Modelle als Vermittler zwischen den Disziplinen der Umweltwissenschaften

Society & HLRS
Modelle als Vermittler zwischen den Disziplinen der Umweltwissenschaften

Vortragender:
Prof. Dr. Michael Hauhs (Ökologische Modellbildung, Universität Bayreuth)

Zusammenfassung:
Computermodelle werden in den Umweltwissenschaften mit gemischten Erfolgen eingesetzt. Erfolgreiche Anwendungen von physikalischem Prozessverständnis in der Meteorologie waren wegweisend für den Einsatz von Computern in Naturwissenschaften, sie werden heute täglich im Wetterbericht demonstriert. In der Hydrologie dagegen bleibt das Problem der `Äquifinalität‘ bis heute ungelöst: Relevante Beobachtungen, wie Zeitreihen von Gebietsabflüssen, können durch viele, physikalisch sehr unterschiedliche Modelle gleich gut simuliert werden, ohne ein Verständnis der abflusserzeugenden Prozesse innerhalb des zugehörigen Ökosystems zu erfordern. In dem Vortrag wird die These vorgestellt, dass diese Unterschiede in Modellerfolgen auf eine unangemessene Interpretation von Umweltproblemen als `angewandte (Natur)wissenschaft‘ zurückgehen. Modelle können als eigenständiges Werkzeug angesehen werden mit dem auf unterschiedliche Weisen zwischen empirisch und formal begründeten Argumenten vermittelt wird. Mit einer Sprache der theoretischen Informatik (Kategorientheorie) können vier Modelltypen eingeführt werden, mit denen bekannte Anwendungen und ihre Unterschiede in einem einheitlichen Rahmen gestellt und verglichen werden. Es werden Beispiele für interdisziplinäre Zusammenarbeit als Kombination von Modelltypen vorgestellt. Dieses Vorgehen erlaubt eine verbesserte `epistemische Hygiene‘ und die Vermeidung von Missverständnissen, die durch implizite Annahmen zur Metaphysik des Gegenstandbereichs der beteiligten Disziplinen ausgelöst werden. In diesem Licht erscheinen moderne Umweltprobleme nicht nur als Verknappung von Ressourcen, sondern auch als Ausdruck von Zirkularität (Reflexivität), zu deren Verständnis Methoden der Informatik und der Naturwissenschaften benötigt werden.