Implementation of the local land-use and land-cover change model CLUE-s for Central Benin by using socio-economic and remote sensing data

Abstract

Within the last decades wide areas in West Africa are subjected to serious land-use and land-cover changes (LUCC). The detection of the changes, the understanding of the underlying processes as well as modeling of scenarios for future development is a precondition for the set up of sustainable land-use planning schemes. In this thesis the implementation of the local LUCC model CLUE-s is demonstrated for a savanna environment in central Benin. The study was performed in the framework of the <i>Integrated approach to the efficient management of scarce water resources in West Africa</i> (IMPETUS) project. The study area has a size of around 900 km². The population density is quite low (11 persons/km²) but it is subjected to migration and the population growth is very high (up to 13 % for some villages). Land-use is mainly slash-and-burn agriculture. Uncontrolled forest logging and practice of vegetation fires are frequent. <br /> The degree of LUCC was derived from multitemporal LANDSAT images. Between 1991 and 2000 deforestation of 8 % was observed; 20% of Woodland savanna and 5 % of Shrub savanna had been transformed respectively into Shrub savanna and farmland.<br /> In order to explain and to model present and future LUCC, the underlying processes have been analysed with geostatistics and through the integration of socio-economic factors. Due to the insufficient availability of official data, I undertook an own survey, and 188 households had been questioned. It turned out that the socalled drivers to describe the relevant land-use changes can be divided in two broad categories: proximate causes (e.g. accessibility, agriculture expansion) and underlying causes (demographic factors and socio-economic conditions).<br /> To implement the spatial explicit statistic-dynamic CLUE-s model, different input parameters were used: the results from the socio-economic analyses as well as datasets describing the geographical situation like land-use and land-cover and distances (e.g. distance to settlements). The calibration of the model was performed using historical data describing the land-use and land-cover patterns between 1991 and 2000.<br /> Different scenarios for future development of the boundary conditions were defined according to the findings of the IMPETUS project. The outcome of the base line scenario (“<i>business as usual</i>”) predicts that there will be some forests left in 2025 while the scenario (“<i>environmental damage</i>”) assuming an increase of 6 % a year of agricultural area results in nearly complete deforestation of the area in 2020. The resulting spatial pattern of the predicted changes shows strong changes along the main road Oubérou- Kikélé, where most of the immigrant farmers settle. This tendency will be maintained as long as the population increases. The spatial locations of areas subjected to strong deforestation are clearly indicated.<br /> The validation process based on multiple resolution technique shows the ability of the CLUE-s model to predict the land-use changes at the local level. However further results can be achieved with improved datasets (e.g. detailed crops and land-use statistics, historical land-use, sound population census) which remain the principal constraint faced in the study area. Meanwhile, the results are valuable for assessing the land-use changes at local level and useful for setting up a Decision Support System (DSS) for the purpose of sustainable land-use management.

Innerhalb der letzten Jahrzehnte vollzogen sich in Westafrika tief greifende Veränderungen der Landnutzung und der Landbedeckung (LUCC). Die Erkennung dieser Veränderungen, das Verstehen der steuerndne Prozesse ebenso wie die Modellierung zukünftiger Entwicklungen über Szenarien sind für die Erstellung von Planungsgrundlagen für eine nachhaltige Landnutzung unerlässlich. In der vorliegenden Arbeit wird im Rahmen des <i>Integrativen Management-Projekts für einen Effizienten und Tragfähigen Umgang mit Süßwasser in Westafrika</i> (IMPETUS) ein lokales LUCCModell für ein Savannengebiet in Zentralbenin vorgestellt. Der Untersuchungsraum hat eine Größe von ca. 900 km². Die Bevölkerungsdichte ist mit 11 Einwohner/km² zwar eher gering, allerdings führen Wanderungen in das Gebiet zu einem sehr hohen Bevölkerungswachstum, welches in einigen Dörfern 13% beträgt. Die dominierende Landnutzungsform ist Landwirtschaft durch Brandrodung.<br /> Die Veränderungen der Landnutzung und Landbedeckung wurden aus multitemporalen LANDSAT-Szenen abgeleitet. Zwischen 1991 und 2000 wurden 8% Entwaldung beobachtet; 20% Baumsavanne und 5% Strauchsavanne wurden in Strauchsavanne bzw. landwirtschaftliche Nutzflächen umgewandelt. Um diesen Wandel erklären zu können, wurden die wesentlichen Prozesse mittels Geostatistik und der Integration von sozioökonomischen Faktoren analysiert. Aufgrund unzureichend verfügbarer offizieller Daten wurden dafür eigene Befragungen durchgeführt, wobei 188 Haushalte befragt wurden. Es stellte sich heraus, dass die treibenden Kräfte zur Beschreibung der Landnutzungs- und Landbedeckungsveränderungen in direkte (z.B. Zugänglichkeit, landwirtschaftliche Expansion) und indirekte sachen (demographische Faktoren und sozioökonomische Bedingungen) unterteilt werden können.<br /> Für die LUCC-Modellierung wurde das räumlich explizit arbeitende statistischdynamische CLUE-s Modell verwendet. Als Eingabeparameter wurden die Ergebnisse der sozioökonomischen Analysen sowie räumliche Daten, wie Veränderungen der Landnutzung und Landbedeckung sowie Entfernungen (Entfernungen zu Siedlungen oder Strassen) verwendet. Für die Modellkalibrierung wurden historische Daten, die Veränderungsmuster der Landnutzung und -bedeckung zwischen 1991 und 2000 beschreiben, eingesetzt.<br /> Außerdem wurden basierend auf den Projektergebnissen Rahmenbedingungen für Zukunftsszenarien definiert und berechnet. Das Ergebnis des Basisszenarios („business as usual“) prognostiziert für 2025 ein Bestehen der Wälder wohingegen das Szenario („environmental damage“), basierend auf einer jährliche Zuwachsrate landwirtschaftlicher Nutzflächen von 6%, eine fast komplette Vernichtung der Wälder schon für 2020 vorhersagt. Die räumliche Analyse zeigt, dass sich die Veränderungen vor allem endlang der Hauptstrasse zwischen den Dörfern Ouberou und Kikele, die durch Ansiedlung eingewanderter Bauern gekennzeichnet ist, vollziehen werden. Diese Tendenz wird, solange wie die Bevölkerung weiter wächst, bestehen bleiben. Gebiete, die durch starke Entwaldung gekennzeichnet sind, können räumlich klar abgebildet werden.<br /> Die Validierung durch eine „multiple resolution technique“ belegt die Eignung des CLUE-s Modells, Landnutzungsveränderungen auf lokaler Ebene vorauszusagen. Allerdings stellte die bestehende Datengrundlage für das Untersuchungsgebiet die wesentliche Einschränkung für diese Arbeit dar, so dass verbesserte Datensätze (z.B. detaillierte Statistiken zur Anbaufrüchten und Landnutzung, historische Daten zur Landnutzung, solide Bevölkerungszahlen) die Aussagefähigkeit erweitern würde. Nichtsdestotrotz konnten die Veränderungen auf lokaler Ebene mit den verwendeten Daten und Methoden gut abgebildet werden, so dass die Ergebnisse für den Aufbau eines Entscheidungsunterstützungssystem (DSS) mit dem Ziel eines nachhaltigen Landnutzungsmanagements verwendet werden können.

<strong>Implémentation du modèle local CLUE-s aux transformations spatiales dans le Centre Bénin aux moyens de données socio-économiques et de télédétection</strong><br /> De vastes superficies ont subi de profondes transformations spatiales au cours de ces dernières décennies en Afrique de l’Ouest. La détection de ces dynamiques spatiales, la compréhension du processus de changement de même que la modélisation des scénarii sont autant de conditions requises pour la mise en place d’un plan d’aménagement aux fins d’une utilisation durable des ressources naturelles. Cette thèse présente l’application du modèle CLUE-s à la dynamique de l’occupation du sol et de l’utilisation des terres à l’échelle locale en région de savane dans le Centre Bénin. L’étude est réalisée dans le cadre du projet “<i>Approche intégrée pour la gestion efficiente des ressources hydriques limitées en Afrique de l’Ouest et au Maroc</i>” (IMPETUS). Le secteur d’étude couvre une superficie d’environ 900 km². Bien que la densité de population y soit faible (11 hab./km²), le secteur connaît une forte immigration et un fort taux de croissance de population (parfois supérieur à 13 % pour certains villages). L’agriculture itinérante surbrûlis est le principal système agricole pratiqué dans le secteur. L’exploitation incontrôlée des forêts et la pratique de feux de végétation y sont courantes. <br /> La dynamique de l’occupation du sol dérive de l’exploitation des images multitemporelles LANDSAT. Entre 1991 et 2000, 8 % des forêts ont été dévastées; 20 % de savane boisée et 5 % de savane arbustive ont été converties respectivement en savane arbustive et en champs.<br /> L’explication du processus qui sous-tend ce changement est faite aux moyens d’analyses géostatistiques et des facteurs socio-économiques explicatifs. Par manque de données socio-économiques officielles, une enquête socio-économique, niveau ménage a été effectuée; elle a porté sur 188 ménages agricoles. Les facteurs explicatifs de la dynamique de l’occupation du sol sont classés en deux catégories: les causes endogènes liées aux activités humaines (ex : accessibilité, expansion de l’agriculture) et les causes exogènes (facteurs démographiques et les conditions socio-économiques).<br /> Pour modéliser la dynamique de l’occupation et de l’utilisation du sol, le modèle statistique, spatial et explicite, CLUE-s a été implémenté. Les résultats des analyses socio-économiques ainsi que les données géographiques telles que l’occupation du sol et les distances (distance aux habitations, voies) ont été les principaux paramètres d’entrée. Le calibrage du modèle a été mis en oeuvre par l’utilisation de données historiques décrivant l’occupation du sol entre 1991 et 2000.<br /> Les scénarii de développement futur définis se sont inspirés des résultats obtenus par le projet IMPETUS. Le premier scénario (“<i>business as usual</i>”) présage encore de l’existence de couverts forestiers d’ici à 2025 alors que le scénario 2 (“<i>environmental damage</i>”) qui suppose un accroissement annuel de 6 % des terres agricoles présage d’une déforestation complète du secteur d’étude à l’horizon 2020. Le résultat de cette modélisation montre que les changements spatiaux s’opèrent davantage le long de la voie principale Oubérou-Kikélé où la majorité des migrants s’installent d’année en année. A terme, cette tendance sera maintenue tant que la population croîtra. La localisation spatiale des aires affectées par la déforestation est aussi clairement indiquée par le modèle.<br /> La validation du modèle s’est inspirée de la récente technique de résolution multiple. Cette technique a démontré l’habileté du modèle CLUE-s à prédire la dynamique spatiale au niveau local. Cependant les résultats obtenus ici peuvent être améliorés par la mise à disposition de données statistiques affinées (ex : statistiques sur les cultures, occupation et utilisation du sol dans les villages, recensement exhaustif des populations locales) dont l’absence constitue la principale contrainte de cette étude. Néanmoins, les résultats obtenus constituent une référence pour l’évaluation de la dynamique spatiale de l’occupation et de l’utilisation du sol au niveau local. Ils peuvent par ailleurs être valorisés dans la mise en place de système d’aide à la décision en vue d’une gestion durable des plans d’aménagement.