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Understanding grassland dynamics in the steppe zone of Kazakhstan – a remote sensing analysis

Die Steppen Kasachstans haben seit dem Zusammenbruch der Sowjetunion einen tiefgreifenden Wandel erfahren. Insbesondere die Veränderung der Landnutzung, welche traditionell von der Acker- und Weidenutzung geprägt ist, sowie die daraus resultierenden Effekte auf das Feuerregime sind aktuell noch nicht ausreichend verstanden. Das Hauptziel dieser Dissertation besteht daher in der Kartierung und Analyse der Veränderungen im Mensch-Umweltsystem des nördlichen Kasachstans seit den 1980er Jahren. Ein auf jährlichen Landsat-Zeitreihen basierender Ansatz wurde entwickelt, um den Zeitpunkt der Aufgabe und Rekultivierung von landwirtschaftlichen Flächen mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung zu dokumentieren. Dieser Datensatz ermöglichte z.B. die Schätzung des Anteils organischer Kohlenstoffbindungen im Boden auf Basis der Nutzungsgeschichte der letzten Jahrzehnte. Eine Kartierung der Änderungen im Feuerregime zeigte eine siebenfache Zunahme an verbrannter Fläche und eine Verachtfachung von Bränden innerhalb des Untersuchungszeitraumes. Sowohl landwirtschaftliche Feuer als auch die Landaufgabe waren mit einem erhöhten Brandrisiko assoziiert. Darüber hinaus wurde mithilfe von Spektralindizes und einem Random Forest Modell quantifiziert, wie sich der Beweidungsdruck nach dem Zerfall der Sowjetunion verändert hat. Die Analyse ergab einen Rückgang des Beweidungsdrucks in der kasachischen Steppe nach 1992, meist in der Nähe von aufgegebenen Nutzviehhaltestationen. In dieser Dissertation konnte gezeigt werden, wie Landsat-Zeitreihen genutzt werden können, um den Einfluss von Landnutzungsänderungen auf die Ökologie von Steppen besser zu verstehen. Die entwickelten Datensätze ermöglichen es, die Prozesse, die zur Landaufgabe und den damit zusammenhängenden Auswirkungen auf die kasachische Steppe führten, zu entwirren und können zur Entscheidungsfindung in der Landnutzungs- und Naturschutzplanung verwendet werden. / The steppes of Kazakhstan are one of the world regions that experienced massive changes in land-use intensity and widespread land-use change after the breakdown of the Soviet Union. Cropping and grazing regime changes across the steppes of Kazakhstan are understudied, and related spatio-temporal changes, e.g. in fire regimes, are still poorly understood. The main research goal of this thesis was to develop a methodology to map related change at appropriate scales and to provide novel datasets to enhance our understanding of how the coupled human-environment in Northern Kazakhstan has changed since the 1980s. An approach was developed to identify the timing of post-Soviet cropland abandonment and recultivation in northern Kazakhstan. Knowing the timing of abandonment allowed for deeper insights into what drives these dynamics: for example, recultivation after 2007 happened mainly on land that had been abandoned latest. Knowing the timing of abandonment allowed for substantially more precise estimates of soil organic carbon sequestration. Mapping changes in fire regimes highlighted a sevenfold increase in burnt area and an eightfold increase in number of fires after the breakdown of the Soviet Union. Agricultural burning and abandonment were associated with increased fire risk. Grazing probabilities, derived from Landsat using a random forest, were found to provide the best metrics to capture grazing pressure. The analysis revealed a general decline in grazing pressure in the Kazakh steppe after 1992, especially near abandoned livestock stations. Collectively, the dissertation highlights how dense records of Landsat images can be utilized to better understand land use changes and the ecology of steppes across large areas. The datasets developed within this thesis allow to disentangle the processes leading to and the impacts of agricultural abandonment in the temperate Kazakh steppes, and may be used to support decision-making in land-use and conservation planning.

Identiferoai:union.ndltd.org:HUMBOLT/oai:edoc.hu-berlin.de:18452/21821
Date22 January 2020
CreatorsDara, Andrey
ContributorsUdelhoven, Thomas, Lakes, Tobia, Feilhauer, Hannes
PublisherHumboldt-Universität zu Berlin
Source SetsHumboldt University of Berlin
LanguageEnglish
Detected LanguageGerman
TypedoctoralThesis, doc-type:doctoralThesis
Formatapplication/pdf
Relationhttps://doi.org/10.1016/j.rse.2018.05.005, https://doi.org/10.1007/s10021-019-00447-w, https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.111667

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