GLOWA-Danube
Modellierung typischer Wassernutzer im Einzugsgebiet der Donau (GLOWA-Danube/Umweltpsychologie)
Zielsetzung
Faktoren wie Klimawandel, Landnutzungsänderungen, Wasserverschmutzung oder ein veränderter Pro-Kopf-Wasserverbrauch wirken sich sowohl auf die Wasserverfügbarkeit als auch auf die Wasserqualität aus. Um die Auswirkungen dieser Faktoren zu untersuchen, hat das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) das Forschungsprogramm GLOWA (Globaler Wandel des Wasserkreislaufs) ins Leben gerufen, welches insgesamt fünf Verbundprojekte umfasst (www.glowa-danube.de).
Eines dieser Projekte ist GLOWA-Danube, welches im Jahr 2000 startete und Ende Oktober 2010 endet.
Das Ziel von GLOWA-Danube ist, die natürlichen und sozialen Prozesse des Wasserkreislaufs im Oberen Donaugebiet in dem Entscheidungsunterstützungssystems DANUBIA (ein integratives Werkzeug zur Untersuchung nachhaltiger Wassermanagementstrategien) abzubilden.
Das interdisziplinäre Team von GLOWA-Danube besteht aus insgesamt 11 Fachrichtungen: Hydrologie, Fernerkundung, Wasserwirtschaft, Meteorologie, Ökonomie, Agrarökonomie, Pflanzenökologie, Glaziologie, Tourismusforschung, Informatik und Umweltpsychologie.
Die Möglichkeiten neuer Informationstechnologien werden eingesetzt, um die beteiligten Disziplinen zu verbinden und mit DANUBIA eine gemeinsame interdisziplinäre Kommunikationsplattform zu entwickeln, z.B. unter Nutzung des industriellen Standards UML (Unified Modeling Language).
Das betrachtete Einzugsgebiet schließt die Donau von ihren Quellen bis nach Passau und den dort in die Donau mündenden Inn ein. Das Gebiet ist ca. 76.000 km² groß und in ihm leben etwa 10 Millionen Menschen.
Die Arbeitsgruppe Umweltpsychologie ist am Center for Environmental Systems Research der Universität Kassel angesiedelt und hat ein agentenbasiertes Modell der Wassernutzung privater Haushalte sowie des öffentlichen Dienstleistungssektors entwickelt. Ziel dieses sog. Household-Modells ist die Modellierung des Trinkwasserverbrauchs unter sich ändernden klimatischen und gesellschaftlichen Rahmenbedingungen. Dabei werden alle Haushalte im betrachteten Einzugsgebiet flächendeckend in Bezug auf ihre Nutzungsentscheidungen, ihre subjektive Bewertung von Wasserrisiken und ihre Akzeptanz von wasserbezogenen Innovationen und auch politischen Entscheidungen abgebildet. Auf diese Weise können sozialwissenschaftliche Szenarien unter Bedingungen globalen Klimawandels erstellt werden, um Konfliktpotentiale und Akzeptanzrisiken abzuschätzen.
Ergebnis
Das agentenbasierte DeepHousehold-Modell wurde im umweltpsychologischen Teilprojekt in JAVA implementiert. Dazu wurden sowohl aktuelle Theorien über Ressourcennutzungsverhalten hinzugezogen, als auch mittels empirischer Untersuchungen eine umfangreiche eigene Datengrundlage geschaffen.
Im Modell DeepHousehold wird die Methode der Multi-Agenten-Modellierung genutzt, um prozessorientiert den Wasserbedarf der privaten Haushalte anhand expliziter Entscheidungen zu simulieren. Das heißt, dass DeepHousehold Einheiten enthält, die Entscheidungen treffen, die sogenannten Akteure. Es gibt fünf verschiedene Typen von Akteuren, basierend auf den Sinus-Milieus®. Die Akteurtypen unterscheiden sich hinsichtlich demographischer Merkmale und haben verschiedene Präferenzen, was z.B. Umweltbewusstsein, Modernität oder Preissensitivität angeht. Entsprechen nehmen die Akteure die verschiedenen Variablen im Entscheidungsprozess als unterschiedlich wichtig wahr: Während es bspw. für den einen Akteur sehr wichtig ist, sich möglichst umweltgerecht zu verhalten, achtet ein Akteur eines anderes Milieus überwiegend auf die finanziellen Kosten.
Das Modell implementiert Theorien aus der Kognitions- und Sozialpsychologie, die Verhaltensweisen unter verschiedenen Bedingungen beschreiben: Gibt es keine außergewöhnlichen Ereignisse, verhalten sich die Akteure so, wie sie es immer tun (Gewohnheitsverhalten); liegen jedoch außergewöhnliche Ereignisse vor (z.B. eine Hitzeperiode oder aber eine Wasserknappheit), evaluieren die Akteure ihre Verhaltensmöglichkeiten und treffen ausgehend von ihren Vorlieben eine bewusste Entscheidung.
Das Konzept von DeepHousehold sowie Ergebnisse können hier angeschaut werden.
Zusätzlich besitzt DeepHousehold Submodule: ein Innovationsmodul, das die Ausbreitung von Wasser sparenden Innovationen in den Haushalten simuliert, sowie ein Risikomodul, das wasserbezogene Risiken und die psychischen Haupt- und Nebenwirkungen einer sich verändernden Umwelt unter dem Gesichtspunkt einer psycho-sozialen Nachhaltigkeit betrachtet.
Eine systematische Analyse der möglichen Szenarienkombinationen (klimatisch und gesellschaftlich) hat gezeigt, dass DeepHousehold sowohl in lokalen Modellläufen, als auch im Verbund mit anderen DANUBIA-Teilmodellen plausible, logische Ergebnisse liefert. Darüber hinaus eignet sich das Modell zur Berechnung der Folgenabschätzung von denkbaren politischen Maßnahmen wie z.B. Subventionen in bestimmten Bereichen mit unterschiedlicher Intensität und Dauer. Das Modell wurde erfolgreich gegen statistische Wasserverbrauchsdaten auf Gemeindeebene validiert.
Zur Homepage von GLOWA-Danube: GLOWA-Danube
Auftraggeber
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Projektlaufzeit
Januar 2001 − Oktober 2010
Projektleitung
Andreas Ernst
Projektbeteiligte
Michael Elbers
Silke Kuhn
Kooperationen
LMU München, IFOK - Institut für Organisationskommunikation, Universität Stuttgart, Universität zu Köln, Universität Innsbruck, Bayerische Akademie der Wissenschaften, ifo Institut für Wirtschaftsforschung, Universität Hohenheim, Max-Planck-Institut Hamburg, Bayerisches Landesamt für Umwelt