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Genaues Hinsehen ist im Hinterland erforderlich, wo die Vegetation niedriger und weniger dicht ist. Die im Bild dargestellte Fläche ist zu etwa 10% in aktueller, zu 80% in Brachnutzung.

Genaues Hinsehen ist im Hinterland erforderlich, wo die Vegetation niedriger und weniger dicht ist. Die im Bild dargestellte Fläche ist zu etwa 10% in aktueller, zu 80% in Brachnutzung.

Nach Übernahme eines neuen Jobs in einer neuen Umgebung (Nigeria) musste die Masterarbeit leider oft genug hinten an stehen. Das soll sich wieder ändern.
Der Projektplan ist jetzt natürlich um einige Wochen nach hinten verschoben. Derzeit arbeite ich weiter an der Digitalisierung. Die erweist sich als intensiver als gedacht, obwohl ich wie ich meine, eine sorgfältige Vorabschätzung gemacht habe. Die hängt wohl auch damit zusammen, dass die Hinterland-Gebiete schütterer Vegetation sind, in dem mehr Zooming nötig ist, um utilized und underutilized land zu unterscheiden. Dies gilt insbesondere für verbuschende Brachen, die naturgemäß im Hinterland häufiger vorkommen und nur im Kontext und bei Vergleich verschiedener Zoomstufen erkennbar werden. Ebenfalls arbeitsintensivierend führen Brandflächen der im Hinterland häufigen Bushfeuer zu schwierigen Abschätzungen der Nutzung. Die Feuer können bewußt von den Bauern gelegt worden sein, um zu roden und die Felder mit Asche der Rückstände zu düngen, es können aber auch ganz natürliche, unkontrollierte Feuer sein. Zum Zeitpunkt der Aufnahmen (Oktober) sind Feuer besonders häufig. Nicht zuletzt habe ich auch die Clusterung von Flächen an Bestehende im Hinterland zu hoch und damit den Digitalisieraufwand zu niedrig eingeschätzt.

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klick, klick, klick – digitalisieren bis man davon träumt

Ist es nicht meistens so, dass das Digitalisieren länger dauert, als man zunächst abschätzt? Daher beschleicht mich immer ein ungutes Gefühl, Digitalisierarbeiten in einen Projektplan einzutragen. Konkret geht es um die Ergänzung von Siedlungsflächen aus den Orthophotos 2007 bzw. 2011 (Ergänzung, weil unter dem Begriff “cleared land” eine Erfassung der Landbedeckung für 1996/7 vorliegt). Die wurden bislang durch die namibischen Kollegen nur dann erfasst, wenn es sich um leasehold-Flächen, also geschäftlich genutztes Land, drehte. Die Acker- und Siedlungsflächen bleiben unregistriert. Das hat, wie in vorigen posts bereits angedeutet, den Hintergrund, dass in der Kavango-Region leider keine customary land rights erfasst werden, weil sich die Traditional Authorities aus verschiedenen Gründen einer Zusammenarbeit mit dem Ministerium für Land und Umsiedlung verweigern. Customary land rights (CLR) sind Landnutzungsrechtstitel. Sie beziehen sich auf den “residential plot”, also das unmittelbare Wohn(um)feld, und das zu ackerbaulichen Zwecken genutzte land “crop field”. Weideflächen sind also ausgenommen. Denn Weide ist traditionell Allmende. So steht es auch im Gesetz. Ist der dominierende Nutzungsgrund ein kommerzieller, so muss das Land unter (business) leasehold registriert werden. Das ist jedoch nur in seltenen Fällen der Fall.

Bis zu einem gewissen Grad sind Teile der Kritik der Traditional Authorities an der CLR-Registrierung verständlich. Wegen der besonders nährstoffarmen Sandböden im Hinterland Kavangos, sind viele Siedler gezwungen, einen Acker nach kaum 2-4 Jahren Nutzung wieder brach fallen zu lassen. Die Regenerationsfähigkeit ist unterschiedlich je nach Bodeneignung. Gemäß Gesetz muss jedoch die Nutzung eines Ackers nachweisbar sein, um den Landrechtstitel behalten zu dürfen. In der Registrierungspraxis führe das zu einem Chaos der Nachführung. Die TA’s jedoch bemängeln vor allem, dass es sich hierbei um einen Verstoß gegen traditionelles Gewohnheitsrecht handele, über dass sie als lokale Gerichtsbarkeit zu achten haben. Denn Land ist per se traditionell kein Eigentumsgegenstand.

Das Ganze hat mit der Digitalisierungsarbeit insofern zu tun, da hieraus ableitbar ist:

1. Ackerbauflächen können nicht aus bestehenden Datenbasen importiert werden, sondern müssen ungefähr zum Zeitpunkt des Zensus’ aus einem Orthophoto oder geeignetem Satellitenbild identifiziert und digitalisiert werden. Die Identifikation erfolgt direkt aus der Landbedeckung (entsprechende Textur des freien Bodens und deren Homogenität in Farbe und Form (inklusive evt. Pflugspuren)) oder anhand von Indizien (Größenordnung, Form der Fläche (Kompaktheit, rechte Winkel), Richtung der Hauptachse, Geradlinigkeit der Grenzen, Position in der Landschaft, Umzäunung, größere Bäumen und Buschvegetation an Kanten und vor allem Ecken)

2. Brachflächen gehören zum ‘genutzten’ Ackerland. Die Regenerationszeit ist Teil der Nutzungsdauer. Aus dem Orthophoto muss erkennbar sein, dass es sich um Brache handelt.

3. Nicht zweifelsfrei erkennbar ist, ob die Fläche gänzlich aufgegeben wurde oder mit der Intention einer späteren Wiederaufnahme der Ackernutzung. Auch hier gibt es Indizien (Umzäunung, Lage in der Landschaft, Entfernung zum Dorf, Wegenetzkontakt), aber sind zum Teil vage. Hier können fehlerhafte Einschätzungen vor allem in siedlungsfernen Gegenden entstehen und auf solchen Böden, die wenig bzw. gar nicht ackerbaulich geeignet sind, also auf den großen Flächen der Sandböden im Hinterland außerhalb der Dünentalzone und der Trockentäler. Die Kernzonen der letztgenannten Areale sind schwieriger als Ackerbaufläche erkennbar, da ein solches Tal und insbesondere eine Pan (Lehm- oder Salzpfanne) ein sehr ähnliches Erscheinungsbild zeigt (vegetationslos, einheitliche Farbe und Helligkeit, unstrukturiert, ungefähr gerade Seitenlinien). Hier helfen meist nur Pflugfahrspuren (Verwechslungsgefahr mit Tierwechseln) oder markante Ackerecken.

4. Die Beurteilung des Vegetationsfortschritts auf einer Brache kann nur mit etwas Erfahrung geschehen. Digitalisierarbeit ist hier unumgänglich, um das Land im weitesten Sinne “verstehen zu lernen”. Zumindest kann festgehalten werden, dass bei einem Vergleich der Orthophotos von 1997 und 2011 eine Brache auch auf produktiven Standorten als solche erkennbar ist. Wie lange die Nutzung darüberhinaus zurückliegt, kann jedoch nur mit großem Unsicherheitsfaktor abgeschätzt werden. Man kann jedoch davon ausgehen, dass ein geeignetes Land nicht länger als 10-15 Jahre brach liegt. Das reicht auch bei schlechten Böden zur Regeration und andererseits ist die Nachfrage nach Äckern im Allgemeinen einfach zu groß. Ausnahmen an entlegenen Standorten mögen vorkommen.

5. Eine weitere Beobachtung aus der Digitalisierung ergibt sich aus dem, wenn auch sehr langsamen und auf niedrigem Niveau (nur 15 Traktoren im staatlichen Dienst) startenden Fortschreiten der Motorisierung in der Landwirtschaft und damit einem Trend zu deutlich größeren und mehr der klassischen Rechteckform tendierenden Neuackerflächen.

6. Die Präzision der 1997er Erfassung enthält Schwächen. Manchmal scheint es sich um Projektionsfehler zu handeln, was jedoch eigentlich nicht sein kann da im gleichen Datensatz auch fehlerfrei positionierte Digitalisierungen vorliegen. Alte Bäume und manche Wege spielen bei der Beurteilung eine sehr hilfreiche Rolle. Eine andere Schwäche ist die thematische Einordung von Dorffläche, den “residential plots”. Hier ist die Digitaliserungsarbeit von 1997 am unschärfsten und uneinheitlichsten. Zum Dritten ist diese Arbeit auch recht großzügig beim Einordnen von offensichtlichen Waldinseln innerhalb von “cleared land”. Von der ökosystemaren Bedeutung abgesehen, könnten vereinzeilt diese Waldinseln zu einer fehlerhaften Beurteilung des verfügbaren Landes führen.

7. Was die eigene Digitalisierungspraxis angeht, hat sich ein Digitalisierungsmaßstab zwischen 1:5000 und 1:2500 als akzeptabler Kompromiss zwischen Genauigkeit und Geschwindigkeit erwiesen. Hier sind größere Bäume und andere Abgrenzungsmerkmal bei entsprechender Farb- und Kontrasteinstellung gerade noch gut genug erkennbar, um zu einer plausiblen Einfassung des plots zu gelangen. Da für die spätere Verarbeitung eine Rasterzellengröße von etwa einem ha angedacht ist, erscheint mir, sollte die Genauigkeit schon etwa einem Achtel davon entsprechen, um von “dem” Landnutzungstyp dieser Zelle zu sprechen (statt Mischzelle). Anders ausgedrückt: wenn bei einem Fußballfeld ein Sechzehnmeterraum, verlängert bis zu den Seitenlinien abgeschnitten wird, ist das gerade noch so tolerabel.

8. Die damit verbundene Arbeitszeit ist enorm. Nicht nur, dass ich die Flächenzunahme unterschätzt habe, auch die Fragmentation schreitet voran, da sich immer mehr Flächen in Neusiedelland befinden, statt in den, wie mehrfach erwähnt, praktisch komplett ackerbaulich genutzten Flächen auf den Terassenböden in Flußnähe. Dadurch erhöht sich natürlich die Anzahl der Vertizes pro Fläche erheblich. Immerhin gibt es landschaftsstrukturell gesehen auch gegenläufige Tendenzen zur Fragmentation: in den Dünen- und Trockentälern sowie den siedlungsnahen Flächen werden die meisten Felder direkt an bereits bestehende erschlossen. Dies hat bodenphysiologische aber auch arbeitsrationelle und wegetechnische Gründe. Es spart zudem Umzäunungsarbeit.

9. Ein weiterer Aspekt bei der Digitalisierung: Die Vermutung ist bestätigt worden, dass auf ausgewiesenem leasehold-Rinderfarmland eine große Anzahl Hektar auf Neuackerland entfällt. “Business leaseholds” sind also bei weitem nicht so trennscharf eine andere Landnutzung wie es unser westlich geprägtes, kategoriales Denken nahelegt. Meist sind die Besitzer eines leaseholds eben nicht wirklich am Aufziehen eines Unternehmens der Agrobranche interessiert, sondern an einem Platz, um die eigene Großfamilie mit Ackerland zu versorgen. Das ist vom Gesetz solange gedeckt, solange der “dominant land use” Farmbewirtschaftung genannt wird. Bei 516 Farmen in der Region jedoch, bleibt hier im wahrsten Sinne noch viel Raum für diese inoffizielle Subsistenzwirtschaft. Selbst im MLR sehen manche Verantwortliche ohnehin keinen oder nur einen kleinen Unterschied zwischen agro-leasehold und customary crop field. Die Konsequenz ist, dass in Zukunft auf eigentlich als kommerziellen Farmland ausgewiesenem Land kleine Dörfer, oder besser: ausladende Gutshöfe mit entsprechendem Resourcenverbrauch entstehen werden. Die sozialen Folgen solcher de-facto-Privilegierung beim Zugang zu Land sind meines Wissen noch nirgendwo diskutiert worden. Ob der Faktor groß genug ist, um die Kalkulation “wann sind die Landreserven aufgebraucht?” zu beeinträchtigen, werde ich wohl noch untersuchen müssen.

10. All diese Dinge rund ums Digitalisieren kosten Konzentration. Ich gestehe, dass ich nach spätestens 2 Stunden eine kleine und nach vier Stunden eine große Pause benötige. Am Nachmittag bin ich am wenigsten konzentriert, dagegen am abend wird es wieder leicht besser. Mehr als 6 Stunden pro Tag möchte ich nicht digitalisieren. Auch die reichen schon aus, um davon zu träumen… und da kenne ich schönere Träume.

 

 

 

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Datenhandling cont.

Benennung:
Die konsistente Datenbenennung scheint mir besonders wichtig, wo projektunabhängig abgelegt wird, da aus dem Kontext die betreffenden Informationen nicht ersichtlich werden. Der Name soll zudem die automatische Suche vereinfachen und auch optisch den Überblick in Catalogue/Windows Explorer fördern.

Bei der Benennung der Dateien bzw. Datenbankelemente sind leider systembedingte Vorgaben zu beachten. Die Geodatabase z.B. erlaubt keine Elementnamen, die mit einer Zahl beginnen. Bei datumssensitiven Dokumenten habe ich es mir zur Gewohnheit gemacht, den Namen mit dem aktuellen Datum in der sortierfreundlichen Schreibweise YYYYMMDDxx zu beginnen, wobei xx für die Initialen des Autors stehen. Bei Geodaten außerhalb einer Geodatabase folgt darauf ein Kürzel der Quelle, des Raumes z.B. kav für Kavango und anschließend Inhalt und Projektionskürzel. So lässt sich anhand des Namens in der Catalogue-Liste bereits erkennen, inwieweit was brauchbar ist und erübrigt im Idealfall ein Nachsehen in den Metadaten.
Innerhalb der Geodatabase stellt das Datum einen Bestandteil des Inhalts dar. Auch bei Rasterdaten muss man Einschränkungen hinsichtlich der Namenslänge hinnehmen. Das führt zu mitunter so kryptischen Abkürzungsorgien, dass ich mir deren Bedeutung gesondert notieren muss.

Generell versuche ich, gleich am Anfang einen Namen zu finden, der so wenig wie möglich korrekturbedürtig ist, kurz und (trotzdem) verständlich, auch für Nichteingeweihte. Vielfach vergessse ich, dass ich Dateien z.B. in Geoprozessierungsmodellen oder Literatur-DB verlinkt/referenziert habe. Diese Verlinkung funktioniert nicht mehr, wenn der Name geändert wird.

Provisorische Dateien versuche ich stets mit “test” oder “temp” zu kennzeichnen, um zu wissen, ob ich sie löschen kann.

Literatur:

Für die Literaturdaten verwende ich Zotero, eine freie Software mit ausreichend Funktionalität, um Literaturdaten effizient zu verwalten. Bislang habe ich gute Erfahrungen gemacht, so dass ich das Programm weiterempfehle. Über eine Erweiterung ist auch eine Zitierfunktion in OpenOffice möglich. Angenehm auch die Notizfunktion, die an die jeweiligen Literatureinträge geknüpft ist. Sie dient mir als Platz für das Exzerpt oder wenigstens Stichworte. Es lassen sich ausserdem “verwandte Einträge” verlinken. Zwar kann man nicht direkt google-Einträge wie bei Endnote importieren, aber über die ISBN-Nr. erfasst man die Neueinträge fehlerfrei fast genauso schnell.

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Festplattenabsturz

Gestern ist mir eine externe Festplatte abgestürzt. Zum Glück hatte ich die Daten noch auf der internen Festplatte gesichert. Aber der Vorfall gibt mir Gelegenheit, ein paar Worte zur Datenhaltung zu sagen.
Backup:
Die Textdokumente der Masterarbeit selbst halte ich in einem Ordner in “Meinen Dokumenten”. Die Geodaten dagegen sind direkt unter C. Dieser geodata-Ordner wird auf zwei weiteren externen Festplatten als backup. Das backup führe ich in diesem Fall noch recht altmodisch und arbeitsintensiv mit einer Verzeichnissynchronisation des total-commander-Programms etwa einmal pro Woche durch. Das hat aber den Vorteil, dass die Änderungen noch einmal ins Bewusstsein gelangen.
Alle anderen Daten werden täglich automatisch über eine Internet-dropbox synchronisiert. Diese Dokumente sind also auch an anderen Orten verfügbar.
Ordnung:
Die Verzeichnisstruktur des geodata-Ordner, dessen Unterordner in einer bestimmten Struktur angelegt habe, die weitgehend unabhängig von bestimmten Projekten machen soll. Sie orientiert sich an der Frage, was man bei der Suche am ehesten weiß. (Stichwortsuche jedenfalls hat sich als wenig erfolgreich erwiesen). Folglich wurde der Dateityp als erster level Unterordner definiert: alle erdenklichen Dateiendungen. Mit ebenfalls hoher Wahrscheinlichkeit, aber nicht immer hoher Sicherheit wird man sich an den Raum des gesuchten Datums erinnern. Die Unterordner beziehen sich also auf die Skalen (world, international, national etc.) und darunter auf konkrete Räume (Namibia, Kavango). Das schränkt die Suche ebenfalls schon einmal stark ein. Danach wird thematisch in standardisierte Ober- und Unterthemen gesucht. Bislang habe ich mit dieser Ordnerstruktur gute Erfahrungen gemacht, wenngleich sie bei Projektarbeit gewöhnungsbedürftig ist, insofern nicht alle Daten, die zum Projekt gehören, am gleichen Platz abgelegt sind. Am ehesten gibt es Probleme bei der thematischen Zuordnung. Aber dann befindet man sich bereits im dritten level. M.E. der größte Vorteil ist der, dass man a) den Pfad oft schon aus dem Kopf heraus ableiten kann und b) dass sich in den geoprocessing models relative Pfade angeben lassen, weil die ganze Ordnerstruktur in sich konsistent ist. Das ist insbesondere praktisch beim model-betriebenen upload von Daten in eine geodatabase irgendwo aus dem geodata-Verzeichnis, die möglicherweise aktualisiert wurden (Infrastrukturdaten).
Metadaten:
wo immer möglich, versuche ich Metadaten gleich bei der ersten Sichtung zu erfassen, vor allem die Quelle und das Datum, aber auch das Raumbezugssystem, das oft genug noch einmal überprüft oder herausgefunden werden muss – ärgerlich zeitaufwändig, aber ein Muss. In Namibia wird besonders gerne verwechselt: “geographic” wird nicht unterschieden zwischen GCS_WGS84 und dem Landesstandard GCS_Schwarzeck, obwohl die Verzerrung ca. 160m ausmacht. Besonders ärgerlich ist es, wenn man im gleichen Vektordatensatz z.B. Straßen erkennt, die einmal offenbar auf Schwarzeck-Grundlage vektorisiert wurden, andere dagegen auf WGS84 (möglicherweise aus direktem Import aus dem GPS-Gerät).
Bei den Projektionen ist es ähnlich: Das vom Surveyor über viele Jahre betriebene LO-System, dass pro Meridianstreifen ein “zuständiges” Koordinatensystem definiert, steht einem neuen Transverse Mercator-System “New Namibian” gegenüber, das aber seinerseits immer wieder mit UTM verwechselt wird.
Probleme entstehen auch in der Z-Dimension: die offiziellen Höhendaten basieren auf dem Schwarzeck-Datum, das, anders als das WGS84-System, auf dem Bessel-Ellipsoid gründet. Dadurch hat man inkonsistente Höhengaben, wenn man SRTM-Daten nutzen möchte.

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Verkehrstechnische Erschließung

Die Bedeutung der verkehrstechnischen Erschließung ergibt sich daraus, dass sich von den 7 Daseinsgrundfunktionen mindestens drei mittelbar oder unmittelbar aus ihr ergeben:

Erstens, ganz direkt, die Teilnahme an Mobilität/Verkehr an sich, der Lebensbereicherung sein kann, aber auch im medizinischen Sinne Leben retten kann. Zum Zweiten die Ermöglichung von Ent- und Versorgung, aller wirtschaftlich und sozial notwendigen bzw. förderlichen Transportprozesse. Zum Dritten die Bildung. Darüberhinaus werden die Daseinsgrundfunktionen “in Gemeinschaft leben” (z.B. durch Teilnahme an religiösen und sozialen Veranstaltungen) und “erholen” (i.w.S. Familienzusammenkünfte) werden ebenfalls durch die verkehrstechnische Erschließung ermöglicht oder vorrangig gefördert.

Die Datenaufbereitung der Verkehrserschließung benötigt daher ein Augenmerk bei der Erfassung der Zeit und der Verkehrskapazität (in etwa mit der Wegeoberfläche abzuschätzen), die mit einem Verkehrsweg ermöglicht wird. Sie steht auch in unmittelbaren Zusammenhang mit der Trinkwasserverfügbarkeit in Form von Bohrung von Brunnen, für die gewöhnlich Verkehrswege von der Breite und Traglast für LKW zur Verfügung stehen muss.

GIS-technisch kann die Entfernung zu einer Straße leicht ermittelt werden. Die Entfernung zum Ziel (Vermarktungsort, Krankenstation, Schule etc.) erfolgt dann jedoch über das Verkehrwegenetz und muss folglich auch als Netzwerkanalyse betrieben werden.

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Das Forst- und Agrarpotential

Der zweite, für eine Besiedlung wichtige Faktor ist das Potential, dass sich aus den natürlichen Resourcen ergibt, besonders das Forst- und Agrarpotential. Auch wenn die Abhängigkeit vom Subsistenzackerbau in den letzten Jahren aus verschiedenen Gründen erfreulich abgenommen hat, so ist doch damit zu rechnen, dass gerade im Hinterland ein Auskommen für die Masse der Siedler ganz ohne Ackerbau nicht erreichbar ist. Insofern sind es die Bodeneigenschaften, die maßgeblich eine Ansiedlung limitieren. Agroökologische Zonierungen und Bodeneignungseinschätzungen liegen bereits als Daten vor, sind jedoch noch nicht auf mittel- bis großskalige Kartierungen im Kavango angepaßt worden. Sie erlauben nur eine Einstufung in “nicht-geeignet”(pro Frucht), “kaum geeignet”, “mäßig” und “gut”. Diese Einstufungen müssen mit den Landnutzungsdaten verschnitten werden, um zu sehen, inwieweit sie kleinräumig stimmig sind. Eine Ackerfläche sollte sich nicht auf “ungeeigneter” Fläche befinden und entsprechend selten auf “kaum geeignet”. Über vergleichende Angaben aus lange besiedelten Räumen sollte man einen ungefähren Ackerflächenbedarfswert pro Haushalt und Eignungskategorie ziehen können.

Ebenso wurden Catenen durch die wichtigsten Landschaftseinheiten im Kavango noch nicht in schematische Kartierungen umgesetzt, so dass eine kleinräumigere Aussage zu Besiedlung und dem Resourcenumfeld möglich wird. Dies ist insbesondere bei den interdune-valleys und omurambas vielversprechend, benötigt jedoch auch ein fein aufgelöstes DEM, um Talboden- Hang- und Dünenspitze über Neigung, Aspekt und Höhe sauber zu unterscheiden. Bei einer etwaigen Breite des Talbodens von 200-400m sollte die Pixelkante 100m oder weniger betragen, um auf der sicheren Seite zu sein.

Eine flächendeckende Elektrifizierung ist auf lange Jahre Utopie. Auch hier kommen Siedler mit dem aus, was da ist: Feuerholz in fußläufiger Entfernung. Zudem wird Holz in stofflicher Verwendung für Zäune, Hausbau und Gerätschaft benötigt. Edelhölzer wie Kiaat, Mangetti oder Zambezi-Teak eignen sich zur Schnitzkunst. Jedoch kann man hier allenfalls eine Nebeneinkunft erwarten. Zudem spricht der örtlich dramatische Rückgang der Bestände für einen strikten Schutz dieser sehr langsam wachsenden Bäume. Intakte Forstökosysteme sind aber auch als Reserve für Medizinalpflanzen wichtig. Auch für die Überbrückung von Nahrungsengpässen wird auf z.B. Mangetti-Früchte zurückgegriffen. Sie stellen damit einen wichtigen food security-Baustein der ärmeren Bevölkerungsschichtendar. Mit dem Thema Holz und Ackerbau stehen auch die trockenzeitlichen Buschbrände in unmittelbaren Zusammenhang, die die angesprochenen Resourcen gefährden. Brandbekämpfungsmaßnahmen zeigten in diesem Feuerökosystem nur bescheidenen Erfolg. Dennoch wirken die Buschbrände nicht gänzlich siedlungslimitierend, dazu ist die Resilienz der Haushalte zu groß.

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Wie unterscheidet sich der zu verteilende Raum siedlungsgeographisch?

Man könnte diese Frage auch anders formulieren und nach den Faktoren und Kriterien fragen, die zur Entscheidungsfindung für oder gegen eine Neubesiedlung eines Raumes führen. Diese zweite Formulierung unterstreicht den subjektiven Charakter der Besiedlungsentscheidung. Wahrnehmung, Gewichtung und Kognition spielen hier ebenso eine Rolle. Obgleich sind sie schwer in Modellen abzubilden. Andererseits ist der Entscheider auch nicht völlig frei mit seinem eigenen Kriterienkatalog, sondern bewegt sich auch in einem Interessen- und Mächtefeld. Konkret: es muss Rücksicht genommen werden auf z.B. Stammesführerschaften, Familienzwänge, die Dorfgemeinschaft, individuelle Netzwerke etc. In einer geoinformatischen Arbeit würden psychosoziale Analysen den Rahmen sprengen. Obwohl nicht unbedeutend, können sie auf die lange Sicht nicht den Einfluss entfalten, wie die physiogeographischen Determinanten, die einen leeren Raum überhaupt erst als besiedelbar identifizieren: 1. die sichere, bezahlbare, stete Verfügbarkeit von ausreichend qualitativ gutem Trinkwasser aus Grundwasserbrunnen, 2. ein natürliches Resourcenpotential in erreichbarer Nähe, das ein Auskommen langfristig und nachhaltig sichern kann, 3. eine ausreichende Verkehrsanbindung.

Zu Punkt 1 (Wasser) wäre in der Arbeit zu untersuchen inwieweit die Wasserinfrastruktur in der Vergangenheit dazu beigetragen hat, Besiedlung insbesondere des Hinterlandes zu steuern. Da eine Befragung als Methode nicht in Frage kommt, muss das Faktum der Siedlung  für sich als Hinweis genommen werden.  In den Daten sollte man dazu insbesondere die in den Luftbildern erkennbaren alten Viehtrampelpfade nicht vergessen. Die Kavangostämme betreiben traditionell neben dem Hirsefeldbau ein wenig Viehhaltung und gingen, zumindest in früheren Jahrzehnten, immer auch Jagen. Von daher waren die wenigen “Pans”, die natürlichen Pfannen, in denen sich in der Regenzeit z.T. monatelang das Regenwasser ansammelt, bekannt. Sie boten eine Anlaufstelle für Mensch und Vieh, wenngleich es je nach Wildtierdichte (Löwen, Leoparden, Elefanten etc.) nicht immer ratsam war, unmittelbar daneben zu siedeln, jedoch in einem gewissen Radius. Hier gilt es gerade die alten kolonialen Karten auszuwerten. Daneben spielt die “moderne” Brunnenbetriebsinfrastruktur die entscheidende Rolle für Besiedlung mit mehr agrarischen Möglichkeiten als solchen, die sich bei primitiven Wasserquellen darbietet. Für das Hinterland werden vor allem quantitative Anforderungen gestellt, da die Viehwirtschaft hier klar dominiert. Staatliche Brunnenbohrungen werden vom MAWF, Abteilung Rural Water Supply, geplant, betrieben und gewartet. Gemanaget werden die Brunnen meist durch ein dörfliches Wasserkommittee, das auch einen bezahlbaren Abgabepreis verlangen darf.

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