https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=byt5-M6x48w<\/A>
De vier regio's zijn:
1) Cacaoplantage in het departement Alta Verapaz in het noord-centrale gebied van Guatemala (zie figuur 1a). Het cacaoplantagegebied is afkomstig van de landgebruikskaart van het Ministerie van Landbouw. Dit is de officiële bron van de Guatemalteekse overheid.
2) Regio ten zuiden van de cacaoplantage met een vergelijkbare hoogte en topografie. Deze regio heeft geen cacaoplantage en vertoont tekenen van woestijnvorming. (zie figuur 1a)
3) Koffieplantage in het westelijke departement Huehuetenango (zie figuur 1b). Het koffieplantagegebied is afkomstig van de landgebruikskaart van het Ministerie van Landbouw. Dit is de officiële bron van de Guatemalteekse overheid.
4) Gebied ten oosten van deze koffieplantage met vergelijkbare hoogte en topografie (figuur 1b), maar met ernstige signalen van woestijnvorming en lage fotosynthese.<\/P>
<\/span><\/P>Figuur 1a.<\/STRONG> Cacaoplantage in het departement Alta Verapaz in Guatemala <\/P>
<\/span><\/P>
Figuur 1b. <\/STRONG>Koffieplantage in het westelijke departement Huehuetenango <\/P>2. Cacaoplantage in Alta Verapaz, Guatemala<\/FONT><\/STRONG><\/P>Het departement Huehuetenango ligt in de westelijke droge corridor van Guatemala, en de koffieplantage is de laatste verdedigingslinie tegen de voortgang van woestijnvorming zoals je kunt zien in Figuur 1b. <\/P>De historische tijdreeksmetingen van fotosynthese voor de vier regio's lopen van 2020 tot oktober 2025. In Figuur 3 zien we de statistische tijdreeks voor gebieden 1 en 2 in Alta Verapaz (figuur 1a.) . Figuur 3 toont gegevens over fotosynthese met behulp van de Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation (FAPAR), die varieert van 0 tot 0,94. Waarden boven 0,8 duiden op uitstekende fotosynthese, terwijl waarden onder 0,75 een gemiddeld niveau suggereren, waarbij enig risico begint te ontstaan. Waarden onder 0,58 zijn zorgwekkend en kunnen wijzen op beginnende woestijnvorming.<\/P>
<\/span><\/P>Figuur 3: <\/STRONG>gegevens over fotosynthese met behulp van de Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation (FAPAR), die varieert van 0 tot 0,94 voor de cacaoregio in Alta Verapaz, zie figuur 1a. <\/P>In Figuur 3 toont de blauwe lijn de maandelijkse fotosynthese van de cacaoplantage van 2020 tot oktober 2025. Meestal handhaaft deze een uitstekend niveau boven 0,75 en bereikt zelfs 0,9 tijdens september en oktober, aan het einde van het regenseizoen. De uitzondering is mei 2024, wanneer de indicator daalt tot een zorgwekkende 0,568.
De oranje lijn geeft het fotosynthetische niveau aan van de aangrenzende regio ten zuiden van de cacaoplantage. De gegevens tonen aan dat de fotosyntheseniveaus lager zijn dan die van de cacaoplantage, ondanks vergelijkbare hoogte en topografie, zoals weergegeven in Figuur 4.
De laagste fotosyntheseniveaus doen zich voor in mei 2024 en 2025. In 2024 bereikte het een extreem laag niveau van 0,353, en in mei 2025 was het 0,484. Deze waarden suggereren een ernstig risico op woestijnvorming, vooral gezien het feit dat ze optreden aan het begin van het regenseizoen. Bewijs uit heel Guatemala geeft aan dat het regenseizoen nu begint in juni, in plaats van mei. Hierdoor duren de zomer en hoge temperaturen nu ongeveer 30 dagen langer dan voorheen door klimaatverandering.<\/P>
<\/span><\/P>Figuur 4:<\/STRONG> Hoogte en topografie voor cacaoplantagegebied en ten zuiden daarvan het gebied zonder cacaoplantage uit figuur 1a. We zien dat de hoogte boven zeeniveau tussen de 700 en 900 meter ligt.
Figuur 4 toont aan dat hoogte en topografie van regio's 1 en 2 in Alta Verapaz vergelijkbaar zijn, tussen de 700 en 900 meter boven zeeniveau, hoewel dit gebied niet zo hoog is als de vulkanische bergen die tot wel 1500 meter reiken. Op basis van de gegevens lijkt de cacaoplantage te fungeren als een oase met hoge fotosynthese, die fungeert als buffer die de voortgang van woestijnvorming naar nabijgelegen gebieden vertraagt.<\/P>3. Koffieplantage in Huehuetenango, Guatemala<\/FONT><\/STRONG><\/P>De koffieanalyse in Huehuetenango, getoond in Figuur 5, onthult een plantage met uitstekende fotosynthese, in contrast met een aangrenzend door droogte getroffen gebied op slechts 500 meter afstand met vergelijkbare hoogte en topografie. De statistieken geven aan dat het koffiebos fungeert als een barrière tegen de uitbreiding van Guatemala's droge corridor, die zich uitstrekt vanaf het oostelijke deel van het land tot aan de westelijke grens met Mexico, zoals weergegeven in Figuur 7.<\/P>
<\/span><\/P>Figuur 5.<\/STRONG> koffieanalyse in Huehuetenango<\/P>De blauwe lijn vertegenwoordigt de koffieplantage in Figuur 1b., die een hoog fotosyntheseniveau handhaaft tussen 0,8 en 0,9, behalve in mei 2023, 2024 en 2025 wanneer deze daalt tot 0,7. Hoewel 0,7 redelijk is, is het lager dan de typische niveaus die elders in de reeks worden geregistreerd. Mei markeert het begin van het regenseizoen en de bloeiperiode voor koffieplanten; lagere bodemvochtigheid kan dus invloed hebben op kwaliteit en opbrengst.
De oranje lijn toont de fotosynthese van het droogtegebied uit Figuur 1b. Hoewel ze slechts ongeveer 500 meter uit elkaar liggen, zijn de fotosyntheseniveaus lager dan bij de koffieplantage; ze bereiken een niveau van 0,75 aan het einde van het regenseizoen in september en oktober, met een piek van 0,78 in 2024. De regio kende zorgwekkende droogtes in mei 2023, 2024 en 2025 met historische dieptepunten respectievelijk op 0,48, 0,38 en 0,43. Deze gegevens ondersteunen waarschijnlijkheid van een vertraagde start van het regenseizoen in verschillende delen van Guatemala.
Vergelijking met deze fotosyntheseniveaus met regio's met vergelijkbare hoogte en topografie wordt getoond in Figuur 6.<\/P>
<\/span><\/P>
Figuur 6<\/>: Hoogte en topografie van koffieplantage en aangrenzend gebied met risico op woestijnvorming. De niveaus liggen tussen ongeveer tussen de \u00a01.500\u00a0en \u00a02.000 meter boven zeeniveau.<\/>\nDe hoogte- en topografieniveaus tonen berggebieden tussen \u00a01.500\u00a0en \u00a02.000 meter boven zeeniveau aan. Het belangrijkste verschil blijft aanwezigheid koffieplantage.
\n
\nDe droge corridor Guatemala wordt getoond Figuur \u00a07. Kijk dat strekt zich uit vanaf oostelijke deel landgrens Honduras naar westelijke deel grens Mexico
\n
Figuur \u00a07: <\\/strong> Droge corridor Guatemala<\\/p>
Vanuit Figuur \u00a07 kunnen we zien dat koffieplantage Huehuetenago westelijk deel land met groenere regio's dient als barrière voortgang droge corridor Guatemala die heeft verdeeld land twee delen. <\\/p>
4. ArcGis Spatial Analysis Services om statistieken te extraheren uit satellietbeelden met Python<\\/FONT>
<\\/strong>
<\\/p>
Deze analyse was mogelijk dankzij hoge prestaties beeldanalyse ArcGis Services programmering Python. Hieronder hoofdonderdelen code om deze berekening te doen.
<\\/p>
imagery_layer<\\/span> =<\\/span> upload_imagery_to_agol_userstore<\\/span>(<\\/em>
=<\\/span>[] , <\\/em>
=<\\/span ><\\/span >
<\\/em> \/>)<\/EM>
imagery_layer<\/SPAN><\/EM><\/P>van<\/SPAN> arcgis.<\/SPAN>raster.<\/SPAN>analytics importeer<\/SPAN> compute_statistics_histograms
stats =<\/SPAN> compute_statistics_histograms(
input_raster=<\/SPAN>imagery_layer,
gis=<\/SPAN>gis
)
stats<\/SPAN><\/EM><\/P>Het resultaat zal iets bevatten als:<\/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 is een krachtig programmeergereedschap om satellietbeelden te combineren met Cloud-verwerking en Python. <\/DIV> <\/DIV>Conclusies<\/FONT><\/STRONG>
1) De cacaoplantage vertoont hogere fotosyntheseniveaus vergeleken met de aangrenzende regio op dezelfde hoogte en topografie tussen 700 en 900 meter boven zeeniveau.
2) De koffieplantage in Huehuetenango fungeert als buffer tegen de verspreiding van de droge corridor.
3) Het regenseizoen, gebruikmakend van deze analyse als bewijs, begint nu in juni. Dit beïnvloedt de bloei, kwaliteit en kwantiteit in de koffieplantage die hoge vochtigheidsniveaus verwacht in mei.<\/DIV>4) Het gebruik van ArcGIS Spatial Analysis Services helpt bij het uitvoeren van massale statistische berekeningen van satellietbeelden zoals we deden in dit onderzoek.<\/DIV><\/DIV><\/DIV><\/DIV><\/DIV><\/DIV><\/DIV><\/DIV><\/DIV><\/DIV><\/DIV><\/DIV> <\/P>
