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Found 395 results.

Sonderforschungsbereich (SFB) 990: Ökologische und sozioökonomische Funktionen tropischer Tieflandregenwald-Transformationssysteme (Sumatra, Indonesien), Teilprojekt C07: Einflussfaktoren von Landnutzungswandel und sozioökonomische Auswirkungen für ländliche Haushalte

Ziel dieses Projekts ist es, die Einflussfaktoren und sozioökonomischen Auswirkungen aktueller Landnutzungsänderungen in Jambi besser zu verstehen. Aufbauend auf Befragungen auf der Haushalts- und Dorfebene in der ersten Phase werden Paneldatensätze entwickelt und mit ökonometrischen Methoden analysiert. Landnutzungsmuster werden erklärt und Effekte auf Einkommen, Ernährung und soziale Ungleichheit geschätzt. Dabei liegt ein besonderes Augenmerk auf Heterogenität von Effekten und die Rolle lokaler Institutionen. Die in C07 gesammelten Dorf- und Haushaltsdaten werden auch von anderen Projekten für Analysen verwendet.

Waldentwicklung als Folge von Veränderung der Holznachfrage, Klimaveränderung, natürlichen Störungen und Politikanforderungen - Eine Analyse der Reaktionsmöglichkeiten von Forst- und Holzwirtschaft, Teilvorhaben 1: Szenarien der Waldentwicklung unter veränderten Klimabedingungen

Versuchsgarten

Anzucht von allen Baum- und Straucharten, die für Versuchszwecke der FVA und des ASP benötigt werden. Betrieb einer Forstbaumschule mit allen technischen und logistischen Erfordernissen. Nachzucht seltener Baumarten für Projekte. Planung und Durchführung von Versuchen zur Kulturführung im Forstbaumschulwesen. Nutzung des Baumschulbetriebes für Aus- und Weiterbildungszwecken im Rahmen des Freiburger Modells, Kooperation mit Uni-Freiburg und ASP Teisendorf.

Development of a Bayesian estimator for non-stationary Markov transition probabilities and its application to EU farm structural change

The agricultural sector has experienced substantial structural changes in the past and faces continuing adjustments in the future. The implications of structural change are not only relevant for the sector itself but have broader social, economic and environmental consequences for a region. An understanding of this process is required in order to assess how (agricultural-) policy affects or, if a specific social outcome is desired, can influence this development. A common approach to gain understanding of the process is to model structural change as a Markov process. One problem in the analysis of structural change in the EU is that farm level (micro) data is rarely available such that inference about behaviour of individual farms has to be derived from aggregated (macro) data. Recently, the generalized cross entropy estimator gained popularity in this context since it allows considering prior information such that the often underdetermined 'macro data' Markov models can be estimated. However, the way prior information is considered is also the greatest drawback of the approach. Therefore, the project aims to develop a Bayesian framework as an alternative estimator that allows to consider prior information in a more efficient and transparent way. The project will further provide an evaluation of the statistical properties of the estimator as well as an exemplifying application analyzing the effects of single farm payments on agricultural structural change in the EU.

Landnutzungsszenarien bis 2045 für die Klimawirkungs- und Vulnerabilitätsanalyse (Applikation)

Grundlage für die hier dargestellten Karten sind die drei sozioökonomische Szenarien der Gesellschaft für wirtschaftliche Strukturforschung (GWS). Mittels des ökonomischen Modells PANTA RHEI Regio wurde auf Kreisebene die Siedlungs- und Verkehrsflächenentwicklung bis 2045 berechnet. Die hier dargestellten Karten sind mit Hilfe des Land Use Scanner (LUS) durch das Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung, Bonn (BBSR) berechnet worden. Der Land Use Scanner basiert auf einem Optimierungsmodell, das die mit PANTA RHEI Regio berechneten Landnutzungsveränderungen auf Kreisebene auf einem 100×100 m Raster nach bestmöglicher Eignung verteilt. Die Ergebnisse des LUS liefern für alle drei sozioökonomischen Szenarien nach qualitativer Experteneinschätzung plausible Veränderungen der Landnutzung.

Das Projekt DIGI-GROW zielt darauf ab, eine Managementplattform für APV-Anlagen zu entwickeln, die landwirtschaftliche Produktion und Photovoltaik-Stromerzeugung auf derselben Fläche kombiniert. Das Projekt hat zum Ziel, die Ernährungssicherheit zu verbessern und die Nutzung der Ressourcen zu optimieren

Cost-Optimal-Level: Modellrechnungen - Begleituntersuchung zur europäischen Berichterstattung

Ziel des im Rahmen des Forschungsprogramms Zukunft Bau geförderten Projektes 'Cost Optimal-Level - Modellrechnungen' war es, das deutsche kostenoptimale Niveau- von Neubau und Bestandsgebäuden zu bestimmen und mit dem gültigen Mindeststandard (EnEV (Energieeinsparverordnung) und EEWärmeG) zu vergleichen. Dies beinhaltete neben einer Betrachtung der makro- und mikroökonomischen Perspektive auch eine Sensitivitätsanalyse, um den Einfluss wesentlicher Parameter zu bestimmen. Das von Bundesinstituts für Bau-, Stadt- und Raumforschung (BBSR) finanzierte Grundlagenforschungsprojekt ermöglicht einen sehr tiefen Einblick in die aktuellen und künftigen EnEV-Anforderungen, sowie den Einfluss der unterschiedlichen Parameter und Berechnungsarten. Mit der seitens der EU geforderten wirtschaftlichen Überprüfung der nationalen Umsetzungen der Gebäuderichtlinie sollen die Weichen für die zukünftige Entwicklung des Anforderungsniveaus gestellt werden.

Wirtschaftstheoretische Aspekte der Nachhaltigen Entwicklung

Das Projekt soll mit wirtschaftstheoretischen Methoden zur Operationalisierung des Konzepts der nachhaltigen Entwicklung beitragen. Dabei wird das analystische Instrumentarium der ökonomischen Theorie der natürlichen Ressourcen verwendet.

Modell-gestützte Szenarienanalyse zur Optimierung der Pflanzenproduktion für den Klimaschutz, Modell-gestützte Szenarienanalyse zur Optimierung der Pflanzenproduktion für den Klimaschutz

Der menschengemachte Klimawandel bedroht langfristig die Stabilität der Ökosysteme des Planeten, und damit auch die Stabilität der menschlichen Gesellschaft durch Verknappung von Wasser, Nahrung und Lebensraum. Insbesondere die landwirtschaftliche Nahrungsmittelproduktion blickt einer ungewissen Zukunft entgegen und es besteht erheblicher Informationsbedarf hinsichtlich geeigneter Klimaschutzstrategien. Übergeordnetes Ziel des Vorhabens ist die Identifizierung von geeigneten Bewirtschaftungsmaßnahmen und betrieblichen Strategien zur Optimierung der Pflanzenproduktion im Sinne des Klimaschutzes. Das Projekt ModOKlim verfolgt dabei vorrangig folgende wissenschaftliche Ziele: (i) die verlässliche Reproduktion von räumlichen und zeitlichen Mustern der Produktivität landwirtschaftlicher Kulturen in Deutschland über die vergangenen 30 Jahre mit Hilfe von Agrarökosystemmodellen, (ii) die deterministische Projektion der Ertragsaussichten und damit verbundener THG-Emissionen landwirtschaftlicher Kulturen in Deutschland, (iii) die Szenarienanalyse mit Hilfe von biophysikalischen und ökonomischen Modellen zur Beurteilung von Erfolgsaussichten von Klimaschutzstrategien in Richtung von profitablen, klimaangepassten und artenreichen Anbausystemen und (iv) die Integration des aktuellsten Stands der Wissenschaft in Bezug auf die probabilistische Projektion von Extremwetterereignissen in die Projektionen der deterministischen Modelle. Im Rahmen des Arbeitspaketes 1 wird ein neuer Datensatz auf Basis des DWD-Kernensemble (17 Modellläufe aus den Szenarien RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5) erzeugt, der eine Frühjahrstrockenheit entsprechend den Beobachtungen der letzten Jahre enthält. Dieser Datensatz dient als Eingangsgröße aller im Projekt verwendeten Wirkmodelle. Die auf Basis dieser Daten berechnete Bodenfeuchte und weitere agrarmeteorologischen Parameter werden auf das Auftreten von ertragsrelevanten Extremwerten für verschiedene landwirtschaftliche Kulturen untersucht.

Modell-gestützte Szenarienanalyse zur Optimierung der Pflanzenproduktion für den Klimaschutz

Der menschengemachte Klimawandel bedroht langfristig die Stabilität der Ökosysteme des Planeten, und damit auch die Stabilität der menschlichen Gesellschaft durch Verknappung von Wasser, Nahrung und Lebensraum. Insbesondere die landwirtschaftliche Nahrungsmittelproduktion blickt einer ungewissen Zukunft entgegen und es besteht erheblicher Informationsbedarf hinsichtlich geeigneter Klimaschutzstrategien. Übergeordnetes Ziel des Vorhabens ist die Identifizierung von geeigneten Bewirtschaftungsmaßnahmen und betrieblichen Strategien zur Optimierung der Pflanzenproduktion im Sinne des Klimaschutzes. Das Projekt ModOKlim verfolgt dabei vorrangig folgende wissenschaftliche Ziele: (i) die verlässliche Reproduktion von räumlichen und zeitlichen Mustern der Produktivität landwirtschaftlicher Kulturen in Deutschland über die vergangenen 30 Jahre mit Hilfe von Agrarökosystemmodellen, (ii) die deterministische Projektion der Ertragsaussichten und damit verbundener THG-Emissionen landwirtschaftlicher Kulturen in Deutschland, (iii) die Szenarienanalyse mit Hilfe von biophysikalischen und ökonomischen Modellen zur Beurteilung von Erfolgsaussichten von Klimaschutzstrategien in Richtung von profitablen, klimaangepassten und artenreichen Anbausystemen und (iv) die Integration des aktuellsten Stands der Wissenschaft in Bezug auf die probabilistische Projektion von Extremwetterereignissen in die Projektionen der deterministischen Modelle. Im Rahmen des Arbeitspaketes 1 wird ein neuer Datensatz auf Basis des DWD-Kernensemble (17 Modellläufe aus den Szenarien RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5) erzeugt, der eine Frühjahrstrockenheit entsprechend den Beobachtungen der letzten Jahre enthält. Dieser Datensatz dient als Eingangsgröße aller im Projekt verwendeten Wirkmodelle. Die auf Basis dieser Daten berechnete Bodenfeuchte und weitere agrarmeteorologischen Parameter werden auf das Auftreten von ertragsrelevanten Extremwerten für verschiedene landwirtschaftliche Kulturen untersucht.

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