Dem globalen Bergbau kommt eine entscheidende Rolle für die nachhaltige Entwicklung zu: Einerseits erzeugt der Abbau von Mineralien die größten vom Menschen verursachten Abfallströme, verschmutzt und zerstört natürliche Lebensräume auf der ganzen Welt und trägt zum Verlust der biologischen Vielfalt und zum Klimawandel bei. Andererseits erfordert die Bewältigung der derzeitigen Umweltkrise einen Übergang zu erneuerbaren Energien, für den die Mineraliengewinnung eine entscheidende Rolle spielt. Erneuerbare Energien sind zurzeit ohne vermehrten Bergbau nicht denkbar.
Die Studie zeigt, dass die von Satelliten gewonnenen Informationen die Umwelttransparenz in der wachsenden Bergbauindustrie verbessern können. Sie unterstreicht auch die Notwendigkeit, das Bewusstsein für die Auswirkungen des Bergbaus bei allen Akteuren entlang der globalen Lieferketten zu schärfen.
Hintergrund
Bislang enthalten die Daten zur weltweiten Mineraliengewinnung keine Angaben über die durch den Bergbau genutzte Fläche. Diese Studie schließt diese Lücke, indem sie einen neuen Datensatz über die Ausdehnung des Bergbaus präsentiert, der durch visuelle Interpretation von Satellitenbildern gewonnen wurde. Ausgehend von den ungefähren geografischen Koordinaten von mehr als 34.000 Bergbaustandorten auf der ganzen Welt grenzt die Methode Bergbaugebiete innerhalb eines 10-km-Radius ab. Das Ergebnis ist ein globaler Datensatz, der aus 45.000 Polygonen mit einer Gesamtfläche von 100.000 km² besteht. Die Polygone umfassen alle oberirdischen Bergbauobjekte, die auf den Satellitenbildern identifiziert werden konnten, einschließlich Tagebaue, Abraumhalden, Halden, Wasserbecken und Verarbeitungsinfrastruktur.
Über Victor Maus
Victor Maus ist seit 2018 am Institute for Ecological Economics der WU tätig. Seit 2016 arbeitet er auch als Forschungsstipendiat am International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA) in Laxenburg, Österreich. Seine Forschung trägt zur methodischen Entwicklung der Geoinformatik und der räumlichen Datenwissenschaft für nachhaltige Entwicklung bei, insbesondere im Zusammenhang mit Landnutzungsänderungen. Seine wichtigsten frühen Erfolge sind die Entwicklung eines Mustererkennungsalgorithmus namens „Time-Weighted Dynamic Time Warping“ (TWDTW) zur Klassifizierung von Satellitenbild-Zeitreihen unter datenarmen Bedingungen und die Erstellung der ersten globalen Karte von Bergbauaktivitäten. Maus veröffentlichte seine Forschungsergebnisse in führenden internationalen Fachzeitschriften wie Global Environmental Change, Nature Scientific Data und Journal of Statistical Software.
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