Land Use Modelling for an Integrated Approach to Regional Development in the Swiss Alps

273 Pages·2006·6.89 MB·English

Land Use Modelling
for an Integrated Approach to Regional Development
in the Swiss Alps

Dissertation
zur
Erlangung der naturwissenschaftlichen Doktorwürde
(Dr. sc. nat.)
Vorgelegt der
Mathematisch-naturwissenschaftlichen Fakultät
der
Universität Zürich
von

Ariane Walz
aus Deutschland

Promotionskomitee
Prof. Dr. Robert Weibel (Vorsitz)
Dr. Peter Bebi (Leitung der Dissertation)
Dr. Ross S. Purves
Prof. Dr. Susanne Kytzia

Zürich 2006

SUMMARY
Changes in land use are the result of dynamic economic and societal systems. Such changes
have a great impact on the availability of natural resources, the intensity of important
ecosystem services and the resilience of ecosystems. High mountain regions are considered
particularly sensitive to such land use changes and their consequences. In the Swiss Alps, the
gradual decline of mountain agriculture and the rapid expansion of settlements are important
processes which are important factors in regional development.
This thesis focuses on the development and assessment of a range of techniques for regional-
scale numerical modelling of land use change in the Swiss Alps. This work is embedded into
a wider inter- and trans-disciplinary research approach that establishes linkages to the regional
economy, resource management and ecosystem services and involves local actors into the
development of regional future scenarios.
Drawing from the findings of a literature review on state-of-the-art land use modelling, two
complementary approaches to address specific questions of land use modelling are
introduced, described, and the results obtained discussed. These approaches are subsequently
formulated as models for application to the Alpine tourist region of Davos. The first is a
spatially explicit land use allocation model which provides maps of long-term projections of
land use change for further assessment. The second is a model to estimate rates of change for
settlement expansion which could provide appropriate input data for the allocation model.
While the allocation model is based on two Swiss Area Statistics surveys and thus operates on
a 100m*100m spatial resolution, the second model uses much more detailed land use data
based on cadastral data.
For the development of the regional level allocation model, a transition matrix and a
regression based modelling approach with differing data requirements were compared.
Subsequently, a model combining all relevant land use transition processes, i.e. settlement
expansion, agricultural decline and consequent forest growth, was developed on the basis of
logistic regression models. The model requires input data in the form of changing demand on
land for given land use classes, which were derived from scenarios developed at a series of
participative workshops and an agricultural model.
The allocation model was applied in a scenario to analyse the consequences of radical
decrease in subsidies for mountain agriculture for the region of Davos. For a simulation
period of 50 years, results show an expansion of forested land by about 25 %, combined with
a gradually rising tree line due to land abandonment. The simulations also indicate that future
expansion of the settlement towards attractive sites, which are presently still reserved for
agriculture, is highly likely, assuming that planning restrictions are not relevant for the
simulation.
i
SUMMARY

The complementary model to estimate rates of land use change focused on the expansion of
settlement area due to changes in the tourist accommodation industry. To establish the model,
the area occupied by different tourist accommodation types was approximated and combined
with bed capacities and numbers of overnight stays. Both the estimation of Gross External
Floor Area and the settlement expansion were derived from step functions. As a result of
interdisciplinary collaboration, this model was coupled with a regional economic model to
assess the efficiency of resource use.
The approximation of area requirements indicates that qualitative types of tourist
accommodation differ by a factor of 4 in floor space per bed. Because of low utilisation rates,
vacation rentals and secondary homes show the greatest floor-space consumption, when
relating floor-space requirements to the number of overnight stays (i.e. 0.38m2/overnight
stays). The assessment of alternative tourist strategies by help of the coupled model shows
that a) existing capacities could be used more efficiently, b) the efficiency of floor-space use
would decrease for all accommodation types if bed capacities were further increased to meet
peak demands and c) estimates of settlement expansion are highly dependent on planning
parameters, such as the potential for increasing floor space within the existing settlement area.
The application of these two complementary models helps to underpin the importance of land
use modelling at the interface between socio-economic decision-making and ecosystem
functions and services. The thesis further discusses the key assumptions, uncertainties and
problems arising from these modelling approaches and their use within an integrative research
approach. One finding is that, the better the focus of this approach, the more specified the
interface can be, hence allowing optimally targeted use of land use modelling. It is concluded
that land use modelling, because of its intermediary character, may strongly benefit from
interdisciplinary perspectives and inputs, while at the same time being a powerful tool to
contributing to our understanding of the complex socio-economic and ecological systems of a
given region.

ii
ZUSAMMENFASSUNG
Landnutzungsänderungen sind das Produkt sich wandelnder Wirtschafts- und Lebensweisen,
und wirken sich weltweit auf die Verfügbarkeit natürlicher Ressourcen, sowie auf wichtige
Umweltleistungen und Ökosysteme aus. Hochgebirgsregionen zeichnen sich durch eine
besonders hohe Sensitivität gegenüber Landnutzungsänderungen aus. In den Schweizer Alpen
wirken sich ein zunehmender Rückgang der landwirtschaftlichen Nutzung und eine rasche
Siedlungsentwicklung auf die Landschaft und damit eventuell auch auf die
Regionalentwicklung aus.
Diese Arbeit konzentriert sich auf die Entwicklung von Methoden zur numerischen
Simulation von Landnutzungsänderungen. Dabei ist die Arbeit eingebettet in einen inter- und
trans-disziplinären Forschungsansatz, der die Bezüge zu den Bereichen Wirtschaft,
Ressourcennutzung und Umweltleistungen herstellt und die lokale Bevölkerung zur
Entwicklung von regionalen Zukunftsszenarien einbezieht.
Zwei komplementäre Ansätze zur Modellierung von Landnutzungsveränderungen werden
vorgestellt in dieser Arbeit, beschrieben und diskutiert. Dazu werden nacheinander zwei
Modelle entwickelt und zur Analyse der Region Davos eingesetzt. Beim ersten Model handelt
es sich um ein räumlich explizites Allokationsmodel, das zur Simulation langfristiger
Landnutzungsveränderungen eingesetzt wird und das eine fundierte Grundlage zur weiteren
Bewertung von möglichen Zukunftsszenarien bietet. Das zweite Model schätzt
Veränderungsraten für die Entwicklung der Siedlungsfläche ab, die sich als Eingabeparameter
für das Allokationsmodell eignen. Während das Allokationsmodell auf den beiden
Datensätzen der Schweizer Arealstatistik beruht und entsprechend eine räumliche Auflösung
von 100m*100m hat, bieten die deutlich höher aufgelöste Daten der amtlichen Vermessung
die Grundlage für das zweite Model.
Zur Entwicklung des Allokationsmodells wurden ein Transitionsmatrix- und ein Regressions-
basierter Ansatz mit unterschiedlichen Anforderungen an die Ausgangsdaten verglichen. Ein
Modell, das Veränderungen der Siedlungs-, der Landwirtschafts- und Waldfläche kombiniert,
wurde letztendlich auf der Basis von Regressionen entwickelt. Eingabewerte für die
Simulationen zukünftiger Nutzungsmuster waren veränderte Nutzungsansprüche, die aus
partizipativ entwickelten Szenarien und einem Landwirtschaftsmodell abgeleitet wurden.
Die räumlich explizite Modellierung wurde zur Analyse des Szenarios „Drastische Reduktion
landwirtschaftlicher Subventionen für die Berglandwirtschaft“ eingesetzt, wo sie Ergebnisse
eine fundierte Grundlage zur weiteren Beurteilung von Umweltleistung lieferten. Die
Simulationsergebnisse zeigen, dass über einen Simulationszeitraum von 50 Jahren selbst im
Fall einer ausgeprägten Nachfrage nach qualitativ hochwertigen, lokalen landwirtschaftlichen
Produkten mit einer Ausbreitung der bestockten Fläche um rund 25% und einer allmählichen
Erhöhung der Waldgrenze aufgrund von Flächenaufgaben zu rechnen wäre. Die Simulationen
iii
ZUSAMMENFASSUNG

deuten ausserdem daraufhin, dass eine Ausdehnung der Siedlungsfläche in attraktiven Lagen,
die heute noch der Landwirtschaft vorbehalten sind, wahrscheinlich ist, wenn bei der
Simulation keine Planungsmassnahmen berücksichtigt werden.
Das Model zur Ableitung von Veränderungsraten fokussiert auf die Erweiterung der
Siedlungsfläche durch Tourismusunterkünfte. Es basiert auf Flächenbilanzierungen
verschiedener Unterkunftskategorien und kombiniert diese mit Übernachtungszahlen. Dabei
nimmt es sowohl zur Abschätzung der Bruttogeschossfläche als auch zur Ableitung der
Siedlungsfläche Treppenfunktionen an. Zur Bewertung der Ressourcennutzung wurde das
Modell mit einem regionalökonomisches Modell gekoppelt, das aus der interdisziplinären
Zusammenarbeit hervorgegangen ist.
Die Bilanzierung des Flächenverbrauchs zeigt, dass der durchschnittliche Flächenverbrauch
pro Bett sich zwischen verschiedenen Tourismuskategorien um bis zu einem Faktor 4
unterscheidet. Es wird auch deutlich, dass Zweit- und Ferienwohnungen aufgrund ihrer
geringen Auslastung mit 0.38 m2/Übernachtung einen besonders hohen Flächenverbrauch pro
Übernachtung aufweisen. Die Auswertung alternativer Tourismusstrategien mit dem
gekoppelten Modell zeigt, dass a) die bestehenden Kapazitäten wesentlich effizienter genutzt
werden könnten, b) die Effizienz der Flächennutzung in allen Unterkunftskategorien
abnehmen würde durch einen weiteren Ausbau der Kapazitäten, der sich an der Deckung von
Nachfragespitzen orientiert, und c) die Abschätzung zukünftiger Siedlungsflächen-
entwicklung entscheidend von Planungsparametern und ihrer konsequenten Einhaltung
abhängt.
Die beiden Anwendungsbeispiele demonstrieren ausserdem die Schnittstellenfunktion der
Landnutzungsmodellierung zwischen gesellschaftlichem Handeln und Umweltfunktionen. Die
wichtigsten Unsicherheiten und Probleme, die sich aus den Modellierungsabsätzen und ihrer
Anwendung im Rahmen eines integrierten Forschungsansatzes ergeben, werden ausführlich
in der Arbeit diskutiert. Abschliessend wird argumentiert, dass die Analyse von
Landnutzungsveränderungen aufgrund ihrer Schnittstellenfunktion stark von
interdisziplinären Betrachtungsweisen profitieren und einen wichtigen Beitrag zum
ganzheitlichen Verständnis einer Region leisten kann. Je eindeutiger dabei der Fokus der
Gesamtstudie ist, umso konkreter lassen sich auch die Schnittstellen spezifizieren.

iv
ACKNOWLEDGEMENTS
First of all, I would like to thank Peter Bebi for his trust, for the wide background knowledge
that I could profit from, and his great enthusiasm which helped me a lot to continue believing
in a good ending!
At the Department of Geography at the University of Zurich, I want to thank Robert Weibel
for chief-supervising the thesis, and his helpful and extraordinarily clear comments. Many,
many thanks also to Ross Purves who provided the essential and quickly developing contact
to university, had always some practical advise and a very large open ear for me!
The ALPSCAPE team has left great imprints on this thesis! I would like to thank them all for
the productive, instructive and greatly inter-disciplinary time. I learned a lot through the
cooperation with Susanne Kytzia who contributed strongly to the idea of combining land use
requirements with economic modelling, and was a critical and fast-thinking discussion
partner. Corinne Lundström involved me into the greater context of the project and helped me
to find my place right from the beginning. Adrienne Grêt-Regamey, one of the main
addressees of the simulations presented in this thesis, was a critical observer and regularly
asked me the right questions. When Corina Lardelli joined us, she grew quickly to a close
companion to closely work together and discuss the project’s progress, aims and ideas,
research in general, but also pretty personal “possible future scenarios”.
Further I would like to give my credits to Gillian Rutherford who kindly permitted the use of
her statistical models for the simulation modelling, and to Heiko Behrendt who elaborated the
sensitivity models for the scenario development. Thanks also to Lorenz Fahse for organising
the winter school on Ecological Modelling at the Centre for Environmental Research UFZ in
Leipzig and the subsequent friendly support on C++ problems.
Besides all this professional support, I was very lucky to have been supported so strongly by
many colleagues and friends at and beyond the SLF during these years. I would like to thank
Yannick, Armin and Alejandro for their good humour, their interest in the progress and their
great patience! Thanks also to Margherita and Margret who always were lively sources of
inspiration and distraction! I would like to thank Anja for the enthusiastic discussions about
work, her trying to understand and her great support in “real emergencies” – on and off snow!
Besides, I am very grateful that Davos makes a great destination for many old friends. Living
in Davos would not be the same without you folks, your frequent visitors!
I owe deep respect and credit to my parents, my sister and my granny who supported me
where they could, believed in me and – to my delight – also enjoyed travelling to Davos!
Finally I want to thank Olli who had to suffer most from the typical PhD ups-and-down, but
who respected and encouraged this adventure, who can just always make me laugh and –
incredibly enough – who came to live with me in Davos.
v
vi
CONTENTS

CONTENTS
Summary __________________________________________________________________i
Zusammenfassung ________________________________________________________ iii
Acknowledgements _________________________________________________________ v
Chapter 1
Introduction_______________________________________________________________1
1.1 Motivation _________________________________________________________1
1.2 Research questions and objectives_______________________________________3
1.3 Structure of the thesis_________________________________________________4
Chapter 2
State of the art in land use research____________________________________________7
2.1 Introduction to land use research________________________________________7
2.1.1 Definitions______________________________________________________8
2.1.2 Drivers and impacts of land use change _______________________________9
2.1.3 Origin of land use and land cover research____________________________12
2.2 Approaches to land use modelling______________________________________14
2.2.1 Classification of land use models ___________________________________14
2.2.2 Land use simulation models within integrated regional modelling__________16
2.2.3 Scenario analysis in integrated land use modelling______________________20
2.3 Research gaps______________________________________________________22
2.4 Conceptual framework of the research___________________________________24
2.5 Project environment_________________________________________________25
2.5.1 The integrated regional modelling framework _________________________26
Chapter 3
Study area and data________________________________________________________29
3.1 Study area_________________________________________________________29
3.2 Data _____________________________________________________________36

vii
CONTENTS

Chapter 4
Comparison of two techniques for regional land use allocation modelling ____________43
4.1 Methodology_______________________________________________________45
4.1.1 Overview ______________________________________________________45
4.1.2 TPM-based approach_____________________________________________45
4.1.3 Regression-based approach ________________________________________48
4.1.4 Implementation _________________________________________________50
4.1.5 Validation and comparison of the modelling results _____________________50
4.2 Results____________________________________________________________51
4.2.1 Determining factors for allocation of housing and infrastructure development_51
4.2.2 Simulation outcomes and validation _________________________________52
4.3 Discussion_________________________________________________________53
4.3.1 Factors for the spatial distribution of new Housing and Infrastructure _______53
4.3.2 Simulation results________________________________________________54
4.3.3 Suitability of the modelling approaches for the Swiss Mountain Area _______55
4.4 Conclusions________________________________________________________56
Chapter 5
Land Use Allocation Modelling for Swiss Alpine regions __________________________57
5.1 Overview of the methodology__________________________________________58
5.1.1 Data __________________________________________________________58
5.1.2 Process idendification ____________________________________________58
5.1.3 Statistical models________________________________________________59
5.1.4 Model structure _________________________________________________61
5.1.5 Validation procedure _____________________________________________64
5.2 Results____________________________________________________________65
5.2.1 Identification of the principal process ________________________________65
5.2.2 Model validation ________________________________________________71
5.2.3 Sensitivity analysis_______________________________________________77
5.3 Discussion_________________________________________________________88
5.3.1 Identification of transition processes_________________________________88
5.3.2 Logistic regression models_________________________________________89
5.3.3 Spatial and temporal resolution of the modelling approach________________90
5.3.4 Simulation results________________________________________________91
5.3.5 Model structure _________________________________________________92
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