalen Vergleich zwischen der italienischen Stadt Padua in der Region Venetien und Würzburg in Bayern. Im Mittelpunkt stehen Aktivitäten und Projekte, die im formalen Bereich, d.h. in Kindergärten und Grundschulen, und im non-formalen Bereich, wie in Vereinen, Einrichtungen, lokale Körperschaften, durchgeführt wurden. Damit war die Voraussetzung geschaffen, das gesamte Spektrum an Angeboten und Möglichkeiten der Zusammenarbeit im Bereich BNE in den für die Fallstudie gewählten Städten zu erfassen, also einschließlich der Angebote von und der Angebote an die Schulen. Dem Forschungsverfahren liegt ein Fragebogen über die Wertesysteme und Wertvorstellungen von Erziehern und Lehrern in Bezug auf geographische Bildung zugrunde. Dabei stellt sich unter anderem heraus, dass der Zusammenhang zwischen BNE und geographischer Bildung kaum wahrgenommen wird. Diese Feststellung bestätigt sich im weiteren Verlauf des Untersuchungsverfahrens, das sich auf die Auswertung von dreizehn, aus der Fachliteratur und aus internationalen Dokumenten ausgewählten und behandelten BNE-Themen konzentriert. Die Ergebnisse zeigen, dass es in beiden Städten und in beiden Bereichen, im formalen wie im non-formalen, “ BNE-Best Practice” gibt und dass Themen mit Bezug zu Bildung zu Nachhaltigkeit gegenüber Themen mit Bezug zu entwicklungsbezogener Bildung der Vorzug gegeben wird. Weiter geht daraus hervor, dass in erster Linie Umweltaspekte behandelt werden, gefolgt von sozialen, während ökonomische Aspekte das Schlusslicht bilden. In Bezug auf das, was nachhaltige Entwicklung und BNE bedeuten, herrscht bei den Interviewpartnern ziemliche Unklarheit und ein geringes Bewusstsein. Im non-formalen Bereich Tätige wissen über die Grundlagen nachhaltiger Entwicklung Bescheid, bevorzugen jedoch die Bezeichnung “Umwelterziehung”, weil dieser Begriff für die Allgemeinheit angeblich besser verständlich ist. Die Mehrheit der Erzieher und Lehrer hingegen erkennt keinen Unterschied zwischen BNE und Umwelterziehung. Auch die staatlichen Lehrpläne und Richtlinien geben kaum Aufschluss darüber, was BNE ist. Manchmal wird BNE mit Umwelterziehung gleichgesetzt, dann ist sie wieder Teil davon, andere Male wird sie als Orientierungshilfe für Umwelterziehung empfohlen. Jedenfalls wird darin nichts anderes als Umwelterziehung damit in Verbindung gebracht. Die befragten Personen sind wesentlich mehr auf die “ Praxis” als auf die “ Theorie” bedacht. Sie führen interessante Projekte und Aktivitäten durch, sind sich aber des theoretischen Ansatzes, der BNE zugrunde liegt und der mit dem der Geographie in gar einigen Punkten konvergent ist, nicht wirklich bewusst. In diesem Sinne erschließt vorliegende Forschungsarbeit das Potential an Synergien von BNE und geographischer Bildung. Denn einerseits könnte die Geographie aufschlussreiche theoretische Überlegungen und Impulse liefern, andererseits könnte BNE den Anstoß zur Erneuerung geographischer Bildung geben und sie damit aus der gesellschaftlichen Isolation führen. Solche Grundüberlegungen sollten selbstverständlich auch in den Curricula – in Form der zur Verfügung stehenden Stundenzahl – ihren Niederschlag finden.
Statistical modeling of phenology in Bavaria based on past and future meteorological information
(2020)
Plant phenology is well known to be affected by meteorology. Observed changes in the occurrence of phenological phases arecommonly considered some of the most obvious effects of climate change. However, current climate models lack a representationof vegetation suitable for studying future changes in phenology itself. This study presents a statistical-dynamical modelingapproach for Bavaria in southern Germany, using over 13,000 paired samples of phenological and meteorological data foranalyses and climate change scenarios provided by a state-of-the-art regional climate model (RCM). Anomalies of severalmeteorological variables were used as predictors and phenological anomalies of the flowering date of the test plantForsythiasuspensaas predictand. Several cross-validated prediction models using various numbers and differently constructed predictorswere developed, compared, and evaluated via bootstrapping. As our approach needs a small set of meteorological observationsper phenological station, it allows for reliable parameter estimation and an easy transfer to other regions. The most robust andsuccessful model comprises predictors based on mean temperature, precipitation, wind velocity, and snow depth. Its averagecoefficient of determination and root mean square error (RMSE) per station are 60% and ± 8.6 days, respectively. However, theprediction error strongly differs among stations. When transferred to other indicator plants, this method achieves a comparablelevel of predictive accuracy. Its application to two climate change scenarios reveals distinct changes for various plants andregions. The flowering date is simulated to occur between 5 and 25 days earlier at the end of the twenty-first century comparedto the phenology of the reference period (1961–1990).
Das Ziel dieser Arbeit war neue Eingangsdaten für die Landoberflächenbeschreibung des regionalen Klimamodells REMO zu finden und ins Modell zu integrieren, um die Vorhersagequalität des Modells zu verbessern. Die neuen Daten wurden so in das Modell eingebaut, dass die bisherigen Daten weiterhin als Option verfügbar sind. Dadurch kann überprüft werden, ob und in welchem Umfang sich die von jedem Klimamodell benötigten Rahmendaten auf Modellergebnisse auswirken. Im Zuge der Arbeit wurden viele unterschiedliche Daten und Methoden zur Generierung neuer Parameter miteinander verglichen, denn neben dem Ersetzen der konstanten Eingangswerte für verschiedene Oberflächenparameter und den damit verbundenen Änderungen wurden als zusätzliche Verbesserung auch Veränderungen an der Parametrisierung des Bodens speziell in Hinblick auf die Bodentemperaturen in REMO vorgenommen. Im Rahmen dieser Arbeit wurden die durch die verschiedenen Änderungen ausgelösten Auswirkungen für das CORDEX-Gebiet EUR-44 mit einer Auflösung von ca. 50km und für das in dem darin eingebetteten neu definierten Deutschlandgebiet GER-11 mit einer Auflösung von ca. 12km getestet sowie alle Änderungen anhand von verschiedenen Beobachtungsdatensätzen validiert.
Die vorgenommenen Arbeiten gliederten sich in drei Hauptteile. Der erste Teil bestand in dem vom eigentlichen Klimamodell unabhängigen Vergleich der verschiedenen Eingangsdaten auf unterschiedlichen Auflösungen und deren Performanz in allen Teilen der Erde, wobei ein besonderer Fokus auf der Qualität in den späteren Modellgebieten lag. Unter Berücksichtigung der Faktoren, wie einer globalen Verfügbarkeit der Daten, einer verbesserten räumlichen Auflösung und einer kostenlosen Nutzung der Daten sowie verschiedener Validationsergebnissen von anderen Studien, wurden in dieser Arbeit vier neue Topographiedatensätze (SRTM, ALOS, TANDEM und ASTER) und drei neue Bodendatensätze (FAOn, Soilgrid und HWSD) für die Verwendung im Präprozess von REMO aufbereitet und miteinander sowie mit den bisher in REMO verwendeten Daten verglichen. Auf Grundlage dieser Vergleichsstudien schieden bei den Topographiedaten die verwendeten Datensatz-Versionen von SRTM, ALOS und TANDEM für die in dieser Arbeit durchgeführten REMO-Läufe aus. Bei den neuen Bodendatensätzen wurde ausgenutzt, dass diese verschiedenen Bodeneigenschaften für unterschiedliche Tiefen als Karten zur Verfügung stellen. In REMO wurden bisher alle benötigten Bodenparameter abhängig von fünf verschiedenen Bodentexturklassen und einer zusätzlichen Torfklasse ausgewiesen und als konstant über die gesamte Modellbodensäule (bis ca. 10m) angenommen. Im zweiten Teil wurden auf Basis der im ersten Teil ausgewählten neuen Datensätze und den neu verfügbaren Bodenvariablen verschiedene Sensitivitätsstudien über das Beispieljahr 2000 durchgeführt. Dabei wurden verschiedene neue Parametrisierungen für die bisher aus der Textur abgeleiteten Bodenvariablen und die Parametrisierung von weiteren hydrologischen und thermalen Bodeneigenschaften verglichen. Ferner wurde aufgrund der neuen nicht über die Tiefe konstanten Bodeneigenschaften eine neue numerische Methode zur Berechnung der Bodentemperaturen der fünf Schichten in REMO getestet, welche wiederum andere Anpassungen erforderte. Der Test und die Auswahl der verschiedenen Datensatz- und Parametrisierungsversionen auf die Modellperformanz wurde in drei Experimentpläne unterteilt. Im ersten Plan wurden die Auswirkungen der ausgewählten Topographie- und Bodendatensätze überprüft. Der zweite Plan behandelte die Unterschiede der verschiedenen Parametrisierungsarten der Bodenvariablen hinsichtlich der verwendeten Variablen zur Berechnung der Bodeneigenschaften, der über die Tiefe variablen oder konstanten Eigenschaften und der verwendeten Berechnungsmethode der Bodentemperaturänderungen. Durch die Erkenntnisse aus diesen beiden Experimentplänen, die für beide Untersuchungsgebiete durchgeführt wurden, ergaben sich im dritten Plan weitere Parametrisierungsänderungen. Alle Änderungen dieses dritten Experimentplans wurden sukzessiv getestet, sodass der paarweise Vergleich von zwei aufeinanderfolgenden Modellläufen die Auswirkungen der Neuerung im jeweils zweiten Lauf widerspiegelt. Der letzte Teil der Arbeit bestand aus der Analyse von fünf längeren Modellläufen (2000-2018), die zur Überprüfung der Ergebnisse aus den Sensitivitätsstudien sowie zur Einschätzung der Performanz in weiteren teilweise extremen atmosphärischen Bedingungen durchgeführt wurden. Hierfür wurden die bisherige Modellversion von REMO (id01) für die beiden Untersuchungsgebiete EUR-44 und GER-11 als Referenzläufe, zwei aufgrund der Vergleichsergebnisse von Experimentplan 3 selektierte Modellversionen (id06 und id15a für GER-11) sowie die finale Version (id18a für GER-11), die alle vorgenommenen Änderungen dieser Arbeit enthält, ausgewählt.
Es stellte sich heraus, dass sowohl die neuen Topographiedaten als auch die neuen Bodendaten große Differenzen zu den bisherigen Daten in REMO haben. Zudem änderten sich die von diesen konstanten Eingangsdaten abgeleiteten Hilfsvariablen je nach verwendeter Parametrisierung sehr deutlich. Dies war besonders gut anhand der Bodenparameter zu erkennen. Sowohl die räumliche Verteilung als auch der Wertebereich der verschiedenen Modellversionen unterschieden sich stark. Eine Einschätzung der Qualität der resultierenden Parameter wurde jedoch dadurch erschwert, dass auch die verschiedenen zur Validierung herangezogenen Bodendatensätze für diese Parameter deutlich voneinander abweichen. Die finale Modellversion id18a ähnelte trotz der umfassenden Änderungen in den meisten Variablen den Ergebnissen der bisherigen REMO-Version. Je nach zeitlicher und räumlicher Aggregation sowie unterschiedlichen Regionen und Jahreszeiten wurden leichte Verbesserungen, aber auch leichte Verschlechterungen im Vergleich zu den klimatologischen Validationsdaten festgestellt. Größere Veränderungen im Vergleich zur bisherigen Modellversion konnten in den tieferen Bodenschichten aufgezeigt werden, welche allerdings aufgrund von fehlenden Validationsdaten nicht beurteilt werden konnten. Für alle 2m-Temperaturen konnte eine tendenzielle leichte Erwärmung im Vergleich zum bisherigen Modelllauf beobachtet werden, was sich einerseits negativ auf die ohnehin durchschnittlich zu hohe Minimumtemperatur, aber andererseits positiv auf die bisher zu niedrige Maximumtemperatur des Modells in den betrachteten Gebieten auswirkte. Im Niederschlagssignal und in den 10m-Windvariablen konnten keine signifikanten Änderungen nachgewiesen werden, obwohl die neue Topographie an manchen Stellen im Modellgebiet deutlich von der bisherigen abweicht. Des Weiteren variierte das Ranking der verschiedenen Modellversionen jeweils nach dem angewendeten Qualitätsindex.
Um diese Ergebnisse besser einordnen zu können, muss berücksichtigt werden, dass die neuen Daten für Modellgebiete mit 50 bzw. 12km räumlicher Auflösung und der damit verbundenen hydrostatischen Modellversion getestet wurden. Zudem sind vor allem in Fall der Topographie die bisher enthaltenen GTOPO-Daten (1km Auflösung) für die Aggregation auf diese gröbere Modellauflösung geeignet. Die bisherigen Bodendaten stoßen jedoch mit 50km Auflösung bereits an ihre Grenzen. Zusätzlich ist zu beachten, dass nicht nur die Mittelwerte dieser Daten, sondern auch deren Subgrid-Variabilität als Variablen im Modell für verschiedene Parametrisierungen verwendet werden. Daher ist es essentiell, dass die Eingangsdaten eine deutlich höhere Auflösung bereitstellen als die zur Modellierung definierte Auflösung. Für lokale Klimasimulationen mit Auflösungen im niedrigen Kilometerbereich spielen auch die Vertikalbewegungen (nicht-hydrostatische Modellversion) eine wichtige Rolle, die stark von der Topographie sowie deren horizontaler und vertikaler Änderungsrate beeinflusst werden, was die in dieser Arbeit eingebauten wesentlich höher aufgelösten Daten für die zukünftige Weiterentwicklung von REMO wertvoll machen kann.
The present study concerned mainly on the source, facies, and sedimentary environments of the Middle to Upper Jurassic strata in the Kerman and Tabas areas, east-central Iran. The composition of sandstones, and heavy mineral analysis point to pre-existing sedimentary, low, middle to upper rank metamorphic, and plutonic rocks of the Kalmard, Posht-e-Badam, Bayazeh, and Zarand-Kerman areas as the source rocks. According to the diagram of WELTJE et al. (1998), most samples from the Middle-Upper Jurassic rocks suggest a moderate to high elevation of the source area, and indicate a semi-arid and mediterranean to sub-humid climate. In the Qt-F-L ternary diagrams of DICKINSON et al. (1983), most point counting data from the Lower Siliciclastic Member and the top of the Hojedk Formation plot in the recycled orogen (Quartzose recycled) area of the diagram. The sandstones in this area can be interpreted as being derived from the Mid-Cimmerian Movements. Sixteen different types of siliciclastic-carbonate, and evaporatic sedimentary environments have been recognized. Thirty-nine macroinvertebrate taxa have been identified. Ten ichnotaxa have been taxonomically described from the Middle to Upper Jurassic rocks. Quite likely, before rotation of CEIM which were associated with counterclockwise block-rotation, equivalent rocks of the Bidou Formation occurred along the tectonic zone between the Yazd and the Tabas blocks (probably during the Middle Jurassic to Lower Cretaceous). However, from the Cretaceous onwards, most of the Bidou Formation has been removed by a combination of strike-slip and reverse movements of the Kashmar-Kerman tectonic zone. Roughly, these block-rotation movements occurred after the Cretaceous. During the Middle to Upper Jurassic, the tectonic activities were vertical movements producing the sedimentary pattern in the CEIM.
Coal mining, an important human activity, disturbs soil organic carbon (SOC) accumulation and decomposition, eventually affecting terrestrial carbon cycling and the sustainability of human society. However, changes of SOC content and their relation with influential factors in coal mining areas remained unclear. In the study, predictive models of SOC content were developed based on field sampling and Landsat images for different land-use types (grassland, forest, farmland, and bare land) of the largest coal mining area in China (i.e., Shendong). The established models were employed to estimate SOC content across the Shendong mining area during 1990–2020, followed by an investigation into the impacts of climate change and human disturbance on SOC content by a Geo-detector. Results showed that the models produced satisfactory results (R\(^2\) > 0.69, p < 0.05), demonstrating that SOC content over a large coal mining area can be effectively assessed using remote sensing techniques. Results revealed that average SOC content in the study area rose from 5.67 gC·kg\(^{−1}\) in 1990 to 9.23 gC·kg\(^{−1}\) in 2010 and then declined to 5.31 gC·Kg\(^{−1}\) in 2020. This could be attributed to the interaction between the disturbance of soil caused by coal mining and the improvement of eco-environment by land reclamation. Spatially, the SOC content of farmland was the highest, followed by grassland, and that of bare land was the lowest. SOC accumulation was inhibited by coal mining activities, with the effect of high-intensity mining being lower than that of moderate- and low-intensity mining activities. Land use was found to be the strongest individual influencing factor for SOC content changes, while the interaction between vegetation coverage and precipitation exerted the most significant influence on the variability of SOC content. Furthermore, the influence of mining intensity combined with precipitation was 10 times higher than that of mining intensity alone.
Unprecedented urbanization in particular in countries of the global south result in informal urban development processes, especially in mega cities. With an estimated 1 billion slum dwellers globally, the United Nations have made the fight against poverty the number one sustainable development goal. To provide better infrastructure and thus a better life to slum dwellers, detailed information on the spatial location and size of slums is of crucial importance. In the past, remote sensing has proven to be an extremely valuable and effective tool for mapping slums. The nature of used mapping approaches by machine learning, however, made it necessary to invest a lot of effort in training the models. Recent advances in deep learning allow for transferring trained fully convolutional networks (FCN) from one data set to another. Thus, in our study we aim at analyzing transfer learning capabilities of FCNs to slum mapping in various satellite images. A model trained on very high resolution optical satellite imagery from QuickBird is transferred to Sentinel-2 and TerraSAR-X data. While free-of-charge Sentinel-2 data is widely available, its comparably lower resolution makes slum mapping a challenging task. TerraSAR-X data on the other hand, has a higher resolution and is considered a powerful data source for intra-urban structure analysis. Due to the different image characteristics of SAR compared to optical data, however, transferring the model could not improve the performance of semantic segmentation but we observe very high accuracies for mapped slums in the optical data: QuickBird image obtains 86–88% (positive prediction value and sensitivity) and a significant increase for Sentinel-2 applying transfer learning can be observed (from 38 to 55% and from 79 to 85% for PPV and sensitivity, respectively). Using transfer learning proofs extremely valuable in retrieving information on small-scaled urban structures such as slum patches even in satellite images of decametric resolution.
As a cradle of ancient Chinese civilization, the Yellow River Basin has a very long human-environment interrelationship, where early anthropogenic activities re- sulted in large scale landscape modifications. Today, the impact of this relationship
has intensified further as the basin plays a vital role for China’s continued economic
development. It is one of the most densely-populated, fastest growing, and most dynamic
regions of China with abundant natural and environmental resources providing a livelihood for almost 190 million people. Triggered by fundamental economic reforms, the
basin has witnessed a spectacular economic boom during the last decades and can be
considered as an exemplary blueprint region for contemporary dynamic Global Change
processes occurring throughout the country, which is currently transitioning from an
agrarian-dominated economy into a modern urbanized society. However, this resourcesdemanding growth has led to profound land use changes with adverse effects on the Yellow
River social-ecological systems, where complex challenges arise threatening a long-term
sustainable development.
Consistent and continuous remote sensing-based monitoring of recent and past land
cover and land use change is a fundamental requirement to mitigate the adverse impacts
of Global Change processes. Nowadays, technical advancement and the multitude of
available satellite sensors, in combination with the opening of data archives, allow the
creation of new research perspectives in regional land cover applications over heterogeneous landscapes at large spatial scales. Despite the urgent need to better understand the
prevailing dynamics and underlying factors influencing the current processes, detailed
regional specific land cover data and change information are surprisingly absent for this
region.
In view of the noted research gaps and contemporary developments, three major objectives are defined in this thesis. First (i), the current and most pressing social-ecological
challenges are elaborated and policy and management instruments towards more sustainability are discussed. Second (ii), this thesis provides new and improved insights on
the current land cover state and dynamics of the entire Yellow River Basin. Finally (iii),
the most dominant processes related to mining, agriculture, forest, and urban dynamics
are determined on finer spatial and temporal scales.
The complex and manifold problems and challenges that result from long-term abuse
of the water and land resources in the basin have been underpinned by policy choices,
cultural attitude, and institutions that have evolved over centuries in China. The tremendous economic growth that has been mainly achieved by extracting water and exploiting
land resources in a rigorous, but unsustainable manner, might not only offset the economic benefits, but could also foster social unrest. Since the early emergence of the first Chinese dynasties, flooding was considered historically as a primary issue in river management and major achievements have been made to tame the wild nature of the Yellow
River. Whereas flooding is therefore largely now under control, new environmental and
social problems have evolved, including soil and water pollution, ecological degradation,
biodiversity decline, and food security, all being further aggravated by anthropogenic
climate change. To resolve the contemporary and complex challenges, many individual
environmental laws and regulations have been enacted by various Chinese ministries.
However, these policies often pursue different, often contradictory goals, are too general
to tackle specific problems and are usually implemented by a strong top-down approach.
Recently, more flexible economic and market-based incentives (pricing, tradable permits,
investments) have been successfully adopted, which are specifically tailored to the respective needs, shifting now away from the pure command and regulating instruments.
One way towards a more holistic and integrated river basin management could be the
establishment of a common platform (e.g. a Geographical Information System) for data
handling and sharing, possibly operated by the Yellow River Basin Conservancy Commission (YRCC), where available spatial data, statistical information and in-situ measures
are coalesced, on which sustainable decision-making could be based. So far, the collected
data is hardly accessible, fragmented, inconsistent, or outdated.
The first step to address the absence and lack of consistent and spatially up-to-date
information for the entire basin capturing the heterogeneous landscape conditions was
taken up in this thesis. Land cover characteristics and dynamics were derived from
the last decade for the years 2003 and 2013, based on optical medium-resolution hightemporal MODIS Normalized Differenced Vegetation Index (NDVI) time series at 250 m.
To minimize the inherent influence of atmospheric and geometric interferences found in
raw high temporal data, the applied adaptive Savitzky-Golay filter successfully smoothed
the time series and substantially reduced noise. Based on the smoothed time series
data, a large variety of intra-annual phenology metrics as well as spectral and multispectral annual statistics were derived, which served as input variables for random
forest (RF) classifiers. High quality reference data sets were derived from very high
resolution imagery for each year independently of which 70 % trained the RF models. The
accuracy assessments for all regionally specific defined thematic classes were based on the
remaining 30 % reference data split and yielded overall accuracies of 87 % and 84 % for
2003 and 2013, respectively. The first regional adapted Yellow River Land Cover Products
(YRB LC) depict the detail spatial extent and distribution of the current land cover status
and dynamics. The novel products overall differentiate overall 18 land cover and use
classes, including classes of natural vegetation (terrestrial and aquatic), cultivated classes,
mosaic classes, non-vegetated, and artificial classes, which are not presented in previous
land cover studies so far.
Building on this, an extended multi-faceted land cover analysis on the most prominent
land cover change types at finer spatial and temporal scales provides a better and more
detailed picture of the Yellow River Basin dynamics. Precise spatio-temporal products
about mining, agriculture, forest, and urban areas were examined from long-trem Landsat
satellite time series monitored at annual scales to capture the rapid rate of change in four
selected focus regions. All archived Landsat images between 2000 and 2015 were used to
derive spatially continuous spectral-temporal, multi-spectral, and textural metrics. For
each thematic region and year RF models were built, trained and tested based on a stablepixels reference data set. The automated adaptive signature (AASG) algorithm identifies those pixels that did not change between the investigated time periods to generate a
mono-temporal reference stable-pixels data set to keep manual sampling requirements
to a minimum level. Derived results gained high accuracies ranging from 88 % to 98 %.
Throughout the basin, afforestation on the Central Loess Plateau and urban sprawl are
identified as most prominent drivers of land cover change, whereas agricultural land
remained stable, only showing local small-scale dynamics. Mining operations started in
2004 on the Qinghai-Tibet Plateau, which resulted in a substantial loss of pristine alpine
meadows and wetlands.
In this thesis, a novel and unique regional specific view of current and past land cover
characteristics in a complex and heterogeneous landscape was presented by using a
multi-source remote sensing approach. The delineated products hold great potential for
various model and management applications. They could serve as valuable components
for effective and sustainable land and water management to adapt and mitigate the
predicted consequences of Global Change processes.
Die sechs untersuchten Au-Cu-Vorkommen südlich von Rehoboth befinden sich im östlichen Bereich des Rehoboth Inliers, dessen Geologie durch Kibarische Granitoide und Rhyolite der Gamsberg Granit Suite, Eburnische Granitoide der Piksteel Intrusiv Suite und prä-Piksteel Metasedimente der Rehoboth Sequenz dominiert wird, die grünschieferfaziell überprägt wurden. Au-Cu-Mineralisationen sind an spröd-duktile Scherzonen gebunden, die mit variablem Streichen nach NW, N oder NE einfallen. Die Scherzonen orientieren sich entlang von deformierten mafischen Gängen oder Einheiten von Metasedimenten, die in Eburnischen Granitoiden vorliegen. Imprägnationen mit Au- oder Cu-führenden Mineralen sind auf Bereiche von wenigen Metern um die Hauptvererzungen begrenzt. Während der Kompression der Damara Orogenese wurde ein zylindrischer Faltenbau mit ENE-WSW-streichenden Achsenebenen und eine parallel dazu verlaufende Foliation angelegt. Daraufhin bewirkte eine Schleppfaltung mit dextraler Komponente eine Rotation von Faltenachsen, Streckungslinearen und Faserharnischen in nordwestliche Richtungen. Vielerorts lassen Planare anhand von Faserharnischen eine dextrale Aufschiebung und/oder eine spätere Abschiebung mit sinistralen Charakter erkennen, die vereinzelt mit Zerrklüften von tauben Quarz, Karbonat und Chlorit assoziiert sind. Mylonite der Scherzonen sind durch Albitisierung, Serizitisierung und teils durch eine Illitisierung gekennzeichnet. Es liegen zwei Arten der Au-Cu-Mineralisation vor. Bei der Vererzung der Swartmodder Kupfer Mine handelt es sich um eine Eisenoxid-Cu-Au-Mineralisation (IOCG-Typ) mit einer massiven Magnetit-Mineralisation mit einer diese verdrängenden Sulfidmineralisation. Typisch für erstere sind eine Assoziation von Magnetit mit Apatit (±Monazit) und erhöhte Gehalte an U und LSEE. Die folgende Sulfidmineralisation beinhaltet Chalkopyrit und Carrollit. Innerhalb dieses Vorkommens treten keine mineralisierten Quarzadern, die für die Au-Cu-Mineralisation der übrigen untersuchten Minen charakteristisch sind. Die Au-führenden Quarzadern zeigen deutliche Merkmale der Deformation und Rekristallisation und orientieren sich entlang der Mylonite, die die Scherzonen charakterisieren. Die Au-Cu-Quarzmineralisationen sind an das Auftreten von Chalkopyrit gebunden. Dieser tritt im Erz der Golden Valley Mine mit Pyrit auf und enthält Einschlüsse von gediegenem Au, Petzit, Hessit, Stützit, Galenit/Clausthalit, Sphalerit und anderen Ag-Cu-Seleniden und Ag-Cu-Se-Sulfiden. Für diese Paragenese lässt sich eine minimale Bildungstemperatur von 300°C bei Te-Fugazitäten von logfTe2= -11 bis -6,5 und S-Fugazitäten von logfS2 = -7,5 bis -6,8 für das hydrothermale Fluid abschätzen. Der Chalkopyrit im Erz der Neuras Mine enthält Pyrit und Sphalerit und wurde teils durch eine komplexe Galenit-Bi-Ag-Sulfosalzparagenese verdrängt, die neben Galenit Wittichenit, Aikinit, Berryit, Emplektit und gediegen Bi enthält, die in Spuren Au führen. Isoliert im Quarz treten auch Aikinit, Berryit, Matildit, Akanthit/Argentit und mindestens eine unbekannte Ag-reiche Phase (Ag8Bi5Cu5S16) auf. Diese Paragenesen indizieren eine Verdrängung von Chalkopyrit bei Temperaturen zwischen 271 und 320°C bei niedrigen S- (logfS2 ≤ -11) und O2-Fugazitäten (logfO2 ≤ -37) aus einem Fluid, welches reich an Pb, Bi und Ag (+Au) gewesen sein muss. Bei der Golden Valley Mine und der Neuras Mine weisen Magnetit-Imprägnationen und einige Elementkorrelationen auf eine Ähnlichkeit mit einer IOCG-Lagerstättenbildung hin. Unabhängig von der texturellen Assoziation, der Lithologie bzw. deren Mylonitisierung variieren die Bildungstemperaturen von Chlorit zwischen 230 und 405°C. In den meisten Gesteinen zeigt Biotit Anzeichen einer Chloritisierung. Aus der Rücksetzung des K/Ar-Isotopensystems und den Si-Gehalten von Muskoviten ergeben sich minimale P-T-Bedingungen von 350±50°C und ca. 3,5 kbar für die Damara Metamorphose. Biotite und Muskovite in den Myloniten sind meist illitisiert. Dieses spiegelt sich auch in niedrigeren Illit-Kristallinitäten von Glimmerpräparaten wider, die Damara bzw. post-Damara Alter (Feinfraktionen) ergeben. Der Grad der Argillitisierung lässt sich durch die Evolution der Infiltration von niedrigtemperierten moderat-salinaren Fluiden bis hin zu hochsalinaren Fluiden mit höheren Ca/Na-Verhältnissen erklären, die sich aus der Untersuchung von Fluideinschlüssen ableiten lässt. Ein Zusammenhang zwischen den untersuchten Fluideinschlüssen in Quarzadern und Nebengesteinen und der primären Au-Cu-Mineralisation kann ausgeschlossen werden. Für die Exploration auf Lagerstätten des IOCG-Typs bieten sich P, LSEE, U, Th, Cu, Co, Au, Ag, Pb und Se als Pfadfinder-Elemente an. Vorkommen dieses Typs lassen sich mit Methoden der Magnetik und Radiometrie auffinden. Für die Aufsuchung von Au-Cu-Quarzmineralisationen legen Erzmineralogie und Elementkorrelationen Ag, Te, Se, Pb und Bi als Pfadfinder neben As als klassischem Pfadfinder für Gold nahe.
Landslide susceptibility assessment in the Chiconquiaco Mountain Range area, Veracruz (Mexico)
(2022)
In Mexico, numerous landslides occur each year and Veracruz represents the state with the third highest number of events. Especially the Chiconquiaco Mountain Range, located in the central part of Veracruz, is highly affected by landslides and no detailed information on the spatial distribution of existing landslides or future occurrences is available. This leaves the local population exposed to an unknown threat and unable to react appropriately to this hazard or to consider the potential landslide occurrence in future planning processes.
Thus, the overall objective of the present study is to provide a comprehensive assessment of the landslide situation in the Chiconquiaco Mountain Range area. Here, the combination of a site-specific and a regional approach enables to investigate the causes, triggers, and process types as well as to model the landslide susceptibility for the entire study area.
For the site-specific approach, the focus lies on characterizing the Capulín landslide, which represents one of the largest mass movements in the area. In this context, the task is to develop a multi-methodological concept, which concentrates on cost-effective, flexible and non-invasive methods. This approach shows that the applied methods complement each other very well and their combination allows for a detailed characterization of the landslide.
The analyses revealed that the Capulín landslide is a complex mass movement type. It comprises rotational movement in the upper parts and translational movement in the lower areas, as well as flow processes at the flank and foot area and therefore, is classified as a compound slide-flow according to Cruden and Varnes (1996). Furthermore, the investigations show that the Capulín landslide represents a reactivation of a former process. This is an important new information, especially with regard to the other landslides identified in the study area. Both the road reconstructed after the landslide, which runs through the landslide mass, and the stream causing erosion processes at the foot of the landslide severely affect the stability of the landslide, making it highly susceptible to future reactivation processes. This is particularly important as the landslide is located only few hundred meters from the village El Capulín and an extension of the landslide area could cause severe damage.
The next step in the landslide assessment consists of integrating the data obtained in the site-specific approach into the regional analysis. Here, the focus lies on transferring the generated data to the entire study area. The developed methodological concept yields applicable results, which is supported by different validation approaches.
The susceptibility modeling as well as the landslide inventory reveal that the highest probability of landslides occurrence is related to the areas with moderate slopes covered by slope deposits. These slope deposits comprise material from old mass movements and erosion processes and are highly susceptible to landslides. The results give new insights into the landslide situation in the Chiconquiaco Mountain Range area, since previously landslide occurrence was related to steep slopes of basalt and andesite.
The susceptibility map is a contribution to a better assessment of the landslide situation in the study area and simultaneously proves that it is crucial to include specific characteristics of the respective area into the modeling process, otherwise it is possible that the local conditions will not be represented correctly.
The explosive expansion of the population of the Metropolitan Region of Curitiba raised a high increase in the demand for water resources and the uncontrolled settlement poses a large problem for the environment. The greatest menace to the water supply sources of this region is the urban occupation (invasion) into the areas that contain these resources. This occupation continues with its slow, silent, although progressive march, threatening precious and irreplaceable resources. From this background an area in the direct vicinity north-east of Curitiba has been studied. In this area a drinking water reservoir was constructed in the time that the study took place in the Iraí-basin. The Iraí-reservoir even though an area around the lake will be protected may be polluted by two tributaries which flow through more or less densely populated areas. In the study area on the same time wells have been constructed. To estimate what the impact may be from the possibly polluted reservoir on the aquifer a groundwater flow model has been constructed. On the same time to estimate the water balance and the spatial distribution of pollution vulnerability the hydrological model MODBIL has been used. Also other methods have been used to estimate the pollution vulnerability to make a comparison and because none of the methods takes every aspect into account. With the calibrated groundwater flow model for the situation before the construction of the Iraí-reservoir and after its construction, simple particle tracking transport models are constructed as scenarios how the water of the aquifer may be influenced.
The Mesosaurus Inland Sea covered, in the Late Paleozoic, vast areas (~5 Mio km2) of the SW-Gondwanan continental interior. Major depocentres are represented by the Karoo basins of SW-Africa and the Paraná Basin in South America. These areas were interconnected prior to the break-up of Gondwana and the subsequent opening of the South Atlantic Ocean. In Namibia and South Africa deposits of the Mesosaurus Inland Sea are preserved in the successions of the glacial Dwyka Group and the postglacial Ecca Group (Karoo Supergroup). These deposits comprise the major part of a 60-70 Ma depositional cycle and are the main focus of this study. The large-scale transgressive part of this cycle started in the Late Carboniferous with continental glacial deposits followed by marine glacial and postglacial inland sea deposits. During the Early Permian the Mesosaurus Inland Sea reached its greatest extent, which was accompanied by widespread deposition of Corg-rich sediments. The large scale regressive part is recorded by successions ranging from deep water offshore pelites and turbidite sandstones to shallow water shoreface and deltaic sandstones, deposited in a brackish environment. Shallow water inland sea sediments are in turn overlain by fluvio-lacustrine deposits, which are assigned to the Beaufort Group and form the upper part of the cycle. This successive change in the depositional environment from marine to brackish to freshwater is also reflected in the fossil record. During Dwyka times a marine association of the Gondwana faunal province was able to colonize parts of the Mesosaurus Inland Sea. Later, during lower Ecca times, the connection to the Panthalassan Ocean became insufficient to retain normal marine conditions, leading to strong faunal endemism in an isolated and brackish inland sea environ¬ment. The most well-known and widespread representatives of this endemic fauna are mesosaurid vertebrates and megadesmid bivalves. Numerous altered tuffs occur as interlayers within argillaceous sediments of the Dwyka and Ecca Group of southern Namibia. The vast majority of these altered tuffs are represented by soft and crumbly to hard and indurated, clay-mineral-rich, bentonitic layers. Another, much rarer type is represented by very hard, chert-like tuff layers, which are predominantly albitic in composition. Furthermore, tuff layers within the Gai-As Formation of the Huab area are rich in potassium feldspar and have a porcelain-like appearance. The diagenetically modified matrix is mainly crypto- to microcrystalline. Polished tuff specimen show, in some tuffs, plane lamination or bedding with two or more subunits forming a tuff layer. Some display a weakly developed lamination. Only in very rare cases were structures reminiscent of sedimentary micro-cross lamination observed. The sedimentary textures and structures of the tuffs indicate that they have been deposited mainly as distal ash-fall layers by suspension settling in water. Some may have also been deposited or modified under the influence of weak bottom currents. The primary, pyroclastic macro-components of the tuffs are mainly represented by crystals of quartz, plagio¬clase, and biotite. In some thin sections pseudo¬morphs after pyroxene or hornblende were observed. Euhedral zircon and apatite crystals were observed in almost every tuff. Vitric or formerly vitric macro-components are very rare. The matrix of the majority of the investigated tuffs is predominantly composed of clay minerals. However, the matrix of the tuffs originally consisted most probably of fine vitric ash particles. Soon after deposition the volcanic ash was diagenetically altered to smectitic clay minerals. At a later stage smectite was progressively replaced by illite under prograde conditions. Nowadays the matrix of the bentonitic tuffs is strongly illite-dominated and only in the softer tuff layers a minor smectite content can be detected. Both the primary macrocrystic components as well as the geochemistry of the altered tuffs indicate that their source magmas were mainly of intermediate composition. The abundance of splintery quartz and feldspar crystal fragments within the tuffs hints at a highly explosive plinian or phreatoplinian eruption style of the source volcanoes, which were most probably located within a subduction-related volcanic arc region along the southern margin of Gondwana. New single zircon U-Pb SHRIMP datings of tuff layers provide a much more reliable age control of the investigated sedimentary succession. U-Pb SHRIMP ages for tuff layers from the glaciogenic Dwyka Group in southwestern Africa range from 302.0 ± 3.0 to 297.1 ± 1.8 Ma. The basal part of the early post-glacial Prince Albert Formation is dated at around 290 Ma. SHRIMP ages for tuff layers from the upper part of the Prince Albert Formation, the Whitehill Formation, and the middle part of the Collingham Formation indicate that the Mesosaurus Sea reached its greatest extent at around 280 Ma.
Human health is known to be affected by the physical environment. Various environmental influences have been identified to benefit or challenge people's physical condition. Their heterogeneous distribution in space results in unequal burdens depending on the place of living. In addition, since societal groups tend to also show patterns of segregation, this leads to unequal exposures depending on social status. In this context, environmental justice research examines how certain social groups are more affected by such exposures. Yet, analyses of this per se spatial phenomenon are oftentimes criticized for using “essentially aspatial” data or methods which neglect local spatial patterns by aggregating environmental conditions over large areas. Recent technological and methodological developments in satellite remote sensing have proven to provide highly detailed information on environmental conditions. This narrative review therefore discusses known influences of the urban environment on human health and presents spatial data and applications for analyzing these influences. Furthermore, it is discussed how geographic data are used in general and in the interdisciplinary research field of environmental justice in particular. These considerations include the modifiable areal unit problem and ecological fallacy. In this review we argue that modern earth observation data can represent an important data source for research on environmental justice and health. Especially due to their high level of spatial detail and the provided large-area coverage, they allow for spatially continuous description of environmental characteristics. As a future perspective, ongoing earth observation missions, as well as processing architectures, ensure data availability and applicability of ’big earth data’ for future environmental justice analyses.
Informationen über die Landbedeckung und die mit der anthropogenen Komponente verbundenen Landnutzung sind elementare Bestandteile für viele Bereiche der Politik, Wirtschaft und Wissenschaft. Darunter fallen beispielsweise die Strukurentwicklungsprogramme der EU, die Schadensregulierung im Versicherungswesen und die Modellierung von Stoffkreisläufen. CORINE Land Cover (CLC) wurde infolge eines erweiterten Bedarfs an einem europaweit harmonisierten Datensatz der Landoberfläche erstellt. Das CORINE Projekt weist für diese Arbeit eine hohe Relevanz durch die regelmäßigen Aktualisierungen von 10 Jahren, dem Einsatz der Daten in vielen europäischen und nationalen Institutionen und der guten Dokumentation der CORINE Nomenklatur auf. Die Erstellung der Daten basiert auf der computergestützten manuellen Interpretation, da automatische Verfahren durch die Komplexität der Aufgabenstellung und Thematik nicht in der Lage waren, den menschlichen Interpreten zu ersetzen. Diese Arbeit stellt eine Methodik vor, um CORINE Land Cover aus optischen Fernerkundungsdaten für eine kommende Aktualisierung abzuleiten. Hierzu dienen die Daten von CLC 1990 und der Fernerkundungsdatensatz Image 2000 als Grundlage, sowie die CLC 2000 Klassifikation als Referenz. Die entwickelte und in dem Softwarepaket gnosis implementierte Methodik wendet die objektorientierte Klassifikation in Kombination mit Theorien aus der menschlichen Bildwahrnehmung an. In diesen Theorien wird die Bildwahrnehmung als informationstechnischer Prozess gesehen, der den Klassifikationsprozess in die drei folgenden Subprozesse unterteilt: Bildsegmentierung, Merkmalsgenerierung und Klassenzuweisung. Die Bildsegmentierung generiert aus den untersten Bildprimitiven (Pixeln) bedeutungsvolle Bildsegmente. Diesen Bildsegmenten wird eine Anzahl von bildinvarianten Merkmalen aus den Fernerkundungsdaten für die Bestimmung der CLC Klasse zugewiesen. Dabei liegt die wichtigste Information in der Ableitung der Landbedeckung durch den überwachten Stützvektor-Klassifikator. Die Landoberfläche wird hierzu in zehn Basisklassen untergliedert, um weiteren Merkmalen einen semantischen Unterbau zu geben. Zur Bestimmung der anthropogenen Komponente von ausgewählten Landnutzungsklassen, wie beispielsweise Ackerland und Grünland, wird der phänologische Verlauf der Vegetation durch die Parameter temporale Variabilität und temporale Intensität beschrieben. Neben dem jahreszeitlichen Verlauf der Vegetation können Nachbarschaftsbeziehungen untersucht werden, um weitere anthropogene Klassen und heterogen aufgebaute Sammelklassen beschreiben zu können. Der Versiegelungsgrad als Beispiel für eine Reihe von unscharfen Merkmalen dient der weiteren Differenzierung der verschiedenen Siedlungsklassen aus CORINE LC. Mit Hilfe dieser Merkmale werden die CLC Klassen in abstrakter Form im Klassenkatalog (a-priori Wissensbasis) als Protoklassen beschrieben. Die eigentliche Objekterkennung basiert auf der Repräsentation der CORINE Objekte durch ihre einzelnen Bestandteile und vergleicht die gefundenen Strukturen mit der Wissensbasis. Semantisch homogen aufgebaute Klassen, wie Wälder und Siedlungen oder Protoklassen mit eindeutigen Merkmalen, beispielsweise zur Bestimmung von Grünland durch die Phänologie, können durch den bottom–up Ansatz identifiziert werden. Das übergeordnete CLC Objekt kann direkt aus den Bestandteilen zusammengebaut und einer Klasse zugewiesen werden. Semantisch heterogene Klassen, wie zum Beispiel bestimmte Sammelklassen (Komplexe Parzellenstrukur), können durch ihre Bestandteile validiert werden, indem die Bestandteile eines existierenden CLC Objektes mit der Wissensbasis auf Konsistenz untersucht werden (top–down Ansatz). Eine a-priori Datengrundlage ist für die Erkennung dieser Klassen essentiell. Die Untersuchung der drei Testgebiete (Frankfurt, Berlin, Oldenburg) zeigte, dass von der CORINE LC Nomenklatur 13 Klassen identifiziert und weiteren 14 Klassen validiert werden können. Zehn Klassen können durch diese Methodik aufgrund fehlender Merkmale oder Zusatzdaten nicht klassifiziert werden. Die Gesamtgenauigkeit der automatisierten Klassifikation für die Testgebiete beträgt zwischen 70% und 80% für die umgesetzten Klassen. Betrachtet man davon einzelne Klassen, wie Siedlungs-, Wald- oder Wasserklassen, wird aufgrund der verwendeten Merkmale eine Klassifikationsgenauigkeit von über 90% erreicht. Ein möglicher Einsatz der entwickelten Software gnosis liegt in der Unterstützung einer kommenden CORINE Aktualisierung durch die Prozessierung der identifizierbaren Klassen. Diese CLC Klassen müssen vom Interpreten nicht mehr überprüft werden. Für bestimmte CLC Klassen aus dem Top-down Ansatz wird der Interpret die letzte Entscheidung aus einer Auswahl von Klassen treffen müssen. Weiterhin können die berechneten Merkmale, wie die temporalen Eigenschaften und der Versiegelungsgrad dem Bearbeiter als Entscheidungsgrundlage zur Verfügung gestellt werden. Der Einsatz dieser neu entwickelten Methode führt zu einer Optimierung des bestehenden Aufnahmeverfahrens durch die Integration von semi-automatisierten Prozessen.
In den letzten Jahrzehnten ist eine verstärkte Veränderung der Landoberfläche beobachtet worden. Diese Prozesse sind direkten und indirekten anthropogenen Einflüssen zuzuschreiben, wie Deforestation oder Klimawandel. Mit dieser Entwicklung geht der Verlust und die Fragmentation von naturnahen Flächen einher. Für das Fortbestehen von Populationen verschiedenster Organismen in einer derartig geformten Landschaft ist entscheidend, inwieweit die Migration zwischen bestehenden Fragmenten gewährleistet ist. Diese wird von der Eignung der umgebenden Landschaft beeinflusst. Im Kontext einer klimatischen Veränderung und verstärkter anthropogener Landnutzung ist die Analyse der räumlichen Anordnung von Habitatfragmenten und der Qualität der umgebenden Landschaft besonders für die globale Aufrechterhaltung der Biodiversität wichtig. Großräumige Muster der Landschaftsveränderung können mit Hilfe von Satellitendaten analysiert werden, da es nur diese ermöglichen die Landbedeckung flächendeckend, reproduzierbar und auf einer adäquaten räumlichen Auflösung zu kartieren. Besonders zeitlich hochaufgelöste Daten liefern wertvolle Informationen bezüglich der Dynamik der Landbedeckung. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Analyse der Fragmentation in Westafrika und der potentiellen Bedeutung von singulären Fragmenten und deren potentiellen Auswirkungen auf die Biodiversität. Dafür wurden zeitlich hoch- und räumlich mittelaufgelöste Daten des Aufnahmesystems MODIS verwendet, mit denen für das Untersuchungsgebiet Westafrika die Landbedeckung klassifziert wurde. Für die darauf folgenden Analysen der räumlichen Konfiguration der Fragmente wurde der Fokus auf Regenwaldgebiete gelegt. Die Analyse von räumlichen Mustern der Regenwaldfragmente liefert weiterführende qualitative Informationen der individuellen Teilbereiche. Die räumliche Anordnung wurde sowohl mit etablierten Maßen als auch mittels in dieser Arbeit erstellter robuster und übertragbarer Indizes quantifiziert. Es konnte gezeigt werden, dass die Verwendung von aussagekräftigen Indizes, besonders, wenn sie alle benachbarten Fragmente und die Qualität der umgebenden Matrix berücksichtigen, die räumliche Differenzierung von Fragmenten verbessert. Jedoch ist die Anwendung dieser Maße abhängig von den Ansprüchen einer Art. Daher muss die artspezifische Perzeptionen der Landschaft auf der Basis der Indizes implementiert werden, da die Übertragung der Ergebnisse einzelner Indizes auf andere räumliche Auflösungen und andere Regionen nur begrenzt möglich war. Des Weiteren wurden potentielle Einflussfaktoren auf die räumlichen Muster mittels Neutraler Landschaftsmodelle untersucht. Hierbei ergaben sich je nach Region und Index unterschiedliche Ergebnisse, allerdings konnte der Einfluss anthropogen induzierter Veränderungen auf die Landbedeckung postuliert werden. Die große Bedeutung der räumlichen Attribution von Landbedeckungsklassen konnte in dieser Arbeit aufgezeigt werden. Der alleinige Fokus auf die Kartierung von z. B. Waldfragmenten ohne deren räumliche Anordnung zu berücksichtigen, kann zu falschen Schlüssen bezüglich deren ökologischen, hydrologischen und klimatologischen Bedeutung führen.
In north-western Namibia the fills of the Karoo-Etendeka depositories can be subdivided into (1) a Carboniferous-Permian, (2) a Triassic-Jurassic and (3) a Cretaceous megasequence, each recording extensional periods related to successive rifting phases in the evolving South Atlantic. The tectonic environment of the depositories in north-western Namibia changes successively from the coast towards the continental interior, which is reflected by the facies distribution and the position of time-stratigraphic gaps. Close to the present-day coastline synsedimentary listric faults, trending parallel to the South Atlantic rift (N-S), caused the formation of wedge shaped sediment bodies. Here, the Karoo Supergroup is only represented by the Permian succession in the Huab area. A hiatus within the Permian can be recognised by the correlation with the main Karoo Basin in South Africa and the Brazilian Paraná Basin. This stratal gap correlates with a pre-Beaufort Group unconformity in the main Karoo Basin that might be related to an orogenic pulse in the Cape Fold Belt. The Permian succession itself is unconformably overlain by the Lower Cretaceous Etendeka Group. This hiatus extending from the Upper Permian to the Lower Cretaceous has probably been induced by a combination of rift shoulder uplift and additional crustal doming associated with Etendeka flood volcanism. The enhanced tectonism during the Early Cretaceous controlled accommodation space for the alluvial-fluvial and aeolian deposits of the lower Etendeka Group. Disconformities within those deposits and the overlying lava succession attribute to distinct phases of tectonic and volcanic activity heralding the South Atlantic breakup. Towards the south-east, the Karoo succession becomes successively more complete. In the vicinity of Mt. Brandberg Early Triassic strata (Middle Omingonde Formation) follow disconformably above the Upper Permian/Lowermost Triassic Doros Formation. The sedimentation there was essentially controlled by the SW-NE trending Damaraland Uplift. South of the Damaraland Uplift the SW-NE trending Waterberg-Omaruru Fault zone is interpreted as a sinistral oblique-slip fault that compartmentalised the South Atlantic rift. This fault controlled accommodation space of the entire Triassic Omingonde Formation and the Early Jurassic Etjo Formation in its associated pull-apart and transtension structures. A locally well developed angular unconformity defines a hiatus between the two formations. Correlation with the main Karoo Basin in South Africa confirms that this gap is of a regional extent and not only a local, fault induced feature. Furthermore, it might also correlate with an orogenic pulse of the Cape Fold Belt. In general, the Mesozoic megasequences record the long-lived history of the southern Atlantic rift evolution. Rifting has been controlled by orogenic pulses derived from the Samfrau active margin throughout the Mesozoic. The associated intracratonic E-W extension caused the formation of grabens and conjugated oblique-slip zones. The generation of voluminous flood basalts marks the climax of intracratonic extension that was accompanied by enhanced uplift of the rift shoulders.
In den Themenbereichen Klimawandel, Klimaschutz und Erneuerbare Energien wurden in den letzten Jahren zunehmend neue Bewertungsmethoden in der geowissenschaftlichen und umweltwissenschaftlichen Forschung eingesetzt. Mit Blick auf die Biogasnutzung kann festgestellt werden, dass diese aus Umwelt- und Klimaschutzgründen sehr wichtig ist, da die Vergärung von Biomasse mit der nachfolgenden indirekten Erzeugung von Strom und Wärme über Blockheizkraftwerke, bzw. der direkten Nutzung des Biogases als Feuerungsgas bzw. als Treibstoff , einen besonderen Beitrag zum Klimaschutz leistet. In Deutschland ist die Biogasnutzung heute einer der wichtigsten Erneuerbaren Energieträger geworden. In China hat die Biogasnutzung zudem ein riesiges Entwicklungspotenzial. Der Autor versucht, im interdisziplinären Themenkreis „Umwelt- und Klimaschutz“ ein Bewertungsmodell für die Biogasnutzung zu entwickeln, um die tatsächlichen und potentiellen umwelt- und klimaschutzrelevanten Auswirkungen der Biogasnutzung zu bewerten. Um das Bewertungsmodell für die Biogasnutzung nach Umwelt- und Klimaschutzaspekten möglichst umfassend zu entwickeln, ist die Verzahnung der interdisziplinären umweltwissenschaftlichen, geowissenschaftlichen, rechtlichen, sowie lokal-, national- und internationalen politischen sowie technischen Faktoren mit ihren umweltbezogenen und klimabezogenen Auswirkungen von höchster Bedeutung. Das in der vorliegenden Arbeit entwickelte Bewertungsmodell erhebt den Anspruch, für den praktischen Einsatz vor Ort tauglich zu sein. Hierzu wurden umwelt- und klimaschutzrechtliche, sowie nationale und internationale politische Anforderungen zur Kategorisierung und Bewertung herangezogen und damit die Durchführbarkeit gewährleistet. Der Lösungsweg zur Bewertung nach Umwelt- und Klimaschutzaspekten führt zum Einen über die Umwelt- und Klimaschutzbilanzierung und zum Anderen über eine Umweltrisikobewertung sowie eine umweltbezogene Standortbewertung. Anhand der praktischen Arbeit und der Analyse von insgesamt 23 Biogasprojekten aus Deutschland und China, konnten bestimmte Charakteristika der Biogasnutzung ermittelt werden. Für die Ermittlung der Bewertungskriterien des Bewertungsmodells wurden insgesamt 3 Themenbereiche (Teil I: Substratversorgung; Teil II: Biogasanlagenbau; Teil III: Biogasverwertung) der Biogasnutzung unterschieden. Jene wurden hinsichtlich der technischen, rechtlichen und politischen Kriterien nach negativen Umwelt- und Klimaschutzauswirkungen über die verschiedenen Belastungspfade der Umweltmedien (Boden, Wasser und Luft) untersucht. Ziel dieser Studie war es auch, durch die Anwendung des Bewertungsmodells auf je drei deutsche und chinesische Fallbeispiele, die ausgereiften deutschen Erfahrungen, die deutsche Technologie und das Know-How der Biogasnutzung auf deren Übertragbarkeit auf die chinesischen Verhältnisse zu prüfen.
Burn severity was measured within the Mediterranean sclerophyll forests of south-west Western Australia (WA) using remote sensing data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). The region of south-west WA is considered as a high fire prone landscape and is managed by the state government’s Department of Conservation and Land Management (CALM). Prescribed fuel reduction burning is used as a management tool in this region. The measurement of burn severity with remote sensing data focused on monitoring the success and impact of prescribed burning and wildfire in this environment. The high temporal resolution of MODIS with twice daily overpasses in this area was considered highly favourable, as opportunities for prescribed burning are temporally limited by climatic conditions. The Normalised Burn Ratio (NBR) was investigated to measure burn severity in the forested area of south-west WA. This index has its heritage based on data from the Landsat TM/ETM+ sensors (Key and Benson, 1999 [1],[2]) and was transferred from Landsat to MODIS data. The measurement principally addresses the biomass consumption due to fire, whereas the change detected between the pre-fire image and the post-fire image is quantified by the ÄNBR. The NBR and the Normalised Difference Vegetation Index (NDVI) have been applied to MODIS and Landsat TM/ETM+ data. The spectral properties and the index values of the remote sensing data have been analysed within different burnt areas. The influence of atmospheric and BRDF effects on MODIS data has been investigated by comparing uncorrected top of atmosphere reflectance and atmospheric and BRDF corrected reflectance. The definition of burn severity classes has been established in a field trip to the study area. However, heterogeneous fire behaviour and patchy distribution of different vegetation structure made field classification difficult. Ground truth data has been collected in two different types of vegetation structure present in the burnt area. The burn severity measurement of high resolution Landsat data was assessed based on ground truth data. However, field data was not sufficient for rigorous validation of remote sensing data. The NBR index images of both sensors have been calibrated based on training areas in the high resolution Landsat image. The burn severity classifications of both sensors are comparable, which demonstrates the feasibility of a burn severity measurement using moderate spatial resolution 250m MODIS data. The normalisation through index calculation reduced atmospheric and BRDF effects, and thus MODIS top of at-mosphere data has been considered suitable for the burn severity measurement. The NBR could not be uniformly applied, as different structures of vegetation influenced the range of index values. Furthermore, the index was sensitive to variability in moisture content. However, the study concluded that the NBR on MODIS data is a useful measure of burn severity in the forested area of south-west WA.
No abstract available.
Considering its social, economic and natural conditions the Mediterranean Area is a highly vulnerable region by designated affections of climate change. Furthermore, its climatic characteristics are subordinated to high natural variability and are steered by various elements, leading to strong seasonal alterations. Additionally, General Circulation Models project compelling trends in specific climate variables within this region. These circumstances recommend this region for the scientific analyses conducted within this study. Based on the data of the CMIP3 database, the fundamental aim of this study is a detailed investigation of the total variability and the accompanied uncertainty, which superpose these trends, in the projections of temperature, precipitation and sea-level pressure by GCMs and their specific realizations. Special focus in the whole study is dedicated to the German model ECHAM5/MPI-OM. Following this ambition detailed trends and mean values are calculated and displayed for meaningful time periods and compared to reanalysis data of ERA40 and NCEP. To provide quantitative comparison the mentioned data are interpolated to a common 3x3° grid.
The total amount of variability is separated in its contributors by the application of an Analysis of Variance (ANOVA). For individual GCMs and their ensemble-members this is done with the application of a 1-way ANOVA, separating a treatment common to all ensemble-members and variability perturbating the signal given by different initial conditions. With the 2-way ANOVA the projections of numerous models and their realizations are analysed and the total amount of variability is separated into a common treatment effect, a linear bias between the models, an interaction coefficient and the residuals.
By doing this, the study is fulfilled in a very detailed approach, by considering yearly and seasonal variations in various reasonable time periods of 1961-2000 to match up with the reanalysis data, from 1961-2050 to provide a transient time period, 2001-2098 with exclusive regard on future simulations and 1901-2098 to comprise a time period of maximum length. The statistical analyses are conducted for regional-averages on the one hand and with respect to individual grid-cells on the other hand. For each of these applications the SRES scenarios of A1B, A2 and B1 are utilized. Furthermore, the spatial approach of the ANOVA is substituted by a temporal approach detecting the temporal development of individual variables. Additionally, an attempt is made to enlarge the signal by applying selected statistical methods.
In the detailed investigation it becomes evident, that the different parameters (i.e. length of temporal period, geographic location, climate variable, season, scenarios, models, etc…) have compelling impact on the results, either in enforcing or weakening them by different combinations. This holds on the one hand for the means and trends but also on the other hand for the contributions of the variabilities affecting the uncertainty and the signal. While temperature is a climate variable showing strong signals across these parameters, for precipitation mainly the noise comes to the fore, while for sea-level pressure a more differentiated result manifests. In turn, this recommends the distinguished consideration of the individual parameters in climate impact studies and processes in model generation, as the affecting parameters also provide information about the linkage within the system.
Finally, an investigation of extreme precipitation is conducted, implementing the variables of the total amount of heavy precipitation, the frequency of heavy-precipitation events, the percentage of this heavy precipitation to overall precipitation and the mean daily intensity from events of heavy precipitation. Each time heavy precipitation is defined to exceed the 95th percentile of overall precipitation. Consecutively mean values of these variables are displayed for ECHAM5/MPI-OM and the multi-model mean and climate sensitivities, by means of their difference between their average of the past period of 1981-2000 and the average of one of the future periods of 2046-2065 or 2081-2100. Following this investigation again an ANOVA is conducted providing a quantitative measurement of the severity of change of trends in heavy precipitation across several GCMs.
Besides it is a difficult task to account for extreme precipitation by GCMs, it is noteworthy that the investigated models differ highly in their projections, resulting partially in a more smoothed and meaningful multi-model mean. Seasonal alterations of the strength of this behaviour are quantitatively supported by the ANOVA.