Die vorliegende Diplomarbeit ist in ein finanziertes Projekt der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) zur Analyse und modellgestützten Prognose zukünftiger Landnutzung, Waldkonversion und Naturschutz im Tiefland Boliviens (Antragsteller: Prof. Dr. G. Gerold, Projektkoordination: R. Müller) eingebunden. Länderunspezifisch soll ein dynamisches, räumlich explizites Landnutzungsmodell zum Erstellen von Prognosen und Szenarien entwickelt werden. Darüber hinaus zielt das Projekt darauf ab, landnutzungsgebundene Risikofaktoren systematisch in die Naturschutzplanung zu integrieren. Aus dem übergeordneten Zielgedanken des Projektes leiten sich folgende Zielsetzungen und zentrale Fragestellungen für diese Arbeit ab: Finden LUCC-Modelle, die auf logistischen Regressionen basieren, weit verbreitete Anwendung in unterschiedlichen Fachrichtungen, sind die zugrunde liegenden (statistischen) Methoden komplex und kaum in eingängiger und ausführlicher Form dokumentiert. Aus diesem Grund liegt die grundlegende Zielsetzung dieser Arbeit in der allgemein verständlichen Vermittlung der wichtigsten Methoden und Techniken der räumlichen LUCC-Modellierung (auf logistischen Regressionsmodellen (LR-Modelle) beruhend). Diesem Anspruch unterliegen differenzierte Fragestellungen: 1. Können neue Methoden entwickelt werden, die das Verständnis für (LR-Modelle) vereinfachen bzw. erweitern und sind diese im Sinne einer optimierten LUCC-Analyse bedeutungsvoll? 2. Nachgegangen wird der Frage, was die vielfältigen Ergebnisse der LR-Modelle bedeuten und wie selbige in fehlerfreie Interpretationen der LUCC-Prozesse überführt werden können. 3. Haben räumliche Landnutzungsmodelle das Potential realistische Vorhersagen für LCLU-Veränderungen zu reproduzieren? Welche Methoden und qualitativen Grundlagen müssen für diesen Anspruch entwickelt bzw. eingesetzt werden? 4. Welche Rückschlüsse können aus den LR-Modellen bezüglich der Kausalität von Landnutzungsformen und Waldkonversionsprozesse in der Chiquitania in Ostbolivien (Department Santa Cruz) gezogen werden?
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
1.1 Die Bedeutung von Landnutzungsmodellen
1.2 Zielsetzung und Aufbau der Arbeit
2. Das Untersuchungsgebiet
2.1 Das Departement Santa Cruz (Ostbolivien)
2.2 Das Untersuchungsgebiet - die Region Chiquitania
2.3 Weidewirtschaft und Waldkonversion in Ostbolivien
2.4 Bestimmungskriterien der Teilgebiete
2.4.1 Intensive Weidewirtschaft im Westen der Chiquitania
2.4.2 Die extensive Weidewirtschaft im Teilgebiet San Ignacio
3. Theoretischer Rahmen
3.1 Begriffseingrenzung: LUCC und Entwaldung
3.2 Überblick über wichtige LUCC-Faktoren (driving forces)
3.3 Der ökonomische Ansatz in der LUCC-Forschung
3.4 Räumlich explizite Modelle
3.5 Der Maßstab in der LUCC-Modellierung
3.6 Multicollinearität
4. Methoden
4.1 Modellentwicklung
4.2 Die räumliche Entwaldungsmodellierung im Einklang wichtiger Werkzeuge
4.2.1 Rasterdaten
4.2.2 GIS
4.2.3 Der Informationstransfer zwischen GIS und Statistikprogrammen
4.3 Die logistische Regression in der LUCC-Modellierung
4.3.1 Die Logit-Transformation
4.4 Interpretation der Logits und Odds
4.5 Kalibrierung der LR-Modelle: Likelihood-Ratio-Test und Wald-Test
4.6 Die Koeffizienten in der logistischen Regression
4.6.1 LR-Koeffizienten binärer unabhängiger Variablen (Effektkoeffizienten)
4.6.2 LR-Koeffizienten kontinuierlich skalierter unabhängiger Variablen
4.6.3 Standardisierte Koeffizienten
4.6.4 Die Auswertung der Koeffizienten in Abhängigkeit der Konfidenzintervalle
4.7 Validierung der LR-Modelle
4.7.1 Wahrscheinlichkeitskarte (Prediction Map)
4.7.2 Die Fehlermatrix
4.7.3 Der Kappa-Index
4.7.4 Kappa - Ein wertvoller Index für die Landnutzungsmodellierung?
4.7.5 Die ROC-Kurve / der AUC-Index
4.7.6 Residuen
5. Datengrundlage
5.1 Geophysikalische Variablen
5.2 Sozioökonomische und politische Variablen
5.3 Der Maßstab
6. Ergebnisse (A): Die Zeitreihenanalyse
6.1 Die wichtigsten Entwaldungsfaktoren in den Teilregionen
6.1.1 Die Koeffizienten der Transportkostenvariable - sinnvolle Informationen?
6.1.2 Waldranddistanz - Ein Indikator für intensive Weidewirtschaft
6.1.3 Niederschlag
6.1.4 Indigene Reservate und Konzessionen
6.1.5 Die Exposition der Hänge
6.1.6 Zusammenfassung
6.2 Vergleichende Analyse der Modellierung verschiedener Zeitabschnitte und Teilgebiete (>Zeitreihenanalyse)
6.2.1 Der Nutzen von Teilgebietsmodellen
6.2.2 Die LR-Modelle nach dem Ausschluss der Waldranddistanz
6.2.3 Collinearität und ihre Auswirkungen auf LR-Modelle
6.2.4 Anwendung von Zeitreihen - Entwicklung von verbesserten Vorhersagemodellen
6.2.5 Die Konstruktion von Vorhersagemodellen - eine qualitative Beschreibung
6.2.6 Zusammenfassung
7. Ergebnisse (B): Anwendung und Interpretation der LR Modelle
7.1 Räumlich-deskriptive Analyse der Entwaldungsprozesse
7.1.1 Der Einfluss von Schutzgebieten und indigenen Reservaten
7.1.2 Die Wirkung der Hangneigung auf Entwaldung- allgemein
7.1.3 Das Relief und Waldkonversion in Concepcion
7.1.4 Die Höhe als Kriterium zur räumlichen Differenzierung
7.1.5 Multicollinearität
7.1.6 Hangneigung und Entwaldung in den unteren Höhenbereichen
7.1.7 Hangneigung und Entwaldung in den oberen Höhenbereichen
7.1.8 Fehlerquellen
7.1.9 Zusammenfassung
7.2 Wichtige und allgemeingültige Eigenschaften der LR-Modelle
7.2.1 Der Informationsgewinn aus Teilgebietsmodellen
7.2.2 Was zeigen Koeffizienten der logistischen Regression an?
7.2.3 Konstruktion und Bedeutung von Effektvariablen
7.2.4 Der Einfluss des Maßstabes
7.2.5 Die Grenzen der Effektvariablen
8. Zusammenfassung
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit zielt darauf ab, ein räumlich explizites Landnutzungsmodell zu entwickeln und statistische Methoden der LUCC-Forschung (Land-Use und Land-Cover Change) für das tropische Tiefland im Department Santa Cruz, Bolivien, transparent und anwendungsorientiert zu vermitteln.
- Analyse historischer und aktueller Entwaldungsprozesse mittels logistischer Regressionsmodelle (LR-Modelle).
- Einführung einer neuartigen Zeitreihenanalyse zur Untersuchung multitemporaler und räumlich variierender Daten.
- Methodische Auseinandersetzung mit der Bedeutung von räumlichen Modellierungswerkzeugen (GIS und Statistiksoftware).
- Differenzierung der Modellierung nach Teilgebieten zur besseren Erfassung regionaler Entwaldungsursachen.
- Diskussion von Modellgüte, Validierungsmethoden (ROC, Kappa) und typischen statistischen Herausforderungen wie Multicollinearität.
Auszug aus dem Buch
1.1 Die Bedeutung von Landnutzungsmodellen
Landnutzungsveränderungen sind als die wichtigste Bedrohung für tropische Waldökosysteme anzusehen (Geist & Lambin 2001). Aus diesem Grund widmen sich Forscher seit wenigen Jahrzehnten der Dokumentation von Landnutzungsänderungen (FAO 2005). Zunehmend hat der Forschungszweig (LUCC-Forschung) registriert, dass das Verständnis für die zugrunde liegenden Prozesse der LCLU-Veränderungen erweiterbar ist, wenn statistische Methoden effektiv eingesetzt werden. So haben Wissenschaftler unterschiedlicher Fachrichtungen der Entwicklung von räumlichen LUCC-Modellen (spatially explicit models) seit etwas mehr als 15 Jahren Aufmerksamkeit geschenkt (etwa Anselin 1988, Chomitz Gray 1996, Nelson et al. 2001a, Verburg & Veldkmap 2001, Munroe & Müller 2007). Empfehlenswerte Überblicksartikel, die den Verlauf des Forschungszweiges reflektieren, bieten Kaimowitz & Angelsen (1998) speziell für die Tropen, Geist & Lambin (2002), Walker (2003) sowie Verburg et al. (2004). Eine konzentrierte und relativ aktuelle Zusammenfassung der statistischen Methoden, die für die LUCC-Forschung bedeutsam sind, wird durch Lesschen et al. (2005) vorgenommen.
Im besonderen Fokus der LUCC-Forschung steht traditionell die strukturelle und statistische Analyse von Entwaldung (Agarawal et al. 2005). Hohe und weiter steigende Entwaldungsraten sowie die übergeordnete ökologische Bedeutung des Waldes, besonders der tropischen Regenwälder, erklären den hohen Stellenwert (Verborg & Veldkamp, 2004). Einige Wissenschaftler haben das räumliche Entwaldungsmuster und Rodungsintensitäten anhand von Fernerkundungsaufnahmen studiert (z.B. DeFries et al. 2000, Tucker & Townshend 200); andere haben Waldkonversion und mögliche Einflussfaktoren in Landnutzungsmodellen untersucht. Umfangreiche Reviews speziell zu Entwaldungsmodellen finden sich in Lambin & Ehrlich (1997), Kaimowitz et al. (1999), Geist & Lambin (2002) und Verburg et al. (2003a).
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Beschreibt die Relevanz der LUCC-Forschung für den Schutz tropischer Ökosysteme und definiert die Zielsetzungen sowie den Aufbau der Diplomarbeit.
2. Das Untersuchungsgebiet: Gibt einen Überblick über die ökologischen und ökonomischen Charakteristiken des Departments Santa Cruz sowie der spezifischen Region Chiquitania und begründet die Auswahl der Teilgebiete.
3. Theoretischer Rahmen: Erläutert zentrale Begriffe der Landnutzungsforschung, ökonomische Ansätze zur Modellierung und die Bedeutung von Maßstäben (Scale) und Multicollinearität.
4. Methoden: Detailliert die Modellentwicklung, den Datentransfer zwischen GIS und Statistiksoftware sowie die Anwendung der logistischen Regression zur Analyse von Entwaldungsprozessen.
5. Datengrundlage: Beschreibt die für die Analyse verwendeten geophysikalischen, sozioökonomischen und politischen Datenquellen sowie die Bedeutung der räumlichen Auflösung.
6. Ergebnisse (A): Die Zeitreihenanalyse: Präsentiert die Analyse der Entwaldungsfaktoren über 30 Jahre und diskutiert den Nutzen von Zeitreihenmodellen für die Vorhersage von Waldkonversion.
7. Ergebnisse (B): Anwendung und Interpretation der LR Modelle: Vertieft die räumlich-deskriptive Analyse im Teilgebiet Concepcion und überprüft die Modellhypothesen bezüglich Hangneigung, Schutzgebieten und der Funktionsweise von Effektvariablen.
8. Zusammenfassung: Fasst die methodischen Erkenntnisse und die Ergebnisse zur Waldkonversion in der Chiquitania abschließend zusammen.
Schlüsselwörter
Landnutzungsmodellierung, Entwaldung, logistische Regression, Chiquitania, Waldkonversion, LUCC, räumliche Statistik, GIS, Weidewirtschaft, Zeitreihenanalyse, Modellvalidierung, Multicollinearität, ökologische Modellierung, Santa Cruz, statistische Modellierung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Diplomarbeit untersucht die Ursachen und zeitlichen Verläufe von Landnutzungsänderungen und Entwaldungsprozessen im tropischen Tiefland von Ostbolivien (Region Chiquitania, Department Santa Cruz).
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Schwerpunkte liegen auf der methodischen Anwendung logistischer Regressionsmodelle, der räumlichen Analyse mittels Geoinformationssystemen (GIS) und der vergleichenden Untersuchung verschiedener Zeitabschnitte und Teilgebiete.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist die Vermittlung und Anwendung statistischer Methoden der räumlichen Modellierung, um Entwaldungsmuster besser zu verstehen und wissenschaftlich fundierte Erkenntnisse für die Naturschutzplanung zu liefern.
Welche wissenschaftliche Methode wird primär verwendet?
Es kommen vorwiegend logistische Regressionsmodelle (LR-Modelle) zum Einsatz, ergänzt durch GIS-gestützte Analysen und eine neu entwickelte Zeitreihenanalyse, um räumlich-zeitliche Veränderungen abzubilden.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in theoretische Grundlagen, methodische Ansätze zur Modellentwicklung und -validierung sowie eine detaillierte Auswertung der Entwaldungsfaktoren, getrennt nach Teilgebieten und Zeitepochen.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Landnutzungsmodellierung, logistische Regression, Entwaldung, LUCC, Chiquitania, räumliche Statistik, GIS und Modellvalidierung.
Warum ist das Untersuchungsgebiet Chiquitania so relevant?
Die Chiquitania beherbergt eines der weltweit größten zusammenhängenden Trockenwaldgebiete, das durch zunehmende weidewirtschaftliche Erschließung und Waldkonversion unter Druck geraten ist.
Welche Rolle spielt die Multicollinearität in dieser Untersuchung?
Sie ist ein kritisches methodisches Problem, da viele Einflussfaktoren (z.B. Höhe, Hangneigung, Transportkosten) korreliert sind. Die Arbeit analysiert deren Auswirkungen auf die Zuverlässigkeit der Regressionskoeffizienten intensiv.
Warum verwendet der Autor eine Zeitreihenanalyse?
Um die zeitliche Dynamik von Entwaldungsfaktoren sichtbar zu machen und anstatt statischer Momentaufnahmen plausiblere, statistisch fehlerminimierte Beschreibungen für historische Entwicklungen zu finden.
- Citation du texte
- Florian Schierhorn (Auteur), 2008, Landnutzungsänderung im tropischen Tiefland im Department Santa Cruz (Bolivien), Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/118899
