projekt sensor: tools for environmental, social and economic effects of multifunctional land use in...

20.05.2008 1Projekt Sensor: Tools for Environmental, Social and Economic Effects of Multifunctional Land Use in European Regions

Plattform Eisenwurzen Workshop - Projekt Sensor

Mario Klopf,Friedrich Putzhuber,Hubert Hasenauer


Was ist SENSOR ?

SENSOR ist ein IP 6 Projekt der europäischen Kommission.

39 Forschungspartner von 15 europäischen Ländern, China, Brasilien, Argentinien und Uruguay entwickeln ein ex-ante Impact Assessment Werkzeug (SIAT), welches als politische Entscheidungshilfe für multifunktionelle Landnutzung in Europa dient.

Bestimmung: Europäische Landnutzung und ländliche Entwicklungspolitik.

Endnutzer: Politische Entscheidungsträger auf europäischer Ebene

Bezugsrahmen: Regionaler Bezugsrahmen (NUTS2/3) auf europäischer Ebene (EU27+3)

Bedingung: Verwendung von existierenden europäischen Daten


Region Eisenwurzen in SENSOR

Ziel von SENSOR ist die Anwendung von SIAT aufalle Regionen Europas.

Für die Entwicklung von SIAT und speziell für deren Evaluierung, wurden innerhalb des Projektes 7 sensitive Regionen aus vier, für Europa typischen Zonen ausgewählt:

• Post-industrielle Zone, • Gebirge, • Inseln und • Küstenzonen.

Eine dieser sensitiven Regionen ist das Pilotstudiengebiet Eisenwurzen in Österreich.


Was ist unsere Rolle in SENSOR ?Wurden die vom europäischen Top Down Ansatz abgeleiteten Schlüsselprobleme der Nachhaltigkeit und deren Einfluss auf die Landnutzung wirklich identifiziert (SIAT Test)?

Die umfangreiche und existierende Datenlage der Eisenwurzen liefert genügend Information um einen Link zwischen datengetriebenem europäischen top down und regionalem bottom up Ansatz herzustellen.


Was wir bisher gemacht haben

Entwicklung einer konsistenten Datenbank füralle 7 sensitiven SENSOR Regionen

Die Datenbank enthält Daten aller drei Nachhaltigkeitsbereiche (Ökonomie, Soziales u. Umwelt)

Wir kombinierten den Datensatz mit dem GIS basierten Datenmanagement System von SENSOR.

Jede Region hat so viele Daten auf Gemeindeebene gesammelt, dass mindestens 1 NUTS3 Einheit vollständig abgedeckt ist (Top down – bottom up Link)

Zeitliche und räumliche Analyse der Daten und Abschätzung von “Sustainability Impact Issues”.


Aufbau der Datenbank

M6

Dat

abas

e

So

cia

l In

dic

ato

rs

Population DensityInhabitants/

(Area in hectare*100)

Inhabitants

Ec

on

om

ic

Ind

icat

ors

En

viro

n.

Ind

icat

ors

Area in hectare Population Density per/km²

Variables Indicators

415 Variablen von 99 Gemeinden sind für die Region Eisenwurzen in der Datenbank gespeichert (wenn vorhanden Zeitreihe seit 1981).


Abschätzung von Nachhaltigkeitsindikatoren innerhalb der Region Eisenwurzen.

Impact Assessmentframework

Basis DataAnalasys

Stakeholder Interview

11 Sustainable Impact Issues

-Cost Balance-Investment-Tourism-Population Distribution-Population Trend-Women Opportunities-Public Social Service-Unemployment-Land Use in Agriculture Activities-Mobility-Non Ecological Friendly Heating Systems

68 Indicators

Die Idee dieser Analyse war die Entwicklung von linearen Modellen für die Ableitung von 11 definierten Indikatoren am Beispiel der Region Eisenwurzen.


• 21 von 68 Indikatoren waren in einer der 11 Funktionen signifikant

• Die häufigsten Indikatoren der impact Models waren (i) Anteil der Bevölkerung über 60, (ii) Anteil an Wohnungen der Kategorie A und (iii) Anteil der Waldfläche

• Die Studie zeigt, dass die verfügbaren statistischen Daten der Eisenwurzen genug Information liefern um Sustainability Impact Issues abzuleiten.

Sustainable Impact Issue Models

Yi = 0 + 1X1 + 2X2 + iXi + i

Yi Impact IssuesXi Indicatorsi Parameters Estimatei Error components

Abschätzung von Sustainability Impacts innerhalb der Region Eisenwurzen.


Beispiel GemeindeeinkommenMunicipality Income = Abhängige Variable

f1 = 372.9 + 6749.8*c2 + 679.6*d5 -4764.4*c5 + 6196.2*i2

c2= Anteil an pensionierten Personen, d5= Anteil der Arbeiter in der Industrie, c5=Anteil der Personen die keinen Beruf ausüben, aber im arbeitsfähigen Alter sind (exklusiv Arbeitslose), i2 = Anteil an Frauen mit Hochschulstudium

R2= 0,3

Assuming a linear relationship R2 < 0.05 and VIF of <5


Zusammenfassung und Ausblick

Daten der Statistik Austria sind geeignet um Nachhaltigkeitsindikatoren in der Region zu analysieren

Offene Frage wäre: Stimmen die Ergebnisse mit der Meinung bzw. der Erwartungshaltung der Bevölkerung überein? Wäre durch Befragungen zu überprüfen (siehe

Stakeholder Interviews)

Möglichkeit der Validierung und Erfolgskontrolle von Maßnahmen zur regionalen Entwicklung


Universität für Bodenkultur Wien

Department für Wald und BodenwissenschaftenInstitut für Waldbau

DI Mario Klopf

Peter Jordanstr. 82 (Schwackhöferhaus, 2.Stock), A-1190 WienTel.: +43/1/47654/4071, Fax: +43/1/47654/[email protected] , www.boku.ac.at

Danke für Ihre

Aufmerksamkeit

projekt sensor: tools for environmental, social and economic effects of multifunctional land use in...

Documents