Agentenbasierte Modellierung des Angelverhaltens

Hintergrund und Zielsetzung

Die Angelfischerei hat eine große ökonomische und soziale Bedeutung, kann jedoch auf ausgewählte Bestände mariner Fischarten einen erheblichen Einfluss ausüben. Daher können die Fischentnahmen der Angelfischerei im Fischereimanagement nicht ignoriert werden. Die Einführung restriktiver Regulierungen zur Beschränkung der Entnahmemengen in der Freizeitfischerei auf Dorsch (bag limit) in der Ostsee führte in der Folge zu Verhaltensänderungen der Angelnden (Reduktion des Angelaufwandes) und damit zu einer Abweichung der Fänge von den Prognosen. Form und Umfang dieses veränderten Angelverhaltens lässt sich dabei schwer quantifizieren und variiert stark zwischen verschiedenen Anglertypen.

Ziel der Studie ist ein besseres Verständnis des Angelverhaltens . Aufbauend auf dem Projekt „Angeln in Deutschland“ (Umfrage zu den Motivationen und Einstellungen von Anglern und Anglerinnen) soll ein Agenten-basiertes Modell entwickelt werden, dass es erlaubt, das Verhalten und die Entscheidungsprozesse einzelner Angelnder abzubilden. Dadurch können Managemententscheidungen im Voraus getestet werden, um potentielle Reaktionen auf verschiedenen Fischereiregularien abzuschätzen. Dies ermöglicht uns die Interessen der Angelnden im zukünftigen Fischereimanagement angemessen zu berücksichtigen und eine nachhaltige Freizeitfischerei zu fördern.

Vorgehensweise

Für ein besseres Verständnis werden zunächst die Verhaltensänderungen der deutschen Ostsee Angler und Anglerinnen nach der Einführung des Fanglimits untersucht. Anschließend werden mit dem Projekt „Angeln in Deutschland“ wichtige Charakteristika einzelner Angler erfasst und so eine Übersicht der Angler Heterogenität innerhalb der deutschen Dorsch Angelcommunity erstellt.

Auf dieser Grundlage wird anschließend ein agentenbasiertes zeitkontinuierliches Modell erstellt. Als Modelliersprache wird dabei ML3  dienen. Mit Hilfe von SESSL (Simulation Experiment Specification via a Scala Layer) soll das Modell anschließend an zwei Szenarien validiert werden.