Assessing participatory mapping and multi criteria evaluation for land use change analysis

Der massive Landnutzungswandel im Berggebiet beschäftigt Forschung und Praxis: Beispielsweise die Abnahme des Bergackerbaus im Münstertal um 90 % seit 1990 sowie dessen Förderung unter der neuen Schweizer Agrarpolitik seit 2014 oder die prognostizierte Abnahme der Rebflächen im Gebiet des Naturparks Pfyn-Finges um 17-51 % bis 2040. Beide Untersuchungsgebiete in dieser Arbeit liegen innerhalb der Schweizer Alpen. Es stellt sich die Frage, ob diese Entwicklungen im Konflikt mit Anstrengungen zum Erhalt der Biodiversität, der Landschaftsästhetik oder auch des sozialen Gefüges stehen. Um hierzu einen Beitrag zu leisten, erforschten wir Methoden, welche helfen den Landnutzungswandel zu verstehen und zu prognostizieren. Anhand von real existierenden, aktuellen Themen wurde so ein methodischer Beitrag geleistet und gleichzeitig konnten interessante inhaltliche Ergebnisse produziert werden. In dieser Arbeit wurden zwei Methoden erforscht, welche diese Entwicklung räumlich aufzeigen und prognostizieren sollen. Eine untersuchte Methode war, die Bewirtschafter ihre Einschätzung direkt auf Luftbildern einzeichnen zu lassen (partizipatives Kartieren). Eine zweite basierte auf einer multikriteriellen Analyse mit nicht-lokalen Experten. Diese Methoden sind räumlich explizit, zeigen also auf, an welchen Orten sich der Ackerbau, respektive Weinbau verändern wird. Sowohl im Münstertal als auch im Gebiet des Naturparks Pfyn-Finges wurden neben dem partizipativen Kartieren auch Interviews durchgeführt und ein Fragebogen verteilt. Damit konnte aufgezeigt werden wo ein Landnutzungswandel zu erwarten ist und wie dieser von den Bauern und Winzern wahrgenommen wird. Doch können die Bewirtschafter den Landnutzungswandel überhaupt vorhersagen und wenn ja, mit welcher Genauigkeit? Und wie viele Teilnehmer bräuchte es für eine solche Vorhersage? Dieser Frage wurde in einer Fallstudie im Val Müstair nachgegangen. Dabei wurde nicht nur der Zustand unter der neuen Agrarpolitik erfragt, sondern auch wie denn der Zustand 1990 gewesen sei, also zu einer Zeit als es noch deutlich mehr Ackerbau gab. Diese von den Landwirten beigesteuerten Informationen wurden mit einem rekonstruierten Zustand von 1990, sowie Beobachtungen aus den Jahren 2014 und 2015 verglichen. In der Umfrage wurden jeweils drei Massstäbe (1:5 000, 1:12 5000 und 1:25 000) verwendet. Die Auswertung der Studie im Val Müstair zeigte, dass die Bewirtschafter den historischen Zustand genauer und kompletter als die Prognose einzeichnen konnten. Auch zeigte sich, dass dies auf der Skala mit dem grössten Detaillierungsgrad am besten ging. Durch die statistische Methode des Jackknifing konnte herausgefunden werden, mit wie vielen Teilnehmern im Durchschnitt ein ähnliches Resultat wie dasjenige der ganzen Gruppe erreicht worden wäre. Es zeigte sich, dass für die Erfassung des Zustands im Jahr 1990 auf der detailreichsten Skala 5 der 15 Landwirte und für die Prognose 9 der 15 Teilnehmer ausgereicht hätten. Auf der gröbsten Skala hätte man hingegen 7 und 11 Teilnehmer für den historischen, respektive den prognostischen Zustand, gebraucht. Demnach benötigen detailliertere Skalen weniger Teilnehmer für dieselbe Datenqualität und diese fällt grösser aus bei einem vergangenen Zustand als bei einer Prognose. Aber wäre es nicht glaubwürdiger und genauer, man würde die Landschaftsentwicklung mit einem Modell vorhersagen? Die Fallstudie Pfyn-Finges diente der Beanwortung dieser Frage. Es wurden einerseits 33 Winzer mit der Methode der partizipativen Kartierung befragt und andererseits wurde mit 13 nicht lokalen Experten ein multikriterielles Modell erstellt. Für die Befragung wurden den Winzern folgende zwei Fragen gestellt: Erstens, welche Flächen werden in 25 Jahren nicht mehr Weinreben sein und zweitens, welche Flächen werden sicher noch Weinreben sein? Die Differenz dieser Meinungen ergab dann die Prognose. Für das multikriterielle Modell wurden Experten aus Forschung, Verwaltung und Privatwirtschaft gebeten, die wichtigsten Einflussfaktoren für die Umnutzung von Rebparzellen einzuschätzen. Diese Informationen wurden danach in einem Computerprogramm zusammengeführt und es wurde berechnet, mit welcher Wahrscheinlichkeit eine Fläche in 25 Jahren noch weiter bewirtschaftet wird. 25 Jahre entspricht dabei ungefähr der Generation eines Rebstockes: Innerhalb von 25 Jahren wird eine Rebfläche also neu bepflanzt, was meist eine wichtige Entscheidung darstellt, da diese mit hohen Kosten verbunden ist. Es zeigte sich, dass es Regionen gibt, in welchen sowohl das partizipative Kartieren als auch das multikriterielle Modell zu ähnlichen Ergebnissen kommen. Im Bereich des extrapolierten Trends zur Abnahme der Rebfläche (ca. 17-50 % Abnahme), stimmen die beiden Methoden deutlich besser überein, als dies nach Zufall zu erwarten gewesen wäre. In einem Evaluations-Workshop attestierten die Winzer und die nicht-lokalen Experten der multikriteriellen Analyse eine bessere räumliche Auflösung, der kartenbasierten Befragung hingegen eine höhere Plausibilität. Beide Methoden schnitten aber deutlich besser als ein Zufallsmodell ab und sind somit für Prognosen der Landschaftsentwicklung geeignet. Diese Ergebnisse wurden zusätzlich mit Interviewdaten kombiniert und es zeigte sich, dass gewisse Weinberge möglicherweise umgenutzt werden, welche von den Winzern einen grossen kulturellen Wert zugeschrieben bekamen. The considerable change of land use in the mountains is a pressing issue in both research and practice: for instance, the decline of arable farming in the Val Müstair, by approximately 90 % since 1990, and its support under the new Swiss agricultural policy from 2014 or the predicted decline of vineyards in the natural park Pfyn-Finges of about 17–51 % by 2040. Both of the case studies presented within this thesis are located within the Swiss Alps. Does this development conflict with efforts supporting biodiversity, landscape aesthetics or social cohesion? Within this frame, we researched methods that help to develop understanding and accordingly forecast land use changes. Based on real and pressing issues, this thesis delivers methodological contributions, whilst at the same time also delivering interesting content-based insights. This thesis researches two methods in mind of assessing and forecasting the spatial distribution of the named development: one method was asking farmers to deliver their assessment directly on airborne images (participatory mapping); the second method bases on a Multi Criteria Evaluation with non-local experts. Both methods are spatially explicit and therefore show in which locations there are changes expected concerning arable farming or grape-growing, respectively. As well as in the Val Müstair, as in the area of the natural Park of Pfyn-Finges, we not only performed participatory mapping but also interviews and distributed a questionnaire. In so doing, we established where to expect a land use change and how such a change would be perceived by farmers and grape-growers/wine-makers. Are farmers actually able to forecast land use changes and, if so, with what accuracy? And how many participants does one need for such a forecast? These questions were investigated in the case study of the Val Müstair. There, not only a forecast for the arable farmland under the new agricultural policy was sought, but also the situation in the year 1990 when there was much more arable farming. For the participatory mapping, three scales were used (1:5 000, 1:12 500 und 1:25 000). The results then were compared to a reconstructed scenario from the year 1990 and to observations made in the years 2014 and 2015. The results of the study in the Val Müstair showed that the farmers were able to map the historical state more correctly and completely than the prognosis. The best results were yielded on the scale with the highest level of detail. The statistical method of the Jackknifing, allowed inferring the number of participants, which on average would have yielded a result similar to the one of the whole group. On the most detailed scale, 5 of the 15 participants for the historical state, and 9 out of the 15 participants for the prognosis would have been adequate. On the coarsest scale, it would have required 7 and 11 participants for mapping the historic and the prognosis situation, respectively. Hence, more detailed scales require fewer participants for the same data quality, which was bigger for the historic state than for the prognosis. Nonetheless, would it not be more plausible and more accurate to forecast land use change with a model? The case study in Pfyn-Finges served to answer this question. On the one hand, 33 grape-growers/wine-makers were interviewed with the method of participatory mapping, whilst on the other hand, 13 non-local experts were included in building a Multi Criteria Evaluation. For the participatory mapping, grape-growers/wine-makers were asked to two questions: first, in 25 years, which areas are no longer vineyards?; and second, which areas surely will remain as vineyards? The difference between the two opinions yielded the prognosis. For the Multi Criteria Evaluation, experts from research, administration and industry were invited to compare the most important factors for converting a vineyard. From the list of the nine most important factors, the distance to the road and the size of the cultivation unit were considered to have the greatest weight. This information then was combined in a computer program, with the probability of a piece of land remaining a vineyard in 25 years calculated. A period of 25 years corresponds roughly to the generation of a vine: within 25 years, a vineyard will be replanted, thus posing an important question as it is connected to high costs. The results of this study showed the regions in which participatory mapping, as well as the Multi Criteria Evaluation, yields similar results. The methods correspond much more to one another than to a random model within the interval concerning the decrease of vineyards (approximately 17–50 % less). In an evaluation workshop, grape-growers/wine-makers and the non-local experts judged the Multi Criteria Evaluation to have a better resolution and the participatory mapping to have a higher plausibility. Both methods performed much better than a random model, and thus are considered suitable for the prognosis of land use development. These results further were combined with interview data, which showed that some vineyards are possibly converted, to which a high cultural value is ascribed