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Found 393 results.

Bevölkerungswachstum und Umweltnutzung. Eine ökonomische Perspektive

In der vorliegenden Habilitationsschrift wird der Zusammengang von Bevölkerungswachstum und Umweltproblemen untersucht. Diese Thematik wird bislang in der umweltökonomischen Literatur kaum behandelt. Eine Ursache hierfür ist die Komplexität der Beziehungen zwischen Bevölkerungsentwicklung und Umweltproblemen. Anhand historischer und aktueller empirisch-deskriptiver Analysen wird zu klären versucht, inwieweit Bevölkerungswachstum durch die wirtschaftliche Entwicklung beeinflusst wird, und wie diese beiden Veränderungen die Inanspruchnahme der Umwelt als Schadstoffaufnahmemedium bestimmen. Eine Analyse der Theoriegeschichte zum Verhältnis von Natur und Bevölkerung und die Diskussion positiver und normativer ökonomischer Theorien der Fertilität zeigen die Möglichkeiten und Grenzen ökonomischer Modelle zur Erklärung und Beurteilung der Bevölkerungsentwicklung und der dadurch möglicherweise hervorgerufenen Umweltprobleme.

Nashornwilderei im Kruger-Nationalpark

Der Kruger-Nationalpark beherbergte 2008 insgesamt 11.000 Nashörner, heute sind es nur noch 2.000. Ab den 1960er-Jahren war der Bestand – insbesondere der des südlichen Breitmaulnashorns (Ceratotherium simum simum) – stark angewachsen, bevor ein deutlicher Rückgang besonders zwischen 2011 und 2022 einsetzte. Die vorliegende Studie zielt darauf ab, die Schutzmaßnahmen des Nationalparks aus institutionenökonomischer Perspektive zu untersuchen. Wachstum und Rückgang der Nashornpopulation im Kruger-Nationalpark werden analysiert, um die Parkverwaltung bei zukünftigen Managemententscheidungen zu unterstützen. Dabei wird eine historische Analyse der Jahrbücher des Parks durchgeführt, um Nashörner als natürliche Ressourcen zu betrachten und Wirtschaftsmodelle auf deren Populationsgröße anzuwenden. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass ein Management der Nashörner als natürliches Gut und Wirtschaftsfaktor entscheidend sein könnte, um diese Art dauerhaft zu schützen.

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.

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.

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

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. Ziel des Arbeitspakets 1 ist die Analyse des Auftretens ertragsrelevanter Extremwetter für landwirtschaftliche Kulturen in Vergangenheit und Zukunft. Mit Hilfe eines objekt-orientierten Ansatzes basierend auf Radardaten wird am KIT untersucht, bei welchen Umgebungsbedingungen sich schaden-relevante Hagelstürme bilden und wie sich diese Bedingungen in einem zukünftigen Klima verändern. Durch den objekt-orientierten Ansatz und Verfahren des maschinellen Lernens werden robustere Trendaussagen erwartete im Vergleich zu den bisher verwendeten Methoden.

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. 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. Ziel des Arbeitspakets 5 ist die Optimierung der Anbaudiversifizierung unterschiedlicher Kulturen und Sorten für den Klimaschutz unter besonderer Berücksichtigung der Widerstandfähigkeit gegen Extremwetter. Hierzu werden die Zusammenhänge zwischen Wetterereignissen, Erträgen und Klimawirkungen mit Hilfe statistischer Methoden abgebildet und mit Hilfe von landwirtschaftlichen Betriebsmodellen optimale Anbauverhältnisse für verschiedene Standorte und Betriebstypen (z.B. konventionell, ökologisch; Marktfrucht, Milchvieh) unter verschiedenen Klimaszenarien abgeleitet.

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. Ziel des Arbeitspakets 2 ist die Erarbeitung einer Methode zur konsistenten Darstellung von deterministischen und probabilistischen Modellergebnissen und einer methodenübergreifenden Quantifizierung der Ertragsveränderungen. Arbeitspaket 4 erarbeitet ein Bild über die Verteilung der Zusatzbewässerung in Deutschland. Ziel des Arbeitspaketes 6 ist es, mit einem deterministischen Modell die Ertragsveränderungen und die damit verbundenen THG-Emissionen sowie andere Ökosystemleistungen unter verschiedenen Klima- und Bewirtschaftungsszenarien zu simulieren.

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.

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.

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