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Water harvesting has been widely applied in different social-ecological contexts, proving to be a valuable approach to sustainable intensification of agriculture. Global estimates of the potential of water harvesting are generally based on purely biophysical assessments and mostly neglect the socioeconomic dimension of agriculture. This neglect becomes a critical factor for the feasibility and effectiveness of policy and funding efforts to mainstream this practice. This study uses archetype analysis to systematically identify social-ecological regions worldwide based on > 160 successful cases of local water harvesting implementation. We delineate six archetypal regions which capture the specific social-ecological conditions of the case studies. The archetypes cover 19% of current global croplands with hotspots in large portions of East Africa and Southeast Asia. We estimate that the adoption of water harvesting in these cropland areas can increase crop production up to 60-100% in Uganda, Burundi, Tanzania and India. The results of this study can complement conventional biophysical analysis on the potential of these practices and guide policy development at global and regional scales. The methodological approach can be also replicated at finer scales to guide the improvement of rainfed agricultural.

Understanding land users’ livelihoods and their strategies is essential in order to adapt prevention and adaptation policies and to ensure sustainable land management (SLM) planning. Considering the global call for SLM, and due to a lack of studies on land degradation (LD) in Tunisia, we aimed to explore the livelihoods of farmers, their livelihoods strategies and perceptions about LD and land management, in order to design SLM in rural areas in Tunisia. We used the Sustainable Livelihoods Approach (SLA) to analyse the livelihoods assets, livelihoods strategies, and the perceptions of people about LD and SLM. Through structured interviews with 90 households, we collected both quantitative and qualitative data on household assets, strategies, and perceptions. Results indicate variation in the status of livelihoods among households, which influences their livelihoods strategies and consequently livelihoods outcomes. When facing environmental issues, farm households apply various livelihoods strategies to shield themselves from negative impacts and shocks. Our study revealed that farmers in the high-livelihoods-assets category chose economic returns over environmental benefits. Farmers in the low-livelihoods-assets category have generated livelihoods strategies that lead to inappropriate management strategies due to low access to assets and, as a result, contributed to LD. This is because these farmers are more concerned about the immediate constraints of their livelihoods and subsistence than the medium and long-term sustainable land management. Compared to the other two groups, farmers in the medium-livelihoods assets category have the best perceptions and flexibility for SLM compared to the other two categories. Thus, as the quality of land is highly dependent on the way it is managed, environmental and land management planning, and policies should not only consider the rehabilitation of land but also require a better understanding of the livelihoods, strategies and perceptions of people as these remain key drivers that affect land condition.

Land managers and decision makers need sound, evidence-based information about land degradation patterns and about the effectiveness of their management practices. Obtaining such information is particularly difficult in Mediterranean lands, where for long time a combination of anthropogenic pressure, high topographical and climatic variability, and frequent disturbances created a complicated and unstable environment. Likewise, the normalized difference vegetation index (NDVI) has gained particular recognition in the scientific community as proxy of vegetation and degradation – given the importance of the vegetation cover in preventing land degradation in drylands. This study aims at designing a methodology to provide land managers in a representative site in Northwest of Tunisia with spatially explicit, up-to-date information on the state of their land, the pressures driving land degradation, and the effectiveness of their management efforts using remotely sensed NDVI data. To apply the NDVI index in the process of land degradation assessment, the variance of the annual average NDVI was analysed within different landscape units, which they were identified based on land cover, aspect, and slope steepness parameters. After calibrating and validating the land degradation mapping methodology using field observations, the obtained land degradation patterns were related with spatial information about overuse and monoculture, as well as fallow and agroforestry practices. Therefore, the main objective of this study is to create land degradation maps that show the state of semi-natural dry ecosystems and highlight man - made land degradation, then to assess the relation between patterns shown by the degradation map and the main pressure drivers affecting the study site. More specifically, three hypotheses derived from information provided by experts and stakeholders has to be proven: (1) Ecosystems are more sensitive to pressure in steep and south-facing terrain than in flat and north-facing areas. (2) Inappropriate management mainly the monoculture not led only to a physical soil deterioration but also the decline of soil fertility, particularly if they occur repeatedly in continuous way, especially in hilly south terrains, which are more exposed to solar radiation and erosion by wind and rain. (3) Third, we aimed to obtain evidence of the impact of specific land management practices that had been identified as promising.

Die neue Erosionsrisikokarte (ERK2 2019) der Schweiz basiert weiterhin auf der Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE), allerdings mit einem neuen Berechnungsalgorithmus und anderer Software. Die RUSLE ist ein empirisches Erosionsmodell und zeigt das mittlere langjährige Erosionsrisiko in Ton- nen pro Hektare und Jahr. Sie erlaubt mit ihrem modularen Aufbau von sechs Faktoren Daten unter- schiedlicher Qualität zu verbinden. Die ERK2 2019 verwendet hierzu vier der sechs erwähnten Fakto- ren, um das potentielle Erosionsrisiko ohne Bedeckungs- und Bearbeitungsfaktor sowie erosionsmin- dernde Massnahmen (C- und P-Faktor) darzustellen. Neu gegenüber der alten Erosionsrisikokarte (ERK2) sind folgende Punkte: A) Die neue Feldblockkarte basiert nun auf den neuen Daten des topo- graphischen Landschaftsmodells (TLM3D; 2015; Version 1.3) von Swisstopo. B) Zur Berechnung des L- Faktors (Hanglänge bzw. Grösse des Einzugsgebietes) wurden verschiedene Multiple Flow Algorith- men auf der Grundlage des Höhenmodells SwissALTI3D im 2x2m-Raster ausführlich getestet und bewertet. Der Ansatz MTFD von Seibert & Glynn (2007) mit der Konvergenzeinstellung 1.1 wurde schliesslich ausgewählt. C) Die Berechnung des S-Faktors (Hangneigung) blieb weitgehend unverän- dert. D) Der neue LS-Faktor unterscheidet sich statistisch nicht markant von der bisherigen ERK2, basiert nun aber auf der Open Source Software SagaGis. E) Der K-Faktor (Bodenerodibilität) wurde methodisch gleich wie bei der bisherigen ERK2 umgesetzt, beinhaltet aber zusätzliche detaillierte kantonale Bodendaten. F) Die neue R-Faktor-Karte (Erosivität der Niederschläge) erreicht deutlich höhere Durchschnittswerte als der R-Faktor der bisherigen ERK2. Dies ist auf eine andere Methodik und eine bessere Datenlage zurückzuführen. Das berechnete potentielle Erosionsrisiko wurde in der Region Frienisberg mit C- und P-Faktoren zum aktuellen Erosionsrisiko verrechnet und mit den 10-jährigen Erosionsschadenskartierungen in der Region Frienisberg verglichen. Das Erosionsmodell führte zu einer massiven Überschätzung des Bo- denabtrages in der Grössenordnung von Faktor 5. Deshalb wurde das potentielle Erosionsrisiko ent- sprechend korrigiert und neu klassiert. Die neue, korrigierte ERK2 2019 unterscheidet sich daher deutlich von der alten ERK2 2010. Die neue ERK2 2019 kann durch diese Korrektur mit C- und P- Faktoren zum aktuellen Bodenabtrag verrechnet und zu den gesetzlichen Richtwerten für tolerierba- ren Bodenabtrag in Bezug gesetzt werden. Die Unterscheidung von Acker- und Dauergrünland – und damit eine ERK2 nur für das Ackerland (in- klusive Kunstwiese) – konnte bisher nur für 19 Kantone, für die die entsprechenden parzellenschar- fen digitalen Daten vorhanden waren, umgesetzt werden. Entsprechend liegt neu eine Karte des potentiellen Erosionsrisikos des Ackerlandes für diese 19 Kantone vor. Rund 75 % der Ackerfläche der Schweiz konnte dadurch parzellenscharf erfasst werden. Der längjährige mittlere potentielle Boden- abtrag dieser Flächen beträgt rund 17 t ha -1 a -1 . Für die restlichen sieben Kantone beruht die Unter- scheidung von Ackerland und Dauergrünland unter anderem auf Satellitendaten (Fcover 300m, MO- DIS). Die Datenqualität ist hier deutlich schlechter. Zusätzlich zur Erosionsrisikokarte wird neu eine Karte der Fliesswege für Oberflächenabfluss auf der landwirtschaftlich genutzten Fläche basierend auf dem L-Faktor zur Verfügung gestellt. Ein C-Faktor-Tool, welches die Bewirtschaftung (Fruchtfolge und Bodenbearbeitung) berücksichtigt, wurde neu entwickelt. Es ist als Alpha-Version auf einem virtuellen Rechner verfügbar. Eine Web- Applikation, die das neue C-Faktor-Tool mit der neuen ERK2 2019 verknüpfen soll, ist noch in Ent- wicklung., La nouvelle carte de risques d’érosion (CRE2 2019) de la Suisse se fonde toujours sur la Revised Uni- versal Soil Loss Equation (RUSLE), mais avec un nouvel algorithme de calcul et un autre logiciel. La RUSLE est un modèle d’érosion empirique montrant le risque d’érosion moyen à long terme en t ha -1 a -1 . Elle permet de relier des données de différente qualité grâce à sa conception modulaire en six facteurs. La CRE2 2019 utilise à cette fin quatre des six facteurs mentionnés afin de représenter le risque potentiel d’érosion en excluant les facteurs de la couverture et du mode de travail du sol, ainsi que les mesures de réduction de l’érosion (facteurs C et P). Les nouveautés par rapport à l’ancienne carte de risques d’érosion (CRE2) sont les suivantes : A) La nouvelle carte des blocs de parcelles se base désormais sur les nouvelles données du modèle topographique de paysage (TLM3D ; 2015 ; version 1.3) de Swisstopo. B) Divers algorithmes Multiple Flow ont été testés et évalués en profondeur sur la base du modèle numérique de terrain SwissALTI3D dans une grille de 2x2 m, en vue du calcul du facteur L (déclivité et longueur des pentes). L’approche MTFD de Seibert & Glynn (2007) avec le réglage de convergence 1.1 a été finalement choisie. C) Le calcul du facteur S (déclivité) reste largement inchangé. D) Le nouveau facteur LS ne se distingue pas de manière marquante au plan statistique de l’actuelle CRE2, mais se fonde sur le logiciel Open Source SagaGis. E) Le facteur K (potentiel d’érosion du sol) a été appliqué de manière semblable à la CRE2 actuelle au plan de la méthode, mais il comprend des données cantonales détaillées supplémentaires sur le sol. F) La nouvelle carte du facteur R (agressivité des précipitations) atteint des valeurs moyennes nette- ment plus élevées que le facteur R de l’actuelle CRE2. Cela s’explique par un changement de mé- thode et par une amélioration des données disponibles. Le risque d'érosion potentiel calculé dans la région du Frienisberg a été multiplié par les facteurs C et P. Il en est résulté le risque d'érosion actuel, qui a été comparé à la cartographie décennale des dommages causés par l'érosion dans la région du Frienisberg. Le modèle d'érosion a conduit à une surestimation massive de l'érosion des sols de l'ordre du facteur 5 et par conséquent, le risque po- tentiel d'érosion a été corrigé et reclassifié. La nouvelle ERK2 2019 corrigée diffère donc sensible- ment de l'ancienne ERK2 2010. La correction avec les facteurs C et P permet de calculer l'érosion actuelle du sol avec la nouvelle ERK2 2019. Ceci peut être comparé avec les valeurs indicatives lé- gales pour l'érosion tolérable des sols. La distinction entre les terres assolées et les prairies permanentes – et donc une CRE2 uniquement pour les terres assolées (y compris les prairies temporaires) – n’a pu être effectuée jusqu’ici que pour 19 cantons pour lesquels les données numériques correspondantes concernant chaque parcelle étaient disponibles. Une carte du potentiel de risque d’érosion des terres assolées est donc mainte- nant disponible pour ces 19 cantons. Environ 75% des terres assolées de Suisse ont ainsi été saisies à la parcelle près. La perte potentielle moyenne de sol à long terme pour ces surfaces est d’environ 17 t ha -1 a -1 . Pour les sept autres cantons, la différenciation entre les terres assolées et les prairies per- manentes repose entre autres sur des données satellites (Fcover 300m, MODIS). La qualité des don- nées est nettement moins bonne dans ce cas. En plus de la carte des risques d’érosion, une carte des lignes d’écoulement pour le ruissellement sur les surfaces agricoles est mise à disposition sur la base du facteur L. Un nouvel outil Facteur C prenant en compte l’exploitation (assolement et travail du sol) a été déve- loppé. Il s’agit d’une version alpha disponible sur une machine virtuelle. Une application web servant à connecter l’outil facteur C avec la nouvelle CRE2 2019 est en cours de développement., La nuova carta del rischio d'erosione (CRE2 2019) della Svizzera continua a basarsi sulla Revised Universal Soil Equation (RUSLE), tuttavia con un nuovo algoritmo di calcolo e altri software. La RUSLA è un modello d'erosione empirico e mostra il rischio d'erosione medio a lungo termine in t ha -1 a -1 . Grazie alla sua struttura modulare di sei fattori permette di collegare dati di qualità diversa. La CRE2 2019 utilizza a tal proposito quattro dei sei fattori menzionati per rappresentare il rischio d'erosione potenziale senza fattore di copertura e di lavorazione nonché le misure di riduzione dell'erosione (fattore C e P). Le novità rispetto alla vecchia carta del rischio d'erosione (CRE2) sono: A) La nuova carta dei blocchi di particelle si basa ora sui nuovi dati del modello topografico del paesaggio (TLM3D; 2015; versione 1.3) di Swisstopo. B) Per il calcolo del fattore L (lunghezza del pendio e dimensione del comprensorio) sono stati testati e valutati approfonditamente vari algoritmi Multiple Flow in base al modello altitudinale SwissALTI3D nel reticolo a celle 2x2 metri. Infine è stato selezionato l'approccio MTFD di Seibert & Glynn (2007) con l'impostazione di convergenza 1.1. C) Il calcolo del fattore S (declività) è rimasto sostanzialmente invariato. D) A livello statistico il nuovo fattore LS non è molto diverso rispetto alla CRE2 finora in uso, ma si basa sul software open source SagaGis. E) Il fattore K (erodibilità del suolo) è stato ottenuto dal profilo metodico analogamente alla CRE2 finora in uso, pur contenendo supplementari dati sul suolo cantonali dettagliati. F) La nuova carta fattore R (erosività delle precipitazioni) raggiunge valori medi nettamente più elevati rispetto al fattore R della CRE2 finora in uso. Ciò è riconducibile a un metodo diverso e a una migliore base di dati. Il potenziale rischio d’erosione calcolato è stato combinato per la regione di Frienisberg con i fattori C e P per il rischio d’erosione attuale e confrontato con le mappe decennali dei danni da erosione nella regione di Frienisberg. Il modello di erosione ha portato ad una massiccia sovrastima dell'erosione del suolo nell'ordine di un fattore 5. Pertanto, il potenziale rischio d’erosione è stato corretto e riclassificato di conseguenza. La nuova CRE2 2019 corretta differisce quindi in modo significativo dalla vecchia CRE2 2010. Grazie a questa correzione, la nuova CRE2 2019 può essere combinata con i fattori C e P, ottenendo così la perdita di suolo attuale. Questa può a sua volta essere posta in relazione con i valori guida legali per la perdita di suolo tollerabile. Finora la differenziazione tra la superficie coltiva e quella permanentemente inerbita, e quindi una CRE2 soltanto per la superficie coltiva (incl. prato artificiale), ha potuto essere realizzata soltanto per 19 Cantoni per i quali erano disponibili i relativi dati digitali a livello particellare. Di conseguenza vi è una nuova carta del potenziale rischio d'erosione della superficie coltiva per questi 19 Cantoni. Circa l'75 per cento della superficie coltiva svizzera ha potuto essere rilevata in tal modo a livello particellare. La potenziale perdita di suolo media a lungo termine di queste superfici ammonta a 17 t ha -1 a -1 circa. Per i restanti 7 Cantoni la differenziazione tra superficie coltiva e superficie permanentemente inerbita si basa, tra l'altro, su dati satellitari Fcover 300m, MODIS), il che pregiudica considerevolmente la qualità dei dati. Oltre alla carta del rischio d'erosione è ora messa a disposizione una nuova carta delle vie d'infiltrazione per i deflussi superficiali sulla superficie agricola utilizzata a scopo agricolo in base al fattore L. È stato sviluppato un nuovo strumento per il fattore C, che considera la gestione (avvicendamento delle colture, lavorazione del suolo), ed è disponibile quale versione alfa su una macchina virtuale. È ancora in fase di sviluppo un'applicazione web che connetta questo strumento con la nuova CRE2 2019.

Understanding changes in soil quality resulting from land management changes, landscape forms and soil types is crucial to design sustainable land management plans and interventions. This study evaluated the influence of land use/management, landscape forms (slope/aspect) and soil types on soil organic carbon (SOC) which is a key soil quality indicator within a watershed of Wadi Beja in the northwest of Tunisia. Factor analysis based on Multiple Correspondence analysis (MCA) was used to visualize relativities between the selected factors. Surface (0–20 cm) soil samples were collected from four main LU/management types in the watershed (i.e., field crops, Permanent crops, plantation forest, grazing land) and at two aspects classes (north and south), 3 slope classes (flat, moderate and steep) and 7 different type of soils (Vertisols, Pedosols, brown calcareous, Isohumic, regosols and rendzinas). A soil spectral library was developed and used to assess the variation of the SOC across all the selected variables. A factorial analysis of variance ANOVA showed that all the variables significantly affected the soil organic carbon (SOC) levels. Under the grazing land use, the aspect, slope and soil types together affected significantly the SOC levels. Under the permanent crops land use, only the slope and the soil type affected significantly the SOC levels. Under the field crops, only the slope has a significant effect as well. However, in the forest, there is no significant effects of any of the selected variables on the SOC. The afforestation of the field crops with olive trees can significantly increase the SOC at different levels of slopes especially in vertisols and brown calcareous soils. Since 71 % of the area is field crops land use system includes 64 % of steep terrain under intensive monoculture, SOC level appear better in flat area compared to others. Regarding grazing lands, level of SOC was increased significantly in the flat and north facing areas particularly in brown calcareous soils. Soil fertility decline on sloping agricultural land poses a serious problem for the environment as well as for soil quality and productivity. In areas with highly erodible soils, such as those in steep slopes and south facing zones, application of soil and water conservation measures is crucial to sustain agricultural fields and to prevent or reduce soil degradation. There is strong indications that agroforestry have been successful in retaining soil fertility.

Bodenerosion stellt eine Gefahr für die Erhaltung der Bodenfruchtbarkeit dar, denn beim Erosionsprozess wird überwiegend der humusreiche Oberboden, der fruchtbarste Teil des Ackerlandes, abgetragen. Mit zunehmenden Starkniederschlägen im Zuge des Klimawandels wird diese Gefahr immer grösser. Wie die Schweizer Landwirtschaft mit solchen Starkniederschlagsereignissen umgehen kann, ist weitgehend ungeklärt. Deshalb ist das Ziel dieser Arbeit, Ursachen und Massnahmen von Bodenerosion bei Starkniederschlägen zu erfassen und zusammen mit den LandwirtInnen Massnahmen und Landnutzungsoptionen zu diskutieren, um Bodenerosion im Untersuchungsgebiet künftig vermeiden oder reduzieren zu können. Dafür wurden vier vergleichende Fallstudien anhand von einem Feldprotokoll und Luftbildern erfasst und die Landnutzung anhand eines standardisierten Fragebogens mit den LandwirtInnen erhoben und diskutiert. Die Resultate ergeben folgende Faktoren, welche das Ausmass der Erosion mitbestimmen: die Bodenbedeckung, der Fruchtfolgefaktor, die zum Oberflächenabfluss beitragende Fläche in einem Hangeinzugsgebiet, sowie eine Gefährdung durch biophysische Faktoren gemäss Erosionsrisikokarte (ERK2). Abflussleitende Oberflächenformen, wie zum Beispiel Pflugrinnen oder Kartoffelfurchen, sind bei der Bestimmung der beitragenden Fläche zentral, denn diese können Oberflächenabfluss kanalisieren und gesammelt leiten. Die Resultate zeigen weiter, dass sich die oben genannten Faktoren gegenseitig aufheben können. So kann zum Beispiel eine genügende Bodenbedeckung einen Boden mit schlechtem Fruchtfolgefaktor vor Erosion schützen. Weiter zeigen die Resultate, dass die Fliessstrecken gemäss ERK2 genaue Hinweise auf die durch Erosion gefährdeten Stellen in einem Hangeinzugsgebiet liefern. Deshalb betreffen fallbeispielübergreifende Massnahmen die Vermeidung von langen Fliessstrecken anhand der Unterteilung eines Hangeinzugsgebiets in mehrere Schläge mit wechselnden Bodenbedeckungen.

he new book ‘Making sense of research for sustainable land management’ published by CDE/WOCAT and UFZ is based on the work of more than 600 scientists and synthesizes experiences and practice-relevant results from a 7year German funded international research programme on interactions between land management, climate change, and ecosystems and their services. It includes 30 technologies and approaches documented using WOCAT standardized tools. It was launched on 5 December 2016 at the CBD COP13 in Cancun, Mexico. The book provides evidence of how practices of sustainable land management – existing as well as new – can be adapted to specific local and regional contexts. It shows how research can support decision makers and advisors from a variety of sectors - at national, regional, and local levels - in comprehending the complexity of sustainable land management. It assists them in identifying and developing suitable solutions for prevention or restoration of land degradation, improvement of yields, increasing resilience in production systems, and making water management more efficient. A special focus targets measures for climate change adaptation and mitigation.