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Ein Artikel über die Entscheidungsfindung von Kleinbauern bei der Wiederherstellung von Waldflächen in Uganda - ein agentenbasierter Modellierungsansatz

Aktuell

Der Artikel konzentriert sich auf Entscheidungsfindungsprozesse von Kleinbauern bei der Wiederherstellung von Wäldern in Uganda.

Analysis by WEEM (Woodlot Establishment and Expansion Model) (© Vianny Ahimbisibwe)

Die Absichten und Hemmnisse für die Umsetzung ihrer Aktivitäten werden mit Hilfe des neuentwickelten agentenbasierten Modells (ABM) WEEM (Woodlot Establishment and Expansion Model) analysiert.
WEEM zeigt, dass Landwirte ihr Engagement bei der Anpflanzung von Bäumen um 18-79% reduzieren, wenn sie besser über die aktuellen forstpolitischen Gesetze und Vorschriften informiert sind. Außerdem werden sie durch den Mangel an Familienarbeitskräften daran gehindert Waldflächen anzulegen (26-61 %).

Die Ergebnisse verdeutlichen, dass de facto eine "wahrgenommene Besitzunsicherheit" im Bezug der forstpolitischen Gesetze und Vorschriften besteht, und die verfügbare Arbeitskraft von Haushalten Schlüsselaspekte für die erfolgreiche Umsetzung zur Wiederherstellung von Waldflächen auf privatem Ackerland sind.

Um die Wiederaufforstung zu beschleunigen und den Verlust des Baumbestands zu verringern, empfiehlt der Artikel, dass die Nationale Forstbehörde Ugandas: a) volle Nutzungs- und Eigentumsrechte an Bäumen auf privatem Farmland gewährt, b) die Einrichtung eines Baumfonds, um die Transaktionskosten für die Arbeit der Haushalte zu senken und die Entwicklung und Umsetzung von Bewirtschaftungsplänen zu erleichtern, sowie c) eine Verordnung, in das Nationale Forstwirtschafts- und Baumpflanzungsgesetz Ugandas aufzunehmen, die das Ziel der Erhaltung eines Baumbestands von mindestens 23% auf Farmland beinhaltet. 

  • Ahimbisibwe V, Groeneveld J, Lippe M, Tumwebaze SB, Auch E, Berger U (2021) Understanding smallholder farmer decision making in forest land restoration using agent-based modeling. Socio-Environ Sys Model 3:18036,
    DOI:10.18174/sesmo.2021a18036
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