Tagebau(folge)landschaften bieten gute Möglichkeiten den Wandel ökohydrologische Systeme aufgrund veränderter Umweltbedingungen zu untersuchen: Im Zuge des Tagebaubetriebs wird die Vegetation vollständig entfernt, nach dem Tagebau wächst die Vegetation entweder durch aktive Rekultivierung oder natürliche Sukzession wieder auf. Von Interesse ist, ob und wie bzw. wie schnell sich die Tagebauflächen von der Störung erholen und ähnliche Bedingungen wie vor dem Tagebau bzw. auf ungestörten Flächen herrschen. Klimatische,
geomorphologische und ökologische Gegebenheiten sowie die Rekultivierungsstrategie spielen eine große Rolle in der Phase der Rehabilitation und bestimmen die Rate der Wiederbesiedlung
mit Pflanzen bzw. deren Wachstum. Der NDVI (normalisierter differenzierter Vegetationsindex) bietet die Möglichkeit generelle Muster der Vegetation quantitativ zu detektieren, um die Regenerationsrate der Vegetation für verschiedene Klima- und Ökoregionen abzuschätzen. Wir analysierten den MODIS Terra NDVI (achttägliche Werte) für Tagebaulandschaften verschiedener Klimate (äquatoriale, trockene, warm gemäßigte und Schnee-Klimate nach Köppen-Geiger) im Zeitraum 2001 bis 2015. Es wurden Kohletagebaue
betrachtet, da diese gut definierte Chronosequenzen der Störung erzeugen. Bei der Analyse der NDVI-Zeitreihen sollten Charakteristiken der Rehabilitationsphase erfasst werden. Um
die räumliche Heterogenität der Zellen (ca. 250 x 250 m²) der Tagebaulandschaft abzubilden, wurde je Tagebau eine hierarchische Clusteranalyse durchgeführt. Die einzelnen Zeitreihen der Cluster wurden mit einer Methode zur Detektion von Bruchpunkten und zur Zeitreihenzerlegung auf Konsistenz bezüglich Eigenschaften der Zeitreihen (Beginn des Tagebaus, Ende des Tagebaus/Beginn der Rehabilitation, Rate der Rehabilitation) untersucht. Die Clusteranalyse führt zu einer Einordnung der Zellen in vom Tagebau nicht direkt beeinflusste Flächen, aktiven Tagebau und in der Rehabilitation befindliche Fläche verschiedenen Alters
bzw. rehabilitierte Flächen. Das Zeitfenster der Entfernung der Vegetation kann im NDVI-Signal identifiziert werden, es zeigt sich meist in einer abrupten Änderung des NDVI. Die Rehabilitationsphase hingegen verläuft graduell und kann mehrere Jahre bis Jahrzehnte
andauern. Die Zeitreihenzerlegung zeigt auf, dass in der Rehabilitationsphase der Trend dominiert, während mit Voranschreiten der Rehabilitation die Saisonalität im NDVI-Signal vorherrschend wird. Durch die ermittelte Rate der Rehabilitation können die Flächen innerhalb eines Tagebaus miteinander verglichen werden. Die mittlere Rehabilitationsrate der Tagebaue kann in Zusammenhang mit den vorherrschenden hydroklimatischen Bedingungen der Klimazonen und mit Rekultivierungsstrategien gebracht werden. Zudem ist auch eine
Betrachtung hydrometeorologischer Größen zur Erkennung von kurzzeitigen Veränderungen des Pflanzenwachstums im NDVI-Signal möglich.
Assessing ecohydrological systems that undergo state transitions due to environmental change is becoming
increasingly important. One system that can be used to study severe disturbances are post-mining landscapes as they usually are associated with complete removal of vegetation and afterwards subsequent ecosystem restoration or spontaneous rehabilitation in line with natural succession.
Within this context it is of interest, whether and how (fast) the land cover in these areas returns to conditions
comparable to those in the undisturbed surrounding or those prior mining. Many aspects of mine site rehabilitation
depend on climatic, geomorphic and ecological settings, which determine at which rate vegetation may be reestablished. In order to identify general patterns of vegetation establishment, we propose to use NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) time series for mine affected land to estimate rate of recovery across climate regions and ecoregions. In this study we analysed the MODIS Terra Satellite 8 day-composite NDVI for areas influenced by surface mining in different climates from 2001 to 2015. The locations have been chosen based on their extent and the
data availability of mining and rehabilitation activities. We selected coal extraction as a case study as strip mining
generates well-defined chronosequences of disturbance. The selected mining areas are located in equatorial, arid, warm temperate or snow climates with different precipitation and temperature conditions according to the Köppen-Geiger classification. We analysed the NDVI time series regarding significant characteristics of the re-vegetation phase. We applied hierarchical cluster analysis to capture the spatial heterogeneity between different pixels (ca. 250 * 250 m2 each) in and around each open cast mine. We disentangled seasonality, trend and residual components in the NDVI time
series by Seasonal and Trend decomposition using LOESS.
As expected the time of the removal of vegetation can be clearly identified from the NDVI time series and provides
the starting point of disturbance. The cluster analysis allowed us to distinguish between the non-mining land, the
mine and the restored land of different ages. Based on these clusters, the time series decomposition revealed the
dominance of the trend of increasing NDVI in areas undergoing the restoration process as well as the prevailing
seasonality of the oldest restored sites. The determined phase of a dominant trend component, lasting until the
NDVI is in the range of the surrounding landscape or the pre-mining conditions, is in the scale of a decade. The impacts of different hydroclimatic regimes and different rehabilitation strategies on long term NDVI development are currently being investigated. Furthermore, coherence analysis will be applied to quantify short term influences of hydrometeorological variables on vegetation development.