Lehrstuhl für Strategie und Management der Landschaftsentwicklung Technische Universität München Linking the distribution of land use, biodiversity and ecosystem services exemplified by potential areas for extensive grassland ecosystems due to geobiophysical conditions, Bavaria, Germany Werner Rolf 1), Roman Lenz 2), David Peters 3) 1) Technical University of Munich 2) Nürtingen-Geislingen University 3) University of Tasmania 16. IALE-D Jahrestagung – Bonn – 21.-23. Oktober 2015 Lehrstuhl für Strategie und Management der Landschaftsentwicklung Technische Universität München Landnutzungsintensität und Ökosystemleistungen Ökosystemleistungen (Wert) Regulationsleistungen Kulturelle Leistungen Erholung, Tourismus sigrid rossmann / pixelio Versorgungsleistungen twinlili / pixelio Kulturelle Leistungen Spiritualität, Bildung bernd kasper / pixelio natürlich – naturnah – extensive Nutzung – intensive Nutzung – degradiert – urban Verändert nach: Braat & ten Brink 2008:128f. günter gumhold / pixelio Lehrstuhl für Strategie und Management der Landschaftsentwicklung Technische Universität München EU-Strategie GRÜNE INFRASTRUKTUR – Aufwertung des europäischen Naturkapitals European Commission, 2013:8 Lehrstuhl für Strategie und Management der Landschaftsentwicklung Technische Universität München 1. Supply – Wo ist das Potenzial? • Kenntnis über das landschaftliche Potenzial für extensive Grünlandnutzung, die Funktionen und Prozesse für ÖSL bereitstellen. 1. Benefit – Was ist der Nutzen? • Kenntnis über die gesellschaftliche Entscheidungspräferenzen und Wertschätzungen Extremadura Lehrstuhl für Strategie und Management der Landschaftsentwicklung Highlands, Pitlochry Technische Universität München “Distinction between intensively used and more natural grasslands requires additional datasets” (Maes et al. 2013) Shebenik-Jabllanicë Schwäbische Alb Lehrstuhl für Strategie und Management der Landschaftsentwicklung Technische Universität München Lehrstuhl für Strategie und Management der Landschaftsentwicklung Technische Universität München Identifizierung von Potenzialbereichen Bekannte Vorkommen Wahrscheinliche Vorkommen cf. Peters & Thackway (1998), Stockwell & Peters (1999), Rolf, Lenz & Peters (2012) Lehrstuhl für Strategie und Management der Landschaftsentwicklung Technische Universität München Identifizierung von Potenzialbereichen Bekannte Vorkommen Bioklimatische Variablen Worldclim Data (Hijmans et al 2005) inkl.: • Temperature Seasonality • Mean Temperature of Wettest Quarter • Mean Temperature of Driest Quarter • Mean Temperature of Warmest Quarter • Mean Temperature of Coldest Quarter • Annual Precipitation • Precipitation Seasonality Wahrscheinliche Vorkommen und mehr… cf. Peters & Thackway (1998), Stockwell & Peters (1999), Rolf, Lenz & Peters (2012) Lehrstuhl für Strategie und Management der Landschaftsentwicklung Technische Universität München Identifizierung von Potenzialbereichen Bekannte Vorkommen Bioklimatische Variablen Daten zu Geologie und Oberboden: • Bodenentwicklung • Basengehalt • Durchlässigkeit • Trophie Wahrscheinliche Vorkommen und mehr… Geologische/Pedologische Variablen cf. Peters & Thackway (1998), Stockwell & Peters (1999), Rolf, Lenz & Peters (2012) Lehrstuhl für Strategie und Management der Landschaftsentwicklung Technische Universität München Identifizierung von Potenzialbereichen Bekannte Vorkommen Bioklimatische Variablen Topographische Variablen Herleitung aus DEM: • Morphometrische (Landform, Oberflächenkrümmung, Rauhigkeit …) • Hydrologische (Hangposition, Feuchtigkeit, Akkumulation…) • Lokalklimatische (Exposition, Solare Einstrahlung…) Wahrscheinliche Vorkommen und mehr… Geologische/Pedologische Variablen cf. Peters & Thackway (1998), Stockwell & Peters (1999), Rolf, Lenz & Peters (2012) Lehrstuhl für Strategie und Management der Landschaftsentwicklung Technische Universität München Identifizierung von Potenzialbereichen Bekannte Vorkommen Mustererkennung Bioklimatische Variablen Wahrscheinliche Vorkommen Topographische Variablen Geologische/Pedologische Variablen Env. 1 = (a [g,h] + b [z]...) Env. 2 = (a [v,x] + b [z]...) …. prob. = x% prob. = y% cf. Peters & Thackway (1998), Stockwell & Peters (1999), Rolf, Lenz & Peters (2012) Lehrstuhl für Strategie und Management der Landschaftsentwicklung Technische Universität München Implementierungen in openmodeller v1.5 (Muñoz et al. 2009) Bekannte Vorkommen Bioclim AUC: 0,61 GARP (Genetic Algorithm.) AUC: 0,77 Climate Space Model AUC: 0,67 Random Forest AUC: 0,79 SVM (Scalable Vector Machines) AUC: 0,72 Maximum Entropy AUC: 0,94 Lehrstuhl für Strategie und Management der Landschaftsentwicklung Technische Universität München Maximum Entropy in openmodeller v1.5 (Muñoz et al. 2009) Verschiedenartige Grünland-Ökosysteme extensiver Nutzung Kalkmagerrasen/ Wacholderheiden Borstgrasrasen der Mittelgebirge Altmühltal (Foto: W.Rolf) Extensive Flachlandmähwiesen Bayer. Wald (Foto: NP-Verwaltung) AUC: 0,94 AUC: 0,95 Bühler Tal (Foto: LUBW) AUC: 0,95 Lehrstuhl für Strategie und Management der Landschaftsentwicklung Technische Universität München Entscheidungspräferenzen Regionaler Produkte Source: Tourismusverband Schwäbische Alb, Albbüffel, Burkhardt Furchtsäfte, Manufaktur Jörg Geiger, Naturpark Nagelfluhkette, Mir Allgäuer - Urlaub auf dem Bauernhof, Bregenzer Käsestraße Lehrstuhl für Strategie und Management der Landschaftsentwicklung Technische Universität München Motivation / Einflüsse auf die Kaufentscheidung Individuelle Kaufentscheidung Preis Individuelle Präferenz Qualität Geschmack Frische Umweltfreundlichkeit Unterstützung der Wirtschaft place-based assessment Heimat Sympathie habitat, system / process based kongnitiv normativ affektiv Rational begründete Erwartungshaltung Persönliches Wertverständnis Emotionale Haltung Kontakt-Affekt-Phänomen Verändert nach: Henseleit et al. 2007 Lehrstuhl für Strategie und Management der Landschaftsentwicklung Analyse von Erzeugerrichtlinien Technische Universität München Lehrstuhl für Strategie und Management der Landschaftsentwicklung Technische Universität München Qualitätskriterien für Regionale Produkte Grundlegende ökologische und soziokulturelle Merkmale Qualitätskriterien Weitere ökologische und soziokulturelle Merkmale Verändert nach Vandecandelaere et al. 2009:86 Lehrstuhl für Strategie und Management der Landschaftsentwicklung Technische Universität München Analyse von Erzeugerrichtlinien Lage (Größe, Anteil ) Förderung der Artenvielfalt Entwicklung von Landschaftsstrukturen Organisch-Biologische Wirtschaftsfomen Ressourcenschonende Arbeitsmethoden Lehrstuhl für Strategie und Management der Landschaftsentwicklung Technische Universität München Alvensleben, Reimar von (2001): Die Bedeutung von Herkunftsangaben im regionalen Marketing. Symposium „Vielfalt auf dem Markt“ veranstaltet vom Informationszentrum Genetische Ressourcen (IGR) der ZADI und dem Landesschafzuchtverband Niedersachsen e.V. am 5./6.11.2001 in Sulingen. Sulingen, 05.11.2001. Braat & ten Brink (2008). The Cost of Policy Inaction. “The Cost of Policy Inaction: The case of not meeting the 2010 biodiversity target”study for the European Commission, DG Environment under contract: ENV.G.1/ETU/2007/0044 (Official Journal reference: 2007 / S 95 – 116033). page 128f. Linking the distribution of land use, biodiversity and ecosystem services Cowling RM, Egoh B, Knight AT (2008) An operational model for mainstreaming ecosystem services for implementation. PNAS 105(28):9483– 9488 De Groot, R. S., R. Alkemade, L. Braat, L. Hein, and L. Willemen. 2010. Challenges in integrating the concept of ecosystem services and values in landscape planning, management and decision making. Ecological Complexity 7(3):260–272. Haines-Young, R. and M. Potschin (2010): The links between biodiversity, ecosystem services and human well-being. In: Raffaelli, D.G & C.L.J. Frid (eds.): Ecosystem Ecology: A New Synthesis. Cambridge University Press, British Ecological Society, pp. 110-139. exemplified by potential areas for extensive grassland ecosystems due to geobiophysical conditions, Bavaria, Germany Henseleit, M., Kubitzki, S., Schütz, D., Teuber, R. 2007. Verbraucherpräferenzen für regionale Lebensmittel: Eine repräsentative Untersuchung der Einflussfaktoren. In: Agrarökonomischen Diskussionsbeiträge. Gießen, 30 S. http://geb.unigiessen.de/geb/volltexte/2007/4760/pdf/Agraroekonomie-2007-83.pdf. Hijmans RJ, Cameron SE, Parra JL, Jones PG, Jarvis A. 2005. Very high-resolution interpolated climate surfaces for global land areas. Int J Climatol. 25(15):1965–1978. Muñoz, M.E.S., Giovanni, R., Siqueira, M.F., Sutton, T., Brewer, P., Pereira, R.S., 2) Canhos, D.A.L. & Canhos, 1) 3) V.P. (2009) "openModeller: a generic approach to species' potential distribution modelling". GeoInformatica. DOI: 10.1007/s10707-009-0090-7 Werner Rolf , Roman Lenz , David Peters Peters, D. & Thackway, R. (1998) A New Biogeographic Regionalisation for Tasmania. Tasmanian Parks and Wildlife Service, Hobart, Tasmania. http://www.gisparks.tas.gov.au/dp/newibra/, accessed 23.02.06. 1) Technical University of Munich Potschin, M. and R. Haines-Young (2013): Landscape and the place-based analysis of Ecosystem Services. Landscape Ecology 28: 1053-1065 2) Nürtingen-Geislingen University Rolf, W., Lenz, R., Peters, D. 2012. Development of a quantitative „bioassay‟ approach for ecosystem mapping, International Journal of 3) University of Tasmania Biodiversity Science, Ecosystem Services & Management Stockwell, D. R. B., and D. G. Peters. 1999. The GARP modelling system: Problems and solutions to automated spatial prediction. International Journal of Geographic Information Systems 13:143–158Sidali, K. L., Hemmerling, S.(2014),"Developing an authenticity model of traditional food specialties ", British Food Journal, Vol. 116 Iss 11 pp. 1692 - 1709 TEEB (2010), The Economics of Ecosystems and Biodiversity Ecological and Economic Foundations. Edited by Pushpam Kumar. Earthscan, London and Washington Vandecandelaere, Emilie; Arfini, Filippo; Belletti, Giovanni; Marescotti, Andrea (2009): LINKING PEOPLE, PLACES AND PRODUCTS. A guide for promoting quality linked to geographical origin and sustainable geographical indications. 193 S.
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