Bachelorarbeit, 2009
65 Seiten, Note: 1,0
Geowissenschaften / Geographie - Phys. Geogr., Geomorphologie, Umweltforschung
1. Einleitung
1.1 Motivation der Arbeit
1.2 Stand der Forschung
1.3 Vorgehensweise und eigener Ansatz
2. Hauptteil
2.1 Theorieteil
2.1.1 Der Weg zu einer globalen Anti-Armuts-Agenda
2.1.2 Die Notwendigkeit von genaueren Daten
2.1.3 Die FGGD und die grundlegenden Eigenschaften eines GIS
2.1.4 Die Methodik der agro-ökologischen Zonen
2.1.5 Beschränkungen in der Landwirtschaft unter Bedingungen des Regenfeldbaus
2.1.6 Der Umgang mit Beschränkungen
2.2 Methodenteil
2.2.1 Die Wahl der richtigen Projektion
2.2.2 Die Goodes Homolosine Projektion
2.2.3 Weitere Anmerkungen zum Datenmaterial
2.3 Ergebnisteil
2.3.1 Der Aufbau der Ergebnisse
2.3.2 Auszüge aus den Ergebnissen
2.4 Diskussion der Ergebnisse
3. Schluss
Die Arbeit verfolgt das Ziel, basierend auf Daten der „Food Insecurity, Poverty and Environment GIS Database“ (FGGD), eine quantitative Abschätzung der landwirtschaftlich nutzbaren Flächen auf nationaler Ebene zu ermöglichen. Die zentrale Forschungsfrage untersucht, welcher Anteil der Fläche eines Landes unter Berücksichtigung klimatischer, bodenkundlicher und reliefbedingter Faktoren für eine landwirtschaftliche Nutzung (unter Bedingungen des Regenfeldbaus) geeignet oder durch sogenannte Constraints beschränkt ist.
2.1.3 Die FGGD und die grundlegenden Eigenschaften eines GIS
Frühere Karten im Bereich der Nahrungsmittelunsicherheit- und Armutsdarstellung waren meist grobe visuelle Zusammenfassungen statistischer Daten. Sie waren nicht raumbezogen, nicht hochauflösend genug und sie ließen wenig Aussagen zu, wie die Nahrungsmittelunsicherheit und die Armut mit den jeweiligen Umweltbedingungen oder sozioökonomischen Faktoren vor Ort in Verbindung standen. Um diese Lücke zu schließen, wurde die FGGD entwickelt (FAO, 2006).
Bei der FGGD handelt es sich um ein Geoinformationssystem (GIS). Diese Systeme verbreiteten sich ab Mitte der 1990er Jahre immer mehr. Die Entwicklung der Computertechnologie ermöglichte eine schnelle Verarbeitung großer Datenmengen und die Erstellung von hochauflösenden digitalen Karten mit unterschiedlichsten Maßstäben. Ein GIS kann man sich dabei wie folgt vorstellen. Es handelt sich dabei zunächst einmal um ein computergestütztes Datenbankmanagementsystem, welches speziell dafür geschaffen wurde, zweierlei Komponenten zu lagern und zu verrechnen (FAO, 2006).
Die eine Komponente speichert präzise geographische Koordinaten und setzt sie mit Punkten, Linien und Polygonen in Vektorkarten, oder auch Pixeln in Rasterkarten in Verbindung. Vektoren sind meist raumgliedernde Elemente, wie etwa die Grenzen von Ländern und beinhalten an sich keine Informationen. Raster dagegen enthalten in jedem ihrer Pixel Werte, die auch in weiteren Schritten miteinander verrechnet werden können. Die zweite Komponente ist eine tabellarische Datenstruktur, in der konkrete Attribute gespeichert und mit den raumbezogenen Daten verknüpft werden. Jede daraus resultierende Variable wird in einem GIS in einer eigenen Schicht, dem sogenannten Layer, repräsentiert. Ein GIS besteht aus vielen dieser Layern, je nach Anzahl der Variablen. Diese können dann beliebig übereinander gelegt, bearbeitet oder miteinander verrechnet werden, um etwa wieder neue, komplexere Variablen zu erzeugen. Da die Informationen immer exakt räumlich verortet sind, kann man viele verschiedene Variablen für ein und denselben Punkt übereinander legen (FAO, 2006).
1. Einleitung: Die Arbeit motiviert das Thema durch das prognostizierte Bevölkerungswachstum und den damit verbundenen Bedarf an nachhaltiger Nahrungsmittelproduktion sowie der Notwendigkeit einer effektiven Armutsbekämpfung.
2. Hauptteil: Der Hauptteil erläutert theoretische Grundlagen der agro-ökologischen Zonen Methodik, beschreibt den Methodenteil zur flächentreuen Berechnung mittels GIS und präsentiert die Ergebnisse für verschiedene Länder.
3. Schluss: Das Kapitel fasst zusammen, dass die Modellierung ein wertvolles Instrument zur Optimierung der Landnutzung und zur Ressourcenschonung darstellt, trotz der aufgezeigten Herausforderungen bei der Datengenauigkeit.
Landwirtschaft, Nahrungsmittelsicherheit, Agro-ökologische Zonen, Geoinformationssystem (GIS), FGGD, Armutsbekämpfung, Flächenberechnung, Bodeneigenschaften, Goodes Homolosine Projektion, Regenfeldbau, Landnutzung, Nachhaltigkeit, Ertragspotential, Bodendegradation, räumliche Analyse.
Die Arbeit befasst sich mit der globalen Abschätzung von landwirtschaftlich nutzbaren Flächen und den Einschränkungen, denen diese Flächen durch natürliche Faktoren wie Klima, Bodenqualität und Relief unterliegen.
Zentrale Themen sind die Anwendung der „Agro-Ecological Zones“ (AEZ) Methodik, der Einsatz von Geoinformationssystemen (GIS) zur Datenanalyse sowie die Bewertung von Landnutzungspotentialen unter Berücksichtigung verschiedener Bewirtschaftungsintensitäten.
Das primäre Ziel ist es, für die Länder der Erde quantifizierbare Aussagen darüber zu treffen, wie groß die Flächenanteile sind, die klimatischen, bodenkundlichen oder reliefbedingten Beschränkungen unterliegen.
Es wird eine raumbezogene Datenanalyse (GIS-basiert) verwendet, bei der globale Datensätze der FAO/IIASA mit nationalen Vektordaten (Shape-Files) kombiniert und mithilfe der flächentreuen Goodes Homolosine Projektion berechnet werden.
Der Hauptteil gliedert sich in einen Theorieteil, der Konzepte wie die FGGD-Datenbank erklärt, einen Methodenteil zur Flächenberechnung sowie einen Ergebnisteil, der beispielhaft die Situation in verschiedenen Ländern quantifiziert.
Die wichtigsten Begriffe umfassen Nahrungsmittelsicherheit, GIS, agro-ökologische Zonen, Bodeneigenschaften, Landnutzungstypen und Flächenberechnung.
Die Wahl ist entscheidend, da diese Projektion flächentreu ist. Dies ist eine Grundvoraussetzung, um Pixelwerte korrekt in tatsächliche Quadratkilometer umzurechnen und somit die Flächengröße der Länder und ihrer Constraints valide zu bestimmen.
Das Input Level (Intensitätsstufe der Bewirtschaftung) bestimmt, inwieweit natürliche Beschränkungen, wie etwa schlechte Bodenqualität oder Trockenheit, durch den Menschen kompensiert werden können, was wiederum das Potential der nutzbaren Fläche erweitert.
Die Abweichungen entstehen durch die grobe Auflösung der verwendeten Klimadaten und Ungenauigkeiten bei der Pixelzuweisung in Küstennähe, da ein Rasterpixel oft entweder komplett als Wasser oder Land klassifiziert werden muss.
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