Record #253456 - GSI Repository

DFG project G:(GEPRIS)280246701

Auswirkungen des globalen Wandels auf hydro-biogeochemische Prozesse in tropischen Einzugsgebieten Kenias

Coordinator	Professor Dr. Lutz Breuer
Grant period	2016 - 2025
Funding body	Deutsche Forschungsgemeinschaft
	DFG
Identifier	G:(GEPRIS)280246701

Note: Klima- und Landnutzungswandel haben einen erheblichen Einfluss auf hydro-biogeochemische Prozesse in den Tropen. Insbesondere für das tropische Afrika sind wissenschaftliche Kenntnisse über die Auswirkungen des globalen Wandels jedoch nur begrenzt vorhanden. Für eine nachhaltige Bewirtschaftung der Ressource Wasser ist dieses Wissen aber essentiell. Im vorliegenden Projekt wird ein Monitoringprogramm in vier Einzugsgebieten mit unterschiedlichen Landnutzungen (Tee- und Baumplantagen, kleinbäuerliche Landwirtschaft, natürlicher Bergregenwald) im Mau Forest in Kenia weitergeführt. Seit 2014 erfassen automatische Messsysteme nahezu lückenlos in 10-min Auflösung radarbasiert den Abfluss (über Wasserstands-Abfluss-Beziehung) sowie mittels UV-Spektrometrie die Konzentrationen von NO3, DOC und Schwebstoffen (über Trübungs-Schwebstoff-Beziehung). Zudem werden wöchentlich die Konzentrationen stabiler Wasserisotope gemessen. Während in der 1. Projektphase die Messsysteme etabliert und grundlegende Kenntnisse über den Zusammenhang zwischen Landnutzung und Wasserquantität/qualität gewonnen wurden, zielt die 2. Projektphase auf ein verbessertes Prozessverständnis sowie Projektionen zum Klima- und Landnutzungswandel ab. Hierzu sind drei Arbeitspakete (AP) vorgesehen. In AP1 wird das Messprogramm und die dazu notwendigen Wartungsmaßnahmen durchgeführt. Als Ergebnis wird zum Projektende ein 10-jähriger Datensatz der genannten Parameter Open Access zur Verfügung gestellt. AP2 fokussiert auf die Prozessidentifikation mittels statistischer Verfahren und analysiert systematische zeitliche Variationen (Tagesgänge, saisonale Einflüsse) mittels Wavelet-Funktionen. Im Rahmen automatisierter Hysterese- Untersuchungen der Konzentration-Abfluss-Dynamik werden Transport- und Mobilisierungsprozesse der genannten Wasserinhaltsstoffe ermittelt. Zudem wird das Konzept der „hydrologischen Signaturen“ auf „hydro-biogeochemische Signaturen“ übertragen und so ein Werkzeug entwickelt, mit dem man den Chemismus von Fließgewässern vergleichend charakterisieren und das hydro-biogeochemische Prozessverhalten beschreiben kann. In AP3 werden datenbasierte Modelle auf Basis des Deep Learning entwickelt, um sowohl den Abfluss als auch die Wasserqualitätsparameter zu simulieren. Dabei werden neueste Long Short-Term Memory (LSTM) Verfahren herangezogen, die auch räumliche (Landnutzung) und zeitliche (Klimazeitreihen) Prädiktoren berücksichtigen. Zur Modellvalidierung werden die in AP2 auf der Basis von Feldmessungen berechneten Wavelets, Hysteresen und hydro-biogeochemischen Signaturen mit denen verglichen, die auf der Basis der LSTM Modelle berechnet werden. Unter Verwendung der LSTM mit räumlich-zeitlichen Prädiktoren sollen abschließend Projektionen zum Klima- und Landnutzungswandel berechnet werden. Genutzt werden hierfür neueste CORDEX Simulationen für regionale Klimaszenarien und eigens erstellte Landnutzungsszenarien basierend auf multitemporalen Landnutzungsklassifikationen.

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Record created 2023-01-19, last modified 2025-01-10

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