Simulation der Nachhaltigkeit landwirtschaftlicher Betriebssysteme in Nordthailand

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URN: urn:nbn:de:bsz:100-opus-3068
URL: http://opus.uni-hohenheim.de/volltexte/2008/306/

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SWD-Schlagwörter:		Thailand <Nord> , Agrarsystem , Nachhaltigkeit , Bewertung , Mehragentensystem
Freie Schlagwörter (Deutsch):		Multi-Agenten-Systeme , Agentenbasierte Modellierung Landwirtschaftliche Betriebssysteme , Nachhaltigkeitsbewertung
Freie Schlagwörter (Englisch):		Multi-Agent Systems , Agent-Based Modelling , Farming Systems , Sustainability Assessment , Northern Thailand
Institut:		Institut für Landwirtschaftliche Betriebslehre
Fakultät:		Fakultät Agrarwissenschaften
DDC-Sachgruppe:		Landwirtschaft, Veterinärmedizin
Dokumentart:		Dissertation
Hauptberichter:		Zeddies, Jürgen Prof. Dr.
Sprache:		Englisch
Tag der mündlichen Prüfung:		06.06.2008
Erstellungsjahr:		2008
Publikationsdatum:		31.10.2008
Lizenz:		Veröffentlichungsvertrag mit der Universitätsbibliothek Hohenheim ohne Print-on-Demand
Kurzfassung auf Englisch:		Summary Introduction Due to an increase in environmental problems and resource degradation, economic development should be pursued with consideration of environmental functions and the supply and quality of natural resources. Monitoring and assessment of whether the development approaches a sustainable path are required to provide information for policy development. This becomes increasingly important ? especially for marginal areas where the environment and natural resources are sensitive. The study area is located in the mountainous area of Northern Thailand with abundant natural resources and a healthy ecological environment. However, population growth, land limitation, and external factors ? such as market forces ? are inducing change and pressure on resource utilization. The resources are intensively used and farming systems are changing to more commercial practices. Therefore, the region?s long term sustainability needs investigation. Objectives This study aims at assessing the sustainability of the farming systems in the study area under the sustainability concept, farming systems approach and Multi-Agent Systems (MAS) approach. The first objective of this study is to describe the characteristics of the farming systems in the study area. The second objective is to develop and use a MAS model to evaluate sustainability of the study area. The last objective is to use the model to present sustainability of farming systems under different scenarios based on changes of significant factors and policy intervention. In addition, the ability of the systems to cope with and recover themselves from these changes is examined. Methodology The sustainability of the farming systems in the study area was assessed through defined indicators representing three conditions: the economic, social and environmental condition. The indicators were defined based on the framework of indicator determination to serve the objectives and methodology of this study. The selected indicators for this study are: household income, net farm income, household capital, household saving, food security, top-soil erosion and fallow period. For these indicators the following sustainability classes were defined: Sustained (S), Conditional sustained (C), and Non-sustained (N) class. Evaluation of sustainability was carried out at two levels: the household and the village level. At the household level the sustainability situation was evaluated based on the individual farm household performance corresponding to each indicator. The sustainability at village level was assessed through the Sustainability index (SI) when single indicators are considered and the Performance index (PI) in which a group of indicators is regarded. The dynamics of the sustainability situation at household and village level were extrapolated over 15 years (2003 ? 2017) in order to examine the sustainability of the study area?s farming systems. The MAS model was developed and named CatchScapeFS. The model structure relies on descriptions of the farming systems in the study area. The MAS approach was applied in order to capture the complexity and extrapolate the long-term sustainability situation in the study area. The model composes of two components: a biophysical and a socioeconomic component. The biophysical component is based on the CatchScape3 model. It consists of biophysical models: a hydrological model, a crop model, a water balance model and a soil erosion model, which are embedded in the landscape model of the study area (represented in spatial grid cells as plots of one rai or 0.16 ha). The socioeconomic component is composed of farm household agents and other social elements. The farm household samples were classified based on the similarity of characteristics and behaviour into the market, subsistence, and partnership oriented group. The Monte Carlo technique was applied to generate farm agents out of the existing farm household samples. The CatchScapeFS model was designed according to the object-oriented modelling approach. The CORMAS platform was selected as a capable tool to facilitate modelling and simulation. During a simulation time step covering 10 days, activities in six principal phases including activities in eight phases of farm agent household activities are executed. The model was validated and tested for its stability. Validation was conducted by social validation and statistic data comparison validation. The results of the model validation and stability test showed the reliability of using the model to serve the study objectives. Main results Sustainability of study area at the household level The results show unsustainability over time in the study area. The number of households in the Sustained class (S) decreases whereas the number in the Non-sustained (N) and Conditional sustained class (C) tend to increase. For the economic condition, unsustained aspects occurred because of rising private household expenditure and decreasing capital products on the farm. For the social condition, the results show an increase of the households? rice deficit and rice acquisition in the long run which enhances the area?s unsustainability. For the environmental condition, erosion and shortening fallow aspects induce the area?s unsustainability. The area?s erosion is severe and increases over time. For the fallow aspect, the average fallow period is shortening because of intensive land use in order to produce for consumption ? which potentially induces land degradation in the long run. Sustainability of the study area at village level Similar to the results at household level, the findings show that farming systems in the study area are not sustainable. Unsustainability was observed by a declining Performance index (PI) and declining Sustainability indexes (SIs) of all indicators in the long term. By considering PI values with the trends, the area?s sustainability in economic condition is better than the social and especially environmental condition. This can be explained by relative high SI values for the economic indicators compared to the SIs of the social and environmental indicators. By considering all SIs and their dynamic trend, sustainability issues can be ranked to determine the sustainability issues which need to be improved. Food security is the most unsustained issue followed by the issues of household saving, household capital, top-soil erosion, household income, fallow period, and net farm income respectively. Scenario analysis The scenarios were the implementation of a policy to improve sustainability and occurrence of unexpected events through changes of biophysical and economic factors. The scenario of the sustainability improving policy is defined as introduction of a high yield variety of upland rice and maize including introduction of mango to the households who currently only produce annual crops. Unexpected events due to the change of biophysical factors were simulated with a drought and rain increasing scenario. A decreasing crop price scenario represented an unexpected event due to the change of an economic factor. Implementation of proposed sustainability improvement policy The results show that the sustainability in the study area is obviously improved; represented by an increase of the PI value with a positive trend over time. In addition, the SIs of many indicators increase in this scenario, except the SI of household saving, which was rather constant. The PI of economic indicators improves with a higher number of households in the sustainable class when considering the household income, net farm income and household capital indicators. For the social condition, PI and SI values of food security increase because of a reduced rice deficit. For the environmental condition, the PI value of the environmental indicators increases because of a reduction of soil erosion and a longer fallow periods. It can be concluded that this scenario provides a policy option which potentially leads to an improvement of the sustainability situation in the study area. Drought scenario The results show that the study area was still unsustainable similar to the baseline scenario. However, the results show a slightly better PI during drought with a higher value and a slower decrease over time. These are the effects of the trade-offs between the indicators. The top-soil erosion indicator (influenced by decreasing rain) becomes better. This positive effect compensates for the negative effects regarding household savings, food security and fallow period indicators ? which all declined. In addition, the simulation results presented the adaptation and reaction of farm agents to drought. Drought is perceived and causes a delay in planting to avoid damage. This induced a variation of the planted area. However, the variation becomes lower because of adaptation as the farm households learn from their experiences. During drought, an increase in the rice and maize deficiency occurred. The average amount of borrowed rice increased over time and the rice acquisition of the farm agents is performed by borrowing from the village rice bank and neighbours In addition, the farm agents acquire maize by collecting wild vegetables to feed their animals. Furthermore, the results indicate the ability of the farm households to cope with and to recover to some extent from a drought. Rain increasing scenario In this scenario, the study area was still unsustainable, similar to the baseline. However, for this scenario, the top-soil erosion is worse because of the increasing rainfall. The PI of economic indicators slightly increased in the first year with increasing rain because of the rising income from livestock production. However, this was caused by random effects influencing the model?s initial stage. For the social condition, there are only small random changes compared to the baseline scenario. For the environmental condition, the PI and SIs of environmental indicators become worse due to an increase of top-soil erosion. Price decreasing scenario The results show that the area?s sustainability is worse compared to the baseline. A reduction of the crop price directly affects household income and cash ? which consequently generates a cash deficit problem. However, due to the area characteristics and household behaviour, there is no effect on resource use because prices do not influence the farm agents? decision making. The PI of this scenario declines faster than in the baseline. This was affected by the decrease of the SIs of the economic indicators which decreased during the periods of the price fall. The households are confronted with a decline in cash which results in a deficiency of cash. Cash acquisition of the households is performed by selling livestock and borrowing from the village fund and neighbours. For the social and environmental condition, there are only small changes due to random effects. Policy recommendations Based on the study results, policies to improve sustainability of the study area farming systems are recommended. Firstly, to improve the area?s sustainability, the introduction of high yield variety of upland rice and maize with conservation practices as well as the introduction of mango to the farm households who currently produce only annual crops is recommended. Secondly, diverting research efforts to develop cash crop alternatives is required in order to improve household cash income. Thirdly, the promotion and support for raising livestock and off-farm activities, such as weaving and the development of tourism, should be performed in order to increase household cash income. Fourthly, awareness raising measures for stakeholders concerning environmental and resource protection have to be executed and achieved. For this, the CatchScapeFS model can be used as a tool to promote a common view between stakeholders. Fifthly, the introduction of birth control in this area is also necessary. Simultaneously, an understanding of households? regarding the effects of population growth should be created in order to obtain the villagers? cooperation without cultural conflicts. Recommendations for further research Guidelines for further studies and applications are recommended. Firstly, development of the model to be more realistic could be undertaken by representing more details of the systems, for example, introducing a nutrient soil dynamic model. However, this should be based on the considered research question (s) and should consider both the marginal benefits and marginal costs of development. Secondly, application of the CatchScapeFS model to other study areas would need to consider the compatibility of the model components and structure of the characteristics in the new study area. In addition, if applied to new areas the indicators to represent sustainability of the study area should be revised. Thirdly, applications following this study framework can be extended to different sustainability approaches ? such as sustainable rural livelihood or sustainable land management. However, the compatibility and relationship of the indicators with the study framework should be considered. Fourthly, a framework through application of object-oriented modelling is recommended as an alternative for further studies to investigate the consequences of policy interventions. However, resource requirements for any research application should be taken into account. Fifthly, the CatchScapeFS model can be used as a tool to test and monitor the effects of potential policies which can be implemented into Bor Krai village. Also, the model can be used as a tool to promote a common view of the overall village systems as well as to support collective decision making managed by stakeholders of the systems. Recommendations for newcomers to MAS application research Suggestions from the present study for newcomers have been proposed. The first recommendation to deal with the MAS application research is that newcomers have to learn the computer programs and programming. Learning programming with advice of programming experts at the beginning period and attention of newcomers to apply the code in different circumstances are highly recommended. Secondly, development of an integrated model in multidisciplinary research requires learning the academic knowledge from other disciplines. Therefore, determining the study objectives within the possible extent, introducing assumptions to simplify the additional disciplines, and consulting specialists to learn the required knowledge within a short time frame are suggested. Lastly, the development of integrated model requires a huge amount of data. Therefore, in the case which required data cannot be obtained, introducing assumptions based on theory and literature is recommended.
Kurzfassung auf Deutsch:		Zusammenfassung Einleitung Durch zunehmende Umweltprobleme und Ressourcenabbau sollte bei der wirtschaftlichen Entwicklung der Erhalt einer funktionsfähigen Umwelt sowie der natürlichen Ressourcen berücksichtigt werden. Um Informationen für die Entwicklung von Politikmaßnahmen zu gewinnen ist es erforderlich, die Entwicklung des Untersuchungsgebietes hinsichtlich ihrer Nachhaltigkeit zu beobachten und zu beurteilen. Dies wird insbesondere für von der Natur benachteiligte Regionen mit sensiblen natürlichen Ressourcen immer wichtiger. Die Untersuchungsregion liegt in den Berggebieten in Nordthailand mit reichlich natürlichen Ressourcen und einer ökologisch gesunden Umwelt. Jedoch induzieren Bevölkerungswachstum, limitierte Flächenverfügbarkeit und externe Faktoren wie z.B. die Kräfte des Marktes Veränderungen und Druck auf die Ressourcennutzung. Im Untersuchungsgebiet werden die Ressourcen intensiv genutzt und die landwirtschaftlichen Bewirtschaftungssysteme zunehmend kommerzialisiert. Deshalb muss die langfristige Nachhaltigkeit des Gebietes untersucht werden. Ziele Das Ziel dieser Studie ist die Untersuchung der Nachhaltigkeit des Untersuchungsgebietes und der landwirtschaftlichen Bewirtschaftungssysteme mit Hilfe eines Konzeptes über die Nachhaltigkeit, eines Ansatzes über das landwirtschaftliche Bewirtschaftungssystem und eines Multi-Agent System (MAS) Ansatzes. Das erste Ziel dieser Studie ist die Beschreibung der landwirtschaftlichen Bewirtschaftungssysteme in der Untersuchungsregion. Das zweite Ziel ist, ein MAS Modell zu entwickeln und anzuwenden, um die Nachhaltigkeit des Untersuchungsgebietes zu bewerten. Schließlich soll das Modell angewendet werden, um die Nachhaltigkeit landwirtschaftlicher Bewirtschaftungssysteme unter verschiedenen Szenarien darzustellen, mit denen Veränderungen signifikanter Faktoren und Politikinterventionen simuliert werden. Dabei wird die Fähigkeit des Systems untersucht, mit den Veränderungen zurechtzukommen bzw. sich von diesen zu regenerieren. Methode Die Nachhaltigkeit der landwirtschaftlichen Bewirtschaftungssysteme in der Untersuchungsregion wurde mithilfe von definierten Indikatoren beurteilt, die drei verschiedene Zustandsebenen beschreiben ? die wirtschaftliche, die soziale und die Umweltebene. Die Indikatoren wurden basierend auf dem Framework zur Bestimmung von Indikatoren definiert, um den Zielen und der Methode dieser Studie gerecht zu werden. Die in dieser Studie gewählten Indikatoren sind Haushaltseinkommen, Netto-Betriebseinkommen aus der Landwirtschaft, Vermögen der Haushalte, Sparaktivitäten der Haushalte, Ernährungssicherheit, Bodenerosion und Brachedauer. Für diese Indikatoren wurden verschiedene Nachhaltigkeitsklassen definiert, in die die einzelnen Haushalte entsprechend ihrer Nachhaltigkeit hinsichtlich des jeweiligen Indikators eingeordnet wurden. Die drei Nachhaltigkeitsklassen bestehen aus der Klasse der nachhaltigen Haushalte (S), der Klasse der eingeschränkt nachhaltigen Haushalte (CS) und der Klasse der nichtnachhaltigen Haushalte (N). Diesen Klassen wurden Nachhaltigkeitspunkte von 0 bis 10 zugeordnet. Die Bewertung der Nachhaltigkeit wurde auf zwei Ebenen durchgeführt, der Haushalts- und der Dorfebene. Auf der Haushaltsebene wurde die Nachhaltigkeit basierend auf deren individueller Leistung hinsichtlich der einzelnen Indikatoren bewertet. Die Nachhaltigkeit auf Dorfebene wurde mit dem Nachhaltigkeitsindex (SI) beurteilt, wenn einzelne Indikatoren betrachtet werden und dem Leistungsindex (PI), wenn eine Gruppe von Indikatoren betrachtet wird. Die Nachhaltigkeitsentwicklung auf Haushalts- und Dorfebene wurde über 15 Jahre (2003 ? 2017) extrapoliert, um die Nachhaltigkeit der landwirtschaftlichen Bewirtschaftungssysteme in der Untersuchungsregion darzustellen. Das MAS Modell wurde entwickelt und ?CatchScapeFS? genannt. Die Modellstruktur basiert auf der Beschreibung der landwirtschaftlichen Bewirtschaftungssysteme in der Untersuchungsregion. Der MAS Ansatz wurde angewendet, um die Komplexität der Untersuchungsregion abzubilden und deren Nachhaltigkeitssituation langfristig zu extrapolieren. Das Modell setzt sich aus zwei Komponenten zusammen, einer biophysikalischen und einer sozioökonomischen Komponente. Die biophysikalische Komponente basiert auf dem CatchScape3 Modell. Es besteht aus folgenden biophysikalischen Modellen: einem hydrologischen Modell, einem landwirtschaftlichen Produktionsmodell, einem Wasserbilanzmodell und einem Bodenerosionsmodell, integriert in ein Landschaftsmodell der Untersuchungsregion mit einem Raster von einem rai (d.h. 0.16 ha). Die sozioökonomische Komponente besteht aus landwirtschaftlichen Haushalten und anderen sozialen Elementen als Agenten im Modell. Die Stichproben der landwirtschaftlichen Haushalte wurden anhand ihrer Eigenschaften und ihres Verhaltens in eine marktorientierte, eine subsistenzorientierte Gruppe und eine partnerschaftsorientierte Gruppe klassifiziert. Zur Generierung landwirtschaftlicher Modellagenten aus der Stichprobe der existierenden landwirtschaftlichen Haushalte wurde die Monte Carlo Technik angewendet. Das CatchScapeFS Modell wurde dem objektorientierten Modellansatz entsprechend entwickelt. Der CORMAS Rahmen wurde gewählt, um die Modellierung und Simulation zu vereinfachen. Während eines Simulationszeitintervalls, das 10 Tagen entspricht, werden sechs Hauptphasen abgebildet, die acht Phasen der Haushaltsaktivitäten landwirtschaftlicher Agenten beinhalten. Das Modell wurde hinsichtlich seiner Stabilität validiert und getestet. Die Validierung erfolgte durch soziale Validierung und durch einen Vergleich mit statistischen Daten. Die Ergebnisse der Modellvalidierung und des Stabilitätstests ergaben, dass sich das Modell zur Analyse der Studienziele eignet. Hauptergebnisse Nachhaltigkeit der Untersuchungsregion auf Haushaltsebene Die Ergebnisse zeigen keine nachhaltige Entwicklung der Untersuchungsregion. Die Zahl der nachhaltigen Haushalte (S) geht zurück, wogegen die Zahl der nicht (N) bzw. eingeschränkt nachhaltigen (C) Haushalte eher zunimmt. Hinsichtlich der wirtschaftlichen Lage vermindern zunehmende private Haushaltsausgaben und abnehmender landwirtschaftlicher Produktionswert die Nachhaltigkeit. Die Verschlechterung der Nachhaltigkeit in sozialer Hinsicht zeigt sich an einem langfristig zunehmenden Mangel an Reis. Durch Erosion und verkürzte Brache ist der Zustand der Umwelt nicht nachhaltig. Die Erosion im Untersuchungsgebiet ist erheblich und nimmt im Betrachtungszeitraum zu. Durch die intensive Landnutzung, die zur Versorgung der Bevölkerung erforderlich ist, verkürzt sich die Dauer der Brache und folglich degradiert langfristig der Boden. Nachhaltigkeit der Untersuchungsregion auf Dorfebene Entsprechend der Ergebnisse auf Haushaltsebene zeigen die Ergebnisse auf Dorfebene, dass die landwirtschaftlichen Bewirtschaftungssysteme der Untersuchungsregion nicht nachhaltig sind. Dies zeigt sich an dem langfristig abnehmenden Leistungsindex (PI) und an den für alle Indikatoren rückläufigen Nachhaltigkeitsindices (SI). Betrachtet man die Entwicklung der PI Werte, ist die Nachhaltigkeit der Untersuchungsregion in wirtschaftlicher Hinsicht weniger gefährdet als in sozialer Hinsicht und insbesondere hinsichtlich des Umweltzustandes. Dies basiert auf vergleichsweise hohen SI Werten der ökonomischen Indikatoren im Vergleich zu den sozialen und Umweltindikatoren. Betrachtet man alle Nachhaltigkeitsindices und deren Entwicklung, kann für die verschiedenen Nachhaltigkeitsaspekte eine Rangfolge hinsichtlich der Dringlichkeit ihrer Verbesserung erstellt werden. Die Ernährungssicherung war der am wenigsten nachhaltige Problembereich, gefolgt vom Sparen der Haushalte, dem Haushaltsvermögens, der Bodenerosion, dem Haushaltseinkommen, der Brachedauer und dem landwirtschaftlichen Einkommens. Szenario Analyse Als Szenarien wurden zum einen die Implementierung von Politikmaßnahmen zur Verbesserung der Nachhaltigkeit erstellt und zum anderen das Eintreffen unerwarteter Ereignisse durch die Veränderung biophysikalischer und wirtschaftlicher Faktoren. Das Politikszenario zur Verbesserung der Nachhaltigkeit basiert auf der Einführung einer Hochertragssorte bei Hochlandreis und Mais sowie der Einführung des Anbaus von Mango bei den Haushalten, die bisher keine Dauerkulturen anbauen. Das Wetterszenario, bei dem sich extreme Trockenheit und Regenfälle abwechseln, wurde erstellt, um die Auswirkungen unerwarteter Ereignisse durch die Veränderung biophysikalischer Eigenschaften zu analysieren. Mit dem Preisszenario, das durch Produktpreisschwankungen gekennzeichnet ist, werden die Auswirkungen unerwarteter Ereignisse hinsichtlich ökonomischer Faktoren untersucht. Implementierung von Politikmaßnahmen zur Verbesserung der Nachhaltigkeit Die Ergebnisse zeigen, dass sich die Nachhaltigkeit des Untersuchungsgebietes durch Implementierung geeigneter Politikmaßnahmen offenkundig verbessert. Dies wird durch die Zunahme des Leistungsindexes (PI) und dessen positive Entwicklung im Betrachtungszeitraum deutlich. Außerdem steigen die Nachhaltigkeitsindices (SI) vieler Indikatoren in diesem Szenario, mit Ausnahme des SI der Haushaltsersparnisse, der nahezu konstant bleibt. Der PI der wirtschaftlichen Indikatoren verbessert sich durch eine größere Zahl nachhaltiger Haushalte in Bezug auf das Haushaltseinkommen, das landwirtschaftliche Nettoeinkommen und das Haushaltsvermögen. Betrachtet man die soziale Lage, zeigt sich eine Verbesserung des PI und des SI der Ernährungssicherung durch ein vermindertes Reisdefizit. Hinsichtlich des Umweltzustandes zeigt sich eine Zunahme des PI Wertes der Umweltindikatoren, die aus einer Reduzierung der Bodenerosion und Verlängerung der Brachedauer bei der Bodennutzung resultiert. Schließlich kann festgehalten werden, dass die Politikmaßnahmen in diesem Szenario zu einer deutlichen Verbesserung der Nachhaltigkeitssituation in der Untersuchungsregion führen. Dürreszenario Die Ergebnisse dieses Dürreszenarios zeigen ähnlich wie das Basisszenario, keine Nachhaltigkeit des Untersuchungsgebietes. Allerdings zeigt sich ein etwas höherer PI während der Dürre bei geringerem Rückgang im Betrachtungszeitraum. Dies entsteht durch trade-offs zwischen Indikatoren. Der Bodenerosionsindikator verbesserte sich durch den Rückgang der Niederschläge. Dieser positive Effekt kompensiert die negativen Effekte verminderter Haushaltsersparnisse, geringerer Ernährungssicherheit und geringerer Brachedauer. Außerdem zeigen die Simulationsergebnisse die Reaktionen und Anpassungen der Farmagenten bei Dürre. Trockenheit wird wahrgenommen und verursacht verspätetes Pflanzen zur Schadensvermeidung. Dies führt zu Variationen in der Anbaufläche. Allerdings verminderte sich die Variation im Verlauf der Betrachtungsperiode, da die landwirtschaftlichen Haushalte aus der Vergangenheit lernen und sich anpassen. Während der Dürre vergrößert sich das Reis- und Maisdefizit. Die durchschnittlich geliehene Reismenge steigt im Betrachtungszeitraum an. Die Reisakquisition der Farmagenten erfolgt durch das Ausleihen von Reis bei der kommunalen Reisbank sowie bei Nachbarn. Außerdem akquirieren die Farmagenten Maisersatz durch das Sammeln von Wildpflanzen für die Fütterung ihres Viehs. Darüber hinaus zeigen die Ergebnisse die Fähigkeit der landwirtschaftlichen Haushalte, mit Trockenheit in gewissem Umfang zurechtzukommen und sich regenerieren zu können. Niederschlagsszenario Die Ergebnisse dieses Szenarios mit zunehmenden Niederschlägen zeigen ähnlich wie das Basisszenario keine Nachhaltigkeit des Untersuchungsgebietes. Bei diesem Szenario verstärkte sich die Bodenerosion durch die Zunahme der Niederschläge. Im ersten Jahr der Niederschlagszunahme verbessert sich der Leistungsindex (PI) der ökonomischen Indikatoren leicht, da das Einkommen aus der Tierproduktion zunimmt. Bei der sozialen Lage sind im Vergleich zum Basisszenario nur geringfügige Veränderungen, vor allem bedingt durch Zufallseffekte in der Ausgangssituation erkennbar. Der Umweltzustand verschlechterte sich durch zunehmende Bodenerosion. Entsprechend gehen der Leistungsindex und der Nachhaltigkeitsindex der Umweltindikatoren zurück. Preisrückgangszenario Bei diesem Szenario mit sinkenden Preisen verschlechtert sich die Nachhaltigkeitssituation des Untersuchungsgebietes im Vergleich zum Basisszenario. Ein Rückgang der Produktpreise wirkt sich direkt auf das Einkommen und die Geldmittel aus und führt folglich zu Liquiditätsproblemen. Allerdings zeigten sich aufgrund der Merkmale des Untersuchungsgebietes und des Haushaltsverhaltens keine Auswirkungen auf die Ressourcennutzung. Preise beeinflussen die Entscheidungen der Farmagenten nicht. Der Leistungsindex (PI) der ökonomischen Indikatoren vermindert sich bei diesem Szenario stärker als beim Basisszenario, da die Nachhaltigkeitsindices (SI) der einzelnen ökonomischen Indikatoren während der Perioden mit Preisrückgängen zurückgehen. Auf die Haushalte kommt ein Rückgang der Geldmittel zu, der zu Liquiditätsproblemen führt. Die Haushalte erwerben Geldmittel durch den Verkauf von Tieren aus dem Bestand und durch das Ausleihen von Geld beim kommunalen Fond und bei Nachbarn. Auf der sozialen und Umweltebene ergeben sich nur geringfügige Änderungen durch Zufallseffekte. Politikempfehlungen Basierend auf den Ergebnissen der Studie werden Politikmaßnahmen zur Verbesserung der Nachhaltigkeit der landwirtschaftlichen Bewirtschaftungssysteme in der Untersuchungsregion empfohlen. Erstens wird die Einführung von Hochertragssorten bei Hochlandreis und Mais in Verbindung mit Umweltmaßnahmen empfohlen sowie die Einführung des Mangoanbaus in landwirtschaftlichen Haushalten, die bisher keine Dauerkulturen anbauen. Zweitens sind Forschungsaktivitäten zum Anbau alternativer Verkaufsfrüchte erforderlich, um die Bareinnahmen der Haushalte zu verbessern. Drittens sollten durch Werbung und Unterstützung Tierhaltungs- und außerlandwirtschaftliche Aktivitäten wie z.B. das Weben und die Entwicklung des Tourismus gefördert werden, um das Haushaltseinkommen zu steigern. Viertens sollte eine Schärfung des Bewusstseins für Umwelt- und Ressourcenschutz bei allen Betroffenen erreicht werden. Dafür kann als Werkzeug zur Förderung einer gemeinsamen Haltung der Betroffenen das CatchScapeFS Modell angewendet werden. Fünftens ist die Einführung der Geburtenkontrolle in diesem Gebiet erforderlich. Gleichzeitig sollte das Verständnis der Haushalte hinsichtlich der Auswirkungen des Bevölkerungswachstums verbessert werden, um die Zusammenarbeit der Dorfbewohner ohne kulturelle Konflikte zu erreichen. Empfehlungen für weitere Forschung Folgende Leitlinien für weitere Studien und Anwendungsmöglichkeiten werden empfohlen. Erstens kann das Modell durch eine stärker detaillierte Abbildung des Systems verbessert werden, z.B. durch die Integration eines dynamischen Boden-Nährstoffmodells. Allerdings sollten bei der Weiterentwicklung des Modells sowohl die relevanten Forschungsfragen als auch der Grenznutzen und die Grenzkosten der Entwicklung berücksichtigt werden. Zweitens muss bei der Anwendung des CatchScapeFS Modells auf andere Untersuchungsgebiete die Kompatibilität der Modellkomponenten und Modellstruktur in Bezug auf die Merkmale der neuen Untersuchungsregion berücksichtigt werden. Außerdem müssen die Indikatoren zur Beurteilung der Nachhaltigkeit der Untersuchungsregion bei der Anwendung des Modells auf andere Gebiete entsprechend angepasst werden. Drittens kann die Modellanwendung dieser Studie für verschiedene Ansätze der Nachhaltigkeitsbetrachtung erweitert werden wie z.B. die Betrachtung einer nachhaltigen ländlichen Existenzgrundlage oder eines nachhaltigen Flächenmanagements. Allerdings sollte die Kompatibilität der Indikatoren mit dem Studienrahmen berücksichtigt werden. Viertens wird als Alternative für weitere Studien zur Analyse der Auswirkungen von Politikinterventionen die Anwendung der objektorientierten Modellierung empfohlen. Dabei sollte bei allen Forschungsanwendungen auch der Ressourcenbedarf berücksichtigt werden. Fünftens kann das CatchScapeFS Modell als Instrument zur Analyse und Beobachtung der Auswirkungen potentieller Politikmaßnahmen genutzt werden, die in Bor Krai Village implementiert werden könnten. Außerdem kann das Modell als Instrument zur Förderung einer gemeinsamen Haltung gegenüber dem gesamten Dorfsystemen angewendet werden und ebenso um gemeinschaftliche Entscheidungen der einzelnen Betroffenen in ihrem System zu fördern. Empfehlungen für Neueinsteiger in die MAS Anwendungsforschung Als erstes wird Neusinsteigern in die MAS Anwendungsforschung empfohlen, die Anwendung von Computerprogrammen und die Programmierung zu erlernen. Dafür ist insbesondere in der Anfangsphase die Anleitung durch Programmierexperten empfehlenswert, so dass die Neueinsteiger die Anwendung der Programmiersprache für verschiedene Sachverhalte erlernen. Zweitens erfordert die Entwicklung von integrierten Modellen in der interdisziplinären Forschung umfangreiche Kenntnisse aus anderen Disziplinen. Dafür wird empfohlen, die Forschungsziele entsprechend auszurichten bzw. zu begrenzen, vereinfachende Annahmen zu treffen, um Spezialkenntnisse aus anderen Disziplinen zu integrieren und Experten aus den einzelnen Fachgebieten zu konsultieren. Schließlich erfordert die Entwicklung von integrierten Modellen eine riesige Datenmenge. Falls die erforderlichen Daten nicht verfügbar sind, wird empfohlen, basierend auf Theorie und Literatur entsprechende Annahmen zu treffen.

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