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| | Nachweis | Kein Nachweis verfügbar |
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| Sozio-ökologische Systeme; Ökosystemleistungen; Bewertungsansatz; Landnutzung und Landbedeckungsänderung; Bayesian Belief Network; Szenario; Experte; Modellierung; Westafrika | |
| Socio-ecological systems; ecosystem services; assessment; land use and land cover change Bayesian Belief Network; scenario; expert; modeling; West Africa | |
| Landnutzungsänderungen sind Folgen komplexer sozio-ökologischer Wechselwirkungen welche die Bereitstellung von Ökosystemleistungen (ÖSL) beeinflussen. Die Modellierung kann dabei helfen die Konsequenzen zu erfassen und Maßnahmen zu identifizieren um den negativen Auswirkungen entgegenzuwirken. Über 90 Experten waren an einem Modellierungsansatz mit einem Bayesian Belief Network in der Fallstudie in Nordghana beteiligt. Der Fokus des Modells lag auf der Versorgung mit Nahrung und Trinkwasser in der Regen- und Trockenzeit. Die Ergebnisse zeigten eine höhere Wahrscheinlichkeit der Nahrungsversorgung während der Trockenzeit als die Bereitstellung in der folgenden Regenzeit vor der nächsten Ernte da während der Trockenzeit viel weniger produziert wird und die Lagerung von Nahrung primitiv ist. Die Studie ergab dass ein Anstieg des Einkommensniveaus für die Nahrungsversorgung möglicherweise wirksamer ist als verbesserte landwirtschaftliche Programme eine erhöhte Marktnachfrage eine verbesserte Bewässerung eine Verringerung der Bodenerosion und die Reduzierung von Nachernteverlusten. | |
| Land use and land cover change (LULCC) is the result of complex human-environmental interactions which influence the provision of ecosystem services (ES). Modeling interactions can help to determine the consequences of LULCC and to identify key actions to counteract the negative impacts. The Upper East Region was taken as case study that belongs to the poorest areas within Ghana. More than 90 experts were involved in a modeling approach with a Bayesian Belief Network. The focus of the model was set to seasonal food and freshwater provision in rainy and dry season. The results showed higher probability of food provision during the dry season than provision in the following rainy season before the harvest because much less is produced during the dry season and food storage is very primitive. The study revealed that an increase in income levels might be more effective than improved agricultural programs increased market demand increased irrigation reduced soil erosion and reduced post-harvest loss for contributing to food security. |
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