https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=byt5-M6x48w<\/A>
Die vier Regionen sind:
1) Kakaoplantage im Departamento Alta Verapaz im nordzentralen Gebiet Guatemalas (siehe Abbildung 1a). Das Gebiet der Kakaoplantage stammt aus der Landnutzungskarte des Landwirtschaftsministeriums. Dies ist die offizielle Quelle der guatemaltekischen Regierung.
2) Region südlich der Kakaoplantage mit ähnlicher Höhe und Topographie. Diese Region hat keine Kakaoplantage und zeigt Anzeichen von Desertifikation. (siehe Abbildung 1a)
3) Kaffeeplantage im westlichen Departamento Huehuetenango (siehe Abbildung 1b). Das Gebiet der Kaffeeplantage stammt aus der Landnutzungskarte des Landwirtschaftsministeriums. Dies ist die offizielle Quelle der guatemaltekischen Regierung.
4) Gebiet östlich dieser Kaffeeplantage mit ähnlicher Höhe und Topographie (Abbildung 1b), aber mit ernsthaften Anzeichen von Desertifikation und niedriger Photosynthese.<\/P>
<\/span><\/P>Abbildung 1a.<\/STRONG> Kakaoplantage im Departamento Alta Verapaz in Guatemala <\/P>
<\/span><\/P>
Abbildung 1b. <\/STRONG>Kaffeeplantage im westlichen Departamento Huehuetenango <\/P>2. Kakaoplantage in Alta Verapaz, Guatemala<\/FONT><\/STRONG><\/P>Das Departamento Huehuetenango liegt im westlichen Trockenkorridor Guatemalas, und die Kaffeeplantage ist die letzte Verteidigungslinie gegen das Vordringen der Desertifikation, wie in Abbildung 1b zu sehen ist. <\/P>Die historischen Zeitreihenmessungen der Photosynthese für die vier Regionen erstrecken sich von 2020 bis Oktober 2025. In Abbildung 3 beobachten wir die statistische Zeitreihe für die Gebiete 1 und 2 in Alta Verapaz (Abbildung 1a). Abbildung 3 zeigt Daten zur Photosynthese unter Verwendung des Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation (FAPAR), das von 0 bis 0,94 reicht. Werte über 0,8 deuten auf eine ausgezeichnete Photosynthese hin, während Werte unter 0,75 ein mittleres Niveau anzeigen, bei dem ein gewisses Risiko beginnt. Werte unter 0,58 sind besorgniserregend und können auf beginnende Desertifikation hinweisen.<\/P>
<\/span><\/P>Abbildung 3: <\/STRONG>Daten zur Photosynthese unter Verwendung des Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation (FAPAR), das von 0 bis 0,94 für die Kakao-Region in Alta Verapaz reicht, siehe Abbildung 1a. <\/P>In Abbildung 3 zeigt die blaue Linie die monatliche Photosynthese der Kakaoplantage von 2020 bis Oktober 2025. Meistens hält sie ein ausgezeichnetes Niveau über 0,75 und erreicht sogar im September und Oktober am Ende der Regenzeit Werte von bis zu 0,9. Die Ausnahme bildet Mai 2024, wenn der Indikator auf besorgniserregende 0,568 fällt.
Die orange Linie zeigt das photosynthetische Niveau der benachbarten Region südlich der Kakaoplantage. Die Daten zeigen, dass deren Photosynthese-Niveaus niedriger sind als die der Kakaoplantage, trotz ähnlicher Höhe und Topographie, wie in Abbildung 4 dargestellt.
Die niedrigsten Photosynthese-Werte treten im Mai 2024 und 2025 auf. Im Jahr 2024 erreichte sie einen extrem niedrigen Wert von 0,353, und im Mai 2025 lag sie bei 0,484. Diese Werte deuten auf ein ernsthaftes Risiko der Desertifikation hin, insbesondere da sie zu Beginn der Regenzeit auftreten. Belege aus ganz Guatemala zeigen, dass die Regenzeit jetzt im Juni beginnt statt im Mai. Folglich dauern Sommer und hohe Temperaturen aufgrund des Klimawandels etwa 30 Tage länger als zuvor.<\/P>
<\/span><\/P>Abbildung 4:<\/STRONG> Höhe und Topographie für die Kakaoplantagenregion und südlich davon das Gebiet ohne Kakao-Plantagen aus Abbildung 1a. Wir sehen, dass die Höhe über dem Meeresspiegel zwischen 700 und 900 Metern liegt.
Abbildung 4 zeigt, dass Höhe und Topographie der Regionen 1 und 2 in Alta Verapaz ähnlich sind, zwischen 700 und 900 Metern über dem Meeresspiegel, obwohl dieses Gebiet nicht so hoch ist wie die Vulkanberge, die bis zu 1500 Meter erreichen. Basierend auf den Daten scheint die Kakaoplantage als Oase hoher Photosynthese zu fungieren und wirkt als Pufferzone, die das Vordringen der Desertifikation in nahegelegene Gebiete verlangsamt.<\/P>3. Kaffeeplantage in Huehuetenango, Guatemala<\/FONT><\/STRONG><\/P>Die Kaffeeanalyse in Huehuetenango, dargestellt in Abbildung 5, zeigt eine Plantage mit ausgezeichneter Photosynthese im Gegensatz zu einer benachbarten dürrebetroffenen Region nur etwa 500 Meter entfernt mit ähnlicher Höhe und Topographie. Die Statistiken zeigen, dass der Kaffeedschungel als Barriere gegen die Ausdehnung des Trockenkorridors Guatemalas wirkt, der sich vom östlichen Teil des Landes bis zur westlichen Grenze zu Mexiko erstreckt, wie in Abbildung 7 gezeigt.<\/P>
<\/span><\/P>Abbildung 5.<\/STRONG> Kaffeeanalyse in Huehuetenango<\/P>Die blaue Linie repräsentiert die Kaffeeplantage in Abbildung 1b., welche ein hohes Photosyntheseniveau zwischen 0,8 und 0,9 hält, außer im Mai der Jahre 2023, 2024 und 2025, wenn es auf etwa 0,7 absinkt. Obwohl ein Wert von 0,7 akzeptabel ist, liegt er unter den typischen Werten des restlichen Zeitraums. Der Mai markiert den Beginn der Regenzeit und die Blütezeit des Kaffees; daher könnte eine geringere Bodenfeuchtigkeit Qualität und Ertrag beeinträchtigen.
Die orange Linie zeigt die Photosynthese der Dürreregion aus Abbildung 1b. Obwohl nur etwa 500 Meter entfernt, sind die Photosyntheseniveaus niedriger als bei der Kaffeeplantage; sie erreichen am Ende der Regenzeit im September und Oktober Werte von bis zu 0,75 mit einem Höchstwert von 0,78 im Jahr 2024. Die Region erlebte besorgniserregende Dürren im Mai der Jahre 2023, 2024 und 2025 mit historischen Tiefstwerten von jeweils 0,48, 0,38 und 0,43. Diese Daten stützen die Wahrscheinlichkeit eines verzögerten Beginns der Regenzeit in mehreren Teilen Guatemalas.
Ein Vergleich dieser Photosyntheseniveaus mit Regionen ähnlicher Höhe und Topographie ist in Abbildung 6 dargestellt.<\/P>
<\/span><\/P>
Abbildung 6:<\/_STRONG> Höhe und Topographie der Kaffeeplantage sowie des Nachbargebiets mit Desertifikationsrisiko. Die Höhen liegen zwischen etwa 1.500 und 2.000 Metern über dem Meeresspiegel.<\/_P><\/_br\/><\/_br\/>Die Höhen- und topographischen Werte zeigen Hochgebirgsgebiete zwischen etwa 1.500 und 2.000 Metern über dem Meeresspiegel an. Der entscheidende Unterschied bleibt das Vorhandensein der Kaffeeplantage.<\/_br\/><\/_br\/>Der Trockenkorridor Guatemalas ist in Abbildung 7 dargestellt. Man sieht deutlich seine Ausdehnung vom östlichen Grenzgebiet zum Honduras bis zum westlichen Grenzgebiet zu Mexiko <\/_br\/>
Abbildung 7: Trockenkorridor Guatemalas
Aus Abbildung 7 geht hervor, dass die Kaffeeplantage in Huehuetenango im westlichen Teil des Landes mit den grüneren Regionen als Barriere gegen das Vordringen des Trockenkorridors Guatemalas dient, welcher das Land in zwei Teile teilt.
4. ArcGis Spatial Analysis Services zur Extraktion von Statistiken aus Satellitenbildern mit Python
Diese Analyse war dank der leistungsstarken Bildanalyse von ArcGis Services Programmierung in Python möglich. Unten sind die Hauptteile des Codes für diese Berechnung aufgeführt.
imagery_layer = upload_imagery_to_agol_userstore(
files= [raster_path],
gis=gis
\/>)<\/EM>
imagery_layer<\/SPAN><\/EM><\/P>from<\/SPAN> arcgis.<\/SPAN>raster.<\/SPAN>analytics import<\/SPAN> compute_statistics_histograms
stats =<\/SPAN> compute_statistics_histograms(
input_raster=<\/SPAN>imagery_layer,
gis=<\/SPAN>gis
)
stats<\/SPAN><\/EM><\/P>Das Ergebnis wird etwas enthalten wie:<\/P>{<\/SPAN><\/EM><\/P>'statistics': [{<\/EM>
'min': 12,<\/EM>
'max': 245,<\/EM>
'mean': 123.67,<\/EM>
'stddev': 18.2<\/EM>
}]<\/EM>
}<\/EM><\/DIV> <\/DIV>ArcGis ist ein leistungsstarkes Programmierwerkzeug, um Satellitenbilder mit Cloud-Verarbeitung und Python zu kombinieren. <\/DIV> <\/DIV>Schlussfolgerungen<\/FONT><\/STRONG>
1) Die Kakaoplantage zeigt höhere Photosynthesewerte im Vergleich zu ihrer Nachbarregion auf gleicher Höhe und Topographie zwischen 700 und 900 Metern über dem Meeresspiegel.
2) Die Kaffeeplantage in Huehuetenango wirkt als Puffer gegen die Ausbreitung des trockenen Korridors.
3) Die Regenzeit beginnt laut dieser Analyse jetzt im Juni. Dies beeinflusst die Blüte, Qualität und Quantität in der Kaffeeplantage, die im Mai hohe Feuchtigkeitswerte erwartet.<\/DIV>4) Die Nutzung von ArcGIS Spatial Analysis Services hilft bei der Durchführung massiver statistischer Berechnungen aus Satellitenbildern, wie wir es in dieser Forschung getan haben.<\/DIV><\/DIV><\/DIV><\/DIV><\/DIV><\/DIV><\/DIV><\/DIV><\/DIV><\/DIV><\/DIV>
