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a) A B C D E b) + (>>) + - (-) + + (+) - + + Das Syndromkonzept Werkzeuge und Methoden der Syndromanalyse und Syndrommodellierung Teil 4: Werkzeuge Gliederung Teil 3 • Syndromanalyse • Hypothesenbildung • Syndromdiagnose • Syndromprognose • Fuzzy Logik • Fallstudienintegration - Generalisierung im Syndromkonzept • Syndrommodellierung • Qualitative Differentialgleichungen • Kopplung von Syndromen • Diskussion Lernziele • Kennenlernen der grundlegenden Methoden der Syndromanalyse und Syndrommodellierung mit quantitativen (indikatorbasiert) und qualitativen Informationen • Verständnis für grundlegende Konzepte der Fuzzy Logik • Verständnis für die möglichen Verknüpfungen von Syndromen Syndromanalyse Das RAUBBAU-SYNDROM Raubbau an natürlichen Ökosystemen • zunehmende Übernutzung biolog. Ressourcen (terrestrische & marine Ökosysteme) • Überschreiten der natürlichen Regenerationsfähigkeit • motiviert durch gesellschaftliche und wirtschaftspolitische Entwicklungen Beispiel: • globale Stammholzexploitation Syndromfolgen: Konversion und Degradation artspezifischer Lebensräume regionale Reduzierung der genetischen und Artenvielfalt Erosion, morphologische Änderungen regionale und globale Klimaänderungen Syndromanalyse 1. Hypothesenbildung Inspektion Musterhypothese Syndromanalyse Syndromanalyse 1. Hypothesenbildung syndromspezifisches Beziehungsgeflecht Inspektion Zusammenhangswissen Musterhypothese semi-formale Beschreibung Beispiele für Kausalaussagen „Je intensiver die Landwirtschaft, desto höher die Bodendegradation“ oder graphisch dargestellt: Intensivierung der Landwirtschaft Bodendegradation „Je ärmer die Bevölkerung, desto stärker wird von niedrigem Niveau aus landwirtschaftlich intensiviert.“ oder graphisch dargestellt: Verarmung Intensivierung der Landwirtschaft Wechselwirkungen zwischen Symptomen und deren Symbolisierung Wechselwirkung B ist eine monoton steigende Funktion von A B ist eine monoton fallende Funktion von A B ist eine unbekannte Funktion von A Differential Gleichung Monotonie B f A f 0 A B f A f 0 A B f A unbekannt B ist Summe aus einer monoton steigenden Funktion von A und einer monoton steigenden Funktion von C B f A g C f g 0, 0 A C B ist Summe aus einer monoton steigenden Funktion von A und einer monoton fallende Funktion von C B f A g C f g 0, 0 A C Symbol ? Qualitative Informationen aus Fallstudien Beispielhafte Aussage aus einer Fallstudie: Southern Ghana; Gyasi et al. (1995): Production pressure and environmental change in the forest-savannah zone of Southern Ghana. Global Environmental Change, 5(4):p.355-366. “The continuous cropping has led to noticeable soil impoverishment and decreased crop yields” (p.359) Quality of Resource (? , ) “As the population increases the quality of the environment is likely to decline, as are earnings and living standards. 25% of the households already could no longer adequately feed themselves with the produce from their farms” (p.363) Income per Capita (<N , ) Syndromanalyse 2. Syndromdiagnose syndromspezifisches Beziehungsgeflecht Syndromanalyse 2. Syndromdiagnose syndromspezifisches Beziehungsgeflecht TOOLBOX globale Datensätze GIS Fuzzy-Logik Fallstudien qualitative Modellierung Syndromanalyse 2. Syndromdiagnose syndromspezifisches Beziehungsgeflecht TOOLBOX globale Datensätze GIS Fuzzy-Logik Fallstudien qualitative Modellierung Disposition Syndromanalyse Disposition-Entscheidungsbaum hohe Disposition für das RAUBBAU-SYNDROM Syndromanalyse Disposition-Entscheidungsbaum gut erreichbarer Wald Hohe Disposition für das RAUBBAU-SYNDROM Syndromanalyse Disposition-Entscheidungsbaum gut erreichbarer Wald hohe Waldbestandsdichte hohe Disposition für das RAUBBAU-SYNDROM Syndromanalyse Disposition-Entscheidungsbaum gut erreichbarer Wald hohe Waldbestandsdichte hohe Disposition für das RAUBBAU-SYNDROM Fuzzy Logik “Herkömmliche” oder Boolsche Logik: • Wahrheitswert (Zugehörigkeitswert) von entweder 1 (wahr) oder 0 (falsch) Beispiel: • Wer gehört zur Gruppe der „alten Leute“? Fuzzy Logik “Herkömmliche” oder Boolsche Logik: • Zugehörigkeit zur Menge „alte Leute“ 1 0.5 0 20 40 60 80 Fuzzy Logik “Herkömmliche” oder Boolsche Logik: • Zugehörigkeit zur Menge „alte Leute“ • •• 1 ? 0.5 0 • • 20• 40 60 80 Fuzzy Logik “Herkömmliche” oder Boolsche Logik: • Zugehörigkeit zur Menge „alte Leute“ 1 0.5 0 nicht “alt” 20 “alt” 40 60 80 Fuzzy Logik Fuzzy Logik: • Wahrheitswert (Zugehörigkeitswert) zwischen 1 (komplett wahr) oder 0 (komplett falsch) Beispiel: • Wer gehört zur Gruppe der „alten Leute“? Fuzzy Logik Fuzzy Logik: • Zugehörigkeit zur Menge „alte Leute“ • •• • • • • “alt” nicht “alt” 0.5 •? • • • • • • 0 • • 20• 40 60 80 1 Fuzzy Logik Fuzzy Logik: • Zugehörigkeit zur Menge „alte Leute“ • •• • • • • “alt” nicht “alt” 0.5 •? • • • • • • 0 • • 20• 40 60 80 1 Fuzzy Logik Fuzzy Logik: • Zugehörigkeit zur Menge „alte Leute“ • •• • • • • “alt” nicht “alt” 0.5 • • • • • • • 0 • • 20• 40 60 80 1 Fuzzy Logik Fuzzy Logik: • Zugehörigkeit zur Menge „alte Leute“ • •• • • • • “alt” nicht “alt” 0.5 • • • • • • • 0 • • 20• 40 60 80 1 Fuzzy Logik Fuzzy Logik: • Zugehörigkeit zur Menge „alte Leute“ • •• • • • • “alt” nicht “alt” 0.5 • • • • • • • 0 • • 20• 40 60 80 1 Fuzzy Logik Boolsche Verschneidungsoperatoren: Fuzzy Logik Fuzzy Verschneidungsoperatoren: UND (minimum) ODER (maximum) Syndromanalyse Fuzzy-Logik - Verschneidung Kompensatorischer Fuzzy-UND-Operator: Dispositio n hoch gut erreichbarer Wald hohe Waldbestandsdichte Walderreichbarkeit Bestandsdichte eK 0.5 hoch , hoch Walderreic hbarkeit hoch Bestandsdi chte hoch Bestandsdi chte hoch Walderreic hbarkeit hoch Syndromanalyse Disposition-Entscheidungsbaum gut erreichbarer Wald hohe Waldbestandsdichte hohe Disposition für das RAUBBAU-SYNDROM Syndromanalyse Disposition-Entscheidungsbaum Biomassendichte gut erreichbarer Wald hohe Waldbestandsdichte hohe Disposition für das RAUBBAU-SYNDROM Fuzzy Logik Fuzzyfizierung Linguistische Variable Waldbestandsdichte hoch „hohe Waldbestandsdichte“ Variable ling .Kat. mit 0 1 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0 4 7 -2 Biomasse [kg C m ] Syndromanalyse Disposition-Entscheidungsbaum Biomassendichte gut erreichbarer Wald hohe Waldbestandsdichte hohe Disposition für das RAUBBAU-SYNDROM Syndromanalyse Disposition-Entscheidungsbaum Syndromanalyse Disposition-Entscheidungsbaum RAUBBAU-SYNDROM: Disposition Syndromanalyse 2. Syndromdiagnose syndromspez. BZG Disposition TOOLBOX globale Datensätze GIS Fuzzy-Logik Fallstudien qualitative Modellierung Intensität RAUBBAU-SYNDROM: Typenbestimmung Konversionstyp: • „clear cutting“ mit vollständiger Unterdrückung der natürlichen Sukzession Bodenverdichtung, Erosion, Verlust / Fragmentierung von Räuberhabitaten, Überpopulation von Herbivoren, Änderung der lokalen klimatischen Verhältnisse, etc. keine Regeneration des Ökosystems Degradationstyp: • begrenzte Berücksichtigung ökologischer Gegebenheiten (selektiver Einschlag in Art und Fläche) Verschiebung der Ökosystemstruktur, Biodiversitätsund Funktionsverluste, Ressourcenerschließung, etc. langsame Vernichtung des Ökosystems über Zwischenstadien (sekundär Wald) RAUBBAU-SYNDROM: Verlaufstypen RAUBBAU-SYNDROM: Intensität Intensität Übernutzung Politikversagen hoch Übernutzun g Politikver sagen min hoch , hoch Das SAHEL-SYNDROM Armutsgetriebene, landwirtschaftliche Übernutzung marginaler Standorte Teufelskreis: Verarmung Ausweitung landwirt. Aktivitäten Bodendegradation Ertragsverlust Verarmung Beispiele: • Überweidung in ariden & semi-ariden Regionen • Brandrodungswanderfeldbau in trop. & subtrop. Waldregionen Syndromfolgen: Übernutzung und Konversion von Ökosystemen zunehmende Bodendegradation weitere Verarmung der ländlichen Bevölkerung Verringerung der genetischen und Artenvielfalt Sahel-Syndrom Beziehungsgeflecht Verlust biosphärischer Senken BIOSPHÄRE Gen- und Artenverluste ATMOSPHÄRE Verstärkung biosphärischer Quellen HYDROSPHÄRE Verstärkter Treibhauseffekt Zunehmende Übernutzung der Vegetation Abflußänderungen auf Landflächen Süßwasserverknappung Regionaler und globaler Klimawandel Absinken des Grundwasserspiegels Konversion natürlicher Ökosysteme BEVÖLKERUNG Bevölkerungswachstum PEDOSPHÄRE Fertilitätsverlust (Humus, Nährstoffe) Ausweitung landwirtschaftlichWIRTSCHAFT genutzter Fläche Intensivierung der Landwirtschaft Bodenerosion Landflucht ? Verstärkte wirtschaftspolitische Regulierung Soziale und ökonomische Ausgrenzung: Verarmung Zunahme nationaler und internationaler sozialer und ökonomischer Disparitäten Emanzipation der Frau PSYCHOSOZIALE SPHÄRE Internationale Verschuldung Globalisierung der Märkte ? Wissens- und Technologietransfer Zunahme der internationalen Abkommen und Institutionen GESELLSCHAFT. ORGANISATION TECHNIK / WISSENSCHAFT SAHEL-SYNDROM: DispositionEntscheidungsbaum Fuzzy Logik basierte Abschätzung der Basisindikatorens Berechnung der Basisindikatoren mit Hilfe quantitativer Modelle Neuronal-Netz basiertes Pflanzenproduktivitätsmodell ungünstige Wachstumsbedingungen Bodenfertilität Temperatur GLOBALES Einstrahlung Wasserversorgung inkl. Bewässerung nichtausreichnde klimatischen Verhältnisse Pflanzenproduktivität schlechte Böden Hangneigung FAO Bodentyp KLIMA Nahrungsmittelproduktion für den Inlandsmarkt Hangneigung LEGENDE: Quantitatives Modell Raster (0.5°x 0.5°): Basisindikator Quantitative Daten lokale Daten linguistische Variable + Kategorie globale Daten hohe Disposition hohes Erosionsrisiko hohe sozio-ökonom. Disposition Nahrungsmittelimporte Modell zur Bestimmung des globalen Oberflächenabfluss hohe naturräumliche Disposition Marktdefizit vom Nahrungs mittelangebot Nahrungsmittelexporte hoher Anteil von Subsitenzlandwirtschaft Anteil der Beschäftigten in der Landwirtschaft Fehlen von Alternativen fuzzy-ODER Operator: Maximum komparativ fuzzy-UND Operators: Minimum kompensatorisch Zugehörigkeitswert Nationenauflösung: Daten Zugehörigkeitswert SAHEL-SYNDROM: Disposition Syndromanalyse Intensität eines Syndroms: 2 verschiedene Wege: 1. Indikatorbasierter Ansatz (ähnlich der Dispositionsbestimmung) spezifische Lösung für ausgewähltes Indikatoren-Set SAHEL-SYNDROM: Kern des Beziehungsgeflechts Bodendegradation Soil Degradation Landwirtschaftsintensität Rate der Bodendegr. Intensificationder of Intensivierung Landwirtschaft Agriculture Yield Ertrag Population Bevölkerung Armut Poverty Impovrishment Verarmung ++Population Bev. Wachstum Growth Zunehmende nationale & ökonomische Disparitäten Economic Disparities Syndromanalyse (indikatorbasiert) SAHEL-SYNDROM: Intensität 1 (Daten aus dem Zeitraum 1985-1992) Typische dynamische Eigenschaften des Syndroms: N Landwirtschaftliche Aktivität B Status der Bodendegradation dN f1 ( A), dt dB f ( N ), 2 dt A f3 ( N , B) A Anzahl der ländlichen Armen Kausalbeziehungen im Syndromkern f 2 f3 f 3 f1 A 0, N 0, B 0, N Für eine lineare Approximation für fi dN dt dB dt dA dt const. N B A 0 Syndromanalyse (indikatorbasiert) SAHEL-SYNDROM: Intensität 2 Evaluierung dieser Bedingung führt zum Maß für den SAHEL-SYNDROM-Teufelskreis: dN / dt dB / dt dN / dt dA / dt dA / dt dB / dt TSahel c B N A A B N Stärke des Teufelskreis: S Sahel Intensität: dB dA dN dt dt dt max , , B A N Intensität Sahel Syndrom hoch Präsenz Stärke c SAHEL-SYNDROM: Intensität (indikatorbasiert) Bodendegradation Soil Degradation Landwirtschaftsintensität Rate der Bodendegr. Intensificationder of Intensivierung Landwirtschaft Agriculture Yield Ertrag Population Bevölkerung Poverty Armut Impovrishment Verarmung ++Population Bev. Wachstum Growth Zunehmende nationale & ökonomische Disparitäten Economic Disparities SAHEL-SYNDROM: Intensität (indikatorbasiert) Bodendegradation Soil Degradation Landwirtschaftsintensität Rate der Bodendegr. Intensificationder of Intensivierung Landwirtschaft Agriculture Yield Ertrag Population Bevölkerung Poverty Armut Impovrishment Verarmung ++Population Bev. Wachstum Growth Zunehmende nationale & ökonomische Disparitäten Economic Disparities SAHEL-SYNDROM: Intensität (indikatorbasiert) Bodendegradation Soil Degradation Landwirtschaftsintensität Rate der Bodendegr. Intensificationder of Intensivierung Landwirtschaft Agriculture Yield Ertrag Population Bevölkerung Poverty Armut Impovrishment Verarmung ++Population Bev. Wachstum Growth Zunehmende nationale & ökonomische Disparitäten Economic Disparities The Favela Syndrome - Environmental degradation through uncontrolled urban growth Cause-effect scheme describing the rapid and rather Politically uncontrolled urbanisation in developing countries, accompanied by urban poverty, overloaded infrastructure, environmental pollution and public health problems. Das Favela-Syndrom BIOSPHERE ATMOSPHERE PEDOSPHERE Tropospheric pollution Global and regional climate change Acidification contamination Local air pollution POPULATION ECONOMY HYDROSPHERE WATER POLLUTION, EUTROPHICATION Population growth Growing traffic volume FRESHWATER SCARCITY Migration DAMAGE TO HEALTH CAUSED BY ENVIRONMENTAL FACTORS Sinking of groundwater level Importance of the informal sector IMPOVERISHMENT AND POVERTY Demand for higher standards POLICY FAILURE Decline of traditional social structures PSYCHOSOCIAL SPHERE SOCIAL. ORGANISATION SCIENCE / TECHNOLOGY Favela-Syndrom: Intensität Ende der 90er Das Favela-Syndrom: neue Entwicklungen durch Globalisierung von ICT BIOSPHERE ATMOSPHERE PEDOSPHERE Tropospheric pollution Global and regional climate change Acidification contamination Local air pollution POPULATION ECONOMY HYDROSPHERE WATER POLLUTION, EUTROPHICATION Population growth Growing traffic volume B IO S P H E R E A T MO S P H E R E FRESHWATER SCARCITY Migration DAMAGE TO HEALTH CAUSED BY ENVIRONMENTAL FACTORS Sinking of groundwater level T ro p o s p h e ric c o n ta m in a tio n G lo b a a l n d re g io n a l c lim a te c h a n g e POLICY FAILURE Decline of traditional social structures SOCIAL. ORGANISATION A c id ifc a tio n p o lu tio n IMPOVERISHMENT AND POVERTY Demand for higher standards PSYCHOSOCIAL SPHERE P E DOS P HE RE Importance of the informal sector L o c a la ir p o lu tio n SCIENCE / TECHNOLOGY P O P U L A T IO N HY DROS P HE RE P o p u la tio n g ro w th E C O N O MY WA T E R P O L L U T O I N, E U T R O P H IC A T IO N G ro w n i g ra t fic v o u l me F R E S H WA T E R S C A R C T I Y Im p o rta n c e o fth e in fo rm a ls e c to r M ig ra tio n S in k in g o f D A MA G E T O H E A L T H C A U S E D BY E NV R I O N ME N T A L F A C T O g R ro S u n d w a te rle v e l G L O B A L IZ A T IO N IN C R E A S E D A C C E S S T O IM P O V E R IS H M E N T IN F O R M A T IO N T E C H N O L O G Y ANDP OV E RT Y D e m a n d fo r P O L IC Y F A IL U R E h ig h e rs ta n d a rd s D e lin c e o ftra d ito n a l o c s ia s l c tru tu e r s E M P O WE R M E N T O C IA S .O R G A L N IS ON T A S C IE N C E /T E CHNOL OGY P S Y C H O S O C IA L S P HE RE d ire c t/in c re a s in g re la tio n S y m p to m re v e rs e /d e c re a s in g re la tio n N E WS Y M P T O M NEW ON AM SIT PIG EA CTI TS Das DUST-BOWL-SYNDROM Nicht-nachhaltige industrielle Bewirtschaftung von Böden / Gewässern unter hohem Energie-, Kapital- und Technikeinsatz • Intensivierung / Ausweitung der Landwirtschaft Beispiele: • Pflanzung großflächiger Monokulturen • großflächige Konversion von Waldgebieten zu landwirtschaftlicher Nutzfläche Syndromfolgen: Konversion großer Landflächen (-> Monokulturen) großflächigen Bodenerosionserscheinungen Degradation von Ökosystemen (Düngemittel und Pestizide) Artenverdrängung & Zerstörung von Lebensräumen Emission von treibhauswirksamen Gasen (CO2, CH4) DUST-BOWL-SYNDROM: Kernmechanismus ATMOSPHÄRE PEDOSPHÄRE Verstärkter Treibhauseffekt Versalzung, Alkalisierung Überdüngung Degradation natürlicher Ökosysteme HYDROSPHÄRE Veränderung der lokalen Wasserbilanz Konversion natürlicher Ökosysteme BIOSPHÄRE WIRTSCHAFT Industrialisierung Intensivierung der Landwirtschaft Ausweitung der Landwirtschaftsfläche Veränderung der Wasserqualität (Pathogene, Nährstoffe, Toxine) Ausweitung westlicher Konsum- und Lebensstile Anspruchsteigerung PSYCHOSOZIALE SPHÄRE Globalisierung der Märkte DUST-BOWL-SYNDROM: DispositionEntscheidungsbaum V V ~ V Klassifizierung Kostenoberfläche y- g zz run Fui z ie f Fuzzyfizierung V ~ V ~ DUST-BOWL-SYNDROM: Disposition DUST-BOWL-SYNDROM: IntensitätEntscheidungsbaum *1 G roßvieheinheit (GVE) V ~ V V V ~ V V Facetten der Intensivierung Industrialisierung (Marktorientierung, weniger Landwirtschafsbeschäftigte V V Anspruchssteigerung (Kaffee, Tee, Citrusfrüchte, etc.) K onversion und D egradation natürli cher Ökosysteme V V Übernutzung natürlicher Ökosysteme = 1 = 7 = 7 = 0.6 Rind Schafe Ziegen Kamele DUST-BOWL-SYNDROM: Intensität Analyse von Syndromintensitäten „Syndrom –Hotspots“ Zusammenfassung Syndromanalyse erlaubt: • Identifikation nicht-nachhaltiger Zivilisation-NaturInteraktionsmuster • räumlich aufgelöste Aussagen • Verknüpfung qualitativer und quantitativer Informationen • Identifikation möglicher Syndromkopplungen • Szenarienbildung • Was wäre wenn ...? • Wie verhält sich ein Syndrom unter sich ändernden Bedingungen? Vorteile: • global konsistent • Daten- und prozessgestütztes Frühwarnsystem • Beschreibung dynamischer GW-Entwicklungen Syndromanalyse (indikatorbasiert) Schwachpunkte: • Führt nur zu einer speziellen Lösung • Weist nur auf die Existenz der Indikatorelemente hin und damit nur indirekt auf die Existenz des Syndrommechanismus. • Generalisierungsproblem (andere Regionen; ähnliche Degradationsformen; etc.) • Datenprobleme (geeignete Indikatoren?; Datenlücken; falsche Daten; etc.) • Benötigt Daten über einen längeren Zeitraum Syndromanalyse (indikatorbasiert) Schwachpunkte: • Führt nur zu einer speziellen Lösung • Weist nur auf die Existenz der Indikatorelemente hin und damit nur indirekt auf die Existenz des Syndrommechanismus. • Generalisierungsproblem (andere Regionen; ähnliche Degradationsformen; etc.) • Datenprobleme (geeignete Indikatoren?; Datenlücken; falsche Daten; etc.) • Benötigt Daten über einen längeren Zeitraum Alternative: Qualitative Modellierung! Syndromanalyse Intensität eines Syndroms: 2 verschiedene Wege: 1. Indikatorbasierter Ansatz (ähnlich der Dispositionsbestimmung) spezifische Lösung für ausgewähltes Indikatoren-Set 2. Ansatz über Qualitative Modellierung Unterscheidung zwischen Katastrophenpfaden (“syndromar”) und Nicht-Katastrophenpfaden (“nicht-syndromar”) der Hazardous Functional Patterns generelle Lösung für eine Menge von Fallstudien Syndromprognose Evaluierung von Handlungsoptionen Mitigationspotential Qualitative Modellierung Herausforderung: • Modellbasierte Beschreibung der dynamischen Evolution der verschiedenen Zeitverläufe eines Hazardous Functional Patterns • Evaluierung von politischen Handlungsoptionen präventiver und kurativer Art • „Syndromvalidierung“ (hindcasting) durch Fallstudienanalyse (qualitative trajectories Kasperson et al. 1995) • Chance für Syndrom-Mitigation Qualitative Modellierung Werkzeug: Qualitative Differentialgleichungen (QDGls) Der QSIM-Algorithmus (Kuipers 1994) bietet ein Werkzeug zur Übersetzung von Kausaldiagrammen in Art der Syndrommechanismen in einen mathematischen Formalismus. Qualitative Modellierung Modell: Bodenqualität Intensität der Landwirtschaft Landwirtschaftlicher Ertrag zeitl. Ableitung Armut Qualitative Multiplikation Qualitative Modellierung quantity-spaces: AI (0 ms AImax) - Intensity Agriculture dAI (dAImin 0 dAImax) – Intensification QR (0 QRmax) - Quality of Soils dQR (dQRmin 0 dQRmax) – Degradation Y (0 ymax) - Agricultural Yield P (0 ex Pmax) - Poverty constraints: d/dt d/dt Mult MM+ M- AI dAI QR dQR QR AI Y AI dQR (ms 0) P dAI (ex 0) YP Qualitative Modellierung Konventionelle Modellierung Qualitative Modellierung mit QDGl Qualitative Modellierung Konventionelle Modellierung Qualitative Modellierung mit QDGl Zahlen auf der reellen Achse „Landmark“ Werte spezifizieren ausge- zeichnete Werte an denen die Beziehungen zu anderen Variablen sich qualitativ ändern. z.B. B Mögliche Variablenwerte: „landmark“ oder das Intervall zwischen 2 landmarks“, sowie die Richtung der Veränderung ,, oder Qualitative Modellierung Konventionelle Modellierung Qualitative Modellierung mit QDGl Zahlen auf der reellen Achse „Landmark“ Werte spezifizieren ausge- Reellwertige Funktion zur Modellierung des Zusammenhangs zwischen den verschiedenen Variablen zeichnete Werte an denen die Beziehungen zu anderen Variablen sich qualitativ ändern. z.B. B Mögliche Variablenwerte: „landmark“ oder das Intervall zwischen 2 landmarks“, sowie die Richtung der Veränderung ,, oder nur qualitative Eigenschaften; z.B.: A wächst monoton mit B, A ist eine “U-förmige” Funktion von B mit B als Umkehrpunkt, etc. Qualitative Modellierung Konventionelle Modellierung Qualitative Modellierung mit QDGl Zahlen auf der reellen Achse „Landmark“ Werte spezifizieren ausge- Reellwertige Funktion zur Modellierung des Zusammenhangs zwischen den verschiedenen Variablen zeichnete Werte an denen die Beziehungen zu anderen Variablen sich qualitativ ändern. z.B. B Mögliche Variablenwerte: „landmark“ oder das Intervall zwischen 2 landmarks“, sowie die Richtung der Veränderung ,, oder nur qualitative Eigenschaften; z.B.: A wächst monoton mit B, A ist eine “U-förmige” Funktion von B mit B als Umkehrpunkt, etc. System von Differentialgleichungen korrespondierende Anzahl von qualitativen „Constraints”, die die Zustandsvariablen und deren Änderungen verknüpfen. Qualitative Modellierung Konventionelle Modellierung Qualitative Modellierung mit QDGl Zahlen auf der reellen Achse „Landmark“ Werte spezifizieren ausge- Reellwertige Funktion zur Modellierung des Zusammenhangs zwischen den verschiedenen Variablen zeichnete Werte an denen die Beziehungen zu anderen Variablen sich qualitativ ändern. z.B. B Mögliche Variablenwerte: „landmark“ oder das Intervall zwischen 2 landmarks“, sowie die Richtung der Veränderung ,, oder nur qualitative Eigenschaften; z.B.: A wächst monoton mit B, A ist eine “U-förmige” Funktion von B mit B als Umkehrpunkt, etc. System von Differentialgleichungen korrespondierende Anzahl von qualitativen „Constraints”, die die Zustandsvariablen und deren Änderungen verknüpfen. Eindeutige Lösung explizit in der Zeit Lösungsbaum aller möglicher Lösungen die mit den „Constraints“ vereinbar sind. Zeit ist eine qualitative Variable, definiert über Ereignisse qualitativer Systemänderungen Sahel-Syndrom: Legende: Bodenqualität Armut Landwirtschaft Qualitativer Entwicklungsbaum ansteigend max stabil fallend Multivalent ... über “landmarks” 0 Maximal Nachhaltige Nutzung Existentielle Armut Qualitativer Entwicklungsbaum Sahel-Syndrom: Legende: Bodenqualität Armut Landwirtschaft Maximal Nachhaltige Nutzung Existentielle Armut ansteigend stabil fallend Multivalent ... über “landmarks” Qualitativer Entwicklungsbaum Sahel-Syndrom: Legende: Bodenqualität Armut Landwirtschaft Maximal Nachhaltige Nutzung Existentielle Armut ansteigend stabil fallend Multivalent ... über “landmarks” Instabile Fix-Punkte Zeit (qualitativ) Qualitativer Entwicklungsbaum Sahel-Syndrom: Legende: Bodenqualität Armut Landwirtschaft Maximal Nachhaltige Nutzung Existentielle Armut ansteigend stabil fallend Multivalent ... über “landmarks” Instabile Fix-Punkte Zeit (qualitativ) Qualitativer Entwicklungsbaum Sahel-Syndrom: ansteigend stabil fallend Multivalent ... über “landmarks” Annehmbare Resultate Syndromare/ Katastrophale Resultate Legende: Bodenqualität Armut Landwirtschaft Maximal Nachhaltige Nutzung Existentielle Armut Instabile Fix-Punkte Zeit (qualitativ) Qualitativer Entwicklungsbaum ansteigend stabil fallend Multivalent ... über “landmarks” Annehmbare Resultate Instabile Fix-Punkte Zeit (qualitativ) Syndromare/ Katastrophale Resultate Legende: Bodenqualität Armut Landwirtschaft Maximal Nachhaltige Nutzung Existentielle Armut Priorität Natur Sahel-Syndrom: Qualitativer Entwicklungsbaum Sahel-Syndrom: ansteigend stabil fallend Multivalent ... über “landmarks” Annehmbare Resultate Priorität Natur Zeit (qualitativ) Option 1: Armutsbekämpfung Syndromare/ Katastrophale Resultate Legende: Bodenqualität Armut Landwirtschaft Ergebnis: Syndromare Resultate immer noch möglich! Instabile Fix-Punkte Maximal Nachhaltige Nutzung Existentielle Armut Qualitativer Entwicklungsbaum ansteigend stabil fallend Multivalent ... über “landmarks” Annehmbare Resultate Zeit (qualitativ) Option 2: Bodenschutz Syndromare/ Katastrophale Resultate Legende: Bodenqualität Armut Landwirtschaft Ergebnis: Syndromare Resultate immer noch möglich! Instabile Fix-Punkte Maximal Nachhaltige Nutzung Existentielle Armut Priorität Natur Sahel-Syndrom: Qualitativer Entwicklungsbaum ansteigend stabil fallend Multivalent ... über “landmarks” Annehmbare Resultate Zeit (qualitativ) Option 1+2: Mischstrategie Syndromare/ Katastrophale Resultate Legende: Bodenqualität Armut Landwirtschaft Ergebnis: Nur annehmbare Resultate möglich! Instabile Fix-Punkte Maximal Nachhaltige Nutzung Existentielle Armut Priorität Natur Sahel-Syndrom: Syndromanalyse 2. Syndromdiagnose Exposition TOOLBOX Disposition Intensität Syndromanalyse 3. Syndromprognose Fallstudienintegration / Generalisierung Syndromanalyse 3. Syndromprognose Fallstudienintegration / Generalisierung lokale und/oder regionale Fallstudien Syndromanalyse 3. Syndromprognose Fallstudienintegration / Generalisierung lokale und/oder regionale Fallstudien Bestimme generalisierte Variablen die die lokalen Gegebenheiten integrieren Syndromanalyse 3. Syndromprognose Fallstudienintegration / Generalisierung lokale für für jede jede Fallstudie: Fallstudie: Ableitung qualitativer Zeitverläufe (Trajektorien) für generalisierte Variablen. und/oder regionale Fallstudien Bestimme generalisierte Variablen die die lokalen Gegebenheiten integrieren Syndromanalyse: Fallstudienintegration Fallstudien „Hazardous Functional Patterns“ Syndromanalyse: Fallstudienintegration - Fallstudien „Hazardous Functional Patterns“ Peru Tschad Malaysia Syndromanalyse: Fallstudienintegration Ziegenbestandsdichte Tschad Peru Brachezeit Malaysia Armut Verkürzung der Brache Ziegenbestandsdichte Fertilitätsverlust Bodenverdichtung Fallstudien „Hazardous Functional Patterns“ Einkommen Syndromanalyse: Fallstudienintegration Peru Brachezeit Malaysia Verkürzung der Brache Ziegenbestandsdichte Tschad Fertilitätsverlust Ziegenbestandsdichte Einkommen Armut Bodendegradation D Bodenverdichtung Fallstudien „Hazardous Functional Patterns“ Intensität I Syndromanalyse 3. Syndromprognose Fallstudienintegration / Generalisierung lokale für für jede jede Fallstudie: Fallstudie: Ableitung qualitativer Zeitverläufe (Trajektorien) für generalisierte Variablen. und/oder regionale Fallstudien Bestimme generalisierte Variablen die die lokalen Gegebenheiten integrieren gleich für alle Fallstudien: Formulierung eines qualitativen Ursache-Wirkungsschemas für die in allen Studien gültigen Variablen. Hazardous Functional Pattern Syndromanalyse: Fallstudienintegration Peru Brachezeit Malaysia Verkürzung der Brache Ziegenbestandsdichte Tschad Fertilitätsverlust Ziegenbestandsdichte Einkommen Armut Bodendegradation D Bodenverdichtung Fallstudien „Hazardous Functional Patterns“ Intensität I Syndromanalyse: Fallstudienintegration Peru Brachezeit Malaysia Verkürzung der Brache Ziegenbestandsdichte Tschad Fertilitätsverlust Ziegenbestandsdichte HFP Einkommen Armut A Bodendegradation D Bodenverdichtung Fallstudien „Hazardous Functional Patterns“ D U- I Intensität I M+ Syndromanalyse 3. Syndromprognose Fallstudienintegration / Generalisierung Beobachtung lokale für jede Fallstudie: und/oder regionale Fall- Bestimme generalisierte Variablen die die lokalen Gegebenheiten integrieren Auswertung des qualitativen Verhaltens des HFP mit Hilfe von QSIM. Modellverhalten: studien gleich für alle Fallstudien: Modellierung Syndromanalyse: Fallstudienintegration Fallstudien „Hazardous Functional Patterns“ Fallstudien aus DFG-Schwerpunktprogramm „Mensch und Globale Umweltveränderungen“ HFP Syndromanalyse: Fallstudienintegration Fallstudien „Hazardous Functional Patterns“ Fallstudien aus DFG-Schwerpunktprogramm „Mensch und Globale Umweltveränderungen“ HFP Landwirtschaftl. Produktivtät + X Produktivität der Lohnarbeit Arbeit in der Landwirtschaft Verfügbare Arbeitskraft X + X Veränderungsrate Qualität der Ressource Lohnarbeit Relativer Preis Landwirtschaftl. Ertrag X Lohneinkommen Externe Variablen Hilfsvariablen + + Konsum Qualitative Addition X Qualitative Multiplikation Qualitative Modellierung Fallstudien: Qualitative Modellierung Resultate: Qualitative Modellierung Resultate: Zeit Qualitative Modellierung Resultate: Zeit Unacceptable Outcome Qualitative Modellierung Resultate: Zeit Acceptable Outcomes Unacceptable Outcome Syndromanalyse 3. Syndromprognose Fallstudienintegration / Generalisierung Beobachtung Vergleich: lokale wird ein beobachtetes Verhalten durch das Modell rekonstruiert, kann das HFP für die Studie „nicht-falsifiziert“ werden. für jede Fallstudie: und/oder regionale Fall- Bestimme generalisierte Variablen die die lokalen Gegebenheiten integrieren Modellverhalten: studien gleich für alle Fallstudien: Modellierung Syndromkopplungsmechanismen Syndromkopplungsmechanismen Kopplungsformen: Syndromkopplungsmechanismen Kopplungsformen: • Koinzidenz / räumliche Überlagerung Syndromkopplungsmechanismen Kopplungsformen: • Koinzidenz / räumliche Überlagerung • Kopplung durch gemeinsame Symptome Syndromkopplungsmechanismen Kopplungsformen: • Koinzidenz / räumliche Überlagerung • Kopplung durch gemeinsame Symptome • Exposition Syndromkopplungsmechanismen Kopplungsformen: • Koinzidenz / räumliche Überlagerung • Kopplung durch gemeinsame Symptome • Exposition • Syndromverstärkung Syndromkopplungsmechanismen Kopplungsformen: • Koinzidenz / räumliche Überlagerung • Kopplung durch gemeinsame Symptome • Exposition • Syndromverstärkung • Syndromabschwächung Syndromkopplungsmechanismen Kopplungsformen: • Koinzidenz / räumliche Überlagerung • Kopplung durch gemeinsame Symptome • Exposition • Syndromverstärkung • Syndromabschwächung • Sukzession Syndromkopplungsmechanismen Kopplungsformen: • Koinzidenz / räumliche Überlagerung • Kopplung durch gemeinsame Symptome • Exposition • Syndromverstärkung • Syndromabschwächung • Sukzession • Nichtintendierte Initiierung Syndromkopplungsmechanismen Beispiel: Waldgefährdungsindikator durch Kopplungsmechanismen (Exposition) - GIK Syndromkopplungsmechanismen Beispiel: - GIK Wo kommt es durch die Aktivität von bestimmten Prozessen zur Initiierung anderer Mechanismen der Waldgefährdung? = Waldgefährdung über die Kopplung zu bereits aktiven Syndromen Syndromkopplungsmechanismen Beispiel: - GIK Wo kommt es durch die Aktivität von bestimmten Prozessen zur Initiierung anderer Mechanismen der Waldgefährdung? = Waldgefährdung über die Kopplung zu bereits aktiven Syndromen Bsp.: Waldschädigung Syndromkopplungsmechanismen Indikator GIK: Exposition durch Syndrome Mögliche Kopplungen: Syndromkopplungsmechanismen Indikator GIK: Exposition durch Syndrome Mögliche Kopplungen: 1. Flächenerschließung durch Holzeinschlag Syndromkopplungsmechanismen Indikator GIK: Exposition durch Syndrome Mögliche Kopplungen: 1. Flächenerschließung durch Holzeinschlag 2. Nutzungsaufgabe durch marktorientierte Akteure Nachzug landloser Kleinbauern Syndromkopplungsmechanismen Indikator GIK: Exposition durch Syndrome Mögliche Kopplungen: 1. Flächenerschließung durch Holzeinschlag 2. Nutzungsaufgabe durch marktorientierte Akteure Nachzug landloser Kleinbauern 3. Verdrängung von Kleinbauern durch politisch und ökonomisch mächtigere Akteure Syndromkopplungsmechanismen Indikator GIK: 64444444 4744444444 8 SI RI DD DI RI SD 2. 3. 644 47444 8 64447444 8 DI SD SI SI DD DI 1. GIK hoch 6444444444447444444444448 min1, RI , SD , 1 SI minRI , DD , 1 DI hoch hoch hoch hoch hoch hoch min 2. 3. 64444 4744444 8 64444744448 minDI , SD , 1 SI minSI , DD , 1 DI hoch hoch hoch hoch hoch hoch 1. Syndromkopplung - Fuzzy-Logik Bsp.: Das RAUBBAU-SYNDROM als Exposition für das SAHEL-SYNDROM RI SE RI SD SI hoch minhoch , hoch, 1 hoch Syndromkopplung - Fuzzy-Logik Bsp.: Das RAUBBAU-SYNDROM als Exposition für das SAHEL-SYNDROM RI SD SE RI SD SI hoch minhoch , hoch, 1 hoch Syndromkopplung - Fuzzy-Logik Bsp.: Das RAUBBAU-SYNDROM als Exposition für das SAHEL-SYNDROM RI SD ¬SI SE RI SD SI hoch minhoch , hoch, 1 hoch Syndromkopplung - Fuzzy-Logik Bsp.: Das RAUBBAU-SYNDROM als Exposition für das SAHEL-SYNDROM RI SD ¬SI SE RI SD SI hoch minhoch , hoch, 1 hoch Syndromkopplungsmechanismen Indikator GIK: 64444444 4744444444 8 SI RI DD DI RI SD 2. 3. 644 47444 8 64447444 8 DI SD SI SI DD DI 1. GIK hoch 6444444444447444444444448 min1, RI , SD , 1 SI minRI , DD , 1 DI hoch hoch hoch hoch hoch hoch min 2. 3. 64444 4744444 8 64444744448 minDI , SD , 1 SI minSI , DD , 1 DI hoch hoch hoch hoch hoch hoch 1. Gefährdung durch Syndromkopplungsmechanismen obere Abschätzung untere Abschätzung Zusammenfassung - Qual. Modellierung ENDE
