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Abstract

Das heutige Landschaftsbild der Kanarischen Insel Teneriffa ist das Ergebnis einer beständigen kulturlandschaftlichen Entwicklung, die im Wesentlichen mit dem Beginn der europäischen Kolonialisierung im 15. Jahrhundert ihren Anfang nahm. Während bis Mitte des 20. Jahrhunderts fast ausschließlich landwirtschaftliche Inwertsetzungsprozesse die Landschaft prägten, spielen in jüngster Zeit vor allem der Tourismus und die damit verbundenen Wirtschaftssektoren eine maßgebliche Rolle bei der anthropogenen Umgestaltung des Raums. Der damit einhergehende sozioökonomische Wandel von einer Agrar- zu einer Dienstleistungsgesellschaft führt zu einer Umorientierung der Erwerbstätigen von der Landwirtschaft hin zum Tourismus und zu ansteigenden Migrationsbewegungen in die urbanen Tourismuszentren. Hierdurch kommt es einerseits zu enormen Siedlungsexpansionen in den Küstenzonen und andererseits zu einer verstärkten Aufgabe von landwirtschaftlichen Nutzflächen im ländlichen Raum. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird eine umfassende Analyse, Simulation und ökologische Bewertung der agrarischen Landnutzungsdynamiken auf Teneriffa durchgeführt. Die Ergebnisse liefern ein ganzheitliches Bild zur bisherigen sowie möglichen zukünftigen räumlichen Entwicklung der kanarischen Landwirtschaft und den damit verbundenen ökologischen Auswirkungen auf den teilweise stark fragmentierten Naturraum. Ausgangspunkt der Untersuchung bildet die objektbasierte Landnutzungs- und Landbedeckungsklassifikation (LULC-Klassifikation) von SPOT 1-Daten (1986/88), SPOT 4-Daten (1998) sowie RapidEye-Daten (2010) und die anschließende Change Detection-Analyse in Form eines modifizierten, halbautomatisierten Post-Klassifikations-Vergleichs. Ein weiterer objektbasierter Klassifikationsprozess für hochauflösende RGB-Orthophotos dient darüber hinaus zur Erfassung der landwirtschaftlich beeinflussten Gesamtfläche Teneriffas. Hauptaugenmerk dieses Verfahrens liegt auf der texturbasierten Detektion von Agrarflächen inklusive landwirtschaftlich stillgelegter Areale bzw. Dauerbrachen, die in den Multispektraldaten aufgrund fortgeschrittener Sukzessionsprozesse nicht mehr von der natürlichen oder naturnahen Landbedeckung unterschieden werden können. Die Klassifikationsergebnisse münden anschließend in den Aufbau eines auf Dyna-CLUE 2 (Dynamic Conversion of Land Use and its Effects Model, Version 2) basierenden, räumlich expliziten Landnutzungsmodells, das nach einer Parametrisierung und Kalibrierung zur Simulation der möglichen zukünftigen Entwicklung des Agrarsektors bis 2030 herangezogen werden kann. Ein Trendszenario zeigt in diesem Zusammenhang auf, welche agrarischen Landnutzungsveränderungen auftreten, wenn sich der bisherige Trend mit einer Steigerung der Intensivlandwirtschaft und einer weiteren räumlichen Abnahme von Ackerflächen vor allem in den Peripheriegebieten fortsetzt. Ein zweites, alternatives Szenario prognostiziert hingegen, welche landwirtschaftlichen Veränderungen durch eine erfolgreiche Umsetzung von Agrarprogrammen und -maßnahmen der EU zu erwarten sind. Im Rahmen einer ökologischen Analyse wird schließlich eruiert, welche Areale des Lorbeer- und Kiefernwaldes sowie des Sukkulentenbuschs in der Vergangenheit unter landwirtschaftlichem Einfluss standen und somit als Regenerationsflächen gelten. Darüber hinaus wird ermittelt, wie sich das zukünftige Regenerationspotenzial für die einzelnen Vegetationsformationen unter Berücksichtigung der landwirtschaftlichen Entwicklungsszenarien darstellt. Nach einer Bewertung und Interpretation der gewonnenen Ergebnisse werden abschließend raumplanerische Vorschläge unterbreitet, wie der kanarische Lorbeerwald zukünftig stärker vor kulturlandschaftlichen Raumentwicklungsprozessen geschützt werden könnte.