Description: Neuere Forschungsarbeiten zeigen, dass das Wissen darüber fehlt, wie Lernvorgänge über komplexe Vorgänge wie Klimawandel auf landwirtschaftlichen Betrieben tatsächlich ablaufen. Es ist unklar, wie schnell die Anpassung an diese Vorgänge abläuft. Deshalb wird dieses Teilprojekt das Wissen über Lernstrategien und Verhaltensweisen von landwirtschaftlichen Betrieben erweitern. Es ist geplant, verschiedene Lern-Algorithmen im Modell zu implementieren (rationale Erwartungen, adaptive Erwartungen, Bayessches Lernen) und ihren Effekt auf das modellierte Verhalten zu vergleichen. Jedoch ist die empirische Basis für diese Methoden noch schwach. Dieses Defizit soll durch empirische Felduntersuchungen geschlossen werden, unter anderem mit Studierenden, die mit landwirtschaftlicher Betriebslehre vertraut sind. Diese Experimente werden statistisch ausgewertet und zur Parametrisierung verschiedener Verhaltensweisen des entsprechenden Betriebsmodells verwendet. In ähnlicher Weise werden genauere Informationen über Risikoeinschätzung und -bewältigung in das Modell einbezogen, so dass Analysen des Verhaltens der Landwirte bei einem sich verändernden Klima möglich sind.
Types:
SupportProgram
Origins:
/Bund/UBA/UFORDAT
Tags:
Verhaltensmuster
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Einzelwirtschaftliche Wirkung
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Globale Erwärmung
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Agrarlandschaft
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Berufliche Fortbildung
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Bodenkunde
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Landwirtschaftlicher Betrieb
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Flächennutzung
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Betriebswirtschaft
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Feldstudie
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Management
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Mikroökonomie
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Modellversuch
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Ökonomische Analyse
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Risikoanalyse
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Risikominderung
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Statistische Analyse
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Agrarökonomie
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Globale Veränderung
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Klimaanpassung
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Nachhaltige Landnutzung
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Empirische Untersuchung
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Entscheidungsprozess
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Klimawandel
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Klimaanalyse
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Landwirtschaft
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Risikomanagement
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Strategische Aspekte
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Eintrittswahrscheinlichkeit
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Agrarmanagement
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Betriebsorganisation
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Lernmotivation
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Rationale Erwartung
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Adaptive Erwartung
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Zeitverlauf
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Bayessche Entscheidungsregel
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Region:
Hessen
Bounding boxes:
10.779° .. 10.779° x 52.01702° .. 52.01702°
License: cc-by-nc-nd/4.0
Language: Deutsch
Organisations
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Deutsche Forschungsgemeinschaft (Geldgeber*in)
-
Helmholtz Zentrum München - Deutsches Forschungszentrum für Gesundheit und Umwelt GmbH, Institut für Bodenökologie (IBOE) (Mitwirkende)
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Justus-Liebig-Universität Gießen, Institut für Betriebslehre der Agrar- und Ernährungswirtschaft (Betreiber*in)
-
Umweltbundesamt (Bereitsteller*in)
-
Universität Hohenheim, Institut für Agrar- und Sozialökonomie in den Tropen und Subtropen, Fachgebiet Ökonomik der Landnutzung in den Tropen und Subtropen (Josef G. Knoll Professur) (490e) (Mitwirkende)
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Universität Hohenheim, Institut für Bodenkunde und Standortslehre, Fachgebiet Biogeophysik (Mitwirkende)
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Universität Hohenheim, Institut für Bodenkunde und Standortslehre, Fachgebiet Bodenbiologie (Mitwirkende)
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Universität Hohenheim, Institut für Kulturpflanzenwissenschaften (340), Fachgebiet Düngung und Bodenstoffhaushalt (340i) (Mitwirkende)
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Universität Hohenheim, Institut für Landschafts- und Pflanzenökologie, Fachgebiet Pflanzenökologie und Ökotoxikologie (320b) (Mitwirkende)
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Universität Hohenheim, Institut für Landwirtschaftliche Betriebslehre, Fachgebiet Produktionstheorie und Ressourcenökonomik im Agrarbereich (Mitwirkende)
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Universität Hohenheim, Institut für Physik und Meteorologie (Mitwirkende)
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Universität Hohenheim, Institut für Tropische Agrarwissenschaften (Hans-Ruthenberg-Institut), Fachgebiet Pflanzenbau in den Tropen und Subtropen (490e) (Mitwirkende)
Time ranges:
2012-02-01 - 2015-01-31
Alternatives
-
Language: Englisch/English
Title: P7: Microeconomic analysis of land use management under climate change with emphasis on risk and learning
Description: Recent research has shown that there is lack of knowledge on how learning with respect to complex issues, such as climate change, actually takes place on farms. The rate of adaptation to a changed environment is unclear. Thus, this project period will extend the knowledge about learning strategies and the behaviour of farms. It is intended to implement different learning methods into the model (rational expectations, adaptive expectations, Bayesian updating) and to compare their effects on modelled behaviour. However, the empirical bases for these methods are weak. This deficit shall be closed by empirical investigations in the field as well as experiments with students who are familiar with farm management. These experiments allow for statistical analyses of different behaviour which will be used for the parameterisation of the corresponding farm models. Similarly, specific information on risk assessment and handling will be included in the model to facilitate analyses of farmers' behaviour under a changing climate.
https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1041434
Resources
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