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Dissertation zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:gbv:18-93844
URL: http://ediss.sub.uni-hamburg.de/volltexte/2018/9384/


Effects of land use and vegetation changes on soil erosion of alpine grazing lands - Fergana Range, Southern Kyrgyzstan

Auswirkungen von Landnutzung und Vegetationsänderungen auf die Bodenerosion alpiner Weideflächen - Ferghanagebirge, Südkirgisistan

Kulikov, Maksim

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SWD-Schlagwörter: Geoinformationssystem , Boden , Vegetation , Fernerkundung , Zentralasien , Bodenerosion , Klima
Freie Schlagwörter (Deutsch): Kirgizistan
Freie Schlagwörter (Englisch): GIS , remote sensing , grazing , geobotany , soil
Basisklassifikation: 42.44 , 43.70 , 38.42 , 38.82
Institut: Geowissenschaften
DDC-Sachgruppe: Natürliche Ressourcen, Energie und Umwelt
Dokumentart: Dissertation
Hauptberichter: Schickhoff, Udo (Prof. Dr.)
Sprache: Englisch
Tag der mündlichen Prüfung: 30.10.2018
Erstellungsjahr: 2018
Publikationsdatum: 23.11.2018
Kurzfassung auf Englisch: Human civilization depends greatly on ecosystems and the services they provide. These include soil, rangelands, precipitation and temperature regimes and many others. All these factors are in constant interaction and human impact can affect the balance in ecosystems. Thus, it is important to understand how and to what extent the natural resources can be sustainably used without severe consequences. The aim of this research is to assess the interactions between soil, vegetation and climatic factors and quantify them for better prediction in different utilization and climate change scenarios. We attempt to investigate the impact of existing grazing practices on rangelands, its soil and vegetation resources, as well as vegetation dependence of climatic factors and its capacity to prevent soil erosion.

The study area of this Ph.D. thesis included the Fergana range in the south of Kyrgyzstan. The research focused on mountain rangelands, used as summer pastures by local population. The study area represents subhumid-semiarid mountain slopes with grazed subalpine-alpine mat vegetation. The spring season has maximum precipitation. The terrain is rugged with different slope gradients and altitudes between 2000 and 3000 m a.s.l.

It was necessary to cover human, soil, vegetation and climatic factors, so the research included several aspects. Soil samples and vegetation information were collected during field trips, together with human impact data. The soil samples were analyzed in the laboratory of the Department of Physical Geography of University of Hamburg. The remotely sensed data, representing vegetation, soil and climatic factors were collected from open sources, including Landsat, SRTM, ASTER, DWD and MODIS. To understand the interactions, we applied statistical analysis of field data and remotely sensed data, modelling and development of digital maps, illustrating them.

The risks of soil erosion were assessed using RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation) approach by calculating and assessing soil erodibility and vegetation protection factor (K-factor and C-factor) and their relations with climatic factors. For K-factor estimation soil samples were collected, representing different terrain features, they were analyzed in the laboratory for the grain size distribution and organic content, which were used for calculation of K-factor. Then K-factor map was created with universal kriging using spatially explicit terrain factors as auxiliary data. Soil features indicated their

relations with terrain, which allowed to develop a scheme for prediction of soil erodibility in Fergana mountains.

Vegetation cover protection or soil loss ratio (C-factor) was calculated from vegetation physical condition data, collected in the field. Then the map of C-factor was developed with universal kriging using NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) for different months, based on annual phenology and monthly NDVI images. Climatic data, such as temperature and precipitation were collected from local weather station. Grazing pressure was assessed with interviews of shepherds in the field. C-factor indicated temporal correlation with climatic factors with time lag and spatial correlation with grazing pressure and terrain features.

Modelling of vegetation and climate interrelations were done on a larger scale – for the entire country. NDVI was correlated spatially and temporarily with climatic factors as temperature and precipitation. The correlation pattern and strength of NDVI predictability with climate varied between different parts of the country. Based on this variation five clusters were developed, indicating the areas of different vegetation-climate interrelations.

The species composition of plant communities was found to be greatly affected by grazing and terrain features. Large numbers of livestock appeared to promote soil coarseness by destroying soil structure by trampling and facilitating weathering of fine particles. Mean soil erodibility in the study site was 0.0374 t ha h ha-1 MJ-1 mm-1 (standard deviation 0.0048), which complied with European medium to fine soils. Erodibility was found to be higher on steep slopes and ridges, and lower at mountain bottoms and valleys, which indicates transportation of fine particles down slope. Vegetation, which provides protection against soil erosion, was found to be greatly controlled by climatic factors, indicating 0-3 months lag in reaction to precipitation change and 0 lag in reaction to temperature change. Slope and exposure to solar radiation were also found to be the controlling factors for vegetation. The temperature appeared to be a promoting factor for vegetation in spring, when higher temperatures facilitate rapid onset of greenness, whereas in summer high temperatures oppress vegetation. These findings suggest that grazing in early spring should be limited to let vegetation gain biomass and produce seeds.

The entire area of Kyrgyzstan appeared to have five distinct patterns (clusters) of vegetation and climate interactions, where vegetation had different lags and signs of reaction to temperature and precipitation change. The different clusters had 0-4-months lag of vegetation reaction to temperature change and 1-5-months lag reaction to precipitation change. At high elevations of 3000-4000 m a.s.l. both temperature and precipitation were promoting factors for vegetation development, whereas at lower elevations of 200-1300 m a.s.l. it was a limiting factor in summer. Sparse and dense vegetation appeared to be less susceptible to climatic variations due to vegetation absence (R2 = 0.1-0.3) or great robustness due to accumulated biomass respectively. The areas with average vegetation density appeared to be greatly controlled by climatic factors (R2 = 0.7-0.9).

The undertaken research quantifies interactions between vegetation, soil and climatic factors, which allows modeling the system reaction in circumstances of changing climate and human impact. These findings allow for greater understanding of possible outcomes in circumstances of changing climate and human impact, which will facilitate decision-making process.
Kurzfassung auf Deutsch: Das Gedeihen der menschlichen Zivilisation hängt stark von den Ökosystemen und den von ihnen erbrachten Dienstleistungen ab. Dazu zählen Bodenbildung und Stoffkreisläufe, Primärproduktion auf Weideland, Niederschlag und Temperaturregime und viele weitere. Viele der bestimmenden Faktoren stehen in ständiger Wechselwirkung und die zunehmende intensive anthropogene Nutzung vieler Ökosysteme verschiebt die Gleichgewichte in empfindlichem Masse. Daher ist es wichtig zu verstehen, wie und in welchem Umfang die Ökosysteme nachhaltig genutzt werden können und was dies konkret für das Nutzungsmanagement natürlicher Ressourcen bedeutet. Daher bestand das Hauptziel der vorliegenden Promotionsarbeit darin, die Wechselwirkungen zwischen Vegetation, Boden und Klima zu modellieren unter Berücksichtigung der Auswirkungen menschlicher Nutzung der natürlichen Ressourcen. Das Hauptziel der Arbeit ist die Untersuchung der Auswirkungen bestehender Weidepraktiken auf das Weideland, die Bodenbeschaffenheit und Vegetationsressourcen, sowie die Abhängigkeit der Weidevegetation von klimatischen Faktoren und damit verbundener Bodenerosion.

Das Forschungsgebiet dieser Dissertation liegt in der Fergana Range im Süden von Kirgisistan. Die Forschung konzentrierte sich auf Berggebiete, die von der lokalen Bevölkerung als Sommerweiden genutzt werden. Das Arbeitsgebiet erstreckt sich über subhumid-semiaride Berghänge mit beweideter subalpin-alpiner Mattenvegetation. Der maximale Niederschlag fällt im Frühling. Die Topographie des Untersuchungsgebietes weist unterschiedliche Hangneigungen und Höhen zwischen 2000 und 3000 M.ü.M. auf.

Die Komplexität des Forschungsgegenstandes bedingt eine umfassende Betrachtungsweise und die Berücksichtigung verschiedenster Aspekte. Während der Feldkampagnen wurden Bodenproben und Vegetationsinformationen zusammen mit Daten zum Beweidungseinfluss gesammelt. Die Bodenproben wurden im Labor des Instituts für physische Geographie der Universität Hamburg analysiert. Die Fernerkundungsdaten stammen von frei verfügbaren Quellen (Landsat, SRTM, ASTER und MODIS). Die Arbeit umfasste die eingehende Analyse aller erhobenen Daten, die Modellierung der Wechselwirkungen zwischen den bestimmenden Umweltfaktoren und die Visualisierung in Form von digitalen Karten, um diese Interaktionen zu veranschaulichen.

Die Risiken der Bodenerosion wurden mit dem RUSLE-Ansatz (Revised Universal Soil Loss Equation) durch die Berechnung der Bodenerodierbarkeit und des Vegetationsschutzfaktors (K-Faktor und C-Faktor) und ihrer Beziehung zu Klimafaktoren bewertet. Für die K-Faktor-Schätzung wurden Bodenproben gesammelt, welche die verschiedenen Geländeeigenschaften repräsentieren. Diese wurden im Labor zur Bestimmung der Korngrößenverteilung und dem Gehalt an organischer Substanz analysiert, welche für die Berechnung des K-Faktors verwendet wurden. Dann wurde eine K-Faktor-Karte mit universellem Kriging erstellt, wobei räumlich explizite Geländefaktoren als Hilfsdaten verwendet wurden. Die Abhängigkeit bestimmender Bodenmerkmale von der Topographie ermöglichte schließlich die Entwicklung eines Schemas für die Modellierung der Bodenerodierbarkeit im Fergana-Gebirge.

Der Vegetationsbedeckungsschutz oder das Bodenverlustverhältnis (C-Faktor) wurde aus Vegetationszustandsdaten berechnet, die im Feld gesammelt wurden. Dann wurde die Karte des C-Faktors mit universellem Kriging für verschiedene Monate entwickelt, die auf monatlichen NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) Bildern und jährlichen Phänologiedaten basierte. Klimadaten wie Temperatur und Niederschlag wurden von einer lokalen Wetterstation gesammelt. Der Weidedruck wurde mit Interviews von Hirten im Feld bewertet. Der C-Faktor indiziert zeitliche Korrelationen mit klimatischen Faktoren mit zeitlicher Verzögerung und räumliche Korrelationen mit Beweidungsdruck und Geländeeigenschaften.

Die Modellierung von Vegetations- und Klimazusammenhängen erfolgte in größerem Maßstab - für das gesamte Land. Der NDVI wurde räumlich und zeitlich mit klimatischen Faktoren wie Temperatur und Niederschlag korreliert. Das Korrelationsmuster und die Stärke der NDVI-Vorhersagbarkeit mit dem Klima variierten zwischen verschiedenen Teilen des Landes. Basierend auf dieser Variation wurden fünf Cluster entwickelt, die das Gebiet ähnlicher Vegetations-Klima-Wechselbeziehungen charakterisieren.

Das Resultat zeigt, dass die Artenzusammensetzung der Vegetationsgemeinschaften stark von Beweidungs- und Geländemerkmalen beeinflusst wird. Die Analyse der Bodenstruktur deutet darauf hin, dass eine zu hohe Anzahl von Nutztieren die Bodenaggregatsstruktur durch Trampeln zerstört und die Verwitterung feiner Partikel erleichtert. Die mittlere Erosionsanfälligkeit des Bodens im Untersuchungsgebiet beträgt 0,0374 t ha h ha-1 MJ-1 mm-1 (Standardabweichung 0,0048), was im europäischen

Vergleich mittleren bis feinen Böden entspricht. Weiter zeigt sich, dass die Erodierbarkeit an steilen Hängen und Graten höher und an Tallagen niedriger ausfällt, was auf den Transport feiner Partikel nach unten hinweist. Es wurde festgestellt, dass die Vegetation, die Schutz gegen Bodenerosion bietet, stark von klimatischen Faktoren beeinflusst wird. Die Reaktion auf Niederschlagsänderungen erfolgt mit bis zu drei Monaten Verzögerung, während die Reaktion auf Temperaturänderungen eher unmittelbar erfolgt. Hangneigung und Sonneneinstrahlung waren ebenfalls bestimmende Faktoren für die Vegetationsentwicklung. Im Frühling scheint die Temperatur der bestimmende Faktor für die Vegetation zu sein, wenn höhere Temperaturen das rasche Einsetzen der Begrünung erleichtern, während im Sommer hohe Temperaturen die Vegetationsentwicklung eher unterdrücken. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Beweidung im Frühjahr begrenzt werden sollte, damit die Vegetation an Biomasse gewinnt und sich auch reproduzieren kann.

Das gesamte Gebiet von Kirgisistan schien fünf verschiedene Muster (Cluster) von Vegetation und Klimawechselwirkungen aufzuweisen, wobei die Vegetation unterschiedliche Verzögerungen und Anzeichen von Reaktion auf Temperatur- und Niederschlagsveränderungen aufwies. Die verschiedenen Cluster hatten eine 0-4-monatige Verzögerung der Vegetationsreaktion auf Temperaturänderungen und 1-5 Monate verzögerte Reaktion auf Niederschlagswechsel. In Höhenlagen von 3000-4000 M.ü.M. waren sowohl die Temperatur als auch der Niederschlag förderliche Faktoren für die Vegetationsentwicklung, während in niedrigeren Lagen von 200-1300 M.ü.M. die Temperatur ein begrenzender Faktor im Sommer war. Spärliche und dichte Vegetation schien weniger anfällig für klimatische Schwankungen aufgrund von Abwesenheit der Vegetation (R2 = 0,1-0,3) oder großer Robustheit aufgrund der akkumulierten Biomasse. Die Gebiete mit durchschnittlicher Vegetationsdichte scheinen stark durch klimatische Faktoren (R2 = 0,7-0,9) kontrolliert zu werden.

Die durchgeführten Forschungsarbeiten quantifizieren die Wechselwirkungen zwischen Vegetation, Boden und Klimafaktoren, wodurch es möglich wird, die Systemreaktion unter veränderten klimatischen Einwirkungen und intensivierter menschlicher Nutzung zu modellieren. Damit wird ein besseres Verständnis der zukünftigen Prozesse ermöglicht, was als Basis für die notwendigen Entscheidungsprozesse für eine nachhaltige Landnutzung dienen kann.

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