Modelling the impact of future climate and land use change on vegetation patterns, plant diversity and provisioning ecosystem services in West Africa

Global climate change and land use change will not only alter entire ecosystems and biodiversity patterns, but also the supply of ecosystem services. A better understanding of the consequences is particularly needed in u
Global climate change and land use change will not only alter entire ecosystems and biodiversity patterns, but also the supply of ecosystem services. A better understanding of the consequences is particularly needed in under-investigated regions, such as West Africa. The projected environmental changes suggest negative impacts on nature, thus representing a threat to the human well-being. However, many effects caused by climate and land use change are poorly understood so far. Thus, the main objective of this thesis was to investigate the impact of climate and land use change on vegetation patterns, plant diversity and important provisioning ecosystem services in West Africa. The three different aspects are separately explored and build the chapters of this thesis. The findings help to improve our understanding of the effects of environmental change on ecosystems and human well-being. In the first study, the main objectives were to model trends and the extent of future biome shifts in West Africa that may occur by 2050. Also, I modelled a trend in West African tree cover change, while accounting for human impact. Additionally, uncertainty in future climate projections was evaluated to identify regions with reliable trends and regions where the impacts remain uncertain. The potential future spatial distributions of desert, grassland, savanna, deciduous and evergreen forest were modelled in West Africa, using six bioclimatic models. Future tree cover change was analysed with generalized additive models (GAMs). I used climate data from 17 general circulation models (GCMs) and included human population density and fire intensity to model tree cover. Consensus projections were derived via weighted averages to: 1) reduce inter-model variability, and 2) describe trends extracted from different GCM projections. The strongest predicted effect of climate change was on desert and grasslands, where the bioclimatic envelope of grassland is projected to expand into the Sahara desert by an area of 2 million km2. While savannas are predicted to contract in the south (by 54 ± 22 × 104 km2), deciduous and evergreen forest biomes are expected to expand (64 ± 13 × 104 km2 and 77 ± 26 × 104 km2). However, uncertainty due to different GCMs was particularly high for the grassland and the evergreen forest biome shift. Increasing tree cover (1–10%) was projected for large parts of Benin, Burkina Faso, Côte d’Ivoire, Ghana and Togo, but a decrease was projected for coastal areas (1–20%). Furthermore, human impact negatively affected tree cover and partly changed the direction of the projected climate-driven tendency from increase to decrease. Considering climate change alone, the model results of potential vegetation (biomes) showed a ‘greening’ trend by 2050. However, the modelled effects of human impact suggest future forest degradation. Thus, it is essential to consider both climate change and human impact in order to generate realistic future projections on woody cover. The second study focused on the impact and the interplay of future (2050) climate and land use change on the plant diversity of the West African country Burkina Faso. Synergistic forecasts for this country are lacking to date. Burkina Faso covers a broad bioclimatic gradient which causes a similar gradient in plant diversity. Thus, the impact of climate and land use change can be investigated in regions with different levels of species richness. The LandSHIFT model from the Centre of Environmental System research CESR (Kassel, Germany) was adapted for this study to derive novel regional, spatially explicit future (2050) land use simulations for Burkina Faso. Additionally, the simulations include different assumptions on the technological developments in the agricultural sector. Oneclass support vector machines (SVMs), a machine learning method, were performed with these land use simulations together with current and future (2050) climate projections at a 0.1° resolution (cell: ~ 10 × 10 km). The modelling results showed that the flora of Burkina Faso will be primarily negatively impacted by future climate and land use changes. The species richness will be significantly reduced by 2050 (P < 0.001, paired Wilcoxon signed-rank test). However, contrasting latitudinal patterns were found. Although climate change is predicted to cause species loss in the more humid regions in Southern Burkina Faso (~ 200 species per cell), the model projects an increase of species richness in the Sahel. However, land use change is expected to suppress this increase to the current species diversity level, depending on the technological developments. Climate change is a more important threat to the plant diversity than land use change under the assumption of technological stagnation in the agricultural sector. Overall, the study highlights the impact and interplay of future climate and land use change on plant diversity along a broad bioclimatic gradient in West Africa.Furthermore, the results suggest that plant diversity in dry and humid regions of the tropics might generally respond differently to climate and land use change. This pattern has not been detected by global studies so far. Several of the plant species in West Africa significantly contribute to the livelihoods of the population. The plants provide so-called non-timber forest products (NTFPs), which are important provisioning ecosystem services. However, these services are also threatened by environmental change. Thus, the third study aimed at developing a novel approach to assess the impacts of climate and land use change on the economic benefits derived from NTFPs. This project was carried out in cooperation with Katja Heubach (BiK-F) who provided data on household economics. These data include 60 interviews that were conducted in Northern Benin on annual quantities and revenues of collected NTFPs from the three most important savanna tree species: Adansonia digitata, Parkia biglobosa and Vitellaria paradoxa. The current market prices of the NTFPs were derived from respective local markets. To assess current and future (2050) occurrence probabilities of the three species, I calibrated niche-based models with climate data (from Miroc3.2medres) and land use data (LandSHIFT) at a 0.1° resolution (cell: ~ 10 × 10 km). Land use simulations were taken from the previous study on plant diversity. Three different niche-based models were used: 1) generalized additive models (regression method), 2) generalized boosting models (machine learning method), and 3) flexible discriminant analysis (classification method). The three model simulations were averaged (ensemble forecasting) to increase the robustness of the predictions. To assess future economic gains and losses, respectively, the modelled species’ occurrence probabilities were linked with the spatially assigned monetary values. Highest current annual benefits are obtained from V. paradoxa (54,111 ± 28,126 US$/cell), followed by P. biglobosa (32,246 ± 16,526 US$/cell) and A. digitata (9,514 ± 6,243 US$/cell). However, in the prediction large areas will lose up to 50% of their current economic value by 2050. Vitellaria paradoxa and Parkia biglobosa, which currently reveal the highest economic benefits, are heavily affected. Adansonia digitata is negatively affected less strongly by environmental change and might regionally even supply increasing economic benefits, in particular in the west and east of the investigation area. We conclude that adaptive strategies are needed to create alternative income opportunities, in particular for women that are responsible for collecting the NTFPs. The findings provide a benchmark for local policy-makers to economically compare different land use options and adjust existing management strategies for the near future. Overall, this thesis improves our understanding of the impacts of climate and land use changes on West African vegetation patterns, plant diversity and provisioning ecosystem services. Climate change had spatially varying impacts (positive and negative effects) on the vegetation cover and plant diversity, while predominantly negative effects resulted from human pressure. Regional contrasting impacts of environmental change were also found considering the provisioning ecosystem services.
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Die globalen Klima- und Landnutzungsveränderungen im 21. Jahrhundert werden die Ökosysteme der Erde und die damit zusammenhängenden Biodiversitätsmuster, Ökosystemdienstleistungen und somit auch das menschliche Wohlergeh
Die globalen Klima- und Landnutzungsveränderungen im 21. Jahrhundert werden die Ökosysteme der Erde und die damit zusammenhängenden Biodiversitätsmuster, Ökosystemdienstleistungen und somit auch das menschliche Wohlergehen grundlegend beeinflussen. Aus der Vergangenheit sind Massenaussterbeereignisse bekannt, die durch globale Klimaveränderungen hervorgerufen wurden. Temperatur- und Niederschlagsveränderungen im Quartär haben nachweislich zu enormen Nord-Süd-Verschiebungen gesamter Biome geführt. Seit Beginn der Industrialisierung hat der anthropogen verursachte Klimawandel bereits nachweisbare Effekte auf Biome, Biodiversität und Ökosystemdienstleistungen gezeigt. Vielfach verschieben sich gesamte Vegetationseinheiten und damit auch Habitate für Pflanzen und Tiere entlang von Breitengraden und Höhengradienten. Dabei wirken sich die klimatischen Veränderungen besonders stark auf die gemäßigten Breiten und die polaren bzw. alpinen Regionen aus. Im Gegensatz zu den Tropen scheint in diesen Regionen der Landnutzungswandel eine weniger wichtige Rolle zu spielen. Die tropischen Regionen zeichnen sich durch eine enorme Artenvielfalt aus, aber großenteils auch durch Armut in der Bevölkerung. Das hohe Bevölkerungswachstum und die teilweise rasante ökonomische Entwicklung tropischer Länder führt zu einer tiefgreifenden Umwandlung der natürlichen Ökosysteme und damit zu einer Bedrohung der Biodiversität und Ökosystemdienstleistungen. Die Zusammenhänge und Auswirkungen sind allerdings oft unzureichend verstanden, vor allem die tropischen Regionen betreffend. Die Mehrzahl der Studien über die Auswirkungen des Klimawandels beziehen sich auf die Industrienationen und dominieren gegenüber Studien bezüglich der Auswirkungen von Landnutzungswandel. Des Weiteren werden die Konsequenzen von Klima- und Landnutzungswandel oft nur singulär untersucht und nicht in ihrem Zusammenwirken. Dabei ist bekannt, dass es durch die Kombination der beiden Faktoren zu unerwarteten, synergistischen Effekten kommen kann. Ein besseres Verständnis der Auswirkungen von Klima- und Landnutzungswandel ist deshalb vor allem in unzureichend untersuchten Gebieten wie Westafrika notwendig. Das Hauptziel dieser Arbeit ist daher, den Einfluss von Klima- und Landnutzungsveränderungen auf großskalige Vegetationsmuster, Pflanzenvielfalt und wichtige Ökosystemdienstleistungen in Westafrika zu untersuchen. Die drei verschiedenen Aspekte wurden in separaten Studien behandelt und bilden eigenständige Kapitel in dieser Arbeit. Die Erkenntnisse verbessern das Verständnis bezüglich der Auswirkungen von Umweltveränderungen auf Ökosysteme und schließlich auf das menschliche Wohlergehen. In der ersten Studie wurden - unter Verwendung statistischer Modelle - Prognosen, über die zukünftige Verbreitung westafrikanischer Biome im Jahr 2050 erstellt. Des Weiteren wurden Trends über potentielle Veränderungen der Baumbedeckung in Westafrika unter Berücksichtigung des menschlichen Einflusses ermittelt. Zusätzlich wurden die Unsicherheiten analysiert, die mit den Klimaprojektionen in Verbindung stehen, um Aussagen über verlässliche Trends treffen zu können. Um potentielle, zukünftige Biomveränderungen quantifizieren zu können, kamen sechs verschiedene Nischenmodelle zur Anwendung. Veränderungen in der Baumbedeckung wurden unter Verwendung der Regressionsmethode ‘generalized additive models’ (GAMs) untersucht. Die Studie berücksichtigt 17 verschiedene Klimamodelle. Um die Veränderungen in der Baumbedeckung besser abbilden zu können, wurden die menschliche Bevölkerungsdichte und die Feuerintensität in die Modelle integriert Konsensusprojektionen dienten einer Reduzierung der interspezifischen Modellvariabilität, aber auch der Beschreibung von Trends, die sich aus den verschiedenen Klimamodellen ergaben. Die Konsensusprojektionen wurden über gewichtete Mittelwerte gebildet. Deren Anwendung ist neu im Bereich der Ökologie und Biogeographie. Bisherige Untersuchungen zeigten, dass mit Konsensusprojektionen robustere Vorhersagen getroffen werden können. Bei den Ergebnissen wird deutlich, dass die Wüsten- und Graslandbiome am stärksten vom prognostizierten Klimawandel betroffen sind. Die bioklimatische Nische des Graslandes wird sich demnach um 2 Millionen km2 nach Norden in das Wüstenbiom ausdehnen. Die Savannen werden im Süden an Fläche verlieren (54 ± 22 × 104 km2), während sich laubwerfende Wälder und immergrüne, tropische Regenwälder ausdehnen (64 ± 13 × 104 km2 bzw. 77 ± 26 × 104 km2). Die Variabilität der Klimaprojektionen führt allerdings zu großen Unsicherheiten, gerade in Bezug auf die Ausdehnung des Graslandes und der immergrünen Regenwälder. Eine höhere Baumbedeckung im Jahr 2050 (1–10%) wurde für große Teile von Benin, Burkina Faso, Côte d’Ivoire, Ghana und Togo prognostiziert; für die Küstenregionen wurde eine Abnahme der Baumbedeckung projiziert (1–20%). Der Trend über die Abnahme der Baumbedeckung ist hierbei robuster als der Trend über die Zunahme. Außerdem konnte gezeigt werden, dass sich der menschliche Einfluss negativ auf die Baumbedeckung auswirkt. Dies beruht auf dem empirischen Zusammenhang, dass sich die menschliche Bevölkerungsdichte indirekt proportional zur Baumbedeckung verhält. Teilweise wurde durch den menschlichen Einfluss eine Umkehr des projizierten zukünftigen Trends in der Baumbedeckung beobachtet, von einer Zunahme (klimatischer Einfluss) zu einer Abnahme (klimatischer und menschlicher Einfluss). Besonders auffällig war dieser Effekt in großen Teilen Nigerias. Lässt man den direkten menschlichen Einfluss außer Acht und betrachtet lediglich den Effekt von Klimawandel auf die potentielle Vegetation (Biome), zeigt sich ein Trend zur Ergrünung bis zum Jahr 2050. Allerdings deuten die modellierten Effekte des menschlichen Einflusses auf eine Degradierung der Wälder hin. Dies ist häufig ein Auslöser für Erosion und beginnende Desertifikationsprozesse. Die Studie macht daher die Notwendigkeit deutlich, sowohl den Klimawandel als auch den menschlichen Einfluss und vor allem deren Zusammenwirken zu betrachten, um realistische Zukunftsprojektionen über künftige Baumbedeckung zu generieren. Baumbedeckung korreliert allerdings nicht zwangsläufig mit Diversität. Deshalb wurde in der zweiten Studie untersucht, welche Einflüsse der künftige Klima- und Landnutzungswandel (2050) und das Zusammenwirken der beiden Faktoren auf die Pflanzenvielfalt haben. Dies wurde in dem westafrikanischen Land Burkina Faso untersucht, das sich besonders als Modellregion eignet, da es einen Großteil des westafrikanischen, bioklimatischen Gradienten aufweist. Außerdem besteht in diesem Land eine außerordentlich gute Datengrundlage bezüglich der Pflanzenverbreitung aufgrund langjähriger Kooperationen. Der bioklimatische Gradient spiegelt sich ebenfalls in der Pflanzenvielfalt wider, weshalb die Effekte von Klima- und Landnutzungswandel in Regionen mit unterschiedlicher Pflanzenvielfalt untersucht werden können. Derartige synergetische Effekte von Klima- und Landnutzungswandel wurden in diesem Land bisher noch nicht untersucht. Dies mag unter anderem am Mangel zukünftiger Landnutzungsszenarien liegen. Aus diesem Grund wurde das bestehende globale und kontinentale Landnutzungsmodell LandSHIFT vom Centre of Environmental System Research (Kassel, Deutschland) speziell für diese Studie angepasst, um neue, räumlich explizite Landnutzungssimulationen in Burkina Faso und den Anrainerstaaten für die Gegenwart und die Zukunft (2050) zu generieren. Die Simulationen beinhalten zusätzlich zwei verschiedene Annahmen über die technische Entwicklung im landwirtschaftlichen Bereich: technologische Stagnation und eine Entwicklung gemäß des „markets-first“ Szenarios (GEO-4). Diese Landnutzungssimulationen dienten zusammen mit Klimadaten aus Gegenwart und Zukunft (2050) als Prädiktoren in one-class support vector machines (SVMs). Dies ist ein Algorithmus aus dem Bereich der machine-learning methods, der eine überdurchschnittliche Modellgüte aufweist. Die Simulationen wurden in einer Auflösung von 0.1° generiert. Die Ergebnisse zeigen, dass sich die Klima- und Landnutzungsveränderungen hauptsächlich negativ auf die Pflanzenvielfalt in Burkina Faso auswirken. Allerdings wurden, in Abhängigkeit des Breitengrades, divergierende Muster gefunden. Demnach wird der Klimawandel im humideren Süden des Landes zu einem großen Artenverlust führen (~200 Arten pro Gridzelle). Im Sahel dagegen wurde eine Erhöhung der Pflanzenvielfalt projiziert. Der Landnutzungswandel wirkt - in Abhängigkeit der sozio-ökonomischen Annahmen - diesem Trend allerdings entgegen, womit die Pflanzenvielfalt im Sahel auf dem heutigen Niveau verbleibt. Unter der Annahme einer technologischen Stagnation im landwirtschaftlichen Sektor zeigt der Klimawandel einen gravierenderen Effekt auf die Pflanzenvielfalt als der Landnutzungswandel. Ferner konnte in der Studie gezeigt werden, dass technologische Entwicklungen im landwirtschaftlichen Sektor zu einem geringeren Flächenverbrauch führen, da mehr Erträge pro Hektar erwirtschaftet werden können. Der geringere Flächenbedarf landwirtschaftlich genutzter Flächen wirkt sich positiv auf die Pflanzenvielfalt in Burkina Faso aus. Allerdings gehen mit dem technologischen Wandel auch Nutzungsveränderungen einher, wie z.B. erhöhter Mechanisierungsgrad, Einsatz von Bioziden, verkürzte Brachzeiten. Derartige Effekte konnten nicht berücksichtigt werden. Insgesamt wurde in dieser Studie, entlang eines starken bioklimatischen Gradienten in Westafrika, aufgezeigt wie sich Klima- und Landnutzungswandel einzeln und in Kombination auf die Pflanzenvielfalt auswirken. Die Ergebnisse deuten daraufhin, dass die Pflanzendiversität in trockenen und feuchten Gebieten der Tropen generell unterschiedlich auf Klima- und Landnutzungsveränderungen reagiert. Derartige Muster konnten auf dem afrikanischen Kontinent mit global-skaligen Studien bisher nicht identifiziert werden. Viele der Pflanzen in Westafrika tragen wesentlich zum Lebensunterhalt der Bevölkerung bei. Sie liefern wichtige Ökosystemdienstleistungen in Form der sogenannten non-timber forest products (NTFPs). Allerdings sind auch diese von Umweltveränderungen bedroht. Ziel der dritten Studie war daher, einen neuen Ansatz zu entwickeln, mit dem sich der Einfluss von Klima- und Landnutzungsveränderungen auf den ökonomischen Nutzen von NTFPs abschätzen lässt. Dieses Projekt ist durch eine Kooperation mit meiner Kollegin Katja Heubach am BiK-F entstanden, die insgesamt 60 Interviews in Nordbenin durchgeführt hat um jährliche Sammelmengen und entsprechende Erlöse von NTFPs zu ermitteln. Die Befragungen konzentrierten sich auf die drei wichtigsten Savannenbaumarten in Nordbenin: Adansonia digitata, Parkia biglobosa und Vitellaria paradoxa. Vor allem die Früchte und Samen dieser Arten dienen als wichtige Nahrungsergänzung wegen der darin enthaltenen Proteine und Vitamine. Die jeweiligen Marktpreise wurden auf lokalen Märkten erfragt, in deren Umgebung die Umfragen stattfanden. Zudem wurden mittels GPS die Koordinaten aller Bäume erfasst, die von den Befragten besammelt wurden. Mit diesen räumlichen Daten konnte ein Flächenbezug der ökonomischen Haushaltsdaten hergestellt werden. Für die Erstellung der Karten über die monetäre Bedeutung der NTFPs wurden zusätzliche Bevölkerungsstatistiken in Nordbenin berücksichtigt. Um die heutigen und zukünftigen (2050) Auftrittswahrscheinlichkeiten der drei Savannenarten zu bestimmen, wurden Nischenmodelle mit Klimadaten (von Miroc3.2medres, Center for Climate System Research, Japan) und Landnutzungsdaten kalibriert. Das Landnutzungsmodell LandSHIFT lieferte Landnutzungsdaten unter der Annahme technologischer Stagnation. Die Simulationen basieren auf einer 0.1° Auflösung. Drei verschiedene Nischenmodelle kamen zur Anwendung: 1) generalized additive models (Regressionsmethode), 2) generalized boosting models (machine learning-Methode) und 3) flexible discriminant analysis (Klassifikationsmethode). Die drei Modellsimulationen wurden gemittelt (ensemble forecasting) um die Robustheit der Projektionen zu erhöhen. Um die zukünftigen potentiellen Gewinne bzw. Verluste zu bestimmen, wurden die generierten Auftrittswahrscheinlichkeiten der Arten mit den räumlich zugewiesenen monetären Werten verknüpft. Die derzeitig höchsten Erlöse pro Jahr erzielte die Art Vitellaria paradoxa (54.111 ± 28.126 US$/Gridzelle), gefolgt von Parkia biglobosa (32.246 ± 16.526 US$/Gridzelle) und Adansonia digitata (9.514 ± 6.243 US$/Gridzelle). Allerdings zeigen die Zukunftsprojektionen für das Jahr 2050, dass große Flächen in Nordbenin bis zu 50% dieses ökonomischen Wertes verlieren könnten. Am stärksten betroffen sind dabei die Arten Vitellaria paradoxa und Parkia biglobosa, die derzeit den höchsten Nutzwert haben. Adansonia digitata wird weniger stark aber ebenfalls negativ beeinflusst werden in weiten Teilen von Nordbenin. Hier zeigen sich jedoch regional ausgeprägte Unterschiede. Vor allem im Westen und im Osten des Untersuchungsgebietes können die Umweltveränderungen zu erhöhten Auftrittswahrscheinlichkeiten und damit höheren Erlösen im Jahr 2050 führen. Insgesamt zeigen die Ergebnisse, dass Adaptationsmaßnahmen erforderlich sind um alternative Einkommensquellen zu erschließen. Dies gilt insbesondere für Frauen, die für das Sammeln der NTFPs verantwortlich sind. Die Ergebnisse liefern Politikern eine Orientierungsmöglichkeit um verschiedene Landnutzungsoptionen ökonomisch zu vergleichen und etwaige Anpassungen von rezenten Nutzungsstrategien vorzunehmen. Die Arbeit trägt in ihrer Gesamtheit dazu bei, Wissenslücken in einer bisher unzureichend untersuchten Region zu schließen. Mit Hilfe von Modellsimulationen wurden die Effekte von Klima- und Landnutzungsveränderungen auf großskalige Vegetationsmuster, Pflanzenvielfalt und Ökosystemdienstleistungen in Westafrika untersucht. Während sich der Klimawandel regional sehr unterschiedlich auf die Vegetationsmuster und die Pflanzenvielfalt auswirken wird, zeigte der menschliche Einfluss überwiegend negative Effekte. In Folge der Umweltveränderungen wird sich zusätzlich der ökonomische Nutzen von NTFPs verändern, was ebenfalls regional unterschiedlich ausfallen kann.
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Author:Jonathan Heubes
Referee:Rüdiger Wittig, Georg Zizka
Document Type:Doctoral Thesis
Year of first Publication:2012
Publishing Institution:Univ.-Bibliothek Frankfurt am Main
Granting Institution:Johann Wolfgang Goethe-Univ.
Date of final exam:2012/09/24
Release Date:2012/11/01
Dewey Decimal Classification:580 Pflanzen (Botanik)
Biologische Hochschulschriften (Goethe-Universität)
Afrika südlich der Sahara
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