Agent-gebasseerd modelleren op nationale schaal op een hoge ruimtelijke resolutie: een toepassing of de dynamiek in de landbouw in België

Aanhoudende economische druk, als een gevolg van toenemende specialisatie, mechanisatie en globalisatie, hebben de laatste jaren tot een voortdurende afname van het aantal boeren in vele gebieden ter wereld geleid. Dit proces leidt wereldwijd tot verregaande veranderingen in het socio-ecologisch systeem van rurale gebieden en confronteert beleidsmakers en stedenbouwkundigen met nieuwe uitdagingen.
Om een dergelijk complex systeem dat, in zekere mate, de uitkomst is van de individuele beslissingen van interagerende agenten, beter te verstaan wordt agent-gebaseerd modelleren (agent-based modelling; ABM) naar voren geschoven als een beloftevolle simulatietechniek. Betrouwbare modelsimulaties kunnen meer inzicht verschaffen in de huidige processen en mogelijke toekomstige evoluties in rurale gebieden, net zoals de ondersteuning van besluitvormingsprocessen bij ruimtelijke ordening.
Gezien in agent-gebaseerde modellen (agent-based models; ABMs) het gedrag van elke individuele agent in het systeem gesimuleerd wordt, is er nood aan een grote hoeveelheid data. Daardoor is de toepassing van ABMs tot op heden beperkt gebleven tot kleine regio’s, of, indien toegepast op grotere gebieden, met een groot verlies aan detail door de sterke generalisatie. Hierdoor is er een zekere kloof tussen het niveau waarop ABMs vooral gemaakt zijn om gebruikt te worden (het gedetailleerde, individuele niveau) en het niveau dat relevant is voor beleidsmakers en ruimtelijke ordening (het regionale en nationale niveau)
Dit onderzoek heeft als doel die kloof te dichten door de ontwikkeling en toepassing van ADAM (Agricultural Dynamics through Agent-based Modelling): een agent-gebaseerd landbouwmodel dat toepasbaar is op nationale schaal maar werkzaam is op het niveau van de individuele boeren en percelen. België, met zijn vele agrarische landschappen en verschillende landbouwtypes op een vrij beperkte oppervlakte, werd gebruikt als studiegebied doorheen dit proefschrift.
In het eerste deel werden de huidige situatie en trends in de landbouw in België geanalyseerd en geplaatst binnen een mondiale context. Dit laat ons toe om de relevante eigenschappen en de sleutelprocessen van de landbouw in België te bepalen.
In het volgende deel werden deze eigenschappen en sleutelprocessen gegeneraliseerd en toegepast in het conceptuele kader dat tot de ontwikkeling van ADAM leidde. ADAM bepaalt eerst het aantal landbouwers dat uitvalt en of ze al dan niet opgevolgd worden, gebaseerd op de kenmerken van de landbouwer en het landbouwbedrijf. Landbouwgronden van bedrijven waar geen opvolger aanwezig is, worden herverdeeld onder de naburige landbouwbedrijven of worden verlaten. De landbouwpopulatie in ADAM werd gekalibreerd en gevalideerd op basis van de data van de landbouwenquêtes tussen 2000 en 2010. Deze analyse resulteerde in een relatieve RMSE van 5.11% voor het aantal landbouwers en een relatieve RMSE van 46.4% voor de evolutie van het aantal landbouwers op gemeenteniveau.
Dit validatieproces toonde duidelijk de impact van urbanisatie en suburbanisatie op de resultaten voor België aan. Deze impact kan zowel direct zijn door de urbanisatie van landbouwgrond, of indirect indien landbouwgrond wordt gebruikt voor niet-commerciële suburbane activiteiten zoals ontspanning of hobbyboeren. Om deze gevolgen van urbanisatie in rekening te brengen werd ADAM in het derde deel van dit onderzoek gekoppeld aan een cellulaire automaten landgebruiksveranderingsmodel
Op deze manier werden verschillende mogelijke toekomstscenario’s voor het landbouwareaal in België tot 2035 doorlopen. Alle scenario’s resulteerden in een verdere afname in aantal landbouwbedrijven en een toename in de gemiddelde bedrijfsgrootte. Hierbij toonden de simulaties een zeer duidelijk ruimtelijk patroon, waarbij de grootste afname in aantal landbouwbedrijven te vinden was in het centrale en oostelijke deel van het land.
In het laatste deel werden de resultaten van de scenario’s gevoed aan een soortendistributie model van hommels. Het gebruik van landgebruiksdata met een hoge thematische resolutie als invoer voor het modelleren van distributiepatronen van hommels verhoogde de accuraatheid van de modellen. De toegevoegde waarde werd vooral duidelijk bij het modelleren van meer lokale soorten ten opzichte van meer wijdverspreide hommelsoorten. Dit leidde tot de conclusie dat de meerwaarde van modelleren met een hoge thematische resolutie vooral afhankelijk is van de specifieke toepassing.