Description: Dieses Projekt trägt zu einem besseren Verständnis der Bestimmungsfaktoren für raum-zeitliche Dynamiken in der Struktur und Komposition von Landschaften (inkl. Nutzpflanzen, Wälder, und Weideflächen) bei. Basierend auf landsystemtheoretischen Überlegungen untersuchen wir die Bedeutung und Interaktion ökonomischen Wandels, von Agrarmärkten und Infrastrukturinvestitionen sowie verbundene Risiken und Politikmaßnahmen auf unterschiedlichen Skalenebenen. In enger Kooperation mit naturwissenschaftlichen Projekten werden Indikatoren der Landschaftsdynamik und ihre Zusammenhänge mittels multivariater ökonometrischer Methoden (inkl. maschinellem Lernen) analysiert.
Types:
SupportProgram
Origins:
/Bund/UBA/UFORDAT
Tags:
Agrarpolitik
?
Nutzpflanze
?
Waldfläche
?
Agrarmarkt
?
Agrarökonomie
?
Agrarsoziologie
?
Künstliche Intelligenz
?
Garten- und Landschaftsbau
?
Weideland
?
Investition
?
Region:
Lower Saxony
Nordrhein-Westfalen
Bounding boxes:
9.16667° .. 9.16667° x 52.83333° .. 52.83333°
6.76339° .. 6.76339° x 51.21895° .. 51.21895°
License: cc-by-nc-nd/4.0
Language: Deutsch
Organisations
-
Georg-August-Universität Göttingen, Fakultät für Agrarwissenschaften, Department für Agrarökonomie und Rurale Entwicklung, Abteilung Management der Agrar- und Ernährungswirtschaft (Projektverantwortung)
-
Umweltbundesamt (Bereitstellung)
-
Universität Bonn, Institut für Lebensmittel- und Ressourcenökonomik (ILR), Professur Wirtschafts- und Agrarpolitik (Projektverantwortung)
-
Universität Bonn, Zentrum für Entwicklungsforschung (Projektverantwortung)
Time ranges:
2022-01-01 - 2025-08-17
Alternatives
-
Language: Englisch/English
Title: Sub project A06: Processes and determinants of climate-relevant landscape configurations
Description: This project seeks to advance the understanding of the determinants of spatiotemporal dynamics in landscape configuration and composition, including crops, forests, and grasslands. Considering the broad range of theories of land system change, we explore relevance of and interaction between economic trends, agricultural market dynamics, infrastructure investments, and related risks and policies at various administrative scales. In close collaboration with natural science projects we generate metrics of landscape dynamics and analyze related drivers and their interaction/interrelation using multivariate econometric methods combined with machine learning techniques.
https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1138946
Resources
Status
Quality score
- Overall: 0.46
-
Findability: 0.50
- Title: 0.01
- Description: 0.01
- Identifier: false
- Keywords: 1.00
- Spatial: RegionIdentified (1.00)
- Temporal: true
-
Accessibility: 0.67
- Landing page: Specific (1.00)
- Direct access: false
- Publicly accessible: true
-
Interoperability: 0.00
- Open file format: false
- Media type: false
- Machine-readable metadata: false
- Machine-readable data: false
-
Reusability: 0.67
- License: ClearlySpecifiedAndFree (1.00)
- Contact info: false
- Publisher info: true
Accessed 1 times.