![Figure 1. Total carbon fluxes related to LULCC in Baden-Württemberg between March 2018 and October 2019 (LaVerDi, OSMlanduse+), and March 2018 and March 2020 (OSMlanduse, OSMlanduse cleaned). The upper plot shows the relative difference of carbon fluxes [%] with respect to LULC transition and carbon flux attribution method. The carbon fluxes of method 1 are set to 0. The lower plot shows the total absolute carbon fluxes [Mg C] calculated with carbon flux attribution method 1 with respect to LULC transition and LULCC method.](https://heigit.org/wp-content/uploads/2023/05/ed501d68-7952-4263-a23e-a5f8a81fa7a4-792x900.png)
Gezeigtes Bild: Abbildung 1. Gesamtkohlenstoffflüsse bezogen auf LULCC in Baden-Württemberg zwischen März 2018 und Oktober 2019 (LaVerDi, OSMlanduse+) und März 2018 und März 2020 (OSMlanduse, OSMlanduse bereinigt). Der obere Plot zeigt den relativen Unterschied der Kohlenstoffflüsse [%] in Bezug auf den LULC-Übergang und die Methode zur Zuordnung der Kohlenstoffflüsse. Die Kohlenstoffflüsse der Methode 1 sind auf 0 gesetzt. Die untere Grafik zeigt die absoluten Gesamtkohlenstoffflüsse [Mg C], die mit der Kohlenstofffluss-Attributionsmethode 1 in Bezug auf den LULC-Übergang und die LULCC-Methode.
Räumlich explizite Informationen über Kohlenstoffflüsse im Zusammenhang mit Landnutzungs- und Landbedeckungsänderungen (LULCC) sind für lokale Strategien zur Eindämmung des Klimawandels nützlich. Die Schätzungen dieser Kohlenstoffflüsse werden jedoch häufig auf größere Gebiete bezogen. Da OpenStreetMap (OSM) räumliche Informationen mit einem hohen Detaillierungsgrad liefert, kann es zur Ableitung räumlich expliziter LULCC verwendet werden. In ihrem paper, werten Ulrich et al. das Potenzial von OSM zur Quantifizierung von LULCC-bedingten Kohlenstoffflüssen in die Atmosphäre für eine regionale Fallstudie, im deutsche Bundesland Baden-Württemberg, aus.
Methoden
Wir haben die Kohlenstoffflüsse im Zusammenhang mit LULCC in Baden-Württemberg unter Verwendung verschiedener Emissionsfaktoren geschätzt. Dabei haben wir vier verschiedene Datenquellen hinsichtlich ihrer Eignung für diese Aufgabe verglichen: (a) einen aus OSM abgeleiteten Landbedeckungsdatensatz (OSMlanduse); (b) OSMlanduse mit Entfernung von Silver-polygonen (OSMlanduse cleaned), (c) OSMlanduse angereichert mit einer Fernerkundungszeitreihenanalyse (OSMlanduse+); (d) das LULCC-Produkt des Landschaftsveränderungsdienstes (LaVerDi) des Bundesamtes für Kartographie und Geodäsie.
Ergebnisse
Es gab große Unterschiede in der Ausdehnung des LULCC, die mit den verschiedenen Veränderungsmethoden ermittelt wurden, was zu einer großen Bandbreite an Schätzungen der Kohlenstoffflüsse führte. Mit Ausnahme der OSM-Landnutzungsänderungsmethode erzielten alle LULCC-Methoden Ergebnisse, die mit anderen Studien vergleichbar sind. Die Kohlenstoffflussschätzungen der plausibelsten Änderungsmethoden, OSMlanduse cleaned und OSMlanduse+, waren 291,710 Mg C yr-1 und 93,591 Mg C yr-1. Zu den Faktoren, die zu Unsicherheiten führten, gehörten eine unvollständige räumliche Abdeckung der OSM-Landnutzung, falsch positive LULCC-Werte aufgrund von Änderungen und Korrekturen, die während des Untersuchungszeitraums in OSM vorgenommen wurden, und eine hohe Anzahl von Silver-Polygonen in den OSM-Landnutzungsänderungen.
Fazit
Wenn die Vorverarbeitung der Daten, insbesondere die Entfernung von Silver-Polygonen, mit den vorgeschlagenen Methoden durchgeführt wird, kann OSM erfolgreich zur Schätzung der LULCC-Kohlenstoffflüsse verwendet werden. Der Ansatz dieser Studie kann zur Berechnung der Kohlenstoffflüsse im Zusammenhang mit LULCC für ein bestimmtes Gebiet oder eine bestimmte LULCC angewendet werden. Durch die Bereitstellung expliziter räumlicher Schätzungen der Kohlenstoffflüsse im Zusammenhang mit LULCC kann sie dazu beitragen, das Wissen über die lokalen Triebkräfte des Klimawandels zu erweitern, was eine Voraussetzung für Maßnahmen zur Verringerung der LULCC-Emissionen und für Minderungsstrategien auf lokaler Ebene ist.