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Datenaufbereitung für ALMaSS – eine agentenbasierte Umweltfaktorensimulation auf Landschaftsebene

Zugehörigkeit
Julius Kühn-Institut (JKI), Institut für Strategien und Folgenabschätzung, Deutschland
Stein, Susanne;
GND
1173182691
Zugehörigkeit
Julius Kühn-Institut (JKI), Institut für Strategien und Folgenabschätzung, Deutschland
Dominic, Anto Raja;
GND
172749077
Zugehörigkeit
Julius Kühn-Institut (JKI), Institut für Strategien und Folgenabschätzung, Deutschland
Kehlenbeck, Hella;
Zugehörigkeit
Århus University, Department of Bioscience, Grenåvej 14, 8410 Rønde, Dänemark
Topping, Chris;
GND
1158844824
Zugehörigkeit
Jagiellonian University in Kraków (UJAG), Institute for Environmental Sciences, Gronostajowa 7, 30-387 Kraków, Polen
Ziółkowska, Elżbieta;
GND
105914851X
Zugehörigkeit
Julius Kühn-Institut (JKI), Institut für Strategien und Folgenabschätzung, Deutschland
Golla, Burkhard

Das agentenbasierte Modell ALMaSS („Animal, Landscape and Man Si-mulation System“) integriert die landwirtschaftliche Nutzung und Bewirtschaftungsmaßnahmen über den Jahresverlauf auf Landschaftsebene, um die Populationsdynamik von ökologischen Zeigerarten unter verschiedenen Pflanzenschutzmittel-Regimen abzuschätzen. Während AL-MaSS aktuell in sieben Projekten mit verschiedenen Arten der Agrarlandschaft europaweit An-wendung findet, wurden in Deutschland Agrarlandschaften in Brandenburg und Niedersachsen für die Simulation der hier verbreitetsten Laufkäferart (Bembidion lampros) ausgewählt. Das Modell erfordert eine Kombination von Daten aus sehr unterschiedlichen Quellen und eine ent-sprechende Aufbereitung. Ebenso ist darauf zu achten, dass die nationalen Daten in internatio-nal gebräuchliche Klassifizierungen übersetzt werden. ALMaSS ist als Programm ein „open-source open-science“ Projekt und ist also solches frei auf GitLab zugänglich. Es wird ständig weiterentwickelt und optimiert, um Auswirkungen einer veränderten Landschaftsstruktur und veränderter landwirtschaftlichen Managementmaßnahmen auf Insekten- und Wildtierpopulatio-nen noch besser abschätzen zu können.

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