Da die Grundwasservorraete der Nordsahara besonders in Libyen verstaerkt als Nutzwasser herangezogen werden, muss die Frage der Ausschoepfbarkeit dieser Vorraete und die eventuelle derzeitige Ergaenzung geprueft werden. Es wird die hydrogeologische Struktur dieses Gebiets untersucht und Altersbestimmungen des Wassers mit Hilfe des Kohlenstoff-14 vorgenommen.
Wasser- und Stoffhaushalt der ungesaettigten Bodenzone im semiariden Nordbereich der Sahara (Sahel-Duerre)
Die Region des Blauen Nil und der Kordofan liegen in der ariden bis semi-ariden Zone südlich der Sahara Nordostafrikas. Unterschiedliche Naturräume werden durch Verfügbarkeit von Wasser, Nutzungsdruck und Desertifikation geprägt. Die Veränderungen der naturräumlich wichtigen Faktoren wie Vegetationsbedeckung und Qualität der Vegetation und der Böden sind vielfältig und mehr oder weniger bedrohlich. Inventuren vor Ort, Analyse von multitemporalen Fernerkundungsdaten und Integration in geographische Informationssysteme schaffen die raumbezogenen Grundlagen für nachhaltige regionale Entwicklung.
Unser Projekt baut auf die erste Förderphase der Forschergruppe auf, welche die negativen Auswirkungen des Klimawandels auf den Ernährungszustand von Kindern in der Provinz Kossi (Burkina Faso) und im Siaya County (Kenya) zeigte. Auf dieser Grundlage werden wir in der zweiten Förderphase Erkenntnisse über die Wirksamkeit und Kosteneffizienz von landwirtschaftlichen Anpassungsstrategien gewinnen, die den negativen Auswirkungen des Klimawandels auf den Ernährungszustand von Kindern entgegenwirken. Wir untersuchen geplante als auch autonome landwirtschaftlichen Strategien und konzentrieren uns dabei auf bereits existente Interventionen in den beiden obigen Settings. Die resultierenden Erkenntnisse werden einen wichtigen Beitrag sowohl zum akademischen als auch politischen Diskurs über die Rolle von landwirtschaftliche Anpassungsstrategien bei der Abschwächung negativer Klimawandelfolgen auf den Ernährungszustand von Kindern leisten. Wir verfolgen dieses übergeordnete Ziel durch vier spezifische Sub-Ziele: 1. Verbesserung von Exposure-Response-Functions (ERF), die Klimaschwankungen mit Verfügbarkeit von Nahrungsmitteln und dem Ernährungszustand von Kindern verknüpfen; 2. Untersuchung der Nutzung und Reichweite geplanter und autonomer landwirtschaftlicher Anpassungsstrategien; 3. Erstellung von Adaptation-Response-Functions (ARF), die Nutzung landwirtschaftlicher Anpassungsstrategien mit Verfügbarkeit von Nahrungsmitteln und dem Ernährungszustand von Kindern verknüpfen; 4. Ermittlung des wirtschaftlichen Wertes ausgewählter landwirtschaftlicher Anpassungsstrategien. Wir arbeiten dabei mit einem mixed and multi methods-Ansatz, der verschiedene Datenquellen in quantitativen und qualitativen Analysen integriert. Haushaltskohorten, darunter 4050 Kinder in der Kossi und 2784 Kinder im Siaya, stehen im Mittelpunkt unseres Projekts. Sie liefern Längsschnittdaten über den Unterernährungszustand der Kinder in Verbindung mit ihrem sozioökonomischen Kontext und lokalen landwirtschaftliche Produktionsverfahren. Zur Verbesserung existenter ERF verknüpfen wir diese Längschnittdaten über einen Zeitraum von fünf Jahren mit den Daten zur Wettervariabilität aus Klimastationen in beiden Untersuchungsgebieten sowie mit Daten zu Ernteerträgen, die durch Fernerkundungsmodelle generiert wurden. Zur Ermittlung der ARF wird derselbe Datensatz auch mit Daten zur Nutzung landwirtschaftlicher Anpassungsstrategien verknüpft, die im gesamten HDSS erhoben und mit Paneldaten-Methoden analysiert werden. Daten zur Wirksamkeit ausgewählter Anpassungsstrategien werden zur Schätzung der Kosteneffizient im Vergleich zum status quo mit Daten zu ihren Kosten verknüpft. Zur Integration der diversen quantitativen Ergebnisse verwenden wir qualitative Methoden, um so zu erklären, welche Umwelt- und Haushaltsfaktoren Entscheidungen zur Anpassung landwirtschaftlicher Praxis und deren Auswirkungen auf den Ernährungszustand der Kinder beeinflussen.
Hintergrund: Die Gesundheit urbaner Bevölkerung ist von globalem Interesse, da schon jetzt die Mehrheit der Menschen in Städten wohnt. Große Gesundheits- und Umweltdisparitäten sind dabei in den Innenstädten anzutreffen. Jedoch gibt es nur wenige Studien, die die Gesundheit urbaner Bevölkerung mit jenen multidisziplinären und integrativen Ansätzen und Methoden untersuchen, die nötig wären, um die Komplexität von sozio-ökologischer Umwelt und deren Verteilung in der Stadt zu erfassen. Hinzu kommt, dass räumliche und raum-zeitliche Herangehensweisen zu gesundheitsbezogenen Fragestellungen im urbanen Kontext eher selten vorkommen. Daher sind wissenschaftliche Ansätze gefragt, welche die Ursachen vorhandener Gesundheits- und Umweltdisparitäten auf den verschiedenen geographischen Skalen untersuchen, um unter anderem die Gesundheitspolitik besser zu informieren. Forschungsziele: Mein übergreifendes Forschungsziel ist es, ein konzeptionelles Modell zu entwickeln, um die Erforschung komplexer Interaktionen zwischen städtischer Umwelt und Gesundheit voranzubringen. Um dies zu bewerkstelligen, werde ich die räumliche Verteilung von Unterschieden in der Gesundheit städtischer Bevölkerung (Gesundheitsdisparitäten) und der sozio-ökologischen Umwelt (Umweltdisparitäten) erfassen und quantifizieren. Ferner werde ich untersuchen, wie Umweltdisparitäten in der städtischen Nachbarschaft die Gesundheit der Bevölkerung beeinflussen. Methoden: Um gesundheitsrelevante Fragestellungen zu untersuchen, schlage ich einen integrativen und räumlich-expliziten Ansatz vor, welcher methodische Ansätze der Epidemiologie und der Geographie kombiniert. Dieser gesundheits-geographischen Ansatz konzentriert sich auf das komplexe Verhältnis von sozio-ökologischer Umwelt und urbaner Gesundheit auf verschiedenen geographischen Skalen. Der Ansatz beinhaltet Krankheitskartierung, Expositionskartierung und räumlich-epidemiologische Modellierung. Fünf Datensätze werden verwendet um urbane Nachbarschaftscharakteristiken und die damit assoziierte Gesundheit der Stadtbevölkerung zu untersuchen. Im Hinblick auf ein Stadt-Land Gefälle wird Über- und Untergewicht der Bevölkerung in afrikanischen Staaten südlich der Sahara untersucht. Im Hinblick auf die individuelle städtische Nachbarschaft werden mentale Gesundheit und Herzkreislauferkrankungen in New York Stadt und Framingham, MA untersucht. Die Ergebnisse werden anschließend in einem konzeptionellen Modell für Umwelt und Gesundheit synthetisiert. Relevanz des Projekts: Die angestrebten Studien werden geographische Ansätze für gesundheitsbezogene Fragestellungen konsolidieren. Die Ergebnisse werden ferner dazu beitragen, Strategien zu entwickeln, um innerstädtische Disparitäten zu reduzieren und die Gesundheitspolitik zu informieren. Aus dem Projekt werden mindestens sechs Publikationen in internationalen Fachzeitschriften und Buchkapiteln mit wissenschaftlicher Qualitätssicherung hervorgehen.
Weltweit beeinflusst der Klimawandel eine Vielzahl von Faktoren die Erkrankungen begünstigen, insbesondere in Subsahara-Afrika. Jedoch haben sich nur wenige empirische Studien auf die Auswirkungen des Klimawandels, sowie auf Anpassungsstrategien und entsprechende Interventionen im ressourcenarmen Kotext in Subsahara-Afrika konzentriert. Ein Hauptgrund für diesen Mangel an Studien und wissenschaftlichen Ergebnissen ist, dass die Forschungsinfrastrukturen, die die Gesundheitsforschung in afrikanischen Ländern südlich der Sahara unterstützen - insbesondere innerhalb der HDSS -, es bisher nicht erlauben, viele der dringlichsten Forschungsfragen in Bezug auf Klimawandel und Gesundheit zu untersuchen. In der ersten Phase des Projektes konnten wir neue Erkenntnisse schaffen dahingehend wie ein HDSS erweitert und aufgebaut werden kann um Forschung im Bereich Klimawandel und Gesundheit ebenso selbstverständlich und produktiv durchzuführen wie es bereits für andere empirische Populationsforschung möglich ist. Unser erster methodischer Ansatz begleitet die Übersetzung unserer Machbarkeitsstudie der ersten Projektphase in einen populations-basierten Ansatz - diese Komponente ist begleitet durch einen Mixed-Methods-Ansatz. Dabei werden Erkenntnisse zu Prozessen und Erfahrungen aus verschiedenen Quellen ("technologische Tagebücher", Interviews und HDSS-Routinedaten) gesammelt, die uns helfen die besten Ansätze für klimarelevante Gesundheitsforschung zu finden. Darüber hinaus möchten wir die Performanz einer langzeitig Datensammlung evaluieren, und diese Kohorte, die mit neuen individuellen Sensoren ausgestattet sind erforschen hinsichtlich Hitzestress, den wir mit den Wearable-gemessenen Variablen messen (Herzfrequenz, Lungenfunktion, Aktivität, Schlafdauer). Wir werden weiterhin Forschungsergebnisse zu Klimawandel und Gesundheit in Informationen umsetzen, die politischen Entscheidungsträgern und der breiten Öffentlichkeit zur Verfügung stehen, indem wir Dashboards entwickeln, die die Auswirkungen des Klimawandels und der Gesundheit in gefährdeten Bevölkerungsgruppen visualisieren. Diese Dateninfrastruktur, die wir so aus bestehenden HDSS schaffen, kann nun auch überführt in graph-basierte Datenbanken „Big Data“-Analysen ermöglichen, und uns erlauben Methoden der künstlichen Intelligenz anzuwenden. HDSS-Daten können somit wichtige Erkenntnisse liefern, um die Wissenslücke zu schließen und neue Lösungen für einige der kritischsten Klima- und Gesundheitsprioritäten Afrikas zu finden. Zusätzlich zu diesen beschriebenen Studien, liefert das Projekt CP1 zentrale Beiträge zu allen anderen Projekten dieser Forschungsgruppe.
Das Projekt P2 befasst sich mit den prognostizierten landwirtschaftlichen Verlusten basierend auf den aktuellen CO2-Emissionen bis 2050 und deren Folgen für den Ernährungszustand von Kindern unter 5 Jahren, die in zwei ausgewählten Regionen Subsahara-Afrikas leben. P2 ermittelt das Potenzial eines integrierten Landwirtschafts- und Ernährungsprogramms als Anpassungsstrategie zur Verbesserung des Ernährungszustands für klimasensible Nährstoffe im ländlichen Burkina Faso und Kenia, wo der Klimawandel die Landwirtschaft am stärksten beeinträchtigen wird. Die Intervention konzentriert sich auf Biodiversifizierung der Subsistenzlandwirtschaft durch Hausgärten und wird von Ernährungsund Gesundheitsberatung unter Verwendung der 7 Essential Nutrition Action-Botschaften der Weltgesundheitsorganisation begleitet. Für Subsahara-Afrika stellt Biodiversifizierung eine der vielversprechendsten und praktikabelsten Anpassungsstrategien an CO2-bedingte landwirtschaftliche Verluste dar, sowohl für die absoluten Erntemengen als auch für die Pflanzengehalte an Protein, Eisen und Zink. Als Novum identifiziert P2 die kontrovers diskutierten möglichen Auswirkungen eines solchen Landwirtschafts- und Ernährungsprogramms auf das Risiko einer klinischen Malaria bei Kindern unter 5 Jahren. In der ersten Projektphase wurde das Anpassungsprogramm in Zusammenarbeit mit den Ministerien für Gesundheit und Landwirtschaft des Landkreises Siaya und der Nichtregierungsorganisation Centre for African Bio-Entrepreneurship (CABE) auf die Bedürfnisse der Region Kenia zugeschnitten. Wir definierten die anzubauenden Gartenbaukulturen sowie die Praktikabilität und Akzeptanz des Programms. Eine clusterrandomisierte kontrollierte Studie mit 2 x 600 Haushalten wurde durchgeführt. Wir rekrutierten Haushalte mit Kindern im Alter der Beikosteinführung (6-24 Monate) und stellten Nachbeobachtungen für 1 Jahr lang an. In Phase 2 werden wir die Auswirkungen des Interventionsprogramms auf Änderungen der Ernährungsgewohnheiten, den Status klimasensibler Nährstoffe und das Risiko einer klinischen Malaria bei den Kindern nach 2 Jahren ermitteln. Wir werden die notwendigen Investitionen definieren, um solche Interventionsprogramme auf Provinz-, Landes- und nationaler Ebene auszuweiten. Schließlich werden wir Adaptation Response Functions generieren, die die Auswirkungen des landwirtschaftlichen Biodiversifizierungs- und Ernährungsberatungsprogramms unter zukünftigen Klimaszenarien beschreiben.
Der Klimawandel wird den Druck auf die Ernährungssicherheit in Burkina Faso und Kenia erhöhen. Die stärksten negativen Auswirkungen des Klimawandels werden für die Tropen prognostiziert, wo die Landwirt*innen oftmals nicht über ausreichende Kapazitäten verfügen, um Anbaumethoden im Falle ungünstiger Wetterbedingungen anzupassen. Gleichzeitig können das Bevölkerungswachstum und die rasche Verstädterung zu einer steigenden Nachfrage nach Nahrungsmitteln und einer damit einhergehenden Ausweitung der Anbauflächen führen. Diese Trends können, die Entwicklung von resilienten landwirtschaftlichen Systemen erschweren. Darüber hinaus begünstigen sie Ernährungsunsicherheit und Unter- und Mangelernährung, die eine erhebliche Belastung für die Gesundheit der Menschen darstellen. In Phase I haben wir ein semi-empirisches Erntemodell entwickelt, um klimabedingte Risiken für potenzielle Ernteverluste zu ermitteln. Mithilfe dieses Modells konnten wir die Verfügbarkeit von Grundnahrungsmitteln in Burkina Faso einen Monat vor der Ernte vorhersagen. Diese Informationen erlauben es, im Falle von drohenden Nahrungsmittelkrisen, vorausschauende Maßnahmen zu ergreifen. Die Ergebnisse zeigen, dass trotz eines Überschusses an produzierten Kalorien aus Grundnahrungsmitteln auf nationaler Ebene in Burkina Faso, weite Teile der Bevölkerung von Ernährungsunsicherheit betroffen sind. Dies deutet darauf hin, dass nicht nur die Verfügbarkeit von Nahrungsmitteln, sondern auch die anderen Dimensionen der Ernährungssicherheit - nämlich der Zugang zu Nahrungsmitteln, deren Nutzung und die Stabilität - die Ernährungsunsicherheit in Burkina Faso beeinflussen. Bestehende Literatur hat jedoch einem starken Fokus auf Klimawandeleinflüsse auf die Verfügbarkeit von Nahrungsmitteln und deren Produktion. In Phase II werden wir daher alle Dimensionen der Ernährungssicherheit auf Grundlage von physischen und sozioökonomischen Daten analysieren. Dies wird uns ein umfassendes Verständnis der komplexen Ursachen der Ernährungsunsicherheit und der damit verbundenen gesundheitlichen Auswirkungen ermöglichen. Zusätzlich zu den klimatischen Einflüssen auf die Verfügbarkeit von Nahrungsmitteln, werden wir daher Haushaltsdaten integrieren. Mithilfe von Maschinellem Lernen - genauer einem Bayesian Belief Network - werden wir (kausale) Wechselwirkungen zwischen Wetter und sozioökonomischen Faktoren quantifizieren, die zur Nahrungsmittelunsicherheit beitragen. Anhand von Klimaprojektionen werden wir dann untersuchen, wie sich der Klimawandel auf die Ernährungssicherheit in Zukunft auswirken wird. Schließlich werden wir den Einfluss von Anpassungsoptionen an den Klimawandel auf die Ernährungssicherheit bewerten. Ein Schwerpunkt wird dabei auf der Einschätzung der Auswirkungen von optimierten Aussaatterminen liegen. Dies kann die Entwicklung und Priorisierung von Anpassungsoptionen an den Klimawandel unterstützen und potenziell zur Verbesserung der Ernährungssicherheit beitragen.
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