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LaForeT · R² | Landschaftsmodellierung und Politikszenarien

Die Modellierung zukünftiger Landschaften wird gewöhnlich als bestmögliche Annäherung an die Wirklichkeit durchgeführt, um so wahrscheinliche oder mögliche zukünftige Realitäten zum Zweck der Politikberatung abzuleiten. In diesem Modellansatz zielen wir darauf hin, zwei mögliche Zukunftsszenarien innerhalb der gewählten Szenariokombinationen zu modellieren:

  • eine wahrscheinliche Entwicklung der (Wald-)Landschaften basierend auf historischen Verläufen und
  • ein mögliches Zukunftsszenario für diese Landschaften, falls zu irgendeinem Zeitpunkt innerhalb des Simulationszeitraumes Landschafts-Restoration implementiert werden würde.

Dies ist von zunehmender Bedeutung für kurz- bis langfristige Ziele wie bspw. die Agenda 2030, die Bonn Challenge 2030 und das Pariser Abkommen, welche durch Klimawandel und Bevölkerungsentwicklung bis zum Ende des Jahrhunderts vor großen Herausforderungen stehen. Im Zusammenhang mit Wäldern tauchen viele Fragen auf, wovon wir uns auf die folgenden konzentrieren:

  • Wie werden Klimawandel und Bevölkerungsentwicklung die Waldausdehnung bis 2100 beeinflussen, gesetzt, dass ein SSP2-4.5 Szenario zu Grunde liegt?
  • Wo wird es Wald-Landnutzungskonflikte in verschiedenen Waldschutz-Szenarien geben?
  • Welche potentiellen ökologischen und ökonomischen Auswirkungen haben zukünftige Waldflächen?

Wir versuchen, verschiedene wahrscheinliche Entwicklungen der Landschaftskomposition mittels einer dynamischen, jährlichen Simulation aufzuzeigen, (das bedeutet je Zeitschritt/Jahr wird eine Landnutzungskarte erstellt, die wiederum auf der Landnutzung des vorangegangenen Zeitschritts basiert). Für diese Szenario-Simulation benutzen wir eine neuerstellte Version des probabilistischen Models PCRaster Land Use Change (PLUC; Verstegen et al. 2012), das wir „LAFORET-PLUC-BE“ (LPB) nennen [Landscape Forestry in the tropics – PCRaster Land Use Change – Biogeographic & Economic model].

Dieses Modell wird zusätzlich die ökologischen (Kohlenstoffspeicherung durch Wälder, Waldfragmentierung) und ökonomischen Auswirkungen (Opportunitätskosten) darstellen. Unsere Modellierung fokussiert sich auf kleinbäuerliche Landnutzungsdynamiken durch Verwendung eines räumlichen Maßstabs von 1 Hektar.

Die 36 ursprünglichen LaForeT-Landschaftskacheln fassen wir basierend auf geographischen und administrativen Systemgrenzen in acht Modellregionen zusammen. Aufgrund des länderübergreifenden Ansatzes verwenden wir hauptsächlich globale Datensätze zwecks Vergleichbarkeit, aber wir nutzen die empirischen LaForeT-Daten aus den verschiedenen Arbeitspakten, um regionale Bedingungen darzustellen, unter Anderem bspw. die Nachfrage nach Anbauflächen und Ertrag. Die LPB-Modellentwicklung erfolgt in drei Stufen, wobei jeweils ausgewählte Landschaften und Modellregionen länderübergreifend verglichen werden sollen.

Die Ergebnisse umfassen zwei unterschiedliche Datensätze. Der erste besteht aus den direkten LPB- Modellierungsergebnissen, welche die mit höchster Wahrscheinlichkeit eintretende Landschaftskonfiguration auf Basis der getroffenen Vermutungen und Annäherungen in den gewählten komplexen Szenario-Kombinationen darstellen. Zusätzlich zu diesen Ergebnissen wird ein zweites Set an Landschaftssimulationen durch das neu entwickelte „Restoration Area Potential“-Modul [RAP] produziert. Dieses simuliert die Restorations-Möglichkeiten pro Zeitschritt auf Basis der zuvor produzierten höchstwahrscheinlichen Landschaftszusammensetzung.

Beide Ergebnis-Sets zusammengenommen ermöglichen es uns, für die angewendeten Szenario-Kombinationen ein vollständiges Bild abzuleiten. Einerseits, was möglicherweise in diesen Landschaften und Regionen geschieht, wenn keine Maßnahmen getroffen werden, um sich an wechselnde Umstände anzupassen. Zum anderen für die angewandte Landschaftsplanung, wie diese (Wald-)Landschaften restauriert werden könnten und welche Kosten aufgebracht werden müssten, um lokale Anwohner für Ausfälle oder Anpassungen zu entschädigen. Diese Ergebnisse sollen dann Politik und Institutionen - vor dem Hintergrund kurz- bis langfristiger Informationen- ermächtigen, Vorgehensweisen abzuleiten, die sowohl abwärts wie auch aufwärts gerichtet sind. Dieser Ansatz könnte zukünftig dann als „Werkzeugkiste“ auf weitere Regionen der Welt angewandt werden, die ähnliche Problemstellungen inne haben.

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