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GM-GDE

Globale Kartierung bedrohter grundwasserabhängiger Ökosysteme mittels Fernerkundung

Grundwasserressourcen sind Hotspots der biologischen Vielfalt und erbringen wichtige Ökosystemleistungen. Grundwasserabhängige Ökosysteme (GDEs) sind anthropogenen Bedrohungen wie z.B. dem Klimawandel ausgesetzt. Um auf diese Bedrohungen reagieren zu können, muss die Identifizierung von GDEs auf globaler Ebene vorangebracht werden. Im Rahmen des Projekts wird ein neuartiges vegetationsbezogenenes und hydrologisches Konzept zur Kartierung, Analyse und Bewertung von GDEs auf globaler Ebene mit Hilfe von Multiskalen- und Multiinstrumentenmethoden entwickelt.

Teilprojektleitung:
Team:
Teilprojektpartner:
  • German Centre for Integrative Biodiversity Research
Hintergrund und Ziele:
  • Entwicklung eines biom-spezifischen Workflows zur Kartierung von grundwasserabhängigen Ökosystemen
  • Validierung der Ergebnisse
  • Bewertung Gefährdungspotentials für GDEs
Methodischer Ansatz:
  • Definition des globalen GDE-Kartierungsrahmens (Fernerkundung, Geodatenintegration)
  • Umsetzung des globalen GDE-Kartierungsrahmens auf der Ebene der Biome
  • Proof of Concept, Validierung und Optimierung mit bestehenden GDE-Karten und Daten aus der Feldarbeit (Vegetationsaufnahmen, vegetationsökologische Messungen (SPAD, LAI, Fluoreszenz, Bodenparameter)
  • Analyse der Empfindlichkeit von GDEs gegenüber Klimawandel und anthropogenen Einflüssen (Fernerkundung, Geodatenintegration)
Erwartete Ergebnisse:

Erwartet wird eine globale, mit verschiedenen (in-situ) Geodaten validierte, Karte grundwasserabhängiger Ökosysteme (insbesondere grundwasserabhängige terrestrische Vegetation) in verschiedenen Biomen. Auf Grundlage dieser Karte sollen die GDEs vor dem Hintergrund der Roten Liste für Ökosysteme hinsichtlich ihrer Gefährdung durch anthropogene Beeinflussung bewertet werden.

Publikationen:
1
Schulz, D.E., El-Hokayem, L. and Conrad, C. (2024, September 13) A New Approach towards Mapping-Dependent vegetation in the Temperate Biome Using and Sentinel-2 Data: A Case Study in Saxony-Anhalt. Poster, Freising.
1
El-Hokayem, L. (2024, September 13) From Phreatophyte Species to Habitat Probability for Groundwater-Dependent Vegetation - A Multiscale Approach. Talk, Freising.
1
El-Hokayem, L., De Vita, P., Lindau, A.-K. and Conrad, C. (2024) How Can Satellites Help Us Find Plants That Use Groundwater? Frontiers for Young Minds, 12, 1394341. https://doi.org/10.3389/frym.2024.1394341.
1
El-Hokayem, L., Damasceno, G., Bruehlheide, H., Sabatini, F.M. and Conrad, C. (2024, June 13) Using Global Vegetation Data and Remote Sensing to Identify Groundwater-Dependent Vegetation. Poster, Marburg.
1
El-Hokayem, L., De Vita, P., Usman, M., Link, A. and Conrad, C. (2023, August 30) Potential Groundwater Dependent Vegetation in the Mediterranean [Dataset]. PANGAEA. https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.961765.
1
El-Hokayem, L., De Vita, P., Usman, M., Link, A. and Conrad, C. (2023) Mapping Potentially Groundwater-Dependent Vegetation in the Mediterranean Biome Using Global Geodata Targeting Site Conditions and Vegetation Characteristics. Science of The Total Environment, 898, 166397. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.166397.
1
Link, Andreas, El-Hokayem, L., Usman, M., Conrad, C., Reinecke, R., Berger, M., Wada, Y., Coroama, V. and Finkbeiner, M. (2023, August 3) Groundwater-Dependent Ecosystems at Risk [Dataset]. Mendeley. https://doi.org/10.17632/P39Y3MDH6N.3.
1
Link, A., El-Hokayem, L., Usman, M., Conrad, C., Reinecke, R., Berger, M., Wada, Y., Coroama, V. and Finkbeiner, M. (2023) Groundwater-Dependent Ecosystems at Risk – Global Hotspot Analysis and Implications. Environmental Research Letters. https://doi.org/10.1088/1748-9326/acea97.
1
El-Hokayem, L., De Vita, P. and Conrad, C. (2023) Mapping of Potential Groundwater Dependent Vegetation Zones in the Mediterranean Using a Simple Index Based on Global-Available Geodata and High-Resolution Remote Sensing. EGU, Naples. https://doi.org/https://doi.org/10.5194/egusphere-gc8-hydro-61.
1
El-Hokayem, L., De Vita, P. and Conrad, C. (2023) Local Identification of Groundwater Dependent Vegetation Using High-Resolution Sentinel-2 Data – A Mediterranean Case Study. Ecological Indicators, 146, 109784. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2022.109784.
Abschlussarbeiten:

News
GM-GDE
  • Webseite

–

  • Untersuchungsgebiet
Sachsen-Anhalt, Deutschland; Kampanien, Italien; Kenia
  • Projektlaufzeit
2022-2024
  • Fördermittelgeber
MLUBioDivFund
  • Projektausrichtung
Forschung
  • Kontakt

Léonard El-Hokayem