La lecture en ligne est gratuite
Le téléchargement nécessite un accès à la bibliothèque YouScribe
Tout savoir sur nos offres
Télécharger Lire

A multi-agent system for simulating land-use and land-cover change in the Atankwidi catchment of Upper East Ghana [Elektronische Ressource] / vorgelegt von Julia Schindler

De
305 pages
A multi-agent system for simulating land-use and land-cover change in the Atankwidi catchment of Upper East Ghana Dissertation zur Erlangung des Doktorgrades (Dr. rer. nat) der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultät der Rheinischen Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn vorgelegt von JULIA SCHINDLER aus BASEL Bonn 2009 1. Referent: Prof. Dr. P.L.G. Vlek 2. Referent: Prof. Dr. E. Ehlers Tag der Promotion: 24.09.2009 Erscheinungsjahr: 2009 Diese Dissertation ist auf dem Hochschulschriftenserver der ULB Bonn http://hss.ulb.uni-bonn.de/diss_online elektronisch publiziert Für meinen VaterHansgeorg Schindler(1943-2001)ABSTRACTLand-use and land-cover change (LUCC), which is a general term for the human modificationof the Earth’s terrestrial surface, increasingly gains attention in the scientific community, dueto its vast global extent and the role it plays in the Earth system functioning. About one thirdto one half of the global land surface has been modified by humans, and these changes arehighly interrelated with many environmental, economic and social processes and problems.However, studies on LUCC processes are often challenged by the complex nature and unex-pected behavior of both human drivers and natural constraints.
Voir plus Voir moins

A multi-agent system for simulating land-use and land-cover change in
the Atankwidi catchment of Upper East Ghana





Dissertation
zur
Erlangung des Doktorgrades (Dr. rer. nat)
der
Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultät
der
Rheinischen Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn




vorgelegt von
JULIA SCHINDLER
aus
BASEL

Bonn 2009





































1. Referent: Prof. Dr. P.L.G. Vlek

2. Referent: Prof. Dr. E. Ehlers

Tag der Promotion: 24.09.2009

Erscheinungsjahr: 2009

Diese Dissertation ist auf dem Hochschulschriftenserver der ULB Bonn
http://hss.ulb.uni-bonn.de/diss_online elektronisch publiziert Für meinen Vater
Hansgeorg Schindler
(1943-2001)ABSTRACT
Land-use and land-cover change (LUCC), which is a general term for the human modification
of the Earth’s terrestrial surface, increasingly gains attention in the scientific community, due
to its vast global extent and the role it plays in the Earth system functioning. About one third
to one half of the global land surface has been modified by humans, and these changes are
highly interrelated with many environmental, economic and social processes and problems.
However, studies on LUCC processes are often challenged by the complex nature and unex-
pected behavior of both human drivers and natural constraints. Many studies tend to focus
either on the human or the environmental part of LUCC systems, thus neglecting the interre-
lationships and responses among these two components. Many aspects of complexity can be
overcome by a multi-agent based approach, whose design allows an integrated representation
of the feedbacks, hierarchies and interdependencies of the coupled human-environment sys-
tem of LUCC. A multi-agent simulation model (GH-LUDAS - GHana Land Use DynAmic
Simulator) was developed to model this coupled human-environment system in a small-scale
catchment in Ghana, thereby providing a simulation tool to predict land-use/cover patterns
as related to socio-economic indicators. Apart from pure prediction, the aim of the model
is to explore alternative future pathways of LUCC under selected policy, demographic and
climatic conditions in order to provide stakeholders with support for making better-informed
decisions about land resource management.
Multi-agent based modelling is an approach to design computational models for
simulating the actions and interactions of autonomous individuals (i.e. agents) in a network,
with a view to assessing their effects on the system as a whole. Thus, agent-based modeling
can be regarded as a bottom-up modeling approach, as the behavior and interactions of sin-
gle agents are specified, and complexity is considered to emerge from these specifications.
Following this mindset, GH-LUDAS consists of four modules, which represent the main
components of the human-evironment system of LUCC. The Human Module consists of col-
lections of human agents (i.e. farm households), which are endowed with a set of attributes
and autonomous behavior templates (i.e. the Decision Module), regulating land-use related
decisions in response to the human agent’s attributes and those of its environment. The Land-
scape Module consists of collections of individual landscape agents (i.e. land patches of size
30 x 30 m), which are characterized by biophysical attributes and ecological mechanisms,
which work in response to human decision-making and natural constraints (e.g. crop yield,
land-cover change). The Global-policy Module consists of a range of external parameters,
which allow the exploration of alternative future pathways of LUCC, and which relate to
attributes of both human and landscape agents. The ability to provide an integrated represen-
tation of these components is one of the strengths of this approach, and its flexibility allows
the upgrading and modification of processes where these have not yet been considered.
The developed model was applied to a small-scale catchment in Upper East Ghana,
2the Atankwidi catchment, which covers an area of about 159 km . Spatially explicit data were
obtained from an ASTER image, digital maps, an extensive land cover inventory and intensive
household surveys. Field data were used to specify attributes and calibrate behavioral sub-
models of households and land patches. Considered external factors were the policies of dam
construction and credit access, demographic changes, and rainfall change. Simulation outputs
consist of a spatially and temporally explicit land use/cover map, visual graphs, and exportfiles of selected land-use and livelihood indicators. These convenient output visualization
tools, together with the user-friendly interface of GH-LUDAS, allow stakeholders to simulate
and analyze selected scenarios, which can serve as a basis for discussion and communication
among stakeholders and policy-makers.
Simulation results suggest that, among others, the policy of dam construction had
much less effect on average annual income than that of credit provision, although it is the
much more costly option in comparison to a credit scheme. Furthermore, a decline in annual
rainfall seemed to trigger a shift towards cash cropping and non-farm activities, which could
compensate for the losses in harvest caused by decreased precipitation. All simulated spatio-
temporal data developed by these simulations can be used for further scientific analyses using
GIS and statistical packages, thereby providing a basis for further understanding of local
LUCC processes in Northern Ghana.KURZFASSUNG
Ein agenten-basiertes Modell zur Simulierung von Landnutzungs- und Landbedeck-
ungsänderungen im Einzugsgebiet des Atankwidi in Nordost-Ghana
Landnutzungs- und Landbedeckungsänderungen, die die durch den Menschen verursachte
Modifizierung der Landoberfläche der Erde bezeichnen, erfahren zunehmende Aufmerk-
samkeit in der wissenschaftlichen Welt, aufgrund ihres weltweiten Ausmaßes und der Rolle,
die sie für die Funktionsweise der Erde spielen. Zwischen einem Drittel und der Hälfte
der Landoberfläche sind bereits durch menschliche Einflüsse verändert worden, wobei diese
Änderungen wichtige Wechselbeziehungen mit ökologischen, ökonomischen und sozialen
Prozessen und Problematiken aufweisen. Studien, die sich mit Landnutzungs- und Landbe-
deckungsänderungen befassen, repräsentieren die Komplexität menschlicher Verhaltensweisen
und ökologischer Bedingungen oft nur in unzureichender Weise. Viele Studien tendieren
dazu, nur eine Komponente des ökologischen Systems, das aus menschlichen wie aus umweltbe-
dingten Prozessen besteht, zu erfassen, und vernachlässigen dabei die Wechselbeziehungen
zwischen diesen beiden Komponenten. Der agenten-basierte Modellierungsansatz hat die
Fähigkeit, viele Eigenschaften von komplexen Systemen zu integrieren, und ermöglicht die
Modellierung von Rückkopplungen, Wechselbeziehungen und skalen-abhängigen Prozessen
des ökologischen Systems. In dieser Arbeit wurde ein agenten-basiertes Modell namens
GH-LUDAS (Ghana - Land Use DynAmic Simulator) entwickelt, das Landnutzungs- und
Landbedeckungsänderungen sowie zugehörige sozio-ökonomische Indikatoren in einem Flus-
seinzugsgebiet des White Volta in Nord-Ghana simuliert. Das Ziel des Modells ist sowohl die
Prognostizierung von Landbedeckungs-/Landnutzungsänderungen als auch die Evaluierung
von möglichen Zukunftsverläufen unter gegebenen politischen Maßnahmen, demographis-
chen Veränderungen sowie Klimawandel. Die Simulierung solcher Szenarien kann die Entschei-
dungsfindungen lokaler Akteure bezüglich Landnutzung unterstützen und als Ausgangspunkt
für Diskussionen unter lokalen Entscheidungsträgern dienen.
Der agenten-basierte Modellansatz kennzeichnet sich durch die Modellierung der
Aktionen und der Interaktionen einzelner Individuen (i.e. Agenten), deren Spezifikationen
in komplexe Phänomene auf Systemebene resultieren. Agenten-basierte Modellierung kann
daher als ein ’bottom-up approach’ bezeichnet werden, da die Systembeziehungen nicht auf
oberster Ebene spezifiziert werden, sondern von den Prozessen zwischen einzelnen Agen-
ten reguliert werden. Dieser Philosophie folgend, gliedert sich GH-LUDAS in vier Haupt-
module. Das soziale Modul besteht aus einer Kollektion von menschlichen Agenten, die
landwirtschaftliche Haushalte repräsentieren, und die mit einer Reihe von Attributen und
Entscheidungsalgorithmen ausgestattet sind. Diese Algorithmen, die innerhalb des Entschei-
dungmoduls spezifiziert sind, regulieren Reaktionen auf persönliche wie auf umweltbed-
ingte Attribute und Prozesse. Das Umweltmodul besteht aus landschaftlichen Agenten, die
aus Pixeln von 30 m x 30 m bestehen, und die mit eigenen Attributen sowie ökologischen
Mechanismen, die auf menschliche Entscheidungen sowie auf natürliche Prozesse reagieren
(z.B. Ernteertrag, Landbedeckungsänderungen), ausgestattet sind. Das globale Modul besteht
aus einer Reihe von externen Parametern, die von Modellnutzern reguliert werden können,
und die Attribute von menschlichen und landschaftlichen Agenten direkt beeinflussen. Die
Fähigkeit, diese Komponenten zu verbinden und miteinander zu integrieren, ist eine derStärken des agenten-basierten Ansatzes, und seine Flexibilität erlaubt die Integrierung von
Prozessen, wo diese (noch) nicht berücksichtigt worden sind.
Das Modell wurde speziell für das Flusseinzugsgebiet des Atankwidi in Nordost-
2Ghana entwickelt, das eine Fläche von etwa 159 km aufweist. Räumlich explizite Daten
wurden auf der Basis eines ASTER Satellitenbildes, digitalen Karten, einer weiträumigen Be-
standsaufnahme von Landbedeckung, und fokussierten Haushaltsbefragungen generiert. Auf
diesen Felddaten basierend, wurden die Attribute sowie die reaktiven Mechanismen men-
schlicher und landschaftlicher Agenten spezifiziert und kalibriert. Die externen Parameter
des Modells umfassen Maßnahmen, die Dammbau und Kreditvergabe betreffen, sowie de-
mographische Veränderungen und Reduzierung des jährlichen Niederschlags. Die Ausgabe
der Modellsimulationen erfolgt durch eine zeitlich und räumlich explizite Visualisierung von
lokaler Landbedeckung/Landnutzung, Graphiken, und exportierbaren Dateien einer Auswahl
an Systemindikatoren. Diese Bandbreite von Ausgabemöglichkeiten, in Kombination mit
einer benutzerfreundlichen Modelloberfläche ermöglichen beteiligten Akteuren, ausgewählte
Szenarien zu simulieren und zu analysieren, und kann zur Diskussion und Kommunikation
zwischen Akteuren und Entscheidungsträgern beitragen.
Die Resultate von bereits simulierten Szenarien deuten unter anderem darauf hin,
das die Strategie des Dammbaus eine geringere Wirkung auf durchschnittliches Einkommen
hat als die Maßnahme der Kreditvergabe, obwohl ersteres die bei weitem kostspieligere Maß-
nahme darstellt. Desweiteren zeigt sich, dass eine Reduzierung des jährlichen Niederschlags
eine Verlagerung auf marktfähigere Agrarprodukte (cash crops) und nichtlandwirtschaftliche
Einkommensstrategien auszulösen scheint, die die Reduzierung des Ertrags, verursacht durch
die geringere Niederschlagsmenge, kompensieren. Alle simulierten zeitlichen und räum-
lichen Daten können weiteren wissenschaftlichen Analysen in GIS- und Statistik-Programmen
unterzogen werden, und zu einer Erweiterung des Verständnisses von lokalen Landnutzungs-
und Landbedeckungsänderungen in Nord-Ghana beitragen.TABLE OF CONTENTS
1 MULTI-AGENT SYSTEMS FOR SIMULATING LAND-USE/COVER CHANGE 1
1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 The complexity of the coupled human-environment system of land-use/cover
change . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.2.1 Functional complexity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.2.2 Structural complexity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.2.3 The importance of modeling LUCC . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.3 Modeling LUCC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
1.3.1 Approaches to modeling of LUCC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.3.2 Opportunities for MAS/LUCC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
1.3.3 Challenges of multi-agent systems for studying LUCC . . . . . . . . 18
1.4 Problem statement and research objectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
1.5 Outline of thesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2 MULTI-AGENT SYSTEM ARCHITECTURE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.2 Multi-agent system concepts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.2.1 Concept of environment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.2.2 Concept of agent . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.2.3 Agent architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.2.4 Relations, Operations and Operators . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
2.3 Computer platforms for MAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
2.4 GH-LUDAS: A proposed conceptual framework for modeling LUCC . . . . 39
2.4.1 Landscape module . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
2.4.2 Human and Decision Module . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
2.4.3 Human-environment linkages and interactions . . . . . . . . . . . . . 43
2.4.4 Global-policy Module . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
2.5 Materials and methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
2.5.1 Selection of the study area . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
2.5.2 Biophysical characteristics and data generation . . . . . . . . . . . . 46
2.5.3 Population characteristics and data generation . . . . . . . . . . . . . 52
3 SPECIFICATION OF GH-LUDAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
3.2 System of human population: the Human Module . . . . . . . . . . . . . . . 60
3.2.1 Structure of the household agent . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
3.2.2 Structure of the household agent group . . . . . . . . . . . . . . . . 69
3.2.3 Population . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
3.3 System of the environment: the Landscape Module . . . . . . . . . . . . . . 723.3.1 Structure of the landscape agent . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
3.3.2 Entire landscape . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
3.4 Structure of the Decision Module . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
3.4.1 Dry-season procedures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
3.4.2 Rainy-season procedures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
3.5 Global-policy Module . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
3.5.1 Dam construction policy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
3.5.2 Credit access policy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
3.5.3 Population dynamics and climate change . . . . . . . . . . . . . . . 93
3.6 Simulation protocol of GH-LUDAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
3.6.1 Setup procedure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
3.6.2 Time-loop procedure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
4 LAND-USE DECISIONS BY HETEROGENEOUS HOUSEHOLD AGENTS . . 103
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
4.2 Socio-economic setting of the study area . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
4.2.1 Living conditions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
4.2.2 Land tenure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
4.2.3 Agricultural land use . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
4.2.4 Main cropping systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108
4.3 Modeling livelihood groups . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
4.3.1 Identification of livelihood groups . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
4.3.2 Agent Categorizer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
4.4 Modeling land-use decisions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
4.4.1 Modeling choices among land-use types . . . . . . . . . . . . . . . . 122
4.4.2 Modeling irrigation-related decisions . . . . . . . . . . . . . . . . . 133
4.5 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
5 ECOLOGICAL DYNAMICS OF HETEROGENEOUS LANDSCAPE
AGENTS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143
5.2 Characterization of heterogeneous landscape agents and modeling of relevant
ecological processes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
5.2.1 Landscape characterization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145
5.2.2 Modeling agricultural yield response . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157
5.2.3 Modeling livestock dynamics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171
5.2.4 Land-cover transformation model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173
5.3 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175
6 SCENARIO ASSESSMENT OF LAND-USE/COVER AND LIVELIHOOD CHANGES
IN THE ATANKWIDI CATCHMENT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177
6.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177

Un pour Un
Permettre à tous d'accéder à la lecture
Pour chaque accès à la bibliothèque, YouScribe donne un accès à une personne dans le besoin