Assessing adaptation – Climate change and indigenous livelihood in the Andes of Bolivia

Based on a case study of Charazani – Bolivia, this article outlines the understanding of adaptive strategies to cope with climate change and its impact on environmental and socioeconomic conditions that are affecting rural livelihoods. Mainly qualitative methods were used to collect and analyze data following the framework for vulnerability assessments of a socio-ecological system. Climate data reveals an increase of precipitation and temperature during the last decades. Furthermore the occurrence of extreme weather events, particularly drought, frost, hailstorms and consequently landslides and fire are increasing. Local testimonies highlight these events as the principle reasons for agricultural losses. This climatic variability and simultaneous social changes were identified as the drivers of vulnerability. Yet, several adaptive measures were identified at household, community and external levels in order to cope with such vulnerability; e.g. traditional techniques in agriculture and risk management. Gradually, farmers complement these activities with contemporary practices in agriculture, like intensification of land use, diversification of irrigation system and use of artificial fertilizers. As part of a recent trend community members are forced to search for new off-farm alternatives beyond agriculture for subsistence. Despite there is a correspondingly large array of possible adaptation measures that families are implementing, local testimonies point out, that farmers often do not have the capacity and neither the economical resources to mitigate the risk in agricultural production. Although several actions are already considered to promote further adaptive capacity, the current target is to improve existing livelihood strategies by reducing vulnerability to hazards induced by climate change.

River ecosystems at risk

Worldwide water managers are increasingly challenged to allocate sufficient and affordable water supplies to different water use sectors without further degrading river ecosystems and their valuable services to mankind. Since 1950 human population almost tripled, water abstractions increased by a factor of four, and the number of large dam constructions is about eight times higher today. From a hydrological perspective, the alteration of river flows (temporally and spatially) is one of the main consequences of global change and further impairments can be expected given growing population pressure and projected climate change. Implications have been addressed in numerous hydrological studies, but with a clear focus on human water demands. Ecological water requirements have often been neglected or addressed in a very simplistic manner, particularly from the large-scale perspective. With his PhD thesis, Christof Schneider took up the challenge to assess direct (dam operation and water abstraction) and indirect (climate change) impacts of human activities on river flow regimes and evaluate the consequences for river ecosystems by using a modeling approach. The global hydrology model WaterGAP3 (developed at CESR) was applied and further developed within this thesis to carry out several model experiments and assess anthropogenic river flow regime modifications and their effects on river ecosystems. To address the complexity of ecological water requirements the assessment is based on three main ideas: (i) the natural flow paradigm, (ii) the perception that different flows have different ecological functions, and (iii) the flood pulse concept. The thesis shows that WaterGAP3 performs well in representing ecologically relevant flow characteristics on a daily time step, and therefore justifies its application within this research field. For the first time a methodology was established to estimate bankfull flow on a 5 by 5 arc minute grid cell raster globally, which is a key parameter in eFlow assessments as it marks the point where rivers hydraulically connect to adjacent floodplains. Management of dams and water consumption pose a risk to floodplains and riparian wetlands as flood volumes are significantly reduced. The thesis highlights that almost one-third of 93 selected Ramsar sites are seriously affected by modified inundation patterns today, and in the future, inundation patterns are very likely to be further impaired as a result of new major dam initiatives and climate change. Global warming has been identified as a major threat to river flow regimes as rising temperatures, declining snow cover, changing precipitation patterns and increasing climate variability are expected to seriously modify river flow regimes in the future. Flow regimes in all climate zones will be affected, in particular the polar zone (Northern Scandinavia) with higher river flows during the year and higher flood peaks in spring. On the other side, river flows in the Mediterranean are likely to be even more intermittent in the future because of strong reductions in mean summer precipitation as well as a decrease in winter precipitation, leading to an increasing number of zero flow events creating isolated pools along the river and transitions from lotic to lentic waters. As a result, strong impacts on river ecosystem integrity can be expected. Already today, large amounts of water are withdrawn in this region for agricultural irrigation and climate change is likely to exacerbate the current situation of water shortages.

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.

Assessing the impact of agricultural drought on maize prices in Kenya with the approach of the SPOT-VEGETATION NDVI remote sensing

The high cost of maize in Kenya is basically driven by East African regional commodity demand forces and agricultural drought. The production of maize, which is a common staple food in Kenya, is greatly affected by agricultural drought. However, calculations of drought risk and impact on maize production in Kenya is limited by the scarcity of reliable rainfall data. The objective of this study was to apply a novel hyperspectral remote sensing method to modelling temporal fluctuations of maize production and prices in five markets in Kenya. SPOT-VEGETATION NDVI time series were corrected for seasonal effects by computing the standardized NDVI anomalies. The maize residual price time series was further related to the NDVI seasonal anomalies using a multiple linear regression modelling approach. The result shows a moderately strong positive relationship (0.67) between residual price series and global maize prices. Maize prices were high during drought periods (i.e. negative NDVI anomalies) and low during wet seasons (i.e. positive NDVI anomalies). This study concludes that NDVI is a good index for monitoring the evolution of maize prices and food security emergency planning in Kenya. To obtain a very strong correlation for the relationship between the wholesale maize price and the global maize price, future research could consider adding other price-driving factors into the regression models.