Universität Hohenheim
 

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Winter, Thomas

Ein Nichtlineares Prozessanalytisches Agrarsektormodell für das Einzugsgebiet der Oberen Donau

A Nonlinear Process Analytic Agricultural Sector Model for the Upper Danube Basin

Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgende
URN: urn:nbn:de:bsz:100-opus-913
URL: http://opus.uni-hohenheim.de/volltexte/2005/91/


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SWD-Schlagwörter: Landwirtschaft , Nichtlineare Optimierung , Nichtlineares mathematisches Modell , Regionalmodell , Europäische Gemeinschaften / Agrarpolitik , Agrarpo
Freie Schlagwörter (Deutsch): PQP, PMP
Freie Schlagwörter (Englisch): PQP, PMP
Institut: Institut für Landwirtschaftliche Betriebslehre
Fakultät: Fakultät Agrarwissenschaften
DDC-Sachgruppe: Landwirtschaft, Veterinärmedizin
Dokumentart: Dissertation
Hauptberichter: Dabbert, Stephan Prof. Dr.
Sprache: Deutsch
Tag der mündlichen Prüfung: 10.05.2005
Erstellungsjahr: 2005
Publikationsdatum: 28.06.2005
 
Lizenz: Hohenheimer Lizenzvertrag Veröffentlichungsvertrag mit der Universitätsbibliothek Hohenheim ohne Print-on-Demand
 
Kurzfassung auf Deutsch: In dieser Arbeit wird ein agrarökonomisches Regionalmodell auf Landkreisebene beschrieben. Das Agrarsektormodell ist ein Bestandteil des Decision Support Systems GLOWA-Danubia einem interdisziplinären Modellverbund. Mit dem Decision-Support-System werden die Auswirkungen des globalen Klimawandels und der damit verbundenen Änderungen im Wasserhaushalt auf das Einzugsgebiet der Oberen Donau untersucht. Das Agrarsektormodell wird bereits in der Stand-Alone-Version für Wirkungsanalysen von agrarpolitischen Maßnahmen eingesetzt. Für das Decision-Support-System GLOWA-Danubia muss ein Agrarsektormodell erstellt werden, dass räumlich differenziert die Art und Intensität der Landnutzung bei sich verändernden Rahmenbedingungen abbilden kann. Nach einer Literaturauswertung über Agrarsektormodelle wird ein prozessanalytischer Optimierungsansatz als geeignete Methode angesehen, weil mit dieser Methode sowohl Aussagen über die Entwicklung der Anbauintensität als auch über den Anbauumfang landwirtschaftlicher Kulturen getroffen werden kann. Die Datengrundlage besteht aus sekundärstatistischen Regionaldaten auf Landkreisebene. Jeder Landkreis stellt im Modell ein Regionshof dar. Für jeden Regionshof werden bis zu 15 Produktionsverfahren in der Tierhaltung und bis zu 19 Produktionsverfahren in der Pflanzenproduktion definiert. Um die Intensität der Landbewirtschaftung im Projektgebiet räumlich differenziert zu erfassen, wurde eine Expertenbefragung in neun Landkreisen des Untersuchungsgebietes durchgeführt. Aus den Ergebnissen lässt sich ein signifikanter Zusammenhang zwischen der Intensität in der Pflanzenproduktion und der Höhe der landwirtschaftlichen Vergleichszahl ableiten. Da für das gesamte Untersuchungsgebiet die landwirtschaftlichen Vergleichszahlen vorliegen, kann für jeden Landkreis der Anbauumfang der extensiven und intensiven Produktionsverfahren bestimmt werden. Die Regionshöfe werden nach der Methode der Positiven Quadratischen Programmierung kalibriert. Eine Kalibrierung nach der Positiven Quadratischen Programmierung kann sowohl kostenseitig als auch ertragsseitig vorgenommen werden. Die beiden Kalibrierungsmethoden führen zu unterschiedlichen Szenarienergebnissen. In der Literatur werden nur unzureichende Aussagen über die Wahl der Kalibrierungsmethode gemacht. In das Modell werden beide Kalibrierungsmethoden integriert, um in einer Ex-Post-Prognose die Prognosegüte der Kalibrierungsmethoden miteinander vergleichen zu können. Hierfür wird zunächst ein geeigneter quantitativer Bewertungsmaßstab für den Prognosefehler entwickelt. Beide Ansätze haben nur geringe Abweichungen zwischen dem berechneten und dem tatsächlichen Anbauumfang. Ebenso hat die Kalibrierungsmethode einen unerheblichen Einfluss auf die berechneten Gesamtdeckungsbeiträge in den Regionshöfen. Die Ergebnisse der Ex-Post-Prognose lassen daher den Schluss zu, dass die Kalibrierungsmethode keine beachtlichen Auswirkungen auf die Szenarienergebnisse haben wird. Die Grundlage der drei berechneten Szenarien bilden die diskutierten Reformvorschläge im Mid-Term-Review der Agenda 2000. Im Szenario 1 wird die Auswirkung der Fortführung der Agenda 2000 mit kulturartbezogenen Preisausgleichszahlungen für die Untersuchungsregion berechnet. Im zweiten Szenario werden die Prämien entkoppelt und auf die landwirtschaftliche Fläche als Flächenprämie umgelegt. Im dritten Szenario werden die entkoppelten Flächenprämien um 10 % gekürzt. Während sich die Ergebnisse im Szenario 1 nur unwesentlich vom Referenzjahr unterscheiden, zeigen die Ergebnisse beider Entkopplungsszenarien deutliche Effekte. In beiden Szenarien nimmt der Anteil der Flächenstilllegung zu. Gleichzeitig werden in allen Regionen die Rindermast und der Silomaisanbau eingeschränkt. Eine Entkopplung der Prämien würde daher insbesondere in Regionen mit intensiver Rindermast und umfangreichem Silomaisanbau eine Reduzierung der Nährstoffeinträge in die Gewässer bewirken. Das Agrarsektormodell liefert in den berechneten Szenarien plausible Ergebnisse. Es wird daher als geeignetes Instrument für die Analyse der Landnutzungsänderung im Einzugsgebiet der Oberen Donau angesehen.
 
Kurzfassung auf Englisch: This dissertation describes a regionalised non-linear agricultural sector model for the upper danube catchment area. The model is used for simulating and forecasting the impacts of different policies measures and of climate change on farming. The most important task of this model is to fit as a part into the decision-support-system Glowa-Danubia. The main idea of the decision-support-system is, that the impact of the Global-climate change to the water on the upper danubia basin can be shown. At first the interactions between agriculture and water are defined. One of the results is that agriculture is an economic sector, which has an important influence on the water-household of the landscape. Many agricultural activities, e.g. tillage, fertilisation, plant-protection have a direct or indirect impact on the waterhousehold. Of course there are some conflicts with other users of the water resource. In consequence a lot of laws guarantee the safety of the water resources. The farmers are bound by law to practice the so called ?good agricultural practice?. Another possibility for policy to influence farmers is that farmers can take part in agri-environmental programs. In the second chapter the connections between the agricultural sector model and the other models are defined. A division of the agricultural sector model into three main modules is necessary, that the dates can be transferred automatically. The three modules of the agriculture sector model can be overwritten with data resources, model equations and result tables. A process-analytical optimisation model was used, because with this methodological approach the use of fertiliser and other farm inputs and the level of production can be simulated. In the plant production 19 different crop production activities with two different intensities were defined. The production level of each crop was defined by using expert interviews with a Probit-Model. The Probit-Model calculates independ of the ?Landwirtschaftliche Vergleichszahl? (a relative number, which indicates the agronomy quality of soils) in order to define the extent of both intensities. In the animal production 15 different production systems are defined. The constraints and the calibration of the non-linear gross margin function are discussed after the definition of the production activities. Some constraints, for example the crop rotation constraint, are not necessary in the non-linear model. The reference situation is the year 1995. The first simulation shows the results for the year 1999. In the Ex-post-analysis from this year both different Howitt-methods, the cost side specification and the yield side specification of the non-linear gross margin function, get compared. Both methods calculate nearly the same results, the forecast of the production activity levels and the gross margins are nearly the same. For the total research area both methods either over- or underestimate the production activity levels for the same crop. If the forecast results are compared by district the forecasting accuracies were different. A system, that one method is better than the other method, can not be found. For the simulation of the scenarios the cost side specification was used.
In the first scenario the year 2008 under the conditions of the agenda 2000 was calculated. The production levels are nearly the same as in the reverence year. The consequences of the mid term review of the European Commission are forecasted in the two other scenarios. The conditions under mid term review have a big impact on agriculture, because of the decoupling of the agricultural subsidies from the products. In both scenarios, the cattle meat production decreases. The same results can be shown with the reduction of silo maize and of grassland. On the other side set aside arises in all districts. Positive for the water resources are the reduction of nitrogen load from organic manure. One of the main conclusions is that the positive quadratic programming is an alternative to the linear models for analysis of farms by district level. Of course the aggregation mistake from the aggregation of different farm types to one big district farm can not be carried out. But the positive aspects of the PQP, which are described in literature, can be permitted. A further research theme, which is not answered in this thesis is the combination of the non-linear gross margin with useful econometric methods.

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