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Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgende
URN: urn:nbn:de:bsz:25-opus-28479
URL: http://www.freidok.uni-freiburg.de/volltexte/2847/


Bih, Francis

Assessment methods for non-timber forest products in off-reserve forests : case study of Goaso district, Ghana

Aufnahmeverfahren für Nichtholz-Produkte in den nicht geschützten Waldgebieten : eine Fallstudie des Goaso-Forstdistrikts, Ghana

Dokument1.pdf (1.046 KB) (md5sum: a8ea549057eb3f81c08c3d8605de8ec5)

Kurzfassung in Deutsch

Diese Untersuchung wurde mit dem Ziel durchgeführt, Verfahren zur Aufnahme von ausgewählten „non-timber forest Products“ (NTFPs) in den nicht geschützten Gebieten des Goaso Forest District, Ghana zu entwickeln. Auf diese Weise wurde die Effizienz des adaptiven Klumpenstichprobenverfahrens zum Inventarisieren von ausgewählten „non-timber forest Products“ (NTFPs) in den nicht geschützten Gebieten des Goaso Forest District, Ghana überprüft. Im Rahmen der Arbeiten wurde eine Inventur der ausgewählten NTFPs und Baumarten durchgeführt und ihr Potential als Verdienstquelle evaluiert. Zudem wurde untersucht wie verschiedene Faktoren, z. B. die Zugänglichkeit, die räumliche Verteilung und Häufigkeit der NTFPs beeinflussen.
Literatur über die Bedeutung von NTFPs für die lokale Bevölkerung betont die Notwendigkeit des Einbezugs von NTFPs in die Management Entscheidungen. Die verschiedenen Verfahren zur Aufnahme von NTFPs wurden überprüft. Dabei zeigte es sich, dass die Verfahren zur Inventur von Holz für die Aufnahme von NTFPs ungeeignet waren. Diese herkömmlichen Verfahren mussten deshalb für die Inventur von NTFPs angepasst wurden. Adaptive Klumpenstichprobenverfahren, die für geklumpte und seltene Spezies sich als effizient gezeigt haben, wurden im Rahmen der Arbeit weiter entwickelt und geprüft.
Zu Beginn der Untersuchung wurde eine Gemeinde- und Marktumfrage durchgeführt um die im Untersuchungsgebiet relevanten NTFPs zu identifizieren. Sechs Gemeinden (Ahwiawia, Gyasikrom, Chief Camp, Asuopere, Keyasi Camp und Ntesere) wurden im Untersuchungsgebiet zufällig ausgewählt, und eine zufällige Anzahl von Haushalten in jeder Gemeinde interviewt. Zusätzlich wurden zwei der wichtigsten Märkte, die sich im Untersuchungsgebiet befinden besucht, um einen Überblick über die NTFPs zu bekommen, die als Einkommensquelle benutzt werden. Die Umfrage strebte an, auch örtliche Kenntnisse über Umwelt, Erntetechniken und Entwicklung des Vorkommens der ausgewählten Spezies in das Inventurdesign aufzunehmen. Die NTFPs wurden nach ihrer Wichtigkeit für die Subsistenzwirtschaft und als Einkommensquelle ausgewählt.
Durch die erhaltenen Ergebnisse wurden die Spezies je nach Verteilung in zwei Gruppen geordnet. Drei Spezies, Calamus deeratus, Bambus und Raphiapalmen befanden sich vor allem in der Nähe von Strömen und Flüssen. NTFP relevante Baumarten und Büsche verteilten sich über die vielgestaltigen Bedeckungsformen der nicht geschützten Gebiete. Eine Pilotinventur wurde durchgeführt und die Ergebnisse wurden als Faktoren in das Design der Hauptinventur übernommen.
Adaptive Klumpenstichprobenverfahren mit einer systematischen Verteilung wurden entwickelt, um die drei Spezies zu inventarisieren, die sich rund um Augewässer verteilten. Eine systematische Verteilung wurde verwendet, um Vergleiche der Wirksamkeit von systematischen Stichprobeverfahren und adaptiven Klumpenstichprobenverfahren zu ermöglichen, da systematische Probenverfahren in Waldinventuren weit verbreitet eingesetzt werden. Arcview wurde benutzt, um zufällig 2% der Ströme und Flüsse im Gebiet der Studie auszuwählen. Ausgehend von einer zu Anfang zufällig gewählten Stelle wurden systematisch entlang jedes ausgewählten Stroms oder Flusses 50m x 50m Plots in Intervallen von 500 m eingeteilt. Insgesamt wurden 69 systematische Plots aufgenommen. Wo eine der interessierenden Spezies gefunden wurde, wurden 50m x 50m angrenzende adaptive Plots aufgenommen, bis keine der interessierenden Spezies in den Randeinheiten beobachtet wurde.
Bambusklumpen wurden ausgezählt, indem die Anzahl der Klumpen gezählt, die Bodenfläche gemessen und die Anzahl der Stämme gezählt wurde. Ein lineares Regressionsmodell wurde formuliert, um die Validität zu bestimmen, mit der die Bodenfläche eines Bambusklumpens die Anzahl der Stämme vorhersagte. Die Anzahl der Calamus deeratus Pflanzen und Raphia Palmen wurde gezählt und in ausgewachsene und Jungpflanzen gruppiert. Schätzungen wurden mit Hilfe des Hansen-Hurwitz Schätzers gerechnet. Eine effizientere Schätzung könnte durch den Horvitz-Thompson Schätzer erreicht werden, dessen Anwendung jedoch wesentlich aufwändiger ist. Da beide Schätzer dem Zufallsstichprobenverfahren überlegen sind und das Ziel der Anwendung lediglich der Vergleich der Effizienz des adaptiven Klumpenstichprobenverfahrens mit der des systematischen Stichprobenverfahrens war, waren beide Schätzer gleichermaßen geeignet. Die relative Effektivität des adaptiven Klumpenstichprobenverfahrens und der systematischen Stichprobenverfahren für die Inventur jeder der drei Spezies wurde bestimmt, indem ihr Stichprobenfehler für jede Spezies verglichen wurde.
Um einen Überblick über die Verteilung und Häufigkeit der anderen NTFP Spezies im Untersuchungsgebiet zu bekommen wurde eine systematische Klumpenstichprobe benutzt. Das Systematische Klumpenstichprobenverfahren wurde wegen der relativen Kosteneffektivität von Klumpenstichproben bei der Inventur von größeren Gebieten benutzt. Ein 7km x 7km Quadrat Gitter wurde über das Untersuchungsgebietes gelegt. An jedem Gitterpunkt wurden systematisch vier 50m x 50m Plots an den Ecken eines 100m x 100m Quadrates gemacht. Insgesamt wurden 128 Plots gemessen.
Der Bodenbedeckungstyp, in dem die jeweilige Probefläche vorkam wurde identifiziert. Folgende Bodenbedeckungstypen wurden ausgewiesen: Alte Brachen mit Baumbestand aus natürlicher Regeneration (tree fallow), jüngere Brachen mit Strauchregeneration (shrub fallow), Ackerland (annuals) und Kakao-Plantagen (cocoa farm). Diese Klassifizierung entstand aufgrund der bei der Inventur vorgefundenen Flächennutzungen.
Innerhalb der Probeflächen wurde der Durchmesser aller Baumarten über 10cm Durchmesser auf Brusthöhe (BHD) oder 30cm über der Brettwurzel mit einem Durchmessermaßband gemessen. Jede Baumart wurde mit ihrem lokalen und wissenschaftlichen Namen erfasst und in Handels- und Nicht-Handels-Spezies gruppiert. Dort wo eine Klumpeneinheit in einen Wald oder Sekundärwald fiel, wurde ein 10m x 10m Subplot an einer Ecke des 50m x 50m Plots angelegt, um die Verjüngung aufzunehmen. Baumarten mit weniger als 10cm BHD bis hin zu jungen Bäumen von mindestens 1m Höhe wurden als Verjüngung aufgenommen.
Die Ergebnisse zeigten, dass das adaptive Klumpenstichprobenverfahren für alle drei Spezies ungefähr achtmal so effizient war wie das systematische Stichprobenverfahren. Da jedoch die Wirksamkeit des adaptiven Klumpenstichprobenverfahrens von der Dichte und dem Klumpungsgrad der Spezies abhängt, der gewöhnlich vor dem Beginn der Inventur nicht bekannt ist, kann die Anwendung des adaptiven Klumpenstichprobenverfahrens nicht einfach von einem Bereich auf den anderen übertragen werden. Die Methode sollte mit Umsicht angewandt werden und Pilot Studien können benutzt werden, um die gewünschten Informationen über die Spezies zu erhalten, bevor große Inventur unternommen werden. Das adaptive Klumpenstichprobenverfahren sollte auch in den geschützten Waldgebieten getestet werden, weil Dichte und Klumpungsgrad der Spezies innerhalb der geschützten Waldgebieten anders sein könnten. Bodenfläche von Bambusklumpen stellte sich nicht als guter Vorhersageparameter für die Anzahl von Stämmen in einem Bambusklumpen heraus. Die Validität des linearen Regressionsmodells könnte durch Stümpfe von geernteten Stämmen geschwächt worden sein, die einen Teil der Bodenfläche einnahmen aber nicht gezählt wurden. Wenn die Inventur mit systematischer Klumpenstichprobe nach dem Bodenbedeckungstyp poststratifitiert wurde, kamen Klumpeneinheiten von verschiedenen Klumpen in unterschiedlichen Bodenbedeckungstyp vor, die Anzahl der Plots pro Klumpen war dadurch unterschiedlich. Der Stichprobeumfang für verschiedene Bodenbedeckungstypen war unterschiedlich, was zu unterschiedlichen Genauigkeiten führte. Eine Bodenbedeckungskarte wäre nötig für die Prästratifizierung, um die Methode effizienter zu machen.
Die Dichten der Baumarten stellten sich als gering heraus. Veränderungen in den Bodenbedeckungstypen aufgrund der Umwandlung der Lebensräume der Arten in landwirtschaftliche Flächen könnten dies erklären. Somit hängt die Verteilung der Arten hauptsächlich von dem Interesse der Bauern ab, diese auf ihren Flächen zu halten und zu nutzen. Die Verteilung der Baumarten wird außerdem durch ihre Zugänglichkeit bestimmt: Je leichter zugänglich eine Ressource ist, desto eher wird sie übernutzt.
Die Nutzung der NTFPs deckte vor allem den Eigenbedarf der Bevölkerung. Das Interesse die NTFPs als kommerzielle Einkommensquelle zu nutzen war gering, da die Anzahl an Arten, die als Rohmaterial nutzbar waren, begrenzt war und es an Fachkenntnis für die kommerzielle Erschließung der NTFPs mangelte. Darüber hinaus fehlte der Markt für diese Rohmaterialien und die aus ihrer Weiterverarbeitung entstandenen Produkte. Diese Beobachtungen konnten im Rahmen der vorliegenden Arbeit jedoch nicht näher untersucht werden. Eine Folgestudie wäre daher anzuraten.
Die Inventurergebnisse zeigen, dass in den nicht geschützen Gebieten im Forstdistrikt Goaso, keine Nachhaltigkeit der ausgewählten NTFP Spezies gewährleistet ist. Ein Grund hierfür könnten landwirtschaftliche Umwandlungen und die Ausbreitung von Chlomolaena odorata sein, die die Regenerationsfähigkeit der Spezies hemmen.


Kurzfassung in Englisch

This study was conducted with the objectives to develop assessment method for selected non-timber forest products (NTFPs) in off-reserve areas of the Goaso forest district, Ghana. In this frame the relative efficiency of adaptive cluster sampling method for inventorying selected NTFPs was investigated. The study also inventoried the selected species, explored their potential for income generation and sought how factors like accessibility influence their spatial distribution and abundance.
Literature on the significance of NTFPs to local people echoed the need for the inclusion of NTFPs in forest management. The different methods of assessing NTFPs were reviewed to establish that methods for timber inventory which were inefficient for NTFPs have been adapted for NTFP inventory and thus the need for methods which would be more efficient for NTFPs. Adaptive cluster sampling method which has been suggested to be efficient for clumped and rare species was developed and tested.
Community and market survey was conducted first to select important NTFPs obtainable in off-reserves of the study area. The importance here was based on the use of the NTFP for subsistence and/or income generation. Six communities in the study area were randomly selected and a random number of households in each community were interviewed. Two main markets in the study area were also visited to obtain an overview of NTFPs used for income generation. The survey sought to include local knowledge on ecology, harvesting techniques and history of abundance of the selected species in the inventory design. Through the results obtained the species were grouped into two, based on their distribution. Three species, Calamus deeratus, bamboo, and raphia palms were mainly found to be distributed in patches around streams and rivers and tree species or shrubs scattered across the mosaic off-reserve cover types. A pilot inventory was conducted and the results factored into the design of the main inventory.
Adaptive cluster sampling with a systematic base was designed to inventory the three species distributed around water bodies. A systematic base was used to allow comparison of the efficiency of systematic sampling and adaptive cluster sampling methods because systematic sampling is widely used in forest inventories. Arcview was used to randomly select 2% of streams and rivers in the study area. Using an initially chosen random point, 50m x 50m plots at 500m interval were systematically made along each selected stream or river. A total of 69 systematic plots were measured. Where any of the species of interest was found, 50m x 50m contiguous adaptive plots were made till no species of interest was observed in the edge units. Bamboo clumps were enumerated by counting the number of clumps, measuring the base area and counting the number of culms. A linear regression model was formulated to determine the validity of using the base area of a bamboo clump to predict the number of culms. The number of plants of Calamus deeratus and raphia palms were counted and grouped into mature and immature plants. Estimates were calculated using the Hansen-Hurwitz estimator. The relative efficiencies of adaptive cluster and systematic sampling methods, for inventorying each of the three species, were determined by comparing their sampling errors for each species.
To obtain an overview of the abundance and distribution of the other NTFP species in the study area, a systematic cluster sampling was used. Systematic cluster sampling method was used because of the relative cost efficiency of cluster sampling when inventorying larger areas. A 7km x 7km square grid was overlaid on a geo-referenced map of the study area. At each grid point four 50m x 50m plots were systematically made at the corners of a 100m x 100m square. A total of 128 plots were measured. The land cover type within which each plot occurred was identified and the diameter of all tree species above 10cm diameter at breast height (dbh) or at 30cm above the buttress were measured with a diameter tape. Each tree species was identified with its local and scientific name and grouped into commercial and non-commercial species. Where a cluster unit fell in a tree cover, 10m x 10m subplot was made at a corner of the 50m x 50m plot to access regeneration. Tree species of less than 10cm dbh to saplings of 1m height and above were recorded as regeneration.
The results showed that adaptive cluster sampling was about eight times more efficient as systematic sampling for all the three species inventoried. However, because the efficiency of adaptive cluster sampling depends on the density and clustering degree of the species which is usually not known before the start of the inventory, application of adaptive cluster sampling cannot be transferred easily from one area to another. The method should be applied with circumspection and pilot studies could be used to obtain the desired information about the species before main inventories are undertaken. The study also suggested testing of adaptive cluster sampling in the forest reserves because densities and degree of clustering of the species could be different within the reserves. Although statistically significant relation was found to exist between the base area of bamboo clump and the number of culms, base area of bamboo clumps was not found to be practically good predictive parameter of the number of culms in a bamboo clump. The validity of the linear regression model may have been weakened by stumps of harvested culms which formed part of the base area but were not counted.
When the inventory with systematic cluster sampling method was post stratified according to the cover types, single cluster units of different clusters occurred in different land cover types making the number of plots per cluster vary. The sample sizes of the different land cover types were thus different resulting in different precision levels in each cover type. A land cover map would be required for pre-stratification to make it more efficient.
The densities of the species were found to be low. Change in the land cover due conversion of the species habitats to agriculture may have accounted for this. Based on the inventory results, the capability of the off-reserves to provide sustained levels of the selected NTFP species was bleak as regeneration capability of the species could be hampered by agricultural conversion and the spread of Chlomolaena odorata.


SWD-Schlagwörter: Forsteinrichtung , Stichprobeninventur , Waldinventur , Ghana , Adaptives Verfahren
Freie Schlagwörter (deutsch): Ghana , Nichtholz-Produkten , adaptiven Klumpenstichprobenverfahren , Waldinventur
Freie Schlagwörter (englisch): Ghana , NTFP , adaptive cluster sampling , Forest inventory
Institut: Institut für Waldwachstum
Fakultät: Fakultät für Forst- und Umweltwissenschaften
DDC-Sachgruppe: Land- und Forstwirtschaft, Veterinärmedizin
Dokumentart: Dissertation
Erstgutachter: Pelz, Dieter R. (Prof. Dr. Dr. h.c.)
Sprache: Englisch
Tag der mündlichen Prüfung: 20.11.2006
Erstellungsjahr: 2006
Publikationsdatum: 30.01.2007
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