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Zur Verbesserung unseres Verständnisses von aquatischen Ökosystemen und zur Unterstützung gesellschaftlicher Entscheidungsfindung im Wassermanagement forschen wir in den folgenden drei Themenfeldern:
Modellierung
Wir entwickeln mathematische Modelle aquatischer Systeme um (1) unser quantitatives Verständnis von Systemstrukturen und Funktionen zu formalisieren, (2) alternative Hypothesen zu testen und (3) das zukünftige Verhalten dieser Systeme unter sich verändernden äusseren Bedingungen vorherzusagen. Die zunehmende Bedeutung mathematischer Modelle in verschiedenen Anwendungsgebieten ist an der Eawag allgemein anerkannt. Siam beteiligt sich an der Entwicklung von Modellen für komplexe hydrologische und ökologische Systeme und stellt das Fachwissen auch anderen Abteilungen zur Verfügung.
- Entwicklung: Wir entwickeln Techniken zur Modellerstellung und integrierte Modelle um relevante Systemstrukturen und Funktionen quantitativ darzustellen. Unser Schwerpunkt liegt auf aquatischen Systemen wie klein- und grossflächigen Einzugsgebieten, Flüssen und Seen.
- Anwendungen: Wir verwenden diese Modelle um besser zu verstehen, wie grossflächige Einzugsgebiete und Nahrungsmittelproduktion auf den Klimawandel reagieren, und wie sich Managementmassnahmen auf Fliessgewässer und See-Ökosysteme auswirken. Z.B. beschäftigen wir uns mit Renaturierungsprojekten und Massnahmen zur Verbesserung der Wasserqualität.
Systemanalyse
Eine sorgfältige Unsicherheitsanalyse ist essentiell zur (1) Bewertung der Zuverlässigkeit eines Modelles, (2) zum Vergleich des Verhaltens alternativer Modelle und (3) zur Generierung zuverlässiger Modellvorhersagen. Die Entwicklung rigoroser Ansätze für statistische Inferenz und Unsicherheitsanalyse ist deshalb ein Schlüsselforschungsfeld zur Unterstützung unserer anderen Aktivitäten.
- Entwicklung: Wir setzen unseren Schwerpunkt auf die Entwicklung realistischer Wahrscheinlichkeitsmodelle für Umweltsysteme, welche die verschiedenen Quellen von Unsicherheit und Stochastizität korrekt darstellen. Wir entwickeln Bayes’sche Methoden zur Inferenz von Parametern und Zuständen dieser Modelle um deren Unsicherheit zu quantifizieren und um probabilistische Prognosen zu erstellen. Damit Input- und Modellstrukturfehler angemessen berücksichtigt werden können, legen wir den Schwerpunkt auf stochastische Modelle und berücksichtigen die Inputs in der Form stochastischer Prozesse.
- Anwendungen: Wir wenden diese Techniken zum Verbessern des Verständnisses von Umweltsystemen und zur Verbesserung unserer Prognosefähigkeiten vor allem innerhalb des Anwendungsbereichs der anderen zwei Forschungsfelder an.
Integrated Assessment
Die Unterstützung von Umweltmanagement-Entscheidungen erfordert die Berücksichtigung multipler Ziele, verschiedener gesellschaftlicher Perspektiven und die Vorhersage von Konsequenzen alternativer Managementstrategien auf komplexe Umweltsysteme. Wir entwickeln und verwenden multikriterielle Entscheidungsanalyse-Ansätze (MCDA) um wissenschaftliche Vorhersagen mit quantifizierten gesellschaftlichen Präferenzen zur Unterstützung rationaler Entscheidungsfindung im Umweltmanagement zu kombinieren.
- Entwicklung: Wir entwickeln Methoden und Verfahren um den gesellschaftlichen Entscheidungsprozess zu strukturieren, die Betroffenen und Beteiligten miteinzubeziehen und gesellschaftliche Werte unter Berücksichtigung möglicher Trade-offs, die vom Systemzustand (nicht-additive Aggregation) abhängen. Wir konzentrieren uns auf quantitative Analysen einschliesslich der Quantifizierung und Kommunikation von Unsicherheit.
- Anwendungen: Wir wenden diese Methoden zur Entwicklung von Umweltbewertungs-verfahren für aquatische Ökosysteme, zur Entscheidungsunterstützung im Oberflächengewässermanagement in der Schweiz (z.B. zur Planung von Flussrevitalisierungen und Wasserqualitätsmanagement) und weltweit in ausgewählten Projekten für Wassermanagement und Nahrungsmittelproduktion an.