Bei SP1 liegt der Schwerpunkt der zweiten Phase auf wasserbezogenen NCPs. In der ersten Phase , richteten wir 26 Untersuchungsflächen in allen 13 Ökosystemtypen am Berg mit einem Bodenfeuchte-Messnetz ein. Anhand der Daten wurden hydrologischen Prozesse zur Infiltration und dem präferentiellen Abfluss auf Plotebene analysiert. Sechs Abflussmessstationen in drei Einzugsgebieten ergänzten die Datenerhebung. SP1 wird auf diesen Arbeiten aufbauen, um das erste Ziel zu erreichen: die Bewertung der Regulierung der Wasserversorgung entlang von Klima- und Landnutzungsgradienten (Arbeitspaket WP1). Unter Verwendung von Daten aus dem Sensornetzwerk werden maßgeschneiderte hydrologische Modelle auf der Basis des Catchment Model Framework entwickelt, um die Wasserdynamik von der Plot- bis zur Einzugsgebietsebene zu simulieren. Unser zweites Ziel ist es, die Rolle der umgebenden Landschaften bei der Regulierung der Wasserqualität zu entschlüsseln und die terrestrische und aquatische Biodiversität mit der Integrität der Fließgewässer zu verknüpfen (WP2). Dazu werden Wasserqualitätsparameter, die Diversität des Makrozoobenthos und die Abbaugeschwindigkeit der Laubstreu an Standorten mit ungestörten, degradierten, fehlenden und wiederhergestellten Uferzonen untersucht. Eine Landschaftsanalyse mit Hilfe von Random Forest Modellen wird angewendet, um räumliche Schwankungen der Wasserqualität und der aquatischen Artenvielfalt vorherzusagen. Das dritte Ziel ist die Untersuchung von Szenarien zukünftiger wasserbezogener NCP. Unter Verwendung der hydrologischen Modelle aus WP1, der räumlichen Wasserqualitätsmodelle aus WP2 und der in Kili-SES-1 erzielten Ergebnisse wird WP3 die Versorgung mit wasserbezogenen NCP unter verschiedenen Szenarien des Klimawandels, der Landnutzung und -bewirtschaftung sowie der menschlichen Präferenzen und Nachfrage projizieren. Zusammenfassend wird SP1 auf der Basis von Daten zur Wasserquantität und -qualität, aquatischen Biodiversität und Modellierungsansätzen entscheidende Informationen über den aktuellen Zustand und die potenzielle Zukunft wasserbezogener NCP liefern, die in der bisherigen Forschung unterrepräsentiert, aber von vielen Akteuren im sozial-ökologischen System des Mt. Kilimanjaro nachgefragt sind.

Foto: S. Jacobs

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 NO ₃ , 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.

Fotos: S. Jacobs

Der Klimawandel hat weltweite Auswirkungen auf die Wasserverfügbarkeit und das Auftreten extremer Wetterereignisse wie Überschwemmungen und Dürren. Verlässliche Wetter- und Wasserdaten werden dringend benötigt, um eine nachhaltige Wasserbewirtschaftung zu ermöglichen und Strategien zur Anpassung an den Klimawandel zu entwickeln. Die Beteiligung von Bürgern an der Datenerhebung, auch Bürgerwissenschaft genannt, gilt als vielversprechender Weg, um die Datenverfügbarkeit zu relativ geringen Kosten zu erhöhen, insbesondere in Ländern, in denen nur begrenzte Mittel für die Datenerhebung zur Verfügung stehen. Durch die Erprobung verschiedener Ansätze zur Einbindung von Bürgern in die Datenerhebung in Tansania, Honduras und Ecuador will HydroCrowd die Akzeptanz der Bürgerwissenschaft als validen Ansatz zur Datenerhebung stärken.

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