Verbundprojekt BioTip: Bodenbiodiversität und Kipppunkte im Amazonas-Becken (PRODIGY) Teilprojekt 6: Szenarienbildung und integrierte Modellierung

Das vorliegende Projekt hat drei übergeordnete Zielsetzungen. Erste Zielsetzung ist die Konzeption und Implementierung eines integrierten Modellsystems für die MAP-Region als ein Instrument zur Synthese des im Projekt erarbeiteten Prozessverständnisses über das Zusammenwirken der verschiedenen Kippelemente (AP 4). Im Zentrum steht die Anpassung und Anwendung des räumlichen Landnutzungsmodells LandSHIFT (Schaldach et al. 2011; Göpel et al.2018) zur Simulation der aktuellen, historischen und künftigen Landnutzung in der MAP-Region. Das Modellsystem wird komplimentiert durch die Modelle CANDY (Franko et al. 1995, AG Jungkunst, Universität Landau) zur Ermittlung von N2O Emissionen aus Böden, und WRF (Langkamp and Böhner 2011; Böhner et al. 2013; Kilian 2017, AG Böhner, Universität Hamburg) zur Berechnung regionaler Klimaprozesse. Für den Datenaustausch zwischen den Modellen des Modellsystems werden Schnittstellen entwickelt. Zweite Zielsetzung ist die Anwendung des Modellsystems zur Durchführung von Simulationsexperimenten. Abschätzungen umfassen Analysen u.a. zu Wechselwirkungen zwischen Landnutzungsänderungen und Klimawandel sowie zu Risiken der Überschreitung eines Kipppunktes des Bodenökosystems durch ein nicht-angepasstes Landmanagements (AP 4 und AP 5 Gesamtprojekt). Dritte Zielsetzung ist die Entwicklung von qualitativen und quantitativen Szenarien, die plausible Pfade für die sozioökonomische und politische Entwicklung der Studienregion beschreiben und quantitative Modelleingabegrößen für das Modellsystem liefern, sowie deren Anwendung im Modellsystem zur Durchführung und Auswertung von Szenarien-Simulationsläufen (AP 5). Die Szenarien werden im Co-Design mit regionalen Stakeholdern und Projektwissenschaftlern unter Verwendung des "Story And Simulation" Ansatz (SAS) entwickelt (Alcamo et al.2008). Für die Übersetzung der Storylines in quantitative Modelleingabegrößen kommen u.a. Methoden der Fuzzy-Logik zum Einsatz.