Abstract:
Flussauenlandschaften gehören zu den dynamischsten und vielfältigsten Ökosystemen der Welt und zeichnen sich durch eine bemerkenswerte Biodiversität und Produktivität aus. Sie erbringen eine Fülle von Ökosystemleistungen, die sowohl der Natur als auch den menschlichen Gemeinschaften zugutekommen. Sie sind jedoch zunehmend von Degradation und Verlust gefährdet, vor allem aufgrund der Flussregulierung und der Auswirkungen des Klimawandels. Besonders betroffen ist die Vegetation, die zu den verwundbarsten Komponenten der Flussauenlandschaften gehört, insbesondere in semi-ariden und ariden Regionen.
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Umweltwasser wird in vielen Ländern strategisch zur Wiederherstellung von Überschwemmungsgebieten eingesetzt. Die Maßnahmen zielen darauf ab, natürlichere Überschwemmungsmuster zu schaffen, mit Nutzung der Wasser Ressourcen die Auenökosysteme wiederherzustellen, die Vegetationsgesundheit zu erhalten und die Tierzucht zu unterstützen. Meine Forschung fokussiert sich auf die Auenvegetation.
Staatliche Überwachungsprogramme haben gezeigt, dass Umweltwasser eine Vielzahl von positiven Ergebnissen für die Auenkomponenten erbracht hat. Diese Überwachungsprogramme basieren jedoch meist auf bodengestützten Methoden, die zeitintensiv sind und erhebliche Ressourcen erfordern. Die neue Fernerkundungsdatensätze bieten eine vielversprechende Möglichkeit, um die langfristigen Auswirkungen von sowohl degradierenden als auch restaurativen Prozessen in Überschwemmungsökosystemen zu bewerten. Die Nutzung dieser umfangreichen Datensätze und ihre Verknüpfung mit dem Umweltwasser stellt eine neue Herausforderung dar. Um fundierte Entscheidungen über die Menge und den Zeitpunkt der Wasserzufuhr im Zusammenhang mit dem Klimawandel zu treffen, sind genaue Modelle erforderlich, um vorherzusagen, wie die Vegetation auf Bewässerungsereignisse reagieren wird. Dies wird in semi-ariden Auenlandschaften noch komplexer, wo der Pflanzenreichtum erheblich variieren kann.
Das Hauptziel dieser Arbeit besteht darin, die raum-zeitlichen Auswirkungen von Umweltwasser auf die Auenvegetation zu untersuchen. Darüber hinaus sollen verschiedene Szenarien der Umweltwasserverteilung für die Zukunft im Rahmen unterschiedlicher Klimaprognosen bewertet werden. Diese Ergebnisse sollen Einblicke für die zukünftige Managementstrategien und den Erhalt der Vegetation in einem sich wandelnden Klima liefern.
Diese Forschung konzentriert sich auf ein verbundenes Auen-Seen-System im Südosten Australiens - die Hattah Lakes Aue im Nordwesten von Victoria. Diese als Ramsar-Gebiet ausgewiesene Region umfasst ein komplexes System von mehr als 20 semi-permanenten Feuchtgebieten. Drei spezifische Forschungsthemen wurden behandelt.
Forschungsfrage 1 befasst sich mit den raum-zeitlichen Auswirkungen von Umweltwasser auf die Auenvegetation und wie sie sich von den Auswirkungen natürlicher Überschwemmungen unterscheiden. In dieser Studie wurde der Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) verwendet, der aus 30 Jahren Landsat-Bilddatensätzen abgeleitet wurde, um die Vegetationsdynamik darzustellen. Ein Generalized Additive Mixed Model (GAMM) wurde entwickelt, um die Vegetationsreaktionen auf Bewässerungsereignisse und klimatische Faktoren zu analysieren. Die Ergebnisse zeigen eine signifikante räumliche und zeitliche Variation im Einfluss von Umweltwasser und natürlichen Überschwemmungen auf die Auenvegetation. Während sich die Vegetation in den meisten Gebieten der Hattah Lakes durch natürliche Überschwemmungen innerhalb eines Monats nach der Überschwemmung verbesserte, traten positive Reaktionen auf Umweltwasser 1 bis 3 Monate nach der Überflutung auf und wiesen eingeschränktere räumliche Muster auf.
Forschungsfrage 2 zielte darauf ab, zu quantifizieren, wie sich Umweltwassermenge und -zeitverzögerung auf die Ufervegetation von Auenseen auswirken, und die Wirksamkeit der aktuellen Umweltwasserstrategie zu bewerten. Bei der Gestaltung des Zustands der Ufervegetation wurde es durch Random Forest Regression (RF) Modelle identifiziert, dass die monatliche Gesamtwassermenge von Umweltwasser drei Monate vor der Vegetationsprobenahme einer wichtigere Faktor als natürliche Überschwemmungen war. Bemerkenswert ist, dass das Volumen des Umweltwassers aus drei Monaten zuvor einen positiven Einfluss auf den NDVI ausübte, bis ein bestimmter Schwellenwert erreicht wurde. Im Rahmen der aktuellen Umweltwasserstrategie wurden signifikante Verbesserungen der Auenvegetation beobachtet, insbesondere seit der Implementierung einer permanenten Pumpinfrastruktur in die Auen im Jahr 2013.
Forschungsfrage 3 widmet sich der Beurteilung, ob Umweltwasser den Einfluss des Klimawandels auf die Auenvegetation ausgleichen kann. Unter Verwendung von Long Short-term Memory (LSTM) Netzwerken wurden die NDVI-Werte von 2016 bis 2045 für 16 verschiedene Klimamodelle und -szenarien sowie jeweils unter drei unterschiedlichen Szenarien der Umweltwasserverteilung prognostiziert. Der NDVI zeigte eine verbesserte Leistung, wenn Umweltwasser zugeteilt wurde, im Vergleich zu Szenarien ohne Umweltwasser, und dies war bei allen Klimamodellen gleich. Wichtiger noch, die Ergebnisse zeigten, dass alle drei Szenarien der Umweltwasserverteilung das Potenzial hatten, die Auswirkungen des Klimawandels über den 30-Jahres-Zeitraum der Vorhersagen wirksam abzumildern.
Die kombinierten Ergebnisse aller Forschungen zeigen, dass die Umweltwasserverteilung ein wirksamer Ansatz ist, um den Vegetationszustand in den Überschwemmungsgebieten eines stark regulierten Flusssystems zu verbessern. Diese Schlussfolgerung basiert auf den Bewertungen vergangener Beobachtungen und den Analysen zukünftiger Prognosen unter einem sich ändernden Klima. Die Ergebnisse aus den Forschungsfragen 2 und 3 legen jedoch eine erhöhte Nutzung der Infrastruktur nahe, um die räumliche Heterogenität der beobachteten Umweltwasserereignissen im gesamten System zu reduzieren. Zusammenfassend bieten die in dieser Arbeit präsentierten Ergebnisse eine wertvolle technische Unterstützung fürs Umweltwassermanagement, um die Vegetationsgesundheit angesichts der zukünftigen Klimaunsicherheit wiederherzustellen und zu erhalten.
Abstract (englisch):
River floodplains are one of the most dynamic and diverse ecosystems in the world, renowned for their remarkable biodiversity and productivity. They provide a wealth of ecosystem services, benefiting both the natural environment and human communities. Nevertheless, they face the looming threats of degradation and loss, primarily due to river regulation and the impact of climate change. Among the vulnerable components of floodplain ecosystems, vegetation stands out as significantly affected, especially in semi-arid and arid regions.
Environmental water is strategically deployed to rejuvenate floodplains in many countries. ... mehrThis intervention aims to create more natural flooding patterns, utilizing water resources to restore floodplain ecosystems, sustain vegetation health, and support animal breeding. My research is centered on floodplain vegetation.
Government monitoring programs have demonstrated that environmental water has yielded a variety of positive outcomes for floodplain components. However, these monitoring programs mostly rely on ground-based methods, which are time intensive and require considerable resources. The emergence of remote sensing datasets offers a promising avenue for assessing long-term effects of both degrading and restorative processes in floodplain ecosystems. Leveraging these extensive datasets and linking them to environmental water presents a novel challenge. To make informed decisions about the quantity and timing of environmental water delivery in the context of climate change, accurate models are needed to predict how vegetation will respond to watering events. This becomes even more complex in semi-arid floodplains, where plant abundance can vary significantly.
The primary objective of this thesis is to investigate the spatiotemporal impacts of environmental water on floodplain vegetation. Additionally, it seeks to assess various environmental water allocation scenarios under different climate projections for the future. These findings aim to provide insights into future management strategies and the preservation of vegetation in a changing climate.
This research focuses on a connected floodplain-lakes system in south-eastern Australia – the Hattah Lakes floodplain in north-western Victoria. This region, designated as a Ramsar site, comprises a complex system of more than 20 semi-permanent wetlands. Three specific research questions were addressed.
Research Question 1 delves into the spatiotemporal impact of environmental water on floodplain vegetation and how it differs from the effects of natural floods. This study utilizes the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) derived from 30 years of Landsat imagery datasets to represent vegetation dynamics. A Generalized Additive Mixed Model (GAMM) was developed to analyze vegetation responses to watering events and climatic factors. The findings reveal significant spatial and temporal variation in the influence of environmental water and natural floods on floodplain vegetation. While vegetation in most areas of Hattah Lakes is improved by natural floods within one month of inundation, positive responses to environmental water occur 1 to 3 months after inundation and exhibit more constrained spatial patterns.
Research Question 2 aimed to extract the quantitative influence of environmental water volume and lag time on fringing vegetation of floodplain lakes and assess the effectiveness of the current environmental watering strategy. Random Forest regression (RF) models identified the monthly total of environmental water volume three months prior to vegetation sampling as a more important factor than natural floods in shaping fringing vegetation condition. Notably, the volume of environmental water from three months prior exerts a positive influence on NDVI until reaching a specific threshold. Significant enhancements in floodplain vegetation have been observed under the current environmental water strategy, particularly since the implementation of permanent pumping infrastructure to the floodplain in 2013.
Research Question 3 is dedicated to assessing whether environmental water can offset the influence of future climate change on floodplain vegetation. Utilizing Long Short-term Memory (LSTM) networks, I forecasted NDVI values from 2016 to 2045 across 16 different climate models and scenarios, and under 3 distinct environmental water allocation scenarios. NDVI exhibited improved performance when environmental water was allocated, as compared to scenarios without environmental water, and this was consistent across all climate patterns. More importantly, the results showed that all three environmental water allocation scenarios have the potential to effectively mitigate the impacts of future climate change across the 30-year time frame of the predictions.
The combined findings of all research demonstrate that environmental water allocation is an effective approach to enhance vegetation condition on the floodplains of a highly regulated river system. This conclusion is based on assessments of past observations and analyses of future projections under a changing climate. However, results from Research Questions 2 and 3 suggest the increased utilization of infrastructure to reduce the spatial heterogeneity of environmental water outcomes observed across the system. Collectively, the results presented in this thesis offer valuable technical support to environmental water management efforts aimed at restoring and sustaining vegetation health in the face of future climate uncertainty.
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