Inhalt. Vielfältige Forschung mit Bezug zur Geoökologie (Einführung) Von Michael Neumann... 4

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1 Inhalt Inhalt VGöD-Intern Von Mitgliedern für Mitglieder: Workshop- Tagung am 8./ in Freiberg... 2 Kurzmitteilungen aus dem VGöD... 3 Geoökologie Geoökologisches Gehalt Vorgestellt: Bundesverband für Umweltberatung e.v. (bfub) Profis für Umwelt und Zukunft Diplom-Aufbaustudiengang Umweltethik : Ein interdisziplinäres Angebot in Augsburg. 26 Biotopverbund mit Kirchengrund ein Naturschutzprojekt mit der Evangelisch- Lutherischen Kirche in Bayern Kurzmitteilungen aus der Geoökologie Schwerpunkt: Ökologische Informatik Vielfältige Forschung mit Bezug zur Geoökologie (Einführung) Von Michael Neumann... 4 Ökologische Informatik: Theorie und Anwendungen Von Friedrich Recknagel... 7 Informatik in der Geoökologie Notwendiges Werkzeug oder berufliche Perspektive? Von Ralf Seppelt Auf dem Weg zur Digital Earth? Von Thomas Schauer Zu viel und zu wenig Daten, Informationen und Wissen bei ökologischen Fragen Von Carsten Neßhöver Simulationsmodelle zur Planung von Strategien in der Bekämpfung von Wildtiererkrankungen Von Frank Hansen, Hans-Hermann Thulke und Florian Jeltsch Sonstige Rubriken Rezensionen Termine Impressum / Vorschau Mitglied werden FORUM GEOÖKOL. 14 (1),

2 VGöD-Intern Von Mitgliedern für Mitglieder: Workshop-Tagung am 8./ in Freiberg Erste Workshop-Ideen bereits vorgeschlagen Den Termin 8./9. November 2003 sollte sich jede und jeder von uns vormerken: Wie bereits angekündigt, wird unsere diesjährige Jahrestagung einen starken Workshop-Charakter haben. Nachdem sich schon einige mögliche Workshop-Themen andeuten, hat der Vorstand auf seiner Sitzung am in Leipzig eine vorläufige Rahmenplanung entwickelt. Unsere Freiberger Lokalreferenten, Linda Hultsch und Baas Brimer, organisieren Unterkunftsmöglichkeiten und Räumlichkeiten für die Tagung. Rahmenprogramm und Exkursion werden in Kooperation mit dem Geoökologie-Lehrstuhl von Prof. Matschullat gestaltet. Die Inhalte der Workshops sind noch weitgehend offen hier sind ganz Wünsche und Kreativität unserer Mitglieder gefragt, denen sich dabei ein offenes Forum für das eigene Networking bietet! Von Christina Mertens, München Vorläufiger Zeitplan Freitag: Anreise der Teilnehmenden 19 Uhr: Referenten-Treffen mit Abendessen; informelles Treffen angereister Mitglieder Samstag 9.00 Uhr: Workshops Uhr: Kaffeepause Fortführung der WS Uhr: Mittagessen Uhr: Workshop-Auswertung (Plenum) mit Vorstellung der Inhalte sowie Feedback zu Organisation u. Ergebnissen oder: Öffentlicher Vortrag zu den Exkursionsthemen des folgenden Tages Uhr: Prämierung der Poster durch die Teilnehmenden anschließend: JHV 2003 Ab 19 Uhr: geselliges Beisammensein Sonntag 9-13 Uhr: Exkursion zum Thema Süßwasserschutz / Hochwasser (Talsperren-Problematik / Rückbau unter ökolog. Gesichtspunkten / Mulde-Ausbau) Uhr: abschließendes Mittagessen Vorgeschlagene Workshop- Themen Folgende Workshop-Themen sind bislang vorgeschlagen: neue Medien in der Öffentlichkeitsarbeit (Dr. Dieter Eickhoff/ Pforzheim); Kommunikation wissenschaftlicher Fachergebnisse Formen interdisziplinärer Zusammenarbeit (Andreas Horn); Aktuelles hochschulpolitisches Thema, z.b. Junior-Professuren, beruflich-wissenschaftliche Perspektiven, Start-ups (Tobias Schneck); wissenschaftliches Präsentationsseminar für Studierende, evtl. zusammen mit einem Posterwettbewerb für Präsentation von Diplom-/Doktorarbeiten (N.N., Dozent an der Universität Freiberg). Poster-Wettbewerb Wichtig für die Vermittlung wissenschaftlicher Inhalte ist deren Präsentation vor der fachlichen oder allgemeinen Öffentlichkeit. Um diese so selbstverständlich verlangte, jedoch selten praktizierte Fähigkeit einmal in den Fokus zu nehmen, soll der geplante Präsentationsworkshop von praktischer Umsetzung begleitet werden: Alle Mitglieder sind eingeladen, zuvor noch nicht präsentierte Poster mitzubringen, die ihre Diplom- oder Doktorarbeiten inhaltlich und allgemein verständlich aufbereiten. Die Qualität der Darstellungen wird bewertet durch alle Teilnehmenden; für das Preisgeld und/oder Sachpreise sollen Sponsoren gewonnen werden. Vorschläge zu Exkursionszielen im Freiberger Raum zur Jahrestagung 2003 in Anlehnung an den geplanten Schwerpunkt Süßwasser und zu Workshop-Themen können bis Juli 2002 bei allen Vorstandsmitgliedern und in der Geschäftsstelle des VGöD angemeldet werden möglichst gleich mit konkreten Ansprechpartnern. Wer Interesse an Kinderbetreuung hat, die durch interessierte Teilnehmende organisiert wird, möge sich bitte ebenfalls frühzeitig melden: Es ist geplant, dafür Räumlichkeiten am Tagungsort bereitzustellen. 2 FORUM GEOÖKOL. 14 (1), 2003

3 VGöD-Intern Kurzmitteilungen aus dem VGöD Jahresbeitrag 2003 Alle, die dem Verein eine Ermächtigung gegeben haben, den Jahresbeitrag automatisch von ihrem Konto abzubuchen, werden sich vielleicht schon gefragt haben, ob das dieses Jahr vergessen wurde. Wurde es nicht, aber es dauert noch ein bisschen: Da die Mitgliederdatenbank momentan überarbeitet wird, verzögert sich der Einzug des Jahresbeitrags noch um ein paar Wochen. Vorstand und Geschäftsstelle bitten, von Rückfragen abzusehen. Danke! at VGöD-Mailingliste in Planung Auf unsere Anfrage in der letzten Ausgabe des FORUM haben sich schon einige Interessenten gemeldet, die an einer Mailing-Liste für kurzfristige Mitteilungen oder Stellenanzeigen teilnehmen möchten. Nachrichten, die bei Vorstand und Geschäftsstelle einlaufen, können so unmittelbar an interessierte Mitglieder weitergeleitet werden. Wer am -Service des VGöD interessiert ist und sich in die Mailing- Liste eintragen lassen möchte, möge sich bitte bei der Geschäftsstelle melden, sofern die Mail-Adresse dort noch nicht bekannt ist: chm VGöD-Faltblatt Das Informationsblatt zu unseren Verbandsaktivitäten ist wegen relativ starker Nachfrage aktualisiert in einer Auflage von Stück neu gedruckt worden. Eine entsprechende pdf-datei kann natürlich weiterhin jederzeit von unserer Homepage heruntergeladen werden. chm Informationen für potenzielle Arbeitgeber Im Zusammenhang mit der Arbeitgeber-Umfrage entstand seitens des VGöD ein Informationsblatt über Geoökologie, das auch Bewerbungen beigelegt werden kann. Es soll demnächst im Vierfarbdruck in einer Auflage von Stück erstellt werden (davon für die Arbeitgeber-Umfrage). Nach der Auslieferung kann es bei Bedarf in der Geschäftsstelle angefordert werden. chm Neues bei geooekologie.de Um Datenbanken zu Auslands- und Praktikumsinformationen demnächst für unsere Mitglieder interaktiv einbinden zu können, ist ein Wechsel des Webhosts zu MagicalWorks geplant. Da hierbei die Skripte zu bestehenden Formularen nicht übernommen werden können, werden bei der Umstellung voraussichtlich im Mai 2003 einige Bereiche für ein paar Tage offline sein. Ergänzt wurden außerdem Angaben zum Verein und ein Verantwortlicher Ansprechpartner, um den Anforderungen nach 6 TBG genüge zu leisten und einer möglichen Geldstrafe in Höhe von bis zu vorzubeugen. chm Neuer Scanner für die Geschäftsstelle Die Geschäftsstelle wird immer professioneller: Seit Januar 2003 ist sie nun auch mit einem Scanner ausgestattet. chm Kein Minus beim GEOöKon 2002 in Braunschweig Erstmals hat ein GEOöKon im Vergleich zu den Planungen keine negative finanzielle Bilanz erbracht: So können die dem VGöD durch Material-, Druck- und Versandkosten entstandenen Auslagen vollständig abgedeckt werden. chm Mitgliedsdaten aktualisiert Rund 90 Mitglieder teilten uns nach unserer letzten Befragung im Dezember 2002 Änderungen in ihren Daten mit. Sie fließen u.a. in unser neues Adressverzeichnis ein, aber auch in die Datenbank über Praktika und Studienerfahrungen im Ausland. Wir bitten daher weiterhin alle, uns Adressänderungen stets sofort mitzuteilen, um den Kontakt untereinander zu erleichtern. chm Ulrike Gote Hochschulpolitische Sprecherin der Landtags- Grünen Bayerns Ulrike Gote, Mitglied des VGÖD und des Bayerischen Landtages, ist seit Januar 2003 Hochschulpolitische Sprecherin der Grünen- Landtagsfraktion. Sie löst Petra Mützel im Hochschulausschuss des Landtages ab. Daneben ist sie auch Grünen-Sprecherin für Jugend- und Kirchenpolitik. chm Auslandsreferent: Neue Adresse Die in der letzten FORUM-Ausgabe veröffentlichte Anschrift des VGöD- Auslandsreferenten ist nicht mehr aktuell. Hier ist die neue Kontaktadresse: Andreas Held Mierendorffstraße Münster 0251/ (p.) 0251/ (d.), Fax andreas.held@uni-muenster.de gs FORUM GEOÖKOL. 14 (1),

4 Schwerpunkt Ökologische Informatik Vielfältige Forschung mit Bezug zur Geoökologie Die Ökologische Informatik wird in der internationalen Forschung als ein neues Forschungsgebiet in der Ökologie definiert. Die Diskussion über ihre Abgrenzung von anderen ökologischen Forschungsrichtungen fand ihren vorläufigen Höhepunkt auf der Third International Conference of Ecological Informatics (ISEI) vom 26. bis 30. August 2002 in Rom, Italien. Man fand eine Definition, wonach die Ökologische Informatik ein interdisziplinäres Rahmenwerk ist, welches die Anwendung der neuesten Informatiktechnologien auf Prinzipien der Informationsverarbeitung in und zwischen allen Komplexitätsstufen eines Ökosystems fördert. Die Ökologische Informatik hilft so in den bedeutenden Themen der Ökologie, wie Nachhaltigkeit, Biodiversität und globale Erwärmung, transparente Entscheidungsprozesse zu erreichen. Von Michael Neumann Rückblick Dr. Michael Neumann Institut für Ökologie Arbeitsgruppe Limnologie Friedrich-Schiller-Universität Jena Carl-Zeiss-Promenade Jena Tel.: / Fax: / m.neumann@uni-jena.de Michael Neumann hat an der Technischen Universität Braunschweig Geoökologie studiert, bei Prof. D. Dudgeon an der Hong Kong University gearbeitet und bei Prof. G. Rüppell als DBU-Stipendiat promoviert. In Kooperation mit der Uni Würzburg (Prof. F. Puppe) entwickelte er ein Wissensbasiertes System zur biologischen Indikation der Pflanzenschutzmittel-Belastung in kleinen Agrarbächen. Zurzeit arbeitet er an Wissensmanagement- Systemen und an qualitative reasoning Modellen in der Fließgewässerregeneration bei Prof. S. Halle in Jena. Die Ökosystemanalyse begann vor über 40 Jahren mit statistischen Ansätzen, die es aber nur ermöglichten, stationäre Zustände zu repräsentieren. Anwendungen fanden sich in der Ökosystemklassifizierung, z.b. bei eutrophierten Seen (Sakamoto, 1966). In den 70er und 80er Jahren ermöglichten langzeitige multivariate Datenreihen die Repräsentation von Übergangsstadien, und gleichzeitig steuerte die Mathematik Differenzialgleichungen für Simulationen bei. Dies ermöglichte Szenarien durch Abbildung der Nahrungsketten und Nährstoffkreisläufe (Jörgensen, 1976; Straskraba & Gnauck, 1983). In den letzten Jahren hat die Informatiktechnologie die Ökosystemanalyse stark beeinflusst und ermöglicht inzwischen eine Ökosystemvorhersage. Multivariate nichtlineare Ansätze wurden durch Hochleistungsberechnungsverfahren, komplexe multivariate Datenbanken und biologisch-motivierte Rechenverfahren ermöglicht (Chon, 1996; Lek, 1996). Ökologische Informatik Die besonderen Merkmale der Ökologischen Informatik sind Datenintegration über Skalen und Komplexitätsstufen des Ökosystems hinweg, Rückschlüsse von Datenmustern auf ökologische 4 FORUM GEOÖKOL. 14 (1), 2003

5 Schwerpunkt Prozesse und adaptive Simulation und Vorhersage von Ökosystemen. Dabei kommen die grundlegenden Verfahren aus der Informatiktechnologie zur Anwendung: Datenakquisition, Datenabruf und Visualisierung sowie Systemanalyse, Synthese und Vorhersage. Wichtige Technologien sind Hochleistungsberechnungsverfahren, objektorientierte Datenrepräsentation, Internet, Wissensbasierte Systeme, Zellulare Automaten, Fuzzy-Logic, Neuronale Netzwerke, Agentenmodelle, etc. (Recknagel, 2003). Verknüpfungspunkte hat die Ökologische Informatik mit dem Forschungsgebiet Bioinformatik. Hier werden statistische Verfahren, Sequentierungsalgorithmen und Stammbaumrekonstruktionsverfahren auf die unteren Skalenebenen angewendet: vom Molekül über das Genom und die Zelle bis zur Morphogenese (Schütt & Hofestädt, 1992). Die Ökologische Informatik wendet adäquate Methoden und Techniken auf höhere Skalenebenen (siehe Abb. 1) in der Ökosystemforschung an. Ein weiteres verwandtes Arbeitsgebiet stellt die seit etwa 1993 definierte Umweltinformatik dar. Sie ist eine Teildisziplin der Angewandten Informatik, die mit Methoden und Techniken der Informatik diejenigen Informationsverfahren analysiert, die einen Beitrag zur Untersuchung, Behebung, Vermeidung oder Minimierung von Umweltbelastungen und Umweltschäden leisten können (Page & Hilty, 1995). In Rahmen dieses Schwerpunktes wurden sehr unterschiedliche und vielfältige Beiträge zusammengestellt. Den Anfang macht der Beitrag von Friedrich Recknagel. Er definiert noch einmal das Themengebiet der Ökologischen Informatik, verdeutlicht die Zusammenhänge und stellt durch Beispiele mögliche Anwendungen vor. Durch das Trainieren verschiedener Neuronaler Netzwerke war es möglich, Algenblüten durch gemessene Umweltparameter vorherzusagen. Bezug zur Geoökologie Die Geoökologie überschneidet sich in vielen ihrer typischen Arbeitsbereiche sowohl mit der Ökologischen Informatik als auch mit der Umweltinformatik. Der Beitrag von Ralf Seppelt zeigt deutlich, wie stark diese Überschneidungen bereits im Curriculum des Studiums zu finden sind. Ziel ist es, Kenntnis über die richtige, effiziente und zielorientierte Anwendung von EDV zu vermitteln. Weiterhin stellt er eine Verbindung der geoökologischen Forschung zu Datenakquisition, Unsicherheitsanalysen, Nichtlinearen Dynamiken und Landschaftskomplexität, den typischen Methoden der Informatik, her. Der Beitrag von Thomas Schauer setzt sich kritisch mit der Frage auseinander, ob ein digitales Abbild unseres Planeten zur Lösung ökologischer Probleme beitragen Ökologische Informatik Region Landschaft Lebensgemeinschaft Population Individuum Morphogenese Zelle Genom Molekül Bioinformatik Abb. 1: Die Skalenebenen in der Biologie und der Ökologie und ihre Zugehörigkeit als Forschungsobjekte zur Bioinformatik oder zur Ökologischen Informatik kann. Seiner Meinung nach hat sich die Wissenschaft wieder in ihren Elfenbeinturm zurückgezogen. Probleme sieht er vor allem bei der notwendigen Interaktion und der drohenden Informationsflut. Wissensbasierte Systeme Wissensbasierte Systeme (Expertensysteme) können in der Ökologie helfen, Informationen und Wissen erfolgreicher zu verarbeiten. Expertensysteme spiegeln bei Entscheidungen das Wissen von Experten wider. Der Vorteil ist die Verwaltung von qualitativem Wissen (Puppe, 1993) und die Verarbeitung des in der Ökologie häufig vorliegenden unvollständigen oder unsicheren Wissens. Das Expertensystem LIMPACT (Neumann et al., 2003a; Neumann et al., 2003c) ist beispielsweise in der Lage, in Fließgewässern mit landwirtschaftlichem Einzugsgebiet die Belastung durch Pflanzenschutzmittel in vier Belastungsklassen einzuordnen. Eingangsdaten sind dabei nur die Abundanzdaten der benthischen Makroinvertebraten-Fauna zu vier Terminen im Jahresverlauf. Das System ist im Internet unter verfügbar. Der Einsatz eines Wissensbasierten Systems war hier sinnvoll, da eine statistische Methode auf Grund der lückenhaften Datensätze nicht eingesetzt werden konnte. Ein weiterer Vorteil für die Ökologie war das Extrahieren von neuem ökologischem Wissen (Neumann & Baumeister, 2003). FORUM GEOÖKOL. 14 (1),

6 Schwerpunkt Wissensmanagement-Systeme In umfangreichen und langfristigen ökologischen Forschungen fallen große Mengen Daten und Wissen an. Diese liegen oft informell, als Datenblätter, Textdokumente oder Expertenwissen vor. Durch den Einsatz von Wissensmanagement-Systemen (z.b. Online Content Management) ist es möglich, das erarbeitete Wissen nachträglich zu sammeln, zu strukturieren und damit im Ganzen nutzbar zu machen. Von Vorteil ist, dass die an den Projekten beteiligten Wissenschaftler, als Experten ihres Forschungsgebietes, über das Internet beim Aufbau des Systems beteiligt werden können. Der Beitrag von Carsten Neßhöver erörtert hierzu die Vorteile und Probleme des Wissensmanagements in der Ökologie. Er hat selber ein Online Content Management System im Bereich der Biodiversitätsforschung ( aufgebaut. Gerade bei der Aktivierung der verschiedenen Wissensformen sieht er die größten Schwierigkeiten. Ein weiteres Beispiel ist das Wissensmanagement System ILMAX (Neumann et al., 2003b). Das Graduiertenkolleg Funktions- und Regenerationsanalyse belasteter Ökosysteme an der Friedrich-Schiller-Universität Jena befasst sich seit 1996 mit der Frage, wie belastete Ökosysteme auf einen Wegfall der Störung reagieren. Durch das System ILMAX wird nun versucht, das gesamte vorliegende Wissen zu sammeln und zu strukturieren. Qualitative reasoning und Simulationsmodelle Wissensmanagement-Systeme, wie das System ILMAX, stellen für die Ökosystemforschung ein neues und innovatives Werkzeug dar. Sie sind in idealer Weise geeignet, informales ökologisches Wissen zu repräsentieren und als Simulationswissen z.b. für qualitative reasoning nutzbar zu machen. Für die Regeneration von Fließgewässerökosystemen sollen durch einen Europäischen Workshop ( qualitative reasoning eingesetzt und qualitative Simulationsmodelle erarbeitet werden. Der Beitrag von Frank Hansen zum Abschluss des Schwerpunktes zeigt, wie die Methoden der Ökologischen Informatik klassische quantitative Simulationsmodelle erweitern können. In seinem Arbeitsgebiet, der Bekämpfung von Wildtiererkrankungen, schafft er es durch komplexere Modelle auf Individuenebene, die Rolle einzelner weit wandernder Füchse für die Verbreitung einer Krankheit zu erkennen. Insgesamt konnte im Rahmen dieses Schwerpunktes die Ökologische Informatik als sehr breites und vielfältiges Arbeitsgebiet dargestellt werden. Die Überschneidungen mit der geoökologischen Forschung sind unverkennbar, und das Integrieren der Methoden in das Curriculum kann als zukunftsorientierte Strategie nur begrüßt werden. Die ausgewählten Beiträge dieses Schwerpunktes repräsentieren trotz ihrer Vielfältigkeit nur einen kleinen Ausschnitt der Forschung in der Ökologischen Informatik. Allen Autoren wird für ihre Beteiligung und für den Beitrag aus ihrem jeweiligen Arbeits- und Forschungsgebiet gedankt. Literatur Chon T. S. (1996): Patternizing communities by using an artificial neural network. Ecological Modelling 90, Jörgensen S. E. (1976): A eutrophication model for a lake. Ecological Modelling 2, Lek S. (1996): Application of neural networks to modelling nonlinear relationships in ecology. Ecological Modelling 90, Neumann M. & J. Baumeister (2003): A rule-based vs. a model-based implementation of the knowledge system LIMPACT and its significance for maintenance and discovery of ecological knowledge. Proceedings of the 3 rd Conference of the International Society for Ecological Informatics (ISEI3), Rome, Italy, August 2002 submitted. Neumann M., J. Baumeister, M. Liess, R. Schulz (2003a): An expert system to estimate the pesticide contamination of small streams using benthic macroinvertebrates as bioindicators, Part 2: The knowledge base of LIMPACT. Ecological Indicators, in press. Neumann M., J. Baumeister, F. Puppe (2003b): ILMAX: A System for Managing Experience Knowledge in a longterm Study of Stream Ecosystem Regeneration as an application of Ecological Informatics. Proceedings of the First International NAISO Symposium on Information Technologies in Environmental Engineering (ITEE'2003), Gdansk, Poland, June 24 June 27, 2003 submitted. Neumann M., M. Liess, R. Schulz (2003c): An expert system to estimate the pesticide contamination of small streams using benthic macroinvertebrates as bioindicators, Part 1: The database of LIMPACT. Ecological Indicators, in press. Page B. & L. M. Hilty (1995): Bd Umweltinformatik. Oldenbourg, München; Wien. Puppe F. (1993): Systematic Introduction to Expert Systems. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg. Recknagel, F. (ed.) (2003): Ecological Informatics. Understanding Ecology by Biologically-Inspired Computation. Springer-Verlag, Heidelberg, New York. ISBN Sakamoto M. (1966): Primary production by phytoplankton community in some Japanese lakes and its dependence on lake depth. Archiv für Hydrobiologie 62, Schütt D. & Hofestädt R. (1992): Bioinformatik und Umweltinformatik Neue Aspekte und Aufgaben der Informatik. Informatik Forschung und Entwicklung 7, 4. Straskraba, M. & A. Gnauck (1983): Aquatische Ökosysteme Modellierung und Simulation. Fischer, Stuttgart. 6 FORUM GEOÖKOL. 14 (1), 2003

7 Schwerpunkt: Ökologische Informatik Ökologische Informatik: Theorie und Anwendungen Ökologische Informatik ist eine aufstrebende interdisziplinäre Disziplin, die moderne Computertechnik zur Erschließung und Nutzung ökologischer Information aus komplexen ökologischen Datenbanken anwendet. So genannte biologisch inspirierte Techniken wie künstliche neuronale Netze, Evolutionsalgorithmen and adaptive Agenten erweisen sich dabei von neuartiger Leistungskraft. Von Friedrich Recknagel Prof. Friedrich Recknagel Aquatic Ecology Laboratory, Department of Soil and Water University of Adelaide Glen Osmond SA 5064 Australia Tel.: Fax: friedrich.recknagel@adelaide.edu.au Friedrich Recknagel hat 1980 seine Promotion und 1984 seine Habilitation an der TU Dresden erworben. Von 1985 bis 1993 war er Hochschuldozent für Mathematische Ökologie an der TU Dresden, bevor er 1993 eine Professur an der University of Adelaide, Australien angenommen hat. Er ist Präsident der International Society for Ecological Informatics (ISEI, und Mitherausgeber der Zeitschrift Ecological Modelling. Einführung Ökologische Informatik (Ökoinformatik) ist ein interdisziplinäres Konzept für die Anwendung moderner Computertechnik zur Erforschung von Prinzipien der Informationsverarbeitung in Ökosystemen auf verschiedenen Komplexitätsebenen von Genen bis hin zu Nahrungsnetzen und zur Entscheidungsfindung bei der Lösung ökologischer Problemstellungen, z.b. in Zusammenhang mit Artenmannigfaltigkeit, Nachhaltigkeit und Klimawandel (Recknagel, 2003). Typische Anwendungsgebiete der Ökoinformatik sind: Datenintegration zwischen gleichen Ökosystemkategorien, z.b. Seen, Flüssen, Wäldern, Induktion von ökologischen Prozessen aus Datenmustern und adaptive Simulation und Vorhersage von Ökosystemen. So genannte biologisch-inspirierte Computeralgorithmen wie künstliche neuronale Netze, Evolutionsstrategien, zellulare Automaten und adaptive Agenten formen Schlüsselkonzepte der Ökoinformatik (Recknagel, 2001). Das Diagramm in Abbildung 1 veranschaulicht das gegenwärtige Anwendungsgebiet der Ökoinformatik zur schrittweisen Gewinnung von ökologischer Information, Ökosystemtheorien und entscheidungshilfen aus ökologischen Daten. Dabei kommen zwei Computeranwendungen wesentlich zum Tragen: (1) Datenarchivierung, -widerauffindung und -visualisierung, und (2) Ökosystemanalyse, -synthese und -vorhersage. Folgende Computertechniken erweisen sich gegenwärtig als maßgeblich für die Datenarchivierung, -wiederauffindung und -visualisierung: Hochleistungscomputer, die über Hochgeschwindigkeitsdatenzugriff und -verarbeitung sowie große Speicherkapazität (RAM) verfügen; objektorientierte Datenstrukturierung, die durch die Inkorporation von Metadaten und Datenoperationen eine Datenstandardisierung und -integration ermöglicht; Internetnutzung, die das sharing von dynamischen, multiauthored Daten und die parallele Übermittlung und Widerauffindung von Daten unterstützt; Fernerkundung und GIS zur Visualisierung und Erfassung räumlicher Daten; Animation zur bildlichen Visualisierung und Simulation von Daten. Die folgenden Computertechniken erweisen sich gegenwärtig als maßgeblich für die Ökosystemanalyse, -synthese und -vorhersage: FORUM GEOÖKOL. 14 (1),

8 Schwerpunkt: Ökologische Informatik ÖKOLOGISCHE DATEN ÖKOLOGISCHE INFORMATION DATEN ARCHIVIERUNG, WIEDERAUFFINDUNG & VISUALISIERUNG Abb. 1: Anwendungsgebiet der Ökoinformatik Hochleistungscomputer, die über Hochgeschwindigkeitszugriff und -verarbeitung von Daten sowie große Speicherkapazität (RAM) verfügen, und die eine Hochgeschwindigkeitssimulation erlauben; Internetnutzung zur Unterstützung von interaktiver und online Simulation sowie Software- und Modellsharing; Zellulare Automaten zur Unterstützung von individual-based und Raum-Zeit-Simulation; Fuzzy-Logik zur Darstellung und Verarbeitung von unscharfen Daten; Künstliche neuronale Netze zur Ausführung von multipler nichtlinearer Regression, Hauptkomponenten- und Clusteranalyse, multipler Zeitreihenanalyse, Imageanalyse im Mikro- und Makromaßstab; Genetische und Evolutionsalgorithmen zur Auffindung und a- daptiven Weiterentwicklung von multiplen nichtlinearen Regelwerken, numerischen Funktionen, Differentialgleichungen und künstlichen neuronalen Netzen; Hybride und KI-Modelle, bei denen Evolutionsalgorithmen oder Fuzzy-Logik in deterministische Differentialgleichungen, ÖKOSYSTEM THEORIE ÖKOSYSTEM ANALYSE, SYNTHESE & VORHERSAGE Künstliche neuronale Netzwerke und Clusteranalysen sind erfolgreich angewendet worden zur Wassergütevorhersage, basierend auf ökologischen Zeitreihen einer repräsentativen Messstation des Flusses Nakdong. Eine Sieben-Tage-Vorhersage der Biomasse für die Blaualge Microcystis aeruginosa und die Kieselalge Stephanodiscus hantzschii wurde für das Jahr 1994 durch ein recurrent neuronales Netz durchgeführt. Das neuronale Netzwerk wurde mit Umwelt- und Wassergütedaten der Jahre 1995 bis 1998 trainiert. Die Ergebnisse demonstrierten eine hohe Vorhersagegenauigkeit für beide Algenarten. Eine Inputsensitivitätsanalyse zeigte realistische Kausalbeziehungen der Algen mit ver- COMPUTER- TECHNIK: Hochleistungscomputer Objektorientierte Datenstrukturen Internet Remote Sensing GIS Animation etc. COMPUTER- TECHNIK: Hochleistungscomputer Zellulare Automaten Fuzzy Logik Künstliche Neuronale Netze Genetische und Evolutionsalgorithmen Hybride Modelle Adaptive Agenten etc. ÖKOSYSTEM ENTSCHEIDUNGSHILFE künstliche neuronale Netze und Wissensverarbeitung inkorporiert werden; Adaptive Agenten, die die adaptive Simulation und Vorhersage von Ökosystemstruktur und -entwicklung ermöglichen. Spring Autumn Anabaena Oscillatoria Winter Summer d Fallstudien in der aquatischen Ökologie Ökosystemanalyse und Vorhersage des Flusses Nakdong (Südkorea) Microcystis d d Abb. 2: Clusteranalyse für die Algengattungen Anabaena, Microcystis und Oscillatoria bezüglich saisonaler Präferenzen mittels eines Kohonen-Netzes von Jeong and Joo (2003) 8 FORUM GEOÖKOL. 14 (1), 2003

9 Schwerpunkt: Ökologische Informatik schiedenen Umweltvariablen, z.b. zwischen Stephanosdiscus und SiO 2, und Microcystis und ph (Jeong, Recknagel and Joo, 2003). Abbildung 2 zeigt die Ergebnisse der Anwendung von selbstorganisierenden neuronalen Netzwerken (Kohonen-Netze) zur Clusteranalyse der Biomassezeitreihen von 1994 bis 1998 für die Algengattungen Anabaena, Microcystis und Oscillatoria des Flusses Nakdong (Jeong and Joo, 2003). Die Ergebnisse illustrieren die Fähigkeit von Kohonen- Netzen, Umweltpräferenzen von Organismen zu identifizieren. Die Beispiele in Abbildung 2 veranschaulichen, dass Microcystis bevorzugt im Hochsommer zu Massenentwicklungen tendiert, während Oscillatoria auch niedrige Temperaturen im Frühjahr und Herbst toleriert und Massenentwicklungen ausbildet. Artificial Neural Network Evolved Differential Equation Evolved Rules Chlorophyll a µg/l (observed data: grey line; predicted data: black line) 1986 a c e Microcystis cells/ml (observed data: grey line; predicted data: black line) Abb. 3: Sieben-Tage-Vorhersagen der Konzentration von Chlorophyll-a und der Abundanz von Microcystis im See Kasumigaura (Japan) unter Verwendung von neuronalen Netzen (a und b), evolvierten Differentialgleichungen (c und d) sowie evolvierten if-then Regeln (e und f). Aus: (Recknagel et al., 2002). b d f Ökosystemanalyse und Vorhersage des Sees Kasumigaura (Japan) Basierend auf ökologischen Zeitreihen von 1984 bis 1993 einer zentralen Messstation im See Kasumigaura wurden künstliche neuronale Netze und Evolutionsalgorithmen zur Kurzfristvorhersage eingesetzt. Zusätzlich wurden erfolgreich if-then Regelbeschreibungen des Wachstums von Algen erarbeitet (Recknagel et al., 2002). Die Ergebnisse in Abbildung 3 verdeutlichen, dass Sieben-Tage-Vorhersagen für die Konzentration von Chlorophyll-a und die Abundanz der Blaualge Microcystis sowohl mit neuronalen Netzen als auch mit evolvierten Differentialgleichungen und Regeln möglich sind. Der Vergleich zwischen den drei Modelltypen zeigt, dass hierbei evolvierte if-then Regeln die höchste Vorhersagegenauigkeit erzielen. Darüber hinaus ist die Wissensrepräsentation in evolvierten if-then Regeln explizit und verifizierbar, während die Wissensrepräsentation in neuronalen Netzen implizit und schwer verifizierbar ist. Beispielsweise sind Bedingungen wie If Temperatur > 29 C oder If ph > 8,15 genau wie die Schlussfolgerung Then Microcystis > Zellen/ml klar verständlich. Literatur Jeong, K.-S. and G.-J. Joo (2003): Modelling the succession of bluegreen algae species in a flow regulated Nakdong River (South Korea) by means of unsupervised Kohonen neural networks. Ecological Modelling (in press). Jeong, K.-S., F. Recknagel, G.-J. Joo (2003): Prediction and elucidation of population dynamics of the bluegreen algae Microcystis aeruginosa and the diatom Stephanodiscus hantzschii in the Nakdong River- Reservoir System (South Korea) by a recurrent artificial neural network. Recknagel, F. (ed.): Ecological Informatics. Understanding Ecology by Biologically-Inspired Computation. Springer-Verlag, Heidelberg, New York, Recknagel, F. (2001): Applications of machine learning to ecological modelling. Ecological Modelling 146, Recknagel, F., J. Bobbin, P. Whigham, H. Wilson (2002): Comparative application of artificial neural networks and genetic algorithms for multivariate time-series modelling of algal blooms in freshwater lakes. Journal of Hydroinformatics 4(2), Recknagel, F. (ed.) (2003): Ecological Informatics. Understanding Ecology by Biologically-Inspired Computation. Springer-Verlag, Heidelberg, New York. ISBN FORUM GEOÖKOL. 14 (1),

10 Schwerpunkt: Ökologische Informatik Informatik in der Geoökologie Notwendiges Werkzeug oder berufliche Perspektive? Aufgabe der Ökologischen Informatik oder der Umweltinformatik im Studium ist es, die Kenntnis über die richtige, effiziente und zielorientierte Anwendung von EDV zu vermitteln. Dabei ist das Fach Informatik ständigen Veränderungen unterworfen und stellt Dozenten vor große Herausforderungen. Neue Entwicklungen wie Datenakquisition, Unsicherheitsanalysen, Landschaftskomplexität sowie die Optimierung von Landschaftsmustern müssen für die geoökologische Forschung berücksichtigt und Lehrveranstaltungen entsprechend angepasst werden. Von Ralf Seppelt Dr. Ralf Seppelt Institut für Geoökologie TU Braunschweig Langer Kamp 19c Braunschweig Tel.: 0531 / Fax: 0531 / r.seppelt@tu-braunschweig.de Ralf Seppelt ist wissenschaftlicher Mitarbeiter und Dozent am Institut für Geoökologie in der Abteilung für Umweltsystemanalyse der Technischen Universität Braunschweig. Einige der Lehraufgaben sind in diesem Artikel umrissen. Schwerpunkt der Forschung ist die prozessbasierte landschaftsökologische Modellierung auf unterschiedlichen Skalen und deren Anwendung bei der Identifizierung optimaler Management- Strategien multifunktional genutzter Naturräume. Umweltinformatik und Geoökologie I ndustrie und Behörden konstatieren seit Jahren ein wachsendes Interesse an der Dokumentation umweltrelevanter Entscheidungen (Günther, 1998). So ist, gemäß einer EU-Ratsrichtlinie, die öffentliche Hand gehalten, umweltrelevante Informationen dem interessierten Bürger/in verfügbar zu machen (Rat der EU, 1990). Naturgemäß ist das Internet als zentrales Medium identifiziert worden, mit welchem diese Aufgaben bewältigt werden können (Streuff, 2002). Vor diesem Hintergrund war es die Entwicklung und Anwendung von Umweltinformationssystemen als Informationsplattformen im Internet, die einen der Themenschwerpunkte des Fachausschusses 4.6 Informatik im Umweltschutz der Gesellschaft für Informatik (GI) darstellte 1. Inzwischen kann man beobachten, dass die Analyse und modelltechnische Auswertung neben der reinen Dokumentationsaufgabe einen immer größeren Stellenwert einnimmt. Folgt man zum Beispiel Wu & Hobbs (2002), so steht die Geoökologie bzw. die Landschaftsökologie vor einem Wandel. In ihrem Artikel zum aktuellen Stand und zu den Perspektiven der Forschung identifizieren die Autoren wichtige Bereiche geoökologischer Forschung. Dazu gehören Datenakquisition, Unsicherheitsanalysen, Nichtlineare Dynamiken und Landschaftskomplexität, Methodenentwicklung sowie die Optimierung von Landschaftsmustern. Sämtliche der genannten Themenbereiche machen klar, dass sowohl in der Forschung (wie bei Wu & Hobbs) als auch in der Anwendung in Industrie und Behörden (wie bei der GI) der DV-gestützte Umgang mit Umweltdaten zentraler Bestandteil umweltwissenschaftlicher Arbeit und Forschung ist. Wie kann die universitäre Ausbildung in der Geoökologie diesen Anforderungen begegnen? Wie können die Aspekte der Umweltinformatik in angemessener Weise, fundiert, aber auch praxisorientiert im Studium umgesetzt werden? An der Technischen Universität Braunschweig werden die Inhalte in einer Reihe von Veranstaltungen im Grund- und Hauptstudium vermittelt. Seit 2001 wird darüber hinaus das Ergänzungsmodul Umweltinformatik angeboten. 1 Vgl. Reihe Umwelt-Informatik Aktuell, Metropolis Verlag, Marburg, bspw. Band 17 und folgende 10 FORUM GEOÖKOL. 14 (1), 2003

11 Schwerpunkt: Ökologische Informatik Curriculum der Geoökologie in Braunschweig Geoökologie stellt die Ökologie in einen raumbezogenen Kontext auf unterschiedlichen Maßstabsebenen, die von z.b. einzelnen Schlägen über kleine Wassereinzugsgebiete und Landschaftsausschnitte bis hin zu globalen Dimensionen reichen. In Geoökosystemen laufen physikalische, chemische und biologische Prozesse gleichzeitig und verzahnt ab. Geoökologie ist daher notwendigerweise eine interdisziplinäre Naturwissenschaft. Sie basiert auf dem grundlegenden Verständnis physikalischer, chemischer, biochemischer, biologischer und auch anthropogener Prozesse, um letztendlich komplexe Geoökosysteme analysieren zu können und sie in ihren vielfältigen Verknüpfungen zu verstehen. Mit der für Braunschweig spezifischen Ausrichtung auf die mathematische Modellierung und Simulation physikalischer, chemischer und biologischer Prozesse in der Bio- und Geosphäre wird gezielt auf die oben genannten Anforderungen moderner umweltwissenschaftlicher Lehre und Forschung eingegangen. Denn auf der abstrakten Ebene der Mathematik lassen sich biotische und abiotische Prozesse in einer gemeinsamen Sprache darstellen. Unterschiede der Prozesse äußern sich in der Verschiedenheit ihrer Verknüpfungen, nicht mehr in der Sprache. Mathematische Modellierung geoökologischer Systeme ist daher ein geeignetes Mittel, um die Begrenztheit disziplinärer Ansätze aufzuheben. Wenn auch ein wichtiges integrierendes Element des Konzeptes der Geoökologie in Braunschweig die Modellierung ist, so darf nicht übersehen werden, dass ein durch Modelle geleitetes Prozessverständnis nur durch experimentelles Arbeiten und sorgfältig geplante Messprogramme auf unterschiedlichen Maßstabsebenen möglich ist. Geoökologie in Braunschweig wird daher vermittelt als Einheit von Laborexperiment, geoökologischer Feldforschung und mathematischer Prozessanalyse (Richter, 2000). Abbildung 1 stellt die im Studiengang Geoökologie an der TU Braunschweig vertretenen Fächer gegliedert nach natur- und geowissenschaftlichen Grundlagen, Methoden, Kern- und ergänzenden Fächern zusammen. Aspekte der Informatik finden sich auf allen Ebenen und sind symbolisch durch die kleinen Stecknadeln kenntlich gemacht (Fachbereich Physik & Geowissenschaften, 2002). Aufgabe der Ökologischen Informatik oder der Umweltinformatik im Studium ist es, die Kenntnis über die richtige, effiziente und zielorientierte Anwendung von EDV zu vermitteln. Immer mehr wird der professionelle Umgang mit dem Computer während des Studiums und selbstverständlich auch danach vorausgesetzt. Wie bei jeder anderen Anwendung von Mess-, Labor- oder Analysegeräten, so ist auch hier eine grundlegende Kenntnis über die Funktionsweise und korrekte Anwendung unabdingbar. In unterschiedlichsten Lehrveranstaltungen erfolgt dies mit dem grundlegenden Ziel, allgemeingültige Methoden zu vermitteln, die system- und plattformunabhängig Gültigkeit haben. Grundstudium Im Grundstudium sind es vor allem drei Veranstaltungen, die z.t. obligatorisch und mit Leistungsnachweis von allen Studierenden zu besuchen sind. Nach einem Computer- Einführungskurs, der neben der technischen Ausstattung des Instituts grundlegende Anwendungsprogramme (Betriebssysteme, Internet- Applikationen, Office- Anwendungen, Statistik und Modellierungsprogramme) erläutert, werden die wichtigsten Grundlagen der Informatik im Kurs Grundlagen der Informatik in der Geoökologie vermittelt. Hierzu gehören Grundbegriffe wie Algorithmen und Datenstrukturen, Konzepte von Programmiersprachen wie Variablen, Funktionen und Kontrollstrukturen sowie Netzwerke. Diese Veranstaltungen dienen vor allem dazu, den durchaus sehr variierenden Kenntnisstand der Studierenden auf ein gemeinsames Niveau zu bringen, um dann im dritten Semester die obligatorische Veranstaltung Umweltdatenbanken und Geographische Informationssysteme (GIS) folgen zu lassen. In dieser Veranstaltung werden die grundlegenden Konzepte von Datenbanken und GIS systemunabhängig vermittelt. So kann das erworbene Wissen über die Arbeit mit Daten und deren Analyse mit Raumbezug auch auf Systemen angewendet werden, an denen keine Ausbildung an der Universität erfolgt. Ein parallel stattfindender Kurs führt in das GIS Arc- VIEW ein. Auch hier muss der didaktische Spagat zwischen Lernstofffülle und begrenzter Semesterwochenanzahl gelingen. Dabei hilft eine multimediale Aufbereitung des Stoffes, in der jede Studentin und jeder Student jederzeit recherchieren kann, themenbezogene Rückfragen an den Dozenten richtet oder sich an der Diskussion im Forum beteiligt 2. Modul Umweltinformatik Im Hauptstudium findet sich eine ganze Reihe von Veranstaltungen, die in den Bereich der ökologischen Informatik eingeordnet werden können. Beispielsweise wird im Modul Umweltsystemanalyse in Werkzeuge und Verfahren der Ökobilanzierung und der Stoffstrommodellierung eingeführt. Obligatorisch sind für alle Studierenden Veranstaltungen wie Dynamische Sys- 2 URL: FORUM GEOÖKOL. 14 (1),

12 Anorganische Spurenanalytik Grundbau und Bodenmechanik Geologie Schwerpunkt: Ökologische Informatik Umweltrecht Volkswirtschaftslehre Geosysteme Ökolog. Chemie Ökotoxikologie Geophysikalische Messtechnik Wasserbau und Gewässerschutz Hydro- und Umweltgeologie Hydrochemische Analytik Geomorphologie Hydrologie Chemie Mathematik Ergänzende Fächer Kernfächer Methoden 3 URL: Geo- Grundlagen Biologie Naturwiss. Grundlagen Physik Geologie Statistik Abfallwirtschaft Bodenkunde Bodenkundliche Analytik Geochemie Geophysik Bodenphysik Botanik, Zoologie Siedlungswasserwirtschaft Geochemie Stadt- und Regionalplanung Bodenphysikalische Messtechnik Meteorologie Klimatologie Landschaftsökologie Soziologie Numerische Simulation Informatik GIS Umweltsystemanalyse Bodenkunde Ökobilanzen Agrarökologie Organische Spurenanalytik Mikrobiologie Hydrologie Ingenieurhydrologie Umweltinformatik Abbildung 1: Thematische Sphären, Inhalte und Schwerpunkte der Geoökologie an der Technischen Universität Braunschweig. Die Veranstaltungen im Bereich ökologische Informatik sind durch die kleinen Stecknadeln gekennzeichnet. teme und Numerik in Ökologie und Hydrologie, die die Funktionsweise moderner Simulationswerkzeuge erläutern. Nur so können Ergebnisse von Modellrechnungen verstanden und korrekt interpretiert werden und Modellierungswerkzeuge kompetent und professionell angewendet werden. Auf das Modul Umweltinformatik, welches seit dem Wintersemester 2001 im Studiengang Geoökologie verankert ist, soll im Weiteren näher eingegangen werden. Tabelle 1 stellt die in diesem Modul angebotenen Lehrveranstaltungen zusammen. Die bisherigen Teilnehmerzahlen sind bezogen auf die Zahl der angebotenen Module und die Studentenzahlen sehr positiv zu bewerten. Mit 6 bis 10 Teilnehmern ergeben sich intensive Lehr- und Lerngruppen. Programmierpraktikum Um im Diplom eine Prüfung im Modul Umweltinformatik abzulegen, ist die Teilnahme an einem Programmierpraktikum verpflichtend. Dies wird zwar auch vom Institut für Geoökologie angeboten, alternativ kann jedoch auch ein Programmierkurs der Informatik-Institute der Universität oder des Rechenzentrums in einer beliebigen Programmiersprache absolviert werden. Das Programmierpraktikum des Instituts ist projektorientiert organisiert und führt auch für völlige Neueinsteiger in die Programmiersprache C ein. Von den Teilnehmern ist in einem intensiven Blockpraktikum von einer Woche Dauer eine konkrete Problemstellung zu lösen. Beispiele der letzten Jahre waren die Erstellung der Auswertungssoftware für den Wetterdaten-Server des Instituts 3, die Umwandlung von Lagedaten aus GPS-Empfängern zur Weiterverarbeitung im GIS oder die Berechnung von Fraktalen aus iterierten Funktionen-Systemen. 12 FORUM GEOÖKOL. 14 (1), 2003

13 Schwerpunkt: Ökologische Informatik Tabelle 1: Veranstaltungen im Modul Umweltinformatik. Semester Veranstaltung Leistungsnachweis 5 URL: Semesterwochenstunden Didaktische Konzeption 5 Programmierpraktikum C Ja 2 Blockpraktikum 6 Umweltinformationssysteme 2 Seminar 7 (Un)Sicherheiten in der Ökosystemmodellierung 2 Vorlesung mit Übung 7 Analyse Räumlicher Daten 2 Vorlesung, Seminar, Übungen 8 Räumliche Ökosystemmodellierung 2 Seminar und Blockpraktikum Umweltinformationssysteme Ein großer Schwerpunkt der oben erwähnten Umweltinformatik der letzten Jahre war die Entwicklung, der Aufbau, die Erprobung und die Anwendung von Umweltinformationssystemen. Diese dienen zum einen der Information interessierter Bürgerinnen und Bürger über den Zustand und die Entwicklung umweltrelevanter Daten. Zum anderen unterstützen diese Systeme Behörden und Verwaltungen bei der Überwachung, Pflege und Entwicklung von Naturräumen und helfen Betrieben und Unternehmen dabei, umweltrelevanten Verordnungen und Gesetzten nachzukommen oder gar ökologisch verträglicher zu produzieren. In dieser Lehrveranstaltung wird zum einen ein Überblick über verfügbare Systeme gegeben 4, weiterhin werden spezielle Techniken und Verfahren dieser Systeme vorgestellt sowie am Beispiel einiger Fallstudien genauer untersucht. Die Lehrveranstaltung ist als moderiertes Seminar konzipiert und schließt mit der Bearbeitung einer Projektaufgabe ab. 4 URL: Analyse räumlicher Daten Diese Veranstaltung ist eine Weiterführung der Vorlesung Geostatistik, die Bestandteil des Grundmoduls ist und im 5. Semester belegt werden muss. Hier werden didaktische Konzepte einer Vorlesung mit denen eines Seminars bzw. einer praktischen Übung kombiniert. In kompakter Form (an fünf Nachmittagen) können so spezielle Inhalte intensiv erarbeitet werden. Inhalte sind zunächst räumliche Interpolationsverfahren nicht-statistischer Art (linear, inverse distance, Thiessen- Polygone, Triangulierung, etc.) und die Theorie des Kriging-Verfahrens als statistischer Interpolationsmethode. Daran anschließend werden Varianten des gewöhnlichen Kriging- Verfahrens (universal kriging, Co- Kriging, Indikator-Kriging, etc.) behandelt. Nach dem Thema Räumliche Punkt-Prozesse (Poisson- Prozess, Thomas-Prozess, Quadrat Count Methoden, Distanz- Methoden) folgt die Behandlung stochastischer Geometrien in Form des Boole schen Modells. Den Abschluss bilden stochastische Simulationsverfahren (LU-Verfahren, Spektral-Methoden, Turning Bands Methode, sequentielle Methoden), die z.b. zur Erzeugung von gleichwahrscheinlichen Parameterfeldern für Simulationsmodelle benötigt werden. Neben der Theorie wird dabei immer ein Bezug zur Praxis hergestellt, und die Methoden werden an konkreten Beispielen angewendet. (Un)sicherheiten der Ökosystemmodellierung Ziel dieser Veranstaltung 5 ist es, den Studierenden zum einen Techniken im Umgang mit Unsicherheiten bei der Ökosystemmodellierung näher zu bringen, sie aber auch für einen differenzierten Umgang mit Simulationsmodellen (inkl. benötigter Datengrundlage) und zu einer kritischen Interpretation von Modellvorhersagen zu sensibilisieren. Dies erfolgt durch eine enge Verzahnung von Vorlesungs-, Übungs- und Seminarelementen. Behandelte Themenkomplexe sind: Ökosystemmodelle, Grundlagen und Methoden aus den Bereichen Stochastik, Intervallarithmetik und Fuzzy Logik Theorie, sowie Monte Carlo Verfahren und Techniken zur Modellkalibrierung, die anhand einfacher Fragestellungen aus den Bereichen Meteorologie, Hydrologie und Bodenphysik behandelt werden. Konkrete Problemstellungen gliedern sich in die Bereiche Fehlerquellen in der Datengrundlage, räumliche Variabilität von Eingangsdaten und Prozessparametern FORUM GEOÖKOL. 14 (1),

14 Schwerpunkt: Ökologische Informatik sowie Problematik von Skalenabhängigkeiten und Skalenübergängen. Ein zentraler Bereich der Veranstaltung ist die Erarbeitung von Konzepten zur mathematischen Beschreibung dieser Problemstellungen und deren Integration in den Modellbildungs- und Vorhersageprozess. Regionale Ökosystemmodellierung Diese Veranstaltung ist als abschließende Veranstaltung im Modul Umweltinformatik konzipiert. Hier fließt der Stoff aus den vorgestellten Lehrveranstaltungen zusammen. Da die o.g. Veranstaltungen von unterschiedlichen Dozenten des Institutes gegeben werden, ist es nur konsequent, wenn diese Veranstaltung auch von allen Dozenten geleitet und moderiert wird. In diesen projektorientiert organisierten Lehrveranstaltungen werden in Kleingruppen Projekte aus Themenbereichen wie Strategien zur räumlichen Parametererfassung, Konzepte regionaler Ökosystemmodelle o. Metapopulationsdynamik bearbeitet und Lösungen präsentiert. Fazit Informatik ist ein Fach, welches ständigen Veränderungen unterworfen ist. Dies stellt Dozenten in diesem Fach vor große Herausforderungen, da Veranstaltungen in der Regel jedes Jahr modifiziert und angepasst werden müssen, vor allem um neuere Entwicklungen zu berücksichtigen. Vor diesem Hintergrund sind sämtliche Lehrveranstaltungen so konzipiert, dass sie vor allem allgemeingültige und generelle Methoden vermitteln, die ungeachtet sich verändernder Softwarearchitekturen und Applikationen invariant bleiben. Zwei Dinge lassen die Protagonisten des Moduls optimistisch in die Zukunft blicken: Ausgehend von den am Institut durchgeführten Forschungsprojekten ergeben sich nicht nur Aktualisierungen und neue Inhalte der oben skizzierten Lehrveranstaltungen, sondern auch immer wieder für Studentin, Student und Betreuer anspruchsvolle Diplomund Studienarbeiten. Zum zweiten können wir beobachten und in Evaluationen im gewissen Sinne messen, dass die im Rahmen des Moduls erworbenen Fähigkeiten und Kenntnisse im Berufsleben von Arbeitgebern, aber auch von Arbeitnehmern selbst hoch geschätzt werden. Danksagung Mein herzlichster Dank gilt meinen Mitstreitern in der Umweltinformatik in Braunschweig, Dr. Dagmar Söndgerath und Dr. Karsten Schulz. Dank an alle, die mit ihren Vorschlägen und Kommentaren viel zur Konzeption des Moduls wie auch zu diesem Artikel beigetragen haben. Literatur Fachbereich Physik und Geowissenschaften (2002): Studienordnung für den Studiengang Geoökologie. TU Braunschweig, URL: Studienplan/Studienordnung.pdf Günther, O. (1998): Environmental Information Systems. Springer, Berlin. Rat der Europäischen Union (1990): Council directive 90/313/EEC, June 7th, 1990 on the freedom of access to information on the environment. Official Journal of the European Communities L158:56-58 Richter, O. (2000): Spezialisierte Generalisten. Forum der Geoökologie 2, 4-8 Streuff, H. (2000): Umweltinformation im Internet Chance oder Chimäre. Können Hypermediatechniken einen Beitrag zur ökologischen Modernisierung leisten?. Hypermedia im Umweltschutz, Wu, J. & R. Hobbs (2002): Key Issues and Research Priorities in Landscape Ecology: An Iodyncratic Systhesis. Landscape Ecology 17, FORUM GEOÖKOL. 14 (1), 2003

15 Schwerpunkt: Ökologische Informatik Auf dem Weg zur Digital Earth? Der Beitrag untersucht, unter welchen Voraussetzungen Ökologische Informatik und Geoinformatik zur Lösung ökologischer Probleme beitragen kann und beschreibt Hindernisse, die die gesellschaftliche Wirksamkeit der Forschungsergebnisse verringern. Von Thomas Schauer Dr. Thomas Schauer Forschungsinstitut für anwendungsorientierte Wissensverarbeitung Universität Ulm Helmholtzstr Ulm Tel.: 0731 / Fax: 0731 / tschauer@faw.uni-ulm.de Thomas Schauer leitet am FAW Ulm Projekte über Nachhaltigkeit in der Informationsgesellschaft. Es studierte Chemie in Konstanz, promovierte am Max-Planck-Institut für Biochemie und arbeitete im Deutschen Bundestag für die Enquete-Kommission Schutz des Menschen und der Umwelt. Neben der wissenschaftlichen Arbeit engagiert er sich für die Erhaltung der Biodiversität in der Landwirtschaft. Digital Earth ungehört im All verpufft? D igital Earth war ursprünglich das Konzept eines Projekts, das die digitale Präsenz unseres Planeten im Internet anstrebte: Digital Earth will be a virtual representation of our planet that enables a person to explore and interact with the vast amounts of natural and cultural information gathered about the Earth. ( Zur Begründung des Vorhabens formulierte die Interagency Digital Earth Working Group: For over 3 decades, the role of the computer in assisting decision-making has grown significantly to where Information Technology (IT) has become a mainstay of modern operations and decision-making support. The power of geography in amplifying and clarifying issues has gained strength in the past decade. With the advent of low cost computational capability and Geographic Information Systems (GIS), along with spatial databases and other geographic applications on the WWW, the power of geography in helping the decision, learning, and informative processes of our society cannot be ignored. Zwar wurde das ursprüngliche Projekt inzwischen umgewidmet, nichtsdestoweniger hat sich der Begriff der Digital Earth als Synonym für die verschiedensten Anstrengungen, digitale Abbilder des Zustands unseres Planeten zu erzeugen, fest etabliert. In vielen Ländern wird die Erfassung geographischer Daten stark gefördert. Allerdings werden sich Wissenschaftler in Zukunft vermehrt mit der Frage auseinandersetzen müssen, ob sie tatsächlich adäquate Strategien verfolgen, und sie müssen sich gegebenenfalls neuen Herausforderungen stellen. Im Falle der geographischen Informationssysteme muss kritisch hinterfragt werden, inwiefern die unglaubliche Fülle von Informationen dazu beigetragen hat, die Lösung unserer ökologischen Probleme voranzubringen. Die Ergebnisse sind ernüchternd. In der Vergangenheit, im prä-internet-zeitalter, waren ökologische Probleme gelöst worden, obwohl nur embryonale Kapazitäten zur digitalen Erfassung zur Verfügung gestanden hatten. Ein Beispiel ist die verbesserte Wasserqualität unserer Flüsse. Heute haben wir ungleich mächtigere Instrumente zur Verfügung, die allerdings angesichts der aktuellen Probleme wie dem Verlust der Artenvielfalt und dem Klimawandel viel zum Wissen, aber wenig zur Lösung beitragen. Der Grund hierfür liegt in besonderen Konstellationen, die ein Wirksamwerden der Informationen verhindern. Informationsflut kaum zu bewältigen und Ökoschizophrenie Die Menge der von Menschen produzierten und konsumierten Informationen nimmt immer unglaublichere Dimensionen an. Wir werden von einer Flut von Werbematerial, Büchern und Broschüren überschwemmt. Copy and Paste heißt die Devise, und kaum ein Autor nimmt Rücksicht auf unsere geplagten Sehnerven. Schopenhauer hatte im Vorwort zu Die Welt als Wille und Vorstellung den Leser noch aufgefordert, das gesamte Werk zweimal zu lesen, denn nur dadurch könne es FORUM GEOÖKOL. 14 (1),

16 Schwerpunkt: Ökologische Informatik verstanden werden. Im Informationszeitalter ist eine solche Aufforderung undenkbar. Wir überfliegen die Texte nur noch (wenn überhaupt). An Informationen mangelt es offensichtlich nicht auch nicht im Umweltbereich. Wenn man zum Beispiel den Begriff Sustainable Development mit Google im Internet sucht, findet man mehr als eine Million Treffer. Und die Bevölkerung zeigt auch ein hohes Umweltbewusstsein, jedenfalls in Umfragen. Allerdings gibt es erhebliche Diskrepanzen zwischen dem verbal geäußerten Umweltbewusstsein und dem tatsächlichen Verhalten. Vergleichende Untersuchungen ergaben, dass insbesondere das Drittel der Bevölkerung, das laut Umfragen am umweltfreundlichsten eingestellt ist, kaum umweltfreundlicheres Verhalten an den Tag legt. Der Ökofreak sammelt zwar alte Zeitungen und trägt sie zum Container fliegt aber zum Meditationskurs in den Himalaya. Dagegen ist die Sozialrentnerin, die den Begriff der Nachhaltigkeit noch nie gehört hat, aufgrund ihrer Sparsamkeit unfreiwillig ein Vorbild an Nachhaltigkeit. Es gibt kaum eine Korrelation zwischen Umweltbewusstsein und Umweltverhalten. Die frappierende Diskrepanz kann als Ökoschizophrenie bezeichnet werden, denn man hat es sozusagen mit zwei verschiedenen Persönlichkeiten zu tun, die in den Umfragen und in der Realität auftreten. Die Herausforderung: Interaktion Zugegeben, die Wissenschaft ist heute in keiner einfachen Lage. Unterschiedliche Lehrmeinungen (oft abhängig vom Sponsor) und die hohe Komplexität vieler Themen machen die Vermittlung der bedrohlichen Situation unseres Planeten schwierig. Dennoch kann dies nicht als Rechtfertigung dafür dienen, einfach so weiterzuarbeiten wie bisher und Datenmassen zu produzieren, die wirkungslos verpuffen. Ein Blick in die Vergangenheit könnte weiterhelfen. Die Flüsse waren in den 60er Jahren nur noch Kloaken. Bürgerinnen und Bürger engagierten sich und arbeiteten mit Wissenschaftlern und Behörden zusammen. Entlang der Flüsse wurden die Verursacher ausfindig gemacht und an den Pranger gestellt. Bürgerinnen und Bürger trugen somit auch zur Erfassung der Situation bei. Das ist heute anders, unsere Digital Earth - Spezialisten propagieren zwar oft die Konsumentennähe ihrer Werke, in der Regel dienen die Bürger/innen jedoch oft nur als Claqueure für besonders ausgeklügelte Systeme (o. sollten dazu dienen, denn oft sprechen verwaiste Diskussionsforen für sich). Unter Interaktivität versteht man meist keineswegs, dass die Bürger/innen selbst Daten in die Systeme einspeisen, sondern einige features, kleine Hebelchen, mit denen man hier und da einige Effekte bei Online-Simulationen einstellen kann. Im Grunde hat sich die Wissenschaft heute in einen Elfenbeinturm zurückgezogen, der höher kaum sein könnte. Unverständliche Systeme und Berechnungen, Kaskaden von Blockdiagrammen mit eingetragenen Begriffen, die oft eher das Halbwissen der Designer zu verschleiern helfen als dass sie ein adäquater Versuch wären, dem Interessenten die Funktionsweise zu erläutern, machen dies deutlich. Wenn jedoch die Rettung unserer bedrohten Natur wirklich ein ernsthaft zu verfolgendes Ziel sein soll, müssen wir neue Wege gehen. Eine nachhaltige Entwicklung erfordert Entwicklung erfordert das Mitwirken der Bürgerinnen und Bürger. Wir erreichen dieses Mitwirken, und somit die Überwindung der Ökoschizophrenie, nur, wenn wir die Systeme öffnen und wenn wir den Menschen die Möglichkeit geben, ihre Informationen und ihr Wissen einzubringen. Das kann durchaus trivial sein, wenn es etwa ermöglicht wird, dass ökologisch engagierte Autofahrer die von den Angaben der PKW-Hersteller abweichenden Kraftstoffverbräuche in Datenbanken eintragen, wenn Konsumenten unökologische Produkte an den Pranger stellen können oder wenn sie zu Landkarten beitragen können, auf denen die Anbauflächen genetisch manipulierter Pflanzen für jedermann sichtbar ins Internet gestellt werden. Auf diese Weise kann der Kontakt zwischen den virtuellen Systemen und den Menschen hergestellt werden, der letztlich Grundlage für Handeln oder politische Richtungsentscheidungen sein kann. Eine Digital Earth, bei der die einzigen Schnittstellen zwischen Realität und Virtualität die Experten in den Rechenzentren sind, wird dagegen ein Phantom bleiben, das nicht nur von den Menschen ignoriert wird, sondern das darüber hinaus Ressourcen verschlingt, die in praktischen Aktionen zum Schutz der Real Earth besser angelegt wären. Weiterführende Literatur: Schauer, T. (2003): The Sustainable Information Society Vision and Risks. ISBN (Anmerkung: Einzelne Exemplare werden auf Anfrage unter info@faw.uni-ulm.de Universitäten und NGOs kostenlos zur Verfügung gestellt) 16 FORUM GEOÖKOL. 14 (1), 2003

17 Schwerpunkt: Ökologische Informatik Zu viel und zu wenig Daten, Informationen und Wissen bei ökologischen Fragen Die Ökologische Informatik entwickelt neue Methoden zur Verarbeitung und Analyse der steigenden Menge an ökologischen Daten. Aber inwieweit führt dies zu neuen Erkenntnissen im komplexen Feld der Ökologie? Oder ist nicht parallel dazu eine bessere Nutzung des vorhandenen Wissens notwendig? Ein Diskussionsbeitrag auf Grundlage des Wissensmanagementansatzes. Von Carsten Neßhöver Dipl.-Geoökologe Carsten Neßhöver Lehrstuhl für Biogeografie Universität Bayreuth Universitätsstr. 30 D Bayreuth Tel.: 0921 / Fax: 0921 / carsten.nesshoever@bitoek.unibayreuth.de Carsten Neßhöver hat in Bayreuth Geoökologie studiert und arbeitet derzeit im Rahmen seiner Promotion am Lehrstuhl für Biogeografie der Universität Bayreuth im Bereich Biodiversitätsforschung. Daneben beschäftigt er sich mit Wissensmanagement und ist freiberuflich als ökologischer Gutachter tätig. Ö kologie ist von ihrer Definition her eine komplexe Sache. Dies hat in ihrer Erforschung lange Zeit dazu geführt, dass zumeist nur Einzelaspekte von Lebewesen, ihrer Umwelt und deren Interaktionen untersucht wurden. Mit steigendem Datenangebot und den Möglichkeiten der EDV ist nun ein Punkt erreicht, an dem die Integration dieser Informationen in größeren zeitlichen und räumlichen Dimensionen möglich wird. Die Neudefinition der Arbeitsgebiete der Ökologischen Informatik und der Biodiversitätsinformatik sind Beispiele hierfür (Recknagel, 2003; Berendsohn et al., 1999). So sind mittlerweile vielfältige Informationen und Daten vorhanden, die z.b. eine bessere Verbindung von biotischen mit abiotischen Faktoren erlauben. Sie liefern damit potenzielle Hinweise für ein weitergehendes ökologisches Verständnis. Es ist in der Wissenschaft und in der Planungspraxis üblich, dass die notwendigen Informationen von Fachleuten erhoben und analysiert wurden. Neue technische Methoden der Ökologischen Informatik versprechen nun eine weiter reichende Verbindung und automatische Verarbeitung von neuen Daten auf verschiedenen Ebenen. Damit kommt es ein Stück weit zu einer Übernahme von bisher von Fachleuten durchgeführten Analysen durch EDV-Anwendungen bzw. durch weitere Fachleute dieses Bereiches (vgl. etwa Beiträge in Blaschke, 2002). Explizites und implizites Wissen Die Informatik hat zum einen das Ziel, Daten und Informationen zu archivieren und nutzbar zu machen, zum anderen dient sie auch zur Analyse von Daten und Informationen. Damit steht der Wissensgewinn im Vordergrund. Wissen entsteht aber nicht durch diesen technischen Prozess der Datenverarbeitung, vielmehr kommt es erst durch die Interpretation und Analyse durch Fachleute zustande. So erzeugtes explizites Wissen ist in irgendeiner Form niedergelegt und kann eingesehen werden. Es kommt aber letztlich nur durch die Nutzung der zweiten Form des Wissens zustande, dem stillen oder impliziten Wissen einzelner Experten, das sie zur Erstellung von Texten, Karten und Interpretationen nutzen. Stilles Wissen ist jenes in den Köpfen von Personen, das sich dadurch auszeichnet, dass es die Person befähigt, es auf Probleme und Fragen konkret anzuwenden. Es ist dabei aber nur eingeschränkt in explizites Wissen zu verwandeln, etwa durch Aufschreiben (Schütt, 2000). Im betriebswirtschaftlichen Bereich wird dieses Verständnis von Wissen und der Umgang damit als Wissensmanagement bezeichnet (Gentsch, 1999). Dabei wird hervorgehoben, dass die verschiedenen Formen von Wissen und der Zugriff auf sie von großem Wert sind (Schütt, 2000). Dieser Ansatz lässt sich auf alle komplexen Systeme und das menschliche Wissen darüber übertragen. Gerade für die Ökologie mit ihren hochgradig FORUM GEOÖKOL. 14 (1),

18 Schwerpunkt: Ökologische Informatik komplexen Beziehungen und Interaktionen ist dies von Bedeutung. Für die Ökologische Informatik stellt sich hier die Frage, wie sie mit ihren Möglichkeiten in diesem Geflecht von Daten, Informationen sowie explizitem und implizitem (stillem) Wissen einzuordnen ist (Abb. 1). Beispiel Biodiversität Seit der Konvention zur Biologischen Vielfalt (BMU, 1992) kommt der Biodiversität in allen gesellschaftlichen Bereichen ein hoher Stellenwert beim Erhalt der natürlichen Lebensgrundlagen zu. Entsprechend wurde das Thema in Politik, Wissenschaft und der Öffentlichkeit aufgegriffen und wird dabei je nach gesellschaftlicher Gruppe unterschiedlich aufgefasst (Neßhöver, 2001). Im Hauptfeld der Biodiversitätsdiskussion dem Erhalt der Artenvielfalt und ihrer Bedeutung für den Menschen stellt sich das vorhandene Wissen als äußerst vielfältig, verteilt und erst in geringem Maße durch Informationstechnologie zusammengeführt dar. Einerseits gibt es viele Daten und Informationen, die aber teilweise sehr stark verteilt sind, wie etwa in separaten Datenbanken der Bundesländer. Andererseits ist wirklich bedeutendes Wissen eher zu wenig in abfragbarer Form vorhanden. Es konzentriert sich bei Expertinnen und Experten und wird nur durch direkte Kommunikation oder gutachterliche Expertise ausgetauscht. Dann treffen wissenschaftliche Erkenntnisse und solche aus der Praxis des Natur- und Artenschutzes aufeinander, insbesondere, wenn es um Management-Fragen geht. Das praktische Umsetzungswissen von Experten vor Ort ist hierbei unter Umständen von stärkerer Bedeutung als abfragbare Informationen, und Wissen aus der Wissenschaft. Kommunikation und Wissensaustausch sind hier unzureichend (vgl. Potschin & Heiland, 2000). Datensäule Konzeption Erhebung etc. Ökologische Fragestellungen und Management-Probleme Wissens- Ökol. Informatik Datenmanagement Integration, Assoziation und Risiken Technischmethodische Säule Eine zentrale Frage stellt sich somit bei der Produktion und Zusammenführung von ökologischem Wissen: Inwieweit können Modelle und Datenverarbeitung, also Methoden der Ökologischen Informatik, dazu beitragen, und welche Rolle spielt parallel dazu die Erfassung von schlecht zugänglichem bzw. stillem Wissen? Vor allem bei der Interpretation von immer komplexeren Ergebnissen aus der ökologischen Informatik wird das Expertenwissen der Nutzer eine immer stärkere Rolle spielen. Bei immer abstrakteren Abbildungstechniken besteht dabei die Gefahr, dass die Nachvollziehbarkeit des Verarbeitungsprozesses der Daten nicht mehr gegeben ist. Es bedarf also einer engen Verbindung von Ökologischer Informatik einerseits und dem Wissensmanagement zu deren Interpretation andererseits (Abb. 1). Neben den sich verbessernden Möglichkeiten der Ökologischen Informatik müssen somit Wege gefunden werden, auch das wichtige implizite (stille) Wissen von Experten unterschiedlicher Gruppen zusammenzubringen und zu nutzen. Dies erscheint weitaus schwieriger als die Weiterentwicklung von technischen Lösungen, da die Menschen, die Verwaltung Auswertung Technik Analyse generierung Explizit Implizit Wissenssäule Wissensmanagement Dokumente Analyse Integration Abstraktion Abbildung 1: Schematische Darstellung der Wissensgenerierung bei einer gegebenen Fragestellung. Neue Methoden wie die Ökologische Informatik verbessern die Analyse und Auswertung von Daten, hängen aber bei der Interpretation mit steigender Komplexität zunehmend von impliziten Wissen und dessen Management ab (grau unterlegt). dieses Wissen besitzen, angesprochen und überzeugt werden müssen, ihr Wissen zu teilen (Willke, 1998). Implizites Wissen hat gegenüber explizitem einen wichtigen Vorteil, insbesondere wenn es um die Betrachtung und Bewertung komplexer Systeme geht: Der Mensch verfügt damit über die Fähigkeit zur Integration, Assoziation und Abstraktion, die über explizites Wissen und Regeln für technologische Umsetzungen bislang nur schwer zu erfassen ist. Gerade in Fragen der Bewertung von Umweltproblemen, wo immer ein gewisses Maß an Unsicherheit herrscht, dürfte dies eine wichtige Rolle spielen (vgl. z.b. WBGU, 1998). Netzwerke als Lösung? Ist in den letzten Jahren von einer Verbesserung der Kommunikation die Rede, so wird nicht zuletzt ausgelöst durch das World Wide Web immer wieder der Ansatz von Netzwerken diskutiert. Im betrieblichen Bereich sind solche Strukturen, ausgehend vom Wissensmanagement-Ansatz, bereits in verschiedenen Formen etabliert (vgl. z.b. Schütt, 2000). Dabei ist hervorzuheben, dass der Weg zur Wissensgesellschaft selbst in einzelnen, abgeschlossenen Bereichen schwierig ist (Willke, 1998). Warum sollte man 18 FORUM GEOÖKOL. 14 (1), 2003

19 Schwerpunkt: Ökologische Informatik sein Wissen in einem Netzwerk preisgeben, und wo liegt der persönliche Mehrwert? Solche Konzepte können nur auf freiwilliger Basis funktionieren und müssen Anreize für die Beteiligten bieten. In der Open-source-community, also dem Bereich der offenen Softwareentwicklung, funktioniert dieser Ansatz. In anderen Bereichen, wo persönliches Wissen ein Vorteil im Wettbewerb ist, wie etwa in der wissenschaftlichen Forschung, ist dieser Ansatz schwierig. Andererseits bieten ökologische Probleme und Fragestellungen einen guten Grundstein für einen solchen Ansatz. Im globalen wissenschaftlichen Kontext funktioniert dies etwa bei den Fragen zum Klimawandel und zur Gefährdung der Biodiversität im Rahmen von internationalen Abkommen (z.b. IPCC, 2001, UNEP, 1995). Für den Bereich Biodiversität und Naturschutz zeigt sich in der voranschreitenden Diskussion mehr und mehr eine Richtung hin zu prozessund funktionsorientierten Ansätzen (z.b. Blab & Klein, 1997; Jedicke, 1998). Dies eröffnet die Chance, moderne Verfahren der Ökologischen Informatik zur Analyse von räumlichen und zeitlichen Strukturen mit dem Wissen über das Verhalten von Arten und Populationen zu verbinden und systemorientierte Ansätze zu entwickeln. Hierzu muss aber das vorhandene Wissen zur Biodiversität in Deutschland verstärkt zusammengetragen werden. Die Schweiz zeigt mit ihrem Forum Biodiversität ( wie eine solche Wissenskommunikation zwischen unterschiedlichen gesellschaftlichen Gruppen aussehen kann. Auch hierfür sollten moderne EDV- Möglichkeiten eingesetzt werden. Mit seiner globalen Zugänglichkeit bietet sich hierfür das Internet als Plattform an (Neßhöver, 2000). Es werden ausgefeilte, aber auch leicht handhabbare Systeme benötigt, um den passiven Netz-Nutzer (Informationen und Wissen nehmen) zu einer aktiven Nutzung (Wissen geben) zu bewegen. Die (Wissens-) Informatik ist hier gefragt, Konzepte zu entwickeln. Für eine Ausnutzung der zukünftigen Möglichkeiten der Ökologischen Informatik sind solche Ansätze dringend notwendig. Literatur Berendsohn, W.G., C. Häuser, K.-H. Lampe (1999): Biodiversitätsinformatik in Deutschland: Bestandsaufnahme und Perspektiven. Bonner Zool. Monogr 45, 64. Blab, J. & M. Klein (1997): Biodiversität ein neues Konzept im Naturschutz? Erdmann, K.-H. & L. Spandau (Hrsg.): Naturschutz in Deutschland Strategien, Lösungen, Perspektiven, Springer-Verlag, Berlin Blaschke, T. (Hrsg.) (2002): Fernerkundung und GIS Neue Sensoren innovative Methoden. Wichmann, Heidelberg. BMU - Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und Reaktorsicherheit (Hrsg.) (1992): Konferenz der Vereinten Nationen für Umwelt und Entwicklung im Juni 1992 in Rio de Janeiro Dokumente. Bonn. Gentsch, P. (1999): Wissen managen mit innovativer Informationstechnologie. Gabler, Wiesbaden. IPCC International Panel on Climate Change (2001): Climate Change 2001 The scientific basis. Earthprint, London. Jedicke, E. (1998): Raum-Zeit- Dynamik in Ökosystemen und Landschaften. Naturschutz u. Landschaftsplanung 30, Neßhöver, C. (2000): BioDiv-Net Ein Internet-Projekt zur Zusammenführung der Biodiversitätsansätze in Gesellschaft, Wissenschaft und Naturschutz. Korn, H. & U. Feit (Hrsg.): Treffpunkt Biologische Vielfalt, Bundesamt für Naturschutz, Bonn Neßhöver, C. (2001): Biodiversität In Deutschland schon angekommen? Beitrag zum Online-Forum des Robert-Koch-Institutes, Berlin zum Monitoring gentechnisch veränderter Pflanzen.- Online unter UM.HTM, Stand Potschin, M. & S. Heiland (2000): Praxisferne versus Schema F Anmerkungen zum Verhältnis zwischen ökologischer Wissenschaft und Planungspraxis. Naturschutz und Landschaftsplanung 33, Recknagel, F. (ed.) (2003): Ecological Informatics. Understanding Ecology by Biologically- Inspired Computation. Springer- Verlag, Heidelberg, New York. ISBN Schütt, P. (2000): Wissensmanagement. Falken, Niedernhausen. UNEP - United Nations Environmental Programme (1995): Global biodiversity assessment. Cambridge Univ. Press, Cambridge. WBGU Wissenschaftlicher Beirat der Bundesregierung Globale Umweltveränderungen (1998): Strategien zur Bewältigung globaler Umweltkrisen Jahresgutachten Springer, Berlin etc. Willke, H. (1998): Systemisches Wissensmanagement. Lucius & Lucius, Stuttgart. FORUM GEOÖKOL. 14 (1),

20 Schwerpunkt: Ökologische Informatik Simulationsmodelle zur Planung von Strategien in der Bekämpfung von Wildtiererkrankungen Mit Hilfe von Methoden der Ökologischen Informatik können Simulationsmodelle so gestaltet werden, dass die komplexen Vorgänge bei der Ausbreitung von Wildtiererkrankungen besser verstanden werden. Die Identifikation von ökologischen Prozessen, die die Dynamik der Krankheit entscheidend beeinflussen, ermöglicht die Entwicklung von kosteneffizienten und nachhaltigen Bekämpfungsmaßnahmen. Von Frank Hansen, Hans-Hermann Thulke und Florian Jeltsch Dr. Frank Hansen Scottish Agricultural College (SAC) Animal Biology Division Bush Estate Penicuik, Midlothian EH26 OPH United Kingdom Tel.: +44 (0) Fax: +44 (0) Frank Hansen hat in Kiel Verhaltensbiologie studiert und am Umweltforschungszentrum Leipzig-Halle GmbH in der Sektion Ökosystemanalyse von Prof. Dr. Wissel promoviert. Nach der Dissertation zum Thema Modellierung der raum-zeitlichen Dynamik des Fuchsbandwurms (Echinococcus multilocularis) an der Universität Potsdam unter der Betreuung von Prof. Dr. Jeltsch und Dr. Thulke ist er nun Projektleiter für die Modellierung der Paratuberkulose am Scottish Agricultural College in Edinburgh. Einleitung F ür 175 human-pathogene Erreger nimmt die Zahl der Krankheitsfälle zu (Taylor et al., 2001). Drei Viertel dieser Krankheiten sind zoonotischen Ursprungs, werden also von Tieren übertragen (Woolhouse, 2002). Mit der Absicht, das Gesundheitsrisiko für Menschen zu verringern, werden deshalb solche Krankheiten verstärkt in der Tierpopulation untersucht. Allerdings sind insbesondere bei Wildtiererkrankungen der empirischen Forschung enge Grenzen gesetzt: Felduntersuchungen sind aufwändig und können meist nur einen relativ kurzen Zeitraum umfassen. Aus diesem Grund werden empirische Studien im Idealfall von Modellierarbeiten begleitet. In dem meisten Fällen sind solche Modelle Differentialgleichungsmodelle (Anderson & May, 1979, May & Anderson, 1979), die die ökologische Komplexität zugunsten der mathematischen Handhabbarkeit vernachlässigen. In der Regel wird die vollständige Durchmischung der Wirtspopulationen angenommen, um Kontakte zwischen infektiösen und empfänglichen Tieren zu modellieren. Insbesondere räumliche Prozesse, wie das Raumnutzungsverhalten von Tieren oder räumliche Heterogenitäten, können mit solchen Modellen nicht untersucht werden. Da aber andererseits eben diese räumlichen Heterogenitäten z.b. in der Dichte der Wirtspopulation einen entscheidenden Einfluss auf das Krankheitsgeschehen haben können, werden in jüngster Zeit verstärkt Methoden der Ökologischen Informatik bei der Entwicklung von komplexeren Simulationsmodellen eingesetzt. Ökologische Informatik in der Entwicklung von ökologischen Modellen Ökologische Systeme bestehen oft aus einer Vielzahl von einzelnen Bestandteilen. Auch wenn in der Modellierung das Augenmerk nicht auf der vollständigen Abbildung dieser Systeme liegt, besteht ein wichtiges Ziel darin, den Einfluss einzelner Prozesse auf das Gesamtsystem zu verstehen. Oft sind es nämlich wenige Schüsselprozesse, die die Eigenart eines Ökosystems ausmachen. Darüber hinaus ist es Ziel sehr vieler ökologischer Studien, eine Intervention zu planen, sei es nun als Schutzmaßnahme bei der Gefährdung einer Art oder als Kontrolle unliebsamer Organismen. Ökologische Simulationsmodelle beruhen auf der mechanistischen Übersetzung empirischer Beobachtungen. Aus den Erfahrungen der Vergangenheit soll vermieden werden, dass analytisch vorgegebene Formalismen (z.b. die analytische Infinitesimalrechnung) die Sicht auf 20 FORUM GEOÖKOL. 14 (1), 2003