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159 Liliana Gamba: Erste Modellentwicklung zur nachhaltigen Nutzung der Biomasse
5.2 Fehlerdiskussion
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In S2 tritt ebenfalls ein Defizit an Milch aufgrund der niedrigen Importgrenzen ein (siehe Kapitel 4.3.1und 4.3.11). Dies weist auf die Notwendigkeit hin, die Importgrenzen zu erweitern. Wie so eben erläutert, wird keine Grünlandfläche zur Bioenergiebereitstellung freigegeben, solange dieses Defizit existiert.
Im Modellabschnitt zur Ermittlung des Viehbestands (siehe Kapitel 3.3.1, Abbildung 3-6 ) von Tieren, die gleichzeitig Fleisch und weitere tierische Produkte liefern, wurde angenommen, dass der Viehbestand sich aus den jeweiligen Viehbeständen zusammensetzt. Dies führt dazu, dass die Änderung des Viehbestands durch das jeweils größte Defizit an Fleisch oder anderen tierischen Produkten dominiert wird. Dies ist allerdings dann nicht korrekt, wenn die jeweilige Produktion von Fleisch und anderen tierischen Produkten nicht mit der anderen gekoppelt ist. Um den Anwendungsbereich des Modells erweitern zu können, ist eine getrennte Betrachtung erforderlich.
Der Zufutterungsbedarf wurde hier in Masseeinheiten von Grünlandpflanzen berechnet. Bei der Ermittlung des Bedarfs an Futtermais wurde nicht berücksichtigt, dass Mais eine höhere Energiedichte besitzt und daher weniger Mais notwendig ist, um den Energiebedarf der Tiere zu decken. Dies wurde im Verlauf der Untersuchung nachträglich im Modell korrigiert. Die Änderung wurde in der Szenario- und Sensitivitätsanalyse nicht vollzogen, weil das Bioenergiepotenzial nach der Behebung des Fehlers kaum Veränderungen aufwies (vgl.
Anhang A.8).
Der Anteil der Waldholzreste, der stofflich genutzt werden darf, ist modellexogen (siehe Kapitel 3.4.2). Hierzu wurde im Beispiel eine beliebige Annahme getroffen. Dieser Parameter soll jedoch durch eine fallspezifische Ökobilanzierung ermittelt werden, in der die potenziellen Umweltbelastungen der stofflichen und der energetischen Nutzung verglichen werden [Fleischer 2002, Dounburg 2004]. Dies gilt auch für den Anteil an biogenen Haushaltsabfällen (Kapitel 3.4.3) sowie pflanzlichen und tierischen Industrieresten (Kapitel 3.4.4), die der stofflichen Verwertung und Beseitigung zugeführt werden.
Datenqualität
In der vorliegenden Arbeit dient das Beispiel zur Überprüfung der Modellstruktur und der Anwendbarkeit des Modells. Dabei spielt die Zuverlässigkeit der Daten eine untergeordnete Rolle. Viel wichtiger ist es herauszufinden, an welchen Stellen Datenunsicherheiten zu großen Abweichungen führen. Dies ist wichtig für eine mögliche Anwendung des Modells in der Praxis. Diese Erkenntnis ist ein Ergebnis der Sensitivitätsanalyse (siehe Kapitel 5.1.12).
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161 Liliana Gamba: Erste Modellentwicklung zur nachhaltigen Nutzung der Biomasse
Die Unsicherheiten, die im Folgenden diskutiert werden, beziehen sich auf die Daten des Anfangsjahrs. Die zeitliche Entwicklung der modellexogenen Parameter, mit Ausnahme der Bevölkerungszahl, beruht auf eigenen Annahmen.
Der Parameter mit der höchsten Ergebnisrelevanz in Bezug auf das Bioenergiepotenzial aus Primärbiomasse ist der Flächenertrag von Grünlandpflanzen (vgl. 5.1.3, S. 143). Die Datenunsicherheit dieses Parameters ist im Anwendungsbeispiel hoch, weil keine mittleren Werte für die Region vorhanden waren. Hierzu wurde auf empirische, punktuelle Daten zurückgegriffen, die eine konservative Annahme darstellen. Sie stützen sich auf langjährige Untersuchungen der einheimischen Savannenvegetation auf einem Versuchsfeld in der Region. Die intraregionale und zeitliche Variabilität der Daten kann jedoch groß sein, weil die Werte u.a. von der Vegetationsart, den Bodeneigenschaften und der Bewirtschaftungsform abhängig sind. Einige eingeführte Pflanzenarten beispielsweise weisen neunmal höhere Flächenerträge als einheimische Pflanzenarten auf [CIAT 2007, Hoyos 1987 zitiert im Ripstein 2001].
Hoch sensitiv reagiert das Bioenergiepotenzial ebenfalls auf das Tierwachstum pro Einheit verzehrter Grünlandpflanzen. Für die gesamte Region gültige Daten waren nicht verfügbar.
Deshalb wurden die Ergebnisse der Untersuchung von [Ripstein et al. 2001], die auf dem gleichen Versuchsfeld durchgeführt wurde, verwendet, um die modellexogene Abhängigkeit zwischen beiden Parametern zu berücksichtigen. Wie bei den Flächenerträgen ist zu beachten, dass das Tierwachstum innerhalb der Region variieren kann.
Vergleichbar sensitiv reagiert das Potenzial auf die Milchleistung und auf die Menge an Milchkühen im Betrieb. Die Daten diesbezüglich entsprechen mittleren Werten für die Region, die aus einer subregionalen Datenreihe abgeleitet wurden [MINAGR 2001]. Die relative Abweichung liegt bei +/- 35% des durchschnittlichen Werts.
Positive Abweichungen des Bioenergiepotenzials von ca. 70% im Vergleich zu S1 werden durch die Zunahme der maximal zulässigen Erweiterung der genutzten Acker- und Grünlandfläche verursacht. Diese zulässige Erweiterung stellt eine der regionalen Nachhaltigkeitsziele dar und ist abhängig von den vorhandenen Landnutzungsformen und den damit verbundenen Konflikten. Annahmen hierzu wurden im Anwendungsbeispiel auf der Basis einer umfangreichen Landnutzungsanalyse für die Region getroffen [IGAC 2007].
Das Bioenergiepotenzial aus Primärbiomasse reagiert mit einer gesamten Steigerung von ca. 50% im Vergleich zu S1 auf eine zwanzigprozentige Zunahme der Flächenerträge für
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Nahrungspflanzen. Die Daten hierzu entsprechen mittleren Werten aus regionalen landwirtschaftlichen Statistiken [MINAGR 2001]. Die maximale Standardabweichung liegt bei 20%.
Die Änderungen der Exportgrenzen für pflanzliche Lebensmittel, Fleisch und tierische Produkte führen zur Änderungen des Bioenergiepotenzials von jeweils ca. minus 40%, 30%
und minus 20% im Vergleich zu S1. Die Daten basieren auf eigenen Annahmen, die sich auf die Produktionsüberschüsse im Jahr 0 beziehen und die in den Szenarien variiert werden.
Die Steigerung des Nahrungsmittelkonsums und des Anteils an tierischen Lebensmitteln in der Ernährung führen zur Reduktion des Potenzials im Vergleich zu S1um 26% im erst genannten und um 22% im zweiten Fall. Diese Parameter wurden mit Einschätzungen von [FAOSTAT 2005] für Kolumbien belegt. Unsicherheiten bestehen zum einen bei den Einschätzungsmethoden und resultieren zum anderen aus den regionalen Unterschieden.
Abweichungen um ca. 20% des Bioenergiepotenzials zu S1 ergeben sich auch durch Steigerungen des Grasbedarfs. Im Beispiel wurde der Parameter durch eine eigene vereinfachte modellexogene Abschätzung bewertet. Genauere Untersuchungen verlangen Daten aus etablierten Futterplänen bzw. aus Ernährungsmodellen (vgl. beispielsweise [Bowman et al. 2005] und [IPCC 1996]).
In der gleichen Größenordnung bewegen sich die Abweichungen durch die Steigerung der Schlachtrate. Die Schlachtrate für Mastrinder wurde aus regionalen landwirtschaftlichen Inventardaten entnommen. Die Schlachtrate für Mastgeflügel wurde aus mittleren Werten für Kolumbien aus [FAOSTAT 2001] gebildet. Diese Quellen sind vertraulich, es liegen jedoch keine Angaben zur Datenunsicherheit vor.
Die Modelldaten für die übrigen relevanten Parameter für das Bioenergiepotenzial aus Primärbiomasse basieren auf eigenen Annahmen, die bereits in Kapitel 4.2.3 bei der Beschreibung der regionalen Einflussfaktoren erläutert wurden. Dazu zählen die Daten der Flächenerträge und -verteilung für Energiepflanzen (vgl. Kapitel 4.2.3.6) und des maximal zulässigen Holzeinschlags in Kulturwäldern (vgl. 4.2.3.3).
Das Bioenergiepotenzial aus Sekundärbiomasse reagiert am sensitivsten mit einer Reduktion von 14% auf die Steigerung des Anteils der Reste zur Düngung. Im Beispiel wurde auf Daten aus der Praxis zurückgegriffen. Dies ist zulässig, wenn sich diese Werte auf Bodenuntersuchungen oder OBS- und Nährstoffbilanzen stützen. In einer realen Anwendung
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des Modells ist dies an den Stellen unumgänglich, wo sich die Bodenfruchtbarkeit als kritischer Faktor in der Region darstellt.