Projekte
Landnutzung Biodiversität

IModBio – Integrierte Modellierung sozial-ökologischer Nutzungsmuster und Biodiversitätsdynamiken

Das Forschungsprojekt untersucht in sozial-ökologischen Systemen die komplexen Wechselbeziehungen zwischen Biodiversität und gesellschaftlichen Nutzungsmustern.

Bild: Stefan Liehr (ISOE) Steppe in Namibia

Der Klimawandel, aber auch menschliche Nutzungen verstärken weltweit den Druck auf die Ökosysteme. Diese Entwicklungen beeinflussen die Biodiversität aber auch die sozial-ökologische Systeme tiefgreifend. Dauerhafte Lösungen erfordern daher, komplexe Wechselwirkungen zwischen ökologischen und gesellschaftlichen Prozessen zu verstehen und unterschiedliche Interessen abzuwägen. Vor diesem Hintergrund entwickeln und kombiniert das Forschungsprojekt integrierte Modellierungsansätze, um diese Wechselwirkungen systematisch zu analysieren und belastbare Grundlagen für nachhaltige Entscheidungen und Managementstrategien zu schaffen

Forschungsansatz

Um die komplexen Wechselwirkungen in sozial-ökologischen Systemen besser zu verstehen, entwickelt und nutzt das Forschungsprojekt integrierte Modellierungsansätze. Diese ermöglichen es, Nutzungsmuster systematisch zu analysieren, Zusammenhänge zwischen menschlichem Handeln und ökologischen Prozessen sichtbar zu machen und belastbare Grundlagen für nachhaltige Entscheidungs- und Managementstrategien zu schaffen.

Ausgehend von einem sozial-ökologischen Systemverständnis führt das Forscher*innenteam sozial- und naturwissenschaftliche Daten und Erkenntnisse zusammen, strukturiert sie und macht ihre Wechselwirkungen analytisch zugänglich. Mithilfe integrierter Modellierungsmethoden werden räumliche und zeitliche Dynamiken komplexer Prozesse erfasst und untersucht.

Im methodischen Fokus steht die Weiterentwicklung und Kombination verschiedener Modellansätze, die Daten unterschiedlicher disziplinärer Herkunft, Formate und Skalenebenen integrieren können. Dazu zählen unter anderem Bayes’sche Netze (BBN), agentenbasierte Modelle (ABM) und systemdynamische Modelle (SD) sowie statistische Verfahren, Regressionsmodelle und nichtlineare Ansätze.

Diese integrierte Betrachtung soll zu einem besseren Verständnis der sozial-ökologischen Systeme beitragen und eine Grundlage bilden, um umsetzbare und wirkungsvolle Handlungs- und Managementstrategien zu entwickeln.

Hintergrund

Ökosysteme stehen weltweit unter erheblichem Druck: Landwirtschaft und Wasserwirtschaft, Schifffahrt und Fischerei, Infrastruktur- und Siedlungsentwicklung sowie Veränderungen in der Waldbewirtschaftung beeinflussen natürliche Lebensräume in vielfältiger Weise. Hinzu kommen die Folgen des Klimawandels, die bestehende Belastungen weiter verstärken. Das Zusammenspiel dieser direkten und indirekten Einflussfaktoren hat tiefgreifende Auswirkungen auf die Biodiversität. Vor diesem Hintergrund gewinnt die Frage an Bedeutung, wie sich die Auswirkungen dieser vielfältigen Einflüsse in konkreten Handlungskontexten verlässlich erfassen und bewerten lassen. Die Entwicklung geeigneter Lösungsansätze ist dabei häufig mit Zielkonflikten zwischen unterschiedlichen Interessen und Nutzungsansprüchen verbunden. Um nachhaltige und tragfähige Entscheidungen für die Zukunft treffen zu können, ist ein fundiertes Verständnis dieser komplexen Zusammenhänge unerlässlich.

Projektpartner

  • Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung (SGN), Frankfurt am Main (Leitung)
  • Goethe-Universität, Frankfurt am Main

Finanzierung

Finanzierung aus Kooperationsmitteln von Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung und Eigenmitteln. 

Kontakt:

Dr. Stefan Liehr

Mitglied der Institutsleitung, Leiter des Bereichs Sozial-ökologische Systeme Zum Profil

Projekt-Infos

Gestartet:
Läuft bis:
Forschungsfelder:
Methoden:

Publikationen zum Projekt

Herunterladen (PDF)

Aktuelle Publikationen

Landnutzung

Landnutzung —

Wodurch wächst der Druck auf Landressourcen? Wie kann nachhaltige und gerechte Landnutzung gelingen, wenn Land, Wasser und Biodiversität zugleich beansprucht werden?

Zur Themenseite
Farmers in the field use advanced technology.