Design, implementation and application of a generic framework for integrated regional land-use modeling

Land use is a crucial link between human activities and the natural environment and one of the main driving forces of global environmental change. Large parts of the terrestrial land surface are used for agriculture, forestry, settlements and infrastructure. Given the importance of land use, it is essential to understand the multitude of influential factors and resulting land use patterns. An essential methodology to study and quantify such interactions is provided by the adoption of land-use models. By the application of land-use models, it is possible to analyze the complex structure of linkages and feedbacks and to also determine the relevance of driving forces. Modeling land use and land use changes has a long-term tradition. In particular on the regional scale, a variety of models for different regions and research questions has been created. Modeling capabilities grow with steady advances in computer technology, which on the one hand are driven by increasing computing power on the other hand by new methods in software development, e.g. object- and component-oriented architectures. In this thesis, SITE (Simulation of Terrestrial Environments), a novel framework for integrated regional sland-use modeling, will be introduced and discussed. Particular features of SITE are the notably extended capability to integrate models and the strict separation of application and implementation. These features enable efficient development, test and usage of integrated land-use models. On its system side, SITE provides generic data structures (grid, grid cells, attributes etc.) and takes over the responsibility for their administration. By means of a scripting language (Python) that has been extended by language features specific for land-use modeling, these data structures can be utilized and manipulated by modeling applications. The scripting language interpreter is embedded in SITE. The integration of sub models can be achieved via the scripting language or by usage of a generic interface provided by SITE. Furthermore, functionalities important for land-use modeling like model calibration, model tests and analysis support of simulation results have been integrated into the generic framework. During the implementation of SITE, specific emphasis was laid on expandability, maintainability and usability. Along with the modeling framework a land use model for the analysis of the stability of tropical rainforest margins was developed in the context of the collaborative research project STORMA (SFB 552). In a research area in Central Sulawesi, Indonesia, socio-environmental impacts of land-use changes were examined. SITE was used to simulate land-use dynamics in the historical period of 1981 to 2002. Analogous to that, a scenario that did not consider migration in the population dynamics, was analyzed. For the calculation of crop yields and trace gas emissions, the DAYCENT agro-ecosystem model was integrated. In this case study, it could be shown that land-use changes in the Indonesian research area could mainly be characterized by the expansion of agricultural areas at the expense of natural forest. For this reason, the situation had to be interpreted as unsustainable even though increased agricultural use implied economic improvements and higher farmers' incomes. Due to the importance of model calibration, it was explicitly addressed in the SITE architecture through the introduction of a specific component. The calibration functionality can be used by all SITE applications and enables largely automated model calibration. Calibration in SITE is understood as a process that finds an optimal or at least adequate solution for a set of arbitrarily selectable model parameters with respect to an objective function. In SITE, an objective function typically is a map comparison algorithm capable of comparing a simulation result to a reference map. Several map optimization and map comparison methodologies are available and can be combined. The STORMA land-use model was calibrated using a genetic algorithm for optimization and the figure of merit map comparison measure as objective function. The time period for the calibration ranged from 1981 to 2002. For this period, respective reference land-use maps were compiled. It could be shown, that an efficient automated model calibration with SITE is possible. Nevertheless, the selection of the calibration parameters required detailed knowledge about the underlying land-use model and cannot be automated. In another case study decreases in crop yields and resulting losses in income from coffee cultivation were analyzed and quantified under the assumption of four different deforestation scenarios. For this task, an empirical model, describing the dependence of bee pollination and resulting coffee fruit set from the distance to the closest natural forest, was integrated. Land-use simulations showed, that depending on the magnitude and location of ongoing forest conversion, pollination services are expected to decline continuously. This results in a reduction of coffee yields of up to 18% and a loss of net revenues per hectare of up to 14%. However, the study also showed that ecological and economic values can be preserved if patches of natural vegetation are conservated in the agricultural landscape. -----------------------------------------------------------------------

Comprehensive evaluation of the WaterGAP3 model across climatic, physiographic, and anthropogenic gradients

In den letzten Jahrzehnten haben sich makroskalige hydrologische Modelle als wichtige Werkzeuge etabliert um den Zustand der globalen erneuerbaren Süßwasserressourcen flächendeckend bewerten können. Sie werden heutzutage eingesetzt um eine große Bandbreite wissenschaftlicher Fragestellungen zu beantworten, insbesondere hinsichtlich der Auswirkungen anthropogener Einflüsse auf das natürliche Abflussregime oder der Auswirkungen des globalen Wandels und Klimawandels auf die Ressource Wasser. Diese Auswirkungen lassen sich durch verschiedenste wasserbezogene Kenngrößen abschätzen, wie z.B. erneuerbare (Grund-)Wasserressourcen, Hochwasserrisiko, Dürren, Wasserstress und Wasserknappheit. Die Weiterentwicklung makroskaliger hydrologischer Modelle wurde insbesondere durch stetig steigende Rechenkapazitäten begünstigt, aber auch durch die zunehmende Verfügbarkeit von Fernerkundungsdaten und abgeleiteten Datenprodukten, die genutzt werden können, um die Modelle anzutreiben und zu verbessern. Wie alle makro- bis globalskaligen Modellierungsansätze unterliegen makroskalige hydrologische Simulationen erheblichen Unsicherheiten, die (i) auf räumliche Eingabedatensätze, wie z.B. meteorologische Größen oder Landoberflächenparameter, und (ii) im Besonderen auf die (oftmals) vereinfachte Abbildung physikalischer Prozesse im Modell zurückzuführen sind. Angesichts dieser Unsicherheiten ist es unabdingbar, die tatsächliche Anwendbarkeit und Prognosefähigkeit der Modelle unter diversen klimatischen und physiographischen Bedingungen zu überprüfen. Bisher wurden die meisten Evaluierungsstudien jedoch lediglich in wenigen, großen Flusseinzugsgebieten durchgeführt oder fokussierten auf kontinentalen Wasserflüssen. Dies steht im Kontrast zu vielen Anwendungsstudien, deren Analysen und Aussagen auf simulierten Zustandsgrößen und Flüssen in deutlich feinerer räumlicher Auflösung (Gridzelle) basieren. Den Kern der Dissertation bildet eine umfangreiche Evaluierung der generellen Anwendbarkeit des globalen hydrologischen Modells WaterGAP3 für die Simulation von monatlichen Abflussregimen und Niedrig- und Hochwasserabflüssen auf Basis von mehr als 2400 Durchflussmessreihen für den Zeitraum 1958-2010. Die betrachteten Flusseinzugsgebiete repräsentieren ein breites Spektrum klimatischer und physiographischer Bedingungen, die Einzugsgebietsgröße reicht von 3000 bis zu mehreren Millionen Quadratkilometern. Die Modellevaluierung hat dabei zwei Zielsetzungen: Erstens soll die erzielte Modellgüte als Bezugswert dienen gegen den jegliche weiteren Modellverbesserungen verglichen werden können. Zweitens soll eine Methode zur diagnostischen Modellevaluierung entwickelt und getestet werden, die eindeutige Ansatzpunkte zur Modellverbesserung aufzeigen soll, falls die Modellgüte unzureichend ist. Hierzu werden komplementäre Modellgütemaße mit neun Gebietsparametern verknüpft, welche die klimatischen und physiographischen Bedingungen sowie den Grad anthropogener Beeinflussung in den einzelnen Einzugsgebieten quantifizieren. WaterGAP3 erzielt eine mittlere bis hohe Modellgüte für die Simulation von sowohl monatlichen Abflussregimen als auch Niedrig- und Hochwasserabflüssen, jedoch sind für alle betrachteten Modellgütemaße deutliche räumliche Muster erkennbar. Von den neun betrachteten Gebietseigenschaften weisen insbesondere der Ariditätsgrad und die mittlere Gebietsneigung einen starken Einfluss auf die Modellgüte auf. Das Modell tendiert zur Überschätzung des jährlichen Abflussvolumens mit steigender Aridität. Dieses Verhalten ist charakteristisch für makroskalige hydrologische Modelle und ist auf die unzureichende Abbildung von Prozessen der Abflussbildung und –konzentration in wasserlimitierten Gebieten zurückzuführen. In steilen Einzugsgebieten wird eine geringe Modellgüte hinsichtlich der Abbildung von monatlicher Abflussvariabilität und zeitlicher Dynamik festgestellt, die sich auch in der Güte der Niedrig- und Hochwassersimulation widerspiegelt. Diese Beobachtung weist auf notwendige Modellverbesserungen in Bezug auf (i) die Aufteilung des Gesamtabflusses in schnelle und verzögerte Abflusskomponente und (ii) die Berechnung der Fließgeschwindigkeit im Gerinne hin. Die im Rahmen der Dissertation entwickelte Methode zur diagnostischen Modellevaluierung durch Verknüpfung von komplementären Modellgütemaßen und Einzugsgebietseigenschaften wurde exemplarisch am Beispiel des WaterGAP3 Modells erprobt. Die Methode hat sich als effizientes Werkzeug erwiesen, um räumliche Muster in der Modellgüte zu erklären und Defizite in der Modellstruktur zu identifizieren. Die entwickelte Methode ist generell für jedes hydrologische Modell anwendbar. Sie ist jedoch insbesondere für makroskalige Modelle und multi-basin Studien relevant, da sie das Fehlen von feldspezifischen Kenntnissen und gezielten Messkampagnen, auf die üblicherweise in der Einzugsgebietsmodellierung zurückgegriffen wird, teilweise ausgleichen kann.

Yield gap analysis and assessment of climate-induced yield trends of irrigated rice in selected provinces of the Philippines

This study describes a combined empirical/modeling approach to assess the possible impact of climate variability on rice production in the Philippines. We collated climate data of the last two decades (1985-2002) as well as yield statistics of six provinces of the Philippines, selected along a North-South gradient. Data from the climate information system of NASA were used as input parameters of the model ORYZA2000 to determine potential yields and, in the next steps, the yield gaps defined as the difference between potential and actual yields. Both simulated and actual yields of irrigated rice varied strongly between years. However, no climate-driven trends were apparent and the variability in actual yields showed no correlation with climatic parameters. The observed variation in simulated yields was attributable to seasonal variations in climate (dry/wet season) and to climatic differences between provinces and agro-ecological zones. The actual yield variation between provinces was not related to differences in the climatic yield potential but rather to soil and management factors. The resulting yield gap was largest in remote and infrastructurally disfavored provinces (low external input use) with a high production potential (high solar radiation and day-night temperature differences). In turn, the yield gap was lowest in central provinces with good market access but with a relatively low climatic yield potential. We conclude that neither long-term trends nor the variability of the climate can explain current rice yield trends and that agroecological, seasonal, and management effects are over-riding any possible climatic variations. On the other hand the lack of a climate-driven trend in the present situation may be superseded by ongoing climate change in the future.