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Modelling the dynamics of land use & intensification in the Kilombero Valley, Tanzania

dc.contributor.advisorHeckelei, Thomas
dc.contributor.authorGebrekidan, Bisrat Haile
dc.date.accessioned2021-06-17T13:37:26Z
dc.date.available2022-07-01T22:00:21Z
dc.date.issued17.06.2021
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11811/9171
dc.description.abstractThis thesis intends to examine the determinants and results of farmer’s decisions to uptake different paths of intensification, land use, and its dynamics over time by building a spatially and temporally explicit agent-based model in the Kilombero Valley Floodplain (KVF) in Tanzania. The thesis is structured into an introduction and four main chapters, each answering a specific research question.
First, the introduction motivates the study and states the research questions. A brief context of the study site (KVF) and the different data sources and collection methods is given. Then, the four main chapters are summarized regarding the specific objectives, the approach and the main results as well as the contributions to the literature. It concluded with general limitations and outlook.
The second chapter provides a systematic review of agent-based models of land use in agricultural systems. Guided by the MRPOTATOHEAD framework, the review identifies the modeling components that appear in all the models and, how they are represented. Moreover, their peculiarities in the specific model or case study are discussed. The results show that models are unique in terms of scale, level of detail in both human and biophysical dimensions and the employed decision-making routines. Also, models are tailored to a particular study area and farming system under consideration.The targeted design of the models for specific study-regions and agricultural land uses restrict the derivation of generalizing conclusions.
The third chapter focuses on the characterization of farmers’ heterogeneity in KVF and elicits the diversity of their land use and livelihood strategies through an attribute- based typology. The approach applied to achieve this objective is a combination of principal component analysis, hierarchical clustering, and K-means clustering. Three farm types were identified: "Monocrop rice producer", "Diversifier", and "Agropastoralist". The chapter’s contributions comprise the following: (1) it offers the first concise classification of farm households in KVF (2) highlights current agricultural practices and provides vital information needed for targeted interventions per farm type (3) uses a quantitatively more rigorous and robust way to construct and validate typologies. The resulting farm types can be used in further research as a basis for building prototype farms and to parametrize agent-based models.
The fourth chapter investigates farmers’ choices of intensification strategies alongside interdependent determinants by focusing on four options (use of improved seed, fertilizer application, small-scale irrigation and increasing frequency of planting) practiced in the valley. The chapter proposes a new modeling approach to identify option-specific determinants and their interdependence by combining a Bayesian Belief Network (BBN), design of experiments, and multivariate regression trees. The method has provided us with strategy-specific factors. Although the choice of each option is affected differently by covariates under consideration, access to non-farm income, access to market, and topography of the plot play essential roles across intensification options.
The fifth and final chapter takes a broad-based approach by developing a spa- tially and temporally explicit empirical agent-based model and simulates the potential effects of in-migration and infrastructure development in the KVF. This chapter builds upon the first three chapters. Simulation results show that intensification is limited in the long run and farmers engage in land expansion rather than intensification with uncontrolled immigration into the valley. More so, access to better road infrastructure and corresponding reduction in transport cost shows a negligible effects on trends of intensification and crop production in the valley.
en
dc.description.abstractDie vorliegende Dissertation analysiert Determinanten und Konsequenzen der Ent- scheidungen von Landwirten bezüglich verschiedener Intensivierungsformen, Land- nutzungen sowie deren temporalen Dynamiken mittels der Erstellung eines zeitlich und räumlich expliziten Agentenmodells des Kilombero Valley Floodplain (KVF) in Tansania. Die Dissertation ist in eine Einleitung und vier Hauptkapitel unterteilt. Letztere beantworten jeweils eine spezifische Forschungsfrage.
Die Einleitung motiviert zunächst die Forschungsfragen und gibt einen kurzen Über- blick über die Studienregion (KVF) und erläutert die Datenquellen und Erhebungsme- thoden. Es folgt eine Zusammenfassung der vier Hauptkapitel anhand der spezifischen Ziele, methodischen Ansätze und Hauptergebnisse sowie der Beiträge zur Litera- tur. Dies wird durch die Beschreibung der Begrenzung der Analysen sowie einen Forschungsausblick abgeschlossen.
Das zweite Kapitel stellt einen systematischen Überblick über landnutzungsbasierte Agentenmodelle dar. Sich am Rahmenkonzept „MRPOTATOEHEAD“ orientierend, identifiziert der Literaturüberblick alle gemeinsamen Modellkomponenten und de- ren unterschiedliche Ausprägungen in den spezifischen Modellen. Darüber hinaus werden die Besonderheiten der Modellen oder Fallstudien diskutiert. Die Ergebnisse zeigen, dass die Modelle sich hinsichtlich Skalierung, Detailstufe der sozialen- und biophysikalischen Dimensionen sowie in den angewandten Entscheidungsroutinen unterscheiden. Die Ausrichtung der Modelle auf die spezifischen Studiengegenden sowie Agrarnutzungssysteme schränken die allgemeinen Schlußfolgerungen ein.
Das dritte Kapitel konzentriert sich auf die Charakterisierung der Heterogenität von Landwirten in KVF und beleuchtet die Diversität ihrer Landnutzungs- und Unterhaltsstrategien mittels einer attributbasierten Typologie. Eine Kombination von „principal component analysis, hierarchical clustering“ und „K-means clustering“ stellt den methodischen Ansatz zur Umsetzung der Zielsetzung dar. Drei Farmtypen wurden identifiziert: „Monocrop rice producer“, „Diversifier“ und „Agropastoralist“. Die Beiträgeg des Kapitels umfassen: 1) die erste umfassende Klassifizierung von landwirtschaftlichen Haushalten im KVF, 2) die Hervorhebung von aktuellen land- wirtschaftlichen Praktiken sowie die Generierung von Informationen welche für farmtypenspezifische Eingriffe benötigt werden und 3) eine quantitativ robustere sowie konsequentere Methodik zur Konstruktion sowie Validierung von Typologien. Die resultierenden Farmtypen können in zukünftiger Forschung als Prototypen und zur Parametrisierung von Agentenmodellen genutzt werden.
Das vierte Kapitel untersucht die Entscheidungen von Landwirten im Kontext unab- hängiger Determinanten durch die Betrachtung von vier im Tal genutzten Optionen (Nutzung von verbessertem Saatgut, Düngung, kleinteilige Bewässerung und schnel- leren Wiederanbau). Das Kapitel präsentiert einen neuen Modellierungsansatz um nach Handlungsalternativen differenzierte Erklärungsvariablen sowie deren Wech- selwirkung zu identifizieren. Hierzu wird eine Kombination aus einem „Baysian Belief Network“ (BBN), „design of experiments“ sowie multivariaten Regresssions- bäumen vorgeschlagen. Diese Methode ermittelt strategiespezifische Faktoren. Auch wenn die Wahl jeder Option durch die Kovariate unterschiedlich beeinflusst wird, spielen der Zugang zu nicht-landwirtschaftlichem Einkommen, Marktzugang und die Topographie der Flächen grundlegende Rollen über alle Intensivierungsoptionen hinweg.
Das fünfte und letzte Kapitel präsentier einen breiten Analyseansatz mit der Entwicklung eines räumlich und zeitlich expliziten, empirischen Agentenmodells welches die potentiellen Effekte von Migration und Infrastrukturbildung im KVF simuliert. Dieses Kapitel basiert auf den drei vorhergehenden. Die Simulati- onsergebnisse zeigen, dass Intensivierung in der Langzeitbetrachtung limitiert ist. Bei unkontrollierter Migration reagieren Landwirte eher mit Landexpansion als mit Intensivierung. Darüber hinaus ist ein zu vernachlässigbarer Effekt von verbesserter Transportinfrastruktur und der damit zusammenhängenden Reduzierung von Transportkosten auf Intensivierung und Nutzpflanzenproduktion im Tal zu verzeichnen.
de
dc.language.isoeng
dc.rightsIn Copyright
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
dc.subjectIntensivierung
dc.subjectLandnutzung
dc.subjectSubsahara-Afrika
dc.subjectTansania
dc.subjectKilombero-Tal
dc.subjectAgenten-basierte Modellierung
dc.subjectBayesian Belief Network
dc.subjectTypologie
dc.subjectIntensification
dc.subjectlanduse
dc.subjectSub-Sharan Africa
dc.subjectTanzania
dc.subjectKilombero Valley
dc.subjectAgent Based Models
dc.subjectTypology
dc.subject.ddc630 Landwirtschaft, Veterinärmedizin
dc.titleModelling the dynamics of land use & intensification in the Kilombero Valley, Tanzania
dc.typeDissertation oder Habilitation
dc.publisher.nameUniversitäts- und Landesbibliothek Bonn
dc.publisher.locationBonn
dc.rights.accessRightsopenAccess
dc.identifier.urnhttps://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:5-62473
ulbbn.pubtypeErstveröffentlichung
ulbbnediss.affiliation.nameRheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn
ulbbnediss.affiliation.locationBonn
ulbbnediss.thesis.levelDissertation
ulbbnediss.dissID6247
ulbbnediss.date.accepted11.12.2020
ulbbnediss.instituteLandwirtschaftliche Fakultät : Institut für Lebensmittel- und Ressourcenökonomik (ILR)
ulbbnediss.fakultaetLandwirtschaftliche Fakultät
dc.contributor.coRefereeBecker, Mathias
ulbbnediss.date.embargoEndDate01.07.2022
ulbbnediss.contributor.gnd1084244519


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