Forschungsbereich
Umweltrisiken in der Stadt- und Regionalentwicklung

SYSDYM

Vorstudie zur Systemdynamikmodellierung inklusive Anwendungstest zur Analyse von Umsetzungshemmnissen bezüglich Klimaschutz- und Klimaanpassungsmaßnahmen

Hintergrund
Die Wirkung und technische Umsetzbarkeit von Klimaschutz- und Klimaanpassungsmaßnahmen wurde in der Vergangenheit vielfach bewiesen. Die daraus entstandene Vielfalt von Ansätzen und Konzepten ermöglicht die theoretische Realisierung ressourcenschonender, treibhausgasneutraler Gesellschaften (1). Im starken Kontrast dazu steht allerdings die bisher geringe Umsetzungsdynamik solcher Maßnahmen, hervorgerufen durch eine Vielzahl an Umsetzungshemmnissen bei den beteiligten Akteuren. Ein umfassendes Verständnis dieser Hemmnisse kann mithilfe der Methode der Systemdynamik-(SD)-Modellierung erlangt werden. Dies geschieht zum einen durch die Erstellung qualitativer, mentaler Modelle mit denen Wirkungszusammenhänge sowie vorherrschende Paradigmen und Strukturen von Umsetzungsprozessen analysiert werden können (2). Zum anderen ermöglichen quantitative Modelle die Systemzusammenhänge und Vielschichtigkeit von dynamischen Prozessen über Simulationen zu verstehen, deren zukünftige Entwicklung zu projizieren und Alternativen aufzuzeigen (3). 

Ziel
Übergeordnetes Ziel des Projektes ist es die Methoden der SD-Modellierungen als inter- und transdisziplinäre Methode für das IÖR zu explorieren, um komplexe Systeme und dynamische Prozesse umfassend analysieren und deren Entwicklungen abschätzen zu können. Ein solches Verständnis von komplexen Vorgängen verschiedener räumlicher Skalenebenen ist auch als Grundlage für ein Gelingen der Nachhaltigkeitstransformation sozio-ökologisch-technischer Systeme von zentraler Bedeutung. Im einjährigen Projekt SYSDYM sollen dabei über ein Screening sowohl die Möglichkeiten als auch Grenzen der SD-Modellierung für die Forschungsfragen des IÖR zusammengetragen werden. Kern des Projektes ist es dabei die inter- und transdisziplinäre Forschung am IÖR v.a. über die Nutzung qualitativer (mentaler) Modelle zu stärken, sowohl zwischen den sozial-, ingenieur- und naturwissenschaftlichen Betrachtungen innerhalb des IÖR als auch extern mit verschiedenen Akteuren der Gesellschaft.

Forschungsfragen
Inwieweit können SD-Modellierungen ein ganzheitliches Systemverständnis komplexer und dynamischer Prozesse von Nachhaltigkeitsentwicklungen abbilden?

Ist die gemeinsame Generierung von mentalen Modellen mit verschiedenen Akteuren in der Praxis zielführend um ein gemeinsames Verständnis von Umsetzungshemmnissen, neuen Einsichten und entsprechende Lösungsansätze zu entwickeln? Wenn ja, wie hoch ist der Aufwand?

Kann SD-Modellierung die interdisziplinäre Zusammenarbeit und das gegenseitige Verständnis verschiedener Forschungsdisziplinen bezüglich der Nachhaltigkeitstransformation unter Nutzung qualitativer und quantitativer SD-Ansätze stärken?

Welche Skalenebenen der Raumentwicklung lassen sich durch SD-Modellierung abbilden?

Projektablauf
Das Projekt ist in vier Arbeitspakete (AP) geteilt, wobei AP 1 auf die Wissensgenerierung zu SD-Modellierungen mit Schwerpunkt mentaler Modelle und AP 2 auf den Anwendungstest in der Praxis unter Nutzung von Workshops mit Lernlaboransatz abzielt. Im dritten AP werden mögliche Anwendungsfelder der SD am IÖR ermittelt. Die Erkenntnisse aus AP 1 bis AP 3 werden im AP 4 synthetisiert und zukünftige Möglichkeiten und Grenzen für SD-Modellierungen am IÖR aufgezeigt.

Abbildung zum Projektablauf

Literatur
(1) Purr, K., Günther, J., Lehmann, H., Nuss, P. RESCUE-Studie: Wege in eine ressourcenschonende Treibhausgasneutralität. Umweltbundesamt, Dessau-Roßlau, Germany (2019)
(2) Doylea, J.K., Ford, D.N.: Mental models concepts for system dynamics research, System Dynamics Review 14, 3-29, (1998)
(3) Honti, G., Dörgő, G., Abonyi, J.: Review and structural analysis of system dynamics models in sustainability science, Journal of Cleaner Production, Volume 240, (2019)

www.ioer.de

Laufzeit

11/2020-11/2021



Finanzierung

Grundfinanzierung


Partnerin

Prof. Dr. Birgit Kopainsky (System Dynamics Group, Universität Bergen, Norwegen)