Schönbrodt-Stitt, Sarah and Dimov, Dimo and Morper-Busch, Lucia and Unger-Shayesteh, Katy and Conrad, Christopher (2017) Open-source Monitoring und Wissen für ein Regional Nachhaltiges Wassermanagement in Zentralasien. Deutscher Kongress für Geographie 2017, 30.09.-5.10.2017, Tübingen.
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Abstract
Ungleich verteiltes Wasser in Zentralasien impliziert Konflikte in allen Bereichen der Wassernutzung. Eine effiziente Bewässerungslandwirtschaft ist ein wichtiger Beitrag zur regionalen Entwicklung. Fernerkundungsdaten können notwendige Informationen im Sinne eines Monitorings liefern. Satellitenbasierte Erdbeobachtung, insbesondere seit der Verfügbarkeit von frei zugänglichen Fernerkundungsdaten, bietet enormes Potenzial für die räumliche und zeitliche Bewertung einer Vielzahl sozioökonomischer und ökologischer Aspekte. Das nachhaltige Management von Wasserressourcen steht dabei im Fokus zahlreicher wissenschaftlicher und gesellschaftlicher Fragestellungen. Speziell im Kontext zwischenstaatlicher Wasserverteilungs- und Nutzungskonflikte wie in Zentralasien wird der Fernerkundung ein hoher Stellenwert bei der Analyse und Bewertung wesentlicher Prozesse und Faktoren zur Erfassung des water footprint in der Bewässerungslandwirtschaft beigemessen. Im Aralseebecken in Zentralasien, einem der global größten Trockengebiete, ist Wasser geographisch ungleich allokiert und muss zwischen sechs Staaten, deren Ökonomien stark von der Wasserverfügbarkeit abhängen, verteilt werden. Physio-geographische Gegebenheiten als auch konkurrierende Interessen bei der Wassernutzung (wie Bewässerungslandwirtschaft und Energiegewinnung) erfordern eine effektive nationale und vor allem grenzüberschreitende Koordination dieser Interessen unter Einbindung von Nutzern und lokalen sowie regionalen Entscheidungsträgern mit dem Ziel der langfristig ressourcenschonenden Wassernutzung. Dieser Beitrag widmet sich der Frage wie frei zugängliche Fernerkundungsdaten und daraus in GIS-basierten Analysen abgeleitete Geoinformationen sowie der Transfer generierten Wissens im Sinne eines Monitorings zur Erhöhung der Wassernutzungseffizienz in der regionalen Bewässerungslandwirtschaft beitragen können. Besonderer Fokus liegt auf der Anwendung von optischen Satellitenbildern (MODIS) für (1) das Monitoring der bewässerten Landnutzung und der Ernteabschätzung zur Ermittlung der Produktivität der bewässerten Landwirtschaft und (2) dem zeitlichen und räumlichen Vergleich der Produktivität der Bewässerungssysteme. Die wissenschaftliche Arbeit verortet sich im CAWa-Projekt („Regional Research Network Central Asian Water“) als wissenschaftlich-technische Komponente der vom deutschen Bundesaußenministerium geförderten Wasserinitiative für Zentralasien (“Berliner Prozess”).
Item URL in elib: | https://elib.dlr.de/117042/ | ||||||||||||||||||
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Document Type: | Conference or Workshop Item (Poster) | ||||||||||||||||||
Title: | Open-source Monitoring und Wissen für ein Regional Nachhaltiges Wassermanagement in Zentralasien | ||||||||||||||||||
Authors: |
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Date: | 2017 | ||||||||||||||||||
Refereed publication: | No | ||||||||||||||||||
Open Access: | Yes | ||||||||||||||||||
Gold Open Access: | No | ||||||||||||||||||
In SCOPUS: | No | ||||||||||||||||||
In ISI Web of Science: | No | ||||||||||||||||||
Status: | Published | ||||||||||||||||||
Keywords: | open source Monitoring, regional nachhaltiges Wassermanagement, Zentralasien | ||||||||||||||||||
Event Title: | Deutscher Kongress für Geographie 2017 | ||||||||||||||||||
Event Location: | Tübingen | ||||||||||||||||||
Event Type: | national Conference | ||||||||||||||||||
Event Dates: | 30.09.-5.10.2017 | ||||||||||||||||||
HGF - Research field: | Aeronautics, Space and Transport | ||||||||||||||||||
HGF - Program: | Space | ||||||||||||||||||
HGF - Program Themes: | Earth Observation | ||||||||||||||||||
DLR - Research area: | Raumfahrt | ||||||||||||||||||
DLR - Program: | R EO - Earth Observation | ||||||||||||||||||
DLR - Research theme (Project): | R - Geoscientific remote sensing and GIS methods | ||||||||||||||||||
Location: | Oberpfaffenhofen | ||||||||||||||||||
Institutes and Institutions: | German Remote Sensing Data Center | ||||||||||||||||||
Deposited By: | Wöhrl, Monika | ||||||||||||||||||
Deposited On: | 14 Dec 2017 11:29 | ||||||||||||||||||
Last Modified: | 31 Jul 2019 20:14 |
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