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Die Bodenqualität in der Ferlo-Region (Senegal) in Abhängigkeit von den Raum- und Nutzungsparametern
Tobias Grau
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Geowissenschaften, Geographie und Astronomie
Betreuer*in
Cyrus Samimi
DOI
10.25365/thesis.27892
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29775.92800.694055-1
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Abstracts
Abstract
(Deutsch)
In der Sahelzone leben viele Menschen vom primären Sektor und sind somit von Ernteerträgen abhängig. Angemessene Ernteerträge sind auf eine gute Bodenqualität angewiesen. Diese Arbeit untersucht die Bodenqualität zur Eignung für den landschaftlichen Anbau sowie deren Einflussfaktoren auf einer lokalen Maßstabsebene, für ein rund 40 X 40 km großes Untersuchungsgebiet im Senegal, im Umkreis von Linguère. Dazu wurden im Februar/März 2012 insgesamt 84 Bodenproben sowie wichtige Boden- sowie Vegetationsparameter aufgenommen. Weitere Bodenparameter wurden im Labor analysiert sowie Umwelt- und Fernerkundungsparameter für die einzelnen Aufnahmeflächen ermittelt. Die Auswertung des Datensatzes erfolgte mittels Verfahren der multivariaten Statistik, wobei zunächst eine Clusteranalyse zur Einteilung des Datensatzes vorgenommen wurde. Dabei ergab sich auf einem Ähnlichkeitsniveau von 20 % eine eindeutige Vierteilung, die vier Bodentypen (hydromorphe Böden, Regosole, zwei Arenosoltypen) repräsentiert. Von diesen Bodentypen werden nur die Arenosole für den landwirtschaftlichen Anbau mit verschiedenen Anbauprodukten genutzt, obwohl diese nur mäßige Voraussetzungen bieten. Mit Hilfe des NMDS (zwei Dimensionen, Stresswert 9,13 %), wurden Zusammenhänge der Bodentypen mit den Parametern sowie der Vegetation ermittelt, wobei sich bei insgesamt 13, ein signifikanter Zusammenhang herausstellte. Mit Hilfe der Ergebnisse aus den Analysen und den im Feld geführten Interviews, konnten die einzelnen Bodentypen aus der Clusteranalyse, den regionalen Bodentypen zugeordnet werden, die in einem finalen Schritt auf die Fläche des Untersuchungsgebietes, mit Hilfe des Random-Forest-Modells (OOB error rate 8,72 %) modelliert wurden. Hierfür wurden die signifikanten Fernerkundungsparameter aus dem NMDS genutzt. Da jeder Bodentyp bestimmte Fruchtbarkeitsparameter beinhaltet, kann die Modellierung der regionalen Bodentypen mit einer Bodeneignungskarte verglichen werden.
Abstract
(Englisch)
In the Sahel many people's livelihoods depend on the primary sector, and thus on crop yields. Adequate crop yields depend on soil quality. The aim of this study is to assess soil quality around Linguère, Senegal, in terms of its agricultural suitability and influencing parameters. For this purpose, 84 soil samples were taken in February/March 2012. Additionally, important soil and vegetation parameters were recorded. Subsequently soil parameters were analysed in the laboratory. Furthermore, for each site, other parameters are calculated from remote sensing data and GIS analyses. Multivariate statistical techniques were used for data analysis. Using a cluster analysis, 84 soil samples were classified into four soil types at a similarity level of 20% (hydromorphic soils, Regosols, two Arenosoltypes). The Arenosols are used for agricultural cultivation with different crops but they offer only moderate conditions. Using a NMDS-ordination (two dimensions, stress value 9.13%), correlations of soil types with environmental factors and woody species abundance have been identified. Significant correlations were observed for 13 parameters. Using the results of the analyses and the field interviews, the soil types from the cluster analysis can be associated with local soil types and their Wolof names. These local soil types are modeled via a Random Forest classifier (OOB error rate: 8,72 %) over the study area using significant remote sensing parameters obtained by the NMDS. Since each soil type represents certain fertility parameters, the modeled map of the regional soil types can be considered as a land suitability map.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
soil quality Senegal Ferlo /cluster analysis NMDS-ordination Random-Forest classifier
Schlagwörter
(Deutsch)
Bodenqualität Senegal Ferlo Clusteranalyse NMDS Random-Forest
Autor*innen
Tobias Grau
Haupttitel (Deutsch)
Die Bodenqualität in der Ferlo-Region (Senegal) in Abhängigkeit von den Raum- und Nutzungsparametern
Paralleltitel (Englisch)
The soil quality in the Ferlo region (Senegal) in dependance of space and usage parameters
Publikationsjahr
2013
Umfangsangabe
XII, 147 S. : Ill., graph. Darst., Kt.
Sprache
Deutsch
Beurteiler*in
Cyrus Samimi
Klassifikation
38 Geowissenschaften > 38.69 Bodenkunde: Sonstiges
AC Nummer
AC10817121
Utheses ID
24925
Studienkennzahl
UA | 066 | 855 | |