Using satellite estimates of aboveground biomass to assess carbon stocks in a mixed-management, semi-deciduous tropical forest in the Yucatan Peninsula

Information on the spatial distribution of forest aboveground biomass (AGB) and its uncertainty is important to evaluate management and conservation policies in tropical forests. However, the scarcity of field data and robust protocols to propagate uncertainty prevent a robust estimation through remote sensing. We upscaled AGB from field data to LiDAR, and to landscape scale using Sentinel-2 and ALOS-PALSAR through machine learning, propagated uncertainty using a Monte Carlo framework and explored the relative contributions of each sensor. Sentinel-2 outperformed ALOS-PALSAR (R2 = 0.66, vs 0.50), however, the combination provided the best fit (R2 = 0.70). The combined model explained 49% of the variation comparing against plots within the calibration area, and 17% outside, however, 94% of observations outside calibration area fell within the 95% confidence intervals. Finally, we partitioned the distribution of AGB in different management and conservation categories for evaluating the potential of different strategies for conserving carbon stock

A disposition of interpolation techniques

A large collection of interpolation techniques is available for application in environmental research. To help environmental scientists in choosing an appropriate technique a disposition is made, based on 1) applicability in space, time and space-time, 2) quantification of accuracy of interpolated values, 3) incorporation of ancillary information, and 4) incorporation of process knowledge. The described methods include inverse distance weighting, nearest neighbour methods, geostatistical interpolation methods, Kalman filter methods, Bayesian Maximum Entropy methods, etc. The applicability of methods in aggregation (upscaling) and disaggregation (downscaling) is discussed. Software for interpolation is described. The application of interpolation techniques is illustrated in two case studies: temporal interpolation of indicators for ecological water quality, and spatio-temporal interpolation and aggregation of pesticide concentrations in Dutch surface waters. A valuable next step will be to construct a decision tree or decision support system, that guides the environmental scientist to easy-to-use software implementations that are appropriate to solve their interpolation problem. Validation studies are needed to assess the quality of interpolated values, and the quality of information on uncertainty provided by the interpolation method

Characterizing Spatiotemporal Dynamics of Methane Emissions from Rice Paddies in Northeast China from 1990 to 2010

BACKGROUND: Rice paddies have been identified as major methane (CH(4)) source induced by human activities. As a major rice production region in Northern China, the rice paddies in the Three-Rivers Plain (TRP) have experienced large changes in spatial distribution over the recent 20 years (from 1990 to 2010). Consequently, accurate estimation and characterization of spatiotemporal patterns of CH₄ emissions from rice paddies has become an pressing issue for assessing the environmental impacts of agroecosystems, and further making GHG mitigation strategies at regional or global levels. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Integrating remote sensing mapping with a process-based biogeochemistry model, Denitrification and Decomposition (DNDC), was utilized to quantify the regional CH(4) emissions from the entire rice paddies in study region. Based on site validation and sensitivity tests, geographic information system (GIS) databases with the spatially differentiated input information were constructed to drive DNDC upscaling for its regional simulations. Results showed that (1) The large change in total methane emission that occurred in 2000 and 2010 compared to 1990 is distributed to the explosive growth in amounts of rice planted; (2) the spatial variations in CH₄ fluxes in this study are mainly attributed to the most sensitive factor soil properties, i.e., soil clay fraction and soil organic carbon (SOC) content, and (3) the warming climate could enhance CH₄ emission in the cool paddies. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: The study concluded that the introduction of remote sensing analysis into the DNDC upscaling has a great capability in timely quantifying the methane emissions from cool paddies with fast land use and cover changes. And also, it confirmed that the northern wetland agroecosystems made great contributions to global greenhouse gas inventory

Multiple hazards risk profiling in West Africa : Assessment, Validation and Upscaling

Disasters, particularly recurring small-scale natural disasters of floods and droughts have been affecting West African (WA) communities, impacting particularly weak households. These losses have been significantly high over the last decade due to increasing climate variability and inherently depressed socio-economic systems. However, to date, few studies have attempted to understand the vulnerability profiles in WA to these multiple hazards across several scales. A considerable number of studies predict the impacts of droughts and floods hazards, but many do so at a very coarse scale and without any participatory process, as a result, they are unable to predict localized impacts. Despite many efforts put in vulnerability assessments, there has been limited success in simultaneously traversing scale and hierarchy and the need for upscaling risk indices is important to understand the effects of cross scale interactions. To address these gaps, this thesis (i) explored methods to involve at-risk populations in local communities in a bottom-up participatory process as opposed to the classical top-down, single scale approaches and (ii) assessed the risks from multi-hazard perspectives in a coupled Socio-Ecological System (SES). The thesis also (iii) explored appropriate methodologies that can reflect the spatial variability of flood hazard intensity at community level. Building on these investigations, the thesis finally (iv) introduced a novel risk index upscaling procedure to upscale risk and vulnerability indices across multiple scales. The thesis used several methods ranging from rural participatory methods, statistical, Geographic Information System (GIS), remote sensing and introduced the innovative concept of Community Impact Score (CIS). The results show that more than half of the designated local level indicators and over two thirds of the macro scale indicators are rarely used in present risk assessments in the region. Additionally, although an indicator may be common to three countries, their differential rankings will result in differences in explaining the risks faced by people in different societies. Empirical validation of a flood hazard map using the statistical confusion matrix and the principles of participatory GIS show that flood hazard areas could be mapped at an accuracy ranging from 77% to 81%. These high mapping accuracies notwithstanding, the flood index categories may change under conditions of very high rainfall intensities beyond the anomalies used to construct the model. To this end, studies that aim at understanding projected flood intensities under varying rainfall conditions beyond the anomalies used in this study are recommended. This is important to determine the trajectory of flood safe havens or hotspots across an entire study area. The study also develops two important indices, The West Sudanian Community Vulnerability Index (WESCVI) and The West Sudanian Community Risk Index (WESCRI). The underlying factors constituting the two indices are the elements of risk and vulnerability profiles of communities in West Africa. The WESCVI and WESCRI should help planners and policy makers to analyse and finally reduce vulnerability and risk. To evaluate the results of the risk indices, this thesis introduces a novel technique to validate the results of complex aggregation methods. Based on up to date knowledge, the CIS concept is the first in the available literature of risk assessment. The thesis also provides a theoretical concept to upscale risk and vulnerability indicators from watershed to higher spatial scales. Further studies are however recommended to apply these theoretical concepts. A conclusion of the thesis is that while it has neither been optimal to completely neglect classical approaches nor to take as an absolute fact opinion from local experts, more emphasis should be paid to the later in risk assessment that is supposed to serve the very people on whose behalf the assessment is done. Attempts should therefore be made in finding mechanisms where the two approaches could interact fruitfully and complement each other.Mehrfach-Gefährdungen und Risikoprofile in West Afrika : Abschätzung, Validierung und Hochskalierung Naturgefahren, wie beispielsweise Überflutungen und Dürren, bedrohen die Existenz von Gemeinden und insbesondere schwächeren Haushalten in West Afrika. Durch die zunehmende Klimavariabilität und den geschwächten Zustand der sozial-ökologischen Systeme haben die Verluste während der letzten Dekade ein besonders hohes Ausmaß erreicht. Bisher haben nur wenige Studien versucht, die unterschiedliche Zusammensetzung des Risikos im Hinblick auf mehrere Naturgefahren in Westafrika zu verstehen und über verschiedene Skalen hinweg, von ländlichen Gemeinden hin zu Wassereinzugsgebieten, Distrikten und Regionen zu analysieren. Eine signifikante Anzahl von Studien prognostiziert die zu erwarteten Schäden durch Naturgefahren wie Überflutungen und Dürren. Dies geschieht jedoch oftmals auf einem sehr groben Maßstab, wohingegen wenig über die lokalen Auswirkungen bekannt ist. Trotz mannigfaltiger Anstrengungen in Bezug auf Vulnerabilitätsassessments gab es bisher wenig Erfolg bei der Berücksichtigung verschiedener Skalen und Hierarchien. Die Hochskalierung von Risikoindizes ist jedoch nötig, um die Effekte über verschiedene Skalen hinweg zu verstehen. Diese Forschungslücken werden in dieser Arbeit aufgegriffen und mit methodischen Verfahren über einen „Bottom-up“-Ansatz adressiert, der zunächst die gefährdete Bevölkerung involviert, um die Risiken gegenüber von mehrfachen Gefährdungen in einem sozio-ökologischen System (SES) zu untersuchen. Außerdem verwendet die Studie Methoden, die es ermöglichen, die räumliche Variabilität der Überflutungsintensität auf Gemeindeebene zu reflektieren. Aufbauend auf diesen Forschungsergebnissen stellt diese Arbeit eine neue Vorgehensweise vor, die es erlaubt Verwundbarkeits- und Risikoindizes über verschiedene Skalen hinweg hochzuskalieren. Der Methodenmix umfasst partizipative und statistische Ansätze sowie Methoden basierend auf Geographische Informationssystemen (GIS) und Fernerkundung. Des Weiteren schlägt die Arbeit ein innovatives Konzept zur Quantifizierung der Gefährdungsauswirkungen auf Gemeindeebene vor, den sogenannten „Community Impact Score“ (CIS). Die Ergebnisse zeigen, dass etwas mehr als die Hälfte der in dieser Arbeit abgeleiteten Indikatoren auf Gemeindeebene und über zwei Drittel der Indikatoren auf Makroebene selten in den gegenwärtigen Risikoassessments der Region verwendet werden. Zudem wurde den Indikatoren, selbst wenn sie für alle drei Länder abgeleitet wurden, oftmals eine unterschiedliche Wichtigkeit zugesprochen. Die empirische Validierung der Hochwassergefährdungskarten mittels einer statistischen Konfusionsmatrix basierend auf einem partizipativen GIS zeigt, dass die durch Hochwasser gefährdeten Gebiete mit einer Genauigkeit von 77-81% kartiert werden konnten. Trotz dieser hohen Genauigkeit ist es jedoch möglich, dass sich die Hochwassergefährdungskategorien bei Anomalitäten, die über die modellierten Bedingungen hinausreichen, verändern. Dementsprechend werden weiterführende Studien, die eben diese Bedingungen untersuchen empfohlen. Dies ist zur Bestimmung von sicheren Zufluchtsorten oder Hotspots von großer Bedeutung. In dieser Studie wurden außerdem zwei verschiedene Indizes entwickelt, der sogenannte „West Sudanian Community Vulnerability Index“ (WESCVI) und der „West Sudanian Community Risk Index“ (WESCRI). Die den Indizes zugrunde liegenden Faktoren bilden außerdem die Bestandteile der Risiko- und Vulnerabilitätsprofile für die Gemeinden Westafrikas. Sowohl der WESCVI als auch der WESCRI sollen Planern und politischen Entscheidungsträgern dabei helfen, die Vulnerabilität und das Risiko zu analysieren und zu reduzieren. Um die Ergebnisse der Risikoindizes zu evaluieren stellt diese Arbeit ein innovatives Konzept zur Validierung solch komplexer Aggregationsmethoden vor. Nach aktuellem Kenntnisstand ist das CIS Konzept das erste seiner Art in der erhältlichen Literatur zu Risikoassessments. Des Weiteren wurde ein theoretisches Konzept zur Hochskalierung von Risiko- und Vulnerabilitätsindizes von Wassereinzugsgebieten hin zu höheren Ebenen erarbeitet.Dieses theoretische Konzept bietet eine Basis für weiterführende Untersuchungen im Hinblick auf die Anwendung und Umsetzung. Insgesamt unterstreicht diese Studie, dass weder die klassischen Ansätze allein noch das Gleichsetzen von lokalem Expertenwissen mit der absoluten Wahrheit als optimal erachtet werden können. Die Studie zeigt, dass man dem lokalen Expertenwissen in Risikoassessments mehr Gewicht beimessen sollte. Dementsprechend sollten Ansätze gefunden werden, bei denen sich beide Herangehensweisen erfolgreich ergänzen