Simulating the impact of land use change on ecosystem functions in data-limited watersheds of Mountainous Mainland Southeast Asia

Abstract

The presented PhD thesis deals with the development of new modelling approaches and application procedures to simulate the impact of land use change (LUC) on soil fertility, carbon sequestration and mitigation of soil erosion and sediment deposition under data-limited conditions, using three mountainous watersheds in Northern Thailand, Northern and North-western Vietnam as case study areas. The first study investigated if qualitative datasets derived during participatory processes can be used to parameterize the spatially-explicit, soil fertility-driven FALLOW (Forest, Agroforest, Low-value Landscape Or Wasteland?) model. Participatory evaluations with different stakeholder groups were conducted in a case study village of Northwest Vietnam to generate model input datasets. A local colour-based soil quality classification system was successfully integrated into the FALLOW soil module to test scenarios how current or improved crop management would impact the evolution of upland soil fertility levels. The scenario analysis suggested a masking effect of ongoing soil fertility decline by using fertilizers and hybrid crop varieties, indicating a resource overuse that becomes increasingly irreversible without external interventions. Simulations further suggested that the success rate of improved cropping management methods becomes less effective with increasing soil degradation levels and cannot fully restore initial soil fertility. The second case study examined the effects of LUC on the provisioning of long-term carbon sinks illustrated for a case study watershed in Northern Thailand. Based on land use history data, participatory appraisals and expert interviews, a scenario analysis was conducted with the Dyna-CLUE (Dynamic and Conversion of Land use Effects) model to simulate different LUC trajectories in 2009 to 2029. The scenario analysis demonstrated a strong influence of external factors such as cash crop demands and nature conservation strategies on the spatial evolution of land use patterns at watershed-scale. Coupling scenario-specific LUC maps with a carbon accounting procedure further revealed that depending on employed time-averaged input datasets, up to 1.7 Gg above-ground carbon (AGC) could be built-up by increasing reforestation or orchard areas until 2029. In contrast, a loss of 0.4 Gg in AGC stocks would occur, if current LUC trends would be continued until 2029. Coupled model computations further revealed that the uncertainty of estimated AGC stocks is larger than the expected LUC scenario effects as a function of employed AGC input dataset. The third case study examined the impact of land use change on soil erosion and sediment deposition patterns in a small watershed of mountainous Northern Vietnam using a newly developed dynamic and spatially-explicit erosion and sediment deposition model (ERODEP), which was further coupled with the LUCIA (Land Use Change Impact Assessment) model building on its hydrological and vegetation growth routines. Employing available field datasets for a period of four years, ERODEP-LUCIA simulated reasonably well soil erosion and sediment deposition patterns following the annual variations in land use and rainfall regimes. Output validation (i.e. Modelling Efficiency=EF) revealed satisfying to good simulation results, i.e. plot-scale soil loss under upland swiddening (EF: 0.60-0.86) and sediment delivery rates in monitored streamflow (EF: 0.44-0.93). Cumulative sediment deposition patterns in lowland paddy fields were simulated fairly well (EF: 0.66), but showed limitations in adequately predicting silt fractions along a spatial gradient in a lowland monitoring site. In conclusion, data-limited conditions are a common feature of many tropical environments such as Northern Thailand and Northern/North-western Vietnam. Environmental modellers, decision makers and stakeholders have to be aware of the trade-offs between model complexity, input demands, and output reliability. It is not necessarily the challenge of data-limitations, but rather the decision from the very beginning if the aim is to develop a new model tool or to use existing model structures to support environmental decision making. Future modelling-based investigations in data-limited areas should combine scientifically-based approaches with participatory procedures, because scientific assessment can support environmental policy making, but stakeholders’ decision will finally determine the provisioning of ecosystem functions in the long run. A generic assessment framework is proposed as synthesis of this study to employ dynamic and spatially-explicit models to examine the impact of LUC on ecosystem functions. The application of such a generic framework is especially useful in data-limited environments such as Mountainous Mainland Southeast Asia, as it not only provides guidance during the modelling process, but also supports the prioritisation of input data demands and reduces fieldwork needs to a minimum.

Die vorgestellte Doktorarbeit behandelt die Entwicklung von neuen Modellierungsansätzen zur Simulierung des Einflusses des Landnutzungswandels (LW) auf Bodenfruchtbarkeit, Kohlenstoffsequestrierung, Bodenerosion und Sedimentablagerungen unter datenlimitierenden Konditionen in drei ausgewählten Fallgebieten in Nordthailand, Nordwest-, und Nordvietnam. Die erste Fallstudie untersuchte ob qualitative Datensätze, die durch partizipative Prozesse erhoben wurden, zur Parameterisierung des bodenfruchtbarkeitsgetrieben FALLOW (Forest, Agroforest, Low-value Landscape Or Wasteland?) Models eingesetzt werden können. Partizipative Evaluierungen wurden mit verschiedenen Interessengruppen eines Dorfes in NW Vietnam durchgeführt, um entsprechende Modelldatensätze zu generieren. So konnte z.B. ein lokales, farbbasiertes Bodenqualitätssystem erfolgreich in das FALLOW Model integriert werden, um damit Szenarien zu testen, wie aktuelle und verbesserte Anbaumaßnahmen die Entwicklung der Bodenfruchtbarkeit beeinflussen können. Eine Szenarienanalyse legte weiterhin nahe, das durch die Verwendung von Düngemitteln und Hybridsaatgut die fortschreitende Abnahme der Bodenfruchtbarkeit maskiert wird, die mit zunehmender Fortschreitung irreversibel werden kann. Die Analyse zeigte weiterhin, das die Erfolgsrate von verbesserten Anbaumaßnahmen mit der fortschreitenden Bodendegradierung schwächer ausfallen wird, und auch nicht mehr in der Lage wäre, die Bodenfruchtbarkeit im ursprünglichen Zustand wiederher-zustellen. In der zweiten Fallstudie wurden die Auswirkungen des LW auf die langfristige Bevorratung oberirdischer Kohlenstoffpools in einem Wassereinzugsgebiet Nordthailands untersucht. Basierend auf historischen Landnutzungsdatensätzen, partizipativen Bewertungen und Expertenbefragungen wurden verschiedene Szenarien mit dem Dyna-CLUE (Dynamic and Conversion of Land use Effects) Modell von 2009 bis 2029 simuliert. Die Szenarienanalyse konnte einen starken Einfluss von externen Faktoren wie dem Bedarf von Feldfrüchten oder Naturschutzmaßnahmen aufzeigen. Die Kopplung der szenarienspezifischen Landnutzungskarten mit einem Kohlenstoffbilanzierungsverfahren zeigte weiterhin, dass in Abhängigkeit des eingesetzten Eingabedatensatzes, bis zu 1.7 Gg oberirdischer Kohlenstoff durch Wiederaufforstungen oder Obstbaumplantagen bis zum Jahr 2029 aufgebaut werden können, während 0.4 Gg oberirdische Kohlenstoffpools verloren gehen würden sollten die aktuellen LW-Trends bis 2029 fortschreiten. Die gekoppelten Simulationsberechnungen zeigten weiterhin, dass die Unsicherheit der geschätzen oberirdischen Kohlenstoffpools größer ist als der zu erwartende LW-Effekt, als Funktion des verwendeteten Modelldatensatzes. Die dritte Fallstudie untersuchte die Auswirkungen des LW auf Bodenerosion und Sedimentablagerungen in einem Wassereinzugsgebiet in Nordvietnam. Dazu wurden das neuentwickelte, dynamisch und räumlich-explizite Erosions- und Depositions-model ERODEP mit dem LUCIA (Land Use Change Impact Assessment) Modell gekoppelt. Anhand vorhandener Felddatensätze konnte aufgezeigt werden, dass der ERODEP-LUCIA Modellansatz in angemessener Weise Bodenerosion und Sedi-mentablagerungen, folgend der jährlichen Variabilität der Landnutzung und der Regenmenge, simulieren konnte. Die Validierung der Simulationsergebnisse (u.a. mit der Modellierungeffizienz=EF) konnte gute bis sehr gute Simulierungsergebnisse erzielen, u.a. für schlagspezifische Flächen die mit Berglandreis angebaut wurden (EF: 0.60-0.86), sowie Sedimentförderraten des untersuchten Bachlaufs (EF: 0.44-0.93). Kumulative Sedimentablagerungen in Reisanbauflächen des Flachlandes konnten mit einer ausreichenden Simulierungsrate (EF: 0.66) abgebildet werden, zeigten aber auch Einschränkungen bei der adequaten Darstellung der Schluff-fraktionen entlang eines räumlichen Gradienten. Anhand der untersuchten Fallstudien zeigte sich, dass datenlimitierende Konditionen ein verbreitetes Charakteristikum subtropischer/tropischer Gebiete sind. Insofern müssen Modellierer, Entscheidungsträger und Interessengruppen ein Bewußtsein dafür entwickeln, dass Abstriche im Verhältnis von Modellkomplexität, Datenanforderungen und Ergebniszuverlässigkeit gemacht werden müssen. Es ist nicht zwangsläufig die Herausforderung der Datenlimitierung, sondern vielmehr die Entscheidung zu Beginn einer Studie, ob der Fokus auf Modellentwicklung oder Modellanwendung, zur Unterstützung des Umweltmanagements, gelegt werden soll. Zukünftige Modellanwendungen in datenlimitierenden Regionen sollten immer wissenschaftliche mit partizipativen Techniken kombinieren, da zwar wissenschaftliche Untersuchungen umweltspezifische Strategieempfehlungen ableiten können, letztendlich aber das Verhalten lokaler Interessengruppen über die nachhaltige Zukunft von Wassereinzugsgebieten entscheiden wird. Als Synthese dieser Studie wird eine allgemeingültige Untersuchungsprozedur vorgeschlagen zur Verwendung von dynamisch, räumlich-expliziten Modelle zur Analyse des Einflusses des LW auf Ökosystemfunktionen. Dieses Rahmenwerk ist vorallem im Fall von datenlimitierenden Gegenden von Nutzen, da Richtlinien für den Modellierungsprozess vorgeschlagen werden, die zu einem Datenpriorisierung fördern, sowie die Anzahl von Feldstudien auf ein Minimum reduzieren sollen.