Agentensimulation als Analyse- und Szenarientool regionaler Planungsprozesse auf Basis qualitativer Daten

Agentensimulationen stellen einen innovativen methodischen Ansatz dar, weil sie auf der Ebene des Individuums ansetzen. Als Modellierungstool streben sie keine formale Abbildung einer „Wirklichkeit“ an, sondern verlegen sich auf die individuellen Repräsentationen von sozialer Situationen. Auf empirischer Seite öffnen Agentensimulationen sich damit qualitativen Zugängen. Der Beitrag will genau diese Anschlussfähigkeiten aufzeigen. Erläutert wird, wie in zwei Untersuchungsregionen in Deutschland und Schweden die Zusammenarbeit von Akteuren in einem kommunikativen Planungsprozess aus dem LEADER- Programm der Europäischen Union zur Entwicklung ländlicher Räume auf qualitativem Weg analysiert und anschließend durch den Einsatz von Agentensimulationen mittels Szenarienbildung Vergleichsdaten geschaffen wurden, die eine Evaluation der genannten Prozesse erlauben.Agent based simulations represent an innovative modeling tool as they take the perspective of individuals. Other than classical models of human behavior they do not aim at formally describing “reality”, but shift the perspective towards individual representations of social situations. Empirically thinking, agent based models are the first to welcome results of qualitative social science methods. This paper demonstrates the construction of an agent based model of the cooperation of stakeholders in a communicative planning process in the LEADER programme of the European Union for the development of rural areas in two study areas in Germany and Sweden. The social situations in both case studies are analyzed using qualitative interviews and observations und subsequently represented in an agent based model. The simulation model is then used to create alternative scenarios of the studied situations to evaluate the decision making processes of the stakeholders

Belowground DNA-based techniques: untangling the network of plant root interactions

Contains fulltext : 91591.pdf (publisher's version ) (Closed access)7 p

Machi: Neighborhood and Small Town—The Foundation for Urban Transformation in Japan

The term machi, signifying both neighborhood and small town, is a key element for understanding Japanese urban form and city planning. After tracing the origins of the term, this article explores the historic and contemporary significance of the concept and its particular spatial and socioeconomic forms. The article then argues that the concept of machi influenced the ways in which Japanese planners picked up foreign concepts through the nineteenth and particularly the twentieth century, absorbing some ideas and rejecting others. Building on their perception of the city as composed of urban units that allowed for planning in patchwork patterns, leading Japanese planners carefully selected models—independently of international appreciation—making, for example, the book The New Town by the German planner Gottfried Feder a standard reference. The article concludes by arguing that foreign observers must understand the concept of machi to comprehend contemporary Japanese neighborhoods, city life, and urban forms

Multi Agent Systems for the Simulation of Consumer Decisions

Städte sehen sich in der Entwicklung ihres Einzelhandelsangebots zunehmend Konkurrenzsituationen zwischen traditionellen Innenstadt- und neu entstehenden Stadtrandlagen ausgesetzt, die einerseits die gestiegenen Flächen- und Produktivitätsansprüche der Unternehmen eher erfüllen, während andererseits Bürger, Politik und etablierter Handel ein Aussterben der Innenstädte befürchten. Die Konsequenzen planerischer Entscheidungen in dieser Hinsicht abzuschätzen, wird zunehmend komplexer. Dafür sind ebenso eine stärkere Individualisierung des Konsumverhaltens verantwortlich, wie eine gestiegene Sensibilität gegenüber Verkehrs- und Emissionsbelastungen. Modellierungen und Simulationen können einen Beitrag zu fundierter Entscheidungsfindung leisten, indem sie durch Prognosen von Szenarien mit unterschiedlichen Rahmenbedingungen solche Auswirkungen aufzeigen. In der Vergangenheit wurden Kaufkraftströme durch Modelle abgebildet, die auf aggregierten Ausgangsdaten und Analogieschlüssen zu Naturgesetzen oder nutzentheoretischen Annahmen beruhten. In dieser Arbeit wird dafür erstmals ein agentenbasierter Ansatz angewendet, da sich so individuelle Ausdifferenzierungen des Konsumentenhandelns wesentlich leichter integrieren und Ergebnisse anschaulicher präsentieren lassen. Dieses Konzept kann in den Sozialwissenschaften als Modellierungsparadigma genutzt werden, insofern als dass sie der Idee der Selbstorganisation von Gesellschaften recht nahe kommt. Insbesondere zeichnen sich Multiagentensysteme durch eine dezentrale Kontrolle und Datenvorhaltung aus, die es darüber hinaus ermöglichen, auch komplexe Systeme von Entscheidungsprozessen mit wenigen Spezifikationen darzustellen. Damit begegnet der Agentenansatz vielen Einwänden gegen Analogie- und Entscheidungsmodelle. Durch die konsequente Einnahme einer individuenbezogenen Sichtweise ist die individuelle Ausdifferenzierung von Entscheidungsprozessen viel eher abbildbar. Für das Forschungsprojekt konnten für einen Untersuchungsraum in Nordschweden (Funktionalregion Umea) individuenbezogene Einwohnerdaten verfügbar gemacht werden. Diese enthielten u.a. Lagekoordinaten des Wohn- und Arbeitsorts, Alter, Geschlecht, verfügbares Einkommen und Angaben zur Haushaltsstruktur. Verbunden mit Erkenntnissen aus empirischen Untersuchungen (Konsumentenbefragung, Geschäftskartierung) stellten sie die Eingabegrößen für ein agentenbasiertes Modell der Einkaufsstättenwahl bei der Lebensmittelversorgung dar. Die Konsumentenbefragung stellte regressionsanalytische Abhängigkeiten zwischen sozioökonomischen Daten und Konsumpräferenzen bezüglich einzelner Geschäftsattribute (Preisniveau, Produktqualität, Sortimentsbreite, Service etc.) her, die gleichen Attribute wurden für die Geschäfte erhoben. Somit können Kaufkraftströme zwischen Einzelelementen der Nachfrage (individuelle Konsumenten) und des Angebots (einzelne Geschäftsstandorte) als individuell variierende Bewertung der Geschäfte durch die Agenten dargestellt werden. Da auf der Angebotsseite die Umsätze der Geschäfte ebenso bekannt sind, können die Summen der von den Agenten dort allozierten Kaufkraftbeträge mit denselbigen verglichen werden. Dies erlaubt die Quantifizierung einer Schätzgüte für die Geschäftsumsätze mittels eines Gütemaßes. Für die Geschäfte der gesamten Region konnten Gütemaßwerte bis 0,7 erreicht werden, für einzelne Betriebsformate auch über 0,9. Dies zeigt, dass auch bei der Verwendung individuenbezogener Modelle, die mit einer deutlich höheren Anzahl Freiheitsgraden behaftet sind als ihre aggregierten Gegenstücke, hohe Prognosequalitäten für Umsatzschätzungen von Standorten erreicht werden können. Gleichzeitig bietet der Agentenansatz die Möglichkeit, einzelne Simulationsobjekte bei ihrer Entscheidungsfindung und ihren Aktivitäten zu verfolgen. Dabei konnten ebenfalls plausible Einkaufsmuster abgebildet werden. Da die Distanz vom Wohn- bzw. Arbeitsort zum Geschäft Bestandteil des Modells ist, können auch die von den Einwohnern zum Zweck der Grundversorgung zu leistenden Distanzaufwände in verschiedenen Angebotssituationen analysiert werden. An agentenbasierte Simulationen werden in den Sozialwissenschaften große Erwartungen geknüpft, da sie erstmals ermöglichen, gesellschaftliche Phänomene auf der Ebene ihres Zustandekommens, dem Individuum, zu erfassen, sowie komplexe mentale Vorgänge des Handelns, Lernens und Kommunizierens auf einfache Weise in ein Modell zu integrieren. Mit der vorliegenden Arbeit wurde im Bereich der Konsumentenforschung erstmals ein solcher Ansatz auf regionaler Ebene angewendet, um zu planungsrelevanten Aussagen zu gelangen. In Kombination mit anderen Anwendungen im Bereich der Bevölkerungsprognose, des Verkehrs und der innerstädtischen Migration haben Agentensimulationen alle Voraussetzungen zu einem zukunftsweisenden Paradigma für die Raum- und Fachplanung.Concerning the development of their retail location structures, urban areas are increasingly faced with situations of competition between traditional inner-city and spontaneously emerging suburban forms of outlets, which can on one hand rather satisfy augmented demands on sales areas and productivity of retailers, while on the other hand citizens, politicians and established retailers fear the "death of the centre". To evaluate the consequences of planning decisions in that respect is gaining in complexity; this can be ascribed to a strong individualisation of consumption habits as well as an enhanced sensitivity towards exposure to emissions from traffic and land consumption. Social simulations can contribute to such decisions as they are able to demonstrate the implications thereof by undertaking prognoses in different planning frameworks and scenarios. In the past, estimations of buying power flows between elements of demand and supply have been modelled from aggregate input data utilising approaches characterized by analogies to laws from physical sciences or utility maximizing assumptions. This contribution is the first to use an agent-based approach, since it is capable of integrating individually differentiated variations of consumer behaviour and results can be depicted more effectively. This concept can be used as a modelling paradigm in the social sciences in so far as it reflects the idea of self-organization of human societies. Multi agent simulations are characterized by a distributed control and organisation of data enabling the representation of complex decision processes with a small number of specifications. With these features, agent-based approaches address many of the objections against analogy and choice models. The strictly individual viewpoint allows for a much better representation of individually variations of decision processes. For this research project, individual population data for a study area in Northern Sweden (functional region of Umea) were obtained. They included figures on age, sex, disposable income, coordinates of dwelling and workplace, and household structure for every individual in the region. Combined with empirical results from consumer and store surveys they constituted the data base for an agent-based model of store choice in grocery retailing. The consumer survey contributed regression analyses for individual preferences for store attributes such as price, size of assortment, quality of products, service, etc., dependant on socio-demographic characteristics of the sample. The same attributes were observed for the stores. Hence, the buying power flows between single elements of the demand side (individual consumers) and single elements of the supply side (individual stores) can be specified as individually varying evaluations of choice alternatives, by which the agents will distribute their buying power among the stores. By comparing the sums of buying power collected at the stores with their turnovers, a measure for the quality of the turnover estimation can be given. For all shops in the region, values of 0.7 for R(2) were achieved, for some store formats even up to 0.9. This demonstrates how individual decision based models of buying power allocation despite their fairly large number of degrees of freedom are suitable for turnover estimation and forecasts of individual stores. Simultaneously, the simulation objects, i.e. the individual agents can be observed on performing their shopping trips to ensure plausible results on the micro level as well. Since the distance between the places of dwelling and work and the location of the shop is part of the model, changes in transportation demand in different spatial structures of retail outlets can be analysed. Agent-based simulations are raising high expectations in the social sciences, as they are the first to allow to capture social phenomena on the level of their emergence, the individual, as well as to integrate complex cognitive processes such as motivations, learning and com-munication into such models. This study is the first to apply an agent-based approach in con-sumption research on a regional level in order to support planning decisions in a regional and urban context. Combined with further applications in the areas of population prognosis, transportation and intra-regional migration, social simulations are a promising tool for future challenges in regional and urban planning

Multiagentensysteme zur Simulation von Konsumentenentscheidungen

Städte sehen sich in der Entwicklung ihres Einzelhandelsangebots zunehmend Konkurrenzsituationen zwischen traditionellen Innenstadt- und neu entstehenden Stadtrandlagen ausgesetzt, die einerseits die gestiegenen Flächen- und Produktivitätsansprüche der Unternehmen eher erfüllen, während andererseits Bürger, Politik und etablierter Handel ein ‚Aussterben’ der Innenstädte befürchten. Die Konsequenzen planerischer Entscheidungen in dieser Hinsicht abzuschätzen, wird zunehmend komplexer. Dafür sind ebenso eine stärkere Individualisierung des Konsumverhaltens verantwortlich, wie eine gestiegene Sensibilität gegenüber Verkehrs- und Emissionsbelastungen. Modellierungen und Simulationen können einen Beitrag zu fundierter Entscheidungsfindung leisten, indem sie durch Prognosen von Szenarien mit unterschiedlichen Rahmenbedingungen solche Auswirkungen aufzeigen. In der Vergangenheit wurden Kaufkraftströme durch Modelle abgebildet, die auf aggregierten Ausgangsdaten und Analogieschlüssen zu Naturgesetzen (Gravitations-, Potenzialansatz) oder nutzentheoretischen Annahmen (Diskreter Entscheidungsansatz) beruhten. In dieser Arbeit wird dafür erstmals ein agentenbasierter Ansatz angewendet, da sich so individuelle Ausdifferenzierungen des Konsumentenhandelns wesentlich leichter integrieren und Ergebnisse anschaulicher präsentieren lassen. Ursprünglich entstammt die Idee zur Agententechnologie einem Forschungsfeld der Informatik, der Künstlichen Intelligenz. Ziel war hier, Algorithmen zu entwickeln, die aus einer Menge von kleinen Softwarebausteinen bestehen, die zur Lösung eines Problems miteinander in Kommunikation treten und sich selbst zielbezogen anordnen. Somit schreibt sich der Algorithmus im Grunde selbst. Dieses Konzept kann in den Sozialwissenschaften als Modellierungsparadigma genutzt werden, insofern als dass sie der Idee der Selbstorganisation von Gesellschaften recht nahe kommt. Insbesondere zeichnen sich Multiagentensysteme durch eine dezentrale Kontrolle und Datenvorhaltung aus, die es darüber hinaus ermöglichen, auch komplexe Systeme von Entscheidungsprozessen mit wenigen Spezifikationen darzustellen. Damit begegnet der Agentenansatz vielen Einwänden gegen Analogie- und Entscheidungsmodelle. Durch die konsequente Einnahme einer individuenbezogenen Sichtweise ist die individuelle Ausdifferenzierung von Entscheidungsprozessen viel eher abbildbar. Für das Forschungsprojekt konnten für einenm ntersuchungsraum in Nordschweden (Funktionalregion Umeå, ca. 140.000 Einwohner) individuenbezogene Einwohnerdaten verfügbar gemacht werden. Diese enthielten u.a. Lagekoordinaten des Wohn- und Arbeitsorts, Alter, Geschlecht, verfügbares Einkommen und Angaben zur Haushaltsstruktur. Verbunden mit Erkenntnissen aus empirischen Untersuchungen (Konsumentenbefragung, Geschäftskartierung) stellten sie die Eingabegrößen für ein agentenbasiertes Modell der Einkaufsstättenwahl bei der Lebensmittelversorgung dar. Die Konsumentenbefragung stellte regressionsanalytische Abhängigkeiten zwischen sozioökonomischen Daten und Konsumpräferenzen bezüglich einzelner Geschäftsattribute (Preisniveau, Produktqualität, Sortimentsbreite, Service etc.) her, die gleichen Attribute wurden für die Geschäfte erhoben. Somit können Kaufkraftströme zwischen Einzelelementen der Nachfrage (individuelle Konsumenten) und des Angebots (einzelne Geschäftsstandorte) als individuell variierende Bewertung der Geschäfte durch die Agenten dargestellt werden, gemäß derer die Agenten ihre lebensmittelrelevante Kaufkraft auf die Geschäfte verteilen. Für die Geschäfte der gesamten Region konnten Gütemaßwerte bis 0,7 erreicht werden, für einzelne Betriebsformate auch über 0,9. Dies zeigt, dass auch bei der Verwendung individuenbezogener Modelle, die mit einer deutlich höheren Anzahl Freiheitsgraden behaftet sind als ihre aggregierten Gegenstücke, hohe Prognosequalitäten für Umsatzschätzungen von Standorten erreicht werden können. Gleichzeitig bietet der Agentenansatz die Möglichkeit, einzelne Simulationsobjekte bei ihrer Entscheidungsfindung und ihren Aktivitäten zu verfolgen. Dabei konnten ebenfalls plausible Einkaufsmuster abgebildet werden. Da die Distanz vom Wohn- bzw. Arbeitsort zum Geschäft Bestandteil des Modells ist, können auch die von den Einwohnern zum Zweck der Grundversorgung zu leistenden Distanzaufwände in verschiedenen Angebotssituationen analysiert werden. Als Fallstudie wurde ein Vergleich von zwei Situationen 1997 und 2004 vorgenommen. Während dieses Zeitraums haben im Untersuchungsgebiet grundlegende Veränderungen der Einzelhandelsstruktur stattgefunden, die zu einem weitgehenden Rückzug des Angebots aus den peripheren ländlichen Gebieten geführt haben. Die Ergebnisse zeigteneine hohe Übereinstimmung mit den auf nationaler Ebene erhobenen Mobilitätsdaten, ließen aber auch einen differenzierten Blick auf die unterschiedliche Betroffenheit der Einwohner der Region zu. An agentenbasierte Simulationen werden in den Sozialwissenschaften große Erwartungen geknüpft, da sie erstmals ermöglichen, gesellschaftliche Phänomene auf der Ebene ihres Zustandekommens, dem Individuum, zu erfassen, sowie komplexe mentale Vorgänge des Handelns, Lernens und Kommunizierens auf einfache Weise in ein Modell zu integrieren. Mit der vorliegenden Arbeit wurde im Bereich der Konsumentenforschung erstmals ein solcher Ansatz auf regionaler Ebene angewendet, um zu planungsrelevanten Aussagen zu gelangen. In Kombination mit anderen Anwendungen im Bereich der Bevölkerungsprognose, des Verkehrs und der innerstädtischen Migration haben Agentensimulationen alle Voraussetzungen zu einem zukunftsweisenden Paradigma für die Raum- und Fachplanung

Plants can use protein as a nitrogen source without assistance from other organisms

Nitrogen is quantitatively the most important nutrient that plants acquire from the soil. It is well established that plant roots take up nitrogen compounds of low molecular mass, including ammonium, nitrate, and amino acids. However, in the soil of natural ecosystems, nitrogen occurs predominantly as proteins. This complex organic form of nitrogen is considered to be not directly available to plants. We examined the long-held view that plants depend on specialized symbioses with fungi (mycorrhizas) to access soil protein and studied the woody heathland plant Hakea actites and the herbaceous model plant Arabidopsis thaliana, which do not form mycorrhizas. We show that both species can use protein as a nitrogen source for growth without assistance from other organisms. We identified two mechanisms by which roots access protein. Roots exude proteolytic enzymes that digest protein at the root surface and possibly in the apoplast of the root cortex. Intact protein also was taken up into root cells most likely via endocytosis. These findings change our view of the spectrum of nitrogen sources that plants can access and challenge the current paradigm that plants rely on microbes and soil fauna for the breakdown of organic matter. © 2008 by The National Academy of Sciences of the US

Plant diversity enhances ecosystem responses to elevated CO2 and nitrogen deposition

http://www.nature.com/natureHuman actions are causing declines in plant biodiversity, increases in atmospheric CO2 concentrations and increases in nitrogen deposition; however, the interactive effects of these factors on ecosystem processes are unknown1, 2. Reduced biodiversity has raised numerous concerns, including the possibility that ecosystem functioning may be affected negatively1, 2, 3, 4, which might be particularly important in the face of other global changes5, 6. Here we present results of a grassland field experiment in Minnesota, USA, that tests the hypothesis that plant diversity and composition influence the enhancement of biomass and carbon acquisition in ecosystems subjected to elevated atmospheric CO2 concentrations and nitrogen deposition. The study experimentally controlled plant diversity (1, 4, 9 or 16 species), soil nitrogen (unamended versus deposition of 4 g of nitrogen per m2 per yr) and atmospheric CO2 concentrations using free-air CO2 enrichment (ambient, 368 micromol mol-1, versus elevated, 560 micromol mol-1). We found that the enhanced biomass accumulation in response to elevated levels of CO2 or nitrogen, or their combination, is less in species-poor than in species-rich assemblages