Von der Digitalisierung in der Landwirtschaft werden sich viele Vorteile für den landwirtschaftlichen Sektor versprochen. Dazu gehören unter anderem die Erhöhung der Produktivität, der Lebensmittelqualität, des Tierwohls sowie des Einkommens der landwirtschaftlichen Betriebe bei gleichzeitiger Reduzierung negativer Externalitäten der landwirtschaftlichen Produktion durch den Einsatz digitaler Technologien. Dennoch sind die Nutzungsraten in der Landwirtschaft zum Teil deutlich geringer als erwartet, was, trotz der Vorteile, auch auf Barrieren bei der Verwendung der digitalen Technologien hindeutet. Die Fragen, welche Faktoren die Einführung digitaler Technologien in der Landwirtschaft beeinflussen sowie die Kosten und nutzerfreundliche Handhabung der Technologien gehören daher zu den vorrangigsten Handlungs- und Forschungsfeldern aus Sicht der Praxis und Wissenschaft. Deshalb sollen im Rahmen des Projektes folgende Forschungsfragen beantwortet werden: Was ist der aktuelle Stand der Diffusion und Verbreitung von Anwendungen der PAT bzw. digitaler Lösungen für die Landwirtschaft in Deutschland? Wie bewerten die Landwirte*innen die Reifegrade von Anwendungen der PAT bzw. digitaler Lösungen für die Landwirtschaft anhand eines entwickelten Reifegradbewertungsrahmen? Welche latenten Faktoren beeinflussen im Rahmen eines integrierten UTAUT-TTF Modell die Nutzungsabsicht für eine Pflanzenschutz-App? Welche Faktoren beeinflussen die konkrete Zahlungsbereitschaft in Euro für eine Pflanzenschutz-App? Wie hoch ist die Zahlungsbereitschaft für eine Drohnen-Serviceleistung zur Düngemittelkartierung? Welche Faktoren beeinflussen die Zahlungsbereitschaft für einen Drohnen-Serviceleistung zur Düngemittelkartierung? Die Beantwortung der Forschungsfragen ist somit nicht nur für das finanzielle Wohlergehen der Landwirte*innen von Relevanz, sondern hat auch eine gesellschaftliche und politische Bedeutung, da sie zur Erleichterung der Diffusion digitaler Technologien und der damit einhergehenden externen Vorteile beitragen kann. Die Ergebnisse sind dementsprechend für politische Entscheidungsträger*innen sowie Berater*innen von landwirtschaftlichen Betrieben aber auch für Entwickler*innen und Anbieter*innen von digitalen Lösungen in der Landwirtschaft von Bedeutung. Durch die methodisch innovativen Ansätze sind die Ergebnisse auch für Wissenschaftler*innen von Interesse.
Der Zukunftsbetrieb schafft es die Daten seines Betriebs und der Umwelt so zu erfassen, zu bündeln und als Entscheidungsgrundlage zu nutzen, dass er das ökologische, soziale und regionalökonomische Optimum erreicht. Dafür möchten wir mit diesem Projekt die Grundlage schaffen. Ziel ist es, auf dem potenziellen Zukunftsbetrieb, welcher mit seinem Standort in Brandenburg bereits jetzt spürbar vom Klimawandel betroffen ist, einen Prototypen für die integrierte Datenerhebung, -vernetzung und -auswertung zu entwickeln, welcher zukünftig auf andere Betriebe übertragbar ist. Dieses Ziel erreichen wir, indem wir die komplexen Zusammenhänge von Boden, Wasser, Biodiversität, (Mikro-)Klima, Tieren und Bewirtschaftungsformen mithilfe von digitalen Instrumenten messen, mittels Mobilfunks verfügbar machen, die Messungen u.a. durch künstliche Intelligenz (KI) auswerten und mithilfe geeigneter Bewertungssystematiken monetär bewerten. Die Erkenntnisse sollen für die zukünftige Landnutzung in Deutschland zugänglich gemacht und darüber hinaus öffentlich diskutiert werden, um die Basis für die weitere Transformation hin zu einer nachhaltigen Landwirtschaft zu schaffen. Derzeit gehen viele negative und positive Effekte der Land- und Ernährungswirtschaft als Externalitäten nicht in die betriebliche Kostenrechnung der Produzenten ein. So bilden die Marktpreise nicht die Realität für Mensch und Umwelt ab. Eine monetäre Bewertung der Externalitäten und die integrierte Darstellung mit allen wesentlichen Daten des Betriebs und seiner Umwelt hilft LandwirtInnen gute Entscheidungen zu treffen und gibt VerbraucherInnen die notwendige Transparenz bei der Kaufentscheidung, da zukünftig ein Preis alle wesentlichen Kosten und Wertbeiträge abbilden könnte. Das Projekt nutzt die Digitalisierung, um ökologisch vorteilhafte Anbausysteme bewert-, plan- und umsetzbar zu machen. Ein solcher integrativer Ansatz zahlt direkt auf die Empfehlungen der Zukunftskommission Landwirtschaft ein.
Der Zukunftsbetrieb schafft es die Daten seines Betriebs und der Umwelt so zu erfassen, zu bündeln und als Entscheidungsgrundlage zu nutzen, dass er das ökologische, soziale und regionalökonomische Optimum erreicht. Dafür möchten wir mit diesem Projekt die Grundlage schaffen. Ziel ist es, auf dem potenziellen Zukunftsbetrieb, welcher mit seinem Standort in Brandenburg bereits jetzt spürbar vom Klimawandel betroffen ist, einen Prototypen für die integrierte Datenerhebung, -vernetzung und -auswertung zu entwickeln, welcher zukünftig auf andere Betriebe übertragbar ist. Dieses Ziel erreichen wir, indem wir die komplexen Zusammenhänge von Boden, Wasser, Biodiversität, (Mikro-)Klima, Tieren und Bewirtschaftungsformen mithilfe von digitalen Instrumenten messen, mittels Mobilfunks verfügbar machen, die Messungen u.a. durch künstliche Intelligenz (KI) auswerten und mithilfe geeigneter Bewertungssystematiken monetär bewerten. Die Erkenntnisse sollen für die zukünftige Landnutzung in Deutschland zugänglich gemacht und darüber hinaus öffentlich diskutiert werden, um die Basis für die weitere Transformation hin zu einer nachhaltigen Landwirtschaft zu schaffen. Derzeit gehen viele negative und positive Effekte der Land- und Ernährungswirtschaft als Externalitäten nicht in die betriebliche Kostenrechnung der Produzenten ein. So bilden die Marktpreise nicht die Realität für Mensch und Umwelt ab. Eine monetäre Bewertung der Externalitäten und die integrierte Darstellung mit allen wesentlichen Daten des Betriebs und seiner Umwelt hilft LandwirtInnen gute Entscheidungen zu treffen und gibt VerbraucherInnen die notwendige Transparenz bei der Kaufentscheidung, da zukünftig ein Preis alle wesentlichen Kosten und Wertbeiträge abbilden könnte. Das Projekt nutzt die Digitalisierung, um ökologisch vorteilhafte Anbausysteme bewert-, plan- und umsetzbar zu machen. Ein solcher integrativer Ansatz zahlt direkt auf die Empfehlungen der Zukunftskommission Landwirtschaft ein.
Der Zukunftsbetrieb schafft es die Daten seines Betriebs und der Umwelt so zu erfassen, zu bündeln und als Entscheidungsgrundlage zu nutzen, dass er das ökologische, soziale und regionalökonomische Optimum erreicht. Dafür möchten wir mit diesem Projekt die Grundlage schaffen. Ziel ist es, auf dem potenziellen Zukunftsbetrieb, welcher mit seinem Standort in Brandenburg bereits jetzt spürbar vom Klimawandel betroffen ist, einen Prototypen für die integrierte Datenerhebung, -vernetzung und -auswertung zu entwickeln, welcher zukünftig auf andere Betriebe übertragbar ist. Dieses Ziel erreichen wir, indem wir die komplexen Zusammenhänge von Boden, Wasser, Biodiversität, (Mikro-)Klima, Tieren und Bewirtschaftungsformen mithilfe von digitalen Instrumenten messen, mittels Mobilfunks verfügbar machen, die Messungen u.a. durch künstliche Intelligenz (KI) auswerten und mithilfe geeigneter Bewertungssystematiken monetär bewerten. Die Erkenntnisse sollen für die zukünftige Landnutzung in Deutschland zugänglich gemacht und darüber hinaus öffentlich diskutiert werden, um die Basis für die weitere Transformation hin zu einer nachhaltigen Landwirtschaft zu schaffen. Derzeit gehen viele negative und positive Effekte der Land- und Ernährungswirtschaft als Externalitäten nicht in die betriebliche Kostenrechnung der Produzenten ein. So bilden die Marktpreise nicht die Realität für Mensch und Umwelt ab. Eine monetäre Bewertung der Externalitäten und die integrierte Darstellung mit allen wesentlichen Daten des Betriebs und seiner Umwelt hilft LandwirtInnen gute Entscheidungen zu treffen und gibt VerbraucherInnen die notwendige Transparenz bei der Kaufentscheidung, da zukünftig ein Preis alle wesentlichen Kosten und Wertbeiträge abbilden könnte. Das Projekt nutzt die Digitalisierung, um ökologisch vorteilhafte Anbausysteme bewert-, plan- und umsetzbar zu machen. Ein solcher integrativer Ansatz zahlt direkt auf die Empfehlungen der Zukunftskommission Landwirtschaft ein.
Der Zukunftsbetrieb schafft es die Daten seines Betriebs und der Umwelt so zu erfassen, zu bündeln und als Entscheidungsgrundlage zu nutzen, dass er das ökologische, soziale und regionalökonomische Optimum erreicht. Dafür möchten wir mit diesem Projekt die Grundlage schaffen. Ziel ist es, auf dem potenziellen Zukunftsbetrieb, welcher mit seinem Standort in Brandenburg bereits jetzt spürbar vom Klimawandel betroffen ist, einen Prototypen für die integrierte Datenerhebung, -vernetzung und -auswertung zu entwickeln, welcher zukünftig auf andere Betriebe übertragbar ist. Dieses Ziel erreichen wir, indem wir die komplexen Zusammenhänge von Boden, Wasser, Biodiversität, (Mikro-)Klima, Tieren und Bewirtschaftungsformen mithilfe von digitalen Instrumenten messen, mittels Mobilfunks verfügbar machen, die Messungen u.a. durch künstliche Intelligenz (KI) auswerten und mithilfe geeigneter Bewertungssystematiken monetär bewerten. Die Erkenntnisse sollen für die zukünftige Landnutzung in Deutschland zugänglich gemacht und darüber hinaus öffentlich diskutiert werden, um die Basis für die weitere Transformation hin zu einer nachhaltigen Landwirtschaft zu schaffen. Derzeit gehen viele negative und positive Effekte der Land- und Ernährungswirtschaft als Externalitäten nicht in die betriebliche Kostenrechnung der Produzenten ein. So bilden die Marktpreise nicht die Realität für Mensch und Umwelt ab. Eine monetäre Bewertung der Externalitäten und die integrierte Darstellung mit allen wesentlichen Daten des Betriebs und seiner Umwelt hilft LandwirtInnen gute Entscheidungen zu treffen und gibt VerbraucherInnen die notwendige Transparenz bei der Kaufentscheidung, da zukünftig ein Preis alle wesentlichen Kosten und Wertbeiträge abbilden könnte. Das Projekt nutzt die Digitalisierung, um ökologisch vorteilhafte Anbausysteme bewert-, plan- und umsetzbar zu machen. Ein solcher integrativer Ansatz zahlt direkt auf die Empfehlungen der Zukunftskommission Landwirtschaft ein.
Der Zukunftsbetrieb schafft es die Daten seines Betriebs und der Umwelt so zu erfassen, zu bündeln und als Entscheidungsgrundlage zu nutzen, dass er das ökologische, soziale und regionalökonomische Optimum erreicht. Dafür möchten wir mit diesem Projekt die Grundlage schaffen. Ziel ist es, auf dem potenziellen Zukunftsbetrieb, welcher mit seinem Standort in Brandenburg bereits jetzt spürbar vom Klimawandel betroffen ist, einen Prototypen für die integrierte Datenerhebung, -vernetzung und -auswertung zu entwickeln, welcher zukünftig auf andere Betriebe übertragbar ist. Dieses Ziel erreichen wir, indem wir die komplexen Zusammenhänge von Boden, Wasser, Biodiversität, (Mikro-)Klima, Tieren und Bewirtschaftungsformen mithilfe von digitalen Instrumenten messen, mittels Mobilfunks verfügbar machen, die Messungen u.a. durch künstliche Intelligenz (KI) auswerten und mithilfe geeigneter Bewertungssystematiken monetär bewerten. Die Erkenntnisse sollen für die zukünftige Landnutzung in Deutschland zugänglich gemacht und darüber hinaus öffentlich diskutiert werden, um die Basis für die weitere Transformation hin zu einer nachhaltigen Landwirtschaft zu schaffen. Derzeit gehen viele negative und positive Effekte der Land- und Ernährungswirtschaft als Externalitäten nicht in die betriebliche Kostenrechnung der Produzenten ein. So bilden die Marktpreise nicht die Realität für Mensch und Umwelt ab. Eine monetäre Bewertung der Externalitäten und die integrierte Darstellung mit allen wesentlichen Daten des Betriebs und seiner Umwelt hilft LandwirtInnen gute Entscheidungen zu treffen und gibt VerbraucherInnen die notwendige Transparenz bei der Kaufentscheidung, da zukünftig ein Preis alle wesentlichen Kosten und Wertbeiträge abbilden könnte. Das Projekt nutzt die Digitalisierung, um ökologisch vorteilhafte Anbausysteme bewert-, plan- und umsetzbar zu machen. Ein solcher integrativer Ansatz zahlt direkt auf die Empfehlungen der Zukunftskommission Landwirtschaft ein.
Es soll untersucht werden, wie man die Waldverluste in den Tropen erklären kann und welche Maßnahmen in der Vergangenheit zu einer Verminderung der Entwaldung geführt haben. Dazu sollen Faktoren identifiziert werden, die die Entwaldung beeinflussen, und anschließend soll ihr öknomischer Einfluss ermittelt werden. Um den Einfluss solcher Faktoren besser zu verstehen, sind Referenzszenarien notwendig, die zeigen, wie sich die Entwaldung entwickelt hätte, wenn diese Faktoren keine Rolle gespielt hätten (Baseline- oder Business-as-usual-Szenarien). Durch den Vergleich der beobachteten Entwaldung mit den Referenzszenarien können die Veränderungen der sozialen Kosten von durch Entwaldung verursachten Kohlenstoffemissionen und die wirtschaftlichen Auswirkungen auf die Qualität der Lebensräume ableite werden. Das Projekt schlägt vor, mithilfe moderner Landnutzungsmodelle globale Referenzszenarien für die tropische Entwaldung zu modellieren. Dazu werden Modellierungen für 26 tropische Länder einbezogen, welche in der Vergangenheit 90% der globalen Entwaldung repräsentierten. Außerdem dieser Modellierungsansatz weiterentwickelt werden, um den Einfluss bestimmter Schutzmaßnahmen auf regionaler Ebene zu analysieren, und dafür sollen Beispiele aus Ecuador verwendet werden. Zur Bewertung der wirtschaftlichen Konsequenzen der Veränderungen der Entwaldung sollen die gesparten oder zusätzlichen sozialen Kosten für Kohlenstoffemissionen sowie die notwendigen Kosten für die Wiederherstellung des Tropenwaldes herangezogen werden. Wir nehmen an, dass moderne Landnutzungsmodelle, die die verschiedenen Zukunftserwartungen der Landnutzer berücksichtigen können, unabhängige Referenzszenarien liefern und verlässliche wirtschaftliche Bewertungen ermöglichen können.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 233 |
| Land | 5 |
| Zivilgesellschaft | 1 |
| Type | Count |
|---|---|
| Bildmaterial | 1 |
| Ereignis | 3 |
| Förderprogramm | 197 |
| Text | 27 |
| unbekannt | 10 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 37 |
| offen | 201 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 203 |
| Englisch | 73 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Datei | 4 |
| Dokument | 16 |
| Keine | 187 |
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| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 238 |
| Lebewesen und Lebensräume | 238 |
| Luft | 238 |
| Mensch und Umwelt | 238 |
| Wasser | 238 |
| Weitere | 230 |