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type: doctoralThesis
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creators_name: Mikulane, Signe
title: Degradationsrisiken tropischer Waldökosysteme – Multifaktorielle Fernerkundungs- und
GIS-basierte Modellierung 
der Landschaftsvulnerabilität.
Umgesetzt am Fallbeispiel von São Tomé
title_en: Degradation risks of tropical forest ecosystems - multifactorial remote sensing and GIS-based modeling of landscape vulnerability. Implemented using the case study of São Tomé
subjects: 500
subjects: 550
subjects: 910
divisions: 120700
adv_faculty: af-12
cterms_swd: Tropischer Wald
cterms_swd: Modellierung
cterms_swd: Fernerkundung
cterms_swd: GIS
cterms_swd: Satellitenbild
cterms_swd: São Tomé
cterms_swd: Afrika
abstract: Die tropischen Ökosysteme sind zunehmend steigenden Risiken durch Landnutzungsdruck ausgesetzt. Für die Quantifizierung und Bewertung der ökologischen Vulnerabilität dieser Ökosysteme fehlen allgemeingültige Konzepte und praktisch anwendbare Modelle. Zudem sind die tropischen Waldökosysteme Afrikas wenig erforscht.
Im Rahmen dieser Arbeit erfolgt eine konzeptionelle Entwicklung eines räumlich hochauflösenden, multifaktoriellen Landschaftsvulnerabilitätsmodells als Ausdruck für die ökologische Vulnerabilität tropischer Ökosysteme. Das Modell der Landschaftsvulnerabilität (LV = Anfälligkeit der Landschaft für anthropogene Gefährdungen) wird am Fallbeispiel des tropischen Inselökosystems von São Tomé umgesetzt.
Die international kaum bekannte Insel São Tomé (859 km²) liegt im Atlantik vor der Westküste des tropischen Zentralafrikas. Aufgrund des Status als Hotspot der Biodiversität mit vielen endemischen Arten sowie großer Landschaftsästhetik besitzt São Tomé einen hohen ökologischen Wert. Die Gesamtfläche des Primär- bzw. Altwaldes und des Sekundärwaldes beläuft sich auf ca. 50 %. Hinsichtlich einer schnell ansteigenden Einwohnerzahl auf São Tomé erhöht sich kontinuierlich der Landnutzungsdruck in Form von Walddegradation und Biodiversitätsgefährdung.
Die methodischen Grundlagen der Forschungsarbeit basieren auf einem integrierten GIS- (Analyse bzw. Modellierung der LV) und Fernerkundungs-Konzept (LULC-Klassifikation). Das LV-Modell, gekennzeichnet durch eine linear-hierarchische Struktur, stützt sich auf bodenkundliche, topographische, fernerkundungsbasierte, statistische und infrastrukturelle Ausgangsdaten. Die Bewertungsanalyse erfolgt multifaktoriell mit einer anschließenden räumlichen Überlagerungsanalyse und gewichteter Summe. Die Ergebnisse sind nach der Intensitätsklassifizierung der LV räumlich-differenziert und geben Auskunft über die Intensität der Vulnerabilität in verschiedenen Landschaftsbereichen. Dadurch können Landschaftsabschnitte identifiziert werden, die für potentielle anthropogen verursachte Gefährdungen anfällig sind. Die gewonnene Information kann das Landmanagement optimieren und zum Biodiversitätsschutz auf São Tomé beitragen. Dank des exemplarischen Ansatzes ist dieses Konzept auch auf andere regional und klimatisch ähnliche tropische Systeme übertragbar. Darüber hinaus können die aus dem Modellansatz gewonnenen Erkenntnisse für die Bewertung der Vulnerabilität tropischer Ökosysteme auch zur Disaster Risk Reduction (DRR) beitragen.
abstract_translated_text: Tropical ecosystems are increasingly exposed to risks from land-use pressures. Yet, general concepts and practically applicable models are missing for the quantification and assessment of ecological vulnerability of these ecosystems. In addition, it is especially the tropical forest ecosystems of Africa which are generally poorly studied.
Against this background, a spatially high-resolution, multifactorial landscape vulnerability model is developed, expressed as the ecological vulnerability of these tropical ecosystems. The model of landscape vulnerability (LV = susceptibility of the landscape to anthropogenic hazards) is applied to the tropical island ecosystem of São Tomé.
The island of São Tomé, which is internationally relatively unknown, is located in front of the west coast of tropical Central Africa. Due to its status as a hotspot of biodiversity with a high number of endemic species and great landscape aesthetics, São Tomé has a high ecological value. This holds especially true for primary and old-growth forests, which together with the secondary forest add up to approx. 50 % of the island’s area. Nonetheless, with regard to a rapidly growing population in São Tomé, land use pressure in form of forest degradation and the potential loss of biodiversity continuously increases.
The methodological basis of this research is an integrated GIS (analysis or modeling of the LV) and remote sensing concept (LULC-classification). The LV-model, characterized by a linear-hierarchical structure, is based on pedological, topographic, remote sensing, statistical and infrastructural baseline data. The evaluation is multifactorial with a subsequent spatial overlay analysis and the calculation of the weighted sum. The results are spatially explicit and provide information on the intensity of vulnerability in the different landscape areas of the island. As a result, landscape sections that are susceptible to potential anthropogenic hazards can be identified. This information can optimize land management and contribute to biodiversity conservation in São Tomé. Thanks to the exemplary approach, this concept can also be transferred to regionally and climatically similar tropical systems. In addition, the insights gained from the modeling approach for assessing the vulnerability of tropical ecosystems can also contribute to the field of disaster risk reduction (DRR).
abstract_translated_lang: eng
date: 2019
id_scheme: DOI
id_number: 10.11588/heidok.00026655
ppn_swb: 1670246922
own_urn: urn:nbn:de:bsz:16-heidok-266556
date_accepted: 2019-06-19
advisor: HASH(0x564e1c5dec70)
language: ger
bibsort: MIKULANESIDEGRADATIO2019
full_text_status: public
citation:   Mikulane, Signe  (2019) Degradationsrisiken tropischer Waldökosysteme – Multifaktorielle Fernerkundungs- und GIS-basierte Modellierung der Landschaftsvulnerabilität. Umgesetzt am Fallbeispiel von São Tomé.  [Dissertation]     
document_url: https://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserver/26655/1/Dissertation_Signe-Mikulane_Eidesst-Erkl_10-04-2019.pdf