TY  - THES
A1  - Portmann, Felix Theodor
T1  - Global estimation of monthly irrigated and rainfed crop areas on a 5 arc-minute grid
T1  - Weltweite Abschätzung monatlicher bewässerter und Regenfeldbau-Feldfrucht-Flächen mit einer Auflösung von 5 Bogenminuten
T2  - Frankfurt Hydrology Paper ; 9
N2  - Agriculture of crops provides more than 85% of the energy in human diet, while also securing income of more than 2.6 billion people. To investigate past, present and future changes in the domain of food security, water resources and water use, nutrient cycles, and land management it is required to know the agricultural land use, in particular which crop grows where and when. The current global land use or land cover data sets are based on remote sensing and agricultural census statistics. In general, these only contain one or very few classes of agricultural land use. When crop-specific areas are given, no distinction of irrigated and rainfed areas is made, whereas it is necessary to distinguish rainfed and irrigated crops, because crop productivity and water use differ significantly between them.
To support global-scale assessments that are sensitive to agricultural land use, the global data set of Monthly Irrigated and Rainfed Crop Areas around the year 2000 (MIRCA2000) was developed by the author. With a spatial resolution of 5 arc-minutes (approximately 9.2 km at the equator), MIRCA2000 provides for the first time, spatially explicit irrigated and rainfed crop areas separately for each of the 26 crop classes for each month of the year, and includes multi-cropping. The data set covers all major food crops as well as cotton, while the remaining crops are grouped into three categories (perennial, annual and fodder grasses). Also for the first time, crop calendars on national or sub-national level were consistently linked to annual values of harvested area at the 5 arc-minutes grid cell level, such that monthly growing areas could be computed that are representative for the time period 1998 to 2002.
The downscaling algorithm maximizes the consistency to the grid-based input data of cropland extent [Ramankutty et al., 2008], crop-specific total annual harvested area [Monfreda et al., 2008], and area equipped for irrigation [Siebert et al., 2007]. In addition to the methodology, this dissertation describes differences to other datasets and standard scaling methods, as well as some applications. For quality assessment independent datasets and newly developed quality parameters are used, and scale effects are discussed.
Supplementary Appendices document crop calendars for irrigated and rainfed crops for each of the 402 spatial units (Appendix I), data sources of harvested area and of cropping periods for irrigated crops, country by country (Appendix K), as well as data quality parameters (Appendix L, including spreadsheet files).
N2  - Die Landwirtschaft stellt mehr als 85% der Energie für die menschliche Ernährung bereit. Um die Verfügbarkeit von Nahrungsmitteln unter Berücksichtigung von Wasserressourcen, Nährstoffen und Intensität des Managements zu untersuchen, muss die Flächennutzung in der Landwirtschaft bekannt sein, insbesondere, welche Feldfrüchte wo und wann angebaut werden. Die bisherigen globalen Datensätze zur Landnutzung basieren auf Fernerkundungsdaten oder landwirtschaftlichen Statistiken. In der Regel werden in diesen nur eine oder wenige Klassen landwirtschaftlicher Bodenbedeckung ausgewiesen. Wenn feldfruchtspezifische Flächen erwähnt sind, dann ohne Unterscheidung bewässerter Flächen und Regenfeldbau. Genau diese Unterscheidung ist wichtig, da sich die entsprechenden Flächen im Hinblick auf Produktivität, Wassernutzung und Konkurrenz zu anderen Sektoren deutlich unterscheiden.
Um entsprechende Untersuchungen zu unterstützen, wurde vom Autor der innovative globale Datensatz monatlicher bewässerter und Regenfeldbau-Feldfrucht-Flächen repräsentativ für das Jahr 2000 (Monthly Irrigated and Rainfed Crop Areas around the year 2000, MIRCA2000) entwickelt. Der Landnutzungsdatensatz hat eine Auflösung von 5 Bogenminuten (etwa 9.2 km am Äquator) und ist repräsentativ für die Zeitspanne 1998 bis 2002. MICRA2000 kombiniert Ernteflächenstatistiken konsistent mit Anbaukalendern auf nationalem oder sub-nationalem Niveau. Als erstes globales Produkt unterscheidet es räumlich explizit zwischen bewässerten Anbauflächen und solchen, die im Regenfeldbau bewirtschaftet werden, und berücksichtigt Mehrfachanbau. Die Anbauflächen werden differenziert für jeden Monat im Jahr und für 26 verschiedene Feldfrucht-Klassen, welche alle für die menschliche Ernährung wichtigen Feldfrüchte, Baumwolle und unspezifische jährliche Kulturen, Dauerkulturen, sowie Futtergräser beinhalten.
Die im Detail beschriebene Regionalisierungsmethode maximiert die Konsistenz zu den Eingangsdaten der landwirtschaftlichen Nutzfläche [Ramankutty et al., 2008], der feldfruchtspezifischen jährlichen Gesamt-Erntefläche [Monfreda et al., 2008], und der für die Bewässerung ausgerüstete Fläche [Siebert et al., 2007]. Unterschiede zu anderen Datensätzen und zu Standardverfahren der Regionalisierung sowie exemplarische Anwendungen werden aufgezeigt. Zur Beurteilung der Datenqualität werden neben unabhängigen Datensätzen auch eigens entwickelte Gütemaße verwendet sowie Skaleneffekte diskutiert.
Separate Anhänge dokumentieren die Kalender mit Anbauflächen für bewässerte und Regenfeldbau-Feldfrüchte für die genutzten 402 räumlichen Einheiten (Anhang I), die Datenquellen für Ernteflächen und Anbauperioden bewässerter Feldfrüchte, nach Ländern sortiert (Anhang K), sowie die Gütemaße (Anhang L, inklusive Tabellenkalkulations-Dateien).
T3  - Frankfurt Hydrology Paper - 09 
KW  - MIRCA2000
KW  - raum-zeitliche Feldfrucht-Verteilung
KW  - Regionalisierung
KW  - Ackerbau
KW  - Bewässerung
KW  - Regenfeldbau
KW  - Anbauflächen
KW  - Landwirtschaftliche Wassernutzung
KW  - globaler Datensatz
KW  - MIRCA2000
KW  - spatio-temporal crop distribution
KW  - food crops
KW  - iirrigation
KW  - rainfed agriculture
KW  - crop area
KW  - harvested area
KW  - cropland
KW  - crop water
KW  - water use
KW  - global data set
KW  - spatial downscaling
Y1  - 2011
UR  - http://publikationen.ub.uni-frankfurt.de/frontdoor/index/index/docId/23013
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hebis:30:3-230136
PB  - Inst. für Physische Geographie, AG Hydrologie
CY  - Frankfurt, Main
ER  -