Modellbau in der Agrargeographie

Seit dem Zweiten Weltkrieg konzentrieren sich die Geographen zunehmend auf die Themen und Ansätze des Paradigmas, des Modellbaus, der Theorien und der Gesetzgebung für die geographische Verallgemeinerung. Dies wird auch als "Modellbau" bezeichnet. Der Begriff "Modell" wurde von verschiedenen Geographen und Sozialwissenschaftlern unterschiedlich definiert.

Nach Ansicht von Skilling (1964) ist ein Modell "entweder eine Theorie, ein Gesetz, eine Hypothese oder eine strukturierte Idee". Aus geographischer Sicht am wichtigsten ist, dass es auch eine Argumentation über die reale Welt (physische und kulturelle Landschaft) durch räumliche oder zeitliche Beziehungen beinhaltet. Es kann eine Rolle, eine Relation oder eine Gleichung sein.

Nach Ackoff kann ein Modell als die formale Darstellung von Theorie oder Gesetz betrachtet werden, indem die Werkzeuge Logik, Mengenlehre und Mathematik verwendet werden. Laut Haines-Young und Petch ist "jedes Gerät oder jeder Mechanismus, der eine Vorhersage erzeugt, ein Modell".

Dementsprechend ist die Modellierung ebenso wie das Experimentieren und Beobachten eine Aktivität, mit der Theorien kritisch getestet und untersucht werden können. Derzeit haben die meisten Geographen Modelle als idealisierte oder vereinfachte Darstellung der Realität (geografische Landschaft und Mensch-Natur-Beziehung) konzipiert.

Bedeutung landwirtschaftlicher Modelle:

Die Agrargeographie befasst sich mit der räumlichen Verteilung der landwirtschaftlichen Tätigkeit. Die landwirtschaftliche Landschaft einer Region ist jedoch komplex und nicht leicht zu verstehen. Da die geoklimatischen und sozioökonomischen Bedingungen von Ort zu Ort variieren, ist die landwirtschaftliche Tätigkeit sehr unterschiedlich. Das grundlegende Ziel landwirtschaftlicher Modelle besteht darin, ein komplexes landwirtschaftliches Mosaik zu vereinfachen, um es für Untersuchungen leichter zugänglich zu machen. Landwirtschaftliche Modelle sind daher Werkzeuge, mit denen Hypothesen und Theorien getestet werden können. Kurz gesagt, dies sind Vorhersagegeräte.

Die Modellierung in der Agrargeographie wird aus folgenden Gründen durchgeführt:

1. Ein modellbasierter Ansatz ist oft das einzig mögliche Mittel, um zu jeder Art von Quantifizierung zur formalen Messung von nicht beobachteten oder nicht beobachtbaren Phänomenen zu gelangen.

2. Modelle helfen bei der Abschätzung, Prognose, Simulation, Interpolation und Erzeugung von Daten. Die zukünftige Flächennutzung, das Anbauverhalten, die Anbaukombinationen sowie der Kommerzialisierungsgrad und die Nachhaltigkeit der Landwirtschaft können mit Hilfe landwirtschaftlicher Modelle vorhergesagt werden.

3. Ein Modell hilft bei der Beschreibung, Analyse und Vereinfachung eines geographischen Systems. Standorttheorien und Zonierungen der landwirtschaftlichen Flächennutzung können mit Hilfe von Modellen leicht verstanden und vorhergesagt werden.

4. Die Unendlichkeit der landwirtschaftlichen Daten nimmt mit dem Ablauf der Zeit zu, die immer schwieriger zu verstehen ist. Die Modellierung dient zum Strukturieren, Untersuchen, Organisieren und Analysieren der Daten anhand von Unterscheidungsmustern und Korrelationen.

5. Landwirtschaftliche Modelle helfen, das Verständnis des Kausalmechanismus und der Beziehungen zwischen Mikro- und Makroeigenschaften eines Systems und der Umwelt zu verbessern.

6. Modelle bieten einen Rahmen, innerhalb dessen theoretische Aussagen formal dargestellt werden können und ihre empirische Gültigkeit dann überprüft werden kann.

7. Modellierung schafft sprachliche Ökonomie. Zum Beispiel ist d = ∑d ² / n ein kurzes mathematisches Modell, das, wenn beschrieben, einen Absatz abdeckt. Somit sparen alle Modelle, insbesondere die mathematischen Modelle, die Sprache.

8. Modelle helfen, die maximalen Informationen aus den verfügbaren Daten herauszuholen.

9. Modelle verleiten uns dazu, Hypothesen zu formulieren und bei der Verallgemeinerung zu helfen.

10. Modelle bilden Trittsteine ​​zum Aufbau von Theorien und Gesetzen. Die Theorien und Gesetze regen dazu an, mehr zu untersuchen und mehr Forschung zu betreiben.