Simulation in Forst- und Landwirtschaft

Die agentenbasierte Simulation kann ein nützliches Werkzeug für die Forst- und Landwirtschaftsplanung sein, da sie dabei helfen kann, die komplexen Wechselwirkungen zwischen Systemeinheiten zu simulieren und zu verstehen. Agentenbasierte Simulation ist eine Methode für den Entwurf und die Analyse komplexer Systeme. Die Methode implementiert mikroskopisches Systemverhalten mit Agenten, die miteinander und mit der Umgebung, in der sie sich befinden, interagieren. Agenten haben Attribute, Verhaltensweisen – von denen einige intern sind und andere in Form von Interaktionen mit Agenten um sie herum stattfinden. Diese Art der Modellierung trägt zur Politikanalyse bei. Dazu werden die Auswirkungen von Verhaltensänderungen auf das System als Ganzes untersucht. Es analysiert auch die Auswirkungen, die sich aus der Absorption externer Einflüsse ergeben. Agentenbasierte Simulationgeht es daher häufig um strategische Themen. Dieser Artikel behandelt die agentenbasierte Simulation für die Modellierung des Pflanzenwachstums. Die land- und forstwirtschaftliche Planung kann solche Modelle für Prognosen und Entscheidungen nutzen.

Beispielhafte Anwendungen in Forst- und Landwirtschaft

Agentenbasierte Simulation kann zB das Wachstum und die Entwicklung von Bäumen in einem Wald und die Wechselwirkungen zwischen den Bäumen und der Umwelt modellieren. Das Modell kann simulieren, wie verschiedene Faktoren wie Bodenzusammensetzung, Klima und Konkurrenz um Ressourcen das Wachstum und Überleben einzelner Bäume und die Gesamtgesundheit des Waldes beeinflussen. Das Modell kann auch verschiedene Waldbewirtschaftungsstrategien wie Durchforstung oder Kahlschlag und ihre Auswirkungen auf das Waldökosystem testen.

Agentenbasierte Simulationen können die Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Feldfrüchten, Nutztieren und der Umwelt in einem landwirtschaftlichen System modellieren. Das Modell kann simulieren, wie verschiedene Faktoren wie Bodenqualität, Klima und Schädlingsbefall das Wachstum und den Ertrag von Nutzpflanzen sowie die Gesundheit und Produktivität von Nutztieren beeinflussen. Das Modell kann außerdem verschiedene landwirtschaftliche Praktiken wie Fruchtfolge oder Düngemitteleinsatz und deren Auswirkungen auf das landwirtschaftliche System testen.

Simulationsmodell für das Wachstum kleiner Pflanzen in Python

Das folgende Simulationsmodell in Python demonstriert die agentenbasierte Modellierung und das dahinterstehende Konzept. In diesem Fall verwende ich nur NumPy und Matplotlib , um ein einfaches agentenbasiertes Pflanzenwachstumssimulationsmodell von Grund auf neu zu implementieren. In diesem einfachen Modell wachsen Bäume in Gitterzellen auf einer Gitterkarte, und wenn sie ein bestimmtes Alter überschreiten, vermehren sie sich in ihren umgebenden verfügbaren Zellen. Pflanzen sterben nach einem bestimmten Alter ab. Das Pflanzenwachstum wird auch durch das Sonnenlicht und die bereits erreichte Pflanzenhöhe beeinflusst.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# global constants
GRID_SIZE = 10
INITIAL_PLANTS = 50
MAX_PLANT_HEIGHT = 10
MAX_PLANT_LIFETIME = 10
PLANT_REPRODUCTION_PROBABILITY = 0.1
SUNLIGHT_RANGE = (0.0, 1.0)

class Plant:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
        self.height = 1
        self.lifetime = 0

    def grow(self, sunlight):
        if self.height < MAX_PLANT_HEIGHT:
            self.height += sunlight

        self.lifetime += 1

    def reproduce(self):
        if np.random.uniform(0, 1) < PLANT_REPRODUCTION_PROBABILITY:
            return Plant(self.x, self.y)
        else:
            return None

class Grid:
    def __init__(self, size):
        self.size = size
        self.plants = []

        # initialize plants
        for i in range(INITIAL_PLANTS):
            x = np.random.randint(0, self.size)
            y = np.random.randint(0, self.size)
            plant = Plant(x, y)
            self.plants.append(plant)

    def update(self):
        sunlight_map = self.get_sunlight_map()

        # grow existing plants
        for plant in self.plants:
            sunlight = sunlight_map[plant.x, plant.y]
            plant.grow(sunlight)

            # check if plant has reached max lifetime or height
            if plant.lifetime >= MAX_PLANT_LIFETIME or plant.height >= MAX_PLANT_HEIGHT:
                self.plants.remove(plant)
            else:
                # reproduce if possible
                new_plant = plant.reproduce()
                if new_plant is not None:
                    self.plants.append(new_plant)

    def get_sunlight_map(self):
        # generate a random sunlight map for the grid
        return np.random.uniform(SUNLIGHT_RANGE[0], SUNLIGHT_RANGE[1], size=(self.size, self.size))

    def plot(self):
        # create a plot of the grid with the plants
        fig, ax = plt.subplots()
        ax.imshow(self.get_sunlight_map(), cmap='Greens', interpolation='nearest')

        for plant in self.plants:
            ax.plot(plant.y, plant.x, 'bo', markersize=plant.height)

        plt.show()

# create a grid object and plot it
grid = Grid(GRID_SIZE)
grid.plot()

# update the grid and plot it again
for i in range(10):
    grid.update()
    grid.plot()

Dies ist ein gitterbasiertes Modell, und so sieht es nach 1 Iteration aus:

Agentenbasierte Pflanzenwachstumssimulation

Und so sieht die Pflanzenhöhe (Größe der Skalarplots) nach 10 Iterationen aus:

In einem zukünftigen Blogbeitrag werde ich zeigen, wie diese Art von Modellen einfach mit meiner eigenen abm_framework- Bibliothek implementiert werden kann. Hier können Sie mehr über diese Bibliothek lesen:

Link : Agentenbasiertes Simulationsframework in Python
Link : ABM-Framework für die Simulation in Python

Größere Modelle werden immer mehr gut durchdachte Attribute und Verhaltensmodelle aufnehmen, sie aber auf der Grundlage des gleichen oder ähnlichen Konzepts implementieren. Zum Beispiel Krankheitsausbruch und Krankheitsausbreitung, verschiedene Pflanzenarten mit unterschiedlicher Resistenz gegen Krankheitsausbreitung. Oder die Auswirkungen von trockenen vs. nassen Sommern könnten mit einem agentenbasierten Simulationsmodell ähnlich wie diesem analysiert werden . Bodenqualität oder Überbevölkerung wären weitere Beispiele für Mechanismen, die in ein solches Modell implementiert werden könnten, um ihre Auswirkungen zu verstehen.

Es ist wichtig zu verstehen, dass ein gutes Modell in diesem Fall nicht unbedingt ein Modell mit Tausenden von Attributen ist, sondern eine Modell- und Szenariodefinition, die eine definierte Forschungsfrage oder ein Analyseziel effektiv beantwortet. Hat zB „Verhalten X“ einen signifikanten Einfluss auf „KPI Y“ ?

Inhalte zur agentenbasierten Simulation in der Forstwirtschaft

Die folgenden Artikel vertiefen Ihr Verständnis der agentenbasierten Simulation und ihrer Anwendungen. Sie enthalten auch einige Beispiele, die ich mit abm_framework implementiert habe :