19.07.2024
Am 15.07.2024 hat Esther Shupel Ibrahim an der Humboldt-Universität zu Berlin erfolgreich ihre Promotionsarbeit zum Thema“ Modelling and Predicting Diseases and pests Impacts on Crop Production under Climate Change in Nigeria: Combining Remote Sensing and Agro-Ecosystem Modelling“ verteidigt, in der sie grundlegende Schritte zur Etablierung eines Frühwarnsystems für wichtige Schädlinge und Krankheiten des Kartoffel- und Maisanbaus in Nigeria erarbeitet hat. Kernelemente ihrer Arbeit sind die Kartierung von Kartoffel-Mais-Mischkultursystemen mit Hilfe von Fernerkundung, die Ausweisung von Risiko-Gebieten für das Auftreten von Pflanzenkrankheiten und die modellgestützte Abschätzung des Anteils von Schädlingsbefall in klimawandelbedingten Ertragsausfällen in Nigeria.
Shupel Ibrahim forscht in der Arbeitsgruppe Landschaftsmodellierung von Prof. Claas Nendel am ZALF, und gleichzeitig am Geomatics Lab der Humboldt-Universität zu Berlin unter der Betreuung von Prof. Patrick Hostert. Außerdem hat Dr. Ibrahim ihre Position als Forschungsleiterin am National Centre For Remote Sensing in Jos, Nigeria, beibehalten, und ihre dortigen Netzwerke in die Landwirtschaft für ihre Forschungsarbeit genutzt. Sie fungiert außerdem als Präsidentin des nigerianischen Zweigs von „Women in Aerospace“.
Die Dissertation von Shupel Ibrahim beinhaltet die erste großflächige Kartierung von Mischkultursystemen in einem Teil des afrikanischen Kontinents, wo kleinbäuerliche Landwirtschaft mit seinen kleinräumlichen Strukturen die Erfassung von Anbauanteilen und damit verbundenen Flächenerträgen erschweren. Es ist auch diese Art der Landwirtschaft, die sich besonders anfällig zeigt für Ertragsverluste durch Schädlinge und Krankheiten, ein Risikofaktor der mancherorts als gravierender eingeschätzt wird als der direkte Einfluss des Klimawandels. Dr. Ibrahim untersuchte in ihrer Arbeit die geoökologischen Risikofaktoren der Krankheitsausbrüche, und kontextuierte damit die Beobachtungen der lokalen, das Land bewirtschaftenden Familien. Mit Hilfe der Fernerkundung und einem bemerkenswerten Datensatz an lokalen Beobachtungen war sie außerdem in der Lage, sowohl datengetrieben als auch prozessbasierte Modelle einzusetzen, um deren Potenzial für ein operatives Frühwarnsystem zur Schädlings- und Krankheitsbekämpfung zu demonstrieren. Die momentan von der ländlichen Bevölkerung sehr unspezifisch und nahezu ständig eingesetzten chemischen Wirkmittel könnten durch die digitale Unterstützung eines Frühwarnsystems drastisch reduziert werden, ohne dass weitere Ertragsverluste hingenommen werden müssten.
Wir gratulieren Dr. Shupel Ibrahim ganz herzlich zu ihrer mit „sehr gut“ bewerteten Promotion und freuen uns, auch weiter mit ihr im Rahmen von Drittmittelprojekten kooperieren zu können.
