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Impact of climatic and anthropogenic drivers on spatio-temporal fire distribution in the Brazilian AmazonCano Crespo, Ana 17 February 2023 (has links)
Das Amazonasgebiet hat in den letzten Jahrzehnten eine Intensivierung der menschlichen Aktivitäten erfahren, die in Verbindung mit häufigen schweren Dürren die Umwelt anfälliger für Brände gemacht hat. In dieser Dissertation wurden Fernerkundungsdaten analysiert, um die räumlich-zeitliche Verteilung der Feuer in den letzten 20 Jahren im brasilianischen Amazonasgebiet umfassend zu untersuchen und die verschiedenen Brandursachen zu entschlüsseln.
(I) Die erste Forschungsarbeit wertete die Verteilung der verbrannten Fläche aus und zeigte, dass die meisten Brände auf bewirtschafteten Weiden und in den immergrünen Tropenwäldern auftraten, was die Behauptung stützt, dass ihr Auftreten stark auf anthropogene Landnutzungsänderungen reagiert. Die Ergebnisse zeigten auch, dass weder Entwaldung noch Walddegradierung mit Waldbränden korrelierte, wohl aber Feuer, die auf Weiden oder Ackerflächen gelegt wurden und in den angrenzenden Wald übergesprungen sind. (II) Die zweite Forschungsarbeit analysierte einzelne Brände, die durch den auf komplexen Netzwerken basierenden FireTracks-Algorithmus identifiziert wurden. Der Algorithmus wurde verwendet, um Feuerregime für sechs verschiedene Landnutzungsklassen zu ermitteln. Die integrierte Größe, Dauer, Intensität und Ausbreitungsrate dieser räumlich-zeitlichen Brandcluster in den verschiedenen Landnutzungstypen zeigte auf, wie seltene Waldbrände, die natürlicherweise nicht in immergrünen tropischen Wäldern vorkommen, sich zu einem Feuerregime entwickelten, das für Savannenbrände typisch ist. (III) Die dritte Forschungsarbeit analysierte extreme, d. h. die intensivsten Einzelfeuer in immergrünen tropischen Wäldern, und zeigte deren großen Anteil an der insgesamt verbrannten Waldfläche. Während der globale Klimawandel das Potenzial hat, die Trockenheit zu verstärken, sind die anthropogenen Ursachen der Waldzerstörung die Zündquellen, die die Verteilung extremer Brände in den empfindlichen tropischen Wäldern bestimmen. / The Amazon region has experienced an intensification of human activities in the last decades, which combined with frequent severe droughts has led to an environment more susceptible to fire. Remotely sensed data is employed to comprehensively analyse the spatio-temporal fire distribution in the Brazilian Legal Amazon over the past 20 years to disentangle the diverse fire drivers in the region. Special focus is given to burned tropical evergreen forests.
(I) The evaluation of the burned area distribution revealed that most of it occurred in pastures and tropical evergreen forests, supporting the claim that fire incidence responds strongly to anthropogenic land-use changes. The results also showed that neither deforestation nor degradation correlated with forest fires, but escaping fires from pastures and agriculture do. (II) The analysis of individual fires identified by the complex networks based FireTracks algorithm led to the characterization of six different land cover-dependent fire regimes (fire size, duration, intensity, and rate of spread), which uncovered how evergreen forest fires have escalated from being naturally rare to showing characteristics more typical of savanna fires. (III) The analysis of extreme (most intense) fires in evergreen forests showed their large contribution to the total forest burned. While global climate change has the potential to increase drought conditions, anthropogenic drivers of forest degradation provide the ignition sources that determine extreme fire distribution in the tropical forests.
The findings call for the development of control and monitoring plans to prevent fires from escaping from managed lands into forests, better management techniques to support effective land use and ecosystem management, targeting forest degradation in addition to deforestation, and considering the human factor in fire ignition and spread in Dynamic Global Vegetation Models in order to reduce uncertainty in fire regime projections.
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